CN117323584B - 用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统及相关装置 - Google Patents
用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统及相关装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117323584B CN117323584B CN202311352360.3A CN202311352360A CN117323584B CN 117323584 B CN117323584 B CN 117323584B CN 202311352360 A CN202311352360 A CN 202311352360A CN 117323584 B CN117323584 B CN 117323584B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- patient
- dose
- treatment
- radiation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011282 treatment Methods 0.000 title claims abstract description 356
- 230000005855 radiation Effects 0.000 title claims abstract description 113
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 132
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 claims abstract description 97
- 210000000920 organ at risk Anatomy 0.000 claims abstract description 80
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 75
- 230000005466 cherenkov radiation Effects 0.000 claims abstract description 45
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 41
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 117
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 46
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 30
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 29
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 21
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 21
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims description 20
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 18
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 claims description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 8
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 84
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 abstract description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 31
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 29
- 238000012549 training Methods 0.000 description 19
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 17
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 16
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 16
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 14
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 6
- 238000002661 proton therapy Methods 0.000 description 6
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 6
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 5
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 5
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 4
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 4
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000005137 deposition process Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000010884 ion-beam technique Methods 0.000 description 2
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 description 2
- 238000002727 particle therapy Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 208000006678 Abdominal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 208000018084 Bone neoplasm Diseases 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010068771 Soft tissue neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 1
- 230000008512 biological response Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000005422 blasting Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- JEGUKCSWCFPDGT-UHFFFAOYSA-N h2o hydrate Chemical compound O.O JEGUKCSWCFPDGT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000011866 long-term treatment Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 208000025440 neoplasm of neck Diseases 0.000 description 1
- 208000025426 neoplasm of thorax Diseases 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000004549 pulsed laser deposition Methods 0.000 description 1
- 239000008213 purified water Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000010979 ruby Substances 0.000 description 1
- 229910001750 ruby Inorganic materials 0.000 description 1
- 208000011581 secondary neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 201000003957 thoracic cancer Diseases 0.000 description 1
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1064—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for adjusting radiation treatment in response to monitoring
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1064—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for adjusting radiation treatment in response to monitoring
- A61N5/1065—Beam adjustment
- A61N5/1067—Beam adjustment in real time, i.e. during treatment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1071—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the dose delivered by the treatment plan
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Radiation-Therapy Devices (AREA)
Abstract
本申请提供了用于放射治疗的计划调整方法、放射治疗系统及相关装置，所述方法包括以下步骤：S1，获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息，模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息；S2，在治疗计划信息对应的本次放射治疗中，通过测量患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射；S3，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息；S4，根据靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；S5，如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。本申请通过对患者的切伦科夫辐射的检测，从而判断治疗计划的质量，提高了放射治疗的计划调整的准确性和放射治疗的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及放射治疗的技术领域，尤其涉及用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
