JP2017537717A - Ｍｒｉ誘導リナックのモーション管理 - Google Patents
Ｍｒｉ誘導リナックのモーション管理 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017537717A JP2017537717A JP2017531532A JP2017531532A JP2017537717A JP 2017537717 A JP2017537717 A JP 2017537717A JP 2017531532 A JP2017531532 A JP 2017531532A JP 2017531532 A JP2017531532 A JP 2017531532A JP 2017537717 A JP2017537717 A JP 2017537717A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- motion field
- dimensional
- image data
- real
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 title claims abstract description 124
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims abstract description 73
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 44
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 21
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 19
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims description 14
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 13
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims description 6
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 claims description 6
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 claims description 5
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- KEIPNCCJPRMIAX-HNNXBMFYSA-N 1-[(3s)-3-[4-amino-3-[2-(3,5-dimethoxyphenyl)ethynyl]pyrazolo[3,4-d]pyrimidin-1-yl]pyrrolidin-1-yl]prop-2-en-1-one Chemical compound COC1=CC(OC)=CC(C#CC=2C3=C(N)N=CN=C3N([C@@H]3CN(CC3)C(=O)C=C)N=2)=C1 KEIPNCCJPRMIAX-HNNXBMFYSA-N 0.000 description 58
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 44
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 12
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 11
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 9
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 6
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 3
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 2
- 230000002308 calcification Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000004980 dosimetry Methods 0.000 description 2
- 238000012880 independent component analysis Methods 0.000 description 2
- DEXFNLNNUZKHNO-UHFFFAOYSA-N 6-[3-[4-[2-(2,3-dihydro-1H-inden-2-ylamino)pyrimidin-5-yl]piperidin-1-yl]-3-oxopropyl]-3H-1,3-benzoxazol-2-one Chemical compound C1C(CC2=CC=CC=C12)NC1=NC=C(C=N1)C1CCN(CC1)C(CCC1=CC2=C(NC(O2)=O)C=C1)=O DEXFNLNNUZKHNO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 201000007902 Primary cutaneous amyloidosis Diseases 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000002594 fluoroscopy Methods 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000005865 ionizing radiation Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 208000014670 posterior cortical atrophy Diseases 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 210000002307 prostate Anatomy 0.000 description 1
- 230000011514 reflex Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
- A61B5/0036—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room including treatment, e.g., using an implantable medical device, ablating, ventilating
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1049—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the position of the patient with respect to the radiation beam
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1064—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for adjusting radiation treatment in response to monitoring
- A61N5/1065—Beam adjustment
- A61N5/1067—Beam adjustment in real time, i.e. during treatment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1064—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for adjusting radiation treatment in response to monitoring
- A61N5/1068—Gating the beam as a function of a physiological signal
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1064—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for adjusting radiation treatment in response to monitoring
- A61N5/1069—Target adjustment, e.g. moving the patient support
- A61N5/107—Target adjustment, e.g. moving the patient support in real time, i.e. during treatment
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/4808—Multimodal MR, e.g. MR combined with positron emission tomography [PET], MR combined with ultrasound or MR combined with computed tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/207—Analysis of motion for motion estimation over a hierarchy of resolutions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N5/1049—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the position of the patient with respect to the radiation beam
- A61N2005/1055—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the position of the patient with respect to the radiation beam using magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
- G01R33/56509—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to motion, displacement or flow, e.g. gradient moment nulling
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/567—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution gated by physiological signals, i.e. synchronization of acquired MR data with periodical motion of an object of interest, e.g. monitoring or triggering system for cardiac or respiratory gating
- G01R33/5676—Gating or triggering based on an MR signal, e.g. involving one or more navigator echoes for motion monitoring and correction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
Abstract
患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するためのシステム及び方法が記載されている。コンピュータ実装方法は、前記領域の少なくとも一部を含む２次元（２Ｄ）磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得するステップと、複数の画像データにおける２次元（２Ｄ）モーションフィールド推定を実行するステップと、３次元（３Ｄ）モーションフィールド推定を近似するステップであって、変換モデルを前記２次元（２Ｄ）モーションフィールド推定に適用するステップを含むステップと、前記近似された３次元（３Ｄ）モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定するステップと、前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御するステップを有する。【選択図】図２
Description
（優先権の主張）
［０００１］
本特許出願は、２０１４年１２月１１日に出願された「ＭＲＩ誘導リナックのモーション管理（ＭＯＴＩＯＮ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＩＮ ＭＲＩ−ＧＵＩＤＥＤ ＬＩＮＡＣ）と題するフランソア ハーバート（Ｆｒａｎｃｏｉｓ Ｈｅｒｂｅｒｔ）の米国仮特許出願第６２／０９０，６０１号の優先権の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
［０００１］
本特許出願は、２０１４年１２月１１日に出願された「ＭＲＩ誘導リナックのモーション管理（ＭＯＴＩＯＮ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＩＮ ＭＲＩ−ＧＵＩＤＥＤ ＬＩＮＡＣ）と題するフランソア ハーバート（Ｆｒａｎｃｏｉｓ Ｈｅｒｂｅｒｔ）の米国仮特許出願第６２／０９０，６０１号の優先権の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
（技術分野）
［０００２］
本開示は医療システムに関し、より詳細には、磁気共鳴又は他のイメージング又は放射線治療システムに関する。
［０００２］
本開示は医療システムに関し、より詳細には、磁気共鳴又は他のイメージング又は放射線治療システムに関する。
［０００３］
放射線療法（放射線療法とも呼ばれる）は、癌又は他の病状の治療に使用することができる。線形加速器（リナック：Ｌｉｎａｃ）は、放射線ビームを患者の所望の位置に向けるために放射線治療に使用されている。リナック（Ｌｉｎａｃ）は、光子（例えば、Ｘ線として）、電子、又は他の亜原子粒子（ｓｕｂａｔｏｍｉｃ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ）を、癌性腫瘍などの標的に向けることができる。放射ビームは、マルチリーフコリメータ（例えば、ひとつ又はそれ以上の指定された放射ビーム形状を生成するために互いに独立して動くことができる複数のタングステンリーフを含むようなマルチリーフコリメータ）を使用するなどして、腫瘍の形状に適合するように成形することができる。
放射線療法（放射線療法とも呼ばれる）は、癌又は他の病状の治療に使用することができる。線形加速器（リナック：Ｌｉｎａｃ）は、放射線ビームを患者の所望の位置に向けるために放射線治療に使用されている。リナック（Ｌｉｎａｃ）は、光子（例えば、Ｘ線として）、電子、又は他の亜原子粒子（ｓｕｂａｔｏｍｉｃ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ）を、癌性腫瘍などの標的に向けることができる。放射ビームは、マルチリーフコリメータ（例えば、ひとつ又はそれ以上の指定された放射ビーム形状を生成するために互いに独立して動くことができる複数のタングステンリーフを含むようなマルチリーフコリメータ）を使用するなどして、腫瘍の形状に適合するように成形することができる。
［０００４］
特定の標的の放射線治療中に健康な細胞が傷ついたり死んだりする可能性があるため、健康な組織への放射線を最小限に抑えることが望ましい。医学的イメージングはこの研究に役立つ可能性がある。ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、蛍光透視法、及び磁気共鳴イメージング（「ＭＲＩ」又は「ＭＲイメージング」）等のイメージングシステムを使用して、標的の位置を特定（ローカライズ）又は追跡することができる。イメージングシステムと一体化された放射線治療システムの実施例は、（ＭＲＩ誘導放射線療法に使用できるような）ＭＲＩ−リナックシステムを含むことができ、腫瘍のような標的の３次元（３Ｄ）画像を使用するように構成することができ、他の組織への放射線を低減又は最小化しながら標的に放射線を提供するための放射線療法において使用することができる。
特定の標的の放射線治療中に健康な細胞が傷ついたり死んだりする可能性があるため、健康な組織への放射線を最小限に抑えることが望ましい。医学的イメージングはこの研究に役立つ可能性がある。ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、蛍光透視法、及び磁気共鳴イメージング（「ＭＲＩ」又は「ＭＲイメージング」）等のイメージングシステムを使用して、標的の位置を特定（ローカライズ）又は追跡することができる。イメージングシステムと一体化された放射線治療システムの実施例は、（ＭＲＩ誘導放射線療法に使用できるような）ＭＲＩ−リナックシステムを含むことができ、腫瘍のような標的の３次元（３Ｄ）画像を使用するように構成することができ、他の組織への放射線を低減又は最小化しながら標的に放射線を提供するための放射線療法において使用することができる。
［０００５］
ＭＲＩ−リナックシステムは、ＭＲＩシステムの周りのリングガントリ上で回転するように構成されたような加速器を含むことができる。治療される患者は、ＭＲＩ−リナックシステムの中心に置かれる表面（例えば、テーブル、ベッド、又はソファー）上に配置される。ＭＲＩは、患者の組織内の水素核の空間マップを提供することができ、２次元（２Ｄ）平面又は３次元（３Ｄ）体積で画像を取得することができる。腫瘍学者などの医療提供者は、ＭＲＩが電離放射線を使用することなく優れた軟組織コントラストを提供することができるため、ＭＲＩ−リナックメージング技術を好む。
ＭＲＩ−リナックシステムは、ＭＲＩシステムの周りのリングガントリ上で回転するように構成されたような加速器を含むことができる。治療される患者は、ＭＲＩ−リナックシステムの中心に置かれる表面（例えば、テーブル、ベッド、又はソファー）上に配置される。ＭＲＩは、患者の組織内の水素核の空間マップを提供することができ、２次元（２Ｄ）平面又は３次元（３Ｄ）体積で画像を取得することができる。腫瘍学者などの医療提供者は、ＭＲＩが電離放射線を使用することなく優れた軟組織コントラストを提供することができるため、ＭＲＩ−リナックメージング技術を好む。
［０００６］
例えば、ＭＲＩ誘導リナックでは、治療自体の間に、標的及びリスク臓器（ＯＡＲ）の標的位置を局部的に制限することが望ましい。これにより、放射線ビームがオンの間に、ゲーティング又は追跡の方法でモーションを補正することを可能とする。いくつかの動作モードでは、これは、例えば、交互の軸方向スライス、コロナルスライス及び矢状スライスのような連続的な２ＤＭＲＩスライスの取得によって達成することができる。これらの２Ｄスライスを使用して、直接セグメント化又は位置合わせ技術を使用して３Ｄターゲットのモーション（動き）を直接推測することができる。これらのアプローチには、次のような制限がある。１）２Ｄスライスでのローカライズが困難な平面外のモーションが著しい場合がある。２）スライスは一般的に標的に集中しているため、同時にリスク臓器（ＯＡＲ）を追跡することは困難である。３）２Ｄスライス内の情報のみが治療中に集められるため、適応型放射線治療のための線量測定のオフライン遡及計算等の線量計算を行うことが困難になる（線量補償は患者の解剖学的構造の完全な３Ｄ情報を経時的に利用する）。
