利用MR线性加速器的自动门控制造技术

提供了用于对图像进行配准的系统和方法。所述系统和方法执行包括以下的操作：在给定放射阶段中的第一时间点处接收对应于第一平面的第一成像切片；将第一成像切片编码为较低维度的表示；将经训练的机器学习模型应用于经编码的第一成像切片，以在第一时间点处估计对应于第二平面的第二成像切片的编码版本，以针对第一时间点提供一组成像切片；将一对成像切片同时空间配准到在给定放射阶段之前接收到的包括时变对象的体积图像，以计算所述对象的位移；以及生成更新的治疗方案，以基于对象的计算出的位移来控制治疗束的递送。算出的位移来控制治疗束的递送。算出的位移来控制治疗束的递送。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用MR线性加速器的自动门控
[0001]优先权要求
[0002]本专利申请要求于2020年3月19日提交的题为“AUTOMATIC GATING WITH AN MR LINAC”的美国专利申请序列第16/824,234号以及于2019年8月13日提交的题为“AUTOMATIC GATING WITH A MAGNETIC RESONANCE LINEAR ACCELERATOR(MR LINAC)”的美国临时专利申请序列第62/886,030号的优先权权益，这两个美国专利申请的全部内容通过引用在此整体并入本文。


[0003]本公开内容总体上涉及放射治疗或放疗。更具体地，本公开内容涉及用于调整放疗治疗计划以补偿在放射治疗的递送期间目标肿瘤的位置变化的系统和方法。

技术介绍

[0004]放射治疗或“放疗”可以用于治疗哺乳动物(例如人类和动物)组织中的癌症或其他疾病。一种这样的放疗技术是伽玛刀，通过伽玛刀患者被大量低强度伽玛射线照射，这些伽玛射线以高强度和高精度会聚在目标(例如，肿瘤)处。在另一实施方式中，使用线性加速器提供放疗，由此肿瘤被高能粒子(例如，电子、质子、离子、高能光子等)照射。必须准确地控制放射束的放置和剂量，以确保肿瘤接受规定的放射，并且束的位置应尽量使对周围健康组织(通常称为处于危险中的器官(OAR))的损伤最小化。放射被称为“处方”，这是因为医生向肿瘤和周围器官定制了预定量的放射，这类似于药物处方。
[0005]通常，准直束形式的电离辐射从外部辐射源引导至患者。
[0006]可以使用指定的或可选择的束能量，例如用于递送诊断能量水平范围或治疗能量水平范围。放射束的调制可以由一个或更多个衰减器或准直器(例如，多叶准直器)提供。可以通过准直来调整放射束的强度和形状，以避免通过使投射的束符合目标组织的轮廓来破坏与目标组织相邻的健康组织(例如，处于危险中的器官)。
[0007]治疗计划过程可以包括使用患者的三维图像来识别目标区域(例如，肿瘤)并识别肿瘤附近的关键器官。创建治疗计划可能是耗时的过程，其中计划者试图遵守各种治疗目标或约束(例如，剂量体积直方图(DVH)目标)，从而考虑到它们的个体重要性(例如，加权)，以便制定临床上可接受的治疗计划。这项任务可能是耗时的试错过程，该过程因各种处于危险中的器官(OAR)而变得复杂，这是因为随着OAR的数量增加(例如，针对头颈治疗，高达13个OAR)，该过程的复杂性也增加。远离肿瘤的OAR可能容易避免放射，而靠近目标肿瘤或与目标肿瘤交叠的OAR可能难以避免。
[0008]传统上，对于每个患者，初始治疗计划可以以“离线”方式生成。可以在递送放射治疗之前很好地制定治疗计划，例如使用一种或更多种医学成像技术来制定。成像信息可以包括例如来自X射线、计算机断层扫描(CT)、核磁共振(MR)、正电子发射断层扫描(PET)、单光子发射计算机断层扫描(SPECT)或超声的图像。医疗保健提供者例如医生可以使用指示患者解剖结构的三维(3D)成像信息来识别一个或更多个目标肿瘤以及肿瘤附近处于危险
中的器官。医疗保健提供者可以使用手动技术来描绘要接受规定放射剂量的目标肿瘤，并且医疗保健提供者可以类似地描绘附近的组织例如器官，这些组织处于来自放射治疗的损伤的危险中。替选地或另外地，自动化工具(例如，由瑞典Elekta AB提供的ABAS)可以用于帮助识别或描绘目标肿瘤和处于危险中的器官。然后可以使用基于临床和剂量学目标和约束(例如，对肿瘤和关键器官的最大放射剂量、最小放射剂量和平均放射剂量)的优化技术来创建放疗治疗计划(“治疗计划(treatment plan)”)。
