CN113786563A - 一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备，该验证方法包括：S1：EPID连续采图，在所有图像中提取有效图像；S2：对每个有效图像进行图像修正；S3：对修正后的每个图像进行标定和修正，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；S4：通过修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；S5：将重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。本发明采用蒙特卡洛剂量计算作为像素到剂量的映射手段，准确性高。通过逐帧对每个图像进行标定和修正处理，避免采集导致的细节损失，减少对剂量算法的依赖，重建的精确性高。
Description
技术领域
本发明属于放射治疗技术领域，具体涉及一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备。
背景技术
目前剂量验证通过水箱，二维矩阵(电离室或者半导体探头)或者胶片等验证工具进行。水箱虽然能较为精确反应绝对剂量的分布，但是架水箱的步骤繁琐耗时，不利于日常计划的QA工作。二维矩阵虽然操作简单，但是受限于精度限制，不能很好的反映计划中迅速跌落的剂量梯度。胶片虽然空间精度较高，但是后续的处理较为复杂，线性响应范围较窄，也不适合目前的治疗的验证工作。其次，目前三维验证设备在旋转调强的验证中，需要额外的设备和工具来保证和机架旋转的同步。而EPID由于其安装，天然满足和机架的同步，且操作简单(几乎不需要额外的工作)精度高，是理想的加速器自带的验证设备。目前，基于EPID的剂量验证主要包括以下几类：基于光栅的logfile重建，基于通量(透射)和剂量算法重建，基于测量进行重建。基于logfile的方法，在不同加速器重可能会遇到权限问题，因此有通用性问题(对于不同的厂商不一定能获取该数据)。基于测量重建的方法，虽然能标定每个探头对绝对(相对)剂量的响应，但是EPID探头本身的不稳定和标定的过程复杂而且漫长，且不同加速器之间可能需要重新标定(架水箱)和不断的校准，因此成本较高。基于算法的重建，对剂量算法本身的精确性提出了更高的要求，其中各项参数拟合过程复杂且繁琐。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备。
为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一方面，本发明公开一种术前剂量验证方法，具体包括以下步骤：
S1：EPID连续采图，在所有图像中提取有效图像；
S2：对S1得到的每个有效图像进行图像修正；
S3：对经过S2修正后的每个图像进行标定，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；
S4：通过S3得到修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；
S5：将S4得到的重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：
作为优选的方案，S1中提取有效图像通过以下内容实现：
对每个图像的所有像素值从大到小排序确定每个图像的初始最大值MAX1；
若最大值MAX1大于一定像素阈值Y1，则该图像为有效图像。
作为优选的方案，S2中，对S1得到的每个有效图像进行去坏点和暗电流处理、去条纹处理及均匀处理中的一种或多种。
作为优选的方案，S3具体包括以下步骤：
S3.1：对经过S2修正后的每个图像进行大小野标定和离轴标定；
S3.2：对每个图像，以最大值MAX1为基准，对整个平板的像素数据逐点计算分析，建立主射线区域的像素映射；
S3.3：根据主射线区域计算出该区域的面积、周长和离轴位置；
S3.4：根据周长和面积计算出大小野权重因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.5：根据离轴位置计算出离轴因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.6：叠加处理后的所有图像，进行MU标定；
S3.7：图像进行分辨率的调整和裁剪，得到修正的通量图。
作为优选的方案，S3.1中大小野标定具体包括以下内容：
采集不同开野大小在同一跳数下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和开野大小做函数拟合进行大小野的标定；
离轴标定具体包括以下内容：
采集其中一开野下，不同离轴距离下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应离轴距离做函数拟合进行离轴标定；
MU标定具体包括以下内容：
采集其中一开野下，不同跳数MU下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应的跳数MU做函数拟合进行MU标定。
作为优选的方案，S4具体包括以下内容：
根据修正的通量图在均匀水模体中进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布。
作为优选的方案，S5具体包括以下内容：
提取重建的剂量分布中任一层的剂量作为最终的二维验证结果和TPS在均匀水模体中的计算进行比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
另一方面，本发明还公开一种术前剂量验证装置，包括：
提取模块，用于在EPID连续采图后的所有图像中提取有效图像；
图像修正模块，用于对提取模块提取的每个有效图像进行图像修正；
图像转通量模块，用于对图像修正模块修正后的每个图像进行标定，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；
剂量分布模块，用于对图像转通量模块得到的修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；
验证模块，用于将剂量分布模块得到的重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
作为优选的方案，提取模块通过以下内容提取有效图像；
对每个图像的所有像素值从大到小排序确定每个图像的初始最大值MAX1；
若最大值MAX1大于一定像素阈值Y1，则该图像为有效图像。
另一方面，本发明公开一种放射治疗设备，利用上述任一种术前剂量验证方法进行验证；或，包括上述任一种术前剂量验证装置。
本发明一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备，具有以下有益效果：
第一，采用蒙特卡洛剂量计算作为像素到剂量的最主要映射手段，准确性高。
第二，通过逐帧对每个图像进行修正处理，最大限度避免了由于采集过程导致的细节损失。
第三，通过水箱等验证工具以及EPID本身的采图特性，进行标定，最大限度保证了重建的精确性。
第四，基于逐帧标定和修正的连续采图方式减小了对采集的数据的数量要求、降低了对EPID探头稳定性的要求和一定程度上降低了剂量算法的复杂性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的术前剂量验证方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的术前剂量验证方法的流程图(具有预步骤)。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
“包括”元件的表述是“开放式”表述，该“开放式”表述仅仅是指存在对应的部件，不应当解释为排除附加的部件。
为了达到本发明的目的，一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备的其中一些实施例中，术前剂量验证方法具体包括以下步骤：
S1：EPID连续采图，在所有图像中提取有效图像；
S2：对S1得到的每个有效图像进行图像修正；
S3：对经过S2修正后的每个图像进行标定，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；
S4：通过S3得到修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；
S5：将S4得到的重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，S1中提取有效图像通过以下内容实现：
对每个图像的所有像素值从大到小排序确定每个图像的初始最大值MAX1；
若最大值MAX1大于一定像素阈值Y1，则该图像为有效图像。
根据探头的响应，设计算法确定有效采集的开始和终止，确保程序积累有效的像素信息，对每帧图像的所有像素值从大到小排序(一般选取第若干个最大值)确定每一帧图像的初始最大值MAX1，选取的数目可以根据采图的像素决定。
比如1024X1024像素，一般选取第1024个作为最大值MAX1。最大值MAX1需要大于一定像素阈值Y1，则作为有效图像。
用类似的方法，选取第二个最大值MAX2，如果MAX2大于一定像素阈值Y2，则该图像为稳定图像数据，否则为过渡图像数据。
对于有效图像数据的不同阶段，调整部分设置的参数。
进一步，在上述实施例的基础上，S2中，对S1得到的每个有效图像进行去坏点和暗电流处理、去条纹处理及均匀处理。
对EPID采集的图像进行影像学的图像修正，该图像修正需要对采集的每帧图像进行单独的修正。
根据采集的暗场图像，确定坏点和暗电流的影像，建立暗场的坏点数据和暗电流数据，记录到暗场测试文件；在实际操作中，对每个点的像素值和周围的平均值做比较，若果大于一定比例，那么确定为坏点，记录其像素坐标(i，j)；对整个暗场做像素点的平均，作为本次暗场的基准值。
根据采集的图像，设计消除条纹和不均性的算法，最大限度消除采图本身的影响。
消除条纹：以加速器床板的长度方向为平板EPID的Y方向，对于每个像素点做Y方向值卷积两次，分别为包含该点和不包含该点，记为value1和value2。如果value1和value2的值差距过大，那么该点的像素值将会被取代。
不均性处理：选取一定的卷积板对数据做平滑或者锐化处理。
将上述方法写入数据的预处理类。
进一步，在上述实施例的基础上，S3具体包括以下步骤：
S3.1：对经过S2修正后的每个图像进行大小野标定和离轴标定；
S3.2：对每个图像，以最大值MAX1为基准，对整个平板的像素数据逐点计算分析，建立主射线区域的像素映射；
S3.3：根据主射线区域计算出该区域的面积、周长和离轴位置；
S3.4：根据周长和面积计算出大小野权重因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.5：根据离轴位置计算出离轴因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.6：叠加处理后的所有图像，进行MU标定；
S3.7：图像进行分辨率的调整和裁剪，得到修正的通量图。
进一步，在上述实施例的基础上，S3.1中大小野标定具体包括以下内容：
采集不同开野大小，取3X3、5X5、8X8、10X10、12X12、15X15、20X20开野在同一跳数(100MU或者其他大跳数)下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和开野大小做函数拟合进行大小野的标定。
在程序中，需要粗略计算每一帧野的面积和周长。该大小野标定在累加图像前，逐帧修正。
离轴标定具体包括以下内容：
采集10X10开野下，不同离轴距离，取0cm、2cm、4cm、6cm、8cm下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应离轴距离做函数拟合进行离轴标定。
该离轴标定在累加图像前，逐帧修正。
MU标定具体包括以下内容：
采集10X10开野下，不同跳数MU，取2MU、5MU、10MU、20MU、50MU、100MU、200MU、300MU下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应的跳数MU做函数拟合进行MU标定。
该MU标定在累加图像后，非逐帧修正。
进一步，在上述实施例的基础上，S3.3中，根据最大值MAX1为基准，对于整个平板的像素数据逐点计算分析，建立主射线区域、半影区和非透射区域的像素映射。此外，阈值的响应标准可以通过参数调整，为了得到更好的验证效果。整个阈值响应通过逐帧处理。
进一步，在上述实施例的基础上，S4具体包括以下内容：
根据修正的通量图在均匀水模体中进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布。
进一步，在上述实施例的基础上，S5具体包括以下内容：
提取重建的剂量分布中任一层的剂量作为最终的二维验证结果和TPS在均匀水模体中的计算进行比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
本发明采集规则野和若干计划的EPID连续图像和实测剂量，作为检验和测试。
为了保证本发明的有效性，本发明还具有以下预步骤：
S01：将EPID采图计算和规则野实测数据比对，测试需要达到一定的标准，3310需要达到100％，225需要达到95％以上，作为加速器和EPID稳定性的保证。
S02：测试暗场数据，建立本次测量的坏点数据和暗电流数据。
本发明实施例还公开一种术前剂量验证装置，包括：
提取模块，用于在EPID连续采图后的所有图像中提取有效图像；
图像修正模块，用于对提取模块提取的每个有效图像进行图像修正；
图像转通量模块，用于对图像修正模块修正后的每个图像进行标定，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；
剂量分布模块，用于对图像转通量模块得到的修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；
验证模块，用于将剂量分布模块得到的重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
进一步，在上述实施例的基础上，提取模块通过以下内容提取有效图像；
对每个图像的所有像素值从大到小排序确定每个图像的初始最大值MAX1；
若最大值MAX1大于一定像素阈值Y1，则该图像为有效图像。
进一步，在上述实施例的基础上，图像修正模块对得到的每个有效图像进行去坏点和暗电流处理、去条纹处理及均匀处理。
进一步，在上述实施例的基础上，图像转通量模块通过以下步骤得到修正的通量图：
S3.1：对经过S2修正后的每个图像进行大小野标定和离轴标定；
S3.2：对每个图像，以最大值MAX1为基准，对整个平板的像素数据逐点计算分析，建立主射线区域的像素映射；
S3.3：根据主射线区域计算出该区域的面积、周长和离轴位置；
S3.4：根据周长和面积计算出大小野权重因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.5：根据离轴位置计算出离轴因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.6：叠加处理后的所有图像，进行MU标定；
S3.7：图像进行分辨率的调整和裁剪，得到修正的通量图。
进一步，在上述实施例的基础上，S3.1中大小野标定具体包括以下内容：
采集不同开野大小在同一跳数下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和开野大小做函数拟合进行大小野的标定；
离轴标定具体包括以下内容：
采集其中一开野下，不同离轴距离下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应离轴距离做函数拟合进行离轴标定；
MU标定具体包括以下内容：
采集其中一开野下，不同跳数MU下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应的跳数MU做函数拟合进行MU标定。
进一步，在上述实施例的基础上，剂量分布模块通过以下内容得到重建的剂量分布：
根据修正的通量图在均匀水模体中进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布。
进一步，在上述实施例的基础上，验证模块通过以下内容进行验证：
提取重建的剂量分布中任一层的剂量作为最终的二维验证结果和TPS在均匀水模体中的计算进行比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
本发明实施例还公开一种放射治疗设备，利用上述任一实施例公开的术前剂量验证方法进行验证；或，包括上述任一实施例公开的术前剂量验证装置。
本发明根据蒙特洛剂量计算、EPID影像分析技术和基于EPID采图的剂量标定进行术前的剂量验证工作。在整个放射治疗之前，执行预定的计划，并在此期间，通过EPID进行连续采图，通过逐帧对每个图像进行标定和修正处理，避免采集导致的细节损失，减少对剂量算法的依赖，重建的精确性高。基于逐帧标定和修正的连续采图和蒙卡计算相结合的剂量重建方式一方面和像素标定的重建方法相比，减小了对采集的数据量要求和降低对EPID探头稳定性的要求，另一方面和剂量算法为基础的重建方法相比，降低了剂量计算的复杂度。该方法可以用在静态、动态和旋转调强的术前的剂量验证工作。
本发明一种术前剂量验证方法、装置及放射治疗设备，具有以下有益效果：
第一，采用蒙特卡洛剂量计算作为像素到剂量的最主要映射手段，准确性高。
第二，通过逐帧对每个图像进行修正处理，最大限度避免了由于采集过程导致的细节损失。
第三，通过水箱等验证工具以及EPID本身的采图特性，进行标定，最大限度保证了重建的精确性。
第四，基于逐帧标定和修正的连续采图方式减小了对采集的数据的数量要求、降低了对EPID探头稳定性的要求和一定程度上降低了剂量算法的复杂性。
应当理解，上述描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被该机器执行时，该机器变成实践本发明的设备。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让本领域普通技术人员能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种术前剂量验证方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1：EPID连续采图，在所有图像中提取有效图像；
S2：对S1得到的每个有效图像进行图像修正；
S3：对经过S2修正后的每个图像进行标定和修正，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；
S4：通过S3得到修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；
S5：将S4得到的重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
2.根据权利要求1所述的术前剂量验证方法，其特征在于，S1中提取有效图像通过以下内容实现：
对每个图像的所有像素值从大到小排序确定每个图像的初始最大值MAX1；
若最大值MAX1大于一定像素阈值Y1，则该图像为有效图像。
3.根据权利要求2所述的术前剂量验证方法，其特征在于，S2中，对S1得到的每个有效图像进行去坏点和暗电流处理、去条纹处理及均匀处理中的一种或多种。
4.根据权利要求3所述的术前剂量验证方法，其特征在于，S3具体包括以下步骤：
S3.1：对经过S2修正后的每个图像进行大小野标定和离轴标定；
S3.2：对每个图像，以最大值MAX1为基准，对整个平板的像素数据逐点计算分析，建立主射线区域的像素映射；
S3.3：根据主射线区域计算出该区域的面积、周长和离轴位置；
S3.4：根据周长和面积计算出大小野权重因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.5：根据离轴位置计算出离轴因子，该因子和最大值MAX1值相乘，进行权重修正；
S3.6：叠加处理后的所有图像，进行MU标定；
S3.7：图像进行分辨率的调整和裁剪，得到修正的通量图。
5.根据权利要求4所述的术前剂量验证方法，其特征在于，S3.1中大小野标定具体包括以下内容：
采集不同开野大小在同一跳数下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和开野大小做函数拟合进行大小野的标定；
离轴标定具体包括以下内容：
采集其中一开野下，不同离轴距离下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应离轴距离做函数拟合进行离轴标定；
MU标定具体包括以下内容：
采集其中一开野下，不同跳数MU下EPID的连续图像，对中心处像素累加和平均，然后用像素值和对应的跳数MU做函数拟合进行MU标定。
6.根据权利要求1-5任一项所述的术前剂量验证方法，其特征在于，S4具体包括以下内容：
根据修正的通量图在均匀水模体中进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布。
7.根据权利要求1-5任一项所述的术前剂量验证方法，其特征在于，S5具体包括以下内容：
提取重建的剂量分布中任一层的剂量作为最终的二维验证结果和TPS在均匀水模体中的计算进行比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
8.一种术前剂量验证装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于在EPID连续采图后的所有图像中提取有效图像；
图像修正模块，用于对所述提取模块提取的每个有效图像进行图像修正；
图像转通量模块，用于对所述图像修正模块修正后的每个图像进行标定，叠加处理后的所有图像和权重修正，得到修正的通量图；
剂量分布模块，用于对所述图像转通量模块得到的修正的通量图进行蒙特卡洛剂量计算，得到重建的剂量分布；
验证模块，用于将所述剂量分布模块得到的重建的剂量分布与TPS计算比对，根据gamma分析计算通过率，输出验证结果。
9.根据权利要求8所述的术前剂量验证装置，其特征在于，所述提取模块通过以下内容提取有效图像；
对每个图像的所有像素值从大到小排序确定每个图像的初始最大值MAX1；
若最大值MAX1大于一定像素阈值Y1，则该图像为有效图像。
10.一种放射治疗设备，其特征在于，利用如权利要求1-7任一项所述的术前剂量验证方法进行验证；或，包括如权利要求8或9所述的术前剂量验证装置。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116563456A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-08-08 | 中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所） | 基于epid影像的三维剂量重建方法及系统 |
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2021
- 2021-09-14 CN CN202111075682.9A patent/CN113786563B/zh active Active
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