本技術(shù)涉及劑量預(yù)測的，尤其是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的劑量預(yù)測模型、方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、劑量的預(yù)測是確保劑量效果的關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)上，放射治療劑量的預(yù)測主要依賴于物理模型、蒙特卡羅粒子輸運(yùn)模擬或有限元方法。這些方法基于復(fù)雜的物理原理和數(shù)學(xué)計(jì)算，但是這些傳統(tǒng)方法在實(shí)際應(yīng)用中面臨著顯著的挑戰(zhàn)。一方面，由于計(jì)算過程極為復(fù)雜且耗時(shí)較長，這些方法無法滿足實(shí)時(shí)劑量預(yù)測的需求，從而限制了其在臨床決策中的即時(shí)應(yīng)用。另一方面，這些方法對(duì)計(jì)算資源的需求較高，增加了治療成本和時(shí)間成本。

2、近年來，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像處理和放射治療劑量預(yù)測中取得了一定的進(jìn)展，然而，現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)方法在處理劑量預(yù)測時(shí)仍存在諸多局限性。一個(gè)主要的問題是，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法往往忽視了放射源的物理特性(如類型、能量、照射角度、照射深度等)，這些因素對(duì)于劑量的精確計(jì)算至關(guān)重要。現(xiàn)有模型在沒有結(jié)合放射源的物理信息時(shí)，往往無法準(zhǔn)確模擬劑量的分布，尤其是在動(dòng)態(tài)或異質(zhì)的放療環(huán)境中，亟需一種基于深度學(xué)習(xí)的劑量預(yù)測方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了更準(zhǔn)確預(yù)測劑量分布，提高劑量預(yù)測的精度，本技術(shù)提供一種基于深度學(xué)習(xí)的劑量預(yù)測模型、方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種基于深度學(xué)習(xí)的劑量預(yù)測模型，包括數(shù)據(jù)輸入模塊、深度卷積進(jìn)化模塊、第一融合模塊和預(yù)測輸出模塊；

3、所述數(shù)據(jù)輸入模塊為所述深度卷積進(jìn)化模塊輸入ct圖像數(shù)據(jù)；

4、所述深度卷積進(jìn)化模塊，用于對(duì)所述ct圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行局部特征提取，得到局部特征圖數(shù)據(jù)；

5、所述第一融合模塊，用于增加描述所述ct圖像數(shù)據(jù)的通道數(shù)，將所述局部特征圖數(shù)據(jù)與多個(gè)放射源物理信息進(jìn)行融合，得到第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，所述放射源物理信息包括放射源類型、放射源的能量、照射角度或照射位置；

6、所述預(yù)測輸出模塊，用于根據(jù)所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，預(yù)測并輸出三維劑量分布圖，所述三維劑量分布圖為表征每個(gè)空間位置的劑量的參數(shù)。

7、本技術(shù)的有益效果為：通過將放射源的物理特性作為劑量預(yù)測模型對(duì)應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)的一部分，能夠精準(zhǔn)模擬放射源對(duì)劑量分布的影響，避免了傳統(tǒng)方法忽略放射源特性的問題，提高了劑量預(yù)測的精度。

8、進(jìn)一步，所述預(yù)測輸出模塊包括滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊、第二融合模塊和解碼器模塊；

9、所述滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊，用于獲取所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的全局上下文特征數(shù)據(jù)，所述全局上下文特征數(shù)據(jù)為表征所述ct圖像數(shù)據(jù)中的全局信息的參數(shù)；

10、所述第二融合模塊，用于將所述全局上下文特征數(shù)據(jù)和所述局部特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到第二綜合特征圖數(shù)據(jù)；

11、所述解碼器模塊，用于逐步對(duì)所述第二綜合特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行多次上采樣操作，得到所述第二綜合特征圖數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述三維劑量分布圖。

12、采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：通過將深度卷積進(jìn)化模塊和滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊相結(jié)合，深度卷積進(jìn)化模塊提取ct圖像數(shù)據(jù)中的解剖特征，滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊使用前一步提取的解剖特征+放射源物理信息學(xué)習(xí)劑量的空間分布。經(jīng)過局部特征提取和全局上下文建模后，通過第二融合模塊對(duì)全局上下文特征數(shù)據(jù)和局部特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，融合后得到的第二綜合特征圖數(shù)據(jù)將被傳遞到解碼器模塊，進(jìn)行最終的劑量預(yù)測，從而提高了劑量預(yù)測模型的表達(dá)能力，有助于在后續(xù)的上采樣階段恢復(fù)更為精細(xì)的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。

13、進(jìn)一步，所述深度卷積進(jìn)化模塊包括深度卷積層、歸一化層和逐點(diǎn)卷積層；

14、所述深度卷積層，用于獨(dú)立地對(duì)輸入的所述ct圖像數(shù)據(jù)的每個(gè)通道進(jìn)行三維卷積操作，提取出每個(gè)通道上的當(dāng)前局部特征數(shù)據(jù)；

15、所述歸一化層，用于對(duì)所述深度卷積層輸出的所述當(dāng)前局部特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

