CN117357806A - 光动力个性化治疗剂量的仿真系统及其工作方法 - Google Patents
光动力个性化治疗剂量的仿真系统及其工作方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117357806A CN117357806A CN202311383932.4A CN202311383932A CN117357806A CN 117357806 A CN117357806 A CN 117357806A CN 202311383932 A CN202311383932 A CN 202311383932A CN 117357806 A CN117357806 A CN 117357806A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tissue
- photodynamic
- simulation
- photosensitizer
- light source
- 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.)
- Pending
Links
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000011282 treatment Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 239000003504 photosensitizing agent Substances 0.000 claims abstract description 50
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 claims abstract description 42
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 28
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 28
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims abstract description 28
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000002428 photodynamic therapy Methods 0.000 claims abstract description 23
- MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N Dioxygen Chemical compound O=O MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 20
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 claims abstract description 19
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 claims abstract description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000010253 intravenous injection Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000013041 optical simulation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims abstract description 6
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 claims description 24
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 21
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 21
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 19
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 17
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 17
- 230000002792 vascular Effects 0.000 claims description 17
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 11
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 claims description 9
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 9
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 claims description 8
- 208000014674 injury Diseases 0.000 claims description 8
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 8
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000001499 laser induced fluorescence spectroscopy Methods 0.000 claims description 7
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 claims description 7
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 claims description 7
