一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法及系统与流程

本发明涉及肿瘤放疗剂量计算和优化，尤其涉及应用于粒子植入治疗的粒子布源方法及系统。

背景技术：

1、放射性粒子植入（brachytherapy）是一种广泛应用于肿瘤治疗的内照射放疗方法。该方法的基本原理是利用放射性同位素（如碘-125、钯-103等）释放的高能射线（通常为伽马射线或x射线）来破坏肿瘤细胞的有丝分裂，进而达到治疗效果。由于放射性粒子的辐射范围有限，辐射剂量主要集中在肿瘤区域，与外照射放疗相比，能够有效减少对周围健康组织的损伤。

2、以往的放射性粒子植入方法无论对粒子辐射剂量的计算还是粒子布源位置都十分依赖医生的经验。放射性粒子植入治疗系统（也就是tps系统）问世后，该系统能够帮助医生计算核素的辐射剂量，但是粒子布源位置仍高度依赖医生的临床经验。

3、中国专利“cn113181563a——粒子植入肿瘤内放疗剂量规划方法、系统及介质”其所应用于粒子放射剂量计算中的蒙特卡洛方法，被研究者广为接受的原因是其剂量计算的精度较高，被称为剂量计算的“金标准”。但是因劣势也十分明显：首先，蒙特卡洛方法需要大量的随机抽样和模拟来达到所需的精度，计算时间较长；其次，为了加快计算速度，往往需要使用高性能计算资源，如多核处理器或gpu，这可能在某些临床环境中难以实现；再者，蒙特卡洛方法需要准确的介质参数模拟粒子间的运动，才能达到较高的计量精度，而现有的商业软件中并不能提供详尽的介质预设参数，所以在实际应用中即便花费较高的计算成本，医生得到的计算精度也是打了折扣的。

4、在粒子剂量优化中采用的模拟退火方法在粒子布源优化中具有一定的灵活性和全局搜索能力，但其存在计算时间长、参数调优困难、可能陷入局部最优的局限性。

技术实现思路

1、本发明针对如何克服现有tps系统存在的过度依赖医生的临床经验以及计算成本较高、耗时较长的问题，提出一种高精度、轻便、上手简单的应用于放射性粒子植入的自动化粒子布源方法。医生只需要给系统提供患者靶区医学影像，就可以自动根据靶区的体积信息、靶区周边组织信息等给出粒子布源的最优位置。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，包括步骤：

4、获取肿瘤及周边组织的医学图像；

5、根据所述医学图像确定肿瘤的尺寸数据，并以所述尺寸数据计算所需植入的粒子个数；

6、依据单个粒子辐射剂量所确定的标准剂量模版通过混合优化算法以确定粒子的最优布源位置；

7、所述混合优化算法被配置为基于分块布源算法对粒子位置进行初始化，而后以粒子群算法进行全局搜索而获得布源位置的初步范围，并以模拟退火算法在所述解的初步范围中确定最优布源位置；

8、所述分块布源算法被配置为根据所述标准剂量模版转化形成的抽象剂量模版所对应的剂量值确定满足剂量要求的粒子初始化位置。

9、进一步的，计算所需植入粒子个数的步骤包括：

10、根据肿瘤的尺寸数据确定包围肿瘤的最小长方体，所述长方体的边界与肿瘤的外表面相切；

11、根据所述长方体的尺寸数据确定所需植入粒子的个数。

12、进一步的，所需植入粒子的个数被表示为：

13、；

14、其中，l、w、h分别表示为所述长方体的长、宽、高尺寸，单位为mm；a0为粒子源活度，单位为mci。

15、进一步的，单个粒子的辐射剂量由基于aapm tg-43号报告的理论计算方法获得。

16、进一步的，当空间中存在多个粒子源时，则多个粒子源在同一观测点处的累计剂量值为每个粒子源对观测点辐射剂量的累加。

17、进一步的，基于所述分块布源算法对粒子位置进行初始化的步骤包括：

18、将标准剂量模版表示为第一长方体内嵌第二长方体形式的抽象剂量模版，所述第二长方体内被表示为高剂量区，位于所述第一长方体内且不属于第二长方体的区域被表示为低剂量区，两个长方体中心重合后的位置被表示为粒子源所在位置；

19、根据所述抽象剂量模版所对应的剂量值确定满足剂量要求的粒子初始化位置。

20、进一步的，高剂量区与低剂量区的边界基于正态分布确定；根据正态分布轨迹，当累加的量值占轴上所有点剂量总和的百分比达到预设百分比时，则将此点作为高低剂量区的分界点。

21、进一步的，高剂量区与低剂量区的剂量值根据各自所在区域内的剂量平均值确定。

22、进一步的，还包括步骤：对所获取的医学图像进行三维重建以形成三维模型，在确定粒子布源后，将所有粒子辐射形成的等剂量面叠加于所述三维模型。

23、本发明还提供了一种应用于粒子植入治疗的粒子布源系统，包括至少一个处理器、以及至少一个存储器，存储器存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述的应用于粒子植入治疗的粒子布源方法。

24、本发明与现有技术相比，至少包含以下有益效果：

25、(1)在设计粒子布源算法时，使用了提前封装形成的标准剂量模版的方法加快计算速度、减少计算成本；

26、(2)在粒子初布源时，用了抽象剂量模版的方法使粒子排布较为合理、有序，进一步减少算法的计算成本、提高算法优化质量；

27、(3)粒子布源算法使用pso-sa很好地克服了pso以及sa两种在粒子布源领域较为常见算法的短板，并对相关参数加以设计，使算法兼具收敛速度和收敛质量，极大地避免出现伪最优的情况。

技术特征：

1.一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，计算所需植入粒子个数的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，所需植入粒子的个数被表示为：

4.根据权利要求1所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，所述单个粒子辐射剂量由基于aapm tg-43号报告的理论计算方法获得。

5.根据权利要求4所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，当空间中存在多个粒子源时，则多个粒子源在同一观测点处的累计剂量值为每个粒子源对观测点辐射剂量的累加。

6.根据权利要求1所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，基于所述分块布源算法对粒子位置进行初始化的步骤包括：

7.根据权利要求6所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，所述高剂量区与低剂量区的边界基于正态分布确定；根据正态分布轨迹，当累加的量值占轴上所有点剂量总和的百分比达到预设百分比时，则将此点作为高低剂量区的分界点。

8.根据权利要求7所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，高剂量区与低剂量区的剂量值根据各自所在区域内的剂量平均值确定。

9.根据权利要求1所述的一种应用于粒子植入治疗的粒子布源方法，其特征在于，还包括步骤：

10.一种应用于粒子植入治疗的粒子布源系统，包括至少一个处理器、以及至少一个存储器，其特征在于，

技术总结本发明属于肿瘤放疗剂量计算和优化技术领域，提供了应用于粒子植入治疗的粒子布源方法及系统，该方法包括步骤：获取肿瘤及周边组织的医学图像；根据所述医学图像确定肿瘤的尺寸数据，并以所述尺寸数据计算所需植入的粒子个数；依据单个粒子辐射剂量所确定的标准剂量模版通过混合优化算法以确定粒子的最优布源位置。本发明的优点在于在粒子初布源时，采用抽象剂量模版的方式使粒子排布较为合理、有序，进一步减少算法的计算成本、提高算法优化质量；同时将粒子对于周围的辐射提前在系统封装为标准剂量模版，随取随用，从而不必进行复杂计算，只需要进行几乎不消耗成本的加法计算即可确定最优布源位置。技术研发人员：马贺,张玮哲,徐王子浩受保护的技术使用者：纽智医疗科技（宁波）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/18