传统放射治疗中，通常基于一套患者的模拟定位影像，勾画靶区和危及器官后，制作放射治疗计划，进行射线照射治疗。在治疗过程中通常理想化地认为，相对于放射治疗的剂量配送系统，患者的解剖结构、治疗位置保持不变。与之相似的是，治疗过程中通常使用固定处方剂量，认为治疗过程中组织对剂量的生物响应保持不变。然而，从长时间尺度来看治疗过程中有许多变化因素，变化因素会影响放射治疗的效果。为此，自适应放疗受到了极大关注，自适应放射治疗过程中，医生可以根据分次治疗内的器官运动、分次治疗之间的靶区变化及生物学效应考虑等因素，对治疗计划进行调整，以便更加精准有效地进行放射治疗。
以质子治疗为例，质子治疗作为“定向爆破”病灶的先进放疗技术，结合自适应治疗技术，会取得更好的治疗效果。质量保证是质子精准治疗的重要手段，目前的计划调整方法采用水模体进行模拟，模拟的验证结果无法准确反映治疗期间的情况，影响放射治疗的计划调整的准确性。
基于此，本申请提供了用于放射治疗的计划调整方法、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品及放射治疗系统，以改进相关技术。
发明内容
本申请的目的在于提供用于放射治疗的计划调整方法、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品及放射治疗系统，通过对患者的切伦科夫辐射的检测，准确获取用于指示患者的靶区和危及器官区域的受照剂量的受照剂量信息，通过获取的实际测量数据并与理论计算数据进行对比，从而判断治疗计划的质量保证结果，解决了水模体模拟方式下的放射治疗的计划调整准确性不高的问题。
本申请的目的采用以下技术方案实现：
本申请提供了一种用于放射治疗的计划调整方法，所述方法包括以下步骤：
S1，获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息，所述模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息，所述区域划分信息用于划分所述模拟CT图像上的靶区和危及器官区域，所述治疗计划信息包括靶区和危及器官区域的计划治疗参数；
S2，在治疗计划信息对应的本次放射治疗中，通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息；
S3，根据所述光学图像信息、所述模拟CT信息和预设映射关系，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息；
S4，根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；
S5，如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。
该技术方案的有益效果在于：允许根据实际情况调整治疗计划，实现个性化的放射治疗，确保每位患者都得到最适合其需求的治疗。实时获取光学图像信息意味着医生可以随时监测患者的治疗进展，以避免突发情况出现，安全系数高。通过及时调整治疗计划，可以最小化对周围危及器官区域的辐射损伤，从而减少治疗的副作用。同时，通过更好地照射靶区，可以提高治疗效果，进而提高肿瘤的控制率。
综上所述，相较于水模体进行模拟的方式，该方法通过(光学测量设备)对患者的切伦科夫辐射的检测，能够准确获取用于指示患者的靶区和危及器官区域的受照剂量的受照剂量信息，通过获取的实际测量数据并与理论计算数据进行对比，即便患者的解剖结构、治疗位置发生变化，也能客观地判断治疗计划的质量。显然本申请避免了水模体的生物学差异缺陷，同时考虑到了患者之间的个体差异和患者与水模体之间的差异，提高了放射治疗的计划调整的准确性和放射治疗的安全性，为肿瘤辐射治疗带来更广泛的应用前景。
在一些可能的实现方式中，在治疗计划信息对应的本次放射治疗前，所述方法还包括以下步骤：
S6，获取对所述患者的摆位误差检测的检测结果，当所述检测结果指示所述患者的摆位符合预设摆位条件时，执行步骤S2。
该技术方案的有益效果在于：摆位误差检测的检测结果表示了患者的实际位置与预设治疗位置之间的差异。检测结果将被与预设的摆位条件进行比对。如果检测结果表明患者的位置在可接受的范围内，即符合预设摆位条件，继续放射治疗。摆位的目的是确保放射治疗精确地定位到患者的靶区，以最大程度地减少对危及器官区域的损伤，同时确保治疗对肿瘤或疾病产生最佳效果。通过在治疗计划信息对应的本次放射治疗前进行摆位误差检测，可以确保患者的实际位置与计划的治疗位置相符，有助于提高治疗的精度，确保放射线准确照射到靶区，减少误照射危及器官区域的风险。
在一些可能的实现方式中，所述摆位误差检测包括：
根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测；
当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，并重新执行图像误差检测；
当所述图像误差检测通过时，认为所述患者的摆位符合预设摆位条件。
该技术方案的有益效果在于：通过图像误差检测可以确保患者的实际位置与治疗计划中的目标位置一致，有助于提高治疗的精确性，确保辐射能够准确照射到病变区域，同时最小化对周围正常组织的影响。
在一些可能的实现方式中，在图像误差检测之前，所述摆位误差检测还包括：
利用激光设备实现对所述患者的激光误差检测；
当接收到所述激光误差检测对应的通过信息时，执行图像误差检测。
该技术方案的有益效果在于：激光误差检测有助于确保患者在治疗台上的实际位置与预期位置一致，有助于提高治疗的准确性，确保放射剂量精确地照射到目标区域(靶区)。可以认为激光误差检测是一个快速而非侵入性的过程，不涉及任何有辐射风险的成分，因此，在确认患者的位置和姿势正确之后再进行图像误差检测，可以确保患者在接受辐射治疗之前已经处于合适的位置，减少了因图像检测导致的额外辐射暴露。如果激光误差检测已经确认患者的位置和姿势基本正确，在进行图像误差检测之前不再需要进行如重新摆位或调整治疗床的干预，可以减少患者治疗过程中的不适感和焦虑，提高治疗的舒适性。
综上所述，将激光误差检测作为治疗前的第一步，并在激光误差检测后再进行图像误差检测，可以提高治疗的安全性、舒适性和效率，同时最小化了患者的辐射风险。上述分阶段的检测方法有助于确保患者在接受放射治疗时处于最佳状态。
在一些可能的实现方式中，所述根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测，包括：
利用射线成像设备获取所述患者的实际摆位信息；
将所述实际摆位信息和所述预设摆位信息进行比对，以获取所述患者的图像误差检测的检测结果。
该技术方案的有益效果在于：在治疗计划信息对应的本次放射治疗前，使用射线成像设备对患者进行成像。通过成像，可以获得患者的包括患者的位置和姿势的实际摆位信息。通过比对实际摆位和预设摆位信息并通过图像误差检测计算图像误差，可以确保患者在治疗期间处于正确的位置和姿势，有助于提高治疗的精确性并确保辐射粒子准确照射到目标区域(即靶区)。
在一些可能的实现方式中，所述当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，包括：
根据所述实际摆位信息和所述预设摆位信息获取摆位误差值；
根据所述摆位误差值生成摆位调整策略，并利用摆位机构执行所述摆位调整策略以实现所述患者的重新摆位。
该技术方案的有益效果在于：通过射线成像设备获取患者的实际摆位信息，以用于指示患者(例如在治疗床上)的实际位置。将实际摆位信息与预设摆位信息进行比对，计算出摆位误差值，摆位误差值可用于表示患者当前的位置与预期位置之间的偏差或差异。可以认为摆位误差值可以包括患者的位置偏移和姿势偏差等信息。基于计算出的摆位误差值生成摆位调整策略，摆位调整策略可以用于纠正患者的位置和姿势，以将其调整到预设的位置和姿势。
综上所述，通过实时检测和调整患者的位置和姿势，确保了治疗期间靶区接收到准确的辐射剂量，最大限度地降低了误差。通过准确调整患者的位置和姿势，可以减少治疗过程中的不适感，提高了患者的治疗体验。
在一些可能的实现方式中，所述通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息，包括：
在放射治疗过程中，通过光学测量设备测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到所述患者的实时体表光学信息；
获取体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系；所述光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的根据所述光学剂量对应关系，获取所述实时体表光学信息对应的体表剂量信息并作为实时体表剂量信息，所述实时体表剂量信息用于指示所述患者表面的粒子剂量；
根据所述实时体表剂量信息和所述模拟CT图像，获取所述患者受照区域的表面光学图像信息。
该技术方案的有益效果在于：体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系是指经过一系列测量或模拟分析，确定的用于指示切伦科夫辐射强度的体表光学信息与患者表面粒子剂量之间的关系。在治疗过程中实时监测患者的剂量分布，以确保粒子剂量按计划传递，从而提高治疗的精确性和安全性；将光学测量和图像处理技术相结合，在放射治疗中提供有关患者剂量分布的关键信息(患者受照区域的表面光学图像信息)，有助于提高治疗的安全性和效果。
在一些可能的实现方式中，所述预设映射关系是通过蒙特卡罗(Monte Carlo)方法模拟治疗时粒子与患者的相互作用后得到的次级电子剂量与总剂量之间的对应关系。
该技术方案的有益效果在于：使用蒙特卡罗模拟建立粒子治疗中的剂量映射关系。其中，蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值模拟技术，用于模拟治疗时粒子(例如，放射线、质子束或重离子束)与患者组织的相互作用。具体而言，在治疗时粒子与患者相互作用产生了次级电子。通过蒙特卡罗模拟，可以模拟这些次级电子在组织中的传播和沉积过程。同时，利用蒙特卡罗模拟总剂量的分布，即治疗时粒子在患者组织中引起的总能量沉积。综上，可以获得在患者组织中每个点上的次级电子剂量和相应的总剂量，建立了次级电子剂量与总剂量之间的关系(即预设映射关系)，提高了光学测量和实际剂量之间的映射的准确性。
在一些可能的实现方式中，所述计划治疗参数包括处方剂量及耐受剂量限值；
所述根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整包括：
根据所述靶区的剂量信息和治疗计划中要求的靶区的处方剂量的差异，以及所述危及器官的剂量信息和危及器官的耐受剂量限值的差异，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整。
该技术方案的有益效果在于：通过实时监测剂量信息并根据个体病患的特定情况进行调整，使治疗计划更贴近实际情况，提高了治疗的精准性。
在一些可能的实现方式中，获取所述模拟CT信息的方式包括：
利用CT设备获取所述患者的模拟CT图像，并根据对所述模拟CT图像的靶区和危及器官的勾画操作，获取模拟CT信息。
该技术方案的有益效果在于：通过获取模拟CT信息，能够辅助医生准确地定位患者的解剖结构和目标区域(靶区)，这为精确规划放射治疗提供了关键信息。
在一些可能的实现方式中，对所述治疗计划信息进行调整的方式包括：
将所述受照剂量信息和所述患者对应的医生处方信息输入计划生成模型，得到参考计划信息，并利用所述参考计划信息对所述患者的治疗计划信息进行更新。
该技术方案的有益效果在于：本技术方案可以利用每位患者的受照剂量信息和医生处方信息，可以生成个性化的治疗计划信息，有助于确保治疗计划与患者的治疗需求相匹配，从而提高治疗的效果。如果受照剂量信息表明患者的剂量分布与医生处方信息不符，计划生成模型可以自动调整治疗计划，以便更好地满足医生的要求，有助于减少剂量误差和提高治疗的准确性。由此，上述技术方案结合了受照剂量信息和医生处方信息，利用计划生成模型进行计划调整，从而实现了个性化和高效地放射治疗计划，并减少了人工干预的需要，提高了治疗过程的效率。
在一些可能的实现方式中，在所述放射治疗过程中，所述方法还包括：
将所述受照剂量信息和本次放射治疗的剂量阈值进行比对；
当危及器官区域的受照剂量超过其所对应的剂量阈值时，生成异常提示信息并发送至用户设备。
该技术方案的有益效果在于：在放射治疗过程中，光学图像信息会被实时获取并与事先设定的剂量阈值进行比对，以用于监测治疗中危及器官的实际受照剂量是否在合理的范围内。如果在比对中发现危及器官的区域的受照剂量超过了设定的剂量阈值，可以生成异常提示信息。异常提示信息可以包括剂量超标的详细信息，以用于指导医生调整治疗计划以降低危险，或者建议医生采取措施来减少危险。本实现方式允许在放射治疗过程中实时监测患者的剂量分布，以关注危及器官的受照剂量，有助于及时识别潜在的治疗问题。通过比对实际受照剂量与剂量阈值，可以及早发现剂量超标的情况，从而最小化对患者危及器官的伤害，提高治疗的安全性。及时的异常提示信息可以促使医生采取措施，调整治疗计划，以确保治疗达到预期的质量。
第二方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1，获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息，所述模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息，所述区域划分信息用于划分所述模拟CT图像上的靶区和危及器官区域，所述治疗计划信息包括靶区和危及器官区域的治疗参数；
S2，在治疗计划信息对应的本次放射治疗中，通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息，所述光学图像信息用于指示治疗照射过程中，次级电子能量沉积效应对治疗剂量的贡献，即照射区域的体表剂量分布；
S3，根据所述光学图像信息和所述模拟CT信息，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息，所述受照剂量信息用于指示靶区和危及器官区域的受照剂量；
S4，根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；
S5，如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。
第三方面，本申请提供了一种放射治疗系统，包括：
第二方面提供的电子设备；
剂量获取设备，用于获取患者受照区域的表面光学图像信息；
放射设备，用于对所述患者的治疗区域进行粒子辐射。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现上述任一项方法的步骤或者实现上述任一项电子设备的功能。
第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现上述任一项方法的步骤或者实现上述任一项电子设备的功能。
附图说明
下面结合说明书附图和具体实施方式进一步说明本申请。
图1是本申请实施例提供的一种用于放射治疗的计划调整方法的流程示意图。
图2是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图3是本申请实施例提供的一种放射治疗系统的结构示意图。
图4是本申请实施例提供的一种计算机程序产品的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请的说明书附图以及具体实施方式，对本申请中的技术方案进行描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施方式之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施方式。
本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施方式或设计方案不应被解释为比其他实施方式或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
本申请实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本申请实施例中对数量的特别限定，不能构成对本申请实施例的任何限制。
下面对本申请实施例的技术领域和相关术语进行简单说明。
质子治疗(Proton Therapy)是一种放射治疗技术，它利用高能质子束来精确治疗肿瘤。相比传统的X射线放疗，质子治疗可以更好地控制放射剂量的传递，减少对危及器官区域的伤害，提高治疗效果。
质子治疗的原理是利用质子的物理特性，即在进入人体后，质子束会在一定深度达到最大的剂量(布拉格峰)，然后急剧减小直至停止。这种特性使得质子束能够在肿瘤内释放最大剂量，而减少在肿瘤后方危及器官区域中的剂量沉积，从而降低了治疗引起的副作用。质子治疗适用于多种类型的肿瘤，包括儿童肿瘤、颅脑肿瘤、头颈部肿瘤、胸部肿瘤、腹部肿瘤、骨和软组织肿瘤等。质子治疗尤其适用于在关键器官周围或对放射敏感的肿瘤。质子治疗相比传统放疗可以更好地保护危及器官区域和器官，减少治疗引起的副作用。特别是对于儿童患者，质子治疗可以减少长期的治疗后遗症，降低二次肿瘤的风险。一些研究表明，质子治疗在某些情况下可以提供与传统放疗相当的治疗效果，同时减少了不良反应。
切伦科夫辐射(Cherenkov Radiation，CR)是指带电粒子在介质中的运动速度超过光速时产生的一种发光现象，其本质是带电粒子穿过介质时引起的介质中原子或分子的极化。例如，人体受到质子辐射后，在治疗过程中会产生可见光的辐射现象，该光场可以被探测到。
用于探测切伦科夫辐射光场的光学测量设备例如可以采用光检测器，用于检测来自患者和/或透光电介质的切伦科夫辐射。透光电介质可以是气体、液体和固体。人体和透光电介质的厚度或体积不同，对应的切伦科夫辐射也随之变化。光检测器的数量可以是一个或多个。多个光检测器可以间隔开，形成一个光检测器阵列。在患者可能遮挡单个光检测器的视野(例如粒子辐射源和透光电介质位于患者上方，该光检测器位于患者下方)的情况下，其他光检测器仍然能够检测到切伦科夫辐射。透光电介质可以定位成使得自身产生的任何切伦科夫辐射不会被患者遮挡，例如可以将透光电介质和光检测器布置成比患者定位更靠近粒子辐射源。光检测器可以是光学照相机、闭路电视、摄像机等，在一些实施例中，它们也用于拍摄、记录、监测患者或者其他对象。其他对象例如可以是人体模拟组织模体、水模体、治疗床、治疗仪器等。
粒子辐射源可以安装在可旋转的机架上，机架可围绕患者或者治疗床旋转。在一些实施例中，光检测器可以安装在机架上，并且可以与粒子辐射源一起旋转。在放射治疗或标定过程期间，粒子辐射源围绕患者或者治疗床旋转。
人体表面的粒子剂量指治疗过程中人体表面的粒子剂量沉积，粒子剂量的单位例如是戈瑞(Gy)、毫戈瑞(mGy)等。
质量保证是质子精准治疗的重要手段。相关质量保证的实现方式是将治疗计划复制在水模体上，利用外部的剂量测量设备测量到的水模体剂量分布与治疗计划系统计算的水模体剂量分布进行比较，从而验证治疗计划剂量配送的准确性。
水模体指的是以水或纯净水为主要成像介质，还可以填充有如空气、金属丝或其他辅助成像介质后形成的模体，水模体中的剂量分布和人体内的剂量分布存在差异。可以理解为，使用水模体进行模拟是一种静态的方法，不能捕捉到被模拟的患者内部的实际情况，例如，无法模拟到患者的生物学变化、器官运动或靶区的实际位置变化。
因此，基于水模体的放射治疗的计划调整方法，不能考虑到患者的个体差异，无法准确反映治疗期间的情况，放射治疗的准确性受到影响。
基于此，本申请提供了用于放射治疗的计划调整方法、电子设备、放射治疗系统、计算机可读存储介质及计算机程序产品，以改进相关技术。本申请的计划调整方法的直接目的并不是获得诊断结果或健康状况，也不是治疗目的，而只是对患者的治疗计划信息进行数据处理，以为医生选择进一步的方案而提供依据，方便了医生为进一步的工作作出有效的判断。
本实施例提供的计划调整方法可以在电子设备上运行，电子设备可以是计算机、服务器(包括云服务器)等具有计算能力的设备。本申请实施例提供的方案，具体通过如下实施例进行说明。
计划调整方法实施例。
参见图1，图1是本申请实施例提供的一种用于放射治疗的计划调整方法的流程示意图。
本申请实施例提供了一种用于放射治疗的计划调整方法，所述方法包括：
S1，获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息；所述模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息，所述区域划分信息用于划分所述模拟CT图像上的靶区和危及器官区域，所述治疗计划信息包括靶区和危及器官区域的计划治疗参数；
S2，在治疗计划信息对应的本次放射治疗中，通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息；
S3，根据所述光学图像信息、所述模拟CT信息和预设映射关系，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息；
S4，根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；
S5，如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。
本申请实施例对用于放射治疗的粒子不作限定，其例如可以采用质子、重离子、电子、X射线、γ射线等。这些粒子例如具有不同的能量和质量，可用于针对肿瘤的定向辐射。
本申请实施例中，粒子本身为带电粒子(如质子等)，或者，粒子辐射人体时可以产生带电粒子(如次级电子等)。
模拟CT图像指的是一种用于放射治疗计划制定和模拟定位的医学成像图像，可以是通过计算机断层扫描(CT扫描)获得的。作为一个示例，在模拟CT图像上，医生或放射治疗师会进行勾画操作，标记出患者身体内的靶区(需要接受治疗的目标组织或肿瘤)和危及器官(需要避免受到过多辐射的器官)。医生可以在模拟CT图像上制定放射治疗计划，确保照射剂量精确地投射到患者的靶区，同时最小化对危及器官的伤害。同样的，可以利用软件自动在模拟CT图像上进行勾画操作。
区域划分信息可以包括一个或多个靶区、危及器官各自的标签及其对应的坐标值集合，标签用于指示其为哪一个靶区或危及器官，通过坐标值集合可以知道其对应的靶区或危及器官的区域范围。
治疗计划参数是可以用于制定放射治疗计划的关键参数，治疗计划参数可以根据患者的治疗目标由医生或计算机程序进行个性化设置，以确保治疗的准确性和效果。对治疗计划参数包括的参数进行举例说明：
剂量分配方案，用于指示放射治疗计划中的一次或多次放射治疗的剂量分布，包括如何将辐射剂量分布到靶区以及如何最小化对危及器官的辐射剂量，其可以包括剂量分配的空间分布和强度分布。
照射方向和角度，用于确定辐射束的方向、角度和入射位置，以确保最佳的剂量分布和靶区覆盖。
剂量限制(剂量阈值)，用于确定危及器官的辐射剂量限制，以确保不会对危及器官造成过多的伤害。
