CN109069859B - 放射治疗系统和确定解剖区域的精确运动的成像方法 - Google Patents
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Abstract
公开了用于在图像引导式放射治疗期间管理患者的受关注的解剖区域的运动的系统和方法。示例性系统可以包括图像获取装置、放射治疗装置和处理器装置。处理器装置可以被配置成控制图像获取装置来获取至少一个2D图像。每个2D图像可以包括受关注的解剖区域的截面图像。处理器装置还可以被配置成在每个2D图像中执行自动取轮廓,以提取在该2D图像中分割受关注的解剖区域的截面图像的一组轮廓元素。处理器装置还可以被配置成将所述一组轮廓元素与受关注的解剖区域的3D表面图像进行匹配以确定受关注的解剖区域的运动,并且基于所确定的运动来控制辐射递送。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年2月2日提交的美国临时申请No.62/290,198的优先权的权益,其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本公开内容总体上涉及辐射治疗或放射治疗以及图像引导式放射治疗中的三维呼吸运动管理。更具体地,本公开内容涉及用于管理图像引导式放射治疗中患者的运动的系统和方法。
背景技术
放射治疗被用于治疗哺乳动物(例如,人和动物)组织中的癌症和其他疾病。使用线性加速器(LINAC)来提供示例性放射治疗,由此肿瘤受到高能粒子(例如,电子、质子、离子等)的辐照。在辐射治疗过程期间,可以使用图像获取装置获取肿瘤和周围组织的图像,以提高辐射场布置的精确度。例如,由图像显示的信息可以被用于补偿由于治疗或者由于患者的运动而引起的肿瘤的变化。
可以在治疗疗程(session)之前获取图像以确定在疗程之间肿瘤的变化,或者在治疗疗程期间获取图像以确定由于例如患者的运动而引起的肿瘤的变化。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术由于其优异的软组织对比度和高分辨率可以被用于产生这样的图像。然而,MRI图像尤其是三维(3D)MRI图像的获取时间相对较长。例如,3D MRI图像可能需要若干分钟来获取。这样长的获取时间使得3D MRI不适合于在治疗疗程期间跟踪与运动相关的肿瘤变化。
发明内容
本公开内容的某些实施方式涉及放射治疗系统。放射治疗系统可以包括图像获取装置,该图像获取装置被配置成获取患者的受关注的解剖区域的图像。放射治疗系统还可以包括放射治疗装置,该放射治疗装置被配置成基于受关注的解剖区域的图像来将一定剂量的辐射递送至受关注的解剖区域。放射治疗系统还可以包括处理器装置。处理器装置可以被配置成控制图像获取装置来获取至少一个二维(2D)图像,所述至少一个2D图像中的每一个包括受关注的解剖区域的截面图像。处理器装置还可以被配置成在所述至少一个2D图像中的每一个中执行自动取轮廓(automatic contouring),以提取在该2D图像中分割受关注的解剖区域的截面图像的一组轮廓元素。处理器装置还可以被配置成将所述一组轮廓元素与受关注的解剖区域的三维(3D)表面图像进行匹配,以确定受关注的解剖区域的运动。此外,处理器装置可以被配置成基于所确定的运动来控制辐射递送。
本公开内容的某些实施方式涉及一种用于在图像引导式放射治疗疗程期间管理患者的受关注的解剖区域的运动的方法。该方法可以通过放射治疗系统的处理器装置实现。该方法可以包括:控制图像获取装置来获取至少一个2D图像。所述至少一个2D图像中的每一个可以包括受关注的解剖区域的截面图像。该方法还可以包括:在所述至少一个2D图像中的每一个中执行自动取轮廓,以提取在该2D图像中分割受关注的解剖区域的截面图像的一组轮廓元素。该方法还可以包括:将所述一组轮廓元素与受关注的解剖区域的3D表面图像进行匹配,以确定受关注的解剖区域的运动。此外,该方法可以包括:控制放射治疗装置以基于所确定的运动来递送辐射。
本公开内容的某些实施方式涉及放射治疗系统。放射治疗系统可以包括图像获取装置,该图像获取装置被配置成获取患者的受关注的解剖区域的MRI图像。放射治疗系统还可以包括放射治疗装置,该放射治疗装置包括线性加速器(linear accelerator,LINAC)并且被配置成基于受关注的解剖区域的MRI图像来将一定剂量的辐射递送至受关注的解剖区域。放射治疗系统还可以包括处理器装置。处理器装置可以被配置成控制图像获取装置来获取多个2D图像。所述多个2D图像中的每一个可以包括受关注的解剖区域的相应截面图像。所述多个2D图像可以包括在矢状面、冠状面或横断面中的至少两者中获取的2D图像。所述多个2D图像可以包括在第一时间点处获取的第一2D图像和在第二时间点处获取的第二2D图像。第二时间点可以比第一时间点更近。第一2D图像和第二2D图像可以是在不同的解剖平面处获取的。处理器装置还可以被配置成通过基于患者的周期性运动将第一2D图像在时间上向前推展到第二时间点来生成预测图像。周期性运动可以包括呼吸运动。处理器装置还可以被配置成执行自动取轮廓,以提取在预测图像中分割受关注的解剖区域的截面图像的第一组轮廓元素和在第二2D图像中分割受关注的解剖区域的截面图像的第二组轮廓元素。第一组轮廓元素和第二组轮廓元素中的每一个可以包括以下中至少之一:一组点、一组线段或一组图像块。处理器装置还可以被配置成通过使第一组轮廓元素和第二组轮廓元素与3D表面之间的距离最小化来将第一组轮廓元素和第二组轮廓元素与受关注的解剖区域的3D表面图像进行匹配,以确定受关注的解剖区域的运动。运动可以包括移位或旋转中至少之一。此外,处理器装置可以被配置成基于所确定的运动来控制辐射递送,包括以下中至少之一:控制辐射束的选通、控制多叶准直器(multi-leaf collimator,MLC)的修改、或者控制患者支承系统的移动。
