一种子野信息确定方法和装置制造方法及图纸

本公开提供一种子野信息确定方法和装置，其中方法包括：获取扫描图像；根据扫描图像确定靶区和危及器官，并获得针对靶区和危及器官的子野信息的第一约束值；确定带约束条件的子野优化算法，所述约束条件包括：子野信息的第二约束值；迭代执行所述子野优化算法，其中，首次执行子野优化算法时，将子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值，并每次迭代执行结束后，对子野数目进行删减，将第二约束值向第一约束值的方向进行逼近变更，利用删减后的子野和变更后的第二约束值进行下一次执行；当第二约束值变更至等于第一约束值时，确定子野优化算法得到的子野信息为获得的子野信息。本公开减少了治疗时间，且提高了治疗质量。

【技术实现步骤摘要】
一种子野信息确定方法和装置
本公开涉及放射治疗技术，特别涉及一种子野信息确定方法和装置。
技术介绍
放射治疗是治疗癌症的三大重要手段(手术治疗、化学治疗、放射治疗)之一，其原理是利用放射线产生的电离辐射杀死肿瘤细胞。调强放疗(intensitymodulatedradiationtherapy，IMRT)是放射治疗的一种，可以通过调节放射线的强度与形状，达到杀死肿瘤细胞的同时保护正常细胞的目的。在调强放疗之前，可以由医生确定本次放疗的靶区和危及器官，并给出靶区和危及器官的约束剂量、子野数目的最大约束值、每个子野的最小机器跳数和最小子野面积等，治疗计划系统(Treatmentplansystem，TPS)可以通过执行某种优化算法，根据上述的约束条件得到本次放疗的子野信息，包括每一个子野的形状和强度。多叶准直器(multi-leafcollimator，MLC)可以根据子野信息控制形成特定的子野形状，并执行对应强度的放射线治疗。但是，可能出现医生经验不足，导致根据经验输入的子野数目约束等约束条件不合理，比如，假设有些治疗计划需要的理想子野数目比较少(比如，20个子野就足够了)，而医生输入的子野数目最大约束值却很大(比如100个)，这样，治疗计划系统根据医生输入的约束条件得到的子野信息中，很可能出现子野数目比理想数目多很多的情况，不仅治疗时间增加，而且治疗质量也降低。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提供一种子野信息确定方法和装置，以确定出子野数目较为合理的治疗计划，减少治疗时间，且提高治疗质量。具体地，本公开是通过如下技术方案实现的：第一方面，提供一种子野信息确定方法，所述方法包括：获取扫描图像；根据所述扫描图像确定靶区和危及器官，并获得针对所述靶区和危及器官的子野信息的第一约束值；确定带约束条件的子野优化算法，所述约束条件包括：所述子野信息的第二约束值，所述子野优化算法用于得到满足所述第二约束值的子野信息；迭代执行所述子野优化算法，其中，首次执行所述子野优化算法时，将所述子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值，并且每次迭代执行结束后，对子野数目进行删减，将所述第二约束值向所述第一约束值的方向进行逼近变更，利用删减后的子野和变更后的第二约束值进行下一次执行；当所述迭代执行直至所述第二约束值变更至等于所述第一约束值时，确定所述子野优化算法得到的子野信息为获得的子野信息。第二方面，提供一种子野信息确定装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取扫描图像；约束获取模块，用于根据所述扫描图像确定靶区和危及器官，并获得针对所述靶区和危及器官的子野信息的第一约束值；算法确定模块，用于确定带约束条件的子野优化算法，所述约束条件包括：所述子野信息的第二约束值，所述子野优化算法用于得到满足所述第二约束值的子野信息；其中，首次执行所述子野优化算法时，将所述子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值；每次迭代执行结束后，将所述第二约束值向所述第一约束值的方向进行逼近变更；迭代处理模块，用于迭代执行所述子野优化算法，并且每次迭代执行结束后，对子野数目进行删减，利用删减后的子野和变更后的第二约束值进行下一次执行；当所述迭代执行直至所述第二约束值变更至等于所述第一约束值时，确定所述子野优化算法得到的子野信息为获得的子野信息。本公开提供的子野信息确定方法和装置，通过采用了逐步接近第一约束值的分步控制法，并且在分步控制的过程中进行子野数目的删减操作，使得更能够有效控制子野数目，使得子野数目尽量接近理想的数目值，相对于现有技术更容易获得更少的子野数目，并且控制放射剂量尽量接近剂量约束，提高治疗质量；并且还减少了治疗患者所需要的时间，从而降低了因为治疗时间长、子野多所导致的误差。附图说明图1是本公开一个例子中的调强放疗的一个应用场景图；图2是本公开一个例子中的子野信息确定方法的流程图；图3是本公开一个例子中的对子野进行删减的流程图；图4是本公开一个例子中的子野合并示意图；图5是本公开一个例子中的另一个子野信息确定方法的流程图；图6是本公开一个例子中的子野信息确定设备的结构示意图；图7是本公开一个例子中的子野信息确定装置的结构示意图；图8是本公开一个例子中的另一个子野信息确定装置的结构示意图；图9是本公开一个例子中的又一个子野信息确定装置的结构示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。图1示例了调强放疗的一个应用场景图，如图1所示，射线源101可以发出射线束102，该射线束102穿过治疗头103，形成在患者上的照射范围S。其中，治疗头103中可以包括多叶准直器，图1还示例了对治疗头103进行俯视放大来看该多叶准直器的构造，该准直器可以包括安装在移动托架104上的很多叶片105，电机106连接叶片105，可以驱动叶片运动形成不同的子野。上位机107可以安装治疗计划系统，并且该系统能够通过执行某种优化算法，得到放疗所需的子野信息，包括每一个子野的形状和强度。上位机107可以将子野信息传输至治疗头103，使得治疗头103中的多叶准直器可以根据该子野信息控制叶片形成特定的子野形状。本公开的例子提供的子野信息确定方法，可以在上位机107执行，用于在调强放疗之前，通过执行该方法确定本次放疗所需的子野信息，以供后续形成子野进行放射治疗所用。首先，在描述该方法之前，对该方法所涉及到的一些基本概念简单说明如下：子野信息：该子野信息可以包括：每个子野的子野机器跳数、每个子野的子野面积等信息。其中，子野机器跳数是加速器剂量仪的监测跳数，并且机器跳数越大通常表明剂量越高。子野优化算法：子野信息的获得通常可以通过某种算法来得到，例如，传统方式中可以根据优化的通量面分割子野；又例如，还可以利用直接机器参数优化(directmachineparameteroptimization，DMPO)算法，将多叶准直器的叶片位置和目标函数等参数结合成一个二次规划问题，通过求解二次规划问题得到子野信息。约束条件：在通过执行上述的子野优化算法计算子野信息时，通常可以设定约束条件，比如，该约束条件可以包括子野信息的约束：子野机器跳数的最小值，子野面积的最小值，子野数目的最大值；通过该约束条件，可以约束子野优化算法的计算，使得该算法计算得到的子野的子野机器跳数、子野面积和子野数目，要满足该约束条件。此外，尽管在算法计算之前，还要输入其他一些约束，比如剂量信息的约束：靶区和危及器官的约束剂量，或者辅助器官的约束剂量，等，但是本公开的例子中，暂时不将其称为约束条件；并且，剂量信息的约束值是算法尽量要满足的，而上述约束条件中的子野信息的约束值，是算法一定要满足的。第一约束值：上述所提到的对子野优化算法的约束条件，可以由上位机的治疗计划系统的用户来输入。例如，上位机的该治疗计划系统可以是一个软件，具有人机交互界面，该系统的用户可以是医生，由医生根据自己的经验向系统中输入子野信息的约束条件，比如，子野数目的最大值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种子野信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取扫描图像；根据所述扫描图像确定靶区和危及器官，并获得针对所述靶区和危及器官的子野信息的第一约束值；确定带约束条件的子野优化算法，所述约束条件包括：所述子野信息的第二约束值，所述子野优化算法用于得到满足所述第二约束值的子野信息；迭代执行所述子野优化算法，其中，首次执行所述子野优化算法时，将所述子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值，并且每次迭代执行结束后，对子野数目进行删减，将所述第二约束值向所述第一约束值的方向进行逼近变更，利用删减后的子野和变更后的第二约束值进行下一次执行；当所述迭代执行直至所述第二约束值变更至等于所述第一约束值时，确定所述子野优化算法得到的子野信息为获得的子野信息。

