CN107875526B - 一种眼部肿瘤自适应放射治疗时放疗仪器的精准控制方法 - Google Patents

一种眼部肿瘤自适应放射治疗时放疗仪器的精准控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种眼部肿瘤自适应放射治疗时放疗仪器的精准控制方法，本发明可以实现眼部肿瘤自适应放疗时加速器的门控，当眼部肿瘤的位置偏离计划的位置时，停止加速器的运行，防止放疗射线对正常的眼部细胞产生损伤，当眼部肿瘤的位置回到计划的位置时，恢复加速器的运行，实现对眼部肿瘤的精准放射治疗；本发明可以实现眼部肿瘤放射治疗时多叶光栅自动跟踪自适应，使多叶光栅可以根据眼部肿瘤实时的位置进行实时跟踪调整位置，实现对眼部肿瘤的精准自适应放射治疗；根据本发明所可以设计眼部肿瘤的门控治疗系统和多叶光栅自动跟踪系统，用于眼部肿瘤的精确定位放射治疗，有良好的社会效益和经济效益，减少放射治疗并发症，提高患者的生活质量。

Description

一种眼部肿瘤自适应放射治疗时放疗仪器的精准控制方法
技术领域
本发明涉及一种眼部肿瘤自适应放射治疗时放疗仪器的精准控制方法。
背景技术
放射治疗是对眼部肿瘤的重要手段之一，尤其是针对如脉络膜黑素瘤，视网膜神经胶质瘤，小儿横纹肌肉瘤，眼内淋巴瘤及葡萄膜黑素瘤等肿瘤。通过精确的外照射放射技术给予肿瘤靶区足够大的放射剂量，并在肿瘤外周通过陡峭的剂量梯度规避周边的正常组织（视神经，斑点，睫状体和晶体）受损伤，提高肿瘤靶区的精确放射，从而有效地保护眼部肿瘤病人的视力和眼球的正常功能。
然而人体眼球因有无自主运动，眼部肿瘤的位置也时刻处在变化之中，而放射治疗计划设计是根据某一时刻扫描的CT进行计划，在这一时刻眼球和眼部肿瘤的位置都是固定的，这就造成在实际的治疗过程中，眼部肿瘤的位置可能偏离计划的位置。因此，如何在肿瘤放射治疗的过程中重新确定肿瘤的位置，并对放射治疗计划做相应的调整，对于眼部肿瘤的放射治疗精度至关重要。
发明内容
本发明针对上述问题，提供一种眼部肿瘤自适应放射治疗时放疗仪器的精准控制方法。
本发明所采取的技术方案如下：一种眼部肿瘤自适应放射治疗时加速器的门控方法，包括以下步骤：
（1）对眼部进行CT扫描，同时用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置，并且采集眼动引起的EOG信号（眼动电图，electrooculogram, EOG）；
（2）采用幅度阈值法对采集的EOG信号进行识别，并采用微分法对采集的EOG信号与OCT采集的眼球运动情况进行联动归一协调，通过时间加权分析，以位移参数纵为坐标，以时间为横坐标，获得在一定时间段内获得眼部肿瘤较规律的运动频率信号图，并在运动频率信号曲线上设定位置偏差允许阈值；
（3）当加速器控制系统运行时，用多通道生理信号采集系统获取眼球运动的EOG信号图，对过信号处理获得得眼部肿瘤的实时位置信号图；
（4）将步骤二得到的运动频率信号图与步骤三得到的实时位置信号图进行比较，判断肿瘤位置与设定的偏差允许阈值的关系，再将判断结果生成一个反馈信号传回加速器控制系统，如果该位置误差大于设定的允许误差值，则给出加速器控制系统终止信号，暂停出束，等下一个实时位置回到计划范围内时，再恢复加速器控制系统开始运行。
其中，步骤一中，用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置的具体过程如下：
（1）通过OCT获取眼前段组织图像，采用基于动态规划的最短路径优化算法自动提取，该眼前段组织包括角膜、虹膜、巩膜、瞳孔、晶状体；
（2）图像校准：基于斯涅尔定律通过三维空间的矢量光线追迹的方法矫正三维SD-OCT 图像的变形，还原全眼各屈光界面真实的物理尺寸；
（3）眼前节三维重构：根据步骤二获取的矫正后界面信息，依次确定角膜前表面边界、角膜后表面边界、瞳孔、晶状体前表面边界、晶状体后表面边界，将提取的上述边界界面根据瞳孔位置进行优化配准，图像配准后建立基于OCT成像模态的眼前节三维模型；
