CN112512632B - 一种放射治疗出射束监测方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种放射治疗出射束监测方法(1200)及系统，包括：获取参考基准图像(1210)；参考基准图像基于计划图像确定；获取治疗出射束图像(1220)，基于治疗出射束图像和参考基准图像进行比较，得出比较结果(1230)。放射治疗出射束监测方法及系统具有以下有益效果：解决现有技术参考基准图像效率低或不准确，提高治疗过程中的剂量投照准确性以改善疗效及安全。可以分析和监测治疗过程中电子射野影像装置获取的出射束分布，既可防止重大事故的发生，也可为自适应放疗提供剂量误差等定量信息，提高肿瘤患者的放疗疗效和安全。

Description

一种放射治疗出射束监测方法和系统

技术领域

本申请涉及放射治疗设备领域，特别涉及一种放射治疗出射束监测方法和系统。

背景技术

对患者进行放射治疗前，通常需要使用放射治疗计划系统(TPS)对患者进行放射治疗设计，确定治疗计划，然后在治疗过程根据计划具体对患者实施治疗。

目前已有的放射治疗过程中监测方法存在以下方面的不足：患者治疗过程中参考基准图像效率低或不准确，从而治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患。

发明内容

本发明的主要目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供了一种放射治疗出射束监测方法和系统，以解决现有参考基准图像效率低或不准确的问题，从而治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测方法。所述放射治疗出射束监测方法包括：获取参考基准图像；所述参考基准图像基于成像出射束图像确定，所述成像出射束图像基于成像入射束透过放射对象得到的出射束生成；获取实时治疗出射束图像；所述实时治疗出射束图像基于当前放射治疗过程中治疗入射束透过放射对象得到的出射束生成；基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像判定两者的像素值差异是否满足预设条件；基于判断结果，控制放射治疗进程；其中，所述成像入射束与放射治疗的治疗入射束为同能级射束。

在一些实施例中，所述成像入射束与所述治疗入射束来自同一射线源。

在一些实施例中，所述成像出射束图像在放射治疗前获取。

在一些实施例中，所述成像出射束图像为在放射治疗前用于影像引导用户摆位的图像。

在一些实施例中，基于所述成像出射束图像确定所述参考基准图像，包括：对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

在一些实施例中，所述对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像，包括：获取成像等中心位置和治疗计划的等中心位置；基于所述成像等中心位置和所述治疗计划等中心位置之间的差异确定修正位置坐标；基于所述修正位置坐标对所述成像出射束图像进行位置坐标修正。

在一些实施例中，所述对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像，还包括：获取成像时准直器的角度与治疗计划的准直器角度；确定成像时准直器角度和所述治疗计划的准直器角度之间的角度差异；基于所述角度差异对所述成像出射束图像进行位置坐标修正。

在一些实施例中，所述基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，包括：基于治疗计划中光栅的位置数据确定治疗野，以生成掩模图像；将所述掩模图像与所述初始参考基准图像进行运算获得所述对应的区域。

在一些实施例中，基于所述治疗野生成掩模图像，还包括：获取至少一张治疗出射束图像；基于所述治疗出射束图像确定实际治疗野的边界信息；基于所述边界信息验证所述掩模图像。

在一些实施例中，基于所述成像出射束图像确定所述参考基准图像，包括：确定计划CT图像的数字重建影像；所述计划CT图像为治疗前，用于确定治疗计划的CT扫描图像；基于所述计划CT图像的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

在一些实施例中，确定计划CT图像的数字重建影像，包括：根据S0*exp(-μL)计算多个投影数据；并基于所述多个投影数据确定所述计划CT图像的数字重建影像；其中，S0为空扫信号减去背景值，空扫信号为射线只在空气中衰减时的探测器采集的信号，背景值为放射源不工作时探测器采集的环境信号；μ为射线从一个方向穿越人体的平均衰减系数；L为探测器与计划CT放射源之间的直线距离中位于人体部分的长度。

在一些实施例中，所述基于所述计划CT的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像，包括：基于图像配准算法将所述计划CT的数字重建影像和所述成像出射束图像进行形变配准，得到所述初始参考基准图像。

在一些实施例中，所述基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像判定两者的像素值差异是否满足预设条件，包括：基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像确定两者对应像素点的像素值比值；基于所述像素值比值判断所述像素值差异是否在允差范围内。

在一些实施例中，所述允差范围基于以下中的一种或几种的组合确定：信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素。

在一些实施例中，基于治疗计划进行模拟实验，以得到治疗出射束图像和参考基准图像的模拟比值；基于所述模拟比值确定允值范围。

在一些实施例中，所述基于判断结果，控制放射治疗进程，包括：当所述像素值差异超出所述允差范围，则停止当前治疗。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测系统，包括：获取模块，用于获取参考基准图像；所述参考基准图像基于成像出射束图像确定，所述成像出射束图像基于成像入射束透过放射对象得到的出射束生成；还用于获取实时治疗出射束图像；所述实时治疗出射束图像基于当前放射治疗过程中治疗入射束透过放射对象得到的出射束生成；判断模块，用于基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像判定两者的像素值差异是否满足预设条件；执行模块，用于基于判断结果，控制放射治疗进程；其中，所述成像入射束与放射治疗的治疗入射束为同能级射束。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述成像入射束与所述治疗入射束来自同一射线源。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述成像出射束图像在放射治疗前获取。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述成像出射束图像为在放射治疗前用于影像引导用户摆位的图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，还包括参考基准图像确定模块，所述参考基准图像确定模块用于：对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像确定模块还用于：获取成像等中心位置和治疗计划的等中心位置；基于所述成像等中心位置和所述治疗计划等中心位置之间的差异对所述成像出射束图像进行位置坐标修正。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像确定模块还用于：获取成像时准直器的角度与治疗计划的准直器角度；确定成像时准直器角度和所述治疗计划的准直器角度之间的角度差异；基于所述角度差异对所述成像出射束图像进行位置坐标修正。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像确定模块还用于：基于治疗计划中光栅的位置数据确定治疗野，以生成掩模图像；将所述掩模图像与所述初始参考基准图像进行运算获得所述对应的区域。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像确定模块还用于：获取至少一张治疗出射束图像；基于所述治疗出射束图像确定实际治疗野的边界信息；基于所述边界信息验证所述掩模图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，还包括参考基准图像确定模块，所述参考基准图像确定模块用于：确定计划CT图像的数字重建影像；所述计划CT图像为治疗前，用于确定治疗计划的CT扫描图像；基于所述计划CT图像的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像确定模块还用于：根据S0*exp(-μL)计算多个投影数据；并基于所述多个投影数据确定所述计划CT图像的数字重建影像；其中，S0为空扫信号减去背景值，空扫信号为射线只在空气中衰减时探测器采集的信号，背景值为放射源不工作时探测器采集的环境信号；μ为射线从一个方向穿越人体的平均衰减系数；L为探测器与计划CT放射源之间的直线距离中位于人体部分的长度。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像确定模块还用于：基于图像配准算法将所述计划CT的数字重建影像和所述成像出射束图像进行形变配准，得到所述初始参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述判断模块还用于基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像确定两者对应像素点的像素值比值；基于所述像素值比值判断所述像素值差异是否在允差范围内。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述允差范围基于以下中的一种或几种的组合确定：信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述执行模块还用于：当所述像素值差异超出所述允差范围，则停止当前治疗。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测装置，包括处理器，所述处理器用于执行前述的放射治疗出射束监测方法。

本申请实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行前述的放射治疗出射束监测方法。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法，包括：获取成像入射束透过放射对象得到的出射束，并基于该出射束生成成像出射束图像；对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像；其中，所述成像入射束与所述放射治疗的治疗入射束为同能级射束。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取系统，包括：获取模块用于获取成像入射束透过放射对象得到的出射束，并基于该出射束生成成像出射束图像；参考基准图像确定模块用于对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像；其中，所述成像入射束与所述放射治疗的治疗入射束为同能级射束。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法，包括：确定计划CT图像的数字重建影像；所述计划CT图像为治疗前，用于确定治疗计划的CT扫描图像；基于所述计划CT图像的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取系统，包括：影像重建模块，确定计划CT图像的数字重建影像；所述计划CT图像为治疗前，用于确定治疗计划的CT扫描图像；配准模块，基于所述计划CT图像的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像；参考基准图像确定模块，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

本申请实施例之一提供一种放射治疗的参考基准图像的获取装置，所述装置至少包括一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如前所述的放射治疗的参考基准图像的获取方法。

本申请实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如前所述的放射治疗的参考基准图像的获取方法。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测方法，包括：获取参考基准图像；所述参考基准图像基于计划图像确定；获取治疗出射束图像；基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，得出比较结果。

在一些一种放射治疗出射束监测方法实施例中，所述计划图像为二维投影，或三维图像，或四维图像。

在一些一种放射治疗出射束监测方法实施例中，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像，利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到所述计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测方法实施例中，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：将计划图像输入计划图像与初始参考基准图像具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测方法实施例中，所述具有映射关系的深度学习网络模型训练方法包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；训练得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。

在一些一种放射治疗出射束监测方法实施例中，对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到所述参考基准图像，包括：利用从计划系统中提取的准直器角度，以二维旋转矩阵作用修正准直器转角投影；利用计划系统中提取的准直器控制点等射野信息，在相同角度初始参考基准图像中定位和映射治疗野投影位置，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测系统，包括：第一获取模块，用于获取参考基准图像；所述参考基准图像基于计划图像确定；还包括第二获取模块，用于获取治疗出射束图像；判断模块，用于基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，得出比较结果。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述计划图像为二维投影，或三维图像，或四维图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像，利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到所述计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：将计划图像输入计划图像与初始参考基准图像具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，所述具有映射关系的深度学习网络模型训练方法包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；训练得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。

