JP2005518908A - 放射線治療処置の送達を改変する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、処置計画を最適化し直さずに、自動的に患者を位置決めし直して、計画線量分布をより良好に回復する手段として、ＣＡＤＲ（輪郭処理された解剖学的構造による線量再位置決め）（４６）による新規な方法を提供する。具体的には、ＣＡＤＲは、計画ＣＴ画像、計画線量分布、およびオンライン画像を用いて、所定の日に線量の分配を位置決めし直す。これらの画像上には、手作業、自動、テンプレート・ベースその他の技術を用いて、輪郭も配置される。次いで、ＣＡＤＲにより、日々の線量分布が計画線量分布にかなり一致するように、患者の剛体的な再位置決め（５８）が最適化される。

Description

本発明は、一般に、癌などを処置するための強度変調放射線治療に関し、詳細には、変位した標的に放射線量を精確に送達する方法に関する。

本出願は、２００２年３月６日出願の米国仮出願第６０／３６２，１１２号の利益を請求する。参照によりその開示を本願明細書に援用する。
放射線治療用の医療機器は、高エネルギー放射で腫瘍状組織を処置する。放射量およびその位置を正確に制御して、腫瘍状組織が破壊されるのに十分な放射を与え、周囲の隣接する非腫瘍状組織に対する損傷を最小限に抑えるようにしなければならない。

一般に、放射線治療の工程では、処置を計画し、処置を送達することが必要である。放射線治療の工程は通常、ＣＴ（コンピュータ断層画像）やＭＲＩ（磁気共鳴画像）など、患者の３次元画像を取得することから始まる。次に、関連する解剖学的構造の輪郭すなわち外形を描く。これらの構造は、照射すべき標的体積か、あるいは、放射を最小限に抑えるべき感受性構造に分類し得る。次いで、これらの感受性構造への放射を最小限に抑えながら、標的体積が最も強く処置されるように最適化された処置計画を準備する。

一般に、腫瘍または標的体積は、いくつかの異なる角度から、強度および形状が適切に調節された放射ビームで処置することになる。複数のビームを使用する目的は、腫瘍部位に収束するこれらのビームが非腫瘍状組織を取り囲む区域に与える線量を少なくするためである。腫瘍を照射する角度を選択して、腫瘍部位近くの特に感受性の高い構造が照射されないようにする。特定の腫瘍に当てるビームの角度および強度から、この腫瘍に対する処置計画が作られる。

腫瘍の成長、呼吸、器官の動きなどによって生じる解剖学的な変化のために、放射線治療機器の動作が完全であるとしても、意図した構造に計画線量が与えられないことがある。例えば、感受性構造に対して相対的に標的構造が動くと、これらの構造がそれぞれ受け取る線量は、少なくなるか、あるいは多くなり得るはずである。患者を「正しく」体位固定しても、常に計画線量が標的に当たるとは限らない。処置の直前に、患者の信頼性の高い画像または部分画像を取得すると有益であろう。具体的には、これらの画像の輪郭を描き、次いで、現在の解剖学的位置に基づいて患者に対する処置の新しい計画を最適化し得るはずである。しかし、一般に、この工程は、患者が処置用診療台で処置されるのを待っている間にオンラインで実施するには速度が十分ではない。原理的には、処置の直前に信頼性の高い患者の画像または部分画像を取得することが可能ならば、これらの画像の輪郭を描き、次いで、これらを用いて新しい計画を最適化し直し、処置時の最新の解剖学的な位置に基づいて患者を処置し得るはずである。しかし、処置用診療台上で患者がそれほど長い時間動かないままでいることは不可能であるので、一般にこの工程の速さは十分ではない。というのは、なんらかの動きがあると、最終的には新たに取得された解剖学的な情報が役に立たなくなるからである。

放射線治療における主要な努力の一つは、ビーム位置誤差ならびに処置標的および極めて重要な正常器官の幾何形状の変動など、処置の変動の影響を小さくすることであった。これらの変動を補償するために、所定のマージンを標的体積の周りで用いる。これは、しばしばＣＴＶ（臨床標的体積）と称する。理論的には、マージンを用いると、標的がいくらか変位する場合でも、確実に標的体積に意図した線量が与えられることになる。処置工程における不確実性のためにしばしば、描画した腫瘍体積をマージンによってＰＴＶ（計画標的体積）に拡大する必要がある。このマージンにより、意図した目標線量が確実に腫瘍に与えられる。こうすると、細分化された時間のかかる処置を通じて常に腫瘍がＰＴＶ内に含まれるはずである。しかし、マージンが大きすぎると、健康な組織に不必要な線量が送達され、マージンが小さすぎると、標的に所望の線量が与えられない恐れがある。

放射線治療処置の過程を通じて、放射線は線量単位で送達される。線量を投与するある１日を線量投与「部分」とみなす。日々あるいはより頻繁に内部器官が動くことにより、標的体積が移動し得る。このような移動が、不正確さの極めて大きな原因になる。この問題は、ＩＭＲＴ（強度変調放射線治療）などを用いて、処置をますます共形なものにするように試みるにつれ悪化する。標的体積の周りでマージンがより小さくなると、処置が成功するかどうかは、標的体積が意図した位置に精確に配置されるかどうかにますます依存することになる。感受性構造が放射されないように線量勾配を大きくすると、感受性構造がわずかにシフトしても、意図しない多量の線量がこれらの感受性構造に与えられる恐れがある。

放射線治療用にオンラインで３次元画像が得られるようになり、治療時における患者の解剖学的構造の知識が極めて大きく増えると期待されている。治療時に、患者の解剖学的構造の知識を得ることは重要である。ＣＴによる画像化は、放射線量が、どのように標的体積およびマージンに対してすでに分配されたか、あるいはこれから分配されるかを検証するための特に有用なツールであり、感受性構造がその位置のシフトによってこれから損傷を受けるか、あるいはすでに損傷を受けたかどうかを検出し得る。さらに、一般にＣＴによる画像化は処置を計画するのに用いられるので、日々患者をモニタするための適切な方法でもある。ＣＴ機能を放射線治療システムに統合すると特に有用であろう。というのは、こうすると、患者を２度位置決めする必要がなくなり、そのため画像化と処置の間で患者が動く可能性が最小限に抑えられるからである。送達の前後およびその最中に処置の検証を行うのに画像による誘導を利用して処置計画を改変することも望ましい。この工程は、ＩＧＡＲＴ（画像誘導による適応放射線治療）と称し、ＡＲＴ（適応放射線治療）を拡張したものである。広い意味で、ＩＧＡＲＴは、放射線治療工程にフィードバックを組み込んで、所定の日に患者に対して最も適切な処置を送達し、以前の部分送達における不完全さを解消しようとするものである。

ＡＲＴは、測定値の系統的なフィードバックを利用して処置計画を改変し得る閉ループの放射線処置方法である。ＡＲＴでは、治療過程の早い段階で処置の変動を系統的にモニタし、それらを組み込んで処置計画を最適化し直すことによって、放射線処置が改善される。ＡＲＴ法では、照射野のマージンおよび処置線量を、個々の患者それぞれに対して日常的にカスタマイズして、線量の安全な段階的増加を実現し得る。

オンライン画像化の典型的な利用法の例には、必要に応じて、剛体的な患者の位置決めを行い、内部の解剖学的構造の変化を示し、見込みまたは遡及的な送達線量を計算し、処置の最適化をし直すことが含まれる。線量の計算および再最適化は、特に複雑なＩＭＲＴ処置の場合には極めて時間がかかることがあり、そのため、患者が処置用診療台にいる間にこれらを完了させるのは事実上不可能である。

したがって、完全な線量計算または再最適化を必要とせずに、腫瘍に放射線量を精確に送達する方法が求められている。

本発明は、オンラインＣＴその他の部分画像を利用して、完全な線量計算または再最適化を必要とせずに、処置の送達を改善する方法を提供する。オンライン画像化により、日々、処置位置における患者の画像を形成し得る。画像誘導による放射線治療では、これらの画像を用い、それに従って処置の指示または適応を行う。

本発明の一態様では、本明細書でＣＡＤＲ（輪郭化された解剖学的構造による線量再位置決め）と称する方法を用いて、解剖学的構造が計画から変化したと判定されるとき、適切な放射線量を送達する方法を決定する。これは、解剖学的構造の変化を補償するために、関連する解剖学的構造の輪郭の描画に基づいて、どのように患者のシフトまたは送達の改変を行うべきかを決める自動的または半自動的な方法である。ＣＡＤＲ法により、患者の最適な位置が得られ、その位置に対して所望の標的構造および感受性構造が線量分布内で最適な位置に置かれることになる。

相対的な位置が求められると、このシフトを適用するために患者の移動または送達の改変、あるいはこれら２つの組合せを用いることによってこのシフトを補償し得る。
この方法に必要な入力は、１）部分ＣＴ画像、２）部分ＣＴ内の関連する解剖学的フィーチャの輪郭、３）部分ＣＴについての線量分布であり、この線量分布は、部分ＣＴについて直接計算するか、あるいは、間接的に計画ＣＴについて計算し、画像融合とも称する重ね合わせにより部分ＣＴに一致するように位置合わせする。

輪郭を取得する方法は、本発明に特有のものではなく、１）手作業の輪郭処理、２）自動輪郭処理、または３）テンプレート・ベースの輪郭処理、ならびにこれらの方法の組合せを含めて、いくつかの方法が可能である。

これらの入力が与えられると、自動融合を用いて患者の新しい位置が見つかる。この位置で、分配される線量がより良好に標的領域に達し、かつ／または感受性構造に線量が分配されなくなる。これは、ある種の相対的な患者の位置の成功度を定量化する物体融合を規定することによって実現される。自動融合ルーチンでは、この物体関数が最も成功度が高いとみなす患者の位置を探索する。このように、ＣＡＤＲでは、自動融合の形で最適化工程を用いるが、この最適化は、線量最適化工程とは本質的に異なり、またそれよりも極めて高速である。そのため、この最適化がより有用になる。

本発明の別の態様では、本明細書でＭＭＯＤＳ（日々の選択による複数のマージンによる最適化）と称する工程を用いて、最適化し直すことなく放射の送達を改善する。最初の最適化手順中に、様々な輪郭のいくつかのマージン（例えば、きつい、普通、緩いなど）について、あるいは、異なる目的（例えば、攻撃的な処置、感受性構造の保存など）によって計画を最適化する。同様に、患者の画像が複数組利用可能な場合、あるいは、これから得られる場合、これらの組合せ画像の器官の位置の重なりに関する現在の情報または蓄積された情報を用いて、様々な解剖学的な配置について計画を最適化し得る。次いで、医師は、処置工程中にリアル・タイムで、一般に異なるマージンを有する様々な最適化された計画から選択し、それによって、腫瘍またはそれに隣接する組織のサイズまたは位置について認識された変化が補償され得る。

計画画像に対して処置送達の最適化を行うとき、標的および感受性構造を取り囲み得る様々なマージンが含まれるように輪郭を描く。例えば、標的を取り囲むマージンが小さい輪郭は、これらの標的のサイズおよび形状に最も近く一致し得るが、不正確さおよび器官の動きの影響を最も大きく受けることになる。ＭＭＯＤＳにより、マージンのいくつかの異なるサイズまたは輪郭について計画が最適化される。次いで、所定の処置日に、使用者は、どの計画を送達するかを決定し得る。どのように内部の解剖学的構造が変化するかに応じて、処置領域をより良好に包含するより大きなマージンを有する計画を用いるのが賢明なこともあり、また、その日に標的領域と感受性構造の近接度が増しているので、より小さいマージンが望まれることもある。

ＭＭＯＤＳの主な利益は、最適化し直す必要がないことである。その代わりに、承認された計画がいくつか利用可能であり、各部分ごとに適切な送達計画を選択する。ＭＭＯＤＳはＣＡＤＲと独立に機能し得るが、これらは連繋して働くのにもよく適している。例えば、ＣＡＤＲによって患者の位置が改善されて示されるので、その他の方法で必要とされるよりもマージンが小さい計画を選択し得る。あるいは、より大きいマージンが望まれる場合には、ＣＡＤＲは、感受性構造に追加の損傷を与えることなく、この要求に対応する助けとなり得る。

ＭＭＯＤＳの実施形態では、再最適化または日々の輪郭処理を必要とせずに、日々の選択による複数のマージンによる最適化がなされる。ある処置を行うすべての日を通じて適切な標的の有効範囲を提供することになる単一のＰＴＶ（計画標的体積）用マージンを選択する代わりに、複数のＰＴＶ用マージンについて計画を最適化し承認する。オンラインＣＴ画像形成を用いて、患者の解剖学的構造を日々検査し、感受性構造への線量を最小限に抑えながら、標的を覆うのに必要なマージンを選択する。

ＭＭＯＤＳの目標は、オンライン画像を利用して、日々の解剖学的構造の情報に基づいて、標的を有効範囲に入れることと感受性構造を避けることとの間でバランスをとることである。様々なマージンを用いて複数の計画をあらかじめ最適化する。それぞれの処置日に、オンライン画像を用いて標的を有効範囲に入れるのに必要な計画およびマージンを選択する。ＭＭＯＤＳでは、日々の輪郭処理または再最適化が不要であり、患者が処置台にいる時間がわずかに増えるだけである。

ＭＭＯＤＳおよびＣＡＤＲは、それぞれ独立にまたは合わせて使用し得る。一般にＣＡＤＲによる結果から、ガントリーに対する最適な患者の再位置決め方法が決まるが、実際にはこの再位置決めは、患者の移動または処置送達の調整によって実現し得る。ＣＡＤＲの結果により、所望の計画線量分布が再現されない場合、場合によっては他のマージンの選択肢を利用して他の適切な計画（ＭＭＯＤＳ）を選択し、それによって、オンラインＣＴなど様々な技術によって得られたその日の患者の解剖学的構造をより良好に補償し得る。この工程を、ＣＡＤＲ（患者の位置）とＭＭＯＤＳ（所望の計画）の好ましい組合せが特定されるまで反復し得る。

本発明の別の態様では、改善された適応放射線治療処置法が検討される。
様々な重ね合わせ技術を用いることによって、本発明の様々な実施形態が実現される。基本的には、計画画像および部分画像を整列させて、処置前にどんな改変が必要とされるかを決定する。好ましくは、この重ね合わせは、自動化または半自動化された融合によって実施される。

本発明の方法を用いることによって、ａ）異なる構造に対して計画放射線量を再現するか、あるいは計画放射線量に比較的近づけ、ｂ）解剖学的構造の変化による感受性組織の劣化を低減し、ｃ）適応放射線治療により与えられる線量を改変することが可能になる。

本発明は、強度変調放射線治療に特に有用であるが、他の応用も可能である。オンラインＣＴ機能を有する機器を用いて画像誘導による適応放射線治療とともに用いるように参照しているが、これを本発明の用途を限定するものとみなすべきではない。本発明は、適応放射線治療などにおいて類似の性能および特徴が望まれる場合に用いるのに有利に適用し得る。

以下の詳細な説明、特許請求の範囲、および添付の図面から、当業者には本発明の様々な他の特徴、目的、および利点が明らかになろう。

次に図１を参照すると、本発明とともに用いるのに適した放射線治療機器１０は、カンチレバー式トップ１４を有する放射線透過テーブル１２を含む。テーブル・トップ１４は、直交座標系２２のｚ軸に沿って延びる軌道１６に沿ってテーブル１２が移動するのに伴って、放射線治療機器１０の環状ハウジング２０の開口１８内に入る。

テーブル１２は、トップ１４の（座標系２２のｘ軸で示す）水平横方向位置の調整を可能とし、かつ（座標系２２のｙ軸で示す）縦方向にトップ１４を調整可能とするために、内部軌道アセンブリおよび（図示しない）エレベータも含む。ｘ方向およびｙ方向の動きは、開口１８の直径によって制限される。

開口１８と同軸であり、ハウジング２０内に位置する回転ガントリー２４は、その内面上にｘ線源２６および高エネルギー放射源２８を支持する。ｘ線源２６は、従来型の回転式陽極ｘ線チューブとし、放射源２８は、当技術分野で知られているｘ線、加速電子、陽子または重イオンを生成するものを含めて任意の処置用放射源とし得る。ｘ線源２６および放射源２８は、テーブル・トップ１４が開口１８内に位置するときに、患者用テーブル１２の上部近くの回転中心６４の周りでガントリー２４とともに回転する。

テーブル・トップ１４が開口１８内に位置するときに、ｘ線源２６はコリメートされて、ほぼｘ−ｙ面内で開口１８を横切り、したがってテーブル・トップ１４を横切るファン・ビーム３０が生成される。ファン・ビーム３０は、ガントリー２４の位置によって角度が制御される中心軸３１の周りに発散する。以下、軸３１を投影軸と称する。

テーブル・トップ１４を横切った後で、ファン・ビーム３０は、放射源２８から径方向の反対側に位置するリニア・アレイ検出器３２によって受け取られる。そのため、回転ガントリー２４により、テーブル・トップ１４上の患者のファン・ビームによる放射線投影像を、患者の周りの様々な角度で取得し得る。

放射源２８は、高エネルギー放射のファン・ビーム３４が投影されるように取り付けられる。ファン・ビーム３４は、ファン・ビーム３０と同様に投影されるが、ファン・ビーム３０を直角に横切り、ガントリー２４の反対側で放射線検出器および絞り３６によって受け取られる。代替実施形態では、この絞りの代わりに検出器を使用して、患者の動きを推定する検出器３２の代替形態を提供する。高エネルギー放射のファン・ビーム３４は、このビーム中に中心をもち、かつ投影軸３１に直交する放射軸の周りに発散する。

放射源２８は、その前方に取り付けられて、高エネルギー放射ビーム３４を複数の隣接した光線に分割するコリメータ３８を有する。これら複数の光線のエネルギーおよび／または流束量は個々に制御し得る。

当技術分野で周知の、表示スクリーン４２ならびに使用者による入力用のマウスおよびキーボード４４を有するコンピュータ４０は、放射線治療機器１０に接続されて、当技術分野で周知の方法に従って患者の走査を行う間に、テーブル１２の動きを制御し、ガントリー２４の動作を放射源２８およびｘ線源２６と協調させ、リニア・アレイ検出器３２からデータを収集する。

図２は、本発明の放射処置方法のブロック図である。
本発明の方法では、オンラインＣＴまたは部分画像を取得する他の手段を用いて、放射線治療計画を完全に最適化し直さずに、標的構造への放射送達を改善する。より具体的には、患者に前処置を施すために体位固定する位置および規定部分についての内部の解剖学的構造の位置が、計画位置から剛体回転および並進移動分だけ異なるとき、既存の方法を用いて患者のこれらのオフセット量を決定し、同様に、この変位した位置を反映するように、患者の移動または送達の改変によってこれらのオフセット量を補正し得る。しかし、内部の解剖学的構造の変化の場合には、従来の方法が求める「正しい」患者の再位置決めでは、任意の標的および感受性構造に所望の線量が分配されないことがある。その代わりに、ＣＡＤＲを用いて線量分布に関して好ましい位置に患者を移動させ（または、処置を並進移動させ）、かつ／または、患者の現在の解剖学的構造が与えられる場合には、ＭＭＯＤＳを用いて、所望の線量分布を実現するのにより適切な代替処置計画を選択し得る。

ＣＡＤＲを実施するのに必要な情報は、１）部分画像、および２）この部分画像についての線量分布である。この線量分布は、部分画像から直接計算するか、または、間接的に計算し、重ね合わせによって部分画像と一致させるように位置合わせするか、あるいはその他の方法で推定する。ＣＡＤＲでは、部分画像内の関連する解剖学的フィーチャの輪郭も必要とすることがある。これらは、手作業の輪郭処理、自動輪郭処理、変形可能な融合、テンプレート・ベースの自動輪郭処理、またはこれらの組合せを含めて任意の方法によって取得し得るが、これらに限定されるものではない。これらの輪郭を求めた後で、計画画像、計画輪郭、および計画線量分布の組合せと、新たに取得された部分画像、部分輪郭、および部分線量分布の組合せの重ね合わせを実施する。重ね合わせを用いて、分配される線量がより良好に標的体積に達し、かつ／または感受性構造に線量が分配されないような患者の新しい位置を見つける。この重ね合わせは、融合と呼ぶ技術によって実施することが可能であり、複数の画像を位置合わせするのに一般に用いられる画像情報に加えて、線量および輪郭の情報を用いることが可能である。この融合工程は、ある種の相対的な患者の位置の成功度を定量化する数学的な関数を定義することによって自動化し得る。好ましくは、自動融合または変形可能な融合のルーチンを用いて、この数学的な関数が最も成功度が高いとみなす患者の位置を探索する。

本発明の別の実施形態では、半自動融合法を用いて、医師が線量投与の選択を組み込むことが可能である。例えば、（極めて攻撃的な処置、感受性構造を最大限に保存するなどの）選択に従っていくつかの関数を生成することが可能であり、各関数ごとに患者の最適な再位置決めを決定し得る。次いで、医師はこれらの結果から選択することが可能である。医師がさらに介入する場合には、医師はこの関数またはこの関数の様々な項に適用する重み付けを変更し得る。

別の実施形態では、この融合法は、好ましい重みに関してこのシステムにトレーニングを施すことによってさらに改善し得る。本発明のこの実施形態では、医師には、（患者の相対的な変位に基づいて）２つの可能な線量分布間で一連の選択肢が提示される。医師の選択に基づいて、物体関数中の重みに関する選択をさらに定義し得る。１人の人間が、異なる処置部位または異なる処置目標について、複数の関数に「トレーニングを施す」ことが可能である。

ある処置部分に関する患者の体位固定が、計画位置から剛体回転および並進移動分だけ異なる場合、この状況を正すために２つの基本的な方法がある。一つは、患者を正しい位置に移動させることである。他の一つは、送達パラメータを改変して患者の現在の位置を補償することである。複合的な手法も可能である。理論的には、いずれかの技法により、計画された送達を完全に復元し得るが、実際には、再位置決めおよび送達改変の不正確さからいくらかの制限がある。

しかし、患者の解剖学的構造が変化した場合には、再位置決めおよび／または送達改変を行う方法はやや不明確であり、上述した輪郭処理および再最適化に及ばない。そうではあっても、計画送達および部分ＣＴを利用して、患者の現在の位置に送達されることになる線量を計算し得る。同様に、計画線量送達を改変することによって、現在の位置の患者に送達されることになる線量を推定し得る。計画画像と部分画像の画像重ね合わせにより、これらの相対的な位置合わせを判定し得る。次いで、同じ変換を元の３次元計画線量分布に適用すると、どのようにそれが部分画像の構造に与えられたかがわかる。この後者の手法を用いる際に、全体的にわずかな不正確さがある。というのは、この線量計算は最新の患者の描画に基づいていないからである。そうではあっても、空間の各位置に蓄積する線量に関して線量計算がどのように変化するかについてはそれほど懸念することはなく、線量の蓄積に対する標的および感受性構造の位置の懸念のほうが大きい。

同じ考え方が、患者の位置のわずかなシフトに当てはまる。物理的な空間における線量分布は大きな影響を受けないが、これらの線量を受け取る患者内部の構造は大きく変化し得る。図３〜図５に、簡単な例を示す。図３に示すように、患者内部の内部領域に高線量の放射を送達するように、処置送達を計画する。しかし、図４に示すように、この構造は患者の残りの部分に対して相対的に移動し、線量が送達される場所から離れるように移動する。部分画像で明らかなように、この解剖学的構造は、処置領域が患者の残りの部分に対して相対的に変位するようにシフトする。この患者が、この患者の境界に基づいて「正しく」体位固定される場合、物理的な空間における線量分布は、それが意図された場所から実質的に変化しない。これを図４に破線の環で示す。この分布は、意図した処置領域の位置をもはや反映していないことになる。しかし、図５に示すように患者全体を左にシフトすることによって、この標的領域は再び高線量の領域内に入る。ここで、患者の元の位置を破線で示す。このようなシフトによる線量計算に対する変更は一般にわずかであり、標的に当たるかどうか、あるいは感受性構造が避けられるかどうかの影響のほうがはるかに大きい。

再度、図３および図４を参照すると、患者内での物理的な変化が、どのように標的体積への線量の分配に大きな影響を及ぼし得るかが示されている。図３では、患者の身体６６内の線量投与標的６８に高線量が送達されるように処置送達が計画される。図４の部分画像では、内部領域６６は患者の身体６６の残りの部分に対して相対的にシフトしている。処置をセットアップする際に、患者の身体６６が処置計画に従って位置合わせされたとしても、この線量分布は、意図した処置領域の位置をもはや反映しないことになる。

患者の身体６６全体が適切にシフトされる場合、線量投与標的６８は、好ましい線量を受け取るように位置合わせされ得る。（患者の元の位置を破線で示す図５を参照されたい。）ＣＡＤＲ法は、この好ましい線量をもたらす患者の位置を見つけようとし、この位置を求めるのに画像情報だけでなく線量および輪郭の情報を使用し得る。このように身体をシフトすることにより以前は考慮しなかった感受性構造が考慮対象に含まれることを考慮すると、このような構造も最適化される再位置決め処理に含まれる。部分画像に必要とされる線量情報は直接計算するか、推定するか、あるいは、相対的な画像位置合わせに基づいて３次元計画線量分布を変換することによって間接的に計算し得る。線量計算は最新の患者の描画に基づくことにならないので、線量計算において（空間の各位置に蓄積される線量に関して）わずかな不正確さが生じ得るが、このような不正確さは、標的および周囲の構造に投与される線量が少なすぎたり、多すぎたりすることが潜在的に可能であることに比べると重要ではない。放射送達システムが許容する場合には、患者の身体全体をシフトさせるのではなくて、その代わりに等価な結果がより好都合に実現されるように処置全体を並進移動させることが可能である。

融合工程を含めてＣＡＤＲ法全体を自動化し得る。融合または重ね合わせに用いられるいくつかの典型的な数学的関数は、積分線量、ＤＤＶＨ（差分線量体積ヒストグラム）の第１および第２モーメント、計画されたＤＶＨと潜在的に可能なＤＶＨの絶対差分およびべき乗差分、ならびにある種の線量よりも受け取る量が多いまたは少ない構造の体積百分率に関する項を含む。これらの様々な計量値はしばしば、輪郭処理された構造ごとに、重みづけされ、項と組み合わされる。上記その他の項の組合せにより、自動ＣＡＤＲ用に最適化し得る単一の関数が得られる。

ＭＭＯＤＳ（日々の選択による複数のマージンによる最適化）を用いて、調整を加えることも可能である。ＭＭＯＤＳでは、最適化工程中に輪郭を描いて、標的構造および感受性構造を取り囲む様々な可能なマージンを生成する。例えば、標的を取り囲むマージンが小さい輪郭は、これらの標的のサイズおよび形状と最もよく一致し得るが、不正確さおよび器官の動きの影響を最も受けやすくなる。ＭＭＯＤＳを用いていくつかの異なるマージンのサイズまたは輪郭に関する計画を最適化する。こうすると、処置の所定の日に、医師はどの最適化された計画を送達するかを決定し得る。患者内部の解剖学的構造がどのように変化するかに応じて、マージンが比較的大きい計画を用いて処置構造をより良好に包含すると賢明なことがある。あるいは、処置の日に感受性構造により近接して標的構造が存在するので、マージンが比較的小さい計画を用いると賢明なことがある。ＭＭＯＤＳの主な利益は、処置の時点で完全な再最適化が不要なことである。その代わりに、いくつかの最適化された計画が利用可能であり、各部分ごとに適切な送達計画を選択する。

ＭＭＯＤＳの類似の実施形態では、計画段階中に一つまたは複数の処置を最適化するだけでなく、オンライン画像化システムあるいはより最新の患者の解剖学的または生理学的な描画を取得する他の態様を用いて取得した画像に基づいて追加の計画も最適化する。例えば、追加の最適化は、最新のデータの組か、あるいは複数のデータの組にわたって蓄積された情報に基づいて行い得る。後続のそれぞれの日に、様々な計画画像のどれがその日の部分画像に最も似ているかに基づいて、あるいは、最も良好に標的を覆うと同時に感受性構造を避ける輪郭の組に基づいて、処置計画を選択し得る。この点に関して、新しい処置計画を作り出すのに用いる任意の画像または１組の画像を計画画像とみなす。ＭＭＯＤＳの例として、所定の標的領域用の好ましい輪郭は（マージンを含めて）、図６に示すものとし得る。しかし、標的領域が日々変化し得ることを考慮して、図５に示すより大きい標的領域について追加の最適化を生成する。こうすると、図６の部分画像により、標的領域が変化したことが示される場合、図８のマージンが拡大されたＭＭＯＤＳ計画を選択して、その日の標的領域を適切に覆うことが可能である。

複数のマージンによる最適化は、最も小さいマージンまたは特定のマージンによる最適化の摂動が、後続のマージンに対応する最適化を含めることによって最小限に抑えられるように行い得る。この考え方では、互いに関連づけられているがそれぞれ独立した１組の最適化を用いるので、この技法を極めて短い時間中に用いることが可能である。例えば、極めて短い時間中に解剖学的構造が動き、かつこの動きについての情報が送達システムにフィードバックされ得る場合、あらかじめ計算した最適化を用いて、処置送達のマージンを迅速に調整し得る。追加の完全なまたは部分的な領域についてこのように追加の最適化を行うことより、最終的にこの処置送達を迅速に改変して、送達の前またはその最中に解剖学的構造の変化を補償し得る。

ＭＭＯＤＳとＣＡＤＲは互いに独立して機能し得るが、これらの方法は、合わせて用いることが可能である。例えば、ＣＡＤＲによって患者の位置が改善されて示されるので、その他の方法で必要とされるよりもマージンが小さい計画を選択し得る。あるいは、より大きいマージンが望まれる場合には、ＣＡＤＲは、感受性構造に追加の損傷を与えることなく、この要求に対応する助けとなり得る。

以下のステップで、ＣＡＤＲおよび／またはＭＭＯＤＳを用いて典型的な放射線処置セッションを実施する。（１）患者の新しい画像を取得して、標的の相対的な位置を決定する。完全なまたは部分的な領域により、最終的に処置送達を迅速に改変して送達の前またはその最中に解剖学的構造の変化を補償し得る。

ＭＭＯＤＳとＣＡＤＲは互いに独立に機能し得るが、これらの方法は、合わせて用いることが可能である。例えば、ＣＡＤＲによって患者の位置が改善されて示されるので、その他の方法で必要とされるよりもマージンが小さい計画を選択し得る。あるいは、より大きいマージンが望まれる場合には、ＣＡＤＲは、感受性構造に追加の損傷を与えることなく、この要求に対応する助けとなり得る。

以下のステップで、ＣＡＤＲおよび／またはＭＭＯＤＳを用いて典型的な放射線処置セッションを実施する。（１）患者の新しい画像を取得して、標的および感受性構造の相対的な位置を決定する。（２）前の処置計画およびＭＭＯＤＳ計画と新しい画像とを比較し、適切な計画を選択する。（３）ＣＡＤＲを用いて患者の位置を調整し、送達される線量に対して内部の解剖学的構造をより良好に位置決めする。（４）処置計画と患者の位置とを最適に組み合わせて所望の線量分布を実現するために、必要に応じて反復する。（５）選択された計画を患者に送達する。この計画は、患者を物理的に移動させる必要とせずＣＡＤＲが求める剛体変位を補償するための追加の改変を含み得る。

ＣＡＤＲ、ならびに線量に基づく最適化された再位置決めの概念では、任意の適切な物体関数を使用し得る。この物体関数は、標的の有効範囲、感受性構造の線量などに関する重みによって、異なるタスクまたは選択に合わせることが可能である。一般のＣＡＤＲの物体関数の項は、最小自乗差分、モーメント、最小／最大ＤＶＨポイントを含む。

本発明は単一の物体関数に特有のものではなく、物体関数による自動融合を利用して、計画線量送達に対する改善された患者の位置を求めることに関するものである。この送達は、患者の位置を変更するか、あるいは、処置送達を改変して所望のシフトまたは回転を補償することによって実施し得る。

すでに用いられている典型的ないくつかの物体関数は、積分線量、ＤＤＶＨ（差分線量体積ヒストグラム）の第１および第２モーメント、計画されたＤＶＨ（線量体積ヒストグラム）と潜在的に可能なＤＶＨの絶対差分およびべき乗差分、ならびにある種の線量よりも受け取る量が多いまたは少ない構造の体積百分率に関する項を含む。これらの様々な計量値はしばしば、輪郭処理された構造ごとに、重みづけされ、項と組み合わされる。

上記その他の項の組合せにより、自動ＣＡＤＲ用に最適化し得る単一の関数が得られる。しかし、半自動手法を用いて、使用者が選択を組み込むことが可能である。例えば、いくつかの物体関数を生成する（例えば、極めて攻撃的な処置、感受性構造を最大限に保存するなど）ことが可能であり、各関数ごとに患者の最適な再位置決めを決定し得る。次いで、使用者はこれらの結果から選択することが可能である。

使用者がさらに介入する場合には、使用者はこの物体関数またはこの関数の様々な項に適用する重みを変更し得る。例えば、使用者は、異なる構造に当たる線量の異なる相対的な重要性を示し得る。

この概念は、使用者の好ましい重みに関してこのシステムにトレーニングを施すことによってさらに改善し得る。使用者には、患者の相対的な変位に基づいて、２つの可能な線量分布間で一連の選択肢が提示され得る。使用者の選択に基づいて、物体関数中の重みに関する使用者の選択を改善し得る。１人の使用者が、異なる処置部位または異なる処置目標について、複数の物体関数に「トレーニングを施す」ことも可能である。

この日々の位置の最適化工程にかかる時間は数秒であり、それよりもかなり長くかかり得る完全な再最適化とは異なる。ＣＡＤＲは、外部の基準または骨状解剖学的構造の再位置決めに好ましいものである。というのは、ＣＡＤＲによって、骨または基準に対する相対的な標的および感受性構造の変位が補償されるからである。ＣＡＤＲによりＤＶＨが改善し得ることを結果が示しており、これは、内部の解剖学的構造が変化する中で、基準または骨状解剖学的構造に基づいて位置決めすることによって予想されることである。

図１０は、適応放射線治療法のブロック図である。
図１１は、本発明の別の実施形態による改善された適応放射線治療法のブロック図である。

ＡＲＴ（適応放射線治療）法に対応するための多くの提案がなされている。ＡＲＴ法は、医師の処方を維持しながら、各処置部分を適応させる方法である。本発明の実施形態は、ＡＲＴ用に最適化された方法を提供する。これは、断層治療法の固有の特徴を利用する知識ベース・システムである。

図１１に示すように、高品質の診断画像を利用する工程（ボックス１、ＣＴ_Diag）、輪郭処理（ボックス２）、および計画／最適化（ボックス３）は、最新のＩＭＲＴ処置の送達における周知の工程である。処置位置を検証するための１日目（ｄ１、後続の日は（ｄｎ））の部分用の検証用ＣＴ画像（ボックス４、ＶＲＣＴ_Frac(d1)）を取得する工程は、本発明に固有の工程である。オンラインＣＴ画像化機能を用いると、使用者に、ＣＴ_Diag画像と、ＶＲＣＴ_Frac(d1)画像を電子的に融合して（ボックス５）、患者の体位固定誤差を求める（ボックス７）任意選択肢が与えられる。このＶＲＣＴ画像からも、極めて重要な構造の動きに関連する重要な情報が得られる。この実施形態では、これらの日々のＶＲＣＴ画像を用いて、標的および極めて重要な構造の動きを追跡する。ＶＲＣＴを必要とする各部分によりシステムの知識ベースが増し、それによってＡＲＴの任意選択肢が増える。

図１１を再度参照すると、処置の第１日に、このシステムは、ＣＴ_Diag用の計画をロードし、処置を施す（ボックス９およびボックス１０）。ＶＲＣＴがデータ・ベース中にないので、ＡＲＴの実施は不可能である。この処置の後で、なんらかのオフライン時に、検証画像ＶＲＣＴ_Frac(d1)を用いて、新しい計画を形成し得るはずである（ボックス１３およびボックス１４）。この計画は、処置に関する医師の元の処方に基づくものであり、これを記憶する（ボックス１６）。この時点で、ＣＴ_DiagからＶＲＣＴ_Frac(d1)まで内挿することによって、複数の輪郭のマージンを形成し得る。この工程は、医師の再検討の任意選択肢も含み得る（ボックス１５）。

２日目に、このシステムは融合法によって、ＶＲＣＴ_Frac(d2)画像と、ＶＲＣＴ_Frac(d1)画像およびＣＴ_Diagとを比較して、最良適合特徴を決定する工程（ボックス１１）を開始する。この最良適合により、用いるべき最適計画が決まる。このシステムは、各ＶＲＣＴによる学習を継続して行い、時間の経過につれ、このシステムは、（ＤＶＨの制約を含めて）医師の元の処方に基づいて多くの最適化された計画を蓄積することになり、それによって最適なＡＲＴ処置が得られる。

好ましい実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明を上記で述べた特定の実施形態に限定することを意図するものではないことを理解されたい。すなわち、本発明の精神または趣旨から逸脱することなく、ある種の置換、変更、改変、および割愛を加え得ることを当業者なら認識することが理解されよう。したがって、上記の説明は単なる例であり、本発明は、本発明の主題の理にかなったすべての均等物を含むとみなされ、添付の特許請求の範囲で述べる本発明の範囲が限定されるべきではない。

放射線投影画像を取得し、高エネルギー放射線治療を施す放射線治療システムを示す部分破断斜視図。 本発明の放射線処置法を示すブロック図。 内部構造および線量投与標的を有する患者を示す概略図。 患者に対して線量投与標的の変更された位置がを示す患者の概略図。 本発明の実施形態に従って患者を移動させた結果として再位置決めされた線量投与標的の再位置合わせの結果を示す患者の概略図。 図３に類似の内部構造および線量投与標的を有する患者を示す概略図。 拡大された線量投与標的を示す患者の概略図。 線量投与標的のマージンを示す概略図。 本発明の別の実施形態に従って患者の線量投与標的を適切に覆うために、図７の内部構造および線量投与標的上に重ね合わされた線量投与標的のマージンを示す患者の概略図。 適応放射線治療法を示すブロック図。 本発明の別の実施形態による、改善された適応放射線治療法を示すブロック図。

Claims (13)

1. ＣＡＤＲにより、線量分布に対して部分画像の最適位置を見つけ、それによって、該部分の関連する構造が受け取る線量が改善される。
2. ＣＡＤＲに用いる前記線量分布を、推定された部分画像について直接計算するか、あるいは、計画画像の線量分布に基づき、場合により、画像の重ね合わせと組み合わせて間接的に取得し得る。
3. 最適化された物体関数が自由に変えられるものであり、適応放射線治療などを通じて、ａ）様々な構造に対して計画線量を模倣し、ｂ）可能な場合には該線量を改善するか、あるいは解剖学的構造が変化する中で劣化を少なくし、ｃ）所望の場合には（例えば、ある種の構造の保存に関して新たに見つかった懸念）、受け取る線量を改変するなどの目標を達成する項を含み得る。
4. 単一の物体関数が可能であるが必要条件ではない。代わりに、複数の物体関数を用いることが可能であり、使用者は好ましい結果を選択し得る。
5. 様々な場合にＣＡＤＲの結果を微調整するために、使用者が物体関数および重み付けを調整し得る。
6. 使用者のトレーニングに基づいて、システムが物体関数の重みを学習し得る。
7. 患者を移動させるか、または送達を改変するか、あるいはこれら２つの組合せによって、結果を利用し得る。
8. ＣＡＤＲに必要とされる輪郭は、手作業の輪郭処理、自動輪郭処理、変形可能な融合、テンプレート・ベースの自動輪郭処理、またはこれらの組合せを含めて任意の利用可能な方法によって生成し得るが、これらの方法に限定されるものではない。
9. ＭＭＯＤＳを用いて、異なるマージン（例えば、きつい、普通、緩い）、または異なる目的（例えば、攻撃的な処置、感受性構造の保存）を有する複数の計画をあらかじめ最適化し得る。それぞれの日に、その日の患者の解剖学的構造の最良推定値に基づいて、最適化された可能性から適切な計画を選択し得る。
10. ＭＭＯＤＳおよびＣＡＤＲは独立に機能し得るが、合わせて用いることも可能である。
11. ＭＭＯＤＳ法およびＣＡＤＲ法は、特定の画像化様式または画像取得手段に固有なものではなく、より最新の患者の位置または解剖学的な情報を取得する任意の形態に適用し得る。
12. ＭＭＯＤＳ法およびＣＡＤＲ法は、最初に利用可能な画像および関連する処置計画をともに含む任意の利用可能な計画画像を用いて適用し得るだけでなく、最初の計画の後で（例えば、処置過程の最中に）取得された任意の画像によって生成された計画にも適用し得る。
13. ＭＭＯＤＳにおいて計画を選択する工程およびＣＡＤＲにおいて再位置決めする工程では、画像情報、輪郭情報、線量−体積ヒストグラム、および線量測定情報を含む情報を用いることが可能であるが、これらの情報に限定されるものではない。

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