带有靶检测的自适应放射治疗方法

专利名称：带有靶检测的自适应放射治疗方法
技术领域：
本发明一般涉及一种放射治疗系统，尤其涉及一种放射治疗时的勒检测，或者 一种不使用内部标记物的放射治疗时的靶检测。
技术背景将放射治疗应用到颅外肿瘤时，肿瘤靶的移动会导致肺瘤所接收到的辐射剂量 减少，而正常组织所接收到的辐射剂量增加。这尤其与由于呼吸作用而移动的肺部 肿瘤有关。(大段遗漏)专利号6731970的US专利公开了使用金属作为用于靶跟踪的标记物。在射线照 片中金属标记物相对于人体组织具有较高的对比度。这使得其位置容易通过手动或 者自动方式来检测到。但是，这种方法具有严重的缺陷，包括需要侵入程序来植入 标记物，并且标记物和胂瘤的移动并没有完美地相关联。US专利68^456中，肺填 充的程度通过测量隔膜位置从射线照片得以确定，其相对于静止的解剖体组织是清 楚可见的。肺填充值，而非植入标记物的位置，是与靶位置相关联的。大量发明涉及在放射疗法时进行三维(3D)成像。专利号为6914959的US专利 公开了一种计算机X射线断层摄影术(CT)与放射疗法相结合的系统。CT用于捕获 治疗期间用于治疗规划的图像和靶图像。US专利6198957公开了一种磁共振(MR) 成像和放射疗法结合的系统。用于在放射疗法期间进行輩巴检测的3D成像法的缺点是 捕获和分析图像所需的时间排除了实时检测的可能性。并且，把3D医疗成像系统添 加到发射疗法单元会极大地增加其成本。这些缺点可以通过捕荻少于整3D图像的方 法来得到缓解。US专利6778850中，捕获多个二维(2D ) X射线图像并将其集成到 一个低清晰度的3D图像中。申请号为2005/0054916、2005/0053267和2005/0053196的US专利描述了这样 一种方法参考荧光镜图像的时间顺序从在整个生理循环中都含有it射疗法靶的区 域内来捕获。参考图像中的运动内容通过与同一序列中之前的图像进行比较而得到加强。例如，通过从一幅图像减去多个先前图像的加权平均而形成一幅不同的图像。 在放射治疗时，荧光镜图像序列通过使用相同的源和成像设备配置作为参考图像来 捕获。运动内容与前面一样得到增强，并且治疗图像与从增强的参考图像中所产生 的模板相关。图像和参考模板的高度相关决定了病人生理循环当前的情况。公开号为2004/0092815的US专利申请描述了一种方法，没有直接试图在治疗 时检测輩巴的位置，确定当前呼吸状态、移动以及靶区域的方位。该信息用于推断耙 的位置。在规划阶段，至少在最好包括最大和最小吸气的两个呼吸状态，来捕获3D CT图像。从所捕获的CT图像中估算出在中间呼吸状态添加CT图像。靶的位置在每 个CT图像中都被识别出来。接下来，可以为CT图像中的每一个来计算一套数字重 建射线照片(DRR)。在放射疗法期间，从靶区域捕获射线照片。所捕获的射线照片 与这套DRR进行配对。当找到DRR的相匹配者时，捕获时的呼吸状态^皮确定为这种 CT图像的状态，即匹配DRR根据这种图像产生的。源以及DRR匹配计算中所使用的 成像平面位置可以用于确定輩巴区域相对于射线照片单元位置的位置和方向。最终， 由于DRR中粑的位置是已知的，捕获射线照片时可以确定靶的位置。本发明的目标是在放射治疗时直接检测靶的位置，而不需要在放射治疗的规划 阶段就捕获多个2-D或3-D图像。本发明的另一个目标是通过这种方式在放射治疗 时直接4企测靶的位置快速地，不对正常組织施加极大的放射剂量，并且，不需要 对放射治疗系统有较大添加物。本发明提供一种方法用于基于所捕获的射线照相图 像中乾投影的识别，来检测放射治疗靶的位置。发明内容简要地来说，根据本发明的一个方面， 一种通过使用用于病人放射治疗的三维 (3-D)规划图像对病人进行放射治疗的方法，其中，规划图像包括放射治疗靶，该 方法包括以下步骤从规划图像中确定数字重建射线照片；在数字重建射线照片中 识别把投影区域；捕获对应于数字重建照片的射线照片图像；识别所捕获的射线照 片图像中的区域；比较所述数字重建射线照片中靶投影的区域和所捕获的射线照相 图像中被识别的区域；并且，对应于所述比较来确定放射治疗的实施。本发明基于US专利序列号11/039422,其公开了一种在放射治疗中的实施靶抬， 测方法，通过以下两种方式解决了在2-D捕获的射线照相图像中对靶进行检测的问题1)在治疗时用于射线照相的捕荻配置是基于对数字重建射线照片(DRR)的分 析的，DDR是从CT规划图像中所产生的。2)使用强大的图像处理技术，使得叠合 的解剖结构中的輩&^r测成为可能。本发明提供了一种在所捕获的放射照相图片中识别与图像中靶投影区域相对应 的区域的方法。其首先通过在规划阶段中，确定导致在DRR中輩巴投影区域被识别的 处理条件来完成。通过图像分隔方法来在DRR中识别区域。所识别的区域与该图像 中耙投影相比较。对分割过程进行优化，直到识別区域和靶^:影大体上相同。在治 疗阶段，把被优化的分割工序施加到所捕获的放射照相图像，以识别在等角点处或 附近的区域。对在DRR中被识别区域的特性与所捕获的放射照相图像中被识别区域 的特性进行比较。基于该比较，所捕获的放射照相图像的被识别的区域处于靶中的 概率得到确定。该概率和所捕获的放射照相图像中被识别区域的位置用于改进放射 治疗的实施。


