CN118131302A - 医用粒子加速器初级能谱的计算方法及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了医用粒子加速器初级能谱的计算方法及相关设备，涉及粒子治疗技术领域，所述方法包括：根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量‑权重之间的关系；根据所述单能粒子能量‑权重之间的关系，通过所述剂量算法，获得计算结果；将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化；增加初级能谱描述的精确性，确保以满足所需的精度需求，同时也有更强的普适性。
Description
技术领域
本发明涉及质子重离子治疗技术领域，尤其涉及医用粒子加速器初级能谱的计算方法及相关设备。
背景技术
质子、重离子等粒子已成为治疗恶性肿瘤的重要手段，相比于传统的X-射线放射治疗，其剂量沉积具有明显的物理学优势，即具有布拉格峰（Bragg Peak，BP）效应。质子、重离子在介质中形成的BP深度、宽度，除了与介质材料的物理属性（如材料组分、密度、平均电离能等）有关外，严重依赖于粒子加速器产生的初级能谱信息，即：平均能量和初始能量的展宽。因此，对质子重离子加速器等医用粒子加速器所提供的粒子束的初级能谱的精确模拟，是合理利用其BP优势的前提和保证，对开展肿瘤的精准治疗具有重要临床意义。
虽然初级能谱是质子重离子加速器的重要物理量，但目前仍受探测技术、探测手段等因素的限制，从实验上难以对其直接进行测量。当前，通用的方法是测量其在水中形成的积分深度剂量（Integral Depth Dose，IDD）曲线，根据曲线分布对能谱进行反推。由带电粒子与物质相互作用发生能量沉积的原理可知，IDD曲线上最大剂量80%的后端深度对应粒子在介质（水）中的射程，射程由粒子的初始能量决定；最大剂量80%的后端和前端之间的深度差（通常称为布拉格峰宽度，Bragg Peak Width, BPW）、最大剂量后端20%和80%之间的深度差由粒子的能量展宽决定。因此，质子重离子加速器的初级能谱通常被描述为高斯分布，分布的均值表示粒子的平均能量，标准差表示平均能量的展宽。
描述为高斯分布的能谱在某些应用场景中会与实际能谱具有一定偏差，一定程度上限制了使用高斯源能谱计算的精确性。
发明内容
本发明的目的在于提供出医用粒子加速器初级能谱的计算方法及相关设备，使用离散的单能能量来表征医用粒子加速器的初级能谱；质子重离子加速器产生的初级能谱的精确、快速反推方法；以质子重离子加速器在介质中生成的IDD测量结果为目标，对其初级能谱进行反推的优化方法，提高了对质子重离子加速器辐射场分布的计算精度，为肿瘤的精准治疗提供了重要支持。
本发明的目的采用以下技术方案实现：
第一方面，本申请提出医用粒子加速器初级能谱的计算方法，所述方法包括：
根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；
获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；
根据所述单能粒子能量-权重之间的关系，通过所述剂量算法，获得计算结果；
将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化。
可选地，所述能量间隔包括等间隔和可变间隔。
优选地，所述获得测量IDD曲线，包括：
通过探测器测量加速器产生的初级能谱在介质中形成的IDD反映，获得测量IDD曲线。
优选地，所述约束条件包括：单能能量的个数、每个能量的最低权重、最高权重、最小能量间隔和/或最大能量间隔。
优选地，所述约束条件的设置方法包括：
根据单能IDD的射程与测量IDD的射程之间的差异，设置差异大小与权重之间的关系。
优选地，所述通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；包括：获得目标和约束条件下的最优解；所述目标为IDD测量结果；
所述迭代优化包括执行优化算法和优化终止条件；
所述优化终止条件包括第一终止条件、第二终止条件和/或第三终止条件。
优选地，所述第一终止条件为当迭代次数满足预设次数后，停止优化并输出结果；所述第二终止条件为当IDD计算值和对应测量值的差值在预设差值范围内，停止优化并输出结果；所述第三终止条件为当收敛速度随迭代次数增加而变化的值小于预设变化阈值时，停止优化并输出结果。
优选地，所述计算结果包括：计算获得的单能的IDD曲线、所有单能粒子IDD加权形成的总的IDD曲线、单能粒子能量-权重的关系，以及基于所述单能粒子能量-权重的关系并通过剂量算法获得的粒子在介质中任意空间位置的剂量大小以及剂量分布。
