CN118217551B - 基于图像引导的放射治疗定位系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及成像定位技术领域，具体为基于图像引导的放射治疗定位系统，系统包括图像接收模块、器官识别模块、定位精准度分析模块、实时跟踪模块、治疗角度调整模块、治疗效果预测模块。本发明中，通过精确提取目标器官边缘和测量肿瘤位置，治疗精度显著提高，边缘检测技术用于确定器官轮廓，实现器官的精确识别，为肿瘤中心位置的计算提供基础，优化射线对准，通过测量器官中心到生理结构的距离，精确计算肿瘤位置，并为治疗角度的动态调整提供依据，适应肿瘤的变化，这种实时更新的数据处理提升治疗的适应性和反应速度，确保了辐射治疗的效率和安全性，同时最大限度减少对健康组织的影响，提高局部控制率，降低副作用风险。

Description

基于图像引导的放射治疗定位系统

技术领域

本发明涉及成像定位技术领域，尤其涉及基于图像引导的放射治疗定位系统。

背景技术

成像定位技术领域专注于使用各种成像技术来精确定位治疗目标，提高治疗精度和效果，成像定位技术通常结合了放射学成像（如X射线、CT扫描、MRI）和计算技术，以实现对病变部位的精确识别和跟踪。此技术领域的关键在于提供实时或近实时的成像数据，数据可以用于指导放射治疗过程，确保辐射精确投射到靶区，同时减少对周围健康组织的影响。

其中，放射治疗定位系统是一种用于放射治疗过程中的设备，其关键目的通过高精度的成像技术确保治疗射线精确对准肿瘤或病变组织。这种系统的目标是提高治疗的局部控制率，减少对健康组织的辐射暴露，优化治疗效果并降低副作用。通过精确定位，放射治疗可以更有效地消灭病变细胞，同时保护周围的正常细胞。

传统的放射治疗定位系统已在许多方面提供了较好的治疗支持，但其在处理速度和适应性方面存在一定局限。包括在实时或近实时数据处理方面，现有技术无法有效应对肿瘤及其周边组织在治疗过程中出现的动态变化，导致治疗计划的适应性不足，在长时间的放射治疗过程中，肿瘤或器官位置的微小变动不被即时识别和调整，从而影响治疗的精确度，现有技术在治疗角度的自动调整能力方面也显示出不足，治疗设备需要手动重新配置，增加操作的复杂性并延长治疗时间。

发明内容

本申请通过提供了基于图像引导的放射治疗定位系统，解决了传统的放射治疗定位系统已在许多方面提供了较好的治疗支持，但其在处理速度和适应性方面存在一定局限。包括在实时或近实时数据处理方面，现有技术无法有效应对肿瘤及其周边组织在治疗过程中出现的动态变化，导致治疗计划的适应性不足，在长时间的放射治疗过程中，肿瘤或器官位置的微小变动不被即时识别和调整，从而影响治疗的精确度，现有技术在治疗角度的自动调整能力方面也显示出不足，治疗设备需要手动重新配置，增加操作的复杂性并延长治疗时间的问题。

鉴于上述问题，本申请提供了基于图像引导的放射治疗定位系统。

本申请提供了基于图像引导的放射治疗定位系统，其中，所述系统包括；

图像接收模块接收CT和MRI设备输出的图像数据，调整图像的亮度和对比度，将图像转换为适用于分析的格式，生成标准化图像数据；

器官识别模块从所述标准化图像数据中，提取目标器官的边缘，测量器官边界和定位，使用边缘检测技术确定器官轮廓，生成识别的器官图像；

定位准确度分析模块使用所述识别的器官图像，通过测量器官中心到生理结构的距离，计算肿瘤中心位置，生成肿瘤位置参数；

实时跟踪模块基于所述肿瘤位置参数，调整跟踪参数匹配肿瘤的动态变化，更新位置信息，生成肿瘤位置实时更新数据；

治疗角度调整模块根据所述肿瘤位置实时更新数据，计算新的治疗射线角度，并调整线性加速器参数以匹配新的射线角度，生成调整后的射线参数；

治疗效果预测模块利用所述调整后的射线参数，结合患者既往治疗数据，预测治疗效果，生成治疗效果预测结果。

优选的，所述标准化图像数据包括增强后的亮度级别、对比度比例和适于迭代分析的图像格式，所述识别的器官图像包括器官的边缘轮廓、中心位置坐标和器官的外形描述，所述肿瘤位置参数包括肿瘤中心的三维坐标、关键生理结构的位置关系和定位的精度指数，所述肿瘤位置实时更新数据包括肿瘤的当前位置、移动轨迹和检测到的速度变化，所述调整后的射线参数包括新的角度设置、射线的调节强度和预定的照射周期，所述治疗效果预测结果包括预测的肿瘤反应类别、改善的生存率区间和治疗关联副作用概率。

