CN117695534B - 一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统,其中，利用深度学习搭建宫颈图像分析模型并对宫颈图像分析模型进行训练学习，通过宫颈图像分析模型训练可以根据待检测区域的宫颈图像进行不同的宫颈癌变情况分类，提高对宫颈癌病变分析的处理效果，放疗剂量控制模块基于宫颈图像分析模型实现病灶精准定位并实现剂量的高效投放。本发明通过搭建的深度学习模型，降低了宫颈癌病灶定位和剂量控制的成本和复杂度，实现了精准和高效放疗水平，对于特定的人群实现个性化的精准化宫颈癌放疗，同时结合全自动化的宫颈癌病灶识别定位，提高医生的诊断水平，从而提高针对病人的医疗服务水平。
Description
技术领域
本发明属于精准医疗技术领域，尤其涉及一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统。
背景技术
医学放射治疗中，精确控制放疗剂量和照射区域是至关重要的。目前，常用的放射治疗装置在照射区域和剂量分布上存在一定的限制，而且对于宫颈癌的治疗效果不佳。因此，有需要提供一种能够精确控制放疗剂量和照射区域的系统。
传统放射治疗装置的束形成和调控技术受限，可能无法灵活地适应复杂的病变形状。对于难以确定病灶的肿瘤或器官，比如宫颈等，精确照射变得困难。这可能导致在治疗过程中无法确保照射到全部肿瘤组织，或者过度照射健康组织。现有技术中的放疗剂量分布通常是通过单一的图像识别技术获取肿瘤的形状和位置来进行规划，因此对于病灶形状或病变区域，往往无法实现高剂量的精确投放，从而可能影响治疗效果和患者的生存率。
在医疗领域，深度学习在医学影像中的应用已经取得了很大的成功，可以帮助医生更准确地诊断疾病，并且随着超声图像数据的不断增长，传统方法可能无法有效处理大规模图像数据。深度学习模型可以通过并行处理和分布式计算，更好地处理大规模数据集。但深度学习模型采用的Sigmoid激活函数在输入值非常大或小时，输出基本为常数，导致梯度变化接近0。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
研发更先进的宫颈癌放射治疗系统：需要开发新型的宫颈癌放射治疗系统，能够灵活调整束形成和剂量分布，以适应复杂的病变形状和位置，从而提高治疗的精确性和安全性。
实现多种多维图像定位的精确治疗：需要开发能够精准实时跟踪肿瘤或器官的位置和形态变化的技术，使得放疗过程中能够准确地照射到移动的病灶，提高治疗效果。
强化剂量分布控制：需要研究和开发更精确的剂量分布控制系统，尤其是在病变区域能够实现高剂量的精确投放，以提高治疗效果。
如何改进深度学习模型的激活函数，使得梯度的变化更为合理。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统。
在本发明的第一个方面，提供一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统，所述系统包括：
图像获取模块，获取宫颈图像及相应参数，并根据所述宫颈图像及相应参数获取此时的宫颈癌变情况类别；
模型构建模块，根据所述宫颈图像及相应参数和所述宫颈癌变情况类别构建宫颈图像分析模型；
所述图像获取模块还用于接收当前宫颈图像相应参数，并与模型构建模块相连，根据模型构建模块中的宫颈图像分析模型处理所述当前宫颈图像相应参数生成实时宫颈癌变情况类别；
放疗剂量控制模块，接收所述实时宫颈癌变情况类别，根据所述实时宫颈癌变情况类别进行放疗定位和剂量控制。
进一步地，所述宫颈图像分析模型，采用深度学习方法进行构建。
进一步地，所述图像获取模块，包含超声检查设备和/或阴道超声设备和/或彩超检查设备。
进一步地，所述图像获取模块利用所述超声检查设备获取超声检查图像，利用阴道超声设备获取阴道检查图像，利用彩超检查设备获取彩超检查图像，将所述超声检查图像的参数、所述阴道检查图像的参数和所述彩超检查图像的参数特征融合获得所述宫颈图像参数。
进一步地，所述深度学习方法，采用改进的sigmoid函数进行模型的训练：
式中，为激活函数值，k为调整系数，X为输入特征值，所述输入特征值由所述宫颈图像参数获取。
还提供了一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制方法，其特征在于：
获取宫颈图像及相应参数，并获取此时的宫颈癌变情况类别；
根据所述宫颈图像及相应参数和所述宫颈癌变情况类别构建宫颈图像分析模型；
获取当前宫颈图像相应参数，根据宫颈图像分析模型处理所述当前宫颈图像相应参数，并生成实时宫颈癌变情况类别；
获取所述实时宫颈癌变情况类别，根据所述实时宫颈癌变情况类别进行放疗定位和剂量控制。
进一步地，所述宫颈图像分析模型，采用深度学习方法进行构建。
进一步地，采用超声检查设备和/或阴道超声设备和/或彩超检查设备获取所述宫颈图像参数。
进一步地，将超声检查图像的参数、阴道检查图像的参数和彩超检查图像的参数特征融合获得所述宫颈图像参数。
在进行所述特征融合前，利用ResNet50模型对所述宫颈图像进行处理，处理采用波形退火衰减，具体更新机制如下，学习率σt表示为：
其中：i为索引值；为学习率最大值，/>为学习率最小值，Tcur为当前迭代次数，Ti为总迭代次数。
进一步地，所述深度学习方法，采用改进的sigmoid函数进行模型的训练：
式中，为F(X)激活函数值，k为调整系数，X为输入特征值，所述输入特征值由所述宫颈图像参数获取。
本发明的更多实施例和改进效果将结合附图和具体实施例进一步介绍。
附图说明
图1是本发明的一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制方法流程图；
图2是本发明的一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统示意图；
图3是本发明中实施例中超声设备采集的宫颈图像；
图4是为本发明实施例实现本发明方法的电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
在本发明的第一个方面，提供一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统，所述系统包括：
图像获取模块，获取宫颈图像及相应参数，并根据所述宫颈图像获取此时的宫颈癌变情况类别；
本实施例中获取的宫颈图像相应参数可以利用ResNet50模型对宫颈图像处理得到。先选取ResNet50模型，移除全连接层，并为所述宫颈图像数据集中的3000张宫颈图像提取特征，每张宫颈图像通过特征提取后，都被转换成2048维特征向量。其中，ResNet50模型由数据集训练生成。
训练ResNet模型常用的学习率衰减方法有等间隔调整学习率和指数衰减调整学习率。
1)等间隔调整学习率方法。模型通过训练一定的迭代次数，学习率随之下降一定的百分比。这种衰减策略由于学习率衰减变化幅度过大，在更改学习率时易引发震荡，无法收敛到最优。
2)指数衰减调整学习率方法。模型根据当前的迭代次数动态改变学习率，迭代次数决定学习率的更新频率。当衰减率较小时，随着迭代次数的逐步增加，学习率变化越小，易导致模型收敛过快。
本实施例中采用波形退火衰减方法，在模型训练中，让学习率随时间的推移而动态变化。利用正弦波函数自身随着自变量而变化的特点衰减至最优学习率，从而接近Loss值的全局最小值，从而使模型收敛到最优值。
波形退火衰减具体更新机制如下，学习率σt表示为：
其中：i为索引值；为学习率最大值，/>为学习率最小值，Tcur为当前迭代次数，Ti为总迭代次数。
本实施例中，总迭代次数选1000次，学习率选定为0-0.05之间，索引值选定为0.5-0.8之间。
训练数据集使用宫颈图像库，包含3000张不同宫颈图像，本实施例可以采用跨数据集或者不跨数据集的方式，即3000张不同宫颈图像可以是同一个体的，方便后续实现个性化的诊断和剂量控制，也可以是不同个体的，以实现跨个体的诊断和剂量控制。
本实施例中，图像获取模块获取的图像数据采用图像平均RGB表示，如Tp(23，66，255)与通过ResNet50模型转化的2048维特征向量进行连接，得到宫颈图像像特征信息Tc(p1,p2,…,p2048,23，66，255)。
模型构建模块，根据所述宫颈图像及相应参数和所述宫颈癌变情况类别构建宫颈图像分析模型；
本实施例中，宫颈癌变情况类别可分为无宫颈癌变、轻型宫颈癌变、中型宫颈癌变及重型宫颈癌变。其对应的标签分别为0、1、2、3。
由于模型采用深度学习模型，其中训练深度学习模型利用输入的宫颈图像像特征信息R(Tc)为(p1,p2,…,p2048,23，66，255)及对应的标签0、1、2、3获得相关模型参数。本实施例中可以采用卷积神经网络，卷积神经网络是处理图像数据的常规技术手段，此处不再赘述，本实施例还可以采用BP神经网络等模型，此处不作限制。
所述图像获取模块还用于接收当前宫颈图像相应参数，并与模型构建模块相连，根据模型构建模块中的宫颈图像分析模型处理所述当前宫颈图像参数生成实时宫颈癌变情况类别；
如此时的当前宫颈图像参数Tt(55，254，105)，通过ResNet50模型转化的2048维特征向量进行连接，得到宫颈图像像特征信息R(Tt)为(p1’,p2’,…,p2048’,55，254，105),若此时宫颈图像分析模型处理得到的标签结果为0，则表示此时属于无宫颈癌变。
放疗剂量控制模块，接收所述实时宫颈癌变情况类别，根据所述实时宫颈癌变情况类别进行进行放疗定位和剂量控制。
在本实施例中，由于属于无宫颈癌变则无需进行放疗定位和剂量控制。
进一步地，所述宫颈图像分析模型，采用深度学习方法进行构建。
进一步地，所述图像获取模块，包含超声检查设备和/或阴道超声设备和/或彩超检查设备。
进一步地，所述图像获取模块利用所述超声检查设备获取超声检查图像，利用阴道超声设备获取阴道检查图像，利用彩超检查设备获取彩超检查图像，将所述超声检查图像的参数、所述阴道检查图像的参数和所述彩超检查图像的参数特征融合获得所述宫颈图像参数。
为了实现多种多维度图像定位的精确治疗，实现多维度多手段的图像定位精准治疗，根据神经网络具有对高维数据的强大处理能力这一性质，本实施例中，将所述超声检查图像的参数、所述阴道检查图像的参数和所述彩超检查图像的参数特征融合，如获取到超声检查图像参数Pc(3，5，214)，由于彩超可以采集到三位图像信息，这里将其进行数据的标准化处理得到与超声检查图像同样的参数Pa(55，88，203)，阴道检查图像Py(33，156，23)，特征融合具体可以采用链式链接或者维度链接，其中链式链接为获得所述宫颈图像参数为P(3，5，214，55，88，203，33，156，23)，此时可选择将参数P与对应的宫颈癌变情况类别标签输入宫颈图像分析模型，训练获得相关模型参数，并根据特征融合的实时宫颈图像参数获取相应的宫颈癌变情况类别标签。若此时特征融合的实时宫颈图像参数对应的宫颈癌变情况类别标签为1，则根据特征融合的实时宫颈图像参数并结合医生判断获取病灶定位，而后放疗剂量控制模块根据宫颈癌变情况类别针对病灶位置提供剂量为45Gy～50Gy的注射策略。
进一步地，本实施例中获取的宫颈图像相应参数还可以利用ResNet50模型对宫颈图像处理得到。先选取ResNet50模型，移除全连接层，并为所述宫颈图像数据集中的3000张宫颈图像提取特征，每张宫颈图像通过特征提取后，都被转换成2048维特征向量。其中，ResNet50模型由数据集训练生成。
训练ResNet模型常用的学习率衰减方法有等间隔调整学习率和指数衰减调整学习率。
1)等间隔调整学习率方法。模型通过训练一定的迭代次数，学习率随之下降一定的百分比。这种衰减策略由于学习率衰减变化幅度过大，在更改学习率时易引发震荡，无法收敛到最优。
2)指数衰减调整学习率方法。模型根据当前的迭代次数动态改变学习率，迭代次数决定学习率的更新频率。当衰减率较小时，随着迭代次数的逐步增加，学习率变化越小，易导致模型收敛过快。
本实施例中采用波形退火衰减方法，在模型训练中，让学习率随时间的推移而动态变化。利用正弦波函数自身随着自变量而变化的特点衰减至最优学习率，从而接近Loss值的全局最小值，从而使模型收敛到最优值。
波形退火衰减具体更新机制如下，学习率σt表示为：
其中：i为索引值；为学习率最大值，/>为学习率最小值，Tcur为当前迭代次数，Ti为总迭代次数。
本实施例中，总迭代次数选1000次，学习率选定为0-0.05之间，索引值选定为0.5-0.8之间。
在进行ResNet50模型转化后的数据输入至神经网络模型进行参数的训练，后续的定位和剂量控制与前述实施例相一致。
进一步地，所述深度学习方法，采用改进的sigmoid函数进行模型的训练：
式中，为激活函数值，k为调整系数，X为输入特征值，所述输入特征值由所述宫颈图像参数获取。
使得梯度的变化更为合理，本实施例中采用改进的sigmoid函数，这是由于图像数据的信息量含量巨大，而梯度变化仅限于0-1之间显得有些收敛较快，因此本实施例中选取的sigmoid函数增加了调整系数k,使得梯度变化更为合理，本实施例中调整系数设为5-10。
还提供了一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制方法，其特征在于：
获取宫颈图像参数，并获取此时的宫颈癌变情况类别；
根据所述宫颈图像参数和所述宫颈癌变情况类别构建宫颈图像分析模型；
获取当前宫颈图像参数，根据宫颈图像分析模型处理所述当前宫颈图像参数，并生成实时宫颈癌变情况类别；
获取所述实时宫颈癌变情况类别，根据所述实时宫颈癌变情况类别进行进行放疗定位和剂量控制。
进一步地，所述宫颈图像分析模型，采用深度学习方法进行构建。
进一步地，采用超声检查设备和/或阴道超声设备和/或彩超检查设备获取所述宫颈图像参数。
进一步地，将超声检查图像的参数、阴道检查图像的参数和彩超检查图像的参数特征融合获得所述宫颈图像参数。
进一步地，所述深度学习方法，采用改进的sigmoid函数进行模型的训练：
式中，为F(X)激活函数值，k为调整系数，X为输入特征值，所述输入特征值由所述宫颈图像参数获取。
当然，可以理解，本发明的各个实施例可以单独实现其中一个效果，本发明的多个实施例组合可以实现上述所有效果，但是并不要求本发明的每一个实施例都实现上述所有优点和效果，因为本发明的各个实施例都能构成单独的技术方案并对现有技术作出一个或者多个贡献。
本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分以及具体实施例部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。
Claims (2)
1.一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制系统，其特征在于，所述系统包括：
图像获取模块，获取宫颈图像及相应参数，并根据所述宫颈图像及相应参数获取此时的宫颈癌变情况类别；所述图像获取模块，包含超声检查设备和/或阴道超声设备和/或彩超检查设备；
所述图像获取模块利用所述超声检查设备获取超声检查图像，利用阴道超声设备获取阴道检查图像，利用彩超检查设备获取彩超检查图像，将所述超声检查图像的参数、所述阴道检查图像的参数和所述彩超检查图像的参数特征融合获得所述宫颈图像参数；
在进行所述特征融合前，利用ResNet50模型对所述宫颈图像进行处理，处理采用波形退火衰减，具体更新机制如下，学习率σt表示为：
其中：i为索引值；为学习率最大值，/>为学习率最小值，Tcur为当前迭代次数，Ti为总迭代次数；
利用ResNet50模型对宫颈图像处理得到宫颈图像相应参数；
模型构建模块，根据宫颈图像相应参数和所述宫颈癌变情况类别构建宫颈图像分析模型；所述宫颈图像分析模型，采用深度学习方法进行构建；深度学习方法，采用改进的sigmoid函数进行模型的训练：
式中，F(X)为激活函数值，k为调整系数，5≤k≤10，X为输入特征值，所述输入特征值由所述宫颈图像参数获取；
所述图像获取模块还用于接收当前宫颈图像相应参数，并与模型构建模块相连，根据模型构建模块中的宫颈图像分析模型处理所述当前宫颈图像相应参数生成实时宫颈癌变情况类别；宫颈癌变情况类别包括无宫颈癌变、轻型宫颈癌变、中型宫颈癌变及重型宫颈癌变；
放疗剂量控制模块，接收所述实时宫颈癌变情况类别，根据所述实时宫颈癌变情况类别进行放疗定位和剂量控制。
2.一种宫颈癌放疗精准定位与剂量控制方法，其特征在于：
获取宫颈图像及相应参数，并获取此时的宫颈癌变情况类别；采用超声检查设备和/或阴道超声设备和/或彩超检查设备获取所述宫颈图像及相应参数；
根据所述宫颈图像及相应参数和所述宫颈癌变情况类别构建宫颈图像分析模型；所述宫颈图像分析模型，采用深度学习方法进行构建；
获取当前宫颈图像相应参数，根据宫颈图像分析模型处理所述当前宫颈图像相应参数，并生成实时宫颈癌变情况类别；宫颈癌变情况类别包括无宫颈癌变、轻型宫颈癌变、中型宫颈癌变及重型宫颈癌变；
获取所述实时宫颈癌变情况类别，根据所述实时宫颈癌变情况类别进行放疗定位和剂量控制；
将超声检查图像的参数、阴道检查图像的参数和彩超检查图像的参数进行特征融合获得所述宫颈图像参数；
在进行所述特征融合前，利用ResNet50模型对所述宫颈图像进行处理，处理采用波形退火衰减，具体更新机制如下，学习率σt表示为：
其中：i为索引值；为学习率最大值，/>为学习率最小值，Tcur为当前迭代次数，Ti为总迭代次数；
利用ResNet50模型对宫颈图像处理得到宫颈图像相应参数；
所述深度学习方法，采用改进的sigmoid函数进行模型的训练：
式中，F(X)为激活函数值，k为调整系数，5≤k≤10，X为输入特征值，所述输入特征值由所述宫颈图像参数获取。
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