ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED RADIOTHERAPY SAFETY SYSTEM

Various embodiments are described herein of radiation systems and methods for monitoring radiation dose are provided for monitoring an amount of radiation in a radiation beam generated by a radiation source for a radiation treatment session, where a radiation sensor is used to provide an actual radiation measurement and an Artificial Neural Network (ANN) engine is used to generate a predicted radiation measurement based on a plurality of feature values for features including radiation field segments from the radiation treatment plan data for the radiation treatment session. The difference between the actual radiation measurement and the predicted radiation measurement is used to determine whether the radiation system is operating in a predetermined safe operation range. Divers modes de réalisation de l'invention concernent des systèmes de rayonnement et des procédés de surveillance de dose de rayonnement permettant de surveiller une quantité de rayonnement dans un faisceau de rayonnement généré par une source de rayonnement pour une session de radiothérapie, un capteur de rayonnement étant utilisé pour fournir une mesure de rayonnement réelle et un moteur de réseau neuronal artificiel (ANN) étant utilisé pour générer une mesure de rayonnement prédite en fonction d'une pluralité de valeurs de caractéristiques pour des caractéristiques comprenant des segments de champ de rayonnement à partir des données de plan de traitement par rayonnement pour la session de radiothérapie. La différence entre la mesure de rayonnement réelle et la mesure de rayonnement prédite est utilisée pour déterminer si le système de rayonnement fonctionne dans une plage de fonctionnement sûr prédéterminée.