JP2021519120A - Ct/linacコンソールにおける適応放射線療法のための決定支援ツール - Google Patents
Ct/linacコンソールにおける適応放射線療法のための決定支援ツール Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021519120A JP2021519120A JP2020551370A JP2020551370A JP2021519120A JP 2021519120 A JP2021519120 A JP 2021519120A JP 2020551370 A JP2020551370 A JP 2020551370A JP 2020551370 A JP2020551370 A JP 2020551370A JP 2021519120 A JP2021519120 A JP 2021519120A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- radiotherapy
- radiation therapy
- adaptive
- perturbation
- console
- 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.)
- Withdrawn
Links
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 title claims abstract description 273
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 80
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 claims abstract description 67
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 47
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 37
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 28
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims description 27
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 24
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims description 22
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 claims description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 18
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 18
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 35
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 22
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 21
- 101150014906 TPS10 gene Proteins 0.000 description 18
- 238000007408 cone-beam computed tomography Methods 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 17
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 16
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 15
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 14
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 13
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 12
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 11
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 11
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 10
- 230000009471 action Effects 0.000 description 9
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 6
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 6
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 5
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 4
- 210000002307 prostate Anatomy 0.000 description 4
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 4
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 3
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 3
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 3
- 238000012879 PET imaging Methods 0.000 description 2
- 108091006611 SLC10A1 Proteins 0.000 description 2
- 102100021988 Sodium/bile acid cotransporter Human genes 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 2
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000003211 malignant effect Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 208000023958 prostate neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 2
- 230000004614 tumor growth Effects 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002308 calcification Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 1
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000005865 ionizing radiation Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000002522 swelling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 1
- 210000001835 viscera Anatomy 0.000 description 1
- 230000004584 weight gain Effects 0.000 description 1
- 235000019786 weight gain Nutrition 0.000 description 1
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/103—Treatment planning systems
- A61N5/1039—Treatment planning systems using functional images, e.g. PET or MRI
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/103—Treatment planning systems
- A61N5/1038—Treatment planning systems taking into account previously administered plans applied to the same patient, i.e. adaptive radiotherapy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1077—Beam delivery systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- 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
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/103—Treatment planning systems
- A61N2005/1041—Treatment planning systems using a library of previously administered radiation treatment applied to other patients
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N5/00—Radiation therapy
- A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
- A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
- A61N2005/1074—Details of the control system, e.g. user interfaces
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Radiation-Therapy Devices (AREA)
Abstract
放射線療法送達装置コンソール(50)は、放射線療法送達装置(36)及びイメージング装置(40,42)を制御し、さらに、以下のように適応放射線療法(ART)推奨を実行する。イメージング装置は、患者の現在の画像(44)を取得するように制御される。現在の画像の少なくとも1つの摂動が、患者の放射線療法計画(22)が生成された放射線療法計画画像(1)と比較して決定される。決定された少なくとも1つの摂動に基づいて、ARTを実施する必要があるかどうかを示すART推奨スコアが計算される。計算されたART推奨スコアに基づいてARTを実施するかどうかに関する推奨が表示されるか、又はART推奨基準を満たす計算されたART推奨スコアを条件としてアラームが表示される。
Description
以下は、概して、放射線療法技術、放射線療法計画技術、適応放射線療法技術、及び関連技術に関する。
放射線療法は、特定のタイプの癌の一般的な治療法である。一般に、目標は、周囲の健康な組織、特にいわゆる重要な組織又はリスク臓器(OAR)への放射線被曝を最小限に抑えながら、腫瘍又は他の悪性組織に処方線量の放射線を送達することである。線形加速器(linac)又は他の放射線療法送達(delivery:照射)装置が、治療用放射線(例えば、エネルギーの高い電子、陽子、又はX線)を送達するために使用される。linacは、患者の周りの様々な角度で治療用放射線のトモグラフィック(tomographic)送達を可能にする回転式ガントリを含み、linacの設計及び処方された放射線療法プロトコルに依存して、ステップアンドシュート(step-and-shoot)又は連続送達モードで動作し得る。放射線ビームはトモグラフィック送達中に変調されるため、この技術は一般に強度変調放射線療法(IMRT)と呼ばれる。三次元共形放射線療法(3D CRT)、強度変調アーク療法(IMAT)、及びボリューム変調アーク療法(VMAT)等の他の放射線療法送達技術を使用することができる。同様に、複数の放射線ビームを同時に送達する装置等の、他の放射線療法送達装置をlinacの傍で使用することができる。多くの放射線療法プロトコルでは、分割された(fractionated)放射線療法の送達が採用されており、そこでの総放射線量は、数日又はそれ以上間隔を空け得る複数のセッション(すなわち、「分割部分(fractions)」)に亘って送達される。分割された放射線療法は、有効性を高め、OARへの長期的な損傷を軽減することが分かっている。
効果的な放射線療法を送達するために、個々の患者のための放射線治療計画が作成される。これは、透過型コンピュータ断層撮影法(CT)又は磁気共鳴画像法(MRI)等の放射線イメージング・モダリティによって、可能性として、ポジトロン放射断層撮影法(PET)又は単一光子放射コンピュータ断層撮影法(SPECT)等のエミッションイメージングモダリティによって提供される腫瘍又は他の悪性組織に関する分割情報によって増強された、個々の患者の関連する解剖学的構造の詳細な計画画像を取得することを伴う。計画画像は、手動、自動、又は半自動の輪郭形成を使用して腫瘍及び隣接するOARを線で描くように輪郭を描く(通常、自動生成された輪郭は、腫瘍学者又は他の資格のある医療専門家によって適切に検討及び調整される)。腫瘍学者は、各腫瘍に送達される処方線量及びOARの最大線量等、治療の目的を立てる。次に、治療計画システム(TPS:Treatment Planning System)を適用して、患者の個別化された放射線治療計画を作成する。これは、通常、放射線物理学者と呼ばれることもある専門家によって、放射線送達装置(linac等)の初期設定又はパラメータが設定され、結果として生じる放射線フルエンス又は線量分布がTPSによってシミュレートされ、腫瘍学者が設定した計画目標と比較され、その後、設定/パラメータを調整し、目的を実質的に満たす最適化された設定/パラメータが得られるまで、フルエンス又は線量分布を繰り返し再計算する「逆」プロセスを使用して行われる。このプロセス中に、分割数(分割された放射線療法プロトコルの場合)を変更して、分割数の影響を確認及び最適化することもできる。多数の設定/パラメータが存在し、分割を調整しているにもかかわらず、実際には、最終的な放射線治療計画は全ての目的を完全に満たすとは限らない。腫瘍学者は、提案された放射線治療計画を検討して承認するか、あるいは計画を不承認にして改善が必要な領域を特定する場合がある。不承認の場合に、放射線物理学者は、TPSを使用してさらに最適化を実行し、計画が承認に達するまで、更新された治療計画を腫瘍学者に提示する。
放射線療法セッション(すなわち、分割部分)が実施される場合に、患者は、治療位置に到着し、患者支持体上に位置付けされる。腫瘍及びOARは、放射線療法計画が作成されたCT又はMRI計画画像の取得中と実質的に同じ位置にある必要があるため、この位置付けは重要である。位置付けを支援するために、多くのlinac又は他の放射線送達装置は、組込み式のCTイメージング(サブ)システムを含み、放射線療法送達の開始直前に治療患者支持体上に位置付けされた患者の画像を取得する。これは、多くの場合、コーンビームCT(CBCT)イメージングシステムである。このCBCT画像は、患者の位置付けを支援するために使用される。
適応放射線療法(ART)は、CBCT画像に基づいて放射線送達の開始直前に分割部分の放射線療法計画を調整することができる変形アプローチである。ARTは、患者の解剖学的構造が時間とともに変化する可能性があるという事実を説明するように設計されている。例えば、別のセッションに対するあるセッション中に膀胱が多少なりともいっぱいになり、臓器が体内で移動し、患者の体重が増えたり減ったりし、悪性腫瘍が縮小又は成長したり等することがある。これらの変化は、放射線療法計画自体を調整することで対応できる。この目的のために、linacでCBCTによって新たに取得した画像は、TPSに送信される。そこで、放射線物理学者は、画像に輪郭を描き、分割部分についての現在の放射線治療計画の設定/パラメータを使用して、新たに取得した画像のフルエンス又は線量分布をシミュレートする。このシミュレーションに基づいて、放射線治療計画を更新するためにARTを実施する必要があるかどうかに関する決定がなされる。その場合に、新たに取得した画像を使用してさらに最適化を実行することにより、治療計画が更新される。ARTが不要であると決定された場合に、この決定は放射線療法送達ラボに通知され、そこで既存の計画を使用して放射線送達が実施される。
以下は、特定の改善を開示する。
本明細書に開示されるいくつかの実施形態では、非一時的な記憶媒体は、ディスプレイ、少なくとも1つのユーザ入力装置、及び電子プロセッサを含むコンソールによって読み取り可能及び実行可能な命令を格納し、命令が電子プロセッサによって実行されると、電子プロセッサに、放射線療法計画を生成するために使用される放射線療法計画画像と比較した、現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定すること;放射線療法計画に固有であり、且つ決定された少なくとも1つの摂動に機能的(関数的)に依存する放射線療法計画固有の摂動モデルの適用を含む操作(operation:動作/演算)によって適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す適応放射線療法推奨スコアを計算すること;及びコンソールのディスプレイ上に、(i)計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する推奨、及び(ii)ART推奨基準を満たす計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とするアラームのいずれかを表示すること、を含む方法を行わせる。
本明細書に開示されるいくつかの実施形態では、コンソールは、ディスプレイ、少なくとも1つのユーザ入力装置、電子プロセッサ、及び電子プロセッサによって読み取り可能及び実行可能な命令を格納する非一時的な記憶媒体を含み、電子プロセッサは、コンソールに動作可能に接続された放射線療法送達装置を制御する。命令は、電子プロセッサによってさらに読み取り可能及び実行可能であり、命令が電子プロセッサによって実行されると、電子プロセッサに、患者の現在の画像を受信すること;患者の放射線療法計画が生成された放射線療法計画画像と比較した、現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定すること;決定された少なくとも1つの摂動に基づいて、適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す適応放射線療法推奨スコアを計算すること;及びディスプレイ上に、(i)計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する推奨、及び(ii)ART推奨基準を満たす計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とするアラームのいずれかを表示すること、を含む方法を行わせる。
本明細書に開示されるいくつかの実施形態では、放射線療法送達システムは、患者支持体上に配置された患者に治療用放射線を送達するように構成された放射線療法送達装置と;放射線療法送達装置の患者支持体上に配置された患者を画像化するように構成されたイメージング装置と;直前の段落に記載され、放射線療法送達装置を制御し、且つイメージング装置を制御するために動作可能に接続されるコンソールと;を含む。いくつかの実施形態では、放射線療法送達装置は線形加速器(Linac)を含み、イメージング装置はコンピュータ断層撮影(CT)スキャナを含む。
本明細書に開示されるいくつかの実施形態では、適応放射線療法推奨方法は、患者の放射線療法計画が生成された患者の放射線療法計画画像と比較した、患者の現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定するステップと;決定された少なくとも1つの摂動に基づいて、現在の画像によって表されるような患者の線量分布をシミュレートせずに、適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す適応放射線療法推奨スコアを計算するステップと;ディスプレイを制御して、(i)計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する推奨、及び(ii)ART推奨基準を満たす計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とするアラームのいずれかを提示するステップと;を含む。適応放射線療法推奨方法は、電子プロセッサによって適切に実行される。
1つの利点は、適応放射線療法(ART)を実施すべきかどうかを決定する際の遅延を低減することにある。
別の利点は、ARTを実施すべきかどうかを決定するための原理的な基礎を提供することにある。
別の利点は、放射線物理学者又は治療計画システム(TPS)の他のオペレータの作業負荷の低減にある。
別の利点は、TPSでの計算作業負荷の低減にある。
所与の実施形態は、前述した利点を1つ、2つ、又はそれ以上、又は全て提供する、或いは全く提供しないことができ、及び/又は本開示を読んで理解すると当業者に明らかになる他の利点を提供することができる。
本発明は、様々な構成要素及び構成要素の配置、並びに様々なステップ及びステップの配置の形態をとることができる。図面は、好ましい実施形態を説明することのみを目的としており、本発明を限定するものとして解釈すべきではない。
本明細書に開示されるようなART推奨を含む、放射線療法の計画及び送達に関する主要なシステム及び装置を図式的に示す。
図1の設定によって適切に実行される放射線療法の計画及び送達のプロセスを図式的に示す。
本明細書に記載のシミュレーション結果を図式的に示す。
本明細書に記載のシミュレーション結果を図式的に示す。
本明細書に記載のシミュレーション結果を図式的に示す。
適応放射線療法(ART)では、治療計画は、多くの場合、患者の変化する解剖学的構造のために適合される。計画の適応には、患者の新しいCBCT画像の取得、新しく取得した画像内の腫瘍ボリューム及び臓器の再輪郭付け、品質評価の計画、及び変化した輪郭に対するビームパラメータの最適化が含まれる。ARTを実施しないと、標的ボリュームが潜在的に部分的又は完全に失われる可能性があり、及び/又は周囲の正常組織、例えばリスク臓器(OAR)に過剰な線量が送達される可能性がある。他方、ARTはかなりの計算リソースを消費するだけでなく、放射線物理学者又は他の高度なスキルを有するTPSオペレータの貴重な時間を消費する。ARTはまた、放射線の分割部分の送達を遅らせる。これは、患者にとって不快であり、放射線療法送達ラボのバックログを生じさせる可能性がある。
既存のアプローチでは、変化した解剖学的構造に対して計画の品質評価又は査定が行われるまで、ARTが適切であるかどうかは不明である。典型的に、ARTの必要性を判断するための計画品質評価を完了するには約30〜45分かかる(CBCT画像の取得にかかる時間を除く)。患者は、典型的に、これほど長い間同じ位置に留まることができない。基本的に、計画評価を完了するために、画像取得後に次のプロセスが含まれる。1.新しく取得したCBCT画像セットを治療計画システム(TPS)に転送する。2.再輪郭付け及び/又は変形可能な画像レジストレーション(DIR)を実行する。3.変更された輪郭に関して計画評価を実行する。4.ARTを実施すべきかどうかを決定する。
前述したアプローチにおけるいくつかの欠点は、画像データをTPSに転送する必要性、フルエンス又は線量分布(後者は多くの場合TPSにおいて最初から実行される)の再輪郭付け及びシミュレーションを実行する計算負荷、放射線物理学者に対する追加の作業負荷、及び2つの異なる位置(TPSと放射線療法送達ラボ)での操作を調整する必要性によってもたらされる潜在的な遅延である。多くのクリニックでは、ARTの必要性を評価するためのTPSの利用可能性が限られており、これが遅延を助長している。これらの困難を考慮して、ARTは、状況によっては完全に回避される可能性があり、これは最適以下(sub-optimal)の治療を送達することにつながる可能性がある。
本明細書に開示される実施形態では、ARTを実施すべきかどうかに関する決定は、放射線療法送達の準備としてカウチ上に横たわっている患者に対して行われ、最短で数分かかる(CBCT画像を取得するのにかかる時間を除く)。いくつかの実施形態では、ARTを実施すべきかどうかに関する決定は、TPSに相談することなく、CT/Linacコンソールで局所的に行われる。CT/LinacコンソールでARTが不要であると決定された場合に、既存の放射線療法計画を使用して放射線療法送達を直ちに開始できる。一方、ARTを実施する必要があると決定された場合に、CBCT画像はTPSに転送され、そこで通常の手順でARTが実施される。
図1を参照して、本明細書に開示されるようなCT/LinacベースのART推奨器を含む、放射線療法の計画及び送達に関する主要なシステム及び装置が図式的に示されている。プロセスを開始するために、放射線療法計画の生成に使用される放射線療法計画画像1は、共通の患者支持体8によって結合されたコンピュータ断層撮影(CT)ガントリ4及びポジトロン放射断層撮影(PET)ガントリ6を有する例示的なPET/CTスキャナ2等の適切な医用イメージング装置によって取得され、この患者支持体8を介して、伏臥位の患者又は仰臥位の患者を、CT及び/又はPETイメージングのためにガントリ4、6のいずれかに移動できる。典型的に、CT画像は、詳細な解剖学的構造を示し、放射線療法計画プロセスに使用されるが、PET画像は、機能情報を提供し、腫瘍をより明るい「ホットスポット」として示す。PETはそのような機能情報を有利に提供するが、いくつかの実施形態では、PETイメージングは省略され得る。例えば、イメージング装置は、スタンドアロン型のCTスキャナであり得る。さらに、例示的なPET/CTスキャナ2は、単なる例示的な例であり、磁気共鳴画像法(MRI)スキャナ等の他のイメージング・モダリティを追加的又は代替的に使用して、放射線療法計画画像1を取得できることが理解されよう。
放射線療法計画画像1は、例示的な実施形態では、例示的なサーバコンピュータ12又は実質的な計算能力を有する他の電子データ処理装置を含む治療計画システム(TPS)10への入力として機能する。電子プロセッサ12は、非一時的な記憶媒体14に記憶された命令を読み取って実行し、複雑な放射線フルエンス及び/又は線量分布の計算及び線量の最適化を実行する。TPS10は、ディスプレイ及び少なくとも1つのユーザ入力装置(例えば、マウス、キーボード)を含むユーザインターフェイス16を含むか、又はそのインターフェイス16によってアクセスされる。より一般的には、TPS10は、クラウドベースのコンピューティングリソース又は他の分散型コンピューティングシステム等の代替のコンピューティングハードウェアを使用して実装され得、及び/又は代替のユーザインターフェイス構成を採用し得る。例えば、例示的なユーザインターフェイス16は、分散型TPSアクセス及び動作を提供するために、汎用コンピュータ、タブレットコンピュータ等によるログインアクセスに置き換えることができる。TPS10は、使用される放射線療法装置のパラメータが選択され、それらのパラメータによって達成される患者における結果として生じるフルエンス及び/又は線量分布がシミュレートされ、適切な反復最適化が適用されて、パラメータを調整し、シミュレートされた線量分布を、患者の担当医師又は腫瘍学者によって規定された目標又は目的のセットに(実際に達成可能な範囲で)準拠させる逆計画手順によって線量最適化を実行する。非限定的な例示として、目的は、治療中の腫瘍の治療上有効な線量を規定する線量仕様、及び腫瘍の近くに位置し、従って必然的にある位程度の(望ましくない)放射線量を受け取る1つ又は複数のリスク臓器(OAR)の最大許容線量仕様を含み得る。線量の最適化は、計算が複雑であり、通常は数十分から数時間の計算時間が必要であり、放射線物理学者又は他の専門医療専門家が、おそらく患者の担当医師又は腫瘍学者と相談して管理する。多くの放射線療法レジメンでは、線量送達は「分割部分」と呼ばれるいくつかの連続したセッションで管理され、その後の日に、おそらく数週間又は数ヶ月の期間に亘って送達され、このような放射線療法レジメンは分割された放射線療法と呼ばれる。一般性を失うことなく、分割部分の数は本明細書ではNとして示され、現在までに完了した分割部分の数はnとして示される。こうして、現時点での残りの分割部分の数はN−nである。
図1に図式的に示されるように、放射線治療計画は、線量分布シミュレーション及び線量最適化プロセスを実行する放射線治療プランナー18を実装するために、非一時的な記憶媒体14に記憶された命令を実行する電子プロセッサ12(例えば、サーバコンピュータ)によって実行される。非限定的な例示的な例として、放射線治療プランナー18は、Koninklijke Philips N.V.から入手可能なPinnacle3治療計画ツールによって具体化することができる。放射線治療プランナー18によって実行され、患者の担当医師又は腫瘍学者によって承認された線量最適化によって生成された放射線療法計画20は、放射線療法レジメンの分割部分が実行されるときに、後で検索するために、非一時的なストレージ24に格納される放射線療法計画データベース22に格納される。
本明細書に開示される実施形態では、TPS10は、計画固有の摂動モデル(PSPM)30を生成するために、非一時的な記憶媒体14に記憶された命令を実行する電子プロセッサ12(例えば、サーバコンピュータ)によって実装される計画感度分析(PSA)28をさらに実行する。放射線物理学者の管理下にある放射線療法プランナー18が、放射線療法計画画像1に基づいて(及び、医師又は腫瘍学者によって承認されて)放射線療法計画を生成した後であって、治療の第1の分割部分を開始する前に、計画感度分析(PSA)28が実行される。PSAでは、臨床医によって提案された(又は、PSA28に統合的に保存された)様々な変形シナリオが、放射線療法計画画像1自体でシミュレートされ、放射線治療計画の品質への影響が保存される。有効な摂動のセットは、解剖学的部位毎に規定することができ、PSA28に入力することができる非一時的な記憶媒体14に記憶されたライブラリ(図示せず)に保持することができる。オプションで、摂動毎の重み係数は、生成されたPSPM30で重要な変形シナリオがより重要になるように指定され得る。このような重み付けは、臨床例(例えば、膀胱内の摂動は、膀胱への近接度が低い別の臓器の放射線療法と比較して、前立腺の放射線療法にとってより重要になり得る)、患者の年齢、患者固有の優先順位(例えば、異なる患者は、放射線療法の特定の潜在的な悪影響について多少なりとも懸念している場合がある)、及び/又は他のこと等の要因に応じて様々な摂動に適切な重要性を割り当てるメカニズムを提供することができる。
例えば、そのように分析され得るいくつかの摂動は、(限定されない例示的な例として)膀胱の膨張又は収縮、治療下の腫瘍の拡大又は縮小、患者の体重の増加又は減少、様々な内臓の正常なシフト、それらの様々な組合せ等を含む。これら摂動のそれぞれは、さらに細分化することができる。例えば、腫瘍の前後方向の収縮又は成長は、1つの分析された摂動である可能性がある。腫瘍の上下方向の収縮又は成長は、別の分析された摂動である可能性がある。腫瘍の横方向の収縮又は成長は、別の分析された摂動である可能性がある。そして、同様の異方性が他の可能な摂動にある可能性がある。分析された摂動は、解剖学的に適切な斜め方向にもある可能性がある。膀胱の摂動も同様にモデル化できる。あるいはまた、膀胱が(例えば、流体が膀胱を全ての方向に均一に膨張させるため)略等方性に成長又は収縮することが分かっている場合に、モデル化された膀胱の膨張/収縮は単一の摂動である可能性がある。物理的なシフト、成長、又は収縮は、PSAが分析するのに適した典型的な摂動であるが、他のタイプの摂動も考えられる。例えば、組織の硬化又は石灰化は、別の分析された摂動である可能性がある。さらに、特定の摂動が相関すると予想される場合に、組み合わせた摂動を規定することができる。例えば、腫瘍の収縮は、接触するOARの結果としての拡張を引き起こす可能性があるため、組み合わされた摂動は、腫瘍の収縮とOARの相関する拡張とである。より一般的には、組み合わされた摂動は、個々の摂動の組合せが、個々の摂動を単独で考慮することによって十分に説明されていない相乗効果を生み出す可能性がある任意の状況を表すように規定され得る。所与の量の摂動の影響は、様々な方法で、例えば、摂動によって生成される線量最適化で使用される複合目的関数の値の変化率を計算することによって(複合は腫瘍の個々の目的と様々なOARとを組み合わせる)定量化できる。
十分な数のシナリオ(すなわち、様々な量の摂動)をシミュレートした後に、PSA28は、解剖学的構造における特定の摂動(例えば、膀胱の特定の量の成長、前述したように、特定の摂動は組み合わせた摂動、つまり、相関する影響をキャプチャするために2つ以上の個別の摂動の組合せであり得る)を計画の品質に対する対応する影響に関係付ける。1つのアプローチでは、計画の品質に対する許容可能なレベルの影響の予め規定された解剖学的構造固有のテンプレートを使用して、適応放射線療法推奨スコアを生成する。適応放射線療法推奨スコアは、例えば、リスク、すなわち、現在の解剖学的構造の治療の特定の分割部分について特定の計画を送達することに伴うリスクの量として表すことができる。より一般的には、適応放射線療法推奨スコアは、適応放射線療法を実施すべきかどうかを示し、そして放射線治療計画20に固有であり、且つ前に説明したように1つ又は複数の摂動に機能的に依存する放射線療法計画固有の摂動モデル30の適用を含む動作によって計算される。PSPM30は、放射線療法レジメンの分割部分が実行される場合に、検索するために、放射線療法計画20と共に適切に格納される。
図1を引き続き参照すると、患者固有の放射線療法計画20及び対応するPSPM30を生成する前述のプロセスは、「オフライン」で、すなわち、分割された放射線治療の第1の分割部分の間に治療用放射線を送達する前に実行される。オプションで、PSPM30を生成するために実行されるPSA28は、放射線治療計画20の作成直後に、TPS10がバックグラウンドでPSA28を自動的に実行し、PSPM30をストレージ22に送信し、オプションでlinacコンソール50(後述)にも同様に送信するように自動化することができる。また、追加のプロセスを使用してPSPM30を改良することも考えられる。例えば、深層学習技術を使用して、以前の患者の症例からマイニングされた臨床転帰等の以前の情報に基づいてモデルを変更することも考えられる。
放射線療法(又は、分割された放射線療法レジメンの場合の各放射線療法の分割部分)は、放射線療法送達装置36によって実行される。例示的な例では、放射線療法送達装置36は、電子を高エネルギー(典型的に1MeV以上)に加速することによって治療用放射線を生成する線形加速器(linac)である。治療用放射線は、高エネルギー電子であり得るか、又は高エネルギー電子ビームをタングステン製標的等のX線生成標的に向けることによって生成されるX線であり得る。他の実施形態では、放射線療法送達装置は、他のタイプの粒子加速器、別の非限定的な例示的な例として、例えば、陽子線の形態で治療用放射線を生成する粒子加速器であり得る。放射線療法の分割部分を実施する準備として、患者は患者支持体38上に位置付けされる。これは、基準マーカー及び/又は解剖学的マーカーを使用して正確な方法で行われ、放射線療法計画画像1の取得中に患者の解剖学的構造とその位置付けとの位置合わせを確実にし、患者を適切な位置に保持するために適切な拘束の適用を伴う場合がある。
患者の位置付けを支援し、放射線療法計画画像1の取得以降に患者の解剖学的構造に大きな変化が生じたかどうかを評価するために、イメージング装置40,42は、放射線療法送達装置36の患者支持体38上に配置された患者を画像化するように構成される。このイメージング装置40,42は、放射線療法計画画像1を取得するために使用されるイメージング装置2とは異なる。例示的な実施形態では、イメージング装置40,42は、放射線療法送達装置36のコーンビームコンピュータ断層撮影(CBCT)イメージング構成要素40,42であり、コーンビームX線源40と、X線源40から患者支持体38を横切って位置付けされたX線検出器アレイ又はパネル42とを含む。CBCTイメージング構成要素には、特定の利点がある。それは、透過型CTコントラストを有する現在の画像44を提供し、その現在の画像44を放射線療法計画画像1(少なくとも例示的な例では、計画画像1はCT画像でもある)と直接比較できるようにする。しかしながら、より一般的には、放射線療法送達装置36に関連するイメージング装置は、放射線療法計画画像1と比較され得る、患者の現在の画像44を取得することができる任意の医療イメージング装置であり得る。
別の例として、放射線療法送達装置に関連するイメージング装置は、スタンドアロン型であるか、又はlinacと統合され、(MRイメージング装置がLinac自体の一部である)MR−LINACを形成する磁気共鳴イメージング(MRI)装置であり得る(図1に示されている例示的なCT−Linac36,40,42に類似する)。MRIは電離放射線を対象物に(又は、対象物を介して)透過させないため、MRIは、患者への累積的な放射線量を増やすことを心配せずに、各放射線療法セッションの前に現在の画像を取得するために毎日使用できる。MR画像の可用性を活用し、ART推奨計算をバックグラウンドで実行して、何か問題が発生した場合にlinacオペレータに警告することができる。さらに別の例として、放射線療法送達装置に関連するイメージング装置は、MR及びCT画像が整列又は相関され得る、MR及びCTイメージング・モダリティの両方を提供するMR/CTイメージング装置であり得る。MR/CTは、MR又はCT単独よりも多くの情報を解明できる、異なる、場合によっては補完的なコントラストメカニズムを有利に提供する。放射線療法送達装置36に関連する例示的なイメージング装置40,42は、放射線療法送達装置36の構成要素であり、例えば、例示的なlinac36のハウジングに取り付けられる。しかしながら、これは必須ではない。別の実施形態では、放射線療法送達装置に関連するイメージング装置は、回転されて患者支持体38と整列され、現在の画像44を取得する、車輪付き支持体上の携帯型イメージング装置であり得る。
放射線療法送達装置36及びイメージング装置40,42は、ディスプレイ(例示的な例では、治療用放射線の送達中に考慮すべき実質的な情報を表示するのに十分なディスプレイ領域を提供する3つのディスプレイ51,52,53:より一般的には、1、2、3、又はそれ以上のディスプレイが提供され得る)、及び1つ又は複数のユーザ入力装置(例えば、例示的なキーボード54及びトラックパッド55又は他のポインティング装置、オプションとして、1つ又は複数のそのようなユーザ入力ポインティング装置は、1つ又は複数のディスプレイ51,52,53をタッチセンシティブディスプレイにすることによって実装することができる)を含むか、又はそれらへの動作アクセスを有するコンソール50によって制御される。コンソール50は、非一時的な記憶媒体56に記憶された命令を読み取って実行する電子プロセッサ(例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ等)を含み、電子プロセッサは、コンソール50に動作可能に接続された放射線療法送達装置36を制御し、コンソール50に動作可能に接続されたイメージング装置40,42を制御し、本明細書に開示されるような適応放射線療法(ART)推奨方法を実行する。コンソール50は、放射線療法送達装置36の近くに配置されているように示されている。しかしながら、この近接性は実装に依存する場合があり、さらに、コンソール50のいくつかの構成要素が遠隔に配置され得ることが理解されよう。例えば、放射線被曝制御慣行に依存して、コンソール50は、作業者への迷放射線被曝の可能性を制限するために、放射線療法送達装置36とは異なる部屋に配置され得る。電子プロセッサ及び非一時的な記憶媒体56は、遠隔に配置することができる(例えば、病院の中央サーバに実装される)。コンソール50はまた、放射線治療施設に関連する腫瘍学者に、放射線療法セッション、現在の画像44等の遠隔レビューを提供する携帯電話、タブレット、及び/又はデスクトップコンピュータアプリケーション(アプリ)を提供し得る「リモートアプリ」コンポーネントを有し得る。
従来、ART推奨は、現在の画像44の線量分布及び放射線療法計画20に示される放射線療法送達装置36のパラメータをシミュレートすることを伴う。そのようなシミュレーションは、かなりの計算リソースを利用し、放射線物理学者又は専門的な訓練を受けた他の医療関係者による管理を必要とし得る。そのため、linacコンソールに線量分布シミュレータを提供することは実用的ではない場合があり、いくつかの実施形態では、開示されるlinacコンソール50は、linacコンソール50が線量分布シミュレーション能力を含まない限り、すなわち、非一時的な記憶媒体56が、現在の画像44の線量分布シミュレーションを実行するために、コンソール50によって読み取り可能及び実行可能な命令を記憶しない限り、この規則に従う。従来、linacコンソールのこの欠陥は、ARTをTPSで実行すべきかどうかの決定を行うことによって処理される。こうして、従来、現在の画像44はTPS10に送信され、放射線物理学者は、現在の画像と計画画像1との変形可能な画像レジストレーション(DIR)を実行し、現在の画像に輪郭を描き、続いて現在の画像の線量分布シミュレーションを行い、現在の画像のシミュレーションされた線量分布に基づいてARTが推奨されるかどうかを評価する。ARTを実施しないという決定がなされた場合に、この決定は、linacコンソール50のオペレータに返送され、その後、オペレータは、既存の放射線治療計画20に従って治療用放射線の送達を継続することができる。残念ながら、ARTを実施しないという決定プロセス自体が30分以上かかる場合があり、放射線療法セッションにかなりの遅延がもたらされる。その結果、linacオペレータはARTレビューをスキップするよう選択する可能性があり、それによってARTが提供できるメリットを逃してしまう可能性がある。
本明細書に開示される実施形態では、計画固有の摂動モデル(PSPM)30を使用して、線量分布シミュレーションを実行する必要も、TPS10と相談する必要もなく、linacコンソール50でART推奨を生成する。ART推奨は、数秒又は最大で数分で生成できる。ARTを実施しないという決定がなされた場合に、PSPM30に基づいてART推奨を生成するために、わずか数秒又は数分の遅延で治療用放射線の送達を直ぐに開始できる。一方、ARTが推奨される場合に、現在の画像44がTPS10に送信され、更新された適応放射線治療計画がTPS10から受信され、治療用放射線がその適応計画に従って送達される。
linacコンソール50でART推奨方法を実行するために、現在の画像44は、linac36による治療用放射線の送達の開始前に、通常通り取得される。さらに、放射線療法計画画像1は、データベース22から検索される。変形可能な画像レジストレーション(DIR)及び特徴輪郭処理60は、linacコンソール50で、現在の画像44を計画画像1に空間的に位置合わせし、腫瘍及びOAR(及び/又は他の関心対象の特徴)の輪郭を現在の画像44で規定するために実行される。このような特徴の輪郭形成は、放射線治療計画18の一部として、放射線物理学者及び/又は腫瘍学者又は他の医療専門家によって計画画像1で既に行われており、輪郭は、保存された放射線療法計画20の一部として(又は関連する追加データとして)計画画像1と共にデータベース22に保存されることが好ましいことに留意されたい。こうして、現在の画像44だけに輪郭を描く必要がある。動作62において、適応放射線療法推奨スコアが計算され、これは、適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す。動作62は、放射線療法計画画像1(これもまた、放射線療法計画20を生成するために使用された)と比較した現在の画像44の少なくとも1つの摂動を決定すること、及び患者の放射線療法計画20に固有の放射線療法計画固有の摂動モデル(PSPM)30を適用することを含む。各摂動は、空間的に位置合わせされた放射線療法計画画像で輪郭が描かれた少なくとも1つの特徴と比較して、現在の画像で輪郭が描かれた少なくとも1つの特徴の変化として決定される。
前に論じたように、PSPM30は、決定された少なくとも1つの摂動に機能的に依存する。分割された放射線療法レジメンの場合に、PSPM30は、分割された放射線療法レジメンの残りの分割部分の数64にさらに機能的に依存し得る。レジメン内の分割部分の総数がNとして示され、これまでに一部のn個の分割部分が実行されている場合に、残りの分割部分の数64はN−nに等しくなる。例えば、現在の放射線療法セッションが第1のセッションである場合に、n=0であり(ART推奨方法は現在のセッションで実際に治療用放射線を適用する前に実行されるため、分割部分は未だ実行されていない)、残りの分割部分の数64はNである。動作66において、ARTを実施すべきかどうかについて決定がなされる。
1つのアプローチでは、動作66は、コンソール50のディスプレイ51,52,53上に、動作62で計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する推奨を表示すること、及び少なくとも1つのユーザ入力装置54,55を介して、適応放射線療法を実施するかどうかに関する決定を受け取ることを含む。適応放射線療法を実施しないという決定がなされた場合に、コンソール50は、放射線療法計画20に従って治療用放射線を患者に送達するように放射線療法送達装置36を制御する。この場合に、TPS10は決して関与せず、ARTを実施するかどうかの問題に対処するための遅延は、ほんの数秒から数分である。
一方、適応放射線療法を実施するという決定がなされた場合に、現在の画像44は、適応を実行するTPS10に対するものである(送信される)。次に、コンソール50は、TPS10から放射線療法計画の適応更新を受け取り、放射線療法計画の適応更新に従って治療用放射線を患者に送達するために放射線療法送達装置36の制御に進む。ここでの遅延は、大幅に長くなる可能性があり、例えば、TPSが計画の適応を実行するために、おそらく1時間以上となり得る。
実際には、PSPM30は、典型的に、多数の予見可能な摂動をモデル化する。例えば、腫瘍の成長/収縮を3次元でモデル化したり、膀胱の成長/収縮を3次元でモデル化したり等することができる。1つの適切なアプローチでは、これは、複数の異なる摂動に対応する複数の放射線療法計画固有の摂動モデルを含むPSPM30によって対応される。こうして、前述した例をカバーする1つの実施態様では、腫瘍の上下方向の成長/収縮、腫瘍の前後方向の別の成長/収縮、腫瘍の横方向の別の成長/収縮、膀胱の上下方向の別の成長/収縮、膀胱の前後方向の別の成長/収縮、及び膀胱の横方向の別の成長/収縮に関する1つの計画固有の摂動モデルがある。これらを組み合わせる1つの方法において、適応放射線療法推奨スコアは、適応放射線療法を実行すべきであることを最も強く示す複数の放射線療法計画固有の摂動モデルによって出力されたスコアとして計算される。このアプローチにより、ARTの推奨が最大の影響を与える摂動に基づいていることが保証される。(例として、膀胱のサイズが変化せず、腫瘍のサイズが上下方向及び前後方向で変化しないが、腫瘍が横方向に著しく成長している場合に、他の摂動の変化がないにもかかわらず、腫瘍の横方向の成長を調整するために、ARTを推奨する必要がある。)
