CN112384163A - 用于确定针对单个消融探头或多个消融探头的消融探头参数的规划装置 - Google Patents

用于确定针对单个消融探头或多个消融探头的消融探头参数的规划装置 Download PDF

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CN112384163A CN201980022215.4A CN201980022215A CN112384163A CN 112384163 A CN112384163 A CN 112384163A CN 201980022215 A CN201980022215 A CN 201980022215A CN 112384163 A CN112384163 A CN 112384163A
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Abstract

本发明涉及一种用于确定消融探头参数的规划装置(1)。热能确定单元在规划流程的第一部分中通过使用如生物热方程的热能函数来确定第一热能分布，使得基于温度的条件被满足，其指示对象(18)的期望的处置结果。消融探头参数确定单元在第二部分中通过使用第二热能函数来确定消融探头参数，所述第二热能函数将要由消融探头(22)引起的第二热能分布与b)消融探头参数进行相关，使得第一热能分布和第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。到两个部分中的该分离允许对消融探头参数的确定对不同类型的消融流程的改进的适应性。

Description

用于确定针对单个消融探头或多个消融探头的消融探头参数 的规划装置
技术领域
本发明涉及一种用于确定消融探头参数的规划装置、规划方法和规划计算机程序，所述消融探头参数描述了在用于消融如肿瘤的对象的部分的消融流程期间消融探头的操作。本发明还涉及一种用于消融对象的部分的消融系统，其包括规划装置。
背景技术
C.Schumann等人的文章“Interactive multi-criteria planning forradiofrequency ablation”(International Journal of Computer Assisted Radiologyand Surgery，第10卷，第879至889页(2015))公开了一种用于确定要由用于消融肿瘤的射频消融探头使用的消融探头参数的规划方法。这种规划方法允许与用户进行交互，并在规划流程期间考虑多个准则。然而，该规划方法特定于所使用的消融探头，尤其是作为射频消融的所使用的消融类型。因此，该规划方法不容易适应于其他类型的消融流程。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于确定消融探头参数的规划装置、规划方法和规划计算机程序，所述消融探头参数描述用于在消融对象的部分的消融流程期间消融探头的操作，其中，消融探头参数的确定更容易适应于不同类型的消融流程。本发明的另一个目的是提供一种用于消融对象的部分的消融系统，其包括规划装置。
在本发明的第一方面中，提出了一种用于确定消融探头参数的规划装置，所述消融探头参数描述在用于消融对象的部分的消融流程期间消融探头的操作，其中，所述规划装置包括：
-热能确定提供单元，其被配置为提供第一热能函数并且提供基于温度的条件，所述第一热能函数定义要被计算的第一热能分布与空间温度分布之间的关系，所述基于温度的条件指示包括对所述对象的所述部分的消融的针对所述对象的期望的处置结果，
-热能确定单元，其被配置为通过使用所述热能函数来确定所述第一热能分布，使得所述基于温度的条件被满足，
-消融探头参数确定提供单元，其被配置为提供第二热能函数，所述第二热能函数提供a)要被计算并且要由所述消融探头引起的第二热能分布与b)所述消融探头参数之间的关系，
-消融探头参数确定单元，其被配置为通过使用所述第二热能函数来确定所述消融探头参数，使得所述第一热能分布与所述第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。
因此，消融探头参数的确定分为两部分，即第一部分和第二部分，在第一部分中，确定第一热能分布，在第二部分中，在给定第一部分所确定的第一热能分布的情况下，确定消融探头参数。第一部分与将用于消融对象的该部分的消融流程的类型无关，使得基于第一部分的结果，可以确定消融流程类型特异性消融探头参数。因此，如果应当针对不同类型的消融流程确定消融探头参数，则不必重复对第一热能分布的确定，其可能需要相对大的计算量。因此，可以改进消融探头参数的确定对不同类型的消融流程的适应性。
消融探头可以是例如射频消融探头或另一类型的消融探头。此外，要消融的对象的部分可以是例如肿瘤或对象的另一部分。对象是人类或动物。
热能确定提供单元可以是存储单元，可以在其中存储第一热能函数和基于温度的条件，并且可以从其中检索第一热能函数和基于温度的条件以提供第一热能函数和基于温度的条件。然而，热能确定提供单元也可以是接收单元，其用于从另一单元接收第一热能函数和基于温度的条件并且用于提供接收到的第一热能函数和基于温度的条件。而且，消融探头参数确定提供单元也可以是存储单元或接收单元。
如果第一热能分布和第二热能分布之间的偏离小于预定义阈值和/或被最小化，则偏离准则优选地被预定义，使得其被满足。可以使用预定义偏离量度，如平方差之和或者另一偏离量度。
优选地，热能确定提供单元还被配置为提供a)所述对象的在包括要被消融的所述部分的区域中的不同成分的空间分布以及b)所述不同成分的热性质，并且提供所述热能函数，使得所述热能函数取决于所述不同成分的所述空间分布和所述不同成分的所述热性质，其中，所述热能确定单元被配置为通过基于所述不同成分的所述空间分布和所述不同成分的所述热性质使用所述热能函数来确定所述第一热能分布，使得所述基于温度的条件被满足。
在包括要消融的部分的区域中的对象的不同成分例如是具有不同热性质的不同类型的组织和脉管，如血管。可以提供热性质，例如，如针对不同成分的不同导热率、针对不同成分的不同血液灌注参数，等等。通过考虑不同成分的空间分布及其热性质，可以改进对第一热能分布的确定以及因此对消融探头参数的最终确定的质量。
优选地，热能确定提供单元和热能确定单元被配置为使得所述基于温度的条件基于指示所述期望的处置结果的所提供的期望的空间温度分布与由于在确定所述第一热能分布时使用所述第一热能函数而产生的b)所计算的空间温度分布之间的偏离，其中，所述期望的空间温度分布包括要被消融的所述部分内的温度值，所述温度值大于阈值温度，在所述阈值温度之上所述部分被消融。例如，基于温度的条件可以是该偏离应该被最小化和/或应该小于预定义偏离阈值。通过使用该基于偏离的条件，可以进一步改进对第一热能分布的确定以及因此对消融探头参数的最终确定的质量。
热能确定单元优选地被配置为提供用户接口，所述用户接口允许用户干预对所述第一热能分布的确定。在实施例中，所述热能确定单元被配置为提供所述用户接口，使得允许所述用户定义一组热能分布，其中，所述热能确定单元被配置为确定所述第一热能分布，使得所述第一热能分布在所定义的一组热能分布内。这允许用户根据他/她的偏好来适配对第一热能分布和消融探头参数的确定，从而进一步改进规划流程的适应性。例如，用户接口可以允许用户定义第一热能分布的热能值的上限和/或下限。
此外优选地，所述热能确定单元被配置为使得所计算的空间温度分布与所述期望的空间温度分布的所述偏离是加权偏离，其中，所述对象的不同区域中的偏离被认为具有不同权重，其中，所述不同区域至少包括由所述对象的要被消融的所述部分定义的第一区域和不包括所述对象的要被消融的所述部分的第二区域，其中，所述热能确定单元被配置为提供所述用户接口，使得允许所述用户定义所述不同权重。例如，用户可以修改权重，使得在第一区域中处置结果肯定地满足，即，例如，第一区域内的温度肯定地大于温度阈值，在所述温度阈值之上，对象的部分肯定地被消融。用户可以选择权重，使得这在整个第一区域上真实。然后，至少靠近第一区域也在第二区域中，热能可能相对高，使得在第二区域中消融也可能发生，尽管这可能与在该第二区域中的处置目标相抵触。用户还可以定义权重，使得在整个第二区域中肯定地不发生消融，其中，这可能导致第一区域的不完全消融。通过定义权重，用户可以使规划流程适应于他/她的偏好。
还优选地，所述热能确定单元被配置为：提供指示由于在确定所述第一热能分布时使用所述第一热能函数而产生的所计算的空间温度分布的输出，以便允许所述用户查看对应的处置结果；并且提供所述用户接口，使得所述用户接口允许所述用户修改所述第一热能函数和所述基于温度的条件中的至少一项，并且基于所述修改来起始对所述第一热能分布的进一步确定。这可以确保所确定的第一热能分配确实符合用户的偏好。
在实施例中，所述规划装置还包括评价单元，所述评价单元被配置为基于预定义评价准则来评价由于在确定所述第一热能分布时使用所述第一热能函数而产生的所计算的空间温度分布，其中，所述热能确定单元适于修改所述第一热能函数和所述基于温度的条件中的至少一项，并且在所述评价指示所计算的空间温度分布以及因此所述对应的处置结果不足够的情况下基于所述修改来重复对所述第一热能分布的所述确定。这可以确保，以自动的方式，如果在给定预定义评价准则的情况下所确定的第一热能分布足够好，则所确定的第一热能分布仅用于确定消融探头参数。可以基于若干修改来重复对第一热能分布的确定，直到在给定预定义评价准则的情况下的所确定的第一热能分布足够好。这可以导致所确定的第一热能分布的进一步改进的质量以及因此最终确定的消融探头参数的改进的质量。
消融探头参数确定单元可以适于确定单个消融探头参数或确定针对消融探头的若干消融探头参数。所述消融探头参数确定提供单元和所述消融探头参数确定单元可以被配置为使得所述消融探头参数包括以下中的至少一项：所述消融探头相对于要被消融的所述部分的放置以及要由所述消融探头应用的功率。消融探头参数确定单元还可适于确定针对多个消融探头的一个或多个消融探头参数。特别地，所述消融探头参数确定提供单元和所述热能确定提供单元可以被配置为迭代地确定针对若干消融探头的若干消融探头参数，其中，在每个迭代步骤中，考虑另外的消融探头，并且通过使用所述第二热能函数来确定至少所述另外的消融探头的一个或若干消融探头参数，使得所述第一热能分布与所述第二热能分布之间的偏离满足预定义第二偏离准则，其中，在预定义终止准则被满足的情况下所述迭代停止。特别地，所述消融探头参数确定提供单元和所述热能确定提供单元可以被配置为在每个迭代步骤中考虑由所述第一热能分布与已经在先前的迭代中通过使用所述第二热能函数确定的热能分布之间的差异定义的热能分布。此外，所述消融探头参数确定提供单元和所述热能确定提供单元可以被配置为在迭代步骤中仅确定在相应的迭代步骤中考虑的所述另外的消融探头的所述一个或若干消融探头参数。这能够导致第一热能分布和第二热能分布之间的进一步减小的偏离，并且因此最终确定的一个或若干消融探头参数的进一步改进的质量。
在本发明的另外的方面，提出了一种用于对对象的部分进行消融的消融系统，其中，所述消融系统包括：
-根据权利要求1所述的规划装置，其被配置为确定消融探头参数，所述消融探头参数描述在用于对所述对象的所述部分进行消融的消融流程期间消融探头的操作；
-消融探头，其被配置为根据所确定的消融探头参数进行操作。
在本发明的另一方面，提出了一种用于确定消融探头参数的规划方法，所述消融探头参数描述在用于对对象的部分进行消融的消融流程期间消融探头的操作，其中，所述规划方法包括：
-提供第一热能函数并且提供基于温度的条件，所述第一热能函数定义要被计算的第一热能分布与空间温度分布之间的关系，所述基于温度的条件指示包括对所述对象的所述部分的消融的针对所述对象的期望的处置结果，
-通过使用所述热能函数来确定所述第一热能分布，使得所述基于温度的条件被满足，
-提供第二热能函数，所述第二热能函数提供a)要被计算并且要由所述消融探头引起的第二热能分布与b)所述消融探头参数之间的关系，
-通过使用所述第二热能函数来确定所述消融探头参数，使得所述第一热能分布与所述第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。
在本发明的方面中，提出了一种用于确定消融探头参数的规划计算机程序，所述消融探头参数描述在用于对对象的部分进行消融的消融流程期间消融探头的操作，其中，所述规划计算机程序包括程序代码模块，所述程序代码模块用于当所述计算机程序在根据权利要求1所述的规划装置上运行时使所述规划装置执行根据权利要求14所述的规划方法。
应当理解，根据权利要求1所述的规划装置、根据权利要求13所述的消融系统、根据权利要求14所述的规划方法以及根据权利要求15所述的规划计算机程序具有相似和/或相同的优选实施例，尤其是如从属权利要求中定义的。
应当理解，本发明的优选实施例也可以是从属权利要求或以上实施例与相应独立权利要求的任何组合。
参考下文描述的实施例，本发明的这些和其他方面将变得显而易见并得到阐述。
附图说明
在以下附图中：
图1示意性且示例性地示出了用于消融对象的部分的消融系统的实施例，
图2示意性且示例性地示出了用于确定消融探头参数的规划装置的实施例，所述消融探头参数描述了在用于消融对象的部分的消融流程期间消融探头的操作，
图3示意性且示例性地图示了对象内的不同成分，
图4示意性且示例性地图示了对象内不同成分的进一步分布，
图5和图6示意性且示例性地图示了第一示例的第一热能分布和对应的温度分布，
图7和图8示意性且示例性地图示了第二示例的第一热能分布和对应的温度分布，
图9和图10示意性且示例性地图示了第三示例的第一热能分布和对应的温度分布，
图11和图12示意性且示例性地图示了为消融探头确定的热能分布与对应的温度分布的总和，
图13示出了示例性地图示用于确定消融探头参数的规划方法的实施例的流程图，所述消融探头参数描述了用于消融对象的部分的消融流程期间消融探头的操作，
图14图示了第一热能分布的示例，
图15图示了与图14所图示的第一热能分布相对应的温度分布的示例，
图16图示了在贪婪多探头放置(GMPP)算法的第一迭代步骤中第一消融探头的初始放置，
图17图示了在GMPP算法的第二迭代步骤中第二消融探头的初始放置，
图18图示了在GMPP算法的第三迭代步骤中第三消融探头的初始放置，
图19图示了在额外步骤中消融探头之一已经停用之后由GMPP算法产生的第二热能分布，并且
图20图示了与图19所图示的第二热能分布相对应的温度分布。
具体实施方式
图1示意性且示例性地示出了用于消融对象的部分的消融系统的实施例。在该实施例中，对象是躺在如患者台19的支撑模块上的人18，其中，消融探头22用于消融人18内的肿瘤。因此，在该实施例中，要消融的部分是在人18内的肿瘤。消融探头22经由线缆17连接到消融控制单元16，其中，消融控制单元16连接到如键盘、计算机鼠标、触摸板等的输入单元20，并且连接到如显示器的输出单元21。消融控制单元16适于控制经由消融探头22应用到人18的功率。经由消融探头22且经由消融控制单元16应用到人18的功率可以由用户通过使用输入单元20输入到消融控制单元16中。然而，经由消融探头22且经由消融控制单元16应用到人18的功率也可以由规划装置1提供，所述规划装置被配置为将该功率确定为消融探头参数。
