使用多重验证系统的多叶准直器叶子位置验证的制作方法
相关申请
本申请根据35u.s.c.§119(e)要求2015年6月12日递交的美国临时申请no.62/175,131的权益。
本发明的实施例涉及多叶准直器(mlc)，尤其涉及具有基于图像的孔径验证系统的mlc。
背景技术：
准直器被频繁地用在放射治疗(treatment)中，用于对高能粒子束(被称为治疗束)进行成形。某些放射治疗系统使用被称为多叶准直器(mlc)的可变孔径准直器。多叶准直器是由一组个体叶子组成的准直器，这些个体叶子能够独立地移动进入或离开治疗束的路径。对于共形(conformal)放射疗法和放射外科，mlc使得能够进行治疗束的共形成形(从而例如与目标的边界相匹配)。在mlc中，每个叶子通常由其自己的电动机致动，并具有其自己的位移计(displacementgauge)来精确地控制该叶子的位置。为了确保精度，每个叶子的每个个体位移计必须被校准。另外，mlc是高度复杂的，并容易受到多种失效途径的影响。
附图说明
附图的各个图以示例方式而非限制方式图示了本发明的实施例。
图1图示了根据本发明的一种实施例，示例性多叶准直器的剖视侧视图。
图2图示了根据一种实施例，多叶准直器的叶子库(bank)。
图3图示了根据一种实施例，针对多叶准直器的叶子的侧视图。
图4a图示了根据一种实施例，针对多叶准直器的孔径的倾斜视角图像。
图4b图示了根据一种实施例，针对多叶准直器的孔径预先生成的俯视模板图像。
图5图示了根据一种实施例，模板图像的区域与mlc孔径的倾斜视角图像的对应区域之间的关键点匹配。
图6图示了根据一种实施例，模板图像的角部与倾斜视角图像的同一角部之间的示例性关键点匹配。
图7a图示了根据一种实施例，针对多叶准直器的校准孔径的失真倾斜视角图像。
图7b图示了根据一种实施例，图7a的校准孔径在透视变换和光学校正之后的俯视图像。
图8图示了把用于mlc的孔径的倾斜视角图像变换到俯视图像的方法的一种实施例。
图9图示了对基于图像的孔径验证系统进行校准的方法的一种实施例。
图10图示了根据一种实施例，在mlc孔径的俯视图像上覆盖了该mlc孔径的图形表示(pictorialrepresentation)。
图11图示了根据本文所述的实施例，在mlc孔径的俯视图像上覆盖了该mlc孔径的附加图形表示。
图12图示了根据本文所述的实施例，在mlc孔径的俯视图像上覆盖了该mlc孔径的另一图形表示。
图13a图示了根据一种实施例，病人平面屏蔽件(planeshield)的视觉指示(visualindication)。
图13b图示了根据一种实施例，mlc中的叶子的可见边缘的视觉指示。
图13c图示了根据一种实施例，基于孔径验证系统的mlc的叶子的图形表示。
图13d图示了根据一种实施例，正在接近目标位置的移动叶子的视觉指示。
图13e图示了根据一种实施例，移动叶子的视觉指示。
图13f图示了根据一种实施例，实线肿瘤轮廓的视觉指示。
图13g图示了根据一种实施例，虚线肿瘤轮廓的视觉指示。
图13h图示了根据一种实施例，检测标记的视觉指示。
图14a图示了根据一种实施例，mlc孔径的静态图像。
图14b图示了根据一种实施例，由除了基于图像的孔径验证系统之外的孔径验证系统所确定的mlc孔径的图形表示。
图14c图示了根据一种实施例，覆盖有肿瘤轮廓的mlc叶子的位置。
图14d图示了根据一种实施例，覆盖有计算出的drr的mlc叶子的位置的第一示意图。
图14e图示了根据一种实施例，覆盖有计算出的drr的mlc叶子的位置的第二示意图。
图14f图示了根据一种实施例，覆盖有mlc图形的mlc的叶子俯视图像。
图14g图示了根据一种实施例，由基于图像的孔径验证系统测得的叶子位置与由附加孔径验证系统测得的叶子位置之间的比较。
图14h图示了根据一种实施例，覆盖有检测标记的mlc的叶子的图像。
图14i图示了根据一种实施例，在针对mlc的叶子所指令的位置上覆盖了这些叶子的检测标记。
图15a图示的示意图示出了根据一些实施例，针对肿瘤轮廓和mlc的叶子的检测标记。
图15b图示了根据一些实施例的图15a的示意图，还示出了其他mlc图形覆盖物。
图15c图示了根据一些实施例的图15b的示意图，还示出了由基于图像的孔径验证系统所生成的mlc孔径的俯视图像。
图15d图示了一部分mlc孔径的图像，其覆盖物示出了叶子的不可见部分。
图16图示了使用基于图像的孔径验证系统和附加孔径验证来对mlc孔径进行验证的方法的一种实施例。
图17图示了可以用来执行放射治疗的系统的一种实施例。
图18图示了根据本发明实施例的影像引导放射治疗系统的配置。
图19图示了根据本发明的实施例，基于影像引导放射治疗系统的桶架(gantry)。
具体实施方式
本文描述了多叶准直器(mlc)，具有内置基于图像的孔径验证系统。该mlc包括容纳了多个叶子的壳体，这些叶子能够移动以调节mlc的孔径。该壳体还容纳了图像传感器，该图像传感器生成这些叶子的图像。这些图像能够用来验证这些叶子的位置，并从而验证mlc的孔径。
还描述了把这种基于图像的孔径验证系统应用于mlc的方法。在一种实施例中，mlc内布置的图像传感器生成该mlc的孔径的失真倾斜视角图像。然后，处理装置把失真倾斜视角图像变换到参考坐标空间(rcs)中的非失真的俯视图像。这可以通过由变换矩阵或其他几何变换参数来对倾斜视角图像进行变换来执行，这些变换矩阵或几何变换参数可能已经在mlc的校准过程中生成。然后，处理装置可以确定基于非失真的俯视图像的估计孔径是否与治疗计划中指定的mlc孔径相一致。
在另一实施例中，处理装置基于第一孔径验证系统(或主孔径验证系统)，针对mlc的叶子确定叶子位置的第一估计，其中，针对这些叶子的叶子位置限定了针对mlc的孔径。处理装置还基于由基于图像的孔径验证系统所生成的图像，针对该mlc的多个叶子确定叶子位置的第二估计。然后，处理装置将第一估计和第二估计映射到共同的参考坐标空间，并基于第一估计与第二估计的比较，来针对这些叶子验证叶子位置，其中，如果第一估计相对于第二估计的偏差小于阈值，则这些叶子位置通过验证。处理装置还可以生成第一估计的图形表示，显示由基于图像的孔径验证系统所生成的图像，并在该图像上方覆盖显示该图形表示。另外，处理装置还可以生成第二估计的附加图形表示，并在该图像上方覆盖显示此附加图形表示。
使用基于图像的孔径验证系统提供了这样的优点：用户能够对mlc的孔径进行视觉检查，并将该孔径与治疗计划中指定的孔径和/或从另一孔径验证系统所确定的孔径进行比较。这样的视觉检查使得用户能够对于当前的孔径是否正确作出其自己的判断，而不是仅依赖于由mlc输出的状态。这样，在向病人执行辐射递送之前，用户可以对于孔径的正确性有更高的安全感。
图1图示了根据本发明的一种实施例，多叶准直器(mlc)100的示例。mlc100是由病人平面屏蔽件130和一组个体准直叶子110构成的准直器，这些叶子110被布置在壳体105内。病人平面屏蔽件130提供中间辐射屏蔽，并在放射束到达这些准直叶子110之前对mlc内的放射束提供附加的准直。一种示例的mlc包括多达41个叶子对，每对叶子具有多达约1.2mm的厚度。另一种示例的mlc包括多达26个叶子对，每对叶子具有大于1.9mm的厚度。也可以使用许多其他的mlc配置，它们具有各种厚度的任意数目个叶子。在一种实施例中，准直叶子110由钨制成。
准直叶子110可以全部处于与放射束轴线120正交的平面。或者，这些准直叶子也可以处于相对于放射束轴线略微倾斜的平面。这些准直叶子可以处于这样的平面：该平面对于与放射束成90度角偏离多达0.5度。在一些情形下，这可以改善叶子间辐射泄漏性能。由准直叶子110的表面所限定的平面可以与图像传感器125和放射源相距已知的固定距离(例如在一种实施例中，离放射源约400mm)。注意，在一些实施例中，这些叶子具有扩张的形状，近端的叶子厚度小于远端的叶子厚度。这可以使叶子的表面是曲面而不是平面。例如，mlc的内侧可以具有略微凹陷的表面，而外侧可以略微凸起。如果需要的话，可以表征这种面的形状并在图像上进行校正。为了描述简便，本文中将把叶子的表面称为平面，但应当理解在某些情形下它可以是曲面。在一种实施例中，每个准直叶子110可以独立地移动进入或离开治疗束的路径115。如图所示，治疗束是发散束。在进一步的实施例中，每个准直叶子可以沿路径移动，该路径在该平面上遵循直线轨迹。所有准直叶子的直线轨迹可以彼此平行(或大致平行)。