[0009]然后可以较晚通过定位患者并递送规定的放射治疗来执行治疗计划。放疗治疗计划可以包括剂量“分割”，由此在预定时间段(例如，45个部分)内提供一系列放射治疗递送，其中每个治疗递送包括总规定剂量的指定分段。然而，在治疗期间，患者的位置和目标肿瘤相对于治疗机器(例如，线性加速器——“linac”)的位置非常重要，以确保目标肿瘤而不是健康组织受到照射。
[0010]初始治疗计划可以适应于3D治疗前图像，以补偿任何解剖变化和设置差异。在放射治疗束开启期间，额外的二维(2D)电影图像可以被获取并用于确定如果目标移动超出容差范围是否手动地暂停束。
[0011]概述
[0012]本专利技术人已经认识到，除其他事项外，可以以自适应方式同时调整放疗治疗计划，以补偿在向肿瘤递送放射治疗期间目标肿瘤的位置变化。例如，所期望的目标(例如肿瘤或其他对象)的位置可以移位到这样的程度：如果使用专门的“离线”治疗计划方法，由治疗之前拍摄的医学图像指示的肿瘤的位置可能在放疗治疗期间与肿瘤目标的位置显著地不同。例如，与治疗计划中指示的预期或期望位置相比，肿瘤可能缩小、可能移动或可能未对准。目标的运动可以由一种或更多种来源例如心脏运动、呼吸、反射(例如咳嗽)或其他移动引起。因此，当最终递送放射治疗时，基于在治疗之前拍摄的图像应该递送放射治疗的位置可能与所期望的目标显著地不对准。在一些情况下，“目标位点”是目标或对象的位置，例如在治疗之前的目标或对象的位置，而“治疗位点”是在治疗期间递送放射治疗的位置(并且理想地，治疗位点与放射治疗递送时目标的实际位置对准)。
[0013]在一种方法中，成像可以与放射治疗的递送同时进行，例如在治疗阶段期间开始放射治疗递送之前立即进行成像获取，或者，使用一系列相应的治疗递送，然后在放射治疗递送阶段期间立即获取肿瘤的一个或更多个图像。这样的成像可以提供有助于识别目标的位置或识别目标的运动的信息。这样的同时成像通常可以称为“实时”，但是通常在图像获取与放射治疗的递送之间存在延迟或时延，该延迟或时延通常约为100到500毫秒(ms)。
[0014]尽管可以考虑许多电影成像策略，但是本公开内容集中于使用以目标质心为中心或靠近目标质心的矢状2D图像和冠状2D图像的方法。可以采用其他策略，例如使用具有任意取向的单个切片或多个平行切片。
[0015]如果3D体积成像信息的获取延迟或成像获取速率不可接受(例如，成像获取太慢而不允许治疗指导或控制，例如对于呼吸目标大于约500ms)，则存在问题。本文描述的主题可以解决这样的问题，例如通过促进成像切片的更快速获取(包括一维轮廓、二维切片或包括较早成像的体积区域的子体积或子区域的三维体积中的一种或更多种)来解决这样的问题，包括将指示从一个或更多个成像切片快速获得的目标位点的一部分的信息与从较早获取的体积参考图像获得的信息进行比较。
[0016]在示例中，自适应图像引导的治疗递送系统可以接收包括体积图像的成像信息，该体积图像包括放射治疗患者体内的目标，并且可以接收与包括目标的不同部分的一个或更多个成像切片对应的成像信息，所述成像切片在获取体积图像之后的不同时刻处获取。
[0017]根据各种示例，该系统在给定放射阶段期间的第一时间点处接收包括在3D治疗前体积图像中描绘的对象的第一成像切片。第一成像切片沿第一平面(例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种控制自适应放射治疗递送系统的系统，所述系统包括：一个或更多个处理器，所述一个或更多个处理器被配置成执行包括以下的操作：在给定放射阶段中的第一时间点处接收对应于第一平面的第一成像切片；在所述第一时间点处估计对应于第二平面的第二成像切片，以针对所述第一时间点提供一组成像切片；将所述一组成像切片同时空间配准到在所述给定放射阶段之前接收到的体积图像，以计算所述体积图像中时变对象的位移；以及生成更新的治疗方案，以基于所述对象的计算出的位移来控制治疗束的递送。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一组成像切片包括一对立体成像切片，并且其中，所述第一平面与所述第二平面正交或者所述第一平面相对于所述第二平面非正交。