可选地，所述将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化，包括：
将计算获得的总的IDD分布与测量结果进行对比，获得计算结果的第一精确性；
若所述第一精确性小于预设精确性阈值；则修改约束条件和/或迭代终止条件，继续进行优化。
可选地，所述将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化，包括：
将计算获得的IDD曲线的各个参数与测量获得的IDD曲线的对应参数进行对比，若所述参数的偏差在可接受范围外，则重新进行迭代优化；
所述参数包括质子重离子在介质中所形成的射程、IDD曲线上对应的布拉格峰的深度、布拉格峰的宽度和/或布拉格峰下降沿的宽度。
第二方面，本申请提供医用粒子加速器初级能谱的计算装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；
第二获取模块，用于获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；
计算模块，用于根据所述单能粒子能量-权重之间的关系，通过剂量算法，获得计算结果；
对比验证模块，用于将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化。
第三方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任一项所述方法的步骤或本申请所述装置的功能。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取所述计算机指令时，所述计算机执行本申请任一项所述方法的步骤。
第五方面，本申请提供一种粒子加速器，所述粒子加速器包括前述医用粒子加速器初级能谱的计算装置。
第六方面，本申请提供一种粒子治疗***，所述粒子治疗***包括前述粒子加速器。
与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：充分考虑加速器产生的初级能谱不严格服从高斯分布的特点，以及粒子穿行路径上的电离室等部件对粒子能谱分布的影响等因素。本发明充分考虑到了以下因素：（1）质子重离子加速器产生的初级能谱并不严格的服从高斯分布，这种描述只是一种近似的方法；（2）加速器产生的粒子从加速器出射窗被引出之前，会与穿行路径上的电离室、准直器等部件发生碰撞，产生能量低、射程短的次级粒子，这些次级粒子通常会将能量沉积在BP曲线的坪区，导致坪区的剂量增加，BP曲线的峰坪比（布拉格峰深度上的剂量和坪区深度上的剂量的比值）发生变化；（3）部分加速器的机头是真空的，一些剂量算法在对粒子进行追踪模拟时为了提高计算效率，通常从出射窗的位置开始对射线进行输运，该位置的能谱与实际能谱之间存在差异。
本发明将连续的能谱改为离散分布，使其更加符合真实情况；可以增加初级能谱描述的精确性，同时也有更强的普适性；从数学表达上来分析，积分和微分之间可以互相转换；本申请将初级能谱的描述方法由传统的高斯分布改为离散的单能分布，对单能分布的权重进行优化，既保证了重要能量信息的保存，也舍去了对结果影响较小的部分能量，做到有的放矢；本申请以测量数据为目标函数，通过迭代优化算法计算出不同的单能粒子对应的权重；以此同时，可根据实际需求设置不同的约束条件，如能量间隔、最大最小权重等，得到不同情况下的对应结果；可以通过设置优化结果和测量结果之间的最大差异性来控制优化结果的精确性。此外，还会将优化结果（能量-权重）应用到蒙特卡罗（Monte Carlo, MC）一类的算法中，对实际计算结果和测量结果之间的一致性进行验证，确保以满足所需的精度需求。
附图说明
图1是本发明实施例的医用粒子加速器初级能谱的计算方法示意图；
图2是本发明实施例的医用粒子加速器初级能谱的计算方法流程示意图；
图3是本发明实施例的医用粒子加速器初级能谱的计算装置示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明更全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
本发明中所描述的表达位置与方向的词，均是以附图为例进行的说明，但根据需要也可以做出改变，所做改变均包含在本发明保护范围内。
参照图1：医用粒子加速器初级能谱的计算方法，所述方法包括：
根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；所述粒子可以为质子或重离子，所述医用粒子加速器可以为用于提供质子束或重离子束的质子重离子加速器；
