JP2016520385A - Ｉｍｒｔデリバリー複雑性を制御するインタラクティブな線量勾配ベース最適化法 - Google Patents

Abstract

強度変調放射線治療計画の線量勾配ベース最適化のための方法。まず、オプティマイザ６が計画に対応する線量分布を生成するように計画の第一の最適化を実行する４０。次に、オプティマイザ６が計画の各ビームに対するビーム特異的線量勾配マップを生成する４２。そして、計画に対して新たな線量勾配が指定される４４。最後に、オプティマイザ６が新たな線量勾配を使用して最終最適化を実行する４６。最終最適化は新たな線量勾配を目的関数へのソフトな制約として与えられる。オプティマイザ６は、第一の線量勾配が特定ビームレットに対する新たな線量勾配を超える場合のみ、第一の線量勾配がオプティマイザによって制限されるように、目的関数に制限因子を適用する。

Description

本願は医療分野に関し、特に放射線治療計画で応用され、特にそれに関して説明される。しかし当然のことながら他の医学的インターベンション及び治療法にも応用される。

患者が癌と診断されると、いくつかの治療オプションが追及され得る。一つの治療オプションは放射線治療である。放射線治療が選択されると、患者についての大量のデータから詳細な計画が構築される。

過去１０年、技術の進歩は強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）、強度変調陽子線治療（ＩＭＰＴ）などの分野において線量デリバリーを改良する大きな飛躍をもたらした。近年研究の関心は、臨床ユーザへの作業負荷を軽減し支援するために、ビーム配置から線量最適化まで、計画作成に含まれる様々なタスクを自動化する方法へとシフトしている。

計画評価は三つのフェーズに分類される：１．物理的評価、２．技術的評価、及び３．臨床評価である。計画の物理的及び技術的態様は一般に計画の完成後に検査技師によって検査される。計画の臨床的態様は放射線腫瘍医によって調べられる。現在ＩＭＲＴ計画は計画の物理的、技術的及び臨床的態様をカバーする五つのカテゴリに基づいて評価される：１．幾何解析、２．線量分布解析、３．線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）解析、４．パラメトリック解析、及び５．デリベラビリティ（ｄｅｌｉｖｅｒａｂｉｌｉｔｙ）解析である。

幾何解析はビーム配置の最適性を評価するために実行される。ビーム配置は非常に重要なステップである。最適化の質は主にビームの数とその角度によって影響される。ＩＭＲＴ計画の最適性とデリベラビリティを増すことを考慮してＩＭＲＴにおける最適ビーム配置のためのルールが策定されている。

線量分布解析は体軸断面、冠状断面、矢状断面における線量分布の最適性を定性的に検証する。この解析はさらに２Ｄ解析と３Ｄ解析に分割され得る。２Ｄ線量分布解析はスライスごとの線量分布の評価を示唆する。このタイプの解析は各スライスにおけるターゲットボリュームに関する処方線量のコンフォーマリティを評価するために使用される。このタイプの解析はターゲットボリュームの中及び周辺のコールドスポット若しくはホットスポットの分布も明らかにし得る。コールドスポット若しくはホットスポットは意図したより少なく若しくは多く放射線量を受けるターゲット及びリスク臓器内のエリアである。３Ｄ分布解析はビーム配向のセットに関してターゲットボリューム全体に線量分布がいかに一致するかを決定するのに役立つ。

線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）は計画の最適性を評価する強力なツールである。ＤＶＨはグラフィック二次元フォーマットで三次元線量分布をあらわす。ターゲットボリュームについてのＤＶＨはカバレッジ、一致、及び均一性の点で線量分布の質をグラフィックであらわす。リスク臓器（ＯＡＲ）についてのＤＶＨ曲線は平均及び最大線量の点でＯＡＲが回避される効率をあらわす。

パラメトリック解析は線量の最適性を定量的に検証するために実行される。この解析で使用されるパラメータは、（ａ）ターゲットボリューム及びＯＡＲに対する最小、平均及び最大線量、並びに（ｂ）ターゲットボリュームに対するカバレッジ、一致、及び均一性指数である。計画評価のための物理的メトリックは別として、複数の生物学的メトリックが計画評価において使用される。これらの生物学的メトリックは等価均一線量（ＥＵＤ）、腫瘍制御確率（ＴＣＰ）、及び正常組織障害発生確率（ＮＴＣＰ）などを含む。

デリベラビリティ解析は線量デリバリーに関して計画がいかにロバストであるかを評価するために実行される。この解析はセグメントの数、セグメントあたりの最小若しくは平均モニタユニット（ＭＵ）、最小セグメント面積（ＭＳＡ）、総デリバリー時間などのパラメータの検証を含む。ＭＵは放射線治療における線形加速器の機械出力の尺度である。デリベラビリティ解析は計画が実際にデリバリー可能か否かを明らかにする。

放射線治療計画（ＲＴＰ）評価は専門知識も要する時間のかかるプロセスである。ＩＭＲＴにおいて使用される逆方向治療計画法は複雑なプロセスであり、潜在的にノイズ及び高周波数空間変動の影響を受けやすく、これは急なフルエンスピークと谷、例えば勾配を生じる。これらの特徴は治療計画システムに与えられる目的を達成するのに役立つときは望ましいとみなされる。しかしながら、これらの特徴はモニタユニット（ＭＵ）の大幅な増加、幾何学的不確実性への感受性、及びデリバリー時間の延長を含む望ましくない効果につながり得る。結果として得られるＭＵはビームの強度分布における変動の周波数と振幅に直接比例する。別の懸念は過度のＭＵ、すなわち"ホット"スポットに起因する透過と漏出から患者に供給される追加線量である。強度パターンがより複雑になるにつれて、計算される、シーケンスされる、及び供給される強度パターン間の差は増加する。

供給されるＩＭＲＴビームにおける不要な変調を減らすことによってＩＭＲＴプロセスの効率を増加しようとする方法が開発された。この問題を解決する一つのアプローチはデリベラビリティを改善し過度のＭＵを削減するようにより連続的な強度パターンを生じる最適化後の平滑化アルゴリズムを組み込んでいた。しかしながら、平滑化アルゴリズムは望ましい変調と望ましくない変調のエリアを区別することができないので、平滑化によってビーム複雑性を軽減しようとする試みは計画劣化をもたらすことが多い。

別のアプローチは品質計画を生成するために高強度ピークの一部を必要としないことを許容することである。不要な変調は最適化プロセスにおいて計画に"強度限界"を適用することによって回避され得る。かかるビームレット強度制限アプローチは、ＤＶＨ計画全体にわたって適用可能な単一のカットオフ強度レベルを決定することが困難であるため、正確ではない。ｄｉｒｅｃｔ ａｐｅｒｔｕｒｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＤＡＯ）及びｄｉｒｅｃｔ ｍａｃｈｉｎｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＤＭＰＯ）などのアパーチャベースのＩＭＲＴ技術はいくらかデリバリー複雑性の軽減に役立つ。しかしながら、直接アパーチャベースの最適化問題はフルエンスベースの最適化よりも解くことがかなり困難である。アパーチャベース技術において、高品質計画を保証するためには最適化のよい開始点が必要である。適切な最大数のセグメントの選択は計画最適性と線量デリベラビリティとをうまく両立させるために直接アパーチャベースの最適化アプローチにおいて重要である。

本願は、ＩＭＲＴデリバリー複雑性を制御する改良された線量勾配ベースの最適化法を提供する。

本願の好適な一方法によれば、以下のステップを有する強度変調放射線治療計画を最適化するための方法が提供される：ビーム方向像において最適化線量分布を生じるように初期計画指定設定に従って計画を最適化するステップ；ビーム方向像における最適化線量分布から線量勾配マップを生成するステップ；及びビーム方向像においてユーザ指定領域に対して新たな線量勾配を指定するステップ。

