技术领域
[0001] 本
发明属于医疗技术领域和云计算技术领域，涉及一种云放疗计划系统(也称云
放射治疗计划系统)及使用方法、存储介质。
背景技术
[0002]
放射治疗又称为放疗，目前广泛应用于
肿瘤治疗；放射治疗最为广泛使用医用
电子直线
加速器所产生的高能
光子或者电子进行治疗。而针对高抗
辐射性的肿瘤细胞，目前也积极发展具有高相对
生物效应(relative biological effectiveness,RBE)的辐射源，如质子治疗、重粒子治疗、
中子捕获治疗等。
[0003] 放疗计划系统是在专用
计算机系统的帮助下确定照射方式，计算出该照射方式的结果，再调整照射方式，直到满意为止。治疗计划是放疗技术特别是精确放疗技术实现的中枢环节。治疗计划系统的使用需要具备专业经验的经过特别培训的物理师和医师，其中医师确定肿瘤靶区和危及器官、临床剂量要求、评价
治疗方案，物理师则负责设计并
修改照射方案、从剂量学
角度协助医师评价结果、输出各种治疗所需资料等其它技术工作。
[0004] 治疗计划系统的作用至少在于：1、为临床医生提供交互式的
断层图像的三维构建工具；2、可以精确的确定体表、靶区及重要组织、器官的几何描述；3、精确测量靶区，提供相应的定量数据；4、辅助医生和物理师
指定治疗方案；5、计算剂量在体内组织间的空间分布并直观显示；6、评估和优化治疗计划方案；7、实施治疗计划的验证，确定补救措施。
[0005]
现有技术中，《基于云计算的治疗计划系统及其使用方法》(公开号CN106621071A)，该发明提供的治疗计划系统包括至少一个主控端、网络通信模
块及云计算
服务器，主控端用来定义照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度及设定相关计算所需参数，主控端提出计算要求并通过该网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器，该云计算服务器用来判断计算执行优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或
剂量计算或辐射强度分布计算，云计算服务器通过网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端。然而，该系统必须通过本地主控端的主控端定义模体等相关参数，然后将数据发往云计算服务器，这种方法属于“
自下而上”的方法，没有考虑优化调度，导致效率低下，并且无法有效利用资源，导致服务器需要极强的运算能
力，大大增加了运行成本，使用也不方便。
[0006] 在放疗技术领域，利用云服务器控制多个受控计算机的方式可以非常方便增加和减少计算
节点，有效利用多方资源。同时，目前有大量的计算性能很好的计算机分布于世界各地，并且使用率极为不均匀，大城市中心医院使用往往很频繁，而二三线城市使用率则大打则扣，如果能够充分利用这一个资源可以大大减少资源浪费同时，将极大的提高国民的经济效益，整合全世界的资源可以服务于更多的肿瘤患者。
发明内容
[0007] 本发明的目的在于为克服上述现有技术的中基于云计算的放疗(治疗)计划管理平台中云计算服务器计算压力大、医疗系统资源特别是放疗技术领域
高性能计算机使用率不均等
缺陷而提供一种基于优化分布式云放疗计划系统及使用方法、存储介质。
[0008] 为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
[0009] 一种放疗计划系统，包括受控计算机、网络通信模块以及主控云服务器；所述网络通信模块与所述的受控计算机及所述主控云服务器通信连接；所述主控云服务器用来定义计算模体、靶区勾画以及定义计算相关参数，优化分配调度任务，并监控受控计算机执行；所述受控计算机用来接收云服务器发出的运行指令进行判断任务执行、执行计算任务、反馈计算进度与计算结果。
[0010] 所述的优化分配调度任务通过建立优化模型确定的，所述的优化模型包括优化目标与约束条件。
[0011] 所述的优化目标包括但不限于最小完成时间、最多完成任务、
费用最低中的一个或者多个组合为优化目标；所述的约束条件包括但不限于确定当前任务数量、可使用的网络分布、可使用的受控计算机分布或受控计算机的任务完成率分布中的一个或多个组合。
[0012] 所述的优化分配调度任务包括如下步骤：
[0013] a)优化模型参数初始化：包括定义目标与确定约束条件相关参数初始化；
[0014] b)利用优化
算法迭代求解：使用无约束
优化算法、约束优化算法或者智能优化算法迭代求解；
[0015] c)结果输出：优化结果包括分配任务的优先级、所使用的网络资源以及计算机资源。
[0016] 所述主控云服务器可以通过多用户定义计算模体、靶区勾画以及定义计算相关参数；
[0017] 所述主控云服务器可以根据目前用户的计算要求优化分配与调度计算任务，包括但不限于对受控计算机发送计算任务、关闭计算任务、转移计算任务、
开关机管理、任务优先次序管理或任务安全管理中的一种或多种。
[0018] 优选地，所述主控云服务器对受控计算机进行监控，如果发现任意一台受控计算机失去联系，则将该受控计算机的任务重新分配给另外一台受控计算机。
[0019] 所述的监控方法包括但不限于：主动发送或者被动接收心跳包、主动
请求或者被动接收计算进度、主动请求或者被动接收计算结果相关信息。
[0020] 优选地，所述主控云服务器的多用户的资源根据系统设定可以独立使用，也可以共享使用，所述的独立使用方法包括但不限于沙箱技术、
虚拟机技术；所述的共享使用包括但不限于共享内存，共享
数据库，共享存储设备。
[0021] 优选地，所述主控云服务器的患者隐私信息根据用户的需要可以自动隐藏也可以不隐藏；
[0022] 所述的受控计算机用于放疗计划系统相关的算法计算，用于但不限于剂量计算，优化计算，图像重建，剂量验证与计划评估。
[0023] 所述的受控计算机的执行计算任务包括将接受的任务分解成子任务、执行子任务。
[0024] 所述的受控计算机可以对任务进行再分配，分配为子任务，包括但不限于将任务分配为GPU并行任务、CPU并行任务、CPU-GPU混合并行任务。
[0025] 受控计算机的判断任务执行是受控计算机收到主控云服务器发送的任务后，首先判断是否能够完成分配的任务，如果不能，则将当前任务状态反馈给主控云服务器并请求主控云服务器将分配的任务调度给其他受控计算机；如果能够执行则继续进行分解子任务、执行子任务、反馈计算进度与结果。
[0026] 本发明还提供了一种基于优化分布式云放疗计划系统的使用方法，该方法包括以下步骤：
[0027] 所述主控云服务器的定义计算模体、靶区勾画以及定义计算相关参数的步骤；
[0028] 所述主控云服务器提出计算要求并通过所述网络通信模块将计算数据传送至受控主机计算、监控受控计算机、优化分配调度任务相关步骤；
[0029] 所述受控计算机接收任务、判断任务执行、执行计算任务、反馈计算进度信息以及反馈计算结果的步骤。
[0030] 上述优化调度步骤、基于优化分布式云放疗计划系统的使用方法中各步骤的执行顺序不限定先后。
[0031] 其中，所述的步骤S2中，主控云服务器根据目前用户的计算要求优化分配与调度计算任务，通过网络通信模块将计算数据传送至受控计算机。所述的优化分配与调度计算任务包括对受控计算机发送计算任务、关闭计算任务、转移计算任务、开关机管理、任务优先次序管理或任务安全管理中的一种或多种。
[0032] 所述的步骤S2中，主控云服务器对受控计算机进行监控，当发现任意一台受控计算机失去联系，则将该受控计算机的任务重新分配给另外一台受控计算机。优选地，监控方法包括：主动发送或者被动接收心跳包、主动请求或者被动接收计算进度、主动请求或者被动接收计算结果相关信息。
[0033] 所述的步骤S3中，受控计算机用于放疗计划系统的算法计算；优选地，算法计算包括剂量计算，优化计算，图像重建，剂量验证或计划评估的一种或多种。
[0034] 所述的步骤S3中，受控计算机的执行计算任务包括将接收的任务分解成子任务、执行子任务；受控计算机将任务分解为以下子任务中的一种或多种：GPU并行任务、CPU并行任务或CPU-GPU混合并行任务。
