[发明专利]一种智能型的离子束自适应放疗系统、存储介质及设备

说明书

本发明涉及一种智能型的离子束自适应放疗系统、存储介质及设备，其包括：采用通过DRR图像及与其对应的3D‑CT图像构成数据集，对人工智能网络模型进行训练和验证，得到人工智能网络模型的权重参数；将每个分次的DR图像输入基于深度学习的二维图像翻译模型，生成对应的具有DRR风格的DR图像；将每个分次的具有DRR风格的DR图像输入人工智能网络模型构建模块，结合权重参数，得到每个分次的DR图像对应的虚拟3D‑CT图像；将每个分次的虚拟3D‑CT图像与带有勾画文件的参考3D‑CT图像进行图像配准，生成虚拟3D‑CT图像对应的勾画文件；将各个分次的虚拟3D‑CT图像和各个分次的虚拟3D‑CT图像对应的勾画文件输出至离子束放疗计划系统中，由离子束放疗计划系统制定每个分次的放疗计划。

技术领域

本发明涉及一种离子束(质子和重离子)放疗设备技术领域，特别是关于一种智能型的离子束自适应放疗系统、存储介质及设备。

背景技术

目前在离子束放射治疗中，患者通常需要在治疗阶段内的每周的工作日内接受多个分次的照射才能完成治疗。而在治疗过程中由于患者的体重变化和肿瘤形状随着治疗而发生变化等导致的解剖结构改变，都会使后续治疗过程中患者的肿瘤靶区及附近的剂量分布发生形变，现在一般采用离子束自适应放疗解决此类问题。离子束自适应放疗分为离子束在线自适应放疗和离子束离线自适应放疗。在离子束自适应放疗中根据患者解剖结构改变的速度选择对应的自适应放疗方式，对于解剖结构发生日变化的患者需进行离子束在线自适应放疗，对于解剖结构发生周变化的患者需进行离子束离线自适应放疗。离子束在线自适应放疗是指每天采集患者的CT图像并对CT图像进行勾画，随后在离子束放射治疗计划系统中在线制定新的治疗计划后实施治疗。离子束离线自适应放疗是指患者在每周接受数次治疗后，重新采集患者的CT图像并进行勾画，然后在离子束放疗计划系统中重新制定治疗计划后实施下一阶段的治疗。由于时间和资源限制，再加上在线自适应放疗对放疗中各个环节的技术要求极高，目前大多数离子束放疗中心都采用离线自适应放疗。但即便是在线自适应放疗也需要重新采集患者3D-CT图像并进行勾画后重新制定放疗计划，虽然从理论上一定程度的解决了离线自适应治疗的缺陷和不足，但仍然是比较繁琐的。

计算机技术特别是人工智能技术以其学习复杂关系和将现有知识纳入推理模型的能力而备受关注，并且在计算机视觉和医学图像处理及多模态图像生成上表现出优异的性能。因此，开发一种基于人工智能的方法，利用在离子束放疗中心更为常用的数字X射线图像(DR)引导系统实现离子束智能快速自适应放疗是可行且必要的。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种智能型的离子束自适应放疗系统、存储介质及设备，其解决常规离子束离线或在线自适应放疗中需要重新采集患者3D-CT图像等一系列繁琐工作的缺陷和不足，实现快速智能的离子束自适应放疗。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

一种智能型的离子束自适应放疗系统，其包括：人工智能网络模型构建模块，采用通过DRR图像及与其对应的3D-CT图像构成数据集，对人工智能网络模型进行训练和验证，得到所述人工智能网络模型的权重参数；具有DRR风格的DR图像生成模块，将每个分次的DR图像输入基于深度学习的二维图像翻译模型，生成对应的具有DRR风格的DR图像；虚拟3D-CT图像生成模块，将每个分次的所述具有DRR风格的DR图像输入所述人工智能网络模型构建模块，结合所述权重参数，得到每个分次的DR图像对应的虚拟3D-CT图像；图像配准模块，将每个分次的所述虚拟3D-CT图像与带有勾画文件的参考3D-CT图像进行图像配准，生成所述虚拟3D-CT图像对应的勾画文件；输出模块，将各个分次的所述虚拟3D-CT图像和各个分次的所述虚拟3D-CT图像对应的勾画文件输出至离子束放疗计划系统中，由所述离子束放疗计划系统制定每个分次的放疗计划。

优选的，所述人工智能网络模型构建模块中，所述DRR图像是由患者计划3D-CT生成。