CN109060849A - 一种确定辐射剂量调制线的方法、系统和装置 - Google Patents

一种确定辐射剂量调制线的方法、系统和装置 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种确定辐射剂量调制线的方法、系统和装置。该方法包括获取待扫描对象的三维图像；获取所述待扫描对象的定位像；和基于所述定位像和所述三维图像，利用所述剂量调制线生成模型以生成与所述待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。采用所述方法，可以更精确地估计待扫描对象形状尺寸的同时结合定位像的衰减数据确定待扫描对象的剂量调制线，提高了确定剂量调制线的准确度。

Description

一种确定辐射剂量调制线的方法、系统和装置
技术领域
本申请一般涉及用于在计算机断层(Computed Tomography,CT)扫描中调节辐射剂量的方法和系统，尤其涉及在CT扫描期间确定剂量调制(Dose of Modulation,DOM)线的方法和系统。
背景技术
在CT扫描中，管电流调制(Tube Current Modulation,TCM)已经成为减少CT辐射剂量同时可以保持所需图像质量的有效方法。定位像或三维图像都可以用于确定剂量调制线，且该剂量调制线可以用作调整CT设备的管电流的参考。然而，定位像是对应于固定扫描角度(通常垂直向下)的二维图像，无法准确估计待扫描对象的三维形状或尺寸；而三维图像不包含待扫描对象的衰减数据。进而导致单独基于定位像或三维图像确定的剂量调制线可能不准确。因此，需要一种更可靠的剂量调制线确定方法，可以更精确地估计待扫描对象形状尺寸的同时结合定位像的衰减数据确定待扫描对象的剂量调制线，从而提高CT系统确定剂量调制线的准确度。
发明内容
针对上述问题，本发明披露了一种确定辐射剂量调制线的方法及系统，解决上述现有技术中存在的问题。
为达到上述发明目的，本发明提供的技术方案如下：
本申请的第一方面提供一种确定辐射剂量调制线的方法，该方法包括：获取待扫描对象的三维图像；获取所述待扫描对象的定位像；和基于所述定位像和所述三维图像，利用剂量调制线生成模型以生成与所述待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。
在一些实施例中，所述剂量调制线生成模型通过如下方法训练：获取初始模型；获取训练样本集，所述训练样本集包括至少一个样本图像组，其中每一个样本图像组包括一个样本CT图像，及与之对应的一个样本三维图像和一个样本定位像；和基于所述训练样本集，训练所述初始模型以生成所述剂量调制线生成模型。
在一些实施例中，基于所述训练样本集，训练所述初始模型以生成所述剂量调制线生成模型，包括：对于所述至少一个样本图像组中的每一组，基于样本图像组的样本CT图像，确定样本剂量调制线；基于所述样本图像组的样本三维图像和样本定位像，利用所述初始模型以生成预测剂量调制线；和通过最小化所述预测剂量调制线与所述样本剂量调制线间的差异以训练所述初始模型。
在一些实施例中，所述训练样本集与所述待扫描对象的多个区域相关，且基于所述训练样本集生成的剂量调制线生成模型是通用模型。
在一些实施例中，所述训练样本集与所述待扫描对象的一个区域相关，且基于所述训练样本集生成的剂量调制线生成模型是专用模型。
在一些实施例中，所述剂量调制线生成模型包括神经网络模型。
在一些实施例中，该确定辐射剂量调制线的方法包括基于所生成的剂量调制线调整CT设备放射性扫描源的管电流。
在一些实施例中，所述待扫描对象的三维图像基于立体视觉技术、结构化光技术或飞行时间技术确定。
本申请的第二方面提供一种确定辐射剂量调制线的系统，包括：获取单元，被配置为获取待扫描对象的三维图像和定位像；和剂量调制线生成单元，被配置为基于所述定位像和所述三维图像，利用剂量调制线生成模型以生成与所述待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。
本申请的第三方面提供一种确定辐射剂量调制线的装置。该装置包括存储介质以及至少一个处理器；所述存储介质包括计算机指令；和所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现以上方法中的操作。
附图说明
本申请将结合实施例描述。这些示例性的实施例将结合参考图进行详细描述。这些实施例是非限制性的示例性实施例，其中在附图的多个视图中相同的附图标记表示相似的结构，并且其中：
图1是根据本申请一些实施例所示的一种示例性成像系统的示意图；
图2是根据本申请一些实施例所示的一种计算设备的示例性硬件和软件组件的示意图；
图3是根据本申请一些实施例所示的可实现本申请中披露的特定系统的示例性移动设备的硬件和/或软件部件的示意图；
图4是根据本申请一些实施例所示的一种示例性处理设备的示意性框图；
图5是根据本申请一些实施例所示的用于确定剂量调制线的一种示例性流程图；
图6是根据本申请一些实施例所示的处理模块的示意性框图；
图7是根据本申请一些实施例所示的基于三维(Three-Dimensional,3D)图像和定位像确定剂量调制线的一种示例性流程图；
图8-A和图8-B是根据本申请一些实施例所示的用于训练剂量调制线生成模型的一种示例性流程图；
图9是根据本申请一些实施例所示的剂量调制线生成模型的一种结构示意图；
图10是根据本申请一些实施例所示的处理模块的示意性框图；
图11是根据本申请一些实施例所示的基于3D图像确定剂量调制线的一种示例性流程图；
图12是根据本申请一些实施例所示的处理模块的示意性框图；
图13是根据本申请一些实施例所示的基于定位像确定剂量调制线的一种示例性流程图；
图14是根据本申请一些实施例所示的用于确定区域剂量调制线的一种示例性流程图；以及
图15是根据本申请一些实施例所示的示例性人体和示例性剂量调制线的示意图。
具体实施方式
以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施本申请的技术方案，并在上下文中提供本申请中特定的应用及其要求。对于本领域的普通技术人员来说，显然可以对本申请披露的实施例作出各种修改，且在不背离本申请的精神和范围的情况下，本申请中所定义的一般原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所披露的实施例，而应被给予与申请专利范围一致的最宽的范围。
应当理解，这里使用的术语“系统”、“引擎”、“单元”、“模块”和/或“块”是以升序区分不同级别的不同部件、元件、部件、区段或组件的一种方法。然而，可以使用其它可以达到相同目的表达取代以上术语。
一般而言，本申请中的“模块”、“单元”和/或“块”指的是存储在硬件、固件中的逻辑或一组软件指令。这里描述的模块，单元，或块能够通过软件和/或硬件实施，也可以被存储于任何一种非暂时性计算机可读介质或其他存储设备中。在一些实施例中，软件模块/单元/块可以被编译并链接到可执行程序中。这里的软件模块可以对自身或其他模块/单元/块传递的信息作出回应，并且/或者可以在检测到某些事件或中断时作出回应。配置用于在计算设备(例如，如图2所示的处理器220)上执行的软件模块/单元/块可以由计算机可读介质提供，这里的计算机可读介质可以是光盘、数字光盘、闪存盘、磁盘或任何其他有形介质，作为数字下载(并且可以最初以压缩或可安装的格式存储，在执行之前需要安装，解压缩或解密)。这里的软件代码可以被部分的或全部的储存在执行操作的计算设备的存储设备中，并应用在计算设备的操作之中。软件指令可以嵌入固件中，例如可擦可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)。显然，硬件模块/单元/块包括连接在一起的逻辑单元，例如门、触发器，和/或被包含在可编程单元中，例如可编程的门阵列或处理器。这里描述的模块/单元/块或计算设备功能可以实施为软件模块/单元/块，但是可以用硬件或固件表示。一般情况下，这里所说的模块/单元/块是逻辑模块/单元/块，这些模块/单元/块能够与其他的模块/单元/块组合在一起，或被划分成子模块/子单元/子块，而不管它们的物理组织或存储。该描述可被应用于系统、发动机或其一部分。
本申请所使用的术语仅为了描述特定示例性实施例，并不限制本申请的范围。除非上下文明确提示例外情形，本申请中使用的“一”、“一个”、“一种”和“该”等词并非特指单数，也可包括复数。还应当理解，本申请中使用的术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、组件和/或部件，但并不排除存在或添加至少一个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
在考虑了作为本申请一部分的附图的描述内容后，本申请的特征和特点以及操作方法、结构的相关元素的功能、各部分的组合、制造的经济性变得显而易见。然而，应当清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，而不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。
本申请中使用了流程图来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解，流程图中的操作不一定按照顺序来执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。此外，可以将至少一个其他操作添加到流程图中。至少一个操作也可以从流程图中删除。
本申请涉及确定剂量调制线的方法和系统。在一些实施例中，该方法涉及基于待扫描对象的图像确定剂量调制线。在一些实施例中，定位像可以用于估计待扫描对象的形状尺寸(例如3D轮廓)。例如，物体的形状尺寸可以根据定位像中物体的衰减数据来估计。然而，由于定位像是对应于固定扫描角度(通常垂直向下)的二维(Two-Dimensional,2D)图像，因此无法准确估计待扫描对象的形状或大小，尤其是在横向和倾斜方向上。为了解决这个问题，3D图像可以被用于生成更精确的物体形状或3D轮廓。可以基于3D轮廓的属性(例如厚度，宽度)确定待扫描对象每片切片(每片对应于特定扫描角度)上的辐射剂量。根据确定的辐射剂量确定剂量调制线。
在一些实施例中，该方法涉及基于定位像确定剂量调制线。例如，一个待扫描对象的定位像可以被分割成至少一个感兴趣区域。对于至少一个感兴趣区域中的每一个，识别一个参考定位像。为每个参考定位像确定区域剂量调制线，并且将区域剂量调制线组合生成整个待扫描对象的剂量调制线。
在一些实施例中，该方法涉及基于定位像和待扫描对象的3D图像确定剂量调制线。例如，可以通过获取剂量调制线生成模型以确定待扫描对象的剂量调制线。该剂量调制线生成模型可以基于训练数据集训练得到，该训练数据集包括多个待扫描对象的多个样本CT图像、多个样本定位像和多个3D图像。将待扫描对象的定位像和3D图像作为训练好的剂量调制线生成模型的输入，即可生成个性化剂量调制线。
图1是根据本申请一些实施例所示的一种示例性成像系统的示意图。在一些实施例中，成像系统100可以扫描待扫描对象并获取相应的扫描数据。成像系统100可以基于扫描数据生成图像。成像系统100可以预处理扫描数据或生成的图像。扫描数据或生成的图像的预处理包括降噪、平滑、校正等，或其任意组合。
在一些实施例中，成像系统100可以是医学成像系统。医学成像系统可以是单模式成像系统或多模式成像系统。单模式成像系统包括PET(Positron Emission Tomography，正电子发射断层摄影)设备、SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography，单光子发射计算机断层摄影)设备、CT(Computed Tomography，计算机断层摄影)设备、MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)设备、DR(Digital Radiography，数字射线照相)设备等。多模式成像系统包括PET-CT设备、PET-MRI设备、SPECT-MRI设备等。
如图所示1，成像系统100包括扫描设备110、网络120、至少一个终端130、处理设备140和存储器150。
扫描设备110包括机架111、3D深度相机112、放射性扫描源113、探测器114和工作台115。图1中示出了三维笛卡尔坐标系。工作台115可以支撑一个待扫描对象(例如患者)。Z轴(也称为Z方向)对应于待扫描对象的长轴方向。X-Y平面(也被称为横截面或轴平面)对应于垂直于Z轴的平面。在CT扫描期间，放射性扫描源113和探测器114可以在X-Y平面上保持相对位置不变同时旋转。
机架111支撑3D深度相机112、放射性扫描源113和探测器114。在一些实施例中，工作台115可以沿着Z轴移动。工作台115的移动速度可以根据扫描时间、扫描区域等进行调整。
3D深度相机112可以拍摄待扫描对象的三维(3D)图像(也被称为深度图像)。3D深度相机112可以从多个角度拍摄3D图像，包括但不限于从正面、顶部、侧面等。在一些实施例中，3D深度相机可以基于立体视觉技术，结构化光技术，飞行时间(Time-of-Flight,ToF)技术等，或其任意组合生成3D图像。在一些实施例中，可以基于3D图像来估计待扫描对象的3D轮廓。
放射性扫描源113可以向待扫描对象发射放射线。放射线包括微粒射线、光子射线等。微粒射线包括中子、质子、电子、μ介质、重离子等，或其任意组合。光子射线包括X射线、γ射线、α射线、β射线、紫外线、激光等，或其任意组合。在一些实施例中，在CT扫描期间，放射性扫描源113可以在X-Y平面内旋转。在一些实施例中，在定位扫描期间，放射性扫描源113处于静止位置。
探测器114可以检测放射线。至少部分探测到的放射线可以通过穿透被扫描对象。响应于检测到的放射线产生读取数据(也被称为扫描数据)。在一些实施例中，探测器114包括闪烁探测器(例如碘化铯探测器)、气体探测器、圆形探测器、正方形探测器、弓形探测器等，或其任意组合。在一些实施例中，探测器可以是单排探测器或多排探测器。
网络120可以包括能够促成成像系统100中的信息交换和/或数据交换的网络。在一些实施例中，成像系统100的至少一个部件(例如扫描仪110、终端130、处理设备140、存储器150、图像获取设备160等)可以通过网络120与成像系统100的其它至少一个部件进行信息通信和/或数据通信。例如，处理设备140可以通过网络120从扫描仪110获取图像数据。又例如，处理设备140可以通过网络120从终端130获取用户指令。网络120可以是和/或包括公共网络(如因特网)、专用网络(如局域网(Local Area Network,LAN)、广域网(Wide AreaNetwork,WAN)等)、有线网络(如以太网)、无线网络(如802.11网络、Wi-Fi网络)、蜂窝网络(如长期演进(Long Term Evolution,LTE)网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(VirtualPrivate Network,VPN)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机等中的一种或几种的组合。例如，网络120可以包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)、城域网(Metropolitan AreaNetwork,MAN)、公共电话交换网络(Public Telephone Switched Network PSTN)、蓝牙、Zigbee网络、近场通信(Near Field Communication,NFC)网络等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，网络120可以包括至少一个网络接入点。例如，网络120可以包括有线和/或无线网络接入点如基站和/或互联网交换点。成像系统100的至少一个部件可以通过所述基站和/或互联网交换点与网络120连接，从而实现数据和/或信息的交换。
终端130可以包括移动设备130-1、平板电脑130-2、手提电脑130-3等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，移动设备130-1可以包括智能家居设备、可穿戴设备、移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，所述智能家居设备可以包括智能灯光设备、智能电子装置的控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、对讲机等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，所述可穿戴设备可以包括手环、鞋袜、眼镜、头盔、手表、衣物、背包、智能配件等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，所述移动设备可以包括移动手机、个人数字助理(Personal Digital Assistance,PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(Point of Sale,POS)设备、手提电脑、平板电脑、台式电脑等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，所述虚拟现实设备和/或所述增强现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等中的一种或几种的组合。例如，所述虚拟现实设备和/或所述增强现实设备可以包括Google眼镜、Oculus Rift、Hololens、Gear VR等。在一些实施例中，终端130可以是处理设备140的一部分。
处理设备140可以处理从扫描设备110、终端130和/或存储器150中获取的数据和/或信息。例如，处理设备140可以处理图像数据(例如，3D图像和/或定位像)和确定剂量调制线，该剂量调制线可以用作调节放射性扫描源113的管电流的参考。在一些实施例中，处理设备140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地的或远程的。例如，处理设备140可以通过网路120访问存储在扫描设备110、终端130和/或存储器150中的信息和/或数据。又例如，处理设备140可以直接连接到扫描设备110、终端130和/或存储器150以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备140可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台包括私有云、公用云、混合云、社区云、分布式云、内部云、多重云等，或其任意组合。在一些实施例中，处理设备140可以由包括至少一个图2中描述的组件的计算设备200实现。
