科创中国
一种基于区域窄带传播的锥束CT影像靶区智能勾画方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-27 17:19:05
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-10-10 15:54:04
本发明公开了一种基于区域窄带传播的锥束CT影像靶区智能勾画方法。该方法包括：获取计划CT图像，并描绘目标器官轮廓周围感兴趣区域的轮廓，作为计划CT的窄带图像；将所述计划CT的窄带图像输入到预训练的深度学习模型，获得对应的锥束CT图像中的预测窄带结果；其中所述深度学习模型以最大化锥束CT图像中的预测窄带和计划CT的窄带图像之间的相似性作为优化目标进行预训练，通过预训练获得变形矢量场。本发明能够自动传播目标器官周围感兴趣区域的轮廓曲面，聚焦于其边界，从而改善了自适应放疗的效果。
1.一种基于区域窄带传播的锥束CT影像靶区智能勾画方法，包括以下步骤：
获取计划CT图像，并描绘目标器官轮廓周围感兴趣区域的轮廓，作为计划CT的窄带图像；
将所述计划CT的窄带图像输入到预训练的深度学习模型，获得对应的锥束CT图像中的预测窄带结果；
其中，所述深度学习模型以最大化锥束CT图像中的预测窄带和计划CT的窄带图像之间的相似性作为优化目标进行预训练，通过预训练获得变形矢量场。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述深度学习模型预训练过程中，以来自计划CT的窄带图像Inp和锥束CT图像Ic的合并作为输入，以变形矢量场作为输出，
自适应放射治疗计划和前列腺癌在线治疗计划，能够减少对正常组织的额外剂量，但在很大程度上依赖于日常锥束CT靶区轮廓的准确性。轮廓可以从计划CT传播到锥束CT。以往的轮廓传播方法主要基于具有相同成像模式的两幅图像，即从CT到CT，对于自适应放疗而言，实现这种自适应重新规划的一个必不可少的步骤是锥束CT图像的分割。
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
与现有技术相比，本发明的优点在于，针对自适应放疗临床实施的总体目标，提供基于区域窄带传播的锥束CT影像靶区智能勾画方法，将深度学习模型融入到基于窄带的轮廓传播中，使用无监督的深度学习方法将窄带从计划CT传播到锥束CT。本发明能够自动传播如前列腺等目标器官周围感兴趣区域的轮廓曲面，聚焦于其边界，提高分割的精准度和可靠性，并且减少了人工标注深度学习模型训练图像的工作量和时间，有效改善了自适应放疗，进而实现更好的治疗效果。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
技术合作
本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。
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