(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210915415.6 (22)申请日 2022.07.31 (71)申请人 哈尔滨理工大 学 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学 府路52号 (72)发明人 李东洁　关钟宝　梁雨　魏剑桥　 张宇婷　 (51)Int.Cl. G06V 10/80(2022.01) G16H 30/40(2018.01) G16H 50/50(2018.01) (54)发明名称 一种基于蒙特卡洛采样算法的剂量场融合 方法 (57)摘要 一种基于蒙特卡洛采样算法的剂量场分布 融合方法， 涉及一种剂量场融合方法。 目的是解 决剂量场与解剖结构融合复杂、 配准成功率低的 问题。 该方法包含以下步骤： 步骤一， 将图片中的 Hounsfield单位转化材料定义； 步骤二， 使用图 片建模， 做模拟放射性治疗实验； 步骤三， 使用蒙 特卡洛采样算法抽取数据并输出； 步骤四， 去除 数据中错误坐标点构建剂量场三维可视化模型； 步骤五， 对剂量场三维可视化模 型和三维重构 模 型进行坐标变换； 步骤六， 进行两个模型的数据 融合。 本发明提供了一种数据融合方法， 实现了 剂量场分布信息准确直观地显示在三维重构模 型上。 本发 明适用于为放射性治疗手术方案的制 定和调整提供依据。 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 CN 115375981 A 2022.11.22 CN 115375981 A 1.一种基于蒙特卡洛的肿瘤模型与剂量场分布融合方法， 其特征在于： 该方法按照以 下步骤进行： 步骤一： 将建模用的切片图片中的Hounsfield单位转化材料定义， 所述的转化表达式 为： H μ＝1000×( μt‑μw)÷μw            (1) 公式(1)中， μt是人体组织线性衰减因子， μw是水的线性衰减因子； 步骤二： 使用双腔放射囊作为放射源， 腔体填充125I， 使用切片图片 建立肿瘤模型， 并进 行模拟放 射性治疗实验； 步骤三： 使用蒙特卡洛采样算法进行 数据抽取， 并输出实验数据； 步骤四： 实验数据 预处理， 去除粒子坐标数据中错误坐标点， 构建剂量场 三维可视化模 型； 步骤五： 对剂量场三维可视化模型和肿瘤三维重构模型进行坐标变换； 步骤六： 进行剂量场三维可视化模型和肿瘤三维重构模型 数据融合。 2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤一所述 的肿瘤模型材料使用的ICRU(国际辐射单位与测量委员会)提供的数据， 并根据公 式将切片 图片中的Hounsfield单位 转化为人体组织的密度。 3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤二所述 的125I放射源为一个双腔螺旋囊结构， 囊螺距为2mm， 囊最大直径为15mm， 囊内双腔半径为 0.15mm。 4.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤二所述 的双腔放射囊允许再放射性治疗期间更换放射性药物， 保证治疗期间肿瘤细胞 组织始终处 于最佳的放 射环境中。 5.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤二所述 的双腔放 射囊的腔体材 料为聚四氟乙烯。 6.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤二所述 的肿瘤模型建立过程如下： (1)输入的肿瘤切片图片为标准的.dcm格式， 每张图片分辨率为512*512， 将相邻像素 点相连， 形成体素微元； (2)以切片图片左下角为原点， 建立肿瘤模型外接立方体： 立方体长、 宽、 高计算表达式 为： 公式(2)中， X是肿瘤模型外 界立方体宽度， n_x是肿瘤模型X轴方向上的体素微元个数， x是每个体素微元的宽度； 公式(3)中， Y是肿瘤模型外 界立方体高度， n_y是肿瘤模型Y轴方向上的体素微元个数， y是每个体素微元的高度； 公式(4)中， Z是肿瘤模型外 界立方体长度， n_z是建立模型所用到的切片图片个数， z是权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115375981 A 2每个体素微元的长度； (3)建立肿瘤模型外接立方体后进行肿瘤模型建立， 根据公式(1)定义每个体素微元的 材料， 将体素微元在肿瘤外 接立方体内进行按照长、 宽、 高三个方向堆叠建立肿瘤模型。 7.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤三所述 的实验数据抽取 方法为： (1)将建立模型 所用的每一个 体素微元定义成灵敏探测器； (2)体素微元质量表达式如下： M＝x*y*z*ρ              (5) 公式(5)中， x  y z分别为体素微元的长宽高， ρ 为体素微元的密度， 其 中密度由公式(1) 计算得出； (3)计算体素微元的坐标和吸 收剂量， 体素微元坐标和吸 收剂量表达式如下： X(t)＝(N ‑1)*x+x/2             (6) Y(t)＝(P ‑1)*y+y/2             (7) Z(t)＝(Q ‑1)*z+z/2            (8) 公式(6)中， N 为微元在X轴方向上的序列号， x为相邻像素点间x轴方向上的距离； 公式(7)中， P为 微元在Y轴方向上的序列号， y为相邻像素点间y轴方向上的距离； 公式(8)中， Q 为微元在Z轴方向上的序列号， z为相邻像素点间z轴方向上的距离； D(X(t),Y(t),Z(t),M)＝E{X(t),Y(t),Z(t)}/ M       (9) 公式(9)中， D(X(t),Y(t),Z(t),M)为吸收剂量， X(t),Y(t),Z(t)为放射性粒子的坐标 由公式(6)(7)(8)计算得 出， M为体素微元的质量由公式(5)计算得 出； (4)将实验数据以四列输出， 第一列为有吸收剂量体素微元的X坐标， 第二列为有吸收 剂量体素微元的Y坐标， 第三列为有吸收剂量体素微元的Z坐标， 第四列为体素微元吸收剂 量值。 8.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤四所述 的数据预处 理方法为： (1)按列读入抽取到的前三列实验数据， 遍历一整列数据中的每 个数据元 素； (2)将第一列数据X(t)和肿瘤模型外界立方体的宽度X进行比较， 如果0≤X(t)≤X则保 留该数据元素， 如果不满足这个表达式， 则记录下 该错误数据元 素的序号； (3)将第二列数据Y(t)和肿瘤模型外界立方体的宽度Y进行比较， 如果0≤Y(t)≤Y则保 留该数据元素， 如果不满足这个表达式， 则记录下 该错误数据元 素的序号； (4)将第二列数据Z(t)和肿瘤模型外界立方体的宽度Z进行比较， 如果0≤Z(t)≤Z则保 留该数据元素， 如果不满足这个表达式， 则记录下 该错误数据元 素的序号； (5)根据记录下的错 误元素需要， 删除该序号对应的X(t),Y(t),Z(t)三列里的数据。 9.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤四所述 的剂量场三维可视化模型构建方法为： 使用滚球算法根据抽取到的实验数据建立双腔放射囊剂量场的边界点， 进而进行剂量 场三维可视化， 最后使用颜色来表示吸 收剂量和能量 沉积的大小。 10.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的肿瘤数据融合方法， 其特征在于： 步骤五所 述的剂量场三维可视化模型和肿瘤三维重构模型进行坐标变换 方法为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115375981 A 3