The invention relates to a therapy planning device for planning a therapy to be applied to tissue of a subject (2). A tissue parameter distribution, which has been generated based on a magnetic resonance fingerprint scan of the tissue, and a therapy goal distribution, which defines a distribution of at least one parameter being indicative of a desired effect of the therapy, are provided. A machine learning module (13), which has been trained to output at least one therapy application parameter defining the application of the therapy based on an input tissue parameter distribution and an input therapy goal distribution, is used for planning the therapy by determining the at least one therapy application parameter based on the provided tissue parameter distribution and the provided therapy goal distribution. This allows for a consideration of the actual quantitative tissue parameter distribution of the patient, thereby improving planning quality.L'invention concerne un dispositif de planification de thérapie pour planifier une thérapie à appliquer au tissu d'un sujet (2). L'invention comprend la distribution de paramètre(s) tissulaire(s), qui a été générée sur la base d'un balayage d'empreinte digitale par résonance magnétique du tissu, et une distribution de but thérapeutique, qui définit une distribution d'au moins un paramètre indiquant un effet souhaité de la thérapie. Un module d'apprentissage automatique (13), qui a été entraîné pour émettre en sortie au moins un paramètre d'application de thérapie définissant l'application de la thérapie sur la base d'une distribution de paramètre(s) de tissu entrée et d'une distribution d'objectif de thérapie entrée, est utilisé pour planifier la thérapie par détermination du ou des paramètre(s) d'application de thérapie sur la base de la distribution de paramètre(s) de tissu fournie et de la distribution de but de thérapie fournie. Cela permet la prise en compte de la distribution de paramètre(s) de tissu quantitatif réel du
