CN101972515B - 图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统，包括数据处理器、呼吸检测器、辅助运动床垫和辅助运动床垫控制器，呼吸检测器将检测的呼吸状态发送给数据处理器；辅助运动床垫控制器分别与数据处理器及辅助运动床垫连接。本发明配合传统放疗设备使用，使传统放疗设备具有图像引导放疗的功能。使用时，基于同步采集的呼吸状态序列和肿瘤解剖结构图像序列建立呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型，在放疗过程中根据当前呼吸状态和以前的呼吸状态序列预测下一时刻的呼吸状态，再由呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型计算预测的肿瘤位移，并实时调整患者位置，使肿瘤中心与放射源焦点基本对齐，从而减少射线对患者正常组织的伤害。
Description
技术领域
本发明属于医疗器械辅助治疗设备领域，具体涉及一种图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统。
背景技术
在放射治疗(放疗)的过程中，患者的呼吸运动会引起肺部肿瘤位置的变化。为了减少呼吸运动对放疗带来的不利影响，传统的方法是扩大放疗靶区，以充分覆盖运动的肿瘤，但这会对正常组织造成一定的伤害。随后出现了呼吸屏气(breath-hold)和呼吸门控(respiratory gating)技术，即在病人屏气或呼气吸气末的时候，对肿瘤区域进行放疗，以使用尽可能小的肿瘤靶区。如名称为“Method and system for physiological gating ofradiation therapy”(US6690965B1)的美国专利文献，通过光学或视频图像系统检测患者有规则的生理运动，当运动超过某一阈值时，就启动门控信号，暂停放射源的照射。但这种方法对病人的呼吸状态有严格的要求，需要病人的配合，并且病人躺在治疗床上的时间有很大一部分都不是在接受照射治疗，使得治疗设备不能充分发挥使用效率。
也有专利文献针对这一问题提出了研究呼吸状态和肿瘤位置之间的关系的方法，如名称为“基于预测的图像引导跟踪方法”(公开号为CN101428154A)和名称为“动态肿瘤实时跟踪方法”(公开号为CN101423198A)的专利文献，通过对输入的肿瘤解剖结构图像和呼吸状态特征集进行量化和分析，建立呼吸运动和肿瘤运动的相关性，并实时获取动态肿瘤的图像和呼吸状态特征，通过预测延时后的呼吸状态特征，确定对应的肿瘤形态变化区间图像序列，将其与实时获取的动态肿瘤图像进行匹配并从中选取最佳的肿瘤形态图，以实现对肿瘤的运动跟踪。这两个专利文献通过多幅图像的配准来跟踪肿瘤位置，计算比较耗时，不能满足实时跟踪肿瘤运动的要求，另外，该专利文献对如何将跟踪肿瘤运动的结果用于放疗过程没有给出有效的方法。
目前也有多种预测方法可用于对呼吸状态和肿瘤运动进行预测，如″Adaptive switching circuits″(B.Widrow and M.E.Hoff，IRE WesconConvention Record Part 4，pp.96-104，1960.)中介绍了一种卡尔曼(Kalman)滤波器；″A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-Gaussian Bayesiantracking，″(M.S.Arulampalam，S.Maskell，N.Gordon，and T.Clapp，IEEETransactions on Signal Processing，vol.50，pp.174-188，Feb 2002.)提出了最小均方(least mean square，LMS)自适应滤波器；Neural networks for patternrecognition(C.M.Bishop，New York：Oxford University Press，Inc.，1995.)介绍了人工神经网络(artificial neural network)方法。这些预测方法可以在预测的过程中对预测模型的参数进行自动调整。对于图像中的目标检测，模板匹配是一种比较常用的方法(参见R.O.Duda and P.E.Hart，Pattern classificationand scene analysis.New York：Wiley，1973.)。对于关系建模，最小二乘法是一种常用的数据拟合方法(参见O.Bretscher，Linear algebra with applications，3rded.New York：Prentice Hall，1995.)。
对于呼吸的检测，目前主要有压力传感器法、电感体积描计法、热敏电阻法、通过心电信息获取、阻抗呼吸描记和红外摄像头检测等方法。如公开号为CN2885122Y的专利文献公开了一种《光电式腹式呼吸传感器》，公开号为CN101212930的专利文献也公开了一种《呼吸检测装置》，均可以用于检测得到人体的呼吸状态。
图像引导放疗(image-guided radiotherapy，IGRT)技术在放疗过程中对肿瘤的运动状态进行实时跟踪，根据肿瘤的运动动态调整放射源的位置或患者的位置，使放射源的焦点与肿瘤的中心对齐。如名称为“Dynamic trackingof moving targets”(公开号为US 20060074292)的美国专利介绍了一种动态肿瘤跟踪放疗的方法，在治疗前利用采集的三维计算机断层扫描(three-dimensional computed tomography，3D-CT)图像序列或其它三维图像建立四维数学模型，以确定肿瘤目标与解剖区域三维位置之间的关系，治疗中将实时采集的肿瘤图像与数字重建放疗图像进行配准，从而完成肿瘤目标的跟踪与实时定位。该技术方案也需要通过图像配准来获取肿瘤的位置，无法满足实时跟踪的要求。Accuray公司生产的CyberKnife机器人放疗系统，将X射线线性加速器(linear accelerator，LINAC)安装在一个工业机器人臂上，采用两个X线摄像机实时监测肿瘤位置变化，并自动将位置信息发送给机器人臂，机器人臂可按六个自由度重定位X光射线，使其对准肿瘤。目前CyberKnife机器人放疗系统已应用于临床。现有的IGRT设备可以在一定程度上减少呼吸运动对放疗的影响，但这些IGRT设备价格昂贵，是传统放疗设备价格的2至3倍，目前仅有少数医院配备了IGRT设备，在近几年内，大部分医院仍将继续使用传统设备和传统方法对患者进行放疗，即使有的医院配备了IGRT设备，也会同时使用传统的放疗设备。
发明内容
本发明的目的在于提出一种图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统，该系统用于放在现有放疗设备的治疗床上，可以对系统中床板的位置进行实时调整，使得放射源的焦点始终位于所需的位置。
本发明提供的一种图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统，其特征在于，该系统包括数据处理器、呼吸检测器、辅助运动床垫和辅助运动床垫控制器；
呼吸检测器用于检测呼吸状态，将呼吸状态通过有线或者无线的方式发送给数据处理器；
辅助运动床垫用于放在现有放疗设备的治疗床上，其床板在辅助运动床垫控制器的控制下移动；
辅助运动床垫控制器分别与数据处理器及辅助运动床垫连接，用于接收数据处理器发出的运动控制指令，控制辅助运动床垫的床板运动；
数据处理器用于建立呼吸状态和肿瘤位移之间的关系模型，根据接收的呼吸状态对下一时刻的呼吸状态进行预测，根据下一时刻的预测呼吸状态及呼吸状态和肿瘤位移之间的关系模型计算下一时刻的预测肿瘤位移，并根据已有的预测肿瘤位移数据计算辅助运动床垫的床板所需的运动量，向辅助运动床垫控制器发出运动控制指令，辅助运动床垫控制器改变辅助运动床垫的床板位置。
本发明系统配合现有放疗设备一起使用，无需对现有放疗设备进行改造，便可使其具有图像引导的放疗功能，从而实现只需较低成本便可增强现有放疗设备的功能的目的。该系统可以实时、较准确地预测出肿瘤的位移，并根据预测的肿瘤位移对辅助运动床垫的床板位置进行调整，使得放射源的焦点始终位于所需的位置。这样就可以在使用过程中，使得肿瘤的中心始终处于放射源焦点位置或附近，从而减少患者的正常组织所受到的射束毒性。同时，该系统根据同步采集的呼吸状态和肿瘤解剖结构图像建立患者的呼吸状态与肿瘤位移之间的关系，对患者的呼吸没有特殊的要求，因此具有较好的通用性。
附图说明
图1是本发明系统的结构图；
图2是本发明一种具体实施方式的结构示意图；
图3是本发明实例的安装示意图；
图4是本发明实例的辅助运动床垫的结构示意图；
图5是本发明实例的呼吸检测器外观图；
图6是本发明实例的呼吸状态与肿瘤位移关系拟合曲线示意图；
图7是本发明实例的实际呼吸状态与预测呼吸状态示意图；
图8是本发明实例的预测肿瘤位移示意图；
附图标记说明：1-数据处理器；2-呼吸检测器；3-辅助运动床垫；4-辅助运动床垫控制器；5-图像处理模块、6-呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块；7-肿瘤位移预测模块；8-运动控制模块；21-呼吸检测盒；22-检测束带；301-底板；302-第一线性导轨；303-滑块；304-电机安装板；305-第一滚珠丝杠支撑座；306-第二滚珠丝杠支撑座；307-滚珠丝杠；308-第二线性导轨；309-移动平台；310-伺服电机；311-联轴器；312-床板。
具体实施方式
下面结合附图和实例对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明设计的图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统，包括数据处理器1、呼吸检测器2、辅助运动床垫3和辅助运动床垫控制器4；
数据处理器1可以是计算机或嵌入式设备或其它能进行计算处理的装置，它用于在放疗前建立呼吸状态和肿瘤位移之间的关系模型，在放疗过程中根据接收的呼吸状态对下一时刻的呼吸状态进行预测，根据下一时刻的预测呼吸状态及呼吸状态和肿瘤位移之间的关系模型计算下一时刻的预测肿瘤位移，并根据已有的预测肿瘤位移数据计算辅助运动床垫3的床板需要运动的运动量，向辅助运动床垫控制器4发出运动控制指令，从而实现通过呼吸间接改变辅助运动床垫的床板的位置，这样就可以使患者的肿瘤中心与放射源焦点基本对齐。
呼吸检测器2是任何可以用于检测患者呼吸状态的装置，该装置用于检测患者的呼吸状态，如胸廓变化、腹部起伏变化、肺活量、横隔模的运动、肺部组织的运动等，并在建立呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型时和预测肿瘤位置时，分别将呼吸状态通过有线或者无线的方式发送给数据处理器1。
辅助运动床垫3用于放在现有放疗设备的治疗床上，患者躺在上面接受放疗，其床板在辅助运动床垫控制器4的控制下在1个或2个或3个方向上移动，以改变患者的位置。
辅助运动床垫控制器4用于接收数据处理器1发出的运动控制指令，控制辅助运动床垫3的床板运动。
现举例说明数据处理器1内软件模块的具体设计方式，它包括有图像处理模块5、呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6、肿瘤位移预测模块7和运动控制模块8，其结构如图2所示。
肿瘤解剖结构图像是指计算机断层扫描(CT)图像或核磁共振(MR)图像或正电子发射断层扫描(PET)图像或X光图像或超声波(US)图像或其它能反映肿瘤的解剖结构的图像。实施时，通过医学成像设备获取并按时间顺序排列后提供给数据处理器1。
图像处理模块5用于对数据处理器1接收的按时间顺序排列好的肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，Λ，Ik进行处理，从肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，Λ，Ik中确定肿瘤的位置，生成肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk，并将肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk提供给呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6，其中k为建立呼吸状态与肿瘤位移的关系模型时接收的肿瘤解剖结构图像的幅数。该模块的具体处理过程为：
(1)数据处理器1接收按时间顺序进行排列的肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，Λ，Ik，其中，第一幅图像I1中有勾划好的肿瘤区域；
(2)图像处理模块5计算出第一幅图像I1中肿瘤区域的质心，并以该质心的位置作为第一幅图像I1中肿瘤的位置P1；
(3)对于肿瘤解剖结构图像序列的所有其它图像I2，I3，Λ，Ik，图像处理模块5采用模板匹配的方法或其它运动跟踪方法，在所有其它图像Ij(j＝2，3，Λ，k)中检测出与肿瘤区域最相似的图像区域，并计算各图像区域的质心，以质心的位置作为图像Ij中肿瘤的位置Pj；
在模板匹配方法中，一般是先给定一个模板(如一幅小图像或一个图像区域)，然后在图像或图像的某个范围区域中搜索与给定的模板最相似(或最接近)的区域，两个图像区域的相似值通过某一衡量准则计算得到，当模板与图像中的某块区域的相似值最大，就表示模板与该块区域是最相似的，这块区域就是所求的最相似的图像区域。
(4)将所有的肿瘤位置P1及Pj分别与第一幅图像中的肿瘤位置P1相减，将得到的结果按时间顺序排列，得到肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk。
呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6用于将数据处理器1接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak，根据第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak和接收的肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk，采用曲线拟合算法建立呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型，并将该关系模型提供给肿瘤位移预测模块7。
由于呼吸状态与肿瘤解剖结构图像是同步采集的，故接收的呼吸状态数与肿瘤解剖结构图像的幅数相等，均为k。曲线拟合算法可以采用最小二乘法、B样条或其他拟合算法。
肿瘤位移预测模块7用于在呼吸状态预测模型参数确定过程中对数据处理器1接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第二呼吸状态序列B1，B2，Λ，Bm(m为确定呼吸状态预测模型的参数时接收的呼吸状态数)，然后以第二呼吸状态序列B1，B2，Λ，Bm为训练数据集，确定呼吸状态预测模型的参数，并预测患者m+1时刻的呼吸状态，得到m+1时刻的预测呼吸状态B′m+1；设i用于在使用本发明系统时对接收呼吸状态的时刻进行计数，初始值为m+1，后面的每个时刻数都在前面的时刻数上加1；在实际使用过程中，用于根据i(i＝m+1，m+2，...)时刻接收的呼吸状态Bi和i时刻的预测呼吸状态Bi′之间的差值，对呼吸状态预测模型的参数进行调整，并预测患者i+1时刻的呼吸状态B′i+1；根据i+1时刻的预测呼吸状态B′i+1和呼吸状态与肿瘤位移的关系模型，计算i+1时刻的预测肿瘤位移D′i+1。
预测患者的呼吸状态和确定、调整呼吸状态预测模型的参数可以采用卡尔曼滤波器、最小均方自适应滤波器、人工神经网络或其它预测方法。
运动控制模块8用于根据肿瘤位移预测模块7预测的i+1时刻的预测肿瘤位移Di+1′与i时刻的预测肿瘤位移Di′之间的偏差计算辅助运动床垫3需要运动的运动量Mi+1，通过数据处理器1向辅助运动床垫控制器4发出运动控制指令。
本发明系统使用时，先按以下步骤建立患者的呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型：
(1)使用呼吸检测器2和医学成像设备同步采集患者一个呼吸周期内的呼吸状态和肿瘤解剖结构图像，将呼吸状态通过有线或无线方式发送给数据处理器1，将肿瘤解剖结构图像按时间顺序进行排列生成肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，Λ，Ik，通过有线或无线方式发送给数据处理器1。
(2)图像处理模块5对数据处理器1接收的肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，Λ，Ik进行处理，生成肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk，并将肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk提供给呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6。
(3)呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6将数据处理器1接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak，根据第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak和接收的肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk，采用曲线拟合算法建立呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型，并将该关系模型提供给肿瘤位移预测模块7。曲线拟合算法可以采用最小二乘法、B样条或其他拟合算法。
在建立患者的呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型后，按以下步骤预采集呼吸状态，确定呼吸状态预测模型的参数：
(1)将辅助运动床垫3放在放疗设备的治疗床上；
(2)患者平躺在辅助运动床垫3上，对患者进行摆位；
(3)采用呼吸检测器2采集患者至少一个呼吸周期的呼吸状态，并将呼吸状态通过有线或无线方式发送给数据处理器1；
(4)肿瘤位移预测模块7将数据处理器1接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第二呼吸状态序列B1，B2，Λ，Bm，然后以第二呼吸状态序列B1，B2，Λ，Bm为训练数据集，确定呼吸状态预测模型的参数，并预测患者m+1时刻的呼吸状态B′m+1，确定呼吸状态预测模型的参数和预测m+1时刻的呼吸状态可以采用卡尔曼滤波器、最小均方自适应滤波器、人工神经网络或其它预测方法。
在确定了呼吸状态预测模型的参数之后，按以下步骤使用本发明系统：
(1)在i(i初值为m+1)时刻通过呼吸检测器2实时检测患者的呼吸状态Bi，并将呼吸状态Bi通过有线或无线方式发送给数据处理器1；
(2)肿瘤位移预测模块7根据数据处理器1接收的呼吸状态Bi和预测的i时刻的呼吸状态B′i之间的差值，对呼吸状态预测模型的参数进行调整；
(3)肿瘤位移预测模块7根据数据处理器1接收的呼吸状态Bi、之前l-1个时刻接收的呼吸状态Bi-l+1，Bi-l+2，Λ，Bi-1和调整之后的呼吸状态预测模型的参数，预测患者i+1时刻的呼吸状态B′i+1，这里l是常量，表示预测时所需要的历史数据的个数，预测患者的呼吸状态和调整呼吸状态预测模型的参数采用的方法与确定呼吸状态预测模型的参数的方法相同；
(4)肿瘤位移预测模块根据预测的i+1时刻的呼吸状态B′i+1和呼吸状态与肿瘤位移的关系模型，计算i+1时刻的预测肿瘤位移D′i+1；
(5)运动控制模块8根据i+1时刻的预测肿瘤位移D′i+1与i时刻的预测肿瘤位移D′i之间的偏差计算辅助运动床垫3需要运动的运动量Mi+1，并通过数据处理器1向辅助运动床垫控制器4中发出运动控制指令；
(6)辅助运动床垫控制器4根据接收的运动控制指令控制辅助运动床垫3的床板移动，对肿瘤的运动进行补偿，从而使得i+1时刻患者体内的肿瘤的中心位置与放射源焦点基本对齐；
(7)判断放疗的时间是否完成，如果放疗的时间未到，则令i＝i+1，转到(1)继续进行放疗；否则放疗过程结束。
实例：
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚，以下结合附图及实例，对本发明做进一步详细说明。本实例中，选择计算机作为数据处理器1。呼吸检测器2可以采用现有的各种呼吸检测传感器或检测装置，也可以采用如图5所示的结构，它由呼吸检测盒21和检测束带外带22组成。使用该呼吸检测器检测呼吸时，将检测束带外带22系于被检测者胸部，并与呼吸检测盒21的检测束带内带相连。检测束带外带22随着被检测者的胸部呼吸运动而带动呼吸检测盒21的内部检测机构运动，呼吸检测盒21在内部检测机构运动的作用下生成呼吸状态，并将呼吸状态通过无线数据接口输出。
如图3、图4所示，辅助运动床垫3由底板301、第一线性导轨302、滑块303、电机安装板304、第一滚珠丝杠支撑座305、第二滚珠丝杠支撑座306、滚珠丝杠307、第二线性导轨308、移动平台309、伺服电机310、联轴器311、床板312组成。第一线性导轨302、电机安装板304、第一滚珠丝杠支撑座305、第二滚珠丝杠支撑座306和第二线性导轨308通过螺栓固定在底板301上，滑块303与第一线性导轨302相连，用于支撑床板312，并在第一线性导轨302上滑动，滚珠丝杠307通过轴承安装在第一滚珠丝杠支撑座305和第二滚珠丝杠支撑座306上，用于将伺服电机310的旋转运动变为直线运动，并驱动移动平台309移动，移动平台309通过螺栓与滚珠丝杠307的螺母相连，并通过螺栓与第二线性导轨308上的滑块相连，用于带动床板312移动，伺服电机310通过螺栓安装在电机安装板304上，其输出轴通过联轴器311与滚珠丝杠307同轴相连，床板312通过螺栓固定在滑块303和移动平台309上，第一线性导轨302、滑块303和床板312由碳纤维材料制成。
辅助运动床垫3还可以采用其它多种机械结构设计实现，如采用齿轮齿条传动结构和步进电机驱动的方式实现。
将辅助运动床垫控制器4通过数据线分别与伺服电机310和计算机相连，将辅助运动床垫3固定在放疗设备的治疗床上。
放疗前，按以下步骤采集肿瘤解剖结构图像序列和呼吸状态序列，建立患者的呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型，本实例选用数字X线摄影机获取的X光图像作为本实例的肿瘤解剖结构图像，选择胸廓变化作为呼吸状态，选择最小均方自适应滤波器作为呼吸状态预测方法，选择最小二乘法作为建立呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型的方法：
(1)患者平躺在数字X线摄影机的治疗床上，将呼吸检测器2的检测束带外带22系在患者的胸部，并与呼吸检测盒21的检测束带内带相连，打开呼吸检测器2和数字X线摄影机的电源开关；
(2)使用数字X线摄影机和呼吸检测器2同步采集患者一个呼吸周期内的X光图像和呼吸状态，将X光图像按时间排序后生成X光图像I1，I2，Λ，Ik，通过有线方式发送给计算机，其中k为建立呼吸状态与肿瘤位移的关系模型时接收的X光图像的幅数，呼吸检测器2的呼吸检测盒21将呼吸状态通过无线方式发送给计算机；
(3)图像处理模块5对计算机接收的X光图像序列I1，I2，Λ，Ik进行处理，生成肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk，并将肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk提供给呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6；
(4)呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块6将计算机接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak，然后将第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak和接收的肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk按时间顺序一一对应起来，即将Ai(i＝1，2，Λ，k)与Di对应，再根据对应之后的第一呼吸状态序列A1，A2，Λ，Ak和接收的肿瘤位移序列D1，D2，Λ，Dk，采用最小二乘法对呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型进行曲线拟合，如图6所示，并将该关系模型提供给肿瘤位移预测模块7。
在建立了患者的呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型后，按以下步骤预采集呼吸状态，确定呼吸状态预测模型的参数：
(1)将辅助运动床垫3放在放疗设备的治疗床上，将呼吸检测器2的检测束带外带22系在患者的胸部，并与呼吸检测盒21的检测束带内带相连，打开呼吸检测器2的电源开关；让患者平躺在辅助运动床垫3的床板33上，对患者进行摆位；
(2)采用呼吸检测器2采集患者至少1个呼吸周期的呼吸状态，由呼吸检测器2的呼吸检测盒21将呼吸状态通过无线方式发送给计算机；
(3)肿瘤位移预测模块7将计算机接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第二呼吸状态序列B1，B2，Λ，Bm，然后以第二呼吸状态序列B1，B2，Λ，Bm为训练数据集，采用最小均方自适应滤波器确定呼吸状态预测模型的参数，并预测患者m+1时刻的呼吸状态，得到m+1时刻的预测呼吸状态B′m+1。
在确定了呼吸状态预测模型的参数之后，按以下步骤使用本发明系统：
(1)在i时刻通过呼吸检测器2实时检测患者呼吸状态Bi，并由呼吸检测器2的呼吸检测盒21将呼吸状态Bi通过无线方式发送给计算机中的肿瘤位移预测模块7；
(2)肿瘤位移预测模块7根据i时刻接收的呼吸状态Bi和i时刻的预测呼吸状态B′i之间的差值，采用最小均方自适应滤波器对呼吸状态预测模型的参数进行调整；
(3)肿瘤位移预测模块7根据接收的呼吸状态Bi、之前l-1个时刻接收的呼吸状态Bi-l+1，Bi-l+2，Λ，Bi-1和调整之后的呼吸状态预测模型的参数，采用最小均方自适应滤波器预测患者i+1时刻的呼吸状态B′i+1，最小均方自适应滤波器的长度等于l。实际呼吸状态与预测呼吸状态的示意图如图7所示；
(4)肿瘤位移预测模块7根据i+1时刻的预测呼吸状态B′i+1和呼吸状态与肿瘤位移的关系模型，计算i+1时刻的预测肿瘤位移D′i+1，其示意图如图8所示；
(5)运动控制模块8根据i+1时刻的预测肿瘤位移D′i+1与i时刻的预测肿瘤位移D′i之间的偏差计算辅助运动床垫3需要运动的运动量Mi+1，并通过数据处理器1向辅助运动床垫控制器4发出运动控制指令；
(6)辅助运动床垫控制器4根据接收的运动控制指令控制辅助运动床垫3中的伺服电机310转动，伺服电机310转动驱使滚珠丝杠307的丝杠转动，滚珠丝杠307的丝杠转动带动滚珠丝杠307的螺母移动，从而带动移动平台309移动，并使与移动平台309相连的床板312移动，从而调整患者的位置，对肿瘤的运动进行补偿，使得肿瘤的中心与在i+1时刻与放射源的焦点基本对齐；
(7)判断放疗的时间是否完成，如果放疗的时间未到，则令i＝i+1，转到(1)继续进行放疗；否则放疗过程结束。
以上所述为本发明的较佳实例，但本发明不应该局限于该实例和附图所公开的内容。所以凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。
Claims (1)
1.一种图像和呼吸引导的辅助放疗床垫系统，其特征在于，该系统包括数据处理器(1)、呼吸检测器(2)、辅助运动床垫(3)和辅助运动床垫控制器(4)；
呼吸检测器(2)用于检测呼吸状态，将呼吸状态通过有线或者无线的方式发送给数据处理器(1)；
辅助运动床垫(3)用于放在现有放疗设备的治疗床上，其床板在辅助运动床垫控制器(4)的控制下移动；
辅助运动床垫控制器(4)分别与数据处理器(1)及辅助运动床垫(3)连接，用于接收数据处理器(1)发出的运动控制指令，控制辅助运动床垫(3)运动；
数据处理器(1)用于建立呼吸状态和肿瘤位移之间的关系模型，并根据接收的呼吸状态对下一时刻的呼吸状态进行预测，根据下一时刻的预测呼吸状态及呼吸状态和肿瘤位移之间的关系模型计算下一时刻的预测肿瘤位移，并根据已有的预测肿瘤位移数据计算辅助运动床垫(3)所需的运动量，向辅助运动床垫控制器(4)发出运动控制指令；辅助运动床垫控制器(4)控制辅助运动床垫的床板运动至所需的位置；
数据处理器内设置有图像处理模块(5)、呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块(6)、肿瘤位移预测模块(7)和运动控制模块(8)；
图像处理模块(5)用于将数据处理器(1)接收的按时间顺序排列好的肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，…，Ik，其中k为建立呼吸状态与肿瘤位移的关系模型时接收的肿瘤解剖结构图像的幅数，然后对该肿瘤解剖结构图像序列I1，I2，…，Ik进行处理，从肿瘤解剖结构图像序列中确定肿瘤的位置，生成肿瘤位移序列D1，D2，…，Dk，并将肿瘤位移序列D1，D2，…，Dk提供给呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块(6)；
呼吸状态与肿瘤位移关系分析模块(6)用于将接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第一呼吸状态序列A1，A2，…，Ak，根据该第一呼吸状态序列A1，A2，…，Ak和接收的肿瘤位移序列D1，D2，…，Dk，采用曲线拟合算法建立呼吸状态与肿瘤位移之间的关系模型，并将该关系模型提供给肿瘤位移预测模块(7)；
肿瘤位移预测模块(7)用于在呼吸状态预测模型参数确定过程中对数据处理器(1)接收的呼吸状态按时间顺序进行排列，形成第二呼吸状态序列B1，B2，…，Bm，m为确定呼吸状态预测模型的参数时接收的呼吸状态数，然后以该第二呼吸状态序列B1，B2，…，Bm为训练数据集，确定呼吸状态预测模型的参数，并预测患者m+1时刻的呼吸状态，得到m+1时刻的预测呼吸状态B′m+1；设i用于对接收呼吸状态的时刻进行计数，初始值为m+1，在实际使用过程中，用于根据数据处理器(1)在i时刻接收的呼吸状态Bi和i时刻的预测呼吸状态Bi′之间的差值，对呼吸状态预测模型的参数进行调整，并预测患者i+1时刻的呼吸状态B′i+1；根据i+1时刻的预测呼吸状态B′i+1和呼吸状态与肿瘤位移的关系模型，计算i+1时刻的预测肿瘤位移D′i+1；
运动控制模块(8)用于根据肿瘤位移预测模块(7)预测的i+1时刻的预测肿瘤位移Di+1′与i时刻的预测肿瘤位移Di′之间的偏差计算辅助运动床垫(3)需要运动的运动量Mi+1，通过数据处理器(1)向辅助运动床垫控制器(4)发出运动控制指令，通过呼吸间接改变辅助运动床垫的床板的位置；
辅助运动床垫(3)包括底板(301)、第一、第二线性导轨(302、308)、滑块(303)、电机安装板(304)、第一、第二滚珠丝杠支撑座(305、306)、滚珠丝杠(307)、移动平台(309)、伺服电机(310)、联轴器(311)和床板(312)；第一线性导轨(302)、电机安装板(304)、第一滚珠丝杠支撑座(305)、第二滚珠丝杠支撑座(306)和第二线性导轨(308)固定在底板(301)上，滑块(303)与第一线性导轨(302)相连，用于支撑床板(312)，并在第一线性导轨(302)上滑动，滚珠丝杠(307)通过轴承安装在第一滚珠丝杠支撑座(305)和第二滚珠丝杠支撑座(306)上，用于将伺服电机(310)的旋转运动变为直线运动，并驱动移动平台(309)移动，移动平台(309)与滚珠丝杠(307)的螺母相连，并与第二线性导轨(308)上的滑块(303)相连，用于带动床板(312)移动，伺服电机(310)安装在电机安装板(304)上，其输出轴通过联轴器(311)与滚珠丝杠(307)同轴相连，床板(312)固定在滑块(303)和移动平台(309)上，第一线性导轨(302)、滑块(303)和床板(312)由碳纤维材料制成。
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