一种治疗计划系统中剂量分布的三维可视化方法与流程

本发明涉及医疗影像处理技术，具体涉及医学三维可视化技术。

背景技术：

目前，治疗计划系统中剂量的三维可视化显示及其与体数据融合显示方法主要是基于VTK进行渲染。这种方法在对剂量分布进行三维绘制之前,将剂量数组构造为VTK可以处理的多边形数据(Polygonal Data)类型，然后使用VTK提供的三维重建流程进行剂量的可视化处理。

为了使医生可以很直观地观察剂量分布与人体组织的空间关系，需要将剂量分布图与体数据三维重构图融合在一起进行对比显示。

这种方法与传统的面绘制类似，需要构造生成中间几何图元，在这个过程中会造成某些图像细节丢失，而且融合过程是基于VTK进行的，无法对融合过程具体的分类和光照方式进行控制，往往无法实现临床上对剂量分类具体需求。

技术实现要素：

针对现有治疗计划系统中剂量三维可视化技术所存在的问题，需要一种能够直观显示剂量分布的三维可视化技术。

为此，本发明所要解决的技术问题是提供一种治疗计划系统中剂量分布的三维可视化方法，能够更能直观展现剂量的分布情况。

为解决该技术问题，本发明提供的治疗计划系统中剂量分布的三维可视化方法，包括：

重采样可视成像所需的数据；

对重采样数据进行分类；

基于分类后数据进行图像合成。

在本可视化方法中，通过重采样在可视成像时对原始数据进行重构。

在本可视化方法中，在采样过程中对阻光度和颜色值分类。

在本可视化方法中，对阻光度基于CT值及剃度进行自动分类，基于如下公式进行确定：

其中，α为阻光度，h为体元对应CT值，h₁，h₂为CT值门限，且满足h₁＜h₂。

在本可视化方法中，对阻光度进行手动自定义分类。

在本可视化方法中，对阻光度基于感兴趣区进行自定义分类。

在本可视化方法中，对颜色值基于剂量值进行自动分类，基于如下公式确定：

其中，c_λ为颜色分量，d为体元对应剂量值，d₁，d₂为剂量值门限，且满足d₁＜d₂；c_λ1为d₁对应颜色分量值，c_λ2为d₂对应颜色分量值。

在本可视化方法中，对颜色值基于处方剂量进行自定义分类，基于如下公式确定：

其中，为体元v[i,j,k]的颜色分量值，c_λ1满足优化条件的颜色，c_λ2为不满足优化条件的颜色，[ROI^T]为靶区体元，[ROI^R]为危及器官体元，d_p1、d_p2为靶区处方剂量，d_p为危及器官处方剂量。

在本可视化方法中，通过如下的图像合成算子完成图像合成：

其中，为第i个采样点的颜色值，为不透明度值，为进入第i个采样点时的颜色值，为不透明度值，为经过第i个采样点后的颜色值，为不透明度值为。

本发明的方案使得医生可以根据临床需要对阻光度及颜色进行定义，从而使得剂量分布可以基于需要进行三维可视化显示，从而使医生能更能直观的判断相关组织的剂量分布情况。

此外，由于基于光线投射理论的体绘制技术无需构造中间几何图元，使得基于患者CT图像体数据的三维可视化效果细节更加清晰。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。

图1为本发明实例中α及颜色自定义分类示意图；

图2为本发明实例中实现体显示流程图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

本方案提供一种基于光线投射方法的体绘制三维可视化用技术，其通过在光线投射采样过程中，对阻光度分别基于CT值自动分类和手动自定义分类、基于感兴趣区进行自定义分类；对颜色值分量分别基于剂量值进行自动分类，基于处方剂量进行自定义分类。这些分类方式及不同组合，使得医生可以根据临床需要对阻光度及颜色进行定义，从而使得剂量分布可以基于需要进行三维可视化显示，从而使医生能更能直观的判断相关组织的剂量分布情况。

据此，本方案进行体绘制时主要包括如下三步骤(参见图2)：

步骤1：数据重采样

重采样是在可视成像时对原始数据进行的重构。具体实现时，本方案将重构和重采样结合在一起，具体可采用最近邻插值法、三线性插值法、高斯插值法等进行数据采样。

步骤2：数据分类

重采样结束以后就是对重采样数据进行分类，本方案中进行分类的方法有三种：一种是自动的分类方法，如根据阈值和梯度进行分类；第二种是根据组织分割的结果进行分类；第三种方法是手动设定不同象素值对应的阻光度、颜色等特性。

据此，本方案针对放射治疗计划系统剂量分布三维可视化临床需求，提供了以下几种方式对阻光度及颜色分量进行分类。

(一)自动分类

阻光度基于CT值及剃度进行自动分类，而颜色值基于剂量值进行自动分类。具体做法如下，阻光度与CT值映射关系由下式给出，并据此实现阻光度的自动分类：

其中，α为阻光度，h为体元对应CT值，h₁,h₂为CT值门限，且满足h₁＜h₂。

而颜色与剂量值映射关系由下式给出，并据此实现颜色值的自动分类：

其中，c_λ为颜色分量，d为体元对应剂量值，d₁,d₂为剂量值门限，且满足d₁＜d₂。c_λ1为d₁对应颜色分量值，c_λ2为d₂对应颜色分量值。

在该自动分类方案中，小于门限值或大于门限值的体元数据点属于相同的物质；在门限内，相同CT值体元数据点属于相同的物质。同一个组织和器官是由多种不同的物质组成的。

(二)自定义分类

自定义分类方法可以手动设置CT值对应的α值(阻光度)及剂量值对应的颜色值。该自定义分类方法具有极大的灵活性，用户可以根据绘制具体要求来调整数据的可视化属性，从而获得理想的显示效果，例如对某些组织和器官的突出显示等。

本方案对α映射表(即阻光度α与CT值映射关系表)提供了两种自定义方式：一种是基于具体CT值配置α值，如图1所示，用户可以通过调整α曲线配置CT值与α映射表。另外一种方式是设定感兴趣区(ROI)α值，比如将一些危及器官或靶区的α值设为较大一些，以便突出显示这些器官的剂量分布情况。

本方案对颜色映射表(即颜色值与剂量值之间的映射对应关系表)的定义，作为举例，在图1中可通过双击菱形颜色按钮来调整剂量值对应的颜色值。这种方法具有极大的灵活性，用户可以根据绘制具体要求来调整数据的可视化属性，从而获得理想的显示效果。

(三)基于处方剂量分类

临床上，特别是逆向调强计划，会针对靶区及危及器官设定处方剂量，如设定靶区剂量区间，设定危及器官最大剂量等。这些处方剂量做为优化目标参数，可以基于感兴趣区(ROI)处方剂量对优化结果进行评估。

针对以上需求，本方案提供了对颜色值基于处方剂量进行分类的方式，具体分类方法由下式给出：

其中，为体元v[i,j,k]的颜色分量值，c_λ1满足优化条件的颜色，c_λ2为不满足优化条件的颜色。[ROI^T]为靶区体元，[ROI^R]为危及器官体元。d_p1、d_p2为靶区处方剂量，d_p为危及器官处方剂量。

该颜色值基于处方剂量分类方法使临床医生在进行剂量分布评估时，可以基于颜色对感兴趣区(ROI)剂量分布是否满足条件做出更直观的判断。

步骤3：图像合成。

体绘制的最后一步是图像合成。图像合成算法是根据一定的光学模型推导出来的。本方案中基于光线吸收与发射模可以得到由前至后的图像合成算子：

这里，为第i个采样点的颜色值，为不透明度值，为进入第i个采样点时的颜色值，为不透明度值，为经过第i个采样点后的颜色值，为不透明度值为。

本实例方案中基于分类方式及不同组合，使得医生可以根据临床需要对阻光度及颜色进行定义，从而使得剂量分布可以基于需要进行三维可视化显示，从而使医生能更能直观的判断相关组织的剂量分布情况。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。