[0035] 其中，所述的主控云服务器的多用户的资源根据系统设定独立使用或共享使用：独立使用的方法包括沙箱技术或虚拟机技术；共享使用包括共享内存，共享数据库或共享存储设备；
[0036] 所述的主控云服务器还可以根据用户的需要对患者隐私信息进行自动隐藏或不隐藏。
[0037] 本发明还提供了一种计算机存储介质，其上存储有
计算机程序，该计算机程序被处理器执行实现上述基于优化分布式云放疗计划系统使用方法的步骤。
[0038] 本发明同现有技术相比，具有以下优点和有益效果：
[0039] (1)本发明能够减轻在制定放疗计划系统时云计算服务器的工作压力，降低成本；同时还能提高运算效率；
[0040] (2)本发明还能解决不同区域间计算机使用效率分配不均的问题，大大减少资源浪费同时，将极大的提高国民的经济效益，整合各个区域甚至全世界的资源可以服务于更多的肿瘤患者。
附图说明
[0041] 图1是本发明
实施例中基于云放疗计划系统的设备结构示意图。
[0042] 图2是本发明实施例中基于云放疗计划系统的人
机架构示意图。
[0043] 图3是本发明实施例中基于云放疗计划系统的逻辑
框图。
[0044] 图4是本发明实施例中基于云放疗计划系统的使用方法
流程图。
具体实施方式
[0045] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
[0046] 实施例1
[0047] 本发明提供了一种基于优化分布式云放疗计划系统。如图1～2所示，该系统包括受控计算机、网络通信模块以及主控云服务器；其中，网络通信模块与受控计算机及主控云服务器通信连接；用户(医生或物理师)通过主控云服务器来定义计算模体、靶区勾画以及定义计算参数；主控云服务器优化分配调度任务，并监控受控计算机执行；受控计算机用来接收云服务器发出的运行指令进行判断任务执行，执行计算任务、反馈计算进度与计算结果。
[0048] 主控服务器的优化分配调度任务是通过建立优化模型确定的。其中，优化模型包括优化目标与约束条件；优化目标包括最小完成时间、最多完成任务或最低费用中的一个或者多个的组合；约束条件包括确定当前任务数量、可使用的网络分布、可使用的受控计算机分布、受控计算机的任务完成率分布。其中优化调度包括如下步骤：
[0049] a)优化模型参数初始化：包括定义目标与确定约束条件相关参数初始化；
[0050] b)利用优化算法迭代求解：使用无约束优化算法、约束优化算法或者智能优化算法迭代求解；
[0051] c)结果输出：优化结果包括分配任务的优先级、所使用的网络资源以及计算机资源。
[0052] 其中，主控云服务器根据目前用户的计算要求优化分配与调度计算任务，其中所述的优化分配与调度计算任务包括对受控计算机发送计算任务、关闭计算任务、转移计算任务、开关机管理、任务优先次序管理或任务安全管理中的一种或多种。
[0053] 主控云服务器对受控计算机进行监控，当发现任意一台受控计算机失去联系，则将该受控计算机的任务重新分配给另外一台受控计算机。在一个优选的实施例中，主控云服务器对受控计算机的监控方法包括：主动发送或者被动接收心跳包、主动请求或者被动接收计算进度相关信息。
[0054] 优选地，本实施例中，主控云服务器的多用户的资源根据系统设定独立使用或共享使用：独立使用的方法包括沙箱技术或虚拟机技术；共享使用包括共享内存，共享数据库或共享存储设备；主控云服务器根据用户的需要对患者隐私信息进行自动隐藏或不隐藏。
[0055] 受控计算机用于放疗计划系统的算法计算；算法计算包括剂量计算，优化计算，图像重建，剂量验证或计划评估的一种或多种。
[0056] 受控计算机的执行计算任务包括将接受的任务分解成子任务、执行子任务。受控计算机将任务分解为以下子任务中的一种或多种：GPU并行任务、CPU并行任务或CPU-GPU混合并行任务。
[0057] 附图3是本发明实施例中基于云放疗计划系统的逻辑框图。根据本发明提供的云放疗计划系统，首先，用户(医生或物理师)通过主控云服务器来定义计算模体、靶区勾画以及定义计算参数，受控计算机接受主控云服务器分配的任务后，先判断任务能否执行，如果当前的受控计算机经判断后发现不能够完成分配的任务，则将当前任务状态反馈给主控云服务器并请求主控云服务器将分配的任务调度给其他受控计算机；如果判断能够执行则该受控计算机继续进行执行计算任务(包括分解子任务、执行子任务)、反馈计算进度与计算结果的步骤。
[0058] 实施例2
[0059] 为保障病人隐私及医疗信息安全，在实施例1提供的优化分布式云放疗计划系统的
基础上，本实施例提供的云放疗计划系统中的主控云服务器还可以根据用户的需要对患者隐私信息进行自动隐藏。
[0060] 实施例3
[0061] 如附图4所示，本发明提供基于优化分布式云放疗计划系统的使用方法，所述使用方法包括：
[0062] S1主控云服务器的定义计算模体、靶区勾画以及定义计算相关参数的步骤；
[0063] S2主控云服务器提出计算要求并通过所述网络通信模块将计算数据传送至受控计算机、监控受控计算机、优化分配调度任务相关步骤；
[0064] S3受控计算机接收任务、执行计算任务、反馈计算进度信息以及反馈计算结果的步骤。
[0065] 其中，步骤S2中，主控云服务器根据目前用户的计算要求优化分配与调度计算任务，通过网络通信模块将计算数据传送至受控计算机。优化分配与调度计算任务包括对受控计算机发送计算任务、关闭计算任务、转移计算任务、开关机管理、任务优先次序管理或任务安全管理中的一种或多种。
[0066] 步骤S2中，主控云服务器对受控计算机进行监控，当发现任意一台受控计算机失去联系，则将该受控计算机的任务重新分配给另外一台受控计算机。优选地，监控方法包括：主动发送或者被动接收心跳包、主动请求或者被动接收计算进度、主动请求或者被动接收计算结果相关信息。
[0067] 步骤S3中，受控计算机用于放疗计划系统的算法计算；优选地，算法计算包括剂量计算，优化计算，图像重建，剂量验证或计划评估的一种或多种。
[0068] 步骤S3中，受控计算机的执行计算任务包括将接收的任务分解成子任务、执行子任务；受控计算机将任务分解为以下子任务中的一种或多种：GPU并行任务、CPU并行任务或CPU-GPU混合并行任务。
[0069] 其中，主控云服务器的多用户的资源根据系统设定独立使用或共享使用：独立使用的方法包括沙箱技术或虚拟机技术；共享使用包括共享内存，共享数据库或共享存储设备；
[0070] 主控云服务器还可以根据用户的需要对患者隐私信息进行自动隐藏或不隐藏。
[0071] 上述步骤执行顺序不限定先后。
[0072] 实施例4
[0073] 一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行实现上述实施例3中基于优化分布式云放疗计划系统使用方法的步骤。
[0074] 应当理解，这里描述的各种技术可结合
硬件或
软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法，或者本发明的方法的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如
软盘、CD-ROM、
硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被该机器执行时，该机器变成实践本发明的设备。
[0075] 以示例而非限制的方式，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据
信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在计算机可读介质的范围之内。
[0076] 本发明提供的基于优化分布式云放疗计划系统及使用方法能有效降低放射技术领域内云计算服务器的压力，提高放射治疗特别是基于中子捕获治疗的治疗计划系统的计算效率；还能解决不同地区间计算机使用效率分配不均的问题，大大减少资源浪费同时，降低云计算服务器的成本，将极大的提高国民的经济效益，整合全世界的资源可以服务于更多的肿瘤患者。
[0077] 上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于这里的实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
