專利名稱：移動目標(biāo)的動態(tài)追蹤的制作方法
背景技術(shù)：
在一些醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，必須動態(tài)追蹤隨時間移動的目標(biāo)。例如，在放射外科學(xué)中，可能需要動態(tài)追蹤隨著呼吸和/或心跳移動的人體中的腫瘤和/或損傷。在放射外科學(xué)中，通過患者解剖結(jié)構(gòu)(anatomy)到達(dá)要治療的損傷或腫瘤的放射束的精確軌跡是關(guān)鍵的，以便實現(xiàn)在治療計劃期內(nèi)計算的放射劑量分布。對于例如由于呼吸或心跳而移動的人體解剖結(jié)構(gòu)的區(qū)域，重要的是對這樣的運(yùn)動加以考慮，計算該運(yùn)動對要產(chǎn)生的治療計劃的影響。動態(tài)追蹤也可以有利于放射外科學(xué)之外的其他醫(yī)學(xué)應(yīng)用，其中，解剖結(jié)構(gòu)的部分由于呼吸、心跳或其他任何類型的運(yùn)動而移動。
在過去，已經(jīng)使用了基準(zhǔn)標(biāo)記以便于追蹤解剖結(jié)構(gòu)的移動區(qū)域。出于大量理由，基于基準(zhǔn)的追蹤對于患者來說可能是困難的。例如，傾向于通過使用植入骨的基準(zhǔn)標(biāo)記而實現(xiàn)高精確性，而諸如皮膚接觸標(biāo)記或者解剖位置的較少侵入技術(shù)，傾向于不太精確。將基準(zhǔn)植入患者通常是痛苦和困難的，尤其對于頸椎，其植入過程頻繁地導(dǎo)致臨床并發(fā)癥。
在一些使用門控來處理解剖體的運(yùn)動的方法中，動態(tài)追蹤可以通過在內(nèi)部植入的基準(zhǔn)和實時追蹤的外部放置的標(biāo)記之間建立關(guān)系而實現(xiàn)。作為運(yùn)動周期的函數(shù)，這些方法沒有考慮到周圍解剖結(jié)構(gòu)的非剛性運(yùn)動和變形(deformation)。
因而需要一種解決這些不足的方法和系統(tǒng)。特別地，需要提供一種用于動態(tài)追蹤移動目標(biāo)的可靠并有效的方法和系統(tǒng)。
概要提出了一種用于動態(tài)追蹤解剖區(qū)域(anatomical region)中的一個或多個目標(biāo)的方法和系統(tǒng)，從而可以將所需劑量的治療輻射釋放到目標(biāo)，盡管解剖區(qū)域正經(jīng)歷運(yùn)動。目標(biāo)可以是例如腫瘤或損傷。除目標(biāo)之外，解剖區(qū)域可以包括一個或多個參考結(jié)構(gòu)。相對于參考結(jié)構(gòu)，確定移動解剖區(qū)域中的目標(biāo)位置，同時考慮到解剖區(qū)域在其運(yùn)動期間正經(jīng)歷的變形。解剖區(qū)域的變形包括非剛性變形以及剛性變形。
在一個實施例中，解剖區(qū)域的運(yùn)動可以是周期性的。這種周期性運(yùn)動的范例可以包括，例如呼吸或心跳。周期性運(yùn)動可以用周期性循環(huán)P表征。在其他實施例中，解剖區(qū)域的運(yùn)動可以是非周期運(yùn)動，其中循環(huán)P可以隨著時間改變，或者對其未定義循環(huán)P。貫穿本專利申請，術(shù)語“周期性運(yùn)動”和“具有循環(huán)P的周期性運(yùn)動”包括了具有時間改變的周期P(t)的周期性運(yùn)動。換句話說，術(shù)語“周期性運(yùn)動”和“具有循環(huán)P的周期性運(yùn)動”應(yīng)當(dāng)理解為描述性的，并且指的是人體解剖結(jié)構(gòu)中運(yùn)動的改變特性。
在一個實施例中，對具有循環(huán)P的周期運(yùn)動的動態(tài)追蹤，通過構(gòu)建4D(四維)數(shù)學(xué)模型來完成，所述數(shù)學(xué)模型描述了解剖區(qū)域的非剛性變形和非剛性運(yùn)動，作為循環(huán)P的時間中的相對位置的函數(shù)。該4D數(shù)學(xué)模型可以通過產(chǎn)生解剖區(qū)域的多幅圖像(包括而不局限于CT圖像)Ij(j＝1，…，p)來構(gòu)建，其中每幅圖像在循環(huán)P中一連串時間點tj(j＝1，…，p)的一個時間點獲取。作為循環(huán)P的函數(shù)，解剖區(qū)域的連續(xù)非剛性變形，通過將在時間中一個時刻采集的CT圖像變異(morphing)為在時間中一個后續(xù)時刻采集的另一幅CT圖像而數(shù)學(xué)建模。4D數(shù)學(xué)模型將目標(biāo)的3D位置與骨骼結(jié)構(gòu)的3D(三維)位置相關(guān)聯(lián)，作為循環(huán)P中時刻的函數(shù)(其可以是例如呼吸循環(huán)或心跳循環(huán))。
在一個實施例中，非剛性變形的4D數(shù)學(xué)模型由治療計劃生成器使用以產(chǎn)生輻射劑量分布，輻射劑量分布規(guī)定了將實時釋放到移動解剖區(qū)域中的目標(biāo)的治療輻射的所需量。該輻射劑量分布考慮了移動解剖區(qū)域在周期性運(yùn)動期間的非剛性變形。
周期性運(yùn)動的循環(huán)P可以例如由附著(attach)到皮膚或者解剖區(qū)域的外部表面的動態(tài)追蹤運(yùn)動傳感器(例如表面標(biāo)記器(surface marker)或LED(發(fā)光二極管)，作為范例)而確定。在運(yùn)動循環(huán)P中的任意所需時間點，包括獲取第j幅圖像Ij的時間點tj，相對位置可以以這種方式確定。
本專利中，術(shù)語“實時”指的是基本上與實際輻射治療和釋放同時的時標(biāo)。例如，以至少若干Hz或更高的速度發(fā)生的追蹤屬于在本專利中描述為“實時”的時標(biāo)。本專利中，術(shù)語“近實時”指的是慢于稱為“實時”的時標(biāo)的時標(biāo)，例如約慢一個或多個大小量級。例如，以小于約每秒一次的速度發(fā)生的事件，屬于本專利中描述為“近實時”的時標(biāo)。
在一個實施例中，參考結(jié)構(gòu)的近實時位置通過執(zhí)行對參考結(jié)構(gòu)的少基準(zhǔn)(fiducial-less)追蹤而確定。使用與采集實況x-射線圖像所使用的相同的束投影幾何形狀，從CT數(shù)據(jù)中產(chǎn)生一組DRR。將手術(shù)中近實時采集的實況x-射線圖像對準(zhǔn)DRR(數(shù)字重建射線照片)。在一個實施例中，可以使用非剛性對準(zhǔn)(registration)圖像算法，其中從3D完整運(yùn)動領(lǐng)域中獲得非剛性轉(zhuǎn)換參數(shù)。完整運(yùn)動領(lǐng)域可以通過估算許多局部運(yùn)動矢量而構(gòu)建。在一個實施例中，可以在非剛性圖像對準(zhǔn)算法中使用多水平塊匹配，以及基于圖案亮度的相似性測量。在一個實施例中，可以執(zhí)行分等級網(wǎng)格(mesh)運(yùn)動估計。
在一個實施例中，可以實時確定目標(biāo)的位置，通過使用描述目標(biāo)的位置如何與參考結(jié)構(gòu)的位置相關(guān)的4D數(shù)學(xué)模型，將參考結(jié)構(gòu)的已知近實時位置(使用非剛性圖像對準(zhǔn)算法確定的)與正尋找的目標(biāo)位置相關(guān)，作為在循環(huán)P中的時間中的相對位置的函數(shù)。可以使用來自運(yùn)動傳感器的信息以確定在循環(huán)P中任何所需時間點的相對位置。
在一個實施例中，根據(jù)由治療計劃生成器產(chǎn)生的輻射劑量分布，而將輻射治療釋放到目標(biāo)的實時位置。輻射束釋放可以被同步到在治療計劃中確定的呼吸循環(huán)中的時刻。


圖1提供了用于動態(tài)少基準(zhǔn)追蹤移動目標(biāo)的方法的示意性流程圖。
圖2示意性地示出了，在患者呼吸循環(huán)中不同時間點獲取的患者解剖結(jié)構(gòu)中移動目標(biāo)的手術(shù)前的圖像(例如，3D CT掃描)的采集。
圖3示意性地示出了追蹤作為患者呼吸循環(huán)的函數(shù)的目標(biāo)的3D運(yùn)動，使用下列之一a)不隨著呼吸移動的剛性參考結(jié)構(gòu)；和b)自身隨著呼吸移動的多個參考結(jié)構(gòu)。
圖4示意性地示出了，通過將目標(biāo)的2D近實時x-射線圖像對準(zhǔn)從在患者呼吸循環(huán)中特定時間點獲取的手術(shù)前3D掃描產(chǎn)生的Drr，而在治療輻射的釋放期間，對移動目標(biāo)進(jìn)行少基準(zhǔn)追蹤。
圖5示出了用于在手術(shù)前2D DRR和手術(shù)中x-射線投影圖像之間的2D/3D對準(zhǔn)的非剛性圖像對準(zhǔn)算法的流程圖。
圖6示意性地示出了當(dāng)估計患者中目標(biāo)內(nèi)感興趣點的局部運(yùn)動時塊匹配的使用。
圖7示意性地示出了用于在一個實施例中使用多個備選(candidate)來實施多水平塊匹配的多分辨率圖像表示。
圖8示意性地示出用于根據(jù)圖案亮度計算相似性測量的鄰域R。
圖9示出了對DRR的圖像中心和對應(yīng)的x-射線圖像的圖像中心之間的全局平移的估計。
圖10示意性地示出了一個實施例中為目標(biāo)的DRR建立的網(wǎng)狀柵格和為目標(biāo)的x-射線圖像建立的相應(yīng)網(wǎng)狀柵格，在該實施例中該目標(biāo)位于脊骨的頸部區(qū)域。
圖11示出了網(wǎng)格運(yùn)動估計期間的網(wǎng)格層次，該網(wǎng)格層次從相對粗的網(wǎng)格開始，而發(fā)展成更精細(xì)的網(wǎng)格。
圖12示意性地示出了節(jié)點估計從粗糙網(wǎng)格分辨率等級到更精細(xì)網(wǎng)格分辨率等級的傳遞。
圖13示意性地示出了通過從周圍節(jié)點進(jìn)行內(nèi)插而確定感興趣點的運(yùn)動矢量。
圖14示意性地以矢量形式示出了從許多估計的局部運(yùn)動矢量重建的完整運(yùn)動領(lǐng)域。
圖15示出了在三維治療目標(biāo)和兩個正交的2D x-射線投影之間的幾何關(guān)系。
圖16示意性地示出了在實時釋放治療輻射期間，通過使用表面標(biāo)記器(例如，LED)來監(jiān)視患者的呼吸運(yùn)動而動態(tài)追蹤患者內(nèi)的移動目標(biāo)。
圖17提供了用于動態(tài)追蹤解剖區(qū)域中目標(biāo)的系統(tǒng)的示意性結(jié)構(gòu)圖，所述區(qū)域正經(jīng)歷周期性運(yùn)動(例如，呼吸或心跳)并且正釋放治療輻射到移動目標(biāo)。
具體實施例方式
多種技術(shù)用于動態(tài)追蹤正經(jīng)歷運(yùn)動的患者體內(nèi)腫瘤/損傷。該方法主要用于放射外科學(xué)中，但是也可以用于必須動態(tài)追蹤例如由于呼吸或心跳而移動的解剖結(jié)構(gòu)的部分的其他應(yīng)用中。
以下詳細(xì)描述的一些部分以對計算機(jī)中的數(shù)據(jù)位的操作的算法和符號表示來表示。這些算法描述和表示是數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域技術(shù)人員使用的方法，以最有效地將它們工作的內(nèi)容傳遞給本領(lǐng)域其他技術(shù)人員。應(yīng)理解算法是導(dǎo)致所需結(jié)果的自身一致的動作序列。這些動作需要對物理量的物理操作。通常，雖然并非必須，這些量可以采用電或磁信號的形式，能夠存儲、傳輸、組合、比較或者以別的方式操作。主要出于常規(guī)使用的理由，已經(jīng)數(shù)次證明了將這些信號稱為位、值、元素、符號、字符、術(shù)語、數(shù)字等是方便的。
然而，應(yīng)當(dāng)記住，所有這些和相似的術(shù)語與合適的物理量相關(guān)，并且僅是應(yīng)用于這些量的方便標(biāo)簽。除非另外特別聲明，應(yīng)當(dāng)意識到，在下面的說明書全文中，使用諸如“處理”或“用計算機(jī)計算”或“計算”或“確定”或“顯示”等術(shù)語的討論，指的是計算機(jī)系統(tǒng)或相似電子計算設(shè)備的動作和處理。該計算機(jī)系統(tǒng)將由計算機(jī)系統(tǒng)寄存器和存儲器中物理或電子量表示的數(shù)據(jù)，操作和轉(zhuǎn)換為相似的由計算機(jī)系統(tǒng)存儲器和寄存器中、或者其他這種信息存儲、傳輸或顯示設(shè)備中的物理量表示的其他數(shù)據(jù)。
下面描述的方法和技術(shù)可以通過執(zhí)行下面討論的操作的裝置來實施。這種裝置可以特別構(gòu)建用于所需目的，或者其可以包括通用計算機(jī)，由存儲在計算機(jī)中的計算機(jī)程序選擇性地激活或重新配置。這種計算機(jī)程序可以存儲在計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中，例如，而不局限于任何類型的磁盤，包括軟盤、光盤、CD-ROM和磁光盤、只讀存儲器(ROM)、隨機(jī)存取存儲器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁或光卡、或者任何類型適于存儲電子指令的介質(zhì)。每個這種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)可以耦合到計算機(jī)系統(tǒng)總線。
在此提出的算法和顯示器并非固有地涉及任何特殊計算機(jī)或其他裝置。各種通用系統(tǒng)可以與根據(jù)下面的教導(dǎo)而設(shè)計的程序一起使用，或者可以證明構(gòu)建更專用的裝置以執(zhí)行必需方法和技術(shù)是方便的。例如，任何在下面描述的方法可以以硬接線電路，或者通過通用處理器編程來實施，或者由硬件和軟件的任意組合來實施。本領(lǐng)域技術(shù)人員將意識到，下面描述的方法和技術(shù)可以用各種計算機(jī)結(jié)構(gòu)來實踐，包括手持設(shè)備、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的或可編程消費電子、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計算機(jī)、大型計算機(jī)等。下面描述的方法和技術(shù)也可以以分布式計算機(jī)環(huán)境實踐，其中由通過通訊網(wǎng)絡(luò)連接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備執(zhí)行任務(wù)。
下面描述的方法和系統(tǒng)可以使用計算機(jī)軟件實施。計算機(jī)軟件可以使用不同術(shù)語來稱呼，例如程序、過程或應(yīng)用。如果以符合公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)的編程語言編寫，設(shè)計用以實施這些方法和系統(tǒng)的指令序列可以被編譯，以便在多種硬件平臺上執(zhí)行，并且與多種操作系統(tǒng)接口。同樣，這些方法和系統(tǒng)并未參考任何特殊編程語言來描述。將意識到，可以使用多種編程語言實施在此描述的本發(fā)明的教導(dǎo)。而且，在本領(lǐng)域中也經(jīng)常以采取一個動作或?qū)е乱环N結(jié)果的形式來提到軟件。這種措辭僅是計算機(jī)對軟件的執(zhí)行導(dǎo)致計算機(jī)中一個或多個處理器執(zhí)行一個動作或產(chǎn)生一個結(jié)果的說法的簡寫方式。
圖1提供了描述動態(tài)少基準(zhǔn)追蹤移動目標(biāo)的示意性流程圖100。目標(biāo)位于一解剖區(qū)域中。目標(biāo)可以是腫瘤或損傷，或者例如感興趣的器官。除了目標(biāo)之外，解剖區(qū)域通常包括一個或多個參考結(jié)構(gòu)。在動態(tài)追蹤方法和系統(tǒng)的一個實施例中，參考結(jié)構(gòu)可以是骨骼(即，多骨)結(jié)構(gòu)。在另一實施例中，參考結(jié)構(gòu)可以是其他天然解剖結(jié)構(gòu)，包括而不局限于軟骨或其他(通常相當(dāng)密集)器官。在又一實施例中，參考結(jié)構(gòu)可以是人造結(jié)構(gòu)，例如基準(zhǔn)或手術(shù)硬件。
如較早提及的，在本說明書全文中，術(shù)語“具有循環(huán)P的周期性運(yùn)動”應(yīng)當(dāng)理解為包括其中周期性運(yùn)動的循環(huán)P以及運(yùn)動的幅度和波形隨著時間改變的周期性運(yùn)動。換句話說，術(shù)語“周期性運(yùn)動”或“具有循環(huán)P的周期性運(yùn)動”應(yīng)當(dāng)理解為指的是在人類解剖結(jié)構(gòu)中的運(yùn)動的改變特性。
如較早提及的，解剖區(qū)域在其運(yùn)動期間可以經(jīng)歷變形(其可以是非剛性變形)。雖然在圖1中示出的實施例中，解剖區(qū)域描述為在經(jīng)歷非剛性變形的同時周期性地移動，使用在本專利中描述的方法和系統(tǒng)，可以追蹤解剖區(qū)域的任何類型的運(yùn)動(例如，非周期性運(yùn)動)和任何類型的變形。
概觀之，在圖1中所示的實施例中，在步驟105-160中確定了在周期性移動和非剛性變形的解剖區(qū)域中的目標(biāo)位置。計算輻射劑量分布，該輻射劑量分布由通過非剛性移動和變形的解剖區(qū)域的基本連續(xù)的輻射釋放產(chǎn)生。最終，在步驟170，根據(jù)計算得的輻射劑量分布，將輻射實時釋放到目標(biāo)。
作為第一步驟，在步驟105中采集了一組CT圖像Ij(j＝1，…，p)，每幅CT圖像在循環(huán)P中的一連串時間點tj(j＝1，…，p)的一個點上獲取。在步驟110，建立周期性運(yùn)動的循環(huán)(例如，呼吸循環(huán)或心跳循環(huán))，例如通過對附著到解剖區(qū)域的皮膚的標(biāo)記器和其它傳感器的動態(tài)追蹤來建立。
在步驟120，從這些CT掃描和獲自傳感器的運(yùn)動循環(huán)信息中構(gòu)建4D(3D+時間)數(shù)學(xué)模型。該數(shù)學(xué)模型描述解剖區(qū)域在經(jīng)歷其周期性運(yùn)動(例如，呼吸)時的非剛性運(yùn)動和變形，作為運(yùn)動循環(huán)P中的時刻的函數(shù)。該4D數(shù)學(xué)模型將目標(biāo)位置與周期性移動解剖區(qū)域中參考結(jié)構(gòu)的位置相關(guān)，作為循環(huán)P中的時間上的相對位置的函數(shù)。更一般而言，該4D模型可以描述解剖結(jié)構(gòu)的一個部分或多個部分與將為輻射外科學(xué)追蹤的目標(biāo)之間的3D+時間關(guān)系，作為呼吸循環(huán)的時間中時刻的函數(shù)。
其次，在步驟130、135和140中，使用x-射線成像和2D-至-3D圖像對準(zhǔn)，而確定解剖結(jié)構(gòu)的一個部分或多個部分的絕對位置。在這些步驟中，通過使用非剛性圖像對準(zhǔn)算法來少基準(zhǔn)追蹤參考結(jié)構(gòu)和/或目標(biāo)，而近實時地確定參考結(jié)構(gòu)和/或目標(biāo)的位置。
如較早說明的，在本專利中，術(shù)語“實時”指的是與實際輻射治療和釋放基本同時的時標(biāo)。在僅僅示范性的實施例中，通過使用以約30Hz速率追蹤的光學(xué)標(biāo)記器和使用以約80Hz速率更新其預(yù)測值的模型，可以實施對目標(biāo)的手術(shù)中實時追蹤。這僅是作為說明性范例，而實時追蹤可以以寬范圍的不同追蹤速度發(fā)生，一般高于約1Hz。術(shù)語“近實時”指的是比由術(shù)語“實時”描述的時標(biāo)更慢的時標(biāo)，例如約慢一個或多個大小量級。作為范例，用于采集x-射線圖像的時標(biāo)，其范圍可以從約一秒的一部分到約數(shù)秒，將描述為“近實時”。
在步驟130，從在步驟105采集的CT圖像中產(chǎn)生一組解剖區(qū)域的DRR。在步驟135，采集解剖區(qū)域的實況x-射線投影圖像。在步驟140，將參考結(jié)構(gòu)的DRR對準(zhǔn)參考結(jié)構(gòu)的近實時x-射線圖像。
步驟150描述了4D治療計劃，其中計算輻射劑量分布，其從通過非剛性移動和變形的解剖區(qū)域的基本上連續(xù)的束釋放產(chǎn)生。在該步驟中，使用對參考結(jié)構(gòu)絕對位置的了解(在步驟140中獲得)和使用將參考結(jié)構(gòu)與呼吸循環(huán)中的時刻(如使用來自傳感器的信息而確定的)以及正追蹤其位置的目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的4D模型，確定輻射束軌跡。
在步驟160，確定目標(biāo)位置。在一個實施例中，可以使用4D數(shù)學(xué)模型，和如少基準(zhǔn)追蹤所確定的骨骼結(jié)構(gòu)的絕對位置，以及獲自傳感器的關(guān)于運(yùn)動循環(huán)的信息，來確定目標(biāo)位置。在備選實施例中，通過2D/3D非剛性圖像對準(zhǔn)可以確定目標(biāo)位置，在其期間，DRR(在治療計劃階段產(chǎn)生的)被對準(zhǔn)到近實時x-射線圖像。最終，在步驟170，根據(jù)通過4D治療計劃產(chǎn)生的輻射劑量分布，將輻射釋放到目標(biāo)。
圖2示意性地示出了對患者解剖結(jié)構(gòu)中的移動目標(biāo)的手術(shù)前圖像(例如，3D CT掃描)的采集。在所示實施例中，目標(biāo)由于患者的呼吸運(yùn)動而移動。雖然所示實施例顯示了3D CT掃描，但是可以執(zhí)行任何類型的3D掃描，包括而不局限于3D MRI(磁共振成像)掃描、3D PET(正電子發(fā)射斷層攝影)掃描以及3D超聲掃描。在所示實施例中，在患者的呼吸循環(huán)P中不同的時間點tj(j＝1，…，k，…，l，…，m，…，p)獲取一組CT掃描。在所示實施例中，t1＜tk＜tl＜tm＜tp。時間點tj對應(yīng)于患者呼吸循環(huán)中的不同時期。由外部傳感器、例如呼吸傳感器監(jiān)視循環(huán)P。例如，表面標(biāo)記器(諸如LED)或相似設(shè)備可以附著到皮膚。在目標(biāo)經(jīng)歷處理呼吸之外的運(yùn)動的實施例中，可以使用不同類型的傳感器(例如，當(dāng)監(jiān)視心跳時使用的心臟監(jiān)視器)。
在所示實施例中，分別在時間點tk、tl和tp獲取CT圖像。呼吸循環(huán)P中的時期或時間點優(yōu)選選擇為基本上包圍(encompass)周期性運(yùn)動的全部動態(tài)范圍。例如，在一個實施例中，時間點可以包括對應(yīng)于循環(huán)P波谷的時間點tl；對應(yīng)于循環(huán)P波峰的時間點tp；以及位于循環(huán)P的波峰和波谷之間中間位置的第三時間點tk。在其他實施例中，選擇用于獲取CT圖像的時間點可以包括除了上述三個時間點tk、tl和tp之外的時間點。
從該組CT研究中，構(gòu)建了4D數(shù)學(xué)模型，其將在運(yùn)動循環(huán)中的一個時刻或時間點采集的CT圖像變異為在運(yùn)動循環(huán)中后續(xù)時刻或時間點采集的另一CT圖像，為解剖結(jié)構(gòu)的連續(xù)非剛性變形提供了模型作為運(yùn)動循環(huán)的函數(shù)。在圖像處理中，將一幅圖像變異成另一幅圖像，并且以數(shù)學(xué)模型描述該變異，在本領(lǐng)域是公知的?？梢允褂靡阎幕蛏虡I(yè)可獲得的任何標(biāo)準(zhǔn)軟件和/或算法。
在一個實施例中，從圖2中所示的CT圖像組構(gòu)建的4D數(shù)學(xué)模型用于4D治療計劃，即計算從通過非剛性移動的解剖結(jié)構(gòu)的連續(xù)輻射束釋放產(chǎn)生的劑量分布，其中考慮到治療目標(biāo)的非剛性運(yùn)動和變形，作為運(yùn)動循環(huán)中時間的位置的函數(shù)。在該實施例中，4D治療計劃包括兩部分a)為解剖結(jié)構(gòu)的非剛性變形創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型，作為運(yùn)動循環(huán)中時刻的函數(shù)，如上所述；以及b)使用該數(shù)學(xué)模型計算從通過非剛性移動解剖結(jié)構(gòu)的連續(xù)的輻射束釋放產(chǎn)生的劑量分布。
為了計算所需輻射劑量分布，相對于標(biāo)稱患者坐標(biāo)系初始界定束軌跡。在一個實施例中，可以相對于圖2中所示的若干幅CT圖像中之一確定標(biāo)稱患者坐標(biāo)系的方向，并且該采集的若干圖像覆蓋運(yùn)動循環(huán)。在其他實施例中可以選擇不同的方向。在一個實施例中，每個輻射束從對應(yīng)于獲取每幅CT圖像的時間點的時間開啟(turn on)，并且保持打開狀態(tài)達(dá)到選定的持續(xù)時間以給出所需劑量分布。計算劑量吸收作為距離初始時間點的時間函數(shù)，其中考慮患者解剖結(jié)構(gòu)的非剛性變形。
在一個實施例中，4D數(shù)學(xué)模型將目標(biāo)的3D位置與一個或多個參考結(jié)構(gòu)的3D位置關(guān)聯(lián)，作為運(yùn)動循環(huán)中時刻的函數(shù)。在4D模型中，一個或多個所選參考結(jié)構(gòu)關(guān)于運(yùn)動循環(huán)可以是靜止的，同時其他所選參考結(jié)構(gòu)相對于運(yùn)動循環(huán)可以經(jīng)歷非剛性運(yùn)動。
圖3示意性地示出了追蹤目標(biāo)的3D運(yùn)動作為患者運(yùn)動循環(huán)的函數(shù)，使用下列之一a)在患者運(yùn)動中基本靜止的基本剛性的參考結(jié)構(gòu)；以及b)多個參考結(jié)構(gòu)，它們自身隨著患者的運(yùn)動而移動。兩種模型是可能的(a)目標(biāo)(例如，腫瘤/損傷)的3D運(yùn)動，作為運(yùn)動循環(huán)的函數(shù)，參考基本上固定的基本剛性的參考結(jié)構(gòu)(包括而不局限于脊椎結(jié)構(gòu))，或者(b)目標(biāo)(例如，腫瘤/損傷)的3D運(yùn)動，作為運(yùn)動循環(huán)的函數(shù)，參考自身隨同解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動移動的多個參考結(jié)構(gòu)。
在圖3中示出的實施例中，由于解剖區(qū)域200的周期性運(yùn)動，目標(biāo)210在解剖區(qū)域200中移動。使用參考標(biāo)號230和232示出參考結(jié)構(gòu)。參考結(jié)構(gòu)230自身隨著呼吸移動。另一方面，參考結(jié)構(gòu)232是不隨著呼吸或者解剖區(qū)域210的其他周期性運(yùn)動移動的基本上剛性的參考結(jié)構(gòu)。
多個骨骼結(jié)構(gòu)的3D位置和方向允許畫出從每個骨骼結(jié)構(gòu)指向腫瘤或損傷的矢量。一種描述腫瘤/損傷的3D運(yùn)動(作為呼吸循環(huán)的函數(shù))的模型，參考自身不隨著呼吸移動的剛性骨骼結(jié)構(gòu)(例如使用參考標(biāo)號210在圖3中指示的骨骼結(jié)構(gòu))，該模型可以例如與脊椎結(jié)構(gòu)一同用于仰臥進(jìn)行治療的患者，脊椎結(jié)構(gòu)是這種非移動骨骼結(jié)構(gòu)的實際范例。在另一模型中，其中參考自身隨著呼吸移動的剛性骨骼結(jié)構(gòu)，腫瘤/損傷的3D運(yùn)動可以描述為下列的復(fù)合函數(shù)1)呼吸循環(huán)，以及2)自身隨著呼吸移動的多個骨骼結(jié)構(gòu)的位置。
一旦由4D模型確定了參考結(jié)構(gòu)的位置和目標(biāo)位置之間的關(guān)系，作為周期性運(yùn)動循環(huán)中時間點的函數(shù)，近實時確定參考結(jié)構(gòu)的絕對位置。在一個實施例中，這通過下列步驟而完成1)從示出在圖2并用于產(chǎn)生4D數(shù)學(xué)模型的3D CT圖像中產(chǎn)生參考結(jié)構(gòu)的DRR；2)獲取參考結(jié)構(gòu)的“實況”或近實時x-射線圖像；以及然后3)執(zhí)行實況x-射線圖像和DRR之間的非剛性圖像對準(zhǔn)。一旦使用非剛性圖像對準(zhǔn)確定了參考結(jié)構(gòu)的位置，使用上面所述的4D數(shù)學(xué)模型可以易于確定目標(biāo)位置。
圖4示意性地示出了對參考結(jié)構(gòu)的少基準(zhǔn)追蹤。在一個實施例中，通過將目標(biāo)的2D近實時x-射線圖像與從獲自患者運(yùn)動循環(huán)中特定時間點的手術(shù)前3D掃描產(chǎn)生的DRR對準(zhǔn)，而執(zhí)行該少基準(zhǔn)追蹤。使用2D到3D對準(zhǔn)方法，可以相對于CT研究之一中的相應(yīng)結(jié)構(gòu)而追蹤患者解剖結(jié)構(gòu)中參考結(jié)構(gòu)的位置和方向(在治療釋放時)。在一個實施例中，執(zhí)行非剛性2D/3D圖像對準(zhǔn)，下面對此將詳細(xì)描述。
作為在2D/3D非剛性圖像對準(zhǔn)處理中第一步驟，產(chǎn)生DRR庫用于將在治療釋放時用于采集實況圖像的投影幾何形狀。在治療釋放期間，使用與用于產(chǎn)生DRR的相同的投影幾何形狀，采集患者的一對實況(或“近實時”)x-射線圖像。用于產(chǎn)生DRR的CT圖像將對應(yīng)于運(yùn)動循環(huán)中一個時期，通常是在治療計劃期間分配射束的同一個時期?？梢詾镃T圖像的數(shù)個平移和方向產(chǎn)生DRR，以便于在治療期間覆蓋患者移動的通常范圍。
使用追蹤參考結(jié)構(gòu)的特征識別算法將采集的圖像對準(zhǔn)DRR。圖像對準(zhǔn)算法(下面將詳細(xì)描述)可以為多個參考結(jié)構(gòu)重復(fù)，以便相對于CT研究(DRR由其形成)中相應(yīng)結(jié)構(gòu)給出每個結(jié)構(gòu)的位置和方向。在一個實施例中，腫瘤或損傷或鄰近解剖區(qū)域的成像特征的差別可以進(jìn)一步通過使用高靈敏性x-射線探測器而增強(qiáng)。
在一個實施例中，腫瘤/損傷的位置可以從參考結(jié)構(gòu)的位置獲得，參考結(jié)構(gòu)的位置通過非剛性對準(zhǔn)處理而確定。使用從CT研究和4D模型中所學(xué)到的、參考結(jié)構(gòu)的位置和腫瘤/損傷的位置之間的對應(yīng)幾何關(guān)系，利用使用少基準(zhǔn)算法追蹤的多個參考結(jié)構(gòu)的位置和方向，來內(nèi)插腫瘤/損傷的位置。在另一實施例中，對目標(biāo)(例如，腫瘤/損傷)自身執(zhí)行少基準(zhǔn)追蹤。如果正追蹤的目標(biāo)在x-射線成像特征上相對于周圍組織充分不同，可以使用下面描述的2D-至-3D對準(zhǔn)技術(shù)直接追蹤目標(biāo)自身。
下面描述了一種非剛性2D-至-3D圖像對準(zhǔn)技術(shù)，其考慮了解剖結(jié)構(gòu)的非剛性變形并且其使用解剖參考結(jié)構(gòu)代替基準(zhǔn)。雖然下面描述的非剛性圖像對準(zhǔn)算法是在骨骼結(jié)構(gòu)、尤其在人類解剖結(jié)構(gòu)的脊骨區(qū)域中的特定骨骼結(jié)構(gòu)的上下文中進(jìn)行的描述，應(yīng)當(dāng)理解，不同于脊骨骨骼結(jié)構(gòu)的參考結(jié)構(gòu)也可以用于該非剛性圖像對準(zhǔn)算法。
該非剛性圖像對準(zhǔn)技術(shù)也描述在下列五個共有專利申請中1)美國專利申請序列號No.10/880486，特征在于律師記錄號為ACCL-136，題為“Fiducial-less Tracking With Non-Rigid Image Registration”；2)美國專利申請序列號No.10/880486，特征在于律師記錄號為ACCL-137，題為“Motion Field Generation For Non-rigid Image Registration”；3)美國專利申請序列號No.10/880486，特征在于律師記錄號為ACCL-146，題為“ROI Selection In Image Registration”；4)美國專利申請序列號No.10/881208，特征在于律師記錄號為ACCL-147，題為“Image EnhancementMethod and System For Fiducial-less Tracking of Treatment Targets”；5)美國專利申請序列號No.10/880486，特征在于律師記錄號為ACCL-150，題為“DRR Generation Using A Non-Linear Attenuation Model”。所有的五個共有專利，在此全文引入作為參考。
圖5示出了非剛性圖像對準(zhǔn)算法的流程圖400，其可以用于從手術(shù)前CT掃描數(shù)據(jù)重建的解剖區(qū)域的2D DRR和手術(shù)中解剖區(qū)域中目標(biāo)的近實時x-射線投影圖像之間的2D/3D對準(zhǔn)。特別地，DRR從在周期性循環(huán)P中特定時間點tj獲取的CT圖像Ij的CT掃描數(shù)據(jù)表示中重建。
作為第一步驟，在步驟402中，2D DRR可以從CT圖像Ij的手術(shù)前3D掃描數(shù)據(jù)的表示來產(chǎn)生。在一個實施例中，對其執(zhí)行非剛性圖像對準(zhǔn)的圖像(即，DRR和x-射線圖像)是離散的圖像，每幅特征在于象素陣列，每個象素具有代表在對應(yīng)于該象素的表面單元面積處的圖像亮度的相關(guān)象素值。
在一個實施例中，在步驟402中可以實施改進(jìn)的DRR產(chǎn)生過程，以顯現(xiàn)出骨骼參考結(jié)構(gòu)，其在圖像中通常不易于顯現(xiàn)，或者甚至可能隱藏。在步驟402，根據(jù)強(qiáng)調(diào)骨骼結(jié)構(gòu)并且因而提高DRR質(zhì)量的非線性衰減模型，修改該CT掃描數(shù)據(jù)。在流程圖400中的步驟403中，也可以對DRR實施圖像增強(qiáng)技術(shù)。在該步驟中，使用大禮帽濾波器(top-hat filter)以便在步驟402中產(chǎn)生的DRR中顯現(xiàn)出骨骼結(jié)構(gòu)。
在所示實施例中，在增強(qiáng)DRR中所選的感興趣區(qū)域(ROI)中執(zhí)行圖像對準(zhǔn)，以便于提高效率。因此，在步驟404中，在增強(qiáng)DRR之后，在DRR中界定了ROI。在步驟404中執(zhí)行的ROI選擇過程是基于圖像熵，并且完全是自動的，從而不需要用戶交互作用。然后在步驟410中近實時產(chǎn)生手術(shù)中2Dx-射線投影圖像。在步驟415中，使用類似于步驟403的大禮帽濾波器在x-射線圖像上執(zhí)行圖像增強(qiáng)。
然后，在ROI中的增強(qiáng)x-射線圖像和增強(qiáng)DRR之間執(zhí)行非剛性圖像對準(zhǔn)。特別地，使用相似性測量以比較x-射線圖像和DRR圖像中的象素亮度，以便于確定患者的位置和/或方向和/或生理變形中的任何改變。在步驟420-450中，界定了描述實際的患者移動和人體變形的非剛性變形。為了界定非剛性變形，構(gòu)建了完整運(yùn)動領(lǐng)域，其包括許多局部運(yùn)動領(lǐng)域，即多個局部估計的運(yùn)動矢量。為了估計在ROI中感興趣的給定點的局部運(yùn)動，使用基于圖案亮度的相似性測量來比較象素亮度。
包括許多局部運(yùn)動的完整運(yùn)動領(lǐng)域可以描述任何所需非剛性變形。此外，以這種方式獲得的完整運(yùn)動領(lǐng)域可以考慮對象的不同圖像采集之間除了非剛性變形之外的對象的非剛性運(yùn)動(平移和/或旋轉(zhuǎn))。為了有效地在ROI中任何感興趣點計算局部運(yùn)動矢量，執(zhí)行分等級網(wǎng)格運(yùn)動估計和多水平塊匹配(與基于亮度的相似性測量一同執(zhí)行)。這些方法允許快速計算圖像對準(zhǔn)算法400。強(qiáng)加光滑約束以在發(fā)生錯配的網(wǎng)格節(jié)點處重建運(yùn)動領(lǐng)域。然后從該完整運(yùn)動領(lǐng)域中計算用于非剛性圖像對準(zhǔn)的非剛性轉(zhuǎn)換(trahsformtion)參數(shù)。
在圖5中所示的實施例中，由完整運(yùn)動領(lǐng)域描述的非剛性變形，發(fā)生在患者中治療目標(biāo)區(qū)域的3D CT掃描數(shù)據(jù)的采集和目標(biāo)區(qū)域的x-射線投影圖像的采集之間。在步驟420，首先估計整個圖像的全局平移。使用估計的全局平移作為對進(jìn)一步局部運(yùn)動估計的初始估計。在下一步驟430中，使用設(shè)計用以估計多水平的局部運(yùn)動的分等級網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，執(zhí)行網(wǎng)格節(jié)點運(yùn)動估計。在下一步驟440中，對其中發(fā)生錯配的那些網(wǎng)格節(jié)點執(zhí)行運(yùn)動領(lǐng)域重建。通過強(qiáng)加光滑約束來執(zhí)行運(yùn)動領(lǐng)域的重建，其基于這樣的假設(shè)，即由于物質(zhì)一致性，局部運(yùn)動是連續(xù)的。在步驟450，通過從為圍繞感興趣點的網(wǎng)格節(jié)點估計的節(jié)點運(yùn)動進(jìn)行的內(nèi)插而獲得任何感興趣點的局部運(yùn)動矢量。然后，使用為多個所需的感興趣點獲得的局部運(yùn)動矢量，構(gòu)建完整運(yùn)動領(lǐng)域。
圖5中示為步驟455和步驟460的最終步驟中，從完整運(yùn)動領(lǐng)域獲取非剛性轉(zhuǎn)換參數(shù)。在步驟455，從完整運(yùn)動領(lǐng)域獲取目標(biāo)位移。在步驟460，從完整運(yùn)動領(lǐng)域獲取平均剛性轉(zhuǎn)換(transformation)。
DRR圖像的質(zhì)量取決于合適的衰減建模，以及用于內(nèi)插CT數(shù)目的合適內(nèi)插方案。在一個實施例中，在步驟402(圖2中所示的流程圖中)中，用公式表示改進(jìn)的x-射線衰減模型用于少基準(zhǔn)追蹤，從而DRR變得更像實際x-射線投影圖像。不再假設(shè)線性衰減模型，并且修改CT數(shù)目以便補(bǔ)償上述在骨-至-組織衰減率中的差別。根據(jù)用患者臨床數(shù)據(jù)傳達(dá)的許多經(jīng)驗，形成下面的經(jīng)驗公式以修改原始CT數(shù)目C(X,Y,Z)=aC0(X,Y,Z)ebC0(X,Y,Z)---(1)]]>其中c(x，y，z)表示位于點(x，y，z)的3D CT體素的經(jīng)修改CT數(shù)目；a和b表示加權(quán)系數(shù)；而C0(x，y，z)表示，根據(jù)線性衰減模型的，具有位置(x，y，z)的3D CT體素的未修改CT數(shù)目。
在一個實施例中用于提高DRR質(zhì)量的內(nèi)插方案是雙線性內(nèi)插。在該實施例中，在步驟402執(zhí)行雙線性內(nèi)插，以沿著每束投射射線遇到的CT體素(voxel)合計(integrate)CT數(shù)目。在一個實施例中，在雙線性內(nèi)插之后跟隨有三個體素切片(slice)上對每個感興趣體素的1-D多項式內(nèi)插。該三個體素切片包括了包含感興趣體素的體素切片，以及每個相鄰體素切片。
在一些實施例中，少基準(zhǔn)追蹤取決于通常不輕易可見的或者可能隱藏在DRR和x-射線投影圖像中的骨骼參考結(jié)構(gòu)(例如，脊椎結(jié)構(gòu))。由于必須對準(zhǔn)這種骨骼結(jié)構(gòu)，必須增強(qiáng)DRR和x-射線圖像以顯現(xiàn)脊椎結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)并提高它們的可見性。因此，在一個實施例中，對DRR和x-射線投影圖像都采取了圖像增強(qiáng)。在大部分胸部和腰部的情況中，骨骼結(jié)構(gòu)不輕易可見，或者甚至隱藏在DRR和X-射線圖像中。因此對這些情況，必須增強(qiáng)DRR和x-射線圖像，以便于盡所有可能執(zhí)行對準(zhǔn)。在頸部的情況中，脊骨的骨骼結(jié)構(gòu)在DRR和x-射線圖像中都較好可見，而這些結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)仍然不清晰。因此，在頸部情況中，應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)DRR和x-射線圖像以改善對準(zhǔn)。
在圖5中所示的實施例中，設(shè)計和使用大禮帽濾波器以增強(qiáng)x-射線圖像(圖5中的步驟415)和增強(qiáng)DRR圖像(圖5中的步驟403)。特別地，通過對x-射線投影圖像和DRR圖像的像素應(yīng)用大禮帽濾波器算子(operator)，增強(qiáng)、即顯現(xiàn)出圖像中的骨骼結(jié)構(gòu)。正如所知的，大禮帽濾波器是非線性算子，其在兩個不同尺寸的鄰域中找到最亮的像素，然后保持該極端值。在一個實施例中，大禮帽濾波器如下操作如果較小鄰近區(qū)域中的最亮值大于較大鄰域中的最亮值，差異達(dá)到用戶輸入的閾值所確定的量，那么保持該像素，否則消除該像素。作為對圖像應(yīng)用大禮帽濾波器的結(jié)果，可以定位感興趣的特征。
在一個實施例中，通過使用由特定結(jié)構(gòu)元件打開和關(guān)閉的圖像的加權(quán)組合，設(shè)計了大禮帽濾波器。如下數(shù)學(xué)地定義了大禮帽濾波器算子fe＝f+w×[f-YB(f)]-b×[B(f)-f](2)＝f+w×WTH(f)-b×BTH(f)其中fe表示從對原始圖像中每個像素應(yīng)用大禮帽濾波器算子而產(chǎn)生的增強(qiáng)圖像；f表示原始圖像；w和b表示加權(quán)系數(shù)，YB(f)表示用于打開原始圖像f的結(jié)構(gòu)元件，而B(f)表示用于關(guān)閉原始圖像f的結(jié)構(gòu)元件。
在上面的表達(dá)式(2)中，WTH(f)＝f-YB(f)稱為白大禮帽濾波器，而BTH(f)＝B(f)-f稱為黑大禮帽濾波器。結(jié)構(gòu)元件YB(f)和B(f)是用于執(zhí)行基本形態(tài)學(xué)操作的掩碼(mask)。結(jié)構(gòu)元件的尺寸對于頸部、胸部和腰部應(yīng)用改變很小。實驗地確定經(jīng)驗值。加權(quán)系數(shù)w和b適應(yīng)性地分別由WTH(f)和BTH(f)的幅度確定。經(jīng)驗地，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對于存在較少組織的頸部情況，加權(quán)系數(shù)w和b的值各自約為1(w＝1，b＝1)。在腰部情況下，其中存在更多組織，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)w和b的值各自約大于2(w＞2，b＞2)。在腰部情況下，與頸部情況相比，加權(quán)處理將骨骼結(jié)構(gòu)顯現(xiàn)到較大程度。
在一個實施例中，僅在DRR中定義的特定感興趣區(qū)域(ROI)中執(zhí)行圖像對準(zhǔn)。該ROI包含治療目標(biāo)(例如，腫瘤或損傷)。在一個實施例中，在圖5的步驟404中，特別定義了圖像熵。這樣，可以為最優(yōu)化對準(zhǔn)、最小化或甚至消除用戶交互作用而自動選擇ROI。由于圖像對準(zhǔn)取決于圖像內(nèi)容或圖像信息，在該實施例中，ROI最優(yōu)化以包含盡可能多的信息。
從常規(guī)通訊理論中已知，Shannon熵通常用作信號和圖像處理中的信息測量。其定義為H=-Σ1npilogp1,]]>其中H表示概率由p1、p2…pn給出的一組n個符號所提供的平均信息。當(dāng)應(yīng)用到每幅圖像的像素(如在圖5中步驟403或415中增強(qiáng)的)時，對于每幅圖像的Shannon熵定義為H＝-∑IP(I)log p(I)，其中I是圖像亮度等級，而p(I)是圖像亮度值I發(fā)生在ROI中的概率。在Shannon的原始公式中，如Shannon所觀察到的，在趨向于使概率p1、p2…pn平均化的數(shù)據(jù)中的任何改變，增加熵。對于給定圖像，Shannon熵常規(guī)地從圖像亮度柱狀圖計算而得，其中概率p1、p2…pn是柱狀圖項目。
在一個實施例中，根據(jù)骨骼結(jié)構(gòu)發(fā)生在亮區(qū)域中的事實，修改了Shannon熵H。在該實施例中，經(jīng)修改的Shannon熵用于每幅圖像，其定義如下H＝-∑IIp(I)log p(I)， (3)其中，I又是圖像亮度等級，而p(I)是圖像亮度值I發(fā)生在ROI中的概率。在步驟404(圖5中所示)中，首先為增強(qiáng)的DRR圖像確定經(jīng)修改的Shannon熵。一旦計算出經(jīng)修改的Shannon熵H，那么通過確定DRR中熵H最大化的區(qū)域，而自動選擇ROI。在圖像對準(zhǔn)處理中的后續(xù)步驟(圖5中步驟420-450)僅在ROI中發(fā)生。
將圖像對準(zhǔn)處理限制在ROI中具有多個優(yōu)點。一個優(yōu)點是，由于該對準(zhǔn)僅需對ROI執(zhí)行，這種限制可以加速對準(zhǔn)處理。例如，相似性測量僅需要為ROI計算，而塊匹配僅需要在ROI中執(zhí)行。此外，當(dāng)限制到ROI中的區(qū)域時，對準(zhǔn)處理更精確。其中將執(zhí)行對準(zhǔn)的區(qū)域越有限，ROI中的結(jié)構(gòu)在手術(shù)前CT掃描的時間和醫(yī)學(xué)治療的時間之間越不可能相對彼此移動。
根據(jù)改進(jìn)和增強(qiáng)的DRR(在圖5的步驟402和403中產(chǎn)生)以及增強(qiáng)的x-射線投影圖像(圖5的步驟415中)，其中骨骼參考結(jié)構(gòu)已經(jīng)顯現(xiàn)以使得可以進(jìn)行少基準(zhǔn)追蹤，在步驟420-450中確定解剖區(qū)域的非剛性變形。在本專利中，不需要進(jìn)行“剛性體”假設(shè)，即在圖像對準(zhǔn)中經(jīng)常進(jìn)行的假設(shè)，并且其假設(shè)在圖像采集之間感興趣的解剖和病理結(jié)構(gòu)不變形和扭曲。如果不需要剛性體假設(shè)，那么不需要保持“剛性體”約束，即要求主體為剛性的并且在轉(zhuǎn)換過程中不經(jīng)歷任何局部變化。根據(jù)在臨床患者數(shù)據(jù)上的大量觀察和分析，在本專利中假設(shè)了非剛性變形來代替剛性轉(zhuǎn)換，以獲得對真實患者移動和主體變形的改進(jìn)描述。通過計算非剛性變形領(lǐng)域，在初始調(diào)整(alignment)期間以及在整個治療過程中，患者位置/方向可以更可靠的得到監(jiān)視和校正。
非剛性圖像對準(zhǔn)允許在要考慮的不同圖像采集之間存在的固有局部解剖變化，而與不允許克服這些變化的剛性圖像對準(zhǔn)形成對比。非剛性對準(zhǔn)定義了為圖像中每個像素提供平移或映射的變形領(lǐng)域。在一個實施例中，計算包括許多局部運(yùn)動向量或領(lǐng)域的完整運(yùn)動領(lǐng)域，以便獲得非剛性變形領(lǐng)域。
為了消除局部運(yùn)動領(lǐng)域，在一個實施例中，多水平塊匹配方法和基于圖案亮度的相似性測量協(xié)同使用。該方法允許在ROI的大多數(shù)部分快速和精確的估計局部運(yùn)動。在共有申請美國序列號10/652786(“786”申請)中結(jié)合剛性對準(zhǔn)算法描述了允許計算效率的多水平塊匹配，所述文獻(xiàn)在此全文引入作為參考。與基于剛性轉(zhuǎn)換的對準(zhǔn)算法協(xié)同使用的基于圖案亮度的相似性測量，即，由Accuray公司開發(fā)的用于Cyberknife放射外科系統(tǒng)中的“快速6D算法”(“FAST 6D algorithm”)，在共有申請美國序列號10/652786(“786”申請)、10/652717(“717”申請)和10/652785(“785”申請)中進(jìn)行了描述，所述文獻(xiàn)在此全文引入作為參考。在本專利中，基于圖案亮度的相似性測量和多水平塊匹配方法，與基于非剛性(而不是剛性)轉(zhuǎn)換的對準(zhǔn)算法協(xié)同使用。最初開發(fā)用于剛性圖像對準(zhǔn)算法的基于圖案亮度的相似性測量，在非剛性框架(framework)中也提供了一種有力和有效的技術(shù)來解決2D/3D圖像對準(zhǔn)問題。
在一個實施例中，執(zhí)行塊匹配，即使用中心圍繞感興趣點的小塊，以便于局部地估計在ROI中每個所需點的位移。正如所知，當(dāng)使用塊匹配以將第一圖像對準(zhǔn)到第二圖像上時，第一圖像分割成不同的塊，通常為相同尺寸的矩形框。每個感興趣點作為一個塊的中心，所述感興趣的點可以是網(wǎng)格節(jié)點或者可以是由網(wǎng)格節(jié)點圍繞的非節(jié)點像素。然后，這些塊平移從而最大化局部相似性標(biāo)準(zhǔn)，其在一個實施例中是上述的基于圖案亮度的相似性測量。
在塊匹配方法中，通常假設(shè)塊中的每個像素具有相同的運(yùn)動，并且塊匹配算法通常用于對每個塊估算運(yùn)動矢量。在一個實施例中使用的塊匹配算法中，執(zhí)行搜索第二圖像中的匹配塊，在某種意義上最大化各個塊之間基于圖案亮度的相似性的測量值。該搜索用于相似性測量函數(shù)中最大值的定位，該最大值表示在第二圖像中存在匹配塊。該搜索可以在搜索窗口中執(zhí)行，所述搜索窗口定義在感興趣點周圍并且包含該塊。
在任何塊匹配算法中，最優(yōu)化搜索策略和選擇合適的塊尺寸是重要的。對于小塊，通常假設(shè)平移剛性模型。即使存在剛性旋轉(zhuǎn)或一些其它復(fù)雜變形，剛性體平移模型對于估計塊中心點的平移是有效的。當(dāng)除了平移之外還存在旋轉(zhuǎn)或其它變形時，精確度隨著減小塊尺寸而增加，并且隨著增加塊尺寸而減小。然而，隨著使用較小的塊尺寸，錯配的可能性增加了。在一個實施例中，采用塊尺寸選擇策略，其中假設(shè)需要較大的塊用于較大的位移，而需要較小的塊用于較小的位移。
圖6示意性地示出了使用塊匹配對患者內(nèi)目標(biāo)中感興趣點的局部運(yùn)動估計。在圖6中示出的實施例中，該目標(biāo)位于脊椎的頸椎區(qū)域，然而再次強(qiáng)調(diào)非剛性2D/3D圖像對準(zhǔn)技術(shù)可以用于脊骨結(jié)構(gòu)追蹤以外的應(yīng)用。左側(cè)和右側(cè)圖片分別是DRR和x-射線圖像。小塊203A定義在DRR中感興趣點205周圍。同樣，在DRR中定義了包圍塊203的搜索窗口207。x-射線圖像中的匹配塊在圖6中用參考標(biāo)號203B指示。在圖6中示出的實施例中，搜索窗口207的尺寸是48mm×48mm，而塊尺寸是15×15mm。簡單通過肉眼檢查，可以看到，感興趣點205正好位于X-射線圖像中。
圖7示意性地示出了當(dāng)執(zhí)行多水平塊匹配時使用多個備選的多分辨率圖像表示。多水平塊匹配是快速搜索方法，其使用在較低水平進(jìn)行的位移估計作為后續(xù)搜索階段的初始結(jié)果。在多水平塊匹配中的基本思想是，接連地在多個分辨率水平的每個水平匹配圖像，從最低分辨率水平開始并且上升到最高分辨率水平。具有最高分辨率的實際尺寸(full size)圖像，示出在圖7的底部，作為水平1。上面的圖像(水平2和水平3)具有接連地更低的空間分辨率，具有最低分辨率的圖像示為水平3。通過低通濾波和對實際尺寸的圖像的子采樣，獲得較低分辨率的圖像。
在圖7中，假設(shè)實際圖像塊尺寸在水平1中是W×H，在水平2和水平3中分別為W/2×H/2和W/4×H/4，如在附圖中所示。在最低分辨率水平(水平3)中，使用大搜索范圍以便能夠估計大位移。在剩下的分辨率水平中使用很小的搜索范圍(-2，+2)。
在較低分辨率水平的結(jié)果用來確定位移的粗略估計。然后，在低水平的輸出傳遞到后續(xù)較高分辨率水平。使用更高分辨率的圖像，接連提純(refine)用于塊的估計運(yùn)動矢量(在多數(shù)情況中，平移矢量)。在最終匹配結(jié)果中，估計的平移的精確度取決于最高分辨率圖像的空間分辨率(在圖7中示為水平1)。
在多水平匹配中存在一些風(fēng)險。有可能在較低水平的估計可能落在局部最大值，并且遠(yuǎn)離正尋找的全局最大值。在這種情況下，在后續(xù)更高分辨率水平的進(jìn)一步匹配可能不會聚在其全局最大值。為了克服該風(fēng)險，在一個實施例中，使用多個備選用于估計。已經(jīng)顯示最優(yōu)匹配結(jié)果的許多備選從較低水平傳遞到較高分辨率水平。使用越多備選，估計值越可靠。在一個實施例中，最優(yōu)備選由相似性測量函數(shù)值分等級。
在一個實施例中，與多水平塊匹配協(xié)同使用基于圖案亮度的相似性測量。如較早提及的，該相似性測量是有助于在共有的‘786申請、‘717申請和‘785申請中描述的“快速6D算法“的成功的關(guān)鍵元素。在一個實施例中，通過在“實況”(或近實時)x-射線投影圖像和DRR圖像之間形成差別圖像(difference image)，并且在差別圖像的每個像素上應(yīng)用圖案亮度函數(shù)，來確定相似性測量。特別地，通過在ROI中從手術(shù)中x-射線投影圖像的每個像素值減去手術(shù)前DRR圖像的對應(yīng)像素值，而形成差別圖像Idiff(i，j)Idiff(i，j)＝ILive(i，j)-IDRR(i，j) (4)在公式(4)中，I(i，j)表示相應(yīng)圖像的每個像素陣列的第i行和第j列的像素的圖像亮度值。特別地，Idiff(i，j)表示通過從第一幅圖像的每個像素值減去第二幅圖像的對應(yīng)像素值而形成的差別圖像的像素值陣列。Ilive(i，j)表示對象第一幅圖像的第(i，j)像素值。IDRR(i，j)表示對象第二幅圖像的第(i，j)像素值。相似性測量在該差別圖像上進(jìn)行，并且表達(dá)為鄰域R中像素上的差別圖像梯度的漸近函數(shù)的總和
