CN101069771B - 用于建立照射规划的设备 - Google Patents

用于建立照射规划的设备 Download PDF

Info

Publication number
CN101069771B
CN101069771B CN200710100901.8A CN200710100901A CN101069771B CN 101069771 B CN101069771 B CN 101069771B CN 200710100901 A CN200710100901 A CN 200710100901A CN 101069771 B CN101069771 B CN 101069771B
Authority
CN
China
Prior art keywords
patient
data set
image
mri
reference data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN200710100901.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101069771A (zh
Inventor
斯蒂芬·罗尔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Healthineers AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN101069771A publication Critical patent/CN101069771A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101069771B publication Critical patent/CN101069771B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • A61N5/1038Treatment planning systems taking into account previously administered plans applied to the same patient, i.e. adaptive radiotherapy
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • A61N5/1039Treatment planning systems using functional images, e.g. PET or MRI
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • A61N2005/1041Treatment planning systems using a library of previously administered radiation treatment applied to other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Radiation-Therapy Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于建立对人类或动物患者进行的照射规划的设备,包括:至少一个独立于该患者的参考数据组(5),从中可以确定高能量的辐射在穿过参考体时的衰减;用于利用所述参考数据组(5)对患者磁共振图像(15)进行调整(17)的装置;以及;用于在考虑所述患者磁共振图像(15)以及高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减的条件下建立(21)照射规划的装置,其中,可以根据利用所述参考数据组(5)对所述患者磁共振图像(15)的调整来确定所述高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减。此外,本发明还涉及用于建立对人类或动物患者进行的照射规划的一种方法和一种计算机程序产品。

