CN111785349A - 一种在放疗过程中追踪肿瘤位置变化的方法 - Google Patents

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Abstract

一种在放疗过程中追踪肿瘤位置变化的方法，该方法包括以下步骤：采集人体四个标准体位的核磁共振姿势拍摄图像，获取人体各个主要姿态时的肿瘤位置，建立人体肿瘤位置的数据库，使用旋转法得到大量训练样本，并使用cnn卷积神经网络进行识别和计算；通过获取当前人体在某种姿势时肿瘤位置，对比病人此时体位与标准体位的位姿变化，在三维模型中检索对比此时肿瘤的位置，判断当前根据三维模型预测的肿瘤位置与核磁共振所拍摄的肿瘤实际位置所在的误差e，基于误差对模型追踪的精度进行调整，以达到可以在人体的姿态和摆位的变化时能够根据图像精确地追踪肿瘤的位置变化，经过标定消除位置追踪所存在的误差。

Description

一种在放疗过程中追踪肿瘤位置变化的方法
技术领域
本发明涉及肿瘤位置追踪技术领域，具体涉及一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪技术。
背景技术
在传统的放射治疗中，确定有放疗指征后，由医生、物理师和技师根据患者具体情况选择和制作固定模具(保证每次放疗时良好的体位重复性，并尽量使患者感觉舒适，减少体位变动误差对精确放疗的影响，保证准确的放疗)。一般情况下，CT扫描完成后，将影像数据传输至放疗科计划系统。头颈部肿瘤患者选择可塑面膜或头颈肩膜固定，而胸腹部肿瘤患者选择负压成型袋或体膜固定，乳腺放疗使用乳腺托架，体位固定完成后，需要进行放疗模拟扫描定位来获取患者肿瘤及其周围器官组织详细的影像数据。
由物理师将图像导入计划系统，进行初步的影像数据处理，保证图像高质量，医师准确勾画靶区。影像数据经过初步的处理后，由医师勾画放疗病灶靶区和需保护的重要器官组织轮廓图，精确放疗靶区包括GTV(CT/MRI检查等显示的肿瘤轮廓)、CTV(包括GTV和肿瘤可能侵犯的亚临床灶)、PTV(考虑了患者器官运动和摆位误差的CTV)。
依照计划系统给出的肿瘤中心位置，找出对应的体表标志作为放疗时摆位的依据。射野验证:指在确定放疗中心位置后，利用模拟机拍摄X光片，核对中心位置、每个照射野形状、入射角度和射野大小等是否正确，可将位置误差控制在2～3mm以内。剂量验证:由物理师通过人体仿真体模，比较实体内所接受的射线照射剂量与计划系统所设计的照射剂量是否一致。
放射治疗一般由2位技师共同完成，先在操作室核对治疗参数，然后在机房内进行摆位，按照标记线摆好病人，加入挡块，楔形板等需要的辅助器材，向患者交代好遇到不舒服不能耐受时可举手示意等注意事项之后就可以离开机房并关闭铅门。治疗中开启病人监视系统，密切监视病人体位是否移动，如果发现病人体位移动或发出求助信息，应立即停止治疗并做相应处理，纠正后再行照射。放疗(一般1天1次，1周治疗5天，大概4-6周完成治疗)。
需要特别说明的是:第一次摆位为了确保以后每次治疗精确需要仔细验证，可能需要的时间会长些，但是一般都能坚持，以后治疗时间会短一些，普通放疗一般几分钟，复杂的适形调强放疗可能超过20分钟，放疗期间要注意保护身上画的各种标记，不能擦洗掉，否则需要重新定位。
发明人在研发过程中发现，目前放射治疗的过程中虽然能够确定肿瘤的位置并根据位置确定治疗区域，但是病人在放射治疗的过程中需要各种夹具和托架，进行体姿和摆位的固定，并且在放疗过程中对病人体姿的精度要求较高，病人必须长期保持一个固定姿态，否则就要立即停止治疗并做相应处理，在纠正后重新治疗，这对病人本身就有很大的难度，并且对治疗效果和效率也有较大的影响。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪技术，该技术可以在人体的姿态和摆位发生变化时，能追踪到肿瘤的实时位置，提高放疗过程的治疗效率，提高对肿瘤放射治疗的准确率，减少了病人治疗过程中的痛苦体验。
本发明所提供的一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪技术的技术方案是：
一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪技术，该方法包括以下步骤：
在人体保持仰面躺姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像；
