CN112957073B

CN112957073B - 一种膀胱容量的测量方法及系统

Info

Publication number: CN112957073B
Application number: CN202110127230.4A
Authority: CN
Inventors: 王皓; 王明清; 李学敏; 彭冉; 姜树坤
Original assignee: Peking University Third Hospital Peking University Third Clinical Medical College
Current assignee: Peking University Third Hospital Peking University Third Clinical Medical College
Priority date: 2021-01-29
Filing date: 2021-01-29
Publication date: 2023-01-10
Anticipated expiration: 2041-01-29
Also published as: CN112957073A

Abstract

本发明提供了一种膀胱容量的测量方法及系统。该测量方法包括：收集过往影像数据和过往膀胱勾画数据，并将过往影像数据和过往膀胱勾画数据输入神经网络进行训练，以得到第一深度神经网络模型；通过对膀胱模拟定位得到模拟影像数据，并根据第一深度神经网络模型，得到膀胱的模拟三维形貌和模拟体积；将模拟三维形貌分割成多个三维的体素，并根据模拟体积得到每个体素的体积；采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌；以及将膀胱的当前三维形貌与模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值。本发明通过体素级分割和逐个体素地配准，将测量误差控制在了体素级别，提升了膀胱容量的测量精度。

Description

一种膀胱容量的测量方法及系统

技术领域

本发明涉及医疗放射领域，特别涉及一种膀胱容量的测量方法及系统。

背景技术

对于盆腔肿瘤而言，在进行体外放射治疗时，膀胱充盈程度变化可能导致靶区覆盖不充分或者范围过大，除非扩大或者缩小照射覆盖范围。因此为了保持膀胱充盈一致性，有必要对患者每次治疗前进行膀胱体积和形态评估，保证与模拟定位时的膀胱体积与形态一致，最大限度减少膀胱充盈变化带来的放疗副反应。

常规的二维超声测量办法是测量患者排尿前膀胱最大切面的3个径线(L、H、W)，用数学公式(V＝0.5*L*H*W)或经验公式(V＝0.7*L*H*W)计算膀胱体积。二维超声测量办法采用数学公式计算膀胱体积是基于膀胱外形为椭球体的几何学假设，由于膀胱受肠道、子宫或前列腺等脏器的压迫，其外形不可能是一个完全规则的几何体，因此二维超声数学公式法在膀胱体积测量上必然存在偏差。

发明内容

本发明实施例提供一种膀胱容量的测量方法及系统，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种膀胱容量的测量方法，包括：

收集过往影像数据和过往膀胱图像数据，并将所述过往影像数据和所述过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第一深度神经网络模型；

通过对膀胱模拟定位得到模拟影像数据，并根据所述第一深度神经网络模型，得到膀胱的模拟三维形貌和膀胱的模拟体积；

将膀胱的所述模拟三维形貌分割成多个三维的体素，并根据膀胱的所述模拟体积得到每个体素的体积；

采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌；以及

将膀胱的所述当前三维形貌与所述模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值。

在一种实施方式中，所述将膀胱的所述模拟形貌三维分割成多个三维的体素，并根据膀胱的所述模拟体积得到每个体素的体积，包括：

将膀胱的所述模拟三维形貌以1*1*1mm³的体素级分割成N个三维的体素；以及

根据膀胱的所述模拟体积，计算到每个体素的体积V0＝V/N；其中V为膀胱的所述模拟体积，N为常数。

在一种实施方式中，所述采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌，包括：

收集过往超声数据和过往膀胱图像数据，并将所述过往超声数据和所述过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第二深度神经网络模型；以及

采用超声诊断探头，在高频电脉冲作用下发出超声波并接收发射回来的回波信号，根据所述回波信号和所述第二深度神经网络模型，得到膀胱的所述当前三维形貌。

在一种实施方式中，所述过往影像数据和所述模拟影像数据通过CT扫描或CBCT扫描或核磁模拟而获得。

第一方面，本发明实施例提供一种膀胱容量的测量系统，包括：

第一收集单元，用于收集过往影像数据和过往膀胱图像数据，并将所述过往影像数据和所述过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第一深度神经网络模型；

第一建模单元，用于通过对膀胱模拟定位得到模拟影像数据，并根据所述第一深度神经网络模型，得到膀胱的模拟三维形貌和膀胱的模拟体积；

体素分割单元，用于将膀胱的所述模拟三维形貌分割成多个三维的体素，并根据膀胱的所述模拟体积得到每个体素的体积；

超声采集单元，用于采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌；以及

配准计算单元，用于将膀胱的所述当前三维形貌与所述模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值。

在一种实施方式中，所述体素分割单元包括：

分割单元，用于将膀胱的所述模拟三维形貌以1*1*1mm³的体素级分割成N个三维的体素；以及

计算单元，用于根据膀胱的所述模拟体积计算到每个体素的体积V0＝V/N；其中V为膀胱的所述模拟体积，N为常数。

在一种实施方式中，所述超声采集单元包括：

第二收集单元，用于收集过往超声数据和过往膀胱图像数据，并将所述过往超声数据和所述过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第二深度神经网络模型；以及

第二建模单元，用于采用超声诊断探头，在高频电脉冲作用下发出超声波并接收发射回来的回波信号，根据所述回波信号和所述第二深度神经网络模型，得到膀胱的所述当前三维形貌。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：在模拟定位时将膀胱三维形貌分成多个三维的体素，即，体素级分割膀胱，以得到单个体素的体积；在通过超声获取膀胱的当前三维形貌后，将当前三维形貌与模拟三维形貌逐个体素地配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值。从而，提升了膀胱容量的测量精度。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为根据本发明实施例的膀胱容量的测量方法10的流程图；

图2为根据本发明实施例的膀胱容量的测量方法20的流程图；

图3为根据本发明实施例的膀胱容量的测量方法30的流程图；

图4根据本发明实施例的膀胱容量的测量系统100的结构框图；

图5根据本发明实施例的膀胱容量的测量系统200的结构框图；以及

图6根据本发明实施例的膀胱容量的测量系统300的结构框图。

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。

图1示出根据本发明实施例的膀胱容量的测量方法10的流程图。如图1所示，该膀胱容量的测量方法包括步骤S11至S15。

步骤S11，收集过往影像数据和过往膀胱图像数据，并将过往影像数据和过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第一深度神经网络模型。在步骤S11中，可以收集过往病人的影像数据和膀胱图像数据，输入到例如2D-Unet等的神经网络进行训练。其中，影像数据可以是CT扫描(电子计算机断层扫描)或CBCT扫描(锥形束电子计算机断层扫描)或核磁模拟等得到的数据，膀胱图像数据可以包括通过其得到的三维形貌和体积数据等。在训练过程中，可以对数据进行交叉验证与测试，以得到成为大量参数集合的深度神经网络模型，即，第一深度神经网络模型。这样，第一深度神经网络模型可以在后续的对其他病人的模拟定位的扫描过程中，指导并完成其他病人的膀胱图像的自动勾画。

步骤S12，通过对膀胱模拟定位得到模拟影像数据，并根据第一深度神经网络模型，得到膀胱的模拟三维形貌和膀胱的模拟体积。在进行体外放射治疗时，会事先模拟和定位病人的膀胱的位置，以能够保证放射治疗的准确性。这样，在对膀胱的模拟定位过程中，可以通过CT扫描或CBCT扫描或核磁模拟等获得膀胱的模拟影像数据，并且，根据第一深度神经网络模型的指导可以勾画出此时的膀胱的三维形貌，即，模拟三维形貌。进一步地，结合CT扫描或CBCT扫描或核磁模拟的分辨率可计算得到此时膀胱的体积大小，即，模拟体积。

