CN110227213A - 瘤体内放射性粒子源随机填充方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开瘤体内放射性粒子源随机填充方法，包括步骤：S101、提取肿瘤；S102、生成一个与肿瘤的最大长、宽、高匹配的虚拟方盒体，将肿瘤镶嵌在该虚拟方盒体内，在虚拟方盒体内随机生成半径Vcm的球体，一个球体等效为一个放射性粒子源；S101、生成的半径Vcm的球体由中心点向四周均匀释放射线，检测每条射线是否与肿瘤的表面相交，若是则证明该球体位于肿瘤内部，为有效球体，保留该球体，若否则证明该球体不是完全位于肿瘤内部，为无效球体，删除该球体，直至球体数量达到肿瘤所需放射性粒子源总数量时停止。本发明随机填充的放射性粒子源充分考虑放射性粒子源的最佳位置，采用此种位置放置的放射性粒子源的治疗效果最佳，且不会对正常组织造成大的损伤。

Description

瘤体内放射性粒子源随机填充方法

技术领域

本发明属于放射性粒子植入技术领域，具体涉及瘤体内放射性粒子源随机 填充方法。

背景技术

组织间放射性粒子植入(也称近距离)治疗法，是将微型放射源(粒子)植 入肿瘤内或受肿瘤浸润的组织中，包括恶性肿瘤沿淋巴途径扩散的组织，通过 放射性粒子源发出持续低能量的γ射线，使肿瘤组织遭受最大程度的辐射损伤 和破坏，而正常组织不受损伤或仅受轻微损伤，以达到治疗目的。按粒子植入 时间可分为永久性植入法和非永久性植入法。专家认为，相比其他肿瘤治疗技 术，放射性粒子植入治疗技术本身技术含量并不高、难度并不大。但由于直接 植入人体内，而且是放射源，所以要严格把握适应症。

对各种不同肿瘤的粒子植入治疗有不同的具体方法，由于粒子种植在三维 空间进行，每种放射性粒子物理特性不同，对每种核素需要制定一种特殊的三 维治疗计划系统，进行模拟粒子种植的空间分布，决定粒子种植数目和靶区及 周围危险器官的剂量分布，指导临床粒子种植。

首先要明确肿瘤的形态、位置、大小及与邻近器官、血管的关系，描绘出治 疗的区域。常规的方式是对患者的肿瘤区域进行扫描，可通过B超、CT、ECT、 MRI等影像检查获得患者的肿瘤区域图像，然后根据图像进行手动或者电脑靶 区绘制，根据绘制好的靶区图进行粒子布局。其次要确定植入粒子的数量和位 置，同时确认针道位置，这取决于肿瘤的大小和放射源的活性强度，粒子的数 量和位置直接影响治疗效果以及对正常组织的损伤程度。最后确定粒子植入的 方式与方法，常用粒子种植治疗有3种方式：模板种植、B超和CT引导下种 植、术中种植。例如模板种植，是通过上述信息制作植入针模板，手术时，将患 者固定在CT床上，并植入针模板固定在患者靠近肿瘤的皮肤位置，再将植入针 按照预先设计步骤进行穿刺，同时实时通过CT扫描查看植入针位置，再通过设 置在植入针上的刻度提供深度参考。当植入针到达指定深度时，开始注入粒子， 然后向外拉出植入针，并当达到指定深度后再次注入粒子，直到该植入针上的 所有粒子都已注入即可拉出植入针。

现有技术中，在粒子布局阶段，均采用TPS系统，能够根据图像进行勾画 确认肿瘤靶区，然后再进行粒子布局。然而传统的粒子布局方式没有充分考虑 放射性粒子源的最佳位置，采用此种位置放置的放射性粒子源的治疗效果差， 且会对正常组织造成大的损伤。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明目的在于提供瘤体内放射性粒 子源随机填充方法。

本发明所采用的技术方案为：

瘤体内放射性粒子源随机填充方法，包括如下步骤：

S101、提取肿瘤；

S102、生成一个与肿瘤的最大长、宽、高匹配的虚拟方盒体，将肿瘤镶嵌 在该虚拟方盒体内，在虚拟方盒体内随机生成半径Vcm的球体，一个球体等效 为一个放射性粒子源；

S103、生成的半径Vcm的球体由中心点向四周均匀释放射线，检测每条射 线是否与肿瘤的表面相交，若是则证明该球体位于肿瘤内部，为有效球体，保 留该球体，若否则证明该球体不是完全位于肿瘤内部，为无效球体，删除该球 体，直至球体数量达到肿瘤所需放射性粒子源总数量时停止。

在上述技术方案的基础上，所述肿瘤为分割好的肿瘤面绘制模型。

在上述技术方案的基础上，所述V的取值为1。

在上述技术方案的基础上，所述肿瘤所需放射性粒子源总数量包括如下步 骤：

S1031、在三维空间中将一颗放射性粒子源模拟为半径Ucm的球体；

S1032、获得瘤体体积、瘤体内危及器官和组织体积，通过式(1)得到实际 填充体积：

实际填充体积＝瘤体体积-瘤体内危及器官和组织体积(1)；

S1033、通过式(2)得到肿瘤所需放射性粒子源总数量：

肿瘤所需放射性粒子源总数量＝实际填充体积/(4π/3)*U³cm³(2)。

在上述技术方案的基础上，所述U取值1。

在上述技术方案的基础上，所述瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积的 获得方式为：

a1、获得目标部位的若干张断层扫描图，对断层扫描图进行预处理，将断层 扫描图划分出目标部位区域和目标部位以外区域，并剔除掉目标部位以外区域， 将目标部位区域中的肿瘤组织和其他组织进行标注，并标注出瘤体内危及器官 和组织，获得多个标注样本，将标注样本进行存储，得到数据集；

a2、建立3D卷积神经网络模型，将所有标注样本数据信息输入至3D卷积 神经模型中进行训练，输出训练好的3D卷积神经深度学习模型；

a3、对目标部位的断层扫描图进行预处理，将断层扫描图划分出目标部位 区域和目标部位以外区域，并剔除掉目标部位以外区域；

a4、将经过预处理的断层扫描图数据信息输入至训练好的3D卷积神经深度 学习模型中，并输出分割好的3D立方块数据，将多个分割好的3D立方块数据 进行合并，得到分割好的肿瘤面绘制模型；

a5、计算瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积。

上述预处理的具体实现方式如下：

a31、标准化图像的像素值，并对像素值做概率密度分布；

a32、根据像素值的分布找到不同区域组织之间的分界，区分目标部位区域 和目标部位以外区域；

a33、使目标部位以外区域连接为整体，制作断层扫描图掩膜；

a34、将原始三维标注数据点乘对应的图像掩膜信息即可得到只有目标部位 区域图像的数据。

区分目标部位区域和目标部位以外区域的具体实现方式如下：

a321、读取识别断层扫描图上不同区域的色值，将目标部位区域组织对应 的色值和所有目标部位以外区域组织对应的色值进行收集整理，得出目标部位 区域组织对应的色值区间和目标部位以外区域组织对应的色值区间，以此作为 区分目标部位区域组织和目标部位以外区域组织的标准。

断层扫描图掩膜的制作方式如下：

a331、通过形态学处理中的腐蚀处理和膨胀处理，使目标部位以外区域尽 可能连在一起，并尽可能的消除目标部位区域中的特定色值部分，以完成目标 部位区域的掩膜的制作。

标注的内容包括坐标信息，坐标信息基于标注所在断层扫描图上的坐标系 生成，且用于标记肿瘤组织在断层扫描图上的相对位置，坐标系为三维笛卡尔 坐标系，利用三维笛卡尔坐标系来表示每张断层扫描图上的肿瘤组织和其他组 织的相对位置。

标注的内容还包括识别信息，识别信息用于将当前位置的组织标记为肿瘤 组织或其他组织，识别信息与坐标信息相匹配，当前位置对应组织的识别信息 被赋予当前位置对应组织的坐标信息之后。

