CN113180825B - 穿刺针路径规划方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了穿刺针路径规划方法、系统及介质,面向放射粒子内放疗介入手术机器人,其中方法包括:S100、在交互界面显示基于CT图像的多脏器分割结果,并响应于用户操作标记一个或多个器官;S200、通过交互界面以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,作为体表上允许穿刺针刺入的范围;S300、在粒子布源优化过程中,根据粒子在空间中的姿态,模拟穿刺针制植入所述粒子的路径,并进行碰撞检测;其中,所述碰撞检测满足以下条件:不与已标记器官表面发生碰撞,以及与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交。本发明保证穿刺针的路径躲避重要器官,减低对患者的创伤。
Description
技术领域
本发明涉及肿瘤内放疗手术规划领域,特别涉及一种穿刺针路径规划方法、系统及介质。
背景技术
恶性肿瘤已经成为一种严重威胁人类健康且常见的多发疾病,其主要的治疗手段有手术治疗、化学治疗和放射治疗等。其中,放射治疗利用放射源发出的高能射线,持续对肿瘤细胞细胞核进行破坏,抑制肿瘤细胞的有丝分裂,从而起到治疗效果。与普通的外照射治疗相比,放射性粒子植入性内放疗能大幅提高对肿瘤病灶的放射剂量,同时减少患者正常器官组织所接受的辐射,有对恶性肿瘤的局部控制率高、治疗后并发症发病率低的优点,显著延长了患者的生存时间。在内放疗手术过程中,根据术前对粒子布源位置的规划,放射性粒子通过穿刺针从体外植入体内肿瘤病灶,穿刺针从体表刺入病灶的行进过程无法避免地会遇到骨骼、血管等重要器官或组织的阻碍,因此,穿刺针的路径规划是内放疗手术必不可少的步骤之一。
穿刺针的路径规划可分为共面和非共面两种类型。使用传统共面针路径引导的近距离粒子植入手术在前列腺治疗中取得了良好效果,但共面针的方向固定,面对多病灶、不规则的大肿瘤和骨骼或重要器官遮挡情况,其剂量规划方法很难使得剂量分布满足临床要求,容易出现剂量辐射冷区。非共面针路径规划具有位置灵活的特性,能从任意角度和位置进行穿刺,使粒子能够放置在靶区的任意位置,为剂量有效的覆盖靶区提供了保证。同时也能躲避靶区周围的重要器官,减低对患者的创伤。但目前为止,基于非共面穿刺针路径规划的三维放射性粒子布源优化方法仍未实现,在粒子布源优化的过程中如何实现穿刺针路径规划仍是亟需解决问题之一。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种穿刺针路径规划方法,用于放射粒子内放疗介入手术机器人,能够实现非共面穿刺针路径规划的三维放射性粒子布源优化。
本发明还提出一种穿刺针路径规划系统。
本发明还提出一种实施上述方法的计算机可读存储介质。
根据本发明的第一方面实施例的穿刺针路径规划方法,面向放射粒子内放疗介入手术机器人,包括:S100、在交互界面显示基于CT图像的多脏器分割结果,并响应于用户操作标记一个或多个器官;S200、通过交互界面以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,作为体表上允许穿刺针刺入的范围;S300、在粒子布源优化过程中,根据粒子在空间中的姿态,模拟穿刺针制植入所述粒子的路径,并进行碰撞检测;其中,所述碰撞检测满足以下条件:不与已标记器官表面发生碰撞,以及与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交。
根据本发明实施例的穿刺针路径规划方法,至少具有如下有益效果:本发明实施例的方法考虑人体形状的不规则形以及穿刺针的长度限制,通过穿刺针可编辑虚拟入针面板限制穿刺针在病人体表刺入范围,保证穿刺针的路径可行性;同时考虑靶区周围的重要器官,通过多脏器分割以及重要器官标记,保证穿刺针的路径躲避重要器官,减低对患者的创伤。
根据本发明的一些实施例,所述步骤S100包括:基于可视化工具VTK代码库中的vtkPolyData类来对器官的表面进行实例化。
根据本发明的一些实施例,所述步骤S200包括:根据交互数据生成穿刺针可编辑虚拟入针面板;所述穿刺针可编辑虚拟入针面板为平行于人体中轴线的圆柱体侧面的一部分;所述交互数据包括圆柱体的中心轴位置、高度,以及圆柱体侧面半径和角度范围参数。
根据本发明的一些实施例,所述步骤S300包括:基于模拟退火优化算法对粒子布源进行优化,使肿瘤内部的辐射剂量达到设定的剂量;基于所述模拟退火优化算法生成的解表示粒子布源方案中粒子的具体位置和方向;
其中,模拟退火中温度下降的过程由下式确定:
Tnow(n)=Tinit*exp[n*log(Tend/Tinit)/(Ntemps-1)]
其中Tnow(n)表示第n次温度下降后的温度,Tinit和Tend分别表示初始温度,Ntemps表示退火过程一共要经历的温度个数;
每一次温度下降后新解产生的方式由下式确定:
Xnew=(1-ratio)*Xold+ratio*random(Xmin,Xmax)
其中Xnew表示新解,Xold表示旧解,ratio为当前温度与初始温度的比值,Xmin和Xmax则分别表示解X的最小最大值,即边界条件,random(Xmin,Xmax)则表示在X的最大最小值中随机取值;每产生一个新的解后,需要计算新解对应的损失函数值Error,模拟退火算法在接受损失函数更小的解的同时,也以的概率接受更“差”的解,其中ΔE表示新旧解间Error的差值,k为接受系数。
根据本发明的一些实施例,所述步骤S300还包括:基于VTK图像计算工具库中的vtkOBBTree类,判断模拟退火优化算法生成的新解是否与已标记器官表面和穿刺针可编辑虚拟入针面板相交。
根据本发明的一些实施例,所述方法还包括:获取病灶及其周围的三维的医学图像;基于已训练的深度学习的多脏器分割模型对医学图像进行预分割,得到所述医学图像的多脏器预分割结果。
根据本发明的一些实施例,所述方法还包括:基于Grabcut算法,输入过分割区域和/或前分割区域的标记信息,对所述多脏器预分割结果进行交互优化。
根据本发明的一些实施例,所述已标记器官至少包括骨骼和血管。
根据本发明的第二方面实施例的穿刺针路径规划系统,包括:器官标记模块,用于在交互界面显示基于CT图像的多脏器分割结果,并响应于用户操作标记一个或多个器官;入针面板模块,通过交互界面以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,作为体表上允许穿刺针刺入的范围;碰撞检测模块,用于在粒子布源优化过程中,根据粒子在空间中的姿态,模拟穿刺针制植入所述粒子的路径,并进行碰撞检测;其中,所述碰撞检测满足以下条件:不与已标记器官表面发生碰撞,以及与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交。
根据本发明实施例的穿刺针路径规划系统,至少具有如下有益效果:本发明实施例的系统考虑人体形状的不规则形以及穿刺针的长度限制,通过穿刺针可编辑虚拟入针面板限制穿刺针在病人体表刺入范围,保证穿刺针的路径可行性;同时考虑靶区周围的重要器官,通过多脏器分割以及重要器官标记,保证穿刺针的路径躲避重要器官,减低对患者的创伤。
根据本发明的第三方面实施例的计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现本发明的第一方面实施例中任一项的方法。
由于本发明实施例的计算机可读存储介质上存储有用于执行如本发明第一方面中任一项所述的穿刺针路径规划方法的计算机可执行指令,因此具有本发明第一方面的所有有益效果。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本发明实施例的方法的流程示意图。
图2可编辑虚拟入针面板示意图。
图3为本发明实施例的系统的模块示意框图。
具体实施方式
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个及两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,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或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
在本发明的描述中,步骤标号仅是为了描述的方便或者引述的方便所作出的标识,而不能理解为对步骤的操作顺序的限定。
本发明提出穿刺针可编辑虚拟入针面板的概念,其定义为:内放疗手术中,用于植入放射性粒子的穿刺针允许从病人体表刺入的范围。
本发明使用数据可视化工具VTK来对本发明中涉及到的多脏器分割结果数据、穿刺针可编辑虚拟入针面板、穿刺针三维模型数据进行三维图形可视化和图像处理计算。
参照图1,在一些实施例中,本发明的穿刺针路径规划具体实施步骤分为三步:
步骤一:根据病人CT三维成像结果,经过多脏器分割算法,得到病灶肿瘤等重要器官的三维图像数据,并利用计算机进行三维可视化显示,让医生可以直观地直接观察肿瘤和其他重要器官的形状、大小以及相对位置,是进行内放疗手术术前剂量规划的基础。
在一个具体的实例中,本发明利用可视化工具VTK代码库中的vtkPolyData类来对骨骼等重要器官的表面进行实例化,以此来进行进一步的图像处理计算。
在一些实施例中,经过多脏器分割算法,得到病灶肿瘤等重要器官的三维图像数据包括使用一种将深度学习方法的高精度与交互算法的鲁棒性相结合的多脏器分割方法,该方法能够对不同的医学数据进行稳定的精准输出。该多脏器分割方法可以划分为两个过程:基于深度学习的预分割阶段和交互优化阶段。首先基于医学图像数据,通过已训练的基于深度学习的多脏器分割模型,得到3D医学图像的多脏器预分割结果。随后由介入手术机器人操作医师来判决当前的分割结果是否满意,如果不满意,则进入交互优化阶段。在交互优化阶段,将过分割/前分割区域的标记信息以及原始数据作为Grabcut算法的输入,将预分割结果进行优化,反复使用Grabcut算法对分割结果进行优化,直至操作医师对分割结果满意。
步骤二:以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,以此模拟病人体表允许穿刺针刺入的范围。在内放射治疗手术中,由于人体形状的不规则性以及穿刺针的长度限制,穿刺针的路径规划问题除了需要考虑体内重要脏器的限制,在实际的手术中还必须考虑穿刺针在病人体表刺入范围的限制。因此,本发明提出穿刺针可编辑虚拟入针面板的概念,在穿刺针路径规划中对穿刺针的路径进行限制,穿刺针必须穿过该可编辑虚拟入针面板。
在本发明实施例中,穿刺针可编辑虚拟入针面板通过与医生交互的方式,以病人的三维CT图像,以及上述多脏器分割结果形成的脏器三维立体图像为对照,进行生成。参照图2,在一个具体的实例中,可编辑虚拟入针面板被定义为平行与人体中轴线的圆柱体侧面的一部分,如图2所示,医生通过确定该圆柱体的中心轴位置(x,y,z)、高度(h),以及该圆柱体侧面半径(Radius)和角度范围(Alpha、Beta)参数,个性化地为不同的病人定义不同的穿刺针可编辑虚拟入针面板。
步骤三:穿刺针路径规划与粒子布源优化算法进行耦合。从整个内放疗治疗规划系统的角度,穿刺针路径规划方法的意义在于对治疗规划系统给出的粒子布源方案的限制,使得最终得到的粒子布源优化结果满足穿刺针的路径规划,从而最终实现基于非共面穿刺针路径规划的三维放射粒子的布源优化方法。因此,本发明提出穿刺针路径规划方法与粒子布源优化算法的整合方案:将穿刺针路径规划作为粒子布源优化算发的边界条件,在优化的过程中,生成满足路径规划的粒子布源方案。
在一个具体的实例中,可以使用模拟退化的方式对粒子布源问题进行优化,使得肿瘤内部的辐射剂量达到医生设定的处方剂量。模拟退化优化算法是通过模拟金属冷却退火的过程,首先设定优化问题的损失函数,并通过不断地产生随机解的方式来寻找损失函数最小的解。
首先,模拟退火中温度下降的过程由以下公式确定:
Tnow(n)=Tinit*exp[n*log(Tend/Tinit)/(Ntemps-1)]
其中Tnow(n)表示第n次温度下降后的温度,Tinit和Tend分别表示初始温度,Ntemps表示退火过程一共要经历的温度个数。
其次,每一次温度下降后随即解产生的方式由下式确定:
Xnew=(1-ratio)*Xold+ratio*random(Xmin,Xmax)
其中Xnew表示新解,Xold表示旧解,ratio为当前温度与初始温度的比值,Xmin和Xmax则分别表示解X的最小最大值,即边界条件,random(Xmin,Xmax)则表示在X的最大最小值中随机取值。
在模拟退火的过程中,在接受损失函数更小的解的同时,也以一定的概率接受更“差”的解,随着退火过程的进行,温度不断地降低,随机解产生的范围越来越小(产生的随机参数更接近原有参数),并且接受“差”解的概率也越来越小,于是经过这样的退火过程,有很大的概率得到优化问题的全局最优解。在上述模拟退火算法优化的过程中,穿刺针路径规划和优化算法的耦合体现在算法随机产生的新解必须是满足穿刺针路径规划的限制的。
进一步地,本发明以“碰撞检测”的方式判断优化过程中随机产生的新解是否满足穿刺针路径规划限制。具体地,优化过程产生的解是指粒子布源方案中粒子的具体位置和方向,由此可以推断出植入该粒子所需的穿刺针路径。借助VTK图像计算工具库的vtkOBBTree类,可以很方便地判断穿刺针的路径是否与前两个步骤产生的重要脏器表面和穿刺针可编辑虚拟入针面板发生碰撞(相交)。
vtkSmartPointer<VtkOBBTree>obTree_Organs=vtkSmartPointer<VtkOBBTree>::New();
obTree_Organs->SetDataSet(Ogans);
obTree_Organs->BuildLocator();
int flag_organs=0;
