CN103209736B - 放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法 - Google Patents
放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103209736B CN103209736B CN201280001249.3A CN201280001249A CN103209736B CN 103209736 B CN103209736 B CN 103209736B CN 201280001249 A CN201280001249 A CN 201280001249A CN 103209736 B CN103209736 B CN 103209736B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- irradiation
- phase
- radiation cure
- dosage
- radioactive ray
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/103—Treatment planning systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N2005/1074—Details of the control system, e.g. user interfaces
Abstract
与实施方式有关的放射线治疗信息生成装置具备区域确定单元以及计划评价单元。区域确定单元通过对于诊断图像数据的分析处理来确定针对肿瘤而定义的至少一个区域。计划评价单元显示关于根据所述区域以及放射线的剂量期待值来计算出的剂量计划值的评价信息。另外,与实施方式有关的放射线治疗信息生成方法具有如下步骤:通过对于诊断图像数据的分析处理来确定针对肿瘤而定义的至少一个区域的步骤;以及显示关于根据所述区域以及放射线的剂量期待值来计算出的剂量计划值的评价信息的步骤。
Description
技术领域
本发明的实施方式涉及一种放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法。
背景技术
以往,公知有通过照射放射线来治疗肿瘤的放射线治疗。放射线治疗主要由利用图像诊断装置进行的诊断图像的摄像、放射线治疗计划以及利用放射线治疗装置进行的治疗这三个阶段构成。
具体地说,在放射线治疗中预先收集用于通过X射线CT(computed tomography:计算机断体层扫描)装置、磁共振成像(MRI:Magnetic Resonance Imaging)装置、正电子发射计算机断体层(PET:positron emission computed tomography)装置、单光子发射计算机断体层(SPECT:single photon emission computed tomography)装置等的核医学诊断装置来确定肿瘤区域的医用图像。
接着,实施放射线治疗计划。即,从通过图像诊断装置所收集的医用图像中抽取成为治疗对象的肿瘤以及不希望放射线的照射的正常组织,并根据抽取结果来将放射线的照射范围、照射方向以及照射强度等的照射条件制定为治疗计划。特别是,为了避免对正常组织的放射线的照射,如尽量不产生副作用的放射线的照射条件的计划是重要的。因此,在放射线治疗计划中不仅是在医用图像上显示剂量分布的视觉评价,而且用于推定治疗效果、对正常组织的副作用的剂量体积直方图(DVH:Dose Volume Histogram)等的分析评价也是必须的。DV是将对于成为治疗对象的肿瘤组织和正常组织的各体积的放射线的剂量显示为曲线图。
近年来,为了制定更周密的条件而提出了支援放射线治疗计划的放射线治疗计划系统。在以往的放射线治疗计划系统中,根据通过图像诊断装置所收集的医用图像来定义解剖信息,按照所定义的解剖信息来计算放射线的照射方向、照射位置以及剂量分布等的照射条件。而且,实施所计算出的放射线的照射条件是否恰当的评价。
为了这种放射线的剂量分布等的计划,以往定义有对肿瘤区域附加了各种边缘的区域。具体地说,定义有肉眼可识别的肿瘤体积(GTV:Gross Tumor Volume)、临床靶体积(CTV:Clinical Target Volume)、内靶体积(ITV:Internal Target Volume)、计划靶体积(PTV:Planning Target Volume)这4个区域。
GTV是当通过医用图像的诊断判断为肿瘤明显存在的区域。怀疑肿瘤浸润的部分在被医用图像识别的前提下也包含在GTV中。CTV是将无法在医用图像中识别的微小的浸润部分加到GTV中的区域。ITV是将作为考虑了脏器的移动的边缘区域的IM(InternalMargin:体内边缘)加到CTV中的靶体积。PTV是考虑与患者以及线束的对位有关的不正确率而将SM(Setup Margin:摆位边缘)三维地加到ITV中的区域。
并且,能够对这些附加了边缘的每个肿瘤区域计算出恰当的放射线的剂量。例如,能够设定放射线的照射条件使得向CTV的99%以上照射95%以上的足够的剂量。另外,还提出了求出对于PTV的边缘的模型公式。例如,公知有求出为了使90%的患者在CTV中的最低剂量超过处方剂量的95%而所需的向PTV的边缘的模型公式。此外,为了PTV的边缘也包含在95%的剂量范围中,需要向PTV进一步附加5~8×10-3[m]左右的边缘来设定放射线的照射范围。
而且,当通过每个肿瘤区域的剂量计算来将放射线的照射条件制定为放射线治疗计划时,能够实施使用了放射线治疗装置的放射线治疗。
在先技术文献
专利文献1:日本特开2004-230311号公报
专利文献2:日本特开2007-253810号公报
专利文献3:日本特开2002-134380号公报
发明内容
然而,在放射线治疗计划时,实施对成为治疗对象的肿瘤区域附加了各种边缘的区域的设定,因此具有对正常组织的副作用的风险增加这样的问题。特别是,需要根据根治治疗、症状缓和等的治疗目的来对每个区域设定不同的剂量。但是,肿瘤的浸润区域等的各区域只是概念上的定义,无法定量地进行设定。
其结果,即使在放射线治疗计划时显示放射线的剂量分布的情况下,也难以时间上或者空间上掌握加进浸润区域的定量的放射线的过少照射区域以及过剩照射区域。即,具有如下问题:肿瘤的浸润区域等的放射线的照射区域的定量的确定困难,其结果,产生放射线向正常组织的过剩照射、向治疗对象的过少照射。
因此,本发明的目的在于提供一种能够在放射线治疗中生成用于降低放射线的过剩照射、过少照射的放射线治疗信息的放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法。
与本发明的实施方式有关的放射线治疗信息生成装置具备区域确定单元以及计划评价单元。区域确定单元通过对于诊断图像数据的分析处理来确定针对肿瘤而定义的至少一个区域。计划评价单元显示关于根据所述区域以及放射线的剂量期待值来计算出的剂量计划值的评价信息。
另外,与本发明的实施方式有关的放射线治疗信息生成装置具备区域确定单元以及剂量计算单元。区域确定单元通过对于诊断图像数据的分析处理来确定肉眼可识别的肿瘤体积以及肿瘤的浸润区域。剂量计算单元根据所述肉眼可识别的肿瘤体积、所述肿瘤的浸润区域以及放射线的剂量期待值来计算出剂量计划值。
另外,与本发明的实施方式有关的放射线治疗信息生成方法具有如下步骤:通过对于诊断图像数据的分析处理来确定针对肿瘤而定义的至少一个区域的步骤;以及显示关于根据所述区域以及放射线的剂量期待值来计算出的剂量计划值的评价信息的步骤。
附图说明
图1是与本发明的实施方式有关的放射线治疗信息生成装置的功能框图。
图2是表示在放射线治疗中与图1所示的放射线治疗信息生成装置一起使用的医用仪器以及放射线治疗的流程的图。
图3是表示在图1所示的浸润分析部中所实施的浸润分析的流程的一个例子的流程图。
图4是表示将在图1所示的浸润分析部中所实施的浸润分析的其它一个例子的分析结果与诊断图像数据一起显示的例子的图。
图5是概念性地表示在图1所示的ITV计算部中所实施的ITV的计算方法的一个例子的图。
图6是示意性地表示在图1所示的放射线治疗信息生成装置中所确定的各肿瘤区域的关系的图。
图7是表示输入到图1所示的剂量计算部中的放射线的剂量期待值的一个例子的图。
图8是表示在每个时相中显示在图1所示的过剩·过少照射分析部中所确定的过剩照射区域以及过少照射区域的例子的图。
图9是表示三维地显示在图1所示的过剩·过少照射分析部中所确定的过剩照射区域以及过少照射区域的例子的图。
图10是说明图1所示的过剩·过少照射分析部中的过剩照射时相图像以及过少照射时相图像的确定方法的一个例子的图。
图11是表示通过示图1所示的过剩·过少照射分析部以能够掌握过剩照射的程度来编辑剂量期待值的方式将多个诊断图像的缩图图像在时相方向进行时间轴显示的例子的图。
图12是表示通过图1所示的过剩·过少照射分析部以能够掌握过少照射的程度来编辑剂量期待值的方式将多个诊断图像的缩图图像在时相方向进行时间轴显示的例子的图。
图13是表示通过图1所示的过剩·过少照射分析部来显示与多个体层位置中的多个时相相对应的过剩照射区域以及过少照射区域的有无的例子的图。
图14是表示能够用于通过图1所示的过剩·过少照射分析部排列多个图像或者图形进行显示的情况中的尺度的表现的例子的图。
图15是表示在图1所示的DVH计算部中计算出的DVH的一个例子的图。
图16是表示将在图1所示的DVH计算部中计算出的DVH与诊断图像一起显示的例子的图。
具体实施方式
参照附图说明与本发明的实施方式有关的放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法。
图1是与本发明的实施方式有关的放射线治疗信息生成装置的功能框图,图2是表示在放射线治疗中与图1所示的放射线治疗信息生成装置1一起使用的医用仪器以及放射线治疗的流程的图。
如图2所示,放射线治疗的过程概要地说由利用图像诊断装置2进行的医用图像的收集、放射线治疗计划的制定以及利用放射线治疗装置3进行的放射线治疗这3个步骤构成。更具体地说,在图像诊断装置2中执行包含患者的肿瘤部位的医用图像的摄像。接着,基于所收集的医用图像的放射线治疗计划在放射线治疗信息生成装置1中实施。即,进行基于医用图像的解剖信息的定义、基于所定义的解剖信息的放射线的剂量分布的计算以及作为放射线治疗计划而计算出的剂量分布的评价。并且,按照在放射线治疗计划中制定的包含剂量分布的计划信息来实施使用了放射线治疗装置3的患者的放射线治疗。
放射线治疗信息生成装置1具有作为用于进行放射线治疗中的放射线治疗计划的放射线治疗计划系统的功能。这里,说明了如图1以及图2所示放射线治疗信息生成装置1是从图像诊断装置2以及放射线治疗装置3独立开来的装置的情况,但是还能够将放射线治疗计划系统内置于图像诊断装置2或者放射线治疗装置3。在这种情况下,具备了作为放射线治疗计划系统的功能的图像诊断装置2或者放射线治疗装置3成为放射线治疗信息生成装置1。
在放射线治疗信息生成装置1是从图像诊断装置2以及放射线治疗装置3独立开来的放射线治疗计划系统的情况下,放射线治疗信息生成装置1经由网络来与图像诊断装置2以及放射线治疗装置3进行连接。此外,也可以与图像诊断装置2以及放射线治疗装置3经由医用图像服务器、医用图像处理装置等的医用仪器来连接放射线治疗信息生成装置1。
图像诊断装置2用于为了放射线治疗计划而收集包含成为放射线治疗的对象的肿瘤区域的患者的诊断图像。作为在放射线治疗中使用的图像诊断装置2的例子,举出X射线CT装置、MRI装置、PET装置、SPECT装置等的核医学诊断装置。此外,也可以如PET装置和X射线CT装置那样由多个图像诊断装置2来收集放射线治疗计划用的诊断图像。另外,也可以使用如PET/CT装置那样一体化的多个图像诊断装置2。
放射线治疗信息生成装置1是根据包含通过图像诊断装置2所收集的肿瘤部位的诊断图像数据来将放射线的剂量分布等的放射线的照射条件制作为放射线治疗计划信息的装置。放射线治疗信息生成装置1能够构成为向具备了输入装置10A以及显示装置10B的计算机10的运算装置10C读入程序。
具体地说,放射线治疗信息生成装置1的运算装置10C作为治疗对象脏器抽取部11、GTV计算部12、浸润分析部13、CTV计算部14、历时变化分析部15、ITV计算部16、PTV计算部17、OAR抽取部18、PRV计算部19、剂量计算部20、过剩·过少照射分析部21以及DVH计算部22而发挥功能。而且,过剩·过少照射分析部21具有区域确定部21A以及时相确定部21B。另外,能够使存储装置作为SM值数据库23而发挥功能。但是,也可以为了设置这些功能的一部分或者全部而使用电路来构成放射线治疗信息生成装置1。
放射线治疗装置3是用于按照在放射线治疗信息生成装置1中所制作的放射线的照射条件来进行放射线治疗的装置。具体地说,能够由向作为患者的被检体照射X射线的X射线诊断装置来构成放射线治疗装置3。
接着参照图1以及图2与放射线治疗信息生成装置1的详细功能一起说明放射线治疗的流程。
首先,在图像诊断装置2的病床上安排作为患者的被检体,实施通过定位图像的收集的被检体的定位。并且,从被检体中收集包含肿瘤部位的诊断图像数据。作为放射线治疗计划用的诊断图像数据的例子,举出三维(3D:three dimensional)X射线CT图像数据与3DTOF(time of flight)-PET图像数据的组合、四维(4D:four dimensional)X射线CT图像数据与4D TOF-PET图像数据的组合以及MR图像数据。
在收集了4D-CT图像数据和4D-PET图像数据的情况下,通过独立的X射线CT装置和PET装置或者一体化的PET/CT装置来进行被检体的摄像。在使用独立的X射线CT装置和PET装置来进行被检体的摄像的情况下,需要进行X射线CT图像数据与PET图像数据之间的刚体对位处理以及非刚体对位处理。另一方面,如果使用PET/CT装置,则能够以1次的扫描来收集X射线CT图像数据以及PET图像数据双方。在使用PET/CT装置的情况下,并不一定需要X射线CT图像数据与PET图像数据之间的对位处理。但是,为了在放射线治疗计划中更高精度地进行图像分析,有时希望通过非刚体对位处理来补正X射线CT图像数据与PET图像数据之间的局部的位置偏移。
放射线治疗信息生成装置1的治疗对象脏器抽取部11为了放射线治疗计划而从图像诊断装置2直接或者经由医用图像服务器、医用图像处理装置来间接地获取被检体的诊断图像数据。并且,治疗对象脏器抽取部11从诊断图像数据中抽取应该设为放射线治疗的对象而照射放射线的脏器。
治疗脏器的抽取能够通过对于参照了脏器解剖图的像素值的阈值处理、轮廓抽取处理等的公知的区域抽取处理来自动地进行。另外,还能够通过输入装置10A的操作来调整所自动抽取的治疗脏器。或者在难以自动地进行区域抽取的脏器是治疗脏器的情况下,能够通过从输入装置10A输入用于确定治疗脏器的信息来手动或者半自动地确定治疗脏器。在这种情况下,能够参照描绘出脏器的形态的X射线CT图像数据等的诊断图像数据,在诊断图像数据上根据脏器的形状、位置等的已知的解剖学的信息以及图像信号的值来确定治疗脏器。
接着,GTV计算部12根据在治疗对象脏器抽取部11中所抽取的治疗脏器来计算出GTV。GTV是根据诊断图像数据判定为肿瘤明显存在的肿瘤区域。例如,能够将成为治疗对象的脏器所占的区域设为GTV。另外,还能够通过对于在治疗对象脏器抽取部11中所抽取的治疗脏器的像素值的阈值处理来将GTV自动地计算为肿瘤区域。或者也可以参照显示在显示装置10B的诊断图像数据将确认了肿瘤的区域的确定信息从输入装置10A输入到GTV计算部12,并使GTV计算部12按照肿瘤区域的确定信息来决定GTV。即,GTV能够通过对于像素值的阈值处理等的图像处理来自动地或者按照从输入装置10A输入的信息手动地进行决定。
接着,浸润分析部13从图像诊断装置2获取具有相互不同的对比度的多种诊断图像数据或者单一种类的诊断图像数据,通过包含多个种类或者单一种类的诊断图像数据的阈值处理的分析处理来自动地确定肿瘤的浸润区域。浸润区域是在诊断图像数据中无法用肉眼识别的肿瘤部分。特别是在诊断图像数据是时间序列的动态图像数据的情况下,能够确定各时相中的浸润区域。此外,在确定浸润区域时能够参照在GTV计算部12中所确定的GTV。
诊断图像数据的种类设为能够通过阈值处理来确定浸润区域的图像数据。典型地说,举出4D-CT图像数据与TOF-PET图像数据的组合、能够由X射线CT装置进行收集的DualEnergy图像数据、能够由MRI进行收集的纵向弛豫(T1)加权图像(T1WI:T1weighted image)数据、横向弛豫(T2)加权图像(T2WI:T2weighted image)数据以及/或者扩散加权图像(DWI:diffusion weighted image)数据与PET图像数据的组合。此外,Dual Energy图像是利用物质的减弱系数根据X射线的平均能量而不同来将对于不同的X射线能量频带的减弱系数的不同图像化了。
这里,作为一个例子,说明根据4D-X射线CT图像数据以及TOF-PET图像数据的组合来确定时间序列的多个浸润区域的情况。
图3是表示在图1所示的浸润分析部13中所实施的浸润分析的流程的一个例子的流程图。
首先在步骤S1中,通过X射线CT装置来动态地收集时间序列的4D-CT图像数据。由此依次收集到与多个时相t1,t2,t3,...,tn相对应的3D-CT图像数据。
另一方面,在步骤S2中,通过PET装置来将时间序列的TOF-PET图像数据动态地收集为4D图像数据。由此依次收集到与多个时相t1,t2,t3,...,tn相对应的n(n为自然数)个TOF-PET图像数据。
接着,在步骤S3中,通过X射线CT装置所收集的4D-CT图像数据与通过PET装置所收集的TOF-PET图像数据之间的非刚体对位处理在X射线CT装置以及PET装置的某一个中执行。并且,作为非刚体对位处理的结果,计算出4D-CT图像数据与TOF-PET图像数据之间的非线性的位置偏移量。非线性的位置偏移量能够以平行移动与变形移动的组合来表示。另外,变形移动的量能够根据抽取的特征点之间的距离来计算。计算出的位置偏移量例如能够以作为矢量的集合的被称为曲场(Warp Field)的数据来表现。
接着,在步骤S4中,根据作为非刚体对位处理的结果所获得的位置偏移量即曲场来执行TOF-PET图像数据的非线性位置偏移补正处理。由此生成与多个时相t1,t2,t3,...,tn相对应的位置补正后的TOF-PET图像数据。
接着,在步骤S5-1~步骤S5-n中,在浸润分析部13中执行基于每个时相t1,t2,t3,...,tn的3D-CT图像数据以及位置补正后的TOF-PET图像数据的图像分析。
具体地说,在步骤S6中浸润分析部13通过对于3D-CT图像数据的阈值处理来自动抽取肿瘤区域。接着,在步骤S7中浸润分析部13通过对于3D-CT图像数据的阈值处理来抽取被认为是肿瘤的浸润部分的肿瘤周边中的区域。另一方面,在步骤S8中浸润分析部13通过对于TOF-PET图像数据的阈值处理来自动抽取肿瘤区域。接着,在步骤S9中浸润分析部13通过对于TOF-PET图像数据的阈值处理来抽取被认为是肿瘤的浸润部分的肿瘤周边中的区域。
用于这些阈值处理的阈值能够设定为经验值或者学术上报告的值。此外,肿瘤区域也可以设为在GTV计算部12中用于GTV的确定而抽取的肿瘤区域。
接着,在步骤S10中浸润分析部13根据从3D-CT图像数据所抽取的肿瘤区域以及肿瘤周边区域、和从TOF-PET图像数据所抽取的肿瘤区域以及肿瘤周边区域来确定肿瘤的浸润区域。例如,能够将包含各肿瘤周边区域的肿瘤区域的外侧的区域、肿瘤区域的外侧中的各肿瘤周边区域的共用的区域或者这些区域的中间区域抽取为浸润区域。
步骤S6~步骤S10的图像分析根据与各时相t1,t2,t3,...,tn相对应的3D-CT图像数据以及位置补正后的TOF-PET图像数据来在每个时相中执行。
当确定浸润区域时,CTV计算部14通过向从GTV计算部12所获取的GTV加上浸润区域来计算出CTV。CTV是将在诊断图像中无法用肉眼识别的微小的浸润部分加到GTV的区域。因而,CTV是将浸润区域作为边缘而包含的放射线的照射对象区域。
如图3所示在作为诊断图像数据而收集了时间序列的图像数据的情况下,获得与多个时相t1,t2,t3,...,tn相对应的时间序列的CTV。在这种情况下,在步骤S11中CTV计算部14能够将时间序列的CTV显示在显示装置10B。
另一方面,作为其它的一个例子说明基于DWI数据以及PET图像数据的浸润区域的确定。
图4是表示与在图1所示的浸润分析部13中所实施的浸润分析的其它的一个例子的分析结果与诊断图像数据一起显示的例子的图。
当分析在MRI装置中施加相互不同的强度或者施加方向的MPG(motion probinggradient:运动探测梯度)脉冲而收集的DWI时,作为扩散张量图像(DTI:diffusion tensorimage)数据以及二维(2D:two dimensional)的参数图像数据而获得扩散各向异性(FA:Fractional Anisotropy)数据。另一方面,在PET装置中当投放附加了发射放射线的碳C11的蛋氨酸来进行摄像时收集11C-MET PET图像数据。
并且,在浸润分析部13中制作将FA数据以及11C-MET PET图像数据的各信号强度设为两个轴的2D映射图。图4表示制作FA数据以及11C-MET PET图像数据的2D映射图并与相对应的多个诊断图像一起显示在显示装置10B的例子。
即,作为诊断图像而显示有通过MRI装置所收集的T1WI和通过PET装置所收集的11C-MET PET图像。此外,T1WI是将钆作为造影剂而投放所获得的造影MR图像。T1WI通常通过灰度级来进行亮度显示,但是11C-MET PET图像能够使用色标(color scale)来以与图像信号值相应的颜色来显示。在这些诊断图像上能够根据图像信号的信号值来设定如二点划线所示的感兴趣区域(ROI:region of interest)。
并且,当使用ROI内中的图像信号来制作FA数据以及11C-MET PET图像数据的2D映射图时,能够通过FA数据以及11C-MET PET图像数据的各信号强度的阈值处理来将2D映射图视觉上分类为正常组织、浸润区域以及肿瘤区域。即,能够根据FA数据与PET图像数据的组合来确定肿瘤的浸润区域。
具体地说,能够将呈现比对FA数据设定的阈值THFA还大的图像信号、且呈现对11C-MET PET图像数据设定的阈值THPET以下的图像信号的点群的区域设为正常区域。另外,能够将呈现对FA数据设定的阈值THFA以下的图像信号、且呈现对11C-MET PET图像数据设定的阈值THPET以下的图像信号的点群的区域设为浸润区域。而且,能够将呈现对FA数据设定的阈值THFA以下的图像信号、且呈现比对11C-MET PET图像数据设定的阈值THPET还大的图像信号的点群的区域设为肿瘤区域。
即,能够通过对于FA数据以及11C-MET PET图像数据的各信号强度的阈值处理来确定正常组织、浸润区域以及肿瘤区域。分类的正常组织、浸润区域以及肿瘤区域能够在诊断图像上使用不同的颜色等来进行识别显示。图4表示将正常组织、浸润区域以及肿瘤区域识别显示在T1WI上的例子。
并且能够通过将这样确定的浸润区域提供给CTV计算部14,并在CTV计算部14中通过对GTV附加浸润区域来计算CTV。
另一方面,历时变化分析部15根据需要,基于从图像诊断装置2所获取的时间序列的4D诊断图像数据以及从CTV计算部14所获取的CTV,将作为与脏器的移动量相当的边缘区域的IM自动地或者参照来自输入装置10A的信息来半自动地算出。例如,能够将确定的时相中的CTV的外侧中的其它时相中的CTV的可动区域设为IM。
接着,ITV计算部16自动地计算出作为将IM加到CTV的靶体积的ITV。例如,能够将时间序列的各时相中的CTV的可动区域作为ITV而自动地算出。
图5是概念性地表示在图1所示的ITV计算部16中所实施的ITV的计算方法的一个例子的图。
如图5所示通过GTV计算部12以及CTV计算部14来分别计算出各时相t1,t2,t3,...,tn中的GTV以及CTV。如图5所示那样在时相之间成为治疗对象的脏器进行移动以及变形,因此在每个时相下GTV以及CTV不同。因此,能够将GTV以及CTV的变形以及移动范围分别设为不依赖于时相的GTV以及CTV,将不依赖于时相的CTV、即CTV的可动范围直接设为ITV。
在这种情况下,例如能够通过将各时相t1,t2,t3,...,tn中的GTV以及CTV投影到时相方向来分别将GTV以及CTV的可动区域自动计算为IM以及IVT。但是,除了向时间轴方向的投影处理之外,也可以根据通过非刚体对位处理作为运动矢量的集合而计算出的曲场、心肌的壁运动分析(WMT:Wall Motion Tracking)等的运动分析的结果所获得的运动信息来自动计算IM以及IVT中的至少一个。此外,WMT是通过扭转分析来分析心肌的壁运动的技术,能够在MRI装置等的图像诊断装置2中获得分析结果。
但是,根据GTV以及CTV的可动范围的大小与正常部分的相对关系,当将CTV的可动范围直接设为ITV时担心在确定的时相中向治疗对象部位的外侧的正常区域过剩地照射放射线。因此,在进行使用了时间上能够调整放射线的照射区域的射波刀等的放射线治疗装置3的放射线治疗计划的情况下,也可以将与各时相相对应的时间序列的多个CTV直接设定为与时相相对应的时间序列的多个ITV。
接着,PTV计算部17将作为表示患者以及放射线线束的对位的不正确率的指标而从输入装置10A输入的SM附加到在ITV计算部16中所计算出的ITV。由此,计算出定义为向ITV附加了SM的体积的PTV。
此外,SM值根据计算出PTV为止的预处理的条件而变化。作为对SM值带来影响的条件,举出使用于治疗对象脏器的抽取中的脏器抽取算法、成为治疗对象的脏器的种类、使用于诊断图像的收集中的图像诊断装置2的种类等。因此,能够将这些条件和SM值预先关联起来保存在SM值数据库23中。在这种情况下,当通过输入装置10A的操作来选择条件时,能够使得将相对应的SM值输入到PTV计算部17。
通过PTV的计算,完成对肿瘤标准地进行定义的肿瘤区域的确定。各肿瘤区域GTV、CTV、ITV、PTV之间成立式(1-1)、式(1-2)以及式(1-3)的关系。
GTV≤CTV≤ITV<PTV (1-1)
ITV=CTV+IM (1-2)
PTV=ITV+SM (1-3)
图6是示意性地表示在图1所示的放射线治疗信息生成装置1中所确定的各肿瘤区域的关系的图。如图6所示,在PTV的内部设定ITV,在ITV的内部设定CTV,在CTV的内部设定GTV。
另一方面,OAR抽取部18从图像诊断装置2获取诊断图像数据,通过对诊断图像数据实施与用于抽取治疗对象脏器的图像处理相同的图像处理来抽取危险脏器(OAR:Organat risk)。
接着,PRV计算部19根据OAR区域以与PTV的计算相同的方法来计算出计划危险脏器体积(PRV:Planning organ at risk volume)。即,通过向OAR区域附加考虑了历时的OAR的移动以及变形以及不正确率的边缘区域来计算出PRV。
接着,剂量计算部20根据从输入装置10A根据治疗目的而输入的对于各肿瘤区域的放射线的剂量期待值、PRV以及PTV来计算出剂量计划值。即,剂量计划值能够根据对GTV以及肿瘤的浸润区域等的多个肿瘤区域单独地设定的放射线的剂量期待值来计算出剂量计划值。例如,能够根据GTV、肿瘤的浸润区域、对GTV设定的放射线的剂量期待值以及对肿瘤的浸润区域设定的放射线的剂量期待值来计算出剂量计划值。
图7是表示输入到图1所示的剂量计算部20的放射线的剂量期待值的一个例子的图。
如图7所示,放射线的剂量期待值对治疗目的以及包含边缘的治疗区域设定不同的理想的值。例如,根据治疗目的是根治治疗还是症状缓和治疗而设定不同的剂量期待值。另外,对PRV也能够设定剂量期待值。由于PTV是治疗对象,因此将充足的剂量设定为期待值。相反地,对于不希望放射线的照射的PRV,设定为不照射放射线或者设定超低剂量的期待值。
当将这种剂量期待值输入到剂量计算部20时,剂量计算部20通过使用了蒙特卡罗法的仿真、逆问题的解法等的公知的方法来计算出剂量分布。但是,对于每个放射线治疗装置3,能够照射放射线的方向、精度不同。因而,将表示用于放射线治疗的放射线治疗装置3的特性的参数从输入装置10A输入到剂量计算部20,剂量计算部20将放射线治疗装置3的特性作为条件而计算出剂量分布,这是在精度上所希望的。
接着,过剩·过少照射分析部21比较通过剂量计算部20计算为剂量计划值的剂量分布和剂量期待值来确定放射线的过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相以及过少照射时相。即,区域确定部21A通过在每个时相下比较剂量计划值和剂量期待值来确定放射线的过剩照射区域以及过少照射区域。另外,时相确定部21B根据区域确定部21A中的比较结果来将过剩照射区域以及过少照射区域中的至少一个所存在的时相确定为过剩照射时相以及过少照射时相中的一方或者双方。
接着,过剩·过少照射分析部21将放射线的剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相以及过少照射时相中的至少1个在显示装置10B上显示为对剂量计划值的评价信息。
图8是表示将在图1所示的过剩·过少照射分析部21中所确定的过剩照射区域以及过少照射区域在每个时相中显示的例子的图。
能够从如图8(A)所示的k个体层S1,S2,S3,...,Sk(k为自然数)时系列的多个体层图像数据中抽取恰当的第i个单个的体层Si的2D图像数据,并如图8(B)所示那样将相同的体层位置中的放射线的2D过剩照射区域以及2D过少照射区域按照时间序列显示在显示装置10B。
在图8(B)的例子中,在各时相t1,t2,t3,...,tn中的2D断体层像上与GTV以及包含浸润区域为边缘的CTV的范围一起显示有剂量计划值与剂量期待值之差。剂量计划值与剂量期待值之差的2D分布能够例如使用颜色来视觉地显示。而且,能够根据剂量计划值与剂量期待值之差使用颜色等来强调显示放射线的过剩照射区域以及过少照射区域。
因此,能够容易地判断设定为GTV以及CTV中的剂量计划值的剂量分布的适当与否。另外,通过不显示全部的肿瘤区域而优先地显示GTV、CTV等的危险部位,能够容易地掌握过剩照射区域以及过少照射区域。
在图8(B)中,在2D断体层像上显示有GTV、CTV、剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域以及过少照射区域,但是也可以显示在其它的2D图像上。例如,能够在如截面变换(MPR:multi planar reconstruction)图像、体绘制(VR:volume rendering)图像、表面绘制(SR:surface rendering)图像、最大值投影(MIP:Maximum Intensity Projection)图像、最小值投影(MinIP:Minimum Intensity Projection)图像等的强度投影(IP:Intensity Projection)图像、曲面MPR图像(Curved MPRimage)那样用于一般的体图像数据的显示用的2D图像上重叠显示GTV、CTV、过剩照射区域以及过少照射区域。而且,也可以将由多个图像诊断装置2所收集的多个医用图像相互地融合显示。
另外,如图8所示,能够通过将与相同的体层Si的多个时相t1,t2,t3,...,tn相对应的2D图像投影到时相方向来生成平均的强度投影(Ave IP)图像。由此,能够强调显示呈现高的图像信号值的脏器,因此有时能够容易地比较计划的剂量分布与脏器的位置关系。
图9是表示三维地显示在图1所示的过剩·过少照射分析部21中所确定的过剩照射区域以及过少照射区域的例子的图。
如图9所示,还能够三维地显示过剩照射区域以及过少照射区域。图9表示在表示治疗部位的2D位置(X,Y)中的放射线的强度的Beam’s eye view上识别显示出过剩照射区域以及过少照射区域的例子。即,能够显示剂量期待值的3D分布与剂量计划值的3D分布的差分,且使用颜色等来强调显示放射线的过剩照射区域以及过少照射区域。
除此之外,能够在表示作为非刚体对位处理的结果所获取的曲场、心肌的WMT等的动态分析的结果的分析图像上显示GTV、CTV、剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域以及过少照射区域。在这种情况下,如果显示ITV,则能够容易地进行ITV与剂量分布的比较。
这样通过过剩·过少照射分析部21的显示处理,在显示装置10B作为参照图像而显示的2D图像上二维或者三维地重叠显示GTV等的肿瘤区域、浸润区域等的边缘区域、OAR、PRV、剂量分布、剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域以及过少照射区域等的期望的信息。由此,能够确认脏器的形态,且判断剂量计划值的适当与否。
显示在显示装置10B的图像还能够作为用于放射线的照射条件的再设定的界面而使用。例如,能够通过鼠标等的输入装置10A的利用来指定区域并局部地改变所指定的区域中的剂量期待值。另外,剂量期待值自身也能够变更。同样地,还能够进行边缘区域、CTV等的肿瘤区域的调整。
即,过剩·过少照射分析部21能够作为剂量期待值等的放射线的照射条件的编辑画面而典型地将GTV等的肿瘤区域、浸润区域等的边缘区域、OAR、PRV、剂量分布、剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域以及过少照射区域等的期望的信息显示在显示装置10B。
通过显示在显示装置10B的编辑画面从输入装置10A将放射线的照射条件的变更指示信息输入到剂量计算部20、过剩·过少照射分析部21等的相对应的结构要素中时,按照变更指示信息根据新的放射线的照射条件来自动地重新计算剂量分布等的值。例如,剂量期待值设定在包含边缘的每个肿瘤区域中,因此当编辑剂量期待值或者肿瘤区域的确定信息时,将剂量分布重新计算为剂量计划值。即,剂量计算部20以及过剩·过少照射分析部21根据参照显示在编辑画面的剂量计划值的评价信息输入的放射线的剂量期待值的变更信息来更新并显示评价信息。
到此为止说明了过剩照射区域以及过少照射区域的显示例,但是还能够如上所述地显示过剩照射时相以及过少照射时相。即,能够将过剩照射区域所存在的时相的图像决定为过剩照射时相图像,将过少照射区域所存在的时相的图像决定为过少照射时相图像。
图10是说明图1所示的过剩·过少照射分析部21中的过剩照射时相图像以及过少照射时相图像的确定方法的一个例子的图。
能够如图10(A)所示那样确定过剩照射区域所存在的体层图像数据以及过少照射区域所存在的体层图像数据。当将过剩照射区域所存在的体层图像数据定义为过剩照射体层图像数据,另一方面将过少照射区域所存在的体层图像数据定义为过少照射体层图像数据时,能够如图10(B)所示那样在3D体图像数据内确定多个过剩照射体层图像数据或者多个过少照射体层图像数据。并且,能够如图10(C)所示那样将过剩照射体层图像数据所存在的时相的3D体图像数据确定为3D过剩照射时相图像数据,另一方面将过少照射体层图像数据所存在的时相的3D体图像数据确定为3D过少照射时相图像数据。
当确定过剩照射区域所存在的时相以及过少照射区域所存在的时相时,能够将与不同的时相相对应的多个诊断图像数据在时相方向按照时间序列排列而进行时间轴显示。此时,能够以能够掌握过剩照射以及过少照射的方式来显示诊断图像数据。
图11是表示通过图1所示的过剩·过少照射分析部21以能够掌握过剩照射的程度来编辑剂量期待值的方式将多个诊断图像的缩图图像在时相方向进行时间轴显示的例子的图。
如图11所示那样,在显示装置10B中能够显示编辑区域和缩图图像区域。在缩图图像区域中能够将相同体层位置中的多个时相t1,t2,t3,...,tn的诊断图像作为缩图图像在时相方向并排显示。另外,在缩图图像区域中除了表示成为排列缩图图像的方向的时相t的横轴之外还设置表示过剩照射的程度的纵轴。并且,各缩图图像根据过剩照射的程度来设置在纵轴方向的相对应的位置。
因此,通过确认缩图图像的显示位置,能够掌握放射线的过剩照射的程度。而且,如图11所示那样作为希望过剩照射的范围或者允许范围而显示阈值线,则能够容易地确认需要剂量期待值的编辑的缩图图像。此外,也可以不限于显示位置而通过颜色显示等的其它的显示方法来显示放射线的过剩照射的程度。
过剩照射的程度不仅是剂量计划值与剂量期待值之差,还能够与区域的种类等的其它的条件相对应地进行指标化。例如,能够将浸润区域中的剂量计划值与剂量期待值之差估计得相对小,另一方面将不希望过剩照射的正常区域中的剂量计划值与剂量期待值之差估计得相对大。在这种情况下,能够将剂量计划值与剂量期待值之差的区域之间的加权相加值等设为表示过剩照射的程度的指标。这对过少照射的程度也相同。即,能够不仅是根据放射线的剂量计划值与剂量期待值之差,而且还根据针对肿瘤而定义的区域的种类来计算出放射线的过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相以及过少照射时相的至少1个。
另外,当通过鼠标等的输入装置10A的操作来选择缩图图像时,能够在编辑区域显示与缩图图像相对应的诊断图像。或者也可以按照剂量期待值与剂量计划值之差大的时相自动地使诊断图像显示在编辑区域。图11表示自动地选择与过剩照射的程度成为最大的时相ti1相对应的缩图图像、并显示与编辑区域相对应的诊断图像的例子。
在编辑区域中能够附加为了剂量期待值等的放射线的照射条件的编辑而能够有效参照的期望的信息地显示诊断图像。在图11所示的例子中,时相ti1中的GTV(ti1)、时相ti1中的CTV(ti1)、ITV、剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域以及过少照射区域重叠显示在诊断图像上。
并且,当通过显示在编辑区域的诊断图像来变更剂量期待值等的放射线的照射条件时,重新计算过剩照射区域以及过少照射区域等的评价数据。因此,通过重复缩图图像的选择以及剂量期待值等的变更,能够将与全部的缩图图像相对应的过剩照射的程度设为阈值线以下。
除此之外,还能够表示所显示的多个缩图图像以及诊断图像的体层位置。在图11所示的例子中,能够确认选择了体层S1~体层Sk中的体层Si。
图12是表示通过图1所示的过剩·过少照射分析部21来以能够掌握过少照射的程度来编辑剂量期待值的方式将多个诊断图像的缩图图像在时相方向进行时间轴显示的例子的图。
与图11所示的显示装置10B的画面例相同,如图12所示,能够以能够掌握过少照射的方式将与多个时相t1,t2,t3,...,tn相对应的缩图图像显示在缩图图像区域。即,能够在时相t以及表示过少照射的程度的2D位置配置多个缩图图像并显示阈值线。
另外,在编辑区域中选择与过少照射的程度成为最大的时相ti2相对应的诊断图像等,并能够与时相ti2中的GTV(ti2)、时相ti2中的CTV(ti2)、ITV、剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域以及过少照射区域一起进行显示。
过少照射的程度例如能够将GTV(ti2)以及CTV(ti2)中的剂量计划值与剂量期待值之差估计得相对大,另一方面将其它的区域中的剂量计划值与剂量期待值之差估计得相对小。由此,能够降低希望照射充足的剂量的放射线的GTV(ti2)以及CTV(ti2)中的过少照射区域。
在如图8、图11以及图12所示的例子中,显示了单一的体层位置中的过剩照射区域以及过少照射区域,但是还能够制作如能够掌握与多个体层位置中的多个时相相对应的过剩照射区域以及过少照射区域的画面信息来进行显示。
图13是表示通过图1所示的过剩·过少照射分析部21来显示了多个体层位置中的与多个时相相对应的过剩照射区域以及过少照射区域的有无的例子的图。
如图13所示,将纵轴设为以体层编号Si(i=1,2,3,...,k)来确定的体层位置、横轴设为时相t(t1,t2,t3,...,tn),能够将表示体层图像的图形二维地显示在显示装置10B的画面。并且,能够将与过剩照射区域所存在的过剩照射体层图像以及过少照射区域所存在的过少照射体层图像相当的图形以相互不同的颜色等来强调而识别显示。而且,在表示体层图像的图形内还能够显示作为剂量计划值与剂量期待值之差的过剩照射量以及过少照射量。
但是,如图8、图11以及图12所示,实际上过剩照射区域以及过少照射区域的双方存在于单个体层图像上的情况多。在这种情况下,无法将体层图像分类为过剩照射体层图像以及过少照射体层图像中的某一方。
因此,如图13所示,能够显示表示体层图像是过剩照射体层图像的过剩照射体层指针、和表示体层图像是过少照射体层图像的过少照射体层指针,以使得能够指示共用的体层图像。而且,如时相ti3中的体层图像的显示那样,在与过剩照射体层图像以及过少照射体层图像的双方相当的体层图像的图形中能够显示过剩照射量以及过少照射量的双方。
通过这种体层图像的示意性的显示方法,能够容易地确认过剩照射区域以及过少照射区域所存在的体层位置。另外,当通过输入装置10A的操作来选择图13所示的矩形框的图形时,也可以在如图11以及图12所示的编辑区域内显示与所选择的图形相对应的详细的体层图像。
除了上述的例子之外,还能够不确定体层位置而将与多个时相相对应的诊断图像进行时间轴显示。例如,能够将表示没有确定VR图像等的体层位置的3D图像、体图像的图形在时相轴方向排列显示。
但是,有时体图像、VR图像等的3D图像也无法分类为过剩照射时相图像以及过少照射时相图像中的某一方。在这种情况下,通过显示如图13所示的过剩照射指针以及过少照射指针、或在3D图像附近显示过剩照射量以及过少照射量的双方,能够可识别地显示过剩照射时相图像以及过少照射时相图像。
另外,在放射线治疗中,能够将用于时间轴显示的时间尺度设为各种时间上的表现。因而,在上述的例子中,虽然将时间尺度设为时相t,但是能够将其它的时间表现设为时间尺度。另一方面,针对位置尺度不限于体层位置,也能够设为其它的位置表现。
图14是表示能够用于通过图1所示的过剩·过少照射分析部21来排列显示多个图像或者图形的情况下的尺度的表现的例子的图。
如图14(A)所示那样,放射线治疗的全部工序由多次的治疗构成。因而,将时间尺度设为治疗次数J(J=1,2,3,...,L),将多个图像、表示图像的图形进行时间轴显示。
另外,1次的放射线治疗能够如图14(B)所示那样将多个周期F(F=1,2,3,...,M)分为单位。在各周期F中,分别收集4D图像数据。即,周期F与1次的摄像相当。因而,还能够将时间尺度设为周期F。
而且,与一个周期相对应的4D图像数据如图14(C)所示那样由与多个时相t(t=t1,t2,t3,...,tn)相对应的多个3D图像数据构成。因此,能够将时间尺度设为时相t。
另外,与特定的时相t相对应的3D图像数据如图14(D)所示那样由多个2D体层图像数据构成。因此,能够将以体层编号Si(i=1,2,3,...,k)所确定的体层位置作为位置尺度而排列显示多体层图像。
另一方面,如图14(E)所示,在与特定的时相t相对应的3D图像数据中包含有确定了脏器、器官、肿瘤区域等的边界的多个对象。因此,能够将以对象编号P(P=P1,P2,P3,...,Pe)所识别的对象的代表位置作为位置尺度来排列显示多个对象所占的区域的2D图像或者3D图像。
当然,既可以显示全部的范围内的时间尺度或者位置尺寸,也可以抽取局部的时间尺度以及位置尺度来进行显示。另外,也可以使得能够从尺度的意思的选择项中选择期望的意思。
另一方面,图1所示的DVH计算部22根据需要计算出DVH。DVH能够根据放射线的剂量期待值、作为剂量计划值而计算出的剂量分布、PTV以及PRV来算出。
图15是表示在图1所示的DVH计算部22中所计算出的DVH的一个例子的图。
在图15中横轴表示所计划的放射线的剂量[cGy],纵轴表示照射横轴所示的剂量的放射线的体积[%]。另外,图15中的二点划线表示照射在PTV的放射线的剂量的期待值PTVe,虚线表示照射在PTV的放射线的剂量的计划值PTVp,单点划线表示照射在PRV的放射线的剂量的期待值PRVe,虚线表示照射在PRV的放射线的剂量的计划值PRVp。
如图15所示,DVH是将相对于与治疗对象区域相当的PTV和与正常组织相当的PRV的各自的体积的剂量的强度进行曲线化。理想情况下,PTV是治疗对象区域,因此将强剂量的放射线照射在PTV是重要的。相反地,照射在作为正常组织的PRV的放射线的剂量尽可能小是重要的。
因而,对于PTV的剂量成为伴随剂量的增加而体积非线性地减少的向上凸的曲线。即,如图15所示,对于PTV的剂量的期待值PTVe成为向右上弯曲的曲线。相反地,对于PRV的剂量成为伴随剂量的增加而体积非线性减少的向下凸的曲线。即,如图15所示对于PRV的剂量的期待值PRVe成为向左下弯曲的曲线。
并且,越是使对于PTV的剂量的计划值PTVp的变化率成为局部性的,则越能够向治疗对象区域照射充足的剂量的放射线。同样地,越是使对于PRV的剂量的计划值PRVp的变化率成为局部性的,则越能够避免照射过剩的剂量的放射线。
然而,当增加对于PTV的剂量来使计划值PTVp接近期待值PTVe时,对PRV也照射强剂量的放射线。即当对于PTV的剂量优先时,对PRV照射更过剩的剂量的放射线。相反地减少对于PRV的剂量来使计划值PRVp接近期待值PRVe时,对PTV也照射弱剂量的放射线。即当对于PRV的剂量优先时,不对PTV照射充足的剂量的放射线。
因而,恰当地获得处于折衷关系的对于PTV以及PRV的剂量的平衡在放射线治疗计划中是重要的。因此,不仅是将上述的过剩照射区域以及过少照射区域进行重叠显示的诊断图像,而且优选显示DVH。在这种情况下,DVH计算部22将计算出的DVH与诊断图像一起作为对于剂量计划值的评价信息而显示在显示装置10B的画面。
图16是表示将在图1所示的DVH计算部22中所计算出的DVH与诊断图像一起显示的例子的图。
能够如图16所示那样使用任意的位置尺度或者时间尺度来与对应于尺度上的位置的多个诊断图像一起并排显示多个DVH。图16是表示使用表示时相t的时间尺度来并排显示与多个时相t(t1,t2,t3,...,tn)相对应的多个VR图像、体层图像以及DVH的例子的图。另外,如图16所示,还能够显示表示1次治疗的合计的VR图像、体层图像及DVH、以及表示全治疗工序的合计的VR图像、体层图像及DVH。
这样,能够使用各种时间尺度以及位置尺度来显示将过剩照射区域以及过少照射区域进行重叠显示的诊断图像以及DVH。此外,也可以强调显示使得能够通过视觉来识别与DVH上的过剩照射区域以及过少照射区域相对应的部分。
当完成包含这种基于剂量期待值的初始输入的剂量分布的计算以及所输入的剂量期待值的编辑的放射线治疗计划时,能进行按照治疗计划的放射线治疗。并且,如图2所示那样实施利用基于治疗计划的放射线治疗装置3进行的放射线治疗。
即如以上那样的放射线治疗信息生成装置1通过对于诊断图像数据的图像处理来分析确定CTV、浸润区域等的针对肿瘤而定义的区域。而且,放射线治疗信息生成装置1根据所确定的各肿瘤区域和放射线的剂量期待值来自动计算剂量分布为剂量计划值,与剂量期待值和剂量计划值之差一起显示放射线的过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相、过少照射时相以及DVH等的评价信息。
因此,根据放射线治疗信息生成装置1,能够定量地求出CTV、浸润区域等的针对肿瘤而定义的区域。另外针对成为治疗对象的脏器也能够通过对于诊断图像的图像处理来进行抽取。其结果,能够提高脏器的抽取精度而降低GTV的误差。而且,能够通过分析且定量地确定浸润区域,因此能够提高浸润区域的抽取精度而降低对于CTV的误差。
另一方面,对脏器的移动范围也能够根据运动分析的结果通过分析来计算。由此,还能够提高与脏器的可动范围相当的IM以及ITV的精度。
除此之外,能够将根据包含定量地确定的肿瘤的浸润区域的各种的肿瘤区域来计算出的放射线的过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相、过少照射时相以及DVH等的评价信息与诊断图像一起以视觉的方式进行显示。其结果,能够直观地掌握剂量计划。而且,能够容易地编辑剂量计划,能够降低过剩或者过少的放射线的照射。
(变形例)
以上记载了特定的实施方式,但是所记载的实施方式不过是一个例子,并非限定发明的范围。这里所记载的新方法以及装置能够以各种其它的方式来具体化。另外,在这里所记载的方法以及装置的方式中,在不超出发明的要旨的范围内能够进行各种的省略、替换以及变更。所附的权利要求书及其均等物包含在发明的范围以及要旨中,包含这种各种方式以及变形例。
例如,在上述的实施方式中,说明放射线治疗信息生成装置1的GTV计算部12、浸润分析部13、CTV计算部14、历时变化分析部15、ITV计算部16、PTV计算部17、OAR抽取部18以及PRV计算部19等的结构要素作为通过对于诊断图像数据的分析处理来确定针对肿瘤而定义的GTV以及肿瘤的浸润区域等的至少一个区域的区域确定单元而发挥功能,另一方面剂量计算部20以及过剩·过少照射分析部21作为显示关于根据所述区域以及放射线的剂量期待值来计算出的剂量计划值的评价信息的计划评价单元而发挥功能的例子,但是如果具备作为区域确定单元以及计划评价单元的功能,则也可以构成以其它的功能框图所示的放射线治疗信息生成装置。
Claims (9)
1.一种放射线治疗信息生成装置,在治疗前生成放射线治疗信息,其特征在于,具备:
区域确定单元,根据多个时相的诊断图像数据,确定针对肿瘤而定义的肉眼可识别的肿瘤体积和临床靶体积;以及
计划评价单元,显示关于根据所述临床靶体积以及针对所述临床靶体积的与治疗目的相应的放射线的剂量期待值来计算出的剂量计划值的所述多个时相的各时相中的评价信息,
所述区域确定单元构成为:通过分析处理来确定与多个时相对应的肿瘤的浸润区域,根据确定出的所述肿瘤的浸润区域以及所述肉眼可识别的肿瘤体积确定所述临床靶体积,所述分析处理包含对于所述多个时相的诊断图像数据的阈值处理。
2.根据权利要求1所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述计划评价单元构成为:将放射线的剂量计划值与剂量期待值之差、过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相以及过少照射时相的至少1个显示为所述评价信息。
3.根据权利要求2所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述计划评价单元构成为:根据所述放射线的剂量计划值与剂量期待值之差以及针对肿瘤而定义的区域的种类,计算出所述放射线的过剩照射区域、过少照射区域、过剩照射时相以及过少照射时相的至少一个。
4.根据权利要求1所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述计划评价单元构成为:根据参照所述评价信息而输入的所述放射线的剂量期待值的变更信息,更新并显示所述评价信息。
5.根据权利要求1所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述区域确定单元构成为:根据投影处理或者运动分析的结果,确定针对肿瘤而定义的内靶体积以及考虑了脏器的移动的边缘区域中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述区域确定单元构成为:根据X射线CT图像数据或者扩散各向异性与PET图像数据的组合,确定所述肿瘤的浸润区域。
7.根据权利要求1所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述计划评价单元构成为:将根据所述放射线的剂量期待值、计划危险脏器体积以及计划靶体积计算出的剂量体积直方图作为所述评价信息显示。
8.根据权利要求1所述的放射线治疗信息生成装置,其特征在于,
所述计划评价单元构成为:显示关于剂量计划值的评价信息,该剂量计划值是根据肉眼可识别的肿瘤体积、肿瘤的浸润区域、对肉眼可识别的肿瘤体积设定的放射线的剂量期待值、以及对肿瘤的浸润区域设定的放射线的剂量期待值来计算的。
9.一种放射线治疗信息生成方法,在治疗前生成放射线治疗信息,其特征在于,具有如下步骤:
根据多个时相的诊断图像数据,确定针对肿瘤而定义的的肉眼可识别的肿瘤体积和临床靶体积的步骤;以及
显示关于根据所述临床靶体积以及针对所述临床靶体积的与治疗目的相应的放射线的剂量期待值计算出的剂量计划值的所述多个时相的各时相中的评价信息的步骤,
在所述确定的步骤中,通过分析处理来确定与多个时相对应的肿瘤的浸润区域,根据确定出的所述肿瘤的浸润区域以及所述肉眼可识别的肿瘤体积确定所述临床靶体积,所述分析处理包含对于所述多个时相的诊断图像数据的阈值处理。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011-201238 | 2011-09-15 | ||
JP2011201238A JP5889585B2 (ja) | 2011-09-15 | 2011-09-15 | 放射線治療情報生成装置 |
PCT/JP2012/072994 WO2013039018A1 (ja) | 2011-09-15 | 2012-09-07 | 放射線治療情報生成装置及び放射線治療情報生成方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103209736A CN103209736A (zh) | 2013-07-17 |
CN103209736B true CN103209736B (zh) | 2018-03-09 |
Family
ID=47883249
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201280001249.3A Active CN103209736B (zh) | 2011-09-15 | 2012-09-07 | 放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9865048B2 (zh) |
JP (1) | JP5889585B2 (zh) |
CN (1) | CN103209736B (zh) |
WO (1) | WO2013039018A1 (zh) |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5518924B2 (ja) * | 2012-03-22 | 2014-06-11 | 富士フイルム株式会社 | 放射線撮影情報管理システムおよび方法、並びにプログラム |
CN105142724B (zh) * | 2013-03-19 | 2018-11-06 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于rt计划评估的视听总结系统 |
US9539441B2 (en) | 2013-09-13 | 2017-01-10 | Elekta Ab (Publ) | Radiotherapy system with advanced graphical user interface |
JP6602299B2 (ja) * | 2013-12-04 | 2019-11-06 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 効率的治療計画トレードオフ分析 |
CN104156949B (zh) * | 2014-07-28 | 2017-12-22 | 西安交通大学医学院第一附属医院 | 一种基于特征扩散的ct图像肿瘤组织提取方法 |
CN105426927B (zh) * | 2014-08-26 | 2019-05-10 | 东芝医疗系统株式会社 | 医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备 |
CN106291650A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-04 | 广州市岱尼欣贸易有限公司 | 基于蒙特卡罗的剂量测量方法 |
US10596391B2 (en) * | 2017-05-11 | 2020-03-24 | Elekta, Inc. | Systems and methods of accounting for shape change during radiotherapy |
CN110997063B (zh) | 2017-05-30 | 2022-04-29 | 反射医疗公司 | 用于计算放射注量的方法的放射治疗系统 |
JP6656207B2 (ja) * | 2017-05-31 | 2020-03-04 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、その制御方法、及びプログラム |
JP2020525093A (ja) | 2017-06-22 | 2020-08-27 | リフレクション メディカル, インコーポレイテッド | 生物学的適合放射線療法のためのシステムおよび方法 |
EP3652745B1 (en) * | 2017-07-11 | 2023-09-13 | Vinh-Hung, Vincent | Calibration of radiation therapy treatment plans for a system |
EP3658958A4 (en) * | 2017-07-26 | 2021-04-14 | RefleXion Medical, Inc. | GRAPHIC REPRESENTATION OF RADIOTHERAPY |
CN109199424B (zh) * | 2018-09-05 | 2022-05-06 | 赛诺联合医疗科技(北京)有限公司 | 一种基于pet-ct图像确定待消融区域的方法及手术引导方法 |
EP3666335A1 (en) * | 2018-12-14 | 2020-06-17 | Koninklijke Philips N.V. | Automated qualitative description of anatomical changes in radiotherapy |
WO2020150505A1 (en) | 2019-01-16 | 2020-07-23 | Reflexion Medical, Inc. | Methods for setup corrections in radiation therapy |
US11747205B2 (en) * | 2019-02-27 | 2023-09-05 | Deep Smart Light Ltd. | Noninvasive, multispectral-fluorescence characterization of biological tissues with machine/deep learning |
CN113975659A (zh) * | 2020-07-27 | 2022-01-28 | 佳能医疗系统株式会社 | 放射线治疗辅助系统及方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7349522B2 (en) * | 2005-06-22 | 2008-03-25 | Board Of Trustees Of The University Of Arkansas | Dynamic radiation therapy simulation system |
CN101489477A (zh) * | 2006-05-25 | 2009-07-22 | 威廉博蒙特医院 | 用于体积图像引导的适应性放射治疗的实时、在线和离线治疗剂量追踪和反馈过程 |
CN102083498A (zh) * | 2008-05-06 | 2011-06-01 | 离子束应用股份有限公司 | 用于放射疗法中的3d剂量跟踪的设备和方法 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6118847A (en) * | 1998-01-15 | 2000-09-12 | Siemens Medical Systems, Inc. | System and method for gated radiotherapy based on physiological inputs |
JP2003117010A (ja) | 2001-08-09 | 2003-04-22 | Mitsubishi Electric Corp | 放射線治療装置、並びにプログラム及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
US6735277B2 (en) * | 2002-05-23 | 2004-05-11 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Inverse planning for intensity-modulated radiotherapy |
AU2004279424A1 (en) * | 2003-10-07 | 2005-04-21 | Nomos Corporation | Planning system, method and apparatus for conformal radiation therapy |
JP4429839B2 (ja) | 2004-08-06 | 2010-03-10 | 株式会社日立製作所 | 放射線治療計画装置及び放射線治療計画方法 |
US8989349B2 (en) * | 2004-09-30 | 2015-03-24 | Accuray, Inc. | Dynamic tracking of moving targets |
CN101015723B (zh) * | 2006-02-09 | 2010-04-07 | 吴大怡 | 机器人放射治疗系统 |
US7693257B2 (en) * | 2006-06-29 | 2010-04-06 | Accuray Incorporated | Treatment delivery optimization |
US10279196B2 (en) | 2006-09-28 | 2019-05-07 | Accuray Incorporated | Radiation treatment planning using four-dimensional imaging data |
CN100496386C (zh) * | 2006-12-29 | 2009-06-10 | 成都川大奇林科技有限责任公司 | 精确放射治疗计划系统 |
CN101028192A (zh) * | 2006-12-29 | 2007-09-05 | 成都川大奇林科技有限责任公司 | 一种光子束放射治疗适形照射的方法 |
JP4967686B2 (ja) * | 2007-01-26 | 2012-07-04 | 株式会社日立製作所 | 放射線治療計画装置及び放射線治療計画の提供方法 |
EP2605828B1 (en) * | 2010-08-17 | 2018-04-18 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Automated treatment planning for radiation therapy |
CN102024097A (zh) * | 2010-12-29 | 2011-04-20 | 深圳市海博科技有限公司 | 一种治疗计划中靶点布置优化方法和治疗计划系统 |
-
2011
- 2011-09-15 JP JP2011201238A patent/JP5889585B2/ja active Active
-
2012
- 2012-09-07 CN CN201280001249.3A patent/CN103209736B/zh active Active
- 2012-09-07 WO PCT/JP2012/072994 patent/WO2013039018A1/ja active Application Filing
-
2014
- 2014-02-12 US US14/179,093 patent/US9865048B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7349522B2 (en) * | 2005-06-22 | 2008-03-25 | Board Of Trustees Of The University Of Arkansas | Dynamic radiation therapy simulation system |
CN101489477A (zh) * | 2006-05-25 | 2009-07-22 | 威廉博蒙特医院 | 用于体积图像引导的适应性放射治疗的实时、在线和离线治疗剂量追踪和反馈过程 |
CN102083498A (zh) * | 2008-05-06 | 2011-06-01 | 离子束应用股份有限公司 | 用于放射疗法中的3d剂量跟踪的设备和方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5889585B2 (ja) | 2016-03-22 |
JP2013059576A (ja) | 2013-04-04 |
US9865048B2 (en) | 2018-01-09 |
CN103209736A (zh) | 2013-07-17 |
US20140161339A1 (en) | 2014-06-12 |
WO2013039018A1 (ja) | 2013-03-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103209736B (zh) | 放射线治疗信息生成装置以及放射线治疗信息生成方法 | |
CN104093450B (zh) | 用于自适应处置规划的束节段水平剂量计算与时间运动跟踪 | |
RU2545097C2 (ru) | Ретроспективное вычисление дозы облучения и усовершенствованное планирование лечения | |
CN109381805B (zh) | 确定组织的局部的组织功能的方法,计算单元,医学成像设备和计算机可读的数据载体 | |
US8660325B2 (en) | Efficient user interaction with polygonal meshes for medical image segmentation | |
US10638993B2 (en) | Computed tomography apparatus and control method for the same | |
DE112014000925T5 (de) | Chirurgisches Navigationsplanungssystem und damit verbundene Verfahren | |
WO2006017392A2 (en) | Dynamic tumor treatment system | |
CN108815721A (zh) | 一种照射剂量确定方法及系统 | |
Sajja et al. | Technical principles of dual-energy cone beam computed tomography and clinical applications for radiation therapy | |
CN108778418A (zh) | 合成计算机断层摄影成像 | |
Chen et al. | Treatment planning | |
Riegel et al. | Cine computed tomography without respiratory surrogate in planning stereotactic radiotherapy for non–small-cell lung cancer | |
CN108475419A (zh) | 用于计算机断层摄影的数据处理的方法 | |
DE112019007533T5 (de) | Berechnung einer atemkurve für medizinische anwendungen | |
JP2021520895A (ja) | ユーザ定義の体積による柔軟な線量推定 | |
Kot et al. | U-Net and active contour methods for brain tumour segmentation and visualization | |
JP7451293B2 (ja) | 放射線治療システム | |
Díez et al. | Analysis and evaluation of periodic physiological organ motion in radiotherapy treatments | |
CN117427286B (zh) | 一种基于能谱ct的肿瘤放疗靶区识别方法、系统及设备 | |
EP3484368B1 (en) | Identifying types of adipose tissue | |
Cai et al. | An integrated simulation system based on digital human phantom for 4D radiation therapy of lung cancer | |
RU2721932C2 (ru) | Альтернативное решение для неопределенных областей в изображениях mrcat | |
Debus | Medical Image Processing | |
Hacene | Contribution of Magnetic Resonance Imaging (MRI) in Glioblastoma radiotherapy treatment planning and dose calculation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20160713 Address after: Japan Tochigi Applicant after: Toshiba Medical System Co., Ltd. Address before: Tokyo, Japan, Japan Applicant before: Toshiba Corp Applicant before: Toshiba Medical System Co., Ltd. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |