一种基于病种、靶区体积、剂量特征的放射治疗参数智能推荐系统

本申请涉及放射治疗计划设计领域，公开了一种基于病种、靶区体积、剂量特征的放射治疗参数智能推荐系统，包括：构建机器物理参数与计划质量指标的响应面模型，利用非支配排序遗传算法生成帕累托最优解集并建立优化规则库；提取历史病例的解剖及几何特征，训练CART决策树以建立特征与临床场景的映射关系；解析待计划病例特征，通过决策树匹配目标场景，并依据用户偏好权重在规则库中检索最优机器物理参数组合。本发明能够自动推荐准直器宽度、螺距及调制因子，解决了人工试错效率低且依赖经验的问题，实现了治疗计划质量与机器执行效率的平衡。