基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法

专利名称：基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法
技术领域：
本发明涉及数字化自动控制领域，具体是一种基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门 控信号的方法，应用于胸腹部肿瘤放射治疗中。
背景技术：
呼吸运动通常会引^腹部器官较大幅度的运动，不仅严重影响胸腹部肿瘤的放疗效 果，而且使得正常组织被辐射而增加放疗并发症的几率。目前通常釆用的方法是引入呼吸 门控技术来控制射线束的开关，使射线束的工作周期与某一特定呼吸时相同步，使肿瘤在 门控窗内的残余运动最小。
目前的呼吸门控技术通常分为以下三种
(1) 基于体表标记物的呼吸门控技术，如已商用的瓦里安公司的Real-time Position Management System (RPM )。该系统需要一个红外发射的体表标记物和一个对红外线敏感 的摄#^,通过跟踪体表标记物位置的变化来产生门控信号。它的缺点在于(l)体表标 记物相对于人体易发生移位；(2)引用红外装置，设M格昂贵，不利于呼吸门控系统的 推广。
(2) 基于呼吸流量的呼吸门控技术。通过呼吸流量计或肺活量计等将^^检测到的呼吸 流量转化为数字信号，设置流量阈值，以此来产生门控信号。此技术的缺点在于需要病人 配戴口罩等来测量气流量，其耐受性较差。
(3) 基于压力传感器的呼吸门控技术。该技术是采用呼吸腹带或变形测量计等装置， 通过其内部的压力传感器来测量压力的变化，由此产生门控信号。该技术的缺点在于腹带 或变形测量计对患者的腹部造成一定的挤压，给患者带来不适感，耐受性4艮差。
上迷几种技术的缺点，使得呼吸门控技术未能得以广泛的应用， 一定程度上限制了胸 腹部肿瘤的放疗效果。

发明内容
鉴于现有技术存在的上述缺陷，本发明的目的是提供一种基于腹部体表轮廓线产生数 字化呼吸门控信号的方法，以改善耐受性和降低成本。
本发明基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，包括以下步骤
(1) 分别提取参考腹部视频的每帧图像中的腹部体表轮廓线，以呼气末时刻对应的腹部 体表轮廓线为参考轮廓线，计算其它时刻的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系 数NCC，得到NCC-时间曲线；
(2) 在NCC-时间曲线上设置以呼气末为中心的门控窗，为每一帧图像提供门控的类标
签；
4(3) 将所述参考腹部视频的每帧图像转换为灰度图像并转换为列向量，结合步骤(2)的类
标签，组成含类标签的训练集；
(4) 对所述训练集降维，用降维之后的训练集对支持向量机进4亍训练，选用线性判别函
数g(x)-^jc+6 ，训练得到支持向量和分类阈值6';
(5) 将实时腹部视频转换为灰度图像并转换为列向量，降维，并用所述支持向量G)'和
分类阈值6'计算各个列向量的类别信号，得到的类别信号即为门控信号；
所述参考腹部视频是从身体侧面拍摄的记录腹部随呼吸而变化的一段视频；所述实时 腹部视频是从身体侧面实时拍摄的记录腹部随呼吸而变化的连续视频。
上述步骤(l)中，从每帧图像中提取腹部体表轮廓线的方法包括以下步骤 划定感兴趣区域，该区域需包括轮廊线在呼吸过程中的变化范围，将感兴趣区域由 RGB空间转换到YCbCr色彩空间；
设c-[Cb Crf为像素的色度向量，通过训练建立肤色概率分布的高斯模型
其中A为色度向量的均值向量，c;为协方差矩阵，通过训练得到；
用所述肤色概率模型计算每帧图像的感兴趣区域的各个像素的概率值，以此作为皮肤
可能性度量，将图像转换为二值图像；及，
从二值图像提取体表轮廓线，并对其先后进行三点平滑和五点平滑。
上述步骤(l)中，也可以采用以下方法从每帧图像中提取腹部体表轮廓线，该方法具体 包括以下步骤
划定感兴趣区域，该区域需包括轮廓线在呼吸过程中的变化范围，将感兴趣区域由 RGB空间转换到YCbCr色彩空间；
设c呵Cb Cr]T为像素的色度向量，通过训练建立肤色概率分布的高斯模型
