一种基于动态半影模型的动态调强装置及优化方法与流程

1.本发明属于医学物理领域，涉及了一种用于动态调强优化问题模型，具体的，是涉及一种基于动态半影模型的动态调强装置及优化方法。


背景技术：

2.随着放射治疗技术的蓬勃发展，其放射治疗计划的装置和方法也在相继提出并付诸使用，尤其近些年快速发展的动态调强技术。
3.动态调强即在射线照射时多叶准直器叶片处于运动状态，利用多叶准直器的相对应的每对叶片在射线照射时在计算机控制下对靶区进行扫描以实现对射野强度的调节。动态模式依靠对每个叶片运动的速度和照射的剂量率的调整来实现强度的调试。对于动态调强，由于在治疗时，叶片在运动过程中治疗机一直在出束，所以要想缩短总的治疗实施时间就应该尽量缩短治疗出束的时间；对于目前的动态调强，存在以下缺陷：第一，照射的时间较长，效率较低；第二，没有考虑叶片半影，造成实际的精度有误差。


技术实现要素：

4.发明目的：本发明的目的是提供了一种基于动态半影模型的动态调强装置及优化方法，建立基于不同时刻下的叶片速度的时序模型，并基于此实施直接机器参数优化模型，实现动态调强计划的快速、精确优化。
5.技术方案：本发明所述的一种基于动态半影模型的动态调强装置，包括用户输入装置，叶片关于速度的时序模型装置，动态调强优化装置及用户输出装置；
6.进一步的，所述用户输入装置包括用户输入器官组织、叶片最大运动速度、叶片最大加速度、剂量变化率、机架角及计划优化参数等基本参数信息；
7.进一步的，所述叶片关于速度的时序模型装置包括使用叶片速度-时间函数在不同时刻上建立叶片速度的时序模型；具体的，在射线源照射过程中，基于光栅叶片的相对运动实现剂量调节，在叶片允许的最大速度和最大加速度的前提下，考虑叶片的非匀速运动，建立不同时刻下的叶片速度的时序模型；
8.进一步的，所述动态调强优化装置包括通过叶片速度的时序模型得到目标函数对叶片运动时间的偏导数，基于建立的叶片速度的时序模型以及位置的可变半影模型，采用直接机器参数优化生成动态调强计划；
9.进一步的，所述用户输出装置，包括叶片通过优化装置得到的叶片运动时间以及所对应的运动位置、叶片的运动速度及叶片的加速度等信息；
10.本发明还提出一种基于动态半影模型的动态调强优化方法，由叶片速度的时序模型建立模块，动态调强优化模块共两个模块组成；
11.其中，所述叶片速度-时间建立模块由机器参数作为输入参数，采用叶片可变速度时间函数建立叶片速度的时序模型；
12.所述动态调强优化模块，基于建立的叶片速度的时序模型，采用基于半影模型的
直接机器参数优化生成动态调强计划。
13.进一步的，所述叶片速度-时间建立模块包括：
14.使用叶片速度-时间函数在不同时刻上建立叶片速度的时序模型：在射线源照射过程中，基于光栅叶片的相对运动实现剂量调节，在叶片允许的最大速度和最大加速度的前提下，考虑叶片的非匀速运动，建立不同时刻下的叶片速度的时序模型，计算公式如下所示：
15.式(1)表示叶片位置x与叶片加速度a(t)以及速度v(t)之间的关系：
16.x＝γ(a(t),v(t))
ꢀꢀꢀ
(1)
17.其中，a(t)表示叶片t时刻点的加速度，v(t)表示叶片t时刻点的速度，γ表示x与叶片加速度a(t)以及速度v(t)之间的映射关系。
18.式(2)表示叶片t时刻点的加速度约束：
19.|a(t)|《a
max
ꢀꢀꢀ
(2)
20.其中，a
max
是叶片运动的最大加速度。
21.式(3)表示的是叶片t时刻点的速度约束：
22.|v(t)|《v
max
ꢀꢀꢀ
(3)
23.其中，v
max
是叶片运动的最大速度。
24.进一步的，所述动态调强优化模块的执行步骤具体如下：
25.步骤1：用户输入叶片参数，构建叶片模型，使用蒙特卡罗方法，模拟不同位置下的半影参数：从叶片运动的初始化的位置到最终位置之间进行离散化处理，对于其中的每一个位置进行蒙特卡罗方法模拟，用此方式，可以得到不同位置下的半影参数；
26.步骤2：根据不同位置的半影参数，建立基于位置的可变半影模型，半影模型即考虑到不同位置的射束的散射，修正位置的偏差；
27.步骤3：使用可变半影模型的直接机器参数优化方法，优化子野形状；当满足结束条件时，则结束，否则继续使用可变半影模型的直接机器参数装置和方法，优化子野形状；
28.进一步的，在步骤2中，所述建立基于位置的可变半影模型是：针对不同位置的半影参数，在叶片和放射源的不同相对位置分别进行计算，当放射源被叶片遮挡的程度不同的时候，形成一组不同的强度曲线，通过数据拟合，可以得到可变半影模型；
29.所述步骤3中，直接机器参数优化方法，使用直接机器参数优化调整叶片位置，利用目标函数对时间的偏导数，采用共轭梯度法计算目标函数极小值，目标函数计算公式如下：
30.f＝f(x)＝min∑i[∑jm
xij
*mj(x)-di]2ꢀꢀꢀ
(4)
[0031][0032]
其中，v(t),a(t)分别来自于式(2)与式(3)，f为目标函数值，x为叶片位置，1≤i≤s，1≤j≤n，其中s与n均为正整数，s表示器官点总数，n表示粒子束总数，m
xij
是当叶片位置为x时第j个粒子束对第i个器官点的剂量贡献，di为第i个器官点的处方剂量，mj(x)是第j个粒子束穿过叶片x后的剂量强度分布，t为叶片运动时间，是关于叶片在位置x处速度、加速度与时间的函数。
[0033]
对上述公式目标函数f求偏导数，通过叶片速度的时序模型得到目标函数对光栅时间偏导数，偏导数计算公式如下：
[0034][0035]
其中，来自于式(1)，f为目标函数值，t为叶片运动时间，x为叶片位置，d为器官点的剂量贡献矩阵，m是剂量强度分布。
[0036]
使用直接机器参数优化调整叶片位置，利用目标函数对时间的偏导数，采用共轭梯度法计算目标函数极小值，快速、精确优化动态调强计划。
[0037]
有益效果：本发明与现有技术相比，本发明通过叶片速度-时间参数，建立叶片速度的时序模型，初创性的考虑了基于位置的可变半影模型，采用直接机器参数约束优化，能够快速交付精确的动态调强计划。
附图说明
[0038]
图1是本发明的一种基于动态半影模型的动态调强装置的模块图；
[0039]
图2是本发明的一种基于动态半影模型的动态调强优化方法结构流程图。
具体实施方式
[0040]
下面结合附图及实施例对本发明作进一步的说明。
[0041]
本发明所述的一种基于动态半影模型的动态调强装置，包括相互连接的用户输入装置、叶片关于速度的时序模型装置，动态调强优化装置，用户输出装置；
[0042]
所述的用户输入装置包括用户输入器官组织、叶片最大运动速度、叶片最大加速度、剂量变化率、机架角、计划优化参数等基本参数信息；
[0043]
所述的叶片速度的时序模型装置，由机器参数作为输入参数，采用叶片可变速度时间函数建立叶片速度的时序模型；
[0044]
所述的动态调强优化装置，基于建立的叶片速度的时序模型，采用直接机器参数优化生成动态调强计划。
[0045]
所述的用户输出装置具体包括：叶片通过优化装置得到的叶片运动时间以及所对应的运动位置、叶片的运动速度、叶片的加速度等信息；
[0046]
进一步的，所述的叶片速度的时序模型装置具体包括：
[0047]
使用叶片速度-时间函数在不同时刻上建立叶片速度的时序模型：在射线源照射过程中，基于光栅叶片的相对运动实现剂量调节，在叶片允许的最大速度和最大加速度的前提下，考虑叶片的非匀速运动，建立不同时刻下的叶片速度的时序模型，其计算公式如下所示：
[0048]
式(1)表示叶片位置x与叶片加速度a(t)以及速度v(t)之间的关系：
[0049]
x＝γ(a(t),v(t))
ꢀꢀꢀ
(1)
[0050]
其中，a(t)表示叶片t时刻点的加速度，v(t)表示叶片t时刻点的速度，γ表示x与叶片加速度a(t)以及速度v(t)之间的映射关系。
[0051]
式(2)表示叶片t时刻点的加速度约束：
[0052]
|a(t)|《a
max
ꢀꢀꢀ
(2)
[0053]
其中，a
max
是叶片运动的最大加速度。
[0054]
式(3)表示的是叶片t时刻点的速度约束：
[0055]
|v(t)|《v
max
ꢀꢀꢀ
(3)
[0056]
其中，v
max
是叶片运动的最大速度。
[0057]
进一步的，所述的动态调强优化装置具体包括：通过叶片速度的时序模型得到对叶片运动时间的偏导数，基于建立的叶片速度的时序模型，采用直接机器参数优化生成动态调强计划。
[0058]
其具体操作步骤如下：
[0059]
步骤1、用户输入器官组织、叶片最大运动速度、叶片最大加速度、剂量变化率、机架角、计划优化参数等基本参数信息；
[0060]
步骤2、叶片速度的时序模型，使用叶片速度-时间函数在不同时刻上建立叶片速度的时序模型，在射线源照射过程中，基于光栅叶片的相对运动实现剂量调节，在叶片允许的最大速度和最大加速度的前提下，考虑叶片的非匀速运动，建立不同时刻下的叶片速度的时序模型；
[0061]
步骤3、使用可变半影模型的直接机器参数优化方法，优化子野形状；当满足结束条件时，则结束，否则继续使用可变半影模型的直接机器参数装置和方法，优化子野形状；
[0062]
步骤2包括如下具体步骤，通过叶片速度的时序模型得到目标函数对光栅时间偏导数，目标函数计算公式如下：
[0063]
f＝f(x)＝min∑i[∑jm
xij
*mj(x)-di]2ꢀꢀꢀ
(4)
[0064][0065]
其中，v(t),a(t)分别来自于式(2)与式(3)，f为目标函数值，x为叶片位置，1≤i≤s，1≤j≤n，其中s与n均为正整数，s表示器官点总数，n表示粒子束总数，m
xij
是当叶片位置为x时第j个粒子束对第i个器官点的剂量贡献，di为第i个器官点的处方剂量，mj(x)是第j个粒子束穿过叶片x后的剂量强度分布，t为叶片运动时间，是关于叶片在位置x处速度、加速度与时间的函数。
[0066]
对上述公式目标函数f求偏导数，通过叶片速度的时序模型得到目标函数对光栅时间偏导数，偏导数计算公式如下：
[0067][0068]
其中，来自于式(1)，f为目标函数值，t为叶片运动时间，x为叶片位置，d为器官点的剂量贡献矩阵，m是剂量强度分布。
[0069]
步骤3包括如下具体步骤：
[0070]
步骤(3.1)、将控制点子野发布在对应的叶片运动位置；
[0071]
步骤(3.2)、基于叶片速度的时序模型及机器参数约束优化子野形状，对控制点进行权重优化；
[0072]
步骤(3.3)、确定其生成可执行的位置；若可以生成，则输出优化后的动态调强计划，从而满足交付的射野，直至结束；
[0073]
若否，则返回步骤(3.2)，继续对控制点进行权重优化。
[0074]
进一步的，所述的用户输出装置具体包括：叶片通过优化装置得到的叶片运动时间以及所对应的运动位置、叶片的运动速度、叶片的加速度等信息；
[0075]
本发明的具体实施例如图2所述，图2是本发明实施例的一种基于动态半影模型的动态调强优化方法结构流程图，基于叶片速度的时序模型提高动态调强优化速度与效果的放射治疗计划包括以下步骤：
[0076]
步骤1、设置射野、优化参数和器官组织信息。
[0077]
具体包括：输入影像为前列腺的ct影像，其中前列腺的ct影像包含有危及器官、靶区器官、等信息，同时设置9个治疗射野，网格大小设置为0.5cm，钨门选择非等中心对称；靶区及危及器官的条件约束如下：
[0078][0079][0080]
步骤2、笔形束矩阵强度优化。
[0081]
将设置好参数的输入影像进行器官矩阵强度优化。
[0082]
步骤3、对强度进行子野分割。
[0083]
根据强度优化结果进行子野分割，本发明中设置了每个射野下的子野数量，当子野体积小于一定尺寸时，便会舍弃此子野，保留符合要求的子野。
[0084]
步骤4、生成动态调强的控制点
[0085]
将符合要求的子野转换成动态调强的离散分布控制点，计算叶片的速度和时间模型，并按照子野的分布。
[0086]
步骤5、将控制点对应分布在多叶光栅移动位置。
[0087]
将控制点一一对应的分布到对应的叶片位置。
[0088]
步骤6、基于已建立的叶片速度的时序模型以及位置的可变半影模型及机器参数优化子野模型。
[0089]
将动态调强控制点信息输入到动态调强优化中，其中需要考虑直接机器参数优化及叶片的速度时间模型，可变半影模型、机器参数优化等；在本发明中部分参数设置如下，最小叶片速度为3mm/s，最大速度不超过30mm/s，最大加速度为12mm/s^2。当优化目标函数值f降低幅度小于设置的阈值时，动态调强优化结束。
[0090]
步骤7、输出计划后的动态调强计划。
[0091]
查看加入基于已建立的叶片速度的时序模型以及位置的可变半影模型的动态调强优化计划。
[0092]
本发明的一种基于动态半影模型的动态调强装置及优化方法，建立基于不同时刻下的叶片速度的时序模型，并基于此实施直接机器参数优化模型，基于已有动态调强计划快速、精确优化。因此，本发明具有重要的实用价值。