（4）获取眼球运动前后位移参数：根据上述步骤三中建立的三维模型，以初始时刻的图像为基准，采用图像配准算法，获取眼球运动引起的位移参数，位移参数采用包含平移和旋转的六维坐标系来表示；
（5）构建三维眼球模型：根据CT图像数据和CT图像中的肿瘤位置构建三维眼球模型；
（6）将获取的基于OCT成像模态的眼前节三维模型与基于CT图像的三维眼球模型进行配比，配准后建立眼前节特征结构与眼内肿瘤部位的坐标关系，获取眼部肿瘤位置。
一种眼部肿瘤自适应放射治疗时多叶光栅自动跟踪的控制方法，包括以下步骤：
（1）对眼部进行CT扫描，同时用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置，并且采集眼动引起的EOG信号；
（2）编写MATLAB程序，采用幅度阈值法对采集的EOG信号进行识别，并采用微分法对采集的EOG信号与OCT采集的眼球运动情况进行联动归一协调，通过时间加权分析，以位移参数纵为坐标，以时间为横坐标，获得在一定时间段内获得眼部肿瘤较规律的运动频率信号图，并在运动频率信号曲线上设定位置偏差允许阈值；
（3）根据CT定位图像通过计划系统设计肿瘤放射治疗计划，形成放射治疗所需要的多叶光栅位置；
（4）编写新的辅助多叶光栅运动排序程序，把靶区的单向运动和形变的先验知识耦合到叶片运动轨迹方向中，将眼部肿瘤的运动频率图同步到多叶光栅的排序算法中，通过限制最大叶片速度和根据实时靶区信息变化的叶片速度来补偿靶区运动和形变进行优化；
（5）当加速器控制系统运行时，用多通道生理信号采集系统获取眼球运动的EOG信号图，对过信号处理获得得眼部肿瘤的实时位置信号图；
（6）将获得的实时肿瘤位置图，生成一个反馈信号传回加速器控制系统，根据反馈的信号，通过编程改变多叶光栅叶片的运动速度，自动对前端叶片和跟踪叶片进行信号同步，快速形成新的肿瘤位置情况下的多叶多栅位置。
其中，步骤一中，用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置的具体过程如下：
（1）通过OCT获取眼前段组织图像，采用基于动态规划的最短路径优化算法自动提取，该眼前段组织包括角膜、虹膜、巩膜、瞳孔、晶状体；
（2）图像校准：基于斯涅尔定律通过三维空间的矢量光线追迹的方法矫正三维SD-OCT 图像的变形，还原全眼各屈光界面真实的物理尺寸；
（3）眼前节三维重构：根据步骤二获取的矫正后界面信息，依次确定角膜前表面边界、角膜后表面边界、瞳孔、晶状体前表面边界、晶状体后表面边界，将提取的上述边界界面根据瞳孔位置进行优化配准，图像配准后建立基于OCT成像模态的眼前节三维模型；
（4）获取眼球运动前后位移参数：根据上述步骤三中建立的三维模型，以初始时刻的图像为基准，采用图像配准算法，获取眼球运动引起的位移参数，位移参数采用包含平移和旋转的六维坐标系来表示；
（5）构建三维眼球模型：根据CT图像数据和CT图像中的肿瘤位置构建三维眼球模型；
（6）将获取的基于OCT成像模态的眼前节三维模型与基于CT图像的三维眼球模型进行配比，配准后建立眼前节特征结构与眼内肿瘤部位的坐标关系，获取眼部肿瘤位置。
正常情况下，人眼的前后极存在电势差，角膜为正极，网膜为负极，人的眼球就你一颗电池一样镶嵌在眼窝里。当眼球转运的时候，靠近角膜的一侧呈高电位，靠近网膜的一侧呈低电位，而且该电位可以被贴在眼眶周围的皮肤电极所记录。这种被记录到的因眼球转运而引起的电改变就称为眼动电图，electrooculogram, EOG。采集眼动引起的EOG信号时，在眼部肿瘤患者患侧眼部的左右，上下2个导联方向上贴检测电极。左右导联贴在眼的近内眦和外眦皮肤上，两电极与平视时的眼球尽量在一条直线上；上下导联分别在上、下眼眶这上、下，上电极在眉毛之上，下电极与下眼眶的距离与上电极与上眼眶的距离等距，上、下电极与平视是的眼球尽量在一条直线上；前额正中贴地电极。
本发明的有益效果如下：
1、通过本发明可以实现放射治疗眼部肿瘤时加速器的门控，当眼部肿瘤的位置偏离计划的位置时，停止加速器的运行，防止放疗射线对正常的眼部细胞产生损伤，当眼部肿瘤的位置回到计划的位置时，恢复加速器的运行，实现对眼部肿瘤的精准放射治疗；
