CN101247852A - 用于计划和供给放射治疗的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于计划和供给放射治疗的方法和装置，其特征包括在向受体供给放射的同时相对于受体沿着轨迹移动放射源。在一些实施例中，放射源沿着轨迹连续移动，而在一些实施例中，放射源间歇移动。一些实施例包括对放射供给计划进行优化以满足优化目标，同时满足若干约束。对于沿着轨迹的若干控制点中的每个控制点，放射供给计划可包括：一组运动轴参数、一组射束形状参数以及射束强度。

Description

用于计划和供给放射治疗的方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请主张2005年7月25日提交的美国专利申请No.60/701,974的优先权，该申请通过引用结合在本申请中。
针对美国，根据35U.S.C.119(e)，本申请主张2005年7月25日提交的美国专利申请No.60/701,974的权益，该申请通过引用结合在本申请中。
技术领域
本发明涉及放射治疗。本发明具体地涉及用于计划和供给对受体的放射以便提供放射剂量的期望的三维分布的方法和装置。
背景技术
仔细计划的放射剂量的供给可用于治疗各种医学症状。例如，放射治疗(往往与其它治疗结合)被用于某些癌症的治疗和控制。虽然向某些结构或组织供给适量的放射是有益的，但是一般而言，放射可损害活组织。理想的是将放射线对准包含待照射的结构或组织的靶体积(targetvolume)，同时使供给到周围组织的放射剂量最小。强度调控放射治疗(IMRT)是一种已经被用来向活的受体中的靶体积供给放射的方法。
IMRT一般包括从一些不同的方向供给经整形的放射射束。放射射束一般按顺序供给。每个放射射束各自对靶体积中的期望的剂量有贡献。
一般的放射供给装置具有如线性加速器的放射源和可旋转机架。机架可被旋转以使放射射束从各种不同的角度入射到受体上。入射放射射束的形状可由多叶准直器(MLC)修改。MLC具有若干通常对放射不透明的叶。MLC叶限定了放射线可以通过的孔。可以调节叶的位置来改变孔的形状并从而对通过MLC的放射射束整形。MLC还可以被旋转到不同的角度。
与对受体的放射治疗关联的目标一般规定了所期望的供给到受体内的靶区的放射剂量的三维分布。期望的剂量分布一般规定了针对位于靶内的体素(voxel)的剂量值。在理想的情况下，放射不会供给到靶区之外。然而，在实际中，与放射治疗关联的目标可以包括规定可供给到靶之外的组织的最大可接受剂量。
治疗计划包括识别向特定治疗体积供给放射的最优(或至少是可接收的)参数组。治疗计划不是简单的问题。治疗计划企图解决的问题包括许多变量，这些变量包括：
●治疗体积的三维配置；
●治疗体积内的期望的剂量分布；
●治疗体积周围的组织的位置和放射容限；以及
●放射供给装置的设计所施加的约束条件。
可能的方案还包括大量的变量，这些变量包括：
●要使用的射束方向的数目；
●每个射束的方向；
●每个射束的形状；以及
●每个射束中供给的放射的量。
下列文献中说明了治疗计划的各种传统方法：
●S.V.Spirou和C.-S.Chui.A gradient inverse planning algorithmwith dose-volume constraints，Med.Phys.25，321-333(1998)；
●Q.Wu和R.Mohand.Algorithm and functionality of an intensitymodulated radiotherapy optimization system，Med.Phys.27，701-711(2000)；
●S.V. Spirou和C.-S.Chui.Generation of arbitrary intensityprofiles by dynamic jaws or multileaf collimators，Med.Phys.21，1031-1041(1994)；
●P.Xia和L.J.Verhey.Multileaf collimator leaf sequencingalgorithm for intensity modulated beams with multiple staticsegments，Med.Phys.25，1424-1434(1998)；以及
●K.Otto和B.G Clark.Enhancement of IMRT delivery throughMLC rotation，Med.Biol.47，3997-4017(2002)；
获得诸如线性加速器的精密的现代放射治疗装置可能需要较大的资本成本。因此期望的是有效利用这样的装置。所有其它因素相等时，允许期望的放射剂量的分布以较短的时间供给的放射治疗计划优于需要较长时间来供给的放射治疗计划。可以以较短的时间来供给的治疗计划允许更为有效地利用放射治疗装置。较短的治疗计划也减少了由于受体在放射供给期间移动而可能显著影响供给剂量的精度的风险。
尽管在放射治疗领域已经取得了进步，但是仍然需要能够提供改进的对将放射供给到特别是复杂靶体积的控制的放射治疗方法和装置以及放射治疗计划方法和装置。而且还需要这样的可以相对快地供给期望的剂量分布的方法和装置。
发明内容
本发明的一个方面提供了一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括规定一组一个或多个优化目标，所述优化目标包括受体内的期望的剂量分布。该方法还包括规定沿着初始轨迹的初始多个控制点，该初始轨迹限定放射源和受体之间的相对移动。该方法包括相对于该组优化目标，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。当与所述初始多个控制点相关的优化达到一个或多个初始终止条件时，该方法包括：增加一个或多个控制点以获得增加的多个控制点；以及相对于该组优化目标，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。
本发明的另一个方面提供了一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括规定放射源和受体之间的相对移动的轨迹并确定放射供给计划。该方法还包括：在沿着轨迹实现放射源和受体之间的相对移动的同时，根据放射供给计划从放射源向受体供给放射射束，以实现受体上的剂量分布。从放射源向受体供给放射射束包括：在至少一部分轨迹上，改变放射射束的强度和改变放射射束的形状。沿着轨迹实现放射源和受体之间的相对移动包括下列中的一个或多个：实现放射源和受体之间的非平面相对移动；沿着轨迹实现放射源和受体之间的连续相对移动；实现放射源和受体之间的非自交叠的(non-self-overlapping)相对移动；其中轨迹的起点和轨迹的终点包括放射源和受体之间的同一相对位置，以及实现放射源和受体之间的另外的非自交叠的相对移动；以及移动放射供给装置的多个运动轴。
本发明的另一个方面提供了一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括规定一组一个或多个优化目标，所述优化目标包括受体中的期望的剂量分布。该方法还包括规定放射源和受体之间的相对移动的初始轨迹和沿着初始轨迹的初始多个控制点。该方法包括相对于该组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。所述一个或多个放射供给参数包括放射源相对于受体的位置，使得以迭代方式对仿真剂量分布进行优化包括：基于放射供给参数，针对放射源和受体之间的相对移动，规定不同于初始轨迹的优化轨迹。
本发明的另一个方面提供了一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括：规定一组一个或多个优化目标，所述优化目标包括受体中的期望的剂量分布；以及规定放射源和受体之间的相对移动的轨迹和沿着该轨迹的多个控制点。该方法包括相对于该组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。以迭代方式进行优化包括通过下列步骤针对至少一个特定控制点来仿真剂量贡献：将射束形状的孔的横截面区域划分成多个二维射束元(beamlet)；并仿真来自所述多个二维射束元中的每个二维射束元的剂量分布贡献，其中所述多个二维射束元中的至少两个二维射束元具有不同的尺寸。
本发明的另一个方面提供了一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括规定一组一个或多个优化目标，所述优化目标包括受体中的期望的剂量分布。该方法还包括规定多个控制点，所述多个控制点沿着限定放射源和受体之间的相对移动的轨迹。该方法包括相对于该组一个或多个优化目标，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；当达到一个或多个约束添加条件时，向迭代优化添加一个或多个优化约束，以便受一个或多个优化约束制约来确定与所述多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。
本发明的另一个方面提供了一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括规定治疗放射源和受体之间的相对移动的轨迹并确定放射供给计划。当沿着轨迹实现治疗放射源和受体之间的相对移动时，该方法包括：根据放射供给计划从治疗放射源向受体供给治疗放射射束，以实现受体上的剂量分布，其中从治疗放射源向受体供给治疗放射射束包括：在至少一部分轨迹上，改变治疗放射射束的强度和改变治疗放射射束的形状；以及在沿着轨迹的多个位置，获得靶区的二维投影影像。
本发明的另一个方面提供一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法。该方法包括规定放射源和受体之间的相对移动的轨迹、确定放射供给计划以及感测受体的位置状态。当沿着轨迹实现放射源和受体之间的相对移动时，该方法包括：根据放射供给计划，从放射源向受体供给放射射束，以实现受体上的剂量分布。从放射源向受体供给放射射束包括：在至少一部分轨迹上，改变放射射束的强度和改变治疗放射射束的形状；当感测到受体的位置超出了可接受的范围时，将放射射束的供给去激励；以及当感测到受体的位置在可接收的范围内时，重新激励放射射束的供给。
本发明的其它方面提供了包括计算机可读指令的程序产品，所述计算机可读指令在由处理器执行时，使处理器执行在上面概括说明并且在下面更详细地说明的方法中的任何方法。
本发明的另外的方面和本发明的实施例的特征在下面说明并且在附图中示出。
附图说明
附图示出了本发明的非限制性示例实施例。
图1为实现本发明所可以结合的示例性放射供给装置的示意性视图。
图1A为实现本发明所可以结合的另一示例性放射供给装置的示意性视图。
图2为轨迹的示意性图示。
图3A为射束整形机构的示意性横截面视图。
图3B为从射束的角度观察到的多叶准直器型射束整形机构的示意性俯视图。
图4A为示出根据本发明一个具体实施例的优化剂量供给的方法的流程图。
图4B为描绘根据本发明一个具体实施例的用于计划和供给对受体的放射的方法的示意性流程图。
图5A、5B和5C示出根据本发明的具体实施例将孔划分成射束元。
图6用图形描绘了与剂量仿真计算关联的误差随用于执行剂量仿真计算的控制点的数目的变化。
图7用图形描绘了对于几个不同的控制点的数目，剂量质量随优化迭代次数的变化。
图8表示一个流程图，示意性示出在控制点的数目随优化过程而被改变时，根据本发明另一实施例的优化剂量供给的方法。
图9针对图8的控制点的数目随优化过程而被改变时的优化方法，用图形描绘了剂量分布质量随迭代次数的变化。
图10描绘了在本发明一个具体实施例的实现的示例性实例中使用的示例性靶组织和健康组织。
图11A和11B分别描绘了与在图10的实例中使用的轨迹对应的、运动轴的初始控制点位置。
图12A-12F描绘了剂量体积直方图(DVH)，表示图10的实例中的优化过程的不同阶段的剂量分布质量。
图13为图10的实例中的优化过程的另一图形描绘。
图14A-14D示出图10的实例中的优化过程的结果(运动轴参数、强度和射束整形参数)。
图15绘出图10的实例中的靶区的二维横截面切片的恒定剂量的等值线(等剂量线)。
具体实施方式
在整个下列说明中，提出具体细节是为了使本领域技术人员能够进行更加彻底的理解。然而，众所周知的元件可能并未示出或详细说明，以避免不必要地模糊本公开内容。因此，应当认为说明和附图是示例性的而不是限制性的。
本发明涉及放射治疗的计划和供给，其特征包括在向受体供给放射的同时相对于受体沿着轨迹移动放射源。在一些实施例中，沿着轨迹连续移动放射源，而在一些实施例中，间歇移动放射源。一些实施例包括优化放射供给计划以在满足许多约束的同时满足各种优化目标。对于沿着轨迹的许多控制点中的每个控制点，放射供给计划可包括：一组运动轴参数，一组射束形状参数以及射束强度。
图1示出包括放射源12的示例性放射供给装置10，放射源12能生成或发射放射射束14。放射源12可包括例如线性加速器。受体S位于可放置在射束14的路径上的治疗台或“治疗床”15上。装置10具有若干可移动部分，这些可移动部分允许放射源12的位置和放射射束14的取向相对于受体S移动。这些部分共同称作射束定位机构13。
在所示的放射供给装置10中，射束定位机构13包括支撑放射源12并可绕轴18旋转的机架16。轴18和射束14相交在等角点(isocenter)20。射束定位机构13还包括可移动治疗床15。在示例性放射供给装置10中，治疗床15可在三个正交方向(在图1中示为X、Y和Z方向)中的任一方向平移并且可绕轴22旋转。在一些实施例中，治疗床15可绕其另外的轴中的一个或多个轴旋转。源12的位置和射束14的取向可通过移动射束定位机构13的可移动部分中的一个或多个可移动部分来改变(相对于受体S)。
每个用于相对于受体S来移动源12和/或定向射束14的可单独控制的装置可称为“运动轴”。在一些情况下，沿着特定轨迹移动源12或射束14可能需要两个或更多运动轴的运动。在示例性放射供给装置10中，运动轴包括：
●机架16绕轴18的旋转；
●治疗床15在X、Y、Z方向中的任何一个或多个方向上的平移；以及
●治疗床15绕轴22的旋转。
放射供给装置10一般包括尤其能够控制其运动轴的移动和放射源12的强度的控制系统23。控制系统23一般可包括硬件组件和/或软件组件。在所示的实施例中，控制系统23包括能执行软件指令的控制器24。控制系统23优选地能接收针对其运动轴的一组期望的位置(作为输入)，并且响应于该输入，可控制地移动其运动轴中的一个或多个以得到上述一组期望的运动轴位置。同时，控制系统23还可以响应于一组期望的放射强度的输入来控制放射源12的强度。
虽然放射供给装置10代表实现本发明所可以结合的特定类型的放射供给装置，但是应该理解本发明可在可包括不同运动轴的不同放射供给装置上实现。一般而言，本发明可结合可以从起始点沿着轨迹到终止点产生放射源12和受体S之间的相对移动的任何组运动轴来实现。
提供了另外一组运动轴的放射供给装置10A的另一实例在图1A中示出。在示例性装置10A中，源12位于环形壳体26中。机构27允许源12绕壳体26移动以从不同侧照射受体S。受体S位于治疗台28上，治疗台28可以通过壳体26的中心孔29前进。具有与图1A中示意性示出的配置相似的配置的装置以通常称为“断层放射治疗(Tomotherapy)”的方式被用于供给放射。
根据本发明的具体实施例，射束定位机构13使得源12和/或射束14沿着轨迹移动，而放射剂量被可控制地供给到受体S内的靶区。“轨迹”是射束定位机构13的可移动部分中的一个或多个可移动部分的一组一个或多个移动，其导致射束位置和取向从第一位置和取向变化到第二位置和取向变化。第一和第二位置以及第一和第二取向不一定是不同的。例如，可规定轨迹为机架16从起始点绕轴18经过360°的角到结束点的旋转，在这种情况下，起始点和结束点的射束位置和取向是相同的。
第一和第二射束位置和射束取向可由第一组运动轴位置(对应于第一射束位置和第一射束取向)和第二组运动轴位置(对应于第二射束位置和第二射束取向)来规定。如上面所讨论的，放射供给装置10的控制系统23可以可控制地在第一组运动轴位置和第二组运动轴位置之间移动其运动轴。一般而言，轨迹可由多于两个射束位置和射束取向来描述。例如，轨迹可由多组运动轴位置来规定，每组运动轴位置对应于特定的射束位置和特定的射束取向。于是控制系统23可以可控制地在每组运动轴位置之间移动其运动轴。
一般而言，轨迹可以是任意的轨迹并且仅受具体的放射供给装置和其具体的射束定位机构限制。在由具体的放射供给装置10和其射束定位机构13的设计所施加的约束之内，通过实现可用的运动轴的移动的适当组合，可使源12和/或射束14遵循相对于受体S的任意轨迹。可以将轨迹规定为实现各种治疗目标。例如，可以将轨迹选择为：与从射束的角度观察的视图内的健康组织相比，从射束的角度观察的视图内的靶组织具有高比率，或选择为：避免重要的健康器官等等。
为了实现本发明，将期望的轨迹离散化成沿着轨迹的不同位置处的若干“控制点”是有用的。可将一组运动轴位置与每个这样的控制点关联。期望的轨迹可限定一组可用的控制点。规定放射源12和/或射束14的轨迹的一种方法是在限定每个运动轴的位置的一组离散控制点处规定。
图2示意性描绘了三维地沿着任意的轨迹30相对于受体S行进，同时通过放射射束14向受体S供给放射剂量的放射源12。放射射束14的位置和取向随着源12沿着轨迹30移动而改变。在一些实施例中，射束14的位置和/或方向的变化可随着源12沿着轨迹30的移动基本上连续地发生。在源12沿着轨迹30移动的同时，可将放射剂量连续地(即在源12沿着轨迹30的移动期间，总是)或间歇地(即在源12沿着轨迹30的移动期间，放射有时可被阻挡或关闭)提供给受体S。源12可沿着轨迹30连续地移动或者可在轨迹30上的不同位置之间间歇地移动。图2示意性描述了沿着轨迹30的若干控制点32。在一些实施例中，对轨迹30的规定限定了该组可用的控制点32。在其它实施例中，该组控制点32被用于限定轨迹30。在这样的实施例中，轨迹30在控制点32之间的部分可通过合适的算法根据控制点32来确定(例如通过控制系统23)。
一般而言，虽然优选的是在轨迹30的起点存在控制点，在轨迹的终点存在控制点并且另外的控制点32沿着轨迹30隔开，但是可沿着轨迹30在任何位置指定控制点32。在本发明的一些实施例中，控制点32被选择为使得运动轴的位置在轨迹30上的变化的幅度在控制点之间是相等的。例如，在轨迹30被限定为机架16绕轴18的360°弧，并且沿着轨迹30的控制点的数目为21时，可选择控制点32对应于0°(起始的控制点)、360°(终止的控制点)以及沿着机架16的弧、以18°为间隔的19个其它的控制点。
虽然轨迹30可被任意限定，但是优选的是源12和/或射束14不必沿着同一路径前后移动。因此，在一些实施例中，轨迹30被规定为使得其本身不交叠(除了可能在轨迹30的起点和终点之外)。在这样的实施例中，放射供给装置的运动轴的位置是不同的，除了在轨迹30的起点和终点可能相同之外。在这样的实施例中，治疗时间可通过从每组运动轴位置仅仅照射受体一次而最小化(或至少减少)。
在一些实施例中，轨迹30被选择为使得放射供给设备的运动轴在一个方向上移动，而不必反转方向(即源12和/或射束14不必沿着同一路径前后移动)。包括运动轴在单个方向的移动的轨迹30的选择可使放射供给装置的组件上的磨损最小。例如，在装置10中，优选的是在一个方向移动机架16，因为机架16可能是相对大而重的(例如大于1吨)并且在轨迹上的不同位置反转机架16的运动可能在放射供给装置16的组件上(例如在和机架16的运动关联的传动系上)产生应变。
在一些实施例中，轨迹30被选择为使得放射供给装置的运动轴基本上连续地(即无停止地)移动。运动轴在轨迹30上基本上连续的移动一般优于不连续的移动，因为停止和启动运动轴可在放射供给装置的组件上产生磨损。在其它实施例中，允许放射供给装置的运动轴在沿着轨迹30的一个或多个位置停止。可在这样的位置提供多个控制点32以允许在射束的位置和取向保持恒定时，射束形状和/或射束强度改变。
在一些实施例中，轨迹30包括机架16绕轴18的单个、单方向的、连续的360°旋转，使得轨迹30仅仅在起始点和终止点交叠。在一些实施例中，机架16绕轴18的这种单个、单方向的、连续的360°旋转与治疗床15的相应的单方向的、连续的平移或旋转移动耦合，使得轨迹30完全不交叠。
诸如示例性装置10(图1)和10A(图1A)的放射供给装置一般包括用于对放射射束14整形的位于源12和受体S之间的可调射束整形机构33。图3A示意性描绘了位于源12和受体S之间的射束整形机构33。射束整形机构33可包括静止的和/或可移动的金属组件31.组件31可限定放射射束14的诸部分可通过的孔31A。射束整形机构33的孔31A限定了放射射束14在与放射从源12到受体中的靶体积的方向垂直的平面中的二维边界。控制系统23优选地能控制射束整形机构33的配置。
可调射束整形机构33的一个非限制性实例包括位于源12和受体S之间的多叶准直器(MLC)35。图3B示意性描绘了适当的MLC 35。如图3B所示，MLC 35包括若干可独立地平移到放射场中或从放射场中平移出的叶36，以限定可通过放射的一个或多个孔38。可包括金属组件的叶36用来阻挡放射。在所示的实施例中，叶36可在由双向箭头41所指的方向上平移。孔38的尺寸和形状可通过选择性地定位每个叶36来调整。
如图3B中示出的实施例所示，一般成对地提供叶36，每对叶是相对的。一般将MLC 35安装为使得其可绕轴37旋转到不同的取向，轴37与叶36的平面垂直地延伸。在图3B所示的实施例中，轴37延伸到页内或从页中延伸出，并且虚线轮廓39示出MLC 35的可选取向的实例。
MLC 35的配置可通过限定每个叶36的位置和MLC 35绕轴37的取向的一组叶位置来规定。放射供给设备的控制系统(例如，放射供给设备10的控制系统23)一般能控制叶36的位置和MLC 35绕轴37的取向。MLC在设计细节上可以不同，如叶36的数目、叶36的宽度、叶36的端部和边缘的形状、任何叶36可具有的位置的范围、由其它叶36的位置对一个叶36的位置所施加的约束、MLC的机械设计等等。应该理解在此所说明的本发明适用于任何类型的包括具有这些或其它设计变形的MLC的可配置射束整形装置33。
可以在放射源12工作且放射源12沿着轨迹30移动的同时改变MLC35的配置(例如通过移动叶36和/或绕轴37旋转MLC 35)，从而允许在将放射供给到受体S中的靶体积的同时动态地改变一个或多个孔38的形状。由于MLC 35可具有大量的叶36，可将叶36中的每个叶36放置在大量的位置并且可以绕其轴37旋转MLC 35，所以MCL 35可具有大量的可能的配置。
图4A示意性描绘了根据本发明的一个示例性实施例的方法50。方法50的目标是建立将向受体S中的靶体积供给期望的放射剂量分布的放射治疗计划(在可接受的容限之内)，同时使供给靶体积周围的组织的放射剂量最小或至少将供给周围的组织的剂量保持在可接收的阈值之下。这个目标可以通过在相对于受体S沿着轨迹30移动放射源12和/或射束14的同时，改变：(i)放射射束(例如射束14)的横截面形状；和(ii)放射射束的强度来实现。在一些实施例中，如上面所讨论的，在使得放射源12和/或射束14沿着轨迹30连续移动时，实现了这些目标。
方法50至少部分可以由治疗计划系统25(例如，图1的治疗计划系统25)来执行。在所示的实施例中，治疗计划系统25包括其自身的被配置成执行适当软件25B的控制器25A。在其它实施例中，控制系统23和治疗计划系统25可共享控制器。控制器25可包括一个或多个数据处理器和适当的硬件，在一个非限制性实例中，适当的硬件包括：可存取存储器、逻辑电路、驱动器、放大器、A/D和D/A转换器等等。无限制性地，这种控制器可包括微处理器、芯片上计算机、计算机的CPU以及任何其它适当的微控制器。控制器25可包括多个数据处理器。
可事先限定待供给靶体积的放射剂量的期望量(称作“期望的剂量分布”)和适当的轨迹30。方法50得到在源12和/或射束14沿着轨迹30移动期间，射束14应该具有的形状和在源12和/或射束14沿着轨迹30移动期间，应该被供给的放射所具有的强度。射束14的形状可由诸如MLC 35的射束整形机构33的适当配置来确定。
在块52中，方法50获得一组优化目标61和限定期望的轨迹30的轨迹数据62。优化目标61包括限定期望的剂量分布的剂量分布数据60，并且可包括其它的优化目标63。例如，诸如与放射物理学家会诊的放射肿瘤学家的保健专家可能已经建立了优化目标61和/或轨迹数据62。作为块52的一部分，优化目标61和/或轨迹数据62可以由操作者规定。
建立轨迹30的人或人们可以参考如下的因素：
●待治疗的症状；
●靶体积的形状、尺寸和位置；
●应该留出的关键结构的位置；以及
●其它适当的因素。
轨迹30可选择为使治疗时间最少。
根据本发明的一些实施例的放射供给装置可提供一个或多个预先规定的轨迹。在这样的情况下，块52可包括选择预先规定的轨迹30或部分地规定轨迹30并且可被完成以完全规定轨迹30的模板。
如上面所讨论的，优化目标61包括剂量分布数据60并可包括其它优化目标63。作为块52的一部分，其它优化目标63可由操作者规定。在一个非限制性实例中，其它优化目标63可包括靶体积中的剂量分布的期望的均匀度(或者靶体积中的剂量分布与期望的剂量分布数据60匹配所应该具有的期望的精度)。其它优化目标63也可以限定由靶体积外的重要结构所占用的体积并且对要被供给到那些结构的放射剂量设置限制。其它优化目标63可基于单独的病人在治疗期间保持静止的能力来限定供给放射所需要的最大时间。例如，在治疗期间小孩比成年人更有可能移动并且这种移动可引起不正确的剂量供给。因此，理想的是对于小孩降低最大剂量供给时间以使小孩在治疗期间移动的风险最小。其它的优化目标63也可以对不同的优化目标设置优先级(权重)。
其它的优化目标63可具有多种不同形式中的任何形式。例如，生物模型可用于度量的计算，该度量对指定剂量分布将控制受体正遭受的疾病的概率和/或供给到非疾病组织的指定剂量可引起并发症的概率进行估算。这样的生物模型被称为放射生物模型。其它的优化目标63可部分基于一个或多个放射生物模型。作为优化目标63的另一实例，特定的放射供给装置的物理限制也可以被考虑在内。如上所述，机架12可能是相对大而重的且控制机架12的移动可能是困难的并且可导致放射供给装置的不同组件的应变。在一个具体的实例中，一个优化目标63可以是使机架16在指定的轨迹30上连续地移动(即没有停止地)。
方法50然后进行到优化过程54，优化过程54根据源12和/或射束14沿着轨迹30的的位置来寻找期望的射束形状和强度。在方法50的所示的实施例中，优化过程54包括迭代地选择和修改影响射束形状或射束强度的一个或多个优化变量。例如，优化变量可包括在控制点32的MLC35中的叶36的位置(其确定射束14的形状)、在控制点32的MLC 35绕轴37的取向(其确定射束14的形状)和/或在控制点32的射束14的强度。相对于一组一个或多个优化目标而来评估由修改的优化变量产生的剂量分布的质量。然后接受或拒绝修改。优化过程54继续进行，直到其达到了一组可接受的射束形状和强度，或者失败。
在示出的方法50中，优化过程54通过建立优化函数而从块56开始。块56优化函数至少部分基于优化目标61。该组优化目标61包括期望的剂量分布数据60并且可包括一个或多个其它的优化目标63。块56优化函数可包括成本函数。较高的成本(对应于离优化目标61较远的情形)可以与如下因素关联：
●与期望的剂量分布数据60的偏差；
●供给到靶体积外的放射剂量的增加；
●供给到治疗体积外的关键结构的放射剂量的增加；
●供给放射治疗所需的时间的增加；和/或
●治疗供给所需的总放射输出的增加。
低成本(对应于离优化目标61较近的情形)可以与如下因素关联：
●接近匹配规定阈值(其可以与期望的剂量分布数据60相关)的放射剂量；
●放射剂量未超过规定阈值；
●在靶体积外的放射剂量的减少；
●供给到靶体积外的关键结构的放射剂量的减少；
●供给放射治疗所需的时间的减少；和/或
●治疗供给所需的总放射输出的减少。
这些因素可以彼此不同地被加权。当建立块56优化函数时，也可以考虑其它因素。
块56的结果是优化函数，该优化函数将剂量分布作为输入并且产生具有指示输入的剂量分布满足一组优化目标61的接近程度的一个或多个值的输出。
块58包括针对沿着轨迹30的若干控制点32初始化射束形状和强度。可以使用多种技术中的任何技术来选择初始射束形状和强度。可以通过规定MLC 35的具体配置来选择初始射束形状。在一个非限制性实例中，可以通过下列方式中的任何一种来选择在块58规定的初始射束形状：
●设置沿着轨迹30的每个控制点32处的射束形状以近似从射束的角度观察的靶体积的轮廓(取自控制点32)；
●设置射束形状，使得仅仅阻挡健康组织结构中的放射；
●将MLC的叶36初始化为规定的配置，如全开、全闭、半开，或者限定孔38的形状(例如，圆形、椭圆形、矩形等等)；以及
●随机化MLC的叶36的位置。
初始化射束形状的具体方法不是关键的，而仅仅由特定的放射供给装置的射束整形机构33来限制。
在一个非限制性实例中，在块58规定的初始射束强度可通过下列方式中的任一方式来选择：
●设置所有的强度为零；
●设置所有的强度为相同的值；以及
●设置强度为随机值。
在一些实施例中，在块58将射束形状初始化为与靶的投影匹配的形状(例如，以便近似取自沿着轨迹30的每个控制点32的从射束的角度观察的靶体积的轮廓)并且在块58将强度初始化成所有的强度具有相同的值，该值可以设置成使靶体积中的平均剂量将等于规定的剂量。
在块64，方法50包括仿真由初始射束形状和初始射束强度产生的剂量分布。一般地，块64仿真包括下面更详细地讨论的仿真剂量分布计算。方法50然后在块65确定初始优化结果。在块65对初始优化结果的确定可包括基于块64所仿真的剂量分布来评估块56的优化函数。
在块66，方法50改变一个或多个控制点32处射束形状和/或强度。在块66对射束形状和/或强度的改变可以是拟随机的。在块66对射束形状和/或强度的改变可受约束制约。例如，这样的约束可禁止不可能的射束形状和/或强度并且可对射束形状、射束强度和/或射束形状和/或射束强度的变化的速率设置限制。在块66的每次执行中，射束形状和/或强度的改变可包括对射束形状参数和/或对射束强度参数的单个参数改变或多个参数改变。在块66对射束形状和/或强度的改变可包括在单个控制点32或在多个控制点32对这些参数的改变。块68包括仿真块66改变的射束形状和/或强度被用于提供放射治疗时将得到的剂量分布。一般地，块68仿真包括在下面更详细地讨论的仿真剂量分布计算。
在一些实施例中，在块66对射束形状和/或强度的改变不是随机选择的，而是被选择为将优先级给予对剂量分布质量具有较大影响的某些参数。“剂量分布质量”可包括仿真剂量分布满足优化目标61的接近程度的反映。例如，在射束由MLC 35整形时，可以对某些叶36或叶36的位置给出修改的优先级。这可通过先验地确定MLC 35的哪些叶对剂量分布质量具有最大影响来实现。特别重要的MLC叶的这种先验确定例如可以基于来自靶区和周围组织中的各个体素并且通过与MLC 35的平面的特定体素相交的射束射线的投射而产生的对块56优化函数的相对贡献的计算。
在块70，方法50确定当前的优化结果。块70的确定可包括基于块68仿真的剂量分布来评价块56优化函数。在块72，将当前的优化结果(在块70确定)与前一优化结果比较，并且对保留或舍弃块66改变作出判定。方法50第一次到达块72时，前一优化结果可以是块65的初始优化结果。块72判定可包括：
(i)如果当前的优化结果比前一优化结果接近优化目标61，则决定保留块66改变(块72输出“是”)；或
(ii)如果当前的优化结果比前一优化结果远离优化目标61，则决定拒绝块66改变(块72输出“否”)。
其它的优化算法可以基于与特定的优化算法关联的规则，就保留或舍弃块66改变作出块72判定。例如，在一些实例中，如果当前的优化结果比前一优化结果远离优化目标，则这种优化算法可以允许保留块66改变(块72输出“是”)。仿真退火是这种优化算法的一个实例。
如果块72确定应该保留块66改变(块72输出“是”)，则方法50进行到块73，在块73，块66改变的射束形状和强度更新为当前射束形状和强度。在块73更新射束形状和强度之后，方法50进行到块74。如果块72确定应该拒绝块66改变(块72输出“否”)，则方法50进行到块74(即不采用块66改变)。
块74包括确定是否已经满足适用的终止准则。如果终止准则已经满足(块74输出“是”)，则方法50进行到块75，在块75，当前的射束形状和强度被作为优化结果而保存。在块75之后，优化过程54终止。另一方面，如果终止准则还未满足(块74输出“否”)，则方法50环回以执行块66到74的另一次迭代。
在一个非限制性实例中，块74终止准则可包括下列中的一个或多个：
●优化目标61的成功的实现；
●连续的迭代没有产生接近优化目标61的优化结果；
●块66到74的成功迭代次数(其中成功的迭代是块66变化在块73被保留(即，块72输出“是”)的迭代)；
●操作者终止优化过程。
所示出的方法50代表一个非常简单的优化过程54。优化过程54可另外或可替代地包括其它已知的优化技术，如：
●仿真退火；
●基于梯度的技术；
●遗传算法；
●应用神经网络；或
●等等。
可以将方法50用作计划和供给对受体的放射剂量的整个方法中的一部分。图4B示意性描绘了根据本发明一个具体实施例用于计划和供给对受体S的放射剂量的方法300。方法300从块310开始，在所示的实施例中，块310包括获得期望的轨迹30和期望的优化目标61。方法300然后进行到块320，块320包括优化一组放射供给参数。在一个特定实施例中，块320优化过程可包括根据方法50的优化过程54来优化射束形状和射束强度参数。块320优化过程的结果是放射供给计划。在块330，将放射供给计划提供给放射供给装置的控制系统(例如，放射供给设备10(图1)的控制系统23)。在块340，放射供给装置根据在块320建立的放射治疗计划向受体供给放射。
方法50包括由一组特定的射束形状、射束强度和运动轴位置产生的剂量分布的仿真(例如在块64和68)。可以以任何适当的方式来执行剂量分布的仿真。可用于仿真剂量分布结果的剂量计算方法的一些实例包括：
●锐方向性射束叠加；
●崩塌锥形卷积(collapsed cone convolution)；以及
●蒙特卡罗仿真。
在一些实施例中，通过增加每个控制点32对剂量的贡献来仿真(如在方法50的块64和块68)将由治疗计划供给的剂量。在每个控制点32，下列信息是已知的：
●相对于包括靶体积的受体S，源12的位置和射束14的取向(如由可用的运动轴的位置所确定的)；
●射束形状(例如，由MLC 35的叶36的旋转角度和/或配置所确定的)；以及
●射束强度。
在一些实施例中，在每个控制点32对剂量的贡献通过锐方向性射束叠加来确定。锐方向性射束叠加大体上包括将射束14的投影区域划分成若干被称为“射束元”或“锐方向性射束(pencil beam)”的小射束。这可以通过将横截面射束形状(例如，MLC 35的孔38)划分成正方形的射束元的网格来实现。特定控制点32对总剂量分布的贡献可以通过对射束元的贡献求和来确定。各个射束元对剂量分布的贡献可以事先计算。这样的贡献一般考虑了放射散射和可导致来自一个射束元的放射对射束元之外的区域中的剂量产生贡献的其它影响。在典型的MLC 35中，放射线对叶36的某种透射。因此，当执行剂量分布计算时，经常期望的是增加射束整形孔38的外部对剂量的某种较小的贡献，以考虑对MLC 35的叶36的透射。
图5A示出划分成多个射束元80的MLC 35的孔38。一般而言，理想的是射束元80相当小，以允许对孔38可具有的多种配置的精确建模。射束元80可以比MLC 35的叶36(在图5A中未显示)的宽度小。在图5A中，需要105个射束元80来覆盖孔38，因此对于具有图5A中所示的孔配置的特定控制点32，剂量仿真计算(例如，块68剂量仿真的一部分)包括由105个射束元80贡献的剂量的叠加。
一些实施例通过提供比射束元80大的合成射束元82获得了剂量仿真计算中的效率。可以提供各种具有不同尺寸、形状和/或取向的合成射束元82。图5B示出若干具有不同尺寸和形状的合成射束元82A、82B、82C(合称射束元82)。从图5B中可以看出，合成射束元82可取代多个传统尺寸的射束元80而使用。合成射束元82的示例性应用在图5C中示出。对于孔38的给定的形状，合成射束元82取代一些或所有的较小的射束元80而使用。在图5C的孔38的特定配置(与图5A的孔38的配置相同)中，孔38的区域由28个合成射束元82(24个82A、1个82B、3个82C)和一个较小的射束元80来覆盖。因此，对于具有图5B的孔配置的特定控制点32，将剂量仿真计算(例如，块68剂量仿真的一部分)简化为由29个射束元82、80所贡献的剂量的叠加。由合成射束元82贡献的剂量可以以与传统射束元80的前面的剂量贡献相似的方式事先确定。
可以选择合成射束元82的尺寸和形状以减小，并且优选地最小化，覆盖孔38的区域所需要的射束元的数目。这可以在不显著减小剂量仿真精度的情况下，显著减小计算时间。合成射束元的使用不限于锐方向性射束叠加，而可以用在其它剂量仿真计算算法中，例如崩塌锥形卷积剂量仿真和蒙特卡罗剂量仿真。
使用合成射束元82来执行剂量仿真计算采用了组织特性在合成射束元82的横截面尺度上仅存在小的变化的假设。随着合成射束元变得较大，这个假设可能不一定成立。因此，合成射束元82的上限尺寸由必要的计算精度来限制。在一些实施例中，合成射束元82的至少一个尺度大于传统射束80的最大尺度。在一些实施例中，合成射束元82的最大尺度是传统射束元80的最大尺度的尺寸的二十五分之一。
剂量仿真计算(例如块68剂量仿真)在若干控制点32被执行。基于对那些控制点32的计算，对于在轨迹30上可以连续移动和连续发射放射射束14的放射源12，产生估算的剂量分布，其中放射射束14可以具有连续变化的形状和强度。在通过对离散控制点32的贡献求和来计算剂量分布时，计算的剂量与源12的位置、射束14的取向、射束形状和射束强度的连续变化所供给的实际剂量匹配的精度，将部分地依赖于用于执行剂量仿真计算的控制点32的数目。如果仅有几个控制点32，则可能不能获得供给剂量的精确估算值。仅仅在控制点32的数目接近无限的极限下，在连续的轨迹30上由源12供给的剂量可以通过对来自离散控制点32的贡献求和来完美地建模。因此使用有限数目的控制点32将剂量仿真计算离散化将降低模拟的剂量分布的精度。
这个概念用图形在图6中示出，其中画出了剂量仿真误差相对于控制点32的数目的变化。图6清楚地显示，在剂量仿真计算使用大量的控制点32时，所得到的误差(即仿真剂量分布和实际剂量分布之差)最小。
在本发明的一些实施例中，对优化过程(例如方法50的块54)施加了约束。这样的约束可用于帮助将离散化的剂量仿真计算的精度保持在给定的容限之内。在一些实施例中，这些优化约束与在连续的控制点32之间可以允许的一个或多个参数的变化量有关。适当的约束的实例包括：
●在连续的控制点32之间，放射源12不能行进得比最大距离更远。这可以通过施加任何运动轴在连续的控制点32之间的最大变化来完全或部分地实现。对于每个运动轴可以提供单独的约束。例如，可以为机架角度规定最大角度变化，可以为治疗床平移提供最大位移变化，等等。
●在连续的控制点32之间，影响射束形状的参数的变化不能多于规定量。例如可以为MLC 35的叶36的位置变化或MLC 35的旋转取向的变化规定最大值。
●对于每单位运动轴变化，影响射束形状的参数的变化不能多于规定量。例如可以针对机架16绕轴18的每个旋转度，为MLC 35的叶36的位置变化规定最大值。
●在控制点32之间，源强度的变化不能多于规定量。
●对于每单位运动轴变化，源强度的变化不能多于规定量。
●源强度不能超过某一水平。
应当理解在剂量仿真计算基于若干离散的控制点的情况下，强制运动轴参数、射束形状参数和/或射束强度参数在控制点之间具有较小的变化的约束可产生更加精确的剂量仿真计算。
除了提高了剂量仿真计算的精度以外，约束的施加还可以通过考虑特定放射供给装置的物理限制来帮助减少总治疗时间。例如，如果特定的放射供给装置具有最大放射输出速率并且由方法50生成的优化方案包括导致比该最大放射输出速率高的放射输出速率的放射强度，则放射供给装置的运动轴移动的速率将不得不减慢以供给块54优化过程所规定的强度。因此，在块54优化期间对最大源强度所施加的约束可以强制实现这样的方案：其中规定的强度在放射供给装置的能力之内并且放射供给装置的运动轴不必减慢。由于运动轴不必减慢，所以这种方案可相对快地供给到受体S，使得总治疗时间相应地减少。本领域技术人员应当理解其它的约束可用来考虑特定放射供给装置的其它限制并且可用来减少总治疗时间。
如何规定这样的约束的一个实例为“对于在实际剂量分布的2％之内的估算剂量，在两个连续的控制点32之间，下列参数的变化不应多于规定量：
●强度-10％；
●MLC叶位置-5mm；
●MLC取向-5％；
●机架角度-1度；以及
●治疗床位置-3mm。”
用在优化过程54中的控制点32的数目也影响实现优化过程54所需的迭代次数(和相应的时间)以及剂量分布的质量。图7用图描绘了对于不同数目的控制点32，剂量分布质量随块54优化过程中所包括的迭代次数的变化。
图7以对数刻度示出10个控制点、50个控制点、100个控制点以及300个控制点的曲线。本领域技术人员应当理解，迭代次数(图7中横坐标)与执行优化所关联的时间正相关。图7显示当控制点32的数目相对低时，剂量分布的质量迅速提高(即通过相对小数目的迭代)。然而，当控制点32的数目相对低时，所得到的剂量的分布质量相对较差，并且在10个控制点和50个控制点的情况下，剂量分布的质量没有达到优化目标61。相反，如果使用相对大数目的控制点32，块54优化需要相对大数目的迭代，但最终达到的剂量分布的质量是相对高的，并且超过了优化目标61。在一些情况下，当控制点32的数目相对高时，实现满足优化目标61的方案所需要的迭代次数可能是不允许的(即这种方案可能花费太长时间或者在计算上可能是昂贵的)。
控制点32的数目对块54优化过程的影响可以总结如下。如果使用相对小数目的控制点32：
●在控制点32之间，运动轴参数(即射束位置和射束取向)、射束形状参数(例如MLC 35的叶36的位置和/或MLC 35的取向)以及射束强度可以有相对大的变化(即在控制点32之间，对运动轴参数、射束形状参数以及射束强度的约束将是相对宽松的)；
●因为对射束形状和强度参数的约束相对宽松和容许改变范围大，可在优化过程54期间采用相对大范围的射束强度和射束形状的可能配置；
●因为能够采用相对大范围的可能的射束形状和强度配置，块54优化过程将在相对小的迭代次数之后趋于接近优化目标61；
●因为存在较少的可能被改变射束形状参数和/或射束强度参数的可用控制点，块54优化过程得到满足或超过优化目标61的剂量分布可能是困难的或不可能的；以及
●基于相对小数目的控制点32的剂量仿真计算的精度将是相对差的，并且可能超出可接受的范围。
如果使用相对大数目的控制点32：
●在控制点32之间，运动轴参数(即射束位置和射束取向)、射束形状参数(例如MLC 35的叶36的位置和/或MLC 35的取向)以及射束强度的变化的可能幅度是相对低的(即在控制点32之间，对运动轴参数、射束形状参数以及射束强度的约束将是相对严格的)；
●因为对射束形状和强度参数约束相对严格并且容许改变范围小，在优化过程54期间仅仅可以采用相对小范围的射束形状和射束强度的可能配置；
●由于可能的射束形状和射束配置的范围受限，块54优化过程可能需要相对大的迭代次数来接近优化目标61；
●因为存在较多的可能被改变射束形状和/或射束强度的可用控制点，可以较容易地得到满足或超过优化目标61的剂量分布；以及
●基于相对大数目的控制点32的剂量仿真计算的精度将是相对好的。
在一些实施例中，具有小数目控制点32的好处和具有相对大数目的控制点32的好处通过以相对小数目的控制点32开始优化过程，然后在若干次初始迭代之后将另外的控制点32插入到优化过程中来实现。在图8中示意性地描述了该过程。
图8示出根据本发明另一实施例的优化剂量供给的方法150。图8的方法150可用作图4B的方法300中的块320的一部分。在许多方面，图8的方法150与图4A的方法50相似。方法150包括若干功能模块，这些功能模块与方法50的功能模块相似并且具有与方法50的相应块相似的标号，除了方法150的标号前面带有“1”。像方法50一样，方法150的目标是建立将向受体S中的靶体积供给期望的放射剂量分布的放射治疗计划(在可接受的容限之内)，同时使供给靶体积周围组织的放射的剂量最小或至少将供给周围组织的剂量保持在可接受的阀值之下。该目标可以通过改变：(i)放射射束14的横截面形状：以及(ii)射束14的强度，同时相对于受体S沿着轨迹30移动放射源12和/或射束14来实现。
图4A的方法50和图8的方法150的主要差别在于方法150的优化过程154包括在若干级别对优化过程的重复。每个级别与相应数目的控制点32关联，并且控制点32的数目随每个连续的级别而增加。在所示的实施例中，用于执行块154优化的总级别数(或等同地，在块154优化过程的结尾处的控制点32的最终数目)在开始方法150之前被确定。例如，控制点32的最终数目可以由操作者基于例如可用的时间要求、精度要求和/或剂量质量要求来规定。在其它实施例中，基于下面更详细地说明的终止条件，控制点32的最终数目对于方法150的每个实现都可以改变。
方法150从块152开始并且以与方法50相同的方式一直进行到块158。在所示的实施例中，块158不同于块58之处在于块158包括另外的级别计数器的初始化。在其它方面，块158与方法50的块58相似。级别计数器的初始化可以将级别计数器设置为例如1当级别计数器被设置为1时，方法150选择相应的数目为级别1的控制点32以开始块154优化过程。数目为级别1的控制点32优选地为相对低数目的控制点。在一些实施例中，数目为级别1的控制点32在2-50的范围内。如下面更详细地讨论的，在执行方法150期间递增级别计数器，并且当级别计数器递增时，控制点32的相应的数目也增加。
使用由级别计数器指示的控制点32的数目，方法150以与上面所讨论的方法50的块64到78相似的方式来处理块164到174。块174不同于块74之处在于块174包括查询方法50的特定级别的终止条件。方法50的特定级别的终止条件可与方法50的块74中的终止条件相似。在一个非限制性实例中，块174的终止条件可包括下列中的任何一个或多个：
●在可能为当前级别所特有的容限水平内成功实现优化目标61；
●连续的迭代没有产生接近优化目标61的优化结果；以及
●操作者终止优化过程。
另外或可替代地，块174终止条件可以包括与所得到的优化质量无关，在方法150的特定级别内，达到块166到块174的最大迭代次数。例如，对于级别1，最大的迭代次数可以是104。对于每个级别，最大迭代次数可以变化。例如，结合控制点32数目的相应的增加，对于每个级别，最大迭代次数可以增加，或者结合控制点32数目的相应的减少，对于每个级别，最大迭代次数可以减小。
另外或可替代地，块174终止条件可以包括在方法150的特定级别内达到块166到块174的成功迭代的最大次数(即，方法150进行到块172且块172输出“是”，并且在块173保留块166变化)。同样，对于每个级别，成功迭代的最大次数可以变化(增加或减小)。在一些实施例中，特定级别内的成功迭代的最大次数随级别(即，控制点32的数目)增加而减小。在一个具体实施例中，成功迭代的最大次数随级别增加而按指数减小。
如果迭代准则还未满足(块174输出“否”)，方法150环回以在当前级别执行块166到块174的另一次迭代。如果终止准则已经满足(块174输出“是”)，方法150进行到块178，在块178，方法150查询优化过程154的通用的终止条件。块178的通用的终止条件可以与块174中的终止条件相似，除了块178终止条件属于整个优化过程154，而不是优化过程154的特定级别。在一个非限制性实例中，块178的终止条件可包括下列中的一个或多个：
●在可能为整个优化过程154所特有的容限水平内成功实现优化目标61；
●连续的迭代没有产生接近优化目标61的优化结果；以及
●操作者终止优化过程。
另外或可替代地，块178终止条件可以包括达到控制点32的适当的最小数目。控制点的该最小数目可以依赖于保证剂量仿真计算具有足够的精度所需要的控制点32的数目(参见图6)。
块178终止条件可另外或可替代地包括对于运动轴参数、射束形状参数和/或射束强度参数的相应的变化，具有控制点32的一个或多个最小阈值级别。在一个具体实施例中，块178终止条件可以包括对于下列变化的至少一个控制点32的最小阈值级别：
●每个强度变化大于10％；
●每个MLC叶位置变化大于5mm；
●每个MLC取向变化大于5°；
●每个机架角度变化大于1°；和/或
●每个治疗床位置变化大于-3mm。
如果块178终止准则已经满足(块178输出“是”)，方法150进行到块175，在块175，当前的射束形状和强度作为优化结果而被保存。在块175之后，方法150终止。另一方面，如果块178终止准则还未满足(块178输出“否”)，方法150进行到块180，在块180，控制点32的数目被增加。
可以使用多种技术来进行块180中的新控制点32的增加。在一个具体实施例中，在现有的成对控制点32之间增加新控制点32。除了增加新控制点32以外，块180还包括初始化与新增加的控制点32关联的参数值。对于每个新增加的控制点32，这样的初始化的参数值可包括：规定源13的位置和射束14的取向的运动轴参数(即与新增加的控制点32对应的一组运动轴位置)；初始射束形状参数(例如叶36的配置和/或MLC 35的取向)；以及初始射束强度参数。
对应于新增加的控制点32的运动轴参数可以通过之前规定的轨迹30(例如，通过期望的轨迹数据62)来确定。对应于每个新增加的控制点32的初始射束形状参数和初始射束强度参数可以通过在新增加的控制点32的任一侧的之前存在的控制点32的当前射束形状参数和当前射束强度参数之间进行插值来确定。这种插值可以包括例如线性或非线性插值。
新增加的控制点32的初始参数值和新增加的控制点32的参数值的后续容许变化可以受与原来的控制点32的上面所讨论的类型相同的约束的制约。例如，对于新增加的控制点32的参数值的约束可以包括：
●对放射源12(或任何一个或多个运动轴)在控制点32之间可移动的量的约束；
●对射束形状在连续的控制点32之间可变化的量的约束(例如，对MLC35的最大旋转或MLC 35的叶36的移动的约束)；或
●对源12的强度在连续的控制点32之间可变化的量的约束。
本领域技术人员应当理解这些优化约束的幅度将随控制点32的数目和/或相邻的控制点32的间距而变化。例如，如果在连续的控制点32之间，对MLC 35的叶36的最大移动的约束为2cm，当存在100个控制点32并且控制点32的数目加倍到200时，该约束可减半，使得在控制点32之间对MLC 35的叶36的最大移动的约束为1cm(假设新增加的控制点32位于现有的控制点32之间的一半位置)。
在块180增加以及初始化新的控制点32之后，方法180进行到块182，在块182级别计数器递增。方法150然后返回到块164，在块164，对于下一级别，重复块164到块174的迭代过程，
方法150结果的实例在图9中示出，图9以线性刻度用图描绘了剂量分布质量相对于迭代次数的变化。图9还示出控制点32的数目随着剂量分布接近优化目标61而增加。可以看出，通过以相对低数目的控制点开始优化过程，然后当优化过程接近优化目标61时，增加另外的控制点32，已经极大地减小了实现可接受的方案所需要的迭代次数。图9还示出：
●在优化过程开始时小数目控制点32的使用使得优化在相对小的迭代次数之后接近优化目标61；
●在优化过程中另外的控制点32的引入允许灵活地得到满足优化目标61的剂量分布；以及
●在整个优化过程终止之前，已经增加了大量的控制点32并且与这些增
加的控制点32关联的参数遵守所关联的优化约束，从而保持了剂量计算精度。
与上面所讨论的方法50相同，方法150说明了简单的优化过程154。在其它实施例中，块154优化过程可以另外或可替代地包括其它已知的优化技术如：仿真退火、基于梯度的技术、遗传算法，应用神经网络等等。
在方法150中，当级别递增时，增加另外的控制点32。在不同的实施例中，一个或多个新的控制点的增加可作为方法50的块66中的变更而处理。在这样的实施例中，与控制点32的增加关联的块180的过程可以作为块66的一部分而执行。在这样的实施例中，块74的终止条件也可以包括查询优化是否已经实现了最小数目的控制点32。在其它方面，这样的实施例与方法50相似。
优化方法50或优化方法150的结果是一组控制点32，以及对于每个控制点32，一组相应的参数，该组相应的参数包括：运动轴参数(对于规定相应的射束位置和射束取向的特定放射供给装置的一组运动轴位置)；射束形状参数(例如MLC 35的配置，包括叶36的一组位置以及可选地，MLC 35绕轴37的取向)；以及射束强度参数。然后将该组控制点和它们的关联参数传递到放射供给装置以实现剂量供给。
放射供给装置的控制系统(例如，放射供给装置10的控制系统23)使用该组控制点以及它们的关联参数在轨迹30上移动放射源12，同时向受体S供给放射剂量。在放射供给装置在轨迹30上移动的同时，控制系统控制运动轴的速度和/或位置、射束的形状和射束强度，以便反映由优化方法50、150生成的运动轴参数、射束形状参数和射束强度参数。本领域技术人员应当理解上面所说明的优化方法50、150的输出可用在多种放射供给装置中。
优化过程的示例性实施例的伪代码
预优化
●规定3维靶和健康组织结构。
●基于下列中的一个或多个，对所有的结构设置优化目标：
●累积剂量的直方图；
●靶所需要的规定剂量；
●到靶的剂量的均匀度；
●对健康的组织结构的最小剂量。
●将所有的优化目标合并成为单个质量因子(即优化函数)。
●规定放射源的轨迹
●选择有限数目的控制点；以及
●在每个控制点为每个轴设置轴位置。
初始化
●配置MLC特性(例如，叶宽度、透射)。
●初始化级别计数器和控制点的初始数目。
●初始化MLC叶位置以将射束整形为靶的轮廓。
●执行剂量仿真计算以仿真所有靶和健康组织结构的剂量分布：
●在每个靶/结构中生成点的随机分布；
●计算每个初始控制点的剂量贡献；以及
●添加每个初始控制点的贡献。
●对射束强度和相应的剂量重新定标，使得到靶的平均剂量为规定剂量。
●针对下列项，设置约束：
●射束形状参数(即MLC叶的移动和/或MLC的旋转)的最大变化；
以及
●射束强度的最大变化；
对于相应的变化，在相关的情况下，相关的运动轴包括：
●机架角度；
●治疗床角度；
●治疗床位置；以及
●MLC角度。
●设置最大强度约束。
●设置最大治疗时间约束。
●设置优化参数：
●增加控制点的概率；
●在每次迭代
●改变射束形状参数(例如MLC叶位置或MLC取向)的概率，考虑对MLC叶位置的变化范围的约束；以及
●改变放射强度的概率，考虑对强度变化范围的约束。
优化
当优化目标还未达到时：
1.选择控制点。
2.选择射束形状变更、强度变更或增加控制点。
●如果选择射束形状变更(例如MLC叶的位置的变化)：
●随机选择要变化的MLC叶；
●随机选择新的MLC叶位置；
●保证新的MLC叶位置不违反任何位置约束：
●叶与相对的叶不交叠；
●叶不移出经初始化的孔；以及
●叶不违反最大移动约束。
●执行剂量分布仿真以针对所有的结构计算新的剂量分布。
●对于新的剂量分布，计算质量因子(即优化函数)。
●如果质量因子(即优化函数)指示了改善，则接受新的叶位置。
●如果选择强度变更：
●随机选择新的强度；
●保证新的强度不违反任何约束：
●强度不可以是负的；
●强度不可以违反最大强度约束；以及
●强度不可以违反最大强度变化约束。
●执行剂量分布仿真以针对所有结构计算新的剂量分布。
●对于新的剂量分布，计算质量因子(即优化函数)。
●如果质量因子(即优化函数)指示了改善，则接受新的强度。
●如果选择增加控制点：
●在现有的轨迹内插入一个或多个控制点。
●基于新控制点的增加，调整优化约束(例如射束形状约束和强度约束)。
●初始化新控制点的射束形状参数、强度参数以及运动轴参数。
●执行剂量分布仿真(结合新的控制点)以针对所有结构计算新的剂量分布。
●对所有强度重新定标，使得新的强度向靶提供等于规定剂量的平均剂量。
●用增加的控制点，继续优化。
●如果终止准则已经达到：
●终止优化；并且
●记录所有优化的参数(例如，射束形状参数、运动轴参数以及射束强度参数)并将优化的参数传递给放射设备。
●如果终止准则还未达到：
●转到步骤(1)并选择另一射束变更、强度变更或增加控制点。
具体实施例的示例性实现
以下表示本发明的特定实施例的示例性实现。图10示出位于受体S体内的靶组织200和健康组织202的三维实例。这个实例仿真了与放射供给装置10(图1)相似的放射供给装置。
在这个实例中，将轨迹30规定为机架16绕轴18的360°旋转和治疗床15在Z方向上的移动(如图10的坐标系统所示)。虽然这个实例使用了包括两个运动轴的轨迹30，但是应当理解轨迹30可以包括较少的运动轴或较多数目的运动轴的移动。图11A和11B分别描绘了与所选择的轨迹30对应的相关运动轴的初始控制点32的位置(即机架16绕轴18的角度位置和治疗床15在Z方向上的位置)。
对于这个实例，优化目标61包括期望的剂量分布60，对于靶200具有70Gy的均匀水平，并且对于健康组织202具有最大35Gy的剂量。在每个初始控制点32，射束形状参数被初始化，使得MLC 35的叶36将射束整形为从射束的角度观察的靶200的轮廓。在这个实例中，保持MLC 35的取向恒定在45°。在每个初始控制点32，初始化射束强度，使得供给到靶200的平均剂量为70Gy。
图12A-F通过剂量体积直方图(DVH)，用图描绘了在优化过程的不同阶段的仿真剂量分布计算。在图12A-F中，虚线204表示接收某个量的剂量的健康组织202的体积的百分比，而实线206表示接收某个量的剂量的靶200的体积的百分比。DVH是用于评价剂量分布质量的方便的图形工具。应当理解，虚线24向下和向左移动表示供给到健康组织202的剂量的最小化，而实线向上(直到100％)和向右(直到剂量分布目标(在这个实例中为70Gy))移动表示向靶200的剂量的有效供给。
在这个实例中，利用图11A和11B中所描绘的12个控制点，优化过程从零次迭代开始。零次迭代的结果示在图12A中。在这个实例中，如图12A-F所示，在优化过程期间，迭代次数和控制点的数目在优化过程中被增加。在900次迭代并且增加到23个控制点(图12B)之后，由于虚线204的向左和向下的移动，可以观察到剂量质量的极大提高。在1800次迭代和45个控制点(图12C)以及在3200次迭代和89个控制点(图12D)看出进一步的提高。每次迭代的剂量分布质量的提高幅度随着优化进行而减小。图12A-F示出在3200次迭代和89个控制点(图12D)、5800次迭代和177个控制点(图12E)以及8500次迭代和353个控制点之间，剂量分布质量的提高很小。如上面所讨论的，尽管在图12D和12F之间剂量分布质量的提高最小，但是对于继续增加优化中的控制点的数目以提高剂量仿真计算的精度，可能是有用的。
图13是显示在5800次迭代(177个控制点)之后，如何实现优化目标(在可接受的容限水平内)的这个实例的另一图形表示。
这个实例的优化在11000次迭代之后终止，因为优化目标已经达到(在允许的容限之内)并且进一步的迭代在剂量分布质量或精度上不再有提高。这个实例的结果示在图14A-14D中，图14A-14D分别描绘了在每个最终的控制点的运动轴参数(在这种情况下，机架16绕轴18的取向(图14A)和治疗床15的Z位置(图14B))、在每个最终的控制点的放射强度(图14C)以及在每个最终的控制点的射束形状参数(在这种情况下，MLC 35的两个叶36的位置(图14D))。图14D示出，当对MLC 35的叶36的容许变化速率施加约束时，在所示的MLC 35的叶36的位置没有急剧的变化。
图15示出优化的剂量分布的二维横截面。图15示出指示高剂量和低剂量的区域的恒定剂量的等值线(等剂量线)。与每个等剂量线关联的剂量的量标注在线本身上。回想图10中的靶200和健康组织202的形状和相对位置，图15表明高剂量区域被限制到c形靶区200，而在凹陷(即健康组织202的区域)之内，剂量显著减小。
在这个实例中，优化时间为15.3分钟。供给该剂量分布所需的治疗时间近似为1.7分钟(假设600MU/min的剂量速率)。
在一些实施例中，在此所说明的用于向受体S供给放射剂量的方法，与一种或多种成像技术和相应的成像装置结合而使用。适当的成像技术为锥束计算X射线断层造影术(锥束CT)，其获得受体的三维影像。锥束CT包括可以适当地安装在放射供给装置上的放射源和相应的传感器。例如，锥束CT放射源可以安装在放射供给装置10的机架16上并且相应的传感器可以安装在受体的相对侧以检测透过受体的放射线。在一些实施例中，锥束CT源和治疗放射源12相同。在其它实施例中，锥束CT源不同于治疗放射源12。放射供给装置可以使用与用于移动治疗放射源12的运动轴相同的运动轴(或基本上相似的运动轴)、相对于受体S来移动锥束CT源和CT传感器。在锥束CT源被激励的任何点，由源自锥束CT源、穿过受体S并且撞击到相应的传感器(其一般包括放射传感器的2维阵列)上的放射线的透射形成2维投影影像。在一些实施例中，锥束CT放射源和治疗放射源是时分复用的，使得锥束CT传感器可以区别成像放射和治疗放射。
在获得3维锥束CT影像时，锥束CT源和传感器阵列经由轨迹移动以获得受体S的多个2维投影影像。使用本领域技术人员已知的方法来组合上述多个2维投影影像以便重构受体S的3维影像。3维影像可以包含靶和健康组织的空间信息。
在一些实施例中，在向受体供给放射的同时获得受体S的锥束CT影像。可以绕同一轨迹30且在将放射供给到受体S的同一时间间隔内取得2维影像。在这样的实施例中，所得到的锥束CT影像将表示受体被治疗时的受体位置，包括靶和健康组织的三维空间分布。靶和健康组织的空间分布可以以特定放射供给装置为基准，从而允许观察者精确地评估实际供给到靶和健康组织结构的是什么样的放射剂量分布。
受体S(更具体地，靶和健康组织)的位置在放射供给期间可以移动。虽然一些移动可以减少或消除，但是要停止的一个困难的移动是呼吸。例如，当受体S呼吸时，位于肺内部的靶可以随呼吸周期而移位。在多数剂量仿真计算中，假设受体S在整个供给期间是静止的。因此，受体S的普通的呼吸可导致对靶和健康组织的不正确的剂量供给。在一些实施例中，仅仅当受体S的位置或配置在指定的范围内时，才激励放射源12。
在一些实施例中，一个或多个传感器用于监视受体S的位置。在一个非限制性实例中，这样的传感器可以包括呼吸计、红外线位置传感器、肌电(EMG)传感器等等。当一个或多个传感器指示受体S在可接受的位置范围内时，按放射治疗计划所说明的，放射源12被激励，射束整形机构33的配置变化并且运动轴移动。当传感器指示受体S不在可接受的位置范围内时，放射被去激励，射束整形机构33的配置被固定并且运动轴是静止的。可以将可接受的位置范围限定为受体S的呼吸周期的特定部分。在这样的实施例中，以放射装置和放射输出暂停的间隔(即当受体在可接受的位置范围之外时)和放射装置和放射输出恢复的间隔(即当受体在可接受的位置范围内时)，间歇地供给放射治疗计划。治疗供给以这种方式进行，直到治疗计划已经被完全供给。位置相关的放射供给过程可以称作放射供给的“位置选通(position gating)”。
在本发明的一个具体实施例中，在经位置选通的治疗被供给到受体S的同时获得锥束CT影像。2维投影影像的获得也可以针对病人位置进行选通，使得锥束CT影像将表示治疗供给时的受体S的位置。这样的实施例具有另外的好处，即2维锥束CT影像在受体S处于一致的空间位置的情况下获得的，从而提供了具有较少的运动假象的3维锥束CT。
本发明的某些实现包括执行软件指令的计算机处理器，该软件指令使得处理器执行本发明的方法。例如，一个或多个数据处理器可以通过执行数据处理器可访问的程序存储器中的软件指令来实现图4A和/或图8的方法。本发明也可以以程序产品的形式来提供。程序产品可以包括任何承载一组计算机可读信号的介质，该组计算机可读信号包括当由数据处理器执行时，使得数据处理器执行本发明的方法的指令。根据本发明的程序产品可以具有多种形式。程序产品可包括例如：物理介质，如包括软盘、硬盘驱动器的磁性数据存储介质、包括CD ROM、DVD的光学数据存储介质、包括ROM、闪速RAM的电性数据存储介质等等。程序产品上的计算机可读信号可以可选地被压缩或加密。
除非另有所指，以上引用组件(例如，软件模块、处理器、组装件、设备、电路等等)时，对该组件的引用(包括对“装置”的引用)应该解释为包括作为该组件的等同物的、执行所说明的组件的功能的任何组件(即，其在功能上是等同的)，包括在结构上与所公开的执行本发明所示出的示例性实施例的功能的结构不等同的组件。
虽然上面已经讨论了许多示例性方面和实施例，但是本领域技术人员应当认识到其某些修改、变换、添加和子组合。例如：
●在上面所说明的实施例中，用于限定轨迹30的控制点32与用于执行块54的优化过程的控制点相同。例如，诸如机架16绕轴18的弧(图1)的简单轨迹30可以由其末端的两个控制点来限定。虽然这样的控制点可以限定轨迹，但是一般将需要更多的控制点来实现可接受的治疗计划。因此，块54、154优化过程可以包括使用与用于限定轨迹的控制点不同的(例如，较多的)控制点。
●在上面所说明的实施例中，在整个优化过程54、154中使用了约束(例如，对控制点32之间的射束位置/取向参数的变化的约束、对控制点32之间的射束形状参数的约束以及对控制点32之间的射束强度的变化的约束)。在其它实施例中，优化约束可以在优化过程的较后阶段施加。以这种方式，在以初始迭代次数来满足优化目标61时，可以实现更多的灵活性。在执行了初始迭代次数之后，可以引入约束。约束的引入可要求改变一些射束位置/取向参数、射束形状参数和/或强度参数，这可导致需要进一步的优化来满足优化目标61
●在上面所说明的实施例中，每个控制点32处的射束位置和射束取向是在开始优化过程54、154(例如在块52、152)之前确定，并且在整个优化过程54、154中保持恒定(即优化过程54、154包括改变和优化射束形状参数和射束强度参数，而轨迹30保持恒定)。在其它实施例中，射束位置和射束取向参数(即每个控制点32处的运动轴位置组)另外或可替代地作为优化过程54、154的一部分而被改变和优化，以便优化过程54、154对放射供给装置的轨迹30进行优化。在这样的实施例中，优化过程54、154可以包括对可用的运动轴位置和/或控制点32之间的运动轴位置的变化速率施加约束，并且这样的约束可以与用于向受体S供给剂量的特定放射供给装置的物理限制相关。
●在一些实施例中，放射强度可以保持恒定，而优化过程54、154对射束形状参数和/或运动轴参数进行优化。这样的实施例适合于与不能可控制地改变放射强度的放射供给装置结合使用。在一些实施例中，射束形状参数可以保持恒定，而优化过程54、154对强度和/或运动轴参数进行优化。
●存在无限个可用于描述放射射束的位置和取向的可能轨迹。这样的轨迹的选择仅仅受特定放射供给装置的约束限制。可以使用能由任何适当的放射供给装置提供的任何轨迹来实现本发明。
因此，所附权利要求和此后引入的权利要求应当解释为包括在它们的真正的精神和范围内的所有这样的修改、变换、添加和子组合。

Claims (66)

1.一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定沿着初始轨迹的初始多个控制点，所述初始轨迹包括放射源和所述受体之间的相对移动；
相对于所述组一个或多个优化目标，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；并且
当达到一个或多个初始终止条件时：
增加一个或多个另外的控制点以获得增加的多个控制点；
相对于所述组优化目标，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化，以确定与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括：受一个或多个初始优化约束的制约，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化。
3.根据权利要求2所述的方法，其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括下列中的一个或多个：仿真退火算法；基于梯度的优化；基于遗传算法的优化；以及基于神经网络的优化。
4.根据权利要求2-3中任一项所述的方法，其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括：受一个或多个后续优化约束的制约，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化。
5.根据权利要求4所述的方法，其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括下列中的一个或多个：仿真退火算法；基于梯度的优化；基于遗传算法的优化；以及基于神经网络的优化。
6.根据权利要求的1所述的方法，其中对于每次迭代，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括：
改变与所述初始多个控制点中的一个或多个控制点关联的一个或多个放射供给参数；
基于所述一个或多个改变的放射供给参数，确定所述仿真剂量分布；
根据优化算法和基于所述一个或多个改变的放射供给参数的所述仿真剂量分布，确定接受或拒绝所述一个或多个变化的放射剂量参数；以及
如果确定接受所述一个或多个改变的放射供给参数，则更新当前放射剂量参数以包括所述一个或多个改变的放射供给参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其中改变与所述初始多个控制点中的一个或多个控制点关联的一个或多个放射供给参数受一个或多个初始优化约束的制约。
8.根据权利要求7所述的方法，其中对于每次迭代，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括：
改变与所述增加的多个控制点中的一个或多个控制点关联的一个或多个放射供给参数；
基于所述一个或多个改变的放射供给参数，确定所述仿真剂量分布；
根据优化算法和基于所述一个或多个改变的放射供给参数的所述仿真剂量分布，确定接受或拒绝所述一个或多个改变的放射剂量参数；以及
如果确定接受所述一个或多个变化的放射供给参数，则更新当前放射剂量参数以包括所述一个或多个改变的放射供给参数。
9.根据权利要求8所述的方法，其中改变与所述增加的多个控制点中的一个或多个控制点关联的一个或多个放射供给参数受一个或多个后续优化约束的制约。
10.根据权利要求4、5和9中任一项所述的方法，其中所述一个或多个放射供给参数包括一个或多个射束整形参数。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述一个或多个射束整形参数包括多叶准直器的一个或多个配置。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述多叶准直器的所述一个或多个配置包括所述多叶准直器的一个或多个叶的位置。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括对所述多叶准直器的所述一个或多个叶的位置限制。
14.根据权利要求12-13中任一项所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括在连续的控制点之间，所述多叶准直器的所述一个或多个叶的位置的最大变化。
15.根据权利要求12-14中任一项所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括：对于所述放射源和所述受体之间的每单位相对运动，所述多叶准直器的所述一个或多个叶的位置变化的最大速率。
16.根据权利要求4、5、和9-15中任一项所述的方法，其中所述一个或多个放射供给参数包括射束强度。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括最大射束强度。
18.根据权利要求16-17中任一项所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括连续的控制点之间的射束强度的最大变化。
19.根据权利要求16-18中任一项所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括：对于所述放射源和所述受体之间的每单位相对移动，射束强度变化的最大速率。
20.根据权利要求4、5、和9-19中任一项所述的方法，其中所述一个或多个放射供给参数包括所述放射源相对于所述受体的位置。
21.根据权利要求20所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括对所述放射源相对于所述受体的位置的一个或多个限制。
22.根据权利要求20-21中任一项所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括在连续的控制点之间，所述放射源相对于所述受体的位置的最大变化。
23.根据权利要求20-22中任一项所述的方法，其中所述初始优化约束和后续优化约束包括所述放射源相对于所述受体的位置变化的最大瞬时速率。
24.根据权利要求4、5、和9-23中任一项所述的方法，其中所述后续优化约束中的至少一个优化约束不同于所述初始优化约束中的相对应的至少一个优化约束。
25.根据权利要求24所述的方法，其中所述后续优化约束中的至少一个优化约束比所述初始优化约束中的相对应的至少一个优化约束更严格。
26.根据权利要求1-25中的任一项所述的方法，包括：当达到一个或多个后续终止条件时，中断与增加的多个控制点关联的迭代优化。
27.根据权利要求26所述的方法，其中：
当达到所述一个或多个初始终止条件时，所述仿真剂量分布与所述组优化目标之间的差大于可接受的剂量质量阈值；以及
在中断与所述增加的多个控制点关联的所述迭代优化之前，所述仿真剂量分布与所述组优化目标之间的差在所述可接受的剂量质量阈值之内。
28.根据权利要求26和27中的任一项所述的方法，包括：在中断与所述增加的多个控制点关联的所述迭代优化之后，
向与放射供给装置关联的控制系统提供与所述增加的多个控制点关联的所述一个或多个放射供给参数；
沿着所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动；以及
根据所述放射供给参数，从所述放射源向所述受体供给放射射束，以实现所述受体上的剂量分布。
29.根据权利要求28所述的方法，其中所述所得到的轨迹与所述初始轨迹相同。
30.根据权利要求28所述的方法，其中所述所得到的轨迹不同于所述初始轨迹并且由与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的所述一个或多个放射供给参数来限定。
31.根据权利要求29和30中的任一项所述的方法，其中沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：实现所述放射源和所述受体之间的非平面相对移动。
32.根据权利要求29和30中的任一项所述的方法，其中沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的连续相对移动。
33.根据权利要求29和30中的任一项所述的方法，其中沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：实现所述放射源和所述受体之间的非自交叠的相对移动。
34.根据权利要求29和30中的任一项所述的方法，其中所述所得到的轨迹的起点和所述所得到的轨迹的终点包括所述放射源和所述受体之间的同一相对位置，并且沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：所述放射源和所述受体之间的另外的非自交叠的相对移动。
35.根据权利要求29和30中的任一项所述的方法，其中沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：移动所述放射供给装置的多个运动轴。
36.根据权利要求28-35中的任一项所述的方法，其中所述初始多个控制点的数目不足以实现所述仿真剂量分布和所述实现的剂量分布之间的可接受的精度阈值，并且所述增加的多个控制点的数目足以实现所述仿真剂量分布和所述实现的剂量分布之间的所述可接受的精度阈值。
37.根据权利要求1-36中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个初始终止条件包括下列中的一个或多个：基于与所述初始多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布与所述组优化目标之间的差在可接受的剂量质量阈值之内；迭代的阈值次数；不成功迭代的阈值次数，其中基于与所述初始多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布不接近所述组优化目标；以及成功迭代的阈值次数，其中基于与所述初始多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布接近所述组优化目标。
38.根据权利要求26-36中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个后续终止条件包括下列中的一个或多个：基于与所述增加的多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布与所述组优化目标之间的差在可接受的剂量质量阈值之内；迭代的阈值次数；不成功迭代的阈值次数，其中基于与所述增加的多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布不接近所述组优化目标；以及成功迭代的阈值次数，其中基于与所述增加的多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布接近所述组优化目标。
39.根据权利要求26所述的方法，包括在中断与所述增加的多个控制点关联的所述迭代优化之后：
增加一个或多个另外的控制点以获得进一步增加的多个控制点；
相对于所述组优化目标，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述进一步增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；以及
重复增加一个或多个另外的控制点并以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与进一步增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数，直到达到最终的终止条件。
40.根据权利要求39所述的方法，其中所述最终的终止条件包括下列中的一个或多个：基于与所述进一步增加的多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布与所述组优化目标之间的差在可接受的剂量质量阈值之内；迭代的阈值次数；不成功迭代的阈值次数，其中基于与所述进一步增加的多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布不接近所述组优化目标；成功迭代的阈值次数，其中基于与所述进一步增加的多个控制点关联的所述放射供给参数的所述仿真剂量分布接近所述组优化目标；以及所述进一步增加的多个控制点达到控制点的阈值数目。
41.根据权利要求1-40中的任一项所述的方法，其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括通过以下步骤来针对所述初始多个控制点中的至少一个控制点来仿真剂量分布：
将射束形状的孔的横截面区域划分成多个二维射束元；以及
仿真所述多个二维射束元中的每个二维射束元的剂量分布贡献；
其中所述多个二维射束元中的至少两个二维射束元具有不同的尺寸。
42.根据权利要求41所述的方法，其中所述多个二维射束元中的至少两个具有不同的形状。
43.根据权利要求1-42中的任一项所述的方法，其中所述组一个或多个优化目标包括下列中的至少一个：期望的用于治疗所述受体的总放射输出；以及期望的用于治疗所述受体的总时间。
44.根据权利要求28-36中的任一项所述的方法，包括感测所述受体的位置状态，并且其中根据所述放射供给参数从所述放射源向所述受体供给放射射束包括：
当感测到所述受体的位置超出了可接受的范围时，将所述放射射束的供给去激励；以及
当感测到所述受体的位置在所述可接收的范围内时，重新激励所述放射射束的供给。
45.根据权利要求44所述的方法，其中沿着所述所得到的轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：
当感测到所述受体的位置超出了所述可接受的范围时，将所述放射源和所述受体之间的相对移动去激励；以及
当感测到所述受体的位置在所述可接收的范围内，重新激励所述放射源和所述受体之间的相对移动。
46.根据权利要求28-36以及44-45中的任一项所述的方法，包括在实现所述放射源和所述受体之间的相对移动的同时，在沿着所述所得到的轨迹的多个位置获得所述靶区的二维投影影像。
47.根据权利要求46所述的方法，其中获得二维投影影像包括：对于每个投影影像，将成像放射射束导向所述受体并感测透过所述受体的成像放射。
48.根据权利要求47所述的方法，其中所述成像放射射束由所述放射源生成。
49.根据权利要求47-48中的任一项所述的方法，其中将成像放射射束导向所述受体并从所述放射源向所述受体供给所述放射包括对所述成像放射射束和所述放射射束进行时分复用。
50.根据权利要求46-49中的任一项所述的方法，其中所述所得到的轨迹包括机架绕所述受体的360°旋转。
51.一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定放射源和所述受体之间的相对移动的轨迹；
确定放射供给计划；
在沿着所述轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动的同时，根据所述放射供给计划，从所述放射源向所述受体供给放射射束，以便实现所述受体上的剂量分布，其中从所述放射源向所述受体供给所述放射射束包括在至少一部分所述轨迹上，改变所述放射射束的强度和所述放射射束的形状中的至少一个；其中沿着所述轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括下列中的一个或多个：实现所述放射源和所述受体之间的非平面相对移动；沿着所述轨迹实现所述放射源和所述受体之间的连续相对移动；实现所述放射源和所述受体之间的非自交叠的相对移动；其中所述轨迹的起点和所述轨迹的终点包括所述放射源和所述受体之间的同一相对位置，以及实现所述放射源和所述受体之间的另外的非自交叠的相对移动；以及
移动放射供给装置的多个运动轴。
52.根据权利要求51所述的方法，其中确定所述放射供给计划包括：
沿着所述轨迹规定多个控制点；
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
相对于所述组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束的制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；
至少部分基于与所述控制点中的每个控制点关联的所述一个或多个确定的参数，规定所述放射供给计划。
53.一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定放射源和所述受体之间的相对移动的初始轨迹和沿着所述初始轨迹的初始多个控制点；
相对于所述组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束的制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。
其中所述一个或多个放射供给参数包括所述放射源相对于所述受体的位置，并且其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化包括基于所述放射供给参数，规定所述放射源和所述受体之间的相对移动的优化的轨迹。
54.一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定放射源和所述受体之间的相对移动的轨迹和沿着所述轨迹的多个控制点；
相对于所述组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束的制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；
其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括通过下列步骤针对至少一个特定的控制点来仿真剂量贡献：
将射束形状的孔的横截面区域划分成多个二维射束元；以及
仿真所述多个二维射束元中的每个二维射束元的剂量分布贡献；
其中所述多个二维射束元中的至少两个二维射束元具有不同的尺寸。
55.根据权利要求54所述的方法，其中所述多个二维射束元中的至少两个二维射束元具有不同的形状。
56.一种用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定沿着轨迹的多个控制点，所述轨迹包括放射源和所述受体之间的相对移动；
相对于所述组一个或多个优化目标，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；以及
当达到一个或多个约束增加条件时，向所述迭代优化添加一个或多个优化约束，以便受所述一个或多个优化约束的制约来确定与所述多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。
57.一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定治疗放射源和所述受体之间的相对移动的轨迹；
确定放射供给计划；
在沿着所述轨迹实现所述治疗放射源和所述受体之间的相对移动的同时：
根据所述放射供给计划，从所述治疗放射源向所述受体供给治疗放射射束，以便实现所述受体上的剂量分布，其中从所述治疗放射源向所述受体供给所述治疗放射射束包括在至少一部分所述轨迹上，改变所述治疗放射射束的强度和治疗放射射束的形状中的至少一个；
在沿着所述轨迹的多个位置，获得所述靶区的二维投影影像。
58.根据权利要求57所述的方法，其中获得二维投影影像包括：对于每个投影影像，将成像放射射束导向所述受体并感测透过所述受体的成像放射。
59.根据权利要求58所述的方法，其中所述成像放射射束由所述治疗放射源生成。
60.根据权利要求58-59中的任一项所述的方法，其中将成像放射射束导向所述受体并从所述治疗放射源向所述受体供给所述治疗放射射束包括对所述成像放射射束和所述治疗放射射束进行时分复用。
61.一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定放射源和所述受体之间的相对移动的轨迹；
确定放射供给计划；
感测所述受体的位置状态；
在实现所述放射源和所述受体之间的相对移动的同时，根据所述放射供给计划，从所述放射源向所述受体供给放射射束，以便实现所述受体上的剂量分布，其中从所述放射源向所述受体供给所述放射射束包括：
在至少一部分所述轨迹上，改变所述放射射束的强度和所述治疗放射射束的形状中的至少一个；
当感测到所述受体的位置超出了可接受的范围时，将所述放射射束的供给去激励；以及
当感测到所述受体的位置在所述可接收的范围内时，重新激励所述放射射束的供给。
62.根据权利要求61所述的方法，其中沿着所述轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动包括：
当感测到所述受体的位置超出了所述可接受的范围时，将所述放射源和所述受体之间的相对移动去激励；以及
当感测到所述受体的位置在所述所述可接收的范围内时，重新激励所述放射源和所述受体之间的相对移动。
63.一种用于向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定放射源和所述受体之间的相对移动的轨迹；
确定放射供给计划；
感测所述受体的位置状态；
在沿着所述轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动的同时，根据所述放射供给计划，从所述放射源向所述受体供给放射射束，以便实现所述受体上的剂量分布，其中从所述放射源向所述受体供给所述放射射束包括：
在至少一部分所述轨迹上，改变所述放射射束的强度和所述治疗放射射束的形状中的至少一个；
当感测到所述受体的位置超出了可接受的范围时，将所述放射射束的供给去激励；以及
当感测到所述受体的位置在所述可接收的范围内时，重新激励所述放射射束的供给；以及
在沿着所述轨迹实现所述放射源和所述受体之间的相对移动的同时，在沿着所述轨迹的多个位置获得所述靶区的二维投影影像。
64.一种包括计算机可读指令的程序产品，所述计算机可读指令在由处理器执行时，使所述处理器执行用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定沿着初始轨迹的初始多个控制点，所述初始轨迹包括放射源和所述受体之间的相对移动；
相对于所述组一个或多个优化目标，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述初始多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；以及
当达到一个或多个初始终止条件时：
增加一个或多个另外的控制点以获得增加的多个控制点；
相对于所述组优化目标，以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化，以确定与所述增加的多个控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数。
65.一种包括计算机可读指令的程序产品，所述计算机可读指令在由处理器执行时，使所述处理器执行用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定放射源和所述受体之间的相对移动的初始轨迹和沿着所述初始轨迹的初始多个控制点；
相对于所述组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束的制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；
其中所述一个或多个放射供给参数包括所述放射源相对于所述受体的位置，并且其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化包括基于所述放射供给参数规定所述放射源和所述受体之间的相对移动的优化的轨迹。
66.一种包括计算机可读指令的程序产品，所述计算机可读指令在由处理器执行时，使所述处理器执行用于计划向受体内的靶区供给放射剂量的方法，所述方法包括：
规定一组一个或多个优化目标，所述组一个或多个优化目标包括所述受体中的期望的剂量分布；
规定放射源和所述受体之间的相对移动的轨迹和沿着所述轨迹的多个控制点；
相对于所述组一个或多个优化目标并且受一个或多个初始优化约束的制约，以迭代方式对仿真剂量分布进行优化，以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数；
其中以迭代方式对所述仿真剂量分布进行优化以确定与所述控制点中的每个控制点关联的一个或多个放射供给参数包括通过下列步骤针对至少一个特定的控制点来仿真剂量贡献：
将射束形状的孔的横截面区域划分成多个二维射束元；以及
仿真所述多个二维射束元中的每个二维射束元的剂量分布贡献；
其中所述多个二维射束元中的至少两个二维射束元具有不同的尺寸。
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