CN112086172A - 一种三维剂量计算方法、计算机设备以及可读介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种三维剂量计算方法、计算机设备以及可读介质，所述三维剂量计算方法包括步骤：获取病人的影像图像；对所述影像图像进行处理，得到介质材料分布图、电子密度分布图和与若干单个射束单元分别对应的若干个TERMA分布图；其中，若干所述射束单元由射野进行网格化拆分得到；将所述介质材料分布图、电子密度分布图、单个所述TERMA分布图各作为一个通道进行融合，输入至经训练的神经网络模型中，得到单个三维剂量分布，通过若干个所述单个三维剂量分布叠加计算所述射野的三维计量分布，本发明在不降低计算精确度的同时，提高其计算效率。

Description

一种三维剂量计算方法、计算机设备以及可读介质
技术领域
本发明属于放射治疗剂量计算技术领域，具体涉及一种三维剂量计算方法、计算机设备及可读介质。
背景技术
现代放射治疗技术的实施离不放射治疗剂量计算，剂量计算在放疗各方面，包括用于计划的剂量优化、剂量分布的计算，甚至是计划的独立验算和三维剂量验证等。不同的算法都存在考虑计算效率和计算和准确度平衡的问题。例如，笔形束算法的计算速度较快，但准确度稍差，蒙特卡罗剂量算法的准确度最高，但计算速度较慢。筒串卷积算法的计算准确度和速度则位于两者之间。因此，一直以来，提高计算准确度的同时努力提高计算效率是剂量算法研究所追求的目标。
深度学习有初步的研究开始在剂量计算中进行应用，申请人检索到两篇相关的文献：Xing,Y.等人通过Hierarchically Densely Connected U-net(HD U-net)模型把Fluence-convolution broad-beam(FCBB)算法的计算结果转换成筒串卷积计算结果。Dong,P.等人则通过搭建deep learning-based dose calculation network把AAA算法的低分辨率结果转换成AXB算法的高分辨率结果。这些研究的目的都是想利用深度学习的技术，对两种剂量计算方法结果的转换，即把计算速度快的剂量计算结果转换成计算精度较高的剂量，在提高剂量计算准确性的同时努力获得较高的计算效率。但是以上所训练模型都与医用直线加速器所对应的能量以及型号相关联，缺乏通用性。此外因为射野形状的不规则，需要大量包含各种射野条件的数据，增加训练难度。因此，现有技术的剂量算法还存在计算速度慢和精度不高的缺点。
发明内容
为了克服上述技术缺陷，本发明提供了一种三维剂量计算方法、计算机设备及可读介质，其能提高三维剂量的计算效率。
为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：
第一方面，本发明提供的一种三维剂量计算方法，所述计算方法包括：
获取病人的影像图像；
对所述影像图像进行处理，得到介质材料分布图、电子密度分布图和与若干单个射束单元分别对应的若干个TERMA分布图；其中，若干所述射束单元由射野进行网格化拆分得到；
将所述介质材料分布图、电子密度分布图、单个所述TERMA分布图各作为一个通道进行融合，输入至经训练的神经网络模型中，得到单个三维剂量分布，其中，神经网络模型是通过已有剂量算法，在基于不同射束单元和不同影像图像生成剂量数据作为训练样本，经过训练确定参数构建而成；
通过若干个所述单个三维剂量分布叠加计算所述射野的三维计量分布。
进一步的，所述对所述影像图像进行处理，得到介质材料分布图、电子密度分布图和与若干单个射束单元分别对应的若干个TERMA分布图的步骤，包括：
根据影像图像获取介质材料分布图和电子密度分布图；
根据射束单元、介质材料分布图和电子密度分布图，计算若干初入射的单个射束单元与介质发生相互作用的量TERMA；
由TERMA构建TERMA分布图；
对介质材料分布图、电子密度分布图和单个TERMA分布图进行插值处理；
对经插值处理后的介质材料分布图、电子密度分布图和TERMA分布图按照各自对应的最大值进行归一化处理。
进一步的，所述神经网络模型为编码器-解码器结构，编码器逐渐减少空间维度，识别图像特征，解码器逐步修复物体的细节和空间维度，对像素进行预测，最后以relu激活函数输出。
进一步的，还包括神经网络模型训练步骤：
获取基础影像数据；
对所述基础影像图像进行处理，得到若干组相互对应的介质材料分布图和电子密度分布图；
随机设置射束单元；
根据所述射束单元、介质材料分布图和电子密度分布图，计算单个所述射束单元所对应的TERMA分布图和已有剂量算法计算的剂量分布；
采用Adam优化器对若干组介质材料分布图和电子密度分布图、单个所述射束单元所对应的TERMA分布图进行训练和优化，其中采用MSE作为损失函数。
进一步的，在所述神经网络构训练步骤后，还包括调整修正步骤：
对于单能能量，基于加速器出束能谱进行加权叠加；
对于使用混合能谱下代表所述混合能谱的特征能量，采用射线硬化修正以及建成区域的污染电子修正。
进一步的，所述已有剂量算法包括：笔形束算法、筒串卷积算法、蒙特卡罗模拟。
进一步的，所述对介质材料分布图、电子密度分布图和单个TERMA分布图进行插值处理的步骤，包括：
将介质材料分布图、电子密度分布图和若干个TERMA分布图的物理坐标对齐，并重新插值成分辨率相同、网格大小相同的矩阵；
将所述矩阵进行连接。
第二方面，本发明提供的一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器上存储有在所述处理器上运行的计算方法程序，所述计算方法程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的三维剂量计算方法的步骤。
第三方面，本发明提供的一种计算机可读存储介质，所述存储介质是计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算方法程序，所述计算方法程序被处理器运行时执行如第一方面所述的三维剂量计算方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明基于已有剂量算法计算结果，结合使用影像及原始入射线在介质中单位质量释放的总能量进行三维剂量计算的神经网络模型，计算精度与所学习剂量算法有关，计算时间只与学习网络以及计算矩阵有关，避免了传统剂量计算方法为了提高计算精度牺牲计算效率的困境，在完成训练后，在不降低计算精确度的同时，提高其计算效率。同时，采用基于射束单元的计算，模型训练与射束的形状大小无关，训练所需样本数量以及成本大幅度下降，所训练模型具有更高的通用性，可以适用于各种射野形状的场合。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：
图1为实施例一所述三维剂量计算方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一
本实施例提供了一种三维剂量计算方法，如图1所示，包括步骤：
S1、获取病人的影像图像；
S2、对所述影像图像进行处理，得到介质材料分布图、电子密度分布图和与若干单个射束单元分别对应的若干个TERMA分布图；其中，若干所述射束单元由射野进行网格化拆分得到。
具体的，本实施射束单元设定大小为0.5cm×0.5cm，每个射束单元的编号为i，第i个射束单元表示为Bi，总网格数为N。
S3、将所述介质材料分布图、电子密度分布图、单个所述TERMA分布图各作为一个通道进行融合，输入至经训练的神经网络模型中，得到单个三维剂量分布，其中，神经网络模型是通过已有剂量算法，在基于不同射束单元和不同影像图像生成剂量数据作为训练样本，经过训练确定参数构建而成，已有剂量算法包括：笔形束算法、筒串卷积算法、蒙特卡罗模拟。
S4、通过若干个所述单个三维剂量分布叠加计算所述射野的三维计量分布。
具体的，步骤S2包括步骤：
S21、根据影像图像获取介质材料分布图和电子密度分布图，本实施例中的影像图像为CT图像，根据采集CT图像的机器的HU-电子密度转换曲线把CT图像的HU值转换成电子密度分布图像。
S22、根据射束单元、介质材料分布图和电子密度分布图，计算初入射光子与介质发生相互作用的量TERMA，其中，射束条件包括：能量、种类、射野形状、等中心位置以及入射角度，介质为根据影像信息所还原的不同介质，本实施针对单能进行计算，对于单能能量为E的光子线，从源
Figure BDA0002680130830000041
到计算点
Figure BDA0002680130830000042
的TERMA计算公式为：
Figure BDA0002680130830000043
式中
Figure BDA0002680130830000044
以及
Figure BDA0002680130830000045
分别为在网格
Figure BDA0002680130830000046
与
Figure BDA0002680130830000047
的光子的衰减系数(attenuationcoefficient)，与光子能量和介质有关，质量衰减系数从National Institute ofStandards and Technology(NIST)查询获得，
Figure BDA0002680130830000048
为
Figure BDA0002680130830000049
处的介质密度，
Figure BDA00026801308300000410
为射束通量分布。
S23、由TERMA构建TERMA分布图。
S24、对介质材料分布图、电子密度分布图和单个TERMA分布图进行插值处理。
S25、对经插值处理后的介质材料分布图、电子密度分布图和TERMA分布图按照各自对应的最大值进行归一化处理，此步骤是为了使得训练过程有更快的收敛速度，为了使输入和输出范围在0～1.0之间，对数据按照各自对应最大值进行归一化，电子密度分布最大值为3，TERMA以及剂量按照最大射野的最大值进行归一化处理。
在上述实施例中，神经网络模型为基于Unet的编码器-解码器结构，Unet结构最初用于生物影像中，常用于图像分割的编码器-解码器的结构，编码器逐渐减少空间维度，识别图像特征，解码器逐步修复物体的细节和空间维度，对像素进行预测，在放射治疗中也应用到了剂量计算，考虑到剂量计算是三维计算过程，采用三维卷积处理，编码器-解码器之间通过加法运算进行连接；最后一层输出层通过卷积层把特征层减少到1，为了保证最后输出范围>0,最后输出层采用relu激活函数。
进一步的，本实施例还包括神经网络模型训练步骤：
S01、获取基础影像数据，本实施例中，搜集包含人体各个部位，例如头颈、胸部、腹部、盆腔的CT影像数据，分别针对0.5MeV、1MeV、2MeV、3MeV、4MeV、5MeV、6MeV 7个单能能量的入射光子。
S02、对基础影像图像进行处理，得到七组相互对应的介质材料分布图和电子密度分布图。
S03、随机设置射束单元大小，即0.5cm×0.5cm，等中心点在模体内随机位置。
S04、根据射束单元、介质材料分布图和电子密度分布图，计算单个所述射束单元所对应的单个TERMA分布图和已有剂量算法计算的剂量分布。
S05、采用Adam优化器对七组介质材料分布图、电子密度分布图和TERMA分布图进行训练和优化，优化参数如下：learning rate＝0.001，beta_1＝0.9,beta_2＝0.999,andepsilon＝1e-8，并采用mean squared error(MSE)作为损失函数。
对于一些全新、且尚未有剂量，仅有CT影像以及射束条件的数据，采用步骤进行处理，然后输入已经经过训练的七个单能神经网络，分别计算对应能量下各个Bi(E)剂量分布Di(E)，实际的单能总剂量为：
Figure BDA0002680130830000051
为了使三维剂量的结果更符合实际，所以，在神经网络模型训练完毕后，还包括调整修正步骤：
S06、对于单能能量，基于加速器出束能谱进行加权叠加。
S07、对于使用混合能谱下代表所述混合能谱的特征能量，采用射线硬化修正以及建成区域的污染电子修正。
更具体的，步骤S24包括步骤：
S241、将介质材料分布图、电子密度分布图和单个TERMA分布图的物理坐标对齐，并重新插值成分辨率相同、网格大小相同的矩阵，如根据物理坐标对齐并重新插值成0.5cm×0.5cm×0.5cm分辨率，网格大小为80×80×80矩阵。
S242、将矩阵进行连接，最终神经网络模型的输入矩阵为80×80×80×2(slices×columns×rows×channels)。
实施例二
本发明实施例提供的一种计算机设备，包括处理器与存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的三维剂量计算方法。
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使所述处理器实现本发明实施例提供的三维剂量计算方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读存储介质上，计算机可读存储介质可以包括计算机可读存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。
如本领域普通技术人员公知的，术语计算机可读存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
示例性的，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的网管设备的内部存储单元，例如所述网管设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述网管设备的外部存储设备，例如所述网管设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种三维剂量计算方法，其特征在于，所述计算方法包括：
获取病人的影像图像；
对所述影像图像进行处理，得到介质材料分布图、电子密度分布图和与若干单个射束单元分别对应的若干个TERMA分布图；其中，若干所述射束单元由射野进行网格化拆分得到；
将所述介质材料分布图、电子密度分布图、单个所述TERMA分布图各作为一个通道进行融合，输入至经训练的神经网络模型中，得到单个三维剂量分布，其中，神经网络模型是通过已有剂量算法，在基于不同射束单元和不同影像图像生成剂量数据作为训练样本，经过训练确定参数构建而成；
通过若干个所述单个三维剂量分布叠加计算所述射野的三维计量分布。
2.根据权利要求1所述的三维剂量计算方法，其特征在于，所述对所述影像图像进行处理，得到介质材料分布图、电子密度分布图和与若干单个射束单元分别对应的若干个TERMA分布图的步骤，包括：
根据影像图像获取介质材料分布图和电子密度分布图；
根据射束单元、介质材料分布图和电子密度分布图，计算若干初入射的单个射束单元与介质发生相互作用的量TERMA；
由TERMA构建TERMA分布图；
对介质材料分布图、电子密度分布图和单个TERMA分布图进行插值处理；
对经插值处理后的介质材料分布图、电子密度分布图和TERMA分布图按照各自对应的最大值进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述的三维剂量计算方法，其特征在于，所述神经网络模型为编码器-解码器结构，编码器逐渐减少空间维度，识别图像特征，解码器逐步修复物体的细节和空间维度，对像素进行预测，最后以relu激活函数输出。
4.根据权利要求2所述的三维剂量计算方法，其特征在于，还包括神经网络模型训练步骤：
获取基础影像数据；
对所述基础影像图像进行处理，得到若干组相互对应的介质材料分布图和电子密度分布图；
随机设置射束单元；
根据射束单元、介质材料分布图和电子密度分布图，计算单个所述射束单元所对应的TERMA分布图和已有剂量算法计算的剂量分布；
采用Adam优化器对若干组介质材料分布图和电子密度分布图、单个所述射束单元所对应的TERMA分布图进行训练和优化，其中采用MSE作为损失函数。
5.根据权利要求2所述的三维剂量计算方法，其特征在于，在所述神经网络构训练步骤后，还包括调整修正步骤：
对于单能能量，基于加速器出束能谱进行加权叠加；
对于使用混合能谱下代表所述混合能谱的特征能量，采用射线硬化修正以及建成区域的污染电子修正。
6.根据权利要求1所述的三维剂量计算方法，其特征在于，所述已有剂量算法包括：笔形束算法、筒串卷积算法、蒙特卡罗模拟。
7.根据权利要求2所述的三维剂量计算方法，其特征在于，所述对介质材料分布图、电子密度分布图和单个TERMA分布图进行插值处理的步骤，包括：
将介质材料分布图、电子密度分布图和若干个TERMA分布图的物理坐标对齐，并重新插值成分辨率相同、网格大小相同的矩阵；
将所述矩阵进行连接。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器上存储有在所述处理器上运行的计算方法程序，所述计算方法程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的三维剂量计算方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质是计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算方法程序，所述计算方法程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述的三维剂量计算方法的步骤。
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