在人体保持俯卧姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像；
在人体保持侧面卧倒姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像；
在人体保持另一侧面卧倒姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像；
通过核磁共振姿势拍摄进行获取人体各个主要姿态(仰面躺、俯卧、侧面卧倒及另一侧面卧倒)时的肿瘤位置，对记录到的图像进行图像处理，从而对图片进行肿瘤位置与人体轮廓外形的标注；
通过上述的平面图获取当前肿瘤位置在人体内的三维立体位置，将此模型储存作为原始模型，此模型还原了肿瘤在人体内的三维真实位置；
针对个人，经过上述采集人体各个主要姿态时肿瘤位置的样本数据，以此为依据建立人体肿瘤位置的数据库，并利用分角度旋转人体模型的方法获取大量数据，使用cnn卷积神经网络算法对进行训练。
该神经网络的输入是通过分角度旋转人体模型的方法获得的大量数据，收集的某人的一组多样本数据经过隐含层可得到对应的肿瘤位置，该病人的肿瘤位置作为神经网络的输出，此为一组输入及一个输出。而采样得到多人多组数据的输入对应相应的肿瘤位置作为神经网络的多个输入与输出，同时通过设置神经网络训练的误差处于极低的范围ε来保证训练的精确度。其详细为：采用卷积神经网络首先对于采集到的图像进行位移识别、缩放识别及其他形式扭曲不变性的二维图形的识别，进行特征的提取。随后进行数据库样本的训练，保证训练精度极其微小；其中包括对卷积核Wl,1,Wl,2,…,Wl,D分别对输入的特征映射X1,X2,…,XD进行卷积，通过偏置gp的改变，得到卷积的净输入Up，经过映射得到输出的特征映射Tp，也就是对图像中某一类特定的特征进行提取后的结果。
Figure BDA0002603066210000041
Tp＝f(Up)
其中f(x)为非线性激活函数。
获取当前某一人体在某种姿势时通过核磁共振姿势拍摄的肿瘤位置，并记录下此时的肿瘤位置；
在训练完成的基础上，通过主要姿势的图像的提取来利用卷积神经网络得到此时人体肿瘤的位置。
将得到的当前两张肿瘤位置图相比较，判断当前根据三维模型预测的肿瘤位置与核磁共振所拍摄的肿瘤实际位置所在的误差e。
基于误差对模型追踪的精度进行调整，以达到可以在人体的姿态和摆位的变化时能够根据图像精确地追踪肿瘤的位置变化；
通过上述技术方案，本发明的有益效果是：
(1)本发明实现了一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪效果；
(2)本发明能够迅速准确实时判断人体姿态和摆位变化后肿瘤的最新位置，用以指引放射治疗。
(3)本发明所实现的肿瘤位置追踪技术，提高放疗过程的治疗效率，提高对肿瘤放射治疗的准确率，减少了病人治疗过程中的痛苦体验。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本发明的不当限定。
图1是技术方案中本方法的实施流程图；
图2是技术方案中通过平面图获取当前肿瘤位置在人体内的三维立体位置的原始模型1。
具体实施方式
面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
正如背景技术所介绍的，现有目前放射治疗的过程中虽然能够确定肿瘤的位置并根据位置确定治疗区域，但是病人在放射治疗的过程中需要各种夹具和托架，进行体姿和摆位的固定，并且在放疗过程中对病人体资的精度要求较高，这对病人本身就有很大的难度，并且对治疗效果和效率也有较大的影响。，针对上述问题，本实施例提供一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪技术。
具体步骤如下：
步骤1：在人体保持仰面躺姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像A；
步骤2：在人体保持俯卧姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像B；
步骤3：在人体保持侧面卧倒姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像C；