步骤S13，将膀胱的模拟三维形貌分割成多个三维的体素(体素，是体积元素的简称，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域)，并根据膀胱的模拟体积得到每个体素的体积。这里，在模拟定位时可以将膀胱的模拟三维形貌分成多个三维的体素，即，体素级分割膀胱，以根据在步骤S12中得到的膀胱的模拟体积，计算得到每个体素的体积。

步骤S14，采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌。在病人放射治疗时，超声诊断探头在高频电脉冲作用下对人体腹部发出超声波，并且，接收人体器官壁发射回来的回波信号。超声诊断设备的处理终端可以根据回波信号解析出图像信息，并根据图像信息，结合自动勾画模型(例如，下文所述的第二深度神经网络模型)，得到膀胱的三维形貌，即，当前三维形貌。

步骤S15，将膀胱的当前三维形貌与模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值。根据步骤S15，可以逐个体素地对当前三维形貌与模拟三维形貌进行匹配，使得当前三维形貌能够与模拟三维形貌中的多个三维的体素配准，得到配准的数量。配准后，根据配准的数量和在步骤S13中的获得的每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值(具体计算方式将在下文说明)。

在本发明实施例中，可以收集过往病人的扫描数据和膀胱图像数据，经过神经网络训练得到第一深度神经网络模型。在模拟和定位病人的膀胱的位置时，可以获得膀胱的模拟影像数据和膀胱的模拟体积大小，并且，根据第一深度神经网络模型的指导可以勾画出此时的膀胱的模拟三维形貌。进一步地，可以将膀胱的模拟三维形貌分成多个三维的体素，并根据模拟体积得到每个体素的体积。在病人放射治疗时，采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌并将其与模拟三维形貌逐个体素地配准，进而根据配准数量和每个体素的体积算得到当前膀胱的容量值。这样，通过体素分割膀胱的模拟三维形貌，并将当前三维形貌和模拟三维形貌逐个体素地配准，将测量误差控制在了体素级别，提升了膀胱的测量精度。同时，基于深度神经网络模型可以对膀胱的三维形貌快速且准确地勾画。

图2示出根据本发明实施例的膀胱容量的测量方法20的流程图。如图2所示，该测量方法20在图1的测量方法10的基础上，其中，步骤S13还可以包括步骤S131-S132。

步骤S131，将膀胱的模拟三维形貌以1*1*1mm³的体素级分割成N个三维的体素。

步骤S132，根据膀胱的模拟体积，计算到单个的体素的体积V0＝V/N；其中V为膀胱的模拟体积，N为常数。

在本发明实施方式中，在步骤S12中可以得到膀胱的模拟体积V，然后可以通过步骤S131将膀胱的模拟三维形貌以1*1*1mm³的体素级进行分割，以得到总数为N的三维的体素。此时，可以根据公式计算得到每个体素的体积大小V0＝V/N。

图3示出根据本发明实施例的膀胱容量的测量方法30的流程图。如图3所示，该测量方法30在图2的测量方法20的基础上，其中，步骤S14还可以包括步骤S141-S142。

步骤S141，收集过往超声数据和过往膀胱图像数据，并将过往超声数据和过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第二深度神经网络模型。在步骤S141中，可以收集过往病人的超声数据和膀胱图像数据，输入到例如2D-Unet等的神经网络进行训练。其中，膀胱图像数据可以包括通过其得到的三维形貌和体积数据等。在训练过程中，可以对数据进行交叉验证与测试，以得到成为大量参数集合的深度神经网络模型，即，第二深度神经网络模型。这样，第二深度神经网络模型可以在后续的对其他病人的超声扫描过程中，指导并完成其他病人的膀胱图像的自动勾画。

步骤S142，采用超声诊断探头，在高频电脉冲作用下发出超声波并接收发射回来的回波信号，根据回波信号和第二深度神经网络模型，得到膀胱的当前三维形貌。在病人放射治疗时，超声诊断探头在高频电脉冲作用下对人体腹部发出超声波，并且，接收人体器官壁发射回来的回波信号。超声诊断设备的处理终端可以根据回波信号解析出图像信息，并结合第二深度神经网络模型，得到膀胱的三维形貌信息，即，当前三维形貌。

在本发明实施方式中，可以收集过往病人的超声数据和膀胱图像数据，经过神经网络训练得到第二深度神经网络模型。在病人放射治疗时，采用超声诊断探头获取膀胱的超声数据，可以基于第二深度神经网络模型对膀胱的当前三维形貌快速且准确地勾画。

图4示出根据本发明实施例的膀胱容量的测量系统100的结构框图。如图4所示，该膀胱容量的测量系统包括第一收集单元101、第一建模单元102、体素分割单元103、超声采集单元104、配准计算单元105。

第一收集单元101，用于收集过往影像数据和过往膀胱图像数据，并将过往影像数据和过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第一深度神经网络模型。

第一建模单元102，用于通过对膀胱模拟定位得到模拟影像数据，并根据第一深度神经网络模型，得到膀胱的模拟三维形貌和膀胱的模拟体积。

体素分割单元103，用于将膀胱的模拟三维形貌分割成多个三维的体素，并根据膀胱的模拟体积得到每个体素的体积。

超声采集单元104，用于采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌。

配准计算单元105，用于将膀胱的当前三维形貌与模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值。

本发明实施例中的系统100的各单元的功能可以参见图1中的方法10的对应描述，在此不再赘述。

图5示出根据本发明实施例的膀胱容量的测量系统200的结构框图。如图5所示，该测量系统200在图4的测量系统100的基础上，其中，体素分割单元103包括分割单元131和计算单元132。

分割单元131，用于将膀胱的模拟三维形貌以1*1*1mm³的体素级分割成N个三维的体素。

计算单元132，用于根据膀胱的模拟体积，计算到每个体素的体积V0＝V/N；其中V为膀胱的模拟体积，N为常数。

本发明实施例中的系统200的各单元的功能可以参见图2中的方法20的对应描述，在此不再赘述。

图6示出根据本发明实施例的膀胱容量的测量系统300的结构框图。如图6所示，该测量系统300在图5的测量系统200的基础上，其中，超声采集单元104包括第二收集单元141和第二建模单元142。

第二收集单元141，用于收集过往超声数据和过往膀胱图像数据，并将过往超声数据和过往膀胱图像数据输入神经网络进行训练，以得到第二深度神经网络模型。

第二建模单元142，用于采用超声诊断探头，在高频电脉冲作用下发出超声波并接收发射回来的回波信号，根据回波信号和第二深度神经网络模型，得到膀胱的当前三维形貌。

本发明实施例中的系统300的各单元的功能可以参见图3中的方法30的对应描述，在此不再赘述。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种膀胱容量的测量方法，其特征在于，包括：

采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌；以及

将膀胱的所述当前三维形貌与所述模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值；

其中，所述将膀胱的所述模拟三维形貌分割成多个三维的体素，并根据膀胱的所述模拟体积得到每个体素的体积，包括：

根据膀胱的所述模拟体积，计算到每个体素的体积V0＝V/N；其中V为膀胱的所述模拟体积，N为常数；

其中，所述采用超声诊断探头，获取膀胱的当前三维形貌，包括：

2.如权利要求1所述的膀胱容量的测量方法，其特征在于，所述过往影像数据和所述模拟影像数据通过CT扫描或CBCT扫描或核磁模拟而获得。

3.一种膀胱容量的测量系统，其特征在于，包括：

配准计算单元，用于将膀胱的所述当前三维形貌与所述模拟三维形貌中的多个三维的体素进行配准，并根据每个体素的体积，计算得到当前膀胱的容量值；

其中，所述体素分割单元包括：

计算单元，用于根据膀胱的所述模拟体积，计算到每个体素的体积V0＝V/N；其中V为膀胱的所述模拟体积，N为常数；

其中，所述超声采集单元包括：

4.如权利要求3所述的膀胱容量的测量系统，其特征在于，所述过往影像数据和所述模拟影像数据通过CT扫描或CBCT扫描或核磁模拟而获得。