在一些一种放射治疗出射束监测系统实施例中，还包括参考基准图像确定模块，用于对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到所述参考基准图像，包括：利用从计划系统中提取的准直器角度，以二维旋转矩阵作用修正相应准直器转角投影；利用计划系统中提取的准直器控制点等射野信息，在相同角度初始参考基准图像中定位和映射治疗野投影位置，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法，包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像；利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像；对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到参考基准图像。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法，包括：将计划图像输入具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像，对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到参考基准图像；所述具有映射关系的深度学习网络模型的训练方法包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；训练得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。

本发明的方案有益效果如下：利用本专利申请中的技术方案解决现有技术参考基准图像不准确，及与患者治疗中的解剖结构差异较大，治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。利用计划图像与成像出射束图像形变配准获得准确的初始参考基准图像。利用具有映射关系的深度学习网络模型，只需要根据计划图像即可获得准确的初始参考基准图像。以解决现有技术参考基准图像不准确，及与患者治疗中的解剖结构差异较大，治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。既可防止重大事故的发生，也可为自适应放疗提供剂量误差等定量信息，提高肿瘤患者的放疗疗效和安全。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的放射治疗系统的应用场景示意图；

图2是根据本申请的一些实施例所示的可以实现处理设备的示例性计算设备的硬件和/或软件组件的示例性示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的放射治疗出射束监测系统的模块图；

图4A是根据本申请一些实施例所示的确定参考基准图像方法的示例性流程图；

图4B是根据本申请一些实施例所示的另一种确定参考基准图像方法的示例性流程图；

图5是根据本申请一些实施例所示的成像等中心和计划等中心偏移的示例性示意图；

图6是根据本申请一些实施例所示的机架角度为30°时三维修正量与二维成像投影的换算关系的示例性示意图；

图7是根据本申请一些实施例所示的对初始成像出射束图像进行准直器角度修正的示例性示意图；

图8是根据本申请一些实施例所示的确定允差的方法的示例性流程图；

图9是根据本申请一些实施例所示的放射治疗出射束监测方法的示例性流程图；

图10A是根据本申请一些实施例所示的模体体重变化时放射治疗出射束监测的验证实验的对比图；

图10B是根据本申请一些实施例所示的模体内部组织发生变化时放射治疗出射束监测的验证实验的对比图；

图10C是根据本申请一些实施例所示的模体摆位有不同程度的误差时放射治疗出射束监测的验证实验的对比图；

图11是根据本申请一些实施例所示的放射治疗出射束监测系统的模块图；

图12是根据本申请一些实施例所示的放射治疗出射束监测方法的示例性流程图；

图13是根据本申请一些实施例所示的一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法流程图；

图14是根据本申请一些实施例所示的具有映射关系的深度学习网络模型训练方法流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，各个实施例的技术特征之间可以相互组合，构成实现发明目的的实际方案，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本发明的一些实施例所示的放射治疗系统的应用场景示意图。如图1所示，放射治疗系统100包括放射治疗设备110、网络120、一个或多个终端130、处理设备140以及存储设备150。

放射治疗设备110可将辐射束传送到目标对象(例如，患者或体模)。在一些实施例中，放射治疗设备110可以包括一个直线加速器-111。直线加速器111可以从治疗头112产生并发射辐射束(例如，X射线束)。该辐射束可以穿过一个或多个具有特定形状的准直器(例如，多叶光栅)并传递到目标对象。在一些实施例中，所述辐射束可以包括电子，光子或任何其他类型的辐射。在一些实施例中，所述辐射束呈现的能量在兆伏特范围(即>1MeV)内，因此可以被称为兆伏特辐射束。治疗头112可以与机架113耦合安装。机架113可以旋转，例如，围绕机架轴线114顺时针或逆时针旋转。治疗头112可以与机架113一同旋转。在一些实施例中，放射治疗设备110可以包括成像组件115。成像组件115可以接收穿过目标对象的辐射束，并且可以在放射治疗期间或放射治疗前后的成像过程中获取患者的投影图像，或者可以在校正期间获模体的投影图像。放射治疗系统100可以通过成像组件115获取的治疗出射束图像监测治疗时的剂量分布，保证实际治疗剂量分布满足治疗计划要求，实际治疗剂量分布误差在允许的范围内。成像组件115可以包括模拟探测器、数字探测器或其任意组合。成像组件115可以以任何方式附接到机架113上，包括可拓展和伸缩的壳体。因此，旋转机架113可使得治疗头112和成像组件115同步旋转。在一些实施例中，放射治疗设备110还可以包括工作台。工作台116可以在放射治疗或成像期间支撑患者，和/或在放射治疗设备110的校正过程中支撑模体。所述工作台可以根据不同的应用场景进行调整，例如工作台可以沿X方向(患者左右方向)和Y方向(患者背腹方向)平移，沿Z方向(患者脚头方向)进出运动。在实际应用中，不同的设备，X、Y和Z的方向可以是不同的，X、Y和Z的方向定义不限定于前述的方式。在一些实施例中，在放射治疗前，可以利用千伏特能级的射线对患者进行计划CT(Computed Tomography，计算机断层成像)扫描，以获取患者的解剖结构图像(或称为定位CT像)，通过解剖结构图像对患者进行剂量分布的模拟计算和放疗计划的设计确定针对患者的治疗计划。在一些实施例中，在每一次的实际治疗前，可以利用放射治疗设备110对患者进行扫描，获得多角度的成像出射束图像，并基于多个成像出射束图像得到三维的治疗引导图像，将三维的治疗引导图像与计划CT像进行匹配，修正放射治疗设备110的等中心位置。在一些实施例中，可以基于首次成像出射束图像得到参考基准图像。在治疗过程中基于治疗出射束获取治疗出射束图像，将治疗出射束图像与参考基准图像比较对治疗出射束剂量进行监测。

网络120可以包括能够促进放射治疗系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，放射治疗系统100的一个或多个组件(例如，放射治疗设备110、终端130、处理设备140、存储设备150等)可以通过网络120与放射治疗系统100的一个或多个组件之间交换信息和/或数据。例如，处理设备140可以通过网络120从放射治疗计划系统(Treatment Planning System，TPS)或存储设备150中获取计划数据。处理设备140可以通过网络120获取成像出射束图像从而得到参考基准图像。处理设备140还可以通过网络120直接获取参考基准图像，将实时获取到的治疗出射束图像与参考基准图像进行匹配，以监测实际治疗出射束的剂量分布是否满足计划要求。网络120可以包括公共网络(如互联网)、私人网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN))等)、有线网络(如以太网)、无线网络(例如，802.11网络、无线Wi-Fi网络等)、蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(VPN)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、服务器计算机等其中一种或几种组合。例如，网络120可以包括有线网络、光纤网络、电信网络、局域网、无线局域网(WLAN)、城域网(MAN)，公用电话交换网(PSTN)、蓝牙TM网络，ZigBeeTM网络、近场通信(NFC)网络等其中一种或几种的组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络120可以包括有线和/或无线网络接入点，例如基站和/或因特网交换点，通过所述接入点，放射治疗系统100的一个或多个组件可以连接网络120以交换数据和/或信息。

终端130可以包括移动设备131、平板电脑132、笔记本电脑133等或其任意组合。在一些实施例中，移动设备131可以包括智能家居装置、可穿戴设备、移动装置、虚拟现实装置、增强现实装置等或其任意组合。在一些实施例中，智能家居装置可以包括智能照明装置、智能电器控制装置、智能监控装置、智能电视、智能摄像机、对讲机等或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可以包括手链、鞋袜、眼镜、头盔、手表、衣服、背包、智能附件等或其任意组合。在一些实施例中，移动装置可包括移动电话、个人数字助理(PDA)、游戏装置、导航装置、POS装置、笔记本电脑、平板电脑、台式机等或其任意组合。在一些实施例中，该虚拟现实装置和/或增强现实装置可包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实补丁、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实补丁等或其任意组合。例如，该虚拟现实装置和/或增强现实装置可包括Google GlassTM、Oculus RiftTM、HoloLensTM或Gear VRTM等。在一些实施例中，终端130可以是处理引擎140的一部分。

处理设备140可以处理从放射治疗设备110、终端130和/或存储设备150获得的数据和/或信息。例如，处理设备140可以处理治疗计划数据，并确定用于控制放射治疗设备110的多个组件运动的运动参数。在治疗前，处理设备140可以根据成像出射束图像与计划数据进行匹配，以修正治疗设备110的等中心。处理设备140还可以根据模拟实验数据确定治疗出射束剂量差异的合理允差值，并根据允差值监测实际治疗出射束剂量。在一些实施例中，处理设备140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地的或远程的。例如，处理设备140可以通过网络120从放射治疗设备110、终端130和/或存储设备150访问信息和/或数据。又例如，处理设备140可以直接连接放射治疗设备110、终端130和/或存储设备150以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备140可以集成在放射治疗设备110中。在一些实施例中，处理设备140可以在云平台上实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云等其中一种或几种的组合。在一些实施例中，处理设备140可以由图2所描述的具有一个或多个组件的计算装置200实现。

存储设备150可以存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备150可以存储从处理设备140和/或终端130获得的数据。例如，治疗计划数据、成像出射束投影图像、参考基准图像、允差值等数据。在一些实施例中，存储设备150可以存储处理设备140可以执行或使用的数据和/或指令，以执行本申请中描述的示例性方法。在一些实施例中，存储设备150可包括大容量存储器、可移除存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等其中一种或几种的组合。大容量存储可以包括磁盘、光盘、固态硬盘、移动存储等。可移除存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、ZIP磁盘、磁带等。易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。RAM可以包括动态随机存储器(DRAM)、双数据率同步动态随机存取存储器(DDR-SDRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、可控硅随机存取存储器(T-RAM)、零电容随机存取存储器(Z-RAM)等。ROM可以包括掩模只读存储器(MROM)、可编程的只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘的光盘等。在一些实施例中，存储设备150可以通过本申请中描述的云平台实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云等其中一种或几种的组合。

