计算批处理计划复杂度并分析文件

dvha-mlca的Python项目详细描述


DVHA MLC分析仪(DVHA-MLCA)

批量分析DICOM-RT计划文件以计算复杂性分数

DVH Analytics(DVHA)是一个用于构建本地 肿瘤放射治疗计划资料资料库。它从DICOM-RT文件(即计划、剂量和 结构),创建SQL数据库,提供可自定义的绘图,并提供生成线性的工具, 多变量,机器学习回归。在

DVHA-MLCA是一个独立的命令行脚本,用于使用DVHA的MLC Analyzer代码批量分析DICOM-RT计划。在

复杂度得分基于:
Younge KC、Matuszak MM、Moran JM、McShan DL、Fraass BA、Roberts DA。孔径惩罚 反向计划容积调制弧治疗的复杂性。医学物理学。2012;39(11):7160–70。在

PyPi Version

安装

要通过pip安装:

pip install dvha-mlca

如果您通过pip或设置.py,从终端启动:

^{pr2}$

如果已克隆项目,但未运行设置.py安装程序,启动DVHA:

python mlca/main.py <init-scanning-directory>

命令行用法

usage: mlca [-h] [-of OUTPUT_FILE] [-xw COMPLEXITY_WEIGHT_X]
            [-yw COMPLEXITY_WEIGHT_Y] [-xs MAX_FIELD_SIZE_X]
            [-ys MAX_FIELD_SIZE_Y] [-ver]
            [init_dir]

Command line DVHA MLC Analyzer

positional arguments:
  init_dir              Directory containing DICOM-RT Plan files

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -of OUTPUT_FILE, --output-file OUTPUT_FILE
                        Output will be saved as
                        dvha_mlca_<version>_results_<time-stamp>.csv by
                        default.
  -xw COMPLEXITY_WEIGHT_X, --x-weight COMPLEXITY_WEIGHT_X
                        Complexity coefficient for x-dimension: default = 1.0
  -yw COMPLEXITY_WEIGHT_Y, --y-weight COMPLEXITY_WEIGHT_Y
                        Complexity coefficient for y-dimension: default = 1.0
  -xs MAX_FIELD_SIZE_X, --x-max-field-size MAX_FIELD_SIZE_X
                        Maximum field size in the x-dimension: default = 400.0
                        (mm)
  -ys MAX_FIELD_SIZE_Y, --y-max-field-size MAX_FIELD_SIZE_Y
                        Maximum field size in the y-dimension: default = 400.0
                        (mm)
  -ver, --version       Print the DVHA-MLCA version

依赖关系

支持

如果您喜欢DVHA-MLCA并愿意支持我们的任务,我们只要求您引用我们是否帮助您 发布,或通过在上提交错误、问题、功能请求或解决方案来帮助DVHA社区 issues page。在

引用

DOI:https://doi.org/10.1002/acm2.12401
Cutright D、Gopalakrishnan M、Roy A、Panchal A和Mittal BB。”DVH分析:为临床医生和 研究人员。《应用临床医学物理学杂志》19.5(2018):413-427。在

欢迎加入QQ群-->: 979659372 Python中文网_新手群

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