JP2020511175A - リアルタイム撮像のためのシステムおよび方法 - Google Patents
リアルタイム撮像のためのシステムおよび方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020511175A JP2020511175A JP2019527434A JP2019527434A JP2020511175A JP 2020511175 A JP2020511175 A JP 2020511175A JP 2019527434 A JP2019527434 A JP 2019527434A JP 2019527434 A JP2019527434 A JP 2019527434A JP 2020511175 A JP2020511175 A JP 2020511175A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- spatial region
- space
- dimensional image
- region
- projection images
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims description 147
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 135
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 104
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 82
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 37
- 238000007408 cone-beam computed tomography Methods 0.000 claims description 12
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 23
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 91
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 30
- 230000008569 process Effects 0.000 description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 14
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 14
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 9
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 8
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 8
- KEIPNCCJPRMIAX-HNNXBMFYSA-N 1-[(3s)-3-[4-amino-3-[2-(3,5-dimethoxyphenyl)ethynyl]pyrazolo[3,4-d]pyrimidin-1-yl]pyrrolidin-1-yl]prop-2-en-1-one Chemical compound COC1=CC(OC)=CC(C#CC=2C3=C(N)N=CN=C3N([C@@H]3CN(CC3)C(=O)C=C)N=2)=C1 KEIPNCCJPRMIAX-HNNXBMFYSA-N 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000002786 image-guided radiation therapy Methods 0.000 description 2
- 238000012880 independent component analysis Methods 0.000 description 2
- 238000002721 intensity-modulated radiation therapy Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 2
- 230000001020 rhythmical effect Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000031018 biological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000009849 deactivation Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000002594 fluoroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000010247 heart contraction Effects 0.000 description 1
- 238000011221 initial treatment Methods 0.000 description 1
- 230000005865 ionizing radiation Effects 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008855 peristalsis Effects 0.000 description 1
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 210000002307 prostate Anatomy 0.000 description 1
- APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N pyraflufen-ethyl Chemical compound C1=C(Cl)C(OCC(=O)OCC)=CC(C=2C(=C(OC(F)F)N(C)N=2)Cl)=C1F APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 1
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000009747 swallowing Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 230000002747 voluntary effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/04—Positioning of patients; Tiltable beds or the like
- A61B6/0487—Motor-assisted positioning
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/4064—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis specially adapted for producing a particular type of beam
- A61B6/4085—Cone-beams
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/54—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
- A61B6/541—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving acquisition triggered by a physiological signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5288—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving retrospective matching to a physiological signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/421—Filtered back projection [FBP]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/428—Real-time
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Algebra (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physiology (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Radiation-Therapy Devices (AREA)
Abstract
本開示の実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムに関する。システムは少なくとも１つのコンピュータシステムを含む。コンピュータシステムは、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受け取り、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換し、非空間領域における複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成し、再構成された三次元画像を非空間領域から空間領域に変換するように構成される。【選択図】図１Ａ
Description
（関連出願）
［００１］
本出願は、２０１６年１１月２１日に出願された米国特許出願第１５／３５７，１９３号の優先権を主張し、その全開示は参照により全体が本明細書に組み込まれる。
［００１］
本出願は、２０１６年１１月２１日に出願された米国特許出願第１５／３５７，１９３号の優先権を主張し、その全開示は参照により全体が本明細書に組み込まれる。
（技術分野）
［００２］
本開示の態様は、一般に放射線療法治療システムに関し、具体的には、例えば、放射線療法治療システムと共に使用するためのリアルタイム撮像および運動管理のための方法およびシステムに関する。
［００２］
本開示の態様は、一般に放射線療法治療システムに関し、具体的には、例えば、放射線療法治療システムと共に使用するためのリアルタイム撮像および運動管理のための方法およびシステムに関する。
［００３］
放射線治療（radiation therapy）（放射線療法（radiotherapy）とも呼ばれる）は、癌または他の病状の治療に使用され得る。放射線療法は、患者の標的領域、例えば、腫瘍または他の癌性組織に処方線量の放射線を照射することを含む。標的領域は放射線療法の投与前に撮像されてもよく、治療計画は、とりわけ、例えば、標的のサイズ、位置、および／または方向、ならびに周囲の構造に基づいて策定されてもよい。次いで、線形加速器（リニアック）を用いて患者の標的領域に放射線を照射することができる。リニアックは、腫瘍のような標的に向かって、光子（例えば、Ｘ線）、電子、又は他の素粒子を照射ことができる。
放射線治療（radiation therapy）（放射線療法（radiotherapy）とも呼ばれる）は、癌または他の病状の治療に使用され得る。放射線療法は、患者の標的領域、例えば、腫瘍または他の癌性組織に処方線量の放射線を照射することを含む。標的領域は放射線療法の投与前に撮像されてもよく、治療計画は、とりわけ、例えば、標的のサイズ、位置、および／または方向、ならびに周囲の構造に基づいて策定されてもよい。次いで、線形加速器（リニアック）を用いて患者の標的領域に放射線を照射することができる。リニアックは、腫瘍のような標的に向かって、光子（例えば、Ｘ線）、電子、又は他の素粒子を照射ことができる。
［００４］
しかしながら、標的の初期画像が取得された後、標的領域の位置および／または向きは変化する可能性がある。例えば、患者は、治療室への移動中、治療室内での移動中（例えば、寝台、ベッド、またはテーブル上での位置決め中）、または放射線療法の実施中に移動することがある。例えば、患者は、例えば、呼吸、嚥下、瞬き、けいれん、蠕動運動、消化、心臓の鼓動、咳、ガスの通過、または他の動きを含む、通常の生物学的プロセスのために自発的または非自発的に動くことがある。
しかしながら、標的の初期画像が取得された後、標的領域の位置および／または向きは変化する可能性がある。例えば、患者は、治療室への移動中、治療室内での移動中（例えば、寝台、ベッド、またはテーブル上での位置決め中）、または放射線療法の実施中に移動することがある。例えば、患者は、例えば、呼吸、嚥下、瞬き、けいれん、蠕動運動、消化、心臓の鼓動、咳、ガスの通過、または他の動きを含む、通常の生物学的プロセスのために自発的または非自発的に動くことがある。
［００５］
標的領域の位置および／または方向の変化は放射線療法の有効性を低下させる可能性がある。例えば、標的領域の実際の方向または位置が以前の撮像に基づいて仮定された方向または位置と異なる場合、正しい線量の放射線が意図された標的領域に送達されない可能性がある。さらに、周囲の健康な組織が、意図された標的領域の代わりに、または標的領域に加えて放射線を受けることがある。間違った領域に放射線に曝すと、最終的に周囲の健康な細胞を傷つけたり殺したりする可能性がある。したがって、放射線が患者に送達されるときの動き（例えば、腫瘍の動きまたは周囲の健康な組織の動き）を考慮するために、放射線治療中は正確でリアルタイムの標的の３Ｄ位置特定および追跡が望ましい。
標的領域の位置および／または方向の変化は放射線療法の有効性を低下させる可能性がある。例えば、標的領域の実際の方向または位置が以前の撮像に基づいて仮定された方向または位置と異なる場合、正しい線量の放射線が意図された標的領域に送達されない可能性がある。さらに、周囲の健康な組織が、意図された標的領域の代わりに、または標的領域に加えて放射線を受けることがある。間違った領域に放射線に曝すと、最終的に周囲の健康な細胞を傷つけたり殺したりする可能性がある。したがって、放射線が患者に送達されるときの動き（例えば、腫瘍の動きまたは周囲の健康な組織の動き）を考慮するために、放射線治療中は正確でリアルタイムの標的の３Ｄ位置特定および追跡が望ましい。
［００６］
医用撮像は、初期撮像の取得後の標的領域の位置および／または向きの変化を制御しそれに対応するために使用され得る。例えば、ＣＴ、コーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）、蛍光透視法、Ｘ線、および／またはＭＲＩを含む撮像システムを、標的領域の位置を決定し追跡するために放射線療法の実施前および／または実施中に使用することができる。このような撮像システムは、放射線療法の送達中にリアルタイムで標的領域の動きを補償するためのゲート制御または追跡戦略を可能にするために、放射線療法送達システム、例えば画像誘導リニアック（ＬＩＮＡＣ）に組み込むことができる。そのような技術は、画像誘導放射線療法（ＩＧＲＴ）または強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）と呼ばれることがある。
医用撮像は、初期撮像の取得後の標的領域の位置および／または向きの変化を制御しそれに対応するために使用され得る。例えば、ＣＴ、コーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）、蛍光透視法、Ｘ線、および／またはＭＲＩを含む撮像システムを、標的領域の位置を決定し追跡するために放射線療法の実施前および／または実施中に使用することができる。このような撮像システムは、放射線療法の送達中にリアルタイムで標的領域の動きを補償するためのゲート制御または追跡戦略を可能にするために、放射線療法送達システム、例えば画像誘導リニアック（ＬＩＮＡＣ）に組み込むことができる。そのような技術は、画像誘導放射線療法（ＩＧＲＴ）または強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）と呼ばれることがある。
［００７］
しかしながら、現在利用可能な技術は、標的領域および／または周囲の構造の正確でリアルタイムに位置特定することに苦労している。従来の線形加速器は、ガントリに固定されたキロボルト（ｋＶ）撮像素子を含み、メガボルト（ＭＶ）治療ビームに垂直に撮像することを可能にする。撮像素子がガントリ上の患者の周りを移動するにつれて、ｋＶ撮像素子は、時間内の任意の所与の時点での２ＤのＸ線投影を取得するために使用することができる。
しかしながら、現在利用可能な技術は、標的領域および／または周囲の構造の正確でリアルタイムに位置特定することに苦労している。従来の線形加速器は、ガントリに固定されたキロボルト（ｋＶ）撮像素子を含み、メガボルト（ＭＶ）治療ビームに垂直に撮像することを可能にする。撮像素子がガントリ上の患者の周りを移動するにつれて、ｋＶ撮像素子は、時間内の任意の所与の時点での２ＤのＸ線投影を取得するために使用することができる。
［００８］
ｋＶ投影画像のみが場合によっては有用であるが、特に高コントラストの標的または埋め込まれた基準を有する患者にとっては、複数の視点から複数の投影を取得することがしばしば望ましい。例えば、Ｘ線撮像装置は、角度増分で新たな投影画像を取得するために、患者の周囲の円弧状に（例えば、ガントリに沿って）回転させてもよい。その時は、トモグラフィの原理を使用して、複数の投影から３Ｄ画像を再構成することができる。
ｋＶ投影画像のみが場合によっては有用であるが、特に高コントラストの標的または埋め込まれた基準を有する患者にとっては、複数の視点から複数の投影を取得することがしばしば望ましい。例えば、Ｘ線撮像装置は、角度増分で新たな投影画像を取得するために、患者の周囲の円弧状に（例えば、ガントリに沿って）回転させてもよい。その時は、トモグラフィの原理を使用して、複数の投影から３Ｄ画像を再構成することができる。
［００９］
現在利用可能な技術を使用して再構成された３Ｄ画像は、未だ、一般にリアルタイムで標的領域の位置および向きを正確に描写することができない。これは、撮像素子がガントリに沿って移動して異なる角度から標的領域の画像をキャプチャすると、現在の投影画像のみが正確であり、以前に取得されたすべての投影画像が古くなり、標的領域の現在位置を示さなくなるためである。古くなった画像は３Ｄ画像を再構成するために必要とされるが、古くなった画像は不正確な位置データを含み得る。現在の投射のみがその時点での標的領域の真の位置と方向を示しているので、現在の画像と古い画像との平均をとることは、結果として得られる画像の精度が低下する可能性がある。アルゴリズムと補間を使用して現在の画像と古い画像を組み合わせることが試みられてきたが、これらの技術の多くは不正確さに苦しんできた。ＣＢＣＴの独特のコーンビーム形状は多くのアルゴリズムの適用を複雑にし、そしてこれらのアルゴリズムを空間領域で実行することは非常に迅速に計算されなければならないデータ量のために扱いにくいことがわかった。いくつかの例では、使用されるアルゴリズムは、３Ｄデータ上で高速に実行するには計算が複雑すぎるため、リアルタイムの動き管理には役立たない。リアルタイム（３Ｄ＋Ｔ）ＣＢＣＴ画像の構築は、文献において「シネＣＢＣＴ（cine CBCT）」と呼ばれている。
現在利用可能な技術を使用して再構成された３Ｄ画像は、未だ、一般にリアルタイムで標的領域の位置および向きを正確に描写することができない。これは、撮像素子がガントリに沿って移動して異なる角度から標的領域の画像をキャプチャすると、現在の投影画像のみが正確であり、以前に取得されたすべての投影画像が古くなり、標的領域の現在位置を示さなくなるためである。古くなった画像は３Ｄ画像を再構成するために必要とされるが、古くなった画像は不正確な位置データを含み得る。現在の投射のみがその時点での標的領域の真の位置と方向を示しているので、現在の画像と古い画像との平均をとることは、結果として得られる画像の精度が低下する可能性がある。アルゴリズムと補間を使用して現在の画像と古い画像を組み合わせることが試みられてきたが、これらの技術の多くは不正確さに苦しんできた。ＣＢＣＴの独特のコーンビーム形状は多くのアルゴリズムの適用を複雑にし、そしてこれらのアルゴリズムを空間領域で実行することは非常に迅速に計算されなければならないデータ量のために扱いにくいことがわかった。いくつかの例では、使用されるアルゴリズムは、３Ｄデータ上で高速に実行するには計算が複雑すぎるため、リアルタイムの動き管理には役立たない。リアルタイム（３Ｄ＋Ｔ）ＣＢＣＴ画像の構築は、文献において「シネＣＢＣＴ（cine CBCT）」と呼ばれている。
［０１０］
治療中にリアルタイムの動きを検出することに対する代替の解決策として、個々の投影の中で直接標的を検出することが試みられてきた。その場合、標的は、検出された画像画素と標的の発生源とを結ぶ光線に沿って存在することが知られている。立体ｋＶのイメージングを使用する場合（例えば、サイバーナイフ技術）、標的位置は、各検出器からのＸ線の線と交差することにより決定することができる。多くの近代的な線形加速器と同様に、単一ｋＶの検出器が存在する場合、平面視（monoscopic）ｋＶのイメージング技術は、光線のラインに沿って対象物の位置を推定するために使用される。それでも、そのような技術は、完全な標的および周囲の組織に関する情報の損失をもたらし得る。それらはまた各ｋＶ投影において標的を検出することができることに頼っているが、ｋＶイメージングは、一般に、例えば埋め込み基準の使用による高コントラスト標的のイメージングにのみ有効であり、このことはそのような技術の適用可能性を制限している。そのような試みは「シネ投影」ソリューションと呼ばれてきた。「シネ投影」ソリューションではなく「シネＣＢＣＴ」を用いると、しばしば基準を必要とせずに、より低いコントラストの標的を検出することができるが、このような計算を実行するのに必要な計算能力のためにリアルタイムアプリケーション（実時間アプリケーション）での使用には適していない。
治療中にリアルタイムの動きを検出することに対する代替の解決策として、個々の投影の中で直接標的を検出することが試みられてきた。その場合、標的は、検出された画像画素と標的の発生源とを結ぶ光線に沿って存在することが知られている。立体ｋＶのイメージングを使用する場合（例えば、サイバーナイフ技術）、標的位置は、各検出器からのＸ線の線と交差することにより決定することができる。多くの近代的な線形加速器と同様に、単一ｋＶの検出器が存在する場合、平面視（monoscopic）ｋＶのイメージング技術は、光線のラインに沿って対象物の位置を推定するために使用される。それでも、そのような技術は、完全な標的および周囲の組織に関する情報の損失をもたらし得る。それらはまた各ｋＶ投影において標的を検出することができることに頼っているが、ｋＶイメージングは、一般に、例えば埋め込み基準の使用による高コントラスト標的のイメージングにのみ有効であり、このことはそのような技術の適用可能性を制限している。そのような試みは「シネ投影」ソリューションと呼ばれてきた。「シネ投影」ソリューションではなく「シネＣＢＣＴ」を用いると、しばしば基準を必要とせずに、より低いコントラストの標的を検出することができるが、このような計算を実行するのに必要な計算能力のためにリアルタイムアプリケーション（実時間アプリケーション）での使用には適していない。
［０１１］
したがって、放射線療法の投与の前、最中、および／または後に、医療提供者が、患者内の標的領域の位置および／または向きを追跡することを可能にする標的領域の正確なリアルタイム画像の生成を可能にするシステムおよび方法が必要とされている。また、低コントラストの標的の動きを追跡し、基準を使用せずに標的の動きを追跡するシステムおよび方法も必要とされている。
したがって、放射線療法の投与の前、最中、および／または後に、医療提供者が、患者内の標的領域の位置および／または向きを追跡することを可能にする標的領域の正確なリアルタイム画像の生成を可能にするシステムおよび方法が必要とされている。また、低コントラストの標的の動きを追跡し、基準を使用せずに標的の動きを追跡するシステムおよび方法も必要とされている。
［０１２］
本開示の実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムを対象とし得る。システムは少なくとも１つのコンピュータシステムを含み得る。コンピュータシステムは、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受け取り、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換し、非空間領域における複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成し、再構成された三次元画像を非空間領域から空間領域に変換するように構成されてもよい。
本開示の実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムを対象とし得る。システムは少なくとも１つのコンピュータシステムを含み得る。コンピュータシステムは、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受け取り、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換し、非空間領域における複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成し、再構成された三次元画像を非空間領域から空間領域に変換するように構成されてもよい。
［０１３］
システムの様々な実施形態は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像であるか、または、複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、第１の期間の前の１つまたは複数の期間に取得された複数の古い投影画像とを含み得る。いくつかの態様では、１つの現在の投影画像は、非空間領域における３次元画像の再構成中に複数の古い投影画像を適合させるための制約として使用することができる。非空間領域は第１の非空間領域であり得、少なくとも１つのコンピュータシステムは、さらに、再構成された三次元画像を空間領域に変換する前に、再構成された三次元画像を第２の非空間領域に変換するように構成され得る。いくつかの態様では、第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。非空間領域は第２の非空間領域であり得、少なくとも１つのコンピュータシステムは、さらに、複数の非平行投影画像を第２の非空間領域に変換する前に、複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換するように構成され得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。
システムの様々な実施形態は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像であるか、または、複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、第１の期間の前の１つまたは複数の期間に取得された複数の古い投影画像とを含み得る。いくつかの態様では、１つの現在の投影画像は、非空間領域における３次元画像の再構成中に複数の古い投影画像を適合させるための制約として使用することができる。非空間領域は第１の非空間領域であり得、少なくとも１つのコンピュータシステムは、さらに、再構成された三次元画像を空間領域に変換する前に、再構成された三次元画像を第２の非空間領域に変換するように構成され得る。いくつかの態様では、第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。非空間領域は第２の非空間領域であり得、少なくとも１つのコンピュータシステムは、さらに、複数の非平行投影画像を第２の非空間領域に変換する前に、複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換するように構成され得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。