p(c I "'7z) = , 二
2" I " I
其中//8为色度向量的均值向量，q为协方差矩阵，通过训练得到；
计算每帧图像的感兴趣区域的各个像素到所迷肤色概率模型均值向量/z,的马氏距离， 以此作为皮肤可能性度量，将图像转换为二值图像；及，
从二值图#^_取体表轮廓线，并对其先后进行三点平滑和五点平滑。
上迷步骤(l)中，采用公式<formula>formula see original document page 6</formula>
计算时刻t的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数M C,，其中，i々)为时刻
t对应的腹部体表轮廓线上第i点的值，Z^为时刻t对应的腹部体表轮廓线的均值，？；为 参考轮廓线上第j点的值，f为参考轮廓线的均值。
与现有技术相比，本发明u于腹部体表轮廓线来产生数字化呼吸门控信号，它不需 要给病人配带气流量测量装置，不需要给病人配带呼吸腹带或变形测量计等压力测量装 置，也不需要在病人体表放置体表标记物，因此不会给患者带来不适感，耐受性好，另夕卜， 其采用简单的摄像头装置来取代以往的气流量测量装置、压力测量装置、红外发射的体表 标记物以及对红外线敏感的摄像机等繁瑣的设备，大大降低了成本。


图1为本发明基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法的流程图2所示为本发明对某时刻腹部图像处理后得到的二值图像；
图3为不同时刻的体表轮廓线，其中，图3a是呼气末时的体表轮廓线，图3b是呼气 中的体表轮廓线，图3c是吸气末时的体表轮廓线，图3d是吸气中的体表轮廓线；
图4为NCC-时间曲线，其中横坐标^J^图像帧数，纵坐标代表NCC的值；
图5为门控信号图，其中虚线是训练时人为制定的门控信号，实线是根据实时腹部视 频实时生成的门控信号。
具体实施例方式
参照图1,本基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，包括以下步骤
(1) 分别提取参考腹部视频的每帧图像中的腹部体表轮廓线Sl，以呼气末时刻对应的 腹部体表轮廊线为参考轮廓线，计算其它时刻的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相 关系数NCC,得到NCC-时间曲线S2,用来表征呼吸曲线；
(2) 在NCC-时间曲线上人为设置以呼气末为中心的门控窗，从而为每帧图像提供门控 的类标签，即门控窗内时刻的图像类标签为1,门控窗外时刻的图像类标签为O S3;
(3) 将所迷参考腹部视频的每帧图像转换为灰度图像并转换为列向量S4，结合步骤(2) 的类标签，组成含类标签的训练集S5;
(4) 对所述训练集降维S6，用降维之后的训练集对支持向量机(SVM)进行训练，选 用线性判别函数800= " + &,训练得到支持向量fl)'和分类阈值6' S7;
(5) 将实时腹部视频转换为支变图像并转换为列向量，降维S8，用所述支持向量扱'和 分类阈值6'计算各个列向量的类别信号，得到的类别信号即为门控信号S9。
所迷参考腹部视频是从身体側面拍摄的记录腹部随呼吸而变化的一段视频，长度一般为10秒(2-3个呼吸周期)，拍摄时，患者仰卧，摄像头位于患者侧面，调整其高度和距 离，使其正对患者腹部，且确保体表轮廓线变化范围不超出摄像头的视野。所迷实时腹部 视频是从身体侧面实时拍摄的记录腹部随呼吸而变化的连续视频，摄像头的拍摄位置与拍 摄参考腹部视频时相同。
步骤(1)中，可以采用以下方法从每帧图像中提取腹部体表轮廓线，该方法包括以下步
128 128
划定感兴趣区域(ROI)，该区域需包括轮廓线在呼吸过程中的变化范围，通过公式
0.299 0.578 0.114 y及)广0 、 ~0.1687 ~0.3313 0.5 G + 0.5 "0.4187 "0.0813J1^,、，
将感兴趣区域由RGB空间转换到YCbCr色彩空间；
设c-[Cb Cr]T为像素的色度向量，通过训练建立肤色概率分布的高斯模型
，
1
,y、
Cb、c。
|1/2
2(c-i/,fC'墨'(c-;0
2" I C4 .
