[發明專利]一種基于運動補償學習的4D-CBCT成像方法

有效

• 申請號: 201910677598.0
• 申請日: 2019-07-25
• 公開（公告）號: CN110390361B
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 劉進;亢艷芹;王勇;汪軍;錢寅亮
• 申請（專利權）人: 安徽工程大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06T7/246;A61B6/00;A61B6/03;A61N5/10
• 代理公司: 安徽知問律師事務所 34134
• 代理人: 金貝貝;于婉萍

本發明公開了一種基于運動補償的4D?CBCT成像方法，屬于計算機斷層成像領域。本發明首先獲取病人的高質量4D?CBCT數據，并將其劃分為樣本和標簽數據；然后需要構造4D?CBCT數據的運動補償學習卷積神經網絡，用于建立不同相位圖像之間的映射；接下來以樣本和標簽數據作為輸入，對網絡進行訓練以獲取最優網絡參數權重；最后利用該網絡來輔助重建臨床掃描下的4D?CBCT投影數據，得到高質量的重建圖。本發明可以很大程度的減少呼吸運動所帶來的重建模糊及由數據采集角度缺失而產生的噪聲和偽影，可縮短掃描周期降低受檢者所受的輻射傷害，滿足臨床分析和診斷的質量要求，提高肺部腫瘤的跟蹤效率。

技術領域

本發明涉及計算機斷層成像技術領域，更具體地說，涉及一種基于運動補償學習的4D-CBCT成像方法。

背景技術

隨著醫學技術的飛速發展，許多新技術應用于腫瘤防治，如射頻消融、生物細胞療法、基因療法等，但放射治療仍是治療惡性腫瘤的三大手段之一。近幾十年內，放療臨床實施的模式經歷了幾次大的技術革新。二十世紀后期，隨著計算機斷層成像(ComputedTomography,CT)、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)等技術的出現，放射治療計劃開始由二維轉變成三維的。進入二十一世紀，出現的調強放射治療，基本實現全自動計算機控制模式。但在放射治療過程中，存在擺位誤差以及靶區的變動，不僅會造成靶區漏照，還可能導致高劑量區移動到健康器官區域內，造成嚴重并發癥或后遺癥。近幾年來，隨著影像設備的發展，最新的圖像引導放療(Image-Guided Radiation Therapy,IGRT)技術的產生為腫瘤精確放療提供了可能。IGRT是在放療技術基礎上整合了成像系統，其中以錐形束CT(Cone Beam CT,CBCT)成像引導的放療系統最具代表性，它直接集成到醫用直線加速器上，通過治療前采集到的影像學信息來確定治療靶區是否準確，并針對腫瘤的位置和形狀變化，采取移動治療床的方式來校正患者位置誤差，相當于為放療系統安裝了一雙“眼睛”。該技術能夠最大限度地提高腫瘤照射劑量，并盡量避免射線對周圍正常組織的損害，在提高放療精度及療效方面有顯著作用。

當前，臨床腫瘤放射治療多采用3D-CBCT引導的IGRT技術。然而，為實現對于胸腹部的腫瘤精確放療，僅消除擺位誤差是不夠的，呼吸運動、心臟與大血管搏動以及食管蠕動均會引起肺部腫瘤的移動。肺癌放療實施中呼吸運動是主要因素，所產生的腫瘤位置不確定性和運動偽影對IGRT提出了更高的要求，現有的CBCT成像仍然存在如下局限：局限一：無法在每次治療前獲取足夠清晰并反映患者肺部解剖結構的在線影像，影響臨床醫師對腫瘤及其周圍正常器官的準確識別。局限二：無法實時獲取高分辨影像以用于輻射劑量計算，也就無法及時調整放療計劃。

呼吸運動會不可避免的造成腫瘤的漏照和/或正常組織的過多卷入和損傷，是影響肺癌放療準確實施的重要因素。針對4D-CBCT成像系統及成像模式的特殊性，近年來，科研界和工業界主要從硬件和軟件算法兩方面展開研究，旨在不過多增加硬件成本情況下，充分利用X射線，盡可能的提高圖像成像質量，使其更好的服務于臨床，如基于運動補償的重建算法，基于呼吸相關的重建算法等。但歸納起來，重建圖像質量依然不高，無法直接應用于臨床，重建理論仍然存在一些缺點和不足：基于運動補償的重建算法中，現有的變形矢量場估計不夠不準確，多引入偽結構或運動模糊；呼吸相關的重建算法中，缺乏恰當的先驗信息引入。如何有效的將變形矢量場和先驗信息相結合，并提高成像質量是一項雖然困難但意義非常的工作。

公開于該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域一般技術人員所公知的現有技術。

發明內容

1.發明要解決的技術問題