JP2023041769A - リアルタイム画像誘導放射線療法のための方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】好適なリアルタイム画像誘導放射線療法のための方法を提供すること。【解決手段】治療セッション中に入手された不完全または部分的画像を使用して、療法用放射線の送達を誘導するためのシステムおよび方法が、本明細書において開示される。部分的画像は、例えば、不良もしくは低コントラストおよび/または低SNRに起因して、標的領域の場所を決定するために十分な情報を有していない。本明細書に説明される放射線フルエンス計算方法は、標的場所の知識または計算を要求しないが、恣意的低SNR画像を使用して、リアルタイム画像誘導放射線療法を提供することに役立ち得る。【選択図】図2B
Description
(関連出願の引用)
本願は、米国仮特許出願第62/512,632号(2017年5月30日出願)、および米国仮特許出願第62/537,384号(2017年6月26日出願)に対する優先権を主張し、上記両出願の開示は、それらの全体が参照により本明細書に引用される。
本願は、米国仮特許出願第62/512,632号(2017年5月30日出願)、および米国仮特許出願第62/537,384号(2017年6月26日出願)に対する優先権を主張し、上記両出願の開示は、それらの全体が参照により本明細書に引用される。
(技術分野)
本明細書に開示されるのは、治療セッション中に入手された不完全な、もしくは部分的な画像、および/または画像データを使用して、療法用放射線の送達を誘導するためのシステムおよび方法である。
本明細書に開示されるのは、治療セッション中に入手された不完全な、もしくは部分的な画像、および/または画像データを使用して、療法用放射線の送達を誘導するためのシステムおよび方法である。
画像誘導放射線療法(IGRT)は、治療セッション前に入手された画像を使用して、治療セッション中、療法用放射線の印加を誘導する。IGRTシステムの目標は、精密な線量の放射線を患者の内側の静止した、または移動する標的に送達し、かつ、危険臓器を照射することを回避することである。これは、多くの場合、治療セッション前の標的運動を考慮した治療計画の生成のみならず、治療セッション中(例えば、放射線送達中)のゲーティングまたは運動追跡も含む。治療計画は、典型的に、放射線療法機械幾何学形状を考慮したフルエンスマップまたはセグメント化されたフルエンスマップと、発射位置(そこから療法用放射線源が放射線を患者に印加し得る任意の場所であり得る制御点としても知られる)のリストとを含み、それらから、放射線療法システムへの命令が生成され、それによって、療法用放射線源は、治療計画によって規定された線量分布に近い、または合致する線量分布を生成する放射線を放出し得る。機械命令は、例えば、各発射位置(または制御点)において患者に印加されるべきビーム強度、および/または、それらの発射位置の各々のためのMLC構成を示すビーム限定デバイス命令(例えば、マルチリーフコリメータまたはMLC命令)の組を含み得る。いくつかの放射線療法システムは、統合された撮像システムを有し、治療セッション中、標的運動追跡を補助し得る。いくつかの治療計画は、最初に、フルエンスマップを生成せずに、直接、機械命令を生成し、記憶し得る。しかしながら、概して、機械命令の組は、放射線療法機械幾何学形状と一緒のセグメント化されたフルエンスマップと、発射位置または制御点のリストとによって同等に表され得ることが理解される。
現在、標的領域の運動を追跡する放射線療法システムは、撮像システムを使用して、標的領域の高SNRまたは高分解能画像を入手することと、標的領域の重心の場所を決定することと、標的重心の場所における逆投影されたシフトに従って、治療計画フルエンスマップをシフトさせることと、シフトさせられたフルエンスマップに基づいて、線量を送達することとによって、それを行う。すなわち、放射線標的が、左(または右)にシフトした場合、治療計画フルエンスマップは、生成されたビームも左(または右)にシフトするようにシフトさせられる。これらのステップは、治療セッションの持続時間において繰り返され得る。いくつかのシステムは、経時的に変化する標的重心場所を使用して、運動モデルを生成し、放射線ビーム送達をゲーティングするために使用され得る標的領域の将来的場所を予測し得る。いくつかのシステムは、代用マーカ運動を内部腫瘍運動と互いに関係づける運動モデルを作成し、予測される腫瘍場所(代用マーカ場所に基づいて)を使用して、フルエンスマップをシフトさせる。
しかしながら、これらの方法は、入手された画像xiが、高品質、高SNRの完全な、または完成した画像(例えば、放射線標的と画像の背景との間の十分なコントラストデータ)であることを要求し、そうでなければ、標的重心は、正確に計算されることができない。不正確な、または誤った標的重心場所データに基づいて治療計画のフルエンスマップをシフトさせることは、治療計画の有効性を改善しないこともあり、依然として、標的でない領域の照射をもたらし得る。重心計算のために十分な高品質画像が、多くの場合、データ入手に数分を要求すること、または撮像線量懸念(X線撮影または断層撮影におけるように)に起因して、十分に高フレームレート(少なくとも1または2つの画像/秒)で入手されることができないので、治療セッション中に入手されたそのような画像は、リアルタイム標的場所データ(それに基づいて放射線療法システムが動作し得る)を提供しない。患者および/または腫瘍運動をリアルタイムで考慮するために放射線の送達を更新または補正することができないことは、標的でない領域への放射線送達をもたらし得る。
本明細書に開示されるのは、治療セッション中に入手された不完全な、もしくは部分的な画像、および/または画像データを使用して、療法用放射線の送達を誘導するためのシステムおよび方法である。部分的画像は、例えば、不良もしくは低コントラストおよび/または低信号対雑音比(SNR)に起因して、標的領域の場所を決定するために十分な情報を有していないが、治療セッション中、迅速かつ頻繁に入手され得る。本明細書に説明される放射線フルエンス計算方法は、標的場所の知識または計算を要求しないが、恣意的低SNR画像を使用して、リアルタイム画像誘導放射線療法を提供することに役立ち得る。低SNRまたは部分的画像は、比較的に高フレームレート(例えば、平均呼吸数と同様のまたは、それ以上の率、少なくとも約2フレーム/秒、少なくとも約4フレーム/秒等)で、治療セッションの(例えば、1時間未満、30分未満)直前および/または治療セッション中に入手され得る。部分的画像内に提供される撮像データは、治療計画の一部として計算され得る放射線発射行列(RFM)と組み合わせて、事前に規定された放射線線量が治療セッションの過程にわたって標的領域の実際のリアルタイム場所に送達されるように、放射線送達を誘導することに役立ち得る。随意に、いくつかの方法は、部分的画像をコントローラメモリに記憶し、部分的画像を合計することによって、完全画像を生成することを含み得る。
部分的画像を使用した画像誘導放射線療法の方法の一変形例は、腫瘍場所および腫瘍に送達されるべき所望の放射線線量を識別するために、十分に高SNRを伴う腫瘍画像データセットに基づいて、放射線発射行列を含む治療計画を計算することを含み得る。RFMは、治療計画と併せて計算され得る。治療計画は、所望の線量制約および/または描写された標的領域に基づいて、生成され得る。治療計画およびRFMは、治療セッションに先立って、例えば、治療セッションの数分、数日、数週間、および/または数ヶ月前に計算され得る。IGRTのための方法は、治療セッションの(例えば、数分、数秒)直前および/または治療セッション中に、腫瘍の部分的画像または低SNR画像データを入手することと、治療計画のRFMと部分的画像とを乗算することによって、リアルタイムまたは更新されたフルエンスマップを計算することとを含み得る。フルエンスマップは、患者に印加されるべきビームレットおよびビームレット強度の組を含み得る。放射線フルエンス算出は、腫瘍と背景構造との間の不完全コントラストを補償する(例えば、部分的画像をフィルタ処理またはマスクする)計算を含み得る。いくつかの変形例では、部分的画像をマスクまたはフィルタ処理することは、部分的画像の視野(FOV)を限定し、背景構造の効果を低減させることに役立てることを含み得る。いくつかの変形例では、部分的画像をマスクまたはフィルタ処理することは、腫瘍領域(腫瘍領域の周囲のマージンの有無にかかわらず)の場所と対応しない部分的画像の領域を除去することを含み得る。すなわち、マスクは、部分的画像に適用され、標的領域または放射線発射域の場所と対応する画像の部分を抽出し得る。本明細書に説明される方法は、セグメント化されたフルエンスマップをフルエンスマップから計算することをさらに含み得、セグメント化されたフルエンスマップは、各発射角度または位置のためのマルチリーフコリメータ(MLC)命令および/または療法用放射線源発射命令を含む。放射線療法システムは、次いで、各発射角度または位置のためのセグメント化されたフルエンスマップに従って、放射線を患者に送達し得る。
送達のための放射線フルエンスを計算する方法は、標的領域の部分的画像xiを入手することと、放射線発射行列Pと部分的画像xiとを乗算することによって、標的領域に送達されるべき放射線フルエンスを計算することとを含み得る。放射線発射行列Pは、標的領域の完全画像Xに基づいて計算され得る。完全画像Xは、以前の撮像セッション中に入手され得る。いくつかの変形例では、放射線フルエンスを計算することは、点ごと乗算または放射線発射行列Pを部分的画像xiで畳み込むことを含み得る。放射線発射行列Pは、
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり得、式中、
は、点ごと積演算であり、治療計画に従って標的領域に送達されるべきフルエンスもたらす。代替として、放射線発射行列Pは、P・x・xi=f*xiであるように、テプリッツ行列toep(f)であり得、式中、*は、畳み込み演算であり、それも、フルエンスをもたらす。部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、画像XのSNRより小さい。いくつかの変形例では、部分的画像xiは、断層撮影システムを使用して入手され得る。部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、および/またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含み得る。画像Xは、運動ブレ除去画像であり得る。方法は、投影角度αを選択することと、放射線ビーム発射角度αにおける計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算することと、それをコントローラメモリに記憶することとをさらに含み得る。
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり得、式中、
は、点ごと積演算であり、治療計画に従って標的領域に送達されるべきフルエンスもたらす。代替として、放射線発射行列Pは、P・x・xi=f*xiであるように、テプリッツ行列toep(f)であり得、式中、*は、畳み込み演算であり、それも、フルエンスをもたらす。部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、画像XのSNRより小さい。いくつかの変形例では、部分的画像xiは、断層撮影システムを使用して入手され得る。部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、および/またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含み得る。画像Xは、運動ブレ除去画像であり得る。方法は、投影角度αを選択することと、放射線ビーム発射角度αにおける計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算することと、それをコントローラメモリに記憶することとをさらに含み得る。
随意に、方法は、放射線を標的領域に印加することであって、放射線を印加することは、放射線療法システムの放射線源を放射線ビーム発射角度αに移動させることを含み得、放射線療法システムは、放射線源にわたって配置されるリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備えている、ことと、投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶することと、コリメータリーフ位置命令に従って、コリメータリーフの各々の位置を調節することと、放射線ビームを放射線源から放出することとをさらに含み得る。方法は、所望のフルエンスが印加されるまで、投影フルエンスfα計算を持続的に繰り返すことと、各フルエンス計算後、放射線を標的領域に印加することとをさらに含み得る。投影フルエンスfαを計算することは、投影角度αを選択することと、放射線ビーム発射角度αにおける部分的画像xiの投影xi,αを計算し、投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶することと、角度ごと放射線発射行列Pαと投影される部分的画像xi,αとを乗算すること(Pαxi,α)とを含み得る。角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)であり得る。放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)であり得る。部分的画像xjは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成され得る。方法は、随意に、線形コントラストフィルタを部分的画像xiに適用することを含み得る。フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加され得る。部分的画像xjの信号対雑音比(SNR)は、画像XのSNRより小さい。発射行列Pで乗算すること、投影角度αを選択すること、投影フルエンスfαを計算すること、放射線源を移動させること、投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令および/または療法用放射線源発射命令にセグメント化すること、コリメータリーフの位置を調節すること、および放射線ビームを放出することは、部分的画像xiを入手後、規定された期間以内に生じ得る。規定された期間は、約10秒未満、例えば、約5秒未満、約1秒未満であり得る。放射線源は、約20RPM以上の(例えば、約40RPM、約50RPM、約60RPM、またはそれを上回る)速度で回転するように構成された回転可能ガントリ上に搭載され得る。方法は、随意に、リアルタイム送達線量推定値を計算することを含み、および/または、空間フィルタを部分的画像xiに適用することを含み得る。随意に、いくつかの方法では、以前に入手された画像Xは、第1の画像であり得、Aは、既知の線量計算行列であり得、方法は、第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算することをさらに含み得る。
を実装するテプリッツ行列toep(pα)であり得る。放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)であり得る。部分的画像xjは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成され得る。方法は、随意に、線形コントラストフィルタを部分的画像xiに適用することを含み得る。フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加され得る。部分的画像xjの信号対雑音比(SNR)は、画像XのSNRより小さい。発射行列Pで乗算すること、投影角度αを選択すること、投影フルエンスfαを計算すること、放射線源を移動させること、投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令および/または療法用放射線源発射命令にセグメント化すること、コリメータリーフの位置を調節すること、および放射線ビームを放出することは、部分的画像xiを入手後、規定された期間以内に生じ得る。規定された期間は、約10秒未満、例えば、約5秒未満、約1秒未満であり得る。放射線源は、約20RPM以上の(例えば、約40RPM、約50RPM、約60RPM、またはそれを上回る)速度で回転するように構成された回転可能ガントリ上に搭載され得る。方法は、随意に、リアルタイム送達線量推定値を計算することを含み、および/または、空間フィルタを部分的画像xiに適用することを含み得る。随意に、いくつかの方法では、以前に入手された画像Xは、第1の画像であり得、Aは、既知の線量計算行列であり得、方法は、第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算することをさらに含み得る。
いくつかの方法は、随意に、Xprescanに基づいて、線量行列Dprescanを計算することと、Dprescanと画像Xに基づいて計算された線量行列Dとの間の差異値を計算することと、差異値が事前に選択された閾値を超える場合、事前に選択された閾値を超えたことの通知を生成することとを含み得る。
放射線療法のためのシステムの一変形例は、回転可能ガントリと、ガントリ上に搭載された療法用放射線源と、標的領域の部分的画像xiを入手するためにガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサと、ガントリ、療法用放射線源および1つ以上の撮像センサと通信するコントローラとを備え得る。コントローラは、標的領域に送達されるべき放射線フルエンスを計算するように構成され得、放射線フルエンスを計算することは、放射線発射行列Pと部分的画像xiを乗算することを含み、放射線発射行列Pは、標的領域の以前に入手された画像Xに基づいて計算される。放射線発射行列Pは、
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり得、式中、
は、点ごと積演算である。放射線フルエンスを計算することは、放射線発射行列Pを部分的画像xiで畳み込むことを含み得る。放射線発射行列Pは、P・xi=f*xiであるように、テプリッツ行列toep(f)であり得、式中、*は、畳み込み演算であり、fは、治療計画に従って標的領域に送達されるべきフルエンスである。部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、画像XのSNR未満であり得る。例えば、部分的画像xiのSNRは、画像XのSNRより約40%小さくあり得る。部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含み得、および/または運動ブレ除去画像であり得る。コントローラは、投影角度αを選択し、放射線ビーム発射角度αにおける計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算し、投影フルエンスfαをコントローラのメモリに記憶するようにさらに構成され得る。システムは、放射線源のビーム経路内に配置されたリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備え得、回転可能ガントリは、療法用放射線源を放射線ビーム発射角度αに移動させるように構成され得、コントローラは、投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶するようにさらに構成され得る。コリメータリーフの各々の位置は、コリメータリーフ位置命令に従って調節可能であり得る。投影フルエンスfαを計算することは、投影角度αを選択し、放射線ビーム発射角度αにおける部分的画像xiの投影xi,αを計算し、投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶し、角度ごと放射線発射行列Pαと投影される部分的画像xi,αとを乗算すること(Pαxi,α)を含み得る。角度ごと放射線発射行列Pαは、各投影角度αのための放射線発射行列Pi,αの組を含み得る。角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)であり得る。放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)であり得る。1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備え得、部分的画像xiは、陽電子放出経路の組から生成される。代替として、または加えて、1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器を備え得、部分的画像xiは、X線投影の組から生成され、および/または、1つ以上の撮像センサは、1つ以上のMRIセンサを備え得、部分的画像xiは、MRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成される。ガントリは、療法用放射線源を発射ビーム角度αに移動させ、部分的画像xiを入手した後の規定された期間以内に計算されたフルエンスfαに従って放射線ビームを放出するように構成され得る。規定された期間は、約10秒未満、例えば、約5秒未満、約1秒未満等である。ガントリは、約20RPM以上、例えば、約60RPM以上の速度で回転可能であり得る。コントローラは、線形コントラストフィルタを部分的画像xiに適用するようにさらに構成され得、および/または、フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加され得る。いくつかの変形例では、コントローラは、リアルタイム送達線量推定値を計算するようにさらに構成され得る。コントローラは、空間フィルタを部分的画像xiに適用するようにさらに構成され得る。一変形例では、以前に入手された画像Xは、第1の画像であり得、Aは、既知の線量計算行列であり得、コントローラは、1つ以上の撮像センサを使用して、第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算するようにさらに構成され得る。
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり得、式中、
は、点ごと積演算である。放射線フルエンスを計算することは、放射線発射行列Pを部分的画像xiで畳み込むことを含み得る。放射線発射行列Pは、P・xi=f*xiであるように、テプリッツ行列toep(f)であり得、式中、*は、畳み込み演算であり、fは、治療計画に従って標的領域に送達されるべきフルエンスである。部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、画像XのSNR未満であり得る。例えば、部分的画像xiのSNRは、画像XのSNRより約40%小さくあり得る。部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含み得、および/または運動ブレ除去画像であり得る。コントローラは、投影角度αを選択し、放射線ビーム発射角度αにおける計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算し、投影フルエンスfαをコントローラのメモリに記憶するようにさらに構成され得る。システムは、放射線源のビーム経路内に配置されたリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備え得、回転可能ガントリは、療法用放射線源を放射線ビーム発射角度αに移動させるように構成され得、コントローラは、投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶するようにさらに構成され得る。コリメータリーフの各々の位置は、コリメータリーフ位置命令に従って調節可能であり得る。投影フルエンスfαを計算することは、投影角度αを選択し、放射線ビーム発射角度αにおける部分的画像xiの投影xi,αを計算し、投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶し、角度ごと放射線発射行列Pαと投影される部分的画像xi,αとを乗算すること(Pαxi,α)を含み得る。角度ごと放射線発射行列Pαは、各投影角度αのための放射線発射行列Pi,αの組を含み得る。角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)であり得る。放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)であり得る。1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備え得、部分的画像xiは、陽電子放出経路の組から生成される。代替として、または加えて、1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器を備え得、部分的画像xiは、X線投影の組から生成され、および/または、1つ以上の撮像センサは、1つ以上のMRIセンサを備え得、部分的画像xiは、MRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成される。ガントリは、療法用放射線源を発射ビーム角度αに移動させ、部分的画像xiを入手した後の規定された期間以内に計算されたフルエンスfαに従って放射線ビームを放出するように構成され得る。規定された期間は、約10秒未満、例えば、約5秒未満、約1秒未満等である。ガントリは、約20RPM以上、例えば、約60RPM以上の速度で回転可能であり得る。コントローラは、線形コントラストフィルタを部分的画像xiに適用するようにさらに構成され得、および/または、フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加され得る。いくつかの変形例では、コントローラは、リアルタイム送達線量推定値を計算するようにさらに構成され得る。コントローラは、空間フィルタを部分的画像xiに適用するようにさらに構成され得る。一変形例では、以前に入手された画像Xは、第1の画像であり得、Aは、既知の線量計算行列であり得、コントローラは、1つ以上の撮像センサを使用して、第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算するようにさらに構成され得る。
コントローラは、Xprescanに基づいて、線量行列Dprescanを計算し、Dprescanと画像Xに基づいて計算された線量行列Dとの間の差異値を計算するようにさらに構成され得、差異値が事前に選択された閾値を超える場合、コントローラは、事前に選択された閾値を超えたことの通知を生成するように構成され得る。
治療計画品質を評価する方法も、本明細書において説明される。治療計画品質を評価する方法は、療法用放射線源と、療法用放射線源と通信するコントローラとを備えている放射線療法システムに電源投入することであって、コントローラは、プロセッサと、その中に記憶される治療計画および陽電子放出活性データを伴うメモリとを備え、治療計画は、放射線発射行列Pと、計画されたフルエンスマップとを備え、陽電子放出活性データは、応答系統(LOR)データを含む、ことと、コントローラを使用して、放射線発射行列PおよびLORデータに基づいて、放射線フルエンスを計算することと、療法用放射線源を使用して、計算された放射線フルエンスに従って、放射線を放出することと、放出される放射線を測定することと、測定された放射線に基づいて、フルエンスマップを計算することと、計算されたフルエンスマップと計画されたフルエンスマップとの間のフルエンス差異を計算することと、計算されたフルエンス差異が事前に規定されたフルエンス差異閾値を満たすか、またはそれを超えるかの通知を生成することとを含み得る。放射線療法システムは、治療エリアをさらに含み得、方法は、1つ以上のX線撮影フィルムを治療エリア内に設置することと、X線撮影フィルムを分析することによって、放出される放射線を測定することとをさらに含み得る。放射線療法システムは、療法用放射線源の向かいに位置し、コントローラと通信する放射線検出器をさらに備え得、放出される放射線を測定することは、放射線検出器を使用して、放射線データを入手することと、放射線データをコントローラに伝送することとを含み得る。いくつかの変形例では、陽電子放出活性データは、診断PET撮像データ、例えば、空間的にフィルタ処理された診断PET撮像データを含み得る。放射線療法システムは、検出器視野を有するPET検出器のアレイを備え得、空間的にフィルタ処理された診断PET撮像データは、検出器視野に対応する視野を有し得る。代替として、または加えて、陽電子放出活性データは、PET撮像システム上で入手された診断PET撮像データおよびPET撮像システムの機械パラメータに基づいて生成される複数の合成応答系統(LOR)を含み得る。いくつかの変形例では、方法は、計算されたフルエンス差異が事前に規定されたフルエンス差異閾値を超える場合、治療計画を調節することを含み得る。治療計画を調節することは、放射線発射行列Pを更新することを含み得る。治療計画は、計画された線量マップを含み得、方法は、測定された放射線に基づいて、線量マップを計算することと、計算された線量マップと計画された線量マップとの間の線量差を計算することと、計算された線量差が事前に規定された線量差閾値を満たすか、またはそれを超えるかの通知を生成することとをさらに含み得る。例えば、通知を生成することは、フルエンス等線量までの一致距離(DTA)値と、複数の時点に関する計算された線量マップと計画された線量マップとの間の絶対線量差とを計算することと、DTA値内および規定された絶対線量差閾値内の時点のパーセンテージが、閾値パーセンテージを上回るかどうかを決定することとを含み得る。例として、閾値パーセンテージは、約95%であり得、DTA値は、約3mmであり得、規定された絶対線量差閾値は、計画された絶対線量から約3%であり得る。
治療セッション中に入手された撮像データ(例えば、部分的画像)に基づいて計算されるフルエンスマップのリアルタイムセグメント化のためのシステムおよび方法も、本明細書において説明される。放射線療法システムの一変形例は、持続的に回転可能なガントリと、ガントリ上に搭載され、ガントリによって複数の発射位置に移動可能である療法用放射線源と、ガントリ上に搭載され、ガントリによって複数の発射位置に移動可能である療法用放射線源と、ガントリ上に搭載され、放射線療法源のビーム経路内に位置しているマルチリーフコリメータと、ガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサと、ガントリ、放射線源、マルチリーフコリメータ、および1つ以上の撮像センサと通信する、コントローラとを備え得る。コントローラは、1つ以上の撮像センサからの撮像データと累積残余フルエンスマップΔfcumulativeとを使用して、フルエンスマップfcalcを計算し、フルエンスマップfcalcを、1つ以上のガントリ回転にわたる各発射位置のためのMLC命令と、療法用放射線源命令とを含む放射線送達命令の組にセグメント化することによって、放射線送達命令を生成するように構成され得る。放射線送達命令の各組は、複数のガントリ回転にわたる各発射位置のためのMLCと、療法用放射線源とのための命令を備え得る。1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備え得、および/または、1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器および/または1つ以上のMRIセンサを備えている。マルチリーフコリメータは、バイナリマルチリーフコリメータであり得る。MLC命令は、MLCにおける各リーフのためのリーフ位置命令を含み得る。療法用放射線源命令は、各発射位置のためのビームパルス幅、および/またはビームパルス強度、および/またはビームパルスの数を含み得る。いくつかの変形例では、フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各発射位置のためのサブフルエンスマップに分解し、サブフルエンスマップの各々を放射線送達命令にセグメント化することを含み得る。MLCは、バイナリMLCであり得、各サブフルエンスマップは、確率係数を有し得る。代替として、または加えて、MLCは、バイナリMLCであり、MLCの各リーフは、リーフが開放構成にあるかどうか、および/または、放射線が選択されたフルエンス(例えば、事前に選択または計算される)レベルにおいて療法用放射線源によって放出されているかどうかを決定する確率係数を有し得る。いくつかの変形例では、累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することは、放射線送達命令に基づいて、送達フルエンスマップfdeliveryを計算し、送達フルエンスマップfdeliveryをフルエンスマップfcalcから減算することによって、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを計算し、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを累積残余フルエンスマップΔfcumulativeと組み合わせることによって、累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することを含み得る。
いくつかの変形例では、システムは、発射位置の各々間に位置している複数のサブ発射位置をさらに備え得、システムは、療法用放射線源がある発射位置に先行するサブ発射位置を通過すると、発射位置に対応する放射線送達命令に従って放射線を送達するように構成され得る。フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各サブ発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することを含み得る。
放射線送達のためのリアルタイムフルエンスマップセグメント化のための方法の一変形例は、セッション中、持続的に回転可能なガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサから、撮像データを入手することと、撮像データを使用して、フルエンスマップfcalcと、累積残余フルエンスマップΔfcumulativeとを計算することと、1つ以上のガントリ回転にわたる1つ以上の放射線発射位置のために、セッション中、フルエンスマップfcalcを放射線送達命令の組にセグメント化することとを含み得る。放射線送達命令は、マルチリーフコリメータ(MLC)命令と、療法用放射線源命令とを含み得る。放射線送達命令の各組は、複数のガントリ回転にわたるMLC命令と、療法用放射線源命令とを含み得る。MLC命令は、MLCにおける各リーフのためのリーフ位置命令を含み得る。療法用放射線源命令は、各発射位置のためのビームパルス幅、および/またはビーム強度、および/またはビームパルスの数を含み得る。フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各療法用放射線源発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、サブフルエンスマップの各々を放射線送達命令にセグメント化することを含み得る。いくつかの変形例では、MLCは、バイナリMLCであり得、各サブフルエンスマップは、確率係数を有し得る。バイナリMLCの各リーフは、リーフが開放構成にあるかどうか、および/また、放射線が選択された(例えば、事前に選択または計算される)フルエンスレベルで療法用放射線源によって放出されているかどうかを決定する確率係数を有し得る。随意に、方法は、放射線送達命令に基づいて、送達フルエンスマップfdeliveryを計算し、送達フルエンスマップfdeliveryをフルエンスマップfcalcから減算することによって、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを計算し、インクリメント残余フルエンスfincrementを累積残余フルエンスマップΔfcumulativeと組み合わせることによって、累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することによって、累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することをさらに含み得る。いくつかの変形例では、複数のサブ発射位置が、療法用放射線源発射位置の各々間に位置し得、方法は、療法用放射線源が療法用放射線源発射位置に先行するサブ発射位置を通過するとき、療法用放射線源発射位置に対応する放射線送達命令に従って放射線を送達することをさらに含み得る。フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各サブ発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することを含み得る。随意に、いくつかの方法は、ガントリを回転させ、ガントリ上に搭載された療法用放射線源を各発射位置に位置付け、各発射位置に対応する放射線送達命令に従って放射線を送達することを含み得る。撮像データを入手することおよびガントリを回転させることは、同時に生じ得る。撮像データを入手することおよび放射線送達のために療法用放射線源をアクティブにすることは、同時に生じ得る。1つ以上の撮像センサは、PET検出器、X線検出器、およびMRIセンサから成る群から選択され得る。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
放射線療法システムであって、前記システムは、
回転可能ガントリと、
前記ガントリ上に搭載された療法用放射線源と、
標的領域の部分的画像Xiを入手するために前記ガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサと、
前記ガントリ、前記療法用放射線源、および前記1つ以上の撮像センサと通信するコントローラと
を備え、
