CN110268446B - 用于实时成像的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本公开内容的实施方式涉及一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统。该系统可以包括至少一个计算机系统。计算机系统可以被配置成:接收患者的目标区域的多个非平行投影图像,将多个非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据多个非平行投影图像重建三维图像,并将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。

Description

用于实时成像的系统和方法
相关申请
本申请要求于2016年11月21日提交的美国申请第15/357,193号的优先权,该美国申请的全部公开内容通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开内容的各方面大体上涉及放射治疗系统,并且具体涉及用于与例如放射治疗系统一起使用的用于实时成像和运动管理的方法和系统。
背景技术
辐射治疗(也称为放射治疗)可以用于对癌症或其他病症的治疗。放射治疗涉及将规定的辐射剂量递送至患者的目标区域,例如,递送至肿瘤或其他癌组织。可以在实施放射治疗之前对目标区域进行成像,并且可以基于例如目标的大小、位置和/或取向以及周围结构等来制定治疗计划。然后可以使用线性加速器(直线加速器)将辐射递送至患者的目标区域。直线加速器可以将光子(例如,X射线)、电子或其他亚原子粒子朝向目标例如肿瘤引导。
然而,在获取到目标的初始图像之后,目标区域的位置和/或取向可能改变。例如,患者可能在转移至治疗室期间、在治疗室内移动(例如,定位在沙发、床或桌子上)期间或在实施放射治疗期间移位。例如,患者可能由于常规的生物过程——包括例如呼吸、吞咽、眨眼、颤搐、蠕动、消化、心脏跳动、咳嗽、排气或其他运动——而自动地或无意地移动。
目标区域的位置和/或取向的改变可能降低放射治疗的功效。例如,如果目标区域的实际取向或位置不同于基于先前成像的假定取向或位置,则可能不会将正确的辐射剂量递送至预期目标区域。另外,替代预期目标区域或者除了预期目标区域以外,周围的健康结构可能会接收辐射。将错误的区域暴露于辐射可能最终会伤害或杀死周围的健康细胞。因此,在放射治疗期间可能期望对目标的准确、实时的3D定位和跟踪,以考虑在辐射被递送至患者时的移动(例如,肿瘤的移动或周围健康结构的移动)。
在获取到初始成像之后,医学成像可以用于控制和适应目标区域的位置和/或取向的变化。可以在放射治疗的递送之前和/或期间使用成像系统以确定目标区域的位置并且跟踪目标区域,该成像系统包括例如CT、锥形束CT(CBCT)、荧光透视、X射线和/或MRI。这样的成像系统可以合并到放射治疗递送系统中,例如,合并到图像引导的直线加速器中,以使得门控策略或跟踪策略能够在放射治疗的递送期间实时补偿目标区域的移动。这样的技术可以被称为图像引导的辐射治疗(IGRT)或强度调制辐射治疗(IMRT)。
然而,目前可用的技术在努力地产生目标区域和/或周围结构的精确、实时的定位。传统的线性加速器可以包括附加至机架(gantry)的千伏(kV)成像器,使得能够垂直于兆伏(MV)治疗束进行成像。随着kV成像器在机架上围绕患者移动,可以使用该kV成像器在任何给定时间点获取2DX射线投影。
尽管单独的kV投影图像在某些情况下是有用的,特别是对于高对比度目标或具有嵌入式基准点的患者而言是有用的,但是通常期望从多个视点获取多个投影。例如,X射线成像器可以围绕患者沿弧线(例如,沿着机架)旋转来以角度增量获取新投影图像。然后可以使用断层摄影的原理根据多个投影重建3D图像。
然而,使用当前可用技术重建的3D图像通常不能实时准确地描绘目标区域的位置和取向。这是因为随着成像器沿着机架移动以从不同角度捕获目标区域的图像,仅当前投影图像是准确的——所有先前获取的投影图像可能是陈旧的并且不再描绘目标区域的当前位置。虽然需要陈旧图像来重建3D图像,但是陈旧图像可能包含不正确的位置数据。由于仅当前投影指示当时目标区域的真实位置和取向,因此将当前图像与陈旧图像进行平均可能降低所得图像的准确度。已经尝试使用算法和插值来组合当前图像和陈旧图像,但是这些技术中的许多技术都在与不准确性作斗争。CBCT独特的锥形束形状使许多算法的应用复杂化,并且由于必须快速计算大量的数据,因此在空间域中执行这些算法已证明是不实用的。在某些情况下,所使用的算法对于在3D数据上快速实现而言计算过于复杂,因此对实时运动管理是无用的。实时(3D+T)CBCT图像的构造在文献中称为“电影CBCT”。
作为在治疗期间检测实时运动的替选解决方案,已经尝试直接在每个单独的投影中检测目标。然后可以知道目标沿着连接检测到的图像像素和目标源的射线而存在。如果使用立体kV成像(例如,射波刀(Cyberknife)技术),则可以通过将来自每个检测器的射线进行相交来确定目标位置。如果存在单个kV检测器,如许多现代直线加速器的情况那样,则可以使用单视场kV成像技术来估计目标沿着射线的位置。然而,这样的技术可能导致关于完整目标和周围组织的信息的丢失。这样的技术还依赖于能够在每个kV投影中检测目标,但是kV成像通常仅对于对高对比度目标进行成像而言是有效的,例如,在使用植入的基准点的情况下有效,这限制了这样的技术的适用性。这样的尝试被称为“电影投影”解决方案。使用“电影CBCT”而不是“电影投影”解决方案,可以在通常不需要基准点的情况下检测到较低对比度目标,但同样,执行这样的计算所需的计算能力可能不适用于实时应用。
因此,需要使得能够生成目标区域的准确实时的图像的系统和方法,该图像使得医疗保健提供者能够在实施放射治疗之前、期间和/或之后跟踪患者的目标区域的位置和/或取向。还需要跟踪较低对比度目标的移动以及在不使用基准点的情况下跟踪目标的移动的系统和方法。
发明内容
本公开内容的实施方式可以涉及一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统。该系统可以包括至少一个计算机系统。该计算机系统可以被配置成:接收患者的目标区域的多个非平行投影图像,将多个非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据多个非平行投影图像重建三维图像,以及将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。
系统的各种实施方式可以包括以下特征中的一个或更多个。多个非平行投影图像可以是多个锥形束计算机断层摄影投影图像,或者多个非平行投影图像可以包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。在一些方面,当在非空间域中重建三维图像期间,该一个当前投影图像可以用作多个陈旧投影图像可以符合的约束。非空间域可以是第一非空间域,并且至少一个计算机系统还可以被配置成在将经重建的三维图像转换至空间域之前将经重建的三维图像转换至第二非空间域。在一些方面,第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。非空间域可以是第二非空间域,并且至少一个计算机系统还可以被配置成在将多个非平行投影图像转换至第二非空间域之前将多个非平行投影图像转换至第一非空间域。第一非空间域可以是d空间,第二非空间域可以是k空间。
在一些方面,目标区域可以包括肿瘤。在一些变型中,该系统还可以包括线性加速器,该线性加速器被配置成获取多个非平行投影图像并且将所述多个非平行投影图像传输至计算机系统。该至少一个计算机系统还可以被配置成基于经重建的三维图像中的目标区域内的目标的位置来修改线性加速器的特性。线性加速器的特性可以是从线性加速器输出的辐射束的特性,或者线性加速器的特性可以是线性加速器的至少一部分相对于患者的取向。该至少一个计算机系统还可以被配置成基于经重建的三维图像中的目标区域内的目标的位置来修改治疗计划。
在本公开内容的一些变型中,该至少一个计算机系统还可以被配置成:接收患者的目标区域的一个或更多个第二非平行投影图像,将一个或更多个第二非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据至少一个或更多个第二非平行投影图像重建第二三维图像;以及将经重建的第二三维图像从非空间域转换至空间域。在一些变型中,该系统可以被配置成实时地接收、转换、重建和转换。
本公开内容的实施方式可以得到一种用于生成患者的目标区域的三维图像的计算机实现的方法。该方法可以包括:接收患者的目标区域的多个非平行投影图像,将多个非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据多个非平行投影图像重建三维图像;以及将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。
该方法的各种实施方式可以包括以下特征中的一个或更多个。多个非平行投影图像可以是多个锥形束计算机断层摄影投影图像,或者多个非平行投影图像可以包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。当在非空间域中重建三维图像时,将该一个当前投影图像用作多个陈旧投影图像可以符合的约束。在一些方面,非空间域可以是第一非空间域,并且该方法还可以包括在将经重建的三维图像转换至空间域之前将经重建的三维图像转换至第二非空间域。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。在一些方面,非空间域可以是第二非空间域,并且该方法还可以包括在将多个非平行投影图像转换至第二非空间域之前将多个非平行投影图像转换至第一非空间域。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。
在本公开内容的一些变型中,目标区域可以包括肿瘤,或者该方法还可以包括基于经重建的三维图像中的目标区域内的目标的位置来修改要由医疗设备递送的治疗计划。该方法还可以包括:接收患者的目标区域的一个或更多个第二非平行投影图像,将一个或更多个第二多个非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据一个或更多个第二非平行投影图像重建第二三维图像;以及将经重建的第二三维图像从非空间域转换至空间域。可以实时地执行接收、转换、重建和转换中的每一个。
本公开内容的实施方式还可以得到一种非暂态计算机可读介质,其存储有指令,所述指令在由处理器执行时使处理器执行生成患者的目标区域的三维图像的方法。该方法可以包括:接收患者的目标区域的多个非平行投影图像,将多个非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据多个非平行投影图像重建三维图像;以及将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。
该方法的各种实施方式可以包括以下特征中的一个或更多个。多个非平行投影图像可以是多个锥形束计算机断层摄影投影图像,或者多个非平行投影图像可以包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。当在非空间域中重建三维图像时,将该一个当前投影图像用作多个陈旧投影图像可以符合的约束。
在一些方面,非空间域可以是第一非空间域,并且该方法还可以包括在将经重建的三维图像转换至空间域之前将经重建的三维图像转换至第二非空间域。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。在一些方面,非空间域可以是第二非空间域,并且该方法还可以包括在将多个非平行投影图像转换至第二非空间域之前将多个非平行投影图像转换至第一非空间域。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。目标区域可以包括肿瘤,或者该方法还可以包括基于经重建的三维图像中的目标区域内的目标的位置来修改要由医疗设备递送的治疗计划。
该方法的各个方面还可以包括:接收患者的目标区域的一个或更多个第二非平行投影图像,将一个或更多个第二非平行投影图像转换至非空间域,在非空间域中根据一个或更多个第二非平行投影图像重建第二三维图像,以及将经重建的第二三维图像从非空间域转换至空间域。在一些方面,可以实时地执行接收、转换、重建和转换中的每一个。
本公开内容的其他实施方式还可以得到一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统,该系统包括至少一个计算机系统。该计算机系统可以被配置成:接收锥形束计算机断层摄影成像数据,将成像数据从空间域转换至第一非空间域,将成像数据从第一非空间域转换至第二非空间域,在第一非空间域和第二非空间域中的至少一个非空间域中根据成像数据重建三维图像,以及将经重建的三维图像从第二非空间域转换至空间域。
系统的各个方面可以包括以下特征中的一个或更多个。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。成像数据可以包括多个锥形束计算机断层摄影投影。
本公开内容的其他实施方式可以得到一种用于生成患者的目标区域的三维图像的计算机实现的方法。该方法可以包括:接收锥形束计算机断层摄影成像数据,将成像数据从空间域转换至第一非空间域,将成像数据从第一非空间域转换至第二非空间域,在第一非空间域和第二非空间域中的至少一个非空间域中根据成像数据重建三维图像,以及将经重建的三维图像从第二非空间域转换至空间域。
该方法的各个方面可以包括以下特征中的一个或更多个。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。成像数据可以包括多个锥形束计算机断层摄影投影。
本公开内容的另外的实施方式可以得到一种非暂态计算机可读介质,其存储有指令,该指令在由处理器执行时使处理器执行生成患者的目标区域的三维图像的方法,该方法可以包括:接收锥形束计算机断层摄影成像数据,将成像数据从空间域转换至第一非空间域,将成像数据从第一非空间域转换至第二非空间域,在第一非空间域和第二非空间域中的至少一个非空间域中根据成像数据重建三维图像,以及将经重建的三维图像从第二非空间域转换至空间域。
该方法的各个方面还可以包括以下特征中的一个或更多个。第一非空间域可以是d空间,并且第二非空间域可以是k空间。成像数据可以包括多个锥形束计算机断层摄影投影。
实施方式的附加目的和优点将部分地在下面的描述中阐述,并且根据描述将部分地是明显的,或者可以通过实施方式的实践来获知。应当理解,前面的大体描述和下面的详细描述都只是示例性和说明性的,并不是对权利要求的限制。
如本文所使用的,术语“包括”、“包含”或其任何其他变型旨在涵盖非排他性包含,使得包括元素列表的过程、方法、物品或装置不仅包括那些元素,还可以包括未明确列出的或该过程、方法、物品或装置固有的其他元素。
附图说明
合并在本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出了所公开的实施方式,并且与说明书一起用于解释所公开的实施方式的原理。在附图中:
图1A描绘了可用于实现本公开内容的各种实施方式的示例性放射治疗设备。
图1B描绘了可用于实施本公开内容的各种实施方式的示例性放射治疗设备。
图1C描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可用于提供实时成像的示例性系统。
图2示意性地描绘了用于本公开内容的实施方式的示例性锥形束投影。
图3A至图3C示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据例如医学成像数据执行的示例性数学处理。
图4示意性地描绘了用于本公开内容的实施方式的示例性锥形束投影。
图5A和图5B示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据执行的示例性数学处理。
图6A至图6C示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据执行的示例性数学处理。
图7A至图7C示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据执行的示例性数学处理。
图8A和图8B示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据执行的示例性数学处理。
图9A和图9B示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据执行的示例性数学处理。
图10A和图10B示意性地描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可以对成像数据执行的示例性数学处理。
图11描绘了可用于实现本公开内容的各种实施方式的示例性放射治疗设备。
图12描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可用于提供实时成像引导的示例性系统。
图13是描绘根据本公开内容的示例性方法的流程图。
图14是描绘根据本公开内容的示例性方法的流程图。
图15是描绘根据本公开内容的另一示例性方法的流程图。
具体实施方式
现在将详细参照下面所描述的并且在附图中示出的本公开内容的示例性实施方式。在可能情况下,在整个附图中将使用相同的附图标记来指代相同或相似的部分。术语“示例性”以“示例”而不是“理想”的意义被使用。如本文所用,术语“实时”意味着以使得能够在放射治疗过程期间获得输出或反馈的速度来处理数据。在一些实施方式中,这可以意味着在例如300毫秒内、500毫秒内、2秒内、30秒内或几分钟内处理数据并且生成3D图像。在一些实施方式中,数据处理的速度可以至少部分地取决于被治疗的目标区域的位置。例如,对于可能受呼吸运动(例如,在胸腔或腹部中)或心脏运动影响的目标,可以使用与较慢运动的目标区域例如前列腺相比更快的数据处理。在一些实施方式中,可以在完成后续投影之前或在完成一定数量的投影之前处理图像数据。尽管本公开内容的许多示例性实施方式涉及CBCT和传统直线加速器系统,但是本领域普通技术人员将理解,所公开的实施方式可以与任何合适的成像模式结合使用并且可以用于任何合适类型的放射治疗系统。例如,本公开内容的实施方式可以与MRI直线加速器系统、伽玛刀(Gamma Knife)系统或其他合适的辐射递送和成像模式结合使用。
如上所述,已证明患者的目标区域的实时成像是难以实现的,从而需要在辐射治疗期间准确且及时地跟踪目标区域的运动。本公开内容的各方面涉及使用当前投影图像作为指示目标的“真实”实时位置的约束的集成成像直线加速器系统和成像方法。然后,在当前图像充当约束的情况下,可以使用陈旧投影图像来填充剩余信息并重建3D或4D图像。可以根据多种方法进行重建,如下面将进一步描述的。在顺序拍摄新投影图像时,可以使用新的当前图像作为约束,并且可以实时地生成新的3D重建。因此,本公开内容的各方面可以使得能够生成实时地演变以描绘目标区域的真实当前位置和/或取向的3D图像。因此,能够生成实时图像可以使医疗保健提供者能够在治疗之前、治疗期间或治疗之后跟踪目标区域的运动,并且如果需要可以使提供者能够响应于目标区域的移动来修改和/或停止治疗。
图1A描绘了直线加速器形式的示例性辐射治疗系统102。辐射治疗系统102可以是大型成像和放射治疗系统100的一部分,如图1C所示。根据本公开内容的各个方面,辐射治疗系统102和/或成像和放射治疗系统100(图1C中示出)可以用于提供实时图像引导。系统可以使用实时获得的图像来跟踪目标区域的运动和/或实时地控制或调整辐射治疗计划,如下面进一步描述的。
系统102可以包括被配置成将辐射束108递送至位于区域112中的患者的一部分的辐射治疗输出104。辐射治疗输出104可以包括一个或更多个衰减器或准直器,例如多叶准直器(MLC)。衰减器和/或准直器可以用于对辐射束108成形,例如基于目标区域的大小和/或形状对辐射束108成形。
系统102还可以包括表面116,例如桌子、床或榻,并且患者或患者的一部分可以定位在表面116的区域112上以接收根据辐射治疗计划的规定的辐射治疗剂量。在一些实施方式中,表面116可以相对于系统102移动。例如,表面116可以在横向(T)方向、侧向方向(L)、轴向方向(A)上移动,并且/或者可以绕横向轴(R)旋转,例如,以帮助将患者移动进入系统102以及将患者移动出系统102、将患者定位在系统102内、设置系统102以及/或者清洁或修复系统102。
辐射治疗输出104可以耦接至机架106或其他机械支承件,并且可以被配置成相对于患者、相对于系统102和/或相对于机架106移动。例如,辐射治疗输出104可以在机架106上围绕延伸通过机架106的中心区域的轴(A)旋转。辐射治疗输出104可以另外地或替选地在横向方向或侧向方向上移动。这可以例如使得辐射治疗输出104能够相对于患者定位。
图1A中所示的坐标系(包括轴A、轴T和轴L)可以具有位于等中心110处的原点。等中心110可以被定义为辐射治疗束108与坐标轴的原点相交的位置,以将规定的辐射剂量递送至患者身体上或患者体内的位置。例如,等中心110可以被定义为随着辐射治疗输出104沿着机架106围绕轴A旋转在从各种旋转位置发射的情况下辐射治疗束108与患者相交的位置。
在示例性实施方式中,检测器114可以位于辐射治疗束108的场内。检测器114可以包括平板检测器,例如直接检测器或基于闪烁的检测器。检测器114可以被安装在机架106上、通常与辐射治疗输出104相对,并且可以在机架106旋转时与辐射治疗输出104一起旋转,以保持与治疗束108的对准。以这种方式,检测器114可以用于监测辐射治疗束108,并且/或者检测器114可以用于成像,例如,通过区域112对辐射治疗束108的投影进行门户(portal)成像。区域112可以定义平面,并且辐射治疗束108在区域112中的投影可以被称为区域112的“束眼视图(Beam Eye View)”。
表面116、辐射治疗输出104以及/或者机架106中的一个或更多个可以在系统102中相对于彼此手动地定位或自动地定位,并且由辐射治疗输出104输出的辐射治疗束108的特性可以根据在治疗期间针对特定放射治疗递送实例的用于患者的指定辐射剂量来确定。可以根据辐射治疗计划指定辐射治疗递送的序列,例如,可以基于该序列来调整机架106、表面116和/或辐射治疗输出104的一个或更多个不同取向或位置。例如,辐射治疗输出104可以沿着机架106围绕轴A移动,并且可以在多个不同位置处输出辐射治疗束108。因此,来自辐射治疗输出104的辐射的投影可以从多个不同方向指向目标区域。在一些实施方式中,从不同角度对辐射治疗的递送可以顺序发生,但是每个辐射治疗可以在等中心110处相交。以这种方式,由此可以将规定的累积辐射治疗剂量递送至患者体内的目标区域。在递送期间,可以利用辐射的精确递送来减少或避免对目标区域周围的结构的暴露和损坏。
辐射治疗系统102可以独立操作或者可以与成像获取系统结合操作,该成像获取系统例如MR成像获取系统、X射线成像获取系统、CT成像获取系统、CBCT成像获取系统或任何其他合适的成像获取系统。由成像系统的一个或更多个部件进行的成像可以在放射治疗之前、期间和/或之后获取图像。
图1B描绘了另一示例性辐射治疗系统102,其可以单独使用或者可以是大型成像和放射治疗系统100如图1C所示的成像和放射治疗系统100的一部分。图1B的辐射治疗系统102可以以与图1A的辐射治疗系统102类似的方式进行操作。例如,图1B的系统可以包括用于定位患者的表面116以及被配置成围绕患者旋转的机架106、辐射治疗输出104和检测器114。
然而,除了图1A的部件之外,图1B的辐射治疗系统102包括集成的千伏(kV)源119和被附加至机架106的相应的检测器114'。图1B的辐射治疗系统102可以被称为具有机载成像的直线加速器。kV源119和检测器114'可以相对于上面所讨论的辐射治疗输出104及其对应的检测器114偏移90度。该布置使得能够垂直于由辐射治疗输出104输出的辐射束108进行成像,在一些实施方式中,辐射束108可以是兆伏(MV)治疗束。随着kV源119沿着机架106围绕患者移动,kV源119可以被用于获取2D X射线投影。
kV源119可以包括x射线管并且可以被配置成将x射线辐射束递送至患者体内的目标区域。在穿过患者之后,X射线辐射束然后可以撞击相应的检测器114'。与检测器114类似,检测器114'可以包括平板检测器,例如直接检测器或基于闪烁的检测器。检测器114'可以被安装在机架106上、通常与kV源119相对,并且可以在机架106旋转时与kV源119一起旋转,以保持与由kV源119输出的束对准。以这种方式,检测器114'可以用于成像。
在操作中,随着kV源119和相应的检测器114'沿着机架106旋转,由kV源119输出的辐射束也可以穿过等中心110(如上面参考图1A所述)。在一些方面,利用kV源119和检测器114'捕获的成像可以提供比使用放射治疗输出104和检测器114提供的成像(例如,MV成像)更好的对比度。代替使用辐射治疗输出104和检测器114获取的成像,或者除了使用辐射治疗输出104和检测器114获取的成像以外,可以使用kV源119和检测器114'获取成像。除了包括机载kV源119和相应的检测器114'以外,图1B的辐射治疗系统102可以基本上与图1A的辐射治疗系统102类似地进行操作。
图1C描绘了根据本公开内容的各种实施方式的可用于提供实时成像的示例性成像和放射治疗系统100。成像和放射治疗系统100可以在实施放射治疗期间使用实时获得的图像来跟踪、控制以及/或者调整辐射治疗计划。成像和放射治疗系统100可以包括图1A的放射治疗系统102(例如,直线加速器)或图1B的放射治疗系统102(统称为放射治疗系统102)。成像和放射治疗系统100还可以包括成像和控制系统111,成像和控制系统111可以包括成像系统113。在一些实施方式中,放射治疗系统102可以合并所有所需的成像(例如,放射治疗系统102可以合并X射线成像或者可以合并MRI),而在一些实施方式中,替代集成至直线加速器中的成像,或者除了集成至直线加速器中的成像以外,单独的成像系统113还可以包括在成像和放射治疗系统100中。成像系统113可以包括例如CT或MRI机器,其中CT或MRI机器可以与系统102结合使用以在放射治疗之前(例如,在预先处理或预先计划期间)、放射治疗期间或放射治疗之后提供成像。一个或更多个其他成像系统可以另外地或替选地包括在系统100或成像系统113中,或者与系统100或成像系统113一起使用,所述其他成像系统例如CT、CBCT、MRI、X射线、正电子发射断层摄影(PET)、单光发射计算机断层摄影(SPECT)、超声或任何其他合适的医学成像系统。在一些实施方式中,所有成像可以完全集成在系统102内,可以不包括成像系统113,并且系统111可以仅是控制系统。
成像和放射治疗系统100还可以包括与系统102通信的控制器115,如闪电118所示(闪电118可以表示有线连接或无线连接)。成像和控制系统111还可以包括数据库117例如以存储所获取的图像。从成像系统113接收的成像信息可以用于控制和/或调整对患者123的治疗。另外地或替选地,从集成在放射治疗系统102内的成像系统接收的成像信息可以被传送至控制器115和数据库117以调整对患者123的治疗。
成像系统113(或放射治疗系统102内的集成成像)可以获取位于放射治疗系统102内的患者的图像。例如,在治疗计划阶段期间,医疗保健工作者例如医生、护士、物理学家或技术人员可以使用系统100来获取患者的治疗前的3D计划图像数据,例如,经由成像系统113或放射治疗系统102内的集成成像系统来获取3D计划图像数据。3D计划图像数据可以用于确定患者的目标区域例如肿瘤的精确位置。在一些实施方式中,可以在数据库117和/或存储器电路124中接收该计划图像。作为另一示例,在治疗紧之前,例如,在获取到3D计划图像之后几小时、几天或几周,医疗保健工作者可以使用系统100或系统102来获取可以在实施放射治疗期间使用的新3D图像。在本公开内容的实施方式中,成像系统113或放射治疗系统102内的集成成像系统可以在治疗期间获取目标区域的至少一部分的多个图像。
控制器115可以控制系统100的一个或更多个方面。例如,控制器115可以控制放射治疗系统102的部分。控制器115可以控制患者的位置(例如,通过控制表面116的移动)、可以控制从辐射治疗输出104发射的辐射剂量、可以控制或调整束孔径形状或大小(例如,以跟踪目标区域),以及/或者可以控制辐射治疗输出104相对于患者123的移动和/或定位(例如,通过控制围绕机架106的旋转)。在一些实施方式中,公共控制器115可以控制放射治疗系统102和成像系统113二者。在一些实施方式中,可以存在用于成像系统113和放射治疗系统102的单独的控制器,尽管单独的控制器可以彼此通信。
系统100可以包括与成像和控制系统111通信的治疗调整系统(TAS)120,如闪电122(其可以是有线连接或无线连接)所示。TAS 120可以例如从CT、CBCT或MRI扫描接收先前获得的图像,先前获得的图像对应于由成像系统113和/或放射治疗系统102获取的图像。TAS 120可以包括用于接收和发送数据的输入/输出电路122、用于缓冲和/或存储数据的存储器电路124以及处理器电路126。可以是任何适当组织的数据存储装置的存储器电路124可以从成像和控制系统111接收图像数据。存储器电路124可以经由无线连接或有线连接或者通过常规数据端口接收图像数据,并且可以包括用于接收模拟图像数据的电路和用于对图像数据进行数字化的模数转换电路。存储器电路124可以将图像数据提供给处理器电路126,处理器电路126可以在通用计算机或专用计算机上以硬件或软件或两者的组合实现本发明的功能。在一些实施方式中,处理器电路126可以是图形处理单元(GPU)。
在操作期间,放射治疗系统102可以将辐射递送至患者的目标区域。可以使用合并在放射治疗系统102和/或成像系统113内的成像来获得投影成像信息。所收集的成像信息可以被存储在数据库117中,在数据库117中还可以存储其他先前成像信息(例如,不同类型的成像(例如,CT、MRI等)、来自治疗早期的成像,来自预先计划或预先处理的成像),并且该成像信息可以是原始的或经处理的。成像信息可以经由输入/输出电路122从成像和控制系统111传送至TAS。成像信息可以被存储在存储器电路124中并且被传送至处理器电路126。处理器电路126可以被编程以执行多个不同的处理并且可以加载有软件以执行不同的处理,包括在本公开内容的实施方式中进一步描述的图像重建处理。经处理的成像信息可以被存储在存储器电路124中和/或可以被传送至成像和控制系统111。
存储器电路124还可以存储关于患者123的治疗计划的信息,并且该信息也可以与处理器电路126共享。处理器电路126可以将来自放射治疗系统102和/或成像系统113的实时处理的成像信息与患者的预定治疗计划进行比较,以确定递送至患者123的放射治疗是否与针对该放射治疗的预期治疗计划相匹配。如果在(使用成像信息确定的)放射治疗的实际递送与治疗计划之间检测到变化,并且该变化落在可允许的变化阈值以外,则TAS 120可以将其传送至成像和控制系统111。例如,如果变化超出阈值水平,则TAS 120可以修改治疗计划或者可以完全停止放射治疗。该修改或停止可以被传送至成像和控制系统111的控制器115,该控制器115可以控制放射治疗系统102的一部分。例如,控制器115可以经由表面116的移动来改变患者123的位置,可以改变从辐射治疗输出104输出的辐射束,以及/或者可以经由机架106改变辐射治疗输出104的位置。以这种方式,成像信息可以被实时处理并且可以用于实时控制放射治疗的实施。
应当注意,尽管描绘了单独的成像和控制系统111和单独的TAS 120,但是系统可以组合成一个单元或者可以以任何合适的方式跨多个单独的单元分布。另外,一个或更多个单元可以位于治疗实施区域内或可以远离治疗区域被定位。在一些实施方式中,处理和数据分析可以被集成到放射治疗系统102中、可以在大型成像和放射治疗系统100内执行,或者系统100或系统102可以被连接至与因特网连接的网络,并且远离放射治疗系统102的计算机可以执行下面在本公开内容的实施方式中描述的处理和分析。
如下面更详细描述的并且根据本公开内容,TAS 120可以使用当前成像投影作为约束来构造3D图像,来实时地跟踪目标区域的位置和/或取向。特别地,实施方式可以使用CBCT成像来实时准确地跟踪目标区域的位置和/或取向。
CBCT成像、d空间和实时分析
利用CBCT成像,X射线源和检测器在旋转机架上彼此相对地固定。患者定向在直线加速器系统内的表面上,并且发散的锥形或金字塔形电离辐射束从源引导、通过患者的目标区域并且去往检测器。随着源和检测器沿着机架的弧线围绕患者旋转,沿着机架的弧线获取目标区域的多个相继投影图像。例如,随着源和检测器沿着机架围绕患者旋转,可以取得数十个投影、数百个投影或数千个投影。
现代传统的线性加速器通常包括附加至机架的kV成像器,如图1B所示,从而使得能够垂直于MV治疗束进行成像。kV成像的几何形状通常被称为锥形束几何形状,因为辐射的射线218从公共源点200(例如,在kV源119之外,或在辐射治疗输出104之外)发散,从投影的中心轴210向外展开,如图2所示。发散的辐射射线可以撞击位于源点200对面的平板检测器214。患者212的一部分——例如患者的目标区域——可以定位在源点200与检测器214之间,使得射线218在目标区域处撞击患者212。
kV成像器可以在各个时间点顺序地获取2D x射线投影,但是不可能获取用单个投影完全重建3D图像所需的完整信息集。然而,使用各种程度的近似,可以根据多个CBCT投影重建完整的3D图像。然而,如上面所论述的,在此之前开发的技术依赖于重建中的近似,这些近似会在得到的图像中引入误差,从而使得难以实时准确地跟踪目标区域的位置和/或取向。另外,在这样的计算期间必须处理的数据量已经减慢了这样的计算并且使这样的计算无法用于实时应用。结果,由于CBCT投影的几何形状并且由于需要来自各种角度的多个CBCT投影来重建目标区域的3D图像,因此对目标区域的实时定位已被证明是难以实现的。虽然CBCT成像在临床上可以很好地工作用于对许多解剖结构进行成像,但是受运动影响较大的解剖结构可能受到伪影、模糊和位置不准确性的不利影响。
为了降低计算复杂度,可以在k空间中而不是在空间域中完成图像重建。K空间是由每个笛卡尔方向kx、ky和kz上的空间频率定义的3D空间。可以在k空间中表示图像,例如,可以通过计算3D傅立叶变换来在k空间中表示图像。这种变换压缩图像数据,从而使得更容易进行数学处理。一旦变换至k空间,就可以在k空间中重建图像。然后,可以通过对经重建的k空间图像进行逆傅立叶变换来将经重建的k空间图像变换回至空间域中的3D图像。以这种方式,可以利用k空间中的压缩数据而不是空间域中的更大量的未压缩数据来执行计算。
通常从利用平行束几何形状的CT重建的角度来讨论k空间的概念。k空间中的重建依赖于投影切片定理的使用,该定理指出物理空间中的投影的傅立叶变换与k空间中的线相同。参照图3A和图3B,如果采用角度为θ的投影,其中该投影被测量为pθ(s)(图3A),则采用傅立叶变换以获得
Figure BDA0002101937190000151
(图3B),后者直接给出了沿k空间中的角度为θ的径向线的点。通过获取处于不同角度θ的多个投影,可以知道沿k空间中的多个不同径向线的点,并且可以填充k空间,如图3C所示,以在k空间
Figure BDA0002101937190000161
中构造图像。然后可以计算k空间图像的傅立叶变换以提供空间域I(r)中的图像。
虽然平行束CT的傅立叶重建是公知的概念,但它在实践中并不常用,因为k空间中的点未落在笛卡尔网格上。结果,需要插值,这可能导致所得图像中的伪影。最近在非均匀快速傅立叶变换(NUFFT)领域的工作使得傅立叶重建更加实用,但是投影切片定理仍然只能在数学上对平行射线有效,因此它尚未应用于利用发散射线的CBCT。因此,不可能将傅立叶重建直接扩展至CBCT几何。因此,到目前为止,利用CBCT投影的工作主要集中在空间域中对CBCT投影的操纵和重建上,这被证明对于实时运动监测而言是既复杂且笨拙的。
在本公开内容的实施方式中,已经开发了一种新概念,其不再依赖于由多条射线组成的2D投影作为图像重建的基本构建块,并且替代地考虑作为沿着单条射线的1D投影的投影。本公开内容的实施方式在非空间域中重建包括CBCT投影图像的3D图像。例如,图4中的射线L起源于源300,穿过患者312,并且撞击检测器314。矢量d连接等中心322与沿着射线L的最近点并且垂直于射线L。沿射线L的1D投影由pL表示。
回到平行射线的传统傅立叶变换,如果在与d相同的方向上存在射线的集合,即
Figure BDA0002101937190000162
如图5A所示,其中
Figure BDA0002101937190000163
是单位矢量并且d是从-∞变化至∞的幅度,则将存在函数pL(d)。进行傅立叶变换将产生
Figure BDA0002101937190000164
如图5B所示,其将沿着k空间中指向与
Figure BDA0002101937190000165
相同的方向的径向线落下,但是
Figure BDA0002101937190000166
将被称为
Figure BDA0002101937190000167
因为
Figure BDA0002101937190000168
将位于k空间而不是空间域中。
然而,在图4的发散CBCT束几何形状中,没有平行射线的集合,因此不能执行傅立叶变换以将投影信息转换至k空间。因此,本公开内容的实施方式替代地使用图4的矢量d作为每个投影线的唯一标签,以将成像数据变换至非空间域。在图6A至图6C中可视地说明示例性处理。
图6A描绘了由源自源400的发散射线418形成的单个锥形束投影。发散射线418被朝向具有等中心422的目标区域420引导。z轴、x轴和y轴具有与等中心422对准的原点。可以从等中心422至射线418'上的最近点绘制垂直于射线418'的线412。因此,对于射线418',线412像图4中的矢量d那样起作用并且用作唯一标签射线418'。可以针对每条射线418绘制矢量d,该矢量d从等中心422延伸至每条射线418上的最近点,垂直于相应的射线,为每条射线提供唯一的标签。因此,可以知道沿着每条发散射线418的离散点的值。图6B描绘了从等中心422至每条发散射线418上的最近点绘制的矢量d。每条射线418上的距等中心422的最近点被集体标记为点430。每个点430表示沿相应射线的已知点。为了便于可视化,图6B中的点430被示出为平的,但实际上,点430将形成与锥形束的发散射线418相交的3D碗的形状。以这种方式,沿着发散射线的离散点可以是已知的并且被变换至d空间,与k空间对照,作为新的中间空间,在d空间中可以执行计算以生成针对发散射线的实时图像。如本文所定义的,d空间是具有轴d=(dx,dy,dz)的笛卡尔平面,如图6C所示。具有发散射线418的给定锥形束投影用已知点430填充d空间,从而形成类似碗的弯曲数据平面,如图6B和图6C中的集合点430所描绘的。
随着CBCT成像器和源400沿着机架的弧线旋转,锥形束投影可以围绕y轴旋转,并且随之,通过将投影变换至d空间而产生的碗也可以围绕dy轴旋转。结果,如图7A和图7B所示,投影围绕y轴的旋转可以逐渐用这样的值填充d空间,这些值沿着d空间中生成的碗的旋转路径落下。图7A描绘了由位置“A”处的投影填充的d空间中的第一组点和另外由位置“B”处的投影填充的d空间中的第二组点。图7B描绘了由多个投影通过围绕y轴的单个完整旋转而填充的d空间中的多组点。
在完整旋转以后,d空间中除了以dy轴为中心的“喇叭状”部分以外都可以被填充,其中由于碗的弯曲形状,因此在碗围绕dy轴旋转时碗不会接触dy轴。在图7C中示出了这些喇叭状部分。随着锥形束变成平行束,喇叭区域收缩至零。
假设d空间中的投影被完全填充(即,在喇叭状部分中没有缺失的数据),则有可能从d空间进行至k空间。这可以通过以下操作来实现:沿径向线对d空间进行插值、进行1D傅立叶变换并且在k空间中沿径向线插入所得到的值。图8A中示出了在d空间中的插值,并且在图8B中的k空间中示出了沿径向线k的所得到的值。通过重复该步骤同时改变在d空间中插值的径向线的取向并且然后使用1D傅立叶变换,可以覆盖所有k空间,并且可以完全填充k空间。然后,可以通过计算k空间数据的3D逆傅立叶变换来从k空间重建3D图像数据。
用于处理非平行(例如,发散)投影射线和用于投影图像数据的压缩的d空间的新概念使得可以更容易地操纵和重建成像数据。这种新颖的方法还使得能够更快地执行复杂计算以根据CBCT投影重建3D图像,从而使得能够实时跟踪数据。
d空间中缺失的喇叭数据是利用单个机架弧线的CBCT重建的“不完整”性质的表现,并且是例如包括Feldkamp-Davis-Kress(FDK)算法的算法需要近似的原因。
在实际的数字应用中,k空间通常不被评估为无穷大。而是可以使用截止频率来限制k空间的范围。标准的经验法则是使用至少等于奈奎斯特(Nyquist)频率的截止频率以避免产生混叠效应。在这种情况下,奈奎斯特频率被定义为图像分辨率的倒数的一半。例如,如果图像的体素是1立方毫米,则奈奎斯特频率是0.5循环/毫米。因此,缺失的喇叭数据的半径可以在奈奎斯特频率处具有最大值。在一些实施方式中,可以经由d空间中的相邻点的直接插值来填充喇叭状部分的缺失数据。
在放射治疗应用中,可以存在先前在诊断质量CT扫描仪上获取的可用初始计划CT(即,可能不具有CBCT图像的不完整的喇叭数据问题并且因此可以提供完整的k空间覆盖的传统CT图像)。可以在例如预治疗期间、患者准备期间或早期治疗期间获得计划CT。可以通过射线追踪将计划CT转换成d空间图像。在射线追踪中,可以通过相对于CT几何形状设置多条射线来模拟多个锥形束投影。可以沿着每条射线对CT像素求和以给出该射线的投影值。然后可以利用适当的矢量d(矢量d是连接原点与沿着各个射线的最近点的矢量)将这些值插入到d空间中。
然后可以将经转换的d空间计划CT上的落在d空间锥形束投影的缺失的喇叭状部分内的点表示为d空间中的其他点的函数。然后可以使用所确定的计划CT关系来填充喇叭状部分中缺失的CBCT数据点。虽然存在可以填充喇叭数据的多种不同的方式,但是一旦转换至d空间,则计划CT可以被用于“学习”缺失的喇叭状部分应该如何符合d空间中的CBCT数据。例如,代数关系、主成分分析、机器学习算法等中的一个或更多个可以用于填充缺失的喇叭数据。
在选择d空间中的径向线时,许多径向线例如图9A中的线L3和线L4将不与缺失的喇叭数据相交。沿着线L3和线L4的数据可以经由1D傅立叶变换直接从d空间转换至k空间。其他线例如线L1和线L2(分别在点P1和P2处)可以与缺失的喇叭状区域相交。线L1和线L2可以贡献部分数据,多达线L1和线L2与喇叭状部分相交的点。这可以相当于针对线L1和线L2具有有限视野,其在傅立叶域中可以导致减小的样本间距。以数学方式表述,如果沿着从原点至线与喇叭状区域相交的点的线的数据长度为L,那么沿着k空间中相应的径向线(例如,与喇叭状区域相交的L1或L2)的k空间中的傅立叶数据的样本间距将是1/L。如图9B所示,沿径向线的采样间隔随着径向线接近ky轴而增加。在轴本身上,样本间距接近无穷大,从而导致沿ky轴没有数据。
因此,即使d空间中存在缺失的数据,k空间也可以被填充。在一些实施方式中,然后可以直接在k空间而不是在d空间中执行插值。在一些实施方式中,可以首先将计划CT转换至k空间以辅助k空间中的CBCT数据的插值,类似于上面对d空间中的插值的描述。在一些实施方式中,可以不对k空间数据进行插值,但是可以使用NUFFT算法来直接计算非均匀间隔k空间点到空间域的逆3D傅立叶变换以重建3D图像。
在一些实施方式中,在计算1D傅立叶变换之前在d空间中插值以沿着均匀线重新采样数据可能导致伪影。在这样的实施方式中,可以使用NUFFT算法,或者可以使用来自计划CT图像的数据来“学习”如何以与上述类似的方式对投影数据进行插值。
本领域普通技术人员将认识到,存在在d空间或k空间中填充缺失的喇叭数据的许多替选方式,每个方式都包含在本申请的范围内。
图像重建
在本公开内容的示例性实施方式中,可以在d空间中执行当前CBCT图像的实时分析,以处理非平行射线的存在。如上面所论述的,可以首先将CBCT投影转换至d空间,可以组合多个转换后的投影“碗”,并且可以使用各种技术来填充缺失的喇叭数据。然而,在投影围绕y轴旋转并且用每个连续碗填充新的d空间数据时,只有当前投影(也称为当前碗)在其表示目标区域的真实的当前位置的意义上是准确的。本公开内容的实施方式还提出了实时重建3D图像的方式,该方式解决了陈旧数据的问题。
尽管可以通过围绕轴(例如y轴)旋转顺序获取的投影来填充d空间,如参照图7B所述,但是多个投影中只有一个投影描绘了目标区域中的点的当前“真实”位置。这是因为在当前投影之前成像的所有其他投影是在先前的时间点取得的,并且陈旧投影可能不再描绘目标区域的当前位置和/或取向。上面提及的计划CT图像也将被视为陈旧投影。可以在放射治疗期间的较早时间点处取得先前陈旧投影。然后,问题是如何将陈旧投影与当前投影结合起来以形成准确的实时3D图像。
本公开内容的实施方式在放射治疗期间使用单个当前投影作为“约束”并且使用其他陈旧投影来填充缺失信息来重建CBCT图像,即实时地生成电影CBCT图像。例如,当前投影可以用作陈旧图像可以符合的约束(例如,以100%加权以表示已知的真实值)。生成的3D图像应与当前投影“一致”。在一些实施方式中,“一致”可以意味着:如果人通过3D图像进行射线追踪以计算人工投影(有时被称为数字重建射线照片或DRR),则将获得测量投影的精确再现。在其他实施方式中,“一致”可以包括补偿物理现象例如散射或束硬化的校正,或者可以意味着:DRR和测量投影在阈值内相等或者在具有相似性的一些其他度量方面相等。
取决于所使用的技术,可以在d空间中、在k空间中或在d空间和k空间的组合中发生陈旧d空间投影和当前d空间投影的重建。在本公开内容的实施方式中,当前投影被用作约束,并且该约束可以被放置在d空间或k空间中的实际点上。这与先前已经开发的其他技术不同,这些技术替代地依赖于对空间域中的投影的约束,在不使用迭代重建原理的情况下难以强制实行并且是计算密集的,从而使得这些技术对于实时应用而言是不可行的。
d空间(或k空间,取决于在哪个空间执行重建)的填充可以以多种不同的方式发生。在一个实施方式中,阶段可用于重建3D图像。这可以称为4D CBCT(3D+阶段)。在跟踪规则的、有节奏的和/或周期性的运动——例如受呼吸或心跳影响的目标区域的运动——时,这可以特别有用。可以通过选择在循环中的相同点处取得的投影来选择最相关的陈旧投影。例如,可以将呼吸阶段分配给每个陈旧投影,并且可以仅使用与当前投影具有相似阶段的投影来填充当前投影的缺失信息。假设来自该阶段中的相同点的投影图像上的目标区域的位置与来自该阶段中的不同点的投影图像中的目标区域的位置相比彼此更相似。
可以存在为每个投影分配阶段的许多不同的方式。例如,每个投影图像的k空间的中心值可以被用作阶段的替代。可以假设具有相同或相似中心值的投影是在相同阶段处取得的,并且因为阶段可能影响目标区域的移动,所以可以假设在来自相似阶段的投影中的目标区域的位置和/或取向是相似的。结果,假设与当前投影共享k空间的公共中心值的陈旧投影可以具有用于重建当前投影图像的最相关的目标区域位置信息。
在一些实施方式中,陈旧投影的子集可以用于使用传统的断层摄影重建技术或利用本文公开的一些重建方法来首先重建阶段合并的4D图像。然后可以将4D数据集的每个3D箱转换至k空间以生成参考4D k空间训练集。然后可以确定4D k空间训练集内的每个2D k空间平面与4D k空间训练集中的相应3D k空间图像之间的关系。一旦找到该关系,每当存在获取到的新的k空间“当前”平面时,所确定的关系可以被用于从当前k空间平面找到近似3D k空间图像。为了降低维数,可以在2D和3D k空间数据上使用主成分分析(PCA)或独立成分分析(ICA)。
