蒙特卡罗深度学习质子放疗物理生物剂量建模方法与系统
申请号:CN202511220942
申请日期:2025-08-29
公开号:CN120727202B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了蒙特卡罗深度学习质子放疗物理生物剂量建模方法与系统,属于医学物理、放射治疗与人工智能技术领域。该方法首先利用蒙特卡罗模拟生成物理剂量、线性能量传递(LET)和相对生物学效应(RBE)分布数据;然后构建包含LSTM、Transformer和3D CNN的端到端深度学习框架,实现从CT图像到生物等效剂量的快速预测;通过多尺度特征提取和多任务学习,同时预测物理剂量和个性化RBE。本发明显著提升了剂量计算的速度和精度,实现了个性化的RBE评估,为制定更安全、高效的质子治疗方案提供了技术支撑。
技术关键词
多尺度特征提取
物理
建模方法
训练深度学习模型
蒙特卡罗程序
卷积神经网络提取
注意力机制
医学影像数据
生物
数据接口模块
深度学习框架
特征提取网络
多任务
人工智能技术
序列特征
质量保证