剂量体积直方图

摘要： 目的探讨容积旋转调强放射治疗(VMAT)在直肠癌患者中的应用效果。方法回顾性分析2019年11月至2020年12月于医院行放射治疗的10例直肠癌患者的临床资料,对其设计VMAT计划,处方剂量为5000 cGy,通过COMPASS系统对计划进行验证,并利用剂量体积直方图对计划靶区(PTV)、危及器官(OARs)的各指标进行评价。结果等中心绝对剂量的准确率达(99.12±0.73)%;PTV的γ通过率达95%以上,OARs的γ通过率达96%以上。PTV的靶区均匀性指数(HI)、靶区适形度指数(CI)分别为(1.06±0.03)、(0.90±0.05),均匀性和适形度均较好,接受95%处方剂量的体积百分比V_(95%)为(97.93±1.21)%,剂量验证结果显示,PTV各评价指标差异在4.3%以内;OARs的评估参数均满足放射治疗临床剂量学要求,其中,膀胱和小肠受照40 Gy剂量的体积V_(40)仅为(20.31±4.23)%和(7.81±3.15)%,低剂量区V_(20)为(92.22±4.33)%和(51.24±4.41)%,平均受照剂量D_(mean)分别为(2772.54±235.82)cGy和(2425.75±176.72)cGy,小肠的最大受照剂量D_(max)稍高,为(4567.44±156.43)cGy,股骨头5%的体积受照剂量D_(5%)也在4000 cGy以内,剂量验证结果显示,膀胱、小肠、股骨头的各指标差异在4.4%以内。结论VMAT能够满足直肠癌放射治疗的临床剂量学要求。

摘要： 目的 联合应用两种商用及一种自行开发的基于加速器轨迹日志(LFB)的三维剂量重建系统验证肺癌VMAT计划.方法 编程实现读取TrueBeam轨迹日志中误差并导入计划系统生成重建剂量.选18例肺癌双弧VMAT计划,用ArcCheck测量并利用3DVH重建,同时使用LFB和Compass计算模式重建.其中5例4h内由ArcCheck测2次,检测加速器重复性.将18例计划移植到建成5 cm、背散4 cm、中心放置有FC65-G电离室的固体水模上计算电离室平均剂量并与实测及3种重建系统重建点剂量比对.结果 加速器重复性稳定.LFB、3DVH、Compass及FC-65G实测与计划点剂量偏差≤2％.ArcCheck曲面二维,3DVH、Compass整体及LBF所有器官三维γ通过率在所有比对标准下均＞90％,3DVH及Compass个别器官γ通过率低.重建剂量与原计划相比,LBF差异最小,除肺之外器官Compass差异居中、3DVH最大.结论 LBF、3DVH、Compass 3种系统能从不同方面反映肺癌VMAT剂量验证结果,联合应用三者进行剂量验证能更直观的展现出验证结果,便于后续分析.

摘要： 目的 建立基于预测可行性剂量体积直方图(DVH)的肝癌容积调强弧形治疗(VMAT)自动计划方法,并评价其性能.方法 回顾性随机选取10例放疗肝癌病例.采用Pinnacle Auto-Planning设计VMAT自动计划,通过PlanIQ剂量预测得到可行性DVH曲线,并根据其显示的可行性目标区间设置自动计划的初始优化目标.评价计划靶体积、正常肝和其他危及器官的剂量参数以及机器跳数,并与临床手工计划行配对t检验.结果 自动计划和手工计划的计划靶体积D2％、D98％、Dmean 和均匀度指数相近[(58.55±2.81)Gy:(57.98±4.17)Gy、(47.15±1.58)Gy:(47.82±1.38)Gy、(53.14±0.95)Gy:(53.44±1.67)Gy 和 1.15±0.05:1.14±0.07,P 均＞0.05],手工计划的计划靶体积适形指数略高于自动计划(0.77±0.08:0.69±0.06,P＜0.05).自动计划的肝V30Gy、V20Gy、V10Gy、V5Gy 和 V＜5Gy 显著优于手工计划[(26.68±11.13)％:(28.00±10.95)％、(29.96±11.50)％:(31.89±11.51)％、(34.88±11.51)％:(38.66±11.67)％、(45.38±12.40)％:(50.74±13.56)％和(628.52±191.80)cm3:(563.15±188.39)cm3,P 均＜0.05],自动计划的小肠、十二指肠、心脏 Dmean以及全肺 V10Gy 低于手工计划[(1.83±2.17)Gy:(2.37±2.81)Gy、(9.15±9.36)Gy:(11.18±10.49)Gy、(5.44±3.10)Gy:(6.25±3.26)Gy 以及(12.70±7.08)％:(14.47±8.11)％,P均＜0.05].两种计划的机器跳数相近[(710.67±163.72)MU:(707.53±155.89)MU,P＞0.05].结论 基于预测可行性DVH的肝癌VMAT自动计划方法能提高计划质量,更好保护正常肝,对小肠、十二指肠、全肺和心脏的保护也有优势.

摘要： 目的:以宫颈癌为例,探索使用剂量体积直方图(DVH)预测模型培训放疗物理师容积旋转调强(VMAT)计划设计的可行性及其效果.方法:随机选取20例宫颈癌测试病例对3名见习物理师进行两个阶段培训(第一阶段15例,第二阶段5例).每位物理师分别采用两种方法设计VMAT计划:传统人工计划(MP)和基于DVH预测模型引导的自动计划(KBP).对比不同阶段两种计划靶区和危及器官的各种剂量学参数,并做相应统计分析.结果:与人工计划相比,自动计划在明显提高PGTV靶区V60覆盖(P<0.001),改善高剂量控制(V66)(P=0.027)的情况下,显著降低膀胱(P<0.001)、直肠(P<0.001)、左右肾(P=0.001和P<0.001)以及左右侧股骨头(P<0.001和P<0.001)等绝大部分正常组织器官的受照剂量.在提高计划合格率的同时,亦减小了计划者间的质量差异.结论:DVH预测模型有助于深化物理师对VMAT初始优化参数设置的理解,加快培训进度,提升VMAT计划设计水平.

摘要： 目的:根据前列腺癌患者的解剖结构建立微分剂量体积直方图(DVH)数学模型来预测危及器官(OAR)子块的DVH,通过精准预测OAR的DVH并自动设计计划来提高治疗计划的质量和效率.方法:从17例前列腺癌计划中随机选择9例作为训练集,其余为测试集.将靶区外扩到覆盖OAR范围并将外扩区域中的OAR依次分隔成层厚3 mm的子块,根据偏正态高斯函数建立子块微分DVH的精确模型,分析靶区和OAR的重叠度与子块微分DVH关系.利用建立在Pinnacle3上的脚本程序获取测试集8例患者OAR各子块,并通过预测各OAR微分DVH来指导计划.结果:靶区与OAR重叠度越小,微分DVH的变化规律越明显.与原手工计划相比,自动计划的均匀性指数和适形度指数稍优于原手工计划(t=-1.871、3.742;P0.05).自动计划的膀胱V70、V60、V50(t=-2.471、-3.439、-2.376;P0.05)降低.自动计划的直肠V70、V60、V50以及V40(t=-2.540、-3.416、-2.666、-2.777;P<0.05)降低.相关性分析中,自动计划与原手工计划的膀胱V70、V60、V50和V40的差异值与重叠度呈负或正相关(相关系数=-0.357、-0.976、-0.857、0.381;P=0.385、0.000、0.007、0.352),V70和V40的差异值与重叠度无统计学意义.结论:基于靶区与OAR重叠度的精确DVH预测模型的前列腺癌自动治疗计划设计使得靶区剂量提高,OAR照射剂量降低.

摘要： 目的:探讨机器学习在肺癌容积旋转调强(VMAT)治疗计划对心脏和肺的剂量体积直方图(DVH)预测的可行性.方法:选取51例肺癌VMAT计划,随机选取其中43例为训练组,剩余8例为验证组.分析训练组中患者的解剖信息与两侧肺V5、V20和心脏V30、V40的相关性.采用机器学习方法,以解剖信息为输入、危及器官(OAR)的DVH为输出,分别构建并训练关于两侧肺以及心脏的人工神经网络模型.将验证组中8例VMAT计划中的解剖信息分别输入到已经构建好的人工神经网络模型,分别预测OAR的DVH.结果:两侧肺V5、V20和心脏V30、V40受自身体积大小影响可忽略,受OAR与靶区的空间相对位置关系影响较大.患侧肺、对侧肺、心脏的人工神经网络结构模型中隐藏层分别含有41、38、34个神经结点,线性回归系数分别为0.994、0.975、0.986.对验证组中患侧肺和对侧肺的V5、V20的预测误差分别为2.70％±1.83％、2.84％±1.97％和13.7％±7.8％、0.72％±0.75％,对心脏V30、V40的预测误差分别为3.20％±0.63％、2.1％±1.5％,仅对侧肺V5的预测值和实际值差异有统计学意义(P<0.05).结论:采用人工神经网络方法可以对肺癌VMAT计划中解剖信息与OAR的DVH数据进行学习,构建的人工神经网络模型可预测出患侧肺、心脏V25～V60和对侧肺V20的DVH数据,可为临床计划设计提供参考.

摘要： 目的：研究放疗前后血浆TGF-β1的水平和DVH图与放射性肺损伤发生的相关性.rn 方法：采取56例肺癌患者放疗前和放疗结束时外周静脉血并分为2个组(放疗前、放疗结束),应用酶联免疫吸附方法对血清中的TGF-β1进行检测,分析血清中TGF-β1的变化与放射性肺炎的关系.利用剂量体积直方图(DVH)统计患者放疗计划中的物理参数V20.放射性肺损伤的判定标准采用RTOG(1997年)的分级标准。rn 结果：全组放射性肺损伤的发生率为32.1%(18/56)，其中2级或2级以上的发生率为13.2。放疗结束时，TGF-β1水平升高者放射性肺损伤的发生率为50%明显高于TGF-β1水平正常者(11.5%)(P=0.002)。V20>25%，放疗结束时TGF-β1升高，放射性肺损伤的发生率为66.6%，明显高于其它组别;而V20>25%，放疗结束时血浆TGF-β1正常的患者没有发生放射性肺损伤。rn 结论:放射治疗后患者血清TGF-β1升高，放射性肺炎发生机率大，对放射性肺炎具有一定的预测价值。V20>25%，放疗结束时TGF-β1升高，属于发生放射性肺损伤的高危人群。

摘要： 目的:比较利用计算机做中段食道癌时,三野和五野计划对肿瘤均匀性和正常器官所受的剂量的影响. 材料和方法:2005年1月到2005年7月共对30例食道癌患者进行三维适形计划,其中有14例为中段食道癌.对这14例病人都进行了CT扫描图象在计算机上三维重建,所有病人一致采用ELEKTA peicise1056加速器的6 MV X线治疗,计划系统为RAHD 4.0.利用计算机计划系统分别对每个病给予0度野、两后斜野三个野和0度野、两前斜野两后斜野五个野的适形计划,射野长度在12.5 cm～17 cm间,平均为15.3 cm.单次剂量为2 GY,每个病人给予66 GY的剂量,比较DVH图上正常器官所受的剂量,和肿瘤剂量的均匀性. 结果:肿瘤剂量的均匀性五野计划比三野计划的较好,五野计划肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+5％到-5％～+8％,平均为-5％～+7％;三野的肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+4％到-8％～+10％,平均为-7％～10％.但是对全肺剂量的比较中发现,在＜20 GY的区域五野照射体积大于三野的照射体积,前者在受照66 GY的情况下V20为22.5％～32％,平均28％;三野照射时V20为20％～30％,平均为24.6％;在＞20GY的剂量区域五野照射体积小于三野的照射体积,前者V30为3％～17％平均8％,三野V30为5％～19％,平均为15.4％.而且在比较中发现脊髓的最大剂量也和照射的野数有一定的关联,照射野数为五野比三野更难控制脊髓的最大计量. 结论:该研究表明五(或者更多)野适形计划可以提高肿瘤剂量的均匀性和适形度,但是可能会使正常组织受到更大的剂量.

摘要： 目的:比较利用计算机做中段食道癌时,三野和五野计划对肿瘤均匀性和正常器官所受的剂量的影响. 材料和方法:2005年1月到2005年7月共对30例食道癌患者进行三维适形计划,其中有14例为中段食道癌.对这14例病人都进行了CT扫描图象在计算机上三维重建,所有病人一致采用ELEKTA peicise1056加速器的6 MV X线治疗,计划系统为RAHD 4.0.利用计算机计划系统分别对每个病给予0度野、两后斜野三个野和0度野、两前斜野两后斜野五个野的适形计划,射野长度在12.5 cm～17 cm间,平均为15.3 cm.单次剂量为2 GY,每个病人给予66 GY的剂量,比较DVH图上正常器官所受的剂量,和肿瘤剂量的均匀性. 结果:肿瘤剂量的均匀性五野计划比三野计划的较好,五野计划肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+5％到-5％～+8％,平均为-5％～+7％;三野的肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+4％到-8％～+10％,平均为-7％～10％.但是对全肺剂量的比较中发现,在＜20 GY的区域五野照射体积大于三野的照射体积,前者在受照66 GY的情况下V20为22.5％～32％,平均28％;三野照射时V20为20％～30％,平均为24.6％;在＞20GY的剂量区域五野照射体积小于三野的照射体积,前者V30为3％～17％平均8％,三野V30为5％～19％,平均为15.4％.而且在比较中发现脊髓的最大剂量也和照射的野数有一定的关联,照射野数为五野比三野更难控制脊髓的最大计量. 结论:该研究表明五(或者更多)野适形计划可以提高肿瘤剂量的均匀性和适形度,但是可能会使正常组织受到更大的剂量.

摘要： 目的:比较利用计算机做中段食道癌时,三野和五野计划对肿瘤均匀性和正常器官所受的剂量的影响. 材料和方法:2005年1月到2005年7月共对30例食道癌患者进行三维适形计划,其中有14例为中段食道癌.对这14例病人都进行了CT扫描图象在计算机上三维重建,所有病人一致采用ELEKTA peicise1056加速器的6 MV X线治疗,计划系统为RAHD 4.0.利用计算机计划系统分别对每个病给予0度野、两后斜野三个野和0度野、两前斜野两后斜野五个野的适形计划,射野长度在12.5 cm～17 cm间,平均为15.3 cm.单次剂量为2 GY,每个病人给予66 GY的剂量,比较DVH图上正常器官所受的剂量,和肿瘤剂量的均匀性. 结果:肿瘤剂量的均匀性五野计划比三野计划的较好,五野计划肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+5％到-5％～+8％,平均为-5％～+7％;三野的肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+4％到-8％～+10％,平均为-7％～10％.但是对全肺剂量的比较中发现,在＜20 GY的区域五野照射体积大于三野的照射体积,前者在受照66 GY的情况下V20为22.5％～32％,平均28％;三野照射时V20为20％～30％,平均为24.6％;在＞20GY的剂量区域五野照射体积小于三野的照射体积,前者V30为3％～17％平均8％,三野V30为5％～19％,平均为15.4％.而且在比较中发现脊髓的最大剂量也和照射的野数有一定的关联,照射野数为五野比三野更难控制脊髓的最大计量. 结论:该研究表明五(或者更多)野适形计划可以提高肿瘤剂量的均匀性和适形度,但是可能会使正常组织受到更大的剂量.

摘要： 目的:比较利用计算机做中段食道癌时,三野和五野计划对肿瘤均匀性和正常器官所受的剂量的影响. 材料和方法:2005年1月到2005年7月共对30例食道癌患者进行三维适形计划,其中有14例为中段食道癌.对这14例病人都进行了CT扫描图象在计算机上三维重建,所有病人一致采用ELEKTA peicise1056加速器的6 MV X线治疗,计划系统为RAHD 4.0.利用计算机计划系统分别对每个病给予0度野、两后斜野三个野和0度野、两前斜野两后斜野五个野的适形计划,射野长度在12.5 cm～17 cm间,平均为15.3 cm.单次剂量为2 GY,每个病人给予66 GY的剂量,比较DVH图上正常器官所受的剂量,和肿瘤剂量的均匀性. 结果:肿瘤剂量的均匀性五野计划比三野计划的较好,五野计划肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+5％到-5％～+8％,平均为-5％～+7％;三野的肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+4％到-8％～+10％,平均为-7％～10％.但是对全肺剂量的比较中发现,在＜20 GY的区域五野照射体积大于三野的照射体积,前者在受照66 GY的情况下V20为22.5％～32％,平均28％;三野照射时V20为20％～30％,平均为24.6％;在＞20GY的剂量区域五野照射体积小于三野的照射体积,前者V30为3％～17％平均8％,三野V30为5％～19％,平均为15.4％.而且在比较中发现脊髓的最大剂量也和照射的野数有一定的关联,照射野数为五野比三野更难控制脊髓的最大计量. 结论:该研究表明五(或者更多)野适形计划可以提高肿瘤剂量的均匀性和适形度,但是可能会使正常组织受到更大的剂量.

摘要： 目的:比较利用计算机做中段食道癌时,三野和五野计划对肿瘤均匀性和正常器官所受的剂量的影响. 材料和方法:2005年1月到2005年7月共对30例食道癌患者进行三维适形计划,其中有14例为中段食道癌.对这14例病人都进行了CT扫描图象在计算机上三维重建,所有病人一致采用ELEKTA peicise1056加速器的6 MV X线治疗,计划系统为RAHD 4.0.利用计算机计划系统分别对每个病给予0度野、两后斜野三个野和0度野、两前斜野两后斜野五个野的适形计划,射野长度在12.5 cm～17 cm间,平均为15.3 cm.单次剂量为2 GY,每个病人给予66 GY的剂量,比较DVH图上正常器官所受的剂量,和肿瘤剂量的均匀性. 结果:肿瘤剂量的均匀性五野计划比三野计划的较好,五野计划肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+5％到-5％～+8％,平均为-5％～+7％;三野的肿瘤剂量分布的均匀性为-3％～+4％到-8％～+10％,平均为-7％～10％.但是对全肺剂量的比较中发现,在＜20 GY的区域五野照射体积大于三野的照射体积,前者在受照66 GY的情况下V20为22.5％～32％,平均28％;三野照射时V20为20％～30％,平均为24.6％;在＞20GY的剂量区域五野照射体积小于三野的照射体积,前者V30为3％～17％平均8％,三野V30为5％～19％,平均为15.4％.而且在比较中发现脊髓的最大剂量也和照射的野数有一定的关联,照射野数为五野比三野更难控制脊髓的最大计量. 结论:该研究表明五(或者更多)野适形计划可以提高肿瘤剂量的均匀性和适形度,但是可能会使正常组织受到更大的剂量.

摘要： 目前放疗逆向计划中常用的目标函数有两种: 基于剂量分布的目标函数和基于剂量-体积直方图(DVH)的目标函数. 实际系统都基于单目标优化算法进行, 不考虑逆向计划的多目标性.在Pareto多目标优化理论的基础上, 研究逆向计划的目标函数设置问题, 比较基于剂量分布的目标函数和基于DVH的目标函数对多目标优化过程的影响, 包括优化时间、收敛性和存在的问题等, 为逆向计划过程中多目标优化目标函数的设置提供依据.

摘要： 目前放疗逆向计划中常用的目标函数有两种: 基于剂量分布的目标函数和基于剂量-体积直方图(DVH)的目标函数. 实际系统都基于单目标优化算法进行, 不考虑逆向计划的多目标性.在Pareto多目标优化理论的基础上, 研究逆向计划的目标函数设置问题, 比较基于剂量分布的目标函数和基于DVH的目标函数对多目标优化过程的影响, 包括优化时间、收敛性和存在的问题等, 为逆向计划过程中多目标优化目标函数的设置提供依据.

摘要： 目前放疗逆向计划中常用的目标函数有两种: 基于剂量分布的目标函数和基于剂量-体积直方图(DVH)的目标函数. 实际系统都基于单目标优化算法进行, 不考虑逆向计划的多目标性.在Pareto多目标优化理论的基础上, 研究逆向计划的目标函数设置问题, 比较基于剂量分布的目标函数和基于DVH的目标函数对多目标优化过程的影响, 包括优化时间、收敛性和存在的问题等, 为逆向计划过程中多目标优化目标函数的设置提供依据.

摘要： 目前放疗逆向计划中常用的目标函数有两种: 基于剂量分布的目标函数和基于剂量-体积直方图(DVH)的目标函数. 实际系统都基于单目标优化算法进行, 不考虑逆向计划的多目标性.在Pareto多目标优化理论的基础上, 研究逆向计划的目标函数设置问题, 比较基于剂量分布的目标函数和基于DVH的目标函数对多目标优化过程的影响, 包括优化时间、收敛性和存在的问题等, 为逆向计划过程中多目标优化目标函数的设置提供依据.

摘要： 本发明提供一种从Pinnacle放疗计划系统中导出并重建剂量‑体积直方图的方法，该方法首先编写脚本程序并将其嵌入到Pinnacle放疗计划系统；然后，通过执行脚本程序，将系统内存储的图形化剂量‑体积直方图以微分表达的形式导出并存储为特定格式的ASCII码文本文件；最后，通过对文本文件的解析，重建积分表达形式的剂量‑体积直方图。利用本发明提供的方法，可以将图形化的剂量‑体积直方图曲线转换为数字化格式，提高了在利用Pinnacle放疗计划系统评估人体受辐射剂量时的精度，使独立存储和批量处理放疗患者的剂量‑体积信息成为可能，为肿瘤放射治疗临床医生和放射物理师开展临床及科研工作提供了技术支持。

摘要： 公开一种套件，所述套件用于将小体积剂量的药物准确地装载于注射器内并且将所述小体积剂量的药物输送于治疗部位处。所述套件通常包含根据本发明的装载和输送系统、注射器以及药物。所述装载和输送系统包含注射器输送环和注射器装载引导件，所述注射器输送环和注射器装载引导件可以例如被用来在眼外科手术结束时施用小体积剂量的药物。

摘要： 本发明提供一种从Pinnacle放疗计划系统中导出并重建剂量-体积直方图的方法，该方法首先编写脚本程序并将其嵌入到Pinnacle放疗计划系统；然后，通过执行脚本程序，将系统内存储的图形化剂量-体积直方图以微分表达的形式导出并存储为特定格式的ASCII码文本文件；最后，通过对文本文件的解析，重建积分表达形式的剂量-体积直方图。利用本发明提供的方法，可以将图形化的剂量-体积直方图曲线转换为数字化格式，提高了在利用Pinnacle放疗计划系统评估人体受辐射剂量时的精度，使独立存储和批量处理放疗患者的剂量-体积信息成为可能，为肿瘤放射治疗临床医生和放射物理师开展临床及科研工作提供了技术支持。

