用于计算感兴趣对象的位移的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种计算感兴趣对象的位移的方法，包括根据所述感兴趣对象的预先采集的图像的集合中相邻图像来计算(101)所述感兴趣对象的位移模型的步骤，所述位移模型反映所述感兴趣对象沿时间的位置。所述方法特征在于所述方法还包括以下步骤。基于所述位移模型来确定(102)在所述预先采集的图像的集合的一个周期性时间循环内的来自所述预先采集的图像的集合图像的第一子集(S1)的步骤。根据新采集的图像来识别(103)图像的第二子集(S2)的第一步骤，其中，所述图像的第二子集(S2)中的图像是相继的并且在所述图像的第一子集(S1)中具有相同的最相似图像，其中，通过比较所述新采集的图像中的给定图像与所述图像的第一子集(S1)中的每幅图像来确定相似性水平的第一集合，并且其中，所述最相似图像具有在所述相似性水平的第一集合中的最大相似性水平。在所述图像的第二子集(S2)中选择(104)给定图像作为第一参考图像(I1)的第一步骤。从所述新采集的图像识别(105)图像的第三子集(S3)的第二步骤，其中，所述图像的第三子集(S3)中的图像是相继的并且在所述图像的第一子集(S1)中具有相同的最相似图像，其中，通过比较所述新采集的图像中的给定图像与图像的所述第一子集(S1)中的每幅图像来确定相似性水平的集合，并且其中，所述最相似图像具有在所述相似性水平的集合中的最大相似性水平。在图像的所述第三子集(S3)中选择(106)给定图像作为第二参考图像(I2)的第二步骤。计算(107)所述第二参考图像(I2)与所述第一参考图像(I1)之间的位移的步骤。本发明专利技术还涉及位移计算的对应系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于计算感兴趣对象的位移的方法和系统
本专利技术涉及对象移动测量的领域，尤其涉及用于计算感兴趣对象的位移的方法。
技术介绍
辐射治疗广泛用在癌症处置或治疗中。辐射治疗的目的是杀死患者身体中的感兴趣对象中发生的病理结构，例如，肿瘤细胞，而不损害感兴趣对象的周围组织。这通过将较高辐射剂量递送到患者身体的感兴趣对象，并且将可能较低辐射剂量递送到感兴趣对象周围的健康器官组织来完成。然而，在整个处置过程期间，患者身体的呼吸运动可以产生关于辐射被应用的位置的不准确。实际上，患者身体的感兴趣对象的位置可以随着呼吸运动而改变，并且甚至患者身体的感兴趣对象的尺寸和形状有时随着通过内部身体肌肉力的变形而改变。对象跟踪当感兴趣对象在患者身体中时由于身体移动(诸如，由呼吸引起的身体移动)而是具有挑战的。跟踪由呼吸引起的患者身体中的这样的感兴趣对象的移动中的困难可以是进行辐射治疗时的不准确性的重要原因。超声成像被用于在处置期间提供图像。用于运动跟踪的已知方法是标记被放置在患者的皮肤上。标记然后使用诸如超声的成像设备来跟踪。然而，处理图像的大的集合在对象跟踪中是具有挑战的。当前，还没有可用于跟踪患者身体中的对象本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算感兴趣对象的位移的方法，包括根据所述感兴趣对象的预先采集的图像的集合中相邻的图像来计算(101)所述感兴趣对象的位移模型的步骤，所述位移模型反映所述感兴趣对象沿时间的位置，其特征在于，所述方法还包括：‑基于所述位移模型来确定(102)在所述预先采集的图像的集合的一个周期性时间循环内的来自所述预先采集的图像的集合图像的第一子集(S1)的步骤；‑从新采集的图像识别(103)图像的第二子集(S2)的第一步骤，其中，图像的所述第二子集(S2)中的图像是相继的并且在图像的所述第一子集(S1)中具有相同的最相似图像，其中，通过将所述新采集的图像中的给定图像与图像的所述第一子集(S1)中的每幅图像进...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.03.27 EP 15161267.8;2014.12.17 CN PCT/CN2014/1.一种计算感兴趣对象的位移的方法，包括根据所述感兴趣对象的预先采集的图像的集合中相邻的图像来计算(101)所述感兴趣对象的位移模型的步骤，所述位移模型反映所述感兴趣对象沿时间的位置，其特征在于，所述方法还包括：-基于所述位移模型来确定(102)在所述预先采集的图像的集合的一个周期性时间循环内的来自所述预先采集的图像的集合图像的第一子集(S1)的步骤；-从新采集的图像识别(103)图像的第二子集(S2)的第一步骤，其中，图像的所述第二子集(S2)中的图像是相继的并且在图像的所述第一子集(S1)中具有相同的最相似图像，其中，通过将所述新采集的图像中的给定图像与图像的所述第一子集(S1)中的每幅图像进行比较来确定相似性水平的集合，并且其中，所述最相似图像具有在相似性水平的所述集合中的最大相似性水平；-在图像的所述第二子集(S2)中选择(104)给定图像作为第一参考图像(I1)的第一步骤；-从所述新采集的图像识别(105)图像的第三子集(S3)的第二步骤，其中，图像的所述第三子集(S3)中的图像是相继的并且在图像的所述第一子集(S1)中具有相同的最相似图像，其中，通过将所述新采集的图像中的给定图像与图像的所述第一子集(S1)中的每幅图像进行比较来确定相似性水平的集合，并且其中，所述最相似图像具有在相似性水平的所述集合中的最大相似性水平；-在图像的所述第三子集(S3)中选择(106)给定图像作为第二参考图像(I2)的第二步骤；-计算(107)所述第二参考图像(I2)与所述第一参考图像(I1)之间的位移的步骤。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定(102)的所述步骤适于确定从集合[12、14、16、18、20、22、24]中选择的具有若干图像的图像的所述第一子集(S1)。3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定(102)的所述步骤包括在所述位移模型的周期性时间循环内选择第一区域和第二区域，其中，在所述第一区域中选择的图像的数量大于在所述第二区域中选择的图像的数量，并且其中，所述位移模型在所述第一区域内的斜率大于所述位移模型在所述第二区域中的斜率。4.根据权利要求1所述的方法，其中，在确定(102)的所述步骤之后，还包括将标记附接到图像的所述第一集合(S1)的步骤，所述标记包括所述感兴趣对象的呼吸呼气信息和呼吸吸气信息。5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，识别(103)的所述第一步骤中和识别(105)的所述第二步骤中的所述最相似图像是基于使用从体积到体积互相关准则和平方差的和的最小值准则中选择的准则而被识别的。6.根据权利要求1至5所述的方法，其中，选择(104)的所述第一步骤包括在所述新采集的图像的中心时隙中选择所述第一参考图像(I1)。7.根据权利要求1至5所述的方法，其中，选择(106)的所述第二步骤包括在所述新采集的图像的中心时隙中选择所述第二参考图像(I2)。8.根据权利要求4所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐泾平，K·卢，W·T·史，C·S·霍尔，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰,NL