CN110992406B - 一种基于感兴趣区的放疗患者摆位刚体配准算法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于感兴趣区的放疗患者摆位刚体配准算法，针对指定的参考图像勾画感兴趣区（通常为靶区），产生相应的权重分布，使指定的感兴趣区和附近区域在刚体配准时占有更大的权重，产生更有意义的配准结果。本发明根据参考图像勾画感兴趣区直接对图像进行刚体配准，不需要产生和确认在线的靶区和器官轮廓，从而大大简化了实施过程。

Description

一种基于感兴趣区的放疗患者摆位刚体配准算法

技术领域

放射治疗软件。

背景技术

患者的位置控制是放疗计划质量控制的重要环节。目前用来进行患者位置控制的设备包括热塑体膜、负压袋、正交X光和在线容积图像（锥形束CT、扇形束CT、磁共振）患者位置校正系统等。热塑体膜、负压袋都是通过限定人体的外轮廓来进行摆位，精度通常较差。正交X光患者位置校正系统通过获取患者在治疗床上的正交X光投影图像，并将其与原始CT图像进行二维/三维配准，获得移床数据来进行摆位。与上述设备相比，在线容积图像患者位置校正系统目前被认为最准确，其在治疗前扫描患者在治疗床上的在线容积图像，通过对骨或灰度值进行刚体配准，获得移床数据，达到精确摆位的目的。但是，骨的位置或整体灰度值并不是放疗实施最关心的目标，而肿瘤靶区和周围重要器官的位置变化才与放疗计划的准确实施息息相关。因为膀胱充盈、肿瘤退缩等原因产生人体内部的解剖结构变化，使得通过骨配准、灰度值配准等方法获得的移床数据有时并不能准确反映肿瘤靶区和周围重要器官的位置变化，从而造成放疗计划实施上的偏差。

发明“一种根据在线影像产生治疗床调整数据的计算机系统”（申请号：201610422704.7）通过在线影像和原始影像进行刚体配准时，有针对性的设定用于刚体配准的感兴趣区和权重，从而产生更有意义的移床数据。但是上述系统中包含有勾画与融合模块，需要用户手工或计算机自动在在线影像上产生在线的靶区和器官轮廓，来进行参考图像感兴趣区和在线图像感兴趣区相似性测度的计算。手工勾画靶区和器官轮廓需要很长时间，而计算机自动产生在线靶区和器官轮廓也需要医生的检查和确认，这增加了放疗实施的复杂性。

发明内容

本发明为了克服上述不足，提出了“一种基于感兴趣区的放疗患者摆位刚体配准算法”，针对指定的参考图像勾画感兴趣区（通常为靶区），产生相应的权重分布，使指定的感兴趣区和附近区域在刚体配准时占有更大的权重，产生更有意义的配准结果。与发明“一种根据在线影像产生治疗床调整数据的计算机系统”（申请号：201610422704.7）不同的是，本发明根据参考图像勾画感兴趣区直接对图像进行刚体配准，不需要产生和确认在线的靶区和器官轮廓，从而大大简化了实施过程。

本发明根据指定的参考图像勾画感兴趣区产生相应的权重分布。指定的参考图像勾画感兴趣区通常设置较大的权重，由于指定的感兴趣区（比如靶区）内部有时密度均匀，需要周围的区域一同为刚体配准提供信息。因此，本发明中感兴趣区周围根据权重分布函数产生权重分布，使越靠近感兴趣区的像素权重值越接近此感兴趣区权重，远离感兴趣区的像素则更接近默认权重。

刚体配准的目标函数为：

其中表示配准区域内共有个像素点，表示第i个像素点中心位置坐标， 表示配准区域内的权重分布，表示在位置参考图像像素和在线图像像素差值的 度量。附图1是实施例1中高斯权重分布函数的示意图，为简化表达，图中是一维向量；而 在实际的患者摆位过程中，在线影像是二维投影图像或三维容积图像，对应的也是二维 或三维向量。

