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申请/专利权人：厦门大学附属第一医院

摘要：本发明公开了一种预测螺旋断层放疗计划的γ通过率的方法，用于验证TOMOHelical放疗计划的γ通过率，包括肿瘤患者计划信息数据库建立，数据预处理，标签数据剥离，数据归一化，特征选择，分割训练集、测试集，回归模型建立，模型训练以及回归模型评估。本发明的方法能够一定程度上代替传统的胶片、半导体、电离室探测器等验证方式，解决传统验证方式对摆位精确性的依赖，以及对一次性使用胶片的经济成本、人力物力、时间成本、机器运行成本的耗费，可以提升机器运转效率。

主权项：1.一种预测螺旋断层放疗计划的γ通过率的方法，其特征在于：包括如下步骤：1肿瘤患者计划信息数据库建立：导出每个TOMOHelical计划的Report文件和LeafOpenTimeSinograms文件中的数据，以及对应的以ArcCHECK实际测得的该TOMOHelical计划的γ通过率；2数据预处理：将所述导出的每个TOMOHelical计划的Report文件中的数据、LeafOpenTimeSinograms文件中的数据和以ArcCHECK实际测得的该TOMOHelical计划的γ通过率对应合并；将多个TOMOHelical计划的合并结果汇总；对汇总后的数据进行转换赋值；3标签数据剥离：把以ArcCHECK实际测得的该TOMOHelical计划的γ通过率作为标签项，其他数据作为特征项；4数据归一化：采用标准差归一化法进行数据处理；5特征选择：对标签项以外的数据进行特征选择，去除冗余特征和与结果不相关的特征；6分割训练集、测试集：打乱顺序，把所有数据划分为训练集和测试集；7回归模型建立：建立Sequential模型；第一、二层激活函数采用线性整流函数，最后一层采用线性激活函数，并输出结果；配置学习过程：采用均方根传递优化器，损失函数采用均方误差，训练和测试期间的模型评估标准采用均方误差和平均绝对误差；8模型训练：按照划分的训练集和测试集，进行训练；9回归模型评估：使用训练好的模型对新的TOMOHelical计划的γ通过率进行预测；所述步骤1中，Report文件中的数据包括：红激光灯位置、机架旋转周期、机架旋转圈数、总出束时间、铅门运动方式、射野宽度、螺距、调制因子、治疗床运动距离、治疗床运动速度以及处方相关参数；所述步骤1中，LeafOpenTimeSinograms文件中的数据还包括：机架旋转投射序号、机架角度、治疗床的位置、64片叶片在每个投射区间所开合的时间比例、最大叶片打开时间、平均叶片打开时间、打开时间100ms的叶片数比例、以及打开时间在最大时间5ms范围内叶片数比例；所述步骤5中，采用相关性过滤的互信息法进行特征选择。

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权利要求：

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