应用于肿瘤精确放疗中的靶区呼吸运动控制新方法研究

发布时间：2020-11-21 12:55

　　 随着计算机技术的飞速发展,肿瘤放射治疗技术也不断地取得了突破性的进展,目前,肿瘤的适形三维精确放射治疗技术已取代传统落后的二维放疗技术而成为当今的主流。所谓精确放射治疗,是以“精确定位、精确计划、精确治疗”为特征,精确放射治疗技术的基本要求是要使得在肿瘤治疗上实现高精度、高剂量、高疗效和低损伤(三高一低)。然而,由于人体固有的呼吸运动使得放疗靶区的位置相对于加速器静止照射野发生偏离。于是,为了确保肿瘤靶区在放疗过程中始终处于高剂量区域,我们传统的做法是通过扩大现有靶区(临床靶区)的边界去满足靶区高剂量的要求,但与此同时将会导致靶区周围更多正常组织或器官的受照剂量增加。 于是,肿瘤靶区的呼吸运动影响已成为了限制肿瘤精确放射治疗疗效提高的瓶颈。为了尽量消除或减少呼吸运动对肿瘤靶区高精度放疗的不利影响,国内外的相关研究人员在大量文献中提出了若干种呼吸控制的方法,主要有如下几种：深吸气屏气方法1、被动加压方法2、主动呼吸控制方法3、呼吸门控方法4、射野实时跟踪方法5等等。这些方法都能够做到在一定程度上减少肿瘤靶区的呼吸动程度或者使肿瘤靶区在照射时段内跟射野保持相对静止。然而,这众多方法都存在一定的缺陷。比如,方法1、2、3,病人在做放疗的过程中其自主呼吸运动都要受到限制,这对于某些肺部肿瘤患者是不适用的；方法4虽然能够使得病人在放疗整个过程中保持自由呼吸,但加速器只能在特定的时间段内出束照射,而其余时间射束是关闭的,这就会大大延长了整个治疗时间,而且加速器射束开关的时开时闭,会造成剂量率的不稳定同时也有损于机器的使用寿命。方法5是通过驱动射野去跟踪肿瘤靶区的位置,目前实现这一方法的主流设备是赛博刀,但其跟踪方法是通过实时跟踪体表标记来实现的,这种方法有待临床验证其两者间关联度的正确性和治疗精度。 鉴于以上分析,本文提出了一种能够在放疗过程中有效地减少肿瘤靶区呼吸动度的新方法,本方法不用通过限制病人的自主呼吸来实现,同时也不用通过中断射线的方法来削弱靶区呼吸动度的影响,跟上文介绍的以上5种方法相比,具有一定程度的优越性。本方法实现的核心思想是“反向跟踪”,即通过设计一整套用步进电机设备控制驱动的机械系统,机械系统的运动平台(跟踪平台)在放疗过程中实时带动病人的体位跟肿瘤靶区在二维水平面上(相当于平躺病人的冠状面)做相对肿瘤靶区运动的反向运动,以此达到在一定程度上减小靶区相对于静止照射野的呼吸运动位移偏差量。 为了达到能够在放疗中准确地对肿瘤靶区进行实时反向跟踪,本文主要介绍了两种实现方案,方案一是在放疗中使用图像引导的方式以实时获取靶区在预定时间间隔内的位移量,并通过相关的软件把位移量转化为步进电机控制跟踪平台移动的脉冲信号量,使跟踪平台的反向位移跟肿瘤靶区呼吸运动的位移相等。方案一的实现是依赖于X光影像学成像的方式,因此势必会造成病人吸收更多额外X射线的剂量,于是,本文在此基础上,创新性地提出了另一种方案,即是通过病人体外的呼吸流量传感器,以间接的方式获取到病人的呼吸运动规律信号,鉴于此信号跟肿瘤靶区的呼吸运动位移规律信号是同步相关的,于是就可以将此信号转化为控制信号以驱动步进电机再带动跟踪平台对肿瘤靶区进行实时性的反向跟踪。 本文在第二章详细分析了两种方案的具体流程,当采用第二种方案时,虽然使病人避免了接受额外X线剂量的照射,但由于在治疗过程中无法获取到病人肿瘤靶区的位移信息,于是,就必须在治疗前先建立起靶区呼吸运动“位移-时间”规律的数学函数模型,具体做法是：对同一病人进行电影模式(CINE)的CT扫描,获取到病人肿瘤靶区呼吸运动位移的横断面图像序列,并将横断面图像重建成冠状平面的靶区呼吸运动图像序列,然后采用snake算法在冠状平面的图像中提取出靶区的图像块以作为感兴趣的“运动目标块”,再通过“块匹配”的运动目标跟踪算法计算出“运动目标块”在相邻两帧二维冠状平面上的位移量大小,由于相邻图像帧的时间间隔是已知且固定的,于是将位移跟相应时间点对应便最终可以建立起肿瘤靶区呼吸运动“位移-时间”关系变换的数学函数模型,此模型建立的目的是为了给在放疗过程中确定跟踪平台反向运动在每一跟踪周期的最大位移量提供依据。 本文第三章详细讨论了靶区呼吸运动规律函数模型建立所用到的各种算法,并重点介绍了Snake算法与“块匹配”的运动目标跟踪算法,此两种方法相结合便可完整建立起靶区的呼吸运动函数模型。本文第四章主要分析了反向跟踪系统硬件部分的机械结构设计以及反向跟踪主控制电路模块的设计,硬件机械结构的主体部分是由步进电机驱动的机电一体化二维直线运动平台模型,主控制电路模块以89S52芯片为核心,接受通过热敏式电路所提取到的人体呼吸规律信号,并用C语言编程的方式将模拟的呼吸信号离散为数字的脉冲信号并进行反向,再转化为步进电机运转速度和运转方向的控制脉冲信号,便最终可以实现步进电机带动跟踪平台对肿瘤靶区进行反向跟踪。本文第五章展示了跟踪系统电路部分和机械部分的实物模型、以及我们自主开发的“基于VC++编程环境的智能化软件控制系统”,此外,本章的最后部分通过“弹簧振子周期性运动规律的视频图像跟踪”实验以验证了"Snake算法”与“块匹配”算法的运动目标跟踪精确度。 肿瘤靶区呼吸运动反向跟踪方法,能够在一定程度上有效较少靶区呼吸运动位移,但尚有很多重要问题噬待解决,本课题只是做了一些探索性的初步研究工作,所以在文章的最后对工作中遗留的问题以及对以后的工作进行了展望。
【学位单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2010
【中图分类】：R318;R730.55
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 呼吸控制方法的现状
    1.2 各种方法优缺点比对
    1.3 新方法的提出与实现思路
    1.4 课题创新之处
第2章 肿瘤靶区呼吸运动反向跟踪系统模型
    2.1 概述
    2.2 方案讨论
        2.2.1 初步设想的方案
        2.2.2 改进方案
    2.3 反向跟踪法总结
第3章 呼吸函数模型的建立
    3.1 传统模型的研究
    3.2 图像引导的靶区呼吸运动函数模型建立方法简介
    3.3 算法分析
        3.3.1 边缘轮廓检测算法
        3.3.2 运动目标轮廓的跟踪
第4章 硬件模块系统设计
    4.1 控制电路系统模块的设计
        4.1.1 驱动设备-步进电机的研究
        4.1.2 主控电路功能模块设计
    4.2 反向跟踪系统的机电一体化结构设计
第5章 实物模型与实验验证
    5.1 人体呼吸波形信号提取的实现
        5.1.1 材料与方法
        5.1.2 实验结果与分析
    5.2 反向跟踪法电路仿真实验
        5.2.1 实验平台与思路
        5.2.2 仿真实验结果
    5.3 软件控制系统的开发与算法验证
        5.3.1 实时反向跟踪的软件控制平台开发
        5.3.2 目标跟踪算法验证
第6章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 今后研究方向
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
致谢

【参考文献】

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1 李宝生,於文雪,尹勇,李松毅,于金明;应用模拟定位机对肺癌肿块运动的研究[J];东南大学学报(自然科学版);2002年04期

2 胡喜华;刘卫忠;郑立新;;运动估计块匹配算法的分析研究[J];电视技术;2005年12期

3 黄伟,李宝生,于金明;精确放疗中呼吸运动对肺部肿瘤靶区的影响与控制[J];国外医学(肿瘤学分册);2005年01期

4 伍锐;陈超敏;;肿瘤靶区呼吸运动实时反向跟踪系统在精确放疗中的应用研究[J];南方医科大学学报;2010年01期

5 赵全邦;董慧颖;李泉富;;Snake算法在运动目标检测中的应用[J];沈阳理工大学学报;2006年05期

本文编号：2893031