自适应漏射补偿DMLC强度序列化方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112657070A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202011547717.X

    申请日:2020-12-24

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本方面实施例公开了一种自适应漏射补偿DMLC强度序列化方法。所述自适应漏射补偿DMLC强度序列化方法包括如下步骤:设置N个不同角度的射野并对其进行优化,得出优化结果;根据所述优化结果获取给定的第i射野的注量率分布其中,x方向为MLC叶片运动方向,y方向与x方向垂直,形成笛卡尔坐标系;对给定的第y个叶片的注量率分布进行离散化,得到所述第i照射野的MLC漏射自适应后的子野分布序列。通过本发明实施例的自适应漏射补偿DMLC强度序列化方法可以得到所述第i照射野的MLC漏射自适应后的子野分布序列,用该序列进行的照射的剂量分布能最大程度地与优化的结果相符合。

    一种利用模拟分子动力学方法确定后装源驻留时间的方法

    公开(公告)号:CN104383639A

    公开(公告)日:2015-03-04

    申请号:CN201410714374.X

    申请日:2014-11-28

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用模拟分子动力学方法确定后装源驻留时间的方法,用于解决现有技术因临床情况的复杂性,而导致驻留位较多、剂量参考点不能与驻留位一一对应等问题。该方法包括以下步骤:(一)根据驻留点和剂量节制点的位置关系,采用下式算出每个驻留点在剂量节制点处的剂量:(二)根据剂量节制点处的计算剂量与处方剂量的偏差和相邻驻留点的时间差构成评价函数:(三)根据上式对时间tk求偏导数,得到式(3):(四)将上式近似为一个分子动力学方程,得到分子间的相互作用力fk:(五)采用下式进行迭代,迭代过程中,通过不断改变τ的值,得出不同的驻留时间。

    非均整模式下剂量计算建模方法、模型、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112700841B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202011644390.8

    申请日:2020-12-24

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请实施例公开了一种非均整(FFF)模式下剂量计算建模方法、模型、设备及存储介质。所述非均整模式下剂量计算建模方法主要包括以下步骤:获取二维的入射强度分布;获取包含若干个不同射野下剂量核的照射野剂量核数据库;基于所述二维的入射强度分布和所述照射野剂量核数据库计算不同射野下剂量分布;对每一个不同射野下剂量分布的数据分别进行拟合,并通过不断改变剂量核分布后重新计算剂量分布并与实测剂量分布进行比较,得到最优剂量核,从而形成最终的剂量核模型数据。通过本发明实施例的非均整(FFF)模式下剂量计算模型可以在快速实现剂量计算的同时,提高计算的精度。

    非均整模式下剂量计算建模方法、模型、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112700841A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011644390.8

    申请日:2020-12-24

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请实施例公开了一种非均整(FFF)模式下剂量计算建模方法、模型、设备及存储介质。所述非均整模式下剂量计算建模方法主要包括以下步骤:获取二维的入射强度分布;获取包含若干个不同射野下剂量核的照射野剂量核数据库;基于所述二维的入射强度分布和所述照射野剂量核数据库计算不同射野下剂量分布;对每一个不同射野下剂量分布的数据分别进行拟合,并通过不断改变剂量核分布后重新计算剂量分布并与实测剂量分布进行比较,得到最优剂量核,从而形成最终的剂量核模型数据。通过本发明实施例的非均整(FFF)模式下剂量计算模型可以在快速实现剂量计算的同时,提高计算的精度。

    一种利用规则化方法确定后装源驻留时间的方法

    公开(公告)号:CN104361253A

    公开(公告)日:2015-02-18

    申请号:CN201410713531.5

    申请日:2014-11-28

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用规则化方法确定后装源驻留时间的方法,包括以下步骤;(I)根据病人的CT图像,确定靶区及紧要器官的轮廓,设置驻留点位置和参考点位置及处方剂量;(II)根据式(1)计算参考点的计量剂量:(III)根据计算剂量与处方剂量的偏差、相邻驻留位的时间差构建评价函数式(2):O(T)=(D0-AT)2+αTT·T;(IV)评价函数对驻留时间向量T进行微分,得到式(3);(V)简化式(3)得到一个正规方程组,并用向量表示如下:(B+αI)T=F;(VI)通过改变不同的α值,得到不同的驻留时间解集。本发明利用规则化方法获得后装驻留时间,同时,引入时间平滑因子解决了相邻驻留位中驻留时间相差大的问题。