追加又は変形アプローチとして、動作66は、複数の計画固有の摂動モデルによって出力された全ての計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて全ての推奨を表示し、表示される各推奨は、対応する摂動に関連付けて表示され得る。前述の例では、ディスプレイは、膀胱サイズの変化に対処するためのARTなしの推奨を提示するだけでなく、腫瘍の横方向の成長に対処するためのARTを実施するための推奨も提示できる。このアプローチは、ARTの決定を行うための完全な情報をコンソールオペレータに提供する。別の考えられる変形として、コンソール50に「リモートアプリ」コンポーネントがある場合に、ディスプレイ51,52,53は、患者の担当腫瘍学者又は他の治療医師の携帯電話又はタブレットコンピュータのモバイル装置ディスプレイであり得る(及び同様に、少なくとも1つのユーザ入力装置54,55は、携帯電話又はタブレットコンピュータの少なくとも1つの入力を含み得)、そして腫瘍学者又は他の治療医師は、モバイル装置ディスプレイに表示された推奨を検討した後に、リモートアプリを介してART決定を行うことができる。
動作60,62が、例えば、自動DIRを使用して現在の画像44に輪郭を規定することによって完全に自動化される場合に、いくつかの実施形態では、ART決定は、自動的に又は半自動的に実行される。そのような実施形態では、ART決定66はアラームとして実施される。このアプローチを採用する典型的なシナリオでは、現在の画像44は、放射線療法セッションのために患者を支持体38上に位置付けする過程で取得される。自動化された方法で、動作60,62は、ユーザの介入なしに、現在の画像44に対して実行される一方、例えば、患者は支持体38上に位置付けされる。動作66は、ARTを推奨するかどうかを自動的に決定すること、例えば、分析された摂動に対して適用されたPSPM30によって出力される適応放射線療法推奨スコアがその摂動のしきい値をいくらかを超える(又は、より一般的には、ART推奨基準を満たす)場合に、ARTを実施するための推奨が生成され得ることを伴う。これにより、ARTを実施するための推奨が自動的に生成される場合に、ARTを実施するためのこの推奨は、ディスプレイ51,52,53上に表示されるアラームの形態でユーザに示される。一方、ARTを実施しないという推奨が自動的に生成された場合に、そのようなアラームは表示されない(あるいはまた、ディスプレイ51,52,53上に、この放射線療法セッションに適応放射線療法が推奨されないことを示すメッセージが表示される)。
前述において、電子プロセッサのそれぞれは、コンピュータ、サーバ、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、又は他のマイクロプロセッサベースの電子処理装置によって具体化され得ることが理解されよう。各非一時的な記憶媒体14,24,56は、ハードディスクドライブ、RAIDアレイ、又は他の磁気記憶媒体、ソリッドステートドライブ(SSD)又は他の電子記憶媒体、光ディスク又は他の光学記憶媒体、それらの様々な組合せ等として様々に具体化され得る。さらに、開示される電子プロセッサを様々に組み合わせることができ、及び/又は様々な非一時的な記憶媒体14,24,56を様々に組み合わせることができることが理解されよう。例えば、単一のサーバデータストレージは、TPS10及び放射線治療計画データベース22の実行可能コードを格納することができる。前述したように、TPS10は、少なくとも物理的に離れた位置にある限り、一般にlinacコンソール50から分離されており(例えば、異なる部屋又は病院のフロア/スイート)、異なるユーザインターフェイス装置を使用し、論理的に分離されている(例えば、異なるセキュリティパスワード又は他の異なるユーザ認証を使用するが、特定のユーザが両方のシステム10,50の使用を許可されている場合がある)。
図2を参照して、図1の設定によって実行される例示的なART推奨プロセスが、フローチャートによって示されている。動作70において、放射線治療計画画像1がTPS10で受信される。動作72において、放射線療法計画がTPS10で実行されて、放射線治療計画20が生成される。前述したように、動作72は、治療用放射線を送達することを目的とする放射線療法送達装置36の選択されたパラメータのセットのフルエンス及び/又は線量分布シミュレーションを伴い、線量最適化は、パラメータを調整して、標的腫瘍及びOARの線量の対象物のセットを含む複合目的(対象物)関数にそれぞれのシミュレートされた線量分布を最適化することを伴う。さらに、図2では、TPSで実行されるものとして示されているが、動作72は、いくつかの外部協議、例えば腫瘍学者との協議を伴う可能性があることが理解されよう。そして最終的な放射線治療計画20は、通常、腫瘍学者又は他の治療医師によって承認されなければならない。動作74において、計画感度分析(PSA)がTPS10で実行され、計画の質の定量化(例えば、摂動された解剖学的構造の線量分布の複合目的関数の値)に対する様々な予測可能な摂動(例えば、腫瘍の成長又は収縮、膀胱の膨張/収縮等)の影響を定量的に評価する。PSA72の出力は、放射線治療計画20に固有の計画固有の摂動モデル(PSPM)30である。
前述の動作70,72,74は、「オフライン」で、すなわち、治療計画20及び(ART推奨プロセスのために)PSPM30を生成するために、放射線療法の第1の分割部分の開始前に、実行されると見なすことができる。後続のART推奨動作は、次に説明するように、CT/Linacコンソール50で実行される。
動作80において、放射線療法計画画像1は、データベース22からlinacコンソール50に取り出され、現在の画像44(例示的な例ではCBCT画像44)は、イメージング装置40,42の制御によって(コンソール50によって)受信又は取得される。コンソール50で実行される動作82において、現在の(CBCT)画像44の特徴は、linacコンソール50で輪郭が描かれ、現在の(CBCT)画像44及び計画画像1は、例えば変形可能な画像レジストレーション(DIR)によって空間的に位置合わせされる。輪郭形成は、コンソール50によって提供されるグラフィカルユーザインターフェイス(GUI)を介して手動で、又はエネルギー最小化輪郭フィッティング等によって自動的に実行され得る(好ましくは、コンソールオペレータによるレビュー/調整/承認を伴う)。コンソール50で実行される動作84において、少なくとも1つの摂動は、現在の(CBCT)画像44を(空間的に位置合わせされた)計画画像1と比較することによって決定される。これは、現在の(CBCT)画像44に描かれた輪郭を計画画像1に描かれた対応する輪郭と比較することを伴う場合がある。例えば、摂動は、現在の画像44の腫瘍輪郭と計画画像1の腫瘍輪郭とを比較した差(オプションで、ある閾値よりも大きい)として識別され得る。コンソール50で実行される動作86において、識別された摂動毎に、PSPM30(データベース22からコンソール50に取り出される)が適用されて、その摂動のART推奨スコアを決定する。これは、高速で計算効率の高い動作であり、いくつかの実施形態では、PSPM30を構成する様々な摂動値についてのART推奨スコアの表又はルックアップテーブルからART推奨スコアを検索する(及び、おそらく内挿又は外挿する)ことを伴う場合がある。動作88において、ART推奨決定は、linacコンソール50で行われる。これは、コンソール50のディスプレイ51,52,53上に、動作84で決定され、動作86でスコア付けされた各摂動のART推奨スコアを表示することを伴う場合がある。このアプローチは、ARTを実施するかどうかを決定するための最大の情報をコンソールオペレータに提供する。別のアプローチでは、ARTを実施すべきことを最も強く示すART推奨スコアが選択されて表示される。これにより、コンソールオペレータに提供される情報は少なくなるが、情報はより簡潔になり、最も関連性の高い情報になるはずである(例えば、ある摂動がARTを正当化し、他の多くの摂動がARTを正当化しない場合に、ARTを実施する必要がある可能性があるということになる)。さらに別の実施形態では、ARTを実施する決定は、ARTを実施する必要があることを最も強く示すART推奨スコアに基づいて完全に自動化することができる。すなわち、このスコアがARTを実施するためのある閾値を超える場合に、ARTを実施するという推奨になる。
ARTを実施すべきであるという決定88がなされた場合に、現在の画像44は、ARTを実施する要求とともにTPS10に送信され、適応放射線療法の最適化は、TPS10での動作90で実行される。これは、現在の画像44の線量分布のシミュレーションと、複合目的関数にそれぞれシミュレートされた線量分布を最適化するようにパラメータを調整することによる線量最適化とを含む、計算が複雑なプロセスである。次に、更新された適応放射治療計画がlinacコンソール50に送り返され、動作92において、放射線療法(分割部分)は、更新された適応放射線療法計画に従って、linacコンソール50の制御下で実施される。一方、ARTを実施すべきではないと決定88がなされた場合に、TPS10は参照されず(すなわち、ART更新動作90はスキップされ)、代わりに、プロセスフローは、放射線療法(分割部分)が、(元の)放射線治療計画20に従って、linacコンソール50の制御下で実施される。
以下に、いくつかの更なる例及び変形の実施形態を説明する。
元の計画(例えば、CT)画像1に基づいて放射線治療計画20を生成した後であって、治療の第1の分割部分を開始する前に、PSAが実行され、そこで、異なる変形シナリオに対する臨床目標の感度(例えば、目標として定量的に表されるか、又はいくつかの実施形態における目的)は、計画システムを使用して、元のCTにおいてシミュレートされる。例えば、膀胱の変形は、膀胱の輪郭を拡大又は縮小し、それに応じて膀胱の輪郭の線量統計及び線量ボリュームヒストグラム(DVH)を再計算することによってシミュレートできる。変形シナリオ毎の線量統計の再計算は計算効率が高く、迅速に実行できるため、臓器毎の多数の変形シナリオを短い時間フレームでシミュレートできることに留意されたい。感度は、線量測定基準(つまり、線量−ボリューム基準)に関して、及び/又は生物学的計画評価基準(例えば、生物学的モデル)に関して評価することができる。いくつかの適切な生物学的計画の評価基準には、腫瘍の腫瘍制御確率(TCP)及び正常な臓器/組織の正常組織合併症確率(NTCP)が含まれる。1つの非限定的な例示的な例として、摂動に対する感度は、TCP、NTCP、及び1つ又は複数の線量ボリュームパラメータを使用して評価することができる。いくつかの実施形態では、そのような拡張及び収縮シナリオの数、並びに拡張及び収縮シナリオの最大レベルが予め規定される。同様に、他の全ての臓器及び標的ボリュームについても、同じプロセスを繰り返すことができる。
一例として、総数N個の分割部分があり、これまでにn個の分割部分が送達されたと仮定する。そのため、N−n個の分割部分は未だ送達されていない。また、標的の総処方線量はDであり、分割部分毎の線量はdであるため、腫瘍は未だD−ndの線量を受けていない。現在の画像44は、ARTが必要か否かを決定するために(N−n)番目の分割部分で取得される。前立腺腫瘍の症例と(N−n)番目の分割部分での膀胱膨張シナリオとを検討する。膀胱の処方された平均線量は、N個の分割部分を考慮したD処方である。膀胱が前後方向に膨張すると、残りの分割部分でより多くの線量が得られる(get:必要となる)。膀胱の膨張により、累積平均線量(D累積)が処方された平均線量を超えると仮定する。これは数学的に次のように表される。
D累積=D平均(n)ΘD平均(N−n)
ここで、D平均(n)は、n個の分割部分を送達した結果としての膀胱への平均線量であり、D平均(N−n)は、残りの分割部分を送達した結果としての膀胱への平均線量である。ここで、記号Θは、D平均(n)及びD平均(N−n)に対する累積関数を示す。
D累積=D平均(n)ΘD平均(N−n)
ここで、D平均(n)は、n個の分割部分を送達した結果としての膀胱への平均線量であり、D平均(N−n)は、残りの分割部分を送達した結果としての膀胱への平均線量である。ここで、記号Θは、D平均(n)及びD平均(N−n)に対する累積関数を示す。
n番目の分割部分及び(n+1)番目の分割部分に対応する同じ臓器のボリュームが同じでないので、D累積を得るためにD平均(n)及びD平均(N−n)を単純に合計するだけでは不十分であることに留意されたい。この計算は、TPS10を使用してシミュレートできる。
このため、変形シナリオに対する膀胱の感度は、以下のように計算される:
感度=sqrt[(D累積−D処方)2]
(sqrtは平方根を示す)
同様のそのような計算は、計画内の腫瘍ボリュームだけでなく、他の正常な臓器に対しても実行できる。各臓器と腫瘍ボリュームとの感度の合計は、変形の組合せによる計画への全体的な影響を表す。
感度=sqrt[(D累積−D処方)2]
(sqrtは平方根を示す)
同様のそのような計算は、計画内の腫瘍ボリュームだけでなく、他の正常な臓器に対しても実行できる。各臓器と腫瘍ボリュームとの感度の合計は、変形の組合せによる計画への全体的な影響を表す。
ここで図3を参照すると、感度分析に基づいて、滑らかな摂動モデルが生成される。このような摂動モデルの例を、図3に膀胱の場合について示す。図3の例では、前立腺の症例の前後方向の膀胱膨張が示されている。図3において、実線はボリュームの変化率に対する平均線量感度の変化率を示し、点線は同じものの近似曲線である。図3のグラフ内に表示される方程式は、膀胱の輪郭に前後方向の摂動を導入する際に感度がどのように影響を受けるかを表すモデルである。換言すると、この方程式は、所与の患者及び計画に適用可能な対応する臓器のボリュームの変化に関する臨床目的固有の摂動を示す。この式で、xは(変化の方向とともに)ボリュームの変化を示し、yは変形に対する平均線量感度の対応する変化を示す。図3は、単一の放射線治療セッションについてこれをプロットしている。つまり、残りの分割部分の数N−nが固定されていると仮定している。
図4を参照して、30個の分割部分から送達される分割部分の数に対する平均線量感度の変化率を示すモデルグラフが示されている。図4は、前立腺の症例の場合の前後方向に沿った膀胱のボリュームの特定の一定の変化率についてこれをプロットしている。
図5を参照すると、前立腺の症例の前後方向に沿った膀胱のボリュームの予測可能な変化は、摂動の大きさ(すなわち、前後方向に沿った%変化)及び残りの分割部分の数N−nに機能的(関数的に)に依存するPSPMとしてモデル化することができる。このPSPMは、図5に、ボリュームの変化率と30個の分割部分から送達される残りの分割部分の数との両方に関して感度がどのように変化すると予測されるかを示すグラフの例を示す表面プロットとして示される。
1つの例示的なアプローチでは、ART推奨スコアは、感度を最小0から最大100まで正規化することによって得られ、別個のグループ、例えば、5つのグループ:0〜10、11〜20、21〜40、41〜70、71〜100等のように提示される。この例では、ART推奨スコアはリスクスコアと見なすことができ、つまり、放射線療法の有効性が低下するリスクを定量化する(リスクが高いほど、ARTを実施するための推奨が強くなる)。この例の許容可能なリスクスコアは、解剖学的部位毎に臨床医から取得される。前立腺腫瘍の前後方向の成長/収縮の摂動のサンプルテンプレートを表1に示す。これは、ART推奨スコアの関数として様々な臨床目的(対象物)のART決定を表にしたものである。このアプローチでは、計算されたリスクスコアに基づいて各臨床目的に対して提案された決定が提示される。一般に、リスクスコアが高いほど、計画を適応させる必要性が高くなる。リスクスコアは、現在の画像44からCT/Linacコンソール50で直接得られた現在の患者の解剖学的構造について計算することができる。各臨床目的への影響は、臨床目的固有の摂動モデル(PSPM)30に基づいて迅速に計算される。
開示されるART推奨アプローチは、コンソールオペレータが、ARTを実行するかどうかに関して意味のある臨床的決定を迅速に(画像取得後数分であり得る)下すのに役立ち、ARTの必要性を決定する際にTPS10を参照する必要性を回避する。これは、忙しい放射線療法クリニックで非常に役立つことが期待されている。開示されるART推奨アプローチは、Linacコンソール50を活用して、TPS10の負荷を低減する。ART推奨プロセスに関するTPS10の負荷は、PSA中の変形シナリオ毎の線量統計の再計算に低減される。これは計算効率が高く、迅速に実行できる。このため、臓器毎に多数の変形シナリオを短い時間フレームでシミュレートできる。開示されるART推奨アプローチはまた、所与のインスタンスでARTを実施するかどうかを決定するための原理的且つ体系的なアプローチを提供し、カウチ上での患者の待ち時間を大幅に短縮する。ART推奨スコアは、解剖学的構造の変化の大きさ及び変化の方向も考慮しているため、計算は臨床的に意味のあるものになる。
PSA及びPSPM計算が、送達される残りの分割部分を明示的に説明するので、結果として生じるリスクスコアは、解剖学的変形に過度に敏感ではないであろう。このアプローチにより、リスクスコアは所与の分割部分での実際の臨床状況を示すことができ、このため最適な臨床的決定につながる。重要なことに、残りの分割部分の数N−nを考慮することにより、図4及び図5に示されるように、後の分割部分でARTを推奨する可能性が低くなる。概念的には、これにより、解剖学的構造が分割された放射線療法レジメンの終了近くで変化した場合に、総線量の殆どが既に送達されているため、腫瘍及び/又はOARへの「誤った」線量の総量が減少し、そのためARTの利益が効果的に減少するという洞察が得られる。対照的に、解剖学的構造が分割された放射線療法レジメンの開始近くで変化した場合に、総線量の大部分が将来の分割部分で未だ送達されていないため、腫瘍及び/又はOARへの「誤った」線量の総量が多くなり、ARTはより有益になる。
対照的に、従来のアプローチを使用する場合に、現在の画像がTPSに送信され、ARTを実施するかどうかの決定は、TPSで行われる。このアプローチでは、放射線物理学者は、現在の画像が元の計画画像から逸脱する(つまり、元の計画画像それぞれに摂動される)程度のみを考慮する傾向があり、残りの分割部分の数を考慮する可能性が低くなる可能性がある。
本発明は、好ましい実施形態を参照して説明してきた。上記の詳細な説明を読んで理解すると、修正及び変更が他の人に想起させる可能性がある。例示的な実施形態は、添付の特許請求の範囲又はその同等物の範囲内に入る限り、そのような全ての修正及び変更を含むものと解釈することを意図している。
Claims (22)
- ディスプレイ、少なくとも1つのユーザ入力装置、及び電子プロセッサを含むコンソールによって読み取り可能及び実行可能な命令を記憶する非一時的な記憶媒体であって、前記命令が前記電子プロセッサによって実行されると、該電子プロセッサに、
放射線療法計画を生成するために使用される放射線療法計画画像と比較した、現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定すること、
前記放射線療法計画に固有であり、且つ前記決定された少なくとも1つの摂動に機能的に依存する放射線療法計画固有の摂動モデルの適用を含む操作によって適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す適応放射線療法推奨スコアを計算すること、及び
前記コンソールの前記ディスプレイ上に、(i)前記計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する推奨、及び(ii)ART推奨基準を満たす前記計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とするアラームのいずれかを表示すること、を含む方法を行わせる、
非一時的な記憶媒体。 - 前記放射線療法計画固有の摂動モデルは、分割された放射線療法レジメンの残りの分割部分の数にさらに機能的に依存する、請求項1に記載の非一時的な記憶媒体。
- 前記少なくとも1つの摂動には、複数の異なる摂動が含まれ、
前記放射線療法計画固有の摂動モデルには、前記複数の異なる摂動に対応する複数の放射線療法計画固有の摂動モデルが含まれ、
前記適応放射線療法推奨スコアは、適応放射線療法を実施すべきことを最も強く示す、前記複数の放射線療法計画固有の摂動モデルによって出力された前記スコアとして計算される、請求項1又は2に記載の非一時的な記憶媒体。 - 前記少なくとも1つの摂動には、複数の異なる摂動が含まれ、
前記放射線療法計画固有の摂動モデルには、前記複数の異なる摂動に対応する複数の放射線療法計画固有の摂動モデルが含まれ、
前記表示することは、前記複数の放射線療法計画固有の摂動モデルによって出力された前記計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する複数の推奨を表示することを含み、表示される各推奨は、前記対応する摂動に関連付けて表示される、請求項1又は2に記載の非一時的な記憶媒体。 - 前記決定すること及び前記計算することは、前記少なくとも1つのユーザ入力装置を介して受信された入力に基づくことなく自動的に実行され、前記表示することは、前記ART推奨基準を満たす前記計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とする前記アラームを表示することを含む、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の非一時的な記憶媒体。
- 前記少なくとも1つの摂動には、2つ以上の個別の摂動を含む組み合わされた摂動が含まれる、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の非一時的な記憶媒体。
- 前記放射線療法計画画像と比較した、前記現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定することは、
前記現在の画像と前記放射線療法計画画像とを空間的に位置合わせすること、
前記現在の画像に少なくとも1つの特徴の輪郭を描くこと、及び
前記空間的に位置合わせされた放射線療法計画画像で輪郭を描かれた前記少なくとも1つの特徴と比較して、前記少なくとも1つの摂動を、前記現在の画像で輪郭を描かれた前記少なくとも1つの特徴の変化として決定すること、を含む、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の非一時的な記憶媒体。 - 適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す前記適応放射線療法推奨スコアを計算することは、前記現在の画像によって表されるような患者の線量分布をシミュレートすることを含まない、請求項1乃至7のいずれか一項に記載の非一時的な記憶媒体。
- 前記方法は、
前記コンソールの前記少なくとも1つのユーザ入力装置を介して、適応放射線療法を実施しないという指標を受信すること、及び
適応放射線療法を実施しないという前記指標を受信した後に、前記コンソールに動作可能に接続された放射線療法送達装置を動作させて、前記放射線療法計画に従って治療用放射線を患者に送達すること、をさらに含む、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の非一時的な記憶媒体。 - 前記方法は、
前記コンソールの前記少なくとも1つのユーザ入力装置を介して、適応放射線療法を実施するという指標を受信し、前記現在の画像を治療計画システム(TPS)に送信することに応答して、前記TPSから前記放射線療法計画の適応更新を受信すること、及び
前記放射線療法計画の前記適応更新に従って治療用放射線を患者に送達するために、前記コンソールに動作可能に接続された放射線療法送達装置を動作させること、をさらに含み、
前記方法は、適応放射線療法を実施することを含まない、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の非一時的な記憶媒体。 - コンソールであって、当該コンソールは、
ディスプレイと、
少なくとも1つのユーザ入力装置と
電子プロセッサと、
該電子プロセッサによって読み取り可能及び実行可能な命令を記憶する非一時的な記憶媒体と、含み、前記電子プロセッサは、前記コンソールに動作可能に接続された放射線療法送達装置を制御し、前記命令が前記電子プロセッサによって実行されると、該電子プロセッサに、
患者の現在の画像を受信すること、
前記患者の放射線療法計画が生成された放射線療法計画画像と比較した、前記現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定すること、
前記決定された少なくとも1つの摂動に基づいて、適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す適応放射線療法推奨スコアを計算すること、及び
前記ディスプレイ上に、(i)前記計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施するかどうかに関する推奨、及び(ii)ART推奨基準を満たす前記計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とするアラームのいずれかを表示すること、を含む方法を実行させる、
コンソール。 - 前記適応放射線療法推奨スコアは、前記患者の前記放射線療法計画に固有であり、且つ前記決定された少なくとも1つの摂動に機能的に依存する放射線療法計画固有の摂動モデルを適用することを含む操作によって計算される、請求項11に記載のコンソール。
- 前記放射線療法計画固有の摂動モデルは、前記患者の分割された放射線療法レジメンの残りの分割部分の数にさらに機能的に依存する、請求項12に記載のコンソール。
- 前記少なくとも1つの摂動には、複数の異なる摂動が含まれ、
前記適応放射線療法推奨スコアを計算することは、前記複数の異なる摂動の各摂動に対する適応放射線療法推奨スコアを計算することを含む、請求項11乃至13のいずれか一項に記載のコンソール。 - 前記放射線療法計画画像と比較した、前記現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定することは、
前記現在の画像と前記放射線療法計画画像とを空間的に位置合わせすること、
前記現在の画像に少なくとも1つの特徴の輪郭を描くこと、及び
前記空間的に位置合わせされた放射線療法計画画像で輪郭を描かれた前記少なくとも1つの特徴と比較して、前記少なくとも1つの摂動を、前記現在の画像で輪郭を描かれた前記少なくとも1つの特徴の変化として決定すること、を含む、請求項11乃至14のいずれか一項に記載のコンソール。 - 前記表示後に、前記方法は、
前記少なくとも1つのユーザ入力装置を介して、適応放射線療法を実施するかどうかに関する決定を受け取ること、
適応放射線療法を実施しないという前記決定を条件として、前記放射線療法計画に従って治療用放射線を前記患者に送達するように前記放射線療法送達装置を制御すること、及び
適応放射線療法を実施するという前記決定を条件として、前記現在の画像を治療計画システム(TPS)に送信し、該TPSから前記放射線療法計画の適応更新を受信し、前記放射線療法計画の前記適応更新に従って、治療用放射線を前記患者にするために、前記放射線療法送達装置を制御すること、をさらに含む、請求項11乃至15のいずれか一項に記載のコンソール。 - 前記ディスプレイは、携帯電話又はタブレットコンピュータのモバイル装置ディスプレイを含み、前記少なくとも1つのユーザ入力装置は、前記携帯電話又はタブレットコンピュータの少なくとも1つの入力含む、請求項11乃至16のいずれか一項に記載のコンソール。
- 放射線療法送達システムであって、当該放射線療法送達システムは、
患者支持体上に配置された患者に治療用放射線を送達するように構成された放射線療法送達装置と、
前記放射線療法送達装置の前記患者支持体上に配置された前記患者を画像化するように構成されたイメージング装置と、
前記放射線療法送達装置を制御し、且つ前記イメージング装置を制御するように動作可能に接続された、請求項11乃至17のいずれか一項に記載のコンソールと、を含む、
放射線療法送達システム。 - 前記放射線療法送達装置は線形加速器(linac)を含み、前記イメージング装置はコンピュータ断層撮影(CT)スキャナを含む、請求項11乃至18のいずれか一項に記載のコンソール又は放射線療法送達システム。
- 適応放射線療法推奨方法であって、当該適応放射線療法推奨方法は、
患者の放射線療法計画が生成された前記患者の放射線療法計画画像と比較した、前記患者の現在の画像の少なくとも1つの摂動を決定するステップと、
該決定された少なくとも1つの摂動に基づいて、前記現在の画像によって表されるような前記患者の線量分布をシミュレートせずに、適応放射線療法を実施すべきかどうかを示す適応放射線療法推奨スコアを計算するステップと、
ディスプレイを制御して、(i)前記計算された適応放射線療法推奨スコアに基づいて適応放射線療法を実施すべきかどうかに関する推奨、及び(ii)ART推奨基準を満たす前記計算された適応放射線療法推奨スコアを条件とするアラームのいずれかを提示するステップと、を含み、
当該適応放射線療法推奨方法は、電子プロセッサによって実行される、
適応放射線療法推奨方法。 - 前記適応放射線療法推奨スコアは、前記患者の前記放射線療法計画に固有であり、且つ前記決定された少なくとも1つの摂動に機能的に依存する放射線療法計画固有の摂動モデルを適用することを含む操作によって計算される、請求項20に記載の適応放射線療法推奨方法。
- 前記推奨の提示に応答して、適応放射線療法を実施するかどうかに関して、ユーザ入力装置を介して決定を受け取るステップと、
適応放射線療法を実施するという前記決定に応答して、前記現在の画像を治療計画システム(TPS)に送信し、該TPSから前記放射線療法計画の適応更新を受信するステップと、をさらに含み、
当該適応放射線療法推奨方法を実行する前記電子プロセッサは、前記TPSのコンポーネントではない、請求項20又は21に記載の適応放射線療法推奨方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862647963P | 2018-03-26 | 2018-03-26 | |
US62/647,963 | 2018-03-26 | ||
PCT/EP2019/056641 WO2019185378A1 (en) | 2018-03-26 | 2019-03-18 | Decision support tool for adaptive radiotherapy in ct/linac console |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021519120A true JP2021519120A (ja) | 2021-08-10 |
Family
ID=65818519
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020551370A Withdrawn JP2021519120A (ja) | 2018-03-26 | 2019-03-18 | Ct/linacコンソールにおける適応放射線療法のための決定支援ツール |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210031054A1 (ja) |
EP (1) | EP3776567A1 (ja) |
JP (1) | JP2021519120A (ja) |
CN (1) | CN111971749A (ja) |
WO (1) | WO2019185378A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023153031A1 (ja) * | 2022-02-08 | 2023-08-17 | 東芝エネルギーシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、治療システム、医用画像処理方法、プログラム、および記憶媒体 |
Families Citing this family (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9855445B2 (en) | 2016-04-01 | 2018-01-02 | Varian Medical Systems, Inc. | Radiation therapy systems and methods for delivering doses to a target volume |
US10549117B2 (en) | 2017-07-21 | 2020-02-04 | Varian Medical Systems, Inc | Geometric aspects of radiation therapy planning and treatment |
US11590364B2 (en) | 2017-07-21 | 2023-02-28 | Varian Medical Systems International Ag | Material inserts for radiation therapy |
US10843011B2 (en) | 2017-07-21 | 2020-11-24 | Varian Medical Systems, Inc. | Particle beam gun control systems and methods |
US11712579B2 (en) | 2017-07-21 | 2023-08-01 | Varian Medical Systems, Inc. | Range compensators for radiation therapy |
US10183179B1 (en) | 2017-07-21 | 2019-01-22 | Varian Medical Systems, Inc. | Triggered treatment systems and methods |
US10092774B1 (en) | 2017-07-21 | 2018-10-09 | Varian Medical Systems International, AG | Dose aspects of radiation therapy planning and treatment |
CN111556776B (zh) | 2017-11-16 | 2022-09-02 | 瓦里安医疗系统公司 | 用于放射疗法系统的增加的束输出和动态场成形 |
US10910188B2 (en) | 2018-07-25 | 2021-02-02 | Varian Medical Systems, Inc. | Radiation anode target systems and methods |
US11116995B2 (en) | 2019-03-06 | 2021-09-14 | Varian Medical Systems, Inc. | Radiation treatment planning based on dose rate |
US10814144B2 (en) | 2019-03-06 | 2020-10-27 | Varian Medical Systems, Inc. | Radiation treatment based on dose rate |
US11090508B2 (en) | 2019-03-08 | 2021-08-17 | Varian Medical Systems Particle Therapy Gmbh & Co. Kg | System and method for biological treatment planning and decision support |
US11103727B2 (en) | 2019-03-08 | 2021-08-31 | Varian Medical Systems International Ag | Model based PBS optimization for flash therapy treatment planning and oncology information system |
US11358004B2 (en) * | 2019-05-10 | 2022-06-14 | Duke University | Systems and methods for radiation treatment planning based on a model of planning strategies knowledge including treatment planning states and actions |
US10918886B2 (en) | 2019-06-10 | 2021-02-16 | Varian Medical Systems, Inc. | Flash therapy treatment planning and oncology information system having dose rate prescription and dose rate mapping |
US11291859B2 (en) | 2019-10-03 | 2022-04-05 | Varian Medical Systems, Inc. | Radiation treatment planning for delivering high dose rates to spots in a target |
CN110931107B (zh) * | 2019-11-22 | 2023-08-29 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 放疗计划生成系统、装置及存储介质 |
US11865361B2 (en) | 2020-04-03 | 2024-01-09 | Varian Medical Systems, Inc. | System and method for scanning pattern optimization for flash therapy treatment planning |
CN111540144A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-14 | 宋文立 | 一种用于放射治疗患者主动式报警装置 |
US11541252B2 (en) | 2020-06-23 | 2023-01-03 | Varian Medical Systems, Inc. | Defining dose rate for pencil beam scanning |
US11957934B2 (en) | 2020-07-01 | 2024-04-16 | Siemens Healthineers International Ag | Methods and systems using modeling of crystalline materials for spot placement for radiation therapy |
CN114446441B (zh) * | 2022-02-11 | 2023-07-21 | 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司 | 基于计划库调用的自适应放疗的方法和装置 |
EP4311573A1 (en) * | 2022-07-28 | 2024-01-31 | Siemens Healthcare GmbH | Method and system for determining a treatment continuation information for a radiotherapy |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10029121B2 (en) * | 2013-12-31 | 2018-07-24 | The Medical College Of Wisconsin, Inc. | System and method for producing synthetic images |
CN108367159B (zh) * | 2015-11-27 | 2020-12-15 | 皇家飞利浦有限公司 | 自适应辐射治疗规划 |
WO2017167794A1 (en) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | Koninklijke Philips N.V. | Adaptive radiation therapy planning |
-
2019
- 2019-03-18 WO PCT/EP2019/056641 patent/WO2019185378A1/en unknown
- 2019-03-18 US US17/040,920 patent/US20210031054A1/en active Pending
- 2019-03-18 EP EP19712168.4A patent/EP3776567A1/en not_active Withdrawn
- 2019-03-18 JP JP2020551370A patent/JP2021519120A/ja not_active Withdrawn
- 2019-03-18 CN CN201980022074.6A patent/CN111971749A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023153031A1 (ja) * | 2022-02-08 | 2023-08-17 | 東芝エネルギーシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、治療システム、医用画像処理方法、プログラム、および記憶媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20210031054A1 (en) | 2021-02-04 |
WO2019185378A1 (en) | 2019-10-03 |
CN111971749A (zh) | 2020-11-20 |
EP3776567A1 (en) | 2021-02-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2021519120A (ja) | Ct/linacコンソールにおける適応放射線療法のための決定支援ツール | |
WO2017133654A1 (en) | Systems and methods for radiation treatment planning | |
JP6557227B2 (ja) | 治療計画の自動化 | |
US10188873B2 (en) | Systems and methods for dose calculation in generating radiation treatment plans | |
US11986672B2 (en) | Radiation treatment planning for delivering high dose rates to spots in a target | |
JP2009545394A (ja) | 生物学に導かれた適応的な治療計画 | |
JP2020529252A (ja) | 最適化中のoar及び標的目標に対する調整メカニズム | |
Mittauer et al. | STAT-ART: The promise and practice of a rapid palliative single session of MR-guided online adaptive radiotherapy (ART) | |
JP2021518196A (ja) | 閉ループ医師フィードバックを介した放射線療法計画強化のための迅速で個人化された推奨システム | |
Stanley et al. | A roadmap for implementation of kV‐CBCT online adaptive radiation therapy and initial first year experiences | |
JP6692923B2 (ja) | 放射線治療計画における分画選択ツール | |
US20190038916A1 (en) | Pre-optimization method for quick prediction of achievability of clinical goals in intensity modulated radiation therapy | |
US20230001233A1 (en) | Analysis of dose rate robustness against uncertainties in radiation treatment planning | |
US20220296925A1 (en) | Method and system for robust radiotherapy treatment planning for biological uncertainties | |
WO2021249907A1 (en) | Using reinforcement learning in radiation treatment planning optimization to locate dose-volume objectives | |
US11439843B2 (en) | Knowledge based treatment planning corrected for biological effects | |
US11941544B2 (en) | Generating and applying robust dose prediction models | |
Hong et al. | Clinical experience of automated SBRT paraspinal and other metastatic tumor planning with constrained hierarchical optimization | |
Xu et al. | Toward automation of initial chart check for photon/electron EBRT: the clinical implementation of new AAPM task group reports and automation techniques | |
US20230021570A1 (en) | Radiotherapy treatment decision method and systems for palliative care | |
Bacon | Towards Offline Adaptive Therapy for Prostate Patients using Velocity | |
Zaghian | Radiation Therapy Optimization Considering Uncertainties and Biological Effects |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201126 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220315 |
|
A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20221205 |