2、通过本发明可以实现眼部肿瘤自适应放射治疗时多叶光栅自动跟踪，使多叶光栅可以根据实时眼部肿瘤的位置进行实时跟踪调整位置，实现对眼部肿瘤的精准放射治疗；
3、根据本发明所公开的方法可以设计眼部肿瘤的门控治疗系统和多叶光栅自动跟踪系统，用于眼部肿瘤的精确定位放射治疗，有良好的社会效益和经济效益，减少放射治疗并发症，提高患者的生活质量。
具体实施方式
下面结合具体实施例，可以更好地说明本发明。
一种眼部肿瘤自适应放射治疗时加速器的门控方法，包括以下步骤：
（1）对眼部进行CT扫描，同时用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置，并且采集眼动引起的EOG信号；
（2）采用幅度阈值法对采集的EOG信号进行识别，并采用微分法对采集的EOG信号与OCT采集的眼球运动情况进行联动归一协调，通过时间加权分析，以位移参数纵为坐标，以时间为横坐标，获得在一定时间段内获得眼部肿瘤较规律的运动频率信号图，并在运动频率信号曲线上设定位置偏差允许阈值；
（3）当加速器控制系统运行时，用多通道生理信号采集系统获取眼球运动的EOG信号图，对过信号处理获得得眼部肿瘤的实时位置信号图；
（4）将步骤二得到的运动频率信号图与步骤三得到的实时位置信号图进行比较，判断肿瘤位置与设定的偏差允许阈值的关系，再将判断结果生成一个反馈信号传回加速器控制系统，如果该位置误差大于设定的允许误差值，则给出加速器控制系统终止信号，暂停出束，等下一个实时位置回到计划范围内时，再恢复加速器控制系统开始运行。
其中，步骤一中，用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置的具体过程如下：
（1）通过OCT获取眼前段组织图像，采用基于动态规划的最短路径优化算法自动提取，该眼前段组织包括角膜、虹膜、巩膜、瞳孔、晶状体；
（2）图像校准：基于斯涅尔定律通过三维空间的矢量光线追迹的方法矫正三维SD-OCT 图像的变形，还原全眼各屈光界面真实的物理尺寸；
（3）眼前节三维重构：根据步骤二获取的矫正后界面信息，依次确定角膜前表面边界、角膜后表面边界、瞳孔、晶状体前表面边界、晶状体后表面边界，将提取的上述边界界面根据瞳孔位置进行优化配准，图像配准后建立基于OCT成像模态的眼前节三维模型；
（4）获取眼球运动前后位移参数：根据上述步骤三中建立的三维模型，以初始时刻的图像为基准，采用图像配准算法，获取眼球运动引起的位移参数，位移参数采用包含平移和旋转的六维坐标系来表示；
（5）构建三维眼球模型：根据CT图像数据和CT图像中的肿瘤位置构建三维眼球模型；
（6）将获取的基于OCT成像模态的眼前节三维模型与基于CT图像的三维眼球模型进行配比，配准后建立眼前节特征结构与眼内肿瘤部位的坐标关系，获取眼部肿瘤位置。
一种眼部肿瘤自适应放射治疗时多叶光栅自动跟踪控制方法，包括以下步骤：
（1）对眼部进行CT扫描，同时用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置，并且采集眼动引起的EOG信号；
（2）编写MATLAB程序，采用幅度阈值法对采集的EOG信号进行识别，并采用微分法对采集的EOG信号与OCT采集的眼球运动情况进行联动归一协调，通过时间加权分析，以位移参数纵为坐标，以时间为横坐标，获得在一定时间段内获得眼部肿瘤较规律的运动频率信号图，并在运动频率信号曲线上设定位置偏差允许阈值；
（3）根据CT定位图像通过计划系统设计肿瘤放射治疗计划，形成放射治疗所需要的多叶光栅位置；
（4）编写新的辅助多叶光栅运动排序程序，把靶区的单向运动和形变的先验知识耦合到叶片运动轨迹方向中，将眼部肿瘤的运动频率图同步到多叶光栅的排序算法中，通过限制最大叶片速度和根据实时靶区信息变化的叶片速度来补偿靶区运动和形变进行优化，可实现实时地对靶区运动和形变进行补偿。主要是先用它的主叶片到达这个位置，最后用它的尾随叶片覆盖它。其他的叶片通过应用的最大通量按顺序依次排列。二维补偿通过将实时的靶区信息集成到跟踪系统中，通过动态序列发生器来自动完成照射野的匹配。不断分析靶区信息，实际的叶片位置，它们的速度和其他外部参数，动态算法计算所需的叶片位置以补偿靶区体积的变化；
（5）当加速器控制系统运行时，用多通道生理信号采集系统获取眼球运动的EOG信号图，对过信号处理获得得眼部肿瘤的实时位置信号图；
（6）将获得的实时肿瘤位置图，生成一个反馈信号传回加速器控制系统，根据反馈的信号，通过编程改变多叶光栅叶片的运动速度，自动对前端叶片和跟踪叶片进行信号同步，快速形成新的肿瘤位置情况下的多叶多栅位置。
其中，步骤一中，用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置的具体过程如下：
（1）通过OCT获取眼前段组织图像，采用基于动态规划的最短路径优化算法自动提取，该眼前段组织包括角膜、虹膜、巩膜、瞳孔、晶状体；
（2）图像校准：基于斯涅尔定律通过三维空间的矢量光线追迹的方法矫正三维SD-OCT 图像的变形，还原全眼各屈光界面真实的物理尺寸；
（3）眼前节三维重构：根据步骤二获取的矫正后界面信息，依次确定角膜前表面边界、角膜后表面边界、瞳孔、晶状体前表面边界、晶状体后表面边界，将提取的上述边界界面根据瞳孔位置进行优化配准，图像配准后建立基于OCT成像模态的眼前节三维模型；
（4）获取眼球运动前后位移参数：根据上述步骤三中建立的三维模型，以初始时刻的图像为基准，采用图像配准算法，获取眼球运动引起的位移参数，位移参数采用包含平移和旋转的六维坐标系来表示；
（5）构建三维眼球模型：根据CT图像数据和CT图像中的肿瘤位置构建三维眼球模型；
（6）将获取的基于OCT成像模态的眼前节三维模型与基于CT图像的三维眼球模型进行配比，配准后建立眼前节特征结构与眼内肿瘤部位的坐标关系，获取眼部肿瘤位置。
正常情况下，人眼的前后极存在电势差，角膜为正极，网膜为负极，人的眼球就你一颗电池一样镶嵌在眼窝里。当眼球转运的时候，靠近角膜的一侧呈高电位，靠近网膜的一侧呈低电位，而且该电位可以被贴在眼眶周围的皮肤电极所记录。这种被记录到的因眼球转运而引起的电改变就称为眼动电图，electrooculogram, EOG。采集眼动引起的EOG信号时，在眼部肿瘤患者患侧眼部的左右，上下2个导联方向上贴检测电极。左右导联贴在眼的近内眦和外眦皮肤上，两电极与平视时的眼球尽量在一条直线上；上下导联分别在上、下眼眶这上、下，上电极在眉毛之上，下电极与下眼眶的距离与上电极与上眼眶的距离等距，上、下电极与平视是的眼球尽量在一条直线上；前额正中贴地电极。
以上所述仅为本发明的一种实施例，并非用来限制本发明的保护范围；本发明的保护范围由权利要求书中的权利要求限定，并且凡是依发明所作的等效变化与修改，都在本发明专利的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种眼部肿瘤自适应放射治疗时加速器的门控方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）对眼部进行CT扫描，同时用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置，并且采集眼动引起的EOG信号；
（2）采用幅度阈值法对采集的EOG信号进行识别，并采用微分法对采集的EOG信号与OCT采集的眼球运动情况进行联动归一协调，通过时间加权分析，以位移参数纵为坐标，以时间为横坐标，获得在一定时间段内获得眼部肿瘤较规律的运动频率信号图，并在运动频率信号曲线上设定位置偏差允许阈值；
（3）当加速器控制系统运行时，用多通道生理信号采集系统获取眼球运动的EOG信号图，对过信号处理获得得眼部肿瘤的实时位置信号图；
（4）将步骤二得到的运动频率信号图与步骤三得到的实时位置信号图进行比较，判断肿瘤位置与设定的偏差允许阈值的关系，再将判断结果生成一个反馈信号传回加速器控制系统，如果该位置误差大于设定的允许误差值，则给出加速器控制系统终止信号，暂停出束，等下一个实时位置回到计划范围内时，再恢复加速器控制系统开始运行。
2.根据权利要求1所述的一种眼部肿瘤自适应放射治疗时加速器的门控方法，其特征在于，步骤一中，用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置的具体过程如下：
