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申请/专利权人：重庆大学附属肿瘤医院

摘要：本发明提供一种基于可解释神经网络的放疗质量控制误差分析方法，涉及放射治疗领域，包括：建立并训练融入可解释机制的误差分类模型，融入可解释机制的误差分类模型包括融入可解释机制的计量误差分类子模型及融入可解释机制的空间误差分类子模型；获取待分类的剂量分布数据对，提取剂量差别直方图及距离一致性图；将剂量差别直方图输入至融入可解释机制的计量误差分类子模型，确定剂量误差类别及剂量误差分类解释；将距离一致性图输入至融入可解释机制的空间误差分类子模型，确定空间误差类别及空间误差分类解释，具有对放射治疗计划数据进行误差分析，为医疗团队提供实时的质量保证和干预手段，从而提高放射治疗的准确性和安全性的优点。

主权项：1.一种基于可解释神经网络的放疗质量控制误差分析方法，其特征在于，包括：建立并训练融入可解释机制的误差分类模型，其中，所述融入可解释机制的误差分类模型包括融入可解释机制的计量误差分类子模型及融入可解释机制的空间误差分类子模型；获取待分类的剂量分布数据对，其中，所述待分类的剂量分布数据对包括参考剂量分布信息及测量剂量分布信息；提取所述待分类的剂量分布数据对对应的剂量差别直方图及距离一致性图；将所述剂量差别直方图输入至所述融入可解释机制的计量误差分类子模型，确定剂量误差类别及剂量误差分类解释；将所述距离一致性图输入至所述融入可解释机制的空间误差分类子模型，确定空间误差类别及空间误差分类解释；其中，所述融入可解释机制的空间误差分类子模型包括空间误差分类模块和空间误差分类解释模块，其中，所述空间误差分类模块用于基于所述距离一致性图，确定空间误差类别，所述空间误差分类解释模块用于生成所述空间误差类别对应的空间误差分类解释；所述融入可解释机制的空间误差分类子模型包括空间误差分类模块和空间误差分类解释模块，其中，所述空间误差分类模块用于基于所述距离一致性图，确定空间误差类别，所述空间误差分类解释模块用于生成所述空间误差类别对应的空间误差分类解释；提取所述待分类的剂量分布数据对对应的剂量差别直方图，包括：基于所述待分类的剂量分布数据对包括参考剂量分布信息及测量剂量分布信息，确定每个像素对应的像素误差；基于每个像素对应的像素误差和预设误差范围，确定误差像素；基于误差像素对应的像素误差，确定所述预设误差范围的每个误差分段对应的误差像素的个数；基于所述预设误差范围的每个误差分段对应的误差像素的个数，建立所述待分类的剂量分布数据对对应的剂量差别直方图；提取所述待分类的剂量分布数据对对应的距离一致性图，包括：对于每个放射点，确定所述放射点对应的关联放射点，其中，所述关联放射点为与所述放射点的放射剂量相同的放射点中距离最近的；基于每个所述放射点与所述放射点的关联放射点之间的相对位置关系，生成所述待分类的剂量分布数据对对应的距离一致性图；所述计量误差分类解释模块的目标函数为：lfz,gz′＝fz-gz′2 其中，lfz,gz′为计量误差分类解释模块在Z邻域的误差，fz为计量误差分类模块在Z邻域的输出，gz′为计量误差分类解释模块在Z邻域的输出，wLIME为空间误差分类解释模块的神经元参数，Rg为计量误差分类解释模块的正则项；基于以下损失函数训练所述融入可解释机制的计量误差分类子模型：Loss＝-αCEYc′,Yc+β|V*-V|其中，Loss为计量误差分类解释模块的损失函数，α及β为预设参数，Yc′为剂量误差类别标签，Yc为计量误差分类解释模块输出的剂量误差类别，CE表示交叉熵损失函数，V*为剂量误差分类解释标签，V为计量误差分类解释模块输出的剂量误差分类解释。

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百度查询： 重庆大学附属肿瘤医院 一种基于可解释神经网络的放疗质量控制误差分析方法