存储器150可以存储数据、指令和/或其它信息。在一些实施例中，存储器150可以存储从终端130和/或处理设备140处获取的数据。在一些实施例中，存储器150可以存储数据和/或指令，所述数据和/或指令可以由处理设备140使用或执行，从而实现本发明中描述的示例性方法。在一些实施例中，存储器150可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)等中的一种或几种的组合。所述大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态硬盘等。所述可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。所述易失性读写存储器可以包括随机存储器(Random AccessMemory,RAM)。所述RAM包括动态随机存储器(Dynamic RAM,DRAM)、双倍速率同步动态随机存储器(Double Date Rate Synchronous Dynamic RAM,DDR SDRAM)、静态随机存储器(Static RAM,SRAM)、晶闸管随机存储器(Thyristor RAM,T-RAM)、零电容随机存储器(Zero-capacitor RAM,Z-RAM)等。所述ROM可以包括掩膜只读存储器(Mask ROM,MROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,PROM)、可擦除可编程随机存储器(ErasableProgrammable ROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable ROM,EEPROM)、光盘(Compact Disk ROM,CD-ROM)、数字通用盘只读存储器等。在一些实施例中，存储器150的功能可以在云平台上实现。例如，所述云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、互联云、多云等中的一种或几种的组合。
在一些实施例中，存储器150可以与网络120连接，从而与成像系统100中的至少一个其它部件(如处理设备140、终端130等)进行通信。成像系统100中的至少一个部件可以通过网络120获取存储器150存储的数据或指令。在一些实施例中，存储器150可以直接与成像系统100中的至少一个其它部件(如处理设备140、终端130等)进行连接或通信。在一些实施例中，存储器150可以是处理设备140的一部分。
图2是根据本申请一些实施例所示的一种计算设备的示例性硬件和软件组件的示意图。
计算设备200可以是通用计算机或专用计算机，二者都可以用于实施本申请的成像系统。在一些实施例中，处理设备140可以经由其硬件、软件程序、固件或其组合在计算设备200上实现。例如，计算设备200可以获得三维(3D)图像(也称为深度图像)和/或定位像，并基于该3D图像和/或定位像生成剂量调制线。计算设备200还可以基于剂量调制线调节放射性扫描源113的管电流。
例如，计算设备200包括与网络相连接并促进数据传输的通讯(COM)端口250。计算设备200还包括用于执行程序指令的至少一个处理器形式的处理器220(例如，中央处理单元(Central Processing Unit,CPU))。示例性的计算机平台包括内部通讯总线210、不同形式的程序存储器和数据存储器，例如，磁盘270和只读存储器(ROM)230或随机存取存储器(RAM)240，用于存储由计算机处理和/或传输的各种各样的数据文件。示例性的计算机平台也包括储存在ROM230、RAM 240和/或其他形式的非暂时性存储介质中的能够被处理器220执行的程序指令。本申请披露的方法和/或过程可以作为程序指令来实施。计算设备还包括输入/输出设备260，用来支持计算机和其他组件比如户界面280进行输入/输出。计算设备200还可以通过网络通讯接收程序及数据。
计算设备200还包括与硬盘通信的硬盘控制器、与键盘通信的键盘控制器、与串行外围设备通信的串行接口控制器、与并行外围设备通信的并行接口控制器、与显示器通信的显示控制器等，或其任意组合。
仅作为示例，计算设备200中只描述了一个处理器。然而，应该注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器。因此，如本申请中描述的由一个处理器执行的操作和/或方法步骤也可以由多个处理器共同或分别执行。例如，在本申请中，如果计算设备200的处理器需要执行操作A和操作B，可以理解为操作A和操作B可以由计算设备200的两个不同的处理器共同或分别执行(例如，第一处理器执行操作A、第二处理器执行操作B、或者第一处理器和第二处理器共同执行操作A和B)。
图3是根据本申请一些实施例所示的可实现本申请中披露的特定系统的示例性移动设备300的硬件和/或软件部件的示意图。在该移动设备300上可以实现终端130的功能。如图3所示，移动设备300包括通信平台310、显示器320、图形处理单元(GraphicProcessing Unit,GPU)330、中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)340、I/O 350、内存360和存储器390。在一些实施例中，任何其他合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未标示)，也可包括于移动设备300内。在一些实施例中，移动操作系统370(例如，iOS系统、Android系统、Windows系统、Phone系统等)和至少一个应用程序380可以从存储器390加载到内存360中，以便由CPU 340执行。应用380包括浏览器或任何其他合适的移动应用软件，用于接收和渲染来自处理设备140的与图像处理有关的信息或其他信息。用户与信息流的交互可通过I/O 350实现，并且通过网络120被提供给处理设备140和/或成像系统100的其他组件。
在本发明中，计算机硬件平台可以用作至少一个元件的硬件平台，实施各种模块、单元以及它们的功能。具有用户界面的计算机可以作为个人电脑(Personal Computer,PC)、其它工作站或终端设备，适当编程的计算机也可以作为服务器。
图4是根据本申请一些实施例所示的一种示例性处理设备的示意性框图。处理设备140包括获取模块410，处理模块420和存储模块430。
获取模块410被配置为获取待扫描对象的三维(3D)图像(也被称为深度图像)和/或定位像。所述待扫描对象可以是病人，或病人的组织或器官(例如头部、颈部、胸部、腹部、骨盆等)。
在一些实施例中，获取模块410可以从存储设备(例如存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、成像系统100外部的存储设备(或被称为外部存储设备))获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，获取模块410可以从3D深度相机(例如3D深度相机112)获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，3D深度相机可以从多个角度拍摄待扫描对象的3D图像，包括但不限于从正面、顶部、侧面等。3D深度相机可以基于立体视觉技术、结构化光技术、飞行时间(Time-of-Flight,ToF)技术等，或其任意组合来生成3D图像。在一些实施例中，获取模块410可以将3D图像发送给处理模块420以进行处理。
在一些实施例中，获取模块410可以从存储设备(例如存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的定位像。在一些实施例中，获取模块410可以从探测器114获取定位像数据，并将该定位像数据传输到处理模块420。处理模块420可以进行一步处理(例如重建)定位像数据以生成定位像。在一些实施例中，定位像可以与定位扫描相关联。当放射性扫描源113处于静止位置并且工作台115沿着Z轴移动时(如图1所示)，可以由扫描设备110执行定位扫描。例如，如果放射性扫描源113位于待扫描对象上方，则可以在定位扫描中获得前-后(anterior–posterior，AP)定位像。又例如，如果放射性扫描源113位于物体的一侧，则可以在定位扫描中获得侧向定位像。在一些实施例中，获取模块410可以获取AP定位像、侧向定位像或两者。然后，获取模块410可以将该定位像传送到处理模块以进行处理。
处理模块420被配置为基于3D图像和/或定位像来生成剂量调制线。在一些实施例中，处理模块420可以基于3D图像和定位像两者来生成剂量调制线。如图7及其描述所示。在一些实施例中，处理模块420可以仅基于3D图像生成剂量调制线。如图11及其描述所示。在一些实施例中，处理模块420可以仅基于定位像来生成剂量调制线。如图13及其描述所示。
在一些实施例中，剂量调制线或区域剂量调制线可以是连续的曲线，体现辐射剂量随时间或角度的连续变化。在一些实施例中，剂量调制线或区域剂量调制线可以是离散的，包括至少一个离散点，每个离散点对应于特定时间或角度的辐射剂量。在一些实施例中，剂量调制线或区域剂量调制线可以是至少一段分段连续曲线的组合，或至少一段分段连续曲线和至少一个离散点的组合。在对待扫描对象进行CT扫描时，剂量调制线或区域剂量调制线的数据点可以表征辐射剂量的调节(也称为辐射剂量调制、剂量调制或管电流调制)的程度。辐射剂量调制可以通过在CT扫描期间基于剂量调制线调节放射性扫描源113的管电流来实现。例如，在螺旋CT扫描期间，当工作台115沿着Z轴移动时，放射性扫描源113可以在X-Y平面内旋转。辐射剂量调制可以通过在螺旋CT扫描期间基于剂量调制线在X-Y平面和沿着Z轴调节放射性扫描源113的管电流来实现。
在一些实施例中，剂量调制线可以显示扫描期间辐射剂量与时间之间的关系。辐射剂量可以与扫描设备110中的参数相关联，例如管电流-时间积、管电流、管电压、节距、有效剂量、吸收剂量等。在本申请中，管电流-时间积指放射性扫描源113的X射线管电流(例如，以毫安为单位)和CT扫描仪每转动一周的曝光时间(例如，以秒为单位)的乘积。在本申请中，管电压指X射线能量谱中的X射线光子的峰值能量(例如，以千伏为单位)。在本申请中，节距指螺旋CT中工作台平移(以厘米为单位，360°机架旋转的工作台进给量)与Z方向上的总标称准直X射线束宽度的比率。在本申请中，吸收剂量指在CT扫描中待扫描对象的特定区域吸收的辐射能量。在本申请中，有效剂量体现CT扫描中待扫描对象吸收的辐射能量对待扫描对象的长期影响。时间点对应于特定的扫描角度(如X-Y平面上放射性扫描源113的特定配置或位置)。在扫描过程中，时间点也对应于相应扫描角度下待扫描对象的特定切片。
