基于LQ模型将DICOM RT物理剂量转换为EQD2时结果异常的技术求助

大家好，我是Python新手，最近在处理DICOM RT剂量文件时遇到了棘手的问题，想请各位大佬帮忙看看。

我手头有一份包含物理剂量的DICOM RT Dose文件，想要根据LQ模型公式将每个体素的物理剂量（di）转换为2Gy等效剂量（EQD2）。我已经假设公式中的n值为1，具体公式如下：

我编写了下面的Python代码，提取了每个体素的剂量数据并代入公式计算，但转换后的结果明显有问题——比如转换后的EQD2图里，原本有剂量的绿色区域居然变成了0，完全不符合预期。

以下是我的代码：

import pydicom
import numpy as np

# Load the DICOM RT dose file
dose_file = pydicom.dcmread(r'D:\rt d\RD.1.3.6.1.4.1.33868.20240822152035.dcm')

# Extract the dose data (physical dose at each voxel in Gy)
dose_array = dose_file.pixel_array.astype(np.float32)

# Print shape of the dose array (3D shape for the dose distribution)
print("Dose array shape:", dose_array.shape)

# Parameters for the LQ model
alpha_beta_tumor = 10  # α/β ratio for tumor tissue

# Apply the LQ formula to each voxel's dose
eqd2_array = dose_array * (1+(dose_array / alpha_beta_tumor))/ (1+(2 / alpha_beta_tumor))

# Print shape of the EQD2 array to verify it's the same as the dose array
print("EQD2 array shape:", eqd2_array.shape)

# Store the EQD2 values back into the DICOM file
dose_file.PixelData = eqd2_array.tobytes()

# Save the new DICOM RT dose file with EQD2 values
dose_file.save_as(r'D:\rt eqd2_file.dcm')

附上相关的图片：

• 原RT剂量分布：
  
• 转换后的EQD2结果：
  

麻烦各位帮忙看看哪里出问题了，谢谢大家！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者aseman