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申请/专利权人：西南科技大学

摘要：本发明公开了一种高能X射线Flash放疗人体三维辐射剂量分布重建方法，属于辐射剂量分布的技术领域，其包括：采用X射线照射靶组织，并通过阵列超声换能器采集靶组织产生的声波信号；利用延迟相乘叠加算法构建靶组织中的粗三维辐射剂量沉积图；基于深度卷积神经网络Y‑net优化粗三维辐射剂量沉积图，得到三维辐射剂量沉积图；将三维辐射剂量沉积图与靶组织解剖结构图进行融合，得到靶组织各部位的辐射累积剂量分布图。本发明采用X光声成像结合深度学习的神经网络方法，可以构建高灵敏度与高分辨率的辐射累积剂量分布图，从而反馈引导后续放疗剂量规划。

主权项：1.一种高能X射线Flash放疗人体三维辐射剂量的分布方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过阵列超声换能器采集靶组织产生的声波信号；S2、利用延迟相乘叠加算法对声波信号进行反演处理，构建靶组织中的粗三维辐射剂量沉积图；S3、基于深度卷积神经网络Y-net优化粗三维辐射剂量沉积图，得到三维辐射剂量沉积图；S4、将三维辐射剂量沉积图与靶组织解剖结构图进行融合，得到靶组织各部位的辐射累积剂量分布图；所述S1具体包括：X射线的能量被靶组织吸收进而转换为声波信号，该声波信号表示为： ；其中，为初始声波信号；为体积热膨胀系数；为声速；为比热容；为被靶组织吸收的能量转化为热量的百分比；为X射线的质量衰减系数；为组织密度；为X射线通量；假设时刻在位置处组织中的辐射剂量沉积为，则基于波动方程得到在时刻阵列超声换能器在位置处探测到的声波信号为： ；其中，为阵列超声换能器时刻在位置处的声波信号；为Grüneisen参数；为声源位置，时刻；为时刻在位置处组织中的辐射剂量沉积；Grüneisen参数为： ；其中，为等温体积弹性模量；所述S2具体包括以下分步骤：S21、采用延迟相乘叠加算法对声波信号进行处理： ；式中，为对应粗剂量沉积图像上的像素单元；为符号函数；，其中，为耦合后的信号，为阵列超声换能器探测位置，、表示两个不同信道，、表示不同信道上的声波信号样本；S22、对完成S21处理后的声波信号进行带通或高通滤波处理；S23、采用希尔伯特变换对完成带通或高通滤波处理后的声波信号进行包络线条检测，并进行归一化和对数压缩处理，构建得到靶组织中的粗三维辐射剂量沉积图；所述S3中深度卷积神经网络Y-net包括编码器EncoderI、编码器EncoderII和解码器Decoder；编码器EncoderI，用于对S1中的声波信号进行过滤，并采集声波信号中包含的物理特征；编码器EncoderII，用于提取粗三维辐射剂量沉积图中的纹理信息；解码器Decoder，将编码器EncoderI中的物理特征和编码器EncoderII中的纹理信息作为输入，并基于物理特征和纹理信息进行粗三维辐射剂量沉积图重建，得到三维辐射剂量沉积图；编码器EncoderI双卷积运算操作的第k层矩阵为： ；其中，表示双卷积编码器的层矩阵表示，为双卷积编码器的层矩阵表示；、、表示批量归一化并进行线性单元校正操作；为池化操作；表示卷积操作；、表示不同的卷积核；编码器EncoderI的参数化表示为： ；其中，为EncoderI的参数化形式；为特征图尺寸变换；为EncoderI对应的参数矩阵；表示阵列超声换能器测量声波数据；为阵列超声换能器测量声波数据的层矩阵表示，为层矩阵表示；编码器EncoderII双卷积运算操作的第k层矩阵为： ；编码器EncoderII的参数化表示为： ；其中，为EncoderII的参数化形式；为第层矩阵表示；为EncoderII对应的参数矩阵；为粗三维辐射剂量沉积图矩阵；解码器Decoder每一层包括三个输入，包括编码器EncoderI和编码器EncoderII每一层通过跳跃连接为解码器Decoder提供的物理特征和纹理信息，以及粗三维辐射剂量沉积图；解码器Decoder将物理特征、纹理信息和粗三维辐射剂量沉积图映射到剂量图上，以得到三维辐射剂量沉积图，解码器Decoder具有跳跃连接的第k层矩阵为： ；其中，为上卷积操作；为调整操作；、表示跳跃特征；解码器Decoder包含EncoderI与EncoderII的参数化表示为： ；其中，为解码器Decoder的参数化形式；为参数化矩阵。

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