前記コントローラは、前記標的領域に送達されるべき放射線フルエンスを計算するように構成され、放射線フルエンスを計算することは、放射線発射行列Pと前記部分的画像xiとを乗算することを含み、前記放射線発射行列Pは、前記標的領域の以前に入手された画像Xに基づいて計算される、システム。
(項目2)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり、式中、
は、点ごと積演算である、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記放射線フルエンスを計算することは、前記放射線発射行列Pを前記部分的画像xiで畳み込むことを含む、項目1に記載のシステム。
(項目4)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、テプリッツ行列toep(f)であり、式中、
は、畳み込み演算であり、fは、治療計画に従って前記標的領域に送達されるべきフルエンスである、項目1に記載のシステム。
(項目5)
前記部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、前記画像XのSNRより小さい、項目1に記載のシステム。
(項目6)
前記部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含む、項目1に記載のシステム。
(項目7)
前記画像Xは、運動ブレ除去画像である、項目1に記載のシステム。
(項目8)
前記コントローラは、投影角度αを選択し、放射線ビーム発射角度αにおける前記計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算し、前記投影フルエンスfαを前記コントローラのメモリに記憶するようにさらに構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目9)
前記放射線源のビーム経路内に配置されたリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備え、前記回転可能ガントリは、前記療法用放射線源を前記放射線ビーム発射角度αに移動させるように構成され、前記コントローラは、前記投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、前記リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶するようにさらに構成され、前記コリメータリーフの各々の位置は、前記コリメータリーフ位置命令に従って調節可能である、項目8に記載のシステム。
(項目10)
前記投影フルエンスfαを計算することは、投影角度αを選択し、前記放射線ビーム発射角度αにおける前記部分的画像xiの投影xi,αを計算し、前記投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶し、角度ごと放射線発射行列Pαを前記投影される部分的画像xi,αと乗算すること(Pαxi,α)を含み、前記角度ごと放射線発射行列Pαは、各投影角度αに対する放射線発射行列Pi,αの組を含む、項目9に記載のシステム。
(項目11)
前記角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)である、項目10に記載のシステム。
(項目12)
前記放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)である、項目10に記載のシステム。
(項目13)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備え、前記部分的画像xiは、陽電子放出経路の組から生成される、項目1に記載のシステム。
(項目14)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器を備え、前記部分的画像xiは、X線投影の組から生成される、項目1に記載のシステム。
(項目15)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のMRIセンサを備え、前記部分的画像xiは、MRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成される、項目1に記載のシステム。
(項目16)
前記部分的画像xiのSNRは、前記画像XのSNRより約40%小さい、項目1に記載のシステム。
(項目17)
前記ガントリは、前記療法用放射線源を発射ビーム角度αに移動させ、前記部分的画像xiを入手した後の規定された期間以内に前記計算されたフルエンスfαに従って放射線ビームを放出するように構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目18)
前記規定された期間は、約10秒より小さい、項目17に記載のシステム。
(項目19)
前記規定された期間は、約5秒より小さい、項目18に記載のシステム。
(項目20)
前記規定された期間は、約1秒より小さい、項目19に記載のシステム。
(項目21)
前記ガントリは、約20RPM以上の速度で回転可能である、項目1に記載のシステム。
(項目22)
前記コントローラは、線形コントラストフィルタを前記部分的画像xiに適用するようにさらに構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目23)
前記フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加される、項目22に記載のシステム。
(項目24)
前記コントローラは、リアルタイム送達線量推定値を計算するようにさらに構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目25)
前記コントローラは、空間フィルタを前記部分的画像xiに適用するようにさらに構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目26)
前記以前に入手された画像Xは、第1の画像であり、Aは、既知の線量計算行列であり、前記コントローラは、前記1つ以上の撮像センサを使用して第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算するようにさらに構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目27)
前記コントローラは、Xprescanに基づいて、線量行列Dprescanを計算し、Dprescanと画像Xに基づいて計算された線量行列Dとの間の差異値を計算し、前記差異値が事前に選択された閾値を超える場合、前記事前に選択された閾値を超えたことの通知を生成するようにさらに構成されている、項目26に記載のシステム。
(項目28)
送達のための放射線フルエンスを計算する方法であって、前記方法は、
標的領域の部分的画像xiを入手することと、
放射線発射行列Pと前記部分的画像xiとを乗算することによって、前記標的領域に送達されるべき放射線フルエンスを計算することと
を含み、
前記放射線発射行列Pは、前記標的領域の以前に入手された画像Xに基づいて計算される、方法。
(項目29)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり、
式中、
は、点ごと積演算である、項目28に記載の方法。
(項目30)
前記放射線フルエンスを計算することは、前記放射線発射行列Pを前記部分的画像xiで畳み込むことを含む、項目28に記載の方法。
(項目31)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、テプリッツ行列toep(f)であり、式中、
は、畳み込み演算であり、fは、治療計画に従って前記標的領域に送達されるべきフルエンスである、項目28または項目30のいずれかに記載の方法。
(項目32)
前記部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、前記画像XのSNRより小さい、項目28に記載の方法。
(項目33)
前記部分的画像xiは、断層撮影システムを使用して入手される、項目28に記載の方法。
(項目34)
前記部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含む、項目28に記載の方法。
(項目35)
前記画像Xは、運動ブレ除去画像である、項目28に記載の方法。
(項目36)
投影角度αを選択することと、
放射線ビーム発射角度αにおける前記計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算し、前記投影フルエンスfαをコントローラメモリに記憶することと
をさらに含む、項目28に記載の方法。
(項目37)
放射線を前記標的領域に印加することをさらに含み、放射線を印加することは、
放射線療法システムの放射線源を前記放射線ビーム発射角度αに移動させることであって、前記放射線療法システムは、前記放射線源のビーム経路内に配置されたリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備えている、ことと、
前記投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、前記リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶することと、
前記コリメータリーフ位置命令に従って、前記コリメータリーフの各々の位置を調節することと、
放射線ビームを前記放射線源から放出することと
を含む、項目36に記載の方法。
(項目38)
所望のフルエンスが印加されるまで、前記投影フルエンスfα計算を持続的に繰り返し、各フルエンス計算後、放射線を前記標的領域に印加することをさらに含む、項目37に記載の方法。
(項目39)
前記投影フルエンスfαを計算することは、
投影角度αを選択することと、
前記放射線ビーム発射角度αにおける前記部分的画像xiの投影xi,αを計算し、前記投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶することと、
角度ごと放射線発射行列Pαと前記投影される部分的画像xi,αとを乗算すること(Pαxi,α)と
を含み、
前記角度ごと放射線発射行列Pαは、各投影角度αに対する放射線発射行列Pi,αの組を含む、項目38に記載の方法。
(項目40)
前記角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)である、項目39に記載の方法。
(項目41)
前記放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)である、項目39に記載の方法。
(項目42)
前記部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成される、項目39に記載の方法。
(項目43)
前記部分的画像xjの信号対雑音比(SNR)は、前記画像XのSNRより小さい、項目39に記載の方法。
(項目44)
前記発射行列Pで乗算すること、前記投影角度αを選択すること、投影フルエンスfαを計算すること、前記放射線源を移動させること、前記投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化すること、前記コリメータリーフの位置を調節すること、および放射線ビームを放出することは、前記部分的画像xiを入手した後の規定された期間以内に生じる、項目39に記載の方法。
(項目45)
前記規定された期間は、約10秒より小さい、項目44に記載の方法。
(項目46)
前記規定された期間は、約5秒より小さい、項目45に記載の方法。
(項目47)
前記規定された期間は、約1秒より小さい、項目46に記載の方法。
(項目48)
前記放射線源は、約20RPM以上の速度で回転するように構成された回転可能ガントリ上に搭載されている、項目37に記載の方法。
(項目49)
線形コントラストフィルタを前記部分的画像xiに適用することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目50)
前記フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加される、項目49に記載の方法。
(項目51)
リアルタイム送達線量推定値を計算することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目52)
空間フィルタを前記部分的画像xiに適用することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目53)
前記以前に入手された画像Xは、第1の画像であり、Aは、既知の線量計算行列であり、前記方法は、第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算することをさらに含む、項目28に記載の方法。
(項目54)
Xprescanに基づいて、線量行列Dprescanを計算し、Dprescanと画像Xに基づいて計算された線量行列Dとの間の差異値を計算し、前記差異値が事前に選択された閾値を超える場合、前記事前に選択された閾値を超えたことの通知を生成することをさらに含む、項目53に記載の方法。
(項目55)
放射線療法システムであって、前記システムは、
持続的に回転可能なガントリと、
前記ガントリ上に搭載され、前記ガントリによって複数の発射位置に移動可能である療法用放射線源と、
前記ガントリ上に搭載され、前記放射線療法源のビーム経路内に位置しているマルチリーフコリメータ(MLC)と、
前記ガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサと、
前記ガントリ、前記放射線源、前記マルチリーフコリメータおよび前記1つ以上の撮像センサと通信し、放射線送達命令を生成するように構成されたコントローラと
を備え、
前記放射線送達命令を生成することは、
前記1つ以上の撮像センサからの撮像データと累積残余フルエンスマップΔfcumulativeとを使用して、フルエンスマップfcalcを計算することと、
前記フルエンスマップfcalcを放射線送達命令の組にセグメント化することと
を含み、
前記放射線送達命令の組は、1つ以上のガントリ回転にわたる各発射位置のためのMLC命令と療法用放射線源命令とを含む、システム。
(項目56)
放射線送達命令の各組は、複数のガントリ回転にわたる各発射位置のための前記MLCと前記療法用放射線源とのための命令を含む、項目55に記載のシステム。
(項目57)
MLC命令は、前記MLCにおける各リーフのためのリーフ位置命令を含む、項目55に記載のシステム。
(項目58)
療法用放射線源命令は、各発射位置のためのビームパルス幅およびビームパルスの数を含む、項目55に記載のシステム。
(項目59)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各発射位置のためのサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目55に記載のシステム。
(項目60)
前記MLCは、バイナリMLCであり、各サブフルエンスマップは、確率係数を有する、項目59に記載のシステム。
(項目61)
前記MLCは、バイナリMLCであり、前記MLCの各リーフは、確率係数を有し、前記確率係数は、前記リーフが開放構成にあるかどうか、および/または、放射線が選択されたフルエンスレベルで前記療法用放射線源によって放出されているかどうかを決定する、項目55に記載のシステム。
(項目62)
前記放射線送達命令に基づいて、送達フルエンスマップfdeliveryを計算することと、
前記フルエンスマップfcalcから前記送達フルエンスマップfdeliveryを減算することによって、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを計算することと、
インクリメント残余フルエンスマップfincrementを前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeと組み合わせることによって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することと
によって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することをさらに含む、項目55に記載のシステム。
(項目63)
前記発射位置の各々間に位置している複数のサブ発射位置をさらに備え、前記システムは、前記療法用放射線源がある発射位置に先行するサブ発射位置を通過するとき、前記発射位置に対応する前記放射線送達命令に従って放射線を送達するように構成されている、項目55に記載のシステム。
(項目64)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各サブ発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目63に記載のシステム。
(項目65)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備えている、項目55に記載のシステム。
(項目66)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器を備えている、項目55に記載のシステム。
(項目67)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のMRIセンサを備えている、項目55に記載のシステム。
(項目68)
前記マルチリーフコリメータは、バイナリマルチリーフコリメータである、項目55に記載のシステム。
(項目69)
放射線送達のためのリアルタイムフルエンスマップセグメント化のための方法であって、前記方法は、
セッション中、持続的に回転可能なガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサから、撮像データを入手することと、
前記撮像データと累積残余フルエンスマップΔfcumulativeとを使用して、フルエンスマップfcalcを計算することと、
前記セッション中、前記フルエンスマップfcalcを1つ以上のガントリ回転にわたる1つ以上の放射線発射位置のための放射線送達命令の組にセグメント化することと
を含む、方法。
(項目70)
放射線送達命令は、マルチリーフコリメータ(MLC)命令と、療法用放射線源命令とを含む、項目69に記載の方法。
(項目71)
放射線送達命令の各組は、複数のガントリ回転にわたるMLC命令と前記療法用放射線源命令とを含む、項目70に記載の方法。
(項目72)
MLC命令は、前記MLCにおける各リーフのためのリーフ位置命令を含む、項目71に記載の方法。
(項目73)
療法用放射線源命令は、各発射位置のためのビームパルス幅およびビームパルスの数を含む、項目72に記載の方法。
(項目74)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各療法用放射線源発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目73に記載の方法。
(項目75)
前記MLCは、バイナリMLCであり、各サブフルエンスマップは、確率係数を有する、項目73に記載の方法。
(項目76)
前記MLCは、バイナリMLCであり、前記MLCの各リーフは、確率係数を有し、前記確率係数は、前記リーフが開放構成にあるかどうか、および/または、放射線が選択されたフルエンスレベルで前記療法用放射線源によって放出されているかどうかを決定する、項目75に記載の方法。
(項目77)
前記放射線送達命令に基づいて、送達フルエンスマップfdeliveryを計算することと、
前記フルエンスマップfcalcから前記送達フルエンスマップfdeliveryを減算することによって、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを計算することと、
前記インクリメント残余フルエンスfincrementを前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeと組み合わせることによって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することと
によって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することをさらに含む、項目73に記載の方法。
(項目78)
複数のサブ発射位置が、前記療法用放射線源発射位置の各々間に位置し、前記方法は、前記療法用放射線源がある療法用放射線源発射位置に先行するサブ発射位置を通過するとき、前記療法用放射線源発射位置に対応する前記放射線送達命令に従って放射線を送達することをさらに含む、項目73に記載の方法。
(項目79)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各サブ発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目78に記載の方法。
(項目80)
前記ガントリを回転させ、前記ガントリ上に搭載された療法用放射線源を各発射位置に位置付け、各発射位置に対応する前記放射線送達命令に従って放射線を送達することをさらに含む、項目69に記載の方法。
(項目81)
撮像データを入手することと前記ガントリを回転させることとは、同時に生じる、項目80に記載の方法。
(項目82)
撮像データを入手することと放射線送達のために前記療法用放射線源をアクティブにすることとは、同時に生じる、項目81に記載の方法。
(項目83)
前記1つ以上の撮像センサは、PET検出器、X線検出器、およびMRIセンサから成る群から選択され得る、項目69に記載の方法。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
放射線療法システムであって、前記システムは、
回転可能ガントリと、
前記ガントリ上に搭載された療法用放射線源と、
標的領域の部分的画像Xiを入手するために前記ガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサと、
前記ガントリ、前記療法用放射線源、および前記1つ以上の撮像センサと通信するコントローラと
を備え、
前記コントローラは、前記標的領域に送達されるべき放射線フルエンスを計算するように構成され、放射線フルエンスを計算することは、放射線発射行列Pと前記部分的画像xiとを乗算することを含み、前記放射線発射行列Pは、前記標的領域の以前に入手された画像Xに基づいて計算される、システム。
(項目2)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり、式中、
は、点ごと積演算である、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記放射線フルエンスを計算することは、前記放射線発射行列Pを前記部分的画像xiで畳み込むことを含む、項目1に記載のシステム。
(項目4)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、テプリッツ行列toep(f)であり、式中、
は、畳み込み演算であり、fは、治療計画に従って前記標的領域に送達されるべきフルエンスである、項目1に記載のシステム。
(項目5)
前記部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、前記画像XのSNRより小さい、項目1に記載のシステム。
(項目6)
前記部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含む、項目1に記載のシステム。
(項目7)
前記画像Xは、運動ブレ除去画像である、項目1に記載のシステム。
(項目8)
前記コントローラは、投影角度αを選択し、放射線ビーム発射角度αにおける前記計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算し、前記投影フルエンスfαを前記コントローラのメモリに記憶するようにさらに構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目9)
前記放射線源のビーム経路内に配置されたリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備え、前記回転可能ガントリは、前記療法用放射線源を前記放射線ビーム発射角度αに移動させるように構成され、前記コントローラは、前記投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、前記リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶するようにさらに構成され、前記コリメータリーフの各々の位置は、前記コリメータリーフ位置命令に従って調節可能である、項目8に記載のシステム。
(項目10)
前記投影フルエンスfαを計算することは、投影角度αを選択し、前記放射線ビーム発射角度αにおける前記部分的画像xiの投影xi,αを計算し、前記投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶し、角度ごと放射線発射行列Pαを前記投影される部分的画像xi,αと乗算すること(Pαxi,α)を含み、前記角度ごと放射線発射行列Pαは、各投影角度αに対する放射線発射行列Pi,αの組を含む、項目9に記載のシステム。
(項目11)
前記角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)である、項目10に記載のシステム。
(項目12)
前記放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)である、項目10に記載のシステム。
(項目13)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備え、前記部分的画像xiは、陽電子放出経路の組から生成される、項目1に記載のシステム。
(項目14)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器を備え、前記部分的画像xiは、X線投影の組から生成される、項目1に記載のシステム。
(項目15)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のMRIセンサを備え、前記部分的画像xiは、MRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成される、項目1に記載のシステム。
(項目16)
前記部分的画像xiのSNRは、前記画像XのSNRより約40%小さい、項目1に記載のシステム。
(項目17)
前記ガントリは、前記療法用放射線源を発射ビーム角度αに移動させ、前記部分的画像xiを入手した後の規定された期間以内に前記計算されたフルエンスfαに従って放射線ビームを放出するように構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目18)
前記規定された期間は、約10秒より小さい、項目17に記載のシステム。
(項目19)
前記規定された期間は、約5秒より小さい、項目18に記載のシステム。
(項目20)
前記規定された期間は、約1秒より小さい、項目19に記載のシステム。
(項目21)
前記ガントリは、約20RPM以上の速度で回転可能である、項目1に記載のシステム。
(項目22)
前記コントローラは、線形コントラストフィルタを前記部分的画像xiに適用するようにさらに構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目23)
前記フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加される、項目22に記載のシステム。
(項目24)
前記コントローラは、リアルタイム送達線量推定値を計算するようにさらに構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目25)
前記コントローラは、空間フィルタを前記部分的画像xiに適用するようにさらに構成されている、項目10に記載のシステム。
(項目26)
前記以前に入手された画像Xは、第1の画像であり、Aは、既知の線量計算行列であり、前記コントローラは、前記1つ以上の撮像センサを使用して第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算するようにさらに構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目27)
前記コントローラは、Xprescanに基づいて、線量行列Dprescanを計算し、Dprescanと画像Xに基づいて計算された線量行列Dとの間の差異値を計算し、前記差異値が事前に選択された閾値を超える場合、前記事前に選択された閾値を超えたことの通知を生成するようにさらに構成されている、項目26に記載のシステム。
(項目28)
送達のための放射線フルエンスを計算する方法であって、前記方法は、
標的領域の部分的画像xiを入手することと、
放射線発射行列Pと前記部分的画像xiとを乗算することによって、前記標的領域に送達されるべき放射線フルエンスを計算することと
を含み、
前記放射線発射行列Pは、前記標的領域の以前に入手された画像Xに基づいて計算される、方法。
(項目29)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、スカラーsの対角線行列diag(s)であり、
式中、
は、点ごと積演算である、項目28に記載の方法。
(項目30)
前記放射線フルエンスを計算することは、前記放射線発射行列Pを前記部分的画像xiで畳み込むことを含む、項目28に記載の方法。
(項目31)
前記放射線発射行列Pは、
であるように、テプリッツ行列toep(f)であり、式中、
は、畳み込み演算であり、fは、治療計画に従って前記標的領域に送達されるべきフルエンスである、項目28または項目30のいずれかに記載の方法。
(項目32)
前記部分的画像xiの信号対雑音比(SNR)は、前記画像XのSNRより小さい、項目28に記載の方法。
(項目33)
前記部分的画像xiは、断層撮影システムを使用して入手される、項目28に記載の方法。
(項目34)
前記部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組からの再構成を含む、項目28に記載の方法。
(項目35)
前記画像Xは、運動ブレ除去画像である、項目28に記載の方法。
(項目36)
投影角度αを選択することと、
放射線ビーム発射角度αにおける前記計算されたフルエンスの投影フルエンスfαを計算し、前記投影フルエンスfαをコントローラメモリに記憶することと
をさらに含む、項目28に記載の方法。
(項目37)
放射線を前記標的領域に印加することをさらに含み、放射線を印加することは、
放射線療法システムの放射線源を前記放射線ビーム発射角度αに移動させることであって、前記放射線療法システムは、前記放射線源のビーム経路内に配置されたリーフのアレイを有するマルチリーフコリメータをさらに備えている、ことと、
前記投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化し、前記リーフ位置命令をコントローラメモリに記憶することと、
前記コリメータリーフ位置命令に従って、前記コリメータリーフの各々の位置を調節することと、
放射線ビームを前記放射線源から放出することと
を含む、項目36に記載の方法。
(項目38)
所望のフルエンスが印加されるまで、前記投影フルエンスfα計算を持続的に繰り返し、各フルエンス計算後、放射線を前記標的領域に印加することをさらに含む、項目37に記載の方法。
(項目39)
前記投影フルエンスfαを計算することは、
投影角度αを選択することと、
前記放射線ビーム発射角度αにおける前記部分的画像xiの投影xi,αを計算し、前記投影される部分的画像xi,αをコントローラメモリに記憶することと、
角度ごと放射線発射行列Pαと前記投影される部分的画像xi,αとを乗算すること(Pαxi,α)と
を含み、
前記角度ごと放射線発射行列Pαは、各投影角度αに対する放射線発射行列Pi,αの組を含む、項目38に記載の方法。
(項目40)
前記角度ごと放射線発射行列Pαは、畳み込み演算
を実装するテプリッツ行列toep(pα)である、項目39に記載の方法。
(項目41)
前記放射線発射行列Pαは、点ごと乗算演算pα・xiを実装する対角線行列diag(pα)である、項目39に記載の方法。
(項目42)
前記部分的画像xiは、陽電子放出経路、X線投影、またはMRI撮像パルスシーケンスからのk-空間におけるサブサンプルの組から生成される、項目39に記載の方法。
(項目43)
前記部分的画像xjの信号対雑音比(SNR)は、前記画像XのSNRより小さい、項目39に記載の方法。
(項目44)
前記発射行列Pで乗算すること、前記投影角度αを選択すること、投影フルエンスfαを計算すること、前記放射線源を移動させること、前記投影フルエンスfαをコリメータリーフ位置命令にセグメント化すること、前記コリメータリーフの位置を調節すること、および放射線ビームを放出することは、前記部分的画像xiを入手した後の規定された期間以内に生じる、項目39に記載の方法。
(項目45)
前記規定された期間は、約10秒より小さい、項目44に記載の方法。
(項目46)
前記規定された期間は、約5秒より小さい、項目45に記載の方法。
(項目47)
前記規定された期間は、約1秒より小さい、項目46に記載の方法。
(項目48)
前記放射線源は、約20RPM以上の速度で回転するように構成された回転可能ガントリ上に搭載されている、項目37に記載の方法。
(項目49)
線形コントラストフィルタを前記部分的画像xiに適用することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目50)
前記フィルタ処理された部分的画像xiの任意の負の値は、後続のフィルタ処理された部分的画像xi+1に追加される、項目49に記載の方法。
(項目51)
リアルタイム送達線量推定値を計算することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目52)
空間フィルタを前記部分的画像xiに適用することをさらに含む、項目39に記載の方法。
(項目53)
前記以前に入手された画像Xは、第1の画像であり、Aは、既知の線量計算行列であり、前記方法は、第2の画像Xprescanを入手し、以下の条件
が満たされるように、Pprescanのための行列値を通して反復することによって、更新された放射線発射行列Pprescanを計算することをさらに含む、項目28に記載の方法。
(項目54)
Xprescanに基づいて、線量行列Dprescanを計算し、Dprescanと画像Xに基づいて計算された線量行列Dとの間の差異値を計算し、前記差異値が事前に選択された閾値を超える場合、前記事前に選択された閾値を超えたことの通知を生成することをさらに含む、項目53に記載の方法。
(項目55)
放射線療法システムであって、前記システムは、
持続的に回転可能なガントリと、
前記ガントリ上に搭載され、前記ガントリによって複数の発射位置に移動可能である療法用放射線源と、
前記ガントリ上に搭載され、前記放射線療法源のビーム経路内に位置しているマルチリーフコリメータ(MLC)と、
前記ガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサと、
前記ガントリ、前記放射線源、前記マルチリーフコリメータおよび前記1つ以上の撮像センサと通信し、放射線送達命令を生成するように構成されたコントローラと
を備え、
前記放射線送達命令を生成することは、
前記1つ以上の撮像センサからの撮像データと累積残余フルエンスマップΔfcumulativeとを使用して、フルエンスマップfcalcを計算することと、
前記フルエンスマップfcalcを放射線送達命令の組にセグメント化することと
を含み、
前記放射線送達命令の組は、1つ以上のガントリ回転にわたる各発射位置のためのMLC命令と療法用放射線源命令とを含む、システム。
(項目56)
放射線送達命令の各組は、複数のガントリ回転にわたる各発射位置のための前記MLCと前記療法用放射線源とのための命令を含む、項目55に記載のシステム。
(項目57)
MLC命令は、前記MLCにおける各リーフのためのリーフ位置命令を含む、項目55に記載のシステム。
(項目58)
療法用放射線源命令は、各発射位置のためのビームパルス幅およびビームパルスの数を含む、項目55に記載のシステム。
(項目59)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各発射位置のためのサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目55に記載のシステム。
(項目60)
前記MLCは、バイナリMLCであり、各サブフルエンスマップは、確率係数を有する、項目59に記載のシステム。
(項目61)
前記MLCは、バイナリMLCであり、前記MLCの各リーフは、確率係数を有し、前記確率係数は、前記リーフが開放構成にあるかどうか、および/または、放射線が選択されたフルエンスレベルで前記療法用放射線源によって放出されているかどうかを決定する、項目55に記載のシステム。
(項目62)
前記放射線送達命令に基づいて、送達フルエンスマップfdeliveryを計算することと、
前記フルエンスマップfcalcから前記送達フルエンスマップfdeliveryを減算することによって、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを計算することと、
インクリメント残余フルエンスマップfincrementを前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeと組み合わせることによって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することと