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 6
- 238000002189 fluorescence spectrum Methods 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 230000000699 topical effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000002583 angiography Methods 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 claims description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 2
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 6
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 94
- FCKYPQBAHLOOJQ-UHFFFAOYSA-N Cyclohexane-1,2-diaminetetraacetic acid Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)C1CCCCC1N(CC(O)=O)CC(O)=O FCKYPQBAHLOOJQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011287 therapeutic dose Methods 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 235000006662 Lansium Nutrition 0.000 description 1
- 241001156382 Lansium Species 0.000 description 1
- 206010027145 Melanocytic naevus Diseases 0.000 description 1
- 208000007256 Nevus Diseases 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 210000004877 mucosa Anatomy 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000000287 tissue oxygenation Effects 0.000 description 1
- 231100000216 vascular lesion Toxicity 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
- A61N5/06—Radiation therapy using light
- A61N5/0613—Apparatus adapted for a specific treatment
- A61N5/062—Photodynamic therapy, i.e. excitation of an agent
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0062—Arrangements for scanning
- A61B5/0066—Optical coherence imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0093—Detecting, measuring or recording by applying one single type of energy and measuring its conversion into another type of energy
- A61B5/0095—Detecting, measuring or recording by applying one single type of energy and measuring its conversion into another type of energy by applying light and detecting acoustic waves, i.e. photoacoustic measurements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/14542—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring blood gases
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/06—Radiation therapy using light
- A61N2005/0626—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N2005/0627—Dose monitoring systems and methods
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Radiation-Therapy Devices (AREA)
Abstract
光动力个性化治疗剂量的仿真系统及工作方法，能够解决现有光动力治疗过程中无法制定个性化光动力治疗方案的问题，进一步提高光动力疗法的有效性。系统包括：组织数据采集模块，阈值计算模块，光动力仿真模块，模型评估展示模块，基于组织数据采集模块对患者病灶进行信息采集，并进行病变组织数字化；使用局部涂敷或静脉注射的方式给予患者光敏剂，特定时间后，进行病灶组织的光敏剂浓度分布定量和氧浓度定量；设定治疗光剂量初值，结合病变组织数字化模型进行组织的光仿真，随后结合组织损伤单线态氧产量阈值确定最佳治疗光剂量与位置，最后将光动力仿真模块的仿真结果输入模型评估展示模块，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果。
Description
技术领域
本发明涉及医学和数据处理的技术领域，尤其涉及一种光动力个性化治疗剂量的仿真系统，以及这种光动力个性化治疗剂量的仿真系统的工作方法。
