便于向患者施用治疗性放射的方法和设备技术

控制电路访问(201、203)患者图像内容以及关于特定放射治疗平台的场几何形状信息。然后，控制电路依据患者图像内容和场几何形状信息两者来生成(205)放射治疗规划的预测三维剂量图。量图。量图。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】便于向患者施用治疗性放射的方法和设备


[0001]这些教导总体上涉及根据放射治疗规划对患者的规划目标体积进行放射处理，更具体地涉及对应于放射治疗规划的预测剂量图。

技术介绍

[0002]使用放射来处理医学病症包括现有技术努力的已知领域。例如，放射疗法包括用于减少或消除不需要的肿瘤的许多治疗规划的重要组成部分。遗憾的是，所施加的放射并不固有地在不需要的物质和相邻的组织、器官等之间进行区分，它们对于患者的持续生存是期望的或者甚至是至关重要的。结果，放射通常以仔细管理的方式施加，以至少试图将放射限制到给定的目标体积。所谓的放射治疗规划通常在上述方面起作用。
[0003]放射治疗规划典型地包括在多个连续场的每一个期间的各种治疗平台参数的每一个的指定值。放射处理疗程的治疗规划通常通过所谓的优化过程来生成。如本文所用，“优化(optimization)”将被理解为是指改进候选治疗规划，而不必确保优化的结果实际上是单一的最佳解决方案。这类优化通常包括自动调整一个或多个处理参数(通常同时遵守这些方面的一个或多个对应的限制)以及数学计算可能的对应处理结果以标识给定的一组处理参数，该组处理参数代表期望的治疗性结果和避免不期望的间接影响之间的良好折衷。
[0004]放射治疗规划的最新进展已经改进了规划的整体质量，并且最终使患者获得更好的结果。不幸的是，这些进展也致使治疗规划复杂性和制定放射治疗规划所需时间的增加。为给定患者获得最佳规划可能在很大程度上依赖于规划者的专业知识，并且通常需要规划者和肿瘤学家之间的若干次迭代交互。为了减少规划时间和治疗规划质量的变化两者，一些现有技术方法寻求使规划过程的至少一部分自动化。
[0005]这类自动化的尝试包括使用人工智能来完成诸如器官分割、肿瘤标识和三维剂量预测等的任务。三维剂量预测是指在按照给定的放射治疗规划治疗患者时，预测在规划目标体积内的各个位置和/或患者的一个或多个危及器官处将发生的可能的放射剂量。不幸的是，当使用在规划处理体积的位置、形状和大小以及处理类型(例如，侧边/全弧、共面/非共面等)方面具有变化的异构患者数据时，训练人工智能模型可能非常具有挑战性。当一次对一个单独的二维切片进行三维剂量预测时，场几何形状的变化会带来更大的挑战。

技术实现思路

[0006]在一个方面，本专利技术提供了一种如权利要求1所限定的便于提供放射治疗规划以经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射的设备。从属于权利要求1的权利要求中规定了任选特征。
[0007]便于提供放射治疗规划以经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射的设备可包括存储器，该存储器具有存储在其中的关于患者的图像内容和关于特定放射治疗平台的场几何形状信息。
[0008]根据本专利技术的另一方面，提供了一种如权利要求11所限定的便于提供放射治疗规划以经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射的方法。从属于权利要求11的权利要求中规定了任选特征。在一种布置中，该方法还包括经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射。在另一布置中，所要求保护的方法不包括经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射。
[0009]便于提供放射治疗规划以经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射的方法可包括提供存储器，该存储器具有存储在其中的关于患者的图像内容和关于特定放射治疗平台的场几何形状信息。
[0010]该方法可包括操作所要求保护的设备。
附图说明
[0011]通过提供以下详细说明中所描述的便于对患者施用治疗性放射的方法和设备，至少部分地满足以上需求，特别是在结合附图进行研究时，在附图中：
[0012]图1包括根据这些教导的各种实施例配置的框图；
[0013]图2包括根据这些教导的各种实施例配置的流程图；以及
[0014]图3包括根据这些教导的各种实施例配置的神经网络处理视图。
[0015]附图中的元件是为了简单和清楚而示出的，并且不必按比例绘制。例如，附图中的一些元件的尺寸和/或相对定位可相对于其他元件被放大，以帮助改进对本专利技术的各种实施例的理解。此外，在商业上可行的实施例中有用的或必要的常见但公知的元件通常未被描绘，以便于对本教导的这些各种实施例的较少阻碍的观察。某些动作和/或步骤可按特定的发生顺序来描述或描绘，而本领域技术人员将理解，实际上并不需要关于顺序的这类特异性。本文所使用的术语和表达具有与上述
的技术人员给出的术语和表达一致的普通技术含义，除非本文中另外阐述了不同的具体含义。除非另外特别指出，否则本文所使用的词语“或(or)”应被解释为具有分离的结构而不是连接的结构。
具体实施方式
[0016]一般而言，这些各种实施例有助于通过为该放射治疗规划生成预测三维剂量图来便于提供放射治疗规划，以经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射。然后可按各种方式使用该剂量图来比较和/或审查给定的放射治疗规划，以帮助评估(作为一个示例)，例如该规划是否准备好在对患者施用治疗性放射时使用。作为另一个示例，这类剂量预测可用于检查优化的剂量是否与基于对应的应用设置的处理历史数据所预期的剂量完全不同。(由于该剂量预测可仅基于规划信息的一部分，因此即使在规划信息的整个集合还不可用时，该教导也可为有用的和可适用的。)
[0017]通过一种方法，前述内容包括使用控制电路来访问关于患者的图像内容以及关于该特定放射治疗平台的场几何形状信息。然后，控制电路依据关于患者的图像内容和场几何形状信息两者来生成放射治疗规划的预测三维剂量图。
[0018]这些教导将适应关于患者的各种图像内容。示例包括但不限于至少一个器官掩模和至少一个计算机断层扫描图像。如本文所使用，将理解的是，一个或多个器官掩模可包括例如轮廓化的规划目标体积掩模(以适应例如位于器官之间的区域中的肿瘤或跨越若干个
器官延伸的肿瘤)和/或至少一个轮廓化的危及器官掩模。
[0019]通过一种方法，上述场几何形状信息包括至少一个图像，该图像图像化地表示场几何形状信息的至少一部分。换句话说，当生成预测三维剂量图时，场几何形状信息中的至少一些被提供并用作图像。通过一种方法，被编码为图像的场几何形状信息被编码为具有与例如包括关于患者的图像内容的至少一部分的计算机断层扫描图像相同的分辨率的图像。如有需要，这些教导将适应这些方面的其他方法。作为一个示例，场几何形状信息可被编码为矢量。
[0020]通过一种方法，控制电路被配置为通过将关于患者的图像内容和场几何形状信息作为输入提供给卷积神经网络模型来生成预测三维剂量图，卷积神经网络模型将场几何形状信息与关于患者的图像内容一起处理以生成预测三维剂量图。在这种情况下，并且通过一种方法，可将关于患者的图像内容和场几何形状信息作为输入提供给卷积神经网络模型作为二维图像堆叠。
[0021]后者可包括经由对应通道提供二维图像堆叠。作为这些方面的说明性示例，这些通道可至少部分地包括计算机断层扫描图像通道、轮廓化的规划目标体积图像通道、轮廓化的危及器官图像通道和场几何形状信息通道。<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】1.一种便于提供放射治疗规划以经由特定放射治疗平台向患者施用治疗性放射的设备，所述设备包括：存储器，被配置为接收关于所述患者的图像内容和关于所述特定放射治疗平台的场几何形状信息；控制电路，可操作地耦合至所述存储器，所述控制电路被配置为：－访问关于所述患者的所述图像内容；－访问所述场几何形状信息；－依据关于所述患者的所述图像内容和所述场几何形状信息两者来生成所述放射治疗规划的预测三维剂量图。2.根据权利要求1所述的设备，其中关于所述患者的所述图像内容至少部分地包括至少一个器官掩模和至少一个计算机断层扫描图像。3.根据权利要求2所述的设备，其中所述至少一个器官掩模至少部分地包括轮廓化的规划目标体积和至少一个轮廓化的危及器官。4.根据权利要求1、2或3所述的设备，其中所述场几何形状信息包括描绘所述场几何形状信息的至少一部分的至少一个图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的设备，其中所述控制电路被配置为通过将关于所述患者的所述图像内容和所述场几何形状信息作为输入提供给卷积神经网络模型来生成所述预测三维剂量图，所述卷积神经网络模型将所述场几何形状信息与关于所述患者的所述图像内容一起处理以生成所述预测三维剂量图。6.根据权利要求5所述的设备，其中所述控制电路被配置为将关于所述患者的所述图像内容和所述场几何形状信息作为输入提供给所述卷积神经网络模型作为二维图像堆叠。7.根据权利要求6所述的设备，其中所述控制电路被配置为经由对应通道提供所述二维图像堆叠。8.根据权利要求7所述的设备，其中所述通道至少部分地包括：计算机断层扫描图像通道；轮廓化的规划目标体积图像通道；轮廓化的危及器官图像通道；以及场几何形状信息通道。9.根据权利要求8所述的设备，其中经由所述场几何形状信息通道提供的所述场几何形状信息被编码为图像。10.根据权利要求9所述的设备，其中被编码为图像的所述场几何形状信息被编码为具有与所述计算机断层扫描图像相同分辨率的图像。11.一种便于提供放射治疗规划以经由特定放射治疗平台向患者...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：西门子医疗国际股份有限公司，
类型：发明
国别省市：