剂量计算与自动计划算法（放疗）
发布时间：2021-07-21 栏目：人工智能, 医学, 深度学习, 线性优化 评论：0 Comments
剂量计算：
- – 输入：
DICOM图像、勾画结果、计划处方（剂量限制及优化目标）
- – 输出：
剂量估计/计算结果
- – 方法：
（1）卷积核或者深度学习的方式
（2）蒙特卡洛（运行时间较慢，可用GPU加速）
蒙特卡洛其实不是很适合用GPU加速，因为里面if else等逻辑判断比较多，但是可以做适当优化，主要为：
（1）双精度降为单精度
（2）剂量分布结果的全局缓存的访问机制优化
蒙特卡洛的主要是思路是模拟射线在人体内的相互作用，经过多次迭代去做模拟。主要为射线与原子的相互作用。根据加速器的光谱、照射方向这些可以获取能量，根据图像中像素与物质关系的标定（或者辅以危机器官等组织的勾画结果），可以估计出射线经过的物质元素情况，进而根基物理特性等进行计算和模拟。
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