Description

用于建立照射规划的设备
技术领域
本发明涉及一种用于建立照射规划的设备、一种用于建立照射规划的方法以及一种计算机程序产品。
背景技术
对于诸如前列腺、结肠、乳房、甲状腺或神经中枢系统的恶性瘤(Malignome)的许多肿瘤类型的一种可能的治疗选项是射线治疗。在此,肿瘤组织被电离的高能量的射线(主要是高能量的伽马射线或者X射线,不过也可以是电子、中子、质子)照射。在所有提到的射线类型中,照射的效果在物理上多数基于导致肿瘤组织的毁灭的、在散射过程中的能量传输。在此,利用了肿瘤组织多数情况下比周围的正常组织对射线更敏感的实事。根据肿瘤组织类型,治疗效果要求通常为10至100格雷(Gray)的高剂量。
为了将副作用保持为极小,经常将照射分成多个每日的单个剂量(Fraktionierung,分段)并且在多个周上给予(Protrahierung,延缓)。此外,将照射这样在空间上和能量上进行调整,使得辐射主要仅仅击中恶性退化的区域。
为此,通常借助于利用三维成像方法建立的患者的图像来制定照射计划。为此,通常采用计算机断层造影的成像仪器(CT成像仪器)。根据CT成像仪器一方面可以确定照射的目标体积,而另一方面可以定位周围的、待保护的组织(例如神经组织)。
此外,(按照所谓的“Hounsfield单位”测量的)CT图像的图像体素的强度值按照良好的近似反映了在患者身体内的对应的位置上的电子密度,因为图像体素的强度值是基于在所属位置上对X射线辐射的吸收的。因为在照射中辐射的交互作用的强度与在身体内的电子强度相关,可以从CT图像中相对简单地计算出对辐射在穿过身体时的吸收。由于该特性迄今为止CT成像仪器被优选地用在照射规划的建立中。
不过,最近开发出了越来越精确的照射方法,从而可以将辐射能量的大部分的输出限制在数毫米大小的焦点上,并且(在所谓的强度调制射线治疗的范围中)甚至还可以在焦点的内部中进行调制。同时,对于照射的这种可能的精确性来说,越来越少地考虑到CT图像的软组织对比度。因此,存在对于将具有改善的软组织对比度的其它成像的方法应用到照射规划中的要求。
一种考虑了对于改善的软组织对比度的要求的可能的成像方法,是磁共振成像(MR成像)。在这种成像中,对比度取决于自旋密度的分布、自旋相互之间和/或与其周围的交互作用。由此,可以实现明显地高于利用计算机断层造影可以实现的对比度的软组织对比度。不过,在建立照射规划中磁共振成像仪器具有巨大的缺点:单个的图像体素的强度值与在所属位置上的电子密度不相关,从而仅仅从磁共振图像中不能足够精确地确定辐射在通过身体的路径上的衰减。
一种解决该问题的可能性是,对于照射规划既记录患者的CT图像、又记录MR图像。将这两幅图像相互对准,由此可以将这两幅图像的图像信息相互建立联系。从MR图像中可以根据良好的软组织对比度精确地定位待照射的目标体积,而从CT图像则精确地确定在通过身体至目标体积的路径上辐射的衰减。不过,在此的缺点是,必须并行地利用两种不同的成像方法进行工作。除了对于患者的提高的射线负担之外,并行地采用两种成像方法意味着在照射计划的建立中的显著提高的时间和费用的开销。首先,如果执行分段的照射,则经常必需匹配照射规划。在这种情况下,重复地记录患者的CT图像和MR图像,由此所描述的方法的缺点被尤其显著地凸现出来。
此外,存在其中为MR图像中的解剖结构分配衰减系数的方法。其基于这样的假设:对于患者之间的特定的结构(例如骨骼)来说,衰减系数的偏差可以被忽略。此外,在MR图像中定位不同的组织类型(例如通过交互的和/或部分自动化的分割方法)并且分别为这些组织类型分配适合的衰减系数,相对来说是开销大的。为了限制与此相关的花费,在实践上经常限制为三种组织类型:空气、骨骼和软组织。但是,这种限制并不总是允许在照射规划中的所希望的精确度。
发明内容
因此,本发明要解决的技术问题是,提供一种设备、一种方法以及一种计算机程序产品,利用它们可以执行一种节省成本且保护患者的并且具有针对目标体积的定位和辐射剂量的确定而言高度的精确性的方法。
用于建立对人类或动物患者进行的照射规划的、按照本发明的设备包括:
-至少一个独立于该患者的参考数据组,从中可以确定高能量的辐射在穿过参考体时的衰减,
-用于利用所述参考数据组对患者磁共振图像进行调整的装置,以及
-用于在考虑所述患者磁共振图像以及高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减的条件下建立照射规划的装置,其中,可以根据利用所述参考数据组对所述患者磁共振图像的调整来确定所述高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减。
这样,即使在患者处仅仅出现磁共振图像(患者MR图像),也可以根据该设备建立照射计划。在此,该患者MR图像具有对于照射规划有利的软组织对比度,从而可以精确地进行在该患者MR图像上对目标体积的定位。
对于确定高能量辐射的衰减所必需的信息对于参考体存在,并且被存放在与该参考体对应的参考数据组中。为了在建立对于患者的照射规划中也可以考虑该首先独立于患者的信息,所述设备包括用于利用所述参考数据组对患者MR图像进行调整的装置。通过该调整(英语为:“adaptation”)使得患者MR图像与参考数据组(并且由此也与参考体)匹配,从而借助于该调整将关于高能量辐射的衰减的首先独立于患者的信息传递到患者MR图像上,进而可以确定高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减。然后,在下一个步骤根据患者MR图像以及患者特有的衰减来建立照射规划。
在此,参考体或者参考数据组通常并不反映整个身体,而仅仅反映对于为特定的肿瘤的照射规划重要的部分。在此,该部分首先是与患者MR图像匹配的。例如,对于用于前列腺的早期肿瘤的照射规划来说,仅仅需要辐射在小骨盆中衰减的信息;对应地,患者MR图像仅仅出现该小骨盆的MR图像。因此,在参考数据组中通常仅仅存放关于在参考体的小骨盆 的区域中辐射的衰减的信息。
在一种优选的实施方式中,所述至少一个参考数据组包括该参考体的计算机断层造影图像。
因为CT图像按照良好的近似反映了在患者身体内的电子密度,并且因为该电子密度同时表示了对于高能量辐射的衰减的一种量度,所以可以从包括CT图像的参考数据组中相对简单地确定辐射通过参考体时的衰减。在此,利用参考体的断层造影图像实现对于患者MR图像的调整。
优选地,所述至少一个参考数据组包括磁共振图像,其中,该磁共振图像是所述参考体的一幅与计算机断层造影图像对应的图像。
通过在参考数据组中也存放磁共振图像,可以按照相对简单的方式利用该参考数据组进行对患者MR图像的调整。这是因为现在在参考数据组中存放有MR图像,该MR图像相比较于CT图像有一个与患者MR图像更接近的图像对比度。
优选地,所述用于利用所述参考数据组对患者磁共振图像进行调整的装置,被构造为用于利用所述参考数据组的磁共振图像对患者磁共振图像进行调整的装置。
按照这种方式,可以利用在所述患者MR图像与参考数据组的MR图像之间类似的图像对比度,从而可以更简单地构造用于调整的装置。如果例如将用于调整的装置在计算机单元上实现为程序算法,则由此可以节省计算机性能。
具有优势的是,将所述磁共振图像和所述独立于患者的参考数据组的与此对应的计算机断层造影图像相互地对准。
如果所述参考数据组的MR图像和CT图像已经被相互对准,则可以将从该CT图像中确定的关于高能量辐射的衰减的信息,直接地传递到参考体的MR图像上。特别是,如果利用参考数据组的MR图像对患者MR图像进行调整,则可以将关于辐射的衰减的信息从CT图像中通过数据组的MR图像直接地传递到患者MR图像上。
在一种优选的实施方式中,所述用于调整的装置被构造为,用于按照刚性和/或弹性对准将所述患者磁共振图像与所述参考数据组进行对准的装置。
该对准允许建立患者MR图像的图像体素与参考数据组(即与其中存 放的CT图像或MR图像)的局部解剖的(topographisch)关系,由此可以将高能量辐射的衰减的信息直接地传递到患者MR图像上。
具有优势的是,所述参考数据组是一个包括其它相同类型数据组的数据库的组成部分。所述设备优选地包括用于管理该数据库的装置。
在此,在该数据库中的其它相同类型的数据组,可能来自于不同的参考人员,并且尽可能良好地覆盖了所期待的不同解剖情况的范围(Bandbreite),其中,参考人员例如在其身高、体重、性别、必要时其种族来源以及其年龄等方面不同。
优选地,所述设备包括用于从所述数据库的数据组中将特定的数据组选择为参考数据组的装置,其中,该特定的数据组与所述患者磁共振图像具有最大的一致性。
按照这种方式,可以对于患者MR图像从数据库中选择出特定的数据组,该特定的数据组与患者MR图像就特定的特征而言具有最大的一致性。例如,如果数据库的数据组中包含参考人员的CT图像和MR图像,则通过确定患者身高、患者体重、性别、患者的种族来源和/或其年龄利用参考人员的对应的数据选择出参考数据组。不过,也可以粗略地针对一致性的特征(所表示器官的大小、延伸,强度值的分配)对患者MR图像和数据组的MR图像进行分析,并且据此选择出具有最大可能一致性的数据组作为参考数据组。
在另一种优选的实施方式中,所述参考数据组是一个对其它数据组求平均得到的参考数据组。
由此,可以通过平均来减小总是在一定程度上伴随出现的解剖特殊性。在这种情况下,参考数据组所对应的参考体同样不是一个单独人员的身体,而是一个虚拟的身体(或者图集)。在进行平均之前,所述其它数据组可以被相互对准,以便更为精确地进行平均。
在一种优选的实施方式中,所述设备具有对调整进行评估的装置,利用该装置可以对利用所述参考数据组对所述患者磁共振图像所进行的调整进行评估。
通过该评估可以在继续执行所述方法之前显示出,利用所述参考数据组对所述患者MR图像所进行的调整是否足够精确。例如,在下列情况下所述方法可能就触及了其边界:患者或者患者MR图像具有这样大偏差的 解剖特殊性,使得仅仅可以不充分地执行利用参考数据组的调整以及由此的照射规划。通过该评估为使用者提示出可能的问题,使得其可以干预以及可以安排用于照射规划的其它检查、例如CT检查。
用于建立对人类或动物患者进行的照射规划的、按照本发明的方法,包括下列步骤:
-利用至少一个独立于该患者的参考数据组对患者磁共振图像进行调整,从所述参考数据组中可以确定高能量的辐射在穿过参考体时的衰减,
-在考虑所述患者磁共振图像以及高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减的条件下建立照射规划,其中,根据利用所述参考数据组对所述患者磁共振图像的调整来确定所述高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减。
优选地,所述至少一个参考数据组包括被利用患者磁共振图像调整过的计算机断层造影图像。
具有优势的是,所述至少一个参考数据组还包括磁共振图像,其中,该磁共振图像是所述参考体的一幅与计算机断层造影图像对应的图像。
在这种情况下,所述利用所述参考数据组对患者磁共振图像进行的调整,是通过利用所述参考数据组的磁共振图像对该患者磁共振图像进行的调整实现的。
此外,优选地,将所述独立于该患者的参考数据组的所述磁共振图像和与此对应的计算机断层造影图像相互对准。这种对准可以被一次性地进行并且存放在参考数据组中,从而节省计算性能,因为不必每次都重新执行这种对准。
在一种优选的实施方式中,如下地实现利用所述参考数据组对患者磁共振图像进行的调整:按照刚性和/或弹性对准将所述患者磁共振图像与所述参考数据组进行对准。
在一种优选的实施方式中,所述参考数据组是一个包括其它相同类型数据组的数据库的组成部分。
于是,优选地根据所述患者磁共振图像从所述数据库如下地选择参考数据组,使得该患者磁共振图像和参考数据组针对特定的特征具有最大可能的一致性。
在另一种优选的实施方式中,通过对其它数据组取平均来求出所述参 考数据组。
在该方法的一种优选的实施方式中,对所述利用所述参考数据组对患者磁共振图像所进行的调整进行评估,其中,根据该评估继续所述方法。
在该方法的一种优选的扩展中,
-对于患者除了所述患者磁共振图像之外还有计算机断层造影患者图像,
-利用根据按照本发明的上述方法建立第一照射计划,
-在共同应用所述患者磁共振图像和计算机断层造影患者图像的条件下建立第二照射计划,以及
-通过对所述第一照射计划和第二照射计划的比较进行验证。
利用该方法的这种扩展可以对用于建立照射计划的方法进行验证,并且是在既有患者MR图像、又有患者CT图像的患者处进行验证。这样,一方面可以(从患者MR图像出发)按照本发明的上述方法建立第一照射计划;另一方面可以在共同应用所述患者磁共振图像和计算机断层造影患者图像的条件下建立第二照射计划。这种方式提供了迄今为止最好的用于建立照射计划的方法,不过也具有已经描述的缺点。此时,通过对第一和第二照射计划的比较,可以对按照本发明的上述方法进行验证并且由此对其进行质量控制,其手段例如是对第一和第二照射计划之间的区别进行评估,而该区别必须位于容许范围之内。
在该方法的另一种优选的扩展中,
-从所述数据库中确定一个数据组作为包括验证MR图像和验证CT图像的验证数据组,
-利用按照本发明的上述方法在所述验证MR图像上建立第一照射计划,其中,在所述患者磁共振图像的位置上应用该验证MR图像,
-在共同应用所述验证MR图像和验证CT图像的条件下建立第二照射计划,以及
-通过对所述第一照射计划和第二照射计划的比较进行验证。
在所述方法的该扩展中,可以对按照本发明的上述方法进行验证,其中,该验证是根据在数据库中存放的数据组进行的。在此,作为验证数据组所确定的数据组不再供将特定的数据组选择为参考数据组的选择所用。不过,因为数据库包括多个数据组(通常是许多数据组),与验证MR图像 最接近的数据组被选择为参考数据组。在此,验证也是通过对第一和第二照射计划的比较实现的,其手段是对第一和第二照射计划的区别进行评估,而该区别必须位于容许范围之内。
按照本发明的计算机程序产品是这样构造的,即,利用其可以实施按照本发明的方法。
附图说明
下面对照附图对本发明的实施方式以及其优选的扩展作进一步的说明,不过本发明并不仅仅局限于这些具体实施方式和扩展设计。附图中:
图1表示一种按照现有技术的、用来根据对MR图像数据和CT图像数据的比较进行照射计划的建立的方法,
图2表示一种按照现有技术的、用来根据对MR图像的分割来进行照射计划的建立的方法,
图3表示作为计算机单元构成的按照本发明的设备,
图4表示利用按照本发明的设备执行照射规划的建立的方法的单个步骤,
图5表示利用按照本发明的设备执行的、用于质量控制的验证方法,以及
图6表示所述计算机单元的另一种实施方式。
具体实施方式
图1和图2示出了现有技术中公知的第一方法10和第二方法20,利用它们可以根据患者的MR图像(下面标记为患者MR图像15)进行照射计划的建立。