在上述技术方案的基础上，所述瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积的 获得方式如下：

b1、人工勾画或计算机勾画目标部位每一断层扫描图的肿瘤轮廓和瘤体内 危及器官和组织轮廓，计算目标部位每一断层扫描图的肿瘤面积和瘤体内危及 器官和组织面积；

b2、把目标部位每一断层扫描图的肿瘤面积叠加，然后乘以层厚，得到瘤 体体积，把目标部位每一断层扫描图的瘤体内危及器官和组织面积叠加，然后 乘以层厚，得到瘤体内危及器官和组织面积。

在上述技术方案的基础上，所述瘤体内放射性粒子源随机填充方法还包括 步骤：瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处理。

在上述技术方案的基础上，所述瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处 理通过如下方式实现：

将瘤体内生成的放射性粒子源与瘤体内危及器官及组织做碰撞检测与距离 测算，若某放射性粒子源中心点穿过瘤体内危及器官及组织，或某放射性粒子 源中心点与瘤体内危及器官及组织的最短距离小于设定值时，该放射性粒子源 视为无效放射性粒子源，删除该射性粒子源；反之则为有效放射性粒子源，保 留该射性粒子源。

本发明的有益效果为：

本发明随机填充的放射性粒子源充分考虑放射性粒子源的最佳位置，采用 此种位置放置的放射性粒子源的治疗效果最佳，且不会对正常组织造成大的损 伤。

附图说明

图1是本发明-实施例的方法流程图。

图2是本发明-实施例的碘125某点剂量的示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。

实施例：

如图1所示，本实施例的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，包括如下步 骤：

S101、提取肿瘤，肿瘤为分割好的肿瘤面绘制模型；

S102、生成一个与肿瘤的最大长、宽、高匹配的虚拟方盒体，将肿瘤镶嵌 在该虚拟方盒体内，在虚拟方盒体内随机生成半径1cm(有效放射范围)的球 体，一个球体等效为一个放射性粒子源；

S103、生成的半径1cm(有效放射范围)的球体由中心点向四周均匀释放 射线，检测每条射线是否与肿瘤的表面相交，若是则证明该球体位于肿瘤内部， 为有效球体，保留该球体，若否则证明该球体不是完全位于肿瘤内部，为无效 球体，删除该球体，直至球体数量达到肿瘤所需放射性粒子源总数量时停止。

本发明随机填充的放射性粒子源充分考虑放射性粒子源的最佳位置，采用 此种位置放置的放射性粒子源的治疗效果最佳，且不会对正常组织造成大的损 伤。

传统的肿瘤所需放射性粒子源总活度是通过巴黎公式(根据瘤体平均径长) 或根据瘤体质量计算得到。

a、巴黎公式(根据瘤体平均径长)计算。

采用Dimension-averageing法计算应给予的剂量：

A＝Da*K

其中，A为总活度，单位为mCi；Da为瘤体平均径长，单位cm，Da＝(长+ 宽+高)/3；K为拟合参数，对于碘125的K值为5。

由上述巴黎公式变形所得的具体的计算式如表1。

表1

瘤体平均径长Da(cm)	粒子源总活度A(mCi)
		Da≤2.4	A＝5(Da+1)
2.4＜Da≤3.24	A＝3.87(Da+1)<sup>1.293</sup>
		Da＞3.24	A＝2.76(Da+1)<sup>1.581</sup>

b、根据瘤体质量计算。

瘤体所需放射性粒子源总活度(mCi)＝期望组织吸收剂量(cGy)*瘤体重 量(g)/182。

注：瘤体的质量可借助CT推算。

巴黎公式(根据瘤体平均径长)计算肿瘤所需放射性粒子源总数量的计算 方式对于形态不规则的肿瘤而言存在计算误差较大的缺陷，需要人为调整的操 作。根据瘤体质量计算肿瘤所需放射性粒子源总数量的计算方式基本是通过CT 推算瘤体的质量，但肿瘤的密度不确定和不均匀，因此也存在推算误差较大的 缺陷。上述两种计算方式均没有考虑到瘤体内危及器官及组织，例如，瘤体包 裹部分血管的情况下，上述两种计算方式计算出来的所需放射性粒子源总活度 均包括被覆盖的血管所需放射性粒子源活度，而实际上血管是正常组织，不需 要放射性粒子源，因此极大可能计算出的所需放射性粒子源总活度大于实际所 需放射性粒子源总活度，即过剂量，这种计算不准确，且可能对正常组织造成 大的损伤。

