本申請涉及c形臂成像設備手術，例如涉及一種c形臂成像設備及用于生成其配置方案的方法、裝置。

背景技術：

1、c形臂成像設備，如dsa(digital?subtraction?angiography，數字減影血管造影)設備是一種用于診斷和治療血管疾病的影像設備，通過對比劑注入血管并實時拍攝x光圖像，減去背景圖像以突出血管結構。該技術廣泛應用于心血管、腦血管、外周血管等疾病的診斷和介入治療。在使用c形臂成像設備進行手術的過程中，醫(yī)生和患者會暴露在x射線輻射下，長時間的手術操作和頻繁的曝光可能導致較高的輻射劑量，對醫(yī)生和患者的健康構成潛在風險。較高的輻射劑量雖然能獲得更清晰的圖像，但會增加輻射危害；而降低輻射劑量可能導致圖像質量下降，影響手術操作的準確性和安全性。

2、在實現本公開實施例的過程中，發(fā)現相關技術中至少存在如下問題：

3、相關技術中難以實現設備布局的精準優(yōu)化，無法充分考慮輻射劑量和圖像質量的綜合平衡。

4、需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本申請的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

技術實現思路

1、為了對披露的實施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡單的概括。所述概括不是泛泛評述，也不是要確定關鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍，而是作為后面的詳細說明的序言。

2、本公開實施例提供了一種c形臂成像設備及用于生成其配置方案的方法、裝置，以在保證圖像質量的前提下，降低醫(yī)生和病人的輻射劑量。

3、在一些實施例中，用于生成c形臂成像設備配置方案的方法包括：獲取醫(yī)生的當前位置；將醫(yī)生的當前位置和目標病人的感興趣區(qū)域位置，輸入配置信息推薦模型，獲得c形臂成像設備的推薦配置信息；其中，在推薦配置信息下，獲取的目標病人的感興趣區(qū)域的圖像質量符合質量要求，且醫(yī)生和目標病人接收到的輻射劑量較低。

4、可選地，c形臂成像設備配置信息包括從以下參數中選擇的參數：探測器位置、機架位置和曝光時間。

5、可選地，配置信息推薦模型是通過在模擬手術環(huán)境中，在不同c形臂成像設備配置信息下，獲取的模擬醫(yī)生和模擬病人接收到的輻射劑量數據以及所獲取圖像的圖像質量數據，進行訓練得到的。

6、可選地，按照如下方式獲取不同c形臂成像設備配置信息下模擬醫(yī)生和模擬病人接收到的輻射劑量數據以及所獲取圖像的圖像質量數據：控制模擬醫(yī)生在模擬手術環(huán)境的所有可能位置移動，模擬病人固定于導管床上并設置不同的感興趣區(qū)域位置；對于每個模擬醫(yī)生的位置與模擬病人的感興趣區(qū)域位置的組合，獲取在不同c形臂成像設備配置信息下模擬醫(yī)生和模擬病人接收到的輻射劑量數據，以及所獲取圖像的圖像質量數據。

7、可選地，用于生成c形臂成像設備配置方案的方法還包括：根據輻射劑量數據和圖像質量數據，分析不同的c形臂成像設備配置信息對輻射劑量和圖像質量的影響；根據分析結果，調整探測器位置與機架位置的設置策略、曝光時間設置策略以及模擬醫(yī)生和模擬病人的位置布局策略。

8、可選地，按照如下方式進行訓練，獲得配置信息推薦模型：根據模擬醫(yī)生和模擬病人的輻射劑量數據以及圖像質量數據，設置目標函數；確定初始狀態(tài)；初始狀態(tài)包括模擬醫(yī)生的位置、模擬病人的感興趣區(qū)域位置、探測器位置、機架位置和曝光時間；采用強化學習的馬爾可夫決策過程對初始狀態(tài)進行模型訓練，調整模型輸入參數醫(yī)生位置、病人的感興趣區(qū)域位置、探測器位置、機架位置和曝光時間，以使所獲得的配置信息推薦模型能夠輸出目標函數得分最高的方案。

9、可選地，采用強化學習的馬爾可夫決策過程對初始狀態(tài)進行模型訓練，包括一次或多次迭代操作：迭代操作包括：根據當前策略在當前狀態(tài)中執(zhí)行目標動作，獲得目標狀態(tài)；目標動作包括調整探測器位置、調整機架位置、調整曝光時間中的一種或多種；計算目標狀態(tài)的目標函數得分；在目標函數得分為最高分的情況下，根據目標狀態(tài)的目標函數得分對當前策略進行更新，并將目標狀態(tài)設置為當前狀態(tài)；或，在目標函數得分不為最高分的情況下，保持當前策略和當前狀態(tài)；其中，迭代操作的收斂條件為達到預設的迭代次數，或目標函數達到最高分。

10、可選地，用于生成c形臂成像設備配置方案的方法還包括：利用評估網絡結合配置信息推薦模型與目標函數，評估手術中每一步手術操作的c形臂成像設備的推薦配置信息；根據評估結果，采用時序方法調整手術中每一步手術操作的c形臂成像設備的推薦配置信息。

11、可選地，用于生成c形臂成像設備配置方案的方法還包括：在獲得c形臂成像設備的推薦配置信息后，響應于醫(yī)生的確認信息，根據推薦配置信息中的探測器位置、機架位置和曝光時間，進行手術。

12、在一些實施例中，用于生成c形臂成像設備配置方案的裝置，包括處理器和存儲有程序指令的存儲器，所述處理器被配置為在運行所述程序指令時，執(zhí)行如上述的用于生成c形臂成像設備配置方案的方法。

13、在一些實施例中，c形臂成像設備包括：c形臂成像設備本體；如上述的用于生成c形臂成像設備配置方案的裝置，被安裝于所述c形臂成像設備本體。

14、本公開實施例提供的c形臂成像設備及用于生成其配置方案的方法、裝置，可以實現以下技術效果：

15、本公開實施例中，可以獲取醫(yī)生的當前位置，對于醫(yī)生的當前位置和目標病人的感興趣區(qū)域位置，基于配置信息推薦模型進行推理，能夠生成推薦配置信息，在推薦配置信息下，獲取的目標病人的感興趣區(qū)域的圖像質量符合質量要求，且醫(yī)生和目標病人接收到的輻射劑量較低，從而在保證圖像質量的前提下，最大程度地減少病人和醫(yī)生輻射劑量，確保手術操作的準確性和安全性。

16、以上的總體描述和下文中的描述僅是示例性和解釋性的，不用于限制本申請。

技術特征：

1.一種用于生成c形臂成像設備配置方案的方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，c形臂成像設備配置信息包括從以下參數中選擇的參數：探測器位置、機架位置和曝光時間。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，配置信息推薦模型是通過在模擬手術環(huán)境中，在不同c形臂成像設備配置信息下，獲取的模擬醫(yī)生和模擬病人接收到的輻射劑量數據以及所獲取圖像的圖像質量數據，進行訓練得到的。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，按照如下方式獲取不同c形臂成像設備配置信息下模擬醫(yī)生和模擬病人接收到的輻射劑量數據以及所獲取圖像的圖像質量數據：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，還包括：

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，按照如下方式進行訓練，獲得配置信息推薦模型：

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，采用強化學習的馬爾可夫決策過程對初始狀態(tài)進行模型訓練，包括一次或多次迭代操作：迭代操作包括：

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，還包括：

9.一種用于生成c形臂成像設備配置方案的裝置，包括處理器和存儲有程序指令的存儲器，其特征在于，所述處理器被配置為在運行所述程序指令時，執(zhí)行如權利要求1至8任一項所述的用于生成c形臂成像設備配置方案的方法。

10.一種c形臂成像設備，其特征在于，包括：c形臂成像設備本體；以及如權利要求9所述的用于生成c形臂成像設備配置方案的裝置，被安裝于所述c形臂成像設備本體。

技術總結
本申請涉及C形臂成像設備手術技術領域，公開一種用于生成C形臂成像設備配置方案的方法及裝置、C形臂成像設備，其中，方法包括：獲取醫(yī)生的當前位置；將醫(yī)生的當前位置和目標病人的感興趣區(qū)域位置，輸入配置信息推薦模型，獲得C形臂成像設備的推薦配置信息；其中，在推薦配置信息下，獲取的目標病人的感興趣區(qū)域的圖像質量符合質量要求，且醫(yī)生和目標病人接收到的輻射劑量較低?；谂渲眯畔⑼扑]模型進行推理，能夠生成一套較優(yōu)的手術方案，從而能夠在保證圖像質量的前提下，最大程度地減少病人和醫(yī)生輻射劑量。

技術研發(fā)人員：郭強,付斌,覃賑琨
受保護的技術使用者：北京東軟醫(yī)療設備有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/22