[发明专利]基于多模态成像的自适应重计划在审
申请号: | 202111321851.2 | 申请日: | 2014-12-30 |
公开(公告)号: | CN113842566A | 公开(公告)日: | 2021-12-28 |
发明(设计)人: | X·A·李;E·S·保尔森;E·阿汉贝;C-g·杨;V·哈特 | 申请(专利权)人: | 威斯康星州医药大学股份有限公司 |
主分类号: | A61N5/10 | 分类号: | A61N5/10;A61B5/055;G06K9/52;G06K9/62;G06T7/11;G06T11/00 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 周全 |
地址: | 美国威*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 多模态 成像 自适应 计划 | ||
1.一种用于使放射疗法治疗计划适应的方法,所述方法包括:
提供待根据更新的图像集进行适应的初始放射疗法计划,所述初始放射疗法计划具有放射剂量分布,
使用所述放射剂量分布确定多个剂量梯度;
使用所述剂量梯度定义优化目标;
通过以下步骤生成所述更新的图像集:
从磁共振成像MRI系统接收多个获取的图像数据,其中所述获取的图像数据包括4D MR图像数据,该4D MR图像数据包括时间改组的k-空间数据;
对所述4D MR图像数据应用校正以产生一系列经校正的图像数据;
汇集所述一系列经校正的图像数据以产生一组弛豫映射;
使用该组弛豫映射来执行对多个感兴趣区域的分割;
使用该组弛豫映射对所述多个感兴趣区域进行分类,以产生多个经分类的结构;
使用分配过程来给所述经分类的结构分配电子密度值;以及
使用所述经分类的结构的电子密度值生成一组校正的合成电子密度图像;
使用所述更新的图像集产生代表更新的靶体积的更新的轮廓集;
使用所述更新的轮廓集形成一组部分环,该组部分环围绕代表所述更新的靶体积的更新的轮廓集布置;
使用所述优化目标和该组部分环执行计划优化;以及
产生代表使用所述计划优化获得的适应的放射疗法计划的报告。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个剂量梯度定义从至少一个靶结构朝向多个非靶结构中的每一个的放射剂量变化。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述更新的图像集是包括所述4D MR图像数据以及下列中的至少一个的多模态图像集:计算机断层扫描图像集,超声图像集,正电子发射断层扫描图像集,以及合成图像集。
4.根据权利要求1所述的方法,进一步包括使用可变形图像配准将所述一组校正的合成电子密度图像与、磁共振图像集、计算机断层扫描图像集、超声图像集、正电子发射断层扫描图像集和合成图像集中的至少一个相组合,以建立所述更新的图像集。
5.根据权利要求4所述的方法,其中所述可变形图像配准包括使用弯曲能量有限微分同胚(BELD)正则化技术的参数化b-样条变形模型。
6.根据权利要求4所述的方法,其中所述可变形图像配准包括对称力Demons技术,借此根据阈值自适应地调整高斯平滑核。
7.根据权利要求1所述的方法,其中该组部分环包括以代表所述更新的靶体积的所述更新的轮廓集为中心并且指向多个处于风险的目标的部分同心环。
8.根据权利要求7所述的方法,进一步包括确定沿着该组部分环的剂量体积直方图的多个点,所述多个点被用于产生目标函数。
9.根据权利要求8所述的方法,进一步包括根据所述优化目标修改所述目标函数以实现关于所述多个处于风险的目标中的每一个从所述更新的靶体积的表面的多个靶剂量梯度。
10.根据权利要求1所述的方法,其中使用线下优化过程来确定所述初始计划,所述线下优化过程使用来自多个治疗片段中的至少一个的累积的剂量来产生背景,所述背景代表从多个片段内改变中的至少一个累积的多个残余误差。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述初始放射疗法计划和所述适应的放射疗法计划是基于所述4D MR图像集,使用分割孔径变形(SAM)算法产生的4D计划。
12.根据权利要求1所述的方法,所述方法进一步包括基于放射剂量分布产生一组等剂量轮廓。
13.根据权利要求12所述的方法,所述方法进一步包括使用所述等剂量轮廓和分割孔径变形(SAM)算法来执行所述计划优化。
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