一种多叶准直器静态调强叶片序列算法

摘要

本发明公开了一种多叶准直器静态调强叶片序列算法，综合比较现有算法得出2d强度分布，再利用图论分解2d强度分布并加入子野过滤的叶片序列算法的整体解决方案。在获得靶区强度矩阵后，对其分群并利用多种算法(Galvin，Xia andverhey，Siochi，Bortfeld等)进行子野分割的结果比较总加速器跳数(TNMU)和子野分割数目(NS)得出最优值，后选定子野分割方案，得到2d强度分布，并以图论中最小路径法计算叶片序列，并可根据需要按MU权重过滤子野，以期达到符合需求的优化叶片序列算法。

主权项

1、一种多叶准直器静态调强叶片序列算法，其特征在于包括以下步骤：(1)通过计划系统计算出的射束剖面强度分布优化结果将影响到剂量的分布，但一个好的剂量分布对应的初始强度分布并不一定是最可取的，因为剂量适形程度越高，要求的强度分布就越复杂；对于复杂的分布情形，初始射束剖面强度将变得非常复杂，子野化后必将产生很多子野，甚至很多的小野；如此以来，将会大大延长照射的时间，同时随着子野数目的增加，特别是很多小子野的存在，射野利用率将降低，同时会增加射野漏射(Leakage)、机头散射(Scatter)和MLC的凸凹槽效应(Tongue and Groove Effects)等因素带来的不确定性；假定从计划系统获得的m行n列二维强度矩阵A为已知，通过Savitzky-Golay滤波、矩形域的最小二乘曲面拟合算法、最佳一致逼近的里米兹方法等将A在保留基本特征的情况下，得到A′；运用滤波算法到强度通量图A上会得到不运用滤波算法相近的剂量分布A，可以使需要使用的TNMU和NS大量减少；RMS(root-mean-squared)偏离是判断标准；滤波算法的运用也有2阶，4阶等不同阶数的区别；(2)并已通过辐照区域离散化使矩阵A成为一个m行n列的非负强度矩阵A′，矩阵A′的元素A′(i，j)代表辐照区域的辐照强度值，0代表没有强度，即是没有辐照，辐照强度值由小至大，则是表示辐照强度由小至大，即是需要照射单位的少与多；一般说来，元素A′(i，j)必须满足如下的条件才能被大照射野多叶准直器所实现，存在正整数li-1，ri+1，其具有如下特性：1≤li≤ri+1≤n+1 (i∈[m])，其中li-1，ri+1各自代表了左右叶片的位置，所以强度矩阵A′可以分解为二维矩阵Si的和：其中Si是MLC可以形成的每一个子野。S(i，j)是Si二维数组中第i行第j列的元素值；以子野的个数NS、子野跳数TNMU最小化为目标，也就是以∑Ui值与k值各自都达到最小值；采用Xia and Verhey算法、Galvin_Chen and Smith算法、Bortfeld算法、Enge1算法、Kalinowski算法、Kamath算法、Boland，Hamacher and Lenzen算法、Baatar and Hamacher算法、Langer，Thai and Papiez算法、Dai and Zhu算法等计算结果比较TNMU与NS值的大小后，选择能获得最小TNMU与NS值的算法，并按此算法将A分解而成的二维矩阵一系列的子野Si；(3)Si对应与MLC的叶片序列关系：根据大照射野的硬件条件不同，将射野划分成为多个射束元(beamlet)，如下面的某种MLC的技术指标：等中心射野：约81×270mm；叶片对数：27对(3mm，等中心处投影)；最小辐射野尺寸：3mm×3mm；最大过等中心距离：90mm；根据技术指标将上述MLC的调强区域转换为27×60的二维数组，将数学关系与实际结合到了一起。