对于共形放射治疗，通过使这些叶子110沿着它们各自的直线轨迹移动到期望的位置，mlc100使得能够基于目标的边界来对治疗束进行共形成形。这些叶子可以被布置在准直叶子的一个或多个库中。在一种实施例中，准直叶子110被布置在左侧叶子库和右侧叶子库中。左侧库中的每个叶子可以在右侧库中具有相反的叶子。当准直叶子110在两侧都收缩到病人平面屏蔽件130之后时，这两个库完全开启。当一个库中的叶子伸展到超过病人平面屏蔽件130(并超过放射束的路径115)时，这些叶子处于完全关闭位置。
在mlc100中，每个叶子可以由其自己的电动机致动。在一种实施例中，每个叶子具有其自己的位移计或编码器，以精确地控制该叶子的位置。位移计或编码器可以对于相关联的叶子用作叶子位置验证系统。在一种实施例中，位移计是线性可变差动变压器(lvdt)。lvdt的一种可用的示例是由
壳体105内还布置了图像传感器125。如图所示，图像传感器125在mlc100中的位置相对于束轴线120偏离，以避免处于放射束的路径115中。图像传感器125以相对于叶子110倾斜的角度朝向这些叶子110。因此，图像传感器125生成该孔径的失真倾斜视角图像。
图像传感器125是基于图像的孔径验证系统的一个组件，该系统能够用来示出叶子在递送放射治疗束之前、期间或之后的实际位置。基于图像的孔径验证系统可以把由图像传感器125生成的图像与由处理装置执行的图像处理算法一起使用以检测叶子位置。图像传感器125可以生成这些叶子110的视频和/或叶子110的一个或多个静态图像。基于图像的孔径验证系统可以使用图像处理技术对这些图像进行处理以确定叶子位置，并可以将这些叶子位置与来自治疗计划的指定叶子位置、由另一孔径验证系统所测得的叶子位置(例如由多个位移计确定的叶子位置)等进行比较。在一种实施例中，把由基于图像的孔径验证系统所确定的叶子位置与由mlc电动机控制系统(它例如包括一组位移计/编码器)所确定的叶子位置进行比较。从mlc电动机控制系统、治疗计划和/或基于图像的孔径验证系统所确定的叶子图形可以被叠加在由基于图像的孔径验证系统所生成的图像上，以随着这些准直叶子的移动或静止而提供关于叶子位置的实时信息。
在一种实施例中，图像传感器125是成像装置的一部分，该成像装置包括图像传感器125以及附加组件(例如远程传感器控制器板)，图像传感器125与成像装置的附加组件分开布置，使这些附加组件与放射束分开。来自放射束的辐射可能随着时间而损害成像装置的组件。通过把成像装置划分成图像传感器125和远程传感器控制器板(以及可能的其他组件)，并将传感器控制器板(和/或其他组件)定位成离开放射束，可以减轻这种损害。在一种实施例中，传感器控制器板的位置与放射束分开，但仍然布置在mlc的壳体内。在另一种实施例中，传感器125被布置在mlc的壳体内，但传感器控制器板位于壳体外。在一种实施例中，传感器控制器板位于屏蔽件之后，该屏蔽件将传感器控制器板与放射束隔开。在一种实施例中，图像传感器125是互补金属氧化物(cmos)器件。在另一种实施例中，图像传感器125是电荷耦合器件(ccd)。
图像传感器125相对于准直叶子的位置和角度可以使由图像传感器125生成的图像是倾斜视角图像。例如，这些图像可能表现出梯形失真效应(keystoneeffect)。基于图像的孔径验证系统可以包括处理装置(未示出)，该装置对这些图像进行处理以移除镜头失真(例如径向镜头失真)并将图像从倾斜视角图像变换成俯视图像，这些俯视图像看起来像是从另一视角获取的。俯视图像仿真了如果图像传感器的方向平行于束轴线120并大体上定位在束轴线120上时可能生成的视图。由图像传感器125生成的倾斜视角图像还可能是光学失真的图像(由镜头光学器件造成)。基于图像的孔径验证系统的处理装置还可以处理这些失真倾斜视角图像来移除这种失真。这可以在把图像的视角从倾斜视角变换到俯视视角之前执行。通过把相机内在参数(例如镜头的径向或桶形失真、传感器歪斜等)应用到由图像传感器125获得的原始图像，可以获得非失真的(或无失真的)图像。
在一种实施例中，mlc包括一对叶子库，在本文中为了方便可能被称为左侧库和右侧库。图2图示了根据一种实施例，准直叶子的一个左侧叶子库200的结构细节。如图所示，在一种实施例中，每个叶子在顶部边缘处包括切口225，切口225具有前缘205。每个叶子还包括顶角210和前边缘220。叶子可以是斜坡式的，使得这些叶子大体上在离开叶子的顶部边缘某个垂直距离处接触，但在顶部边缘处由间隙230分开。换言之，每个叶子的宽度在顶部处缩窄，以形成舌部215。示出了相邻叶子的舌部之间的间隙230。还示出了这些叶子的直线行进方向235。
图3图示了根据一种实施例，一个准直叶子300的侧视图。准直叶子300的顶部和底部处示出了切口325。如图所示，叶子的前边缘320延伸超过顶部叶子角部310。这样，叶子300具有从前边缘320到顶部叶子角部310的斜坡330。结果，由图像传感器125生成的图像可以示出叶子的顶部叶子角部310，但可能没有示出前边缘320(例如，如果前边缘320在阴影里)。
如上所述，图像传感器125偏离束轴线，因此生成mlc孔径的倾斜视角图像。图4a图示了根据一种实施例，针对多叶准直器的示例性校准孔径的倾斜视角图像400。图4b图示了根据一种实施例，针对多叶准直器的示例性校准孔径的俯视模板图像450。可以通过执行倾斜视角图像与俯视模板图像之间的关键点匹配，以生成视角变换矩阵，来对基于图像的孔径验证系统进行校准。或者，所得的变换可以不以矩阵的形式表示。可以替代性地计算其他类型的变换参数并将其存储以用于对来自图像传感器125的将来图像进行变换。
在一种实施例中，校准孔径中的叶子处于不均匀的位置。校准孔径中的这些叶子可以被定位成使得孔径具有多个锯齿形，这产生了多个边缘并因而产生了多个关键点。换言之，这些叶子可以被调整得使叶子尖端(前缘或末端)和切口不对齐，而是形成一系列角部和沟槽，像城市天际线一样。在一种实施例中，这些叶子以尽可能少的不重复图案被布置(例如完全不重复的布置)。在一种实施例中，每个相邻的叶子具有与挨着它的那些叶子不同的位置。边缘和角部的存在有助于创建许多独一无二的图案，这些图案容易通过标准的特征描述符来定位和匹配。在一种实施例中，这些叶子以半随机的方式定位，使得相邻叶子之间的相对水平位移多达相邻叶子之间以像素计算的距离的4倍，一个或多个叶子延伸超过准直器的中心，以帮助遮挡外部光或环境光，以免其进入mlc的壳体。
在一种实施例中，校准孔径对应于图7a-图7b所示的孔径。如图所示，孔径中每个相邻的叶子具有不同的位置。另外，孔径中的一些叶子延伸超过mlc的束轴线。这造成了在mlc中减少环境光的隔板，通过减少在不同外部光照环境中捕获的图像与模板图像之间的变动，改善了关键点匹配的精度。在一种实施例中，三个叶子被延伸以遮挡环境光。或者，一个、两个或更多个叶子可以被延伸以遮挡环境光。或者，校准可以在暗室中执行，或者在mlc的远端安装了不透明光罩之后执行，使所有叶子能够被开启。
再参考图4b，图像模板可以是无失真的合成图像，通过渲染来以计算方式生成(例如通过对来自理想图像传感器视点的、由计算机生成的三维模型进行渲染，该视点位于这些叶子的正上方并沿着束轴线)。一种替代性的方案可以是在部分地组装的工程单元中使用专门的支架将图像传感器放置在头顶位置以获取模板图像。或者，图像模板可以是人工地和/或以计算方式操纵了的、最初由图像传感器生成的图像。例如，可以使用由视角变换约束的控制点对倾斜视角图像进行操作，以生成图像模板。在一种实施例中，视角变换是在人工地或自动地给定了所限定的坐标映射(从有失真的空间到模板空间)的情况下，以数值方式求解的。例如，在倾斜试图图像中沿引导框架和侧面保护板给定七个或更多个点，再加上它们在参考坐标空间(它们在该空间中形成理想矩形)中的理想位置，则可以应用任何标准的单应性(homography)估计技术来计算变换矩阵。然后可以将这个变换矩阵应用到倾斜视角图像来生成图像模板。注意，本文中描述的实施例不要求模板图像中精确的尺度(像素尺寸)，因为可以执行像素位置到以毫米计算的实际叶子位置的校准过程。可以创建单一的模板图像，该图像可以由具有类似的叶子设计和光照系统的多个不同的mlc使用。这使得图像传感器安装硬件可以有多种多样的机械形式。
合适的图像模板是这样的：所有叶子的行进方向是水平的，并且对于任意给定的叶子平移，x坐标对于同一库中的每个叶子都是相同的。换言之，在水平方向相对的叶子对对于任何叶子平移将具有相同的y坐标(垂直像素位置)，并且对于这些叶子离开引导框架的位置，给定库中的每个叶子将具有相同的水平像素位置。
图像模板和其他经变换的俯视图像可以具有参考坐标空间(rcs)，该rcs提供了容易处理的图像以及容易转换到机械空间中的x-y坐标(例如，来自位移计的测量结果能够被容易地变换到的空间)。参考坐标空间是直线式(rectilinear)的明确坐标空间，在该空间中能够作出关于叶子出现、叶子数目和叶子行进方向的假定。这种途径的一个优点在于降低了对于紧密机械公差的要求，从而显著降低了组件和制造成本。在参考坐标空间中，每个叶子可以仅沿着一条轴线移动(例如，沿着单一的y坐标)。
在一种实施例中，校准被执行以精确地将图像传感器125的倾斜视角图像变换成俯视图像。可以通过把多叶准直器的叶子定位到指定的校准孔径并与模板图像进行比较，来执行校准。指定的校准孔径可以是造成多个关键点的精确配置。
图像处理被执行来在模板图像450和倾斜视角图像400二者中确定关键点。如图所示，倾斜视角图像400包括左侧叶子库402a和右侧叶子库402b，它们各自包括已被布置在指定位置的相同数目个叶子，这些指定位置对于模板图像450中的左侧叶子库452a和右侧叶子库452b对应于同样的叶子位置。尤其是，在所示的示例中，叶子405a、405b、410a和410b的位置对应于叶子455a、455b、460a和460b的位置。
一旦在两个图像400和450中确定了关键点，就可以执行关键点匹配，把来自失真倾斜视角图像400的关键点匹配到模板图像450中相应的关键点。在一种实施例中，使用特征匹配技术来匹配关键点，该技术具有尺度不变性、旋转不变性和/或方向不变性。可以使用的关键点生成算法/描述符的示例包括尺度不变特征变换(sift)、广义鲁棒不变特征(g-rif)、加速鲁棒特征(surf)、梯度位置-方向直方图(gloh)、二元鲁棒不变可缩放关键点(brisk)、快速视网膜关键点(freak)、定向fast和旋转brief(orb)等。可以用来在图像400、450之间匹配关键点的特征匹配算法的一种示例包括随机抽样一致性(ransac)。在失真倾斜视角图像和模板图像之间给定了足够数目的关键点对应关系的情况下，可以通过用基于随机抽样一致性(ransac)的方法或最小平方中值鲁棒拟合方法来求解逆问题，以对于失配关键点具有高容忍度的方式获得到rcs的映射。由校准孔径(在多个尺度)创建的更多种图案改善了关键点匹配的置信度。校准孔径中创建的图案的量(以及所造成的关键点匹配的数目)增大了拟合方法对于不正确匹配的鲁棒性，并减少了求解错误。
倾斜视角图像的窗口420对应于模板图像的类似窗口470。图5图示了在窗口420和470的放大视图的区域之间的特征匹配500。窗口470中示出了检测到的关键点505、510、515，窗口420中示出了检测到的关键点520、525、530。所示出的关键点匹配535、540、545把关键点505匹配到关键点520，把关键点510匹配到关键点525，把关键点515匹配到关键点530。
图6图示了对于模板图像605和倾斜视角图像610之间的单个关键点625、630所构想的示例性关键点匹配放大图600。所示的关键点区域615包括关键点625，所示的关键点区域620包括关键点630。在关键点625与关键点630之间示出了关键点匹配635。关键点配算法的输出可以是变换矩阵，该变换矩阵可以用来把由图像传感器125取得的倾斜视角图像变换成具有参考坐标空间的俯视图像。
校准还可以包括对基于图像的孔径验证系统与附加孔径验证系统(例如，主孔径验证系统)之间的对应关系进行校准。把像素位置校准到实际叶子位置的一种方式是遵循校准过程，该过程以已知的空间增量来移动叶子(使用编码器)，并把叶子行进的距离校准到在基于图像的孔径验证系统上观察到的行进距离。一旦针对每个叶子执行过，就可以针对每个叶子估计编码器计数(或叶子行进的mm数)与像素之间的转换。
图7a图示了根据一种实施例，针对mlc的校准孔径的倾斜视角图像700。图7b图示了根据一种实施例，通过执行倾斜视角图像700的视角变换而生成的校准孔径的俯视图像750。可以针对任何mlc孔径执行类似的视角变换。为了简化为确定mlc孔径而对图像进行的图像处理，倾斜视角图像700可以被变换到俯视图像750。可以通过对倾斜视角图像700应用变换矩阵，来将倾斜视角图像700变换到俯视图像。可以通过执行基于图像的孔径验证系统的校准，来生成变换矩阵，如上文参考图4a-图6所述。一旦创建了变换矩阵，就可以把变换矩阵应用于由图像传感器125生成的每个倾斜视角图像来把该图像变换成具有参考坐标空间的俯视图像。然后可以对该俯视图像执行图像处理来确定叶子位置。
一旦倾斜视角图像700被变换成具有参考坐标空间(也称为参考坐标系)的俯视图像750，该图像就可以被分解成子域，其中每个子域对应于一个叶子。然后，可以在每个子域内执行图像处理，以确定与该子域对应的叶子的叶子位置。在一种实施例中，用这些叶子上的切口作为叶子前缘位置的代表，因为这些前缘位置可能是不可见的。在其他实施例中，可以使用除了切口外的其他代表。可以用叶子面对相机那侧的任何可见特征来跟踪叶子的前缘。可以用作代表的其他特征的示例包括粘附到这些叶子的带颜色珠子、刻蚀在这些叶子中的图案等。
在一种实施例中，在每个子域内执行模板匹配，以寻找在该子域内的图像块与一组mlc叶子切口模板之间具有最高的归一化互相关系数的位置。每个mlc叶子切口模板可以是特定叶子切口的图像模板。可以用该叶子切口来代替该叶子的前缘的位置，因为叶子的实际尖端(如图2-3所示)在相机上是不可见的。用一个或多个叶子边缘模板来检测叶子边缘，这些模板被定义为表示从相机看去出现了叶子尖端的子图像。叶子边缘模板的垂直尺寸大致是叶子宽度的二倍，水平尺寸大致是该垂直尺寸的四倍。叶子边缘模板在此情况下包括了叶子的尖端及延伸超过该尖端的某些空间、叶子上的切口、以及向引导框架延伸超过该缺口的叶子部分。与该叶子尖端最接近的切口那侧的位置在每个叶子边缘模板中是已知的。因此，通过图2-3所示的叶子的机械设计，当确定了图像中的匹配区域时，也就知道了叶子边缘处的、在图像传感器上不可见的位置。可以通过以紧密的公差把切口精密地制造在其相对于叶子的前缘(末端)的位置处，来促进这种途径。当检测到切口时，可以把切口与叶子末端之间的这种差量或偏移考虑在内，以精确地确定叶子的末端的位置。
叶子检测的置信测度可以对应于图像中用于检测叶子位置的物体被正确识别的置信度。这可以通过对于匹配的叶子模板和以叶子上的切口为中心的俯视图像相应子区域计算归一化相关系数(ncc)来实现。在一种实施例中，使一个或多个叶子切口模板沿着俯视图像的子域移动，以识别具有最高ncc的位置，该位置可能是切口的位置。在一种实施例中，使用多个切口模板来改善鲁棒性(例如通过改变照明以及取决于叶子位置的视角)。ncc是标准的互相关测度的改变形式，其中，标准的互相关包括减去子区域的平均值并处以标准差，使得这种度量更适合于图像处理应用，在该图像处理应用中，图像的亮度可能由于光照和暴露状况而变动。ncc值是浮点数，范围从0到1。1.0的绝对值对应于图像模板与失真倾斜视角图像的子区域之间精确匹配(在求平均和标准差归一化之后)，而值0对应于不相关。在一种实施例中，用0.6的值作为阈值来确定可接受的检测置信度。对于失真倾斜视角图像的区域(u)和匹配叶子边缘模板(v)的灰度强度，ncc值如下计算：
其中，p和q是叶子切口/边缘模板(以及失真倾斜视角图像中被检测为与叶子切口所对应的区域)所横跨的那些像素的行列索引。也可以应用其他测度或者甚至是叶子跟踪算法来从相机传感器获取的图像确定该叶子的位置。
图8图示了用于把针对mlc的孔径的倾斜视角图像变换到俯视图像的方法800的一种实施例。方法800的操作可以由基于图像的孔径验证系统来执行，该系统可以包括图像传感器和处理逻辑，处理逻辑对来自图像传感器的数据进行处理。处理逻辑可以包括固件、软件、硬件、或其组合。例如，处理逻辑可以包括执行一个或多个图像处理算法的处理器。
在框805，mlc内布置的图像传感器针对mlc生成孔径的失真倾斜视角图像。图像传感器可以布置在mlc中相对于mlc的束轴线偏移的位置处，并可以生成形成该孔径的多个叶子的顶面的图像。在框810，处理逻辑把失真倾斜视角图像变换成具有参考坐标空间的非失真俯视图像。这可以用一系列变换来执行。第一变换可以移除镜头失真，并可以把失真倾斜视角图像变换成非失真倾斜视角图像。第二变换可以是视角变换，把非失真倾斜视角图像变换成非失真俯视图像。第二变换可以通过向倾斜视角图像应用视角变换矩阵(例如投影的或者单应性的)或者其他变换参数而被执行。在框812，使用该俯视图像，执行图像处理来确定mlc的各个叶子的叶子位置。
在框815，处理逻辑基于俯视图像，来确定针对mlc的孔径是否对应于指定的孔径。在一种实施例中，处理逻辑把所确定的叶子位置与治疗计划中指定的叶子位置进行比较，以确定所确定的叶子位置与指定的叶子位置之间的差异。在另一种实施例中，处理逻辑把所确定的叶子位置与由附加孔径验证系统(例如叶子位移计)所确定的叶子位置进行比较。如果由基于图像的孔径验证系统所计算的叶子位置相对于由该附加孔径验证系统计算的叶子位置偏差小于阈值量，则这些叶子位置被认为匹配。在框820，如果这些孔径对应，则方法继续到框835。如果这些孔径不对应，则方法前进到框825。在框825，处理逻辑生成通知。在框828，用户确定是继续还是暂停治疗。如果用户决定继续，则方法继续到框835。如果用户决定暂停治疗，则方法继续到框830。在框830，处理逻辑此时可以暂停治疗。如果叶子位置对应，则测得的孔径对应于治疗计划中的指定孔径和/或由附加孔径验证系统所测得的孔径。在框835，处理逻辑此时可以使线性加速度计递送放射治疗束。然后，该方法返回框805，使得可以递送更多治疗束。如果所有的治疗束都已被递送，则该方法可以结束。
图9图示了用于对基于图像的孔径验证系统进行校准的方法900的一种实施例。方法900的操作可以由基于图像的孔径验证系统来执行，该系统可以包括图像传感器和对来自图像传感器的数据进行处理的处理逻辑。也可以由对mlc和/或放射治疗设备进行控制的处理逻辑来执行操作。处理逻辑可以包括固件、软件、硬件、或其组合。例如，处理逻辑可以包括执行一个或多个图像处理算法的处理器。
在方法900的框905，处理逻辑使mlc的叶子被定位，使得它们限定与模板图像中所示的已知孔径相对应的预定校准孔径。在框910，处理逻辑使mlc的图像传感器生成该校准孔径的失真倾斜视角图像。在框912，处理逻辑对失真倾斜视角图像进行处理以将其变换成非失真倾斜视角图像。术语“非失真”指的是不具有光学失真(由镜头或相机引起的)而不是由倾斜视角引起的几何失真。在框915，处理逻辑对校准孔径的非失真倾斜视角图像执行图像处理，以找到第一组关键点。在框920，处理逻辑对模板图像执行图像处理，以找到第二组关键点。在一种实施例中，模板图像是与下述相机对应的俯视图(也称为头顶视图)：该相机沿着束轴线并指向束轴线方向。在框925，处理逻辑执行特征匹配，以将第一组关键点的成员匹配到第二组关键点的成员。在框930，处理逻辑定义变换，这些变换把第一组关键点对准到匹配的第二组关键点。在框935，处理逻辑使用匹配的关键点来生成变换矩阵(或变换参数组)。
在一些实施例中，可以在空间上和时间上登记多条信息，然后以统一的形式向用户呈现。使用受控的参考坐标空间使得信息能够被覆盖在mlc孔径的非失真俯视图像上。由于所有的信息都被映射到参考坐标空间(rcs)，因而容易把这些信息条目覆盖在也具有该rcs的非失真俯视图像上。每个信息条目可以被分配一个层，该层可以基于用户命令而被开启或关闭。可以被分配层并覆盖显示在非失真图像上的信息类型的示例包括基于治疗前的计算断层扫描(ct)而生成的经数字重构的放射图(drr)、由孔径验证系统确定的叶子位置、由治疗计划所规定的叶子位置等。可以覆盖显示的其他信息包括来自治疗计划的轮廓(例如危及器官(organsatrisk，oar))、由治疗计划所规定的剂量分布投影灯。从治疗计划可得的任何信息都可能被示出，以提高置信度和在先前生成的治疗计划的情形下对于放射束指向哪里提供更好的感知。因此，mlc孔径的视图可以示出叶子应当在哪里以及这些叶子现在在哪里。这种信息可以以经过时间同步的电影模式(例如实时地或者伪实时地)示出或作为静态快照(例如在递送放射治疗束之前和之后)示出。可以用不同的视觉指示来示出各种类型的信息。例如，可以用颜色和/或阴影来示出正在移动的叶子、基于图像传感器的孔径验证系统与其他孔径验证系统之间存在不一致的叶子、当前位置与治疗计划的位置不同的叶子等。
在一种实施例中，基于图像的孔径验证系统提供连续的图像数据流，它被连续地分析以估计实时叶子位置。以光学方式估计的叶子位置还可以被连续地与由附加孔径验证系统确定的叶子位置和治疗计划中指定的叶子位置进行比较，以确保安全和精确的治疗束准直。呈现非失真图像还提供了另一层质量保证，因为用户可以在视觉上看到当前孔径以确定该孔径是否正确。这可以增加用户置信度，并且在系统故障的情况下可以提供有价值的系统了解。例如，如果这些孔径验证系统之间的叶子位置之间存在不一致，则用户可以基于对图像的审视来在机械故障与光学故障之间做出区分。
图10-12图示了根据本文所描述的实施例，mlc孔径的图形表示。参看图10，示意图1000示出了多重叠加的mlc孔径1030的俯视图像。类似地，在图11中，示意图1100示出了多重叠加的mlc孔径1130的俯视图像，在图12中，示意图1200示出了mlc孔径1230的俯视图像。在一些实施例中，俯视图像可以是以参照图8所述的方式生成的。
在示意图1000、1100、1200的每一者中，示意图的中心1002可以对应于与该示意图正交的束轴线。这些示意图可以示出实况视频相机图像、静态图像和/或所叠加的给出关于mlc叶子位置的实时信息的图形。在一种实施例中，示意图1000示出实况视频相机图像(例如当治疗放射束关闭时)，示意图1100示出叶子1004的静态相机图像(例如，当治疗放射束开启时，当治疗放射束即将开始时，或者在递送了治疗放射束之后)。在一种实施例中，对最大化按钮1035的选择使得打开具有辅助反馈细节的窗口。
在所示的示意图1000、1100、1200中，病人屏蔽件1005由具有交叉阴影线的垂直条表示。病人屏蔽件1005可以在mlc叶片的左侧库和右侧库上方。线条和矩形1010的覆盖物具有第一视觉特性(例如第一颜色或具有第一线宽的实线)，可以示出由第一孔径验证系统(例如由编码器)测得的叶子位置。在一种实施例中，用蓝色的线条/矩形来示出由第一孔径验证系统测得的叶子位置。围绕每个叶子的矩形1010可以在每个库中延伸，以示出根据mlc电动机控制系统的每个叶子的位置。mlc电动机控制系统可以针对每个个体叶子包括单独的编码器或其他位移计。这些矩形1010结束于每个叶子的最前边缘，该边缘在俯视图像中可能在阴影里(并因此在俯视图像中不可见)。这些叶子的最前末端或尖端在俯视图像中可能不是可见的，因为这些叶子可能在其末端变尖(tapered)。
垂直线1040具有第二视觉特性(例如第二颜色或虚线)，可以示出每个叶子的可见边缘。在一种实施例中，用绿线来示出叶子的可见边缘。每个叶子1004的最前边缘1050可以与所示的可见边缘1040相距已知距离。在一种实施例中，每个叶子1004具有切口1045，该切口与该叶子的尖端或末端相距已知距离。可以通过把这个已知距离加到针对叶子1004所测得的切口1045的位置，来确定叶子1004的尖端或末端的位置。
示意图1000、1100、1200中也可以示出治疗计划中包含的计划目标体积(ptv)轮廓1025和/或其他轮廓(例如肿瘤的轮廓)(例如oar)。在一种实施例中，ptv轮廓1025是红色。在一种实施例中，ptv轮廓1025在mlc叶子1004已经达到其最终位置(并不再移动)时是实线，而在mlc叶子1004在运动(并未达到其最终位置)时是虚线。
示意图1000示出了在生成图像时的视频图像(也称为实况图像和电影图像)。该图像可以是运动图像，实时或接近实时地被更新。在一种实施例中，该图像以每四秒钟一帧(一个图像)的速率被更新。也可以使用其他刷新速率，例如每秒1帧、每秒4帧、每2秒1帧等。这些视频图像可以包括附加视觉指示1015、1020，这些视觉指示示出叶子运动。第一视觉指示(例如第一阴影)1015可以指示标准的叶子运动，第二视觉指示(例如第二阴影)1020可以指示运动的叶子正在接近其最终位置。在一种实施例中，针对叶子用灰色阴影来指示该叶子的叶子运动。在一种实施例中，随着叶子接近其最终目的地，针对该叶子的视觉覆盖物的阴影短暂地变成黄色。
在一种实施例中，在这些叶子1004运动的同时，来自基于图像的孔径验证系统和其他孔径验证系统的数据可能冲突。但是，一旦这些叶子1004到达它们所被编程的位置，则来自这些不同系统的数据应当是对应的。在另一实施例中，这些不同的孔径验证系统在时间上被同步，使得它们的数据即使在叶子1004移动时也是对应的。
示意图1100示出了mlc孔径1130的静态图像。可以由检测标记1135示出检测结果。在一种实施例中，检测标记1135被示出为叠加在小的方形、圆圈、菱形或其他形状上的加号。每个叶子可以有一个检测标记，在一些实施例中它可以位于叶子切口的前缘处。可以在执行叶子位置验证(例如通过对一个或多个孔径验证系统所测得的叶子位置进行比较)之后显示这些检测标记1135。每个检测标记1135可以被示出为具有视觉指示，该视觉指示示出针对相关联的叶子1004的叶子位置验证结果。在一种实施例中，每个检测标记的颜色指示了基于图像的孔径验证系统的叶子检测算法的检测置信度。替代地或者附加地，检测标记1135的形状可以指示检测置信度。在一种实施例中，绿色和/或圆圈可以用来指示80-100％的置信度。在一种实施例中，黄色和/或方形可以用来指示60-80％的置信度。在一种实施例中，红色和/或菱形可以用来指示小于60％的置信度。在一种实施例中，点击和停留在沿着叶子1004的任何地方将使针对该叶子的置信度值与附加信息被示出，该信息包括该叶子沿其库的数字标识符、该叶子的位置、以及针对该叶子的百分比置信度值。
当检测置信度落在特定阈值以下时，基于图像的孔径验证系统失败，软停机可以发生。另外，可以开启附加细节窗口，具有更多细节和指导。
图12的示意图1200示出了在基于图像的孔径验证系统的验证失败后，另一mlc孔径1230的静态图像。在一种实施例中，示意图1200是附加细节窗口的示例。如图所示，在示意图1200中，叶子1205、1212、1215、1220和1222具有检测标记1245，这些标记指示由基于图像的孔径验证系统进行的验证失败(例如，红色的检测标记，或者菱形形状的检测标记)。在一种实施例中，一些检测标记1250可以用黄色或方形示出，指示针对相关联的叶子的置信度处于或高于第一阈值(例如60％)但低于第二阈值(例如80％)。在一种实施例中，一些检测标记1235可以用绿色或圆圈形状示出，指示针对相关联的叶子的置信度处于或高于该第二阈值(例如80％)。所示的每个叶子1205、1212、1215、1220和1222具有叶子警告边界1248的视觉指示，以引起用户对这些叶子的注意。在一种实施例中，叶子警告边界1248以黄色或橙色示出，或者如图所示用虚线示出。用户可以针对失败的叶子审视该信息，并确定如何继续。在软停机之后，用户可以选择继续治疗或停止治疗。
图13a-13h针对图10-12所示图形表示的各种属性示出了视觉指示。图13a示出了病人平面屏蔽件1005。图13b示出的垂直线1040代表叶子1004的可见边缘。图13c示出了由除了基于图像的孔径验证系统之外的孔径验证系统(例如主孔径验证系统，如果基于图像的孔径验证系统是辅助孔径验证系统的话)所测得的叶子轮廓1010。图13d示出了移动的叶子接近其目标位置的突出显示1020。图13e示出了移动的叶子的突出显示1015。图13f示出的实线肿瘤轮廓1025指示了这些叶子没有在移动，放射束可以被递送。图13g示出了虚线的肿瘤轮廓1025，指示这些叶子正在移动，不应递送放射束。图13h示出了检测标记1135。如图所示，这些检测标记1135可以包括圆形(或绿色)标记，以指示来自两个孔径验证系统的测量结果匹配(例如造成80％或更高的置信度)。检测标记1135还可以包括方形(或黄色)标记，以指示来自这两个孔径验证系统的测量结果具有超过第一阈值但不超过第二阈值的差异(例如造成60-80％的置信度)。检测标记1135还可以包括菱形(或红色)标记，以指示来自这两个孔径验证系统的测量结果具有大于第二阈值的差异(例如造成小于60％的置信度)。
图14a-14d图示了mlc孔径的附加图形表示。图14a图示了针对mlc孔径的静态图像的示意图1400，类似于图11的示意图1100。在示意图1400中，“显示肿瘤轮廓”复选框、“显示mlc图形”复选框、“显示相机图像”复选框以及“显示检测图形”复选框都被选中。因此，所示的mlc孔径的非失真图像覆盖有检测图形、mlc图形和肿瘤轮廓。
图14b图示的示意图1410仅由除了基于图像的孔径验证系统之外的孔径验证系统所确定的mlc叶子1412的计算位置。图14c图示了mlc叶子1412的计算位置的示意图1420，覆盖有肿瘤轮廓1422。图14d图示了mlc叶子1412的计算位置的示意图1440，覆盖有从参考坐标空间的视角生成的、所计算出的drr1442。图14e图示了mlc叶子1412的计算位置的另一示意图1460，覆盖有从参考坐标空间的视角生成的、所计算出的drr1462。
图14f图示了mlc上的叶子的俯视图像(例如由基于图像的孔径验证系统生成)，覆盖有mlc图形。尤其是示出了所指令的位置1472与实际测得的位置1474之间的比较，其中灰色条代表测得的位置1474，而图案化的区域覆盖物代表所命令的位置1472。图14g示出了由主孔径验证系统测得的叶子位置1482与由辅助孔径验证系统(例如基于图像的孔径验证系统)所测得的叶子位置1484之间的比较1480。图14h图示了由图像传感器生成的叶子的图像1488上的检测标记1486。图14i图示了在所指令的位置1496上覆盖了叶子的检测标记1494。
图15a-15c图示了根据一些实施例，mlc的各种视图。图15a图示了示意图1500，示出了检测标记1505和肿瘤轮廓1510。在示意图1500中，相机静态图像和mlc图形已被禁用。图15b图示的示意图1520对应于开启mlc图形之后的示意图1500。示意图1520包括检测标记1505和肿瘤轮廓1510，还包括示出由孔径验证系统测得的叶子位置的线条和矩形1525，以及示出叶子的可见边缘的垂直线1530和叶子警告边界1535。图15c图示的示意图1540对应于开启相机静态图像之后的示意图1520。因此，在示意图1540中，示出了来自基于图像的孔径验证系统的叶子的图像1545。
图15d图示了一部分mlc孔径的图像，其覆盖物示出了叶子的不可见部分。在图15d中，mlc图形被覆盖在叶子上，以提供附加信息。mlc图形包括向每个叶子的最前边缘延伸出去的矩形1572(例如蓝色矩形)，在阴影中(例如参见图2-3)。mlc图形还包括垂直线1570(例如绿色线)，这些线示出每个叶子的顶角的位置。mlc图形还包括检测标记1566，这些标记位于每个叶子中的切口1562的前缘。图15d还示出了每个叶子的顶部处的舌部之间的间隙1564。
图16图示了用于使用基于图像的孔径验证系统和附加孔径验证系统来验证mlc孔径的方法1600的一种实施例。在其他实施例中，可以用基于图像的孔径验证系统和另一数据源(例如治疗计划)来验证mlc孔径。方法1600的操作可以由基于图像的孔径验证系统执行，该系统可以包括图像传感器和对来自图像传感器的数据进行处理的处理逻辑。也可以由对mlc和/或放射治疗设备进行控制的处理逻辑来执行操作。处理逻辑可以包括固件、软件、硬件、或其组合。例如，处理逻辑可以包括执行一个或多个图像处理算法的处理器。
在方法1600的框1605，处理逻辑基于由基于图像的孔径验证系统所生成的图像，针对mlc的多个叶子确定叶子位置的第一估计，其中，针对这些叶子的叶子位置限定了针对mlc的孔径。如上所述，可以通过将这些叶子的倾斜视角图像变换成叶子的俯视图像来确定第一估计。该俯视图像可以具有参考坐标空间。
一旦倾斜视角图像被变换成具有参考坐标空间(也称为参考坐标系)的俯视图像，该图像就可以被分解成子域，其中每个子域对应于一个叶子。然后，可以在每个子域内执行图像处理，以确定与该子域对应的叶子的叶子位置。在一种实施例中，用这些叶子上的切口作为叶子前缘位置的代表，因为这些前缘位置可能是不可见的。在其他实施例中，可以使用除了切口外的其他代表。可以用叶子面对相机那侧的任何可见特征来跟踪叶子的前缘。可以用作代表的其他特征的示例包括粘附到这些叶子的带颜色珠子、刻蚀在这些叶子中的图案等。
在一种实施例中，在每个子域内执行模板匹配，以寻找在该子域内的图像块与一组mlc叶子切口模板之间具有最高的归一化互相关系数的位置。每个mlc叶子切口模板可以是特定叶子切口的图像模板。可以用该叶子切口来代替该叶子的前缘的位置，因为叶子的实际尖端(如图2-3所示)在相机上是不可见的。用一个或多个叶子边缘模板来检测叶子边缘，这些模板被定义为表示从相机看去出现了叶子尖端的子图像。叶子边缘模板的垂直尺寸大致是叶子宽度的二倍，水平尺寸大致是该垂直尺寸的四倍。叶子边缘模板在此情况下包括了叶子的尖端及延伸超过该尖端的某些空间、叶子上的切口、以及向引导框架延伸超过该缺口的叶子部分。与该叶子尖端最接近的切口那侧的位置在每个叶子边缘模板中是已知的。因此，通过图2-3所示的叶子的机械设计，当确定了图像中的匹配区域时，也就知道了叶子边缘处的、在图像传感器上不可见的位置。当检测到切口时，可以把切口与叶子末端之间的这种差量或偏移考虑在内，以精确地确定叶子的末端的位置。
在框1610，处理逻辑基于来自附加孔径验证系统的数据，针对这些叶子确定叶子位置的第二估计。可以基于来自针对每个叶子的位移计或编码器的读数，来针对该叶子确定第二估计。每个位移计或编码器值可以对应于特定的叶子位置。替代地或者附加地，在框1610，处理逻辑可以确定治疗计划的经计划叶子位置。
在框1616，处理逻辑可以把第一估计和第二估计(和/或来自治疗计划的经计划叶子位置的值)映射到共同的参考坐标空间(rcs)。在一种实施例中，倾斜视角图像到俯视图像的变换自动地将第一估计映射到rcs。在一种实施例中，针对每个叶子确定与编码器值对应的叶子位置自动地将第二估计映射到rcs。
在框1620，处理逻辑基于第一估计与第二估计(和/或与来自治疗计划的经计划叶子位置的第二值)的比较来针对这些叶子验证叶子位置，其中，如果第一估计相对于第二估计的偏差小于阈值，则这些叶子位置通过验证。在一种实施例中，应用多个阈值。在一种实施例中，基于第一、第二估计的比较来针对每个叶子位置确定置信度值。在进一步的实施例中，应用第一置信度阈值60％和第二置信度阈值80％。如果叶子的位置具有小于60％的置信度值，则该系统可以生成错误，治疗可以停止。如果叶子的位置在60％与80％之间，则系统可以发出警告，但治疗可以继续。如果叶子的位置具有80％或更高的置信度值，则系统可以确定该叶子的位置是精确已知的。处理逻辑还可以通过把第一估计和/或第二估计与治疗计划中定义的规定孔径进行比较来验证这些叶子位置，该规定孔径也可以被映射到参考坐标空间。
在框1625，处理逻辑生成第二估计的图形表示。在框1630，处理逻辑显示由基于图像的孔径验证系统所生成的图像。在框1635，处理逻辑在该图像上覆盖显示该图形表示。处理逻辑也可以基于来自基于图像的孔径验证系统的第一估计而生成图形，并可以将这些图形覆盖在该图像上。该图形可以包括示出叶子顶部可见边缘的线条、检测标记(可以与这些叶子中的切口对齐)、代表叶子运动的阴影、叶子警告边界、代表叶子前缘的线条等。另外，处理逻辑还可以生成肿瘤的图形表示和/或drr，并将这些中的一者或二者覆盖在该图像上。也可以生成其他图形表示/图形并与该图像结合显示。
在视频模式下，新数据持续地受到处理，图形和覆盖物的更新被持续地进行。这样，用户可以实时或接近实时地见证叶子位置和附加数据。例如，新数据的生成可以是每秒4次，每秒10次，每秒5次，每秒2次，每二秒1次等。
图17图示了可以用于生成治疗计划和/或执行放射治疗的系统的一种实施例。这些系统可以被用来例如执行上文所述的那些方法。如下文描述和图17所示，系统1700可以包括诊断成像系统1705、治疗计划系统1710、治疗递送系统1715和运动检测系统(未示出)。在一种实施例中，诊断成像系统1705和运动检测系统被合并到一个单元中。
诊断成像系统1705可以是能够产生病人的医学诊断图像的任何系统，这些图像可以被用于随后的医学诊断、治疗计划、治疗仿真和/或治疗递送。例如，诊断成像系统1705可以是计算断层扫描(ct)系统、磁共振成像(mri)系统、正电子成像(pet)系统等。为了便于讨论，下文有时会结合x射线成像的形式来讨论诊断成像系统1705。但是也可以使用其他成像形式，例如上述那些。
在一种实施例中，诊断成像系统1705包括成像源1720和成像检测器1730，成像源生成成像束(例如x射线)，成像检测器检测和接收由成像源1720生成的成像束，或者由来自成像源的束所激发的辅助束或辐射(例如在mri或pet扫描中)。
成像源1720和成像检测器1730可以被耦合到数字处理系统1725，以控制成像操作并处理图像数据。在一种实施例中，诊断成像系统1705可以从治疗递送系统1715接收成像命令。
诊断成像系统1705包括总线或其他装置1780，用于在数字处理系统1725、成像源1720和成像检测器1730之间传送数据和命令。数字处理系统1725可以包括一个或多个通用处理器(例如微处理器)、专用处理器(例如数字信号处理器(dsp))或其他类型的器件(例如控制器或现场可编程门阵列(fpga))。数字处理系统1725还可以包括其他组件(未示出)，例如存储器、储存装置、网络适配器等。数字处理系统1725可以被配置来以标准格式生成数字诊断图像，例如dicom(医学数字成像和通信)格式。在其他实施例中，数字处理系统1725可以生成其他标准或非标准数字图像格式。数字处理系统1725可以通过数据链路1783向治疗递送系统1715传送诊断图像文件(例如上述dicom格式文件)，该数据链路例如可以是直连链路、局域网(lan)链路、或广域网(wan)链路，例如因特网。另外，系统之间的信息传送可以是经过将这些系统相连的通信介质进行的拉取或推送，例如在远程诊断或治疗计划配置中。在远程诊断或治疗计划中，虽然系统用户与病人之间存在实体距离，用户也可以利用本发明的实施例来诊断或治疗病人。
治疗递送系统1715包括医疗的和/或手术的放射源1760，以按照治疗计划向目标体积给予规定的放射剂量。放射源1760可以被连接到本文的实施例中描述的mlc。治疗递送系统1715还可以包括数字处理系统1770以控制放射源1760、基于图像的孔径验证系统1797、主孔径验证系统1795和/或mlc，接收和处理来自成像系统1765的数据，并对病人支持设备(例如治疗椅1775)进行控制。替代地或者附加地，基于图像的孔径验证系统1797可以包括其自己的处理设备，该设备可以执行本文中描述的操作。数字处理系统1770可以被配置来从两个或更多个立体投影把从诊断成像系统1705接收的2d放射图图像与由诊断成像系统1705中的数字处理系统1725生成的经数字重构的放射图(drr)和/或由治疗计划系统1710中的处理设备1740生成的drr配准。数字处理系统1770可以包括一个或多个通用处理器(例如微处理器)、专用处理器(例如数字信号处理器(dsp))或其他类型的器件(例如控制器或现场可编程门阵列(fpga))。类似地，基于图像的孔径验证系统1797的处理装置可以包括一个或多个通用处理器(例如微处理器)、专用处理器(例如数字信号处理器(dsp))或其他类型的器件(例如控制器或现场可编程门阵列(fpga))。数字处理系统1770和/或基于图像的孔径验证系统1797也可以包括其他组件(未示出)，例如存储器、储存设备、网络适配器等。
在一种实施例中，数字处理系统1770包括系统存储器，系统存储器可以包括随机存取存储器(ram)或其他类型的动态储存设备，它们耦合到处理装置，用于储存信息和要由该处理装置执行的指令。系统存储器也可以用来在由处理装置执行指令期间储存临时变量或其他中间信息。系统存储器还可以包括只读存储器(rom)和/或其他静态储存设备，用于储存静态信息和针对该处理装置的指令。
数字处理系统1770还可以包括储存设备，储存设备代表用于储存信息和指令的一个或多个储存设备(例如磁盘驱动器或光盘驱动器)。储存设备可以用于储存指令，这些指令用于执行本文中讨论的治疗递送步骤。数字处理系统1770可以通过总线1792或其他类型的控制和通信接口而被耦合到放射源1760和治疗椅1775(以及mlc)。
数字处理系统1770可以实现对诊断x射线成像的时机进行管理的方法，以维持目标与由放射源1760递送的放射治疗束的对准。数字处理系统1770还可以实现对mlc的孔径进行控制的方法。
在一种实施例中，治疗递送系统1715包括输入设备1778和显示器1777，它们经由总线1792与数字处理系统1770连接。显示器1777可以示出mlc的孔径，包括由基于图像的孔径验证系统所生成的mlc孔径的俯视图像、由附加孔径验证系统测得的mlc孔径的图形表示、和/或上文讨论的附加覆盖物。显示器1777还可以示出趋势数据，该数据标识了目标移动的速率(例如，接受治疗的目标体积的移动速率)。显示器还可以示出病人的当前辐射曝光以及针对该病人的预计辐射曝光。输入设备1778可以使得能够在治疗期间对治疗递送计划的参数进行调整。
治疗计划系统1710包括处理装置1740，以生成和更改治疗计划和/或仿真计划。处理装置1740可以代表一个或多个通用处理器(例如微处理器)、专用处理器(例如数字信号处理器(dsp))或其他类型的器件(例如控制器或现场可编程门阵列(fpga))。处理装置1740可以被配置来执行指令，这些指令用于执行治疗计划操作。
治疗计划系统1710还可以包括系统存储器1735，系统存储器可以包括随机存取存储器(ram)或其他类型的动态储存设备，它们由总线1786耦合到处理装置1740，用于储存信息和要由处理装置1740执行的指令。系统存储器1735也可以用来在由处理装置1740执行指令期间储存临时变量或其他中间信息。系统存储器1735还可以包括耦合到总线1786的只读存储器(rom)和/或其他静态储存设备，用于储存静态信息和针对处理装置1740的指令。
治疗计划系统1710还可以包括储存设备1745，储存设备代表耦合到总线1786以储存信息和指令的一个或多个储存设备(例如磁盘驱动器或光盘驱动器)。储存设备1745可以用于储存指令，这些指令用于执行治疗计划。
处理装置1740还可以耦合到显示装置1750，例如阴极射线管(crt)或液晶显示器(lcd)，用于向用户显示信息(例如感兴趣的体积(voi)的2d或3d表示形式)。输入装置1755(例如键盘)可以被耦合到处理装置1740，用于向处理装置1740传送信息和/或命令选择。一个或多个其他用户输入装置(例如鼠标器、轨迹球或光标引导键)也可以被用来传送方向信息、选择针对处理装置1740的命令、以及控制显示器1750上的光标移动。
治疗计划系统1710可以将其数据库(例如储存装置1745中储存的数据)与治疗递送系统(例如治疗递送系统1715)共享，使得在治疗递送之前可能无需从治疗计划系统导出数据。治疗计划系统1710可以经由数据链路1790链接到治疗递送系统1715，该链路可以是直连链路、lan链路或wan链路。
应当注意，当数据链路1783和1790被实现为lan或wan连接时，诊断成像系统1705、治疗计划系统1710和/或治疗递送系统1715中的任一者可以处于分散(decentralized)的位置，使得这些系统可以在实体上彼此远离。或者，诊断成像系统1705、治疗计划系统1710和/或治疗递送系统1715中的任一者可以彼此集成在一个或多个系统中。
图18图示了根据本发明实施例的影像引导放射治疗系统的配置。在所示的实施例中，放射治疗系统1800包括线性加速器(linac)1801，该加速器用作放射治疗源。linac1801安装在机械臂1802的末端，该机械臂具有多个(例如5个或更多个)自由度来定位linac1801，以在病人周围的操作体积中在多个平面中用从多个角度递送的束来照射病理身体结构(例如目标1820)。治疗可以涉及具有单个等中心(isocenter)、多个等中心或非等中心途径的束路径。或者，也可以使用其他类型的影像引导放射治疗(igrt)系统。在一种替代实施例中，linac1801可以被安装在基于桶架的系统上，以提供等中心束路径。在一种具体实施例中，igrt系统是verosbrt系统(在日本称为tm200)，它是日本东京的mitsubishiheavyindustriesltd.和德国的brainlabag的联合产品，利用了基于刚性o形环的桶架。下文参考图19更详细地描述了这样的基于o形环的桶架系统。
在治疗期间，可以通过移动机械臂1802来使linac定位在多个不同的节点(在这些预定位置处，机械臂停下，辐射可以被递送)。在这些节点处，linac1801可以向目标递送一个或多个放射治疗束。这些节点可以围绕病人以大致球形的分布来布置。节点的具体数目和在每个节点处施加的治疗束的数目可以随着所要治疗的病理身体结构的位置和类型而不同。例如，节点的数目可以从50到300，更优选为15到100个节点，束的数目可以从1200到3200，更优选为50到300。linac1801可以包括如本文的实施例中描述的多叶准直器(未示出)，该准直器安装到linac1801的沿着束路径的前部。
linac1801可以被连接到放射治疗系统(未示出)，该系统可以包括成像系统，成像系统具有与x射线源连接的处理器和x射线检测器。该成像系统可以执行计算断层扫描(ct)，例如圆锥束ct，由该成像系统生成的图像可以是二维(2d)或三维(3d)的。该成像系统可以被用来提供参考点，以在治疗期间对病人1825或治疗椅1805进行定位。机械臂1835可以在治疗期间对支撑病人1825的治疗椅1805进行定位。
图19图示了基于桶架的(等中心)强度调制放射治疗(imrt)系统1900的一种实施例。在基于桶架的imrt系统1900中，放射源(例如linac)1902被安装在桶架1905上的方式使得它在于病人的轴向切片相对应的平面内旋转。然后，从旋转的圆形平面上的若干个位置递送辐射。在imrt中，放射束的形状由多叶准直器(mlc)限定，该准直器使部分束能够被遮挡，以使入射到病人的剩余束具有预定形状。所得的系统生成被任意成形的放射束，这些束在等中心处彼此相交，以将剂量分布递送到目标。安装到linac1902的mlc是本文的实施例中描述的mlc。
在一种实施例中，基于桶架的imrt系统1900是基于o形环的系统，具有万向放射源头部组件1901。该o形环可以围绕其垂直轴线歪斜，一个或多个万向节可以被驱动以沿摇摄(pan)方向和倾斜方向旋转，从而定位linac1902。在一种实施例中，桶架1905围绕水平轴线旋转360度，并且还允许围绕垂直轴线(所谓的歪斜)旋转+/-60度。正交万向节对linac1902信息保持，使linac能够进行摇摄和倾斜运动。该系统可以包括与治疗束成45度角的双正交成像系统，以能够获取x射线图像。在另一种实施例中，基于桶架的imrt系统1900是
根据上文的描述，本发明的各方面显然可以至少部分地用软件实现。即，可以在计算机系统或其他数据处理系统中响应于其处理器(例如数字处理系统1770)执行存储器中包含的指令序列而执行这些技术。在各种实施例中，可以将硬件电路与软件指令结合使用以实现本发明的实施例。因此，这些技术不限于任何具体的硬件电路和软件的组合，或者由数字处理系统1770执行的指令的任何特定来源。另外，在这份说明书中，为了简化描述，各种功能和操作可能被描述为由软件代码执行或引起。但是本领域技术人员会意识到，这些表述的意思是这些功能是由处理器或控制器(例如数字处理系统1770)执行代码的结果。
可以用计算机可读介质来储存软件和数据，这些软件和数据在由通用或专用处理装置执行时使得该处理装置执行本发明的各种方法。这种可执行软件和数据可以被储存在各种位置，这些位置例如包括系统存储器和存储设备或能够储存软件程序和/或数据的任何其他设备。因此，计算机可读介质包括以机器(例如计算机、网络设备、个人数字助理、制造工具、具有一组一个或多个处理器的任何设备，等等)可访问的形式提供(即，储存)信息的任何机制。例如，计算机可读介质包括可记录/不可记录介质，例如只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、磁盘储存介质、光学储存介质、闪存器件等。
除非前述讨论中明显作出了其他方式的阐述，应当理解，诸如“处理”、“计算”、“生成”、“比较”、“确定”、“验证”、“映射”、“变换”等术语可以指计算机系统(或类似的电子计算设备)把该计算机系统的寄存器和存储器内以物理(例如电子)量的形式表示的数据操纵和变换到在该计算机系统的存储器或寄存器(或其他这类信息储存设备或显示设备)内类似地以物理量的形式表示的其他数据的动作和处理。本文中描述的方法的实施例可以用计算机软件来实现。如果以符合公认标准的编程语言来撰写，被设计来实现这些方法的指令序列可以被编译以在各种硬件平台上执行并与各种操作系统进行接口。另外，本发明的实施例没有参照任何特定的编程语言来描述。应当理解，可以使用各种编程语言来实现本发明的实施例。
应当注意，本文描述的方法和设备不限于仅用于医学诊断成像和治疗。在替代实施例中，本文中的方法和设备可以在医学技术领域之外的应用中使用，例如工业成像和非破坏性材料测试。在这些应用中，“治疗”例如可以泛指实施由治疗计划系统所控制的操作，例如束(例如辐射、声波等)的施加，“目标”可以指非解剖结构的对象或区域。
在上文的说明中，已经参照具体示例描述了本发明的实施例。但是显然，在不脱离由所附权利要求所阐述的本发明更广泛精神和范围的情况下，可以对其作出各种变更和修改。因此，说明书和附图应当认为是示例性的而不是限制性的。
本公开的实施例可以基于以下语句来描述：
1.一种方法，包括：
基于由基于图像的孔径验证系统所生成的图像，在参考坐标空间中针对多叶准直器(mlc)的多个叶子确定叶子位置的第一估计，其中，针对所述多个叶子的这些叶子位置限定了针对所述mlc的孔径；
基于来自附加来源的数据，在所述参考坐标空间中针对所述多个叶子确定所述叶子位置的第二估计；以及
基于所述第一估计与所述第二估计的比较，由处理装置针对所述多个叶子验证所述叶子位置，其中，如果所述第一估计相对于所述第二估计的偏差小于阈值，则所述叶子位置通过验证。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述附加来源包括附加孔径验证系统，所述方法还包括：
生成所述第二估计的图形表示；
显示由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；以及
在所述图像上方覆盖显示所述图形表示。
3.如权利要求2所述的方法，还包括：
针对所述多个叶子中的第一叶子，确定所述第一估计相对于所述第二估计的偏差小于所述阈值；以及
针对所述第一叶子，提供覆盖在所述图像上方的第一视觉指示。
4.如权利要求3所述的方法，还包括：
针对所述多个叶子中的第二叶子，确定所述第一估计相对于所述第二估计至少偏差了所述阈值；以及
针对所述第二叶子，提供覆盖在所述图像上方的第二视觉指示。
5.如权利要求2所述的方法，还包括：
基于由所述基于图像的孔径验证系统所生成的一系列图像，对于所述叶子位置的所述第一估计确定第一系列更新；
基于来自所述附加孔径验证系统的一系列数据，对于所述叶子位置的所述第二估计确定第二系列更新；
将所述第一系列更新和所述第二系列更新在时间上同步；
针对所述第二系列更新生成一系列经更新的图形表示；以及
显示所述孔径的视频表示，所述视频表示示出所述一系列图像和所述一系列经更新的图形表示。
6.如权利要求1所述的方法，其中：
所述附加来源包括附加孔径验证系统；
所述基于图像的孔径验证系统包括图像传感器，所述图像传感器偏离所述mlc的束轴线，其中，所述图像传感器指向所述多个叶子并生成所述孔径的倾斜视角图像，其中，确定所述第一估计的操作包括将所述倾斜视角图像变换到具有所述参考坐标空间的俯视图像；并且
所述附加孔径验证系统包括针对所述多个叶子中每个叶子的区别位移计，其中，来自所述附加孔径验证的所述数据包括多个叶子位移测量结果，其中，确定所述第二估计的操作包括将所述多个叶子位移测量结果变换到所述参考坐标空间。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二估计包括治疗计划的经计划叶子位置，所述方法还包括：
显示由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；
将所述治疗计划的经计划叶子位置映射到所述参考坐标空间；
生成所述经计划叶子位置的图形表示；以及
在所述图像上方覆盖显示所述图形表示。
8.如权利要求1所述的方法，还包括：
显示由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；
生成所述叶子位置的第一估计的图形表示；以及
在所述图像上方覆盖显示所述图形表示。
9.如权利要求1所述的方法，还包括：
显示由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；
生成目标的经数字重构的放射图(drr)，所述drr具有所述参考坐标空间以及与所述图像对应的朝向；以及
在所述图像上方覆盖显示所述drr。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个叶子的前缘在所述图像中未被示出，所述方法还包括：
基于所述多个叶子在所述图像中的可见部分，以及所述前缘与所述可见部分之间的已知偏移，来计算所述前缘的位置。
11.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述第一估计的操作、确定所述第二估计的操作以及所述验证是在辐射递送设备递送放射束之前执行的。
12.一种设备，包括：
存储器；以及
耦合到所述存储器的处理装置，所述处理装置用于：
基于由基于图像的孔径验证系统所生成的图像，在参考坐标空间中针对多叶准直器(mlc)的多个叶子确定叶子位置的第一估计，其中，针对所述多个叶子的这些叶子位置限定了针对所述mlc的孔径；
基于来自附加来源的数据，在所述参考坐标空间中针对所述多个叶子确定所述叶子位置的第二估计；以及
基于所述第一估计与所述第二估计的比较，来针对所述多个叶子验证所述叶子位置，其中，如果所述第一估计相对于所述第二估计的偏差小于阈值，则所述叶子位置通过验证。
13.如权利要求12所述的设备，其中，所述附加来源包括附加孔径验证系统，所述设备还包括：
显示器，以可操作方式与所述处理装置耦合，其中，所述处理装置还用于：
生成所述第二估计的图形表示；
在所述显示器上输出由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；以及
在所述显示器上，在所述图像上方覆盖输出所述图形表示。
14.如权利要求13所述的设备，其中，所述处理装置还用于：
针对所述多个叶子中的第一叶子，确定所述第一估计相对于所述第二估计的偏差小于所述阈值；以及
针对所述第一叶子，提供覆盖在所述图像上方的第一视觉指示。
15.如权利要求1所述的设备，其中，所述处理装置还用于：
基于由所述基于图像的孔径验证系统所生成的一系列图像，对于所述叶子位置的所述第一估计确定第一系列更新；
基于来自所述附加孔径验证系统的一系列数据，对于所述叶子位置的所述第二估计确定第二系列更新；
将所述第一系列更新和所述第二系列更新在时间上同步；
针对所述第二系列更新生成一系列经更新的图形表示；以及
在所述显示器上输出所述孔径的视频表示，所述视频表示示出所述一系列图像和所述一系列经更新的图形表示。
16.如权利要求12所述的设备，其中，所述附加来源包括附加孔径验证系统，所述设备还包括：
所述基于图像的孔径验证系统，包括图像传感器，所述图像传感器偏离所述mlc的束轴线，其中，所述图像传感器指向所述多个叶子并用于生成所述孔径的倾斜视角图像；以及
所述附加孔径验证系统，包括针对所述多个叶子中每个叶子的区别位移计，其中，来自所述附加孔径验证的所述数据包括多个叶子位移测量结果，
其中，所述处理装置还用于：
通过将所述倾斜视角图像变换到具有所述参考坐标空间的俯视图像，来将所述第一估计映射到所述参考坐标空间；以及
通过将所述多个叶子位移测量结果变换到所述参考坐标空间，来将所述第二估计映射到所述参考坐标空间。
17.如权利要求12所述的设备，其中，所述第二估计包括治疗计划的经计划叶子位置，所述处理装置还用于：
在所述显示器上输出由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；
将所述治疗计划的经计划叶子位置映射到所述参考坐标空间；
生成所述经计划叶子位置的图形表示；以及
在所述显示器上输出，在所述图像上方覆盖输出所述图形表示。
18.如权利要求12所述的设备，其中，所述处理装置还用于：
在所述显示器上输出由所述基于图像的孔径验证系统所生成的图像；
生成目标的经数字重构的放射图(drr)，所述drr具有所述参考坐标空间以及与所述图像对应的朝向；以及
在所述显示器上，在所述图像上方覆盖输出所述drr。
19.如权利要求12所述的设备，其中，所述多个叶子的前缘在所述图像中未被示出，所述处理装置还用于：
基于所述多个叶子在所述图像中的可见部分，以及所述前缘与所述可见部分之间的已知偏移，来计算所述前缘的位置。
20.如权利要求12所述的设备，还包括：
线性加速器；以及
耦合到所述线性加速器的所述mlc，所述mlc包括所述基于图像的孔径验证系统和所述附加孔径验证系统。
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