步骤4：在人体保持另一侧面卧倒姿势时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像D；
步骤5：获取人体各个主要姿态时的肿瘤位置，使用图像处理的方法，对ABCD图片进行肿瘤位置与人体轮廓外形的标注；
步骤6：通过上述的平面图采集人体各个主要姿态时肿瘤位置的样本数据，以此为依据建立人体肿瘤位置的数据库，以患者肿瘤区域的几何中心O为原点，建立人体三维坐标系，其中，我们设定X轴为沿人体正面的左侧方向为正，Y轴沿人体正面前进方向为正，Z轴沿人体直立向上为正，该模型为三维立体位置的原始模型1，将该模型储存在数据库中；并使用cnn卷积神经网络进行识别和计算。该神经网络的输入是通过分角度旋转人体模型的方法获得的大量数据，收集的某人的一组多样本数据经过隐含层可得到对应的肿瘤位置，该病人的肿瘤位置作为神经网络的输出，此为一组输入及一个输出。而采样得到多人多组数据的输入对应相应的肿瘤位置作为神经网络的多个输入与输出，同时通过设置神经网络训练的误差处于极低的范围ε来保证训练的精确度。其详细为：采用卷积神经网络首先对于采集到的图像进行位移识别、缩放识别及其他形式扭曲不变性的二维图形的识别，进行特征的提取。其中包括对卷积核Wl,1,Wl,2,…,Wl,D分别对输入的特征映射X1,X2,…,XD进行卷积，通过偏置gp的改变，得到卷积的净输入Up，经过映射得到输出的特征映射Tp，也就是对图像中某一类特定的特征进行提取后的结果，即
Figure BDA0002603066210000071
Tp＝f(Up)。随后进行数据库样本的训练，保证训练精度极其微小。在训练完成的基础上，通过主要姿势的图像的提取来利用卷积神经网络得到此时人体肿瘤的位置；
步骤7：获取人体各个主要姿态时的肿瘤位置，使用图像处理的方法，对图片进行肿瘤位置与人体轮廓外形的标注；
步骤8：通过上述的平面图获取当前肿瘤位置在人体内的三维立体位置，将此模型储存作为原始模型，此模型还原了肿瘤在人体内的三维真实位置；
步骤9：采集人体各个主要姿态时肿瘤位置的样本数据，以此为依据建立人体肿瘤位置的数据库，并利用分角度旋转人体模型的方法获取大量数据，使用cnn卷积神经网络算法对进行训练，切片所得图像外形为输入E，所得肿瘤位置为图像F；
步骤10：获取当前人体在某种姿势时通过核磁共振姿势拍摄的肿瘤位置，并记录下此时的肿瘤位置；
步骤11：我们通过卷积神经网络得到此时人体肿瘤的位置；
步骤12：将得到的当前两张肿瘤位置图相比较，判断当前根据三维模型预测的肿瘤位置与核磁共振所拍摄的肿瘤实际位置所在的误差e。
步骤13：基于误差对模型追踪的精度进行调整。
具体地，所述利用根据三维模型中切片所得图像外形为输入E，所得肿瘤位置为图像F对卷积神经网络算法对进行训练的具体实现过程为：
1：利用采集的三维模型中切片所得图像外形和所得肿瘤位置图像构建数据库，从样本集中随机抽取样本(Ei,Fi),将图像外形样本Ei输入卷积神经网络，计算得到输入样本Ei的输出值Fi，即此时肿瘤的位置F。
样本Ei从输入层经过逐级的变换，传输至输出层，在此过程中，网络的计算如式(1)所示：
Fi＝Fn(，，(F2(F1(XpW1)W2)，，)Wn) (1)
计算实际输出Fi与理想输出的F实际差，根据得到的实际差，按照极小化误差方法，调整权重矩阵。
步骤(1)和(2)精度要求，由
Figure BDA0002603066210000081
计算。
在训练过程中，输入层、中间层和输出层的单元数分别是N、L和M。E＝(e0,e1,…,eN)是加到网络的输入矢量，H＝(h0,h1,…,hL)是中间层输出矢量，F＝(f0,y1,…,fM)是网络的实际输出矢量，并且用D＝(d0,d1,…,dM)-来表示训练组中各模式的目标输出矢量输出单元i到隐单元j的权值是Vij，而隐单元j到输出单元k的权值是Wjk。另外用θk和
Figure BDA0002603066210000082
来分别表示输出单元和隐含单元的阈值。
其中，中间层各单元的输出分别为hj；
输出层各单元的输出分别为yk；
其中，f(*)是激励函数，采用S型函数式
Figure BDA0002603066210000083
在上述条件下，卷积神经网络算法的训练过程如下：
(1)选定训练组。从样本集中分别随机地选取300个样本作为训练组；
(2)将各权值Vij，Wjk和阈值
Figure BDA0002603066210000084
θk置成小的接近于0的随机值，并初始化精度控制参数ε和学习率α；
(3)从训练组中取一个输入模式E加到网络，并给定它的目标输出矢量F；
(4)利用公式(3)计算出一个中间层输出矢量H，再用式(4)计算出网络的实际输出矢量F；
(5)将输出矢量中的元素fk与目标矢量中的元素dk进行比较，计算出M个输出误差项δk，对中间层的隐单元也计算出L个误差δj。
(6)依次计算出各权值的调整量Wjk(n)、Vij(n)，阈值的调整量，将ΔWjk替换为Δθk即可得到θk(n)，同理可得
Figure BDA0002603066210000091
(7)调整权值Wjk(n+1)、Vij(n+1)，调整阈值θk(n+1)、
Figure BDA0002603066210000092
(8)当k每经历1至M后，判断指标是否满足精度要求：E≤ε，其中E是总误差函数，且
Figure BDA0002603066210000093
如果不满足，，继续迭代。如果满足，则训练结束。
(9)训练结束，将权值和阈值保存在文件中。这时可以认为各个权值已经达稳定，分类器形成；再一次进行训练时，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。
发明提供了一种在放疗过程中由于人体的姿态和摆位的变化而造成肿瘤位置变化的追踪技术，该技术可以在人体的姿态和摆位发生变化时，能追踪到肿瘤的实时位置，提高放疗过程的治疗效率，提高对肿瘤放射治疗的准确率，减少了病人治疗过程中的痛苦体验。

Claims (6)

1.一种在放疗过程中追踪肿瘤位置变化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)在人体保持仰面躺姿、俯卧姿势、侧面卧姿、对应的另一侧卧姿时通过核磁共振姿势拍摄，确定肿瘤位置，并进行记录图像A、B、C、D；
2)对ABCD图片进行肿瘤位置与人体轮廓外形的标注；
3)通过上述的平面图采集人体各个主要姿态时肿瘤位置的样本数据，以此为依据建立人体肿瘤位置的数据库，以患者肿瘤区域的几何中心O为原点，建立人体三维坐标系；
4)该模型为三维立体位置的原始模型1，将该模型储存在数据库中；利用分角度旋转人体模型的方法获取大量数据，使用cnn卷积神经网络算法进行训练，该神经网络的输入是通过分角度旋转人体模型的方法获得的大量数据，收集的某人的一组多样本数据经过隐含层可得到对应的肿瘤位置，该病人的肿瘤位置作为神经网络的输出，此为一组输入及一个输出，采样得到多人多组数据的输入对应相应的肿瘤位置作为神经网络的多个输入与输出，同时通过设置神经网络训练的误差处于极低的范围ε来保证训练的精确度；
5)获取当前人体在某种姿势时通过核磁共振姿势拍摄的肿瘤位置，并记录下此时的肿瘤位置；使用图像处理的方法，对图片进行肿瘤位置与人体轮廓外形的标注；
6)通过上述的平面图获取当前肿瘤位置在人体内的三维立体位置，将此模型储存作为原始模型，此模型还原了肿瘤在人体内的三维真实位置；
7)采集人体各个主要姿态时肿瘤位置的样本数据，以此为依据建立人体肿瘤位置的数据库，并利用分角度旋转人体模型的方法获取大量数据，使用cnn卷积神经网络算法对进行训练，切片所得图像外形为输入E，所得肿瘤位置为图像F；
8)获取当前人体在某种姿势时通过核磁共振姿势拍摄的肿瘤位置，并记录下此时的肿瘤位置，通过卷积神经网络得到此时人体肿瘤的位置；
9)将得到的当前两张肿瘤位置图相比较，判断当前根据三维模型预测的肿瘤位置与核磁共振所拍摄的肿瘤实际位置所在的误差e；
10)基于误差对模型追踪的精度进行调整，以达到可以在人体的姿态和摆位的变化时能够根据图像精确地追踪肿瘤的位置变化，经过标定消除位置追踪所存在的误差；
11)基于误差对模型追踪的精度进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体三维坐标系，其中，X轴为沿人体正面的左侧方向为正，Y轴沿人体正面前进方向为正，Z轴沿人体直立向上为正。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保证训练的精确度具体步骤为：采用卷积神经网络首先对于采集到的图像进行位移识别、缩放识别及其他形式扭曲不变性的二维图形的识别，进行特征的提取，其中包括对卷积核Wl，1，Wl，2，…，Wl，D分别对输入的特征映射X1，X2，…，XD进行卷积，通过偏置gp的改变，得到卷积的净输入Up，经过映射得到输出的特征映射Tp，也就是对图像中某一类特定的特征进行提取后的结果，即
Figure FDA0002603066200000021
Tp＝f(Up)，随后进行数据库样本的训练，保证训练精度极其微小。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络算法的训练为了保证训练的精确度，选取大数量的样本进行训练，形成由图像至三维模型精确的对应关系，具体过程为：
1)选定训练组：从样本集中分别随机地选取300个样本作为训练组；
2)将各权值Vij，Wjk和阈值
Figure FDA0002603066200000022
θk置成小的接近于0的随机值，并初始化精度控制参数ε和学习率α；
3)从训练组中取一个输入模式E加到网络，并给定它的目标输出矢量F；
4)首先计算出一个中间层输出矢量H，其次计算出网络的实际输出矢量F；将输出矢量中的元素fk与目标矢量中的元素dk进行比较，计算出M个输出误差项δk，对中间层的隐单元也计算出L个误差δj；
5)依次计算出各权值的调整量Wjk(n)、Vij(n)，阈值的调整量，将ΔWjk替换为Δθk即可得到θk(n)，同理可得
Figure FDA0002603066200000031
6)调整权值Wjk(n+1)、Vij(n+1)，调整阈值θk(n+1)、
Figure FDA0002603066200000032
7)当k每经历1至M后，判断指标是否满足精度要求：E≤ε，其中E是总误差函数，且
Figure FDA0002603066200000033
如果不满足，继续迭代，如果满足，则训练结束；
8)训练结束，将权值和阈值保存在文件中，这时可以认为各个权值已经达稳定，分类器形成；再一次进行训练时，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤7)三维模型中切片所得图像外形为输入E，所得肿瘤位置为图像F对卷积神经网络算法对进行训练的具体实现过程为：
1)利用采集的三维模型中切片所得图像外形和所得肿瘤位置图像构建数据库，从样本集中随机抽取样本(Ei，Fi)，将图像外形样本Ei输入卷积神经网络，计算得到输入样本Ei的输出值Fi，即此时肿瘤的位置F；样本Ei从输入层经过逐级的变换，传输至输出层，在此过程中，网络的计算如式(1)所示：
Fi＝Fn(，，(F2(F1(XpW1)W2)，，)Wn) (1)
计算实际输出Fi与理想输出的F实际差，根据得到的实际差，按照极小化误差方法，调整权重矩阵；
步骤(1)和(2)精度要求，由
Figure FDA0002603066200000034
计算，
在训练过程中，输入层、中间层和输出层的单元数分别是N、L和M，E＝(e0，e1，…，eN)是加到网络的输入矢量，H＝(h0，h1，…，hL)是中间层输出矢量，F＝(f0，y1，…，fM)是网络的实际输出矢量，并且用D＝(d0，d1，…，dM)-来表示训练组中各模式的目标输出矢量输出单元i到隐单元j的权值是Vij，而隐单元j到输出单元k的权值是Wjk，另外用θk和
Figure FDA0002603066200000041
来分别表示输出单元和隐含单元的阈值，
其中，中间层各单元的输出分别为hj；输出层各单元的输出分别为yk；
其中，f(*)是激励函数，采用S型函数式
Figure FDA0002603066200000042
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述大数量的样本是根据所建立的人体模型分角度切面得来，具体步骤为：
正面核磁共振的图像已知，以此建立的XZ平面图像，已Z轴为旋转轴，转动人体模型的位置，以每0.5°为单位，依次记录该视角下人体的外轮廓模型和肿瘤位置，在该平面旋转一周时可以得到360张图像；
俯视面核磁共振的图像已知，以此建立的XY平面图像，已X轴为旋转轴，转动人体模型的位置，以每0.5°为单位，依次记录该视角下人体的外轮廓模型和肿瘤位置，在该平面旋转一周时可以得到360张图像；
侧视面核磁共振的图像已知，以此建立的ZY平面图像，已Z轴为旋转轴，转动人体模型的位置，以每0.5°为单位，依次记录该视角下人体的外轮廓模型和肿瘤位置，在该平面旋转一周时可以得到360张图像；
以这些图像为大样本数据，对cnn卷积神经网络进行训练，直到该神经网络可以精确使用。
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