通过参照附图对示范性实施例的详细描述，本发明的上述和其它目标、特征和 优点对于本领域普通技术人员将变得显而易见。 附图中元件彼此并不需按比例决定。 图1是现有技术中具有靶位置检测的放射治疗设备。 图2示出了现有技术中具有靶位置检测的放射治疗方法。 图3示出了耙位置检测方法。 图4示出了区域分割的方法。图5示出了在乾位置检测方法中规划和治疗阶段的图像。图6示出了用X射线源位置范围确定在最大数字重建射线照片中的肿瘤靶投影。图7示出了在区域内基于梯度特征的计算。图8示出了阐述草C^全测实施例的流程图。图9是示出了具有靶转移的两个图像的图表。图IO是示出了本发明的靶转移寻找方法的流程图。
具体实施方式
物序号表示结构的相同元件。图1示出了具有自动耙位置检测的示范性放射治疗系统。参照图1 ，病人130 处于支持部件比如治疗床132上。病人缚有两个或多个外部标记物138。外部标记 物的位置由摄像机139监视。治疗放射性源136对准治疗中的等角点134。射线照相单元由诊断X射线源135组成，并且数字X射线成像设备133对靶131 的区域进行成像。放射治疗系统最好具有更多的那种射线照相单元以使得靶在三维 中的定位成为可能。该系统具有一种方法以精确地确定射线照相单元相对于放射治疗坐标系统的位 置和方向。这可以通过比如使用能够被摄像机139 4企测到的设置在X射线源和成像 设备上的标记物来实现。另一种方法是使用包含有能够被摄像机和射线照相单元共 同氺t测的标记物的模型(phantom)。图1中的耙检测和控制单元137提供了多种功能。它布置了射线照相单元以捕 获图像，其有利于耙的检测。其促使射线照相单元在治疗之前或期间立即捕获图像。 其确定了靶在所捕获的图像中的位置相对于放射治疗坐标系统，其中等角点定义于 》文射治疗坐标系统中。它进一步为可以通过多种方式使用的反射治疗控制单元140 提供信息。该信息可用于决定放射治疗应该继续还是停止。它还可以用于重新定位 病人或者治疗放射源(therapeutic radiation source )从而使得輩巴处于等角点。在本发明的实施例中，可用治疗放射源136来代替X射线源135，或者除了 X 射线源135还使用治疗放射源136，来捕获射线照相图像。图2对根据本发明的具有耙检测的放射治疗方法进行了图解。该过程从步骤210 开始，其中，从病人捕获规划图像。可用于该目的的医疗成像器械(modality)包 括计算机X线断层摄影术(CT)，磁共振成像(MRI)，正电子放射断层显像(PET), PET-CT,超声波，及其类似。在步骤211中，手术员，可能借助于图像分割软件， 描绘出乾体积的边缘。步 骤212的目的是确定用于射线照相的最佳捕获条件，该射线照相于步骤214 中得到。在步骤212中，数字重建射线照片(DRR)从规划图像中计算得到。使得 C^:测更方便的一个或者多个DRR^皮确定。 一般地，当靶与其它组织的重叠最小 化时耙检测更方便，靶的边缘更清楚。步骤213中，布置了一个或多个单元用于捕获与步骤212中所确定的DRR相 对应的图像。步骤214直接在病人用放射治疗光束辐照之前进行。用图1所示射线照相单元 中的每一个通过诊断X射线源135和数字X射线成像设备133来捕获图像。图2的步骤215中，使用射线照相单元在所捕获的射线照相中对靶进行检测。 在两个或者多个射线照相中对靶的检测使得三维中的靶定位成为可能。步骤216中，基于步骤215的结果对治疗放射的进行进行修正。可修正的选项 包括但不限于，管理剂量，制止管理剂量，重定位病人，改变治疗射线束的方向， 以及改进治疗射线束。如果该修正包括重定位，改变方向，或者改进，可以在重定 位，改变方向，或者改进之后对剂量进行管理。将参照附图3对本发明进行更详细的描述。该图示出了规划阶段380和治疗阶 段382的步骤，规划阶段中的优化循环390和392,以及规划和治疗阶段330、 332、 334、 336和338之间的信息交换。在步骤310中捕获包含靶的病人的断层摄影图像。通过手动或者自动方式来指 定輩巴体积。当耙是肿瘤时，该体积称为大体肺瘤体积(GTV)。