[发明专利]用于降低辐射剂量的系统和方法

说明书

本申请公开了用于降低辐射剂量方法，所述方法包括获取与第一对象的感兴趣区域ROI相关的第一图像数据。所述第一图像数据对应第一等效剂量，所述第一图像数据可以由第一设备获取。所述方法还可以包括获取与第一图像数据相关的降噪模型以及基于第一图像数据和降噪模型确定对应第二等效剂量的第二图像数据，所述第二等效剂量高于所述第一等效剂量。在一些实施例中，所述方法可以进一步包括基于第二图像数据，确定与第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息，以及记录与第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息。本申请通过降噪模型，将低剂量图像转化成高剂量图像，可在获得同等或更高质量的图像下避免患者暴露于过多的辐射中。

优先权信息

本申请要求于2017年11月08日提交的申请号为PCT/CN2017/110005的国际申请的优先权，其全部内容通过引用方式被包含于此。

技术领域

本申请涉及医学医疗系统，并且更具体地涉及在放射治疗过程中降低剂量的方法和系统。

背景技术

各种成像技术，例如X射线摄影、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)、计算机断层摄影(Computed Tomography，CT)、正电子发射断层扫描(PositronEmission Tomography，PET)等已广泛用于医学诊断、放射治疗计划、手术计划和其他医疗项目。例如，基于计算机断层摄影的图像引导放射治疗(Image-Guided Radiotherapy，IGRT)已广泛用于放射治疗。传统上，在治疗开始之前产生用于患者的放射治疗计划(也称为治疗计划)。治疗计划可在持续多天的治疗期间的多个治疗阶段作用于患者。在治疗期间，可以使用一个或以上图像引导放射治疗图像(例如，计算机断层摄影图像)确定和/或定位感兴趣区域ROI(例如，癌症)。然而，基于低剂量投影数据生成的图像引导放射治疗图像会包括噪声和/或伪影(例如，阶梯伪影)。伪影可以降低图像质量并影响基于这种图像进行诊断的结果。高剂量图像引导放射治疗扫描可以至少部分地减少这些问题，但会将被扫描的患者暴露于过多的辐射。提供基于低剂量扫描产生改善质量的高剂量图像的系统和方法是合乎需求的。

发明内容

根据本申请的一个方面，提供了用于降低辐射剂量的方法。所述方法可以在至少一台机器上实现，所述机器中的每台具有至少一个处理器和存储器。所述方法可以包括获取与第一对象的感兴趣区域ROI相关的第一图像数据。所述第一图像数据可以对应第一等效剂量。所述方法可以进一步包括：获取与所述第一图像数据相关的降噪模型，以及基于所述第一图像数据和所述降噪模型，确定对应第二等效剂量的第二图像数据，所述第二等效剂量高于所述第一等效剂量。在一些实施例中，所述方法可以包括基于所述第二图像数据，确定与所述第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息，以及记录与所述第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息。

在一些实施例中，所述降噪模型可以包括用于降噪的第一神经网络模型。可以获取与多个第二对象相关的多组训练数据。所述多组训练数据的每组可以与第二对象相关，所述多组训练数据的每组可以包括对应第三等效剂量的第三图像数据和对应第四等效剂量的第四图像数据，所述第四等效剂量低于所述第三等效剂量。可以基于所述多组训练数据，训练神经网络模型来获取所述用于降噪的第一神经网络模型。

在一些实施例中，所述降噪模型可以包括用于降噪的第一神经网络模型。可以获取与多个第二对象相关的多组训练数据。所述多组训练数据的每组可以与第二对象相关，所述多组训练数据的每组可以包括对应第三等效剂量的第三图像数据和对应第四等效剂量的第四图像数据，所述第四等效剂量低于所述第三等效剂量。可以基于所述多组训练数据训练神经网络模型获取用于降噪的第二神经网络模型。可以获取与所述第一对象相关的第五图像数据。所述第五图像数据可以对应第五等效剂量，所述第五等效剂量可以高于所述第一等效剂量。可以基于所述第五图像数据，训练用于降噪所述第二神经网络模型以获取所述用于降噪的第一神经网络模型。

在一些实施例中，所述第一图像数据可以由第一设备获取，所述第四图像数据可以由所述第一设备获取。