一种预测放疗计划的伽马通过率的方法

摘要

本发明提供了一种预测放疗计划的伽马通过率的方法，包括从VMAT计划中提取MLC孔径信息和MU值信息，通过人工智能算法预测伽马通过率的步骤。本发明方法预测伽马通过率的准确度高，平均误差达到3％以内，可以大大减小医学物理师实际测量病人特定的质量保证的工作量。同时该方法还可识别出以往测量中由于操作失误、加速器状态异常而导致的实测结果偏移，为医学物理师的日常质量保证工作提供非常有价值的参考，进而优化医院的调强验证流程。