在步骤312中，从断层摄影图像中确定数字重建射线照片(DRR)以用于选定的 成像几何，其由虛拟X射线源和图像平面相对于断层摄影图像的位置来定义。DRR 中把投影的区域通过记录这样的射线来映射由源出发至成像平面的象素，穿过靶 体积。在步骤314中，粑的^r测通过考虑把与其它组织的重叠、靶边缘的清楚性以 及其它度量标准来进行测量。靶与其它组织重叠的度量标准通过下面等式来确定J J她/Target Projection其中，Dt。tel是沿着出自X射线源到成像平面图中象素的X射线的总积分密度， Dtoget仅仅是耙体积的积分密度。该积分是在图像靶投影区域上的积分。重叠度量标 准值的范围在O.O和l.O之间，其中0.0表示没有重叠，l.O表示靶的作用可以忽略 不计。优化循环390包括步骤312和314，用于确定较佳的成像几何330，其有利于靶 检测。图6示出了表示该优化过程的图像。DRR根据其右上肺中有中等大小小瘤的 病人的CT图像而得以确定。图6中的图像600、 601、 602、 603、 604、 605、 606、 607和608示出了在X射线源和成像平面位置范围内所确定"最大"DRR。在该计 算中，源和成像平面布置在C臂上。通过设置象素值等于出自源到达象素的射线的 最大X射线密度，而不是等于积分密度，来突出DRR中高密度的解剖组织(通常 是骨头)。进一步地，每个图像中，白线表示靶投影的边缘。例如，线650是图像 600中靶投影区域轮廓。重叠的度量标准，如上所定义的，在0.964到0.916的范围 内变化，其中0.964用于靶部分地被肋骨遮蔽的图像608， 0.916用于肿瘤靶投影位 于肋骨之间的图像603。图3中接下来两个步骤316和318的目的是确定较佳处理条件334,造成DRR 中靶的自动分割。这些处理条件用于稍后的治疗阶段382的步骤358，以自动分割 所捕获的射线照片中的区域。图像中的这种区域分割一般用于识别具有公共特性的 连续区域。本发明中，分割的目的是识别图像中耙投影内具有公共特性的区域。在 步骤318中对分割步骤316的成功进行测量，步骤318中对被分割的区域与DRR 中把投影区域进行比较。用于判断乾投影分割质量的度量标准由下述公示确定，<formula>formula see original document page 10</formula>其中A购et是輩巴投影区域的面积，As绍是被分割区域的面积，Aseg。u"de是被分割 区域在把投影之外的面积，Aseginside是被分割区域在輩巴投影之内的面积。Qseg的值在 l.O和O.O的范围内变化，其中当草巴投影区域与4皮分割区域相同时为1.0，当这两个 区域完全不重叠时为0.0。处理循环392的目的是优化分割过程，从而使Qseg尽可能的大。乾投影区域与被分割区域338的边界纟皮传给治疗阶段的步骤360。步骤320中，计算特征以用于DRR的被分割区域和/或乾投影区域。这些特征 包括但不限于申请号11/187676的美国专利中所阐述的特点，该申请以引用参考的 方式结合在本文中。特征336的值接下来应用在治疗阶段382中，在步骤362中这些值与为步骤360中所捕获的射线照相图像中的被识别区域而计算得到的特征值进 行比较。规划阶段优化过程390和392具有确定成像几何以及使得治疗时检测粑成为可 能的处理条件的目的。任何优化程序都可用于该目的包括遗传算法、动态编程以 及梯度下降方法。在本发明一个实施例中，合并了处理循环390和392,以联合优 化成像几何以及扭分割处理条件。在治疗阶段382中，步骤350中，设立射线照相单元以基于较佳成像几何330 来捕获射线照相图像，其在步骤312和314的规划阶段得以确定。这表明与病人相 关的射线照相单元的X射线源和X射线成像装置的位置，对应于虛拟源和成像平面 相对于步骤312中DRR的确定的断层图像的位置。步骤352是这样的程序，其中，在射线照相单元的坐标系统中对射线照相系统 进行校准。可使用模型以用于该目的。作为最小的，出自X射线源穿过治疗等角点 并与X射线成像设备相交的线的位置得以确定。该点称为所捕获的射线照相图像等 角点投影。步骤354中，病人的靶区域的射线照相图像被射线照相单元捕获。这直接在治 疗束的辐射之前或者在辐射期间发生。步骤356中，所捕获的射线照相图像用DRR332进行登记，其通过使用较佳成 像几何330来确定。该步骤并不是必须的。例如，如果在捕获规划断层图像时病人 的确认与治疗相同，那么DRR与所捕获的射线照相图像相类似。否则，需要进行 登记以使得在循环392中基于DRR的靶的出现而得到优化的区域分割处理条件成 功地对所捕获的射线照相图像中的扭投影进行分割。步骤358中，来自步骤316的较佳处理条件334用于通过区域分割在所捕获的 射线照相图像中识别区域。在本发明的较佳实施例中，该区域含有图像中等角点的 投影。步骤360中，计算所捕获的射线照相图像中识别区域的特征。靶投影的区域和 DRR388中被分割区域的边缘被提供给该步骤，因为其^t用于特定特征的计算。在步骤362中，用于被捕获的射线照相图像中被识别区域的特征值与在规划阶 段的步骤320中所计算得到的值336进行比较。在本发明实施例中，特征值336用于DRR中的輩巴投影区域。在本发明的另一个实施例中，特征值336用于在步骤316 中被确定的DRR中被分割的区域。所捕获的射线照相图像中被分割区域就是革巴的 概率，以及其在该图像中的精确位置在该步骤中被确定。任何模式识别统计方法都 可以在该步骤中使用，包括神经网络、学习向量量化、支持向量机器，以及Anil 等人在"统计模式识別回顾"，IEEE模式分析与机器职能学报，22巻，2000年 l号，4-37页中所讨论的方法。最后，步骤364中，所捕获的射线照相图像中被识别区域的位置以及它就是靶 投影的概率，可以以不同的方法进行使用。该信息可以用于校验在治疗期间靶是否 位于特定的区域内。如果靶位置校验失败，则治疗光束停止。该信息可用于门控 (gated)放射治疗。仅当靶在特定的区域被检测到时才开始治疗。该信息可用于重 新部署治疗光束和/或病人从而使目标治疗光束正确地对准扭。在本发明的较佳实施例中，通过使用图3中所描述的方法，把靶定位于三维中 从而在多于一个的所捕获的射线照相图像中来同向地检测靶的位置。执行规划阶段 的程序380，其中使用步骤312分别允许的X射线源和/或成像设备位置的范围以产 生靶的多个较佳视角。对于每个规划阶段程序380使用相应的治疗阶段程序382来 在所捕获的射线照相图像中检测靶。图4示出了对区域进行分割的较佳方法。该方法用于图3中的步骤316，其使 用DRR作为输入，并且，在步骤358中使用所捕获的放射治疗图像作为输入。参 照图4，图像410，全部的或者部分的，被输入到该方法中。步骤412中，把输入图 像标准化以最小化输入图像之间的变化。例如，按比例决定图像以获得标定代码值 均值和标准差。低频密度梯度也可以去掉。在步骤414中，对图像进行过滤以加强 靼和/或去掉背景内容。相反地，步骤416中，对图像进行过滤以加强背景内容和/ 或降低靶。在步骤418中，背景得到加强的图像被从靶得到加强的图像中减去。结 果则是一个差分图像，其中靶区域具有大于零的代码值而靶区域以外的代码值主要 小于零。步骤420中，施加阈值到图像上以生成初始区域映射。相对于步骤412之 后的图像的代码值范围，该阈值一般是较小的正数。步骤420中所生成的区域映射一般地并不是耙投影与靶特性的准确映射，因为 图像一般包含背景特点。同样地，由于输入图像是DRR或放射照相，其它内容被叠加到扭上。这些问题都在以下系列步骤中得到校正。步骤422中，区域映射被侵蚀，以打破靶区域和其它区域的连接。J.Serra,在"图像分析和数学形态学"的第1 巻，学术出版社(Academic Press ) , 1982年，34到62页中所描述二进制形态操作 可以用作该目的。在步骤424中，含有兴趣点(POI)的映射中的连通区域被保留，而其它所有 区域都被去掉。当输入图像是DRR时，POI则是輩巴投影的中心。如果输入图像是捕 获射线照相图像时，POI是投影的等角点。接下来，步骤426中所选择的区域得到 膨胀以在所选择区域的映射上反转步骤422的效应。在这一点的区域映射一般仍包含有叠加有重叠解剖组织结构的靶并且因此需要 进一步地净化。步骤426之后的区域映射作为用于其后步骤的支持区域。步骤428 中，对支持区域中的图像施加分水岭分割算法。分水岭分割由Vincent和Soille在"数 字空间的分水岭基于浸入仿真的算法，，，IEEE模式分析与机器职能学报，13巻， 1991年6号，583 - 598页中进行了阐述。在下一步骤430中包含有POI的分水岭 与其它满足连接性条件的分水岭都被保留。所选择的分水岭的映射构成最终区域映 射432.图5进一步阐述了本发明的实施例。左侧是表示规划阶段的一系列图像550。 图像510是从有肺部小瘤的病人的CT中所确定的DRR。白色轮廓512表示该图像 中的肿瘤靶的投影。参照图3，第一次施加分割步骤时，需要设定用于图4中区域分割方法的初始 条件。这通过分析图5中的扭投影512来完成。在本发明的实施例中，在图4的步 骤414和416中使用灰度级形态开口操作，以分别产生靶和背景得到加强的图像。 灰度级形态操作在J.Seira的"图像分析和数学形态学，，的第1巻，学术出版社 (Academic Press ) , 1982年，424到478页中得到描述。选择高斯灰度级形态模板 用于步骤414的应用，其具有的宽度接近于粑投影的宽度。具有定向范围的长窄的 灰度级形态模板被选择出来以用于分割方法的步骤416中。步骤416中的模板被设 计来具有一个超过把投影宽度的长度，从而使得靶不出现在被过滤的图像中。作为 结果，步骤418中所产生的差分图像在靶区域将含有正的代码值。类似的方式，图 4中分割方法所有的步骤都祐:初始地设置来产生与靶投影紧密地相对应的分割区域。图5的图像512示出第一次施加步骤316到DRR上的结果。图5中被分割区 域的边缘由黑线570示出，革巴投影的边缘由白线572表示。图5中的图像5I4和图 像516分别示出3和101优化迭代之后的边缘。该优化循环由图3中线392示出。 图像512、514和516中分割边缘的比较示出了被分割区域和靶投影之间的对应被优 化过程改良了。图像516中的黑色边缘574示出由优化程序所获得的最佳靶区域分 割。图5的右侧是图像552的序列，其示出了治疗阶段本发明的方法。图像530是 所捕获的射线照相图像。图像532是图像530的子图像，其处于射线照相中等角点 投影的中心，并且用DRR图像510在粑投影区域中进行登记(registered)。图像 534中白色线576示出了使用较佳处理条件334来施加图4中分割方法到所捕获射 线照相图像532的登记部分的结果。黑色边缘574是先前在规划阶段(参见图像516) 通过优化分割DDR中乾投影的过程而获得的边缘。规划阶段的步骤320中，图3中计算特征的值以用于图5中图像516其被分割 的区域574。治疗阶段的步骤360中，计算图3中特征的值以用于图5中图像534 的被分割区域576。在步骤362中对这两个特征向量进行比较以获得所捕获的射线 照相图像576中被识别区域即是靶的概率。现在详细描述图3中规划阶段步骤320和治疗阶段360中计算得到的基于区域 的特征。所描述的特征是基于区域形状、统计、梯度、紋理和表面的。也可以采用 本领域已知的用于区域分类和识别目的的其它特征。当基于形状的特征仅仅需要区 域边缘时，大多数其它特征也需要该区域中甚至有时是该区域之外的代码值。因为 该原因， 一个特征可以有多个取决于计算中所使用的图4象版本的值。例如，可以计 算特征以用于未处理的输入图像，在本发明中该未处理的图像或者是DRR，或者是 所捕获的射线照相图像。较佳地，使用图4所示的区域分割方法中在步骤412中被 标准化的图像和/或在步骤418中的差分图像(difference image )来计算特征。特征幼a/ e/对被识别区域与参照区域进行比较。步骤320中被识别区域是步骤 316中的DRR中被分割的区域，而参考区域即是DRR中靶的投影。步骤360中被 识别区域即是步骤358中所捕获的射线照相图像中被分割的区域。参考区域是由区域边缘338所提供的对应的DRR332中的浮皮分割区域或者耙投影。该特征的定义式 为2 —爿爿其中j是被识别区域的面积，^ef是参考区域的面积，^Ttside是被识别区域在参考区域之外的面积，Jinside被识别区域在参考区域之内的面积<统计特征对区域内平均代码值与周围区域内的平均值进行比较。该特征定义为&"々=A^egi。" 一 /^wm tmd其中』g^和l^u,nd分别是该区域和周围区域的平均代码值。基于梯度的特征在X射线图像中肿瘤靶的检测中是很有价值的。靶投影区域内 象素点的梯度方向往往集中于一个公共点。单频带数字图像是离散二维函数。多个 线性滤波器被开发出来以用于计算该函数在每个象素位置的一阶导数。例如， 一般使用Sobd滤波器。图像中象素点ij处的梯度幅度7Wij以及方向《是这样定义的 其中Fy是代码值。将参照图7描述用于区域的基于梯度特征的计算。线710标记区域的边缘。代 表性地，选择用于计算724的原点作为几何中心或区域内最大密度的位置。该区域 被分成S个关于原点的部分。图7中，示出八个部分，其中每个都相对于原点延伸 出45度。例如，图7中714是该区域的部分4。考虑区域710中的象素722。线720 是在象素和区域724中画出的。线718示出该象素点图像梯度的方向。梯度方向718 和线720之间的角度由巧表示。部分A中象素点的梯度指向原点的度数的测量由下面等式表示，<formula>formula see original document page 16</formula>其中，A^是部分/t中象素数量。仅仅具有大于tl并且小于t2的梯度幅度的象 素才包含在总和之中。用于该区域的梯度特征由G>W t =而定义，其中- ^ )用于该区域的基于紋理的特征通过使用一幅图像中的代码值、梯度幅度或梯度 方向来计算。基于同现函数(co occurrence function )的紋理特征由Bevk和Kononenko 在"医疗图像紋理描述的统计方法初步研究，，，15次IEEE,基于计算机的医疗系 统学术讨论会，2002年6月4日至7日，中进行了阐述。下列等式给出了两个基于纹 理的特征，rexto e2 -5;(1'-力2(:(/，力其中C (i， j)是在相邻象素点上计算得到的同现函数。总和的范围在最小到 最大代码值之间进行变化。特征7fcc加 ^称之为能量，7&&"2称之为对比。其它 紋理特征由Haralick等人在"用于图像分类的紋理特征，，，IEEE系统学^>，人工 ,控制论，1973年，610页到621页中所描述的，也可以4吏用。灰度级图像也可以解释成置信映射，其中在象素点处的代码值是在该位置表面仰角的度量标准。通过把区域内图像表面大小调整(fit)成第四阶二变量多项式而获得基于表面的特征。如Abmayr等人在"施加于成像器5003的作为具有子象素精 度的检测同源点和轮廓的基础强度数据的局部多项式重建"，ISPRS学术研讨会V/l, 全景照相测量法研讨会，XXXIV巻，5/W16部分，德累斯顿，2004，中所描述的， 在区域中最高仰角点处计算主曲率。调整的(fitted)多项式的二阶导数被计算来获 得Hessian矩阵的元素。Hessian矩阵的最大和最小特征值；和;U"即是主曲率。 基于表面的区域特征是財flC61 = ;iminS"《"ce 2 二 5^r/ace 3 = Amin ;i鹏参照图8，其示出了本发明輩巴定位的另一个实施例。规划阶段图像804是作为 图2中步骤212所确定的DRR。该图像，由/p表示，在图9中表示为图像904。该 图像中靶投影由图像904中所示的907来解释。806是出自治疗阶段的所捕获的射线照相图像(参见图2中步骤214)。该图像， 由/y来表示，在图9中作为图像906而示出。图像906中示出示范性靶位置909。 注意到革巴907和靶909是病人体内相同肿瘤的图像，但是在不同时间所拍摄的。实践中，由于所捕获的射线照相图像和DRR之间的对应，图像/p和/r具有相 同的大小。这些图像的原点可以任意地定义在左上角，如图9所示。由于规划阶段和治疗阶段间各种原因(例如呼吸作用)，本发明乾检测的一个 目的是找到靶位置差别。由于软组织的弹性本性，靶的位置差别的变化取决于体内 靶的位置。如果有多个靶，那么所有靶的运动都#皮-现为是非刚性的(non-rigid)。 然而对于单个靶，在更小的区域内，该运动可以视为刚性的或者非刚性的。因此， 采用了定义靶中心子图像的步骤。参考图8，步骤808定义了第一子图像(用 疼示)，其含有图像/p904中的 把907。子图像 908 ^位置由向量P905决定。具有同样位置的矢量P,第二子图 像(用 表示)910可以^图像906中定义。图像908和910具有相同的大小，其 可以由图像中最大的可能的靶转移来确定，从而使得靶909包含于子图像910内。现在讨论基于梯度从907中找到靶909转移的方法。该过程可以通过数学地确定图像(比如908 )的一部分和另 一幅图像(比如910 )的部一分之间的坐标映射来 表示，从而使得这两幅对应于同样区域的子图像中的点相互映射。为了讨论的目的，子图像910着^为/6c,，"， /入子图像908 表吊为/ 6c,+;，符号x和y是图像平面坐标系统的水平坐标和垂直坐标，t是 图像索引。需要重点注意的是图像平面坐标系统的原点(x = 0,y-0)，定义在图像 平面的中心。坐标x和y可以是非整数。图像(或者图像象素)也可以编以索引/ 6， jJ ，其中索引(/和"是严格的 整数，并且为了简便忽略了参数Z。这种表示与对离散域中矩阵编索引是一致的。 如果图像的高度是A宽度是w，那么相应的图像平面坐标x和少，在位置(/', y)处， 可以计算为义=/— (w—1)/2.0，以及少=1)/2.0—_/。列索引/从0到w—1。 行索引y从o到A- 1。一般地，映射过程是要找到最佳放射转换函数^V!(A，")(图10中步骤1002)， 从而使得[;cw， 1〗T= 0>t+1 "〃力)[Xt,少t， l]T。现在，定义两图像之间差的能量函数(或者丄2正常测量)作为五一,+， )- S((" ，沁，0)-，乂"" + Q)2其中，Q是用于本地映射(非刚性映射)的空间邻域。对于全局映射，Q是整 个图像。转换函数是一个3x3矩阵，具有如下所示元素，(*00 <*01 fe Ao (*'2 00 1该转换矩阵由两部分组成，旋转子矩阵和平移向量有多种不同的方法来最小化能量函数。例如，使用空间位置形式的图像象素的导数和密度(参见"机器人视觉"，B.K.P.Horn, MIT出版社，McGraw-Hill图 书公司)，可以找到转换函数①的条目(entry)的最佳值。通过施加最佳仿射转换函数的优化过的转换函数扭一幅图像映射到其它图像。实践中，使用优化过的转换函数①，可以生成两个移位映射/(7, ^和jV(图10中步骤1004 )。这两个映射通过图像插值实施映射过程。对于两个移位映 射，J(7,"和F"， 乂J ,列索引/从0到w-1,行索引y从o到/ -i。图IO所示的步骤可应用于图3中步骤356。请注意图8中步骤814等价于图2 中步骤216,其中进行治疗校验/修改。130病人 131輩巴 132治疗床133数字X射线成像设备134等角点135诊断X射线源136治疗放射源137控制单元138外部标记物139摄像机140放射治疗控制单元210捕获病人图像211描绘靶边缘212确定最佳捕获条件213排列一个或多个射线照相单元214捕获图像215检测耙216修正治疗放射的进行310捕获病人断层摄影图像312确定^:字重建射线照片(DRR)314测量可检测鞋^316分割耙周围区域318比较分割区域和靶投影320计算区域特征330成〗象几何332数字重建射线照片(DRR)334处理条件336特征值338被分割区域350设置射线照相系统352校准放射治疗系统354捕获射线照片356用DRR来登记射线照相358在等角点周围执行分割360计算区域特征362 4全测耙位置364校验/修正治疗380规划阶段382治疗阶段390优化循环392优化循环410图像412标准化图像414过滤图像以增强輩巴46过滤图像以增强背景418从靶得到增强的图像中减去背景得到增强的图像420阈值以产生初始映射422蚀刻区i或映射424选择连通区域426膨胀映射428分水呤分割430分水岭选择432形成最终区域映射510 DRR图像512耙投影514图像516图像530捕获射线照相图像532所捕获的射线照相图像的子图像534图像550规划阶段552治疗阶段570 ^皮分割区域572扭投影的边缘574最佳靶区域分割576被分割区域600图像601图像602图像600图像603图像604图像605图像606图像 607图像 608图像 650线 710区域 714选择 718梯度方向 720梯度 722象素724用于计算的原点804规划阶段图像806所捕获的射线照相图像808定义子图像810定义等角点周围的子图像812计算移位814后续处理904图像905向量P906图像908子图像位置909耙位置910第二子图像1002计算图像转换函数1004产生水平方向和垂直方向移位映射
权利要求
1.一种通过使用用于病人放射治疗的三维规划图像对病人进行放射治疗的方法，其中，所述规划图像包括放射治疗靶，所述方法包括以下步骤从所述规划图像中确定数字重建射线照片；在所述数字重建射线照片中识别所述靶投影的区域；捕获对应于所述数字重建照片的射线照相图像；识别所捕获的所述射线照片图像中的区域；比较所述数字重建射线照片中所述靶投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域；并且，对应于所述比较来确定所述放射治疗的进行。
2. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述识别所捕获的所述射线照相图像 中的区域的方法，识别与所述数字重建照片中輩巴投影区域大体上相同的区域。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别区域的方法包括灰度级形态 操作。
4. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别区域的方法包括施加阈值。
5. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别区域的方法包括合并连通区 域到单个区域中。
6. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别区域的方法包括把区域分割 成多个子区域。
7. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别区域的方法包括二进制形态 操作。
8. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别区域的方法包括分水岭分割。
9. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所捕获的所述射线照相图像用所述数字重建射线照片进行登记。
10. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述比较所述数字重建射线照片中 所述輩巴投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域的方法是基于 区域位置的。
11. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述比较所述数字重建射线照片中 所述耙投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域的方法是基于区域形状的。
12. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述比较所述数字重建射线照片中 所述草巴投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域的方法U于 区域代码值统计的。
13. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述比较所述数字重建射线照片中所述乾投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域的方法u于 所述区域的所述梯度的。
14. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述比较所述数字重建射线照片中 所述扭投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域的方法是基于 适合所述区域的表明的。
15. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述比较所述数字重建射线照片中 所述扭投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中所述被识别的区域的方法U于 所述区^^的紋理的。
16. —种通过使用用于病人放射治疗的三维规划图像对病人进行放射治疗的方 法，其中，所述规划图像包括放射治疗靶，所述方法包括以下步骤a) 从所述规划图像中确定规划阶段的数字重建射线照片；b) 在所述数字重建射线照片中定义第一子图像；c) 在治疗阶段捕获对应于所述数字重建照片的射线照片图像；d) 在所捕获的所述射线照片图像定义第二子图像；e) 在所述第一子图像中分割第一区域；f) 在所述第二子图像中分割第二区域；g) 在所述第一区域和第二区域之间确定移位映射。
17. 如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述在所述数字重建射线照片中定 义第一子图像包括以下步骤a) 确定所述第一子图像的位置；以及b) 确定所述第 一子图像的大小从而使其包含所述靶的所述投影。
18. 如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述在所捕获的所述射线照片图像 定义第二子图像包括以下步骤a) 定义所述第二子图像的位置；以及b) 定义所述第二子图像的大小从而使其包含所述靶的所述投影。
19. 如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述在所述第一区域和第二区域之间确定移位映射进一 步包含以下步骤a) 在所述第一子图像和所述第二子图像之间计算转换函数；b) 使用所述计算转换函数计算移位映射；c) 通过图像插值靶所述第一子图像映射到所述第二子图像。
20. —种通过使用用于病人放射治疗的三维规划图像对病人进行放射治疗的方 法，其中，所述规划图像包括;j支射治疗靶，所述方法包括以下步骤从所述规划图像中确定数字重建射线照片； 在所述数字重建射线照片中识别所述耙投影的区域； 捕获对应于所述数字重建照片的射线照相图像； 识别所捕获的所述射线照片图像中的区域；比较所述数字重建射线照片中所述輩巴投影的区域和所捕获的所述射线照相图像中 .所述被识别的区域。
全文摘要
本发明涉及一种通过使用用于病人放射治疗的三维规划图像对病人进行放射治疗的方法，其中，规划图像包括放射治疗靶，包括以下步骤从规划图像中确定数字重建射线照片；在数字重建射线照片中识别靶投影区域；捕获对应于数字重建照片的射线照片图像；识别所捕获的射线照片图像中的区域；比较所述数字重建射线照片中靶投影的区域和所捕获的射线照相图像中被识别的区域；并且，对应于所述比较来确定放射治疗的进行。
文档编号G06T5/00GK101258524SQ200680032201
公开日2008年9月3日 申请日期2006年8月23日 优先权日2005年9月7日
发明者J·S·施尔德克劳特, S·陈 申请人:卡尔斯特里姆保健公司