上述治疗计划信息中的设置可以取决于患者的疾病类型、治疗位置、病情严重程度以及治疗设备的可用性，本申请对其不进行限制。一般而言，医生和放射治疗师通常会根据临床情况和治疗指南来制定个性化的治疗计划参数，以确保患者获得最佳的治疗结果。可以人为制定治疗计划，也可以将患者病情与靶区、危及器官勾画后的模拟CT图像输入训练好的模型以获得包括治疗计划参数的治疗计划。
一般而言，为了减小每次治疗的辐射剂量、给予组织充分恢复时间，治疗计划信息对应多次放射治疗，这是因为放射治疗是一个分次治疗过程，通常会持续多天或多周，而不是一次性完成。本申请实施例正是利用不同次的治疗的时间间隔，及时地根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，在判断治疗计划信息需要调整时根据所述受照剂量信息和所述患者对应的医生处方信息，对所述治疗计划信息进行调整，以确保最佳的治疗效果。同时，患者的生活方式、身体状态和治疗反应可能会在治疗过程中发生变化，多次治疗允许医生根据这些变化结合本实施例提供的调整建议来调整治疗计划，以更好地确保治疗的持续有效性。
可以通过光学测量设备测量患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射。具体而言，使用光学探测器来捕获切伦科夫辐射的光信号。光学探测器可以包括硅像素阵列探测器，以用于测量发射的光子，光子是由粒子辐射与组织相互作用而产生的。通过分析光信号可以确定粒子辐射的性质和位置。
光学图像信息用于指示患者体内的照射区域的剂量分布，例如指示患者A位置区域的照射剂量为62Gray，B位置区域的照射剂量为12Gray。光学图像信息可以通过剂量分布图的形式进行展示，以显示在患者体内不同区域的剂量分布情况。
受照剂量信息用于在放射治疗中指示不同区域(至少包括靶区和危及器官区域)受到的照射剂量的信息，其更关注于不同区域的剂量。举例说明，指示靶区A的照射剂量为12Gray，危及器官B的照射剂量为2Gray。
受照剂量是指在放射治疗或放射照射过程中，患者的目标区域接收到的辐射剂量，可以以戈瑞(Gray，Gy)为单位表示，表示患者或特定区域所暴露于放射照射的辐射总量，直接影响着治疗的疗效和患者的安全。
医生处方信息包括医生制定的关于辐射治疗的详细参数，其可以包括辐射总量、每次放射治疗的辐射量、辐射部位。辐射总量是整个治疗中患者将接收到的(不同辐射部位的)总辐射量，其是一个考虑到整个治疗周期的累积的值。每次放射治疗的辐射量指的是针对每一次放射治疗，指定的(不同辐射部位)辐射剂量，其每次之间可能会根据患者的病情、肿瘤类型和位置以及治疗进展而变化。
由此，首先，获取模拟CT信息和治疗计划信息。模拟CT信息可以是患者接受模拟CT扫描后生成模拟CT图像，在人工或利用计算机自动并进行区域划分，以确定靶区和危及器官的位置(区域)。同时，治疗计划包括计划治疗参数，计划治疗参数描述了如何照射靶区和危及器官以及靶区和危及器官所能接受的受照剂量范围。在治疗计划信息对应的放射治疗过程中，可以使用光学测量设备来测量患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，并基于切伦科夫辐射得到实时的光学图像信息，以显示粒子辐射在患者体内的照射区域的剂量分布。然后结合光学图像信息和模拟CT信息计算出受照剂量信息，受照剂量信息指示了靶区和危及器官区域受到的照射剂量。例如靶区的照射剂量为14Gray。
利用受照剂量信息和治疗计划信息，可以判断当前的治疗计划是否仍然符合预期。比较靶区和危及器官的区域的实际受照剂量是否仍然在预期范围内。如果判断出(下次的)治疗计划需要调整，可以根据受照剂量信息和医生处方信息，自动调整治疗计划。调整治疗计划的过程可以包括重新规划每个区域的剂量分配、调整束流方向或其他治疗参数，以确保患者得到更加精确的治疗。
这样做的好处是，允许根据实际情况调整治疗计划，实现个性化的放射治疗，确保每位患者都得到最适合其需求的治疗。实时获取光学图像信息意味着医生可以随时监测患者的治疗进展，以避免突发情况出现，安全系数高。通过及时调整治疗计划，可以最小化对周围危及器官区域的辐射损伤，从而减少治疗的副作用。同时，通过更好地照射靶区，可以提高治疗效果，进而提高肿瘤的控制率。
综上所述，相较于水模体进行模拟的方式，该方法通过(光学测量设备)对患者的切伦科夫辐射的检测，能够准确获取用于指示患者的靶区和危及器官区域的受照剂量的受照剂量信息，通过获取的实际测量数据并与理论计算数据进行对比，从而判断治疗计划的质量保证结果。显然本申请避免了水模体的生物学差异缺陷，考虑到了患者的个体差异，提高了放射治疗的计划调整的准确性和放射治疗的安全性，为肿瘤辐射治疗带来更广泛的应用前景。
将患者的病情信息与靶区、危及器官的勾画后的模拟CT图像输入训练好的模型，以获得包括治疗计划参数的治疗计划，指的是利用机器学习或人工智能技术的方法自动获取治疗计划，作为一个示例，上述模型的训练过程包括：
数据准备，准备训练集，训练集包括作为样本的病情信息(病人的病历信息)、(靶区、危及器官的勾画后的)模拟CT图像。
模型训练，利用机器学习或深度学习算法构建一个待训练模型，待训练模型将输入作为样本的病情信息和模拟CT图像，然后输出治疗计划参数。在训练过程中，待训练模型将学习如何根据病情和影像数据生成有效的治疗计划。
模型验证，训练完成后对模型进行验证，例如将新的患者数据输入模型，然后检查模型生成的治疗计划是否符合临床标准或医生的建议。
模型优化，可以根据验证的结果对模型进行优化和改进，以确保其性能和准确性。
上述自动化的治疗计划获取方式可以作为医生的辅助工具，有助于提高放射治疗的效率和质量。在具体应用中，根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整，如是，可以根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，自适应地对后续分次的治疗计划进行调整。
在一些实施例中，在治疗计划信息对应的本次放射治疗前，所述方法还包括以下步骤：
S6，获取对所述患者的摆位误差检测的检测结果，当所述检测结果指示所述患者的摆位符合预设摆位条件时，执行步骤S2。
在医学放射治疗中，"摆位"指的是将患者正确定位并安置在治疗设备上的过程。这个过程确保了患者的身体部位与医生或计算机制定的治疗计划中的目标区域相匹配。
一般而言在放射治疗过程前，患者会经过摆位过程，将其定位到治疗位置。摆位误差检测的检测结果表示了患者的实际位置与预设治疗位置之间的差异。检测结果将被与预设的摆位条件进行比对。如果检测结果表明患者的位置在可接受的范围内，即符合预设摆位条件，继续放射治疗。摆位的目的是确保放射治疗精确地定位到患者的靶区，以最大程度地减少对危及器官区域的损伤，同时确保治疗对肿瘤或疾病产生最佳效果。
检测结果例如可以采用中文、字母、数字、符号中的一种或多种来表示。如使用“合格”、“Y”、“1”、“√”等来表示患者的摆位符合预设摆位条件，使用“不合格”、“N”、“0”、“×”等来表示患者的摆位不符合预设摆位条件。
这样做的好处是，通过在治疗计划信息对应的本次放射治疗前进行摆位误差检测，可以确保患者的实际位置与计划的治疗位置相符，有助于提高治疗的精度，确保放射线准确照射到靶区，减少误照射危及器官区域的风险。
在一些实施例中，所述摆位误差检测包括：
根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测；
当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，并重新执行图像误差检测；
当所述图像误差检测通过时，认为所述患者的摆位符合预设摆位条件。
本实施例通过图像误差检测来确保患者在放射治疗过程中的正确摆位，作为一个示例，医生会根据预设的摆位信息，将患者摆放在治疗设备上。然后使用射线成像设备(如X射线机或其他成像设备)对患者进行成像，上述成像过程旨在捕捉患者的实际位置和姿势。获取的实际成像与预设信息(按照预设的摆位信息所应该对应的成像)进行比对。如果图像误差检测表明实际成像与预设信息不一致，即患者的实际位置不符合预期，说明可能需要采取措施来纠正摆位。纠正方式可以包括使用如治疗台等摆位设备来重新调整患者的位置，以便符合预设摆位条件。
如果图像误差检测的结果表明实际成像与预设信息一致，可以确认患者的摆位符合预设条件，患者的实际位置与治疗计划中的目标位置相匹配，治疗可以继续。
这样做的好处是，通过图像误差检测可以确保患者的实际位置与治疗计划中的目标位置一致，有助于提高治疗的精确性，确保辐射能够准确照射到病变区域，同时最小化对周围正常组织的影响。
在一些实施例中，在图像误差检测之前，所述摆位误差检测还包括：
利用激光设备实现对所述患者的激光误差检测；
当接收到所述激光误差检测对应的通过信息时，执行图像误差检测。
通过信息的形式可以是一个数字信号、指示灯、计算机屏幕上的特定显示等，以提醒医生，患者的摆位已经达到了所需的标准，可以继续后续步骤，如图像误差检测。上述步骤有助于确保患者在治疗中的位置准确，从而提高治疗的精确性和安全性。
本实施例提供的技术方案，在图像误差检测之前，使用激光设备照射患者的身体。一般而言激光线是平行的，激光误差检测是用激光系统来检测患者的位置或姿势与理想位置或姿势之间的差异的过程。通过激光设备发射激光束，该激光束在患者身上形成一个或多个光点，然后通过检测光点的位置来确定患者的位置或姿势是否正确。误差信息是指患者的实际位置或姿势与预期位置或姿势之间的差异，误差信息可以包括坐标及数值，用于告知差异的位置及大小。例如检测到光点位于患者的头部且稍微偏离了预期位置，可以记录实际位置和预期位置的差异，并将差异通过误差信息来进行记录，以用于告知医生，患者的头部位置或姿势需要微调。
如果激光误差检测表明患者的实际位置与预设位置一致(即，通过信息)，才会进行图像误差检测的步骤以进一步确认患者的摆位符合条件。如果激光误差检测表明存在偏差，需要调整患者的摆位，然后重新进行激光和图像误差检测，直到通过检测。
这样做的好处是，激光误差检测有助于确保患者在治疗台上的实际位置与预期位置一致，有助于提高治疗的准确性，确保放射剂量精确地照射到目标区域(靶区)。可以认为激光误差检测是一个快速而非侵入性的过程，不涉及任何有辐射风险的成分，因此，在确认患者的位置和姿势正确之后再进行图像误差检测，可以确保患者在接受辐射治疗之前已经处于合适的位置，减少了因图像检测导致的额外辐射暴露。如果激光误差检测已经确认患者的位置和姿势基本正确，在进行图像误差检测之前不再需要进行如重新摆位或调整治疗床的干预，可以减少患者治疗过程中的不适感和焦虑，提高治疗的舒适性。
综上所述，将激光误差检测作为治疗前的第一步，并在激光误差检测后再进行图像误差检测，可以提高治疗的安全性、舒适性和效率，同时最小化了患者的辐射风险。上述分阶段的检测方法有助于确保患者在接受放射治疗时处于最佳状态。
在一些实施例中，所述根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测，包括：
利用射线成像设备获取所述患者的实际摆位信息；
将所述实际摆位信息和所述预设摆位信息进行比对，以获取所述患者的图像误差检测的检测结果。
本实施例提供的技术方案，在治疗计划信息对应的本次放射治疗前，使用射线成像设备对患者进行成像。通过成像，可以获得患者的包括患者的位置和姿势的实际摆位信息。其中，射线成像设备例如是包括X射线机(X-Ray Machine)或计算机断层扫描(CT扫描)的设备。
预设摆位信息通常是根据治疗计划事先确定的。预设摆位信息指示了患者应该处于的理想位置和姿势。本实施例可以将实际摆位信息与预设摆位信息进行比对，通过比对实际摆位和预设摆位信息，可以计算出图像误差，以表示患者的实际位置和姿势与治疗计划中预期的位置和姿势之间的差异。根据计算出的图像误差，确定图像误差检测的结果。如果图像误差在一定的容忍范围内，可以认为患者的摆位符合预设摆位条件，可以继续进行治疗。如果图像误差超出容忍范围，可能需要采取措施来调整患者的位置和姿势，以确保治疗的准确性。容忍范围是指允许的误差或变化的范围或限制，可以用百分比或数值来表示。
这样做的好处是，通过比对实际摆位和预设摆位信息并计算图像误差，可以确保患者在治疗期间处于正确的位置和姿势，有助于提高治疗的精确性并确保辐射粒子准确照射到目标区域(靶区)。
在一些实施例中，所述当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，包括：
根据所述实际摆位信息和所述预设摆位信息获取摆位误差值；
根据所述摆位误差值生成摆位调整策略，并利用摆位机构执行所述摆位调整策略以实现所述患者的重新摆位。
其中，摆位设备例如是治疗床、机器人摆位系统等。治疗床通常具有多个自由度，可以控制患者的位置、旋转和倾斜，可以理解为治疗床可以根据摆位调整策略进行自动或半自动调整，确保患者处于正确的位置和姿势。机器人摆位系统可以包括多个机器手、机器臂，以用于根据摆位调整策略精确地控制患者的位置和姿势。
作为一个示例，图像引导系统包括射线成像设备和激光设备，以用于监测患者的位置。机器人摆位系统或治疗床与图像引导系统集成，以实时监测和调整患者的位置。
本实施例提供的技术方案，通过射线成像设备获取患者的实际摆位信息，以用于指示患者(在治疗床上)的实际位置。同时获取的预设摆位信息是事先确定的患者的期望位置，可以由医生根据治疗计划制定。将实际摆位信息与预设摆位信息进行比对，计算出摆位误差值，摆位误差值可用于表示患者当前的位置与预期位置之间的偏差或差异。可以认为摆位误差值可以包括患者的位置偏移和姿势偏差等方面的信息。基于计算出的摆位误差值生成摆位调整策略，摆位调整策略可以用于纠正患者的位置和姿势，以将其调整到预设的位置和姿势。以治疗床为例，摆位调整策略可能包括床位的升降、旋转、倾斜等动作或操作。
这样做的好处是，通过实时检测和调整患者的位置和姿势，确保了治疗期间靶区接收到准确的辐射剂量，最大限度地降低了误差。通过准确调整患者的位置和姿势，可以减少治疗过程中的不适感，提高了患者的治疗体验。
在一些实施例中，所述通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息，包括：
在放射治疗过程中，通过光学测量设备测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到所述患者的实时体表光学信息；
获取体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系；所述光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的；
根据所述光学剂量对应关系，获取所述实时体表光学信息对应的体表剂量信息并作为实时体表剂量信息，所述实时体表剂量信息用于指示所述患者表面的粒子剂量；
根据所述实时体表剂量信息和所述模拟CT图像，获取所述患者受照区域的表面光学图像信息。
体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系可以指经过一系列测量或模拟分析，确定的用于指示切伦科夫辐射强度的体表光学信息与患者表面粒子剂量之间的关系，对应关系例如可以采用模型、函数、表格、矩阵、公式等来表示，本申请不对此设限。在具体应用中，所述光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的。
作为一个示例，光学测量设备用于测量患者的表面的粒子辐射所引发的切伦科夫辐射。光学测量设备可以包括光电二极管(Photodetectors)、光电倍增管(Photomultiplier Tubes)、光纤(Optical Fibers)等。根据已经建立的光学剂量对应关系，光学测量设备的输出可以用于推断患者的实时体表剂量信息。实时体表剂量信息反映了患者表面受到的粒子剂量。结合实时体表剂量信息和患者的模拟CT图像，可以计算出患者受照区域的表面光学图像信息。
这样做的好处是，在治疗过程中实时监测患者的剂量分布，以确保粒子剂量按计划传递，从而提高治疗的精确性和安全性；将光学测量和图像处理技术相结合，在放射治疗中提供有关患者剂量分布的关键信息(患者受照区域的表面光学图像信息)，有助于提高治疗的安全性和效果。
其中，光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的。具体而言，可以使用非均匀的模拟人体组织模体，结合测量切伦科夫辐射及模体中的角度剂量沉积，以模拟实际人体情况，有助于建立更真实、更准确的光学剂量对应关系。这是因为人体组织的特性在不同个体之间的包括组织密度等参数存在差异，通过使用非均匀的模拟人体组织模体，可以更好地考虑个体差异，使得建立的对应关系更具普适性。角度剂量沉积是指：辐射粒子在物质中传播时与物质中的原子发生相互作用并引起的不同角度的剂量沉积，利用角度剂量沉积的信息，可以更全面地考虑粒子辐射在组织中的传播和沉积情况。
综上所述，可以使建立的光学剂量对应关系更具准确性，从而在实际应用中能够更好地将光学信息映射到体表剂量信息。
在一些实施例中，所述预设映射关系是通过蒙特卡罗方法模拟治疗时粒子与患者的相互作用后得到的次级电子剂量与总剂量之间的对应关系。
这样做的好处是，使用蒙特卡罗模拟建立粒子治疗中的剂量映射关系。其中，蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值模拟技术，用于模拟治疗时粒子(例如，放射线、质子束或重离子束)与患者组织的相互作用。具体而言，在治疗时粒子与患者相互作用产生了次级电子。通过蒙特卡罗模拟，可以模拟这些次级电子在组织中的传播和沉积过程。同时，利用蒙特卡罗模拟总剂量的分布，即治疗时粒子在患者组织中引起的总能量沉积。综上，可以获得在患者组织中每个点上的次级电子剂量和相应的总剂量，建立了次级电子剂量与总剂量之间的关系(即预设映射关系)，提高了光学测量和实际剂量之间的映射的准确性。
在一些实施例中，所述计划治疗参数包括处方剂量及耐受剂量限值；
所述根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整包括：
根据所述靶区的剂量信息和治疗计划中要求的靶区的处方剂量的差异，以及所述危及器官的剂量信息和危及器官的耐受剂量限值的差异，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整。
这样做的好处是，通过实时监测剂量信息并根据个体病患的特定情况进行调整，使治疗计划更贴近实际情况，提高了治疗的精准性。
其中，根据所述靶区的剂量信息和治疗计划中要求的靶区的处方剂量的差异，以及所述危及器官的剂量信息和危及器官的耐受剂量限值的差异，可以指当靶区的剂量信息和治疗计划中要求的靶区的处方剂量相同、危及器官的剂量信息和危及器官的耐受剂量限值相同(这种情况下差异最小)时，后续照射分次的治疗计划不需要调整；否则需要调整。在具体应用中，也可以根据医生的经验设置剂量信息和危及器官的耐受剂量限值之间的差异阈值，或根据医生的经验设置危及器官的剂量信息和危及器官的耐受剂量限值之间的差异阈值，以判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整。
在一些实施例中，获取所述模拟CT信息的方式包括：
利用CT设备获取所述患者的模拟CT图像，并根据对所述模拟CT图像的靶区和危及器官的勾画操作，获取模拟CT信息。
本实施例提供的技术方案用于获取患者的模拟CT信息，其过程可以包括患者在放射治疗前接受CT扫描，生成患者的模拟CT图像。可以认为模拟CT图像捕获了患者的包括靶区以及周围组织、危及器官的内部解剖结构。可以使用计算机软件对模拟CT图像进行分析和处理以自动获取靶区和危及器官的区域划分信息，将模拟CT图像及其对应的区域划分信息作为模拟CT信息。
由此，通过获取模拟CT信息，能够辅助医生准确地定位患者的解剖结构和目标区域(靶区)，这为精确规划放射治疗提供了关键信息。
在一些实施例中，对所述治疗计划信息进行调整的方式包括：
将所述受照剂量信息和所述患者对应的医生处方信息输入计划生成模型，得到参考计划信息，并利用所述参考计划信息对所述患者的治疗计划信息进行更新。
可以认为计划生成模型被训练用于根据受照剂量信息和医生处方信息来生成新的治疗计划。计划生成模型可以是机器学习模型、人工智能模型或其他算法，以分析现有的受照剂量信息和医生处方信息，然后生成一个新的治疗计划，使剂量分布被调整以更好地满足医生处方信息。
这样做的好处是，利用每位患者的受照剂量信息和医生处方信息，可以生成个性化的治疗计划信息，有助于确保治疗计划与患者的治疗需求相匹配，从而提高治疗的效果。如果受照剂量信息表明患者的剂量分布与医生处方信息不符，计划生成模型可以自动调整治疗计划，以便更好地满足医生的要求，有助于减少剂量误差和提高治疗的准确性。由此，上述技术方案结合了受照剂量信息和医生处方信息，利用计划生成模型进行计划调整，从而实现了个性化和高效地放射治疗计划，并减少了人工干预的需要，提高了治疗过程的效率。
作为一个示例，计划生成模型是对深度学习模型训练得到的，计划生成模型的训练过程可以包括以下步骤：
数据收集，收集一定数量的训练数据。训练数据由多个治疗计划和相应的人体模拟组织模体表面的粒子剂量、模体内部的光学图像信息组成。训练数据用于训练模型，以便模型能够学习不同治疗计划和剂量分布之间的关联。
数据准备，将收集的训练数据进行预处理，以确保其格式和结构适合用于模型的训练。预处理过程可以包括数据的标准化、归一化以及将数据分为训练集、验证集和测试集等。
实施训练，将训练数据输入到所选的深度模型中，并通过反向传播算法来调整深度模型的参数。训练过程包括一定量的迭代，直到满足预设的训练结束条件。
验证和评估，使用验证集来监控训练好的计划生成模型的性能，有助于检测模型是否出现过拟合或欠拟合等问题。同时使用测试集来评估模型的性能，以确保其在新数据上的泛化能力。
部署和应用，将训练完成的计划生成模型应用在本申请提及的放射治疗中，用于根据患者的具体情况生成个性化的治疗计划。
由此，通过设计，建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，就可以得到预设的深度学习模型，通过该深度学习模型的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100％找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能地逼近现实的关联关系，由此训练得到的计划生成模型，可以基于受照剂量信息和对应的医生处方信息获取对应的参考计划信息，适用范围广，且计算结果准确性高、可靠性高。
将受照剂量信息和对应的医生处方信息作为输入，利用基于深度学习的剂量分布模型，对输入的数据进行处理和分析。剂量分布模型经过训练，可以预测和生成新的参考计划信息。这样做的好处是，基于深度学习的剂量分布模型能够通过输入信息，快速而准确地获取用于更新治疗计划信息的参考计划信息，这提高了数据处理的效率和精确度；通过深度学习模型的训练和优化，可以提高剂量分布模型的准确性，例如可以根据每个患者的个性化信息，对剂量分布模型的模型参数进行调整，以得到适用于每个患者的剂量分布模型，这有助于更准确地预测和生成参考计划信息。
在一些可选的实施方式中，本申请实施例可以训练得到计划生成模型，在另一些可选的实施方式中，本申请可以采用预先训练好的计划生成模型。
在一些实施例中，在所述放射治疗过程中，所述方法还包括：
将所述受照剂量信息和本次放射治疗的剂量阈值进行比对；
当危及器官区域的受照剂量超过其所对应的剂量阈值时，生成异常提示信息并发送至用户设备。
本实施例对剂量阈值的取值不进行限制，其例如是60Gray、50Gray、40Gray、34Gray、33Gray、20Gray、16Gray、12Gray或4Gray。
本实施例提供的技术方案，在放射治疗过程中，光学图像信息会被实时获取并与事先设定的剂量阈值进行比对，以用于监测治疗中危及器官的实际受照剂量是否在合理的范围内。如果在比对中发现危及器官的区域的受照剂量超过了设定的剂量阈值，可以生成异常提示信息。异常提示信息可以包括剂量超标的详细信息，以用于指导医生调整治疗计划以降低危险，或者建议医生采取措施来减少危险。
