JP2016506789A - Ｉｍｒｔにおけるビーム数を決定する装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、ＩＭＲＴにおけるビーム数を決定する装置に関する。目的関数提供部（１３）は、ＩＭＲＴ治療の目的関数を提供する。目的関数はＩＭＲＴ治療中に適用される目標線量に依存する。感度決定部（１４）は目標線量の変化に対する目的関数の感度を決定し、ビーム数決定部（１５）は決定された感度に応じてビーム数を決定する。目標線量の変更に関する目的関数の感度は、ＩＭＲＴにおいて最適化されたビーム数を信頼性高く決定する正確な尺度であることが分かった。これにより高品質の治療計画を生成でき、ＩＭＲＴ治療を改善できる。

Description

本発明は強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）におけるビーム数を決定する装置、方法及びコンピュータプログラムに関する。本発明はさらに、ＩＭＲＴを実行するＩＭＲＴシステム、ＩＭＲＴ方法及びＩＭＲＴコンピュータプログラムに関する。

ＩＭＲＴ治療の間、人体内の計画目標ボリューム（ＰＴＶ）は異なる方向から異なるビームで照射される。ビームの強度はマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）を用いて空間的に変調される。ＩＭＲＴが人に適用される前に、例えば、ＰＴＶの位置と形状、ビーム数、ＭＬＣの技術的特徴、ＰＴＶに適用される所定目標放射線量、危険にさらされる臓器（ＯＡＲ）の位置と形状などに応じて、治療計画が計算される。治療計画は、ＰＴＶが所定目標放射線量を受け、一方ＯＡＲに適用される放射線量を規定閾値より小さくするように決定すべきである。治療計画の質は、なかんずく、各治療計画決定アルゴリズムで入力されるビーム数に依存する。

非特許文献１は、治療計画の質に対するビーム数の効果の研究を含む、ビーム数を決定する近似解を開示している。しかし、ビーム数のおおざっぱな見積もりが提供されているだけであり、最適でない治療計画となる可能性がある。

J. Stein et al., "Number and orientations of beams in intensity-modulated radiation treatments," Medical Physics, volume 24, pages 149‐160 (1997)

本発明は、ＩＭＲＴにおいてビーム数を決定する装置、方法及びコンピュータプログラムであって、質が改善された治療計画を決定するのに使える最適なビーム数の決定を可能にするものに関する。本発明のさらに別の目的は、質が改善された治療計画に基づいてＩＭＲＴを適用するのに使用できるＩＭＲＴシステム、ＩＭＲＴ方法及びＩＭＲＴコンピュータプログラムを提供することである。

本発明の第１の態様によると、ＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定する装置を提供する。該装置は：
− ＩＭＲＴ治療の目的関数を提供する目的関数提供部であって、目的関数はＩＭＲＴ治療中に適用される目標線量に依存する、目的関数提供部と、
− 前記目標線量の変化に対する前記目的関数の感度を決定する感度決定部と、
− 決定された前記感度に応じて前記ビーム数を決定するビーム数決定部とを有する。

目標線量の変化に対する目的関数の感度はＩＭＲＴにおいて最適なビーム数を信頼性高く決定する正確な尺度であることが分かった。このように、感度決定部が目標線量の変化に対する目的関数の感度を決定し、ビーム数決定部が決定された感度に応じてビーム数を決定するので、治療計画の生成にこのビーム数を使える場合、質が高い治療計画を生成できるように、ビーム数を決定できる。これにより、治療計画に従ってＩＭＲＴを適用した場合、生体すなわち人や動物に適用するＩＭＲＴを改善することができる。

一実施形態では、ビーム数決定部は、感度が高いとき、大きいビーム数を決定し、感度が低いとき、小さいビーム数を決定するように構成されている。具体的に、ビーム数決定部は、ビーム数が感度の平方根に比例することを規定する依存性に基づき、ビーム数を決定するように構成されている。このようにビーム数を決定すると、治療計画がこのように決定された最適なビーム数に基づき決定される場合、治療計画の質をさらに改善できる。

好ましい一実施形態において、目的関数提供部は、所定基準ＩＭＲＴ設定の目的関数を提供するように構成されている。基準ＩＭＲＴ設定は、好ましくは基準ビーム数と基準ビーム分布により規定される。好ましい一実施形態では、基準ビーム数は７であり、基準ビーム分布は角度的に等間隔（angularly equidistant）ビーム分布である。治療計画がなかんずく決定されたビーム数に応じて生成される場合、基準ビーム分布として角度的に等間隔（angularly equidistant）ビーム分布を用いると、治療計画の質をさらに改善できる。さらに、７つの基準ビームを用いることにより、目的関数を提供するのに十分な方法で、３６０°回転にわたり計画された目標ボリュームと危険にさらされるオブジェクトのサンプリングができ、すなわちより多くの基準ビームを用いると、なかんずくこの決定されるビーム数に応じて生成される治療計画の質を大幅に向上することなく、最終的なビーム数を決定する計算時間が増加する。

感度決定部は、第１の目標線量のための第１の目的関数値と、第２の目標線量のための第２の目的関数値と、第１の目的関数値と第２の目的関数値との間の差に応じた感度とを決定するように構成されていることが好ましい。目標線量は、最小線量ボリュームヒストグラム（ｍｉｎＤＶＨ）目標を用いて確定できる。これにより、計算的に比較的単純な方法で正確に感度を決定できる。さらに、感度は目的関数値を用いて決定されるので、感度の決定は、本質的に、ジオメトリ要因、線量測定要因、特定計画パラメータ、特定ビームパラメータ、特定アルゴリズム要因及び／又は特定マシンパラメータから成る。

また、好ましくは、装置は、ＩＭＲＴの間に使われるビームの最大セグメント数を決定するセグメント数決定部を有し、ビームの最大セグメント数（ＮＯＳ）は計画されるＩＭＲＴの間に使われるビームの最大ＮＯＳを確定し、セグメント数決定部は決定されたビーム数に応じて最大ＮＯＳを決定するように構成されている。

治療計画は、各ＮＯＳ（最終的に生成される治療計画で確定されるもの）がセグメント数決定部により決定された各最大ＮＯＳより大きくないように生成されるべきである。この特定ビームＮＯＳすなわち特定角度ＮＯＳが治療計画決定部に入力される場合、決定された総ビーム数に基づき各ビームに対して最大ＮＯＳを決定することは、治療計画の質のさらなる改善につながり、治療計画において比較的低いＮＯＳが規定されることが分かった。

好ましい実施形態において、前記装置は、さらに、あるビームのビーム位置について、計画目標ボリューム及び少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトの投影を示す投影画像を提供する投影画像提供部を有し、ＩＭＲＴは計画目標ボリュームに適用され、少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトに適用される放射線は最小化され、セグメント数決定部は、投影画像中の計画目標ボリュームの、及び少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトの投影をセグメント化し、計画目標ボリュームと少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメント化された投影に応じて、前記あるビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されている、投影画像は好ましくはビーム方向像（ＢＥＶ）画像である。

さらに別の好ましい実施形態では、前記セグメント数決定部は、計画目標ボリュームのセグメント化された投影と少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメント化された投影との間の重なり領域数を決定し、決定された重なり領域数に応じて、前記あるビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されている。また、好ましくは、前記セグメント数決定部は、計画目標ボリューム及び少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメントされた投影の構成を所定の構成クラスに分類し、構成クラスに応じて前記あるビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されている。一実施形態では、前記セグメント数決定部は、重なり領域で重なった計画目標ボリューム及び少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメントされた投影数に応じて、前記構成を分類するように構成されている。これらの動作により、決定される最大ＮＯＳの質がさらに改善され、なかんずく決定されたこれらの最大ＮＯＳに応じて生成される治療計画の質がさらに改善される。

本発明の他の一態様において、ＩＭＲＴ治療を実行するＩＭＲＴシステムを提供する。該ＩＭＲＴシステムは、
− 請求項１に記載の、ＩＭＲＴにおいてビーム数を決定する装置と、
− 決定されたビーム数に基づきＩＭＲＴの治療計画を決定する治療計画決定部と、
− 決定された治療計画に従ってＩＭＲＴを適用するＩＭＲＴ適用デバイスとを有する。

治療計画決定部は、さらに、決定されたビーム数と決定されたビームの最大ＮＯＳとに基づいて、ＩＭＲＴの治療計画を決定するように構成できる。

本発明の別の一態様によると、ＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定する方法を提供する。該方法は：
− 目的関数提供部がＩＭＲＴ治療の目的関数を提供するステップであって、目的関数はＩＭＲＴ治療中に適用される目標線量に依存する、ステップと、
− 感度決定部が、前記目標線量の変化に対する前記目的関数の感度を決定するステップと、
− ビーム数決定部が、決定された前記感度に応じて前記ビーム数を決定するステップとを有する。

本発明の他の一態様において、ＩＭＲＴ治療を実行するＩＭＲＴ方法を提供する。該ＩＭＲＴ方法は、
− 請求項１２に記載の、ＩＭＲＴにおいてビーム数を決定するステップと、
− 治療計画決定部が、決定されたビーム数に基づきＩＭＲＴの治療計画を決定するステップと、
− ＩＭＲＴ適用デバイスが、決定された治療計画に従ってＩＭＲＴを適用するステップとを有する。

本発明の別の一態様によると、ＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定するコンピュータプログラムを提供する。該コンピュータプログラムは、請求項１に記載の装置を制御するコンピュータにおいて実行されると、前記装置に、請求項１２に記載の方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有する。

本発明の他の一態様において、ＩＭＲＴ治療を実行するコンピュータプログラムを提供する。該コンピュータプログラムは、ＩＭＲＴシステムを制御するコンピュータにおいて実行されると、請求項１１に記載のＩＭＲＴシステムに、請求項１３に記載のＩＭＲＴ方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有する。

言うまでもなく、請求項１のＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定する装置と、請求項１１のＩＭＲＴシステムと、請求項１２のＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定する方法と、請求項１３のＩＭＲＴ治療を実行する方法と、請求項１４のＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定するコンピュータプログラムと、請求項１５のＩＭＲＴ治療を実行するコンピュータプログラムとは、同様の及び／または同一の好ましい実施形態を有し、具体的には従属項に規定した通りである。

言うまでもなく、本発明の好ましい実施形態は、従属項または上記の実施形態の、各独立項との任意の組合せであり得る。

本発明の上記その他の態様を、以下に説明する実施形態を参照して明らかにし、説明する。

ＩＭＲＴ治療を実行するＩＭＲＴシステムの一実施形態を模式的かつ例示的に示す図である。 膵臓事例において用いられるビーム数に依存する目的関数値を例示する図である。 ＩＭＲＴ治療を実行するＩＭＲＴ方法の一実施形態を示すフローチャートである。 目的関数の感度の用いられるビーム数に対する依存性を例示する図である。 前立腺事例及び頭頸部事例について、目的関数の、用いられるビーム数への依存性を例示する図である。 ＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲの異なる構成のセグメント化投影を示す図である。 ＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲの異なる構成のセグメント化投影を示す図である。 ＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲの異なる構成のセグメント化投影を示す図である。 ＩＭＲＴ治療を実行するＩＭＲＴ方法の別の一実施形態を示すフローチャートである。

図１は、ＩＭＲＴ治療を実行するＩＭＲＴシステムの一実施形態を模式的かつ例示的に示す図である。ＩＭＲＴシステム１は、ＩＭＲＴ治療中に用いられるビーム数を決定する装置４と、決定されたビーム数に基づいてＩＭＲＴ治療の治療計画を決定する治療計画決定部５と、決定された治療計画に従ってＩＭＲＴを適用するＩＭＲＴ適用デバイス６とを有する。

装置４は、ＩＭＲＴ治療の目的関数を提供する目的関数提供部１３を有する。目的関数は、なかんずく、ＩＭＲＴ治療中に適用される目標線量（target dose）に依存する。装置４は、さらに、目標線量の変化に対する目的関数の感度を決定する感度決定部１４と、決定された感度に応じてビーム数を決定するビーム数決定部１５とを有する。

目的関数提供部１３は、所定基準ＩＭＲＴ設定の目的関数を提供するように構成されている。この実施形態では、基準ＩＭＲＴ設定は、基準ビーム数と基準ビーム分布により規定される。好ましくは、基準ビーム数は７であり、基準ビーム分布は角度的に等間隔（angularly equidistant）ビーム分布である。

所定ＩＭＲＴ設定は、基準ビームジオメトリ状態と考え得るが、ユーザにより予め確定され得る。感度ベースビーム数選択（ＳＢＢＮＳ）アルゴリズムから得られる再生可能な結果を生成するために、基準ＩＭＲＴ設定は予め確定される。このアルゴリズムは、最適かつケースごとのビーム数を決定するために感度決定部１４とビーム数決定部１５とにより実行される。基準ＩＭＲＴ構成の等間隔ビームジオメトリは次式で確定できる：

ここで、θ_ｉは第ｉビームのガントリー角であり、Ｎは基準ＩＭＲＴ設定中の基準ビーム数であり、θ_１は一定の任意オフセット角である。この実施形態ではＮは７である。計画の基準ビーム数が７だと、線量計算も大幅に長く成らず、それゆえＳＢＢＮＳアルゴリズムを用いて最適ビーム数を選択するのに必要な時間が短くなる。目的関数は、基準ＩＭＲＴ設定に対して提供されるが、次の式で記述できる：