在一些实施例中，存储设备150可以连接网络120，以与放射治疗系统100中的一个或多个组件(例如，处理设备140、终端130等)之间实现通信。放射治疗系统100中的一个或多个组件可以通过网络120读取存储设备150中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备140的一部分。

图2是根据本发明的一些实施例所示的可以实现处理设备140的示例性计算设备200的硬件和/或软件组件的示例性示意图。如图2所示，计算装置200可包括处理器210、存储器220、输入/输出(I/O)230和通信端口240。

处理器210可以执行计算机指令(例如，程序代码)并可以根据申请中描述的技术执行处理设备140的功能。所述计算机指令可以用于执行本申请中描述的特定功能，所述计算机指令可以包括例如程序、对象、组件、数据结构、程序、模块和功能。例如，处理器210可以处理从存储设备150、和/或放射治疗系统100的任何其它组件获取的计划数据。在一些实施例中，处理器210可以包括一个或多个硬件处理器，例如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(reduced instruction set computer(RISC))、特定应用集成电路(applicationspecific integrated circuit(ASIC))、应用程序特定的指令集处理器(application-specific instruction-set processor(ASIP))、中央处理单元(central processingunit(CPU))、图形处理单元(graphics processing unit(GPU))、物理处理单元(physicsprocessing unit(PPU))、数字信号处理器(digital signal processor(DSP))、现场可编程门阵列(field programmable gate array(FPGA))、先进的RISC机器(advanced RISCmachine(ARM))、可编程逻辑器件(programmable logic device(PLD))、能够执行一个或多个功能的任何电路或处理器等其中一种或几种的组合。

仅用于说明，在计算设备200中仅描述一个处理器。然而，需要说明的是，计算装置200也可以包括多个处理器。由本申请中描述一个处理器执行的操作和/或方法也可以由多个处理器共同或分别执行。例如，如果本申请中描述的计算设备200的处理器执行操作A和操作B，应当理解的是，操作A和操作B也可以由计算装置中的200中的两个或两个以上不同处理器共同或分别执行(例如，第一处理器执行操作A和第二处理器执行操作B，或第一处理器和第二处理器共同执行操作A和B)。

存储器220可以存储从放射治疗设备110、终端130、存储设备150、和/或放射治疗系统100的任何其它组件获取的数据/信息。在一些实施例中，存储器220可包括大容量存储器、可移除存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等其中一种或几种的组合。大容量存储可以包括磁盘、光盘、固态硬盘、移动存储等。可移除存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、ZIP磁盘、磁带等。易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。RAM可以包括动态随机存储器(DRAM)、双数据率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、可控硅随机存取存储器(t-ram)、零电容随机存取存储器(Z-RAM)等。ROM可以包括掩模只读存储器(MROM)、可编程的只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘的光盘等。在一些实施例中，存储器220可以存储一个或多个程序和/或指令，用于执行本申请中描述的示例性方法。例如，存储220可以存储程序，所述程序可以用于处理设备140确定多组件的运动参数。

输入/输出230可以输入和/或输出信号、数据、信息等。在一些实施例中，输入/输出230可以实现用户与处理设备140之间的交互。在一些实施例中，输入/输出230可以包括输入设备和输出设备。输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风等其中一种或几种的组合。输出装置可以包括显示装置、扬声器、打印机、投影仪等其中一种或几种的组合。所述显示装置可以包括液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器、平板显示器、弧形屏幕、电视装置、阴极射线管(CRT)、触摸屏等其中一种或几种的组合。

通信端口240可以连接网络(例如，网络120)，以便于数据通信。通信端口240可以在处理设备140和放射治疗设备110、终端130和/或存储设备150之间建立连接。所述连接可以是有线连接、无线连接、任何能够实现数据传输和/或接收的连接等其中一种或几种的组合。所述有线连接可以包括例如电缆、光缆、电话线等其中一种或几种的组合。所述无线连接可以包括，例如，蓝牙TM链接、Wi-FiTM链接、WiMAXTM链路、无线局域网链接、ZigBeeTM链接、移动网络链接(例如，3G、4G、5G等)其中一种或几种的组合。在一些实施例中，通信端口240可以是和/或包括标准化通信端口，如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口240可以是专门设计的通信端口。例如，通信端口240可以根据医学(DICOM)协议中的数字成像和通信来设计。

图3是根据本申请一些实施例所示的放射治疗出射束监测系统的模块图。如图3所示，该放射治疗出射束监测系统可以包括获取模块310、判断模块320、执行模块330和参考基准图像确定模块340。

获取模块310可以用于获取实时治疗出射束图像。在一些实施例中，实时治疗出射束图像可以基于当前放射治疗过程中治疗入射束透过放射对象得到的出射束生成。在一些实施例中，治疗入射束可以穿过一个或多个具有特定形状的准直器，以形成截面形状小于或等于病人肿瘤形状的射线束。在一些实施例中，治疗设备可以包括成像组件，成像组件可以接收治疗入射束穿过放射对象的出射束，形成治疗出射束投影图像。在一些实施例中，成像组件可以以一定的频率获取治疗出射束投影图像。在一些实施例中，获取模块310用于获取参考基准图像。所述参考基准图像可以基于成像出射束图像确定，所述成像出射束图像基于成像入射束透过放射对象得到的出射束生成。在一些实施例中，参考基准图像可以基于首次成像出射束图像确定，有利于患者自身体重或组织发生变化时，基于参考基准图像监测到出射束剂量的变化。在一些实施例中，成像出射束图像可以是成像入射束透过放射对象得到的出射束投影图像。在一些实施例中，所述成像入射束与放射治疗的治疗入射束为同能级射束。例如，两种射束均为兆伏级能量的射束。在一些实施例中，所述成像入射束与所述治疗入射束来自同一射线源。例如，成像入射束和治疗入射束由同一个加速器产生。在一些实施例中，成像入射束和治疗入射束可以为能谱相同的射束。例如，成像入射束和治疗入射束可以来源于不同的射线源，可以先将成像射源和治疗射源进行射束匹配(Beammatch)，使成像入射束和治疗入射束调整为同能谱的射束。在一些实施例中，同能谱可以理解为在一定范围内，成像入射束和治疗入射束的射束能谱曲线基本相同。在一些实施例中，所述成像出射束图像在放射治疗前获取。在一些实施例中，所述成像出射束图像为在放射治疗前用于影像引导用户摆位的图像。在一些实施例中，成像CT扫描可以是CBCT(ConeBeam Computed Tomography，锥状射束计算机断层成像)扫描，得到二维的成像出射束图像。在一些实施例中，可以在多个投影角度获得多个成像出射束图像，将多个角度的成像出射束图像进行模拟重建，得到断层成像，进而与计划CT图像进行摆位匹配。

判断模块320可以用于基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像判定两者的像素值差异是否满足预设条件。在一些实施例中，可以基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像确定两者对应像素点的像素值比值。由于成像射束和治疗射束为相同能级的射线，只是成像射束的剂量率和治疗射束的剂量率不同。在理想情况下，成像出射束图像和治疗出射束图像的像素比值应为常数。并且理论情况下，该比值应该为成像剂量率和治疗计划的剂量率的比值。基于这样的原理，基于首次成像出射束图像建立参考基准图像，可以对治疗出射束进行监测。在一些实施例中，可以基于所述像素值比值判断所述像素值差异是否在允差范围内。在一些实施例中，所述允差范围为基于信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素中的一种或几种的组合确定的比值的合理波动范围。在一些实施例中，信噪比为出射束剂量信号与噪声的比值，成像和治疗野剂量不同可直接导致治疗出射束图像和成像出射束图像的像素比值波动。在一些实施例中，输出因子为体内射线束中心轴上某点吸收剂量与射野大小之间的关系。而治疗计划的射野大小和成像射野的大小不同，输出因子有差异，导致像素值比值波动增加。在一些实施例中，治疗野的边界通常小于或等于肿瘤形状，治疗野的边缘通常需要多个光栅进行遮盖以形成精准的不规则的边界。由于射线源、准直系统等其他因素，使得治疗野的边界会很模糊，在边界形成一定比例的半影位置区域。在半影位置区域治疗出射束图像与成像出射束图像的像素比值很难是一个常数，有较大的剂量误差。在一些实施例中，射野内的射线通常是不均匀，射线的非均整性会导致剂量误差。例如，治疗等中心的偏移都会导致剂量峰值移动，产生剂量误差。在一些实施例中，设备稳定性因素可以包括控制精度、设备运行状况、保养维护是否得当等设备自身因素。在一些实施例中，可以基于模体进行模拟实验，以得到治疗出射束图像和参考基准图像的模拟比值。在一些实施例中，可以基于所述模拟比值确定允差范围。在一些实施例中，可以采用仿真模体按照治疗计划进行模拟实验。模体可以是各个年龄的人体、人体上的各个部分的仿真模体。在一些实施例中，可以使用不同的模体反复进行模拟实验，得到多个治疗出射束图像和参考基准图像的模拟比值，对比多个模拟比值，确定一个允差范围。

执行模块330可以用于基于判断结果，控制放射治疗进程。在一些实施例中，当所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像的像素值差异超出所述允差范围，则停止当前治疗。在一些实施例中，设备老化、设备故障、放射治疗系统误差、患者的体重变化、组织变化、在治疗中患者的呼吸或是其他人体活动出现的器官变化、或是患者长时间治疗中出现的身体偏移等一种或几种状况的组合都会导致治疗出射束剂量误差变大，超出允差范围。如果实时治疗出射束图像和参考基准图像的像素值比值超出允差范围，治疗出射束很可能不符合计划的要求，治疗出射束的剂量分布可能严重偏离了计划位置，会对非肿瘤区的组织或器官造成损伤。或是射线的剂量率不符合计划要求，影响治疗效果。此时，可以停止放射治疗，确定或排除引起所述差异超出允差范围的因素，进而确保放射治疗效果，避免给患者带来不必要的损伤。

