引导式热处置系统的制作方法

本发明涉及引导式热处置的领域中的系统，并且更特别地涉及温度控制。

背景技术：

在高强度聚焦超声(HIFU)中，治疗超声(US)焦点定位在要被加热的靶病变内。目标通常是消融病变，但是存在其中非消融加热足够的应用。

通常，靶是通过将热处置脉冲应用到其来加热的，其中，靶被暴露于高强度超声波相对短时间(10-100s量级)。该能量应用被称为声处理。除靶的加热之外，超声束还加热靶外部的组织。虽然非靶区中的单个声处理的加热通常太低而不能产生组织损伤，但是若干声处理的热积聚可能引起安全问题。HIFU的典型的不良事件是US换能器与靶(皮下地近场(NF)体积)之间的区域中的皮肤烧伤。因此，在声处理之间需要冷却时段来让正常组织经由正常身体冷却过程(例如，扩散、灌注、辐射)冷却。该冷却时段降低处理效率。

文档WO2010029474A1描述了一种MR引导的热处置系统，其中，依赖于在冷却时段之前的能量沉积期间的离焦最大温度来调节冷却时段。离焦区域中的最大温度上升近似线性地取决于沉积的能量密度，并且最大温度的测量结果可以因此被用于设定冷却时段。在可以在加热期间的离焦超声圆锥的中间中忽略归因于热扩散的温度下降时，线性依赖性看起来是有效的。

WO2010/029479描述了一种执行靶区域中的能量的连续沉积的治疗系统。治疗系统被配置为根据所估计的诱发的加热来产生冷却时段的先验估计。

技术实现要素：

本发明洞悉：为了实现好的处理效率，需要最小化冷却次数并且同时防止对被处置的对象的过度加热。

该目标是通过如权利要求1所描述的引导式热处置系统来实现的。

该目标还是通过如权利要求6所述的计算机程序产品来实现的。

HIFU系统软件(SW)通常具有估计保持安全风险低所需要的近场(NF)热积聚和对应的冷却时间的算法。NF算法可以基于理论计算模型并且可以利用来自MRI温度图的信息。然而，MRI温度图信息通常是不完整的。质子共振频率偏移(PRFS)方法测量相对温度改变并且通常不具有积聚加热信息。而且，PRFS方法仅在含水组织中工作，并且因此其通常给定来自肌肉的信息，同时不监测皮下脂肪和皮肤(由于薄厚度)。备选的基于T2的方法可以给定关于脂肪温度的信息，但是该方法不在其他组织类型中工作。因此，NF加热的足够的在线监测是具挑战性的，并且通常针对安全算法需要计算模型。

估计NF区域中的热积聚的计算模型需要考虑声处理的定时和能量以及超声束路径的定位。在最佳处置中，尽快开始下一声处理。这要求估计即将到来的声处理的热效应的预测算法。特别地，在使用反馈声处理(即，其中声处理的持续时间和/或电力基于温度反馈而被调节的声处理)时，这可能是困难的任务。除这些技术因素之外，热积聚估计需要对场附近的患者的加热和冷却进行建模。存在单独的患者相关变化；患者具有例如处置热的不同容量，并且其具有影响热扩散的皮下脂肪层的不同的厚度。因此，热积聚算法总是近似值，并且应当允许医师基于可用的医学信息、基于与患者的通信并且基于他/她的针对风险/收益比的估计，判断必要的冷却时间。

SW热积聚算法可以是保守的并且甚至在不利事件的非常小概率的情况下防止声处理。这将容易地引起针对大部分患者的次优患者处置。如果算法是较不保守的，则用户得不到来自系统的针对具有较高的风险的患者的任何支持。

为了解决该问题，本发明提出了一个或多个两级冷却时段的使用。

软件估计基于声处理历史和针对下一声处理的用户选择(例如，通过已知热模型)的近场体积中的能量积聚。用户选择可以是例如US功率、单元大小、US频率、单元位置(影响超声束路径位置)。算法通过将(总)冷却时段分割为以下部分而提供冷却时段的两级冷却时段：