本公开内容的另外的目的和优点将在以下具体实施方式中被部分地阐述,并且根据描述,其一部分将是明显的,或者可以通过本公开内容的实践来了解到这些。借助于所附权利要求书中特别指出的要素和组合,将实现并获得本公开内容的目的和优点。
要理解的是,前面的一般性描述和以下的具体实施方式仅是示例性和说明性的,并且不限制所要求保护的本发明。
附图说明
附图——其构成了本说明书的一部分——示出了若干实施方式,并且与描述一起用于解释所公开的原理。
图1是根据本公开内容的一些实施方式的示例性放射治疗系统的框图。
图2是根据本公开内容的一些实施方式的示例性图像引导式放射治疗装置的示意图。
图3示出了根据本公开内容的一些实施方式的示例性受关注的解剖区域和示例性2D图像平面的图像。
图4A至图4C示出了根据本公开内容的一些实施方式的示例性受关注的解剖区域的截面图像的轮廓。
图5示出了根据本公开内容的一些实施方式的三组示例性轮廓元素和示例性3D表面图像之间的示例性匹配。
图6是根据本公开内容的一些实施方式的在图像引导式放射治疗疗程期间管理患者的受关注的解剖区域的运动的示例性方法的流程图。
具体实施方式
参照附图描述了示例性实施方式。在任何方便的地方,贯穿整个附图使用相同的附图标记来表示相同或相似的部分。虽然本文中描述了所公开的原理的示例和特征,但是在不脱离所公开的实施方式的精神和范围的情况下,修改、调整和其他实现方式是可能的。另外,词语“包括”、“具有”、“包含”和“含有”以及其他类似形式意在在含义上等同并且被解释为开放式的,因为,这些词语中的任何一个之后跟随的一个项目或多个项目并非意指这样的一个项目或多个项目的穷举性列举,或者并非意指仅限于所列出的一个项目或多个项目。除非上下文另有明确规定,否则单数形式“一”、“一个”和“所述”意在包括复数引用。
与本公开内容一致的系统和方法针对图像引导式辐射治疗或放射治疗(image-guided radiation therapy or radiotherapy,IGRT)。如本文中使用的,术语“辐射治疗”、“放射治疗”和“辐射肿瘤学”可互换使用。IGRT指的是在辐射治疗的过程期间使用频繁的2D或3D成像来指导放射治疗的技术。IGRT技术可以被用于提高辐射场布置的精确度,并且减少辐射治疗期间健康组织的曝露。
在IGRT中,可以在治疗疗程之前(例如,在施加辐射剂量之前)获取图像。例如,在多疗程治疗中,辐射剂量可以跨若干天递送。因此,经受放射治疗的目标可能存在每日变化。目标可以包括经受放射治疗的或者与放射治疗有关的器官、肿瘤、异常或解剖结构。在治疗疗程之前获取图像可以说明目标的每日变化。3D图像——例如3D MRI、CT和/或超声图像——可以被用作疗程前图像(pre-session image)。
目标不仅可能会从一天到一天发生变化,而且还可能在治疗疗程期间发生变化。例如,目标可以由于患者的运动——例如,呼吸、咳嗽、吞咽等——而移动。治疗疗程期间的运动可以被称为分次内运动(intrafractional motion)。因为一些分次内运动在相对短的时段内发生(例如,呼吸运动),所以捕获这样的运动可能需要快速成像技术。3D MRI例如通常需要1-5分钟来获取图像,并且因此太慢而无法跟踪这样的快速分次内运动。本申请的实施方式使得能够使用可以比3D图像被更快地获取的一个或更多个2D图像来跟踪快速分次内运动。例如,可以在50-200毫秒内获取2D MRI图像。一个或更多个2D图像可以包含目标的截面图像,可以使用自动取轮廓技术自动地分割目标的截面图像。分割的轮廓可以与在治疗疗程之前获取的目标的3D表面图像匹配。假设在治疗疗程期间目标基本上是刚性的,则匹配可以生成目标相对于其原始位置(例如,在治疗疗程之前获取的3D图像中的3D表面的位置)的运动(例如,移位和/或旋转)。在某些情况下,在不同解剖平面中获取的多个2D图像可以被用于提供多个轮廓以用于与3D表面匹配。例如,正交的解剖平面中的图像可以被用于提高精确度。在某些情况下,可以在不同时间处(例如,按顺序)获取多个2D图像,并且接连的2D图像之间的时段可能不是无关紧要的。在这些情况下,可以将在时间上较早获取的过去的2D图像在时间上向前推展以生成与将在更近的时间点处获取的图像近似的预测图像。预测可以基于某些患者运动例如呼吸运动的周期性性质。例如,可以监测呼吸运动的周期以预测目标在特定时间点处的运动。
图1示出了根据本公开内容的一些实施方式的示例性放射治疗系统100。放射治疗系统100可以是IGRT系统。如图1所示,放射治疗系统100可以包括控制台110、数据库120、放射治疗装置130和图像获取装置140。在一些实施方式中,如通过图1中的虚线框150所指示的,放射治疗装置130和图像获取装置140可以集成到单个图像引导式放射治疗装置150中。在一些实施方式中,放射治疗装置130和图像获取装置140可以是单独的装置。在一些实施方式中,如通过图1中的放射治疗装置130与图像获取装置140之间的虚线所指示的,放射治疗装置130和图像获取装置140可以物理地或通信地彼此连接。
