多模态功能成像的一体化放疗监测装置

1.本发明属于医疗器械技术领域，特别涉及一种多模态功能成像的一体化放疗监测装置。


背景技术：

2.放射治疗中剂量投照偏差可导致严重后果，患者的剂量质控便尤为重要。目前，患者的剂量验证主要分为基于模体的离体剂量验证和基于治疗中出射剂量反演的在体剂量验证。前者常用于治疗前计划验证并不能真实反应实际治疗中的投照剂量；后者由于器官运动的不确定性存在，反演靶区剂量计算的不精确度也相应增加。临床中最佳的剂量验证模式是直接测量法，测量放疗患者的体表或体内剂量。热释光剂量计(thermoluminescent dosimeter,tld)、半导体探测器(双极管)、胶片和电子剂量计常被用于人体体表的剂量测量。然而，这些探测器在临床使用中均存在各自缺点：tld不是即时响应，使用费时；半导体是联机的，且应用时需多点测量；胶片需后处理不能实时成像；电子剂量计价格昂贵。因此放射治疗过程中，当前的方法很难实现在体剂量的精确测定。目前临床使用的dgrt是在igrt基础上提出的一种基于图像引导的剂量引导新型放疗模式，除监测患者的摆位偏差外，还要监测放疗时肿瘤和周围正常组织实际接受剂量的准确性，及时修正治疗计划或处方剂量，保证病人接受精确剂量。近年来可实现dgrt的设备主要有比利时iba公司compass产品、美国sun nuclear公司arccheck产品和广州瑞多思公司edose产品，三者均是基于非晶硅或电离室的探测板，用于放疗中剂量的监测，但其分辨率较低，且无法探测体表三维结构和剂量。
3.切伦科夫发光成像技术是指，利用高速带电粒子在非真空介质穿行过程中，粒子速度大于光在该介质中运行速度时，在运动路径的方向产生局部极化，并在回到平衡态的过程中释放的可见光和近红外光子。利用切伦科夫光，可探测放疗过程中体表位置和剂量，进行治疗过程的质量控制和计划验证，确定生物组织内的乏氧等情况。其优势在于利用的是治疗射线本身产生，没有引入额外的剂量照射，可做到实时，更为安全。目前美国dose optics公司所开发的c-dose产品即利用切伦科夫发光成像技术进行放疗实时监测，但其装置集成度低，分立于医用加速器一侧，带来了许多问题：
①
放疗中随着医用加速器机头旋转，切伦科夫光信号采集角度不断变化，影响最终采集结果，带来误差；
②
信号收集角度受限，机架头的位置易遮挡切伦科夫光子，使之无法到达探测器成像。


技术实现要素：

4.为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种多模态功能成像的一体化放疗监测装置。
5.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
6.一种多模态功能成像的一体化放疗监测装置，包括环形一体化载架，所述环形一体化载架安装于医用加速器机头的出束口，与所述医用加速器机头同体运动；所述环形一
体化载架上安装有三维轮廓采集模块、cli信号采集模块和生物光谱图像采集模块；所述三维轮廓采集模块用于在放疗过程中采集放疗靶区体表轮廓的三维点云数据；所述cli信号采集模块用于在放疗过程中采集高能粒子照射生物体产生的切伦科夫光信号；所述生物光谱图像采集模块用于在放疗过程中采集放疗区域肿瘤组织产生的切伦科夫光谱图像。
7.在本发明的一个实施例中，所述环形一体化载架由环形载架和曲面封壳组成，其中，环形载架与医用加速器机头的出束口同轴，其后端面安装于医用加速器机头，所述三维轮廓采集模块、cli信号采集模块和生物光谱图像采集模块安装在所述环形载架的前端面，所述曲面封壳将所述三维轮廓采集模块、cli信号采集模块和生物光谱图像采集模块封装于环形载架，且露出各采集模块的信号收发端。
8.在本发明的一个实施例中，所述三维轮廓采集模块、cli信号采集模块和生物光谱图像采集模块均有两个，在环形一体化载架上中心对称安装。
9.在本发明的一个实施例中，所述三维轮廓采集模块基于飞行时间原理，其包括：
10.光脉冲发送模块，向放疗区域肿瘤组织连续发送光脉冲；
11.光脉冲接收模块，接收从放疗区域肿瘤组织表面异步返回的光脉冲信号，根据光脉冲的飞行时间计算得到光脉冲接收模块与放疗区域表面各点的距离信息；
12.所述三维轮廓采集模块与所述医用加速器机头同体实时旋转，从而采集放疗区域肿瘤组织多个角度的三维点云数据。
13.在本发明的一个实施例中，所述cli信号采集模块采用配备全画幅防辐射镜头和带通滤波片的单光子门控icmos相机，所述带通滤波片对切伦科夫光信号的650-850nm波段进行选通；所述单光子门控icmos相机内置mcp像增强器、光锥和cmos相机感光面，所述mcp像增强器包括光电阴极、mcp微通道板和荧光屏，且内置高压、门控发生器；所述切伦科夫光信号依次经全画幅防辐射镜头、带通滤波片，照射至光电阴极被转换成电子，在电场加速下，电子与mcp微通道板的管壁碰撞生成二次电子提高增益，所述二次电子轰击荧光屏转换成光子，所述光子通过光锥耦合至cmos相机感光面。
14.在本发明的一个实施例中，所述单光子门控icmos相机配置有门控选通电路和同步延时电路；所述mcp像增强器的增益、开启时间以及门宽根据医用加速器高能粒子电脉冲进行同步开启控制，mcp像增强器的控制器包括四路可程控延时及门信号发生器，一路用于直接控制mcp像增强器的快门，一路用于相机快门控制，一路用于光谱采集时序控制，一路提供内置时间基准以作为整个系统的时间基准；所述单光子门控icmos相机配置有时序同步电路，实现cli信号采集模块与医用加速器脉冲出束同步。
15.在本发明的一个实施例中，所述cli信号采集模块有两个，分别从两个不同角度同时对放疗区域肿瘤组织进行双目立体成像，两个cli信号采集模块之间夹角θa为40
°
，探测范围为加速器出束口正下方450
×
450mm方形区域。
16.在本发明的一个实施例中，所述生物光谱图像采集模块采用光谱仪。
17.在本发明的一个实施例中，所述生物光谱图像采集模块有两个，对称放置于医用加速器机头出束口的两侧，两个生物光谱图像采集模块的主光轴夹角为40
°
，与cli信号采集模块在环形一体化载架上的圆周夹角为20
°
。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
19.1、设备一体化集成于医用加速器机头，与加速器同体运动，保证采集角度始终一
致，利于成像。
20.2、联合使用tof技术，快速、精准采集并重建放疗靶区体表轮廓，为放疗位置/剂量的配准提供基础。
21.3、联合使用生物光谱技术，通过扫描采集肿瘤靶区内的光谱信息，分析肿瘤组织氧饱和度，评价肿瘤乏氧情况，预测其放疗敏感性和预后。
22.4、本发明利用门控选通技术及单光子计数方法，提高信噪比，解决微弱切伦科夫光的高精度、高稳定性同步成像的关键问题。
23.5、本发明采用放疗研究对象的tps体表轮廓图像、tof三维体表轮廓图像、cli图像多模态图像处理方法，解决图像融合配准关键问题。
附图说明
24.图1是本发明装置结构示意图。
25.图2是本发明环形一体化载架结构示意图。
26.图3是本发明环形一体化载架内部结构示意图。
27.图4是本发明环形一体化载架内部结构示意图(俯视图)。
28.图5是本发明环形一体化载架结构示意图(外观俯视图)。
29.图6是本发明环形一体化载架结构示意图(外观仰视图)。
30.图7是本发明环形一体化载架内部结构示意图(外观侧视图)。
31.图8是本发明三维轮廓采集模块结构示意图(外观视图)。
32.图9是本发明cli信号采集模块结构示意图(外观视图)。
33.图10是本发明生物光谱图像采集模块结构示意图(外观视图)。
34.图11是本发明单光子门控icmos相机结构示意图。
35.图12是本发明双目cli探测体表放射剂量三维光学模型示意图。
36.图13是本发明生物光谱图像采集三维光学模型示意图。
37.图14是本发明三维轮廓采集控制子板硬件示意图。
38.图15是本发明三维轮廓采集控制子板数据预处理流程示意框图。
39.图16是本发明cli图采集控制子板硬件示意图。
40.图17是本发明cli信号采集控制子板数据预处理流程示意框图。
41.图18是本发明生物光谱图像采集控制子板硬件示意图。
42.图19是本发明生物光谱图像采集控制子板数据预处理流程示意框图。
具体实施方式
43.下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
44.如图1所示，本发明为一种多模态功能成像的一体化放疗监测装置，包括环形一体化载架1，环形一体化载架1安装于医用加速器机头2的出束口，在对治疗床7上的患者进行放疗时，环形一体化载架1与医用加速器机头2同体运动。
45.如图2～图7所示，本发明环形一体化载架1上安装有三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4、生物光谱图像采集模块5和相应的控制板6。其中，三维轮廓采集模块3用于在放疗过程中采集放疗靶区体表轮廓的三维点云数据；cli信号采集模块4用于在放疗过程中采
集高能粒子照射生物体产生的切伦科夫光信号；生物光谱图像采集模块5用于在放疗过程中采集放疗区域肿瘤组织产生的切伦科夫光谱图像。
46.进一步地，配合医用加速器的触发信号，本发明可进行同步门控采集，并可基于采集的信息，对出束剂量信息进行反馈调节，为最终完成靶区实际辐照剂量和tps计划剂量的质控提供数据信息。
47.本发明多模态功能成像的一体化放疗监测装置利用环形对称一体化结构实现了三维轮廓采集、cli信号采集、生物光谱图像采集以及驱动控制与数据预处理一体化融合于医用加速器机头2，示例地，三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4、生物光谱图像采集模块5和控制板6均有两个，在环形一体化载架1上中心对称安装，与医用加速器进行同体运动，结合放射脉冲信号，实时三维轮廓采集、cli信号采集、生物光谱图像采集及数据预处理。通过各个模块的对称化排布以及环形一体化的固定结构，可确保探测角度的一致性和稳定性，避免因运动引入的角度和位置偏差，提高三维体表轮廓以及体表剂量轮廓信息的准确性。
48.示例地，如图2～图7所示，本发明环形一体化载架1用于承载其他采集模块，主要由环形载架101和曲面封壳102组成，通过对线路进行空间上的合理规划，可实现集成稳定性和空间规划的合理性。环形载架101可以挂载和封装不同的模块，方便更换拆装，并将其集成于加速器出射口，减小空间占用。具体地，环形载架101与医用加速器机头2的出束口同轴，其后端面通过螺栓连接等方式安装于医用加速器机头2，三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4和生物光谱图像采集模块5安装在环形载架1的前端面，曲面封壳102将三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4和生物光谱图像采集模块5封装于环形载架1，曲面封壳102上设置过孔103，各采集模块的信号收发端分别从一个过孔103中露出。三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4、生物光谱图像采集模块5的外观结构如图8～图10所示，其均带有一个凸出于过孔103的信号收发端。
49.本发明三维轮廓采集基于飞行时间技术(time of flight,tof)及调幅连续波(amcw)时差测距原理，飞行时间技术是通过向目标连续发送光脉冲，然后接收从目标表面异步返回的光脉冲信号，根据光脉冲的飞行时间计算得到与目标表面各点的距离信息。tof与传统的三维重建方案相比，具有精度高，受环境影响小等优点。放疗实施时，加速器需要依据放疗计划实时旋转运动，因此目标数据将是人体多个角度的三维点云，经过特征提取及点云拼接后，即可重构放疗区域的完整三维轮廓信息，为体表定位和图像配准提供基础。
50.在结构上，本发明三维轮廓采集模块3主要包括：
51.光脉冲发送模块，向放疗区域肿瘤组织连续发送光脉冲例如近红外激光脉冲，光脉冲照射至体表；
52.光脉冲接收模块，接收从放疗区域肿瘤组织表面异步返回的光脉冲信号，根据光脉冲的飞行时间计算得到光脉冲接收模块与放疗区域肿瘤组织表面各点的距离信息；
53.本发明三维轮廓采集模块3采用两个，按一定角度中心对称集成安装于环形一体化载架1，并通过时序信号触发。其与医用加速器机头2同体实时旋转，从而采集放疗区域肿瘤组织多个角度的三维点云数据，经过处理后即可得到体表轮廓图像信息。
54.切伦科夫发光现象指高速带电粒子在非真空介质穿行过程中，粒子速度大于光在该介质中运行速度时，在运动路径的方向产生局部极化，并在回到平衡态的过程中能够释
放可见光和近红外光子。切伦科夫光具有两个特点，一是光子沿着带电粒子入射方向，以一定的角方向发散，可通过在一定视场角范围内收集光子。二是光子光谱属于连续光谱，而且光谱成分比例与波长平方成反比。基于切伦科夫光的以上特点，可采用高灵敏度的探测器在一定视场范围内收集光子成像。这种利用切伦科夫发光产生的光线对介质成像的方法，称为切伦科夫发光成像(cerenkov luminescence imaging,cli)。在放疗过程中，加速器产生的高能粒子照射到患者或生物体后，会产生切伦科夫效应，切伦科夫光子能谱中权重最大的是紫外和蓝光部分，但在人体组织中，切伦科夫光子受到吸收和散射，短波光子被吸收和散射，长波光子几乎不发生变化。利用切伦科夫光，可探测放疗过程中体表位置和剂量，进行治疗过程的质量控制和计划验证，确定生物组织内的乏氧等情况，以及作为光源介导光动力治疗。其优势在于利用的是治疗射线本身产生，没有引入额外的剂量照射，可做到实时，更为安全。
55.参考图11，本发明cli信号采集模块4采用配备全画幅防辐射镜头401和带通滤波片402的单光子门控icmos相机，单光子门控icmos相机具有高分辨率高信噪比，并基于时间信号门控，可在放疗过程中探测放射剂量信息，即采集cli信号。其中，全画幅防辐射镜头401应具有大相对孔径，其中相对孔径指的是光学镜头的有效孔径/焦距，其相对孔径越高，成像视野内能够通过镜头的光线就越多。本装置的使用场景是微弱光采集，足够大的相对孔径能保证尽量多的光线进入成像装置，使微弱光成像成为可能。全画幅防辐射镜头401配置有调焦旋钮409，并可选配光阑调节旋钮410，通过标准c接口安装于单光子门控icmos相机。
56.由此，本发明大相对孔径的全画幅防辐射镜头401通过高数值孔径高透过率实现对cli信号的高效收集和杂散光抑制，通过光学设计优化对收集镜头因大相对孔径大视场所带来的球差、彗差、像散等进行校正平衡以获得完美像质。使用含铅、铋高达40％的高透过率光学玻璃，实现对x线的高效防护，配合透过率高达99.9％的带通介质膜，防护辐射的同时获得镜头的高透过性能。带通滤波片402则对切伦科夫光信号的650-850nm波段进行选通，消除杂散光的影响。
57.单光子门控icmos相机具有单光子探测能力，其结构可参考图11，其内置mcp(micro channel plate，mcp)像增强器、光锥403和cmos相机感光面404，mcp像增强器包括光电阴极405、mcp微通道板406和荧光屏407，且内置高压、门控发生器。单光子门控icmos相机带有3个接口，分别是camera link高速数据传输接口411、门控电路、延时触发电路接口412和电源接口413。由此，微弱的切伦科夫光信号依次经全画幅防辐射镜头401、带通滤波片402，照射至光电阴极405被转换成电子，在电场加速下，电子与mcp微通道板406的管壁碰撞生成二次电子，如此反复，最终可实现高达1
×
106倍的增益，二次电子轰击荧光屏407转换成光子，光子通过光锥403耦合至cmos相机感光面404。
58.单光子门控icmos相机配置有门控选通电路和同步延时电路；mcp像增强器的增益、开启时间以及门宽可根据医用加速器高能粒子电脉冲进行同步开启控制，mcp像增强器的控制器包括四路可程控延时及门信号发生器，一路用于直接控制mcp像增强器的快门，一路用于相机快门控制，一路用于光谱采集时序控制，一路提供内置时间基准以作为整个系统的时间基准。
59.同时，单光子门控icmos相机还可配置时序同步电路，实现cli信号采集与医用加
速器脉冲出束同步，从而保证cli采集只在加速器射线出射时间段(约3μs)开启mcp像增强器；当加速器停止出束时，mcp像增强器处于关闭状态，避免外界杂散光进入。时序同步电路保证了cli信号采集与加速器出束同步，有效提高cli信号采集信噪比。
60.示例地，在本发明中，时序同步电路是单光子门控icmos相机之外的部件，将加速器出束时的高电平导出，调整为约5v的出束信号，传入门控选通电路；门控选通电路是单光子门控icmos相机内的部件，根据时序同步电路所传入的电平，控制各部件的开关，实现选通，特点是快速响应、低电流噪声。本发明采用皮秒级时间门控选通的单光子门控icmos相机进行微弱cli信号的探测，当cli信号到达光电阴极405时，通过同步门控选通开启相机，提高信号强度的同时抑制环境杂散光的干扰，确保放射剂量的精准传输。
61.参考前述三维轮廓采集模块3，本发明的cli信号采集模块4也有两个，在射线束9照射放疗靶区8时，两个cli信号采集模块4分别从两个不同角度同时对放疗靶区8的肿瘤组织采集cli微弱信号10进行双目立体成像，两个cli信号采集模块4之间夹角θa为40
°
，探测范围为加速器出束口正下方450
×
450mm方形区域，如图12所示。
62.肿瘤细胞的代谢变化明显早于其形态学改变，因此检测组织的代谢和增殖状态，不但是早期诊断肿瘤的重要方法，也是制定放射治疗计划、评估疗效的重要手段。肿瘤细胞代谢葡萄糖的方式不同于正常组织细胞。正常分化细胞主要依赖线粒体氧化磷酸化来产生细胞过程所需的能量，与之相反，肿瘤细胞即使有足够的氧气支持，也倾向于将葡萄糖酵解为乳酸，这种现象称为“warburg效应”。因此肿瘤组织中氧分压、乳酸浓度、葡萄糖浓度与正常组织具有显著区别，通过检测组织中这些关键代谢产物的浓度分布，可以实现肿瘤组织的代谢功能成像。生物医学光谱学通过观察光与物质在一定波长范围内的相互作用，来获得物质的含量和结构等信息。通过组织内的光谱学特性，能够快速、简单、非侵入性地反应活体组织中的血液氧合或组织代谢信息。通过采集并分析肿瘤组织中氧合血红蛋白、葡萄糖、乳酸的光谱学特性，通过生物组织信息确定肿瘤边界，定义肿瘤生物靶区，同时以靶区内代谢产物的指标提示肿瘤放疗敏感性。
63.因此，利用肿瘤组织中氧分压与正常组织具有显著区别，通过监测氧分压可提示肿瘤放疗敏感性，借助本发明生物光谱图像采集模块5采集放射治疗中肿瘤组织中产生的切伦科夫光谱图像，可实现对肿瘤组织氧合状态的监测。
64.参考图13，本发明生物光谱图像采集模块5采用了光谱仪，并附带一个附带外部光源，外部光源照射时，光谱仪可采集并分析散射后的光谱成分，分析得到浅层结果。光谱仪采集的微弱光谱信号11需要与cli微弱信号10区分波段。示例地，本发明的光谱仪主要由高分辨率单色仪和单光子门控icmos相机组成，单光子门控icmos相机的结构如前所述，耦合进入单色仪的信号经过光栅等色散元件，将光谱探测范围内(650-850nm)的光谱成分，以0.5nm的半峰宽度离散为各个独立的部分，最终每个波长的信号聚焦于单光子门控icmos相机完成探测，获得目标光谱信息。
65.参考前述三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4，本发明的生物光谱图像采集模块5也有两个，对称放置于医用加速器机头2出束口的两侧，在射线束9照射放疗靶区8时，两个生物光谱图像采集模块5分别从两个不同角度同时对放疗靶区8的肿瘤组织采集微弱光谱信号11。两个生物光谱图像采集模块5的主光轴夹角θa也为40
°
，与cli信号采集模块4在环形一体化载架1上的圆周夹角为20
°
，可在cli微弱信号10采集的同时，采集放疗靶区8的
微弱光谱信号11实现对生物信息的监测。
66.综上，本发明采用环形一体化结构设计，将加速器和探测装置融为一体，探测装置分立于医用加速器机头两侧，实现双目立体探测，有效保证了信号采集的可重复性和稳定性。放疗过程中产生的切伦科夫光十分微弱，且环境干扰光较强，常用的icmos相机无法获得高信噪比的切伦科夫光图像。本发明利用单光子门控icmos相机，应用时间门控选通技术，实现cli信号采集装置与放疗加速器脉冲出束同步，保证cli采集只在加速器射线出束时刻同步打开像增强器；当加速器无射线出束时，cli探测装置的像增强器处于关闭状态，避免外界杂散光进入，有效提高cli信号采集的信噪比。为了进一步提高信噪比，本发明使用icmos相机单光子计数方法，对采集的单光子图像进行处理，去除相机暗噪声。
67.控制板6作为本发明各采集模块控制和数据的集成中心，负责各采集模块的数据采集、数据预处理、数据传输控制，将三维轮廓采集模块3、cli信号采集模块4和生物光谱图像采集模块5采集到的原始数据进行降维等预处理，将完成预处理之后的数据通过万兆网接口发送至中控计算机，在高速采集和处理数据同时，降低了中控计算机的处理负担，提高整个系统工作的稳定性。控制板6由统一电源供电且同步脉冲同源的三组功能子板pcb组成，分别为三维轮廓采集控制子板、cli信号采集控制子板和生物光谱图像采集控制子板，每个采集模块配置一块单独的控制子板。
68.参考图14和图15，三维轮廓采集控制子板采用mcu fpga核心设计架构，选用赛灵思公司zynq-7000系列产品作为中央处理芯片，系统端运行linux系统，与外部逻辑端通过axi和dma接口进行数据交互。逻辑端通过verilog描述usb3.0接口、flexray接口以及ethernet接口，分别完成tof传感器控制和数据接收、系统控制总线通信和系统数据总线通信功能。
69.控制子板中央处理芯片的系统端集成实时tof深度图像三维重构算法代码，用于重建三维体表轮廓数据。在基于点云图的三维重建技术中，核心问题集中在特征选择和有效特征标识两方面，常规三维重建方式一般基于人工特征标识进行设计，虽然人工标识特征点具有物理意义明确的优点，但是由于人为选择特征包含信息较为片面，且无法获得不同特征间的相关性信息数据，通常不是数学层面的最优选项。由于多任务学习模型可以通过使用包含多个相关任务监督信息的数据来改善模型的泛化性能，以提高特征推广特性并挖掘各任务间的互补相关信息，具有较强的特征相关学习能力，采用多任务学习算法模型完成关键特征点选取。选取特征点后，通过迭代最近点算法(icp)完成多视角点云拼接，拼接后的点云图数据采用基于隐函数的泊松曲面重建算法进行处理。完成上述点云模型至表面信息的运算后，对表征该表面的数学方程进行等值面提取，得到具有良好集合表面特征细节且具有水密性封闭特征的表面模型。之后采用openpose算法完成姿态估计，并且通过均匀化栅格划分方式创建坐标系，将有限元网格尺寸与ct数据的匹配关系设置为约束条件，将放疗对象姿态数据有限元化，形成tof三维轮廓有限元数据，最后将该数据通过万兆网接口上传至中控计算机。
70.参考图16和图17，cli信号采集控制子板采用fpga核心设计架构，选用赛灵思公司kintex-7系列产品作为中央处理芯片，通过逻辑端verilog描述，实现cameralink输入接口、flexray接口和ethernet接口，分别作为cli图像采集-icmos相机数据、系统控制总线通信和系统数据总线通信的接口。另外，该子板pcb在板上搭载大规模ram芯片，用于存储和处
理cli图像采集icmos上传的原始图像数据。控制子板中央处理芯片中集成切伦科夫光辐射传输方程(rte)物理模型、稀疏图流形学习算法模型和cli成像空间强度求解算法模型代码，实时完成cli三维空间强度重构计算，并将数据有限元化，最后通过万兆网接口上传至中控计算机。
71.参考图18和图19，生物光谱图像采集控制子板采用fpga核心设计架构，同样选用赛灵思公司kintex-7系列产品作为中央处理芯片，通过verilog描述硬件，实现gpio接口、cameralink输入接口、sl2-100接口、flexray接口和ethernet接口，分别实现采集同步控制、光谱仪数据接收、振镜控制、系统控制总线通信和系统数据总线通信功能。子板pcb搭载大容量存储设备，为光谱数据生成提供足够的存储资源。由中央处理芯片维护配置参数的寄存器列表(断电不擦除)，通过将系统控制总线获得的寄存器数据，对芯片中集成振镜控制ip核(振镜组控制器)进行配置和控制。子板通过gpio接口控制振镜控制器和icmos传感器的时序，对整个放射野进行扫描，并在每个振镜扫描点位置完成复数张原始图片的去噪和累加，通过垂直投影累加形成整个照射野的谱线阵列，最后将谱线阵列数据通过万兆网接口上传至中控计算机。
72.为了排除由放疗研究对象摆位偏差、器官运动或其他误差造成的放射位置偏移和剂量偏差，提高放疗精度和治疗效果，需要对放射剂量和位置进行定量分析与配准。本发明以tps体表轮廓图像、tof三维体表轮廓图像、cli图像作为输入，在无监督学习的前提下，通过空间网络映射-深度学习模型联合算法计算放疗对象tof三维体表轮廓和tps体表轮廓坐标位置偏差，之后采用卷积神经网络监督的gs迭代最优解算法，计算cli图像重建剂量分布与tps剂量分布偏差值分布矩阵，最后依照计算结果对位置的偏移和剂量的偏差进行修正，完成位置和剂量的配准。算法具体描述如下：
73.1、信息采集：
74.主要包括tof时间空间信息、cli图像的光学信息和cli光谱的光学信息以及tps(放疗计划系统)影像信息。其中tps影像信息是在执行放疗前获取的ct影像信息等。实际使用中，本装置采集的信息需要和患者影响配准，才能确定实际偏差。
75.2、预处理
76.tof时间空间信息的预处理：
77.1)基于多任务学习模型，完成关键特征点选取。
78.2)利用迭代最近点算法(icp)完成多视角点云拼接，拼接后的点云图数据拟采用基于隐函数的泊松曲面重建算法进行处理。
79.3)完成上述点云模型至表面信息的运算后，对表征该表面的数学方程进行等值面提取，得到具有良好集合表面特征细节且具有水密性封闭特征的表面模型。
80.4)openpose算法完成姿态估计
81.均匀化栅格划分方式创建坐标系，将有限元网格尺寸与ct数据的匹配关系设置为约束条件，将放疗对象姿态数据有限元化，形成tof三维轮廓有限元数据。
82.5)上传中控计算机。
83.cli图像的光学信息的预处理：
84.1)建立切伦科夫光辐射传输方程(rte)物理模型。
85.2)建立稀疏图流形学习算法模型。
86.3)利用cli成像空间强度求解算法求取cli图像的光学信息。
87.cli光谱的光学信息的预处理：
88.1)勾画感兴趣区域(roi)，对感兴趣区域进行扫描。
89.2)对整个放射野进行扫描，并在每个振镜扫描点位置完成复数张原始图片的去噪和累加，通过垂直投影累加形成整个照射野的谱线阵列，最后将谱线阵列数据上传中控。
90.3、数据重建
91.三维体表剂量重建：
92.读取tof三维体表轮廓数据包、cli三维光强数据包、生物光谱数据包，根据协议解析数据包并保存完整数据到硬盘。在读取tof三维体表轮廓数据和cli三维光强数据后，结合系统生物医学数学物理模型库中的放疗数学物理模型，开展基于深度神经网络和稀疏图流行学习的三维体表剂量分布数据重建。
93.位置/剂量偏差分析：
94.位置/剂量配准融合计算功能部分主要包括三维体表轮廓(tof)和tps体表轮廓的配准、cli重建剂量和tps计划剂量的配准，采用生成对抗网络消除不同模态图像之间的表征差异，构建无监督端到端深度模型，完成三种异质模态三维曲面的精确配准，然后进行三维位置/剂量的偏差分析和实时调整，为精准放疗提供放疗剂量空-时联合监测
95.生物医学光谱分析：
96.通过动物实验氧气灌注情况建立氧合模型库作为基础数据，通过改变动物呼吸气体比例，空气和氮气比例从100％-0％连续变化，从而精确计算出被监测范围的cli图像强度信息以及生物医学光谱分布情况，对相应区域的氧合状态进行分层定量诊断和分析。根据此多光谱数据模体，对观测到的各区域进行氧合状态的精细分析，将被观测区域分为氧合状态正常区、氧合状态低乏氧区、氧合状态中等乏氧区、氧合状态严重乏氧区4个等级，并采用为彩色图像显示给操作人员。
97.4、配准方法
98.将放疗对象完整的三维体表轮廓信息、三维体表剂量分布和治疗计划数据(通过ct检查结果重构)三组有限元数据通过算法进行融合，求解放疗射线目标位置和照射剂量最优解，从而指导位置/剂量配准。通过对三态数据进行有限元化，通过形态学模型预测计算，将三个数据域同空间坐标物理量关联，进行放疗对象照射位置空间分布计算，得到坐标位移矢量的空间分布矩阵，根据矩阵修改放疗计划中关于位置的数据，并以实时照射剂量分布为输入域，以目标人体剂量分布为目标域，以加速器射线辐照模型和切伦科夫光人体传输模型为正向/逆向迭代核，通过神经卷积网络对迭代过程参数进行实时监控，实现放疗位置/剂量信息的的精确配准。
99.位置配准方法如下：
100.机器学习模型能够应用于多个领域来解决样本分类、参数优化和策略制定问题，由于有监督模型需要提供大量的供三维空间匹配算法模型训练的样本，该部分数据需要提供大量的tof三维体表轮廓信息数据，以及不同体位下身体组织坐标变换的数据，该数据无法进行精确标签化，因此本项目中拟采用无监督的空间变换网络进行位置配准求解，通过将从三位体表轮廓信息得到的放疗对象空间有限元数据导入，通过空间网络内部的数据对应关系将有限元数据的坐标网格进行空间变换，空间变换模型由深度学习模型进行处理。
通过此种方式将空间变换与深度神经网络结合，将三维空间配准问题转化为无监督深度神经网络模型问题，并且在训练过程中无需提供大量难以获得的的训练集数据。
101.当实时三维体表轮廓信息数据作为输入提供给训练过后的深度神经网络模型后，该模型会输出当前空间标记点的移动矢量矩阵，该矩阵即位置偏差数据，该部分数据即可作为输出传递至中控计算机，完成位置配准流程。
102.剂量配准方法如下：
103.在位置配准完成后，放疗计划中的剂量投放位置经过配准修正，空间坐标已经重新布局。在此前提下，剂量配准需要通过迭代最优解算法进行计算，得到最优剂量投放空间分布。
104.为了得到放疗剂量的空间分布最优解，以实时照射剂量分布为输入域，以放疗目标剂量分布为目标域，以加速器射线辐照模型和切伦科夫光人体传输模型为正向/逆向迭代核，通过神经卷积网络对迭代过程参数进行实时监控，在每一次正向迭代后修改控制参数，逆向迭代后判断是否满足最终收敛条件，在迭代终止后获得最优解。空间分布最优解与治疗计划剂量空间有限元数据在位置配准后的空间坐标网格内进行对比并反馈，完成剂量配准流程。
105.综上，精准放疗的目标是保证肿瘤组织接受足够致死剂量，同时最大限度保护危及器官少受或免受辐射损伤，因此放疗质控尤为重要。针对目前肿瘤精准放疗的监测评价系统必须引入额外照射剂量进行监测或者不能准确实时监测的问题，本发明利用放疗过程中放射线产生的切伦科夫光强可反映实际辐射剂量，以及基于cli的生物光谱学信息能反映肿瘤氧环境时空变化的原理，创立基于切伦科夫成像(cli)技术的肿瘤精准放疗实时监测评价新模式。