参考基准图像确定模块340可以用于对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像。在一些实施例中，可以获取成像等中心位置和治疗计划的等中心位置，基于所述成像等中心位置和所述治疗计划等中心位置之间的差异对所述成像出射束图像进行位置坐标修正。在一些实施例中，在每次治疗前，可以对患者进行多个角度的成像MV-CBCT扫描，

根据多个角度的成像出射束图像重建三维成像图像。在一些实施例中，可以将三维成像图像和计划的反映解剖结构的定位三维CT图像进行比对，确定当前三维空间上成像等中心和计划等中心之间的三维位置偏移量，该三维位置偏移量的反方向位移量为成像等中心的三维修正量。在一些实施例中，可以将成像等中心和计划等中心之间的三维修正量换算为二维的修正量，对二维的MV-CBCT成像出射束图像进行位置修正，以使成像出射束图像与计划的解剖结构图像位置匹配，得到初始参考基准图像。

在一些实施例中，参考基准图像确定模块340可以用于对初始参考基准图像进行准直器转角修正。在一些实施例中，可以获取成像时准直器的角度与治疗计划的准直器角度，确定成像时准直器角度和所述治疗计划的准直器角度之间的角度差异，基于所述角度差异对所述成像出射束图像进行位置坐标修正。例如，可以获取治疗计划中的准直器角度值，根据计划准直器角度确定初始成像出射束图像的边界范围和边界的形状，得到初始参考基准图像。在一些实施例中，可以根据计划准直器角度旋转掩模图像，将掩模图像与初始参考基准图像进行像素与运算，得到边界旋转后的参考基准图像。

在一些实施例中，参考基准图像确定模块340可以用于基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。在一些实施例中，可以根据治疗计划中的多叶光栅(MLC)的位置模拟重建计划治疗野的位置和边界范围，生成掩模图像。在一些实施例中，可以将所述掩模图像与所述初始参考基准图像进行运算获得所述对应的区域。在一些实施例中，可以将掩模图像中治疗野对应的区域的像素值设置为1，治疗野以外的区域的像素值设置为0。将掩模图像与经过位置坐标修正的初始参考基准图像进行像素与运算，提取出初始参考基准图像中的治疗野对应的区域，得到参考基准图像。在一些实施例中，可以获取至少一张治疗出射束图像，基于所述治疗出射束图像确定实际治疗野的边界信息，基于所述边界信息验证所述掩模图像。实际治疗过程中的多叶光栅的实际叶片位置会和治疗计划中的设置值有偏差，为了避免实际位置和设置值的误差对参考基准图像的准确性产生影响，可以在实际治疗过程中，根据实际的多叶光栅的边界数据对掩模图像进行验证，以得到更符合治疗情况的参考基准图像。在一些实施例中，可以在治疗时，获取至少一个治疗出射束图像，对治疗出射束图像进行霍夫变换(Hough Transform)，确定实际的叶片位置，基于治疗计划中的光栅位置验证实际光栅位置是否按照治疗计划运动到位。

应当理解，图3所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于候选项显示、确定系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，在一些实施例中，例如，图3中披露的获取模块310、判断模块320、执行模块330和参考基准图像确定模块340可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，判断模块320、参考基准图像确定模块340可以是两个模块，也可以是一个模块同时具有发送和接收功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。

图4A是根据本申请一些实施例所示的确定参考基准图像方法的示例性流程图。流程400可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。

步骤410，可以对成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像。在一些实施例中，步骤410可以由参考基准图像确定模块340执行。在一些实施例中，成像出射束图像可以是成像入射束透过放射对象得到的出射束投影图像。在一些实施例中，可以根据治疗计划对成像出射束图像进行位置坐标修正。

在一些实施例中，可以在放射治疗前利用放射治疗设备对患者成像获得成像出射束图像。其中，成像入射束可以与治疗入射束为同能级射束。在一些实施例中，治疗入射束可以是兆伏特级入射束，成像入射束也是兆伏特级入射束。例如，成像入射束的能量可以是6MV，治疗入射束的能量可以是6MV。在一些实施例中，成像入射束可以与治疗入射束可以来自同一射线源。例如，成像入射束和治疗入射束由同一个加速器产生。在一些实施例中，成像入射束和治疗入射束为能谱相同的射束。例如，成像入射束和治疗入射束可以来源于不同的射线源，可以先将成像射源和治疗射源进行射束匹配(Beam match)，使成像入射束和治疗入射束为同能谱的射束。在一些实施例中，成像入射束和治疗入射束都是兆伏特级射束，由放射治疗设备中的同一个加速器产生，成像出射束图像是MV-CBCT(兆伏CBCT)重建前平面投影图像。成像入射束和治疗入射束为同能级射束，可以基于成像出射束图像建立参考基准图像，应用参考基准图像监测实际治疗出射束的剂量分布是否满足计划要求。可以简化和准确的得到参考基准图像，提高放疗的精度。同时采用与治疗入射束同能级的射束，可以将成像入射束剂量与放疗剂量整合，将成像剂量计入治疗剂量，避免额外增加患者的风险负担。

在一些实施例中，可以在放射治疗前，先对患者进行计划CT(ComputedTomography，计算机断层成像)扫描，以获取患者的解剖结构图像(或称为定位CT像)。在一些实施中，还可以对模拟患者的模体进行计划CT扫描，获取患者的解剖结构图像。通过解剖结构图像对患者进行剂量分布的模拟计算和放疗计划的设计确定针对患者的治疗计划。在一些实施例中，治疗计划可以包括患者的解剖结构图像(或称为定位CT像)、根据所述解剖结构图像确定的剂量分布以及治疗计划参数。在一些实施例中，治疗计划参数可以包括治疗计划的等中心位置、治疗计划的准直器角度以及光栅的位置数据等数据中的一种或几种的组合。在一些实施例中，准直器角度可以是准直器旋转的角度，用以改变多叶光栅的运动方向，准直器角度与多叶光栅位置一起调节，形成所需射野形状，遮挡非肿瘤区射线。在一些实施例中，定位CT像可以采用千伏特能量级射束对放射对象进行扫描获得，例如使用CT设备对放射目标扫描获得。在一些实施例中，定位CT像可以是三维的断层解剖结构图像。

在一些实施例中，可以基于治疗计划中的定位CT像对成像出射束图像进行位置坐标修正。在一些实施例中，在放射治疗前，利用放射治疗设备对患者进行多角度的成像扫描，其中成像扫描射束为兆伏特能量级的射线束，与治疗射线束同能级，更进一步，成像扫描射束与治疗射线束可以来自同一射线源，或成像扫描射束与治疗射线束可以是同能谱射线源。将扫描获得的投影数据进行三维重建，得到三维的治疗引导图像，将三维的引导治疗图像与定位CT像进行匹配，得到在X方向(患者左右方向)、Y方向(患者背腹方向)、Z方向(患者脚头方向)上的摆位误差。在一些实施例中，成像CT扫描可以是CBCT(Cone BeamComputed Tomography，锥形束计算机断层成像)扫描，可以得到一系列的二维的成像出射束图像。

在一些实施例中，初始参考基准图像可以是基于与治疗出射束同能级的成像出射束投影图像经过位置坐标修正后得到的。在一些实施例中，位置坐标修正可以包括等中心修正。如图1所示，治疗头112的中心轴线与机架113的转动轴线相交于一点，该点被称为等中心。在一些实施例中，可以获取成像等中心位置和治疗计划的等中心位置。在一些实施例中，在每次治疗前，可以对患者进行多个角度的成像MV-CBCT扫描，根据多个角度的成像出射束图像重建引导治疗图像。在一些实施例中，可以从放射治疗设备110、网络120、终端130、存储设备150或本申请中公开的能够存储数据的任何设备或组件中获取治疗计划中的定位CT图像。在一些实施例中，可以将三维成像图像和计划的三维解剖结构图像进行比对，获取成像等中心位置和治疗计划的等中心位置，确定三维空间上成像等中心和计划等中心之间的三维位置偏移量，该三维位置偏移量的反方向位移量为成像等中心的三维修正量。如图5所示，X′Y′Z′为治疗计划的三维解剖结构图像，O′为治疗计划的三维解剖结构图像的等中心，XYZ为三维成像图像，O为三维成像图像的等中心，将两个三维图像中的解剖结构进行匹配，确定O′和O在X、Y和Z方向上的偏移量，其反方向移动值为成像等中心和计划等中心之间的三维修正量。

在一些实施例中，可以将成像等中心和计划等中心之间的三维修正量换算为二维的修正量，对二维的MV-CBCT成像出射束图像进行位置修正，以使成像出射束图像与计划的解剖结构图像位置匹配，得到初始参考基准图像。在一些实施例中，当机架角度为0°(射线源在机架上12点位置)或180°(射线源在机架上6点位置)时，Y方向可以为患者的背腹方向，Y方向的修正量为患者到射线源之间的高度的调整值，可以将Y方向的修正值换算为二维图像的成比例放大值或缩小值进行修正。X方向可以是患者的左右方向，Z方向可以是患者的头脚方向，在X和Z方向上的修正量为工作台160在XOZ平面上的平移量，可以根据X、Z方向上的修正量换算为二维成像出射束图像分别在X、Z方向上进行对应的平移分量进行修正。例如，当机架角度为0°(射线源在机架上12点位置)进行成像投影得到0°的成像出射束图像。可以将得到的三维修正量换算为0°的二维成像投影图像的修正量。Y方向的修正值即为0°的二维成像投影图像的成比例放大值或缩小值。X、Z方向上的修正量为0°的二维成像投影图像分别在在X、Z方向上的平移分量。又例如，如图6所示，射线源在XOY平面内以O为中心转动，当机架角度为+30°(射线源在机架上12点位置向左夹角30°)进行成像，假设在三维坐标系中等中心的修正量为(x，y，z)，其中y在Y′上具有分量ycos30°，根据ycos30°对二维成像出射束图像成比例放大或缩小。x在ZOX′平面上具有分量xcos30°，根据xcos30°，z对成像出射束图像进行平移。

在一些实施例中，位置坐标修正可以包括准直器转角修正。通常情况下，进行成像扫描时，成像的准直器角度都为0°设置。而实际的治疗过程中，准直器都需要根据肿瘤的形状和大小设置有一定的旋转角度以得到更理想的剂量分布。根据成像出射束图像建立参考基准图像需要根据治疗要求将初始成像出射束图像进行准直器角度修正，以匹配治疗计划，达到准确监测治疗出射束的目的。在一些实施例中，可以获取治疗计划中的准直器角度值，根据计划准直器角度确定初始参考基准图像的边界范围和边界角度。在一些实施例中，可以根据计划准直器角度旋转掩模图像，将掩模图像与初始参考基准图像进行像素与运算，得到边界旋转后的参考基准图像。例如，如图7所示，如果治疗计划中，准直器角度为θ，可以将掩模图像以等中心为旋转中心，在XOZ平面上顺时针或逆时针旋转θ，以使掩模图像与治疗计划匹配，将旋转后的掩模图像与初始参考基准图像进行与运算，得到准直器角度修正的参考基准图像(边界为实线的视野范围)。

步骤420，可以基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

在一些实施例中，治疗野为实际治疗时出射束的射野范围。治疗野远比成像野小，为了保护非肿瘤区的组织和器官，会使放疗射束通过多叶光栅，多叶光栅会挡去多余的射束，避免非肿瘤区组织受到放疗射束的破坏，一般治疗野为小于或等于肿瘤的面积。多叶光栅中每片光栅的位置可调，从而使多个光栅之间形成与治疗区域匹配的空间，便于治疗射束通过。建立参考基准图像，需要确定成像出射束图像中治疗野对应的区域，并将该区域分割出来作为参考基准图像。

在一些实施例中，可以根据治疗计划中的多叶光栅(MLC)的位置模拟重建计划治疗野的位置和边界范围，生成掩模图像。在一些实施例中，可以将所述掩模图像与所述初始参考基准图像进行运算获得所述对应的区域。在一些实施例中，可以将掩模图像中治疗野对应的区域的像素值设置为1，治疗野以外的区域的像素值设置为0。将掩模图像与经过位置坐标修正的初始参考基准图像进行像素与运算，提取出初始参考基准图像中的治疗野对应的区域，得到参考基准图像。

在一些实施例中，实际治疗过程中的多叶光栅的实际叶片位置会和理论的设置值有偏差，为了避免实际位置和设置值的误差对参考基准图像的准确性产生影响，可以在实际治疗过程中，根据实际的多叶光栅的边界数据对掩模图像进行验证，以得到更符合治疗情况的参考基准图像。在一些实施例中，可以在治疗时，获取至少一个治疗出射束图像，对治疗出射束图像进行霍夫变换(Hough Transform)，确定实际的叶片位置，基于治疗计划中的光栅位置验证实际光栅位置是否按照治疗计划运动到位。

在一些实施例中，为了保护非肿瘤区的组织和器官，避免非肿瘤区组织受到放疗射束的破坏，需要使治疗野能够匹配各种形状不规则的肿瘤。所以治疗野的边缘通常需要多个光栅进行遮盖以形成精准的不规则的边界。通常射线源、准直系统等因素使得治疗野的边缘会受到不同程度的半影影响，导致边界模糊。为了尽可能的消除半影影响，需要在掩模图像中将半影影响较为严重的射野边界区域进行消除，以提高掩模图像的边缘精度，从而得到准确性更高的参考基准图像，减少半影区域对治疗出射束监测的影响。在一些实施例中，可以通过开运算对治疗野边界半影影响较为严重的区域进行消除。开运算就是先腐蚀再膨胀。腐蚀是一种消除边界点，使边界向区域内部收缩的过程，可以用来消除边界微小易受到半影影响的边界区域。膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向区域外部扩张的过程，可以用来填补边界区域被消除区域的空洞。在一些实施例中，将经过开运算修正后掩模图像与初始参考基准图像进行像素与运算，得到参考基准图像。

图4B是根据本申请一些实施例所示的另一种确定参考基准图像方法的示例性流程图。流程500可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。

步骤510，可以先确定计划CT图像的数字重建影像(DRR)。在一些实施例中，所述计划CT图像为治疗前，用于确定治疗计划的CT扫描图像，如前所述可以获取患者的解剖结构图像(或称为定位CT像)。在一些实施例中，计划CT图像的数字重建影像可以是根据计划CT的三维断层图像重建的二维的投影图像。在一些实施例中，可以根据S0*exp(-μL)计算多个投影数据，并基于多个投影数据确定所述计划CT图像的数字重建影像。其中，S0为空扫信号减去背景值，空扫信号为射线只在空气中衰减时的探测器采集的信号，背景值为放射源不工作时探测器采集的环境信号。L为探测器与计划CT放射源之间的直线距离中位于人体内的长度。在一些实施例中，探测器与计划CT放射源之间的直线距离可以是探测器上位于中间位置的探测单元与放射源之间的直线距离。μ为射线从一个方向穿越人体的平均衰减系数。在一些实施例中，衰减系数μ可以由CT像素值计算得到。在一些实施例中，衰减系数可以为辐射线穿过人体部分所经过的所有像素的衰减系数的平均值。

步骤520，可以基于所述计划CT图像的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像。在一些实施例中，可以基于图像配准算法将所述计划CT的数字重建影像和所述成像出射束图像进行形变配准，得到所述初始参考基准图像。

在一些实施例中，可以获取MVCBCT投影图像。在一些实施例中，MVCBCT投影图像可以是成像入射束透过放射对象得到的出射束投影图像。在一些实施例中，可以在首次放射治疗前利用放射治疗设备对患者成像获得成像出射束图像。其中，成像入射束可以与治疗入射束为同能级射束。例如，治疗入射束可以是兆伏特级入射束，成像入射束也是兆伏特级入射束。在一些实施例中，成像入射束可以与治疗入射束可以来自同一射线源。例如，成像入射束和治疗入射束由同一个加速器产生。在一些实施例中，成像入射束和治疗入射束为能谱相同的射束。例如，成像入射束和治疗入射束可以来源于不同的射线源，可以先将成像射源和治疗射源进行射束匹配(Beam match)，使成像入射束和治疗入射束为同能谱的射束。在一些实施例中，成像入射束和治疗入射束都是兆伏特级射束，由放射治疗设备中的同一个加速器产生，成像出射束图像是MV-CBCT(兆伏CBCT)重建前平面投影图像。成像入射束和治疗入射束为同能级射束，可以基于成像出射束图像建立参考基准图像，应用参考基准图像监测实际治疗出射束的剂量分布是否满足计划要求。可以简化和准确的得到参考基准图像，提高放疗的精度。同时采用与治疗入射束同能级的射束，可以将成像入射束剂量与放疗剂量整合，将成像剂量计入治疗剂量，避免额外增加患者的风险负担。

在一些实施例中，配准算法可以包括且不限于特征点配准算法、Demons算法、B样条互信息算法、有限元分析等方法中的一种或几种的组合。例如，以特征点配准算法为例，可以将成像出射束图像作为浮动图像，将计划CT的数字重建影像作为参考图像，分别提取浮动图像和参考图像的特征信息，例如，特征点坐标，特征点灰度值、衰减系数等特征参数等特征信息，根据配准算法进行特征点的配准计算，得到成像出射束图像与计划CT图像的融合图像。将所述融合图像作为初始参考基准图像。本实施例的方法建立的初始参考基准图像可以将千伏级的计划CT图像转换为兆伏特级的初始参考基准图像，最大限度的保留了最原始、最基础的解剖结构信息和衰减信息，使得后续的治疗出射束的监测更加准确。

步骤530，可以基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。步骤530与流程400中的步骤420相同，具体实施方式请参考步骤420的相关说明。

图8是根据本申请一些实施例所示的确定允差的方法的示例性流程图。流程800可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。

