JP2011502010A - 放射線療法送達の運動適応最適化のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

放射線療法治療の送達を最適化するシステムと方法。システムは、治療送達を、患者の解剖学的及び生理学的変化（例えば、呼吸及び他の動きなど）や機械構成の変化（例えば、ビーム出力係数、カウチ誤差、リーフ誤差など）の様な各種要因を考慮に入れて最適化する。
【選択図】 図５

Description

本発明は、放射線療法治療の送達を最適化するシステムと方法に関する。
本出願は、２００７年１０月２５日出願の米国仮特許出願第６０／９８２，６０５号「運動適応最適化」に対する優先権を主張し、同仮特許出願の全内容を参考文献としてここに援用する。

放射線療法治療の送達中及びその合間に腫瘍が動くことは周知の事実である（２００６aのWebb、２００１年のLangenとJones）。報告されているリアルタイム運動補償法は主として追跡ベースである。即ち、補償は、計画されたのと同じ放射線ビーム強度を同じ時期に腫瘍参照枠内の同じ位置に置くことによって有効に実施される。これらの方法は、ライナック追跡（２００６年のNuyttens他、２００４年のMurphy）、ＭＬＣ追跡（２００１年のKeall他、２００６年のKeall他、２００３年のNeicu他）、又はカウチ追跡（２００５年のD’Souza他）により実装されており、ハードウェアソリューションであるのが特徴である。

Papiez他（２００５年のPapiez他、２００５年のPapiezとRangaraj、２００７年のPapiez他、１９９９年のPapiez他、２００８年のPapiezとTimmerman、１９９４年のPapiez他、２００６年のPapiezとLanger、２００２年のPapiez他、２００４年のPapieza）、McMahon他（２００７aのMcMahon他、２００７ｂのMcMahon他）、及びWebb他（２００６年のWebbとBinnie、２００６ｂのWebb）は、腫瘍運動を、動的ＭＬＣリーフ速度最適化に組み込んだ。これらの方法は、運動補償に対するソフトウェア手法であると考えられる。

追跡ベースの方法は、ひとたび運動が検出されると、運動誤差を完全に且つ瞬時に補償することを意図している。その様なスキームは、ハードウェアの限界及び／又は予測による補償誤差を明示的にモデル化していないため、開ループ方法であると考えられる。これらの開ループ追跡方法は、ＭＬＣ、ライナック、又はカウチなどの速度及び位置精度の様なハードウェアへの多大な要求はもとより、運動予測の精度にも多大な要求を課す。

米国仮特許出願第６０／９８２，６０５号

最先端の強度変調放射線療法（「ＩＭＲＴ」）送達は、計画されたリーフシーケンスに従う。リーフシーケンスは治療計画時に最適化され、患者のセットアップ、解剖学、及び生理学的状態を含め、或る特定の治療構成を想定したものである。しかしながら、治療計画手続き時に、リアルタイム治療構成、例えば患者呼吸、を正確にモデル化するのは困難である。治療送達条件が計画条件から逸脱すると、線量分布が最適に届かない結果となってしまう。特に、ＩＭＲＴ送達は本来動的であるため、これを可動性の腫瘍に実施すると、結果的に腫瘍体積にホットスポットとコールドスポットが出現することになりかねない。

腫瘍運動の正確なモデル化又は長期予測ですら、フラクション内運動が患者特定であるのみならず同一患者であっても刻一刻と変化するというその複雑性のせいで、今なお実行不可能なタスクである。しかしながら、リアルタイム運動補償は、フラクション内運動に関する演繹的知識又は仮定にはあまり依存しないので有望である。

本発明は、累積誤差を勘案し且つ今後の照射に対応するべくリアルタイム最適化を組み込むＩＭＲＴ送達の負のフィードバックを含んでいる。放射線療法送達のためのリアルタイム運動適応最適化（「ＭＡＯ」）の実現可能なワークフローが開発された。

放射線療法送達は、多数投射を特徴とする。ＭＡＯ誘導型送達は、運動エンコード化累積線量を更新し、それぞれの投射の送達直前にリーフシーケンスを最適化する。ＭＡＯ技法は、運動検出及び予測、送達済み線量累算、未来線量推定、及び投射最適化を含め、数個のリアルタイム手続きを含んでいる。ＭＡＯがリアルタイムで実施されると、これらの手続きは１投射時間未満で実行される。これらのＭＡＯ手続きのテストには１００ミリ秒もかからなかった。

ＭＡＯ誘導型送達を、シミュレートされた１Ｄ事例、現実の治療計画、及び肺と前立腺の臨床患者からの運動トレースを使用して、他の２つの送達型式、即ち補償無し運動送達（ＭＤ）及び静的送達（ＳＤ）と比較した。結果は、提案されているＭＡＯ技法は、全てのテスト事例について運動誤差を有効に補償したことを示している。ＭＡＯ誘導型送達の線量分布とＤＶＨは、運動が規則呼吸か不規則呼吸か或いは大きな前立腺運動か小さな前立腺運動かを問わず、ＳＤの線量分布とＤＶＨにほぼ等しい。

これらの結果は、提案されている方法が放射線療法送達におけるリアルタイム運動補償に適用可能であることを概念的に証明した。リアルタイム最適化の方法は、あらゆる種類の誤差が補償されるように適応放射線療法（ＡＲＴ）に適用することができる。

１つの実施形態では、本発明は、放射線療法治療を送達する方法を提供している。本方法は、患者の治療計画を生成する段階であって、ビーム強度を指定している治療計画、を生成する段階と、患者を放射線が受けられるように位置決めする段階と、治療計画の少なくとも一部を、実質的にリアルタイムで、患者と機械構成のうちの一方への変化を組み込んで最適化する段階と、最適化された治療計画の少なくとも一部を患者へ送達する段階と、を備えている。

もう１つの実施形態では、本発明は、放射線療法治療を送達する方法を提供している。本方法は、患者の治療計画を生成する段階であって、患者体内の標的の既定位置に基づく患者への送達されるべき放射線線量の量を含んでいる治療計画、を生成する段階と、放射線療法治療の送達中、患者体内の標的の位置を監視する段階と、放射線療法治療の送達を、実質的にリアルタイムで、既定位置とは異なる標的の位置を補償するように修正する段階と、治療計画に従い患者へ送達されるべき放射線線量の量を実質的に維持する段階と、を含んでいる。

もう１つの実施形態では、本発明は、放射線療法治療を送達するための放射線送達システムを提供している。放射線送達システムは、コンピュータプロセッサと、当該コンピュータプロセッサがアクセスすることのできるコンピュータ可読媒体に記憶させたソフトウェアプログラムを備えている。ソフトウェアは、患者の治療計画であって、ビームの強度を指定している治療計画、を生成し、患者を放射線を受けられるように位置決めし、治療計画の少なくとも一部を、実質的にリアルタイムで、患者と機械構成のうちの一方への変化を組み込んで最適化し、最適化された治療計画の少なくとも一部を送達する、ように動作する。

更に別の実施形態では、本発明は、コンピュータによって実行させることのできるコンピュータ可読媒体によって具現化されているコンピュータプログラムを提供している。コンピュータプログラムは、放射線送達システムで使用することができる。コンピュータプログラムは、患者の治療計画であって、ビームの強度を指定している治療計画、を生成するよう動作する治療計画モジュールと、患者を放射線送達システムに対して位置決めするよう動作する位置決めモジュールと、治療計画の少なくとも一部を、実質的にリアルタイムで、患者と機械構成のうちの一方への変化を組み込んで最適化するよう動作する最適化モジュールと、最適化された治療計画を患者へ送達するよう動作する治療送達モジュールと、を備えている。

本発明の他の態様は、詳細な説明及び添付図面を考察することにより、明らかになってくるであろう。

放射線療法治療システムの斜視図である。 図１に示されている放射線療法治療システムで使用することができるマルチリーフコリメーターの斜視図である。 図１の放射線療法治療システムの概略図である。 放射線療法治療システムで使用されるソフトウェアプログラムの概略図である。 リアルタイムＭＡＯ誘導型放射線療法送達を説明しているフローチャートである。

１Ｄ矩形形状の線量プロファイルであるリアルタイムＭＡＤ送達のシミュレーション結果をグラフに示している。 リアルタイムＭＡＯ誘導型送達のシミュレーション結果をグラフに示している。 リアルタイムＭＡＤ送達のシミュレーションをグラフに示しており、一番上のグラフの運動は、Ｔ＝４．３秒、Ａ＝２０ｍｍ、ｂ＝０、及び＝３のLujan型規則呼吸をシミュレートしている。 リアルタイムＭＡＯ誘導型送達のシミュレーション結果をグラフに示している。 現実の肺癌患者で測定された呼吸器トレース（一番上のグラフ）のシミュレーション結果をグラフに示している。 リアルタイムＭＡＯ誘導型送達の呼吸器トレースのシミュレーション結果をグラフで示している。 Ｍ字形状の計画シノグラムのシミュレーション結果をグラフで示している。 トモセラピー（TomoTherapy）治療を受けている肺癌患者についての異なる送達方法のＤＶＨ比較を示している。 トモセラピー治療を受けている肺癌患者での異なる送達方法のＤＶＨ比較を異なる呼吸トレースについて示している。 図１６に示されている事例の線量分布を示している。 トモセラピー治療を受けている前立腺癌患者での異なる送達方法のＤＶＨ比較を示している。 フラクション内前立腺運動が起こっている前立腺患者での異なる送達方法のＤＶＨ比較を示している。 フラクション内前立腺運動が起こっている前立腺患者での異なる送達方法のＤＶＨ比較を示している。 図２０に示されている事例の線量分布を示している。 リアルタイムＡＲＴを説明しているフローチャートである。

本発明の実施形態について詳細に説明する前に、本発明は、その適用においては、以下の記述に述べられ又は以下の図面に示されている構造の詳細事項及び構成要素の配列に限定されないことを理解されたい。本発明は、他の実施形態も可能であり、様々なやり方で実践又は実施することができる。更に、ここに使用されている語句及び用語の言い回しは、説明を目的としたものであり、限定を課すものと見なされるべきではないと理解されたい。「含んでいる」、「備えている」又は「有する」、及びそれらの変形が使用されている場合、ここでは、それらは、その後に掲げられている項目及びその等価物並びに追加の項目を網羅するものとする。別途指定又は限定のない限り、「取り付けられている」、「接続されている」、「支持されている」、及び「連結されている」という用語並びにそれらの変形は、広義に使用されており、直接的と間接的の両方の取り付け、接続、支持、及び連結を網羅する。

ここでは図面を記述する際に、上、下、下方、上方、後方、底部、前部、後部などの様な方向に関する言及がなされているが、これらの言及は、便宜上、（普通に見た場合の）図面に対してなされている。これらの方向は、文字通りに解釈されることも本発明を何らかの形態に限定することも意図していない。更に、ここでは説明を目的として「第１」、「第２」、及び「第３」の様な用語が使用されているが、これらには相対的な重要性又は有意性を暗示又は示唆する意図はない。

更に、本発明の実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、及び電子構成要素又はモジュールを含んでおり、それらは、考察を目的として、構成要素の大多数があたかも単独でハードウェアに実装されているかの様に図示及び説明されることがあるかもしれないことを了解されたい。しかしながら、当業者においては、この詳細な説明から読み取られた事柄に基づき、少なくとも１つの実施形態では、本発明の電子ベースの態様をソフトウェアに実装してもよいことが認識されるであろう。よって、本発明を実装するのに、複数のハードウェア及びソフトウェアベースの装置、並びに複数の異なる構造的構成要素が利用されてもよいことに留意されたい。更に、後段に記述している様に、図面に示されている特定の機械的構成は、本発明の実施形態を例示することを意図したものであり、他の代わりの機械的構成も可能である。

図１は、患者１４に放射線療法を提供することができる放射線療法治療システム１０を示している。放射線療法治療は、光子ベースの放射線療法、近接照射療法、電子ビーム療法、光子線又は中性子線又は又は粒子線療法、他の型式の治療法を含むことができる。放射線療法治療システム１０は、ガントリー１８を含んでいる。ガントリー１８は、放射線モジュール２２を支持することができ、同モジュールは、放射線源２４と、放射線のビーム３０を生成する働きをする線形加速器２６（別称「ライナック」）を含むことができる。図面に示されているガントリー１８は、リングガントリー、即ち全３６０°の円弧に亘って広がって完全なリング又は円を作り出しているものであるが、他の型式の取り付け配設を採用することもできる。例えば、Ｃ字型、部分リングガントリー、又はロボットアームを使用することもできるであろう。放射線モジュール２２を、患者１４に対して様々な回転方向及び軸方向位置に位置決めすることのできる何か他の骨組みを採用してもよい。更に、放射線源２４は、ガントリー１８の形状に沿わない経路を進んでもよい。例えば、図示のガントリー１８が概ね円形の形状であっても、放射線源２４には非円形経路を進ませることができる。図示の実施形態のガントリー１８は、治療時に患者１４を進入させるガントリー開口３２を画定している。

放射線モジュール２２は、更に、放射線ビーム３０を修正又は変調する働きをする変調装置３４を含むことができる。変調装置３４は、放射線ビーム３０の変調を提供し、放射線ビーム３０を患者１４に向けて方向決めする。具体的には、放射線ビーム３０は、患者の一部分３８に向けて方向決めされる。広義に言うと、当該部分には全身を含めてもよいが、全身よりも小さい場合が一般的であり、二次元的な面積及び／又は三次元的な体積によって定義することができる。放射線を受けさせたい部分又は区域、これは標的又は標的領域と呼んでもよく、関心領域の一例である。もう１つの種類の関心領域に要注意領域がある。或る部分に要注意領域が含まれている場合は、放射線ビームは当該要注意領域から逸らされるのが望ましい。その様な変調は、強度変調放射線療法（「ＩＭＲＴ」）と呼ばれることもある。

変調装置３４は、図２に示されている照準装置４２を含むことができる。照準装置４２は、放射線ビーム３０を通過させる開口５０の寸法を画定及び調節するジョー４６のセットを含んでいる。ジョー４６は、上ジョー５４と下ジョー５８を含んでいる。上ジョー５４と下ジョー５８は、開口５０の寸法を調節するために可動になっている。ジョー４６の位置により、患者１４へ送達されるビーム３０の形状が適切に調整される。

図２に示されている１つの実施形態では、変調装置３４は、強度変調を提供するため、次々に位置を移動する働きをする複数のインターレース型リーフ６６を含んでいるマルチリーフコリメーター６２（別称「ＭＬＣ」）を備えることができる。更に、リーフ６６は、最小開位置と最大開位置の間の何処の位置へも動かせることに留意されたい。複数のインターレース型リーフ６６は、放射線ビーム３０が患者１４の当該部分３８に到達する前に、同放射線ビーム３０の強さ、寸法、及び形状を変調する。リーフ６６のそれぞれは、リーフ６６が素早く開閉して放射線の通過を許可又は阻止できるように、モーター又は空気弁の様なアクチュエーター７０により独立的に制御されている。アクチュエーター７０は、コンピュータ７４及び／又は制御装置によって制御することができる。

放射線療法治療システム１０は、更に、図１に示されている様に、放射線ビーム３０を受ける働きをする検出器７８、例えばキロ電圧又はメガ電圧検出器、を含むことができる。線形加速器２６と検出器７８は、患者１４のＣＴ画像を作成するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムとして動作することもできる。線形加速器２６は、放射線ビーム３０を、患者１４の部分３８に向けて放出する。部分３８は、放射線の幾らかを吸収する。検出器７８は、部分３８によって吸収された放射線の量を検出又は測定する。検出器７８は、線形加速器２６が患者１４の周りを回転して放射線を患者１４に向けて放射する際、異なる角度から吸収データを収集する。収集された吸収データは、吸収データを処理して患者の体組織と臓器の画像を作成するコンピュータ７４に送信される。画像は、骨、軟組織、及び血管も示すことができる。システム１０は、治療時に患者１４の少なくとも一部分を支持する働きをする、カウチ８２として示されている、患者支持装置を含むこともできる。図示のカウチ８２は患者１４の全身を支持するように設計されているが、本発明の他の実施形態では、患者支持部は、全身を支持する必要は無く、むしろ治療時に患者１４の一部分だけを支持するように設計することもできる。カウチ８２は、放射線場へ軸８４（即ち、Ｙ軸）に沿って出入りすることができる。カウチ８２は図１に示されているＸ軸とＺ軸に沿って動けるようにもなっている。

図２と図３に示されているコンピュータ７４は、様々なソフトウェアプログラム及び／又は通信アプリケーションを実行するためのオペレーテイングシステムを含んでいる。具体的には、コンピュータ７４は、放射線療法治療システム１０と通信するために動作する（単数又は複数の）ソフトウェアプログラム９０を含むことができる。コンピュータ７４は、医療従事者がアクセスできるように作られている何らかの適した入力／出力装置を含むことができる。コンピュータ７４は、プロセッサ、Ｉ／Ｏインターフェース、及び記憶装置又はメモリの様な典型的なハードウェアを含むことができる。コンピュータ７４は、キーボードやマウスの様な入力装置を含むこともできる。コンピュータ７４は、更に、モニターの様な標準的出力装置を含むことができる。加えて、コンピュータ７４は、プリンタやスキャナの様な周辺機器を含むことができる。

コンピュータ７４は、他のコンピュータ７４及び他の放射線療法治療システム１０とネットワーク化することができる。他のコンピュータ７４は、追加の及び／又は異なるコンピュータプログラムとソフトウェアを含んでいてもよく、ここに記載されているコンピュータ７４と同じである必要はない。コンピュータ７４と放射線療法治療システム１０は、ネットワーク９４と通信することができる。コンピュータ７４と放射線療法治療システム１０は、更に（単数又は複数の）データベース９８及び（単数又は複数の）サーバー１０２と通信することができる。（単数又は複数の）ソフトウェアプログラム９０は、（単数又は複数の）サーバー１０２上に常駐させることもできることに留意されたい。

ネットワーク９４は、何れのネットーク技術又はトポロジー、又は技術とトポロジーの組合せに従って構築することもでき、複数のサブネットワークを含むことができる。図３に示されているコンピュータとシステムの間の接続は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、公衆交換電話網（「ＰＳＴＮ」）、無線ネットワーク、イントラネット、インターネット、又はあらゆる他の適したネットワークを通して行うことができる。病院又は保険医療施設では、図３に示されているコンピュータとシステムの間の通信は、ヘルス・レベル・セブン（Health Level Seven）（「ＨＬ７」）プロトコル、又は任意のバージョン及び／又は他の必要なプロトコルを備えた他のプロトコル類を通じて行うことができる。ＨＬ７は、保険医療環境で電子データを交換する場合の、異なる製造供給元による２つのコンピュータアプリケーション（送信側と受信側）の間のインターフェースの実装を定める標準的なプロトコルである。ＨＬ７は、保健医療機関に異なるアプリケーションシステムからのデータのキーセットを交換させることができる。具体的には、ＨＬ７は、交換されるべきデータ、置き換えのタイミング、及びアプリケーションへのエラーの連絡を定義することができる。フォーマットは、事実上、概ね汎用的であり、関連のアプリケーションの必要性を満たすように構成することができる。