    确定电子束剂量分布的方法

    公开(公告)号:CN100431485C

    公开(公告)日:2008-11-12

    申请号:CN200610022709.7

    申请日:2006-12-29

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种确定电子束剂量分布的方法,包含以下步骤:a)采用计算机断层扫描测量得出被照射物体的电子密度矩阵;b)测量记录照射电子束的初始侧向参数、电子束能谱和源皮距;c)将照射电子束离散为电子微束矩阵;d)并利用混合笔束模型计算得出每个微束在被照射物体中的三维剂量分布;e)将每一个电子微束的剂量矩阵相加,获得电子束在被照射介质中的三维剂量分布矩阵。依照本发明测量电子束在人体或类人体介质中的三维剂量分布,需要测量数据少、计算速度快、计算精度高。

    确定电子束剂量分布的方法

    公开(公告)号:CN100998497A

    公开(公告)日:2007-07-18

    申请号:CN200610022709.7

    申请日:2006-12-29

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种确定电子束剂量分布的方法,包含以下步骤:a)采用计算机断层扫描测量得出被照射物体的电子密度矩阵;b)测量记录照射电子束的初始侧向参数、电子束能谱和源皮距;c)将照射电子束离散为电子微束矩阵,并利用混合笔束模型计算得出每个微束在被照射物体中的三维剂量分布;e)将每一个电子微束的剂量矩阵相加,获得电子束在被照射介质中的三维剂量分布矩阵。依照本发明测量电子束在人体或类人体介质中的三维剂量分布,需要测量数据少、计算速度快、计算精度高。

    利用GPU加速确定电子束剂量的方法

    公开(公告)号:CN101968830A

    公开(公告)日:2011-02-09

    申请号:CN201010296330.1

    申请日:2010-09-29

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用GPU加速确定电子束剂量的方法,目的是提供一种加速方法,使基于CPU平台的确定电子束剂量方法在CPU+GPU异构平台上获得加速。包含以下步骤:1)在CPU平台上形成电子束照射野的强度矩阵和加速器电子束的参数;2)选定用于确定电子束剂量的GPU,为GPU分配存储器空间,向GPU传送计算数据;3)利用GPU并行计算三维剂量矩阵的每个单元的剂量。依照本发明确定电子束在均匀体模中的三维剂量分布,计算速度快、计算精度与基于CPU平台的确定电子束剂量分布的方法相当。

    放射治疗中基于GPU的剂量计算加速方法

    公开(公告)号:CN101954148A

    公开(公告)日:2011-01-26

    申请号:CN201010281653.3

    申请日:2010-09-15

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开一种对放射治疗中光子剂量计算的加速方法。与常规方法不同之处在于:结合CPU处理复杂逻辑和事务等串行计算,使用图形处理器(Graphic Processor Unit,GPU)处理光子剂量计算中等效深度计算和剂量累加两个过程,这两个过程中,每个过程都存在数据量大、数据相关性低、数据有相同的执行程序,并行度和计算密度高等特点。因而通过GPU,可以让更多的计算单元并行执行,缩短了运算时间,提高了计算效率,治疗方案优化过程中任何治疗参数改变时,从剂量计算到剂量分布的显示基本能达到实时的效果。

    射线追踪的数字重建影像技术的加速方法

    公开(公告)号:CN101894383A

    公开(公告)日:2010-11-24

    申请号:CN201010197445.5

    申请日:2010-06-11

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开一种对射线追踪的数字重建影像技术的加速方法。与常规方法不同之处在于:结合CPU处理复杂逻辑和事务等串行计算,使用图形处理器(Graphic Processor Unit,GPU)处理具有高并行度的问题。针对现有射线追踪的数字重建影像技术在体元电子密度插值和射线追踪两个处理过程,用GPU并行处理而非CPU的顺序处理。插值和射线追踪两个处理过程中,每个过程都存在大量数据、数据间具有低相关性、数据有相同的执行程序,并行度和算术计算密度高等特点。因而通过GPU,可以让更多的计算单元同时的并行执行,从而缩短了运算时间,使重建的效率更高,而且在一定条件下可以实现实时重建。

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