用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法与流程

本发明涉及医疗技术领域，主要涉及一种逆向调强放疗的用于正交双层光栅装置的动态调强(sliding-window)子野分割方法。

背景技术：

目前，放射治疗中较普遍的技术是应用光栅进行强度调制。通过光栅叶片的运动，可以对靶区有着非常好的适形效果，同时可以减少正常组织的放射损伤。一般情况下，多叶准直器的叶片越薄，数量越多，多叶准直器的适形度越好，但是对于常规的单层光栅，由于叶片只能在一个方向上运动，其叶片厚度方向的适形能力有限，对于平行的双层光栅，虽然其叶片厚度方向相比于单层光栅的适形能力有所提高，但还是受限于叶片厚度的影响，并不能运动或者形成任意位置的照射单元。

相比之下，正交双层光栅(如图1和图2所示)有着几点优势：

1)叶片厚度方向的适形度好；

2)对复杂射野的照射效率高；

3)可以有效减少光栅漏射，可以更好地保护危及器官。

动态调强子野分割通过同时控制各对叶片的运动速度和照射剂量率，实现强度图的分割。在动态分割时，若叶片可交叠，各对叶片的分割算法独立计算，互不干扰。相较静态子野分割，动态分割照射效率高，靶区剂量曲线陡峭，有着明显优势。然而，动态分割需要更多的mu才能完成，而且控制系统比较复杂。

正交双层光栅的动态分割理论上会有很高的照射效率，同时具备正交双层光栅和动态分割的优势，但其缺点是做动态分割时，各对叶片的分割算法不再独立，两个方向的叶片运动相互耦合，同时影响到分割强度图，大大增加了算法难度。它的实现至今未见诸于文献和各大放疗公司的发布中，换言之，这部分的研究至今空白。

因此，一种适用于正交双层光栅装置的动态调强(sliding-window)子野分割方法亟待提出，其可填补此领域的空白，为后续研究提供借鉴。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种用于正交双层光栅装置的动态调强(sliding-window)子野分割方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：

用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法，具体包括以下步骤：

s1：构造虚拟单层光栅，虚拟单层光栅的速度是正交双层光栅的速度合成，设置虚拟单层光栅的叶片厚度和叶片对数；

s2：得到优化强度图，将优化强度图按照步骤s1得到的虚拟单层光栅的安装角度旋转；

s3：对步骤s2得到的旋转后的优化强度图进行动态调强计算，计算结果包括速度拐点的时间点和各个子野形状，通过叠加各个子野形状即可得到初步的计算强度图，与优化强度图对比可以检查虚拟单层光栅形成的子野是否符合预期；

s4：对虚拟单层光栅形成的子野进行反旋转，得到真实的子野；

s5：采用正交双层光栅对步骤s4得到的反旋转后的子野进行适形；

s6：检查正交双层光栅的叶片是否超速，若超速，则将超速的叶片加以限制，其允许叶片回退。

在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：

作为优选的方案，在步骤s1中，虚拟单层光栅的速度是正交光栅a和光栅b的速度合成，速度大小和方向为v，θ；

其中，v1为水平方向叶片的最大速度，v2为竖直方向叶片的最大速度；虚拟单层光栅的叶片厚度取较小值，叶片对数取较大值，其余属性与光栅a或光栅b保持一致。

作为优选的方案，在步骤s2还包括以下内容，当优化强度图按照步骤s1得到的虚拟单层光栅的安装角度旋转后，优化强度图在叶片厚度方向的采样间隔直接按叶片厚度划分，在叶片运动方向则按照自定义的间隔划分，取值0.25。

作为优选的方案，步骤s3具体包括以下步骤：

s3.1：计算通量的最小增量；

为确保叶片在运动过程中不会关闭，已知叶片对之间的最小距离(gap)，因此需要计算单位长度的最小增量，如式(3)知，叶片以物理最大速度运行单位长度时，单位长度的通量最小，minslope与gap的乘积即为光栅能达到的最小强度值；

s3.2：计算通量与距离关系，根据步骤s2旋转后的优化强度图及通量的最小增量确定左右叶片运动过程中强度通量与位置的对应曲线；

s3.3：设定速度拐点，根据通量与距离关系曲线计算出速度的拐点；

s3.4：子野中左右叶片位置的确定，以速度拐点为分割点，计算各分割点处左右叶片的位置；

s3.5：叶片加速度检查，若叶片最大加速度超出限制，则降低光栅的最大速度，重复步骤s3.1-s3.4；

s3.6：强度图对比，计算当前分割下的强度图，与优化强度图对比，当误差大于阈值，则调整当前分割下的强度图，重复步骤s3.1-s3.5。

作为优选的方案，还包括优化正交双层光栅动态调强子野分割方法，其具体为子野权重优化法；

子野权重优化法是叶片运动轨迹固定条件下，优化各子野的时间点，优化目标为分割强度图与优化强度图差值的二范数，如式(4)所示；

jobj＝||jopt-jcal||2(4)

分割强度图可视为各子野的线性叠加，如式(5)所示；

其中，iseg为单个子野形成的强度图，ui为子野权重，目标函数为jobj。

作为优选的方案，还包括优化正交双层光栅动态调强子野分割方法，其具体为叶片运动轨迹优化法；

叶片运动轨迹优化法是在子野权重固定的条件下，以各叶片的运动轨迹为变量，在一定条件下，优化目标函数。

作为优选的方案，叶片运动轨迹优化法具体包括以下步骤：

s7：计算当前叶片位置叠加形成的强度图；

水平光栅每对叶片的运动轨迹记作：

竖直光栅每对叶片的运动轨迹记作：

其中，表示：第i对叶片(对应的y轴坐标为yi)的左叶片运动轨迹；表示：第i对叶片(对应的y轴坐标为yi)的右叶片运动轨迹；表示：第j对叶片(对应的x轴坐标为xj)的下叶片运动轨迹；表示：第j对叶片(对应的x轴坐标为xj)的上叶片运动轨迹；水平叶片共n对，竖直叶片共m对；

叶片运动所受约束有：钨门约束、叶片物理约束以及速度约束，约束条件如式(8)所示：

则用上述叶片轨迹得到的计算强度图为：

其中，i，j为点(x，y)对应的水平光栅和竖直光栅的叶片序号；

其中，i，j为点(x，y)对应的水平光栅和竖直光栅的叶片序号；

分割强度图可视为各子野的线性叠加，如式(5)所示；

其中，iseg为单个子野形成的强度图，而iseg＝i(x，y)，ui为子野权重；

目标函数为jobj，优化目标函数为分割强度图与优化强度图差值的二范数，如式(4)所示；

jobj＝||jopt-jcal||2(4)

s8：开始外部循环，找到分割强度图与优化强度图差异最大的行和列，差异值的评价标准是二范数；

s9：找到差异最大的行和列对应的光栅序号，光栅与强度图有着固定的对应关系，可依照强度图的编号计算出光栅序号；

s10：开始内部循环，随机选取一个时刻，根据约束条件计算上下左右四个叶片的活动范围，计算方法见式(8)；

s11：循环改变上下左右叶片的位置，根据步骤s10，四个叶片都会得到一个活动范围，循环取四个叶片范围的最大值和最小值，对四个叶片的位置分别做扰动；

s12：若目标函数有下降或者内部循环超限，则进入步骤s13，否则重复步骤s10-s11；

s13：若目标函数小于阈值或者外部循环超限，则停止优化，否则重复步骤s8-s12。

附图说明

图1为正交双层光栅解决多连通区域子野分割的实例图一；

图2为正交双层光栅解决多连通区域子野分割的实例图二；

图3为本发明实施例提供的用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法的整体流程图；

图4为本发明实施例提供的叶片运动轨迹优化法的流程图；

图5为优化强度图与旋转后强度图对比图之一；

图5(a)为本发明实施例提供的优化强度图之一；

图5(b)为图5(a)对应的旋转后的优化强度图之一；

图6为优化强度图与旋转后强度图对比图之二；

图6(a)为本发明实施例提供的优化强度图之二；

图6(b)为图6(a)对应的旋转后的优化强度图之二；

图7为本发明实施例提供的旋转后的优化强度图与子野叠加图的对比；

图7(a)为本发明实施例提供的旋转后的优化强度图之一；

图7(b)为图7(a)对应的子野叠加图；

图8为本发明实施例提供的正交双层光栅子野适形图之一；

图9为本发明实施例提供的正交双层光栅子野适形图之二；

图10为正交双层光栅叶片超速情况说明；

图11为叶片位置优化迭代曲线；

图12为本发明实施例提供的子野权重优化法的优化强度图、分割强度图和优化后强度图的对比；

图12(a)为本发明实施例提供的优化强度图之三；

图12(b)为图12(a)对应的分割强度图；

图12(c)为图12(a)对应的优化后强度图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。

为了达到本发明的目的，本发明提出一种用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法，该方法是基于一种用于放疗设备的正交双层光栅装置来实现的，该装置安装于放疗设备的加速器机头下，包括：

上层光栅叶片和下层光栅叶片，上层光栅叶片和下层光栅叶片所在平面互相平行，且垂直于加速器机头发出的射线方向，上层光栅叶片和下层光栅叶片的运动方向为正交；

上层光栅叶片包括左边叶片和右边叶片，用于向靶区左右两侧搜索移动；

下层光栅叶片包括上边叶片和下边叶片，用于向靶区上下两侧搜索移动；

控制器，用于驱动左边叶片和右边叶片、上边叶片和下边叶片中的每片子叶片单独运动，以达到和靶区适形的目的。

该正交双层光栅装置相对于传统单层光栅，及双层平行光栅来说，适形度更高，两个方向均能够达到小于1mm的走位精度。

下面就对本发明进行详细的描述，在一种用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法的其中一些实施例中，其具体包括以下步骤，如图3所示：

s1：构造虚拟单层光栅，虚拟单层光栅的速度是正交双层光栅的速度合成，设置虚拟单层光栅的叶片厚度和叶片对数；

s2：得到优化强度图，为了便于子野分割，将优化强度图按照步骤s1得到的虚拟单层光栅的安装角度旋转；

s3：对步骤s2得到的旋转后的优化强度图进行动态调强计算，计算结果包括速度拐点的时间点和各个子野形状，通过叠加各个子野形状即可得到初步的计算强度图，与优化强度图对比可以检查虚拟单层光栅形成的子野是否符合预期；

s4：对虚拟单层光栅形成的子野进行反旋转，得到真实的子野；

s5：采用正交双层光栅对步骤s4得到的反旋转后的子野进行适形；

s6：检查正交双层光栅的叶片是否超速，若超速，则将超速的叶片加以限制，其允许叶片回退。

其中，步骤s3为虚拟单层光栅的动态调强子野分割步骤，分割完成后步骤s4得到了在各个速度拐点下的子野形状，步骤s4将各子野形状反旋转θ。步骤s5中，正交双层光栅对步骤s4得到的反旋转后的子野适形，这里把虚拟单层光栅形成的子野用正交双层光栅实现，得到了各个速度拐点下，正交双层光栅的运动曲线。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，在步骤s1中，虚拟单层光栅的速度是正交光栅a(mlc1)和光栅b(mlc2)的速度合成，速度大小和方向为v，θ；

其中，v1为水平方向叶片的最大速度，v2为竖直方向叶片的最大速度；虚拟单层光栅的叶片厚度取较小值(这里可以取0.25或其他)，叶片对数取较大值(这里可以取256或其他)，其余属性与光栅a或光栅b保持一致。

进一步，在步骤s2还包括以下内容，当优化强度图按照步骤s1得到的虚拟单层光栅的安装角度θ旋转后，优化强度图在叶片厚度方向的采样间隔直接按叶片厚度划分，在叶片运动方向则按照自定义的间隔划分，取值0.25。

进一步，步骤s3具体包括以下步骤：

s3.1：计算通量的最小增量；

为确保叶片在运动过程中不会关闭，已知叶片对之间的最小距离(gap)，因此需要计算单位长度的最小增量，如式(3)知，叶片以物理最大速度运行单位长度时，单位长度的通量最小，minslope与gap的乘积即为光栅能达到的最小强度值；

s3.2：计算通量与距离关系，根据步骤s2旋转后的优化强度图及通量的最小增量确定左右叶片运动过程中强度通量与位置的对应曲线；

s3.3：设定速度拐点，根据通量与距离关系曲线计算出速度的拐点；

s3.4：子野中左右叶片位置的确定，以速度拐点为分割点，计算各分割点处左右叶片的位置；

s3.5：叶片加速度检查，若叶片最大加速度超出限制，则降低光栅的最大速度，重复步骤s3.1-s3.4；

s3.6：强度图对比，计算当前分割下的强度图，与优化强度图对比，当误差大于阈值，则调整当前分割下的强度图，重复步骤s3.1-s3.5。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，还包括优化正交双层光栅动态调强子野分割方法，其具体为子野权重优化法；

子野权重优化法是叶片运动轨迹固定条件下，优化各子野的时间点，优化目标为分割强度图与优化强度图差值的二范数，如式(4)所示；

jobj＝||jopt-jcal||2(4)

分割强度图可视为各子野的线性叠加，如式(5)所示；

其中，iseg为单个子野形成的强度图，ui为子野权重，目标函数为jobj。

因此，子野权重优化法是一个带约束的二次规划问题，按照一般的求解思路求解即可。

为了进一步地优化本发明的实施效果，在另外一些实施方式中，其余特征技术相同，不同之处在于，还包括优化正交双层光栅动态调强子野分割方法，其具体为叶片运动轨迹优化法；

叶片运动轨迹优化法是在子野权重固定的条件下，以各叶片的运动轨迹为变量，在一定条件下，优化目标函数。

将叶片运动离散化，用虚拟单层光栅计算出的mustep(速度拐点的时间点)为时间间隔。叶片离散化后，叶片轨迹可用一系列点表示。初步统计，所有叶片运动轨迹点数约20000个，也就是说，优化变量约为20000个，普通优化方法，如非线性优化、遗传算法、粒子群算法效果均不显著。为此，这里提供了一种寻优算法。整个寻优过程分为外循环和内循环。外循环寻找分割强度图和优化强度图差异最大的行和列，并计算出对应的叶片序号，这一步目的是锁定待优化的叶片序号，减少待优化变量的个数；若外循环迭代次数超限或目标函数达到要求，则退出整个循环。内循环随机选择叶片时刻，根据约束条件计算出叶片的活动范围，在叶片活动范围的最大值和最小值之间变动，观察目标函数是否变小；若目标函数下降或内循环迭代次数超限，跳出内循环。

进一步，叶片运动轨迹优化法具体包括以下步骤，如图4所示：

s7：计算当前叶片位置叠加形成的强度图；

水平光栅每对叶片的运动轨迹记作：

竖直光栅每对叶片的运动轨迹记作：

其中，表示：第i对叶片(对应的y轴坐标为yi)的左叶片运动轨迹；表示：第i对叶片(对应的y轴坐标为yi)的右叶片运动轨迹；表示：第j对叶片(对应的x轴坐标为xj)的下叶片运动轨迹；表示：第j对叶片(对应的x轴坐标为xj)的上叶片运动轨迹；水平叶片共n对，竖直叶片共m对；

叶片运动所受约束有：钨门约束、叶片物理约束(右叶片位置大于左叶片，上叶片位置大于下叶片)以及速度约束，约束条件如式(8)所示：

则用上述叶片轨迹得到的计算强度图为：

其中，i，j为点(x，y)对应的水平光栅和竖直光栅的叶片序号；

其中，i，j为点(x，y)对应的水平光栅和竖直光栅的叶片序号；

分割强度图可视为各子野的线性叠加，如式(5)所示；

其中，iseg为单个子野形成的强度图，而iseg＝i(x，y)，ui为子野权重；

目标函数为jobj，优化目标函数为分割强度图与优化强度图差值的二范数，如式(4)所示；

jobj＝||jopt-jcal||2(4)

s8：开始外部循环，找到分割强度图与优化强度图差异最大的行和列，差异值的评价标准是二范数；

s9：找到差异最大的行和列对应的光栅序号，光栅与强度图有着固定的对应关系，可依照强度图的编号计算出光栅序号；

s10：开始内部循环，随机选取一个时刻，根据约束条件计算上下左右四个叶片的活动范围，根据叶片约束(钨门约束、物理约束、速度约束)得到某一时刻叶片允许的活动范围，计算方法见式(8)；

s11：循环改变上下左右叶片的位置，根据步骤s10，四个叶片都会得到一个活动范围，循环取四个叶片范围的最大值和最小值，对四个叶片的位置分别做扰动；

s12：若目标函数有下降或者内部循环超限，则进入步骤s13，否则重复步骤s10-s11；

s13：若目标函数小于阈值或者外部循环超限，则停止优化，否则重复步骤s8-s12。

综上，本发明提供了一种用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法，并提供了两种优化此分割的方法：叶片运动轨迹优化法和子野权重优化法。子野权重优化法是叶片运动轨迹固定条件下，优化各子野的时间点，叶片运动轨迹优化法是在子野权重固定的条件下，以各叶片的运动轨迹为变量，在一定约束下，优化目标函数。

在现有的子野分割技术中，无论是单层光栅，还是平行双层光栅，都会面临两个问题：叶片厚度方向的适形度不够；一个复杂的射野，需要多个子野才能够形成，照射效率低。正交双层光栅在适形度和照射效率上均占有优势，此外，双层光栅可有效减少光栅漏射，可以更好地保护危及器官。相较静态子野分割，动态分割照射效率高，靶区剂量曲线陡峭，有着明显优势。种用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法。

本发明开始先构造虚拟单层光栅，光栅安装方向是正交双层光栅的速度合成方向。为了便于进行虚拟单层光栅的动态调强(sliding-window)分割，对得到的优化强度图旋转光栅安装角。旋转后的图形仍为矩形，同时维数扩张，整个强度图范围变大。本发明自行定义旋转后图形的采样间隔，与优化强度图采样间隔并不完全一致，旋转前后的优化强度图见图5和图6。

接着对旋转后的优化强度图进行动态调强计算，计算结果包括速度拐点的时间点和各个子野形状，通过叠加各个子野形状即可得到初步的计算强度图，与优化强度图对比可以检查虚拟光栅形成的子野是否符合预期。由图7可见，虚拟单层光栅形成的子野是合理的。

虚拟单层光栅形成的子野经过反旋转后，得到的是真实的子野，用现有的正交双层光栅对反旋转后的子野进行适形，这样就得到了正交双层光栅的动态调强(sliding-window)计算结果。正交双层光栅子野适形的范例见图8和图9，其中的空白区域是反旋转后的子野，网络状即为正交双层光栅，可见正交双层光栅可以正确适形子野。

最后，检查叶片是否超速。上一步已经形成了一系列时间点下的子野形状，这里检查叶片是否超速。值得注意的是，虚拟单层光栅形成动态调强(sliding-window)子野时，已经检查了叶片超速问题。然而，在速度合成的虚拟单层光栅不超速的情况下，正交双层光栅不一定不超速。如图10所示，虚拟叶片运动距离较小，但造成的形状偏差较大，水平光栅在适形时运动距离陡增，造成叶片超速，有时也会造成叶片回退。因此，这里的速度检查有别于单层光栅的动态调强(sliding-window)，允许叶片回退。

为了改善现有的正交双层光栅动态调强(sliding-window)分割，本发明提出了两种优化方法：

a)叶片运动轨迹优化法，以叶片位置为变量，初值即为速度合成算法形成的叶片位置，添加约束条件，以子野叠加强度图之差的二范数为目标进行优化；

b)子野权重优化法，各时刻叶片位置固定，优化各时刻的时间(子野权重)。

对于叶片运动轨迹优化法而言，叶片位置优化开始前需将叶片位置初始化，这里的变量排列规则的伪代码为：

fori＝1：所有时刻

顺序排列水平光栅的所有左叶片

顺序排列水平光栅的所有右叶片

顺序排列竖直光栅的所有下叶片

顺序排列竖直光栅的所有上叶片

end

这样可将所有叶片的所有时刻排成一列，便于维护；

接着，定义约束函数，约束函数包含钨门约束、物理约束和速度约束，其中需要的外部数据有：钨门参数、光栅速度，光栅最小间隔，约束函数按照式(8)所示。同时，根据此约束函数可计算出某时刻某叶片的活动范围。

定义目标函数。这里需要根据已有的叶片位置和时间信息计算出强度图。由离散的叶片位置形成离散的强度图会经由实际位置转化，因此这里需要的外部数据有：叶片厚度、强度图采样间距，mu(时间信息)。

最终根据图4所示的步骤优化叶片位置，得到的迭代次数与目标函数的曲线如图11所示，可见在迭代过程中，目标函数在缓慢下降，优化后分割强度图与优化强度图更加接近。

子野权重优化法是一次完成的，不需要反复迭代。优化后目标函数从2.8254降至1.9457。优化强度图、分割强度图和优化后的强度图的对比见图12，可见优化效果明显。

正交双层光栅在靶区适形度和治疗效率上都有着明显优势，本发明提供了一种用于正交双层光栅装置的动态调强子野分割方法。分割算法的核心是将两层光栅的速度合成后构造虚拟单层光栅，进行单层光栅的动态调强(sliding-window)分割，最后用两层光栅适形各子野。此方法为正交双层光栅的动态调强(sliding-window)分割提供了一个可行方案。

为了进一步减少分割误差，分割算法提供了两种优化方法：叶片运动轨迹优化法和子野权重优化法。叶片运动轨迹优化法是在子野权重固定的条件下，以各叶片的运动轨迹为变量，在一定约束下，优化目标函数。子野权重优化法是叶片运动轨迹固定条件下，优化各子野的时间点。这两种优化方法都可减少分割强度图的误差值，改善优化效果。

对于本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。