其中A为色度向量的均值向量，q为协方差矩阵，通过训练得到；
用所迷肤色概率模型计算每帧图像ROI中各个像素的概率值，以此作为皮肤可能性度
量，将图像转换为二值图像；及，
从二值图像提取体表轮廓线，并对其先后进行三点平滑和五点平滑。
其中，训练肤色模型时，手动在第一帧图像中截取部分肤色区域，计算色度向量的均
值向量A和协方差矩阵c;。从二值图像提取体表轮廓线可以采用以下方法计算二值图
像中沿列方向的^A—阶差分矩阵，按列求差分绝对值的和；找出差分绝对值的和等于l 的列，这些列中轮廊线的位置为该列差分值为1的行坐标；对于剩余列，即绝对值的和大 于1的列，差分值为1的行坐标可能不止一个，选择与相邻列已提取的轮廓线距离最近的 差分值为1的行坐标为该列中轮廓线的位置；依次连接各列中轮廓线的位置形成体表轮廊 线。
步骤(1)中，也可以采用以下方法从每帧图像中提取腹部体表轮廊线，该方法包括以下 步骤
划定感兴趣区域，该区域需包括轮廊线在呼吸过程中的变化范围，通过公式
0.299 0.578 0.114 )「"广0 、 ~0.1687 -0.3313 0.5 G + 0.5 -0.4187 "0.0813JI^5^ 、，
将感兴趣区域由RGB空间转换到YCbCr色彩空间；
设c-[Cb Cr]T为像素的色度向量，通过训练建立肤色概率分布的高斯模型
,y、广
Cb、c。、
128 128
7<formula>formula see original document page 8</formula>
其中A为色度向量的均值向量，c;为协方差矩阵，通过训练得到；
通过公式1)5")=(0/0『0-/0计算每帧图像ROI中各个像素到所述肤色概率模型均 值向量代的马氏距离，以此作为皮肤可能性度量，将图像转换为二值图像；及， 从二值图1象提取体表轮廓线，并对其先后进行三点平滑和五点平滑。
步骤(l)中，通过公式
ZS(i:,(,)-場)(r广r)c, = , '。1 —_—=_
g (丄,(,)一増)2;(r厂:r)2 计算时刻t的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数ivcc,,其中，丄,")为时刻
t对应的腹部体表轮廓线上第i点的值，Z^为时刻t对应的腹部体表轮廓线的均值，7}为
参考轮廓线上第j点的值，f为参考轮廓线的均值。
在步骤(4)中，用主成分分析(PCA)对lt据降維，具体过程为首先将训练集转换为 零均值矩阵，对其进行奇异值分解，选择前k个最大奇异值，使这k个奇异值的和大于奇 异值总和的99%。这k个奇异值对应的奇异向量組成降维矩阵，对4SL据集进行降维。
在步骤(5)也采用主成分分析(PCA)对lt据降维。
本发明中，门控信号的设置为以呼气末期为中心的门控窗，窗长大约占呼吸周期的 30%。应用于胸腹部肿瘤放射治疗中，当门控信号为l时，开启射线束，当门控信号为0 时，关闭射线束，以此来控制放疗过程中射线束的开关，
图2-5是在某次实验中的图形。图2所示是本发明对某时刻腹部图4象处理后得到的二 值图像。图3为不同时刻的腹部体表轮廓线，其中，图3a是呼气末时的体表轮廓线，图 3b是呼气中的体表轮廓线，图3c是吸气末时的体表轮廓线，图3d是吸气中的体表轮廓线。 图4为得到的NCC-时间曲线，图中横坐标^图像帧数，纵坐标代表NCC的值。图5 为门控信号图，其中虚线所示是训练时人为制定的门控信号，实线是根据实时腹部视频实 时生成的门控信号。
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权利要求
1、基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，其特征在于包括以下步骤(1)分别提取参考腹部视频的每帧图像中的腹部体表轮廓线，以呼气末时刻对应的腹部体表轮廓线为参考轮廓线，计算其它时刻的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数NCC，得到NCC-时间曲线；(2)在NCC-时间曲线上设置以呼气末为中心的门控窗，为每一帧图像提供门控的类标签；(3)将所述参考腹部视频的每帧图像转换为灰度图像并转换为列向量，结合步骤(2)的类标签，组成含类标签的训练集；(4)对所述训练集降维，用降维之后的训练集对支持向量机进行训练，选用线性判别函数g(x)＝ω·x+b，训练得到支持向量ω*和分类阈值b*；(5)将实时腹部视频转换为灰度图像并转换为列向量，降维，并用所述支持向量ω*和分类阈值b*计算各个列向量的类别信号，得到的类别信号即为门控信号；所述参考腹部视频是从身体侧面拍摄的记录腹部随呼吸而变化的一段视频；所述实时腹部视频是从身体侧面实时拍摄的记录腹部随呼吸而变化的连续视频。
2、 根据权利要求1所述的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，其 特征在于，步骤(l)中，从每帧图像中提取腹部体表轮廓线的方法包括以下步骤划定感兴趣区域，该区域需包括轮廊线在呼吸过程中的变化范围，将感兴趣区域由 RGB空间转换到YCbCr色彩空间；设c呵Cb Cr]T为像素的色度向量，通过训练建立肤色概率分布的高斯模型其中A为色度向量的均值向量，C,为协方差矩阵，通过训练得到；用所述肤色概率模型计算每帧图像的感兴趣区域的各个像素的概率值，以此作为皮肤 可能性度量，将图像转换为二值图像；及，从二值图皿取体表轮廓线，并对其先后进行三点平滑和五点平滑。
3、根据权利要求1所述的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，其 特征在于，步骤(l)中，从每帧图像中提取腹部体表轮廓线的方法包括以下步骤划定感兴趣区域，该区域需包括轮廓线在呼吸过程中的变化范围，将感兴趣区域由 RGB空间转换到YCbCr色彩空间；设F[Cb Cr]T为像素的色度向量，通过训练建立肤色概率分布的高斯模型2 r I C, I其中^为色度向量的均值向量，c;为协方差矩阵，通过训练得到；计算每帧图像的感兴趣区域的各个像素到所述肤色概率模型均值向量//s的马氏距离， 以此作为皮肤可能性度量，将图像转换为二值图像；及，从二值图#>提取体^^轮廓线，并对其先后进行三点平滑和五点平滑。
4、 根据权利要求2或3所迷的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法, 其特征在于，采用以下方法从二值图像提取体表轮廓线计算二值图像中沿列方向的灰度一阶差分矩阵，按列求差分绝对值的和； 找出差分绝对值的和等于1的列，这些列中轮廓线的位置为该列差分值为1的行坐标;对于剩余列，选择与相邻列已提取的轮廓线距离最近的差分值为1的行坐标为该列中轮廓线的位置；依次连接各列中轮廓线的位置形成体表轮廓线。
5、 根据权利要求1或2或3所述的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的 方法，其特征在于步骤(1)中，通过公式计算时刻t的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数,其中，^(0为时刻t对应的腹部体表轮廓线上笫i点的值，Z^为时刻t对应的腹部体表轮廓线的均值，7}为参考轮廓线上第j点的值，F为参考轮廓线的均值。
6、 根据权利要求1所述的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，其 特征在于所述参考腹部视频是包括2-3个呼吸周期的腹部视频。
7、 根据权利要求1所述的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，其 特征在于所述门控窗的窗长占呼吸周期的30%。
8、 根据权利要求1所述的基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，其 特征在于在步骤(4)和步骤(5)中，用主成分分析对数据降维。2l;(i:,(f)-I^)(r广F)
全文摘要
一种基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，包括以下步骤(1)分别提取参考腹部视频的每帧图像中的腹部体表轮廓线，计算各时刻的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数NCC，得到NCC-时间曲线；(2)在NCC-时间曲线上设置门控窗，为每一帧图像提供门控的类标签；(3)将所述参考腹部视频的每帧图像转换为列向量，组成含类标签的训练集；(4)对所述训练集降维，训练得到支持向量ω^*和分类阈值b^*；(5)将实时腹部视频转换为列向量，用所述支持向量ω^*和分类阈值b^*计算各个列向量的类别信号，得到的类别信号即为门控信号。采用本方法可降低成本，而且不会给患者带来不适感，耐受性好。
文档编号A61N5/00GK101507861SQ20091010586
公开日2009年8月19日 申请日期2009年3月6日 优先权日2009年3月6日
发明者叶大田, 珍 田, 袁克虹 申请人:清华大学深圳研究生院