优选的，所述器官识别模块包括：

边缘提取子模块基于所述标准化图像数据，在图像数据中，采用局部对比度增强技术优化图像清晰度，通过动态对比度调节图像的亮度和对比度，强化图像中的边缘信息，通过边缘增强处理来提取器官的边缘，构建轮廓图像数据；

边界测量子模块基于所述轮廓图像数据，应用数值分析方法计算器官的外形参数，包括长度、宽度和外围曲线的细节，强调所述轮廓图像数据的可重复性，并利用几何度量信息，生成多维边界参数；

器官定位子模块利用所述多维边界参数，采用坐标转换和位置校正计算器官在图像中的中心位置，通过分析器官与图像边界的对应位置进行器官的空间定位，得到识别的器官图像。

优选的，所述定位准确度分析模块包括：

器官识别子模块接收所述识别的器官图像，通过边缘检测确定器官的外轮廓和中心点位置，计算边缘点与中心点间的距离，获取器官的几何特性，得到器官形态数据；

距离测量子模块利用所述器官形态数据，采用几何分析工具测量从器官中心到生理结构的直线距离，包括对测量值的计算和误差分析，得到器官距离参数；

肿瘤定位子模块依据所述器官距离参数，结合三维坐标定位肿瘤中心点，包括多点坐标融合和位置校准，得到肿瘤位置参数。

优选的，所述实时跟踪模块包括：

参数调整子模块从实时数据流中接收所述肿瘤位置参数，基于当前监测情况调整参数阈值，设置反应敏感度，进行肿瘤位置参数的动态调整，适配肿瘤速度和大小的变化，获取调整后参数；

动态匹配子模块应用所述调整后参数，应用卡尔曼滤波算法，连续分析肿瘤的位置和移动轨迹，并根据新的监测数据对跟踪参数进行调整，反映肿瘤的动态变化，修正跟踪路径，得到匹配结果数据；

位置更新子模块利用所述匹配结果数据，重新计算肿瘤在图像序列中的位置，更新数据库中的肿瘤位置信息，优化跟踪数据的时效性和准确性，生成肿瘤位置实时更新数据。

优选的，所述卡尔曼滤波算法按照公式：

，

其中，为在时间点k基于观测信息更新后的状态估计，为在时间点k之前的预测状态估计，为卡尔曼增益，为在时间点k的观测值，为观测模型，为调节系数，为额外的动态调整数据，为动态调整系数。

优选的，所述治疗角度调整模块包括：

数据获取子模块接收所述肿瘤位置实时更新数据，通过分析数据的时序完整性和坐标一致性，校验数据质量，生成核实的位置坐标；

角度计算子模块基于所述核实的位置坐标，利用卷积神经网络算法，计算与肿瘤位置对应的最优射线投射角度，参照肿瘤的形态和体积变化，确定治疗射线的新调整角度，输出优化的射线角度；

设备调整子模块接收所述优化的射线角度数据后，调整射线治疗设备的角度设置，通过物理调校进行射线发射点的定位，匹配治疗需求，完成设备调整参数的更新，生成调整后的射线参数。

优选的，所述卷积神经网络算法按照公式：

，

其中，为第层网络中位置处的激活值，为特征图上的位置坐标，为网络中的层次，为激活函数，为权重矩阵，为前一层的输出值，为相关系数矩阵，为衰减系数，为距离矩阵，为偏置项。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过对目标器官边缘的精确提取和肿瘤位置的精准测量，治疗精度得到显著提高，通过边缘检测技术确定器官轮廓，实现目标器官的精确识别，为肿瘤中心位置的精准计算提供了基础，优化治疗射线的对准精度，通过测量器官中心到生理结构的距离，不仅精确计算肿瘤的位置，还为治疗角度的动态调整提供依据，以适应肿瘤的动态变化。这种实时更新肿瘤位置的数据处理，有效地提升治疗过程中的适应性和反应速度，保证辐射治疗的效率和安全性，治疗设备能够在实时数据的指导下调整射线角度，优化辐射的精准度，最大限度地减少了对周围健康组织的影响，提高局部控制率，降低副作用的风险。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统的模块图；

图2为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统的系统框架图；

图3为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统图像接收模块的具体流程示意图；

图4为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统器官识别模块的具体流程示意图；

图5为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统定位精准度分析模块的具体流程示意图；

图6为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统实时跟踪模块的具体流程示意图；

图7为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统治疗角度调整模块的具体流程示意图；

图8为本发明提出基于图像引导的放射治疗定位系统治疗效果预测模块的具体流程示意图。

具体实施方式

本申请通过提供了基于图像引导的放射治疗定位系统，解决了传统的放射治疗定位系统已在许多方面提供了较好的治疗支持，但其在处理速度和适应性方面存在一定局限。包括在实时或近实时数据处理方面，现有技术无法有效应对肿瘤及其周边组织在治疗过程中出现的动态变化，导致治疗计划的适应性不足，在长时间的放射治疗过程中，肿瘤或器官位置的微小变动不被即时识别和调整，从而影响治疗的精确度，现有技术在治疗角度的自动调整能力方面也显示出不足，治疗设备需要手动重新配置，增加操作的复杂性并延长治疗时间的问题。

申请概述：

现有技术中存在传统的放射治疗定位系统已在许多方面提供了较好的治疗支持，但其在处理速度和适应性方面存在一定局限。包括在实时或近实时数据处理方面，现有技术无法有效应对肿瘤及其周边组织在治疗过程中出现的动态变化，导致治疗计划的适应性不足，在长时间的放射治疗过程中，肿瘤或器官位置的微小变动不被即时识别和调整，从而影响治疗的精确度，现有技术在治疗角度的自动调整能力方面也显示出不足，治疗设备需要手动重新配置，增加操作的复杂性并延长治疗时间。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

如图1、2所示，本申请提供了基于图像引导的放射治疗定位系统，其中，系统包括：

图像接收模块接收CT和MRI设备输出的图像数据，调整图像的亮度和对比度，将图像转换为适用于分析的格式，生成标准化图像数据；

器官识别模块从标准化图像数据中，提取目标器官的边缘，测量器官边界和定位，使用边缘检测技术确定器官轮廓，生成识别的器官图像；

定位准确度分析模块使用识别的器官图像，通过测量器官中心到生理结构的距离，计算肿瘤中心位置，生成肿瘤位置参数；

实时跟踪模块基于肿瘤位置参数，调整跟踪参数匹配肿瘤的动态变化，更新位置信息，生成肿瘤位置实时更新数据；

治疗角度调整模块根据肿瘤位置实时更新数据，计算新的治疗射线角度，并调整线性加速器参数以匹配新的射线角度，生成调整后的射线参数；

治疗效果预测模块利用调整后的射线参数，结合患者既往治疗数据，预测治疗效果，生成治疗效果预测结果。

标准化图像数据包括增强后的亮度级别、对比度比例和适于迭代分析的图像格式，识别的器官图像包括器官的边缘轮廓、中心位置坐标和器官的外形描述，肿瘤位置参数包括肿瘤中心的三维坐标、关键生理结构的位置关系和定位的精度指数，肿瘤位置实时更新数据包括肿瘤的当前位置、移动轨迹和检测到的速度变化，调整后的射线参数包括新的角度设置、射线的调节强度和预定的照射周期，治疗效果预测结果包括预测的肿瘤反应类别、改善的生存率区间和治疗关联副作用概率。

具体而言，如图2、3所示，图像接收模块包括：

图像接入子模块接收CT和MRI设备输出的图像数据，进行初步的格式识别和数据完整性检查，验证传入的图像文件在数据传输过程中的完整性，获取图像接收数据的执行流程如下：

图像接入子模块接收CT和MRI设备输出的图像数据，进行初步的格式识别和数据完整性检查，验证传入的图像文件在数据传输过程中的完整性，子模块通过对比数字签名算法中生成的签名与数据包头部的签名进行匹配，确认数据包未在传输过程中被篡改，通过计算整个文件的校验和，并与发送端提供的校验值比较，确保数据包的完整性未受损，对数据包中的格式标记进行识别，识别出数据的类型和编码格式，利用了改进的匹配算法，通过加入多种格式识别模式，增强了对不同CT和MRI设备输出数据格式的识别能力，增加了模块的适应性和准确性，同时对于无法直接识别的数据格式，采用预先设定的查询表来确定其数据格式，每一步都详细记录在操作日志中，以便后续审计和问题追踪，获取图像接收数据。

亮度对比调整子模块基于图像接收数据，调整图像的亮度和对比度，使用内置的调整工具在图像数据上操作，优化图像的视觉效果匹配后续分析需求，生成优化亮度对比图像的执行流程如下：

亮度对比调整子模块基于图像接收数据，调整图像的亮度和对比度，使用内置的调整工具在图像数据上操作，此过程首先包括对图像数据的像素值进行扫描，计算当前的亮度水平和对比度，接着通过一个动态调整算法，根据图像中的平均亮度和标准偏差，自动计算出最佳的亮度和对比度调整值，该算法特别考虑了图像的细节保持和避免过度曝光或过度暗化，调整过程中，还引入了一个实时反馈机制，即边调整边显示调整效果，以供操作人员做出微调，保证图像调整的精细度和最终的视觉效果，根据后续分析需求的特定参数，如亮度阈值和对比度范围，重新调整参数，优化后的参数通过一系列复杂的数值操作得到，确保图像质量最优化，生成优化亮度对比图像。