［０１４］
いくつかの態様では、標的領域は腫瘍を含み得る。いくつかの変形例では、システムは、複数の非平行投影画像を取得してそれらをコンピュータシステムに送信するように構成された線形加速器をさらに含むことができる。少なくとも１つのコンピュータシステムは、再構成された３次元画像内の標的領域内の標的の位置に基づいて線形加速器の特性を修正するようにさらに構成され得る。線形加速器の特徴は、線形加速器から出力される放射ビームの特徴であるか、または、線形加速器の特徴は、患者に対する線形加速器の少なくとも一部の配向である。少なくとも１つのコンピュータシステムは、さらに、再構成された三次元画像内の標的領域内の標的の位置に基づいて治療計画を修正するように構成されてもよい。
いくつかの態様では、標的領域は腫瘍を含み得る。いくつかの変形例では、システムは、複数の非平行投影画像を取得してそれらをコンピュータシステムに送信するように構成された線形加速器をさらに含むことができる。少なくとも１つのコンピュータシステムは、再構成された３次元画像内の標的領域内の標的の位置に基づいて線形加速器の特性を修正するようにさらに構成され得る。線形加速器の特徴は、線形加速器から出力される放射ビームの特徴であるか、または、線形加速器の特徴は、患者に対する線形加速器の少なくとも一部の配向である。少なくとも１つのコンピュータシステムは、さらに、再構成された三次元画像内の標的領域内の標的の位置に基づいて治療計画を修正するように構成されてもよい。
［０１５］
本開示のいくつかの変形例では、少なくとも１つのコンピュータシステムは、患者の標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受け取り、１つまたは複数の第２の非平行投影画像を非投影画像に変換し、非空間領域内の少なくとも１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の三次元画像を再構成し、再構成された第２の三次元画像を非空間領域から空間領域に変換するようにさらに構成され得る。いくつかの変形例では、システムは、リアルタイムで受信、変換、再構成、および変換するように構成され得る。
本開示のいくつかの変形例では、少なくとも１つのコンピュータシステムは、患者の標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受け取り、１つまたは複数の第２の非平行投影画像を非投影画像に変換し、非空間領域内の少なくとも１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の三次元画像を再構成し、再構成された第２の三次元画像を非空間領域から空間領域に変換するようにさらに構成され得る。いくつかの変形例では、システムは、リアルタイムで受信、変換、再構成、および変換するように構成され得る。
［０１６］
本開示の実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのコンピュータ実施方法に関する。方法は、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受信すること、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域の複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を非空間領域から空間領域へ変換することを含み得る。
本開示の実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのコンピュータ実施方法に関する。方法は、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受信すること、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域の複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を非空間領域から空間領域へ変換することを含み得る。
［０１７］
方法の様々な実施形態は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像であり得る、または、複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、第１の期間の前の１つまたは複数の期間で取得された複数の古い投影画像とを含み得る。１つの現在の投影画像は、３次元画像を非空間領域で再構成するときに複数の古い投影画像を適合させるための制約として使用することができる。いくつかの態様では、非空間領域は第１の非空間領域であり得、方法はさらに、再構成された３次元画像を空間領域に変換する前に、再構成された３次元画像を第２の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。いくつかの態様では、非空間領域は第２の非空間領域であり得、方法はさらに、複数の非平行投影画像を第２の非空間領域に変換する前に、複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。
方法の様々な実施形態は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像であり得る、または、複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、第１の期間の前の１つまたは複数の期間で取得された複数の古い投影画像とを含み得る。１つの現在の投影画像は、３次元画像を非空間領域で再構成するときに複数の古い投影画像を適合させるための制約として使用することができる。いくつかの態様では、非空間領域は第１の非空間領域であり得、方法はさらに、再構成された３次元画像を空間領域に変換する前に、再構成された３次元画像を第２の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。いくつかの態様では、非空間領域は第２の非空間領域であり得、方法はさらに、複数の非平行投影画像を第２の非空間領域に変換する前に、複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。
［０１８］
本開示のいくつかの変形例では、標的領域は腫瘍を含み得る、または、方法は、再構成三次元画像内の標的領域内の標的の位置に基づいて医療機器によって送達される治療計画を修正することをさらに含み得る。方法は、患者の標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受け取ること、１つまたは複数の第２の複数の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域の１つまたは複数の第２の非空間投影画像から第２の３次元画像を再構成すること、再構成された第２の三次元画像を非空間領域から空間領域に変換することをさらに含み得る。受信すること、変換すること、再構成すること、変換することのそれぞれは、リアルタイムで実行され得る。
本開示のいくつかの変形例では、標的領域は腫瘍を含み得る、または、方法は、再構成三次元画像内の標的領域内の標的の位置に基づいて医療機器によって送達される治療計画を修正することをさらに含み得る。方法は、患者の標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受け取ること、１つまたは複数の第２の複数の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域の１つまたは複数の第２の非空間投影画像から第２の３次元画像を再構成すること、再構成された第２の三次元画像を非空間領域から空間領域に変換することをさらに含み得る。受信すること、変換すること、再構成すること、変換することのそれぞれは、リアルタイムで実行され得る。
［０１９］
本開示の実施形態は、また、プロセッサによって実行されると、プロセッサに患者の標的領域の三次元画像を生成する方法を実行させる命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体にも関する。方法は、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受信すること、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域の複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を非空間領域から空間領域へ変換することを含み得る。
本開示の実施形態は、また、プロセッサによって実行されると、プロセッサに患者の標的領域の三次元画像を生成する方法を実行させる命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体にも関する。方法は、患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受信すること、複数の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域の複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を非空間領域から空間領域へ変換することを含み得る。
［０２０］
方法の様々な実施形態は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像であり得る、または、複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、第１の期間の前の１つまたは複数の期間で取得された複数の古い投影画像とを含み得る。現在の１つの投影画像は、非空間領域で３次元画像を再構成するときに、複数の古い投影画像を適合させるための制約として使用し得る。
方法の様々な実施形態は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像であり得る、または、複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、第１の期間の前の１つまたは複数の期間で取得された複数の古い投影画像とを含み得る。現在の１つの投影画像は、非空間領域で３次元画像を再構成するときに、複数の古い投影画像を適合させるための制約として使用し得る。
［０２１］
いくつかの態様では、非空間領域は第１の非空間領域であり得、方法は、さらに、再構成された３次元画像を空間領域に変換する前に再構成された３次元画像を第２の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。いくつかの態様では、非空間領域は第２の非空間領域であり得、方法は、さらに、複数の非平行投影画像を第２の非空間領域に変換する前に、複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。標的領域は腫瘍を含み得、または、方法は、再構成された三次元画像における標的領域内の標的の位置に基づいて医療機器によって送達されるべき治療計画を修正することをさらに含み得る。
いくつかの態様では、非空間領域は第１の非空間領域であり得、方法は、さらに、再構成された３次元画像を空間領域に変換する前に再構成された３次元画像を第２の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。いくつかの態様では、非空間領域は第２の非空間領域であり得、方法は、さらに、複数の非平行投影画像を第２の非空間領域に変換する前に、複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換することを含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。標的領域は腫瘍を含み得、または、方法は、再構成された三次元画像における標的領域内の標的の位置に基づいて医療機器によって送達されるべき治療計画を修正することをさらに含み得る。
［０２２］
方法の様々な態様は、また、患者の標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受け取ること、１つまたは複数の第２の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域における１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の３次元画像を再構築すること、再構成された第２の３次元画像を非空間領域から空間領域へ変換することを含み得る。いくつかの態様では、受信すること、変換すること、再構成すること、および変換することのそれぞれは、リアルタイムで実行され得る。
方法の様々な態様は、また、患者の標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受け取ること、１つまたは複数の第２の非平行投影画像を非空間領域に変換すること、非空間領域における１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の３次元画像を再構築すること、再構成された第２の３次元画像を非空間領域から空間領域へ変換することを含み得る。いくつかの態様では、受信すること、変換すること、再構成すること、および変換することのそれぞれは、リアルタイムで実行され得る。
［０２３］
本開示のさらなる実施形態は、また、少なくとも１つのコンピュータシステムを含む、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムに関する。コンピュータシステムは、コーンビームコンピュータ断層撮影撮像データを受信し、撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換し、撮像データを第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換し、第１の非空間領域および第２の非空間領域の少なくとも一方における撮像データから３次元画像を再構成し、再構成された３次元画像を第２の非空間領域から空間領域に変換するように構成され得る。
本開示のさらなる実施形態は、また、少なくとも１つのコンピュータシステムを含む、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムに関する。コンピュータシステムは、コーンビームコンピュータ断層撮影撮像データを受信し、撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換し、撮像データを第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換し、第１の非空間領域および第２の非空間領域の少なくとも一方における撮像データから３次元画像を再構成し、再構成された３次元画像を第２の非空間領域から空間領域に変換するように構成され得る。
［０２４］
システムの様々な態様は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含み得る。
システムの様々な態様は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含み得る。
［０２５］
本開示のさらなる実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのコンピュータ実施方法に関する。この方法は、コーンビームコンピュータ断層撮影撮像データを受信することと、撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換することと、撮像データを第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換すること、第１の非空間領域および第２の非空間領域のうちの少なくとも１つにおける撮像データからの３次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を第２の非空間領域から空間領域とに変換することを含み得る。
本開示のさらなる実施形態は、患者の標的領域の三次元画像を生成するためのコンピュータ実施方法に関する。この方法は、コーンビームコンピュータ断層撮影撮像データを受信することと、撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換することと、撮像データを第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換すること、第１の非空間領域および第２の非空間領域のうちの少なくとも１つにおける撮像データからの３次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を第２の非空間領域から空間領域とに変換することを含み得る。
［０２６］
方法の様々な態様は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含み得る。
方法の様々な態様は、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含み得る。
［０２７］
本開示のさらなる実施形態は、プロセッサによって実行されたときにプロセッサに患者の標的領域の三次元画像を生成する方法を実行させる命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。この方法は、コーンビームコンピュータ断層撮影撮像データを受信すること、撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換すること、撮像データを第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換すること、第１の非空間領域および第２の非空間領域のうちの少なくとも１つにおける撮像データから３次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を第２の非空間領域から空間領域とに変換することを含み得る。
本開示のさらなる実施形態は、プロセッサによって実行されたときにプロセッサに患者の標的領域の三次元画像を生成する方法を実行させる命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。この方法は、コーンビームコンピュータ断層撮影撮像データを受信すること、撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換すること、撮像データを第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換すること、第１の非空間領域および第２の非空間領域のうちの少なくとも１つにおける撮像データから３次元画像を再構成すること、再構成された３次元画像を第２の非空間領域から空間領域とに変換することを含み得る。
［０２８］
方法の様々な態様はまた、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含み得る。
方法の様々な態様はまた、１つまたは複数の以下の特徴を含み得る。第１の非空間領域はｄ空間（d-space）とすることができ、第２の非空間領域はｋ空間（k-space）とすることができる。撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含み得る。
［０２９］
本実施形態の目的および利点は、部分的に以下の詳細な説明に記載され、そして部分的にその説明から明らかになり、または本実施形態の実施によって習得されることができる。前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は共に例示的かつ説明的なものにすぎず、特許請求の範囲を限定するものではないことを理解されたい。
本実施形態の目的および利点は、部分的に以下の詳細な説明に記載され、そして部分的にその説明から明らかになり、または本実施形態の実施によって習得されることができる。前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は共に例示的かつ説明的なものにすぎず、特許請求の範囲を限定するものではないことを理解されたい。
［０３０］
本明細書で使用されるように、用語「含む」、「含む」、またはそれらの任意の他の変形は、構成要素のリストを含むプロセス、方法、物品、または装置がそれらの構成要素のみを含むものではなく、明示的に列挙されていない、またはそのようなプロセス、方法、物品、または装置に固有な他の要素を含み得るような、非排他的な包含をカバーすることを意図している。
本明細書で使用されるように、用語「含む」、「含む」、またはそれらの任意の他の変形は、構成要素のリストを含むプロセス、方法、物品、または装置がそれらの構成要素のみを含むものではなく、明示的に列挙されていない、またはそのようなプロセス、方法、物品、または装置に固有な他の要素を含み得るような、非排他的な包含をカバーすることを意図している。
［０３１］
本明細書に組み込まれてその一部を構成する添付の図面は、開示された実施形態を例示し、その説明と共に、開示された実施形態の原理を説明するのに役立つ。
本明細書に組み込まれてその一部を構成する添付の図面は、開示された実施形態を例示し、その説明と共に、開示された実施形態の原理を説明するのに役立つ。
［０３２］
図１Ａは、本開示の様々な実施形態を実装するために使用することができる例示的な放射線治療装置を示す図である。
［０３３］
図１Ｂは、本開示の様々な実施形態を実装するために使用することができる例示的な放射線治療装置を示す図である。
［０３４］
図１Ｃは、本開示の様々な実施形態によるリアルタイム撮像を提供するために使用することができる例示的なシステムを示す図である。
［０３５］
図２は、本開示の実施形態と共に使用するための例示的なコーンビーム投影を概略的に示す図である。
［０３６］
図３Ａ乃至図３Ｃは、本開示の様々な実施形態による撮像データ、例えば、医用撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０３７］
図４は、本開示の実施形態と共に使用するための例示的なコーンビーム投影を概略的に示す図である。
［０３８］
図５Ａは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図５Ｂは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０３９］
図６Ａは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図６Ｂは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図６Ｃは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０４０］
図７Ａは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図７Ｂは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図７Ｃは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０４１］
図８Ａは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図８Ｂは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０４２］
図９Ａは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図９Ｂは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０４３］
図１０Ａは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
図１０Ｂは、本開示の様々な実施形態による撮像データに対して実行することができる例示的な数学的プロセスを概略的に示す図である。
［０４４］
図１１は、本開示の様々な実施形態を実施するために使用することができる例示的な放射線治療装置を示す図である。
［０４５］
図１２は、本開示の様々な実施形態によるリアルタイム撮像ガイダンスを提供するために使用され得る例示的なシステムを示す図である。
［０４６］
図１３は、本開示による例示的な方法を示すフローチャートである。
［０４７］
図１４は、本開示による例示的な方法を示すフローチャートである。
［０４８］
図１５は、本開示による別の例示的な方法を示すフローチャートである。
［０４９］
これから参照し、以下に説明され添付の図面に示された本開示の例示的な実施形態に対して詳細に説明される。可能な限り、同じまたは類似の部分を指すために、図面全体を通して同じ参照番号が使用される。「例示的」という用語は、「理想的」ではなく「例」という意味で使用されている。本明細書で使用されるとき、用語「リアルタイム」は、放射線療法セッションの間に出力またはフィードバックが利用可能になることを可能にする速度でデータが処理されることを意味する。いくつかの実施形態では、これは、例えば、３００ミリ秒以内、５００ミリ秒以内、２秒以内、３０秒以内、または数分以内で、データが処理され、３Ｄ画像が生成されることを意味する。いくつかの実施形態では、データ処理の速度は、少なくとも部分的には、治療されている標的領域の位置に依存し得る。例えば、呼吸運動によりまたは心臓の動きにより（例えば、胸部又は腹部に）影響を受ける可能性のある対象に対しては、例えば、前立腺のような動きの遅い標的領域よりも速いデータ処理が使用されることができる。いくつかの実施形態では、画像データは、それに続く投影の完了前またはある回数の投影の完了前に処理されてもよい。本開示の例示的な実施形態の多くはＣＢＣＴおよび従来のリニアックシステムに言及しているが、開示された実施形態は、任意の適切な画像形成様式と組み合わせて放射線治療システムの任意の適切な種類の画像に対して使用できることが当業者には理解されるであろう。例えば、本開示の実施形態は、ＭＲＩリニアックシステム、ガンマナイフシステム、または他の適切な放射線送達および画像化様式と併せて使用され得る。
これから参照し、以下に説明され添付の図面に示された本開示の例示的な実施形態に対して詳細に説明される。可能な限り、同じまたは類似の部分を指すために、図面全体を通して同じ参照番号が使用される。「例示的」という用語は、「理想的」ではなく「例」という意味で使用されている。本明細書で使用されるとき、用語「リアルタイム」は、放射線療法セッションの間に出力またはフィードバックが利用可能になることを可能にする速度でデータが処理されることを意味する。いくつかの実施形態では、これは、例えば、３００ミリ秒以内、５００ミリ秒以内、２秒以内、３０秒以内、または数分以内で、データが処理され、３Ｄ画像が生成されることを意味する。いくつかの実施形態では、データ処理の速度は、少なくとも部分的には、治療されている標的領域の位置に依存し得る。例えば、呼吸運動によりまたは心臓の動きにより（例えば、胸部又は腹部に）影響を受ける可能性のある対象に対しては、例えば、前立腺のような動きの遅い標的領域よりも速いデータ処理が使用されることができる。いくつかの実施形態では、画像データは、それに続く投影の完了前またはある回数の投影の完了前に処理されてもよい。本開示の例示的な実施形態の多くはＣＢＣＴおよび従来のリニアックシステムに言及しているが、開示された実施形態は、任意の適切な画像形成様式と組み合わせて放射線治療システムの任意の適切な種類の画像に対して使用できることが当業者には理解されるであろう。例えば、本開示の実施形態は、ＭＲＩリニアックシステム、ガンマナイフシステム、または他の適切な放射線送達および画像化様式と併せて使用され得る。
［０５０］
上述のように、患者の標的領域のリアルタイム撮像はとらえどころのないことが証明されており、放射線治療中の標的領域の動きを正確かつ適時に追跡する必要性がある。本開示の態様は、標的の「真の」リアルタイムの位置を示す制約として現在の投影画像を使用する統合撮像リニアックシステムおよび撮像方法に関する。次いで、古い投影画像を使用して、現在の画像を制約として機能させながら、残りの情報を埋めて３Ｄまたは４Ｄ画像を再構成することができる。再構成は、以下でさらに説明されるように、いくつかの様々な方法に従って行われ得る。新しい投影画像が逐次的にとられるにつれて、新しい現在の画像が制約として使用され、新しい３Ｄ再構成がリアルタイムで生成され得る。したがって、本開示の態様は、標的領域の真の現在の位置および／または向きを描くためにリアルタイムで進化する３Ｄ画像の生成を可能にし得る。したがって、リアルタイム画像を生成することができることは、医療提供者が治療の前、最中、または後に標的領域の動きを追跡することを可能にし、必要ならば、プロバイダが標的領域の動きに応じて治療を修正および／または停止することを可能にする。
上述のように、患者の標的領域のリアルタイム撮像はとらえどころのないことが証明されており、放射線治療中の標的領域の動きを正確かつ適時に追跡する必要性がある。本開示の態様は、標的の「真の」リアルタイムの位置を示す制約として現在の投影画像を使用する統合撮像リニアックシステムおよび撮像方法に関する。次いで、古い投影画像を使用して、現在の画像を制約として機能させながら、残りの情報を埋めて３Ｄまたは４Ｄ画像を再構成することができる。再構成は、以下でさらに説明されるように、いくつかの様々な方法に従って行われ得る。新しい投影画像が逐次的にとられるにつれて、新しい現在の画像が制約として使用され、新しい３Ｄ再構成がリアルタイムで生成され得る。したがって、本開示の態様は、標的領域の真の現在の位置および／または向きを描くためにリアルタイムで進化する３Ｄ画像の生成を可能にし得る。したがって、リアルタイム画像を生成することができることは、医療提供者が治療の前、最中、または後に標的領域の動きを追跡することを可能にし、必要ならば、プロバイダが標的領域の動きに応じて治療を修正および／または停止することを可能にする。
［０５１］
図１Ａは、リニアックの例示的な放射線治療システム１０２を示す。放射線療法システム１０２は、図１Ｃに示される、より大きな撮像及び放射線療法システム１００の一部である。放射線療法システム１０２および／または撮像及び放射線療法システム１００（図１Ｃに示す）が用いられ、本開示の様々な態様によるリアルタイム画像ガイダンスを提供する。このシステムは、以下でさらに説明されるように、リアルタイムで取得された画像を使用して、標的領域の動きを追跡する、および／または、放射線療法治療計画をリアルタイムで制御または適応させる。
図１Ａは、リニアックの例示的な放射線治療システム１０２を示す。放射線療法システム１０２は、図１Ｃに示される、より大きな撮像及び放射線療法システム１００の一部である。放射線療法システム１０２および／または撮像及び放射線療法システム１００（図１Ｃに示す）が用いられ、本開示の様々な態様によるリアルタイム画像ガイダンスを提供する。このシステムは、以下でさらに説明されるように、リアルタイムで取得された画像を使用して、標的領域の動きを追跡する、および／または、放射線療法治療計画をリアルタイムで制御または適応させる。
［０５２］
システム１０２は、領域１１２に位置する患者の一部に放射線１０８を照射するように構成された放射線治療出力１０４を含み得る。放射線治療出力１０４は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）などの１つまたは複数の減衰器またはコリメータを含み得る。減衰器および／またはコリメータを使用して、例えば、標的領域のサイズおよび／または形状に基づいて、放射ビーム１０８を成形することができる。
システム１０２は、領域１１２に位置する患者の一部に放射線１０８を照射するように構成された放射線治療出力１０４を含み得る。放射線治療出力１０４は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）などの１つまたは複数の減衰器またはコリメータを含み得る。減衰器および／またはコリメータを使用して、例えば、標的領域のサイズおよび／または形状に基づいて、放射ビーム１０８を成形することができる。
［０５３］
システム１０２は、また、表面１１６、例えば、テーブル、ベッド、または寝台を含むことができ、患者または患者の一部は表面１１６の領域１１２上に配置されて放射線療法治療計画に従って所定の放射線療法線量を受けることができる。いくつかの実施形態において、表面１１６はシステム１０２に対して移動し得る。例えば、表面１１６は、例えば、患者をシステム１０２に出入りさせること、患者をシステム１０２内に位置決めすること、システム１０２をセットアップすること、および／またはシステム１０２を清掃または修理することを支援するために、横断方向（Ｔ）、横方向（Ｌ）、軸方向（Ａ）に移動することができ、および／または横軸（Ｒ）を中心に回転することができる。
システム１０２は、また、表面１１６、例えば、テーブル、ベッド、または寝台を含むことができ、患者または患者の一部は表面１１６の領域１１２上に配置されて放射線療法治療計画に従って所定の放射線療法線量を受けることができる。いくつかの実施形態において、表面１１６はシステム１０２に対して移動し得る。例えば、表面１１６は、例えば、患者をシステム１０２に出入りさせること、患者をシステム１０２内に位置決めすること、システム１０２をセットアップすること、および／またはシステム１０２を清掃または修理することを支援するために、横断方向（Ｔ）、横方向（Ｌ）、軸方向（Ａ）に移動することができ、および／または横軸（Ｒ）を中心に回転することができる。
［０５４］
放射線療法出力１０４は、ガントリ１０６または他の機械的支持体に結合され得、そして患者に対して、システム１０２に対して、および／または、ガントリ１０６に対して移動するように構成され得る。例えば、放射線治療出力１０４は、ガントリ１０６の中央領域を通って延びる軸（Ａ）の周りをガントリ１０６上で回転することができる。放射線療法出力１０４は、追加的または代替的に横断方向または横方向に移動可能であり得る。これは、例えば、放射線治療出力１０４を患者に対して位置決めすることを可能にする。
放射線療法出力１０４は、ガントリ１０６または他の機械的支持体に結合され得、そして患者に対して、システム１０２に対して、および／または、ガントリ１０６に対して移動するように構成され得る。例えば、放射線治療出力１０４は、ガントリ１０６の中央領域を通って延びる軸（Ａ）の周りをガントリ１０６上で回転することができる。放射線療法出力１０４は、追加的または代替的に横断方向または横方向に移動可能であり得る。これは、例えば、放射線治療出力１０４を患者に対して位置決めすることを可能にする。
［０５５］
図１Ａに示された座標系（Ａ軸、Ｔ軸、Ｌ軸を含む）は、アイソセンタ１１０に位置する原点を有する。アイソセンタ１１０は、放射線治療ビーム１０８が座標軸の原点と交差して患者上または患者内の位置に所定の放射線量を照射する位置として定義することができる。例えば、アイソセンタ１１０は、放射線治療出力１０４がガントリ１０６に沿って軸Ａの周りを回転するときに様々な回転位置から放射されたときに放射線治療ビーム１０８が患者と交差する場所として定義される。
図１Ａに示された座標系（Ａ軸、Ｔ軸、Ｌ軸を含む）は、アイソセンタ１１０に位置する原点を有する。アイソセンタ１１０は、放射線治療ビーム１０８が座標軸の原点と交差して患者上または患者内の位置に所定の放射線量を照射する位置として定義することができる。例えば、アイソセンタ１１０は、放射線治療出力１０４がガントリ１０６に沿って軸Ａの周りを回転するときに様々な回転位置から放射されたときに放射線治療ビーム１０８が患者と交差する場所として定義される。
［０５６］
例示的な実施形態では、検出器１１４は放射線療法ビーム１０８の視野内に配置されることができる。検出器１１４は、フラットパネル検出器、例えば、直接検出器またはシンチレーション検出器を含み得る。検出器１１４は、一般に放射線治療出力１０４と反対側のガントリ１０６に取り付けられてもよく、ガントリ１０６が回転するときには治療ビーム１０８との位置合わせを維持するために放射線治療出力１０４と共に回転することができる。このようにして、検出器１１４は、放射線療法ビーム１０８を監視するために用いられてもよく、および／または、検出器１１４は、例えば、領域１１２を通る放射線療法ビーム１０８の投影のポータルイメージングのようなイメージングに用いられてもよい。領域１１２は平面を画定することができ、領域１１２内の放射線療法ビーム１０８の投影は領域１１２の「ビームアイビュー」と呼ばれることができる。
例示的な実施形態では、検出器１１４は放射線療法ビーム１０８の視野内に配置されることができる。検出器１１４は、フラットパネル検出器、例えば、直接検出器またはシンチレーション検出器を含み得る。検出器１１４は、一般に放射線治療出力１０４と反対側のガントリ１０６に取り付けられてもよく、ガントリ１０６が回転するときには治療ビーム１０８との位置合わせを維持するために放射線治療出力１０４と共に回転することができる。このようにして、検出器１１４は、放射線療法ビーム１０８を監視するために用いられてもよく、および／または、検出器１１４は、例えば、領域１１２を通る放射線療法ビーム１０８の投影のポータルイメージングのようなイメージングに用いられてもよい。領域１１２は平面を画定することができ、領域１１２内の放射線療法ビーム１０８の投影は領域１１２の「ビームアイビュー」と呼ばれることができる。
［０５７］
表面１１６、放射線療法出力１０４、および／またはガントリ１０６のうちの１つまたは複数は、システム１０２内で互いに対して手動でまたは自動的に位置決めされてもよく、放射線療法出力１０４によって出力される放射線療法ビーム１０８の特性は、治療中の特定の放射線療法実施例に対して患者に向けられた特定の放射線量に従って決定され得る。放射線療法治療計画の順序に従って放射線療法送達の順序を指定することができ、例えば、ガントリ１０６、表面１１６、および／または放射線療法出力１０４の１つまたは複数の異なる向きまたは位置をその順序に基づいて調整することができる。例えば、放射線療法出力１０４は、ガントリ１０６に沿って軸線Ａの周りを移動し得、そして多数の異なる位置で放射線療法ビーム１０８を出力し得る。したがって、放射線治療出力１０４からの放射線の投射は、多数の異なる方向から標的領域に向けられ得る。いくつかの実施形態では、異なる角度からの放射線療法の送達は連続して行われてもよいが、各々はアイソセンタ１１０で交差してもよい。このようにして、処方された累積線量の放射線療法をそれによって患者内の標的領域に送達することができる。送達中に、標的領域を囲む構造体への曝露およびダメージは、正確な放射線送達によって低減または回避され得る。
表面１１６、放射線療法出力１０４、および／またはガントリ１０６のうちの１つまたは複数は、システム１０２内で互いに対して手動でまたは自動的に位置決めされてもよく、放射線療法出力１０４によって出力される放射線療法ビーム１０８の特性は、治療中の特定の放射線療法実施例に対して患者に向けられた特定の放射線量に従って決定され得る。放射線療法治療計画の順序に従って放射線療法送達の順序を指定することができ、例えば、ガントリ１０６、表面１１６、および／または放射線療法出力１０４の１つまたは複数の異なる向きまたは位置をその順序に基づいて調整することができる。例えば、放射線療法出力１０４は、ガントリ１０６に沿って軸線Ａの周りを移動し得、そして多数の異なる位置で放射線療法ビーム１０８を出力し得る。したがって、放射線治療出力１０４からの放射線の投射は、多数の異なる方向から標的領域に向けられ得る。いくつかの実施形態では、異なる角度からの放射線療法の送達は連続して行われてもよいが、各々はアイソセンタ１１０で交差してもよい。このようにして、処方された累積線量の放射線療法をそれによって患者内の標的領域に送達することができる。送達中に、標的領域を囲む構造体への曝露およびダメージは、正確な放射線送達によって低減または回避され得る。
［０５８］
放射線治療システム１０２は、独立して動作してもよく、または例えばＭＲイメージング、Ｘ線イメージング、ＣＴイメージング、ＣＢＣＴイメージング、または任意の他の適切なイメージング取得システムなどのイメージング取得システムと併せて動作してもよい。撮像システムの１つまたは複数の構成要素によるイメージングは、放射線療法治療の前、最中、および／または後に画像を取得することができる。
放射線治療システム１０２は、独立して動作してもよく、または例えばＭＲイメージング、Ｘ線イメージング、ＣＴイメージング、ＣＢＣＴイメージング、または任意の他の適切なイメージング取得システムなどのイメージング取得システムと併せて動作してもよい。撮像システムの１つまたは複数の構成要素によるイメージングは、放射線療法治療の前、最中、および／または後に画像を取得することができる。
［０５９］
図１Ｂは、他の例示的な放射線療法システム１０２を示し、それは単独で使用されてもよく、または、図１Ｃに示されるように、より大きな撮像及び放射線治療システム１００の一部でもよい。図１Ｂの放射線治療システム１０２は、図１Ａの放射線治療システム１０２と同様に動作し得る。例えば、図１Ｂのシステムは、患者とガントリ１０６を位置決めするための表面１１６と、放射線療法出力１０４と、患者の周りを回転するように構成された検出器１１４とを含むことができる。
図１Ｂは、他の例示的な放射線療法システム１０２を示し、それは単独で使用されてもよく、または、図１Ｃに示されるように、より大きな撮像及び放射線治療システム１００の一部でもよい。図１Ｂの放射線治療システム１０２は、図１Ａの放射線治療システム１０２と同様に動作し得る。例えば、図１Ｂのシステムは、患者とガントリ１０６を位置決めするための表面１１６と、放射線療法出力１０４と、患者の周りを回転するように構成された検出器１１４とを含むことができる。
［０６０］
しかし、図１Ａの構成要素に加えて、図１Ｂの放射線治療システム１０２は、統合されたｋＶ（キロボルト）線源１１９と、ガントリ１０６に取り付けられた対応する検出器１１４′を含む。図１Ｂの放射線治療システム１０２は、オンボードイメージング付きのリニアックと呼ばれることがある。ｋＶ線源１１９および検出器１１４′は、上述したように放射線治療出力１０４およびその対応する検出器１１４に対して９０度ずれていてもよい。この配置は、いくつかの実施形態において、メガボルト（ＭＶ）治療ビームであり得る放射線治療出力１０４によって出力される放射線ビーム１０８に対して垂直に撮像することを可能にする。ｋＶ線源１１９は、ｋＶ線源１１９がガントリ１０６に沿って患者の周りを移動するときに２ＤのＸ線投影を取得するために使用されることができる。
しかし、図１Ａの構成要素に加えて、図１Ｂの放射線治療システム１０２は、統合されたｋＶ（キロボルト）線源１１９と、ガントリ１０６に取り付けられた対応する検出器１１４′を含む。図１Ｂの放射線治療システム１０２は、オンボードイメージング付きのリニアックと呼ばれることがある。ｋＶ線源１１９および検出器１１４′は、上述したように放射線治療出力１０４およびその対応する検出器１１４に対して９０度ずれていてもよい。この配置は、いくつかの実施形態において、メガボルト（ＭＶ）治療ビームであり得る放射線治療出力１０４によって出力される放射線ビーム１０８に対して垂直に撮像することを可能にする。ｋＶ線源１１９は、ｋＶ線源１１９がガントリ１０６に沿って患者の周りを移動するときに２ＤのＸ線投影を取得するために使用されることができる。
［０６１］
ｋＶ線源１１９は、Ｘ線管を含むことができ、患者内の標的領域にＸ線放射のビームを送達するように構成することができる。患者を通過した後、Ｘ線放射ビームは対応する検出器１１４′に衝突する。検出器１１４′は、検出器１１４と同様に、例えば、直接検出器またはシンチレーション検出器のようなフラットパネル検出器を含み得る。検出器１１４′は、一般にｋＶ線源１１９の反対側のガントリ１０６に取り付けられてもよく、ガントリ１０６が回転するときにはｋＶ線源１１９によって出力されるビームとの整列を維持するためにｋＶ線源１１９と共に回転することができる。このようにして、検出器１１４′を撮像に使用することができる。
ｋＶ線源１１９は、Ｘ線管を含むことができ、患者内の標的領域にＸ線放射のビームを送達するように構成することができる。患者を通過した後、Ｘ線放射ビームは対応する検出器１１４′に衝突する。検出器１１４′は、検出器１１４と同様に、例えば、直接検出器またはシンチレーション検出器のようなフラットパネル検出器を含み得る。検出器１１４′は、一般にｋＶ線源１１９の反対側のガントリ１０６に取り付けられてもよく、ガントリ１０６が回転するときにはｋＶ線源１１９によって出力されるビームとの整列を維持するためにｋＶ線源１１９と共に回転することができる。このようにして、検出器１１４′を撮像に使用することができる。
［０６２］
動作において、ｋＶ線源１１９により出力された放射ビームは、ｋＶ線源１１９と対応する検出器１１４′がガントリ１０６に沿って回転されるとき（図１Ａを参照して上述された）アイソセンタ１１０も通過することができる。いつくかの態様では、ｋＶ線源１１９と検出器１１４′でキャプチャされた撮像は、放射線出力１０４（例えば、ＭＶ撮像）と検出器１１４を用いて得られた撮像より良好なコントラストを提供することができる。放射線療法出力１０４と検出器１１４を用いて取得された撮像の代わりに、またはそれに加えて、ｋＶ電源１１９と検出器１１４′を用いて撮像が取得されてもよい。搭載されたｋＶ線源１１９および対応する検出器１１４′を含むこととは別に、図１Ｂの放射線治療システム１０２は、図１Ａの放射線治療システム１０２と実質的に同様に動作し得る。
動作において、ｋＶ線源１１９により出力された放射ビームは、ｋＶ線源１１９と対応する検出器１１４′がガントリ１０６に沿って回転されるとき（図１Ａを参照して上述された）アイソセンタ１１０も通過することができる。いつくかの態様では、ｋＶ線源１１９と検出器１１４′でキャプチャされた撮像は、放射線出力１０４（例えば、ＭＶ撮像）と検出器１１４を用いて得られた撮像より良好なコントラストを提供することができる。放射線療法出力１０４と検出器１１４を用いて取得された撮像の代わりに、またはそれに加えて、ｋＶ電源１１９と検出器１１４′を用いて撮像が取得されてもよい。搭載されたｋＶ線源１１９および対応する検出器１１４′を含むこととは別に、図１Ｂの放射線治療システム１０２は、図１Ａの放射線治療システム１０２と実質的に同様に動作し得る。
［０６３］
図１Ｃは、本開示の様々な実施形態によるリアルタイム撮像を提供するために使用され得る例示的な撮像及び放射線療法システム１００を示す。撮像及び放射線療法システム１００は、放射線療法の施行中に放射線療法治療計画を追跡、制御、および／または適応させるためにリアルタイムで得られた画像を使用することができる。撮像及び放射線療法システム１００は、図１Ａまたは図１Ｂ（まとめて放射線治療システム１０２と呼ぶ）のいずれかの放射線治療システム１０２（例えば、ライナック）含むことができる。撮像及び放射線療法システム１００は、また、撮像システム１１３を含み得る撮像及び制御システム１１１を含み得る。いくつかの実施形態では、放射線治療システム１０２は、必要な撮像の全てを組み込むことができ（例えば、放射線治療システム１０２は、Ｘ線撮影を組み込むことができ、またはＭＲＩを組み込むことができ）、いくつかの実施形態では、別個の撮像システム１１３は撮像及び放射線療法システム１００に含まれることができ、撮像の代わりに、またはそれに加えて、リニアックに統合されることができる。撮像システム１１３は、システム１０２と組み合わせて使用して、放射線療法の前に（例えば、前処理または前計画中に）、放射線療法中、または放射線療法の後に、撮像を提供することができる、例えば、ＣＴまたはＭＲＩ装置を含むことができる。１つまたは複数の他の撮像システム、例えば、ＣＴ、ＣＢＣＴ、ＭＲＩ、Ｘ線、陽電子放出断層撮影法（ＰＥＴ）、単一光放出コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）、超音波、または他の任意の適切な医用撮像システムは、システム１００または撮像システム１１３に追加的にまたは代替的に含めることができ、あるいはそれらと共に使用することができる。いくつかの実施形態では、すべての撮像がシステム１０２内に完全に統合されてもよく、撮像システム１１３が含まれなくてもよく、システム１１１が単に制御システムであってもよい。
図１Ｃは、本開示の様々な実施形態によるリアルタイム撮像を提供するために使用され得る例示的な撮像及び放射線療法システム１００を示す。撮像及び放射線療法システム１００は、放射線療法の施行中に放射線療法治療計画を追跡、制御、および／または適応させるためにリアルタイムで得られた画像を使用することができる。撮像及び放射線療法システム１００は、図１Ａまたは図１Ｂ（まとめて放射線治療システム１０２と呼ぶ）のいずれかの放射線治療システム１０２（例えば、ライナック）含むことができる。撮像及び放射線療法システム１００は、また、撮像システム１１３を含み得る撮像及び制御システム１１１を含み得る。いくつかの実施形態では、放射線治療システム１０２は、必要な撮像の全てを組み込むことができ（例えば、放射線治療システム１０２は、Ｘ線撮影を組み込むことができ、またはＭＲＩを組み込むことができ）、いくつかの実施形態では、別個の撮像システム１１３は撮像及び放射線療法システム１００に含まれることができ、撮像の代わりに、またはそれに加えて、リニアックに統合されることができる。撮像システム１１３は、システム１０２と組み合わせて使用して、放射線療法の前に（例えば、前処理または前計画中に）、放射線療法中、または放射線療法の後に、撮像を提供することができる、例えば、ＣＴまたはＭＲＩ装置を含むことができる。１つまたは複数の他の撮像システム、例えば、ＣＴ、ＣＢＣＴ、ＭＲＩ、Ｘ線、陽電子放出断層撮影法（ＰＥＴ）、単一光放出コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）、超音波、または他の任意の適切な医用撮像システムは、システム１００または撮像システム１１３に追加的にまたは代替的に含めることができ、あるいはそれらと共に使用することができる。いくつかの実施形態では、すべての撮像がシステム１０２内に完全に統合されてもよく、撮像システム１１３が含まれなくてもよく、システム１１１が単に制御システムであってもよい。
［０６４］
撮像及び放射線療法システム１００は、稲妻１１８で示されるように、システム１０２と通信するコントローラ１１５をさらに含み得る（稲妻１１８は有線または無線接続を示す）。撮像制御システム１１１は、例えば取得画像を格納するためのデータベース１１７も含むことができる。撮像システム１１３から受信した撮像情報は、患者１２３の治療を制御および／または適応させるために使用され得る。追加的または代替的に、放射線治療システム１０２内に統合された撮像システムから受信された撮像情報は、患者１２３の治療を適応させるためにコントローラ１１５およびデータベース１１７と通信することができる。
撮像及び放射線療法システム１００は、稲妻１１８で示されるように、システム１０２と通信するコントローラ１１５をさらに含み得る（稲妻１１８は有線または無線接続を示す）。撮像制御システム１１１は、例えば取得画像を格納するためのデータベース１１７も含むことができる。撮像システム１１３から受信した撮像情報は、患者１２３の治療を制御および／または適応させるために使用され得る。追加的または代替的に、放射線治療システム１０２内に統合された撮像システムから受信された撮像情報は、患者１２３の治療を適応させるためにコントローラ１１５およびデータベース１１７と通信することができる。
［０６５］
撮像システム１１３（または放射線治療システム１０２に統合された撮像システム）は、放射線治療システム１０２内に位置する患者の画像を取得することができる。例えば、治療計画中に、医療従事者、例えば、医師、看護師、物理学者、または技術者は、システム１００を使用して、例えば、撮像システム１１３または放射線治療システム１０２内の統合撮像システムを介して、患者の治療の前に３Ｄ計画画像データを取得することができる。３Ｄ計画画像データは、患者の標的領域、例えば、腫瘍の正確な位置を決定するために使用することができる。いくつかの実施形態では、この計画画像は、データベース１１７および／またはメモリ回路１２４に受け取られる。別の実施例として、治療直前に、例えば、３Ｄ計画画像が取得された数時間、数日、または数週間後に、医療従事者はシステム１００またはシステム１０２を使用して、放射線療法の実施中に使用され得る新しい３Ｄ画像を取得することができる。本開示の実施形態では、画像処理システム１１３または放射線治療システム１０２内の統合画像処理システムは、治療セッション中に標的領域の少なくとも一部の複数の画像を取得することができる。
撮像システム１１３（または放射線治療システム１０２に統合された撮像システム）は、放射線治療システム１０２内に位置する患者の画像を取得することができる。例えば、治療計画中に、医療従事者、例えば、医師、看護師、物理学者、または技術者は、システム１００を使用して、例えば、撮像システム１１３または放射線治療システム１０２内の統合撮像システムを介して、患者の治療の前に３Ｄ計画画像データを取得することができる。３Ｄ計画画像データは、患者の標的領域、例えば、腫瘍の正確な位置を決定するために使用することができる。いくつかの実施形態では、この計画画像は、データベース１１７および／またはメモリ回路１２４に受け取られる。別の実施例として、治療直前に、例えば、３Ｄ計画画像が取得された数時間、数日、または数週間後に、医療従事者はシステム１００またはシステム１０２を使用して、放射線療法の実施中に使用され得る新しい３Ｄ画像を取得することができる。本開示の実施形態では、画像処理システム１１３または放射線治療システム１０２内の統合画像処理システムは、治療セッション中に標的領域の少なくとも一部の複数の画像を取得することができる。
［０６６］
コントローラ１１５は、システム１００の１つまたは複数の態様を制御し得る。例えば、コントローラ１１５は放射線治療システム１０２の各部を制御することができる。コントローラ１１５は、（例えば、表面１１６の移動を制御することにより）患者の位置を制御することができ、放射線療法の出力１０４から放出された放射線量を制御することができ、（例えば、対象領域を追跡するために）ビームの開口形状や大きさを制御または適応させることができ、および／または、（例えば、ガントリ１０６の周りの回転を制御することにより）患者１２３に関する放射線療法出力１０４の移動および／または位置合わせを制御することができる。いくつかの実施形態では、共通のコントローラ１１５が放射線治療システム１０２と撮像システム１１３の両方を制御することができる。いくつかの実施形態では、別々のコントローラは互いに通信するけれども、撮像システム１１３と放射線治療システム１０２用に別々のコントローラがあってもよい。
コントローラ１１５は、システム１００の１つまたは複数の態様を制御し得る。例えば、コントローラ１１５は放射線治療システム１０２の各部を制御することができる。コントローラ１１５は、（例えば、表面１１６の移動を制御することにより）患者の位置を制御することができ、放射線療法の出力１０４から放出された放射線量を制御することができ、（例えば、対象領域を追跡するために）ビームの開口形状や大きさを制御または適応させることができ、および／または、（例えば、ガントリ１０６の周りの回転を制御することにより）患者１２３に関する放射線療法出力１０４の移動および／または位置合わせを制御することができる。いくつかの実施形態では、共通のコントローラ１１５が放射線治療システム１０２と撮像システム１１３の両方を制御することができる。いくつかの実施形態では、別々のコントローラは互いに通信するけれども、撮像システム１１３と放射線治療システム１０２用に別々のコントローラがあってもよい。
［０６７］
システム１００は、（有線または無線接続であり得る）稲妻１２２によって表されるように、撮像および制御システム１１１と通信する治療適応システム（ＴＡＳ）１２０を含み得る。ＴＡＳ１２０は、例えば、ＣＴ、ＣＢＣＴ、またはＭＲＩスキャンから、撮像システム１１３および／または放射線治療システム１０２によって取得された画像に対応する、前もって取得した画像を受信することができる。ＴＡＳ１２０は、データを送受信するための入力／出力回路１２２と、データをバッファリングおよび／または記憶するためのメモリ回路１２４と、プロセッサ回路１２６とを含み得る。任意の適切に編成されたデータ記憶装置であるメモリ回路１２４は、画像形成および制御システム１１１から画像データを受信することができる。メモリ回路１２４は、無線または有線接続を介してまたは従来のデータポートを介して画像データを受信することができ、アナログ画像データを受信するための回路および画像データをデジタル化するためのアナログ−デジタル変換回路を含み得る。メモリ回路１２４は、画像データを、本発明の機能をハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方の組み合わせで、汎用または特殊用途のコンピュータ上に実装することができるプロセッサ回路１２６に提供することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ回路１２６はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）であり得る。
システム１００は、（有線または無線接続であり得る）稲妻１２２によって表されるように、撮像および制御システム１１１と通信する治療適応システム（ＴＡＳ）１２０を含み得る。ＴＡＳ１２０は、例えば、ＣＴ、ＣＢＣＴ、またはＭＲＩスキャンから、撮像システム１１３および／または放射線治療システム１０２によって取得された画像に対応する、前もって取得した画像を受信することができる。ＴＡＳ１２０は、データを送受信するための入力／出力回路１２２と、データをバッファリングおよび／または記憶するためのメモリ回路１２４と、プロセッサ回路１２６とを含み得る。任意の適切に編成されたデータ記憶装置であるメモリ回路１２４は、画像形成および制御システム１１１から画像データを受信することができる。メモリ回路１２４は、無線または有線接続を介してまたは従来のデータポートを介して画像データを受信することができ、アナログ画像データを受信するための回路および画像データをデジタル化するためのアナログ−デジタル変換回路を含み得る。メモリ回路１２４は、画像データを、本発明の機能をハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方の組み合わせで、汎用または特殊用途のコンピュータ上に実装することができるプロセッサ回路１２６に提供することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ回路１２６はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）であり得る。
［０６８］
操作中には、放射線治療システム１０２は患者の標的領域に放射線を照射する。投影撮像情報は、放射線治療システム１０２および／または撮像システム１１３内に組み込まれた撮像システムを用いて取得することができる。収集された撮像情報は、他の、以前の撮影情報（例えば、異なるタイプの撮像（例えば、ＣＴ、ＭＲＩなど）、以前の治療での撮像、前計画または前処理での撮像）が格納されているデータベース１１７に格納されることができ、この撮像情報は未処理の生情報または処理された情報であり得る。撮像情報は、入出力回路１２２を介して撮像制御システム１１１からＴＡＳに伝達される。撮像情報は、メモリ回路１２４に格納され、プロセッサ回路１２６に伝達される。プロセッサ回路１２６は、いくつかの異なるプロセスを実行するようにプログラムされてもよく、本開示の実施形態においてさらに説明される画像再構成プロセスを含む異なるプロセスを実行するためにソフトウェアをそれに格納してもよい。処理された撮像情報は、メモリ回路１２４に格納されてもよく、および／または撮像および制御システム１１１に通信されてもよい。
操作中には、放射線治療システム１０２は患者の標的領域に放射線を照射する。投影撮像情報は、放射線治療システム１０２および／または撮像システム１１３内に組み込まれた撮像システムを用いて取得することができる。収集された撮像情報は、他の、以前の撮影情報（例えば、異なるタイプの撮像（例えば、ＣＴ、ＭＲＩなど）、以前の治療での撮像、前計画または前処理での撮像）が格納されているデータベース１１７に格納されることができ、この撮像情報は未処理の生情報または処理された情報であり得る。撮像情報は、入出力回路１２２を介して撮像制御システム１１１からＴＡＳに伝達される。撮像情報は、メモリ回路１２４に格納され、プロセッサ回路１２６に伝達される。プロセッサ回路１２６は、いくつかの異なるプロセスを実行するようにプログラムされてもよく、本開示の実施形態においてさらに説明される画像再構成プロセスを含む異なるプロセスを実行するためにソフトウェアをそれに格納してもよい。処理された撮像情報は、メモリ回路１２４に格納されてもよく、および／または撮像および制御システム１１１に通信されてもよい。
［０６９］
メモリ回路１２４は、また、患者１２３のための治療計画に関する情報を格納することができ、この情報は、プロセッサ回路１２６と共有することができる。プロセッサ回路１２６は、放射線治療システム１０２および／または撮像システム１１３からのリアルタイムで処理された画像情報を患者の所定の治療計画と比較して、患者１２３に送達される放射線治療がその放射線治療セッションの意図された治療計画と一致するかどうか判断する。放射線療法の実際の実施（撮像情報を用いて決定される）と治療計画との間に変化が検出され、その変化が許容変動閾値の範囲外になる場合、ＴＡＳ１２０はこれを撮像制御システム１１１に伝達する。ＴＡＳ１２０は、治療計画を修正してもよく、または、例えば、変動が閾値レベルを超えている場合には放射線療法治療を完全に停止してもよい。この修正または停止は、放射線治療システム１０２の一部を制御することができる撮像および制御システム１１１のコントローラ１１５に伝達することができる。例えば、コントローラ１１５は、表面１１６の移動を介して患者１２３の位置を変えることができ、放射線治療出力１０４からの放射線のビーム出力を変えることができ、および／またはガントリ１０６を介して放射線治療出力１０４の位置を変えることができる。このようにして、撮像情報はリアルタイムで処理することができ、リアルタイムで放射線療法の投与を制御するために使用することができる。
メモリ回路１２４は、また、患者１２３のための治療計画に関する情報を格納することができ、この情報は、プロセッサ回路１２６と共有することができる。プロセッサ回路１２６は、放射線治療システム１０２および／または撮像システム１１３からのリアルタイムで処理された画像情報を患者の所定の治療計画と比較して、患者１２３に送達される放射線治療がその放射線治療セッションの意図された治療計画と一致するかどうか判断する。放射線療法の実際の実施（撮像情報を用いて決定される）と治療計画との間に変化が検出され、その変化が許容変動閾値の範囲外になる場合、ＴＡＳ１２０はこれを撮像制御システム１１１に伝達する。ＴＡＳ１２０は、治療計画を修正してもよく、または、例えば、変動が閾値レベルを超えている場合には放射線療法治療を完全に停止してもよい。この修正または停止は、放射線治療システム１０２の一部を制御することができる撮像および制御システム１１１のコントローラ１１５に伝達することができる。例えば、コントローラ１１５は、表面１１６の移動を介して患者１２３の位置を変えることができ、放射線治療出力１０４からの放射線のビーム出力を変えることができ、および／またはガントリ１０６を介して放射線治療出力１０４の位置を変えることができる。このようにして、撮像情報はリアルタイムで処理することができ、リアルタイムで放射線療法の投与を制御するために使用することができる。
［０７０］
別個の撮像制御システム１１１および別個のＴＡＳ１２０が示されているが、これらシステムは１つのユニットに結合されてもよく、または任意の適切な方法で複数の別個のユニットにわたって分散されてもよいことに留意されたい。さらに、１つまたは複数のユニットは、治療投与領域内に配置されてもよく、または治療領域から離れて配置されてもよい。いくつかの実施形態では、処理およびデータ分析は、放射線治療システム１０２に統合されてもよく、より大きな撮像及び放射線治療システム１００内で行われてもよく、または、システム１００またはシステム１０２のいずれかがインターネットに接続されたネットワークに接続され、放射線治療システム１０２から遠隔のコンピュータが、本開示の実施形態において以下に記載される処理および分析を実行してもよい。
別個の撮像制御システム１１１および別個のＴＡＳ１２０が示されているが、これらシステムは１つのユニットに結合されてもよく、または任意の適切な方法で複数の別個のユニットにわたって分散されてもよいことに留意されたい。さらに、１つまたは複数のユニットは、治療投与領域内に配置されてもよく、または治療領域から離れて配置されてもよい。いくつかの実施形態では、処理およびデータ分析は、放射線治療システム１０２に統合されてもよく、より大きな撮像及び放射線治療システム１００内で行われてもよく、または、システム１００またはシステム１０２のいずれかがインターネットに接続されたネットワークに接続され、放射線治療システム１０２から遠隔のコンピュータが、本開示の実施形態において以下に記載される処理および分析を実行してもよい。
［０７１］
以下詳細に説明されるように、そして本開示によれば、ＴＡＳ１２０は、３Ｄ画像を構築するための制約として現在の撮像投影を使用して、リアルタイムで標的領域の位置および／または向きを追跡することができる。特に、実施形態は、ＣＢＣＴイメージングを使用してリアルタイムで標的領域の位置および／または方向を正確に追跡することができる。
以下詳細に説明されるように、そして本開示によれば、ＴＡＳ１２０は、３Ｄ画像を構築するための制約として現在の撮像投影を使用して、リアルタイムで標的領域の位置および／または向きを追跡することができる。特に、実施形態は、ＣＢＣＴイメージングを使用してリアルタイムで標的領域の位置および／または方向を正確に追跡することができる。
（ＣＢＣＴ撮像、ｄ空間、及びリアルタイム解析）
［０７２］
ＣＢＣＴ撮像とＸ線源と検出器は、回転ガントリ上に互いに対向して固定されている。患者はリニアックシステム内の表面に向けられ、電離放射線の発散円錐形またはピラミッド形ビームが線源から患者の標的領域を通って検出器に向けられる。線源および検出器がガントリの弧に沿って患者の周りを回転するにつれて、標的領域の複数の連続投影画像がガントリの弧に沿って取得される。例えば、線源および検出器がガントリに沿って患者の周りを回転するとき、数十の投影、数百の投影、または数千の投影を撮ることができる。
［０７２］
ＣＢＣＴ撮像とＸ線源と検出器は、回転ガントリ上に互いに対向して固定されている。患者はリニアックシステム内の表面に向けられ、電離放射線の発散円錐形またはピラミッド形ビームが線源から患者の標的領域を通って検出器に向けられる。線源および検出器がガントリの弧に沿って患者の周りを回転するにつれて、標的領域の複数の連続投影画像がガントリの弧に沿って取得される。例えば、線源および検出器がガントリに沿って患者の周りを回転するとき、数十の投影、数百の投影、または数千の投影を撮ることができる。
［０７３］
現代の従来の線形加速器は一般に、図１Ｂに示すように、ガントリに固定されたｋＶイメージャを含み、これにより、ＭＶ治療ビームに対して垂直に撮像することが可能になる。放射線の光線ライン２１８が、共通ソース点２００から（例えば。ｋＶ線源１１９から、又は放射線療法出力１０４から）発散し、図２に示すように、突起の中心軸２１０から広がるので、ｋＶイメージャの幾何学的形状は、多くの場合、コーンビームジオメトリと呼ばれる。発散する放射線は、線源点２００の反対側に配置されたフラットパネル検出器２１４に衝突する。患者２１２の一部、例えば患者の標的領域は、光線２１８が標的領域で患者２１２に衝突するように、線源点２００と検出器２１４との間に配置される。
現代の従来の線形加速器は一般に、図１Ｂに示すように、ガントリに固定されたｋＶイメージャを含み、これにより、ＭＶ治療ビームに対して垂直に撮像することが可能になる。放射線の光線ライン２１８が、共通ソース点２００から（例えば。ｋＶ線源１１９から、又は放射線療法出力１０４から）発散し、図２に示すように、突起の中心軸２１０から広がるので、ｋＶイメージャの幾何学的形状は、多くの場合、コーンビームジオメトリと呼ばれる。発散する放射線は、線源点２００の反対側に配置されたフラットパネル検出器２１４に衝突する。患者２１２の一部、例えば患者の標的領域は、光線２１８が標的領域で患者２１２に衝突するように、線源点２００と検出器２１４との間に配置される。
［０７４］
ｋＶイメージャは、様々な時点で逐次的に２ＤのＸ線投影を取得することができるが、単一の投影で３Ｄ画像を完全に再構成するのに必要な情報の完全なセットを取得することはできない。しかしながら、様々な程度の近似を用いて、複数のＣＢＣＴ投影からフル３Ｄ画像を再構成することができる。しかし、上述したように、これまでに開発された技術は、結果として生じる画像に誤差を導入する再構成における近似に依存しており、リアルタイムで標的領域の位置および／または方向を正確に追跡することを困難にしていた。さらに、そのような計算の間に扱われなければならないデータ量はそのような計算を遅くし、それらをリアルタイムアプリケーションで使用するのに役に立たない。その結果、ＣＢＣＴ投影の幾何学的形状のため、そして標的領域の３Ｄ画像を再構成するため様々な角度からの複数のＣＢＣＴ投影が必要とされるため、リアルタイムでの標的領域の局在化は捉えにくい。ＣＢＣＴ撮像は多くの解剖学的構造を撮像するために良好に臨床的に動作することができる一方、動きにより多く影響を受ける解剖学的構造は、アーチファクト、滲み、位置の不正確により有害に影響される。
ｋＶイメージャは、様々な時点で逐次的に２ＤのＸ線投影を取得することができるが、単一の投影で３Ｄ画像を完全に再構成するのに必要な情報の完全なセットを取得することはできない。しかしながら、様々な程度の近似を用いて、複数のＣＢＣＴ投影からフル３Ｄ画像を再構成することができる。しかし、上述したように、これまでに開発された技術は、結果として生じる画像に誤差を導入する再構成における近似に依存しており、リアルタイムで標的領域の位置および／または方向を正確に追跡することを困難にしていた。さらに、そのような計算の間に扱われなければならないデータ量はそのような計算を遅くし、それらをリアルタイムアプリケーションで使用するのに役に立たない。その結果、ＣＢＣＴ投影の幾何学的形状のため、そして標的領域の３Ｄ画像を再構成するため様々な角度からの複数のＣＢＣＴ投影が必要とされるため、リアルタイムでの標的領域の局在化は捉えにくい。ＣＢＣＴ撮像は多くの解剖学的構造を撮像するために良好に臨床的に動作することができる一方、動きにより多く影響を受ける解剖学的構造は、アーチファクト、滲み、位置の不正確により有害に影響される。
［０７５］
計算の複雑さを減らすために、画像再構成は空間領域ではなくｋ空間で達成されてもよい。ｋ空間は、各直交方向の空間周波数ｋｘ、ｋｙ、ｋｚによって定義される３Ｄ空間である。画像は、例えば、３Ｄフーリエ変換を計算することによって、ｋ空間で表すことができる。この変換によって画像データが圧縮され、数学的処理がより簡単になる。一旦ｋ空間に変換されると、ｋ空間において画像を再構成することができる。次いで、再構成されたｋ空間の画像は、再構成されたｋ空間の画像を逆フーリエ変換することによって、空間領域における３Ｄ画像に逆変換することができる。このようにして、空間領域における大量の非圧縮データではなく、ｋ空間における圧縮データを用いて計算を実行することができる。
計算の複雑さを減らすために、画像再構成は空間領域ではなくｋ空間で達成されてもよい。ｋ空間は、各直交方向の空間周波数ｋｘ、ｋｙ、ｋｚによって定義される３Ｄ空間である。画像は、例えば、３Ｄフーリエ変換を計算することによって、ｋ空間で表すことができる。この変換によって画像データが圧縮され、数学的処理がより簡単になる。一旦ｋ空間に変換されると、ｋ空間において画像を再構成することができる。次いで、再構成されたｋ空間の画像は、再構成されたｋ空間の画像を逆フーリエ変換することによって、空間領域における３Ｄ画像に逆変換することができる。このようにして、空間領域における大量の非圧縮データではなく、ｋ空間における圧縮データを用いて計算を実行することができる。
［０７６］
ｋ空間の概念は、しばしば平行ビーム幾何学を用いたＣＴ再構成の面で議論される。ｋ空間での再構築は、投影スライス定理の使用に依存しており、これは、物理空間での投影のフーリエ変換はｋ空間での線と同じであることを示している。図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、角度θでの投影は測定ｐθ(s)となり（図３Ａ）、次にフーリエ変換してｐ＾θ(s)を得る（図３Ｂ）（「ｐ＾」はｐにオーバーライン（上線）を付したものである）。後者は角度θでのｋ空間の半径方向に沿った複数の点を直接的に与えるものである。異なる角度θでの複数の投影を取得することによって、ｋ空間内の複数の異なる半径方向線に沿った複数の点を知ることができ、図３Ｃに示すように、ｋ空間が埋められ、ｋ空間内の画像Ｉ＾(k)を構築する（「Ｉ＾」はＩにオーバーライン（上線）を付したものである）。次いで、空間領域内の画像Ｉ(r)を提供するために、ｋ空間画像のフーリエ変換を計算する。
ｋ空間の概念は、しばしば平行ビーム幾何学を用いたＣＴ再構成の面で議論される。ｋ空間での再構築は、投影スライス定理の使用に依存しており、これは、物理空間での投影のフーリエ変換はｋ空間での線と同じであることを示している。図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、角度θでの投影は測定ｐθ(s)となり（図３Ａ）、次にフーリエ変換してｐ＾θ(s)を得る（図３Ｂ）（「ｐ＾」はｐにオーバーライン（上線）を付したものである）。後者は角度θでのｋ空間の半径方向に沿った複数の点を直接的に与えるものである。異なる角度θでの複数の投影を取得することによって、ｋ空間内の複数の異なる半径方向線に沿った複数の点を知ることができ、図３Ｃに示すように、ｋ空間が埋められ、ｋ空間内の画像Ｉ＾(k)を構築する（「Ｉ＾」はＩにオーバーライン（上線）を付したものである）。次いで、空間領域内の画像Ｉ(r)を提供するために、ｋ空間画像のフーリエ変換を計算する。
［０７７］
平行ビームＣＴのフーリエ再構成はよく知られた概念であるが、ｋ空間内の点は直交座標系（Cartesian grid）とならなないので、実際には一般的には使用されない。その結果、補間が必要となり、結果として生じる画像にアーチファクトが生じる可能性がある。非一様高速フーリエ変換（ＮＵＦＦＴ）の分野における最近の研究はフーリエ再構成をより実用的にしたが、投影スライス定理は依然として平行光線に対して数学的に働くだけであり、従って発散光線を利用するＣＢＣＴには適用されていない。したがって、フーリエ再構成をＣＢＣＴ幾何学に直接拡張することは不可能である。したがって、これまでのＣＢＣＴ投影法を用いた研究は、空間領域におけるＣＢＣＴ投影法の操作および再構成に焦点を当ててきた。これは、リアルタイムの動き監視にとっては複雑で扱いにくいことが証明されている。
平行ビームＣＴのフーリエ再構成はよく知られた概念であるが、ｋ空間内の点は直交座標系（Cartesian grid）とならなないので、実際には一般的には使用されない。その結果、補間が必要となり、結果として生じる画像にアーチファクトが生じる可能性がある。非一様高速フーリエ変換（ＮＵＦＦＴ）の分野における最近の研究はフーリエ再構成をより実用的にしたが、投影スライス定理は依然として平行光線に対して数学的に働くだけであり、従って発散光線を利用するＣＢＣＴには適用されていない。したがって、フーリエ再構成をＣＢＣＴ幾何学に直接拡張することは不可能である。したがって、これまでのＣＢＣＴ投影法を用いた研究は、空間領域におけるＣＢＣＴ投影法の操作および再構成に焦点を当ててきた。これは、リアルタイムの動き監視にとっては複雑で扱いにくいことが証明されている。
［０７８］
本開示の実施形態では、画像再構成の基本構成要素としての複数の光線からなる２Ｄ投影への依存から離れ、その代わりに、単一の光線に沿った１Ｄ投影として投影を見るという新しい概念が開発された。本開示の実施形態では、ＣＢＣＴ投影画像を含む３Ｄ画像を非空間領域で再構成する。例えば、図４の光線Ｌは、光源３００から発生し、患者３１２を通過し、そして検出器３１４に達する。ベクトルｄは、アイソセンタ３２２を光線Ｌに沿った最も近い点と接続し、光線Ｌに対して垂直である。光線Ｌに沿った１Ｄ投影はｐＬで表される。
本開示の実施形態では、画像再構成の基本構成要素としての複数の光線からなる２Ｄ投影への依存から離れ、その代わりに、単一の光線に沿った１Ｄ投影として投影を見るという新しい概念が開発された。本開示の実施形態では、ＣＢＣＴ投影画像を含む３Ｄ画像を非空間領域で再構成する。例えば、図４の光線Ｌは、光源３００から発生し、患者３１２を通過し、そして検出器３１４に達する。ベクトルｄは、アイソセンタ３２２を光線Ｌに沿った最も近い点と接続し、光線Ｌに対して垂直である。光線Ｌに沿った１Ｄ投影はｐＬで表される。
［０７９］
平行光線による従来のフーリエ変換に戻ると、ｄと同じ方向の光線の集まりがあった場合、すなわち、図５Ａに示すようにｄ＝ｄｄ＾の場合（ｄ＾（ｄオーバーライン）は単位ベクトルであり、ｄの大きさが−∞から∞まで変化する場合）、関数ｐＬ(d)が存在する。フーリエ変換が図５Ｂに示されたｐＬ(d)を生成すると、それはｄ＾（ｄオーバーライン）と同じ方向に位置するｋ空間内の放射線に沿うことになるが、ｋ＾ｄと参照される（「ｋ＾」はｋにオーバーラインを付したもの）。何故ならそれは空間領域よりｋ空間内であるからである。
平行光線による従来のフーリエ変換に戻ると、ｄと同じ方向の光線の集まりがあった場合、すなわち、図５Ａに示すようにｄ＝ｄｄ＾の場合（ｄ＾（ｄオーバーライン）は単位ベクトルであり、ｄの大きさが−∞から∞まで変化する場合）、関数ｐＬ(d)が存在する。フーリエ変換が図５Ｂに示されたｐＬ(d)を生成すると、それはｄ＾（ｄオーバーライン）と同じ方向に位置するｋ空間内の放射線に沿うことになるが、ｋ＾ｄと参照される（「ｋ＾」はｋにオーバーラインを付したもの）。何故ならそれは空間領域よりｋ空間内であるからである。
［０８０］
まだ、図４の発散ＣＢＣＴビーム形状では、平行光線の集まりがないため、投影情報をｋ空間に変換するためにフーリエ変換を行うことができない。したがって、本開示の実施形態では、代わりに、撮像データを非空間領域に変換するための各投影線に対する固有のラベルとして図４のベクトルｄを使用する。例示的なプロセスは、図６Ａから図６Ｃに視覚的に示されている。
まだ、図４の発散ＣＢＣＴビーム形状では、平行光線の集まりがないため、投影情報をｋ空間に変換するためにフーリエ変換を行うことができない。したがって、本開示の実施形態では、代わりに、撮像データを非空間領域に変換するための各投影線に対する固有のラベルとして図４のベクトルｄを使用する。例示的なプロセスは、図６Ａから図６Ｃに視覚的に示されている。
［０８１］
図６Ａは、光源４００から発する発散光線線４１８から形成された単一のコーンビーム投影を示す。発散光線線４１８は、アイソセンタ４２２を有する標的領域４２０に向けられる。ｚ軸、ｘ軸、ｙ軸は、アイソセンタ４２２と整列する原点を有する。線４１２は、アイソセンタ４２２から、光線４１８′に直交し、光線線４１８′上の最も近い点まで引くことができる。したがって、光線４１８′に対して、線４１２は、図４からベクトルｄのように振る舞い、固有のラベル光線４１８′とされる。ベクトルｄは、アイソセンタ４２２から各光線線４１８上の最も近い点まで延び、各光線に独自のラベルを付与することができる。したがって、各発散光線線４１８に沿った離散点の値は既知である。図６Ｂは、アイソセンタ４２２から各発散光線ライン４１８上の最も近い点まで引かれるベクターｄを示す。各光線線４１８上のアイソセンタ４２２に最も近い点は、点４３０とまとめてラベル付けされている。各ポイント４３０はそれぞれの光線に沿った既知の点を表す。実際には、点４３０が円錐形ビームの発散光線線４１８と交差する３Ｄボウル形状を形成するであろうが、視覚化を容易にするために、図６Ｂの点４３０は平坦に示されている。このようにして、発散光線のリアルタイム画像を生成するために計算が実行され得る新しい中間空間として、発散光線に沿った離散点が知られ、ｋ空間ではなくｄ空間に変換され得る。本明細書で定義されるように、ｄ空間は、図６Ｃに示される、軸ｄ＝（ｄｘ、ｄｙ、ｄｚ）の直交平面（Cartesian plane）である。発散光線線４１８を有する所与のコーンビーム投影は、既知の点４３０でｄ空間を埋め、図６Ｂ及び図６Ｃでの集合点４３０によって示されるように、ボウルに似たデータの曲面を形成する。
図６Ａは、光源４００から発する発散光線線４１８から形成された単一のコーンビーム投影を示す。発散光線線４１８は、アイソセンタ４２２を有する標的領域４２０に向けられる。ｚ軸、ｘ軸、ｙ軸は、アイソセンタ４２２と整列する原点を有する。線４１２は、アイソセンタ４２２から、光線４１８′に直交し、光線線４１８′上の最も近い点まで引くことができる。したがって、光線４１８′に対して、線４１２は、図４からベクトルｄのように振る舞い、固有のラベル光線４１８′とされる。ベクトルｄは、アイソセンタ４２２から各光線線４１８上の最も近い点まで延び、各光線に独自のラベルを付与することができる。したがって、各発散光線線４１８に沿った離散点の値は既知である。図６Ｂは、アイソセンタ４２２から各発散光線ライン４１８上の最も近い点まで引かれるベクターｄを示す。各光線線４１８上のアイソセンタ４２２に最も近い点は、点４３０とまとめてラベル付けされている。各ポイント４３０はそれぞれの光線に沿った既知の点を表す。実際には、点４３０が円錐形ビームの発散光線線４１８と交差する３Ｄボウル形状を形成するであろうが、視覚化を容易にするために、図６Ｂの点４３０は平坦に示されている。このようにして、発散光線のリアルタイム画像を生成するために計算が実行され得る新しい中間空間として、発散光線に沿った離散点が知られ、ｋ空間ではなくｄ空間に変換され得る。本明細書で定義されるように、ｄ空間は、図６Ｃに示される、軸ｄ＝（ｄｘ、ｄｙ、ｄｚ）の直交平面（Cartesian plane）である。発散光線線４１８を有する所与のコーンビーム投影は、既知の点４３０でｄ空間を埋め、図６Ｂ及び図６Ｃでの集合点４３０によって示されるように、ボウルに似たデータの曲面を形成する。
［０８２］
ＣＢＣＴイメージャとソース４００がガントリの円弧に沿って回転するにつれて、コーンビーム投影はｙ軸の周りを回転し、それにより、ｄ空間に投影を変換することによって生成されたボウルもｄ軸の周りを回転する。その結果、ｙ軸の回りの投影の回転は、図７Ａ及び図７Ｂに示すようなｄ空間における生成されたボウルの回転経路に沿った値で、徐々にｄ空間を埋めることができる。図７Ａは、位置「Ａ」での投影によって埋められたｄ空間内の点の第１の組と、位置「Ｂ」での投影によって埋められたｄ空間内の点の第２の組とを示す。図７Ｂは、ｙ軸の周りの単一の完全な回転からの複数の投影により埋められたｄ空間内の点の組を示す。
ＣＢＣＴイメージャとソース４００がガントリの円弧に沿って回転するにつれて、コーンビーム投影はｙ軸の周りを回転し、それにより、ｄ空間に投影を変換することによって生成されたボウルもｄ軸の周りを回転する。その結果、ｙ軸の回りの投影の回転は、図７Ａ及び図７Ｂに示すようなｄ空間における生成されたボウルの回転経路に沿った値で、徐々にｄ空間を埋めることができる。図７Ａは、位置「Ａ」での投影によって埋められたｄ空間内の点の第１の組と、位置「Ｂ」での投影によって埋められたｄ空間内の点の第２の組とを示す。図７Ｂは、ｙ軸の周りの単一の完全な回転からの複数の投影により埋められたｄ空間内の点の組を示す。
［０８３］
完全な回転の後、ｄ空間は、ｄｙ軸を中心とした「トランペットのような」部分を除いて埋められ、そこでは、その曲がって形状により、ボウルがｄｙ軸に触れず、ｄｙ軸の周りに回転する。これらトランペットのような部分は図７Ｃに示されている。コーンビームが平行ビームになると、トランペット領域はゼロに縮小する。
完全な回転の後、ｄ空間は、ｄｙ軸を中心とした「トランペットのような」部分を除いて埋められ、そこでは、その曲がって形状により、ボウルがｄｙ軸に触れず、ｄｙ軸の周りに回転する。これらトランペットのような部分は図７Ｃに示されている。コーンビームが平行ビームになると、トランペット領域はゼロに縮小する。
［０８４］
ｄ空間における投影が完全に満たされた（すなわち、トランペット形状部分に欠けているデータがない）と仮定すると、ｄ空間からｋ空間から移動することができる。これは、半径方向の線に沿ってｄ空間を補間し、１Ｄフーリエ変換を行い、結果として得られた値を半径方向の線に沿ってｋ空間に挿入することによって達成することができる。ｄ空間内の補間は図８Ａに示され、半径方向線ｋに沿って得られた値は、図８Ｂのｋ空間に示される。ｄ空間で補間された放射状の線の向きを変えながら１Ｄフーリエ変換を用いるこのステップを繰り返すことにより、ｋ空間のすべてをカバーすることができ、ｋ空間を完全に埋めることが可能である。次いで、ｋ空間データの３Ｄ逆フーリエ変換を計算することにより、３Ｄ画像データをｋ空間から再構成することができる。
ｄ空間における投影が完全に満たされた（すなわち、トランペット形状部分に欠けているデータがない）と仮定すると、ｄ空間からｋ空間から移動することができる。これは、半径方向の線に沿ってｄ空間を補間し、１Ｄフーリエ変換を行い、結果として得られた値を半径方向の線に沿ってｋ空間に挿入することによって達成することができる。ｄ空間内の補間は図８Ａに示され、半径方向線ｋに沿って得られた値は、図８Ｂのｋ空間に示される。ｄ空間で補間された放射状の線の向きを変えながら１Ｄフーリエ変換を用いるこのステップを繰り返すことにより、ｋ空間のすべてをカバーすることができ、ｋ空間を完全に埋めることが可能である。次いで、ｋ空間データの３Ｄ逆フーリエ変換を計算することにより、３Ｄ画像データをｋ空間から再構成することができる。
［０８５］
非平行（例えば、発散）投影光線を取り扱うためおよび投影画像データを圧縮するためのｄ空間の新しい概念は、撮像データをより容易に操作し再構成することを可能にする。この新規な方法は、ＣＢＣＴ投影から３Ｄ画像を再構成するために複雑な計算をより迅速に実行することを可能にし、データのリアルタイム追跡を可能にする。
非平行（例えば、発散）投影光線を取り扱うためおよび投影画像データを圧縮するためのｄ空間の新しい概念は、撮像データをより容易に操作し再構成することを可能にする。この新規な方法は、ＣＢＣＴ投影から３Ｄ画像を再構成するために複雑な計算をより迅速に実行することを可能にし、データのリアルタイム追跡を可能にする。
［０８６］
ｄ空間における欠落したトランペットデータは、単一のガントリアークによるＣＢＣＴ再構成の「不完全な」性質の現れであり、例えば、Ｆｅｌｄｋａｍｐ?Ｄａｖｉｓ?Ｋｒｅｓｓ（ＦＤＫ）アルゴリズムを含むアルゴリズムが近似を必要とする理由である。
ｄ空間における欠落したトランペットデータは、単一のガントリアークによるＣＢＣＴ再構成の「不完全な」性質の現れであり、例えば、Ｆｅｌｄｋａｍｐ?Ｄａｖｉｓ?Ｋｒｅｓｓ（ＦＤＫ）アルゴリズムを含むアルゴリズムが近似を必要とする理由である。
［０８７］
実際のデジタルアプリケーションでは、ｋ空間は通常無限大に評価されない。むしろ、カットオフ周波数がｋ空間の範囲を制限するために使用される。一般的な経験則では、エイリアシングの影響を避けるために、少なくともナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数に等しいカットオフ周波数を使用する。この場合のナイキスト周波数は、画像の解像度の逆数の半分として定義される。たとえば、画像のボクセルが１ｍｍの立方体の場合、ナイキスト周波数は０．５ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍである。したがって、欠けているトランペットデータの半径は、ナイキスト周波数で最大になる可能性がある。いくつかの実施形態では、ラッパ形状部分からの欠落データは、ｄ空間内の隣接点の直接補間によって埋めることができる。
実際のデジタルアプリケーションでは、ｋ空間は通常無限大に評価されない。むしろ、カットオフ周波数がｋ空間の範囲を制限するために使用される。一般的な経験則では、エイリアシングの影響を避けるために、少なくともナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数に等しいカットオフ周波数を使用する。この場合のナイキスト周波数は、画像の解像度の逆数の半分として定義される。たとえば、画像のボクセルが１ｍｍの立方体の場合、ナイキスト周波数は０．５ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍである。したがって、欠けているトランペットデータの半径は、ナイキスト周波数で最大になる可能性がある。いくつかの実施形態では、ラッパ形状部分からの欠落データは、ｄ空間内の隣接点の直接補間によって埋めることができる。
［０８８］
放射線治療の用途では、以前に診断品質のＣＴスキャナで取得した初期計画用ＣＴが利用可能である可能性がある（すなわち、従来のＣＴ画像は、ＣＢＣＴ画像の不完全なトランペットデータの問題を持たない可能性があり、したがって、完全なｋ空間カバレッジを提供する可能性がある）。計画ＣＴは、例えば、治療前、患者の準備中、または初期の治療セッション中に撮影されたものであり得る。計画用ＣＴはレイトレーシング（ray-tracing）によってｄ空間画像に変換することができる。レイトレーシングでは、複数のコーンビーム投影がＣＴジオメトリに対する複数の光線を設定することによってシミュレートすることができる。ＣＴピクセルは、各光線に沿って合計されて、その光線に対する投影値を与える。これらの値は、（原点とそれぞれの光線に沿った最も近い点を結ぶベクトルである）適切なベクトルdを使ってd空間に挿入することができる。
放射線治療の用途では、以前に診断品質のＣＴスキャナで取得した初期計画用ＣＴが利用可能である可能性がある（すなわち、従来のＣＴ画像は、ＣＢＣＴ画像の不完全なトランペットデータの問題を持たない可能性があり、したがって、完全なｋ空間カバレッジを提供する可能性がある）。計画ＣＴは、例えば、治療前、患者の準備中、または初期の治療セッション中に撮影されたものであり得る。計画用ＣＴはレイトレーシング（ray-tracing）によってｄ空間画像に変換することができる。レイトレーシングでは、複数のコーンビーム投影がＣＴジオメトリに対する複数の光線を設定することによってシミュレートすることができる。ＣＴピクセルは、各光線に沿って合計されて、その光線に対する投影値を与える。これらの値は、（原点とそれぞれの光線に沿った最も近い点を結ぶベクトルである）適切なベクトルdを使ってd空間に挿入することができる。
［０８９］
次いで、ｄ空間コーンビーム投影の欠けているトランペット部分内に入る変換されたｄ空間計画ＣＴ上の点は、ｄ空間内の他の点の関数として表すことができる。トランペット部分に欠けているＣＢＣＴデータの点は、決定された計画ＣＴ関係を使用して埋めることができる。トランペットデータを埋める方法はいくつかあるが、計画ＣＴは、いちどｄ空間に変換されると、欠けているトランペット部分をｄ空間のＣＢＣＴデータにフィットさせる方法を「学習」するために使用することができる。例えば、代数的な関係、主成分分析、機械学習アルゴリズムなどのうちの１つまたは複数の方法が、不足しているトランペットデータを埋めるのに使うことができる。
次いで、ｄ空間コーンビーム投影の欠けているトランペット部分内に入る変換されたｄ空間計画ＣＴ上の点は、ｄ空間内の他の点の関数として表すことができる。トランペット部分に欠けているＣＢＣＴデータの点は、決定された計画ＣＴ関係を使用して埋めることができる。トランペットデータを埋める方法はいくつかあるが、計画ＣＴは、いちどｄ空間に変換されると、欠けているトランペット部分をｄ空間のＣＢＣＴデータにフィットさせる方法を「学習」するために使用することができる。例えば、代数的な関係、主成分分析、機械学習アルゴリズムなどのうちの１つまたは複数の方法が、不足しているトランペットデータを埋めるのに使うことができる。
［０９０］
ｄ空間内の放射状線が選択されると、多くの放射状線、例えば、図９Ａにおける線Ｌ３及びＬ４は、欠けているトランペットデータと交差しない。線Ｌ３及びＬ４に沿ったデータは、１Ｄフーリエ変換を介してｄ空間からｋ空間に直接変換することができる。他の線は、欠けているトランペット領域と交差してもよい。例えば、線Ｌ１及びＬ２はそれぞれ点Ｐ１及びＰ２で交差している。線Ｌ１及びＬ２は、それらがトランペット部分と交差する点まで、部分データに寄与することができる。これは線Ｌ１及びＬ２について限定された視野を有することと等価であり得、フーリエ領域ではサンプル間隔を狭くする結果となる。数学的に述べると、原点からその線がラッパ領域と交差する点までの線に沿ったデータの長さがＬの場合、ｋ空間の対応する放射状線（例えば、トランペット領域と交差する線Ｌ１及びＬ２）に沿ったｋ空間のフーリエデータのサンプル間隔は１／Ｌになる。図９Ｂに示すように、半径方向線に沿ったサンプリング間隔は、半径方向線がｋｙ軸に近づくにつれて増加する。軸自体ではサンプル間隔は無限大に近づき、ｋｙ軸に沿ったデータは得られない結果となる。
ｄ空間内の放射状線が選択されると、多くの放射状線、例えば、図９Ａにおける線Ｌ３及びＬ４は、欠けているトランペットデータと交差しない。線Ｌ３及びＬ４に沿ったデータは、１Ｄフーリエ変換を介してｄ空間からｋ空間に直接変換することができる。他の線は、欠けているトランペット領域と交差してもよい。例えば、線Ｌ１及びＬ２はそれぞれ点Ｐ１及びＰ２で交差している。線Ｌ１及びＬ２は、それらがトランペット部分と交差する点まで、部分データに寄与することができる。これは線Ｌ１及びＬ２について限定された視野を有することと等価であり得、フーリエ領域ではサンプル間隔を狭くする結果となる。数学的に述べると、原点からその線がラッパ領域と交差する点までの線に沿ったデータの長さがＬの場合、ｋ空間の対応する放射状線（例えば、トランペット領域と交差する線Ｌ１及びＬ２）に沿ったｋ空間のフーリエデータのサンプル間隔は１／Ｌになる。図９Ｂに示すように、半径方向線に沿ったサンプリング間隔は、半径方向線がｋｙ軸に近づくにつれて増加する。軸自体ではサンプル間隔は無限大に近づき、ｋｙ軸に沿ったデータは得られない結果となる。
［０９１］
したがって、ｋ空間は、ｄ空間内に欠けているデータがある場合でも埋めることができる。いくつかの実施形態では、補間は、ｄ空間ではなくｋ空間で直接実行してもよい。いくつかの実施形態では、計画ＣＴは、ｋ空間におけるＣＢＣＴデータの補間を支援するために、最初にｋ空間に変換され、ｄ空間における補間の上記の説明と同様にしてもよい。いくつかの実施形態では、ｋ空間データは補間されなくてもよいが、ＮＵＦＦＴアルゴリズムを使用して、不均一間隔のｋ空間点上の逆３Ｄフーリエ変換を空間領域に直接計算して３Ｄ画像を再構成することができる。
したがって、ｋ空間は、ｄ空間内に欠けているデータがある場合でも埋めることができる。いくつかの実施形態では、補間は、ｄ空間ではなくｋ空間で直接実行してもよい。いくつかの実施形態では、計画ＣＴは、ｋ空間におけるＣＢＣＴデータの補間を支援するために、最初にｋ空間に変換され、ｄ空間における補間の上記の説明と同様にしてもよい。いくつかの実施形態では、ｋ空間データは補間されなくてもよいが、ＮＵＦＦＴアルゴリズムを使用して、不均一間隔のｋ空間点上の逆３Ｄフーリエ変換を空間領域に直接計算して３Ｄ画像を再構成することができる。
［０９２］
いくつかの実施形態では、１Ｄフーリエ変換を計算する前に一様な線に沿ってデータを再サンプリングするためのｄ空間における補間は、アーチファクトを引き起こし得る。そのような実施形態では、ＮＵＦＦＴアルゴリズムを使用することができ、または計画ＣＴ画像からのデータを使用して、上記と同様の方法で投影データを補間する方法を「学習」することができる。
いくつかの実施形態では、１Ｄフーリエ変換を計算する前に一様な線に沿ってデータを再サンプリングするためのｄ空間における補間は、アーチファクトを引き起こし得る。そのような実施形態では、ＮＵＦＦＴアルゴリズムを使用することができ、または計画ＣＴ画像からのデータを使用して、上記と同様の方法で投影データを補間する方法を「学習」することができる。
［０９３］
当業者は、ｄ空間またはｋ空間のいずれかで、欠けているトランペットデータを埋めるためのいくつかの代替方法があることを認識するであろう。それらのそれぞれは、本出願の範囲によって包含される。
当業者は、ｄ空間またはｋ空間のいずれかで、欠けているトランペットデータを埋めるためのいくつかの代替方法があることを認識するであろう。それらのそれぞれは、本出願の範囲によって包含される。
（画像再構成）
［０９４］
本開示の例示的な実施形態では、現在のＣＢＣＴ画像のリアルタイム分析は、非平行光線の存在を処理するためにｄ空間内で実行される。上述のように、ＣＢＣＴ投影は最初にｄ空間に変換され、複数の変換された投影「ボウル」が組み合わされ、そして欠けているトランペットデータは様々な技術を用いて埋められる。しかし、投影がｙ軸の周りを回転し、新しいｄ空間データが各順次のボウルで埋められるので、それが目標領域の真の現在位置を表すという意味で現在の投影（別名、現在のボウル）のみが正確である。本開示の実施形態は、また、古くなったデータの問題に対処する３Ｄ画像をリアルタイムで再構成する方法にも対処する。
［０９４］
本開示の例示的な実施形態では、現在のＣＢＣＴ画像のリアルタイム分析は、非平行光線の存在を処理するためにｄ空間内で実行される。上述のように、ＣＢＣＴ投影は最初にｄ空間に変換され、複数の変換された投影「ボウル」が組み合わされ、そして欠けているトランペットデータは様々な技術を用いて埋められる。しかし、投影がｙ軸の周りを回転し、新しいｄ空間データが各順次のボウルで埋められるので、それが目標領域の真の現在位置を表すという意味で現在の投影（別名、現在のボウル）のみが正確である。本開示の実施形態は、また、古くなったデータの問題に対処する３Ｄ画像をリアルタイムで再構成する方法にも対処する。
［０９５］
ｄ空間は、図７Ｂに示されているように、軸、例えばｙ軸を中心に順次取得された投影を回転させることによって埋めることができるが、複数の投影のうちの１つのみが、標的領域内の点の現在の「真」の位置を描く。これは、現在の投影の前に撮像された他のすべての投影が前の時点でとられたためであり、古い投影はもはや標的領域の現在の位置および／または向きを表していない可能性がある。上で言及した計画用ＣＴ画像もまた古くなった投影と見なされる。以前は、放射線治療中の初期の時点で古くなった予測がとられていた可能性がある。そのとき、問題は、古くなった投影と現在の投影をどのように組み合わせて正確なリアルタイム３Ｄ画像を形成するかということになる。
ｄ空間は、図７Ｂに示されているように、軸、例えばｙ軸を中心に順次取得された投影を回転させることによって埋めることができるが、複数の投影のうちの１つのみが、標的領域内の点の現在の「真」の位置を描く。これは、現在の投影の前に撮像された他のすべての投影が前の時点でとられたためであり、古い投影はもはや標的領域の現在の位置および／または向きを表していない可能性がある。上で言及した計画用ＣＴ画像もまた古くなった投影と見なされる。以前は、放射線治療中の初期の時点で古くなった予測がとられていた可能性がある。そのとき、問題は、古くなった投影と現在の投影をどのように組み合わせて正確なリアルタイム３Ｄ画像を形成するかということになる。
［０９６］
本開示の実施形態は、「制約」として単一の現在の投影を使用してＣＢＣＴ画像を再構成し、欠けている情報を埋めるために、 すなわち放射線療法治療中にリアルタイムでシネＣＢＣＴ画像を生成するために、他の古い投影を使用する。例えば、現在の投影は、古い画像を当てはめることができる制約として使用する（例えば、既知の真の値を表すために１００％で加重する）ことができる。生成された３Ｄ画像は、現在の投影と「一致」している必要がある。いくつかの実施形態では、「一貫性のある」とは、人が３Ｄ画像を光線追跡して人工投影を計算する場合（ときには、デジタル再構成Ｘ線写真、またはＤＲＲとも呼ばれる）、測定された投影の正確な再現が得られることを意味する。他の実施形態では、「一貫性のある」とは、散乱またはビーム硬化などの物理現象を補償するための補正を含むことができ、あるいはＤＲＲおよび測定された投影が閾値内で、または他の何らかの類似度で等しいことを意味する。
本開示の実施形態は、「制約」として単一の現在の投影を使用してＣＢＣＴ画像を再構成し、欠けている情報を埋めるために、 すなわち放射線療法治療中にリアルタイムでシネＣＢＣＴ画像を生成するために、他の古い投影を使用する。例えば、現在の投影は、古い画像を当てはめることができる制約として使用する（例えば、既知の真の値を表すために１００％で加重する）ことができる。生成された３Ｄ画像は、現在の投影と「一致」している必要がある。いくつかの実施形態では、「一貫性のある」とは、人が３Ｄ画像を光線追跡して人工投影を計算する場合（ときには、デジタル再構成Ｘ線写真、またはＤＲＲとも呼ばれる）、測定された投影の正確な再現が得られることを意味する。他の実施形態では、「一貫性のある」とは、散乱またはビーム硬化などの物理現象を補償するための補正を含むことができ、あるいはＤＲＲおよび測定された投影が閾値内で、または他の何らかの類似度で等しいことを意味する。
［０９７］
古くて現在のｄ空間投影の再構成は、使用される技法に応じて、ｄ空間、ｋ空間、またはｄ空間とｋ空間の組み合わせのいずれかで起こり得る。本開示の実施形態では、現在の投影は制約として使用され、制約はｄ空間またはｋ空間内の実際の点に配置することができる。これは、以前に開発された他の技術とは異なり、代わりに、反復的再構成原理を使用せずに課すことが困難であり、計算集約的であり、リアルタイムの用途には不可能なものである。
古くて現在のｄ空間投影の再構成は、使用される技法に応じて、ｄ空間、ｋ空間、またはｄ空間とｋ空間の組み合わせのいずれかで起こり得る。本開示の実施形態では、現在の投影は制約として使用され、制約はｄ空間またはｋ空間内の実際の点に配置することができる。これは、以前に開発された他の技術とは異なり、代わりに、反復的再構成原理を使用せずに課すことが困難であり、計算集約的であり、リアルタイムの用途には不可能なものである。
［０９８］
ｄ空間の充填（または、どの空間再構成が実行されるかによりｋ空間の充填）は、いくつかの異なる方法で起こり得る。一実施形態では、３Ｄ画像を再構成するために位相を使用することができる。これは４ＤのＣＢＣＴ（３Ｄ＋位相）として参照される。これは、規則的な動き、リズミカルな動き、および／または周期的な動き、例えば、呼吸または心拍による衝撃を受けた標的領域の動きが追跡されているときに特に有用である。最も関連性のある古い予測は、サイクルの同じ時点で取られた予測を選択することによって選択することができます。例えば、呼吸位相をそれぞれの古くなった投影に割り当てることができ、現在の投影と同様の位相を有する投影のみを使用して現在の投影から欠けている情報を埋めることができる。その仮定は、位相内の同じ点からの投影画像にわたる目標領域の位置が、位相内の異なる点からの投影画像内の目標領域の位置よりも互いに類似することである。
ｄ空間の充填（または、どの空間再構成が実行されるかによりｋ空間の充填）は、いくつかの異なる方法で起こり得る。一実施形態では、３Ｄ画像を再構成するために位相を使用することができる。これは４ＤのＣＢＣＴ（３Ｄ＋位相）として参照される。これは、規則的な動き、リズミカルな動き、および／または周期的な動き、例えば、呼吸または心拍による衝撃を受けた標的領域の動きが追跡されているときに特に有用である。最も関連性のある古い予測は、サイクルの同じ時点で取られた予測を選択することによって選択することができます。例えば、呼吸位相をそれぞれの古くなった投影に割り当てることができ、現在の投影と同様の位相を有する投影のみを使用して現在の投影から欠けている情報を埋めることができる。その仮定は、位相内の同じ点からの投影画像にわたる目標領域の位置が、位相内の異なる点からの投影画像内の目標領域の位置よりも互いに類似することである。
［０９９］
各投影に位相を割り当てるには、さまざまな方法がある。例えば、各投影画像のｋ空間の中心値を位相の代用として用いることができる。同じまたは類似の中心値を有する射影は、同じ位相で撮影されたと仮定することができ、位相はターゲット領域の動きに影響を与える可能性があるので、同様の位相からの投影におけるターゲット領域の位置および／または向きは同様であると仮定することができる。結果として、仮定は、現在の投影とｋ空間の共通中心値を共有する古くなった投影は、現在の投影画像を再構成するための最も関連性のある目標領域位置情報を有することである。
各投影に位相を割り当てるには、さまざまな方法がある。例えば、各投影画像のｋ空間の中心値を位相の代用として用いることができる。同じまたは類似の中心値を有する射影は、同じ位相で撮影されたと仮定することができ、位相はターゲット領域の動きに影響を与える可能性があるので、同様の位相からの投影におけるターゲット領域の位置および／または向きは同様であると仮定することができる。結果として、仮定は、現在の投影とｋ空間の共通中心値を共有する古くなった投影は、現在の投影画像を再構成するための最も関連性のある目標領域位置情報を有することである。
［０１００］
いくつかの実施形態では、古くなった投影のサブセットを使用して、従来の断層撮影再構成技法を使用して、または本明細書に開示されている再構成方法のいくつかを用いて、位相ビン化４Ｄ画像を最初に再構成することができる。次に、４Ｄデータセットの各３Ｄビンをｋ空間に変換して、基準４Ｄｋ空間トレーニングセットを生成することができる。その後、４Ｄｋ空間トレーニングセット内の各２Ｄｋ空間の平面と、４Ｄｋ空間トレーニングセット内の対応する３Ｄｋ空間の画像との間の関係を決定することができる。一度この関係が見つかると、新たなｋ空間「現在」平面が取得されるたびに、決定された関係を用いて現在のｋ空間の平面から近似３Ｄｋ空間の画像を見つけることができる。次元を減らすために、主成分分析（ＰＣＡ）または独立成分分析（ＩＣＡ）を２Ｄおよび３Ｄのｋ空間データに使用することができる。
いくつかの実施形態では、古くなった投影のサブセットを使用して、従来の断層撮影再構成技法を使用して、または本明細書に開示されている再構成方法のいくつかを用いて、位相ビン化４Ｄ画像を最初に再構成することができる。次に、４Ｄデータセットの各３Ｄビンをｋ空間に変換して、基準４Ｄｋ空間トレーニングセットを生成することができる。その後、４Ｄｋ空間トレーニングセット内の各２Ｄｋ空間の平面と、４Ｄｋ空間トレーニングセット内の対応する３Ｄｋ空間の画像との間の関係を決定することができる。一度この関係が見つかると、新たなｋ空間「現在」平面が取得されるたびに、決定された関係を用いて現在のｋ空間の平面から近似３Ｄｋ空間の画像を見つけることができる。次元を減らすために、主成分分析（ＰＣＡ）または独立成分分析（ＩＣＡ）を２Ｄおよび３Ｄのｋ空間データに使用することができる。
［０１０１］
欠けているデータを埋めるために現在の平面をｋ空間内の古い平面と組み合わせるための他の例示的な方法および技法は、ベイジアン（Ｂａｙｅｓｉａｎ）フィルタリング技法および分析、たとえばカルマンフィルタ（Kalman Filters）または粒子フィルタ（Particle Filters）を使用することを含む。いくつかの実施形態では、例えば、圧縮センシング技術、希薄性、機械学習、深層学習、および／または主成分分析（ＰＣＡ）を使用することができる。
欠けているデータを埋めるために現在の平面をｋ空間内の古い平面と組み合わせるための他の例示的な方法および技法は、ベイジアン（Ｂａｙｅｓｉａｎ）フィルタリング技法および分析、たとえばカルマンフィルタ（Kalman Filters）または粒子フィルタ（Particle Filters）を使用することを含む。いくつかの実施形態では、例えば、圧縮センシング技術、希薄性、機械学習、深層学習、および／または主成分分析（ＰＣＡ）を使用することができる。
［０１０２］
この概念をさらに詳しく調べるには、平行線が存在すると想定できる仮想的な状況から始めるとよい。投影は、ｄ空間内に２Ｄ平面を提供し、２Ｄフーリエ変換を実行することはこのデータをｋ空間内の２Ｄ平面に直接変換することができる。ｋ空間内のこの平面に沿った値は現在のものであり、完全な３Ｄｋ空間データに対する制約として作用することがある。その後、残りのｋ空間データは、以前の古くなった射影を使用して推定する必要があり、これは、ｋ空間の平面として表される。これらの古くなった予測は、さまざまな方法で現在の予測と組み合わせることができる。例えば、各平面は共通の交差値、ｋ空間の中心を共有することができ、これは、例えば呼吸によって、所与の位相全体にわたって振動することができる。最もよく一致する交差値を有するｋ空間平面を選択し、残りのｋ空間を構成するために使用することができる。次いで、現在の投影と一致する、現在の画像に対応する３Ｄ画像を生成するために逆３Ｄフーリエ変換が実行される。
この概念をさらに詳しく調べるには、平行線が存在すると想定できる仮想的な状況から始めるとよい。投影は、ｄ空間内に２Ｄ平面を提供し、２Ｄフーリエ変換を実行することはこのデータをｋ空間内の２Ｄ平面に直接変換することができる。ｋ空間内のこの平面に沿った値は現在のものであり、完全な３Ｄｋ空間データに対する制約として作用することがある。その後、残りのｋ空間データは、以前の古くなった射影を使用して推定する必要があり、これは、ｋ空間の平面として表される。これらの古くなった予測は、さまざまな方法で現在の予測と組み合わせることができる。例えば、各平面は共通の交差値、ｋ空間の中心を共有することができ、これは、例えば呼吸によって、所与の位相全体にわたって振動することができる。最もよく一致する交差値を有するｋ空間平面を選択し、残りのｋ空間を構成するために使用することができる。次いで、現在の投影と一致する、現在の画像に対応する３Ｄ画像を生成するために逆３Ｄフーリエ変換が実行される。
［０１０３］
しかし実際には、線は平行ではなく、平行ビーム数学は破綻する。投影がｄ空間内に平面を生成するのではなく、各コーンビーム投影は、図６Ｂを参照して前述したように、データの湾曲した平面（「ボウル」）を生成する。このデータは、データのボウルがフーリエ空間内の放射状の線と1点でのみ交差するので、フーリエ変換によって直接ｋ空間データに変換することができる。したがって、ボウルは交差する半径方向線に沿って単一のフーリエ成分のみを提供する。垂直平面とボウルとの間の距離（ｄ空間）は、原点から離れるにつれて大きくなる可能性があり、式：ｓ＝√（Ｒ２＋ｄ２）−Ｒで表される。
しかし実際には、線は平行ではなく、平行ビーム数学は破綻する。投影がｄ空間内に平面を生成するのではなく、各コーンビーム投影は、図６Ｂを参照して前述したように、データの湾曲した平面（「ボウル」）を生成する。このデータは、データのボウルがフーリエ空間内の放射状の線と1点でのみ交差するので、フーリエ変換によって直接ｋ空間データに変換することができる。したがって、ボウルは交差する半径方向線に沿って単一のフーリエ成分のみを提供する。垂直平面とボウルとの間の距離（ｄ空間）は、原点から離れるにつれて大きくなる可能性があり、式：ｓ＝√（Ｒ２＋ｄ２）−Ｒで表される。
［０１０４］
放射線治療用途では、画像は通常アイソセンタ（ガントリ回転の点）に縮小され、これは典型的には約８０ｃｍから１２０ｃｍの範囲、例えば１００ｃｍである。１０ｃｍでは、これは０になる。平面とボウルの間の距離５ｍｍで、中心軸から２０ｃｍ離れたところでは、多くの用途では検出器の端部での最大距離と考えられ、距離は２ｍｍに増加する。放射線療法では、ボウルは純粋な平面から離れた二次歪みでの良い近似のために平面に非常に近い。図１０Ａおよび図１０Ｂは、この関係を示す。
放射線治療用途では、画像は通常アイソセンタ（ガントリ回転の点）に縮小され、これは典型的には約８０ｃｍから１２０ｃｍの範囲、例えば１００ｃｍである。１０ｃｍでは、これは０になる。平面とボウルの間の距離５ｍｍで、中心軸から２０ｃｍ離れたところでは、多くの用途では検出器の端部での最大距離と考えられ、距離は２ｍｍに増加する。放射線療法では、ボウルは純粋な平面から離れた二次歪みでの良い近似のために平面に非常に近い。図１０Ａおよび図１０Ｂは、この関係を示す。
［０１０５］
いくつかの実施形態では、ボウル（ＢＯＷＬ）は平面（ＰＬＡＮＥ）であると近似することができ、二次の歪み（ＤＩＳＴＯＲＴＩＯＮＳ）は無視することができる。そのような実施形態は、放射線療法における典型的な幾何学的形状に対して依然として良好な結果をもたらし得る。空間領域内のデータは、上述の平行ビーム幾何学の場合のように、ｋ空間内のデータの平面に直接変換することができる。
いくつかの実施形態では、ボウル（ＢＯＷＬ）は平面（ＰＬＡＮＥ）であると近似することができ、二次の歪み（ＤＩＳＴＯＲＴＩＯＮＳ）は無視することができる。そのような実施形態は、放射線療法における典型的な幾何学的形状に対して依然として良好な結果をもたらし得る。空間領域内のデータは、上述の平行ビーム幾何学の場合のように、ｋ空間内のデータの平面に直接変換することができる。
［０１０６］
他の実施形態では、湾曲した「ボウル」表面からのｄ空間データは、対応する純粋な平面に外挿してもよい。これは、場合によっては、外挿を実行するためにｄ空間内の初期の古い投影データを使用することによって達成することができる。他の実施形態では、これは、データがボウルから平面へどのように歪められるかを「学ぶ」のを助けるために、ｄ空間に変換された計画ＣＴを使用することによって達成される。データがｄ空間内の平面に外挿されると、２Ｄのフーリエ変換（ＦＯＵＲＩＥＲ ＴＲＡＮＳＦＯＲＭ）を使用してデータをｄ空間からｋ空間に変換することができる。
他の実施形態では、湾曲した「ボウル」表面からのｄ空間データは、対応する純粋な平面に外挿してもよい。これは、場合によっては、外挿を実行するためにｄ空間内の初期の古い投影データを使用することによって達成することができる。他の実施形態では、これは、データがボウルから平面へどのように歪められるかを「学ぶ」のを助けるために、ｄ空間に変換された計画ＣＴを使用することによって達成される。データがｄ空間内の平面に外挿されると、２Ｄのフーリエ変換（ＦＯＵＲＩＥＲ ＴＲＡＮＳＦＯＲＭ）を使用してデータをｄ空間からｋ空間に変換することができる。
［０１０７］
さらに他の実施形態では、フル３Ｄ画像は、ｋ空間ではなくｄ空間で最初に推定されてもよい。ｄ空間内の現在のボウルに沿った値は現在のデータであり、制約として使用することができる。そして問題は（ｋ空間ではなく）残りのｄ空間を埋める方法になる。現在は古くなっている以前に取得されたボウルは、ｋ空間内のデータを推定することに関して上述したのと類似の方法で組み合わせることができる。次いで、充填されたｄ空間画像をｋ空間に変換することができ、逆３Ｄフーリエ変換によって、現在の投影と一致する、現在の画像に対応する３Ｄ画像を得ることができる。
さらに他の実施形態では、フル３Ｄ画像は、ｋ空間ではなくｄ空間で最初に推定されてもよい。ｄ空間内の現在のボウルに沿った値は現在のデータであり、制約として使用することができる。そして問題は（ｋ空間ではなく）残りのｄ空間を埋める方法になる。現在は古くなっている以前に取得されたボウルは、ｋ空間内のデータを推定することに関して上述したのと類似の方法で組み合わせることができる。次いで、充填されたｄ空間画像をｋ空間に変換することができ、逆３Ｄフーリエ変換によって、現在の投影と一致する、現在の画像に対応する３Ｄ画像を得ることができる。
［０１０８］
ＣＢＣＴ再構成に一般的に含まれる他の方法も開示された実施形態に組み込むことができ、例えば、ガントリサグを考慮するための幾何学的補正、ビーム硬化、および散乱補正もまた本開示の実施形態に適用することができる。
ＣＢＣＴ再構成に一般的に含まれる他の方法も開示された実施形態に組み込むことができ、例えば、ガントリサグを考慮するための幾何学的補正、ビーム硬化、および散乱補正もまた本開示の実施形態に適用することができる。
（平行線を想定した実施形態）
［０１０９］
しかしながら、いくつかの実施形態では、ＣＢＣＴの光線が発散するのではなく実際には平行であると仮定することが可能である。例えば、より小さな標的が放射されている場合、標的に当たる小部分の光線は互いにほぼ平行である。例えば、図６Ａを振り返ってみると、発散光線のコーンビーム４１８の一部分のみ内に位置する小さな標的は発散光線のサブセットのみによって衝突される。標的に当たる光線の小さい方のサブセットは、コーンビーム全体の幅を横切っても発散していても、互いにほぼ平行である可能性がある。コーンビームのより小さな部分のみをサンプリングすることによって、平行線の存在を仮定することが可能である。例えば、ターゲットは画像全体の一部、例えば、コーンビームの中央領域またはコーンビームの端部にのみ位置してもよい。フルコーンビームからの光線を使用して画像を再構成するのではなく、標的に当たる光線、または標的の周囲のより小さな領域に当たる光線のみを使用して画像のより小さな部分のみを再構成することができる。これは、例えば、より大きな標的領域内の特定の標的を見るために、有用でああるかもしれない。本明細書で開示される実施形態の多くはフルコーンビーム投影に基づいて現在の投影画像を再構成し、したがってｄ空間内の発散光線を扱わなければならないが、この実施形態では、より小さい部分に当たる光線のサブセットは互いに比較的平行であり得るので、コーンビームの一部のみを使用してより狭い画像を生成することに焦点を合わせる。これは、標的が小さな領域内を移動している場合、または標的の実際の画像ではなく標的の動きに主な焦点が当てられている場合にも有用である。
［０１０９］
しかしながら、いくつかの実施形態では、ＣＢＣＴの光線が発散するのではなく実際には平行であると仮定することが可能である。例えば、より小さな標的が放射されている場合、標的に当たる小部分の光線は互いにほぼ平行である。例えば、図６Ａを振り返ってみると、発散光線のコーンビーム４１８の一部分のみ内に位置する小さな標的は発散光線のサブセットのみによって衝突される。標的に当たる光線の小さい方のサブセットは、コーンビーム全体の幅を横切っても発散していても、互いにほぼ平行である可能性がある。コーンビームのより小さな部分のみをサンプリングすることによって、平行線の存在を仮定することが可能である。例えば、ターゲットは画像全体の一部、例えば、コーンビームの中央領域またはコーンビームの端部にのみ位置してもよい。フルコーンビームからの光線を使用して画像を再構成するのではなく、標的に当たる光線、または標的の周囲のより小さな領域に当たる光線のみを使用して画像のより小さな部分のみを再構成することができる。これは、例えば、より大きな標的領域内の特定の標的を見るために、有用でああるかもしれない。本明細書で開示される実施形態の多くはフルコーンビーム投影に基づいて現在の投影画像を再構成し、したがってｄ空間内の発散光線を扱わなければならないが、この実施形態では、より小さい部分に当たる光線のサブセットは互いに比較的平行であり得るので、コーンビームの一部のみを使用してより狭い画像を生成することに焦点を合わせる。これは、標的が小さな領域内を移動している場合、または標的の実際の画像ではなく標的の動きに主な焦点が当てられている場合にも有用である。
［０１１０］
光線のサブセットは互いにほぼ平行であるので、平行ビーム近似が使用され、そして標的の周りに小さな画像が生成される。この実施形態では平行線の存在が仮定されているので、ＣＢＣＴ投影をｄ空間に変換する必要はないかもしれない。その代わりに、投影は、図３Ａおよび図３Ｂを参照して上述したように、ｋ空間に直接変換されてもよい。平行線を仮定せず、代わりに発散線を扱う実施形態は、まず現在の投影像をｄ空間に変換して現在の像のリアルタイム評価を行わなければならず、そして、現在の画像が制約として使用されている間に、古い投影画像を使用して欠けている情報を埋めるために、ｄ空間に留まるか、またはｋ空間に変換される。対照的に、代わりに平行線の存在を仮定する実施形態は、ｄ空間に変換する必要はなく、代わりに空間領域から直接ｋ空間に変換することができ、リアルタイム監視はｋ空間で実行することができる。進化する３Ｄ画像の計算はｋ空間で行われてもよく、３Ｄ画像は連続的に空間領域に変換されてもよい。本明細書で使用される「連続的」は、進行中である変換を含み、進行中であるが間隔を置いて行われる変換を含む。例えば、いくつかの実施形態では、ｋ空間から空間領域への３Ｄ画像の変換は、３Ｄ画像全体が再構成されるまで遅らされず、代わりに３Ｄ画像が進化するにつれて起こり得る。３Ｄ画像の連続変換は、放射線治療中の標的の動きを補償するために、標的領域の進行中の位置特定を可能にする。
光線のサブセットは互いにほぼ平行であるので、平行ビーム近似が使用され、そして標的の周りに小さな画像が生成される。この実施形態では平行線の存在が仮定されているので、ＣＢＣＴ投影をｄ空間に変換する必要はないかもしれない。その代わりに、投影は、図３Ａおよび図３Ｂを参照して上述したように、ｋ空間に直接変換されてもよい。平行線を仮定せず、代わりに発散線を扱う実施形態は、まず現在の投影像をｄ空間に変換して現在の像のリアルタイム評価を行わなければならず、そして、現在の画像が制約として使用されている間に、古い投影画像を使用して欠けている情報を埋めるために、ｄ空間に留まるか、またはｋ空間に変換される。対照的に、代わりに平行線の存在を仮定する実施形態は、ｄ空間に変換する必要はなく、代わりに空間領域から直接ｋ空間に変換することができ、リアルタイム監視はｋ空間で実行することができる。進化する３Ｄ画像の計算はｋ空間で行われてもよく、３Ｄ画像は連続的に空間領域に変換されてもよい。本明細書で使用される「連続的」は、進行中である変換を含み、進行中であるが間隔を置いて行われる変換を含む。例えば、いくつかの実施形態では、ｋ空間から空間領域への３Ｄ画像の変換は、３Ｄ画像全体が再構成されるまで遅らされず、代わりに３Ｄ画像が進化するにつれて起こり得る。３Ｄ画像の連続変換は、放射線治療中の標的の動きを補償するために、標的領域の進行中の位置特定を可能にする。
（ＭＲＩリニアックを用いた実施形態）
［０１１１］
本開示のいくつかの実施形態では、ＣＢＣＴイメージングを用いた従来のリニアックの代わりにＭＲＩリニアックを使用することができる。図１１は、放射線治療システム６０２と核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システム６３０とを組み合わせた部分破断図を示す。ＭＲ撮像システム６３０は、軸（Ａ）に沿って延びるボアを画定し、放射線治療システム６０２は、ボア内のアイソセンター６１０に向かって放射線治療ビーム６０８を方向付けるように構成された放射線治療出力６０４を含む。放射線療法出力６０４は、ビーム６０８を患者内の標的領域に向けるために放射線療法ビーム６０８を制御および／または成形することができるコリメータ６２４を含む。患者は、表面、例えば、軸方向（Ａ）、横方向（Ｌ）、または横断方向（Ｔ）のうちの１つまたは複数に沿って位置決め可能なプラットフォームによって支持される。放射線治療システム６０２の１つまたは複数の部分をガントリ６０６に取り付けることができる。例えば、放射線治療出力６０４は、軸Ａを中心にガントリ６０６に沿って回転することができる。
［０１１１］
本開示のいくつかの実施形態では、ＣＢＣＴイメージングを用いた従来のリニアックの代わりにＭＲＩリニアックを使用することができる。図１１は、放射線治療システム６０２と核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システム６３０とを組み合わせた部分破断図を示す。ＭＲ撮像システム６３０は、軸（Ａ）に沿って延びるボアを画定し、放射線治療システム６０２は、ボア内のアイソセンター６１０に向かって放射線治療ビーム６０８を方向付けるように構成された放射線治療出力６０４を含む。放射線療法出力６０４は、ビーム６０８を患者内の標的領域に向けるために放射線療法ビーム６０８を制御および／または成形することができるコリメータ６２４を含む。患者は、表面、例えば、軸方向（Ａ）、横方向（Ｌ）、または横断方向（Ｔ）のうちの１つまたは複数に沿って位置決め可能なプラットフォームによって支持される。放射線治療システム６０２の１つまたは複数の部分をガントリ６０６に取り付けることができる。例えば、放射線治療出力６０４は、軸Ａを中心にガントリ６０６に沿って回転することができる。
［０１１２］
ＣＢＣＴイメージングとは対照的に、ＭＲイメージングはｋ空間で直接データを収集するという点でユニークである。上述した本開示のいくつかの実施形態は、コーンビーム投影画像をｄ空間に変換し、次いで最終的にｋ空間に変換するが、ＭＲＩは画像を直接ｋ空間にキャプチャする。したがって、ＭＲＩの実施形態では、リアルタイム監視はｋ空間で実行される。他の実施形態に関して上述したように、ｋ空間内の現在の画像を制約条件として使用することができ、他の古い画像を使用して、標的領域の真の現在位置を表すｋ空間内のリアルタイム３Ｄ画像を再構成することができる。次いで、再構成された３Ｄｋ空間画像は、フーリエ変換を介して空間領域に変換され、患者内の標的領域の動きを監視し、検出された動きに応じて放射線治療の送達を制御および／または変更するために用いられる。
ＣＢＣＴイメージングとは対照的に、ＭＲイメージングはｋ空間で直接データを収集するという点でユニークである。上述した本開示のいくつかの実施形態は、コーンビーム投影画像をｄ空間に変換し、次いで最終的にｋ空間に変換するが、ＭＲＩは画像を直接ｋ空間にキャプチャする。したがって、ＭＲＩの実施形態では、リアルタイム監視はｋ空間で実行される。他の実施形態に関して上述したように、ｋ空間内の現在の画像を制約条件として使用することができ、他の古い画像を使用して、標的領域の真の現在位置を表すｋ空間内のリアルタイム３Ｄ画像を再構成することができる。次いで、再構成された３Ｄｋ空間画像は、フーリエ変換を介して空間領域に変換され、患者内の標的領域の動きを監視し、検出された動きに応じて放射線治療の送達を制御および／または変更するために用いられる。
［０１１３］
上述のように、進化する３Ｄ画像の計算はｋ空間で行われてもよく、３Ｄ画像は連続的に空間領域に変換されてもよい。本明細書で使用される「連続的」は、いくつかの実施形態では、３Ｄ画像のｋ空間から空間領域への変換が、３Ｄ画像全体が再構成されるまで遅延されないことがあることを意味する。その代わりに、３Ｄ画像が進化するにつれて変換が起こり得る。３Ｄ画像の連続変換は、放射線治療中の標的の動きを補償するために、標的領域の進行中の位置特定を可能にする。
上述のように、進化する３Ｄ画像の計算はｋ空間で行われてもよく、３Ｄ画像は連続的に空間領域に変換されてもよい。本明細書で使用される「連続的」は、いくつかの実施形態では、３Ｄ画像のｋ空間から空間領域への変換が、３Ｄ画像全体が再構成されるまで遅延されないことがあることを意味する。その代わりに、３Ｄ画像が進化するにつれて変換が起こり得る。３Ｄ画像の連続変換は、放射線治療中の標的の動きを補償するために、標的領域の進行中の位置特定を可能にする。
［０１１４］
本開示の実施形態は、上述のように、リアルタイムで連続的に進化するフル３Ｄ軟組織画像を計算することを可能にする。このようにして、危険にさらされている標的および臓器の分画内運動をリアルタイムで検出することができ、放射線治療中のゲーティングおよびＭＬＣ追跡が可能になる。いくつかの実施形態では、基準の使用は必要とされないかもしれない。最終的には、全変形ベクトル場をリアルタイムで計算して、リアルタイム適応放射線治療を可能にすることができる。本開示の実施形態は、任意の適切な放射線治療装置、例えば、従来のリニアック、ＭＲＩリニアック、ガンマナイフシステム、または他の任意の適切な放射線送達システム、と共に使用され得る。
本開示の実施形態は、上述のように、リアルタイムで連続的に進化するフル３Ｄ軟組織画像を計算することを可能にする。このようにして、危険にさらされている標的および臓器の分画内運動をリアルタイムで検出することができ、放射線治療中のゲーティングおよびＭＬＣ追跡が可能になる。いくつかの実施形態では、基準の使用は必要とされないかもしれない。最終的には、全変形ベクトル場をリアルタイムで計算して、リアルタイム適応放射線治療を可能にすることができる。本開示の実施形態は、任意の適切な放射線治療装置、例えば、従来のリニアック、ＭＲＩリニアック、ガンマナイフシステム、または他の任意の適切な放射線送達システム、と共に使用され得る。
（本開示のプロセスを実行するための例示的医療システム）
［０１１５］
図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃを参照して上述したように。本明細書に開示される画像処理は、任意の適切なコンピュータまたは医療システム上で実行することができる。図１２は、上述の新規な技術を使用して放射線療法治療中にリアルタイム標的位置特定および追跡を実行するための例示的な放射線療法システム７００を示す。放射線治療システム７００は、インターネット７３２に接続されているネットワーク７３０に接続されている放射線治療装置７１０を含む。ネットワーク７３０は、放射線治療装置７１０を接続すると共に、データベース７４０、病院データベース７４２、腫瘍学情報システム（ＯＩＳ）７５０（例えば、患者情報を含む）、治療計画システム（ＴＰＳ）７６０（例えば、放射線治療装置７１０によって実行されるべき放射線治療治療計画を生成するためのもの）、画像取得装置７７０、表示装置７８０および／またはユーザインタフェース７９０の１つまたは複数を接続することができる。これらの構成要素の各々は、放射線治療装置７１０と同じ領域に収容されてもよく、または、例えば、インターネットまたはネットワーク接続によって放射線治療装置７１０に接続されて、放射線治療装置７１０から離れていてもよい。
［０１１５］
図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃを参照して上述したように。本明細書に開示される画像処理は、任意の適切なコンピュータまたは医療システム上で実行することができる。図１２は、上述の新規な技術を使用して放射線療法治療中にリアルタイム標的位置特定および追跡を実行するための例示的な放射線療法システム７００を示す。放射線治療システム７００は、インターネット７３２に接続されているネットワーク７３０に接続されている放射線治療装置７１０を含む。ネットワーク７３０は、放射線治療装置７１０を接続すると共に、データベース７４０、病院データベース７４２、腫瘍学情報システム（ＯＩＳ）７５０（例えば、患者情報を含む）、治療計画システム（ＴＰＳ）７６０（例えば、放射線治療装置７１０によって実行されるべき放射線治療治療計画を生成するためのもの）、画像取得装置７７０、表示装置７８０および／またはユーザインタフェース７９０の１つまたは複数を接続することができる。これらの構成要素の各々は、放射線治療装置７１０と同じ領域に収容されてもよく、または、例えば、インターネットまたはネットワーク接続によって放射線治療装置７１０に接続されて、放射線治療装置７１０から離れていてもよい。
［０１１６］
放射線治療装置７１０は、プロセッサ７１２、メモリ装置７１６、通信インタフェース７１４を含む。メモリデバイス７１６は、オペレーティングシステム７１８、治療計画ソフトウェア７２０、画像処理ソフトウェア７２４、画像再構成ソフトウェア７２６、標的位置特定モジュール７２８、および／または、プロセッサ７１２により実行される任意の他のコンピュータ実行可能命令のうちの１つまたは複数に対するコンピュータ実行可能命令を記憶することができる。これらの実行可能命令は、プロセッサ７１２を構成して、例えば、上述の例示的実施形態のステップ、例えば、ＣＢＣＴ投影のｄ空間への変換、ｄ空間またはｋ空間のうちの１つまたは複数における３Ｄまたは４ＤのＣＢＣＴまたはＭＲＩ画像の再構成、ｄ空間からｋ空間への投影画像の変換、および／または、投影画像のｋ空間から空間領域への変換を含むステップを実行することができる。
放射線治療装置７１０は、プロセッサ７１２、メモリ装置７１６、通信インタフェース７１４を含む。メモリデバイス７１６は、オペレーティングシステム７１８、治療計画ソフトウェア７２０、画像処理ソフトウェア７２４、画像再構成ソフトウェア７２６、標的位置特定モジュール７２８、および／または、プロセッサ７１２により実行される任意の他のコンピュータ実行可能命令のうちの１つまたは複数に対するコンピュータ実行可能命令を記憶することができる。これらの実行可能命令は、プロセッサ７１２を構成して、例えば、上述の例示的実施形態のステップ、例えば、ＣＢＣＴ投影のｄ空間への変換、ｄ空間またはｋ空間のうちの１つまたは複数における３Ｄまたは４ＤのＣＢＣＴまたはＭＲＩ画像の再構成、ｄ空間からｋ空間への投影画像の変換、および／または、投影画像のｋ空間から空間領域への変換を含むステップを実行することができる。
［０１１７］
プロセッサ７１２はメモリ装置７１６に通信可能に結合されてもよく、プロセッサ７１２はそこに格納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もよい。例えば、プロセッサ７１２は、画像処理ソフトウェア７２４および／または画像再構成ソフトウェア７２６を実行してそれぞれの機能を実施し、それらを、放射線療法中の患者における標的の位置を決定するためにこれらを標的位置特定モジュール７２８の機能と組み合わせることができる。加えて、プロセッサ７１２は、画像処理ソフトウェア７２４、画像再構成ソフトウェア７２６、および／または標的位置特定モジュール７２８とインターフェースで接続される治療計画ソフトウェア７２０（例えば、エレクタ社製のＭｏｎａｃｏ（登録商標）ソフトウェア）を実行することができる。
プロセッサ７１２はメモリ装置７１６に通信可能に結合されてもよく、プロセッサ７１２はそこに格納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もよい。例えば、プロセッサ７１２は、画像処理ソフトウェア７２４および／または画像再構成ソフトウェア７２６を実行してそれぞれの機能を実施し、それらを、放射線療法中の患者における標的の位置を決定するためにこれらを標的位置特定モジュール７２８の機能と組み合わせることができる。加えて、プロセッサ７１２は、画像処理ソフトウェア７２４、画像再構成ソフトウェア７２６、および／または標的位置特定モジュール７２８とインターフェースで接続される治療計画ソフトウェア７２０（例えば、エレクタ社製のＭｏｎａｃｏ（登録商標）ソフトウェア）を実行することができる。
［０１１８］
プロセッサ７１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）、または他の適切な機器のような1つまたは複数の汎用処理装置を含む処理装置であり得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ７１２は、複合命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）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、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであり得る。プロセッサ７１２は、また、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）などのような１つまたは複数の専用処理装置であり得る。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７１２は、汎用医用プロセッサではなく、例えば、医用画像処理に通常使用され、したがって、１つまたは複数のグラフィック処理装置および高速処理装置を含み得る専用プロセッサであり得る。プロセッサ７１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）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）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれか、または他の適切なプロセッサのような、１つまたは複数の既知の処理装置を含み得る。プロセッサ７１２は、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリー、または、他の適切なプロセッサからのＧＰＵのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。プロセッサ７１２は、いくつかの実施形態では、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＤｅｓｋｔｏｐ Ａ−４（６、８）シリーズ、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。一実施形態では、プロセッサ７１２は、大量の画像データおよび／または信号データをリアルタイムで処理するように構成されてもよく、ここで「リアルタイム」とは、入力データが放射線療法処置中に出力またはフィードバックが利用可能になることを可能にする速度で処理されることを意味する。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサに限定されるものではなく、大量の撮像データを識別、分析、維持、生成、および／または提供する、またはそのような撮像データを操作してターゲットを位置決めおよび追跡する、あるいは開示された実施形態と一致する他の種類のデータを操作するという計算要求を満たすように構成されるものである。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数のプロセッサ、例えばマルチコア設計また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むことができる。プロセッサ７１２は、メモリ７１６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、上記の様々な動作、プロセス、および方法を実行することができる。
プロセッサ７１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）、または他の適切な機器のような1つまたは複数の汎用処理装置を含む処理装置であり得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ７１２は、複合命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）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、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであり得る。プロセッサ７１２は、また、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）などのような１つまたは複数の専用処理装置であり得る。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７１２は、汎用医用プロセッサではなく、例えば、医用画像処理に通常使用され、したがって、１つまたは複数のグラフィック処理装置および高速処理装置を含み得る専用プロセッサであり得る。プロセッサ７１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）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）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれか、または他の適切なプロセッサのような、１つまたは複数の既知の処理装置を含み得る。プロセッサ７１２は、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリー、または、他の適切なプロセッサからのＧＰＵのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。プロセッサ７１２は、いくつかの実施形態では、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＤｅｓｋｔｏｐ Ａ−４（６、８）シリーズ、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。一実施形態では、プロセッサ７１２は、大量の画像データおよび／または信号データをリアルタイムで処理するように構成されてもよく、ここで「リアルタイム」とは、入力データが放射線療法処置中に出力またはフィードバックが利用可能になることを可能にする速度で処理されることを意味する。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサに限定されるものではなく、大量の撮像データを識別、分析、維持、生成、および／または提供する、またはそのような撮像データを操作してターゲットを位置決めおよび追跡する、あるいは開示された実施形態と一致する他の種類のデータを操作するという計算要求を満たすように構成されるものである。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数のプロセッサ、例えばマルチコア設計また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むことができる。プロセッサ７１２は、メモリ７１６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、上記の様々な動作、プロセス、および方法を実行することができる。
［０１１９］
メモリ装置７１６は、画像取得装置７７０または他の適切な画像取得装置から受信された画像データ７２２（例えば、ＣＴ、ＣＢＣＴ、ＭＲＩなど）を格納するメモリ装置７１６は、また、開示された実施形態と一致する動作を実行するために放射線治療装置７１０によって使用され得る任意のフォーマットの任意の他の適切な種類のデータ／情報を格納する。メモリ装置７１６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）またはラムバスＤＲＡＭのようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックメモリ（ＲＡＭ）（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、それらには、コンピュータ実行可能命令が任意のフォーマットで格納され得る。例示的実施形態では、メモリ装置７１６は複数のメモリ装置であり得る。いくつかの実施形態において、メモリ装置７１６は、遠隔に位置するがプロセッサ７１２にアクセス可能な複数のメモリ装置を含み得る。コンピュータプログラム命令は、プロセッサ７１２によってアクセスされ、ＲＯＭ、または任意の他の適切なメモリ位置から読み出され、プロセッサ７１２による実行のためにＲＡＭにロードされる。例えば、メモリ７１６は１つまたは複数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７１６に格納されたソフトウェアアプリケーションは、例えば、一般的なコンピュータシステム用のソフトウェア制御装置ならびにソフトウェア制御装置用のオペレーティングシステム７１８を含むことができる。さらに、メモリ７１６は、プロセッサ７１２によって実行可能なソフトウェアアプリケーション全体またはソフトウェアアプリケーションの一部だけを記憶することができる。例えば、記憶装置７１６は、治療計画システム７６０によって生成された１つまたは複数の放射線治療計画を記憶することができ、および／または治療計画ソフトウェア７２０を記憶することができる。
メモリ装置７１６は、画像取得装置７７０または他の適切な画像取得装置から受信された画像データ７２２（例えば、ＣＴ、ＣＢＣＴ、ＭＲＩなど）を格納するメモリ装置７１６は、また、開示された実施形態と一致する動作を実行するために放射線治療装置７１０によって使用され得る任意のフォーマットの任意の他の適切な種類のデータ／情報を格納する。メモリ装置７１６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）またはラムバスＤＲＡＭのようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックメモリ（ＲＡＭ）（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、それらには、コンピュータ実行可能命令が任意のフォーマットで格納され得る。例示的実施形態では、メモリ装置７１６は複数のメモリ装置であり得る。いくつかの実施形態において、メモリ装置７１６は、遠隔に位置するがプロセッサ７１２にアクセス可能な複数のメモリ装置を含み得る。コンピュータプログラム命令は、プロセッサ７１２によってアクセスされ、ＲＯＭ、または任意の他の適切なメモリ位置から読み出され、プロセッサ７１２による実行のためにＲＡＭにロードされる。例えば、メモリ７１６は１つまたは複数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７１６に格納されたソフトウェアアプリケーションは、例えば、一般的なコンピュータシステム用のソフトウェア制御装置ならびにソフトウェア制御装置用のオペレーティングシステム７１８を含むことができる。さらに、メモリ７１６は、プロセッサ７１２によって実行可能なソフトウェアアプリケーション全体またはソフトウェアアプリケーションの一部だけを記憶することができる。例えば、記憶装置７１６は、治療計画システム７６０によって生成された１つまたは複数の放射線治療計画を記憶することができ、および／または治療計画ソフトウェア７２０を記憶することができる。
［０１２０］
いくつかの実施形態では、メモリ装置７１６は機械可読記憶媒体を含み得る。例示的実施形態は、単一の媒体を含んでもよく、またはコンピュータ実行可能命令またはデータの１つまたは複数の組を格納する複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含んでもよい。「機械可読記憶媒体」という用語は、機械による実行のために一組の命令を記憶または符号化することができ、本開示の方法論のうちの任意の１つまたは複数の方法を機械に実行させる任意の媒体を指す。したがって、「機械可読記憶媒体」という用語は、それだけに限らないが、固体メモリ、光および磁気媒体などを含むと定義されるものとする。例えば、メモリ７１６は、１つまたは複数の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体とすることができる。
いくつかの実施形態では、メモリ装置７１６は機械可読記憶媒体を含み得る。例示的実施形態は、単一の媒体を含んでもよく、またはコンピュータ実行可能命令またはデータの１つまたは複数の組を格納する複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含んでもよい。「機械可読記憶媒体」という用語は、機械による実行のために一組の命令を記憶または符号化することができ、本開示の方法論のうちの任意の１つまたは複数の方法を機械に実行させる任意の媒体を指す。したがって、「機械可読記憶媒体」という用語は、それだけに限らないが、固体メモリ、光および磁気媒体などを含むと定義されるものとする。例えば、メモリ７１６は、１つまたは複数の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体とすることができる。
［０１２１］
放射線治療装置７１０は、通信インターフェース７１４を介してネットワーク７３０と通信することができ、通信インターフェース７１４は、プロセッサ７１２およびメモリ７１６に通信可能に結合することができる。通信インターフェース７１４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ー（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト等）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＷｉＦｉアダプター等）、通信アダプター（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ等）、または他の適切な接続を含み得る。通信インターフェース７１４は、放射線治療装置７１０がネットワーク７３０を介して遠隔地にある構成要素などの他の機械および装置と通信することを可能にする１つまたは複数のデジタルおよび／また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７１０は、通信インターフェース７１４を介してネットワーク７３０と通信することができ、通信インターフェース７１４は、プロセッサ７１２およびメモリ７１６に通信可能に結合することができる。通信インターフェース７１４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ー（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト等）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＷｉＦｉアダプター等）、通信アダプター（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ等）、または他の適切な接続を含み得る。通信インターフェース７１４は、放射線治療装置７１０がネットワーク７３０を介して遠隔地にある構成要素などの他の機械および装置と通信することを可能にする１つまたは複数のデジタルおよび／またはアナログ通信装置を含むことができる。
［０１２２］
ネットワーク７３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレスネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラ、など）、クライアントサーバ、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などを提供することができる。したがって、ネットワーク７３０は、放射線治療装置７１０と、ＴＰＳ７６０、ＯＩＳ７５０、画像取得装置７７０を含むいくつかの他の装置との間のデータ伝送を可能にする。さらに、ＴＰＳ７６０、ＯＩＳ７５０、画像取得装置７７０によって生成されたデータは、メモリ７１６、データベース７４０、および／または病院データベース７４２に格納することができる。データは、プロセッサ７１２によってアクセスされるために、ネットワーク７３０を介して、および通信インターフェース７１４を介して送信／受信される。
ネットワーク７３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレスネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラ、など）、クライアントサーバ、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などを提供することができる。したがって、ネットワーク７３０は、放射線治療装置７１０と、ＴＰＳ７６０、ＯＩＳ７５０、画像取得装置７７０を含むいくつかの他の装置との間のデータ伝送を可能にする。さらに、ＴＰＳ７６０、ＯＩＳ７５０、画像取得装置７７０によって生成されたデータは、メモリ７１６、データベース７４０、および／または病院データベース７４２に格納することができる。データは、プロセッサ７１２によってアクセスされるために、ネットワーク７３０を介して、および通信インターフェース７１４を介して送信／受信される。
（本開示の例示的方法）
［０１２３］
図１３乃至図１５は、（例えば、図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃ、および／または図１２のいずれかにおける）上述した医療システムまたは任意の他の適切なシステムによって実行することができる、本開示の例示的な方法を示すフローチャートである図１３乃至図１５において、受信ステップは、任意の適切な構成要素によって、例えば、（コントローラ１１５とデータベース１１７の１つまたは複数を含む）撮像及び制御システム１１１によって、ＴＡＳ１２０によって（例えば、入力／出力回路１２２、メモリ回路１２４、処理回路１２６の１つまたは複数によって）、放射線治療装置７１０によって（例えば、１つまたは複数のプロセッサ７１２、通信インターフェース７１４、メモリ７１６内の任意のコンポーネントを含むメモリ７１６によって）、または任意の他のデバイスまたは本明細書に記載のシステムの構成要素によって、実行され得る。
［０１２３］
図１３乃至図１５は、（例えば、図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃ、および／または図１２のいずれかにおける）上述した医療システムまたは任意の他の適切なシステムによって実行することができる、本開示の例示的な方法を示すフローチャートである図１３乃至図１５において、受信ステップは、任意の適切な構成要素によって、例えば、（コントローラ１１５とデータベース１１７の１つまたは複数を含む）撮像及び制御システム１１１によって、ＴＡＳ１２０によって（例えば、入力／出力回路１２２、メモリ回路１２４、処理回路１２６の１つまたは複数によって）、放射線治療装置７１０によって（例えば、１つまたは複数のプロセッサ７１２、通信インターフェース７１４、メモリ７１６内の任意のコンポーネントを含むメモリ７１６によって）、または任意の他のデバイスまたは本明細書に記載のシステムの構成要素によって、実行され得る。
［０１２４］
図１３は、ＣＢＣＴ画像データを受け取り（ステップ８０２）、次に画像データがｄ空間に変換される（ステップ８０３）方法８００を示す。一旦変換されると、画像データはｄ空間内の３Ｄ画像に再構成される（任意のステップ８０４）。任意に、画像データをｄ空間からｋ空間に変換し（ステップ８０５）、その後、ｋ空間内３Ｄ画像に再構成する（任意のステップ８０６）。３Ｄ画像の再構成は、ｄ空間またはｋ空間またはｄ空間とｋ空間の両方のいずれかで発生する（例えば、いくつかの再構成は、非空間領域のそれぞれで発生する）。最後に、画像データはｋ空間から空間領域へ変換される。
図１３は、ＣＢＣＴ画像データを受け取り（ステップ８０２）、次に画像データがｄ空間に変換される（ステップ８０３）方法８００を示す。一旦変換されると、画像データはｄ空間内の３Ｄ画像に再構成される（任意のステップ８０４）。任意に、画像データをｄ空間からｋ空間に変換し（ステップ８０５）、その後、ｋ空間内３Ｄ画像に再構成する（任意のステップ８０６）。３Ｄ画像の再構成は、ｄ空間またはｋ空間またはｄ空間とｋ空間の両方のいずれかで発生する（例えば、いくつかの再構成は、非空間領域のそれぞれで発生する）。最後に、画像データはｋ空間から空間領域へ変換される。
［０１２５］
図１４は、他の実施形態による方法９００を示す。図１４の方法では、複数のＣＢＣＴ投影画像が受け取られる（ステップ９０２）。複数のＣＢＣＴ画像は、現在の画像と複数の古い画像とを含む。複数のＣＢＣＴ投影画像の各々はｄ空間に変換される（ステップ９０３）。一旦ｄ空間に変換されると、複数の画像はｋ空間に変換されるか（ステップ９０４）、あるいは、現在の画像がｄ空間内の複数の投影画像から３Ｄ画像を再構成するための制約として使用される（ステップ９０５）。ステップ９０５が実行されると、再構成された画像はｋ空間に変換され（ステップ９０７）、次に空間領域に変換される（ステップ９０９）。ステップ９０４が選択された場合、現在の画像は、ｋ空間内の複数の投影画像から３Ｄ画像を再構成するための制約として使用され（ステップ９０６）、再構成された３Ｄ画像は空間領域に変換される。
図１４は、他の実施形態による方法９００を示す。図１４の方法では、複数のＣＢＣＴ投影画像が受け取られる（ステップ９０２）。複数のＣＢＣＴ画像は、現在の画像と複数の古い画像とを含む。複数のＣＢＣＴ投影画像の各々はｄ空間に変換される（ステップ９０３）。一旦ｄ空間に変換されると、複数の画像はｋ空間に変換されるか（ステップ９０４）、あるいは、現在の画像がｄ空間内の複数の投影画像から３Ｄ画像を再構成するための制約として使用される（ステップ９０５）。ステップ９０５が実行されると、再構成された画像はｋ空間に変換され（ステップ９０７）、次に空間領域に変換される（ステップ９０９）。ステップ９０４が選択された場合、現在の画像は、ｋ空間内の複数の投影画像から３Ｄ画像を再構成するための制約として使用され（ステップ９０６）、再構成された３Ｄ画像は空間領域に変換される。
［０１２６］
図１５は、他の例示的方法１０００を示す。方法１０００では、ＣＢＣＴ画像データを受け取り（ステップ１００２）、ＣＢＣＴ画像データの一部を分離する（ステップ１００３）。次に、ＣＢＣＴ画像データの一部をｋ空間に変換する（ステップ１００４）。３Ｄ画像をｋ空間で再構成し（ステップ１００５）、次いで再構成された３Ｄ画像をｋ空間から空間領域に変換する（ステップ１００６）。
図１５は、他の例示的方法１０００を示す。方法１０００では、ＣＢＣＴ画像データを受け取り（ステップ１００２）、ＣＢＣＴ画像データの一部を分離する（ステップ１００３）。次に、ＣＢＣＴ画像データの一部をｋ空間に変換する（ステップ１００４）。３Ｄ画像をｋ空間で再構成し（ステップ１００５）、次いで再構成された３Ｄ画像をｋ空間から空間領域に変換する（ステップ１００６）。
［０１２７］
本開示の多くの特徴および利点は詳細な明細書から明らかであり、したがって、添付の特許請求の範囲によって、本開示の真の精神および範囲内に入る本開示のすべてのそのような特徴および利点を網羅することが意図されている。さらに、当業者には多くの修正形態および変形形態が容易に思い浮かぶので、本開示を、例示され説明された厳密な構造および動作に限定することは望ましくなく、したがって、すべての適切な修正形態および等価物が、本開示の範囲内となる。
本開示の多くの特徴および利点は詳細な明細書から明らかであり、したがって、添付の特許請求の範囲によって、本開示の真の精神および範囲内に入る本開示のすべてのそのような特徴および利点を網羅することが意図されている。さらに、当業者には多くの修正形態および変形形態が容易に思い浮かぶので、本開示を、例示され説明された厳密な構造および動作に限定することは望ましくなく、したがって、すべての適切な修正形態および等価物が、本開示の範囲内となる。
［０１２８］
さらに、当業者は、本開示の基礎となる概念が、本開示のいくつかの目的を実行するための他の構造、方法、およびシステムを設計するための基礎として容易に使用され得ることを理解するであろう。したがって、特許請求の範囲は、前述の説明によって限定されると見なされるべきではない。
さらに、当業者は、本開示の基礎となる概念が、本開示のいくつかの目的を実行するための他の構造、方法、およびシステムを設計するための基礎として容易に使用され得ることを理解するであろう。したがって、特許請求の範囲は、前述の説明によって限定されると見なされるべきではない。
Claims (49)
- 患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムであって、
前記システムは：
前記患者の標的領域の複数の非平行投影画像を受信し；
前記複数の非平行投影画像を非空間領域に変換し；
前記非空間領域における前記複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成し；
前記再構成された三次元画像を前記非空間領域から前記空間領域に変換する
ように構成されている少なくとも１つのコンピュータシステムを備える
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像である
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、前記第１の期間より前の１つまたは複数の期間に取得された複数の古い投影画像とを含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項３記載のシステムにおいて、
前記１つの現在の投影画像は、前記非空間領域における３次元画像の再構成中に複数の古い投影画像が適合される制約として使用される
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記非空間領域は第１の非空間領域であり、
前記少なくとも１つのコンピュータシステムは、更に、
前記再構成された三次元画像を前記空間領域に変換する前に、前記再構成された三次元画像を第２の非空間領域に変換するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項５記載のシステムにおいて、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記非空間領域は第２の非空間領域であり、
前記少なくとも１つのコンピュータシステムは。更に、
前記複数の非平行投影画像を前記第２の非空間領域に変換する前に、前記複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項７記載のシステムにおいて、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記標的領域は、腫瘍を含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記システムは、更に、
前記複数の非平行投影画像を取得し、それらを前記コンピュータシステムに送信するように構成された線形加速器を備える
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１０記載のシステムにおいて、
前記少なくとも１つのコンピュータシステムは、更に、
前記再構成された三次元画像内の前記標的領域内の標的の位置に基づいて前記線形加速器の特性を修正するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１１記載のシステムにおいて、
前記線形加速器の特性は、前記線形加速器から出力される放射ビームの特性である
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１１記載のシステムにおいて、
前記線形加速器の特性は、前記患者に対する前記線形加速器の少なくとも一部の向きである
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１１記載のシステムにおいて、
前記少なくとも１つのコンピュータシステムは、更に、
前記再構成された三次元画像内の前記標的領域内の標的の位置に基づいて治療計画を修正するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記少なくとも１つのコンピュータシステムは、更に、
前記患者の前記標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受信し；
前記１つまたは複数の第２の非平行投影画像を前記非空間領域に変換し；
前記非空間領域内の前記少なくとも１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の三次元画像を再構成し、
前記再構成された第２の三次元画像を前記非空間領域から前記空間領域に変換するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１記載のシステムにおいて、
前記少なくとも１つのコンピュータシステムは、リアルタイムで受信、変換、再構成、および変換するように構成されている
ことを特徴とするシステム。 - 患者の標的領域の三次元画像を生成するためコンピュータにより実施される方法であって、
前記方法は：
前記患者の前記標的領域の複数の非平行投影画像を受信し；
前記複数の非平行投影画像を非空間領域に変換し；
非空間領域において前記複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成し、
前記再構成された三次元画像を前記非空間領域から前記空間領域へ変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像である
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、前記第１の期間より前の１つまたは複数の期間に取得された複数の古い投影画像とを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１９記載の方法において、
前記１つの現在の投影画像は、前記三次元画像を前記非空間領域で再構成するときに前記複数の古い投影画像が適合される制約として使用される
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記非空間領域は第１の非空間領域であり、
前記方法は、更に、
前記再構成された三次元画像を前記空間領域に変換する前に、前記再構成された三次元画像を第２の非空間領域に変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項２１記載の方法において、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記非空間領域は第２の非空間領域であり、
前記方法は、更に、
前記複数の非平行投影画像を前記第２の非空間領域に変換する前に、前記複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項２３記載の方法において、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記標的領域は、腫瘍を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記方法は、更に、
前記再構成された三次元画像内の前記標的領域内の標的の位置に基づいて医療機器によって送達される治療計画を修正する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記方法は、更に、
前記患者の前記標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受信し；
前記１つまたは複数の第２の複数の非平行投影画像を前記非空間領域に変換し；
前記非空間領域内の前記１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の三次元画像を再構成し；
前記再構成された第２の３次元画像を前記非空間領域から前記空間領域に変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１７記載の方法において、
前記受信、変換、再構成、および変換のそれぞれはリアルタイムで実行される
ことを特徴とする方法。 - プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、患者の標的領域の三次元画像を生成するための方法を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
前記患者の前記標的領域の複数の非平行投影画像を受信し；
前記複数の非平行投影画像を非空間領域に変換し；
前記非空間領域において前記複数の非平行投影画像から三次元画像を再構成し；
前記再構成された三次元画像を前記非空間領域から前記空間領域へ変換する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 請求項２９記載の方法において、
前記複数の非平行投影画像は、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影画像である
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記複数の非平行投影画像は、第１の期間に取得された１つの現在の投影画像と、前記第１の期間より前の１つまたは複数の期間に取得された複数の古い投影画像とを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項３１記載の方法において、
前記１つの現在の投影画像は、前記三次元画像を前記非空間領域で再構成するときに前記複数の古い投影画像が適合される制約として使用される
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記非空間領域は第１の非空間領域であり、
前記方法は、更に、
前記再構成された三次元画像を前記空間領域に変換する前に、前記再構成された三次元画像を第２の非空間領域に変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項３３記載の方法において、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記非空間領域は第２の非空間領域であり、
前記方法は、更に、
前記複数の非平行投影画像を前記第２の非空間領域に変換する前に、前記複数の非平行投影画像を第１の非空間領域に変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項３５記載の方法において、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記標的領域は、腫瘍を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記方法は、更に、
前記再構成された三次元画像内の前記標的領域内の標的の位置に基づいて医療機器によって送達される治療計画を修正する
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記方法は、更に、
前記患者の前記標的領域の１つまたは複数の第２の非平行投影画像を受信し；
前記１つまたは複数の第２の非平行投影画像を前記非空間領域に変換し；
前記非空間領域内の前記１つまたは複数の第２の非平行投影画像から第２の三次元画像を再構成し；
前記再構成された第２の三次元画像を前記非空間領域から前記空間領域に変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項２９記載の方法において、
前記受信、変換、再構成、および変換のそれぞれはリアルタイムで実行される
ことを特徴とする方法。 - 患者の標的領域の三次元画像を生成するためのシステムであって、
前記システムは：
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データを受信し；
前記撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換し；
前記撮像データを前記第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換し；
前記第１の非空間領域および前記第２の非空間領域の少なくとも一方において、前記撮像データから三次元画像を再構成し；
前記再構成された三次元画像を前記第２の非空間領域から前記空間領域に変換する
ように構成されている少なくとも１つのコンピュータシステムを備える
ことを特徴とするシステム。 - 請求項４１記載のシステムにおいて、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とするシステム。 - 請求項４１記載のシステムにおいて、
前記撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含む
ことを特徴とするシステム。 - 患者の標的領域の三次元画像を生成するためコンピュータにより実施される方法であって、
前記方法は：
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データを受信し；
前記撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換し；
前記撮像データを前記第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換し；
前記第１の非空間領域および前記第２の非空間領域のうちの少なくとも一方において、前記撮像データから三次元画像を再構成し；
前記再構成された三次元画像を前記第２の非空間領域から前記空間領域へ変換する
ことを特徴とする方法。 - 請求項４４記載の方法において、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とする方法。 - 請求項４４記載の方法において、
前記撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含む
ことを特徴とする方法。 - プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、患者の標的領域の三次元画像を生成するための方法を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記方法は：
コーンビームコンピュータ断層撮影画像データを受信し；
前記撮像データを空間領域から第１の非空間領域に変換し；
前記撮像データを前記第１の非空間領域から第２の非空間領域に変換し；
前記第１の非空間領域および前記第２の非空間領域のうちの少なくとも一方において、前記撮像データから三次元画像を再構成し；
前記再構成された三次元画像を前記第２の非空間領域から前記空間領域へ変換する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 請求項４７記載の方法において、
前記第１の非空間領域はｄ空間であり、前記第２の非空間領域はｋ空間である
ことを特徴とする方法。 - 請求項４７記載の方法において、
前記撮像データは、複数のコーンビームコンピュータ断層撮影投影を含む
ことを特徴とする方法。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US15/357,193 | 2016-11-21 | ||
| US15/357,193 US10134155B2 (en) | 2016-11-21 | 2016-11-21 | Systems and methods for real-time imaging |
| PCT/CA2017/051373 WO2018090141A1 (en) | 2016-11-21 | 2017-11-17 | Systems and methods for real-time imaging |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020511175A true JP2020511175A (ja) | 2020-04-16 |
| JP6792078B2 JP6792078B2 (ja) | 2020-11-25 |
Family
ID=62144994
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019527434A Active JP6792078B2 (ja) | 2016-11-21 | 2017-11-17 | リアルタイム撮像のためのシステムおよび方法 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10134155B2 (ja) |
| EP (2) | EP3542289B1 (ja) |
| JP (1) | JP6792078B2 (ja) |
| CN (1) | CN110268446B (ja) |
| AU (1) | AU2017359677B2 (ja) |
| RU (1) | RU2719024C1 (ja) |
| WO (1) | WO2018090141A1 (ja) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104820302B (zh) * | 2015-05-19 | 2018-05-18 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 取向膜检测装置及方法 |
| US10134155B2 (en) | 2016-11-21 | 2018-11-20 | Elekta Limited | Systems and methods for real-time imaging |
| US10186055B2 (en) * | 2017-03-23 | 2019-01-22 | Shimadzu Corporation | DRR image generation method and DRR image generation apparatus |
| US11694373B2 (en) * | 2017-04-07 | 2023-07-04 | Regents Of The University Of Minnesota | Methods for scan-specific k-space interpolation reconstruction in magnetic resonance imaging using machine learning |
| CN108064396B (zh) * | 2017-05-27 | 2021-04-30 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 一种在图像引导放射治疗中补偿诊察台下沉的系统和方法 |
| US11083913B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-08-10 | Elekta, Inc. | Machine learning approach to real-time patient motion monitoring |
| US10803987B2 (en) * | 2018-11-16 | 2020-10-13 | Elekta, Inc. | Real-time motion monitoring using deep neural network |
| EP3886703B1 (en) | 2018-11-30 | 2023-12-20 | Accuray, Inc. | Method and apparatus for improving scatter estimation and correction in imaging |
| US11751827B2 (en) * | 2019-09-24 | 2023-09-12 | Brainlab Ag | Method and system for determining the configuration of a medical imaging system |
| CN110917509B (zh) * | 2019-10-22 | 2021-02-12 | 苏州雷泰智能科技有限公司 | 一种基于双能cbct的成像方法、系统及放射治疗装置 |
| US20230404504A1 (en) * | 2020-11-05 | 2023-12-21 | Seetreat Pty Ltd | Kalman filter framework to estimate 3d intrafraction motion from 2d projection |
| WO2022251417A1 (en) * | 2021-05-26 | 2022-12-01 | The Brigham And Women's Hospital, Inc. | System and methods for patient tracking during radiaton therapy |
| US11794039B2 (en) | 2021-07-13 | 2023-10-24 | Accuray, Inc. | Multimodal radiation apparatus and methods |
| US11854123B2 (en) | 2021-07-23 | 2023-12-26 | Accuray, Inc. | Sparse background measurement and correction for improving imaging |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62144276A (ja) * | 1985-12-19 | 1987-06-27 | Toshiba Corp | 立体画像表示装置 |
| US20040240603A1 (en) * | 2003-05-27 | 2004-12-02 | Qingzhong (James) Cai | Method for fast image reconstruction with compact radiation source and detector arrangement using computerized tomography |
| US20040258194A1 (en) * | 2003-06-20 | 2004-12-23 | Guang-Hong Chen | Fourier space tomographic image reconstruction method |
| JP2005013736A (ja) * | 2003-06-25 | 2005-01-20 | General Electric Co <Ge> | 直線形軌道型ディジタル・トモシンセシス・システム及び方法 |
| US20060147097A1 (en) * | 2002-10-17 | 2006-07-06 | Commissariat A L'energie Atomique | Method for reconstructing an image from a set of projections by applying a wavelet transform |
| US20070297661A1 (en) * | 2006-05-31 | 2007-12-27 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Tomographic reconstruction for x-ray cone-beam scan data |
| US20080240525A1 (en) * | 2007-03-29 | 2008-10-02 | Martti Kalke | Method and system for reconstructing a medical image of an object |
| JP2009545409A (ja) * | 2006-08-03 | 2009-12-24 | ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア | トモグラフィーにおけるドーズ低減および画像改良のための反復方法 |
| US20120035462A1 (en) * | 2010-08-06 | 2012-02-09 | Maurer Jr Calvin R | Systems and Methods for Real-Time Tumor Tracking During Radiation Treatment Using Ultrasound Imaging |
| WO2016094668A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Elekta, Inc. | Magnetic resonance projection imaging |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5461651A (en) | 1993-11-17 | 1995-10-24 | General Electric Company | Reconstruction of images in cone beam scanning with rectangular detector elements |
| EP2311526A3 (en) | 2000-02-18 | 2011-12-07 | William Beaumont Hospital | Cone-beam computerized tomography with a flat-panel imager |
| DE602006010388D1 (de) | 2005-07-08 | 2009-12-24 | Wisconsin Alumni Res Found | Bildrekonstruktion unter Nebenbedingungen |
| EP2010058B1 (en) * | 2006-04-14 | 2017-05-17 | William Beaumont Hospital | Computed Tomography System and Method |
| US7983465B2 (en) * | 2007-05-09 | 2011-07-19 | Société De Commercialisation Des Produits De La Recherche Appliquée - Socpra Sciences Santé Et Humaines, S.E.C. | Image reconstruction methods based on block circulant system matrices |
| ATE518214T1 (de) | 2007-05-17 | 2011-08-15 | Elekta Ab | Kegelstrahl-ct-rekonstruktion zur aufnahmezeit |
| US20100119033A1 (en) | 2008-11-12 | 2010-05-13 | The Methodist Hospital Research Institute | Intensity-modulated, cone-beam computed tomographic imaging system, methods, and apparatus |
| CN102711613B (zh) * | 2010-01-13 | 2015-07-15 | 澳大利亚国立大学 | 计算断层摄影成像方法及系统 |
| US8358738B2 (en) | 2010-08-27 | 2013-01-22 | Elekta Ab (Publ) | Respiration-correlated radiotherapy |
| GB2507792B (en) | 2012-11-12 | 2015-07-01 | Siemens Plc | Combined MRI and radiation therapy system |
| US10134155B2 (en) | 2016-11-21 | 2018-11-20 | Elekta Limited | Systems and methods for real-time imaging |
-
2016
- 2016-11-21 US US15/357,193 patent/US10134155B2/en active Active
-
2017
- 2017-11-17 CN CN201780079341.4A patent/CN110268446B/zh active Active
- 2017-11-17 EP EP17871171.9A patent/EP3542289B1/en active Active
- 2017-11-17 JP JP2019527434A patent/JP6792078B2/ja active Active
- 2017-11-17 EP EP21185434.4A patent/EP3913580A1/en active Pending
- 2017-11-17 AU AU2017359677A patent/AU2017359677B2/en active Active
- 2017-11-17 WO PCT/CA2017/051373 patent/WO2018090141A1/en unknown
- 2017-11-17 RU RU2019119212A patent/RU2719024C1/ru active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62144276A (ja) * | 1985-12-19 | 1987-06-27 | Toshiba Corp | 立体画像表示装置 |
| US20060147097A1 (en) * | 2002-10-17 | 2006-07-06 | Commissariat A L'energie Atomique | Method for reconstructing an image from a set of projections by applying a wavelet transform |
| US20040240603A1 (en) * | 2003-05-27 | 2004-12-02 | Qingzhong (James) Cai | Method for fast image reconstruction with compact radiation source and detector arrangement using computerized tomography |
| US20040258194A1 (en) * | 2003-06-20 | 2004-12-23 | Guang-Hong Chen | Fourier space tomographic image reconstruction method |
| JP2005013736A (ja) * | 2003-06-25 | 2005-01-20 | General Electric Co <Ge> | 直線形軌道型ディジタル・トモシンセシス・システム及び方法 |
| US20070297661A1 (en) * | 2006-05-31 | 2007-12-27 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Tomographic reconstruction for x-ray cone-beam scan data |
| JP2009545409A (ja) * | 2006-08-03 | 2009-12-24 | ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア | トモグラフィーにおけるドーズ低減および画像改良のための反復方法 |
| US20080240525A1 (en) * | 2007-03-29 | 2008-10-02 | Martti Kalke | Method and system for reconstructing a medical image of an object |
| US20120035462A1 (en) * | 2010-08-06 | 2012-02-09 | Maurer Jr Calvin R | Systems and Methods for Real-Time Tumor Tracking During Radiation Treatment Using Ultrasound Imaging |
| WO2016094668A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Elekta, Inc. | Magnetic resonance projection imaging |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 篠原 広行，ほか４名: ""断層映像法の基礎 第３６回 ラドン空間とコーンビーム"", 断層映像研究会雑誌, vol. 第39巻, 第1号, JPN6020007786, April 2012 (2012-04-01), pages 1 - 10, ISSN: 0004223207 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6792078B2 (ja) | 2020-11-25 |
| AU2017359677A1 (en) | 2019-07-11 |
| US20180144510A1 (en) | 2018-05-24 |
| CN110268446A (zh) | 2019-09-20 |
| EP3542289A1 (en) | 2019-09-25 |
| US10134155B2 (en) | 2018-11-20 |
| AU2017359677B2 (en) | 2020-03-05 |
| RU2719024C1 (ru) | 2020-04-16 |
| EP3913580A1 (en) | 2021-11-24 |
| EP3542289A4 (en) | 2020-05-27 |
| EP3542289B1 (en) | 2021-07-14 |
| CN110268446B (zh) | 2020-08-25 |
| WO2018090141A1 (en) | 2018-05-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6792078B2 (ja) | リアルタイム撮像のためのシステムおよび方法 | |
| US10791958B2 (en) | Magnetic resonance projection imaging | |
| EP3787745B1 (en) | Phantom for adaptive radiotherapy | |
| JP6886565B2 (ja) | 表面の動きを追跡する方法及び装置 | |
| JP7307822B2 (ja) | 投影画像を用いた放射線治療の制御点の予測 | |
| JP6951037B2 (ja) | 放射線治療の計画または管理の電子モデリング | |
| AU2018266458B2 (en) | Systems and methods of accounting for shape change during radiotherapy | |
| CN117957574A (zh) | 迭代图像重建 | |
| US20230302297A1 (en) | Patient imaging for dynamic online adaptive radiotherapy | |
| US20210121715A1 (en) | Cardiac ablation using an mr linac | |
| WO2023279188A1 (en) | Quality factor using reconstructed images | |
| CN209248027U (zh) | 监测器室 | |
| US20230372739A1 (en) | Techniques for detecting movement during radiotherapy treatment |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190716 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200116 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20200116 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20200225 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200303 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200522 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200616 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200911 |
|
| 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: 20201020 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201105 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6792078 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |