CN115379878A - 用于引导用于肿瘤治疗场的换能器放置的方法、系统和设备 - Google Patents

Abstract

一种辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的方法包括：基于与受试者身体的一部分相关联的一个或多个图像来确定第一图像数据，其中第一图像数据包括一个或多个推荐的换能器放置位置；基于所述一个或多个图像确定第二图像数据，其中第二图像数据包括一个或多个换能器放置位置；将第二图像数据配准至第一图像数据；以及生成复合数据，所述复合数据包括所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器阵列放置位置。

Description

用于引导用于肿瘤治疗场的换能器放置的方法、系统和设备

技术领域

本申请涉及用于引导用于肿瘤治疗场的换能器放置的方法、系统和设备。

相关申请的交叉引用

本申请要求对以下专利申请的优先权：2021年3月23日提交的第17/210,339号美国专利申请；2020年3月31日提交的第63/002,937号美国专利申请和2020年7月24日提交的第63/056,262号美国专利申请，通过引用将这些专利申请结合于此。

背景技术

肿瘤治疗场或TT场（TTFields）是中等频率范围（100至300 kHz）内的低强度（例如1至3V/cm）交变电场。这种非侵入性治疗以实体瘤为目标，并且在美国专利第7,565,205号中有所描述。TT场通过在有丝分裂期间与关键分子的物理相互作用来破坏细胞分裂。TT场疗法是针对复发性胶质母细胞瘤的经认可的单一疗法，也是针对新诊断患者的经认可的化疗联合疗法。这些电场由直接放置在患者头皮上的换能器阵列（即电极阵列）非侵入性地引发。TT场似乎也有利于治疗身体其他部位的肿瘤。

特定于患者而优化的换能器放置可增加和/或改善到目标区域（如肿瘤）的电场剂量，以改善TT场的治疗的疗效。由于用户身体的目标部分（例如，头部/头皮、躯干等）的可见性极小和/或不可见，因此难以确保换能器阵列被恰当地放置在了患者身上。未对准和/或放置不当的TA会降低TT场治疗的疗效。

发明内容

本发明的一个方面涉及辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的方法。该方法包括：基于与受试者身体的一部分相关联的一个或多个图像来确定第一图像数据，其中第一图像数据包括一个或多个换能器放置位置；基于所述一个或多个图像确定第二图像数据，其中第二图像数据包括一个或多个推荐的换能器放置位置；将第一图像数据配准至第二图像数据；以及生成复合数据，所述复合数据包括所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器阵列放置位置。

本发明的另一方面涉及辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的另一方法。该方法包括：基于第一图像数据生成受试者身体的一部分的三维（3D）模型，其中所述3D模型包括一个或多个推荐的换能器放置位置的呈现；接收受试者身体的该部分的第二图像数据，基于第二图像数据确定三维（3D）空间中的一个或多个换能器的一个或多个放置位置的表示；比较3D空间中的所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置的表示与所述3D模型中的所述一个或多个推荐的换能器放置位置的呈现；以及基于所述比较来确定并输出所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置中的至少一个与所述一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的差异（variance）。

本发明的另一方面涉及辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的设备。该设备包括：一个或多个处理器；以及存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器可执行指令在被所述一个或多个处理器执行时使得所述设备：基于与受试者身体的一部分相关联的一个或多个图像来确定第一图像数据，其中第一图像数据包括一个或多个换能器放置位置；基于所述一个或多个图像确定第二图像数据，其中第二图像数据包括一个或多个推荐的换能器放置位置；将第一图像数据配准至第二图像数据；以及生成复合数据，所述复合数据包括所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器放置位置。

另外的优点将部分在后面的描述中阐述，或者可以通过实践来学习。这些优点将借助于所附权利要求中特别指出的元素和组合来实现和获得。应当理解，前面的一般描述和后面的详细描述都只是示例性和解释性的，而不是限制性的。

附图说明

图1示出了用于电疗法治疗的示例设备。

图2示出了示例换能器阵列。

图3A和图3B图示了用于电疗法治疗的设备的示例应用。

图4A示出了放置在患者头部的换能器阵列。

图4B示出了放置在患者腹部的换能器阵列。

图5A示出了放置在患者躯干上的换能器阵列。

图5B示出了放置在患者骨盆上的换能器阵列。

图6是描绘电场发生器和患者支持系统的框图。

图7图示了在来自有限元方法模拟模型的冠状视图中示出的电场幅度和分布（以V/cm为单位）。

图8A示出了三维阵列布局图800。

图8B示出了换能器阵列在患者头皮上的放置。

图9A示出了包含最顶端图像的轴向T1序列切片，包括用于测量头部大小的轨道。

图9B示出了用于测量头部大小的耳道水平处的冠状T1序列切片选择图像。

图9C示出了增强后T1轴向图像，其示出了用于测量肿瘤位置的最大增强肿瘤直径。

图9D示出了增强后T1冠状图像，其示出了用于测量肿瘤位置的最大增强肿瘤直径。

图10示出了用于TT场的引导换能器放置的示例系统。

图11A和11B示出了生成与图像数据相关联的三维模型的示例。

图12A至12D示出了生成与图像数据相关联的复合数据的示例。

图13A至13D示出了TT场的引导换能器放置的其他示例。

图14A至14C示出了TT场的引导换能器阵列放置的视觉通知的示例。

图15是描绘TT场的引导换能器阵列放置的示例的流程图。

图16是描绘TT场的引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。

图17是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。

图18是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。

图19是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。

图20是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。

图21是描绘生成差异数据的示例的流程图。

下面参考附图详细描述各种实施例，其中同样的附图标记表示同样的元件。

具体实施方式

在公开和描述本方法和系统之前，要理解该方法和系统不限于特定方法、特定组件或特定实现。还要理解，本文中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不旨在进行限制。

如说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数个指示物，除非上下文另外明确规定。范围在本文中可以被表示为从“约”一个特定值，和/或到“约”另一特定值。当表示这样的范围时，另一实施例包括从一个特定值和/或到另一特定值。类似地，当通过使用先行词“约”将值表示为近似值时，将理解该特定值形成另一实施例。将进一步理解，范围中的每个的端点与另一端点有关和独立于另一端点两者都是重要的。

“可选”或“可选地”意指随后描述的事件或情况可能发生或可能不发生，并且该描述包括其中所述事件或情况发生的情况和其中所述事件或情况不发生的情况。

贯穿本说明书的描述和权利要求，词语“包括”及词语的变体，诸如“包括了”和“包含”，表示“包括但不限于”，并不旨在排除例如其他组件、整数或步骤。“示例性”意指“……的示例”，并不旨在传达优选或理想实施例的指示。“诸如”不是在限制性的意义上使用，而是用于解释的目的。

公开了可以用于执行公开的方法和系统的组件。本文中公开了这些和其他组件，并且要理解，当这些组件的组合、子集、相互作用、组等被公开时，虽然可能没有明确公开这些组件的每个不同的单独和集体的组合和排列的具体参考，但是对于所有的方法和系统，每个都在本文中被具体考虑和描述。这适用于本申请的所有方面，包括但不限于所公开方法中的步骤。因此，如果有多种可以执行的附加步骤，要理解，这些附加步骤中的每个都可以用所公开方法的任何特定实施例或实施例的组合来执行。

通过参考以下对优选实施例的详细描述及其中包括的示例，以及附图及其先前和之后的描述，可以更容易理解本方法和系统。

如本领域技术人员将理解的，方法和系统可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。此外，该方法和系统可以采取计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质具有在存储介质中实现的计算机可读程序指令（例如，计算机软件）。更特别地，本方法和系统可以采取web实现的计算机软件的形式。可以利用任何合适的计算机可读存储介质，包括硬盘、CD-ROM、光存储装置或磁存储装置。

下面参考方法、系统、设备和计算机程序产品的框图和流程图图示来描述方法和系统的实施例。将理解，框图和流程图图示中的每个框，以及框图和流程图图示中的框的组合分别可以通过计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以被加载到通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理设备上以产生机器，使得在计算机或其他可编程数据处理设备上执行的指令创建用于实现一个或多个流程图框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可以被存储在计算机可读存储器中，其可以引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式运转，使得存储在计算机可读存储器中的指令产生包括用于实现一个或多个流程图框中指定的功能的计算机可读指令的制品。计算机程序指令也可以被加载到计算机或其他可编程数据处理设备上，以使一系列操作步骤在计算机或其他可编程设备上执行，以产生计算机实现的过程，使得在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现一个或多个流程图框中指定的功能的步骤。

因此，框图和流程图图示的框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步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置。还将理解，框图和流程图图示中的每个框以及框图和流程图图示中的框的组合可以由执行指定功能或步骤的基于专用硬件的计算机系统或者专用硬件和计算机指令的组合来实现。

在本文中也称为交变电场的TT场被确立为抗有丝分裂癌症治疗模式，因为它们在中期期间干扰适当的微管组装，并最终在末期和胞质分裂期间破坏细胞。功效随着场强的增加而增加，并且最佳频率依赖于癌细胞系，其中200 kHz是针对其由TT场引起的对神经胶质瘤细胞生长的抑制是最高的频率。对于癌症治疗，开发了具有电容耦合换能器的非侵入性装置，其直接被放置在靠近肿瘤的皮肤区域处，例如，用于患有多形性胶质母细胞瘤（GBM）的患者，这是人类最常见的原发性恶性脑肿瘤。

因为TT场的作用是定向的，其中平行于场分裂的细胞比沿其他方向分裂的细胞受影响更大，并且因为细胞沿所有方向分裂，所以TT场通常通过两对换能器阵列传递，所述换能器阵列在治疗的肿瘤内产生垂直场。更具体地，一对换能器阵列可以位于肿瘤的左侧和右侧（LR），而另一对换能器阵列可以位于肿瘤的前方和后方（AP）。在这两个方向（即，LR和AP）之间循环场确保了以最大范围的细胞取向为目标。除了垂直场之外，还考虑了换能器阵列的其他位置。在实施例中，考虑三个换能器阵列的不对称定位，其中三个换能器阵列中的一对可以传递交变电场，并且然后三个换能器阵列中的另一对可以传递交变电场，并且三个换能器阵列中的剩余一对可以传递交变电场。

体内和体外研究表明，TT场疗法的功效随着电场的强度增加而增加。因此，优化患者的头皮上的阵列放置以增加脑部的患病区域中的强度是Optune系统的标准实践。可以通过“经验法则”（例如，将阵列放置在尽可能靠近肿瘤的头皮上）、描述患者的头部的几何形状、肿瘤尺寸和/或肿瘤位置的测量值来执行阵列放置优化。用作输入的测量值可以从图像数据导出。图像数据旨在包括任何类型的视觉数据，诸如例如单光子发射计算断层摄影（SPECT）图像数据、x射线计算断层摄影（x射线CT）数据、磁共振成像（MRI）数据、正电子发射断层摄影（PET）数据、可以由光学仪器（例如，摄影相机、电荷耦合器件（CCD）相机、红外相机等）捕获的数据、以及诸如此类。在某些实现中，图像数据可以包括从3D扫描器获得或由3D扫描器生成的3D数据（例如，点云数据）。优化可以依赖于对电场如何作为阵列的位置的函数在例如头部内分布的理解，并且在一些方面中，考虑不同患者的头部内电性质分布中的变化。可以对换能器阵列放置位置进行优化以治疗患者/受试者的身体的任何部分（例如，头部、躯干等）。

例如，当患者/受试者试图将一个或多个换能器阵列放置在患者/受试者身体的任何部分（例如，头部、躯干等）处/上时，可以确定优化的换能器阵列放置位置并将其推荐给患者/受试者。例如，可以使用换能器阵列放置引导/辅助工具来实时比较患者/受试者身体的一部分（例如，头部、躯干等）的图像数据（例如，一个或多个图像、视频、表示/化身等）与换能器阵列布局图，所述图像数据描绘了一个或多个换能器阵列在患者/受试者的体表（皮肤）上的放置，所述换能器阵列布局图包括针对一个或多个换能器阵列在患者/受试者的体表（皮肤）上的放置的优化和/或推荐区域。可以使用换能器阵列放置引导/辅助工具来引导/指导患者/受试者在何处/如何放置和/或移动换能器阵列以实现最佳TT场治疗。