本願の好適な一実施形態によれば、ユーザからの入力を受け取るユーザインターフェース；複数のソースからのデータを有する治療計画データセットを記憶するための非一時的メモリモジュール；及びオプティマイザを有する、治療計画最適化システムが提供される。オプティマイザはビーム方向像において最適化線量分布を生じるように初期計画指定設定に従って計画を最適化し、ビーム方向像における最適化線量分布から線量勾配マップを生成し、及びビーム方向像においてユーザ指定領域に対して新たな線量勾配を指定するようにプログラムされる。

本願の別の方法によれば、以下のステップを有する線量勾配ベースの最適化法が提供される：ビーム方向像について最適化線量分布を生じるように初期計画指定設定に従って計画を最適化するステップ；線量分布を複数のビームレットに分割するステップ；複数のビームレットの各ビームレットについて第一の線量勾配値を計算するステップ；各ビームレットの線量勾配値から線量勾配マップをコンパイルするステップ；各ビーム方向像の線量勾配マップ内の不十分な線量勾配を決定するステップ；不十分な線量勾配に関して線量勾配マップ内のサブ領域を描出するステップ；描出したサブ領域に対してユーザ線量勾配を指定するステップ；及びユーザ線量勾配を用いて第二の最適化を実行するステップ。

一つの利点はキャリブレーション時間とコストが削減されることにある。

別の利点は最適化後の計画品質において起こり得る変化の予測可能性の増加である。

さらなる利点の一つは過変調ビームレットのより容易な同定である。

本発明のなおさらなる利点は以下の詳細な説明を読んで理解することで当業者に理解される。

本発明は様々な構成要素と構成要素の配置、及び様々なステップとステップの配置で具体化し得る。図面は好適な実施形態を例示する目的に過ぎず本発明を限定するものと解釈されないものとする。

放射線治療計画評価システムの一実施形態を描く。 線量分布マップ（上）及び線量分布マップに基づいて得られる対応する線量勾配マップ（下）を描く。 一つのビームについてのビーム方向像（上）並びに最適化及び変換後の対応するオープン密度行列（下）を描く。 線量勾配最適化のための方法を描く。 計画を最初に最適化するための方法を描く。 線量勾配を生成するための方法を描く。 新たな線量勾配を指定するための方法を描く。

本願は線量勾配ベース最適化を用いてＩＭＲＴ計画を最適化する機能を提供する。本願は患者特異的な治療計画データを記憶しアクセスする機能を提供し、データは複数の分散型ソースから成る。本願は治療計画の初期最適化を実行する機能を提供する。本願は治療計画データに基づいて線量勾配マップを生成する機能を提供する。本願はビーム方向像における特定領域について、及び計画において使用される複数のビームからの単一ビームについて、線量勾配を指定する機能を提供する。本願は計画に対して最終最適化を実行する追加機能を提供する。本願は計画操作のためにユーザ入力を受けて結果をリアルタイムにユーザに表示する機能を提供する。

線量勾配は、勾配を同様に修正することが線量の強度変調を修正するように、強度変調に直接比例する。図１は治療計画デリバリー複雑性を制御する線量勾配ベース最適化を提供するためのシステムの一実施形態を描く。最適化システムはユーザからの入力を受け取るユーザインターフェース２を含む。ユーザインターフェース２はマウス、キーボード、タッチスクリーン、ディスプレイ、マイク、データファイルなどを通じてユーザ入力を受け取る。ユーザは一般に計画及び患者状態の知識を持つ腫瘍専門医若しくは技師である。メモリモジュール４はデータと入力を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体を含む。メモリモジュール４はユーザインターフェース２からの入力を受け取り、オプティマイザ６によってアクセスされるデータとして入力を記憶する。オプティマイザ６はデータにアクセスし処理するための一つ以上のプロセッサを含む。オプティマイザ６は、一実施形態において、一つ以上のプロセッサのための命令を記憶するための非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

オプティマイザ６はシステム内の残りのモジュールに接続される。オプティマイザ６は治療計画モジュール８にある治療計画にアクセスし、最適化に必要なデータにアクセスする。オプティマイザ６はディスプレイ１０に接続される。ディスプレイ１０はＬＣＤ、ＴＦＴ、ＬＥＤ、ＣＲＴ、タッチスクリーン若しくは別のスクリーン実施例である。一部の実施形態において、ディスプレイ１０はユーザインターフェース２内に位置する。例えば、図２を参照すると、ディスプレイ１０は線量分布（図２、上）及び対応する線量勾配マップ（図２、下）のビューをユーザに表示する。ユーザはユーザインターフェース２を利用してマップ上の変更される線量勾配によって線量を変更する。一実施形態において、ユーザインターフェース２はペン、スタイラス若しくは他のマーキングツールを介してユーザ入力を受け取る。

オプティマイザ６はまたネットワーク１２に有線若しくは無線接続され、それを介して最適化計画が追加レビューのために他の医師若しくは治療提供者に分配され得る。例えば、計画は腫瘍専門医にネットワーク１２を介して分配され、腫瘍専門医は自分のオフィスで計画を表示してレビューし、ネットワーク１２を介して承認、コメント、訂正などを返信する。

治療計画の一部として、技師若しくは臨床医は典型的には処方される線量分布を実現するために必要に応じてターゲットボリュームに大きな線量を、及び周辺正常組織／臓器により小さい最大線量を処方する。技師は所要数のビームを適切なガントリ角度に置く。オプティマイザ６は治療計画モジュール８上にある計画の初期最適化を実行する。初期最適化は計画の詳細を初期化する。初期最適化シーケンスはフルエンスベース最適化若しくはアパーチャベース最適化のいずれかとして実行される。オプティマイザ６は線量を計算しユーザへのディスプレイ１０上での表示のためビーム方向像における線量分布を生成する。選ばれたビーム角度について、オプティマイザ６はビーム方向像において各ビームについて、アイソセンタ面、すなわちビームに直交しアイソセンタと交差する面における最適化線量分布を読み出す。つまり観察者はビーム源からビームに沿って見るかのように線量分布を観察する。

生成された線量分布から、オプティマイザ６は線量分布を線量勾配マップに変換する。線量勾配マップはアイソセンタ面における線量変化率のビーム特異的ビューである。線量勾配マップはビーム方向像においてディスプレイ１０上でユーザに表示される。オプティマイザ６は特定ビームに対するビーム特異的ビューを示し、アイソセンタ面への他のビームの線量寄与をオフにする。これはユーザがその特定ビームの強度変調に線量勾配マップを容易に関連付けることを可能にする。

オプティマイザ６はまず所与のビーム方向像（ＢＥＶ）を複数のグリッド点を有する計算グリッド、すなわちビームレットに分解することによって線量分布を線量勾配マップに変換する。初期最適化において得られる線量分布は規定のＢＥＶグリッド分解能を構成する各ビームのＢＥＶを通じてディスプレイ１０上に表示される。オプティマイザ６は計算グリッドにおける各特定ビームレット周辺の線量勾配を計算することによってＢＥＶ特異的線量分布を線量勾配マップに変換する。

ＢＥＶにおける所与の線量分布について線量勾配を計算するために、計算グリッド上の各ビームレットｉとその最近傍ｊの間で線量差が計算される。そして各ビームレットｉにおける勾配Ｇ_ｉは次式の通り計算される：

Ｇ_ｉはビームレットｉにおける線量勾配であり、Δｄ_ｉｊはビームレットｉとその最近傍ｊの各々との間の線量差であり、Δｘ_ｉｊはビームレットｉと計算に使用される最近傍点ｊの各々との間の距離である。オプティマイザ６は各ビームのＢＥＶにおける勾配計算のために４から６の近傍点を選択する。線量勾配は正のスカラー量であり、局所勾配の方向性挙動ではなく変動の大きさをあらわす。線量勾配はミリメートルあたりの線量単位である。図２を参照すると、線量分布２０はその対応する線量勾配マップ２２の隣に表示される。一実施形態において、線量分布２０と線量勾配マップ２２は互いに並列してディスプレイ１０上に表示される。別の実施形態において、ビューはディスプレイ１０上に別々に表示される。

オプティマイザ６はユーザインターフェース２のディスプレイ１０上でユーザに線量勾配マップ２２を表示する。そして線量勾配マップはユーザインターフェース２を用いてユーザによって操作されることができる。線量勾配について、領域内の強度変調度はその領域内で得られる線量勾配のレベルに直接比例する。領域に分布する線量の強度は線量勾配を変えることによって変化する。

一実施形態において、ユーザインターフェース２はディスプレイ１０上でユーザに線量勾配マップを表示する。線量分布は線量勾配に直接比例するので、ユーザはユーザインターフェース２を使用してよりよい線量分布を得るように線量勾配を変更することができる。ユーザは線量勾配マップにおいてＢＥＶサブ領域を描出し、その領域について選ばれた線量勾配レベルを指定する。領域は描出領域の方へ向けられる特定のビームレットセットに関する。ユーザインターフェース２は、ディスプレイ１０を通じて、線量勾配マップ内に若しくはその上に重ね合わせて腫瘍若しくはリスク臓器のアウトラインを示し、ユーザが指定された線量勾配に対する領域を描出するのをさらに支援する。ユーザは解剖学的構造を線量勾配に容易に関連付けて計画をさらに最適化する。アウトラインは３Ｄ診断計画画像、例えばＣＴ、ＭＲＩなどをセグメント化し、線量マップ上にセグメンテーション境界をオーバーレイすることによって生成される。線量勾配ベースの微調整は最適化後の最終線量分布において起こり得る影響をユーザが予測することを可能にする。線量勾配はミリメートルあたり線量単位で測定され、これはユーザが解剖学的構造に線量勾配を直接関連付けることを可能にする。これはユーザがターゲットボリューム及び周辺リスク臓器に対して臨床医の処方に基づいて所要レベルに線量勾配を調整することを可能にする。特定のＢＥＶサブ領域についての線量勾配の減少のレベルは、ターゲットボリューム及び他の臓器について得られるＤＶＨ曲線に基づいてユーザによって手動で決定される。ユーザはＢＥＶサブ領域内の線量勾配を指定する。そしてオプティマイザ６はユーザインターフェース２からのユーザ入力を使用してＢＥＶサブ領域内の各ビームレットに線量勾配値を割り当てる。一実施形態において、ユーザインターフェース２は編集ツール、例えばペンシル、ペイントブラシ、スタイラスなどから入力を受け取り、ユーザは編集ツールを用いてＢＥＶサブ領域を物理的に描出若しくは調節する。

別の実施形態において、ユーザは一つの線量勾配マップ内で複数の小ＢＥＶサブ領域を描出し、そして各領域について線量勾配を指定する。他のさらなる実施形態において、ユーザは複数のビームの各ビームについて特定ビームの対応する線量勾配マップでＢＥＶサブ領域を描出する。別の実施形態において、描出は領域を描出するためにオプティマイザ６を用いて自動的に実行される。

そしてオプティマイザ６は指定線量勾配を用いて計画の最終最適化を実行する。オプティマイザ６は描出されたＢＥＶサブ領域内のビームレットに対する最大許容可能線量勾配として指定線量勾配を使用する。オプティマイザ６は計画の最終最適化のための制約として指定線量勾配を入力する。最終最適化は定義された目的関数Ｆに基づく。一実施形態において、目的関数は次式の通り定義される：

Ｐ_ｎは各ボクセルｎについて処方される線量であり、一方Ｄ_ｎは点ｎにおいて計算される線量であり、ｗ_ｎは特定臓器若しくは組織内部のボクセルに割り当てられる重みであり、ｉはビームレット番号をあらわし、ｊはＢＥＶサブ領域番号をあらわし、ｋはビーム番号をあらわす。Ｇ_ｉｊｋは前の勾配計算から式を用いてｋ番目のビームにおいてｊ番目のＢＥＶサブ領域においてｉ番目のビームレットにおいて得られる現在の線量勾配である。^{ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ}Ｇ_ｉｊｋはｋ番目のビームにおけるｊ番目のＢＥＶサブ領域におけるｉ番目のビームレットにおけるユーザ指定線量勾配である。一実施形態において^{ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ}Ｇ_ｉｊｋは領域全体に対するユーザ指定線量勾配に基づいてｉ番目のビームレットについてオプティマイザ６によって指定される。

上記目的関数のＷ_ｉｊｋは次式によって決定される制限因子である：
Ｗ_ｉｊｋ＝０，ｉｆ Ｇ_ｉｊｋ≦^{ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ}Ｇ_ｉｊｋ
Ｗ_ｉｊｋ＝１，ｉｆ Ｇ_ｉｊｋ＞^{ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ}Ｇ_ｉｊｋ
制限因子は、特定ビームレットに対する指定線量勾配を超える線量勾配のみが最適化プロセスを通じて制限されることを保証する。

一実施形態において、オプティマイザ６は上記目的関数を用いてフルエンスベース最適化を実行する。オプティマイザ６はフルエンス最適化から最適フルエンスプロファイルを作成し、フルエンスプロファイルをデリベラビリティプロファイルに変換する。別の実施形態において、オプティマイザ６は直接機械パラメータ最適化（ＤＭＰＯ）などのアパーチャベース最適化を実行する。オプティマイザ６はＤＭＰＯプロセスのフルエンス最適化中にデリバリー制約を使用する。

一実施形態において、フルエンスプロファイルはプランニングソフトウェアにおけるオープン密度行列として表現される。図３を参照すると、アイソセンタ３０面における一つのビームのビーム方向像が図示される（図３、上）。ビーム方向像においてターゲットボリューム３２はビームの標的とされる領域を示す。ビーム方向像（図３、上）にオプティマイザ６が最終最適化を実行した後の最適化フルエンスプロファイル３４（図３、下）が並列される。一実施形態において、オプティマイザ６はオープン密度行列として最適フルエンスプロファイルを表示する３４。

図４を参照すると、線量勾配ベース最適化のための方法が図示される。ステップ４０において、オプティマイザ６は初期計画線量分布（図２、上）を得るために初期最適化を実行する。ステップ４２において、線量勾配マップ（図２、下）が線量分布からオプティマイザ６によって生成される。ステップ４４において、新たな線量勾配が生成された線量勾配マップ内の領域について指定される。ステップ４６において、指定線量勾配を制約として用いて最終最適化がオプティマイザ６によって実行される。最終最適化はターゲットに対する最適フルエンスプロファイル及びデリベラビリティプロファイルを得るために上述の定義された目的関数を使用する。

図５を参照すると、初期最適化ステップ４０は複数ステップに展開される。ステップ５０において、技師は標的となる患者の体のエリア及び回避されるリスク臓器（ＯＡＲ）を描出する。ターゲット及びＯＡＲの同定を助けるためにセグメンテーションが実行され得る。技師はＩＭＲＴ計画の作成に関与する臨床医若しくは放射線腫瘍医であり得る。ステップ５２において、技師はターゲットエリアを照射しＯＡＲの照射を最小化するために適切なビーム配置を決定する。ステップ５４において、オプティマイザ６は計画に基づいて初期線量ボリューム制約を生成する。初期線量ボリューム制約はターゲット内及び周辺の特定エリアがどれくらいの線量を受けるかを決定する。ステップ５６において、オプティマイザ６は線量分布を生成するために初期制約を用いて計画の初期最適化を実行する。初期最適化５６はフルエンスベース若しくはアパーチャベース最適化である。

図６を参照すると、線量勾配マップ生成ステップ４２は複数ステップに展開される。ステップ６０において、オプティマイザ６は初期最適化からの線量分布をビームレットの計算グリッドに分解する。各ビームレットはグリッド内のグリッド点であり、それによって線量分布の部分は個々のビームレットによって分割され得る。ステップ６２において、オプティマイザ６は上述の式を用いて各ビームレットにおける線量勾配値を計算する。ステップ６４においてオプティマイザ６はディスプレイ１０を用いて線量勾配マップ（図２、下）における線量勾配値を表示する。

図７を参照すると、新たな線量勾配を指定するステップ４４は複数ステップに展開される。ステップ７０において、ユーザインターフェース２を使用して、ユーザは特定ビームの線量勾配マップを観察し、新たな線量勾配を必要とすると決定されるＢＥＶサブ領域を描出する。ユーザはこれらの領域を線量の位置、又は線量勾配が計画要件に対して高過ぎる若しくは低過ぎると決定された"ホット"若しくは"コールド"スポットなどといった、様々な要因に従って描出する。ステップ７２において、ユーザはユーザインターフェースを使用してＢＥＶサブ領域に対する新たな線量勾配を指定する。ステップ７４において、オプティマイザはＢＥＶサブ領域に対して指定された線量勾配を使用してＢＥＶサブ領域内の各ビームレットについて線量勾配を割り当てる。

一実施形態において、指定するステップ４４と最終最適化ステップ４６はユーザが線量分布、ＭＵ及び強度変調に満足するまで繰り返される。ユーザが満足しない場合、ユーザが最適化された計画に満足し、所要計画目標を達成するまでステップが繰り返される。ユーザが満足すると、ターゲットボリューム３２についてオープン密度行列３４が生成される。オープン密度行列３４はユーザがレビューするためにディスプレイ１０に表示される（図３、下）。

本願にかかる方法及びシステムは放射線若しくは陽子線治療計画の計画最適化のみならず、例えば患者ケアを提供するときに対象となる他のシステム若しくは環境にも同様に適用可能である。腫瘍専門医、物理学者、及び他の治療提供者以外に、本願は計画の一部が見過ごされる場合に備えてユーザにチェックを提供しながら計画を評価するためにユーザを訓練する訓練ツールとして特に有用である。

本開示のシステムと方法はその実施形態例を参照して記載されているが、本開示はかかる実施形態例に限定されない。むしろ、本明細書に開示のシステムと方法はその精神若しくは範囲から逸脱することなく様々な修正、改善及び／又は変更を受けやすい。従って、本開示は本明細書に添付に請求項の範囲内でかかる修正、改善及び／又は変更を具体化し包含する。

Claims (20)

1. 強度変調放射線治療計画最適化システムであって、
   ユーザからの入力を受け取るように構成されるユーザインターフェースと、
   複数のソースからのデータを含む強度変調放射線治療計画データセットを記憶するように構成される非一時的メモリモジュールと、
   前記ユーザに情報を表示するように構成されるディスプレイと、
   オプティマイザとを有し、当該オプティマイザが、
   ビーム方向像において最適線量分布を生じるように初期計画指定設定に従って強度変調放射線治療計画を最適化し、
   前記ビーム方向像における最適化線量分布から線量勾配マップを生成し、
   前記ユーザインターフェースを通じて前記ユーザから指定線量勾配と指定サブ領域を受け取るようにプログラムされる、
   システム。
2. 前記オプティマイザがさらに、前記指摘線量勾配を用いて第二の最適化を実行するようにプログラムされる、請求項１に記載のシステム。
3. 前記オプティマイザが初期最適化をフルエンスベース最適化として実行する、請求項１又は２のいずれか一項に記載のシステム。
4. 前記オプティマイザが初期最適化をアパーチャベース最適化として実行する、請求項１又は２のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記線量勾配マップを生成するステップが前記ビーム方向像において複数のビームの単一ビームに対する線量勾配を生成するステップを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記オプティマイザが、
   ビーム方向像においてビームの複数のビームレットを描出するステップと、
   描出された領域に対する所要線量勾配レベルを指定するステップと
   によって新たな線量勾配を指定する、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記ディスプレイが前記線量分布、前記線量勾配マップ、腫瘍若しくはリスク臓器に関する線量勾配を前記ユーザにリアルタイムに表示する、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記ユーザインターフェースは前記最適化を操作するためにユーザ入力を受け取る、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 強度変調放射線治療計画を最適化するための方法であって、
   ビーム方向像において最適化線量分布を生じるように初期計画指定設定に従ってオプティマイザで前記強度変調放射線治療計画を最適化するステップと、
   前記ビーム方向像における最適化線量分布から線量勾配マップを生成するステップと、
   ビーム方向像におけるユーザ指定領域に対して新たな線量勾配を指定するステップとを有する、方法。
10. 前記指定された線量勾配を用いて第二の最適化を実行するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 初期最適化がフルエンスベース最適化である、請求項９又は１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 初期最適化がアパーチャベース最適化である、請求項９又は１０のいずれか一項に記載の方法。
13. 生成された線量勾配マップの各々が前記ビーム方向像における複数のビームの単一ビームに対する線量勾配を示す、請求項９から１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記新たな線量勾配を指定するステップが、
    ビーム方向像においてビームの複数のビームレットを描出するステップと、
    描出された領域に対する線量勾配レベルを指定するステップと
    を含む、請求項９から１３のいずれか一項に記載の方法。
15. ディスプレイ上でのユーザレビューのために腫瘍若しくはリスク臓器に関して前記線量分布と前記線量勾配マップを表示するステップを含む、請求項９から１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記ユーザがユーザ入力を通じて前記線量勾配を操作する、請求項１５に記載の方法。
17. 請求項９から１６のいずれか一項に記載の方法を実行するように一つ以上のプロセッサを制御するためのソフトウェアを備える非一時的コンピュータ可読媒体。
18. ビーム方向像について最適化線量分布を生じるように初期計画指定設定に従って強度変調放射線治療計画を最適化し、
    線量分布を複数のビームレットに分割し、
    前記複数のビームレットの各ビームレットについて第一の線量勾配値を計算し、
    各ビームレットの前記線量勾配値から線量勾配マップをコンパイルし、
    各ビーム方向像の線量勾配マップ内の不十分な線量勾配を示すユーザインターフェースからのユーザ入力を受け取り、
    前記不十分な線量勾配に関して前記線量勾配マップ内のサブ領域を描出するユーザインターフェースからのユーザ入力を受け取り、
    前記描出されたサブ領域に対する線量勾配をユーザ指定するユーザインターフェースからのユーザ入力を受け取り、
    前記ユーザ指定された線量勾配を用いて第二の最適化を実行する
    ようにプログラムされる一つ以上のプロセッサを含む、線量勾配オプティマイザ。
19. 前記第二の最適化を実行するステップが、
    第一の線量勾配が特定ビームレットに対するユーザ線量勾配を超える場合のみ、前記第一の線量勾配が前記オプティマイザによって制限されるように、制限因子を目的関数に適用することを含む、請求項１８に記載のオプティマイザ。
20. 前記オプティマイザが、目的関数Ｆ：
    

    

    を用いて前記第二の最適化を実行し、Ｐ_ｎはボクセルｎに対する処方線量であり、Ｄ_ｎは点ｎにおいて計算される線量であり、ｗ_ｎは特定臓器若しくは組織内部のボクセルに割り当てられる重みであり、ｉはビームレット番号をあらわし、ｊはＢＥＶサブ領域番号をあらわし、ｋはビーム番号をあらわし、Ｇ_ｉｊｋはｋ番目のビームにおいてｊ番目のＢＥＶサブ領域においてｉ番目のビームレットにおいて得られる現在の線量勾配であり、^{ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ}Ｇ_ｉｊｋはｋ番目のビームにおけるｊ番目のＢＥＶサブ領域におけるｉ番目のビームレットにおけるユーザ指定線量勾配である、請求項１８又は１９のいずれか一項に記載のオプティマイザ。

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