ここで、Ｆは目的関数であり、インデックスｒは第ｒ目的関数成分（ＯＦＣ）を示しＤ_ｒは第４ＯＦＣの線量パラメータであり、Ｖ_ｒは第４ＯＦＣ成分のボリュームパラメータであり、Ｗ_ｒは第４ＯＦＣ成分の重要性係数またはペナルティ係数である。関数ｆ（Ｄ_ｒ，Ｖ_ｒ）は第ｒのＯＦＣの数値を表す。線量パラメータＤ_ｒ及びボリュームパラメータＶ_ｒは、第ｒのＯＦＣの臨床目標として、すなわち実際の目的として確定される。目的関数は二次の線量ベース目的関数であることが好ましい。ＯＦＣは、ＩＭＲＴを適用すべき目標要素のような一定の臨床構造であり、適用される放射線を最小化すべき臓器などを表す。関数ｆ（Ｄ_ｒ，Ｖ_ｒ）は、文献S. V. Spirou and C. S. Chui著「A gradient inverse planning algorithm with dose-volume constraints」(Medical Physics, volume 25, pages 321 to 333 (1998))により知られた関数などの既知の関数でよい。この文献はここに参照援用する。

基準ＩＭＲＴ設定をセットした後、ＳＢＢＮＳアルゴリズムは感度決定部１４とビーム数決定部１５とにより実行され得る。ＳＢＢＮＳアルゴリズムは、自動的に又はユーザにより起動でき、実質的に２つのステップを含む。第１のステップにおいて、基準ＩＭＲＴ設定下、提供された目的関数を用いることにより、線量・ボリューム制約をＳＢＢＮＳアルゴリズムの入力として用い、所定目標線量の所定変化に対する全目的関数スコアＦの感度を計算する。第１のステップは感度決定部１４により実行される。第２のステップにおいて、目的関数の推定された感度、すなわち計算された感度を用いて、与えられた事例における最適なビーム数を計算する。この第２のステップはビーム数決定部１５により実行される。

第１のステップにおいて感度を決定するため、第１の目標線量に対する第１の目的関数値と、第２の目標線量に対する第２の目的関数値を決定する。感度は第１の目的関数値と第２の目的関数値との間の差に基づき決定される。目標線量は、好ましくは、以下でより詳しく説明するように、ｍｉｎＤＶＨ目標を用いることにより確定される。

ＰＴＶのｍｉｎＤＶＨ目標は、好ましくは、目的関数の感度を測る基準として用いられる。第１の目的関数値Ｆ_{ｎｏｒｍａｌ}を決定するため、初期パラメータＤ_ｒ、Ｖ_ｒ及びＷ_ｒにより、具体的には対応する第１のｍｉｎＤＶＨ目標により確定された第１の目標線量を考慮して、ＩＭＲＴ強度分布を最適化する。第１の目的関数に対して用いられるパラメータは、特に第１の目標線量は、実際の事例で規定された実際の臨床パラメータである。

第２の目的関数値を決定するため、第２のＩＭＲＴ強度分布を生成する。ＰＴＶのｍｉｎＤＶＨは、所定のＰＴＶの目標よりも大幅に厳しくされる。ということは、同じボリュームＶ_ｒのＤ_ｒ値が大きくなる、及び／又はＯＡＲの場合、同じボリュームＶ_ｒのＤ_ｒ値が小さくなる、又はＯＡＲの場合、Ｖ_ｒを大きくしても同じＤ_ｒ値が保たれる。例えば、所定のｍｉｎＤＶＨの要求が、ＰＴＶの９５％のみが６３Ｇｙ線量を受けるということであれば、第２の目的関数値Ｆ_{overconstrained}を計算するため、第２の目標線量、すなわち第２のｍｉｎＤＶＨ目標を用い、ＰＴＶの１００％が６８Ｇｙを受けるとすることができる。これらのより厳しいパラメータに基づいて、第２の目的関数値Ｆ_{overconstrained}を決定するため、目的関数を最小化する。感度は次式に従って計算できる：

式（２）を式（３）に代入すると、目的関数の感度を示す次式が得られる：

式（４）において、［Ｗ_ｒｆ（Ｄ_ｒ，Ｖ_ｒ）］_{overconstrained}は、制約が大きい条件に対して決定された第ｒのＯＦＣ成分の数値を表し、［Ｗ_ｒｆ（Ｄ_ｒ，Ｖ_ｒ）］_normalは、通常条件下の第ｒのＯＦＣの数値を表す。これは所定の臨床パラメータに対応する。式（４）の感度を確定する他の一実施形態では、加重Ｗ_ｒを省略できる。これらは目標線量には依存しないからである。

基本的に、目的関数の感度は、ＰＴＶ目標線量の処方の変化に対して、周囲の通常構造の目的がどのくらい変動するかを示す尺度である。ｍｉｎＤＶＨの制約を大きくすることにより、Ｆ_{overconstrained}がＦ_normalより大きくなるように、他の構造のスペアリング（sparing）が犠牲になる。

ビーム数決定部１５は、感度が高いとき、大きいビーム数を決定し、感度が低いとき、小さいビーム数を決定するように構成されている。具体的に、ビーム数決定部は、次式に従ってビーム数が感度の平方根に比例することを確定する依存性に基づき、ビーム数を決定するように構成されている：

ここで、Ｎ_optimはＳＢＢＮＳアルゴリズムにより決定される最適なビーム数であり、ｋは所定の比例定数（ビーム数定数であると考えられ、校正ステップで確定できる）であり、ΔＦ_αは目的関数の感度を表す。この実施形態で目的関数の感度の平方根を用いたのは、この実施形態では、ＩＭＲＴ目的関数が基本的に線量パラメータ及びボリュームパラメータの二次関数だからである。式（５）では、記号αは、目的関数の感度の計算は、所定の基準ビームジオメトリ条件下で、すなわち所定の基準ＩＭＲＴ設定下で行われなければならないことを示す。定数ｋは好ましくは１７．６５である。定数ｋを決定する一般的な校正手法を以下に例示する。

パラメータｋは、最適ビーム数が既知である基準事例を用いて、基準ビームジオメトリ条件下で計算できる。定数ｋは次式に従って決定できる：

ここで

（外１）

は、基準ビームジオメトリ条件における基準事例の既知の最適なビーム数を示す。インデックスβは基準事例、すなわち基準患者事例を示す。

この例では、基準事例は、ＰＴＶとその他の通常構造に対する線量・ボリューム制約がきつい膵臓事例である。基準ビームジオメトリ条件、すなわち基準ＩＭＲＴ構成は、上述の通り７つの等間隔の基準ビームを含む。次の表は、ビーム数定数ｋを計算する時にこの例で使われた他の基準条件のリストである。

この表では、セグメントの総数はユーザにより与えられた数であり、治療計画の最大セグメント数を確定し、変換アルゴリズムに対する制約として用いられる。最小セグメント面積（ＭＳＡ）は、結果として得られる各セグメントの最小面積を確定する従来のアルゴリズムに対するさらに別の制約である。変換アルゴリズムが最小セグメント面積より小さいセグメントを生成した場合、このセグメントは削除されるか、又はアルゴリズムによりセグメント面積が最大化される。最小ＭＵは、結果として得られる各セグメントの最小ＭＵを確定する従来のアルゴリズムに対するさらに別の制約である。変換アルゴリズムが、ＭＵが最小ＭＵより小さいセグメントを生成した場合、このセグメントは削除されるか、又はこのセグメントのＭＵは最小ＭＵまで増加される。ＬＩＮＡＣという略称は線形粒子加速器を意味し、「手法」という用語は最適化及び変換に用いられる手法（technique）を指す。この例では、直接マシンパラメータ最適化（ＤＭＰＯ）手法が用いられた。

前出の表において言及した基準条件は、ビーム数定数ｋの計算を再生可能にするために、設定されている。この基準事例の最適ビーム数を決定するため、３ビームから１５ビームまでの異なるビーム数について目的関数値すなわち最終的な目的関数スコアを計算した。これらのすべての目的関数最小化計算について、すなわち対応するすべての治療計画計算について、異なるビーム数で行った異なる計算の有効な比較を可能にするため、線量・ボリューム制約は同じに保たれる。

図２は、ビーム数Ｎに依存する任意単位の目的関数値Ｆを示す。目的関数値すなわち目的関数スコアが低ければ低いほど、治療計画の質（これは目的関数値に対応する）は良い。それゆえ、比較的低い目的関数値に対応するビーム数が最適ビーム数として選択される。図２から分かるように、ビーム数９において、目的関数値は飽和し始める。これは、基準事例の場合、９ビームを超えると線量分布に大きな改善は無くなることを示している。９より多いビームを使う場合、モニターユニット（ＭＵ）とビームセグメントが不必要に増加し、線量分布には大きな改善はない。したがって、結論として、この基準事例では９ビームが最適な選択肢である。

この例では、既知の最適なビーム数

（外２）

が９であると判定した後、基準事例について、目的関数の感度は式（２）ないし（４）を参照して上記したように決定でき、得られた感度を最適ビーム数とともに用いて次式

により定数ｋを計算できる。

一般的に、上記の表に示した基準条件の値が変更されると、ビーム数定数値１７．６５は変化し得る。しかし、ｋは大きく変化しないと期待される。式（６）に示したビーム数定数項の分子は、基準条件の変化により生じる分母の変化に対応して変化するからである。このように、ビーム数定数ｋ＝１７．６５は異なる多数の事例に有効である。

ＳＢＢＮＳアルゴリズムは、目的関数の感度を用いて最適ビーム数を計算するので、ジオメトリック要因、線量測定要因、特定計画パラメータ、特定ビームパラメータ、特定アルゴリズム要因及び特定マシンパラメータなどのさまざまな影響要因から成る。ジオメトリック要因は、例えば、解剖学的構造のサイズや形状、それらの重なりなどである。これらのジオメトリック要因は、患者台のようなサポート要素３上に横たわっている人２の（ＩＭＲＴ治療が適用される）セグメント化された３次元画像により与えられ得る。セグメント化された３次元画像は、例えば、ＰＴＶとＯＡＲを示す。

線量測定要因は、例えば、線量・ボリューム制約、ペナルティなどである。特定計画パラメータは、例えば、ＮＯＳ、最小セグメントサイズ、最小ＭＵなどである。特定ビームパラメータは、例えば、ビームエネルギー、ビーム半影などである。さらに、特定アルゴリズム要因は、最適化アルゴリズムの種類、線量計算アルゴリズムの種類などであり得る。また、特定マシンパラメータは、例えば、ＭＬＣの機械的及び／又は線量測定特性であり得る。

決定された最適ビーム数に基づき、治療計画決定部５は、文献P. Xia and L. J. Verhey著「Multileaf collimator leaf sequencing algorithm for intensity modulated beams with multiple static segments」, Medical Physics, volume 25, pages 1424 to 1434 (1998)に開示されているアルゴリズムのような既知のフルエンス最適化及び変換アルゴリズムを用いることにより、ＩＭＲＴ治療の治療計画を決定できる。

ＳＢＢＮＳアルゴリズムは、膵臓事例に適用できないだけでなく、その他の、頭頸部事例、前立腺事例、肺事例などの事例にも適用できない。

以下、ＩＭＲＴ治療を行うＩＭＲＴ法の一実施形態を、図３に示したフローチャートを参照しつつ、例示を用いて説明する。

ステップ１０１において、基準ビームジオメトリ条件、すなわち基準ＩＭＲＴ設定（これは等間隔の７ビームを有する）が生成され、対応する目的関数（これはＩＭＲＴ治療中に適用される目標線量に依存する）が提供される。ステップ１０２において、目標線量の変化に対する目的関数の感度が決定され、ステップ１０３において、決定された目的関数の感度に応じて最適ビーム数が決定される。ステップ１０４において、治療計画を生成するため、決定された最適ビーム数に基づき、フルエンス最適化及び変換アルゴリズムが実行される。ステップ１０５において、線量分布（これは治療計画から得られる）が許容可能か判断する。この場合には、ステップ１０６とステップ１０７で治療計画が出力され、ＩＭＲＴ治療が治療計画に従って実行される。治療計画から得られる線量分布が許容可能でない場合、ステップ１０８において、線量・ボリューム制約及びペナルティ、すなわちＤ_ｒ，Ｖ_ｒ及びＷｒが確定され、具体的にはステップ１０８において再確定され、ステップ１０２ないし１０４が、確定された又は再確定された線量・ボリューム制約及びペナルティに基づいて再度実行される。ステップ１０２ないし１０５及び１０８は、許容可能な線量分布を提供する治療計画が決定されるまで、実行される。

図３の点線ボックス１０９はＳＢＢＮＳアルゴリズムを示す。このように、ＳＢＢＮＳアルゴリズムはステップ１０１ないし１０３及び１０８を含み得る。しかし、ＳＢＢＮＳアルゴリズムは、ステップ１０１ないし１０３のみを含むと考えることもできる。これらはビーム数Ｎ_optimを決定するのに十分である。

ステップ１０１ないし１０３は、ＩＭＲＴ治療においてビーム数を決定する方法のステップであると見なせる。

ＩＭＲＴ治療は大きく（１）スタティックＩＭＲＴ（ｓＩＭＲＴ）及び（２）回転ＩＭＲＴ（ｒＩＭＲＴ）に分類できる。スタティックＩＭＲＴ（セグメントベースまたはダイナミックＩＭＲＴ）では、計画の質を決定する基本的要因はビーム数とその角度である。文献には多数のビーム角最適化（ＢＡＯ）アルゴリズムが載っており、ビーム角問題に事例ごとの解を与える。多くの放射線治療部門がＢＡＯアルゴリズムを日常の臨床プラクティスに徐々に実装し始めている。しかし、ビーム角最適化の前に、多くのＢＡＯアルゴリズムは与えられた計画にビーム数の入力を用いることが必要である。現在のプラクティスでは、ビーム数は計画担当者の経験により、又は試行錯誤により決定し、多くの臨床の場面では好適なビーム数を補償できない。スタティックＩＭＲＴある点を超えてより多くのビームを追加しても、線量分布には大きな改善はなく、単にＭＵ及びＮＯＳを増加させるだけであり、漏れ放射が多くなり、決定臓器線量が増加する。より少ないＭＵとセグメントでよい線量分布を得ようとすると、ビーム数とその角度の選択を適切に行わなければならない。

それゆえ、装置４は、ユーザに日常のプラクティスで頻繁に用いるようにするため、ＩＭＲＴ治療のための特定事例ビーム数（これは非常に高速に決定できる）を提供する。装置４は、より良い線量分布と過度な複雑性との間のバランスを取るが、これは容易に実装できる。好ましくはセグメントベースのＩＭＲＴで用いられる。

ユーザは、一般的に、ＩＭＲＴにおいてビーム数を選択するシステマチックなガイドを有せず、それにより実行計画（delivery plan）すなわち治療計画の質におけるユーザ間の変動が大きくなる。さらに、ビーム数のマニュアルによる指定は、最適値から遠く離れていると、治療計画の質と能力に厳しく影響する。また、複雑な臨床場面では、多くの試行錯誤をしなければ総ビーム数を決定することは一般に容易ではない。さらに、ビーム数のマニュアルによる選択には、複雑な臨床場面では時間がかかる。装置４は、ＳＢＢＮＳアルゴリズムを用いることにより、これらの欠点を解消し、ＩＭＲＴ治療の最適ビーム数を速く正確に決定する。

目的関数は、治療計画の質の全体的な推定であり、特に単一基準最適化ではそうである。目的関数の値が小さければ小さいほど、ＩＭＲＴにおける線量分布の質は良い。ＳＢＢＮＳアルゴリズムは、目的関数の所定目標線量に対する感受性が所与の事例において用いられる総ビーム数に反比例するという振る舞いに基づく。これは、目的関数の感度ΔＦを、用いたビーム数Ｎに対して任意単位で表示した図４に例示されている。図４に示した例では、目的関数の感度は、膵臓事例について、所定の目標線量における５Ｇｙインクリメントに対して決定される。用いるビーム数が小さければ、目的関数は目標線量におけるいかなる変化に対してもより敏感になる。同様に、用いるビーム数が大きければ、目的関数は目標線量におけるいかなる変化に対してもより鈍感になる。言い換えると、目的関数の感度レベルが低いことは、所定目標線量が増加した場合に、正常組織のスペアリングを保証するのに十分なビームがあることを示す。同様に、目的関数が目標線量に対して敏感過ぎると、所定目標線量が増えた時に、正常臓器スペアリングを保証するのに十分大きいビーム数がないことを示す。言い換えると、基準ビームジオメトリ条件下において目的関数の感度が非常に高いことがわかると、感度を十分なレベルに下げるため、最適な線量分布を生成するのに必要なビーム数はより大きくなる。それゆえ、基準ビームジオメトリ条件下で得られる目的関数の感度が大きい場合、所与の事例に必要なビーム数はより大きくなる。例えば、必要なビーム数は、式（５）を参照して上記したように、目的関数の感度に、又は目的関数の感度の平方根に比例する。ＳＢＢＮＳアルゴリズムは、各事例において最適ビーム数を決定するために、この振る舞いを利用する。

図５は、目的関数Ｆの用いるビーム数Ｎに対する依存性を示し、第１の事例は前立腺事例であり、第２の事例は頭頸部事例である。図５において、四角形２１は前立腺事例の結果を示し、菱形２０は頭頸部事例の結果を示す。図５から分かるように、目的関数値、すなわち最終的目的関数スコアの飽和は、前立腺事例ではビーム数７から始まり、頭頸部事例ではビーム数１１から始まる。よって、最適ビーム数は、ＳＢＢＮＳアルゴリズムにより決定されるが、前立腺事例では７であり、頭頸部事例では１１である。

再び図１を参照して、ＩＭＲＴ適用デバイス６は回転ガントリー８を有し、その上には放射源９と放射線検出器１０とが取り付けられている。放射源９は、治療計画に従ってＩＭＲＴを実行するビーム１１を放射するように構成されている。治療計画に従ってＩＭＲＴを実行する前に、放射線検出器１０を用いてＢＥＶ画像を生成する。この場合、ビーム１１の強度は比較的小さい。ＢＥＶ画像の生成に使われるだけだからである。ＢＥＶ画像はシステム１のディスプレイ１８上に示される。ＩＭＲＴ適用デバイス６が治療計画に従ってビーム１１を修正できるようにするため、放射源９の前に、ＭＬＣ１２がある。ＩＭＲＴ適用デバイス６は、さらに、放射線源、放射線検出器及びＭＬＣを有するガントリーを、治療計画に従ってＩＭＲＴが実行されるように制御する制御部７を有する。システム１は、さらに、ユーザがシステムに入力を提供する、例えばＳＢＢＮＳアルゴリズムを開始する、またはシステム１により実行される他の動作を開始できるようにする、キーボード、マウス、タッチパッドなどの入力部１を有する。

装置４は、さらに、ＩＭＲＴ治療中に用いられるビームに対して最大セグメント数を決定するセグメント数決定部１６を有する。セグメント数決定部１６は、決定されたビーム数に応じて最大ＮＯＳを決定するように構成されている。好ましくは、装置４は、さらに、あるビームのビーム位置について、ＰＴＶ及び少なくとも１つのＯＡＲの投影を示す投影画像を提供する投影画像提供部を有する。ＩＭＲＴはＰＴＶに適用され、少なくとも１つのＯＡＲに適用される放射線は最小化される。セグメント数決定部１６は、投影画像中のＰＴＶの、及び少なくとも１つのＯＡＲの投影をセグメント化し、ＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化された投影に応じて、あるビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されている。この実施形態では、投影画像は、投影画像提供部がＩＭＲＴ適用デバイス６であるように、各ビームの放射線源９と放射線検出器１０により生成されるＢＥＶ画像である。しかし、他の一実施形態では、投影画像提供部は、他の画像化部であってもよいし、またはＩＭＲＴ適用デバイス６又は他の画像化部から投影画像を受け取り、受け取った投影画像を提供する投影画像受取部であってもよい。

セグメント数決定部１６は、ＰＴＶまたは人２内のアナトミーを示す少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化された投影に応じて、あるビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されているので、あるビームの最大ＮＯＳを決定するアルゴリズムは、ビームごとの最適な最大ＮＯＳに到達するアナトミーガイドセグメント化計数（ＡＧＳＣ）アルゴリズムであると見なせる。

セグメント数決定部１６は、好ましくは、ＰＴＶのセグメント化された投影と少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化された投影との間の重なり領域数を決定し、決定された重なり領域数に応じて、ビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されている。セグメント数決定部１６は、好ましくは、さらに、ＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化された投影の構成を、所定構成クラスに分類し、その構成クラスに応じてビームの最大ＮＯＳを決定するように構成されている。ここで、構成は重なり領域で重なったＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化された投影の数に応じて構成クラスに分類される。

具体的に、ＡＧＳＣアルゴリズムは、好ましくは、重なりエリアを決定するため、各ＢＥＶ画像中のアナトミカル投影を入力とする。ここで、ＰＴＶと重なった領域の数が計数され、これらの領域の組み合わせ（combinatorial combination）が計算される。これは構造セットに適用可能なすべての可能なブーリアンコンビネーションのライブラリから計算できる。他の計画パラメータとともに計算される副領域の組み合わせは、例えば、限定ではないが、最小セグメントサイズ（ＭＳＳ）、関心領域（ＲＯＩ）重要性加重係数などであるが、ビームあたり最大ＮＯＳを求めるためＡＧＳＣアルゴリズムにより用いられる。以下、図７ないし９を参照してこれをより詳しく説明する。

図６は、ＰＴＶのセグメント化された投影３０と、ＯＡＲのセグメント化された投影３１の構成を示し、これは単一の重なり領域３２を含む。単一重なり領域を有するセグメント化投影の斯様な構成は、第１の構成クラスに割り当てられる。図７は、ＰＴＶのセグメント化投影３０及びＯＡＲのセグメント化投影３１のさらに別の構成を示す。この構成は２つの重なり領域３２を含む。２つの重なり領域３２を有する斯様な構成は、第２の構成クラスに割り当てられる。図８は、１つのＰＴＶのセグメント化された投影３０と２つのＯＡＲのセグメント化された投影３１とを有する構成を示す。これは、単一重なり（すなわち、２つのオブジェクトのみが重なっている）の２つの重なり領域３２と、３以上のオブジェクトが重なっている１つの重なり領域３３を有する。図８に示した構成は第３の構成クラスに割り当てられる。

ＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化投影の各構成について、ＰＴＶのセグメント化投影の異なる重なり領域と非重なり領域を記述する組み合わせ項を決定できる。例えば、図６に示した構成について、次の組み合わせ項を確定できる：

ここで、ＴはＰＴＶのセグメント化投影３０を示し、Ｏ１は図６に示したＯＡＲのセグメント化投影３１を示す。図７に示した構成の組み合わせ条件は、

により確定できる。ここで、ＯＡＲのセグメント化投影３１はＯ１とＯ２によりそれぞれ表される。図８に示した構成について、組み合わせ項は

と計算できる。

ＡＳＣアルゴリズムは最大ＮＯＳとすべての可能な組み合わせ項との間の所定の割り当てを用いることができる。しかし、好ましくは、各構成は所定の構成クラスに割り当てられ、最大ＮＯＳは各構成クラス、重なり領域数、及び任意的にＭＳＳなどの別パラメータに基づき決定される。例えば、単一ＯＡＲのみを有するすべての構成は、ＢＥＶ画像においてＰＴＶを有する重なり領域を形成するかも、またはしないかもしれないが、第１の構成クラスに割り当てられる。２以上のＯＡＲを有するすべての構成は、各ＯＡＲは各ＢＥＶ画像においてＰＴＶと単一重なり領域を形成するが、第２の構成クラスに割り当てできる。例えば、図７に示した構成は第２の構成クラスに割り当てられる。さらに、すべてのＯＡＲは、各ＢＥＶ画像において、少なくとも１つの他のＯＡＲ及びＰＴＶと複数の重なり領域を形成するが、各ＢＥＶ画像において２以上のＯＡＲを有するすべての構成は、第３の構成クラスに割り当てることができる。例えば、上述の通り、図８に示した構成は、この第３の構成クラスに割り当てられる。構成がＢＥＶ画像において複数のＯＡＲを有し、それが図７に例示した少なくとも１つの単一重なり領域３２と、図８に例示した少なくとも１つの複数重なり領域３３とを有する場合、この構成は第４の構成クラスに割り当てることができる。以下、表を示す。これは、セグメント数決定部１６が、実際の構成クラスと、実際の構成中の重なり領域数とに応じて、ビームあたりの各最大ＮＯＳを決定するのに用いられる。

重なり領域のサイズが、すなわち重なり領域の重なりサイズが、（内科医などのユーザにより予め決められた）所定ＭＭＳより小さい場合、各構成における重なり領域の数を決定する時、各重なり領域は好ましくは計数されない。

所与のＢＥＶ画像に基づき、ＡＧＳＣアルゴリズムは、好ましくは自動的にＲＯＩの重なりタイプ、すなわち各構成クラスを選択し、重なり領域を計数する。選択された構成クラスと重なり領域の数に基づき、例えば、前掲の表を用いてビームあたりの最大ＮＯＳが決定され得る。

治療計画決定部５は、決定された総ビーム数に基づき、かつ各ビームに対して決定された最大ＮＯＳに基づき、ＩＭＲＴ治療の治療計画を決定するように構成されている。このように、これらの数は、フルエンス最適化と変換のため、上述のアルゴリズムに入力される。アルゴリズムは、総ビーム数と特定角度最大ＮＯＳ、すなわち各ビームに対して決定される最大ＮＯＳの制約を用い、最終的な実現可能（deliverable）ビームセグメントとフルエンスを決定し、それゆえ治療計画を決定する。ＩＭＲＴ適用デバイス６は、決定された治療計画に従ってＩＭＲＴを適用できる。

一実施形態では、必要に応じて、決定されたビーム当たり最大ＮＯＳにユーザが同意するかユーザがチェックできるようにするため、及びユーザがビーム当たり最大ＮＯＳをそれぞれ修正できるようにするため、決定されたビーム当たり最大ＮＯＳを、ディスプレイ１８を用いてユーザに表示できる。任意的に修正されたビーム当たり最大ＮＯＳに基づいて、治療計画を決定できる。

フルエンス最適化及び変換アルゴリズムにより、ビーム当たり最大ＮＯＳを制約として用いる。これにより治療計画が決まる。例えば、文献D. M. Shepard、M. A. Earl、X. A. Li、S. Naqvi及びC. Yu著「Direct aperture optimization: A turnkey solution for step-and-shoot IMRT」(Medical Physics, volume 29, number 6 (2002))に開示されているフルエンス最適化及び変換アルゴリズムは、最大ＮＯＳを制約として用いるものであり、ここに参照援用するが、これを用いることができる。しかし、その他の既知のフルエンス最適化及び変換アルゴリズム（最大ＮＯＳを制約として用いるもの）を用いることもできる。

以下、ＩＭＲＴ治療を行うＩＭＲＴ法のさらに別の一実施形態を、図９に示したフローチャートを参照しつつ、例示を用いて説明する。

ステップ２０１において、ビーム数決定部１５により決定されるビーム数は、セグメント数決定部１６により実行されるＡＧＳＣアルゴリズム２１４に供給される。さらに、ステップ２０１において、ユーザは入力部１７を介してビームの角度位置を入力できる。代替的に、角度位置は例えば等角度にあるものとして予め決めても良い。ステップ２０２において、任意的にＲＯＩ重要性加重係数すなわちパラメータＷｒは、ユーザにより入力部１７を介してアルゴリズム２１４に入力される。

ステップ２０３において、任意的に、さらに別の計画パラメータを、重なりペナルティなどとして、ＡＧＳＣアルゴリズムに供給する。ユーザは、ある重なり領域があるセグメント数をある程度制御できるように、あるタイプの重なりにペナルティを課したいと思うかも知れない。これは、ＡＧＳＣアルゴリズム２１４に重なりペナルティを入力することにより行われ得る。ステップ２０４において、ブーリアンテーブルを構成するため、ユーザ確定ＭＳＳ値を供給する。これはステップ２０６において、他のパラメータとともに用いられる。このブーリアンテーブルは、重なり領域数と各ビームの最大ＮＯＳへの構成クラスとの間の割り当てを提供するものである。ブーリアンテーブルは、例えば文献Y. Xiao、J. Galvin、M. Hossain及びR. Valicenti著「An optimized forward planning technique for intensity modulated radiation therapy」(Medical Physics, volume 27, pages 2093 to 2099 (2000))に開示された手法に従って構成できる。この文献はここに参照援用する。

ステップ２０５において、各ビームについて、すなわち各角度位置について、ＢＥＶ画像中のＰＴＶと少なくとも１つのＯＡＲのセグメント化された投影を決定する。セグメント化されたこれらの投影に基づいて、構成クラスと重なり領域数を決定する。これらは特定角度最大ＮＯＳ２０７を決定するため、ブーリアンテーブルとともに用いられる。ステップ２０８において、治療計画決定部５は、入力部１７を介してユーザによりシステムに入力される治療目的を達成するため、フルエンス最適化アルゴリズムを実行する。このフルエンス最適化を実行するため、文献Q. Wu及びR. Mohan著「Algorithm and functionality of an intensity modulated radiotherapy optimization system」(Medical Physics, volume 27, pages 701 to 711 (2000))に開示されたフルエンス最適化アルゴリズムのような既知のフルエンス最適化アルゴリズムを用いてもよい。この文献はここに参照援用する。

ステップ２０９において、治療計画決定部５は、ＡＧＳＣアルゴリズム２１４から受け取る特定角度最大ＮＯＳを考慮して、実現可能（deliverable）セグメントを取得する変換アルゴリズムを起動する。この変換アルゴリズムを実行するため、文献P. Xia及びL. J. Verhey著「Multileaf collimator leaf sequencing algorithm for intensity modulated beams with multiple static segments」(Medical Physics, volume 25, pages 1424 to 1434 (1998))に開示された変換アルゴリズムのような既知のアルゴリズムを用いても良い。この文献はここに参照援用する。

ステップ２１０において、線量分布（これはステップ２０９で決定される治療計画から得られる）が許容可能かチェックする。許容可能である場合、ステップ２１１において、治療計画をＩＭＲＴ適用デバイス６に提供する。ステップ２１２において、ＩＭＲＴ適用デバイス６において、治療計画が実行される。

具体的に、ステップ２１０において、ＰＴＶが所定の目標線量を受けることを線量分布が示しているか、及び一以上のＯＡＲに適用される線量が所定の線量限界より小さいか、チェックする。ステップ２１０において、線量分布が許容可能であるか判断するため、例えば、（所定目標線量がＰＴＶ内にどのくらい制限されているかの推定を与える）整合指数や（所定目標線量がどのくらいＰＴＶ内に均一にひろがっているかの表示を提供する）均一性指数などさらに別のパラメータを考慮してもよい。

ステップ２１０において、線量分布が許容できないと判断されると、ステップ２１３において、線量・ボリューム制約とペナルティを確定し、具体的には再確定し、方法はステップ２０８に進む。ステップ２１０において線量分布が許容可能であると判断されるまで、ステップ２０８ないし２１０と２１３を実行する。

ＩＭＲＴ／直接マシンパラメータ最適化（ＤＭＰＯ）の逆計画において、フルエンスプロファイルの実現可能（deliverable）ビームプロファイルへの変換は重要なステップである。変換は、ＤＭＰＯと同様にクラスタリング方法または最適化方法のどちらかに基づき、さまざまなアルゴリズムにより実行される。変換アルゴリズムの出力はＭＬＣセグメントすなわちビームセグメントとその関連ＭＵとのセットである。正確な実現（delivery）のため、合理的なＭＵを有する最適なＮＯＳが必須である。複数の小さいＭＵセグメント、すなわちビームセグメントは、加速器性能に対してロバストではなく、実行（delivery）に長い時間がかかり、それゆえデリバリー中に患者の動きに誘発されるエラーの確率が増加する。線量に一致（conformal）しないセグメントはほとんどない。ほとんどの計画システムにおいて、線量との一致性が十分測定され、セグメントがほとんど無いとの問題は生じない。しかし、過度なセグメント化は問題である。特に、頭頸部や大きい腫瘍ボリューム中の小さい腫瘍領域（例えば、肉眼的腫瘍体積（ＧＴＶ））などの複雑な解剖学的構造では特にそうであり、これらはＰＴＶであり、それゆえ統合的なブーストが必要である。これにより、一般的には、追加的同時ブーストを要さない場合より、ＮＯＳが４０パーセント増加する。これにより、小さい領域において不釣り合いに大きいＮＯＳとなる。

計画の実行可能性（deliverability）を高めるため、後処理アプローチを用いても良い。この場合、ＮＯＳを低減するための平滑化などの方法を用いてセグメントを後処理し、実行効率を高める。しかし、臨床的には、かかる後処理により計画の質は見えないところで悪化し、目標カバレージが低下する。

それゆえ、ＢＥＶから得られる解剖学的構成に応じて各ビームに対してほぼ最適なＮＯＳを指定することにより、変換／ＤＭＰＯアルゴリズムによい初期化条件を提供するために、最大ＮＯＳを最適化プロセスに直接組み込むことにより、根本的な問題を解決するのが好ましい。

セグメント数決定部１６及び対応ＡＧＳＣアルゴリズムにより、既知のＩＭＲＴシステムの下記の欠点を解消することができる。例えば、現在のシステムは、最大ＮＯＳの選択に対してシステマチックなガイドを提供していない。それゆえ、実行計画すなわち治療計画やその質に関してユーザ間の違いが大きくなる。さらに、最大ＮＯＳがマニュアルで指定される場合、治療計画生成アルゴリズムには非最適値が入力され得る。これは、治療計画決定アルゴリズムすなわち最適化器の性能に徹底的に影響する。さらに、既知のシステムでは、頭頸部などの複雑な解剖学的レイアウトの場合、及び同時に統合的ブーストを必要とする小さい腫瘍領域の場合には、ＮＯＳは一般的に小さい領域で４０パーセント大きくされる。これは腫瘍領域の線量の線形性に影響を与え、線量計算や実行の不正確性につながる。

請求項に記載した発明を実施する際、図面、本開示、及び添付した特許請求の範囲を研究して、開示した実施形態のバリエーションを、当業者は理解して実施することができるであろう。

請求項において、「有する（comprising）」という用語は他の要素やステップを排除するものではなく、「１つの（「ａ」又は「ａｎ」）」という表現は複数ある場合を排除するものではない。

単一のユニット又はデバイスが請求項に記載した複数のアイテムの機能を満たすこともできる。相異なる従属クレームに手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。

目的関数の準備、目的関数の感度の決定、ビーム数の決定、ビーム当たり又はビームの角度位置あたりのＮＯＳの決定などの、一以上のユニット又は装置により実行される動作は、他のいくつのユニット又はデバイスにより実行されてもよい。例えば、ステップ１０１乃至１０５、１０８、２０６乃至２１０及び２１３は、単一ユニットにより、又は任意数の異なるユニットにより実行してもよい。ＩＭＲＴ方法に従ったＩＭＲＴシステムの動作及び／または制御、及び／又はＩＭＲＴにおいてビーム数を決定する方法に従ってＩＭＲＴにおけるビーム数を決定する装置の制御は、コンピュータプログラム及び／又は専用ハードウェアによりプログラムコード手段として実装できる。

コンピュータプログラムは、光記憶媒体や他のハードウェアとともに、またはその一部として供給される固体媒体などの適切な媒体に記憶／配布することができ、インターネットや有線または無線の電気通信システムなどを介して他の形式で配信することもできる。

請求項に含まれる参照符号は、その請求項の範囲を限定するものと解してはならない。

本発明は、ＩＭＲＴにおけるビーム数を決定する装置に関する。目的関数提供部は、ＩＭＲＴ治療の目的関数を提供する。目的関数はＩＭＲＴ治療中に適用される目標線量に依存する。感度決定部は目標線量の変化に対する目的関数の感度を決定し、ビーム数決定部は決定された感度に応じてビーム数を決定する。目標線量の変更に関する目的関数の感度は、ＩＭＲＴにおいて最適化されたビーム数を信頼性高く決定する正確な尺度であることが分かった。これにより高品質の治療計画を生成でき、ＩＭＲＴ治療を改善できる。

Claims (15)

1. 強度変調放射線治療におけるビーム数を決定する装置であって、
   − 前記強度変調放射線治療の間に適用される目標線量に依存する、前記強度変調放射線治療の目的関数を提供する目的関数提供部と、
   − 前記目標線量の変化に対する前記目的関数の感度を決定する感度決定部と、
   − 決定された前記感度に応じて前記ビーム数を決定するビーム数決定部と
   を有する装置。
2. 前記ビーム数決定部は、感度がより高いときより大きいビーム数を決定し、感度がより低いときより小さいビーム数を決定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
3. 前記ビーム数決定部は、ビーム数が感度の平方根に比例することを規定する依存性に基づき、ビーム数を決定するように構成されている、請求項２に記載の装置。
4. 前記目的関数提供部は、所定基準強度変調放射線治療の構成の目的関数を提供するように構成されている、請求項１に記載の装置。
5. 前記感度決定部は、
   − 第１の目標線量についての第１の目的関数値と、
   − 第２の目標線量についての第２の目的関数値と、
   − 第１の目的関数値と第２の目的関数値との間の差に応じた感度とを決定するように構成された、請求項１に記載の装置。
6. 前記装置は、さらに、強度変調放射線治療中に用いられるビームの最大セグメント数を決定するセグメント数決定部を有し、前記セグメント数決定部は、決定されたビーム数に応じて最大セグメント数を決定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
7. 前記装置は、さらに、あるビームのビーム位置について、計画目標ボリューム及び少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトの投影を示す投影画像を提供する投影画像提供部を有し、強度変調放射線治療は計画目標ボリュームに適用され、前記少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトに適用される放射線は最小化され、セグメント数決定部は、投影画像中の計画目標ボリュームの、及び前記少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトの投影をセグメント化し、計画目標ボリュームと前記少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメント化された投影に応じて、前記あるビームの最大セグメント数を決定するように構成されている、請求項６に記載の装置。
8. 前記セグメント数決定部は、計画目標ボリュームのセグメント化された投影と前記少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメント化された投影との間の重なり領域数を決定し、決定された重なり領域数に応じて、前記あるビームの最大セグメント数を決定するように構成されている、
   請求項７に記載の装置。
9. 前記セグメント数決定部は、計画目標ボリューム及び前記少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメント化された投影の構成を所定の構成クラスに分類し、構成クラスに応じて前記あるビームの最大セグメント数を決定するように構成されている、
   請求項７に記載の装置。
10. 前記セグメント数決定部は、重なり領域で重なった計画目標ボリューム及び前記少なくとも１つの危険にさらされるオブジェクトのセグメント化された投影数に応じて、前記構成を分類するように構成されている、請求項９に記載の装置。
11. 強度変調放射線治療を実行する強度変調放射線治療システムであって、
    − 請求項１に記載の強度変調放射線治療におけるビーム数を決定する装置と、
    − 決定されたビーム数に基づき強度変調放射線治療の治療計画を決定する治療計画決定部と、
    − 決定された治療計画に従って強度変調放射線治療を適用する強度変調放射線治療適用デバイスと
    を有する、システム。
12. 強度変調放射線治療におけるビーム数を決定する方法であって、
    − 目的関数提供部が、前記強度変調放射線治療の間に適用される目標線量に依存する、前記強度変調放射線治療の目的関数を提供するステップと、
    − 感度決定部が、前記目標線量の変化に対する前記目的関数の感度を決定するステップと、
    − ビーム数決定部が、決定された前記感度に応じて前記ビーム数を決定するステップと
    を有する、方法。
13. 強度変調放射線治療を実行する強度変調放射線治療方法であって、
    − 請求項１２に記載の強度変調放射線治療におけるビーム数を決定するステップと、
    − 治療計画決定部が、決定されたビーム数に基づき強度変調放射線治療の治療計画を決定するステップと、
    − 強度変調放射線治療デバイスが、決定された治療計画に従って強度変調放射線治療を適用するステップと
    を有する、方法。
14. 強度変調放射線治療におけるビーム数を決定するコンピュータプログラムであって、請求項１に記載の装置を制御するコンピュータにおいて実行されると、前記装置に、請求項１２に記載の方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。
15. 強度変調放射線治療を実行するコンピュータプログラムであって、請求項１１に記載の強度変調放射線治療システムを制御するコンピュータ上で実行された時、請求項１３に記載の強度変調放射線治療方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。

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