技术领域
[0001] 本
发明涉及基于
深度学习的医疗方案模拟方法，具体涉及激光间质热疗的模拟方法和设备。
背景技术
[0002] 使用激光间质热疗系统
治疗深部病灶是一种
微创手术方案，因为见效快，创伤小等优势在临床上获得了越来越多的应用，但被
消融组织不能直接被观测，如何确保精准、高效的消融病灶组织一直困扰着广大使用者。如何在尽可能短的时间内，实现对病变组织的损毁，保护正常组织不被破坏，也是手术成功的关键之一。
[0003] 不同病变组织的形状、光学性能、热
力学参数差异较大，医生要实现精准、高效的消融，需要较长时间的学习和熟悉，使得该系统和方法的推广应用受到了阻碍，如何提高使用者的学习速度，降低使用难度，为待受试者提供个性化的手术方案，降低
风险是迫切需要解决的问题。
发明内容
[0004] 有鉴于此，本发明提供了激光间质热疗的模拟方法和设备。
[0005] 因此，在一个方面中，提供了激光间质热疗的模拟方法，包括以下步骤：
[0006] 根据组织诊断数据建立激光间质热疗的消融模型；
[0007] 基于深度学习
算法和已完成的激光间质热疗的实际数据修正消融模型；
[0008] 获得待受治疗者的医学影像数据并建立三维模型，在三维模型中勾画出待消融的区域，并将待消融区域的组织参数输入经修正消融模型，
[0009] 消融模型进行消融过程模拟并提供满足要求的激光间质热疗方案参数。
[0010] 本文中，组织诊断数据包括实验数据和文献数据，实验数据是指
发明人在实验过程中获得的数据，文献数据是指来自已经发表的文献中提供的数据，这些数据包括各种组织的
热力学性质等参数以及本领域常用的仿真方法等。
[0011] 激光间质热疗的消融模型包括至少以下方面：激光在各种组织中的传播仿真、各种组织吸收激光
能量转
化成热能后的组织热力学仿真、各种组织冷却循环降温的热力学仿真、各种组织血流灌注对
温度分布影响的热力学仿真。其中，激光在各种组织中的传播仿真采用HG
相位方程；各种组织血流灌注对温度分布影响的热力学仿真采用Pennes方程。
[0012] 已完成的激光间质热疗的实际数据包括：CT、超声、磁共振(MR)影像数据，消融过程中激光、
水循环等消融参数的实时记录。MR影像数据包括：消融前标记处病灶组织的MR影像，消融过程中的磁共振温度影像数据，消融后标记消融范围的MR影像。
[0013] 在三维模型中勾画出待消融的区域的步骤由专业人士完成，待消融的区域可以是病灶，例如
肿瘤、结节、囊肿等，也可以是专业人士根据经验判断的范围，例如
癫痫病灶等。
[0014] 激光间质热疗方案参数包括：激光功率、激光照射时间、激光照射间隔时间、
冷却液循环速度。
[0015] 第二方面，本发明还提供了激光间质热疗设备，其包括
存储器，处理器以及存储在所述存储器中并且在所述处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现前述方法的步骤。
[0016] 激光间质热疗设备包括：
[0017] 一个或多个处理器和与所述一个或多个处理器耦连的存储器，所述存储器存储指程序，该程序当被所述一个或多个处理器执行时，
[0018] 引起所述一个或多个处理器执行以下操作，所述操作包括：
[0019] 根据组织诊断数据建立激光间质热疗的消融模型；
[0020] 基于深度学习算法和已完成的激光间质热疗的实际数据修正消融模型；
[0021] 获得待受治疗者的医学影像数据并建立三维模型，在三维模型中勾画出待消融的区域，并将待消融区域的组织参数输入经修正消融模型，
[0022] 消融模型进行消融过程模拟并提供满足要求的激光间质热疗方案参数。
附图说明
[0023] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或
现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024] 图1为本发明激光间质热疗的模拟方法的一个
流程图实例；
[0025] 图2为能够实现本发明所述方法的激光间质热疗设备的一个实例的示意图。
具体实施方式
[0026] 为使本发明
实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0027] 实施例1：
[0028] 参照图1，激光间质热疗的模拟方法包括以下步骤：
[0029] 根据组织诊断数据建立激光间质热疗的消融模型；
[0030] 基于深度学习算法和已完成的激光间质热疗的实际数据修正消融模型；
[0031] 获得待受治疗者的医学影像数据并建立三维模型，在三维模型中勾画出待消融的区域，并将待消融区域的组织参数输入经修正消融模型，
[0032] 消融模型进行消融过程模拟并提供满足要求的激光间质热疗方案参数。
[0033] 组织的特性，特别是光线穿透的性质和热力学(热传导)性质是对激光间质热疗影响较大的两个因素，因此，基于实验数据和文献数据，可以获得各种组织的消融性能参数，从而可以对包含各种组织的局部结构进行建模，获得激光间质热疗的消融模型。
[0034] 激光间质热疗的消融模型包括以下方面：激光在各种组织中的传播仿真、各种组织吸收激光能量转化成热能后的组织热力学仿真、各种组织冷却循环降温的热力学仿真、各种组织血流灌注对温度分布影响的热力学仿真。激光间质热疗过程中，能量的传播主要有两种形式，一种是光线直接照射到组织被吸收，但是深度范围有限，另一种是吸收光能后组织升温，与未吸收光能的组织有了温度差，可以进行热能的传导，所以需要基于激光间质热疗过程中光纤的插入
位置来计算周围组织在激光间质热疗过程中的激光吸收和热能传递。热量的累积还受到组织液体，特别是血流和
脑脊液的影响，对于待消融组织中的血管位置，血液流量，距离脑脊液的距离，都构成了影响因素。为了避免组织
碳化，影响激光间质热疗的进行，需要对光纤插入位置附近的组织进行冷却降温。基于组织的特性和以上四个影响因素的复杂交叉影响，初步构建了的消融模型。其中，激光在各种组织中的传播仿真采用HG相位方程；各种组织血流灌注对温度分布影响的热力学仿真采用Pennes方程；本领域技术人员对这些方程和仿真有着普遍的了解，不再赘述。
[0035] 初步构建的消融模型需要通过实际结果的数据进行训练，得以获得基于深度学习的持续改进，训练的越多，对于预期情况的模拟就越复合实际情况。
[0036] 本发明的激光间质热疗是磁共振引导的激光间质热疗的简称，所以在实际使用过程中实际数据可以包括所有相关的常规医学影像数据，例如：CT、超声、磁共振(MR)影像数据，消融过程中激光、
水循环等消融参数的实时记录。MR影像数据包括：消融前标记处病灶组织的MR影像，消融过程中的磁共振温度影像数据，消融后标记消融范围的MR影像。
[0037] 消融前标记处病灶组织的MR影像用于构建待受试者的三维模型，对组织进行分类和标记，并给三维模型中各种组织赋予不同的性质参数。三维模型还可以结合CT和/或超声数据，获得具有更丰富信息的模型。
[0038] 消融过程中的磁共振温度影像数据用于对消融过程进行实时监控，在本发明中使用PRF相位减法来计算温度变化值。随着温度升高，水质子共振
频率降低，使用基本梯度回波序列(gradient recalled echo，GRE)即可以通过计算加热区域相位的变化得到质子共振频率的变化，相位变化的大小与回波时间TE呈正相关。温度变化与
相位差的关系可以表示为公式：
[0039]
[0040] 其中Φ(T)和Φ0分别为当前图像(加热后)和参考图像(加热前)的相位，α为屏蔽常数的温度系数，γ代表核旋磁比，B0为主
磁场强度。如果参考温度T0已知，则当前温度T(t)可以通过式T(t)＝T0+ΔT(t)计算得到。
[0041] 从磁共振设备接收到的DICOM图像中，可以读取到体
像素的相位值，通过解卷叠算法预处理该相位值，可以如下可以提高温度成像算法的测温范围和温度准确度。解卷叠算法如下：
[0042]
[0043] 已知相位
角的取得为上述公式，因此，可知相位角的值域范围为-∏～∏，为避免相位角的卷叠，使用如下算法进项相位角差的计算。
[0044]
[0045] 由于需要进行快速扫描，所以MRI成像的厚度较大，从而导致间隔点较大，温度数据缺失，本发明通过GRE序列参数调整：TR/TE，sense以及FOV，结合相位数据预处理归一化、插值处理，解卷叠等，通过算法拟合了数据缺失部分的温度，提高了
分辨率，减小了误差，实现空间分辨率1mm左右，温度准确度1℃以内，温度刷新时间4s的温度监控。
[0046] 消融后标记消融范围的MR影像，是指在手术结束后，通过MR影像确认手术效果，区分并计算已经消融的体积的过程。经过激光间质热疗后，组织
坏死，在MR影像上具有与正常组织不同的特征，容易区分，并可以通过设置区分标准来进行计算机自动识别。
[0047] 激光间质热疗系统在使用过程中，实际使用到的调节和控制参数，例如激光功率、激光照射时间、激光照射间隔时间、冷却液循环速度等的实时记录能够作为过程的描述。
[0048] 使用若干已完成的激光间质热疗的实际数据作为输入，对初步构建的消融模型进行训练，获得经修正的消融模型，基于深度学习模式，随着输入的实际数据越多，本发明的消融模型模拟消融过程的准确度就会越高。通常而言，本发明的经修正消融模型至少经过了10个以上已完成的激光间质热疗的实际数据训练。
[0049] 获得待受治疗者的医学影像数据并建立三维模型，之后即可由专业人士在三维模型中勾画出待消融的区域，待消融的区域可以是病灶，例如肿瘤、结节、囊肿等，也可以是专业人士根据经验判断的范围，例如癫痫病灶等。
[0050] 将待消融区域的组织参数输入经修正消融模型进行模拟，即可获得推荐的激光间质热疗方案参数。激光间质热疗方案参数至少包括：激光功率(单位：W)、激光照射时间(单位：s)、激光照射间隔时间(单位：S)、冷却液循环速度(mL/min)。进一步地，激光间质热疗方案参数还可以包括插入的光纤在三维模型中的空间位置信息。
[0051] 本发明中提到的满足需求可以由专业人士来决定，并可以针对不同的情况具有个性化差异。
[0052] 实施例2：
[0053] 本发明的激光间质热疗设备，包括存储器，处理器以及存储在所述存储器中并且在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现前述方法的步骤。其还可以包括显示器，输入设备，壳体、冷却
套管、消融光纤等结构，参见图2，还可以参考本发明人已经提交的
专利申请“基于磁共振引导的激光热疗装置和系统”，申请号：201810459539.1。
[0054] 在一个实例中，本发明的激光间质热疗设备包括：
[0055] 一个或多个处理器和与所述一个或多个处理器耦连的存储器，所述存储器存储指程序，该程序当被所述一个或多个处理器执行时，
[0056] 引起所述一个或多个处理器执行以下操作，所述操作包括：
[0057] 根据组织诊断数据建立激光间质热疗的消融模型；
[0058] 基于深度学习算法和已完成的激光间质热疗的实际数据修正消融模型；
[0059] 获得待受治疗者的医学影像数据并建立三维模型，在三维模型中勾画出待消融的区域，并将待消融区域的组织参数输入经修正消融模型；
[0060] 消融模型进行消融过程模拟并提供满足要求的激光间质热疗方案参数。
[0061] 最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉
本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行
修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以
权利要求的保护范围为准。
