[发明专利]一种基于四维体表呼吸信号的非接触式四维成像方法和系统

权利要求书

1.一种基于四维体表呼吸信号的非接触式四维成像方法，其特征在于，在采集患者图像的过程中，同步采集该患者的光学体表数据；基于采集到的光学体表数据提取呼吸信号；基于呼吸信号中的呼吸相位信息对所述患者图像数据进行分组，重建出四维图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光学体表数据包括平面及深度的三维坐标信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述图像的某一个时相为图像的基准时相，将所有光学体表数据与图像的基准时相进行配准，依次计算配准后的形变与基准时相的位移，得到位移矩阵，对位移矩阵进行降维处理，得到光学体表呼吸信号。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在获取患者的图像后，将图像数据进行分割，并保存分割体表的表面信息，在分割体表上选取感兴趣区域得到分割体表数据；将光学体表数据与分割体表数据进行配准。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的方法，其特征在于，根据治疗之前收集的图像数据和呼吸信号作为训练集，采用深度学习技术改善直接分组重建的图像质量，深度学习技术包括深度神经网络，或递归神经网络，或卷积神经网络，或生成式对抗网络。

6.根据权利要求1或2或3或4或5所述的方法，其特征在于，采用一种多通道神经网络，一次性输入该患者多个相邻时相作为先验数据，去学习相邻时相之间的运动关联，得到分时相训练模型，采用分时相训练模型，提升图像质量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，得到提升质量后的图像，将其用于获取位移矢量场重建，具体的，将N组图像中的某一组时相作为参考时相，将参考时相图像依次配准给其他N-1组时相，得到N-1位移矢量场，N为大于1的整数。

8.一种基于四维体表呼吸信号的非接触式四维成像系统，其特征在于，包括：获取单元，用于在采集患者图像的过程中，同步采集该患者的光学体表数据；还包括处理单元，用于基于采集到的光学体表数据提取呼吸信号；基于呼吸信号中的呼吸相位信息对所述患者图像数据进行分组，重建出四维图像。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统包含能够采集光学体表的平面及深度的三维坐标数据信息的装置。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理单元，以所述图像的某一个时相为图像的基准时相，将所有光学体表数据与图像的基准时相进行配准，依次计算配准后的形变与基准时相的位移，得到位移矩阵，对位移矩阵进行降维处理，得到光学体表呼吸信号。

11.根据权利要求8或10所述的系统，其特征在于，在获取患者的图像后，将图像数据进行分割，并保存分割体表的表面信息，在分割体表上选取感兴趣区域得到分割体表数据；将光学体表数据与分割体表数据进行配准。

12.根据权利要求8或9或10或11所述的系统，其特征在于，处理单元用于根据治疗之前收集的图像数据和呼吸信号作为训练集，采用深度学习技术改善直接分组重建的图像质量，深度学习技术包括深度神经网络，或递归神经网络，或卷积神经网络，或生成式对抗网络。

13.根据权利要求8或9或10或11或12所述的系统，其特征在于，处理单元用于采用一种多通道神经网络，一次性输入该患者多个相邻时相作为先验数据，去学习相邻时相之间的运动关联，得到分时相训练模型，采用分时相训练模型，提升图像质量。

14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，处理单元用于得到提升质量后的图像，将其用于获取位移矢量场重建，将N组图像中的某一组时相作为参考时相，将参考时相图像依次配准给其他N-1组时相，得到N-1位移矢量场，N为大于1的整数。