JP2018522651A - 放射線治療中に品質指標を使用して標的を追跡するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
放射線治療中に品質インジケータを用いて標的追跡のためのシステム及び方法が提供される。例示的な方法は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定することを含むことができる。この方法はまた、各位置特定結果について品質の表示を決定することを含むことができる。この方法はさらに、各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。さらに、この方法は、位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを使用して分類器をトレーニングすることを含むことができる。【選択図】図６
Description
（関連出願との相互参照）
［０００１］
本出願は、２０１５年６月３０日に出願された米国仮特許出願第６２／１８６，７４３号の優先権の利益を主張し、その全内容は参照により本明細書に組み込まれる。
［０００１］
本出願は、２０１５年６月３０日に出願された米国仮特許出願第６２／１８６，７４３号の優先権の利益を主張し、その全内容は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、一般に、放射線治療又は放射線療法に関する。より詳しくは、本開示は、放射線治療中に標的臓器の追跡を決定するためのシステム及び方法に関する。
［０００２］
本開示は、一般に、放射線治療又は放射線療法に関する。より詳しくは、本開示は、放射線治療中に標的臓器の追跡を決定するためのシステム及び方法に関する。
［０００３］
放射線療法は、哺乳動物（例えば、ヒト及び動物）の組織における癌及び他の病気を治療するために使用される。そのような放射線治療技術のひとつはガンマナイフ（Gamma Knife）であり、それによって患者は、標的（例えば、腫瘍）に対し高強度かつ高精度に収束する多数の低強度ガンマ線により照射される。別の実施形態では、腫瘍が高エネルギー粒子（例えば、電子、プロトン、光子、イオンなど）によって照射される線形加速器を使用する放射線療法が提供される。腫瘍が所定の放射線を確実に受けるように、放射線ビームの配置及び線量を正確に制御しなければならず、そして、ビームの配置は、しばしばリスク臓器（ＯＡＲｓ）と呼ばれる周囲の健康な組織への損傷を最小限に抑えるものでなければならない。さらに別の実施形態では、高い線量を身体の特定の領域に内部的に導くことを可能にする近接照射療法による放射線療法を提供することができる。
放射線療法は、哺乳動物（例えば、ヒト及び動物）の組織における癌及び他の病気を治療するために使用される。そのような放射線治療技術のひとつはガンマナイフ（Gamma Knife）であり、それによって患者は、標的（例えば、腫瘍）に対し高強度かつ高精度に収束する多数の低強度ガンマ線により照射される。別の実施形態では、腫瘍が高エネルギー粒子（例えば、電子、プロトン、光子、イオンなど）によって照射される線形加速器を使用する放射線療法が提供される。腫瘍が所定の放射線を確実に受けるように、放射線ビームの配置及び線量を正確に制御しなければならず、そして、ビームの配置は、しばしばリスク臓器（ＯＡＲｓ）と呼ばれる周囲の健康な組織への損傷を最小限に抑えるものでなければならない。さらに別の実施形態では、高い線量を身体の特定の領域に内部的に導くことを可能にする近接照射療法による放射線療法を提供することができる。
［０００４］
外照射療法（external radiation therapy）を使用する場合、放射線ビームは、例えば、マルチリーフコリメータ（multi-leaf collimator）を使用することによって、腫瘍の形状に合うように成形することができる（例えば、マルチリーフコリメータは、カスタマイズ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）。放射線は、医師の処方箋と同様に、医師が腫瘍及び周囲の器官に対して所定量の放射線を注文するため「処方された」と呼ばれる。
外照射療法（external radiation therapy）を使用する場合、放射線ビームは、例えば、マルチリーフコリメータ（multi-leaf collimator）を使用することによって、腫瘍の形状に合うように成形することができる（例えば、マルチリーフコリメータは、カスタマイズ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）。放射線は、医師の処方箋と同様に、医師が腫瘍及び周囲の器官に対して所定量の放射線を注文するため「処方された」と呼ばれる。
［０００５］
伝統的に、各患者について、臨床及び線量測定の目的及び制約（例えば、腫瘍及び重大な器官への放射線の最大線量、最小線量及び平均線量）に基づく最適化技術を用いて、放射線療法治療計画（「治療計画」）を作成することができる。治療計画の手順は、標的領域（例えば、腫瘍）を同定し、腫瘍の近くの重要な器官を同定するために、患者の三次元画像を使用することを含むことができる。各構造（例えば、標的、腫瘍、ＯＡＲなど）は、ボクセルとして知られる有限数の体積立方体に離散化することができる。治療計画の作成は、臨床的に受け入れられる治療計画を作成するために、個々の重要性（例えば、重み付け）を考慮して、プランナが様々な治療目的又は制約（例えば、線量量ヒストグラム（ＤＶＨ）目標）に従うことを試みる、時間のかかるプロセスである。リスク臓器（ＯＡＲ）の数が増加する（例えば、頭頸部治療の場合には１３又はそれ以上に増加する）につれてプロセスが複雑となるため、このタスクは、様々なリスク臓器（ＯＡＲ）により複雑になる、時間のかかる試行錯誤のプロセスになる可能性があります。腫瘍から離れたリスク臓器（ＯＡＲ）は放射線から容易に逃れることができるが、標的腫瘍に近い又は重なりあっているリスク臓器（ＯＡＲ）は放射線から逃れることが困難である。
伝統的に、各患者について、臨床及び線量測定の目的及び制約（例えば、腫瘍及び重大な器官への放射線の最大線量、最小線量及び平均線量）に基づく最適化技術を用いて、放射線療法治療計画（「治療計画」）を作成することができる。治療計画の手順は、標的領域（例えば、腫瘍）を同定し、腫瘍の近くの重要な器官を同定するために、患者の三次元画像を使用することを含むことができる。各構造（例えば、標的、腫瘍、ＯＡＲなど）は、ボクセルとして知られる有限数の体積立方体に離散化することができる。治療計画の作成は、臨床的に受け入れられる治療計画を作成するために、個々の重要性（例えば、重み付け）を考慮して、プランナが様々な治療目的又は制約（例えば、線量量ヒストグラム（ＤＶＨ）目標）に従うことを試みる、時間のかかるプロセスである。リスク臓器（ＯＡＲ）の数が増加する（例えば、頭頸部治療の場合には１３又はそれ以上に増加する）につれてプロセスが複雑となるため、このタスクは、様々なリスク臓器（ＯＡＲ）により複雑になる、時間のかかる試行錯誤のプロセスになる可能性があります。腫瘍から離れたリスク臓器（ＯＡＲ）は放射線から容易に逃れることができるが、標的腫瘍に近い又は重なりあっているリスク臓器（ＯＡＲ）は放射線から逃れることが困難である。
［０００６］
コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）画像は、伝統的に、放射線治療の治療計画のための画像データの主要なソースとして役立つ。ＣＴ画像は患者の幾何形状の正確な再現を提供し、ＣＴ値は放射線量計算のための電子密度（例えば、ハウンスフィールド単位：Hounsfield unit）に直接変換することができる。しかし、ＣＴを使用すると、患者は追加の放射線量にさらされる。ＣＴ画像に加えて、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）走査は、ＣＴ画像と比較して、その優れた軟組織コントラストにより放射線療法で使用することができる。ＭＲＩは電離放射線を含まず、組織代謝及び機能性などのヒトの身体機能情報を捕捉するために使用することができる。
コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）画像は、伝統的に、放射線治療の治療計画のための画像データの主要なソースとして役立つ。ＣＴ画像は患者の幾何形状の正確な再現を提供し、ＣＴ値は放射線量計算のための電子密度（例えば、ハウンスフィールド単位：Hounsfield unit）に直接変換することができる。しかし、ＣＴを使用すると、患者は追加の放射線量にさらされる。ＣＴ画像に加えて、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）走査は、ＣＴ画像と比較して、その優れた軟組織コントラストにより放射線療法で使用することができる。ＭＲＩは電離放射線を含まず、組織代謝及び機能性などのヒトの身体機能情報を捕捉するために使用することができる。
［０００７］
コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、超音波法、蛍光透視法、及び磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）などの画像システムを使用して、標的の位置を決定し、標的（例えば、器官、腫瘍など）を追跡することができる。ＭＲＩは、ＣＴで使用されるような電離放射線を用いることなく、優れた軟組織コントラストを提供するので、利用することができる。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例は、標的（例えば、腫瘍）の３次元（３Ｄ）画像を使用することができるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ（磁気共鳴映像装置−線型加速装置）を含むことができる。ＭＲＩ−ＬｉｎａｃのＭＲＩ装置は、患者の組織内の水素核の部分マップに対応する複数の画像を提供することができる。患者画像は、１次元（ＩＤ）の線、２次元（２Ｄ）の面、又は３次元（３Ｄ）の体積で取得することができる。器官や腫瘍は患者の体内を移動するので、標的の迅速かつ正確な３次元（３Ｄ）の位置特定が重要である。例えば、標的器官又は腫瘍は、様々なタイプの運動（例えば、呼吸、心臓、蠕動、他のタイプの患者の動き）のために動きうる。
コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、超音波法、蛍光透視法、及び磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）などの画像システムを使用して、標的の位置を決定し、標的（例えば、器官、腫瘍など）を追跡することができる。ＭＲＩは、ＣＴで使用されるような電離放射線を用いることなく、優れた軟組織コントラストを提供するので、利用することができる。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例は、標的（例えば、腫瘍）の３次元（３Ｄ）画像を使用することができるＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ（磁気共鳴映像装置−線型加速装置）を含むことができる。ＭＲＩ−ＬｉｎａｃのＭＲＩ装置は、患者の組織内の水素核の部分マップに対応する複数の画像を提供することができる。患者画像は、１次元（ＩＤ）の線、２次元（２Ｄ）の面、又は３次元（３Ｄ）の体積で取得することができる。器官や腫瘍は患者の体内を移動するので、標的の迅速かつ正確な３次元（３Ｄ）の位置特定が重要である。例えば、標的器官又は腫瘍は、様々なタイプの運動（例えば、呼吸、心臓、蠕動、他のタイプの患者の動き）のために動きうる。
［０００８］
治療成果は多くの要因に依存する。これらの要因には、正確な標的輪郭線、正確な線量の計算及び送達、正確な放射線ビーム照準、及び、動く腫瘍の正確な位置特定を含む正確な患者の位置決めが含まれる。典型的には、放射線療法治療のための患者設定及び照射（intrafraction）モニタリングの両方が、骨格ランドマーク、基準マーカー、又は軟部組織を使用する画像位置特定を用いる。
治療成果は多くの要因に依存する。これらの要因には、正確な標的輪郭線、正確な線量の計算及び送達、正確な放射線ビーム照準、及び、動く腫瘍の正確な位置特定を含む正確な患者の位置決めが含まれる。典型的には、放射線療法治療のための患者設定及び照射（intrafraction）モニタリングの両方が、骨格ランドマーク、基準マーカー、又は軟部組織を使用する画像位置特定を用いる。
［０００９］
異なる時間に撮影された患者の解剖学的画像を解析して、その間における解剖学的構造の動きを決定することができる。これは、同じモダリティ（撮画手段）の画像間で、又は異なるモダリティ（撮画手段）の画像間で行うことができる。患者の位置を監視する人間のオペレータには、不注意の問題があり、実時間での正確性を提供することができない。したがって、画像分析法を適用して解剖学的位置を特定し、治療（例えば、リニアックゲーテイング（linac gating）、マルチリーフコリメータムーブメント（MLC movement）による治療）をリアルタイムで調整することは有用である。しかし、ほとんどの位置特定アルゴリズム（localization algorithm）は、位置特定の結果が標的の動きを決定するのに適切であるかどうかの情報を提供しない。したがって、画像中の標的の位置の品質を迅速かつ効率的かつ自動的にリアルタイムで判定することができる方法及びシステムが必要であり、それは治療の決定が信頼できるかどうか（適合しているかどうか）についての情報を提供する。
異なる時間に撮影された患者の解剖学的画像を解析して、その間における解剖学的構造の動きを決定することができる。これは、同じモダリティ（撮画手段）の画像間で、又は異なるモダリティ（撮画手段）の画像間で行うことができる。患者の位置を監視する人間のオペレータには、不注意の問題があり、実時間での正確性を提供することができない。したがって、画像分析法を適用して解剖学的位置を特定し、治療（例えば、リニアックゲーテイング（linac gating）、マルチリーフコリメータムーブメント（MLC movement）による治療）をリアルタイムで調整することは有用である。しかし、ほとんどの位置特定アルゴリズム（localization algorithm）は、位置特定の結果が標的の動きを決定するのに適切であるかどうかの情報を提供しない。したがって、画像中の標的の位置の品質を迅速かつ効率的かつ自動的にリアルタイムで判定することができる方法及びシステムが必要であり、それは治療の決定が信頼できるかどうか（適合しているかどうか）についての情報を提供する。
［００１０］
ひとつの態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法に関する。この方法は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また各位置特定結果の品質指標を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。さらに、この方法は、前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップを含むことができる。
ひとつの態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法に関する。この方法は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また各位置特定結果の品質指標を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。さらに、この方法は、前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップを含むことができる。
［００１１］
別の態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定する方法に関する。この方法は、前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また、分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に、前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップを含むことができる。
別の態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定する方法に関する。この方法は、前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また、分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に、前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップを含むことができる。
［００１２］
更なる態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングするシステムに関する。このシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリを含むことができる。このシステムは、また、前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサを含むことができる。前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行されると、様々な動作を前記プロセッサに実行させることができる。この動作は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この動作は、また、各位置特定結果の品質指標を決定するステップを含むことができる。この動作は、更に、各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。更に、この動作は、前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップを含むことができる。
更なる態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングするシステムに関する。このシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリを含むことができる。このシステムは、また、前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサを含むことができる。前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行されると、様々な動作を前記プロセッサに実行させることができる。この動作は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この動作は、また、各位置特定結果の品質指標を決定するステップを含むことができる。この動作は、更に、各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。更に、この動作は、前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップを含むことができる。
［００１３］
別の態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するシステムに関する。このシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリを含むことができる。このシステムは、また、前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサを含むことができる。前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行されると、様々な動作を前記プロセッサに実行させることができる。この動作は、前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この動作は、また、分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップを含むことができる。この動作は、更に、前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップを含むことができる。
別の態様では、本開示は、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するシステムに関する。このシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリを含むことができる。このシステムは、また、前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサを含むことができる。前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行されると、様々な動作を前記プロセッサに実行させることができる。この動作は、前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この動作は、また、分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップを含むことができる。この動作は、更に、前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップを含むことができる。
［００１４］
更なる態様では、本開示は、装置の少なくともひとつのプロセッサにより実行され、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法を前記装置に実行させる命令セットを記憶する非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体に関する。この方法は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また、各位置特定結果の品質指標を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に、各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。この方法は、前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップを含むことができる。
更なる態様では、本開示は、装置の少なくともひとつのプロセッサにより実行され、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法を前記装置に実行させる命令セットを記憶する非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体に関する。この方法は、放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また、各位置特定結果の品質指標を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に、各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップを含むことができる。この方法は、前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップを含むことができる。
［００１５］
更なる態様では、装置の少なくともひとつのプロセッサにより実行され、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法を前記装置に実行させる命令セットを記憶する非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体に関する。この方法は、前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また、分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に、前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップを含むことができる。
更なる態様では、装置の少なくともひとつのプロセッサにより実行され、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法を前記装置に実行させる命令セットを記憶する非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体に関する。この方法は、前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップを含むことができる。この方法は、また、分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップを含むことができる。この方法は、更に、前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップを含むことができる。
［００１６］
本開示の更なる目的及び利点は、以下の詳細な説明に一部が記載され、かつ、一部は説明から明らかであり、又は本開示の実施によって学ぶことができる。本開示の目的及び利点は、添付の特許請求の範囲に特に指摘された要素及び組合せによって実現され、達成される。
本開示の更なる目的及び利点は、以下の詳細な説明に一部が記載され、かつ、一部は説明から明らかであり、又は本開示の実施によって学ぶことができる。本開示の目的及び利点は、添付の特許請求の範囲に特に指摘された要素及び組合せによって実現され、達成される。
［００１７］
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、例示的かつ説明的なものに過ぎず、特許請求の範囲に記載の発明を限定するものではないことを理解されたい。
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、例示的かつ説明的なものに過ぎず、特許請求の範囲に記載の発明を限定するものではないことを理解されたい。
［００１８］
必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面では、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。文字接尾辞又は異なる文字接尾辞を有する同様の数字は、類似の構成要素の異なる例を表すことができる。図面は、限定ではなく例として、一般に、様々な実施形態を説明し、説明及び請求項とともに、開示された実施形態を説明する役割を果たす。適切な場合、同じ参照番号は、図面全体にわたって同じ又は同様の部分を指すために使用される。そのような実施形態は実証的であり、本発明の装置、システム、又は方法の網羅的又は排他的な実施形態であることを意図するものではない。
必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面では、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。文字接尾辞又は異なる文字接尾辞を有する同様の数字は、類似の構成要素の異なる例を表すことができる。図面は、限定ではなく例として、一般に、様々な実施形態を説明し、説明及び請求項とともに、開示された実施形態を説明する役割を果たす。適切な場合、同じ参照番号は、図面全体にわたって同じ又は同様の部分を指すために使用される。そのような実施形態は実証的であり、本発明の装置、システム、又は方法の網羅的又は排他的な実施形態であることを意図するものではない。
［００１９］
図１は、放射線治療のための３次元標的を位置特定して追跡する例示的な放射線療法システムを示す。
［００２０］
図２は、図１の放射線治療システムで使用することができる例示的な放射線治療装置、ガンマナイフを示す。
［００２１］
図３は、図１の放射線治療システムに使用することができる例示的な放射線治療装置、線形加速器を示す。
［００２２］
図４は、分類器をトレーニングすることを示すブロック図である。
［００２３］
図５は、標的追跡のために図４の分類器を使用することを示すブロック図である。
［００２４］
図６は、図１の分類器を使用する放射線治療中に移動する標的を追跡する例示的な方法のフローチャートである。
［００２５］
図１は、線量分布を治療目的として使用して、放射線治療計画を生成する、又は、既存の放射線療法治療計画を更新する、ための例示的な放射線治療システム１００を示している。放射線療法システム１００は、インターネット１３２に接続されたネットワーク１３０に接続された放射線治療装置１１０を含むことができる。ネットワーク１３０は、放射線治療装置１１０を、データベース１４０、患者データベース１４２、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０（例えば、これは患者情報を提供する）、治療計画システム（ＴＰＳ）１６０（例えば、これは放射線治療装置１１０によって使用される放射線治療計画を生成する）、画像取得装置１７０、表示装置１８０、及び／又はユーザインターフェース１９０に接続することができる。
図１は、線量分布を治療目的として使用して、放射線治療計画を生成する、又は、既存の放射線療法治療計画を更新する、ための例示的な放射線治療システム１００を示している。放射線療法システム１００は、インターネット１３２に接続されたネットワーク１３０に接続された放射線治療装置１１０を含むことができる。ネットワーク１３０は、放射線治療装置１１０を、データベース１４０、患者データベース１４２、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０（例えば、これは患者情報を提供する）、治療計画システム（ＴＰＳ）１６０（例えば、これは放射線治療装置１１０によって使用される放射線治療計画を生成する）、画像取得装置１７０、表示装置１８０、及び／又はユーザインターフェース１９０に接続することができる。
［００２６］
放射線治療装置１１０は、プロセッサ回路１１２と、メモリ装置１１６と、通信インターフェース１１４とを含むことができる。メモリ装置１１６は、オペレーティングシステム１１８と、治療計画１２０と、プロセッサ回路１１２によって実行される任意の他のコンピュータ実行可能命令とを格納することができる。
放射線治療装置１１０は、プロセッサ回路１１２と、メモリ装置１１６と、通信インターフェース１１４とを含むことができる。メモリ装置１１６は、オペレーティングシステム１１８と、治療計画１２０と、プロセッサ回路１１２によって実行される任意の他のコンピュータ実行可能命令とを格納することができる。
［００２７］
プロセッサ回路１１２は、メモリ装置１１６に通信可能に結合され、プロセッサ回路１１２は、メモリ装置１１６に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されている。例えば、プロセッサ回路１１２は、局所化モジュール１２３と、品質モジュール１２４と、特徴抽出モジュール１２７と、分類モジュール１２６とを使用する機能を実装して、治療計画１２０を実行することができる。いくつかの実施形態では、任意選択の監視された機械学習モジュール１２５がメモリ１１６に格納されていて、臨機応変に（on the fly）で訓練操作を実行して、例えば診療所の分類器（classifier）を再学習することができる。図１では、教師付き機械学習モジュール１２５は、それが任意の構成要素であることを示すために点線で示されている。さらに、プロセッサ回路１１２は、画像取得装置１７０から複数の画像１２２を取得し、メモリ装置１１６に画像１２２を格納する。さらに、プロセッサ回路１１２は、治療計画１２０（例えば、Ｅｌｅｋｔａによって製造されたＭｏｎａｃｏＲソフトウェア）を実行してもよい。
プロセッサ回路１１２は、メモリ装置１１６に通信可能に結合され、プロセッサ回路１１２は、メモリ装置１１６に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されている。例えば、プロセッサ回路１１２は、局所化モジュール１２３と、品質モジュール１２４と、特徴抽出モジュール１２７と、分類モジュール１２６とを使用する機能を実装して、治療計画１２０を実行することができる。いくつかの実施形態では、任意選択の監視された機械学習モジュール１２５がメモリ１１６に格納されていて、臨機応変に（on the fly）で訓練操作を実行して、例えば診療所の分類器（classifier）を再学習することができる。図１では、教師付き機械学習モジュール１２５は、それが任意の構成要素であることを示すために点線で示されている。さらに、プロセッサ回路１１２は、画像取得装置１７０から複数の画像１２２を取得し、メモリ装置１１６に画像１２２を格納する。さらに、プロセッサ回路１１２は、治療計画１２０（例えば、Ｅｌｅｋｔａによって製造されたＭｏｎａｃｏＲソフトウェア）を実行してもよい。
［００２８］
プロセッサ回路１１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）等のひとつ又は複数の汎用処理装置を含む処理装置である。より詳しくは、プロセッサ回路１１２は、ＣＩＳＣ（Complex Instruction Set Computer）マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computing）マイクロプロセッサ、ＶＬＩＷ（Very Long Instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、又は命令セットの命令セットの組み合わせを実装するプロセッサでもよい。また、プロセッサ回路１１２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on Chip）等のひとつ又はそれ以上の専用処理装置でもよい。当業者に理解されるように、いくつかの実施形態では、プロセッサ回路１１２は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。また、プロセッサ回路１１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）社によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、又はＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリのマイクロプロセッサや、ＡＭＤ（登録商標）社によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｍ（登録商標）ファミリのマイクロプロセッサ、サンマイクロシステム社により製造された様々なプロセッサのいずれかのようなひとつ又はそれ以上の処理装置を含んでもよい。また、プロセッサ回路１１２は、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）社により製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリや、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）社によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリ、ＡＭＤ（登録商標）社によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリからのＧＰＵのような画像処理ユニットを含んでもよい。また、プロセッサ回路１１２は、ＡＭＤ（登録商標）社によって製造されたＤｅｓｋｔｏｐ Ａ−４（６、８）シリーズや、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）社によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリのような加速処理ユニットを含んでもよい。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサやプロセッサ回路に限定されず、それらは、大量のイメージングデータを識別、分析、維持、生成及び／又は提供するコンピュータ要求を満たし、標的を位置特定して追跡するために画像データを操作する、又は開示された実施形態に一致する他のタイプのデータを操作するように構成されている。さらに、「プロセッサ」又は「プロセッサ回路」という用語は、ひとつ以上のプロセッサ、例えば、マルチコア設計のプロセッサ、又は、それぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含んでもよい。プロセッサ回路１１２は、メモリ１１６に格納された一連のコンピュータプログラム命令を実行して、以下より詳細に説明する様々な動作、処理、方法を実行することができる。
プロセッサ回路１１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）等のひとつ又は複数の汎用処理装置を含む処理装置である。より詳しくは、プロセッサ回路１１２は、ＣＩＳＣ（Complex Instruction Set Computer）マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computing）マイクロプロセッサ、ＶＬＩＷ（Very Long Instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、又は命令セットの命令セットの組み合わせを実装するプロセッサでもよい。また、プロセッサ回路１１２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on Chip）等のひとつ又はそれ以上の専用処理装置でもよい。当業者に理解されるように、いくつかの実施形態では、プロセッサ回路１１２は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。また、プロセッサ回路１１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）社によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、又はＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリのマイクロプロセッサや、ＡＭＤ（登録商標）社によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｍ（登録商標）ファミリのマイクロプロセッサ、サンマイクロシステム社により製造された様々なプロセッサのいずれかのようなひとつ又はそれ以上の処理装置を含んでもよい。また、プロセッサ回路１１２は、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）社により製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリや、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）社によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリ、ＡＭＤ（登録商標）社によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリからのＧＰＵのような画像処理ユニットを含んでもよい。また、プロセッサ回路１１２は、ＡＭＤ（登録商標）社によって製造されたＤｅｓｋｔｏｐ Ａ−４（６、８）シリーズや、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）社によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリのような加速処理ユニットを含んでもよい。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサやプロセッサ回路に限定されず、それらは、大量のイメージングデータを識別、分析、維持、生成及び／又は提供するコンピュータ要求を満たし、標的を位置特定して追跡するために画像データを操作する、又は開示された実施形態に一致する他のタイプのデータを操作するように構成されている。さらに、「プロセッサ」又は「プロセッサ回路」という用語は、ひとつ以上のプロセッサ、例えば、マルチコア設計のプロセッサ、又は、それぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含んでもよい。プロセッサ回路１１２は、メモリ１１６に格納された一連のコンピュータプログラム命令を実行して、以下より詳細に説明する様々な動作、処理、方法を実行することができる。
［００２９］
メモリ装置１１６は、画像取得デバイス１７０から受信した画像データ１２２（例えば、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ、４次元（４Ｄ）ＭＲＩ、２次元（２Ｄ）スライスなど）や、放射線治療デバイス１１０が使用して開示された実施形態と一致する動作を実行することができる任意のフォーマットの他のタイプのデータ／情報を格納することができる。メモリ装置１１６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）又はラムバスＤＲＡＭなどのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ）などを含むことができ、それらにコンピュータ上で実行可能な命令が任意のフォーマットで記憶される。コンピュータプログラム命令は、プロセッサ回路１１２によってアクセスされ、ＲＯＭ又は他の適切なメモリ位置から読み出され、プロセッサ回路１１２による実行のためにＲＡＭにロードされる。例えば、メモリ１１６はひとつ又はそれ以上のソフトウェアアプリケーションを格納することができる。メモリ１１６に格納されたソフトウェアアプリケーションは、例えば、共通コンピュータシステム及びソフトウェア制御デバイスのためのオペレーティングシステム１１８を含むことができる。さらに、メモリ１１６は、プロセッサ回路１１２によって実行されるソフトウェアアプリケーション全体又はソフトウェアアプリケーションの一部のみを格納することができる。例えば、記憶装置１１６は、治療計画システム１６０によって生成されたひとつ又はそれ以上の放射線療法治療計画１２０を記憶することができる。さらに、メモリ装置１１６は、複数のソフトウェアモジュールを格納することができる。例えば、ソフトウェアモジュールは、位置特定モジュール１２３、品質モジュール１２４、特徴抽出モジュール１２７、オプションの監視対象機械学習モジュール１２５、及び分類モジュール１２６であり得る。複数のソフトウェアモジュールは、放射線療法治療計画を生成するために、又は既存の放射線療法治療計画を更新するために、治療計画１２０と共に治療計画システム（ＴＰＳ）１６０によって使用されることができる。
メモリ装置１１６は、画像取得デバイス１７０から受信した画像データ１２２（例えば、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ、４次元（４Ｄ）ＭＲＩ、２次元（２Ｄ）スライスなど）や、放射線治療デバイス１１０が使用して開示された実施形態と一致する動作を実行することができる任意のフォーマットの他のタイプのデータ／情報を格納することができる。メモリ装置１１６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）又はラムバスＤＲＡＭなどのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ）などを含むことができ、それらにコンピュータ上で実行可能な命令が任意のフォーマットで記憶される。コンピュータプログラム命令は、プロセッサ回路１１２によってアクセスされ、ＲＯＭ又は他の適切なメモリ位置から読み出され、プロセッサ回路１１２による実行のためにＲＡＭにロードされる。例えば、メモリ１１６はひとつ又はそれ以上のソフトウェアアプリケーションを格納することができる。メモリ１１６に格納されたソフトウェアアプリケーションは、例えば、共通コンピュータシステム及びソフトウェア制御デバイスのためのオペレーティングシステム１１８を含むことができる。さらに、メモリ１１６は、プロセッサ回路１１２によって実行されるソフトウェアアプリケーション全体又はソフトウェアアプリケーションの一部のみを格納することができる。例えば、記憶装置１１６は、治療計画システム１６０によって生成されたひとつ又はそれ以上の放射線療法治療計画１２０を記憶することができる。さらに、メモリ装置１１６は、複数のソフトウェアモジュールを格納することができる。例えば、ソフトウェアモジュールは、位置特定モジュール１２３、品質モジュール１２４、特徴抽出モジュール１２７、オプションの監視対象機械学習モジュール１２５、及び分類モジュール１２６であり得る。複数のソフトウェアモジュールは、放射線療法治療計画を生成するために、又は既存の放射線療法治療計画を更新するために、治療計画１２０と共に治療計画システム（ＴＰＳ）１６０によって使用されることができる。
［００３０］
いくつかの実施形態では、メモリ装置１１６は機械可読記憶媒体を含むことができる。ひとつの実施形態では、機械可読記憶媒体は単一の媒体であってもよいが、「機械可読記憶媒体」という用語は、コンピュータ実行可能命令又はデータのひとつ又はそれ以上のセットを格納する、単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型のデータベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むと解釈するべきである。また「機械可読記憶媒体」という用語は、機械による実行のための命令のセットを記憶又は符号化することができ、かつ、本開示のひとつ又はそれ以上の方法論を機械に実行させる、いかなる媒体を含むと解釈するべきである。したがって、「機械可読記憶媒体」という用語は、固体メモリ、光学媒体及び磁気媒体を含むと解釈されるが、これには限定されない。
いくつかの実施形態では、メモリ装置１１６は機械可読記憶媒体を含むことができる。ひとつの実施形態では、機械可読記憶媒体は単一の媒体であってもよいが、「機械可読記憶媒体」という用語は、コンピュータ実行可能命令又はデータのひとつ又はそれ以上のセットを格納する、単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型のデータベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むと解釈するべきである。また「機械可読記憶媒体」という用語は、機械による実行のための命令のセットを記憶又は符号化することができ、かつ、本開示のひとつ又はそれ以上の方法論を機械に実行させる、いかなる媒体を含むと解釈するべきである。したがって、「機械可読記憶媒体」という用語は、固体メモリ、光学媒体及び磁気媒体を含むと解釈されるが、これには限定されない。
［００３１］
一実施形態では、メモリ装置１１６は、少なくとも次のタイプのデータ、すなわち、ＤＩＣＯＭデータ、投与年齢データ、最適化パラメータ、顎位置データ、ビームレットデータ、セグメントデータ、セグメント形状、ボクセル線量分布データ、線量データ、線量−体積ヒストグラム（ＤＶＨ）データ、画像データ、を記憶するように構成することができる。
一実施形態では、メモリ装置１１６は、少なくとも次のタイプのデータ、すなわち、ＤＩＣＯＭデータ、投与年齢データ、最適化パラメータ、顎位置データ、ビームレットデータ、セグメントデータ、セグメント形状、ボクセル線量分布データ、線量データ、線量−体積ヒストグラム（ＤＶＨ）データ、画像データ、を記憶するように構成することができる。
［００３２］
放射線治療装置１１０は、プロセッサ回路１１２及びメモリ１１６に通信可能に結合された通信インターフェース１１４を介してネットワーク１３０と通信することができる。放射線治療装置１１０は、放射線源（例えば、ガンマ線を提供する装置など）を含むことができる。通信インターフェース１１４は、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト（Thunderbolt）など）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＷｉＦｉアダプタなど）、電気通信（telecommunication）アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥなど）などを含むことができる。通信インターフェース１１４は、放射線治療装置１１０がネットワーク１３０を介して、遠隔に配置された構成要素などの他の機械及び装置と通信することを可能とする、ひとつ又はそれ以上のデジタル及び／又はアナログ通信装置を含むことができる。
放射線治療装置１１０は、プロセッサ回路１１２及びメモリ１１６に通信可能に結合された通信インターフェース１１４を介してネットワーク１３０と通信することができる。放射線治療装置１１０は、放射線源（例えば、ガンマ線を提供する装置など）を含むことができる。通信インターフェース１１４は、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト（Thunderbolt）など）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＷｉＦｉアダプタなど）、電気通信（telecommunication）アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥなど）などを含むことができる。通信インターフェース１１４は、放射線治療装置１１０がネットワーク１３０を介して、遠隔に配置された構成要素などの他の機械及び装置と通信することを可能とする、ひとつ又はそれ以上のデジタル及び／又はアナログ通信装置を含むことができる。
［００３３］
ネットワーク１３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、ＳａａＳ（サース、Software as a Service）、ＰａａＳ（パース、Platform as a Service）、ＩａａＳ（イアース、Infrastructure as a Service）など）、クライアント−サーバ、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などを含むことができる。したがって、ネットワーク１３０は、放射線治療装置１１０と、治療計画システム１６０、腫瘍情報システム１５０、及び画像取得装置１７０などのいくつかの様々な他のシステム及び装置との間のデータ伝送を可能にすることができる。さらに、治療計画システム１６０、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０、及び画像取得装置１７０によって生成されたデータは、メモリ１１６、データベース１４０、又は病院データベース１４２に格納されることができる。データは、プロセッサ回路１１２によってアクセスされるために、ネットワーク１３０及び／又は通信インターフェース１１４を介して送信／受信されることができる。
ネットワーク１３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、ＳａａＳ（サース、Software as a Service）、ＰａａＳ（パース、Platform as a Service）、ＩａａＳ（イアース、Infrastructure as a Service）など）、クライアント−サーバ、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などを含むことができる。したがって、ネットワーク１３０は、放射線治療装置１１０と、治療計画システム１６０、腫瘍情報システム１５０、及び画像取得装置１７０などのいくつかの様々な他のシステム及び装置との間のデータ伝送を可能にすることができる。さらに、治療計画システム１６０、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０、及び画像取得装置１７０によって生成されたデータは、メモリ１１６、データベース１４０、又は病院データベース１４２に格納されることができる。データは、プロセッサ回路１１２によってアクセスされるために、ネットワーク１３０及び／又は通信インターフェース１１４を介して送信／受信されることができる。
［００３４］
さらに、ネットワーク１３０は、インターネット１３２に接続されて、遠隔に存在してインターネットに接続されているサーバ又はクライアントと通信することができる。本明細書で説明するように、ネットワーク１３０は、他のシステムＳ１（１３４）、システムＳ２（１３６）、システムＳ３（１３８）を含むことができる。システムＳ１、システムＳ２、及び／又はシステムＳ３は、システム１００と同一であってもよいし、異なるシステムであってもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１３０に接続されたひとつ又はそれ以上のシステムは、画像収集、線量最適化を共同で実行し、線量分布を決定し、仮想ソファシフトを実行し、ウォームスタート最適化を実行し、標的位置を実行し、標的追跡及び患者に放射線療法を提供する他の態様を実施する。
さらに、ネットワーク１３０は、インターネット１３２に接続されて、遠隔に存在してインターネットに接続されているサーバ又はクライアントと通信することができる。本明細書で説明するように、ネットワーク１３０は、他のシステムＳ１（１３４）、システムＳ２（１３６）、システムＳ３（１３８）を含むことができる。システムＳ１、システムＳ２、及び／又はシステムＳ３は、システム１００と同一であってもよいし、異なるシステムであってもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１３０に接続されたひとつ又はそれ以上のシステムは、画像収集、線量最適化を共同で実行し、線量分布を決定し、仮想ソファシフトを実行し、ウォームスタート最適化を実行し、標的位置を実行し、標的追跡及び患者に放射線療法を提供する他の態様を実施する。
［００３５］
加えて、放射線治療システム１００は、遠隔に格納されたひとつ又はそれ以上のプログラムを実行するために、データベース１４０又は病院データベース１４２と通信することができる。ひとつの例として、データベース１４０、病院データベース１４２、又はその両方は、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）データベース、Ｓｙｂａｓｅ（登録商標）データベースなどを含むことができ、Ｈａｄｏｏｐシーケンスファイル、ＨＢａｓｅ、Ｃａｓｓａｎｄｒａなどの非リレーショナルデータベースを含むことができる。そのような遠隔プログラムには、例えば、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）ソフトウェア又は治療計画ソフトウェアを含むことができる。例えば、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）ソフトウェアは、病院データベース１４２、データベース１４０、又は腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０を含むことができる。治療計画ソフトウェアは、例えば、データベース１４０、病院データベース１４２、治療計画システム１６０又は腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０に格納されてもよい。したがって、例えば、放射線治療装置１１０は、病院データベース１４２と通信して、腫瘍情報システム１５０の機能を実装することができる。
加えて、放射線治療システム１００は、遠隔に格納されたひとつ又はそれ以上のプログラムを実行するために、データベース１４０又は病院データベース１４２と通信することができる。ひとつの例として、データベース１４０、病院データベース１４２、又はその両方は、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）データベース、Ｓｙｂａｓｅ（登録商標）データベースなどを含むことができ、Ｈａｄｏｏｐシーケンスファイル、ＨＢａｓｅ、Ｃａｓｓａｎｄｒａなどの非リレーショナルデータベースを含むことができる。そのような遠隔プログラムには、例えば、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）ソフトウェア又は治療計画ソフトウェアを含むことができる。例えば、腫瘍情報システム（ＯＩＳ）ソフトウェアは、病院データベース１４２、データベース１４０、又は腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０を含むことができる。治療計画ソフトウェアは、例えば、データベース１４０、病院データベース１４２、治療計画システム１６０又は腫瘍情報システム（ＯＩＳ）１５０に格納されてもよい。したがって、例えば、放射線治療装置１１０は、病院データベース１４２と通信して、腫瘍情報システム１５０の機能を実装することができる。
［００３６］
いくつかの実施形態では、データベース１４０及び／又は病院データベース１４２は、放射線療法装置１１０から遠隔に位置することができる。データベース１４０及び病院データベース１４２は、データベース１４０又は病院データベース１４２のメモリデバイスに格納されたデータの要求を受信及び処理して、データベース１４０又は病院データベース１４２からデータを提供するように構成されたコンピューティングコンポーネント（例えば、データベース管理システム、データベースサーバなど）を含むことができる。当業者であれば、データベース１４０、１４２は、中央又は分散のいずれかの複数のデバイスを含み得ることを理解するであろう。
いくつかの実施形態では、データベース１４０及び／又は病院データベース１４２は、放射線療法装置１１０から遠隔に位置することができる。データベース１４０及び病院データベース１４２は、データベース１４０又は病院データベース１４２のメモリデバイスに格納されたデータの要求を受信及び処理して、データベース１４０又は病院データベース１４２からデータを提供するように構成されたコンピューティングコンポーネント（例えば、データベース管理システム、データベースサーバなど）を含むことができる。当業者であれば、データベース１４０、１４２は、中央又は分散のいずれかの複数のデバイスを含み得ることを理解するであろう。
［００３７］
さらに、放射線治療装置１１０は、ネットワーク１４０を介してデータベース１４０と通信し、データベース１４０に記憶された複数の様々なタイプのデータを送受信することができる。例えば、いくつかの実施形態では、データベース１４０は、画像取得装置１７０から複数の画像（例えば、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ、４次元（４Ｄ）ＭＲＩ、２次元（２Ｄ）ＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、超音波画像、２次元（２Ｄ）蛍光透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャン又はＣＴスキャンからの生データ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）データなど）を受信することができる。データベース１４０は、標的位置特定モジュール１２３、トレーニングモジュール１２４、及び治療計画１２０によって使用されるデータを格納することができる。放射線治療装置１１０は、データベース１４０から画像データ（例えば、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ画像、４次元（４Ｄ）ＭＲＩ画像、超音波画像など）を受信することができる。
さらに、放射線治療装置１１０は、ネットワーク１４０を介してデータベース１４０と通信し、データベース１４０に記憶された複数の様々なタイプのデータを送受信することができる。例えば、いくつかの実施形態では、データベース１４０は、画像取得装置１７０から複数の画像（例えば、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ、４次元（４Ｄ）ＭＲＩ、２次元（２Ｄ）ＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、超音波画像、２次元（２Ｄ）蛍光透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャン又はＣＴスキャンからの生データ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）データなど）を受信することができる。データベース１４０は、標的位置特定モジュール１２３、トレーニングモジュール１２４、及び治療計画１２０によって使用されるデータを格納することができる。放射線治療装置１１０は、データベース１４０から画像データ（例えば、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ画像、４次元（４Ｄ）ＭＲＩ画像、超音波画像など）を受信することができる。
［００３８］
画像取得装置１７０は、患者の医用画像（例えば、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）画像、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ、２次元（２Ｄ）ストリーミングＭＲＩ、４次元（４Ｄ）ボリュームＭＲＩ、ＣＴ（Computed Tomography）画像、コーンビームＣＴ、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）画像、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＪＶ１ＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、Ｘ線画像、透視画像、超音波画像、放射線療法ポータル画像、単一光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像など）を取得することができる。画像取得装置１７０は、例えば、ＭＲＩ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波装置、画像透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、又は患者のひとつ又はそれ以上の医用画像を取得する装置であってもよい。画像取得装置１７０によって取得された画像は、画像データ及び／又は試験データのいずれかとしてデータベース１４０内に格納することができる。一例として、画像取得装置１７０によって取得された画像は、放射線治療装置１１０によってメモリ１１６に記憶されることができる。
画像取得装置１７０は、患者の医用画像（例えば、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）画像、３次元（３Ｄ）ＭＲＩ、２次元（２Ｄ）ストリーミングＭＲＩ、４次元（４Ｄ）ボリュームＭＲＩ、ＣＴ（Computed Tomography）画像、コーンビームＣＴ、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）画像、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＪＶ１ＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、Ｘ線画像、透視画像、超音波画像、放射線療法ポータル画像、単一光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像など）を取得することができる。画像取得装置１７０は、例えば、ＭＲＩ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波装置、画像透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、又は患者のひとつ又はそれ以上の医用画像を取得する装置であってもよい。画像取得装置１７０によって取得された画像は、画像データ及び／又は試験データのいずれかとしてデータベース１４０内に格納することができる。一例として、画像取得装置１７０によって取得された画像は、放射線治療装置１１０によってメモリ１１６に記憶されることができる。
［００３９］
ひとつの実施形態では、例えば、画像取得装置１７０は、ひとつの装置として放射線治療装置１１０と一体化することができる。例えば、「ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ」と呼ばれる線形加速器と組み合わされたＭＲＩ装置、ガンマナイフと組み合わされた一体型ＭＲＩ装置、線形加速器と一体化された三次元イメージャ、線形加速器と組み合わされたコーンビームＣＴ、線形加速器と一体化されたＣＴ−オン−レール（CT-on-rails）、線形加速器と一体化されたＭＲ−オン−レール（MR-on-rails））である。このようなＭＲＩ−Ｌｉｎａｃは、例えば、患者における標的器官又は標的腫瘍の位置を決定するために使用されることができ、放射線療法治療計画に従って放射線療法を所定の標的に向けることができる。
ひとつの実施形態では、例えば、画像取得装置１７０は、ひとつの装置として放射線治療装置１１０と一体化することができる。例えば、「ＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ」と呼ばれる線形加速器と組み合わされたＭＲＩ装置、ガンマナイフと組み合わされた一体型ＭＲＩ装置、線形加速器と一体化された三次元イメージャ、線形加速器と組み合わされたコーンビームＣＴ、線形加速器と一体化されたＣＴ−オン−レール（CT-on-rails）、線形加速器と一体化されたＭＲ−オン−レール（MR-on-rails））である。このようなＭＲＩ−Ｌｉｎａｃは、例えば、患者における標的器官又は標的腫瘍の位置を決定するために使用されることができ、放射線療法治療計画に従って放射線療法を所定の標的に向けることができる。
［００４０］
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、標的臓器、標的腫瘍又はその両方）の患者の解剖学的構造のひとつ又はそれ以上の画像を取得するように構成することができる。ひとつ又はそれ以上の画像は、複数の２次元（２Ｄ）スライスを含むことができる。各２次元（２Ｄ）スライスは、ひとつ又はそれ以上のパラメータ（例えば、２次元（２Ｄ）スライスの厚さ、方向、及び位置など）を含むことができる。そのひとつ又はそれ以上のパラメータは、プロセッサ回路１１２を使用して、標的を含むように調整することができる。例えば、磁場勾配又は無線周波数（Ｆ）波形特性を調整することによって、２次元（２Ｄ）スライスの選択された特徴を操作することができる。例えば、スライスの位置は、ＲＦパルスの変調周波数を変更し、同じ勾配強度を維持することによって変化させることができる。さらに、スライスの向きは、例えば、物理的に異なる勾配軸（例えば、選択されたスライスは、適用される勾配に対して直交することができる）を使用することによって変更することができる。ひとつの例では、画像取得装置１７０（例えば、ＭＲＩ又はＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ）は、任意の向きの２次元（２Ｄ）スライスを取得することができる。例えば、２次元（２Ｄ）スライスの向きは、サジタル方向、コロナル方向、アキシャル方向、又は斜め方向を含むことができる。さらに、これらの方向は、例えば、ＭＲＩ又はＭＲＩ−Ｌｉｎａｃに関連する磁場勾配（例えば、それぞれＧｘ、Ｇｙ又はＧｚ）に対応することができる。ひとつの例では、２次元（２Ｄ）スライスは、３次元（３Ｄ）ＭＲＩボリュームなどの情報から決定することができる。そのような２次元（２Ｄ）スライスは、患者が放射線療法治療を受けている間、例えば、放射線療法装置１１０を使用しているときに、「リアルタイム」で画像取得装置１７０によって取得することができる。ひとつの実施形態では、２次元（２Ｄ）画像スライスは、画像取得装置１７０としての超音波装置によって提供することができる。
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、標的臓器、標的腫瘍又はその両方）の患者の解剖学的構造のひとつ又はそれ以上の画像を取得するように構成することができる。ひとつ又はそれ以上の画像は、複数の２次元（２Ｄ）スライスを含むことができる。各２次元（２Ｄ）スライスは、ひとつ又はそれ以上のパラメータ（例えば、２次元（２Ｄ）スライスの厚さ、方向、及び位置など）を含むことができる。そのひとつ又はそれ以上のパラメータは、プロセッサ回路１１２を使用して、標的を含むように調整することができる。例えば、磁場勾配又は無線周波数（Ｆ）波形特性を調整することによって、２次元（２Ｄ）スライスの選択された特徴を操作することができる。例えば、スライスの位置は、ＲＦパルスの変調周波数を変更し、同じ勾配強度を維持することによって変化させることができる。さらに、スライスの向きは、例えば、物理的に異なる勾配軸（例えば、選択されたスライスは、適用される勾配に対して直交することができる）を使用することによって変更することができる。ひとつの例では、画像取得装置１７０（例えば、ＭＲＩ又はＭＲＩ−Ｌｉｎａｃ）は、任意の向きの２次元（２Ｄ）スライスを取得することができる。例えば、２次元（２Ｄ）スライスの向きは、サジタル方向、コロナル方向、アキシャル方向、又は斜め方向を含むことができる。さらに、これらの方向は、例えば、ＭＲＩ又はＭＲＩ−Ｌｉｎａｃに関連する磁場勾配（例えば、それぞれＧｘ、Ｇｙ又はＧｚ）に対応することができる。ひとつの例では、２次元（２Ｄ）スライスは、３次元（３Ｄ）ＭＲＩボリュームなどの情報から決定することができる。そのような２次元（２Ｄ）スライスは、患者が放射線療法治療を受けている間、例えば、放射線療法装置１１０を使用しているときに、「リアルタイム」で画像取得装置１７０によって取得することができる。ひとつの実施形態では、２次元（２Ｄ）画像スライスは、画像取得装置１７０としての超音波装置によって提供することができる。
［００４１］
治療計画システム１６０（例えば、Ｅｌｅｋｔａ社製のＭＯＮＡＣＯＲ（登録商標）、Ｅｌｅｋｔａ社製のＸｉＯＲ（登録商標））は、治療されるべき特定の患者に対する放射線治療計画と、他の患者のための放射線治療計画とを、他の放射線治療情報（例えば、ビーム角度、用量ヒストグラムボリューム情報、治療中に使用される放射線ビームの数、ビーム角度、ビーム当たりの線量など）を生成し、保存する。例えば、治療計画システム１６０は、患者に適用される特定の放射線量に関する情報、及び他の放射線療法関連情報（例えば、画像誘導放射線療法（ＩＧＲＴ）、強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）、定位放射線治療のような治療のタイプ）についての情報を提供することができる。
治療計画システム１６０（例えば、Ｅｌｅｋｔａ社製のＭＯＮＡＣＯＲ（登録商標）、Ｅｌｅｋｔａ社製のＸｉＯＲ（登録商標））は、治療されるべき特定の患者に対する放射線治療計画と、他の患者のための放射線治療計画とを、他の放射線治療情報（例えば、ビーム角度、用量ヒストグラムボリューム情報、治療中に使用される放射線ビームの数、ビーム角度、ビーム当たりの線量など）を生成し、保存する。例えば、治療計画システム１６０は、患者に適用される特定の放射線量に関する情報、及び他の放射線療法関連情報（例えば、画像誘導放射線療法（ＩＧＲＴ）、強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）、定位放射線治療のような治療のタイプ）についての情報を提供することができる。
［００４２］
放射線療法治療のひとつのタイプは、強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ：Intensity Modulated Radiation Therapy）である。ＩＭＲＴは、放射線の均一な放射場を送出する等角放射線療法とは異なる。ＩＭＲＴは、各ビームによって送達される線量分布の調節を可能にする。ＩＭＲＴにおいて、放射線の各ビームは、それを通して放射が小矩形領域に送達される開口を分割することにより離散化することができる。したがって、各ビームは複数の「ビームレット」に分割される。ＩＭＲＴを使用して、各ビームレットのための放射強度（例えば、フルエンス）は、独立して調節することができる。所与のビームセットに対して、ビームレットフルエンスは、リスクのある臓器に同時に少量の線量を送達しながら放射線療法治療が癌の標的に所定量の線量を沈着させる能力によって決定される、治療計画の品質に影響を及ぼす可能性がある。
放射線療法治療のひとつのタイプは、強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ：Intensity Modulated Radiation Therapy）である。ＩＭＲＴは、放射線の均一な放射場を送出する等角放射線療法とは異なる。ＩＭＲＴは、各ビームによって送達される線量分布の調節を可能にする。ＩＭＲＴにおいて、放射線の各ビームは、それを通して放射が小矩形領域に送達される開口を分割することにより離散化することができる。したがって、各ビームは複数の「ビームレット」に分割される。ＩＭＲＴを使用して、各ビームレットのための放射強度（例えば、フルエンス）は、独立して調節することができる。所与のビームセットに対して、ビームレットフルエンスは、リスクのある臓器に同時に少量の線量を送達しながら放射線療法治療が癌の標的に所定量の線量を沈着させる能力によって決定される、治療計画の品質に影響を及ぼす可能性がある。
［００４３］
患者内の放射ビームの予測不可能な性質のために、ボクセルに受ける線量は、例えば、モンテカルロシミュレーションを介して決定されることができる。ＩＭＲＴ治療計画の主な目的は、ビームにおけるすべてのセグメント／開口／制御点のＭＬＣのリーフ位置及び強度を含む、すべてのセグメント及び／又は開口及び／又は制御点及び／又はビームレットに対する放射線強度を決定することである。ＩＭＲＴについて上述したが、開示された方法、プロセス、システムは、ＩＭＲＴに限定されない。例えば、それらは、体積変調アーク療法（ＶＭＡＴ：Volumetric Modulated Arc Therapy）、強度変調アーク療法（ＩＭＡＴ：Intensity Modulated Arc Therapy）、ダイナミックＭＬＣ、ヘリカルトモセラピー、走査ビーム治療、などに適用することができる。
患者内の放射ビームの予測不可能な性質のために、ボクセルに受ける線量は、例えば、モンテカルロシミュレーションを介して決定されることができる。ＩＭＲＴ治療計画の主な目的は、ビームにおけるすべてのセグメント／開口／制御点のＭＬＣのリーフ位置及び強度を含む、すべてのセグメント及び／又は開口及び／又は制御点及び／又はビームレットに対する放射線強度を決定することである。ＩＭＲＴについて上述したが、開示された方法、プロセス、システムは、ＩＭＲＴに限定されない。例えば、それらは、体積変調アーク療法（ＶＭＡＴ：Volumetric Modulated Arc Therapy）、強度変調アーク療法（ＩＭＡＴ：Intensity Modulated Arc Therapy）、ダイナミックＭＬＣ、ヘリカルトモセラピー、走査ビーム治療、などに適用することができる。
［００４４］
例えば、ＶＭＡＴは、放射線治療装置（図３参照）のガントリを回転させることによって、連続的な放射線ビームを有するひとつ又はそれ以上のアークを通って放射線を送達する。ＶＭＡＴ治療中、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）形状、フルエンス出力レート（例えば、線量率）、ガントリ回転速度、ＭＬＣ及びＩＭＲＴの方向（例えば、ステップ・アンド・シュート（step-and-shoot）又はスライドウィンドウ（sliding window））のような、パラメータの数を変化させることができる、典型的には、各アークは、各制御点がひとつのビームを含む均一又は不均一な分散制御点に分けることができる。各ビームは、マトリックス状のビーム（例えば、ＭＬＣのサイズに応じて、３×１０ｍｍ２又は３ｘ５ｍｍ２）に分解することができ、放射線療法治療計画は、照射領域の離散を多数のキューブ（例えば、ボクセル）に線量分布を考慮することにより評価することができる。このように、ひとつの実施形態では、プロセッサ回路は、処理目的として線量分布を用いて既存の放射線療法治療計画を更新するための処理を行う。既存の放射線療法治療計画は、既知の線量分布を含む。加えて、既存の放射線療法治療計画は制御ポイントの初期セットを含み、ここでは制御ポイントの初期セットは既知の線量分布に対応しない。プロセッサは、制御点を最適化して、既知の線量分布を近似することができる。
例えば、ＶＭＡＴは、放射線治療装置（図３参照）のガントリを回転させることによって、連続的な放射線ビームを有するひとつ又はそれ以上のアークを通って放射線を送達する。ＶＭＡＴ治療中、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）形状、フルエンス出力レート（例えば、線量率）、ガントリ回転速度、ＭＬＣ及びＩＭＲＴの方向（例えば、ステップ・アンド・シュート（step-and-shoot）又はスライドウィンドウ（sliding window））のような、パラメータの数を変化させることができる、典型的には、各アークは、各制御点がひとつのビームを含む均一又は不均一な分散制御点に分けることができる。各ビームは、マトリックス状のビーム（例えば、ＭＬＣのサイズに応じて、３×１０ｍｍ２又は３ｘ５ｍｍ２）に分解することができ、放射線療法治療計画は、照射領域の離散を多数のキューブ（例えば、ボクセル）に線量分布を考慮することにより評価することができる。このように、ひとつの実施形態では、プロセッサ回路は、処理目的として線量分布を用いて既存の放射線療法治療計画を更新するための処理を行う。既存の放射線療法治療計画は、既知の線量分布を含む。加えて、既存の放射線療法治療計画は制御ポイントの初期セットを含み、ここでは制御ポイントの初期セットは既知の線量分布に対応しない。プロセッサは、制御点を最適化して、既知の線量分布を近似することができる。
［００４５］
治療計画を生成することは、患者の画像にアクセスし、腫瘍などの標的を輪郭描写するために、画像取得装置１７０（例えば、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、超音波装置、等）と通信することを含むことができる。いくつかの実施形態では、腫瘍を取り囲む又は腫瘍のすぐ近くに存在する健康な組織のような、リスク臓器（ＯＡＲ）の描写が必要な場合がある。したがって、ＯＡＲが標的腫瘍に近い場合、ＯＡＲのセグメンテーションが行われる。また、もし標的腫瘍がＯＡＲに近ければ（例えば、膀胱や直腸に近い近接した前立腺）、治療計画システム１６０は、標的だけではなくＯＡＲにも線量分布の研究を可能にすることができる。
治療計画を生成することは、患者の画像にアクセスし、腫瘍などの標的を輪郭描写するために、画像取得装置１７０（例えば、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、超音波装置、等）と通信することを含むことができる。いくつかの実施形態では、腫瘍を取り囲む又は腫瘍のすぐ近くに存在する健康な組織のような、リスク臓器（ＯＡＲ）の描写が必要な場合がある。したがって、ＯＡＲが標的腫瘍に近い場合、ＯＡＲのセグメンテーションが行われる。また、もし標的腫瘍がＯＡＲに近ければ（例えば、膀胱や直腸に近い近接した前立腺）、治療計画システム１６０は、標的だけではなくＯＡＲにも線量分布の研究を可能にすることができる。
［００４６］
ＯＡＲから標的臓器又は標的腫瘍の輪郭を描くために、ＭＲＩ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像、Ｘ線画像、超音波画像、ＳＰＥＣＴ画像、３Ｄ医用画像のセットなどのような、放射線療法を受ける患者の医学的画像を、画像取得装置１７０によって取得して、身体部分の内部構造を明らかにすることができる。医用画像からの情報に基づいて、３次元構造を得ることができる。さらに、治療計画プロセス中に、標的腫瘍の効率的な治療（例えば、標的腫瘍が効果的な治療のために十分な放射線量を受けるように）と、ＯＡＲの低照射（例えば、ＯＡＲは可能な限り低い放射線量を受ける）との間のバランスを達成するために、標的臓器及び標的腫瘍の位置、ＯＡＲの位置、及びＯＡＲに関連する標的の動きを含む、多くのパラメータを考慮に入れることができる。例えば、三次元（３Ｄ）構造は、標的の輪郭を形成するか、又は、ＭＲＩ又はＣＴ画像の各２次元（２Ｄ）レイヤ又はスライス内で輪郭を形成して各２次元（２Ｄ）レイヤ又はスライスの輪郭を組み合わせることで、得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、医師、線量測定、又は医療従事者により）生成する、又は自動で（例えば、スウェーデン、ストックホルムのエレクタ社製のＡＢＡＳ（Atlas-based Auto-Segmentation software）（登録商標）により）生成することができる。特定の実施形態において、標的腫瘍又はＯＡＲの３次元（３Ｄ）構造は、治療計画システム１６によって自動的に生成することができる。
ＯＡＲから標的臓器又は標的腫瘍の輪郭を描くために、ＭＲＩ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像、Ｘ線画像、超音波画像、ＳＰＥＣＴ画像、３Ｄ医用画像のセットなどのような、放射線療法を受ける患者の医学的画像を、画像取得装置１７０によって取得して、身体部分の内部構造を明らかにすることができる。医用画像からの情報に基づいて、３次元構造を得ることができる。さらに、治療計画プロセス中に、標的腫瘍の効率的な治療（例えば、標的腫瘍が効果的な治療のために十分な放射線量を受けるように）と、ＯＡＲの低照射（例えば、ＯＡＲは可能な限り低い放射線量を受ける）との間のバランスを達成するために、標的臓器及び標的腫瘍の位置、ＯＡＲの位置、及びＯＡＲに関連する標的の動きを含む、多くのパラメータを考慮に入れることができる。例えば、三次元（３Ｄ）構造は、標的の輪郭を形成するか、又は、ＭＲＩ又はＣＴ画像の各２次元（２Ｄ）レイヤ又はスライス内で輪郭を形成して各２次元（２Ｄ）レイヤ又はスライスの輪郭を組み合わせることで、得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、医師、線量測定、又は医療従事者により）生成する、又は自動で（例えば、スウェーデン、ストックホルムのエレクタ社製のＡＢＡＳ（Atlas-based Auto-Segmentation software）（登録商標）により）生成することができる。特定の実施形態において、標的腫瘍又はＯＡＲの３次元（３Ｄ）構造は、治療計画システム１６によって自動的に生成することができる。
［００４７］
標的腫瘍とＯＡＲが位置づけられ描写された後、線量測定士、医師又は医療従事者は、標的腫瘍及び腫瘍に近接する任意のＯＡＲ（例えば、左右の耳下腺、視神経、眼、水晶体、内耳、脊髄、脳幹など）に適用される放射線量を決定することができる。放射線量が、各解剖学的構造（例えば、標的腫瘍、ＯＡＲ）に対して決定された後、逆プラニングとして知られるプロセスが実行され、ひとつ又はそれ以上の治療計画パラメータを決定することができる。逆プラニングの結果は、治療計画システム１６０又はデータベース１４０に格納することができる放射線療法治療計画を構成することができる。このとき、治療中のこれらの解剖学的構造の予想される動きの程度は、計画プロセスに組み込むことができる。これらの治療パラメータのいつかは、相関していてもよい。例えば、治療計画を変更しようとする際にひとつのパラメータを調整すること（例えば、標的腫瘍への用量を増加させるような、異なる目的に対する重みつけ）は、少なくともひとつの他のパラメータに影響を及ぼす可能性があり、その結果、異なる治療計画が開発される可能性がある。したがって、治療計画システム１６０は、放射線治療装置１１０が患者に放射線治療を提供するために、これらのパラメータを有する調整された放射線治療計画を生成することができる。
標的腫瘍とＯＡＲが位置づけられ描写された後、線量測定士、医師又は医療従事者は、標的腫瘍及び腫瘍に近接する任意のＯＡＲ（例えば、左右の耳下腺、視神経、眼、水晶体、内耳、脊髄、脳幹など）に適用される放射線量を決定することができる。放射線量が、各解剖学的構造（例えば、標的腫瘍、ＯＡＲ）に対して決定された後、逆プラニングとして知られるプロセスが実行され、ひとつ又はそれ以上の治療計画パラメータを決定することができる。逆プラニングの結果は、治療計画システム１６０又はデータベース１４０に格納することができる放射線療法治療計画を構成することができる。このとき、治療中のこれらの解剖学的構造の予想される動きの程度は、計画プロセスに組み込むことができる。これらの治療パラメータのいつかは、相関していてもよい。例えば、治療計画を変更しようとする際にひとつのパラメータを調整すること（例えば、標的腫瘍への用量を増加させるような、異なる目的に対する重みつけ）は、少なくともひとつの他のパラメータに影響を及ぼす可能性があり、その結果、異なる治療計画が開発される可能性がある。したがって、治療計画システム１６０は、放射線治療装置１１０が患者に放射線治療を提供するために、これらのパラメータを有する調整された放射線治療計画を生成することができる。
［００４８］
放射線治療計画は、解剖学的構造から予想される動きの程度に依存することがある。それらの構造が、治療中に著しく移動することが予想される場合には、治療計画の品質が低下するかもしれない。また、それらの構造が、計画が作成された時に期待されていたものよりも治療中により移動した場合には、これは治療の効果が減少するかもしれない。したがって、治療送達中の解剖学的構造のひとつ又はそれ以上のものの位置を制限することは、患者にとって有益であり得る。
放射線治療計画は、解剖学的構造から予想される動きの程度に依存することがある。それらの構造が、治療中に著しく移動することが予想される場合には、治療計画の品質が低下するかもしれない。また、それらの構造が、計画が作成された時に期待されていたものよりも治療中により移動した場合には、これは治療の効果が減少するかもしれない。したがって、治療送達中の解剖学的構造のひとつ又はそれ以上のものの位置を制限することは、患者にとって有益であり得る。
［００４９］
また、放射線治療システム１００は、表示装置１８０とユーザインターフェース１９０を含む。表示装置１８０は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量分布、ビーム角度、制御点のセットなど）、治療計画、標的、標的の局在化及び／又は標的の追跡、又は、ユーザに関連する任意の情報を表示する、ひとつ又はそれ以上の表示画面を含む。ユーザインターフェース１９０は、ユーザが放射線治療システム１００に情報を入力することができる、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン又は任意のタイプを含む。
また、放射線治療システム１００は、表示装置１８０とユーザインターフェース１９０を含む。表示装置１８０は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量分布、ビーム角度、制御点のセットなど）、治療計画、標的、標的の局在化及び／又は標的の追跡、又は、ユーザに関連する任意の情報を表示する、ひとつ又はそれ以上の表示画面を含む。ユーザインターフェース１９０は、ユーザが放射線治療システム１００に情報を入力することができる、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン又は任意のタイプを含む。
［００５０］
さらに、放射線治療システム１００の任意の及び全ての構成要素は、ひとつ実施形態では、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ−Ｖ、など）として実装されてもよい。例えば、仮想マシンは、ハードウェアとして機能するソフトウェアであり得る。したがって、仮想マシンは、少なくともひとつ又はそれ以上の仮想プロセッサと、ひとつ又はそれ以上の仮想メモリと、ハードウェアとして機能するひとつ又はそれ以上の仮想通信インターフェースとを含むことができる。例えば、ＯＩＳ１５０と、ＴＰＳ１６０と、画像取得装置１７０は、仮想マシンとして実現することができる。処理能力とメモリと利用可能な計算能力が与えられれば、全体の放射線治療システムは、仮想マシンとして実現することができる。
さらに、放射線治療システム１００の任意の及び全ての構成要素は、ひとつ実施形態では、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ−Ｖ、など）として実装されてもよい。例えば、仮想マシンは、ハードウェアとして機能するソフトウェアであり得る。したがって、仮想マシンは、少なくともひとつ又はそれ以上の仮想プロセッサと、ひとつ又はそれ以上の仮想メモリと、ハードウェアとして機能するひとつ又はそれ以上の仮想通信インターフェースとを含むことができる。例えば、ＯＩＳ１５０と、ＴＰＳ１６０と、画像取得装置１７０は、仮想マシンとして実現することができる。処理能力とメモリと利用可能な計算能力が与えられれば、全体の放射線治療システムは、仮想マシンとして実現することができる。
［００５１］
図２は、放射線療法治療装置２００のひとつのタイプの例、例えば、スウェーデン、ストックホルムのＥｌｅｋｔａ、ＡＢによって製造されたレクセルガンマナイフ（Ｌｅｋｓｅｌｌ Ｇａｍｍａ Ｋｎｉｆｅ）を示す。ガンマナイフは、（例えば、画像取得装置１７０からの）ＭＲＩ画像に遠隔からアクセスして、脳内の標的腫瘍を位置特定することができる（図１に示す）プロセッサ装置１１２を利用するように構成することができる。ひとつの実施形態では、画像取得装置１７０としてのＭＲＩ装置は、ガンマナイフと統合することができる。図２に示すように、放射線治療セッション中、患者２１０は、手術又は放射線療法を受けている患者の身体部分（例えば、頭部）を安定に保つために座標フレーム２２０を着用してもよい。座標フレーム２２０及び患者位置決めシステム２３０は、患者を撮像している間、又は放射線施術している間に使用することができる空間座標系を確立することができる。放射線治療装置２００は、複数の放射線源２５０を包囲する保護ハウジング２４０を含むことができる。放射源２５０は、ビームチャネル２６０を介して複数の放射ビーム（例えば、ビームレット）を生成することができる。複数の放射ビームは、異なる方向からアイソセンタ２７０に集束するように構成することができる。個々の放射ビームは比較的低い強度を有することができるが、アイソセンタ２７０は、異なる放射ビームからの複数の線量がアイソセンタ２７０に蓄積するとき、比較的高いレベルの放射を受け取ることができる。特定の実施形態では、アイソセンタ２７０は、腫瘍のような外科手術又は治療下の標的に対応することができる。
図２は、放射線療法治療装置２００のひとつのタイプの例、例えば、スウェーデン、ストックホルムのＥｌｅｋｔａ、ＡＢによって製造されたレクセルガンマナイフ（Ｌｅｋｓｅｌｌ Ｇａｍｍａ Ｋｎｉｆｅ）を示す。ガンマナイフは、（例えば、画像取得装置１７０からの）ＭＲＩ画像に遠隔からアクセスして、脳内の標的腫瘍を位置特定することができる（図１に示す）プロセッサ装置１１２を利用するように構成することができる。ひとつの実施形態では、画像取得装置１７０としてのＭＲＩ装置は、ガンマナイフと統合することができる。図２に示すように、放射線治療セッション中、患者２１０は、手術又は放射線療法を受けている患者の身体部分（例えば、頭部）を安定に保つために座標フレーム２２０を着用してもよい。座標フレーム２２０及び患者位置決めシステム２３０は、患者を撮像している間、又は放射線施術している間に使用することができる空間座標系を確立することができる。放射線治療装置２００は、複数の放射線源２５０を包囲する保護ハウジング２４０を含むことができる。放射源２５０は、ビームチャネル２６０を介して複数の放射ビーム（例えば、ビームレット）を生成することができる。複数の放射ビームは、異なる方向からアイソセンタ２７０に集束するように構成することができる。個々の放射ビームは比較的低い強度を有することができるが、アイソセンタ２７０は、異なる放射ビームからの複数の線量がアイソセンタ２７０に蓄積するとき、比較的高いレベルの放射を受け取ることができる。特定の実施形態では、アイソセンタ２７０は、腫瘍のような外科手術又は治療下の標的に対応することができる。
［００５２］
図３は、放射線治療装置３００のタイプの別の例（例えば、スウェーデン、ストックホルムのＥｌｅｋｔａ、ＡＢによって製造されたＬＩＮＡＣと呼ばれる線形加速器）を示す。線形加速器３００を使用する場合、患者３０２を患者テーブル３０４上に配置して、治療計画システム１６０（図１に示す）によって生成された放射線療法治療計画によって決定された放射線量を受け取ることができる。画像データ１２２及び位置特定モジュール１２３は、患者３０２の解剖学的構造内に配置された標的器官又は標的腫瘍などのボリューム内の３Ｄ標的を定位及び追跡するために使用することができる。
図３は、放射線治療装置３００のタイプの別の例（例えば、スウェーデン、ストックホルムのＥｌｅｋｔａ、ＡＢによって製造されたＬＩＮＡＣと呼ばれる線形加速器）を示す。線形加速器３００を使用する場合、患者３０２を患者テーブル３０４上に配置して、治療計画システム１６０（図１に示す）によって生成された放射線療法治療計画によって決定された放射線量を受け取ることができる。画像データ１２２及び位置特定モジュール１２３は、患者３０２の解剖学的構造内に配置された標的器官又は標的腫瘍などのボリューム内の３Ｄ標的を定位及び追跡するために使用することができる。
［００５３］
線形加速器３００は、患者３０２の周りを回転するガントリ３０８に接続された放射ヘッド３０６を含んでもよい。放射線ヘッド３０６は、標的器官又は標的腫瘍に向けられた放射ビーム３１０を生成する。ガントリ３０８が回転すると、放射線ヘッド３０６は患者３０２の周りを回転することができる。回転している間、放射線ヘッド３０６は、治療計画システム１６０（図１に示す）によって生成された治療計画に従って、腫瘍の角度及び形状及びサイズに応じて、放射線の複数の変化する投与量を患者３０２に提供することができる。器官や腫瘍は患者の体内を移動するため、標的の迅速かつ正確な３次元（３Ｄ）の位置特定が重要である。例えば、標的器官又は腫瘍は、様々なタイプの運動（例えば、呼吸、心臓、蠕動又は他のタイプの患者運動）により動き得る。したがって、線形加速器３００は、標的位置特定モジュール１２３を使用することによって、放射線療法治療中に標的（例えば、器官又は腫瘍）を位置決めし、標的を追跡するように構成することができる。
線形加速器３００は、患者３０２の周りを回転するガントリ３０８に接続された放射ヘッド３０６を含んでもよい。放射線ヘッド３０６は、標的器官又は標的腫瘍に向けられた放射ビーム３１０を生成する。ガントリ３０８が回転すると、放射線ヘッド３０６は患者３０２の周りを回転することができる。回転している間、放射線ヘッド３０６は、治療計画システム１６０（図１に示す）によって生成された治療計画に従って、腫瘍の角度及び形状及びサイズに応じて、放射線の複数の変化する投与量を患者３０２に提供することができる。器官や腫瘍は患者の体内を移動するため、標的の迅速かつ正確な３次元（３Ｄ）の位置特定が重要である。例えば、標的器官又は腫瘍は、様々なタイプの運動（例えば、呼吸、心臓、蠕動又は他のタイプの患者運動）により動き得る。したがって、線形加速器３００は、標的位置特定モジュール１２３を使用することによって、放射線療法治療中に標的（例えば、器官又は腫瘍）を位置決めし、標的を追跡するように構成することができる。
［００５４］
さらに、患者テーブル３０４の下には、標的器官又は患者３２の体の標的腫瘍上に位置するアイソセンタ３１４の周りで放射線ヘッド３０６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３１２が設けられてもよい。フラットパネルシンチレータは、信号対ノイズ比が達成可能な最も高い画像を取得することができ、任意の特定の放射線療法治療セッションの間に患者３０２によって受信される放射線量の検証に使用することができる（例えば、放射線療法治療は、複数のセッションの放射線療法を必要とすることがあり、各セッションは、通常「分画」と呼ばれる）。さらに、そのような画像は、放射線ヘッド３０６に対する患者位置決めの幾何学的精度を決定するために使用される。
さらに、患者テーブル３０４の下には、標的器官又は患者３２の体の標的腫瘍上に位置するアイソセンタ３１４の周りで放射線ヘッド３０６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３１２が設けられてもよい。フラットパネルシンチレータは、信号対ノイズ比が達成可能な最も高い画像を取得することができ、任意の特定の放射線療法治療セッションの間に患者３０２によって受信される放射線量の検証に使用することができる（例えば、放射線療法治療は、複数のセッションの放射線療法を必要とすることがあり、各セッションは、通常「分画」と呼ばれる）。さらに、そのような画像は、放射線ヘッド３０６に対する患者位置決めの幾何学的精度を決定するために使用される。
［００５５］
放射ヘッド３０６によって生成された軸３１０とビーム３１０の中心との交差点は、通常「アイソセンタ」と呼ばれる。患者テーブル３０４は電動化されて、患者３０２がアイソセンタ３１４に又はその近くに腫瘍部位とともに配置されるようにすることができる。例えば、患者テーブル３０４は、放射ヘッド３０６内に位置する治療用放射線源に対して、患者３０２を上昇させ、患者３０２の縦方向位置又は緯度方向などの位置を変更するように、線形加速器３００のひとつ又はそれ以上の他の構成要素に対する位置を変更することができる。
放射ヘッド３０６によって生成された軸３１０とビーム３１０の中心との交差点は、通常「アイソセンタ」と呼ばれる。患者テーブル３０４は電動化されて、患者３０２がアイソセンタ３１４に又はその近くに腫瘍部位とともに配置されるようにすることができる。例えば、患者テーブル３０４は、放射ヘッド３０６内に位置する治療用放射線源に対して、患者３０２を上昇させ、患者３０２の縦方向位置又は緯度方向などの位置を変更するように、線形加速器３００のひとつ又はそれ以上の他の構成要素に対する位置を変更することができる。
［００５６］
上述したように、患者の位置の変化と放射線治療中の標的運動に関する情報を提供することができる、画像内の標的の位置の質をリアルタイムで迅速かつ効率的かつ自動的に決定することができる方法及びシステムが必要とされている。この方法及びシステムは、検出された変化が確実に知られていることを継続的に検証することができる。図４は、ひとつの実施形態として教師付き機械学習を使用して分類器を生成し訓練することを示すブロック図を示す。複数の医用画像１２２（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波など）がメモリ１１６に記憶される。画像１２２は、例えば、前立腺の時系列の観察結果を表す３次元ボリュームであり得る。別の実施形態では、画像１２２は２次元画像であってもよい。画像１２２は、放射線療法治療の前及び／又は放射線療法治療中に撮影された画像を含むことができる。訓練データは、実際の治療を伴わないが、それを代表する条件の下で得ることができる。標的が移動するにつれて、追加画像１２２が撮影され、メモリ１１６に格納される。
上述したように、患者の位置の変化と放射線治療中の標的運動に関する情報を提供することができる、画像内の標的の位置の質をリアルタイムで迅速かつ効率的かつ自動的に決定することができる方法及びシステムが必要とされている。この方法及びシステムは、検出された変化が確実に知られていることを継続的に検証することができる。図４は、ひとつの実施形態として教師付き機械学習を使用して分類器を生成し訓練することを示すブロック図を示す。複数の医用画像１２２（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波など）がメモリ１１６に記憶される。画像１２２は、例えば、前立腺の時系列の観察結果を表す３次元ボリュームであり得る。別の実施形態では、画像１２２は２次元画像であってもよい。画像１２２は、放射線療法治療の前及び／又は放射線療法治療中に撮影された画像を含むことができる。訓練データは、実際の治療を伴わないが、それを代表する条件の下で得ることができる。標的が移動するにつれて、追加画像１２２が撮影され、メモリ１１６に格納される。
［００５７］
画像１２２が取り込まれて記憶された後、画像１２２はプロセッサ１１２によってメモリ１１６から取り出され、プロセッサは画像登録が行われる位置特定モジュール１２３を取り出すことができる。ひとつの実施形態では、解剖学的構造の位置特定は、例えば、厳格な６個のパラメータ変換（例えば、３個の回転及び３個の変換）を使用する位置特定モジュール１２３によって実行され得る。位置特定モジュール１２３は、例えば、現在の容積測定データセットを、取得された第１の容積測定データセットに登録することができる。別の実施形態では、位置特定モジュールは、各画像の標的を識別するためにセグメンテーションを使用することができる。別の実施形態では、位置特定モジュールは、空間ハッシング技術を使用して、標的の外観からの位置を識別することができる。位置特定プロセスは、少なくとも２つの画像間のマッピングを提供して、標的が移動したかどうかの表示を提供する。
画像１２２が取り込まれて記憶された後、画像１２２はプロセッサ１１２によってメモリ１１６から取り出され、プロセッサは画像登録が行われる位置特定モジュール１２３を取り出すことができる。ひとつの実施形態では、解剖学的構造の位置特定は、例えば、厳格な６個のパラメータ変換（例えば、３個の回転及び３個の変換）を使用する位置特定モジュール１２３によって実行され得る。位置特定モジュール１２３は、例えば、現在の容積測定データセットを、取得された第１の容積測定データセットに登録することができる。別の実施形態では、位置特定モジュールは、各画像の標的を識別するためにセグメンテーションを使用することができる。別の実施形態では、位置特定モジュールは、空間ハッシング技術を使用して、標的の外観からの位置を識別することができる。位置特定プロセスは、少なくとも２つの画像間のマッピングを提供して、標的が移動したかどうかの表示を提供する。
［００５８］
位置特定プロセス自体は、品質の基準を規定するものではない。特定のアプリケーションで品質が何を意味するのかを定義する必要がある。例えば、「良好な品質」とは約０．５ｍｍの精度より良いものと定義され、「不良な品質」とは約０．５ｍｍと約２ｍｍとの間の精度として定義され、局所化の失敗とは約２ｍｍより大きい精度として定義されてもよい。初期トレーニングのために提供された画像セットは、「良好な品質」の結果を提供するように選択することができる。
位置特定プロセス自体は、品質の基準を規定するものではない。特定のアプリケーションで品質が何を意味するのかを定義する必要がある。例えば、「良好な品質」とは約０．５ｍｍの精度より良いものと定義され、「不良な品質」とは約０．５ｍｍと約２ｍｍとの間の精度として定義され、局所化の失敗とは約２ｍｍより大きい精度として定義されてもよい。初期トレーニングのために提供された画像セットは、「良好な品質」の結果を提供するように選択することができる。
［００５９］
異なる種類の品質の複数の定位結果を収集するために、定位処理の精度を変更することができる。したがって、品質モジュール１２４は、フィードバックループ１１９を介して定位モジュール１２３に接続される。例えば、一実施形態では、位置特定プロセスは、登録アルゴリズムを使用することができる。登録アルゴリズムは、アルゴリズムを開始するための「正しい」位置特定結果が何であるかの最初の推測を使用することができる。「最初の推測」の値は変更することができる。例えば、「最初の推測」は、理想値から連続的に調整することができる。位置特定プロセスの最初の開始点を変更することによって、複数の位置特定結果を取得してメモリ１１６に格納することができる。このようにして、最初の推測を理想値からさらに遠ざけることによって、位置特定アルゴリズムのための異常条件を作成することができる。初期の推測の調整は、品質の低下又は故障の結果が生じるまで継続することができる。位置特定アルゴリズムを失敗させるような異常状態を生成することにより、複数の不良品質及び失敗のケースを生成して、機械学習モジュール１２５を訓練することができる。位置特定モジュール１２３の結果は、品質モジュール１２４と特徴抽出モジュール１２７の両方に入力される。
異なる種類の品質の複数の定位結果を収集するために、定位処理の精度を変更することができる。したがって、品質モジュール１２４は、フィードバックループ１１９を介して定位モジュール１２３に接続される。例えば、一実施形態では、位置特定プロセスは、登録アルゴリズムを使用することができる。登録アルゴリズムは、アルゴリズムを開始するための「正しい」位置特定結果が何であるかの最初の推測を使用することができる。「最初の推測」の値は変更することができる。例えば、「最初の推測」は、理想値から連続的に調整することができる。位置特定プロセスの最初の開始点を変更することによって、複数の位置特定結果を取得してメモリ１１６に格納することができる。このようにして、最初の推測を理想値からさらに遠ざけることによって、位置特定アルゴリズムのための異常条件を作成することができる。初期の推測の調整は、品質の低下又は故障の結果が生じるまで継続することができる。位置特定アルゴリズムを失敗させるような異常状態を生成することにより、複数の不良品質及び失敗のケースを生成して、機械学習モジュール１２５を訓練することができる。位置特定モジュール１２３の結果は、品質モジュール１２４と特徴抽出モジュール１２７の両方に入力される。
［００６０］
特徴抽出モジュール１２７は、位置特定画像から複数の特徴を抽出する。一実施形態では、特徴には、相関スコア、ヒストグラム間のＫｕｌｌｂａｃｋ Ｌｅｉｂｅｒ距離、八分円（オクタント）に分割された追跡対象オブジェクトの最小相関スコア及び最大相関スコア、見つかった位置から１ｍｍ離れた相関スコア、逆算ヘッセ行列（Hessian）要素、及びそれらの組み合わせが含まれる。
特徴抽出モジュール１２７は、位置特定画像から複数の特徴を抽出する。一実施形態では、特徴には、相関スコア、ヒストグラム間のＫｕｌｌｂａｃｋ Ｌｅｉｂｅｒ距離、八分円（オクタント）に分割された追跡対象オブジェクトの最小相関スコア及び最大相関スコア、見つかった位置から１ｍｍ離れた相関スコア、逆算ヘッセ行列（Hessian）要素、及びそれらの組み合わせが含まれる。
［００６１］
位置特定された画像のそれぞれに対して品質モジュール１２４によって品質の測定値が決定され、特徴抽出モジュール１２７によって特徴が抽出されると、教師付き機械学習モジュール１２５を使用して分類器を訓練することができる。フィッシャー（Fisher）判別分析、カーネル（Kernel）密度推定、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシンなどのような、様々なタイプの機械学習を教師付き機械学習モジュール１２５によって実施することができる。教師付き機械学習モジュール１２５は、機械学習を使用して複数の特徴のサブセットを作成し、特徴のサブセットのうちのどれが特徴の最良のサブセット（主要特徴）であるかを決定し、この最良のサブセットの特徴を使用して分類器を訓練する。例えば、使用される特徴には、相関スコア、発見された位置特定から所定の距離だけ離れて計算された類似性尺度（例えば、相関スコア）、位置特定された標的のサブセット上の類似性スコア、逆組成ヘッセ行列（Hessian）スケール係数、ヒストグラム間のカルバック・ライブラー（Kullback-Leibler）距離、類似性測定の内部小計又は他のサブコンピューティション（subcomputation）が含まれる。一実施形態では、一次特徴のリストを使用して、分類器を訓練することができる。一実施形態では、一次特徴のリストは、分類器を訓練するために使用することができる少なくとも４つの特徴（例えば、相関スコア、１ｍｍウィンドウアウェイ（ 1mm window away）、最小及び最大オルタントスコア（minimum and maximum orthant score）を含むことができる。
位置特定された画像のそれぞれに対して品質モジュール１２４によって品質の測定値が決定され、特徴抽出モジュール１２７によって特徴が抽出されると、教師付き機械学習モジュール１２５を使用して分類器を訓練することができる。フィッシャー（Fisher）判別分析、カーネル（Kernel）密度推定、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシンなどのような、様々なタイプの機械学習を教師付き機械学習モジュール１２５によって実施することができる。教師付き機械学習モジュール１２５は、機械学習を使用して複数の特徴のサブセットを作成し、特徴のサブセットのうちのどれが特徴の最良のサブセット（主要特徴）であるかを決定し、この最良のサブセットの特徴を使用して分類器を訓練する。例えば、使用される特徴には、相関スコア、発見された位置特定から所定の距離だけ離れて計算された類似性尺度（例えば、相関スコア）、位置特定された標的のサブセット上の類似性スコア、逆組成ヘッセ行列（Hessian）スケール係数、ヒストグラム間のカルバック・ライブラー（Kullback-Leibler）距離、類似性測定の内部小計又は他のサブコンピューティション（subcomputation）が含まれる。一実施形態では、一次特徴のリストを使用して、分類器を訓練することができる。一実施形態では、一次特徴のリストは、分類器を訓練するために使用することができる少なくとも４つの特徴（例えば、相関スコア、１ｍｍウィンドウアウェイ（ 1mm window away）、最小及び最大オルタントスコア（minimum and maximum orthant score）を含むことができる。
［００６２］
教師付き機械学習モジュール１２５の出力は、メモリ１１６に記憶された分類モジュール１２６（例えば、訓練された分類器）である。分類モジュール１２６は、将来の画像定位のための画像定位の質を予測するために使用することができる。画像の位置特定品質を予測することによって、分類モジュール１２６は、標的の追跡の品質の推定値を提供することができる。例えば、追跡が特定の精度内にあるかどうか、又は追跡が失われているかどうかを推定することができる。
教師付き機械学習モジュール１２５の出力は、メモリ１１６に記憶された分類モジュール１２６（例えば、訓練された分類器）である。分類モジュール１２６は、将来の画像定位のための画像定位の質を予測するために使用することができる。画像の位置特定品質を予測することによって、分類モジュール１２６は、標的の追跡の品質の推定値を提供することができる。例えば、追跡が特定の精度内にあるかどうか、又は追跡が失われているかどうかを推定することができる。
［００６３］
図５は、標的追跡のため図４の分類器を使用することを示すブロック図を示す。一実施形態では、（例えば、図１に示された）画像取得装置１７０を使用して、複数の画像１２２を取得することができる。例えば、画像取得装置１７０は、超音波装置とすることができる。画像取得装置１７０は、移動する標的をリアルタイムで追跡する際に画像１２２を取得するので、各追跡ステップ（例えば、約０．５ｍｍ）で、標的ボリュームの画像スライスが画像取得装置１７０によって取得される。４次元（４Ｄ）モニタリングアルゴリズム（図示せず）が画像スライスを取得し、データを累積し、画像１２２が位置特定されるまでリアルタイムで繰り返す。一実施形態では、画像１２２は単一画像であってもよい。別の実施形態では、画像１２２は複数の画像であってもよい。プロセッサ１１２は、メモリ１１６から位置特定モジュール１２３を検索し、位置特定モジュール１２３に画像１２２を適用する。位置特定モジュール１２３は、各画像１２２についての位置特定結果を決定する。画像１２２が位置特定された後、プロセッサ１１２は、特徴抽出モジュール１２７及び分類モジュール１２６をメモリ１１６から検索する。特徴抽出モジュール１２７は、画像及び位置特定結果から必要な特徴を抽出し、分類モジュール１２６は、以前に学習された分類器を使用して、ユーザに目標追跡品質の指標を提供する。例えば、分類モジュール１２６は、位置特定結果が通常の信頼性、低い信頼性を有するか、又は追跡が失われたかを示す。分類モジュール１２６の出力は、放射ビームをオンのままにして、放射療法を継続するか、又は標的追跡が失われたので放射ビームをオフにするかの指示をユーザに提供する（５１０）。別の実施形態では、分類モジュール１２６が、標的への追跡を失ったことを示すとき、放射ビームを自動的にオフにすることができる。
図５は、標的追跡のため図４の分類器を使用することを示すブロック図を示す。一実施形態では、（例えば、図１に示された）画像取得装置１７０を使用して、複数の画像１２２を取得することができる。例えば、画像取得装置１７０は、超音波装置とすることができる。画像取得装置１７０は、移動する標的をリアルタイムで追跡する際に画像１２２を取得するので、各追跡ステップ（例えば、約０．５ｍｍ）で、標的ボリュームの画像スライスが画像取得装置１７０によって取得される。４次元（４Ｄ）モニタリングアルゴリズム（図示せず）が画像スライスを取得し、データを累積し、画像１２２が位置特定されるまでリアルタイムで繰り返す。一実施形態では、画像１２２は単一画像であってもよい。別の実施形態では、画像１２２は複数の画像であってもよい。プロセッサ１１２は、メモリ１１６から位置特定モジュール１２３を検索し、位置特定モジュール１２３に画像１２２を適用する。位置特定モジュール１２３は、各画像１２２についての位置特定結果を決定する。画像１２２が位置特定された後、プロセッサ１１２は、特徴抽出モジュール１２７及び分類モジュール１２６をメモリ１１６から検索する。特徴抽出モジュール１２７は、画像及び位置特定結果から必要な特徴を抽出し、分類モジュール１２６は、以前に学習された分類器を使用して、ユーザに目標追跡品質の指標を提供する。例えば、分類モジュール１２６は、位置特定結果が通常の信頼性、低い信頼性を有するか、又は追跡が失われたかを示す。分類モジュール１２６の出力は、放射ビームをオンのままにして、放射療法を継続するか、又は標的追跡が失われたので放射ビームをオフにするかの指示をユーザに提供する（５１０）。別の実施形態では、分類モジュール１２６が、標的への追跡を失ったことを示すとき、放射ビームを自動的にオフにすることができる。
［００６４］
分類器を使用する利点は、一実施形態では、分類器が臨床環境で使用されるときに更新又は再トレーニングが可能であることである。例えば、追加のデータが臨床環境から取得されると、分類器は追加のデータに基づいて急いで（on the fly）再訓練することができる。更新された又は再訓練された分類器は、予測結果を改善することができる。
分類器を使用する利点は、一実施形態では、分類器が臨床環境で使用されるときに更新又は再トレーニングが可能であることである。例えば、追加のデータが臨床環境から取得されると、分類器は追加のデータに基づいて急いで（on the fly）再訓練することができる。更新された又は再訓練された分類器は、予測結果を改善することができる。
［００６５］
図６は、訓練された分類器を用いて放射線治療中に分類器を訓練し、移動する標的を追跡する例示的な方法のフローチャートを示す。図６に示すフローチャートは２つの部分を含む。第１の部分は、製品開発段階又は前処理構成又は校正中に行うことができる分類器を訓練するための部分である。上述のように、分類器は、臨床環境で使用されるとき、追加のデータに基づいて再訓練されることができる。第２の部分は、分類器を使用して、位置特定の質を評価するためのものであり、これは治療中に行うことができる。位置特定の品質に基づいて、ユーザに位置特定品質を通知する指示を与えることができる。代替的に又は追加的に、放射ビームは、位置特定品質に基づいて自動的にゲート制御され得る。
図６は、訓練された分類器を用いて放射線治療中に分類器を訓練し、移動する標的を追跡する例示的な方法のフローチャートを示す。図６に示すフローチャートは２つの部分を含む。第１の部分は、製品開発段階又は前処理構成又は校正中に行うことができる分類器を訓練するための部分である。上述のように、分類器は、臨床環境で使用されるとき、追加のデータに基づいて再訓練されることができる。第２の部分は、分類器を使用して、位置特定の質を評価するためのものであり、これは治療中に行うことができる。位置特定の品質に基づいて、ユーザに位置特定品質を通知する指示を与えることができる。代替的に又は追加的に、放射ビームは、位置特定品質に基づいて自動的にゲート制御され得る。
［００６６］
図６に示すように、第１の部分６１０は、分類器をトレーニングするためのステップを含む。分類器をトレーニングすることは、分類器を使用する前の任意の段階で実行することができ、トレーニングプロセスは必ずしも放射線療法装置１１０のプロセッサ１１２によって実行されるわけではない。いくつかの実施形態では、分類器は、更新された画像データに基づいて診療環境で再訓練されてもよく、再学習プロセスは、プロセッサ１１２によって実行されてもよい。以下の説明では、一例として、トレーニングプロセスにおけるステップを記述するときに、プロセッサ１１２を参照する。しかしながら、訓練プロセスは他のプロセッサによって実行されてもよいことを理解されたい。
図６に示すように、第１の部分６１０は、分類器をトレーニングするためのステップを含む。分類器をトレーニングすることは、分類器を使用する前の任意の段階で実行することができ、トレーニングプロセスは必ずしも放射線療法装置１１０のプロセッサ１１２によって実行されるわけではない。いくつかの実施形態では、分類器は、更新された画像データに基づいて診療環境で再訓練されてもよく、再学習プロセスは、プロセッサ１１２によって実行されてもよい。以下の説明では、一例として、トレーニングプロセスにおけるステップを記述するときに、プロセッサ１１２を参照する。しかしながら、訓練プロセスは他のプロセッサによって実行されてもよいことを理解されたい。
［００６７］
ステップ６１２において、プロセッサ装置１１２は、患者の臨床的表現（例えば、超音波画像、ＭＲ画像など）を表す一組の格納画像１２２を取り出すことができる。ステップ６１４において、プロセッサ１１２は、格納された画像のそれぞれについて画像登録を実行するために、位置特定モジュール１２３によって提供される機能を実行することができる。ステップ６１６において、プロセッサ１１２は、品質モジュール１２４によって提供される画像登録結果及び品質指標に基づいて品質指標を決定することができる。ステップ６１８において、プロセッサ１１２は、特徴抽出モジュール１２７によって提供される機能を実行して、品質指標が決定される画像から特徴を抽出することができる。ステップ６２０において、プロセッサ１１２は、監視された機械学習モジュール１２５によって提供される監視された機械学習技術を使用して、複数の関連する特徴を識別することができる。ステップ６２２において、プロセッサ１１２は、分類モジュール１２６を使用して分類器を生成することができる。
ステップ６１２において、プロセッサ装置１１２は、患者の臨床的表現（例えば、超音波画像、ＭＲ画像など）を表す一組の格納画像１２２を取り出すことができる。ステップ６１４において、プロセッサ１１２は、格納された画像のそれぞれについて画像登録を実行するために、位置特定モジュール１２３によって提供される機能を実行することができる。ステップ６１６において、プロセッサ１１２は、品質モジュール１２４によって提供される画像登録結果及び品質指標に基づいて品質指標を決定することができる。ステップ６１８において、プロセッサ１１２は、特徴抽出モジュール１２７によって提供される機能を実行して、品質指標が決定される画像から特徴を抽出することができる。ステップ６２０において、プロセッサ１１２は、監視された機械学習モジュール１２５によって提供される監視された機械学習技術を使用して、複数の関連する特徴を識別することができる。ステップ６２２において、プロセッサ１１２は、分類モジュール１２６を使用して分類器を生成することができる。
［００６８］
第２の部分６５０は、位置特定の品質を決定するために治療中に分類器を使用するためのステップを含む。ステップ６５２において、画像取得装置１７０によって複数の画像を取得することができる。ステップ６５４において、プロセッサ１１２は、各画像内の標的（例えば、腫瘍、器官、ＯＡＲなど）の位置を決定するために、位置特定モジュール１２３を使用することができる。ステップ６５６において、プロセッサ１１２は、放射線療法処理の間に標的のリアルタイム移動を追跡することができるステップ６５８において、プロセッサ１１２は、第１の部分（６１０）でトレーニングされた分類器を使用して、各追跡ステップにおける位置特定品質を決定することができる。ステップ６６０において、プロセッサ１１２は、標的追跡の品質を示す放射線治療装置１１０のユーザに指示を提供することができる。品質には、正常、低信頼、損失追跡などの品質尺度が含まれ得る。ステップ６６２において、プロセッサ１１２は、追跡品質が正常でない場合に放射線ビームをゲート制御し、標的追跡が失われた場合に放射線療法治療ビームをオフにするなど、品質に基づいて放射線量アプリケーションを制御することができる。
第２の部分６５０は、位置特定の品質を決定するために治療中に分類器を使用するためのステップを含む。ステップ６５２において、画像取得装置１７０によって複数の画像を取得することができる。ステップ６５４において、プロセッサ１１２は、各画像内の標的（例えば、腫瘍、器官、ＯＡＲなど）の位置を決定するために、位置特定モジュール１２３を使用することができる。ステップ６５６において、プロセッサ１１２は、放射線療法処理の間に標的のリアルタイム移動を追跡することができるステップ６５８において、プロセッサ１１２は、第１の部分（６１０）でトレーニングされた分類器を使用して、各追跡ステップにおける位置特定品質を決定することができる。ステップ６６０において、プロセッサ１１２は、標的追跡の品質を示す放射線治療装置１１０のユーザに指示を提供することができる。品質には、正常、低信頼、損失追跡などの品質尺度が含まれ得る。ステップ６６２において、プロセッサ１１２は、追跡品質が正常でない場合に放射線ビームをゲート制御し、標的追跡が失われた場合に放射線療法治療ビームをオフにするなど、品質に基づいて放射線量アプリケーションを制御することができる。
［００６９］
本明細書で言及される全ての刊行物、特許及び特許文書は、参照により個々に組み込まれているかのように、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。この文書と参考文献に組み込まれているそれらの文書との間に一貫性のない用法があった場合、組み込まれた参考文献の使用はこの文書の補足として考慮されるべきである。互換性のない矛盾については、この文書の用法が支配する。
本明細書で言及される全ての刊行物、特許及び特許文書は、参照により個々に組み込まれているかのように、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。この文書と参考文献に組み込まれているそれらの文書との間に一貫性のない用法があった場合、組み込まれた参考文献の使用はこの文書の補足として考慮されるべきである。互換性のない矛盾については、この文書の用法が支配する。
［００７０］
例示的に開示された実施形態は、放射線療法の間に品質インジケータを使用する目標追跡のためのシステム及び方法を説明する。前述の説明は、説明のために提示されたものである。それは、網羅的ではなく、開示された厳密な形態又は実施形態に限定されない。実施形態の変更及び適応は、明細書の考察及び開示された実施形態の実施から明らかになるであろう。
例示的に開示された実施形態は、放射線療法の間に品質インジケータを使用する目標追跡のためのシステム及び方法を説明する。前述の説明は、説明のために提示されたものである。それは、網羅的ではなく、開示された厳密な形態又は実施形態に限定されない。実施形態の変更及び適応は、明細書の考察及び開示された実施形態の実施から明らかになるであろう。
［００７１］
本明細書においては、「少なくとも１つ」又は「ひとつ又はそれ以上」の他の例又は用途とは無関係に、ひとつ又は複数のものを含むように、特許文書において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、特に明記しない限り、「Ａ又はＢ」には「ＡはＢを含まない」、「ＢはＡを含まない」、及び「Ａ及びＢ」を含む非排他的なものとして使用される。本明細書では、用語「含む（including）」及び「その中にある（in which）」は、それぞれの用語「含む（comprising）」及び「その（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（open-ended）であり、すなわち、そのような後に列挙された要素に加えて他の要素を含む装置、システム、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、以下の特許請求の範囲において、「第１」、「第２」及び「第３」などの用語は単にラベルとして使用され、それらのオブジェクトに数値的な要件を課すことを意図しない。
本明細書においては、「少なくとも１つ」又は「ひとつ又はそれ以上」の他の例又は用途とは無関係に、ひとつ又は複数のものを含むように、特許文書において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、特に明記しない限り、「Ａ又はＢ」には「ＡはＢを含まない」、「ＢはＡを含まない」、及び「Ａ及びＢ」を含む非排他的なものとして使用される。本明細書では、用語「含む（including）」及び「その中にある（in which）」は、それぞれの用語「含む（comprising）」及び「その（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（open-ended）であり、すなわち、そのような後に列挙された要素に加えて他の要素を含む装置、システム、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、以下の特許請求の範囲において、「第１」、「第２」及び「第３」などの用語は単にラベルとして使用され、それらのオブジェクトに数値的な要件を課すことを意図しない。
［００７２］
本明細書に記載の方法の例は、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。こ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ソフトウェアコードを含めることができる。様々なプログラム又はプログラムモジュールは、様々なソフトウェアプログラミング技術を使用して作成することができる。例えば、プログラムセクション又はプログラムモジュールは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、アセンブリ言語、又は既知のプログラミング言語で設計することができる。そのようなソフトウェアセクション又はモジュールのひとつ又はそれ以上は、コンピュータシステム及び／又はコンピュータ可読媒体に統合することができる。そのようなソフトウェアコードは、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。ソフトウェアコードは、コンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムモジュールの一部を形成することができる。さらに、一実施例では、ソフトウェアコードは、実行中又は他の間に、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には、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及びデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード又はスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などが含まれる。
本明細書に記載の方法の例は、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。こ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ソフトウェアコードを含めることができる。様々なプログラム又はプログラムモジュールは、様々なソフトウェアプログラミング技術を使用して作成することができる。例えば、プログラムセクション又はプログラムモジュールは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、アセンブリ言語、又は既知のプログラミング言語で設計することができる。そのようなソフトウェアセクション又はモジュールのひとつ又はそれ以上は、コンピュータシステム及び／又はコンピュータ可読媒体に統合することができる。そのようなソフトウェアコードは、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。ソフトウェアコードは、コンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムモジュールの一部を形成することができる。さらに、一実施例では、ソフトウェアコードは、実行中又は他の間に、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には、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及びデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード又はスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などが含まれる。
［００７３］
さらに、例示的な実施形態を本明細書で説明したが、本開示に基づく等価な要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の組合せ）、適合又は変更を有する任意の及びすべての実施形態を含む。特許請求の範囲内の要素は、特許請求の範囲で使用されている言語に基づいて広く解釈されるべきであり、本明細書に記載された実施例、又は、特許出願の手続中に限定されるものではない。さらに、開示された方法のステップは、ステップの並べ替え、ステップの挿入又は削除を含む、任意の方法で変更することができる。したがって、明細書及び実施例は、単なる例示としてみなされ、真の範囲及び精神は、添付の特許請求の範囲及びそれらの等価物の全範囲によって示すことが意図されている。
さらに、例示的な実施形態を本明細書で説明したが、本開示に基づく等価な要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の組合せ）、適合又は変更を有する任意の及びすべての実施形態を含む。特許請求の範囲内の要素は、特許請求の範囲で使用されている言語に基づいて広く解釈されるべきであり、本明細書に記載された実施例、又は、特許出願の手続中に限定されるものではない。さらに、開示された方法のステップは、ステップの並べ替え、ステップの挿入又は削除を含む、任意の方法で変更することができる。したがって、明細書及び実施例は、単なる例示としてみなされ、真の範囲及び精神は、添付の特許請求の範囲及びそれらの等価物の全範囲によって示すことが意図されている。
［００７４］
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１つ又は複数の態様）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。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、様々な組合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てい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１つ又は複数の態様）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。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、様々な組合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ている等価物の全範囲と共に決定されるべきである。
Claims (36)
- 患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法であって、
放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップと、
各位置特定結果の品質指標を決定するステップと、
各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、
前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップと
を有することを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記複数の画像から画像のサブセットを選択して、品質尺度を提供するステップと、
前記位置特定結果を調整することにより、複数タイプの品質を有するサンプルを提供するステップと
を更に有することを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記分類器をトレーニングするステップは、
教師付き機械学習技術を使用して分類器をトレーニングするステップと、
複数の特徴のサブセットを生成するステップと、
前記複数の特徴のサブセットに基づいて主要な特徴を決定するステップと、
前記主要な特徴を用いて前記分類器をトレーニングするステップとを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項３記載の方法において、
前記主要な特徴は、
相関スコア、
前記標的の前記位置から所定の距離だけ離れて計算された類似性尺度、
最小のオルタントスコア、又は、
最大のオルタントスコア
の少なくともひとつを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記撮像装置は超音波プローブを含み、
前記複数の画像は超音波画像を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記撮像装置はＭＲＩ装置を含み、
前記複数の画像はＭＲＩ画像を含む
ことを特徴とする方法。 - 患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定する方法であって、
前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップと、
分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップと、
前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップと
を有することを特徴とする方法。 - 請求項７記載の方法において、
前記位置特定品質の前記表示は、少なくとも通常の追跡、低い信頼度の追跡、及び追跡失敗の決定を反映する
ことを特徴とする方法。 - 請求項７記載の方法において、
前記複数の画像及び前記位置結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、
前記抽出されたひとつ又はそれ以上の特徴に基づいて、前記分類器を使用して前記位置特定の品質を決定するステップと
を更に有することを特徴とする方法。 - 請求項７記載の方法において、
前記位置特定結果及び前記位置特定品質に基づいて、前記放射線療法の治療中の前記標的のリアルタイム移動を追跡するステップ
を更に有することを特徴とする方法。 - 請求項７記載の方法において、
前記位置特定の品質が前記標的の追跡失敗を示す場合、前記治療関連行為は放射線ビームをオフにすることを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項７記載の方法において、
新しいデータに基づいて臨床環境において前記分類器を更新する、又は再度トレーニングするステップ
を更に有することを特徴とする方法。 - 患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングするシステムであって、
前記システムは、コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリと、前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサとを有し、
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行されると、
放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップと、
各位置特定結果の品質指標を決定するステップと、
各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、
前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップと
を含む動作を前記プロセッサに実行させる
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１３記載のシステムにおいて、
前記動作は、
前記複数の画像から画像のサブセットを選択し、品質尺度を提供するステップと、
前記位置特定結果を調整することにより複数種類の品質を有するサンプルを提供するステップと
を更に有することを特徴とするシステム。 - 請求項１３記載のシステムにおいて、
前記分類器をトレーニングする動作は、
教師付き機械学習技術を使用して分類器をトレーニングするステップと、
複数の特徴のサブセットを生成するステップと、
前記複数の特徴のサブセットに基づいて主要な特徴を決定するステップと、
前記主要な特徴を用いて前記分類器をトレーニングするステップとを含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５載のシステムにおいて、
前記主要な特徴は、
相関スコア、
前記標的の前記位置から所定の距離だけ離れて計算された類似性尺度、
最小のオルタントスコア、又は、
最大のオルタントスコア
の少なくともひとつを含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１３記載のシステムにおいて、
前記撮像装置は超音波プローブを含み、
前記複数の画像は超音波画像を含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１３記載のシステムにおいて、
前記撮像装置はＭＲＩ装置を含み、
前記複数の画像はＭＲＩ画像を含む
ことを特徴とするシステム。 - 患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するシステムであって、
前記システムは、コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリと、前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサとを有し、
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行されると、
前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップと、
分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップと、
前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップと
を含む動作を前記プロセッサに実行させる
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１９記載のシステムにおいて、
前記位置特定品質の前記表示は、少なくとも通常の追跡、低い信頼度の追跡、及び追跡失敗の決定を反映する
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１９記載のシステムにおいて、
前記動作は、
前記複数の画像及び前記位置結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、
前記抽出されたひとつ又はそれ以上の特徴に基づいて、前記分類器を使用して前記位置特定の品質を決定するステップと
を更に有することを特徴とするシステム。 - 請求項１９記載のシステムにおいて、
前記動作は、
前記位置特定結果及び前記位置特定品質に基づいて、前記放射線療法の治療中の前記標的のリアルタイム移動を追跡するステップ
を更に有することを特徴とするシステム。 - 請求項１９記載のシステムにおいて、
前記位置特定の品質が前記標的の追跡失敗を示す場合、前記治療関連行為は放射線ビームをオフにすることを含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１９記載のシステムにおいて、
前記動作は、
新しいデータに基づいて臨床環境において前記分類器を更新する、又は再度トレーニングするステップ
を更に有することを特徴とするシステム。 - 装置の少なくともひとつのプロセッサにより実行され、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法を前記装置に実行させる命令セットを記憶する非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体であって、
前記方法は、
放射線療法治療セッションで取得された画像を表す複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップと、
各位置特定結果の品質指標を決定するステップと、
各位置特定結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、
前記位置特定結果とひとつ又はそれ以上の抽出された特徴とを用いて分類器をトレーニングするステップと
を有することを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項２５記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記方法は、
前記複数の画像から画像のサブセットを選択して、品質尺度を提供するステップと、
前記位置特定結果を調整することにより、複数タイプの品質を有するサンプルを提供するステップと
を更に有することを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項２５記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記分類器をトレーニングするステップは、
教師付き機械学習技術を使用して分類器をトレーニングするステップと、
複数の特徴のサブセットを生成するステップと、
前記複数の特徴のサブセットに基づいて主要な特徴を決定するステップと、
前記主要な特徴を用いて前記分類器をトレーニングするステップとを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項２７記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記主要な特徴は、
相関スコア、
前記標的の前記位置から所定の距離だけ離れて計算された類似性尺度、
最小のオルタントスコア、又は、
最大のオルタントスコア
の少なくともひとつを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項２５記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記撮像装置は超音波プローブを含み、
前記複数の画像は超音波画像を含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項２５記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記撮像装置はＭＲＩ装置を含み、
前記複数の画像はＭＲＩ画像を含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 装置の少なくともひとつのプロセッサにより実行され、患者への放射線療法の治療中に撮像装置によって取得された複数の画像から、標的の位置特定の品質を決定するための分類器をトレーニングする方法を前記装置に実行させる命令セットを記憶する非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体であって、
前記方法は、
前記患者への放射線療法の治療中に取得された複数の画像内の標的の位置を示す位置特定結果を決定するステップと、
分類器を使用して前記標的の前記位置を追跡するための前記位置特定結果の位置特定品質を決定するステップと、
前記位置特定品質の表示をユーザに提供する、又は、前記位置特定品質に基づく治療関連行為を行うステップと
を有することを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項３１記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記位置特定品質の前記表示は、少なくとも通常の追跡、低い信頼度の追跡、及び追跡失敗の決定を反映する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項３１記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記方法は、
前記複数の画像及び前記位置結果からひとつ又はそれ以上の特徴を抽出するステップと、
前記抽出されたひとつ又はそれ以上の特徴に基づいて、前記分類器を使用して前記位置特定の品質を決定するステップと
を更に有することを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項３１記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記方法は、
前記位置特定結果及び前記位置特定品質に基づいて、前記放射線療法の治療中の前記標的のリアルタイム移動を追跡するステップ
を更に有することを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項３１記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記位置特定の品質が前記標的の追跡失敗を示す場合、前記治療関連行為は放射線ビームをオフにすることを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。 - 請求項３１記載の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体において、
前記方法は、
新しいデータに基づいて臨床環境において前記分類器を更新する、又は再度トレーニングするステップ
を更に有することを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。
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