JP2024053093A - 自動ｒｏｉ生成のために構成された患者動作追跡システム - Google Patents

Abstract

【課題】本開示は、放射線治療室に位置付けられている患者の３Ｄ表面上の関心領域の自動生成のための患者動作追跡システムに関する。
【解決手段】具体的に、本開示は、関心領域（ＲＯＩ）が患者の生成された３Ｄ表面上で自動生成される動作追跡システムの支援アプローチに関する。更に、患者の３Ｄ表面上でＲＯＩを自動生成する方法が記載される。特に、全ての実施形態は、放射線治療セットアップでの自動ＲＯＩ生成の方法を組み込むシステムに言及する。
【選択図】図１

Description

本開示は、放射線治療室に位置付けられている患者の３Ｄ表面上の関心領域の自動生成のための患者動作追跡システムに関する。具体的に、本開示は、関心領域（ＲＯＩ）が患者の生成された３Ｄ表面上で自動生成される動作追跡システムの支援アプローチに関する。更に、患者の３Ｄ表面上でＲＯＩを自動生成する方法が記載される。特に、全ての実施形態は、放射線治療セットアップでの自動ＲＯＩ生成の方法を組み込むシステムに言及する。

関心領域（ＲＯＩ）を選択することは、放射線治療における、特に、表面誘導放射線治療（Surface Guided Radio Therapy，ＳＧＲＴ）における、重要なステップである。関心領域は、放射線のためのターゲットエリアを通常含む患者の生体構造の領域である。このＲＯＩは、患者の位置合わせ及び治療の間に患者位置合わせ及び患者の動作追跡を夫々モニタするためにしばしば使用される。よって、関心領域は、臨床的に意義があるべきであり、望ましくは、患者の腫瘍に対して適切に位置している、すなわち、放射線治療により治療されるべきターゲットエリアの周りに集中している、べきである。放射線セットアップにおいて、患者は、頭部固定具、腹部固定具、又は治療室内のカウチ上で適所に患者を保持する同様の装置などの拘束装置によって、通常は動かないようにされる。動作追跡が高速かつ正確であるために、関心領域は、望ましくは、そのような固定装置を除外し、よって、患者のターゲットエリアしか含むべきではない。それはまた、信頼できる表面レジストレーション及び適切なフレームレートを確保する適切なサイズであるべきである。よって、患者動作追跡システムの性能は、ＲＯＩが患者においてどれくらいうまく定義されるかに依存する。ＲＯＩは、通常、患者を治療する医師によって、イメージングソフトウェアにおいて患者表面に描かれる。

既存のシステムでは、ユーザは、手動で、例えば、患者のスクリーン画像に対するブラシストローク又は矩形選択により、関心領域をカバーするよう意図されたエリアを表す。患者ごとにＲＯＩを表す（すなわち、作成する）この手動プロセスは、時間がかかるプロセスであり、放射線治療を受けている各患者の治療時間を長引かせる。更には、医師は、各解剖学的部位のための最適なＲＯＩを描くために、ある程度の知識及び手腕を有している必要がある。異なる解剖学的部位は、異なるＲＯＩ作成を必要とする可能性があり、従って、ＲＯＩ及び医師は、各解剖学的部位のためにどのようなＲＯＩを使用すべきか知るために、ある程度の訓練を受ける。よって、上記の問題のうちの少なくともいくつかに対処し、放射線治療を受けている患者ごとのＲＯＩを識別及びマークするための最適化されたプロセスを可能にする簡単な解決法を提供する必要がある。

然るに、患者の３Ｄ表面における関心領域（ＲＯＩ）の自動生成のための簡単な患者動作追跡システムが開示される。より詳細に、本開示は、最低限のユーザ入力に基づく、イメージングソフトウェアにおける３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のためのシステム及び方法について記載する。本明細書中で種々の例において記載される患者動作追跡システムは、概して、放射線治療中に患者の少なくとも一部分を追跡するよう構成される。特に、システムによって追跡される患者の部分は、患者のターゲットエリア（すなわち、癌組織エリア）をカバーする関心領域として設定される。ＲＯＩの正確な推定及び生成は、動作追跡システムの精度にとって重要であり、これは、本願が、放射線治療室に位置付けられている患者の生成された３Ｄ表面上での関心領域の自動生成を可能にするシステムに特に焦点を当てている理由である。

然るに、一実施形態において、システムは、関心領域（ＲＯＩ）記述データを記憶しているメモリと、入力表面を利用し、該入力表面から３Ｄ表面を生成するよう構成される３Ｄ表面生成プロセッサとを有する。３Ｄ表面は、望ましくは、入力表面のターゲットエリアを少なくとも有し、ここで、ターゲットエリアは、癌組織が集中している患者表面の部分として定義される。システムは更に、記憶されているＲＯＩ記述データ及び３Ｄ表面を利用して、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面をディスプレイユニット及び動作追跡モジュールへ出力するよう構成されるＲＯＩ生成プロセッサを有し、このとき、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、放射線治療室での患者の位置合わせ及び／又は治療の間に患者の動作を追跡するために前記動作追跡モジュールによって利用される。「ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面」は、ＲＯＩが適用されている患者の３Ｄ表面であることが理解されるべきである。よって、３Ｄ表面は、３Ｄ表面生成プロセッサによって生成され、次いでシステムによって処理されて、生成された３Ｄ表面のＲＯＩラベル付きバージョンとして出力される。従って、ＲＯＩ生成プロセッサを組み込む患者動作追跡システムを提供することによって、生成された３Ｄ表面上でＲＯＩを自動生成することができるシステムが提供される。自動生成されたＲＯＩは、患者の正確な部分が放射線治療中に追跡されることを確かにするために、動作追跡モジュールによって利用される。特に、３Ｄ表面上の生成されたＲＯＩは、放射線治療装置のビームがどこに焦点を合わせられているかに対応するセット閾値内で患者が機械カウチ上に位置付けられているかどうかを評価するために、動作追跡モジュールによって利用される。

ターゲットエリアの正確な動作追跡を提供することに加えて、３Ｄ表面上でのＲＯＩの生成はまた、動作追跡のために使用されるデータの量がＲＯＩに限定されることも可能にする。これは、動作追跡モジュールの高速処理を確かにする。

実施形態において、システムは、入力面の生成を可能にする３Ｄ走査再構成システムを更に有する。３Ｄ走査再構成システムは、如何なる適切な方法でも放射線治療室において配置されるよう構成され、３Ｄ走査再構成システムは、例えば、治療室内のカウチに横たわっている患者のデータを記録し、そのデータを３Ｄ表面生成モジュールへ送信することができる。３Ｄ走査再構成システムは、患者の入力表面を記録する如何なる記録システムであってもよく、よって、３Ｄ走査再構成システムは、キネクト（Kinect）システム、立体照明（structured light）システム、ＬＩＤＡＲレーザ走査システム、タイム・オブ・フライト（time-of-flight）システム、ステレオカメラシステム、コンピュータ断層撮影システム、磁気共鳴撮像システムとして提供されてよい。

入力表面は、実施形態では、ＣＴスキャンデータセットであってよいことが留意されるべきであり、３Ｄ表面生成プロセッサへ入力される。かような場合に、ＣＴスキャンの間に患者から取得されたＣＴスキャンデータは、３Ｄ表面を生成するために使用可能であり、３Ｄ表面の上には、ＲＯＩがシステムによって自動的に描かれる。

好適な実施形態では、入力表面は、患者の少なくともターゲットエリアの２Ｄ画像フレームの連続として構成され、３Ｄ表面生成プロセッサは、２Ｄ画像フレームから３Ｄ表面を生成するよう構成される。よって、好適な実施形態では、３Ｄ走査再構成システムは、治療室において配置されるよう構成されかつ患者の少なくとも一部分をカバーする視野を有している１つ以上のカメラ（例えば、一対以上のカメラ）として構成される。カメラによって記録される２Ｄ画像は、一実施形態では、３Ｄ生成プロセッサへ入力される。次いで、３Ｄ生成プロセッサは、入力された２Ｄ画像フレームを利用して、３Ｄ表面を生成する。よって、より詳細に、システムは、放射線治療室において配置されるようかつ患者の少なくともターゲットエリアの２Ｄ画像フレームの連続を取得するよう構成される１つ以上のカメラを更に有してよい。

代替案において、３Ｄ生成プロセッサへ入力される入力表面はまた、上述されたように、例えば、ＣＴスキャンデータとして構成されてもよい。従って、かような実施形態では、３Ｄ生成プロセッサは、ＲＴＳＴＲＵＣＴ ＤＩＣＯＭフォーマットとして構成された、すなわち、２Ｄ輪郭のリストとしてディスクに書き込まれた入力表面を供給されてよく、このとき、３Ｄ生成プロセッサは、それらの２Ｄ輪郭を利用して３Ｄ表面を取得する。

ＲＯＩ生成プロセッサにより患者の３Ｄ表面に自動的にオーバーレイされる代表ＲＯＩを生成することができるように、システムは、記憶されているＲＯＩ記述データが、注釈付きリファレンスＲＯＩを夫々適用されている１つ以上のリファレンス表面を有するように、構成されてよい。よって、３Ｄ表面のターゲットエリアに対応する１つ以上のリファレンス表面は、リファレンス表面上に適用される対応する注釈付きリファレンスＲＯＩとともに、メモリに記憶されてよい。このようにして、生成される３Ｄ表面のターゲットエリアの１つ以上の代表データは、システムのメモリに記憶され、ＲＯＩ生成部によって、入力表面の３Ｄ表面に適合するＲＯＩを自動生成するために利用される。メモリに記憶されるリファレンス表面及びリファレンスＲＯＩを生成する種々の可能性は、図の詳細な説明において詳細に説明される。よって、「リファレンス表面」及び「リファレンスＲＯＩ」との表記は、以下で「テンプレート表面」及び「テンプレートＲＯＩ」とも表される、システムのメモリに記憶されるデータをカバーすることが留意されるべきである。

実施形態において、注釈付きリファレンスＲＯＩは、各リファレンス表面に適用される１つ以上のランドマークの識別に基づき、このとき、ランドマークは、リファレンス表面の一意に識別可能な部分を表す。ランドマークの組を与えることによって、注釈付きＲＯＩは一意の特徴の組を表し、これは、望ましくは、ＲＯＩ生成プロセッサへ入力される３Ｄ表面と比較されるべきである。これについては、詳細な記載においてより明らかになる。これらのリファレンスランドマークは、リファレンス表面及びリファレンスＲＯＩの「訓練セット」に適用されるランドマークの組を表してもよいことが以下で明らかになるだろう。

更に、一実施形態において、入力ランドマークの組は、ＲＯＩ生成プロセッサへ入力される３Ｄ表面上に注釈を付けてもよい。これらの入力ランドマークは、例えば、医師、臨床医、又は治療室で患者を治療する同様の人によって、３Ｄ表面上に注釈を付けることができる。よって、実施形態において、３Ｄ表面はまた、入力ランドマーク情報も含み、この情報は、詳細な説明において明らかになるように、ＲＯＩ生成プロセッサにおいて使用されてよい。よって、本開示は、リファレンスランドマークと入力ランドマークとを区別し、これらは、「訓練データベース」において、及びＲＯＩ生成プロセッサへの入力として、夫々利用される。

本明細書で記載されるシステムは、患者の腹部、頭部及び頸部、胸部、などの治療に関して生成されるＲＯＩのような、種々のターゲットＲＯＩのために使用され得る。たとえ患者のどの身体部分が放射線治療により治療されるべきであるとしても、ＲＯＩは、患者の３Ｄ表面上でターゲットエリアのために生成される必要がある。よって、例えば、定位放射線手術（Stereotactic Radiosurgery，ＳＲＳ）を実行するときに、注釈付きＲＯＩのランドマークが患者の頭部のデータの代表セットを表すことは重要である。よって、かような実施形態では、入力ランドマーク及びリファレンスランドマークは、患者の左目及び右目、顎並び鼻を表す点として設定されてもよい。癌を治療されるべきである患者の他の部位に関して、ＲＯＩについて注釈を付ける入力ランドマーク及びリファレンスランドマークは、ターゲットエリア上の一意に識別可能な点を表すために選択される。

上述されたように、ＲＯＩ生成プロセッサによって生成されるＲＯＩは、癌組織が位置しているターゲットエリアを十分にカバーしていることが重要である。よって、システムは、ＲＯＩがターゲットエリアを十分にカバーしていることを確かにするように、３Ｄ表面上で自動生成されたＲＯＩを補正及び調整することを臨床医、医師、などに可能にする。よって、かような調整を助けるために、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、ディスプレイユニットへ入力されるよう構成され、このとき、ディスプレイユニットは、ユーザがＲＯＩ生成プロセッサへの制御入力を介して関心領域を調整することを可能にするよう構成される。ユーザからかような制御入力を供給するとき、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面のＲＯＩラベルの少なくとも境界の調整が有効になる。

上述されたように、患者動作追跡システムの性能は、患者の３Ｄ表面上でどれくらいうまく関心領域（ＲＯＩ）が定義されるかに依存するので、ＲＯＩ生成プロセッサから出力されるＲＯＩの品質を評価することも関係がある。すなわち、ＲＯＩは、望ましくは、ＲＯＩの正確な動作追跡のための十分なデータ量を含むべきである。よって、実施形態において、システムは更に、ＲＯＩの品質がＲＯＩラベル付き３Ｄ表面におけるデータの量の見積もりによって評価されるように、構成されてよい。従って、実施形態において、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、システムの品質モジュールに読み込まれ、このとき、品質モジュールは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面における３Ｄデータの１つ以上の幾何学的測定を推定し、該推定された幾何学的測定を１つ以上のセット閾値と比較するよう構成される。

一例において、ＲＯＩラベル付き表面は、十分な品質のためにセット閾値よりも低く設定されるべきである複数のデータ点を有してよい。

幾何学的測定は、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面における点／三角形、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面の角度、曲率、サイズ、などとして考えられるべきである。よって、ＲＯＩの形状、データ構造などの適切な指標が評価される。一実施形態において、ＲＯＩの品質を評価するために、表面曲率の統計的測定が推定されてもよい。他の代替案では、ＲＯＩの法線の範囲が見積もられ、セット閾値と比較されてもよい。

これに従って、システムは、このようにして、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を読み込む品質モジュールを有して構成されてよく、品質モジュールは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面において３Ｄ点の量を推定し、該推定された３Ｄ点の量をセット閾値と比較するよう構成される。点の量を推定するだけではなく、上記の代替案も使用可能である。

ＲＯＩの品質を“評価する”方法とは無関係に、システムは、ＲＯＩの品質を評価するよう構成され、エラーメッセージ又は同様のものをシステムのユーザへ出力して、ＲＯＩ生成プロセッサによる自動生成されたＲＯＩ及び／又は代替的に、調整された（臨床医によって調整された）ＲＯＩが、動作追跡のために使用される十分なデータ量を含まないこと、及び／又はＲＯＩが動作追跡のために過剰なデータを含むこと、を示してもよい。望ましくは、ＲＯＩは、セット閾値を超えるデータ、表面、曲率などを含まなくてもよい。これは、処理時間、ひいては、動作追跡の機能性を増大させる可能性があるからである。

先に詳述されたＲＯＩ生成プロセッサは、関心領域（ＲＯＩ）記述データを記憶しているメモリを有して構成されることが留意されるべきである。記憶されているＲＯＩ記述データは、３Ｄ表面上でのＲＯＩの生成のために使用される表面及びＲＯＩの種々の記述情報を有してよい。種々の記述ＲＯＩデータは、本明細書で記載される患者動作追跡システムに関して利用可能であり、図の以下の説明において更に詳細に説明される。

本開示の実施形態は、添付の図面とともに考えられている以下の詳細な説明から最も良く理解され得る。図は、略図であって、明りょうさのために簡略化されており、それらは単に、特許請求の範囲の理解を助けるための詳細を示し、一方で、他の詳細は省略される。全体を通して、同じ参照番号が、同じ又は対応する部分について使用される。各実施形態の個々の図は、他の実施形態のいずれか又は全ての図と夫々組み合わされてよい。それら及び他の実施形態、特徴及び／又は技術的効果は、以降で説明される実例から明らかであり、それらを参照して説明される。

３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のための第１の例に従う患者動作追跡システムの概略図を示す。 ３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のための第２の例に従う患者動作追跡システムの概略図を示す。 特に定位放射線手術セットアップにおいて、３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のための第２の例に従う患者動作追跡システムの概略図を示す。 ３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のための第３の例に従う患者動作追跡システムの概略図を示す。 ３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のための第４の例に従う患者動作追跡システムの概略図を示す。 ３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成のための第５の例に従う患者動作追跡システムの概略図を示す。

添付の図面に関連して以下で示される詳細な説明は、患者動作追跡システムの様々な構成の説明として意図される。詳細な説明は、様々な概念の完全な理解をもたらすための具体的な詳細を含む。なお、当業者に明らかなように、それらの概念は、そのような具体的な詳細によらずに実施されてもよい。装置及び方法のいくつかの態様は、様々なブロック、機能ユニット、モジュール、コンポーネント、回路、ステップ、プロセス、アルゴリズムなど（まとめて「要素」と呼ばれる）によって記載される。用途、設計制約又は他の理由に応じて、それらの要素は、電子ハードウェア、コンピュータプログラム、又はそれらの任意の組み合わせを用いて実施されてよい。

舞台を設定するよう、放射線治療セットアップにおいて患者の３Ｄ表面上にＲＯＩを描く目下のアプローチが最初に説明される。然るに、目下のアプローチは、放射線治療における臨床医、医師又は他の教育を受けた人が患者のＣＴスキャン上にＲＯＩを描くことを含む。続いて、描かれたＲＯＩは、治療室において患者を位置付けるために使用される。患者が治療室にいると、患者のリファレンスキャプチャが患者追従監視システムによって取られ、ＣＴスキャン上に描かれたＲＯＩはリファレンスキャプチャへ移される。続いて、リファレンスキャプチャ上のＲＯＩは、患者監視のために使用される。よって、ＲＯＩは、治療プロセスの立案段階において描かれ、治療室における患者の実際の位置と直接には相関されない。ＲＯＩは、任意に、患者監視のためにＲＯＩを使用することより前に、リファレンスキャプチャ上で編集されてもよいことが留意されるべきである。よって、本分野内で知られている目下の方法は、臨床医、医師などが、関連する関心領域をＣＴスキャンのターゲットエリア上に手動で描く手動式アプローチを利用する。ＲＯＩ生成のためのより正確な自動化されたアプローチを提供し、同時に、放射線治療を受ける患者ごとに使用される時間を最適化することを鑑みて、この手動式アプローチは、まさに本開示が避けようとしているものである。このような既存の方法によれば、エラーのリスクは、例えば、治療室において生成される実際の３Ｄ表面よりもむしろＣＴスキャンで描かれるＲＯＩを利用するときに、動作追跡モジュールに導入される。これは、患者が、ＣＴスキャンが捕捉されたときとまさに同じ位置で治療室内のカウチ上に位置付けられることが確実でないからである。よって、ＲＯＩは変更されている可能性があり、このことは、ターゲットエリアを考慮した患者の動作追跡の精度に影響を及ぼす。

従って、図１を参照して、本開示は、放射線治療室に位置付けられている患者（あるいは、代替的に、患者は、例えば、ＣＴスキャン室（より詳細には表されず）に位置付けられてもよい）の３Ｄ表面上での関心領域の自動生成のために構成される患者動作追跡システム１を提供することによって、目下のシステムのこれら及び他の問題を解決しようとするものである。患者動作追跡システム１は、関心領域（ＲＯＩ）記述データ３を記憶しているメモリ２を有する。更に、システムは、入力表面５を利用し、入力表面５から３Ｄ表面を生成するよう構成される３Ｄ表面生成プロセッサ４を有し、このとき、３Ｄ表面は、入力表面の少なくともターゲットエリアを有する。３Ｄ表面は、ＲＯＩ生成プロセッサ６に入力される。ＲＯＩ生成プロセッサ６は、記憶されているＲＯＩ記述データ３及び３Ｄ表面を利用して、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７をディスプレイ８及び動作追跡モジュール９へ出力するよう構成される。このようにして、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７は、動作追跡モジュール９によって、治療室における患者の位置合わせ及び／又は治療の間に患者の動作を追跡するために利用される。

図１に従う実例は、メモリ２がＲＯＩ生成プロセッサ６の部分を形成してもよいことを示す。なお、メモリは必ずしも、システム１のこの具体的な部分の部分でなくてもよく、患者動作追跡システムにおいてどこにでも保持されてよいことが留意されるべきである。

図１に更に表されているように、システム１は、放射線治療室において配置されるよう構成されかつ入力表面５を生成するよう構成される３Ｄ走査再構成システム１０を有する。概要部分で説明されたように、３Ｄ走査再構成システムは、例えば、立体視カメラなどのカメラであることができ、それは、キネクトセットアップのようなシステム又は、３Ｄ表面が生成され得るデータストリームを生成するあらゆる他の適切なシステムであってよい。

システムの実施形態において、更に詳細に表されないが、入力表面５は、患者の少なくともターゲットエリアの２Ｄ画像フレームの連続として構成されてもよい。よって、入力表面５は、患者の“画像”又は同様の“再構成データ”として如何なる適切な方法でも生成されてよく、これらのデータは、２Ｄ画像フレーム又は他の適切な再構成データから３Ｄ表面を生成する３Ｄ表面生成プロセッサへ入力される。好適な実施形態では、入力表面は、治療室に取り付けられた１つ以上の立体視カメラのようなカメラから捕捉された２Ｄ画像の組である。

代替の実施形態では、入力表面は、上述されたように、患者のＣＴスキャンデータとして構成されてもよく、スキャンデータは、放射線治療の事前立案フェーズにおいて取得されている。入力表面としてＣＴスキャンデータを利用するとき、３Ｄ生成プロセッサは、ＣＴスキャンデータから３Ｄ表面を生成するよう構成される。ＣＴスキャンデータは、この実施形態では、前に生成されたＲＯＩを含まず、ＲＡＷ ＣＴスキャンデータとして構成される。

更なる代替案では、入力表面は、３Ｄ表面がフィッティングされ得る点群の形でＬＩＤＡＲセンサから受け取られたデータとして構成されてもよい。

治療室に取り付けられている１つ以上のカメラを利用する好適な実施形態では、カメラは、患者の少なくともターゲットエリアの２Ｄ画像フレームの連続を取得するよう構成される。更に、これらの２Ｄカメラは、３Ｄ表面上でのＲＯＩの自動生成の後に、治療中に連続的に、カウチに横たわっている患者の２Ｄ画像ストリームを捕捉するよう構成される。２Ｄ画像ストリームは、動作追跡モジュールへ入力され、そして、動作追跡モジュールによる２Ｄ画像ストリームの連続した受け取りに基づき生成される３Ｄ表面とＲＯＩラベル付き３Ｄ表面とを比較することによって患者のあらゆる可能性がある動作を追跡するように、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面とともに利用される。

より詳細に、記憶されているＲＯＩ記述データは、１つ以上のリファレンス表面を有し、各リファレンス表面は、注釈付きリファレンスＲＯＩを適用されている。リファレンス表面及びリファレンスＲＯＩの詳細は、以下でＲＯＩ記述データに関するより具体的な実施形態を説明するときに、より明らかになるだろう。更に、注釈付きリファレンスＲＯＩは、リファレンス表面の夫々に適用される１つ以上のランドマークの識別に基づく。このとき、ランドマークは、リファレンス表面の一意に識別可能な部分を表す。よって、２つの異なる組のランドマークが、以下の例となる実施形態では使用され得ることが留意されるべきである。いくつかの実施形態では、単に、ランドマークが、ＲＯＩ記述データとしてメモリに記憶されているリファレンスＲＯＩに適用される。しかし、他の実施形態では、リファレンスランドマークに加えて、入力ランドマークの組も、ＲＯＩ生成プロセッサへ入力される３Ｄ表面に適用され得る。

図１で概略的に表されているように、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７は、ディスプレイユニット８へ入力されるよう構成される。このとき、ディスプレイユニット８は、ユーザがