JP2015532869A

JP2015532869A - 自動的な最適ｉｍｒｔ／ｖｍａｔ処置計画の生成

Info

Publication number: JP2015532869A
Application number: JP2015538600A
Authority: JP
Inventors: クマール，プラシャント; アントニンブズシェク，カール; パーマー，マシュー; カンター，マイケル; ランガナサン，ヴァイテースワラン
Original assignee: Koninklijke Philips NV; MD Anderson Cancer Center
Current assignee: Koninklijke Philips NV; MD Anderson Cancer Center
Priority date: 2012-10-29
Filing date: 2013-10-18
Publication date: 2015-11-16
Anticipated expiration: 2033-10-18
Also published as: EP2912585B1; EP2912585A2; US20150273238A1; CN105120949A; WO2014068435A2; US10512792B2; WO2014068435A3; CN105120949B; JP6317749B2; US20150141733A1; US9943702B2

Abstract

療法計画システム（１８）および方法が最適な処置計画を生成する。複数の目的量が、線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて自動的に定式化される（１５４）。線量プロファイルおよび優先度は、計画画像内で同定される複数の標的および／または枢要構造を含む複数の構造に対応する。さらに、前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータが最適化されて（１５６）処置計画を生成する。前記複数の目的量は定式化し直され（１６２）、定式化し直された複数の目的量に基づいて前記複数の処置計画パラメータは最適化し直されて（１５６）最適化し直された処置計画を生成する。最適化（１５６）は、定式化し直された複数の目的量に基づいて繰り返され、最適化し直された処置計画を生成する。

Description

本願は概括的には放射線療法に関する。放射線療法計画との関連で格別な用途を見出し、放射線療法計画を特に参照して記述されるが、他の使用シナリオにおいても用途を見出すものであり、必ずしも上述した用途に限定されるものではないことは理解しておくべきである。

放射線療法計画では、患者固有の処置計画の作成は時間がかかり面倒なタスクである。ステップの多くは冗長であり、患者によって、あるいは計画によってほとんど変わらない。これらのステップの多くは、マクロ言語またはスクリプトを使って自動化されることができるが、ある種の側面は、論理表現、ループおよび他の一般的なプログラミング機能を書くツールなしでは難しい。

現行の処置計画において自動化するのが難しい一つの領分は、強度変調放射線療法（IMRT: intensity modulated radiation therapy）または体積変調アーク療法（VMAT: volumetric-modulated arc therapy）最適化である。最適化は、ユーザーが、標的構造への理想的な線量、典型的には一様な線量を作り出し、枢要構造への線量を最小化するための、線量または生物学的目的量（biological objective）の形での計画目標を指定しようとする逐次反復プロセスである。

多くの標的（target）および枢要構造をもつ計画について、最適化問題はユーザーにとってナビゲートするのが難しい多数の次元をもつ。さらに、現在のユーザー・インターフェースは、ユーザーが制御する目標（goal）の長大なリストを含むことがある。しかしながら、小さな部分集合が必要なだけであり、多くは隠されるまたは共通の目標にまとめてグループ化されることができる。さらに、目標を満たす計画を作成することは比較的容易だが、最適な計画を作成することは典型的には難しい。計画は典型的にはさらに、通例は著しく、最適化されることができるが、最適な計画を定義するのは難しい。したがって、現行の試行における最適化の度合いを判断することは困難である。追加的な構造が考えられることができる、あるいは既存の枢要構造への線量がさらに削減できる。よって、最適化は面倒で、一貫性がなく、最適でなく、直観的でないことがある。

本願は、上述した問題その他を克服する新たな改善されたシステムおよび方法を提供する。

ある側面によれば、最適な処置計画を生成するための療法計画システムが提供される。本システムは、線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて複数の目的量（objective）を自動的に定式化するようプログラムされた少なくとも一つのプロセッサを含む。線量プロファイルおよび優先度は複数の構造に対応し、該複数の構造は計画画像内で同定される複数の標的および／または枢要構造を含む。プロセッサはさらに、前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータを最適化して処置計画を生成し、前記複数の目的量のパラメータを修正することおよび前記複数の目的量に一つまたは複数の追加的な目的量を追加することの少なくとも一方を含め前記複数の目的量を定式化し直すようプログラムされる。この最適化は、定式化し直された複数の目的量に基づいて反復され、定式化し直された処置計画を生成する。

もう一つの側面によれば、最適な処置計画を生成するための療法計画方法が提供される。線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて複数の目的量（objective）が動的に定式化される。線量プロファイルおよび優先度は複数の構造に対応し、該複数の構造は計画画像内で同定される複数の標的および／または枢要構造を含む。前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータが最適化されて処置計画を生成し、前記複数の目的量が定式化し直される。この再定式化は、前記複数の目的量のパラメータを修正することおよび前記複数の目的量に一つまたは複数の追加的な目的量を追加することの少なくとも一方を含む。この最適化は、定式化し直された複数の目的量に基づいて反復され、定式化し直された処置計画を生成する。

もう一つの側面によれば、最適処置計画を生成するための療法計画システムが提供される。システムは、線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて複数の目的量（objective）を自動的に定式化する定式化モジュールを含む。線量プロファイルおよび優先度は標的および／または枢要構造に対応する。システムはさらに、前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータを最適化して処置計画を生成する最適化モジュールと、前記複数の目的量のパラメータを修正することおよび前記複数の目的量に一つまたは複数の追加的な目的量を追加することの少なくとも一方を含め前記複数の目的量を定式化し直す再定式化モジュールとを含む。さらに、システムは、定式化し直された複数の目的量に基づいて前記複数の処置計画パラメータを最適化し直す再最適化モジュールを含む。

一つの利点は、放射線療法計画のためのより直観的なユーザー・インターフェースにある。

もう一つの利点は、より最適化された放射線療法計画にある。

もう一つの利点は、それほど面倒でない放射線療法計画にある。

もう一つの利点は、より一貫性のある放射線療法計画にある。

もう一つの利点は、より低い患者線量にある。

本発明のさらなる利点は、以下の詳細な説明を読み、理解すれば当業者には理解されるであろう。

本発明は、さまざまなコンポーネントおよびコンポーネントの配置の形を、またさまざまなステップおよびステップの配置の形を取りうる。図面は単に好ましい実施形態を例解するためであって、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。

処置計画を生成する改善された方法を含む療法システムを示す図である。処置計画生成ルーチンを示す図である。

図１を参照するに、強度変調放射線療法（IMRT）システムまたは体積変調アーク療法（VMAT）システムのような療法システム１０が、患者の関心領域の一つまたは複数の計画画像を生成するための撮像システム１２を含む。計画画像は体積画像（すなわち三次元画像）であり、典型的には療法システム１０の計画画像メモリ１４に記憶される。関心領域は一つまたは複数の標的構造を含み、典型的には一つまたは複数の枢要構造を含む。標的構造のそれぞれは、照射されるべき、腫瘍のような病変または他の組織領域である。枢要構造のそれぞれは、標的構造に進む放射線のような標的構造のために意図された放射線であって標的構造を通り抜けたまたは標的構造に隣接して近くを通過するものからの損傷のリスクがある器官または他の組織領域である。

撮像システム１２は、計算機断層撮影（CT）、陽電子放出断層撮影（PET）、磁気共鳴（MR）、単一光子放出計算器断層撮影（SPECT）、円錐ビーム計算機断層撮影（CBCT）などのような一つまたは複数の撮像モダリティーを使って計画画像を生成する。よって、撮像システム１２は、撮像モダリティーに対応する一つまたは複数のスキャナ１６と、スキャナからの生の画像データを計画画像に再構成するバックエンド・システムとを含む。図のように、撮像システム１２は少なくともCTを使って計画画像を生成し、CTスキャナ１６を含む。

療法システム１０の計画システム１８は、典型的には計画画像メモリ１４から受領される計画画像上で患者についての最適処置計画を生成する。最適処置計画は好適には、それぞれ標的構造についての計画標的体積（PTV: planning target volume）を同定する複数の処置断片（fraction）、標的構造のまわりのマージン、標的構造についての線量プロファイル、枢要構造についての線量限界ならびに療法ビーム方向および強度を含み、典型的には、療法システム１０の処置計画メモリ２０に記憶される。計画システム１８は少なくとも一つのプロセッサ２２および少なくとも一つのプログラム・メモリ２４を含む。プログラム・メモリ２４は、プロセッサ２２によって実行されたときに、最適処置計画を生成するプロセッサ実行可能命令を含む。プロセッサ２２はプロセッサ実行可能命令を実行して最適処置計画を生成する。計画システム１８はさらに、プロセッサ２２、プログラム・メモリ２４および計画システム１８の他の任意のコンポーネントを相互接続する少なくとも一つのシステム・バス２６を含む。

プロセッサ実行可能命令の制御モジュール２８は、最適処置計画の生成を含め計画システム１８の全体的な動作を制御する。制御モジュール２８は、計画システム１８の表示装置３０を使って、計画システム１８のユーザーに対してグラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）を好適に表示する。さらに、制御モジュール２８は好適には、ユーザーが、計画システム１８のユーザー入力装置３２を使ってGUIと対話することを許容する。たとえば、ユーザーは、最適処置計画の生成を制御するパラメータを指定するためにGUIと対話することができる。

プロセッサ実行可能命令のセグメンテーション・モジュール３４は、前記構造（すなわち、標的構造および典型的には枢要構造）および計画画像内の他の放射線減衰構造の境界を同定するために計画画像をセグメンテーションする。セグメンテーションは自動的におよび／または手動で実行されることができる。自動セグメンテーションについては、前記構造の境界を同定するためにセグメンテーション・ルーチンが用いられる。セグメンテーション・ルーチンは、モデルまたはアトラス・ベースのセグメンテーション・ルーチンのようないくつもある既知のセグメンテーション・ルーチンの一つであることができる。手動のセグメンテーションについて、ユーザーはユーザー入力装置３２を使って、前記構造の境界を同定する。いくつかの実施形態では、セグメンテーション・モジュール３４は、計画画像をユーザーに対して表示するためにユーザー・インターフェースを用いる。すると、ユーザーはユーザー入力装置３２を使って計画画像上で前記構造の境界を同定することができる。

セグメンテーションが自動および手動セグメンテーションの組み合わせを使って実行されることができることも考えられている。すなわち、前記構造の境界は上記のように自動的に同定されることができる。自動的に同定された境界は次いで、任意的には計画画像上に重畳されて、表示装置３０を使って、ユーザーに対して表示されることができ、ユーザーはユーザー入力装置３２を使って、必要に応じて同定された境界を修正することができる。

プロセッサ実行可能命令の療法ビーム・セットアップ・モジュール３６は、療法送達のために使われる一つまたは複数の療法ビームを構成する。これは、自動的におよび／または手動で実行されることができる。自動的な療法ビーム・セットアップについては、療法ビームを構成するパラメータを自動的に構成するために、適切なルーチンが用いられる。手動セグメンテーションについては、ユーザーは、療法ビームを構成するパラメータを指定するためにユーザー入力装置３２を使う。療法ビーム・セットアップが、自動および手動の療法ビーム・セットアップの組み合わせを使って実行されることができることも考えられている。すなわち、上記のように自動的な選択が用いられることができる。自動的に構成されたパラメータが次いで、表示装置３０を使って、ユーザーに対して表示され、すると、ユーザーはユーザー入力装置３２を使って、必要に応じて該パラメータを修正することができる。

プロセッサ実行可能命令の支援された計画モジュール３８は最適療法計画を生成する。これは、処置パラメータの生成についての入力パラメータを受領する（１０２）ことを含む。入力パラメータは、セグメンテーション・モジュール３４を使って同定される、計画画像内での前記構造（すなわち、標的構造および典型的には枢要構造）の境界と、療法ビーム・セットアップ・モジュール３６を使って決定される療法ビーム構成パラメータとを含む。

入力パラメータはさらに、ユーザー入力装置３２から受領されたパラメータを含む。これらのパラメータは、標的構造および枢要構造の一方として、計画画像中で同定される構造のそれぞれをラベル付けすることを含む。さらに、これらのパラメータは、各構造について：１）ユーザーの専門知識または臨床ガイドラインに基づく達成されるべき線量プロファイル；および２）他の構造に比しての優先度の指定を含む。構造の優先度は、他の構造に比しての、その対応する線量プロファイルの優先度を示す。すると、優先度は、たとえば標的構造をカバーすることと枢要構造を免れさせることとの間の衝突を解決するために用いられることができる。

入力パラメータに基づいて、支援される計画モジュール３８は自動的に、下記で論じられ、図２に示される処置計画生成ルーチン１５０を制御するための計画パラメータを生成する（１０４）。計画パラメータはたとえば、アイソセンター、線量グリッドなどを含む。

いくつかの実施形態では、ユーザーは、ユーザー入力装置３２を使って計画パラメータを吟味し、確証する（１０６）。すなわち、計画パラメータは、表示装置３０を使ってユーザーに対して表示される。すると、ユーザーは、必要に応じて、ユーザー入力装置３２を使って計画パラメータを修正することができる。追加的または代替的に、前記構造の間の重複を記述する重複統計が、表示装置３０を使ってユーザーに対して表示される。重複統計は、たとえばある構造を免れさせるまたは標的をカバーするために犠牲にする決断のような優先度決定をすることにおいてユーザーを支援することができる。

構造間の重複は、いくつもある手法を使って入力パラメータに基づいて決定される。ある手法によれば、構造と他の構造との間の体積重複が決定され、該体積重複は重複領域に対応する。もう一つの手法によれば、前記療法ビームのうちの一つのビームの観点からの、前記構造および前記他の構造の投影画像が生成される。次いで、投影画像内で前記構造と他の構造との間の重複が決定され、該重複領域は体積計画画像に逆投影される。いくつかの実施形態では、この手法は各療法ビームについて用いられる。

計画パラメータ（該当する場合には確証されたもの）に基づいて、支援される計画モジュール３８は、図２に示される処置計画生成ルーチン１５０に基づく最適処置計画を生成する（１０８）。見て取れるように、処置計画生成ルーチン１５０は、複素多次元探索空間において逆計画最適化を最適解に向けて駆り立てるために、一組の線量目的量を漸進的に洗練する。最適処置計画は典型的には、療法システム１０の処置計画メモリ４０に記憶される。

さらに図２を参照するに、処置計画生成ルーチン１５０は、計画画像において同定されている構造から、サブ構造の最適なセットを生成する（１５２）ことを含む。サブ構造は、幾何学的な関係および構造の相対的な優先度に基づき、有利にも、最適化ができるだけ少ない衝突をもって実行され、より高速な収束を達成するのを助ける。

サブ構造を生成するために、各構造は、上記で論じた手法の一つまたは複数のようないくつもある手法を使って、他の構造との重複について解析される。前記構造と他の構造との間の各重複について、前記構造の優先度が前記他の構造の優先度より低い場合、前記構造からその重複領域が除去され、サブ構造を生成する。たとえば、枢要構造がより高い優先度をもつ標的構造と重なる場合、該枢要構造から重複領域を除いたものであるサブ構造が生成される。それらの構造の重複する境界における高線量勾配に対応するために、各サブ構造からパディング・マージンが好適に除去される。

サブ構造の最適なセットを生成したのち、線量目的量は、前記構造およびサブ構造を使って定式化される（formulated）（１５４）。各線量目的量は、線量、重み、「a」値のような生物学的因子などを含む複数のパラメータを含む。典型的には、ユーザー入力目標から最適化器のための線量目的量への変換は、前記構造およびサブ構造の線量プロファイルに基づいて知的に実行される。しかしながら、最適化器のための線量目的量への変換は、標的および枢要構造およびサブ構造の間の距離プロファイルに基づいて知的に実行されることもできる。線量目的量の重みは、対応する構造およびサブ構造の優先度に基づいて割り当てられる。

前記構造の線量プロファイルおよび優先度は、計画パラメータに組み込まれ、そうでなければ計画パラメータによって定義される。サブ構造は、対応する構造の線量プロファイルおよび優先度を帯びる。さらに、標的および枢要構造およびサブ構造の間の距離プロファイルが、計画パラメータによって定義される。

線量目的量を使って、処置計画を生成するよう逆計画最適化が実行される（１５６）。逆計画最適化ルーチンはいくつもあるよく知られたルーチンであることができる。目標は、枢要構造および他の非標的構造に対する線量を、標的構造の意図される線量カバレッジを維持しつつ標的構造の有意なカバレッジが損なわれる寸前の点まで減らすことである。

逆計画最適化ルーチンは、線量目的量のそれぞれについてチューニング力（tuning force）を決定することを含む。チューニング力は、線量、重み、現在の値（すなわち、最適化器の解に対する目的量評価（objective assessment））および「a」値のようないくつもある生物学的パラメータのうちの一つまたは複数に基づく。チューニング力が枢要構造に対応する場合、チューニング力は対応する領域の線量をより低いレベルに向けてプッシュする。しかしながら、チューニング力が標的構造に対応する場合、チューニング力は対応する領域の線量を標的構造の線量プロファイルに向けてプッシュする。

処置計画が生成されたのち、処置計画が臨床目標をどのくらいよく達成しているかを定量的に評価するために、処置計画は、構造の線量プロファイルまたは不均一性インデックスのような、ユーザーによって指定された臨床目標と比較される（１５８）。この比較および定量的評価は、たとえば、処置計画がどのくらいよく臨床目標を達成するかをスコア付けするよう設計されたスコア付けルーチンによって実行されることができる。臨床目標は計画パラメータに組み込まれ、そうでなければ計画パラメータによって定義される。次いで、比較１５８に基づいて、臨床目標が満たされているかどうかについ判定１６０がなされる。たとえば、処置計画と臨床目標との間の類似性が所定のレベルを超える限り、処置計画は最適な処置計画を表わす。そうでなければ、線量目的量が再定式化される（１６２）。

線量目的量を再定式化することは、平衡の状態を維持しつつチューニング力を駆り立てることによって、（ユーザー優先度による）最適解に向けて案内する。枢要構造が標的構造と重複しない場合、対応する線量目的量のチューニング力はより低い線量に向けて調整される。そうでない場合、チューニング力は、枢要構造の優先度および臨床ガイドライン要件に基づいて、最適なトレードオフを達成するよう調整される。

線量目的量を再定式化するために、前記各目的関数（objective function）の現在の値が決定される。上記のように、現在の値は、最適化器の解（すなわち処置計画）に対する目的量評価（objective assessment）である。現在の値は、たとえばユーザー入力装置を使ってユーザーによって指定された所定の収束値に比較される。現在の値が所定の収束値より小さければ、線量目的量の現在の値をほぼ所定の収束値まで増加させるよう、線量目的量のパラメータが修正される。現在の値が所定の収束値より大きければ、線量目的量の現在の値をほぼ所定の収束値まで減少させるよう、線量目的量のパラメータが修正される。

線量目的量のパラメータを修正することに加えて、高優先度の構造について追加的な線量目的量が追加されることができ、および／または既存の目的量の重みが調整されることができる。たとえば、ある高優先度構造について、対応する臨床目標が満たされない場合、高い重みの目的量が追加されることができる。もう一つの例として、熱いおよび／または冷たいスポットが同定されることができ、標的構造に対する形状適合（conformal）線量分布を達成するために、これらのスポットに対応する目的量が追加されることができる。もう一つの例として、標的構造外部の線量漏れが同定されることができ、同定された漏れを減らすために目的量が追加されることができる。

いくつかの実施形態では、ユーザーは、ユーザー入力装置３２を使って、線量目的量のパラメータを修正するおよび／または新しい線量目的量を生成することができる。たとえば、ユーザーは、表示装置３０をもって目的量を呈示されることができる。すると、ユーザーは、ユーザー入力装置３２を使って手動で目的量を修正することができる。もう一つの例として、ユーザーは、衝突する構造対を呈示する表示装置３０をもって抽象化されたユーザー・インターフェースを呈示されることができる。すると、各構造対について、ユーザーは、ユーザー入力装置３２を使って構造間の優先度を指定することができ、それが線量目的量のパラメータを更新するために使われることができる。

線量目的量を再定式化したのち、逆計画最適化の実行１５６で始まる上記の諸動作が、再定式化された線量目的量について反復される。いくつかの実施形態では、この反復は、所定の関数まで実行される。よって、反復する前に、反復が所定回数より多く実行されたかどうかの判定１６２がなされる。そうである限り、その最適処置計画は、最新の処置計画である。そうでなければ、反復が続けられる。あるいはまた、反復は、ある反復から次の反復にかけての計画変化がある最小改善基準を下回るまで実行される。

図１を参照するに、送達システム４２は、アブレーション療法、外部ビーム放射線療法および／または短距離放射線療法のような療法を患者に与えるよう最適処置計画を実行する。療法は典型的には、X線、プロトン、高密度焦点式超音波（HIFU: high-intensity focused ultrasound）などのうちの一つまたは複数のような放射を含む。送達システム４２は、線形粒子加速器のような送達装置４４および最適処置計画に従って送達装置４６を制御する制御システム４４を含む。最適処置計画は典型的には、処置計画メモリ４０から受領されるが、他の源も考えられている。

本稿での用法では、メモリは、非一時的なコンピュータ可読媒体；磁気ディスクまたは他の磁気記憶媒体；光ディスクまたは他の光学式記憶媒体；ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）または他の電子メモリ・デバイスもしくはチップまたは一組の動作上相互接続されたチップ；記憶された命令がインターネット／イントラネットもしくはローカル・エリア・ネットワークを介して取り出されうるインターネット／イントラネット・サーバーなどの一つまたは複数を含む。さらに、本稿での用法では、プロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理ユニット（GPU）、特定用途向け集積回路（ASIC）、FPGAなどの一つまたは複数を含む；コントローラは：（１）プロセッサおよびメモリを含み、該プロセッサは該コントローラの機能を具現する該メモリ上のコンピュータ実行可能命令を実行する；あるいは（２）アナログおよび／またはデジタル・ハードウェアを含む；ユーザー入力装置は、マウス、キーボード、タッチスクリーン・ディスプレイ、一つまたは複数のボタン、一つまたは複数のスイッチ、一つまたは複数のトグル、音声認識エンジンなどのうちの一つまたは複数を含む；データベースは一つまたは複数のメモリを含む；表示装置は、LCDディスプレイ、LEDディスプレイ、プラズマ・ディスプレイ、投影ディスプレイ、タッチスクリーン・ディスプレイなどの一つまたは複数を含む。

本発明は、好ましい実施形態を参照して記述されてきた。上記の詳細な説明を読み、理解すれば他の者にも修正および変更が思いつくことがありうる。本発明は、付属の請求項またはその等価物の範囲内にはいる限り、そのようなすべての修正および変更を含むものと解釈されることが意図されている。

Claims

少なくとも一つのプロセッサを有する、最適な処置計画を生成するための療法計画システムであって、
前記少なくとも一つのプロセッサは：
線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて複数の目的量を自動的に定式化する段階であって、前記線量プロファイルおよび前記優先度は複数の構造に対応し、前記複数の構造は計画画像内で同定される複数の標的および／または枢要構造を含む、段階と；
前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータを最適化して処置計画を生成する段階と；
前記複数の目的量のパラメータを修正することおよび前記複数の目的量に一つまたは複数の追加的な目的量を追加することの少なくとも一方を含む、前記複数の目的量を定式化し直す段階と；
前記最適化を、前記定式化し直された複数の目的量に基づいて反復し、定式化し直された処置計画を生成する段階とを実行するようプログラムされている、
療法計画システム。
前記プロセッサがさらに：
前記処置計画を、前記臨床目標に比較して、前記処置計画が前記臨床目標を達成する度合いを評価するスコアを決定する段階を実行するようプログラムされており、
前記定式化し直すことが、前記スコアが所定の範囲内にはいることに応答して実行される、
請求項１記載の療法計画システム。
前記定式化し直すことおよび前記最適化することが、所定の反復回数繰り返される、または前記臨床目標が満たされるまで繰り返される、請求項１または２記載の療法計画システム。
前記プロセッサがさらに、前記標的および／または枢要構造から前記複数の構造の追加的な構造を生成するようプログラムされており、
前記生成することが：
標的および／または枢要構造の重複する対を決定し；
前記重複する対の、より低いユーザー指定の優先度をもつ構造から、重複する領域を除去して追加的な構造を生成することを含む、
請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の療法計画システム。
前記最適化することが：
各目的量についてチューニング力を決定する段階であって、前記チューニング力は、線量、重みおよび現在値のうちの一つまたは複数に基づき、前記現在値は現在の解が前記目的量を達成する度合いを評価する、段階と；
前記複数の構造に対応する領域への線量を調整する段階であって、枢要構造に対応するチューニング力はより低い線量に向けてプッシュし、一方、同時に、標的構造に対応するチューニング力はより高い線量に向けてプッシュする、段階とを含む、
請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の療法計画システム。
前記定式化し直すことが：
前記複数の目的量のそれぞれについて現在値を決定する段階であって、前記現在値は前記処置計画が前記目的量を達成する度合いを評価し、前記目的量のパラメータに基づく、段階と；
前記現在値を対応する所定の収束値にほぼマッチさせるよう前記複数の目的量の前記パラメータを修正する段階とを含む、
請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の療法計画システム。
前記複数の目的量の前記パラメータが線量パラメータおよび対応する重みパラメータを含む、請求項１ないし６のうちいずれか一項記載の療法計画システム。
前記追加的な目的量が：
前記処置計画によって満たされない対応する臨床目標をもつ高優先度の構造についての目的量；
熱いまたは冷たい領域についての目的量；および
標的構造への線量からの線量漏れの領域についての目的量
のうちの少なくとも一つを含む、請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の療法計画システム。
前記定式化し直すことが：
一対の衝突する構造についての相対的な優先度をユーザーから受領する段階と；
受領された優先度に基づいて前記パラメータを修正する段階とを含む、
請求項１ないし８のうちいずれか一項記載の療法計画システム。
請求項１ないし９のうちいずれか一項記載の療法計画システムと；
前記定式化し直された処置計画に従って制御される療法送達装置とを有する、
療法システム。
最適な処置計画を生成するための療法計画方法であって、
線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて複数の目的量を自動的に定式化する段階であって、前記線量プロファイルおよび前記優先度は複数の構造に対応し、前記複数の構造は計画画像内で同定される複数の標的および／または枢要構造を含む、段階と；
前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータを最適化して処置計画を生成する段階と；
前記複数の目的量のパラメータを修正することおよび前記複数の目的量に一つまたは複数の追加的な目的量を追加することの少なくとも一方を含む、前記複数の目的量を定式化し直す段階と；
前記最適化を、前記定式化し直された複数の目的量に基づいて反復し、定式化し直された処置計画を生成する段階とを含む、
療法計画方法。
前記処置計画を、前記臨床目標に比較して、前記処置計画が前記臨床目標を達成する度合いを評価するスコアを決定する段階をさらに含み、
前記定式化し直すことが、前記スコアが所定の範囲内にはいることに応答して実行される、
請求項１１記載の療法計画方法。
前記定式化し直すことおよび前記最適化することが、所定の反復回数繰り返される、または前記臨床目標が満たされるまで繰り返される、請求項１１または１２記載の療法計画方法。
前記標的および／または枢要構造から前記複数の構造の追加的な構造を生成する段階をさらに含み、
前記生成することが：
標的および／または枢要構造の重複する対を決定し；
前記重複する対の、より低いユーザー指定の優先度をもつ構造から、重複する領域を除去して追加的な構造を生成することを含む、
請求項１１ないし１３のうちいずれか一項記載の療法計画方法。
前記最適化することが：
各目的量についてチューニング力を決定する段階であって、前記チューニング力は、線量、重みおよび現在値のうちの一つまたは複数に基づき、前記現在値は現在の解が前記目的量を達成する度合いを評価する、段階と；
前記複数の構造に対応する領域への線量を調整する段階であって、枢要構造に対応するチューニング力はより低い線量に向けてプッシュし、一方、同時に、標的構造に対応するチューニング力はより高い線量に向けてプッシュする、段階とを含む、
請求項１１ないし１４のうちいずれか一項記載の療法計画方法。
前記定式化し直すことが：
前記複数の目的量のそれぞれについて現在値を決定する段階であって、前記現在値は前記処置計画が前記目的量を達成する度合いを評価し、前記目的量のパラメータに基づく、段階と；
前記現在値を対応する所定の収束値にほぼマッチさせるよう前記複数の目的量の前記パラメータを修正する段階とを含む、
請求項１１ないし１５のうちいずれか一項記載の療法計画方法。
前記複数の目的量の前記パラメータが線量パラメータおよび対応する重みパラメータを含む、請求項１１ないし１６のうちいずれか一項記載の療法計画方法。
請求項１１ないし１７のうちいずれか一項記載の方法を実行するようプログラムされた少なくとも一つのプロセッサ。
一つまたは複数のプロセッサに請求項１１ないし１７のうちいずれか一項記載の方法を実行させるためのプログラム。
最適な処置計画を生成するための療法計画システムであって：
線量プロファイルおよび優先度を含む複数の臨床目標に基づいて複数の目的量を自動的に定式化する定式化モジュールであって、前記線量プロファイルおよび前記優先度は標的および／または枢要構造に対応する、定式化モジュールと；
前記複数の目的量に基づいて複数の処置計画パラメータを最適化して処置計画を生成する最適化モジュールと；
前記複数の目的量のパラメータを修正することおよび前記複数の目的量に一つまたは複数の追加的な目的量を追加することの少なくとも一方を含め前記複数の目的量を定式化し直す再定式化モジュールと；
定式化し直された複数の目的量に基づいて前記複数の処置計画パラメータを最適化し直す再最適化モジュールとを有する、
療法計画システム。