在k空间中将当前平面与陈旧平面组合以填充缺失数据的其他示例性方法和技术可以包括使用贝叶斯滤波技术和分析,例如,卡尔曼滤波器或粒子滤波器。在一些实施方式中,例如,可以使用压缩感测技术、稀疏性、机器学习、深度学习和/或主成分分析(PCA)。
为了进一步探索这个概念,从可以假设存在平行线的假设情况开始可能会有帮助。投影在d空间中提供2D平面,并且执行2D傅立叶变换可以将该数据直接转换至k空间中的2D平面。沿k空间中的该平面的值将是当前的并且可以充当对完整的3D k空间数据的约束。然后需要使用先前的陈旧投影来估计其余的k空间数据,这些投影也将表示为k空间中的平面。这些陈旧的投影可以以许多不同的方式与当前投影相结合。例如,每个平面可以共享公共的交叉值,即k空间的中心,其可以例如随着呼吸在整个给定阶段中振荡。具有最接近的匹配交叉值的那些k空间平面可以被选择并且用于构造k空间的其余部分。然后可以执行逆3D傅立叶变换以生成与当前图像对应、与当前投影一致的3D图像。
然而,在实践中,线并不平行,并且平行束数学运算会被破坏。不是在d空间中生成平面的投影,而是每个锥形束投影,生成弯曲的数据平面(“碗”),如先前参考图6B所讨论的。因为数据碗仅与傅立叶空间中的径向线相交于单个点处,所以可以通过傅立叶变换将该数据直接转换至k空间数据。因此,碗仅沿交叉的径向线提供单个傅立叶分量。d空间中垂直平面与碗之间的距离可以随着远离原点的距离而增加,并且由下式表示:s=√(R^2+d^2)-R。
对于放射治疗应用,图像通常被缩小至等中心(机架旋转点),该等中心通常在大约80cm至120cm的范围内,例如是100cm。在10cm处,这导致平面与碗之间的距离为0.5mm;在远离中心轴20cm处,这对于许多应用来说可以被认为是在检测器边缘处的最大距离,距离增加至2mm。在放射治疗中,碗非常接近平面,以得到具有远离纯平面的二阶失真的良好近似。图10A和图10B示出了这种关系。
在一些实施方式中,碗可以近似为平面并且可以忽略二阶失真。对于放射治疗中的典型几何形状,这样的实施方式仍然可以产生良好结果。空间域中的数据可以直接转换至k空间中的数据平面,如上面描述的平行束几何形状的情况。
在其他实施方式中,来自弯曲“碗”表面的d空间数据可以被外推至相应的纯平面。在某些情况下,这可以通过使用d空间中的较早陈旧投影数据来执行外推来实现。在其他实施方式中,这可以通过使用转换至d空间的计划CT来实现,以帮助“学习”数据如何从碗变形为平面。一旦将数据外推至d空间中的平面,就可以使用2D傅立叶变换将数据从d空间转换至k空间。
在其他实施方式中,可以首先在d空间而不是在k空间中估计完整的3D图像。沿着d空间中的当前碗的值是当前数据并且可以用作约束。然后问题变成如何填充d空间(而不是k空间)的其余部分。现在陈旧的先前获取的碗可以以与上文参考在k空间中估计数据所描述的方式类似的方式进行组合。然后可以将填充的d空间图像转换至k空间,并且逆3D傅立叶变换可以产生与当前图像对应、与当前投影一致的3D图像。
通常包括在CBCT重建中的其他方法也可以合并在所公开的实施方式中,例如,考虑机架下垂的几何校正、束硬化和散射校正也可以应用于本公开内容的实施方式。
假设平行线的示例性实施方式
然而,在一些实施方式中,可以假设CBCT的射线实际上是平行的,而不是发散的。例如,如果较小的目标被辐射,则击中目标的小部分射线可以几乎彼此平行。例如,回顾图6A,仅位于发散射线的锥形束418的一部分内的小目标可以仅被发散射线的子集击中。击中目标的较小射线子集可以几乎彼此平行,即使在整个锥形束的宽度上,射线是发散的。通过仅对锥形束的较小部分进行采样,可以假设平行线的存在。例如,目标可以仅位于整个图像的一部分中,例如,位于锥形束的中心区域或锥形束的边缘。不是使用来自整个锥形束的射线重建图像,而是可以仅使用击中目标或者击中目标周围的较小区域的射线来重建图像的仅较小部分。例如,对于查看较大目标区域内的特定目标,这可能是有用的。虽然本文公开的许多实施方式基于完整的锥形束投影重建当前投影图像,并且因此必须处理d空间中的发散射线,但是在该实施方式中,专注于仅使用锥形束的一部分来产生较窄的图像可以考虑平行线的假设,因为击中该较小部分的射线的子集可以彼此相对平行。如果目标在小区域内移动,或者如果主要焦点在目标的移动而不是目标的实际图像上,则这也可以是有用的。
因为射线的子集可以几乎彼此平行,所以可以使用平行束近似,并且可以在目标周围生成小图像。因为在该实施方式中假设存在平行线,所以可以不必将CBCT投影转换至d空间。替代地,可以将投影直接转换至k空间,如上面参考图3A和图3B所述。没有假设平行线并且替代地对发散线有效的实施方式必须首先将当前投影图像转换至d空间以执行当前图像的实时评估,然后可以保留在d空间中或者可以转换至k空间以在将当前图像用作约束的同时使用陈旧投影图像来填充缺失的信息。作为对照,替代地假设存在平行线的实施方式可以不需要被转换至d空间,而是可以替代地从空间域直接转换至k空间,并且可以在k空间中执行实时监测。逐步演变的3D图像的计算可以在k空间中发生,并且3D图像可以连续地被转换至空间域。如本文所使用的,“连续”包括正在进行的转换并且包括正在进行但是以间隔的时间发生的转换。例如,在一些实施方式中,可以不延迟3D图像从k空间到空间域的转换直到重建了整个3D图像,并且替代地该转换可以随着3D图像的演变而发生。3D图像的连续转换使得能够进行对目标区域的持续定位,以在放射治疗期间补偿目标的移动。
使用MRI直线加速器的示例性实施方式
在本公开内容的一些实施方式中,可以使用MRI直线加速器而不是具有CBCT成像的传统直线加速器。图11描绘了组合的辐射治疗系统602和核磁共振(MR)成像系统630的局部剖视图。MR成像系统630可以限定沿轴(A)延伸的孔,并且辐射治疗系统602可以包括被配置成将辐射治疗束608朝向孔内的等中心610引导的辐射治疗输出604。辐射治疗输出604可以包括准直器624,准直器624可以控制和/或成形辐射治疗束608以将束608引导至患者体内的目标区域。患者可以由表面例如可以沿轴向方向(A)、侧向方向(L)或横向方向(T)中的一个或更多个方向定位的平台支承。辐射治疗系统602的一个或更多个部分可以被安装在机架606上;例如,辐射治疗输出604可以沿着机架606绕轴A旋转。
与CBCT成像对照,MR成像的独特之处在于其直接在k空间中收集数据。尽管上面讨论的本公开内容的一些实施方式将锥形束投影图像转换至d空间并且然后最终转换至k空间,但是MRI将图像直接捕获至k空间中。因此,在MRI实施方式中,可以在k空间中执行实时监测。如上面参考其他实施方式所述,k空间中的当前图像可以用作约束,并且其他陈旧图像可以用于在k空间中重建表示目标区域的真实当前位置的实时3D图像。然后重建的3D k空间图像可以经由傅立叶变换转换到空间域中,并且可以用于监测患者体内的目标区域的移动并且用于根据检测到的移动来控制和/或改变放射治疗的递送。
如上所述,逐渐演变的3D图像的计算可以在k空间中发生,并且3D图像可以连续地被转换至空间域。如本文所使用的,“连续”意味着在一些实施方式中,可以不延迟3D图像从k空间到空间域的转换直到重建了整个3D图像。替代地,转换可以随着3D图像的演变而发生。3D图像的连续转换使得能够进行目标区域的持续定位,以在放射治疗期间补偿目标的移动。
如上所述,本公开内容的实施方式可以使得能够计算实时不断演变的完整3D软组织图像。因此可以实时检测处于危险中的目标和器官的分次内(Intrafractional)运动,从而在辐射治疗期间实现门控和MLC跟踪。在一些实施方式中,可能不需要使用基准点。最终,可以实时计算完整变形矢量场以实现实时自适应放射治疗。本公开内容的实施方式可以与任何合适的辐射治疗设备结合使用,该辐射治疗设备例如传统的直线加速器、MRI直线加速器、伽玛刀系统或任何其他合适的辐射递送系统。
用于执行本公开内容的过程的示例性医疗系统
如上面参照图1A、图1B和图1C所讨论的,本文公开的图像处理可以在任何合适的计算机或医疗系统上执行。图12示出了用于使用上面所描述的新颖技术在辐射治疗期间执行实时目标定位和跟踪的示例性放射治疗系统700。放射治疗系统700可以包括连接至网络730的辐射治疗设备710,网络730连接至因特网732。网络730可以将辐射治疗设备710与以下中的一个或更多个连接起来:数据库740、医院数据库742、肿瘤学信息系统(OIS)750(例如,其可以包括患者信息)、治疗计划系统(TPS)760(例如,用于生成要由放射治疗设备710执行的辐射治疗计划)、图像获取设备770、显示设备780和/或用户接口790。这些部件中的每一个可以与放射治疗设备710容纳在相同的区域中,或者可以远离放射治疗设备710,例如,通过因特网或网络连接与放射治疗设备710连接。
放射治疗设备710可以包括处理器712、存储器设备716和通信接口714。存储器设备716可以存储用于操作系统718、治疗计划软件720、图像处理软件724、图像重建软件726、目标定位模块728中的一个或更多个的计算机可执行指令以及/或者要由处理器712执行的任何其他计算机可执行指令。这些可执行指令可以配置处理器712以执行上述示例性实施方式的步骤,包括例如将CBCT投影转换至d空间、在d空间或k空间中的一个或更多个中重建3D或4D CBCT或MRI图像、将投影图像从d空间转换至k空间以及/或者将投影图像从k空间转换至空间域。
处理器712可以通信地耦接至存储器设备716,并且处理器712可以被配置成执行存储在存储器设备716上的计算机可执行指令。例如,处理器712可以执行图像处理软件724和/或图像重建软件726以实现图像处理软件724和/或图像重建软件726中的每个的功能,并且可以将这些功能与目标定位模块728的功能组合,以在实施放射治疗期间确定患者体内的目标的位置。另外,处理器712可以执行治疗计划软件720(例如,由Elekta制造的
Figure BDA0002101937190000251
软件),治疗计划软件720可以与图像处理软件724、图像重建软件726和/或目标定位模块728接口。
处理器712可以是处理设备,包括一个或更多个通用处理设备,例如微处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、加速处理单元(APU)或其他合适的设备。在一些实施方式中,处理器712可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、实现其他指令集的处理器或实现指令集的组合的处理器。处理器712还可以是一个或更多个专用处理设备,例如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、片上系统(SoC)等。如本领域技术人员将理解的,在一些实施方式中,处理器712可以是专用处理器而不是通用处理器,例如,通常用于医学成像的处理器,并且因此可以具有一个或更多个图形处理单元和加速处理单元。处理器712可以包括一个或更多个已知的处理设备,例如:来自由IntelTM制造的PentiumTM、CoreTM、XeonTM
Figure BDA0002101937190000252
系列的微处理器;来自由AMDTM制造的TurionTM、AthlonTM、SempronTM、OpteronTM、FXTM、PhenomTM系列的微处理器;或由Sun Microsystems制造的任何处理器,或其他合适的处理器。处理器712还可以包括图形处理单元,例如来自由NvidiaTM制造的
Figure BDA0002101937190000261
系列的GPU;来自由IntelTM制造的GMA、IrisTM系列的GPU;或来自由AMDTM制造的RadeonTM系列的GPU,或者其他合适的处理器。在一些实施方式中,处理器712可以包括加速处理单元,例如由AMDTM制造的桌面A-4(6,8)系列或由IntelTM制造的Xeon PhiTM系列。在一个实施方式中,处理器712可以被配置成实时处理大量成像数据和/或信号数据,其中“实时”意指以使得能够在放射治疗过程期间获得输出或反馈的速度来处理输入数据。所公开的实施方式不限于以其他方式被配置成满足识别、分析、维护、生成和/或提供大量成像数据或操纵这样的成像数据以定位和跟踪目标的计算需求或者被配置成操纵与所公开的实施方式一致的任何其他类型的数据的任何类型的处理器。另外,术语“处理器”可以包括一个以上的处理器,例如,多核设计处理器或各自具有多核设计的多个处理器。处理器712可以执行存储在存储器716中的计算机程序指令序列,以执行上面所描述的各种操作、过程和方法。
存储器设备716可以存储从图像获取设备770或另一合适的图像获取设备接收的图像数据722(例如,CT、CBCT、MRI等)。存储器设备716还可以存储放射治疗设备710可以用于执行与所公开的实施方式一致的操作的任何格式的任何其他合适类型的数据/信息。存储器设备716可以包括只读存储器(ROM)、闪存、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)例如同步DRAM(SDRAM)或Rambus DRAM、静态存储器(例如,闪存、静态随机存取存储器)等,在这些存储器上可以以任何格式存储计算机可执行指令。在示例性实施方式中,存储器设备716可以是多个存储器设备。在一些实施方式中,存储器设备716可以包括远程定位但可以由处理器712访问的多个存储器设备。计算机程序指令可以由处理器712访问,从ROM或任何其他合适的存储器位置读取,并且加载至RAM中以由处理器712执行。例如,存储器716可以存储一个或更多个软件应用。存储在存储器716中的软件应用可以包括例如用于公共计算机系统以及用于软件控制的设备的操作系统718。此外,存储器716可以存储整个软件应用或仅存储可以由处理器712执行的软件应用的一部分。例如,存储器设备716可以存储由治疗计划系统760生成的一个或更多个辐射治疗计划和/或可以存储治疗计划软件720。
在一些实施方式中,存储器设备716可以包括机器可读存储介质。示例性实施方式可以包括单个介质或者可以包括存储一组或更多组计算机可执行指令或数据的多个介质(例如,集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“机器可读存储介质”是指能够存储或编码一组指令以供机器执行并且使机器执行本公开内容的任何一种或更多种方法的任何介质。因此,术语“机器可读存储介质”应该被定义为包括但不限于固态存储器、光学介质和磁介质等。例如,存储器716可以是一个或更多个易失性、非暂态或非易失性有形计算机可读介质。
放射治疗设备710可以经由通信接口714与网络730进行通信,通信接口714可以通信地耦接至处理器712和存储器716。通信接口714可以包括例如网络适配器、电缆连接器、串行连接器、USB连接器、并行连接器、高速数据传输适配器(例如,光纤、USB 3.0、雷电(thunderbolt)等)、无线网络适配器(例如,WiFi适配器)、电信适配器(例如,3G、4G/LTE等)或其他合适的连接。通信接口714可以包括一个或更多个数字和/或模拟通信设备,其允许放射治疗设备710经由网络730与其他机器和设备例如远程定位的部件进行通信。
网络730可以提供局域网(LAN)、无线网络、云计算环境(例如,作为服务的软件、作为服务的平台、作为服务的基础设施等)、客户端服务器、广域网(WAN)等的功能。因此,网络730使得能够进行放射治疗设备710与包括TPS 760、OIS 750和图像获取设备770的多个其他设备之间的数据传输。此外,由TPS 760、OIS 750和图像获取设备770生成的数据可以被存储在存储器716、数据库740和/或医院数据库742中。数据可以经由网络730并且通过通信接口714发送/接收,以由处理器712进行访问。
本公开内容的示例性方法
图13至图15是描绘可以由上面(例如,图1A、图1B、图1C和/或图12中的任何一个)所描述的医疗系统或任何其他合适系统执行的本公开内容的示例性方法的流程图。在图13至图15中,接收步骤可以由任何合适的部件执行,例如,由成像和控制系统111(包括控制器115和数据库117中的一个或更多个)、由TAS 120(例如,由输入/输出电路122、存储器电路124和处理器电路126中的一个或更多个)、由放射治疗设备710(例如,由处理器712、通信接口714、存储器716——包括存储器716内的任何部件——中的一个或更多个)或任何其他设备或本文描述的系统的部件执行。
图13描绘了方法800,其中,接收CBCT图像数据(步骤802),然后将图像数据转换至d空间(步骤803)。一旦转换,可以在d空间中将图像数据重建为3D图像(可选步骤804)。可选地,可以将图像数据从d空间转换至k空间(步骤805),然后在k空间中将图像数据重建为3D图像(可选步骤806)。3D图像的重建可以在d空间或k空间中发生或者在d空间和k空间中发生(例如,可以在非空间域中的每个中发生一些重建)。最终,图像数据可以从k空间转换至空间域。
图14描绘了根据另一实施方式的方法900。在图14的方法中,接收多个CBCT投影图像(步骤902)。多个CBCT图像包括当前图像和多个陈旧图像。将多个CBCT投影图像中的每一个转换至d空间(步骤903)。一旦转换至d空间,多个图像可以被转换至k空间(步骤904),或者当前图像可以用作约束以在d空间中根据多个投影图像重建3D图像(步骤905)。如果执行步骤905,则可以将经重建的图像转换至k空间(步骤907)并且然后可以将经重建的图像转换至空间域(步骤909)。如果选择了步骤904,则当前图像可以用作约束以在k空间中根据多个投影图像重建3D图像(步骤906),并且然后可以将经重建的3D图像转换至空间域。
图15描绘了另一示例性方法1000。在方法1000中,可以接收CBCT图像数据(步骤1002),并且可以分离出CBCT图像数据的一部分(步骤1003)。然后可以将CBCT图像数据的该部分转换至k空间(步骤1004)。可以在k空间中重建3D图像(步骤1005),然后可以将经重建的3D图像从k空间转换至空间域(步骤1006)。
根据详细说明书,本公开内容的许多特征和优点是明显的,并且因此,所附权利要求旨在覆盖落入本公开内容的真实精神和范围内的本公开内容的所有这些特征和优点。此外,由于本领域技术人员将容易想到许多修改和变化,因此不希望将本公开内容限制于所示出和所描述的确切结构和操作,并且因此,可以采用落入本公开内容的范围内的所有适当的修改和等同物。
此外,本领域技术人员将理解,本公开内容所基于的构思可以容易地用作设计用于实现本公开内容的若干目的的其他结构、方法和系统的基础。因此,权利要求不应被视为受前述描述的限制。

Claims (67)

1.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统,所述系统包括:
至少一个计算机系统,其被配置成:
接收使用具有多条射线的投影束生成的所述患者的所述目标区域的非平行投影图像;
将所述非平行投影图像转换至非空间域,使用具有所述多条射线的所述投影束生成的所述非平行投影图像是基于与所述射线中的相应的射线垂直的矢量而被转换至所述非空间域的,所述矢量形成在所述投影束的等中心和沿着所述射线中的相应的射线的相应的点之间,所述相应的点与沿着所述射线中的相应的射线的其他点相比最接近所述等中心;
在所述非空间域中至少根据所述非平行投影图像重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述非空间域转换至空间域。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述非平行投影图像是作为多个锥形束计算机断层摄影投影图像的多个非平行投影图像中的一个。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
4.根据权利要求3所述的系统,其中,当在所述非空间域中重建所述三维图像期间,所述一个当前投影图像被用作所述多个陈旧投影图像符合的约束。
5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述非空间域是第一非空间域,所述至少一个计算机系统还被配置成在将经重建的三维图像转换至所述空间域之前将经重建的三维图像转换至第二非空间域。
6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述非空间域是第二非空间域,所述至少一个计算机系统还被配置成在将所述非平行投影图像转换至所述第二非空间域之前将所述非平行投影图像转换至第一非空间域。
8.根据权利要求7所述的系统,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
9.根据权利要求1所述的系统,其中,所述目标区域包括肿瘤。
10.根据权利要求1所述的系统,其中,所述系统还包括线性加速器,所述线性加速器被配置成获取所述非平行投影图像并且将所述非平行投影图像传输至所述计算机系统。
11.根据权利要求10所述的系统,其中,所述至少一个计算机系统还被配置成:
基于经重建的三维图像中的所述目标区域内的目标的位置来修改所述线性加速器的特性。
12.根据权利要求11所述的系统,其中,所述线性加速器的特性是从所述线性加速器输出的辐射束的特性。
13.根据权利要求11所述的系统,其中,所述线性加速器的特性是所述线性加速器的至少一部分相对于所述患者的取向。
14.根据权利要求1所述的系统,其中,所述至少一个计算机系统还被配置成:
基于经重建的三维图像中的所述目标区域内的目标的位置来修改治疗计划。
15.根据权利要求1所述的系统,其中,所述至少一个计算机系统还被配置成:
接收所述患者的所述目标区域的一个或更多个第二非平行投影图像;
将所述一个或更多个第二非平行投影图像转换至所述非空间域;
在所述非空间域中根据至少所述一个或更多个第二非平行投影图像重建第二三维图像;以及
将经重建的第二三维图像从所述非空间域转换至所述空间域。
16.根据权利要求1所述的系统,其中,所述至少一个计算机系统被配置成实时地接收、转换、重建和转换。
17.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的计算机实现的方法,所述方法包括:
接收使用具有多条射线的投影束生成的所述患者的所述目标区域的非平行投影图像;
将所述非平行投影图像转换至非空间域,使用具有所述多条射线的所述投影束生成的所述非平行投影图像是基于与所述射线中的相应的射线垂直的矢量而被转换至所述非空间域的,所述矢量形成在所述投影束的等中心和沿着所述射线中的相应的射线的相应的点之间,所述相应的点与沿着所述射线中的相应的射线的其他点相比最接近所述等中心;
在所述非空间域中至少根据所述非平行投影图像重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述非空间域转换至空间域。
18.根据权利要求17所述的方法,其中,所述非平行投影图像是作为多个锥形束计算机断层摄影投影图像的多个非平行投影图像中的一个。
19.根据权利要求17所述的方法,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
20.根据权利要求19所述的方法,其中,当在所述非空间域中重建所述三维图像时,将所述一个当前投影图像用作所述多个陈旧投影图像符合的约束。
21.根据权利要求17所述的方法,其中,所述非空间域是第一非空间域,所述方法还包括:
在将经重建的三维图像转换至所述空间域之前将经重建的三维图像转换至第二非空间域。
22.根据权利要求21所述的方法,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
23.根据权利要求17所述的方法,其中,所述非空间域是第二非空间域,所述方法还包括:在将所述非平行投影图像转换至所述第二非空间域之前将所述非平行投影图像转换至第一非空间域。
24.根据权利要求23所述的方法,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
25.根据权利要求17所述的方法,其中,所述目标区域包括肿瘤。
26.根据权利要求17所述的方法,还包括:
基于经重建的三维图像中的所述目标区域内的目标的位置来修改要由医疗设备递送的治疗计划。
27.根据权利要求17所述的方法,还包括:
接收所述患者的所述目标区域的一个或更多个第二非平行投影图像;
将所述一个或更多个第二多个非平行投影图像转换至所述非空间域;
在所述非空间域中根据所述一个或更多个第二非平行投影图像重建第二三维图像;以及
将经重建的第二三维图像从所述非空间域转换至所述空间域。
28.根据权利要求17所述的方法,其中,实时地执行所述接收、所述转换、所述重建和所述转换中的每一个。
29.一种非暂态计算机可读介质,其存储有指令,所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行生成患者的目标区域的三维图像的方法,所述方法包括:
接收使用具有多条射线的投影束生成的所述患者的所述目标区域的非平行投影图像;
将所述非平行投影图像转换至非空间域,使用具有所述多条射线的所述投影束生成的所述非平行投影图像是基于与所述射线中的相应的射线垂直的矢量而被转换至所述非空间域的,所述矢量形成在所述投影束的等中心和沿着所述射线中的相应的射线的相应的点之间,所述相应的点与沿着所述射线中的相应的射线的其他点相比最接近所述等中心;
在所述非空间域中至少根据所述非平行投影图像重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述非空间域转换至空间域。
30.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述非平行投影图像是作为多个锥形束计算机断层摄影投影图像的多个非平行投影图像中的一个。
31.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
32.根据权利要求31所述的非暂态计算机可读介质,其中,当在所述非空间域中重建所述三维图像时,将所述一个当前投影图像用作所述多个陈旧投影图像符合的约束。
33.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述非空间域是第一非空间域,所述方法还包括:
在将经重建的三维图像转换至所述空间域之前将经重建的三维图像转换至第二非空间域。
34.根据权利要求33所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
35.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述非空间域是第二非空间域,所述方法还包括:在将所述非平行投影图像转换至所述第二非空间域之前将所述非平行投影图像转换至第一非空间域。
36.根据权利要求35所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
37.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述目标区域包括肿瘤。
38.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,还包括:
基于经重建的三维图像中的所述目标区域内的目标的位置来修改要由医疗设备递送的治疗计划。
39.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,还包括:
接收所述患者的所述目标区域的一个或更多个第二非平行投影图像;
将所述一个或更多个第二非平行投影图像转换至所述非空间域;
在所述非空间域中根据所述一个或更多个第二非平行投影图像重建第二三维图像;以及
将经重建的第二三维图像从所述非空间域转换至所述空间域。
40.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中,实时地执行所述接收、所述转换、所述重建和所述转换中的每一个。
41.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统,所述系统包括:
至少一个计算机系统,其被配置成:
接收具有多条射线的锥形束计算机断层摄影成像数据;
将所述成像数据从空间域转换至第一非空间域,所述成像数据是基于与所述射线中的相应的射线垂直的矢量而被转换至所述非空间域的,所述矢量形成在所述锥形束的等中心和沿着所述射线中的相应的射线的相应的点之间,所述相应的点与沿着所述射线中的相应的射线的其他点相比最接近所述等中心;
将所述成像数据从所述第一非空间域转换至第二非空间域;
在所述第一非空间域和所述第二非空间域中的至少一个非空间域中根据所述成像数据重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述第二非空间域转换至所述空间域。
42.根据权利要求41所述的系统,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
43.根据权利要求41所述的系统,其中,所述成像数据包括多个锥形束计算机断层摄影投影。
44.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的计算机实现的方法,所述方法包括:
接收具有多条射线的锥形束计算机断层摄影成像数据;
将所述成像数据从空间域转换至第一非空间域,所述成像数据是基于与所述射线中的相应的射线垂直的矢量而被转换至所述非空间域的,所述矢量形成在所述锥形束的等中心和沿着所述射线中的相应的射线的相应的点之间,所述相应的点与沿着所述射线中的相应的射线的其他点相比最接近所述等中心;
将所述成像数据从所述第一非空间域转换至第二非空间域;
在所述第一非空间域和所述第二非空间域中的至少一个非空间域中根据所述成像数据重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述第二非空间域转换至所述空间域。
45.根据权利要求44所述的方法,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
46.根据权利要求44所述的方法,其中,所述成像数据包括多个锥形束计算机断层摄影投影。
47.一种非暂态计算机可读介质,其存储有指令,所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行生成患者的目标区域的三维图像的方法,所述方法包括:
接收具有多条射线的锥形束计算机断层摄影成像数据;
将所述成像数据从空间域转换至第一非空间域,所述成像数据是基于与所述射线中的相应的射线垂直的矢量而被转换至所述非空间域的,所述矢量形成在所述锥形束的等中心和沿着所述射线中的相应的射线的相应的点之间,所述相应的点与沿着所述射线中的相应的射线的其他点相比最接近所述等中心;
将所述成像数据从所述第一非空间域转换至第二非空间域;
在所述第一非空间域和所述第二非空间域中的至少一个非空间域中根据所述成像数据重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述第二非空间域转换至所述空间域。
48.根据权利要求47所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述第一非空间域是d空间,并且所述第二非空间域是k空间。
49.根据权利要求47所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述成像数据包括多个锥形束计算机断层摄影投影。
50.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统,所述系统包括:
至少一个计算机系统,其被配置成:
接收所述患者的所述目标区域的多个非平行投影图像;
将所述多个非平行投影图像转换为三维非空间域中的第一表示;
将所述三维非空间域中的所述第一表示转换为一维非空间域中的第二表示;
根据所述第一表示和所述第二表示重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。
51.根据权利要求50所述的系统,其中,所述至少一个计算机系统被配置成实时地接收和重建。
52.根据权利要求50所述的系统,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
53.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的方法,所述方法包括:
接收所述患者的所述目标区域的多个非平行投影图像;
将所述多个非平行投影图像转换为三维非空间域中的第一表示;
将所述三维非空间域中的所述第一表示转换为一维非空间域中的第二表示;
根据所述第一表示和所述第二表示重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。
54.根据权利要求53所述的方法,其中,所述接收和所述重建是实时执行的。
55.根据权利要求53所述的方法,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
56.一种非暂态计算机可读介质,其存储有指令,所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行生成患者的目标区域的三维图像的方法,所述方法包括:
接收所述患者的所述目标区域的多个非平行投影图像;
将所述多个非平行投影图像转换为三维非空间域中的第一表示;
将所述三维非空间域中的所述第一表示转换为一维非空间域中的第二表示;
根据所述第一表示和所述第二表示重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从非空间域转换至空间域。
57.根据权利要求56所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述接收和所述重建是实时执行的。
58.根据权利要求56所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
59.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的系统,所述系统包括:
至少一个计算机系统,其被配置成:
接收所述患者的所述目标区域的多个非平行投影图像;
将所述多个非平行投影图像转换至d空间非空间域和k空间非空间域;
在所述d空间非空间域和所述k空间非空间域中根据所述多个非平行投影图像重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述d空间非空间域和所述k空间非空间域转换至空间域。
60.根据权利要求59所述的系统,其中,所述至少一个计算机系统被配置成实时地接收和重建。
61.根据权利要求59所述的系统,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
62.一种用于生成患者的目标区域的三维图像的方法,所述方法包括:
接收所述患者的所述目标区域的多个非平行投影图像;
将所述多个非平行投影图像转换至d空间非空间域和k空间非空间域;
在所述d空间非空间域和所述k空间非空间域中根据所述多个非平行投影图像重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述d空间非空间域和所述k空间非空间域转换至空间域。
63.根据权利要求62所述的方法,其中,所述接收和所述重建是实时执行的。
64.根据权利要求62所述的方法,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
65.一种非暂态计算机可读介质,其存储有指令,所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行生成患者的目标区域的三维图像的方法,所述方法包括:
接收所述患者的所述目标区域的多个非平行投影图像;
将所述多个非平行投影图像转换至d空间非空间域和k空间非空间域;
在所述d空间非空间域和所述k空间非空间域中根据所述多个非平行投影图像重建三维图像;以及
将经重建的三维图像从所述d空间非空间域和所述k空间非空间域转换至空间域。
66.根据权利要求65所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述接收和所述重建是实时执行的。
67.根据权利要求65所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述非平行投影图像是多个非平行投影图像中的一个,所述多个非平行投影图像包括在第一时间段获得的一个当前投影图像和在所述第一时间段之前的一个或更多个时间段获得的多个陈旧投影图像。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104820302B (zh) * 2015-05-19 2018-05-18 合肥京东方光电科技有限公司 取向膜检测装置及方法
US10134155B2 (en) 2016-11-21 2018-11-20 Elekta Limited Systems and methods for real-time imaging
US10186055B2 (en) * 2017-03-23 2019-01-22 Shimadzu Corporation DRR image generation method and DRR image generation apparatus
US11694373B2 (en) * 2017-04-07 2023-07-04 Regents Of The University Of Minnesota Methods for scan-specific k-space interpolation reconstruction in magnetic resonance imaging using machine learning
WO2018218424A1 (en) * 2017-05-27 2018-12-06 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for couch sag compensation in image guided radio therapy
US11083913B2 (en) 2018-10-25 2021-08-10 Elekta, Inc. Machine learning approach to real-time patient motion monitoring
US10803987B2 (en) * 2018-11-16 2020-10-13 Elekta, Inc. Real-time motion monitoring using deep neural network
CN113164129A (zh) 2018-11-30 2021-07-23 爱可瑞公司 使用分次间信息进行图像重构和校正的方法和装置
WO2021058094A1 (en) * 2019-09-24 2021-04-01 Brainlab Ag Method and system for determining the configuration of a medical imaging system
CN110917509B (zh) * 2019-10-22 2021-02-12 苏州雷泰智能科技有限公司 一种基于双能cbct的成像方法、系统及放射治疗装置
WO2022097013A1 (en) * 2020-11-05 2022-05-12 Seetreat Pty Ltd A kalman filter framework to estimate 3d intrafraction motion from 2d projection
WO2022251417A1 (en) * 2021-05-26 2022-12-01 The Brigham And Women's Hospital, Inc. System and methods for patient tracking during radiaton therapy
US11794039B2 (en) 2021-07-13 2023-10-24 Accuray, Inc. Multimodal radiation apparatus and methods
US11854123B2 (en) 2021-07-23 2023-12-26 Accuray, Inc. Sparse background measurement and correction for improving imaging

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62144276A (ja) * 1985-12-19 1987-06-27 Toshiba Corp 立体画像表示装置
US5461651A (en) 1993-11-17 1995-10-24 General Electric Company Reconstruction of images in cone beam scanning with rectangular detector elements
EP2311527B1 (en) 2000-02-18 2019-08-28 William Beaumont Hospital Cone-beam computerized tomography with a flat-panel imager
FR2846121B1 (fr) * 2002-10-17 2004-12-24 Commissariat Energie Atomique Procede de reconstruction d'une image a partir d'un jeu de projections par application d'une transformee en ondelette
AU2004244308B2 (en) * 2003-05-27 2008-04-24 Clean Earth Technologies, Llc Method for fast image reconstruction with compact radiation source and detector arrangement using computerized tomography
US7209535B2 (en) 2003-06-20 2007-04-24 Wisconsin Alumni Research Foundation Fourier space tomographic image reconstruction method
US6862337B2 (en) * 2003-06-25 2005-03-01 General Electric Company Linear track based digital tomosynthesis system and method
JP5047960B2 (ja) 2005-07-08 2012-10-10 ウイスコンシン アラムナイ リサーチ ファウンデーシヨン 高度に限定されたイメージの再構成法
CA2649320C (en) * 2006-04-14 2011-09-20 William Beaumont Hospital Tetrahedron beam computed tomography
US7409033B2 (en) * 2006-05-31 2008-08-05 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Tomographic reconstruction for x-ray cone-beam scan data
WO2008017076A2 (en) 2006-08-03 2008-02-07 The Regents Of The University Of California Iterative methods for dose reduction and image enhancement in tomography
US8335358B2 (en) * 2007-03-29 2012-12-18 Palodex Group Oy Method and system for reconstructing a medical image of an object
US7983465B2 (en) * 2007-05-09 2011-07-19 Société De Commercialisation Des Produits De La Recherche Appliquée - Socpra Sciences Santé Et Humaines, S.E.C. Image reconstruction methods based on block circulant system matrices
CA2687543C (en) 2007-05-17 2015-12-01 Elekta Ab (Publ) On-line cone beam ct reconstruction
US20100119033A1 (en) 2008-11-12 2010-05-13 The Methodist Hospital Research Institute Intensity-modulated, cone-beam computed tomographic imaging system, methods, and apparatus
BR112012015836A2 (pt) * 2010-01-13 2016-06-14 Univ Australian processo e sistema de formação de imagem por tomografia computadorizada, e, meio de armazenagem legível por computador
WO2012019162A1 (en) 2010-08-06 2012-02-09 Accuray, Inc. Systems and methods for real-time tumor tracking during radiation treatment using ultrasound imaging
US8358738B2 (en) 2010-08-27 2013-01-22 Elekta Ab (Publ) Respiration-correlated radiotherapy
GB2507792B (en) 2012-11-12 2015-07-01 Siemens Plc Combined MRI and radiation therapy system
JP6732340B2 (ja) * 2014-12-10 2020-07-29 エレクタ、インク.Elekta, Inc. 4次元画像情報を構成するための磁気共鳴投影
US10134155B2 (en) 2016-11-21 2018-11-20 Elekta Limited Systems and methods for real-time imaging

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