（1）通过OCT获取眼前段组织图像，采用基于动态规划的最短路径优化算法自动提取，该眼前段组织包括角膜、虹膜、巩膜、瞳孔、晶状体；
（2）图像校准：基于斯涅尔定律通过三维空间的矢量光线追迹的方法矫正三维 SD-OCT图像的变形，还原全眼各屈光界面真实的物理尺寸；
（3）眼前节三维重构：根据步骤二获取的矫正后界面信息，依次确定角膜前表面边界、角膜后表面边界、瞳孔、晶状体前表面边界、晶状体后表面边界，将提取的上述边界界面根据瞳孔位置进行优化配准，图像配准后建立基于OCT成像模态的眼前节三维模型；
（4）获取眼球运动前后位移参数：根据上述步骤三中建立的三维模型，以初始时刻的图像为基准，采用图像配准算法，获取眼球运动引起的位移参数，位移参数采用包含平移和旋转的六维坐标系来表示；
（5）构建三维眼球模型：根据CT图像数据和CT图像中的肿瘤位置构建三维眼球模型；
（6）将获取的基于OCT成像模态的眼前节三维模型与基于CT图像的三维眼球模型进行配比，配准后建立眼前节特征结构与眼内肿瘤部位的坐标关系，获取眼部肿瘤位置。
3.一种眼部肿瘤自适应放射治疗时多叶光栅自动跟踪的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）对眼部进行CT扫描，同时用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置，并且采集眼动引起的EOG信号；
（2）采用幅度阈值法对采集的EOG信号进行识别，并采用微分法对采集的EOG信号与OCT采集的眼球运动情况进行联动归一协调，通过时间加权分析，以位移参数纵为坐标，以时间为横坐标，获得在一定时间段内获得眼部肿瘤较规律的运动频率信号图，并在运动频率信号曲线上设定位置偏差允许阈值；
（3）根据CT定位图像通过计划系统设计肿瘤放射治疗计划，形成放射治疗所需要的多叶光栅位置；
（4）编写新的辅助多叶光栅运动排序程序，把靶区的单向运动和形变的先验知识耦合到叶片运动轨迹方向中，将眼部肿瘤的运动频率图同步到多叶光栅的排序算法中，通过限制最大叶片速度和根据实时靶区信息变化的叶片速度来补偿靶区运动和形变进行优化；
（5）当加速器控制系统运行时，用多通道生理信号采集系统获取眼球运动的EOG信号图，对过信号处理获得得眼部肿瘤的实时位置信号图；
（6）将获得的实时肿瘤位置图，生成一个反馈信号传回加速器控制系统，根据反馈的信号，通过编程改变多叶光栅叶片的运动速度，自动对前端叶片和跟踪叶片进行信号同步，快速形成新的肿瘤位置情况下的多叶多栅位置。
4.根据权利要求3所述的一种眼部肿瘤自适应放射治疗时多叶光栅自动跟踪的控制方法，其特征在于，其中，步骤一中，用OCT对眼球的运动情况进行连续采集，获取眼球运动在一定时间段内引起的位移参数，并通过OCT与CT图像配准获取眼部肿瘤位置的具体过程如下：
（1）通过OCT获取眼前段组织图像，采用基于动态规划的最短路径优化算法自动提取，该眼前段组织包括角膜、虹膜、巩膜、瞳孔、晶状体；
（2）图像校准：基于斯涅尔定律通过三维空间的矢量光线追迹的方法矫正三维 SD-OCT图像的变形，还原全眼各屈光界面真实的物理尺寸；
（3）眼前节三维重构：根据步骤二获取的矫正后界面信息，依次确定角膜前表面边界、角膜后表面边界、瞳孔、晶状体前表面边界、晶状体后表面边界，将提取的上述边界界面根据瞳孔位置进行优化配准，图像配准后建立基于OCT成像模态的眼前节三维模型；
（4）获取眼球运动前后位移参数：根据上述步骤三中建立的三维模型，以初始时刻的图像为基准，采用图像配准算法，获取眼球运动引起的位移参数，位移参数采用包含平移和旋转的六维坐标系来表示；
（5）构建三维眼球模型：根据CT图像数据和CT图像中的肿瘤位置构建三维眼球模型；
（6）将获取的基于OCT成像模态的眼前节三维模型与基于CT图像的三维眼球模型进行配比，配准后建立眼前节特征结构与眼内肿瘤部位的坐标关系，获取眼部肿瘤位置。
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