JP2003534823A - Ｆａｌｃｏｎ：任意の査定基準を自動的に最適化する方法 - Google Patents
Ｆａｌｃｏｎ：任意の査定基準を自動的に最適化する方法Info
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-
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Abstract
(57)【要約】
ＦＡＬＣＯＮは、予後シミュレーションを最適化および査定基準と組み合わせる種々の分野に適用し得る任意の査定基準について自動的に多変数最適化を行う方法である。ＦＡＬＣＯＮの特殊な実施例は、自動放射線療法治療計画である。本出願においては、ＦＡＬＣＯＮは、計画プロセスに線量計算を実行し、利用できるビーム・デリバリ変更子パラメータを最適化し、臨床的意思決定基準に最も適う治療計画を決定する。ＦＡＬＣＯＮは、外部ビーム放射線療法および強度変調式放射線療法（IＭＲＴ）を最適化するコンテキストで説明されるが、この概念は、内部（近接照射）放射線療法にも適用可能である。放射線ビームは、光子または任意の荷電または無荷電粒子からなるものでもよい。ソース分布を最適化するという概念は、複雑な放射線療法（たとえば、フラッシュＸ線または陽子）に適用し、科学ベースの在庫管理について提案された設備の像形成能力を向上させることができる。
Description
【０００１】
本出願は、米国特許出願番号０８／６１０，９１７号、名称：「Calculation
of Radiation Therapy Dose Using All Particle Monte Carlo Transport」の一
部継続出願である。 アメリカ合衆国政府は、Lawrence Livermore National Laboratory（ローレン
ス・リヴァーモアー国立研究所）の運営についての米国エネルギ省とカリフォル
ニア大学との間で取り交わされた契約第W-7405-ENG-48号に従い、本発明によっ
て生ずる権利を有するものである。
of Radiation Therapy Dose Using All Particle Monte Carlo Transport」の一
部継続出願である。 アメリカ合衆国政府は、Lawrence Livermore National Laboratory（ローレン
ス・リヴァーモアー国立研究所）の運営についての米国エネルギ省とカリフォル
ニア大学との間で取り交わされた契約第W-7405-ENG-48号に従い、本発明によっ
て生ずる権利を有するものである。
【０００１】
発明の分野
本発明は、最適化した放射線蓄積量を得るためのシステムおよび方法に関し、
更に具体的に言うと、本発明は、一人の患者や、多数の患者とか、あるいは治療
現場などにの、様々な治療目的に対し、個々に最適化した治療戦略を自動的に引
き出すためのシステムおよび方法に関する。
更に具体的に言うと、本発明は、一人の患者や、多数の患者とか、あるいは治療
現場などにの、様々な治療目的に対し、個々に最適化した治療戦略を自動的に引
き出すためのシステムおよび方法に関する。
【０００２】
関連技術の説明
放射線療法の目的は、腫瘍に高度の治療線量を与えるということと同時に、正
常組織への線量を最小限に抑え、重要な健康な臓器構造に対する線量を放射線量
許容範囲に制限する、ということにある。ここ数年来、患者の腫瘍と、正常な高
感度構造とを、三次元で識別して特徴付けて、その後、腫瘍の三次元体積に合致
する高度の線量を与える、といことについて著しく進歩してきた。画像形成を可
能にする技術は、身体のコンピュータ断層撮影法および磁気共鳴像（ＭＲI）ス
キャンであり、これらは、現在、放射線療法計画では常識的部分である。腫瘍お
よび癌組織の場所を明白に識別するための新しい方法としては、磁気共鳴分光法
（ＭＲＳ）および陽子放射分光法（ＰＥＴ）がある。加えて、マルチリーフ・コ
リメータ（multileaf collimators）及びダイナミック・ウェッジ・オン・リニ
ア・アクセラレータ（dynamic wedges on linear accelerators）のようなコン
ピュータ制御式ビーム・モディファイアが、放射ビームに形を与えると共に、ビ
ーム輪郭を３次元に造形する能力を提供する。ビーム輪郭を造形することは、強
度変調放射線療法（IＭＲＴ）と呼ばれる技術を使用して達成される。多重ビー
ム計画に組み込まれて、IＭＲＴは、複雑な線量マップを産出することができ、
このマップにおいて、患者の腫瘍にぴたりと合致するように治療が行うことがで
きるのである。
常組織への線量を最小限に抑え、重要な健康な臓器構造に対する線量を放射線量
許容範囲に制限する、ということにある。ここ数年来、患者の腫瘍と、正常な高
感度構造とを、三次元で識別して特徴付けて、その後、腫瘍の三次元体積に合致
する高度の線量を与える、といことについて著しく進歩してきた。画像形成を可
能にする技術は、身体のコンピュータ断層撮影法および磁気共鳴像（ＭＲI）ス
キャンであり、これらは、現在、放射線療法計画では常識的部分である。腫瘍お
よび癌組織の場所を明白に識別するための新しい方法としては、磁気共鳴分光法
（ＭＲＳ）および陽子放射分光法（ＰＥＴ）がある。加えて、マルチリーフ・コ
リメータ（multileaf collimators）及びダイナミック・ウェッジ・オン・リニ
ア・アクセラレータ（dynamic wedges on linear accelerators）のようなコン
ピュータ制御式ビーム・モディファイアが、放射ビームに形を与えると共に、ビ
ーム輪郭を３次元に造形する能力を提供する。ビーム輪郭を造形することは、強
度変調放射線療法（IＭＲＴ）と呼ばれる技術を使用して達成される。多重ビー
ム計画に組み込まれて、IＭＲＴは、複雑な線量マップを産出することができ、
このマップにおいて、患者の腫瘍にぴたりと合致するように治療が行うことがで
きるのである。
【０００３】
最適な整合治療計画の正確なデリバリーに対して必要とされる２つの重要なリ
ンク要素は、（線量−デリバリー構成を与えられた）患者における線量分布を正
確に予測する能力と、患者とって最も有利な線量分布をもたらすように、治療計
画や線量デリバリー構成を最適化する能力である。ローレンス・リヴァーモアー
国立研究所（Lawrence Livermore National Laboratory）で開発したＰＥＲＥＧ
ＲIＮＥ線量計算システムは、放射線療法に対し非常に正確な三次元線量計算を
行うために、モンテカルロ輸送計算法（Monte Carlo transport calculations）
を使用する。本願で説明する、ＦＡＬＣＯＮ自動化計画システムは、これらの精
密線量計算を使用して、計画者の治療目的に最も適った治療計画を認定し、処方
するものである。
ンク要素は、（線量−デリバリー構成を与えられた）患者における線量分布を正
確に予測する能力と、患者とって最も有利な線量分布をもたらすように、治療計
画や線量デリバリー構成を最適化する能力である。ローレンス・リヴァーモアー
国立研究所（Lawrence Livermore National Laboratory）で開発したＰＥＲＥＧ
ＲIＮＥ線量計算システムは、放射線療法に対し非常に正確な三次元線量計算を
行うために、モンテカルロ輸送計算法（Monte Carlo transport calculations）
を使用する。本願で説明する、ＦＡＬＣＯＮ自動化計画システムは、これらの精
密線量計算を使用して、計画者の治療目的に最も適った治療計画を認定し、処方
するものである。
【０００４】
本発明の目的は、ＰＥＲＥＧＲIＮＥを含んだ任意による正確線量計算システ
ムからの線量計算を使用して、計画者治療目的に最も適う治療計画を認定する自
動放射線治療計画システムを提供することにある。
ムからの線量計算を使用して、計画者治療目的に最も適う治療計画を認定する自
動放射線治療計画システムを提供することにある。
【０００５】
ＦＡＬＣＯＮは、多数の治療目的に対し最適化された治療構成の識別を同時に
行なうことを可能にする。もっと一般的には、ここに説明する方法は、最適化構
成に、線量計算アルゴリズムの精度によって限定される精度を与えるものであり
、モンテカルロ技術を含む非常に正確なアルゴリズムに対して使用できるのであ
る。
行なうことを可能にする。もっと一般的には、ここに説明する方法は、最適化構
成に、線量計算アルゴリズムの精度によって限定される精度を与えるものであり
、モンテカルロ技術を含む非常に正確なアルゴリズムに対して使用できるのであ
る。
【０００６】
このＦＡＬＣＯＮシステムは、ＰＥＲＥＧＲIＮＥ線量計算システム、或いは
他の線量計算方法からの正確な線量計算を使用して、計画者の治療目的に最も適
う治療計画を認定し、これによって、任意の査定基準に対する自動多変数最適化
方法を提供する自動化放射線治療線量計画システムを提供するものである。この
ＰＥＲＥＧＲIＮＥ線量計算システムというのは、「Calculation of Radiation
Therapy Dose Using All Particle Monte Carlo Transport」という名称の米国
特許出願番号０８／６１０，９１７に記載されており、この出願は参考資料とし
て本明細書に取り入れられている。ＦＡＬＣＯＮは、結果シミュレーションが最
適化および査定基準と組み合わされるような、様々な分野に適用可能である。Ｆ
ＡＬＣＯＮの実施例は、自動放射線療法治療計画に対するものである。ＦＡＬＣ
ＯＮは、計画プロセスへ線量計算を提供し、利用可能なビーム・デリバリー・モ
デファイア・パラメータを最適化して、臨床決定実行基準に最も適う治療計画を
決定する。ＦＡＬＣＯＮは、ここでは、外部ビーム放射線療法および強度変調放
射線療法（IＭＲＴ）の文脈で説明されているが、その概念は、内部放射線療法
（近接照射療法）にも適用できる。本発明において使用し得る放射ビームは、光
量子（photon）とか、荷電粒子、あるいは未荷電粒子を含む。
他の線量計算方法からの正確な線量計算を使用して、計画者の治療目的に最も適
う治療計画を認定し、これによって、任意の査定基準に対する自動多変数最適化
方法を提供する自動化放射線治療線量計画システムを提供するものである。この
ＰＥＲＥＧＲIＮＥ線量計算システムというのは、「Calculation of Radiation
Therapy Dose Using All Particle Monte Carlo Transport」という名称の米国
特許出願番号０８／６１０，９１７に記載されており、この出願は参考資料とし
て本明細書に取り入れられている。ＦＡＬＣＯＮは、結果シミュレーションが最
適化および査定基準と組み合わされるような、様々な分野に適用可能である。Ｆ
ＡＬＣＯＮの実施例は、自動放射線療法治療計画に対するものである。ＦＡＬＣ
ＯＮは、計画プロセスへ線量計算を提供し、利用可能なビーム・デリバリー・モ
デファイア・パラメータを最適化して、臨床決定実行基準に最も適う治療計画を
決定する。ＦＡＬＣＯＮは、ここでは、外部ビーム放射線療法および強度変調放
射線療法（IＭＲＴ）の文脈で説明されているが、その概念は、内部放射線療法
（近接照射療法）にも適用できる。本発明において使用し得る放射ビームは、光
量子（photon）とか、荷電粒子、あるいは未荷電粒子を含む。
【０００７】
放射線療法実施に際して、本発明の方法は、課題を以下の４つの個別の工程に
分割する。 １．ケース・セットアップ ２．ビームレット線量計算 ３．ビームレット重量最適化 ４．計画査定 この方法は、線量計算、最適化、査定のような時間のかかるプロセスを外し、
任意の査定基準に対する治療計画を迅速に最適化するものである。
分割する。 １．ケース・セットアップ ２．ビームレット線量計算 ３．ビームレット重量最適化 ４．計画査定 この方法は、線量計算、最適化、査定のような時間のかかるプロセスを外し、
任意の査定基準に対する治療計画を迅速に最適化するものである。
【０００８】
図１は、ＦＡＬＣＯＮの自動治療計画プロセスを説明する概略図である。以下
の部分は、この方法における各主要工程を説明し、作動中のＦＡＬＣＯＮを示す
一例をもたらすものである。
の部分は、この方法における各主要工程を説明し、作動中のＦＡＬＣＯＮを示す
一例をもたらすものである。
【０００９】
ケース・セットアップ工程（Case Setup Step）(１０)では、使用者が、患者
の記述、ビームの記述、ペナルティ関数、そして査定基準に関する情報を提供す
る。患者の記述は、放射線量計算に都合がよいように患者の解剖学的構造を適切
に記述する三次元マップを包含する。この記述は、また、自動計画プロセスに対
する意思決定基準において使用されるはずの腫瘍／高感度構造の識別を含む。ビ
ームの記述は、各放射ビームの、特性（エネルギ、粒子タイプ、デリバリー装置
）および方向を明記する。放射線源の数はをいくつでも使用できる。ペナルティ
関数は、ビームレット強度最適化に対する数学的関数である。査定基準は、(ｉ)
目標及び他の高感度構造体積における線量の位相対的量を最適化するか、及び／
又は、指定線量よりも多いかそれよりも少ない線量を収容している目標／高感度
構造の体積を最適化する、という線量−体積分析と、(ｉｉ)腫瘍や他の組織が放
射にどのように反応するかの生物学的モデルに基づいて、腫瘍及び／又は体の節
約作用感度構造（たとえば、脊髄、唾液腺、直腸、膀胱など）を制御する確率を
最適化する生物学的反応とを含む、或いは、線量や治療目標を数学的に記述でき
るような別の方法をも含む、種々の概念に基づいて行うことができるものである
。
の記述、ビームの記述、ペナルティ関数、そして査定基準に関する情報を提供す
る。患者の記述は、放射線量計算に都合がよいように患者の解剖学的構造を適切
に記述する三次元マップを包含する。この記述は、また、自動計画プロセスに対
する意思決定基準において使用されるはずの腫瘍／高感度構造の識別を含む。ビ
ームの記述は、各放射ビームの、特性（エネルギ、粒子タイプ、デリバリー装置
）および方向を明記する。放射線源の数はをいくつでも使用できる。ペナルティ
関数は、ビームレット強度最適化に対する数学的関数である。査定基準は、(ｉ)
目標及び他の高感度構造体積における線量の位相対的量を最適化するか、及び／
又は、指定線量よりも多いかそれよりも少ない線量を収容している目標／高感度
構造の体積を最適化する、という線量−体積分析と、(ｉｉ)腫瘍や他の組織が放
射にどのように反応するかの生物学的モデルに基づいて、腫瘍及び／又は体の節
約作用感度構造（たとえば、脊髄、唾液腺、直腸、膀胱など）を制御する確率を
最適化する生物学的反応とを含む、或いは、線量や治療目標を数学的に記述でき
るような別の方法をも含む、種々の概念に基づいて行うことができるものである
。
【００１０】
ビームレット線量計算工程（Beamlet Dose Calculation step）(１２)では、
ＦＡＬＣＯＮは、各ビームを個々のビームレットに分割する。ビームレットは、
タイルを張るように治療ビームを覆う任意形状のサブビームであり、各ビームの
中心放射線に対して直角に向いたマスクによって限定される。通り抜けることの
できる唯一の放射線は、シミュレーションされている特定のビームレットと関連
した放射線だけである。その後、ＦＡＬＣＯＮは、線量計算アルゴリズムを使用
して、各ビームレットに対する患者における線量分布を決定することができる。
使用することができた線量計算アルゴリズムの一例が、参考資料としてここに取
り入れた特許出願に記載されているようなＰＥＲＥＧＲIＮＥモンテカルロ線量
計算システム（PEREGRING Monte Carlo dose calculation system）である。図
２は、（この場合、前立腺癌治療に対して）各ビームがどのようにしてビームレ
ットへ分解されるか、を示している。この前立腺のＣＴスライスは、７本のビー
ムによって照射された状態で示してある。小棒グラフ３１〜３７で示すように、
各治療ビームは、カスタマイズした強度を持つビームレットに分割されている。 各ビームレットに対する、モニタ強度単位当たりの絶対線量分布は、ビームレ
ット最適化位相中で使用されるように、（多分、圧縮形式で）記憶される。
ＦＡＬＣＯＮは、各ビームを個々のビームレットに分割する。ビームレットは、
タイルを張るように治療ビームを覆う任意形状のサブビームであり、各ビームの
中心放射線に対して直角に向いたマスクによって限定される。通り抜けることの
できる唯一の放射線は、シミュレーションされている特定のビームレットと関連
した放射線だけである。その後、ＦＡＬＣＯＮは、線量計算アルゴリズムを使用
して、各ビームレットに対する患者における線量分布を決定することができる。
使用することができた線量計算アルゴリズムの一例が、参考資料としてここに取
り入れた特許出願に記載されているようなＰＥＲＥＧＲIＮＥモンテカルロ線量
計算システム（PEREGRING Monte Carlo dose calculation system）である。図
２は、（この場合、前立腺癌治療に対して）各ビームがどのようにしてビームレ
ットへ分解されるか、を示している。この前立腺のＣＴスライスは、７本のビー
ムによって照射された状態で示してある。小棒グラフ３１〜３７で示すように、
各治療ビームは、カスタマイズした強度を持つビームレットに分割されている。 各ビームレットに対する、モニタ強度単位当たりの絶対線量分布は、ビームレ
ット最適化位相中で使用されるように、（多分、圧縮形式で）記憶される。
【００１１】
ここで再び図１を参照する。ビームレット最適化位相(１４)中に、ＦＡＬＣＯ
Ｎは、ペナルティ関数に従って最適化することによって、各ビームレットの強度
−重量を決定する。一実施例として、ＦＡＬＣＯＮは、最小二乗法タイプ二次ペ
ナルティ関数Ｐを使用する。この機能の形は、 P(a1…an)=∫F・［T−D］2dV の形となり、 この式において、Ｆは「ディザイラビリティ・ファクタ」（desirability fac
tor）（１に初期化される）、Ｔは目標線量、Ｄは計算線量であり、(a1…an)は
、最適化プロセスにおいて決定されるべきビームレットの強度である。Ｄは、以
下の：D=ΣaiDi におけるように、各ビームレットによって与えられる線量の合
計としても表現することができ、ここで、aiは、ビームレット振幅であり、Diは
、ｉ番目のビームレットの単位振幅当たりの線量であり、Ｆ，Ｔ，Ｄは、ボリュ
ームにおける全位置関数である。この凸の二次ペナルティ関数の利点は、二次プ
ログラミング技術を使用して迅速に到達できる、この拘束された最適化問題（a1 が０以上であるということ）についての単一の最小値を有するということである
。別の特性を有する他のペナルティ関数も使用できる。
Ｎは、ペナルティ関数に従って最適化することによって、各ビームレットの強度
−重量を決定する。一実施例として、ＦＡＬＣＯＮは、最小二乗法タイプ二次ペ
ナルティ関数Ｐを使用する。この機能の形は、 P(a1…an)=∫F・［T−D］2dV の形となり、 この式において、Ｆは「ディザイラビリティ・ファクタ」（desirability fac
tor）（１に初期化される）、Ｔは目標線量、Ｄは計算線量であり、(a1…an)は
、最適化プロセスにおいて決定されるべきビームレットの強度である。Ｄは、以
下の：D=ΣaiDi におけるように、各ビームレットによって与えられる線量の合
計としても表現することができ、ここで、aiは、ビームレット振幅であり、Diは
、ｉ番目のビームレットの単位振幅当たりの線量であり、Ｆ，Ｔ，Ｄは、ボリュ
ームにおける全位置関数である。この凸の二次ペナルティ関数の利点は、二次プ
ログラミング技術を使用して迅速に到達できる、この拘束された最適化問題（a1 が０以上であるということ）についての単一の最小値を有するということである
。別の特性を有する他のペナルティ関数も使用できる。
【００１２】
機能的には必要ないが、速度を高めるために、広範囲にわたるペナルティ関数
パラメータ（使用者指定のパラメータから始まり、ありそうな治療オプションの
スペースをまたいだ範囲のペナルティ関数パラメータ）について複数のビームレ
ット最適化を同時に行ってもよい（おそらく、ＰＥＲＥＧＲIＮＥ線量計算エン
ジンのようなマルチプロセッサ・ハードウェア・システム上で運転する）。この
位相スペースの範囲は、無作為化選択方法、多目的決定理論のような目的-目標
化メカニズムによって導かれる組織的パラメータ変更またはパラメータ変更によ
って達成され得る。
パラメータ（使用者指定のパラメータから始まり、ありそうな治療オプションの
スペースをまたいだ範囲のペナルティ関数パラメータ）について複数のビームレ
ット最適化を同時に行ってもよい（おそらく、ＰＥＲＥＧＲIＮＥ線量計算エン
ジンのようなマルチプロセッサ・ハードウェア・システム上で運転する）。この
位相スペースの範囲は、無作為化選択方法、多目的決定理論のような目的-目標
化メカニズムによって導かれる組織的パラメータ変更またはパラメータ変更によ
って達成され得る。
【００１３】
図１について説明すると、線量分布は、特定の基準(１６)に対して査定される
。使用者によって特定された、セットの査定基準に基づいて、ＦＡＬＣＯＮは、
すべてのビームレット最適化結果をボクセル（voxel）毎に分析して、各セット
の選択基準に最も適った治療計画を決定する。身体の種々の部分に対する線量を
限定したり、最小化したり、あるいは最大化することができ、生物学的反応を反
映することができ、腫瘍制御および組織損傷を限定したり、最小化したり、ある
いは最大化することができるというようになる、線量−体積分析のような概念に
基づいて、いくつかの異なったタイプの査定基準を使用することができる。線量
分布は、目標線量の範囲およびディザイラビリティ（使用者がその特定の線量を
どのくらい要求しているか）・マップ（desirability maps）に対して平行して
計算される。その結果得られた線量分布は、複数セットの査定基準に対して判断
される。これらの査定の結果に基づいて、ＦＡＬＣＯＮは、終了するか、あるい
は、目標線量およびディザイラビリティのスペースを検索し続け、各セットにつ
いてビームレットを最適化し、次いで、複数セットの査定基準に対して、新しい
結果を判断する。いったん査定位相が完了すると、その結果得られ最適化された
計画（１８）が、各セットの査定基準について報告される。
。使用者によって特定された、セットの査定基準に基づいて、ＦＡＬＣＯＮは、
すべてのビームレット最適化結果をボクセル（voxel）毎に分析して、各セット
の選択基準に最も適った治療計画を決定する。身体の種々の部分に対する線量を
限定したり、最小化したり、あるいは最大化することができ、生物学的反応を反
映することができ、腫瘍制御および組織損傷を限定したり、最小化したり、ある
いは最大化することができるというようになる、線量−体積分析のような概念に
基づいて、いくつかの異なったタイプの査定基準を使用することができる。線量
分布は、目標線量の範囲およびディザイラビリティ（使用者がその特定の線量を
どのくらい要求しているか）・マップ（desirability maps）に対して平行して
計算される。その結果得られた線量分布は、複数セットの査定基準に対して判断
される。これらの査定の結果に基づいて、ＦＡＬＣＯＮは、終了するか、あるい
は、目標線量およびディザイラビリティのスペースを検索し続け、各セットにつ
いてビームレットを最適化し、次いで、複数セットの査定基準に対して、新しい
結果を判断する。いったん査定位相が完了すると、その結果得られ最適化された
計画（１８）が、各セットの査定基準について報告される。
【００１４】
以下の例は、自動治療計画に対するＦＡＬＣＯＮの動作および有用性を示して
いる。図３は、Ｌ字形の目標体積５２を持つ水箱５０を示している。目標体積５
２は、正方形のエア空所５４に隣接して置かれ、２つの高感度構造５６，５８に
囲まれている。この課題は、エア空所に隣接して腫瘍を有する喉頭腫瘍形態に類
似しているため、そして、隣接した異種目標および高感度構造で線量を最適化す
ることについての固有の困難性ゆえに、選択されたものである。ＰＥＲＥＧＲI
ＮＥ線量計算は、正確なモンテカルロ線量計算の重要性、及び、均一な線量分布
を組織異質性を持つ領域にデリバーするための強度変調に対する必要性を示した
。
いる。図３は、Ｌ字形の目標体積５２を持つ水箱５０を示している。目標体積５
２は、正方形のエア空所５４に隣接して置かれ、２つの高感度構造５６，５８に
囲まれている。この課題は、エア空所に隣接して腫瘍を有する喉頭腫瘍形態に類
似しているため、そして、隣接した異種目標および高感度構造で線量を最適化す
ることについての固有の困難性ゆえに、選択されたものである。ＰＥＲＥＧＲI
ＮＥ線量計算は、正確なモンテカルロ線量計算の重要性、及び、均一な線量分布
を組織異質性を持つ領域にデリバーするための強度変調に対する必要性を示した
。
【００１５】
使用者は、９０°隔たって位置づけられた２本の入射ビーム６０及び６２を特
定した。図３は、「ＣＴスキャン」および使用者特定ビーム方向を示している。
図５の表１に査定基準が明記されている。この表は、最善の治療計画を発見する
ために、ＦＡＬＣＯＮによって使用されるべき４セットの査定基準の概要を示し
ている。
定した。図３は、「ＣＴスキャン」および使用者特定ビーム方向を示している。
図５の表１に査定基準が明記されている。この表は、最善の治療計画を発見する
ために、ＦＡＬＣＯＮによって使用されるべき４セットの査定基準の概要を示し
ている。
【００１６】
ひとたび「患者」記述、入力ビーム形態、そして査定基準が特定されたならば
、ＦＡＬＣＯＮは、治療計画プロセスを開始する。 まず最初に、ＦＡＬＣＯＮは、各ビームレットに対する線量を計算する。この
場合、ＦＡＬＣＯＮは、第１原理物理学を使用してビームレット線量分布におけ
るエア異質性の影響をモデリングするという、非常に正確なＰＥＲＥＧＲIＮＥ
線量計算システムに依存する。各単位−重量ビームレットに対する線量分布は、
個々に計算され、最適化が起こる前に記憶されるようになる。これは、線量計算
が一度行われてから、最適化プロセス中に、ビームレット線量分布を繰り返し再
利用することができる、ということを意味する。
、ＦＡＬＣＯＮは、治療計画プロセスを開始する。 まず最初に、ＦＡＬＣＯＮは、各ビームレットに対する線量を計算する。この
場合、ＦＡＬＣＯＮは、第１原理物理学を使用してビームレット線量分布におけ
るエア異質性の影響をモデリングするという、非常に正確なＰＥＲＥＧＲIＮＥ
線量計算システムに依存する。各単位−重量ビームレットに対する線量分布は、
個々に計算され、最適化が起こる前に記憶されるようになる。これは、線量計算
が一度行われてから、最適化プロセス中に、ビームレット線量分布を繰り返し再
利用することができる、ということを意味する。
【００１７】
この例においては、ビームレット最適化位相中、ＦＡＬＣＯＮは、ビームレッ
ト強度を最適化するために二次ペナルティ関数を使用する。実際の線量−デリバ
リー・シナリオのスペースをカバーするために、ＦＡＬＣＯＮは、ペナルティ関
数パラメータ（腫瘍線量、高感度構造線量、及び「ディザイラビリティ」ファク
タ）を変化させる。各セットのペナルティ関数パラメータについて、ＦＡＬＣＯ
Ｎは、照射体積においてボクセル（voxel）毎に事前に計算されたビームレット
線量分布を重ね合わすことによって、ビームレット強度を最適化する。
ト強度を最適化するために二次ペナルティ関数を使用する。実際の線量−デリバ
リー・シナリオのスペースをカバーするために、ＦＡＬＣＯＮは、ペナルティ関
数パラメータ（腫瘍線量、高感度構造線量、及び「ディザイラビリティ」ファク
タ）を変化させる。各セットのペナルティ関数パラメータについて、ＦＡＬＣＯ
Ｎは、照射体積においてボクセル（voxel）毎に事前に計算されたビームレット
線量分布を重ね合わすことによって、ビームレット強度を最適化する。
【００１８】
次に、別のペナルティ関数パラメータで決定された最適化線量分布が査定基準
に基づいて判断される。表１は、この課題に対して特定された査定基準を要約し
ている。図４Ａ〜Ｄは、別の基準セットがどのようにして異なった線量分布を生
じさせるかを示している。
に基づいて判断される。表１は、この課題に対して特定された査定基準を要約し
ている。図４Ａ〜Ｄは、別の基準セットがどのようにして異なった線量分布を生
じさせるかを示している。
【００１９】
図４Ａについて言及すると、計画者は、基準セットIに対し、腫瘍への線量を
＞７５Ｇｙにして、次に、高感度構造に対する線量を最小化するように試みる。
これは、高感度構造の小部分が、３０Ｇｙの許容線量より大きい線量を受ける結
果となる。この計画の戦略は、最初に腫瘍を治そうと努めてから、潜在的にある
複雑な問題を引きうけるという、積極的な方法を表している。これは、高感度構
造に対する傷害がまずまず耐えられる状態であったり、或いは、患者の腫瘍を治
す本当のチャンスがある場合の選択方法であろう。
＞７５Ｇｙにして、次に、高感度構造に対する線量を最小化するように試みる。
これは、高感度構造の小部分が、３０Ｇｙの許容線量より大きい線量を受ける結
果となる。この計画の戦略は、最初に腫瘍を治そうと努めてから、潜在的にある
複雑な問題を引きうけるという、積極的な方法を表している。これは、高感度構
造に対する傷害がまずまず耐えられる状態であったり、或いは、患者の腫瘍を治
す本当のチャンスがある場合の選択方法であろう。
【００２０】
図４Ｂに示す基準セットIIは、高感度構造に対する傷害が、危険な傷害を、あ
るいは、生命を危うくする状態（たとえば、脊髄が切断されるような状態）を生
じさせる場合に使用し得る。より保守的な方法を表している。この基準セットは
、まず、高感度構造線量をその耐性より低いレベルに保つように努め、次に、腫
瘍線量を最大にしようとするものである。その結果、腫瘍の小部分が７５Ｇｙの
指定した「治癒的な」線量より低い線量で治療されることになる。
るいは、生命を危うくする状態（たとえば、脊髄が切断されるような状態）を生
じさせる場合に使用し得る。より保守的な方法を表している。この基準セットは
、まず、高感度構造線量をその耐性より低いレベルに保つように努め、次に、腫
瘍線量を最大にしようとするものである。その結果、腫瘍の小部分が７５Ｇｙの
指定した「治癒的な」線量より低い線量で治療されることになる。
【００２１】
基準セットIIIおよびIＶは、高感度構造の損傷を最小限に保ちながら腫瘍制御
を最大にしようとする明確な試みについての２つの方策を表わしている。図４Ｃ
に示す基準セットIIIは、「線量−体積」法を介してこれを達成する。これは、
＞７５Ｇｙの線量を受ける腫瘍体積と、＜３０Ｇｙの線量を受ける高感度構造体
積との差を最大にする。図４Ｄに示す基準セットIＶは、α形状器官（および腫
瘍）反応曲線を数学的に記述する生物学的モデルから計算されるように、腫瘍制
御と正常組織合併症の確率間の差を最適化することによって、その目的を達成す
る。これら双方の明確な最適化基準が、腫瘍に対して更に高い全体的な線量を生
じさせることとなる一方、高感度構造に対する全体的な線量を、基準セットI，I
Iとほぼ同じに保つようにするのである。腫瘍が７５Ｇｙ治癒的線量以下に落ち
るといった場合に、約２〜４mm3の線量体積で、非常に小さな譲歩がなされる。
を最大にしようとする明確な試みについての２つの方策を表わしている。図４Ｃ
に示す基準セットIIIは、「線量−体積」法を介してこれを達成する。これは、
＞７５Ｇｙの線量を受ける腫瘍体積と、＜３０Ｇｙの線量を受ける高感度構造体
積との差を最大にする。図４Ｄに示す基準セットIＶは、α形状器官（および腫
瘍）反応曲線を数学的に記述する生物学的モデルから計算されるように、腫瘍制
御と正常組織合併症の確率間の差を最適化することによって、その目的を達成す
る。これら双方の明確な最適化基準が、腫瘍に対して更に高い全体的な線量を生
じさせることとなる一方、高感度構造に対する全体的な線量を、基準セットI，I
Iとほぼ同じに保つようにするのである。腫瘍が７５Ｇｙ治癒的線量以下に落ち
るといった場合に、約２〜４mm3の線量体積で、非常に小さな譲歩がなされる。
【００２２】
図５は、別の４セットの査定基準に基づいて、ＦＡＬＣＯＮが推薦するビーム
レット強度を示している。各ビームは、１０本のビームレットに分割された。こ
れら１０本のビームレットのうち４本は、どの場合でもゼロである。課題は対称
形であるので、ビームレット強度は、どのビームに対しても同じ（実際には、鏡
面反射）である。この図は、４セットの選択基準に最も適う治療計画について決
定された、１本のビームに対するビームレット強度を示している。
レット強度を示している。各ビームは、１０本のビームレットに分割された。こ
れら１０本のビームレットのうち４本は、どの場合でもゼロである。課題は対称
形であるので、ビームレット強度は、どのビームに対しても同じ（実際には、鏡
面反射）である。この図は、４セットの選択基準に最も適う治療計画について決
定された、１本のビームに対するビームレット強度を示している。
【００２３】
上述した実施例は、ＦＡＬＣＯＮが、どのように作動して、複数の査定基準に
対し迅速で自動的な治療計画をいかに容易にするか、を例示している。標準（非
最適化）の治療計画方法を使用していては期待できなかったであろうような、ビ
ームレット強度パターンにおけるごく小さな差異が、種々なタイプの査定基準に
対する最適化を表わす、著しく異なる線量分布を生み出す結果となることは明ら
かである。現在、放射線治療計画は、主に医師の経験則を通して行われているた
めに、治療計画に対する実際の意思決定基準は、今のところ明確に知られてはい
ない。ＦＡＬＣＯＮは、医師に、種々の基準セットに最も適った高度に正確な治
療計画を迅速に決定する能力を与えることができる。これにより、医師は、計画
選択において使用される明確な前提そして陰に隠れている前提の双方の意味を探
求し、患者にとって最良の治療計画へ最終的に到達することができるようになる
のである。ＦＡＬＣＯＮを使用して経験が蓄積されるにつれて、患者に尚一層良
好な治療効果をもたらすことのできる新しい治療戦略が開発されることになろう
。
対し迅速で自動的な治療計画をいかに容易にするか、を例示している。標準（非
最適化）の治療計画方法を使用していては期待できなかったであろうような、ビ
ームレット強度パターンにおけるごく小さな差異が、種々なタイプの査定基準に
対する最適化を表わす、著しく異なる線量分布を生み出す結果となることは明ら
かである。現在、放射線治療計画は、主に医師の経験則を通して行われているた
めに、治療計画に対する実際の意思決定基準は、今のところ明確に知られてはい
ない。ＦＡＬＣＯＮは、医師に、種々の基準セットに最も適った高度に正確な治
療計画を迅速に決定する能力を与えることができる。これにより、医師は、計画
選択において使用される明確な前提そして陰に隠れている前提の双方の意味を探
求し、患者にとって最良の治療計画へ最終的に到達することができるようになる
のである。ＦＡＬＣＯＮを使用して経験が蓄積されるにつれて、患者に尚一層良
好な治療効果をもたらすことのできる新しい治療戦略が開発されることになろう
。
【００２４】
ＦＡＬＣＯＮは、以下に述べることも含めて、多くの利点を有する。ＦＡＬＣ
ＯＮは、治療計画に対し真の三次元モンテカルロ線量計算を使用するのを可能に
する、最初の治療計画最適化システムである。ＦＡＬＣＯＮは、他のシステムと
異なり、ビームレット線量分布を一回しか計算しない。反復操作毎に各ビームレ
ットからの線量を計算する必要がないのであるから、これにより、最高の精度を
もってして非常に迅速な最適化を行うことができるのである。ＦＡＬＣＯＮは、
最適化および査定を分割し、各セットの査定基準に最も適った治療計画に到達す
るために最適化パラメータを迅速で平行に変化するのを可能にする、唯一の治療
計画最適化システムである。ＦＡＬＣＯＮは、ブロック、固定マルチリーフ・コ
リメータ、ダイナミック・マルチリーフ・コリメータ、成形修飾子（補正器）、
混合モダリティ（mixed modalities）（ビームタイプの組み合わせ）等と共にデ
リバーされる強度変調式放射線療法（IＭＲＴ：Intensity Modulated Radiation
Therapy）も含めた、数多くのタイプの最適化治療デリバリー方法を支持するも
のである。ＦＡＬＣＯＮは、これらの特徴により、現存の治療計画システムより
も著しく進歩したものとなる。更に、ＦＡＬＣＯＮは、あらゆるタイプの放射線
治療計画モダリティ（radiation treatment planning modalities）に対しても
使うことができる。
ＯＮは、治療計画に対し真の三次元モンテカルロ線量計算を使用するのを可能に
する、最初の治療計画最適化システムである。ＦＡＬＣＯＮは、他のシステムと
異なり、ビームレット線量分布を一回しか計算しない。反復操作毎に各ビームレ
ットからの線量を計算する必要がないのであるから、これにより、最高の精度を
もってして非常に迅速な最適化を行うことができるのである。ＦＡＬＣＯＮは、
最適化および査定を分割し、各セットの査定基準に最も適った治療計画に到達す
るために最適化パラメータを迅速で平行に変化するのを可能にする、唯一の治療
計画最適化システムである。ＦＡＬＣＯＮは、ブロック、固定マルチリーフ・コ
リメータ、ダイナミック・マルチリーフ・コリメータ、成形修飾子（補正器）、
混合モダリティ（mixed modalities）（ビームタイプの組み合わせ）等と共にデ
リバーされる強度変調式放射線療法（IＭＲＴ：Intensity Modulated Radiation
Therapy）も含めた、数多くのタイプの最適化治療デリバリー方法を支持するも
のである。ＦＡＬＣＯＮは、これらの特徴により、現存の治療計画システムより
も著しく進歩したものとなる。更に、ＦＡＬＣＯＮは、あらゆるタイプの放射線
治療計画モダリティ（radiation treatment planning modalities）に対しても
使うことができる。
【００２５】
ここに明白に説明した実施例に対する変更及び修正は、本発明の範囲を逸脱し
ない限り実行され得るもので、本発明は添付の特許請求の範囲によってのみ限定
されるものである。
ない限り実行され得るもので、本発明は添付の特許請求の範囲によってのみ限定
されるものである。
【図１】
本発明の自動治療計画プロセスを説明するフローチャートである。
【図２】
前立腺癌ケースについてのありそうなIＭＲＴ治療構成を示す図である。
【図３】
患者（この場合、テスト仮想線）および入射ビーム方向の記述を示す図である
。
。
【図４Ａ】
異なった査定基準が異なった最適化計画となることを明確に示す４つの特定し
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
【図４Ｂ】
異なった査定基準が異なった最適化計画となることを明確に示す４つの特定し
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
【図４Ｃ】
異なった査定基準が異なった最適化計画となることを明確に示す４つの特定し
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
【図４Ｄ】
異なった査定基準が異なった最適化計画となることを明確に示す４つの特定し
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
た基準セットの内の１つの基準セットに関する線量分布を示す図である。
【図５】
４セットの選定基準に最も適う治療計画について決定された、１つのビームに
対するビームレット強度を示す図である。
対するビームレット強度を示す図である。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，
ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ
Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ
，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，
ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ
Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ
Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ
，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ
，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，
ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，Ｇ
Ｂ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ
，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，
ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，Ｍ
Ｇ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ
，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，
ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，Ｙ
Ｕ，ＺＡ，ＺＷ
(72)発明者 モーゼズ， エドワード アイ．
アメリカ合衆国 カリフォルニア州
94550 リヴァーモアー シェリー ウェ
イ 1075
(72)発明者 ハートマン−サイアンター， クリスティ
ーン
アメリカ合衆国 カリフォルニア州
94550 リヴァーモアー メラニー ウェ
イ 1582
Ｆターム(参考） 4C082 AA01 AC04 AC05 AC06 AE01
AG02 AN01 AN02
Claims (30)
- 【請求項１】 放射線治療線量を自動的に計画する方法であって、前記方法
が、 患者記述、ビーム記述、ペナルティ関数および査定基準を用意する工程と、 放射治療ビームを個々のビームレットに分割する工程と、 各ビームレットについて患者における線量分布を決定する工程と、 各ビームレットについてモニタ強度単位あたりの絶対線量分布を記憶する工程
と、 ペナルティ関数に従って最適化することによって各ビームレットの強度-重量
を決定する工程と、 すべてのビームレット最適化結果をボクセル（voxel）毎あるいはドーセル（d
osel）毎に分析して、各セットの査定基準に最も良く一致する治療計画を決定す
る工程と, を包含することを特徴とする方法。 - 【請求項２】 患者記述が、或る特定治療方法の状況での放射線量計算に適
した患者の解剖学的構造を適切に記述する三次元マップを含むことを特徴とする
請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 患者記述が、腫瘍／高感度構造の識別認知を含むことを特徴
とする請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 ビーム記述が、各放射ビームのキャラクタ（エネルギ、粒子
タイプ、デリバリー装置）および向きを特定することを特徴とする請求項１記載
の方法。 - 【請求項５】 ペナルティ関数が、ビームレット強度最適化のための数学的
な関数であることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項６】 査定基準が、「線量−体積」分析、「腫瘍−線量」最大化、
および生物学的反応から成る群から選択されることを特徴とする請求項１記載の
方法。 - 【請求項７】 前記ビームレットは、治療ビームをタイル張りするように覆
い、且つ、各ビームの中心放射線に対して直角に向けられたマスクによって限定
される、任意形状のサブビームであることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項８】 前記ペナルティ関数は、最小二乗式二次ペナルティ関数Ｐを
包含し、Ｐが P(a1…an)=∫F・［T−D］2dV の形を有し、ここで、Ｆは「ディザイラビリティ・ファクタ」（desirability f
actor）（１へ初期化される）、Ｔは目標線量、Ｄは計算線量であり、Ｄは、式
：D=ΣaiDi におけるように、各ビームレットによって与えられる線量の合計と
しても表わすこともでき、ここで、ａiは、ビームレット振幅であり、Ｄiは、ｉ
番目のビームレットの単位振幅であたりの線量であり、Ｆ、Ｔ、Ｄがボリューム
における全位置関数であることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項９】 前記査定基準は「線量−体積」分析を含み、この分析で、身
体の様々な部分に対する線量が拘束されたり、最小化されたり、あるいは最大化
されるようになり、前記査定基準はさらに、腫瘍制御および組織損傷が拘束され
たり、最小化されたり、あるいは最大化されするようになる、投影された生物学
的反応か、適切に記述された別の査定基準を包含することを特徴とする請求項１
記載の方法。 - 【請求項１０】 前記査定基準は４セットの基準を包含しており、基準セッ
トIは、腫瘍への線量を＞７５Ｇｙにさせ、次いで、高感度構造への線量を最小
限に抑えるように努め、基準セットIIは、まず最初に高感度構造線量をその許容
量より低い値に保つように努め、次いで、腫瘍線量を最大にしよう試み、基準セ
ットIIIおよびIＶは、高感度構造線量を最小限に抑えながらも、腫瘍制御を最大
にすることを明確に試みる２つの方策を表わしており、基準セットIIIが、＞７
５Ｇｙの線量を受ける腫瘍の体積と、＜３０Ｇｙの線量を受ける高感度構造の体
積との差を最大にし、基準セットIＶが、腫瘍制御と正常組織合併症の確率間の
差を最適化することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１１】 前記線量分布を決定する工程が、 モンテカルロ輸送計算に対して必要な、患者に従属する情報を構築する工程と
、 前記モンテカルロ輸送計算を実行する工程と、 前記患者に従属する情報および前記モンテカルロ輸送計算から、前記患者にデ
リバーされる線量の三次元マップを製作する工程と、 を包含することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１２】 前記患者に従属する情報を構築する工程が、 (ｉ)モンテカルロ・パラメータ、(ｉｉ)物理学オプション、(ｉｉｉ)出力オプ
ションの入力から使用者特定オプションを決定し、コード制御用スイッチをセッ
トする工程と、 原子核／原子／電子のデータから各粒子タイプの輸送のためのエネルギ・グル
ープの数を決定し、各粒子タイプについてのエネルギ・グループの数を得る工程
と、 コンピュータ断層撮影（ＣＴ： computed tomography）情報を使用して、(ｉ)
ＣＴスキャン処理するための使用者特定閾値からなる使用者・オプションと(ｉ
ｉ)物質仕様アレイを製作するのに貢献するＣＴスキャン・アレイの入力から、
各ＣＴボクセルに対する寸法および物質組成を定める工程と、 患者構造を記述する使用者描画輪郭を読み出し、使用者描画輪郭を包含する第
２セット使用者・オプションの入力から前記物質仕様アレイを修正し、前記物質
仕様アレイの生成を完了すると共に、標準偏差帯域識別アレイを得る工程と、 外部ビーム特性および変更子を包含する放射線源仕様の入力から、各放射線を
特定する使用者入力を読み取って、ビーム・デリバリー成分を記述している放射
線源角度と、エネルギ分布と、アレイとを得る工程と、 内部放射線源仕様の入力から、各内部（近接照射療法）源を特定する使用者入
力を読み取って、放射線角度とエネルギ分布とを得る工程と、 コード内で内部的に限定された物質組成データの入力から、物質アレイに対す
る最終セットアップを完了して、問題に従属する物質と同位元素仕様アレイとを
得る工程と、 (ｉ)前記核／原子／電子のデータと、(ｉｉ)前記各粒子タイプについての前
記エネルギ・グループ数と、(ｉｉｉ)前記問題に従属する物質と同位元素仕様ア
レイとの入力から、核および原子データを読みとって、輸送アレイを構築して、
(ｉ)核および原子輸送データ・アレイと、(ｉｉ)重荷電粒子輸送データ・アレイ
と、(ｉｉｉ)各粒子タイプについてのエネルギ・グループ構造とを得る工程と、 (ｉ)前記核／原子／電子データと、(ｉｉ)前記問題に従属する物質および同位
元素仕様アレイの入力から、電子データを読みとって、輸送アレイを構築し、電
子輸送データ・アレイを得る工程と、 を包含することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１３】 モンテカルロ輸送計算を実行する工程が、 (ｉ)放射線源角度・エネルギ分布と、(ｉｉ)ビームデリバリー成分を記述して
いるアレイと、(ｉｉｉ)物質データと、(ｉｖ)核・原子輸送データ・アレイと、
(ｖ)各粒子タイプについて数・エネルギ・グループ構造のための構造との入力か
ら、外部放射ビームから生じる一次粒子についての粒子属性を選択して、１つの
粒子の属性を得るための第１部分を与え、前記属性が、エネルギ、場所、方向お
よびタイプから成る工程と、 放射線源角度及びエネルギ分布の入力から、内部放射線源から生じる一次粒子
についての粒子属性を選んで、前記１つの粒子の属性を得るために第２部分を与
える工程と、 二次粒子アレイの入力から、輸送メッシュにおける別の粒子の相互作用によっ
て既に作られている１つの粒子を選択して、１つの粒子の前記属性を得るために
第３の部分を与え、それを完了する工程と、 (ｉ)前記輸送メッシュを通過する中性子を追跡してから、(ｉｉ)前記中性子に
よって蓄積されたエネルギを記録して、(ｉｉｉ) (ｉ)１粒子（前記中性子）の
属性と、(ｉｉ)コード制御についてセットされたスイッチと、(ｉｉｉ)物質仕様
アレイと、(ｉｖ)物質データと、(ｖ)核輸送データ・アレイと、(ｖｉ)前記中性
子に対する数およびエネルギ・グループ構造との入力から、二次粒子アレイにお
いて生成された二次粒子の属性を記憶し、中性子に対する二次粒子アレイと、中
性子に対する三次元エネルギ蓄積マップとを得る工程と、 (ｉ)前記輸送メッシュを通る光子を追跡してから、(ｉｉ)前記光子によって蓄
積されたエネルギを記録して、(ｉｉｉ) (ｉ)１光子粒子の属性と、(ｉｉ)コー
ド制御に対して設定された前記スイッチと、(ｉｉｉ)前記物質仕様アレイと、(
ｉｖ)前記物質データと、(ｖ)前記原子輸送データ・アレイと、(ｖｉ)光子に対
する数及びエネルギ・グループ構造との入力から、光子に対する二次粒子アレイ
において生成された二次粒子の属性を記憶し、光子に対する二次粒子アレイと、
光子に対する三次元エネルギ蓄積マップとを得る工程と、 (ｉ)前記輸送メッシュを通る重荷電粒子を追跡してから、(ｉｉ)前記重荷電粒
子によって蓄積されたエネルギを記録して、(ｉｉｉ) (ｉ)コード制御に対する
前記スイッチ設定と、(ｉｉ)前記物質仕様アレイと、(ｉｉｉ)前記物質データと
、(ｉｖ)前記核輸送データ・アレイと、(ｖ)重荷電粒子輸送データ・アレイと、
(ｖｉ)二次粒子アレイに対する数及びエネルギ・グループ構造との入力から、重
荷電粒子に対する二次粒子アレイにおいて生成された二次粒子の属性を記憶し、
重荷電粒子に対する二次粒子アレイと、重荷電粒子に対する三次元蓄積マップと
を得る工程と、 (ｉ)前記輸送メッシュを通る一次電子を追跡してから、(ｉｉ)前記電子によっ
て蓄積されたエネルギを記録して、(ｉｉｉ) (ｉ)１粒子（一次電子）の属性と
、(ｉｉ)コード制御に対する前記スイッチ設定と、(ｉｉｉ)前記物質仕様アレイ
と、(ｉｖ)前記物質データと、(ｖ)電子輸送データ・アレイと、(ｖｉ)前記電子
に対する前記数及びエネルギ・グループ構造との入力から、一次電子に対する二
次粒子アレイにおいて生成された二次粒子の属性を記憶して、一次電子に対する
二次粒子アレイと、一次電子についての三次元エネルギ蓄積マップとを得る工程
と、 (ｉ)前記輸送メッシュを通る二次電子を追跡してから、(ｉｉ)前記二次電子に
よって蓄積されたエネルギを記録し、(ｉｉｉ) (ｉ)１粒子(二次電子）の属性
と、(ｉｉ)コード制御のための前記スイッチ設定と、(ｉｉｉ)前記物質仕様アレ
イと、(ｉｖ)前記物質データと、(ｖ)前記電子輸送データ・アレイと、(ｖｉ)電
子についての前記数・エネルギ・グループ構造との入力から、二次電子に対する
二次粒子アレイにおいて生成された二次粒子（二次電子）の属性を記憶して、二
次電子に対する前記二次粒子アレイと、二次電子に対する三次元エネルギ蓄積マ
ップとを得る工程と、 単一バッチ（batch）に対して計算された三次元エネルギ蓄積マップの入力か
ら、課題に対する三次元エネルギ蓄積マップへ、バッチを通して計算されたすべ
ての三次元エネルギ蓄積マップを加え、積分三次元エネルギ蓄積マップを得る工
程と、 前記積分三次元エネルギ蓄積マップと標準偏差帯域IＤアレイとの入力から、
前記各々のバッチから決定されたエネルギ蓄積情報で、標準偏差計算に対して必
要なアレイを更新し、標準偏差事前計算アレイを得る工程と、 前記標準偏差事前計算アレイの入力から標準偏差を計算して、標準偏差アレイ
を得る工程と、 を包含することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１４】 前記患者に従属する情報および前記モンテカルロ輸送計算
によって、前記患者にデリバーされた線量の三次元マップ）を生成する工程が、 課題の概要をＡＳＣII出力ファイルに書き込む工程と、 蓄積したエネルギの前記積分三次元マップから線量を計算する工程と、 前記積分三次元エネルギ蓄積アレイと前記標準偏差アレイとの入力から、三次
元線量マップを書き出す工程と、を包含し、前記三次元線量マップが、ＡＳＣII
およびバイナリから成る群から選択された形式で書かれることを特徴とする請求
項１記載の方法。 - 【請求項１５】 前記放射線治療線量計画が、光子、軽荷電粒子（電子、陽
電子）、重荷電粒子（陽子、重陽子、三重陽子、ヘリウム-３、アルファ粒子）
、および中性子から成る群から選択した粒子を生成する放射線源を包含すること
を特徴とする請求項１１記載の方法。 - 【請求項１６】 前記放射線治療線量計画が、少なくとも１つの外部放射線
源デリバリー・システムを含むことを特徴とする請求項１１記載の方法。 - 【請求項１７】 前記放射線治療線量計画が、少なく一つの内部放射線源デ
リバリー・システムを含むことを特徴とする請求項１１記載の方法。 - 【請求項１８】 前記放射線治療線量計画が、遠隔放射線療法と、近接照射
療法と、ホウ素中性子捕獲療法（ＢＮＣＴ）とから成る群から選択したソース・
デリバリー・システムを含むことを特徴とする請求項１１記載の方法。 - 【請求項１９】 コンピュータ読み込み可能なメモリと、 このコンピュータ読み込み可能なメモリにロードされたコンピュータ・プログ
ラムと、を含み、 前記コンピュータ・プログラムが、患者へデリバーする放射線量を決定する手
段を含むことを特徴とする装置。 - 【請求項２０】 患者にデリバーする放射線量を決定するためのコンピュ
ータ・システムであって、前記コンピュータ・システムが、 ＣＰＵと、メモリと、ＣＴスキャン・データ・アレイと、核／原子／電子デー
タと、放射線源仕様と、使用者・オプション・データとを入力するための、そし
て、患者への放射線量のデリバりーに対する計画を出力するための周辺機器を包
含するコンピュータ・ハードウェア手段と、 モンテカルロ輸送に対するコンピュータ実行プロセスによって前記計画へ前記
入力からの情報を変換するための、前記コンピュータ・ハードウェア手段内に存
在しその制御の下にあるコンピュータ・ソフトウェア手段と、 を包含することを特徴とするコンピュータ・システム。 - 【請求項２１】 自動化放射線治療線量計画のための装置であって、前記装
置が、 患者記述と、ビーム記述と、ペナルティ関数と、査定基準とを得るための手段
と、 放射線治療ビームを個々のビームレットに分割する手段と、 各ビームレットについて患者の線量分布を決定する手段と、 各ビームレットに対するモニタ強度単位当たりの絶対線量分布を記憶する手段
と、 ペナルティ関数に従って最適化することによって、各ビームレットの強度−重
量を決定する手段と、 各セットの査定基準に最も良く適う治療計画を決定するように、全ビームレッ
ト最適化結果を、ボクセル毎に、あるいは、ドーセル毎に分析する手段と、 を包含することを特徴とする装置。 - 【請求項２２】 患者記述を得るための手段が、或る特有の治療方法の状況
において放射線量計算に適する患者の解剖学的構造を適切に記述する三次元マッ
プを得るための手段を包含することを特徴とする請求項２１の装置。 - 【請求項２３】 前記患者記述を得るための手段が、腫瘍／高感度構造の識
別認知のための手段を包含することを特徴とする請求項２１の装置。 - 【請求項２４】 ビーム記述を得るための前記手段が、各放射ビームの特性
（エネルギ、粒子タイプ、デリバリー装置）および向きを特定するための手段を
包含することを特徴とする請求項２１の装置。 - 【請求項２５】 前記ペナルティ関数が、ビームレット強度の最適化のため
の数学的な関数であることを特徴とする請求項２１の装置。 - 【請求項２６】 前記査定基準が、線量−体積分析と、腫瘍−線量最大化と
、生物学的反応とから成る群から選択されることを特徴とする請求項２１の装置
。 - 【請求項２７】 前記ビームレットが、タイル張りするように治療ビームを
覆う任意形状のサブビームであり、各ビームの中心放射線に対して直角に向いた
マスクによって限定されることを特徴とする請求項２１の装置。 - 【請求項２８】 前記ペナルティ関数が、最小二乗式二次ペナルティ関数Ｐ
を包含し、Ｐが P(a1…an)=∫F・［T−D］2dV の形を有し、ここで、Ｆは、「ディザイラビリティ・ファクタ」（１に初期化さ
れる）、Ｔは、目標線量、Ｄは、計算線量であり、Ｄは、式：D=ΣaiDiにおける
ように、各ビームレットによって付与される線量の合計としても表現することが
でき、ここで、ａiは、ビームレット振幅であり、Ｄiは、ｉ番目のビームレット
の単位振幅で当たりの線量であり、Ｆ，Ｔ，Ｄがボリュームにおける全位置関数
であることを特徴とする請求項２１の装置。 - 【請求項２９】 請求項２１の装置において、査定基準が、線量−体積分
析を含み、この分析で、身体の種々の部分への線量が抑制されたり、最小化され
たり、最大化されたりするようになり、さらに、前記査定基準は、腫瘍制御およ
び組織損傷が抑制されたり、最小化されたり、最大化されたりする、投影された
生物学的反応か、或いは、適切に記述された別の査定基準を包含することを特徴
とする請求項２１の装置。 - 【請求項３０】 請求項２１の装置において、査定基準が４セットの基準
を包含し、基準セットIは、腫瘍への線量を強制的に＞７５Ｇｙにさせて、高感
度構造への線量を最小限に抑えようと試み、基準セットIIは、高感度構造線量を
まずその許容量より低い値に保つように努め、次いで腫瘍線量を最大にしようと
試み、基準セットIIIおよびIＶは、高感度構造線量を最小限に抑えながらも腫瘍
制御を最大にすることを明確に試みる２つの方策を表わしており、基準セットII
Iは、＞７５Ｇｙの線量を受ける腫瘍の体積と、＜３０Ｇｙの線量を受ける高感
度構造の体積との差を最大にし、基準セットIＶは、腫瘍制御と正常組織合併症
との確率の間の差異を最適化することを特徴とする請求項２１の装置。
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