消融系统10还包括具有辐射源12和辐射探测器14的成像系统11。辐射源12被配置为发射X射线13，X射线13穿过人18并且在已经穿过人18之后由辐射探测器14探测到。辐射探测器14适于生成指示已经由辐射探测器14探测到的X射线13的强度的探测值，其中，所生成的探测值被提供给成像控制单元15。成像控制单元15适于基于所生成的探测值来生成示出人18的内部的图像。特别地，成像控制单元15适于基于探测值来生成X射线投影图像。成像控制单元15还可以适于围绕人18旋转辐射源12和辐射探测器14，以便在不同角度方向上探测X射线13，其中，成像控制单元15还可以适于基于已经在不同角度方向上采集的对应的探测值来重建人18内部的计算机断层摄影图像。成像系统11可以是例如X射线C型臂系统或计算机断层摄影成像系统。由成像控制单元15生成的图像可以经由消融控制单元16提供给输出单元21，以便在输出单元21上示出所生成的图像。所生成的图像示出了人18内的消融探头22，其中，该信息可以用于允许如医师的用户根据需要将消融探头22相对于人18内的肿瘤进行放置。成像控制单元15和/或消融控制单元16还可以适于将由成像控制单元15生成的图像与介入前图像配准，在所述介入前图像中，示出了肿瘤以及人18的任选另外的部分，如危及器官、血管、骨骼等。然后还可以相对于介入前图像中示出的不同成分示出消融探头22的当前位置和取向。用户可以根据由规划装置1提供的规划放置位置来放置消融探头22，其中，规划放置可以被视为另外的消融探头参数。消融系统10还可以适于根据所提供的规划放置自动地放置消融探头22，其中，在这种情况下，消融系统10可以包括根据规划放置进行控制的机器人臂。在图2中示意性且示例性地更详细示出了规划装置1。
规划装置1包括热能确定提供单元2，热能确定提供单元2被配置为提供定义要计算的第一热能分布与空间温度分布之间的关系的第一热能函数，并且提供指示包括人18内肿瘤的消融的人18的期望的处置结果的基于温度的条件。规划装置1还包括热能确定单元3，热能确定单元3被配置为通过使用热能函数来确定第一热能分布，使得基于温度的条件被满足。在该实施例中，热能确定提供单元2和热能确定单元3被配置为使得基于温度的条件基于指示期望的处置结果的所提供的期望的空间温度分布与b)在确定第一热能分布时根据使用第一热能函数产生的计算的空间温度分布之间的偏离，其中，期望的空间温度分布包括要消融的部分内的温度值，所述温度值大于阈值温度，高于所述阈值温度，所述部分被消融。
热能确定提供单元2还被配置为在包括要消融的部分的区域中提供人18的不同成分的空间分布，并且提供这些不同成分的热性质。热能确定提供单元2还适于提供热能函数，使得其取决于不同成分的空间分布和不同成分的热性质，其中，热能确定单元3被配置为通过使用基于不同成分的空间分布并基于不同成分的热性质的热能函数来确定第一热能分配，使得基于温度的条件被满足。
热能确定单元3还被配置为提供用户接口，所述用户接口允许用户干预对第一热能分布的确定。例如，热能确定单元3被配置为提供用户接口，使得允许用户定义一组热能分布，其中，热能确定单元3被配置为确定第一热能分布，使得其在定义的一组热能分布内。此外，热能确定单元3被配置为使得所计算的空间温度分布与期望的空间温度分布的偏离是加权偏离，其中，在人18的不同区域中的偏离被认为具有不同权重，其中，不同区域至少包括由要消融的人18的肿瘤定义的第一区域和不包括要消融的人18的肿瘤的第二区域，其中，热能确定单元3被配置为提供用户接口，使得允许用户定义不同权重。
在该实施例中，考虑了三个不同区域，其在图3中被图示。图3图示了肿瘤24、危及器官25(其在该实施例中是第二区域)和健康组织26(其是第三区域)。在图3所图示的示例中，消融探头22的尖端23已放置在肿瘤24内。消融探头22的尖端23包括消融电极25，消融电极25被配置为提供射频能量以消融肿瘤24。该射频消融的功率是规划参数，即消融探头参数，其由规划装置1确定并且然后可以经由消融控制单元16进行设置。而且，消融探头22以及因此消融电极25相对于肿瘤24的放置由规划装置1确定。
在图3所图示的示例中，人18的在包括要消融的肿瘤的区域中的不同成分是肿瘤24(即癌组织)、危及结构25(如不应该消融的器官)以及健康组织26。为了提供这些成分(即，这些感兴趣域)的空间分布，可以相应地分割特定于人的成像数据。该分割可以自动地或基于用户输入来完成。分割可以使用嵌入表面，并且离散化使用体积网格，如四面体网格、六面体网格或另一种类的网格。分割和离散化的网格形成计算域Ω＝Ω1∪Ω2∪Ω3，其中，Ω1指代癌域24，Ω2指代危及结构25，并且Ω3指代健康组织26。还可以考虑脉管系统信息，即另外的成分或另外的域可以对应于如血管的脉管。然而，在该示例中，将在热能函数中考虑脉管系统信息，在该实施例中，所述热能函数是生物热偏微分方程(PDE)，其基于对活组织中热的扩散和血液循环的散热效应的描述。生物热PDE可以基于Pennes生物热模型，如例如在H.Pennes等人的文章“Analysis of Tissue and Arterial Blood Temperaturesin the Resting Human Forearm”(Journal of Applied Physiology，第1卷，第2号，第93至122页(1948))中所公开的，通过引用将其并入本文。因此，定义空间温度分布和第一热能分布之间关系的热能函数可以定义如下：
Figure BDA0002701090530000101
其中，kti是相应组织的导热率，T是在人18内在包括肿瘤24、危及结构25、健康组织26以及(如果存在的话)一个或若干血管的区中的空间温度分布，wbl是相应成分的血液灌注参数，并且T核心是例如37摄氏度的体温。导热率和血液灌注参数在不同成分之间，尤其是在不同组织类型之间变化。如上所述，通过分割和离散化人特异性成像数据来获得包括可能的脉管的不同成分及其在人18内的空间分布。此外，在方程(1)中Q指代人18内的包括不同成分的区中的第一热能分布。
该第一热能分布Q的确定可以被认为是确定具有相等约束的最优控制问题的分布式解。因此，其可以是在计算域上定义的函数，即空间分布Q，其产生期望的处置结果的最佳近似。
所述最优控制问题的目标函数包括加权温度T相关分量的总和，其描述空间温度分布并因此处置结果。这种目标函数的一般形式是
Figure BDA0002701090530000102
其中，索引i指示域分割并且可能大于此处指示的3，λi是归因于在每个域分段上(即，在三个不同成分中的每个上)实现目标温度的重要性的权重，
Figure BDA0002701090530000111
是温度T相关的分量的占位符-在以下部分中提供了示例–并且x是空间坐标。该项
Figure BDA0002701090530000112
是针对最优控制问题的正则化并且可能多余，这取决于所考虑的分量总和。得到的最佳控制问题可以通过以下定义：
Figure BDA0002701090530000113
经受PDE(1)的非线性约束，其中，这可以被认为是用于确定第一热能分布的基于温度的条件。PDE约束可以通过使用例如PDE的变分公式和有限元(FE)离散化来线性化。在方程(3)中Qad指代可容许的一组热源函数，即热能分布，以便例如施加Q的最小值和最大值。
在该实施例中，PDE(1)基于Pennes生物热模型。考虑到稳态情况，其中，加热的组织在热平衡处的空间温度分布在目标函数中利用，并且与期望的温度分布Td进行比较，即与定义期望的处置结果的期望的处置结果值进行比较。因此，在该实施例中，期望的处置结果由目标温度定义。在该实施例中，由热能确定单元3用于确定第一热能分布的目标函数可以定义如下：
Figure BDA0002701090530000114
其中，
Figure BDA0002701090530000115
但是，在另一个实施例中，可以通过使用另一更准确的模型来提供另一目标函数。
为了求解PDE约束最优控制问题，即为了确定第一热能分布，热能确定单元3可以适于采用拉格朗日函数的等效最小化。拉格朗日公式使用拉格朗日乘子将最优控制问题(OCP)的PDE约束和Qad的可容许性约束并入到目标函数中。拉格朗日函数的最小化可以通过求解Karush Kuhn Tucker(KKT)方程组来实现，该方程组对应于最优控制问题的一阶最优性条件。如果通过使用FE离散化数值地求解该问题，则KKT组变为线性方程组。关于这种求解PDE约束最优控制问题的更多细节，参考F.Troeltzsch的书“Optimal Control ofPartial Differential Equations:Theory,Methods and Applications”(GraduateStudies in Mathematics，第112卷，American Mathematical Society，Rhode Island(2010))，尤其是针对形式拉格朗日方法的本书的第2.10段和针对用于求解线性二次椭圆最优控制问题的数值方法的第2.12段，通过引用将其并入本文。当然，在其他实施例中，方程组(1)和(2)以及表达式(3)也可以以另一方式求解。
以类似的方式，可以将热能指定为时间的函数。为此，需要在活组织中的热的扩散的瞬态公式。例如，可以使用由Pennes在上述文章中描述的模型。可以求解与(3)类似的最优控制问题，并且可以确定分布式时间相关热能。对应的数学理论可以例如在F.Troeltzsch的上述书的第3章中找到，通过引用将其并入本文。问题的数值解可以通过迭代最小化方法(诸如有限的BFGS方法)来实现，如例如在J.Nocedal等人的书“NumericalOptimization”(Springer Verlag(2006))的第7.2段中公开的，通过引用将其并入本文。
热能确定单元3被配置为经由输出单元8提供输出，其指示所计算的温度分布，并且因此指示由于在确定第一热能分布时使用第一热能函数而产生的处置结果，以便允许如医生的用户查看所计算的处置结果，并且提供用户接口，使得其允许用户经由输入单元7修改第一热能函数和基于温度的条件中的至少一个，其在上述示例中由方程(2)至(5)定义。还提供了用户接口，使得其允许用户基于修改来起始对第一热能分布的进一步确定。因此，用户可以查看第一热能分布的计算结果，并基于该查看来决定是否应该继续规划流程，其中，在后一种情况下，用户可以起始基于他/她的修改对第一热能分布Q的重新计算。
规划装置1还包括评价单元4，评价单元4被配置为基于预定义评价准则来评价在确定第一热能分布并因此处置结果时由于使用第一热能函数而产生的所计算的空间温度分布，其中，如果评价指示所确定的处置结果不足够，则确定单元3适于修改第一热能函数和基于温度的条件中的至少一个，并基于该修改来重复对第一热能分布Q的确定。因此，可以由用户或自动地执行对导致第一热能分布的计算结果的评价或查看，其中，如果查看或评价指示所确定的第一热能分布分别在用户视角或在给定评价准则的情况下具有足够的质量，则仅可以继续进一步的规划。在另一实施例中，规划装置1可以不包括评价单元，并且评价或查看可以仅由用户执行。也可能总是自动地执行评价并且热能确定单元3不适于提供允许用户查看或评价所计算的第一热能分布的用户接口。此外，可能执行半自动评价，其中，评价单元提供评价建议，其中，用户可以基于他/她自己的查看并且基于自动获得的评价结果来决定是否可以利用当前第一热能分布继续进行规划或者是否应该重新计算第一热能分布。评价准则可以包括估计的消融区、处置效果、对危及结构造成的损害等。这意味着，例如，可以通过确定人内的哪个区接收的温度大于例如64摄氏度的温度阈值来定义消融区，可以确定肿瘤和危及结构是否在该消融区内以及在该消融区内到什么程度，并且可以将这些程度与定义肿瘤和危及结构的期望或可接受的消融程度的评价准则进行比较。可以基于消融区域相对于相应成分的整个区域的比率来定义处置效果。例如，可以为肿瘤计算第一比率，其中，该比率可以是消融的肿瘤体积相对于总肿瘤体积的比率，并且可以计算第二比率，其中，该比率可以是消融的危及结构体积相对于整体危及结构的比率，其中，如果第一比率大于第一比率阈值(尤其是1)，并且第二比率小于第二比率阈值(尤其是零)，则可以评价处置是否足够有效。这些阈值可以是预定义的，并且任选地可由用户调节。特别是在稳态情况下，可以通过将相应温度与温度阈值进行比较来定义消融的和非消融的体积。在时间相关情况下，估计组织中热损害的模型(如下面提到的阿伦尼乌斯损害积分)可以用于确定处置结束时的消融的和非消融的体积。
因此，是否应该执行下一步的决定取决于对模拟结果的评价，即对所计算的第一热能分布的评价。该决定可以自动化，但优选依赖于用户输入。如果结果不令人满意，则用户可以通过调节权重λi和/或为目标函数选择不同公式来修改基于温度的条件，并重复确定第一热能分布。如果结果令人满意，则接受该结果，并且然后进行规划流程。
尽管以上已经基于规定的目标温度Td确定了第一热能分布，但是也能够以另一种方式，即通过使用其他基于温度的条件来确定第一热能分布。例如，可以基于例如最大化肿瘤中的最小温度来确定最低或最高温度的损失，即最大化，其中，
Figure BDA0002701090530000141
其中，i表示温度应增加的域，或最小化
Figure BDA0002701090530000142
其中，i表示温度应保持接近于体温的域。最小-最大类型分量的类似公式涉及最小化组织温度分布与目标(即期望的)温度分布之间的差异，例如通过最小化
Figure BDA0002701090530000143
如果i表示应增加温度的域，即消融目标，或
Figure BDA0002701090530000144
如果i表示温度应保持接近于体温的域，即健康和危险的组织。
也能够将组织损害指标值用作期望的处置结果值，其需要用于描述与热治疗相关联的组织损伤的模型。例如，这可以根据阿伦尼乌斯损伤模型进行建模
Figure BDA0002701090530000145
其中，ω是损伤指数，A(1/s)是缩放因子，Ea(J/mol)为损伤过程激活能，
Figure BDA0002701090530000146
(J/mol/K)是通用气体常数。该阿伦尼乌斯损伤模型也可以视为阿伦尼乌斯损害积分。组织损伤可以由损伤分数表示
Figure BDA0002701090530000147
如果i表示应该增加温度的域，即消融目标，或
Figure BDA0002701090530000148
如果i表示温度应保持接近于体温的域，即健康和危险组织，其中
Figure BDA0002701090530000149
是特征函数。优化问题以及因此基于温度的条件将是最小化加权和
Figure BDA00027010905300001410
期望的处置结果公式的另一可能分量依赖于对消融目标体积的最低温度的惩罚和对风险或健康组织的最高温度的惩罚。在目标函数中添加此类分量，例如在方程(4)的成本函数中添加此类分量增强温度的均匀性，即相应目标体积中存在较少冷点/热点。MinT和MaxT类型的函数示例是：
Figure BDA0002701090530000151
Figure BDA0002701090530000152
其中，H()是Heaviside函数，Tmin和Tmax表示在通用第k个区域上应该满足的最小/最大温度阈值。
目标函数的其他公式可以包括上述最高/最低温度惩罚项和/或损害指示项中的一个或多个。这些项可以加权并添加到目标函数中。
规划装置1还包括消融探头参数确定提供单元5，其被配置为提供第二热能函数，所述第二热能函数提供a)要计算并由消融探头22引起的第二热能分布与b)消融探头参数之间的关系。规划装置1还包括消融探头参数确定单元6，其被配置为通过使用第二热能函数来确定消融探头参数，使得已经由热能确定单元3确定的第一热能分布与第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。在该实施例中，消融探头参数确定提供单元5和消融探头参数确定单元2被配置为使得确定两个消融探头参数，其是消融探头22相对于要消融的肿瘤24的放置以及要由消融探头22经由消融控制单元16应用的功率。
对消融探头参数的确定可以以预定义初始消融探头参数或通过由用户选择或由消融探头参数确定单元6自动确定的初始消融探头参数开始。为了允许用户提供初始消融探头参数，消融探头参数确定单元6可以适于提供对应的用户接口。为了自动提供消融探头参数，消融探头参数确定单元6可以适于使用由热能确定单元3确定的第一热能分布的局部最大值的值和位置，其中，在下面，该已经确定的第一热能能量分布由Q*指代。
因此，针对消融探头的放置和控制参数(即功率)的初始猜测可以由用户选择或自动确定。在规划流程的第一部分中确定的最佳热源，即由热能确定单元3确定的第一热能分布Q*，成为消融探头参数优化的目标函数。可以通过以下方式定义应该最小化的对应的偏离并且因此目标函数：
Figure BDA0002701090530000161
其中，
Figure BDA0002701090530000162
是假设的稳态消融模拟期间的平均功率，或者，如果考虑到作为时间的函数的功率规格，则为
Figure BDA0002701090530000163
此外，在方程(16)中，QG(μ,P)对应于具体由消融探头特别是在消融探头的尖端周围产生的热量，并且因此对应于第二热能分布，其中，μ是指消融探头的放置，即其定义了定义消融探头的位置的放置参数。功率放置优化(PP-OPT)问题可以公式化为：
Figure BDA0002701090530000164
因此，消融探头参数确定单元6可以适于确定最终的消融探头参数μ*和P*，使得如根据方程(16)计算的偏离最小化。为了找到这一点，最小值可以被视为预定义偏离准则，即，如果已经确定了放置和功率使得如由方程(16)定义的偏离最小化，则满足预定义偏离准则。
PP-OPT问题是一种低维非凸优化问题，其可以利用常见优化算法(诸如拟牛顿法或信赖域法)求解。针对关于这些已知方法的更多详细信息，参考J.Nocedal等人的书“Numerical Optimization”(Springer Verlag，2006年)，尤其是第6章中的拟牛顿法，第7.2章中的有限记忆拟牛顿法以及第4章中的信赖域方法，通过引用将其并入本文。
由于成本函数的非凸性，可以存在针对f(μ,P)的多个局部最小值，其可以使用例如遗传算法(GA)来确定以确定指示潜在探头位置的f(μ,P)的局部最小值中的一些或全部。随后，可以应用用于确定将启用哪些和多少探头的组合优化和用于确定功率设置的连续优化的组合。
GMPP例程可用于规划用于消融肿瘤的若干消融探头的放置。通常，如果通过只考虑初始消融探头和可能的放置以及该初始消融探头的功率，如由方程(16)定义的偏离不足够小，那么消融探头参数确定提供单元5和消融探头参数确定单元6可以被配置为使得考虑另外的消融探头22以及对应的放置和对应的功率。因此，预定义偏离准则不仅可以是应该找到偏离的最小值，而且还可以是该最小值应小于预定义阈值，以便确保第二热能分布与第一热能分布(即目标热能分布)的偏离不会太大。然后，额外的消融探头并且因此额外的放置和功率参数被用于减小由方程(16)定义的偏离。尤其是，如果使用GMPP例程，则在仿真期间迭代放置消融探头，只要不满足终止准则。该终止准则(其也可以称为迭代准则或中止准则)可以基于添加的消融探头的最大数量、多个消融探头的总热量、温度分布的评价(如果得到的第二热能分布Q(μ,P)与生物热方程(1)一起使用则可以获得其)等等。如果满足终止准则中的至少一个，则规划过程完成。如果不是，则Q*可以更新为Q*-Q(μ*,P*)，可以使用例如用户输入或Q*-Q(μ*,P*)的最大值的值和位置来初始化额外的探头放置和探头功率，根据方程(16)和(17)的回路重新开始。
热能确定单元3可以被配置为及时确定第一热能分布，即Q*＝Q*(x,t)。然后，消融探头参数确定单元6可以被配置为确定作为整个时间区间隔[0,tf]上的平均功率或作为时间的函数P*＝P*(t)的功率参数，即功率控制。在第一部分中用于确定第一热能分布和在第二部分中用于确定消融参数的目标函数(即方程(2)和(16))可以引用系统的最终状态，或者也可以包含随着时间和空间的积分差异。
下面还将参考示例描述通过使用规划装置1执行的工作流程，该示例将参考图4至13进行图示。
图4图示了表示人18的将被加热的区域的计算域的分割。在该示例中，肿瘤35和危及结构32、33、34、36已经在健康组织31中被分割，其中，此处危及结构32、33、34、36是脉管。图4是计算域的示例性二维表示，其中，肿瘤35可能是被局部脉管系统包围的肝肿瘤。该分割可以用于热源模拟，即，根据方程(1)至(3)对第一热能分布的确定，特别是用于定义生物热方程(1)的导热率和血液灌注参数。
规划装置1使得能够基于用户设置的要求对处置的结果进行直观可行性研究。针对图4示例性图示的域，与对应于肿瘤区上与目标温度Td的偏离的方程(5)结合增加方程(2)中的项的权重λ导致期望的肿瘤全切除，代价是对近邻血管造成热损害，在该范例中所述近邻血管是是危及结构。这在图5和6中图示。
图5示意性且示例性地图示了如由热能确定单元3确定的第一热能分布Q，并且图6示出了对应的温度分布。在图6中，轮廓线37对应于64摄氏度并指代消融区域，而轮廓线38对应于47摄氏度并标记未损害区域。在该示例中，对于这两条轮廓线37、38之间的区域，由于缺少时间-温度信息，因此不能做出任何主张。然而，可以证实在该实例中肿瘤36的100％被消融。然而，关键结构的15％也能够已经损害。另一方面，如果增加了危及结构上的温度差异的权重，则消融区域显著缩小。在这种情况下并且在该范例中，然后可以得出结论，不使对紧邻血管危险的完全肿瘤消融是不可能的。图7和图8图示了增加危及结构上的温度差异的权重的结果。
针对这种情况，图7示出了最佳热源，即如由热能确定单元3确定的第一热能分布，并且图8图示了对应的温度分布。如在图8中可以看到的，对应于64摄氏度的轮廓线37在肿瘤35内，即在这种情况下，将消融肿瘤的仅36％，而确实不会损害危及结构。
在将参考图9和10说明另外的示例中，肿瘤与血管之间的距离较大，其中，在该示例中，由于肿瘤较小，因此距离较大。对于这种情况，图9示出了最佳热源，即由热能确定单元3确定的第一热能分布，并且图10示出了对应的空间温度分布。在这种情况下，肿瘤35完全被由对应于64摄氏度的轮廓线37标记的消融区覆盖，而所有危及结构位于对应于47摄氏度的轮廓线38外部。因此，在该示例中，将消融100％的肿瘤35，而所有危及结构不会以任何方式由处置所损害。
一旦用户对可以如图6、图8和图10所呈现的结果满意，用户可以经由热能确定单元3的用户接口对此进行指示，之后，可以基于批准的第一热能分布来确定消融探头参数。
第二部分，即消融探头参数的确定，可以以具有初始消融探头功率和消融探头放置的单个消融探头来初始化，其中，最佳热源，即由热能确定单元3计算的确定的第一热能分布被用作目标函数。提供要计算且由消融探头引起的第二热能分布与消融探头参数之间的关系的第二热能函数是已知的热能函数，其当然取决于相应的消融探头。例如，该热能函数可以基于高斯函数，其参数可以被确定以模仿跨单极射频消融探头的径向轴的热量的衰变。特别地，第一热能函数可以定义如下：
Figure BDA0002701090530000191