図３に示されているコンピュータとシステムの間の通信は、任意のバージョン及び／又は他の必要なプロトコルを備えたDigital Imaging and Communications in Medicine（ＤＩＣＯＭ）プロトコルを通じて行うこともできる。ＤＩＣＯＭは、ＮＥＭＡによって開発された国際通信標準であり、異なる医療機器間で医用画像関連データを伝送するのに使用されるフォーマットを定義している。ＤＩＣＯＭ ＲＴは、放射線療法データに特化された標準を指す。

図３の二方向矢印は、図３に示されているネットワーク９４とコンピュータ７４の何れかとシステム１０の何れかの間の二方向通信及び情報伝送を概略的に表現している。しかしながら、一部の医用コンピュータ機器では、一方向通信及び情報伝送しか必要でないかもしれない。

ソフトウェアプログラム９０（図４にブロック図の形式で図示）は、放射線療法治療プロセスの機能を果たすべく互いに交信し合う複数のモジュールを含んでいる。様々なモジュールは、放射線療法治療計画の送達が意図された通りに起こったか否かを判定するためにも互いに交信し合う。

ソフトウェアプログラム９０は、医療従事者によるシステム１０へのデータ入力に基づいて患者１４の治療計画を生成するよう動作する治療計画モジュール１０６を含んでいる。データは、患者１４の少なくとも一部分の１つ又はそれ以上の画像（例えば、計画画像及び／又は治療前画像）を含んでいる。治療計画モジュール１０６は、医療従事者による処方入力に基づき、治療を複数のフラクションに分け、それぞれのフラクション又は治療用の放射線線量を確定する。治療計画モジュール１０６は、また、当該部分３８用の放射線線量も確定する。放射線線量は、部分３８の周囲に描かれた、同部分３８周囲のマージンを画定する様々な輪郭に基づくことになる。複数の部分３８が存在していてもよいし、それらは同じ治療計画に含まれていてもよい。

治療計画は、放射線を患者へ送達させる複数の投射を含んでいる。治療計画モジュール１０６は、更に、それぞれの投射の期間を定義するよう動作する。治療計画モジュール１０６は、それぞれの投射の期間を、投射全ての合計期間を超過して調節し、治療計画が送達されるようにバッファ内に構築することができる。換言すると、治療計画モジュール１０６は、より多くの再最適化機会を有効にするために、送達容量の利用を意図的に控えることができる。

ソフトウェアプログラム９０は、患者１４の少なくとも一部分の画像を取得するよう動作する画像モジュール１０８も含んでいる。画像モジュール１０８は、所望のプロトコルに従い、治療開始前、治療中、及び治療後に、ＣＴ画像化装置の様なオンボード画像装置に命令して患者１４の画像を取得させることができる。１つの態様では、画像モジュール１０８は、患者１４が実質的に治療位置に在る間に患者１４の画像を取得する。患者１４の治療前画像を取得するのに、他のオフライン画像化装置又はシステム、例えば非定量的なＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、超音波、透過撮像、蛍光透視法、ＲＦベースの局所化など、を使用してもよい。取得された（単数又は複数の）治療前画像は、患者１４のレジストレーションのために、及び／又は計画画像の１つ又はそれ以上と、治療前、治療中、又は治療後画像の１つ又はそれ以上との差異を識別するための変形マップを生成するのに、使用することができる。

取得された画像は、更に、患者１４のレジストレーションのために、及び／又は患者１４へ送達されるべき放射線線量を確定又は予測するのに、使用することができる。取得された画像は、患者１４が、先の治療又はフラクション中に受けた放射線線量を確定するのにも使用することができる。画像モジュール１０８は、更に、患者が治療を受けている間に患者１４の少なくとも一部分の画像を取得し、患者１４が受けている放射線線量をリアルタイムで確定するよう動作する。

ソフトウェアプログラム９０は、更に、治療送達に先立ち、及び治療送達中に、治療計画を最適化するよう動作する最適化モジュール１１０を含んでいる。治療送達中のリアルタイムでの最適化は、患者の解剖学的及び生理学的変化（例えば、呼吸及び他の動きなど）や機械構成の変化（例えば、ビーム出力係数、カウチ誤差、リーフ誤差など）の様な各種要因を考慮に入れられればより望ましい。ビーム強度のリアルタイム修正は、これらの変化を勘案することができる（例えば、ビームレットをリアルタイムで最適化し直す）。

最適化モジュール１１０は、累積誤差を勘案し、患者へ送達される未来照射についての治療計画を調節することを考慮する。最適化モジュール１１０は、運動エンコード化累積線量を更新し、それぞれの投射の送達直前にリーフ開口時間を最適化する。治療計画の最適化に関する更なる詳細を以下に論じる。

ソフトウェアプログラム９０は、更に、特定の治療フラクションについて、患者１４をガントリー１８の等角点に対して位置決め及び整列させるよう動作する患者位置決めモジュール１１４を含んでいる。患者がカウチ８２に載せられている間に、患者位置決めモジュール１１４は、患者１４の画像を取得し、患者１４の現在位置を参照画像の中の患者の位置と比較する。参照画像は、計画画像、任意の治療前画像、又は計画画像と治療前画像の組合せとすることができる。患者の位置を調節する必要があれば、患者位置決めモジュール１１４が駆動システム８６に命令を与えてカウチ８２を動かすこともできるし、手を使って患者１４を新しい位置へ動かすこともできる。１つの構成では、患者位置決めモジュール１１４は、ガントリー１８の等角点に対する患者位置データを提供するため、治療室に配置されているレーザーからデータを受信することができる。患者位置決めモジュール１１４が、レーザーからのデータに基づいて、駆動システム８６に命令を与えると、同駆動システムはカウチ８２を動かし、ガントリー１８に対する患者１４の適正な配置を実現させる。レーザー以外の装置とシステムは、整列プロセスを支援するため、データを患者位置決めモジュール１１４に提供するのに使用することができることに留意されたい。

患者位置決めモジュール１１４は、更に、治療中の患者運動を検出及び／又は監視するよう動作する。患者位置決めモジュール１１４は、Ｘ線、室内ＣＴ、レーザー位置決め装置、カメラシステム、肺活量計、超音波、引張測定、胸部バンドなどの様な運動検出システム１１２と通信し、及び／又は同システムを組み込んでもよい。患者運動は、不規則又は予想外であることもあり得るし、また平滑又は再現可能な経路に従う必要はない。

患者位置決めモジュール１１４は、更に、治療計画の送達に先立ち、第１の構造の第２の構造に対する位置を識別するよう動作する。位置決めモジュール１１４は、構造の相対位置を識別するのに、基準マーカーの様な内部標識を利用することもできる。位置決めモジュール１１４は、構造の相対位置を識別するのに、サロゲートを利用することもできる。サロゲートとしては、肺の動きに反応して空気の流れを検出する呼吸モニター、皮膚マーカー（カメラで測定）、及びシード（例えば、放射性又は電磁性シード又はＸ線光学シード）を挙げることができる。

ソフトウェアプログラム９０は、放射線療法治療システム１０に命令して治療計画に従ってフラクションを患者１４へ送達させるよう動作する治療送達モジュール１１８も含んでいる。治療送達モジュール１１８は、患者１４へ放射線を送達するため、命令を生成して、それらをガントリー１８、線形加速器２６、変調装置３４、及び駆動システム８６へ送信することができる。命令は、放射線ビーム３０が適正な標的へ治療計画に指定されている適正量で送達されるように、ガントリー１８と変調装置３４と駆動システム８６の必要な動きを調整する。

治療送達モジュール１１８は、更に、送達されるべき放射線ビーム３０の適切なパターン、位置、及び強さを、治療計画で指定されている処方に一致するように計算する。放射線ビーム３０のパターンは、変調装置３４によって、より具体的にはマルチリーフコリメーターの複数のリーフの動きによって、生成される。治療送達モジュール１１８は、治療パラメータに基づく放射線ビーム３０用の適切なパターンを生成するのに、正準な、所定の、又はテンプレートのリーフパターンを利用することができる。治療送達モジュール１１８は、放射線ビーム３０用のパターンを確定するために現患者データを対照させるための、アクセスすることができる典型的な事例用のパターンのライブラリも含むことができる。

ソフトウェアプログラム９０は、更に、患者治療中に放射線療法治療システム１０からのデータを受信するよう動作するフィードバックモジュール１２２を含んでいる。フィードバックモジュール１２２は、放射線療法治療装置からのデータを受信することができ、患者送信データ、イオンチャンバデータ、ＭＬＣデータ、システム温度、構成要素速度及び／又は位置、流量などに関連する情報を含むことができる。フィードバックモジュール１２２は、治療パラメータ、患者が受けた放射線線量の量、治療中に取得された画像データ、及び患者の動きに関連するデータも受信することができる。加えて、フィードバックモジュール１２２は、ユーザー及び／又は他のソースからの入力データを受信することができる。フィードバックモジュール１２２は、データを取得し、それが更なる処理で必要とされるまで記憶する。

ソフトウェアプログラム９０は、更に、フィードバックモジュール１２２からのデータを分析して、治療計画の送達が意図された通りに起こったか否かを判定し、計画された送達が妥当であることを新たに取得されたデータに基づいて立証するよう動作する分析モジュール１２６を含んでいる。分析モジュール１２６は、更に、受信されたデータ及び／又は追加の入力されたデータに基づいて、治療計画の送達中に問題が起こったか否かを判定することもできる。例えば、分析モジュール１２６は、当該問題が、放射線療法治療装置１０のエラー、患者の動きの様な解剖学的エラー、及び／又はデータ入力エラーの様な臨床的エラーに、関連しているか否かを判定することができる。分析モジュール１２６は、放射線療法治療装置１０内の、カウチ８２、装置出力、ガントリー１８、マルチリーフコリメーター６２、患者セットアップに関連したエラー、及び放射線療法治療装置１０の構成要素間のタイミングエラーを検出することができる。例えば、分析モジュール１２６は、計画時にカウチの取り換えが行われたか否か、固定装置が正しく使用され及びそれが計画時に考慮に入れられたか否か、治療中に位置と速度は正確であるか否かを判定することができる。分析モジュール１２６は、放射線療法治療装置１０の出力パラメータに変化又は偏差が起こったか否かを判定することができる。ガントリー１８に関し、分析モジュール１２６は、ガントリー１８の速度及び位置決めにエラーがあるか否かを判定することができる。分析モジュール１２６は、マルチリーフコリメーター６２が適正に作動しているか否かを判定するためにデータを受信することができる。例えば、分析モジュール１２６は、リーフ６６が正しい時期に動くか否か、その場に閊えているリーフ６６がないかどうか、リーフタイミングが適切に較正されているか否か、及び如何なる所与の治療計画についても、リーフの変調パターンが正しいか否かを判定することができる。分析モジュール１２６は、更に、如何なる所与の治療計画についても、患者のセットアップ、向き、及び位置の妥当性を立証することができる。分析モジュール１２６は、ガンドリー１８とカウチ６２と線形加速器２６とリーフ６６の間のタイミングが正しいことについてもその妥当性を立証することができる。

分析モジュール１２６は、更に、確実に患者１４が複数のフラクションに亘って正しい放射線線量を受けられるように、変形可能なレジストレーションデータを利用することができる。線量を分析する際は、複数の治療フラクションに亘って線量を累算し、悪化しているエラーがあるか否か、又はエラーは互いに軽減し合っているか否かを判定するのが有益である。レジストレーションは、複数の画像に亘る患者の解剖学的又は生理学的構造の場所同士の相関を求めるための方法である。変形可能なレジストレーションは、画像同士、位相同士、又は時期同士の間での解剖学的構造の非剛体変化を考慮に入れるために、患者の解剖学的又は生理学的構造の場所同士の相関を求めるための方法である。確実に、正しい線量が患者１４へ送達された又は送達されているようにするために、患者１４へ送達されるべき放射線線量は、オンライン画像及び放射線療法治療装置１０からのフィードバックに基づいて再計算される。

分析モジュール１２６は、更に、品質保証目的のために、変形ベースの画像輪郭付けに関連するデータを利用することができる。変形可能なレジストレーション技法は、新しい画像用の自動的又は半自動的な輪郭を生成するのに使用することができる。一般的に、計画画像又は他の基準患者画像用には或る輪郭セットが定義されているが、新しい画像では、輪郭セットは大抵はすぐ利用可能というわけではない。オペレータに画像を手作業で輪郭付けることを要求するのではなくて、変形可能な画像レジストレーションを行い、変形結果を、新しい患者の解剖学的構造が反映されるように元の輪郭セットを修正するための基礎として使用すれば、より速やかで、より高い整合性がもたらされることになる。新しく利用可能になる画像用の輪郭を、以前の利用可能な画像及び輪郭のセットに基づいて生成するために、テンプレートベースの輪郭付けアルゴリズムの類似系統が開発されている。これらのテンプレートベースのアルゴリズムは、新しい患者画像を、以前の患者画像及び輪郭に基づいて、或いは可能性として考えられるところでは正準又はアトラス患者画像及び輪郭に基づいて、輪郭付けるかもしれない。これは、適応療法では、日毎画像の線量を累算するための手段として行うことができ、それぞれの画像には日毎の輪郭が自動的に描かれている。また、以前は、これらのアルゴリズムは、新しい輪郭を正準又はアトラス画像に基づいて生成するという観点で使用されたのに対し、これらの技法を、画像誘導下放射線療法時に現れる特定の大量の画像データ及び画像型に応用することが本発明の新しい態様である。具体的には、これには、同一患者の複数の画像の変形とテンプレートベースの輪郭付けが含まれ、輪郭セットはそれら画像のうちの１つについてしか存在していなくてもよい。患者のこれらの複数の画像は、オンライン又は室内患者画像化システムを使用することによって出現させてもよく、その場合それら画像は異なる日に撮影されたものである可能性があり、或いはこれらの画像はＣＴスキャナの様な「４Ｄ」画像化システムから導出されるかもしれず、その場合はそれぞれの画像は呼吸位相の様な運動の位相を表現している。また、オンライン又は室内画像化システムは、参照画像と同じ様式、同様の様式、又は異なる様式を有していてもよいことに留意されたい。例えば、参照画像はＣＴ画像であるかもしれないのに対し、オンライン画像は、ＣＴ、コーンビームＣＴ、メガボルトＣＴ、ＭＲＩ、超音波、或いは別の様式である場合もあり得る。これらの輪郭付け技法を品質保証及び適応療法のアプリケーションに移植することによって、画像の輪郭付けから相当な時間量を節約することが可能になると共に、この方法は、同一患者の複数の画像（異なる時期に撮影又は異なる位相を表現）に亘る輪郭の整合性を改善することもできる。手作業による輪郭は再生不可能という難点があるのに対し、自動的に生成される輪郭なら、初期輪郭の原則を後続輪郭の生成に適用する際の整合性の向上が見込める。

変形可能なレジストレーション技法を使用した輪郭付けプロセスのもう１つの有益性は、生成された輪郭によって変形プロセスの妥当性が立証されることである。生成された輪郭が、手作業で描いたらこうなるという輪郭を厳密に反映している場合は、変形プロセスが妥当であることの有力な証しになるのに対し、自動輪郭で関連性が低い場合、このことは恐らく変形が不適切であることをユーザーに指し示しているが、手作業による輪郭を照合して間違い又は不整合をチェックする機会をユーザーに提供することにもなる。本方法のもう１つの態様は、変形ベースの輪郭を適応プロセス用の大まかな下書きとして使用することができ、そうすればオンライン画像用に所望の輪郭を反映させるべく手作業で編集できることである。これを行う際は、変形プロセスを再実行させ、この時、初期輪郭を手動編集済み自動輪郭に一致させるように変形マップに制約を課すようにすれば、残りの画像全体を通じて正確に整合した結果を得るのに役立つ。

分析モジュール１２６は、更に、変形マップを利用して、品質保証を目的として様々な画像についての線量計算を行うよう動作する。変形マップは、複数の画像を関連付けるのに利用することができ、この時、１つの画像は線量計算に有用な計画画像であり、もう１つの画像、例えばオンライン画像などは、定性値を有しているが線量計算での直接的な有用性は低い。そこでこの関係を使用すれば、より定量的な画像をオンライン画像即ち定量性の低い画像の定性的形状に「再マップ」することができる。得られる再マップ済み画像は、第１の画像の定量的な利点を、但し第２の画像に保有されている更新された解剖学的情報と共に、備えることになるため、線量計算又は定量的アプリケーションにとっては他の２つの画像の何れよりも適切なものになるはずである。これは、第１画像（例えば、計画画像）がＣＴの場合や、追加画像が定量的画像値を欠いている場合（例えば、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、超音波、又は非定量的ＣＴなどの画像）の様な様々な事例で有用となろう。この方法の類似の応用として、定量的限界に代えて又はそれに加えて、幾何学的歪み、不完全、及び／又は未完成を補正することが挙げられるであろう。例えば、解剖学的構造を有効に表現してはいるが幾何学的歪みを含んでいる様な現在ＭＲＩ画像であれば、歪みの無いＣＴ画像に再マップさせてもよいであろう。或いは、複数の画像を使用すれば、解剖学的変化を表現しながら同時に両方の歪みを補正することもできよう。

以上に指摘した様に、計画画像後に取得された患者画像に関して線量を再計算することができるようになっていることは重要である。これらの線量を所与として、更に、複数の送達フラクションについてこれらの線量を累算することが有用である。これらの線量は、物理的空間内の線量の場所に基づいて加算することができるが、より有力な方法は、線量を受ける構造が場所を変化させた場合でもその様な構造に基づいて線量が加算されるように、変形方法をプロセスに組み込むことである。とはいえ、この技術を積み上げて新規な型式の適応療法を行うことも可能である。

線量を再計算するという観点から見ると、本発明の態様には他にもこのプロセスを改善又は容易にする幾つかの態様がある。例えば、日毎レジストレーションを、可能性として考えられるところでは画像誘導に基づいて、患者に適用した場合、それらを記録した上で、これらの同じレジストレーションを随意的に、線量を再計算する時の患者画像に適用することができる。これは、自動的又は半自動的に行うことができる。代わりに、線量は異なるレジストレーションを用いて再計算することもできよう。その有益性は、記録されているレジストレーションを自動的に使用することによって、送達された線量を再計算するプロセスが簡略化され能率化が図れることである。更に、異なるレジストレーションについて線量を再計算する能力を有することによって、他の患者の整列プロトコルなら有効性がより高かったか又は低かったかを実験して判定することができる。そして、記録されているレジストレーションを使用しないことによって、画像誘導が無かった場合に治療にどのように影響が及んだかを判定することができる。

線量の再計算プロセスは、未完成画像をパディングするによって強化することができる。これは、寸法が限られた画像は、限りが軸方向面及び／又は上／下方向かを問わず、線量計算の精度を低下させかねないからである。これを克服する方法は、寸法が限られた画像に他の画像データ、例えば計画画像からのデータなど、をパディングすることである。このパディング法は、軸方向又は上／下両方に限りのあるデータにも効果を発揮する。加えて、上／下データをパディングするもう１つの方法は、未完成画像の末端スライスを、データが線量計算を向上させるのに十分な程度に大きくなるまで必要なだけ繰り返すことである。

図５は、リアルタイムＭＡＯ誘導型放射線療法送達のフローチャートを示している。このフローチャートでは、計画されたシノグラムを最適化するのに治療計画システム（ＴＰＳ）が使用されているが、計画手続きには運動マージンは何ら付け加えられていない。この手法では、カウチ、ガントリー速度、又はジョー位置は改変されない。換言すれば、放射線送達中は、まさしく計画された通りに、カウチとガントリーは定速度で動きジョーは定位に置かれている。腫瘍位置は、数個のサロゲートを介するか又は直接的に治療ビームによりリアルタイム検出／更新されるが、一方、本発明の運動管理システムは運動検出方法とは無関係である。

送達済み線量の累算を伴う計画されたシノグラム、未来線量の推定、及び腫瘍位置の予測が、次回投射についてのリーフ開口時間を出力するために最適化プロセスに給送される。これは、オプティマイザの出力が線量を送達するための命令として機械に送られるので、閉ループプロセスと考えられ、送達済み線量は４Ｄ計算器でリアルタイム累算されてオプティマイザに（入力として）送り返される。

４Ｄ線量計算器は、直近の送達投射までの送達済み線量をリアルタイムで累算するのに使用されている。未来投射（次回投射以降）で送達されるべき線量投射が推定される。次回投射についての予測腫瘍位置と累積送達線量に基づき、次回投射についてのリーフ開口時間が、累積送達誤差と未来線量推定の両方を勘案してリアルタイムで最適化される。最適化されたリーフ開口時間を使用して、ＭＬＣを制御し、次回投射についての放射線送達を変調させる。

このフローチャートは、放射線送達プロセスを負のフィードバックシステムとしてモデル化している。このフローチャートをリアルタイムで実装するには、図示されているプロセスは、オフライン計画手続きを除いて、１投射時間より短い時間で実行されなければならない。システムは、投射当たり１回しか最適化しないため、投射時間はリアルタイムＭＡＯ技法の時間分解能と捉えてもよい。TomoTherapy（登録商標）放射線療法システムの最小投射時間は約２００ミリ秒であり、これは１０秒ガントリー回転当たり５１投射に相当する。

本文献全体を通して以下の表記法を使用することにする。

１．理論
１．１計画最適化
ＩＭＲＴ計画最適化は、一般的に、制約付き非線形最適化問題、

ステップアンドシュートや動的ＭＬＣベースの送達の様な間接変換では、フルエンスマップは数十乃至数百のセグメント又は数個のリーフシーケンスに変換される。ＩＭＲＴ最適化は、大抵、最先端のコンピュータを用いても数十分乃至数時間かかる時間を食うプロセスである。以下は、ＩＭＲＴ最適化が長時間プロセスになってしまうのを助長する要因である。

疎ではなく相当に密である。理論上、それぞれのビームレットは、散乱のせいで３Ｄ体積内の全てのボクセルに寄与する。一次放射線だけを考えても、TomoTherapy（登録商標）システムの事例では、回転当たりの投射が５１でピッチが典型的な０．３である場合、それぞれのボクセルは、５１／０．３＝１７０ビームレットで直接照射される。即ち、オプティマイザは、それらのビームレットの中で目的関数を最小化するトレードオフを見つけ出さなければならず、結果を集束させるには、大抵、何百もの逐次反復を要する。

焦点をはっきりさせるため、以下の考察では、TomoTherapy（商標）治療送達モードに限定して検討する。しかしながら、適応技法は他の放射線送達装置及びシステム並びに他の送達型式に適用することもできることに留意されたい。TomoTherapy（商標）治療送達は、投射単位の方式である。

通常は、それぞれのシノグラムには数百乃至数千の投射が在る。
１．２運動エンコード化ビームレット

我々はその様な改定されたビームレットを運動エンコード化ビームレットと呼んでいる。スクラッチからビームレットをリアルタイムで計算し直すことは実現不可能である。以下では、原ビームレットからリアルタイムで修正される運動エンコード化ビームレットの近似を説明する。

と定義される。長手方向修正と同様、横方向の運動を勘案する横方向修正も、２つの最近リーフの原ビームレットの線形補間を介して得ることができる。

となるはずである。
１．３リアルタイムＭＡＤ
リアルタイム運動適応送達（「ＭＡＤ」）技法は、後の項で論じてゆくが、フルエンスの初期推測と、ＭＡＯ戦略での未来線量推定の合理的モデルを提供する。ＭＡＤ技法をここで簡単に要約する。

更に、リーフフルエンスを、コーン効果や逆自乗の様な必要な補正を用いてずらすことによって、線源の横方向変位が補償される。
１．４リアルタイムＭＡＯ

しかしながら、計画手続きでは、リアルタイム患者運動はモデル化されていないか、或いはモデル化すること自体不可能である。計画最適化という重作業から得た適合性の高い計画線量分布は、リアルタイム運動のせいで大無しになってしまうことが予想される。リアルタイムＭＡＯ誘導型送達では、最適化を放射線送達手続きに組み込む。事実、それは、以前に送達された投射からの累積誤差を自律的に補正する負のフィードバックシステムと捉えることができる。

１．４．１送達済み線量累算

として累算される。
１．４．２未来線量推定
未来線量推定は、２つの事項、即ち、１）腫瘍運動と２）全ての未来投射についてのフルエンスマップ（リーフ開口時間）が分かっていないため、骨の折れるタスクである。未来投射のトレースがすっかり分かっていれば、上で説明したＭＡＤ戦略は未来線量推定の有力候補を提供する。しかしながら、現実には、我々は運動トレース全体を事前に知らない。もっともな改正は、運動を、ＭＡＤ戦略のその確率密度関数（ＰＤＦ）で置き換え、未来線量を期待値の項で表すことである。運動のＰＤＦは、以前のトレースに基づいて簡単に推定することができ、またＰＤＦは未来投射については変化が遅いと予想される。ＭＡＤ戦略に基づく期待未来線量はオフラインで事前計算することができる。

我々の未来線量推定は、フルエンスと運動のＰＤＦについてはＭＡＤに基づいている。
線源の横方向変位は、コーン効果や逆自乗の様な必要な補正を用いてリーフフルエンスをずらすことによって補償することができるので、我々には長手方向変位に対処する必要しかない。

１．４．３単一投射最適化

この最適化に係わるアクティブなリーフは通常２０未満である。それらのリーフのビームレット線量は、それらが同じ投射に含まれているのでほとんど重なり合わない。

通常、最適化は逐次回数１０以内で収束する。
１．５運動予測
如何なるリアルタイム反応システムについても、検出と実行の間には遅延が存在するため予測が必要である。TomoTherapy（商標）治療用のリアルタイムＭＡＯの事例では、全遅延は、運動検出からＭＡＯ計算まで、送達命令送信まで、実際の送達までの時間で構成されている。投射時間は２００ミリ秒と仮定すると、全遅延時間又は予測長さは３００ミリ秒未満になり、これは短期予測と見なされる。加えて、ＭＡＯ誘導型送達は、以後の投射で予測誤差を自律補正することができる負のフィードバックシステムである。従って、予測精度は厳しくは求められておらず、この用途には自己回帰モデル化に基づく単純線形予測が概して功を奏すると考える。

運動トレースの始めの４０秒はトレーニングデータとして使用され、係数は適応的に２０秒毎に更新される。数通りの現実の呼吸曲線に関する我々の実験によれば、線形予測の精度は、最高最低振幅３ｃｍの現実の呼吸器運動で遅延３００ミリ秒の場合、ＲＭＳ誤差で約０．５ｍｍを実現することができる。

未来線量推定（式２１）について腫瘍運動のＰＤＦを予測する必要もある。しかし我々は、未来腫瘍運動のＰＤＦを近似させるのに、単純に過去データの〜２０秒を使用する。未来線量推定の精度は、閉ループシステムの自律補正機構のおかげで、ここでもあまり重要ではない。
２．結果
シミュレーションによるデータと臨床データの両方を使用してリアルタイムＭＡＯ誘導型TomoTherapy（商標）治療送達を評価した。送達済み線量を計算するのに、（２００８ｂのLu）に記載されているのと同じ運動エンコード化線量計算エンジンを使用した。全ての線量を計算し、ＤＶＨを計画時と同じ参照枠で評価した。以下の３通りの異なる送達条件、即ち、
１．ＳＤ：静止腫瘍を伴う正規送達
２．ＭＤ：可動腫瘍を伴う正規送達
３．ＭＡＯ：２の場合と同じ腫瘍運動を伴う運動適応最適化誘導型送達
の線量を比較した。更に、比較用にＭＡＤ技法の線量も計算した。
２．１シミュレーションによるデータ
TomoTherapy又はTopoTherapy（商標）治療送達の様なバイナリＭＬＣベースのＩＭＲＴでは、フラクション内運動の効果は、横方向よりも長手方向（Ｚ方向又はカウチ運動方向）の方がより顕著である。検討に当たっては、最初に長手方向運動に焦点を合わせ、次に３Ｄ運動へと拡大した。全てのシミュレーションについて、ジョー幅１．０５ｃｍ、ガントリー期間１０秒、回転当たり投射（ＰＰＲ）５１、及びピッチ０．３を使用した。これらの送達パラメータは、運動補償の無しの治療送達での最悪事例シナリオに対応している。

長手方向運動の効果を検討するのに、２００８ａのLuで与えられている１Ｄシミュレーションを使用した。運動は長手方向のみであったため、結果は、静的と螺旋の両方の送達モードに適用した。ＭＡＤ送達とＭＡＯ誘導型送達の結果を比較した。均一線量分布は８ｃｍ長の標的を対象とした。投射時間は１９６ミリ秒（＝回転当たり１０秒／回転当たり５１投射）であった。計画シノグラムは、単純な矩形形状のプロファイルであったが、これは、リーフ開口時間が腫瘍領域は１３１ミリ秒（＝１９６ミリ秒／ＭＦ）でそれ以外の場所はゼロであることに相当する。ここで、ＭＦ（＝１．５）は、シミュレーションで使用した変調係数を表す。

図８−図１４は結果を示している。それら全ての図において、一番上のグラフは長手方向運動トレース、真ん中のグラフは計画シノグラムと送達シノグラム、そして一番下のグラフはＳＤ、ＭＤと、ＭＡＤとの線量（図８、図１０、及び図１２）又はＭＡＯとの線量（図９、図１１、図１３、図１４）を比較している。

図８−図９は、定速（〜１０％のカウチ速度）の運動をシミュレートしている。この種の運動は、腫瘍が放射線ビームの下流に（カウチ移動方向に逆らって）動いたか又はカウチが計画よりも１０％遅く動いたかの何れかの時に生じる。補償無しでは、その様な運動は、１）「動的」不整列のせいで標的の一部が抜け落ち且つ正常組織が過剰線量を受ける、及び２）標的の一部は計画よりも１０％長い時間を照射線ビーム下で過ごすために大凡１０％の過剰線量を受ける、という結果をもたらす。これらの効果は、ＭＤ線量（一番下のグラフの緑色の点線）で明確に示されている。ＭＡＤ線量は、標的境界に関しては計画線量（ＳＤ）とうまく整列するが、他の領域ではＭＤ線量並みに「まずい」。ＭＡＤでは、送達シーケンスを配列し直すことにより、確実に放射線が正しい場所に送達されるようにするが、腫瘍の下流方向運動が補償されるようにビーム強度を改変することはしない。ＭＡＤシノグラム（図８の真ん中のグラフに「ドット」として図示）は、計画と同じ強度レベルを有している。仮に運動トレース全体が事前に分かっており、全ての投射にグローバルな再最適化を行ったなら、腫瘍領域では強度が計画より大凡１０％低いシノグラムが得られることであろう。ＭＡＯ技法は、毎投射時に運動によって生じた累積誤差が補償されるようにビーム強度を再最適化する。図９はＭＡＯの結果を示している。図９の真ん中のグラフで明らかになっている様に、ＭＡＯシノグラムは、計画シノグラムの約１０％下を揺れ動いている。揺れはＭＡＯ方法の負のフィードバックシステムの頑健性の表れである。投射の都度、ＭＡＯアルゴリズムは、全ての以前の投射からの累積誤差を補償する。その様な補償は、送達構成の限界（例えば、投射当たり最大リーフ開口時間）並びに予測及び未来推定の不確実さのせいで、決して完璧では無い。しかし、補償誤差と予測誤差の両方は次回投射によって更に補正を施すことができる。負のフィードバックシステムを介することで、図９の一番下のグラフに示されているＭＡＯ線量は計画線量（ＳＤ）と完全に一致している。

図１０-図１１は、最高最低振幅２ｃｍ、期間４．３秒のLujan型呼吸器運動の場合である。両図の一番下のグラフに示されている様に、ＭＤ線量は、呼吸器運動のせいで、線量プロファイルの前端と後端の両箇所でＳＤ線量から大きく逸れている。他方、ＭＡＤとＭＡＯの両方法は運動を補償しており、それぞれの方法の線量はＳＤ線量と極めて良好に一致する。ＭＡＤとＭＡＯの線量は殆ど同一であるが、それらのシノグラムは劇的に異なっている（図１０と図１１の真ん中のグラフ）。ＭＡＤシノグラムは、計画と同じ平坦な形状を有しているが、一方、ＭＡＯシノグラムは、大きな揺れを示している。ビームレット行列はかなり冗長的なビームレットから成るため、シノグラムは異なっても殆ど同一の線量が提供されることになる。ＰＰＲ５１、ピッチ０．３では、各ボクセルは５１／０．３＝１７０投射から直接照射を受けるであろう。その様な冗長性は、ＭＡＯの貪欲法ベースの最適化スキームを使用して累積誤差を補償するという同じ目的と実現可能性に対し複数の解が存在することを示唆している。

図１２−図１３は、肺癌患者で測定された最高最低振幅２ｃｍの不規則呼吸の結果を示している。非常に不規則な呼吸の大きな振幅とTomoTherapy（商標）治療送達の小さい照射場サイズ（１．０５ｃｍ）と速いガントリー回転（１０秒）が組み合わさると、その結果、一番下のパネルに示されている様にＭＤ線量では腫瘍線量がひどく不均一になってしまう。ＭＡＤ線量も同様に腫瘍の境界線はＳＤ線量とうまく一致しているが、腫瘍の内側領域はＭＤ線量と同等の不均一性を有している（図１２）。他方、ＭＡＯ方法は、不規則呼吸の稜線ぶれと腫瘍線量不均一性効果を、ＳＤ線量との差異３％以内に縮小する（図１３）。図１４は、同じ不規則呼吸の場合ではあるが、強度を大きく変調させた計画をシミュレートしたＭ字形状の強度マップを有する結果を示している。同図は、この様に大きく変調させた計画の場合でさえＭＡＯ線量がＳＤ線量と一致することを示している。

ＭＡＤは、図８及び図１２では当該運動型式について巧くいっていないが、それは、ＭＡＤが、各腫瘍ボクセルは照射される機会が計画されたものと同じであるとの仮定に基づいており、定速の運動（図８）と非常に不規則な呼吸（図１２）は共にこの仮定を著しく侵害しているからである。しかしながら、リアルタイムＭＡＯ方法は、その様な仮定に基づいてはおらず、よって無秩序な運動に非常に都合がよい。
２．２臨床データ
リアルタイムＭＡＯ誘導型送達技法は、如何なる種類の運動にも応用することができる。ここに我々は２種類の運動、即ち、呼吸器運動と前立腺運動の結果を提示する。
２．２．１呼吸器運動
我々は、肺の下部分の腫瘍サイズ約２ｃｍの肺癌事例を遡及的に検討した。治療計画は、ジョーの幅が２．５ｃｍでピッチが０．３のTomoTherapy（登録商標）Hi・Art（登録商標）II TPSを使用して最適化した。最適化は、運動マージンを設けずに標的としてＧＴＶを使用した。計画線量分布は図１７の一番上の列に示されている。我々には当該患者の呼吸データが無かったので、検討対象の患者の腫瘍運動をシミュレートするのに、他の肺癌患者からの肺活量計信号の２つの異なる呼吸トレースを使用した。測定された肺活量計信号は１Ｄのみであり、相対振幅及び位相情報を得た。我々は、信号振幅を、その下側１０％と上側１０％の範囲が、ＳＩ方向に３ｃｍ、ＡＰ方向に２ｃｍ、及びＬＲ方向に１ｃｍに大体一致するようにスケーリングを施した。これらの運動は、文献に報告されている最大呼吸器運動に近い。それぞれの運動トレースについて、我々はＭＤとＭＡＯの線量を計算し、それらをＳＤ線量と比較した。また、それらのＤＶＨも比較した。

異なる送達モードについての運動トレースとＤＶＨの比較を図１５−図１６に示している。両図は共にＭＤ線量の顕著なコールドスポットを示している。これは、ＧＴＶが約２ｃｍしか無く、運動が３ｃｍと大きい極端な事例であることに留意されたい。加えて、治療計画に運動マージンが設けられていない場合、腫瘍が放射線場から出てゆく可能性があるため、顕著なコールドスポットが現れるであろうことは予想される。しかし、運動マージンが無くても、ＭＡＯのＤＶＨは、計画ＤＶＨ（ＳＤ）と極めて一致しており、コールドスポットは無視できるほどに小さい。これらの例は、リアルタイムＭＡＯ技法が、小さい肺腫瘍の治療で顕著な呼吸器運動が起こっている事例についてマージンを縮小する効果的なやり方であることを示唆している。

図１７は、図１６に与えられている運動トレースについて、線量分布を、横断図（Ｔ）、矢状図（Ｓ）、及び冠状図（Ｃ）で比較している。一番上の列はＳＤ（計画）線量分布、真ん中の列はＭＤ線量分布、そして一番下の列はＭＡＯ線量分布のＴＳＣ図である。それはＤＶＨと同様の情報を提供している。運動補償無しでは、ＧＴＶ線量は、等線量レベルで示されている計画線量より遥かに少ない。ＭＡＯ誘導型送達では、等線量線は、（腫瘍を取り囲む）高線量領域ではＳＤ線量と非常に似通っているが、低線量領域には多少の食い違いがある。その様な食い違いは、主として散乱に起因するが、それはＭＡＯではメモリ限界のために十分にモデル化されていない。また、全ての計算において、我々は剛体運動を想定しており、それは小さい腫瘍にはかなり有効であっても、肺又は脊髄には通用しないことに留意されたい。従って、肺及び脊髄の線量の結果は慎重に読み取らなくてはならないが、腫瘍が小さい場合及び脊髄から離れている場合は、差異は極僅かであると予想できるであろう。
２．２．２前立腺運動
我々は、（２００８ｂのLangen他、２００８ａのLangen他）で報告されているのと同じ前立腺患者事例を遡及的に検討した。フラクション内前立腺運動は、Calypso（登録商標）の四次元位置確認システムの電磁信号を介してリアルタイム追跡した。これらの運動を、小、中、又は大の前立腺変位に分類したが、分類は、（２００８ｃのLangen他に）記載されている様に、それぞれ、振幅３ｍｍ未満、３乃至５ｍｍ、又は５ｍｍより大きいに相当し、全ての追跡データの８５％より多く、〜１０％、又は〜３％を占めている。（２００８ｂのLangen他、２００８ａのLangen他、と）同じ最適化治療計画を、ジョーの幅を２．４７、ピッチを０．２８７、ガントリー回転期間を２９乃至３１秒にして使用した。

図１８は、治療全体を通じて３ｍｍ以内である小前立腺運動の結果を示している。ＭＤのＤＶＨはＳＤより僅かに下であるが、ＭＡＯのＤＶＨはＳＤとぴったり一致しており、これはその様な小運動でのＭＡＯ方法の頑健性を指し示している。

図１９は、中前立腺運動の結果を示している。前立腺は、かなりの期間をＳＩ（上下）方向に３ｍｍと６ｍｍの間で動いた。ＭＤの前立腺ＤＶＨには、ＳＤと比較して、ホットスポットとコールドスポットの両方が現れた。これは、ＳＩ方向には、左上パネルのＳＩ運動トレースで表示されているように、腫瘍が上流（放射線源運動に逆らう）と下流（放射線源運動に従う）の両方向に動いたためである。上流方向運動では前立腺に計画線量を下回る線量を受ける部分が生じ、一方、下流方向運動では前立腺に計画線量を上回る線量を受ける部分が生じた。ＭＡＯ技法は、ＤＶＨプロットに描かれている様に両方の運動を補償することができた。ＭＡＯの前立腺ＤＶＨは、かなりＳＤに近づいた。その上、膀胱のホットスポットがＭＡＯによって補正された。

図２０−図２１は、大前立腺運動の結果を示している。図２１の一番上の列は計画（ＳＤ）線量分布、真ん中の列はＭＤ線量分布、一番下の列はＭＡＯ線量分布を、ＴＳＣ図に示している。前立腺は、殆どの送達回について、ＳＩとＡＰ（前後）の両方向に５ｍｍと１０ｍｍの間で動いた。その様な大きな上流方向ＳＩ運動では前立腺線量分布に顕著なコールドスポットを生じさせ、それは前立腺ＤＶＨ（図２０）とＭＤの線量分布（図２１の真ん中の列）によって検出されている。他方、ＭＡＯ技法は、その様な大運動をかなりうまく補償した。ＭＡＯの等線量線（図２１の一番下の列）は、計画線量（図２１の一番上の列）と非常に似通っており、ＭＡＯのＤＶＨはＳＤ（図２０）に近づいた。直腸のホットスポットがＭＡＯによって補正されたことに注目されたい。

これらの例は、リアルタイムＭＡＯが、小も大もあらゆる種類の前立腺運動について効果的に補償することができることを示しているが、その様な運動の効果は、大抵はかなり穏やかで、送達フラクションを５つも経れば色あせる。ここで我々は全ての検討で剛体運動を仮定した。その様な仮定は、前立腺の場合は議論の余地があり、膀胱及び直腸には確実に不向きである。従って、ここに提示されているＭＤとＭＡＯの両方の結果は、臨床的手引きというよりむしろ概念の証明としてのみ読まれるべきである。
３．考察
治療計画は、送達機械の試運転データとＣＴの様な患者解剖学に関する情報に基づいている。治療送達の目標は、治療計画をできるだけ正確に再現することなので、送達手続きは治療計画時に正確にモデル化されなくてはならない。しかしながら、腫瘍運動の様なリアルタイム変化は、事前に正確にモデル化することは難しい。最先端の放射送達は開ループ手続きである。それは、計画された手続きをステップ毎に再現しようとするが、それぞれのステップで起こり累積されてゆく誤差に対処するメカニズムを欠いている。提案されているリアルタイムＭＡＯ誘導型放射線療法は、送達スキームを従来型の開ループシステムから負のフィードバックを備えた閉ループシステムに変える。この意味で、ＭＡＯのフレームワークは、図２２に示されている様に、より一般的なスキームのリアルタイム適応放射線療法（ＡＲＴ）へと簡単に拡張させることができる。このフローチャートでは、運動誤差と機械誤差の両方がリアルタイムで検出及び予測される。４Ｄ線量の再構築エンジンは、送達済み線量をリアルタイムで累算する。再構築された線量は、未来推定と併せて、次回投射でのリーフ開口時間が最適化されるようにリアルタイムオプティマイザを駆動するのに使用される。

ＡＲＴは、概括的には、今後の治療を改善するために放射線療法治療のコース中のフィードバックを使用するという概念を指す。フィードバックは、オフライン適応プロセスで使用することもできるし、オンライン適応プロセスで使用することもできる。オフラインＡＲＴは、治療フラクションの合間の様な患者が治療されていない時のプロセスを指し、一方、オンラインＡＲＴは、患者が治療カウチに載せられている時ではあるが但し治療ビームの送達直前のプロセスを指す。オフラインＡＲＴとオンラインＡＲＴは共にフラクション間変化を補償するものである。しかしながら、リアルタイムＡＲＴは、フラクション内誤差又はリアルタイムの生成された誤差を、それらが患者運動が原因であろうと、或いはライナック出力変化、リーフ開口誤差、ガントリー回転誤差、カウチ運動誤差などの様なランダムな機械偏差によるものであろうと関係無く、補正するものである。リアルタイムＡＲＴは、誤差検出とシステム応答に高い要求を課す。リアルタイム線量再構築も、リアルタイムＡＲＴにとって不可欠な構成要素である。リアルタイム最適化ワークフローなら、我々が運動検出と送達照合と線量再構築の信頼できる実装を確立することを前提として、TomoTherapy（商標）治療送達のためのリアルタイムＡＲＴを達成することができるはずである。

フラクション内運動は、従来型の分割型ＩＭＲＴにとっては難題である。しかし、それは、正確な標的位置決めを必要不可欠とする定位放射線治療（ＳＢＲＴ）及び少分割照射療法にとっては更に難題である。ＳＢＲＴは、その局所的制御率が理由で、或る特定の肺癌での使用が増加しつつある。前立腺癌の少分割照射には、治療利得と経済的有利性が見込まれる。肺と前立腺の両事例は顕著なフラクション内運動を実例的に示している。強度変調陽子線（又は他の重粒子線）療法は、最も臨界的な運動管理を要する。提案されているリアルタイムＭＡＯ技法は、上記３つの療法モード全てに適用できる見込みがある。

提案されているＭＡＯ技法は、依然、運動を補正されるべき「誤差」とみなす「補償」の分類に当てはまる。運動は難題であるが、また機会でもある。腫瘍−ＯＡＲ配置のフラクション間偏差を活用すれば「適応分割療法」を通してより高い治療利得を実現させることができるように、フラクション内運動を活用すれば「計画より優れた」送達を実現させることができる見込みがある。この可能性は、Papiezのグループ（２００７年のPapiez他）によって、ＯＡＲ線量を最小化する４ＤのＤＭＬＣ送達を使用して実証された。我々は、より進化したリアルタイム最適化スキームなら、静的送達に基づく如何なる計画によっても実現され得ない上質の送達を提供することができるはずであると確信する。その様なスキームでは、より高度なアルゴリズムと高性能なコンピュータが必要になるかもしれない。

この文書では、腫瘍の運動を剛体ずれと見なすことができ、要注意臓器（「ＯＡＲ」）は腫瘍と同じ様に動くものと仮定した。これは、腫瘍が小さい場合及びＯＡＲが腫瘍に近接している場合にはかなり近似している。運動補償は、大きい腫瘍の場合より小さい腫瘍でより顕著であり、大抵は腫瘍に近いＯＡＲのほうが腫瘍から離れているＯＡＲより懸念が大きい。従って、我々は、その様な仮定を腫瘍運動事例の大多数について有効と見なす。提案されているリアルタイム最適化スキームは、回転又は一般的な変形を除外しない。しかしながら、変形エンコード化ビームレットを計算するには、以上に提示されたのとは異なる定式が必要になる。線源ると問題はどのように変形をリアルタイムで忠実に描くかである。これには、超高速変形可能レジストレーションアルゴリズム、又は４ＤＣＴの様な何らかの４Ｄ画像に基く事前計算された変形マップの使用が伴うかもしれない。

本発明の様々な特徴及び利点は、以下の特許請求の範囲に記載されている。

１０ 放射線療法治療システム
１４ 患者
１８ ガントリー
２２ 放射線モジュール
２４ 放射線源
２６ 線形加速器
３０ 放射線のビーム
３２ ガントリー開口
３４ 変調装置
３８ 患者の身体の一部分
４２ 照準装置
４６ ジョー
５０ 開口
５４ 上ジョー
５８ 下ジョー
６２ マルチリーフコリメーター
６６ インターレース型リーフ
７０ アクチュエーター
７４ コンピュータ
７８ 検出器
８２ カウチ
８４ 軸
８６ 駆動システム
９０ コンピュータ、ソフトウェアプログラム
９４ ネットワーク
９８ データベース
１０２ サーバー
１０６ 治療計画モジュール
１０８ 画像モジュール
１１０ フラクション修正モジュール
１１２ 運動検出システム
１１４ 患者位置決めモジュール
１１８ 治療送達モジュール
１２２ フィードバックモジュール
１２６ 分析モジュール

Claims (51)

1. 放射線療法治療を送達する方法において、
   患者の治療計画を生成する段階であって、ビーム強度を指定している治療計画、を生成する段階と、
   前記患者を放射線が受けられるように位置決めする段階と、
   前記治療計画の少なくとも一部を、実質的にリアルタイムで、前記患者と機械構成のうちの一方への変化を組み込んで最適化する段階と、
   前記最適化された治療計画の少なくとも一部を前記患者へ送達する段階と、から成る方法。
2. １番目の投射中に前記患者の配置の変化を検出する段階を更に含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
3. 前記１番目の投射を通して前記患者へ送達された放射線線量の量を累算する段階を更に含んでいる、請求項２に記載の放射線療法治療を送達する方法。
4. 前記１番目の投射を通して前記患者へ送達された放射線線量の前記量を累算する段階は、前記患者の４Ｄ表現上での線量計算を使用する段階を含んでいる、請求項３に記載の放射線療法治療を送達する方法。
5. 前記１番目の投射を通して前記患者へ送達された放射線線量の前記量を累算する段階は、生体内線量測定法を使用して、送達された線量を測定する段階を含んでいる、請求項３に記載の放射線療法治療を送達する方法。
6. ２番目の投射で前記患者へ送達されるべき放射線線量の量を推定する段階を更に含んでいる、請求項３に記載の放射線療法治療を送達する方法。
7. 前記２番目の投射について前記患者の配置の変化を予測する段階を更に含んでいる、請求項６に記載の放射線療法治療を送達する方法。
8. 前記患者の配置の前記変化には、標的の位置の変化が含まれる、請求項７に記載の放射線療法治療を送達する方法。
9. 前記治療計画を、前記２番目の投射で前記患者へ送達されるべき放射線線量の前記推定量と、前記２番目の投射中の前記標的の前記予測位置と、に基づいて調節する段階を更に含んでいる、請求項７に記載の放射線療法治療を送達する方法。
10. 前記患者への変化には、前記患者体内の標的の運動が含まれる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
11. 前記患者への変化には、前記患者体内の標的の変形が含まれる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
12. 前記患者への変化には、前記患者体内の感受性を持つ構造の運動が含まれる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
13. 前記患者への変化には、前記患者体内の感受性を持つ構造の変形が含まれる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
14. 前記治療計画の少なくとも一部を最適化する段階は、前記治療計画の少なくとも１つの投射を最適化する段階を含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
15. 前記治療計画は複数の投射を含んでおり、前記治療計画の少なくとも一部を最適化する段階は、前記投射のうちの１つで送達されるべき放射線線量の量を、以前の投射で起こった累積送達誤差を補償するように最適化する段階を含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
16. 前記累積送達誤差は、以前の投射からの前記累積放射線線量と、今後の投射で送達されるべき推定放射線線量と、次の投射中の前記患者の予測配置と、に基づいている、請求項１５に記載の放射線療法治療を送達する方法。
17. 前記累積送達誤差は、以前のフラクションからの送達誤差を含んでいる、請求項１６に記載の放射線療法治療を送達する方法。
18. 前記治療計画の少なくとも一部を最適化する段階は、前記治療計画への変化を負のフィードバックループを介して組み込む段階を含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
19. 前記治療計画の少なくとも一部を、前記機械構成への変化を組み込んで最適化する段階は、放射線送達システムによって支援されるマルチリーフコリメータのパターンを調節する段階を含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
20. 前記治療計画の少なくとも一部を、前記機械構成への変化を組み込んで最適化する段階は、放射線送達システムのカウチの速度を調節する段階を含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
21. 前記治療計画の少なくとも一部を、前記機械構成への変化を組み込んで最適化する段階は、放射線送達システムによって支援されるカウチ、ガントリー、及びライナックにおける、前記カウチの位置、前記ガントリーの角度、前記ガントリーの速度、及び前記ライナックの出力のうちの１つを含んでいる、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
22. 前記治療計画は、複数の投射を含んでおり、それぞれの投射は期間を定義している、請求項１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
23. 前記患者の前記治療計画を生成する段階は、それぞれの投射の期間を、前記治療計画に設定された全ての投射の合計期間を超過して調節する段階を含んでいる、請求項２２に記載の放射線療法治療を送達する方法。
24. 放射線療法治療を送達する方法において、
    患者の治療計画を生成する段階であって、患者体内の標的の既定位置に基づく患者への送達されるべき放射線線量の量を含んでいる治療計画、を生成する段階と、
    前記放射線療法治療の送達中、前記患者体内の前記標的の位置を監視する段階と、
    前記放射線療法治療の送達を、実質的にリアルタイムで、前記既定位置とは異なる前記標的の位置を補償するように修正する段階と、
    前記治療計画に従い前記患者へ送達されるべき放射線線量の前記量を実質的に維持する段階と、から成る方法。
25. 前記患者の前記治療計画を生成する段階は、前記患者の治療目的を生成する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
26. 前記治療目的は、腫瘍制御確率を含み、前記患者へ送達されるべき放射線線量の前記量を実質的に維持する段階は、前記治療目的が満たされるか否かを分析する段階を含んでいる、請求項２５に記載の放射線療法治療を送達する方法。
27. 前記治療目的は、正常組織補償確率を含み、前記患者へ送達されるべき放射線線量の前記量を実質的に維持する段階は、前記治療目的が満たされるか否かを分析する段階を含んでいる、請求項２５に記載の放射線療法治療を送達する方法。
28. 前記１番目の投射中に前記患者体内の標的の位置を検出する段階を更に含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
29. 前記１番目の投射を通して前記患者へ送達された放射線線量の量を累算する段階を更に含んでいる、請求項２８に記載の放射線療法治療を送達する方法。
30. 前記１番目の投射を通して前記患者へ送達された放射線線量の前記量を累算する段階は、前記患者の４Ｄ表現上での線量計算を使用する段階を含んでいる、請求項２９に記載の放射線療法治療を送達する方法。
31. 前記１番目の投射を通して前記患者へ送達された放射線線量の前記量を累算する段階は、生体内線量測定法を使用して、送達された線量を測定する段階を含んでいる、請求項２９に記載の放射線療法治療を送達する方法。
32. ２番目の投射で前記患者へ送達されるべき放射線線量の量を推定する段階を更に含んでいる、請求項２９に記載の放射線療法治療を送達する方法。
33. 前記２番目の投射について前記患者の配置の変化を予測する段階を更に含んでいる、請求項３２に記載の放射線療法治療を送達する方法。
34. 前記患者の配置の前記変化には、前記標的の位置の変化が含まれる、請求項３３に記載の放射線療法治療を送達する方法。
35. 前記治療計画を、前記２番目の投射で前記患者へ送達されるべき放射線線量の前記推定量と、前記２番目の投射中の前記標的の前記予測位置と、に基づいて調節する段階を更に含んでいる、請求項３３に記載の放射線療法治療を送達する方法。
36. 前記標的の位置を監視する段階は、前記患者体内の前記標的の運動を監視する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
37. 前記標的の位置を監視する段階は、前記患者体内の前記標的の変形を検出する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
38. 前記標的の位置を監視する段階は、前記患者体内の感受性を持つ構造の運動を監視する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
39. 前記標的の位置を監視する段階は、前記患者体内の感受性を持つ構造の変形を検出する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
40. 前記送達を修正する段階は、前記治療計画の少なくとも１つの投射を最適化する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
41. 前記治療計画は複数の投射を含んでおり、前記送達を修正する段階は、前記投射のうちの１つで送達されるべき放射線線量の量を、以前の投射で起こった累積送達誤差を補償するように最適化する段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
42. 前記累積送達誤差は、以前の投射からの前記累積放射線線量と、今後の投射で送達されるべき推定放射線線量と、次の投射中の前記患者の予測配置と、に基づいている、請求項４１に記載の放射線療法治療を送達する方法。
43. 前記累積送達誤差は、以前のフラクションからの送達誤差を含んでいる、請求項４２に記載の放射線療法治療を送達する方法。
44. 前記送達を修正する段階は、前記治療計画への変化を負のフィードバックループを介して組み込む段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
45. 前記送達を修正する段階は、機械構成への変化を、放射線送達システムによって支援されるマルチリーフコリメータのパターンが調節されるように組み込む段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
46. 前記送達を修正する段階は、機械構成への変化を、放射線送達システムのカウチの速度が調節されるように組み込む段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
47. 前記送達を修正する段階は、機械構成への変化を、放射線送達システムによって支援されるカウチ、ガントリー、及びライナックにおける、前記カウチの位置、前記ガントリーの角度、前記ガントリーの速度、及び前記ライナックの出力のうちの１つが調節されるように組み込む段階を含んでいる、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
48. 前記治療計画は、複数の投射を含んでおり、それぞれの投射は期間を定義している、請求項２４に記載の放射線療法治療を送達する方法。
49. 前記患者の治療計画を生成する段階は、それぞれの投射の期間を、前記治療計画に設定された全ての投射の合計時間を越えて調節する段階を含んでいる、請求項４８に記載の放射線療法治療を送達する方法。
50. 放射線療法治療を送達するための放射線送達システムにおいて、
    コンピュータプロセッサと、
    前記コンピュータプロセッサがアクセスすることのできるコンピュータ可読媒体に記憶させたソフトウェアプログラムと、を備えており、前記ソフトウェアは、
    患者の治療計画であって、ビームの強度を指定している治療計画、を生成し、
    前記患者を放射線を受けられるように位置決めし、
    前記治療計画の少なくとも一部を、実質的にリアルタイムで、前記患者と機械構成のうちの一方への変化を組み込んで最適化し、
    前記最適化された治療計画の少なくとも一部を送達する、ように動作する、放射線送達システム。
51. コンピュータによって実行させることのできるコンピュータ可読媒体によって具現化されていて、放射線送達システムで使用するためのコンピュータプログラムにおいて、
    患者の治療計画であって、ビームの強度を指定している治療計画、を生成するよう動作する治療計画モジュールと、
    前記患者を前記放射線送達システムに対して位置決めするよう動作する位置決めモジュールと、
    前記治療計画の少なくとも一部を、実質的にリアルタイムで、前記患者と機械構成のうちの一方への変化を組み込んで最適化するよう動作する最適化モジュールと、
    前記最適化された治療計画を前記患者へ送達するよう動作する治療送達モジュールと、を備えているコンピュータプログラム。