[發明專利]基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測系統及方法

有效

• 申請號: 201611161947.6
• 申請日: 2016-12-15
• 公開（公告）號: CN106777976B
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 郁樹梅;孫榮川;豆夢;陳濤;匡紹龍;張峰峰;范立成;孫立寧
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G16H20/40
• 分類號: G16H20/40
• 代理公司: 寧波高新區核心力專利代理事務所(普通合伙) 33273
• 代理人: 袁麗花

本發明公開了一種基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測系統及方法，所述方法包括：S1、利用呼吸跟蹤單元和影像定位單元分別采集體表標記點和體內腫瘤的三維運動數據；S2、根據三維運動數據，建立當前時刻腫瘤和歷史時刻腫瘤之間的運動關系模型，并將該模型作為粒子濾波的狀態轉移方程，建立一段時間內體表標記點和體內腫瘤之間的運動關系模型作為粒子濾波的觀測方程；S3、基于狀態轉移方程和觀測方程，利用粒子濾波算法根據當前時刻體表標記點的運動數據估計出體內腫瘤的運動位置。本發明可以用在任何形式的狀態空間模型上，對于變量參數的非線性特性有更強的建模能力，且預測精度較高。

技術領域

本發明涉及醫療技術領域，特別是涉及一種基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測系統及方法。

背景技術

目前治療肺癌的主要方法是立體定向放射治療，但是人體的呼吸運動嚴重影響了放療的準確性。為了減小呼吸運動的影響，最有效的方法是呼吸運動實時跟蹤技術，該技術通過建立體內腫瘤和體表標記點之間的關聯模型，采用預測算法，根據標記點的運動得到腫瘤未來的運動信息，從而實時調整射線束，保證放射線和腫瘤的相對靜止，以達到腫瘤放療的實時跟蹤。

采用預測算法是為了補償立體放療系統的時間延遲，提前預測出腫瘤在未來時刻將要達到的位置。目前研究的一些預測算法包括人工神經網絡、卡爾曼濾波器、模糊控制等。但是上述算法具有以下缺點：

人工神經網絡學習效率低，收斂速度慢，需要長時間的網絡訓練時間，不適用于實時預測；

卡爾曼濾波器則要求系統是高斯白噪聲系統，且只適用于線性系統，而實際的呼吸運動過程是復雜的非線性過程，因此卡爾曼濾波器較不適用于腫瘤運動的預測；

模糊控制預測效果較好，但是這種方法自適應能力有限，復雜度較高。

粒子濾波器解決了系統必須滿足高斯分布的制約，適用于任何能用狀態空間模型表達的非線性系統，且有較高的精度，將該方法應用于放療機器人實時跟蹤技術中，對于提高患者的生存率以及促進我國的醫療技術發展具有很重要的意義。

因此，針對上述技術問題，有必要提供一種基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測系統及方法。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測系統及方法，以解決上述在放療機器人精準治療中腫瘤位置的預測問題。

為了實現上述目的，本發明實施例提供的技術方案如下：

一種基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測系統，所述系統包括：呼吸跟蹤單元、影像定位單元、影像融合單元及治療計劃單元，所述呼吸跟蹤單元用于跟蹤患者體表標記點的運動數據，所述影像定位單元用于跟蹤患者體內腫瘤的運動數據，所述影像融合單元用于對收集的運動數據進行基于粒子濾波的融合并預測腫瘤未來時刻的運動數據，所述治療計劃單元用于實時調整治療射束進行精確照射。

作為本發明的進一步改進，所述系統還包括病患固定及自動定位單元及機器人投射單元，病患固定及自動定位單元用于固定患者并進行定位，機器人投射單元用于控制治療射束達到靶區。

作為本發明的進一步改進，所述呼吸跟蹤單元為紅外跟蹤單元，其包括同步追蹤攝像機及固定于患者腹部的若干發光二極管。

作為本發明的進一步改進，所述影像定位單元為X射線影像定位單元，其包括X光射源及非晶硅影像接收器。

作為本發明的進一步改進，所述系統還包括呼吸運動模擬器，用于模擬放療中體內腫瘤和體表標記點之間的運動變化關系。

本發明另一實施例提供的技術方案如下：

一種基于粒子濾波的放療機器人腫瘤運動估計預測方法，所述方法包括：