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一组成像切片包括沿相对于彼此正交的平面或非正交的平面的三个成像切片。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述时变对象包括作为所述治疗束的目标的患者体内的肿瘤。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述操作还包括：将所述第一成像切片编码为较低维度的表示，以减少用于表示所述第一成像切片的数据量；以及将经训练的机器学习模型应用于经编码的第一成像切片以估计所述第二成像切片的编码版本。6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述机器学习模型包括回归技术，所述回归技术包括支持向量机或随机森林。7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述机器学习模型包括神经网络。8.根据权利要求5所述的系统，其中，所述操作还包括：在将所述一组成像切片进行空间配准之前对所述第二成像切片的所述编码版本进行解码；以及将所述第二成像切片的经解码的编码版本同时空间配准到所述体积图像。9.根据权利要求5所述的系统，其中，对所述第一成像切片进行编码包括转换所述第一成像切片的可变形向量场(DVF)的主成分分析(PCA)分量以估计所述第二成像切片的PCA分量。10.根据权利要求5所述的系统，其中，所述操作还包括在所述给定放射阶段期间基于新的成像切片来连续地更新经训练的机器学习模型。11.根据权利要求1所述的系统，还包括用于以下的操作：在所述给定放射阶段之前接收对应于所述第一平面的第一训练成像切片序列；在所述给定放射阶段之前接收对应于所述第二平面的第二训练成像切片序列；以及将所述第一训练成像切片序列和所述第二训练成像切片序列编码为较低维度的表示，以减少用于表示所述第一训练成像切片序列和所述第二训练成像切片序列的数据量。12.根据权利要求11所述的系统，其中，交替地接收所述第一训练成像切片序列和所述第二训练成像切片序列。13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述操作还包括：
对所述第一训练成像切片序列的与第一训练时间点对应的第一训练图像切片进行内插，以当在第二训练时间点处接收所述第二训练成像切片序列的第二训练图像切片时生成对应于所述第二训练时间点的第一内插训练成像切片；以及基于所述内插来训练机器学习模型，以根据对应于所述第二平面的第二图像预测对应于所述第一平面的第一图像。14.根据权利要求1所述的系统，其中，所述空间配准操作还包括：将所述一组成像切片插入到包括所述体积图像的3D体积中；以及填充所述3D体积的体素，在所述3D体积的所述体素中所述一组成像切片与所述3D体积的所述体素相交。15.根据权利要求1所述的系统，其中，所述空间配准操作还包括：基于所述一组成像切片与所述体积图像之间的差异来对成本函数进行优化。16.一种控制自适应放射治疗递送系统的计算机实现的方法，所述方法包括：在给定放射阶段中的第一时间点处接收对应于第一平面的第一成像切片；在所述第一时间点处估计对应于第二平面的第二成像切片，以针对所述第一时间点提供一组成像切片；将所述一组成像切片同时空间配准到在所述给定放射阶段之前接收到的体积图像，以计算所述体积图像中时变对象的位移；以及生成更新的治疗方案，以基于所述对象的计算出的位移来控制治疗束的递送。17.根据权利要求16所述的计算机实现的方法，其中，所述一组成像切片包括一对立体成像切片，并且其中，所述第一平面与所述第二平面正交或者所述第一平面相对于所述第二平面非正交。18.根据权利要求16所述的计算机实现的方法，还包括：将所述第一成像切片编码为较低维度的表示，以减少用于表示所述第一成像切片的数据量；以及将经训练的机器学习模型应用于经编码的第一成像切片以估计所述第二成像切片的编码版本。19.根据权利要求18所述的计算机实现的方法，其中，经训练的机器学习模型包括回归技术，所述回归技术包括支持向量机或随机森林。20.根据权利要求18所...

【专利技术属性】
技术研发人员：马丁，
申请(专利权)人：医科达有限公司，
类型：发明
国别省市：