CN111599445A - 用于自动勾画的ct影像全自动化处理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统。主要思路包括:1、系统和CT扫描室之间的通讯;2、CT影像传输状态的获取,系统实时获取CT扫描室和系统之间的通讯状态;3、CT影像的特征值的读取,通过标准协议获取CT影像的中的信息;4、CT影像与放射治疗计划系统之间的交互,通过内部网络协议与放射治疗计划系统之间的信息交互。通过以上几种思路,实现从CT扫描室到系统,系统到放射治疗计划系统的全自动化处理流程,减少医生操作,用系统代替人工,工作效率更高,更加稳定,鲁棒性强。
Description
技术领域
本发明涉及医学影像处理技术领域,具体涉及一种用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统。
背景技术
关于人体正常组织器官和靶区的自动勾画技术在放射治疗过程中的应用,极大的提高的医生的工作效率,把医生从繁琐的器官和靶区勾画工作中解放出来。但是随着自动勾画系统在医院实际应用中越来越频繁,通过和各大主流医院使用自动勾画系统的医生交流中,得知目前主流自动勾画系统,包括国外放射治疗计划系统中自带的自动勾画功能,自动勾画的系统流程还有很多不足的地方。
想要对一个病人进行器官和靶区的自动勾画需要医生手动进行操作,对于工作繁忙的医生来说,重新适应一个新型软件或者功能的使用流程,给他们的日常工作带来了很多的不方便。所以,通过走访调研,以及从各大医院医生的真实反馈中,提出一个全新的关于自动勾画系统中CT影像的全自动化处理流程架构让自动勾画系统真正的为医生提高工作效率和工作质量很有必要。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明公开一种用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,实现自动勾画系统不增加医生正常的工作流程和操作,医生不参与自动勾画的过程,只需在放射治疗计划系统中查看审核自动勾画系统的勾画结果。
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,包括以下步骤:
S1:实时监测CT室或者外部机器发送到本系统的CT影像数据情况,以及发送状态,对多例病人的CT影像进行分类处理;
S2:对监测到的CT影像数据进行筛选,剔除不合法的非影像数据,以及与器官及靶区自动勾画无关的文件;
S3:将接收并分类好的病人CT影像数据,加入到器官及靶区自动勾画任务队列中,队列接收到任务之后,在系统后台进行自动运算,按照规定格式输出运算结果;
S4:根据S3中运算结果数据,对数据进行分析,后台自动计算并输出医生需要的结构集文件信息;
S5:针对S4中生成的结构集文件,制定自动发送策略,根据自动发送的相关配置文件信息,发送S4中的结构集文件到指定的地址。
优选的技术方案,对多例病人的CT影像分类处理包括病人CT文件的重命名,重命名名称为病人CT影像的唯一特征ID号,对CT影像进行迁移处理。
优选的技术方案,在重命名和迁移处理过程之前,对每一个文件进行筛选过滤。
优选的技术方案,将每个病人按照顺序加入到自动勾画的任务队列中;系统检测到队列中有等待的勾画任务,自动开启自动勾画的进程进行自动勾画;当一个病人勾画结束,自动生成标准的DICOM结构集文件,存放在本地对应的病人目录中;将勾画好的病人CT影像文件和结构集DICOM文件自动发送到指定的IP地址。
本发明公开一种用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,具有以下优点:
实现自动勾画的全流程自动处理,减少医生在自动勾画软件上不必要的操作,进一步提高医生工作效率,优化自动勾画流程,自动勾画更快更加便捷,更加符合医生使用习惯。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出了医院从CT室到TPS系统原始的放射治疗系统架构;
图2示意性示出了添加自动勾画系统后的CT影像处理系统架构;
图3示意性示出了自动勾画系统处理CT影像的内部架构。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1至图3所示,本发明实施例所述是将自动勾画系统从CT影像接收、自动勾画任务的后台运行、自动勾画结果的发送的全流程自动化解决方案。CT影像的全自动化系统分三个流程:第一个流程是CT室通过医院内部网络协议,在医院防火墙策略下,从CT室医生操作设备上向自动勾画设备上发送需要进行自动勾画的病人CT影像。第二个流程是自动勾画设备在接收到CT室传输的CT影像后的处理过程自动化。第三个流程是自动勾画系统对勾画结果的处理过程自动化。
本发明提供了在第二流程中对CT室发送的DICOM文件的处理方法,包括DICOM文件的发送状态监控,在自动勾画系统设备和CT室影像设备的网络连接中,是否存在正在发送的CT影像数据,CT室是否已经停止发送CT影像数据,本发明对数据的传输状态进行实时监控分析。通过对数据状态的分析,决定系统对接收到的数据是否进行下一步的操作。系统接收到的数据杂乱,需要对数据进行分析筛选,通过对数据内容的分析,提取出符合自动勾画要求的CT影像数据,并使用CT影像唯一索引SeriesInstanceUID进行重命名操作。筛选好数据的同时开启MessageQueue,通过系统和任务队列处理机制的通讯协议,对筛选后的数据执行PublishMessage操作,将数据发布到自动勾画的任务队列中,执行下一步操作。当系统监测到MessageQueue中存在待执行的Message,会根据Message中的参数使用在第二流程初始筛选的数据进行正常组织器官和靶区的自动勾画任务,一个病例自动勾画结束时,当监测到勾画过程中的结束标记,系统将勾画结果自动生成符合国际标准DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)3.0协议的结构集文件,并且自动进行队列中排队进行的下一个任务,至此全自动勾画系统的第二流程完成。
