JP2014503315A - 照射計画を作成するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、照射計画を作成するための方法（１）に関する。方法（１）では、照射計画作成に対する少なくとも１つの不確かさの影響が計算され（４）、評価され、表示され（７）、かつ考慮に入れられる（８）。

Description

本発明は、照射計画を作成するための方法に関する。さらに、本発明は、照射計画を作成するための装置に関する。

今日、粒子ビームが様々な技術分野で使用されている。この状況では、適用の目的および利用可能な資金に応じてあらゆる種類の異なるタイプの粒子が用いられる。そのため、例えば、光子、電子、陽子、および重イオン（例えば、ヘリウムイオン、炭素イオンなど）、パイオン、中間子などを含む粒子ビームが用いられる。ときには異なるタイプの粒子の混合物も用いられる。粒子のタイプおよび必要なエネルギーに応じて、粒子ビームを生成するのに必要とされる加速器が様々なやり方で構築されるが、これらの加速器の一部は極めて複雑である。

いくつかの粒子ビームが長年にわたってうまく用いられてきた技術分野は医療技術の分野である。この分野では、例えば、光子放射（特にＸ線放射）が、癌治療のために何十年にもわたって用いられてきた。

特に近年では、重イオン粒子ビームによる癌治療が、医療技術における恒久的な設備としての地歩を築きつつある。ハドロン、特に重イオンを含む粒子ビームの主な利点は、これらがはっきりしたブラッグピークを有することである。ブラッグピークは、これら特定の粒子がその経路に沿って物質を通過するときに、貫通対象の組織に運動エネルギーを均一に放出しないことを意味する。その代わり、重イオンのエネルギー放出の大部分は、粒子が貫通した組織内で粒子が「動けなくなる」直前に、比較的小さな領域に集まる。この特性により、特定のエネルギー線量を標的体積領域（特に粒子ビームに平行なｚ方向にも）に、周辺組織領域（すなわち、例えば、標的領域の前後の組織領域）を（より大きな）線量に曝さずに、意図的に与えることが可能である。極めて効果的で患者に優しい癌治療が可能になるのはまさにこの特性によるものである。

現代療法では、走査法（特に、強度変調ラスター走査法を含むラスター走査法）がこれまでにないほど広い範囲で用いられている。走査法では、鉛筆のように細い粒子ビーム（いわゆるペンシルビーム）を処置すべき組織に連続して当てる。このような走査法の大きな利点は、ほほあらゆる形状の腫瘍を処置し得ることである。

重イオンビームによる治療は、実際に行う場合には、いわゆる「照射計画」を用いて実施される。これは、粒子ビームの重イオンと組織の間には多くの異なる相互作用が生じ、これらは計算によって考慮に入れるには複雑過ぎるからである。例えば、現在の高速コンピュータをもってしても、この問題の数値処理には依然として数分から数時間の演算時間が必要とされる。

処置の開始時に、まず初めに、医師は患者に対する（生物学的に有効な）線量分布を処方する。ここで、この線量分布は患者の体内の特定の体積領域によって決まる。簡単に言えば、腫瘍の領域における有効線量は、腫瘍が破壊されるように損傷限界値を超えていなければならない。ただし、周囲の組織に対する暴露は可能な限り小さくすべきである（理想的には暴露ゼロであるが、通常これは技術的に可能ではない）。例えば、「リスク臓器」の略語であるいわゆるＯＡＲなどの重要な組織領域が腫瘍組織に隣接している場合には特に、これらの重要な組織領域が損傷されないようにするために超えてはならない上限値が指定されることが多い。このような重要な組織は、例えば、主要血管、神経節、または脊髄であり得る。

医師が処方した線量分布に基づいて、続いて照射計画が作成される。この過程では、大雑把に言えば、医師が処方した（生物学的に有効な）線量分布が、放射線生成装置が使用し得る形式（１組の制御パラメータ）に変換される。実際に行う場合には、照射計画は、標的体内の標的体積領域に１つまたは複数の方向から（走査法の場合には）或る（３次元）移動パターンを用いて導入される細い粒子ビームによって生じる生物学的効果を計算することによって作成される。このように計算された生物学的効果は、医師が処方した生物学的に有効な線量分布と比較される。処方された線量分布と計算に基づいて導入される生物学的に有効な線量分布との差異を最小限に抑えることを目的として最適化法が実施される。

照射計画では、粒子ビームが他の体積領域（例えば、個々のラスター点）に導入する線量に特別の注意が払われる。ここで、一般に、「実際の」体積領域（ラスター点）の背後（遠位側）の線量は極めて少ない（そのため、これらの線量は無視し得ることが多い）が、ビームの方向からわかるように、「実際の」体積領域（ラスター点）の前方（近位側）では極めて有意な線量を与えることができる。さらに、特に重イオン粒子照射の場合には、いわゆる相対的な生物学的有効性（ＲＢＥ）は物理的なパラメータによって複雑かつ非線形に決まることを考慮に入れなければならない。例えば、（粒子ビームのエネルギー損失に対応する）与えられた物理的な線量と、組織損傷（すなわち、生物学的に有効な線量）との関係は、典型的には、粒子エネルギーの関数として変化する。さらに、繰り返しになるが重イオン粒子照射の場合には特に、減衰する重イオンのためにいわゆる２次照射が生じ得る。これは、非線形な生物学的効果にも関連している。さらに、与えられる線量（物理的かつ生物学的に有効な線量）は、組織のタイプに応じて変化し、そのため、（とりわけ）骨、筋肉組織、血管、腔などでは、照射計画作成の範囲内で異なる重み付けをしなければならない。照射計画を作成する際に直面する問題の概略が、例えば、「Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｈｅａｖｙ Ｉｏｎ Ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ： Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」、Ｍ． Ｋｒａｍｅｒ、Ｏ． Ｊａｋｅｌ、Ｇ． Ｈａｂｅｒｅｒ、Ｇ． Ｋｒａｆｔ、Ｄ． Ｓｃｈａｒｄｔ、およびＯ． Ｗｅｂｅｒ、Ｐｈｙｓ． Ｍｅｄ． Ｂｉｏｌ．、４５巻、２０００年、３２９９〜３３１７頁ならびに「Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｈｅａｖｙ Ｉｏｎ Ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ： Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｄｏｓｅ」、Ｍ． ＫｒａｍｅｒおよびＭ． Ｓｃｈｏｌｚ、Ｐｈｙｓ． Ｍｅｄ． Ｂｉｏｌ．、４５巻、２０００年、３３１９〜３３３０頁の２つの文献に出ている。

今日一般に実施される照射計画作成において直面する主な問題は、通常、これらの照射計画作成が固定されたパラメータデータセットに基づいているということである。このようなパラメータは、例えば、加速器の動作パラメータ、腫瘍の分布、異なるタイプの組織の分布、粒子ビームの強度およびエネルギー、加速器に対する相対的な患者の位置、患者の体内の腫瘍の場所、ビームプロファイル、患者の動き、ならびに呼吸による腫瘍領域の動き、患者の心拍および他の内部運動などである。（それぞれ一定と仮定する）これらのパラメータを用いて照射計画を作成する。

しかし、一般に技術分野ではそうであるように、例えば装置変動、測定精度不足などから生じ得る不正確さに直面する。照射計画を作成することになると、或る種のパラメータの変動が、行われる照射計画作成および効果的に与えられる生物学的に有効な線量に極めて大きな影響を及ぼし得ることがわかっている。そのため、理論的には本当に極めて良好な線量分布をもたらす照射計画は、実際に実施すると極めて不利になることがある。これは、照射計画がほんのわずかなパラメータ変動にも極めて敏感で、線量分布が大きく変化する（すなわち、照射計画は不確かである）からである。現在、かなりの量の経験と、照射計画を作成する人間（通常、医師および／または医学物理学者）の「感覚」が、パラメータ値の変動に耐える照射計画の「ロバスト性」について評価することに費やされている。しかし、照射計画のロバスト性の「真の」、特に定量的な評価は実現されていない。

しかし、照射計画の「ロバスト性」のこのような評価は、それが可能であり、しかも定量的であれば、線量分布の改善を実現し得るために望ましく、それによって最終的によりよい治療結果が実現される。

そのため、本発明の目的は、現在の最先端技術と比較して改善された照射計画を作成するための方法を提案することである。本発明の別の目的は、現在の最先端技術と比較して改善された照射計画を作成するための装置を提案することである。

本発明はこれらの目的を達成する。

少なくとも時折かつ／または少なくとも或る部位で、照射計画作成に対する少なくとも１つの不確かさの影響が計算され、評価され、表示され、かつ／または考慮されるように照射計画を作成するための方法を実施することが提案される。こうすると、実際に行う際に避けがたい、加速器、測定センサシステム、または患者（など）に関する誤った仮定、測定誤差、またはパラメータ変動により生じ得る不確かさを少なくとも定性的に、ただし好ましくは定量的にも確認し得る。好ましくは、この不確かさは自動的に考慮に入れられる。特に、通常は、公称パラメータ値に基づいて、或る変動または変動パターンを特定の「開始値」に適用し得る。この適用される変動の大きさまたはむしろ変動パターンのタイプは、ここでは、実際に生じる変動に基づいて、または、現実的に予測し得る変動に基づいて決められる。さらに、自動化された手法では、（特に或る程度までの）手作業を実施し得ること、または、手作業による指定によって異なる自動化された変動パターンを選択し得ることが除外されない。ごく概略的に言えば、ここで提案される方法の範囲内で、少なくとも１つの不確かさをこのように（部分的に）自動化して考察すると、特に以下で提示され提案される方法の可能な改善に関して有利になり得る。その結果、照射計画作成プロセスの結果がよりよく、特によりロバストになる。他の利点は、通常、有利な照射計画の作成が、照射計画作成に関わる１人（または複数）の人間の能力、経験量、「感覚」などに依存する度合いが最終的にはるかに少なくなり得ることである。その結果、例えば、現在関わっているあまり高い技能をもたない技術スタッフが照射計画を作成し得る。１つの不確かさ（またはいくつかの不確かさ、特に多数の関係する不確かさ、具体的には実質的にすべてのかつ／またはすべての関係する不確かさ）が照射計画作成の結果に及ぼす影響が、任意の所望のやり方で計算され、評価され、表示され、かつ／または考慮され得る。計算は、例えば、値が単に内部的に計算されるように実施され得る。ただし、計算値を用いて何かが実際に「なされる」とより有用である。特に、（予備）照射計画作成の評価、特に、照射計画作成装置自体によって作成される（予備）照射計画の評価が実施されると有用であり得る。例えば、これは、或る不確かさの影響が大きすぎる場合、特に、これらの影響が或る制限値を超える場合には照射計画が阻止されるか、または出力されないようになされ得る。さらに、特に或る制限値未満の「許容可能な」照射計画が作成かつ／または出力され得る。ただし、不確かさの影響が照射計画を作成する１人または複数の人間に対して、例えば、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に定性的かつ／または定量的に表示されることも有利である。こうすると、関与する人間は（例えば、自身の経験に基づいて）、不確かさの影響が例えば特に小さくかつ／または何らかの他の意味で有利になる（言い換えれば、不確かさの影響が特にロバストになる）ように照射計画を最適化することができる。ただし、照射計画作成の範囲内で少なくとも１つの不確かさの影響が少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に（自動的に）考慮されることも特に有利であり得る。そのため、例えば、最適化アルゴリズムにより、少なくとも１つの不確かさの影響に関しても最適化（言い換えれば、照射計画のロバスト性に関する最適化）が自律的に実施され得る。その結果、例えば、（局所）最小値に到達し得る。「不確かさの影響」という用語は、特に、照射を受ける体積または照射を受ける（または照射を受けない）体積の一部における線量分布の変動を指す。具体的には、この用語は、処置すべき腫瘍の領域における（可能な限り避けるべき）線量不足および／または正常な組織における、特に、（ＯＡＲなどの）敏感な組織が存在する領域における線量過剰を指すことがある。

この方法では、この少なくとも１つの不確かさが、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に、少なくとも１つのパラメータの変動、特に典型的かつ／または最大限に予測される範囲内の少なくとも１つのパラメータの変動であると有利である。この状況でも、不確かさの自動化された考察が有利になっている。特に、パラメータの公称「開始値」を中心とした変動を自動的にこれらのパラメータに（部分的に）適用し得る。このために用いられる変動の大きさおよびタイプは、好ましくは、現実または「予測される現実」に基づいて導かれる。したがって、例えば、いくつかの照射計画を計算することができ、続けてこれらを互いに比較することができる。照射計画はそれに関連するパラメータが公称値を有する場合について計算され、照射計画はそれに関連するパラメータが典型的な最大値を有する場合について計算され、照射計画はそれに関連するパラメータが実際の操作において予測される最大値を有する場合について計算され、照射計画はそれに関連するパラメータが典型的な最小値を取得した場合について計算され、かつ／または、照射計画はそれに関連するパラメータが実際の操作において予測される最小値を取得した場合について計算されるように、この計算は実施し得る。これに加えて、またはこの代わりに、（追加の）中間値を計算することも可能である。これらの中間値は、例えば、これらが統計的に適切に分布するように、例えば、これらが長時間にわたって現実的に予測されるパラメータ値に対応する（ここでは、好ましくは、適切な統計的重み付けがなされ得る）ように選択し得る。いくつかのパラメータが存在する場合、任意の所望のやり方で対象とするパラメータをそれぞれ「１次元的」に変化させるか、または、ｎ個のパラメータをｎ次元空間の形式で変化させることが基本的に可能である。当然のことながら、これら２つの極端な場合の間の戦略も可能であり、或る状況下では、その中間の戦略が実際的であり、かつ好ましい。引き続き、このようにして得られた照射計画をそれぞれ互いに比較し得る。例えば、得られた照射計画をそれぞれ、照射計画を作成中の人間に「単に」表示することが可能である。数学的なフィッティング方法を用いて、或る傾向を表示し、かつ／または、少なくとも限定された程度で、自動化された最適化を実施することも可能である。計算は、特に、照射計画作成結果に対して特に大きな影響を及ぼすことを例えば経験が示すパラメータについてなされるべきである。これに対して、照射計画に対してわずかしか、または（事実上）全く影響を及ぼさないことを経験が示すパラメータは、全く考慮に入れるべきでないか、または、考慮に入れるにしても演算時間に関係する理由から「分解能」（計算点密度）を減らして考慮に入れるべきである。個々のパラメータについての演算点密度がそれの照射計画に対する影響（例えば、経験に基づいて予測される影響）を反映すると特に有利となり得る。

基本的に、照射計画作成に効果を有する、または影響を及ぼすあらゆる値は、不確かさとして、かつ／またはパラメータとして、特に照射計画作成に対して無視し得ない効果、実施的な効果、および／または大きな効果を有するものとして用い得る。少なくとも１つの不確かさおよび／または少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの変動および／または少なくとも１つのパラメータを少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に患者の位置決め、動き検出、ビーム到達距離、ビームプロファイル、ビーム位置、および組織のタイプを含む群から取り込むと特に好ましい。特に、上述の量が照射計画作成に対して通常極めてはっきりした影響を及ぼすことがわかっている。「患者の位置決め」という用語は、特に、患者の位置決めの不正確さを指す。典型的には、患者は、固定システムまたは患者位置決めシステムによって位置決めされ、それによって、典型的にはミリメートル程度の位置決めの不正確さが生じ得る。患者の位置決めは、線量計算中、例えば、アイソセンタの動きの形で、かつ／またはビーム入射チャネルの回転として扱い得る。「動き検出」という用語は、特に、患者または患者の一部の動きの検出中のずれにより生じる量を指す。例えば、患者の呼吸は、歪みゲージ、画像化技術（例えばＣＴおよび／またはビデオカメラを用いるモニタリング）を用いて追跡することができ、これに基づいて、動きのある標的体積領域（例えば、肺組織内の腫瘍）の瞬間的な位置について結論を引き出すことができる。ここで、例えば測定装置の検出誤差（例えば、ビデオカメラの画像誤差、歪みゲージの測定誤差など）によって、測定値と標的体積領域の位置の相関誤差によって、位相誤差によって、動き代用物と実際の動きの間の潜伏期間誤差によって、他の誤差によって生じ得る不確かさが存在し得る。このような誤差は、例えば、４次元線量計算の範囲内で標的体積部位の移動軌跡を操作することによって扱い得る。（横方向かつ長手方向の）「ビームプロファイル」という用語は、特に、技術的な限界または不十分さによる粒子ビームの形状に関する不十分さを指す（通常、ガウシアンプロファイルを有する円形ビームプロファイルを目指すべきである）。（横方向かつ長手方向の）「ビーム位置」という用語は、特に、粒子エネルギー変調装置により、横方向粒子偏向システム（例えば、磁場コイル）の誤差により、他の要因により生じ得る位置決め誤差を指す。このような不正確さは、特に技術的な限界または不十分さにより生じ得る。これらの不正確さは、アイソセンタを変化させ、かつ／またはビーム入射チャネルを回転させることによって扱い得る。「ビーム到達距離」という用語は、特に、患者の体内の異なるタイプの組織の異なる減衰効果による粒子ビームの到達距離を指す。例えばＣＴデータレコードから読み出し得るいわゆるハウンズフィールド単位は、粒子加速器を作動させるには水等価距離に変換されなければならない。これは、例えば、テーブルを用いてなされ得る。しかし、このようなテーブルは、有限な精度しかもちえない。ビーム到達距離の不確かさは、ハウンズフィールド単位範囲テーブルの操作により、かつ／または全体的な移動により生じ得る。「組織のタイプ」という用語は、特に、（測定される）組織のタイプに関する不確かさ、ひいては対象とする組織に対する粒子ビームの異なる減衰効果および／または生物学的有効性に関する不確かさを考慮に入れた値を指す。この値は、組織の境界および／または組織の特性を変化させることによって扱い得る。

有利には、この方法は、少なくとも１つの不確かさの影響が、少なくとも２つの、好ましくは複数の照射計画結果を比較することによって、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に計算され、表示され、かつ／または考慮に入れられるように実施し得る。具体的には、複数の照射計画結果を比較し、かつ／または２つ以上の不確かさを考慮に入れることを（少なくとも部分的に）自動的に特に好ましく実施し得る。この状況でも、当然のことながら、（部分的な）手作業によるユーザ介入および／または手作業によるユーザ調整が考えられる。特に、ここでは、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に少なくとも１つのパラメータの変更によって、または、少なくとも１つのパラメータの変動によって求められた照射計画結果を用い得る。得られた（好ましくは、少なくとも１つのパラメータの変動に基づいて求められた、ただし任意選択で別のやり方で求められた）照射計画作成結果を、すでに上記で説明したように、照射計画を作成中の人間に「単に」表示し、かつ／または、例えば一般に知られている数値最適化戦略を用いることによって自動的に表示し、それによって、改善された、特により確かな照射計画に最終的に到達し得る。

少なくとも時折かつ／または少なくとも或る部位において、複数の不確かさを計算し、評価し、表示し、かつ／または考慮に入れると特に有利である。好ましくは、考慮に入れた不確かさ（またはそれらの結果）は、照射計画作成に対して実質的な、関連する、大きなかつ／または無視し得ない影響を及ぼす。（実質的に）すべてのこのような関連するパラメータを考慮に入れると特に有利である。ただし、１つの不確かさおよび／または特定の数の（特に部分的な集合の）不確かさを考慮に入れるだけでも有利なことがすでにわかっている。

特に、少なくとも１つの不確かさの影響が目に見えるように、特に図式的に、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に、表示されるようにこの方法を実施することが提案される。人間の目は多数の図式的に表示された情報項目を短時間で処理するのに特によく適していることがわかっている。こうすると、照射計画を作成中の人間は、この方法を極めて好都合に、迅速に、かつ概して直感的に使用し得る。さらに、典型的には極めて良好な照射計画作成結果が得られる。さらに、照射計画を作成するための現在の方法ではすでに、照射計画を作成中の人間のための視覚的なインターフェースがあることが多いことを指摘しておく。したがって、既存のハードウェア（またはどんなハードウェアの改変も小さな実現可能なレベルに保ち得る）を用いてこの方法を実施することができ、かつ／または、照射計画を作成する人間は、この方法を用いることができるようになる前に長大な再訓練を受ける必要がない。

少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に、少なくとも１つの不確かさの影響が絶対値として、絶対変動として、相対変動として、制限値への接近として、かつ／またはフラグ表示として出力されるようにこの方法を実施すると有利になり得る。絶対値としての表示は、例えば、計算された最大値または最小値（出力、例えば、与えられた線量の指示値）を表し得る。さらに、相対変動形式の表示も可能であり、例えば、この場合、表示は、値が、与えるべき「実際の」線量をどれだけ多くの割合で上回って、または下回っているかを示す。与えられた線量が所望の線量（目標線量）を潜在的に上回ったか、または下回ったかを単位で表す絶対変動も示し得る。別の形式の表示は、（例えば、相対表示かつ／または絶対表示の形式で）制限値に近づいている程度または制限値を超えている程度である。例えば、値が依然として許容変動範囲にある（または、極めて狭く選択された試験変動範囲内にある）かどうか、または、値がすでにこの範囲から出たかどうかを２値形式で示すフラグ表示も考えられる。表示のタイプを変更することができ、かつ／または、異なる表示様式間で相互に切り替えることができると特に有利である。こうした変更または改変が照射計画を作成中の人間によって実施され得る場合も有利になり得る。特に、いくつかの表示様式を用いることにより、通常、照射計画作成の良好な結果が得られることを、事前に行った試験が示している。特に、照射計画作成中の異なる時点で、異なる表示様式が望まれるか、または有用であることが多い。

この方法の範囲内で、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に、フリッカ表示、色分け（カラーコード）表示、グレースケール表示、等値線表示、ウォッシング表示、および／または記号表示を用いると特に有利になり得る。特に、照射計画を作成中の人間の特定の希望の関数として表示のタイプを変更かつ／または改変し得ると有利である。ここで、特にいくつかの表示様式を用いると、通常、特にユーザの利便性を高め、かつ／または、特に有利な照射計画が得られることにもなり得る。記号表示は、例えば、数値を表示することによって、そうでない場合には、（「追加の制限値から外れている」ことを表す）「Ｘ」マークまたは（「追加の制限値内にある」ことを表す）「チェックマーク」表示することによって機能し得る。通常、色分け表示、グレースケール表示、等値線表示、およびウォッシング（薄く塗る）表示は、照射計画を作成中の人間にとって極めて直感的である。特に、このような表示は、照射計画を作成するために時折すでに用いられており、そのため、ここで提案されている方法は極めて迅速に学習し得る。特に、フリッカ表示は、異なる画像が時間シーケンスで連続して表示されるので、極めて有利である。この場合、例えば、表示される追加の次元を「時間軸」によって示すことができる。フリッカ表示は、ここで明示的に提案される他の表示様式とともに用いると特に有利であるだけでなく、あらゆる種類の他の表示様式とともに用いても有利である。フリッカ表示では、画像変化の周波数を、人間の目が引き続き変化を知覚し得るように選択し得る。ただし、画像変化の周波数を、画像変化がもはやそのようには知覚されず、そうではなくて異なる画像が人間の目には「混合色」に見える色の１つの画像になるほど高く選択することも可能である。

この方法の別の好ましい改善が、少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に、３次元照射計画の形式で、かつ／または４次元照射計画の形式で照射計画作成を実施することによって得られる。この状況では、３次元照射計画は、実質的に静止している標的体積部位に（該当する場合には、「ゲート開閉」照射法を用いて照射されている、動き得る標的体積部位にも）特によく適している。４次元照射計画は、動きのある標的体積部位が照射を受ける場合に特に有利であり、動きのある標的体積部位が能動的に「追跡される」場合は特にそうである。この「追跡」は、特に、（通常は、走査法、スポット走査法、連続走査法、ラスター走査法、および／または強度変調ラスター走査法としての）いわゆる「追跡」照射法によって行われる。

さらに、上記で説明した特徴を有する方法を実施するように構成され設計される、照射計画を作成するための装置が提案される。この装置は、同様に、上述の特徴および利点を有する。この装置は、特に、「従来の」ソフトウェア制御電子コンピュータとし得る。当然のことながら、こうしたコンピュータは、電子的なネットワークを介して接続される複数の個々のコンピュータからなり得る。任意の所望のやり方で、これらのコンピュータは、コンピュータが１箇所に配置されておらず、そうではなくて互いに物理的に離れており、例えばインターネット、仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）などを介して（例えば、いわゆる「分散コンピューティング」により）相互に接続され得るいわゆるワークステーションファームまたは分散コンピュータネットワークとし得る。特に、「従来の」照射計画を作成するためにすでに用いられている種類の装置上でこの方法を実施することが可能である。これにより、ここで提案されている方法を特に迅速に使用することもできるし、または、ここで提案されている方法に特に迅速に移行することもできる。

最後に、上記で説明した方法に基づいて少なくとも時折かつ／または少なくとも部分的に作成された少なくとも１つの照射計画を含むメモリユニットも使用し得る。このメモリユニットは、例えば電子コンピュータのメモリセクタなど（ＲＡＭ、ハードドライブなど）の任意のタイプの電子メモリユニットであり得る。特に、これらは、例えば最先端のディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＵＳＢスティック、交換可能なディスク、光磁気データ媒体などの任意の所望のデータ記憶媒体であり得る。

下記に、本発明を有利な実施形態に基づいて、かつ、添付の図面を参照してより詳細に説明する。
照射計画を作成するための方法の概略フローチャートである。 照射計画を作成するための装置の概略斜視図を示す。 照射計画に対する不確かさの影響の表示可能性の第１の例である。 照射計画に対する不確かさの影響の表示可能性の第２の例である。

図１に、照射計画を作成するための方法１の概略フローチャートを示す。方法１では、照射結果に対する不確かさの影響が照射計画作成の範囲内で考慮に入れられる。

照射計画を作成するための方法１は開始ステップ２で開始される。ここで、照射計画を作成するための初期データが利用可能にされる。例えば、処置すべき腫瘍の場所、位置、サイズ、組織のタイプなどについてのデータが初期データとして読み込まれる。さらに、周辺組織およびその照射耐性についての情報、特に比較的高い線量に暴露されることに特に敏感に反応する重要な組織（いわゆるＯＡＲ、「リスク臓器」の略語）についての情報が利用可能にされる。さらに、医師が処方した目標線量分布が、方法１の開始ステップ２の間手元にある。この処方は、例えば、腫瘍組織に当てられる放射負荷を定義するものである。任意選択で、周辺組織（の一部）に対する最大線量についての情報が提供される。

開始ステップ２で利用可能になった情報に基づいて、後続のステップ３で、腫瘍、リスク構造、および該当する場合には他の組織領域が構築される。すなわち、腫瘍およびリスク構造の場所およびサイズが、照射計画を作成中の装置（例えば、高性能コンピュータ）の「数値形式」に変換される。これにより、例えば、関連する組織領域を境界線を用いて直感的に明瞭なやり方で表示し得る。

この時点で、初期照射計画を作成し最適化するためのすべてのデータが後続のステップ４で利用可能となっている。この処理では、公称パラメータを用いて初期照射計画が作成または最適化される。言い換えれば、初めに、例えば対象とする組織の位置についての情報などのすべての入力データは完全に正確であり、すなわち、測定誤差または他の変化が生じていないと仮定される。同様に、すべての機械パラメータなどには誤差が含まれず、そのため、特に、ビーム位置決め誤差、ビームエネルギー誤差、ビーム形状誤差などは生じ得ないと仮定される。これは、従来の照射計画作成と共通しており、照射計画を作成する人間の「感覚」を無視している。単に完全を期すために、一般に、照射計画作成は反復して実施され、ときには照射計画を作成する人間による何回かの初期試行（人間の「感覚」に基づいて作成される手作業による仕様から開始されと考えられる試行）が必要とされることがあることを指摘しておく。

理想的に仮定されたデータは実際の実施では常に正確であるとは限らないことは容易にわかることである。実際に行うと、初期データ（例えば、腫瘍組織の場所）にはどれも常に或る程度の誤差が伴う。一方では、これらの誤差は、（例えば、コンピュータトモグラフ（ＣＴ）または何らかの他の検出システムとともに用いる）測定機器によるものであり得る。特に、４次元照射法では（すなわち、動きのある腫瘍を照射するための方法では）、照射中にＣＴを用いることは実際的でないか、または望ましくない。したがって、このような場合には、通常、データ取得と同時に、ＣＴに対するいわゆる動き代用物が得られる。これは、ビデオカメラ、胸部に周りに配置された歪みゲージなどを用いて動きを取得することであり得る。続いて、実際の治療中に、動き代用物からＣＴデータについての情報ひいては処置すべき標的体積領域の実際の位置についての情報を得ることができる。ただし、非技術的な性質の誤差が生じることもあり得る。例えば、ＣＴ測定から実際の治療までに（例えば照射計画を作成するために）数時間かつ／または数日が経過し得る。この期間中に、生物学的な影響により、腫瘍組織の場所の変化、密度の変化、および／またはサイズの変化が生じ得る。このため、（完全には）制御し得ない誤差も生じる。装置自体により他の誤差が生じ得る。この場合、技術的な限界値のために、生成される粒子ビームが完全には正確になり得ず、その結果、例えば、粒子のエネルギー、粒子の位置、および粒子の幾何形状に容易にずれが生じ得る。基本的には、これらの誤差は比較的小さいものであり得るが、これらの誤差は、おそらく目標値からわずかしかずれていないにも関わらず、照射計画にかなり大きな影響を及ぼし得る。そのため、組織転移の部位および／または特定の組織領域では特に、最終的に当てられる線量に許容し得ない変化が生じることが極めてよくありうる。

ステップ４で計算され最適化された照射計画のロバスト性を確認するために、ここで提案されている方法では、複数の（関連する）パラメータを変化させる別のステップ５が実行される。その結果、ｎ個のパラメータを用いて、ｎ次元のパラメータ空間が生成される。ここでは、ｎ次元パラメータ空間における各パラメータセットについて、１つのパラメータセット毎に得られる線量分布が計算される。本実施形態では、（複数の）（関連する）パラメータの変更は自動的に実施される。この変更の範囲は、例えば、それに対して照射計画を計算中の照射装置のパラメータによって、処置すべき患者の体内の組織分布によって、その他の因子によって決められる。開始ステップ２の範囲内で、関連する値を読み込むことが（も）できる。当然のことながら、照射計画を作成中に、ユーザが介入して手作業によりパラメータを変化させることが可能である。この介入は、特に、異なる計算パターンおよび／または異なる計算アルゴリズムの使用も含む（それによって、対象とする計算をもう一度ほぼ自動的に実施し得る）。

図示の実施形態で変更される（それによって或るパラメータは除外し、かつ／または追加のパラメータを考慮に入れることが可能である）パラメータの例は、採用される固定システムまたは患者位置決めシステムによって達成し得る患者の位置決め精度である。当てられる粒子ビームのアイソセンタを移動させることによって、かつ／またはビーム入射チャネルを回転させることによって、患者の位置決めの不正確さを考慮に入れることができる。（特に４次元照射法の場合に）考慮に入れることができる別のパラメータは動き検出である。これは、例えば、動き代用物が用いられる場合に考慮に入れることができる。動き検出中に、不正確な振幅、不正確な位相、および／または動き代用物と実際の動きの間のレイテンシ（すなわち、或る種の位相ずれ）のために、不正確な測定値が存在し得る。これらの不正確さは、４次元線量計算に用いられる標的体積領域の移動軌跡を適切に操作することによって計算中にシミュレーションし得る。別のパラメータの例はビーム到達距離である。照射計画の開始点は、３次元データレコードまたは４次元データレコードである。ＣＴデータレコードに現れる「色付け」（組織強度）は、粒子ビームによって「観察される」水等価距離に対応しない。（ハウンズフィールド単位（ＨＵ）で測定される）「ＣＴデータ」の水等価距離への変換は、適切な変換表に基づいて、かつ、照射方向のパラメータに基づいて実施される。このような表の精度には限りがあるので（ただし、通常は他の理由からも）、通常、それに対応する不確かさがビーム到達距離に関して生じる。これらの不確かさは、ハウンズフィールド単位範囲テーブルの操作または全体的な移動によって変換計算中に考慮に入れることができる。別の例は、加速プロセスまたはビーム導光プロセス中の技術的な限界または不適切さにより生じ得る（横方向および縦方向の）ビームプロファイルの不確かさである。これらのプロセスに対応する不確かさは、組織体積単位（ラスター点）毎に当てられる物理的な線量を適切に改変することによって考慮に入れることができる。別の例は、照射計画を作成するために用いられた生物学的モデルの不確かさである。このような不確かさは、生物学的モデルパラメータを改変することによって取り扱い得る。

方法ステップ５におけるパラメータの変更は、有利には、或る数の中間点を考慮に入れるように実行される。これらの中間点の密度は、特に、得られる線量分布が特に著しく変化する（ひいては、パラメータ変動の影響が極めて顕著な）部位で増やすことができる。こうすると、極大値または極小値が可能な限り完全に検出される確率が増加する。これらのパラメータの変更は、すべての典型的に生じるパラメータ変化および／または実際の操作中に予測され得るすべての最大パラメータ変動が対象として含まれるように選択される範囲でも実施すべきである。上述の値に加えて、例えば（公称値と実際の操作中に予測され得る最大変動値の差異に基づいて）実際の操作中に予測され得る最大パラメータ変動の上のさらなる５０％の範囲も計算されるように或る種の安全マージンをさらに加えることも有用であり得る。

より多くのパラメータおよびパラメータ変動を計算しなければならないことがあり得るので、方法ステップ５は、より長い計算時間を必要とし得る。特に、数百種または数千種の線量分布を計算する必要があり得る。

後続のステップ６では、１体積単位当たりの線量の不確かさまたは他の統計的変動が求められる。これらの不確かさは、適切な形式で、例えば適切な次元の行列の形で記憶され得る。例えば、このステップでは、目標線量からの逸脱の絶対値、目標線量からの逸脱の相対値、適用される線量の絶対値、（例えば線量がまだ許容される線量幅内にあるか否かを示す）２値データなどを計算し記憶し得る。さらに、より踏み込んだ計算、特に加算演算および積分演算を実施することが可能である。このような計算は、ヒストグラムなどを表示すべき場合に特に有用である（このような計算は、通常、或る時点で、それがたとえ後でも、実行される）。この状況では、照射計画を確認する範囲内でいわゆる「線量ヒストグラム」を利用することを好むのはまさに医療従事者であることを指摘しておく。したがって、ここで提案される「誤差評価表示」の範囲内でこのような線量−体積ヒストグラムも生成することは、医療従事者の側ではより高いレベルで受け入れられ得る。

引き続き、方法ステップ７で、線量変動（線量の不確かさ）が表示される。ここでは、例えば、公称線量分布（目標線量分布）が不確かさの分布に重ねられて表示される。この表示は、例えば、公称線量分布と不確かさの分布が比較的高い周波数で連続かつ交互に表示されるいわゆるフリッカプロットとし得る。目は動きに対して比較的敏感に反応し、そのため、人間はこのようなフリッカプロットを用いて定性的かつ／または定量的な解析を良好に実施し得ることが経験からわかっている。

（特に公称線量分布と交互に表示される）公称線量分布に加えて、またはそれに代えて、例えば、不確かさの解析（方法ステップ６）に基づく最大線量および／または最小線量を表示し得る。さらに、これに加えて、またはこの代わりに、処方された許容幅に入ったかどうかを例えば緑または赤で示す２値データレコードを表示し得る。同様に、これに加えて、またはこの代わりに、不確かさを定量化する分布（例えば信頼度の幅）も補色でフリッカするように表示し得る。これらの不確かさは、それらが小さくかつ／または許容し得る場合には、それらの色が個々の体積部位のそれぞれの線量値に似るように特にスケーリングすることができ、そうでない場合には、不確かさは補色として表示される。次いで、これらのボクセルは（特に、高周波数フリッカの場合に）グレーに見えるようにし得る。さらに、フリッカの代わりに、不確かさの分布は、公称分布に（例えば公称分布の補色を用いて）或る透明度（例えば５０％の透明度）で静的に重ねて表示し得る。この透明度表示では、不確かさが小さな線量値が例えばグレースケールで表示されることを確実にする。これに対して、逸脱がより大きな線量値は、（フリッカ表示および透明表示または他の表示において）色によって強調されて表示し得る。ここで、色は逸脱の尺度の働きをし得る。

別の可能性は、表示される画像（特に断面画像）内の各体積部位に、信頼度の幅に従っているかどうかを示す記号を重ねて表示することである。例えば、「チェックマーク」により不確かさが許容幅内にあることを示し、「Ｘ」により制限値を超えたことを示すことができる。例えば、表示する矩形フレームを増減する（ヒストグラム様の表示）という定量的な表示も可能である。

さらに、輪郭プロットとしての表示も可能である。特に、ＣＴデータに表示を重ね合わせることができる。ここで、「真に目に見える構造」に基づいて、照射計画を作成中の人間が特に直感的な定性的かつ／または定量的な評価を行い得るようにすることが特に可能である。

別の表示の可能性は、今日特に医療従事者によってしばしば用いられる線量−体積ヒストグラムに基づくものである。こうすると、線量−体積ヒストグラムに重ね合わされるエラーバーの形式で、生じる不確かさを表示し得る。当然のことながら、グレースケールシェーディングおよび／またはカラーおよび／または何らかの他の技術を利用する表示も考えられる。

ステップ７で生成される表示に基づいて、後続のステップ８の実行中に、方法１の範囲内で（これまでに）作成された照射計画の質および特にロバスト性が評価される。照射計画の質および／またはロバスト性が適切であると評価されたかどうかに応じて、この処理は、方法ステップ４に戻る（ステップ９）か、または次の方法ステップ１１に進む（ステップ１０）。方法ステップ１１で、生成された照射計画が例えばデータ媒体（ＤＶＤ、ＣＤなど）に記憶される。このように、方法１はステップ１２で終了する。

当然のことながら、評価８は１人の人間によって（排他的に）実施されないことが可能である。そうではなく、例えば、それに加えて、またはその代わりに、自動評価手順を実施することが可能である。

図２に、例えば図１に示す照射計画を作成するための方法１を実施し得る計画作成装置１３の概略図を示す。この計画作成装置１３は、プログラム制御電子コンピュータ１４に基づいている。コンピュータ１４の演算能力を上げるために、コンピュータ１４は、いくつかのプロセッサを有し、かつ／または、いわゆるクラスタとして構成され得る。コンピュータ１４は、方法１を実行する適切なプログラムコードが記憶される内部メモリ１６（例えばハードドライブ）を有する。ここで、内部メモリ１６に記憶されたプログラムコードを実行するために、例えば揮発性の動作メモリ（いわゆるＲＡＭ）にロードさせることが極めて都合よく可能である。

さらに、コンピュータ１４は、ここで示す実施形態ではＤＶＤドライブ１５として構成されるデータ入出力ユニットを有する。ＤＶＤドライブ１５を介して、例えば、患者のデータ、機械のパラメータ、処方された線量分布などをコンピュータ１４に読み込むことができる。同様に、ＤＶＤドライブ１５を介して、完了した照射計画を出力し記憶し得る。ＤＶＤドライブ１５は、例えば、ＣＤまたはＤＶＤからデータを読み出すだけでなく、ブランクＣＤまたはブランクＤＶＤにデータを書き込み得る市販のＤＶＤバーナとし得る。当然のことながら、複数のＤＶＤドライブ１５を備えることも可能である。

コンピュータ１４は、例えばキーボード１７、マウス１８、および／または電子描画ボード１９などの一般に知られているデータ入力ユニットによって操作される。この場合、照射計画およびその不確かさは１つまたは複数のモニタ２０を介して出力される。

図３に、図１に従って（または照射計画の別の実施形態に従って）照射計画を作成するための方法１を用いて生成されたデータ出力の第１の例を示す。

ここで、例として、患者の頭部２２に位置する処置すべき腫瘍領域２１（脳腫瘍）を選択する。通常どおり、（任意選択で或る種のかなり小さな安全マージンで取り囲まれる）腫瘍領域２１は、腫瘍領域２１内にある組織細胞が大きく破壊されるか、または死滅するように放射線量を受ける。これに対して、腫瘍領域２１の外側の組織は、暴露される放射をできる限り少なくするか、または放射には全く暴露されないようにすべきである。ここで示す実施形態では、腫瘍領域２１は円で描画される。実際に行う場合には、腫瘍領域２１の形状は異なるが、腫瘍領域２１の厳密な形状は本実施形態の説明には関係しない。さらに、表示２３では、計画作成装置１３のユーザを導くように働き、それによって実施中の作業を容易にする組織輪郭線２４が描かれている。表示２３は、例えば、適切な選択を介して計画作成装置１３のモニタ２０上に示すことができ、該当する場合には表示２３を変更することができる。

図３に示す表示では、線量分布の変動（変化）が、照射計画作成（図１）の範囲内で入力パラメータを変更することによって計算され、異なるグレースケールで表示されている。ここで、これらの線量変動の計算の範囲内で、或る精度（グリッド分解能）を有する或る種のグリッド２５が選択されており、そのため、図３ではグリッド２５は細い線で認識され得る。グリッド２５の分解能は、当然のことながら、より細かくまたはより粗くなるように選択し得る。さらに、異なる空間方向には異なるグリッド分解能で、かつ／または異なるセクタでは異なるグリッド分解能で（例えば、腫瘍領域２１内の、またはそれに隣接する体積領域ではより細かいグリッド分解能で）表示２３を見せるようにすることもできる。

実際の照射では一般にそうであるように、この計算中、腫瘍領域２１から遠く離れた領域２６で（例えば装置パラメータなどの）入力パラメータが変動しても、この組織領域２６に与えられる線量はまったく変化しない（または、せいぜい変化しても最小限である）。したがって、これらの遠く離れた組織領域２６では（知覚し得る）グレーの色付けは見られない。

しかし、腫瘍領域２１に隣接する領域に達すると、グレーのシェーディングが、図３で極めて鮮明に見られるように著しく増加する。グレーのシェーディングが濃くなるほど、入力パラメータが変化するときの、与えられる線量の変動が大きくなる。

図３に示す実施形態では、頭部２２の組織領域の大部分における変動は、許容し得る変動範囲にうまく収まっている。グレースケールはわずかしか濃度が変化していない。いくらか異なる状況が当てはまるのは図３に見られる問題領域２７である。問題領域２７では、入力パラメータの変動により、与えられる線量に大きな変化が生じる。この理由から、問題領域２７は、極めて濃いグレーのシェーディングで塗りつぶされている。計画作成装置１３のユーザにとってこれは、パラメータ値が変更されたときに頭部領域２２全体でこのような大きな線量変動を引き起こさない新たな照射計画をユーザは作成すべきであるという兆候である。言い換えれば、計画作成装置１３のユーザは、線量変動の表示２３が示すラスター点が領域全体にわたってわずかなグレーのシェーディングの変化しか示さない照射計画を計算しようと試みることになる。これは、（特に）重要な組織領域（例えば、重要な機能および／または血管を有する脳領域）が問題領域２７に位置する場合に特に当てはまる。このような場合、該当する場合には、問題領域２７は存在するものの、問題領域２７がこの（および他の）重要な組織領域の外側に位置する場合に、照射計画は許容可能であると考えることができる。図３からわかるように、図３に示す問題領域２７内には重要な組織領域は存在しない。

計画作成装置１３のユーザの利便性をさらに増すために、グレースケールに加えて、またはその代わりにカラースケールを用いることも当然のことながら可能である。

図３に示す線量変動の表示２３を改善したものが、図４に示す線量変動の表示２８である。図からわかるように、図４に示す表示２８は図３に示す表示２３にかなり類似している。ただし、計画作成装置１３のユーザに対する追加の支援として、チェックマーク２９または「Ｘ」マーク３０の形式のフラグ値が示されている。この状況では、チェックマーク２９は、医師が処方した最大線量変動以内であることを意味する。そのため、チェックマーク２９が付けられた場所の値は、例えば、所与の組織領域に対して医師が指定した最大線量を超えておらず、また所与の組織領域について医師が指定した最小線量未満にもなっていない。これにより、過剰線量または過小線量を避けることができる。したがって、「Ｘ」マーク３０は、医師が許容し得ないと考えた、導入された線量が過剰に変動したことを示している。したがって、図４に示す線量変動の表示２８は、問題領域２７内の「Ｘ」マークを理由として却下されなければならない。

表示２８が計画作成装置１３のユーザに負担をかけ過ぎないように、線量変動が特に小さくなる組織領域では（特に、遠く離れた組織領域２６では）フラグ表示は実施されない。この領域では、「Ｘ」マーク２９もチェックマーク３０も表示されない。これにより、全体図が簡略化されるだけでなく、特に低い線量変動についてのある種の「第３のフラグ」がユーザに提供される。

さらに、医師が許容し得ると考える変動値を、計画作成装置１３のユーザが「より厳しくする」ことも、この効果に対するユーザ入力により可能である。こうすると、計画作成装置１３のユーザは、特に確実な照射計画を特に簡単かつ好都合なやり方で作成することができる。

図５〜図８に、線量変動のさらなる表示３１、３２、３３、および３４を示す。ここで、表示３１、３２、３３、および３４は、放射用に現在用いられている（医療従事者が特に歓迎する）種類のいわゆる線量−体積ヒストグラムに基づいている。表示３１、３２、３３、および３４はそれぞれ、横座標３５に沿って線量を（パーセントで）示し、縦座標３６に沿って体積を（同様にパーセントで）示す。

表示３１（図５）は、標的体積ＣＴＶ（臨床的標的体積）に対する適切な線量−体積曲線３７と、重要な組織領域ＯＡＲ（リスク臓器）に対する線量−体積曲線３８とを示す。実際の曲線３７および３８とは別に、個々の曲線３７および３８の変化を入力パラメータの変動の関数として示すエラーバー３９もプロットされている。ここで示すエラーバー３９の正確な定義は、（例えば、ユーザの特別な必要性の関数として）変わり得る。そのため、エラーバー３９は、例えば、５％〜９５％の幅を取り得る。当然のことながら、他の幅の限界値または他の意味も考えられる。

図６に、図５の表示と比較して変更された表示３２を示す。この表示３２は、（それぞれ異なるタイプの線で描かれている）いくつかの異なるフェーズ（段階）Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ、およびＶについての状況を示す。こうすると、動きのある標的体積（４次元照射法）の場合には特に、照射のロバスト性を特に有利に評価し得る。図６に示すエラーバー３９は、これら様々なフェーズについて「累積的」に表示し得る。あるいは、エラーバー３９は、個々のフェーズＩ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ、およびＶ毎に一度に１つ表示し得る。当然のことながら、（例えば、ユーザ要求の関数として）変更も考えられる。さらに、エラーバー３９は、垂直方向だけでなく、これに加えて、またはこの代わりに、図７の表示３３に示すように水平方向にも描くことができる。

最後に、図８に、別の表示の可能性３４を示す。これは、線量−体積ヒストグラムに基づいている。この表示は、グレースケールまたはカラー４０に基づいて描くことができ（そのため、ここではグレースケールまたはカラー４０が異なる網目ハッチング４０によって示される）、異なる「エラーバー」で異なる幅の制限値を表しており、そのため、これらは簡単かつ迅速に理解し得る。図８に示す表示３４には、これら様々なグレースケールおよび／またはカラー４０に加えて、その上に中央線４１も描かれている。

完全を期すためにのみ、（図５の表示３１に類似の）図６〜図８による表示３２、３３、および３４では、重要な組織領域用の線量−体積曲線３８を描くこともできることを指摘しておく。

１ 照射計画を作成するための方法
２ 開始ステップ
３ 組織構造の構築
４ 照射計画を作成
５ パラメータの変更および線量分布の計算
６ 線量の不確かさの決定
７ 線量の不確かさの表示
８ 評価
９ 戻る
１０ 次に進む
１１ 照射計画の記憶
１２ 方法の終了
１３ 計画作成装置
１４ コンピュータ
１５ ＤＶＤドライブ
１６ 内部メモリ
１７ キーボード
１８ マウス
１９ 電子描画ボード
２０ モニタ
２１ 腫瘍領域
２２ 頭部
２３ 線量変動の表示
２４ 組織輪郭線
２５ グリッド
２６ 離れた組織領域
２７ 問題領域
２８ 線量変動の表示
２９ チェックマーク
３０ 「Ｘ」マーク
３１ 線量変動の表示
３２ 線量変動の表示
３３ 線量変動の表示
３４ 線量変動の表示
３５ 横座標
３６ 縦座標
３７ 標的体積に対する線量−体積曲線
３８ 重要な組織領域に対する線量−体積曲線
３９ エラーバー
４０ グレースケール／カラー
４１ 中央線

Claims (11)

1. 少なくとも時折、及び／又は少なくとも特定の領域における、照射計画における少なくとも１つの不確かさの効果の、計算（４）、評価、表示（７）、及び考慮（８）のうちの少なくとも１つが行われることを特徴とする、照射計画の作成方法（１）。
2. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの不確かさが、少なくとも１つのパラメータの変動（４）、特に典型的な予測範囲内と最大の予測範囲内とのうちの少なくとも一方における少なくとも１つのパラメータの変動であることを特徴とする、請求項１に記載の方法（１）。
3. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの不確かさと、少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの変動とのうちの少なくとも一方が、患者の位置決めと、動き検出と、ビーム範囲と、ビームプロファイルと、ビーム位置と、組織の種類と、を含む群から選ばれることを特徴とする、請求項１又は２、特に請求項２、に記載の方法（１）。
4. 少なくとも２つの、好ましくは複数の、照射計画の結果を比較することにより、少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの不確かさの効果の、計算（４）、評価、表示（７）、及び考慮（８）のうちの少なくとも１つが行われることを特徴とする、請求項１乃至３の何れか１項に記載の方法（１）。
5. 少なくとも時折、及び／又は少なくとも特定の領域における、複数の不確かさの、計算（４）、表示（７）、及び考慮（８）のうちの少なくとも１つが行われることを特徴とする、請求項１乃至４の何れか１項に記載の方法（１）。
6. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの不確かさの効果が、視覚的に、特に図式的に、表示される（７）ことを特徴とする、請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法（１）。
7. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの不確かさの効果が、絶対値、絶対変動、相対変動、制限値への接近、及びフラグ表示のうちの少なくとも１つとして、出力される（７）ことを特徴とする、請求項１乃至６の何れか１項、特に請求項６、に記載の方法（１）。
8. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、フリッカ表示、色分け表示、グレースケール表示、等値線表示、ウォッシング表示、及び記号表示のうちの少なくとも１つが用いられることを特徴とする、請求項１乃至７の何れか１項、特に請求項６又は７に記載の方法（１）。
9. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、３次元照射計画と４次元照射計画との少なくとも一方の形で、前記照射計画が実行されることを特徴とする、請求項１乃至８の何れか１項に記載の方法（１）。
10. 請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法を実行するように構成及び設計されていることを特徴とする、照射計画を作成するデバイス（１３）。
11. 少なくとも時折及び／又は少なくとも部分的に、請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法（１）によって作成された少なくとも１つの照射計画を含むことを特徴とする、特にデータ記憶媒体である、メモリユニット（１５）。

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