当几个感兴趣区权重分布函数的作用范围有重叠时，重叠区域的像素权重取值为此像素对应各个权重分布函数的最大值。

刚体配准的过程即采用最优化算法调整平移旋转量，最小化上述目标函数的过程。

附图说明：

图1. 高斯权重分布函数示意图

图2. 两个感兴趣区共同影响的像素斜坡权重函数取值示意图

具体实施方式：

实施例1

此实施例根据指定的感兴趣区产生相应的权重分布。其权重分布函数为高斯权重分布函数：

其中表示第i个像素点中心位置坐标，表示配准区域内的权重分布；是 感兴趣区权重，是默认权重，通常设置的感兴趣区权重要大于默认权重；表 示第i个像素点中心位置到感兴趣区的豪斯多夫距离，第i个像素点在感兴趣区内豪斯多夫 距离为0。权重分布函数使越靠近感兴趣区的像素权重值越接近此感兴趣区权重，远离感兴 趣区的像素则更接近默认权重。附图1是高斯权重分布函数的示意图，为简化表达，图中 是一维向量；实际上，在此实施例中在线影像是三维锥形束CT容积图像，对应的也是三维 向量。

刚体配准的目标函数为：

其中表示配准区域内共有个像素点，表示第i个像素点中心位置坐标， 表示配准区域内的权重分布，表示在位置参考图像像素和在线图像像素差值的度 量。在此实施例中，参考图像为三维定位CT容积图像，参考图像像素和在线图像像素差值的 度量为差值的平方（L2范数）：

这里表示在位置参考图像像素值，表示在位置在线图像像素 值。

刚体配准的过程即调整平移旋转量，最小化上述目标函数的过程。此实施例中采用共轭梯度法实现上述优化过程。

实施例2

此实施例根据指定的感兴趣区产生相应的权重分布。其权重分布函数为斜坡权重分布函数：

公式中和实施例1中同名变量的意义相同，表示最大豪斯多夫距离，既一个 感兴趣区对应的权重分布函数的作用范围。当几个感兴趣区权重分布函数的作用范围有重 叠时，重叠区域的像素权重取值为此像素对应各个权重分布函数的最大值。附图2是两个感 兴趣区共同影响的像素斜坡权重函数取值示意图，为简化表达，图中是一维向量；图中、两个感兴趣区的权重都为10，默认权重为2，黑色实线是、共同作用下 的斜坡权重函数。实际上，在此实施例中在线影像是两幅二维正交投影图像，对应的也是 二维向量。

刚体配准目标函数和实施例中目标函数形式相同，此实施例中参考图像为根据定 位CT计算的二维数字重建放射图像（DRR），在线图像是平板探测器采集的两幅二维正交投 影图像。定位CT上的感兴趣区也就相应的投影到DRR图像上（DRR图像上某个像素的投影路 径上只要有一个定位CT像素在感兴趣区内，则这个DRR像素是一个DRR图像感兴趣区像素）。 在此实施例中，参考图像像素和在线图像像素差值的度量为差值的绝对值（L1范数）：

实际上，参考图像像素和在线图像像素差值的度量也可以是其差值的其它范 数。

刚体配准的过程即调整定位CT平移旋转量，产生新的DRR图像，最小化上述目标函数的过程。此实施例中采用Powell法实现上述优化过程。

Claims (1)

1.一种基于感兴趣区的放疗患者摆位刚体配准算法，其特征在于，所述算法对指定勾画感兴趣区设定权重，所述勾画感兴趣区是参考图像勾画感兴趣区，且在勾画感兴趣区周围根据权重分布函数产生权重分布，所述算法的目标函数为：

；

其中表示配准区域内共有/>个像素点，所述配准区域包括勾画感兴趣区和勾画感兴趣区的周围区域，/>表示第i个像素点中心位置坐标，/>表示配准区域内的权重分布函数，/>表示在/>位置参考图像像素和在线图像像素差值的度量；权重分布函数越靠近勾画感兴趣区，权重值越接近此勾画感兴趣区权重，越远离勾画感兴趣区，权重值越接近默认权重，对应于勾画感兴趣区内的权重值为勾画感兴趣区权重，所述勾画感兴趣区为多个，多个所述勾画感兴趣区对应的配准区域的权重分布函数的作用范围不同，当多个权重分布函数的作用范围有重叠时，重叠区域的像素权重取值为此像素对应各个权重分布函数的最大值。