flag_organs=obTree_Organs->IntersectWithLine(posRef,
IntersecPointWithBoundary(posRef),nullptr,nullptr);
vtkSmartPointer<VtkOBBTree>obTree_EditedPanel=vtkSmartPointer<VtkOBBTree>::New();
obTree_EditedPanel->SetDataSet(EditedPanel);
obTree_EditedPanel->BuildLocator();
int flag_panel=0;
flag_panel=obTree_EditedPanel->IntersectWithLine(posRef,IntersecPointWithBoundary(posRef),nullptr,nullptr);
其中,flag_organs和flag_panel分别表示穿刺针路径与重要脏器和可编辑虚拟入针面板是(返回值大于等于0)或否(返回值等于-1)发生碰撞。结合实际的路径规划需求,优化过程中随机产生的新解应满足1,不与重要脏器表面发生碰撞;2,必须与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交,最终完成碰撞检测。
与前述实施例相对应,本发明还提供了系统的实施例。对于系统实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
参照图3,本发明实施例的系统包括:器官标记模块,用于在交互界面显示基于CT图像的多脏器分割结果,并响应于用户操作标记一个或多个器官;入针面板模块,通过交互界面以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,作为体表上允许穿刺针刺入的范围;碰撞检测模块,用于在粒子布源优化过程中,根据粒子在空间中的姿态,模拟穿刺针制植入所述粒子的路径,并进行碰撞检测;其中,碰撞检测应满足以下条件:不与已标记器官表面发生碰撞,以及与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交。
尽管本文描述了具体实施方案,但是本领域中的普通技术人员将认识到,许多其它修改或另选的实施方案同样处于本公开的范围内。例如,结合特定设备或组件描述的功能和/或处理能力中的任一项可以由任何其它设备或部件来执行。另外,虽然已根据本公开的实施方案描述了各种例示性具体实施和架构,但是本领域中的普通技术人员将认识到,对本文所述的例示性具体实施和架构的许多其它修改也处于本公开的范围内。
上文参考根据示例性实施方案所述的系统、方法、系统和/或计算机程序产品的框图和流程图描述了本公开的某些方面。应当理解,框图和流程图中的一个或多个块以及框图和流程图中的块的组合可分别通过执行计算机可执行程序指令来实现。同样,根据一些实施方案,框图和流程图中的一些块可能无需按示出的顺序执行,或者可以无需全部执行。另外,超出框图和流程图中的块所示的那些部件和/或操作以外的附加部件和/或操作可存在于某些实施方案中。
因此,框图和流程图中的块支持用于执行指定功能的装置的组合、用于执行指定功能的元件或步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置。还应当理解,框图和流程图中的每个块以及框图和流程图中的块的组合可以由执行特定功能、元件或步骤的专用硬件计算机系统或者专用硬件和计算机指令的组合来实现。
本文所述的程序模块、应用程序等可包括一个或多个软件组件,包括例如软件对象、方法、数据结构等。每个此类软件组件可包括计算机可执行指令,所述计算机可执行指令响应于执行而使本文所述的功能的至少一部分(例如,本文所述的例示性方法的一种或多种操作)被执行。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明,但是本发明不限于上述实施例,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (7)
1.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现用于放射粒子内放疗介入手术机器人的穿刺针路径规划方法,所述穿刺针路径规划方法包括:
S100、在交互界面显示基于CT图像的多脏器分割结果,并响应于用户操作标记一个或多个器官;
S200、通过交互界面以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,作为体表上允许穿刺针刺入的范围;
S300、在粒子布源优化过程中,根据粒子在空间中的姿态,模拟穿刺针植入所述粒子的路径,并进行碰撞检测;
其中,所述碰撞检测满足以下条件:不与已标记器官表面发生碰撞,以及与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交;
步骤S200包括:根据交互数据生成穿刺针可编辑虚拟入针面板;所述穿刺针可编辑虚拟入针面板为平行于人体中轴线的圆柱体侧面的一部分;所述交互数据包括圆柱体的中心轴位置、高度,以及圆柱体侧面半径和角度范围参数;
步骤S300包括:基于模拟退火优化算法对粒子布源进行优化,使肿瘤内部的辐射剂量达到设定的剂量;基于所述模拟退火优化算法生成的解表示粒子布源方案中粒子的具体位置和方向;
其中,模拟退火中温度下降的过程由下式确定:
Tnow(n)=Tinit*exp[n*log(Tend/Tinit)/(Ntemps-1)]
其中Tnow(n)表示第n次温度下降后的温度,Tinit和Tend分别表示初始温度和最终温度,Ntemps表示退火过程一共要经历的温度个数;
每一次温度下降后新解产生的方式由下式确定:
Xnew=(1-ratio)*Xold+ratio*random(Xmin,Xmax)
其中Xnew表示新解,Xold表示旧解,ratio为当前温度与初始温度的比值,Xmin和Xmax则分别表示解X的最小最大值,即边界条件,random(Xmin,Xmax)则表示在X的最大最小值中随机取值;
2.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质,其特征在于,步骤S100包括:基于可视化工具VTK代码库中的vtkPolyData类来对器官的表面进行实例化。
3.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质,其特征在于,步骤S300还包括:基于VTK图像计算工具库中的vtkOBBTree类,判断模拟退火优化算法生成的新解是否与已标记器官表面和穿刺针可编辑虚拟入针面板相交。
4.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述穿刺针路径规划方法还包括:
获取病灶及其周围的三维的医学图像;
基于已训练的深度学习的多脏器分割模型对医学图像进行预分割,得到所述医学图像的多脏器预分割结果。
5.根据权利要求4所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述穿刺针路径规划方法还包括:基于Grabcut算法,输入过分割区域和/或前分割区域的标记信息,对所述多脏器预分割结果进行交互优化。
6.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述已标记器官至少包括骨骼和血管。
7.一种穿刺针路径规划系统,其特征在于,包括:
器官标记模块,用于在交互界面显示基于CT图像的多脏器分割结果,并响应于用户操作标记一个或多个器官;
入针面板模块,通过交互界面以交互的方式生成穿刺针可编辑虚拟入针面板,作为体表上允许穿刺针刺入的范围;
碰撞检测模块,用于在粒子布源优化过程中,根据粒子在空间中的姿态,模拟穿刺针植入所述粒子的路径,并进行碰撞检测;
其中,所述碰撞检测满足以下条件:不与已标记器官表面发生碰撞,以及与穿刺针可编辑虚拟入针面板相交;
所述入针面板模块具体用于根据交互数据生成穿刺针可编辑虚拟入针面板;所述穿刺针可编辑虚拟入针面板为平行于人体中轴线的圆柱体侧面的一部分;所述交互数据包括圆柱体的中心轴位置、高度,以及圆柱体侧面半径和角度范围参数;
所述碰撞检测模块基于模拟退火优化算法对粒子布源进行优化,使肿瘤内部的辐射剂量达到设定的剂量;基于所述模拟退火优化算法生成的解表示粒子布源方案中粒子的具体位置和方向;
其中,模拟退火中温度下降的过程由下式确定:
Tnow(n)=Tinit*exp[n*log(Tend/Tinit)/(Ntemps-1)]
其中Tnow(n)表示第n次温度下降后的温度,Tinit和Tend分别表示初始温度和最终温度,Ntemps表示退火过程一共要经历的温度个数;
每一次温度下降后新解产生的方式由下式确定:
Xnew=(1-ratio)*Xold+ratio*random(Xmin,Xmax)
其中Xnew表示新解,Xold表示旧解,ratio为当前温度与初始温度的比值,Xmin和Xmax则分别表示解X的最小最大值,即边界条件,random(Xmin,Xmax)则表示在X的最大最小值中随机取值;
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