放射治疗系统、方法及其固定装置

摘要

可以提供放射治疗系统。该系统可以包括治疗设备。该治疗设备可以包括：放射源，用于将治疗性射线引导至对象的感兴趣区域(ROI)的至少一部分；以及固定装置，用于固定该对象。该系统可以获得对象的特征信息。该系统可以根据用于处理对象的特征信息的预测模型来预热固定装置。该系统可以向治疗设备发送控制信号，以在将固定装置预热至特定温度时将治疗性射线施加至由预热的固定装置固定的ROI的至少一部分。

权利要求

1.一种放射治疗系统，包括：

治疗设备，其中，所述治疗设备包括：放射源，用于将治疗性射线引导至对象的感兴趣区域ROI的至少一部分；以及固定装置，用于固定所述对象，所述固定装置与所述对象一一对应；

至少一个存储设备，用于存储可执行指令；以及

与所述治疗设备和所述至少一个存储设备通信的至少一个处理设备，当执行所述可执行指令时，所述至少一个处理设备使所述系统：获取所述对象的特征信息；

根据处理所述对象的所述特征信息的预测模型预热所述固定装置；以及当所述固定装置被预热到特定温度时，向所述治疗设备发送控制信号以将所述治疗性射线施加到由所述预热的固定装置固定的所述ROI的至少一部分。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述治疗设备还包括支撑平台，所述预热的固定装置可操作地连接至所述支撑平台。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述固定装置包括真空垫，所述真空垫包括：安装有可与真空源连接的阀的壳体；

安装在所述壳体的内侧的加热元件；

电连接至所述加热元件的电路，其中，所述电路将加热电压提供给所述加热元件以预热所述真空垫；以及包含在由所述壳体定义的区域内的填充材料。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述加热元件包括柔性加热膜，所述柔性加热膜不干扰所述对象接收的放射剂量。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述柔性加热膜包括碳纤维加热膜。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述柔性加热膜包括石墨烯加热膜。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其特征在于，所述固定装置还包括用于检测所述真空垫的加热温度的温度传感器。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述电路连接至温度控制器以控制所述真空垫的加热温度，并且所述温度控制器具有温度存储功能，用于记录针对所述对象的先前配置的优选温度，以及直接将记录的优选温度配置为所述真空垫的加热温度。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理设备还被用于使所述系统：基于与至少两个对象相对应的所述固定装置的历史预热数据和所述至少两个对象的特征，通过训练初始模型来生成所述预测模型。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，为了生成所述预测模型，所述至少一个处理设备还用于使所述系统：从数据库中获得一组训练数据，所述训练数据包括与至少两个对象相对应的所述固定装置的已标记历史预热数据以及所述至少两个对象的特征；以及根据所述训练数据训练所述初始模型，所述训练包括：通过最小化所述初始模型的损失函数来更新所述初始模型的参数；以及如果所述损失函数的值小于或等于阈值，则确定所述预测模型。

11.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预测模型包括卷积神经网络模型。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的系统，其特征在于，所述治疗设备还包括成像装置，所述成像装置用于获取关于所述ROI的图像数据。

13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理设备还用于使所述系统产生所述控制信号，为了产生所述控制信号，所述至少一个处理设备还用于使所述系统：基于所述获取的图像数据来重建关于所述ROI的至少一部分的图像；

基于所述重建的图像，确定与所述ROI的至少一部分的大小相关的参数；以及根据与所述ROI的至少一部分的大小相关联的所述参数，生成所述控制信号。

14.一种治疗设备，包括：

成像装置，用于获取关于对象的感兴趣区域ROI的图像数据；

放射治疗装置，用于响应于控制信号，将治疗性射线施加到所述ROI的至少一部分，其中，所述控制信号是根据所述获取的图像数据生成的；以及固定装置，与所述对象一一对应，用于固定所述ROI的至少一部分，其中，所述固定装置在所述放射治疗之前被预热至特定温度。

15.根据权利要求14所述的治疗设备，还包括支撑平台，所述固定装置可操作地连接到所述支撑平台。

16.根据权利要求14‑15中任一项所述的治疗设备，其特征在于，所述固定装置包括真空垫，所述真空垫包括：安装有可与真空源连接的阀的壳体；

安装在所述壳体的内侧的加热元件；

电连接至所述加热元件的电路，其中，所述电路将加热电压提供给所述加热元件以预热所述真空垫；以及包含在由所述壳体定义的区域内的填充材料。

17.根据权利要求16所述的治疗设备，其特征在于，所述加热元件包括柔性加热膜，所述柔性加热膜不干扰由所述放射源产生的放射束。

18.根据权利要求17所述的治疗设备，其特征在于，所述柔性加热膜包括碳纤维加热膜。

19.根据权利要求17所述的治疗设备，其特征在于，所述柔性加热膜包括石墨烯加热膜。

20.根据权利要求14‑19中任一项所述的治疗设备，其特征在于，所述固定装置还包括用于检测所述真空垫的加热温度的温度传感器。

21.根据权利要求20所述的治疗设备，其特征在于，所述电路连接至温度控制器以控制所述真空垫的加热温度，并且所述温度控制器具有温度存储功能，用于记录针对所述对象的先前配置的优选温度，以及直接将记录的优选温度配置为所述真空垫的加热温度。

22.根据权利要求14所述的治疗设备，其特征在于，所述固定装置根据用于处理所述对象的特征信息的预测模型来预热。

23.根据权利要求22所述的治疗设备，其特征在于，所述预测模型是基于与至少两个对象相对应的所述固定装置的历史预热数据和所述至少两个对象的特征来训练初始模型而生成的。

24.根据权利要求23所述的治疗设备，其特征在于，所述预测模型包括卷积神经网络模型。

25.根据权利要求14所述的治疗设备，其特征在于，根据所述获取的图像数据生成所述控制信号，还包括：基于所述获取的图像数据重建关于所述ROI的至少一部分的图像；

基于所述重建图像，确定与所述ROI的至少一部分的大小相关联的参数；以及根据与所述ROI的至少一部分的大小相关联的参数，生成所述控制信号。

26.一种包括真空垫的固定装置，用于固定对象，所述固定装置与所述对象一一对应，所述真空垫包括：安装有可与真空源连接的阀的壳体；

安装在所述壳体的内侧的加热元件；

电连接至所述加热元件的电路，其中，所述电路将加热电压提供给所述加热元件以预热所述真空垫；以及包含在由所述壳体定义的区域内的填充材料。

27.根据权利要求26所述的固定装置，其特征在于，所述加热元件包括柔性加热膜，所述柔性加热膜不干扰由所述放射源产生的放射束。

28.根据权利要求27所述的固定装置，其特征在于，所述柔性加热膜包括碳纤维加热膜。

29.根据权利要求27所述的固定装置，其特征在于，所述柔性加热膜包括石墨烯加热膜。

30.根据权利要求26‑29中任一项所述的固定装置，还包括用于检测所述真空垫的加热温度的温度传感器。

31.根据权利要求30所述的固定装置，其特征在于，所述电路连接至温度控制器以控制所述真空垫的加热温度，并且所述温度控制器具有温度存储功能，用于记录针对所述对象的先前配置的优选温度，以及直接将记录的优选温度配置为所述真空垫的加热温度。

说明书

放射治疗系统、方法及其固定装置

技术领域

[0001] 本申请总体上涉及放射治疗系统，更具体地，涉及包括加热的固定装置的图像引导放射治疗系统。

背景技术

[0002] 如今，放射疗法是诊断和治疗肿瘤的有效手段。放射治疗系统/设备，例如图像引导放射治疗(IGRT)系统，可以用于执行放射治疗。在某些情况下，放射治疗设备的一个或以上组件(例如，直线加速器)可以在低湿度且相对低温的环境下正常工作。因此，治疗室中的温度可能约为20摄氏度，甚至更低。低温对于接受放射治疗的患者来说不是一个友好的环境，因为这些患者大多数都患有肿瘤，身体虚弱。此外，在患者接受放射治疗的治疗期间，他们通常必须脱下衣服并躺在固定装置(例如真空垫)上以便固定。在低温治疗环境下，长时间的治疗会使患者感到寒冷和不适。一些患者可能由于低温而颤抖。结果，放射治疗设备可能无法将放射线准确地发射到治疗区域(例如，肿瘤区域)，从而产生不良的治疗效果。因此，期望提供一种具有高治疗质量以及舒适的治疗环境的放射治疗系统。

发明内容

[0003] 在本申请的第一方面，提供了放射治疗(RT)系统。所述RT系统可以包括治疗设备、至少一个存储可执行指令的存储设备以及与所述治疗设备和至少一个所述存储设备通信的至少一个处理设备。所述治疗设备可以包括：放射源，用于将治疗性射线引导至对象的感兴趣区域(ROI)的至少一部分；以及固定装置，用于固定对象。当执行可执行指令时，所述至少一个处理设备可以使系统执行以下一项或以上操作。所述系统可以获得对象的特征信息。所述系统可以根据用于处理所述对象的特征信息的预测模型来预热所述固定装置。所述系统可以将控制信号发送至所述治疗设备，以在将所述固定装置预热至特定温度时将所述治疗性射线施加至由所述预热的固定装置固定的所述ROI的至少一部分。

[0004] 在一些实施例中，所述治疗设备还可以包括支撑平台，所述预热的固定装置可操作地连接至所述支撑平台。

[0005] 在一些实施例中，所述固定装置可包括真空垫。所述真空垫可包括：安装有可与真空源连接的阀的壳体；安装在所述壳体的内侧的加热元件；电连接至所述加热元件的电路；以及包含在由所述壳体限定的区域内的填充材料。所述电路可将加热电压提供给所述加热元件以预热所述真空垫。

[0006] 在一些实施例中，所述加热元件可以包括柔性加热膜，该柔性加热膜不干扰受试者接收的放射剂量。

[0007] 在一些实施例中，所述柔性加热膜可包括碳纤维加热膜。

[0008] 在一些实施例中，所述柔性加热膜可包括石墨烯加热膜。

[0009] 在一些实施例中，所述固定装置还可包括用于检测所述真空垫的加热温度的温度传感器。

[0010] 在一些实施例中，所述电路可连接至温度控制器以控制所述真空垫的加热温度。所述温度控制器可具有温度存储功能，用于记录针对所述对象的先前配置的优选温度，以及直接将记录的优选温度配置为所述真空垫的加热温度。

[0011] 在一些实施例中，所述系统可以基于与至少两个对象相对应的所述固定装置的历史预热数据和所述至少两个对象的特征，通过训练初始模型来生成所述预测模型。

[0012] 在一些实施例中，所述系统可以从数据库中获得一组训练数据，所述训练数据包括与至少两个对象相对应的所述固定部件的已标记历史预热数据以及所述至少两个对象的特征。所述系统可以基于所述训练数据来训练所述初始模型。所述训练可包括通过最小化所述初始模型的损失函数来更新所述初始模型的参数。如果所述损失函数的值小于或等于阈值，则确定所述预测模型。

[0013] 在一些实施例中，所述预测模型可以包括卷积神经网络(CNN)模型。

[0014] 在一些实施例中，所述治疗设备可以进一步包括用于获取关于所述ROI的图像数据的成像装置。

[0015] 在一些实施例中，所述系统可以基于所述获取的图像数据来重建关于所述ROI的至少一部分的图像。所述系统可以基于所述重建的图像，确定与所述ROI的至少一部分的大小相关的参数。所述系统可以根据与所述ROI的至少一部分的大小相关联的所述参数，生成所述控制信号。

[0016] 在本申请的第二方面，提供一种治疗设备。所述治疗设备可以包括：成像装置，用于获取关于对象的感兴趣区域(ROI)的图像数据；放射治疗装置，用于响应于控制信号将治疗性射线施加到所述ROI的至少一部分，以及固定装置，用于固定所述ROI的至少一部分。所述固定装置可以在放射治疗之前被预热到特定温度。

[0017] 在本申请的第三方面，提供了一种固定装置。所述固定装置可包括真空垫。所述真空垫可包括：安装有可与真空源连接的阀的壳体；安装在所述壳体的内侧的加热元件；电连接至所述加热元件的电路；以及包含在由所述壳体限定的区域内的填充材料。所述电路可将加热电压提供给所述加热元件以预热所述真空垫。

[0018] 本申请的一部分附加特性可以在以下描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是显而易见的。本申请的特征可以通过实践或使用在下面讨论的详细示例中阐述的方法、手段和组合的各个方面来实现和获得。

附图说明

[0019] 本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些示例性实施例是非限制性的示例性实施例，在这些实施例中，各图中相同的编号表示相似的结构，其中：

[0020] 图1是根据本申请的一些实施例的示例性放射治疗系统的示意图；

[0021] 图2A示出了根据本申请的一些实施例的示例性治疗设备；

[0022] 图2B示出了根据本申请的一些实施例的另一示例性治疗设备110'；

[0023] 图3是根据本申请的一些实施例的可以在其上实现处理设备的示例性计算设备的硬件和/或软件组件的示意图；

[0024] 图4是根据本申请的一些实施例的示例性移动设备的硬件和/或软件组件的示意图；

[0025] 图5A是根据本申请的一些实施例的示例性固定装置的示意图；

[0026] 图5B示出了示例性固定装置的截面图；

[0027] 图6是根据本申请的一些实施例的用于在放射治疗系统中施加治疗性射线的示例性过程的流程图；

[0028] 图7是根据本申请的一些实施例的用于产生用于在放射治疗系统中实施放射治疗的控制信号的示例性过程的流程图；

[0029] 图8是根据本申请的一些实施例的用于生成预测模型的示例性过程的流程图；和[0030] 图9是根据本申请的一些实施例的示例性卷积神经网络模型(CNN)的示意图。

具体实施方式

[0031] 以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和利用本申请，并且该描述是在特定的应用场景及其要求的环境下提供的。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所披露的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所描述的实施例，而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。

[0032] 除非上下文另外明确指出，本申请所使用的术语仅出于描述特定示例性实施例的目的，而无意于进行限制。如本申请所使用的单数形式“一”，

[0033] “一个”和“该”同样可以包括复数形式。将进一步理解的是，如在本说明书中所示，术语“包括”，“包含”指存在所述特征、整数、步骤、操作、元素和/或组件，但不排除存在或增加一个或以上其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或其组合的情况。

[0034] 在考虑以下参考附图的描述时，本申请的特点和特征、结构的相关元件的操作和功能以及零件和制造经济性的结合将变得显而易见。所有附图构成本申请的一部分。然而，应当理解的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。

[0035] 提供本申请的各种实施例作为放射治疗系统，该放射治疗系统用于在舒适的治疗环境中将治疗性射线准确地实施到对象的感兴趣区域(ROI)的至少一部分。在一些实施例中，该放射治疗系统可以包括用于施加治疗性射线的治疗设备。所述治疗设备可以包括可加热的固定装置(例如，真空垫)以在放射治疗期间为对象提供合适的温度。在一些实施例中，所述可加热的固定装置可以在放射治疗之前通过预热系统进行预热。在一些实施例中，可以根据预测模型(例如，训练后的CNN模型)对预热系统或治疗性射线进行预热。所述预测模型可用于确定推荐的预热温度。在一些实施例中，用户(例如，所述对象或技术人员)可以通过固定装置的温度控制器为对象配置优选的预热温度。所述固定装置可以被预热到配置的预热温度。所述加热的固定装置可以布置在治疗设备的治疗台上。在放射治疗期间，当对象躺在所述加热的固定装置上时，对象会感到温暖和舒适。在某些情况下，可以避免由于低温引起的身体颤抖，并且可以精确地实施放射治疗。

[0036] 图1是根据本申请的一些实施例的示例性放射治疗系统的示意图。在一些实施例中，放射治疗系统100可以是多模态医学成像系统，包括例如图像引导放射治疗系统(IGRT)(例如，正电子发射断层摄影放射治疗系统(PET‑RT)、磁共振成像放疗系统(MRI‑RT)等)。为了更好地理解本申请，MRI‑RT系统将作为放射治疗系统100的示例描述，并不限制本申请的范围。

[0037] 如图1所示，放射治疗系统100可以包括治疗设备110、处理设备120、网络130、存储设备140以及一个或以上终端设备150。在一些实施例中，放射治疗系统100可以进一步包括用于预热由一个或以上对象(例如，患者)使用的一个或以上固定装置(例如，固定装置160‑1)的系统160。每个对象可以具有他/她自己的固定装置。在一些实施例中，固定装置可以用于适合对象的需求(例如，对象的治疗设备或相应的治疗计划)。在下文中，系统160被称为预热系统160。在一些实施例中，治疗设备110、处理设备120、存储设备140、终端设备150和/或预热系统160可以经由无线连接(例如，网络130提供的无线连接)、有线连接(例如网络
130提供的有线连接)或其任意组合进行彼此连接和/或彼此通信。

[0038] 治疗设备110可以包括成像部件(或成像装置)。例如，成像部件可以包括PET扫描仪、CT扫描仪、MRI扫描仪等，或其任何组合。以MRI扫描仪为例，MRI扫描仪可以通过扫描对象或对象的一部分来产生与磁共振信号(以下称为“MRI信号”)相关联的图像数据。如本申请所使用的，对象可以对应于用户、患者或物体。在一些实施例中，对象可以包括身体、物质、物体等或其任何组合。在一些实施方案中，对象可以包括身体的特定部分、特定器官或特定组织，例如头部、脑、颈部、身体、肩膀、手臂、胸部、心脏、胃、血管、软组织、膝盖、脚等，或其任何组合。在一些实施例中，治疗设备110可以经由网络130将图像数据发送到处理设备120、存储设备140和/或终端设备150以进行进一步处理。例如，图像数据可以被发送到处理设备120以生成MRI图像，或者可以被存储在存储设备140中。

[0039] 治疗设备110还可包括放射治疗部件(以下称为“放射治疗装置”)。放射治疗装置可以为目标区域(例如，肿瘤)治疗提供放射线。本申请使用的放射线可以包括粒子射线、光子射线等。粒子射线可以包括中子、质子、电子、μ介子、重离子、α射线等或其任意组合。光子射线可以包括X射线、γ射线、紫外线、激光等或其任意组合。为了说明的目的，与X射线相关联的放射治疗装置将作为示例描述。在一些实施例中，治疗设备110可以在由诸如MRI扫描仪的成像装置提供的图像数据的辅助下产生一定剂量的X射线以进行放射治疗。例如，可以处理图像数据以定位肿瘤和/或确定X射线的剂量。

[0040] 处理设备120可以处理从治疗设备110、存储设备140、终端设备150和/或预热系统160获得的数据和/或信息。例如，处理设备120可以处理图像数据并基于所述图像数据重建至少一个MRI图像。又例如，处理设备120可以基于至少一个MRI图像来确定治疗区域的位置和放射剂量。MRI图像可以提供包括例如优异的软组织对比度、高分辨率、几何精度的优点，这可以允许治疗区域的精确定位。MRI图像可以用于检测在确定治疗计划时和进行治疗之间的治疗区域的变化(例如，肿瘤消退或转移)，从而可以相应地调整原始治疗计划。原始治疗计划可以在治疗开始之前确定。例如，原始治疗计划可以在治疗开始之前至少一天、三天、一周、两周、一个月等确定。

[0041] 在原始的或调整的治疗计划中，可以根据例如合成电子密度信息来确定放射剂量。在一些实施例中，可以基于所生成的图像(例如，MRI图像)来生成合成电子密度信息。

[0042] 在一些实施例中，处理设备120可以是与治疗设备110的成像设备(例如，MRI设备)和/或放射治疗装置通信并处理来自其的数据的单个处理设备。可替代地，处理设备120可以包括至少两个处理设备。所述至少两个处理设备中的一个可以与治疗设备110的成像设备通信并处理来自该成像设备的数据，并且所述至少两个处理设备中的另一个可以与治疗设备110的放射治疗装置通信并处理来自该放射治疗装置的数据。在一些实施例中，处理设备120可以包括治疗计划系统。所述至少两个处理设备可以彼此通信。在一些实施例中，处理设备120可用于通过预热系统160或治疗设备110对固定装置执行一个或以上预热操作。

[0043] 在一些实施例中，处理设备120可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式或分布式的。在一些实施例中，处理设备120可以位于治疗设备110本地或远离治疗设备110。例如，处理设备120可以经由网络130访问来自治疗设备110、存储设备140、终端设备150和/或预热系统160的信息和/或数据。又例如，处理设备120可以直接连接到治疗设备
110(如图1中以虚线双箭头连接处理设备120和治疗设备110)、终端设备150(如图1中以虚线双箭头连接处理设备120和终端设备150)、存储设备140和/或预热系统160以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备120可以被实现在云平台上。所述云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、云间、多云等，或其任意组合。

[0044] 网络130可以包括可以促进放射治疗系统100的信息和/或数据的交换的任何合适的网络。在一些实施例中，放射治疗系统100的一个或以上组件(例如，治疗设备110、处理设备120、存储设备140、终端设备150或预热系统160)可以经由网络130与放射治疗系统100的一个或以上其他组件传达信息和/或数据。例如，处理设备120可以经由网络130从治疗设备110获得图像数据。又例如，处理设备120可以经由网络130从终端设备150获得用户指令。网络130可以包括公共网络(例如，互联网)、专用网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN))、有线网络(例如，以太网网络)、无线网络(例如，802.11网络、Wi‑Fi网络)、蜂窝网络(例如，长期演进网络(LTE))、帧中继网络、虚拟专用网(“VPN”)、卫星网络电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机等或其任何组合。在一些实施例中，网络130可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络130可以包括诸如基站和/或互联网交换点之类的有线和/或无线网络接入点，放射治疗系统100的一个或以上组件可以通过有线和/或无线接入点连接到网络
130以交换数据和/或信息。

[0045] 存储设备140可以存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备140可以存储从处理设备120和/或终端设备150获得的数据。在一些实施例中，存储设备140可以存储处理设备120可以执行或用于执行本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。
在一些实施例中，存储设备140可以包括大容量存储设备、可移动存储设备、基于云的存储设备、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等，或其任何组合。示例性大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、内存卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写内存可以包括随机存取内存(RAM)。示例性RAM可以包括动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDRSDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T‑RAM)、零电容器RAM(Z‑RAM)等。示例性ROM可以包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD‑ROM)、数字多功能磁盘ROM等。在一些实施例中，存储设备140可以被实现在如本申请中其他地方所描述的云平台上。

[0046] 在一些实施例中，存储设备140可以连接到网络130以与放射治疗系统100的一个或以上其他组件(例如，处理设备120或终端设备150)通信。放射治疗系统100的一个或多个组件可以经由网络130访问存储在存储设备140中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备140可以是处理设备120的一部分。

[0047] 终端设备150可以连接到治疗设备110、处理设备120、存储设备140和/或预热系统160和/或与之通信。例如，处理设备120可以从终端设备150获取扫描协议。又例如，终端设备150可以从治疗设备110和/或存储设备140获得图像数据。再例如，终端设备150可以向预热系统160发送预热请求。在一些实施例中，终端设备150可以包括移动设备151、平板计算机152、膝上型计算机153等，或其任何组合。例如，移动设备151可以包括移动电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)设备、膝上型计算机、平板计算机、台式计算机等，或其任何组合。在一些实施例中，终端设备150可以包括输入设备、输出设备等。输入设备可以包括可以通过键盘、触摸屏(例如，带有触觉或触觉反馈)、语音输入、眼睛跟踪输入、大脑监控系统或任何其他类似输入机制输入的字母数字和其他按键。通过输入设备接收的输入信息可以经由例如总线被发送到处理设备120，以进行进一步处理。其他类型的输入设备可以包括光标控制设备，例如鼠标、轨迹球或光标方向键等。输出设备可以包括显示器、扬声器、打印机等或其任意组合。在一些实施例中，终端设备150可以是处理设备120的一部分。

[0048] 预热系统160可以用于预热与一个或以上待治疗的对象相对应的一个或以上固定装置(例如，固定装置160‑1)。固定装置可以一对一地对应于治疗对象。固定装置可以是可加热的固定装置，例如具有加热功能的真空垫。固定装置可用于定位或固定对象或放置在对象的一部分以进行治疗或医学成像。固定装置的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图5A‑5B及其描述)。可以将固定装置预热至适合治疗对象的温度，例如25摄氏度。在治疗期间，当对象(例如患者)躺在预热的固定装置上时，他/她将在相对低温的治疗环境中感到舒适。在一些实施例中，预热系统160可以提供用于电加热固定装置的至少两个加热接口(例如，固定装置内部的加热膜)。例如，加热接口可以包括插座、插头、无线充电接口等，或其任意组合。加热接口可以电连接到发电机或电源。

[0049] 在一些实施例中，预热系统160可以响应于来自对象(或用户)的预先加热固定装置的请求来预加热固定装置。如本申请所使用的，加热或预热固定装置的请求可以被称为预热请求或加热请求。术语“预热”和“加热”旨在提高温度，并且它们在本申请中可互换使用。在某些情况下，医院中可用的治疗设备可能不足以同时容纳大量患者。患者可能要花费很多时间等待放射治疗，例如排队等待治疗。此外，自身固定装置的预热可能要花费一定的时间。整个治疗时间可能会延长，导致治疗体验差，治疗效果差。在一些实施例中，预热系统160可以被设计来解决上述问题。例如，预热系统160可用于响应于来自患者的预热请求而预先预热固定装置。他们可能不需要排队预热固定装置。当轮到他/她接受放射治疗时，技术人员可以将预热的固定装置直接安装到治疗设备上。可以缩短患者的治疗时间，并且可以在一定程度上提高治疗效率。

[0050] 仅出于说明的目的，对象可以经由安装在移动设备151中的应用程序向预热系统160发送预热请求。在接收到预热请求时，预热系统160可以预热患者的固定装置。在一些实施例中，在预热之前，固定装置可以电连接到预热系统160。在一些实施例中，预热系统160可以根据来自处理设备120的一个或以上预热参数来预热固定装置。预热参数可以包括加热温度、预热开始时间、预热结束时间、加热电压、加热电流等或其任意组合。在一些实施例中，一个或以上预热参数可以由温度控制器(例如，图5A中所示的温度控制器530)配置。在一些实施例中，可以基于预测模型来确定一个或以上预热参数。例如，预测模型可以由预热系统160调用，并输出对象的推荐加热温度。推荐的加热温度可以是对象的优选温度。

[0051] 在一些实施例中，预热系统160可以连接到治疗设备110、处理设备120、存储设备140和/或终端设备150和/或与之通信。例如，预热系统160可以响应于来自处理设备120的一个或以上命令来预热固定装置。所述一个或以上命令可以包括由处理设备120确定的一个或以上预热参数。又例如，预热系统160可以接收由终端设备150发送的一个或以上预热请求。预热请求可以包括对象的特征信息、关于固定装置的标识符等。在一些实施例中，预热系统160可以与治疗设备110分离。例如，预热系统160的一个或以上组件(例如，加热接口或电源)可以布置在与治疗设备110所在的治疗室分开的单个房间中。在一些实施例中，预热系统160可以集成到治疗设备110。换句话说，固定装置可以由治疗设备110直接预热。在一些实施例中，治疗设备110可包括用于预热固定装置的一个或以上部件。

[0052] 该描述旨在说明，而不是限制本申请的范围。对于本领域技术人员而言，许多替代、修改和变化是显而易见的。本文描述的示例性实施例的特征、结构、方法和特性可以以各种方式组合以获得另外的和/或替代的示例性实施例。例如，存储设备140可以是包括云计算平台的数据存储、诸如公共云、私有云、社区、混合云等。又例如，处理设备120可以被集成到治疗设备110或预热系统160中。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。

[0053] 图2A示出了根据本申请的一些实施例的示例性治疗设备。如图2A所示，治疗设备110可以包括成像设备210、放射治疗装置200和治疗台230。仅出于说明目的，成像设备210可以是MRI扫描仪。在一些实施例中，MRI扫描仪210可以生成MRI数据，并且当固定装置被预热到某个温度时，放射治疗装置200可以将治疗性射线施加到由预热的固定部件固定的对象的至少一部分。在一些实施例中，该特定温度可以是通过预测模型输出的推荐加热温度。
在一些实施例中，特定温度可以是由用户(例如，医生、患者等)设置的指定温度。在一些实施例中，指定温度可以等于推荐加热温度。在一些实施例中，指定温度可以不同于推荐加热温度，例如，低于推荐加热温度。在这种情况下，放射治疗装置200可以用于在将固定部件预热到推荐的加热温度之前准备初步的工作流程(例如，用于放射治疗的参数设置)。整个放射治疗的时间可以在某种程度上缩短。

[0054] MRI扫描仪210可包括孔201、磁体202、一个或以上梯度线圈(未示出)以及一个或以上射频线圈(RF)(未示出)。MRI扫描仪210可以被用于从成像区域获取图像数据。例如，图像数据可以涉及与病变(例如肿瘤)相关的治疗区域。在一些实施例中，根据磁体202的类型，MRI扫描仪210可以是永磁体MRI扫描仪、超导电磁体MRI扫描仪或电阻电磁体MRI扫描仪等。在一些实施例中，根据磁场的强度，MRI扫描仪210可以是高场MRI扫描仪、中场MRI扫描仪和低场MRI扫描仪等。在一些实施例中，MRI扫描仪210可以是闭孔型(圆柱)、开孔类型等。

[0055] 磁体202可以具有环的形状并且可以产生静磁场B0。磁体202可以是各种类型的，包括例如永磁体、超导电磁体、电阻电磁体等。超导电磁体可以包括铌、钒、锝合金等。

[0056] 一个或以上梯度线圈可以在X、Y和/或Z方向(或轴)上产生相对于主磁场B0的磁场梯度。在一些实施例中，一个或以上梯度线圈可以包括X方向(或轴)线圈、Y方向(或轴)线圈、Z方向(或轴)线圈等。例如，可以基于圆形(麦克斯韦)线圈来设计Z方向线圈，可以基于鞍形(Golay)线圈配置来设计X方向线圈和Y方向线圈。如本申请中所使用的，X方向也可以被称为读出(RO)方向(或频率编码方向)，Y方向也可以被称为相位编码(PE)方向，Z方向也可以被称为切片选择编码方向。在本申请中，读出方向和频率编码方向可以互换地使用。

[0057] 仅作为示例，梯度磁场可包括对应于Z方向的切片选择梯度场、对应于Y方向的相位编码(PE)梯度场、对应于X方向的读出(RO)梯度场等。不同方向上的梯度磁场可用于编码MR信号的空间信息。在一些实施例中，梯度磁场还可用于执行流动编码、流动补偿、流动散相等中的至少一项功能，或其任何组合。

[0058] 一个或以上RF线圈可以向被检查的对象(例如，身体、物质、物体)发射RF脉冲和/或从其接收MR信号。如本申请所使用的，RF脉冲可以包括激发RF脉冲和重聚焦RF脉冲。在一些实施例中，激发RF脉冲(例如90度RF脉冲)可以使磁化向量倾斜远离主磁场B0的方向。在一些实施例中，重聚焦脉冲(例如180度RF脉冲)可以绕横向平面中的轴旋转以分散自旋同色性，从而磁化向量可以在稍后的时间重新定相。在一些实施例中，RF线圈可以包括RF发射线圈和RF接收线圈。RF发射线圈可以发射RF脉冲信号，该RF脉冲信号可以激发对象的核以在拉莫尔频率上谐振。RF接收线圈可以接收从对象发射的MR信号。在一些实施例中，RF发射线圈和RF接收线圈可以被集成为单个线圈，例如，发射/接收线圈。RF线圈可以是各种类型中的一种，包括例如商差正交线圈(QD)、相阵列线圈等。在一些实施例中，不同的RF线圈240可以用于扫描对象的身体的不同部分，例如头部线圈、膝关节线圈、颈椎线圈、胸椎线圈、颞下颌关节线圈(TMJ)等。在一些实施例中，根据其功能和/或尺寸，RF线圈可以分类为体积线圈和局部线圈。例如，体积线圈可以包括鸟笼线圈、横向电磁线圈、表面线圈等。又例如，局部线圈可以包括螺线管线圈、鞍形线圈、柔性线圈等。

[0059] 放射治疗装置200可以包括鼓212和基座207。鼓212可以具有环的形状。鼓212可围绕磁体202设置并且在磁体202的中心区域沿着孔201的轴线211与磁体202相交。鼓212可以容纳并支撑放射源，该放射源被配置为朝着孔201中的治疗区域发射放射束。放射束可以是X射线束、电子束、伽马射线源、质子射线源等。鼓212与安装在其上的放射源一起能够绕孔201的轴线211和/或称为等中心的点旋转。仅作为示例，鼓212与安装在其上的放射源一起能够围绕轴线211旋转任何角度，例如90度、180度、360度、450度、540度。鼓212可以进一步由基座207支撑。

[0060] 应当注意的是，以上描述仅出于说明的目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，可以在本申请的教导下进行多种变化或修改。例如，放射治疗装置200可以进一步包括用于使电子、离子或质子加速的直线加速器、剂量检测装置、温度控制装置(例如，冷却装置)、多层准直仪等，或其任意组合。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。

[0061] 治疗台230可包括支撑平台208和基架209。在一些实施例中，支撑平台208可沿水平方向移动并进入MRI扫描仪210的孔201中。在一些实施例中，支撑平台208可以二维地或三维地移动。在一些实施例中，支撑平台208可以移动以补偿通过例如在治疗期间获得的实时MRI图像所估计的肿瘤的变化(例如，位置改变)。

[0062] 在一些实施例中，对象可以被放置在支撑平台208上并且被移送到MRI设备中。在一些实施方案中，对象可以是人类患者。人类患者可以仰卧、俯卧、侧卧在支撑平台208上。在一些实施例中，对象可以通过连接至支撑平台208的固定装置来定位或固定(例如，经由机械连接)。例如，固定装置可以被固定在支撑平台208上，并且对象可以被放置在固定装置上。固定装置可以用于固定对象的至少一部分。固定装置可包括例如真空垫。在一些实施例中，固定装置可以是可加热的固定装置(例如，图5A所示的固定装置500)。固定装置可以通过预热系统160或治疗设备110直接预热至对象的优选温度。例如，优选温度可以由图5A所示的温度控制器530直接配置。又例如，可以根据预测模型(例如，训练后的CNN模型)确定优选温度。在放射疗法治疗期间，尽管治疗环境处于相对较低的温度，但是由于预热的固定装置，对象将感到温暖和舒适。

[0063] 在放射治疗期间，鼓212可设置成绕磁体202旋转。在一些实施例中，磁体202可在其外壁处包括凹槽(未示出)。凹槽可以围绕磁体202的整个圆周设置。例如，凹槽可具有围绕磁体202的环形空间的形状，从而容纳鼓212的至少一部分。在一些实施例中，凹槽可以围绕磁体202的圆周的一部分设置。例如，凹槽可具有围绕磁体202的一个或以上弧形的形状。

[0064] 在一些实施例中，放射源可以在凹槽内沿着整个旋转路径移动。放射源可以根据一个或以上参数来产生放射束。示例性参数可以包括放射束的参数、放射源的参数或支撑平台208的参数。例如，放射束的参数可以包括辐照强度、辐照角度、辐照距离、辐照面积、辐照时间、强度分布等或其任意组合。放射源的参数可以包括位置、旋转角度、旋转速度、旋转方向、放射源的构造等，或其任意组合。在一些实施例中，由放射源产生的放射束可以考虑由于例如位于放射束的路径中的磁体202而引起的放射束的能量损失，该磁体202可以吸收至少一部分放射束的能量。例如，可以将放射束的放射强度设置成大于在例如由于磁体202的吸收而没有能量损失的情况下的放射强度，以相应地补偿能量损失，使得放射束的放射强度被设置为大于放射束的放射强度。特定强度可能会撞击治疗区域(例如肿瘤)。

[0065] 图2B示出了根据本申请的一些实施例的另一示例性治疗设备110'。与图2A中描述的治疗设备110相比，治疗设备110'可以使用机架206代替鼓212。机架206可以设置在磁体202的一侧。治疗头204可以通过治疗臂205安装在机架206上。治疗头204可容纳放射源。机架206可以使治疗头204绕孔201的轴线211旋转。

[0066] 如图2B所示，凹槽203可以形成在磁体202的外壁处并且具有环形的形状。凹槽203可容纳治疗头204的至少一部分，并提供用于治疗头204旋转的路径。这种布置可减小治疗头204与孔201的轴线211之间沿着磁体202的径向方向的距离。在一些实施例中，治疗头204与孔201的轴线211之间的距离的减小可增加可到达治疗区域(例如，肿瘤)的放射剂量，这导致治疗效率的提高。在一些实施例中，凹槽203沿Z方向(即，磁体202的轴向)的宽度可以不小于治疗头204沿Z方向的宽度。

[0067] 应当注意，仅出于说明的目的，提供治疗设备110的以上描述，无意于限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。例如，治疗设备110的组装和/或功能可以根据特定的实施方案而变化或改变。在一些实施例中，MRI扫描仪210的磁体202也可以相对于治疗头204旋转。例如，放射治疗装置200和MRI扫描仪210可以围绕相同的轴线(例如，轴线211)同步或异步旋转。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。

[0068] 图3是根据本申请的一些实施例的可以在其上实现处理设备120的示例性计算设备的硬件和/或软件组件的示意图。如图3所示，计算设备300可以包括处理器310、存储器320、输入/输出(I/O)330和通信端口340。

[0069] 处理器310可以根据本申请描述的技术执行计算机指令(或程序代码)并执行处理设备120的功能。计算机指令可以包括例如例程、程序、对象、组件、信号、数据结构、过程、模块和功能，其执行本文描述的特定功能。例如，处理器310可以处理从治疗设备110、存储设备140、一个或以上终端设备150和/或放射治疗系统100的任何其他组件获得的数据。具体地，处理器310可以处理对象的特征信息以确定固定装置的预热温度。例如，处理器310可以生成用于实施放射治疗的控制信号，并将该控制信号发送至放射治疗设备。又例如，处理器310可以执行从终端设备150获得的指令。在一些实施例中，处理器310可以包括一个或以上硬件处理器，例如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、专用集成电路(ASIC)、专用指令集处理器(ASIP)、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高级RISC机器(ARM)、可编程逻辑设备(PLD)、能够执行一个或以上功能的任何电路或处理器等，或其任意组合。

[0070] 仅出于说明的目的，在计算设备300中仅描述了一个处理器。然而，应注意，本申请中的计算设备300还可包括多个处理器。因此，如本申请中所描述的由一个处理器执行的操作和/或方法步骤也可以由多个处理器联合或分别执行。例如，如果在本申请中，计算设备300的处理器同时执行操作A和操作B，则应当理解，操作A和操作B也可以由计算设备300中的两个或两个以上不同的处理器联合或分别执行例如，第一处理器执行操作A，第二处理器执行操作B，或者第一处理器和第二处理器共同执行操作A和B)。

[0071] 存储器320可以存储从治疗设备110、存储设备140、一个或以上终端设备150、预热系统160和/或放射治疗系统100的任何其他组件获得的数据/信息。在一些实施例中，存储器320可以包括大容量存储装置、可移动存储装置、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。例如，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。可移动存储设备可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等。易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。RAM可以包括动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDRSDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T‑RAM)和零电容器RAM(Z‑RAM)等。ROM可以包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(PEROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD‑ROM)和数字多功能盘ROM等。在一些实施例中，存储器320可以存储一个或以上程序和/或指令以执行本申请中描述的示例性方法。例如，存储器320可以存储用于处理设备120的用于实施放射治疗的程序。

[0072] 输入/输出330可以输入或输出信号、数据和/或信息。在一些实施例中，输入/输出330可以使用户能够与处理设备120交互。在一些实施例中，输入/输出330可以包括输入设备和输出设备。示例性输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风等，或其组合。示例性输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等或其组合。示例性显示设备可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面屏幕、电视设备、阴极射线管(CRT)等或其组合。

[0073] 通信端口340可以与网络(例如，网络130)连接以促进数据通信。通信端口340可以在处理设备120与治疗设备110、存储设备140、一个或以上终端设备150或预热系统160之间建立连接。该连接可以是能够进行数据发送和接收的有线连接、无线连接或两者的组合。有线连接可以包括电缆、光缆、电话线等或其任何组合。无线连接可以包括蓝牙、Wi‑Fi、WiMax、WLAN、ZigBee、移动网络(例如3G、5G等)等，或其组合。在一些实施例中，通信端口240可以是标准化的通信端口，例如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口340可以是专门设计的通信端口。例如，可以根据数字成像和医学通信(DICOM)协议来设计通信端口340。

[0074] 图4是根据本申请的一些实施例的示例性移动设备的硬件和/或软件组件的示意图。如图4所示，移动设备400可以包括通信平台410、显示器420、图形处理单元(GPU)430、中央处理单元(CPU)440、输入/输出450、内存470和存储器490。在一些实施例中，任何其他合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未示出)，也可以包括在移动设备400中。在一些实施例中，可将移动操作系统460(例如，iOS、Android、WindowsPhone等)和一个或以上应用程序480从存储器390加载到内存470中，以便由CPU440执行。应用程序480可以包括浏览器或任何其他合适的移动应用程序，用于从处理设备120接收和渲染与图像处理有关的信息或其他信息。可以通过输入/输出450实现与信息流的用户交互，并通过网络130将其提供给处理设备120和/或放射治疗系统100的其他组件。

[0075] 为了实施本申请描述的各种模块、单元及其功能，计算机硬件平台可用作本申请中描述的一个或以上组件的硬件平台。所述计算机的硬件、操作系统和编程语言本质上是常规的，并且假定本领域技术人员充分熟悉这些技术以适应那些技术以生成如本申请所述的图像。具有用户界面元素的计算机可以用于实现个人计算机(PC)或另一种类型的工作站或终端设备，但是如果计算机经过适当编程，也可以充当服务器。相信本领域技术人员熟悉这种计算机设备的结构、编程和一般操作，因此，附图应该是不言自明的。

[0076] 图5A是根据本申请的一些实施例的示例性固定装置的示意图。在一些实施例中，固定装置500可以是可加热且可模制的真空垫。如图5A所示，固定装置500可包括主体510、导线520和温度控制器530。

[0077] 在主体510内部布置有多个部件或材料层。仅出于说明目的，图5B示出了示例性固定装置的主体的一部分(例如，固定装置500的主体510)的截面图。如图5B所示，主体510可以包括壳体512、加热元件514和填充材料516。在一些实施例中，壳体512可以由柔软且柔性的材料制成，例如不透气的材料、热塑性材料或耐热材料。在一些实施例中，壳体512可包括可连接至真空源(例如，真空压缩机或真空泵)的阀。阀(图5B中未示出)可以安装在壳体512的上表面上。该阀可用于使真空垫充气和放气。例如，可以通过使用真空泵通过阀从垫子中抽出空气来产生部分真空。垫子可以模制在所述对象的身体轮廓周围，剩余的空气可以通过阀门排出。模制的真空垫可以固定在治疗台的支撑平台(例如，图2A所示的支撑平台208)的上面。模制真空垫可容纳对象。在一些实施例中，当真空垫被模制为首次使用时以及真空垫在以后的使用中需要重复模制的情况下，真空垫在以后的使用中可以保持模制的形状。在一些实施例中，加热元件514可以被附接到壳体512的内侧。加热元件514可以在加热电压下将真空垫加热到配置的加热温度。配置的加热温度可以是对象的优选温度。当对象躺在加热的真空垫上时，尽管治疗环境处于相对较低的温度下，他/她仍会感到温暖和舒适。在一些实施例中，加热元件514可以是柔性的并且随着垫子的充气和放气而变形。例如，加热元件514可以是柔性加热膜。在一些实施例中，可能不允许加热元件514干扰对象接收的放射剂量(例如，X射线的剂量)，以防对放射治疗造成不良影响。在某些情况下，加热元件514可能不是金属加热元件，因为金属加热元件中包括的金属元件会干扰放射束。在一些实施例中，加热元件514可以是柔性加热膜，其不干扰由放射源产生的放射束。例如，柔性加热膜可包括碳纤维加热膜或石墨烯加热膜等。在一些实施例中，加热元件514可以电连接到电路。电路可用于向加热元件514提供加热电压，以预热真空垫。例如，电路可以被包括在或连接到图5A中所示的导线520。导线520可以通过插头或导电接口可操作地连接到外部电源。
电源可以经由导线520将加热电压提供给加热元件514。在一些实施例中，填充材料516可以被包含在由壳体512限定的区域内。例如，填充材料516可以被填充在壳体512和加热元件
514下方的区域中。填充材料516可以包括泡沫颗粒、海绵、棉等，或其组合。泡沫颗粒可包括一种或多种聚合物材料，例如树脂、纤维、橡胶等。树脂可以包括酚醛、脲醛、三聚氰胺甲醛、环氧树脂、聚氨酯、聚酰亚胺、聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)、丙烯腈丁二烯苯乙烯(ABS)、聚酰胺、聚乳酸(PLA)、聚苯并咪唑(PBI)、聚碳酸酯(PC)、聚醚砜(PES)、聚醚醚酮(PEEK)、聚乙烯(PE)、聚苯醚(PPO)、聚苯硫醚(PPS)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)等。海绵可以包括天然纤维素、泡沫树脂等。泡沫树脂可以包括聚醚、聚酯、聚乙烯醇等。

[0078] 再次参考图5A，主体510还可包括或可操作地耦合至温度传感器，以实时或接近实时地检测真空垫的加热温度。在一些实施例中，温度传感器(图5A中未示出)可以设置在主体510中。示例性温度传感器可以包括热电偶传感器、热敏电阻传感器、电阻温度检测器(RTD)、IC温度传感器等，或其任意组合。

[0079] 在一些实施例中，温度传感器可以与温度控制器(例如，图5A中所示的温度控制器530)通信。温度控制器530可以用于控制或配置真空垫的加热温度。例如，用户可以通过温度控制器530的界面(例如，显示单元)为对象配置优选的加热温度。当温度传感器530检测到真空垫的温度达到优选的加热温度时，温度控制器530可以停止加热真空垫。又例如，温度控制器530可以经由网络130从预热系统160接收预热指令。响应于预热指令，温度控制器
530可以用于自动预热真空垫。应该注意的是，在预热之前，固定装置500需要电连接到电源。预热指令可以包括一个或以上预热参数，例如加热温度、预热开始时间、预热结束时间、加热电压等。在一些实施例中，温度控制器530可以经由导线520由电源供电。

[0080] 在一些实施例中，温度控制器530可以具有温度存储功能，用于记录对象先前配置的优选温度。例如，温度控制器530可以包括温度存储单元。温度存储单元可以记录先前配置的优选温度。温度控制器530可以将记录的优选温度直接配置为真空垫的加热温度。当再次预热真空垫时，无需重新配置真空垫的加热温度，这可以节省预热时间，并在一定程度上提高放射治疗系统的治疗效率。

[0081] 仅出于说明的目的，假设对象的优选加热温度是25摄氏度，则温度控制器530可以配置为在首先预热真空垫时将24摄氏度设置为对象的真空垫的加热温度。温度存储单元可以记录第一配置的加热温度，即25摄氏度。当在随后的处理过程中预热真空垫时，温度控制器530可以直接将25摄氏度配置为真空垫的加热温度，而不是人工配置操作。

[0082] 在一些实施例中，固定装置500可以由预热系统160或治疗设备110预热。预热系统160可以与治疗设备110分离。例如，预热系统160可以接收对固定装置500的预热请求。响应于该预热请求，预热系统160可以对固定装置500执行一个或以上预热操作，例如，确定预热时间、根据预测模型或通过手动设置来确定优选的温度等。在将固定装置500预热至优选温度之后，对象或技术人员可以将预热的固定装置运送至治疗设备110所在的治疗室，并将预热的固定装置安装在治疗台230的支撑平台208上。可以将对象固定在预热的真空垫上以接受治疗。又例如，可以通过治疗设备110直接预热固定装置500。可以将未预加热的固定装置
500安装在治疗台230的支撑平台208上。治疗设备110可以用于配置固定装置500的预热参数。然后，治疗设备110可以根据预热参数开始预热固定装置500。在完成预热之后，对象可以躺在预热的真空垫上接受治疗。在一些实施例中，预热系统160或治疗设备110可以用于根据预测模型预热真空垫。预测模型可以用于输出对象的推荐预热温度。真空垫可以预热到推荐的温度。预测模型的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图8‑9及其描述)。

[0083] 图6是根据本申请的一些实施例的用于在放射治疗系统中施加治疗性射线的示例性过程的流程图。在一些实施例中，图6所示的过程600的一个或以上操作可以在图1所示的放射治疗系统100中实现。例如，图6所示的过程600可以以指令的形式存储在存储设备140中，并由处理设备120(例如，如图3所示的计算设备300的处理器310，如图4所示的移动设备400的GPU430或CPU440)调用和/或执行。

[0084] 在602中，可以获得对象的特征信息。例如，处理设备120可以从存储设备(例如，存储设备140)获得对象的特征信息。在一些实施例中，对象可以是人类患者。在一些实施例中，对象的特征信息可以包括身高、体重、年龄、性别、病变、放射参数(例如，X射线的剂量、视野宽度、间距、调制因子等)，或类似内容，或其组合。在一些实施例中，特征信息可以被包括在关于对象的放射治疗计划协议中。在执行治疗放射之前，可以通过输入/输出组件(例如，图3所示的输入/输出330)将放射治疗计划协议输入到放射治疗系统100。放射治疗计划协议可以存储在存储设备140中。处理设备120可以解析放射治疗计划协议以获得对象的特征信息。在一些实施例中，对象的特征信息可以被包括在由终端设备150发送的预热请求中。处理设备120可以解析预热请求以获得对象的特征信息。

[0085] 在604中，可以根据处理对象的特征信息的预测模型来预热固定装置(例如，图5A所示的固定装置500)。在一些实施例中，一个或以上预热操作可以由预热系统(例如，预热系统160)或治疗设备(例如，放射治疗系统100的治疗设备110)执行。

[0086] 在放射治疗之前，可以将固定装置预热至对象的优选温度，从而当将对象固定在预热的固定装置上时，对象可以在相对低温的治疗室中感到舒适。具体地，处理设备120可以从存储设备140获得预测模型。预测模型可以用于通过处理对象的特征信息来输出推荐的加热温度。处理设备120可以基于预测模型来确定对象的推荐加热温度。在一些实施例中，预热系统160可以经由网络130从处理设备120获得推荐的加热温度。预热系统160可以将固定装置预热到推荐的加热温度。在完成预热操作之后，可以将预热的固定装置安装在治疗设备110的治疗台的支撑平台上。对象的ROI的至少一部分可以由预热的固定装置定位或固定。可以将相应的治疗性射线施加至对象的至少一部分。在一些实施例中，治疗设备110可以直接预热固定装置。例如，固定装置可以在预热之前安装在治疗设备110的治疗台的支撑平台上。治疗设备110可以经由网络从处理设备120获得推荐的加热温度。治疗设备
110可以将固定装置预热到推荐的加热温度。在完成预热操作之后，对象可以躺在预热的固定装置上以等待相应的放射治疗。对象的ROI的至少一部分可以由预热的固定装置定位或固定。在一些实施例中，治疗设备110可以将固定装置预热到指定温度。指定的温度可以等于或不同于建议的加热温度。例如，假定指定温度低于推荐加热温度，则当将固定装置预热至特定温度时，治疗设备110(例如，治疗设备110中的放射治疗装置200)可以被配置为在将固定组件预热到建议的加热温度之前准备初步工作流程(例如，放射治疗的参数设置)。整个放射治疗的时间可在一定程度上缩短。

[0087] 在一些实施例中，可以通过使用机器学习算法训练初始模型来生成预测模型。例如，处理设备120可以从数据库(例如，存储设备140)获得一组训练数据(这里也称为训练集)。数据库可以记录关于接受放射治疗的至少两个对象的信息，例如，至少两个对象的特征信息、与至少两个对象相对应的固定装置的预热数据。所获得的训练集可以包括与至少两个对象和所述至少两个对象的特征相对应的固定部件的已标记历史预热数据。处理设备120可以基于训练数据来训练初始模型。在训练期间，处理设备120可以通过最小化初始模型的损失函数来迭代更新初始模型的参数。如果损失函数是收敛的，或损失函数的训练损失值小于或等于阈值，则处理设备120可以确定预测模型，并终止训练过程。训练的预测模型可以用于通过处理当前对象的特征信息来确定推荐的加热温度。在一些实施例中，训练后的预测模型可以存储在存储设备140中。可以在本申请的其他地方找到关于预测模型的生成的更多描述(例如，图8‑9及其描述)。

[0088] 在606中，可以将控制信号发送到治疗设备(例如，治疗设备110)，以将治疗性射线施加到由预热的固定部件固定的ROI的至少一部分。

[0089] 如上所述，可以将预热的固定装置(例如，预热的真空垫)安装在治疗设备的治疗台的支撑平台上。可以将对象放置在预热的固定装置上，并且可以通过预热的固定装置将对象的ROI的至少一部分固定。治疗设备(例如，治疗设备110中的放射治疗装置200)可以接收控制信号以实施放射治疗。在一些实施例中，控制信号可以由处理设备120生成。在一些实施例中，控制信号可以包括与施加在病变(例如肿瘤)上的治疗性射线相关的参数。例如，控制信号可以包括X射线的剂量和放射束的持续时间。又例如，控制信号可以包括多叶准直器(MLC)的参数，该参数确定投射在对象上的放射束的形状。MLC可包括在放射束的路径中移入和移出的高原子序数材料(例如，钨)的至少两个单独的叶片。所述至少两个叶片中的一些或全部的运动可以彼此独立。在一些实施例中，控制信号可以包括与放射治疗设备的一个或以上部件的运动相关联的参数。例如，控制信号可以包括与放射治疗设备(例如，治疗设备110中的放射治疗设备)的放射源的一个或以上位置相关联的参数。又例如，控制信号可以包括与放射治疗设备的平台的高度或位置相关的参数(例如，治疗台230的支撑平台208沿磁体202的轴线的位置)，适当地放置患者，以使患者的治疗区域(例如癌性肿瘤)可以适当地接收来自放射治疗设备的放射束。

[0090] 在接收到控制信号时，治疗设备(例如，治疗设备110中的放射治疗装置200)可以将治疗性射线施加到ROI的至少一部分。在放射治疗期间，放射治疗装置的一个或以上部件可以协调以递送治疗性射线。例如，放射治疗装置200的放射源可以旋转(例如，放射线可以旋转)。可替代地，放射治疗时段可以根据参数的集合而进行，这些参数包括例如X射线的剂量、来自放射源的放射束的持续时间、MLC的形状以及平台的位置等，随着时间的推移而发生变化。在一些实施例中，仅当放射治疗装置的放射源旋转到特定角度(例如，60度、120度、180度、240度、300度、360度)时，才可以发射放射束。例如，可以应用强度调制放射疗法(IMRT)。放射源可能会间歇性停止旋转。放射源可以旋转到所需位置，在该位置暂停，在特定持续时间内发出放射束，然后恢复旋转。在一些实施例中，放射源可以连续旋转，并且连续或间歇地发射放射束。在一些实施例中，放射源可以在旋转的同时连续地发射放射束。

[0091] 应当注意的是，以上描述仅出于说明的目的，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。例如，操作602和604可以集成为单个操作。

[0092] 图7是根据本申请的一些实施例的用于产生用于在放射治疗系统中实施放射治疗的控制信号的示例性过程的流程图。在一些实施例中，图7所示的过程700的一个或以上操作可以在图1所示的放射治疗系统100中实现。例如，图7所示的过程700可以以指令的形式存储在存储设备140中，并且由处理设备120(例如，如图3所示的计算设备300的处理器310，如图4所示的移动设备400的GPU430或CPU440)调用和/或执行。

[0093] 在702中，处理设备(例如，处理设备120)可以通过成像设备(例如，MRI扫描仪210)获取关于感兴趣区域(ROI)的图像数据(例如，MRI数据)。例如，MRI数据可以是由RF线圈从对象接收的MR信号。在一些实施方案中，ROI可以指与病变相关的治疗区域(例如肿瘤)。治疗区域可以是对象的区域(例如，身体、物质、物体)。在一些实施例中，ROI可以是身体、特定器官或特定组织的特定部分，例如，头部、脑、颈部、身体、肩膀、手臂、胸部、心脏、胃、血管、软组织、膝盖、脚等，或其任何组合。

[0094] 在704中，处理设备(例如，处理设备120)可以基于所获取的图像数据(例如，MRI数据)来重建关于ROI的至少一部分的图像(例如，MRI图像)。例如，可以基于MRI数据重建MRI图像，该MRI图像示出对象体内原子核的分布。可以采用用于图像重建过程的不同种类的成像重建技术。示例性图像重建技术可包括傅立叶重建、约束图像重建、并行MRI中的正则化图像重建等，或其变体，或其任何组合。

[0095] 重建的图像(例如，MRI图像)可以用于确定对病变(例如，肿瘤)的放射治疗。例如，处理设备120可以根据MRI图像确定肿瘤的位置和放射剂量。在一些实施例中，可能需要至少几分钟来重建代表大成像区域的MRI图像。在一些实施例中，为了在相对短的时间段(例如，每秒)内生成MRI图像，处理设备120可以重建表示较小成像区域(例如，ROI的至少一部分)的初始图像，而不是重建表示大成像区域的MRI图像，然后将初始图像与代表大成像区域的MRI图像相组合。例如，处理设备120可以将表示与ROI有关的大成像区域的MRI图像的一部分替换为初始图像。表示大成像区域的MRI图像可以包括在ROI附近的非ROI(例如，健康组织)的信息和ROI的信息。在一些实施例中，可以在放射治疗开始之前获取并重建表示大成像区域的MRI图像。例如，在放射源开始发射放射束进行治疗之前不到1天、半天、6小时、3小时、1小时、45分钟、30分钟、20分钟、15分钟、10分钟、或5分钟等的时间内获取表示大成像区域的MRI图像。在一些实施例中，可以从放射治疗系统100中的存储设备(诸如存储设备140)获得表示大成像区域的MRI图像。

[0096] 在706中，处理设备(例如，处理设备120)可以基于重建图像(例如，MRI图像)来确定与ROI的至少一部分的大小相关联的参数。在一些实施例中，与ROI的至少一部分的大小相关联的参数可以包括病变(例如，肿瘤)的特征横截面的大小，该横截面垂直于照射在ROI的至少一部分放射线上的放射束的方向。如本申请所用，病变的特征横截面可以是病变的彼此平行的横截面中面积最大的横截面。在一些实施例中，ROI或其一部分可以基本上符合病变的特征横截面。例如，对于具有圆形形状的ROI，ROI的直径可以等于或略微(例如，不超过5％，或10％，或15％，或20％，或25％，30％，或40％，或50％)比病变特征横截面的最大直径大。又例如，对于具有椭圆或多边形(例如，正方形、矩形等)形状的ROI，ROI的面积可以等于或略微(例如，不超过5％，或10％，或15％，或20％，或25％，或30％，或40％，或50％)比病变特征横截面的面积大。

[0097] 在一些实施例中，与ROI的至少一部分的大小相关联的参数可以指示肿瘤的特征横截面的形状。例如，与ROI的至少一部分的大小相关联的参数可以指示肿瘤的横截面的形状是圆形或近似圆形，并且还指示圆形或近似圆形的直径。在一些实施例中，为了确定与ROI的至少一部分的大小相关联的参数，处理设备120可以从MRI图像中提取纹理信息，并通过识别提取的纹理信息中的频繁的纹理图案来确定指示ROI的纹理特征。然后，处理设备120可以测量包括MRI图像中的纹理特征的区域的大小，并且确定与ROI的大小相关联的参数。

[0098] 在708中，处理设备(例如，处理设备120)可以根据与ROI的至少一部分的大小相关联的参数来生成控制信号。在一些实施例中，可以基于在不同时间点获取的至少两个MRI图像来动态地调整控制信号。如结合操作606所述，控制信号可包括与肿瘤上的治疗性射线相关的参数。例如，控制信号可以包括X射线的剂量和放射束的持续时间。又例如，控制信号可以包括多叶准直器(MLC)的参数，该参数确定投射在对象上的放射束的形状。MLC可以包括在放射束的路径中移入和移出的高原子序数材料(例如，钨)的至少两个单独的叶片。所述至少两个叶片中的一些或全部的运动可以彼此独立。在一些实施例中，控制信号可以包括与放射治疗设备的一个或以上部件的运动相关联的参数。例如，控制信号可以包括与放射治疗装置(例如，治疗设备110中的放射治疗装置200)的放射源的一个或以上位置相关联的参数。又例如，控制信号可以包括与放射治疗设备的平台的高度或位置(例如，治疗台230的支撑平台208沿着磁体202的轴线的位置)相关的参数，以适当地放置患者，从而使患者中的治疗区域(例如癌性肿瘤)可以准确地接收来自放射治疗设备的放射束。在一些实施例中，可以将所产生的控制信号发送到治疗设备，以将治疗性射线施加到ROI的至少一部分。

[0099] 应当注意的是，以上描述仅出于说明的目的，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。例如，操作702和704可以集成为单个操作。

[0100] 图8是根据本申请的一些实施例的用于生成预测模型的示例性过程的流程图。在一些实施例中，图8所示的过程800的一个或以上操作可以在图1所示的放射治疗系统100中实现。例如，图8所示的过程800可以以指令的形式存储在存储设备140中，并由处理设备120(例如，如图3所示的计算设备300的处理器310，如图4所示的移动设备400的GPU430或CPU440)调用和/或执行。

[0101] 在802中，处理设备(例如，处理设备120)可以从数据库获得一组训练数据，该训练数据包括与至少两个对象相对应的固定部件的已标记历史预热数据以及所述至少两个对象的特征。

[0102] 在一些实施例中，训练数据集(也称为训练集)可以与至少两个样本相关联。如本申请所用，样本也可以被称为在历史时期(例如，一个月、一个季度、一年、两年等)中接受治疗的对象。在一些实施例中，对应于至少两个样本的固定装置可以被预热。所述至少两个样本中的每一个可以具有他/她自己的固定装置，用于固定ROI的至少一部分。可以将与所述至少两个样本相对应的固定装置的预热数据存储在数据库(例如，存储设备140)中。预热数据可以包括加热温度、预热开始时间、预热结束时间、加热电压等或其任意组合。在一些实施例中，可以将所述至少两个样本的特征信息存储在数据库(例如，存储设备140)中。特征信息可以包括身高、体重、年龄、性别、病变、放射参数(例如，X射线的剂量、视野宽度、间距、调制因子等)等，或其任意组合。在一些实施例中，可以标记关于至少两个样本的预热数据和特征信息。标记的预热数据和标记的特征信息可以被指定为训练集。

[0103] 在804中，处理设备(例如，处理设备120)可以获取初始模型。初始模型可以是机器学习模型。在一些实施例中，机器学习模型可以作为应用程序或其一部分存储在存储设备中。可以基于卷积机器学习模型(CNN)、全卷积神经网络(FCN)模型、生成对抗网络(GAN)、反向传播(BP)机器学习模型、径向基函数(RBF)机器学习模型、深度置信网(DBN)机器学习模型、长短期记忆(LSTM)模型、Elman机器学习模型等，或其任意组合来构造机器学习模型。在一些实施例中，机器学习模型可以包括多个层，例如输入层、多个隐藏层和输出层。多个隐藏层可以包括一个或以上卷积层、一个或以上池化层、一个或以上批量归一化层、一个或以上激活层、一个或以上全连接层、损失函数层等。所述多个层中的每个层可以包括至少两个节点。可以训练机器学习模型以将对象的特征作为输入，并将加热温度作为输出。输出温度可以被指定为固定装置的推荐加热温度。

[0104] 在806，处理设备(例如，处理设备120)可以基于训练数据来训练初始模型。

[0105] 训练数据可以作为初始模型的输入。在训练期间，处理设备120可以通过最小化初始模型的损失函数来迭代地更新参数(如808中所示)。损失函数可以度量输出解与最优解之间的差距。在一些实施例中，损失函数可包括平方损失函数、对数损失函数等，或其任何组合。在一些实施例中，损失函数还可包括正则化项，例如，L1范数或L2范数。例如，损失函数可以是平方损失函数和正则项的组合。又例如，损失函数可以是对数损失函数和正则项的组合。处理设备120可以优化损失函数的训练损失以生成预测模型。在每个训练回合(或每个迭代过程)中，处理设备120可以通过使用随机梯度下降(SGD)算法来更新模型的参数。

[0106] 在810中，处理设备(例如，处理设备120)可以确定预测模型。在一些实施例中，当损失函数的训练损失小于或等于阈值时，处理设备120可以终止训练，并且将当前模型确定为最佳预测模型。换句话说，当前模型的参数可以被指定为最佳预测模型的参数。在一些实施例中，当损失函数的训练损失收敛时，例如，训练损失保持恒定，处理设备120可以终止训练，并且将当前模型确定为最优预测模型。在一些实施例中，当训练回合的数量(或迭代的次数)等于最大值(例如50、100、150等)时，处理设备120也可终止训练，并确定当前模型，将其作为最佳的预测模型。应当注意，预测模型的精度可以等于或大于精度阈值(例如，80％、85％、90％等)。可以通过验证测试集来测量预测模型的准确性。测试集与训练集相似。该测试集可以包括与至少两个对象相对应的固定装置的已标记历史预热数据以及所述至少两个对象的特征。在测试集的验证中，如果不满足预测模型的精度，则处理设备120可以通过调整预测模型的参数来继续训练模型，直到精度等于或大于精度阈值为止。

[0107] 仅出于说明目的，初始模型可以是CNN模型。图9示出了根据本申请的一些实施例的示例性卷积神经网络(CNN)模型。如图9所示，CNN模型900可以包括输入层920、隐藏层940和输出层960。一个或以上隐藏层940可以包括一个或以上卷积层、一个或以上整流线性单元层(ReLU层)、一个或以上池化层、一个或以上全连接层等，或其组合。

[0108] 如本申请所使用的，模型的层可以指代用于处理该层的输入数据的算法或函数。不同的层可以在它们各自的输入上执行不同种类的处理。连续层可以使用来自连续层的前一层的输出数据作为输入数据。在一些实施例中，每一层可包括一个或以上节点(例如，神经单元)。在一些实施例中，每个节点可以连接到前一层中的一个或以上节点。每层中的节点数可以相同或不同。在一些实施例中，每个节点可以对应于激活函数。如本申请所使用的，节点的激活函数可以在给定输入或一组输入的情况下定义节点的输出。激活函数可以包括sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数、ELU函数、PReLU函数等，或其任意组合。

[0109] 在一些实施例中，至少两个节点可以被配置为处理输入向量。在神经网络模型中，节点可以引用神经单元。例如，神经单元可以根据以下等式(1)输出值：

[0110] foutput＝f(∑iwixi+b)    (1)，

[0111] 其中，foutput表示神经单元的输出值，f(·)表示激活函数，wi表示与输入向量的元素相对应的权重，xi表示输入向量的元素，以及b表示与输入向量相对应的偏差项。权重和偏差项可以是CNN模型的参数。在一些实施例中，可以基于SGD算法来迭代更新权重和偏差项。

[0112] 为了说明的目的，如图9所示，示出了CNN模型900的示例性隐藏层940，其包括卷积层940‑1、池化层940‑2和全连接层940‑N。如结合过程800所描述的，处理设备120可以获取训练集作为输入层920的输入。输入的训练数据可以是向量的形式。卷积层940‑1可以包括至少两个卷积核(例如，A、B、C和D)。例如，至少两个卷积核的数量可以在从16到64的范围内，例如32。所述至少两个卷积核可用于对上一层(例如，输入层920)的输出执行卷积运算。在一些实施例中，至少两个卷积核中的每一个可以过滤输入向量的一部分(例如，区域)以实现数据维数减小。

[0113] 池化层940‑2可以将卷积层940‑1的输出作为输入。池化层940‑2可以包括至少两个池化节点(例如，E、F、G和H)。所述至少两个池节点中的每一个都可以对其输入执行池化操作，例如最大池化，平均池化或L2‑范数池化。例如，至少两个池化节点可以用于对卷积层940‑1的输出进行采样，因此可以减少数据处理的计算负荷并提高放射治疗系统100的数据处理速度。

[0114] 全连接层940‑N可以包括至少两个神经单元(例如，O、P、M和N)。全连接层940‑N中的至少两个神经单元可以与前一层中的所有激活全连接，并输出向量。输出层960可以基于全连接层940‑N的输出向量以及在全连接层940‑N中获得的相应权重和偏差项来确定输出。输出值可以被指定为固定装置的预热温度的参考。

[0115] 在一些实施例中，处理设备120可以访问放射治疗系统100中的多个处理单元，例如GPU。多个处理单元可以在CNN模型的某些层中执行并行处理。可以以将CNN模型的一层中不同节点的计算分配给两个或以上处理单元这样的方式执行并行处理。例如，一个GPU可以运行与内核A和B相对应的计算，而另一个GPU可以运行与卷积层940‑1中的内核C和D相对应的计算。类似地，可以由多个GPU并行地执行与CNN模型中的其他类型的层中的不同节点相对应的计算。

[0116] 上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员来说，上述发明披露仅作为示例，并不构成对本申请的限制。虽然此处并未明确说明，但本领域的普通技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。这些修改、改进和修正旨在由本申请提出，并且在本申请的示例性实施方式的精神和范围内。

[0117] 同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特性。因此，应当强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或以上提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或以上实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

[0118] 此外，本领域的普通技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的过程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改进。因此，本申请的各方面可以完全以硬件、完全以软件(包括固件、常驻软件、微代码等)或通过组合软件和硬件的实现方式来实现，这些实现方式在本申请中通常都统称为“单元”、模块”或“系统”。此外，本申请的一些方面可以采取体现在其上体现有计算机可读程序代码的一个或以上计算机可读介质中体现的计算机程序产品的形式。

[0119] 此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其它名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，尽管上述各种组件的实现可以体现在硬件设备中，但是它也可以实现为纯软件解决方案，例如，在现有服务器或移动设备上的安装。

[0120] 同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本申请的实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，本申请的该方法不应被解释为反映所声称的待扫描对象物质需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。相反，发明的主体应具备比上述单一实施例更少的特征。

[0121] 在一些实施例中，用于描述和要求保护本申请的某些实施例的表示数量或性质的数字应理解为在某些情况下被术语“大约”、“近似”或“基本上”修饰。例如，除非另外说明，否则“大约”，“近似”或“基本上”可以指示其所描述的值的±20％变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

[0122] 本申请中提及的所有专利、专利申请、专利申请公布和其他材料(如论文、书籍、说明书、出版物、记录、事物和/或类似的东西)均在此通过引用的方式全部并入本申请以达到所有目的，与上述文件相关的任何起诉文档记录、与本文件不一致或冲突的任何上述文件或对迟早与本文件相关的权利要求书的广泛范畴有限定作用的任何上述文件除外。举例来说，如果在描述、定义和/或与任何所结合的材料相关联的术语的使用和与本文件相关联的术语之间存在任何不一致或冲突，则描述、定义和/或在本文件中使用的术语以本文件为准。

[0123] 最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。因此，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。