摘要： 本文描述的是包含约7.5cm

摘要： 本申请提供了注射器设备和用于使用注射器设备以将药物递送到患者的身体中的方法，例如递送到眼睛内的视网膜下。注射器包括药盒和驱动器，药盒包括活塞，该活塞可滑动地设置在内部内以用于通过出口递送内部内的药物，驱动器包括耦接到活塞的柱塞、加压流体源以及用于至少部分地在源和柱塞之间打开流动路径以推进柱塞和活塞以从内部递送药物的致动器构件。一个或多个传感器被可操作地耦接到柱塞以测量柱塞的位移，处理器耦接到(一个或多个)传感器以用于分析传感器信号以测量从内部递送的药物的体积，并且输出设备，例如一个或多个LED或扬声器，提供与所递送的药物的体积相关的输出。

摘要： 本发明涉及一种具有内容物终止（EoC）机构的弹簧驱动多次使用固定剂量注射装置。壳体结构包含以预定数量大小基本相等的剂量体积排出的一定体积的液体药物。每个剂量体积在弹簧的帮助下自动排出，所述弹簧加载有足以排出全部数量的预定多个预定且大小相等的剂量体积的力。通过使驱动元件在近侧方向上远离初始位置移动预定轴向距离，随后通过弹簧的力使驱动元件旋转回到初始位置，来准备和释放每个剂量体积，在所述旋转期间驱动元件使活塞杆旋转以螺旋地移动。内容物终止机构确定驱动元件可以向近侧移动多少次，并且包括与活塞杆相关联的纵向轨道结构，所述纵向轨道结构具有由与活塞杆相关联的近侧止动件限定的自由长度，在已选择预定多个预定并且大小相等的剂量体积之后，所述近侧止动件阻止驱动元件在近侧方向上移动准备随后预定剂量体积所需的额外预定轴向距离。

摘要： 一种利用剂量体积直方图为存在的关注区域限定新关注区域的系统和方法。该方法包括下列步骤：为先前存在的关注区域生成放射剂量的剂量体积直方图，选择剂量体积直方图的子集，限定与所选剂量体积直方图的子集相对应的新关注区域。

摘要： 本发明提供了一种放疗剂量分布和剂量体积直方图的联合预测方法及装置，其方法包括：构建初始联合预测模型，初始联合预测模型包括共享编码器、放疗剂量分布解码器以及剂量体积直方图解码器；获取训练集，并基于共享编码器对训练集中的训练样本进行编码处理，得到训练样本的样本特征；分别基于放疗剂量分布解码器和剂量体积直方图解码器对样本特征进行解码处理，对应得到预测放疗剂量分布和预测剂量体积直方图；根据训练样本、预测放疗剂量分布以及预测剂量体积直方图训练初始联合预测模型，得到目标联合预测模型；基于目标联合预测模型对待预测图像进行联合预测。本发明兼顾了放疗剂量分布和剂量体积直方图的预测效率和预测精度。

摘要： 本发明提供一种放疗计划危及器官剂量体积直方图的预测方法和装置，确定用于模型训练的感兴趣区的解剖结构图和感兴趣危及器官的剂量面积直方图；确定预测模型；将新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图输入所述预测模型进行预测，得到新患者危及器官剂量体积直方图，本发明预测耗时短，准确度高，适用于具有多种处方剂量的靶区和多种不同的危及器官解剖结构的患者；不局限于肿瘤类型，能够对不同肿瘤类型进行预测，临床应用范围较广；本发明能够实现个体化逆向计划初始目标函数自动化设置以及计划质量检查，提高放疗计划设计质量并缩短设计时间，解决精准放疗计划设计耗时和计划质量差异大的问题。

摘要： 一种利用剂量体积直方图为存在的关注区域限定新关注区域的系统和方法。该方法包括下列步骤：为先前存在的关注区域生成放射剂量的剂量体积直方图，选择剂量体积直方图的子集，限定与所选剂量体积直方图的子集相对应的新关注区域。