而本发明通过如下方式计算肿瘤所需放射性粒子源总数量：

S1031、在三维空间中将一颗放射性粒子源模拟为半径1cm(有效放射范围) 的球体，放射性粒子源其本身是胶囊体，模拟的是放射性粒子源(I125粒子的 80％剂量覆盖半径是1cm)某剂量值覆盖的区域，近似于球体，此处只是模拟为 半径1cm的球体；

S1032、获得瘤体体积、瘤体内危及器官和组织体积，通过式(1)得到实际 填充体积：

实际填充体积＝瘤体体积-瘤体内危及器官和组织体积(1)；

S1033、通过式(2)得到肿瘤所需放射性粒子源总数量：

肿瘤所需放射性粒子源总数量＝实际填充体积/(4π/3)cm³(2)。

通过以下方式获得上述瘤体体积：

a1、获得目标部位的若干张断层扫描图，对断层扫描图进行预处理，将断层 扫描图划分出目标部位区域和目标部位以外区域，并剔除掉目标部位以外区域， 将目标部位区域中的肿瘤组织和其他组织进行标注，并标注出瘤体内危及器官 和组织，获得多个标注样本，将标注样本进行存储，得到数据集；

a2、建立3D卷积神经网络模型，将所有标注样本数据信息输入至3D卷积 神经模型中进行训练，输出训练好的3D卷积神经深度学习模型；

a3、对目标部位的断层扫描图进行预处理，将断层扫描图划分出目标部位 区域和目标部位以外区域，并剔除掉目标部位以外区域；

a4、将经过预处理的断层扫描图数据信息输入至训练好的3D卷积神经深度 学习模型中，并输出分割好的3D立方块数据，将多个分割好的3D立方块数据 进行合并，得到分割好的肿瘤面绘制模型；

a5、计算瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积。

上述预处理的具体实现方式如下：

a31、标准化图像的像素值，并对像素值做概率密度分布；

a32、根据像素值的分布找到不同区域组织之间的分界，区分目标部位区域 和目标部位以外区域；

a33、使目标部位以外区域连接为整体，制作断层扫描图掩膜；

a34、将原始三维标注数据点乘对应的图像掩膜信息即可得到只有目标部位 区域图像的数据。

区分目标部位区域和目标部位以外区域的具体实现方式如下：

a321、读取识别断层扫描图上不同区域的色值，将目标部位区域组织对应 的色值和所有目标部位以外区域组织对应的色值进行收集整理，得出目标部位 区域组织对应的色值区间和目标部位以外区域组织对应的色值区间，以此作为 区分目标部位区域组织和目标部位以外区域组织的标准。

断层扫描图掩膜的制作方式如下：

a331、通过形态学处理中的腐蚀处理和膨胀处理，使目标部位以外区域尽 可能连在一起，并尽可能的消除目标部位区域中的特定色值部分，以完成目标 部位区域的掩膜的制作。

标注的内容包括坐标信息，坐标信息基于标注所在断层扫描图上的坐标系 生成，且用于标记肿瘤组织在断层扫描图上的相对位置，坐标系为三维笛卡尔 坐标系，利用三维笛卡尔坐标系来表示每张断层扫描图上的肿瘤组织和其他组 织的相对位置。

标注的内容还包括识别信息，识别信息用于将当前位置的组织标记为肿瘤 组织或其他组织，识别信息与坐标信息相匹配，当前位置对应组织的识别信息 被赋予当前位置对应组织的坐标信息之后。

3D卷积神经网络模型主要采用U-net分割网络+Res-net残差网络结合的 方式构建。其中模型的浅层网络主要保存了像素的位置信息，深层网络主要保 存了像素的分类信息，利用U-net网络以及Res-net网络可以将浅层信息补充 给深层，保证了图像像素分割的定位精确性以及分类准确性；同时，Res-net网 络结构改变了学习的目标，由学习模型的输出变为学习输入和输出的差别，这 降低了网络模型的学习难度，利于模型更快的收敛。

在进行3D卷积神经网络模型训练之前，将标注样本数据信息中的三维数据 切为像素256*256*256(或128*128*128、64*64*64)的3D立方块数据用于训 练。因为三维数据包含切片层与层之间的信息，利用三维数据进行3D卷积神经 网络训练，可以提高结果的精确性。

此外，本实施例中以256*256*256 3D立方块单元为例，3D卷积神经网络 模型设计的总体层数达160层，具体为：对256*256*256立方块单元进行卷积 +BN+maxpool，以提取特征得到特征图，中间结合使用残差网络(Res-net)添加 残差块；提取特征缩小特征图到16*16*16，通道增加到64；再使用反卷积结合 残差方法将特征图放大到256*256*256，在反卷积放大特征图的过程中，使用U- net网络中的cat方法合并之前同位置的特征图，最后得到分割出的肿瘤面绘 制模型。

通过另一种方式获得上述瘤体体积：

b1、人工勾画或计算机勾画目标部位每一断层扫描图的肿瘤轮廓和瘤体内 危及器官和组织轮廓，计算目标部位每一断层扫描图的肿瘤面积和瘤体内危及 器官和组织面积；

b2、把目标部位每一断层扫描图的肿瘤面积叠加，然后乘以层厚，得到瘤 体体积，把目标部位每一断层扫描图的瘤体内危及器官和组织面积叠加，然后 乘以层厚，得到瘤体内危及器官和组织面积。

本发明计算肿瘤所需放射性粒子源总数量的计算方式对于形态不规则的肿 瘤而言计算较为准确，计算出的所需放射性粒子源总活度更加接近实际所需放 射性粒子源总活度，最大程度减少对正常组织造的损伤，计算出肿瘤所需放射 性粒子源总数量可以作为后期放射性粒子源布源的开关阈值。

本发明的瘤体内放射性粒子源随机填充方法还包括步骤：瘤体内危及器官 及组织的放射性粒子源处理。

瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处理通过如下方式实现：

将瘤体内生成的放射性粒子源与瘤体内危及器官及组织做碰撞检测与距离 测算，若某放射性粒子源中心点穿过瘤体内危及器官及组织，或某放射性粒子 源中心点与瘤体内危及器官及组织的最短距离小于设定值时，该放射性粒子源 视为无效放射性粒子源，删除该射性粒子源；反之则为有效放射性粒子源，保 留该射性粒子源。

上述设定值一般为1cm。

本实施例还公开瘤体内放射性粒子源布源和针道路径规划方法，在肿瘤所 需放射性粒子源总数量计算方法和瘤体内放射性粒子源随机填充方法的基础 上，还包括如下步骤：

S202、瘤体内放射性粒子源排布。

上述S202的具体实现方式包括放射性粒子源线性水平排布、放射性粒子源 游离(非线性)排布以及瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处理。

放射性粒子源线性水平排布：

e1、将肿瘤分为多个X*1*1cm的方块，X为肿瘤的长、宽或高值，分别取 方块的中心线作为线性基准线；

e2、将距离方块中心线设定值范围内的放射性粒子源吸入该方块内，并将 吸入方块内的放射性粒子源的中心点修正到该方块的线性基准线上，每个放射 性粒子源仅移动一次，设定值一般为1cm；

e3、对移动后的放射性粒子进行相互之间的距离检测，当发生多个放射性 粒子源重合相交或距离小于设定值时，删除后移动的放射性粒子源，设定值一 般为5mm。

放射性粒子源游离(非线性)排布主要是针对因瘤体内危及器官及组织产 生的游离(非线性)排布的放射性粒子源，有两种方式实现。

第一种：

f11、以肿瘤最底端的放射性粒子源为中心点，以穿过该中心点的Z轴为中 心线创建一个1*1*Zcm的虚拟柱体；

f12、虚拟柱体以中心线向X轴倾斜s°并旋转一周，在旋转的过程中，若 检测到有2个或多个游离(非线性)的放射性粒子源在虚拟柱体内，则将其吸 入该虚拟柱体内，并将吸入虚拟柱体内的放射性粒子源的中心点修正到该虚拟 柱体的中心线上不再移动，并记录旋转角度；

f13、再次向X轴倾斜s°并旋转一周，将游离(非线性)的放射性粒子源 吸入该虚拟柱体内，并将吸入虚拟柱体内的放射性粒子源的中心点修正到该虚 拟柱体的中心线上不再移动，并记录旋转角度；

f14、循环执行f13，直至虚拟柱体不与肿瘤相交时停止；

f15、停止时，统计游离(非线性)的放射性粒子源是否已全部移动过，若 是则结束；若否则调整每次向X轴倾斜的度数，再循环执行f12-f15直至游离 (非线性)的放射性粒子源已全部移动过时结束；

f16、对移动后的放射性粒子进行相互之间的距离检测，当发生多个放射性 粒子源重合相交或距离小于设定值时，删除后移动的放射性粒子源，设定值一 般为5mm。

上述虚拟柱体为圆柱体或方柱体。

第二种：

f21、以肿瘤中心点正下方的瘤体外一点为原点，以穿过该原点的Z轴为中 心线创建一个虚拟柱体；

f22、虚拟柱体以中心线向X轴倾斜t°并旋转一周，在旋转的过程中，若 检测到有2个或多个游离(非线性)的放射性粒子源在虚拟柱体内，则将其吸 入该虚拟柱体内，并将吸入虚拟柱体内的放射性粒子源的中心点修正到该虚拟 柱体的中心线上不再移动，并记录旋转角度；

f23、再次向X轴倾斜t°并旋转一周，将游离(非线性)的放射性粒子源 吸入该虚拟柱体内，并将吸入虚拟柱体内的放射性粒子源的中心点修正到该虚 拟柱体的中心线上不再移动，并记录旋转角度；

f24、循环执行f23，直至虚拟柱体不与肿瘤相交时停止；

f25、停止时，统计游离(非线性)的放射性粒子源是否已全部移动过，若 是则结束；若否则调整每次向X轴倾斜的度数，再循环执行f22-f25直至游离 (非线性)的放射性粒子源已全部移动过时结束；

f26、对移动后的放射性粒子进行相互之间的距离检测，当发生多个放射性 粒子源重合相交或距离小于设定值时，删除后移动的放射性粒子源，设定值一 般为5mm。

上述虚拟柱体为圆柱体或方柱体。

瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处理如下：

将排布后的放射性粒子源与瘤体内危及器官及组织做碰撞检测与距离测 算，若某放射性粒子源中心点穿过瘤体内危及器官及组织，或某放射性粒子源 中心点与瘤体内危及器官及组织的最短距离小于设定值时，该放射性粒子源视 为无效放射性粒子源，删除该射性粒子源；反之则为有效放射性粒子源，保留 该射性粒子源。

瘤体内放射性粒子源布源和针道路径规划方法，在以上技术方案的基础上， 还包括针道路径规划及针道生成，针道路径规划及针道生成包括平行针道路径 规划及针道生成和自由角度针道路径规划及针道生成。

平行针道路径规划及针道生成包括两种实现方式：

第一种：

S301a、将肿瘤分为多个X*1*1cm的方块，X为肿瘤的长、宽或高值；

S302a、将每个方块两端向外延伸；

S303a、若所有方块的同向延伸段未碰到瘤体外危及器官及组织，则以肿瘤 每个方块的中心线作为线性基准线生成针道；若同向延伸段中碰到瘤体外危及 器官及组织的总数≥设定值，则将肿瘤自身进行旋转直至所有方块的同向延伸 段未碰到瘤体外危及器官及组织或碰到瘤体外危及器官及组织的方块总数小于 设定值，在该旋转角度上以肿瘤每个方块的中心线作为线性基准线生成针道。

第二种：

S301b、将肿瘤分为多个X*1*1cm的方块，X为肿瘤的长、宽或高值；

S302b、在三维空间中选取一个点作为中心点，以穿过该中心点的Z轴作为 中心线；

S303b、将肿瘤以中心点为中心旋转一周，设该旋转面与中心线的夹角为α；

S304b、调整旋转面与中心线的夹角继续以中心点为中心旋转一周，该旋转 面穿过中心点的法线与中心线始终位于同一平面；

S305b、循环执行S304b，直至旋转面与中心线的夹角为α+180°；

S306b、调整旋转半径，执行S303b-S305b；

S307b、循环执行S306b，直至旋转半径超过设定值结束；

S308b、在旋转过程中，取每个旋转半径上的Q个相同的旋转角度，并记录 穿过瘤体外危及器官及组织的方块总数，取度穿过瘤体外危及器官及组织的方 块总数最少对应的旋转角度，在该旋转角度上，以肿瘤每个方块的中心线作为 线性基准线生成针道。

自由角度针道路径规划及针道生成的实现方式如下：

以放射性粒子源游离(非线性)排布步骤中记录的旋转角度下的虚拟柱体 中心线生成针道，将针道向外延伸，若延伸段未穿过瘤体外危及器官及组织则 保留该针道，否则删除该针道，并重新进行放射性粒子源游离(非线性)排布。

瘤体内放射性粒子源布源和针道路径规划方法，在以上技术方案的基础上， 还包括坐标转换：

根据自动化设备的等中心点，在断层扫描图中找到对应点，在三维空间中 求出每个针道的坐标信息与等中心点的ΔX、ΔY值以及旋转角度值与倾斜角度 值，将其传输给自动化设备，使其按照计划针道运行。

瘤体内放射性粒子源布源和针道路径规划方法，在以上技术方案的基础上， 还包括在瘤体内放射性粒子源布源步骤后对瘤体内点剂量进行计算、勾画等剂 量曲线和计算并画出DVH图(剂量体积直方图)。

对瘤体内点剂量进行计算的具体实现方式如下，如图2所示：

Z1011、利用式(3)计算瘤体内点剂量：

其中，S_k为空气比释动能强度(air kerma strength)，意义为真空中在距离远 大于源本身尺寸的位置上由能量大于δ的光子在无限小体积元空气中造成的空 气比释动能率与距离d平方的乘积，即式(4)：

其中，G_r(r，θ)＝r^-2，点源拟合。

其中，线源拟合。

其中，Λ为剂量率常数，表示液态水中参考点处单位空气比释动能强度的源 所致剂量率，即式(5)：

值：0.986或者0.88或者0.965。

径向剂量函数(反比平方定律修正)如式(6)：

g_x(r)＝a₀+a₁r+a₂r²+a₃r³+a₄r⁴+a₅r⁵ (6)

其中，a₀＝1.08；a₁＝0.9707；a₂＝0.02957；a₃＝0.1429；a₄＝-0.02256； a₅＝0.003117。拟合相关系数为0.9999，偏差平方和为2.78*10^-4。该式适用范围 为r＝0.1～10.0cm。

表1g(r)变量为距离

各向异性函数(描述角度θ对剂量分布的影响)如式(7)：

F(r，θ)＝a+bθ+clnr+dθ²+eln²r+fθlnr+gθ³+hln³r+iθln²r+jθ²lnr (7)

式中，a＝0.2635；b＝1.4991；c＝0.1632；d＝-1.005；e＝-0.0284；f＝-0.3150； g＝0.2224；h＝0.0202；i＝0.00155；j＝0.1322。

需要注意的是，式(7)中的θ以弧度值表示。以上拟合相关系数R²＝0.9926。

Sk值：(0.36-1.27)。

表3碘125粒子源活度结果

由表3可见，有的粒子源相对误差13.4％，超出相对偏差±5％的限值，如 果这批粒子源用于临床治疗，将是超剂量照。

勾画等剂量曲线的具体实现方式如下：

Z1021、将肿瘤分为多个1*1*1mm³的方块，计算其中放射性粒子源活度叠 加后剂量值取平均，将计算的平均值视为该方块内的剂量值，方块中心点为点 剂量的表达点；

Z1022、在同一水平面上将多个拥有相同剂量值的方块的中心进行连线形成 封闭环形，构成的等剂量曲线；

Z1023、在三维空间中将多个等剂量值的等剂量曲线连线形成等剂量体。

计算并画出DVH图(剂量体积直方图)的具体实现方式：根据等剂量曲线 测算出某一剂量值覆盖的体积占瘤体总体积的比例，由此绘出DVH图。

本发明不局限于上述可选实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其 他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是落入本发明权 利要求界定范围内的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：包括如下步骤：

S101、提取肿瘤；

S102、生成一个与肿瘤的最大长、宽、高匹配的虚拟方盒体，将肿瘤镶嵌在该虚拟方盒体内，在虚拟方盒体内随机生成半径Vcm的球体，一个球体等效为一个放射性粒子源；

S103、生成的半径Vcm的球体由中心点向四周均匀释放射线，检测每条射线是否与肿瘤的表面相交，若是则证明该球体位于肿瘤内部，为有效球体，保留该球体，若否则证明该球体不是完全位于肿瘤内部，为无效球体，删除该球体，直至球体数量达到肿瘤所需放射性粒子源总数量时停止。

2.根据权利要求1所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述肿瘤为分割好的肿瘤面绘制模型。

3.根据权利要求1所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述V的取值为1。

4.根据权利要求1所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述肿瘤所需放射性粒子源总数量包括如下步骤：

S1031、在三维空间中将一颗放射性粒子源模拟为半径Ucm的球体；

S1032、获得瘤体体积、瘤体内危及器官和组织体积，通过式(1)得到实际填充体积：

实际填充体积＝瘤体体积-瘤体内危及器官和组织体积 (1)；

S1033、通过式(2)得到肿瘤所需放射性粒子源总数量：

肿瘤所需放射性粒子源总数量＝实际填充体积/(4π/3)*U³cm³ (2)。

5.根据权利要求4所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述U取值1。

6.根据权利要求4所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积的获得方式为：

a1、获得目标部位的若干张断层扫描图，对断层扫描图进行预处理，将断层扫描图划分出目标部位区域和目标部位以外区域，并剔除掉目标部位以外区域，将目标部位区域中的肿瘤组织和其他组织进行标注，并标注出瘤体内危及器官和组织，获得多个标注样本，将标注样本进行存储，得到数据集；

a2、建立3D卷积神经网络模型，将所有标注样本数据信息输入至3D卷积神经模型中进行训练，输出训练好的3D卷积神经深度学习模型；

a3、对目标部位的断层扫描图进行预处理，将断层扫描图划分出目标部位区域和目标部位以外区域，并剔除掉目标部位以外区域；

a4、将经过预处理的断层扫描图数据信息输入至训练好的3D卷积神经深度学习模型中，并输出分割好的3D立方块数据，将多个分割好的3D立方块数据进行合并，得到分割好的肿瘤面绘制模型；

a5、计算瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积。

7.根据权利要求4所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述瘤体体积和瘤体内危及器官和组织体积的获得方式如下：

b1、人工勾画或计算机勾画目标部位每一断层扫描图的肿瘤轮廓和瘤体内危及器官和组织轮廓，计算目标部位每一断层扫描图的肿瘤面积和瘤体内危及器官和组织面积；

b2、把目标部位每一断层扫描图的肿瘤面积叠加，然后乘以层厚，得到瘤体体积，把目标部位每一断层扫描图的瘤体内危及器官和组织面积叠加，然后乘以层厚，得到瘤体内危及器官和组织面积。

8.根据权利要求1所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述瘤体内放射性粒子源随机填充方法还包括步骤：瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处理。

9.根据权利要求8所述的瘤体内放射性粒子源随机填充方法，其特征在于：所述瘤体内危及器官及组织的放射性粒子源处理通过如下方式实现：

将瘤体内生成的放射性粒子源与瘤体内危及器官及组织做碰撞检测与距离测算，若某放射性粒子源中心点穿过瘤体内危及器官及组织，或某放射性粒子源中心点与瘤体内危及器官及组织的最短距离小于设定值时，该放射性粒子源视为无效放射性粒子源，删除该射性粒子源；反之则为有效放射性粒子源，保留该射性粒子源。