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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本申请公开了一种基于深度学习的多叶准直器照射误差分类方法及相关装置，涉及放疗设备质量控制领域，将第一分辨率辐射测量剂量分布图应用超分辨重建模型提升分辨率，根据提升分辨率的第二分辨率辐射测量剂量分布图和对应的辐射计算剂量分布图得出剂量差图和伽马分布图；根据放疗计划文件得出多叶准直器叶片位置与子野权重图；将剂量差图、伽马分布图和多叶准直器叶片位置与子野权重图输入到包含CNN路径和Transformer路径的误差分类网络模型中，得出多叶准直器照射误差的类型。本发明中，多叶准直器叶片位置与子野权重图的引入、超分辨重建模型和误差分类网络模型的引入，提高了误差分类的准确性。

主权项：1.一种基于深度学习的多叶准直器照射误差分类方法，其特征在于，包括：获取放疗计划文件中由二维探测器输出的第一分辨率辐射测量剂量分布图以及对应的辐射计算剂量分布图；将所述第一分辨率辐射测量剂量分布图输入到训练后的超分辨重建模型中，得出第二分辨率辐射测量剂量分布图；所述超分辨重建模型包括串联连接的生成器和判别器；所述第二分辨率辐射测量剂量分布图的分辨率高于所述第一分辨率辐射测量剂量分布图的分辨率；根据所述第二分辨率辐射测量剂量分布图和对应的所述辐射计算剂量分布图应用标准伽马方法得出剂量差图和伽马分布图；根据放疗计划文件得出多叶准直器叶片位置与子野权重图；将所述剂量差图、所述伽马分布图和所述多叶准直器叶片位置与子野权重图输入到训练后的误差分类网络模型中，得出多叶准直器照射误差的类型；所述误差分类网络模型包括第一Stem模块、CNN路径、Transformer路径、特征融合模块和第一分类头模块；所述CNN路径包括多个串联连接的第一残差通道注意力模块组；每一所述第一残差通道注意力模块组包括多个串联连接的第一残差通道注意力模块；所述CNN路径中的第一个第一残差通道注意力模块的输入为所述第一Stem模块的输出；所述Transformer路径包括依次串联连接的PatchPartition模块、LinearEmbedding模块、第一SwinTBlock模块组和多个PMSB模块组；所述第一SwinTBlock模块组包括多个依次串联连接的第一SwinTBlock模块；每一所述PMSB模块组包括依次串联连接PatchMerging模块和第二SwinTBlock模块组；所述第二SwinTBlock模块组包括多个串联连接的第二SwinTBlock模块；所述PatchPartition模块的输入为所述第一Stem模块的输出；所述特征融合模块的输入为所述CNN路径中最后一个第一残差通道注意力模块的输出和所述Transformer路径中最后一个PMSB模块组的输出；所述第一分类头模块的输入为所述特征融合模块的输出，所述第一分类头模块的输出为所述多叶准直器照射误差的类型。

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权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于深度学习的多叶准直器照射误差分类方法及相关装置