基于云计算的远程放疗靶区勾画系统

本发明涉及放疗靶区勾画，具体涉及基于云计算的远程放疗靶区勾画系统。

背景技术：

1、远程放疗靶区勾画通过网络将放疗医生、物理师和患者的数据连接起来，实现远程协作和精准的靶区勾画，利用强大的云计算能力，快速处理大量的医学影像数据，缩短靶区勾画的时间，通过放疗轮廓勾画软件实现对不同病灶的放疗靶区勾画图像的快速自动勾画，然后再通过专家对放疗靶区勾画图像进行审核和修正，将审核修正后的放疗靶区勾画图像作为最终放疗时的参考图像，通过放疗轮廓勾画软件自动勾画的将勾画全过程缩短至2分钟以内，减轻放科医生繁重的靶区勾画工作压力，有效提高医生的工作效率。

2、然而，不同病灶领域的专家在对放疗轮廓勾画软件自动勾画出的放疗靶区勾画图像进行修正时，不同的专家在修正结果上会有所差异，但是在专家对自动勾画出的放疗靶区勾画图像进行修正后，却无法判定对修正后的图像差异是否存在异常进行判定，进而导致放疗的准确性和安全性存在风险，甚至导致放疗失误；基于此，提出基于云计算的远程放疗靶区勾画系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，解决了在专家对自动勾画出的放疗靶区勾画图像进行修正后，却无法判定对修正后的图像差异是否存在异常进行判定，进而导致放疗的准确性和安全性存在风险技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，包括：

4、图像数据获取模块，将放疗轮廓勾画软件生成的放疗靶区勾画图像，定义为初始勾画图像，专家修改后的放疗靶区勾画图像，定义为修正勾画图像，对不同种类病灶的初始勾画图像和修正勾画图像进行获取；

5、数据分析模块，用于对不同种类病灶的初始勾画图像和修正勾画图像进行对比分析，获得不同种类病灶分别对应的靶区偏差分布向量；

6、偏差分布异常信号判定模块，用于在实时放疗中实时获取初始勾画图像对应的修正勾画图像进行分析，获得实时偏差分布向量和基准偏差分布向量，计算获得实时偏差分布向量与基准偏差分布向量之间的分布相似度，根据分布相似度判定生成偏差分布异常信号；

7、软件异常判定模块，当生成偏差分布异常信号时，使用相同的输入数据通过再次运行放疗轮廓勾画软件，再次对对应的初始勾画图像进和修正勾画图像进行偏差分布异常信号判定，如果仍然生成偏差分布异常信号，则生成软件异常信号。

8、作为本发明进一步的方案：获得不同种类病灶分别对应的靶区偏差分布向量的具体的方式为：

9、步骤s1：从不同种类病灶中任意选取一类病灶作为分析类病灶；

10、步骤s2：获得分析类病灶的n组对照图像中，每组对照图像内初始勾画图像与修正勾画图像在肿瘤区、临床靶区、内靶区和计划靶区在各分区中分别对应的区域偏差值，并将其进行向量化处理后，表示为每组对照图像的区域偏差向量rn(gn,cn,i n,pn)，一组对照图像中包括一个初始勾画图像与其对应的修正勾画图像，n为正整数，60≥n＞1；

11、步骤s3：将每组对照图像的区域偏差向量中gn、cn、i n和pn的均值，作为标定向量db(bg,bc,b i,bp)，通过向量相似度计算公式，计算获得每组对照图像的区域偏差向量分别与标定向量之间的向量相似度fn，并对其进行分析，获得分析类病灶的靶区偏差分布向量k1(eg1,ec1,e i 1,ep1)；

12、步骤s4：重复步骤s1-s3，即可获得不同种类病灶分别对应的靶区偏差分布向量，ki(eg i,ec i,e i i,ep i)其中，i指代为不同种类的病灶，i为正整数。

13、作为本发明进一步的方案：获得分析类病灶的n组对照图像中，每组对照图像内初始勾画图像与修正勾画图像在肿瘤区、临床靶区、内靶区和计划靶区在各分区中分别对应的区域偏差值的具体方式为：

14、使用图像处理软件对每组对照图像内的初始勾画图像与修正勾画图像中在肿瘤区、临床靶区、内靶区和计划靶区各分区的面积进行获取，将每组对照图像内的初始勾画图像和修正勾画图像的各分区面积之间的差值绝对值标记为每组对照图像在各分区分别对应的区域偏差值。

15、作为本发明进一步的方案：分析类病灶的靶区偏差分布向量的具体的方式为：

16、获取向量相似度fn中大于预设值q1的数量，将数量a与预设值q2进行对比分析，当数量a大于等于预设值q2时将标定向量db作为分析类病灶的靶区偏差分布向量k1，当数量a小于预设值q2时，获得区域偏差向量rn(gn,cn,i n,pn)中，gn、cn、i n和pn分别对应的最大值和最小值之和的均值，进而生成分析类病灶的靶区偏差分布向量k1(eg1,ec1,e i 1,ep1)，预设值q1的具体取值为0.88，其中a为fn中大于预设值q1的数量，n≥a≥1。

17、作为本发明进一步的方案：生成偏差分布异常信号的具体方式为：

18、在实时放疗中，实时获取初始勾画图像对应的修正勾画图像时，采取与步骤s2相同的方式，获得初始勾画图像对应的修正勾画图像之间在各分区中分别对应的实时区域偏差值，并获得实时偏差分布向量，然后根据初始勾画图像对应的病灶种类，从数据分析模块获得对应种类病灶的靶区偏差分布向量，并将其作为基准偏差分布向量，采取与步骤s3相同的向量相似度计算方式，计算获得实时偏差分布向量与基准偏差分布向量之间的分布相似度，当分布相似度小于预设值q3时，则生成偏差分布异常信号，反之，则不做任何处理。

19、作为本发明进一步的方案：生成软件异常信号的具体方式为：

20、当生成偏差分布异常信号时，使用相同的输入数据通过再次运行放疗轮廓勾画软件，获得初始勾画图像对应的修正勾画图像，并再次通过偏差分布异常信号判定模块对初始勾画图像对应的修正勾画图像进行判定分析，如果仍然生成偏差分布异常信号，则生成软件异常信号，反之，则不做任何处理。

21、本发明的有益效果：

22、本发明，通过在实时放疗中，将新获取的初始勾画图像对应的修正勾画图像与已有的靶区偏差分布向量进行比较，及时生成偏差分布异常信号，以提醒操作人员，偏差分布异常，请进一步核实软件在生成对应的病症放疗靶区勾画图像存在错误还是专家修改存在错误，能够确保放疗的准确性和安全性，可以避免因错误未被发现而导致的放疗失误，从而降低对患者健康的潜在风险，有助于提高放疗质量控制水平，及时发现并纠正可能存在的错误，有助于优化放疗流程，提升整个放疗系统的可靠性和稳定性，促进放疗技术的不断改进和完善。

技术特征：

1.基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，获得不同种类病灶分别对应的靶区偏差分布向量的具体的方式为：

3.根据权利要求2所述的基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，获得分析类病灶的n组对照图像中，每组对照图像内初始勾画图像与修正勾画图像在肿瘤区、临床靶区、内靶区和计划靶区在各分区中分别对应的区域偏差值的具体方式为：

4.根据权利要求3所述的基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，分析类病灶的靶区偏差分布向量的具体的方式为：

5.根据权利要求4所述的基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，生成偏差分布异常信号的具体方式为：

6.根据权利要求5所述的基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，生成软件异常信号的具体方式为：

7.根据权利要求2所述的基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，其特征在于，向量相似度计算公式具体为：

技术总结本发明公开了基于云计算的远程放疗靶区勾画系统，涉及放疗靶区勾画技术领域，包括图像数据获取模块、数据分析模块、偏差分布异常信号判定模块和软件异常判定模块；通过将新获取的初始勾画图像对应的修正勾画图像与已有的靶区偏差分布向量进行比较，及时生成偏差分布异常信号，以提醒操作人员，偏差分布异常，请进一步核实软件在生成对应的病症放疗靶区勾画图像存在错误还是专家修改存在错误，能够确保放疗的准确性和安全性，可以避免因错误未被发现而导致的放疗失误，从而降低对患者健康的潜在风险，有助于发现并纠正可能存在的错误。技术研发人员：王健仰受保护的技术使用者：中国医学科学院肿瘤医院技术研发日：技术公布日：2024/9/29