JP2019511337A - 放射線治療計画における分画選択ツール - Google Patents

放射線治療計画における分画選択ツール Download PDF

Info

Publication number
JP2019511337A
JP2019511337A JP2018554451A JP2018554451A JP2019511337A JP 2019511337 A JP2019511337 A JP 2019511337A JP 2018554451 A JP2018554451 A JP 2018554451A JP 2018554451 A JP2018554451 A JP 2018554451A JP 2019511337 A JP2019511337 A JP 2019511337A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
dose
bed
radiation
curr
split
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
Application number
JP2018554451A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019511337A5 (ja
JP6692923B2 (ja
Inventor
ゾルタン ペルコ
ゾルタン ペルコ
ヤン アンケルバッチ
ヤン アンケルバッチ
マシュー フレデリック バル
マシュー フレデリック バル
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips NV
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips NV filed Critical Koninklijke Philips NV
Publication of JP2019511337A publication Critical patent/JP2019511337A/ja
Publication of JP2019511337A5 publication Critical patent/JP2019511337A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6692923B2 publication Critical patent/JP6692923B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • A61N5/1031Treatment planning systems using a specific method of dose optimization
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • A61N5/1039Treatment planning systems using functional images, e.g. PET or MRI
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1042X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy with spatial modulation of the radiation beam within the treatment head
    • A61N5/1045X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy with spatial modulation of the radiation beam within the treatment head using a multi-leaf collimator, e.g. for intensity modulated radiation therapy or IMRT
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1048Monitoring, verifying, controlling systems and methods
    • A61N5/1071Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the dose delivered by the treatment plan
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1048Monitoring, verifying, controlling systems and methods
    • A61N2005/1074Details of the control system, e.g. user interfaces
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N2005/1085X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy characterised by the type of particles applied to the patient
    • A61N2005/1087Ions; Protons
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0484Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Radiation-Therapy Devices (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)

Abstract

分画最適化は、分割放射線治療によって送出されるべき放射線量分布と、最大及び最小分割数と、1つ又は複数のリスク臓器に対する生物学的実効線量(BED)制約とを含む入力を受け取る。(I)に等しいか又は比例するパラメータXと、(II)に等しいか又は比例するパラメータYとの2次元(2D)グラフが表示され、ここで、Nは、分割数であり、Dは、分割放射線治療によって送出されるべき総放射線量であり、dtは、分割tにおける分割線量である。2Dグラフ上に、各BED制約を示す制約BEDラインが表示される。現在の分画及び現在の総線量によって定義された2Dグラフ上の位置にマーカが表示される。現在の分画及び/又は現在の総線量の新しい値が受け取られ、それに応じてマーカが更新される。代替として、新しい分画スキームを示す第2のマーカが、現在の分画に対する相対的な利点及び欠点とともに表示される。

Description

本願は、一般に、分割放射線治療技術、分割放射線治療計画技術、腫瘍学技術、及び関連技術に関する。
放射線治療において、放射線の治療線量は、通常、連続する分割間に一般に1日の回復期間を予定して数回の放射線治療セッションにわたって患者に送出される。この手法は、分割放射線治療として知られている。分割した送出の背後にある主な概念は、腫瘍組織は、線量の1回の分割からの回復が健康な組織よりも悪いことが予想され、それゆえに、分割した送出でより大きい総治療線量を可能にすることである。その結果、より多くの分割で線量を増加させると、より良好な腫瘍コントロールがもたらされるが、この利益は、常に、正常組織の合併症の確率と比較検討されなければならない。
腫瘍に対する放射線の好適な死滅効果と健康な臓器に対する負の有害効果とはともに、分画スキーム、すなわち、線量送出のタイムスケジュールによって影響される。分画のこれらの生物学的効果は、一般に、組織タイプに依存し、それらを調べる最も広く受け入れている方法は、長い間、生物学的実効線量(BED)モデルであった(例えば、Fowler JF. 21 years of Biologically Effective Dose. The British Journal of Radiology. 2010;83(991):554−568. doi:10.1259/bjr/31372149を参照)。BED形式は、N分割で与えられる線量Dの生物学的効果が以下のようであることを述べており、
Figure 2019511337
ここで、比α/βは、ある生物学的末端効果(例えば、細胞生存率)に関して臓器又は組織の分画への感度を特徴づける臓器又は組織特異的パラメータである。式(0)は、腫瘍特異的α/β比によって特徴づけられる腫瘍自体への分画の影響を評価するためにも適用される。式(0)から分かるように、同じ線量Dは、より多くの分割(より大きいN)で与えられた場合、効果がより小さく、分割当たりの線量が結果的により小さい。
分割数Nは、分割放射線治療の計画における設計パラメータである。標的構造及び健康な臓器は、一般に、異なる分画感度を有し、異なる線量分布を受け取るので、分割数Nの選択(より一般的には、分画スキームの選択)は、腫瘍対リスク臓器(OAR)において特異な影響を有する。それゆえに、適切に選ばれた分画は、OARへの望ましくない損傷を制限しながら所望の治療効果(例えば、腫瘍の壊死)を増加させる。しかしながら、現在の臨床診療では、分画スキームは、通常、最適には選ばれず、それゆえに、一般に、最適なやり方で特異な効果をバランスさせていない。
一般的な放射線治療プロトコルでは、コンピュータ断層撮影(CT)、磁気共鳴(MR)、又は他の医用画像が取得され輪郭が描かれて、腫瘍及び隣接するOARが輪郭づけられる。そのとき、医師は、様々な線量目標、例えば、隣接するOARへの放射線被曝の制約とともに腫瘍に送出されるべき線量を選択する。通常、分画スキームもこの時に選択される。これらの目標並びに分割数Nは、通常腫瘍タイプ、腫瘍サイズ、及びOARへの腫瘍の近接度、並びに多分患者の年齢、病状、及び患者の利便性などの他の要因などの利用可能な情報を考慮に入れて、適用可能な臨床ガイドラインの考慮とともに、医師の専門的な判断力に基づいて選ばれる。次に、治療計画が実行され、その間に、CT又はMR画像並びに描かれた腫瘍及びOAR輪郭によって表されるような患者の特別な解剖学的構造のための線量目標を達成する放射線治療計画が策定される。例えば、強度変調外照射治療(IMRT)において、放射線は、各々がマルチリーフコリメータ(MLC)によって変調された放射ビームのセットによって送出され、放射線治療計画は、強度変調放射ビームのセットが、CT又はMR画像から生成された減衰マップに基づく放射線エネルギー吸収を考慮に入れて、分割放射線治療の単一分画のための所望の分割線量分布を一括して送出するように、MLCの設定を選択することを必要とする。IMRT計画(一般に、治療計画)は、計算集約的であり、腫瘍及びOARを包含する3次元(3D)ボリュームのボクセル(すなわち、小さい離散的な立方体ボリューム)に対する線量分布を最適化するために一般に何万ものパラメータの最適化を必要とし、サーバコンピュータ、クラスタ、若しくはクラウドコンピューティングリソース、又は他の大容量コンピュータシステムで実行される。医師は、生成された計画をレビューし、結果として生じる(計算された)線量分布の最終承認を行う。
1つの開示する実施形態において、分割放射線治療計画デバイスは、表示コンポーネント及び少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを含むコンピュータを含む。少なくとも1つの非一時的記憶媒体は、以下のものを含む分割放射線治療計画動作を実行するためにコンピュータによって読取り可能でかつ実行可能な命令を記憶する。分割放射線治療によって送出されるべき放射線量分布、最大分割数Nmax、最小分割数Nmin、及び1つ又は複数のリスク臓器に対するリスク臓器(OAR)生物学的実効線量(BED)制約を少なくとも含む分画選択入力が生成されるか又は受け取られる。各OAR BED制約は、対応するOARに分割放射線治療によって送出できる最大BEDを表す。
Figure 2019511337
に等しいか又は比例するパラメータXと、
Figure 2019511337
に等しいか又は比例するパラメータYとの2次元(2D)グラフが表示され、ここで、Nは、線量分布を送出するための分割数であり、総線量Dは、分割放射線治療によって送出されるべき総放射線量であり、dは、分割tで送出されるべき総放射線量Dの分割線量である。各OAR BED制約を示すOAR BEDラインが、2Dグラフ上に表示される。マーカが、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrによって定義された2Dグラフ上の位置に表示され、それに基づいて、現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量dt,currが計算される。現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrのうちの少なくとも一方に対する新しい値が、少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを介して受け取られる。マーカの表示は、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrの更新値に従って更新され、その上、分割数Ncurr及び分割線量dt,currは、それらの対応する新しい値に再計算され更新される。
分画選択入力は、腫瘍に対する目標BEDをさらに含み、目標BEDは分割放射線治療によって腫瘍に送出されるべきBEDであり、分割放射線治療計画動作は、2Dグラフ上に、腫瘍に対する目標BEDを示す目標BEDラインを表示することをさらに含む。
1つの利点は、放射線治療の計画において分画スキームをより効果的に活用することにある。
別の利点は、総処方放射線量、分割数、分割線量値などのような分割放射線治療における治療パラメータの最適化を改善することにある。
別の利点は、計画を再最適化する必要なしに、放射線治療計画の計算集約的最適化の後に医師によって行われ得る前述の計画調節を可能にすることにある。
別の利点は、様々な線量目標が達成されるかどうかに関する分画及び/又は総処方線量のあり得る変化の効果の直観的なグラフ表示を医師に提供することにある。
別の利点は、分画及び/又は総処方線量の変化によって制約が違反される程度の視覚化も提供するそのような直観的なグラフ表示を医師に提供することにある。
所与の実施形態は、前述の利点のうちのどれも提供しないか、1つ、2つ、より多く、又はすべてを提供し、及び/又は本開示を読んで理解する際に当業者に明らかになるような他の利点を提供する。
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの配置、並びに様々なステップ及びステップの配列で具体化する。図面は、好ましい実施形態を示すためだけのものであり、本発明を限定すると解釈されるべきでない。
放射線治療計画デバイスを例示的な放射線治療送出デバイスとともに図式的に示す図である。 図1の分画最適化グラフィカルユーザインタフェース(GUI)の表示の一例を図式的に示す図である。 図1の分画最適化グラフィカルユーザインタフェース(GUI)の表示の一例を図式的に示す図である。 図1の分画最適化グラフィカルユーザインタフェース(GUI)の表示の一例を図式的に示す図である。 図1の分画最適化グラフィカルユーザインタフェース(GUI)の表示の一例を図式的に示す図である。
図1を参照して放射線治療計画デバイス又はシステムを説明する。コンピュータ断層撮影(CT)又は磁気共鳴(MR)スキャナなどの医用イメージングデバイス10は、少なくとも照射されるべき腫瘍を含み、場合によっては1つ又は複数のリスク臓器(OAR)を含む組織を取り巻く対象の1つ又は複数の画像を取得する。これらの画像は、放射線治療を計画する際に使用されるので、一般に計画画像と呼ばれる。この目的のために、輪郭グラフィカルユーザインタフェース(GUI)12が、ディスプレイ16及び1つ又は複数のユーザ入力デバイス(例えば、キーボード18、及び/又はマウス19、及び/又は表示コンポーネント16のタッチセンシティブオーバレイ)を有するコンピュータ14に実装される。輪郭GUI12により、熟練したユーザ(例えば、医師、線量計測士など)は、照射されるべき腫瘍及び腫瘍に近接する(又は、より一般的には、治療放射ビームの経路中にある)OARを含む計画画像内の特徴を輪郭づけることができる。輪郭づけは、例えば、腫瘍及びOARの境界を画するためにマウスポインタを使用することによる手動とすることができ、又は例えば、腫瘍及びOARにメッシュをフィットさせるために変形可能メッシュフィッティングアルゴリズムを使用することによる自動若しくはセミ自動とすることができる。輪郭GUI12の出力は、腫瘍20及び(一般に)1つ又は複数のOAR22の定義である。これらの定義は、様々な形態、例えば、腫瘍/OAR構造を輪郭づけるメッシュ、及び/又は腫瘍/OARが属するボクセルのセットを識別する対応するインデクスマップを採用する。
計画画像は、さらに、一般に、患者の組織/臓器による治療放射線の吸収を評価するために使用されるべき放射線減衰マップを生成するのに使用される。事実上X線吸収マップであるCT計画画像の場合には、これは、X線吸収と治療放射線(例えば、より高いエネルギーのX線、又は陽子若しくは電子などの加速粒子)の吸収との間の差の補正を必要とする。MR画像の場合には、様々な組織は、例えば輪郭GUI12を使用して領域をセグメント化し、組織タイプに基づいて治療放射線吸収値を割り当てることによって適切に分類される。
医師は、さらに、腫瘍に送出されるべき最小(又は平均、又は他の目標)治療放射線量と、各OARに送出される最大許容可能治療放射線量とを一般に含む線量目標24のセットを策定する。OARの放射線被曝のこれらの制約は、尊重されなければならない厳しい制約であることもあり、望ましいだけの厳しくない制約であることもある。線量目標24は、様々な不確実性に相当する腫瘍マージン及び/又はビームマージンなどの他のパラメータを含む。腫瘍20及びOAR22の定義は、線量目標24と計画画像から生成された減衰マップとともに、放射線治療計画オプティマイザ26(例えば、強度変調放射線治療(IMRT)又は強度変調陽子治療(IMPT)計画オプティマイザ)への入力となる。放射線治療計画オプティマイザ26は、線量目標24に対応させて計算された線量分布を最適化するために、治療放射ビーム(治療放射ビーム源の物理的に別個のビームであるか又は異なる角度方位であり、その上、単一の放射ビームを使用するように意図される)のセットのためのマルチリーフコリメータ(MLC)設定などの物理的に実現可能なパラメータを最適化する。様々な既知の順方向又は逆方向計画技術が、放射ビーム源の幾何学的セットアップ及び他の要因に応じて使用される。いくつかの手法では、計画最適化は、最初に、仮想「ビームレット」に対して実行され、仮想「ビームレット」は、その後、MLC設定などの物理的に実現可能なパラメータに変換される。計画最適化は、一般に、計算集約的であり、その結果、計画オプティマイザ26は、一般に、適切に強力なコンピュータ28、例えば、ネットワークサーバ、コンピューティングクラスタ、クラスタ又はクラウドコンピューティングリソースなどで実施されるが、十分に強力なデスクトップ又は他のパーソナルコンピュータの使用も考えられる。放射線計画オプティマイザ26の出力は、患者のための計算された線量分布30である。
N放射線治療セッション(すなわち、N回の分割)を使用する分割放射線治療では、線量分布30はN回のセッションにわたって送出され、一般に、総線量の1/Nの分割がセッションごとに送出される(等しい分画を仮定している、いくつかの放射線送出セッションが他のものよりも総線量の高い割合を送出する等しくない分画を使用することも考えられる)。従来、分割数N、及びより一般的には分画スキームは、計画プロセスにおいて初期に、通常、線量目標24が策定される時に、医師によって選ばれる。この段階において、医師は、腫瘍を分類する生検結果などの様々な検査室結果とともに輪郭20、22及び線量目標を含む使用可能情報を有する。それゆえに、医師は、腫瘍タイプ、サイズ、及び様々なOARへの腫瘍の近接度を知っている。この情報に基づいて、医師は、従来、臨床ガイドライン、医学文献、過去の患者/成果との比較、患者利便性などによって増強された医療専門知識に基づいて分画スキームを選んでいる。
この事実で認識されるように、この手法は、特定の患者に対して最適な分画スキームを識別しないことがある。前に述べたように、分割放射線治療では、生物学的実効線量(BED)は物理的線量と異なる。BEDは、一般に、線形二次BEDモデル(方程式(0))を使用して計算される。腫瘍及びリスク臓器は、一般に、異なる分画感度を有し、異なる線量分布を受け取るので、分画スキームの選択は、腫瘍対OARにおいて特異な影響を有し、その結果、分割数N及び総線量D(又は一般に分割線量d)は、腫瘍に対する所望の治療効果を向上させ、OARへの望ましくない損傷を低減させるように調節される。その結果として、これは、患者に送出される総物理的放射線量Dの低減を可能にする。本明細書で開示する手法において、総線量D及び/又は分割数N、及び/又は分割線量dは、腫瘍及びOARに送出されるBEDを改善するように調節される。そのような調節は、計算集約的治療計画(例えば、IMRT又はIMPT最適化)を実行した後に行われ、有利には、計画最適化の再実行を必要としない。
図1を引き続き参照すると、分画及び総線量調節グラフィカルユーザインタフェース(GUI)40は、表示コンポーネント16と少なくとも1つのユーザ入力コンポーネント18、19とをもつコンピュータ14に実装される(これは、例示的な図1におけるように輪郭GUI12が実装されているのと同じコンピュータ14であってもよく、又は、代替として、輪郭GUIと分画及び総線量調節GUIとが、異なるコンピュータに実装されてもよい)。分画及び総線量調節グラフィカルユーザインタフェース(GUI)40は、総線量に等しいパラメータX
Figure 2019511337
と総二乗線量に等しいパラメータY
Figure 2019511337
との2次元(2D)グラフ42を表示し、ここで、Nは、線量分布30を送出するための分割数であり、総線量Dは、分割放射線治療によって送出されるべき総放射線量であり、dは、分割tに送出されるべき総放射線量Dの分割線量である。再び、例示的な例において、Xは、
Figure 2019511337
に等しく、Yは、
Figure 2019511337
に等しく、より一般的には、これらは比例関係であり、すなわち、Xは、
Figure 2019511337
に比例し、Yは、
Figure 2019511337
に比例する。例示的な実施形態では、2Dグラフ42のXは横座標であり、Yは縦座標であるが、これらはオプションとして逆にされてもよい。2Dグラフ42は、Saberianら、「A two−variable linear program solves the standard linear−quadratic formulation of the fractionation problem in cancer radiotherapy」、Operations Research Letters、43巻254〜258ページ(2015年)に記載されている一般的なタイプのものである。しかしながら、2Dグラフ42は、放射線治療効果を改善するために、医療専門家が原則に基づいたやり方で分画及び/又は総線量を調節できるようにするのに効果的であるGUIを提供するために協働するいくつかの機構を有する。
2Dグラフ42は、等しい分割線量(すなわち、d=一定)を仮定して、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminを示す放物線境界曲線の表示を含む。より一般的には、等しい分割線量をもつ所与の分割数Nは2Dグラフ42上の放物線曲線に対応し、[Nmin,Nmax]の包含範囲内の分割数値に対して、均一分画スキームを表す放物線曲線は、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminを示す放物線境界曲線によって境界をつけられた動作領域内にある。分割数Nは整数であるので、オプションとして、2Dグラフは、等しい分割線量を仮定して、包含範囲[Nmin,Nmax]内の整数のセットによって定義された放物線曲線のセットを含む離散化格子(図示せず)を有する。
さらなる特徴は、様々なOARが受け取るBEDの上限に関する制約を表す、及び/又は腫瘍目標BEDを表すイソBEDライン(iso−BED lines)44の表示である。BEDモデル(式(0))の線形二次形式のために、これらのイソBEDライン44は、2Dグラフ42上の直線である。オプションとして、イソBEDライン44は、[Nmin,Nmax]放物線曲線境界間の動作領域内にのみ描かれる。その上、マーカ50が、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrによって定義された2Dグラフ42上の位置に表示されている。現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrは、現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量dt,currを決定する。このマーカ50を移動させることによって、ユーザは、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrを調節し、現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量dt,currを同様に調節し、腫瘍目標BED及び様々なOARの上側BED制約を表すイソBEDライン44との関連でこの調節を直ちに調べることができる。このようにして、ユーザは分画及び総線量に対して最終値を選択することができる。現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrが最終であることをユーザが示すと、分割数及び分割線量の最終値が、対応する現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量dt,currに設定される。この処理は、線量分布30が現在の総線量Dcurrによって振幅において上方又は下方に均一に変倍される範囲を除いては線量分布30を変更することはなく、線量分布30の形状は不変であり、計画オプティマイザ26を再実行させる必要がないことに留意されたい。結果として生じる分割放射線治療計画52は、線量分布30(又は対応する物理的に実現可能なパラメータ、例えばMLC設定など)と、最終分画と、最終分割当たり放射線量d(ビーム減衰器設定などの物理的に実現可能なパラメータに対応する)とを含む。
分割放射線治療計画52は、線形加速器(ライナック)、陽子線源などのような放射線治療送出デバイス54によってN回の放射線治療セッションで実行される。その上、代替実施形態では、放射線治療は、最適化された線量分布30を実施するように設計されたパターンで放射性シードの移植を介して近接照射治療として達成されることが考えられる。この場合、N分割は、N回の異なる近接照射治療シード移植セッションに対応する。
以下で、分画及び総線量調節GUI40の実施の詳細な例を説明する。当業者は、分画及び総線量調節GUI40を実施するようにコンピュータをプログラムするためのプログラミングコードとしてこの例を容易に実施することができる。以下の表記法が使用される。
・ n:腫瘍内のボクセルの数。
・ N={1,・・・,n}:腫瘍内のボクセルのインデクスセット。
Figure 2019511337
Figure 2019511337
・ α/β:腫瘍のα/β比。
・ M={1,・・・,M}:リスク臓器(OAR)制約のインデクスセット。
・ N={1,・・・,n}:制約m∈Mに対応するOAR内のボクセルのインデクスセット。
Figure 2019511337
・ α/β:制約mに対応するOARのα/β比。
Figure 2019511337
Figure 2019511337
・ ν及び[ν]:ベクトルνのi番目の要素。
線量分布は、以下のようにこの表記法で記載される。ビーム重みunominalをもつ公称計画では、総平均腫瘍線量は、
Figure 2019511337
である。この線量はN回の分割で受け取られ、分割dごとに、線量は腫瘍に送出される、すなわち
Figure 2019511337
である。それゆえに、制約mに対応するOARのボクセルj∈Nに対する線量節約因子(dose sparing factor)は、
Figure 2019511337
である。分割tにおいてこのボクセルで受け取られる線量は、
Figure 2019511337
である。腫瘍ボクセルに対して、線量節約因子を、同様に、
Figure 2019511337
と定義することができ、分割tにおいて受け取られる線量を、
Figure 2019511337
と書くことができる。公称処置では、腫瘍ボクセル内のBEDは、
Figure 2019511337
によって与えられ、ここで、ρ=1/(α/β)が導入された。同様に、ρ=1/(α/β)を導入し、それにより、制約mに対応するOARのボクセルj∈NのBEDに対して基本的に同様の式がもたらされる。
Figure 2019511337
腫瘍線量を最大化し、OARの許容範囲を侵さない最適分画スキームを見いだすことが望ましい。それゆえに、この最適化問題のオブジェクト関数及び制約条件がBEDに関してどのように定式化されるかを最初に調査する。この目的のために、OARに関連する様々な制約タイプ及び対応するBED定式化を検討する。
制約m∈M(M⊂M)は、
Figure 2019511337
の最大線量が、N回の分割で与えられる場合、対応するOARによって許容されることを述べていると仮定する。これは、
Figure 2019511337
のBEDと等価であり、したがって、ボクセルj∈NへのBED制限は、
Figure 2019511337
である。
Figure 2019511337
線量節約因子は分画に依存しないので、最高線量を受け取るボクセルに制限を単に強いることは満足できるものである。一般化線量節約因子として
Figure 2019511337
及び一般化BED許容範囲として
Figure 2019511337
を導入すると、最大線量制限の最終形態は、
Figure 2019511337
である。
最大線量ボリュームヒストグラム(DVH)制限は、以下のように定式化される。制限m∈M(M⊂M)は、対応するOARボリュームのわずかF回の分割が、N回の分割で与えられる場合、
Figure 2019511337
よりも高い線量を受け取ることができることを述べていると仮定する。これは、
Figure 2019511337
のBEDと等価である。ボクセルj∈Nごとの特性関数
Figure 2019511337
を、
Figure 2019511337
と定義することによって、BED制限は以下のやりかたで定式化され、
Figure 2019511337
ここで、[a]は、床関数、すなわち、aよりも小さい最大の整数を意味する。
Figure 2019511337
の定義に現われる線量節約因子は、(式(2)によって定義された
Figure 2019511337
項による)分画スキームに依存しないので、制約を、最大点線量の場合と同様に再定式化することができる。必要とするものは、(n−[F])番目に小さい線量節約因子を有するボクセルにBED制限を強いることによって保証することができる、
Figure 2019511337
が成立する少なくともn−[F]個のボクセルである。線量節約因子を増加級数で順序づけ、それを、
Figure 2019511337
によって表す場合(すなわち、
Figure 2019511337
の場合)、(n−[F])番目の値に対応するボクセルを取り出す必要がある。一般化線量節約因子及びBED許容範囲を、
Figure 2019511337
及び
Figure 2019511337
として割り当てると、最終BED制約は、
Figure 2019511337
である。
最大絶対線量ボリュームヒストグラム制約は以下のように定式化される。制約m∈M(M⊂M)は、N回の分割で与えられる場合、対応するOARのわずかVの絶対ボリュームが、
Figure 2019511337
よりも高い線量を受け取り得ることを述べていると仮定する。OARの全ボリュームを、
Figure 2019511337
で示すと、制約は、上述した最大DVHの場合と等価であり、
Figure 2019511337
である。
最大限界絶対線量ボリューム制約は、以下のように定式化される。制約m∈M(M⊂M)は、N回の分割で与えられる場合、対応するOARの少なくともV絶対ボリュームが、
Figure 2019511337
よりも低い線量を受けなければならないことを述べていると仮定する。
Figure 2019511337
により、これは、再び、最大DVHの場合と等価である。
最大平均線量制約は以下のように定式化される。最初に、平均物理的線量と平均BEDとの間の関係を考える。計画において、臓器内のボクセル線量は、D=sref(j=1,・・・,n)であると想定する。ここで、sは、
Figure 2019511337
の分割当たり線量値をもつN回の分割に与えられるDref基準線量に対する線量節約因子である(すなわち、
Figure 2019511337
である)。この臓器内の平均物理的線量は、
Figure 2019511337
である。対応する平均BEDは、
Figure 2019511337
であり、ここで、
Figure 2019511337
と、
Figure 2019511337
と、
線量形状因子
Figure 2019511337
と、
分画修飾因子
Figure 2019511337
とが導入される。線量形状及び分画修飾因子は、線量分布及び分画の不均一性の影響を考慮に入れる。定義によって、φ>1及び
Figure 2019511337
が成立し、それは以下の結果を有する。第1に、線量分布(φ)及び分画
Figure 2019511337
の不均一性は、両方とも平均BEDを増加させる。第2に、平均BEDは、常に、平均物理的線量のBED等量(BED equivalent)以上であり、その理由は、後者では、線量分布が均一である(すなわち、φ=1)ことが仮定されているからである。それゆえに、均一分画
Figure 2019511337
では、以下が成立する。
Figure 2019511337
第3の結果は、同じ平均物理的線量
Figure 2019511337
及び分画スキーム
Figure 2019511337
をもつ2つの線量分布が、平均BEDに関して必ずしも等効果でないことである。
Figure 2019511337
は、空間分布も同様である(すなわち、φ=φが真である)場合のみ成立する。
平均BED制約を次に考える。ここで、制約m∈M(M⊂M)は、N回の分割で与えられる場合、
Figure 2019511337
の最大平均線量が、対応するOARによって許容されることを述べていると仮定する。これは、
Figure 2019511337
のBEDと等価である。この許容範囲が、φm,refの線量形状因子をもつ計画において導出されたとさらに仮定すると、許容平均BEDは、
Figure 2019511337
である。それゆえに、BED制約は、以下のように定式化される。
Figure 2019511337
計画において線量分布を特徴づける
Figure 2019511337
と、
Figure 2019511337
と、φ=n/(pとを導入すると、一般化線量節約因子及び一般化BED許容範囲は、σ=q/p及び
Figure 2019511337
と定義される。それゆえに、式(8)によって与えられる制約は、式(3)と同様に、すなわち、
Figure 2019511337
と定式化される。
許容線量値のφm,ref線量形状因子は実際には決して分からないので、以下では、常に、φ≦φm,ref ∀m∈Mが成立すると仮定する。対応して、平均線量制約は、
Figure 2019511337
であり、ここで、
Figure 2019511337

Figure 2019511337
であり、一般化線量節約及び形状因子は、それぞれ、σ=q/p及びφ=n/(pであり、
Figure 2019511337
は一般化BED制約である。
すべての前述の例示的制約例では、許容範囲を定義する所与の分画スキームに対して単一線量(オプションとして、ボリューム)値があると仮定された。これにより、制約を線量許容範囲のBED等量として定式化する(平均制約の場合の線量形状因子の助けをかりて)ことが可能になった。しかしながら、実際には、多数の分画スキームが考えられる状況では、医師は、多くの場合、異なる分割数には別個の制約のセットを有する。これは、制約m∈Mが、
Figure 2019511337
回の分割で与えられる場合、
Figure 2019511337
線量が、対応するOARによって許容されることを述べており、許容範囲データが与えられるC個の異なる分画スキームがある(i={1,・・・,C})ことを意味する。理論的にはこれらの許容範囲は等効果であるべきであるが、ほとんどの場合BED等量でない。すなわち、
Figure 2019511337
は成立しない。これは、分割数に依存するBED許容範囲をもたらす。最適化の観点から、これは管理可能であるが、それは、異なる分画スキームを等効果にする生物学的実効線量の概念と矛盾している。
それゆえに、例示的な本明細書の実施形態では、2つの制限が、許容された線量制約に配置される。第1に、任意の制約m∈Mに対して、許容線量が、高々C=2の異なる分画スキームに対して与えられる。この背後にある理論は、別個の分割数
Figure 2019511337
及び
Figure 2019511337
に与えられる2つの線量値
Figure 2019511337
及び
Figure 2019511337
が、常にBED等量にされ、その理由は、
Figure 2019511337
が、常に、
Figure 2019511337
(式(12)の平均以外のすべての制約に対してφ=1)の
Figure 2019511337
比により満たされるからである。それゆえに、制約式(式(3)、式(4)、及び式(11))において、
Figure 2019511337
を使用し、2つの
Figure 2019511337
,N対のいずれかからB一般化BED許容範囲を計算することができる。
第2に、すべての制約に対して、正のα/β値でBED等量とすることができる線量値/分割数対のみが許容される。式(12)は、2つのスキームが同じBEDを有することを保証するが、この値は必ずしも正ではない。例えば、N=5の分割におけるD=25、及びN=15の分割におけるD=45は、
Figure 2019511337
のBED値において、α/βeq=−0.5によってのみBED等量となる。そのような反物理的な状況は、線形二次モデルベースBEDの限界を目立たせる。等価α/β値が負である時はいつも、それは線量値D及びDにも極めて敏感になり、それゆえに、一般に、これらのわずかな(≒5%)調節が正のα/βeq値をもたらすことにも注目すべきである。
前述の2つの制限は適用範囲を限定するが、しかしながら、これらの制限の場合でさえ、定式化は現在の臨床診療に効果的に適合し、ほとんどの場合、制限範囲の分画スキームのみが考えられる。医師は、例えば、N=5とN=15との間の分割を選ぶ(対応して、2つのスキームに対する制約の異なるセットを有する)が、N=1とN=45との間のすべての分割数を考慮することはほとんどない。その上、2つの制約セットは等効果として解釈されると仮定するのが妥当であり、それゆえに、それらをBED等量にするα/βeq値とともに2つの制約セットを考慮に入れることは、一般に医師の当初の意図に従う。
腫瘍線量の最適化を次に考える。腫瘍線量の最大化を目指しているので、最適化問題のオブジェクト関数は腫瘍BEDに基づく。以下では、3つの異なる手法、すなわち、最小腫瘍BED及び平均腫瘍BEDの最適化、並びに平均腫瘍線量のBED等量の最適化を、例示的な例として考える。
最小線量最適化は以下のように定式化される。この手法において、腫瘍の「最冷スポット」の線量が最大化される、すなわち、BEDが最小のボクセルのBEDを最大化する。BEDは線量において単調であり、我々は分画スキームを最適化しているだけであるので、これは、腫瘍の最低線量「節約」因数をもつボクセルのBEDを最大化することと等価である。
Figure 2019511337
を導入すると、最大化すべきオブジェクト関数は、
Figure 2019511337
である。
平均線量最適化は以下のように定式化される。平均腫瘍BEDは、OARの平均BEDと同じやり方で計算される。腫瘍ボクセルj∈Mのための
Figure 2019511337
線量「節約」因子を使用して、
Figure 2019511337

Figure 2019511337
σ=q/p、及びφ=n/(p、を定義し、それらを用いて、平均腫瘍BEDは、
Figure 2019511337
と書かれる。線量形状因子φは、分画スキームに依存せず、それゆえに、オブジェクト関数から省略することができる。
均一線量最適化は以下のように定式化される。腫瘍内の線量が均一であると仮定すると、平均腫瘍BEDは、
Figure 2019511337
によって与えられる。σ=1を定義すると、式(15)は、式(13)及び式(14)と同様の形態で、
Figure 2019511337
と書かれる。
いくつかの例示的な制約及び腫瘍線量の定式化を提供したが、解決されるべき最適化問題を次に考える。該当する場合式(12)によって与えられるα/β比とともに式(3)、式(4)、及び式(11)によって定義されたOAR制約と、式(13)、式(14)、又は式(16)によって与えられる腫瘍BEDとを使用して、BEDベース最適化問題は、以下のように定式化され、
Figure 2019511337
これは、以下の制約
Figure 2019511337
≧0 ∀t=1,・・・,N (19)
min≦N≦Nmax (20)
に従う。総線量
Figure 2019511337
及び総二乗線量
Figure 2019511337
を導入すると、式(17)及び式(18)は、
Figure 2019511337
と書き直され、これは、
σX+ρ(σY≦B ∀m∈M (22)
Figure 2019511337
X≧0、Y≧0、d≧0 ∀t=1,・・・,N (24)
Figure 2019511337
min≦N≦Nmax (26)
に従う。式(25)によって与えられる制約は、X及びYの定義(式(23))の結果であり、一方、式(26)は、分割数Nへの実際の限界を表す。
図1を引き続き参照し、図2をさらに参照すると、最適化問題において、式(24)〜(26)は、総線量(X)及び総二乗線量(Y)に関して実現可能領域を定義する。この領域は、好都合には、2Dグラフ42としてX−Y平面で視覚化され、それが図2の拡大図で示される。以下の考察が当てはまる。
N≧1及び
Figure 2019511337
(式(25))であるので、Y>Xは、図2のN=1とラベル付けされた放物線限界を定義し、それは常に実現不可能である(1つの分割のみが与えられ、Y総二乗線量値は、その単一分割に与えられるX線量の2乗よりも大きくなることができない)。
同様に、N≦Nmaxであるので、Y<X/Nmaxは、図1にNmaxとラベル付けされた別の放物線限界を定義し、それもやはり実行不可能であり(Nmax曲線の下方の区域)、最小総二乗線量値は、分割線量が等しい場合に達成され、所与のX総線量及び固定されたNmaxの分割数に対して、X/Nmaxはこの最小値である。
所与の分割数Nに対して、Y<X/Nは常に実行不可能である。しかしながら、これは、Y=X/Nminライン(図2のNminとラベル付けされた)より上の領域が同様に実行不可能であることを意味しない。式(25)が成立する、すなわちY≦X及びY≧X/Nである任意の(X,Y)点は、正当なN分割治療を表す。極端な場合には、ほぼ総線量を1つの分割で与えることができ、実際にはその他のN−1の分割ではゼロ線量であり、それは、本質的にN分割治療として単一分割スケジュールを表す。分割数に下限Nminを有する重要性は、まさにそのような状況を避けることである。
上述の問題への1つの実際的な手法は、分割当たり許容線量値を2つの別個の数値に限定すること、すなわち、
=∈{dhigh,dlow} ∀t=1,・・・,N (27)
としてさらなる制約を課することである。この選択は限定するものであるように見えるが、しかしながら、2つの別個の線量値しか許容しない場合でさえ、式(25)を満たす実現可能な(X,Y)点は実現可能なままであり、それゆえに、最適性は失われていないことを示すことができる。その上、N分割治療においてNlowの低線量分割の数を許容することによって、対応する(X,Y)点はすべてX/N≦Y≦X/(N−Nlow)によって定義された領域に存在し、それゆえに、N分割数による分割治療当たり等線量のラインとN−Nlow分割数による分割治療当たり等線量のラインとの間に存在する。
式(27)によって与えられた制約により、実現可能領域の実際的な上限を有することが可能である。多くてもNlowの低線量分割の数を許容することにより、Y>X/(Nmin−Nlow)は実行不可能になる(図2のNmin放物線より上の区域)。
上述の限定により、分画問題の実際的な実現可能領域は、X/Nmax≦Y≦X/(Nmin−Nlow)、すなわち、図2においてNminでラベル付けされた放物線とNmaxでラベル付けされた放物線との間の区域になる。
これらの実際的な考察を考慮に入れると、解かれなければならない最適化問題の最終形態は、
Figure 2019511337
であり、これは、
σX+ρ(σY≦B ∀m∈M (29)
Figure 2019511337
≧0 ∀t=1,・・・,N (31)
0≦Nlow<Nmin≦N≦Nmax (32)
Figure 2019511337
に従う。
最適化問題への入力は、線量分布(一般化線量節約因子σ及びσ、並びにBに現われる線量形状因子を計算するために)と、線量制約(B一般化BED制約を取得するための)と、考慮する分画スキームへの限界(Nmin,Nmax、及びNlow)とを含む。解は、最適な総線量X及び総二乗線量Y、並びにこれらの値を達成するdhigh及びdlowに関する分画スキームを提供する。
オブジェクト関数及びOAR制約は両方とも総線量と総二乗線量とにおいて線形であり、その上、許容される分割の限定数から生じる制約は二次多項式であるので、問題は、2Dグラフ42上で便利なグラフ表示を有する。式(29)で与えられた制約は、
Figure 2019511337
と再定式化される。再度図2を参照すると、これは式(33)と組み合わされて、X−Y平面に最終実現可能領域が与えられる。2つの放物線は、許容される最短寡分割照射(基本的にはNmin−Nlowの分割)及び最長過分割照射(N=Nmaxの分割)の場合を表し、一方、直線は(各々B/σの横座標及びB/ρ(σの縦座標による)、安全な分画スキームの境界を画する。
低線量分割の数(Nlow)は分析に大きくは影響を与えないので、以下では、低線量分割は、一般に、単にNlow=1を仮定することによって無視される。同様に、「最小分割数」などの用語は、それらのうちの1つが他のものよりも低い(場合によってはゼロの)分割線量を有し、事実上最小分割数Nmin−1を作るという理解で解釈されるべきである。この専門性が導入されるのは、分割数の下限を設けることによって医師の実際の意図に一致させ、等しい分割線量を有する現在の臨床診療に最もよく近似させ、均一分画スキームを表す放物線に対応するものだけでなくX−Y平面の任意の実現可能な点を認識できるようにするためである。それゆえに、一般に、そうでないと明確に示される場合を除いて、本明細書で説明する例における最小分割Nminは、単一の低線量分割Nlow=1を仮定している。
その上、分割最適化GUI40を実施する際、低線量分割以外の各分割tに送出されるべき総放射線量Dの分割線量dは、同じであり、後で与えられるdhighに等しく、一方、低線量分割線量はdlowに等しいことが一般に仮定されるが、これらの仮定のどちらも必要とされない。
例示的な図2において、この例のBEDラインは、5つの許容範囲T1・・・T5によって示された肝臓に対する5つのあり得るBED制約を含み、ここで、T1が最も厳しい許容範囲(肝臓への最低許容線量)であり、T5は最も緩い許容範囲(肝臓への最高許容線量)である。腫瘍に対する目標BEDもGTV(総目標量を表す)としてラベル付けされて示されている。
一般に、腫瘍の目標BEDを示す目標BEDラインは、σX+ρ(σY=Bによって与えられ、ここで、Bは、分割放射線治療によって腫瘍に送出されるべき目標BEDであり、σは、定数であり、ρは、線形二次BEDモデルにおける腫瘍のα/β比の逆数である。パラメータσ及びρの好適な値は、前に説明した。同様に、BED制約mを示す制約BEDラインは、σX+ρ(σY=Bによって与えられ、ここで、Bは、分割放射線治療によって対応するリスク臓器に送出され得るべきBEDへの上側制約であり、σは、定数であり、ρは、線形二次BEDモデルにおける対応するリスク臓器のα/β比の逆数である。
マーカ50は、分割線量d=9GyをもつNcurr=5の分割に対応する、現在の総線量Dcurr=45Gy(すなわち、X=45Gy)及び現在の総二乗線量SDcurr=405Gyによって定義された図2の2Dグラフ42上の位置に位置づけられる。ユーザは、単に、例えば、マウス19によって制御されるマウスポインタ51を使用して他の位置にマーカ50を移動させることによって、又はタッチスクリーンの場合には、ユーザがマーカを位置づけたい表示16上の位置をタッチすることによって他の可能な分画/総線量組合せを容易に調査することができる。ポインティングデバイス(例えば、マウス19)を含むユーザ入力コンポーネントを介して行われるユーザ選択の2Dグラフ42上の新しい位置(Xnew,Ynew)の検出に際して、それぞれ総線量D及び総二乗線量SDをもつX及びYの等価性を使用して(又は、より一般的には、選ばれた線量単位などを考慮するために、X−Y平面が様々な変倍を有することができるのでそれぞれD及びSDとのX及びYの比例を使用して)、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrに対する新しい値がXnew及びYnewから計算される。現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量dt,currの新しい値は、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurrの新しい値から計算される。
変形の実施形態では、2Dグラフ42は2つのマーカ50を表示することができ(第2のマーカは図1及び図2に示されていない)、1つは、(Xcurr,Ycurr)によって定義された現在の分画スキームに対応し、1つは、ユーザが選択した新しい位置(Xnew,Ynew)に対応する。この第2のマーカは、選択された新しい分画スキームの追加情報、例えば、対応する分割数Nnew及び分割線量値d、並びに現在の分画スキームに対する新しい分画スキームの相対的な長所対欠点などを示す。そのような情報は、腫瘍に対する追加BED、OARのBED節約、それが現在の分画スキームに与えられた場合の腫瘍に対するBED等量追加物理的線量、それが現在の分画スキームに与えられた場合のOARのBED等量物理的線量節約などを含む。
変形の実施形態では、2Dグラフ42は、等しい分割線量、すなわち等しい分割線量値を仮定して、包含範囲[Nmin,Nmax]内の整数のセットによって定義された放物線曲線のセットを含む離散化格子を有し、新しい位置(Xnew,Ynew)のユーザ選択は最も近い整数Nを表す最も近い放物線にロックされる。Nmin及びNmaxによって境界をつけられた実現可能範囲の外側にある新しい位置(Xnew,Ynew)を受け入れないことなどの他のガイダンスが提供される。
追加として又は代替として、目標分割数Ntarget(ここで、Nmin≦Ntarget≦Nmax)によって定義された放物曲線を2Dグラフ42上に表示するさらなるグラフィカルガイドが示される。そのような放物線は、均一な分割線量を仮定して目標分割Ntargetで達成可能な値の範囲を臨床医に示す。
いくつかの実施形態では、分割最適化ツール40は、分画及び総線量を実際に設定するために使用される。これらの実施形態において、ユーザは、少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを介して、現在の総線量Dcurr及び現在の総二乗線量SDcurr、並びに暗黙的に定義された現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量dt,currが最終であることを示す。代替として、分割最適化ツール40は、実現可能な分画/総線量設定の空間を探索するための探索ツールとして使用され、最終値は、ユーザによって手動で選ばれる(例えば、放射線治療医師の命令内にタイプ入力される)。
次に図3〜図5を参照すると、いくつかの例示的な例が示される。図3には、過分割照射が最適である場合が示される。見て分かるように、制限ラインはすべて腫瘍BEDラインほど急勾配ではない、すなわち、ここで、
Figure 2019511337
が成立する。したがって、腫瘍BEDを最大化するために、図3における対応する「腫瘍」ラインはできるだけ右に移動され、それは、できるだけ多くの等しい線量分割を与えることに対応する(この場合、等価性は式(33)の下限制約で生じる)。
図4には、寡分割照射が最適である場合が示される。これは、すべての制約ラインが腫瘍BEDラインよりも急勾配である状況に対応し、すなわち、ここで、
Figure 2019511337
である。腫瘍BEDを最大化するために、図4のそのラインはできるだけ上の方に移動され、それは、寡分割照射に対応する。最適は、最小分割数Nminで達成される。
図5は、過分割照射も寡分割照射も最適でない場合を示す。これは、
Figure 2019511337
である状況に対応する。境界を形成するOAR制約はすべて、峻度が増加していく直線によって表される(すなわち、直線の横座標に従って直線を進んで行く場合、より高い横座標値をもつ制約は、峻度もより高くなる)。腫瘍BEDは、図3においてそのラインを右上に移動させると腫瘍BEDは再び増加するので、最適は2つの制約の交点にあり、
Figure 2019511337
Figure 2019511337
である。前に論じたように、NminとNmaxとの間の実現可能領域内の(X,Y)対は、2つの別個の分割当たり線量値のみを有することによって達成される。簡単な選択は、Nlow=1の低線量分割のみを許容し、均一分画スキームに近づくように試みることである。(X,Y)交点が、N分割均一スキームとN+1分割均一スキームとの間に配置されると仮定すると、適切な線量値は、
Figure 2019511337
Figure 2019511337
である。
開発された分画最適化ツールを使用するには、以下の情報が入力として役立つ。治療のための線量分布は1つの入力である。治療の時間的側面のみが最適化されるので、ボクセルにおける線量節約因子は十分であり、それは、線量分布をある基準値へと変倍することによって得られる。便利な選択は、標的領域(現在の実施においてGTVに属するすべての領域として識別された)に平均線量を使用することであるが、入力された処方線量を同様に使用することができる。
さらなる入力は、異なる臓器の線量制約である。最適な分画スキームは、どのOAR制約が医師によって受け入れ可能であると考えられるかに依存する。例示的な例では、肝臓の場合に焦点を当てて、固定した制約のセットが使用されたが、しかしながら、ユーザがOARの選択のために選ばれる制約のセットを対話式に入力することを可能にする選択肢を提供することができる(前に論じたように、同じ制約に対して、高々2つの線量値が2つの特別な分割数に対して与えられるという限定とともに)。
患者の解剖学的構造の様々な部分を適切なOARに関連づけて一般化線量節約因子及びBED許容範囲を取得するために、さらなる入力は、OAR構造及びその対応するインデクスマップ(例えば、構造に属するボクセルのセット)である。さらなる入力は、分割の最小数及び最大数、並びにオプションとして医師が考える低線量分割の数(普通なら、それは単に1に設定される)である。
2Dグラフ42は、好ましくは、ユーザが新しい位置を選択し、線量及び分画が計算される対話式で「クリック可能な」GUIとして実施される。これにより、医師は、マップ上の許容可能な点を選ぶことができ、すべての関連する線量制約値がオンザフライで計算され表示される(例えば、前に説明したように公称シナリオからの等価線量差として)。
例示的な例では、OAR制約は、必ずしも満たされる必要がないという意味で、「目標」として扱われる(例えば、図2において、マーカ50の選択された位置は最も厳しいT1肝臓制約ライン上にあり、これは、代わりのより緩い制約T2〜T5は満たされるが、T1制約は満たされないことを意味する)。これは、一般に、いくつかのOAR制約は「厳しい」、すなわち、常に満たされなければならないと考えられるが、他のものは「厳しくなく」、治療計画が達成することを目標とするだけである臨床診療に適合する。
一般に、1つ又は複数のコンピュータ14、28は、開示した分割放射線治療計画動作を実行するためにコンピュータによって読取り可能でかつ実行可能な命令を記憶する少なくとも1つの非一時的記憶媒体に動作可能に接続される。少なくとも1つの非一時的記憶媒体は、例えば、ハードディスク若しくは他の磁気記憶媒体、光ディスク若しくは他の光記憶媒質、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、又は他の電子的記憶媒体、それらの様々な組合せなどを含む。
本発明が、好ましい実施形態を参照して説明された。変形及び変更が、前の詳細な説明を読み理解するに際して他の人に見いだされ得る。本発明は、すべてのそのような変形及び変更が添付の特許請求範囲又はその均等物の範囲内に入る限りそれらを含むとして解釈されることが意図されている。

Claims (20)

  1. 表示コンポーネント及び少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを含むコンピュータと、
    分割放射線治療計画動作を実行するために前記コンピュータによって読取り可能でかつ実行可能な命令を記憶する少なくとも1つの非一時的記憶媒体と、
    を含む分割放射線治療計画デバイスであって、
    前記分割放射線治療計画動作が、
    前記分割放射線治療によって送出されるべき放射線量分布、及び1つ又は複数のリスク臓器に対するリスク臓器(OAR)生物学的実効線量(BED)制約であって、各リスク臓器生物学的実効線量(OAR BED)制約は、前記分割放射線治療によって対応する前記リスク臓器(OAR)に送出できる最大の生物学的実効線量(BED)を表す、OAR BED制約を少なくとも含む分画選択入力を生成するか又は受け取ることと、
    Figure 2019511337
    に等しいか又は比例するパラメータXと、
    Figure 2019511337
    に等しいか又は比例するパラメータYとの2次元(2D)グラフを表示することであって、ここで、Nは、線量分布を送出するための分割数であり、総放射線量Dは、前記分割放射線治療によって送出されるべき総放射線量であり、dは、分割tで送出されるべき前記総放射線量Dの分割線量である、表示することと、
    前記2Dグラフ上に、各OAR BED制約を示すOAR BEDラインを表示することと、
    前記2Dグラフ上に、現在の総放射線量Dcurr及び現在の総二乗放射線量SDcurrによって定義された前記2Dグラフ上の位置にマーカを表示することと、
    前記少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを介して、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量SDcurrのうちの少なくとも一方に対する新しい値を受け取り、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量SDcurrの更新値に従って前記マーカの前記表示を更新することと
    を含む、分割放射線治療計画デバイス。
  2. 前記分画選択入力が腫瘍に対する目標BEDをさらに含み、前記目標BEDは、前記分割放射線治療によって腫瘍に送出されるべきBEDであり、前記分割放射線治療計画動作が、
    前記2Dグラフ上に、前記腫瘍のための前記目標BEDを示す目標BEDラインを表示することをさらに含む、請求項1に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  3. 前記腫瘍に対する前記目標BEDを示す前記目標BEDラインが、
    σX+ρ(σY=B
    によって与えられ、ここで、Bは、前記分割放射線治療によって前記腫瘍に送出されるべき前記目標BEDであり、σは、定数であり、ρは、線形二次BEDモデルにおける前記腫瘍のα/β比の逆数である、請求項2に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  4. OAR BED制約mを示す前記OAR BEDラインが、
    σX+ρ(σY=B
    によって与えられ、ここで、Bは、前記OAR BED制約であり、σは、定数であり、ρは、線形二次BEDモデルにおける前記対応するリスク臓器の前記α/β比の逆数である、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  5. 前記分割放射線治療計画動作が、
    分画スキームのための現在の分割数Ncurrを、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量Ycurrから計算することと、
    前記分画スキームのための前記現在の分割数Ncurrを、前記現在の総線量Dcurr及び前記現在の総二乗線量SDcurrの前記更新値から更新することと
    をさらに含む、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  6. 前記分画スキームが均一な分割放射線量を使用する、請求項5に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  7. 生成された又は受け取られた前記分画選択入力が、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminをさらに含み、前記分割放射線治療計画動作が、
    前記2Dグラフ上に、前記最大分割数Nmax及び前記最小分割数Nminを示す放物線境界曲線を表示することをさらに含み、
    前記OAR BEDラインが、均一な分割線量を仮定している前記最大分割数Nmax及び前記最小分割数Nminを示す前記放物線境界曲線によって境界をつけられた動作領域内にのみ表示される、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  8. 前記2Dグラフが、均一な分割線量を仮定している包含範囲[Nmin,Nmax]内の整数のセットによって定義された放物線曲線のセットを含む離散化格子を有する、請求項7に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  9. 生成された又は受け取られた前記分画選択入力が、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminをさらに含み、前記分割放射線治療計画動作が、
    前記2Dグラフ上に、均一な分割放射線量を仮定している目標分割数Ntargetによって定義された放物曲線を表示することをさらに含み、ここで、Nmin≦Ntarget≦Nmaxである、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  10. 低放射線量分割以外の、各分割tで送出されるべき前記総放射線量Dの前記分割放射線量dが同じである、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  11. 生成された又は受け取られた前記分画選択入力が、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminをさらに含み、前記少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを介して、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量Ycurrのうちの少なくとも一方に対する新しい値を受け取ることが、
    ポインティングデバイスを含むユーザ入力コンポーネントを介してなされたユーザ選択の前記2Dグラフ上の位置(Xnew,Ynew)を検出することと、
    前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量SDcurrに対する前記新しい値を、それらの等価性又は比例を使用して、それぞれXnew及びYnewから計算することと、
    currが包含範囲[Nmin,Nmax]内の整数であるという制約の下で、及び単一の低放射線量分割Nlow=1を仮定して、現在の分割数Ncurr及び現在の分割線量値dt,currに対する新しい値を、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量
    Figure 2019511337
    の前記新しい値から計算することと
    を含む、請求項10に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  12. 前記分割放射線治療計画動作が、
    前記少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを介して、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量SDcurrが最終であるという指示を受け取ることと、
    最終分画を前記現在の分画Ncurrに設定することと、
    最終分割線量dを、Ncurr−1の分割数ではdhighに、及び単一の低放射線量分割ではdlowに設定することと
    をさらに含む、請求項10又は11に記載の分割放射線治療計画デバイス。
  13. 分割放射線治療計画動作を実行するために表示コンポーネント及び少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを含むコンピュータによって読取り可能でかつ実行可能な命令を記憶する非一時的記憶媒体であって、前記分割放射線治療計画動作が、
    前記分割放射線治療によって送出されるべき放射線量分布と、1つ又は複数のリスク臓器に対する生物学的実効線量(BED)制約であって、各BED制約は、前記分割放射線治療によって対応する前記リスク臓器に送出できる前記BEDへの制約である、BED制約と、前記分割放射線治療によって腫瘍に送出されるべき目標BEDである前記腫瘍に対する目標BEDとを少なくとも含む分画選択入力を生成するか又は受け取ることと、
    前記分割放射線治療によって送出されるべき総放射線量Dに等しいか又は比例するパラメータXと総二乗放射線量SDに等しいか又は比例するパラメータYとの2次元(2D)グラフを表示することと、
    前記2Dグラフ上に、各BED制約を示すBEDライン及び前記目標BEDを表示することと、
    前記2Dグラフ上の、現在の総放射線量Dcurr及び現在の総二乗放射線量SDcurrによって定義された前記2Dグラフ上の位置にマーカを表示することと、
    分画スキームのための現在の分割数Ncurrを、前記現在の総放射線量Dcurr及び前記現在の総二乗放射線量SDcurrから決定することと、
    前記少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを介したユーザ入力に応じて前記マーカを移動できるようにし、それによって、前記現在の総放射線量Dcurr、前記現在の総二乗放射線量SDcurr、及び前記現在の分割数Ncurrが前記ユーザによって調整可能になることと
    を含む、非一時的記憶媒体。
  14. 前記分画スキームが均一な分割放射線量を使用する、請求項13に記載の非一時的記憶媒体。
  15. 前記分割放射線治療計画動作が、
    前記2Dグラフ上の、新しい総放射線量Dnew及び新しい総二乗放射線量SDnewによって定義されたユーザ選択位置に第2のマーカを表示することと、
    前記分画スキーム又は新しい分画スキームのための新しい分割数Nnewを、前記新しい総放射線量Dnew及び前記新しい総二乗放射線量SDnewから決定することと
    をさらに含む、請求項13又は14に記載の非一時的記憶媒体。
  16. 前記腫瘍に対する前記目標BEDを示す目標BEDラインが、σX+ρ(σY=Bによって与えられ、ここで、Bは、前記分割放射線治療によって前記腫瘍に送出されるべき前記目標BEDであり、σは、定数であり、ρは、線形二次BEDモデルにおける前記腫瘍のα/β比の逆数であり、
    BED制約mを示す制約BEDラインは、σX+ρ(σY=Bによって与えられ、ここで、Bは、前記分割放射線治療によって前記対応するリスク臓器に送出され得る前記BEDへの前記制約であり、σは、定数であり、ρは、線形二次BEDモデルにおける前記対応するリスク臓器の前記α/β比の逆数である、請求項13乃至15のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
  17. 生成された又は受け取られた前記分画選択入力が、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminをさらに含み、前記分割放射線治療計画動作が、
    前記2Dグラフ上に、均一な分割放射線量を仮定している前記最大分割数Nmax及び前記最小分割数Nminを示す放物線境界曲線を表示することをさらに含み、
    前記BEDラインが、前記最大分割数Nmax及び前記最小分割数Nminを示す前記放物線境界曲線によって境界をつけられた動作領域内にのみ表示される、請求項13乃至16のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
  18. 前記分割放射線治療計画動作が、
    前記2Dグラフ上に、均一な分割放射線量を仮定している前記現在の分画Ncurrによって定義された放物曲線を表示すること
    をさらに含む、請求項13乃至16のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
  19. 分割放射線治療によって送出されるべき放射線量分布、並びに複数の生物学的実効線量(BED)目標及び/又は制約を少なくとも含む分画選択入力を生成するか又は受け取るステップと、
    表示コンポーネント上において、
    Figure 2019511337
    に等しいか又は比例するパラメータXと、
    Figure 2019511337
    に等しいか又は比例するパラメータYとの2次元(2D)グラフを表示するステップであって、ここで、Nは、前記放射線量分布を送出するための分割数であり、総放射線量Dは、前記分割放射線治療によって送出されるべき総放射線量であり、dは、分割tで送出されるべき前記総放射線量Dの分割放射線量である、ステップと、
    前記2Dグラフ上に、各BED目標又は制約を示すBEDラインを表示するステップと、
    前記2Dグラフ上に、前記2Dグラフ上の位置にマーカを表示するステップと、
    前記2Dグラフ上の前記マーカの新しい位置の選択に応答して前記分割数N、前記総放射線量D、及び前記分割放射線量dに対する新しい値を生成するようにプログラムされたプロセッサを提供するステップを含む、少なくとも1つのユーザ入力コンポーネントを使用して、前記総放射線量D、前記分割数N、及び前記分割放射線量dを最適化するように前記マーカの前記位置の調節を提供するステップと
    を有する分割放射線治療計画方法であって、
    前記分割数Nが、前記マーカの前記位置によって示された前記総放射線量D及び前記総二乗放射線量SDから分画スキームのために計算される、分割放射線治療計画方法。
  20. 生成された又は受け取られた前記分画選択入力が、最大分割数Nmax及び最小分割数Nminをさらに含み、前記分割放射線治療計画方法が、
    前記2Dグラフ上に、均一な分割放射線量を仮定している前記最大分割数Nmax及び前記最小分割数Nminを示す放物線境界曲線を表示するステップをさらに含み、
    前記BEDラインが、前記最大分割数Nmax及び前記最小分割数Nminを示す前記放物線境界曲線によって境界をつけられた動作領域内にのみ表示される、請求項19に記載の分割放射線治療計画方法。
JP2018554451A 2016-04-18 2017-04-10 放射線治療計画における分画選択ツール Active JP6692923B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662324039P 2016-04-18 2016-04-18
US62/324,039 2016-04-18
PCT/EP2017/058477 WO2017182300A1 (en) 2016-04-18 2017-04-10 Fractionation selection tool in radiotherapy planning

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2019511337A true JP2019511337A (ja) 2019-04-25
JP2019511337A5 JP2019511337A5 (ja) 2019-07-18
JP6692923B2 JP6692923B2 (ja) 2020-05-13

Family

ID=58503631

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018554451A Active JP6692923B2 (ja) 2016-04-18 2017-04-10 放射線治療計画における分画選択ツール

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11504547B2 (ja)
EP (1) EP3445449B1 (ja)
JP (1) JP6692923B2 (ja)
CN (1) CN109475752B (ja)
WO (1) WO2017182300A1 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019028453A1 (en) * 2017-08-04 2019-02-07 The Cleveland Clinic Foundation RADIATION THERAPY WITH TEMPORAL ATTENUATION
EP3539616A1 (en) 2018-03-13 2019-09-18 Koninklijke Philips N.V. Optimizing fractionation schemes in radiation therapy using biological impact calculation
EP3932481B1 (en) * 2020-06-30 2023-12-27 Ion Beam Applications Multimodal proton therapy treatment planning system
CN116744853A (zh) * 2021-01-05 2023-09-12 阿尔法陶医疗有限公司 α粒子放射治疗的治疗计划

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8380538B2 (en) 2007-03-30 2013-02-19 Siemens Aktiengesellschaft Fraction sequence concept for radiation therapy planning
US7551717B2 (en) 2007-08-21 2009-06-23 Wisconsin Alumni Research Foundation Virtual 4D treatment suite
US8467497B2 (en) * 2007-10-25 2013-06-18 Tomotherapy Incorporated System and method for motion adaptive optimization for radiation therapy delivery
US8986186B2 (en) * 2010-08-17 2015-03-24 Board Of Regents, The University Of Texas System Automated treatment planning for radiation therapy
CN102049106B (zh) * 2010-12-14 2012-07-25 张岩 分次放射治疗间放疗系统的精确影像定位系统及方法
CN102600560B (zh) * 2011-01-19 2015-11-04 张岩 一种分次放射治疗间的快速影像定位方法
US9192782B1 (en) * 2012-02-15 2015-11-24 Jimm Grimm System and method for evaluating acceptable dosage ranges for radiation treatments of body tissue

Also Published As

Publication number Publication date
CN109475752A (zh) 2019-03-15
EP3445449A1 (en) 2019-02-27
WO2017182300A1 (en) 2017-10-26
JP6692923B2 (ja) 2020-05-13
CN109475752B (zh) 2021-07-06
US20200289848A1 (en) 2020-09-17
US11504547B2 (en) 2022-11-22
EP3445449B1 (en) 2019-09-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111971749A (zh) Ct/直线加速器控制台中的用于自适应放射治疗的决策支持工具
Bodensteiner RayStation: External beam treatment planning system
Clements et al. Monaco treatment planning system tools and optimization processes
WO2017133654A1 (en) Systems and methods for radiation treatment planning
CN111050848B (zh) 在优化期间用于oar和靶目标的调谐方法和介质
US20100232572A1 (en) Use of planning atlas in radiation therapy
CN102671309A (zh) 用于确定辐照规划的方法和装置
JP6692923B2 (ja) 放射線治療計画における分画選択ツール
CN108771794B (zh) 用于生成辐射处理计划中的剂量计算的系统和方法
EP2617009A1 (en) Contour delineation for radiation therapy planning with real-time contour segment impact rendering
CN108697905B (zh) 放射治疗规划设备、方法和存储介质
US20230139690A1 (en) Method for Treatment of Multiple Brain Metastases Based on Iso-Dose Line Prescriptions
US20230001233A1 (en) Analysis of dose rate robustness against uncertainties in radiation treatment planning
JP2022541102A (ja) 生物学的不確実性に関する堅牢な放射線治療計画作成のための方法及びシステム
CN117642211A (zh) 评估用于放射辐射处理计划的处理参数
CN113870976A (zh) 一种基于剂量预评估的自适应放疗剂量调强优化计算方法
Kilian-Meneghin VMAT Collimator Angle Optimization
EP4311573A1 (en) Method and system for determining a treatment continuation information for a radiotherapy
French Resolution Adaptation and Secondary Optimization of Volumetric Modulated Arc Therapy
Buschmann Image guided adaptive radiation therapy for pelvic malignancies: from conceptual developments towards clinical implementation

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190613

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190613

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20190613

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20190701

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190819

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191113

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191210

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200304

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: 20200317

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200415

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6692923

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250