[發明專利]一種照射劑量確定方法及系統

有效

• 申請號: 201810480047.0
• 申請日: 2018-05-18
• 公開（公告）號: CN108815721B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 朱健;侯震;李振江;于海寧;白曈;尹勇;李寶生
• 申請（專利權）人: 山東省腫瘤防治研究院(山東省腫瘤醫院)
• 主分類號: A61N5/10
• 分類號: A61N5/10
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王戈

1.一種照射劑量確定系統，其特征在于，包括：

像素點確定模塊，用于利用回顧性標記確定放療模擬定位影像中感興趣區域內具有生物特征的像素點；所述放療模擬定位影像包括計算機斷層影像、核磁共振影像以及正電子發射斷層影像；所述生物特征包括腫瘤內部的葡萄糖代謝情況、乏氧區域、富氧區域、血管生成情況以及正常組織出現并發癥風險的大小；回顧性標記進入訓練集和驗證集的患者的放療模擬定位影像中感興趣區域內具有生物特征陽性的像素點，即通過回顧性分析，將患者的病理切片影像、功能影像或其他反映感興趣區生物特征的影像與放療模擬定位影像配準，然后根據病理切片影像、功能影像或其他反映感興趣區生物特征的影像中的像素點是否具有某感興趣生物特征，對放療模擬定位影像感興趣區中相應的像素點進行標記，陽性像素點標記1，陰性像素點標記0；其中，定義某一感興趣區ROI內所有像素點為集合P＝{plable 1,plabel 2,…,plabel n}，其中，n表示像素數量，lable表示像素的標記；

局部影像組學特征提取模塊，用于根據所述具有生物特征的像素點提取局部影像組學特征；所述局部影像組學特征包括灰度直方圖強度、腫瘤形狀特征、高斯型拉普拉斯濾波特征、紋理特征以及小波特征；提取放療模擬定位影像中每一感興趣區ROI中陽性和陰性的像素點的局部影像組學特征；基于像素點的局部特征提取：遍歷放療模擬定位影像中每一ROI中所有的像素點，以每個像素點為中心，計算周圍δ×δ×δ或δ×δ鄰域窗口的局部影像組學特征值，其中δ為大于等于3的奇數，對于局部特征的計算，δ的值每一次分別取3、5、7、9，在后續的建模和驗證步驟中選取使得識別精度最優的δ值；對于邊界上的像素點，采用對稱填充，填充像素的值是該邊界像素的鏡像反射；

經過基于像素點的局部特征提取，在特定的δ值下，對于每個像素，可得到一個1×N維的特征向量Flabel i＝{f₁(plabel i)，f₂(plabel i)，...，f_j(plabel i)}，j∈{1,...,N}，i∈{1,..,n}，label∈{1,0}，即，對于像素plabel i，提取N個特征值，分別為f₁(p_i)，f₂(p_i)，…，f_j(p_i)，記為向量Flabel i；因此，對于ROI中所有像素，特征集合為F＝{Flabeli，…，Flabel n}，label∈{1,0}；每個像素(label＝1/0)即作為一個樣本，該樣本有N維局部影像組學特征；

待測局部影像組學特征獲取模塊，用于獲取待測局部影像組學特征；

陽性區域識別模塊，用于根據所述局部影像組學特征識別所述待測局部影像組學特征的陽性區域；所述陽性區域識別模塊具體包括：篩選單元，用于對所述局部影像組學特征進行篩選，確定最優特征子集；模型建立模塊，用于根據所述最優特征子集建立有監督的機器學習模型；陽性區域識別單元，用于根據所述有監督的機器學習模型識別所述待測局部影像組學特征的陽性區域；

所述根據所述局部影像組學特征識別所述待測局部影像組學特征的陽性區域具體包括：

對所述局部影像組學特征進行篩選，確定最優特征子集；基于訓練集，通過特征選擇算法篩選出與分類標簽具有最大相關性、特征之間具有最小冗余度的特征參數，用于下一步預測模型的建立，經過該步驟，得到最優特征子集，每個有標簽的像素及其局部影像組學特征作為一個樣本參與特征選擇，陽性和陰性像素均參與該過程，所選最優特征子集是同一個集合；

根據所述最優特征子集建立有監督的機器學習識別模型；①建模:基于訓練集將有標簽的像素的最優特征集合G所述的影像組學特征輸入有監督的機器學習算法，用于建立有監督的機器學習識別模型；每個有標簽的像素作為一個樣本參與模型的建立；②驗證：基于驗證集數據驗證模型的識別精度，并且選擇出使得識別精度最優的特征提取窗口；

根據所述有監督的機器學習模型識別所述待測局部影像組學特征的陽性區域；對于待制定局部影像組學特征引導放療計劃的新的定位影像，以鄰域窗口逐像素提取集合G所述的局部影像組學特征；將每個像素的特征參數輸入所述機器學習識別模型，該模型將輸出當前像素的生物功能表達標簽，陽性：1，陰性0；將同一生物功能陽性的像素標為統一顏色，即在每一張斷層圖像上顯示生物功能陽性區域；

三維重建模塊，用于對所述陽性區域的外圍邊界進行三維重建，確定三維圖像；所述三維圖像為顯示所述生物特征的三維圖像；

照射劑量確定模塊，用于根據所述三維圖像確定不同區域不同位置的照射劑量；根據腫瘤區域內部的生物特征差異對于不同的腫瘤給予不同的照射劑量；

所述照射劑量確定模塊具體包括：

照射劑量參數確定單元，用于根據所述三維圖像確定照射劑量參數；所述照射劑量參數包括入射角度、強度以及形狀；

照射劑量確定單元，用于根據所述照射劑量參數確定不同區域不同位置的照射劑量。