例えば、ＭＲＩ誘導リナックでは、治療自体の間に、標的及びリスク臓器（ＯＡＲ）の標的位置を局部的に制限することが望ましい。これにより、放射線ビームがオンの間に、ゲーティング又は追跡の方法でモーションを補正することを可能とする。いくつかの動作モードでは、これは、例えば、交互の軸方向スライス、コロナルスライス及び矢状スライスのような連続的な２ＤＭＲＩスライスの取得によって達成することができる。これらの２Ｄスライスを使用して、直接セグメント化又は位置合わせ技術を使用して３Ｄターゲットのモーション（動き）を直接推測することができる。これらのアプローチには、次のような制限がある。１）２Ｄスライスでのローカライズが困難な平面外のモーションが著しい場合がある。２）スライスは一般的に標的に集中しているため、同時にリスク臓器（ＯＡＲ）を追跡することは困難である。３）２Ｄスライス内の情報のみが治療中に集められるため、適応型放射線治療のための線量測定のオフライン遡及計算等の線量計算を行うことが困難になる（線量補償は患者の解剖学的構造の完全な３Ｄ情報を経時的に利用する）。
（概要）
［０００７］
ＭＲイメージングは、放射線ビームの送達に対する、例えば３Ｄ変形及び／又は３Ｄ回転等の標的位置及びモーション情報を提供するために、放射線療法中に「リアルタイム」（例えば、「オンライン」「進行中」又は「連続」）で実行される。追跡される標的には、前立腺のような器官、又は器官の全部又は一部に関連する腫瘍を含む。画像処理において、標的が動いていると判定できるひとつの方法は、標的の位置が画像内のその背景に対して変化するかどうかである。標的の位置をローカライズする、追跡する、又は予測するイメージング処理技術には、ひとつ又はそれ以上の絶対値の相違を使用すること、又は関心領域（ＲＯＩ）のエッジ、コーナー、又は領域の画像特徴検出を使用することを含むようなイメージ減算を含むことができる。
［０００７］
ＭＲイメージングは、放射線ビームの送達に対する、例えば３Ｄ変形及び／又は３Ｄ回転等の標的位置及びモーション情報を提供するために、放射線療法中に「リアルタイム」（例えば、「オンライン」「進行中」又は「連続」）で実行される。追跡される標的には、前立腺のような器官、又は器官の全部又は一部に関連する腫瘍を含む。画像処理において、標的が動いていると判定できるひとつの方法は、標的の位置が画像内のその背景に対して変化するかどうかである。標的の位置をローカライズする、追跡する、又は予測するイメージング処理技術には、ひとつ又はそれ以上の絶対値の相違を使用すること、又は関心領域（ＲＯＩ）のエッジ、コーナー、又は領域の画像特徴検出を使用することを含むようなイメージ減算を含むことができる。
［０００８］
標的の迅速かつ正確な３次元位置及び追跡は、患者のモーション（例えば、臓器のモーション及び／又は腫瘍のモーション）を考慮するために、放射線療法の間、重要である。標的のモーション、例えば３Ｄ変形及び／又は３Ｄ回転は、患者の呼吸（例えば、呼吸サイクル）、反射（例えば、咳、通過ガスなど）、意図的又は意図しない患者のモーション、又は他の予期される又は予期されない標的運動のような、ひとつ又はそれ以上のソースによって引き起こされる。
標的の迅速かつ正確な３次元位置及び追跡は、患者のモーション（例えば、臓器のモーション及び／又は腫瘍のモーション）を考慮するために、放射線療法の間、重要である。標的のモーション、例えば３Ｄ変形及び／又は３Ｄ回転は、患者の呼吸（例えば、呼吸サイクル）、反射（例えば、咳、通過ガスなど）、意図的又は意図しない患者のモーション、又は他の予期される又は予期されない標的運動のような、ひとつ又はそれ以上のソースによって引き起こされる。
［０００９］
本開示は、一連の２ＤＭＲＩスライスから３Ｄモーションを推定することができる技術を記載する。以下で詳細に説明するように、これらの技術は、２つの主たる段階：１）２Ｄスライスを３Ｄモーションにリンクする変換モデルが構築される学習段階；２）学習段階で構築された変換モデルに基づいて３Ｄリアルタイム追跡が行われる追跡段階、を含むことができる。これらの技術は、２Ｄスライスから完全な３Ｄモーションを推定して、標的のリアルタイムの変化、例えば、３Ｄ位置、３Ｄ変形、及び／又は３Ｄ回転のうちのひとつ又はそれ以上、を提供することができる。
本開示は、一連の２ＤＭＲＩスライスから３Ｄモーションを推定することができる技術を記載する。以下で詳細に説明するように、これらの技術は、２つの主たる段階：１）２Ｄスライスを３Ｄモーションにリンクする変換モデルが構築される学習段階；２）学習段階で構築された変換モデルに基づいて３Ｄリアルタイム追跡が行われる追跡段階、を含むことができる。これらの技術は、２Ｄスライスから完全な３Ｄモーションを推定して、標的のリアルタイムの変化、例えば、３Ｄ位置、３Ｄ変形、及び／又は３Ｄ回転のうちのひとつ又はそれ以上、を提供することができる。
［００１０］
一実施例では、本開示は、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するコンピュータ実装方法に関する。コンピュータで実現される方法は、領域の少なくとも一部を含む２次元（２Ｄ）磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得するステップと、複数の画像データ、２Ｄモーションフィールド推定に変換モデルを適用することを含む、３次元（３Ｄ）モーションフィールド推定を近似するステップと、前記決定された少なくとも１つの変化を用いて前記領域の少なくとも一部の治療を制御するステップとを含む。
一実施例では、本開示は、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するコンピュータ実装方法に関する。コンピュータで実現される方法は、領域の少なくとも一部を含む２次元（２Ｄ）磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得するステップと、複数の画像データ、２Ｄモーションフィールド推定に変換モデルを適用することを含む、３次元（３Ｄ）モーションフィールド推定を近似するステップと、前記決定された少なくとも１つの変化を用いて前記領域の少なくとも一部の治療を制御するステップとを含む。
［００１１］
一実施例では、本開示は、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するためのシステムに関する。このシステムは、治療適応システム及び治療コントローラ回路を備える。治療適応システムは、領域の少なくとも一部を含む２次元（２Ｄ）磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得し、複数の画像に対して２次元モーションフィールド推定を実行するように構成されるデータ、前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて、前記領域の少なくとも一部の少なくとも１つのリアルタイム変化を決定することを含む。治療コントローラ回路は、決定された少なくとも１つの変化を使用して領域の少なくとも一部の治療を制御するように構成される。
一実施例では、本開示は、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するためのシステムに関する。このシステムは、治療適応システム及び治療コントローラ回路を備える。治療適応システムは、領域の少なくとも一部を含む２次元（２Ｄ）磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得し、複数の画像に対して２次元モーションフィールド推定を実行するように構成されるデータ、前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて、前記領域の少なくとも一部の少なくとも１つのリアルタイム変化を決定することを含む。治療コントローラ回路は、決定された少なくとも１つの変化を使用して領域の少なくとも一部の治療を制御するように構成される。
［００１２］
この概要は、本出願のいくつかの教示の概要であり、本主題の排他的又は網羅的な処理を意図するものではない。本主題に関するさらなる詳細は、詳細な説明及び添付の特許請求の範囲に記載されている。本発明の他の態様は、以下の詳細な説明を読んで理解し、それらの一部を形成する図面を見れば当業者には明らかであり、それらの各々は限定的な意味で解釈されるべきではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその法的均等物によって定義される。
この概要は、本出願のいくつかの教示の概要であり、本主題の排他的又は網羅的な処理を意図するものではない。本主題に関するさらなる詳細は、詳細な説明及び添付の特許請求の範囲に記載されている。本発明の他の態様は、以下の詳細な説明を読んで理解し、それらの一部を形成する図面を見れば当業者には明らかであり、それらの各々は限定的な意味で解釈されるべきではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその法的均等物によって定義される。
［００１３］
必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、同様の参照番号は、異なる図で類似の構成要素を示すことがある。文字の接尾辞又は異なる文字の接尾辞を有する同様の数字は、同様の構成要素の異なる例を表すことができる。図面は、本明細書で論じられている様々な実施形態を例示として概略的に示すが、これに限定されるものではない。
このような実施形態は実証的であり、本装置、システム、又は方法の網羅的又は排他的な実施形態ではない。
必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、同様の参照番号は、異なる図で類似の構成要素を示すことがある。文字の接尾辞又は異なる文字の接尾辞を有する同様の数字は、同様の構成要素の異なる例を表すことができる。図面は、本明細書で論じられている様々な実施形態を例示として概略的に示すが、これに限定されるものではない。
このような実施形態は実証的であり、本装置、システム、又は方法の網羅的又は排他的な実施形態ではない。
［００１４］
図１Ａは、本開示の様々な技術を実施するために使用することができる放射線治療装置の例である。
［００１５］
図１Ｂは、本開示の様々な技術に従ってリアルタイム画像誘導を提供するために使用することができるシステムの一部の例である。
［００１６］
図２は、２Ｄスライスを前に得られた３Ｄ画像データボリュームにリンクすることができる変換モデルを構築するために使用することができる技法の例を示す流れ図である。
［００１７］
図３は、図２の流れ図に従って構築された変換モデルを使用して患者のリアルタイム３Ｄ画像を推定するために使用することができる技法の例を示す流れ図である。
［００１８］
図４は、放射線治療システムの一部の例を示す。
［００１９］
図１Ａは、本開示のいくつかの実施形態による放射線治療装置、例えば、線形加速器１０の例を示す。線形加速器１０を使用して、患者４２を患者テーブル４３上に配置して、治療計画によって決定された放射線量を受けることができる。線形加速器１０は、放射ビーム４６を生成する放射ヘッド４５を含むことができる。放射ヘッド４５の全体は、例えば、水平軸４７の周りに回転可能であってもよい。患者テーブル４３の下には、アイソセンタ４１の周りのように、放射線ヘッド４５と同期して回転するフラットパネルシンチレータ検出器４４が設けられてもよい。放射ヘッド４５によって生成されたビーム４６の中心と軸４７との交差点は「アイソセンタ」と呼ぶことができる。患者テーブル４３は、患者４２がアイソセンタ４１に又はその近くに腫瘍部位と共に配置され得るように電動化されてもよい。放射線ヘッド４５は、例えば治療計画に従って、患者４２に放射線の複数の変化する投与量を提供するように、ガントリ４７の周りを回転することができる。
図１Ａは、本開示のいくつかの実施形態による放射線治療装置、例えば、線形加速器１０の例を示す。線形加速器１０を使用して、患者４２を患者テーブル４３上に配置して、治療計画によって決定された放射線量を受けることができる。線形加速器１０は、放射ビーム４６を生成する放射ヘッド４５を含むことができる。放射ヘッド４５の全体は、例えば、水平軸４７の周りに回転可能であってもよい。患者テーブル４３の下には、アイソセンタ４１の周りのように、放射線ヘッド４５と同期して回転するフラットパネルシンチレータ検出器４４が設けられてもよい。放射ヘッド４５によって生成されたビーム４６の中心と軸４７との交差点は「アイソセンタ」と呼ぶことができる。患者テーブル４３は、患者４２がアイソセンタ４１に又はその近くに腫瘍部位と共に配置され得るように電動化されてもよい。放射線ヘッド４５は、例えば治療計画に従って、患者４２に放射線の複数の変化する投与量を提供するように、ガントリ４７の周りを回転することができる。
［００２０］
図１Ｂは、本開示の様々な技術に従ってリアルタイムの画像誘導を提供するために使用することができる、画像化又は放射線治療システム１００の一部、例えば、ＭＲＩ誘導理ナックの例である。より詳細には、図１Ｂのシステム１００は、リアルタイムで得られた画像を使用して、リアルタイムで放射線療法治療計画を制御又は適応することができる。システム１００は、治療装置１０２（例えば、線形加速器（「Ｌｉｎａｃ」）を含むことができるような放射線治療装置）を含むことができる。
図１Ｂは、本開示の様々な技術に従ってリアルタイムの画像誘導を提供するために使用することができる、画像化又は放射線治療システム１００の一部、例えば、ＭＲＩ誘導理ナックの例である。より詳細には、図１Ｂのシステム１００は、リアルタイムで得られた画像を使用して、リアルタイムで放射線療法治療計画を制御又は適応することができる。システム１００は、治療装置１０２（例えば、線形加速器（「Ｌｉｎａｃ」）を含むことができるような放射線治療装置）を含むことができる。
［００２１］
患者１０４は、テーブル、寝台、又は他の表面のような患者支持体１０６上に配置することができる。患者支持体１０６は、患者１０４の長手方向の位置を上昇させるか、又は変化させるなど、治療装置１０２のひとつ又はそれ以上の他の構成要素に対して位置を変えるように構成することができる。放射線（例えば、Ｘ線又は陽子などの加速された粒子）は、治療用放射線源１０８から患者１０４に向かって放出される。一実施例では、放射線源１０８は、治療放射線源１０８を取り付けることができる回転支持体１１０（例えば、ガントリ）を使用することによって、患者１０４の周りを回転するように移動するように構成することができる。治療用放射線源１０８は、処置装置１０２及び治療用放射線源１０８に接続することができる部材又は機械的アームを使用することなどによって、回転するように移動するように構成することができる。一実施形態における治療装置１０２は、（例えば、図１Ａに図示及び説明されるように）Ｘ線ビームを患者１０４の標的（例えば癌腫瘍）に向けるように構成することができる、線形加速器「リナック（Ｌｉｎａｃ）」であってもよい。
患者１０４は、テーブル、寝台、又は他の表面のような患者支持体１０６上に配置することができる。患者支持体１０６は、患者１０４の長手方向の位置を上昇させるか、又は変化させるなど、治療装置１０２のひとつ又はそれ以上の他の構成要素に対して位置を変えるように構成することができる。放射線（例えば、Ｘ線又は陽子などの加速された粒子）は、治療用放射線源１０８から患者１０４に向かって放出される。一実施例では、放射線源１０８は、治療放射線源１０８を取り付けることができる回転支持体１１０（例えば、ガントリ）を使用することによって、患者１０４の周りを回転するように移動するように構成することができる。治療用放射線源１０８は、処置装置１０２及び治療用放射線源１０８に接続することができる部材又は機械的アームを使用することなどによって、回転するように移動するように構成することができる。一実施形態における治療装置１０２は、（例えば、図１Ａに図示及び説明されるように）Ｘ線ビームを患者１０４の標的（例えば癌腫瘍）に向けるように構成することができる、線形加速器「リナック（Ｌｉｎａｃ）」であってもよい。
［００２２］
さらに、システム１０２は、イメージングシステム１１４と、稲妻マーク１１８で表示するように（例えば稲妻マーク１１８は有線又は無線接続のことである）治療装置１０２と通信する治療コントローラ回路１１６（本開示では「コントローラ回路１１６」又は「コントローラ１１６」とも呼ばれる）とを含むイメージング及び制御システム１１２（例えば、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置）を含む。イメージング及び制御システム１１２は、また、例えば、取得された画像を記憶するためのデータベース１１７を含むことができる。イメージングシステム１１４は、（例えば、ＭＲＩ線形加速器（「ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ」）を提供するような）治療装置１０２と組み合わせて使用することができる磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置を含むことができる。ＭＲＩ装置は、患者１０４の治療を制御又は適応させるために使用することができるイメージング情報を提供するために使用することができる。ひとつ又はそれ以上の他のイメージングシステムを、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムのようなシステム１０２又はイメージングシステム１１４と共に使用することができ、又は追加して又は代替して含ませることができる。
さらに、システム１０２は、イメージングシステム１１４と、稲妻マーク１１８で表示するように（例えば稲妻マーク１１８は有線又は無線接続のことである）治療装置１０２と通信する治療コントローラ回路１１６（本開示では「コントローラ回路１１６」又は「コントローラ１１６」とも呼ばれる）とを含むイメージング及び制御システム１１２（例えば、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置）を含む。イメージング及び制御システム１１２は、また、例えば、取得された画像を記憶するためのデータベース１１７を含むことができる。イメージングシステム１１４は、（例えば、ＭＲＩ線形加速器（「ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ」）を提供するような）治療装置１０２と組み合わせて使用することができる磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置を含むことができる。ＭＲＩ装置は、患者１０４の治療を制御又は適応させるために使用することができるイメージング情報を提供するために使用することができる。ひとつ又はそれ以上の他のイメージングシステムを、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムのようなシステム１０２又はイメージングシステム１１４と共に使用することができ、又は追加して又は代替して含ませることができる。
［００２３］
イメージングシステム１１４は、例えば、患者の３次元（３Ｄ）画像を取得することができる。例えば、治療計画フェーズ中に、医師、看護師、物理学者、又は技術者などの医療従事者は、例えばイメージングシステム１１４を介して、患者の治療に先立って３Ｄ計画画像データを取得するようにシステム１０２を制御することができる。３Ｄ計画画像データは、患者、例えば、標的の関心領域の正確な位置を決定するのに有用である。他の実施例として、治療の直前、例えば、３Ｄ計画画像が取得されてから数日後に、医療従事者はシステム１０２を制御して、治療中に使用することができる新しい３Ｄ画像を取得することができる。さらに、患者１０４の治療中、イメージングシステム１１４は、領域の少なくとも一部を含む複数の１次元（１Ｄ）ライン又は２次元（２Ｄ）スライス又は３次元（３Ｄ）ボリュームのＭＲＩ画像を取得することができる（それを組み合わせると、その領域の３Ｄ画像を形成することができる）。
イメージングシステム１１４は、例えば、患者の３次元（３Ｄ）画像を取得することができる。例えば、治療計画フェーズ中に、医師、看護師、物理学者、又は技術者などの医療従事者は、例えばイメージングシステム１１４を介して、患者の治療に先立って３Ｄ計画画像データを取得するようにシステム１０２を制御することができる。３Ｄ計画画像データは、患者、例えば、標的の関心領域の正確な位置を決定するのに有用である。他の実施例として、治療の直前、例えば、３Ｄ計画画像が取得されてから数日後に、医療従事者はシステム１０２を制御して、治療中に使用することができる新しい３Ｄ画像を取得することができる。さらに、患者１０４の治療中、イメージングシステム１１４は、領域の少なくとも一部を含む複数の１次元（１Ｄ）ライン又は２次元（２Ｄ）スライス又は３次元（３Ｄ）ボリュームのＭＲＩ画像を取得することができる（それを組み合わせると、その領域の３Ｄ画像を形成することができる）。
［００２４］
コントローラ１１６は、システム１０２のひとつ又はそれ以上の態様を制御することができる。例えば、コントローラ１１６は、患者支持体１０６を介して患者の位置を制御し、放射線源１０８から放出される放射線量を制御し、ビーム開口形状を制御又は適応させて、標的を追跡し、及び／又は、放射線源１０８の移動及び／又は位置決めを制御する。
コントローラ１１６は、システム１０２のひとつ又はそれ以上の態様を制御することができる。例えば、コントローラ１１６は、患者支持体１０６を介して患者の位置を制御し、放射線源１０８から放出される放射線量を制御し、ビーム開口形状を制御又は適応させて、標的を追跡し、及び／又は、放射線源１０８の移動及び／又は位置決めを制御する。
［００２５］
上述したように、ＭＲＩ−リナックシステムは、イメージングとリナックの両方を制御するための独自のコントローラ回路１１６を有することができる。しかし、イメージングシステム１１４がＣＴシステムである実施例では、ＣＴシステムのコントローラは、リナックを制御しなくてもよい。このように、別々のコントローラがＣＴシステムとリナックを制御する。
上述したように、ＭＲＩ−リナックシステムは、イメージングとリナックの両方を制御するための独自のコントローラ回路１１６を有することができる。しかし、イメージングシステム１１４がＣＴシステムである実施例では、ＣＴシステムのコントローラは、リナックを制御しなくてもよい。このように、別々のコントローラがＣＴシステムとリナックを制御する。
［００２６］
システム１０２は、稲妻マーク１２２によって示すように、イメージング及び制御システム１１２と通信する処置適応システム（ＴＡＳ）１２０を含むことができる。処置適応システム（ＴＡＳ）１２０は、イメージングシステム１１４によって取得された３Ｄ画像に対応する、例えばＭＲＩ又はＣＴスキャンから以前に得られた３Ｄ画像データボリュームを受け取ることができる。ＴＡＳは、データを受信及び送信するための入出力回路１２２、データをバッファリング及び／又は格納するためのメモリ回路１２４、及びプロセッサ回路１２６を含むことができる。任意の適切に編成されたデータ記憶装置であってもよいメモリ回路１２４は、イメージング及び制御システム１１２から画像データを受け取ることができる。メモリ回路１２４は、従来のデータポートを介して無線又は有線の接続を介して画像データを受信することができ、画像データをデジタル化するアナログ画像データ及びアナログ／デジタル変換回路を受信するための回路を含むこともできる。メモリ回路１２４は、画像データをプロセッサ回路１２６に供給することができ、プロセッサ回路１２６は、本発明の機能をハードウェア又はソフトウェアで実現することができ、又は汎用コンピュータ上で両方の組み合わせを実現することができる。一実施形態では、プロセッサ回路１２６は、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）であってもよい。
システム１０２は、稲妻マーク１２２によって示すように、イメージング及び制御システム１１２と通信する処置適応システム（ＴＡＳ）１２０を含むことができる。処置適応システム（ＴＡＳ）１２０は、イメージングシステム１１４によって取得された３Ｄ画像に対応する、例えばＭＲＩ又はＣＴスキャンから以前に得られた３Ｄ画像データボリュームを受け取ることができる。ＴＡＳは、データを受信及び送信するための入出力回路１２２、データをバッファリング及び／又は格納するためのメモリ回路１２４、及びプロセッサ回路１２６を含むことができる。任意の適切に編成されたデータ記憶装置であってもよいメモリ回路１２４は、イメージング及び制御システム１１２から画像データを受け取ることができる。メモリ回路１２４は、従来のデータポートを介して無線又は有線の接続を介して画像データを受信することができ、画像データをデジタル化するアナログ画像データ及びアナログ／デジタル変換回路を受信するための回路を含むこともできる。メモリ回路１２４は、画像データをプロセッサ回路１２６に供給することができ、プロセッサ回路１２６は、本発明の機能をハードウェア又はソフトウェアで実現することができ、又は汎用コンピュータ上で両方の組み合わせを実現することができる。一実施形態では、プロセッサ回路１２６は、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）であってもよい。
［００２７］
以下でさらに詳細に説明され、本開示に従って、ＴＡＳ１２０は、例えばＭＲＩを使用してリアルタイムで取得された一連の２Ｄスライスから３Ｄモーションを推定して、リアルタイムで放射線療法治療計画を適合させることができる。学習段階において、ＴＡＳ１２０は、２Ｄスライスを、以前に得られた３Ｄ画像データボリューム、例えばＭＲＩ又はＣＴを用いて取得された３Ｄ画像データボリュームにリンクする変換モデルを構築することができる。追跡段階では、ＴＡＳ１２０は、学習段階で構築された変換モデルに基づいて３Ｄリアルタイム追跡を実行することができる。ＴＡＳ１２０は、領域、例えば標的の位置が変化したかどうかを判定し、決定された位置変化に応答して治療コントローラ回路１１６が治療を制御することを可能にする情報を撮像制御システム１１２に出力することができる。
以下でさらに詳細に説明され、本開示に従って、ＴＡＳ１２０は、例えばＭＲＩを使用してリアルタイムで取得された一連の２Ｄスライスから３Ｄモーションを推定して、リアルタイムで放射線療法治療計画を適合させることができる。学習段階において、ＴＡＳ１２０は、２Ｄスライスを、以前に得られた３Ｄ画像データボリューム、例えばＭＲＩ又はＣＴを用いて取得された３Ｄ画像データボリュームにリンクする変換モデルを構築することができる。追跡段階では、ＴＡＳ１２０は、学習段階で構築された変換モデルに基づいて３Ｄリアルタイム追跡を実行することができる。ＴＡＳ１２０は、領域、例えば標的の位置が変化したかどうかを判定し、決定された位置変化に応答して治療コントローラ回路１１６が治療を制御することを可能にする情報を撮像制御システム１１２に出力することができる。
［００２８］
図２は、２Ｄスライスを、以前に得られた３Ｄ画像データボリュームにリンクすることができる変換モデルを構築するために使用することができる技法の例を示す流れ図である。図２の流れ図は、２Ｄスライスを３Ｄモーションにリンクすることができる変換モデルを、ＴＡＳ１２０が構築することができる学習段階を表すことができる。まず、ＴＡＳ１２０は、撮像制御システム１１２から１組の取得４Ｄ画像データを取得することができる（ブロック２００）。画像データは、ＭＲ又はＣＴ撮像技術を使用して取得することができる。４Ｄ画像データは、ある期間にわたって取得された３Ｄ画像データボリュームを含む。任意に、ＴＡＳ１２０は、学習ステージからの４Ｄ画像データを使用して、追跡ステージ中にＴＡＳ１２０が２Ｄスライスを後で使用するときに失われる画像の任意の部分を埋めることができる。
図２は、２Ｄスライスを、以前に得られた３Ｄ画像データボリュームにリンクすることができる変換モデルを構築するために使用することができる技法の例を示す流れ図である。図２の流れ図は、２Ｄスライスを３Ｄモーションにリンクすることができる変換モデルを、ＴＡＳ１２０が構築することができる学習段階を表すことができる。まず、ＴＡＳ１２０は、撮像制御システム１１２から１組の取得４Ｄ画像データを取得することができる（ブロック２００）。画像データは、ＭＲ又はＣＴ撮像技術を使用して取得することができる。４Ｄ画像データは、ある期間にわたって取得された３Ｄ画像データボリュームを含む。任意に、ＴＡＳ１２０は、学習ステージからの４Ｄ画像データを使用して、追跡ステージ中にＴＡＳ１２０が２Ｄスライスを後で使用するときに失われる画像の任意の部分を埋めることができる。
［００２９］
４Ｄ画像データから、ＴＡＳ１２０は、２Ｄスライスを抽出し（ブロック２０２）、時間フレームのエンドポイントとして機能することができるような時間の間に３Ｄモーションフィールド推定を実行することができる（ブロック２０４）。まず、３Ｄモーションフィールド推定（ブロック２０４）を参照して、４Ｄ画像データ２００内のモーションを定量化するために、ＴＡＳ１２０は、第１の基準３Ｄ画像データボリュームを抽出することができる。３Ｄ画像データボリュームが時間とともに進行するにつれて、２つの画像データボリューム間の変化は、変形ベクトルフィールドによって定義される変形として特徴付けることができる。ＴＡＳ１２０は、例えば、連続する各３Ｄ画像データボリュームと基準３Ｄ画像データボリュームとの間の変形を見つけるために変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって３Ｄモーションフィールド推定を行うことができる。いくつかの実施例では、変形は、各ピクセル（又はボクセル）がある３Ｄ画像から次の３Ｄ画像へのそのモーションを定義する変形ベクトルを有する、ピクセル間（又はボクセル間ボクセル）の時間的変形である。例えば、患者の石灰化が非常に小さい場合、その石灰化がどのように動いたかをベクトルで定義することができる。もし変形がなければ、すべてのピクセル（又はボクセル）変形ベクトルはヌル（ｎｕｌ）である。もし変形があるならば、ピクセル（又はボクセル）変形ベクトルは様々な方向を指す。
４Ｄ画像データから、ＴＡＳ１２０は、２Ｄスライスを抽出し（ブロック２０２）、時間フレームのエンドポイントとして機能することができるような時間の間に３Ｄモーションフィールド推定を実行することができる（ブロック２０４）。まず、３Ｄモーションフィールド推定（ブロック２０４）を参照して、４Ｄ画像データ２００内のモーションを定量化するために、ＴＡＳ１２０は、第１の基準３Ｄ画像データボリュームを抽出することができる。３Ｄ画像データボリュームが時間とともに進行するにつれて、２つの画像データボリューム間の変化は、変形ベクトルフィールドによって定義される変形として特徴付けることができる。ＴＡＳ１２０は、例えば、連続する各３Ｄ画像データボリュームと基準３Ｄ画像データボリュームとの間の変形を見つけるために変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって３Ｄモーションフィールド推定を行うことができる。いくつかの実施例では、変形は、各ピクセル（又はボクセル）がある３Ｄ画像から次の３Ｄ画像へのそのモーションを定義する変形ベクトルを有する、ピクセル間（又はボクセル間ボクセル）の時間的変形である。例えば、患者の石灰化が非常に小さい場合、その石灰化がどのように動いたかをベクトルで定義することができる。もし変形がなければ、すべてのピクセル（又はボクセル）変形ベクトルはヌル（ｎｕｌ）である。もし変形があるならば、ピクセル（又はボクセル）変形ベクトルは様々な方向を指す。
［００３０］
一実施例では、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、変形を決定するために非線形整合技術を使用することができる。一実施例では、プロセッサ回路１２６は、画像内の各ピクセル（又はボクセル）のＤＶＦを計算することができる。一実施例では、プロセッサ回路１２６は、セグメント化された画像又は他の画像のような、リスクのある標的又は臓器に特有の関心領域内のピクセル（又はボクセル）のＤＶＦを計算することができる。ある場合には、計算の複雑さを低減するために、ＴＡＳ１２０は、変形可能な登録の代わりに厳格な登録を使用することができる。
一実施例では、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、変形を決定するために非線形整合技術を使用することができる。一実施例では、プロセッサ回路１２６は、画像内の各ピクセル（又はボクセル）のＤＶＦを計算することができる。一実施例では、プロセッサ回路１２６は、セグメント化された画像又は他の画像のような、リスクのある標的又は臓器に特有の関心領域内のピクセル（又はボクセル）のＤＶＦを計算することができる。ある場合には、計算の複雑さを低減するために、ＴＡＳ１２０は、変形可能な登録の代わりに厳格な登録を使用することができる。
［００３１］
ＴＡＳ１２０がＤＶＦを計算した後、ＴＡＳ１２０は、呼吸中に臓器がどのように動くか、例えば、並進運動及び／又は回転運動及び／又は変形するかを記述する一組のＤＶＦを有する。ＤＶＦのセットは、相当量の情報を含むことができ、処理するのが計算上困難である可能性がある。シンプルに計算するために、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、必要に応じて、ＤＶＦのセットの次元を削減することができる。
ＴＡＳ１２０がＤＶＦを計算した後、ＴＡＳ１２０は、呼吸中に臓器がどのように動くか、例えば、並進運動及び／又は回転運動及び／又は変形するかを記述する一組のＤＶＦを有する。ＤＶＦのセットは、相当量の情報を含むことができ、処理するのが計算上困難である可能性がある。シンプルに計算するために、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、必要に応じて、ＤＶＦのセットの次元を削減することができる。
［００３２］
まず、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、ＤＶＦに次元削減技術を適用することができる。図２に示すように、次元削減技術は、主成分分析（ＰＣＡ）を３Ｄモーションフィールドデータに適用すること（ブロック２０６）を含むことができる。ＰＣＡをＤＶＦに適用すると、ベクトルを定義する一組の主成分又は係数が得られる。次に、ＴＡＳ１２０は、予め定義された変動量又は再構成された変形フィールドの所定の所望の精度などの所定の基準を使用して、主要構成要素のセットからひとつ又はそれ以上のＰＣＡ構成要素を選択することによって次元を削減させることができる（ブロック２０８） 一実施例では、精度は、再構成された変形フィールドと登録によって与えられたものとの差の尺度として定義することができる。
まず、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、ＤＶＦに次元削減技術を適用することができる。図２に示すように、次元削減技術は、主成分分析（ＰＣＡ）を３Ｄモーションフィールドデータに適用すること（ブロック２０６）を含むことができる。ＰＣＡをＤＶＦに適用すると、ベクトルを定義する一組の主成分又は係数が得られる。次に、ＴＡＳ１２０は、予め定義された変動量又は再構成された変形フィールドの所定の所望の精度などの所定の基準を使用して、主要構成要素のセットからひとつ又はそれ以上のＰＣＡ構成要素を選択することによって次元を削減させることができる（ブロック２０８） 一実施例では、精度は、再構成された変形フィールドと登録によって与えられたものとの差の尺度として定義することができる。
［００３３］
次元削減技術は、ＰＣＡの使用に限定されない。次元削減技術の他の非限定的な例としては、独立成分分析（ＩＣＡ）、カーネルＰＣＡ、正準相関分析、局所線形埋め込み（ＬＬＥ）、ヘッセ行列、ラプラシアン固有マップ、局所接線空間整列、最大分散展開、最大有益次元（maximally informative dimensions）を含む。
次元削減技術は、ＰＣＡの使用に限定されない。次元削減技術の他の非限定的な例としては、独立成分分析（ＩＣＡ）、カーネルＰＣＡ、正準相関分析、局所線形埋め込み（ＬＬＥ）、ヘッセ行列、ラプラシアン固有マップ、局所接線空間整列、最大分散展開、最大有益次元（maximally informative dimensions）を含む。
［００３４］
上述したように、ＴＡＳ１２０は、４Ｄ画像データボリュームから２Ｄスライスを抽出することができる（ブロック２０２）。３Ｄ画像データボリュームの場合と同様に、ＴＡＳ１２０は、例えば、連続する２Ｄ画像データ（２Ｄスライス）間の変形を見つけるためにＤＶＦを計算することによって２Ｄモーションフィールド推定を行うことができる（ブロック２１０）。
上述したように、ＴＡＳ１２０は、４Ｄ画像データボリュームから２Ｄスライスを抽出することができる（ブロック２０２）。３Ｄ画像データボリュームの場合と同様に、ＴＡＳ１２０は、例えば、連続する２Ｄ画像データ（２Ｄスライス）間の変形を見つけるためにＤＶＦを計算することによって２Ｄモーションフィールド推定を行うことができる（ブロック２１０）。
［００３５］
いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、４Ｄ画像データボリューム内の任意のスライスを選択することができる。他の例では、ＴＡＳ１２０は、最大のモーション情報を有するような、例えば矢状、軸方向、冠状のような平面を選択し、その平面又は他の方向からスライスを選択することができる。特定のＭＲＩスライスに関連する「平面」は、厳密に平面である必要はなく、ＭＲＩ歪みアーチファクトなどのある曲率、又はＭＲＩ歪みに対して少なくとも部分的に補償されたスライスを含むことができる。例えば、ＴＡＳ１２０は、３つの平面上で訓練することができ、どの平面が３Ｄモーションのより良い予測を提供するかを決定することができる。いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、３つの直交する方向の平面からスライスを選択し、それらの平面の各々においてＤＶＦを計算することができる。
いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、４Ｄ画像データボリューム内の任意のスライスを選択することができる。他の例では、ＴＡＳ１２０は、最大のモーション情報を有するような、例えば矢状、軸方向、冠状のような平面を選択し、その平面又は他の方向からスライスを選択することができる。特定のＭＲＩスライスに関連する「平面」は、厳密に平面である必要はなく、ＭＲＩ歪みアーチファクトなどのある曲率、又はＭＲＩ歪みに対して少なくとも部分的に補償されたスライスを含むことができる。例えば、ＴＡＳ１２０は、３つの平面上で訓練することができ、どの平面が３Ｄモーションのより良い予測を提供するかを決定することができる。いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、３つの直交する方向の平面からスライスを選択し、それらの平面の各々においてＤＶＦを計算することができる。
［００３６］
ＴＡＳ１２０が２Ｄ画像データのＤＶＦを計算した後、ＴＡＳ１２０は一組のＤＶＦを有する。単純に計算するために、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、ＤＶＦに次元削減技術を適用することによって、ＤＶＦのセットの次元性を低減することができる。次元削減技法は、主成分の集合を生成するために、ＴＡＳ１２０が２ＤモーションフィールドデータにＰＣＡを適用すること（ブロック２１２）を含むことができる。次に、予め定義された量の変動、又は再構成された変形フィールドの所定の所望の精度などの所定の基準を使用して、ＴＡＳ１２０は、主要構成要素のセットからひとつ又はそれ以上のＰＣＡ構成要素を選択することによって次元を低減することができる（ブロック２１４）。
ＴＡＳ１２０が２Ｄ画像データのＤＶＦを計算した後、ＴＡＳ１２０は一組のＤＶＦを有する。単純に計算するために、ＴＡＳ１２０のプロセッサ回路１２６は、ＤＶＦに次元削減技術を適用することによって、ＤＶＦのセットの次元性を低減することができる。次元削減技法は、主成分の集合を生成するために、ＴＡＳ１２０が２ＤモーションフィールドデータにＰＣＡを適用すること（ブロック２１２）を含むことができる。次に、予め定義された量の変動、又は再構成された変形フィールドの所定の所望の精度などの所定の基準を使用して、ＴＡＳ１２０は、主要構成要素のセットからひとつ又はそれ以上のＰＣＡ構成要素を選択することによって次元を低減することができる（ブロック２１４）。
［００３７］
例えば、ＰＣＡ分析の間、ＴＡＳ１２０は、主成分変動を決定することができる。具体的な例として、第１主成分は最大であり変動の７５％を説明することができ、第２主成分は１０％を説明することができる。所定の変動量が８５％である場合、ＴＡＳ１２０は、第１主成分及び第２主成分を選択することができる。
例えば、ＰＣＡ分析の間、ＴＡＳ１２０は、主成分変動を決定することができる。具体的な例として、第１主成分は最大であり変動の７５％を説明することができ、第２主成分は１０％を説明することができる。所定の変動量が８５％である場合、ＴＡＳ１２０は、第１主成分及び第２主成分を選択することができる。
［００３８］
一実施例では、精度は、再構成された変形フィールドと登録によって与えられたものとの差の尺度として定義することができる。
一実施例では、精度は、再構成された変形フィールドと登録によって与えられたものとの差の尺度として定義することができる。
［００３９］
ＴＡＳ１２０が３ＤモーションフィールドＰＣＡと２ＤモーションフィールドＰＣＡの両方の次元を任意に減少させた後、ＴＡＳ１２０のプロセッサ１２６は、２ＤＰＣＡと２ＤモーションフィールドＰＣＡとの間の関係を確立する多変数、多次元関数ｆを生成する。関数ｆは、例えば、以下に示すように、変形ベクトルフィールドの３ＤＰＣＡ成分を含む列Ｙと２ＤＰＣＡ成分を含む列Ｘとの間の線形回帰とすることができる。
ＴＡＳ１２０が３ＤモーションフィールドＰＣＡと２ＤモーションフィールドＰＣＡの両方の次元を任意に減少させた後、ＴＡＳ１２０のプロセッサ１２６は、２ＤＰＣＡと２ＤモーションフィールドＰＣＡとの間の関係を確立する多変数、多次元関数ｆを生成する。関数ｆは、例えば、以下に示すように、変形ベクトルフィールドの３ＤＰＣＡ成分を含む列Ｙと２ＤＰＣＡ成分を含む列Ｘとの間の線形回帰とすることができる。
ここで、ｙijは、３ＤＰＣＡにおけるｉ時系列の主成分ベースのｊ座標であり、
ｘijは、２ＤＰＣＡにおけるｉ番目の時系列の主成分ベースのｊ座標であり、
ｍは、時系列の標本数であり、
ｎは、３ＤＰＣＡの成分数であり、
ｐは、考慮中のスライスの２ＤＰＣＡの成分数である。
ｘijは、２ＤＰＣＡにおけるｉ番目の時系列の主成分ベースのｊ座標であり、
ｍは、時系列の標本数であり、
ｎは、３ＤＰＣＡの成分数であり、
ｐは、考慮中のスライスの２ＤＰＣＡの成分数である。
［００４０］
線形回帰は、次のように示すことができる。
線形回帰は、次のように示すことができる。
ここで、ｊは、すべての時系列の３Ｄ ＰＣＡにおけるｊ成分の座標であり、
βは、回帰係数のベクトルである。
βは、回帰係数のベクトルである。
［００４１］
いくつかの実施例では、線形回帰技術は主成分回帰である。線形回帰技術は、ひとつ又はそれ以上の非線形回帰技術のような任意のタイプの回帰分析を使用することができると記載されているが、このプロセスは、ｆが多変量多次元関数である場合など、線形回帰に限定されない。
いくつかの実施例では、線形回帰技術は主成分回帰である。線形回帰技術は、ひとつ又はそれ以上の非線形回帰技術のような任意のタイプの回帰分析を使用することができると記載されているが、このプロセスは、ｆが多変量多次元関数である場合など、線形回帰に限定されない。
［００４２］
ＴＡＳ１２０が関数ｆを計算すると（ブロック２１６）、ＴＡＳは２Ｄスライスを３Ｄモーションにリンクするモデルを計算することができる（ブロック２１８）。モデルには、２ＤＰＣＡ成分と、３ＤＰＣＡの成分と、それらをリンクする関数ｆを含めることができる。
ＴＡＳ１２０が関数ｆを計算すると（ブロック２１６）、ＴＡＳは２Ｄスライスを３Ｄモーションにリンクするモデルを計算することができる（ブロック２１８）。モデルには、２ＤＰＣＡ成分と、３ＤＰＣＡの成分と、それらをリンクする関数ｆを含めることができる。
［００４３］
追跡段階の間、ＴＡＳ１２０は、スライスが学習段階で使用されるものと同じ解剖学的位置にある限り、任意の向き、例えば矢状、矢状軸、矢状−軸−冠状の２次元スライスを得ることができる。次に、ＴＡＳ１２０は、取得された画像データのＰＣＡを計算し、このモデルを使用して画像データをマップして、完全な３Ｄモーションの推定値を求める。
追跡段階の間、ＴＡＳ１２０は、スライスが学習段階で使用されるものと同じ解剖学的位置にある限り、任意の向き、例えば矢状、矢状軸、矢状−軸−冠状の２次元スライスを得ることができる。次に、ＴＡＳ１２０は、取得された画像データのＰＣＡを計算し、このモデルを使用して画像データをマップして、完全な３Ｄモーションの推定値を求める。
［００４４］
いくつかの実施例では、学習段階のモデルは、一連の４ＤＭＲＩデータから構築することができる。そのようないくつかの実施例では、４ＤＭＲＩデータのセットは、より早い時点で、又は治療の直前に取得された位相又は振幅でビンされた（binned）４ＤＭＲＩスキャンから得ることができる。画像データは、個々の呼吸サイクルが複数の部分を含む、複数の呼吸サイクルにわたって取得することができ、ＴＡＳ１２０は、同様の部分の画像データの中心的な傾向を使用して少なくとも２つの３Ｄ画像データボリュームを生成することができる。例えば、呼吸周期はビンされる（binned）ことができ、ＴＡＳ１２０は、異なる呼吸相で同じビンから情報を取得することによって３Ｄ画像を生成することができる。このようにして、ＴＡＳ１２０は、複数の呼吸サイクルにわたって平均化された４Ｄ画像を生成することができる。
いくつかの実施例では、学習段階のモデルは、一連の４ＤＭＲＩデータから構築することができる。そのようないくつかの実施例では、４ＤＭＲＩデータのセットは、より早い時点で、又は治療の直前に取得された位相又は振幅でビンされた（binned）４ＤＭＲＩスキャンから得ることができる。画像データは、個々の呼吸サイクルが複数の部分を含む、複数の呼吸サイクルにわたって取得することができ、ＴＡＳ１２０は、同様の部分の画像データの中心的な傾向を使用して少なくとも２つの３Ｄ画像データボリュームを生成することができる。例えば、呼吸周期はビンされる（binned）ことができ、ＴＡＳ１２０は、異なる呼吸相で同じビンから情報を取得することによって３Ｄ画像を生成することができる。このようにして、ＴＡＳ１２０は、複数の呼吸サイクルにわたって平均化された４Ｄ画像を生成することができる。
［００４５］
他の実施例では、一連の高速３ＤＭＲＩスキャンから４ＤＭＲＩデータを得ることができる。いくつかの場合、例えば、４Ｄ画像データが利用可能でない場合、４ＤＭＲＩデータは、モーションダイナミックスをモデル化するようないくつかの追加仮説を用いて、静的３ＤＭＲＩ画像からシミュレートすることができる。
他の実施例では、一連の高速３ＤＭＲＩスキャンから４ＤＭＲＩデータを得ることができる。いくつかの場合、例えば、４Ｄ画像データが利用可能でない場合、４ＤＭＲＩデータは、モーションダイナミックスをモデル化するようないくつかの追加仮説を用いて、静的３ＤＭＲＩ画像からシミュレートすることができる。
［００４６］
図３は、図２の流れ図に従って構築された変換モデルを使用して患者のリアルタイム３Ｄ画像を推定するために使用することができる技法の例を示す流れ図である。図３の流れ図は、リアルタイム追跡段階を表す。ＴＡＳ１２０が、３Ｄモーションフィールド推定を近似することができ、２Ｄモーションフィールド推定に変換モデルを適用すること、近似された３Ｄモーションフィールドに基づく標的又は領域の少なくとも一部の、少なくとも１つのリアルタイム変化、例えば３Ｄ位置、３Ｄ変形、及び／又は３Ｄ回転を決定すること、を含む。
図３は、図２の流れ図に従って構築された変換モデルを使用して患者のリアルタイム３Ｄ画像を推定するために使用することができる技法の例を示す流れ図である。図３の流れ図は、リアルタイム追跡段階を表す。ＴＡＳ１２０が、３Ｄモーションフィールド推定を近似することができ、２Ｄモーションフィールド推定に変換モデルを適用すること、近似された３Ｄモーションフィールドに基づく標的又は領域の少なくとも一部の、少なくとも１つのリアルタイム変化、例えば３Ｄ位置、３Ｄ変形、及び／又は３Ｄ回転を決定すること、を含む。
［００４７］
図３において、ＴＡＳ１２０は、２Ｄ画像、例えば２ＤＭＲＩスライスに対応する複数のリアルタイム画像データを得ることができる（ブロック３００）。いくつかの実施例では、データ画像は、標的の少なくとも一部を含むことができる。ＴＡＳ１２０は、例えば、リアルタイムＤＶＦ（したがって、患者のリアルタイム３Ｄ画像）を推定して、連続する２Ｄ画像データ、例えば２Ｄスライス間の変形を見つけることによって、複数の画像データに対して２Ｄモーションフィールド推定を行うことができる（ブロック３０２）。次に、ＴＡＳ１２０は、２Ｄモーションフィールド推定に変換モデルを適用することを含む３Ｄモーションフィールド推定を近似することができる。例えば、ＴＡＳ１２０は、新たに取得された２Ｄ画像データ、例えば２Ｄスライスの２ＤＰＣＡを計算することができる（ブロック３０４）。２ＤＰＣＡと３ＤＰＣＡとをリンクする関数ｆによって推定された変換モデルを使用する（ブロック３０６）ことにより、ＴＡＳ１２０は３ＤＰＣＡ成分を推定することができる（ブロック３０８）。推定された３次元ＰＣＡ成分を使用して、ＴＡＳ１２０は、患者の領域のリアルタイム３Ｄモーションフィールド推定を近似し（ブロック３１０）、したがって標的、例えばリスク臓器のモーションを推定する（ブロック３１２）。
図３において、ＴＡＳ１２０は、２Ｄ画像、例えば２ＤＭＲＩスライスに対応する複数のリアルタイム画像データを得ることができる（ブロック３００）。いくつかの実施例では、データ画像は、標的の少なくとも一部を含むことができる。ＴＡＳ１２０は、例えば、リアルタイムＤＶＦ（したがって、患者のリアルタイム３Ｄ画像）を推定して、連続する２Ｄ画像データ、例えば２Ｄスライス間の変形を見つけることによって、複数の画像データに対して２Ｄモーションフィールド推定を行うことができる（ブロック３０２）。次に、ＴＡＳ１２０は、２Ｄモーションフィールド推定に変換モデルを適用することを含む３Ｄモーションフィールド推定を近似することができる。例えば、ＴＡＳ１２０は、新たに取得された２Ｄ画像データ、例えば２Ｄスライスの２ＤＰＣＡを計算することができる（ブロック３０４）。２ＤＰＣＡと３ＤＰＣＡとをリンクする関数ｆによって推定された変換モデルを使用する（ブロック３０６）ことにより、ＴＡＳ１２０は３ＤＰＣＡ成分を推定することができる（ブロック３０８）。推定された３次元ＰＣＡ成分を使用して、ＴＡＳ１２０は、患者の領域のリアルタイム３Ｄモーションフィールド推定を近似し（ブロック３１０）、したがって標的、例えばリスク臓器のモーションを推定する（ブロック３１２）。
［００４８］
いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、治療中に患者を撮像するための２Ｄスライスの最良の向き及び位置を決定することができる。例えば、ＴＡＳ１２０は、各３ＤＰＣＡ構成要素についての最大情報を含む部分空間を決定することができる。この部分空間は、３Ｄ画像データボリュームに最も相関があり、モーションの最も正確な予測を与える変形情報を含むことができる。ＴＡＳ１２０は、この変形情報を使用して、２Ｄスライスの選択のための最良の向きを自動的に選択することができる。
いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、治療中に患者を撮像するための２Ｄスライスの最良の向き及び位置を決定することができる。例えば、ＴＡＳ１２０は、各３ＤＰＣＡ構成要素についての最大情報を含む部分空間を決定することができる。この部分空間は、３Ｄ画像データボリュームに最も相関があり、モーションの最も正確な予測を与える変形情報を含むことができる。ＴＡＳ１２０は、この変形情報を使用して、２Ｄスライスの選択のための最良の向きを自動的に選択することができる。
［００４９］
いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、２ＤＰＣＡ構成要素のリアルタイム推定を可能にすることができる。例えば、２Ｄスライス間の変形可能な位置合わせを計算する代わりに、ＴＡＳ１２０は、２ＤＰＣＡの現在のスライスの座標値を直接的に推定することができ、それは、現在のスライスをモデルのスライスに変形する最適の座標値を生成する。
いくつかの実施例では、ＴＡＳ１２０は、２ＤＰＣＡ構成要素のリアルタイム推定を可能にすることができる。例えば、２Ｄスライス間の変形可能な位置合わせを計算する代わりに、ＴＡＳ１２０は、２ＤＰＣＡの現在のスライスの座標値を直接的に推定することができ、それは、現在のスライスをモデルのスライスに変形する最適の座標値を生成する。
［００５０］
標的の推定されたモーションを決定することによって、ＴＡＳ１２０は、領域の少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にある場合に、治療を正確にゲーティングすることによって治療を制御することができる。さらに、ＴＡＳ１２０は、処置送達装置の放射された放射方向を制御してその領域を追跡することによって処置を制御することができる。
標的の推定されたモーションを決定することによって、ＴＡＳ１２０は、領域の少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にある場合に、治療を正確にゲーティングすることによって治療を制御することができる。さらに、ＴＡＳ１２０は、処置送達装置の放射された放射方向を制御してその領域を追跡することによって処置を制御することができる。
［００５１］
本技術は主題に特有のものとして記載されているが、本開示の技術は一般的な統計的３ＤＰＣＡに拡張することができることに留意されたい。その場合、学習段階で決定された３ＤＰＣＡは、いくつかの被験者で決定することができる。
本技術は主題に特有のものとして記載されているが、本開示の技術は一般的な統計的３ＤＰＣＡに拡張することができることに留意されたい。その場合、学習段階で決定された３ＤＰＣＡは、いくつかの被験者で決定することができる。
［００５２］
リアルタイム追跡の前に、変換モデルが決定された、もともと取得された４Ｄ画像データが患者の現在位置に確実に位置合わせされることを確実にするために、ＴＡＳ１２０が前処理段階で事前位置合わせを実行することが望ましい。追跡段階で使用されるスライスが学習段階で使用されたスライスと同じであることを確認することが望ましい。たとえば、４Ｄ画像データが前日に取得された場合、ミスアライメントが発生する可能性がある。
リアルタイム追跡の前に、変換モデルが決定された、もともと取得された４Ｄ画像データが患者の現在位置に確実に位置合わせされることを確実にするために、ＴＡＳ１２０が前処理段階で事前位置合わせを実行することが望ましい。追跡段階で使用されるスライスが学習段階で使用されたスライスと同じであることを確認することが望ましい。たとえば、４Ｄ画像データが前日に取得された場合、ミスアライメントが発生する可能性がある。
［００５３］
事前整列行為では、ＴＡＳ１２０は、第１の時間に第１の患者セッション、例えば、１１日目の学習ステージと、第２の時間に第２の患者セッション、例えば、２日目の追跡ステージ、との間の患者のモーションの補正を決定することができる。ＴＡＳ１２０は、現在の患者に対する３ＤＰＣＡのリジッドアラインメントを実行することができる。ＴＡＳ１２０は、学習段階での非線形登録の場合に、様々な方向変更ストラテジーによって３ＤＰＣＡ構成要素を修正することができる。一実施例では、ＴＡＳ１２０は、一貫性を保証するために、モデリング段階で使用されるスライスに基づいて、追跡段階の間にどのスライスを使用するかを決定することができる。
事前整列行為では、ＴＡＳ１２０は、第１の時間に第１の患者セッション、例えば、１１日目の学習ステージと、第２の時間に第２の患者セッション、例えば、２日目の追跡ステージ、との間の患者のモーションの補正を決定することができる。ＴＡＳ１２０は、現在の患者に対する３ＤＰＣＡのリジッドアラインメントを実行することができる。ＴＡＳ１２０は、学習段階での非線形登録の場合に、様々な方向変更ストラテジーによって３ＤＰＣＡ構成要素を修正することができる。一実施例では、ＴＡＳ１２０は、一貫性を保証するために、モデリング段階で使用されるスライスに基づいて、追跡段階の間にどのスライスを使用するかを決定することができる。
［００５４］
図４は、放射線治療システム４００の一部、例えば、ＭＲＩ誘導リナックの例を示す。放射線療法システム４００は、治療システム４０２、画像化システム４１２、及びエンドユーザのインターフェース４３４を含むことができる。処理システム４０２は、線形加速器（「ｌｉｎａｃ」）を含むような処理装置を含むことができる。リニアックは、患者４０８に放射線治療を送達するように構成することができる。患者４０８は、テーブル、ソファー、又は他の表面のような、患者支持体４１０上に配置される。患者支持体４１０は、例えば、患者４０８の上昇又は長手方向の位置変更するようにリナックのひとつ又はそれ以上の要素に関する位置を変更するように構成することができる。一実施例では、患者支持体４１０は、患者４０８の目標又は治療装置の中心に近接して位置決めを電動化するように構成することができる。
図４は、放射線治療システム４００の一部、例えば、ＭＲＩ誘導リナックの例を示す。放射線療法システム４００は、治療システム４０２、画像化システム４１２、及びエンドユーザのインターフェース４３４を含むことができる。処理システム４０２は、線形加速器（「ｌｉｎａｃ」）を含むような処理装置を含むことができる。リニアックは、患者４０８に放射線治療を送達するように構成することができる。患者４０８は、テーブル、ソファー、又は他の表面のような、患者支持体４１０上に配置される。患者支持体４１０は、例えば、患者４０８の上昇又は長手方向の位置変更するようにリナックのひとつ又はそれ以上の要素に関する位置を変更するように構成することができる。一実施例では、患者支持体４１０は、患者４０８の目標又は治療装置の中心に近接して位置決めを電動化するように構成することができる。
［００５５］
放射線は、患者４０８に向かって放射線源４０６から放出させることができる。一実施例では、放射線源４０６は、放射源４０６が結合された回転支持体４０４（例えば、ガントリ又は機械的アーム）を用いることにより、患者４０８の周りを回転するように、移動するように構成することができる。放射線源４０６は、患者４０８の標的（例えば、癌腫瘍）に向かってＸ線（又は他の粒子）ビームを向けるように構成することができる。このような治療計画に従う放射線の投与量（例えば、変動する用量）を患者４０８に供給するように、放射線源４０６を回転するように構成することができる。
放射線は、患者４０８に向かって放射線源４０６から放出させることができる。一実施例では、放射線源４０６は、放射源４０６が結合された回転支持体４０４（例えば、ガントリ又は機械的アーム）を用いることにより、患者４０８の周りを回転するように、移動するように構成することができる。放射線源４０６は、患者４０８の標的（例えば、癌腫瘍）に向かってＸ線（又は他の粒子）ビームを向けるように構成することができる。このような治療計画に従う放射線の投与量（例えば、変動する用量）を患者４０８に供給するように、放射線源４０６を回転するように構成することができる。
［００５６］
イメージングシステム４１２は、処理システム４０２とともに使用することができる磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置等のイメージング装置４１４を含む（例えば、ＭＲＩ線形加速器（「ＭＲＩリナック」）を提供する）ことができる。ＭＲＩ装置は、このような標的に関して、患者４０８の指定された場所に放射線を誘導するように、患者４０８内のターゲットの位置を決定するために使用できる情報を画像化するために使用することができる。イメージングシステム４１２は、追加的に又は代替的にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、又は他のイメージングシステムを含むことができる。イメージングシステム４１２は、ひとつ又はそれ以上のセンサ４１６を含むことができる。ひとつ又はそれ以上のセンサ４１６は、Ｘ線源の反対側に配置されるように、フラットパネル検出器（例えば、Ｘ線検出器）を含むことができる。イメージングシステム４１２は、ひとつ又はそれ以上の入力４１８と、ひとつ又はそれ以上の出力４２０と、処理回路４２２と、メモリ回路４２４と、データベース４２６と、通信回路４２８と、タイマ回路４３０と、制御回路４３２とを含むことができる。
イメージングシステム４１２は、処理システム４０２とともに使用することができる磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置等のイメージング装置４１４を含む（例えば、ＭＲＩ線形加速器（「ＭＲＩリナック」）を提供する）ことができる。ＭＲＩ装置は、このような標的に関して、患者４０８の指定された場所に放射線を誘導するように、患者４０８内のターゲットの位置を決定するために使用できる情報を画像化するために使用することができる。イメージングシステム４１２は、追加的に又は代替的にコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、又は他のイメージングシステムを含むことができる。イメージングシステム４１２は、ひとつ又はそれ以上のセンサ４１６を含むことができる。ひとつ又はそれ以上のセンサ４１６は、Ｘ線源の反対側に配置されるように、フラットパネル検出器（例えば、Ｘ線検出器）を含むことができる。イメージングシステム４１２は、ひとつ又はそれ以上の入力４１８と、ひとつ又はそれ以上の出力４２０と、処理回路４２２と、メモリ回路４２４と、データベース４２６と、通信回路４２８と、タイマ回路４３０と、制御回路４３２とを含むことができる。
［００５７］
イメージングシステム４１２は、例えば、少なくとも三次元（例えば、３ＤＭＲ基準画像又は４ＤＭＲ基準画像）を有する患者４０８の基準画像（例えば、治療計画画像）を取得することができる。一実施例では、３ＤＭＲ基準画像についての情報は、イメージングシステムによって取得することができる。３ＤＭＲ基準画像は、患者（例えば、標的）の関心領域の位置を決定するのに有用である。一実施例では、患者４０８の治療セッション中に、イメージングシステム４１２は、複数の一次元（１Ｄ）ライン、二次元（２Ｄ）スライス又は投影画像、３ＤＭＲ画像（例えば、ボリュームの３Ｄ画像）、４ＤＭＲ画像（例えば、経時的な一連の３ＤＭＲ画像）を取得する。
イメージングシステム４１２は、例えば、少なくとも三次元（例えば、３ＤＭＲ基準画像又は４ＤＭＲ基準画像）を有する患者４０８の基準画像（例えば、治療計画画像）を取得することができる。一実施例では、３ＤＭＲ基準画像についての情報は、イメージングシステムによって取得することができる。３ＤＭＲ基準画像は、患者（例えば、標的）の関心領域の位置を決定するのに有用である。一実施例では、患者４０８の治療セッション中に、イメージングシステム４１２は、複数の一次元（１Ｄ）ライン、二次元（２Ｄ）スライス又は投影画像、３ＤＭＲ画像（例えば、ボリュームの３Ｄ画像）、４ＤＭＲ画像（例えば、経時的な一連の３ＤＭＲ画像）を取得する。
［００５８］
処理システム４０２は、通信イメージングシステム４１２とエンドユーザのインターフェース４３４に結合することができる。イメージングシステム４１２は、エンドユーザのインターフェース４３４を含む、又は、通信的に結合することができる。この通信接続は、（例えば、通信リンクの各端に）有線又は無線の送信、受信又はトランシーバ回路、通信バス、通信ネットワーク、コンピュータネットワークを含むような、ひとつ又はそれ以上の通信リンク（例えば、通信リンク４３８）を使用することを含むことができる。
処理システム４０２は、通信イメージングシステム４１２とエンドユーザのインターフェース４３４に結合することができる。イメージングシステム４１２は、エンドユーザのインターフェース４３４を含む、又は、通信的に結合することができる。この通信接続は、（例えば、通信リンクの各端に）有線又は無線の送信、受信又はトランシーバ回路、通信バス、通信ネットワーク、コンピュータネットワークを含むような、ひとつ又はそれ以上の通信リンク（例えば、通信リンク４３８）を使用することを含むことができる。
［００５９］
プロセッサ回路４２２は、患者４０８内の標的のロケーション（例えば、ポジション）に関する情報を決定するように構成することができる。出力４２０は、患者４０８の放射線治療セッション中に、処理システム４０２に、標的の位置についての情報を提供するように構成することができる。エンドユーザのインターフェース４３４は、介護者、例えば、放射線腫瘍医、放射線線量測定、放射線療法（例えば、放射線技師）によって使用することができる。一実施例では、エンドユーザのインターフェース４３４は、オーディオ／ビジュアル表示装置（例えば、モニタ）を含むことができる。制御回路４３２は、イメージングシステム４１２のひとつ又はそれ以上の態様を制御するように構成することができる。一実施例では、制御回路４３２は、リアルタイム２次元ＭＲ画像スライスの向きを指定するなど、イメージング装置４１４の傾斜コイルの使用又は動作を制御することができる。メモリ回路４２４は、汎用コンピュータ上のハードウェア又はソフトウェアで本明細書に記載の技術、又は両方の組み合わせを実装することができ、プロセッサ回路４２２に情報を提供することができる。一実施例では、プロセッサ回路４２２は、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を含むことができる。
プロセッサ回路４２２は、患者４０８内の標的のロケーション（例えば、ポジション）に関する情報を決定するように構成することができる。出力４２０は、患者４０８の放射線治療セッション中に、処理システム４０２に、標的の位置についての情報を提供するように構成することができる。エンドユーザのインターフェース４３４は、介護者、例えば、放射線腫瘍医、放射線線量測定、放射線療法（例えば、放射線技師）によって使用することができる。一実施例では、エンドユーザのインターフェース４３４は、オーディオ／ビジュアル表示装置（例えば、モニタ）を含むことができる。制御回路４３２は、イメージングシステム４１２のひとつ又はそれ以上の態様を制御するように構成することができる。一実施例では、制御回路４３２は、リアルタイム２次元ＭＲ画像スライスの向きを指定するなど、イメージング装置４１４の傾斜コイルの使用又は動作を制御することができる。メモリ回路４２４は、汎用コンピュータ上のハードウェア又はソフトウェアで本明細書に記載の技術、又は両方の組み合わせを実装することができ、プロセッサ回路４２２に情報を提供することができる。一実施例では、プロセッサ回路４２２は、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を含むことができる。
［００６０］
この文書では、推定された３Ｄターゲット又はＯＡＲのモーション推定を得るために、２次元ターゲット又はＯＡＲモーション推定に変換モデルを適用し、３Ｄモーション推定のためのひとつ又はそれ以上の他の技術が、本明細書に記載の技術と組み合わせて使用することができることを、とりわけ、説明する。例えば、本開示で説明される様々な技術のひとつ又はそれ以上の態様は、以下の米国特許出願のひとつ又はそれ以上と組み合わせることができ、以下の米国特許出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
（１）２０１４年１２月１０日に出願された発明の名称「ＭＡＧＮＥＴＩＣ ＲＥＳＯＮＡＮＣＥ ＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮ ＩＭＡＧＩＮＧ」の米国特許出願第６２／０９０、１１５号（代理人整理番号４１８６．００３ＰＲＶ）。
（２）２０１４年１０月２７日に出願された発明の名称「ＲＥＡＬ ＴＩＭＥ ＯＲＧＡＮ ＭＯＴＩＯＮ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＤＵＥ ＴＯ ＢＲＥＡＴＨＩＮＧ ＦＯＲ ＭＲＩ−ＬＩＮＡＣ」の米国特許出願第６２／０６９、０６６号（代理人整理番号４１８６．００６ＰＲＶ）。
（３）２０１４年１２月９日に出願された発明の名称「ＭＡＧＮＥＴＩＣ ＲＥＳＯＮＡＮＣＥ ＩＭＡＧＩＮＧ ＴＡＲＧＥＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」の米国特許出願第６２／０８９、４８２５号（代理人整理番号４１８６．００９ＰＲＶ）。
（４）２０１４年１２月２７日に出願された発明の名称「ＭＲＩ−ＬＩＮＡＣ ＲＥＡＬ−ＴＩＭＥ ＩＭＡＧＥ ＧＵＩＤＡＮＣＥ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳ」の米国特許出願第６２／０６９、１４５号（代理人整理番号４１８６．００５ＰＲＶ）。
この文書では、推定された３Ｄターゲット又はＯＡＲのモーション推定を得るために、２次元ターゲット又はＯＡＲモーション推定に変換モデルを適用し、３Ｄモーション推定のためのひとつ又はそれ以上の他の技術が、本明細書に記載の技術と組み合わせて使用することができることを、とりわけ、説明する。例えば、本開示で説明される様々な技術のひとつ又はそれ以上の態様は、以下の米国特許出願のひとつ又はそれ以上と組み合わせることができ、以下の米国特許出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
（１）２０１４年１２月１０日に出願された発明の名称「ＭＡＧＮＥＴＩＣ ＲＥＳＯＮＡＮＣＥ ＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮ ＩＭＡＧＩＮＧ」の米国特許出願第６２／０９０、１１５号（代理人整理番号４１８６．００３ＰＲＶ）。
（２）２０１４年１０月２７日に出願された発明の名称「ＲＥＡＬ ＴＩＭＥ ＯＲＧＡＮ ＭＯＴＩＯＮ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＤＵＥ ＴＯ ＢＲＥＡＴＨＩＮＧ ＦＯＲ ＭＲＩ−ＬＩＮＡＣ」の米国特許出願第６２／０６９、０６６号（代理人整理番号４１８６．００６ＰＲＶ）。
（３）２０１４年１２月９日に出願された発明の名称「ＭＡＧＮＥＴＩＣ ＲＥＳＯＮＡＮＣＥ ＩＭＡＧＩＮＧ ＴＡＲＧＥＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」の米国特許出願第６２／０８９、４８２５号（代理人整理番号４１８６．００９ＰＲＶ）。
（４）２０１４年１２月２７日に出願された発明の名称「ＭＲＩ−ＬＩＮＡＣ ＲＥＡＬ−ＴＩＭＥ ＩＭＡＧＥ ＧＵＩＤＡＮＣＥ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳ」の米国特許出願第６２／０６９、１４５号（代理人整理番号４１８６．００５ＰＲＶ）。
付記
［００６１］
実施例１は、主題（方法、動作を実行する手段、又は、装置読取り可能な記録媒体（コンピュータ読取り可能な記録媒体）であって、装置により実行されたとき装置に次の動作を実行させる命令を含む又は実行するように構成された装置の主題）である、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御する方法であって、前記領域の少なくとも一部を含む２次元磁気共鳴イメージング画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得するステップと、複数の画像データにおける２次元モーションフィールド推定を実行するステップと、３次元モーションフィールド推定を近似するステップであって、変換モデルを前記２次元モーションフィールド推定に適用するステップを含むステップと、前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定するステップと、前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御するステップとを有する方法である。
［００６１］
実施例１は、主題（方法、動作を実行する手段、又は、装置読取り可能な記録媒体（コンピュータ読取り可能な記録媒体）であって、装置により実行されたとき装置に次の動作を実行させる命令を含む又は実行するように構成された装置の主題）である、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御する方法であって、前記領域の少なくとも一部を含む２次元磁気共鳴イメージング画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得するステップと、複数の画像データにおける２次元モーションフィールド推定を実行するステップと、３次元モーションフィールド推定を近似するステップであって、変換モデルを前記２次元モーションフィールド推定に適用するステップを含むステップと、前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定するステップと、前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御するステップとを有する方法である。
［００６２］
実施例２では、実施例１の主題に、任意に、前記変換モデルを使用するステップを有し、前記変換モデルは、第１の時間フレームの間に、前記領域の少なくとも一部を含む、少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームに、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと、前記第１の時間フレームの間の少なくともふたつの２次元画像に対応する、前記領域の少なくとも一部を含む２次元画像データを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記２次元画像データに、２次元モーションフィールド推定を実行するステップと、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップとを実行することにより特定されることを含む。
実施例２では、実施例１の主題に、任意に、前記変換モデルを使用するステップを有し、前記変換モデルは、第１の時間フレームの間に、前記領域の少なくとも一部を含む、少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームに、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと、前記第１の時間フレームの間の少なくともふたつの２次元画像に対応する、前記領域の少なくとも一部を含む２次元画像データを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記２次元画像データに、２次元モーションフィールド推定を実行するステップと、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップとを実行することにより特定されることを含む。
［００６３］
実施例３では、実施例２の主題に、任意に、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと２次元モーションフィールド推定を実行するステップとの少なくともひとつは、変形ベクトルフィールドを計算するステップを含むことを含む。
実施例３では、実施例２の主題に、任意に、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと２次元モーションフィールド推定を実行するステップとの少なくともひとつは、変形ベクトルフィールドを計算するステップを含むことを含む。
［００６４］
実施例４では、実施例２及び３のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するステップを有することを含む。
実施例４では、実施例２及び３のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するステップを有することを含む。
［００６５］
実施例５では、実施例４の主題に、任意に、主成分分析を実行して複数の主成分を決定するステップを有し、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するステップは、所定の基準に基づいて前記主成分の少なくともひとつを選択するステップを含むことを含む。
実施例５では、実施例４の主題に、任意に、主成分分析を実行して複数の主成分を決定するステップを有し、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するステップは、所定の基準に基づいて前記主成分の少なくともひとつを選択するステップを含むことを含む。
［００６６］
実施例６では、実施例２−５のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップは、主成分回帰を実行するステップを含むことを含む。
実施例６では、実施例２−５のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップは、主成分回帰を実行するステップを含むことを含む。
［００６７］
実施例７では、実施例１−６のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療を制御するステップは、前記領域の前記少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にあるか否かで前記治療をゲーティングするステップを含むことを含む。
実施例７では、実施例１−６のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療を制御するステップは、前記領域の前記少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にあるか否かで前記治療をゲーティングするステップを含むことを含む。
［００６８］
実施例８では、実施例１−７のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療を制御するステップは、領域を追跡する治療送達装置の放出される放射方向を制御するステップを含むことを含む。
実施例８では、実施例１−７のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療を制御するステップは、領域を追跡する治療送達装置の放出される放射方向を制御するステップを含むことを含む。
実施例９では、実施例１−８のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、１回目の第１の患者セッションと２回目の第２の患者セッションとの間の患者の動きの修正を決定するステップを有することを含む。
［００７０］
実施例１０では、実施例２−９のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、第１の時間フレームの間に少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップは、複数の呼吸サイクルにわたって画像データを獲得するステップであって、個々の呼吸サイクルが複数の部分を含むステップと、前記画像データの同様の部分の中心傾向を用いて、前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームを生成するステップとを含むことを含む。
実施例１０では、実施例２−９のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、第１の時間フレームの間に少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップは、複数の呼吸サイクルにわたって画像データを獲得するステップであって、個々の呼吸サイクルが複数の部分を含むステップと、前記画像データの同様の部分の中心傾向を用いて、前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームを生成するステップとを含むことを含む。
［００７１］
実施例１１では、実施例１−１０のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の変形を含むことを含む。
実施例１１では、実施例１−１０のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の変形を含むことを含む。
［００７２］
実施例１２では、実施例１−１１のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の位置を含むことを含む。
実施例１２では、実施例１−１１のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の位置を含むことを含む。
［００７３］
実施例１３では、実施例１−１２のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の回転を含むことを含む。
実施例１３では、実施例１−１２のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の回転を含むことを含む。
［００７４］
実施例１４は、主題（デバイス、装置、システム、機械のような主題）である、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するシステムであって、前記システムは、前記領域の少なくとも一部を含む２次元磁気共鳴イメージング画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得し、複数の画像データにおける２次元モーションフィールド推定を実行し、変換モデルを前記２次元モーションフィールド推定に適用して、３次元モーションフィールド推定を近似し、前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定するように構成された治療適応システムと、前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御するように構成された治療制御回路とを有するシステムである。
実施例１４は、主題（デバイス、装置、システム、機械のような主題）である、患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するシステムであって、前記システムは、前記領域の少なくとも一部を含む２次元磁気共鳴イメージング画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得し、複数の画像データにおける２次元モーションフィールド推定を実行し、変換モデルを前記２次元モーションフィールド推定に適用して、３次元モーションフィールド推定を近似し、前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定するように構成された治療適応システムと、前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御するように構成された治療制御回路とを有するシステムである。
［００７５］
実施例１５では、実施例１４の主題に、任意に、前記治療適応システムは前記変換モデルを使用するように構成され、前記変換モデルは、第１の時間フレームの間に、前記領域の少なくとも一部を含む、少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームに、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと、前記第１の時間フレームの間の少なくともふたつの２次元画像に対応する、前記領域の少なくとも一部を含む２次元画像データを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記２次元画像データに、２次元モーションフィールド推定を実行するステップと、 前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップとを実行することにより特定されることを含む。
実施例１５では、実施例１４の主題に、任意に、前記治療適応システムは前記変換モデルを使用するように構成され、前記変換モデルは、第１の時間フレームの間に、前記領域の少なくとも一部を含む、少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームに、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと、前記第１の時間フレームの間の少なくともふたつの２次元画像に対応する、前記領域の少なくとも一部を含む２次元画像データを獲得するステップと、前記第１の時間フレームの間に獲得された前記２次元画像データに、２次元モーションフィールド推定を実行するステップと、 前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップとを実行することにより特定されることを含む。
［００７６］
実施例１６では、実施例１５の主題に、任意に、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと２次元モーションフィールド推定を実行するステップとの少なくともひとつは、変形ベクトルフィールドを計算するステップを含むことを含む。
実施例１６では、実施例１５の主題に、任意に、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと２次元モーションフィールド推定を実行するステップとの少なくともひとつは、変形ベクトルフィールドを計算するステップを含むことを含む。
［００７７］
実施例１７では、実施例１５及び１６のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するように構成されていることを含む。
実施例１７では、実施例１５及び１６のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するように構成されていることを含む。
［００７８］
実施例１８では、実施例１７の主題に、任意に、前記治療適応システムは、主成分分析を実行して複数の主成分を決定するように構成されており、前記治療適応システムは、所定の基準に基づいて前記主成分の少なくともひとつを選択して、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するように構成されていることを含む。
実施例１８では、実施例１７の主題に、任意に、前記治療適応システムは、主成分分析を実行して複数の主成分を決定するように構成されており、前記治療適応システムは、所定の基準に基づいて前記主成分の少なくともひとつを選択して、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するように構成されていることを含む。
［００７９］
実施例１９では、実施例１５−１８のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用い、主成分回帰を実行して、前記変換モデルを決定するように構成されていることを含む。
実施例１９では、実施例１５−１８のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用い、主成分回帰を実行して、前記変換モデルを決定するように構成されていることを含む。
［００８０］
実施例２０では、実施例１４−１９のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療制御回路は、前記領域の前記少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にあるか否かで前記治療をゲーティングするように構成された前記治療を制御するように構成されていることを含む。
実施例２０では、実施例１４−１９のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療制御回路は、前記領域の前記少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にあるか否かで前記治療をゲーティングするように構成された前記治療を制御するように構成されていることを含む。
［００８１］
実施例２１では、実施例１４−２０のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療制御回路は、領域を追跡する治療送達装置の放出される放射方向を制御するように構成されていることを含む。
実施例２１では、実施例１４−２０のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療制御回路は、領域を追跡する治療送達装置の放出される放射方向を制御するように構成されていることを含む。
［００８２］
実施例２２では、実施例１４−２１のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、１回目の第１の患者セッションと２回目の第２の患者セッションとの間の患者の動きの修正を決定するようの構成されていることを含む。
実施例２２では、実施例１４−２１のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、１回目の第１の患者セッションと２回目の第２の患者セッションとの間の患者の動きの修正を決定するようの構成されていることを含む。
［００８３］
実施例２３では、実施例１５−２２のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、第１の時間フレームの間に少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得し、それぞれが複数の部分を含む、複数の呼吸サイクルにわたって画像データを獲得し、前記画像データの同様の部分の中心傾向を用いて、前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームを生成するように構成されていることを含む。
実施例２３では、実施例１５−２２のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記治療適応システムは、第１の時間フレームの間に少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得し、それぞれが複数の部分を含む、複数の呼吸サイクルにわたって画像データを獲得し、前記画像データの同様の部分の中心傾向を用いて、前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームを生成するように構成されていることを含む。
［００８４］
実施例２４では、実施例１４−２３のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の変形を含むことを含む。
実施例２４では、実施例１４−２３のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の変形を含むことを含む。
［００８５］
実施例２５では、実施例１４−２４のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の位置を含むことを含む。
実施例２５では、実施例１４−２４のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の位置を含むことを含む。
［００８６］
実施例２６では、実施例１４−２５のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の回転を含むことを含む。
実施例２６では、実施例１４−２５のいずれかひとつ又はそれ以上の主題に、任意に、前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の回転を含むことを含む。
［００８７］
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面の参照を含む。図面は、例示として、本発明を実施することができる特定の実施形態を示す。これらの実施形態は、本明細書では「実施例」とも呼ばれる。そのような例は、図示又は説明された要素に加えて要素を含むことができる。しかしながら、本願発明者らは、図示又は記載された要素のみが提供される実施例も熟考する。
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面の参照を含む。図面は、例示として、本発明を実施することができる特定の実施形態を示す。これらの実施形態は、本明細書では「実施例」とも呼ばれる。そのような例は、図示又は説明された要素に加えて要素を含むことができる。しかしながら、本願発明者らは、図示又は記載された要素のみが提供される実施例も熟考する。
［００８８］
さらに、本願発明者らは、特定の例（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）に関して、又は表示された又は記載された要素（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）の任意の組合せ又は置換を使用する例（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）を示す。
さらに、本願発明者らは、特定の例（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）に関して、又は表示された又は記載された要素（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）の任意の組合せ又は置換を使用する例（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）を示す。
［００８９］
この文書で言及した全ての刊行物、特許、特許文献は、それぞれが参照により組み込まれているように、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。本明細書と参考として組み込まれている文書との間に一貫性のない使用（usage）があった場合は、組み込まれた文書の使用はこの文書の使用に補助的に考慮されるべきであり、相容れない矛盾に対しては、本明細書の使用が優先する。
この文書で言及した全ての刊行物、特許、特許文献は、それぞれが参照により組み込まれているように、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。本明細書と参考として組み込まれている文書との間に一貫性のない使用（usage）があった場合は、組み込まれた文書の使用はこの文書の使用に補助的に考慮されるべきであり、相容れない矛盾に対しては、本明細書の使用が優先する。
［００９０］
本明細書では、「少なくともひとつ」又は「ひとつ又はそれ以上」の他の例（instance）又は使用（usage）とは独立して、ひとつ又はそれ以上のものを含み、特許文書で一般的であるように、用語「ａ」又は「ａｎ」が使用される。本明細書において、「又は」という用語は、特に断らない限り、「Ａ又はＢ」には「ＡであってＢでない」、「ＢであってＡでない」、「Ａ及びＢ」を含むように非排他的である。本明細書では、用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」及び「ｉｎ ｗｈｉｃｈ」は、それぞれ、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」「ｗｈｅｒｅｉｎ」の平易な英語の等価物として使用される。また、以下の特許請求の範囲において、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、オープンエンドであり、すなわち、そのような用語の後に列挙された要素に、ある要素を含む装置、システム、デバイス、品物、組成、動作、プロセスを要素として加えたクレームは依然としてそのクレームの範囲内にあるとみなされる。さらに、添付の特許請求の範囲において、「第１の」、「第２の」、「第３の」などの用語は、単にラベルとして使用されており、それらに数値的な要件を課すことを意図しない。
本明細書では、「少なくともひとつ」又は「ひとつ又はそれ以上」の他の例（instance）又は使用（usage）とは独立して、ひとつ又はそれ以上のものを含み、特許文書で一般的であるように、用語「ａ」又は「ａｎ」が使用される。本明細書において、「又は」という用語は、特に断らない限り、「Ａ又はＢ」には「ＡであってＢでない」、「ＢであってＡでない」、「Ａ及びＢ」を含むように非排他的である。本明細書では、用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」及び「ｉｎ ｗｈｉｃｈ」は、それぞれ、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」「ｗｈｅｒｅｉｎ」の平易な英語の等価物として使用される。また、以下の特許請求の範囲において、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、オープンエンドであり、すなわち、そのような用語の後に列挙された要素に、ある要素を含む装置、システム、デバイス、品物、組成、動作、プロセスを要素として加えたクレームは依然としてそのクレームの範囲内にあるとみなされる。さらに、添付の特許請求の範囲において、「第１の」、「第２の」、「第３の」などの用語は、単にラベルとして使用されており、それらに数値的な要件を課すことを意図しない。
［００９１］
本明細書に記載の方法例は、少なくとも部分的に機械的に又はコンピュータで実施することができる。いくつかの実施例は、上記の実施例で説明した方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令でコード化されたコンピュータ可読媒体又は機械可読媒体を含むことができる。そのような方法の実装には、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのコードを含めることができる。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含むことができる。コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよい。さらに、一例では、コードは、実行中又は他の時などに、ひとつ又はそれ以上の揮発性、非一時的、又は不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体に有形に格納することができる。これらの具体的なコンピュータ可読媒体の例は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、取り外し可能な光ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード、メモリスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などを含む。
本明細書に記載の方法例は、少なくとも部分的に機械的に又はコンピュータで実施することができる。いくつかの実施例は、上記の実施例で説明した方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令でコード化されたコンピュータ可読媒体又は機械可読媒体を含むことができる。そのような方法の実装には、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのコードを含めることができる。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含むことができる。コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよい。さらに、一例では、コードは、実行中又は他の時などに、ひとつ又はそれ以上の揮発性、非一時的、又は不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体に有形に格納することができる。これらの具体的なコンピュータ可読媒体の例は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、取り外し可能な光ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード、メモリスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などを含む。
［００９２］
上記の説明は例示的なものであり、限定的なものではない。例えば、上記の例（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用されてもよい。上記の説明を検討することにより、当業者によって、他の実施形態を使用することができる。要約は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認できるように提供される。クレームの範囲又は意味を解釈又は制限するために使用されないことを理解して提出されている。また、上記の詳細な説明では、開示を合理化するために様々な特徴をグループ化することができる。これは、クレームされていない開示された特徴がクレームに不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、本発明の主題は、開示された特定の実施形態のすべての特徴よりも少なくてもよい。したがって、添付の特許請求の範囲は、実施形態又は実施形態としての詳細な説明に組み込まれ、各請求項は別個の実施形態として独立して立証され、そのような実施形態は、様々な組み合わせ又は順列で互いに組み合わせることができる。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して、そのような特許請求の範囲が権利を与えられる等価物の全範囲と共に決定されるべきである。
上記の説明は例示的なものであり、限定的なものではない。例えば、上記の例（又はそのひとつ又はそれ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用されてもよい。上記の説明を検討することにより、当業者によって、他の実施形態を使用することができる。要約は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認できるように提供される。クレームの範囲又は意味を解釈又は制限するために使用されないことを理解して提出されている。また、上記の詳細な説明では、開示を合理化するために様々な特徴をグループ化することができる。これは、クレームされていない開示された特徴がクレームに不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、本発明の主題は、開示された特定の実施形態のすべての特徴よりも少なくてもよい。したがって、添付の特許請求の範囲は、実施形態又は実施形態としての詳細な説明に組み込まれ、各請求項は別個の実施形態として独立して立証され、そのような実施形態は、様々な組み合わせ又は順列で互いに組み合わせることができる。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して、そのような特許請求の範囲が権利を与えられる等価物の全範囲と共に決定されるべきである。
［００２６］
システム１０２は、稲妻マーク１２１によって示すように、イメージング及び制御システム１１２と通信する処置適応システム（ＴＡＳ）１２０を含むことができる。処置適応システム（ＴＡＳ）１２０は、イメージングシステム１１４によって取得された３Ｄ画像に対応する、例えばＭＲＩ又はＣＴスキャンから以前に得られた３Ｄ画像データボリュームを受け取ることができる。ＴＡＳは、データを受信及び送信するための入出力回路１２２、データをバッファリング及び／又は格納するためのメモリ回路１２４、及びプロセッサ回路１２６を含むことができる。任意の適切に編成されたデータ記憶装置であってもよいメモリ回路１２４は、イメージング及び制御システム１１２から画像データを受け取ることができる。メモリ回路１２４は、従来のデータポートを介して無線又は有線の接続を介して画像データを受信することができ、画像データをデジタル化するアナログ画像データ及びアナログ／デジタル変換回路を受信するための回路を含むこともできる。メモリ回路１２４は、画像データをプロセッサ回路１２６に供給することができ、プロセッサ回路１２６は、本発明の機能をハードウェア又はソフトウェアで実現することができ、又は汎用コンピュータ上で両方の組み合わせを実現することができる。一実施形態では、プロセッサ回路１２６は、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）であってもよい。
システム１０２は、稲妻マーク１２１によって示すように、イメージング及び制御システム１１２と通信する処置適応システム（ＴＡＳ）１２０を含むことができる。処置適応システム（ＴＡＳ）１２０は、イメージングシステム１１４によって取得された３Ｄ画像に対応する、例えばＭＲＩ又はＣＴスキャンから以前に得られた３Ｄ画像データボリュームを受け取ることができる。ＴＡＳは、データを受信及び送信するための入出力回路１２２、データをバッファリング及び／又は格納するためのメモリ回路１２４、及びプロセッサ回路１２６を含むことができる。任意の適切に編成されたデータ記憶装置であってもよいメモリ回路１２４は、イメージング及び制御システム１１２から画像データを受け取ることができる。メモリ回路１２４は、従来のデータポートを介して無線又は有線の接続を介して画像データを受信することができ、画像データをデジタル化するアナログ画像データ及びアナログ／デジタル変換回路を受信するための回路を含むこともできる。メモリ回路１２４は、画像データをプロセッサ回路１２６に供給することができ、プロセッサ回路１２６は、本発明の機能をハードウェア又はソフトウェアで実現することができ、又は汎用コンピュータ上で両方の組み合わせを実現することができる。一実施形態では、プロセッサ回路１２６は、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）であってもよい。
Claims (26)
- 患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するコンピュータ実装方法であって、
前記領域の少なくとも一部を含む２次元磁気共鳴イメージング画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得するステップと；
複数の画像データにおける２次元モーションフィールド推定を実行するステップと；
３次元モーションフィールド推定を近似するステップであって、変換モデルを前記２次元モーションフィールド推定に適用するステップを含むステップと；
前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定するステップと；
前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御するステップと；
を有することを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
前記変換モデルを使用するステップを有し、
前記変換モデルは、
第１の時間フレームの間に、前記領域の少なくとも一部を含む、少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップと；
前記第１の時間フレームの間に獲得された前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームに、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと；
前記第１の時間フレームの間の少なくともふたつの２次元画像に対応する、前記領域の少なくとも一部を含む２次元画像データを獲得するステップと；
前記第１の時間フレームの間に獲得された前記２次元画像データに、２次元モーションフィールド推定を実行するステップと；
前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップと：
を実行することにより特定される
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項２記載のコンピュータ実装方法において、
３次元モーションフィールド推定を実行するステップと２次元モーションフィールド推定を実行するステップとの少なくともひとつは、変形ベクトルフィールドを計算するステップを含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項２記載のコンピュータ実装方法において、
前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するステップを有する
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項４記載のコンピュータ実装方法において、
主成分分析を実行して複数の主成分を決定するステップを有し、
前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するステップは、所定の基準に基づいて前記主成分の少なくともひとつを選択するステップを含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項２記載のコンピュータ実装方法において、
前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップは、主成分回帰を実行するステップを含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
前記治療を制御するステップは、前記領域の前記少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にあるか否かで前記治療をゲーティングするステップを含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
前記治療を制御するステップは、領域を追跡する治療送達装置の放出される放射方向を制御するステップを含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
１回目の第１の患者セッションと２回目の第２の患者セッションとの間の患者の動きの修正を決定するステップを有する
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項２記載のコンピュータ実装方法において、
第１の時間フレームの間に少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップは、
複数の呼吸サイクルにわたって画像データを獲得するステップであって、個々の呼吸サイクルが複数の部分を含むステップと、
前記画像データの同様の部分の中心傾向を用いて、前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームを生成するステップと
を含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の変形を含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の位置を含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 請求項１記載のコンピュータ実装方法において、
前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の回転を含む
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。 - 患者の領域の少なくとも一部のリアルタイム画像誘導適応放射線治療を制御するシステムであって、
前記システムは、
前記領域の少なくとも一部を含む２次元磁気共鳴イメージング画像に対応する複数のリアルタイム画像データを取得し；
複数の画像データにおける２次元モーションフィールド推定を実行し；
変換モデルを前記２次元モーションフィールド推定に適用して、３次元モーションフィールド推定を近似し；
前記近似された３次元モーションフィールド推定に基づいて前記領域の少なくとも一部の少なくともひとつのリアルタイム変化を決定する
ように構成された治療適応システムと、
前記決定された少なくともひとつの変化を用いて、前記領域の少なくとも一部の治療を制御する
ように構成された治療制御回路と
を有することを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記治療適応システムは前記変換モデルを使用するように構成され、
前記変換モデルは、
第１の時間フレームの間に、前記領域の少なくとも一部を含む、少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得するステップと；
前記第１の時間フレームの間に獲得された前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームに、３次元モーションフィールド推定を実行するステップと；
前記第１の時間フレームの間の少なくともふたつの２次元画像に対応する、前記領域の少なくとも一部を含む２次元画像データを獲得するステップと；
前記第１の時間フレームの間に獲得された前記２次元画像データに、２次元モーションフィールド推定を実行するステップと；
前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用いて前記変換モデルを決定するステップと：
を実行することにより特定される
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５記載のシステムにおいて、
３次元モーションフィールド推定を実行するステップと２次元モーションフィールド推定を実行するステップとの少なくともひとつは、変形ベクトルフィールドを計算するステップを含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５記載のシステムにおいて、
前記治療適応システムは、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１７記載のシステムにおいて、
前記治療適応システムは、主成分分析を実行して複数の主成分を決定するように構成されており、
前記治療適応システムは、所定の基準に基づいて前記主成分の少なくともひとつを選択して、前記推定された３次元モーションフィールドと前記推定された２次元モーションフィールドの少なくともひとつの次元を削減するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５記載のシステムにおいて、
前記治療適応システムは、前記削減された３次元モーションフィールドと前記２次元モーションフィールドを用い、主成分回帰を実行して、前記変換モデルを決定するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記治療制御回路は、前記領域の前記少なくとも一部が所定の空間ゲーティング窓の外にあるか否かで前記治療をゲーティングするように構成された前記治療を制御するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記治療制御回路は、領域を追跡する治療送達装置の放出される放射方向を制御するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記治療適応システムは、１回目の第１の患者セッションと２回目の第２の患者セッションとの間の患者の動きの修正を決定するようの構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５記載のシステムにおいて、
前記治療適応システムは、
第１の時間フレームの間に少なくともふたつの３次元画像データボリュームを獲得し；
それぞれが複数の部分を含む、複数の呼吸サイクルにわたって画像データを獲得し；
前記画像データの同様の部分の中心傾向を用いて、前記少なくともふたつの３次元画像データボリュームを生成する
ように構成されていることを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の変形を含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の位置を含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１４記載のシステムにおいて、
前記少なくともひとつのリアルタイムの変化は、少なくともひとつのリアルタイムの３次元の回転を含む
ことを特徴とするシステム。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201462090601P | 2014-12-11 | 2014-12-11 | |
| US62/090,601 | 2014-12-11 | ||
| PCT/US2015/064229 WO2016094284A1 (en) | 2014-12-11 | 2015-12-07 | Motion management in mri-guided linac |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2017537717A true JP2017537717A (ja) | 2017-12-21 |
| JP2017537717A5 JP2017537717A5 (ja) | 2019-09-26 |
| JP6656251B2 JP6656251B2 (ja) | 2020-03-04 |
Family
ID=55022718
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017531532A Active JP6656251B2 (ja) | 2014-12-11 | 2015-12-07 | Ｍｒｉ誘導リナックのモーション管理 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10806368B2 (ja) |
| EP (2) | EP3721941A3 (ja) |
| JP (1) | JP6656251B2 (ja) |
| CN (1) | CN107206252B (ja) |
| AU (2) | AU2015360825B2 (ja) |
| RU (1) | RU2675678C1 (ja) |
| WO (1) | WO2016094284A1 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2022505887A (ja) * | 2018-10-25 | 2022-01-14 | エレクタ、インク． | 磁気共鳴リニアック（ｍｒ－ｌｉｎａｃ）を用いたリアルタイムの患者動きモニタリング |
| JP2022507640A (ja) * | 2018-11-16 | 2022-01-18 | エレクタ、インク． | 深層ニューラルネットワークによるリアルタイム動きモニタリング |
| JP2022513427A (ja) * | 2018-10-25 | 2022-02-08 | エレクタ、インク． | リアルタイムの患者動きモニタリングへの機械学習アプローチ |
| JP7387459B2 (ja) | 2020-01-22 | 2023-11-28 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 放射線治療装置、医用画像処理装置、及び医用画像処理方法 |
Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106575441B (zh) * | 2014-06-13 | 2020-09-11 | 美国西门子医疗解决公司 | 重构内运动校正 |
| RU2675678C1 (ru) | 2014-12-11 | 2018-12-21 | Электа, Инк. | Управление движением в линейном ускорителе (linac), управляемом с помощью mri |
| WO2017137795A1 (en) * | 2016-02-08 | 2017-08-17 | Elekta Ltd. | Motion management in image-guided radiotherapy |
| JP6746435B2 (ja) * | 2016-08-25 | 2020-08-26 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置、治療システム、および医用画像処理プログラム |
| US20180193669A1 (en) * | 2017-01-06 | 2018-07-12 | Accuray Incorporated | No-view interfraction treatment target motion management using volumetric imaging |
| US10751014B2 (en) | 2017-01-06 | 2020-08-25 | Accuray Incorporated | Using a rotating 2D X-ray imager as an imaging device to perform target tracking during radiation treatment delivery |
| EP3375485A1 (en) | 2017-03-17 | 2018-09-19 | Koninklijke Philips N.V. | Image-guided radiation therapy |
| WO2019003434A1 (ja) * | 2017-06-30 | 2019-01-03 | 株式会社島津製作所 | 放射線治療用追跡装置、位置検出装置および動体追跡方法 |
| DE102017212553B4 (de) * | 2017-07-21 | 2020-02-20 | Siemens Healthcare Gmbh | Synchrone MR-Bildgebung und Strahlentherapie |
| US10609806B2 (en) | 2017-07-21 | 2020-03-31 | Varian Medical Systems Particle Therapy Gmbh | Energy modulation of a cyclotron beam |
| US10245448B2 (en) | 2017-07-21 | 2019-04-02 | Varian Medical Systems Particle Therapy Gmbh | Particle beam monitoring systems and methods |
| US10183179B1 (en) * | 2017-07-21 | 2019-01-22 | Varian Medical Systems, Inc. | Triggered treatment systems and methods |
| US10843011B2 (en) | 2017-07-21 | 2020-11-24 | Varian Medical Systems, Inc. | Particle beam gun control systems and methods |
| US10485990B2 (en) | 2017-09-07 | 2019-11-26 | Elekta, Inc. | Adaptive radiotherapy system |
| US11484279B2 (en) | 2018-09-24 | 2022-11-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Systems to assess projection data inconsistency |
| WO2020150505A1 (en) * | 2019-01-16 | 2020-07-23 | Reflexion Medical, Inc. | Methods for setup corrections in radiation therapy |
| US20230126640A1 (en) * | 2020-03-18 | 2023-04-27 | Elekta Limited | Real-time motion monitoring using deep learning |
| EP4213935A1 (en) * | 2020-09-16 | 2023-07-26 | Elekta Limited | Techniques for detecting movement during radiotherapy treatment |
| WO2022212242A1 (en) * | 2021-03-28 | 2022-10-06 | The General Hospital Corporation | Compact signal feature extraction from multi-contrast magnetic resonance images using subspace reconstruction |
| WO2023279188A1 (en) * | 2021-07-08 | 2023-01-12 | Elekta Limited | Quality factor using reconstructed images |
| WO2023183640A1 (en) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | Rensselaer Polytechnic Institute | Motion correction with locally linear embedding for helical photon-counting ct |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003135428A (ja) * | 2001-08-14 | 2003-05-13 | Koninkl Philips Electronics Nv | 変形し得る臓器の３次元変形に追随する方法 |
| US20090052757A1 (en) * | 2007-08-21 | 2009-02-26 | Siemens Corporate Research, Inc. | Deformable 2d-3d registration |
| US20140355855A1 (en) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | Siemens Aktiengesellschaft | System and Method for Magnetic Resonance Imaging Based Respiratory Motion Correction for PET/MRI |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE69431741T2 (de) * | 1993-03-12 | 2003-09-11 | Toshiba Kawasaki Kk | Vorrichtung zur medizinischen Behandlung mit Ultraschall |
| US8989349B2 (en) * | 2004-09-30 | 2015-03-24 | Accuray, Inc. | Dynamic tracking of moving targets |
| JP2007260144A (ja) * | 2006-03-28 | 2007-10-11 | Olympus Medical Systems Corp | 医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法 |
| RU2355305C1 (ru) | 2007-08-28 | 2009-05-20 | Николай Викторович Анисимов | Способ исследования органов грудной и/или брюшной полости методом магнитно-резонансной томографии |
| US9254112B2 (en) * | 2011-03-23 | 2016-02-09 | Siemens Corporation | Respiratory interval-based correlation and processing of dynamic imaging data |
| DE102011075287B4 (de) * | 2011-05-05 | 2016-07-21 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zum Gewinnen eines 3D-Röntgenbilddatensatzes zu einem sich periodisch bewegenden Bildobjekt |
| US20130035588A1 (en) * | 2011-08-03 | 2013-02-07 | Siemens Corporation | Magnetic resonance imaging for therapy planning |
| RU2675678C1 (ru) | 2014-12-11 | 2018-12-21 | Электа, Инк. | Управление движением в линейном ускорителе (linac), управляемом с помощью mri |
-
2015
- 2015-12-07 RU RU2017123803A patent/RU2675678C1/ru active
- 2015-12-07 US US15/533,228 patent/US10806368B2/en active Active
- 2015-12-07 EP EP19219159.1A patent/EP3721941A3/en active Pending
- 2015-12-07 CN CN201580074676.8A patent/CN107206252B/zh active Active
- 2015-12-07 EP EP15816333.7A patent/EP3229903B1/en active Active
- 2015-12-07 JP JP2017531532A patent/JP6656251B2/ja active Active
- 2015-12-07 AU AU2015360825A patent/AU2015360825B2/en active Active
- 2015-12-07 WO PCT/US2015/064229 patent/WO2016094284A1/en active Application Filing
-
2018
- 2018-02-23 AU AU2018201316A patent/AU2018201316B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003135428A (ja) * | 2001-08-14 | 2003-05-13 | Koninkl Philips Electronics Nv | 変形し得る臓器の３次元変形に追随する方法 |
| US20090052757A1 (en) * | 2007-08-21 | 2009-02-26 | Siemens Corporate Research, Inc. | Deformable 2d-3d registration |
| US20140355855A1 (en) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | Siemens Aktiengesellschaft | System and Method for Magnetic Resonance Imaging Based Respiratory Motion Correction for PET/MRI |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2022505887A (ja) * | 2018-10-25 | 2022-01-14 | エレクタ、インク． | 磁気共鳴リニアック（ｍｒ－ｌｉｎａｃ）を用いたリアルタイムの患者動きモニタリング |
| JP2022513427A (ja) * | 2018-10-25 | 2022-02-08 | エレクタ、インク． | リアルタイムの患者動きモニタリングへの機械学習アプローチ |
| US11491348B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-11-08 | Elekta, Inc. | Real-time patient motion monitoring using a magnetic resonance linear accelerator (MRLINAC) |
| US11547874B2 (en) | 2018-10-25 | 2023-01-10 | Elekta, Inc. | Machine learning approach to real-time patient motion monitoring |
| JP7308008B2 (ja) | 2018-10-25 | 2023-07-13 | エレクタ、インク． | 磁気共鳴リニアック（ｍｒ－ｌｉｎａｃ）を用いたリアルタイムの患者動きモニタリング |
| JP2022507640A (ja) * | 2018-11-16 | 2022-01-18 | エレクタ、インク． | 深層ニューラルネットワークによるリアルタイム動きモニタリング |
| JP7387459B2 (ja) | 2020-01-22 | 2023-11-28 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 放射線治療装置、医用画像処理装置、及び医用画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2016094284A9 (en) | 2016-08-18 |
| EP3229903B1 (en) | 2019-08-28 |
| WO2016094284A1 (en) | 2016-06-16 |
| AU2015360825A1 (en) | 2017-07-13 |
| EP3721941A3 (en) | 2020-12-09 |
| US10806368B2 (en) | 2020-10-20 |
| JP6656251B2 (ja) | 2020-03-04 |
| EP3721941A2 (en) | 2020-10-14 |
| CN107206252A (zh) | 2017-09-26 |
| CN107206252B (zh) | 2020-03-10 |
| US20170360325A1 (en) | 2017-12-21 |
| RU2675678C1 (ru) | 2018-12-21 |
| EP3229903A1 (en) | 2017-10-18 |
| AU2018201316B2 (en) | 2018-08-09 |
| AU2018201316A1 (en) | 2018-03-15 |
| AU2015360825B2 (en) | 2018-02-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6656251B2 (ja) | Ｍｒｉ誘導リナックのモーション管理 | |
| US10300305B2 (en) | Image guidance for radiation therapy | |
| US11602646B2 (en) | Automatic gating with an MR linac | |
| JP6208535B2 (ja) | 放射線治療装置およびシステムおよび方法 | |
| US11663755B2 (en) | Determination of dynamic DRRs | |
| US11511131B2 (en) | Radiation treatment parameters for target region tumour |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170818 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181107 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190816 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20190816 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190930 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20191002 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20191015 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191216 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200107 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200204 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6656251 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R360 | Written notification for declining of transfer of rights |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360 |
|
| R154 | Certificate of patent or utility model (reissue) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R154 |
|
| R370 | Written measure of declining of transfer procedure |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R370 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |