CN120037600A - 肿瘤运动模型建立方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种肿瘤运动模型建立方法、设备及存储介质，涉及放射治疗技术领域。该方法包括：获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像；对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。本申请能够利用摆位阶段的投影图像序列，构建肿瘤的运动模型，从而避免在治疗开始前重新采集额外的投影图像，有效减少了治疗等待的时间，提高了整个治疗流程的效率。

Description

肿瘤运动模型建立方法、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及放射治疗技术领域，尤其涉及一种肿瘤运动模型建立方法、设备及存储介质。

背景技术

在放射治疗过程中，精准地将射线束聚焦在肿瘤上是实现良好治疗效果并减少对周围健康组织损伤的关键。然而，呼吸运动带来了较大挑战，当患者呼吸时，这些身体部位的组织会随之运动，进而导致肿瘤也发生位移。这种位移会使得原本精准设定的射线束难以持续准确地照射到肿瘤。为了解决呼吸运动导致的问题，通过在肿瘤追踪技术中引入了呼吸运动模型，以实现实时精确定位呼吸引起肿瘤位移。

目前，呼吸运动模型在建立时，需要在治疗开始前重新采集额外的投影图像来确定肿瘤的移动位置，进而才能结合呼吸进行建模，额外增加了治疗等待时间，降低了整个治疗流程的效率。

发明内容

本申请提供一种肿瘤运动模型建立方法、设备及存储介质，能够利用摆位阶段的投影图像序列，构建肿瘤的运动模型，从而避免在治疗开始前重新采集额外的投影图像，有效减少了治疗等待的时间，提高了整个治疗流程的效率。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种肿瘤运动模型建立方法，该方法包括：获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像；对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置，包括：在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列的过程中，对于获取到的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置。

相应的，上述基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型，包括：在完成获取投影图像序列之后，基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，在摆位阶段完成对目标对象的摆位时，肿瘤的运动模型已建立。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述确定投影图像中的肿瘤的第一位置，包括：获取肿瘤的初始位置；对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量；基于肿瘤的初始位置以及投影图像序列中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，确定投影图像中肿瘤的第一位置。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述获取肿瘤的初始位置，包括：获取目标对象的第一参考投影图像，第一参考投影图像为在投影图像序列中第一个投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；将第一个投影图像与第一参考投影图像进行配准，得到肿瘤的初始位置。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，包括：对相邻两个投影图像进行第一配准处理；对第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板；基于肿瘤区域模板，对相邻两个投影图像进行第二配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述对第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板，包括：基于第一配准后的肿瘤区域的灰度值，确定投影图像中灰度值位于预设区间内的区域为肿瘤区域模板；预设区间是基于肿瘤区域的灰度值确定的。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理，得到矫正后的位移量。

其中，对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理，包括：基于投影图像序列中相邻两个投影图像之前的投影图像，确定肿瘤的运动趋势，并在肿瘤的位移量不符合肿瘤的运动趋势的情况下，对肿瘤的位移量进行误差矫正处理；和/或，基于系统噪声特征对应的噪声滤除方法，对肿瘤的位移量进行噪声滤除处理；其中，系统噪声特征为在肿瘤的位移量的确定过程中产生的对肿瘤位移量造成干扰的信号特征。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，在对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置之后，该方法还包括：对于投影图像序列中间隔K个投影图像的目标投影图像，获取目标投影图像对应的第二参考投影图像，第二参考投影图像为在目标投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；K为正整数；对目标投影图像和第二参考投影图像进行配准处理，确定目标投影图像中肿瘤的第二位置；基于第一位置和第二位置之间的偏差程度，采用与偏差程度对应的矫正方式对第一位置进行矫正，得到肿瘤矫正后的第一位置。

结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述采用与偏差程度对应的矫正方式对第一位置进行矫正，包括：对应于偏差程度小于第一阈值，则不对第一位置进行矫正；对应于偏差程度大于第二阈值，则将第一位置替换为第二位置，并对目标投影图像之后的投影图像对应的第一位置进行矫正；第二阈值大于第一阈值；对应于偏差程度位于第一阈值和第二阈值所在区间内，则将第一位置替换为第一位置与第二位置的均值。

第二方面，本申请提供一种肿瘤运动模型建立装置，该装置包括：通信单元以及处理单元；通信单元，用于获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像；处理单元，用于对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；处理单元，还用于基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列的过程中，对于获取到的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；在完成获取投影图像序列之后，基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，在摆位阶段完成对目标对象的摆位时，肿瘤的运动模型已建立。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：通过通信单元获取肿瘤的初始位置；对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量；基于肿瘤的初始位置以及投影图像序列中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，确定投影图像中肿瘤的第一位置。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：通过通信单元获取目标对象的第一参考投影图像，第一参考投影图像为在投影图像序列中第一个投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；将第一个投影图像与第一参考投影图像进行配准，得到肿瘤的初始位置。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：对相邻两个投影图像进行第一配准处理；对第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板；基于肿瘤区域模板，对相邻两个投影图像进行第二配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：基于第一配准后的肿瘤区域的灰度值，确定投影图像中灰度值位于预设区间内的区域为肿瘤区域模板；预设区间是基于肿瘤区域的灰度值确定的。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于：对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理，得到矫正后的位移量；其中，对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理，包括：基于投影图像序列中相邻两个投影图像之前的投影图像，确定肿瘤的运动趋势，并在肿瘤的位移量不符合肿瘤的运动趋势的情况下，对肿瘤的位移量进行误差矫正处理；和/或，基于系统噪声特征对应的噪声滤除方法，对肿瘤的位移量进行噪声滤除处理；其中，系统噪声特征为在肿瘤的位移量的确定过程中产生的对肿瘤位移量造成干扰的信号特征。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，在对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置之后，处理单元，还用于：对于投影图像序列中间隔K个投影图像的目标投影图像，获取目标投影图像对应的第二参考投影图像，第二参考投影图像为在目标投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；K为正整数；对目标投影图像和第二参考投影图像进行配准处理，确定目标投影图像中肿瘤的第二位置；基于第一位置和第二位置之间的偏差程度，采用与偏差程度对应的矫正方式对第一位置进行矫正，得到肿瘤矫正后的第一位置。

结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：对应于偏差程度小于第一阈值，则不对第一位置进行矫正；对应于偏差程度大于第二阈值，则将第一位置替换为第二位置，并对目标投影图像之后的投影图像对应的第一位置进行矫正；第二阈值大于第一阈值；对应于偏差程度位于第一阈值和第二阈值所在区间内，则将第一位置替换为第一位置与第二位置的均值。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，该装置包括：处理器和被配置为存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的肿瘤运动模型建立方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端上运行时，使得终端执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中描述的肿瘤运动模型建立方法。

第五方面，本申请提供一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的肿瘤运动模型建立方法。

第六方面，本申请提供一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的肿瘤运动模型建立方法。

具体的，本申请中提供的芯片还包括存储器，用于存储计算机程序或指令。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与装置的处理器封装在一起的，也可以与装置的处理器单独封装，本申请对此不作限定。

第七方面，本申请提供一种肿瘤运动模型建立系统，包括：影像采集设备、呼吸检测设备、影像计算机设备，其中，影像计算机设备用于执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的肿瘤运动模型建立方法。

本申请中第二方面至第七方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面至第七方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

在本申请中，上述肿瘤运动模型建立装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似，属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。

本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

本申请提供的肿瘤运动模型建立方法，首先获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像。进而对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置，并基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。也就是说，本申请在确定肿瘤的运动模型时，有效利用了摆位阶段的投影图像，从而避免了在治疗开始前重新采集额外的投影图像，有效减少了治疗等待的时间，提高了整个治疗流程的效率。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种肿瘤运动模型建立系统的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种肿瘤运动模型建立系统的架构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种肿瘤运动模型建立方法的流程图；

图4为本申请实施例提供的另一种肿瘤运动模型建立方法的流程图；

图5为本申请实施例提供的一种投影图像坐标示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种肿瘤运动模型建立方法的流程图；

图7为本申请实施例提供的另一种肿瘤运动模型建立方法的流程图；

图8为本申请实施例提供的一种肿瘤运动模型建立装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，或者用于区别对同一对象的不同处理，而不是用于描述对象的特定顺序。

此外，本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。

在放射治疗过程中，精准地将射线束聚焦在肿瘤上是实现良好治疗效果并减少对周围健康组织损伤的关键。然而，呼吸运动带来了较大挑战，当患者呼吸时，这些身体部位的组织会随之运动，进而导致肺部、肝部、胰腺等上腹部的肿瘤也发生位移，这种位移会使得原本精准设定的射线束难以持续准确地照射到肿瘤。为了解决呼吸运动导致的问题，通过在肿瘤追踪技术中引入了呼吸运动模型，补偿或预测呼吸引起的肿瘤位移，以实现实时精确定位呼吸引起肿瘤位移。

目前，呼吸运动模型在建立时，需要在治疗开始前重新采集额外的投影图像(例如，KV图像)来确定肿瘤的移动位置，进而才能结合呼吸进行建模，额外增加了治疗等待时间和曝光剂量，降低了整个治疗流程的效率。

或者，目前也会采用通过对摆位CBCT与计划CT进行配准形变而获得肿瘤的运动模型的方法，但该方式存在数据计算量大耗时的问题。

鉴于此，本申请提供的肿瘤运动模型建立方法，首先获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像。进而对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置，并基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。也就是说，本申请在确定肿瘤的运动模型时，有效利用了摆位阶段的投影图像，从而避免了在治疗开始前重新采集额外的投影图像，有效减少了治疗等待的时间和曝光剂量，提高了整个治疗流程的效率。

并且，本申请中在中间隔K个投影图像后，通过参考投影图像对肿瘤的第一位置进行校正，在减小计算量的同时，可以有效提高肿瘤的运动模型的精确度。

下面将结合说明书附图，对本申请实施例的实施方式进行详细描述。

需要指出的是，本申请各实施例之间可以相互借鉴或参考，例如，相同或相似的步骤，方法实施例、系统实施例和装置实施例之间，均可以相互参考，不予限制。

图1为本申请实施例提供的一种肿瘤运动模型建立系统的架构示意图。该肿瘤运动模型建立系统可以包括：影像采集设备101、呼吸检测设备102、影像计算机设备103。

其中，影像采集设备101与影像计算机设备103通过通信链路连接，呼吸检测设备102与影像计算机设备103通过通信链路连接。该通信链路可以为有线通信链路，也可以为无线通信链路，本申请对此不做限定。