在一些实施例中，待扫描对象可以沿着Z轴被分成多个切片。各个切片彼此平行。每个切片的厚度可以根据至少一个不同的扫描参数而变化。切片的厚度可以由操作者(例如护士、放射科医师)或成像系统100设定。在一些实施例中，放射性扫描源113可以围绕待扫描对象旋转360°，以获取与待扫描对象的每个切片相对应的CT图像数据。当工作台115沿着Z轴移动并且放射性扫描源113围绕物体旋转时，可以获取多个切片的CT图像数据。
存储模块430被配置为存储3D图像、定位像、剂量调制线等，或其任意组合。在一些实施例中，存储模块430可以存储至少一个程序和/或指令，所述至少一个程序和/或指令由处理设备140的处理器执行，从而实现本发明中描述的示例性方法。例如，存储模块430可以存储由处理设备140的处理器执行的程序和/或指令，以获得待扫描对象的3D图像和/或定位像，基于该3D图像和/或定位像生成剂量调制线，和/或在对待扫描对象执行CT扫描时基于剂量调制线调整放射性扫描源113的管电流。
需要注意的是，以上描述只是示例性的，并不能把本申请限制在所列举的是实施例范围之内。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，获取模块410和处理模块420可以各自包括独立的存储单元。
图5是根据本申请一些实施例所示的用于确定剂量调制线的一种示例性流程图。
在510中，获取模块410可以获取待扫描对象的3D图像(也称为深度图像)。所述待扫描对象可以是病人，或病人的组织或器官(例如头部、颈部、胸部、腹部、骨盆等)。获取模块410可以从3D深度相机(例如，3D深度相机112)或存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，3D深度相机可以从多个角度拍摄待扫描对象的3D图像，包括但不限于从正面、顶部、侧面等。3D深度相机可以基于立体视觉技术、结构化光技术、飞行时间(Time-of-Flight,ToF)技术等，或其任意组合来生成3D图像。
在一些实施例中，3D图像包括像素。3D图像中的某个像素包含了与待扫描对象上的某个对应点相关的信息。例如，3D图像中的某个像素包含了与从3D深度相机到待扫描对象上的某个对应点的距离相关的信息、该对应点的灰度值或颜色等，或其任意组合。3D图像中像素的距离信息可用于确定待扫描对象的3D轮廓。在一些实施例中，3D轮廓包括圆柱体、椭圆柱体、长方体等。3D轮廓包含待扫描对象的表面结构或形状尺寸信息，例如宽度、厚度等，或其任意组合。
在一些实施例中，待扫描对象的3D轮廓涉及对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，对于具有不同3D轮廓的两个患者，为了获得质量基本相同的用于诊断目的的两个CT图像，在CT扫描期间，具有较大3D轮廓的患者可能需要比具有较小3D轮廓的患者更高的辐射剂量(或更高的管电流)。
在一些实施例中，在对待扫描对象执行CT扫描之前，可以确定与扫描期间的不同时间点(或扫描角度)相对应的辐射剂量。基于本申请描述的3D图像，可以确定和调制与扫描期间的不同时间点相对应的辐射剂量。
在520中，获取模块410获取待扫描对象的定位像。获取模块410可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的定位像。定位像可以是AP定位像或侧向定位像。在一些实施例中，在操作520中，获取模块410可以获取待扫描对象的AP定位像和侧向定位像。
在一些实施例中，定位像包含待扫描对象的衰减数据。定位像中的衰减数据可用于估计待扫描对象的衰减特性。待扫描对象的衰减特性涉及对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，在定位像中显示为较亮区域的硬组织(例如，骨)具有较高的衰减系数，并且比在定位像中显示为较暗区域的软组织(例如，肺)需要更高的辐射剂量(对应于更高的管电流)。
在一些实施例中，定位像对应于扫描协议。扫描协议与待扫描对象的解剖区域例如头部、颈部、胸部等相关。例如，扫描协议可以包括头部扫描协议、颈部扫描协议、胸部扫描协议等。在一些实施例中，扫描协议包含扫描参数，例如放射性扫描源113的电压、管电流-时间乘积、束宽度、机架旋转时间、重构核等，或其任意组合。在一些实施例中，扫描协议包含辐射剂量参数以及是否使用该剂量调制线参数来调节扫描过程中的辐射剂量。不同的扫描协议可以具有相同或不同的扫描参数。在一些实施例中，处理模块420可以基于定位像中反映的衰减特性和对应于定位片的扫描协议来确定CT扫描的辐射剂量。
在一些实施例中，定位像可用于估计待扫描对象的形状尺寸。例如，AP定位像可用于估计待扫描对象的每个切片的宽度(也称为X坐标值)。又例如，可以使用侧向定位像来估计待扫描对象的每个切片的厚度(也称为Y坐标值)。
在一些实施例中，在对待扫描对象执行CT扫描之前，可以确定与扫描期间的不同时间点(或扫描角度)相对应的辐射剂量。对应于扫描期间不同时间点的辐射剂量可以基于本申请描述的定位像来确定和调制。
在530中，处理模块420可以基于3D图像和/或定位像生成剂量调制线。在一些实施例中，处理模块420可以基于3D图像和定位像两者生成剂量调制线(例如，参见图7及其描述)。在一些实施例中，处理模块420可以仅基于3D图像生成剂量调制线(例如，参见图11及其描述)。在一些实施例中，处理模块420可以仅基于定位像生成剂量调制线(例如，参见图13及其描述)。
在对待扫描对象执行CT扫描时，剂量调制线可以表征辐射剂量的调节(也称为辐射剂量调制、剂量调制或管电流调制)的程度。辐射剂量调制可以通过在CT扫描期间基于剂量调制线调节放射性扫描源113的管电流来实现。例如，在螺旋CT扫描期间，当工作台115沿着Z轴移动时，放射性扫描源113可以在X-Y平面中旋转。辐射剂量调制可以通过在螺旋CT扫描期间基于剂量调制线在X-Y平面和沿着Z轴调节放射性扫描源113的管电流来实现。
在一些实施例中，剂量调制线可以显示扫描期间辐射剂量与时间之间的关系。辐射剂量可以与扫描设备110中的参数相关联，例如管电流-时间积、管电流、管电压、节距、有效剂量、吸收剂量等。扫描时间或时间点对应于特定扫描角度(例如，X-Y平面中的放射性扫描源113的特定配置或位置)。扫描期间的时间点也可以对应于处于相应扫描角度的待扫描对象的特定切片。
应当注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，操作510可以在操作520之后执行，或者操作510和操作520同时执行。又例如，在流程500中可以省略操作510或操作520。再例如，过程500包括基于与3D图像和/或定位像相关的图像数据来生成3D图像和/或定位像的操作。
图6是根据本申请一些实施例所示的处理模块的示意性框图。处理模块420包括获取单元610、训练单元620和剂量调制线生成单元630。
获取单元610被配置为获取待扫描对象的三维(3D)图像(也称为深度图像)和定位像。获取单元610可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的3D图像和定位像。.
在一些实施例中，3D图像包括像素。3D图像中的某个像素包含了与待扫描对象上的某个对应点相关的信息。例如，3D图像中的某个像素包含了与从3D深度相机到待扫描对象上的某个对应点的距离相关的信息、该对应点的灰度值或颜色等，或其任意组合。3D图像中像素的距离信息可用于确定待扫描对象的3D轮廓。在一些实施例中，3D轮廓包括圆柱体、椭圆柱体、长方体等。3D轮廓包含待扫描对象的表面结构或形状尺寸信息，例如宽度、厚度等，或其任意组合。
在一些实施例中，待扫描对象的3D轮廓涉及对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，对于具有不同3D轮廓的两个患者，为了获得质量基本相同的用于诊断目的的两个CT图像，在CT扫描期间，具有较大3D轮廓的患者可能需要比具有较小3D轮廓的患者更高的辐射剂量(或更高的管电流)。
在一些实施例中，定位像包括待扫描对象的衰减数据。定位像中的衰减数据可用于估计待扫描对象的衰减特性。待扫描对象的衰减特性涉及在对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，在定位像中显示为较亮区域的硬组织(例如，骨)在CT扫描期间可能具有较高的衰减系数，并且比在定位像中显示为较暗区域的软组织(例如，肺)需要更高的辐射剂量(对应于更高的管电流)。
在一些实施例中，在对待扫描对象执行CT扫描之前，可以确定与扫描期间的不同时间点(或扫描角度)相对应的辐射剂量。基于本申请描述的3D图像和定位像，可以确定和调制与扫描期间的不同时间点相对应的辐射剂量。
训练单元620被配置为训练剂量调制线生成模型。训练单元620可以基于训练数据集来训练剂量调制线生成模型。该训练数据集包括多个样本CT图像、多个样本3D图像和多个样本定位像。剂量调制线生成模型可以是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型，例如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型、递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)模型等。在一些实施例中，剂量调制线生成模型可以被发送到存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)存储。在一些实施例中，剂量调制线生成模型可以是通用模型或专用模型。通用模型可用于生成对应于多种类型3D图像及多个待扫描对象或待扫描对象的多个区域的定位像的剂量调制线。通用模型可以基于与某类待扫描对象的不同区域相关联的多个样本3D图像、多个样本CT图像和多个样本定位像来训练。在一些实施例中，用于训练的多个样本3D图像、多个样本CT图像和多个样本定位像可以共同覆盖整个人体或整个上半身。例如，通用模型可以是一个适用于所有年龄段及各种体型的全身通用模型，该全身通用模型可以基于一个处于任何年龄段、拥有任何体型的待扫描对象的3D图像和定位像生成该待扫描对象任意至少一个身体区域(例如部、胸部、颈部、腹部、骨盆、腿部等)的剂量调制线。用于训练全身通用模型的训练数据对年龄、体型和身体区域没有限制，可以是婴儿、幼儿、儿童、成年人、老年人、男性、女性、体胖者、身形瘦弱者的与至少一个身体区域相关的多个样本3D图像、多个样本CT图像和多个样本定位像。专用模型对应于特定待扫描对象或身体区域。例如，脑专用模型可用于基于3D图像和定位像生成脑部区域的剂量调制线(或在本申请的别处称为区域剂量调制线)。脑专用模型可以通过与大脑相对应的训练数据集来训练。再例如，幼儿(如，1-6周岁的孩童)脑专用模型可以专门适用于基于幼儿的3D图像和定位像生成幼儿脑部区域的剂量调制线。幼儿脑专用模型可以通过与幼儿大脑相对应的训练数据集来训练。
剂量调制线生成单元630被配置为生成剂量调制线。剂量调制线生成单元630可以基于由获取单元610获取的3D图像和定位像以及由训练单元620训练的剂量调制线生成模型来生成剂量调制线。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，可以省略训练单元620。剂量调制线生成单元630可以从模型库中检索剂量调制线生成模型。该库包括多个通用和/或专用剂量调制线生成模型。该模型库可以存储在存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)中，且该存储设备可由数据处理设备140或其部件经由例如因特网120访问。
图7是根据本申请一些实施例所示的基于3D图像和定位像确定剂量调制线的一种示例性流程图。
在710中，获取单元610可以获取待扫描对象的3D图像。获取单元610可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，获取单元610可以从3D深度相机(例如3D深度相机112)获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，3D深度相机可以从多个角度拍摄待扫描对象的3D图像，包括但不限于从正面、底部、侧面等。所述3D深度相机可以基于立体视觉技术、结构化光技术、飞行时间(Time-of-Flight,ToF)技术等，或其任意组合来生成3D图像。
在一些实施例中，3D图像包括像素。3D图像中的某个像素包含了与待扫描对象上的某个对应点相关的信息。例如，3D图像中的某个像素包含了与从3D深度相机到待扫描对象上的某个对应点的距离相关的信息、该对应点的灰度值或颜色等，或其任意组合。3D图像中像素的距离信息可用于确定待扫描对象的3D轮廓。在一些实施例中，3D轮廓包括圆柱体、椭圆柱体、长方体等。3D轮廓包含待扫描对象的表面结构或形状尺寸信息，例如宽度、厚度等，或其任意组合。
在一些实施例中，待扫描对象的3D轮廓涉及对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，对于具有不同3D轮廓的两个患者，为了获得质量基本相同的用于诊断目的的两个CT图像，在CT扫描期间，具有较大3D轮廓的患者可能需要比具有较小3D轮廓的患者更高的辐射剂量(或更高的管电流)。
在720中，获取单元610可以获取待扫描对象的定位像。获取单元610可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的定位像。定位像可以是AP定位像或侧向定位像。在一些实施例中，在操作720中，获取单元610可以获取待扫描对象的AP定位像和侧向定位像。
在一些实施例中，定位像包含待扫描对象的衰减数据。定位像中的衰减数据可用于估计待扫描对象的衰减特性。待扫描对象的衰减特性涉及对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，在定位像中显示为较亮区域的硬组织(例如，骨)具有较高的衰减系数，并且比在定位像中显示为较暗区域的软组织(例如，肺)需要更高的辐射剂量(对应于更高的管电流)。
在一些实施例中，在操作710中获得的3D图像和在操作720中获得的定位像可以基于从相同角度或不同角度在一次或多次扫描中获取的数据得到。应当注意，定位像可以用于估计待扫描对象的衰减特性和形状尺寸。在一些实施例中，可以基于3D图像而不是定位像来估计待扫描对象的形状尺寸。
在730中，剂量调制线生成单元630可以获得剂量调制线生成模型。剂量调制线生成单元630可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获得剂量调制线生成模型。剂量调制线生成模型可以由模型训练单元620预先训练。关于生成剂量调制线生成模型的详细描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图8及其描述)。
在740中,剂量调制线生成单元630可以基于待扫描对象3D图像和定位像，利用剂量调制线生成模型以生成与待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。更具体地，待扫描对象的3D图像和定位像可以由剂量调制线生成单元630输入到预先训练好的剂量调制线生成模型中。响应于输入的3D图像和定位像，剂量调制线生成模型生成剂量调制线作为输出。
在对待扫描对象执行CT扫描时，剂量调制线可以表征辐射剂量的调节(也称为辐射剂量调制、剂量调制或管电流调制)的程度。辐射剂量调制可以通过在CT扫描期间基于剂量调制线调节放射性扫描源113的管电流来实现。例如，在螺旋CT扫描期间，当工作台115沿着Z轴移动时，放射性扫描源113可以在X-Y平面中旋转。辐射剂量调制可以通过在螺旋CT扫描期间基于剂量调制线在X-Y平面和沿着Z轴调节放射性扫描源113的管电流来实现。
在一些实施例中，剂量调制线可以显示扫描期间辐射剂量与时间之间的关系。辐射剂量可以与扫描设备110中的参数相关联，例如管电流-时间积、管电流、管电压、节距、有效剂量、吸收剂量等。扫描时间或时间点对应于特定扫描角度(例如，X-Y平面中的放射性扫描源113的特定配置或位置)。扫描期间的时间点也可以对应于处于相应扫描角度的待扫描对象的特定切片。在一些实施例中，剂量调制线是表示辐射剂量随时间或角度连续变化的连续曲线。在一些实施例中，剂量调制线可以是离散的，包括至少一个离散点，每个离散点对应于特定时间或角度的辐射剂量。在一些实施例中，剂量调制线可以是至少一段分段连续曲线的组合，或至少一段分段连续曲线和至少一个离散点的组合。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，操作710可以在操作720之后执行，或者操作710和操作720同时执行。再例如，过程700包括基于与3D图像和/或定位像相关的图像数据来生成3D图像和/或定位像的操作。
图8-A和图8-B是根据本申请一些实施例所示的用于训练剂量调制线生成模型的一种示例性流程图。
在810中，训练单元620可以获得初始模型。初始模型可以是人工神经网络(ANN)模型，例如卷积神经网络(CNN)模型、递归神经网络(RNN)模型等。初始模型包括多个初始参数。在一些实施例中，初始模型可以是预定义的。例如，初始模型的内部结构或初始参数可以根据与初始模型相关联的特定待扫描对象(例如胸部、头部)的至少一个特征(例如尺寸、厚度、复杂度)来预定义。
在820中，训练单元620可以获得训练数据集。在一些实施例中，训练单元620可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获得训练数据集。该训练数据集包括多个样本CT图像、多个样本3D图像和多个样本定位像。多个样本CT图像中的一个样本CT图像对应于多个样本3D图像中的一个样本3D图像和多个样本定位像中的一个样本定位像。此处，CT图像、3D图像和定位像之间的对应关系表示这些样本图像代表了待扫描对象的相同区域。简言之，一个样本CT图像以及与其对应的样本3D图像和样本定位像可以被指定为一个样本图像组。因此，训练数据集包括多个样本图像组。在一些实施例中，一个样本图像组与同一待扫描对象或待扫描对象的同一区域相关联。在一些实施例中，多个样本图像组与相同或不同的待扫描对象相关联，或与至少一个待扫描对象的相同或不同区域相关联。
在830中，训练单元620可以基于训练数据集训练初始模型以生成剂量调制线生成模型。例如，在训练数据集中的多个样本图像组与至少一个待扫描对象(例如，大脑、头部、胸部、腿部)的相同区域相关联的情况下，可以生成专用剂量调制线生成模型。又例如，在多个样本图像组与待扫描对象的不同区域相关联的情况下，可以生成通用剂量调制线生成模型。训练单元620可以通过更新多个初始参数来生成剂量调制线生成模型。在一些实施例中，如图8B所示，操作830可以划分为操作831-833。
在831中，对于训练数据集的第一样本图像组，训练单元620可以基于第一样本图像组的第一样本CT图像来确定第一样本剂量调制线。第一样本CT图像包括衰减数据。在一些实施例中，训练单元620可以基于包含在第一样本CT图像中的衰减数据生成与第一样本CT图像相对应的第一样本剂量调制线。在一些实施例中，训练单元620可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)搜索并获取与第一样本图像组的第一样本CT图像相对应的第一样本剂量调制线。
在832中，训练单元620可以基于第一样本图像组的第一样本3D图像和第一样本定位像，利用初始模型生成第一预测剂量调制线。
在833中，训练单元620可以通过最小化第一样本剂量调制线和与其对应的第一预测剂量调制线之间的差异来训练初始模型。相应地，训练单元620可以更新初始模型的多个初始模型参数中的至少一个，并基于更新的初始参数生成第一更新模型。
操作831-833可以重复执行。在一些实施例中，样本剂量调制线(例如，第一样本剂量调制线和后续样本剂量调制线)与对应的预测剂量调制线之间的差异可以根据损失函数来评估。损失函数包括但不限于L1范数损失函数、L2范数损失函数、二次成本函数、交叉熵损失函数、对数似然成本函数等，或其任意组合。在一些实施例中，可以通过不同策略来更新初始模型。例如，如果在当前迭代中样本剂量调制线和预测剂量调制线之间的差异小于阈值(例如，在先前迭代中确定的差异)，则可以更新初始模型的部分或全部参数。如果当前迭代中样本剂量调制线和预测剂量调制线之间的差异大于先前迭代中的差异，则本次迭代中不会更新初始模型。在一些实施例中，当训练数据中的所有多个样本图像组被遍历或者预设条件被满足，训练单元620可以终止操作831-833的迭代，并生成最终训练好的剂量调制线生成模型。示例性的预设条件包括样本剂量调制线和与其对应的预测剂量调制线之间的差异在至少一个连续迭代中小于预先设定的阈值。
与传统的方法(例如基于定位像中的衰减数据来估计待扫描对象的形状大小，进而结合衰减数据及形状大小确定剂量调制线)相比，基于以上方法训练的剂量调制线生成模型可以获得准确度更高的剂量调制线。这是由于，在以一组样本图像组作为训练样本训练剂量调制线生成模型的过程中，基于样本CT图像包含的CT值信息可以准确地计算出实际扫描期间的剂量调制线(即上文提及的样本剂量调制线)，当样本CT图像质量越好，基于其对应的剂量调制线更新的剂量调制线生成模型就越优。另外，由于相较于定位像，基于3D图像可以更精确地估计待扫描对象形状尺寸或3D轮廓，而定位像包含了3D图像没有的待扫描对象的衰减数据，本实施例中将待扫描对象的3D图像和定位像两者作为剂量调制线生成模型的输入，充分利用了二者各自的优势，由此得到的剂量调制线也更准确。但应当注意，尽管在某些情况下结合3D图像和定位像作为输入可以显示出优势，但是仅基于3D图像或仅基于定位像确定剂量调制线也在本申请的保护范围内。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，操作810可以在操作820之后执行，或者操作810和操作820同时执行。
图9是根据本申请一些实施例所示的剂量调制线生成模型的一种结构示意图。如图9所示，剂量调制线生成模型可以是卷积神经网络(CNN)模型。CNN模型包括输入层、隐藏层和输出层，并且图9中的每个节点可以模拟神经元。隐藏层包括多个卷积层、多个汇集层和/或多个完全连接层(图9中未示出)。在CNN模型由例如图8所示的流程800训练之后，CNN模型被配置为响应于其输入生成剂量调制线。在一些实施例中，CNN的输入包括定位像(例如AP定位像或侧向定位像)和待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，CNN的输入包括待扫描对象的两个定位像(例如，例如AP定位像和侧向定位像)和3D图像。
在一些实施例中，基于与待扫描对象的解剖区域相关联的剂量调制线生成模型，可以生成剂量调制线。待扫描对象的解剖区域包括头部、颈部、胸部等，或其任意组合。在一些实施例中，可以基于由成像系统100或操作者(例如护士、放射科医师)设置的扫描协议来自动确定待扫描对象的解剖区域。在一些实施例中，待扫描对象的解剖区域可以由操作者(例如护士、放射科医师)在待扫描对象的3D图像和/或定位像中手动标记。
例如，操作者(例如护士、放射科医师)可以对患者执行定位扫描以获取患者的AP和/或侧向定位像，拍摄患者3D图像，并选择胸部扫描协议。在一些实施例中，处理设备140可以基于所选扫描协议自动确定患者的胸部作为在其上执行CT的解剖区域。在一些实施例中，操作者可以在3D图像和/或定位像中手动标记一个包括患者胸部的区域作为在其上执行CT的解剖区域。在一些实施例中，在其上执行CT扫描的解剖区域可以基于所选扫描协议和操作者的任何手动调整或相关输入来确定。CNN模型可以基于AP和/或侧向定位像和3D图像来生成与胸部CT扫描(如图9所示)相关联的剂量调制线910。在一些实施例中，CNN模型可以在输出层中生成多个剂量参数及其对应的角度，并且可以基于所述多个剂量和角度构造(例如通过插值)剂量调制线910。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，剂量调制线生成模型可以是另一种类型的模型，包括但不限于支持向量机、决策树、其他类型的ANN模型、深度学习模型、贝叶斯网络等，或其任意组合。
图10是根据本申请一些实施例所示的处理模块的示意性框图。处理模块420包括获取单元1010、3D轮廓确定单元1020和剂量调制线生成单元1030。
处理模块420包括获取单元1010、3D轮廓确定单元1020和剂量调制线生成单元1030。
获取单元1010被配置为获取待扫描对象的三维(3D)图像(也称为深度图像)。在一些实施例中，获取单元1010可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，获取单元1010可以从成像设备(例如，3D深度相机)获取待扫描对象的3D图像。.
在一些实施例中，3D图像可以由3D深度相机拍摄。待扫描对象的3D轮廓可以基于3D图像来估计。3D深度相机可以基于立体视觉技术、结构化光技术、飞行时间(Time-of-Flight,ToF)技术等，或其任意组合来生成3D图像。在一些实施例中，3D深度相机可以从多个角度拍摄待扫描对象的3D图像，包括但不限于从正面、顶部、侧面等。
3D轮廓确定单元1020被配置为基于3D图像确定待扫描对象的3D轮廓。3D图像包括像素。3D图像中的某个像素包含了与待扫描对象上的某个对应点相关的信息。例如，3D图像中的某个像素包含了与从3D深度相机到待扫描对象上的某个对应点的距离相关的信息、该对应点的灰度值或颜色等，或其任意组合。3D图像中像素的距离信息可用于确定待扫描对象的3D轮廓。在一些实施例中，3D轮廓包括圆柱体、椭圆柱体、长方体等。3D轮廓包含待扫描对象的表面结构或形状尺寸信息，例如宽度、厚度等，或其任意组合。在一些实施例中，可以生成初始3D轮廓。初始3D轮廓是具有多个默认参数的几何形状。所述初始3D轮廓的多个参数可以基于待扫描对象的3D图像确定。初始3D轮廓可以基于所述多个参数更新以生成待扫描对象的3D轮廓。
剂量调制线生成单元1030被配置为基于待扫描对象的3D图像生成剂量调制线。对于待扫描对象的每个切片，剂量调制线生成单元1030可以首先确定辐射剂量。所述辐射剂量可以基于待扫描对象的3D轮廓(例如形状、厚度)和/或待扫描对象切片内的器官或组织来确定。剂量调制线生成单元1030可以基于与待扫描对象的多个切片相对应的多个辐射剂量来生成剂量调制线。在CT扫描期间，剂量调制线可以用作例如通过调节放射性扫描源113的管电流来执行辐射剂量调制的参考。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，处理模块420中的至少一个单元可以各自包括一个独立的存储单元。
图11是根据本申请一些实施例所示的基于3D图像确定剂量调制线的一种示例性流程图。
在1110中，获取单元1010可以获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，获取单元610可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的3D图像。在一些实施例中，获取单元1010可以从成像设备(例如，3D深度相机)获取待扫描对象的3D图像。
在一些实施例中，3D图像可以由3D深度相机拍摄。待扫描对象的3D轮廓可以基于3D图像来估计。3D深度相机可以基于立体视觉技术、结构化光技术、飞行时间(Time-of-Flight,ToF)技术等，或其任意组合来生成3D图像。在一些实施例中，3D深度相机可以从多个角度拍摄待扫描对象的3D图像，包括但不限于从正面、底部、侧面等。
在1120中，3D轮廓确定单元1020被配置为基于所述3D图像确定待扫描对象的3D轮廓。3D图像中的某个像素包含了与待扫描对象上的某个对应点相关的信息。例如，3D图像中的某个像素包含了与从3D深度相机到待扫描对象上的某个对应点的距离相关的信息、该对应点的灰度值或颜色等，或其任意组合。3D图像中像素的距离信息可用于确定待扫描对象的3D轮廓。在一些实施例中，3D轮廓包括圆柱体、椭圆柱体、长方体等。3D轮廓包含待扫描对象的表面结构或形状尺寸信息，例如宽度、厚度等，或其任意组合。在一些实施例中，定位像也可以用于估计待扫描对象的3D轮廓。例如，待扫描对象的3D轮廓可以基于待扫描对象在定位像中的衰减数据来估计。然而，由于定位像是对应于固定扫描角度(通常垂直向下)的2D图像，因此无法准确估计待扫描对象的形状或尺寸，尤其是在横向和倾斜方向上。为了解决这个问题，3D图像可以被用于生成更精确的待扫描对象形状尺寸或3D轮廓。应当注意，尽管在某些情况下3D图像可能比定位像显示出轻微的优势，但是仅基于定位像或与3D图像一起确定3D轮廓也在本申请的保护范围内。
在1130中，剂量调制线生成单元1030可以基于待扫描对象的3D轮廓确定与待扫描对象的每个切片相对应的辐射剂量。例如，可以沿着Z轴将待扫描对象划分成多个切片。多个切片彼此平行。在一些实施例中，切片可对应于扫描期间的特定时间和特定扫描角度。对于待扫描对象的每个切片，切片的形状尺寸(例如厚度、宽度、长度)可以基于待扫描对象的3D轮廓来确定。例如，如果待扫描对象的3D轮廓是椭圆柱体，则每个切片的横截面可以是椭圆形。椭圆形切片的尺寸或至少一个其他参数可以基于待扫描对象的3D轮廓来确定。
在一些实施例中，对应于每个切片的辐射剂量可以基于切片的形状尺寸来确定。例如，包括辐射剂量和切片的尺寸(例如厚度)之间的关系的映射表可以被预先设定，并且存储在存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)中。剂量调制线生成单元1030可以搜索映射表并基于切片的形状尺寸确定与多个切片中的每一个相对应的辐射剂量。
在1140中，剂量调制线生成单元1030可以基于对应于待扫描对象的多个切片的多个辐射剂量来生成剂量调制线。在剂量调制线生成单元1030确定多个切片的多个辐射剂量之后，剂量调制线生成单元1030可以按照扫描角度(或Z轴的方向)的顺序排列所确定的多个辐射剂量以生成剂量调制线。在CT扫描期间，剂量调制线可以作为例如通过调节放射性扫描源113的管电流来执行辐射剂量调制的参考。在一些实施例中，剂量调制线是表示辐射剂量随时间或角度连续变化的连续曲线。在一些实施例中，剂量调制线可以是离散的，包括至少一个离散点，每个离散点对应于特定时间或角度的辐射剂量。在一些实施例中，剂量调制线可以是至少一段分段连续曲线的组合，或至少一段分段连续曲线和至少一个离散点的组合。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，操作1130和1140可以合并成一个操作。
图12是根据本申请一些实施例所示的处理模块的示意性框图。处理模块420包括获取单元1210、分割单元1220和剂量调制线生成单元1230。
获取单元1210被配置为获取待扫描对象的定位像。在一些实施例中，获取单元1210可以从存储设备(例如存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的定位像。在一些实施例中，获取单元1210可以从成像设备(例如，CT扫描仪、PET-CT扫描仪)获取待扫描对象的定位像。在一些实施例中，定位像可以是AP定位像或侧向定位像。在一些实施例中，获取单元610可以获取待扫描对象的AP定位像和侧向定位像。
在一些实施例中，获取单元1210被配置为获取参考3D图像。在一些实施例中，参考3D图像可以与待扫描对象相关联。例如，参考3D图像可以是与待扫描对象相同或相似的参考待扫描对象(例如，相同类型或区域)的一张近期图像。更具体地，参考待扫描对象和待扫描对象可以具有相同或相似的身体条件，例如相同或相似3D轮廓形状尺寸、相同的内部组织或器官等，或其任意组合。
分割单元1220被配置为将待扫描对象的定位像分割成至少一个感兴趣区域。所述至少一个感兴趣区域中的每一个对应于待扫描对象的一个解剖区域，例如头部、颈部、胸部等。在一些实施例中，分割单元1220可以基于图像分割算法将定位像自动分割成至少一个感兴趣区域。示例性的图像分割算法包括阈值算法、聚类算法、基于直方图的算法、区域生长算法等，或其任意组合。在一些实施例中，操作者(例如护士、放射科医师)可以手动将定位像分割成至少一个感兴趣区域。在一些实施例中，定位像可以通过半自动的方式分割成至少一个感兴趣区域，例如，分割单元1220先自动粗分割再由操作者手动调整，或操作者先初步手动选定再由分割单元1220精确分割。
剂量调制线生成单元1230被配置为生成剂量调制线。剂量调制线生成单元1230可以确定与感兴趣区域相对应的参考定位像，并且基于所述参考定位像来确定区域剂量调制线。剂量调制线生成单元1230可以组合多个区域剂量调制线以生成剂量调制线。示例性剂量调制线可参见，如图15。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，处理模块420中的至少一个单元可以各自包括独立的存储单元。
图13是根据本申请一些实施例所示的基于定位像确定剂量调制线的一种示例性流程图。
在1310中，获取单元1210可以获取待扫描对象的定位像。获取单元1210可以从存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)获取待扫描对象的定位像。在一些实施例中，定位像可以是AP定位像或侧向定位像。在一些实施例中，在操作1310中，获取单元1210可以获取待扫描对象的AP定位像和侧向定位像。
在一些实施例中，定位像包含待扫描对象的衰减数据。定位像中的衰减数据可用于估计待扫描对象的衰减特性。待扫描对象的衰减特性涉及对待扫描对象执行CT扫描时的辐射剂量调制。例如，在定位像中显示为较亮区域的硬组织(例如，骨)具有较高的衰减系数，并且比在定位像中显示为较暗区域的软组织(例如，肺)需要更高的辐射剂量(对应于更高的管电流)。
在1320中,分割单元1220分割待扫描对象的定位像以在所述定位像上确定至少一个感兴趣区域。所述至少一个感兴趣区域中的每一个对应于待扫描对象的一个解剖区域，例如头部、颈部、胸部等。在一些实施例中，分割单元1220可以基于图像分割算法自动分割定位像。示例性的图像分割算法包括阈值算法、聚类算法、基于直方图的算法、区域生长算法等，或其任意组合。在一些实施例中，操作者(例如护士、放射科医师)可以手动分割定位像。在一些实施例中，定位像可以通过半自动的方式分割，例如，分割单元1220先自动粗分割再由操作者手动调整，或操作者先初步手动选定再由分割单元1220精确分割。
在1330中，剂量调制线生成单元1230可以确定至少一条区域剂量调制线，所述至少一条区域剂量调制线中的每一条对应于定位像的至少一个感兴趣区域中的一个。在一些实施例中，剂量调制线或区域剂量调制线可以是连续的曲线，体现辐射剂量随时间或角度的连续变化。在一些实施例中，剂量调制线或区域剂量调制线可以是离散的，包括至少一个离散点，每个离散点对应于特定时间或角度的辐射剂量。在一些实施例中，剂量调制线或区域剂量调制线可以是至少一段分段连续曲线的组合，或至少一段分段连续曲线和至少一个离散点的组合。关于至少一个区域剂量调制线的确定的详细描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图14及其描述)。
在1340中，剂量调制线生成单元1230可以基于所述至少一条区域剂量调制线生成与待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。在操作1320中，确定了至少一条区域剂量调制线之后，剂量调制线生成单元1230可以组合至少一条区域剂量调制线以生成剂量调制线。在一些实施例中，可以对所生成的剂量调制线执行平滑处理，以避免区域剂量调制线的边界点对应的辐射剂量的突变。
在一些实施例中，在1340中确定的剂量调制线可以作为参考剂量调制线，用于检查设定的扫描协议是否准确。例如，在操作1310前，可以由操作者(例如护士、放射科医师)手动或由成像系统100自动为待扫描对象设定一个初始扫描协议。获取单元1210可以基于初始扫描协议获取待扫描对象的定位像，剂量调制线生成单元1230可以基于所述定位像和初始扫描协议确定初始剂量调制线。在成像系统100基于上述操作1310-1340确定了参考剂量调制线之后，可以对初始剂量调制线和参考剂量调制线进行对比。如果初始剂量调制线和参考剂量调制线之间的差异大于预设阈值，则成像系统100提醒操作者(例如护士、放射科医师)初始扫描协议不准确。例如，成像系统100可以通过语音的方式或通过在操作界面上显示提示信息的方式提醒操作者。在一些实施例中，初始扫描协议可以由操作者手动修正或由成像系统100基于比较结果自动修正。例如，成像系统100可以基于比较结果自动修正扫描协议并将修正结果显示在操作界面上以供操作者确认。再例如，在获知扫描协议不准确的提示信息后，操作者可以在操作界面上手动检查扫描协议并进行修正。如此，在扫描协议不准确时成像系统100可以及时提醒操作者并进行修正，提高了剂量调制线的准确度。准确度高的剂量调制线进一步保证了后续重建的CT图像的质量，进而提供更准确的诊断信息。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，在操作1310中可以获取两个定位像(例如AP定位像和侧向定位像)。
图14是根据本申请一些实施例所示的用于确定区域剂量调制线的一种示例性流程图。
在1410中，剂量调制线生成单元1230可以提取待扫描对象的定位片的至少一个感兴趣区域中的每一个感兴趣区域的特征。所述区域的特征包括纹理特征、形状尺寸、空间特征等，或其任意组合。在一些实施例中，待扫描对象的定位片的不同区域具有不同的特征。在一些实施例中，剂量调制线生成单元1230可以基于特征提取技术提取至少一个感兴趣区域中的每一个的特征。纹理特征可以根据纹理特征提取技术来提取，例如空间纹理特征提取技术和光谱纹理特征提取技术。形状尺寸可以基于，例如轮廓的技术和基于区域的技术。空间特征可以根据空间特征提取技术来提取，例如基于绝对空间位置的技术和基于相对空间位置的技术。
在1420中，剂量调制线生成单元1230可以基于提取的特征为至少一个感兴趣区域中的每一个确定参考定位像。基于在操作1410中提取的特征，至少一个感兴趣区域中的每一个可以由特征向量表示。在一些实施例中，多个候选定位像可以存储在存储设备(例如，存储器150、磁盘270、内存360、存储模块430、外部存储设备)中，并且多个候选定位像中的每一个可以由特征向量表示。如果一个区域的某个候选定位像的特征向量与该区域的特征向量匹配到可接受的程度，则该候选定位像可以被指定为对应于该区域的参考定位像。仅作为示例，待扫描对象胸部的定位像可以对应于第一特征向量。多个候选定位像可以对应于包括头部、胸部、颈部、腹部、骨盆、腿部等的多个区域。在一些实施例中，可以从多个候选定位像中选择具有与待扫描对象的定位像的胸部的第一特征向量匹配的第二特征向量的参考图像。所述参考图像包括与定位像中的胸部相似的胸部。如本申请中所使用的，候选定位像与区域匹配到可接受的程度表示候选定位像与区域之间的差异低于阈值。可以根据候选定位像和区域的特征向量的至少一个特征值来评估所述差异。
在1430中，剂量调制线生成单元1230可以基于对应的参考定位像为至少一个感兴趣区域中的每一个感兴趣区域确定区域剂量调制线。相应的参考定位像可以与例如头部扫描协议、颈部扫描协议、胸部扫描协议等扫描协议相关联。在一些实施例中，扫描协议包括扫描参数，例如放射性扫描源113的电压、管电流-时间乘积、束宽度、机架旋转时间、重构核等，或其任意组合。不同的扫描协议可以具有相同或不同的扫描参数。例如，不同的扫描协议可以具有一些相同的扫描参数和一些不同的扫描参数。在一些实施例中，剂量调制线生成单元1230可以基于与对应的参考定位像相关联的扫描协议的至少一个扫描参数来确定至少一个感兴趣区域中的每一个的区域剂量调制线。在一些实施例中，对于至少一个感兴趣区域中的每一个，剂量调制线生成单元1230可以获取待扫描对象的定位像中的该区域的至少一个图像参数(例如，像素的灰度值、平均灰度值、对比度)，并且基于所述区域的至少一个图像参数和与对应的参考定位像相关联的扫描协议的至少一个扫描参数来确定该区域的区域剂量调制线。
在一些实施例中剂量调制线生成单元1230可以基于剂量调制线生成模型为至少一个感兴趣区域中的每一个确定区域剂量调制线(例如，参见图7及其描述)。如本申请中所使用的，可以将在操作1420中确定的对应的参考定位像和/或参考3D图像(例如，该参考3D图像由获取单元1210获取，参见获取单元1210的相关描述)指定为剂量调制线生成模型的输入。剂量调制线生成模型可以基于对应的参考定位像和参考3D图像为至少一个感兴趣区域中的每一个生成区域剂量调制线。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，操作1430可以被分成一组子操作。剂量调制线生成单元1230可以在子操作中确定与参考定位像相关联的扫描协议，并且在另一子操作中基于所述扫描协议的至少一个参数生成区域剂量调制线。又例如，操作1430可以被划分成不同的子操作集合。剂量调制线生成单元1230可以在第一子操作中获得剂量调制线生成模型和参考3D图像，并且在第二子操作中基于剂量调制线生成模型、参考3D图像和参考定位像生成区域剂量调制线。
图15是根据本申请一些实施例所示的示例性人体和示例性剂量调制线的示意图。
如图15所示，扫描设备110可以对患者执行全身CT扫描。全身CT扫描可以包括扫描患者的颈部、胸部、腹部和骨盆。扫描设备110可以首先使用3D深度相机112拍摄患者的3D图像，然后对患者执行定位扫描以生成定位像。
在一些实施例中，处理设备140可以将定位像分割成三个感兴趣区域：颈部(区域1)、胸部(区域2)以及腹部和骨盆(区域3)。处理设备140可以确定三个参考定位像：颈部相关参考定位像、胸部相关参考定位像和腹部-骨盆相关参考定位像。对于每个感兴趣区域，处理设备140可以基于与该区域相关联的参考定位像来确定区域剂量调制线。例如，处理设备140可以基于与颈部相关参考定位像相关联的扫描协议中的至少一个扫描参数来确定颈部相关区域剂量调制线。又例如，处理设备140可以通过将患者的颈部相关参考定位像和3D图像输入到剂量调制线生成模型来确定颈部相关区域剂量调制线。在获得颈部相关区域剂量调制线、胸部相关区域剂量调制线和腹部-骨盆相关区域剂量调制线之后，处理设备140可以组合所述区域剂量调制线以生成剂量调制线1510。在一些实施例中，可以对所生成的剂量调制线执行平滑处理，以避免区域剂量调制线的边界点对应的辐射剂量的突变。
需要注意的是，上述描述仅是为了说明，并不构成对本申请范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正或改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，多于三条(例如，四条、五条)区域剂量调制线被确定，然后将其组合以生成相应的剂量调制线。又例如，剂量调制线和/或区域剂量调制线可以是离散的，包括至少一个离散点，而不是一条连续的曲线，每个离散点对应于特定时间或角度的辐射剂量。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述发明披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定术语来描述本申请的实施例。例如，术语“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应当强调并注意的是，本申请中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定指同一实施例。此外，本申请的至少一个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件实施、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微代码等)实施、也可以由硬件和软件组合实施。以上硬件或软件均可被称为“单元”、“模块”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于至少一个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质、或任何上述介质的组合。
本申请各方面操作所需的计算机程序代码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写，包括面向对象程序设计语言，如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB、NET、Python等，或类似的常规程序编程语言，如"C"编程语言，Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy或其它编程语言。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(Software as a Service,SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对至少一个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

Claims (10)

1.一种确定辐射剂量调制线的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待扫描对象的三维图像；
获取所述待扫描对象的定位像；和
基于所述定位像和所述三维图像，利用剂量调制线生成模型以生成与所述待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述剂量调制线生成模型通过如下方法训练：
获取初始模型；
获取训练样本集，所述训练样本集包括至少一个样本图像组，其中每一个样本图像组包括一个样本CT图像，及与之对应的一个样本三维图像和一个样本定位像；和
基于所述训练样本集，训练所述初始模型以生成所述剂量调制线生成模型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述训练样本集，训练所述初始模型以生成所述剂量调制线生成模型，包括：
对于所述至少一个样本图像组中的每一组，
基于样本图像组的样本CT图像，确定样本剂量调制线；
基于所述样本图像组的样本三维图像和样本定位像，利用所述初始模型以生成预测剂量调制线；和
通过最小化所述预测剂量调制线与所述样本剂量调制线间的差异以训练所述初始模型。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练样本集与所述待扫描对象的多个区域相关，且基于所述训练样本集生成的剂量调制线生成模型是通用模型。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练样本集与所述待扫描对象的一个区域相关，且基于所述训练样本集生成的剂量调制线生成模型是专用模型。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述剂量调制线生成模型包括神经网络模型。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括基于所生成的剂量调制线调整CT设备放射性扫描源的管电流。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待扫描对象的三维图像基于立体视觉技术、结构化光技术或飞行时间技术确定。
9.一种确定辐射剂量调制线的系统，包括：
获取单元，被配置为获取待扫描对象的三维图像和定位像；和
剂量调制线生成单元，被配置为基于所述定位像和所述三维图像，利用剂量调制线生成模型以生成与所述待扫描对象的CT扫描相关的剂量调制线。
10.一种确定辐射剂量调制线的装置，包括存储介质以及至少一个处理器；
所述存储介质包括计算机指令；和
所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现权利要求1-8任一项所述的方法。
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