によって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することをさらに含む、項目55に記載のシステム。
(項目63)
前記発射位置の各々間に位置している複数のサブ発射位置をさらに備え、前記システムは、前記療法用放射線源がある発射位置に先行するサブ発射位置を通過するとき、前記発射位置に対応する前記放射線送達命令に従って放射線を送達するように構成されている、項目55に記載のシステム。
(項目64)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各サブ発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目63に記載のシステム。
(項目65)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のPET検出器を備えている、項目55に記載のシステム。
(項目66)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のX線検出器を備えている、項目55に記載のシステム。
(項目67)
前記1つ以上の撮像センサは、1つ以上のMRIセンサを備えている、項目55に記載のシステム。
(項目68)
前記マルチリーフコリメータは、バイナリマルチリーフコリメータである、項目55に記載のシステム。
(項目69)
放射線送達のためのリアルタイムフルエンスマップセグメント化のための方法であって、前記方法は、
セッション中、持続的に回転可能なガントリ上に搭載された1つ以上の撮像センサから、撮像データを入手することと、
前記撮像データと累積残余フルエンスマップΔfcumulativeとを使用して、フルエンスマップfcalcを計算することと、
前記セッション中、前記フルエンスマップfcalcを1つ以上のガントリ回転にわたる1つ以上の放射線発射位置のための放射線送達命令の組にセグメント化することと
を含む、方法。
(項目70)
放射線送達命令は、マルチリーフコリメータ(MLC)命令と、療法用放射線源命令とを含む、項目69に記載の方法。
(項目71)
放射線送達命令の各組は、複数のガントリ回転にわたるMLC命令と前記療法用放射線源命令とを含む、項目70に記載の方法。
(項目72)
MLC命令は、前記MLCにおける各リーフのためのリーフ位置命令を含む、項目71に記載の方法。
(項目73)
療法用放射線源命令は、各発射位置のためのビームパルス幅およびビームパルスの数を含む、項目72に記載の方法。
(項目74)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各療法用放射線源発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目73に記載の方法。
(項目75)
前記MLCは、バイナリMLCであり、各サブフルエンスマップは、確率係数を有する、項目73に記載の方法。
(項目76)
前記MLCは、バイナリMLCであり、前記MLCの各リーフは、確率係数を有し、前記確率係数は、前記リーフが開放構成にあるかどうか、および/または、放射線が選択されたフルエンスレベルで前記療法用放射線源によって放出されているかどうかを決定する、項目75に記載の方法。
(項目77)
前記放射線送達命令に基づいて、送達フルエンスマップfdeliveryを計算することと、
前記フルエンスマップfcalcから前記送達フルエンスマップfdeliveryを減算することによって、インクリメント残余フルエンスマップfincrementを計算することと、
前記インクリメント残余フルエンスfincrementを前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeと組み合わせることによって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することと
によって、前記累積残余フルエンスマップΔfcumulativeを更新することをさらに含む、項目73に記載の方法。
(項目78)
複数のサブ発射位置が、前記療法用放射線源発射位置の各々間に位置し、前記方法は、前記療法用放射線源がある療法用放射線源発射位置に先行するサブ発射位置を通過するとき、前記療法用放射線源発射位置に対応する前記放射線送達命令に従って放射線を送達することをさらに含む、項目73に記載の方法。
(項目79)
前記フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、fcalcを各サブ発射位置のための複数のサブフルエンスマップに分解し、前記サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することを含む、項目78に記載の方法。
(項目80)
前記ガントリを回転させ、前記ガントリ上に搭載された療法用放射線源を各発射位置に位置付け、各発射位置に対応する前記放射線送達命令に従って放射線を送達することをさらに含む、項目69に記載の方法。
(項目81)
撮像データを入手することと前記ガントリを回転させることとは、同時に生じる、項目80に記載の方法。
(項目82)
撮像データを入手することと放射線送達のために前記療法用放射線源をアクティブにすることとは、同時に生じる、項目81に記載の方法。
(項目83)
前記1つ以上の撮像センサは、PET検出器、X線検出器、およびMRIセンサから成る群から選択され得る、項目69に記載の方法。
本明細書に開示されるのは、治療セッション中に入手された不完全な、もしくは部分的な画像、および/または画像データを使用して、療法用放射線の送達を誘導するためのシステムおよび方法である。いくつかの方法は、患者標的領域の部分的画像を入手することと、それを放射線発射行列で乗算することとを含み得る。放射線発射行列は、治療計画セッション中、治療計画を計算するために使用される同一データセットに基づいて、計算され得る。治療計画は、診断撮像および/または前の治療セッション中に入手された患者画像を使用して、事前に生成され得る。治療計画は、1つ以上の患者標的領域(例えば、計画標的体積またはPTV等の照射標的領域)と、1つ以上の標的領域の各々に送達されるべき所望の放射線線量とを識別するマップまたは行列を含み得る。放射線発射行列(RFM)は、部分的画像からフルエンスマップへの変換を指定する行列であり得、それは、ビームレットパターン(例えば、標的領域の周囲の種々の位置における療法用放射線源によって放出されるべきビームレットを表す)および/または治療セッション中に患者に印加されるべきビームレット強度を含み得る。RFMは、各患者標的領域に送達されるべき放射線線量を規定するフルエンスマップを生成するために使用され得る。フルエンスマップは、事前に規定された放射線線量を1つ以上の標的領域に送達するために、療法用放射線源(例えば、線形加速器または線形加速器およびマルチリーフコリメータ)の1つ以上の発射角度(または発射位置)において放出されるべきビームレットおよびビームレット強度の組を含み得る。フルエンスマップは、放射線療法システムによる実行のために、放射線療法システム機械命令の組に変換され得る(例えば、セグメント化によって)。
治療計画は、PTVと、PTVの周囲のマージンとを含み得る1つ以上の放射線発射域(RFZ)を含み得る(図1Eに描写されるように)。例えば、PTVは、腫瘍領域を含み得、PTVの周囲のマージンは、PTVの場所推定誤差および/またはPTVもしくは腫瘍領域の移動、および/または放射線送達中のPTVもしくは腫瘍領域の可能な場所、および/または腫瘍領域の幾何学的変化を考慮し得る。治療計画はまた、放射線暴露が低減させられ、または排除されるべき危険臓器(OAR)等の照射回避領域を識別し得る。
治療セッション中、リアルタイム部分的画像を入手し、RFMを1つ以上の入手された部分的画像で乗算することによって導出されるフルエンスマップに基づいて、患者への放射線送達を動的に変動させるように構成される放射線療法システムも、本明細書に開示される。放射線療法システムの一変形例は、撮像システム(1つ以上のPET検出器、および/または1つ以上のX線検出器(例えば、kV検出器のアレイおよび/またはMV検出器のアレイ)を伴う撮像放射線源、および/または1つ以上のMRIセンサ等)を備え、撮像システムは、治療セッション中、1つ以上の部分的画像または撮像データをリアルタイムで入手するように構成される。放射線療法システムはまた、療法用放射線源と、療法用放射線源のビーム経路内に配置される1つ以上の放射線ビーム成形構成要素とも備え得る。療法用放射線源およびビーム成形構成要素は、療法用放射線源を患者エリアに対してリアルタイムで位置付けるように構成される運動システム(例えば、ガントリ)上に搭載され得る。ビーム成形構成要素は、フルエンスマップの任意のリアルタイム変化に従って、構成をリアルタイムで変化させる(例えば、MLC開口のサイズおよび/または形状を変化させる)ように構成され得る。撮像システムおよび療法用放射線源は、部分的画像の入手と患者への対応する放射線送達との間の待ち時間が低減させられるように構成され得、それは、いくつかの変形例では、約5分未満、例えば、約1分未満、約45秒未満、約30秒未満、約20秒未満、約10秒未満、約5秒未満、約1秒未満、約500ミリ秒未満等であり得る。
RFMは、治療計画に基づいて生成され、フルエンスマップを計算するために1つ以上の部分的画像で乗算され得る。フルエンスマップは、セグメント化されたフルエンスマップにセグメント化され得る放射線ビームレット重み(例えば、ビームレット強度)の組を含み得、セグメント化されたフルエンスマップは、放射線療法システム命令の対応する組を生成するために使用され得、それによって、送達される線量分布は、治療計画に規定されるそれに対応(すなわち、合致または近似)するように放射線を患者に送達するであろう。図4は、64のリーフを伴うMLCと、100の発射位置を伴う療法用放射線源と、放射線治療システムにおけるN個のスライスまたは患者プラットフォーム位置(すなわち、ビームステーション)とを備えているシステムのためのセグメント化されたフルエンスマップの1つの表現を描写する。治療計画は、患者画像および線量制約に基づいて、初期推定フルエンスマップFと初期推定線量分布Dとを計算することを含み得る。治療セッションの開始時および/または治療セッション中の1つ以上の部分的画像または撮像データの入手時、放射線発射行列が、部分的画像で乗算および/または畳み込みされ、放射線を患者標的領域のリアルタイム場所に誘導するために使用され得るフルエンスマップFiを生成し得る。乗算演算の一例は、対角線行列乗算等の点ごと乗算演算である。畳み込み演算の一例は、テプリッツ行列演算である。フルエンスマップFiは、次いで、例えば、放射線送達のためのMLC命令にセグメント化され得る。前述のように、患者標的領域の形状および場所は、治療計画が生成された時間と治療セッションとの間で変化し得る。患者および/または標的領域の形状および場所は、治療セッション中にさえ変化し得る。治療セッション中に入手された撮像データは、フルエンスマップを計算するために使用され得、それによって、患者標的領域に送達される線量は、標的領域および/またはOAR領域の形状および/または場所変化にもかかわらず、治療計画に規定される線量分布と対応する。本明細書に説明される方法は、部分的(例えば、低SNR)画像を使用して、フルエンスマップを修正および/または更新する。これらの部分的画像は、完全画像と比較して、迅速(かついくつかの変形例では、頻繁)に、治療中に入手され得る。完全画像の代わりに、部分的画像を使用することは、フルエンスマップがリアルタイムで修正または更新されることを可能にし得る。
(部分的画像および完全画像)
部分的画像は、線形特性を有する任意の撮像データであり得、複数の部分的画像の和は、完全画像をもたらす。完全画像は、治療計画、標的領域境界、標的重心計算、および/または解剖学的構造または領域の識別のための十分な画像データを有し得る一方、部分的画像は、これらの計算または機能のための十分な画像データを含まないこともある。治療セッション中に入手された部分的画像は、治療計画が生成される画像より低SNRを有し得る。より一般的に、部分的画像のSNRは、完全画像のSNRより小さい。図1Fは、部分的PET画像の例を描写し、図1Gは、部分的PET画像の組を描写し、図1Hは、図1F-1Gにおけるそれら等の複数の部分的画像の総和である完全PET画像を描写する。図1F-1Gにおける部分的画像の各々は、0.5秒の時間窓内で入手された一方、完全画像は、10分の時間窓内で入手された部分的画像から構築される。部分的画像のSNRが高いほど、完全画像を形成するために必要とされる部分的画像の数は少なくなる。すなわち、より低SNR値(例えば、約7%以下)を伴う部分的画像は、より高SNR値(例えば、約8%以上、約10%)を伴う部分的画像より少ない画像データを有するので、より多数の低SNRの部分的画像が、高SNRの部分的画像と比較して、完全画像を形成するために必要とされる。例えば、低SNRの部分的画像は、完全画像の千分の1(1/1,000)の画像データを有し得る(すなわち、約1,000枚のそのような部分的画像の和は、完全画像をもたらすであろう)。より高SNRの部分的画像は、完全画像の百分の1(1/100)または十分の1(1/10)の画像データを有し得る(すなわち、それぞれ、約100または10枚のそのような部分的画像の和は、完全画像をもたらすであろう)。いくつかの変形例では、部分的画像は、完全画像の少なくとも約30%未満のSNRであるSNRを有し得る。いくつかの変形例では、部分的画像は、完全画像のSNRの約40%未満、または約50%未満、または約55%未満のSNRを有し得る。さらに他の変形例では、部分的画像のSNRは、約0.18であり得る。
部分的画像は、線形特性を有する任意の撮像データであり得、複数の部分的画像の和は、完全画像をもたらす。完全画像は、治療計画、標的領域境界、標的重心計算、および/または解剖学的構造または領域の識別のための十分な画像データを有し得る一方、部分的画像は、これらの計算または機能のための十分な画像データを含まないこともある。治療セッション中に入手された部分的画像は、治療計画が生成される画像より低SNRを有し得る。より一般的に、部分的画像のSNRは、完全画像のSNRより小さい。図1Fは、部分的PET画像の例を描写し、図1Gは、部分的PET画像の組を描写し、図1Hは、図1F-1Gにおけるそれら等の複数の部分的画像の総和である完全PET画像を描写する。図1F-1Gにおける部分的画像の各々は、0.5秒の時間窓内で入手された一方、完全画像は、10分の時間窓内で入手された部分的画像から構築される。部分的画像のSNRが高いほど、完全画像を形成するために必要とされる部分的画像の数は少なくなる。すなわち、より低SNR値(例えば、約7%以下)を伴う部分的画像は、より高SNR値(例えば、約8%以上、約10%)を伴う部分的画像より少ない画像データを有するので、より多数の低SNRの部分的画像が、高SNRの部分的画像と比較して、完全画像を形成するために必要とされる。例えば、低SNRの部分的画像は、完全画像の千分の1(1/1,000)の画像データを有し得る(すなわち、約1,000枚のそのような部分的画像の和は、完全画像をもたらすであろう)。より高SNRの部分的画像は、完全画像の百分の1(1/100)または十分の1(1/10)の画像データを有し得る(すなわち、それぞれ、約100または10枚のそのような部分的画像の和は、完全画像をもたらすであろう)。いくつかの変形例では、部分的画像は、完全画像の少なくとも約30%未満のSNRであるSNRを有し得る。いくつかの変形例では、部分的画像は、完全画像のSNRの約40%未満、または約50%未満、または約55%未満のSNRを有し得る。さらに他の変形例では、部分的画像のSNRは、約0.18であり得る。
代替として、または加えて、部分的画像は、完全画像のFOVのサブセットまたは一部である視野(FOV)を伴う画像データを備え得る。例えば、完全画像は、360度FOVを備え得る一方、部分的画像は、そのFOVの一部(例えば、約30度FOV、約45度FOV、約50度FOV等)を備え得る。CT撮像では、部分的画像は、1つ以上の低線量X線から入手された画像データを備え得る。部分的画像は、完全断層撮影走査の単一スライスまたはサブセット(すなわち、完全画像は、断層撮影走査におけるスライスの全てを含む)もしくは投影の限定された組を備え得る。部分的画像は、代替として、または加えて、完全画像のための画像データを入手するための期間より短い期間以内に入手される画像データを備え得る。例えば、完全画像のための画像データの入手が、約5分かかる場合、部分的画像のための画像データの入手は、約1分以下、約30秒以下、約10秒以下、約1秒以下かかり得る。部分的画像は、完全画像のための入手時間の約50%以下、約40%以下、約30%以下、約20%以下、約10%以下、約1%以下、約0.1%以下の時間以内に入手され得る。いくつかの変形例では、完全画像は、標的領域のサイズ、形状、および場所を含む標的領域を識別するために治療前または診断撮像セッションにおいて入手された診断画像を備え得る。いくつかの変形例では、完全画像は、腫瘍の場所および幾何学形状データを備え得る。経時的に入手された腫瘍の複数の完全画像は、腫瘍運動データ(例えば、腫瘍運動エンベロープ)を提供し得る。治療セッションの直前および/または治療セッション中に入手された全ての部分的画像の和は、治療セッションの前または後に入手され得る完全画像にほぼ同等であり得る。
要約すると、高SNR画像は、完全画像Xとして表され得る。放射線療法システム(例えば、オンボード撮像システムを有する放射線療法システム)とともに動作する撮像システムは、完全画像Xのためのフレームレートより高速のフレームレートにおいて部分的画像xiを入手または生産し得、それによって、
である。
である。
PET撮像の状況では、完全3D PET画像が、数百万の陽電子消滅放出経路、または個々の陽電子放出応答系統もしくはLOR(すなわち、陽電子消滅事象によって放出される一対の同時発生光子によって画定された応答系統)から取得され得る。LORは、3Dボリュームに逆投影され得る。典型的LOR入手率は、約10,000LOR/秒であり、故に、治療計画のための容認可能品質の完全PET画像(典型的に、数百万のLORからのデータを含む)のための十分なデータ、または、患者標的領域の形状および場所を識別するための十分なデータ、および/または、標的重心場所を計算するための十分なデータを取得するために、最大数百秒要求する。部分的PET画像は、LORの任意の恣意的な不完全な組を備え得る。例えば、いくつかの方法は、毎秒取得されるLORを部分的3Dボリュームxiに逆投影し得る。複数のこれらの部分的3Dボリュームxiの和は、完全画像X(X=Σxi)であり得る。部分的PET画像は、リストモードデータの部分組を備え得る。図1F-1Gに描写されるように、そのような部分的PET画像は、任意の視覚的に判別可能なキューを有していないこともある。
MRI撮像の状況では、完全3D MRI画像が、MRI撮像パルスシーケンスからの数千の入手されたパルスから取得される。シーケンスは、フーリエドメインにおけるk-空間の個々のラインを入手する。k-空間におけるラインは、組み立てられ、一連の2Dまたは3Dデカルトフーリエ空間の中に補間され得る。2D入手では、スライスは、逆2D FFTを使用して、個々に再構成され、次いで、3Dスタックの中に組み立てられる。3D入手では、直接3D逆FFTが、適用され、3Dボリュームが、再構成される。部分的MRI画像は、k-空間におけるまたはリアルタイム2Dもしくは3D入手によるサブサンプリングであり得る。MRIの線形性および雑音特性により、これらの部分的画像は、線形に組み合わせられ、画質を改良することができる。
CT撮像の状況では、完全3D CT画像が、2D投影画像(すなわち、部分的画像)を入手し、それらを3Dボリュームに逆投影することによって取得され得る。逆投影は、線形演算子であり、故に、投影の不完全な組、または単一投影でさえ、X=Σxiであるように、部分的3Dボリュームxiを取得するために逆投影されることができる。さらに、複数の低線量(および低SNR)X線投影画像が、より高SNR画像を取得するために合計され得る。部分的CT画像は、1つ以上の2-D投影X線画像を備え得る。いくつかの変形例では、部分的CT画像は、完全視野断層撮影CT画像であり得る完全画像と対照的に、単一X線投影画像を備え得る。逆投影アルゴリズムを介して、X線投影画像の全てを合計することは、完全CT画像をもたらし得る。いくつかの変形例では、X線線量は、治療セッションが進むにつれて、徐々に低減させられ、患者線量と画像誘導正確度との間のトレードオフを可能にし得る。
典型的に、IGRT方法は、標的領域の重心を計算するために、および/または、放射線送達を調節するために使用される運動モデルを生成するために、完全高SNR画像の入手を要求する。部分的低SNR画像は、これらのタイプの計算のために、十分なデータを提供しないこともある。しかしながら、本明細書に説明される方法は、リアルタイムで入手された部分的画像を使用して計算されるフルエンスマップに基づいて、放射線送達を調節し、マルチリーフコリメータ命令の組を用いて、放射線をビーム角度の組において放出する。すなわち、部分的画像が、治療計画に含まれる放射線発射行列と組み合わせられると、最新フルエンスマップが、放射線送達のために提供され得、それによって、放射線療法システムは、事前に規定された線量を移動した(および/または移動し続け得る)標的領域に送達する。いくつかの変形例では、部分的画像を放射線発射行列と組み合わせることは、部分的画像を放射線発射行列で乗算し、更新された(すなわち、最新の)フルエンスマップを導出することを含み得る。更新されたフルエンスマップは、次いで、MLCリーフ構成および/または療法用放射線源発射命令の組に関連付けられ得るセグメント化されたフルエンスマップに変換またはセグメント化され得る。いくつかの変形例では、更新されたフルエンスマップをセグメント化することは、各発射位置(例えば、発射またはビーム角度)のためのMLC構成を計算することを含み得る。
(放射線発射行列)
放射線発射行列(RFM)は、部分的画像から、治療セッション中に患者に印加されるべきビームレットパターンおよび/またはビームレット強度を含み得るフルエンスマップへの変換を指定する行列であり得る。RFMは、患者領域への放射線送達のためのフルエンスマップFとその患者領域の画像Xとの間の関係を表し得る。すなわち、放射線発射行列Pは、F=P・Xであるような任意の行列であり得る。RFMは、フルエンスマップの計算と併せて、治療計画セッション中に計算され得、それは、1つ以上のコスト関数、例えば、図2Aに説明および描写される放射線線量制約および目標ならびにFに関する随意の限界に基づいて形成される結果として生じる線量分布DおよびフルエンスFのコスト関数C(D、F)を最小化する。コスト関数の例は、限定ではないが、標的領域への最小線量、OAR上の平均または最大線量、および/またはフルエンス平滑度、総放射線出力、総組織線量、治療時間等を含み得る。いくつかの変形例では、放射線発射行列Pを生成することは、コスト関数C(D、F)を最小化するための最適化問題を設定し、コスト関数C(D、F)が、以下の条件が満たされながら、最小化されるように、Pの異なる組をとおして反復することを含み得る。
式中、Dは、予測される線量分布であり、Aは、事前に計算された線量計算行列であり、Fは、予測される総送達される放射線フルエンスであり、Xは、既知の完全画像(例えば、診断撮像セッションおよび/または前の治療セッション中に入手された画像)である。予測される線量分布Dおよび予測される放射線フルエンスFは、線量制約、PTV、ROI、および/またはOARデータ、ならびに患者CT画像(例えば、図2Aに説明および描写されるように)を使用して計算され得る。線量計算行列Aの一例は、(k×n)行列であり得、nは、候補ビームレット{bi}の数であり得、kは、放射線発射域(RFZ)のための事前に選択されたボクセルの数であり得る。線量計算行列A(k個の要素を有する)のi番目の列は、k個のボクセルの各々への1で重み付けされたビームレットbiからの線量寄与を表す。
放射線発射行列(RFM)は、部分的画像から、治療セッション中に患者に印加されるべきビームレットパターンおよび/またはビームレット強度を含み得るフルエンスマップへの変換を指定する行列であり得る。RFMは、患者領域への放射線送達のためのフルエンスマップFとその患者領域の画像Xとの間の関係を表し得る。すなわち、放射線発射行列Pは、F=P・Xであるような任意の行列であり得る。RFMは、フルエンスマップの計算と併せて、治療計画セッション中に計算され得、それは、1つ以上のコスト関数、例えば、図2Aに説明および描写される放射線線量制約および目標ならびにFに関する随意の限界に基づいて形成される結果として生じる線量分布DおよびフルエンスFのコスト関数C(D、F)を最小化する。コスト関数の例は、限定ではないが、標的領域への最小線量、OAR上の平均または最大線量、および/またはフルエンス平滑度、総放射線出力、総組織線量、治療時間等を含み得る。いくつかの変形例では、放射線発射行列Pを生成することは、コスト関数C(D、F)を最小化するための最適化問題を設定し、コスト関数C(D、F)が、以下の条件が満たされながら、最小化されるように、Pの異なる組をとおして反復することを含み得る。
式中、Dは、予測される線量分布であり、Aは、事前に計算された線量計算行列であり、Fは、予測される総送達される放射線フルエンスであり、Xは、既知の完全画像(例えば、診断撮像セッションおよび/または前の治療セッション中に入手された画像)である。予測される線量分布Dおよび予測される放射線フルエンスFは、線量制約、PTV、ROI、および/またはOARデータ、ならびに患者CT画像(例えば、図2Aに説明および描写されるように)を使用して計算され得る。線量計算行列Aの一例は、(k×n)行列であり得、nは、候補ビームレット{bi}の数であり得、kは、放射線発射域(RFZ)のための事前に選択されたボクセルの数であり得る。線量計算行列A(k個の要素を有する)のi番目の列は、k個のボクセルの各々への1で重み付けされたビームレットbiからの線量寄与を表す。
線量計算行列Aは、例えば、RFZまたは患者体積を通した経路に沿った各ビームレットの開口を光線トレースし、k個のボクセルの各々への1で重み付けされたビームレットの寄与を計算することによって、列毎に計算され得る。ビームレット開口は、単一MLCリーフ開放(すなわち、バイナリMLCまたは2-D MLCの)によって画定されたMLC開口であり得る。本明細書に説明される方法のいずれかにおいて使用され得る線量計算アルゴリズムの例は、モンテカルロシミュレーション、崩壊円錐畳み込み重ね合わせ、ペンシルビーム畳み込み、およびその他を含み得る。
放射線発射行列Pは、完全画像Xで乗算されると、コスト関数を最小化する予測または所望の送達される放射線フルエンスFをもたらす行列であり得る。コスト関数は、凸関数であり、勾配降下法、高速近接勾配法、または内点法等の周知の凸最適化アルゴリズムの使用を可能にし得る。計算された放射線発射行列Pは、フルエンスFを完全画像Xと関連させる乗算係数を表し得る。この関係は、治療セッション中、特定の時点において、部分的画像を放射線発射行列Pで乗算することによって、その同一時点において入手された部分的画像xiに基づいて、フルエンスfiを更新するために使用され得る(例えば、fi=P・xi)。
対照的に、典型的治療計画は、放射線発射行列の計算を含まない。治療計画は、通常、本明細書に説明される所望の制約および目標から形成される類似コスト関数C(D、F)を最小化するための最適化問題を形成することと、以下のように、Fの異なる組を通して反復すること(Pを使用せず)とを含む。
典型的治療計画は、フルエンスFが、F=P・X等の放射線発射行列を介して完全画像Xに関連させられるべき任意の追加の条件または要件を有していない。すなわち、典型的治療計画は、フルエンスFを完全画像Xに関連させる乗算係数の任意の考慮を伴わずに、フルエンスFを計算する。
(フルエンスマップ)
放射線療法システムは、線形加速器(線形加速器)等の療法用放射線源と、ジョーおよび/または動的マルチリーフコリメータ等の1つ以上のビーム限定構成要素とを備え得、それらの両方は、放射線源および関連付けられたビーム限定構成要素を患者エリア周りに移動させるように構成される運動システム上に搭載され得る。フルエンスマップは、放射線源を位置付け、生成された放射線ビームの強度および形状を制御するために放射線療法システムによって使用され得るビームレット強度および発射位置(例えば、発射角度)の組を備え得、それによって、選択/事前に規定された線量の放射線が、1つ以上の危険臓器またはOAR(例えば、照射回避体積)に印加される放射線の量を限定しながら、RFZに印加される。ビームレットは、療法用放射線源からの完全放射線ビームの一部であり得、ビームレットは、患者エリアに対する特定の発射位置におけるマルチリーフコリメータリーフ開放によって画定される。ビームレットは、フルエンスレベルを有し、フルエンスレベルは、少なくとも部分的に、マルチリーフコリメータリーフ開放のサイズ(例えば、コリメータリーフの長さおよび幅、および/または開放構成におけるコリメータリーフの数、および/または完全開放構成と閉鎖構成との間のその進行経路に沿った1つ以上のコリメータリーフの位置)、および/または、療法用放射線源パルス当たりの放射線強度、および/または、療法用放射線源が特定の発射位置に位置するときに発射されるパルスの数によって決定され得る。いくつかの変形例では、療法用放射線源は、別々の強度レベル(例えば、フルエンスレベル)を有する放射線パルスを放出し得、放射線パルスの数は、少なくとも部分的に、療法用放射線源の最大発射率および療法用放射線源が発射位置に位置する時間量によって、決定され得る。例えば、いくつかの放射線療法システムでは、療法用放射線源は、2つの強度値(例えば、半強度および全強度、または0.5および1)において放射線パルスを発射する線形加速器であり得る。線形加速器は、持続的に回転するガントリ上に搭載され得、線形加速器が任意の特定の発射位置にある持続時間および線形加速器の発射率は、線形加速器が各発射位置において2つのパルスを発射し得るようなものである。この例では、各発射位置において、単一バイナリマルチリーフコリメータリーフによって画定された各ビームレットのために、5つの別々のフルエンスレベル:0(パルスが全く発射されない)、0.5(1つのパルスが半強度において発射される)、1(1つのパルスが全強度において発射される、または2つのパルスが半強度において発射される)、1.5(第1のパルスが全強度において発射され、第2のパルスが半強度において発射される)、および2(2つのパルスが全強度において発射される)が存在し得る。
放射線療法システムは、線形加速器(線形加速器)等の療法用放射線源と、ジョーおよび/または動的マルチリーフコリメータ等の1つ以上のビーム限定構成要素とを備え得、それらの両方は、放射線源および関連付けられたビーム限定構成要素を患者エリア周りに移動させるように構成される運動システム上に搭載され得る。フルエンスマップは、放射線源を位置付け、生成された放射線ビームの強度および形状を制御するために放射線療法システムによって使用され得るビームレット強度および発射位置(例えば、発射角度)の組を備え得、それによって、選択/事前に規定された線量の放射線が、1つ以上の危険臓器またはOAR(例えば、照射回避体積)に印加される放射線の量を限定しながら、RFZに印加される。ビームレットは、療法用放射線源からの完全放射線ビームの一部であり得、ビームレットは、患者エリアに対する特定の発射位置におけるマルチリーフコリメータリーフ開放によって画定される。ビームレットは、フルエンスレベルを有し、フルエンスレベルは、少なくとも部分的に、マルチリーフコリメータリーフ開放のサイズ(例えば、コリメータリーフの長さおよび幅、および/または開放構成におけるコリメータリーフの数、および/または完全開放構成と閉鎖構成との間のその進行経路に沿った1つ以上のコリメータリーフの位置)、および/または、療法用放射線源パルス当たりの放射線強度、および/または、療法用放射線源が特定の発射位置に位置するときに発射されるパルスの数によって決定され得る。いくつかの変形例では、療法用放射線源は、別々の強度レベル(例えば、フルエンスレベル)を有する放射線パルスを放出し得、放射線パルスの数は、少なくとも部分的に、療法用放射線源の最大発射率および療法用放射線源が発射位置に位置する時間量によって、決定され得る。例えば、いくつかの放射線療法システムでは、療法用放射線源は、2つの強度値(例えば、半強度および全強度、または0.5および1)において放射線パルスを発射する線形加速器であり得る。線形加速器は、持続的に回転するガントリ上に搭載され得、線形加速器が任意の特定の発射位置にある持続時間および線形加速器の発射率は、線形加速器が各発射位置において2つのパルスを発射し得るようなものである。この例では、各発射位置において、単一バイナリマルチリーフコリメータリーフによって画定された各ビームレットのために、5つの別々のフルエンスレベル:0(パルスが全く発射されない)、0.5(1つのパルスが半強度において発射される)、1(1つのパルスが全強度において発射される、または2つのパルスが半強度において発射される)、1.5(第1のパルスが全強度において発射され、第2のパルスが半強度において発射される)、および2(2つのパルスが全強度において発射される)が存在し得る。
いくつかの変形例では、フルエンスマップは、セグメント化され、要求されるMLCまたはフルエンスマップを送達するために要求される他のビーム成形構成要素構成の数を最小化し得る。放射線発射行列とリアルタイムで入手された1つ以上の部分的画像とを乗算することによって計算される更新された(セグメント化された)フルエンスマップに基づいて、運動システムは、療法用放射線源および/またはコリメーションサブシステムの構成要素を移動させ、所望の線量分布を患者に送達するように構成され得る。いくつかの変形例では、療法用放射線源は、回転可能ガントリ上に搭載され得、運動システムは、発射位置(例えば、円形ガントリ周りの発射角度)の各々を通して、療法用放射線源を持続的に回転させ得る。フルエンスマップは、各発射位置に移動すると、および/または、それを通して移動するとき、療法用放射線源によってRFZまたは患者領域に放出されるビームレットを規定し得る。
(方法)
治療セッションの直前および/または治療セッション中に入手された部分的画像データを使用して、放射線フルエンスマップを計算する方法の変形例が、下で説明される。
治療セッションの直前および/または治療セッション中に入手された部分的画像データを使用して、放射線フルエンスマップを計算する方法の変形例が、下で説明される。
ここで図に目を向けると、図1Aは、診断撮像セッションを表し、患者および/または標的領域の画像が、任意の撮像モダリティを使用して入手される。撮像モダリティの例は、X線画像(例えば、CT画像)、MRI、PET、超音波等を含み得る。入手された画像は、解剖学的特徴および標的領域のサイズ、形状、および場所のみならず、患者解剖学的特徴に対する標的領域の相対的位置付けも識別され得るように、十分に高SNRを有し得る。放射線発射域(RFZ)が、これらの画像に基づいて、選択され、描写され得る。例として、RFZは、画像において描写される第1の場所(102)に位置するPTV(100)を含み得る。いくつかの変形例では、RFZは、1つ以上の着目領域、例えば、腫瘍領域、および/または腫瘍が移動し得る腫瘍の周囲の領域を表す運動エンベロープを伴う腫瘍領域(例えば、計画された標的体積またはPTV(100))を含み得る。PTV(100)が第1の場所(102)にある診断撮像セッション中に入手された画像に基づいて、治療計画システムは、治療計画を生成し得る。治療計画は、診断撮像セッションからの画像において識別されたPTVおよび/またはRFZに送達されるべき所望の線量分布Dを含み得る。図1Bは、治療計画において画定されるようなPTV(100)への線量分布Dの一例を描写する。例えば、治療計画は、PTV(100)が診断画像において位置した場所である第1の場所(102)に対応する高線量領域を伴う線量マップDを備え得る。いくつかの変形例では、治療計画は、放射線暴露が限定され、または最小化されるべきである患者の放射線に敏感な領域(例えば、危険臓器またはOAR)も画定し得る。随意に、放射線発射行列Pおよび/またはフルエンスマップが、治療計画の一部として生成され得る。
診断撮像セッションと治療セッションとの間の期間において、PTV(100)は、第1の場所(102)から移動していることもある。ある場合、PTV(100)は、治療セッション中、移動し続け得る。放射線治療送達中、PTV(100)の位置は、例えば、呼吸運動および寝台上の患者のシフトに起因して、周期的に移動し得る。図1Cは、PTV(100)が第1の場所(102)(診断撮像セッション中にあった場所)から第2の場所(104)に移動した状況を描写する。
本明細書に説明されるシステムおよび方法は、放射線治療セッション中に入手された部分的または低SNR画像に基づいて、患者への送達のための更新された(すなわち、最新の)フルエンスマップを計算し得る。これらの方法は、治療セッションの開始時および/または治療セッション中、部分的または低SNR画像および/または画像データを入手することと、放射線発射行列Pを部分的画像および/または画像データで乗算し、更新されたフルエンスマップを導出することとを含み得る。更新されたフルエンスマップは、セグメント化されたフルエンスマップにセグメント化され得、それは、MLC構成および放射線源位置、および/または発射命令の組を備え得る。放射線が、更新された(セグメント化された)フルエンスマップに従って送達されると、標的領域が、治療計画後、および/または治療前および/または治療中にシフトした場合でも、所望の放射線線量が、標的領域に送達され得る。図1Dは、放射線が本明細書に説明される方法に従って送達されるときの送達される線量分布を概念的に描写し、放射線送達は、放射線発射行列Pと治療時に入手された部分的画像および/または部分的画像データとを乗算することによって計算された更新されたフルエンスマップに基づく。治療計画が、第1の場所(102)に位置するPTV(100)に基づいて計算された場合でも、放射線は、治療セッション中、PTVの実際の場所(すなわち、第2の場所(104))に送達され得る。
図2Aは、部分的画像に基づく画像誘導放射線療法のための方法の一変形例の機能ブロック図であり、図2Bは、画像誘導放射線療法のために、部分的画像を使用して放射線フルエンスを計算する方法のフローチャート図である。図2Aに描写されるように、治療計画(200)は、治療セッションに先立って、計算され得る。治療計画は、例えば、1つ以上の完全もしくは完成画像X(202)および/または患者CT画像(203)に基づいて計算され得る放射線発射行列P(200)を備え得る。RFZ(例えば、標的領域および/またはPTV)および/またはOARは、完全もしくは完成画像Xおよび/または患者CT画像および/または同一基準座標系における他の補完的患者画像を使用して、識別または概略され得る。この情報は、放射線発射行列Pを計算するためにも使用され得る。そのサイズ、形状、場所、および放射線感度の程度、最大許容可能放射線暴露、および/または照射標的領域に送達されるべき事前に規定された放射線線量等のRFZおよび/またはOARに関する追加のデータ(204)、および/または、各患者標的領域のために送達される最大および最小線量等の他の線量制約(206)も、RFMの計算において使用され得る。患者CT画像(203)は、線量計算、例えば、放射線が放射線発射行列Pに従って患者に印加される場合、送達される線量D0の分布を予測するためにも使用され得る。
治療セッションまたはフラクションの日、患者に送達される放射線フルエンスは、治療セッションの直前および/または治療セッション中に入手された画像データに基づいて、更新され得る。随意に、治療セッション(治療セッションの設定段階等)の開始時、患者事前走査画像Xprescanが、入手され得る。事前走査画像Xprescanからの画像データは、放射線送達直前、放射線発射行列Pを更新するために使用され得る(例えば、スカラー係数で乗算することによって)。いくつかの変形例では、事前走査画像Xprescanは、完全画像Xと比較され得る。事前走査画像Xprescanと完全画像Xとが、実質的に異なる(例えば、標的領域場所および/または形状の大規模な変化)場合、臨床医は、放射線治療が患者への送達のために好適ではないことを決定し得、治療セッションは、一時停止または中止され得る。いくつかの変形例では、計画段階中に予測されたフルエンスマップF=P・Xは、事前走査画像を使用して予測されるフルエンスマップFprescan=P・Xprescanと比較され、
であるように放射線発射行列Pを修正するか、または、治療セッションを一時停止もしく
は中止し、患者を繰り返される治療計画ステップに委ね得る。いくつかの変形例では、計画段階中に予測される線量マップD=A・P・Xは、事前走査画像を使用して予測される線量マップDprescan=A・P・Xprescanと比較され、
であるように、Pを修正するか、または、治療セッションを一時停止もしくは中止し、患
者を繰り返される治療計画ステップに委ね得る。
であるように放射線発射行列Pを修正するか、または、治療セッションを一時停止もしく
は中止し、患者を繰り返される治療計画ステップに委ね得る。いくつかの変形例では、計画段階中に予測される線量マップD=A・P・Xは、事前走査画像を使用して予測される線量マップDprescan=A・P・Xprescanと比較され、
であるように、Pを修正するか、または、治療セッションを一時停止もしくは中止し、患
者を繰り返される治療計画ステップに委ね得る。
治療セッションの放射線送達部分に先行して、図2Aに描写されるように、患者に送達される放射線は、部分的画像xiを入手(208)し、放射線発射行列Pと部分的画像xiとを乗算することによって、更新されたフルエンスマップFiを計算(210)することによって、更新され得る。部分的画像は、1、2、3、またはより高い次元の画像であることができる。更新されたフルエンスマップFiは、部分的画像xiの次元から独立した次元を有し得る。Fiは、1、2、3次元、またはより高い次元であり得る。Fiの次元は、治療システムの機械パラメータまたは構成と対応し得る。例えば、3D部分的画像は、256ピクセル×256ピクセル×50ピクセルであり得る一方、(3D)フルエンスマップは、100の発射位置と、64のリーフを伴う1次元マルチリーフコリメータとを有し、50の可能な寝台停止位置を使用する治療システムに対応するか、または、代替として、100の発射位置と、64のリーフ対を伴う2次元マルチリーフコリメータと、50の固有の許容可能寝台(すなわち、患者プラットフォーム)停止位置とを伴う治療システムに対応する100ピクセル×64ピクセル×50ピクセルであり得る。潜在的に異なる次元性およびサイズに起因して、放射線発射行列Pは、概して、長方形であり、Pとの乗算が列優先または行優先順序を使用して1Dベクトル形態に線形化されたxiに実施されると仮定される。結果として生じるフルエンスマップは、線形化され得、1Dベクトルからその適切なN次元形態に戻されることができる。画像誘導放射線療法方法は、随意に、MLC構成iを計算するために、フルエンスマップFi(機械構成に対応する次元を有し得る)をセグメント化することを含み得る(212)。セグメント化されたフルエンスマップは、フルエンスマップによって規定されるように、ビームレットを1つ以上のRFZに送達するためのMLCおよび放射線源位置付け、および/または発射命令の組を備え得る。放射線療法システムは、次いで、フルエンスマップFiによって規定されるように、計算されたMLC構成に従って、線形加速器およびMLCを構成し(例えば、線形加速器およびMLCを発射位置に移動させ、MLCリーフ位置を調節し、随意に、寝台を移動させることによって)、放射線フルエンスを放出し得る。随意に、治療セッションの終了時または治療セッション後、累積線量Diが、Dtreatment=ΣDiとして計算され得る(214)。いくつかの変形例では、線量Diは、療法用放射線源(例えば、線形加速器)から横断して位置する放射線検出器(例えば、MV検出器)等の放射線療法システムの放射線検出器からのデータに基づいて計算され得る。
いくつかの変形例では、治療直前に(例えば、事前走査において)入手された画像は、治療セッション中に送達されるべき線量を推定するために使用され得る。殆どまたは全く解剖学的変化が、事前走査の時間と治療セッションとの間に生じないとき、事前走査において予測される送達線量は、実際の送達される線量に近くあり得る。
図2Bは、RFMおよび1つ以上の部分的画像を使用して、画像誘導放射線療法における放射線フルエンスを持続的に更新する方法(220)の一変形例を要約する。方法(220)は、1つ以上の患者画像、放射線線量制約および目標、ならびに患者標的領域(例えば、RFZ、PTVまたは照射標的領域、OARまたは照射回避領域)に基づいて、放射線発射行列Pを含む治療計画を生成すること(222)を含み得る。
いくつかの変形例では、治療計画および放射線発射行列は、RFZおよび/またはPTVおよび/またはOARのサイズ、形状、場所、放射線感度の程度、ならびに放射線線量制約および目標を含む患者標的領域データに基づいて計算され得る。放射線線量制約は、例えば、照射標的領域またはPTVに送達されるべき最大許容可能放射線暴露および/または事前に規定された放射線線量を含み得、および/または、臨床医および/またはユーザ(医学物理学者または技術者等)の誘導下でコントローラによって決定され得る所望の放射線線量分布を含み得る。放射線線量目標は、例えば、OARを識別し、および/または、その輪郭を描くことを含み得、OARは、放射線を最大限に控えられるべきである。治療計画を生成することは、随意に、予測される線量分布Dを計算することと、それが所望の線量制約および目標を満たすかどうかを決定することとを含み得る。治療計画および放射線発射行列Pを生成することは、治療セッション前および/または治療セッションの開始時に実施され得る。
患者画像は、そこから、患者標的領域(例えば、PTV)、放射線発射域(RFZ)、および/またはOARが、識別され、および/または、その輪郭を描かれた完全画像であり得る。例えば、患者画像のうちの1つは、一次画像誘導画像Xとして指定されることができる。画像Xは、部分的画像の和、すなわち、X=Σxiと等しくあり得る。
方法(220)は、放射線発射行列Pを部分的画像xiで乗算することによって、患者腫瘍領域に送達されるべき更新されたフルエンスマップFiを計算(226)するために使用され得る1つ以上の部分的画像および/または低SNR画像データxiを入手すること(224)を含み得る。部分的画像xiは、随意に、RFZ内のエリアのみを含むようにマスクまたはフィルタ処理され得る。いくつかの変形例では、放射線発射行列Pと1つ以上の入手された部分的画像xiの乗算は、ある線形FIRフィルタfと部分的画像xiとを畳み込むこと、または、部分的画像のスケーリングベクトルsの点ごと乗算に相当し得る。例えば、図2Eおよび2Fに描写されるように、これらの場合では、放射線発射行列Pは、それぞれ、テプリッツ行列toep(f)として表され得るか、または対角線行列diagとして表され得る。テプリッツ放射線発射行列P=toep(f)を入手された部分的画像xiで乗算することは、畳み込み
として表され得、
対角線形状P=diag(s)を部分的画像で乗算することは、点ごと乗算
に相当する。放射線発射行列Pは、図2Eおよび2Fに描写されるもの以外の任意の数の列および行を有し得る。方法(220)は、各発射角度または位置のために、更新されたフルエンスマップFiをMLC構成および/または放射線ビーム放出命令にセグメント化すること(228)を含み得る。例えば、回転可能ガントリと、線形加速器と、ガントリ上に搭載される動的MLC(例えば、バイナリまたは2DMLC)とを備えている放射線療法システムのための放射線ビーム放出命令は、全ての発射角度における線形加速器および動的MLCによって放出または発射されるべきビームレットパターンまたはビームレット強度を示す行列を備え得る。放射線ビーム命令は、フルエンスマップFiによって規定されたフルエンスを送達するために、患者に連続して印加されるビームレットの組(例えば、ビーム強度および/またはビームパルス等)も備え得る。方法(220)は、随意に、MLCテンプレートおよび/または放射線ビーム放出命令(例えば、線形加速器強度および/またはパルス命令)に基づいて、放射線を患者標的領域に送達すること(230)と、随意に、放射線検出器(例えば、MV検出器)データを使用して、送達される線量(すなわち、ステップ(226)から計算された放射線フルエンスに従って送達される放射線線量分布)を計算すること(232)とを含み得る。ステップ(224)-(230)は、治療セッションが終了するまで(例えば、臨床医または患者コマンドに従って、または全ての患者標的領域に送達される放射線が治療計画によって規定されたレベルに到達するとき等)、複数の標的領域またはRFZのために繰り返され、および/または、複製され得る。
として表され得、
対角線形状P=diag(s)を部分的画像で乗算することは、点ごと乗算
に相当する。放射線発射行列Pは、図2Eおよび2Fに描写されるもの以外の任意の数の列および行を有し得る。方法(220)は、各発射角度または位置のために、更新されたフルエンスマップFiをMLC構成および/または放射線ビーム放出命令にセグメント化すること(228)を含み得る。例えば、回転可能ガントリと、線形加速器と、ガントリ上に搭載される動的MLC(例えば、バイナリまたは2DMLC)とを備えている放射線療法システムのための放射線ビーム放出命令は、全ての発射角度における線形加速器および動的MLCによって放出または発射されるべきビームレットパターンまたはビームレット強度を示す行列を備え得る。放射線ビーム命令は、フルエンスマップFiによって規定されたフルエンスを送達するために、患者に連続して印加されるビームレットの組(例えば、ビーム強度および/またはビームパルス等)も備え得る。方法(220)は、随意に、MLCテンプレートおよび/または放射線ビーム放出命令(例えば、線形加速器強度および/またはパルス命令)に基づいて、放射線を患者標的領域に送達すること(230)と、随意に、放射線検出器(例えば、MV検出器)データを使用して、送達される線量(すなわち、ステップ(226)から計算された放射線フルエンスに従って送達される放射線線量分布)を計算すること(232)とを含み得る。ステップ(224)-(230)は、治療セッションが終了するまで(例えば、臨床医または患者コマンドに従って、または全ての患者標的領域に送達される放射線が治療計画によって規定されたレベルに到達するとき等)、複数の標的領域またはRFZのために繰り返され、および/または、複製され得る。
本明細書に説明される変形例は、放射線を単一標的領域に印加する状況におけるものであり得るが、これらのシステムおよび方法は、放射線を任意の数の標的領域および/または任意の数の腫瘍領域もしくは着目領域全般に印加するために使用され得ることを理解されたい。上で説明されるように、標的領域は、PTV等の照射領域と、OAR等の照射回避領域とを含み得る。放射線発射域(RFZ)は、PTVと、PTVの周囲のマージンとを含み得る。
方法(220)のいくつかの変形例は、画像誘導のために使用される画像を前処理することを含み得る。方法の一変形例は、ステップ(222)におけるPの計算に先立って、線形前処理変換Tを完全画像Xに適用することと、同じ前処理変換Tをステップ(224)において各入手された部分的画像に適用することとを含み得る。X*が、元の修正画像であり、元の部分的画像が、xi
*である場合、治療計画ステップ(222)において使用される画像は、X=T(X*)であり、(226)において使用される部分的画像は、xi=T(xi
*)である。変換の線形性は、前処理された部分的画像の和が、下で示されるように、依然として、前処理された完全画像と等しいことを確実にする。
いくつかの変形例では、Tは、非線形であり得、線量およびフルエンス予測方程式は、これに基づいて更新される必要があり得る。
いくつかの変形例では、Tは、非線形であり得、線量およびフルエンス予測方程式は、これに基づいて更新される必要があり得る。
方法(220)のいくつかの変形例は、前処理ステップとして、コントラスト増強フィルタ(CEF)、例えば、ガウス差分(DoG)有限インパルス応答画像フィルタを使用して、画像誘導のために使用される完全画像内の画像コントラストを改良することを含み得る。方法の一変形例は、Pの計算に先立って、線形CEFを完全画像に適用し、同じCEFをフルエンス計算に先立って(例えば、部分的画像をPで乗算することに先立って)各入手された部分的画像に適用し得る。X*が、元のフィルタ未処理画像であり、元の部分的画像が、xi
*である場合、治療計画ステップ(222)において使用される画像は、X=CEF(X*)であり、(226)において使用される部分的画像は、xi=CEF(xi
*)である。フィルタの線形性は、CEFフィルタ処理された部分的画像の和が、下で示されるように、依然として、フィルタ処理された完全画像と等しいことを確実にする。
治療セッションの直前および/または治療セッション中にリアルタイムで入手された部分的画像に基づいて、フルエンスマップを計算するいくつかの変形例は、随意に、部分的画像内に存在し得る背景の解剖学的構造(例えば、骨構造等の解剖学的クラッタ)および他のそのような雑音を除去するためのステップを含み得る。いくつかの変形例は、ある放射線発射域(RFZ)、例えば、追加の拡張を伴う標的領域のみを完全および部分的画像からマスク除外することを含み得、それは、RFZ外のピクセル内の0と、ピクセルの内側のRFZ内のピクセル内の1とを含むバイナリマスク画像との画像の点ごと乗算を含む前処理ステップTを使用することによって行われることができる。(例えば、固定基準座標系における)着目RFZは、規則的および動的呼吸運動ならびに不規則的運動を含む腫瘍の可能な運動範囲全体を含み得る。不規則的運動の例は、寝台上に存在する間の患者シフト、患者シフトおよび/または体重に起因する寝台偏向、ならびに設定誤差を含み得るが、それらに限定されないこともある。いくつかの変形例では、前処ステップTは、マスク演算およびコントラスト増強フィルタを含む。高コントラストは、画像の局所エリア、例えば、標的自体の近傍、例えば、放射線発射域(RFZ)内において、より容易に達成され得る。
ある場合、未修正の部分的画像またはTで前処理された部分的画像は、Fi=P・xiにおける予期される送達されるフルエンスが負であり得るので、負の値を含み得、負の放射線フルエンスは、送達されないこともある。1つ以上の部分的もしくは低SNR(例えば、雑音)画像を使用する、本明細書に説明される方法では、部分的画像は、随意に、完全画像を形成するために追加され得る。部分的画像内に現れる負の値の単純切り捨てまたは閾値処理は、特性X=Σxiを無効にし、予測される線量方程式D=A・P・Xを修正し、可能性として、それを個々の部分的画像に依存させ、および/または、平均をシフトさせ、および/または、他の方法において方程式を修正するであろう。部分的画像合計特性および予測される線量方程式を保存するために、いくつかの変形例では、「負のフルエンス」または「負のビームレット」は、次のフルエンスマップ算出に繰り越して維持され得、それは、例えば、そうでなければ発射され得る将来的に送達されるフルエンスをキャンセルし得る。そのような「繰り越し」アルゴリズムの一例は、下で与えられる。
1.Co=O・F、すなわち、フルエンスと同じ次元のゼロ行列に初期化する。
2.撮像システムが、部分的(低SNR)画像xi *を入手し、画像が、xi=T(xi *)を形成するように前処理され、負の値を含み得る。
3.フルエンスFiが、以下のように形成される。
上式では、以下の通りである。
ベクトルに適用されるとき、それは、要素毎に適用される。
4.フルエンスが、セグメント化され、放射線源を使用して送達される。
5.ステップ2-4が、所望の線量または事前に規定された線量がRFZまたは標的領域に送達されるまで繰り返され得る。
1.Co=O・F、すなわち、フルエンスと同じ次元のゼロ行列に初期化する。
2.撮像システムが、部分的(低SNR)画像xi *を入手し、画像が、xi=T(xi *)を形成するように前処理され、負の値を含み得る。
3.フルエンスFiが、以下のように形成される。
上式では、以下の通りである。
ベクトルに適用されるとき、それは、要素毎に適用される。
4.フルエンスが、セグメント化され、放射線源を使用して送達される。
5.ステップ2-4が、所望の線量または事前に規定された線量がRFZまたは標的領域に送達されるまで繰り返され得る。
同一方法は、正の最大閾値にも適用されることができる。部分的画像は、所定の正の閾値まで切り捨てられ得る。最大閾値を上回る任意の強度は、次の部分的画像に繰り越され得る。
(線量変動性計算)
随意に、予期される送達線量は、完全画像に基づいて計算され得る。設定における変動、撮像条件、内臓運動、生物学的変動、およびその他に起因して、治療セッション直前(例えば、「事前走査」中)に患者を再撮像することは、計画において使用される画像Xと異なる完全画像Xprescanをもたらし得る。故に、予期される送達線量Dprescanも、臨床医承認を確保するために使用され得た計画ステップに提示されたDと異なり得る。新しい臨床医承認を要求することを回避するために、いくつかの変形例では、計算/予測される線量測定結果(治療計画時)は、線量変動性の範囲を表す確率的分布(例えば、平均および標準偏差、または完全確率分布として)を含み得る。変動性は、総送達MUおよび個々のDVH曲線のために生成され得る。変動性計算は、完全画像Xprescanと計画において使用される画像Xとの間の完全画像における予期される変動および/または最悪の場合に予期される変動に基づき得る。線量変動性のこの範囲は、治療セッションに先立って、臨床医によって精査および承認され得、治療時に計算された線量変動が承認される範囲内にある限り、治療セッションは、進められ得る。
随意に、予期される送達線量は、完全画像に基づいて計算され得る。設定における変動、撮像条件、内臓運動、生物学的変動、およびその他に起因して、治療セッション直前(例えば、「事前走査」中)に患者を再撮像することは、計画において使用される画像Xと異なる完全画像Xprescanをもたらし得る。故に、予期される送達線量Dprescanも、臨床医承認を確保するために使用され得た計画ステップに提示されたDと異なり得る。新しい臨床医承認を要求することを回避するために、いくつかの変形例では、計算/予測される線量測定結果(治療計画時)は、線量変動性の範囲を表す確率的分布(例えば、平均および標準偏差、または完全確率分布として)を含み得る。変動性は、総送達MUおよび個々のDVH曲線のために生成され得る。変動性計算は、完全画像Xprescanと計画において使用される画像Xとの間の完全画像における予期される変動および/または最悪の場合に予期される変動に基づき得る。線量変動性のこの範囲は、治療セッションに先立って、臨床医によって精査および承認され得、治療時に計算された線量変動が承認される範囲内にある限り、治療セッションは、進められ得る。
例えば、PET検出器を含む撮像システムを備えている放射線療法システム(例えば、生物学的誘導放射線療法またはBGRTシステム)では、計算/予測される線量測定結果は、PET撮像の固有の確率論的性質、患者の生物学ならびにPET取り込み率および標準取り込み値(SUV)における変動性、患者設定誤差、ならびに他の要因を考慮し得る。完全画像XprescanとXとの間の予期される差異は、予期される変動を画像空間の中にマッピングすることによって、計算されることができる。例えば、±20%のSUV変動が、画像変動(X±0.2max(X))/1.2としてモデル化され得る。フィルタ逆投影再構成を使用したPET撮像における固有の雑音は、X+N(X)としてモデル化されることができ、Nは、ガウス雑音関数である。全ての既知の変動性は、画像空間の中にマッピングされ得、結果として生じる線量変動性は、確率的モデルとD=A・P・Xであるという事実とを使用して導出されることができる。
(投影ビューによるフルエンスマップ送達のための方法)
放射線療法システムは、投影角度毎に、放射線フルエンスを送達し、患者のための所望の線量分布を達成し得る。放射線ビーム発射角度または位置におけるフルエンスマップの投影角度またはビューは、その特定の発射角度または位置と整列させられたフルエンスマップの部分であり得る。フルエンスマップ全体の送達は、各投影ビューに対する別個のフルエンスマップの寄与の合計を介して達成され得る。画像Iを所与とすると、ビューα上への画像の投影は、線形演算Rα(I)であり得る。投影演算子の線形性は、準同型写像が画像の空間とそれらの投影との間に存在し得ることを意味し、それらは、それらの間の関係を保存し得る。部分的画像の定義は、以下のように、投影空間において保存され得る。
放射線療法システムは、投影角度毎に、放射線フルエンスを送達し、患者のための所望の線量分布を達成し得る。放射線ビーム発射角度または位置におけるフルエンスマップの投影角度またはビューは、その特定の発射角度または位置と整列させられたフルエンスマップの部分であり得る。フルエンスマップ全体の送達は、各投影ビューに対する別個のフルエンスマップの寄与の合計を介して達成され得る。画像Iを所与とすると、ビューα上への画像の投影は、線形演算Rα(I)であり得る。投影演算子の線形性は、準同型写像が画像の空間とそれらの投影との間に存在し得ることを意味し、それらは、それらの間の関係を保存し得る。部分的画像の定義は、以下のように、投影空間において保存され得る。
これは、部分的投影画像に作用するビーム毎(または投影ビュー毎)送達システムのために、本明細書に説明される方法のいずれかを使用した放射線送達を策定するために使用され得る。完全および部分的画像は、以下のように示され得る。
治療計画は、各ビューαに対する完全画像Xαの対応する投影を使用して計算される各ビューαに対する別個の放射線発射行列Pαを含み得、各ビューαは、発射位置または角度であり得る。下でさらに説明され、図5に描写されるように、投影された部分的画像との乗算は、発射角度(またはビュー)αに対応するフルエンスマップを与える。Pが部分的画像をフルエンスマップにマッピングする行列であるので、フルエンスマップおよび部分的画像は、その発射角度αに基づいてグループ化され得る。このように、行列Pは、各発射角度に対する別個の放射線発射行列Pαの組からのブロック対角線行列として配列されることができ、Pαは、投影される部分的画像を同じ発射角度に対するフルエンスマップにマッピングする。例えば、n個の発射角度(すなわち、発射角度α)に対して、
である。
である。
これは、全ての投影αから別個に動作する部分的画像誘導放射線療法方法に対応し得る。部分的画像xi,αが、投影αにおいて取得される場合、放射線送達デバイスは、その投影のためのフルエンスマップPα・xi,αに対応する放射線量を迅速に送達することが可能であり得る。これは、本明細書に説明されるシステム放射線治療のいずれかを用いて達成され得る。
図5は、部分的PET画像を使用する画像誘導放射線療法の方法の一変形例を描写し、それは、画像空間における部分的画像をマスクし、治療計画で畳み込む(例えば、治療計画のRFMで畳み込む)ことによって、サイノグラム投影におけるコントラストを改良することに役立ち得る。この方法は、選択された時間窓にわたって、PET断層撮影データセットを収集することと、部分的PET画像xiを再構成することと、部分的PET画像xiをマスクすることと、マスクされた部分的PET画像を所与の発射位置に順投影することと、放射線発射行列で乗算することと、フルエンスを特定の発射位置および患者プラットフォーム場所における別々のMLCリーフにセグメント化することと、放射線を発射位置から逆投影することとを含み得る。図5に列挙された式は、発射角度またはビューαにおいて(例えば、発射角度αに位置する放射線源の基準座標系から)送達される線量の数学的表現を描写する。線形演算子Kは、フィルタ逆投影を使用して、PET投影データyを再構成し、PTVマスクによって、結果として生じる画像をマスクするプロセスを表す。線形演算子R(α)は、ビューαへのマスクされた部分的画像Kyの順投影のプロセスを説明する。投影推定値は、ビューαにおけるRFM P(すなわち、Pα)で乗算され、放射線療法システムによって送達されるフルエンスを生成する。行列Aは、フルエンスを画像空間における線量にマッピングする線形演算子であり得る。図5に説明される方程式は、測定されたPETデータyを線量にマッピングするために使用され得る実施形態である。図5に説明される演算子は、PET測定yおよび線量Dに対する線形演算子である。線形性特性は、行列Pが、完全画像において最適化されるが、部分的画像において送達されることを可能にし得る。
(リアルタイムフルエンスマップセグメント化のための方法)
フルエンスマップは、別個に、例えば、異なる発射位置において、および/または、異なるMLC構成および/または療法用放射線源放出特性(例えば、パルス幅、パルス強度、パルス周波数、パルス数等)を伴って、発射されるビームレットの組み合わせとして送達され得る。セグメント化は、フルエンスマップがビームレットおよび/または放射線送達命令に変換されるプロセスである。治療セッション中に入手された撮像データ(例えば、部分的画像データ)に基づいて、リアルタイムで(すなわち、治療セッション中)計算および/または調節されるフルエンスマップは、所望または計画されたフルエンスが標的領域の現在の場所および/または幾何学形状に送達され得るように、リアルタイムで別々のフルエンスレベルおよび/またはビームレットにセグメント化され得る。例えば、更新されたフルエンスマップは、療法用放射線源およびガントリが、持続的に回転し、放射線を患者に送達している間、別々のフルエンスレベルおよび/またはビームレットにセグメント化され得る。標的領域場所および/または幾何学形状の検出間の待ち時間を低減させることは、それらが、治療セッション中、移動する場合でも、標的領域へのより精密かつ正確な放射線送達を促進することに役立ち得る。
フルエンスマップは、別個に、例えば、異なる発射位置において、および/または、異なるMLC構成および/または療法用放射線源放出特性(例えば、パルス幅、パルス強度、パルス周波数、パルス数等)を伴って、発射されるビームレットの組み合わせとして送達され得る。セグメント化は、フルエンスマップがビームレットおよび/または放射線送達命令に変換されるプロセスである。治療セッション中に入手された撮像データ(例えば、部分的画像データ)に基づいて、リアルタイムで(すなわち、治療セッション中)計算および/または調節されるフルエンスマップは、所望または計画されたフルエンスが標的領域の現在の場所および/または幾何学形状に送達され得るように、リアルタイムで別々のフルエンスレベルおよび/またはビームレットにセグメント化され得る。例えば、更新されたフルエンスマップは、療法用放射線源およびガントリが、持続的に回転し、放射線を患者に送達している間、別々のフルエンスレベルおよび/またはビームレットにセグメント化され得る。標的領域場所および/または幾何学形状の検出間の待ち時間を低減させることは、それらが、治療セッション中、移動する場合でも、標的領域へのより精密かつ正確な放射線送達を促進することに役立ち得る。
いくつかの変形例では、放射線治療計画方法は、送達される放射線が治療目標および目的(例えば、危険臓器除外、標的対象範囲、および最小線量等)を満たすように、放射線フルエンスを計算することを含む。そのようなフルエンスマップ(すなわち、計画されたフルエンスマップ)は、療法用放射線源が搭載されるガントリおよび/またはロボットアームの幾何学形状および/または運動の限界に照らして、各発射位置(または制御点)において送達されるべきフルエンスを示し得るが、計画されたフルエンスマップは、特定の放射線療法システム命令(例えば、MLCリーフ構成、放射線源ビームパルスパラメータ等)を含まないこともある。治療セッションが開始すると、放射線送達命令が、計画されたフルエンスマップをセグメント化することによって生成され、放射線療法システムハードウェアを動作させるために使用され得る。しかしながら、撮像データが、セッション中に入手されると、計画されたフルエンスマップは、そのデータに基づいて更新され、および/または、入手された撮像データに基づいて計算されたフルエンスマップによって置換され得る。放射線療法システムは、次いで、更新または計算されたフルエンスマップを放射線療法システム命令にセグメント化し得、それは、リアルタイム撮像信号(例えば、標的領域のリアルタイム場所を反映得る治療セッション中に入手された部分的画像または雑音撮像信号)に応答して恣意的形状の放射線フルエンスの送達を可能にし得る。
いくつかの変形例では、各発射位置または制御点のための放射線フルエンスは、治療セッション中、更新され得、および/または、累積フルエンスマップ(すなわち、全ての発射位置または制御点にわたる全ての放射線フルエンスの合計)は、更新され得る。リアルタイム信号に基づいて放射線送達を修正することは、任意の標的運動および/または変形にもかかわらず、標的領域への放射線送達を促進し得る。本明細書における例は、PET撮像データを使用したリアルタイムセグメント化を説明するが、リアルタイムセグメント化は、任意のモダリティ、例えば、X線透視撮影、MR、超音波等の撮像データを使用し得ることを理解されたい。フルエンスマップ、および放射線送達命令および/またはビームレットへの対応するセグメント化は、発射位置毎に1回、またはいくつかの発射位置または制御点ごとに1回等で生じ得る。フルエンスが更新される度に、それは、所望のフルエンスを送達するために、1つ以上の発射位置または制御点のためのMLC構成もしくは開口(すなわち、規定された構成において、MLCのリーフを開閉することによって形成される開口)および/または他の送達コマンドに変換され得る。図6Aは、治療セッション中のリアルタイムセグメント化の方法のフローチャート表現である。本明細書の例は、ガントリの円周の周囲の特定の角度における発射位置を伴う持続的に回転する円形ガントリと、ガントリのボア内で平行移動する移動可能な患者プラットフォームとを伴う放射線療法システムの状況において説明されるが、これらの方法ステップのうちの1つ以上のものは、任意の数の制御点を患者および/または放射線療法システムアイソセンタ周りの任意の場所に有し得る任意のガントリタイプ(例えば、C-アーム、ロボットアーム、弧区画に沿って移動する円形ガントリ等)の放射線療法システムに適用可能であり得ることを理解されたい。
方法(650)に描写されるステップは、治療セッション全体を通して繰り返され得る。方法(650)は、療法用放射線源を発射位置に移動させること(652)と、発射位置に対応するフルエンスマップをロードすること(654)と、撮像または他のセンサデータに基づいて、フルエンスマップを更新すること(656)(必要とされる場合)と、一連のk個のMLC開口形状および/または他のコリメーション構成要素構成{sj}と対応する線量単位{dj}とを決定すること(658)と、線量単位{dj}をj=1・・・kにわたって繰り返し送達するための開口形状/構成{sj}を有するように、MLCおよび/または他のコリメーション構成要素を調節すること(660)とを含み得る。
いくつかの変形例では、療法用放射線源は、MLCが全てのk個の開口形状を通して調節されるとき、発射位置において静止状態に保持され得る。開口形状の数kは、固定または所定のパラメータであり得、および/または、フルエンスマップの最大フルエンスレベルに基づき得、および/または、少なくとも部分的に、フルエンスマップの幾何学形状複雑性に基づいて決定され得る。いくつかの例では、開口形状の数kは、約100未満、約50未満、約20未満、約10未満、約4未満、および/または約2未満であり得る。他の変形例では、k個の構成の全てを完了することは、総事前規定線量を送達するために、全ての発射位置を通した療法用放射線源のk回転を要求し得、全ての発射位置は、全ての回転において、各発射位置においてMLCを1つのみの所望の構成に調節する。他の変形例では、療法用放射線源は、放射線源が次の発射位置に位置付けられる前にk個の構成にわたる総所望線量が送達され得る限り、MLCが発射位置間に位置するk個のサブ発射位置のための全てのk個の構成を通して調節されるとき、移動し続け得る。方法(650)は、各別々の患者プラットフォーム位置(すなわち、ビームステーション、プラットフォームは、その場所で停止させられているか、または移動していない)において繰り返され得るか、または、患者プラットフォームが療法用放射線ビーム経路を通して持続的に移動しているとき、繰り返され得る。
しかしながら、放射線療法システム命令へのフルエンスマップの任意のセグメント化と同様、計画されたフルエンスマップとシステムによって送達可能な放射線フルエンスとの間に、限定ではないが、機械幾何学形状制約(例えば、MLCリーフの数、サイズ、速度、運動範囲、および/または形状)、および/またはシステム能力制約(例えば、療法用放射線源発射率、パルス幅、タイミング、および同期制約)を含む種々の要因に起因して、差異(すなわち、フルエンス残余をもたらすフルエンス相違または偏差、またはセグメント化誤差)が存在し得る。セグメント化誤差は、連続的なフルエンスマップを別々のフルエンスレベルから成るセグメント化されたフルエンスマップに離散化するときに生じ得る。そのようなフルエンスセグメント化誤差は、不完全なセグメント化および不完全な線量計算(例えば、精密なMLCリーフ構成は、治療計画線量計算時には既知ではないこともある)に起因し得る。例えば、MLCリーフは、特定の発射位置から送達されるべきフルエンスの形状に非常に近くあり得るが、MLCリーフ構成によって達成されるMLC開口の形状と送達されることが意図されるフルエンスの形状との間に、わずかな差異が存在し得る。セグメント化誤差に影響し得る要因の別の例は、ある特定の発射位置のためのフルエンスマップが、整数個のMLCリーフ構成を用いて送達可能でないこと、および/または、セグメント化されたフルエンスレベルで送達可能でないこともあることである。すなわち、ある発射位置において送達可能なフルエンスは、単一MLCリーフ構成および/または療法用放射線源パルス幅または数を用いて送達可能な別々のフルエンスレベルであり得、計算されたフルエンスマップは、フルエンスの残りまたは残余量を伴わずに離散化されることができないフルエンスレベルを指定し得る。さらに、療法用放射線源の構造に応じて、セグメント化されたフルエンスレベルの数は、限定され得、その結果、計算されたフルエンスマップは、フルエンス残りまたは残余を伴わずに、セグメント化されたフルエンスレベルに離散化されないこともある。
セグメント化が、治療セッション前に生じるとき、これらのセグメント化誤差は、これらのフルエンス偏差またはセグメント化誤差によって影響される標的領域を識別し、治療セッション全体にわたってフルエンスにおける任意の差異を送達するように放射線療法システム命令を調節することによって、緩和されることができる。例えば、フルエンス偏差またはセグメント化誤差は、治療計画全体にわたってMLCリーフ構成の全てに関連付けられた線量レベルを再重み付けすることによって、補償されることができる。線量計算誤差を緩和するために、治療計画システムは、リーフ縁効果を適切にモデル化するために、正確なMLCリーフ構成を計算した後、追加の線量計算を実施し得る。しかしながら、放射線治療がリアルタイムで入手された撮像データに基づく治療セッションでは、治療セッション全体のためにシステムによって送達可能な累積フルエンスマップは、治療計画システムからのフルエンスマップがリアルタイムデータに基づいて持続的および/または動的に更新されるので、把握されない。セッション中、放射線治療が進むにつれて、セグメント化誤差は、蓄積し、容認不可能な線量送達プロファイルを経時的にもたらし得る。リアルタイムセグメント化は、これを補償するための従来の方法を使用することができず、不完全セグメント化および線量計算不正確性を緩和するための他の方法を含み得る。さらに、リアルタイムフルエンスマップ更新の過程では、更新されたフルエンスマップは、次の発射位置において放射線源によって送達可能ではないフルエンス値を含み得る。これは、別の(例えば、将来的)発射位置のための次のフルエンスマップ更新に持ち越され得る残余フルエンスをもたらし得る。例えば、残余フルエンスは、放射線を同一発射位置において療法用放射線源から(繰り返し)放出することによって送達され得る。
放射線治療セッション中のリアルタイムセグメント化およびセグメント化誤差の緩和のための1つの方法は、リアルタイムで入手された撮像データと残余フルエンスマップΔfresidualとを使用して、フルエンスマップfcalcを計算することを含み得る。更新されるフルエンスマップは、治療計画中に計算されるフルエンスマップであり得る。残余フルエンスマップΔfresidualは、フルエンスマップfcalcの計算に先行する治療セッション中にもたらされたセグメント化誤差およびフルエンス偏差の集約であり得る。いくつかの変形例では、特定の発射位置において送達するためのフルエンスマップは、療法用源がその発射位置に移動させられる前、その発射位置に対応するフルエンスマップを更新することによって、計算され得る。計算されたフルエンスマップfcalcは、1つ以上のガントリ回転にわたってその発射位置において送達可能な放射線送達命令にセグメント化され得る。いくつかの方法は、治療セッション全体を通して残余フルエンスマップΔfresidualを計算し、更新することを含み得る(例えば、発射位置毎に1回、ガントリ回転毎に1回等)。放射線送達命令の各組は、1つ以上のガントリ回転にわたる各発射位置のためのシステム/機械命令、例えば、MLC命令(例えば、MLCリーフ構成によって達成されるMLC開口形状、MLC内のリーフ毎のリーフ位置命令等)、および1つ以上のガントリ回転にわたる各発射位置のための療法用放射線源命令(例えば、ビームパルス幅、各発射位置において発射されるべきビームパルスの数、各発射位置またはサブ発射位置のための発射確率係数、および/または各発射位置またはサブ発射位置における各MLCリーフのための発射確率係数)であり得る。発射位置ごとの放射線ビームパルス幅およびパルスの数は、その発射位置において送達されるべきフルエンスに近いように、または合致するように選択され得る。
放射線療法システムは、放射線をいくつかの別々のフルエンスレベルで放出し得る療法用放射線源を備えていることによって、フルエンスマップが離散化されるときに生じ得るセグメント化誤差および/またはフルエンス偏差もしくは残りを緩和することに役立つように構成され得る。いくつかの変形例では、増加した数の別々のフルエンスレベルを有することは、放射線療法システムセグメント化プロセスが、更新されたフルエンスマップにより近いセグメント化されたフルエンスマップを生成することに役立ち得、それは、フルエンス残りまたは残余を低下させることに役立ち得る。例えば、両方が高速回転円形ガントリ(例えば、約60RPM~約70RPMで回転する)上に搭載された療法用放射線源と動的バイナリマルチリーフコリメータとを備えている放射線療法システムは、各リーフがある発射位置において開閉のいずれかが行われ得るので、少なくとも2つの別々のフルエンスレベルを有し得る。追加の別々のフルエンスレベルは、療法用放射線源が2つ以上のパルスを各発射位置において発射し得る場合、および/または、放射線パルス幅が2つ以上の幅に調節され得る場合、追加され得る。例えば、各パルスのために2つの可能なパルス幅値で最大2つのパルスを各発射位置において発射し得るバイナリマルチリーフコリメータを有する放射線療法システムは、フルエンスマップを離散化するための5つの別々のフルエンスレベル(0、0.5、1、1.5、2)を有し得る。療法用放射線源が、発射位置間で移動させられている間(例えば、2つの発射位置間に位置するサブ発射位置において)、放射線パルスを発射し得るいくつかの変形例では、追加の別々のフルエンスレベルが、連続フルエンス値を伴うフルエンスマップを別々のフルエンスレベルを伴うセグメント化されたフルエンスマップに離散化するために利用可能であり得る。フルエンスマップは、マルチリーフコリメータがその構成を各サブ発射位置において変化させ得る場合、より正確度を伴ってセグメント化されることができる。
放射線治療セッション中のリアルタイムセグメント化およびセグメント化誤差の緩和のための方法の1つ以上の変形例は、特定の発射位置(またはサブ発射位置)において特定のビームレットのための発射確率係数(すなわち、確率係数)を割り当てることを含み得る。発射確率係数(すなわち、確率係数)は、療法用放射線源がそのビームレットを発射するであろう尤度および/または療法用放射線源がビームレットをある発射位置またはサブ発射位置において特定のフルエンスレベルで発射するであろう尤度を規定する。代替として、または加えて、確率係数は、各MLCのリーフのために計算され得、バイナリMLCのリーフが特定の発射位置(またはサブ発射位置)において開放構成(または閉鎖構成)にある尤度を規定し得る。発射確率係数は、その発射位置(またはサブ発射位置)のために計算されたフルエンスマップから導出され得る。確率的放射線送達は、送達されるべきフルエンス値が別々の(例えば、送達可能)フルエンスレベル間にあるとき、フルエンス残余を低減させることに役立ち得る。ある発射位置のために計算されたフルエンスが2つの別々のフルエンスレベル間にある変形例では、送達のためのフルエンス(すなわち、セグメント化されたフルエンスレベル)は、発射確率係数に応じて、次のフルエンスレベルに切り上げまたは切り下げされ得る。例えば、フルエンス値が、閾値フルエンスレベルを下回る(例えば、ある発射位置における最小送達可能フルエンスレベルを下回る)とき、発射確率係数は、送達のためのフルエンスが閾値フルエンスレベルに切り上げられる尤度(例えば、1つ以上のMLCリーフが開放構成にある尤度)を表し得る。確率係数は、特定のフルエンスレベルでビームレットを発射する確率を表し(例えば、その確率係数に従って、MLCリーフを開閉することによって、および/またはパルス幅および/またはパルス強度等の線形加速器パルス放出パラメータを調整することによって)、小数のフルエンスインクリメント(例えば、所望のフルエンスと送達可能フルエンスとの間の差異であり得る)をサブ発射位置において送達されるべき事前に選択されたフルエンスレベル(例えば、最小送達可能フルエンス)によって除算することによって、計算され得る。例えば、線形加速器等の療法用放射線源は、放射線パルスを2つの強度レベル(例えば、0.5および1)において放出し、最大2つのパルスを各サブ発射位置において放出するように構成され得る。したがって、線形加速器は、サブ発射位置あたり4つの非ゼロフルエンスレベル(0.5、1、1.5、および2)を送達および放出することが可能であり得る。いくつかのサブ発射位置(例えば、発射位置あたり4つのサブ発射位置)をグループ化する単一の発射位置に関して、療法用源は、複数の非ゼロフルエンスレベル(例えば、16の非ゼロフルエンスレベル)を送達し、MLC構成を全てのサブ発射位置において変化させ得る。本明細書に説明される変形例は、発射位置あたり4つのサブ発射位置を有するが、他の変形例では、発射位置あたり任意の数のサブ発射位置、例えば、2、3、4、5、6、7、8、10、12、20、20を上回る等が存在し得る。
線形加速器が発射位置を通して複数回持続的に回転させられる放射線療法システムでは、確率係数は、MLCリーフが特定の発射位置において開放構成にある尤度を、MLCおよび線形加速器がその発射位置にある度に決定し得る。代替として、または加えて、確率係数は、線形加速器がビームレットを特定のフルエンスレベルで発射するであろう尤度を、MLCおよび線形加速器がその発射位置にある度に決定し得る。例えば、計算されたフルエンスマップが、1.7のフルエンス値がある発射位置において放出されるべきであることを示し、線形加速器が、最小送達可能フルエンスレベルが、0.5であるフルエンスレベル(0、0.5、1、1.5、および2)においてのみフルエンスを放出するように構成される場合、1.7のフルエンスレベルは、2つのフルエンス値、すなわち、1.5(送達可能フルエンスレベルである)と0.2(送達不可能フルエンス値である)とに分解され得る。0.4の発射確率係数値が、0.2(所望のフルエンス値と送達可能フルエンスレベルとの間の差異)を0.5(例えば、あるサブ発射位置におけるフルエンスの最小送達可能単位、またはあるサブ発射位置において送達されるべき事前に選択されたフルエンスレベル)によって除算すること、すなわち、(1.7-1.5)/0.5=0.4によって、計算され得る。送達中、線形加速器が発射位置に位置する(および/またはそれを通して通過する)度に1.5のフルエンスレベルが線形加速器によって放出され得るが、追加の0.5フルエンスレベルは、確率係数に従って送達される。すなわち、線形加速器が、ある発射位置に位置する度に、2のフルエンスレベルが放出される(すなわち、余分の0.5フルエンスレベルを伴う1.5)、40%の機会と、1.5のフルエンスレベルが放出される(すなわち、余分の0.5フルエンスレベルを伴わない)60%の機会とが存在する。代替として、または加えて、線形加速器が、ある発射位置に位置する度に、2のフルエンスレベルが放出されるようにMLCリーフが特定のサブ発射位置において開放構成にある40%の機会と、1.5のフルエンスレベルが放出されるようにMLCリーフが特定のサブ発射位置において閉鎖構成にある60%の機会とが存在する。線形加速器が患者周りに持続的に回転させられるにつれて、複数回の通過にわたって、その発射位置から患者に送達されるフルエンスは、1.7に収束し得る。いくつかの変形例では、0と1との間のランダム数値が、不偏均一ランダム分布から選択され,発射確率係数と比較され、余分の0.5フルエンスレベルが送達されるべきかどうかを決定し得る。この例では、ランダム数値が、0.4未満またはそれと等しい場合、余分の0.5フルエンスレベルが、線形加速器(すなわち、線形加速器が、2のフルエンスレベルを放出する)によって放出され、および/または、MLCリーフが開放構成にあり、数値が0.4を上回る場合、余分の0.5フルエンスレベルは、線形加速器によって放出されず、および/または、MLCは、閉鎖構成にある。そのような確率的発射は、放射線療法システムが、最小送達可能線量の量を超えて送達の正確度および/または精度を増加させることを可能にし得、発射位置に関連付けられた任意の状態情報を運ぶことを要求しないこともある。このアプローチは、例えば、線量を移動する標的に送達するとき、有利であり得る。
図7Aは、上で説明されるように確率係数に基づいてフルエンスを放出することから生じるシミュレーションの一例を描写する。この例では、療法用放射線源(例えば、線形加速器)は、患者周りに持続的に回転させられ、64リーフバイナリMLCの各MLCリーフ開放に対する放出されるフルエンスが、プロットされる。第1の実線(700)は、本明細書に説明される方法のいずれかを使用して計算され得るある発射位置のためのフルエンスマップに基づいて、各リーフに対して放出されるべき計画されたフルエンス値を表す。例えば、これらのフルエンス値は、対応する発射角度のためのRFMをリアルタイムで入手された部分的画像(xi)で乗算することによって計算されるフルエンスマップ(Fi)から導出され得る。フルエンスマップが、線形加速器によって送達可能なビームレットにセグメント化されるとき、連続的なフルエンス値は、ある発射位置に対応する複数のサブ発射位置にわたって放出され得る送達可能フルエンスレベル(例えば、0、0.5、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4)に離散化され得る。図7Aの例では、フルエンス値は、4つのサブ発射位置にわたって放出され得、最大2つのフルエンスレベル(0.5および1)が、サブ発射位置あたり放出され得る。正方形のしるしを伴う第2の線(702)は、線形加速器が患者の周囲を1回旋回した(例えば、ガントリの1回の回転、1回の反復または通過)後に各リーフに対する放出され得るフルエンスレベルを表す。プロットから分かるように、フルエンス値がフルエンスレベル間にあるとき、単一反復にわたって、放出されるフルエンスは、計算された確率係数に基づいて、フルエンスレベルに切り上げまたは切り下げられる。この例では、全てのMLCリーフにわたってある発射位置において(すなわち、本明細書に説明される方法のいずれかを使用して計算されるフルエンスマップに従って)送達され得る最大計画フルエンスは、4であり、それは、4つのサブ発射位置の各々に対する1の最大送達可能フルエンスレベルに分解され得る。例えば、図7Aに描写されるように、MLCリーフ番号40に対する計画されたフルエンス値は、約1.6である。サブ発射位置あたりのフルエンスレベルは、1であるので、確率係数は、(1.6-1)/1=0.6であり得る。0.6の確率係数に基づいて、MLCリーフ番号40に対する放出されるフルエンスレベルが2である60%の機会と、MLCリーフ番号40に対する放出されるフルエンスレベルが1である40%の機会とが存在する。例えば、0.6の確率係数の場合、MLCリーフ番号40が開放される60%の機会と、MLCリーフ番号40が閉鎖される40%の機会とが存在し得る。各MLCリーフは、フルエンスマップに基づいて計算される異なる確率係数を有し得、システムコントローラによって計算され得る。図7Aにおける線(702)に戻って参照すると、この特定の単一反復では、MLCリーフ番号40のためのフルエンスレベルは、2である。しかしながら、第3の点線(704)によって表される10回の反復にわたって、MLCリーフ番号40に対する放出される平均フルエンスは、フルエンス値1.6に近接して収束する。すなわち、時間の約60%にわたって2のフルエンスレベルを放出し、時間の約40%にわたって1のフルエンスレベルを放出することによって(例えば、MLCリーフ番号40は、時間の約60%にわたって開放構成にあって、時間の約40%にわたって閉鎖構成にある)、平均放出フルエンスは、最終的に、約1.6に向かって収束し得る。複数回の通過または反復にわたってある別々のフルエンスレベルで確率的に発射することは、計画されたフルエンス値の精密な送達を促進し得、それは、計画されたフルエンスがセグメント化プロセスの一部としてビームレットフルエンスレベルに離散化されるとき、任意のフルエンス差異を相殺し、および/または、低減させることに役立ち得る。
いくつかの変形例では、フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、随意に、fcalcを、発射位置間に位置するサブ発射位置に対応する、各発射位置に対する複数のサブフルエンスマップに分解することと、サブフルエンスマップの各々を各サブ発射位置のための放射線送達命令にセグメント化することとを含み得る。バイナリMLCを備えている放射線療法システムのために、各サブフルエンスマップは、加えて、発射確率係数を有し得、MLCの各リーフは、発射確率係数に基づいて、開閉するように構成され得る。
更新されたフルエンスマップのリアルタイムセグメント化およびセグメント化誤差の緩和のための方法の一変形例が、図6Bに描写される。方法(600)は、治療セッション中、撮像データを入手すること(602)(例えば、患者周りに回転可能であり得るPET検出器、X線検出器、MRセンサ、等の任意のモダリティの撮像センサから)と、撮像データと残余フルエンスマップΔfresidualとを使用して、FPmに対応するフルエンスマップを更新することによって、発射位置FPmのためのフルエンスマップfcalcを計算すること(604)と、フルエンスマップfcalcをFPm(例えば、1つ以上の発射位置または角度のためのビームレットを指定するセグメント化されたフルエンスマップのための放射線送達命令の組にセグメント化すること(606)とを含み得る。いくつかの変形例では、フルエンスマップfcalcを計算すること(604)は、放射線療法システム上にロードされた治療計画からの既存のフルエンスマップ(すなわち、フルエンスマップF)または治療セッションの初期段階中に以前に更新されたフルエンスマップ(すなわち、フルエンスマップFiまたは前のfcalc)を更新することを含み得る。フルエンスマップfcalcは、治療セッション全体にわたる(すなわち、全ての発射位置、全ての患者プラットフォーム位置またはビームステーションにわたる、治療セッションの持続時間全体のための)フルエンスマップであり得、および/または、発射位置、ビームステーション、および/または治療セッション時間間隔のサブセットにわたるフルエンスマップであり得、および/または、次の1つ以上の発射位置(例えば、FPm、FPm+1)のためのフルエンスマップであり得る。セグメント化すること(606)は、上で説明されるように、各発射位置および/またはサブ発射位置のための各MLCリーフのための1つ以上の確率係数を計算することも含み得る。随意に、放射線療法システムは、次いで、放射線送達命令に従って、放射線を患者に送達することを含み得る。例えば、方法(600)は、随意に、療法用放射線源を発射位置FPmに位置付けること(612)、および/または、放射線送達命令に従って放射線を送達するようにMLCリーフ構成を調節することを含み得る。いくつかの変形例では、セグメント化されたフルエンスマップを計算後、方法(600)は、将来的フルエンスマップ更新のために使用され得る残余フルエンスマップを更新することをさらに含み得る。方法(600)は、放射線送達命令に基づく送達フルエンスマップfdeliveryおよび/またはセグメント化されたフルエンスマップを計算すること(608)と、送達フルエンスマップfdeliveryをフルエンスマップfcalcから減算することによって、残余フルエンスマップΔfresidualを更新すること(610)とを含み得る。放射線送達命令に従う放射線の送達は、残余フルエンスマップΔfresidualが更新される前、更新中、および/または更新後に生じ得る。いくつかの変形例では、放射線送達命令は、複数のガントリ回転のための放射線送達源命令(例えば、患者プラットフォーム位置またはビームステーションにおける各ガントリ回転のために1つの命令の組)を含み得る。
いくつかの変形例では、リアルタイムフルエンスマップセグメント化およびセグメント化誤差の緩和は、部分的画像を使用して、フルエンスマップ(例えば、部分的画像を治療計画放射線発射行列で乗算することによって)と、残余フルエンスマップΔfresidualとを計算することを含み得る。方法(620)の一例は、図6Cに描写される。方法(620)は、治療セッション中、1つ以上の部分的画像を入手すること(622)(例えば、患者周りに回転可能であり得るPET検出器、X線検出器、MRセンサ、等の任意のモダリティの撮像センサから)と、FPmに対応する治療計画からのRFM(すなわち、発射角度αのための放射線発射行列Pα)を1つ以上の部分的画像で乗算することによって、発射位置FPmのためのフルエンスマップfcalcと、残余フルエンスマップΔfresidualとを計算すること(624)と、次いで、フルエンスマップfcalcを発射位置FPmのための(および随意に、治療セッション中の各放射線発射位置のための、または次の発射位置FPm+1のための)MLCおよび療法用放射線源命令の組にセグメント化すること(626)とを含み得る。発射位置FPmのためのフルエンスマップfcalcは、1つ以上の部分的画像をその発射位置FPmに対応する治療計画からのRFM(例えば、Pα)で乗算することによって、計算され得る。
代替として、または加えて、フルエンスマップfcalcを計算すること(624)は、治療計画からの既存のフルエンスマップ(すなわち、フルエンスマップF)または前の治療セッションの初期段階中に以前に更新されたフルエンスマップ(すなわち、フルエンスマップFi、または前のfcalc)を更新することを含み得る。いくつかの変形例では、更新されたフルエンスマップfcalcは、治療セッション全体にわたる(すなわち、全ての発射位置、全ての患者プラットフォーム位置またはビームステーションにわたる、治療セッションの持続時間全体のための)フルエンスマップであり得るか、または、発射位置、ビームステーション、および/または治療セッション時間間隔のサブセットのためのフルエンスマップを備え得、および/または、次の1つ以上の発射位置(例えば、FPm、FPm+1)のためのフルエンスマップであり得る。フルエンスマップfcalcをセグメント化することは、特定の(すなわち、現在の)患者プラットフォーム位置またはビームステーション(例えば、プラットフォームは、静止している)における全ての発射位置のためのMLCおよび療法用放射線源命令の組を生成し得る。ガントリが、ビームステーションにおいて複数回回転するいくつかの変形例では、更新されたフルエンスマップfcalcのセグメント化されたフルエンスマップは、各ガントリ回転のための1つ以上の発射位置のための別々のフルエンスレベル、および/または、MLCおよび療法用放射線源命令の1つ以上の組を備え得る。
フルエンスマップのセグメント化(例えば、それぞれ、図6Bおよび6Cの方法のステップ(606)および(626)の結果)は、MLC命令および療法用放射線源命令の組を生成し得る。命令の例は、発射位置ベースのMLCリーフ開放コマンドまたはデータ、および発射ステーションベースの線形加速器パルスパラメータを含み得る。図7Aは、線形加速器パルスパラメータ(例えば、1つ以上のガントリ回転にわたって送達可能なフルエンスレベルに離散化されたフルエンス値)の一例のグラフィカル表現であり、図7Bは、単一ガントリ回転における単一発射位置に対応する4つのサブ発射位置にわたるバイナリMLCのリーフ位置の各々の一例のグラフィカル表現である。プロット内の各セルまたはブロックは、特定のサブ発射位置における特定のリーフを表し、色は、リーフの位置を表し、暗い陰影は、リーフが閉鎖構成にあることを示し、明るい陰影は、リーフが開放構成にあることを示す。4つのサブ発射位置のバイナリMLC開口を通して放出されるフルエンスの合計は、その発射位置に対して計算されたフルエンスに近いか、またはそれと等しくあり得る。バイナリMLC開放のプロファイルは、図7Aの線形加速器パルスパラメータと対応し得る。各通過時、バイナリMLC開放形状(すなわち、個々のMLCリーフ位置)は、計算されたフルエンスマップに従って変化し得る。4つのサブ発射位置に対する種々のMLCリーフ構成が、依然として、その発射位置に関して計算されたフルエンスを累積的に送達しながら、可能性として考えられ得る。例えば、4つのサブ発射位置にわたって送達されるフルエンスの合計が、依然として、その発射位置に対して計算されたフルエンスに近いか、またはそれと等しいまま、行が、並べ替えられ(すなわち、MLCリーフ構成の順序を変化させる)、および/または、列が、並べ替えられ得る(すなわち、若干、そこからフルエンスが放出される角度を調節する)。
随意に、放射線療法システムは、次いで、放射線送達命令に従って、放射線を患者に送達し得る。例えば、方法(620)は、随意に、療法用放射線源を発射位置FPmに位置付けること(628)および/または放射線送達命令に従って放射線を送達するようにMLCリーフ構成を調節することを含み得る。いくつかの変形例では、セグメント化されたフルエンスマップを計算した後、方法(620)は、将来的フルエンスマップ更新のために使用され得る残余フルエンスマップを更新することをさらに含み得る。方法(620)は、放射線送達命令に基づく送達フルエンスマップfdeliveryおよび/またはセグメント化されたフルエンスマップを計算すること(621)と、送達フルエンスマップfdeliveryをフルエンスマップfcalcから減算することによって、残余フルエンスマップΔfresidualを更新すること(623)とを含み得る。放射線送達命令に従う放射線の送達は、残余フルエンスマップΔfresidualが更新される前、更新中、および/または更新後に生じ得る。いくつかの変形例では、放射線送達命令は、複数のガントリ回転のための放射線送達源命令(例えば、患者プラットフォーム位置またはビームステーションにおける各ガントリ回転のために1つの命令の組)を含み得る。方法(620)は、各ビームステーションにおける複数のガントリ回転のために繰り返され得る。
いくつかの変形例では、リアルタイムフルエンスマップセグメント化およびセグメント化誤差の緩和は、各発射位置および/またはサブ発射位置のためのMLCおよび/または療法用放射線源命令もしくはコマンドを計算することを含む。MLCは、療法用放射線源が発射位置に対応する角度領域を通して進行する間、サブ発射位置の各々において一連の開口形状を通してステップし得、それによって、サブ発射位置開口形状の各々を通して送達されるフルエンスの合計が対応する発射位置において送達されるべきフルエンスと等しい(またはそれに近い)。図7Bは、ある発射位置の4つのサブ発射位置の一連のMLC開口形状の例を描写する。代替として、または加えて、セグメント化およびセグメント化誤差の緩和は、フルエンスマップを発射位置および/または発射位置間の場所(すなわち、サブ発射位置)において送達されるべきサブフルエンスマップに分解するステップを含み得る。例えば、治療セッション全体のためのフルエンスマップが、ある発射位置および/または発射位置間に位置する一連のサブ発射位置において送達されるべき一連のサブフルエンスマップに分解され得る。本明細書に説明されるセグメント化方法のいずれかは、各サブ発射位置のためのサブフルエンスマップを計算するために使用され得る。持続的に回転するガントリを備えているいくつかの放射線療法システムでは、50の発射位置と、各発射位置のための4つのサブ発射位置とが存在し得る。特定の発射位置のために、MLCは、療法用放射線源が発射位置において放射線を送達すると、その特定の発射位置のためのサブフルエンスマップが送達されるように、発射位置に先行するサブ発射位置の各々において種々の開口形状を通して遷移し得る。セグメント化方法は、2つの発射位置間の各サブ発射位置のための放射線送達命令を生成し得る。
図6Dは、サブ発射位置のための更新されたフルエンスマップを放射線送達命令の組にセグメント化する方法(630)の一変形例を描写する。方法(630)は、治療セッション中、撮像データを回転可能ガントリ上に搭載される撮像センサから入手すること(632)と、治療計画中に計算されるRFM、入手された撮像データ、および残余フルエンスマップΔfresidualを使用して、発射位置FPmのためのフルエンスマップfcalcを計算すること(634)と、FPm-1とFPmとの間の放射線サブ発射位置(例えば、FPm-0.5、FPm-0.25等)のために、フルエンスマップfcalcを複数のサブフルエンスマップに分解すること(636)と、各サブ発射位置および/または発射位置のための各サブフルエンスマップをMLCおよび療法用放射線源命令の組にセグメント化すること(638)とを含み得る。セグメント化すること(638)は、上で説明されるように、各発射位置および/またはサブ発射位置のための各MLCリーフのための1つ以上の確率係数を計算することも含み得る。撮像データは、PET検出器、X線検出器、MRセンサ、等の任意のモダリティの撮像センサから入手され得る。随意に、方法(630)は、治療セッション中、各サブ発射および/または発射位置における命令に従って、MLCおよび療法用放射線源を構成すること(640)を含み得る。いくつかの変形例では、MLCおよび療法用放射線源命令の組は、複数のガントリ回転のためのMLCおよび療法用放射線源命令(例えば、ビームステーションにおける各ガントリ回転のための1つの命令の組)を含み得る。方法(630)は、各患者プラットフォーム位置またはビームステーションのために繰り返され得、および/または、各ビームステーションにおける複数のガントリ回転のために繰り返され得る。いくつかの変形例では、セグメント化されたフルエンスマップを計算した後、方法(630)は、将来的フルエンスマップ更新のために使用され得る残余フルエンスマップを更新することをさらに含み得る。方法(630)は、放射線送達命令に基づく送達フルエンスマップfdeliveryおよび/またはセグメント化されたフルエンスマップを計算すること(631)と、送達フルエンスマップfdeliveryをフルエンスマップfcalcから減算することによって、残余フルエンスマップΔfresidualを更新すること(633)とを含み得る。
リアルタイムで計算または更新されたフルエンスマップは、患者が患者プラットフォーム場所(すなわち、ビームステーション)において静止状態で保持される間、複数のガントリ回転にわたって実行されるべきMLCおよび療法用放射線源命令にセグメント化され得る。いくつかの変形例では、特定の発射位置のための更新されたフルエンスマップfcalcは、1つのガントリ回転において送達され得るか(例えば、上で説明されるように、サブ発射位置を使用して)、または、2つ以上のガントリ回転において送達され得る。例えば、fcalcは、複数のガントリ回転にわたって特定の発射位置において送達され得るフルエンスマップの組に分解され得る。すなわち、特定のビームステーションのための計算されたフルエンスマップは、2つ以上のガントリ回転にわたって送達可能な1つ以上のフルエンスマップ「1回分」に分解または分割され得る。療法用放射線を同一発射位置から複数回印加することは、フルエンスセグメント化誤差またはフルエンス残余の量および分布を計算し、フルエンス残余を後続ガントリ回転において送達することによって、セグメント化誤差を緩和することに役立ち得る。1つの方法では、セグメント化誤差は、更新または計算されるフルエンスマップfcalcと送達フルエンスマップfdelivery(すなわち、放射線送達命令)との間のフルエンス差異または残余Δfresidualを計算し、フルエンス残余Δfresidualを発射位置にわたる後続ガントリ回転において(例えば、持続的に回転するガントリを伴うシステムにおいて)送達することによって、計算され得る。代替として、療法用放射線源がある発射位置に位置付けられる持続時間が調節され得るシステム(すなわち、持続的に回転するガントリではない)では、MLCおよび療法用放射線源が、複数のセグメント化されたフルエンスマップによって指定されるように、複数のフルエンスレベルを送達するように調節され得る。
セグメント化誤差は、リーフフルエンス誤差からも生じ得る。リーフフルエンス誤差は、MLC開口形状を通して送達可能なフルエンスマップ(例えば、セグメント化されたフルエンスマップに適用されるリーフモデルを使用して推定され得る)と、下で説明されるリーフアーチファクトのいずれも呈さない仮定上の「理想的」MLCを通して送達可能なセグメント化されたフルエンスマップとの間の差異を表す。例えば、リーフモデルは、リーフの終了時にフルエンスを改変し得る放射線ビーム陰影を生じさせる、リーフ縁における溝形切り欠き等のリーフアーチファクトを表し得る。放射線ビーム陰影の他の源または原因は、リーフ搭載部(例えば、ねじ、シャフト等)を含み得る。フルエンス残余をもたらすリーフフルエンス誤差は、上で説明されるように、後続ガントリ回転において送達され得る。上記方法は、これらの追加の要因をfdelivery計算においてモデル化するように拡張され得、その結果、残余フルエンスΔfresidualは、これらの追加の誤差を含み得る。
前述のように、セグメント化されたフルエンスマップは、限定ではないが、各発射位置における(例えば、各ガントリ回転および各ビームステーションのための)MLC構成、放射線パルス幅、および各発射位置におけるパルスの数を含む放射線療法システムまたは機械命令の組を備え得る。放射線療法システムが、リーフの開閉のいずれかが行われ得るバイナリMLC(bMLC)を備えているいくつかの変形例では、セグメント化誤差を緩和するための1つの方法は、確率的リーフ開放によって、残余フルエンスマップΔfresidualを送達することであり、リーフが開放構成に移動する発射確率係数(すなわち、確率係数)は、残余フルエンスΔfresidualから導出される。いくつかの変形例では、リーフは、送達中、開放され得るが、放出されるビームレットフルエンスレベルは、上で説明されるように、発射確率係数によって決定され得る。bMLCに対する更新されたフルエンスマップfcalcのセグメント化は、フルエンスマップfcalcを別々のフルエンスレベルに分解することを含み得、最小フルエンスレベルは、送達され得る最小線量単位であり得る。確率的セグメント化(すなわち、連続フルエンス値のフルエンスマップを別々のフルエンスレベルのフルエンスマップにセグメント化することであり、各フルエンスレベルは、対応する発射確率係数を有し得る)は、療法用放射線源が送達し得るもの未満のフルエンス残余を送達するために使用され得る。確率的セグメント化の一変形例では、リーフ開放の確率は、フルエンス残余またはサブレベルフルエンスであり得る。
発射位置が、複数回、放射線源によって巡回され(例えば、持続的に回転するガントリの場合)、放射線が残余フルエンスレベルに基づいて計算される発射確率係数に従って印加されるとき、複数のランダム決定は、所望のフルエンスに収束し得、任意の残りの残余雑音は、ランダム雑音であり得る。
上記方法のうちの1つ以上のものは、組み合わせられ、生物学的誘導放射線療法(BGRT)におけるフルエンスマップのリアルタイムで計算されるリアルタイムセグメント化のために使用され得、放射線療法システムは、PET放出データを使用して、フルエンスマップを更新する。治療セッションまたはフラクション全体のための累積フルエンスマップが、セッションまたはフラクション全体を通した種々の時間点において計算され得、および/または発射位置毎もしくは制御点ごとフルエンスマップが、療法用放射線源がその発射位置または制御点に移動させられる直前、持続的に更新され得る。PET放出データに基づいてフルエンスマップを更新することに加え、フルエンスマップは、セグメント化誤差(例えば、上で説明されるセグメント化誤差のいずれか)および/または前の発射位置または制御点からの送達不能フルエンス量(例えば、機械異常等に起因する任意の負のフルエンス値および/または未送達フルエンス)の組み合わせである残余フルエンスを含むようにも計算され得る。方法は、更新されたフルエンスマップを別々のフルエンスレベル(例えば、セグメント化されたフルエンスレベル)のマップに離散化することと、別々のフルエンスレベルのマップを放射線送達命令またはシステム/機械命令およびパラメータ(例えば、発射場所/角度、bMLC構成、パルスタイミング等)の組にセグメント化することとをさらに含み得る。いくつかの変形例では、フルエンスマップのセグメント化のための方法は、随意に、bMLCの1つ以上のリーフのための発射確率係数を計算することを含み得、1つ以上のリーフによって送達されるべきフルエンス値は、2つのセグメント化されたフルエンスレベル間にある(または最小別々のフルエンスレベル等の閾値フルエンスレベルを下回る)。bMLC開口形状またはリーフ構成に加え、フルエンスマップセグメント化から生じる放射線送達命令またはシステム/機械命令の組は、放射線ビームパルス幅変調および放射線源がある発射位置に位置する(またはそれを通して通過する)度に発射されるパルスの数を備え得る。特に、療法用放射線源がある発射位置に位置する時間が数ミリ秒の範囲内である持続的に回転するガントリを備えているシステムに対して、療法用放射線源またはビーム生成システムは、少ない数のパルス(例えば、5パルス未満)を生成することのみが可能であり、それによって、MLC開口形状またはリーフ構成あたりの線量変調の量を限定し得る。パルス幅を変化させることは、各発射位置における線量変調の量を増加させることに役立ち得る。代替として、または加えて、放射線ビームパルスは、サブ発射位置における発射位置間で(すなわち、療法用放射線が1つの発射位置から次の発射位置に移動させられる間)印加され得る。サブ発射位置において放射線ビームパルスを発射することは、後続発射位置におけるビームパルスの数を増加させる効果に近くあり得る。
(治療計画正規化)
随意に、治療計画は、治療セッション直前、事前走査中に入手された患者画像データで正規化され得る。この場合、撮像システムは、治療計画において使用される画像Xのより最新のバージョンであるように意図される新しい画像Xprescanを入手し得る。これは、治療計画画像が入手されたときおよび治療が開始したときからの患者データの任意の変化にもかかわらず、所望の線量と対応する療法用放射線を患者に送達することに役立ち得る。事前走画像Xprescanを使用した治療計画または放射線発射行列の正規化は、標的または他の患者臓器もしくはその相対的位置の任意の幾何学的または他の差異が存在する場合でも、これらの差異が治療計画および/またはRFMに考慮され得るように行われ得る。これは、計画された通りの放射線線量の送達を促進することに役立ち得る(例えば、可能な限り所望の結果に近い放射線線量を送達することに役立つ)。正規化は、更新された放射線発射行列Pprescanの計算を促進し得、治療計画時に予測される線量は、事前走査画像Xprescanを使用して再計算される線量とほぼ等しい。すなわち、
随意に、治療計画は、治療セッション直前、事前走査中に入手された患者画像データで正規化され得る。この場合、撮像システムは、治療計画において使用される画像Xのより最新のバージョンであるように意図される新しい画像Xprescanを入手し得る。これは、治療計画画像が入手されたときおよび治療が開始したときからの患者データの任意の変化にもかかわらず、所望の線量と対応する療法用放射線を患者に送達することに役立ち得る。事前走画像Xprescanを使用した治療計画または放射線発射行列の正規化は、標的または他の患者臓器もしくはその相対的位置の任意の幾何学的または他の差異が存在する場合でも、これらの差異が治療計画および/またはRFMに考慮され得るように行われ得る。これは、計画された通りの放射線線量の送達を促進することに役立ち得る(例えば、可能な限り所望の結果に近い放射線線量を送達することに役立つ)。正規化は、更新された放射線発射行列Pprescanの計算を促進し得、治療計画時に予測される線量は、事前走査画像Xprescanを使用して再計算される線量とほぼ等しい。すなわち、
方法では、放射線療法システムのコントローラは、既知の線量計算行列A、治療計画RFM P、治療計画完全画像X、および事前走査画像Xprescanを所与として、Pprescanを再計算することによって、シミュレーションと放射線治療システムの撮像システムとの間の標的領域および/または患者パラメータ任意の差異を正規化するように構成され得る。
治療送達中、更新されたPprescanを使用することによって、スケールまたは形状における画像間の任意の差異は、治療計画を再作成せずに、補正され得る。
いくつかの変形例では、Pprescanは、XprescanがXの剛体変形(rigid deformation)wによって近似され得、すなわち、
であり、式中、RWは、剛体変形wに対応する線形変換行列であり、
を最小化する剛体変形wを反復的に見出すと仮定することによって、計算されることができる。この最小化問題は、勾配降下法等の標準的凸最適化技法を使用して解決され得る。最終ステップは、Pprescan=P・RWを設定することを含み得る。
であり、式中、RWは、剛体変形wに対応する線形変換行列であり、
を最小化する剛体変形wを反復的に見出すと仮定することによって、計算されることができる。この最小化問題は、勾配降下法等の標準的凸最適化技法を使用して解決され得る。最終ステップは、Pprescan=P・RWを設定することを含み得る。
いくつかの変形例では、Pprescanは、XprescanがXの一般的線形関数Rによって近似され得ること、すなわち、
であり、式中、Rは、線形変換行列であり、
を最小化するRを反復的に見出すと仮定することによって、計算され得る。この最小化問題は、勾配降下法等の標準的凸最適化技法を使用して解決され得る。最終ステップは、Pprescan=P・Rを設定することを含み得る。
であり、式中、Rは、線形変換行列であり、
を最小化するRを反復的に見出すと仮定することによって、計算され得る。この最小化問題は、勾配降下法等の標準的凸最適化技法を使用して解決され得る。最終ステップは、Pprescan=P・Rを設定することを含み得る。
いくつかの変形例では、Xprescanに基づいて計算される線量Dprescanと計画された線量Dとの間の差異(すなわち、Dprescan-D)が、事前に選択された閾値(例えば、臨床医によって選択または決定されるような)を超える場合、治療セッションは、一時停止または中止され得る。治療計画は、再評価され、ある場合、再計算され、患者の変化を反映し得る。
いくつかの変形例では、RFZまたは標的領域のための所望の放射線線量は、標的領域(例えば、照射標的領域)の視点(POV)から計算され得る。標的領域のPOVから所望の線量を計算することは、移動する標的のために有用であり得る。通常、放射線療法は、患者基準座標系で放射線を計画および送達する傾向にある。この座標系では、標的運動が存在する場合、標的は、患者の内側で移動する。POV線量空間では、標的は、固定され、患者は、移動する。放射線療法では、POV標的線量は、線量処方箋を満たし、標的の治療成功を達成するために、臨床上関連され得る。患者基準座標系における線量は、危険臓器(OAR)制約を画定するために有用であり得る。
(治療計画評価およびQA)
治療計画および対応する放射線発射行列は、治療セッションに先立って評価され、RFMおよび治療セッション中に入手された部分的画像に基づいて送達される放射線が、事前に規定された線量(または承認される許容度内)の放射線を全てのRFZに提供し、および/または任意のOARの暴露を低減させるであろうことを確認し得る。治療計画およびRFMの品質を評価することは、治療計画(計画されたフルエンスマップおよび/または計画された線量マップを備え得る)およびRFMを放射線療法システム(例えば、放射線療法システムのコントローラ)にロードすることと、部分的画像データを放射線療法システムに提供することと、RFMと部分的画像データとを乗算することによって、送達のための放射線フルエンスを計算することと、計算された放射線送達フルエンスに従って、放射線を放出することと、放出される放射線を測定することと、測定された放射線に基づいて、フルエンスマップ(および/または線量マップ)を計算することと、計算されたフルエンスマップを計画されたフルエンスマップ(および/または計画された線量マップ)と比較することとを含み得る。計算されたフルエンス(および/または線量)マップと計画されたフルエンス(および/または線量)マップとの間の差異が、事前に規定された差異閾値を超える場合、治療計画およびRFMは、調節され得る(例えば、再計画のために治療計画システムに返送される)。PET親和性(PET-avid)ファントム(すなわち、1つ以上の陽電子放出領域を伴うファントム)を使用する代わりに、陽電子放出活性データの組を放射線療法システムに提供することは、治療計画評価を促進および/または簡略化および/または加速させ得る。例えば、治療計画評価中、PET撮像セッションからの陽電子放出活性を「再生」することは、非PET親和性ファントムおよび/またはMVX線検出器測定を使用して、治療計画および/またはRFM品質が評価されることを可能にし得る。これは、放射能への人員暴露を低減させることにも役立ち、品質保証(QA)のために費やされる治療システムの時間量を低減させることにも役立ち得る。例えば、無ファントムQA手技は、繰り返される放射線観測室への入退室および/または治療システム患者プラットフォーム上へのファントムの位置付けに費やされる時間を低減させ得る。
治療計画および対応する放射線発射行列は、治療セッションに先立って評価され、RFMおよび治療セッション中に入手された部分的画像に基づいて送達される放射線が、事前に規定された線量(または承認される許容度内)の放射線を全てのRFZに提供し、および/または任意のOARの暴露を低減させるであろうことを確認し得る。治療計画およびRFMの品質を評価することは、治療計画(計画されたフルエンスマップおよび/または計画された線量マップを備え得る)およびRFMを放射線療法システム(例えば、放射線療法システムのコントローラ)にロードすることと、部分的画像データを放射線療法システムに提供することと、RFMと部分的画像データとを乗算することによって、送達のための放射線フルエンスを計算することと、計算された放射線送達フルエンスに従って、放射線を放出することと、放出される放射線を測定することと、測定された放射線に基づいて、フルエンスマップ(および/または線量マップ)を計算することと、計算されたフルエンスマップを計画されたフルエンスマップ(および/または計画された線量マップ)と比較することとを含み得る。計算されたフルエンス(および/または線量)マップと計画されたフルエンス(および/または線量)マップとの間の差異が、事前に規定された差異閾値を超える場合、治療計画およびRFMは、調節され得る(例えば、再計画のために治療計画システムに返送される)。PET親和性(PET-avid)ファントム(すなわち、1つ以上の陽電子放出領域を伴うファントム)を使用する代わりに、陽電子放出活性データの組を放射線療法システムに提供することは、治療計画評価を促進および/または簡略化および/または加速させ得る。例えば、治療計画評価中、PET撮像セッションからの陽電子放出活性を「再生」することは、非PET親和性ファントムおよび/またはMVX線検出器測定を使用して、治療計画および/またはRFM品質が評価されることを可能にし得る。これは、放射能への人員暴露を低減させることにも役立ち、品質保証(QA)のために費やされる治療システムの時間量を低減させることにも役立ち得る。例えば、無ファントムQA手技は、繰り返される放射線観測室への入退室および/または治療システム患者プラットフォーム上へのファントムの位置付けに費やされる時間を低減させ得る。
療法システムに提供される部分的画像データは、前述のように、1つ以上の陽電子放出応答系統(LOR)、k-空間におけるMRIサブサンプリング、またはCT2-D投影X線画像を備え得る。陽電子放出誘導放射線療法の状況では、陽電子放出活性データの組は、診断PET撮像セッション中に入手されたPETデータ(例えば、陽電子放出事象自体についてのデータ、LORの組、および/またはデジタル化および/またはフィルタ処理されたPET検出器出力信号)を備え得る。例えば、治療計画のために使用される診断PET画像は、治療計画および/またはRFM品質を評価および検証するためにも使用され得る。いくつかの変形例では、診断PET撮像セッションからの陽電子放出活性またはLORデータの完全組が、治療計画および/またはRFM品質を評価するために使用され得る、または陽電子放出活性またはLORデータの一部が、使用され得る(例えば、RFZ、OARに対応する、および/または治療システムPET検出器の視野に対応する陽電子放出活性データの部分)。さらに他の変形例では、シミュレートまたは合成陽電子放出活性データもしくはLORが、治療計画および/またはRFMの品質を評価するために使用され得る。シミュレートまたは合成LORは、診断PET画像および/または診断PET画像を入手したPET撮像システムおよび/または放射線療法システム上のPET検出器の幾何学形状に基づいて、生成され得る。シミュレートまたは合成LORは、治療計画システムまたは放射線療法システムによって生成され得る。陽電子放出活性データは、患者内の陽電子放出事象の検出から生じるPET検出器信号(例えば、経時的電圧出力、デジタル化および/またはフィルタ処理されたPET検出器データ)を備え得、および/またはPET検出器信号から抽出されるLORデータであり得る。陽電子放出活性またはLORデータは、限定ではないが、同時発生光子の検出間の相対的タイミング、放射線源からの雑音を含むPETおよび/または検出器雑音(例えば、治療セッション中の予期または可能性のあるSNRまたは雑音プロファイルを反映するため)、検出器暗電流、PET検出器残光、患者移動(例えば、プラットフォーム移動および/または患者の貧乏ゆすり)に起因するアーチファクト、および/または患者移動もしくはシフト等の非相関または「ランダム」事象等を含み得る。
図2Cは、治療セッション前に治療計画および/またはRFMの品質を評価することを含むワークフローの一変形例を描写する。方法は、治療計画およびRFMを生成すること(250)と、治療計画および/またはRFMの品質を評価すること(252)と、次いで、治療計画および/またはRFMがある規定された品質基準を満たす場合、治療セッションに進むこと(254)とを含み得る。治療計画およびRFM計算(250)は、PET画像および/またはCT画像データ(251)および/または図2Aに描写されるパラメータ(202-204、206)のいずれかを使用し得る。生成された治療計画は、RFM P、計画された線量マップD0、および計画されたフルエンスマップF0を備え得る。治療計画および関連付けられたパラメータは、品質評価(252)のために放射線療法システムに伝送され得る。PET画像および/またはCT画像(251)データは、放射線療法システムに伝送され得、および/または陽電子放出活性データは、撮像セッション中に入手されたPET画像またはLORデータの組をフィルタ処理すること(例えば、空間フィルタ処理する)、またはLORの組を合成することに基づいて、生成され得る。陽電子放出活性データは、例えば、その患者に対する治療セッション中、PET検出器からの信号を模倣またはシミュレートするデジタル化および/またはフィルタ処理されたPET検出器出力の組を備え得る。陽電子放出活性データは、RFZ(例えば、PTV、腫瘍領域)からのLORを含み得、随意に、背景LOR(非特異的PETトレーサ取り込み率をシミュレートするため)、OAR LOR、種々の雑音源および/または非特異的トレーサ取り込み率から生じるLOR等を含み得る。陽電子放出活性(すなわち、LOR)データおよび/またはPET画像データは、PET撮像システムおよび/または治療計画システムから放射線療法システムに伝送され得る。放射線療法システムは、次いで、陽電子放出活性に応答して、放射線を生成および放出し得る(すなわち、ガントリを移動または回転させること、線形加速器をアクティブにすること、動的マルチリーフコリメータのリーフの位置を調節すること等)。放出される放射線が、治療計画によって規定されるような線量および/またはフルエンスを提供する場合、治療計画は、患者治療セッション(254)において使用されるために十分に容認可能な品質であると決定される。そうでなければ、治療計画および/またはRFM Pは、治療計画システムによって調節され、次いで、放射線療法システム上で再評価される。1つ以上の放射線測定デバイスは、放射線放出データを入手し得、コントローラは、入手された放出データに基づいて、フルエンスおよび/または線量マップを計算し得る。測定デバイスの例は、X線撮影フィルム、シンチレータ、単一またはアレイのイオンチャンバおよび/またはダイオード、シンチレータ-カメラベースのEPID、液体充填イオンチャンバEPID、線量チャンバ等を含み得る。代替として、または加えて、放出される放射線は、患者治療領域内に設置されたファントム、任意の所望の形状、重量、または密度を有するファントム、および上記の任意の数の測定デバイスを使用して、測定され得る。いくつかの変形例では、ファントムは、PET親和性でないこともあり、例えば、ARCCHECK(登録商標)およびMAPCHECK(登録商標)(Sun Nuclear Corporation)等の検出器のアレイ、IBA Dosimetry製MATRIXX、PTW Seven29、および/またはX線撮影フィルムを備え得、患者治療エリア内(例えば、患者プラットフォーム上および/または円形ガントリのボア内)に位置し、および/または放射線源のビーム経路内(例えば、ビームコリメーションシステムから下流に、MLCにわたって等)に配置され得る。他の変形例では、ファントムは、PET親和性であり得る。
図2Dは、治療計画および/またはRFMの品質を評価する方法の一変形例を描写する。方法(260)は、治療計画を放射線療法システムコントローラ上にロードすること(262)と、PET画像および/または陽電子放出活性データをコントローラ上にロードすること(264)とを含む。上で説明されるように、治療計画は、RFM、事前に規定または計画された線量マップ、および/またはフルエンスマップを備え得る。陽電子放出活性データおよび/またはPET画像データは、シミュレートもしくは合成LORおよび/またはPET撮像セッション中に記録されるPET検出器信号を備え得る。陽電子放出活性(すなわち、LOR)データおよび/またはPET画像データは、RFZおよび/またはOAR等のROIに空間的に限定され得る。方法(260)は、治療計画、陽電子放出活性データ、および/またはPET画像データに従って、放射線を放出すること(266)をさらに含み得る。システムによって放出される放射線は、本明細書に説明される方法のいずれかを使用して、決定され得る。例えば、放射線療法システムは、ロードされたデータからの部分的PETデータをRFMで乗算し、計算されたフルエンスマップを取得し、フルエンスマップをハードウェア命令およびパラメータにセグメント化し(例えば、前述の方法のいずれかを使用して、発射場所/角度、MLC構成、パルスタイミング等)、次いで、療法用放射線源(例えば、線形加速器)をアクティブにし、セグメント化されたフルエンスマップに従って、放射線を印加することによって、放射線を放出し得る。方法(260)は、放出される放射線を測定すること(268)を含み得る。放出される放射線を測定することは、セッションの持続時間にわたって(例えば、持続的にまたは所定の時点もしくは制御点において)、放射線(エネルギー)フルエンス(単位面積あたりエネルギー、例えば、J/cm2)および/または放射線線量(単位質量あたりエネルギー、例えば、J/kg)を測定することを含み得る。放射線放出データは、MV検出器および/または放射線療法システムの線量モニタチャンバおよびMLC位置センサからの信号の組み合わせ、および/またはX線撮影フィルムもしくはセンサアレイ(例えば、ダイオード、イオンチャンバまたはシンチレーション1-Dもしくは2-Dアレイ)、ダイヤモンド検出器、および/または放射線ビーム経路内に位置するポリマーゲル線量計等の3-D線量計(例えば、患者治療エリア内に設置され、および/または療法用放射線源および/または動的MLCの放出開口部に取り付けられるファントム)を使用して、入手され得る。放射線フルエンスは、例えば、発射位置および特定の発射位置において発射される放射線パルスの数と組み合わせて、MVDデータを使用して、MLC構成(例えば、リーフ位置)を決定することによって、計算され得る。例えば、MLC内の各リーフの位置は、MVD撮像データから決定されることができる。発射される放射線パルスの数は、MVDデータおよび/または線形加速器の線量モニタチャンバに基づいて決定され得る。ファントムが使用される変形例では、放射線線量は、イオンチャンバを使用して測定され得、および/または、ファントムの幾何学形状、密度、減衰係数、および/または質量に基づいて、フルエンス測定と組み合わせて、計算され得る。システムコントローラは、送達される放射線フルエンスマップおよび/または線量マップを計算(270)し、次いで、計算されたフルエンスおよび/または線量マップを治療計画によって規定された所望のフルエンスおよび/または線量マップと比較(272)し得る。放出される放射線線量またはフルエンスマップは、機械パラメータデータ、例えば、放射線パルスデータ(例えば、パルス幅、持続時間、大きさ、周波数等)、動的MLC構成(例えば、各発射角度におけるリーフ位置および患者プラットフォーム位置)、ガントリ位置(例えば、速度、患者治療領域および/または患者プラットフォームへの相対的位置付け)等を使用して、計算され得る。放出される放射線線量および/またはフルエンスマップの計画された線量および/またはフルエンスマップとの比較に基づいて、コントローラは、治療計画が規定された品質基準を満たすかどうかを決定し得る。随意に、臨床医は、治療計画またはRFMが規定された品質基準を満たすかどうかに関する入力をコントローラに提供し得る。品質基準は、計画線量またはフルエンスマップに従った経時的放射線送達の一貫性、および/またはRFZへの放射線送達の精度、および/またはOARの回避を含み得る。例えば、コントローラは、等線量までの一致距離(DTA)値および測定および計画された線量および/またはフルエンスマップ間の絶対線量差を表す組み合わせられたスコアであるガンマ計測量を計算し得る。臨床医は、計画またはRFMが治療のための十分な品質であるために、計画に基づいて送達される放射線が、規定された許容度内の線量を規定されたDTA値内の領域に測定の規定された割合またはセッション中の時点にわたって送達しなければならないことを規定し得る。いくつかの変形例では、治療のための十分な品質の治療計画は、測定点の規定されたパーセントが規定されたレベルのDTAおよび絶対点線量差のための閾値ガンマレベルを満たすように、線量を送達し得る。例えば、臨床医は、治療計画のための合格基準が、放射線が、時点または測定点の少なくとも95%にわたって、各RFZのために規定された線量から約3%偏差未満を伴って、1つ以上のRFZの約3mmDTA内で送達されることを規定し得る。随意に、方法(260)は、治療計画および/またはRFMが品質基準を満たすかどうかに応じて、患者治療を進めることまたは治療を改訂することを含み得る。計画またはRFMが品質基準を満たす場合、計画またはRFMは、患者治療セッションのために使用され得る。計画またはRFMが品質基準を満たさない場合、計画またはRFMは、改訂され得る。計画またはRFM改訂もしくは更新は、治療システムコントローラおよび/または治療計画システムによって実施され得る。
(治療計画QA方法の検証)
上で説明される放射線療法治療を評価する方法自体が、陽電子放出活性またはLORデータをPET検出器信号で置換することが治療時の放射線送達に実質的に近い放射線送達をもたらすことを確認するために検証され得る。上で説明される治療計画QA方法を検証する方法の一変形例は、事前に画定されたPET親和性領域を伴うファントム(患者内の標的または腫瘍領域をシミュレートする)を選択することと、ファントムのための治療計画を生成することと、治療計画を放射線療法システム上にロードすることと、ファントムを患者プラットフォーム上にロードすることと、陽電子放出またはLORをファントムから検出することと、治療計画および放出データに従って、放射線を放出することと、放出される放射線を測定することと、放出される放射線の測定に基づいて、第1のフルエンスマップおよび/または第1の線量マップを計算することとを含み得る。ファントムによって放出されるLORは、治療システムコントローラのメモリ内に記録および記憶され得る。次に、方法は、PET親和性ファントムを除去することと、PET親和性ファントムの代わりに、記録されるLORデータを使用して、上で説明されるように、放射線送達を繰り返すこととを含み得る(図2Dに描写される治療計画評価方法に類似する)。方法は、放出される放射線の測定に基づいて、第2のフルエンスマップおよび/または第2の線量マップを計算することと、次いで、第1のフルエンスマップを第2のフルエンスマップ(および/または第1の線量マップと第2の線量マップ)と比較することとを含み得る。第1のフルエンスマップと第2のフルエンスマップ(および/または第1の線量マップと第2の線量マップ)との間の差異が、事前に選択された閾値を下回る場合、治療計画検証方法および放射線療法システムは、有効であると見なされる。差異が、事前に選択された閾値またはそれを上回る場合、通知が、治療計画および/または放射線療法システムの追加の試験を実施するように、オペレータにアラートするために生成され得る。
上で説明される放射線療法治療を評価する方法自体が、陽電子放出活性またはLORデータをPET検出器信号で置換することが治療時の放射線送達に実質的に近い放射線送達をもたらすことを確認するために検証され得る。上で説明される治療計画QA方法を検証する方法の一変形例は、事前に画定されたPET親和性領域を伴うファントム(患者内の標的または腫瘍領域をシミュレートする)を選択することと、ファントムのための治療計画を生成することと、治療計画を放射線療法システム上にロードすることと、ファントムを患者プラットフォーム上にロードすることと、陽電子放出またはLORをファントムから検出することと、治療計画および放出データに従って、放射線を放出することと、放出される放射線を測定することと、放出される放射線の測定に基づいて、第1のフルエンスマップおよび/または第1の線量マップを計算することとを含み得る。ファントムによって放出されるLORは、治療システムコントローラのメモリ内に記録および記憶され得る。次に、方法は、PET親和性ファントムを除去することと、PET親和性ファントムの代わりに、記録されるLORデータを使用して、上で説明されるように、放射線送達を繰り返すこととを含み得る(図2Dに描写される治療計画評価方法に類似する)。方法は、放出される放射線の測定に基づいて、第2のフルエンスマップおよび/または第2の線量マップを計算することと、次いで、第1のフルエンスマップを第2のフルエンスマップ(および/または第1の線量マップと第2の線量マップ)と比較することとを含み得る。第1のフルエンスマップと第2のフルエンスマップ(および/または第1の線量マップと第2の線量マップ)との間の差異が、事前に選択された閾値を下回る場合、治療計画検証方法および放射線療法システムは、有効であると見なされる。差異が、事前に選択された閾値またはそれを上回る場合、通知が、治療計画および/または放射線療法システムの追加の試験を実施するように、オペレータにアラートするために生成され得る。
(システム)
画像誘導放射線療法を提供するために使用され得る放射線療法システムは、部分的画像を標的領域が移動する率を超える率で入手するように構成される撮像システムを備え得る。例えば、腫瘍は、約4秒の周期を伴って、約0.5cm/秒の最大速度で移動することができる。十分に高速な撮像システムは、約250ms~500ms以内に部分的画像を入手し得る。撮像システムが、部分的画像を腫瘍運動の最大周波数の2倍を上回る周波数(または周期の2分の1)で入手する場合、部分的画像は、腫瘍運動軌道の完全なサンプリングを含み得る。放射線療法システムの撮像システムは、標的領域の運動が比較的に小さいように、部分的断層撮影画像xiをある時間窓内に入手するように構成され得る。着目すべきこととして、部分的画像入手における任意の一時的ブレは、直接、放射線フルエンスの一時的ブレ、したがって、患者に送達される線量にマッピングされる。撮像システムは、任意の好適な撮像モダリティ、例えば、PET、CT、MRI、超音波等を備え得る。いくつかの変形例では、放射線療法システムは、撮像システムが搭載され得る運動システムを備え得る。随意に、放射線療法システムの療法用放射線源および1つ以上のビーム成形構成要素は、同一ガントリ上に搭載され得る。いくつかの変形例では、撮像システムは、約30RPM以上の速度(例えば、約60RPM、約65RPM、約70RPM)で患者エリアの周囲を回転するように構成される円形ガントリ上に搭載され得る。代替として、または加えて、撮像システムは、任意の回転を伴わずに、断層撮影データを入手することが可能であり得る(例えば、MRI撮像システム)。
画像誘導放射線療法を提供するために使用され得る放射線療法システムは、部分的画像を標的領域が移動する率を超える率で入手するように構成される撮像システムを備え得る。例えば、腫瘍は、約4秒の周期を伴って、約0.5cm/秒の最大速度で移動することができる。十分に高速な撮像システムは、約250ms~500ms以内に部分的画像を入手し得る。撮像システムが、部分的画像を腫瘍運動の最大周波数の2倍を上回る周波数(または周期の2分の1)で入手する場合、部分的画像は、腫瘍運動軌道の完全なサンプリングを含み得る。放射線療法システムの撮像システムは、標的領域の運動が比較的に小さいように、部分的断層撮影画像xiをある時間窓内に入手するように構成され得る。着目すべきこととして、部分的画像入手における任意の一時的ブレは、直接、放射線フルエンスの一時的ブレ、したがって、患者に送達される線量にマッピングされる。撮像システムは、任意の好適な撮像モダリティ、例えば、PET、CT、MRI、超音波等を備え得る。いくつかの変形例では、放射線療法システムは、撮像システムが搭載され得る運動システムを備え得る。随意に、放射線療法システムの療法用放射線源および1つ以上のビーム成形構成要素は、同一ガントリ上に搭載され得る。いくつかの変形例では、撮像システムは、約30RPM以上の速度(例えば、約60RPM、約65RPM、約70RPM)で患者エリアの周囲を回転するように構成される円形ガントリ上に搭載され得る。代替として、または加えて、撮像システムは、任意の回転を伴わずに、断層撮影データを入手することが可能であり得る(例えば、MRI撮像システム)。
IGRTを提供するために使用され得る放射線療法システムは、療法用放射線ビームをリアルタイムで送達するように構成される療法用放射線源を備え得る。すなわち、療法用放射線源は、放射線源を患者エリアの周囲の各発射位置に迅速に移動させる運動システム上に搭載され得、ビーム成形構成要素は、標的領域が実質的に移動する前に放射線ビームが標的領域に印加され得るように、発射位置間の時間間隔においてビーム成形構成を変化させるように構成される。部分的画像入手と放射線送達との間の待ち時間が長いほど、標的領域が放射線が送達される時間までに移動するであろう尤度が高くなる。故に、運動システム(例えば、ガントリ、シャーシ、アーム等)およびビーム成形構成要素(例えば、ジョー、コリメータ等)は、約10msまたはそれ未満以内に、移動し(例えば、放射線源を新しい発射位置に移動させるための運動システム)、構成を変化させる(例えば、放射線不透過性要素を移動させる/その位置付けを変化させるためのコリメータまたはジョー)ように構成され得る。例えば、放射線療法システムは、撮像システム(例えば、PET、CT、MRI)と、回転可能ガントリと、回転可能ガントリ上に搭載される線形加速器と、ガントリ上に搭載され、線形加速器のビーム経路内に配置される動的マルチリーフコリメータとを備え得る。動的マルチリーフコリメータは、例えば、バイナリマルチリーフコリメータであり得、各リーフは、発射場所に位置するとき、開放または閉鎖構成のいずれかにあり、発射位置間で移動する間、開放構成と閉鎖構成との間で遷移し得る。放射線療法システムの一例は、60rpmで回転するガントリを有し得、動的マルチリーフバイナリコリメータは、10ms以内に構成を変化させることができ、同期療法用放射線源は、いくつかのパルスを10ms以内に発射することができる。同期療法用放射線源は、構成間の移動中の短い期間にわたって、バイナリマルチリーフコリメータのリーフが静止している間、放射線をパルス放射する。バイナリマルチリーフコリメータを移動させるための命令は、部分的画像の入手後、10ms程度の短い待ち時間を伴って生成され得る。放射線療法システムの別の例は、5rpmで回転するガントリと、各リーフが、発射位置に位置するとき、その完全閉鎖位置と完全開放位置との間の任意の中間位置にあり得る構成を持続的に変化させる動的2Dマルチリーフコリメータと、約100Hz以上の率におけるパルス放射もしくは持続的放出のいずれかである非同期療法用放射線源とを有し得る。いくつかの変形例では、2D動的マルチリーフコリメータのリーフは、腫瘍の速度の2倍で追跡し得る速度で移動することが可能であり得る。速度は、2Dマルチリーフコリメータおよび標的の両方に対する療法用放射線源の場所を使用した幾何学的計算に基づき得る。所望の2Dマルチリーフコリメータリーフ位置と対応する標的位置との間の待ち時間は、部分的画像の入手から10ms程度の短いものであり得る。
例えば、腫瘍は、4秒の周期を伴って、約0.5cm/秒の速度で移動し、十分に高速な療法用ビーム送達システムは、部分的画像を検出してから約10ms以内に放射線を送達することが可能であり得る。放射線送達システムは、以下のように、xi等の部分的画像に応答し、適切なフルエンス応答(治療計画からのRFMを使用して)を短待ち時間で送達することが可能であり得る。
フルエンスFiが、それが計算された直後に送達されない場合、実際の標的は、送達される場所からシフトしていることもある。誤差の量は、シフトの空間範囲に依存し得る。要するに、IGRTのための放射線療法システムは、部分的画像(そのうちのいくつかは、断層撮影であり得る)を標的の運動を捕捉するフレーム率で入手するように構成され、新しい部分的線量またはビームレットをRFZの移動する標的領域の場所に送達するようにマルチリーフコリメータ構成を変化させ得るビーム送達システムを有し得る。
(高速ガントリシステム)
運動システムの一変形例は、回転可能ガントリを備え得る。例えば、回転可能ガントリは、患者エリアの周囲で360度回転するように構成される持続的に回転するガントリであり得る。図3Aは、約60RPMの率で回転するように構成され得るそのようなガントリの例を描写する。この変形例では、部分的画像の入手と入手された部分的画像に基づいて更新されたフルエンスマップに従うビームレットの送達との間の待ち時間は、約100ms~約5sであり得る。
運動システムの一変形例は、回転可能ガントリを備え得る。例えば、回転可能ガントリは、患者エリアの周囲で360度回転するように構成される持続的に回転するガントリであり得る。図3Aは、約60RPMの率で回転するように構成され得るそのようなガントリの例を描写する。この変形例では、部分的画像の入手と入手された部分的画像に基づいて更新されたフルエンスマップに従うビームレットの送達との間の待ち時間は、約100ms~約5sであり得る。
いくつかの変形例では、放射線療法システムは、療法用放射線源およびコリメータを軸の周囲で回転させ得、随意に、種々の発射角度αにおいて停止させ得る。放射線療法システムのためのコントローラは、ガントリが患者エリア周りに回転するとき、ガントリの速度を追跡し得る。ガントリは、低または固定角速度を伴って、比較的にゆっくりと回転し得るか、または、ほぼ撮像システムのフレームレートで1回転するように、より高い角速度を伴って、比較的に迅速に回転し得る。
高速度ガントリを備えている、放射線療法システムの追加の詳細および変形例は、2017年11月15日に出願された米国出願第15/814,222号(参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる)に説明される。
(動的MLC)
放射線療法システムは、選択された時間間隔以内にリーフの構成を変化させるように構成されるMLC等のビーム成形構成要素を備え得る。例えば、選択された時間間隔は、運動システムが線形加速器を第1の発射位置から第2の発射位置に移動させるためにかかる時間であり得る。時間の関数としてのリーフの位置は、少なくとも部分的に、各MLCリーフの一時的帯域幅および/または構成遷移速度によって決定され得る。いくつかの変形例では、コリメータは、運動システムが線形加速器を発射位置間で移動させるためにかかる時間内にその構成変化を完了しないこともあり、その結果、標的領域は、前の部分的画像からのある部分的線量を経験し得る。
放射線療法システムは、選択された時間間隔以内にリーフの構成を変化させるように構成されるMLC等のビーム成形構成要素を備え得る。例えば、選択された時間間隔は、運動システムが線形加速器を第1の発射位置から第2の発射位置に移動させるためにかかる時間であり得る。時間の関数としてのリーフの位置は、少なくとも部分的に、各MLCリーフの一時的帯域幅および/または構成遷移速度によって決定され得る。いくつかの変形例では、コリメータは、運動システムが線形加速器を発射位置間で移動させるためにかかる時間内にその構成変化を完了しないこともあり、その結果、標的領域は、前の部分的画像からのある部分的線量を経験し得る。
放射線療法システムは、マルチリーフコリメータを軸の周囲で回転させる回転可能ガントリを備え得る。ガントリが、高速で回転しておらず(例えば部分的画像入手のフレームレートより低速)、部分的画像からの投影Rα(xi)のための所与の発射角度αから線量を送達している場合、マルチリーフコリメータは、発射角度αに移動させられたとき、Rα(xi+1)において線量を送達するための所望の構成にあるような動的コリメータであり得る。ガントリが撮像システムに対して高速で移動する変形例では、コリメータは、リーフ作動機構を備えている動的マルチリーフコリメータであり得、リーフ作動機構は、Rα(xi)における投影でのそれらの場所から新しい角度Rα+1(xi)におけるそれらの場所にリーフの位置を変化させ得る。新しい角度は、ガントリの角速度に基づき得る。
各発射場所における動的MLCのリーフ位置は、少なくとも部分的に、入手された部分的画像によって決定され得る。すなわち、動的MLCによって成形される放射線ビームまたはフルエンスは、部分的強度変調線量の送達を可能にし得る。治療セッションにわたって合計される線量パターンは、治療計画の最終強度変調された所望の目標に近くあり得る。いくつかの放射線療法システムは、2D MLCを備え得、そのようなシステムでは、MLCは、所望の線量分布Dαを忠実に表すことが可能でないこともあるが、MLCは、さらなる発射投影において使用されるべき補正係数を計算し、不能性を補正し、MLCを所望の投影線量分布に構成するように構成され得る。いくつかの放射線療法システムは、発射位置またはガントリ角度毎に新しいMLC構成またはパターンにリーフの各々を移動させるリーフ作動機構を備え得る高速度バイナリMLCを備え得る。このアーキテクチャは、複数の同時標的の一般化標的追跡さえ促進し得る。放射線療法システムにおいて使用され得る動的バイナリマルチリーフコリメータのさらなる詳細は、2016年6月10日に出願された米国特許出願第15/179,823号(参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる)に提供される。
図3Aは、部分的画像に基づく画像誘導放射線療法のために使用され得る放射線療法システムの一変形例を描写する。放射線療法システム(300)は、患者エリア(304)周りに回転可能なガントリ(302)と、ガントリ上に搭載される1つ以上のPET検出器(306)と、ガントリ上に搭載される療法用放射線源(308)と、療法用放射線源のビーム経路内に配置される動的マルチリーフコリメータ(310)とを備え得る。いくつかの変形例では、放射線療法システムは、PET検出器の第1のアレイ(306a)と、第1のアレイの向かいに配置されるPET検出器の第2のアレイ(306b)と、線形加速器(308)または線形加速器と、動的バイナリマルチリーフコリメータ(310)とを備え得る。システムは、ガントリ、PET検出器、線形加速器、およびMLCと通信するコントローラをさらに備え得、コントローラは、治療計画、放射線発射行列、フルエンスマップ、システム命令/コマンドを記憶し得る1つ以上のメモリと、本明細書に説明される計算および方法を実行するように構成されるプロセッサとを有する。患者エリア内に配置される患者は、陽電子を放出するPETトレーサを注入されていることもあり、PETトレーサは、患者の特定の領域(例えば、腫瘍領域等の照射標的領域)に蓄積し得る。近傍の電子との陽電子の消滅は、反対方向に進行し、線を画定する2つの光子の放出をもたらし得る。1つ以上の入手された部分的画像もしくは検出された部分的画像データは、1つ以上の陽電子消滅放出経路(すなわち、応答系統またはLOR、放出経路)を備え得る。いくつかの変形例では、PET検出器は、飛行時間PET検出器であり得、それは、陽電子消滅事象の場所を識別することに役立ち得る。以前に計算された治療計画Pは、PET検出器によって入手されたPET撮像データまたは部分的PET画像に従って更新され、線形加速器およびMLCリーフ構成/ビームレット選択が腫瘍移動を考慮するように、フルエンスマップを更新し得る。フルエンスマップは、患者が患者エリアを通して移動させられる(例えば、ガントリボアを通して段階的または別様に移動させられる)につれて、撮像データまたは部分的画像を使用して更新され得る。随意に、放射線療法システム(300)は、療法用放射線源と同一ガントリ上に搭載されるか、または別個のガントリ上に搭載されるCT撮像システムを備え得る。PETベースの放射線療法システムの追加の詳細および例は、2017年11月15日に出願された米国出願第米国出願第15/814,222号(参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる)に説明される。
図3Bは、部分的画像に基づく画像誘導放射線療法のために使用され得る放射線療法システムの別の一変形例を描写する。放射線療法システム(320)は、患者エリア(324)周りに回転可能なガントリ(322)と、ガントリ上に搭載されるkV X線源(328)およびkV検出器(330)を有するkV撮像システム(326)と、療法用放射線源(332)(例えば、MV X線源)と、ガントリ上(322)に搭載されるMV検出器(334)とを備え得る。kV検出器(330)は、kV X線源(328)の向かいに位置し得、MV検出器(334)は、MVX線源(332)の向かいに位置し得る。随意に、kV撮像システムは、kV X線源(328)の上の動的MLC(327)を備え得る。システムは、MVX線源(332)の上に配置される動的MLC(331)を備え得る。部分的画像または撮像データは、各kV X線源パルス後にkV検出器によって入手された画像データを備え得る。部分的kV X線画像の例は、2D投影データ等のX線投影画像データを含み得る。フルエンスマップは、線形加速器による放射線放出ならびにMLCリーフパターン/ビームレット選択が、腫瘍移動を考慮し得るように、治療計画放射線発射行列PをkV検出器によって入手されたkV X線撮像データまたは部分的kV X線画像で乗算することによって、計算され得る。フルエンスマップは、患者が患者エリアを通して移動させられる(例えば、ガントリボアを通して段階的または別様に移動させられる)につれて、撮像データまたは部分的画像を使用して更新され得る。代替として、または加えて、MV検出器によって入手された部分的MVX線画像またはデータは、フルエンスマップおよび/または治療計画を更新するために使用され得る。放射線療法システムの追加の詳細および例は、2018年3月29日に出願されたPCT出願第PCT/US2018/025252号(参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる)に説明される。
図3Cは、部分的画像に基づく画像誘導放射線療法のために使用され得る放射線療法システム(350)の別の一変形例を描写する。放射線療法システム(350)は、患者エリア周りに回転可能な第1の対のアーム(352)と、患者エリア周りに回転可能な第2の対のアーム(354)とを備えているガントリ(351)と、第1の対のアーム(152)の第1のアーム(352a)上に搭載されるkV放射線源(356)と、第1の対のアーム(352)の第2のアーム(352b)上に搭載されるkV検出器(358)とを備えている撮像システムと、第2の対のアーム(354)の第1のアーム(354a)上に搭載されるMV放射線源(360)と第2の対のアーム(354)の第2のアーム(354b)上に搭載されるMV検出器(362)とを備えている療法用放射線システムとを備え得る。第1の対のアーム(352)の第1および第2のアームは、kV放射線源(356)とkV検出器(358)とが互いに反対に位置する(例えば、kV検出器がkV放射線源のビーム経路内に位置する)ように、互いに反対(例えば、患者エリアの両側、互いに向かい合って、および/または、互いから約180度)に位置し得る。第2の対のアーム(354)の第1および第2のアームは、MV放射線源(360)とMV検出器(362)とが、互いに反対に位置する(例えば、MV検出器が、MV放射線源のビーム経路内に位置する)ように、互いに反対(例えば、患者エリアの両側、互いに向かい合って、および/または、互いから約180度)に位置し得る。部分的画像または撮像データは、各kV X線源パルス後にkV検出器によって入手された画像データを備え得る。部分的kV X線画像の例は、2D投影データ等のX線投影画像データを含み得る。フルエンスマップは、線形加速器によって放射線放出ならびにMLCリーフパターン/ビームレット選択が、腫瘍移動を考慮し得るように、治療計画放射線発射行列PをkV検出器によって入手されたkV X線撮像データまたは部分的kV X線画像で乗算することによって、計算され得る。フルエンスマップは、患者が患者エリアを通して移動させられる(例えば、ガントリボアを通して段階的または別様に移動させられる)につれて、撮像データまたは部分的画像を使用して更新され得る。代替として、または加えて、MV検出器によって入手された部分的MVX線画像またはデータは、フルエンスマップおよび/または治療計画を更新するために使用され得る。
(コントローラ)
低SNRまたは部分的画像に基づいて、治療計画(例えば、フルエンスマップ、サイノグラム、および/または放射線発射行列)を更新するように構成され得るシステム(例えば、治療計画システム、放射線治療システム)は、放射線療法システムの撮像システムおよび/または療法用放射線源および/またはマルチリーフコリメータおよび/またはガントリと通信するコントローラを備え得る。コントローラは、1つ以上のプロセッサと、1つ以上のプロセッサと通信する1つ以上の機械読み取り可能なメモリとを備え得る。コントローラは、有線または無線通信チャネルによって、放射線療法システムおよび/または他のシステムに接続され得る。いくつかの変形例では、治療計画システムのコントローラは、患者と同一または異なる部屋内に位置し得る。例えば、コントローラは、患者プラットフォームに結合されるか、または、患者および/またはオペレータに隣接する運搬車もしくは医療用カート上に配置され得る。
低SNRまたは部分的画像に基づいて、治療計画(例えば、フルエンスマップ、サイノグラム、および/または放射線発射行列)を更新するように構成され得るシステム(例えば、治療計画システム、放射線治療システム)は、放射線療法システムの撮像システムおよび/または療法用放射線源および/またはマルチリーフコリメータおよび/またはガントリと通信するコントローラを備え得る。コントローラは、1つ以上のプロセッサと、1つ以上のプロセッサと通信する1つ以上の機械読み取り可能なメモリとを備え得る。コントローラは、有線または無線通信チャネルによって、放射線療法システムおよび/または他のシステムに接続され得る。いくつかの変形例では、治療計画システムのコントローラは、患者と同一または異なる部屋内に位置し得る。例えば、コントローラは、患者プラットフォームに結合されるか、または、患者および/またはオペレータに隣接する運搬車もしくは医療用カート上に配置され得る。
コントローラは、多数の汎用または特殊目的コンピューティングシステムもしくは構成に準拠して実装され得る。本明細書に開示されるシステムおよびデバイスとの使用のために好適であり得る種々の例示的コンピューティングシステム、環境、および/または構成は、限定ではないが、パーソナルコンピューティングデバイス、ネットワーク機器、ルーティング/コネクティビティコンポーネント等のサーバまたはサーバコンピューティングデバイス、ポータブル(例えば、ハンドヘルド)またはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、および分散型コンピューティングネットワーク内または上に具現化されるソフトウェアまたは他のコンポーネントを含み得る。
ポータブルコンピューティングデバイスの例は、スマートフォン、携帯情報端末(PDA)、携帯電話、タブレットPC、ファブレット(スマートフォンより大きいが、タブレットより小さい、パーソナルコンピューティングデバイス)、スマートウォッチの形態をとるウェアラブルコンピュータ、ポータブル音楽デバイス等を含む。
(プロセッサ)
いくつかの実施形態では、プロセッサは、命令またはコードの組を起動および/または実行するように構成される任意の好適な処理デバイスであり得、1つ以上のデータプロセッサ、画像プロセッサ、グラフィック処理ユニット、物理処理ユニット、デジタル信号プロセッサ、および/または中央処理ユニットを含み得る。プロセッサは、例えば、汎用プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、特定用途向け集積回路(ASIC)等であり得る。プロセッサは、アプリケーションプロセスおよび/または他のモジュール、システムおよび/またはそれに関連付けられたネットワークに関連付けられたプロセスおよび/または機能を起動および/または実行するように構成され得る。基礎をなすデバイス技術は、例えば、相補的金属酸化物半導体(CMOS)のような金属酸化物半導体電界効果トランジスタ(MOSFET)技術、エミッタ結合論理(ECL)のようなバイポーラ技術、ポリマー技術(例えば、シリコン共役ポリマーおよび金属共役ポリマー金属構造)、混合アナログおよびデジタル等の種々のコンポーネントタイプにおいて提供され得る。
いくつかの実施形態では、プロセッサは、命令またはコードの組を起動および/または実行するように構成される任意の好適な処理デバイスであり得、1つ以上のデータプロセッサ、画像プロセッサ、グラフィック処理ユニット、物理処理ユニット、デジタル信号プロセッサ、および/または中央処理ユニットを含み得る。プロセッサは、例えば、汎用プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、特定用途向け集積回路(ASIC)等であり得る。プロセッサは、アプリケーションプロセスおよび/または他のモジュール、システムおよび/またはそれに関連付けられたネットワークに関連付けられたプロセスおよび/または機能を起動および/または実行するように構成され得る。基礎をなすデバイス技術は、例えば、相補的金属酸化物半導体(CMOS)のような金属酸化物半導体電界効果トランジスタ(MOSFET)技術、エミッタ結合論理(ECL)のようなバイポーラ技術、ポリマー技術(例えば、シリコン共役ポリマーおよび金属共役ポリマー金属構造)、混合アナログおよびデジタル等の種々のコンポーネントタイプにおいて提供され得る。
(メモリ)
いくつかの実施形態では、メモリは、データベースを含み得、メモリは、例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、メモリバッファ、ハードドライブ、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ(EPROM)、電気的に消去可能な読み取り専用メモリ(EEPROM)、読み取り専用メモリ(ROM)、フラッシュメモリ等であり得る。メモリは、プロセッサに、1つ以上の治療計画、完全または高SNR画像、部分的または低SNR画像、治療計画および/または臨床目標に基づいたフルエンスマップの計算、放射線療法システム命令(例えば、ガントリ、療法用放射線源、マルチリーフコリメータ、および/または放射線療法システムおよび/または診断または治療計画システムの任意の他の構成要素の動作を指示し得る)へのフルエンスマップのセグメント化、ならびに治療計画および/または送達に関連付けられた画像および/またはデータ処理等のシステムに関連付けられたモジュール、プロセス、および/または機能を実行させるための命令を記憶し得る。
いくつかの実施形態では、メモリは、データベースを含み得、メモリは、例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、メモリバッファ、ハードドライブ、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ(EPROM)、電気的に消去可能な読み取り専用メモリ(EEPROM)、読み取り専用メモリ(ROM)、フラッシュメモリ等であり得る。メモリは、プロセッサに、1つ以上の治療計画、完全または高SNR画像、部分的または低SNR画像、治療計画および/または臨床目標に基づいたフルエンスマップの計算、放射線療法システム命令(例えば、ガントリ、療法用放射線源、マルチリーフコリメータ、および/または放射線療法システムおよび/または診断または治療計画システムの任意の他の構成要素の動作を指示し得る)へのフルエンスマップのセグメント化、ならびに治療計画および/または送達に関連付けられた画像および/またはデータ処理等のシステムに関連付けられたモジュール、プロセス、および/または機能を実行させるための命令を記憶し得る。
本明細書に説明されるいくつかの実施形態は、その上に種々のコンピュータ実装動作を実施するための命令またはコンピュータコードを有する非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体(非一過性プロセッサ読み取り可能な媒体とも称され得る)を伴うコンピュータ記憶製品に関する。コンピュータ読み取り可能な媒体(またはプロセッサ読み取り可能な媒体)は、それ自体が一過性伝搬信号(例えば、空間またはケーブル等の伝送媒体上で情報を搬送する伝搬電磁波)を含まないという意味において、非一過性である。媒体およびコンピュータコード(コードまたはアルゴリズムとも称され得る)は、具体的目的または複数の目的のために設計および構築されるものであり得る。非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体の例は、限定ではないが、磁気記憶媒体、例えば、ハードディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、および磁気テープ、光学記憶媒体、例えば、コンパクトディスク/デジタルビデオディスク(CD/DVD)、コンパクトディスク-読み取り専用メモリ(CD-ROM)、およびホログラフィックデバイス、磁気光学記憶媒体、例えば、光学ディスク、ソリッドステート記憶デバイス、例えば、ソリッドステートドライブ(SSD)およびソリッドステートハイブリッドドライブ(SSHD)、搬送波信号処理モジュール、ならびにプログラムコードを記憶および実行するように特別に構成されるハードウェアデバイス、例えば、用途特有の集積回路(ASIC)、プログラマブル論理デバイス(PLD)、読み取り専用メモリ(ROM)、およびランダムアクセスメモリ(RAM)デバイスを含む。本明細書に説明される他の実施形態は、例えば、本明細書に開示される命令および/またはコンピュータコードを含み得るコンピュータプログラム製品に関する。
ユーザインターフェースは、オペレータまたは臨床医と治療計画システムとの間の通信インターフェースとしての役割を果たし得る。ユーザインターフェースは、入力デバイスと、出力デバイス(例えば、タッチスクリーンおよびディスプレイ)とを備え、入力データおよび出力データを支持アーム、外部磁石、センサ、送達デバイス、入力デバイス、出力デバイス、ネットワーク、データベース、およびサーバのうちの1つ以上のものから受信するように構成され得る。1つ以上のセンサからのセンサデータは、ユーザインターフェースによって受信され、視覚的に、聴覚的に、および/または触知フィードバックを通して、1つ以上の出力デバイスによって出力され得る。別の例として、入力デバイスのオペレータ制御(例えば、ジョイスティック、キーボード、タッチスクリーン)は、ユーザによって受信され、次いで、ユーザインターフェースのためのプロセッサおよびメモリによって処理され、制御信号を1つ以上の支持アーム、外部磁石、空洞内デバイス、および送達デバイスに出力し得る。
フルエンスマップを生成するための治療計画システムのいくつかの変形例は、オペレータが、フルエンスマップ、および/または線量分布、および/または着目領域、および/または着目体積、および/または患者解剖学的画像、および/または患者データ(例えば、生理学的および/または生物学的)等のグラフィカルおよび/またはテキスト表現を視認することを可能にし得るディスプレイデバイスを備え得る。いくつかの変形例では、出力デバイスは、発光ダイオード(LED)、液晶ディスプレイ(LCD)、エレクトロルミネセントディスプレイ(ELD)、プラズマディスプレイパネル(PDP)、薄膜トランジスタ(TFT)、有機発光ダイオード(OLED)、電子ペーパー/電子インクディスプレイ、レーザディスプレイ、および/またはホログラフィックディスプレイのうちの少なくとも1つを含むディスプレイデバイスを備え得る。
(通信)
いくつかの実施形態では、治療計画システムおよび/または放射線療法システムは、例えば、それらの各々が任意のタイプのネットワーク(例えば、有線ネットワーク、無線ネットワーク)であり得る1つ以上のネットワークを介して、他のコンピューティングデバイスと通信し得る。無線ネットワークは、任意の種類のケーブルによって接続されていない任意のタイプのデジタルネットワークを指し得る。無線ネットワーク内の無線通信の例は、限定ではないが、セルラー、無線、衛星、およびマイクロ波通信を含む。しかしながら、無線ネットワークは、インターネット、他のキャリア音声およびデータネットワーク、ビジネスネットワーク、およびパーソナルネットワークとインターフェースをとるために、有線ネットワークに接続し得る。有線ネットワークは、典型的に、銅ツイストペア、同軸ケーブル、および/または光ファイバケーブルを経由して搬送される。広域ネットワーク(WAN)、都市規模ネットワーク(MAN)、ローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネットエリアネットワーク(IAN)、キャンパスエリアネットワーク(CAN)、インターネットのようなグローバルエリアネットワーク(GAN)、および仮想プライベートネットワーク(VPN)を含む多くの異なるタイプの有線ネットワークが、存在する。以降、ネットワークは、典型的に、インターネットを通して相互接続され、統一されたネットワーキングおよび情報アクセスシステムを提供する、無線、有線、パブリック、およびプライベートデータネットワークの任意の組み合わせを指す。
いくつかの実施形態では、治療計画システムおよび/または放射線療法システムは、例えば、それらの各々が任意のタイプのネットワーク(例えば、有線ネットワーク、無線ネットワーク)であり得る1つ以上のネットワークを介して、他のコンピューティングデバイスと通信し得る。無線ネットワークは、任意の種類のケーブルによって接続されていない任意のタイプのデジタルネットワークを指し得る。無線ネットワーク内の無線通信の例は、限定ではないが、セルラー、無線、衛星、およびマイクロ波通信を含む。しかしながら、無線ネットワークは、インターネット、他のキャリア音声およびデータネットワーク、ビジネスネットワーク、およびパーソナルネットワークとインターフェースをとるために、有線ネットワークに接続し得る。有線ネットワークは、典型的に、銅ツイストペア、同軸ケーブル、および/または光ファイバケーブルを経由して搬送される。広域ネットワーク(WAN)、都市規模ネットワーク(MAN)、ローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネットエリアネットワーク(IAN)、キャンパスエリアネットワーク(CAN)、インターネットのようなグローバルエリアネットワーク(GAN)、および仮想プライベートネットワーク(VPN)を含む多くの異なるタイプの有線ネットワークが、存在する。以降、ネットワークは、典型的に、インターネットを通して相互接続され、統一されたネットワーキングおよび情報アクセスシステムを提供する、無線、有線、パブリック、およびプライベートデータネットワークの任意の組み合わせを指す。
セルラー通信は、GSM(登録商標)、PCS、CDMAまたはGPRS、W-CDMA、EDGEまたはCDMA2000、LTE、WiMAX、および5Gネットワーキング規格等の技術を包含し得る。いくつかの無線ネットワーク展開は、複数のセルラーネットワークからのネットワークを組み合わせるか、または、セルラー、Wi-Fi、および衛星通信の混合を使用する。いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステム、装置、および方法は、無線周波数受信機、送信機、および/または光学(例えば、赤外線)受信機ならびに送信機を含み、1つ以上のデバイスおよび/またはネットワークと通信し得る。
本発明の種々の変形例が、本明細書に説明および図示されたが、当業者は、本明細書に説明される機能を実施し、および/または結果および/または利点のうちの1つ以上のものを取得するための種々の他の手段および/または構造を容易に想起し、そのような変形例および/または修正の各々は、本明細書に説明される本発明の実施形態の範囲内であると見なされる。より一般的に、当業者は、本明細書に説明される全てのパラメータ、次元、材料、および構成が、例示的であることを意味し、実際のパラメータ、次元、材料、および/または構成が、本発明の教示が使用される具体的用途または複数の用途に依存するであろうことを容易に理解するであろう。当業者は、本明細書に説明される具体的本発明の変形例の多くの均等物を認識する、または日常的にすぎない実験を使用して、それを確認することが可能であろう。したがって、前述の変形例は、一例としてのみ提示され、添付の請求項およびその均等物の範囲内において、本発明の変形例は、具体的に説明および請求されるものと別様に実践され得ることを理解されたい。本開示の本発明の変形例は、本明細書に説明される各個々の特徴、システム、物品、材料、キット、および/または方法を対象とする。加えて、2つ以上のそのような特徴、システム、物品、材料、キット、および/または方法の任意の組み合わせは、そのような特徴、システム、物品、材料、キット、および/または方法が、互いに矛盾しない場合、本開示の本発明の範囲内に含まれる。
Claims (1)
- 本明細書に記載の発明。
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US20210316156A1 (en) * | 2018-12-26 | 2021-10-14 | Our United Corporation | Positioning method realized by computer, and radiotherapy system |
KR102648198B1 (ko) * | 2019-01-14 | 2024-03-19 | 삼성디스플레이 주식회사 | 잔상 보상부 및 이를 포함하는 표시 장치 |
WO2020150505A1 (en) | 2019-01-16 | 2020-07-23 | Reflexion Medical, Inc. | Methods for setup corrections in radiation therapy |
US11052265B2 (en) * | 2019-02-11 | 2021-07-06 | Troy Long | Fluence map optimization for field-in-field radiation therapy |
US11633623B2 (en) * | 2019-04-19 | 2023-04-25 | University Of Maryland, Baltimore | System and method for radiation therapy using spatial-functional mapping and dose sensitivity of branching structures and functional sub-volumes |
CN114401674A (zh) * | 2019-07-12 | 2022-04-26 | 反射医疗公司 | 放射治疗的多靶治疗计划和递送以及虚拟定位 |
WO2021108684A1 (en) * | 2019-11-25 | 2021-06-03 | The Regents Of The University Of California | Systems and methods for dynamic control of radiation dose in radiation therapy |
EP3834886A1 (en) * | 2019-12-11 | 2021-06-16 | RaySearch Laboratories AB | Providing a treatment plan for radiotherapy when the delivery is interrupted |
GB2590454B (en) * | 2019-12-18 | 2022-01-05 | Elekta ltd | A method of characterising physical properties of an attenuating element in a radiotherapy device |
CN110975172B (zh) * | 2019-12-18 | 2022-05-31 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 一种通量图重建方法和系统 |
CN115004311A (zh) * | 2019-12-20 | 2022-09-02 | 医科达股份有限公司 | 自适应剂量累积算法 |
CN115279456A (zh) * | 2020-01-28 | 2022-11-01 | 反射医疗公司 | 放射性核素与外部束放疗的联合优化 |
US11166690B2 (en) | 2020-03-19 | 2021-11-09 | Accuray, Inc. | Noise and artifact reduction for image scatter correction |
EP3892327B1 (en) * | 2020-04-06 | 2024-05-08 | RaySearch Laboratories AB | Radiation therapy treatment planning |
WO2022011617A1 (zh) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) | 一种利用光学体表运动信号合成实时图像的方法及系统 |
JP2023536662A (ja) * | 2020-08-07 | 2023-08-28 | リフレクション メディカル, インコーポレイテッド | マルチセンサ誘導式放射線治療 |
US11478661B2 (en) * | 2020-09-29 | 2022-10-25 | Varian Medical Systems International Ag | Trajectory optimization using dose estimation and conflict detection |
WO2022098794A1 (en) * | 2020-11-04 | 2022-05-12 | Reflexion Medical, Inc. | Methods for tumor tracking |
CN112581475B (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-25 | 四川大学华西医院 | 一种预测放疗计划的伽马通过率的方法 |
EP4329580A1 (en) | 2021-04-29 | 2024-03-06 | Universidade do Minho | Method and device for generating an uncertainty map for guided percutaneous procedures |
GB2607576B (en) * | 2021-06-01 | 2023-12-06 | Elekta ltd | Driving gated treatment deliveries |
US11647975B2 (en) | 2021-06-04 | 2023-05-16 | Accuray, Inc. | Radiotherapy apparatus and methods for treatment and imaging using hybrid MeV-keV, multi-energy data acquisition for enhanced imaging |
US11605186B2 (en) | 2021-06-30 | 2023-03-14 | Accuray, Inc. | Anchored kernel scatter estimate |
US11638838B2 (en) * | 2021-06-30 | 2023-05-02 | Accuray Incorporated | 3D imaging with simultaneous treatment and non-treatment imaging beams |
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 |
WO2023009332A1 (en) | 2021-07-30 | 2023-02-02 | Reflexion Medical, Inc. | Dose coverage margin metric for evaluating radiotherapy treatment plans |
CA3235972A1 (en) | 2021-10-21 | 2023-04-27 | Reflexion Medical, Inc. | Systems and methods for pet imaging analysis for biology-guided radiotherapy |
WO2023129900A1 (en) * | 2021-12-27 | 2023-07-06 | Reflexion Medical, Inc. | Methods for radiation delivery quality assurance |
US11904186B2 (en) * | 2022-01-12 | 2024-02-20 | Capital Medical University | Radiotherapeutical or radiosurgical system comprising two or more rotatable high-intensity radiation sources and a ring-shaped imager, and methods thereof |
US11679281B1 (en) * | 2022-06-01 | 2023-06-20 | Accuray Incorporated | Scalable slim radiotherapy treatment delivery system topology |
US20240001150A1 (en) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | Varian Medical Systems, Inc. | Methods and apparatus for automatically determining radioablation treatment risk |
WO2024026072A1 (en) | 2022-07-28 | 2024-02-01 | Ratio Therapeutics, Inc. | Fibroblast activation protein-targeted compositions and methods of use thereof |
US20240100363A1 (en) * | 2022-09-28 | 2024-03-28 | Igor Sinitsyn | Devices and methods for adaptively controlling a radiotherapy apparatus |
EP4344735A1 (en) * | 2022-09-28 | 2024-04-03 | Elekta, Inc. | Devices and methods for adaptively controlling a radiotherapy apparatus |
WO2024107734A1 (en) | 2022-11-15 | 2024-05-23 | Reflexion Medical, Inc. | Adaptive correlation filter for radiotherapy |
CN115829972B (zh) * | 2022-12-02 | 2024-04-19 | 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所) | 一种放疗计划三维剂量分布与通量的同步预测方法及装置 |
EP4403211A1 (en) * | 2023-06-30 | 2024-07-24 | Siemens Healthineers AG | A method for providing adapted 4d ct data |
Family Cites Families (145)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3794840A (en) | 1972-03-27 | 1974-02-26 | Charlotte Memorial Hospital | Method and apparatus for directing a radiation beam toward a tumor or the like |
AU568793B2 (en) | 1985-07-26 | 1988-01-07 | National Starch & Chemical Corporation | Rmoistenable hot-melt adhesive of poly(alkyloxazoline) |
US5647663A (en) | 1996-01-05 | 1997-07-15 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Radiation treatment planning method and apparatus |
JP2001507954A (ja) | 1996-10-24 | 2001-06-19 | ノモス・コーポレーシヨン | 放射照射線量決定の立案法およびその装置 |
US6023494A (en) | 1996-12-19 | 2000-02-08 | General Electric Company | Methods and apparatus for modifying slice thickness during a helical scan |
US6393096B1 (en) | 1998-05-27 | 2002-05-21 | Nomos Corporation | Planning method and apparatus for radiation dosimetry |
CA2339370C (en) | 1998-08-06 | 2003-10-07 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Radiotherapy verification system |
EP1102610B1 (en) | 1998-08-06 | 2007-01-17 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Apparatus for preparing a radiation therapy plan |
US6402689B1 (en) | 1998-09-30 | 2002-06-11 | Sicel Technologies, Inc. | Methods, systems, and associated implantable devices for dynamic monitoring of physiological and biological properties of tumors |
AU4180200A (en) | 1999-04-02 | 2000-10-23 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Megavoltage computed tomography during radiotherapy |
WO2001076021A2 (en) | 2000-03-31 | 2001-10-11 | University Of Maryland, Baltimore | Helical electron beam generating device and method of use |
AU2001294604A1 (en) | 2000-09-22 | 2002-04-02 | Numerix Llc | Improved radiation therapy treatment method |
US6504899B2 (en) | 2000-09-25 | 2003-01-07 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method for selecting beam orientations in intensity modulated radiation therapy |
US20040122308A1 (en) | 2000-10-20 | 2004-06-24 | Wei Ding | Radiation dosimetry reports and a method of producing same |
US6661870B2 (en) | 2001-03-09 | 2003-12-09 | Tomotherapy Incorporated | Fluence adjustment for improving delivery to voxels without reoptimization |
US6459762B1 (en) | 2001-03-13 | 2002-10-01 | Ro Inventions I, Llc | Method for producing a range of therapeutic radiation energy levels |
US6810108B2 (en) | 2001-11-02 | 2004-10-26 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for positioning an electronic portal imaging device |
US8406844B2 (en) | 2002-03-06 | 2013-03-26 | Tomotherapy Incorporated | Method for modification of radiotherapy treatment delivery |
SE522162C2 (sv) | 2002-05-06 | 2004-01-20 | Goergen Nilsson | Metod att utföra in vivo-dosimetri vid IMRT-behandling |
US7289599B2 (en) | 2002-10-04 | 2007-10-30 | Varian Medical Systems Technologies, Inc. | Radiation process and apparatus |
US7657304B2 (en) | 2002-10-05 | 2010-02-02 | Varian Medical Systems, Inc. | Imaging device for radiation treatment applications |
US7945021B2 (en) | 2002-12-18 | 2011-05-17 | Varian Medical Systems, Inc. | Multi-mode cone beam CT radiotherapy simulator and treatment machine with a flat panel imager |
US7142634B2 (en) | 2003-01-29 | 2006-11-28 | New England Medical Center Hospitals, Inc. | Radiation field detection |
JP3748433B2 (ja) | 2003-03-05 | 2006-02-22 | 株式会社日立製作所 | ベッド位置決め装置及びその位置決め方法 |
WO2004105574A2 (en) | 2003-05-21 | 2004-12-09 | William Beaumont Hospital | Image guided radiation therapy |
US7513861B2 (en) | 2003-06-18 | 2009-04-07 | Xoft, Inc. | Real time verification in radiation treatment |
US7412029B2 (en) | 2003-06-25 | 2008-08-12 | Varian Medical Systems Technologies, Inc. | Treatment planning, simulation, and verification system |
US7412280B2 (en) | 2003-07-01 | 2008-08-12 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Systems and methods for analyzing an abnormality of an object |
US7266175B1 (en) | 2003-07-11 | 2007-09-04 | Nomos Corporation | Planning method for radiation therapy |
DE602004024682D1 (de) | 2003-07-15 | 2010-01-28 | Koninkl Philips Electronics Nv | Ung |
US7343030B2 (en) | 2003-08-05 | 2008-03-11 | Imquant, Inc. | Dynamic tumor treatment system |
WO2005018742A1 (en) | 2003-08-11 | 2005-03-03 | Nomos Corporation | Method and aparatus for optimization of collimator angles in intensity modulated radiation therapy treatment |
KR101164150B1 (ko) | 2003-08-12 | 2012-07-13 | 로마 린다 유니버시티 메디칼 센터 | 방사선 테라피 시스템을 위한 환자 배치 시스템 |
RU2360716C2 (ru) | 2003-08-12 | 2009-07-10 | Лома Линда Юниверсити Медикал Сентер | Модульная система поддержки пациента |
EP1671252B1 (en) | 2003-09-29 | 2008-09-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and device for planning a radiation therapy |
JP2007509644A (ja) | 2003-10-07 | 2007-04-19 | ノモス・コーポレーシヨン | 等角放射線治療のための計画システム、方法及び装置 |
US7068750B2 (en) | 2003-10-27 | 2006-06-27 | General Electric Company | System and method of x-ray flux management control |
US7492931B2 (en) | 2003-11-26 | 2009-02-17 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Image temporal change detection and display method and apparatus |
US20050111757A1 (en) | 2003-11-26 | 2005-05-26 | Brackett Charles C. | Auto-image alignment system and method based on identified anomalies |
US20050207531A1 (en) | 2004-01-20 | 2005-09-22 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Radiation therapy system using interior-point methods and convex models for intensity modulated fluence map optimization |
ATE503419T1 (de) | 2004-02-20 | 2011-04-15 | Univ Florida | System zur verabreichung von konformer strahlungstherapie unter gleichzeitiger abbildung von weichem gewebe |
DE102004039191B4 (de) | 2004-08-12 | 2007-09-27 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung und Überwachung von Parametern einer Bestrahlungstherapie |
US7302038B2 (en) | 2004-09-24 | 2007-11-27 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Correction of patient rotation errors in radiotherapy using couch translation |
US7508967B2 (en) | 2004-10-14 | 2009-03-24 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Radiation treatment planning using conformal avoidance |
WO2006054194A2 (en) | 2004-11-22 | 2006-05-26 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Improved data representation for rtp |
US7265356B2 (en) | 2004-11-29 | 2007-09-04 | The University Of Chicago | Image-guided medical intervention apparatus and method |
US7349730B2 (en) | 2005-01-11 | 2008-03-25 | Moshe Ein-Gal | Radiation modulator positioner |
DE102005007851A1 (de) * | 2005-02-21 | 2006-08-24 | Siemens Ag | Bestrahlungsvorrichtung |
US7983380B2 (en) | 2005-04-29 | 2011-07-19 | Varian Medical Systems, Inc. | Radiation systems |
US8077936B2 (en) | 2005-06-02 | 2011-12-13 | Accuray Incorporated | Treatment planning software and corresponding user interface |
US7379531B2 (en) | 2005-06-13 | 2008-05-27 | Siemens Medical Solutions Health Services Corporation | Beam therapy treatment user interface monitoring and recording system |
US7362848B2 (en) | 2005-06-27 | 2008-04-22 | Accuray Incorporated | Method for automatic anatomy-specific treatment planning protocols based on historical integration of previously accepted plans |
US8442287B2 (en) | 2005-07-22 | 2013-05-14 | Tomotherapy Incorporated | Method and system for evaluating quality assurance criteria in delivery of a treatment plan |
EP1970097A3 (en) | 2005-07-22 | 2009-10-21 | TomoTherapy, Inc. | Method and system for predicting dose delivery |
US8767917B2 (en) | 2005-07-22 | 2014-07-01 | Tomotherapy Incorpoated | System and method of delivering radiation therapy to a moving region of interest |
CA2616136A1 (en) | 2005-07-22 | 2007-02-01 | Tomotherapy Incorporated | System and method of evaluating dose delivered by a radiation therapy system |
US7611452B2 (en) | 2005-09-30 | 2009-11-03 | Accuray Incorporated | Wizard and template for treatment planning |
JP5220617B2 (ja) | 2006-01-09 | 2013-06-26 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Toffovを介するランダム低減 |
CN101454801B (zh) | 2006-02-28 | 2012-12-05 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 基于列表模式数据的局部运动补偿 |
CN101489477B (zh) | 2006-05-25 | 2011-08-03 | 威廉博蒙特医院 | 用于体积图像引导的适应性放射治疗的实时、在线和离线治疗剂量追踪和反馈过程 |
US7693257B2 (en) | 2006-06-29 | 2010-04-06 | Accuray Incorporated | Treatment delivery optimization |
WO2008011725A1 (en) | 2006-07-27 | 2008-01-31 | British Columbia Cancer Agency Branch | Systems and methods for optimization of on-line adaptive radiation therapy |
JP5330992B2 (ja) | 2006-08-01 | 2013-10-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 生物学に導かれた適応的な治療計画 |
DE102006042572A1 (de) | 2006-09-11 | 2008-03-27 | Siemens Ag | Bildgebende medizinische Einheit |
DE102006044139B4 (de) | 2006-09-15 | 2008-10-02 | Siemens Ag | Strahlentherapieanlage und Verfahren zur Anpassung eines Bestrahlungsfeldes für einen Bestrahlungsvorgang eines zu bestrahlenden Zielvolumens eines Patienten |
US8588367B2 (en) | 2007-02-07 | 2013-11-19 | Koninklijke Philips N.V. | Motion compensation in quantitative data analysis and therapy |
EP2121135B1 (en) | 2007-03-19 | 2014-12-24 | Koninklijke Philips N.V. | Treatment optimization |
CN101663069A (zh) | 2007-03-30 | 2010-03-03 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 通过随机分析描绘不确定性在放疗中改进治疗计划评价 |
US8363783B2 (en) | 2007-06-04 | 2013-01-29 | Oraya Therapeutics, Inc. | Method and device for ocular alignment and coupling of ocular structures |
DE102007039454B4 (de) | 2007-08-21 | 2016-07-28 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur Quantifizierung der Aufnahme wenigstens eines Radiotracers in einem für eine Positronen-Emissions-Tomograpie-Messung interessierenden Körperbereich eines Patienten |
US8467497B2 (en) | 2007-10-25 | 2013-06-18 | Tomotherapy Incorporated | System and method for motion adaptive optimization for radiation therapy delivery |
EP2214782A4 (en) | 2007-10-25 | 2018-01-24 | Tomotherapy Incorporated | System and method for motion adaptive optimization for radiation therapy delivery |
US8107589B2 (en) | 2007-12-21 | 2012-01-31 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Radiotherapeutic system and radiotherapeutic dose distribution measuring method |
JP5197025B2 (ja) | 2008-01-09 | 2013-05-15 | 株式会社東芝 | 放射線治療システム、放射線治療支援装置及び放射線治療支援プログラム |
US8017915B2 (en) | 2008-03-14 | 2011-09-13 | Reflexion Medical, Inc. | Method and apparatus for emission guided radiation therapy |
US8019042B2 (en) | 2008-04-22 | 2011-09-13 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Medical imaging processing and care planning system |
US7724870B2 (en) | 2008-05-30 | 2010-05-25 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Digital tomosynthesis in robotic stereotactic radiosurgery |
US8063376B2 (en) | 2008-08-15 | 2011-11-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Large bore PET and hybrid PET/CT scanners and radiation therapy planning using same |
US7817778B2 (en) * | 2008-08-29 | 2010-10-19 | Varian Medical Systems International Ag | Interactive treatment plan optimization for radiation therapy |
US8483803B2 (en) | 2008-09-15 | 2013-07-09 | Varian Medical Systems, Inc. | Systems and methods for tracking and targeting object in a patient using imaging techniques |
US10363437B2 (en) * | 2008-12-11 | 2019-07-30 | Varian Medical Systems International Ag | Real time treatment parameter algorithm for moving targets |
US8278633B2 (en) | 2009-01-20 | 2012-10-02 | Varian Medical Systems International Ag | Gated radiation procedure using packages |
EP2412405B1 (en) | 2009-03-24 | 2015-05-20 | National University Corporation Hokkaido University | Radiation therapy apparatus |
US9268042B2 (en) | 2009-08-26 | 2016-02-23 | Varian Medical Systems International Ag | Characterizing radiotherapy beams based on image detection array data |
US8090074B2 (en) | 2009-10-02 | 2012-01-03 | Varian Medical Systems International Ag | Systems and methods for obtaining reconstructed images during a treatment session |
US8401148B2 (en) * | 2009-10-30 | 2013-03-19 | Tomotherapy Incorporated | Non-voxel-based broad-beam (NVBB) algorithm for intensity modulated radiation therapy dose calculation and plan optimization |
JP5595738B2 (ja) | 2010-01-05 | 2014-09-24 | 株式会社東芝 | 核医学診断装置 |
CN102068763B (zh) | 2010-03-23 | 2013-03-27 | 北京大基康明医疗设备有限公司 | 放射处理的验证方法和放射处理装置 |
WO2011160235A1 (en) | 2010-06-22 | 2011-12-29 | Karl Otto | System and method for estimating and manipulating estimated radiation dose |
US8816307B2 (en) | 2010-07-15 | 2014-08-26 | Varian Medical Systems International Ag | Method and apparatus pertaining to use of jaws during radiation treatment |
JP5714438B2 (ja) | 2010-07-15 | 2015-05-07 | 株式会社東芝 | 放射線治療システム及びその作動方法 |
WO2012014074A2 (en) * | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Insightec, Ltd. | Motion compensation for non-invasive treatment therapies |
US8605857B1 (en) | 2010-12-23 | 2013-12-10 | Math Resolutions, LLC | Method and system to reconstruct treatment dose to a patient from integrated exit-transit images of radiation fields taken during treatment |
DE102011000204B4 (de) | 2011-01-18 | 2013-04-25 | Gsi Helmholtzzentrum Für Schwerionenforschung Gmbh | Erstellung einer Bestrahlungsplanung unter Berücksichtigung der Auswirkungen zumindest einer Unsicherheit |
US8873710B2 (en) | 2011-03-07 | 2014-10-28 | Sloan-Kettering Institute For Cancer Research | Multi-source radiation system and method for interwoven radiotherapy and imaging |
RU2603606C2 (ru) | 2011-03-15 | 2016-11-27 | Конинклейке Филипс Н.В. | Изучение дозиметрического воздействия движения на формирование адаптивных границ для конкретного пациента при планировании наружной дистанционной лучевой терапии |
US9956429B2 (en) | 2011-03-28 | 2018-05-01 | Varian Medical Systems International Ag | Method and system for automated evaluation of multiple portal dose images in radiation therapy |
JP6210972B2 (ja) * | 2011-03-31 | 2017-10-11 | リフレクション メディカル, インコーポレイテッド | 放射誘導型放射線療法における使用のためのシステムおよび方法 |
US20120292534A1 (en) | 2011-05-20 | 2012-11-22 | Sarah Geneser | Multi-phase Gating for Radiation Treatment Delivery and Imaging |
EP2744566B1 (en) | 2011-08-16 | 2017-09-27 | Koninklijke Philips N.V. | System to estimate interfractional and intrafractional organ motion for adaptive external beam radiotherapy |
JP5889585B2 (ja) | 2011-09-15 | 2016-03-22 | 株式会社東芝 | 放射線治療情報生成装置 |
US8836697B2 (en) | 2011-09-30 | 2014-09-16 | Varian Medical Systems International Ag | Real-time 3D dose visualization system |
CA2850374A1 (en) | 2011-09-30 | 2013-04-04 | David B. Larson | Method for consistent and verifiable optimization of computed tomography (ct) radiation dose |
US9061143B2 (en) | 2011-10-14 | 2015-06-23 | Sumitomo Heavy Industries, Ltd. | Charged particle beam irradiation system and charged particle beam irradiation planning method |
US9314160B2 (en) * | 2011-12-01 | 2016-04-19 | Varian Medical Systems, Inc. | Systems and methods for real-time target validation for image-guided radiation therapy |
US9824187B2 (en) | 2011-12-23 | 2017-11-21 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Navigable presentation of a variety of solutions for therapy plans |
EP2664359A1 (en) * | 2012-05-14 | 2013-11-20 | Koninklijke Philips N.V. | Magnetic resonance guided therapy with interleaved scanning |
EP2687259A1 (en) | 2012-07-19 | 2014-01-22 | Deutsches Krebsforschungszentrum | Leaf module for a multi-leaf collimator and multi-leaf collimator |
JP2014023741A (ja) | 2012-07-27 | 2014-02-06 | Univ Of Tokushima | 強度変調放射線治療計画装置、強度変調放射線照射装置の放射線ビーム係数演算方法、強度変調放射線治療計画プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体並びに記録した機器 |
FR2996008B1 (fr) | 2012-09-26 | 2016-08-19 | Univ Rennes | Procede d'evaluation d'une methode de determination de la dose cumulee recue au cours d'un traitement de radiotherapie |
CN103845068A (zh) | 2012-11-28 | 2014-06-11 | 北京大基康明医疗设备有限公司 | 融合pet-ct功能的高能放射治疗系统 |
JP2014166245A (ja) | 2013-02-28 | 2014-09-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 治療計画装置、計画治療システム、治療計画生成方法およびプログラム |
US9504850B2 (en) | 2013-03-14 | 2016-11-29 | Xcision Medical Systems Llc | Methods and system for breathing-synchronized, target-tracking radiation therapy |
WO2014179715A1 (en) | 2013-05-02 | 2014-11-06 | Duke University | Prosthetic compounds for labeling internalizing biomolecules |
WO2014197994A1 (en) | 2013-06-12 | 2014-12-18 | University Health Network | Method and system for automated quality assurance and automated treatment planning in radiation therapy |
CN105407966B (zh) | 2013-07-17 | 2019-07-09 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于短距离放射治疗的射野成像 |
US10674983B2 (en) | 2013-09-25 | 2020-06-09 | Richard R. Black | Patient-specific analysis of positron emission tomography data |
JP6208535B2 (ja) * | 2013-10-25 | 2017-10-04 | 株式会社日立製作所 | 放射線治療装置およびシステムおよび方法 |
US9265971B2 (en) | 2014-02-07 | 2016-02-23 | Varian Medical Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for real-time treatment verification using an electronic portal imaging device |
EP3137166A1 (en) | 2014-04-30 | 2017-03-08 | Stc.Unm | Optimization methods for radiation therapy planning |
US9604077B2 (en) | 2014-06-16 | 2017-03-28 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Visualizing radiation therapy beam in real-time in the context of patient's anatomy |
US9616251B2 (en) | 2014-07-25 | 2017-04-11 | Varian Medical Systems, Inc. | Imaging based calibration systems, devices, and methods |
US9782607B2 (en) | 2014-08-05 | 2017-10-10 | The University Of Chicago | Systems and methods for radiation treatment planning using combined imaging and treatment dose |
WO2016023786A1 (en) * | 2014-08-15 | 2016-02-18 | Koninklijke Philips N.V. | Supervised 4-d dose map deformation for adaptive radiotherapy planning |
EP2990078B1 (en) | 2014-08-27 | 2018-07-04 | Scandidos AB | A position detector |
US9950194B2 (en) | 2014-09-09 | 2018-04-24 | Mevion Medical Systems, Inc. | Patient positioning system |
WO2016064750A1 (en) | 2014-10-20 | 2016-04-28 | New York University | Method to select radiation dosage for tumor treatment based on cellular imaging |
JP2016168077A (ja) | 2015-03-11 | 2016-09-23 | 三菱電機株式会社 | 治療計画装置 |
JP6850482B2 (ja) | 2015-06-10 | 2021-03-31 | リフレクション メディカル, インコーポレイテッド | 高帯域幅バイナリマルチリーフコリメータ設計 |
US9943705B2 (en) | 2015-06-12 | 2018-04-17 | Accuray Incorporated | Verification of leaf positions for multi-leaf collimator using multiple verification systems |
US10328282B2 (en) | 2015-07-13 | 2019-06-25 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | System and method for novel chance-constrained optimization in intensity-modulated proton therapy planning to account for range and patient setup uncertainties |
US9841387B2 (en) | 2015-07-22 | 2017-12-12 | Test Research, Inc. | Inspection method and device |
US9884206B2 (en) | 2015-07-23 | 2018-02-06 | Loma Linda University Medical Center | Systems and methods for intensity modulated radiation therapy |
US10702708B2 (en) * | 2015-09-25 | 2020-07-07 | Varian Medical Systems, Inc. | Accounting for imaging-based radiation doses |
US10729920B2 (en) | 2015-10-02 | 2020-08-04 | Varian Medical Systems International Ag | Systems and methods for quantifying radiation beam conformity |
WO2017081768A1 (ja) | 2015-11-11 | 2017-05-18 | 三菱電機株式会社 | 粒子線治療装置及び治療計画補正方法 |
GB2544767B (en) | 2015-11-25 | 2018-02-28 | Elekta ltd | Managing radiotherapy systems |
EP3426345B1 (en) | 2016-03-09 | 2021-06-23 | RefleXion Medical, Inc. | Fluence map generation methods for radiotherapy |
EP3988017A1 (en) | 2016-11-15 | 2022-04-27 | RefleXion Medical, Inc. | System for emission-guided high-energy photon delivery |
WO2018183748A1 (en) | 2017-03-30 | 2018-10-04 | Reflexion Medical, Inc. | Radiation therapy systems and methods with tumor tracking |
EP3384961B1 (en) | 2017-04-05 | 2021-10-13 | RaySearch Laboratories AB | System and method for modelling of dose calculation in radiotherapy treatment planning |
EP3630286A4 (en) | 2017-05-30 | 2021-03-03 | RefleXion Medical, Inc. | PROCESS FOR IMAGE-GUIDED RADIATION THERAPY IN REAL-TIME |
CN110869086A (zh) | 2017-06-22 | 2020-03-06 | 反射医疗公司 | 生物自适应放射疗法的系统和方法 |
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