生成的异常提示信息可以发送至医生的用户设备，用户设备例如是计算机、手机或平板电脑。医生可以根据异常提示信息，并采取必要的措施来调整治疗计划，以确保患者的安全和治疗效果。
这样做的好处是，允许在放射治疗过程中实时监测患者的剂量分布，以关注危及器官的受照剂量，有助于及时识别潜在的治疗问题。通过比对实际受照剂量与剂量阈值，可以及早发现剂量超标的情况，从而最小化对患者危及器官的伤害，提高治疗的安全性。及时地异常提示信息可以促使医生采取措施，调整治疗计划，以确保治疗达到预期的质量标准，提高治疗的有效性。
在一个具体应用场景中，本申请实施例还提供了一种用于放射治疗的计划调整方法，所述方法包括：
获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息，所述模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息，所述区域划分信息用于划分所述模拟CT图像上的靶区和危及器官区域，所述治疗计划信息包括靶区和危及器官区域的计划治疗参数；
获取对所述患者的摆位误差检测的检测结果，当所述检测结果指示所述患者的摆位符合预设摆位条件时，执行治疗计划所对应的放射治疗；
在所述放射治疗过程中，将所述受照剂量信息和本次放射治疗的剂量阈值进行比对；当危及器官区域的受照剂量超过其所对应的剂量阈值时，生成异常提示信息并发送至用户设备；
在所述放射治疗过程中，通过光学测量设备测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到所述患者的实时体表光学信息；获取体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系；所述光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的；根据所述光学剂量对应关系，获取所述实时体表光学信息对应的体表剂量信息并作为实时体表剂量信息，所述实时体表剂量信息用于指示所述患者表面的粒子剂量；根据所述实时体表剂量信息和所述模拟CT图像，获取所述患者受照区域的表面光学图像信息，所述光学图像信息用于指示治疗照射过程中，次级电子能量沉积效应对治疗剂量的贡献，即照射区域的体表剂量分布；
根据所述光学图像信息和所述模拟CT信息，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息，所述受照剂量信息用于指示靶区和危及器官区域的受照剂量；
根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；
如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。
如否，则完成本次放射治疗。
其中，摆位误差检测包括：
利用激光设备实现对所述患者的激光误差检测；
当接收到所述激光误差检测对应的通过信息时，利用射线成像设备获取所述患者的实际摆位信息；
将所述实际摆位信息和所述预设摆位信息进行比对，以获取所述患者的图像误差检测的检测结果；
当所述图像误差检测的检测结果指示没有通过时，根据所述实际摆位信息和所述预设摆位信息获取摆位误差值；
根据所述摆位误差值生成摆位调整策略，并利用摆位机构执行所述摆位调整策略以实现所述患者的重新摆位，并重新执行图像误差检测；
当所述图像误差检测通过时，认为所述患者的摆位符合预设摆位条件。
获取所述模拟CT信息的方式包括：
利用CT设备获取所述患者的模拟CT图像，并根据对所述模拟CT图像的靶区和危及器官的勾画操作，获取模拟CT信息。
对所述治疗计划信息进行调整的方式包括：
将所述受照剂量信息和所述患者对应的医生处方信息输入计划生成模型，得到参考计划信息，并利用所述参考计划信息对所述患者的治疗计划信息进行更新。
需要说明的是，在能够实现的前提下，上述各实施例中的各步骤的顺序可以进行调整，本申请不对此设限。
电子设备实施例。
本申请实施例还提供了一种电子设备，其具体实施例与上述方法实施例中记载的实施例、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1，获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息，所述模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息，所述区域划分信息用于划分所述模拟CT图像上的靶区和危及器官区域，所述治疗计划信息包括靶区和危及器官区域的计划治疗参数；
S2，在治疗计划信息对应的本次放射治疗中，通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息；
S3，根据所述光学图像信息、所述模拟CT信息和预设映射关系，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息；
S4，根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；
S5，如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。在一些实施例中，在治疗计划信息对应的本次放射治疗前，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时还实现以下步骤：
S6，获取对所述患者的摆位误差检测的检测结果，当所述检测结果指示所述患者的摆位符合预设摆位条件时，执行步骤S2。
在一些实施例中，所述摆位误差检测包括：
根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测；
当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，并重新执行图像误差检测；
当所述图像误差检测通过时，认为所述患者的摆位符合预设摆位条件。
在一些实施例中，在图像误差检测之前，所述摆位误差检测还包括：
利用激光设备实现对所述患者的激光误差检测；
当接收到所述激光误差检测对应的通过信息时，执行图像误差检测。
在一些实施例中，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测：
利用射线成像设备获取所述患者的实际摆位信息；
将所述实际摆位信息和所述预设摆位信息进行比对，以获取所述患者的图像误差检测的检测结果。
在一些实施例中，当所述图像误差检测没有通过时，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式利用摆位设备实现所述患者的重新摆位：
根据所述实际摆位信息和所述预设摆位信息获取摆位误差值；
根据所述摆位误差值生成摆位调整策略，并利用摆位机构执行所述摆位调整策略以实现所述患者的重新摆位。
在一些实施例中，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息：
在放射治疗过程中，通过光学测量设备测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到所述患者的实时体表光学信息；
获取体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系；所述光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的；
根据所述光学剂量对应关系，获取所述实时体表光学信息对应的体表剂量信息并作为实时体表剂量信息，所述实时体表剂量信息用于指示所述患者表面的粒子剂量；
根据所述实时体表剂量信息和所述模拟CT图像，获取所述患者受照区域的表面光学图像信息。
在一些实施例中，获取所述模拟CT信息的方式包括：
利用CT设备获取所述患者的模拟CT图像，并根据对所述模拟CT图像的靶区和危及器官的勾画操作，获取模拟CT信息。
在一些实施例中，对所述治疗计划信息进行调整的方式包括：
将所述受照剂量信息和所述患者对应的医生处方信息输入计划生成模型，得到参考计划信息，并利用所述参考计划信息对所述患者的治疗计划信息进行更新。
在一些实施例中，在所述放射治疗过程中，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时还实现以下步骤：
将所述受照剂量信息和本次放射治疗的剂量阈值进行比对；
当危及器官区域的受照剂量超过其所对应的剂量阈值时，生成异常提示信息并发送至用户设备。
参见图2，图2是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
电子设备10例如可以包括至少一个存储器11、至少一个处理器12以及连接不同平台系统的总线13。
存储器11可以包括易失性存储器形式的(计算机)可读介质，例如随机存取存储器(RAM)111和/或高速缓存存储器112，还可以进一步包括只读存储器(ROM)113。其中，存储器11还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器12执行，使得处理器12实现上述任一项方法的步骤。存储器11还可以包括具有至少一个程序模块115的实用工具114，这样的程序模块115包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
相应地，处理器12可以执行上述计算机程序，以及可以执行实用工具114。处理器12可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific IntegratedCircuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。
总线13可以为表示几类总线结构的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构的任意总线结构的局域总线。
电子设备10也可以与一个或多个外部设备例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该电子设备10交互的设备通信，和/或与使得该电子设备10能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入输出接口14进行。并且，电子设备10还可以通过网络适配器15与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器15可以通过总线13与电子设备10的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，但在实际应用中可以结合电子设备10使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
放射治疗系统实施例。
参见图3，图3是本申请实施例提供的一种放射治疗系统的结构示意图。
本申请实施例还提供一种放射治疗系统，包括：
设备实施例所述的电子设备；
剂量获取设备，用于获取患者受照区域的表面光学图像信息；
放射设备，用于对所述患者的治疗区域进行粒子辐射。
由此，在放射治疗系统中，电子设备使用上面任一种放射治疗的计划调整方法来评估治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整。计划调整方法可以涉及剂量测量、光学测量、模拟计算等步骤，确保调整后的治疗计划的质量和精确性。
剂量获取设备，用于获取患者受照区域的表面光学图像信息，以使电子设备根据所述光学图像信息和所述模拟CT信息，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息。放射设备，用于根据电子设备调整后的治疗计划信息对患者的治疗区域进行粒子辐射。
由此，电子设备通过实施计划调整方法对治疗计划进行评估，其过程可以包括剂量测量、光学测量、模拟计算等步骤，其目的是确保治疗计划的质量和准确性。剂量获取设备用于获取患者受照区域的表面光学图像信息，测量或记录患者在治疗过程中接收到的粒子辐射的分布情况。使用剂量获取设备获取的光学图像信息结合模拟CT信息，使得可以更精确地了解患者的靶区和危及器官区域的照射区域的剂量分布。而放射设备可以根据经过电子设备调整后的治疗计划信息，对患者的治疗区域进行粒子辐射，确保了粒子的照射是按照经过评估和调整的最新治疗计划进行的。
这样做的好处是，通过在治疗过程中获取患者光学图像信息，能够实时监控和评估治疗计划的质量和精确性，有助于提高治疗的准确性，确保患者接收到正确的照射剂量。通过实时监测和调整，可以更有效地响应患者的生理变化和治疗过程中的不确定性，从而提高治疗的整体效果。及时的治疗计划调整有助于减少患者受到的潜在风险，确保下一次治疗是安全的且不会对正常组织造成过多的影响。
在一些实施例中，所述放射治疗系统还包括以下一种或多种设备：
光学测量设备，用于测量患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到患者光学测量信息；测量患者受到所述粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到患者的实时体表光学信息。
在一些实施例中，所述光学测量设备包括一个或多个光检测器。当采用多个光检测器时，可以形成光检测器阵列，当部分光检测器的视野被遮挡时，其他光检测器仍然能够检测切伦科夫辐射。由于切伦科夫辐射的产生时间很短，可以认为粒子辐射源照射患者后立即产生，因此，光检测器的检测窗口可以和粒子辐射源的发射窗口相匹配，即二者至少部分重合，以实现对切伦科夫辐射的检测。作为一个示例，可以使用控制模块开启和关闭光检测器的检测功能，光检测器被操作为具有与粒子辐射源的一系列关闭时段相同的一系列关闭时段。例如，可以向光检测器提供电子选通信号，使得其检测脉冲打开和关闭以形成一系列检测窗口。此外，可以使用快门来控制光检测器的检测功能的开启和关闭，该快门通过移动以阻止光在检测窗口之间到达光检测器，以及通过移动以允许包括切伦科夫辐射在内的光在检测窗口期间到达光检测器。快门的切换效果可以通过电子、机械、光学或软件实现的方式来实现。在实际应用中，光检测器的检测窗口可以由控制模块和/或快门控制。
计算机可读存储介质实施例。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其具体实施例与上述方法实施例中记载的实施例、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现上述任一项方法的步骤或者实现上述任一项电子设备的功能。
计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质还可以是任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括Java、C++、Python、C#、JavaScript、PHP、Ruby、Swift、Go、Kotlin等。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
计算机程序产品实施例。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，其具体实施例与上述方法实施例中记载的实施例、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
本申请提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现上述任一项方法的步骤或者实现上述任一项电子设备的功能。
参见图4，图4是本申请实施例提供的一种计算机程序产品的结构示意图。
所述计算机程序产品用于实现上述任一项方法的步骤或者实现上述任一项电子设备的功能。计算机程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的计算机程序产品不限于此，计算机程序产品可以采用一个或多个计算机可读介质的任意组合。
本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明书及说明书附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。
Claims (15)
1.一种电子设备，所述电子设备用于放射治疗的计划调整，其特征在于，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1，获取患者的模拟CT信息和治疗计划信息，所述模拟CT信息包括模拟CT图像及其对应的区域划分信息，所述区域划分信息用于划分所述模拟CT图像上的靶区和危及器官区域，所述治疗计划信息包括靶区和危及器官区域的计划治疗参数；
S2，在治疗计划信息对应的本次放射治疗中，通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息；
S3，根据所述光学图像信息、所述模拟CT信息和预设映射关系，获取治疗区域照射靶区和危及器官的受照剂量信息；
S4，根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整；
S5，如是，则根据受照区域的剂量分布和患者对应的治疗处方，对后续分次的治疗计划进行调整。
2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，在治疗计划信息对应的本次放射治疗前，还实现以下步骤：
S6，获取对所述患者的摆位误差检测的检测结果，当所述检测结果指示所述患者的摆位符合预设摆位条件时，执行步骤S2。
3.根据权利要求2所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，通过以下步骤实现所述摆位误差检测，包括：
根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测；
当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，并重新执行图像误差检测；
当所述图像误差检测通过时，认为所述患者的摆位符合预设摆位条件。
4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，在图像误差检测之前，还通过以下步骤执行所述摆位误差检测，包括：
利用激光设备实现对所述患者的激光误差检测；
当接收到所述激光误差检测对应的通过信息时，执行图像误差检测。
5.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，通过以下步骤实现所述根据预设摆位信息并利用射线成像设备实现对所述患者的图像误差检测，包括：
利用射线成像设备获取所述患者的实际摆位信息；
将所述实际摆位信息和所述预设摆位信息进行比对，以获取所述患者的图像误差检测的检测结果。
6.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，通过以下步骤实现所述当所述图像误差检测没有通过时，利用摆位设备实现所述患者的重新摆位，包括：
根据所述实际摆位信息和所述预设摆位信息获取摆位误差值；
根据所述摆位误差值生成摆位调整策略，并利用摆位机构执行所述摆位调整策略以实现所述患者的重新摆位。
7.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，通过以下步骤实现所述通过测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以实时获取所述患者受照区域的表面光学图像信息，包括：
在放射治疗过程中，通过光学测量设备测量所述患者受到粒子辐射而发射的切伦科夫辐射，以得到所述患者的实时体表光学信息；
获取体表光学信息与体表剂量信息之间的光学剂量对应关系，所述光学剂量对应关系是使用非均匀的模拟人体组织模体、通过测量切伦科夫辐射及所述模体中的角度剂量沉积得到的；
根据所述光学剂量对应关系，获取所述实时体表光学信息对应的体表剂量信息并作为实时体表剂量信息，所述实时体表剂量信息用于指示所述患者表面的粒子剂量；
根据所述实时体表剂量信息和所述模拟CT图像，获取所述患者受照区域的表面光学图像信息。
8.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述预设映射关系是通过蒙特卡罗方法模拟治疗时粒子与患者的相互作用后得到的次级电子剂量与总剂量之间的对应关系。
9.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述计划治疗参数包括处方剂量及耐受剂量限值；
所述根据所述靶区和危及器官的剂量信息和治疗计划，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整包括：
根据所述靶区的剂量信息和治疗计划中要求的靶区的处方剂量的差异，以及所述危及器官的剂量信息和危及器官的耐受剂量限值的差异，判断后续照射分次的治疗计划是否需要调整。
10.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，通过以下步骤获取所述模拟CT信息，包括：
利用CT设备获取所述患者的模拟CT图像，并根据对所述模拟CT图像的靶区和危及器官的勾画操作，获取模拟CT信息。
11.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，通过以下步骤实现对所述治疗计划信息进行调整，包括：
将所述受照剂量信息和所述患者对应的医生处方信息输入计划生成模型，得到参考计划信息，并利用所述参考计划信息对所述患者的治疗计划信息进行更新。
12.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器被配置成执行所述计算机程序时，在所述放射治疗过程中，还执行以下步骤，包括：
将所述受照剂量信息和本次放射治疗的剂量阈值进行比对；
当危及器官区域的受照剂量超过其所对应的剂量阈值时，生成异常提示信息并发送至用户设备。
13.一种放射治疗系统，其特征在于，包括：
如权利要求1-12任一项所述的电子设备；
剂量获取设备，用于获取患者受照区域的表面光学图像信息；
放射设备，用于对所述患者的治疗区域进行粒子辐射。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现权利要求1-12任一所述电子设备的功能。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现权利要求1-12任一所述电子设备的功能。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311352360.3A CN117323584B (zh) | 2023-10-18 | 2023-10-18 | 用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统及相关装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311352360.3A CN117323584B (zh) | 2023-10-18 | 2023-10-18 | 用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统及相关装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117323584A CN117323584A (zh) | 2024-01-02 |
| CN117323584B true CN117323584B (zh) | 2024-03-29 |
Family
ID=89291576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311352360.3A Active CN117323584B (zh) | 2023-10-18 | 2023-10-18 | 用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统及相关装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117323584B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015042727A1 (en) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | Varian Medical Systems International Ag | Predicting achievable dose distribution using 3d information as an input |
| WO2018076004A1 (en) * | 2016-10-23 | 2018-04-26 | Doseoptics Llc | Advanced cherenkov-based imaging systems, tools, and methods of feedback control, temporal control sequence image capture, and quantification in high resolution dose images |
| WO2018090195A1 (zh) * | 2016-11-15 | 2018-05-24 | 西安大医数码技术有限公司 | 一种放射治疗计划的生成方法和放射治疗计划系统 |
| CN109893778A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-18 | 南京航空航天大学 | 一种粒子放射治疗射束实时监测方法 |
| CN111870825A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-03 | 于金明 | 基于虚拟智能医疗平台的放射治疗精确逐野摆位方法 |
| CA3144118A1 (en) * | 2019-07-15 | 2021-01-21 | Rachael HACHADORIAN | X-ray ct calibration for quantitative correction of cherenkov light emission in radiation dose imaging |
| WO2021036366A1 (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-04 | 北京连心医疗科技有限公司 | 标准化的人工智能自动放疗计划方法和系统 |
| WO2022142770A1 (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 北京医智影科技有限公司 | 放射治疗自动计划系统、自动计划方法及计算机程序产品 |
| CN115393256A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-11-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于神经网络和切伦科夫光的辐照剂量测量方法与装置 |
| CN116832345A (zh) * | 2023-07-04 | 2023-10-03 | 迈胜医疗设备有限公司 | 用于放射治疗的质量保证方法、放射治疗系统及相关装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2005232753A1 (en) * | 2004-04-13 | 2005-10-27 | Astellas Pharma Inc. | Polycylic thiazoles as potassium ion channel modulators |
| WO2020177844A1 (en) * | 2019-03-01 | 2020-09-10 | Brainlab Ag | Intelligent optimization setting adjustment for radiotherapy treatment planning using patient geometry information and artificial intelligence |
-
2023
- 2023-10-18 CN CN202311352360.3A patent/CN117323584B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015042727A1 (en) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | Varian Medical Systems International Ag | Predicting achievable dose distribution using 3d information as an input |
| WO2018076004A1 (en) * | 2016-10-23 | 2018-04-26 | Doseoptics Llc | Advanced cherenkov-based imaging systems, tools, and methods of feedback control, temporal control sequence image capture, and quantification in high resolution dose images |
| WO2018090195A1 (zh) * | 2016-11-15 | 2018-05-24 | 西安大医数码技术有限公司 | 一种放射治疗计划的生成方法和放射治疗计划系统 |
| CN109893778A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-18 | 南京航空航天大学 | 一种粒子放射治疗射束实时监测方法 |
| CA3144118A1 (en) * | 2019-07-15 | 2021-01-21 | Rachael HACHADORIAN | X-ray ct calibration for quantitative correction of cherenkov light emission in radiation dose imaging |
| WO2021036366A1 (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-04 | 北京连心医疗科技有限公司 | 标准化的人工智能自动放疗计划方法和系统 |
| CN111870825A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-03 | 于金明 | 基于虚拟智能医疗平台的放射治疗精确逐野摆位方法 |
| WO2022142770A1 (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 北京医智影科技有限公司 | 放射治疗自动计划系统、自动计划方法及计算机程序产品 |
| CN115393256A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-11-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于神经网络和切伦科夫光的辐照剂量测量方法与装置 |
| CN116832345A (zh) * | 2023-07-04 | 2023-10-03 | 迈胜医疗设备有限公司 | 用于放射治疗的质量保证方法、放射治疗系统及相关装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 蒋璐 ; 邱小平 ; 单国平 ; 李剑龙 ; 邵凯南 ; 杜锋磊 ; 李玉成 ; .鼻咽癌放疗中摆位误差及解剖结构变化对剂量学的影响.中国医学物理学杂志.2017,(第04期),全文. * |
| 鼻咽癌放疗中摆位误差及解剖结构变化对剂量学的影响;蒋璐;邱小平;单国平;李剑龙;邵凯南;杜锋磊;李玉成;;中国医学物理学杂志;20170425(第04期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117323584A (zh) | 2024-01-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11266858B2 (en) | Systems, devices, and methods for quality assurance of radiation therapy | |
| US11819308B2 (en) | Systems and methods for real-time target validation for image-guided radiation therapy | |
| US20220054863A1 (en) | Portal dosimetry systems, devices, and methods | |
| CN104548372B (zh) | 放射治疗的剂量确定装置 | |
| EP2239010B1 (en) | Patient representation in medical machines | |
| CN102824693B (zh) | 在线治疗前放疗计划验证系统 | |
| KR20080039925A (ko) | 생물학적 모델에 기초하여 방사선 요법 치료 계획을적합화시키는 방법 및 시스템 | |
| KR20180056482A (ko) | 3차원 산란 방사선 영상장치와 이를 갖는 방사선 의료장비 및 3차원 산란 방사선 영상장치의 배치 방법 | |
| CN106794360B (zh) | 放射治疗装置及用于放射治疗装置的质量控制方法 | |
| CN116832345B (zh) | 电子设备、放射治疗系统及相关装置 | |
| CN117323584B (zh) | 用于放射治疗计划调整的电子设备、放射治疗系统及相关装置 | |
| US20220401758A1 (en) | Patient anatomical structure change detection method, patient anatomical structure change detection device, and computer program | |
| Khodadadegan | Radiation dose optimization for critical organs | |
| Ung | Uncertainties in prostate targeting during radiotherapy: assessment, implications and applications of statistical methods of process control |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |