消融处理计划的优化制造技术

本公开的实施例涉及消融处理计划的优化。提供了一种提供用于处理受试者内的感兴趣区域的热消融装置的处理参数的优化值的计算机实现的方法。所述方法包括：基于处理参数对感兴趣区域的期望效果与由相对较少计算开销的模型预测的处理参数对感兴趣区域的预测效果之间的差异来迭代地调整所述处理参数的初始值，以提供处理参数的优化值；间歇地将处理参数的经调整值输入到相对较多计算开销的模型中；以及更新相对较少计算开销的模型，和/或输入到模型中的参数值之间的映射，使得两个模型对感兴趣区域的预测效果彼此更接近地匹配。对感兴趣区域的预测效果彼此更接近地匹配。对感兴趣区域的预测效果彼此更接近地匹配。

【技术实现步骤摘要】
消融处理计划的优化


[0001]本公开涉及确定用于处理感兴趣区域的热消融装置的处理参数。公开了一种计算机实现的方法、处理装置、系统和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]热消融癌症疗法的目的是将肿瘤损伤带到一定的温度水平，使得肿瘤细胞被致死地损伤。例如，基于针的热消融利用安装在经皮针的尖端处的微型加热或冷却装置。针以预定方式插入肿瘤区域。正确定位后，用预定的输入功率操作该装置预定的时间，以产生期望尺寸的消融区域。对于热加热过程，有例如基于针的微波“MW”装置和射频“RF”装置。组织冷冻可以通过冷冻消融针装置实现。在组织加热装置中，两个物理效应有助于组织中的温度增加：a)在装置的电磁场起作用的地方直接加热；b)通过热扩散，其将较高温度从加热位置传播到较远且较低温度的组织区域。在37℃的体温下携带血液的血管周围发生冷却和温度保持效应。
[0003]通常，使用由Pennes在题为“Analysis Of Tissue and Arterial Blood Temperatures in the Resting Human Forearm”，Journal of Applied Physiology，vol.1，no.2，pp 93
‑
122，1948的文献中引入的生物热微分方程模拟组织中的时间相关温度，使得能够预测组织中的温度：
[0004][0005]在等式1中，T表示时间相关空间温度分布并且T
core
是恒定体温，假定为37℃。Q是由于消融装置的定位和输入功率导致的热能源分布。其他量表示组织特异性：k
ti
是热导率，w
bl
是血液灌注参数。ρ表示组织密度，并且c
p
表示组织热容量。
[0006]然而，在确定用于处理感兴趣区域的热消融装置的处理参数方面仍然存在改进的空间。

技术实现思路

[0007]本专利技术由权利要求限定。
[0008]根据本公开的一个方面，提供了一种提供用于处理受试者内的感兴趣区域的热消融装置的一个或多个处理参数的优化值的计算机实现的方法。所述方法包括：
[0009]接收相对较少计算开销的模型和相对较多计算开销的模型，所述模型各自描述所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的预测效果；
[0010]接收描述所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的期望效果的一个或多个处理目标；以及
[0011]通过以下生成针对一个或多个处理参数的优化值：
[0012]将所述一个或多个处理参数的一个或多个初始值输入到所述相对较少计算开销的模型中；
[0013]基于所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的期望效果与由所述相对较少
计算开销的模型预测的所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的预测效果之间的差异，迭代地调整所述一个或多个处理参数的一个或多个初始值，以提供所述一个或多个处理参数的优化值；
[0014]间歇地将所述一个或多个处理参数的经调整值输入到所述相对较多计算开销的模型中；以及
[0015]更新所述相对较少计算开销的模型，使得两个模型对所述感兴趣区域的预测效果彼此更接近地匹配；和/或
[0016]更新输入到所述相对较多计算开销的模型中的所述一个或多个处理参数的经调整值与输入到所述相对较少计算开销的模型中的对应调整的一个或多个处理参数的值之间的映射，使得两个模型对所述感兴趣区域的预测效果彼此更接近地匹配，并且其中所述相对较少计算开销的模型由深度学习模型或深度学习增强的基于投影的模型提供。
[0017]本专利技术的其它方面、特征和优点将从以下参照附图进行的示例描述中变得显而易见。
附图说明
[0018]图1示出了根据本公开内容的第一方面的用于找到最佳消融装置输入参数的优化方法的工作流程的示意图，其包括更新相对较少计算开销的模型。
[0019]图2是示出根据本公开的第一方面的在外环中使用10个迭代步长(迭代)来优化消融输入功率参数的示例的图。
[0020]图3示出了根据本公开的第二方面的用于找到最佳消融装置输入参数的优化方法的工作流程的示意图，其包括更新处理参数值的映射。
[0021]图4示出了根据本公开的第二方面的包括用于更新处理参数值的映射的细节的示意图。
[0022]图5示出了根据本公开的第二方面的包括用于更新处理参数值的映射的进一步细节的示意图。
具体实施方式
[0023]参考以下描述和附图提供本公开的示例。在本说明书中，出于解释的目的，阐述了某些示例的许多具体细节。说明书中对“示例”、“实现”或类似语言的引用意味着结合该示例描述的特征、结构或特性被包括在至少该一个示例中。还应当理解，在另一示例中也可以使用关于一个示例描述的特征，并且为了简洁起见，在每个示例中不必复制所有特征。例如，关于计算机实现的方法描述的特征可以以相应的方式在计算机程序产品和系统中实现。
[0024]应当注意，本文所公开的计算机实现的方法可以作为包括存储在其上的计算机可读指令的非暂态计算机可读存储介质来提供，所述计算机可读指令在由至少一个处理器执行时使得所述至少一个处理器执行所述方法。换言之，计算机实现的方法可以在计算机程序产品中实现。计算机程序产品可以由专用硬件提供，或者由能够运行与适当软件相关联的软件的硬件提供。当由处理器提供时，方法特征的功能可由单个专用处理器，或由单个共享处理器，或由多个单独的处理器提供，其中一些处理器可被共享。一个或多个方法特征的
功能可以例如由在诸如客户端/服务器架构、因特网或云的联网处理架构内共享的处理器来提供。术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应被解释为排他性地指能够运行软件的硬件，并且可以隐含地包括但不限于数字信号处理器“DSP”硬件、用于存储软件的只读存储器“ROM”、随机存取存储器“RAM”、非易失性存储设备等。此外，本公开的示例可以采取可从计算机可用存储介质或计算机可读存储介质访问的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品提供由计算机或任何指令执行系统使用或结合计算机或任何指令执行系统使用的程序代码。出于本描述的目的，计算机可用存储介质或计算机可读存储介质可以是可包括、存储、通信、传播或传输供指令执行系统、装置或设备使用或与其结合使用的程序的任何装置。该介质可以是电的、磁的、光的、电磁的、红外的、或半导体系统或设备或传播介质。计算机可读介质的示例包括半导体或固态存储器，磁带，可移动计算机盘，随机存取存储器“RAM”，只读存储器“ROM”，硬磁盘和光盘。光盘的当前示例包括光盘只读存储器“CD
‑
ROM”、光盘读/写“CD
‑
R/W”，Blu
‑
Ray
TM
和DVD。
[0025]如上所述，典型地，使用生物热微分方程(方程1)模拟组织中的时间相关温度，以便确定热消融装置的效果。在等式1中，T表示时间相关空间温度分布并且T
core
是恒定体温，假定为37本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提供热消融装置的一个或多个处理参数的优化值的计算机实现的方法，所述热消融装置用于处理受试者内的感兴趣区域，所述方法包括：接收相对较少计算开销的模型和相对较多计算开销的模型，所述模型各自描述所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的预测效果；接收一个或多个处理目标，所述一个或多个处理目标描述所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的期望效果；以及通过以下方式生成针对所述一个或多个处理参数的优化值：将所述一个或多个处理参数的一个或多个初始值输入到所述相对较少计算开销的模型中；基于所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的所述期望效果与由所述相对较少计算开销的模型预测的所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的所述预测效果之间的差异，迭代地调整所述一个或多个处理参数的所述一个或多个初始值，以提供所述一个或多个处理参数的所述优化值；间歇地将所述一个或多个处理参数的经调整值输入到所述相对较多计算开销的模型中；以及更新所述相对较少计算开销的模型，使得两个模型对所述感兴趣区域的所述预测效果彼此更接近地匹配；和/或更新输入到所述相对较多计算开销的模型中的所述一个或多个处理参数的所述经调整值与输入到所述相对较少计算开销的模型中的对应调整的所述一个或多个处理参数的值之间的映射，使得两个模型对所述感兴趣区域的所述预测效果彼此更接近地匹配，并且其中所述相对较少计算开销的模型由深度学习模型或深度学习增强的基于投影的模型提供。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中更新所述相对较少计算开销的模型以使得两个模型对所述感兴趣区域的所述预测效果彼此更接近地匹配包括：迭代地执行所述相对较多计算开销的模型，以确定所述相对较多计算开销的模型对所述感兴趣区域的效果。3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述迭代地调整所述一个或多个处理参数的所述一个或多个初始值使用基于梯度的技术而被执行。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述相对较少计算开销的模型包括线性模型，并且其中所述相对较多计算开销的模型包括非线性模型。5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述相对较少计算开销的模型包括使用基于投影的方法而计算的替代模型，或使用机器学习技术而计算的替代模型，或使用深度学习技术而计算的替代模型。6.根据权利要求1
‑
5中任一项所述的计算机实现的方法，其中针对多个时间步长提供所述一个或多个处理参数的所述优化值，并且其中所述相对较少计算开销的模型描述所述一个或多个处理参数随时间对所述感兴趣区域的预测效果、并且包括所述感兴趣区域中的组织的随时间变化的温度相关热参数；以及其中迭代地调整所述一个或多个处理参数的所述一个或多个初始值包括：执行所述相对较少计算开销的模型以确定由所述相对较少计算开销的模型针对所述多个时间步长预
测的所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的所述预测效果，并且其中所述温度相关热参数以比在每个时间步长处的频率低的频率被调整。7.根据权利要求1
‑
5中任一项所述的计算机实现的方法，其中：所述相对较多计算开销的模型描述所述一个或多个处理参数对所述感兴趣区域的预测效果、并且包括所述感兴趣区域中的组织的温...

【专利技术属性】
技术研发人员：C，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：