一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法和装置及加速器治疗装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法和装置及加速器治疗装置，通过大量实际MV成像数据与KV成像数据的配对学习，分析及寻找它们之间的关联因素，建立精确的数学模型，优化关联函数，或者通过深度学习的方法，获得越来越精确的关联函数，则最终，由关联函数直接换算得到的换算KV成像数据就能满足我们实际的应用需求，从而为加速器治疗设备的应用效率、治疗精度、医生的实施掌控度及便利性都提供了巨大而方便的技术手段，社会价值和经济价值都非常高。

A Method and Device for Converting MV Imaging Data into KV Imaging Data and Accelerator Therapeutic Device

The invention discloses a method and device for converting MV imaging data into KV imaging data and an accelerator treatment device. Through matching and learning of a large number of actual MV imaging data and KV imaging data, the correlation factors between them are analyzed and searched, an accurate mathematical model is established, the correlation function is optimized, or more and more accurate correlation functions are obtained by means of in-depth learning. Ultimately, the converted KV imaging data obtained by direct conversion of the correlation function can meet our practical application needs, thus providing a huge and convenient technical means for the application efficiency, treatment accuracy, doctor's implementation control and convenience of the accelerator treatment equipment. The social value and economic value are very high.

【技术实现步骤摘要】
一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法和装置及加速器治疗装置
本专利技术涉及一种医疗设备，特别涉及将MV成像数据转换为KV成像数据的方法和装置及加速器治疗装置。
技术介绍
目前放射治疗装置在治疗时为了尽可能降低副作用的情况下达到最佳治疗目的，现有技术中，一般先用专用CT成像设备(CT机)获取三维CT图像数据再生成所需角度的二维DRR图像，并以此为依据制定放射治疗计划，然后在加速器治疗设备(即MV级放射治疗设备)上按照放射治疗计划进行治疗，治疗结束后再使用CT设备进行CT成像验证，这样耗时费力，设备使用效率不高，因此出现一种将KV级球管及KV级数字成像平板集成在加速器治疗设备上的方案，治疗后直接使用KV级设备进行验证，但是，距离医生希望在治疗过程中实时监控治疗效果的目标还有相当大的差距，因此，亟需一种可实时监控及验证治疗效果的方案出现。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法和装置及加速器治疗装置。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是：一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，包括配对学习步骤，以及利用配对学习步骤得到的关联函数将MV成像数据直接转换为KV成像数据的步骤，所述配对学习步骤包括以下步骤：提供多个不同角度的KV成像数据；提供与KV成像数据一一对应角度拍摄的MV成像数据；将同角度的KV成像数据和MV成像数据一一对应，获得二者之间的关联因素，从而建立二者之间的关联函数。本文所述的KV成像数据是指包括但不限于先利用专用CT成像设备(CT机)获取三维CT图像数据再生成所需角度的二维DRR图像或者集成在加速器治疗设备上的KV级射线成像装置所获得的目标图像信息；而MV成像数据是指MV级加速器配合MV级数字图像平板获取的MV成像信息。这里的一一对应角度的KV成像数据和MV成像数据是指针对同一目标从同一角度获得的KV成像数据和MV成像数据，二者本质上是同一物理信息的数字投影，一般来说，KV成像数据中含有更多更丰富的影像细节，特别是人体软组织的数据信息，而MV成像数据中，这些影像细节就有很大的缺失，实际上无法直接应用来做诊断或做治疗结果验证或实时监控。而现有技术中也缺乏高效的技术手段。本专利技术创造性的将同角度的KV成像数据和MV成像数据一一对应，建立二者之间的关联函数。有了这个关联函数后，我们就可以直接将每一时刻的(包含同一角度以及不同角度的MV成像数据)MV成像数据利用该关联函数转换成一个转换KV成像数据，该转换KV成像数据与由CT机获取的三维CT图像数据所生成的对应角度的DRR图像数据或KV级射线成像装置从相同角度拍摄的实际KV成像数据的近似程度由该关联函数的精度所决定，通过大量实际MV成像数据与KV成像数据的配对学习，分析及寻找它们之间的关联因素，建立精确的数学模型，优化关联函数，或者通过深度学习的方法，获得越来越精确的关联函数，则最终，由关联函数直接换算得到的换算KV成像数据就能满足我们实际的应用需求，从而为加速器治疗设备的应用效率、治疗精度、医生的实施掌控度及便利性都提供了巨大而方便的技术手段，社会价值和经济价值都非常高。而深度学习的相关技术以及图像关联因素分析的技术，已经有了基础理论及具体操作的方法，在此就不再赘述。但这些基础理论及操作方法用于本专利技术所述的领域，现有技术未有公开，也没有相关的技术启示和解决方案。并且，直接利用MV级图像装置来实现实时的监控的思路，也从未有人提及，这个思路的本身就需要经过创造性的思维才能获得。没有创造性的本领域技术人员，是无法不经过创造性思维就发现这一点的，因为在本领域所有技术教导中都明确该技术所获得的图像数据缺乏必要的细节，而无法应用，本领域的技术人员不经过创造性的思维是无法克服这种技术偏见的。进一步的，对同一目标进行多次所述配对学习的步骤；和/或对不同目标进行一次或多次所述配对学习步骤；以获得优化的KV成像数据与MV成像数据之间的关联函数。进一步的，不断进行针对不同目标的配对学习步骤，和/或者针对同一目标不同角度的KV成像数据与MV成像数据的配对学习步骤，直到将任一角度的MV成像数据直接利用关联函数转换得到的转换KV成像数据与对应角度的实际KV成像数据的一致性满足要求。进一步的，所述配对学习步骤采用人工智能深度学习的方法。本专利技术还提供一种将MV成像数据转换为KV成像数据的装置，包括深度学习装置，所述深度学习装置包括：数据采集模块，用于获取KV成像数据和MV成像数据；数据配对学习模块，将基于同一目标同一角度成像的KV成像数据和MV成像数据标记为关联对应数据；深度学习模块，利用多个关联对应数据进行深度学习，并输出KV成像数据与MV成像数据之间的关联函数。本专利技术还提供一种加速器治疗装置，包括MV级加速器和主机架，还包括深度学习装置，所述深度学习装置包括：数据采集模块，用于获取KV成像数据和MV成像数据；数据配对学习模块，将基于同一目标同一角度成像的KV成像数据和MV成像数据标记为关联对应数据；深度学习模块，利用多个关联对应数据进行深度学习，并输出KV成像数据与MV成像数据之间的关联函数。进一步的，所述加速器治疗装置还包括：MV级数字图像平板，用于与MV级加速器配合获取MV成像数据；KV级射线装置，包括KV级射线发生装置和KV级数字图像平板，用以获取KV成像数据。进一步的，所述加速器治疗装置还包括第二导轨，所述KV级射线装置安装于所述第二导轨上；所述第二导轨可相对于主机架独立旋转，带动KV级射线装置绕等中心旋转；或第二导轨相对于主机架固定不动，所述KV级射线装置可沿第二导轨往复滑动绕等中心旋转；或所述第二导轨可相对于主机架独立旋转，带动KV级射线装置绕等中心旋转，同时所述KV级射线装置可沿第二导轨往复滑动绕等中心旋转。进一步的，所述加速器治疗装置还包括深度学习控制装置，所述深度学习控制装置用以控制加速器治疗装置完成以下工作：控制MV级加速器和MV级数字图像平板获取不同角度的MV成像数据；控制KV级射线装置获取与MV级图像数据相同成像角度的KV成像数据。进一步的，所述加速器治疗装置还包括转换KV成像数据输出装置，所述转换KV成像数据输出装置完成以下工作：将MV成像数据根据KV成像数据与MV成像数据之间的关联函数，转换并输出对应的转换KV成像数据。附图说明图1是本专利技术的示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，包括配对学习步骤，以及利用配对学习步骤得到的关联函数将MV成像数据直接转换为KV成像数据的步骤，所述配对学习步骤包括以下步骤：提供多个不同角度的KV成像数据；提供与KV成像数据同样的角度拍摄的MV成像数据；将同角度的KV成像数据和MV成像数据一一对应，建立二者之间的关联函数。本文所述的KV成像数据是指包括但不限于先利用专用CT成像设备(CT机)获取三维CT图像数据再生成所需角度的二维DRR图像或者集成在加速器治疗设备上的KV级射线成像装置所获得的目标图像信息；而MV成像数据是指MV级加速器配合MV级数字图像平板获取的MV成像信息。这里的一一对应角度的KV成像数据和MV成像数据是指针对同一目标从同一角度获得的KV成像数据和M本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，其特征在于，包括配对学习步骤，以及利用配对学习步骤得到的关联函数将MV成像数据直接转换为KV成像数据的步骤，所述配对学习步骤包括以下步骤：提供多个不同角度的KV成像数据；提供与KV成像数据一一对应角度拍摄的MV成像数据；将同角度的KV成像数据和MV成像数据一一对应，获得二者之间的关联因素，从而建立二者之间的关联函数。

【技术特征摘要】
1.一种将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，其特征在于，包括配对学习步骤，以及利用配对学习步骤得到的关联函数将MV成像数据直接转换为KV成像数据的步骤，所述配对学习步骤包括以下步骤：提供多个不同角度的KV成像数据；提供与KV成像数据一一对应角度拍摄的MV成像数据；将同角度的KV成像数据和MV成像数据一一对应，获得二者之间的关联因素，从而建立二者之间的关联函数。2.根据权利要求1所述的将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，其特征在于，对同一目标进行多次所述配对学习的步骤；和/或对不同目标进行一次或多次所述配对学习步骤；以获得优化的KV成像数据与MV成像数据之间的关联函数。3.根据权利要求2所述的将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，其特征在于，不断进行针对不同目标的配对学习步骤，和/或者针对同一目标不同角度的KV成像数据与MV成像数据的配对学习步骤，直到将任一角度的MV成像数据直接利用关联函数转换得到的转换KV成像数据与对应角度的实际KV成像数据的一致性满足要求。4.根据权利要求3所述的将MV成像数据转换为KV成像数据的方法，其特征在于，所述配对学习步骤采用人工智能深度学习的方法。5.一种将MV成像数据转换为KV成像数据的装置，其特征在于，包括深度学习装置，所述深度学习装置包括：数据采集模块，用于获取KV成像数据和MV成像数据；数据配对学习模块，将基于同一目标同一角度成像的KV成像数据和MV成像数据标记为关联对应数据；深度学习模块，利用多个关联对应数据进行深度学习，并输出KV成像数据与MV成像数据之间的关联函数。6.一种加速器治疗装置，包括MV级加速器和主机架，其特征在于，还包括深度学习装...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚毅，
申请(专利权)人：苏州雷泰医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32