图1示出了用于电疗治疗的示例设备100。通常，设备100可以是便携式的、电池或电源操作的装置，其借助于非侵入性表面换能器阵列在体内产生交变电场。设备100可以包括电场发生器102和一个或多个换能器阵列104。设备100可以被配置成经由电场发生器102产生肿瘤治疗场（TT场）（例如，以150 kHz），并通过一个或多个换能器阵列104将TT场传递到身体的区域。电场发生器102可以是电池和/或电源操作的装置。在实施例中，一个或多个换能器阵列104是均匀成形的。在实施例中，一个或多个换能器阵列104不是均匀成形的。

电场发生器102可以包括与信号发生器108通信的处理器106。电场发生器102可以包括被配置用于控制处理器106和信号发生器108的性能的控制软件110。

信号发生器108可以生成以波形或脉冲序列的形式的一个或多个电信号。信号发生器108可以被配置成生成在从约50 kHz到约500 kHz（优选地从约100 KHz到约300 KHz）的范围内的频率下的交流电压波形（例如，TT场）。电压使得待治疗组织中的电场强度在约0.1 V/cm至约10 V/cm的范围内。

电场发生器102的一个或多个输出114可以被耦合到一个或多个导电引线112，导电引线112在其一端处被附接到信号发生器108。导电引线112的相对端被连接到由电信号（例如，波形）激活的一个或多个换能器阵列104。导电引线112可以包括具有柔性金属屏蔽的标准隔离导体，并且可以接地以防止由导电引线112产生的电场的扩散。一个或多个输出114可以顺序地操作。信号发生器108的输出参数可以包括例如场的强度、波的频率（例如，治疗频率）以及一个或多个换能器阵列104的最大可允许温度。输出参数可以由控制软件110结合处理器106来设置和/或确定。在确定期望的（例如，最佳的）治疗频率之后，控制软件110可以使处理器106向信号发生器108发送控制信号，该控制信号使信号发生器108向一个或多个换能器阵列104输出期望的治疗频率。

一个或多个换能器阵列104可以以多种形状和位置来配置，以便在目标体积处产生期望的配置、方向和强度的电场，以便进行聚焦治疗。一个或多个换能器阵列104可以被配置成通过感兴趣的体积传递两个垂直的场方向。

一个或多个换能器阵列104阵列可以包括一个或多个电极116。一个或多个电极116可以由具有高介电常数的任何材料制成。一个或多个电极116可以包括例如一个或多个绝缘陶瓷盘。电极116可以是生物相容的，并且耦合到柔性电路板118。电极116可以被配置成不与皮肤直接接触，因为电极116通过一层导电水凝胶（未示出）与皮肤分离（类似于心电图垫上发现的）。

在替代实施例中，换能器阵列104可以包括仅单个电极元件106。在一个示例中，该单个电极元件是位于衬底上的柔性有机材料或柔性有机复合材料。在另一示例中，换能器阵列104可以包括柔性有机材料或柔性有机复合材料，而没有衬底。

电极116、水凝胶和柔性电路板118可以被附着到低过敏性医用粘性绷带120，以在身体上将一个或多个换能器阵列104保持就位，并与皮肤持续直接接触。每个换能器阵列104可以包括一个或多个热敏电阻器（未示出），例如8个热敏电阻器（准确度±1℃），以测量换能器阵列104下方的皮肤温度。热敏电阻器可以被配置成周期性地（例如每秒钟一次）测量皮肤温度。热敏电阻器可以在TT场未必传递时由控制软件110读取，以便避免对温度测量的任何干扰。

如果在两次后续测量之间，测量的温度低于预设最高温度（Tmax），例如38.5-40.0℃±0.3℃，则控制软件110可以增加电流，直到电流达到最大治疗电流（例如，4安培峰峰值）。如果温度达到Tmax+0.3℃并继续上升，则控制软件110可以降低电流。如果温度上升到41℃，则控制软件110可以关闭TT场治疗，并且可以触发过热警报。

一个或多个换能器阵列104可以基于患者身体大小和/或不同的疗法治疗，在大小方面进行改变，并可以包括不同数量的电极116。例如，在患者的胸部的情况下，每个小换能器阵列可以包括13个电极，而每个大换能器阵列可以包括20个电极，其中每个阵列中的电极串联互连。例如，如图2这所示，在患者的头部的情况下，每个换能器阵列可以各自包括9个电极，其中每个阵列中的电极串联互连。

设备100的状态和监视参数可以被存储在存储器（未示出）中，并可以通过有线或无线连接被传递至计算装置。设备100可以包括显示器（未示出），用于显示视觉指示器，诸如通电、治疗开启、警报和低电量。

图3A和图3B图示了设备100的示例应用。示出了换能器阵列104a和换能器阵列104b，每个换能器阵列分别结合到低过敏性医用粘性绷带120a和120b中。将低过敏性医用粘性绷带120a和120b施加到皮肤表面302。肿瘤304位于皮肤表面302和骨组织306下方，并且位于脑组织308内。电场发生器102使换能器阵列104a和换能器阵列104b在脑组织308内产生交变电场310，该交变电场310扰乱由肿瘤304的癌细胞表现出的快速细胞分裂。交变电场310已经在非临床实验中显示出阻止（arrest）肿瘤细胞的增殖和/或破坏它们。交变电场310的使用利用了癌细胞的特殊特性、几何形状和分裂速率，这使得它们易受交变电场310的影响。交变电场310在中频（大约100至300 kHz）处变更它们的极性。用于特定治疗的频率可以特定于被治疗的细胞类型（例如，对于MPM为150 kHz）。交变电场310已经显示了扰乱有丝分裂纺锤体微管组装，并导致胞质分裂期间细胞内大分子和细胞器的介电泳错位。这些过程导致细胞膜的物理扰乱和程序性细胞死亡（凋亡）。

因为交变电场310的作用是定向的，其中平行于电场分裂的细胞比沿其他方向分裂的细胞受影响更大，并且因为细胞沿所有方向分裂，所以交变电场310可以通过两对换能器阵列104传递，所述换能器阵列104在治疗的肿瘤内产生垂直场。更具体地，一对换能器阵列104可以位于肿瘤的左侧和右侧（LR），而另一对换能器阵列104可以位于肿瘤的前方和后方（AP）。在这两个方向（例如，LR和AP）之间循环交变电场310确保了靶向最大范围的细胞取向。在实施例中，交变电场310可以根据换能器阵列104的对称设置（例如，总共四个换能器阵列104，两个匹配对）来传递。在另一实施例中，交变电场310可以根据换能器阵列104的不对称设置（例如，总共三个换能器阵列104）来传递。换能器阵列104的不对称设置可以接合（engage）三个换能器阵列104中的两个来传递交变电场310，并且然后切换到三个换能器阵列104中的另外两个来传递交变电场310，以及诸如此类。

体内和体外研究表明，TT场疗法的功效随着电场的强度增加而增加。所描述的方法、系统和设备被配置用于优化患者的头皮上的阵列放置，以增加脑部的患病区域中的强度。

如图4A中所示，换能器阵列104可以被放置在患者的头部上。如图4B中所示，换能器阵列104可以被放置在患者的腹部上。如图5A中所示，换能器阵列104可以被放置在患者的躯干上。如图5B中所示，换能器阵列104可以被放置在患者的骨盆上。特别考虑将换能器阵列104放置在患者的身体的其他部分（例如，手臂、腿等）上。

图6是描绘包括患者支持系统602的系统600的非限制性示例的框图。患者支持系统602可以包括一个或多个计算机，其被配置为操作和/或存储电场发生器（EFG）配置应用606、患者建模应用608和/或成像数据610。患者支持系统602可以包括例如计算装置。患者支持系统602可以包括例如膝上型计算机、台式计算机、移动电话（例如，智能电话）、平板计算机以及诸如此类。

患者建模应用608可以被配置成根据成像数据610生成患者身体的一部分的三维模型（例如，患者模型）。成像数据610可以包括任何类型的视觉数据，诸如例如，单光子发射计算断层摄影（SPECT）图像数据、x射线计算断层摄影（x射线CT）数据、磁共振成像（MRI）数据、正电子发射断层摄影（PET）数据、可以由光学仪器（例如，摄影相机、电荷耦合器件（CCD）相机、红外相机等）捕获的数据、以及诸如此类。在某些实现中，图像数据可以包括从3D扫描器获得或由3D扫描器生成的3D数据（例如，点云数据）。患者建模应用608还可以被配置成基于患者模型和一个或多个电场模拟来生成三维阵列布局图。

为了适当地优化患者身体的一部分上的阵列放置，可以通过患者建模应用608分析成像数据610，诸如MRI成像数据，以标识包括肿瘤的感兴趣区。在患者的头部的情况下，为了表征电场在人头部内如何表现和分布，可以使用基于使用有限元方法（FEM）模拟的解剖头部模型的建模框架。这些模拟产生基于磁共振成像（MRI）测量的真实头部模型，并划分头部内的组织类型，诸如头骨、白质、灰质和脑脊液（CSF）。可以为每种组织类型分配相对电导率和介电常数的介电性质，并且可以运行模拟，由此将不同的换能器阵列配置施加到模型的表面，以便理解预设频率的外部施加的电场将如何贯穿患者的身体的任何部分（例如脑部）分布。采用成对阵列配置、恒定电流和200 kHz的预设频率的这些模拟的结果已经证明，电场分布贯穿脑部是相对不均匀的，并且在除CSF之外的大多数组织隔室中产生超过1V/cm的电场强度。这些结果是假设在换能器阵列-头皮界面处具有1800毫安（mA）的峰峰值的总电流而获得的。电场强度的该阈值足以阻止胶质母细胞瘤细胞系中的细胞增殖。此外，通过操纵成对换能器阵列的配置，实现使脑部的特定区域的电场强度增至几乎三倍，这是可能的，如图7中所示。图7图示了在来自有限元方法模拟模型的冠状视图中示出的电场幅度和分布（以V/cm为单位）。该模拟采用左右成对的换能器阵列配置。

在一个方面中，患者建模应用608可以被配置成基于肿瘤的位置和范围确定患者的期望（例如，最佳）换能器阵列布局。例如，可以使用轴向和冠状视图，从脑部MRI的T1序列中确定初始形态测定头部大小测量值。可以选择增强后的轴向和冠状MRI切片来显示增强病变的最大直径。采用头部大小和从预定基准标记到肿瘤边缘的距离的测量，可以评估成对阵列布局的变化排列和组合，以便产生向肿瘤部位传递最大电场强度的配置。如图8A中所示，输出可以是三维阵列布局图800。如图8B中所示，在TT场疗法的正常过程期间，可以由患者和/或护理人员在头皮上布置阵列时使用三维阵列布局图800。

在一个方面中，患者建模应用608可以被配置成确定患者的三维阵列布局图。可以确定要接收换能器阵列的患者的部分的MRI测量值。举例来说，MRI测量值可以经由标准的医学数字成像和通信（DICOM）查看器接收。MRI测量确定可以自动执行（例如通过人工智能技术），或者可以手动执行（例如通过医生）。

手动MRI测量确定可以包括经由DICOM查看器接收和/或提供MRI数据。MRI数据可以包括对包含肿瘤的患者的部分的扫描。举例来说，在患者的头部的情况下，MRI数据可以包括头部的扫描，其包括右额颞部肿瘤、右顶颞部肿瘤、左额颞部肿瘤、左顶枕部肿瘤和/或多病灶中线肿瘤中的一个或多个。图9A、图9B、图9C和图9D示出了显示患者的头部的扫描的示例MRI数据。图9A示出了包含最顶端图像的轴向T1序列切片，包括用于测量头部大小的轨道。图9B示出了用于测量头部大小的耳道的水平处的冠状T1序列切片选择图像。图9C示出了增强后T1轴向图像，其示出了用于测量肿瘤位置的最大增强肿瘤直径。图9D示出了增强后T1冠状图像，其示出了用于测量肿瘤位置的最大增强肿瘤直径。MRI测量可以从头皮的外缘处的基准标记开始，并从右、前、上原点切向延伸。可以从选择仍包括轨道的最顶端图像（或轨道的上缘正上方的图像）的轴向T1 MRI序列估计形态测量头部大小。

在一个方面中，MRI测量可以包括例如一个或多个头部大小测量和/或肿瘤测量。在一个方面中，一个或多个MRI测量值可以被舍入到最接近的毫米，并且可以被提供给换能器阵列放置模块（例如，软件）用于分析。然后，MRI测量可以用于生成三维阵列布局图（例如，三维阵列布局图800）。

MRI测量可以包括一个或多个头部大小测量，诸如：从头皮的外缘开始测量的最大前后（A-P）头部大小；垂直于A-P测量的头部的最大宽度：右到左的横向距离；和/或从头皮的最右侧边缘到解剖中线的距离。

MRI测量可以包括一个或多个头部大小测量，诸如冠状视图头部大小测量。冠状视图头部大小测量可以在选择耳道的水平处的图像（图9B）的T1 MRI序列上获得。冠状视图头部大小测量可以包括以下各项中的一项或多项：从头皮的顶点到描绘颞叶的下缘的正交线的垂直测量；最大的右到左的横向头部宽度；和/或从头皮的最右侧边缘到解剖中线的距离。

MRI测量可以包括一种或多种肿瘤测量，诸如肿瘤位置测量。可以使用T1增强后MRI序列进行肿瘤位置测量，首先在展示最大增强肿瘤直径的轴向图像上进行（图9C）。肿瘤位置测量可以包括以下各项中的一个或多个：最大A-P头部大小，不包括鼻子；垂直于A-P距离测量的最大右到左横向直径；从头皮的右边缘到解剖中线的距离；平行于右左横向距离和垂直于A-P测量值测量的从头皮的右边缘到最近肿瘤边缘的距离；平行于右左横向距离、垂直于A-P测量值测量的从头皮的右边缘到最远肿瘤边缘的距离；平行于A-P测量值测量的从头部的前方到最近肿瘤边缘的距离；和/或平行于A-P测量值测量的从头部的前方到最远肿瘤边缘的距离。

一个或多个肿瘤测量可以包括冠状视图肿瘤测量。冠状视图肿瘤测量可以包括标识以肿瘤增强的最大直径为特征的增强后T1 MRI切片（图9D）。冠状视图肿瘤测量可以包括以下各项中的一个或多个：从头皮的顶点到大脑的下缘的最大距离。在前部切片中，这将通过在额叶或颞叶的下缘处绘制的水平线来划界（demarcate），并且在后面，它将延伸到可见天幕的最低水平；最大右到左横向头部宽度；从头皮的右边缘到解剖中线的距离；平行于右左横向距离测量的从头皮的右边缘到最近肿瘤边缘的距离；平行于右左横向距离测量的从头皮的右边缘到最远肿瘤边缘的距离；平行于上顶点到下大脑线测量的从头部的顶部到最近的肿瘤边缘的距离；和/或平行于上顶点到下大脑线测量的从头部的顶部到最远肿瘤边缘的距离。

可以使用其他MRI测量，特别是当肿瘤存在于患者的身体的另一部分中时。

可以由患者建模应用608使用MRI测量值来生成患者模型。患者模型然后可以用于确定三维阵列布局图（例如，三维阵列布局图800）。继续患者的头部内的肿瘤的示例，可以生成健康的头部模型，该头部模型用作可变形模板，从该模板可以创建患者模型。当创建患者模型时，可以从患者的MRI数据（例如，一个或多个MRI测量）中分割肿瘤。分割MRI数据标识每个体素中的组织类型，并且可以基于经验数据将电性质分配给每个组织类型。表1示出了可以用于模拟中的组织的标准电性质。可以掩蔽患者MRI数据中的肿瘤的区域，并且可以使用非刚性配准算法将患者头部的剩余区域配准至表示健康头部模型的可变形模板的3D离散图像上。该过程产生将患者的头部的健康部分映射到模板空间中的非刚性变换，以及将模板映射到患者空间中的逆变换。将逆变换应用于3D可变形模板，以在没有肿瘤的情况下产生患者头部的近似。最后，将肿瘤（称为感兴趣区（ROI））植入回到变形模板中，以产生完整的患者模型。患者模型可以是患者的身体的部分（包括内部结构，诸如组织、器官、肿瘤等）的三维空间中的数字表示。

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然后可以由患者建模应用608使用患者模型来模拟TT场的传递。模拟电场分布、剂量测定和基于模拟的分析在美国专利申请公开号20190117956 A1和Ballo等人（2019）的“Correlation of Tumor treating Fields Dosimetry to Survival Outcomes in NewlyDiagnosed Glioblastoma: A Large-Scale Numerical Simulation-Based Analysis ofData from the Phase 3 EF-14 Randomized Trial（新诊断的胶质母细胞瘤中肿瘤治疗场剂量与生存结果的相关性：基于大规模数值模拟的3期EF-14随机试验数据分析）”（国际射线肿瘤学、生物学、物理学学报，2019；104(5)，第1106至1113页）中描述，通过引用将它们整体结合于此。

为了确保换能器阵列相对于肿瘤位置的系统定位，可以定义参考坐标系。例如，横向平面最初可以由换能器阵列的常规LR和前后（AP）定位来定义。左右方向可以被定义为x轴，AP方向可以被定义为y轴，并且垂直于xy平面的头尾方向可以被定义为z轴。

在定义坐标系后，可以将换能器阵列虚拟地放置在患者模型上，其中它们的中心和纵轴在xy平面内。一对换能器阵列可以围绕头部模型的z轴系统地旋转，即，在xy平面中，从0度到180度，从而覆盖头部的整个圆周（通过对称）。旋转间隔可以是例如15度，对应于大约2 cm平移，从而在180度的范围内给出总共十二个不同的位置。考虑其他旋转间隔。可以针对相对于肿瘤坐标的每个换能器阵列位置执行电场分布计算。

患者模型中的电场分布可以由患者建模应用608使用电势的有限元（FE）近似值来确定。通常，定义时变电磁场的量由复杂的麦克斯韦方程给出。然而，在生物组织中，并且在TT场的低到中频（f = 200kHz）下，电磁波长远大于头部的大小，并且与实值电导率σ相比，介电常数ε是可忽略不计的，即，其中ω = 2πf是角频率。这意味着组织中的电磁传播效应和电容效应是可忽略不计的，因此标量电势可以由静态拉普拉斯方程∇•（σ∇φ）= 0很好地近似，其在电极和皮肤处具有适当的边界条件。因此，复阻抗被视为电阻性的（即，电抗是可忽略不计的），并且因此，在体积导体内流动的电流主要是自由（欧姆）电流。可以使用软件（诸如SimNIBS软件，simnibs.org）来计算拉普拉斯方程的FE近似。计算基于Galerkin方法，并且共轭梯度求解器的残差要求<1E-9。使用狄利克雷边界条件，其中在每组电极阵列处电势被设置为（任意选择的）固定值。电（向量）场可以被计算为电势的数值梯度，并且电流密度（向量场）可以使用欧姆定律从电场计算。可以对电场值和电流密度的电势差进行线性重新标度（rescale），以确保每个阵列对的总峰峰幅度为1.8A，其计算为有源电极盘上所有三角形表面元件上正常电流密度分量的（数值）表面积分。TT场的“剂量”可以被计算为场向量的强度（L2范数）。可以假设建模电流由两个分离且顺序活动的源提供，每个源连接到一对3×3换能器阵列。左边和后部阵列可以被定义为模拟中的源，而右边和前部阵列分别是相应的汇（sink）。然而，由于TT场采用交变场，因此这种选择是任意的，并且不影响结果。

可以由患者建模应用608针对一种或多种组织类型确定由放置在患者上多个位置处的换能器阵列产生的平均电场强度。在一个方面中，对应于（一种或多种）肿瘤组织类型中最高平均电场强度的换能器阵列位置可以被选择作为患者的期望（例如，最佳）换能器阵列位置。例如，用于确定最佳换能器阵列布局的方法可以包括确定受试者身体的一部分的3D模型内的感兴趣区（ROI）。基于感兴趣区的中心可以确定横切受试者身体的该部分的平面，其中该平面包括沿着该平面的轮廓的多对位置。该方法可以包括基于解剖约束来调整该多对位置中的一个或多个位置，以生成修改的平面。解剖约束可以是基于受试者身体的该部分的解剖特征。例如，由第一换能器阵列产生的第一电场可以在第一位置处模拟，由第二换能器阵列产生的第二电场可以在与第一位置相对的第二位置处模拟，并且基于第一电场和第二电场可以确定模拟的电场分布。在一些情况下，可以在第三位置模拟由第一换能器阵列产生的第三电场，并且可以在与第三位置相对的第四位置模拟由第二换能器阵列产生的第四电场，并且基于第三电场和第四电场可以确定模拟的电场分布。该方法可以包括：对于修改的平面上的多对位置中的每对位置，确定模拟的电场分布；以及基于模拟的电场分布确定针对该多对位置中的每对位置的剂量度量。可以确定满足换能器阵列对之间的角度约束的多对位置中的一组或多组位置对。例如，角度约束可以是和/或指示多对换能器阵列之间的正交角度。例如，角度约束可以是和/或指示多对换能器阵列之间的角度范围。基于剂量度量和满足角度约束的该一组或多组位置对，一个或多个候选换能器阵列布局图。可以调整一个或多个候选换能器阵列布局图的至少一个位置的至少一个换能器阵列的模拟方向或模拟位置。基于调整至少一个换能器阵列的模拟方向或模拟位置，可以确定最终的换能器阵列布局图。

可以例如基于最终换能器阵列布局图修改患者模型，以包括期望的换能器阵列位置的指示。包括（一个或多个）期望的换能器阵列位置的指示的所得到的患者模型可以被称为三维阵列布局图（例如，三维阵列布局图800）。因此，三维阵列布局图可以包括患者的身体的部分在三维空间中的数字表示、肿瘤位置的指示、用于放置一个或多个换能器阵列的位置的指示、其组合以及诸如此类。

在一个实施例中，具有一个或多个推荐换能器放置位置的三维换能器阵列布局图可以以数字形式和/或物理形式生成并提供给患者。患者和/或患者护理人员可以使用三维换能器阵列布局图来将一个或多个换能器阵列固定到患者的身体的相关联的部分（例如，头部、躯干等）。

在另一实施例中，增强现实辅助工具可以使用三维阵列布局图来辅助患者和/或患者护理者将一个或多个换能器阵列固定到患者身体的相关部分（例如，头部、躯干等）。例如，可以确定换能器阵列放置位置，例如优化的换能器阵列放置位置，并且可以基于所确定的位置在患者/受试者虚拟模型的表面上呈现换能器阵列贴片、盘等的表示。例如，增强现实辅助工具可以用于指导用户（例如，患者、患者护理者等）捕获患者/受试者身体的一部分（例如，头部、躯干等）的图像（例如，图像、视频等））用于换能器阵列放置。图像（例如，图像、视频等）可以例如实时地配准至虚拟患者模型。一经配准，可以相对于图像和/或患者模型（例如，使用增强现实覆盖等）虚拟地显示换能器阵列贴片、盘、另外界标等的表示，以使得能够以高准确度将换能器阵列放置在患者体表（皮肤）上（在优化位置）。

在一些情况下，换能器阵列放置引导/辅助工具可以引导/辅助患者/受试者将换能器阵列定位在患者/受试者上。例如，当患者/受试者正将一个或多个换能器阵列放置在其身体的任何部分（例如，头部、躯干等）处/上时，如果该一个或多个换能器阵列没有恰当放置在优化TT场疗法/治疗的位置中/处，则可以使用三维阵列布局图来推荐针对该一个或多个换能器阵列的恰当移动和/或放置位置。

在一些情况下，可以使用虚拟现实辅助工具来生成具有优化的换能器阵列放置位置的3D模型和/或来引导/辅助患者/受试者将一个或多个阵列放置在优化的换能器阵列放置位置。在一个示例中，虚拟现实辅助工具可以是虚拟现实头盔视图器（headset）、虚拟现实眼镜等。例如，可以通过虚拟现实辅助工具向患者提供三维换能器阵列布局图。此外，可以使用虚拟现实辅助工具来向患者或护理者给出关于一个或多个换能器阵列是否被恰当放置在优化位置中/处的反馈。

所描述的方法使得能够将指示实际换能器阵列相对于患者/受试者身体的放置位置的二维（2D）图像数据内的点变换为三维（3D）空间中的点。二维（2D）图像数据可以包括由用户装置（例如，智能手机、移动装置、计算装置等）捕获的描绘了实际换能器阵列相对于患者/受试者身体的放置位置的图像。可以基于与患者/受试者相关联的医学成像数据将指示实际换能器阵列相对于患者/受试者身体的放置位置的3D点/坐标变换和/或配准至3D医学成像坐标，诸如MRI坐标。然后可以比较实际换能器阵列的放置位置与先前从医学成像数据确定的一个或多个推荐的换能器阵列放置位置，以确定实际换能器阵列的放置位置是否对应于该一个或多个推荐的换能器阵列放置位置。

例如，患者/受试者可以使用用户装置（例如，智能手机、移动装置、计算装置等）来从不同的有利位置和/或视角捕获患者/受试者身体的一部分的多个图像，一个或多个换能器阵列已被放置在所述部分处用于TT场疗法/治疗。该多个图像可以捕获一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置。对象识别等可以用于分析该多个图像并确定一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置。例如，对象识别等可以用于从该多个图像中确定/检测一个或多个界标（例如，解剖界标、人为界标等）。一个或多个界标可以用于确定一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置。

在一些情况下，患者/受试者身体的该部分可能具有一个或多个区域，诸如患者的后脑勺，这些区域没有可以通过对象识别来确定/检测并用于确定一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置的界标。机器学习可以用于预测和/或估计一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置，例如，在一个或多个换能器阵列的一个或多个部分在该多个图像内不存在和/或未被表示的情况下。例如，当在多个图像中仅存在和/或表示换能器阵列的一个或多个部分时，可以训练机器学习模型来估计换能器阵列的完整形状、配置和/或放置。一个或多个换能器阵列的估计形状、配置和/或（一个或多个）放置位置可以与根据对象识别确定的一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置相结合，以确定一个或多个换能器阵列的完整形状、配置和/或放置。机器学习模型可以将估计出的点/坐标分配给一个或多个换能器阵列的估计形状、配置和/或（一个或多个）放置位置。

然后可以确定/生成表示一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置（和/或形状、配置等）和/或与其相关联的三维（3D）点（例如，坐标）。3D点（例如，坐标）可以被变换为3D坐标和/或可以用于确定解剖坐标系（例如，患者坐标系等）内的3D坐标，诸如结合了解剖平面（例如，矢状面、冠状面、横切面等）的用于医学成像（例如，磁共振成像（MRI）、x射线计算断层摄影（x射线CT）成像、单光子发射计算断层摄影（SPECT）成像、正电子发射断层摄影（PET）成像等）的3D坐标。例如，可以将3D点（例如，坐标）变换为与一个或多个医学图像相关联的3D坐标，所述医学图像与患者/受试者相关联。

可以比较由与解剖坐标系相关联的3D坐标确定和/或指示的一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置与由3D换能器阵列布局图指示的优化的换能器阵列放置位置。优化的换能器阵列放置位置可以是基于一个或多个TT场疗法/治疗模拟，该模拟是基于与患者/受试者相关联的一个或多个医学图像执行的。例如，可以向患者/受试者推荐优化的换能器阵列放置位置，以促进TT场疗法/治疗的最佳疗效。例如，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置一起显示（例如，叠加、覆盖等）。在一些情况下，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与在优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置处的换能器阵列贴片、盘等的表示一起显示（例如，叠加、覆盖等）。

在另一实施例中，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与一个或多个推荐的换能器放置位置进行比较并显示（例如，叠加、覆盖等）。在一个示例中，一个或多个换能器放置和一个或多个推荐的换能器放置位置可以显示在患者/受试者和/或患者/受试者身体的一部分的实际图像和/或逼真描绘中。在另一示例中，一个或多个换能器放置和一个或多个推荐的换能器放置位置可以显示在患者/受试者和/或患者/受试者身体的一部分的代表性图像（例如，化身等）中。

在一个实施例中，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可能与一个或多个推荐的换能器放置位置不匹配。例如，基于比较与解剖坐标相关联的3D坐标和由3D换能器阵列布局图指示的优化的换能器阵列放置位置，可以确定一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置中的至少一个与一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的差异。为了解决该差异，导致一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置与一个或多个推荐的换能器放置位置匹配的一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置的任何移动（例如，校正移动等）可以例如作为通知发送给患者/受试者。该通知可以是视觉通知、听觉通知、文本通知等。

图10是用于TT场的引导换能器放置的示例系统。在一些情况下，系统1000的组件可以被实现为单个装置等。在一些情况下，系统1000的组件可以被实现为集合性通信中的独立装置/组件。在一个方面中，任何描述的方法的一些或所有步骤可以在系统1000的组件上和/或经由系统1000的组件来执行。

系统1000可以包括用户装置1020。用户装置1020可以是诸如智能手机、移动装置、计算装置等能够与患者支持模块1001通信的电子装置。用户装置1020可以包括成像模块1021。成像模块1021可以包括一个或多个图像捕获装置，诸如确定/捕获对应于系统1000的现实世界的第一组图像数据（例如，视频数据、静态/静止图像、动态/交互式图像等）的一个或多个摄像机。在一个示例中，用户装置1020可以用于确定一个或多个推荐的换能器放置位置。在一些情况下，系统1000可以包括多个具有成像模块的用户装置（例如，第二用户装置1026），成像模块共享和/或交换数据/信息，诸如成像数据。成像模块1021可以捕获提供用户（例如，患者、受试者等）的实时和现实世界表示的图像数据，诸如用户和/或用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）的实时和/或现实世界表示。例如，成像模块1021可以用于捕获/拍摄用户身体的（一个或多个）部分的视频图像，要经由一个或多个换能器阵列来在所述（一个或多个）部分处（或与所述（一个或多个）部分相关地）实施TT场疗法。

用户装置1020可以包括接口模块1022。接口模块1022可以向用户提供接口以与用户装置1020和/或患者支持模块1001交互。接口模块1022可以包括一个或多个输入装置/接口，例如键盘、指针装置（例如，计算机鼠标、遥控器）、麦克风、操纵杆、扫描器、触觉传感和/或触摸输入装置等。

接口模块1022可以包括一个或多个接口，用于向/从用户呈现和/或接收信息，例如用户反馈。接口模块1022可以包括用于在用户和一个或多个用户装置1020、患者支持模块1001和/或系统1000的任何其他组件之间提供通信的任何软件、硬件和/或接口。接口模块1022可以包括一个或多个音频装置（例如，立体声系统、扬声器、麦克风等），用于捕获/获得音频信息并传送音频信息，例如从用户捕获/获得和/或传送给用户的音频信息。接口模块1022可以包括图形用户接口（GUI）、网络浏览器（例如，IE®、火狐®、谷歌Chrome®、Safari®等）、应用/API。接口模块1022可以从本地源和/或远程源（例如患者支持模块1001）请求和/或查询各种文件。

接口模块1022可以将数据传输/发送到系统1000的本地或远程装置/组件，例如患者支持模块1001。用户装置1020可以包括通信模块1023。通信模块1023可以使得用户装置1020能够经由有线和/或无线通信技术与系统1000的组件通信，诸如患者支持模块1001和/或另一用户装置。例如，通信模块1023可以利用任何合适的有线通信技术，例如以太网、同轴电缆、光纤等。通信模块1023可以利用任何合适的远程通信技术，例如Wi-Fi（IEEE802.11）、蓝牙®、蜂窝、卫星、红外等。通信模块1023可以利用任何合适的短距离通信技术，例如蓝牙®、近场通信、红外等。

接口模块1022可以包括一个或多个显示器（例如，监视器、平视显示器、头戴式显示器、液晶显示器、有机发光二极管显示器、有源矩阵有机发光二极管显示器、立体显示器、虚拟现实显示器等），用于向用户（例如，患者、受试者等）显示/呈现信息，诸如增强现实和/或虚拟图像、镜像图像、叠加图像等。例如，接口模块1022可以基于由成像模块1021捕获的第一组图像数据来显示用户和/或用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）的表示。在一些情况下，用户和/或用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）的表示可以是用户和/或用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）的实际（例如，镜像）表示。在一些情况下，用户和/或用户身体的一部分的表示可以从不同的视角、角度/位置、视野等来表示用户和/或用户身体的一部分。在一些情况下，用户和/或用户身体的一部分的表示可以包括用户和/或用户身体的一部分的实际（例如，镜像）表示，同时还包括来自不同视角、角度/位置、视野等的用户和/或用户身体的一部分，诸如用户和/或用户身体的一部分的分视图表示。在一些情况下，用户和/或用户身体的一部分的表示可以包括用户和/或用户身体的一部分的通用/复制表示，诸如通用图像、复制图像、线状/棍状图像、虚拟图像（例如，化身等）等等。为了生成和/或显示用户和/或用户身体的一部分的通用/复制表示，诸如通用图像、复制图像、线状/棍状图像、虚拟图像（例如，化身等）等，用户装置可以将由成像模块1021捕获的与用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）相关联的第一组图像数据（例如，视频数据、静态/静止图像、动态/交互式图像等）发送到患者支持模块1001。在一些情况下，一个或多个用户装置可以将与用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）相关联的图像数据（例如，编译的图像数据、从一个或多个视角拍摄的图像数据等）发送到患者支持模块1001。

患者支持模块1001可以使用来自用户装置1020的图像数据（和/或编译的图像数据）来确定与用户相关联的患者模型，并确定患者模型上的换能器阵列放置位置，例如优化的换能器阵列放置位置，其中换能器阵列（或相关设备，例如贴片、盘、阵列附接支撑件等）可以被表示为与图像数据叠加/覆盖的一个或多个图像。

系统1000可以包括第二用户装置1026。第二用户装置1026可以是与用户装置1020不同的用户装置，或者是与用户装置1020相同的用户装置。第二用户装置1026可以用于确定一个或多个换能器的实际位置。用户装置1026可以是诸如智能手机、移动装置、计算装置、虚拟现实辅助工具等能够与患者支持模块1001通信的电子装置。第二用户装置1026可以包括接口模块1028。接口模块1028可以向用户提供接口以与第二用户装置1026和/或患者支持模块1001交互。接口模块1028的结构和/或功能可以类似于接口模块1022。

接口模块1028可以将数据传输/发送到系统1000的本地或远程装置/组件，例如患者支持模块1001。第二用户装置1026可以包括通信模块1029。通信模块1029可以使得第二用户装置1026能够经由有线和/或无线通信技术与系统1000的组件通信，诸如患者支持模块1001和/或另一用户装置。通信模块1029的结构和/或功能可以类似于通信模块1023。

第二用户装置1026可以包括成像模块1027。成像模块1027可以包括一个或多个图像捕获装置，例如确定/捕获第二组图像数据（例如，静态/静止图像、动态/交互式图像、视频等）的一个或多个相机。成像模块1027可以捕获提供用户（例如，患者、受试者等）的实时和/或现实世界表示的图像数据，诸如用户和/或用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）的实时和/或现实世界表示。例如，成像模块1027可以用于捕获/拍摄用户身体的（一个或多个）部分的图像和/或视频，要经由一个或多个换能器阵列来在所述（一个或多个）部分处（或与所述（一个或多个）部分相关地）实施TT场疗法。

为了生成和/或显示用户和/或用户身体的一部分的表示，第二用户装置1026可以将由成像模块1027捕获的与用户身体的一部分（例如，头部、躯干等）相关联的图像数据（例如，视频数据、静态/静止图像、动态/交互式图像等）发送到患者支持模块1001。第二组图像数据可以包括从与用户身体的该部分相关联的多个有利位置、视角等拍摄的多个图像。

图像数据可以包括指示一个或多个跟踪点/界标（诸如解剖界标和/或视觉/人造（artificial）界标）的数据和/或从该一个或多个跟踪点/界标确定的数据。例如，解剖界标可以包括身体位置（例如，头部、骨骼/韧带、关节等）和/或面部表情点（例如，眼睛、鼻子、眉毛等）。视觉/人造界标可以包括放置在用户和/或用户身体的一部分上的一个或多个方位/位置处的一个或多个指示器（例如，标签、商标/临时贴纸、对象等）。

患者支持模块1001可以包括处理器1008。处理器1008可以是用于执行软件的硬件装置，特别是存储在存储器1010中的软件。处理器1008可以是任何定制的或市售的处理器、中央处理单元（CPU）、与患者支持模块1001相关联的若干处理器中的辅处理器、基于半导体的微处理器（以微芯片或芯片组的形式）、或通常用于执行软件指令的任何装置。当患者支持模块1001在操作中时，处理器1008可以被配置为执行存储在存储器1010内的软件，以将数据传送到存储器1010以及从存储器1010传送数据，并且通常根据软件控制患者支持模块1001的操作。

I/O接口1012可以用于从一个或多个装置或组件（例如用户装置1020和/或第二用户装置1026）接收用户输入和/或向其提供系统输出。用户输入可以经由例如键盘、鼠标、数据/信息通信接口等来提供。I/O接口1012可以包括例如串行端口、并行端口、小型计算机系统接口（SCSI）、IR接口、RF接口和/或通用串行总线（USB）接口。

网络接口1014可以用于发送和接收来自患者支持模块1001的数据/信息。网络接口1014可以包括例如10BaseT以太网适配器、100BaseT以太网适配器、LAN PHY以太网适配器、令牌环适配器、无线网络适配器（例如，WiFi）或任何其他合适的网络接口装置。网络接口1014可以包括使得能够实现适当通信的地址、控制和/或数据连接。

存储器1010（存储器系统）可以包括易失性存储器元件（例如，随机存取存储器（RAM，诸如DRAM、SRAM、SDRAM等））和非易失性存储器元件（例如，ROM、硬盘驱动器、磁带、CDROM、DVDROM等）中的任何一个或其组合。此外，存储器1010可以结合电子、磁、光和/或其他类型的存储介质。在一些情况下，存储器系统1010可以具有分布式架构，其中各种组件彼此远离，但是可以由处理器1008访问。

存储器1010可以包括一个或多个软件程序，每个软件程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。例如，存储器1010可以包括EFG配置应用606、患者建模应用608、成像数据610和合适的操作系统1018。操作系统1018大体上可以控制其他计算机程序的执行，并提供调度、输入输出控制、文件和数据管理、存储器管理以及通信控制和相关服务。

患者支持模块1001可以包括图像处理模块1016。图像处理模块1016可以处理来自用户装置1020的图像数据和来自第二用户装置1026的图像数据。在一些情况下，图像处理模块1016可以使用人工智能和/或机器学习（例如，图像识别）来识别用户和/或用户身体的部分（例如，头部、躯干、全身等）。在一些情况下，图像处理模块1016可以使用一个或多个对象跟踪算法等来确定/检测用户上的各种跟踪点的位置。例如，跟踪点可以包括身体位置（例如，头部、骨骼/韧带、关节等）和/或面部表情点（例如，眼睛、鼻子、眉毛等）。各种跟踪点的位置可以被提供给化身映射和渲染模块1025。化身映射和渲染模块1025可以使用一个或多个映射算法来将用户的跟踪点映射到化身（例如，通用图像、复制图像、线状/棍状图像、虚拟图像等）。将用户的跟踪点映射到化身可以使得用户的一个或多个捕获图像（例如，图像数据）能够由化身来表示。患者支持模块1001（化身映射和渲染模块1025）可以将化身（例如，指示化身的数据/信息等）发送到用户装置1020和/或第二用户装置1026以供显示。

在一些情况下，为了辅助用户放置换能器阵列，图像处理模块1016可以使用图像数据的面部识别来识别用户。图像处理模块1016可以使用图像数据的对象识别来识别用户（例如，识别用户上的区别标记/疤痕等）和/或由图像数据表示的用户身体的部分（例如，头部、躯干、全身等）。在一些情况下，图像处理模块1016可以使用图像数据的对象识别来确定“敏感区域”，例如疤痕区域、损伤区域、生殖器等。例如当显示图像数据时，图像处理模块1016可以修改图像数据以遮盖、遮蔽这些“敏感区域”和/或以类似方式对其进行处理。

在一些情况下，图像处理模块1016可以从图像数据中确定一个或多个界标。例如，图像处理模块1016可以用于从图像数据确定/检测解剖界标。在一个示例中，图像处理模块1016可以确定由从用户装置1020接收的图像数据指示的一个或多个界标，并且确定由从第二用户装置1026接收的图像数据指示的一个或多个界标。此外，图像处理模块1016可以确定由从用户装置1020接收的图像数据指示的一个或多个界标对应于由从第二用户装置1026接收的图像数据指示的一个或多个界标。图像处理模块1016可以使用人工智能和/或诸如图像/对象识别的机器学习来识别由图像数据所包括的多个图像中的一个或多个图像所描绘的一个或多个界标（例如，解剖界标、人造界标等）。在一些情况下，图像处理模块1016可以使用一个或多个对象识别和/或跟踪算法来确定/检测一个或多个界标的位置。在一些情况下，图像处理模块1016可以对图像数据使用对象识别来确定“敏感区域”，例如疤痕区域、损伤区域、生殖器等。例如当显示图像数据时，图像处理模块1016可以修改图像数据以遮盖、遮蔽这些“敏感区域”和/或以类似方式对其进行处理。

图像处理模块1016可以用于确定/检测图像数据所描绘的对象，例如用户和/或用户身体的一部分上的一个或多个换能器阵列的实际（例如，实时等）放置。

在一些情况下，用户身体的该部分可能具有一个或多个区域，例如用户的后脑勺，这些区域没有可以通过对象识别来确定/检测并且用于确定一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置的界标。图像处理模块1016可以使用机器学习来预测和/或估计一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置，例如，在一个或多个换能器阵列的一个或多个部分在多个图像中不存在和/或不被表示的情况下。图像处理模块1016可以包括经训练的机器学习模型，当在多个图像内仅存在和/或表示换能器阵列的一个或多个部分时，该经训练的机器学习模型可以估计/预测换能器阵列的完整形状、配置和/或放置。一个或多个换能器阵列的估计形状、配置和/或（一个或多个）放置位置可以与根据对象识别确定的一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置相结合，以确定一个或多个换能器阵列的完整形状、配置和/或放置。图像处理模块1016可以将估计出的点/坐标分配给一个或多个换能器阵列的估计出的形状、配置和/或（一个或多个）放置位置。

图像处理模块1016可以使用估计出的一个或多个换能器阵列的形状、配置、（一个或多个）放置位置和/或一个或多个界标作为坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系、世界坐标系等）的坐标轴的参考点。例如，一个或多个界标可以定义空间中的位置（平移值），其可以与变换和/或投影矩阵一起使用以确定表示3D空间中的一个或多个界标的3D点。4x4矩阵可以用于表示坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系等），并且可以用于将3D点从相对于第二用户装置1026的坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系、世界坐标系等）变换为相对于医学成像数据的坐标系（例如，3D坐标等）。例如，3D点（例如，坐标）可以被变换为一个或多个医学图像的3D坐标和/或与一个或多个医学图像的3D坐标相关联和/或与跟一个或多个医学图像相关联的3D坐标相关联。该一个或多个医学图像可以接收自用户装置1020。

可以将识别用户和/或用户身体的该部分的信息/数据与图像数据一起发送到患者支持模块1001（图像处理模块1016）。一旦识别了用户，图像处理模块1016就可以访问/获得与用户相关联的患者模型，诸如由患者建模应用608产生的患者模型。

患者支持模块1001可以包括图像配准模块1017。图像配准可以将图像数据配准至由患者建模应用608生成/输出的三维换能器阵列图（例如，与最终换能器阵列布局图组合的患者模型等）。例如，在一些情况下，图像配准模块1017可以确定用户坐标系（诸如基于用户和/或用户装置1020的有利位置的坐标系（例如，成像模块1021的有利位置等））、要施加一个或多个换能器阵列的对象（例如，用户）的坐标系以及三维换能器阵列图的坐标系之间的关系。图像配准模块1017可以基于与用户和/或用户装置1020的有利位置相关联的视野的中心以及相应坐标系之间的主轴关系，相对于要施加一个或多个换能器阵列的对象的图像来对准、锚定和/或稳定三维换能器阵列图。在一些情况下，图像配准模块1017可以通过将包括在图像数据中的界标与3D换能器阵列图上指示的界标相关联来将图像数据配准至三维换能器阵列图。界标可以包括物理标记，例如用户的鼻子、嘴、耳朵、手臂等。界标可以由图像处理模块1016例如通过基于对象识别等来确定，并且被提供给图像配准模块1017用于图像配准。图像配准模块1017可以基于仿射变换方法和/或表面分析方法将图像数据配准至三维换能器阵列图，其中一个或多个表面匹配算法应用于在图像数据和三维换能器阵列图内识别的一个或多个对象的刚性表面。例如，可以从图像数据中的轮廓提取点的集合（例如，点集等），并且可以从三维换能器阵列图中的轮廓提取点的集合（例如，点集等）。迭代最近点算法和/或对应匹配算法可以应用于两个点集。图像配准模块1017可以基于任何方法和/或技术将图像数据配准至三维换能器阵列图。

在一些情况下，三维换能器阵列图可以包括和/或与一个或多个换能器阵列（和/或诸如贴片、盘等的换能器阵列支撑设备）的几何和/或尺寸信息（例如，形状、大小等）相关联，要基于三维换能器阵列图将所述一个或多个换能器阵列放置在用户的位置（优化位置）处。配准的图像数据（例如，配准至三维换能器阵列图等的视频图像）以及一个或多个换能器阵列（和/或换能器阵列支撑设备，例如贴片、盘等）的几何和/或尺寸信息（例如，形状、大小等）可以被提供给图形渲染模块1019，图形渲染模块1019与配准的图像数据一起生成图形引导。图形引导可以包括基于三维换能器阵列图在用户上的位置（例如，优化位置）处指示的一个或多个换能器阵列（和/或诸如贴片、盘等的换能器阵列支撑设备）的表示。

配准的图像数据和相关联的图形引导可以被提供给图像渲染模块1024。图像渲染模块1024可以使用配准的图像数据和相关联的图形引导来生成复合数据。复合数据可以包括与图像数据组合（例如，叠加、覆盖等）的三维换能器阵列图（和相关联的图形引导）。在另一示例中，复合数据可以包括一个或多个换能器阵列实际放置的方位/位置，如由与解剖坐标系相关联的3D坐标确定和/或指示的，以及由3D换能器阵列布局图指示的优化（例如，推荐等）的换能器阵列放置位置。第二用户装置1026可以例如经由接口模块1028（实时地）使得显示复合数据。例如，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置一起显示（例如，叠加、覆盖等）。在一些情况下，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与换能器阵列贴片、盘等的表示一起显示（例如，叠加、覆盖等）在优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置。

此外，图像配准模块1017可以将与解剖坐标系相关联的3D坐标（例如，来自图像数据的经变换的3D点）配准至3D换能器阵列布局图。例如，图像配准模块1017可以确定由已经被变换到解剖坐标系的图像数据指示的各种界标的坐标。图像配准模块1017可以确定由3D换能器阵列布局图指示的一个或多个界标的坐标和/或由3D换能器阵列布局图指示的一个或多个换能器阵列的坐标。图像配准模块1017可以确定由图像数据（例如，来自图像数据的经变换的3D点）指示的各种界标的经变换坐标对应于由3D换能器阵列布局图指示的一个或多个界标和/或换能器阵列的坐标。

在一些情况下，图像配准模块1017可以确定解剖坐标系（例如，来自图像数据的经变换的3D点）与用于3D换能器阵列布局图的坐标系之间的关系。图像配准模块1017可以基于与包括在图像数据中的有利点和/或视角图像相关联的视野的中心以及相应坐标系之间的主轴关系，相对于解剖坐标系（例如，来自图像数据的经变换的3D点）对准、锚定和/或稳定3D换能器阵列布局图。在一些情况下，图像配准模块1017可以基于仿射变换方法和/或表面分析方法将与解剖坐标系相关联的3D坐标（例如，来自图像数据的经变换的3D点）配准至3D换能器阵列布局图，其中一个或多个表面匹配算法应用于在图像数据和3D换能器阵列布局图内识别的一个或多个对象的刚性表面。例如，可以从图像数据中的轮廓提取点的集合（例如，点集等），并且可以从3D换能器阵列布局图中的轮廓提取点的集合（例如，点集等）。迭代最近点算法和/或对应匹配算法可以应用于两个点集。图像配准模块1017可以基于任何方法和/或技术将与解剖坐标系相关联的3D坐标（例如，来自图像数据的经变换的3D点）配准至3D换能器阵列布局图。

例如，在一些情况下，患者支持模块1001（例如，图像处理模块1016、图像配准模块1017等）可以确定由与用户相关联的医学图像数据指示的一个或多个界标。投影矩阵可以用于确定由医学图像数据指示的一个或多个界标的2D表示。患者支持模块1001还可以例如使用对象识别来确定由从用户装置1020接收的第一图像数据指示的一个或多个界标以及由从第二用户装置1026接收的第二图像数据指示的一个或多个界标。患者支持模块1001可以确定由第一图像数据指示的一个或多个界标的2D表示对应于由第二图像数据指示的一个或多个界标。患者支持模块1001可以基于由第一图像数据指示的一个或多个界标的2D表示和由第二图像数据指示的一个或多个界标之间的对应关系，确定由从第二用户装置1026接收的图像数据指示的一个或多个界标在三维（3D）空间中的表示。由从第二用户装置1026接收的第二图像数据指示的一个或多个界标在三维（3D）空间中的表示然后可以与包括换能器阵列的推荐的放置位置的3D换能器阵列布局图相关联和/或配准至该布局图。

如所描述的，化身可以是用户和/或用户身体的一部分的通用/复制表示，诸如通用图像、复制图像、线状/棍状图像、虚拟图像等。用户装置1020可以例如经由接口模块1022和/或第二用户装置1026可以例如经由接口模块1028显示化身。在一些情况下，化身可以显示为表示用户和/或用户身体的一部分的静态（例如，非移动的等）图像。在一些情况下，将用户的被跟踪的点映射到化身和一个或多个动力学算法可以用于使得化身基于图像数据来镜像、表示、概括和/或以类似方式反映在用户上的移动。

图11A示出了由用户装置捕获的示例图像数据（例如，视频）。用于换能器阵列放置的相关区域（例如，用户的头部）用户的视频图像1100可以由一个或多个相机捕获，并且例如实时地经由用户装置向用户显示。例如，在一些情况下，视频图像1100可以包括由与一个或多个用户装置中的每一个相关联的不同相机（成像模块）捕获的图像数据。图11B示出了可以用于从视频图像1100生成的辅助换能器阵列放置的示例化身1101。化身1101可以被显示为表示用户和/或用户身体的一部分的静态（例如，非移动的等）化身。例如，化身1101表示由视频图像1100描绘的用户的头部。在一些情况下，将用户的被跟踪的点映射到化身和一个或多个动力学算法可以用于使化身基于图像数据来镜像、表示、概括和/或以类似方式反映在用户上的移动，诸如与换能器阵列放置等相关联的移动。

图12A示出了可以用于辅助换能器阵列放置的示例图像数据（例如，视频）。用于在用户（例如，用户的头部）上放置换能器阵列的相关区域的视频图像1200可以由一个或多个相机捕获，并且例如实时地经由用户装置向用户显示。图12B示出了可以用于辅助换能器阵列放置的示例三维换能器阵列图1201。三维换能器阵列图可以包括一个或多个图形引导。图形引导可以指示与TT场治疗相关的对象要在用户身上放置/定位的位置。例如，图形引导1203可以是放置在三维换能器阵列图1201上的预定位置（优化位置）的换能器阵列贴片的轮廓，以实现有效的TT场治疗。图形引导1204和1205可以指示换能器将被放置在用户上以实现有效的TT场治疗的位置。

图12C示出了在患者/受试者和/或患者/受试者身体的一部分的实际图像和/或现实描绘中呈现的复合数据1206的示例。复合数据1206可以例如经由用户装置实时地显示给用户，以辅助用户放置换能器阵列。在一个示例中，复合数据包括覆盖在一个或多个推荐的换能器放置位置上的一个或多个换能器放置位置。在更特定的示例中，复合数据包括指示一个或多个换能器放置位置和一个或多个推荐的换能器放置位置的三维（3D）模型。

图12D示出了在患者/受试者和/或患者/受试者身体的一部分的代表性图像（例如，化身等）中呈现的复合数据1207的另一示例。复合数据1207可以例如实时地显示给用户（例如，经由第二用户装置1026等），以辅助用户放置换能器阵列。复合数据1207可以包括与化身1101叠加/覆盖的3D换能器阵列图1201。

（例如，由图像处理模块1016等执行的）对象识别和跟踪可以用于识别图像数据中由图形引导表示的对象，诸如换能器阵列、换能器阵列贴片和/或换能器阵列附接组件（例如，盘、带等）等等。例如，当用户将由图形引导表示的对象放置（或试图放置）在用户身体的一部分上时，可以使用对象识别和跟踪来跟踪用户的运动。在一些情况下，听觉（语音）指令（经由接口模块1028等）可以提供给用户，以在他们将由图形引导表示的对象放置（或试图放置）在用户身体的一部分上时引导用户的运动。在图12D中，在一些情况下，化身1101的移动可以反映用户的移动。例如，用户在将换能器阵列放置在一个或多个位置时做出的移动可以由化身1101镜像。在一些情况下，化身1101和/或复合数据1207可以主要保持静态（非移动的），仅复合数据1207的一个或多个部分（诸如所表示的换能器阵列和/或图形引导）镜像/表示用户的移动，诸如当将换能器阵列放置在一个或多个位置时换能器阵列的移动。

可以经由第二用户装置1026向用户提供反馈和/或确认，以指示由图形引导表示的对象在用户（用户的皮肤表面）上的放置。例如，将换能器阵列贴片放置（或尝试放置）在由图形引导1203指示的用户上的位置处，和/或将换能器放置（或尝试放置）在由图形引导1204和1205指示的用户上的位置处，可以导致向用户提供指示。在某些情况下，图形引导可以进行颜色编码，以指示图形引导所表示的对象在用户上的位置。例如，图形引导可以用黄色表示。图形引导所表示的对象的恰当放置可能导致图形引导转换为绿色，而对象的不当放置可能导致图形引导转换为红色。在一些情况下，可以向用户提供听觉指示器/通知以指示由图形向导表示的对象的恰当和/或不当放置。

图形引导所表示的对象的恰当和/或不当放置可以是基于一个或多个容限阈值。在一些情况下，例如通过对象识别和坐标系的相关性（例如，用户的坐标系、三维换能器阵列图的坐标系等），可以确定由放置在用户身上的图形引导所指示的位置处的图形引导所表示的对象在图形引导所指示的位置的目标度量之内或之外。在一些情况下，与由图形引导（例如，换能器阵列贴片等）表示的对象配置在一起的一个或多个感测组件，诸如加速度计、陀螺仪、触觉传感器、全球定位传感器等，可以用于提供可以用于确定对象相对于图形引导的方位/位置的数据/信息。可以比较对象相对于图形向导的方位/位置与一个或多个方位/位置阈值，以确定对象的恰当和/或不当放置。

图13A至13D示出了用于TT场的引导换能器放置的示例。图13A示出了用于确定和/或捕获可以用于引导换能器阵列放置的图像数据的示例系统1300。第二用户装置1026可以捕获用户1301的多个图像，例如用户的头部和/或用户身体的要施加TT场治疗的任何其他部分的图像。换能器阵列可以放置在用户1301上的不同位置。例如，换能器阵列1302和1303可以放置在用户1301的头部上。

为了确定换能器阵列1302和1303是否被放置在促进治疗的最佳功效的位置，第二用户装置1026可以捕获用户1301的多个图像，这些图像描绘了换能器阵列1302和1303相对于用户1301被放置的位置。可以针对多个有利位置、视角等拍摄多个图像。例如，第二用户装置1026可以从位置1304、1305、1306和1307捕获图像。

如所描述的，与所述多个图像相关联和/或指示所述多个图像的图像数据可以包括从所述多个图像提取的和/或与所述多个图像相关联的数据/信息（例如，特征、指示一个或多个识别出的对象的数据、坐标数据/信息等）。例如，图像数据可以包括指示一个或多个界标和/或跟踪点的数据，诸如解剖界标和/或视觉/人造界标。解剖界标可以包括身体位置（例如，头部、骨骼/韧带、关节等）和/或面部表情点（例如，眼睛、鼻子、眉毛等）。例如，解剖界标1308可以包括用户1301的鼻根，并且解剖界标1309可以包括用户1301的耳朵的耳屏。视觉/人造界标可以包括放置在用户和/或用户身体的一部分上的一个或多个方位/位置处的一个或多个指示器（例如，标签、商标/临时贴纸、对象等）。例如，界标1310可以包括放置在换能器阵列1302上的使得能够从图像数据确定/识别换能器阵列1302的指示器（例如，标签、商标/临时贴纸、对象等）。

一个或多个界标可以用作相对于第二用户装置1026的坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系等）的坐标轴的参考点。相对于用户装置1026的坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系等）可以用于生成和/或确定可与诸如医学成像数据的与用户1301相关联的附加图像数据相关联的3D点和/或坐标。医学成像数据可以包括用于确定换能器阵列布局图的用户1301和/或用户1301的身体的一部分（例如，头部等）的体积和/或三维（3D）表示。医学成像数据可以包括与用户1301相关联的磁共振成像（MRI）数据、x射线计算断层摄影（x射线CT）数据、单光子发射计算断层摄影（SPECT）图像数据、正电子发射断层摄影（PET）数据等。

为了将从与用户相关联的图像数据导出的3D点与跟用户相关联的一个或多个医学图像相关联，第二用户装置1026可以生成和/或确定与图像数据相关联的数据/信息，诸如装置标识符、用户标识符、用户信息等。装置标识符、用户标识符、用户信息等可以与图像数据一起被发送到患者支持模块1001，并且可以用于确定/识别与用户1301相关联的附加图像数据，例如医学成像数据。从与用户相关联的图像数据导出的指示一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置的3D点可以从用户装置1026发送到患者支持模块1001。指示一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置的3D点可以与医学成像数据相关联。在一些情况下，图像数据和/或与图像数据相关联的数据/信息可以被发送到患者支持模块1001。患者支持模块1001可以确定指示一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置的3D点，并且将3D点与医学成像数据相关联。

在一个示例中，来自图像数据的一个或多个界标可以用作坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系等）相对于用户装置1026的坐标轴的参考点。相对于用户装置1026的坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系等）可以用于生成和/或确定3D点和/或坐标。图像处理模块1016可以使用一个或多个换能器阵列的估计形状、配置、（一个或多个）放置位置和/或一个或多个界标作为坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系、世界坐标等）相对于第二用户装置1026的坐标轴的参考点。

在3D空间中表示的一个或多个界标可以表示一个或多个换能器阵列（例如，换能器阵列1302和1303等）的（一个或多个）实际放置位置和/或与其相关联。可以比较一个或多个换能器阵列（例如，换能器阵列1302和1303等）的（一个或多个）实际放置实际放置位置与由3D换能器阵列布局图指示的优化换能器阵列放置位置。

患者支持模块1001可以使用与图像数据相关联的数据/信息（例如，装置标识符、用户标识符、用户信息、坐标数据/信息等）来确定包括与用户相关联的优化的换能器阵列放置位置的换能器阵列布局图。优化的换能器阵列放置位置可以根据基于与用户相关联的一个或多个医学图像执行的一个或多个TT场疗法/治疗模拟来确定。例如，可以向患者/受试者推荐优化的换能器阵列放置位置，以促进TT场疗法/治疗的最佳疗效。例如，一个或多个换能器阵列实际放置的方位/位置可以与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置一起显示（例如，叠加、覆盖等）。

图13B示出了用于引导换能器阵列放置的图像数据的示例表示1320。由第二用户装置1026确定/捕获的图像数据可以被表示为图13A的用户1301和/或用户身体1301的一部分的静态（例如，非移动的等）或动态图像。例如，化身1321可以表示用户1301。化身1321可以表示用户1301以减轻与传达描绘诸如疤痕区域、损伤区域、生殖器等“敏感区域”的图像数据相关联的任何隐私顾虑和/或用户异议。如图所示，在表示1320中表示各种界标（例如，界标1310、解剖界标1309等）以及换能器阵列1302和1103。

图13C和13D示出了基于表面的配准的示例表示。图像处理模块1016可以使用描绘用户身体的一部分（例如，头部）的用户1301的图像数据来确定指示用户1301的面部皮肤表面的多个点1331（例如，数据集等）。表面1332表示从与用户1301相关联的医学图像数据提取的皮肤表面。图13C示出了例如由图像处理模块1316确定的多个点1331的初始位置。图13D示出了例如通过图像配准模块1017将多个点1331配准至表面1332之后的多个点1331。例如，可以使用迭代最近点算法等来执行配准。

患者支持模块1001可以确定实际一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置不匹配。例如，基于比较与解剖坐标相关联的3D坐标与由3D换能器阵列布局图指示的优化的换能器阵列放置位置，患者支持模块1001可以确定一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置中的至少一个与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置中的至少一个的差异。

图14A至14C描绘了解决/校正该差异的示例。图14A是可以用于引导换能器阵列放置的示例性视觉通知1430。将换能器阵列的电极放置在用户上并且优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置的方位/位置可以显示为用户和/或用户身体的一部分的体积表示1400上的彩色网格，所述用户和/或用户身体的一部分根据与用户（例如，用户1301等）相关联的医学成像数据（例如，MRI数据等）来确定。放置换能器阵列的电极的方位/位置可以由灰色圆圈1401表示，并且优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置可以由黑色圆圈1402表示。当将换能器阵列放置在皮肤表面上时，该通知可以在视觉上指示用户使换能器阵列向下并向前拉动换能器阵列，使得放置换能器阵列的电极的方位/位置将匹配优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置。

图14B是可以用于引导换能器阵列放置的示例性视觉通知1431。将换能器阵列的电极放置在用户上并且优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置的方位/位置可以显示在用户的体积表示1400和/或根据与用户（例如，用户1301等）相关联的医学成像数据（例如，MRI数据等）确定的用户身体的部分上。放置换能器阵列的电极的方位/位置可以由灰色圆圈1401表示。可以通过一个或多个方向（例如箭头1403）来指示导致换能器阵列的电极匹配优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置的方位/位置所需的换能器阵列的任何移动。当将换能器阵列放置在皮肤表面上时，箭头1403可以在视觉上指示用户使换能器阵列向下并向前拉动换能器阵列，使得放置换能器阵列的电极的方位/位置将匹配优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置。

图14C是可以用于引导换能器阵列放置的示例通知1432。导致换能器阵列的电极匹配优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置的方位/位置所需的换能器阵列的任何移动可以由文本通知1432指示。通知1432可以通知/指示用户放置换能器阵列的电极的方位/位置应该在一个或多个方向上移动。例如，文本通知1432可以包括与换能器阵列（例如，TA2）相关的指示，其指示“向底部移动2cm并向面部移动1cm”。在一些情况下，通知1432可以包括额外的数据/文本，其鼓励用户遵循包括在呈现/解释益处的通知1432中的指令，诸如“将换能器阵列向前移动2cm预期将改善治疗10%”。

图15是用于引导换能器阵列放置的示例方法1500的流程图。在1510，用户装置（等智能手机、移动装置、计算装置等）可以从不同的有利位置和/或视角捕获患者/受试者身体的一部分的多个图像，一个或多个换能器阵列已放置在所述部分处以用于TT场疗法/治疗。多个图像可以捕获一个或多个换能器阵列的（一个或多个）放置位置。

与关于由用户装置捕获的多个图像的坐标系（例如，2D坐标系、3D坐标系等）相关联的点和/或坐标可以被变换为3D点和/或坐标（如果它们还不是3D点和/或坐标的话）。变换/投影矩阵可以用于将关于由用户装置捕获的多个图像的2D坐标系的点/坐标变换为3D点/坐标。例如，对象识别等可以用于确定/识别由多个图像表示的一个或多个解剖界标。与一个或多个解剖界标相关联的点和/或坐标可以被变换为3D点/坐标。在一些情况下，一个或多个换能器阵列可以用作一个或多个界标和/或可以包括一个或多个人造界标。例如，一个或多个换能器阵列可以包括可以用作一个或多个界标（人造界标）的一个或多个或设计标志（例如，凹槽、凹陷、凸起等）。与一个或多个换能器阵列相关联的一个或多个界标相关联的点和/或坐标可以被变换为3D点/坐标。在一些情况下，多个图像可以包括一个或多个另外的人造界标，例如放置在用户身上的标签和/或临时贴纸。与一个或多个人造界标相关联的点和/或坐标可以被变换为3D点/坐标。

指示与从关于由用户装置捕获的多个图像的坐标系导出的一个或多个解剖界标相关联的3D点/坐标的数据/信息可以被发送到计算装置和/或患者支持系统以进行分析，例如患者支持模块1001。

包括在指示与一个或多个换能器阵列和/或一个或多个界标相关联的3D点/坐标的数据/信息中的标识信息（例如，装置标识符、用户标识符、用户信息等）也可以被发送到计算装置和/或系统（例如，患者支持模块1001）。

在1520，计算装置和/或患者支持系统可以使用标识信息来确定与患者/受试者相关联的医学成像数据，例如MRI数据。MRI数据已用于针对患者/受试者的TT场疗法/治疗计划。MRI数据可以包括患者/受试者身体的一部分的体积表示。MRI数据可以包括3D坐标。可以使用对象识别等来确定MRI数据内与来自多个图像的解剖界标相对应的解剖界标。可以确定与MRI数据内的解剖界标相关联的3D点和/或坐标，其对应于来自多个图像的解剖界标。

在1530，可以执行来自多个图像的解剖界标和MRI数据内的对应解剖界标的基于点的配准。可以使用任何方法来将来自多个图像的与解剖界标相关联的3D点和/或坐标配准至与MRI内的解剖界标相关联的3D点和/或坐标。

在1540，一旦与来自多个图像的解剖界标相关联的3D点和/或坐标已配准至了与MRI内的解剖界标相关联的3D点和/或坐标，与关于由用户装置捕获的多个图像的坐标系相关联的所有坐标可以被变换为MRI数据的坐标。这样，包括在多个图像内的任何对象，例如一个或多个换能器阵列，可以与患者/受试者身体的该部分的体积表示一起表示。指示一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置的坐标可以用于表示一个或多个换能器阵列以及患者/受试者身体的该部分的体积表示。指示从MRI数据的先前分析确定的优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置的坐标可以用于表示优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置以及患者/受试者身体的该部分的体积表示。

在1550，可以比较一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置。例如，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置一起显示（例如，叠加、覆盖等）。在一些情况下，一个或多个换能器阵列被放置的方位/位置可以与换能器阵列贴片、盘等的表示一起显示（例如，叠加、覆盖等）在优化的（例如，推荐的等）换能器阵列放置位置。

图16是描绘用于TT场的引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。在1620，通过确定图像数据来确定换能器阵列图。在1620，确定与受试者身体的一部分相关联的图像数据（例如，视频数据、静态/静止图像、动态/交互式图像等）。受试者（用户）可以使用一个或多个相机来拍摄受试者身体的一部分的视频图像，诸如受试者的头部、躯干等的视频图像。在一些情况下，方法1600可以包括基于图像数据确定化身。化身可以是受试者身体或受试者身体的一部分中的一个或多个的表示。在一些情况下，化身可以是受试者身体或受试者身体的一部分中的一个或多个的静态表示。在一些情况下，化身可以是受试者或受试者身体的一部分的动态（例如，移动、镜像移动等）表示中的一个或多个。

在1630，将图像数据配准至受试者身体的一部分的三维（3D）模型，其中3D模型包括由换能器阵列图指示的一个或多个位置。在一些情况下，将图像数据配准至3D模型可以导致化身的表示图像数据的对应部分被配准至3D模型。

在1640，生成复合数据，该复合数据包括图像数据和与换能器阵列图所指示的一个或多个位置相关联的换能器阵列的一个或多个表示。在一些情况下，复合数据可以包括化身和与换能器阵列图所指示的一个或多个位置相关联的换能器阵列的一个或多个表示。

复合数据可以包括覆盖在视频图像（或化身）上的与换能器阵列图所指示的一个或多个位置相关联的换能器阵列的一个或多个表示，所述视频图像例如是受试者身体的该部分的视频图像。在一些情况下，方法1600可以包括使得显示复合数据。

在一些情况下，方法1600可以包括确定一个或多个换能器阵列的位置和由换能器阵列图指示的一个或多个位置满足容限阈值。确定一个或多个换能器阵列的位置和由换能器阵列图指示的一个或多个位置满足容限阈值可以是基于对象识别或对象跟踪中的一个或多个。在一些情况下，方法1600可以包括基于满足的容限阈值发送通知，该通知指示一个或多个换能器阵列的位置和由换能器阵列图指示的一个或多个位置对准（例如，满足容限阈值等）和/或一个或多个换能器阵列恰当地（例如，准确地、有效地等）放置在受试者上。该通知可以是听觉通知（例如，嘟嘟声、啁啾声或任何其他声音等）和/或视觉通知（例如，与复合数据一起显示在显示器上等）。在一些情况下，方法1600可以包括基于满足容限阈值而导致换能器阵列的一个或多个表示的颜色改变。颜色改变可以指示一个或多个换能器阵列的位置和由换能器阵列图指示的一个或多个位置对准（例如，满足容限阈值等）和/或一个或多个换能器阵列被恰当地（例如，准确地、有效地等）放置在受试者上。

图17是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。在1710，确定受试者身体的一部分的三维（3D）模型。在1720，基于3D模型确定换能器阵列图，其中换能器阵列图指示3D模型上的一个或多个位置。在1730，接收受试者身体的一部分的图像。受试者（用户）可以使用一个或多个相机来拍摄受试者身体的一部分的图像（例如，视频图像、静态/静止图像、动态/交互式图像等），诸如受试者的头部、躯干等的图像。

在1740，确定图像对应于3D模型。在一些情况下，对象识别和/或面部识别可以用于从图像中识别受试者。识别出的受试者可以与预定的3D模型相关联。在一些情况下，确定图像对应于3D模型可以包括确定与图像相关联的一个或多个视觉界标，确定与3D模型相关联的一个或多个视觉界标，以及确定与图像相关联的一个或多个视觉界标对应于与3D模型相关联的一个或多个视觉界标。确定与图像相关联的一个或多个视觉界标对应于与3D模型相关联的一个或多个视觉界标可以包括确定与图像相关联的一个或多个视觉界标中的每个视觉界标以及与3D模型相关联的一个或多个视觉界标中的相应视觉界标满足相关阈值。

在1750，基于确定图像对应于3D模型，生成包括图像、3D模型和与一个或多个位置相关联的换能器阵列的一个或多个图像的复合图像。在一些情况下，方法1600可以包括使得显示复合图像。

图18是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。在1810，接收与受试者身体的一部分相关联的二维（2D）图像数据，其中2D图像数据指示一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置。接收2D图像数据可以包括从用户装置（例如，智能装置、移动装置、图像捕获装置、第二用户装置1026等）接收2D图像数据。2D图像数据可以包括多个图像和/或从多个图像导出，其中多个图像中的每个图像与相对于受试者身体的一部分的不同有利位置相关联。一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置可以包括一个或多个换能器阵列的一个或多个实际和/或实时放置位置。在一些情况下，图像数据可以包括与受试者身体的该部分相关联的化身。

在1820，基于2D图像数据确定一个或多个换能器阵列在三维（3D）空间中的一个或多个放置位置的表示。确定一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示可以包括：确定由2D图像数据指示的一个或多个界标，确定由2D图像数据指示的一个或多个界标在3D空间中的表示，确定由3D图像数据指示的一个或多个界标，以及确定由2D图像数据指示的一个或多个界标在3D空间中的表示对应于由3D图像数据指示的一个或多个界标。由2D图像数据指示的一个或多个界标和由3D图像数据指示的一个或多个界标可以包括解剖界标或人造界标中的一个或多个。人造界标可以包括以下中的一个或多个：标签、临时贴纸或一个或多个换能器阵列的设计标志。

确定一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示可以包括：确定由2D图像数据指示的多个坐标，其中所述多个坐标表示与受试者身体的该部分相关联的表面；基于所述多个坐标确定所述表面在3D空间中的表示；以及确定所述表面在3D空间中的表示对应于由3D图像数据指示的表面。

确定一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示可以包括：确定由3D图像数据指示的一个或多个界标；确定由3D图像数据指示的一个或多个界标的2D表示，确定由2D图像数据指示的一个或多个界标，确定由3D图像数据指示的一个或多个界标的2D表示对应于由2D图像数据指示的一个或多个界标，以及基于由3D图像数据指示的一个或多个界标的2D表示与由2D图像数据指示的一个或多个界标之间的对应性来确定一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置在三维（3D）空间中的表示。确定一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示可以包括将投影矩阵应用于与一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置相关联的一个或多个2D坐标。确定由3D图像数据指示的一个或多个界标的2D表示可以包括将投影矩阵应用于与由3D图像数据指示的一个或多个界标相关联的一个或多个3D坐标。

在1830，比较一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示与由3D图像数据指示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置。比较一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示与由3D图像数据指示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置可以包括使得显示覆盖有与由3D图像数据指示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置的3D空间中的一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置的表示。

在1840，基于一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示与由3D图像数据指示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置的比较，确定一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置中的至少一个与一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置中的至少一个的差异。在一些情况下，方法1800可以包括基于差异发送通知。该通知可以包括用于校正差异的一个或多个指令。校正差异可以包括基于与3D空间中的一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置相关联的坐标，将与3D空间中的一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置相关联的新坐标与3D图像数据所指示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置相关联的坐标相关联。

图19是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。在1910，基于与受试者身体的一部分相关联的一个或多个图像来确定第一图像数据，其中所述一个或多个图像指示一个或多个换能器阵列放置位置。在1920，确定与受试者身体的该部分相关联的第二图像数据，其中第二图像数据包括一个或多个推荐的换能器阵列放置位置。

在1930，将第一图像数据配准至第二图像数据。将第一图像数据配准至第二图像数据可以包括：确定由第一图像数据指示的一个或多个视觉界标，确定由第二图像数据指示的一个或多个视觉界标，以及确定由第一图像数据指示的一个或多个视觉界标对应于由第二图像数据指示的一个或多个视觉界标。

确定与第一图像数据相关联的一个或多个视觉界标对应于与第二图像数据相关联的一个或多个视觉界标包括确定与第一图像数据相关联的一个或多个视觉界标中的每个视觉界标和与第二图像数据相关联的一个或多个视觉界标中的相应视觉界标满足相关阈值。

在1940，生成包括一个或多个换能器阵列放置位置和一个或多个推荐的换能器阵列放置位置的复合数据。复合数据可以包括指示一个或多个换能器阵列放置位置和一个或多个推荐的换能器阵列放置位置的三维（3D）模型。复合数据可以包括覆盖在一个或多个推荐的换能器阵列放置位置上的一个或多个换能器阵列放置位置。在一些情况下，方法1900可以包括显示复合数据。

图20是描绘引导换能器阵列放置的另一示例的流程图。在2010，接收与受试者身体的一部分相关联的二维（2D）图像数据，其中2D图像数据指示一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置。接收2D图像数据可以包括从用户装置（例如，智能装置、移动装置、图像捕获装置、用户装置1020、第二用户装置1026等）接收2D图像数据。2D图像数据可以包括多个图像和/或从多个图像导出，其中多个图像中的每个图像与相对于受试者身体的一部分的不同有利位置相关联。一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置可以包括一个或多个换能器阵列的一个或多个实际和/或实时放置位置。在一些情况下，图像数据可以包括与受试者身体的该部分相关联的化身。

在2020，基于2D图像数据确定表示一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置的一个或多个三维（3D）坐标。确定一个或多个三维（3D）坐标可以包括将变换/投影矩阵应用于与2D图像数据相关联的一个或多个点/坐标。

在2030，基于配准的3D坐标和3D图像数据，确定一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示。在2040，比较一个或多个换能器阵列在3D空间中的一个或多个放置位置的表示与在3D空间中表示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置。在2050，基于3D空间中的一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置与3D空间中表示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置的比较，确定一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置中的至少一个与一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置中的至少一个的偏差。

图21是描绘生成差异数据的示例的流程图。在2110，确定由二维（2D）图像数据指示的受试者身体的一部分上的一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置中的至少一个与由三维（3D）图像数据指示的一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置中的至少一个之间的差异。

在2120，生成差异数据，其中差异数据指示所述差异。在一些情况下，差异数据可以包括受试者身体的一部分的3D表示，其中3D表示包括覆盖有一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置的3D空间中的一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置。在一些情况下，差异数据可以包括受试者身体的一部分的一个或多个图像，其指示：一个或多个换能器阵列的一个或多个放置位置和一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置。在一些情况下，差异数据可以包括覆盖有一个或多个换能器阵列的一个或多个推荐的放置位置的表示的实时视频数据。差异数据可以包括用于校正差异的一个或多个指令。在2130，向用户装置发送差异数据。用户装置可以显示差异数据。

例证性实施例1. 一种辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的设备，所述设备包括：一个或多个处理器；以及存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器可执行指令在被所述一个或多个处理器执行时使得所述设备：基于与受试者身体的一部分相关联的一个或多个图像来确定第一图像数据，其中第一图像数据包括一个或多个换能器放置位置；基于所述一个或多个图像确定第二图像数据，其中第二图像数据包括一个或多个推荐的换能器放置位置；将第一图像数据配准至第二图像数据；以及生成复合数据，所述复合数据包括所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器放置位置。

例证性实施例2. 例证性实施例1的设备，其中，所述处理器可执行指令在被所述一个或多个处理器执行时还使得所述设备显示所述复合数据。

例证性实施例3. 例证性实施例1的设备，其中，所述处理器可执行指令在被所述一个或多个处理器执行时使得所述设备将第一图像数据配准至第二图像数据还使得所述设备：确定由第一图像数据指示的一个或多个视觉界标；确定由第二图像数据指示的一个或多个视觉界标；以及确定由第一图像数据指示的一个或多个视觉界标对应于由第二图像数据指示的一个或多个视觉界标。

例证性实施例4. 例证性实施例1的设备，其中所述复合数据包括指示所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器放置位置的三维（3D）模型，并且其中，所述复合数据包括所述一个或多个换能器放置位置中的至少一个与所述3D模型中指示的所述一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的差异。

例证性实施例5. 例证性实施例4的设备，其中，所述处理器可执行指令在被所述一个或多个处理器执行时还使得所述设备将所述差异的通知发送到用户装置，其中，所述通知包括用于校正所述差异的一个或多个指令。

虽然已参考某些实施例公开了本发明，但是在不脱离如所附权利要求中限定的本发明的领域和范围的情况下对所描述的实施例的许多修改、变更和改变是可能的。因此，本发明并不旨在限于所描述的实施例，而是本发明具有由所附权利要求的语言及其等同物限定的全部范围。

Claims (25)

1.一种辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的方法，所述方法包括：

基于与受试者身体的一部分相关联的一个或多个图像来确定第一图像数据，其中第一图像数据包括一个或多个换能器放置位置；

基于所述一个或多个图像确定第二图像数据，其中第二图像数据包括一个或多个推荐的换能器放置位置；

将第一图像数据配准至第二图像数据；以及

生成复合数据，所述复合数据包括所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器阵列放置位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述复合数据包括覆盖在所述一个或多个推荐的换能器放置位置上的所述一个或多个换能器放置位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述复合数据包括三维（3D）模型，其指示所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器放置位置。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

在用户装置处显示包括3D模型的复合数据，所述3D模型指示所述一个或多个换能器放置位置和所述一个或多个推荐的换能器放置位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个图像包括多个视频数据、多个图像、化身或其组合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，将第一图像数据配准至第二图像数据包括：

确定由第一图像数据指示的一个或多个视觉界标；

确定由第二图像数据指示的一个或多个视觉界标；以及

确定由第一图像数据指示的所述一个或多个视觉界标对应于由第二图像数据指示的所述一个或多个视觉界标。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述一个或多个界标包括解剖界标或人造界标中的至少一个。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述人造界标包括所述一个或多个换能器的标签、临时贴纸或设计标志中的至少一个。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述复合数据来确定并输出所述一个或多个换能器放置位置中的至少一个与所述一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的差异。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

向用户装置发送关于所述差异的通知，其中所述通知包括用于校正所述差异的一个或多个指令。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，由第一图像数据指示的所述一个或多个换能器放置位置包括一个或多个换能器的一个或多个实时放置位置。

12.一种辅助将换能器放置在受试者身体上以施加肿瘤治疗场的方法，所述方法包括：

基于第一图像数据生成受试者身体的一部分的三维（3D）模型，其中所述3D模型包括一个或多个推荐的换能器放置位置的呈现；

接收受试者身体的该部分的第二图像数据，

基于第二图像数据确定三维（3D）空间中的一个或多个换能器的一个或多个放置位置的表示；

比较所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置的表示与所述一个或多个推荐的换能器放置位置的呈现；以及

基于所述比较来确定并输出所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置中的至少一个与所述一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的差异。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

生成复合数据，所述复合数据包括所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置和所述一个或多个推荐的换能器放置位置。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述复合数据包括覆盖在所述一个或多个推荐的换能器放置位置上的所述一个或多个换能器放置位置。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述复合数据包括所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置中的至少一个与所述一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的差异。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括：

在用户装置处显示包括所述差异的所述复合数据。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述显示包括至少一个视觉指令，其用于校正所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置中的至少一个与所述一个或多个推荐的换能器放置位置中的至少一个的偏差。

18.根据权利要求12所述的方法，其中，第一图像数据接收自第一用户装置，并且第二图像数据接收自第二用户装置。

19.根据权利要求12所述的方法，其中，由第一图像数据指示的所述一个或多个换能器的一个或多个放置位置包括所述一个或多个换能器的一个或多个实时放置位置。

20.根据权利要求12所述的方法，还包括：

确定由第一图像数据指示的一个或多个视觉界标；

确定由第二图像数据指示的一个或多个视觉界标；以及

确定由第一图像数据指示的所述一个或多个视觉界标对应于由第二图像数据指示的所述一个或多个视觉界标。

21.一种识别换能器阵列在受试者身体上的放置以生成所述受试者身体中的肿瘤治疗场的方法，所述方法包括：

接收所述受试者身体和所述换能器阵列的图像数据以生成所述受试者身体中的肿瘤治疗场；

显示图像，所述图像具有所述受试者的表示、所述换能器阵列的表示和所述换能器阵列的期望位置的表示，所显示的图像是基于所接收的图像数据；

当确定了所述换能器阵列位于所述期望位置时，在所显示的图像中提供视觉通知。

22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述受试者身体的图像数据包括所述受试者身体上的一个或多个界标，并且

其中，所述方法还包括：

基于所述受试者身体的所述一个或多个界标来确定所述换能器阵列的期望位置的表示在所显示的图像中的位置。

23.根据权利要求21所述的方法，其中，所显示的图像中的所述受试者身体的表示是所述受试者身体的图像或所述受试者身体的化身。

24.根据权利要求21所述的方法，其中，当所述换能器阵列位于所述换能器阵列的期望位置的阈值内时，确定了所述换能器阵列位于所述期望位置。

25.根据权利要求21所述的方法，还包括在所显示的图像中提供指令以引导将所述换能器阵列移动到所述期望位置。

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