双能锥束CT引导的放疗活体剂量成像方法研究

科学研究和技术服务业

（一）技术基础 1.构建了完整的核心技术体系，涵盖静态全调制单扫双能成像、双能 CT 图像在线智能处理、放疗在线活体剂量成像三大核心方向，形成从硬件创新、算法优化到临床应用的全流程技术闭环，突破国际厂商硬件垄断，技术水平达国际领先。 2.研发系列关键技术与模型，包括 DDSN-Net 双能量解码单流网络、CDSP-Net 弱监督分割框架、MIAU-Net 自动分割模型等，核心指标经理想实验与临床试验双重验证，CT 数误差、电子密度误差、结构相似度等关键参数显著优于现有同类技术。 3.创新提出 FOMn 成像品质因数、文本驱动多材料分解等技术方案，解决了稀疏投影补全、低对比度区域分割、金属伪影抑制等行业痛点，具备明确的临床实用性。 （二）知识产权与成果积累 1.已形成丰富的知识产权储备，申请专利 10 项，其中授权发明专利 4 项、实用新型专利 1 项，涵盖双能成像系统、物质分解方法、图像去噪技术等核心方向，为技术转化提供法律保障。 2.学术成果丰硕，发表 SCI 论文 50 篇、核心期刊论文 10 篇、会议论文 5 篇，多篇发表于 IEEE Transactions on Computational Imaging、Physics in Medicine & Biology 等领域顶刊，具备良好的学术影响力与技术认可度。 （三）临床验证与人才支撑 1.完成多中心临床试验，在 3 家医院开展 50 余例自适应放疗计划设计验证，覆盖宫颈癌、乳腺癌、肺癌、头颈部肿瘤等多病种，靶区自动勾画一致性、剂量重建准确性等均满足临床要求，85% 自动计划无需修改即可用于治疗。 2.培养了专业的技术转化团队，包括出站博士后 1 名、毕业硕士 7 名，2 人晋升正高、1 人晋升副高，形成了涵盖医学影像学、放射物理学、人工智能等多学科的交叉人才梯队。

（一）技术转化与产业化合作 1.寻求与放疗设备制造商、医疗影像设备企业合作，将核心技术嵌入现有放疗影像系统，实现技术的产品化落地，共同研发国产高端自适应放疗装备，打破国外技术垄断。 2.联合医疗机构开展更大规模的临床验证与推广，优化技术在不同机型、不同病种中的适配性，积累更多真实世界数据，推动技术纳入临床诊疗规范。 （二）资源与平台支持 1.需求科研资源共享，包括先进的放疗设备、多中心临床数据资源，用于技术的持续迭代优化与跨场景验证。 2.寻求产业转化平台支撑，包括生产线建设、医疗器械注册申报指导等，助力技术快速通过 CFDA 认证，实现市场化推广。 （三）资金与政策支持 1.需后续研发与产业化资金支持，用于核心技术的工程化改进、产品原型开发、市场推广等环节。 2.希望获得政策倾斜，包括医疗器械创新绿色通道、产学研合作专项扶持等，降低转化成本，加速技术落地进程。

可国（境）内外转让

（一）经济效益 1.技术无需依赖昂贵新型硬件，可直接嵌入现有放疗系统，显著降低国产放疗装备的研发与推广成本，推动国产高端医疗设备产业化，预计形成新的经济增长点，为合作企业带来可观的市场收益。 2.技术成果可延伸至介入影像导航、术中影像监控、低剂量 CT 成像等多个领域，拓展应用场景，形成多元化的产业布局，提升相关产业的技术附加值。 （二）社会效益 1.临床应用可显著提升肿瘤放疗的精准性与安全性，降低正常组织放射性损伤风险，改善患者预后与生活质量，缓解肿瘤治疗资源紧张的现状。 2.低剂量高效成像方案可减少医疗影像辐射剂量，缓解公众对辐射的担忧，促进影像检查的普及与优化，助力全民健康事业发展。 3.推动医学影像学、放射物理学与人工智能的交叉融合，培养更多高层次专业人才，提升我国在精准医疗领域的国际竞争力，引领放疗技术从 “计划依赖” 向 “实时剂量驱动” 的范式转变。

北京市自然科学基金项目

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

聚焦自适应放疗领域硬件依赖昂贵、算法精度与效率不足的核心行业瓶颈，创新性提出全调制单扫半扇束双能成像技术原理。该原理无需额外昂贵硬件，通过优化光束调制器的材料组合（0.2mm 厚锡材料、间隔 1mm）与几何参数，实现单次扫描同步采集高低能投影数据，高低能区域 X 光平均能量差距达 25keV 以上，成功规避传统双能成像需两次扫描导致的运动伪影与剂量加倍问题。同时，项目融合深度学习构建全流程技术体系：设计双能量解码单流网络（DDSN-Net）与小波鉴别器，精准补全稀疏投影数据；创新 Class-driven scribble-promotion network（CDSP-Net）弱监督分割框架及 MIAU-Net 模型，实现低对比度靶区与危及器官的高效精准分割；提出基于双能 CBCT 的二维剂量图像快速合成与三维活体剂量重建新方法，构建起从结构成像、智能处理到剂量监测的完整系统。在实验条件下，CT 数误差＜10 HU、电子密度误差＜2%；临床试验中，结构相似度达 0.97、CT 数误差＜30 HU、电子密度误差＜3%，显著优于现有同类技术。靶区自动勾画 Dice 系数≥0.90，与医师手动勾画一致性满足临床标准，较人工勾画效率提升超 2800%；自适应放疗流程整体效率提升超 70%，二维剂量图像生成达毫秒级，三维剂量重建与实测一致性超 95%，为临床实时决策提供可靠支撑。项目成果应用场景广泛，肿瘤放疗的在线自适应环节，可快速识别靶区与危及器官、自动生成治疗计划，减少人为误差并提升治疗精准性与安全性；技术原理可延伸至介入影像导航、术中影像监控、低剂量高分辨率 CT 成像等多个精准医疗场景。成果无需依赖新型硬件，可直接嵌入现有放疗影像系统，具备良好的可移植性与扩展性，为国产高端放疗装备的研发与产业化提供核心技术支撑，助力降低对国外技术的依赖。未来结合云计算与边缘智能技术，还将推动个体化治疗与远程医疗发展，在医学影像学、放射物理学与人工智能交叉领域展现出重要的产业化价值与广阔的临床应用前景。