获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；
根据所述单能粒子能量-权重之间的关系，通过所述剂量算法，获得计算结果；
将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化。
上述技术方案的工作原理和效果为：使用离散的单能能量来表征质子重离子加速器的初级能谱；质子重离子加速器产生的初级能谱的精确、快速反推方法；以质子重离子加速器在介质中生成的IDD测量结果为目标，对其初级能谱进行反推的优化方法，具体为：
将连续的能量分布使用单能的离散能量来表示，基于加速器产生的粒子类型（如质子或重离子），使用MC或解析等剂量算法计算不同单能粒子在介质中的IDD曲线；预设能量间隔，模拟计算出不同单能粒子在介质（如水）中的积分深度剂量（IDD）分布；单能粒子代表了加速器可能产生的不同能量级别的粒子；通过实验测量获得实际的IDD曲线数据；利用迭代优化算法和设定的约束条件（如权重上下限、最小能量间隔等），将不同单能粒子的模拟IDD按照权重加权得到的总IDD和实验测量的IDD进行比对和优化；通过不断调整不同单能粒子对应的权重，以使得模拟得到的IDD曲线与实验测量的IDD曲线尽可能接近；在优化过程中，算法会逐步确定单能粒子能量与其对应权重之间的关系，即能量-权重关系；反映加速器产生的不同能量粒子对总剂量沉积的贡献程度；获得能量-权重关系后，再次利用剂量算法，根据这一关系计算出加速器在空间中任意位置的辐射场分布；通过模拟粒子在介质中的输运和相互作用，得到精确的剂量分布计算结果。
最后，将计算结果与实验结果进行对比验证；如果两者之间的差异在可接受范围内，则认为计算结果可靠，可以用于后续的临床应用或加速器性能评估；如果差异较大，则需要重新进行迭代优化，调整能量-权重关系，直至计算结果与实验结果一致。
整个工作原理的核心在于以测量数据为目标，通过迭代优化算法计算出不同的单能粒子对应的权重；以此同时，可根据实际需求设置不同的约束条件，如能量间隔、最大最小权重等，得到不同情况下的对应结果；可以通过设置优化结果和测量结果之间的最大差异性来控制优化结果的精确性。此外，还会将优化结果（能量-权重）应用到MC一类的算法中，对实际计算结果和测量结果之间的一致性进行验证，确保以满足所需的精度需求；利用迭代优化算法和剂量算法，结合实验测量数据，对加速器产生的初级能谱进行精确模拟和计算；通过不断改进源的分布方式和优化算法，提高对质子重离子加速器辐射场分布的计算精度，为肿瘤的精准治疗提供了重要支持。该方法和流程也可以应用于其它重带电粒子（如O-16、Ne-20、Fe-56）的能谱估算和反推；使用该离散能量的方法来替代其它粒子连续能谱的表示；该优化方法也可应用于质子重离子其它物理量的计算，如扩展布拉格峰（SOBP）的优化生成。
在一些实施例中，所述能量间隔包括等间隔和/或可变间隔。
上述技术方案的工作原理为：不同能量之间的间隔大小可以根据需求进行调整，可以使用等间隔的能量进行计算，也可以在不同的能量范围内使用不同的能量间隔，如：100 MeV–200 MeV之间，可以使用固定为1 MeV的能量间隔计算共101个能量的IDD；也可以在100 MeV–190 MeV之间使用10 MeV的能量间隔，191 MeV–200 MeV之间使用1 MeV的能量间隔。所计算的介质可以是水，水等效材料(单位长度的材料对粒子的作用效果与单位长度水相同)，人体等效组织材料，如骨头、肺等。然而，由于实验中探测器的测量结果一般表示为水中的结果，因此此处的介质通常为水。
上述技术方案的效果为：通过在不同能量范围内使用不同的能量间隔，可以更精确地模拟加速器产生的粒子能量分布；在能量变化较为剧烈的区域使用较小的能量间隔，可以捕获更多的细节信息，从而提高计算的准确性；在能量变化较为平缓的区域使用较大的能量间隔，可以减少计算量，提高计算效率。
而采用等间隔方式可以简化计算过程，因为每个能量间隔的处理方式是相同的，不需要为不同的能量范围单独设置不同的间隔。这种简化使得计算过程更为标准化和易于操作。等间隔方式确保在整个能量范围内，粒子能量的分布是均匀覆盖的。这意味着没有特定的能量区域被过分强调或忽略，从而可以全面、均衡地考虑加速器产生的粒子能谱；由于等间隔方式下计算的结果具有一致性，因此更容易与其他研究或实验数据进行比较和验证；在初步筛选和优化阶段，等间隔方式可以作为一种快速、有效的方法来评估不同能量粒子对剂量分布的影响；通过对比不同等间隔下的计算结果，可以初步确定哪些能量范围的粒子对治疗效果更为重要，为后续的优化工作提供指导。
根据具体的应用需求，可以灵活地调整能量间隔的设置。例如，在需要重点关注某个特定能量范围的场景下，可以对该范围进行更细致的能量划分，以获得更准确的计算结果。由于实验中的探测器测量结果通常表示为水中的结果，因此使用水作为计算介质可以使计算结果与实验结果更具可比性。同时，通过调整能量间隔，可以更容易地与实验数据进行匹配和验证，确保计算方法的准确性和可靠性。
尽管水中结果是实验测量的常用形式，但该方法也支持对其他介质进行计算。
综上所述，这种能量间隔的设置方式在医用粒子加速器初级能谱的计算方法中提高了计算精度和效率，适应了不同应用场景的需求，方便了实验验证与对比，并支持多材料模拟，为质子重离子治疗的精准计算和剂量优化提供了有力支持。
在一些实施例中，所述获得测量IDD曲线，包括：
通过探测器测量加速器产生的初级能谱在介质中形成的IDD反映，获得测量IDD曲线。
上述技术方案的工作原理为：反推能谱的目的是得到质子重离子加速器的初级能谱分布，即在MC一类的剂量算法中使用该分布的能谱，可以计算得到与测量一致的结果。因此测量数据在本方法中属于参考标准，用于验证能谱反推的精确性。通常加速器产生的初级能谱的能量等物理特性可由其在介质(水)中形成的IDD反映。IDD曲线可以利用探测器进行测量，其中探测器的型号、探测半径等目前并没有标准要求或规定，但其测量结果应该具有较高的可靠性、准确性和可重复性。
上述技术方案的效果为：通过探测器直接测量加速器产生的初级能谱在介质中形成的IDD曲线，可以获取真实的剂量沉积情况；为后续的能谱反推提供了准确的参考标准，使得反推得到的能谱分布更加接近实际情况，提高了计算的准确性；测量IDD曲线作为参考标准，可以用于验证反推能谱的精确性；通过将反推得到的能谱分布代入剂量算法进行计算，并与测量IDD曲线进行对比，可以评估反推能谱的可靠性；如果计算结果与测量数据一致，则说明反推能谱是可靠的，可以用于后续的临床应用或加速器性能评估。
尽管探测器的型号、探测半径等没有严格的标准要求，但该方法具有广泛的适用性。无论使用何种类型和配置的探测器，只要其测量结果具有较高的可靠性、准确性和可重复性，都可以用于获得测量IDD曲线。这使得该方法在实际应用中更加灵活和便捷。
综上所述，采用探测器测量加速器产生的初级能谱在介质中形成的IDD曲线，并据此获得测量IDD曲线的方法，提高了反推能谱的准确性和可靠性，适应了不同探测器类型和配置的需求，为质子重离子治疗的精准计算和剂量优化提供了有力支持。
在一些实施例中，所述约束条件包括：单能能量的个数、每个能量的最低权重、最高权重、最小能量间隔和/或最大能量间隔。
在另一些实施例中，所述约束条件的设置方法包括：根据单能IDD射程与测量IDD射程之间的差异，设置射程差异大小与权重之间的关系；例如某个能量的粒子的射程与测量射程越接近，则其获得的初始权重越高，反之则越低。
上述技术方案的工作原理为：在医用粒子加速器初级能谱的计算方法中，由于质子重离子加速器的初级能谱可以由其在水中形成的IDD反映，因此本方法中的目标为水中的实际实验测量IDD，约束条件的设置是为了确保反推得到的能谱分布既符合物理规律，又能与实验测量数据相匹配；约束条件通过影响优化算法的运行过程，进而调控不同单能粒子在最终能谱中的权重分配；首先，约束条件中包括单能能量的个数，这限制了反推过程中考虑的单能粒子的数量；通过设定合适的单能能量个数，可以在保证计算精度的同时，避免计算量过大。其次，每个能量的最低权重和最高权重限制了单个单能粒子在能谱中的贡献范围；有助于防止某些能量级别的粒子权重过大或过小，从而保持能谱的合理性。此外，最小能量间隔和最大能量间隔的设置确保了能谱中相邻能量级别之间的间隔不会过大或过小。这有助于保持能谱的平滑性，并防止在某些能量范围内出现过大的波动。
除了上述直接的约束条件外，还可以根据单能IDD射程与测量IDD射程之间的距离来设置权重；这种设置方法基于一个假设：射程越接近测量射程的单能粒子，其对整体剂量分布的贡献应该越大；因此，可以根据射程与测量射程之间的差异大小来调整相应能量的粒子的初始权重，使得优化算法在迭代过程中更倾向于选择那些射程与测量射程接近的能量。
在优化算法的运行过程中，这些约束条件共同作用，引导算法逐步调整不同单能粒子的权重，直到最终得到的能谱分布既满足约束条件，又能与实验测量数据相吻合；通过上述约束条件，可以确保反推得到的能谱分布既具有物理意义，又能准确反映加速器产生的初级能谱特性。
综上所述，约束条件的设置和工作原理是基于物理规律和实验数据的要求，通过限制和优化算法的运行过程，确保反推得到的能谱分布既合理又准确。
在一些实施例中，所述通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；包括：获得目标和约束条件下的最优解；所述目标为IDD测量结果；
所述迭代优化包括执行优化算法和优化终止条件；
所述优化终止条件包括第一终止条件、第二终止条件和/或第三终止条件。
在一些实施例中，所述第一终止条件为当迭代次数满足预设次数后，停止优化并输出结果；所述第二终止条件为当IDD计算值和对应测量值的差值在预设差值范围内，停止优化并输出结果；所述第三终止条件为当收敛速度随迭代次数增加而变化的值小于预设变化阈值时，停止优化并输出结果。
上述技术方案的工作原理为：为了求解所设置的目标函数和约束条件下的最优解，需要使用优化方法来进行求解。对于本文的优化问题，可选择和使用的优化方法包括但不限于：贝叶斯估算、最大似然估计、无约束最小二乘法等。此外还需要设置优化终止的条件，可以但不限于以下中的一种或多种：按迭代次数终止(即满足设置的迭代次数后停止优化并输出结果)；按计算和测量结果之间的最小相对偏差终止(即当计算和测量值的差在某个范围内时停止优化并输出结果)；按收敛速度终止(即当收敛速度随迭代次数增加变化小于某个值时停止优化并输出结果)。
上述技术方案的效果为：通过迭代优化，可以逐步调整不同单能粒子的权重，使得最终加权得到的剂量分布与实验测量数据更加吻合；同时，约束条件的设置确保了能谱的合理性，避免了不符合物理规律的结果出现；该方法能够显著提高计算的精度，使得反推得到的能谱分布更加接近实际情况；通过设置优化终止条件，可以在满足一定精度要求的前提下提前终止优化过程，避免了不必要的迭代计算，不仅可以减少计算时间，提高计算效率，还有助于降低计算成本；多种优化终止条件的设置可以相互补充，确保优化过程在多种情况下都能稳定终止；有助于避免因为单一终止条件导致的计算不稳定或结果不可靠的问题，从而增强了最终结果的可靠性。
综上所述，上述技术方案通过迭代优化和约束条件的应用，提高了计算精度和效率，增强了结果的可靠性，并具有很强的适应性。
在一些实施例中，所述计算结果包括：计算获得的单能粒子的IDD曲线、单能粒子IDD按照权重加权后的总的IDD曲线、利用优化生成的能量-权重信息通过剂量算法计算获得粒子在介质中任意空间位置的剂量大小以及剂量分布。
在一些实施例中，所述将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否需要重新进行迭代优化，包括：
将计算获得的总的IDD分布与测量结果进行对比，获得计算结果的第一精确性；
若所述第一精确性小于预设精确性阈值；则修改约束条件和/或迭代终止条件，继续进行优化；在满足精确性的前提下，也可以对约束条件进行优化，如删除低权重的能量，再次进行优化，以降低由低权重能量带来的计算不确定度。
上述技术方案的工作原理为：根据单能粒子能量-权重之间的关系对对应的单能粒子的IDD进行加权，初步得到离散能量形成的总的IDD分布，并与实验结果进行对比，验证计算结果的第一精确性；在第一精确性不满足条件的情况下，可以修改约束条件或迭代终止条件，再次进行优化直到获得满足条件的结果；在满足精确性的前提下，也可以对约束条件进行优化，如删除低权重的能量，再次进行优化，以降低由低权重能量带来的计算不确定度。
将最终的单能粒子能量-权重之间的关系输入到MC一类的剂量算法中，对反推获得的能量在介质中形成的剂量开展计算，并与测量结果进行最终的对比验证。可计算的物理量包括但不限于：IDD曲线，在介质中任意空间位置的剂量大小，剂量分布；计算时，所设置的条件应与测量条件一致，如介质材料的组分、密度等；探测器的大小，在介质中的位置等物理量应保持一致。
上述技术方案的效果为：通过将计算得到的总的IDD分布与测量结果进行对比，能够直观地评估计算结果的第一精确性，有助于确保反推得到的能谱分布与实际情况相符，提高了验证的准确性；在第一精确性不满足预设阈值的情况下，可以通过修改约束条件和/或迭代终止条件来重新进行优化。这种灵活性使得算法能够根据不同的实验条件和需求进行调整，以获得更准确的反推结果；在满足精确性的前提下，通过优化约束条件，如删除低权重的能量，可以进一步降低由低权重能量带来的计算不确定度；有助于提高最终反推能谱的稳定性和可靠性。
通过计算获得的单能粒子的IDD曲线、加权得到的总的IDD曲线，利用优化生成的能量-权重信息通过剂量算法计算获得粒子在介质中任意空间位置的剂量大小以及剂量分布等结果，可以对加速器产生的初级能谱进行全面评估。
在一些实施例中，所述将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化，包括：
将计算获得的IDD曲线的各个参数与测量获得的IDD曲线的对应参数进行对比，若所述参数的偏差在可接受范围外，则重新进行迭代优化；
所述参数包括质子重离子在介质中所形成的射程、IDD曲线上对应的布拉格峰深度、布拉格峰的宽度和/或布拉格峰下降沿的宽度。
上述技术方案的工作原理和效果为：在医用粒子加速器初级能谱的计算过程中，将计算获得的IDD曲线的各个关键参数与测量获得的IDD曲线的对应参数进行对比验证是至关重要的一步；验证目的是为了检查计算结果的准确性，并据此确定是否需要重新进行迭代优化以改进结果。关键参数主要包括质子重离子的射程、所形成的布拉格峰的深度、布拉格峰的宽度以及布拉格峰下降沿的宽度；通过对比计算与测量得到的这些参数，可以直观地了解计算结果和测量结果两者之间的差异。
具体而言，对比验证过程可以包括：首先，从计算获得的IDD曲线中提取出所需的关键参数；然后，获取测量获得的IDD曲线的对应参数；接着，将这些参数进行逐一对比，计算它们之间的偏差；最后，判断这些偏差是否在可接受范围内；如果参数的偏差在可接受范围外，这意味着计算结果与测量结果之间存在一定差异，可能是由于能谱分布的反推不够准确；在这种情况下，算法将触发重新进行迭代优化的过程；通过调整约束条件、优化算法或迭代终止条件等，重新进行能谱的反推，以期获得更精确的结果。
通过上述对比验证和重新优化的过程，可以逐步逼近真实的能谱分布，提高计算的准确性和可靠性。
本申请的一些实施例医用粒子加速器初级能谱的计算装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；
第二获取模块，用于获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；
计算模块，用于根据所述单能粒子能量-权重之间的关系，通过剂量算法，获得计算结果；
对比验证模块，用于将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化；所述医用粒子加速器可以为质子重离子加速器。
在一些实施例中，所述能量间隔包括等间隔和/或可变间隔。
在一些实施例中，所述获得测量IDD曲线，包括：
通过探测器测量加速器产生的初级能谱在介质中形成的IDD反映；获得测量IDD曲线。
在一些实施例中，所述约束条件包括：单能能量的个数、每个能量的最低权重、最高权重、最小能量间隔和/或最大能量间隔。
在另一些实施例中，所述约束条件的设置方法包括：根据单能IDD的射程与测量IDD的射程之间的差异，设置差异大小与权重之间的关系；例如某个能量的粒子的射程与测量射程越接近，则其获得的初始权重越高，反之则越低。
在一些实施例中，所述第二获取模块包括：获得目标和约束条件下的最优解；所述目标为IDD测量结果；
所述迭代优化包括执行优化算法和优化终止条件；
所述优化终止条件包括第一终止条件、第二终止条件和/或第三终止条件。
在一些实施例中，所述第一终止条件为当迭代次数满足预设次数后，停止优化并输出结果；所述第二终止条件为当IDD计算值和对应测量值的差值在预设差值范围内，停止优化并输出结果；所述第三终止条件为当收敛速度随迭代次数增加而变化的值小于预设变化阈值时，停止优化并输出结果。
在一些实施例中，所述计算结果包括：计算获得的单能的IDD曲线、所有单能粒子的IDD加权形成的总的IDD曲线、单能粒子能量-权重的关系，以及基于此关系并通过剂量算法获得的粒子在介质中任意空间位置的剂量大小以及剂量分布。
在一些实施例中，所述对比验证模块包括：
第一精度获取单元，用于将计算加权获得的总的IDD分布与测量结果进行对比，获得计算结果的第一精确性；
第一优化单元，用于若所述第一精确性小于预设精确性阈值；则修改约束条件和/或迭代终止条件，继续进行优化；在满足精确性的前提下，也可以对约束条件进行优化，如删除低权重的能量，再次进行优化，以降低由低权重能量带来的计算不确定度。
在一些实施例中，所述对比验证模块包括：
第二对比单元，用于将计算获得的IDD曲线的各个参数与测量获得的IDD曲线的对应参数进行对比；所述参数包括质子重离子在介质中所形成的射程、IDD曲线上对应的布拉格峰深度、布拉格峰的宽度和/或布拉格峰下降沿的宽度；
第二优化单元，用于若所述参数的偏差在可接受范围外，则重新进行迭代优化。
上述技术方案的工作原理和效果与本实施例中的方法相同原理和效果相同，在此不做赘述。
本申请实施例还提供了一种粒子加速器，所述粒子加速器包括前述医用粒子加速器初级能谱的计算装置。
本申请实施例还提供了一种粒子治疗***，所述粒子治疗***包括前述粒子加速器。
本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例中的任一项所述方法的步骤或如本申请实施例中所述装置的功能。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时实现本申请实施例中方法的步骤，其具体实现方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
在本申请中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在关联设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下，在发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型，所有的这些改变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种医用粒子加速器初级能谱的计算方法，其特征在于，所述方法包括：
根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；
获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；
根据所述单能粒子能量-权重之间的关系，通过所述剂量算法，获得计算结果；
将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化。
2.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述能量间隔包括等间隔和/或可变间隔。
3.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述获得测量IDD曲线，包括：
通过探测器测量加速器产生的初级能谱在介质中形成的IDD反映，获得测量IDD曲线。
4.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述约束条件包括：单能能量的个数、每个能量的最低权重、最高权重、最小能量间隔和/或最大能量间隔。
5.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述约束条件的设置方法包括：
根据单能IDD的射程与测量IDD的射程之间的差异，设置差异大小与权重之间的关系。
6.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；包括：获得目标和约束条件下的最优解；所述目标为IDD测量结果；
所述迭代优化包括执行优化算法和优化终止条件；
所述优化终止条件包括第一终止条件、第二终止条件和/或第三终止条件。
7.根据权利要求6所述的计算方法，其特征在于，所述第一终止条件为当迭代次数满足预设次数后，停止优化并输出结果；所述第二终止条件为当IDD计算值和对应测量值的差值在预设差值范围内，停止优化并输出结果；所述第三终止条件为当收敛速度随迭代次数增加而变化的值小于预设变化阈值时，停止优化并输出结果。
8.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述计算结果包括：计算获得的单能的IDD曲线、所有单能粒子IDD加权形成的总的IDD曲线、单能粒子能量-权重的关系，以及基于所述单能粒子能量-权重的关系并通过剂量算法获得的粒子在介质中任意空间位置的剂量大小以及剂量分布。
9.根据权利要求8所述的计算方法，其特征在于，所述将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化，包括：
将计算获得的总的IDD分布与测量结果进行对比，获得计算结果的第一精确性；
若所述第一精确性小于预设精确性阈值；则修改约束条件和/或迭代终止条件，继续进行优化。
10.根据权利要求8所述的计算方法，其特征在于，所述将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化，包括：
将计算获得的IDD曲线的各个参数与测量获得的IDD曲线的对应参数进行对比，若所述参数的偏差在可接受范围外，则重新进行迭代优化；
所述参数包括质子重离子在介质中所形成的射程、IDD曲线上对应的布拉格峰深度、布拉格峰的宽度和/或布拉格峰下降沿的宽度。
11.一种粒子加速器初级能谱的计算装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于根据加速器产生的粒子类型，通过剂量算法并设置能量间隔，获得单能粒子IDD；
第二获取模块，用于获得测量IDD曲线，以测量IDD曲线为目标，通过迭代优化以及约束条件，获得不同单能粒子对应的权重以及单能粒子能量-权重之间的关系；
计算模块，用于根据所述单能粒子能量-权重之间的关系，通过剂量算法，获得计算结果；
对比验证模块，用于将所述计算结果与测量结果进行对比验证，根据验证结果，确定是否重新进行迭代优化。
12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-10任一项所述方法的步骤或如权利要求11所述装置的功能。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取所述计算机指令时，所述计算机执行如权利要求1-10中任一项所述方法的步骤。
14.一种粒子加速器，其特征在于，所述粒子加速器包括权利要求11所述的装置。
15.一种粒子治疗***，其特征在于，所述粒子治疗***包括权利要求14所述的粒子加速器。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101071172A (zh) * | 2006-12-29 | 2007-11-14 | 成都川大奇林科技有限责任公司 | 一种测量医用加速器光子束能谱的方法 |
| CN103336295A (zh) * | 2013-06-19 | 2013-10-02 | 南京航空航天大学 | 一种医用电子直线加速器光子束能谱获取方法 |
| CN105866821A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种获取射束能谱的方法、装置及剂量分布计算方法 |
| CN109407134A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-01 | 神州数码医疗科技股份有限公司 | 剂量分布计算方法及*** |
| CN111035863A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-21 | 上海市质子重离子医院有限公司 | 一种点扫描质子或重离子束流的布拉格峰展宽方法以及放射治疗*** |
| CN112231899A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-15 | 天津医科大学 | X射线连续能谱的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112823820A (zh) * | 2019-11-21 | 2021-05-21 | 光线搜索实验室公司 | 获得聚焦离子束的能谱技术领域 |
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101071172A (zh) * | 2006-12-29 | 2007-11-14 | 成都川大奇林科技有限责任公司 | 一种测量医用加速器光子束能谱的方法 |
| CN103336295A (zh) * | 2013-06-19 | 2013-10-02 | 南京航空航天大学 | 一种医用电子直线加速器光子束能谱获取方法 |
| CN105866821A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-17 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种获取射束能谱的方法、装置及剂量分布计算方法 |
| CN109407134A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-01 | 神州数码医疗科技股份有限公司 | 剂量分布计算方法及*** |
| CN112823820A (zh) * | 2019-11-21 | 2021-05-21 | 光线搜索实验室公司 | 获得聚焦离子束的能谱技术领域 |
| CN111035863A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-21 | 上海市质子重离子医院有限公司 | 一种点扫描质子或重离子束流的布拉格峰展宽方法以及放射治疗*** |
| CN112231899A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-15 | 天津医科大学 | X射线连续能谱的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
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