【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及成像定位，尤其涉及基于图像引导的放射治疗定位系统。
技术介绍
1、成像定位
专注于使用各种成像技术来精确定位治疗目标，提高治疗精度和效果，成像定位技术通常结合了放射学成像（如x射线、ct扫描、mri）和计算技术，以实现对病变部位的精确识别和跟踪。此
的关键在于提供实时或近实时的成像数据，数据可以用于指导放射治疗过程，确保辐射精确投射到靶区，同时减少对周围健康组织的影响。
2、其中，放射治疗定位系统是一种用于放射治疗过程中的设备，其关键目的通过高精度的成像技术确保治疗射线精确对准肿瘤或病变组织。这种系统的目标是提高治疗的局部控制率，减少对健康组织的辐射暴露，优化治疗效果并降低副作用。通过精确定位，放射治疗可以更有效地消灭病变细胞，同时保护周围的正常细胞。
3、传统的放射治疗定位系统已在许多方面提供了较好的治疗支持，但其在处理速度和适应性方面存在一定局限。包括在实时或近实时数据处理方面，现有技术无法有效应对肿瘤及其周边组织在治疗过程中出现的动态变化，导致治疗计划的适应性不足，在长时间的放射治疗过程中，肿瘤或器官位置的微小变动不被即时识别和调整，从而影响治疗的精确度，现有技术在治疗角度的自动调整能力方面也显示出不足，治疗设备需要手动重新配置，增加操作的复杂性并延长治疗时间。
技术实现思路
1、本申请通过提供了基于图像引导的放射治疗定位系统，解决了传统的放射治疗定位系统已在许多方面提供了较好的治疗支持，但其在处理速度和适应性方面存在一定局限
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于图像引导的放射治疗定位系统。
3、本申请提供了基于图像引导的放射治疗定位系统，其中，所述系统包括；
4、图像接收模块接收ct和mri设备输出的图像数据，调整图像的亮度和对比度，将图像转换为适用于分析的格式，生成标准化图像数据；
5、器官识别模块从所述标准化图像数据中，提取目标器官的边缘，测量器官边界和定位，使用边缘检测技术确定器官轮廓，生成识别的器官图像；
6、定位准确度分析模块使用所述识别的器官图像，通过测量器官中心到生理结构的距离，计算肿瘤中心位置，生成肿瘤位置参数；
7、实时跟踪模块基于所述肿瘤位置参数，调整跟踪参数匹配肿瘤的动态变化，更新位置信息，生成肿瘤位置实时更新数据；
8、治疗角度调整模块根据所述肿瘤位置实时更新数据，计算新的治疗射线角度，并调整线性加速器参数以匹配新的射线角度，生成调整后的射线参数；
9、治疗效果预测模块利用所述调整后的射线参数，结合患者既往治疗数据，预测治疗效果，生成治疗效果预测结果。
10、优选的，所述标准化图像数据包括增强后的亮度级别、对比度比例和适于迭代分析的图像格式，所述识别的器官图像包括器官的边缘轮廓、中心位置坐标和器官的外形描述，所述肿瘤位置参数包括肿瘤中心的三维坐标、关键生理结构的位置关系和定位的精度指数，所述肿瘤位置实时更新数据包括肿瘤的当前位置、移动轨迹和检测到的速度变化，所述调整后的射线参数包括新的角度设置、射线的调节强度和预定的照射周期，所述治疗效果预测结果包括预测的肿瘤反应类别、改善的生存率区间和治疗关联副作用概率。
11、优选的，所述器官识别模块包括：
12、边缘提取子模块基于所述标准化图像数据，在图像数据中，采用局部对比度增强技术优化图像清晰度，通过动态对比度调节图像的亮度和对比度，强化图像中的边缘信息，通过边缘增强处理来提取器官的边缘，构建轮廓图像数据；
13、边界测量子模块基于所述轮廓图像数据，应用数值分析方法计算器官的外形参数，包括长度、宽度和外围曲线的细节，强调所述轮廓图像数据的可重复性，并利用几何度量信息，生成多维边界参数；
14、器官定位子模块利用所述多维边界参数，采用坐标转换和位置校正计算器官在图像中的中心位置，通过分析器官与图像边界的对应位置进行器官的空间定位，得到识别的器官图像。
15、优选的，所述定位准确度分析模块包括：
16、器官识别子模块接收所述识别的器官图像，通过边缘检测确定器官的外轮廓和中心点位置，计算边缘点与中心点间的距离，获取器官的几何特性，得到器官形态数据；
17、距离测量子模块利用所述器官形态数据，采用几何分析工具测量从器官中心到生理结构的直线距离，包括对测量值的计算和误差分析，得到器官距离参数；
18、肿瘤定位子模块依据所述器官距离参数，结合三维坐标定位肿瘤中心点，包括多点坐标融合和位置校准，得到肿瘤位置参数。
19、优选的，所述实时跟踪模块包括：
20、参数调整子模块从实时数据流中接收所述肿瘤位置参数，基于当前监测情况调整参数阈值，设置反应敏感度，进行肿瘤位置参数的动态调整，适配肿瘤速度和大小的变化，获取调整后参数；
21、动态匹配子模块应用所述调整后参数，应用卡尔曼滤波算法，连续分析肿瘤的位置和移动轨迹，并根据新的监测数据对跟踪参数进行调整，反映肿瘤的动态变化，修正跟踪路径，得到匹配结果数据；
22、位置更新子模块利用所述匹配结果数据，重新计算肿瘤在图像序列中的位置，更新数据库中的肿瘤位置信息，优化跟踪数据的时效性和准确性，生成肿瘤位置实时更新数据。
23、优选的，所述卡尔曼滤波算法按照公式：
24、，
25、其中，为在时间点k基于观测信息更新后的状态估计，为在时间点k之前的预测状态估计，为卡尔曼增益，为在时间点k的观测值，为观测模型，为调节系数，为额外的动态调整数据，为动态调整系数。
26、优选的，所述治疗角度调整模块包括：
27、数据获取子模块接收所述肿瘤位置实时更新数据，通过分析数据的时序完整性和坐标一致性，校验数据质量，生成核实的位置坐标；
28、角度计算子模块基于所述核实的位置坐标，利用卷积神经网络算法，计算与肿瘤位置对应的最优射线投射角度，参照肿瘤的形态和体积变化，确定治疗射线的新调整角度，输出优化的射线角度；
29、设备调整子模块接收所述优化的射线角度数据后，调整射线治疗设备的角度设置，通过物理调校进行射线发射点的定位，匹配治疗需求，完成设备调整参数的更新，生成调整后的射线参数。
30、优选的，所述卷积神经网络算法按照公式：
31、，
32、其中，为第层网络中位置处的激活值，为特征图上的位置坐标，为网络中的层次，为激活函数，为权重矩阵，为前一层的输出值，为相关系数矩阵，为衰减系数，为距离矩阵，为偏本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述系统包括；
2.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述标准化图像数据包括增强后的亮度级别、对比度比例和适于迭代分析的图像格式，所述识别的器官图像包括器官的边缘轮廓、中心位置坐标和器官的外形描述，所述肿瘤位置参数包括肿瘤中心的三维坐标、关键生理结构的位置关系和定位的精度指数，所述肿瘤位置实时更新数据包括肿瘤的当前位置、移动轨迹和检测到的速度变化，所述调整后的射线参数包括新的角度设置、射线的调节强度和预定的照射周期，所述治疗效果预测结果包括预测的肿瘤反应类别、改善的生存率区间和治疗关联副作用概率。
3.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述器官识别模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述定位准确度分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述实时跟踪模块包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所
7.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述治疗角度调整模块包括：
8.根据权利要求7所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述卷积神经网络算法按照公式：
...【技术特征摘要】
1.基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述系统包括；
2.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述标准化图像数据包括增强后的亮度级别、对比度比例和适于迭代分析的图像格式，所述识别的器官图像包括器官的边缘轮廓、中心位置坐标和器官的外形描述，所述肿瘤位置参数包括肿瘤中心的三维坐标、关键生理结构的位置关系和定位的精度指数，所述肿瘤位置实时更新数据包括肿瘤的当前位置、移动轨迹和检测到的速度变化，所述调整后的射线参数包括新的角度设置、射线的调节强度和预定的照射周期，所述治疗效果预测结果包括预测的肿瘤反应类别、改善的生存率区间和治疗关联副作用概率。
3.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭庭强，廖雄飞，王先良，李林涛，
申请(专利权)人：四川省肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：
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