在第一方法10中,除了患者MR图像15之外还完成同一患者的计算机断层造影图像(被记为患者CT图像61)。为了对在患者MR图像15和患者CT图像61之间可能出现的几何失真或者器官位置的轻微偏差进行调整,执行两个图像相互的对准63。这样,根据相互被对准的图像可以对于患者建立照射规划65,其中,根据患者MR图像15由于良好的软组织对比度确定了肿瘤定位以及由此的照射焦点,而根据患者CT图像61计算出了高能量的辐射在通过患者的路径上的衰减并在建立照射规划65时加以考 虑。
在图像对准中,通常将患者MR图像15在患者CT图像61上对准,也就是说,这样对患者MR图像15进行变换,使得其图像体素与患者CT图像61的图像体素相对应。这点带来了许多优点。一方面,由于成像系统造成的失真在计算机断层造影仪中比在磁共振设备中更小,后者可以在MR图像中出现通过磁场不均匀引起的额外失真。另一方面,用于射线治疗的治疗设备多数情况下是与一台透视设备相关联的,利用该透视设备可以为了治疗而精确地控制患者定位。该透视设备具有与患者CT图像61类似的对比度,使得可以在没有消耗时间的对准的条件下直接地利用患者CT图像61对借助于其拍摄的图像进行调整。
第二方法20仅仅以患者MR图像15为基础。在对患者MR图像15的分割67之后,进行为单个片段的衰减系数的分配69。在该分配69之后,可以进行照射规划65,其中,根据患者MR图像15进行照射焦点的定位,并且根据分配给单个的片段的衰减系数考虑高能量的辐射在通过患者的路径上的衰减。
两种方法都具有在对现有技术的描述中说明的缺点。
图3示出了作为计算机单元构成的、可以用来执行照射规划的按照本发明的设备。
按照本发明的设备作为计算机单元1的特殊的实施方式是具有优点的,因为计算机单元1可以灵活地与照射规划的各自需要和要求进行匹配,其方法例如是匹配和改变特定的程序化的算法。此外,计算机单元1允许按照简单的方式与使用者进行人机交互,使用者可以由此在建立照射规划中对重要步骤进行监视以及必要时进行干预。不过,本发明并不局限于作为计算机单元1的特殊的实施方式。
计算机单元1与数据库3连接。在数据库3中存储了多个数据组。示意地显示出了单个的参考数据组5,其包含对同一个与患者不同的参考人员(例如对一个已经治疗过的患者)所记录的MR图像7和CT图像9。此外,MR图像7以及CT图像9被相互对准(协同对准,koregistrieren);该第一对准11被一同存储在参考数据组5中。
数据库3中的其它数据组是类似地构造的,在此,可能来自于不同的参考人员,并且尽可能良好地覆盖了所期待的不同解剖情况的范围,其中, 参考人员例如在其身高、体重、性别、必要时其种族来源以及其年龄等方面不同。在随后图4中描述的方法中除了其它的之外还要更详细地解释怎样可以管理以及必要时扩充数据库3的可能性。
在此,将对准(英语为:“registration”或“matching”)、例如存储在参考数据组5中的第一对准11理解为各种方法,利用它们可以在两幅反映相同或类似的对象的图像中建立图像的图像元素(像素或体素)之间的局部解剖的关系或者相关性。该相关性的确定多数是通过突出的标志、即所谓的地标(英语为:“landmarks”)来进行的,这些地标或者是通过与使用者的人机交互或者是由系统自动地确定的。在此,这些地标可以是一维的结构、例如特殊的解剖点,或者是多维的结构、例如事先在图像中被分割的确定表面的器官。不过,该对准也可以通过在图像中存储的强度值分布来进行。
在此,在参考数据组5中存储的对准11(以及在其它数据组中存储的各个对准)可以是刚性和/或弹性对准。在刚性对准(或者也被称为刚体对准)中,通常分别确定三个平移变量以及三个旋转变量,根据这些变量描述了并且由此可以调整在CT或MR数据记录期间患者的不同定位。在下一个步骤中CT图像9和/或MR图像7的弹性对准也允许对单个器官直至被压缩的(Stauchung)各个器官或整个身体的位置和取向进行改变。在此,所选择的对准的类型以及精确度是与医疗问题以及待成像的器官系统相适应的,并且形成了为了在两幅图像间的相关性的精确度与为了确定该相关性的计算时间之间的折中。
在此,合适的对准11不必如图3中所示出的那样和MR图像7和CT图像9一起被存放在数据组之一中。例如,也可以将两幅图像之一、例如CT图像9利用该对准进行变换,并且将变换后的CT图像存放在参考数据组5中原始的CT图像9的位置上。这样,如果需要对两幅图像进行变换,则在充分的计算机性能的条件下也可以总是“在线地”进行计算。
此外,计算机单元1拥有一个选择算法13,利用其可以从数据库3中选择一个专门的数据组作为参考数据组5,用于对患者MR图像15的调整。在此,参考数据组5具有与患者MR图像15最大可能的一致性。例如,可以利用参考人员的对应的数据通过对患者身高、患者体重、性别、患者的种族来源和/或其年龄的调整来实现参考数据组5。不过,也可以粗略地针 对一致性的特征(所表示器官的大小、延伸,强度值的分配)对患者MR图像15和数据组的MR图像7进行分析,并且据此选择出具有最大可能一致性的数据组作为参考数据组5。
此外,计算机单元1还拥有一个调整算法17,借助于其可以利用参考数据组5对患者MR图像15进行调整。这点在这里所介绍的实施方式中是如下地实现的:确定一个利用参考数据组5的MR图像7协同对准患者MR图像15的对准。
在此,也可以对于该对准采用一个类似的算法,利用该算法同样将参考数据组5的MR图像7和CT图像9进行对准。通过刚性对准(即通过平移和/或旋转)可以首先在图像数据的拍摄中调整患者和参考人员的不同定位;而通过弹性对准可以将患者和参考人员的不同解剖结构相互相关以及相互变换。
这点是起作用的,因为在用于照射规划的图像中(在个体之间可能极其不同的)病理的改变经常仅仅占据图像空间的一小部分,使得在图像中一同成像足够的具有极小个体之间变化的其它结构,进而可以根据这些个体之间类似的结构进行对准。仅仅如果病理的改变在图像空间中占据巨大的部分(例如如果肿瘤疾病进一步发展),或者如果一个个体呈现了强烈偏差的解剖标准改变,该方法才触及了其边界。
为了识别这种情况,计算机单元1拥有一个评估算法19,在其中对所找到的调整(在本例中是所确定的对准)进行评估。在此,该评估可以按照不同的方式进行。例如可以对将患者MR图像15和参考数据组5的MR图像7相互变换(例如通过确定平均的弯曲距离(Warpdistanz)将对应的图像体素相互变换)的对准的强度进行评估。如果该对准过于复杂,也就是说,如果为了使得两幅图像相互相关必须采用过大的变换,则可以为此提示出:该用于照射规划的调整未被充分地执行。另一方面,也可以在利用参考数据组5的MR图像7对患者MR图像15的调整之后对还存在的区别进行评估。如果还存在巨大的剩余区别,则这点同样地表明,调整算法触及到了其边界。在这两种情况下,可以随后产生一个为使用者指示可能的问题的信号,使得使用者可以手动地进行干涉。
通过采用选择算法13和调整算法17,利用参考数据组5的MR图像7以及通过在参考数据组5中存放的对准11也利用CT图像9,对患者MR 图像15进行协同对准。按照这种方式,此时可以为患者MR图像15分配从CT图像9中得到的、对于高能量的辐射的衰减系数。因为可以忽略对于相同组织类型的在衰减系数中的个体之间的不同,通过利用参考数据组5对患者的患者MR图像15的调整,同样确定了对于当前患者的衰减系数,其中,CT图像9的所有细微差别对于辐射的衰减来说得到保持,而不必对于该患者引入计算机断层造影,从而由此节省了时间和费用并且减小了患者负担。
此外,计算机单元1包括一个用于建立照射规划的算法21,其中,现在利用了患者的患者MR图像15的软组织对比度来定位照射的目标体积,并且其中,为了确定辐射在通过患者时的衰减,确定为患者的患者MR图像15分配的、参考数据组5的CT图像9的衰减系数。由于该认知此时可以按照公知的方法建立照射规划。
所属公知方法还包括:确定目标体积,确定参考剂量(在目标体积中被视为代表性的剂量),确定边界剂量(在危险区域中不允许超过的剂量),计算在目标体积中的最小、最大和平均剂量、以及在危险区域中的剂量。可以利用模拟对所建立的照射计划进行检验,并且在必要时进行改变。属于对于照射计划来说重要的局部解剖的解剖数据包括:目标体积的位置以及延伸、危险器官、组织的不均匀性以及身体轮廓或表面,等等,这些数据可以通过患者MR图像15由于良好的软组织对比度而与利用CT图像相比明显更精确地被确定。
图4示出了第三方法30,其优选地在照射规划中被采用并且被使用在按照本发明的设备中。
在第一方法步骤31中,完成患者的MR图像(患者MR图像15)。
将患者MR图像15加载到计算机单元1的存储器中,该计算机单元在第二方法步骤33中在采用选择算法13的条件下从数据库3中选择一个合适的数据组作为参考数据组5。
在选择了参考数据组5之后,在第三方法步骤35中在采用调整算法17的条件下利用参考数据组5的MR图像7对患者MR图像15进行调整。在此,如上面说明的那样,将患者MR图像15与参考数据组5的MR图像7相互对准。
在第四方法步骤37中,利用评估算法19对调整进行评估,并且据此 做出关于其它动作的判断。在此,如上面说明的那样,如果调整算法采用了将患者MR图像15对准到参考数据组5上,则在成功的对准之后对对准的程度或强度进行评估和/或对在患者MR图像15和参考数据组5的MR图像7之间还存在的区别进行评估。
在此,例如可以按照一种度量进行该评估:如果该度量位于容许范围之内,则将该调整视为足够精确。在这种情况下,此时出现一种其中可以额外地计算高能量的辐射在通过患者时的衰减的患者MR图像15,因为该患者MR图像15是通过参考数据组5的MR图像7与参考数据组5的CT图像9相关的,并且因为这样可以为患者MR图像15的各单个图像体素分配衰减系数。
在第五方法步骤39中,此时可以执行用于建立照射规划的算法21。
如果在第四方法步骤37中出现了这样的结果:所述调整对于照射规划来说是不充分精确的,则选取另一路径。在第六方法步骤41中从患者处完成CT图像,因为否则在为患者建立照射规划时只能难以接近地确定以及考虑辐射的衰减。为了仍旧能够应用患者MR图像15的信息,在第七方法步骤43中将患者MR图像15和患者的CT图像进行对准,从而可以根据该两幅协同对准的图像进行照射规划(第八方法步骤45)。
此外,此时出现了另一个协同对准的由同一患者的MR图像和CT图像组成的图象组对,亦即患者MR图像15和所述完成的患者的CT图像。因为计算机单元1与数据库3连接并且可以管理数据库3,所以在新的方法步骤47中将数据库3扩展了该对。按照这种方式,如果对于其解剖特性不允许利用参考人员的数据组进行足够精确的对准的患者进行照射规划,则总是逐步地扩展了数据库3。由此,随着时间的流逝数据库3自身得到扩展,从而使得为新的患者找到合适的参考数据组5的概率变得更大。
下面,结合图5说明一种验证方法50,同样是利用图3中示出的计算机单元1执行该验证方法,并且利用该验证方法可以对在图4中示出的用于建立照射计划的第三方法30就其质量进行检验。
首先,从数据库3中挑选出一个可以借助于其执行验证方法50的数据组;下面将该数据组称为验证数据组51。该验证数据组51包括参考人员的被相互对准的CT图像和MR图像;下面将这两幅图像称为验证CT图像54和验证MR图像53。因此,对于验证数据组51来说,可以按照既以CT图 像又以MR图像为基础的常规方法(例如按照在图1中已经解释过的第一方法10)建立照射计划。该CT-MR组合方法55针对照射规划的精度建立了这样的标准,即,在该标准上此时可以测量第三方法30(图4)的精度。
此时,对于验证数据组51的验证MR图像53按照修改后的第三方法40建立一个照射计划,其中,该验证MR图像53是在患者MR图像15的位置上得到的。
修改后的第三方法40的方法步骤基本上与在图4中所示出的第三方法30的一致,不过区别是:在修改后的第三方法40中尽管对调整进行评估,但是如果评估没有显示出足够精确的调整则不中断该方法。按照这种方式,在该方法的结束时总是得到第一照射计划57。此时,将该照射规划与已经利用CT-MR组合方法55建立的第二照射计划59进行比较。
如果第一照射计划57和第二照射计划59在预定的容许范围之内一致(一致71),则修改后的第三方法40(以及由此第三方法30也)提供了足够精确的照射计划。
在两种情况下将两个照射计划57、59的一致71与对调整的评估结果73进行相关(相关75)。如果两个照射计划在容许范围之内一致,则对调整的评估结果73以引导第三方法30继续(在图4中的第四方法步骤37中的判断“是”),用于建立照射规划的第三方法30(图4)才是足够精确的;或反之,如果两个照射计划不在容许范围之内一致,则引导第三方法30中断(在图4中的第四方法步骤37中的判断“否”)。
如果验证方法50没有给出在对调整的评估结果73与第一和第二照射计划的一致71之间的相关75,则可以改进用于建立照射规划的第三方法30以及用来实施第三方法30的计算机单元1(修改77)。例如,可以通过更精确地构造对准方法,来改进用来将患者的MR图像15与参考数据组5对准的调整算法17。不过,也可以修改评估算法19,例如通过调整容许范围或者通过修改对调整的评估,使得根据对调整的评估在最近部分(Vorfeld)更精确地识别出,是否建立了一个足够精确的照射计划。反之,如果验证方法50给出了在对调整的评估结果73与第一和第二照射计划的一致71之间良好的相关75,则这点显示出第三方法30足够精确(验证79)。
例如,确定用于对区别评估的一种可能性是,让多个有经验使用者利用CT-MR组合方法55在验证数据组51上建立照射计划。因为照射规划的 建立总是依赖于一定程度的使用者的交互作用,所建立的照射计划相互之间具有极小的偏差,但是其对于照射的成功没有决定性的影响。然后,可以将该偏差的范围定义为利用图4的第三方法30(或者利用修改后的第三方法)所建立的照射计划必须位于其中的容许范围。
图6示出了计算机单元1的另一种实施方式。在图3中所示出的计算机单元1从数据库3中选择一个特殊的数据组作为参考数据组5;而在图5中所示出的计算机单元1则通过对在数据库3中所存储的数据组4进行平均来确定参考数据组5。在平均之前数据组4也可以被相互对准。
由此,得到了参考数据组5,其尽管没有被详细示出,但是却是尽可能地没有个别的解剖特殊性。此外,对于现存数据库3的平均可以被一次性地进行,从而平均以及必要时此前对对准的时间开销仅仅需要一次投入。此外,计算机单元1此时不需要选择算法13(见图4),从而即使选择算法13因为不完全存在用于执行选择的数据(参考人员的身高、体重、年龄等)而出故障,该方法也能起作用。
此外,图6中示出了其上存储了一种计算机程序产品的数据载体单元23,该计算机程序产品在被加载到计算机单元1的存储器之后,为计算机单元构造配备了用于执行按照本发明的方法以及按照图4或图5的方法所必需的数据库接口以及程序算法。
结合图6示出了这种提供设备的可能性,但是,其并不局限于该设备的在图6中示出的特殊的实施方式。

Claims (9)

1.一种用于建立对人类或动物患者进行的照射规划的设备,包括:
-数据库,其中存储了至少一个独立于该患者的参考数据组(5),该参考数据组包括所述参考体的计算机断层造影图像(9),从中能够确定高能量的辐射在穿过参考体时的衰减系数,
-用于利用所述参考数据组(5)的磁共振图像(7)对患者磁共振图像(15)进行调整(17)的装置,其中,所述用于调整(17)的装置被构造为,用于按照刚性和/或弹性对准将所述患者磁共振图像(15)与所述参考数据组(5)的磁共振图像(7)进行对准的装置,以及
-用于在考虑所述患者磁共振图像(15)以及高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减系数的条件下建立(21)照射规划的装置,其中,通过在使用对准的情况下将关于计算机断层造影图像的高能量辐射的衰弱的信息传递到患者磁共振图像上,根据利用所述参考数据组(5)的磁共振图像(7)对所述患者磁共振图像(15)的调整来确定所述高能量的辐射在穿过该患者时的患者特有的衰减系数。
2.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述至少一个参考数据组(5)包括磁共振图像(7),其中,该磁共振图像(7)是一幅与所述参考体的计算机断层造影图像(9)对应的图像。
3.根据权利要求2所述的设备,其特征在于,所述用于利用所述参考数据组(5)对患者磁共振图像(15)进行调整(17)的装置,被构造为用于利用所述参考数据组(5)的磁共振图像(7)对患者磁共振图像(15)进行调整(17)的装置。
4.根据权利要求2所述的设备,其特征在于,所述参考数据组(5)的磁共振图像(7)和所述参考数据组(5)的与此对应的计算机断层造影图像(9)被相互地对准。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的设备,其特征在于,所述参考数据组(5)是一个包括其它相同类型数据组(4)的数据库(3)的部分。
6.根据权利要求5所述的设备,其特征在于,所述设备包括用于管理所述数据库(3)的装置。
7.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,所述设备包括用于从所述数据库(3)的参考数据组(5)中将特定的数据组选择(13)为参考数据组(5)的装置,其中,该特定的数据组与所述患者磁共振图像(15)具有最大的一致性。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的设备,其特征在于,所述参考数据组(5)是一个来自其它数据组(4)的平均参考数据组。
9.根据权利要求1至4中任一项所述的设备,其特征在于,所述设备具有对调整进行评估(19)的装置,利用该装置可以对利用所述参考数据组(5)对所述患者磁共振图像(15)所进行的调整进行评估。
CN200710100901.8A 2006-05-10 2007-04-28 用于建立照射规划的设备 Active CN101069771B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102006021771.3 2006-05-10
DE102006021771A DE102006021771B4 (de) 2006-05-10 2006-05-10 Vorrichtung, Verfahren sowie Computerprogrammprodukt zur Erstellung einer Bestrahlungsplanung

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101069771A CN101069771A (zh) 2007-11-14
CN101069771B true CN101069771B (zh) 2015-08-19

Family

ID=38607741

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN200710100901.8A Active CN101069771B (zh) 2006-05-10 2007-04-28 用于建立照射规划的设备

Country Status (3)

Country Link
US (2) US7995826B2 (zh)
CN (1) CN101069771B (zh)
DE (1) DE102006021771B4 (zh)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006021771B4 (de) 2006-05-10 2008-07-17 Siemens Ag Vorrichtung, Verfahren sowie Computerprogrammprodukt zur Erstellung einer Bestrahlungsplanung
WO2009109874A1 (en) * 2008-03-07 2009-09-11 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ct surrogate by auto-segmentation of magnetic resonance images
GB2479717B (en) * 2010-04-13 2015-03-11 Mirada Medical Method for estimating radiation exposure of a patient and radiation exposure monitoring system therefor
DE102011007148A1 (de) * 2011-04-11 2012-10-11 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Bestrahlungsplanung und Bestrahlungsplanungseinrichtung
WO2013017877A1 (en) 2011-08-01 2013-02-07 Kromek Limited Detection and/or classification of materials
US9423363B2 (en) * 2011-08-01 2016-08-23 Kromek Limited Object monitoring using multi spectral radiation
GB201113224D0 (en) 2011-08-01 2011-09-14 Kromek Ltd Method for the radiological investigation of an object
US10275680B2 (en) 2011-10-19 2019-04-30 Tel Hashomer Medical Research Infrastructure And Services Ltd. Magnetic resonance maps for analyzing tissue
US20130316318A1 (en) * 2012-05-22 2013-11-28 Vivant Medical, Inc. Treatment Planning System
EP2988668B1 (en) 2013-04-24 2019-07-24 Tel HaShomer Medical Research Infrastructure and Services Ltd. Magnetic resonance maps for analyzing tissue
US10149987B2 (en) 2014-05-04 2018-12-11 Spectronic Ab Method and system for generating synthetic electron density information for dose calculations based on MRI
US11285338B2 (en) 2015-04-14 2022-03-29 Koninklijke Philips N.V. Radiotherapy planning with improve accuracy
DE102015213730B4 (de) 2015-07-21 2017-03-23 Siemens Healthcare Gmbh Qualitätskontrolle einer Bestrahlungsplanung durch Vergleich erster und zweiter MR-basierter Dosisverteilungen im Planungsvolumen
JPWO2017170909A1 (ja) * 2016-03-31 2019-02-14 住友重機械工業株式会社 中性子捕捉療法用治療計画システム
DE102016219496A1 (de) 2016-10-07 2018-04-26 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Unterstützung einer Planung einer Bestrahlung eines Patienten
JP7467145B2 (ja) 2019-02-08 2024-04-15 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 放射線治療計画装置
DE102019210473A1 (de) * 2019-07-16 2021-01-21 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Bildgebung in der Computertomographie

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6206873B1 (en) * 1996-02-13 2001-03-27 El. En. S.P.A. Device and method for eliminating adipose layers by means of laser energy
CN1537657A (zh) * 2003-10-22 2004-10-20 高春平 手术中放射治疗装置

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6173068B1 (en) * 1996-07-29 2001-01-09 Mikos, Ltd. Method and apparatus for recognizing and classifying individuals based on minutiae
DE69737508T2 (de) * 1996-10-24 2007-11-29 The Nomos Corp. Methode zur planung und vorrichtung zur planung der bestrahlungsdosierung
US6393096B1 (en) * 1998-05-27 2002-05-21 Nomos Corporation Planning method and apparatus for radiation dosimetry
US7152060B2 (en) * 2002-04-11 2006-12-19 Choicemaker Technologies, Inc. Automated database blocking and record matching
US6735277B2 (en) * 2002-05-23 2004-05-11 Koninklijke Philips Electronics N.V. Inverse planning for intensity-modulated radiotherapy
JP4138371B2 (ja) * 2002-06-06 2008-08-27 富士フイルム株式会社 解剖学的特徴位置検出装置並びに記録媒体および被写体構造計測装置並びに記録媒体
US7343030B2 (en) * 2003-08-05 2008-03-11 Imquant, Inc. Dynamic tumor treatment system
US20050276377A1 (en) * 2004-06-10 2005-12-15 Carol Mark P Kilovoltage delivery system for radiation therapy
US7292037B2 (en) * 2004-09-30 2007-11-06 Brainlab Ag Method and device for generating a CT data set
US7822291B2 (en) * 2004-10-28 2010-10-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Non-rigid multi-modal registration using statistical learning methods
US7876934B2 (en) * 2004-11-08 2011-01-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method of database-guided segmentation of anatomical structures having complex appearances
US7734010B2 (en) * 2005-05-13 2010-06-08 Bc Cancer Agency Method and apparatus for planning and delivering radiation treatment
CN101267858A (zh) * 2005-07-22 2008-09-17 断层放疗公司 根据生物学模型修改放射疗法治疗计划的方法和系统
US7689021B2 (en) * 2005-08-30 2010-03-30 University Of Maryland, Baltimore Segmentation of regions in measurements of a body based on a deformable model
US7876938B2 (en) * 2005-10-06 2011-01-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for whole body landmark detection, segmentation and change quantification in digital images
DE102006021771B4 (de) * 2006-05-10 2008-07-17 Siemens Ag Vorrichtung, Verfahren sowie Computerprogrammprodukt zur Erstellung einer Bestrahlungsplanung
DE502006002892D1 (de) * 2006-08-14 2009-04-02 Brainlab Ag Registrierung von MR-Daten anhand generischer Modelle

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6206873B1 (en) * 1996-02-13 2001-03-27 El. En. S.P.A. Device and method for eliminating adipose layers by means of laser energy
CN1537657A (zh) * 2003-10-22 2004-10-20 高春平 手术中放射治疗装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20070263769A1 (en) 2007-11-15
DE102006021771B4 (de) 2008-07-17
US8238636B2 (en) 2012-08-07
US7995826B2 (en) 2011-08-09
DE102006021771A1 (de) 2007-11-22
US20110222661A1 (en) 2011-09-15
CN101069771A (zh) 2007-11-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101069771B (zh) 用于建立照射规划的设备
CN107567343B (zh) 用于自适应放射治疗的三维定位和追踪
EP2175931B1 (en) Systems for compensating for changes in anatomy of radiotherapy patients
US7046831B2 (en) System and method for fusion-aligned reprojection of incomplete data
CN107530552B (zh) 用于自适应放射治疗的运动靶的三维定位
US8121252B2 (en) Use of planning atlas in radiation therapy
US9014446B2 (en) Efficient user interaction with polygonal meshes for medical image segmentation
US7672705B2 (en) Weighted surface-to-surface mapping
CN101005874A (zh) 放射疗法治疗计划调整
CN109472835A (zh) 处理医学图像数据的方法和医学图像数据的图像处理系统
US20040092786A1 (en) Intraoperative dynamic dosimetry for prostate implants
West et al. 4D treatment optimization and planning for radiosurgery with respiratory motion tracking
Thomas et al. Validation of image registration and fusion of MV CBCT and planning CT for radiotherapy treatment planning
Tran Dose tracking assessment for image-guided radiotherapy of cervical cancer treatment using a hybrid deformable image registration (DIR) method
Elmirad Intra-fraction tumor motion monitoring in arbitrary gantry angles during radiotherapy treatments
CN113893467A (zh) 一种放射治疗过程中的ct定位方法
WO2022009014A1 (en) System for planning and verifying treatment during iort procedures
Matsopoulos et al. Isocenter Verification in Radiotherapy Clinical Practice Using Virtual Simulation: An Image Registration Approach
Frantzen-Steneker S12 3rd ESTRO Forum 2015
Thongphiew ON-LINE RE-OPTIMIZATION OF PROSTATE IMRT PLAN FOR ADAPTIVE RADIATION THERAPY–A FEASIBILITY STUDY AND IMPLEMENTATION
Lu Strategies for kVCBCT-guided patient setup of stereotactic radiotherapy and assessments of their dose consequences
Zhang et al. On-line Adaptive Radiation Treatment of Prostate Cancer

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220107

Address after: Erlangen

Patentee after: Siemens Healthineers AG

Address before: Munich, Germany

Patentee before: SIEMENS AG