16、所述逐點(diǎn)卷積層，用于通過1×1×1卷積，對(duì)歸一化處理后的各個(gè)所述當(dāng)前局部特征數(shù)據(jù)進(jìn)行混合。

17、采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：深度卷積進(jìn)化模塊通過簡化卷積設(shè)計(jì)可以優(yōu)化計(jì)算效率。

18、進(jìn)一步，所述滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊包括第一變換子模塊和第二變換子模塊；

19、所述第一變換子模塊包括w-msa模塊和第一mlp模塊，所述第二變換子模塊包括sw-msa模塊和第二mlp模塊。

20、采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊利用窗口化注意力、層次化結(jié)構(gòu)和移位窗口機(jī)制顯著減少全局計(jì)算復(fù)雜度并支持高效并行，滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊與深度卷積進(jìn)化模塊的結(jié)合方式能夠有效減少計(jì)算時(shí)間，使得基于劑量預(yù)測模型的劑量預(yù)測方案能夠滿足臨床實(shí)時(shí)預(yù)測的需求，能夠提供及時(shí)且精確的劑量預(yù)測。

21、第二方面，本技術(shù)提供一種基于劑量預(yù)測模型的劑量預(yù)測方法，包括：

22、獲取ct圖像數(shù)據(jù)和多個(gè)放射源物理信息，所述放射源物理信息包括放射源類型、放射源的能量、照射角度或照射位置；

23、輸入所述ct圖像數(shù)據(jù)和多個(gè)所述放射源物理信息至訓(xùn)練好的劑量預(yù)測模型，以使所述劑量預(yù)測模型基于深度卷積進(jìn)化模塊對(duì)ct圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行局部特征提取，得到局部特征圖數(shù)據(jù)，將所述局部特征圖數(shù)據(jù)與多個(gè)所述放射源物理信息進(jìn)行融合，得到第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，基于所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，預(yù)測并輸出三維劑量分布圖，所述三維劑量分布圖為表征每個(gè)空間位置的劑量的參數(shù)；

24、實(shí)時(shí)向用戶反饋所述三維劑量分布圖，以進(jìn)行放射治療計(jì)劃的評(píng)估和調(diào)整。

25、進(jìn)一步，所述基于所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，預(yù)測三維劑量分布圖，包括：

26、基于所述劑量預(yù)測模型的滑動(dòng)窗口變換網(wǎng)絡(luò)模塊，獲取所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的全局上下文特征數(shù)據(jù)，所述全局上下文特征數(shù)據(jù)為表征所述ct圖像數(shù)據(jù)中的全局信息的參數(shù)；

27、將所述全局上下文特征數(shù)據(jù)和所述局部特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到第二綜合特征圖數(shù)據(jù)；

28、對(duì)所述第二綜合特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步上采樣操作，得到所述第二綜合特征圖數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述三維劑量分布圖。

29、進(jìn)一步，所述將所述局部特征圖數(shù)據(jù)與多個(gè)放射源物理信息進(jìn)行融合，得到第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，包括：

30、對(duì)于每個(gè)所述放射源物理信息，對(duì)該放射源物理信息進(jìn)行數(shù)值化處理，并將數(shù)值化處理后的所述放射源物理信息組織成一個(gè)向量；

31、將各個(gè)所述放射源物理信息各自對(duì)應(yīng)的所述向量，串聯(lián)整合成一個(gè)多維向量；

32、將所述多維向量與所述局部特征圖數(shù)據(jù)在通道維度上進(jìn)行拼接，形成所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)。

33、第三方面，本技術(shù)提供一種基于劑量預(yù)測模型的劑量預(yù)測裝置，包括：

34、獲取輸入數(shù)據(jù)模塊，用于獲取ct圖像數(shù)據(jù)和多個(gè)放射源物理信息，所述放射源物理信息包括放射源類型、放射源的能量、照射角度或照射位置；

35、模型輸入輸出模塊，用于輸入所述ct圖像數(shù)據(jù)和多個(gè)所述放射源物理信息至訓(xùn)練好的劑量預(yù)測模型，以使所述劑量預(yù)測模型基于深度卷積進(jìn)化模塊對(duì)ct圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行局部特征提取，得到局部特征圖數(shù)據(jù)，將所述局部特征圖數(shù)據(jù)與多個(gè)所述放射源物理信息進(jìn)行融合，得到第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，基于所述第一綜合特征圖數(shù)據(jù)，預(yù)測并輸出三維劑量分布圖，所述三維劑量分布圖為表征每個(gè)空間位置的劑量的參數(shù)；

36、實(shí)時(shí)反饋模塊，用于實(shí)時(shí)向用戶反饋所述三維劑量分布圖，以進(jìn)行放射治療計(jì)劃的評(píng)估和調(diào)整。

37、第四方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述處理器與所述存儲(chǔ)器耦合；

38、所述處理器用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使得所述電子設(shè)備執(zhí)行如第二方面任一項(xiàng)所述的方法。

39、第五方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括計(jì)算機(jī)程序或指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序或指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行如第二方面任一項(xiàng)所述的方法。