【技术特征摘要】
1.一种子野信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取扫描图像；根据所述扫描图像确定靶区和危及器官，并获得针对所述靶区和危及器官的子野信息的第一约束值；确定带约束条件的子野优化算法，所述约束条件包括：所述子野信息的第二约束值，所述子野优化算法用于得到满足所述第二约束值的子野信息；迭代执行所述子野优化算法，其中，首次执行所述子野优化算法时，将所述子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值，并且每次迭代执行结束后，对子野数目进行删减，将所述第二约束值向所述第一约束值的方向进行逼近变更，利用删减后的子野和变更后的第二约束值进行下一次执行；当所述迭代执行直至所述第二约束值变更至等于所述第一约束值时，确定所述子野优化算法得到的子野信息为获得的子野信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子野信息包括：子野机器跳数和子野面积；所述将子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值，具体为：将所述子野机器跳数和子野面积的第二约束值设置为小于对应的第一约束值；所述将所述子野信息的第二约束值向所述第一约束值的方向进行逼近变更，具体为：将所述子野信息的第二约束值提高。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子野信息包括：子野机器跳数、子野面积和子野数目；所述将所述子野信息的第二约束值设置为不等于对应的第一约束值，具体为：将所述子野机器跳数和子野面积的第二约束值设置为小于对应的第一约束值，并将所述子野数目的第二约束值设置为大于对应的第一约束值；所述将所述子野信息的第二约束值向所述第一约束值的方向进行逼近变更，具体为：将所述子野机器跳数和子野面积的第二约束值提高，且将所述子野数目的第二约束值降低。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述迭代执行所述子野优化算法，包括：求解带约束条件的二次规划问题，得到所述子野信息；判断子野信息中的子野机器跳数和子野面积是否分别小于对应的预设值，所述预设值大于或等于对应的第二约束值，且小于或等于对应的第一约束值；若所述子野机器跳数和子野面积的至少一个小于所述预设值，则对子野数目进行删减，并提高所述第二约束值，返回重新执行所述二次规划问题；若所述子野机器跳数和子野面积均大于或等于所述预设值，且所述第二约束值小于所述第一约束值，则提高所述第二约束值，返回重新执行所述二次规划问题；若所述子野机器跳数和子野面积均大于或等于所述预设值，且所述第二约束值等于所述第一约束值，则继续判断子野数目是否满足最大子野数目的限制；若所述子野数目满足最大子野数目的限制，结束迭代；否则，对子野数目进行删减，返回重新执行二次规划问题。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述子野数目满足最大子野数目的限制，结束迭代；否则，对子野数目进行删减，返回重新执行二次规划问题，包括：所述最大子野数目为所述子野数目的第二约束值，若所述子野数目满足最大子野数目的限制，且所述最大子野数目等于子野数目的第一约束值，则结束迭代；否则，若所述最大子野数目大于子野数目的第一约束值，则对子野数目进行删减，并且将所述子野数目的第二约束值降低，返回重新执行二次规划问题。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对子野数目进行删减，包括：当所述子野信息中的子野机器跳数和子野面积的至少一个小于预设值时，将至少一个小于所述预设值的子野形成备选子野序列，所述预设值大于或等于对应的第二约束值，且小于或等于对应的第一约束值；对所述备选子野序列中的子野进行删减。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所述对子野数目进行删减，包括：当所述子野信息中的子野数目不...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁洲，
申请(专利权)人：上海东软医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31