Σi,jΣk,l⋐Rσ2σ2+(Idiff(i,j)-Idiff(i+k,j+l))2---(5)]]>在上面的公式(5)中，常數(shù)σ是用于圖案亮度函數(shù)的加權(quán)系數(shù)。x-射線圖像的變化的解的靈敏性可以通過謹(jǐn)慎選擇該常數(shù)而最小化。加權(quán)系數(shù)越大，結(jié)果越穩(wěn)定。然而，σ的選擇需要在穩(wěn)定性和精確性之間權(quán)衡。當(dāng)σ值太大時，圖像中的一些小細(xì)節(jié)不能反映在相似性測量中。根據(jù)實驗，在一個實施例中，σ的經(jīng)驗值在從約4到約16的范圍中。
圖8示意性地示出了用于根據(jù)圖案亮度計算相似性測量的鄰域R。如從圖8中可見，界定了所示實施例中的鄰域R，從而可以在至少四個方向(水平、垂直、45°斜向和-45°斜向)上考慮差別圖像的梯度。當(dāng)以該方式界定鄰域R時，用于相似性測量的等式(5)變成Σi,jσ2σ2+((Idiff(i,j)-Idiff(i,j-1))2+Σi,jσ2σ2+((Idiff(i,j)-Idiff(i-1,j))2---(6)]]>Σi,jσ2σ2+((Idiff(i,j)-Idiff(i-1,j-1))2+Σi,jσ2σ2+((Idiff(i,j)-Idiff(i-1,j+1))2]]>用于圖案亮度的公式(5)和(6)具有多個優(yōu)點。首先，差別圖像濾出主要由軟組織構(gòu)成的低頻部分，而保持主要由骨骼結(jié)構(gòu)構(gòu)成的高頻部分。該特征使該算法對于實況和DRR圖像之間一些亮度差別強(qiáng)壯。第二，由于漸近函數(shù)，測量較少受到亮度值輕微編離其相鄰像素的像素的影響。這些類型的像素認(rèn)為包含隨機(jī)噪聲。第三，由于當(dāng)變量增加時，漸近函數(shù)快速地逼近零，諸如圖像偽像的大亮度差別對相似性具有相同的效果，而不考慮它們的幅度。由于該特征，圖案亮度對于圖像偽像較不敏感。
使用塊匹配與分等級網(wǎng)格運(yùn)動估計一同對局部運(yùn)動領(lǐng)域的估計，以及從多個局部估計的運(yùn)動領(lǐng)域?qū)ν暾\(yùn)動領(lǐng)域的重建，在圖5中所示的流程圖的步驟420-450中執(zhí)行。完整運(yùn)動領(lǐng)域的快速產(chǎn)生通過使用分等級網(wǎng)格追蹤和使用SIMD(單指令多數(shù)據(jù))技術(shù)并行執(zhí)行圖像計算而實現(xiàn)。
在一個實施例中，首先估計整個圖像的全局平移(測量為圖像的圖像中心的平移)，然后使用其作為對所有進(jìn)一步局部運(yùn)動估計的初始估計。換句話說，粗略估計由整個圖像的中心位移形成，并且用作所有局部位移的起始估計。參考回圖5，在產(chǎn)生目標(biāo)在手術(shù)前掃描和手術(shù)中治療之間的完整運(yùn)動領(lǐng)域中的第一步驟(在圖5中用參考標(biāo)號420指示)，是估計整個圖像的全局平移的步驟，或者等效地是估計圖像的中心位移的步驟。
圖9示出了在DRR的圖像中心和相應(yīng)x-射線圖像的圖像中心之間的全局運(yùn)動的估計(在該例子中，僅有平移)。在所示實施例中，圖像中心用作為塊中心。全局平移估計的步驟非常重要，這是因為在該步驟期間的任何失敗都將影響其余局部運(yùn)動估計處理。為了阻止錯配的任何可能性，在所示的實施例中使用了非常大的圖像塊?？梢杂嬎阕畲笞粉櫡秶鳛閴K尺寸和整個圖像尺寸之間的差別。例如，如果匹配尺寸是80×80mm，最大追蹤的平移是60mm。在圖9中所示的實施例中，使用具有160×160像素(64mm×64mm)的尺寸的塊。所示實施例的搜索窗口是整個圖像。所示實施例的最大追蹤范圍是(-50mm，+50mm)。
在全局運(yùn)動估計之后，下一步驟430(參見圖5)是網(wǎng)格運(yùn)動估計。在該步驟中，設(shè)計了分等級2D網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，以便于在多個水平估計局部運(yùn)動。正如所知，2D網(wǎng)格(或2D網(wǎng)狀柵格)指的是2D區(qū)域鑲嵌為多個多邊形小片或元素，其頂點稱為網(wǎng)格節(jié)點。與通常假設(shè)僅有平移運(yùn)動的塊匹配算法不同，2D網(wǎng)格模型允許的空間轉(zhuǎn)換除對象的平移之外還有模型旋轉(zhuǎn)、縮放和成像的對象的變形。因此，與塊匹配算法相比，基于網(wǎng)格的方法可以產(chǎn)生對運(yùn)動領(lǐng)域更精確的表現(xiàn)，例如可以產(chǎn)生連續(xù)變化的運(yùn)動領(lǐng)域。
圖10示意性地示出在其中目標(biāo)位于脊柱的頸椎區(qū)域的實施例中，為目標(biāo)區(qū)域的DRR建立的網(wǎng)狀柵格300和為目標(biāo)區(qū)域的x-射線圖像建立的相應(yīng)網(wǎng)狀柵格302。對于2D網(wǎng)格，在每個網(wǎng)格元素或小片內(nèi)的運(yùn)動補(bǔ)償可以通過獲取圖像之間的空間轉(zhuǎn)換而完成，其中轉(zhuǎn)換參數(shù)從節(jié)點運(yùn)動矢量、即從對位于網(wǎng)格頂點的網(wǎng)格節(jié)點估計的運(yùn)動矢量中計算。換句話說，基于網(wǎng)格的運(yùn)動估計包括尋找最優(yōu)地將第一圖像采集中的一組網(wǎng)格元素映射到第二圖像采集中的另一組網(wǎng)格元素上的空間轉(zhuǎn)換。
特別地，網(wǎng)格運(yùn)動估計包括尋找其它圖像中對應(yīng)網(wǎng)格元素的頂點，即尋找其它圖像中的相應(yīng)網(wǎng)格節(jié)點，以使得在整個運(yùn)動領(lǐng)域錯誤被最小化。通常，在一幅圖像中選擇多個網(wǎng)格節(jié)點，并且估計其它圖像中的相應(yīng)網(wǎng)格節(jié)點。對于位于網(wǎng)格元素中的任何像素(與位于網(wǎng)格元素的頂點相對)，通過內(nèi)插來執(zhí)行不同圖像采集之間的映射。對于這種像素的局部運(yùn)動矢量，通過從為圍繞該像素的網(wǎng)格節(jié)點所估計的節(jié)點運(yùn)動矢量進(jìn)行內(nèi)插而估算。
在一個實施例中，可以執(zhí)行分等級網(wǎng)格運(yùn)動估計。通過分等級網(wǎng)格運(yùn)動估計，其意味著對于多個網(wǎng)格分辨率水平的每一個水平，為界定網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格節(jié)點估計節(jié)點運(yùn)動。使用粗略網(wǎng)格執(zhí)行的運(yùn)動估計，為網(wǎng)格的后續(xù)(精煉)分辨率水平提供初始化。為了估計每個網(wǎng)格節(jié)點的運(yùn)動，可以執(zhí)行多水平塊匹配。
圖11示出了在網(wǎng)格運(yùn)動估計期間的網(wǎng)格等級。如從圖11中可見，網(wǎng)格等級從相對粗略的網(wǎng)格320開始，并且發(fā)展到精細(xì)網(wǎng)格，如322和324所示。使用全局平移(在圖5的步驟420中估計，作為初始估計)，首先計算位于最粗略網(wǎng)格的頂點的網(wǎng)格節(jié)點的節(jié)點運(yùn)動。然后，這些估計值傳遞到后續(xù)精細(xì)網(wǎng)格。在每個水平，使用更小的搜索范圍更新節(jié)點運(yùn)動。最終，精煉了在最終一個網(wǎng)格分辨率水平(特征在于最精細(xì)的網(wǎng)格分辨率水平)的網(wǎng)格節(jié)點的運(yùn)動矢量。對于所有節(jié)點，使用具有多個備選的多水平塊匹配，以及在公式(5)和(6)中給出的基于圖案亮度的相似性測量。
圖12示意性地示出了節(jié)點估計從粗略網(wǎng)格分辨率水平到較精細(xì)的網(wǎng)格分辨率水平的傳遞。在第一水平之后的每個網(wǎng)格水平，網(wǎng)格節(jié)點包括1)于在先網(wǎng)格分辨率水平產(chǎn)生的網(wǎng)格節(jié)點；和2)于當(dāng)前網(wǎng)格分辨率水平新添加的網(wǎng)格節(jié)點。在圖示實施例中，通過對在先網(wǎng)格分辨率水平已有的節(jié)點運(yùn)動矢量的線性內(nèi)插，而獲得在當(dāng)前網(wǎng)格新添加節(jié)點的節(jié)點運(yùn)動矢量的初始估計值。在該過程中，需要檢測到任何不可靠的網(wǎng)格節(jié)點，從而僅將可靠的節(jié)點傳遞到后續(xù)網(wǎng)格水平中。
圖12示出了如何通過使用在圖12中稱為‘節(jié)點5’的網(wǎng)格節(jié)點，執(zhí)行這種檢測。在圖示實施例中，獲得節(jié)點5的運(yùn)動矢量(該例子中，平移矢量)和從其9個周圍節(jié)點(圖12中的節(jié)點1-4，6-9)計算的中值運(yùn)動(平移)之間的差值。如從圖12中可見，節(jié)點2的平移是節(jié)點1和節(jié)點3的平移的平均值；節(jié)點4的平移是節(jié)點1和節(jié)點7的平移的平均值；節(jié)點6的平移是節(jié)點3和節(jié)點9的平移的平均值；而節(jié)點8的平移是節(jié)點7和節(jié)點9的平移的平均值。節(jié)點5的平移是節(jié)點1、3、7、9的平移的平均值。如果節(jié)點5的平移和從其9個相鄰節(jié)點計算得的中值平移之間的差值小于預(yù)定義的閾值，那么認(rèn)為節(jié)點5是可靠的節(jié)點。否則，認(rèn)為是不可靠的節(jié)點，并且其平移由中值替換并且傳遞到后續(xù)網(wǎng)格。
對于大多數(shù)網(wǎng)格節(jié)點，運(yùn)動的估計是可靠和精確的。對于其中可能發(fā)生錯配并且估計值可能不可靠的少數(shù)節(jié)點，需要通過周圍節(jié)點的位移而重建位移。因此，圖5的對準(zhǔn)算法流程圖中的下一步驟是運(yùn)動領(lǐng)域重建的步驟440，在此期間，對發(fā)生錯配的那些節(jié)點，從周圍節(jié)點重建運(yùn)動領(lǐng)域。通過使用3×3中值濾波可以檢測不精確的節(jié)點運(yùn)動矢量。
局部運(yùn)動估計取決于局部圖像內(nèi)容。在一些光滑局部區(qū)域中，可能發(fā)生錯配。在網(wǎng)格運(yùn)動估計期間，在大多數(shù)節(jié)點的估計是非常精確的。對于發(fā)生錯配的少數(shù)節(jié)點，需要從它們的周圍節(jié)點重建運(yùn)動。先驗已知的是，骨和組織的物質(zhì)一致性，以及因此局部運(yùn)動的光滑性。換句話說，由于物質(zhì)一致性，認(rèn)為估計的局部運(yùn)動矢量應(yīng)該是光滑和連續(xù)的。通過施加該基于人體的光滑性限制，用公式表示了價值函數(shù)(cost function)以重建該運(yùn)動領(lǐng)域。
在一個實施例中，如下數(shù)學(xué)地表達(dá)價值函數(shù)E(d)=∫∫β(d-u)2dxdy+λ∫∫(d,x2+d,y2)dxdy---(7)]]>在上面的公式(7)中，E(d)表示價值函數(shù)，d表示在坐標(biāo)(x，y)的節(jié)點運(yùn)動矢量的期望局部估計，u表示在坐標(biāo)(x，y)的局部已估計的節(jié)點運(yùn)動矢量，而β表示范圍從0到1的可靠性常數(shù)，其中β＝0指示了不可靠的估計，而β＝1指示了可靠的估計。
通過在網(wǎng)狀柵格上執(zhí)行導(dǎo)數(shù)的有限差分，將公式(7)中的價值函數(shù)的離散形式表達(dá)為E(di，j)＝∑∑βi，j(di，j-ui，j)2+λ∑∑[di，j-di-1，j)2+(di，j-di，j-1)2](8)其中ui，j表示局部估計的平移，di，j是期望的局部運(yùn)動，如果估計可靠則βi，j＝1，而如果估計不可靠則βi，j＝0。
公式(8)右側(cè)第一項反映了在重建中所觀察到的數(shù)據(jù)的保真度。第二項在兩個空間方向上在運(yùn)動領(lǐng)域上施加了光滑性限制。
由公式(8)給出的價值函數(shù)的最小化產(chǎn)生了聯(lián)立線性等式系統(tǒng)δE(di,j)δdi,j=(βi,j+4λ)di,j-λ(di-1,j+di+1,j+di,j-1+di,j+1)-βi,jui,j=0---(9)]]>在一個實施例中，逐次超松弛(SOR)的迭代算法，其是快速和收斂的，用于解決下面的公式
di,j(n+1)=di,j(n)-ω[(βi,j+4λ)di-1,j(n)-λ(di-1,j(n)+di+1,j(n)di,j-1(n)+di,j+1(n))-βi,jui,j]/]]>(βi,j+4λ)---(10)]]>一旦在所有網(wǎng)格節(jié)點已經(jīng)估計了節(jié)點運(yùn)動矢量，ROI中任何點(或像素)的平移可以通過內(nèi)插而計算。圖13示意性地示出了通過從周圍節(jié)點的內(nèi)插對感興趣點的運(yùn)動矢量的確定。在圖示實施例中，使用9個最近節(jié)點執(zhí)行二次內(nèi)插，并且使用九個形狀函數(shù)。
假設(shè)9個節(jié)點的運(yùn)動矢量(dx(i)，dy(i))，使用下列表達(dá)式計算感興趣點的運(yùn)動矢量(dx，dy)dx=Σi=19N(i)dx(i),]]>dy=Σi=19N(i)dy(i),---(11)]]>其中N(i)是節(jié)點(i)的形狀函數(shù)，并且其中對于i＝1，2，…9的N(i)如下給出N(1)＝(1-ξ)(1-η)/4-(N8+N5)/2，N(2)＝(1-ξ)(1-η)/4-(N5+N6)/2，N(3)＝(1+ξ)(+η)/4-(N6+N7)/2，N(4)＝(1-ξ)(1+η)/4-(N7+N8)/2，N(5)＝(1-ξ2)(1-η)/2，N(6)＝(1-ξ)(1-η2)/2，N(7)＝(1-ξ2)(1+η)/2，N(8)＝(1-ξ)(1-η2)/2，N(9)＝(1-ξ2)(1-η2).
(12)使用上述的步驟420、430和440，可以對ROI中的多個感興趣點估算局部運(yùn)動矢量。獲得完整運(yùn)動領(lǐng)域，作為對已經(jīng)選定用于運(yùn)動估計的許多感興趣點而估算的所有局部運(yùn)動矢量的合成或重疊。圖14示意性地以矢量形式示出了，在其中目標(biāo)位于脊柱的頸椎區(qū)域的實施例中的完整運(yùn)動領(lǐng)域(從許多估計的局部運(yùn)動矢量重建)。
圖像對準(zhǔn)處理中的最終步驟是目標(biāo)定位，即從已經(jīng)確定的完整運(yùn)動領(lǐng)域獲得目標(biāo)平移和旋轉(zhuǎn)。在一個實施例中，非剛性圖像對準(zhǔn)試圖確定在各個圖像采集的不同坐標(biāo)系之間的投影映射或轉(zhuǎn)換，使得每個空間中對應(yīng)于相同解剖結(jié)構(gòu)點的點互相映射。在一個實施例中，由一組非剛性轉(zhuǎn)換參數(shù)(dxT，dyT，dzT，r，p，w)表示該轉(zhuǎn)換，其中(dxT，dyT，dzT)表示目標(biāo)的平移，而(r，p，w)表示目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)。
在一個實施例中，使用兩個正交的x-射線投影求解這六個參數(shù)。在該實施例中，獨立執(zhí)行每個投影中的對準(zhǔn)，并且隨后組合每個投影的對準(zhǔn)結(jié)果，以獲得六個3D轉(zhuǎn)換參數(shù)。然而在其它實施例中，可以使用不同的投影或其組合求解轉(zhuǎn)換參數(shù)。
圖15示出了在根據(jù)一個實施例的非剛性圖像對準(zhǔn)方法中，三維治療目標(biāo)和兩個正交的的2D x-射線投影(圖15中標(biāo)注為A和B)之間的幾何關(guān)系。一對照相機(jī)(或圖像接收器)A和B接收來自相應(yīng)x-射線源(未示出)的它們的x-射線投影。在3D掃描的坐標(biāo)系中，x-軸指向紙內(nèi)，在圖15中未示出。如上所解釋的，治療目標(biāo)位置中的改變，由三個平移和三個全局剛性旋轉(zhuǎn)(dx，dy，dz，r，p，w)表示。
在圖15中，分別從方向oASA和oBSB觀察正交的2D投影A和B。對于每個投影A和B，圖15示出相應(yīng)的2D平面坐標(biāo)系，其相對于表征每個投影的圖像平面是固定的。因而，由相應(yīng)坐標(biāo)系中相互正交的軸界定了投影A和B的圖像平面A和B。這些軸在圖15中示為投影A的(xA，yA)和投影B的(xB，yB)。投影A的2D坐標(biāo)系中軸xA的方向和在3D掃描坐標(biāo)系中x-軸的方向，關(guān)于彼此相反。投影B的2D坐標(biāo)系中軸xB的方向和在3D掃描坐標(biāo)系中軸x的方向，相同。
對于投影A，通過將投影到圖像平面A上的x-射線圖像與對應(yīng)的參考DRR圖像對準(zhǔn)，而估計2D運(yùn)動領(lǐng)域(dxA，dyA)。對于投影B，通過將投影到圖像平面B上的x-射線圖像對準(zhǔn)相應(yīng)參考DRR圖像，而估計2D運(yùn)動領(lǐng)域(dxB，dyB)。給定投影A的2D運(yùn)動領(lǐng)域(dxA，dyA)和投影B的2D運(yùn)動領(lǐng)域(dxB，dyB)，通過直接的數(shù)學(xué)操作，可以為投影A和投影B獲得3-D目標(biāo)平移(dxT，dyT，dzT)以及全局剛性旋轉(zhuǎn)(r，p，w)。
參考回圖5，在步驟455(示出在圖5中)，給定投影A的2D局部運(yùn)動領(lǐng)域(dxA，dyA)和投影B的2D局部運(yùn)動領(lǐng)域(dxB，dyB)，使用下列公式可以容易地獲得3-D目標(biāo)平移(dxT，dyT，dzT)dxT＝(dxTA+dxTB)/2，dyT＝(dxTA-dyTB)/，dzT＝(dyTA+dyTB)/(13)從投影A的運(yùn)動領(lǐng)域(dxA，dyA)和投影B的運(yùn)動領(lǐng)域(dxB，dyB)中可以計算全局剛性旋轉(zhuǎn)(r，p，w)。使用目標(biāo)作為旋轉(zhuǎn)中心，全局剛性旋轉(zhuǎn)有利于在初始患者調(diào)整和治療期間的位置和旋轉(zhuǎn)校正和補(bǔ)償。由于已經(jīng)計算了目標(biāo)平移，不需要計算全局平移。為了得到在3D患者坐標(biāo)中的三個旋轉(zhuǎn)，首先計算三個2D平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)，分別包括投影A和B中的平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)θA和θB，以及在垂直于下-上軸的平面中的平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)θx。近似地，全局旋轉(zhuǎn)可以表達(dá)為r＝θx，p＝(θB-θA)/，w＝(θB+θA)/，(14)θA和θB的估計分別直接基于投影A和B的2D運(yùn)動領(lǐng)域。為了估計θx，首先定義了通過目標(biāo)點并且垂直于3D患者坐標(biāo)系中的軸x的平面。然后，分別從投影A和B中的兩個運(yùn)動領(lǐng)域(xA，yA)和(xB，yB)計算運(yùn)動領(lǐng)域。
假設(shè)(dx，dy)是在相應(yīng)坐標(biāo)(x，y)中的運(yùn)動領(lǐng)域，而θ是全局旋轉(zhuǎn)，當(dāng)旋轉(zhuǎn)很小(＜10°)時，下列轉(zhuǎn)換公式有效dxdy=0-θθ0xy---(15)]]>給定許多點的(dx，dy)和(x，y)，使用最小平方最小化方法可以容易地計算θ
θ=Σi(x(i)dy(i)-y(i)dx(i))Σi(x(i)x(i)+y(i)y(i))---(16)]]>使用上面的公式(14)和(16)，在圖5所示的步驟160中，可以獲得平均剛性轉(zhuǎn)換參數(shù)。
使用如上所述獲得的非剛性對準(zhǔn)的結(jié)果，通過使用4D數(shù)學(xué)模型和通過監(jiān)視釋放輻射期間的呼吸(或其它運(yùn)動)循環(huán)，可以在治療釋放期間執(zhí)行對目標(biāo)的動態(tài)追蹤。圖16示意性地示出了使用表面標(biāo)記器340(例如，紅外LED)監(jiān)視患者的呼吸運(yùn)動作為時間的函數(shù)，而在釋放治療輻射期間動態(tài)追蹤呼吸患者中的移動目標(biāo)。雖然關(guān)于圖16中所示實施例描述了表面標(biāo)記器，在其它實施例中可以使用其它技術(shù)追蹤患者表面。這些技術(shù)包括，而不局限于視頻系統(tǒng)；激光掃描器；超聲(或其它聲學(xué))掃描器；以及當(dāng)追蹤心跳運(yùn)動時的心電圖。可以使用本領(lǐng)域中已知的任何方法和設(shè)備追蹤患者表面。
在治療釋放期間動態(tài)追蹤目標(biāo)210(例如，腫瘤/損傷210)，可以通過將在4D治療計劃期間獲得的4D數(shù)學(xué)模型與少基準(zhǔn)追蹤提供的對準(zhǔn)信息結(jié)合，并且使用表面標(biāo)記器監(jiān)視患者呼吸運(yùn)動，而實現(xiàn)。如上所解釋的，在治療計劃期間獲得的4D數(shù)學(xué)模型使骨骼結(jié)構(gòu)230和232的位置與目標(biāo)210的位置相關(guān)。
當(dāng)如圖16中所示，使用與4D計劃相關(guān)的少基準(zhǔn)追蹤和動態(tài)追蹤表面標(biāo)記器時，用于動態(tài)追蹤的多種方法是可行的。在第一種方法中，首先使用表面標(biāo)記器340確定在呼吸循環(huán)中的時刻。然后使用非剛性少基準(zhǔn)追蹤，可以定位剛性參考結(jié)構(gòu)232。然后，通過從使用非剛性圖像對準(zhǔn)確定的參考位置繪制矢量，追蹤腫瘤/損傷210的位置。使用對在呼吸循環(huán)中的時刻的了解(通過使用表面標(biāo)記器340獲得的)，以及從將目標(biāo)210的位置與剛性骨骼結(jié)構(gòu)232的位置相關(guān)的4D治療計劃中獲得的模型，從剛性參考結(jié)構(gòu)232(其位置已經(jīng)在非剛性圖像對準(zhǔn)期間獲得)繪制矢量。
在第二種方法中，使用參考結(jié)構(gòu)232和230的位置(獲自少基準(zhǔn)追蹤)和使用獲自4D治療計劃的模型(將參考結(jié)構(gòu)232和230的位置與損傷210相關(guān))，定位腫瘤/損傷210。接著，建立將表面標(biāo)記器340的運(yùn)動與損傷210的運(yùn)動相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。在圖像處理中，將對象的第一類型運(yùn)動與對象的第二類型的運(yùn)動相關(guān)，并且用數(shù)學(xué)模型描述這種相關(guān)，在本領(lǐng)域中是公知的?？梢允褂靡阎暮涂缮虡I(yè)獲得的算法或軟件建立數(shù)學(xué)模型，其使表面標(biāo)記器340的運(yùn)動與損傷210的運(yùn)動相關(guān)。
在第三種方法中，使用從4D模型(在4D治療計劃期間獲得)確定的參考結(jié)構(gòu)的位置，通過內(nèi)插，來定位損傷。然后建立將表面標(biāo)記器340的運(yùn)動與損傷210的運(yùn)動相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。該第三種方法包括對于獲自治療計劃的4-D計劃模型的最少依賴性。
在最后方法中，使用在上面的段落中描述的2D/3D對準(zhǔn)技術(shù)直接追蹤腫瘤或損傷210。在該方法中，僅使用2D/3D對準(zhǔn)的結(jié)果，可以直接建立使表面標(biāo)記器的運(yùn)動與目標(biāo)210的位置相關(guān)的模型。
一旦使用上述方法中之一已經(jīng)定位了目標(biāo)，可以實施輻射束釋放。目標(biāo)在移動解剖區(qū)域中的實時位置(如按照在前述段落中描述而確定)，為束釋放提供了引導(dǎo)。在治療計劃期間，最初關(guān)于標(biāo)稱患者坐標(biāo)系界定束軌跡，可能選擇相對于采集的數(shù)個CT研究之一定向，以便覆蓋運(yùn)動循環(huán)。通過分析表面標(biāo)記器的運(yùn)動，確定運(yùn)動循環(huán)中各個輻射束要從之開啟的時期。
圖17提供了用于動態(tài)追蹤正經(jīng)歷具有循環(huán)P的周期性運(yùn)動的解剖區(qū)域中的目標(biāo)210和用于釋放治療輻射到移動目標(biāo)的裝置500的示意性結(jié)構(gòu)圖。該目標(biāo)可以包括腫瘤或損傷。除了目標(biāo)區(qū)域210之外，解剖區(qū)域包括參考結(jié)構(gòu)。該參考結(jié)構(gòu)可以包括在周期性運(yùn)動期間不移動的剛性參考結(jié)構(gòu)232，和在解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動期間自身移動的參考結(jié)構(gòu)230。
概觀之，裝置500包括目標(biāo)定位器510，其相對于周期性移動解剖區(qū)域中的參考結(jié)構(gòu)230或232，實時確定目標(biāo)210的位置；4D治療計劃生成器520，其為該移動解剖區(qū)域產(chǎn)生4D治療計劃作為在P中時間中的相對位置的函數(shù)；以及治療束生成器524，其根據(jù)治療計劃實時將治療輻射釋放到目標(biāo)。該治療計劃規(guī)定了將實時釋放到目標(biāo)的所需輻射劑量分布，同時考慮到周期性運(yùn)動期間移動解剖區(qū)域的變形。治療計劃生成器520可以連接到治療釋放控制器(未示出)，其根據(jù)治療計劃生成器520產(chǎn)生的治療計劃，控制輻射的釋放。
同樣包括的可以是機(jī)器人系統(tǒng)(robot system)，其通常具有固定基底和其遠(yuǎn)端可以安裝治療束生成器(例如，諸如直線加速器的x-射線源)的鉸接臂組件。響應(yīng)于釋放控制器的指示，機(jī)器人系統(tǒng)可以移動(并且定向)治療束生成器(即，x-射線直線加速器)。該機(jī)器人系統(tǒng)和治療束生成器，在例如共有的美國專利號5207223和美國專利申請序列號10/814451(特征在于律師記錄號ACCL-120)中詳細(xì)描述，所述兩個文獻(xiàn)在此全文引入作為參考。
在一個實施例中，目標(biāo)定位器510包括3D掃描器520；DRR生成器530；x-射線成像系統(tǒng)540；圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)550；一個或多個運(yùn)動傳感器560；4D模型生成器570；以及目標(biāo)位置計算機(jī)580。該3D掃描器520，在循環(huán)P中一連串時間點tj(j＝1，…p)的每一個時間點，產(chǎn)生解剖區(qū)域的多幅3D圖像1j(j＝1，…p)。這些3D圖像可以包括，而不局限于3D CT掃描；3D MRI掃描；3D PET(正電子發(fā)射斷層攝影)掃描；以及3D超聲掃描。因此，該3D掃描器520可以是下列之一3D CT掃描器；3DMRI掃描器；3D PET掃描器；以及3D超聲掃描器。
優(yōu)選地，選擇時間點tj(j＝1，…p)，以便基本上包圍解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動的完整范圍。例如，時間點可以包括對應(yīng)于循環(huán)P波峰的第一時間點，對應(yīng)于循環(huán)P的波谷的第二時間點，以及在循環(huán)P的波峰和波谷之間的中間位置的第三時間點。例如可以是表面標(biāo)記器的運(yùn)動傳感器560，監(jiān)視解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動并且測量循環(huán)P。這樣，運(yùn)動傳感器560產(chǎn)生表示一個或多個所需時間點在P中的相對位置的時間位置數(shù)據(jù)。
在每個時間點tj，通過從已知的束投影幾何形狀(projectiongeometry)投射假設(shè)射線(hypothetical ray)通過體積3D(volumetric 3D)掃描數(shù)據(jù)，并且沿著每條射線求3D掃描數(shù)據(jù)的積分，DRR生成器530從該3D掃描數(shù)據(jù)重建DRR。通過在射束已經(jīng)穿過至少一部分解剖區(qū)域后檢測該x-射線成像束，X-射線成像系統(tǒng)540產(chǎn)生移動解剖區(qū)域中的目標(biāo)210和參考結(jié)構(gòu)230和232的近實時2D x-射線投影圖像。這些x-射線成像束，從用于產(chǎn)生DRR的相同的束投影幾何形狀產(chǎn)生。
該圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)550將參考結(jié)構(gòu)和/或目標(biāo)的近實時x-射線投影圖像對準(zhǔn)參考結(jié)構(gòu)和/或目標(biāo)的DRR，由此確定參考結(jié)構(gòu)和/或目標(biāo)的位置。在一個實施例中，圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)550包括1)ROI選擇器620，配置用于選擇DRR中的ROI(感興趣區(qū)域)，該ROI包含治療目標(biāo)并且優(yōu)選地包含至少一個參考結(jié)構(gòu)；2)圖像增強(qiáng)器630，配置用以通過施加濾波器算子到DRR和到x-射線圖像而增強(qiáng)DRR和x-射線圖像；3)相似性測量計算器640，配置用以確定DRR和x-射線圖像之間的相似性測量值；4)運(yùn)動領(lǐng)域生成器650，配置用以通過使用相似性測量值，對多個分辨率水平的每一個估計ROI中的一個或多個2D局部運(yùn)動領(lǐng)域，而產(chǎn)生3D完整運(yùn)動領(lǐng)域；5)參數(shù)確定器660，配置用以從3D完整運(yùn)動領(lǐng)域中確定一組非剛性轉(zhuǎn)換參數(shù)，其表示x-射線圖像中所示的治療目標(biāo)的位置和方向與DRR中所示的治療目標(biāo)的位置和方向相比的差別。
4D模型生成器570產(chǎn)生4D模型，其描述了目標(biāo)210相對于移動解剖區(qū)域中參考結(jié)構(gòu)232的運(yùn)動，作為在循環(huán)P中時間中的相對位置的函數(shù)。目標(biāo)位置計算機(jī)580計算一個或多個所需時間點的目標(biāo)位置。目標(biāo)位置計算機(jī)580使用4D模型生成器570構(gòu)建的4D模型，將目標(biāo)的位置與參考結(jié)構(gòu)的已知位置相關(guān)，如由圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)550所確定的)，并且使用由運(yùn)動傳感器560獲得的時間位置數(shù)據(jù)，來確定每個所需時間點在P中的相對位置。
在一個實施例中，4D模型生成器570包括變形模型構(gòu)建器575，配置用以構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，所述數(shù)學(xué)模型描述了解剖區(qū)域的變形和運(yùn)動，作為循環(huán)P中時間中相對位置的函數(shù)。在該實施例中，4D模型生成器570從變形模型構(gòu)建器575構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型中獲得4D模型。該變形模型構(gòu)建器575從3D掃描器520產(chǎn)生的多幅圖像Ij中提取變形數(shù)據(jù)，其包含了有關(guān)于解剖區(qū)域的變形和運(yùn)動的信息。
在一個實施例中，變形模型構(gòu)建器575，通過將在P中時間點tj獲取的每幅圖像對準(zhǔn)到在P中相繼(consecutive)時間點tj+1獲得的相繼圖像上，而從多幅圖像中提取變形數(shù)據(jù)。包含在變形數(shù)據(jù)中的信息包括關(guān)于目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置和方向的改變的信息。變形模型構(gòu)建器575使用變形數(shù)據(jù)和來自運(yùn)動傳感器560的時間位置數(shù)據(jù)一起，對于每個時間點tj，將時間點tj在P中的相對位置與目標(biāo)在該時間點tj的變形和運(yùn)動數(shù)學(xué)相關(guān)聯(lián)。
使用由4D模型生成器570產(chǎn)生的4D數(shù)學(xué)模型，由圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)550執(zhí)行的非剛性圖像對準(zhǔn)的結(jié)果，以及由運(yùn)動傳感器560確定的在呼吸循環(huán)中時間中的相對位置，目標(biāo)位置計算機(jī)580計算腫瘤/損傷的位置。
使用4D模型生成器570產(chǎn)生的4D數(shù)學(xué)模型，4D治療計劃生成器520產(chǎn)生所需輻射劑量分布，輻射劑量分布從貫穿非剛性移動的解剖區(qū)域的連續(xù)輻射束釋放中產(chǎn)生。最終，治療束生成器524根據(jù)所需輻射劑量分布產(chǎn)生治療束，并將它們實時釋放到目標(biāo)。
總言之，已經(jīng)描述了若干技術(shù)，用于動態(tài)追蹤例如由于諸如呼吸的周期性運(yùn)動而移動的解剖結(jié)構(gòu)中的腫瘤/損傷。這些技術(shù)組合了4D治療計劃、對骨骼結(jié)構(gòu)或目標(biāo)的少基準(zhǔn)追蹤，以及使用有關(guān)數(shù)學(xué)模型對表面標(biāo)記器的動態(tài)追蹤，以實現(xiàn)對感興趣的腫瘤/損傷的動態(tài)追蹤。
雖然已經(jīng)參考特定實施例，特別地示出和描述了本發(fā)明，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解的是，可以對在此描述和圖示的技術(shù)和結(jié)構(gòu)進(jìn)行形式上和細(xì)節(jié)上的許多修改和變化，而不背離本發(fā)明的精神和范圍。因此，在此描述和圖示的技術(shù)和結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)理解為僅是說明性的，而并非限制本發(fā)明的范圍。本發(fā)明的范圍由權(quán)利要求定義，權(quán)利要求包括已知的等價物和在提交該申請的時候不能預(yù)見的等價物。
權(quán)利要求
1.一種自動追蹤解剖區(qū)域中一個或多個目標(biāo)以便于在解剖區(qū)域的運(yùn)動期間釋放治療輻射到目標(biāo)的方法，該解剖區(qū)域包括一個或多個參考結(jié)構(gòu)，該方法包括相對于移動解剖區(qū)域中的參考結(jié)構(gòu)而實時確定目標(biāo)的位置；以及產(chǎn)生輻射劑量分布，其描述了將實時釋放到移動解剖區(qū)域中目標(biāo)的治療輻射的所需量，該劑量分布考慮了運(yùn)動期間移動解剖區(qū)域的變形。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所述運(yùn)動包括特征在于循環(huán)P的周期性運(yùn)動。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的方法，其中相對于移動解剖區(qū)域中的參考結(jié)構(gòu)實時確定目標(biāo)位置的動作包括構(gòu)建將目標(biāo)的3D運(yùn)動相對于參考結(jié)構(gòu)的3D運(yùn)動相關(guān)聯(lián)的4D數(shù)學(xué)模型，作為在循環(huán)P中的時間中的相對位置的函數(shù)，并且考慮循環(huán)P期間解剖區(qū)域的非剛性變形；動態(tài)追蹤解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動，從而可以實時確定一個或多個時間點在循環(huán)P中的相對位置；使得參考結(jié)構(gòu)的一幅或多幅近實時圖像對準(zhǔn)參考結(jié)構(gòu)的一幅或多幅手術(shù)前圖像，以近實時獲取參考結(jié)構(gòu)的位置；以及使用參考結(jié)構(gòu)的近實時位置、4D數(shù)學(xué)模型和時間點在P中的相對位置，而實時地計算目標(biāo)的位置。
4.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中構(gòu)建描述解剖區(qū)域的變形和運(yùn)動的4D數(shù)學(xué)模型的動作包括產(chǎn)生解剖區(qū)域的多幅圖像Ij(j＝1，…，p)，每幅圖像在循環(huán)P中的一連串時間點tj(j＝1，…，p)的一個時間點獲??；測量循環(huán)P，和每個時間點tj在P中的相對位置；以及構(gòu)建一數(shù)學(xué)模型，對任何時間點tj從所述數(shù)學(xué)模型可以獲取圖像Ij，并且從該數(shù)學(xué)模型可以測量在相應(yīng)圖像Ij中在任何時間tj目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置。
5.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中測量循環(huán)P和每個時間點tj在P中的相對位置的動作包括將外部設(shè)備附著到解剖區(qū)域的至少一部分，以便于感測該部分解剖區(qū)域的位置和方向的變化，作為在循環(huán)P的時間中該時刻的函數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5的方法，其中解剖區(qū)域的運(yùn)動包括呼吸，其中循環(huán)P包括呼吸循環(huán)，并且其中外部設(shè)備包括呼吸傳感器。
7.根據(jù)權(quán)利要求5的方法，其中解剖區(qū)域的運(yùn)動包括心跳，其中循環(huán)P包括心跳循環(huán)，并且其中外部設(shè)備包括心跳監(jiān)視器。
8.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中在時間點tj獲取的多幅圖像包括至少下列之一3D CT掃描；3D MRI(磁共振成像)掃描；3D PET(正電子發(fā)射斷層攝影)掃描；以及3D超聲掃描。
9.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括根據(jù)輻射劑量分布將治療輻射實時釋放到目標(biāo)的步驟，同時解剖區(qū)域經(jīng)歷所述運(yùn)動。
10.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中所述時間點tj(j＝1，…，p)充分包圍解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動的完整范圍。
11.根據(jù)權(quán)利要求10的方法，其中所述時間點包括至少對應(yīng)于循環(huán)P的波峰的第一時間點和對應(yīng)于循環(huán)P的波谷的第二時間點。
12.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，還包括以下動作在循環(huán)P中的每個時間點tj，從多個圖像Ij獲取包含與解剖區(qū)域的變形和運(yùn)動相關(guān)的信息的變形數(shù)據(jù)，以及對于每個時間點tj，使用該變形數(shù)據(jù)和經(jīng)測量的循環(huán)P，將時間點tj在P中的相對位置與目標(biāo)在時間點tj的變形和運(yùn)動數(shù)學(xué)上相關(guān)聯(lián)；以及其中從多幅圖像中獲取變形數(shù)據(jù)的動作包括使在P中時間點tj獲取的每幅圖像變異到在P中相繼時間點tj+1獲取的相繼圖像。
13.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中包含在變形數(shù)據(jù)中的信息包括關(guān)于目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置和方向中的變化的信息。
14.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中目標(biāo)包括腫瘤和損傷的至少之一，并且其中參考結(jié)構(gòu)包括骨骼結(jié)構(gòu)。
15.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所需輻射劑量分布指示了在每個所需時間點將釋放到一個或多個目標(biāo)的輻射的治療學(xué)有效劑量。
16.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中所述4D數(shù)學(xué)模型在循環(huán)P中任何時間點tj，將參考結(jié)構(gòu)的3D位置與目標(biāo)的3D位置相關(guān)聯(lián)。
17.根據(jù)權(quán)利要求16的方法，其中至少一個參考結(jié)構(gòu)在循環(huán)P中基本靜止，并且其中4D數(shù)學(xué)模型，相對于基本靜止的參考結(jié)構(gòu)描述了目標(biāo)的3D位置，作為循環(huán)P中時間的函數(shù)。
18.根據(jù)權(quán)利要求16的方法，其中至少一個參考結(jié)構(gòu)隨著患者的周期性運(yùn)動而移動；以及其中4D數(shù)學(xué)模型描述了目標(biāo)的3D位置作為下列的復(fù)合函數(shù)i)循環(huán)P的時間；以及ii)移動參考結(jié)構(gòu)的改變位置。
19.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中產(chǎn)生輻射劑量分布的動作包括關(guān)于在時間點tj獲取的圖像Ij中定義的標(biāo)稱患者坐標(biāo)系，定義一個或多個輻射束軌跡；對于每個束，計算如果該束從時間點tj向前都開啟，則導(dǎo)致該束釋放所需的輻射劑量的該束的持續(xù)時間；以及計算當(dāng)解剖區(qū)域經(jīng)歷在數(shù)學(xué)模型中描述的變形和運(yùn)動時，從每個束在時間點tj開啟而產(chǎn)生的劑量吸收，作為時間的函數(shù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中動態(tài)追蹤解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動的動作包括將一個或多個表面標(biāo)記器附著到解剖區(qū)域的至少一部分的表面；以及實時監(jiān)視表面標(biāo)記器的運(yùn)動，以便于測量循環(huán)P，從而確定表面標(biāo)記器的實時位置，并且確定解剖區(qū)域的該部分的位置和方向的變化，作為在循環(huán)P中的時間中的位置的函數(shù)。
21.根據(jù)權(quán)利要求20的方法，其中所述表面標(biāo)記器包括LED(發(fā)光二極管)。
22.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中將參考結(jié)構(gòu)的近實時圖像對準(zhǔn)到參考結(jié)構(gòu)的一個或多個手術(shù)前3D掃描數(shù)據(jù)的動作包括a)從手術(shù)前3D掃描數(shù)據(jù)重建多個DRR；b)對于多個圖像分辨率水平的每一個，使用DRR和近實時圖像之間的相似性測量，估計多個2D局部運(yùn)動領(lǐng)域；c)從該多個2D局部運(yùn)動領(lǐng)域獲得完整運(yùn)動領(lǐng)域；以及d)從該完整運(yùn)動領(lǐng)域確定一組非剛性轉(zhuǎn)換參數(shù)，其表示在近實時圖像中所示的參考結(jié)構(gòu)的位置和方向與在DRR中所示的參考結(jié)構(gòu)的位置和方向相比的差別。
23.根據(jù)權(quán)利要求22的方法，其中確定目標(biāo)的近實時位置的動作包括構(gòu)建一個或多個從參考結(jié)構(gòu)的位置的3D領(lǐng)域運(yùn)動矢量。
24.根據(jù)權(quán)利要求20的方法，其中計算目標(biāo)的實時位置的動作包括使用參考結(jié)構(gòu)的近實時圖像和手術(shù)前圖像之間的圖像對準(zhǔn)的結(jié)果，而確定參考結(jié)構(gòu)的位置；使用4D數(shù)學(xué)模型和由圖像對準(zhǔn)的結(jié)果確定的參考結(jié)構(gòu)的位置，而尋找目標(biāo)的相應(yīng)位置；以及使用在權(quán)利要求20中確定的表面標(biāo)記器的實時位置，而構(gòu)建標(biāo)記器-目標(biāo)關(guān)聯(lián)模型，其將表面標(biāo)記器的實時位置與目標(biāo)的實時位置相關(guān)聯(lián)。
25.根據(jù)權(quán)利要求20的方法，其中計算目標(biāo)的實時位置的動作包括使用參考結(jié)構(gòu)的近實時圖像與手術(shù)前圖像之間的圖像對準(zhǔn)的結(jié)果，而確定參考結(jié)構(gòu)的位置；從參考結(jié)構(gòu)的位置內(nèi)插，以定位目標(biāo)；以及使用在權(quán)利要求20中實時確定的表面標(biāo)記器的實時位置，來構(gòu)建標(biāo)記器-目標(biāo)關(guān)聯(lián)模型，其將表面標(biāo)記器的實時位置與目標(biāo)的實時位置相關(guān)聯(lián)。
26.一種動態(tài)追蹤解剖區(qū)域中一個或多個目標(biāo)并且將治療輻射釋放到該目標(biāo)的方法，同時解剖區(qū)域經(jīng)歷特征在于運(yùn)動循環(huán)P的周期性運(yùn)動，該解剖區(qū)域包括一個或多個參考結(jié)構(gòu)，該方法包括監(jiān)視周期性運(yùn)動以測量循環(huán)P；在該移動解剖區(qū)域中，實時確定目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置；以及隨著解剖區(qū)域經(jīng)歷周期性運(yùn)動，實時將輻射治療釋放到目標(biāo)。
27.根據(jù)權(quán)利要求26的方法，其中實時確定目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置的動作包括構(gòu)建描述了解剖區(qū)域的非剛性變形的4D數(shù)學(xué)模型，作為循環(huán)P中時間的函數(shù)，并且該模型描述了目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的3D運(yùn)動，作為循環(huán)P中時間的函數(shù)；通過將參考結(jié)構(gòu)的近實時圖像與參考結(jié)構(gòu)的手術(shù)前圖像對準(zhǔn)，在多個時間點ti，i＝1，…，N的每一個確定參考結(jié)構(gòu)的實時位置，并且監(jiān)視解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動以確定每個時間點ti在循環(huán)P中的相對位置；以及使用參考結(jié)構(gòu)的近實時位置和每個時間點ti在循環(huán)P中的已知位置，計算在每個時間點ti目標(biāo)的實時位置。
28.一種動態(tài)追蹤解剖區(qū)域中一個或多個目標(biāo)并且將治療輻射釋放到目標(biāo)的方法，同時該解剖區(qū)域經(jīng)歷了特征在于循環(huán)P的周期性運(yùn)動，該解剖區(qū)域包括至少一個參考結(jié)構(gòu)，該方法包括構(gòu)建4D數(shù)學(xué)模型作為循環(huán)P中時間的函數(shù)，所述4D數(shù)學(xué)模型描述了解剖區(qū)域的非剛性變形和目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的3D運(yùn)動；使用該數(shù)學(xué)模型產(chǎn)生所需劑量分布，用于將治療輻射釋放到目標(biāo)；將參考結(jié)構(gòu)的一幅或多幅近實時圖像與參考結(jié)構(gòu)的一幅或多幅手術(shù)前圖像對準(zhǔn)，并且動態(tài)追蹤解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動，以確定所需時間點在循環(huán)P中的相對位置，以獲取參考結(jié)構(gòu)的實時位置；使用參考結(jié)構(gòu)的實時位置、該4D模型和對所需時間點在循環(huán)P中的相對位置的了解，計算目標(biāo)的實時位置；以及根據(jù)所需劑量分布，將治療輻射釋放到目標(biāo)的實時位置。
29.一種動態(tài)追蹤和將治療輻射釋放到患者的解剖區(qū)域中一個或多個目標(biāo)的方法，同時患者經(jīng)歷特征在于循環(huán)P的周期性運(yùn)動，該解剖區(qū)域包括至少一個參考結(jié)構(gòu)，該方法包括從目標(biāo)的手術(shù)前掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建4D數(shù)學(xué)模型，作為循環(huán)P中時間的函數(shù)，所述4D數(shù)學(xué)模型描述了解剖區(qū)域的非剛性變形，并且描述了目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的3D運(yùn)動；從該數(shù)學(xué)模型產(chǎn)生輻射劑量分布，用于貫穿循環(huán)P將治療輻射釋放到一個或多個目標(biāo)；執(zhí)行參考結(jié)構(gòu)的近實時2D圖像與參考結(jié)構(gòu)的手術(shù)前3D掃描的非剛性圖像對準(zhǔn)；使用附著到解剖區(qū)域的至少一部分的一個或多個追蹤設(shè)備，確定至少一個時間點在循環(huán)P中的相對位置；使用非剛性圖像對準(zhǔn)的結(jié)果和該4D模型，實時計算目標(biāo)在至少一個時間點的位置；以及根據(jù)所需劑量分布，在循環(huán)P中至少一個時間點將治療輻射釋放到目標(biāo)的實時位置。
30.根據(jù)權(quán)利要求29的方法，其中追蹤設(shè)備包括下列至少一個激光掃描器；視頻系統(tǒng)；超聲掃描器；以及心電圖。
31.一種用于動態(tài)追蹤解剖區(qū)域中一個或多個目標(biāo)以便于將治療輻射釋放到目標(biāo)的裝置，解剖區(qū)域包括一個或多個參考結(jié)構(gòu)并且經(jīng)歷運(yùn)動，該裝置包括目標(biāo)定位器，配置用于在周期性運(yùn)動的解剖區(qū)域中實時確定目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置；
4D治療計劃生成器，配置用以產(chǎn)生用于移動解剖區(qū)域的4D治療計劃作為時間的函數(shù)，該治療計劃規(guī)定了將實時釋放到目標(biāo)的所需輻射劑量分布，并且考慮了運(yùn)動期間移動解剖區(qū)域的變形。
32.根據(jù)權(quán)利要求31的裝置，其中所述運(yùn)動是特征在于周期性循環(huán)P的周期性運(yùn)動。
33.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中目標(biāo)定位器包括a)3D掃描器，配置用以在循環(huán)P中一連串時間點tj(j＝1，…p)的每一個，產(chǎn)生解剖區(qū)域的多幅3D圖像Ij(j＝1，…p)；b)DRR生成器，配置用以在每個時間點tj，通過投射假設(shè)射線通過體積3D數(shù)據(jù)并且沿著每條射線求3D掃描數(shù)據(jù)的積分，而從3D掃描數(shù)據(jù)重建DRR；c)x-射線成像系統(tǒng)，配置用以產(chǎn)生移動解剖區(qū)域中目標(biāo)和參考結(jié)構(gòu)的近實時2Dx-射線投影圖像；d)圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)，配置用以將參考結(jié)構(gòu)的近實時x-射線投影圖像對準(zhǔn)參考結(jié)構(gòu)的DRR，由此確定參考結(jié)構(gòu)的位置；e)一個或多個運(yùn)動傳感器，配置用以監(jiān)視解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動并且測量循環(huán)P，以產(chǎn)生表示一個或多個所需時間點在P中的相對位置的時間位置數(shù)據(jù)；f)4D模型生成器，配置用以產(chǎn)生4D數(shù)學(xué)模型作為循環(huán)P中時間的函數(shù)，所述4D數(shù)學(xué)模型描述了目標(biāo)相對于移動解剖區(qū)域中參考結(jié)構(gòu)的運(yùn)動；以及g)目標(biāo)位置計算機(jī)，配置用以通過使用4D模型將目標(biāo)的位置與參考結(jié)構(gòu)的已知位置相關(guān)聯(lián)，正如由圖像對準(zhǔn)子系統(tǒng)確定的，并且通過使用時間位置數(shù)據(jù)來確定每個所需時間點在P中的相對位置，而實時計算在一個或多個所需時間點的目標(biāo)位置。
34.根據(jù)權(quán)利要求33的裝置，其中4D模型生成器包括變形模型構(gòu)建器，變形模型構(gòu)建器配置用以構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，所述數(shù)學(xué)模型描述了解剖區(qū)域的變形和運(yùn)動，作為在循環(huán)P中時間中位置的函數(shù)；其中變形模型構(gòu)建器配置用以從由3D掃描器產(chǎn)生的多幅圖像Ij中提取包含關(guān)于解剖區(qū)域的變形和運(yùn)動的信息的變形數(shù)據(jù)；以及其中變形模型構(gòu)建器配置用以使用該變形數(shù)據(jù)和時間位置數(shù)據(jù)，對每個時間點tj，將時間點tj在P中的相對位置與在時間點tj的目標(biāo)的變形和運(yùn)動數(shù)學(xué)相關(guān)。
35.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中解剖區(qū)域的運(yùn)動包括呼吸，而循環(huán)P包括呼吸循環(huán)。
36.根據(jù)權(quán)利要求35的裝置，其中運(yùn)動傳感器包括呼吸傳感器。
37.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中解剖區(qū)域的運(yùn)動包括心跳，循環(huán)P包括心跳循環(huán)，而運(yùn)動傳感器包括心跳監(jiān)視器。
38.根據(jù)權(quán)利要求33的裝置，其中在時間點tj獲得的多幅圖像包括下列至少之一3D CT掃描；3D MRI(磁共振成像)掃描；3D PET(正電子發(fā)射斷層攝影)掃描；以及3D超聲掃描。
39.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，還包括治療束生成器，配置用以根據(jù)輻射劑量分布將治療輻射實時釋放到目標(biāo)，同時解剖區(qū)域經(jīng)歷周期性運(yùn)動。
40.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中傳感器包括下列至少之一表面標(biāo)記器；激光掃描器；視頻系統(tǒng)；超聲掃描器；以及心電圖。
41.根據(jù)權(quán)利要求33的裝置，其中選擇時間點tj(j＝1，…，p)充分包圍解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動的完整范圍。
42.根據(jù)權(quán)利要求41的裝置，其中時間點包括至少對應(yīng)于循環(huán)P的波峰的第一時間點和對應(yīng)于循環(huán)P的波谷的第二時間點。
43.根據(jù)權(quán)利要求35的裝置，其中從多幅圖像中提取變形數(shù)據(jù)的動作包括將在P中時間點tj獲取的每幅圖像，對準(zhǔn)在P中相繼時間點tj+1獲取的相繼圖像。
44.根據(jù)權(quán)利要求35的裝置，其中包含在變形數(shù)據(jù)中的信息包括關(guān)于目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)在位置和方向中的改變的信息。
45.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中目標(biāo)包括腫瘤和損傷中至少一個，并且其中參考結(jié)構(gòu)包括骨骼結(jié)構(gòu)。
46.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中所需輻射劑量分布指示了在每個所需時間點，將釋放到一個或多個目標(biāo)的輻射的治療學(xué)有效劑量。
47.根據(jù)權(quán)利要求32的裝置，其中3D掃描器包括下列至少之一3D CT掃描器；3D PET掃描器；3D MRI掃描器；以及3D超聲掃描器。
48.一種用于動態(tài)追蹤解剖區(qū)域中一個或多個目標(biāo)以便于將治療輻射釋放到目標(biāo)的裝置，所述解剖區(qū)域包括一個或多個參考結(jié)構(gòu)并且經(jīng)歷特征在于循環(huán)P的周期性運(yùn)動，從而目標(biāo)和參考結(jié)構(gòu)之間的相對位置隨著時間周期性地改變，該裝置包括3D掃描數(shù)據(jù)生成器，配置用以在周期P中一連串時間點Tj的每一個，產(chǎn)生體積3D掃描數(shù)據(jù)；一個或多個運(yùn)動傳感器，耦合到掃描數(shù)據(jù)生成器并且配置用以產(chǎn)生表示每個所需時間點Tj在P中時間中相對位置的輸出信號，從而3D掃描數(shù)據(jù)生成器可以在P中時間中的預(yù)選定位置激活；DRR生成器，配置以在每個時間點Tj，通過投射假設(shè)射線通過體積3D掃描數(shù)據(jù)并且沿著每條射線求掃描數(shù)據(jù)的積分，而從3D掃描數(shù)據(jù)重建DRR；4D治療計劃處理器，配置用以為移動解剖區(qū)域產(chǎn)生作為P中時間中相對位置的函數(shù)的治療計劃，其中目標(biāo)和參考結(jié)構(gòu)之間的相對位置隨著時間周期性地改變，該治療計劃表示隨著解剖區(qū)域經(jīng)歷周期性運(yùn)動而將釋放到移動目標(biāo)的治療輻射的所需劑量分布；其中該4D治療計劃處理器配置用以響應(yīng)于在每個時間點Tj對DRR的接收，而產(chǎn)生表示如在Tj產(chǎn)生的DRR中所示的解剖區(qū)域相比于在Tj-1產(chǎn)生的DRR所示的解剖區(qū)域的非剛性變形的參數(shù)Pj，并且在數(shù)學(xué)模型中描述這些參數(shù)Pj作為時間點Tj在P中時間中相對位置的函數(shù)，x-射線成像系統(tǒng)，配置用以產(chǎn)生移動解剖區(qū)域中目標(biāo)和參考結(jié)構(gòu)的近實時2D x-射線投影圖像；圖像對準(zhǔn)處理器，配置用以將近實時x-射線投影圖像對準(zhǔn)DRR，從而貫穿解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動，參考結(jié)構(gòu)和目標(biāo)中至少一個的近實時位置可以確定；治療束生成器，配置用以當(dāng)激活時產(chǎn)生具有足以對目標(biāo)產(chǎn)生治療效果的強(qiáng)度的一個或多個束x-射線；一個或多個表面標(biāo)記器，附著到解剖區(qū)域的至少一部分外部表面，配置用以感測解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動和產(chǎn)生表示一個或多個時間點在周期P中的相對位置時間的輸出信號；控制器，耦合到治療束生成器并響應(yīng)于4D治療計劃處理器、圖像對準(zhǔn)處理器和表面標(biāo)記器的輸出，其中該控制器配置用以激活治療束生成器，從而根據(jù)所需劑量分布將治療輻射的一個或多個束釋放到移動目標(biāo)，同時該解剖區(qū)域經(jīng)歷周期性運(yùn)動。
49.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中實時確定移動解剖區(qū)域中目標(biāo)相對于參考結(jié)構(gòu)的位置的動作包括構(gòu)建4D數(shù)學(xué)模型作為時間的函數(shù)，其將目標(biāo)的3D運(yùn)動相對于參考結(jié)構(gòu)的3D運(yùn)動相關(guān)聯(lián)，并且考慮了運(yùn)動期間解剖區(qū)域的非剛性變形；動態(tài)追蹤解剖區(qū)域的運(yùn)動，從而可以實時確定一個或多個時間點在時間間隔中的相對位置；將參考結(jié)構(gòu)的一幅或多幅近實時圖像對準(zhǔn)參考結(jié)構(gòu)的一幅或多幅手術(shù)前圖像，以獲得參考結(jié)構(gòu)的位置；以及使用參考結(jié)構(gòu)的位置、該4D數(shù)學(xué)模型以及一個或多個時間點在該時間間隔中的相對位置，而實時計算目標(biāo)的位置。
50.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中移動解剖區(qū)域的變形包括非剛性變形和剛性變形中的一種。
51.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中動態(tài)追蹤解剖區(qū)域的周期性運(yùn)動的動作包括將追蹤設(shè)備附著到解剖區(qū)域的至少一部分表面；以及實時監(jiān)視追蹤設(shè)備以便于測量循環(huán)P，和確定解剖區(qū)域的該部分在位置和方向上的改變，作為循環(huán)P中時間中位置的函數(shù)。
52.根據(jù)權(quán)利要求51的方法，其中追蹤設(shè)備包括下列至少之一激光掃描器；視頻系統(tǒng)；超聲掃描器；以及心電圖。
全文摘要
對位于經(jīng)歷運(yùn)動(其可以是具有循環(huán)P的周期性運(yùn)動)的解剖區(qū)域中的諸如腫瘤或損傷的治療目標(biāo)，進(jìn)行動態(tài)追蹤。從一組CT或其他3D圖像中，為解剖區(qū)域的非剛性運(yùn)動和變形建立4D數(shù)學(xué)模型。該4D數(shù)學(xué)模型將解剖區(qū)域的部分的3D位置與正追蹤的目標(biāo)相關(guān)聯(lián)，作為在P中時間中的位置的函數(shù)。使用手術(shù)前DRR和手術(shù)中x－射線圖像之間的少基準(zhǔn)非剛性圖像對準(zhǔn)，確定解剖區(qū)域的目標(biāo)和/或其他部分的絕對位置。使用諸如表面標(biāo)記器的運(yùn)動傳感器確定循環(huán)P。使用下列釋放輻射束1)非剛性圖像對準(zhǔn)的結(jié)果；2)4D模型；以及3)在P中時間中的位置。
文檔編號A61B5/05GK101076282SQ200580041043
公開日2007年11月21日 申請日期2005年8月22日 優(yōu)先權(quán)日2004年9月30日
發(fā)明者E·湯森, J·R·杜利, G·庫杜瓦利, 王晉武, E·伊恩斯特, C·拉恩斯 申請人:安科銳公司