[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的腫瘤定位系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910605718.6
• 申請日: 2019-07-05
• 公開（公告）號: CN110378881B
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉博;魏然;周付根
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/246;G06T7/33
• 代理公司: 北京航智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11668
• 代理人: 黃川;史繼穎

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的腫瘤定位系統(tǒng)，其特征在于，包括用于獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成模塊、用于估計(jì)腫瘤運(yùn)動與CBCT透視圖像之間關(guān)系的腫瘤定位模型模塊、用于實(shí)現(xiàn)治療過程中腫瘤實(shí)時(shí)精確定位的腫瘤定位應(yīng)用模塊，其中，

所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成模塊的處理過程如下：

S11:構(gòu)建Principal Component Analysis，PCA呼吸運(yùn)動模型：

在4D-CT圖像序列中選擇某一時(shí)相的3D-CT圖像作為參考圖像I_ref，并將其他時(shí)相的3D-CT圖像向所述參考圖像I_ref形變配準(zhǔn)，得到一組形變場；

利用PCA方法對所述形變場降維，得到包含一個平均運(yùn)動向量場和少數(shù)主運(yùn)動模式P_i的呼吸運(yùn)動模型；

通過調(diào)整所述主運(yùn)動模式P_i的系數(shù)u_i得到從所述參考圖像I_ref到呼吸周期中任一時(shí)相t的運(yùn)動向量場i為所述主運(yùn)動模式P_i的序號；

利用所述運(yùn)動向量場V_t對所述參考圖像I_ref進(jìn)行形變變換得到對應(yīng)的三維圖像I_t，所述主運(yùn)動模式P_i的系數(shù)u_i是PCA呼吸運(yùn)動參數(shù)；

S12:對所述PCA呼吸運(yùn)動參數(shù)u_i隨機(jī)采樣，生成不同呼吸時(shí)相的三維形變場以及3D-CT圖像數(shù)據(jù)；

S13:利用治療前的3D-CBCT圖像數(shù)據(jù)對所述3D-CT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度修正，以消除DRR與CBCT透視圖像之間的灰度差異；

S14:對修正后的3D-CT圖像，在[0°,360°]的范圍內(nèi)隨機(jī)選擇不同的投影角度計(jì)算DRR圖像；

S15:將步驟S14獲取的DRR圖像及相應(yīng)的角度信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，PCA呼吸運(yùn)動參數(shù)u_i作為訓(xùn)練標(biāo)簽，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

所述腫瘤定位模型模塊的處理過程如下：

S21：所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、Layerl₁層、Layerl₂層、Layerl₃層、Layerl₄層、全連接層、輸出層，在所述的Layerl₁層對輸入的訓(xùn)練圖像進(jìn)行如下角度加權(quán)：R(k)＝(m_k×a+n_k)×S(k)，其中，S是輸入的訓(xùn)練圖像，R是加權(quán)后的圖像，k是輸入圖像與加權(quán)后圖像中像素的坐標(biāo)，a是與所述輸入的訓(xùn)練圖像相對應(yīng)的成像角度，m與n是待訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

S22：所述的Layerl₂層、Layerl₃層、Layerl₄層均包含若干的卷積層和ReLU激活函數(shù)、若干的池化層，利用Layerl₂層、Layerl₃層、Layerl₄層的卷積操作，在三個不同尺度下對CBCT透視圖像的特征進(jìn)行自動選擇與提取；

S23：在全連接層中根據(jù)如下公式將成像角度信息引入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：

其中，Out為所述全連接層的輸出，i∈[1,1024]為輸出層元素的序號，I₄為全連接層的輸入，即Layerl₄層的輸出，其本質(zhì)是由所述Layerl₂層至Layerl₄層提取出來的維度為32×32×32的特征矩陣，j為I₄特征矩陣中元素的序號，a是與所述輸入的訓(xùn)練圖像相對應(yīng)的成像角度，w_i、b_i是待訓(xùn)練的應(yīng)用于I₄特征矩陣的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，w_angle、b_angle是待訓(xùn)練的應(yīng)用于成像角度a線性加權(quán)參數(shù)，輸出層輸出與CBCT透視圖像相對應(yīng)的PCA呼吸模型運(yùn)動參數(shù)；

所述腫瘤定位應(yīng)用模塊的處理過程如下：

S31：將治療中的CBCT透視圖像與成像角度a輸入至所述腫瘤定位模型模塊，得到相應(yīng)的PCA呼吸運(yùn)動參數(shù)；

S32：根據(jù)步驟S31輸出的PCA呼吸運(yùn)動參數(shù)，結(jié)合步驟S11構(gòu)建的PCA呼吸運(yùn)動模型，獲得當(dāng)前病人組織結(jié)構(gòu)相對于所述參考圖像I_ref的三維形變場：其中，F(xiàn)_patient為希望獲得的病人形變場，是所述PCA呼吸運(yùn)動模型中的平均運(yùn)動向量場，P_i是所述PCA呼吸運(yùn)動模型中的主運(yùn)動模式，Q_i為獲得的與當(dāng)前病人組織結(jié)構(gòu)相對應(yīng)的PCA呼吸運(yùn)動參數(shù)，i為所述主運(yùn)動模式P_i的序號；

S33：根據(jù)在治療前獲取的參考圖像I_ref中腫瘤的三維輪廓以及質(zhì)心位置，結(jié)合S32步驟獲得的形變場F_patient，計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻腫瘤的三維輪廓以及相應(yīng)的腫瘤質(zhì)心位置。