步骤810，可以基于治疗计划进行模拟实验，以得到治疗出射束图像和参考基准图像的模拟比值。在一些实施例中，步骤810可以由判断模块320执行。如果成像射束和治疗射束为相同能级的射线，只是成像射束的剂量率和治疗射束的剂量率不同。剂量率的不同可以体现为出射束图像的像素值不同。所以成像出射束图像和治疗出射束图像的像素值比值近似为同区域的成像射束和治疗射束的剂量率的比值(修正探测器剂量率响应后)。因此，在理想情况下，同区域上的成像出射束图像和治疗出射束图像的像素比值应为常数。并且理论情况下，该比值应该为成像剂量率和治疗计划的剂量率的比值。基于这样的原理，基于成像出射束图像建立参考基准图像，可以对治疗出射束进行监测。如果治疗出射束图像与参考基准图像的像素比值与理论值接近，并在合理区间进行波动，则治疗出射束剂量分布符合计划要求，合理的波动范围为监测的允差。在一些实施例中，影响允差的因素可以包括信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，信噪比为出射束剂量信号与噪声的比值，成像剂量和治疗剂量不同可直接导致治疗出射束图像和成像出射束图像的像素比值差异。在一些实施例中，输出因子为体内射线束中心轴上某点吸收剂量与射野大小之间的关系。而治疗计划的射野大小和成像射野的大小不同，输出因子有差异，导致像素值比值波动增加。在一些实施例中，治疗野的边界通常小于或等于肿瘤形状，所以治疗野的边缘通常需要多个光栅进行遮盖以形成精准的不规则的边界。使得治疗野的边界会很模糊，在边界有一定比例的半影位置区域。在半影位置区域，治疗出射束图像与成像出射束图像的像素比值很难是一个常数，有较大的误差。在确定掩模图像时，会将半影位置比例较大的边界进行扣除，以减小半影位置区域导致的像素比值的误差。但半影位置区域的存在还是会产生一定的系统误差。在一些实施例中，射野内的射线通常是不均匀，中间位置的射线剂量率会比较高，靠近射野边缘的射线的剂量率会偏低，在射线中间出现峰值。射线的非均整性会导致剂量误差。例如，治疗等中心的偏移都会导致剂量峰值移动，产生剂量误差。在一些实施例中，为了减小射线非均整性的影响，可用最大射野穿过空气在二维探测器上形成的空扫图像作为分母分别去除成像出射束图像和治疗出射束图像，得到均整射线形成的成像出射束图像和均整射线形成的治疗出射束图像，再将均整射线形成的成像出射束图像进行位置坐标修正后进行参考基准图像的建立，将均整射线形成的治疗出射束图像与参考基准图像进行比较计算像素值，以消除非均整射线的影响。在一些实施例中，设备稳定性因素可以包括控制精度、设备运行状况、保养维护是否得当等设备自身因素。

在一些实施例中，可以采用仿真模体按照治疗计划进行模拟实验。模体可以是各个年龄的人体、人体上的各个部分的仿真模体。在一些实施例中，模体可以是可重复性较高的刚性模体。在一些实施例中，可以使用不同的模体反复进行模拟实验，得到多个治疗出射束图像和参考基准图像的模拟比值，对比多个模拟比值，确定一个允差范围。在一些实施例中，模拟实验可以是使用模体按照治疗计划进行模拟治疗，获取成像出射束图像，基于成像出射束图像建立参考基准图像，将获得的治疗出射束图像与参考基准图像进行比较，得到像素比值。可以使用不同的模体进行模拟治疗，以获得多个治疗出射束图像与参考基准图像的像素比值，根据多个所述像素比值的波动范围确定允差。也可以使用同一模体进行多次模拟治疗，得到多个治疗出射束图像与参考基准图像的像素比值，以确定允差。在一些实施例中，该允差为包括了所有可能的会产生误差的影响因素的总的允值。例如，包括了信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素等影响因素的综合影响下的允差。在一些实施例中，还可以人为的改变某些因素的合理波动范围，从而得到对应的多个模拟比值，确定一个允差范围。例如，可以在加速器状态良好的情况下按照治疗计划进行模拟实验，测量并计算理想模拟比值。加速器产生的射束剂量通常会在-3％到+3％之间进行合理波动。人工模拟可以人为改变加速器剂量，使加速器剂量产生-3％到+3％的剂量波动，通过模拟实验测量并计算波动模拟比值，如果波动模拟比值会在理想模拟比值上下有5％的波动，可以确定允差为6％。

在一些实施例中，还可以将各个因素单独模拟，确定每个因素对应的允差，再将所有的因素的允差进行运算确定总的允差。

在一些实施例中，可以建立射束剂量和信噪比之间的关系，例如，建立机器学习模型或是函数关系。在探测器上测量信噪比，模拟剂量不同的情况下，在探测器上测量的信号与噪声的比值，建立剂量与信噪比的关系。根据计划的剂量数据可以确定理论的信噪比，得到信噪比产生的比值波动范围，确定信噪比因素对应的允差。

在一些实施例中，输出因子为相同测量条件下给定点处任意照射野吸收剂量与参考照射野吸收剂量的比值。体现的是照射对象体内射线束中心轴上某点吸收剂量与射野大小之间的关系。而治疗计划的射野大小和成像射野的大小不同，输出因子有差异，导致剂量出现误差，从而产生比值的波动。在模拟实验中，可以在保证射野形状和入射束中心轴不变的情况下，在一定范围内改变射野的大小得到多个模拟比值，确定射野大小的变化量和比值波动值之间的关系。根据计划射野和成像射野之间的差异确定输出因子差异对应的允差。

在一些实施例中，半影位置为射野边界区域中占一定比例的有半影影响的区域。在一些实施例中，可以改变半影位置在边界区域的比例，模拟得到多个治疗出射束图像和参考基准图像之间的像素比值，确定像素比值的波动范围，确定半影位置对应的允差。例如，可以在边界区域50％为半影位置的情况下，进行模拟实验，模拟得到治疗出射束图像和参考基准图像之间的像素比值。然后增加或减小半影位置的比例，进行多次模拟实验，得到多个像素比值，确定半影位置的比例和像素比值波动范围之间的关系，根据计划中半影位置在边界区域的比例数据得到半影位置对应的允差。

在一些实施例中，射野内的射线通常是不均匀，中间位置的射线剂量率会比较高，靠近射野边缘的射线的剂量率会偏低，在射线中间出现峰值。等中心位置移动会导致射束峰值移动，产生剂量误差。在一些实施例中，可以模拟多个位置坐标不同的等中心对应的模拟比值，任选两个等中心模拟数据确定两等中心位移产生的比值波动值，建立等中心位移与比值波动值之间的关系，确定每单位等中心位移产生的比值波动值。根据成像等中心修正量确定等中心移动产生的射线非均整性因素对应的允差。在一些实施例中，也可以直接减小射线非均整性对像素值比值波动的影响。例如，为了减小射线非均整性的影响，可用最大射野穿过空气在二维探测器上形成的空扫图像作为分母分别去除成像出射束图像和治疗出射束图像，得到均整射线形成的成像出射束图像和均整射线形成的治疗出射束图像，再将均整射线形成的成像出射束图像进行位置坐标修正后进行参考基准图像的建立，将均整射线形成的治疗出射束图像与参考基准图像进行比较计算像素值，以消除非均整射线的影响。

步骤820，可以基于所述模拟比值确定允值范围。在一些实施例中，步骤820可以由判断模块320执行。在一些实施例中，可以确定多个模拟比值的波动范围，将模拟比值的波动范围确定为允差。允差可以为包括了所有可能的会产生误差的影响因素的总的允值。例如，包括了信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素等影响因素的综合影响下的允差。在一些实施例中，可以确定多个模拟比值的波动范围，确定允差时在波动范围的基础上进行一定的放宽。例如，模拟比值在中心值上下5％范围内波动，可以放宽范围至6％，将6％设置为允差。在一些实施例中，可以确定多个模拟比值的波动范围，确定允差时在波动范围的基础上进一步缩小范围。例如，模拟实验时模拟了超出治疗计划范围的条件下得到的多个模拟比值，确定模拟比值的波动范围为7％，那么确定允差时可以在模拟比值波动范围的基础上进一步缩小范围，将5％确定为允差。

在一些实施例中，也可以是将各个影响因素单独模拟得到的单因素允差通过运算得到最终的总的允差。在一些实施例中，可以将多个单独因素模拟实验确定的允差进行加权处理，确定最终的允差。例如，可以设置半影位置对应的允差的权重为2，输出因子对应的允差的权重为1.5，将两个允差分别与权重相乘后相加得到最终的允差。在一些实施例中，可以将多个因素对应的允差中数值最大的允差作为总的允差。例如，输出因子对应的允差为1.5％、半影位置对应的允差为10％、非均整射线影响对应的允差为1％，则可以将半影位置对应的允差作为总的允差。

图9是根据本申请一些实施例所示的放射治疗出射束监测方法的示例性流程图。流程900可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。

本申请中成像射束和治疗射束为相同能级的射线，只是成像射束的剂量率和治疗射束的剂量率不同。因此，在理想情况下，同区域的成像出射束图像的像素值和治疗出射束图像的像素值应该是一个倍数关系，两者的比值应为常数。根据成像出射束图像建立参考基准图像，计算治疗出射束图像与参考基准图像的像素比值，可以通过该像素比值可以对治疗出射束的剂量分布进行监测。

步骤910，获取参考基准图像。步骤910可以由获取模块310执行。在一些实施例中，参考基准图像可以基于成像出射束图像确定。在一些实施例中，可以由成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像。在一些实施例中，可以将治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。在一些实施例中，获取模块可以经由网络120、处理设备140、终端130和/或存储设备150获取参考基准图像。

步骤920可以获取实时治疗出射束图像。在一些实施例中，步骤920可以由310模块执行。在一些实施例中，实时治疗出射束图像可以基于当前放射治疗过程中治疗入射束透过放射对象得到的出射束生成。在一些实施例中，治疗入射束可以是由直线加速器产生的。在一些实施例中，治疗入射束可以是X射线束。在一些实施例中，治疗入射束可以穿过一个或多个具有特定形状的准直器，以形成截面形状大小与治疗区域相适应的射线束，例如形成截面与小于或等于病人肿瘤区域的射线束。在一些实施例中，治疗设备可以包括成像组件，成像组件可以接收治疗入射束穿过放射对象的出射束，形成治疗出射束投影图像。在一些实施例中，成像组件可以以一定的频率获取治疗出射束投影图像。例如，每隔0.5秒获取一次治疗出射束图像。在一些实施例中，治疗入射束可以为兆伏特(>1MeV)能量级锥束。在一些实施例中，射线源可以随着机架在一固定平面上围绕等中心转动，使治疗入射束可以呈角度对目标进行照射。例如，机架在XOY平面内以O为中心向左转动到260°，向右转动到100°，治疗入射束可以在260°(左)～-100°(右)之间某些设定角度对目标进行照射，产生对应于设定角度的治疗出射束图像。

在一些实施例中，每次治疗前可以进行治疗等中心的修正，以使治疗时的等中心与治疗计划的等中心一致。在一些实施例中，每次治疗前可以进行图像引导的治疗引导图像摆位匹配，确定成像等中心与计划等中心之间的三维修正量。根据成像等中心和计划等中心之间的三维修正量来修正治疗等中心。例如，通过治疗引导图像与治疗计划的定位CT像进行匹配，得到成像等中心和计划等中心在X、Y、和Z方向上的修正量分别为+2mm、-1.5mm和+3mm，根据该修正量调整工作台160的三维空间位置，将工作台160沿Z轴向负方向移动3mm，沿X轴负方向平移2mm，沿Y轴正方向平移1.5mm，使当前等中心的位置与治疗计划中的等中心位置一致。在一些实施例中，实际治疗时，需要治疗射束从不同的角度对肿瘤进行照射，因此加速器111会随着机架113旋转，从而可以得到不同角度的治疗出射束投影图像。放射治疗前需要在多个治疗的角度上进行成像，根据每个角度的成像投影图像建立对应治疗角度的参考基准图像。在治疗时，需要获取相应治疗角度上的治疗出射束图像，与对应角度的参考基准图像进行像素比值计算，对该角度的出射束剂量进行监测。例如，治疗时射束会在260度(左)-100度(右)之间的多个角度进行照射，在治疗前，需要获取每个角度上的成像出射束图像，并建立每个角度参考基准图像，获取每个角度的治疗出射束图像，将每个角度的治疗出射束图像与对应角度的参考基准图像比较，对出射束剂量进行监测。

在一些实施例中，可以对治疗出射束图像进行准直器转角修正。如前所述，成像的准直器角度为0°，治疗时准直器通常会旋转一定角度。为了将治疗准直器转角与计划准直器角度匹配，可以在建立参考基准图像时，将掩模图像进行旋转，将旋转后的掩模图像与初始参考基准图像进行像素与运算，得到边界旋转后的参考基准图像，使得参考基准图像与治疗计划匹配。

在一些实施例中，可以通过对治疗出射束进行处理以消除非均整射线对允差的影响。在一些实施例中，射野内的射线通常是不均匀，中间位置的射线剂量率会比较高，靠近射野边缘的射线的剂量率会偏低，在射线中间出现峰值。在放射治疗设备位置有移动时，峰值也会移动，成像等中心或治疗等中心的偏移都会导致剂量峰值移动，产生剂量误差。在一些实施例中，可以通过将成像出射束图像和治疗出射束图像分别与相应坐标下的空扫信号相除的方式，消除射线非均整性的影响。在一些实施例中，可以先获取没有照射目标，只有空气时的射束接收信号，获得空扫信号。空扫信号为射束在空气中的衰减信号。在一些实施例中，可以将成像出射束图像与空扫信号相除运算后得到的均整射线形成的成像出射束图像作为建立基准的成像出射束图像，进行参考基准图像的建立。在一些实施例中，可以将治疗出射束与空扫信号相除运算后得到的均整射线形成的治疗出射束图像作为最终的治疗出射束图像，与参考基准图像进行像素比值的计算，以降低射线的非均整性对比值和允差的影响。

步骤930，可以基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像判定两者的像素值差异是否满足预设条件。在一些实施例中，步骤930可以由判断模块320执行。在一些实施例中，成像射束和治疗射束为相同能级的射线，只是成像射束的剂量率和治疗射束的剂量率不同。因此，在理想情况下，同区域的成像出射束图像和治疗出射束图像的像素比值应该是一个倍数关系，比值应为常数。并且理论情况下，该比值应该为成像剂量率和治疗计划的剂量率的比值。但实际上，由于设备问题和系统误差等因素的影响，比值很难是一个常数，而是在一定范围内波动。在一些实施例中，可以设置合理的预设条件，只要实时治疗出射束图像和参考基准图像的像素值比值在合理的预设条件内，治疗出射束就符合治疗计划的要求。在一些实施例中，可以基于所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像确定两者对应像素点的像素值比值，基于所述像素值比值判断所述像素值差异是否在允差范围内。在一些实施例中，允差可以基于信噪比、输出因子、半影位置、非均整射线影响或设备稳定性因素中的一种的或几种的组合确定。关于允差的确定可以在文中其他地方找到，例如图8的相关说明。

步骤940，可以基于判断结果，控制放射治疗进程。在一些实施例中，步骤940可以由执行模块330执行。在一些实施例中，当所述实时治疗出射束图像和所述参考基准图像的像素值差异超出所述允差范围，则停止当前治疗。在一些实施例中，设备老化、设备故障、放射治疗系统误差、患者的体重变化、组织变化、在治疗中患者的呼吸或是其他人体活动出现的器官变化、或是患者长时间治疗中出现的身体偏移等一种或几种状况的组合都会导致治疗出射束剂量误差变大，超出允差范围。如果实时治疗出射束图像和参考基准图像的像素值比值超出允差范围，治疗出射束就不符合计划的要求，治疗出射束的剂量分布可能严重偏离了计划位置，会对非肿瘤区的组织或器官造成损伤。或是射线的剂量率不符合计划要求，影响治疗效果。在一些实施例中，停止当前治疗后，工作人员可以查找误差变大的原因，如果是由于设备故障、摆位误差变大、系统误差变大原因导致的，则需要工作人员对问题进行纠正后恢复治疗。如果是由于患者体重变化或组织器官发生变化导致的，必要时可以重新扫描定位CT，重新设计治疗计划并更新参考基准图像，然后恢复治疗。

图10A-10C为对前述出射束监测方法的验证实验的对比结果。实验分别模拟了模体体重变化，内部组织变化，以及旋转摆位误差等三类临床典型问题，初步分析了本申请提出的治疗出射束应用在放射治疗过程中剂量监测的可行性和灵敏性。

图10A为模拟模体体重变化时放射治疗出射束监测结果。最左列图像为射线源在机架上的角度为45°、0°、315°和270°下的参考基准图像。其中，参考基准图像可以由成像入射束照射参考模体获得的成像出射束图像生成。中间列图像为作为体重变化的模体分别在45°、0°、315°和270°机架角下的治疗出射束图像与对应参考基准图像的比值分布图。实验中，可以在参考模体上覆盖或移除覆盖物获得体重变化后的模体。最右列图为参考比值与模拟比值的直方图统计图。其中，虚线代表参考模体的治疗出射束图像与参考基准图像比值分布图的直方图统计结果，实线代表体重变化后的模体的治疗出射束图像与参考基准图像比值分布图的直方图统计结果。可以看出体重变化会引起治疗出射束图像与参考基准图像像素比值产生大的波动。可见，本申请中的放射治疗监测方法可以监测出放射目标体重变化对治疗出射束剂量的影响。

图10B为模拟模体内部组织发生变化时放射治疗出射束监测结果。最左列图像为射线源在机架上的角度为45°、0°、315°和270°下的参考基准图像。其中，参考基准图像可以由成像入射束照射参考模体获得的成像出射束图像生成。中间列图像为内部组织变化的模体分别在45°、0°、315°和270°机架角下，治疗出射束图像与对应参考基准图像的比值分布图。实验中，可以将参考模体内的介质由空气换为造影剂，模拟肠道内内容物的变化。最右列图为参考比值与模拟比值的直方图统计图。其中，虚线代表参考模体的治疗出射束图像与参考基准图像比值分布图的直方图统计结果，实线代表组织变化后的模体的治疗出射束图像与参考基准图像比值分布图的直方图统计结果。可以看出组织变化会引起治疗出射束图像与参考基准图像像素比值产生大的波动。可见，本申请中的放射治疗监测方法可以监测出放射目标组织变化对治疗出射束剂量的影响。

图10C为模拟模体摆位有不同程度的误差时放射治疗出射束监测结果。最左列图像为射线源在机架上的角度为45°、0°、315°和270°下的参考基准图像。其中，参考基准图像可以由成像入射束照射参考模体获得的成像出射束图像生成。中间列图像为摆位变化的模体分别在45°、0°、315°和270°机架角下，治疗出射束图像与对应参考基准图像的比值分布图。实验中，可以将参考模体位置偏移，或是参考模体进行旋转模拟摆位变化。最右列图为参考比值与模拟比值的直方图统计图。其中，虚线代表参考模体的治疗出射束图像与参考基准图像比值分布图的直方图统计结果，实线代表摆位变化后的模体的治疗出射束图像与参考基准图像比值分布图的直方图统计结果。可以看出摆位变化会引起治疗出射束图像与参考基准图像像素比值产生大的波动。可见，本申请中的放射治疗监测方法可以监测出放射目标摆位变化对治疗出射束剂量的影响。

由上可见，如果在治疗过程中，人体发生类似的影响因素，或是系统误差变大，本申请的监测方法都可以发现出射束剂量误差的变化，对出射束剂量分布进行监测，以避免放射治疗过程对非肿瘤区造成伤害或是剂量不准确影响正常的治疗进程。

本申请实施例之一还提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法。在一些实施例中，该方法包括：获取成像入射束透过放射对象得到的出射束，并基于该出射束生成成像出射束图像；对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像；其中，所述成像入射束与所述放射治疗的治疗入射束为同能级射束。在一些实施例中，所述成像入射束与所述治疗入射束来自同一射线源。例如，成像入射束和治疗入射束由同一个加速器产生。在一些实施例中，成像入射束和治疗入射束可以为能谱相同的射束。例如，成像入射束和治疗入射束可以来源于不同的射线源，可以先将成像射源和治疗射源进行射束匹配(Beam match)，使成像入射束和治疗入射束调整为同能谱的射束。

本申请实施例之一还提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取系统。在一些实施例中，该系统包括：获取模块用于获取成像入射束透过放射对象得到的出射束，并基于该出射束生成成像出射束图像；参考基准图像确定模块用于对所述成像出射束图像进行位置坐标修正得到初始参考基准图像；基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像；其中，所述成像入射束与所述放射治疗的治疗入射束为同能级射束。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取系统，包括：影像重建模块，确定计划CT图像的数字重建影像；所述计划CT图像为治疗前，用于确定治疗计划的CT扫描图像；配准模块，基于所述计划CT图像的数字重建影像和所述成像出射束图像得到初始参考基准图像；参考基准图像确定模块，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像中与所述治疗野对应的区域，将该区域确定为所述参考基准图像。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测方法，如图12所示，包括：获取参考基准图像；所述参考基准图像基于计划图像确定；获取治疗出射束图像；基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，得出比较结果。

所述计划图像为治疗前，用于确定治疗计划的扫描图像，可以获取患者的解剖结构图像(或称为定位像)。所述计划图像为二维投影，或三维CT图像，或四维CT图像。治疗出射束图像的获取可以参照[0082]、[0083][0095]段的实施例说明，获取实时治疗出射束图像，可以在放射治疗中进行实时监控。基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，比较两者的像素值差异是否满足预设条件，像素值差异说明可以参照[0096]段的实施例说明。

有益效果：可以分析和监测治疗过程中电子射野影像装置实时获取的出射束分布，既可防止重大事故的发生，也可为自适应放疗提供剂量误差等定量信息，提高肿瘤患者的放疗疗效和安全。

在一些实施例中，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像，利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到所述计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像。

一个示意性实例为：计划图像为三维CT，通过数字重建投影技术，利用三维计划CT图像得到千伏计划CT在各个机架转角下的出射束二维投影，收集对应兆伏级锥形束CT(MVCBCT)出射束二维投影图像，利用形变配准技术将二者融合为与三维计划CT解剖结构一致的二维MVCBCT出射束投影，即初始参考基准图像。一个实施例，以B样条函数作为形变的基准函数，优化配准算法中的灰度级数、分辨率、迭代次数等参数，使初始参考基准图像与定位CT的数字重建投影间的互信息值最大。千伏计划CT正、反方向图像，与MVCBCT出射束投影图像的正、反方向都可以实现本技术方案，如果是反方向，转置处理后再配准。与治疗射束同能级的成像出射束可以是兆伏级锥形束CT(MVCBCT)出射束，也可以是其它射束。

一个示意性实例为：在2D图像上配准，计划图像为千伏数字化X线摄影，收集对应兆伏级数字化X线摄影(MVDR)出射束二维投影图像，利用形变配准技术将二者融合为与千伏数字化X线摄影解剖结构一致的二维MVDR出射束投影，即初始参考基准图像。

计划图像与成像出射束图像，除上述二维和二维图像配准外，也可基于三维和三维图像，二维和三维图像，三维和二维图像，或四维和二维图像，或四维和三维图像，或二维和四维图像，或三维和四维图像交叉形变配准。三维和四维图像不限于CT图像，可以为核磁共振或者其它方式获得的图像。若计划图像或成像出射束图像是不同维数的图像，需要转换重建为二维投影进行配准。若计划图像或成像出射束图像是相同维数的图像，可以转换重建为二维投影进行配准，也可以先形变配准，后转换为二维投影。

有益效果：解决现有技术参考基准图像不准确，及与患者治疗中的解剖结构差异较大，治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。

在一些实施例中，所述参考基准图像基于计划图像确定，包括：将计划图像输入计划图像与始参考基准图像具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像。有益效果：只需要根据计划图像即可获得初始参考基准图像。

具有映射关系的深度学习网络模型，是通过计划图像和初始参考基准图像训练出来的，具有计划图像和初始参考基准图像之间的映射关系，输入计划CT图像即可得出对应的初始参考基准图像。不限于具体某个网络模型或具体算法，只要能拟合出二者对应关系的网络模型均可。该深度学习网络模型可以设置在治疗系统的终端设备、电脑等设备上，也可以设置在系统远端的设备或服务器等设备上，也可以设置在局域网、互联网等网络的终端、远端等存储设备中，不限于磁盘、硬盘、云端等存储方式。可以是训练好的网络模型；也可以是根据实施跟新的病例或者其它数据来源，不断自学习，更新训练集，训练的网络模型；或者根据用户或者厂家的设定或需求，更新训练集，进行训练的网络模型。

在一些实施例中，所述具有映射关系的深度学习网络模型训练方法包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。

所述深度学习网络模型训练方法实施例之一：采用U-net网络架构，以计划图像为输入，通过梯度下降迭代地调整网络参数，使得模型的输出与训练集中初始参考基准图像的差距(通过损失函数来评估，如均方差)减小，得到深度学习网络模型。除了采用U-net网络架构外，生成对抗网络和变分自编码网络等也可以进行深度学习网络模型训练。

多个计划图像及其对应的成像出射束图像和初始参考基准图像为深度学习网络模型的训练集。可以通过上文的形变配准、坐标修正等方式获得计划图像及其对应的成像出射束图像和初始参考基准图像。训练集可以是固定的，也可以实时或者定期的更新的。深度学习网络模型可以根据训练集的变化，进行训练。

训练集中的计划图像和其对应的成像出射束图像，可以包括二维、三维、四维图像。训练集中的数据可以通过形变配准方式获得。如果模型的输出为三维图像或四维图像，需转化成二维的数字重建投影。

有益效果：以解决现有技术参考基准图像不准确，及与患者治疗中的解剖结构差异较大，治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。

在一些实施例中，对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到所述参考基准图像，包括：利用从计划系统中提取的准直器角度，以二维旋转矩阵作用修正准直器转角投影；利用计划系统中提取的准直器控制点等射野信息，在相同角度初始参考基准图像中定位和映射治疗野投影位置，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像。由于射野形状的边缘近似为直线段，在治疗野投影上采用Hough变换可以检测出直线边缘从而找到准直器(MLC)的实时位置，并与计划预设的MLC叶片位置作比较，避免遗漏MLC到位不准等情况，进一步做出射野区域的mask图，作用在参考图像上得到与治疗射野对应的部分。

有益效果：获得与计划CT解剖结构一致的治疗射束投影图像，减少对比误差。

本申请实施例之一提供一种放射治疗出射束监测系统，如图11所示，包括：包括：第一获取模块，用于获取参考基准图像；所述参考基准图像基于计划图像确定；还包括第二获取模块，用于获取治疗出射束图像；判断模块，用于基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，得出比较结果。因上文的方法技术方案与系统具有一一对应关系，具体说明见上述一种放射治疗出射束监测方法实施例说明[0149]-[0162]段。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法，如图13所示，包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像；利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像；对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到参考基准图像。该方法可以应用在设备或者系统中。该方法可以解决现有技术参考基准图像不准确，及与患者治疗中的解剖结构差异较大，治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。

本申请实施例之一提供一种用于放射治疗的参考基准图像的获取方法，包括：将计划图像输入具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像，对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到参考基准图像；所述具有映射关系的深度学习网络模型的训练方法，如图14所示，包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；训练得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。该方法可以应用在设备或者系统中。该方法可以解决现有技术参考基准图像不准确，及与患者治疗中的解剖结构差异较大，治疗过程中容易出现放射疗效及安全方面隐患的问题。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)治疗射束与成像射束为相同能级的射束，可以通过成像出射束图像建立参考基准图像，方便了治疗出射束剂量的监测；(2)提供了基于成像出射束图像和治疗计划建立参考基准图像的方法并提供了确定允差的方法，提高了监测准确度；(3)由于治疗射束与成像射束为同能级射束，可以将成像剂量记录并将成像剂量计入治疗剂量，避免额外增加患者的风险负担。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (8)

1.一种放射治疗出射束监测方法，其特征在于，包括：获取参考基准图像；所述参考基准图像基于计划图像确定；获取治疗出射束图像；基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，得出比较结果；所述计划图像为二维投影，或三维图像，或四维图像；所述参考基准图像基于计划图像确定包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像，利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到所述计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：

将计划图像输入计划图像与初始参考基准图像具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述具有映射关系的深度学习网络模型训练方法包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；训练得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到所述参考基准图像，包括：利用从计划系统中提取的准直器角度，以二维旋转矩阵作用修正准直器转角投影；利用计划系统中提取的准直器控制点射野信息，在相同角度初始参考基准图像中定位和映射治疗野投影位置，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像。

5.一种放射治疗出射束监测系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取参考基准图像；所述参考基准图像基于计划图像确定；还包括第二获取模块，用于获取治疗出射束图像；判断模块，用于基于所述治疗出射束图像和所述参考基准图像进行比较，得出比较结果；所述计划图像为二维投影，或三维图像，或四维图像；所述参考基准图像基于计划图像确定包括：获取与治疗射束同能级的成像出射束图像，利用形变配准技术将所述成像出射束图像配准到所述计划图像上，获得与计划图像解剖结构一致的初始参考基准图像。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述参考基准图像基于计划图像确定包括：

将计划图像输入计划图像与初始参考基准图像具有映射关系的深度学习网络模型，得到初始参考基准图像。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述具有映射关系的深度学习网络模型训练方法包括：以多个计划图像，及与其对应的与治疗射束同能级的成像出射束图像形变配准构成训练集；训练得到以计划图像为输入，以初始参考基准图像为目标的具有映射关系的深度学习网络模型。

8.如权利要求5或6所述的系统，其特征在于，还包括参考基准图像确定模块，用于对所述初始参考基准图像进行几何修正和位置匹配得到所述参考基准图像，包括：利用从计划系统中提取的准直器角度，以二维旋转矩阵作用修正相应准直器转角投影；利用计划系统中提取的准直器控制点射野信息，在相同角度初始参考基准图像中定位和映射治疗野投影位置，基于治疗野对所述初始参考基准图像进行位置匹配，获得初始参考基准图像。

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