背景技术
光动力疗法是一种基于光敏剂、光和氧分子三要素相互作用，选择性地治疗恶性肿瘤、癌前病变和血管性病变等疾病的新型疗法。如何精确量化光动力剂量，并根据患者个体差异进行剂量的实时监测、调控和优化是目前亟待解决的挑战性难题。由于光动力反应涉及三大要素，即光、光敏剂及组织氧分子共同作用于治疗区的靶点，最终生成单线态氧杀伤靶组织以达到治疗目的，光、光敏剂和氧剂量共同决定了单线态氧产量。因此，如何根据患者病灶的个性化特点，定量光、光敏剂及氧分子在靶组织中的分布，并定量计算得到最终产生的单线态氧在靶组织中的分布情况，对于实现光动力治疗剂量的精确量化并指导治疗方案优化至关重要。目前，尚没有根据患者个体特征个性化定制光动力治疗方案的剂量系统或者仿真系统。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其能够解决现有光动力治疗过程中无法制定个性化光动力治疗方案的问题，进一步提高光动力疗法的有效性。
本发明的技术方案是：这种光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其包括：
组织数据采集模块，检测患者病灶检测，获取患者病灶信息，并进行病变组织数字化，其中，病灶信息包括组织的结构信息、组织光学特性信息以及血管网信息；
阈值计算模块，获取不同待测病灶组织的光动力治疗损伤的单线态氧产量阈值；
光动力仿真模块，进行病灶组织的光敏剂定量与氧定量，结合病变组织数字化模型进行光仿真，定量计算得到单线态氧产量分布，结合阈值计算模块所得的组织损伤单线态氧产量阈值，通过调整治疗光剂量与光源位置，最终确定最佳治疗光剂量与光源位置；
模型评估展示模块，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果。
基于组织数据采集模块对患者病灶进行信息采集，并进行病变组织数字化；使用局部涂敷或静脉注射的方式给予患者光敏剂，特定时间后，进行病灶组织的光敏剂浓度分布定量和氧浓度定量；设定治疗光剂量初值，结合病变组织数字化模型进行组织的光仿真，随后，结合组织损伤单线态氧产量阈值确定最佳治疗光剂量与位置，最后，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果。
本发明基于组织数据采集模块对患者病灶进行信息采集，并进行病变组织数字化；使用局部涂敷或静脉注射的方式给予患者光敏剂，特定时间后，进行病灶组织的光敏剂浓度分布定量和氧浓度定量；设定治疗光剂量初值，结合病变组织数字化模型进行组织的光仿真，随后，结合组织损伤单线态氧产量阈值确定最佳治疗光剂量与位置，最后，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果；从而能够解决现有光动力治疗过程中无法制定个性化光动力治疗方案的问题，进一步提高光动力疗法的有效性。
还提供了一种光动力个性化治疗剂量的仿真系统的工作方法，其包括以下步骤：
(1)使用OCT和光声双模态成像技术对患者病灶处进行检测，获取患者病灶数据信息；
(2)对OCT和光声数据进行分析，使用分层分割方法获取组织结构信息，通过OCTA算法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型；
(3)通过局部涂敷或静脉注射给予患者光敏剂；
(4)在光动力治疗前，基于激光诱导荧光光谱技术对组织光敏剂浓度进行定量，获取光敏剂浓度的定量分布；
(5)使用漫反射光谱对组织氧含量进行定量，得到氧含量分布数据；
(6)初始化光源类型、光源强度及光源位置等信息，基于蒙特卡洛模拟算法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布，并通过可视化程序生成损伤等线图和光强损伤评估图；
(7)基于模拟退火算法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率，结合组织损伤阈值迭代调控治疗光功率及位置，获取治疗光功率与疗效的量效关系，并进行可视化；
(8)结合组织损伤阈值，确定最佳治疗光功率及治疗光源位置；
(9)基于步骤(7)所得的治疗光功率及光源位置对患者进行治疗。
附图说明
图1示出了根据本发明的光动力个性化治疗剂量的仿真系统的工作方法流程图。
图2示出了根据本发明的光动力个性化治疗剂量的仿真系统的一个用户界面示意图。
图3示出了根据本发明的光动力个性化治疗剂量的仿真系统的另一个用户界面示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
这种光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其包括：
组织数据采集模块，检测患者病灶检测，获取患者病灶信息，并进行病变组织数字化，其中，病灶信息包括组织的结构信息、组织光学特性信息以及血管网信息；
阈值计算模块，获取不同待测病灶组织的光动力治疗损伤的单线态氧产量阈值；
光动力仿真模块，进行病灶组织的光敏剂定量与氧定量，结合病变组织数字化模型进行光仿真，定量计算得到单线态氧产量分布，结合阈值计算模块所得的组织损伤单线态氧产量阈值，通过调整治疗光剂量与位置，最终确定最佳治疗光剂量与位置；
模型评估展示模块，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果。
基于组织数据采集模块对患者病灶进行信息采集，并进行病变组织数字化；使用局部涂敷或静脉注射的方式给予患者光敏剂，特定时间后，进行病灶组织的光敏剂浓度分布定量和氧浓度定量；设定治疗光剂量初值，结合病变组织数字化模型进行组织的光仿真，随后，结合组织损伤单线态氧产量阈值确定最佳治疗光剂量与位置，最后，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果。
本发明基于组织数据采集模块对患者病灶进行信息采集，并进行病变组织数字化；使用局部涂敷或静脉注射的方式给予患者光敏剂，特定时间后，进行病灶组织的光敏剂浓度分布定量和氧浓度定量；设定治疗光剂量初值，结合病变组织数字化模型进行组织的光仿真，随后，结合组织损伤单线态氧产量阈值确定最佳治疗光剂量与位置，最后，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果；从而能够解决现有光动力治疗过程中无法制定个性化光动力治疗方案的问题，进一步提高光动力疗法的有效性。
优选地，所述组织数字化包含组织的结构提取与组织光学特性参数提取，首先通过光学相干层析成像(Optical coherence tomography,OCT)和光声双模态成像技术采集患者病灶数据，并使用分层分割算法获取组织结构信息，采用U-Net深度神经网络或其他深度学习算法，构建分层组织数字化模型；结合OCT和光声成像的数据提取患者待测组织的光学特性参数；通过光学相干断层扫描血管造影(Optical coherence tomographyangiography,OCTA)方法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型。
优选地，基于激光诱导荧光光谱法进行光敏剂浓度的定量检测，主要技术包括：基于接触式光谱探头、非接触式宽场成像和新型荧光定量成像技术如层析荧光定量成像技术，通过获取病灶处的光敏剂荧光光谱，并结合荧光校正方法来校正原始荧光光谱，构建已知散射吸收特性的光学组织仿体，测量仿体在不同光敏剂浓度下的荧光信号，建立不同散射吸收条件下光敏剂浓度与荧光强度的定量关系曲线，将所获荧光光谱的强度转化为光敏剂的浓度信息，获取光敏剂浓度及分布。
优选地，所述组织氧定量方法对氧含量的定量技术包括：漫反射光谱或空间频域成像，检测得到组织的氧含量空间分布模型。
优选地，所述光通量分布仿真计算方法为：基于病灶组织数字化模型，初始化光源类型、光源强度及光源位置信息，基于蒙特卡洛模拟方法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布。
优选地，所述治疗损伤光剂量阈值基于患者待测病灶组织类型相对应的细胞实验和动物实验获得，通过开展不同光敏剂剂量以及光剂量下的细胞和动物实验，构建剂量与光动力损伤的关系曲线，获取不同光敏剂剂量以及光剂量下的光动力损伤阈值，并计算得到不同待测病灶组织的光动力治疗损伤的单线态氧产量阈值。
优选地，所述最佳光剂量确定方案为，基于模拟退火方法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率。
优选地，所述荧光校正方法为比率技术、基于蒙特卡洛模拟的方法、扩散理论的方法。
还提供了一种光动力个性化治疗剂量的仿真系统的工作方法，其包括以下步骤：
(1)使用OCT和光声双模态成像技术对患者病灶处进行检测，获取患者病灶数据信息；
(2)对OCT和光声数据进行分析，使用分层分割方法获取组织结构信息，通过OCTA算法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型；
(3)通过局部涂敷或静脉注射给予患者光敏剂；
(4)在光动力治疗前，基于激光诱导荧光光谱技术对组织光敏剂浓度进行定量，获取光敏剂浓度的定量分布；
(5)使用漫反射光谱对组织氧含量进行定量，得到氧含量分布数据；
(6)初始化光源类型、光源强度及光源位置等信息，基于蒙特卡洛模拟算法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布，并通过可视化程序生成损伤等线图和光强损伤评估图；
(7)基于模拟退火算法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率，结合组织损伤阈值迭代调控治疗光功率及位置，获取治疗光功率与疗效的量效关系，并进行可视化；
(8)结合组织损伤阈值，确定最佳治疗光功率及光源位置；
(9)基于步骤(7)所得的治疗光功率及光源位置对患者进行治疗。
优选地，所述步骤(2)中，采用U-Net深度神经网络方法，构建分层组织数字化模型；结合OCT和光声成像的数据提取患者待测组织的光学特性参数，光学特性参数包括散射系数和吸收系数。
以下详细说明本发明的具体实施例。
实施例1：病灶组织为宫颈黏膜组织
(1)使用OCT和光声双模态成像技术对宫颈病变患者病灶处进行检测，对同一位置连续采集3次，获取患者病灶数据信息；
(2)对OCT和光声数据进行分析，使用卷积神经网络获取组织结构信息，构建分层组织数字化模型；结合OCT和光声成像的数据提取患者待测组织的光学特性参数；通过OCTA算法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型；
(3)将光敏剂通过局部涂敷的方式在宫颈位置敷药4小时；
(4)基于激光诱导荧光光谱技术对组织光敏剂浓度进行定量，获取光敏剂浓度的定量分布；使用漫反射光谱对组织氧含量进行定量，得到氧含量分布数据。
(5)初始化光源类型、光源强度及光源位置等信息，基于蒙特卡洛模拟算法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布，并通过可视化程序生成损伤等线图和光强损伤评估图；
(6)基于模拟退火算法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率，结合组织损伤阈值迭代调控治疗光功率及位置，获取治疗光功率与疗效的量效关系；
(7)结合组织损伤阈值，确定最佳治疗光功率及治疗位置；
(8)基于步骤(7)所得的治疗光功率及位置对患者进行治疗。
实施例2：病灶组织为鲜红斑痣
(1)使用OCT和光声双模态成像技术对鲜红斑痣患者病灶处进行检测，对同一位置连续采集3次，获取患者病灶数据信息；
(2)对OCT和光声数据进行分析，使用卷积神经网络获取组织结构信息，构建分层组织数字化模型；结合OCT和光声成像的数据提取患者待测组织的光学特性参数；通过OCTA算法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型；
(3)将光敏剂通过静脉注射入体内后；
(4)基于激光诱导荧光光谱技术对组织光敏剂浓度进行定量，获取光敏剂浓度的定量分布；使用漫反射光谱对组织氧含量进行定量，得到氧含量分布数据；
(5)初始化光源类型、光源强度及光源位置等信息，基于蒙特卡洛模拟算法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布，并通过可视化程序生成损伤等线图和光强损伤评估图；
(6)基于模拟退火算法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率，结合组织损伤阈值迭代调控治疗光功率及位置，获取治疗光功率与疗效的量效关系，并进行可视化；
(7)结合组织损伤阈值，确定最佳治疗光功率及光源位置；
(8)基于步骤(7)所得的治疗光功率及光源位置对患者进行治疗。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：其包括：
组织数据采集模块，检测患者病灶检测，获取患者病灶信息，并进行病变组织数字化，其中，病灶信息包括组织的结构信息、组织光学特性信息以及血管网信息；
阈值计算模块，获取不同待测病灶组织的光动力治疗损伤的单线态氧产量阈值；
光动力仿真模块，进行病灶组织的光敏剂定量与氧定量，结合病变组织数字化模型进行光仿真，定量计算得到单线态氧产量分布，结合阈值计算模块所得的组织损伤单线态氧产量阈值，通过调整治疗光剂量与光源位置，最终确定最佳治疗光剂量与光源位置；
模型评估展示模块，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果；
基于组织数据采集模块对患者病灶进行信息采集，并进行病变组织数字化；使用局部涂敷或静脉注射的方式给予患者光敏剂，特定时间后，进行病灶组织的光敏剂浓度分布定量和氧浓度定量；设定治疗光剂量初值，结合病变组织数字化模型进行组织的光仿真，随后，结合组织损伤单线态氧产量阈值确定最佳治疗光剂量与位置，最后，将光动力仿真模块的仿真结果输入，得到基于最佳治疗光剂量的病灶组织疗效的可视化结果。
2.根据权利要求1所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：所述组织数字化包含组织的结构提取与组织光学特性参数提取，首先通过光学相干层析成像OCT和光声双模态成像技术采集患者病灶数据，并使用分层分割算法获取组织结构信息，采用U-Net深度神经网络或其他深度学习算法，构建分层组织数字化模型；结合OCT和光声成像的数据提取患者待测组织的光学特性参数；通过光学相干断层扫描血管造影OCTA方法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型。
3.根据权利要求2所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：基于激光诱导荧光光谱法进行光敏剂浓度的定量检测，检测技术包括：基于接触式光谱探头、非接触式宽场成像和新型荧光定量成像技术如层析荧光定量成像技术，通过获取病灶处的光敏剂荧光光谱，并结合荧光校正方法来校正原始荧光光谱，构建已知散射吸收特性的光学组织仿体，测量仿体在不同光敏剂浓度下的荧光信号，建立不同散射吸收条件下光敏剂浓度与荧光强度的定量关系曲线，将所获荧光光谱的强度转化为光敏剂的浓度信息，获取光敏剂浓度及分布。
4.根据权利要求3所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：所述组织氧定量方法对氧含量的定量技术包括：漫反射光谱或空间频域成像，检测得到组织的氧含量空间分布模型。
5.根据权利要求4所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：所述光通量分布仿真计算方法为：基于病灶组织数字化模型，初始化光源类型、光源强度及光源位置信息，基于蒙特卡洛模拟方法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布。
6.根据权利要求5所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：所述治疗损伤光剂量阈值基于患者待测病灶组织类型相对应的细胞实验和动物实验获得，通过开展不同光敏剂剂量以及光剂量下的细胞和动物实验，构建剂量与光动力损伤的关系曲线，获取不同光敏剂剂量以及光剂量下的光动力损伤阈值，并计算得到不同待测病灶组织的光动力治疗损伤的单线态氧产量阈值。
7.根据权利要求6所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：所述最佳光剂量确定方案为，基于模拟退火方法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率。
8.根据权利要求7所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统，其特征在于：所述荧光校正方法为比率技术、基于蒙特卡洛模拟的方法、扩散理论方法。
9.光动力个性化治疗剂量的仿真系统的工作方法，其特征在于：其包括以下步骤：
(1)使用OCT和光声双模态成像技术对患者病灶处进行检测，获取患者病灶数据信息；
(2)对OCT和光声数据进行分析，使用分层分割方法获取组织结构信息，通过OCTA算法提取组织血管信息，构建组织血管网数字化模型；
(3)通过局部涂敷或静脉注射给予患者光敏剂；
(4)在光动力治疗前，基于激光诱导荧光光谱技术对组织光敏剂浓度进行定量，获取光敏剂浓度的定量分布；
(5)使用漫反射光谱对组织氧含量进行定量，得到氧含量分布数据；
(6)初始化光源类型、光源强度及光源位置等信息，基于蒙特卡洛模拟算法模拟光在组织内的反射、折射、散射和吸收，对组织数字化模型进行仿真计算，以确定特定治疗方案下的光通量分布，并通过可视化程序生成损伤等线图和光强损伤评估图；
(7)基于模拟退火算法调控治疗光源的光源位置，基于凸优化方案调控治疗光源的光功率，结合组织损伤阈值迭代调控治疗光功率及光源位置，获取治疗光功率与疗效的量效关系，并进行可视化；
(8)结合组织损伤阈值，确定最佳治疗光功率及光源位置；
(9)基于步骤(7)所得的治疗光功率及光源位置对患者进行治疗。
10.根据权利要求9所述的光动力个性化治疗剂量的仿真系统的工作方法，其特征在于：所述步骤(2)中，采用U-Net深度神经网络方法，构建分层组织数字化模型；结合OCT和光声成像的数据提取患者待测组织的光学特性参数，光学特性参数包括散射系数和吸收系数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311383932.4A CN117357806A (zh) | 2023-10-24 | 2023-10-24 | 光动力个性化治疗剂量的仿真系统及其工作方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311383932.4A CN117357806A (zh) | 2023-10-24 | 2023-10-24 | 光动力个性化治疗剂量的仿真系统及其工作方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117357806A true CN117357806A (zh) | 2024-01-09 |
Family
ID=89396119
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311383932.4A Pending CN117357806A (zh) | 2023-10-24 | 2023-10-24 | 光动力个性化治疗剂量的仿真系统及其工作方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117357806A (zh) |
-
2023
- 2023-10-24 CN CN202311383932.4A patent/CN117357806A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2298413B1 (en) | System for controlling and adjusting interstitial photodynamic light therapy parameters | |
| RU2633322C2 (ru) | Система и способ гибридной поверхностной радиотерапии с ультразвуковым контролем | |
| WO2012076631A1 (en) | System and method for interstitial photodynamic light therapy in combination with photosensitizers | |
| CN108478192A (zh) | 一种用于估测皮肤组织微血管深度的测量系统 | |
| US20190328238A1 (en) | Digitally enhanced and stimulated thermal imaging | |
| US10596392B2 (en) | Dermatology radiotherapy system with hybrid imager | |
| US20200054216A1 (en) | System of machine-learning mediated image analysis to aid predictive mri-guided hyperthermia treatments | |
| CN110335304A (zh) | 基于图像识别的皮损面积测量方法及皮肤疾病诊疗系统 | |
| Dimofte et al. | Determination of optical properties in heterogeneous turbid media using a cylindrical diffusing fiber | |
| JP4495154B2 (ja) | 哺乳動物での動的な熱力学的過程を同定し分類してそれらを識別するシステム | |
| Pham et al. | Deep learning for analysis of collagen fiber organization in scar tissue | |
| Demidov et al. | Preclinical quantitative in-vivo assessment of skin tissue vascularity in radiation-induced fibrosis with optical coherence tomography | |
| Liang et al. | Feasibility of interstitial diffuse optical tomography using cylindrical diffusing fibers for prostate PDT | |
| CN105769162B (zh) | 一种刮痧疗效判断方法和装置 | |
| de Souza et al. | Assessing daylight & low-dose rate photodynamic therapy efficacy, using biomarkers of photophysical, biochemical and biological damage metrics in situ | |
| CN117357806A (zh) | 光动力个性化治疗剂量的仿真系统及其工作方法 | |
| CN116936099A (zh) | 一种预测骨肉瘤疗效的系统、方法、设备及介质 | |
| JP4652643B2 (ja) | 高解像度ダイナミックデジタル赤外線イメージングのための方法および装置 | |
| JP2012517252A (ja) | 光線力学的光線療法の前処置計画のためのシステム及び方法 | |
| Wang et al. | Automated assessment of epidermal thickness and vascular density of port wine stains oct image | |
| Qiu et al. | Monitoring blood volume fraction and oxygen saturation in port-wine stains during vascular targeted photodynamic therapy with diffuse reflectance spectroscopy: Results of a preliminary case study | |
| CN104677909A (zh) | 一种血管光动力治疗剂量评价方法 | |
| WO2018187619A1 (en) | Dermatology radiotherapy system with flash treatment times | |
| Okebiorun et al. | Optothermal tissue response for laser-based investigation of thyroid cancer | |
| Jiang et al. | Light propagation along the pericardium meridian at human wrist as evidenced by the optical experiment and Monte Carlo method |
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 |