CN119418859A 一种放疗前颞叶损伤概率预测方法及系统 （南昌大学第二附属医院）

号本发明涉及一种放疗前颞叶损伤概率预测颞叶的体积参数和生物等效剂量输入至数学预的右侧颞叶的体积参数和生物等效剂量输入至2获取患者的肿瘤剂量数据；其中，所述肿瘤剂量数据为医生在基于所述患者的肿瘤数据从预先构建的数学预测模型库中确定出与所述患者的肿瘤将所述患者的左侧颞叶的体积参数和生物等效剂量输入至所述数学预测模基于所述相关系数、所述第一损伤预测概率以及所述第二损伤者的肿瘤数据从预先构建的数学预测模型库中确定出与所述患者的肿瘤数据相关联的数基于所述患者的肿瘤数据，从预先构建的模型库中确定出与所述患基于所述患者的个人信息，从所述至少三个数学预测模型中确定其中，所述患者的个人信息至少包括所述患者的年龄；所;在放疗后的检测数据为所述肿瘤患者在放疗后的六十基于所述样本数据，对初始的数学预测模型进行训练，调整所述3基于所述样本数据，对初始的数学预测模型进行训练，采对所述初始的数学预测模型的模型参数进行调整，得到该数学模型库中的一数学预测模;;其中，NTcpsev(EDU)表示所述;其中，pai表示所述患者的颞叶损伤概率；R表示所述第一损伤预测概率，表示第三获取模块，用于基于所述剂量体积直方图，获取所第一确定模块，用于基于所述患者的肿瘤数据从预先构建4第一预测模块，用于将所述患者的左侧颞叶的体积参数第二确定模块，用于基于所述患者的肿瘤数据，确定第二预测模块，用于基于所述相关系数、所述第一损5[0004]为解决上述现有技术问题，本发明提供一种放疗前颞叶损伤概率预测方法及系侧颞叶的体积参数和生物等效剂量输入至所述数学预测模型中，得到第二损伤预测概率；6；其中，EUD表示所述序列重建单元模型的等效7颞叶的体积参数和生物等效剂量，以及所述患者的右侧颞叶的体积参数和生物等效剂量；[0018]图1为本发明实施例所提供的第一种放疗前颞叶损伤概率预测方法的步骤流程图4为本发明实施例所提供的第二种放疗前颞叶损伤概率预测方法的步骤流程图5为本发明实施例所提供的一种采用Lyman图6为本发明实施例所提供的一种采用基于EUD的对数几率模型生成的预测曲线图7为本发明实施例所提供的一种采用基于泊松分布的EUD模型生成的预测曲线图8为本发明实施例所提供的一种基于逻辑回归的EUD模型生成的预测曲线示意8图9为本发明实施例所提供的一种采用序列重建单元模型生成的预测曲线示意[0029]步骤103：基于剂量体积直方图，获取患者的左侧颞叶的体积参数和生物等效剂[0032]步骤104：基于患者的肿瘤数据从预先构建的数学预测模型库中确定出与患者的9间预测效果最好的数学预测模型作为最终确定的与该患者匹配的数[0050]上述的区间可以采用10岁作为一个区间划分，也可以采用20岁作为一个区间划对年龄区间三预测效果最好的数学预测模型作为最终确定的与该患者匹配的数学预测模;为患者的肿瘤剂量数据，而放疗后的检测数据主要包括对患者的颞叶损失影响进行的检[0063]本申请中对检测数据还进行勾画。请参阅图2，原IMRT（强度调制放射治疗，a区域所示重新于原计划CT勾画出双侧完整的颞叶，并将原IMRT计划复制于勾画出双侧的a区域箭头所示T2WI平扫见右颞叶不均匀高信号影（图3中的b区域实箭头所示周围[0072]一实施例中，本申请实施例所提供的数学预测模型库中的数学预测模型包括：;;该公式中，NTCP,mm()表示Lyman_EUD模型输出的损伤预测概率；so表示NTCP,mm()为50%时的剂量，参数S表示了最陡点处剂量反应曲线的斜率，NTCP,mm()预测该点的并发症概率为50%，在该模型中，a=0，等于最大剂量，即无体积效应；对于a=l，;k。;;陡峭程度，B,和A通过最大似然拟合程序确定，并用于计算在不同效应概率下的耐受剂[0082]此外，还需要额外说明的是，在平均剂量基于逻辑回归的EUD模型中，平均剂量Dmean=z;v;Di作为一个综合测量值H；值得注意的是，当参数a固定为1时，;;;进而使得最终求得的患者的总的颞叶损伤概率要减去相关器1201执行计算机程序1203时实现前述任意实施例用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列存储设备，例如电子设备1200上配备的插接式硬盘，智能存储卡（SmartMediaCard，可以既包括电子设备1200的内部存储单元也包括外部有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步[0105]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用