申请/专利权人：中科超精(南京)科技有限公司

申请日：2021-02-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113241151B

主分类号：G16H20/40

分类号：G16H20/40;G16H30/20;G16H80/00;G06T5/50;G06T7/00;G06T7/10;G06T7/33

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.08.27#实质审查的生效;2021.08.10#公开

摘要：本发明公开一种智慧放疗云系统及实现方法。属于放射治疗和人工智能领域，具体步骤：1、所述智慧放疗云根据聚合权重，聚合各个节点医院上传的模型参数，建立模型，所述聚合权重在所述模型训练过程中迭代更新；2、节点医院通过本地局域网将影像输入所述节点医院的模型；3、所述节点医院的模型根据所述影像产生放射治疗计划，为临床提供参考。本发明在云端建立大数据模型时，无需节点医院直接共享数据，可以在保障节点医院数据隐私性的基础上，完成基于大数据的放射治疗计划的制定，且在大数据模型迭代更新的过程中动态调节节点医院的聚合权重，使得数据质量高的节点医院在模型训练中获得较高的权重，保障数据模型的可靠性。

主权项：1.一种智慧放疗云系统，其特征在于，包括，配准模块、勾画模块、计划模块及评估模块；所述配准模块，采用形变配准、刚性配准中的一种或组合，根据影像产生配准融合影像，其中，所述的影像包括：CT影像、MRI影像、PET影像中的一种或者组合；所述勾画模块，根据所述配准模块产生的所述配准融合影像，采用基于模型的分割、基于专家库的分割、基于深度学习的分割中的一种或组合，产生危及器官与靶区勾画结果；所述计划模块，根据所述勾画模块产生的所述勾画结果，采用强度分布优化、直接机器参数优化中的一种或者组合进行优化，采用笔形束、卷积叠加、蒙特卡罗算法中的一种或者组合进行剂量计算，产生放射治疗计划；所述评估模块，根据DVH图、CI指标、HI指标、伽马分析、冷点热点中的一种或者组合评估所述计划模块产生的放射治疗计划，评估结果包括合格与不合格；其实现方法的操作步骤如下：步骤1、智慧放疗云根据聚合权重，聚合各个节点医院上传的模型参数，建立模型，其中，所述聚合权重在所述模型训练过程中迭代更新；所述的建立模型为使用各个节点医院的放疗数据进行学习得到，所述的放疗数据包括，所述影像、处方、DICOMRT标准中规定的RTStructure数据、RTPlan数据、RTDose数据，其具体操作步骤如下：1.1、在第1次学习中，所述智慧放疗云通过互联网向所述各个节点医院发送初始模型，所述各个节点医院利用本地放疗数据第1次训练所述初始模型，所述各个节点医院将所述第1次训练产生的模型参数发送给所述智慧放疗云，所述智慧放疗云按照相同的聚合权重聚合各个节点医院的所述模型参数，产生第1次模型；1.2、在第N次学习中，所述N为大于1的整数，节点医院A从所述智慧放疗云中下载第N-1次产生的模型，节点医院A利用所述本地放疗数据进行第N次模型训练，节点医院A将所述第N次训练产生的模型参数发送给所述智慧放疗云，由所述智慧放疗云聚合产生第N次模型，所述节点医院A为所述各个节点医院中的任意一个；1.3、当N大于2时，各个节点医院向所述智慧放疗云发送对第N-1次模型的评分结果，所述智慧放疗云系统根据所述评分结果计算出所述节点医院A的模型权重，所述模型权重为所述节点医院A参与的第N+j次模型训练的聚合权重，所述j为大于1的整数；所述节点医院A的模型权重的计算步骤具体如下：1.3.1、计算正向指标xi′，xi表示第i个节点医院的评分结果，节点医院总数为m，i为大于0且小于等于m的整数，xmin表示xi中的最小值，xmax表示xi中的最大值；1.3.2、计算xi归一化结果yi，1.3.3、计算所述模型权重w，其中，阈值threshold为大于0小于1的正数；步骤2、各个节点医院通过本地局域网将影像输入至所述各个节点医院的模型；步骤3、各个节点医院的模型根据所述影像产生放射治疗计划，为临床提供参考；所述影像产生放射治疗计划的具体实现步骤如下：3.1、所述影像输入所述配准模块，产生配准融合影像；3.2、所述配准融合影像输入所述勾画模块，产生危及器官与靶区勾画结果；3.3、所述危及器官与靶区勾画结果输入所述计划模块，产生放射治疗计划；3.4、所述放射治疗计划输入所述评估模块，产生所述评估结果，若评估结果不合格，返回步骤3.3，所述计划模块调整参数，重新产生所述放射治疗计划；若评估结果合格，完成所述放射治疗计划。

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