控制台110可以包括硬件部件和软件部件,以控制放射治疗装置130和图像获取装置140并且/或者执行功能或操作,例如治疗计划、治疗执行、图像获取、图像处理、运动跟踪、运动管理、或放射治疗过程中涉及的其他任务。硬件部件可以包括一个或更多个计算机(例如,通用计算机、工作站、服务器、终端、便携/移动装置等);处理器装置(例如,中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、微处理器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用或专门设计的处理器等);存储器/存储装置(例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪速存储器、硬盘、光盘、固态硬盘(SSD)等);输入装置(例如,键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、按钮、旋钮、轨迹球、杠杆、手柄、操纵杆等);输出装置(例如,显示器、打印机、扬声器、振动装置等);电路;印刷电路板(PCB);或其他合适的硬件。软件部件可以包括操作系统软件、应用软件等。例如,如图1所示,控制台110可以包括治疗计划/递送软件115,治疗计划/递送软件115可以被存储在控制台110的存储器/存储装置中。软件115可以包括计算机可读可执行代码或指令。控制台110的处理器装置可以通信地连接至存储软件115的存储器/存储装置以访问和执行代码或指令。代码或指令的执行可以使处理器装置执行操作以实现与所公开的实施方式一致的一个或更多个功能。
控制台110可以通信地连接至数据库120以访问数据。在一些实施方式中,数据库120可以使用在控制台110附近的本地硬件装置——例如,一个或更多个硬盘、光盘和/或服务器——来实现。在一些实施方式中,数据库120可以在相对于控制台110远程定位的服务器或数据中心中实现。控制台110可以通过有线通信或无线通信来访问存储在数据库120中的数据。
数据库120可以包括患者数据122。患者数据可以包括以下信息:例如与患者相关联的成像数据(例如,MRI、CT、X射线、PET、SPECT等);关注的解剖区域、器官或体积的分割数据;功能性器官建模数据(例如,连续器官比对平行器官,以及适当剂量反应模型);辐射剂量数据(例如,可以包括剂量-体积直方图(DVH)信息);实验室数据(例如,血红蛋白、血小板、胆固醇、甘油三酯、肌酐、钠、葡萄糖、钙、重量);生命体征(血压、体温、呼吸率等);基因组数据(例如,基因图谱);人口统计资料(年龄、性别、种族等);影响患者的其他疾病(例如,心血管疾病、呼吸疾病、糖尿病、辐射超敏反应综合症等);用药和药物反应;饮食和生活方式(例如,吸烟或不吸烟);环境风险因素;肿瘤特性(组织学类型、肿瘤分级、激素和其他受体状态、肿瘤大小、血管细胞类型、癌症分期、格里森评分等);先前的治疗(例如,手术疗法、辐射治疗、化学疗法、激素疗法等);淋巴结和远处转移状态;基因/蛋白质生物标志物(例如,MYC、GADD45A、PPM1D、BBC3、CDKN1A、PLK3、XPC、AKT1、RELA、BCL2L1、PTEN、CDK1、XIAP等);单核苷酸多态性(SNP)分析(例如,XRCC1、XRCC3、APEX1、MDM2、TNFR、MTHFR、MTRR、VEGF、TGFβ、TNFα等)等。
数据库120可以包括机器数据124。机器数据124可以是与放射治疗装置130、图像获取装置140或与放射治疗相关的其他机器相关联的信息,例如,辐射束尺寸、弧形布置、开/关持续时间、坐标系统、多叶准直器(MLC)配置、MRI脉冲序列等。
图像获取装置140可以提供患者的医学图像。例如,图像获取装置140可以提供以下中的一个或更多个:MRI图像(例如,2D MRI、3D MRI、2D流式MRI、4D体积MRI、4D电影MRI);计算机断层扫描(CT)图像;锥束CT图像;正电子发射断层扫描(PET)图像;功能性MRI图像(例如,fMRI、DCE-MRI、扩散MRI);X射线图像;荧光透视图像;超声图像;放射治疗射野图像;单光子发射计算机断层扫描(SPECT)图像等。因此,图像获取装置140可以包括MRI成像装置、CT成像装置、PET成像装置、超声成像装置、荧光透视装置、SPECT成像装置或用于获得患者的医学图像的其他医学成像装置。
放射治疗装置130可以包括Leksell伽玛刀、LINAC或能够以可控方式将辐射递送至患者的受关注的解剖区域的其他合适装置。
图2示出了根据本公开内容的一些实施方式的示例性图像引导式放射治疗装置150。装置150包括床210、与图像获取装置140相对应的图像获取部分以及与放射治疗装置130相对应的放射递送部分。
床210可以被用于在治疗疗程期间支承患者(未示出),并且还可以被称为患者支承系统。床210可以沿水平平移轴线(标记为“I”)移动,使得躺在床210上的患者可以移动进入装置150和/或移动出装置150。在一些实施方式中,床210可以围绕横向于平移轴线的中心竖直旋转轴线可旋转。床210可以被机动化以在各个方向上移动并且沿各种轴线旋转以根据治疗计划适当地定位患者。
图像获取装置140可以包括用于在治疗疗程之前、治疗疗程期间和/或治疗疗程之后获取患者的2D MRI图像或3D MRI图像的MRI机器。图像获取装置140可以包括用于生成用于磁共振成像的主磁场的磁体146。通过磁体146的操作生成的磁场线可以基本上平行于中心平移轴线I延伸。磁体146可以包括具有平行于平移轴线I延伸的轴线的一个或更多个线圈。在一些实施方式中,磁体146中的一个或更多个线圈可以间隔开,使得磁体146的中心窗口147没有线圈。在其他实施方式中,磁体146中的线圈可以足够稀疏或者具有降低的密度,使得它们对于由放射治疗装置130生成的波长的辐射而言基本上是可透过的。图像获取装置140还可以包括一个或更多个如下有源屏蔽线圈,所述一个或更多个有源屏蔽线圈可以生成大致相等幅度和相反极性的磁体146外部磁场,以抵消磁体146外部磁场。放射治疗装置130的辐射源134可以至少以第一次序定位在磁场被抵消的区域中。
图像获取装置140还可以包括两个梯度线圈148和149,梯度线圈148和149可以生成叠加在主磁场上的梯度磁场。线圈148和149可以生成合成磁场中的梯度,该梯度允许质子的空间编码,使得可以确定质子的位置。梯度线圈148和149可以与磁体146一起围绕公共中心轴线定位,并且可以沿该中心轴线相对于另一线圈移位。移位可以在线圈148与线圈149之间产生间隙或窗口。在其中磁体146还包括线圈之间的中心窗口147的实施方式中,两个窗口可以彼此对准。
放射治疗装置130可以包括辐射源134,例如,X射线源或线性加速器、以及多叶准直器(MLC)132。放射治疗装置130可以安装在底盘138上。底盘138可以在床210被插入治疗区域时由一个或更多个底盘马达提供动力而围绕床210连续旋转。如果需要的话,辐射检测器也可以安装在底盘138上,优选地与辐射源134相对,并且底盘138的旋转轴线定位在辐射源134与检测器之间。放射治疗装置130的控制电路可以集成在装置150内或者远离装置150,并且在功能上由图1的控制台110表示。
在放射治疗疗程期间,患者可以被定位在床210上,床210可以被插入到由磁线圈146、148、149和底盘138限定的治疗区域中。控制台110可以控制辐射源134、MLC 132以及底盘马达来通过线圈148与线圈149之间的窗口向患者递送辐射。
图3示出了根据本公开内容的一些实施方式的示例性受关注的解剖区域和示例性2D图像平面的图像。如本文中使用的,受关注的解剖区域可以包括器官、危险器官(OAR)、肿瘤、周围组织、放射治疗目标、等中心(isocenter)、或与放射治疗相关的任何其他解剖结构。如图3所示,受关注的解剖区域的3D图像320可以包括在3D图像310中。出于简单起见,受关注的解剖区域的图像320也可以被称为受关注的解剖区域320或目标320。在一些实施方式中,可以在治疗疗程中施加辐射剂量之前(例如,紧接在治疗疗程中施加辐射剂量之前)获取3D图像310。例如,3D图像310可以是3D MRI图像(或4D MRI图像的快照)、3D CT图像、3D超声图像等。一旦获取了3D图像310,就可以使用自动或手动取轮廓技术生成目标320的3D表面。3D表面可以被用于确定目标320的分次内运动。
在放射治疗疗程(例如,辐射束射出过程)期间,可以获取一个或更多个2D图像以监测分次内运动。每个2D图像可以在解剖平面——例如,矢状面(例如,平面314)、冠状面(例如,平面316)或横断面(例如,平面312)——中获取。如本文中使用的,矢状面是与矢状缝平行的平面,将身体分成左部分和右两部分;冠状面(也称为额平面)将身体分成背侧部分和腹侧部分(背部部分和前部部分,或者后面部分和前面部分);横断面将身体分成颅侧部分和尾侧部分(上部部分和下部部分,或者头部部分和尾部部分)。当获取多个2D图像时,可以在不同的解剖平面(例如,矢状面、冠状面和/或横断面中的至少两者)中获取所述多个2D图像。在一些实施方式中,目标320可以位于其中获取了所述多个2D图像的两个或更多个解剖平面的交叉点处。其中获取了2D图像的特定解剖平面可以由控制台110基于例如受关注的解剖区域的类型、治疗计划、受关注的解剖区域的医学图像等来确定。
每个2D图像可以包括目标320的截面图像。控制台110可以在每个2D图像中执行自动取轮廓,以提取分割目标320的截面图像的一组轮廓元素。自动取轮廓可以包括图像分割,并且可以使用诸如活动轮廓(active contour)、曲折行进(snake)、水平集(level set)等技术来执行。在一些实施方式中,可以紧接在获取2D图像之后执行自动取轮廓。在一些实施方式中,当使用多个2D图像时,可以对经过如下“时间向前近似”的某些预测图像执行自动取轮廓:所述时间向前近似将获取时间点在时间上向前推展到更近的时间点。在任何情况下,在自动取轮廓之后,可以从每个2D图像中提取在该2D图像中分割目标320的截面图像的一组轮廓元素。
在一些实施方式中,所述一组轮廓元素可以包括一组点。例如,轮廓可以由基本上包围或覆盖目标320的截面图像的至少一部分的一组图像点来表示。在一些实施方式中,所述一组轮廓元素可以包括一组线段。例如,所述一组线段可以共同形成包围目标320的截面图像的至少一部分的基本上连续的曲线。在一些实施方式中,所述一组轮廓元素可以包括一组图像块。例如,所述一组图像块可以共同覆盖目标320的截面图像的至少一部分。
图4A至图4C是示出了根据本公开内容的一些实施方式的示例性受关注的解剖区域的截面图像的轮廓的示例性2D图像。图4A至图4C所示的图像是患者的腹部区域沿横断面(4A)、矢状面(4B)和冠状面(4C)的2D MRI图像。这些图像包括受关注的解剖区域——由轮廓412、414和416指示的患者的肾脏——的截面图像。如以上所描述的,可以使用自动取轮廓技术来获得轮廓412、414和416。
在放射治疗疗程期间,受关注的解剖区域——例如图4A至图4C所示的肾脏——的位置可能会变化。例如,肾脏会由于例如患者的呼吸而相对快速且周期性地移动。假设肾脏在放射治疗疗程期间是相对刚性的,则肾脏的移动可以涉及移位和/或旋转。如本文中使用的,受关注的解剖区域的位置的变化例如移位/旋转通常被称为受关注的解剖区域的运动。本文中公开的成像技术使得能够精确地捕获在辐射递送疗程期间、受关注的解剖区域的一个或更多个运动。
一旦提取了一个或更多个轮廓,通过将轮廓与目标320的在治疗疗程之前获取的3D表面图像匹配,可以使用所提取的轮廓(例如,轮廓元素组)来确定目标320的运动。图5示出了三组示例性轮廓元素与示例性3D表面图像520之间的示例性匹配。如图5所示,可以使用自动或手动取轮廓技术从在治疗疗程之前获取的3D图像获得3D表面图像520。如以上所描述的,可以使用自动取轮廓技术从分别在横断面、矢状面和冠状面中获取的三个2D图像中提取三组轮廓元素512、514和516。在图5中,三组轮廓元素是图像点。在其他实施方式中,还可以使用线段或图像块。当在从其提取3D表面图像520的3D图像的获取与从其提取设置的轮廓元素512、514或516的2D图像中的每一个的获取之间未发生运动(例如,既未发生移位也未发生旋转)时,三组轮廓元素512、514和516应当基本上匹配3D表面图像520。然而,如果发生某些运动,例如当发生移位和/或旋转时,还会出现三组轮廓元素512、514和516与3D表面图像520之间的不匹配。因为假设受关注的解剖区域是相对刚性的,所以优化三组轮廓元素512、514和516与3D表面图像520之间的匹配可以导致3D表面图像520的移位和/或旋转,该移位和/或旋转基本上跟踪实际发生的受关注的解剖区域的运动。因此,控制台110可以通过将轮廓元素组(例如,512、514、516)与3D表面图像(例如,520)进行匹配来确定受关注的解剖区域的运动。例如,可以使用迭代最近点(ICP)算法来执行匹配,该算法使轮廓元素与3D表面之间的距离最小化。该距离可以被计算为每个轮廓元素与3D表面之间的个体距离的总和。例如,在图5中,点与表面之间的个体距离可以被计算为点与表面之间的最短距离。所有三组点与表面之间的距离可以是所有个体距离的总和。匹配算法然后可以通过移动和/或旋转3D表面520来寻求使距离最小化,并且使用得到的移位和/或旋转作为受关注的解剖区域的实际运动的近似。
图6是根据本公开内容的一些实施方式的在图像引导式放射治疗疗程期间管理患者的受关注的解剖区域的运动的示例性方法600的流程图。方法600包括多个步骤,其中一些步骤可以是可选的。
在步骤610中,控制台110可以控制图像获取装置140来获取至少一个2D图像(例如,图4A至图4C)。每个获取的2D图像可以包括受关注的解剖区域的截面图像(例如,通过轮廓412、414和416指示的截面图像)。
在步骤620中,控制台110可以通过将任何过去的图像在时间上向前推展到更近的时间点来生成一个或更多个预测图像。
在一些实施方式中,可以在不同时间点处获取多个2D图像。例如,可以分别在t1、t2和t3处获取图4A至图4C所示的图像,其中,t1<t2<t3。换言之,图4C所示的图像是最近来的图像。虽然可以顺序地获取图4A至图4C所示的图像,但是在某些情况下,接连的图像之间的时间延迟可能不是无关紧要的。因此,在较早时间点处获取的图像可以在时间上向前推展(advance)到更近的时间点。例如,可以在时间上向前推展图4A所示的图像(例如,t1->t3),使得预测图像可以被生成为与“将会是(would-be)”的图像近似,就好像图4A是在t3处获取的一样。类似地,图4B所示的图像可以在时间上从t2向前推展到t3。一旦图4A和图4B被推展到与图4C的时间点相同的时间点,就可以执行自动取轮廓以提取每个图中的相应的一组轮廓元素。这些组轮廓元素——假设是从在相同时间点处获取的图像提取的——可以被用于匹配3D表面图像(例如,520)以确定受关注的解剖区域的运动。在一些实施方式中,可以对原始2D图像执行自动取轮廓以提取一组轮廓元素。然后可以对所述一组轮廓元素进行修改以考虑时间向前效应。
在一些实施方式中,控制台110可以基于患者的周期性运动来生成经历时间向前的预测图像。例如,当受关注的解剖区域的运动主要是由于患者的周期性运动例如呼吸运动时,可以监测并分析周期性运动的模式。例如,可以记录周期性运动的多个周期以生成用于预测受关注的解剖区域的运动的预测模型。在一些实施方式中,可以通过2D图像中的某些截面图像部分的位置的近似变化来反映预测。可以使用统计方法来提高预测的精确度。在一些实施方式中,预测模型可以预测2D图像中的截面部分(例如,受关注的解剖区域的截面图像)的位置并且基于预测来修改从原始2D图像提取的轮廓。
在步骤630中,控制台110可以在每个2D图像(例如,图4A至图4C)中执行自动取轮廓,以提取在该2D图像中分割截面图像的一组轮廓元素(例如,412、414和416)。如以上所描述的,可以使用分割算法——例如,活动轮廓、曲折行进、水平集等——来执行自动取轮廓。所述一组轮廓元素可以包括点、线段和/或图像块。
在步骤640中,控制台110可以将一组或更多组轮廓元素与3D表面图像(例如,520)进行匹配,以确定受关注的解剖区域的运动。例如,可以使用表面匹配算法例如ICP算法来执行匹配,该算法使轮廓元素与3D表面之间的距离最小化。如以上所描述的,受关注的解剖区域的运动可以包括移位和/或旋转。
一旦检测到运动,控制台110就可以控制辐射递送——包括执行各种操作——以补偿运动。例如,在步骤650中,如果某个运动超过阈值,则控制台110可以控制放射治疗装置130来对辐射束进行选通。在另一示例中,控制台110可以修改MLC(例如,MLC 132)的配置以改变波束形状。在另一示例中,控制台110可以移动患者支承系统210和/或底盘马达以使受关注的解剖区域与辐射束的等中心重新对准。还可以基于所确定的运动来改变其他操作或治疗参数。
本文中描述了各种操作或功能,这些操作或功能可以被实现或定义为软件代码或指令。这样的内容可以是直接可执行的(“对象”形式或“可执行”形式的)源代码、或差异代码(“增量”代码或“补丁”代码)。本文中描述的实施方式的软件实现可以经由其上存储有代码或指令的制品提供,或者通过对通信接口进行操作以经由通信接口发送数据的方法提供。机器或计算机可读存储介质可以使机器执行所描述的功能或操作,并且包括以由机器(例如,计算装置、电子系统等)可访问的形式存储信息的任何机制,例如,可记录/不可记录介质(例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪速存储器装置等)。通信接口包括与硬连线介质、无线介质、光学介质等中的任何一种连接以与另一装置——例如,存储器总线接口、处理器总线接口、因特网连接、磁盘控制器等——进行通信的任何机制。可以通过提供配置参数并且/或者发送信号来配置通信接口,以对通信接口进行准备以提供描述软件内容的数据信号。可以经由发送至通信接口的一个或更多个命令或信号来访问通信接口。
本发明还涉及用于执行本文中的操作的系统。该系统可以针对所需目的而专门构造,或者它可以包括由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。这样的计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中,例如但不限于各自耦接至计算机系统总线的包括软盘、光盘、CDROM和磁光盘的任何类型的盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁卡或光卡、或适用于存储电子指令的任何类型的介质。
除非另有说明,否则本文中示出和描述的本发明的实施方式中的操作的执行或进行次序不是必需的。也就是说,除非另有说明,否则可以以任何次序执行操作,并且本发明的实施方式可以包括比本文中公开的操作更多或更少的操作。例如,预期到,在另一操作之前、与另一操作同时或者在另一操作之后执行或进行特定操作在本发明的各方面的范围内。
可以利用计算机可执行指令来实现本发明的实施方式。计算机可执行指令可以被组织成一个或更多个计算机可执行部件或模块。可以利用任何数目和组织的这样的部件或模块来实现本发明的各方面。例如,本发明的各方面不限于特定的计算机可执行指令或附图中示出和本文中描述的特定部件或模块。本发明的其他实施方式可以包括具有比本文中示出和描述的功能更多或更少的功能的不同的计算机可执行指令或部件。
当介绍本发明的各方面的要素或其实施方式时,用语“一”、“一个”、“该”和“所述”意在表示存在一个或更多个要素。术语“包括”、“包含”和“具有”意在是开放性的包括,并且意味着可能存在除所列要素之外的其他要素。
虽然已经详细描述了本发明的各方面,但是将明显的是,在不脱离如所附权利要求书限定的本发明的各方面的范围的情况下,可以进行各种修改和变化。由于在不脱离本发明的各方面的范围的情况下可以对以上构造、产品和方法进行各种改变,因此意为包含在以上描述中并且在附图中示出的所有内容应当被解释为是说明性的而非限制性的。
Claims (9)
1.一种放射治疗系统,包括:
图像获取装置,其被配置成获取患者的受关注的解剖区域的图像;
放射治疗装置,其被配置成基于所述受关注的解剖区域的图像来将一定剂量的辐射递送至所述受关注的解剖区域;以及
处理器装置,其被配置成:
控制所述图像获取装置来获取多个2D图像,所述多个2D图像中的每一个包括所述受关注的解剖区域的相应截面图像,其中,所述多个2D图像包括在矢状面、冠状面或横断面中的至少两者中获取的2D图像,并且其中,所述多个2D图像包括在第一时间点处获取的第一2D图像和在第二时间点处获取的第二2D图像,所述第二时间点比所述第一时间点更近,并且其中,所述第一2D图像和所述第二2D图像是在不同的解剖平面处获取的;
通过基于所述患者的周期性运动将所述第一2D图像在时间上向前推展到所述第二时间点来生成预测图像,所述周期性运动包括呼吸运动;
执行自动取轮廓,以提取在所述预测图像中分割所述受关注的解剖区域的截面图像的第一组轮廓元素和在所述第二2D图像中分割所述受关注的解剖区域的截面图像的第二组轮廓元素;
通过使所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素与所述受关注的解剖区域的3D表面之间的距离最小化来将所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素与所述受关注的解剖区域的3D表面图像进行匹配,以确定所述受关注的解剖区域的运动,所述运动包括移位或旋转中至少之一;以及
在放射治疗疗程期间基于所确定的运动来控制辐射递送。
2.根据权利要求1所述的放射治疗系统,其中,所述图像获取装置被配置成获取所述患者的受关注的解剖区域的2D磁共振成像MRI图像。
3.根据权利要求1所述的放射治疗系统,其中,所述放射治疗装置包括线性加速器LINAC。
4.根据权利要求1所述的放射治疗系统,其中,所述一组轮廓元素包括以下中至少之一:
一组点;
一组线段;或
一组图像块。
5.根据权利要求1所述的放射治疗系统,其中,所述处理器装置被配置成基于所确定的运动来控制以下中至少之一:
辐射束的选通;
多叶准直器MLC的修改;或者
患者支承系统的移动。
6.一种通过处理器装置实现的用于确定在辐射递送期间患者的受关注的解剖区域的精确运动的成像方法,所述方法包括:
控制图像获取装置来获取多个2D图像,所述多个2D图像中的每一个包括所述受关注的解剖区域的相应截面图像,其中,所述多个2D图像包括在矢状面、冠状面或横断面中的至少两者中获取的2D图像,并且其中,所述多个2D图像包括在第一时间点处获取的第一2D图像和在第二时间点处获取的第二2D图像,所述第二时间点比所述第一时间点更近,并且其中,所述第一2D图像和所述第二2D图像是在不同的解剖平面处获取的;
通过基于所述患者的周期性运动将所述第一2D图像在时间上向前推展到所述第二时间点来生成预测图像,所述周期性运动包括呼吸运动;
执行自动取轮廓,以提取在所述预测图像中分割所述受关注的解剖区域的截面图像的第一组轮廓元素和在所述第二2D图像中分割所述受关注的解剖区域的截面图像的第二组轮廓元素;
通过使所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素与所述受关注的解剖区域的3D表面之间的距离最小化来将所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素与所述受关注的解剖区域的3D表面图像进行匹配,以确定所述受关注的解剖区域的运动,所述运动包括移位或旋转中至少之一。
7.根据权利要求6所述的成像方法,其中,所述图像获取装置包括用于获取所述患者的受关注的解剖区域的2D磁共振成像MRI图像的磁共振成像MRI机器。
8.根据权利要求6所述的成像方法,其中,所述一组轮廓元素包括以下中至少之一:
一组点;
一组线段;或
一组图像块。
9.一种放射治疗系统,包括:
图像获取装置,其被配置成获取患者的受关注的解剖区域的磁共振成像MRI图像;
放射治疗装置,其包括线性加速器LINAC并且被配置成基于所述受关注的解剖区域的MRI图像来将一定剂量的辐射递送至所述受关注的解剖区域;以及
处理器装置,其被配置成:
控制所述图像获取装置来获取多个2D图像,所述多个2D图像中的每一个包括所述受关注的解剖区域的相应截面图像,其中,所述多个2D图像包括在矢状面、冠状面或横断面中的至少两者中获取的2D图像,并且其中,所述多个2D图像包括在第一时间点处获取的第一2D图像和在第二时间点处获取的第二2D图像,所述第二时间点比所述第一时间点更近,并且其中,所述第一2D图像和所述第二2D图像是在不同的解剖平面处获取的;
通过基于所述患者的周期性运动将所述第一2D图像在时间上向前推展到所述第二时间点来生成预测图像,所述周期性运动包括呼吸运动;
执行自动取轮廓,以提取在所述预测图像中分割所述受关注的解剖区域的截面图像的第一组轮廓元素和在所述第二2D图像中分割所述受关注的解剖区域的截面图像的第二组轮廓元素,其中,所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素中的每一个包括以下中至少之一:一组点、一组线段或一组图像块;
通过使所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素与所述受关注的解剖区域的3D表面之间的距离最小化来将所述第一组轮廓元素和所述第二组轮廓元素与所述受关注的解剖区域的3D表面图像进行匹配,以确定所述受关注的解剖区域的运动,所述运动包括移位或旋转中至少之一;以及
在放射治疗疗程期间基于所确定的运动来控制辐射递送,包括以下中至少之一:
控制辐射束的选通;
控制多叶准直器MLC的修改;或者
控制患者支承系统的移动。
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US11040221B2 (en) * | 2019-08-13 | 2021-06-22 | Elekta Ltd. | Adaptive radiation therapy using composite imaging slices |
EP3805773A1 (en) * | 2019-10-08 | 2021-04-14 | Koninklijke Philips N.V. | Respiratory biofeedback for radiotherapy |
US11583501B1 (en) * | 2020-01-02 | 2023-02-21 | Robert Edwin Douglas | Method and apparatus for 3D printing a precision pharmacologic dosing regimen |
US20230125842A1 (en) * | 2021-10-22 | 2023-04-27 | Viewray Technologies, Inc. | Mri guided radiotherapy |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7853308B2 (en) * | 2004-02-17 | 2010-12-14 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for patient positioning for radiotherapy in the presence of respiratory motion |
US7366278B2 (en) * | 2004-06-30 | 2008-04-29 | Accuray, Inc. | DRR generation using a non-linear attenuation model |
US8989349B2 (en) * | 2004-09-30 | 2015-03-24 | Accuray, Inc. | Dynamic tracking of moving targets |
WO2007007276A2 (en) | 2005-07-14 | 2007-01-18 | Koninklijke Philips Electronics | Method of accounting for tumor motion in radiotherapy treatment |
US7835500B2 (en) | 2005-11-16 | 2010-11-16 | Accuray Incorporated | Multi-phase registration of 2-D X-ray images to 3-D volume studies |
US20080037843A1 (en) * | 2006-08-11 | 2008-02-14 | Accuray Incorporated | Image segmentation for DRR generation and image registration |
EP2191775A3 (en) * | 2007-12-13 | 2010-07-28 | BrainLAB AG | Detection of the position of a moving object |
US8295435B2 (en) | 2008-01-16 | 2012-10-23 | Accuray Incorporated | Cardiac target tracking |
DE102008030244A1 (de) * | 2008-06-25 | 2009-12-31 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Unterstützung von perkutanen Interventionen |
US8718338B2 (en) * | 2009-07-23 | 2014-05-06 | General Electric Company | System and method to compensate for respiratory motion in acquired radiography images |
US9271692B2 (en) * | 2011-04-01 | 2016-03-01 | Varian Medical Systems, Inc. | System and method for triggering an imaging process based on non-periodicity in breathing |
WO2013131547A1 (en) * | 2012-03-05 | 2013-09-12 | Brainlab Ag | Using different indicators for determining positional changes of a radiotherapy target |
US9375184B2 (en) * | 2013-09-12 | 2016-06-28 | Technische Universität München | System and method for prediction of respiratory motion from 3D thoracic images |
US9652871B2 (en) * | 2015-01-28 | 2017-05-16 | Impac Medical Systems, Inc. | Three dimensional localization of a moving target for adaptive radiation therapy |
WO2017134482A1 (en) | 2016-02-02 | 2017-08-10 | Elekta Ltd. | Three dimensional respiratory motion management in image-guided radiotherapy |
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