CN110913768B - 顺序单像跟踪 - Google Patents
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Abstract
描述了一种顺序单像跟踪的方法。所述方法包括生成患者的身体内的内靶区域的多个投影,所述多个投影包括与所述患者的内靶区域的位置有关的投影数据。所述方法还包括使用一个或多个外部传感器来生成与所述患者的身体的外部运动有关的外部位置数据。所述方法还包括利用处理装置、通过使所述内靶区域的多个投影与所述外部位置数据拟合来生成所述内靶区域的位置和所述外部位置数据之间的相关模型。所述方法还包括使用所述相关模型来估计所述内靶区域在稍后时间的位置。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年4月4日提交的美国专利申请No.15/945,580的权益,后者要求2017年4月5日提交的美国临时专利申请No.62/482,135和2017年4月6日提交的美国临时专利申请No.62/482,604的优先权,其全部内容通过引用而并入于此。
技术领域
本发明的实施例涉及使用来自x射线成像器的数据来跟踪靶的位置。
背景技术
在放射处置中,经由来自患者体外的源的放射处置束而递送的放射剂量被递送至体内的靶区域,以破坏肿瘤细胞。通常,靶区域包含大量肿瘤组织。在放射处置期间,必须注意跟踪靶区域的移动,使得放射处置束的处置剂量被引导至患者身体的预期区域。
附图说明
本发明的实施例通过示例而非限制的方式在附图的各个图中示出。
图1A示出根据这里描述的实施例的可以使用的放射处置***。
图1B是根据这里描述的实施例的放射处置***的截面。
图2A示出根据这里描述的实施例的体积成像装置和投影。
图2B示出根据这里描述的实施例的投影图像。
图3是示出根据实施例的与外部标记相结合以跟踪靶区域的运动的内部标记的图。
图4A是示出根据实施例的处置***中用于补偿呼吸和其它运动的方法的流程图。
图4B是示出根据实施例的处置***中用于顺序单像跟踪的方法的第一流程图。
图4C是示出根据实施例的处置***中用于顺序单像跟踪的方法的第二流程图。
图4D是示出根据实施例的处置***中用于顺序单像跟踪的方法的第三流程图。
图5示出根据这里描述的实施例的射野成像放射处置***。
图6示出根据这里描述的实施例的基于机架的强度调制放射处置***。
图7示出根据这里描述的实施例的螺旋放射递送***。
图8示出根据这里描述的实施例的、在发生进行放射处置时可以使用的不同***的示例。
具体实施方式
这里描述了用于顺序单像(moniscopic)跟踪的方法和设备的实施例。本发明的实施例可以与诸如包括立体x射线成像能力的放射外科手术***等的放射处置递送***一起使用。可选地,可以使用其它类型的放射处置递送***(例如,基于机架的,基于螺旋的等)。
在一个实施例中,放射处置***包括用作放射处置源的直线加速器(LINAC)1201。重要的是确保在处置期间,注意跟踪患者的靶区域的任何移动,使得放射处置剂量被引导至预期靶。因此,在诸如放射处置***等的放射处置***中,将期望诸如这里所述的顺序单像跟踪***。
对如图1A所示的体积成像***(例如,medPhoton ImagingRing***(IRS))与放射处置递送***(例如,放射处置***)的使用能够实现新的图像配准和图像跟踪的机会。例如,在本发明的实施例中,这样的***可以仅使用单个成像器来获取两个或更多个平面X射线图像。
本发明的实施例使用从在不同时间所获取的两个或更多个平面X射线图像顺次获取的x射线图像的数据来跟踪患者体内的靶的3D位置。由于从不同角度顺次(例如,相隔几秒)拍摄单个(单像)图像,因此这种成像可被称为顺序单像成像。在一些实施例中,可以每秒一次到每分钟一次地(包括这两者)拍摄图像。在其它实施例中,可以每100毫秒一次到每两分钟一次地(包括这两者)拍摄图像。与立体x射线成像的区别在于,单个单像图像没有完全限定靶在3D空间中的位置。在单个x射线图像中可视化的对象位于连接x射线源和该对象在x射线图像中的位置的线上的某处。。
与不同位置处获取的单独图像的序列中的对象位置有关的信息可以被同步地拟合到相关模型,以估计靶在观察时间段内的最可能轨迹。可以使用从多个单独的平面X射线图像(例如,单像投影图像)获取的投影来对移动的3D靶位置和外部检测到的呼吸幅度之间的相关性进行建模,其中所有的平面X射线图像是在不同时间并且从至少两个不同位置处获取的。使用这里描述的数学公式,可以使单像投影图像与3D模型拟合以估计靶在时间段内的轨迹。
在一个实施例中,投影(这里也称为“投影图像”)可以是描绘体内的内部区域的、从单个视角投影到体外的平面(2D)的图像。在该实施例中,可以使用X射线点源和身体的相对侧上的平面检测器来获取投影图像。X射线源和检测器可以安装在围绕身体旋转的环形机架上,从而允许从各种成像角度获取投影图像。
在另一实施例中,投影数据可以包括内靶的2D检测器位置和x射线点源之间的线、以及/或者2D检测器位置本身。在一个实施例中,可以通过使投影到检测器的模型和2D检测器位置之间的距离最小化、和/或通过使模型与2D检测器位置和x射线点源之间的线之间的距离最小化,来拟合3D靶位置和外部传感器位置之间的相关模型。
例如,可以通过将在多个时间点获取的2D靶位置拟合至同时获取的外部测量值(例如,外部标记位置)来生成相关模型。这种相关模型可以用于例如放射治疗***中。在这样的***中,可以在处置之前生成相关模型;在处置期间,使用相关模型根据外部测量值来估计内部肿瘤位置,并且使用该信息以随靶动态地移动放射束或使放射束成形。
术语“靶”可以是指处置区域(例如,肿瘤)附近(一定接近度内)的一个或多个基准点。在另一实施例中,靶可以是骨结构。在又一实施例中,靶可以指患者的软组织(例如,肿瘤)。如这里所描述的,靶可以是能够被标识并跟踪的任何定义结构或区域。
图1A示出根据这里所描述的实施例的可以使用的放射处置***1200。如图所示,图1A示出放射处置***1200的配置。在所示的实施例中,放射处置***1200包括用作放射处置源的直线加速器(LINAC)1201。在一个实施例中,LINAC 1201安装在具有多个(例如,5个或更多个)自由度的机器人臂1235的端部以对LINAC 1201进行定位,从而在患者周围的操作体积中利用从多个角度、在多个平面中递送的束来辐照病理解剖结构(例如,靶120)。处置可以涉及具有单个等中心点、多个等中心点或具有非等中心趋向的束路径。可选地,可以使用其它类型的图像引导放射处置(IGRT)***。如以下所描述的,在一个可选实施例中,LINAC 1201可以安装在基于机架的***上。
在处置期间,可以通过移动机器人臂1235来将LINAC 1201定位在多个不同节点(LINAC 1201停止和可以递送放射的预定义位置)处。在节点处,LINAC 1201可以将一个或多个放射处置束递送至靶。节点可以围绕患者被布置成近似球形的分布。节点的具体数量以及在各节点处施加的处置束的数量可以根据要处置的病理解剖结构的位置和类型而变化。
放射处置***1200包括成像***1210,该成像***1210具有与x射线源1203A和1203B(即,成像源)以及固定x射线检测器1204A和1204B相连接的处理装置1230。可选地,x射线源1203A、1203B和/或x射线检测器1204A、1204B可以是移动的,其中在这种情况下,它们可被重新定位成保持与靶120的对准、或可选地从不同取向对靶进行成像或者获取多个x射线图像并重建三维(3D)锥形束CT。在一个实施例中,如本领域技术人员将理解的,x射线源不是点源,而是x射线源阵列。在一个实施例中,LINAC 1201用作成像源,其中LINAC功率水平降低至成像用的可接受水平。
成像***1210可以进行诸如锥形束CT或螺旋兆伏级计算机断层成像(MVCT)等的计算机断层成像(CT),并且成像***功能1210所生成的图像可以是二维(2D)或三维(3D)的。两个x射线源1203A和1203B可以安装在手术室的天花板上的固定位置处,并且可以对准以将来自两个不同角度位置(例如,分开90度)的x射线成像束投影成在机器等中心点(这里称为处置中心,其提供用于在处置期间将患者定位在处置床1206上的参考点)处相交并在穿过患者之后照射相应检测器1204A和1204B的成像平面。在一个实施例中,成像***1210提供靶和周围感兴趣体积(VOI)的立体成像。在其它实施例中,成像***1210可以包括多于或少于两个的x射线源、以及多于或少于两个的检测器,并且任意检测器可以是可移动的,而不是固定的。在另外的其它实施例中,x射线源和检测器的位置可以互换。如本领域技术人员所公知的,检测器1204A和1204B可以由用于将x射线转换为可见光的闪烁材料(例如,非晶硅)、以及用于将光转换为数字图像的CMOS(互补金属氧化物硅)或CCD(电荷耦合器件)成像单元的阵列制成,其中在用于将数字图像的坐标系变换为参考图像的坐标系的图像配准过程期间,可以将数字图像与参考图像进行比较。参考图像可以例如是数字重建放射影像(DRR),其中该数字重建放射影像(DRR)是基于通过将射线投射通过CT图像来模拟x射线图像形成过程、从3D CT图像生成的虚拟x射线图像。
IGRT递送***1200还包括辅助成像***1239。成像***1239是锥形束计算机断层成像(CBCT)的成像***,例如,medPhoton ImagingRing***。可选地,可以使用其它类型的体积成像***。辅助成像***1239包括附接至臂和轨道***(未示出)的可旋转机架1240(例如,环),其中臂和轨道***使可旋转机架1240沿着一个或多个轴(例如,沿着从处置床1206的头部延伸至脚部的轴)移动。成像源1245和检测器1250安装到可旋转机架1240。可旋转机架1240可以围绕从处置床的头部延伸至脚部的轴360度旋转。因此,成像源1245和检测器1250可以以多个不同角度定位。在一个实施例中,成像源1245是x射线源,并且检测器1250是x射线检测器。在一个实施例中,辅助成像***1239包括可单独旋转的两个环。成像源1245可以安装到第一环,并且检测器1250可以安装到第二环。在一个实施例中,可旋转机架1240在放射处置递送期间置于处置床的脚部,以避免与机器人臂1202的碰撞。
如图1A所示,图像引导放射处置***1200还可以与处置递送工作站150相关联。处置递送工作站可以远离放射处置***1200地位于与放射处置***1200和患者所在的处置室不同的房间中。如这里所述,处置递送工作站150可以包括处理装置(其可以是处理装置1230或其它处理装置)和存储器,其中处理装置和存储器根据基于一个或多个图像配准的靶运动检测来修改到患者1225的处置递送。
在一些实施例中,可以使用具有螺旋递送的机架***来使成像***1210旋转。例如,可以使用机架***以不同的角度获取两个、三个或更多个图像(例如,x射线图像)。放射处置递送***还可以包括位于患者周围的旋转成像***109。
在一个实现中,***1200包括无框架机器人放射外科手术***(例如,处置递送***)。在另一实现中,***1200连接至基于机架的LINAC处置***,其中,例如,LINAC 1201连接至基于机架的***中的机架。可选地,***1200可以与其它类型的放射处置***(例如,如以下所讨论的螺旋递送***)一起使用。
图1B示出图像引导放射处置(IGRT)***700的配置。一般来说,IGRT***700可以与图1A的放射处置***1200相对应。
如图1B所示,IGRT***700可以包括两个千伏(kV)级成像源702A和702B,其可以安装在手术室的天花板720上的轨道722A和722B上,并且可以对准以将来自两个不同位置的成像x射线束704A和704B投影成使得束704A的射线712A与束704B的射线712B在成像中心726(即,等中心点)处相交,该成像中心726提供了用于在处置期间将用以生成处置束716A、716B和716C的LINAC708以及患者710定位在处置床714上的参考点。在穿过患者710之后,成像x射线束704A和704B可以照射x射线检测器724A和724B的相应成像表面,其中x射线检测器724A和724B可以安装在手术室的地板718上或附近并且彼此基本上平行(例如,在5度内)。kV级成像源702A和702B可以基本上共面,使得kV级成像源702A和702B的成像表面形成单个成像平面。在一个实施例中,kV级成像源702A和702B可以用单个kV级成像源替代。一旦已经生成患者710的x射线图像,LINAC 708就可以旋转以从不同角度生成处置束716。在LINAC 708旋转至不同角度的同时,kV级成像源702A和702B就可以沿着轨道722A和722b移动以从新角度生成患者710的x射线图像。
图2A示出根据这里所描述的实施例的体积成像装置202和投影208。在一个实施例中,体积成像装置包括源204和检测器206。在一个实施例中,体积成像器202的源204和检测器206可以在放射处置期间用以跟踪靶并使患者对准。在一个实施例中,体积成像装置202可以用于拍摄可以用于进行跟踪和对准的一系列图像。在另一实施例中,体积成像装置202可以与诸如静态2D x射线成像器(例如,209)等的第二成像器结合使用,以进行跟踪和对准。在一个实施例中,投影(例如,投影线)208被示出为从源204延伸至检测器206。
在一个实施例中,(例如,来自基于投影线208的投影图像的)投影数据可以包括2D检测器206的位置和x射线点源204之间的线208以及2D检测器206的位置本身这两者。图2B的投影图像210是投影图像的一个示例。在一个实施例中,可以通过使投影到检测器206的模型和2D检测器位置之间的距离最小化和/或通过使模型与2D检测器206的位置和x射线点源204之间的线208之间的距离最小化,来拟合相关模型。
在一个实施例中,可以通过将3D点映射到2D平面中的点的任何方法来生成投影。例如,x射线点源204和平面检测器206可以在身体的相对侧安装在可旋转平台或机架202上,以从各种角度获取身体的x射线投影图像。各图像像素具有标量强度值,该标量强度值近似为随着x射线沿线208从x射线点源204行进到检测器206沿x射线遇到的线性衰减系数的积分。x射线成像***将内部身体解剖结构的3D位置投影到x射线投影图像中的2D位置。在该实施例中,用于标识患者的内靶区域的位置的内部位置数据可以是3D位置。如这里所述,投影(或投影数据)可以是指x射线投影图像中的2D位置、以及x射线点源204和x射线投影图像中的2D位置之间的线208这两者。
图3是示出患者身体150内的靶(例如,肿瘤)151的图,其中患者身体150靶具有与附着到患者皮肤的一个或多个外部标记180组合的内部标记152。附着到患者皮肤的一个或多个外部标记180允许确定腹壁或胸壁的运动182。在患者呼吸的示例中,外部标记可以在患者吸气和呼气时跟踪外部运动。外部标记180可以利用诸如红外光或可见光等的多种光学方法、经由外部检测装置来自动跟踪,并且可以多于每秒60次地确定外部标记的位置。外部标记也可以附着到围绕患者腰部装配的带、柔性环或背心。
在一个实施例中,如果仅使用外部标记来补偿患者的运动,则它们不能准确地反映靶器官的内部运动,这是因为靶器官可能移动很小的量,而外部标记可能移动较大地量,并且反之亦然。此外,外部标记的运动的主轴不必与内部靶的运动的主轴相同。例如,肺靶可以具有在患者下/上方向上的运动的主轴,而外部胸部标记可以具有在前/后方向上的运动的主轴。仅外部标记可能不足以精确地补偿患者的运动。内部标记和外部标记的组合可以用于准确地跟踪靶器官的运动。内部标记的(例如,经由内部检测装置的)周期性X射线成像可以与(经由外部跟踪装置的)外部标记的连续光学跟踪相关,以提供对靶器官运动的准确跟踪。为了使内部标记的运动和外部标记的运动相关,可以确定内部标记的位置和外部标记的位置之间的关系,这可以在处置过程开始时发生并且将在下文中参考图4A~4D进行描述。应当注意,在一个实施例中,可以使用呼吸跟踪***。可选地,可以使用其它类型的跟踪***。
图4A是示出用于补偿在放射处置递送期间患者体内的靶(例如,肿瘤)的位置由于患者的呼吸和/或其它运动而引起的变化的方法404的流程图。一般来说,方法404可以由如下的处理逻辑进行,其中该处理逻辑可以包括硬件(例如,处理装置、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码、装置的硬件等)、软件(例如,在处理装置上运行或执行的指令)或其组合。在一些实施例中,方法404可以由图1的放射处置***1200的处理逻辑进行。
在一个实施例中,该方法中的前几个操作可以在患者的实际处置之前的时间进行。特别地,在块406中,外科医生可以在短的外科手术过程期间在靶器官附近或内部***(例如,建立)一组内部标记(例如,基准点),然后在块408中,就在处置之前,外科医生可以将一组外部标记附着(例如,建立)到靶器官附近的患者胸壁或腹壁。在一个实施例中,外部标记可以是基于光学的***中的光学标记。在另一实施例中,可以使用其它标记。在一些实施例中,可以在不***内部标记的组的情况下跟踪靶(例如,基准点、软组织、骨等)。接着,在块410中,就在开始患者的处置之前,用于接收内部标记和外部标记的位置信息的放射处置装置的处理器(诸如图8的处理器670等)使内部标记的位置和外部标记的位置相关。在下文中描述用于使内部标记与外部标记相关的方法。一旦内部标记的位置和外部标记的位置已经相关,就可以开始对患者的处置。
在一个实施例中,在块411处,放射处置***的处理装置判断自内部标记上次被成像以来的总经过时间是否等于预定时间段。预定时间段可以例如是几秒的量级。可选地,可以使用其它时间段。如果总经过时间等于预定时间段,则在块416中,停用处置束并且使用例如x射线成像来对内部标记进行成像。在另一实施例中,在获取新x射线图像期间不停用处置束。接着,在块418将总经过时间重新设置为零,并且方法返回到块411。返回到块411,如果总经过时间不等于预定时间段,则在块412中跟踪外部标记,同时在块414中激活处置束(例如,控制处置递送***)。可以跟踪外部标记,使得例如每秒60次地向放射处置***的处理装置提供位置数据。可选地,可以使用其它时间段。在一些实施例中,***可以在旋转机架达到预定角度时拍摄x射线图像。例如,可以每当机架在每次旋转中经过0度和90度时拍摄x射线图像。在其它实施例中,可以使用时间段和角度的组合。然后,处理装置可以使外部标记的位置与内部标记的位置相关联,并且生成与靶器官的位置的任何变化有关的位置数据。因此,在内部标记的周期性成像之间,使用外部标记的位置来跟踪靶的位置。
在检测到靶的移动的情况下,放射处置***可以补偿该移动以采用多种不同的方式来控制放射处置递送。例如,处置***可以移动LINAC和/或移动患者处置床以控制处置束相对于靶的方向。处置***可以打开或关闭放射处置束以与靶相符。处置***还可以使放射处置束成形或准直,修改束能量,或以其它方式改变放射处置束的特性。
本发明的实施例使得能够使用来自不同时间所获取的两个或更多个平面X射线图像的数据来跟踪患者体内的靶的3D位置。使用从多个单独的平面X射线图像获取的数据来对移动的内部3D靶位置和外部检测到的运动(例如呼吸)幅度之间的相关性进行建模,所有这些平面X射线图像是在不同时间获取的。可以使用顺序单像跟踪(SMT)的各种数学方法,以下将讨论其中的两种方法。然而,本发明不限于仅以下讨论的两种方法。在可选实施例中,可以使用其它数学方法。
在一个实施例中,数学方法可被可视化为从X射线源通过(待确定的)靶位置模型到平面的投影线、并且使用线性代数来求解使投影的模型位置与2D的平面中检测到的实际位置之间的最小平方差的和最小化的靶位置模型(以下称为“投影线方法”)。该模型可以是单个静态肿瘤位置(用于准静态跟踪),或者可以是呼吸幅度的函数(用于呼吸跟踪)。以下针对(1)利用非静态靶运动建模(例如,由于呼吸或心脏运动)的螺旋放射处置递送***、(2)利用准静态靶运动建模的螺旋放射处置递送***、以及(3)利用非静态靶运动建模的具有靶运动跟踪***的放射处置递送***来描述投影线数学方法。然而,本发明不限于仅以下讨论的方法。在可选实施例中,可以使用其它数学方法。
在这部分中讨论的数学方法可以参考螺旋放射递送***,诸如这里参考的螺旋递送***等。在预期靶将要经历显著的呼吸运动的情况下(通常是肺、肝、胰腺、***和肾处置),代替使用图像对来进行周期性校正,建立允许对靶运动进行实时补偿的模型。该模型的第一输入是患者所穿戴的背心上的外部基准点或标记的3D位置流。外部标记的示例可以是例如以每秒约30帧跟踪的背心上的LED。第二输入是来自成像***的周期性数据,例如单投影X射线图像。具体地,每次拍摄图像时,在数字重建放射影像(DRR)的帮助下在X射线图像中定位基准点(基准处置)或靶,其中该数字重建放射影像使用规划计算机断层成像(CT)来模拟期望角度的X射线投影。根据定位步骤,可以推导出将X射线源连接到基准(或靶)质心的线。然后,该线与源位置一起作为相关模型的第二输入。
在靶处于图像中的情况下,找到将源连接到靶的线是无关紧要的:它仅仅是将源连接到检测器平面上所标识出的靶的质心的线。然而,对于涉及多个基准点的情况,采用检测器平面中的基准点星座的质心以及从该质心到源的线将得到不正确的结果,这是因为基准点可能处于距源的不同距离处。
不能在单个投影图像中准确地推导出基准点距源的距离,因此作为替代,使用处于标称对准的基准点的已知3D位置来近似估计该距离。在一些实施例中,可以单独地跟踪各基准点,并且可以生成与被跟踪的各基准点相对应的3D模型。
通过将xj记为处于标称对准的基准点的位置(j=1…N)、将S记为源的位置、以及将fj记为基准点到检测器平面上的3D投影(通过定位算法确定2D位置,并且通过向各基准点赋予与检测器相对应的任意“深度”来计算3D投影),估计各基准点的3D位置Pj作为线S+λ(fj-S)上最接近xj的点。具体地,已知
Pj=S+λ(fj-S)
并且还已知Pj在与来自xj的线垂直的线上,即
(xj-Pj)·(fj-S)=0
一起求解这些方程得出
这允许估计Pj并因此将平均值作为基准配置的估计质心。除了源之外,该位置然后定义被发送到建模器的线。
对于靶不经历显著呼吸和/或心脏运动的实施例,可能期望能够进行对靶平移的周期性校正、并且测量靶旋转以确保其保持在可接受界限内。为此,可以使用图像对;通常,这将是在机架旋转的情况下拍摄的两个最近的图像,其受到一些限制(例如,两个图像之间的角度间隔应当为至少30度,并且不超过150度)。
由于利用机架上的kV级快照成像***拍摄的图像也共享下/上方向,因此如以下更详细描述地可以扩展上述方法以考虑不正交的角度(如同基于机器人的LINAC一样)。然而,床在整个处置过程中将经历连续的运动,并且该运动对投影的基准位置的影响根据各基准点距X射线源的距离而变化。扩展基于机器人的LINAC方法以考虑这种床运动是重要的,因此提出一种替代方法。
例如,在存在N个图像(如果使用以上提出的工作流程,则N将等于2)的一般情况下,允许照相机投影矩阵在图像之间变化。实际上,除非机架的弯曲引起相机参数的显著变化,否则可以假设投影矩阵保持恒定。
标准针孔照相机投影模型可以由投影矩阵P表示,其中
F是照相机的3D坐标系,f是焦距(例如,X射线源与源-检测器轴和检测器中心的交点之间的距离),ku和kv是沿x和y图像轴的像素尺寸的倒数,u0和v0是光轴与成像平面的交点的图像坐标,{xF,yF,zF}是正在投影的对象在照相机坐标系中的三维位置,以及{Ijx,Ijy}是对象在投影(在这种情况下为X射线图像)中出现时的2D图像坐标。
在进行投影之前,可以将对象的位置从成像坐标系绘制到照相机坐标系中。这可以通过标记为Rj的刚性变换来实现,其中j后缀表示针对图像j的从成像坐标系到照相机坐标的变换,然后,将图像j的投影矩阵标记为Pj,则有
Ij=PjRj(xI+cj)
其中cj={cjx cjy cjz]T是表示图像j处的床偏移的向量,x={x y z}T是对象在成像坐标系中的位置,并且Ij={Ijx Ijy}T是对象在成像平面上的投影的2D坐标。以齐次坐标的形式将Tj记为3×4的矩阵PjRj,
而且
其可以被重新排列成
于是通常,对于N个视图方程为
只要N>=2,***就被超定(overdetermined),并且x的解可以借助标准矩阵最小化方法找到:找到使||AX-B||2最小化的X,其一般解为X=(ATA)-1ATB。
在一个实施例中,这建立了如下的框架,其中通过架,可以借助于各基准标记在多个X射线图像中的投影位置来找到各基准标记的估计三维位置。仍然使用这些基准标记位置来估计从标称对准位置映射到当前靶位置所必需的6D校正(平移和三个滚动角)。
在一个实施例中,这可以是基于点的配准问题。可以存在用于找到将一个点集映射到另一对应点集的刚性变换的闭形解,使得点之间的距离平方的和最小化。通过将X记为图像坐标中的基准位置的集合、并且将Y记为处于标称对准的相应位置,平移分量简单地为例如为用于将Y的质心映射到X的质心的平移。通过将/>和/>各自相对于其自己的质心,记为基准坐标的两个3×N矩阵、并且使用/>的解和符号,使/>最小化的正交矩阵R为R=UVT,其中/>是/>的奇异值分解。应当注意,Horn解和/>的解都求解正交矩阵,这包括旋转和反射。允许找到最佳旋转的修改可以提供:在上述解产生反射(即,det(R)=-1)的情况下,可以通过采用R=USVT来找到最佳旋转,其中在三维情况下,/>
为了导出横摆、俯仰和滚动旋转角y、p和r,可以使用以下约定:假设x轴与患者下-上轴(并因此与机架围绕其旋转的轴)相对应,y轴与患者左-右轴相对应,以及z轴与患者前-后轴相对应。此外,假设以横摆、俯仰和滚动的顺序应用这些角度。通过将sy,cy,sp,cp,sr,cr记为角度的正弦和余弦,旋转矩阵表示为
这允许我们推导出角度的值,即:
y=tan-1(-R12/R11)
r=tan-1(-R23/R33)
在另一实施例中,成像等中心点可被指定为图像坐标系的原点。可以假设成像***的几何结构被很好地表征,因此成像***中两个X射线源的位置SA和SB是已知的,并且X射线检测器的位置和取向是已知的。由于X射线检测器的像素尺寸是已知的,因此任何检测到的基准位置可以与位于检测器表面上的成像坐标系中的坐标相关。
将分别表示基准点在检测器A和B的表面上的投影的坐标记为{FA1,FA2,…,FAN}和{FB1,FB2,…,FBN}。于是基准点i的真实位置可被记为在下式所定义的两条线上:
SA+λAi(FAi-SA)
以及
SB+λBi(FBi-SB)
其中λAi和λBi是定义沿线位置的标量参数。
理想地,两条线将相交,但是由于基准点定位和成像***的校准的不确定性,通常两条线并非精确地重合,因此必须找到一种方法来使用这些线估计基准位置。由于在两个成像平面之间共享下/上方向,因此协调两个投影与将两个平面中的下/上投影基准位置取为来自两个平面的值的平均值一样简单。由于两个投影具有相同的下/上位置,因此找到表示两个修改后基准投影的交点的3D位置就变成了简单的反投影问题。
在可选实施例中,数学方法可以被可视化为从源投影到平面的模糊锥,而不是线。锥表示在平面中检测到的2D实际位置的不确定性。这种不确定性可能是由于2D检测中的误差(例如,诸如像素大小、成像处理限制等的物理限制)。不确定性也可能是由于在获取图像的时间之间的患者运动。在一些实施例中,该方法的优点可以包括:表示***的物理和算法不确定性的可调参数;表示预期的准静态患者运动或与现有的外部/内部标记运动模型的偏差率的可调参数(变旧(aging)参数,即测量的预期标准偏差随着图像变旧而增加。较旧的图像被有效地赋予较小的权重);以及统计置信度度量,其被定义为用于解释被赋予各种可调的不确定性参数的测量数据的给定模型的似然性。
本发明的实施例不是将呼吸幅度与从立体图像对导出的3D位置相关联,而是直接在呼吸幅度和在顺次获取的平面图像中检测到的2D位置之间建立关联。
内部-外部相关模型可以使用许多不同的函数来实现,以下是几个示例:
·线性函数:其中x是呼吸幅度,并且/>和/>是3D向量
·5D模型(幅度及其一阶导数的线性函数):
·高阶多项式模型:
·呼吸的吸气和呼气阶段的单独函数。
这些函数各自由多个参数组成。例如,线性模型具有构成其两个3D向量的6个参数。5D模型具有构成其三个3D向量的9个参数。
生成内部-外部相关模型是选择模型类型、然后确定所有模型参数的值以最佳地拟合观察数据的问题。利用同时的图像对给出3D测量靶位置,这可以数学地描述如下:
设分别为幅度x1,x2,...xm处测量到的3D靶位置。
设M(x)是具有n个参数c1,c2,...cn的模型函数。
然后优化模型参数以使建模的3D位置和测量的3D位置之间的平方差的和最小化:
以上描述了在已知所测量出的3D靶位置时的内部-外部模型建立。在本发明的实施例中,内部-外部相关模型是仅利用在一个平面图像中一次检测到的2D靶位置来建立的。模型生成涉及在平面检测器上的3D模型位置到2D位置的附加产物。
设分别为在幅度x1,x2,...xm处测量到的平面上的2D靶位置。
设M(x)是具有n个参数c1,c2,...cn的模型函数。
设是针对放射源位置和与m个测量幅度中的各测量幅度相对应的平面位置、将空间中的3D点投影到2D平面上的函数集。
然后优化模型参数以使投影到2D的建模位置和平面上的测量2D位置之间的平方差的和最小化:
在一个实施例中,这是用于建立顺序单像相关模型的公式。在可选施例中,可以使用附加修饰来使算法更稳健并且检测跟踪误差。在一个实施例中,由于顺序单像建模不能依赖于在同时的图像对中发现的共享相互信息,因此检测模型建立中的误差。同时的图像对具有一个共同轴,因此沿着该轴的跟踪结果的差异表示某种程度的跟踪误差。
为了检测顺序单像建模的跟踪误差,作为替代可以提供预期的2D跟踪误差和3D患者建模误差的估计、然后计算模型的统计置信度度量。
设σ为模型中的投影2D位置与平面上的测量2D位置之间的预期误差。
将优化方程改为
投影模型与测量点之间的标准偏差于是为
模型与测量数据之间的这种标准偏差可以用于检验该模型是否良好地适合于数据。
通过基于测量的变旧而调整投影的模型点和测量的2D位置之间的预期标准偏差,可以使模型的建立相对于随时间的变化更加稳健:
设σ(Δt)=σ1+σ2Δt,其中σ1是由于跟踪精度引起的2D位置的恒定期望误差,并且σ2是期望误差随时间增加的速率——称为变旧参数。
然后将模型优化为
这允许模型使用所有可用的测量,但是在患者的呼吸模式随着时间发生变化的情况下更适合于较新的测量。尽管本发明的实施例被描述为用于对呼吸运动进行建模,但所公开的方法和设备的替代实施例可以适用于于对诸如心脏运动等的其它类型的运动进行建模。在另一实施例中,本发明也可适用于靶的准静态运动。
在另一实施例中,用于推导出3D运动模型的最小平方最小化问题可以是:
可以优化运动模型f,使得患者体内的基准点的运动与X射线图像中检测到的2D基准点位置最佳匹配。对于j=1..m个基准点,pi,j可以是i=1..n个图像中的2D基准位置。运动模型f可以是图像i获取时的呼吸幅度ai和3D基准位置sj的运动调整后的3D位置sj'的函数。在给定机架角gi和与图像i相对应的床位置ci的情况下,函数Pgi,ci将运动调整后的3D位置投影到X射线图像中的相应2D位置。
在一个实施例中,***使用基准点检测算法来找到2D基准点位置(pi,j),然后使用求解器库来求解上述方程中的运动模型。一旦计算出最佳模型函数,就可以在仅仅几毫秒内针对任何呼吸幅度预测靶的3D位置。在一个示例中,设a为呼吸幅度,并且设t为不运动的情况下患者体内的靶的3D位置。于是,新的3D靶位置t'可能是:
t′=f(a,t)
运动模型可以采取多种形式。例如,线性运动可被建模为f(ai,sj)=[x1,y1,z1]ai+[x2,y2,z2]+sj。在这种情况下,最小化处理可以求解六个变量(x1,y1,z1,x2,y2,z2),因此需要至少三个平面图像来构造模型。可以使用附加图像来提高模型的稳健性和统计置信度。可以采用交替运动模型公式来对更复杂的运动路径进行建模。例如,模型函数可以是用于处理非线性靶运动的高阶(例如,立方)多项式、或用于处理滞回(其中吸气期间的运动不同于呼气期间的运动)的对偶多项式。
在一个实施例中,运动模型也可以包括旋转或甚至非刚性空间变换。具有更多自由度的模型需要更大的最小数量图像来构造,因此需要更多的附加图像来达到与线性模型相同的稳健性和统计置信度。
在实践中,患者的呼吸模式可能不会随着时间保持一致。***通过每当获取新图像时重新优化模型、花费约一秒的时间处理图像和更新模型来适应呼吸模式的变化。在一个实施例中,通过仅使用n个最近的图像并且在最小化对象函数中为更近的图像赋予更多的权重,来使模型的适应更加地响应于最近的呼吸变化。在公式化时,通过与图像的变旧成比例地增加模型与预测2D位置之间的预期误差来指定权重。
在一个例子中,令σ表示平面中的2D基准检测的固有精度(例如,由kV级成像组件的有限像素大小和几何对准精度得出)。令σ'表示患者呼吸模式随时间变化的预期速率,并且令Δti=tn-ti为第i个图像与最近的(第n个)图像之间的时间间隔,因此Δtiσ'表示第i个图像中的呼吸模式预期偏离当前模型的程度。随变旧增长的运动模型最小化公式给出如下:
随着变旧的增长,顺序单像成像可以有效地跟踪非呼吸运动和呼吸运动。非呼吸运动的一个并发症可能是不存在持续的外部信号(如呼吸幅度)以与周期性的X射线图像相关。在一个实施例中,***已发生该运动的第一指示是在获取下一个X射线图像时。有利地,为了更好地响应靶运动,***可能优选从最近图像中导出的位置信息。
在一个实施例中,为了使用上述模型优化框架来对非呼吸运动进行建模,首先将运动模型函数定义为与呼吸幅度无关——例如,函数f(ai,sj)=[x,y,z]+sj对三维靶和基准位置的静态平移进行建模。其次,仅使用最近的几个图像来优化模型,通常仅使用少至两个的图像(例如,n=2)。最后,可以选择变旧参数(σ')以与非呼吸靶在患者体内移动(例如,观察到***在整个处置过程中由于膀胱充盈而缓慢移动)的期望的速度一致。现在,模型最小化处理可以准确地计算静止靶的3D位置,并且可以通过优选来自最近图像的位置信息来有效地处理运动靶。
在一个实施例中,模型最小化框架也提供了用以验证模型一致性的方法。利用立体成像,可以对沿两个同时的图像所共享的轴检测到的位置进行比较,以验证跟踪结果。这对于顺序单像成像而言可能是不可能的。作为替代,给定先验预期检测精度(σ)和图像变旧(σ')参数,计算模型置信度作为优化后的运动模型与检测到的2D位置相一致的概率。这种概率可以通过计算卡方分布比优化后的运动模型的值大的面积来得出。卡方分布的自由度可以是2D图像的数量的两倍乘以基准点数的数量(2mn)。在一个实施例中,模型置信度以数学方式表示为下式:
图4B是示出根据实施例的用于处置***中的顺序单像跟踪的方法的第一流程图。一般来说,方法401可以由如下的处理逻辑进行,其中该处理逻辑可以包括硬件(例如,处理装置、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码、装置的硬件等)、软件(例如,在处理装置上运行或执行的指令)或其组合。在一些实施例中,方法401可以由图1的放射处置***1200的处理逻辑进行。
在块403处开始,处理逻辑可以生成患者体内的内靶区域的多个投影。在一个实施例中,多个投影包括与患者的内靶区域的位置有关的投影数据(例如,经由一个或多个内部检测装置)。在一个实施例中,多个投影是使用在机架上旋转的成像器(例如,内部检测装置)获取的顺次获取的单像投影图像。在一个实施例中,在不同的时间点获取多个投影。内部检测装置可以一次生成投影数据的单个视图。内部检测装置可以生成多个序列图像,并基于多个序列图像来生成单个投影。在一个实施例中,投影数据标识患者身体的内部运动,并且内部运动包括内靶区域的运动。在另一实施例中,投影数据标识患者身体的内部运动,并且内部运动包括一个或多个植入基准标记的运动。
在块405处,处理逻辑使用一个或多个外部传感器(例如,经由一个或多个外部检测装置)来生成与患者身体的外部运动有关的外部位置数据。在块407处,处理逻辑通过处理装置来生成内靶区域的位置和外部位置数据之间的相关模型。在一个实施例中,可以通过使内靶区域的多个投影(例如,投影数据)与外部位置数据拟合来生成相关模型。在一个实施例中,相关模型标识分析函数与多个投影中所标识的投影数据和相应的外部位置数据的最佳拟合。在一个实施例中,处理逻辑在获取CBCT扫描(或某种其它类型的扫描)期间生成相关模型。在块409处,处理逻辑使用相关模型来估计内靶区域在稍后时间的位置。处理逻辑可选地可以基于相关模型来控制放射处置递送***。
在一个实施例中,为了基于相关模型来控制放射处置递送***,处理装置基于相关模型来引导直线加速器(LINAC)所生成的放射处置束。在另一实施例中,为了基于相关模型来控制放射处置递送***,处理装置基于相关模型来控制直线加速器(LINAC)的准直器。在一个实施例中,准直器是多叶准直器,并且为了控制准直器,处理装置使多叶准直器的一个或多个叶移动。在另一实施例中,为了基于相关模型来控制放射处置递送***,处理装置控制处置床。在另一实施例中,为了基于相关模型来控制放射处置递送***,处理装置基于相关模型来对直线加速器(LINAC)所生成的放射处置束进行门控。在另一实施例中,投影数据与位于内靶区域附近的一个或多个基准标记相对应,并且为了生成相关模型,处理装置将基于一个或多个基准标记的相对位置来计算内靶区域的变形状态。
图4C是示出根据实施例的用于处置***中的顺序单像跟踪的方法的第二流程图。一般来说,方法402可以由如下的处理逻辑进行,其中该处理逻辑可以包括硬件(例如,处理装置、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码、装置的硬件等)、软件(例如,在处理装置上运行或执行的指令)或其组合。在一些实施例中,方法402可以由图1的放射处置***1200的处理逻辑进行。
在块411处,处理逻辑使用旋转机架上的单个成像器顺次获取靶的多个x射线图像。在实施例中,通过使单个成像器绕靶旋转来获取多个x射线图像。在块413处,处理逻辑通过处理装置、使用顺次获取到的多个x射线图像来确定靶的三维位置。在块415处,处理逻辑可选地基于相关模型来控制放射处置递送***。
图4D是示出根据实施例的用于处置***中的顺序单像跟踪的方法的第三流程图。一般来说,方法404可以由如下的处理逻辑进行,其中该处理逻辑可以包括硬件(例如,处理装置、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码、装置的硬件等)、软件(例如,在处理装置上运行或执行的指令)或其组合。在一些实施例中,方法404可以由图1的放射处置***1200的处理逻辑进行。
在块417处,处理逻辑生成与患者身体内部的靶位置有关的位置数据。在一个实施例中,处理逻辑通过生成内靶位置的多个投影来生成位置数据。在块419处,处理逻辑使用一个或多个外部传感器来生成与患者身体的外部运动有关的外部位置数据。在一个实施例中,连续生成外部位置数据,其中“连续”用于表示比“周期性”生成的投影更频繁地生成外部位置数据。例如,连续生成的外部数据可以表示以30Hz生成的外部位置数据;而周期性生成的投影数据可以每30秒生成一次,或以类似差异的时间间隔生成,其中“连续”生成的数据比“周期性”生成的数据更频繁几个数量级地生成。在块421处,处理逻辑利用处理装置、通过使相关模型与内靶位置的多个投影和外部位置数据拟合来生成内靶位置的位置和外部传感器之间的对应关系。可选地,内部位置数据与位于内部靶区域附近的一个或多个基准标记相对应,并且在块423处,处理逻辑基于一个或多个基准标记的相对位置来计算内靶区域的变形状态以生成相关模型。在块425处,处理逻辑基于相关模型来控制处置递送***将放射引导朝向患者的内靶位置的位置,以补偿患者的运动。
本发明的实施例可以在如图5所示的射野成像***1400中实现。在一个实施例中,在射野成像***1400中,LINAC的束能量可以在处置期间进行调整,并且可以允许LINAC用于x射线成像(例如,生成单像图像)和放射处置这两者。在另一实施例中,***1400可以包括用以生成x射线图像(例如,单像图像)的板载kV级成像***、以及用以生成较高能量的治疗放射束的单独LINAC。***1400包括机架1410、LINAC 1420和射野成像检测器1450。机架1410可以旋转到与所选投影相对应的角度,并且用于获取处置床1440上的患者1430的VOI的x射线图像。在包括射野成像***的实施例中,LINAC 1420可以生成穿过患者1430的靶并且入射在射野成像检测器1450上的x射线束,从而创建靶的x射线图像。在已经生成靶的x射线图像之后,可以增加LINAC1420的束能量,因此LINAC 1420可以生成用以处置患者1430的靶区域的射束。在另一实施例中,kV级成像***可以生成穿过患者1430的靶的x射线束,从而创建靶的x射线图像。在一些实施例中,射野成像***可以在处置的递送期间获取射野图像。射野成像检测器1450可以测量束穿过患者1430之后的出射放射通量。这可以使得能够在射野图像内定位内部或外部基准点或解剖结构(例如,肿瘤或骨)。
可选地,这里所述的kV级成像源或射野成像器和操作方法可以与另外的其它类型的基于机架的***一起使用。在一些基于机架的***中,机架使kV级成像源和LINAC围绕穿过等中心点的轴旋转。基于机架的***包括大致具有圆环形状的环形机架,其中患者的身体延伸穿过环/圆环的孔,并且kV级成像源和LINAC安装在环的周长上并且围绕穿过等中心点的轴旋转。基于机架的***还可以包括C形臂机架,其中kV级成像源和LINAC在C形臂机架上以悬臂状方式安装在穿过等中心点的轴上并围绕该轴旋转。在另一实施例中,kV级成像源和LINAC可用于基于机器人臂的***,其中该***包括kV级成像源和LINAC如上所述安装至的机器人臂。
图6示出根据本发明的实现方式的基于机架的强度调制放射处置(IMRT)***709。在基于机架的***709中,具有头部组件701的放射源(例如,LINAC1201)安装在机架703上。在一个实施例中,可以从(例如,围绕旋转轴的)圆形旋转平面上的多个位置递送放射束160。在一个实施例中,***709包括处置成像***,其可以包括kV级成像源705和x射线检测器707。kV级成像源705可以用于通过将入射在x射线检测器707上的一系列x射线束引导至患者的ROI处来生成ROI的x射线图像,其中x射线检测器707与kV级成像源705相对以对患者进行成像从而进行摆位、并生成处置中图像。所得到的***生成任意形状的放射束760,其中该放射束760在等中心点处彼此相交,以向靶位置递送剂量分布。在一个实现中,基于机架的***700可以是基于c形臂的***。
图7示出根据本发明的实施例的螺旋放射递送***800。螺旋放射递送***800可以包括安装到环形机架820的直线加速器(LINAC)810。LINAC 810可以用于通过将电子束引导朝向x射线发射靶来生成窄的强度调制笔形束(即,处置束)。处置束可以向靶区域(即,肿瘤)递送放射。环形机架820大致具有圆环形状,其中患者830延伸穿过环/圆环的孔,并且LINAC 810安装在环的周长上并且围绕穿过中心的轴旋转,以利用从患者周围的一个或多个角度递送的束来辐照靶区域。在处置期间,患者830可以同步地在处置床840上移动通过机架的孔。
螺旋放射递送***800包括处置成像***,其可以包括kV级成像源850和x射线检测器870。kV级成像源850可以用于通过将入射在x射线检测器870上的一系列x射线束引导至患者830的感兴趣区域(ROI)处来生成ROI的x射线图像,其中x射线检测器870与kV级成像源850相对以对患者830进行成像从而进行摆位、并生成处置中图像。处置成像***还可以包括准直器860。在一个实施例中,准直器860可以是可变孔径准直器。在另一实施例中,准直器860可以是多叶准直器(MLC)。MLC包括用于容纳多个叶的壳体,其中这多个叶可移动地调整MLC的孔径以实现成像x射线束的成形。在另一实施例中,可变孔径准直器860可以是包含梯形块的虹膜准直器,其中这些梯形块以与照相机虹膜类似的方式沿着框架移动以产生用于实现成像x射线束的成形的可变大小的孔径。kV级成像源850和x射线检测器870可以相对于LINAC 810正交(例如,相隔90度)地安装在环形机架820上,并且可以对准以将成像x射线束投影在靶区域上并在穿过患者130之后照射检测器870的成像平面。在一些实施例中,LINAC 810和/或kV级成像源850可以以类似悬臂的方式安装到C形臂机架,其中C形臂机架使LINAC 810和kV级成像源850围绕穿过等中心的轴旋转。本发明的方面还可用于诸如以下的其它这类***:基于机架的LINAC***、与放射治疗和放射外科手术相关联的静态成像***、使用一体化图像引导的质子治疗***、介入性放射学以及术中x射线成像***等。
螺旋放射递送***800还包括辅助成像***801。成像***801是CBCT成像***,例如,medPhoton ImagingRing***。可选地,可以使用其它类型的体积成像***。辅助成像***801包括附接至臂和轨道***(未示出)的可旋转机架807(例如,环),其中臂和轨道***使可旋转机架807沿着一个或多个轴(例如,沿着从处置床840的头部延伸至脚部的轴)移动。成像源803和检测器805安装到可旋转机架807。可旋转机架807可以围绕从处置床的头部延伸至脚部的轴360度旋转。因此,成像源803和检测器805可以以多个不同角度定位。在一个实施例中,成像源803是x射线源,并且检测器805是x射线检测器。在一个实施例中,辅助成像***801包括可单独旋转的两个环。成像源803可以安装到第一环,并且检测器805可以安装到第二环。
图8示出不同***600的示例,其中在不同***600内,可以执行用于使***进行这里所讨论的任何一种或多种方法的指令集。在可选实现中,机器可以连接(例如,联网)至LAN、内联网、外联网和/或因特网中的其它机器。***各自可以以客户端-服务器网络环境中的服务器或客户机的能力运行,作为对等(或分布式)网络环境中的对等机运行、或者作为云计算基础设施或环境中的服务器或客户机运行。
***是能够执行用于指定该机器所要采取的动作的指令集(序列或以其它方式)的机器。此外,虽然示出单个机器,但术语“机器”也应被视为包括单独或联合执行一个(多个)指令集以进行这里所讨论的任何一种或多种方法的任何机器集合。
可以表示处置递送***1200、800、709或一些其它***的示例性放射处置递送***110包括经由总线630彼此通信的处理装置602、主存储器604(例如,只读存储器(ROM)、闪速存储器、诸如同步DRAM(SDRAM)或RambusDRAM(RDRAM)等的动态随机存取存储器(DRAM)等)、静态存储器606(例如,闪速存储器、静态随机存取存储器(SRAM)等)、以及数据存储装置618。
处理装置602表示例如微处理器或中央处理单元等的一个或多个通用处理装置。处理装置可以是与处理装置1230相同或不同的处理装置,并且还可以表示处置递送工作站150中的处理装置。更特别地,处理装置可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或用于实现其它指令集的处理器、或用于实现指令集的组合的处理器。处理装置602还可以是诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)或网络处理器等的一个或多个专用处理装置。处理装置602被配置为执行用于进行这里所讨论的操作和步骤的指令626。
计算机***600还可以包括用以通过网络620来进行通信的网络接口装置608。计算机***600还可以包括视频显示单元610(例如,液晶显示器(LCD)或阴极射线管(CRT))、字母数字输入装置612(例如,键盘)、光标控制装置614(例如,鼠标)、图形处理单元622、信号生成装置616(例如,扬声器)、图形处理单元622、视频处理单元628和音频处理单元632。
数据存储装置618可以包括机器可读存储介质624(也称为计算机可读介质),其中该机器可读存储介质624上存储了用于体现这里所描述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件626。在由同样构成机器可读存储介质的计算机***600、主存储器604和处理装置602执行期间,指令626可以完全或至少部分地存在于主存储器604和/或处理装置602内。
在一个实现中,指令626包括用以实现与这里的公开相对应的功能的x射线运动部件699。虽然机器可读存储介质624在示例性实现中被示出为单个介质,但术语“机器可读存储介质”应被视为包括用于存储一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如,集中或分布式数据库、以及/或者相关联的快速缓存器和服务器)。术语“机器可读存储介质”也应被视为包括能够存储供机器执行的指令集或对其进行编码、并使机器执行本发明的任何一种或多种方法的任何介质。因此,术语“机器可读存储介质”应被视为包括但不限于固态存储器、光学介质和磁性介质。
从前面的描述中显而易见的是,本发明的各方面可以至少部分地以软件实现。也就是说,该技术可以在响应于处理装置625、640或602(参见图8)的、例如执行存储器中所包含的指令的序列的计算机***或其它数据处理***中执行。在各种实现中,硬件电路可以与软件指令结合使用以实现本发明。因此,技术不限于硬件电路和软件的任何特定组合或数据处理***所执行的指令的任何特定源。另外,在整个说明书中,各种功能和操作可被描述为由软件代码执行或推进以简化描述。然而,本领域技术人员将认识到这种表达的含义是这些功能是由于处理装置625、640或602执行代码而得到的。
可以使用机器可读介质来存储软件和数据,其中这些软件和数据在由通用或专用数据处理***执行时使该***进行本发明的各种方法。该可执行软件和数据可以存储在各种地方,包括例如***存储器以及能够存储软件程序或数据至少之一的存储装置或任何其它装置。因此,机器可读介质包括以机器(例如,计算机、网络装置、个人数字助理、制造工具、具有一个或多个处理器的集合的任何装置等)可访问的形式提供(即,存储)信息的任何机构。例如,机器可读介质包括可记录/不可记录介质,诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪速存储器装置等。机器可读介质可以是非暂时性计算机可读存储介质。
除非从前面的讨论中明显说明,否则应当理解,诸如“接收”、“定位”、“进行”、“发射”或“使”等的术语可以是指计算机***或类似电子计算装置的动作和处理,其中该计算机***或类似电子计算装置操纵表示为计算机***的寄存器和存储器内的物理(例如,电子)量的数据并将该数据变换为类似地表示为计算机***存储器或寄存器或者其它这类信息存储或显示装置内的物理量的其它数据。可以使用计算机软件来实现这里所描述的方法的实现。如果用符合公认标准的编程语言编写,则可以编译被设计为实现这些方法的指令的序列,以在各种硬件平台上执行并且与各种操作***相配合。另外,不参考任何特定编程语言来描述本发明的实现。应当理解,可以使用各种编程语言来实现本发明的实现。
应当注意,这里描述的方法和设备不限于仅用于医学诊断成像和处置。在可选实现中,这里的方法和设备可用于医疗技术领域之外的应用,例如工业成像和材料的非破坏性测试。在这样的应用中,例如,“处置”一般可以是指由处置计划***控制的操作的实现,诸如束(例如,放射束、声束等)的应用,并且“靶”可以是指非解剖对象或区域。
在前面的说明书中,已经参考具体典型实现描述了本发明。然而,显而易见的是,在不脱离所附权利要求中所阐述的本发明的更广泛的精神和范围的情况下,可以对其进行各种修改和改变。因此,说明书和附图应被视为说明性意义而非限制性意义。
Claims (25)
1.一种用于跟踪的方法,包括:
生成患者的身体内的内靶区域的多个二维投影,所述多个二维投影包括与所述患者的内靶区域的二维位置有关的二维投影数据,其中,所述多个二维投影中的各二维投影是在不同时间点处顺次生成的;
使用一个或多个外部传感器来生成与所述患者的身体的外部运动有关的外部位置数据;
利用处理装置,通过使在不同时间点处顺次生成的、所述内靶区域的所述多个二维投影与所述外部位置数据在二维上直接拟合来生成所述外部位置数据与所述内靶区域的三维位置之间的相关模型;以及
使用所述相关模型来估计所述内靶区域在稍后时间的所述三维位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述多个二维投影是使用在机架上旋转的成像器所获取的、顺次获取到的单像投影图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述相关模型标识分析函数与所述多个二维投影中所标识的投影数据和相应的外部位置数据的最佳拟合。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述投影数据标识所述患者的身体的内部运动,所述内部运动包括所述内靶区域的运动。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,内部位置数据标识所述患者的身体的内部运动,所述内部运动包括一个或多个植入基准标记的运动。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,为了基于所述相关模型来控制放射处置递送***,所述方法还包括:基于所述相关模型来引导直线加速器即LINAC所生成的放射处置束。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,为了基于所述相关模型来控制放射处置递送***,所述方法还包括:基于所述相关模型来控制直线加速器即LINAC的准直器。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述准直器是多叶准直器,并且为了控制所述准直器,所述方法包括使所述多叶准直器的一个或多个叶移动。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,为了基于所述相关模型来控制放射处置递送***,所述方法还包括:控制处置床。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,为了基于所述相关模型来控制放射处置递送***,所述方法还包括:基于所述相关模型来对直线加速器即LINAC所生成的放射处置束进行门控。
11.根据权利要求1所述的方法,其中,所述投影数据与位于所述内靶区域附近的一个或多个基准标记相对应,其中为了生成所述相关模型,所述方法还包括:基于所述一个或多个基准标记的相对位置来计算所述内靶区域的变形状态。
12.一种放射处置递送设备,包括:
第一检测装置,用于生成与患者的身体内的内靶区域有关的二维投影数据,其中,所述二维投影数据包括在不同时间点处顺次生成的二维投影;
第二检测装置,用于生成与所述患者的身体外部的一个或多个传感器有关的位置数据;以及
处理装置,用于接收与所述内靶区域有关的所述二维投影数据以及来自外部传感器的位置数据、并且通过使在不同时间点处顺次生成的、所述内靶区域的所述二维投影数据与所述位置数据在二维上直接拟合来生成所述位置数据与所述内靶区域的三维位置之间的相关模型,以基于从所述外部传感器获得的位置数据来控制所述放射处置递送设备,从而补偿所述患者的运动。
13.根据权利要求12所述的放射处置递送设备,其中,所述第一检测装置包括可旋转的单个成像器。
14.根据权利要求13所述的放射处置递送设备,还包括直线加速器即LINAC,所述LINAC包括联接至机架的板载千伏级成像器即板载kV级成像器,其中所述第一检测装置联接至所述机架。
15.根据权利要求12所述的放射处置递送设备,其中,所述第一检测装置还用于:
生成多个序列图像;以及
基于所述多个序列图像来生成单个投影。
16.根据权利要求12所述的放射处置递送设备,还包括联接至可移动级的直线加速器即LINAC,其中所述第一检测装置包括联接至机架的锥形束CT成像器即CBCT成像器。
17.根据权利要求16所述的放射处置递送设备,其中,所述可移动级是所述机架。
18.根据权利要求16所述的放射处置递送设备,其中,所述可移动级与所述机架分离。
19.根据权利要求16所述的放射处置递送设备,其中,相关模型是在CBCT扫描的获取期间生成的。
20.根据权利要求16所述的放射处置递送设备,其中,所述第一检测装置包括MV射野成像器。
21.一种非暂时性计算机可读介质,其包括在由放射处置递送***的处理装置执行时使所述处理装置进行以下操作的指令:
生成患者的身体内的内靶区域的多个二维投影,所述多个二维投影包括与所述患者的内靶区域的二维位置有关的二维投影数据,其中,所述多个二维投影中的各二维投影是在不同时间点处顺次生成的;
使用一个或多个外部传感器来生成与所述患者的身体的外部运动有关的外部位置数据;
利用所述处理装置,通过使在不同时间点处顺次生成的、所述内靶区域的所述多个二维投影与所述外部位置数据在二维上直接拟合来生成所述外部位置数据与所述内靶区域的三维位置之间的相关模型;以及
使用所述相关模型来估计所述内靶区域在稍后时间的所述三维位置。
22.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质,其中,所述多个二维投影是使用在机架上旋转的成像器所获取的、顺次获取到的单像投影图像。
23.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质,其中,所述相关模型标识分析函数与所述多个二维投影中所标识的投影数据和相应的外部位置数据的最佳拟合。
24.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质,其中,所述投影数据标识所述患者的身体的内部运动,所述内部运动包括所述内靶区域的运动。
25.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质,其中,内部位置数据标识所述患者的身体的内部运动,所述内部运动包括一个或多个植入基准标记的运动。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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