基于医学影像数据的几何模型建立方法技术

本发明专利技术一方面提供一种基于医学影像数据的几何模型建立方法，包括：读取医学影像数据的步骤；通过医学影像数据与组织种类之间的转换关系定义组织种类的步骤；决定组织分群数的步骤；通过医学影像数据与密度之间的转换关系定义组织密度的步骤；建立带有组织和密度信息的3D编码矩阵的步骤；产生几何模型的步骤。另外，还可包括判断医学影像体素是否在ROI边界内的步骤。根据医学影像的数据与组织种类之间的转换关系，可以根据实际需要确定组织分群数，从而更加精确地提供组织种类、元素组成及密度，建立的几何模型更加匹配于医学影像数据反应出的真实情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种几何模型建立方法，尤其涉及一种基于医学影像数据的几何模型建立方法。
技术介绍
随着原子科学的发展，例如钴六十、直线加速器、电子射束等放射线治疗已成为癌症治疗的主要手段之一。然而传统光子或电子治疗受到放射线本身物理条件的限制，在杀死肿瘤细胞的同时，也会对射束途径上大量的正常组织造成伤害；另外由于肿瘤细胞对放射线敏感程度的不同，传统放射治疗对于较具抗辐射性的恶性肿瘤(如：多行性胶质母细胞瘤(glioblastomamultiforme)、黑色素细胞瘤(melanoma))的治疗成效往往不佳。为了减少肿瘤周边正常组织的辐射伤害，化学治疗(chemotherapy)中的标靶治疗概念便被应用于放射线治疗中；而针对高抗辐射性的肿瘤细胞，目前也积极发展具有高相对生物效应(relativebiologicaleffectiveness,RBE)的辐射源，如质子治疗、重粒子治疗、中子捕获治疗等。其中，中子捕获治疗便是结合上述两种概念，如硼中子捕获治疗，借由含硼药物在肿瘤细胞的特异性集聚，配合精准的中子射束调控，提供比传统放射线更好的癌症治疗选择。硼中子捕获治疗(BoronNeutronCaptureTherapy,BNCT)是利用含硼(10B)药物对热中子具有高捕获截面的特性，借由10B(n,α)7Li中子捕获及核分裂反应产生4He和7Li两个重荷电粒子，两粒子的总射程约相当于一个细胞大小，因此对于生物体造成的辐射伤害能局限在细胞层级，当含硼药物选择性地聚集在肿瘤细胞中，搭配适当的中子射源，便能在不对正常组织造成太大伤害的前提下，达到局部杀死肿瘤细胞的目的。三维模型广泛应用于科学实验分析、科学实验模拟领域。比如在核辐射与防护领域，为了模拟人体在一定辐射条件下的吸收剂量，常常需要利用计算机技术对医学影像数据进行各种处理建立精确的MCNP需要的晶格模型，并结合MCNP(蒙特卡罗程序)进行模拟计算。蒙特卡罗方法是目前能够对辐照目标内部三维空间核粒子碰撞轨迹和能量分布进行精确模拟的工具，蒙特卡罗方法与复杂的三维人体解剖模型相结合代表了模拟在计算机技术中的跃进。在诊断放射检查中，精确的人体器官剂量评估对于放射治疗是非常有益的。目前，国际上已经成功建立多种人体模型并结合蒙特卡罗模拟程序，对人体在辐射环境下的吸收剂量进行精确性的计算评估。人体三维解剖模型成功转换为蒙特卡罗程序所需要的几何描述是进行蒙特卡罗模拟计算的前提条件，也是目前国际上蒙特卡罗模拟研究的热点和难点。核磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)或电子计算机断层扫描(ComputedTomography,CT)等医学影像数据能够针对人体体内特征提供较为详细的组织几何结构信息，为人体内部结构的实体建模提供了数据基础。而在中子捕获治疗领域如何根据医学影像数据建立MCNP所需的几何模型属于一个很重要的课题，换句话说，即如何根据医学影像数据建立MCNP软件输入档所需的晶格模型，从而提高治疗计划的精确性。因此，有必要提出一种提高治疗计划精确性的根据医学影像数据建立MCNP所需的几何模型的方法。
技术实现思路
本专利技术的一个方面提供一种基于医学影像数据的几何模型建立方法，包括：读取医学影像数据的步骤；通过医学影像数据与组织种类之间的转换关系定义组织种类的步骤；决定组织分群数的步骤；通过医学影像数据与密度之间的转换关系定义组织密度的步骤；建立带有组织和密度信息的3D编码矩阵的步骤；产生几何模型的步骤。该几何模型建立方法根据医学影像的数据与组织种类之间的转换关系，可以根据实际需要确定组织分群数，从而更加精确地提供组织种类、元素组成及密度，建立的几何模型更加匹配于医学影像数据反应出的真实情况。作为一种优选地，该几何模型建立方法应用于中子捕获治疗，其进一步包括给定B-10浓度的步骤和建立带有B-10浓度信息的3D编码矩阵的步骤。标记有B-10浓度信息的几何模型，便可清楚地知道，各个组织内的含硼药物浓度，然后进行中子捕获治疗照射模拟时，则更加真实地反应出实际情况。组织分群数为用户手动定义的组织分群数加上数据库中已有的4种组织分群数或14种组织分群数。如果在已有数据库中并未建立有相对应的组织分群数，那么可以由用户自定义一个新的组织分群数。这样即避免了如果已有数据库中不能完全匹配相对应的组织分群数，只能近似选择的情况，从而有效地提高的建模的精确度。更加优选地，该几何模型建立方法进一步包括建立3D组织编码矩阵的步骤和建立3D密度编码矩阵的步骤。根据医学影像数据的切片通过相对应的转换关系，每一张切片建立相应的组织编码和密度编码，从而建立起3D组织编码矩阵和3D密度编码矩阵。几何模型包括MCNP软件输入档所需的晶格卡、栅元卡、曲面卡和材料卡。通过医学影像数据最终获得MCNP软件输入档所需的晶格卡、栅元卡、曲面卡和材料卡，从而为模拟计算提供理论依据并获得精确的模拟计算结果。本专利技术的另一方面提供一种基于医学影像数据的几何模型建立方法，包括：读取医学影像数据的步骤；定义或读取ROI边界的步骤；判断医学影像体素是否在ROI边界内的步骤：如果是，则进入通过为每个ROI边界内体素给定一个特定组织与密度的方式进行用户手动定义组织种类与密度的步骤或进入通过医学影像数据与组织种类/密度之间的转换关系自动定义ROI组织种类与密度的步骤，如果否，则进入通过医学影像数据与组织种类之间的转换关系自动定义组织种类的步骤并通过医学影像数据与密度之间的转换关系定义组织密度的步骤；建立带有组织和密度信息的3D编码矩阵的步骤；产生几何模型的步骤。所谓ROI是指感兴趣区域(下文统称ROI)，用户可以手动定义ROI的组织种类、元素组成以及密度。如果医学影像体素点不在ROI边界内，则根据医学影像的数据与组织种类之间的转换关系进行组织种类的定义，并根据实际需要确定组织分群数，从而更加精确地提供组织种类、元素组成及密度，建立的几何模型更加匹配于医学影像数据反应出的真实情况。作为一种优选地，该几何模型建立方法应用于中子捕获治疗，几何模型建立方法包括给定B-10浓度的步骤和建立带有B-10浓度信息的3D编码矩阵的步骤。标记有B-10浓度信息的几何模型，便可清楚地知道，各个组织内的含硼药物浓度，然后进行中子捕获治疗照射模拟时，则更加真实地反应出实际情况。组织分群数为用户手动定义的组织分群数加上数据库中已有的4种组织分群数或14种组织分群数。如果在已有数据库中并未建立有相对应的组织分群数，那么可以由用户自定义一个新的组织分群数。这样即避免了如果已有数据库中不能完全匹配相对应的组织分群数，只能近似选择的情况，从而有效地提高的建模的精确度。更加优选地，该几何模型建立方法进一步包括建立3D组织编码矩阵的步骤和建立3D密度编码矩阵的步骤。根据医学影像数据的切片通过相对应的转换关系，每一张切片建立相应的组织编码和密度编码，从而建立起3D组织编码矩阵和3D密度编码矩阵。几何模型包括MCNP软件输入档所需的晶格卡、栅元卡、曲面卡和材料卡。通过医学影像数据最终获得MCNP软件输入档所需的晶格卡、栅元卡、曲面卡和材料卡，从而为模拟计算提供理论依据并获得精确的模拟计算结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于医学影像数据的几何模型建立方法，包括：读取医学影像数据的步骤；通过医学影像数据与组织种类之间的转换关系定义组织种类的步骤；决定组织分群数的步骤；通过医学影像数据与密度之间的转换关系定义组织密度的步骤；建立带有组织和密度信息的3D编码矩阵的步骤；产生几何模型的步骤。

【技术特征摘要】
1.一种基于医学影像数据的几何模型建立方法，包括：读取医学影像数据的步骤；通过医学影像数据与组织种类之间的转换关系定义组织种类的步骤；决定组织分群数的步骤；通过医学影像数据与密度之间的转换关系定义组织密度的步骤；建立带有组织和密度信息的3D编码矩阵的步骤；产生几何模型的步骤。2.根据权利要求1所述的基于医学影像数据的几何模型建立方法，其特征在于：所述几何模型建立方法应用于中子捕获治疗，所述几何模型建立方法进一步包括给定B-10浓度的步骤和建立带有B-10浓度信息的3D编码矩阵的步骤。3.根据权利要求1所述的基于医学影像数据的几何模型建立方法，其特征在于：所述组织分群数为用户手动定义的组织分群数加上数据库中已有的4种组织分群数或14种组织分群数。4.根据权利要求3所述的基于医学影像数据的几何模型建立方法，其特征在于：所述几何模型建立方法进一步包括建立3D组织编码矩阵的步骤和建立3D密度编码矩阵的步骤。5.根据权利要求1所述的基于医学影像数据的几何模型建立方法，其特征在于：所述几何模型包括MCNP软件输入档所需的晶格卡、栅元卡、曲面卡和材料卡。6.一种基于医学影像数据的几何模型建立方法，包括：读取医学影像数据的步骤；定义或读取ROI边界的步骤；判断医学影像体素是否在RO...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘渊豪，李珮仪，
申请(专利权)人：南京中硼联康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32