一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法技术

本发明专利技术公开了一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法。包括：获取健康人体肺部的第一CT数据；将第一CT数据转换成供蒙特卡罗计算程序计算的模体数据；计算模体数据的吸收剂量，并获取对应的特征数组；对特征数组的各元素按照与中心元素的相邻关系赋予不同的权重；对特征数组进行编码；使用放疗计划系统中笔形束算法计算肿瘤病人肺部的第二CT数据，并从放疗计划系统导出的剂量文件提取剂量信息，由提取的剂量信息构建三维剂量数组；对三维剂量数组进行编码；将编码后的三维剂量数组与编码后的特征数组对应，建立映射关系；利用带权重的卷积公式和映射关系对三维剂量数组进行卷积处理，得到修正后的笔形束三维剂量数组。

【技术实现步骤摘要】
一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法
本专利技术涉及放射治疗
，尤其涉及一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法。
技术介绍
现有的放疗计划系统大多采用解析剂量计算方法，但是基于解析剂量计算方法最大的问题是对非均匀组织的能量沉积计算不准确，即使对剂量进行修正也是使用一维的方法，即只沿着射线方向进行一维的修正。特别是笔形束剂量计算方法对射束边缘和电子计算机X射线断层扫描技术(ComputedTomography；CT)值变化较大的区域剂量计算存在比较显著的误差。但是因为笔形束算法特别适合现在调强适形放疗的逆向优化算法，能够显著提高优化的速度，所以无论研究机构还是放疗计划系统制造商对笔形束算法一直难以割舍，在一些新开发的放疗计划系统中比较折中的方法是只将笔形束算法用于逆向优化的第一步预计算中。但是如果升级系统或购买新的放疗计划系统，采用新的剂量计算方法，对医院来讲又是一笔不小的开支，如何对现有的剂量计算程序进行改进，提高对非均匀组织的修正效果，成了亟待解决的问题。组织的非均匀性主要体现在CT值的变化上，特别是在肺部体现的尤为明显。笔形束剂量计算广泛采用的剂量修正算法是一维方法，如等效路径方法、等效组织空气比法、等效组织空气比指数修正等方法，即只对沿射线方向上的剂量进行修正。而全CT数据的三维修正方法虽然考虑了射线两侧影响，但是因为降低了计算的速度，延长了医生制定放疗计划时间，没有能够普及。目前有研究者使用图形处理器(GraphicProcessingUnit；GPU)进行加速三维修正，但是如何应用到目前已经在临床上使用的放疗计划系统没有给出解决的方案。目前，公认的最准确的放疗剂量计算的方法是蒙特卡罗方法，该方法能够较精确的给出所要计算的CT数据的三维剂量数组，充分考虑了非均匀组织对能量沉积的影响。但是该方法存在计算时间漫长，无法满足临床需求的问题。虽然许多研究者采用多线程加速或者GPU硬件加速的方法来提高蒙特卡罗方法的计算速度，但同样面临无法对已经在临床应用的放疗计划系统给出合理的改进方案的问题。
技术实现思路
为了克服上述技术问题，本专利技术提供一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法，可以在不影响正常放疗流程的情况下，有效地提高剂量计算的精度。本专利技术解决技术问题所采用的技术方案是：一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法，所述方法包括：获取健康人体肺部的第一CT数据；将所述第一CT数据转换成供蒙特卡罗计算程序计算的模体数据，所述模体数据的元素的坐标要与所述第一CT数据的元素的坐标一一对应；计算所述模体数据的吸收剂量，获取所述吸收剂量对应的特征数组；对所述特征数组的各元素按照与中心元素的相邻关系赋予不同的权重；对所述特征数组进行编码；使用放疗计划系统中笔形束算法计算肿瘤病人肺部的第二CT数据，并从放疗计划系统导出的剂量文件提取剂量信息，由提取的剂量信息构建三维剂量数组，所述三维剂量数组中元素的下标与所述第二CT数据中元素的位置相对应；对所述三维剂量数组元素进行编码；将编码后的所述三维剂量数组元素与所述特征数组对应，建立映射关系；利用带权重的卷积公式和所述映射关系对所述三维剂量数组进行卷积处理，得到修正后的笔形束三维剂量数组。如上所述的方法中，计算所述模体数据的吸收剂量，获取所述吸收剂量对应的特征数组，具体包括：将所述第一CT数据相邻的两个CT元素的CT值相减，记录CT值差大于或等于限定值而且离放疗计划设置的等中心坐标最近点的CT元素坐标；查找到所述CT元素坐标在所述模体数据中的元素，并提取所述对应坐标元素周围26个模体元素剂量分别除以放疗医师给予的处方剂量后组成的3×3×3的三维数组；其中所述26个模体元素中，与中心元素以面的方式相邻的元素有6个，与所述中心元素以边方式相邻的元素有12个，与中心元素以顶点相邻的元素有8个，共计26个元素。如上所述的方法中，所述限定值在50-200之间。如上所述的方法中，对所述特征数组的各元素按照与中心元素的相邻关系赋予不同的权重，具体包括：将所述特征数组与所述中心元素以面的方式相邻的元素设置权重为0.6至1之间的数值；与所述中心元素以边的方式相邻的元素设置权重为0.3至0.6之间的数值；与所述中心元素以顶点方式相邻的元素设置权重为0至0.3之间的数值。如上所述的方法中，对所述特征数组进行编码，具体包括：将所述第一CT数据中元素的CT值差分成等间隔的区间，用于生成区间码；将所述第一CT数据中元素的CT值分成等间隔的区段，用于生成分类码；把所述特征数组按照中心元素对应的第一CT数据中元素的CT值差区间和第一CT数据中元素的CT值区段分到对应的区间和分类中；对所述特征数组按照二进制区间码、二进制分类码和二进制校验码的顺序进行编码。如上所述的方法中，对所述特征数组按照二进制区间码、二进制分类码和二进制校验码的顺序进行编码中，前四位为区间码，代表区间的编号；中间四位为分类码，代表分类的编号，后两位为校验码固定为“00”。如上所述的方法中，对所述三维剂量数组进行编码，具体包括：将所述三维剂量数组元素对应的所述第二CT数据元素的CT值差对应划入第一CT数据的区间，用于生成区间码；将所述三维剂量数组元素对应的所述第二CT数据元素的CT值对应划入第一CT数据的区段，用于生成分类码；对所述第二CT数据元素对应的所述三维剂量数组元素按照二进制区间码、二进制分类码和二进制校验码的顺序进行编码。如上所述的方法中，所述对所述三维剂量数组元素按照二进制区间码、二进制分类码和二进制校验码的顺序进行编码中，前四位为区间码，代表区间的编号；中间四位为分类码，代表分类的编号，后两位为校验码，并固定为“01”。如上所述的方法中，编码后的所述三维剂量数组与所述特征数组对应，建立映射关系，具体包括：将编码后的所述第二CT数据与所述特征数组编码进行同或运算，如果结果为“1111111110”则确定两者对应建立映射。如上所述的方法中，利用带权重的卷积公式和所述映射关系对所述三维剂量数组进行卷积处理，得到修正后的笔形束三维剂量数组，具体采用如下公式来实现：其中，DOSEcorr(x,y,z)表示所述修正后的笔形束三维剂量数组的元素；DSOEorigin(x,y,z,m1)表示由放疗计划系统计算出的所述三维剂量数组的元素，其中m1表示该元素的编码；W(m,n,p)表示所述特征数组各元素的权重；Mtri(x+m,y+n,z+p,m0)表示所述特征数组，其中m0表示特征数组的编码；ΔHU表示所述第二CT数据相邻元素CT值的差，Nset表示所述限定值；x，y，z分别表示使用放疗计划系统中笔形束算法计算所述第二CT数据得到的三维剂量数组的各维度的下标；endx，endy，endz表示使用放疗计划系统中笔形束算法计算所述第二CT数据的三维剂量数组的各维度的下标的最大值；m，n，p分别表示所述特征数组的各维度的下标；当所述第二CT数据相邻元素CT值的差大于等于所述限定值Nset，即ΔHU≥Nset，且m1与m2同或运算为1111111110时，使用对应的特征数组对放疗计划系统计算出的三维矩阵进行剂量修正；否则，不进行修正，仍然采用放疗计划系统计算出的结果；找到对应特征矩阵的方法为：使用放疗计划系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法，其特征在于，所述方法包括：获取健康人体肺部的第一CT数据；将所述第一CT数据转换成供蒙特卡罗计算程序计算的模体数据，所述模体数据的元素的坐标要与所述第一CT数据的元素的坐标一一对应；计算所述模体数据的吸收剂量，获取所述吸收剂量对应的特征数组；对所述特征数组的各元素按照与中心元素的相邻关系赋予不同的权重；对所述特征数组进行编码；使用放疗计划系统中笔形束算法计算肿瘤病人肺部的第二CT数据，并从放疗计划系统导出的剂量文件提取剂量信息，由提取的剂量信息构建三维剂量数组，所述三维剂量数组中元素的下标与所述第二CT数据中元素的位置相对应；对所述三维剂量数组元素进行编码；将编码后的所述三维剂量数组元素与所述特征数组对应，建立映射关系；利用带权重的卷积公式和所述映射关系对所述三维剂量数组进行卷积处理，得到修正后的笔形束三维剂量数组。

【技术特征摘要】
1.一种针对肺部放疗中笔形束剂量计算的三维修正方法，其特征在于，所述方法包括：获取健康人体肺部的第一CT数据；将所述第一CT数据转换成供蒙特卡罗计算程序计算的模体数据，所述模体数据的元素的坐标要与所述第一CT数据的元素的坐标一一对应；计算所述模体数据的吸收剂量，获取所述吸收剂量对应的特征数组；对所述特征数组的各元素按照与中心元素的相邻关系赋予不同的权重；对所述特征数组进行编码；使用放疗计划系统中笔形束算法计算肿瘤病人肺部的第二CT数据，并从放疗计划系统导出的剂量文件提取剂量信息，由提取的剂量信息构建三维剂量数组，所述三维剂量数组中元素的下标与所述第二CT数据中元素的位置相对应；对所述三维剂量数组元素进行编码；将编码后的所述三维剂量数组元素与所述特征数组对应，建立映射关系；利用带权重的卷积公式和所述映射关系对所述三维剂量数组进行卷积处理，得到修正后的笔形束三维剂量数组。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述模体数据的吸收剂量，获取所述吸收剂量对应的特征数组，具体包括：将所述第一CT数据相邻的两个CT元素的CT值相减，记录CT值差大于或等于限定值而且离放疗计划设置的等中心坐标最近点的CT元素坐标；查找到所述CT元素坐标在所述模体数据中的元素，并提取所述对应坐标元素周围26个模体元素剂量分别除以放疗医师给予的处方剂量后组成的3×3×3的三维数组；其中所述26个模体元素中，与中心元素以面的方式相邻的元素有6个，与所述中心元素以边方式相邻的元素有12个，与中心元素以顶点相邻的元素有8个，共计26个元素。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述限定值在50-200之间。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述特征数组的各元素按照与中心元素的相邻关系赋予不同的权重，具体包括：将所述特征数组与所述中心元素以面的方式相邻的元素设置权重为0.6至1之间的数值；与所述中心元素以边的方式相邻的元素设置权重为0.3至0.6之间的数值；与所述中心元素以顶点方式相邻的元素设置权重为0至0.3之间的数值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述特征数组进行编码，具体包括：将所述第一CT数据中元素的CT值差分成等间隔的区间，用于生成区间码；将所述第一CT数据中元素的CT值分成等间隔的区段，用于生成分类码；把所述特征数组按照中心元素对应的第一CT数据中元素的CT值差区间和第一CT数据中元素的CT值区段分到对应的区间和分类中；对所述特征数组按照二进制区间码、二进制分类码和二进制校验码的顺序进行编码。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述特征数组按照二进制区间码、二...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐公明，曹瑞芬，陈朝斌，胡丽琴，吴宜灿，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34