摘要
本发明涉及一种自适应放射治疗剂量优化方法、装置及存储介质,用于优化放射治疗中的剂量分配。通过结合深度强化学习(DRL)与启发式算法(粒子群优化算法),本方法最大化肿瘤区域的剂量,同时保护周围正常组织。首先,通过医学影像数据提取患者解剖结构与肿瘤区域,生成初步剂量分布。然后,深度强化学习智能体根据患者的动态解剖变化调整剂量分配,启发式算法进一步优化,避免局部最优解。治疗过程中的实时反馈用于调整剂量分布,确保治疗方案的准确性与及时性。最终,生成的最优剂量分布方案供临床医生参考,确保肿瘤区域的剂量最大化并保护正常组织。该方法提高了放射治疗的精度和效果,提供个性化的治疗方案。
技术关键词
剂量优化方法
肿瘤
深度强化学习
启发式算法
患者解剖结构
Canny算子
组织
粒子群优化算法
图像
存储程序代码
深度学习算法
解剖特征
轮廓提取方法
计算机断层扫描
多模态
医学影像数据
训练智能体
像素
系统为您推荐了相关专利信息
抗肿瘤产品
弥漫大B细胞淋巴瘤
环磷酰胺
多糖
荷瘤小鼠模型
集群
表达式
粒子群优化算法
车载智能系统
GIS技术
工艺规划方法
深度强化学习
样本
双通道模型
决策
微阵列芯片
高通量
促血管生成因子
凹形
多潜能干细胞分化