一种具有最佳生物学效应的多线束选择方法技术

本发明专利技术公开一种具有最佳生物学效应的多线束选择方法。本发明专利技术利用多能量线束的不同特点，通过实时监测放疗过程中肿瘤位置及形状的变化，统计分析寻找出具有最佳生物学效应的最佳射线和剂量分布模式，保证整个放射治疗过程中一直具有最佳生物学效应的治疗状态，提高肿瘤控制率。

【技术实现步骤摘要】
一种具有最佳生物学效应的多线束选择方法
本专利技术属于一种具有最佳生物学效应的放射治疗多线束选择方法，具体涉及放射物理领域。
技术介绍
放射治疗是恶性肿瘤的主要局部治疗手段之一，大约70％的癌症患者需要放射治疗，40％的患者可以通过放射治疗达到根治的效果。放射治疗常用的放射源包括放射性同位素产生的射线和各类加速器产生的高能x线、电子线、质子束、中子束及其他粒子束等。放射治疗常用的照射方式包括远距离和近距离放射治疗两种，远距离放射治疗时放射线须穿过正常组织才能到达肿瘤组织，肿瘤受照剂量常受其周围正常组织耐受剂量的限制，需选用不同能量的放射线和采用多野照射技术。肿瘤的生长没有固定的形状，恶性肿瘤一般是低分化的，形状不规则的。高能X线具有其独特的物理特性，最大剂量在皮下某一深度楚，建成区之后，其剂量随组织深度的增加呈指数性衰减，百分深度剂量随射线剂量、照射野面积、源皮距的增加而增大，因此无法保证整个肿瘤在三维方向上有均匀的高剂量区的分布。个体肿瘤的形态也会随放疗的推进而发生变化，需要实时调整放疗靶区、修订剂量或照射模式，因为微小的形态变化都可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种具有最佳生物学效应的多线束选择方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)根据表面标记、肿瘤图像以及周围的健康脏器分布，确定正确摆位，采用CBCT机进行多角度扫描照射，实时在线采集并监测肿瘤病灶的位置和形状；/n2)运用基于小波变换的算法提取肿瘤病灶区域的特征，利用神经网络对利用上述方法提取的肿瘤图像特征值进行分类处理,得到放射源到肿瘤组织中心的距离变化数据；/n3)根据前期获取的距离变化数据，将其对应不同能量档次的放射线束，转换为对应的射线剂量分布数据；根据获得的有限的射线剂量分布数据点的70％进行分析，得到具有最佳射线选择和剂量分布的函数，利用剩余30％数据点进行函数验证，用以保证误差...

【技术特征摘要】
1.一种具有最佳生物学效应的多线束选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据表面标记、肿瘤图像以及周围的健康脏器分布，确定正确摆位，采用CBCT机进行多角度扫描照射，实时在线采集并监测肿瘤病灶的位置和形状；
2)运用基于小波变换的算法提取肿瘤病灶区域的特征，利用神经网络对利用上述方法提取的肿瘤图像特征值进行分类处理,得到放射源到肿瘤组织中心的距离变化数据；
3)根据前期获取的距离变化数据，将其对应不同能量档次的放射线束，转换为对应的射线剂量分布数据；根据获得的有限的射线剂量分布数据点的70％进行分析，得到具有最佳射线选择和剂量分布的函数，利用剩余30％数据点进行函数验证，用以保证误差足够小，并具有多能量射线最佳生物学效应。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于小波变换的算法提取肿瘤病灶区域的特征，具体过程如下：
用表示肿瘤图像膨胀函数和尺度因子s之间的关系:



函数f(x)在尺度s和x处的连续小波变换为：



为保证肿瘤图像数据的重建特性，将尺度参数抽样成二进制序列{2j}j∈Z，得到二进小波变换函数序列



为了进行图像数据标准化，假设最佳尺度为1，最大尺度为2j，因为肿瘤图像的尺度是有限的，则有：



定义优先能量的离散序列为fd，则得到下列关系式：



由此可得任意尺度2J离散信号序列



通过这种变换得到肿瘤图像的特征参数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用神经网络对利用上述方法提取的肿瘤图像特征值进行分类处理,先通过神经元模型对提取的特征值进行学习,然后再对所提取的特征值进行分类，神经网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁双虎，李玮，李莉，韩毅，刘宁，马志祥，袁朔，吕慧颖，于金明，
申请(专利权)人：北京易康医疗科技有限公司，山东省肿瘤防治研究院山东省肿瘤医院，山东大学，济南比山网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11