其中，参数c是基于高斯参数对射频引起的热源的模拟的拟合固定的。
如上所述，μ和P的初始值可以由算法自动选择，即由消融探头参数确定单元6选择，或者由用户提供。然后可以首先通过考虑一个消融探头来求解方程(16)至(18)。然后，可以考虑迭代地具有要确定的位置和功率参数的另外的消融探头，其中，在每个迭代步骤中，添加另外的消融探头并且求解方程(16)至(18)。
在该示例中，消融探头参数确定单元6确定针对k个不同消融探头的k个第二热能子分布，其中，所得到的总体第二热能分布，即会应用到对象的所得到的实际的第二热能分布由以下方程定义：
Q(x)＝QG(x；μ(1),P(1))+QG(x；μ(2),P(2))+...+QG(x；μ(k),P(k))。 (19)
在图11中示意性且示例性地图示了该所得到的第二热能分布，即该得到的热源。在图12中示出了对应的温度分布，其中，在该示例中，肿瘤35完全在对应于64摄氏度的轮廓线37内，即被完全消融，而危及结构在对应于47摄氏度的轮廓线38的外部，使得这些危及结构不会被损害。
在下文中，将参考图13示例性地描述用于确定消融探头参数的规划方法的实施例，所述消融探头参数描述用于消融人的肿瘤的消融流程期间消融探头的操作。
在步骤101中，通过提供第一热能函数(如生物热PDE方程(1))并通过提供指示包括肿瘤的消融的人的期望的处置结果的基于温度的条件来初始化规划方法，所述第一热能函数定义了要计算的第一热能分布与空间温度分布之间的关系，其中，在该实施例中，基于温度的条件基于指示期望的处置结果的所提供的期望的空间温度分布与b)由于在确定第一热能分布时使用第一热能函数产生的计算的空间温度分布之间的偏离，其中，期望的空间温度分布包括要消融的部分内的温度值，所述温度值大于阈值温度，在所述阈值温度之上，该部分被消融。在步骤101中，还提供了第二热能函数，其定义要计算且由消融探头引起的第二热能分布与消融探头参数之间的关系。例如，可以提供方程(18)，其中，第二热能分布可以由根据方程(18)为相应消融探头确定的热能子分布Q的总和定义。
在步骤102中，提供了人的不同成分在包括要消融的肿瘤的区中的空间分布，即，提供了对应的域分割，如例如图4所示。在步骤103中，热能确定单元3通过使用第一热能函数来确定第一热能分布和空间温度分布，使得满足基于温度的条件，即例如使得指示期望的处置结果的所提供的期望的空间温度分布与由于在确定第一热能分布时使用第一热能函数产生的计算的空间温度分布的偏离被最小化。具体而言，在步骤104中，用户可以选择期望的约束和/或权重，其中，然后在步骤105中，求解由例如方程(1)至(5)定义的系统，以便确定最佳热源，即以便确定第一热能分布。在步骤106中，检查所得到的消融区是否足够，所得到的消融区由包括在给定的第一热能分布的情况下高于例如67摄氏度的温度阈值的区域定义。如果该消融区完全覆盖要消融的肿瘤，则该方法可以继续进行步骤107。否则，该方法可以继续进行步骤104，即，用户可以修改约束和/或权重，并且可以基于修改再次计算第一热能分布。在步骤107中，对消融探头参数的确定被初始化，其中，假设单个消融探头，并且在步骤103中确定并在步骤106中批准的最优热源被用作用于确定消融探头参数的目标函数。在步骤108中，通过使用所提供的第二热能函数来执行对消融探头参数本身的确定，使得第一热能分布与第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。特别地，在步骤109中，求解由方程(16)至(18)定义的系统，以便确定定义单个消融探头的放置的最优放置参数和定义要以确定的放置经由消融探头应用到人的功率的功率控制参数。在步骤110中，检查热近似是否令人满意，即例如在步骤103中确定的第一热能分布与将在给定在步骤109中确定的放置和功率参数的情况下由消融探头引起的第二热能分布之间的偏离是否小于预定义阈值。如果热近似令人满意，则该方法在步骤112中结束。否则，在步骤111中将优选为针的消融探头的数量增加一，并且更新目标和成本函数。基于增加的消融探头数量和更新目标和成本函数，该方法继续进行步骤109。
该规划装置和规划方法解决在优选经皮消融癌症处置的背景下的设备控制和放置问题。术前热处置规划的目标是确定设备(即一个或若干消融探头)的放置以及设备功率的控制，使得热剂量输送导致肿瘤的完全消融，以及对周围健康组织和危及近邻器官的最小或无损害。给定人特异性成像数据，诸如计算机断层摄影成像数据、超声成像数据、磁共振成像数据，可以通过例如分割来识别肿瘤体积和附近解剖结构。基于受害的器官以及肿瘤的大小和位置，可由优选为医师的用户选择消融模态，即例如射频消融、聚焦超声消融、微波消融、激光消融、冷冻消融等等。用于将消融探头插入到肿瘤中的方法可以取决于受害的器官，但是优选地，该插入涉及徒手的设备放置。然而，插入也可以通过使用例如机器人来自动执行。
上述规划装置和规划方法将规划问题分解为两个部分，并使能GMPP方法，其可以完全自动化或可以考虑用户输入。所得到的工作流程非常适应。特别地，其可以容易地适应于不同输入，并且因此可以迅速实现对不同的期望的处置结果公式和各种消融方式的覆盖。此外，向用户供应了关于理想设备放置的有价值的见解，并且提供了对用户的放置选择的改进。如说明书开始时提到的规划装置和方法的已知规划装置和方法对于为其开发的特定消融模态可能是鲁棒且可靠的，但是它们高度依赖于描述该模态的生物物理模型，并且不能直接调节为不同类型的消融处置。
上述规划装置和规划方法允许基于用户约束和交互式用户定位来计算最佳热分布，其中，优选在由用户指示的区内自动或半自动实现最佳设备位置，即消融探头的最佳放置。如上所述，通过将处置规划问题分为两部分实现规划流程的增加的适应性。第一部分确定最佳热能分布或最佳热源，即第一热能分布，这是产生期望的处置结果(即例如期望的空间温度分布)所需要的。该第一部分可能仅取决于用户规定的约束、局部几何特性(即人内不同成分的空间分布)以及组织特异性属性(如导热率和血液灌注参数)，而完全独立于将使用的消融处置类型。该信息将提供对处置要求的可行性的初步评价并且可以为用户提供指导以挑选设备的初始放置。第二部分涉及设备放置和功率控制的优化，即，使用第一部分的最佳热源为目标来确定消融探头参数。由消融探头产生的热能分布(即第二热能分布)被确定，即模拟或近似，并且与最佳热源进行比较，即与第一部分中确定的第一热能分布进行比较。因此，可以在第二部分中使用由各种消融模态产生的任何热函数，而不影响原始最佳热能分布，即不影响所确定的第一热能分布。该特征确保解决方案可以容易且有效地适于不同消融模态，同时保持相同的工作流程。额外地，如上所述，第二部分可以迭代地重复以提出用于额外的消融探头的最佳放置。
在下文中，将解释GMPP算法的另外的细节。
GMPP算法迭代放置额外探头，直到满足终止准则中的至少一个。特别地，在每次迭代中，正在基于目标热能U来优化对应于第k个探头的三个参数
Figure BDA0002701090530000221
目标热能U被初始化为等于第一部分的最佳热量(即由热能确定单元3确定的第一热能分布Q*)，并且通过从其中减去当前放置的探头的热量(即热能分布)在每次GMPP迭代上进行更新。在图14中图示了第一热能分布Q*的示例。在图15中图示了对应的温度分布，其中，在该图中，线37标记了消融区，即温度大于例如64摄氏度的预定义阈值的区域，并且线38标记肯定非消融的区域，即温度小于例如47摄氏度的另外的预定义阈值的区域。以下伪代码更详细地描述了该想法：
输入：Q*，终止准则的容差，最大探头数
输出：paramOpt//包含由该算法放置的所有探头的放置和功率值的结构
初始化迭代计数k＝0
初始化目标热能U＝Q*
初始化paramOpt＝[.]
在不满足终止准则时，完成
设置param0＝(μ,P)＝initialGuess()
求解[μ*,P*,f*]＝argMin(param0，f(μ,P,U))
检查终止准则
更新paramOpt[k]＝[μ*,P*]
更新U＝U-QG(μ*,P*)
更新k＝k+1
转到4。
在该示例中，使用以下方程：
Figure BDA0002701090530000222
以及
Figure BDA0002701090530000223
并且argMin()是一种调用适当的最小化算法的方法，其中，该算法的示例将在下面进一步给出。在GMPP算法的每次迭代中，initialGuess()方法决定对当前放置的探头的放置和功率参数额初始猜测。该方法的可能实施方式包括基于用户的初始猜测，其中，用户挑选探头的放置和功率设置。备选地，可以基于探头附近的U的最大或平均功率自动挑选功率。initialGuess()也可以通过例如挑选U的最大功率的位置和值来完全自动化，并且使用此信息来确定param0。在这些建议中，U的局部最大值被用作探头的放置和功率的指示。然而，这仅是建议。可以基于用户的经验、域的几何配置(即肿瘤形状和大小以及与危险结构的接近)等来确定放置和功率初始猜测。图16至18图示了具有针对三个消融探头的三个初始放置301、302、303的第一热能分布Q*，其中，图16图示了第一消融探头的初始放置，图17图示了第二消融探头的初始放置，并且图18图示了第三消融探头的初始放置。然后，将在基于当前目标热能分布U中的初始猜测的情况下改进GMPP argmin(.)中的优化的调用。
应当注意，在该二维示例中，GMPP的每次迭代仅确定三个参数，两个参数指定探头的位置，并且第三参数用于平均功率。然而，在三维中，需要六个参数来充分描述探头位置。最后，如果功率应该及时优化，则功率参数也将具有较高的维度。P的维度取决于为问题的数值解选择的时间中的离散化，或者应该在处置期间执行的期望的功率更新，例如，最先进的射频消融装备每30秒更新设备功率。以上思想的变化可以包括仅在每个GMPP步骤之后的基于目标热能的功率优化，即放置参数被固定并且仅功率通过求解来优化
Figure BDA0002701090530000231
应当注意，功率的初始选择可以是由以上伪代码的第6行中的GMPP argmin()方法确定的值，或者可以初始化为零。
以上思想的变化还可以包括在每个GMPP步骤中优化所有功率，即在每个步骤中，先前确定的位置是固定的，而在以上伪代码的第6行的argMin()中优化了所有功率P1,...,Pk。此外，在另一变型中，功率的优化可以是基于温度的，如将在下面进一步描述的。这些变型也可以组合。此外，方程(16)中的目标函数的变型也是可能的。例如，可以通过添加惩罚当前放置的探头与先前放置的探头的热能的交叠的项来包括探头接近度惩罚，如例如通过下式描述的：
Figure BDA0002701090530000241
在这种情况下，在每次GMPP迭代中，目标热能为Q*，即第一热能分布。
在备选实施方式中，被称为“列生成”公知贪婪方法(其被用于强度调制辐射治疗(IMRT)叶测序和近距离放射治疗导管定位)也可以被用于代替由argMin()函数表示的连续优化。例如H.E.Romeijn等人的文章“A Column Generation Approach to RadiationTherapy Treatment Planning Using Aperture Modulation”(Society for Industrialand Applied Mathematics,Journal on Optimization，第15卷，第3期，第838至862页(2005))中公开了列生成方法，通过引用将其并入本文。在当前情况下，例如在肿瘤体积中优选选择空间中的潜在消融器位置的三维离散网格。来自该集合的最佳位置被用于确定函数f(μ(k),P(k),U)相对于P(k)的梯度，其中，三维网格的所有P(k)被初始设置为零，而先前确定的P(1),...,P(k-1)保留其先前优化值。应注意，(k)指代GMPP的当前迭代。通常，良好的启发式方法是从该三维网格中选择位置μ*，其中，df/dP最小(最负)。随后，经由求解[P,f*]＝argMin(param0,f(μ*,P,U))优化所有当前选定的消融器位置的功率值。在第一迭代处，该方法符合先前描述的想法，以为探头定位的初始挑选选择具有最大U的位置，因为这也是梯度df/dP最负之处。当达到一些f变化容差，超过消融器的最大数量和/或梯度在任何地方都是正(即没有位置将要改进f)时，迭代停止。这可以通过以下伪代码来描述：
Figure BDA0002701090530000242
Figure BDA0002701090530000251
此处，
Figure BDA0002701090530000252
我们将函数f(mu设置，P设置)w.r.tP设置最小化，其中P设置是第k次迭代处当前选定的消融器源在位置mu设置的功率。
在该示例中，可以通过例如最大迭代次数、最大函数f精度、要使用的消融探头的最大数量和/或检查df/dP是否在任何地方为正(没有探头会进一步最小化函数f)来定义终止准则。终止准则的另外的示例包括：a)达到目标热能Q*与以相关的误差范数测量的当前加和的探头热能
Figure BDA0002701090530000253
之间的差异的容差；b)达到成本函数f(μ(k),P(k),U(k))的值的容差；c)达到最大迭代次数；d)尝试放置散热器，即P(k)≤0；e)违反接近容差：即，将探头放置为过于靠近先前放置的探头。
根据方法的实现，以上或其他问题相关准则可以用于停止或调节GMPP迭代。准则可以根据重要性来加权，并被用于自动中止放置迭代或与用户交互以便确定如何前进。例如，用户可以提供不同初始挑选，并让GMPP再次迭代。最终，在以上情况中的一些下，如果算法离开GMPP迭代，则可能丢弃最后放置的探头，例如在散热器放置或接近度违反的情况下。这些规格和调节是应用相关的而不影响我们提出的多探头放置方法的本质。
在以上参考图13描述的实施例的修改中，在步骤110和结束112之间添加了基于目标温度来优化每个探头的功率的另外的步骤。这将在下面更详细说明。在该额外步骤中，由GMPP算法放置的所有探头的放置参数被固定，并且最终功率优化基于期望的处置结果来执行。例如，如果使用基于目标温度的期望的处置结果公式并且考虑K个放置探头的稳态情况，那么通过求解以下约束最小化问题来优化K平均功率P＝(P(1),...,P(K))：
Figure BDA0002701090530000261
其中，TP是具有热源的生物热方程的解
Figure BDA0002701090530000262
应注意，这是该步骤的一种可能实现。也可以使用其他期望的处置结果。此外，在时间(t)相关情况下，可以求解类似的问题，其中，
Ρ＝Ρ(t)＝(P(1),...,P(K))。 (26)
该额外步骤可以改进规划流程的最终结果，因为其停用多余的探头，即，如果已经由GMPP放置必要的更多探头，则针对步骤，其功率将设置为零。这在图19中图示，图19示出了在已经执行该额外步骤之后产生的热能分布。在该示例中，第三消融探头303已经被停用，如由交叉所指示的，其中，第一消融探头301和第二消融探头302维持启用。对应的温度场如图20所图示。
在GMPP算法中，在每个迭代步骤中确定单个探头参数的情况下，目标热能优选更新为初始目标Q*减去先前放置的热源的总和。然而，同时探头定位也是可能的。在这种情况下，目标热能总是为Q*，而在每次迭代中，探头的数量增加，并且因此要确定的参数额数量增加。注意，用户还可以指示期望的探头的最小数量，并利用该输入初始化GMPP算法。然后，该方法将建议针对用户探头的定位和功率设置，并在在需要时放置额外探头。然后，基于最终温度的功率优化可以被用于确定这些探头中的多少应该保持活动。
通过研究附图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的发明时可以理解和实现所公开的实施例的其他变型。
在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。
单个单元或设备可以履行权利要求中记载的若干项的功能。尽管在互不相同的从属权利要求中记载了特定措施，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。
由一个或若干单元或设备执行的如提供基于温度的条件、目标温度分布、热能函数等的流程，如确定第一热能分布，如确定消融探头参数等，可以由任何其他数量的单元或设备执行。这些流程和/或根据规划方法对规划装置的控制可以实施为计算机程序的程序代码模块和/或为专用硬件。
计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的部分提供的光学存储介质或固态介质，但计算机程序也可以以其他形式来分布，例如经由因特网或者其他有线或无线电信系统分布。
权利要求中的任何附图标记不应被解释为对范围的限制。
本发明涉及一种用于确定消融探头参数的规划装置。热能确定单元在规划流程的第一部分中通过使用热能函数(如生物热方程)来确定第一热能分布，使得基于温度的条件被满足，其指示对象的期望的处置结果。消融探头参数确定单元在第二部分中通过使用第二热能函数来确定消融探头参数，所述第二热能函数将要由消融探头引起的第二热能分布与b)消融探头参数进行相关，使得第一热能分布和第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。到两部分中的该分离允许消融探头参数的确定对不同类型的消融流程的改进适应性。

Claims (15)

1.一种用于确定消融探头参数的规划装置，所述消融探头参数描述在用于对对象的部分进行消融的消融流程期间消融探头的操作，所述规划装置(1)包括：
-热能确定提供单元(2)，其被配置为提供第一热能函数并且提供基于温度的条件，所述第一热能函数定义要被计算的第一热能分布与空间温度分布之间的关系，所述基于温度的条件指示包括对所述对象(18)的所述部分(24)的消融的针对所述对象(18)的期望的处置结果，
-热能确定单元(3)，其被配置为通过使用所述热能函数来确定所述第一热能分布，使得所述基于温度的条件被满足，
-消融探头参数确定提供单元(5)，其被配置为提供第二热能函数，所述第二热能函数提供a)要被计算并且要由所述消融探头(22)引起的第二热能分布与b)所述消融探头参数之间的关系，
-消融探头参数确定单元(6)，其被配置为通过使用所述第二热能函数来确定所述消融探头参数，使得所述第一热能分布与所述第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。
2.根据权利要求1所述的规划装置，其中，所述热能确定提供单元(2)还被配置为提供a)所述对象(18)的在包括要被消融的所述部分(24)的区域中的不同成分的空间分布以及b)所述不同成分的热性质，并且提供所述热能函数，使得所述热能函数取决于所述不同成分的所述空间分布和所述不同成分的所述热性质，其中，所述热能确定单元(3)被配置为通过基于所述不同成分的所述空间分布和所述不同成分的所述热性质使用所述热能函数来确定所述第一热能分布，使得所述基于温度的条件被满足。
3.根据权利要求1所述的规划装置，其中，所述热能确定提供单元(2)和所述热能确定单元(3)被配置为使得所述基于温度的条件基于指示所述期望的处置结果的所提供的期望的空间温度分布与由于在确定所述第一热能分布时使用所述第一热能函数而产生的所计算的空间温度分布之间的偏离，其中，所述期望的空间温度分布包括要被消融的所述部分(24)内的温度值，所述温度值大于阈值温度，在所述阈值温度之上所述部分(24)被消融。
4.根据权利要求1所述的规划装置，其中，所述热能确定单元(3)被配置为提供用户接口，所述用户接口允许用户干预对所述第一热能分布的所述确定。
5.根据权利要求4所述的规划装置，其中，所述热能确定单元(3)被配置为提供所述用户接口，使得允许所述用户定义一组热能分布，其中，所述热能确定单元(3)被配置为确定所述第一热能分布，使得所述第一热能分布在所定义的一组热能分布内。
6.根据权利要求3和4所述的规划装置，其中，所述热能确定单元(3)被配置为使得所计算的空间温度分布与所述期望的空间温度分布的所述偏离是加权偏离，其中，所述对象(18)的不同区域中的偏离被认为具有不同权重，其中，所述不同区域至少包括由所述对象(18)的要被消融的所述部分(24)定义的第一区域和不包括所述对象(18)的要被消融的所述部分(24)的第二区域，其中，所述热能确定单元(3)被配置为提供所述用户接口，使得允许所述用户定义所述不同权重。
7.根据权利要求4所述的规划装置，其中，所述热能确定单元(3)被配置为：提供指示由于在确定所述第一热能分布时使用所述第一热能函数而产生的所计算的空间温度分布的输出，以便允许所述用户查看对应的处置结果；并且提供所述用户接口，使得所述用户接口允许所述用户修改所述第一热能函数和所述基于温度的条件中的至少一项，并且基于所述修改来起始对所述第一热能分布的进一步确定。
8.根据权利要求1所述的规划装置，其中，所述规划装置(1)还包括评价单元(4)，所述评价单元被配置为基于预定义评价准则来评价由于在确定所述第一热能分布时使用所述第一热能函数而产生的所计算的空间温度分布，其中，所述热能确定单元(3)适于修改所述第一热能函数和所述基于温度的条件中的至少一项，并且在所述评价指示所计算的空间温度分布以及因此所述对应的处置结果不足够的情况下基于所述修改来重复对所述第一热能分布的所述确定。
9.根据权利要求1所述的规划装置，其中，所述消融探头参数确定提供单元(5)和所述消融探头参数确定单元(6)被配置为使得所述消融探头参数包括以下中的至少一项：所述消融探头(22)相对于要被消融的所述部分(24)的放置以及要由所述消融探头(22)应用的功率。
10.根据权利要求1所述的规划装置，其中，所述消融探头参数确定提供单元(5)和所述热能确定提供单元(2)被配置为迭代地确定针对若干消融探头的若干消融探头参数，其中，在每个迭代步骤中，考虑另外的消融探头，并且通过使用所述第二热能函数来确定至少所述另外的消融探头的一个或若干消融探头参数，使得所述第一热能分布与所述第二热能分布之间的偏离满足预定义第二偏离准则，其中，在预定义终止准则被满足的情况下所述迭代停止。
11.根据权利要求10所述的规划装置，其中，所述消融探头参数确定提供单元(5)和所述热能确定提供单元(2)被配置为在每个迭代步骤中考虑由所述第一热能分布与在先前的迭代中通过使用所述第二热能函数已经确定的热能分布之间的差异定义的热能分布。
12.根据权利要求11所述的规划装置，其中，所述消融探头参数确定提供单元(5)和所述热能确定提供单元(2)被配置为在迭代步骤中仅确定在相应的迭代步骤中考虑的所述另外的消融探头的所述一个或若干消融探头参数。
13.一种用于对对象的部分进行消融的消融系统，所述消融系统(10)包括：
-根据权利要求1所述的规划装置(1)，其被配置为确定消融探头参数，所述消融探头参数描述在用于对所述对象(18)的所述部分(24)进行消融的消融流程期间消融探头(22)的操作；
-消融探头(22)，其被配置为根据所确定的消融探头参数进行操作。
14.一种用于确定消融探头参数的规划方法，所述消融探头参数描述在用于对对象的部分进行消融的消融流程期间消融探头的操作，所述规划方法包括：
-提供第一热能函数并且提供基于温度的条件，所述第一热能函数定义要被计算的第一热能分布与空间温度分布之间的关系，所述基于温度的条件指示包括对所述对象(18)的所述部分(24)的消融的针对所述对象(18)的期望的处置结果，
-通过使用所述热能函数来确定所述第一热能分布，使得所述基于温度的条件被满足，
-提供第二热能函数，所述第二热能函数提供a)要被计算并且要由所述消融探头(22)引起的第二热能分布与b)所述消融探头参数之间的关系，
-通过使用所述第二热能函数来确定所述消融探头参数，使得所述第一热能分布与所述第二热能分布之间的偏离满足预定义偏离准则。
15.一种用于确定消融探头参数的规划计算机程序，所述消融探头参数描述在用于对对象的部分进行消融的消融流程期间消融探头的操作，其中，所述规划计算机程序包括程序代码模块，所述程序代码模块用于当所述计算机程序在根据权利要求1所述的规划装置上运行时使所述规划装置执行根据权利要求14所述的规划方法。
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