-冷却时段的强制部分以防止具有不利事件的显著地增加的风险的声处理。冷却时段的强制部分不能由用户重写。原则上，冷却时段的强制部分的持续时间应当足以防止不灵敏患者中的过度加热(例如，具有正常或增加的保持体温的能力)。

-冷却时段的推荐部分，其指示当在该推荐部分期间进行声处理时存在针对灵敏患者(例如，具有降低的保持体温的能力)的提高的风险。基于他/她的关于可用的医学信息的判断和风险/收益分析，可以由用户重写总冷却时段的该部分。可以例如通过简单地按压“开始声处理”按钮完成重写。而且，可以通过对冷却时段的推荐部分的剩余的持续时间的手动调节来完成重写。同时，冷却时段的强制部分和推荐部分是(总)冷却时段。

可以借助于听觉/视觉显示器通知用户关于冷却时段的强制部分和推荐部分的持续时间。可以例如通过使用冷却条与冷却时间的颜色编码指示强制部分和推荐部分将该信息可视化给用户。

通过使用冷却时段的强制部分组合冷却时段的推荐部分，可以获得安全处置，同时减少总冷却时段并且从而降低不必要的处置延迟。

在下一个声处理之前的估计的冷却时间取决于下一个声处理的参数。用户可以在计划阶段中改变这些参数并且基于所估计的冷却时间来定义例如声处理的顺序。

本发明可以例如使用在HIFU系统中或提供无创局部加热(例如，RF消融)其他治疗设备中。

附图说明

图1图解地图示了使用本发明的磁共振引导的热处置系统；并且

图2示意性地示出了本发明的一个可能的实现方式。

具体实施方式

图1图解地图示了使用本发明的引导式热处置系统的实施例。图1中所示的实施例是MR引导的介入系统，其包括磁共振系统(未完全示出)和热治疗系统30。本发明不限于使用MR用于引导的系统。可以使用用于引导的其他技术，其中，可以导出关于由热脉冲曝光的区域的温度的信息。热治疗系统30可以是被用于MR引导式热处置的任意物。可以例如借助于HIFU或借助于微波天线应用热处置。热处置系统被配置用于应用热处置脉冲，其被间隔开冷却时段。可以通过控制器35接通或断开热处置系统。

磁共振检查系统包括主磁体10，其在检查区域14内生成稳定均匀主磁场。该主磁场使得要被检查的目标中的自旋的部分取向沿着主磁场的场线。RF系统被提供有一个或多个RF天线12，其将RF激发磁场发射到检查区域14中以激发要被检查的目标的身体中的自旋。弛豫的自旋发射由(尤其是RF接收线圈的形式的)RF天线12拾取的RF范围内的磁共振信号。RF系统12耦合到Tx/Rx开关11，Tx/Rx开关11继而耦合到RF放大器13。而且，提供梯度线圈16以生成时间磁梯度场，尤其是读取梯度脉冲和相位编码梯度。这些梯度场在相互正交方向上取向并且对磁共振信号施加空间编码。提供梯度放大器18以激活梯度线圈16来生成磁梯度编码场。由RF接收器天线12获得的磁共振信号应用到MRI数据采集系统，其包括光谱仪19。所使用的MR协议确定所采集的数据的对比度类型(例如，T1加权的或T2加权的)。MRI数据采集系统19将数据提供给主机计算机20。根据磁共振信号，可以重建图像。可以在显示器25上显示图像。显示器还可以被用于显示关于冷却时段的强制部分和推荐部分的信息。

磁共振检查系统包括热模块40。热模块使用一个或多个热模型估计近场区域中的热积聚，其考虑声处理的定时和能量以及超声波束路径的定位。这样的模型在本领域中众所周知并且可以被用于确定冷却时段的持续时间。通过使用非保守性(例如，代表平均患者的值)模型参数值，例如针对组织的热容量、灌注、脂肪层的厚度，可以计算冷却时段的强制部分的持续时间。通过使用针对模型参数的更加保守性的值，可以计算冷却时段的推荐部分的持续时间。计算冷却时段的强制部分和推荐部分使用的模型参数的选择取决于将针对用户的安全性与灵活性之间的权衡放在何处的偏好。

备选地，冷却时段的推荐部分的持续时间可以是冷却时段的强制部分的持续时间的百分比。

而且，热模型可以是与磁共振系统分离的软件模块。这样的热模型可以被用于升级磁共振检查系统或可以被用于计算冷却时段离线的强制部分和推荐部分的持续时间，例如作为热模型计划流程的一部分。

可以将热模型的结果与一个或多个温度测量结果组合。这些温度测量结果可以被用于调节冷却时段的强制部分和/或推荐部分。

在一个实施例中，本发明包括温度测量模块26，其从MR信号导出温度分布。温度分布可以定性分布。温度分布可以例如是在热处置之前所采集的基于T1、T2或T2*的信号与在冷却时段期间所采集的相同对比类型的信号之间的比较的结果。

在一个实施例中，借助于显示器25将温度分布显示给用户。基于所显示的温度分布，用户可以在冷却时段的推荐部分期间决定是否开始新声处理脉冲。

根据一个实施例，磁性引导式热处置系统被配置为检查在冷却时段期间所采集的温度相关磁共振信号是否与在热处置之前所采集的相同对比度类型的温度相关磁共振信号类似。在这些信号类似的情况下，温度还将与在处理的开始时的温度类似。

根据一个实施例，使用基于弛豫时间常量的温度测量(例如，T1、T2、T2*)来采集温度相关的信号以便确定脂肪层的温度或温度改变。根据另一实施例，使用谱学技术或多回波技术来采集温度相关的信号。这些技术对于肌肉组织与脂肪之间的边界上的温度改变灵敏。那些技术也可以潜在地应用于通过NAA-PRF谱学温度测量监测脑消融期间的冷却。利用谱学或多回波PRF技术，多个谱峰可以被解析并且知晓峰的温度相关性，峰之间的频率差可以转换到绝对温度估计。

图2示意性地示出了用于使用在本发明的实施例中的用户界面的一个可能的实现方案。热模块被配置为将总体冷却时段划分为由条11在图2中所指示的第一周期和由条3在图2中所指示的第二周期。这些条可以显示在图1的显示器25上。这些条可以例如是基于其颜色可区分的。条随着时间变得更短，长度指示剩余的冷却时段。条3表示在其期间防止声处理的冷却时段的强制部分(禁止开始声处理按钮(图2a中的9))。条1指示推荐的冷却。在图2a中，存在6：31的总冷却时间5，其大约一分钟是强制的。在几分钟之后，强制部分过去并且剩余的条1指示冷却时段的推荐部分。这可以例如通过条的颜色识别。现在，如果基于其患者特异性判断，处理风险是低的，则用户开始声处理。在冷却时段的推荐部分之前开始的声处理中所要求的额外护理可以例如通过黄正方形或其他符号、颜色示出7在开始声处理按钮9处，参见图2b。在更多的几分钟之后，所有冷却条已经消失，这指示推荐的冷却时间结束并且近场体积中的风险是低的(图2c)。

估计的冷却时间是声处理相关的。每次用户计划新的声处理、选择已经计划的声处理之一或改变声处理参数时，更新冷却时段外观，并且用户得到针对冷却时段的立即响应。根据本发明的实施例，冷却时段是基于以下来估计的：

-声处理历史数据，例如所有所运行的声处理的功率、持续时间、频率、位置和定时

-声处理预测数据，例如下一个所选择的声处理的功率、期望持续时间、频率和位置

-患者模型，其包括针对皮肤、脂肪和腹肌的温度冷却和超声吸收模型

-环境模型，其包括患者接触的温度或温度估计

-超声模型，其包括空间超声强度数据

虽然在附图和前述描述中已经说明和描述了本发明，但是这样的说明和描述将被认为是说明性或示范性而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例并且可以被用于MR引导的热处置的场内的温度控制。