在一些实施例中，影像采集设备101是用于采集目标对象(例如待治疗患者、实验对象、模体等)的肿瘤部位以及周围正常组织的设备。在一些实施例中，影像采集设备101可以为锥形束计算机断层扫描(cone-beamcomputed tomography，CBCT)设备、计算机断层扫描(computed tomography，CT)设备、磁共振(magnetic resonance，MR)设备中至少一个，即：影像采集设备101可以为CBCT装置、CT设备或MR设备，也可以包括CBCT装置、CT设备和MR设备任意两个，影像采集设备101还可以包括CBCT装置、CT设备和MR设备。本申请实施例对影像采集设备101的形态不做具体限定。

参见图2，影像采集设备101可以包括机架1011、球管1012、探测器1013以及支撑装置1014。其中，探测器1013与影像计算机设备103通过通信链路连接。

其中，机架1011可以是可旋转机架。球管1012可以是发出成像射线，如千伏(KV)级X射线(ray)。探测器1013可以是正对球管1012的探测板，如X射线探测板。支撑装置1014用于支撑并移动目标对象，可以是治疗床。

在一些实施例中，在目标对象处于支撑装置1014上的情况下，通过机架1011的旋转可以带动球管1012围绕目标对象进行360度的投射。在成像射线穿过目标对象之后，可以投影至探测器1013上，此时，探测器1013能够采集到球管1012进行投射后的投影数据。进而，在采集到投影图像序列(例如，多次投射的投影数据)后，通过数据重建能够获得目标对象的医学图像(如CBCT图像)。

在一些实施例中，呼吸检测设备102用于检测目标对象的呼吸信号。

可选的，如图2所示，呼吸检测设备102可以包括光学相机1021和设置在目标对象胸部体表的至少一个光学标记物1022。光学相机1021与影像计算机设备103通过通信链路连接。

示例性的，光学相机1021可以为红外相机，相应的，光学标记物1022可以为红外标记物，也可以为其他类型的光学相机及相适配的光学标记物，本申请实施例对呼吸检测设备102的形态不做具体限定。

在一些实施例中，影像计算机设备103为具有图形用户界面(graphical userinterface，GUI)的计算机设备，该计算机设备包括：一个或多个处理器、存储器以及一个或多个应用程序。

示例性的，影像计算机设备103中可以包括影像引导系统(image guidancesystem，IGS)应用程序，影像计算机设备103的处理器执行IGS应用程序以实现：获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像；对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

在本申请实施例中，影像计算机设备102可以是独立的物理服务器，或者是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式文件系统，或者是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络、以及大数据或者人工智能平台等基本云计算服务的云服务器中的至少一种，本申请实施例对此不加以限定。

在一些实施例中，上述影像计算机设备102的数量能够更多或更少，本申请实施例对此不加以限定。当然，影像计算机设备102还能够包括其他功能，以便提供更全面多样化的服务。

在另一些实施例中，影像计算机设备102还可以是通用计算机设备或者是专用计算机设备。在具体实现中计算机设备可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(personal digital assistant，PDA)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等，本实施例不限定计算机设备的类型。

以上，对本申请实施例中的肿瘤运动模型建立系统进行了介绍。

本申请实施例中的肿瘤运动模型建立方法可以应用于上述肿瘤运动模型建立系统。以下，通过图3-图7，对肿瘤运动模型建立方法进行详细说明。

图3为本申请实施例提供的一种肿瘤运动模型建立方法的流程图。如图3所示，该方法包括以下S301-S303。

S301、获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列。

其中，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像。

在一种可能的实现方式中，在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列。如此便于在摆位阶段的过程中根据持续获取的投影图像序列，构建肿瘤的运动模型，达到提高模型构建效率，减小治疗等待时长的目的。

S302、对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置。

在一种可能的实现方式中，S302的实现时序为：在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列的过程中，对于获取到的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置。如此，可以有效利用目标对象在摆位阶段的时间，从而快速确定投影图像中肿瘤的第一位置，进而快速构建肿瘤运动模型。

在另一种可能的实现方式中，S302的实现过程包括：首先获取肿瘤的初始位置，并对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量；进而根据肿瘤的初始位置和相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，确定投影图像中的肿瘤的第一位置。

具体的，上述确定投影图像中的肿瘤的第一位置的具体实现方案参照如S401-S403所示的实施例，本处不再赘述。

S303、基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

在一种可能的实现方式中，对应于S302是在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列的过程中，针对获取到的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置。则相应的，S303的实现过程可以为：在完成获取投影图像序列之后，基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

可以理解的是，在上述技术方案中，由于在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列的过程中，已完成对投影图像中肿瘤的第一位置的定位。也就是说，在摆位阶段的过程中，已完成对投影图像序列中最后一个投影图像中肿瘤的第一位置的定位。如此，可以在完成获取投影图像序列之后，也即在完成对最后一个投影图像中肿瘤的第一位置的定位之后，结合投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

进一步的，在摆位阶段完成对目标对象的摆位时，肿瘤的运动模型已建立。

可选的，在一些实施例中，本申请还可以确定肿瘤位置沿头脚方向的周期性变化信息。例如，在摆位阶段完成对目标对象的摆位时，输出投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置，并根据光路几何转换为物理空间肿瘤运动量。进而结合投影图像序列中每个投影图像的采集时间，确定肿瘤位置沿头脚方向的周期性变化信息。

基于上述技术方案，本申请提供的肿瘤运动模型建立方法，首先获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像。进而对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置，并基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。也就是说，本申请在确定肿瘤的运动模型时，有效利用了摆位阶段的投影图像，从而避免了在治疗开始前重新采集额外的投影图像，有效减少了治疗等待的时间和曝光剂量，提高了整个治疗流程的效率。

作为本申请的一种可能的实施例，结合图3，如图4所示，在上述S302中确定投影图像中的肿瘤的第一位置的实现过程可以通过以下S401-S403实现。

S401、获取肿瘤的初始位置。

在一种可能的实现方式中，S401的实现过程包括：获取目标对象的第一参考投影图像；进而，将第一个投影图像与第一参考投影图像进行配准，得到肿瘤的初始位置。

其中，第一参考投影图像为在投影图像序列中第一个投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像。例如，以第一个投影图像的成像角度为1度为例，则第一参考投影图像为成像角度为1度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像。

可选的，目标对象的参考图像可以为计算机断层扫描(computed tomography，CT)图像。第一参考投影图像还可以称为数字重建射线影像(digitally reconstructedradiograph，DRR)，也即第一参考投影图像是对CT图像的DRR投影图像。

一种示例中，以第一个投影图像为成像角度为1度的投影图像、第一参考投影图像为成像角度为1度的DRR投影图像为例。则对1度的投影图像和1度的DRR投影图像进行配准，以基于1度的DRR投影图像中肿瘤的位置数据，确定1度的投影图像中肿瘤的位置(u0，v0)。将肿瘤在目标对象的头脚方向的位置(v0)作为肿瘤的初始位置。其中，u0为肿瘤在目标对象的左右方向的位置。

需要说明的是，摆位阶段的投影图像序列中相邻两张投影图像之间的差异是由采图过程中机架带动球管围绕目标对象作旋转运动和肿瘤的呼吸运动造成的。如图5所示，旋转运动对相邻两张投影图像造成的差异主要体现在：相邻两张投影图像在目标对象的左右方向(对应图5中的U方向)存在变化，如此可知，旋转运动造成的肿瘤的位移量为肿瘤在目标对象的左右方向的位移量(也即图5中的δu)。呼吸运动对相邻两张投影图像造成的差异主要体现在：相邻两张投影图像在目标对象的头脚方向(对应图5中的V方向)存在变化，如此可知，呼吸运动造成的肿瘤的位移量为肿瘤在目标对象的头脚方向的位移量(也即图5中的δv)。

由于本申请的目的是构建肿瘤的呼吸运动模型，也即，本申请需要确定的是肿瘤随着呼吸运动的位置。因此，在确定肿瘤的初始位置时，将肿瘤在头脚方向的位置数据作为初始数据，以体现肿瘤随呼吸运动的位移特征。

S402、对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。

在一种可能的实现方式中，S402的实现过程包括：以投影图像序列包括投影图像1、投影图像2、投影图像3以及投影图像4为例。对投影图像2和投影图像1进行配准处理，确定投影图像2中肿瘤相对于投影图像1中肿瘤的位移量1；对投影图像3和投影图像2进行配准处理，确定投影图像3中肿瘤相对于投影图像2中肿瘤的位移量2；对投影图像4和投影图像3进行配准处理，确定投影图像4中肿瘤相对于投影图像3中肿瘤的位移量3。

可选的，由于投影图像序列中相邻两个投影图像的采集条件基本一致，也就是说，相邻两张投影图像的差异较小。因此，在对相邻两个投影图像依次进行配准处理时，可以将均方误差(mean squared error，MSE)算法作为相似性衡量算法，也即采用MSE算法确定相邻两个投影图像的相似性。由于MSE算法的计算过程相对比较简单直接，主要涉及像素点灰度值的基本运算(差值、平方、求和、平均等)，不需要复杂的图像特征提取、复杂的模型构建以及大量的迭代运算等。与其他一些相似性衡量算法(比如基于特征点匹配、复杂的纹理特征比较等方法)相比，MSE算法计算复杂度明显较低，采用MSE算法可以能够快速得出衡量结果，从而减少了计算所需的时间和计算资源的消耗。大大节省计算成本。

当然，上述仅通过4个投影图像对S402的具体实现方式进行示例说明。在本申请中投影图像序列可以包括更多的投影图像。

在另一种可能的实现方式中，S402的实现过程包括：对相邻两个投影图像进行第一配准处理；对第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板(例如，掩膜(mask))；基于肿瘤区域模板，对相邻两个投影图像进行第二配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。

一种示例中，以相邻两个投影图像为投影图像2和投影图像1为例。对投影图像2和投影图像1进行第一配准处理，以实现对投影图像2和投影图像1中灰度值大于或等于预设阈值的区域(例如骨骼对应的区域)的配准。进而，针对未精确配准的灰度值小于预设阈值的区域(也即，肿瘤区域)，进行外扩处理，以扩大第二次配准的范围，保障第二配准处理的精确性，进而准确得到相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。

可以理解的是，在医学影像中，由于肿瘤的边界不是绝对清晰的。并且还由于成像设备的分辨率限制以及周围组织的影响，肿瘤边缘的像素识别存在一定的模糊性。因此，通过对第一配准后的肿瘤区域进行外扩，可以将与肿瘤相关的区域都纳入考虑范围，为后续第二配准处理时提供更全面的信息。

可选的，上述对第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板的实现过程可以包括：基于第一配准后的肿瘤区域的灰度值，确定投影图像中灰度值位于预设区间内的区域为肿瘤区域模板。

其中，预设区间是基于肿瘤区域的灰度值确定的。例如，预设区间可以为肿瘤区域的灰度值为I_t上下浮动预设比例a所包括的区间，也即[(1-a)I_t，(1+a)I_t]。又例如，以肿瘤区域的灰度值为I_t，预设阈值为b为例，预设区间可以为I_t上下浮动b所包括的区间，也即[I_t+b，I_t-b]。

可选的，结合预设区间[(1-a)I_t，(1+a)I_t]，肿瘤区域模板(mask)满足以下公式1：

在上述示例中，肿瘤区域模板的实现过程可以理解为：将投影图像中灰度值位于[(1-a)I_t，(1+a)I_t]区间内区域标记为1；将该投影图像中灰度值位于[(1-a)I_t，(1+a)I_t]区间之外(也即others)的区域标记为0，从而得到肿瘤区域模板。

进一步的，在一些实施例中，在通过S402确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量之后，本申请还可以包括对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理的过程。

在一种可能的实现方式中，对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理的实现过程可以通过以下方式1和/或方式2实现。

方式1、基于投影图像序列中相邻两个投影图像之前的投影图像，确定肿瘤的运动趋势，并在肿瘤的位移量不符合肿瘤的运动趋势的情况下，对肿瘤的位移量进行误差矫正处理。

一种示例中，以相邻两个投影图像为投影图像1和投影图像2，且投影图像2是投影图像1之后采集的图像为例。将投影图像1和投影图像2中肿瘤的位移量累加至肿瘤的初始位置上，得到肿瘤在投影图像2中的位置。进而验证肿瘤在投影图像2中的位置是否符合肿瘤的运动趋势；在不符合的情况下，说明由“投影图像1和投影图像2中肿瘤的位移量”得到的“肿瘤在投影图像2中的位置”为错误数据。此时将投影图像1和投影图像2中肿瘤的位移量(也即肿瘤在投影图像2中的位置)剔除/删除，以实现对肿瘤的位移量进行误差矫正处理，减少错误数据，提高肿瘤的位移量的精确性。

方式2、基于系统噪声特征对应的噪声滤除方法，对肿瘤的位移量进行噪声滤除处理。

其中，系统噪声特征为在肿瘤的位移量的确定过程中产生的对肿瘤位移量造成干扰的信号特征。

可以理解的是，不同的成像系统具有不同的噪声特征，包括噪声的类型(如高斯噪声、椒盐噪声等)、噪声的分布规律(如在图像中的空间分布、随时间的变化规律等)以及噪声的强度(通常用标准差等指标来衡量)。了解系统的噪声特性可以帮助选择合适的滤波方法。例如，如果成像系统产生的噪声数据为高斯噪声，那么基于高斯噪声对应的误差校正方法(例如，滤波算法(具体例如维纳滤波、均值滤波、中值滤波、高斯滤波)，可以实现对肿瘤的位移量进行噪声滤除处理。

其中，维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的线性滤波方法，能够根据噪声数据的统计特性(如噪声数据的功率谱密度)来对含噪信号(也即配准后带有误差的肿瘤位移信号)进行最优估计，从而滤除噪声，减小误差，提高肿瘤的位移量的精确性。

需要说明的是，由于本申请的目的是构建肿瘤的呼吸运动模型，也即，本申请需要确定的是肿瘤随着呼吸运动的位置。因此，S402中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量具体为相邻两张投影图像之中肿瘤在目标对象的头脚方向的位移量。进而根据呼吸运动造成的肿瘤的位移量，构建肿瘤的呼吸运动模型。

S403、基于肿瘤的初始位置以及投影图像序列中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，确定投影图像中肿瘤的第一位置。

在一种可能的实现方式中，S403的实现过程包括：将投影图像序列相邻两个投影图像中肿瘤的在头脚方向的位移量依次累加至肿瘤的初始位置上，得到投影图像中肿瘤的第一位置。比如，第i张投影图像中肿瘤的第一位置(d_i)满足以下公式2：

d_i＝v₀+∑ⁱ _i＝0δv_i 公式2

其中，δv_i为第i张投影图像中肿瘤的在头脚方向的位移量，v₀为肿瘤的初始位置，i为正整数。

一种示例中，以投影图像序列中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量包括位移量1、位移量2以及位移量3为例。并且，位移量1是在头脚方向上投影图像2中肿瘤相对于投影图像1中肿瘤的位移量；位移量2是在头脚方向上投影图像3中肿瘤相对于投影图像2中肿瘤的位移量；位移量3是在头脚方向上投影图像4中肿瘤相对于投影图像3中肿瘤的位移量。将位移量1增加到投影图像1中肿瘤的初始位置上，得到投影图像2中肿瘤的位置；进而，将位移量2增加到投影图像2中肿瘤的位置上，得到投影图像3中肿瘤的位置；进而，将位移量3增加到投影图像3中肿瘤的位置上，得到投影图像4中肿瘤的位置。

基于上述技术方案，获取肿瘤的初始位置，并对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。进而，基于肿瘤的初始位置以及投影图像序列中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，确定投影图像中肿瘤的第一位置，便于后续基于肿瘤的第一位置构建肿瘤的运动模型。

作为本申请的一种可能的实施例，结合图3，如图6所示，在S302之后，本申请还包括对肿瘤的第一位置进行矫正的过程，具体包括以下S601-S603。

S601、对于投影图像序列中间隔K个投影图像的目标投影图像，获取目标投影图像对应的第二参考投影图像。

其中，第二参考投影图像为在目标投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像(例如，目标投影图像的成像角度下的DRR图像)；K为正整数。

一种示例中，以投影图像序列中包括0-7个投影图像，K为2为例。则针对投影图像序列中第3个投影图像(在第0个投影图像序列之后间隔2个投影图像即为第3个投影图像)，获取第3个投影图像对应的第二参考投影图像；针对第6个投影图像(在第3个投影图像序列之后间隔2个投影图像，即为第6个投影图像)，获取第6个投影图像对应的第二参考投影图像。

S602、对目标投影图像和第二参考投影图像进行配准处理，确定目标投影图像中肿瘤的第二位置。

S603、基于第一位置和第二位置之间的偏差程度，采用与偏差程度对应的矫正方式对第一位置进行矫正，得到肿瘤矫正后的第一位置。

在一种可能的实现方式中，S603的实现过程包括：对应于偏差程度小于第一阈值，则不对第一位置进行矫正。

需要说明的是，对应于偏差程度小于第一阈值，则说明目标投影图像中肿瘤的第一位置精确，不需要进行校正，节省资源。

在另一种可能的实现方式中，S603的实现过程包括：对应于偏差程度大于第二阈值，则将第一位置替换为第二位置，并对目标投影图像之后的投影图像对应的第一位置进行矫正。其中，第二阈值大于第一阈值。

在将第一位置替换为第二位置后，在第二位置的基础上，与至少一个位移量(该位移量是目标投影图像之后的相邻两个投影图像之间肿瘤的位移量)进行累加，以确定目标投影图像之后的投影图像中肿瘤的第一位置。

可选的，上述对目标投影图像之后的投影图像对应的第一位置进行矫正实现过程，包括：根据第一位置和第二位置之间的偏差程度，对第i-K到第i个肿瘤的第一位置进行校正。其中，i＞K。

一种示例中，对第j个肿瘤的第一位置进行校正可以通过以下公式3实现。其中，j∈[i-K,i]。

d(j) ＝ e*(j-i+k)/k 公式3

在另一种可能的实现方式中，S603的实现过程包括：对应于偏差程度位于第一阈值和第二阈值所在区间内，则将第一位置替换为第一位置与第二位置的均值。

或者，对应于偏差程度位于第一阈值和第二阈值所在区间内，则基于预设权重对第一位置与第二位置进行加权求和，以得到第三位置，并将第一位置替换为第三位置。

相比于目前也会采用通过对摆位CBCT与计划CT进行配准形变而获得肿瘤的运动模型的方法，但该方式确定的肿瘤的位置的准确率较高，但存在数据计算量大耗时的问题。

基于上述技术方案，对于投影图像序列中间隔K个投影图像的目标投影图像，获取目标投影图像对应的第二参考投影图像。对目标投影图像和第二参考投影图像进行配准处理，确定目标投影图像中肿瘤的第二位置。基于第一位置和第二位置之间的偏差程度，采用与偏差程度对应的矫正方式对第一位置进行矫正，得到肿瘤矫正后的第一位置。由此可知，本申请中在中间隔K个投影图像后，通过参考投影图像对肿瘤的第一位置进行校正，在减小计算量的同时，可以有效提高肿瘤的运动模型的精确度。

在一些实施例中，如图7所示，上述对肿瘤的第一位置进行矫正的过程，具体通过以下步骤1-步骤7实现。

步骤1、在对第一个投影图像与第一参考投影图像(DRR图像)进行配准，得到肿瘤的初始位置之后，对于投影图像序列，判断是否间隔满K个投影图像。

步骤2、若间隔未满K张投影图像，则对目标投影图像和目标投影图像的相邻投影图像进行配准，确定目标投影图像中肿瘤的第一位置。

可选的，可以外接目标对象的呼吸信号，以便后续结合呼吸信号，输出肿瘤的运动模型。

步骤3a、若间隔满K张投影图像，则执行S601获取目标投影图像对应的第二参考投影图像。

步骤3b、对目标投影图像和第二参考投影图像进行配准处理，确定目标投影图像中肿瘤的第二位置。

步骤4a、通过预设融合校正技术，对目标投影图像中肿瘤的第一位置和肿瘤的第二位置进行融合处理。

其中，预设融合校正技术包括以下至少一项：线性矫正技术、加权融合矫正技术、神经网络技术、最大似然估计技术以及卡尔曼滤波技术。

步骤4b、更新肿瘤的第一位置。

步骤5、判断目标投影图像是否为投影图像序列中的最后一张图像。

步骤6、若是，则结合目标对象的呼吸信号输出肿瘤的运动模型；若否，则重复步骤1-步骤5，直至投影图像序列均配准完成。

以上，通过步骤1-步骤6对肿瘤的第一位置进行矫正的过程进行了介绍。

本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能模块或者功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块或者功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或者功能单元的形式实现。其中，本申请实施例中对模块或者单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

如图8所示，为本申请实施例提供的一种肿瘤运动模型建立装置80的结构示意图，该肿瘤运动模型建立装置80包括：通信单元801以及处理单元802。

通信单元801，用于获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像；处理单元802，用于对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；处理单元802，还用于基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，具体用于：在摆位阶段持续获取目标对象的投影图像序列的过程中，对于获取到的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；在完成获取投影图像序列之后，基于投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及目标对象的呼吸信号，确定肿瘤的运动模型。

在一种可能的实现方式中，在摆位阶段完成对目标对象的摆位时，肿瘤的运动模型已建立。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，具体用于：通过通信单元801获取肿瘤的初始位置；对投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量；基于肿瘤的初始位置以及投影图像序列中相邻两个投影图像中肿瘤的位移量，确定投影图像中肿瘤的第一位置。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，具体用于：通过通信单元801获取目标对象的第一参考投影图像，第一参考投影图像为在投影图像序列中第一个投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；将第一个投影图像与第一参考投影图像进行配准，得到肿瘤的初始位置。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，具体用于：对相邻两个投影图像进行第一配准处理；对第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板；基于肿瘤区域模板，对相邻两个投影图像进行第二配准处理，确定相邻两个投影图像中肿瘤的位移量。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，具体用于：基于第一配准后的肿瘤区域的灰度值，确定投影图像中灰度值位于预设区间内的区域为肿瘤区域模板；预设区间是基于肿瘤区域的灰度值确定的。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，还用于：对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理，得到矫正后的位移量。

其中，对相邻两个投影图像中肿瘤的位移量进行误差矫正处理，包括：基于投影图像序列中相邻两个投影图像之前的投影图像，确定肿瘤的运动趋势，并在肿瘤的位移量不符合肿瘤的运动趋势的情况下，对肿瘤的位移量进行误差矫正处理。

和/或，基于系统噪声特征对应的噪声滤除方法，对肿瘤的位移量进行噪声滤除处理；其中，系统噪声特征为在肿瘤的位移量的确定过程中产生的对肿瘤位移量造成干扰的信号特征。

在一种可能的实现方式中，在对于投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置之后，处理单元802，还用于：对于投影图像序列中间隔K个投影图像的目标投影图像，获取目标投影图像对应的第二参考投影图像，第二参考投影图像为在目标投影图像的成像角度下对目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；K为正整数；对目标投影图像和第二参考投影图像进行配准处理，确定目标投影图像中肿瘤的第二位置；基于第一位置和第二位置之间的偏差程度，采用与偏差程度对应的矫正方式对第一位置进行矫正，得到肿瘤矫正后的第一位置。

在一种可能的实现方式中，处理单元802，具体用于：对应于偏差程度小于第一阈值，则不对第一位置进行矫正；对应于偏差程度大于第二阈值，则将第一位置替换为第二位置，并对目标投影图像之后的投影图像对应的第一位置进行矫正；第二阈值大于第一阈值；对应于偏差程度位于第一阈值和第二阈值所在区间内，则将第一位置替换为第一位置与第二位置的均值。

一种可能的实现方式中，肿瘤运动模型建立装置80还可以包括存储单元803(图8中以虚线框示出)，该存储单元803存储有程序或指令，当处理单元802执行该程序或指令时，使得肿瘤运动模型建立装置80可以执行上述方法实施例所述的肿瘤运动模型建立方法。

在通过硬件实现时，本申请实施例还提供了一种电子设备，用于执行上述方法实施例所示的肿瘤运动模型建立方法。

具体的，图9为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。如图9所示，该电子设备包括至少一个处理器901，通信线路902，以及至少一个通信接口904，和被配置为存储处理器可执行指令的存储器903。其中，处理器901，存储器903以及通信接口904三者之间可以通过通信线路902连接。其中，处理器被配置为执行指令，以实现本申请方法实施例所提供的肿瘤运动模型建立方法。

处理器901可以是一个中央处理器(central processing unit，CPU)，也可以是特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)。

通信线路902可以包括一通路，用于在上述组件之间传送信息。

通信接口904，用于与其他设备或通信网络通信，可以使用任何收发器一类的装置，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(wireless localarea networks，WLAN)等。

存储器903可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compact disc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于包括或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

一种可能的设计中，存储器903可以独立于处理器901存在，即存储器903可以为处理器901外部的存储器，此时，存储器903可以通过通信线路902与处理器901相连接，用于存储执行指令或者应用程序代码，并由处理器901来控制执行，实现本申请实施例提供的肿瘤运动模型建立方法。又一种可能的设计中，存储器903也可以和处理器901集成在一起，即存储器903可以为处理器901的内部存储器，例如，该存储器903为高速缓存，可以用于暂存一些数据和指令信息等。

作为一种可能的实现方式，处理器901可以包括一个或多个CPU，例如图9中的CPU0和CPU1。作为另一种可能的实现方式，电子设备可以包括多个处理器，例如图9中的处理器901和处理器907。

作为再一种可能的实现方式，电子设备还可以包括输出设备905，例如各种类型的显示器、扬声器等；输入设备906，例如键盘、鼠标等。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行上述方法实施例中的肿瘤运动模型建立方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当该指令在计算机上运行时，使得该计算机执行上述方法实施例所示的方法流程中的肿瘤运动模型建立方法。

其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)中。在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列、专用集成电路、专用标准产品(application specific standardparts，ASSP)、芯片上系统的系统(system on chip，SOC)、复杂可编程逻辑设备(complexprogrammable logic device，CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置，例如，阴极射线管(cathode ray tube，CRT)或者液晶显示器(liquid crystal display，LCD)监视器；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网、广域网(wide area network，WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

由于本申请的实施例中的电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品可以应用于上述方法，因此，其所能获得的技术效果也可参考上述方法实施例，本申请实施例在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种肿瘤运动模型建立方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象在摆位阶段的投影图像序列，所述投影图像序列中包括多个包含肿瘤的投影图像；

对于所述投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的所述肿瘤的第一位置；

基于所述投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及所述目标对象的呼吸信号，确定所述肿瘤的运动模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于所述投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的所述肿瘤的第一位置，包括：

在所述摆位阶段持续获取所述目标对象的投影图像序列的过程中，对于获取到的每个投影图像，确定投影图像中的肿瘤的第一位置；

相应的，所述基于所述投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及所述目标对象的呼吸信号，确定所述肿瘤的运动模型，包括：

在完成获取所述投影图像序列之后，基于所述投影图像序列中每个投影图像中的肿瘤的第一位置以及所述目标对象的呼吸信号，确定所述肿瘤的运动模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述摆位阶段完成对所述目标对象的摆位时，所述肿瘤的运动模型已建立。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定投影图像中的所述肿瘤的第一位置，包括：

获取所述肿瘤的初始位置；

对所述投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定所述相邻两个投影图像中所述肿瘤的位移量；

基于所述肿瘤的初始位置以及所述投影图像序列中相邻两个投影图像中所述肿瘤的位移量，确定投影图像中所述肿瘤的第一位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述肿瘤的初始位置，包括：

获取所述目标对象的第一参考投影图像，所述第一参考投影图像为在所述投影图像序列中第一个投影图像的成像角度下对所述目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；

将所述第一个投影图像与所述第一参考投影图像进行配准，得到所述肿瘤的初始位置。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述投影图像序列中相邻两个投影图像依次进行配准处理，确定所述相邻两个投影图像中所述肿瘤的位移量，包括：

对所述相邻两个投影图像进行第一配准处理；

对所述第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板；

基于所述肿瘤区域模板，对所述相邻两个投影图像进行第二配准处理，确定所述相邻两个投影图像中所述肿瘤的位移量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述第一配准后的肿瘤区域进行外扩处理，生成肿瘤区域模板，包括：

基于所述第一配准后的肿瘤区域的灰度值，确定所述投影图像中灰度值位于预设区间内的区域为所述肿瘤区域模板；所述预设区间是基于所述肿瘤区域的灰度值确定的。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述相邻两个投影图像中所述肿瘤的位移量进行误差矫正处理，得到矫正后的位移量；

其中，所述对所述相邻两个投影图像中所述肿瘤的位移量进行误差矫正处理，包括：

基于所述投影图像序列中所述相邻两个投影图像之前的投影图像，确定所述肿瘤的运动趋势，并在所述肿瘤的位移量不符合所述肿瘤的运动趋势的情况下，对所述肿瘤的位移量进行误差矫正处理；和/或，

基于系统噪声特征对应的噪声滤除方法，对所述肿瘤的位移量进行噪声滤除处理；其中，所述系统噪声特征为在所述肿瘤的位移量的确定过程中产生的对肿瘤位移量造成干扰的信号特征。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对于所述投影图像序列中的每个投影图像，确定投影图像中的所述肿瘤的第一位置之后，所述方法还包括：

对于所述投影图像序列中间隔K个投影图像的目标投影图像，获取所述目标投影图像对应的第二参考投影图像，所述第二参考投影图像为在所述目标投影图像的成像角度下对所述目标对象的参考图像进行数字投影重建生成的图像；K为正整数；

对所述目标投影图像和所述第二参考投影图像进行配准处理，确定所述目标投影图像中所述肿瘤的第二位置；

基于所述第一位置和所述第二位置之间的偏差程度，采用与所述偏差程度对应的矫正方式对所述第一位置进行矫正，得到所述肿瘤矫正后的第一位置。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述采用与所述偏差程度对应的矫正方式对所述第一位置进行矫正，包括：

对应于所述偏差程度小于第一阈值，则不对所述第一位置进行矫正；

对应于所述偏差程度大于第二阈值，则将所述第一位置替换为所述第二位置，并对所述目标投影图像之后的投影图像对应的第一位置进行矫正；所述第二阈值大于所述第一阈值；

对应于所述偏差程度位于所述第一阈值和第二阈值所在区间内，则将所述第一位置替换为所述第一位置与所述第二位置的均值。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

被配置为存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1-10中任一项所述的肿瘤运动模型建立方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行所述指令时，所述计算机执行如权利要求1-10中任一项所述的肿瘤运动模型建立方法。