肿瘤放射治疗的辅助摆位方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及放疗辅助领域，特别涉及肿瘤放射治疗的辅助摆位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、肿瘤放射治疗是一种分次进行的治疗方法,通常需要5-35次才能完成。由于电离辐射对正常组织有损伤,因此需要精确的重复摆位,使每次治疗时患者的体位和位置与第一次治疗时保持一致,以确保靶区得到足够剂量的同时最大程度地保护周围正常组织。目前常用的摆位方法主要依赖于在患者体表或固定模具上的激光十字线来进行体位的重复,这种方法存在以下问题:1、需要在患者体表画物理标记,用于放射治疗中的定位,这可能会给患者带来不适；2、人体和热塑膜等固定模具之间存在一定的空隙,可能导致二者相对位置发生变化,进而引起摆位时肿瘤中心产生偏移；3、患者几何形状的外部变化和不正确的附件位置不能仅通过仪器调整来纠正,并且可能会扭曲患者的内部解剖结构；4、无法衡量治疗期间由于患者消瘦等原因导致的肿瘤中心位置改变；5、摆位过程复杂,效率低,严重依赖于治疗师的经验。

2、随着科技的发展,一些新的摆位技术已经被提出和应用。例如,al ignrt等光学表面监测系统(osms)采用主动发射红外线照射患者体表的方式进行体位的实时验证。然而,这种系统呈现给治疗师的是一些重建的图像或图像全息图,缺乏直观的图像引导,操作仍然较为繁琐。

3、另一方面,增强现实(ar)技术在医学领域的应用日益广泛。一些研究者尝试将ar技术应用于放疗摆位中,如ta l bot等利用两个单目摄像头结合artoo l kit开发增强现实系统,根据虚拟模型摆放调整患者体位。cosent i no等基于ho l olens摄像机开发了用于放疗摆位的ar软件。这些方法虽然提高了摆位的直观性,但在准确性和效率方面仍有提升空间。

4、有鉴于此，提出本技术。

技术实现思路

1、本发明公开了一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法、装置、设备及存储介质，旨在解决放疗室和ct室对患者的摆位可能出现不匹配的问题。

2、本发明第一实施例提供了一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法，包括：

3、获取由rgb-d激光雷达相机在放疗床上采集到的患者图像，并对所述患者图像进行预处理；其中，所述患者图像包括彩色图像和三维深度信息；

4、调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘；

5、调用pfld算法对预处理后的所述患者图像进行特征提取，以生成目标特征点的三维坐标数据；

6、对所述外轮廓边缘和所述三维坐标数据进行融合，以生成融合特征，比较所述融合特征和在ct定位室内的患者特征，在ar显示设备上显示ct定位室和放疗室的偏移结果，其中，所述偏移结果用于指示治疗师在放疗室对患者进行摆位。

7、优选地，在获取由rgb-d激光雷达相机在放疗床上采集到的患者图像，并对所述患者图像进行预处理之前，还包括：

8、校准所述ct定位室和所述放疗室的治疗床中轴激光线，并保持坐标系一致；

9、将ct定位室的rgb-d激光雷达相机和放疗室的rgb-d激光雷达相机的轴坐标系调整至与其对应的治疗床的中轴激光线重合，并通过ct模拟激光质控模体和激光定位线对rgb-d激光雷达相机进行校准。

10、优选地，所述调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘，具体为：

11、基于所述改进的deeplab-v3算法对所述彩色图像中的每个像素进行分类，以生成人像掩膜，其中，所述人像掩膜中的人体部分的像素为1，背景部分为0；

12、将所述人像掩膜和所述彩色图像按照一定的比例进行融合图像，以生成患者的外轮廓边缘，其中，融合表达式为：

13、resu l t＝p i cture*α+mask*(1-α)

14、其中，resu l t为患者的外轮廓边缘，p i cture为所述彩色图像，α为权重系数，mask为人像掩膜。

15、优选地，在调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘之前还包括：对改进的deeplab-v3算法进行训练；

16、初始化改进后的deeplab-v3模型，使用sgd优化器进行模型训练，批量大小为8，动量设置为0.9，动量衰减为1e-4，初始学习率设置为0.0001，采用学习率更新策略，每次迭代后更新一次学习率，通过不断地超参数调整，直至确定最优的超参数组合。

17、优选地，所述将ct定位室的rgb-d激光雷达相机和放疗室的rgb-d激光雷达相机的轴坐标系调整至与其对应的治疗床的中轴激光线重合，并通过ct模拟激光质控模体和激光定位线对rgb-d激光雷达相机进行校准，具体为：

18、在ct定位室，使用rgb-d相机拍摄ct模拟激光质控模体，记录模体上三个十字交叉点a、b、c的三维坐标(a1,a2,a3)、(b1,b2,b3)和(c1,c2,c3)。

19、在放疗室，使用rgb-d相机拍摄ct模拟激光质控模体，记录模体上三个十字交叉点a'、b'、c'三维坐标(a'1,a'2,a'3)、(b'1,b'2,b'3)和(c'1,c'2,c'3)。

20、根据激光定位线，b点和b'点位于激光定位线的轴线交叉处，其x和y坐标均为0；

21、计算ct定位室和放疗室的坐标系偏移量offset(off_x,off_y,0)，其中：off_x＝a1-a'1，off_y＝a2-a'2，偏移量的z坐标为0，

22、将计算出的偏移量offset应用于两个房间的相机坐标系中：

23、在ct定位室相机坐标系调整包括：所有拍摄到的三维坐标加上偏移量offset；

24、在放疗室相机坐标系调整包括：所有拍摄到的三维坐标减去偏移量offset。

25、本发明第二实施例提供了一种肿瘤放射治疗的辅助摆位装置，包括：

26、预处理单元，用于获取由rgb-d激光雷达相机在放疗床上采集到的患者图像，并对所述患者图像进行预处理；其中，所述患者图像包括彩色图像和三维深度信息；

27、外轮廓边缘生成单元，用于调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘；

28、三维坐标数据生成单元，用于调用pfld算法对预处理后的所述患者图像进行特征提取，以生成目标特征点的三维坐标数据；

29、融合单元，用于对所述外轮廓边缘和所述三维坐标数据进行融合，以生成融合特征，比较所述融合特征和在ct定位室内的患者特征，在ar显示设备上显示ct定位室和放疗室的偏移结果，其中，所述偏移结果用于指示治疗师在放疗室对患者进行摆位。

30、本发明第三实施例提供了一种纯电动车的下坡辅助设备，包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如上任意一项所述的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法。

31、本发明第四实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述计算机可读存储介质所在设备的处理器执行，以实现如上任意一项所述一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法。

32、基于本发明提供的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法、装置、设备及存储介质，通过先获取由rgb-d激光雷达相机在放疗床上采集到的患者图像，并对所述患者图像进行预处理；接着，调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘；再接着，调用pfld算法对预处理后的所述患者图像进行特征提取，以生成目标特征点的三维坐标数据；最后，对所述外轮廓边缘和所述三维坐标数据进行融合，以生成融合特征，比较所述融合特征和在ct定位室内的患者特征，在ar显示设备上显示ct定位室和放疗室的偏移结果，其中，所述偏移结果用于指示治疗师在放疗室对患者进行摆位。解决了放疗室和ct室对患者的摆位可能出现不匹配的问题。

技术特征：

1.一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法，其特征在于，在获取由rgb-d激光雷达相机在放疗床上采集到的患者图像，并对所述患者图像进行预处理之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法，其特征在于，所述调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法，其特征在于，在调用改进的deeplab-v3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘之前还包括：对改进的deeplab-v3算法进行训练；

5.根据权利要求2所述的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法，其特征在于，所述将ct定位室的rgb-d激光雷达相机和放疗室的rgb-d激光雷达相机的轴坐标系调整至与其对应的治疗床的中轴激光线重合，并通过ct模拟激光质控模体和激光定位线对rgb-d激光雷达相机进行校准，具体为：

6.一种肿瘤放射治疗的辅助摆位装置，其特征在于，包括：

7.一种纯电动车的下坡辅助设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1至5任意一项所述的一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述计算机可读存储介质所在设备的处理器执行，以实现如权利要求1至5任意一项所述一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法。

技术总结
本发明提供了一种肿瘤放射治疗的辅助摆位方法、装置、设备及存储介质，通过先获取由RGB‑D激光雷达相机在放疗床上采集到的患者图像，并对所述患者图像进行预处理；接着，调用改进的DeepLab‑V3算法对预处理后的所述患者图像进行外轮廓识别，以生成患者的外轮廓边缘；再接着，调用PFLD算法对预处理后的所述患者图像进行特征提取，以生成目标特征点的三维坐标数据；最后，对所述外轮廓边缘和所述三维坐标数据进行融合，以生成融合特征，比较所述融合特征和在CT定位室内的患者特征，在AR显示设备上显示CT定位室和放疗室的偏移结果，其中，所述偏移结果用于指示治疗师在放疗室对患者进行摆位。解决了放疗室和CT室对患者的摆位可能出现不匹配的问题。

技术研发人员：朱鹭超,王元樟,陈怡,华冠森,林逸航,王呈祥
受保护的技术使用者：厦门大学附属第一医院（厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所）
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23