第三流程主要的目的是将上一流程的系统勾画结果自动发送到指定的放射治疗计划系统设备上,从而实现医生在TPS上直接审核勾画结果。
为了让本发明的系统架构优势更加清晰,下面将从医院实际应用场景出发,对本发明进行详细的介绍。
1)放射治疗的整体架构
医院原始的放射治疗计划系统与CT设备之间的架构如图1所示,病人的CT影像在CT设备上直接发送到TPS服务器端,医生在TPS客户端直接访问病人CT影像。增加自动勾画系统之后,自动勾画系统在整个放射治疗系统架构中所处的位置如图2所示,相对于图1的系统架构,病人的CT影像先经过自动勾画服务端,再发送到TPS服务端,医生在客户端的操作没有改变。通过图1和图2的对比,可以看出自动勾画系统可以在不改变医生操作的情况下,完美的融合到医院原始的放射治疗系统架构中去。
2)自动勾画系统对CT影像进行处理
当自动勾画系统监测到有CT影像发送过来,首先将发送过来的所有文件存放在本地的pacs目录下,并且对pacs目录进行监测,当监测到网络连接中没有新的数据发送时,将pacs目录中接收到的所有CT影像文件根据DICOM3.0协议标准进行分类筛选,在本地的地聪明、
目录中为每个病人新建文件夹存放其CT影像,属于一个病人的CT影像重新以唯一索引SeriesInstanceUID重命名并转移到dicom中对应的目录下。文件转移之后立马开启ServiceMessageQueue,将需要进行自动勾画的任务添加到队列中进行自动勾画的运算。所有运算结果存放在本地output下对应的病人文件夹中,当运算结束时,将运算结果生成符合DICOM3.0协议标准RTStruscture文件,并将RTStruscture和CT影像一并通过国际通用的DICOM图像传输协议发送到指定IP地址的TPS服务器上,至此完成一个病人的自动勾画,继续进行队列中等待的任务。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (4)
1.用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,其特征在于,包括以下步骤:
S1:实时监测CT室或者外部机器发送到本系统的CT影像数据情况,以及发送状态,对多例病人的CT影像进行分类处理;
S2:对监测到的CT影像数据进行筛选,剔除不合法的非影像数据,以及与器官及靶区自动勾画无关的文件;
S3:将接收并分类好的病人CT影像数据,加入到器官及靶区自动勾画任务队列中,队列接收到任务之后,在系统后台进行自动运算,按照规定格式输出运算结果;
S4:根据S3中运算结果数据,对数据进行分析,后台自动计算并输出医生需要的结构集文件信息;
S5:针对S4中生成的结构集文件,制定自动发送策略,根据自动发送的相关配置文件信息,发送S4中的结构集文件到指定的地址。
2.根据权利要求1所述用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,其特征在于:对多例病人的CT影像分类处理包括病人CT文件的重命名,重命名名称为病人CT影像的唯一特征ID号,对CT影像进行迁移处理。
3.根据权利要求2所述用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,其特征在于:在重命名和迁移处理过程之前,对每一个文件进行筛选过滤。
4.根据权利要求2所述用于自动勾画的CT影像全自动化处理系统,其特征在于:将每个病人按照顺序加入到自动勾画的任务队列中;系统检测到队列中有等待的勾画任务,自动开启自动勾画的进程进行自动勾画;当一个病人勾画结束,自动生成标准的DICOM结构集文件,存放在本地对应的病人目录中;将勾画好的病人CT影像文件和结构集DICOM文件自动发送到指定的IP地址。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112447277A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-05 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | Dicom文件的勾画方法及装置 |
CN112466438A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-09 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | Dicom文件的传输系统及方法、装置 |
CN112582048A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-03-30 | 四川大学 | 一种基于深度学习的放射治疗靶区自动勾画系统及方法 |
CN113539402A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-10-22 | 广州柏视医疗科技有限公司 | 多模态影像自动勾画模型迁移方法 |
WO2022140990A1 (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 西安大医集团股份有限公司 | 医学图像轮廓勾画方法、装置及系统 |
CN117095798A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-11-21 | 广州中医药大学第一附属医院 | 一种放疗自动勾画的深度学习数据预处理系统及电子设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103745126A (zh) * | 2014-01-26 | 2014-04-23 | 深圳市医诺智能科技发展有限公司 | Tps数据处理方法和系统 |
CN107403201A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-11-28 | 强深智能医疗科技(昆山)有限公司 | 肿瘤放射治疗靶区和危及器官智能化、自动化勾画方法 |
CN108597580A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-28 | 北京全域医疗技术有限公司 | 治疗计划系统的文件兼容方法及装置、存储介质及终端 |
CN109949352A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-06-28 | 邃蓝智能科技(上海)有限公司 | 一种基于深度学习的放疗影像靶区勾画方法及勾画系统 |
-
2020
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103745126A (zh) * | 2014-01-26 | 2014-04-23 | 深圳市医诺智能科技发展有限公司 | Tps数据处理方法和系统 |
CN107403201A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-11-28 | 强深智能医疗科技(昆山)有限公司 | 肿瘤放射治疗靶区和危及器官智能化、自动化勾画方法 |
CN108597580A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-28 | 北京全域医疗技术有限公司 | 治疗计划系统的文件兼容方法及装置、存储介质及终端 |
CN109949352A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-06-28 | 邃蓝智能科技(上海)有限公司 | 一种基于深度学习的放疗影像靶区勾画方法及勾画系统 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112447277A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-05 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | Dicom文件的勾画方法及装置 |
CN112466438A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-09 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | Dicom文件的传输系统及方法、装置 |
CN112447277B (zh) * | 2020-11-17 | 2023-07-07 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | Dicom文件的勾画方法及装置 |
CN112466438B (zh) * | 2020-11-17 | 2023-07-14 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | Dicom文件的传输系统及方法、装置 |
WO2022140990A1 (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 西安大医集团股份有限公司 | 医学图像轮廓勾画方法、装置及系统 |
CN112582048A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-03-30 | 四川大学 | 一种基于深度学习的放射治疗靶区自动勾画系统及方法 |
CN113539402A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-10-22 | 广州柏视医疗科技有限公司 | 多模态影像自动勾画模型迁移方法 |
CN113539402B (zh) * | 2021-07-14 | 2022-04-01 | 广州柏视医疗科技有限公司 | 多模态影像自动勾画模型迁移方法 |
CN117095798A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-11-21 | 广州中医药大学第一附属医院 | 一种放疗自动勾画的深度学习数据预处理系统及电子设备 |
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