格式标准化子模块基于优化亮度对比图像，将亮度和对比度经过调整的图像转换为分析软件要求的标准格式，优化图像文件在处理过程中的兼容性和可用性，输出标准化图像数据的执行流程如下：

格式标准化子模块基于优化亮度对比图像，将亮度和对比度经过调整的图像转换为分析软件要求的标凘格式，优化图像文件在处理过程中的兼容性和可用性，首先，该子模块使用一种先进的图像格式转换算法，该算法能够识别并转换多种图像格式，包括JPEG、TIFF、PNG等，其核心为一个格式解析器，该解析器根据不同格式的编码规则，逐像素地解析并重组数据，以适应不同的分析软件需求，还引入了一种自适应格式调整技术，这项技术能够根据输出设备的性能和软件的处理能力，动态调整图像的分辨率和色深，从而提高处理速度和降低资源消耗，保证图像数据在不同软件和设备间的最大兼容性和最佳性能，输出标准化图像数据。

具体而言，如图2、4所示，器官识别模块包括：

边缘提取子模块基于所述标准化图像数据，在图像数据中，采用局部对比度增强技术优化图像清晰度，通过动态对比度调节图像的亮度和对比度，强化图像中的边缘信息，通过边缘增强处理来提取器官的边缘，构建轮廓图像数据的执行流程如下：

边缘提取子模块基于所述标准化图像数据，在图像数据中，采用局部对比度增强技术优化图像清晰度，通过动态对比度调节图像的亮度和对比度，强化图像中的边缘信息，此模块使用自适应的局部对比度增强算法对图像各个区域的对比度进行逐一调整，通过分析图像中的亮度分布，动态地调整对比度增强因子，以便在不同亮度条件下均能有效增强边缘信息，利用一个基于梯度计算的边缘检测技术来强调这些区域的边缘，这种技术特别适合于强化低对比度图像中的边缘，因为依据图像中像素强度的局部变化来确定边缘位置，该模块还引入边缘连接技术，确保提取的边缘连续且完整，通过分析提取的边缘片段的连通性，自动填充断裂的边缘，从而优化整个器官的轮廓表示，通过边缘增强处理来提取器官的边缘，构建轮廓图像数据，采用公式如下：

，

其中，是图像在点的边缘强度，是该点的图像梯度强度，T是动态阈值，用于确定边缘强度是否足够显著。

边界测量子模块基于所述轮廓图像数据，应用数值分析方法计算器官的外形参数，包括长度、宽度和外围曲线的细节，强调所述轮廓图像数据的可重复性，并利用几何度量信息，生成多维边界参数的执行流程如下：

边界测量子模块基于所述轮廓图像数据，应用数值分析方法计算器官的外形参数，包括长度、宽度和外围曲线的细节，该模块导入轮廓图像数据，利用边缘轮廓上的点集来计算器官的几何尺寸，通过构建凸包(最小外围多边形)来确定器官的最大长度和宽度，使用曲线拟合技术来精确地描述边缘轮廓，技术采用贝塞尔曲线或样条函数，根据边缘点计算最佳拟合曲线，进一步细化器官轮廓的描述，为确保测量的重复性和准确性，模块采用蒙特卡罗方法进行误差分析，随机采样轮廓点并重复测量，以评估测量结果的稳定性和可靠性，强调所述轮廓图像数据的可重复性，并利用几何度量信息，生成多维边界参数，采用公式如下：

，

其中，表示器官轮廓的周长，表示轮廓线，dx和dy是曲线上相邻点之间的横纵坐标差分。

器官定位子模块利用所述多维边界参数，采用坐标转换和位置校正计算器官在图像中的中心位置，通过分析器官与图像边界的对应位置进行器官的空间定位，得到识别的器官图像的执行流程如下：

器官定位子模块利用所述多维边界参数，采用坐标转换和位置校正计算器官在图像中的中心位置，此模块计算由边界参数定义的几何中心，使用质心公式结合轮廓图像的几何数据来估计器官的中心位置，包括将轮廓点坐标加权平均，权重与点的几何位置或图像密度相关，采用位置校正技术，根据图像中已知的标定点进行校正，以消除成像过程中引入的偏移和扭曲，分析器官与图像边界的对应位置，利用图像处理算法调整中心点位置，确保与实际生理结构的准确对应，通过分析器官与图像边界的对应位置进行器官的空间定位，得到识别的器官图像，采用公式如下：

，

，

其中，和是器官质心的横纵坐标，和是轮廓点的坐标，是对应点的权重，反映了该点在定位中的重要性。

具体而言，如图2、5所示，定位准确度分析模块包括：

器官识别子模块接收识别的器官图像，通过边缘检测确定器官的外轮廓和中心点位置，计算边缘点与中心点间的距离，获取器官的几何特性，得到器官形态数据的执行流程如下：

器官识别子模块接收所述识别的器官图像，通过边缘检测确定器官的外轮廓和中心点位置，此子模块利用先进的图像处理技术来识别和分析器官图像中的边缘，使用的是一种改进的Canny边缘检测算法，该算法针对医学图像进行了优化，以提高边缘检测的精确性和抗噪声能力，算法中，通过调整滤波器的参数，增强了对器官边缘的响应，同时减少了因图像噪声或其他因素造成的误检，然后，子模块计算图像中每一个边缘点到预定中心点的欧氏距离，通过统计分析距离，确定出器官中心点位置，还引入了基于形态学的处理步骤，以优化边缘连通性和完整性，使得最终的器官轮廓更加清晰和准确，计算边缘点与中心点间的距离，通过复杂数学建模分析器官的几何特性，得到器官形态数据，采用公式如下：

，

其中，代表从中心点到第i个边缘点的距离，，是边缘点的坐标，而，是计算得到的中心点坐标。

距离测量子模块利用器官形态数据，采用几何分析工具测量从器官中心到生理结构的直线距离，包括对测量值的计算和误差分析，得到器官距离参数的执行流程如下：

距离测量子模块利用所述器官形态数据，采用几何分析工具测量从器官中心到生理结构的直线距离，此模块导入器官形态数据，并应用一种基于向量计算的方法来测定从器官中心到指定生理结构的直线距离，包括对器官中心点和目标生理结构之间的坐标点进行向量化，然后计算这两点之间的向量差，并利用欧氏距离公式来求解实际距离，该过程不仅提高了测量的精度，还通过引入误差估计模型，对测量误差进行分析和校正，误差估计模型考虑了图像分辨率、器官移动和设备精度等因素，从而优化了最终的测量结果，包括对测量值的计算和误差分析，最终得到精确的器官距离参数，参数为后续的诊断提供了重要的定量依据，采用公式如下：

，

其中，D是器官中心点到目标生理结构点的距离，和分别是器官中心点和目标生理结构点的三维坐标。

肿瘤定位子模块依据器官距离参数，结合三维坐标定位肿瘤中心点，包括多点坐标融合和位置校准，得到肿瘤位置参数的执行流程如下：

肿瘤定位子模块依据所述器官距离参数，结合三维坐标定位肿瘤中心点，首先，该模块接收器官距离参数，并结合已知的器官几何特性和生理结构数据，使用一个三维坐标转换算法来定位肿瘤的中心点，此算法基于改进的最小二乘法原理，通过对多个肿瘤中心点的位置数据进行优化处理，求解出肿瘤位置，进而，通过融合来自不同成像设备的数据点，增加定位的准确性和可靠性，此过程中还包括对定位结果进行实时校准，利用实时成像反馈，调整算法参数以适应患者体位变化和呼吸运动等生理动态变化，通过复杂的数据处理和算法优化，得到高精度的肿瘤位置参数，参数对于后续的治疗计划制定和手术导航至关重要，采用公式如下：

，

其中，是肿瘤中心点的坐标，是第i个数据点的坐标，是该数据点的权重，A是由系统参数决定的转换矩阵。

具体而言，如图2、6所示，实时跟踪模块包括：

参数调整子模块从实时数据流中接收肿瘤位置参数，基于当前监测情况调整参数阈值，设置反应敏感度，进行肿瘤位置参数的动态调整，适配肿瘤速度和大小的变化，获取调整后参数的执行流程如下：

参数调整子模块从实时数据流中接收肿瘤位置参数，该子模块首先分析实时数据流确定肿瘤的速度和大小的当前状态，调整阈值和反应敏感度以适应肿瘤的动态变化，通过实时监测数据中肿瘤的移动速度和大小的变化，调整参数阈值T，其中T是一个函数，依赖于肿瘤的移动速率v和当前肿瘤大小s，表示为T=f(v，s)。此函数通过对过去监测数据的统计分析得出，适用于动态调整参数，若肿瘤增长速度加快，对应增加阈值以加强监测的敏感度。完成参数的动态调整后，存储更新的参数值，为下一步的数据匹配和分析提供基础，获取调整后参数。

动态匹配子模块应用调整后参数，应用卡尔曼滤波算法，连续分析肿瘤的位置和移动轨迹，并根据新的监测数据对跟踪参数进行调整，反映肿瘤的动态变化，修正跟踪路径，得到匹配结果数据的执行流程如下：

动态匹配子模块应用调整后参数，进行连续的肿瘤位置和移动轨迹分析，子模块不断接收新的监测数据，并对肿瘤跟踪参数进行实时调整，根据新接收的肿瘤位置数据，通过比较与前一位置的差异来计算肿瘤的移动方向和速度，利用数据更新跟踪模型，以适应肿瘤位置的最新变化。模型调整包括修正肿瘤移动轨迹预测算法中的权重系数，以及调整预测误差容忍度，确保跟踪精度最优化，通过调整和更新，修正并完善跟踪路径，生成与实际情况匹配的肿瘤位置数据，得到匹配结果数据。

卡尔曼滤波算法按照公式：

，

其中，为在时间点k基于观测信息更新后的状态估计，为在时间点k之前的预测状态估计，为卡尔曼增益，决定了新观测数据与预测估计相比的权重，为在时间点k的观测值，为观测模型，将状态空间映射到观测空间，为调节系数，用于调节误差修正的强度，为额外的动态调整数据，为动态调整系数。

执行过程如下：

系统根据先前的状态估计，结合控制输入和系统模型，预测当前状态，接着利用当前的观测值通过观测模型将预测状态映射到观测空间，此时引入两个新的参数：动态调整数据和动态调整系数，参数辅助根据系统运行时的目标变化调整误差模型，通过调节系数增强模型对实际变化的响应，最后通过卡尔曼增益调整预测误差，更新状态估计得到，该过程更为精确地反映系统的动态变化，从而生成更加精确的状态估计值。

位置更新子模块利用匹配结果数据，重新计算肿瘤在图像序列中的位置，更新数据库中的肿瘤位置信息，优化跟踪数据的时效性和准确性，生成肿瘤位置实时更新数据的执行流程如下：

位置更新子模块利用匹配结果数据，重新计算肿瘤在图像序列中的位置，通过对匹配结果数据中的肿瘤位置进行分析，确定肿瘤在连续图像中的确切位置。包括提取每个时间点的肿瘤位置信息，并通过线性插值方法估算在图像序列中未直接观测到的肿瘤位置，该子模块还负责更新数据库中的肿瘤位置信息，通过数据库事务处理机制，确保数据的一致性和完整性。更新包括删除过时的位置信息，插入当前的位置数据，并通过数据库索引优化查询性能，从而提升数据的时效性和准确性，生成肿瘤位置实时更新数据。

具体而言，如图2、7所示，治疗角度调整模块包括：

数据获取子模块接收肿瘤位置实时更新数据，通过分析数据的时序完整性和坐标一致性，校验数据质量，生成核实的位置坐标的执行流程如下；

数据获取子模块接收所述肿瘤位置实时更新数据，通过分析数据的时序完整性和坐标一致性，校验数据质量，该模块设计了一个时间序列分析程序，用于跟踪和验证数据包的接收时间戳和顺序，确保数据的时序不被网络延迟或重新排序错误影响，使用坐标一致性检验算法，比较连续数据点之间的坐标差异，检测异常波动或数据跳变，以识别传输错误或数据丢失，此模块还实施了数据冗余校验，通过重复接收相同数据进行比对，提高数据可靠性，通过综合这些分析结果，确认数据的质量，并生成核实的位置坐标，采用公式如下：

，

其中，表示时间序列中位置数据的标准偏差，是在时间t的位置坐标，是坐标的平均值。

角度计算子模块基于核实的位置坐标，利用卷积神经网络算法，计算与肿瘤位置对应的最优射线投射角度，参照肿瘤的形态和体积变化，确定治疗射线的新调整角度，输出优化的射线角度的执行流程如下：

角度计算子模块基于所述核实的位置坐标，利用卷积神经网络算法，计算与肿瘤位置对应的最优射线投射角度，该模块输入经过验证的坐标数据到卷积神经网络中，网络训练使用了大量历史治疗数据，包括肿瘤位置、形态和成功治疗的角度数据。通过网络的前向传播和反向传播算法，不断调整网络权重，以最小化治疗角度的预测误差，根据肿瘤的实时形态和体积变化数据，动态调整模型输出，计算得出最优的射线投射角度，还采用了多参数优化技术，综合考虑患者体位、肿瘤生长速度和近期治疗反应，确定治疗射线的新调整角度，输出优化的射线角度。

卷积神经网络算法按照公式：

，

其中，为第层网络中位置处的激活值，为特征图上的位置坐标，为网络中的层次，为激活函数，增加网络的非线性，为权重矩阵，提取输入数据的特征，为前一层的输出值，表示提取的特征，为相关系数矩阵，用于加权前一层的特征以提高目标区域的影响力，为衰减系数，调整距离权重的影响力，为距离矩阵，根据肿瘤中心的距离调整权重，为偏置项，调整输入信号的强度。

执行过程如下；

通过调整卷积核权重提取输入图像的特征，接着引入相关系数矩阵，这个矩阵是基于图像中肿瘤与正常组织之间对比度自适应生成的，用于加强肿瘤特征区域的权重，距离矩阵根据每个像素到肿瘤中心的欧式距离计算得到，与衰减系数相乘，调整每个位置的权重影响力，通过偏置项调整整体输入的强度，经过激活函数处理后输出特征图，从而更精确地计算出与肿瘤位置对应的最优射线投射角度值。

设备调整子模块接收优化的射线角度数据后，调整射线治疗设备的角度设置，通过物理调校进行射线发射点的定位，匹配治疗需求，完成设备调整参数的更新，生成调整后的射线参数的执行流程如下：

设备调整子模块接收所述优化的射线角度数据后，调整射线治疗设备的角度设置，通过物理调校进行射线发射点的定位，该模块采用精密的伺服机械控制系统，根据接收到的射线角度数据，自动调整射线发射设备的空间定位和角度，使用实时反馈系统，监控设备的移动和角度调整，确保设备设置准确符合计算结果，还实施了动态校准程序，根据环境变量和设备运行状态进行微调，以消除设备磨损或温度变化引起的误差。通过复杂的调整和校准过程，匹配治疗需求，完成设备调整参数的更新，生成调整后的射线参数，采用公式如下：

，

其中，是调整后的最终射线发射角度，是优化计算得出的角度，是根据设备校准得到的修正值。

具体而言，如图2、8所示，治疗效果预测模块包括：

参数分析子模块接收调整后的射线参数，分析射线参数的能量水平和穿透能力，通过比较差异化能量射线参数对相同组织类型的作用效果，计算射线参数对目标区域影响的潜在影响力，得到参数影响评估结果的执行流程如下：

参数分析子模块接收调整后的射线参数，分析射线参数的能量水平和穿透能力，该模块使用物理模拟工具来评估不同能量水平的射线在不同类型组织中的传播和吸收情况。通过对射线的散射和衰减系数进行建模，计算在特定能量下的穿透深度和能量分布。接着，结合临床数据，通过模拟实验，比较不同能量射线在相同组织类型中的作用效果，这包括对照组织损伤程度、治疗深度和非目标区域的辐射散射，利用统计分析方法，计算射线参数对目标区域影响的潜在影响力，通过建立能量水平与治疗效果之间的相关性模型，最终得到参数影响评估结果，采用公式如下：

，

其中，是到达目标区域的有效能量，是初始射线能量，是组织的吸收系数，x是穿透深度，k是能量转换效率系数。

历史数据对比子模块利用参数影响评估结果，将当前的射线参数与患者的历史治疗数据进行对比，通过定量分析射线参数在历史治疗中的表现与当前预期目标的偏差，得到历史匹配分析结果的执行流程如下：

历史数据对比子模块利用参数影响评估结果，将当前的射线参数与患者的历史治疗数据进行对比，该模块导入患者的历史治疗参数和治疗效果数据，使用数据对比分析工具来评估历史治疗方案的成功率和当前治疗计划的对应关系。通过计算不同射线参数设置下的治疗效果差异，分析差异背后的生物物理原因，利用统计回归分析，定量比较射线参数在历史治疗中的表现与当前预期目标的偏差，评估当前治疗计划的优势和潜在风险，最终得到历史匹配分析结果，采用公式如下：

，

其中，表示当前参数与历史数据的能量差异平方和的均值，和分别是当前和历史治疗参数的效果评分。

效果预测子模块基于历史匹配分析结果，参照历史数据和当前参数的交互影响，通过计算概率模型预测当前治疗方案达到的治疗效果，生成治疗效果预测结果的执行流程如下：

效果预测子模块基于历史匹配分析结果，参照历史数据和当前参数的交互影响，该模块使用概率模型来预测当前治疗方案的潜在成功率。包括构建一个基于贝叶斯网络的预测模型，该模型结合当前的射线参数和相应的历史治疗结果，以及患者特定的生理和病理信息。通过模型运算，计算在给定参数下达到预定治疗效果的概率，并评估不同治疗参数对预期治疗效果的贡献度。此外，还引入机器学习算法，通过训练历史数据集来优化模型的预测精度，生成治疗效果预测结果，采用公式如下：

，

其中，P（success|params）是在给定参数下达到治疗成功的概率，是模型参数，是治疗参数。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述系统包括；

图像接收模块接收CT和MRI设备输出的图像数据，调整图像的亮度和对比度，将图像转换为适用于分析的格式，生成标准化图像数据；

器官识别模块从所述标准化图像数据中，提取目标器官的边缘，测量器官边界和定位，使用边缘检测技术确定器官轮廓，生成识别的器官图像；

所述器官识别模块包括：

边缘提取子模块基于所述标准化图像数据，在图像数据中，采用局部对比度增强技术优化图像清晰度，通过动态对比度调节图像的亮度和对比度，强化图像中的边缘信息，通过边缘增强处理来提取器官的边缘，构建轮廓图像数据；

边界测量子模块基于所述轮廓图像数据，应用数值分析方法计算器官的外形参数，包括长度、宽度和外围曲线的细节，强调所述轮廓图像数据的可重复性，并利用几何度量信息，生成多维边界参数；

器官定位子模块利用所述多维边界参数，采用坐标转换和位置校正计算器官在图像中的中心位置，通过分析器官与图像边界的对应位置进行器官的空间定位，得到识别的器官图像；

定位准确度分析模块使用所述识别的器官图像，通过测量器官中心到生理结构的距离，计算肿瘤中心位置，生成肿瘤位置参数；

实时跟踪模块基于所述肿瘤位置参数，调整跟踪参数匹配肿瘤的动态变化，更新位置信息，生成肿瘤位置实时更新数据；

所述实时跟踪模块包括：

参数调整子模块从实时数据流中接收所述肿瘤位置参数，基于当前监测情况调整参数阈值，设置反应敏感度，进行肿瘤位置参数的动态调整，适配肿瘤移动速度和大小的变化，获取调整后参数；

动态匹配子模块应用所述调整后参数，应用卡尔曼滤波算法，连续分析肿瘤的位置和移动轨迹，并根据监测肿瘤的位置和移动轨迹的信息对跟踪参数进行调整，反映肿瘤的动态变化，修正跟踪路径，得到匹配结果数据；

位置更新子模块利用所述匹配结果数据，重新计算肿瘤在图像序列中的位置，更新数据库中的肿瘤位置信息，优化跟踪数据的时效性和准确性，生成肿瘤位置实时更新数据；

治疗角度调整模块根据所述肿瘤位置实时更新数据，计算新的治疗射线角度，调整设备设置匹配参数，生成调整后的射线参数；

治疗效果预测模块利用所述调整后的射线参数，结合患者既往治疗数据，预测治疗效果，生成治疗效果预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述标准化图像数据包括增强后的亮度级别、对比度比例和适于迭代分析的图像格式，所述识别的器官图像包括器官的边缘轮廓、中心位置坐标和器官的外形描述，所述肿瘤位置参数包括肿瘤中心的三维坐标、关键生理结构的位置关系和定位的精度指数，所述肿瘤位置实时更新数据包括肿瘤的当前位置、移动轨迹和检测到的速度变化，所述调整后的射线参数包括新的角度设置、射线的调节强度和预定的照射周期，所述治疗效果预测结果包括预测的肿瘤反应类别、改善的生存率区间和治疗关联副作用概率。

3.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述定位准确度分析模块包括：

器官识别子模块接收所述识别的器官图像，通过边缘检测确定器官的外轮廓和中心点位置，计算边缘点与中心点间的距离，获取器官的几何特性，得到器官形态数据；

距离测量子模块利用所述器官形态数据，采用几何分析工具测量从器官中心到生理结构的直线距离，包括对测量值的计算和误差分析，得到器官距离参数；

肿瘤定位子模块依据所述器官距离参数，结合三维坐标定位肿瘤中心点，包括多点坐标融合和位置校准，得到肿瘤位置参数。

4.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述卡尔曼滤波算法按照公式：

，

其中，为在时间点k基于观测信息更新后的状态估计，为在时间点k之前的预测状态估计，为卡尔曼增益，为在时间点k的观测值，为观测模型，为调节系数，为额外的动态调整数据，为动态调整系数。

5.根据权利要求1所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述治疗角度调整模块包括：

数据获取子模块从联络网络接收所述肿瘤位置实时更新数据，通过分析数据的时序完整性和坐标一致性，校验数据质量，生成核实的位置坐标；

角度计算子模块基于所述核实的位置坐标，利用卷积神经网络算法，计算与肿瘤位置对应的最优射线投射角度，参照肿瘤的形态和体积变化，确定治疗射线的新调整角度，输出优化的射线角度；

设备调整子模块接收所述优化的射线角度数据后，调整射线治疗设备的角度设置，通过物理调校进行射线发射点的定位，匹配治疗需求，完成设备调整参数的更新，生成调整后的射线参数。

6.根据权利要求5所述的基于图像引导的放射治疗定位系统，其特征在于，所述卷积神经网络算法按照公式：

，

其中，为第层网络中位置处的激活值，为特征图上的位置坐标，为网络中的层次，为激活函数，为权重矩阵，为前一层的输出值，为相关系数矩阵，为衰减系数，为距离矩阵，为偏置项。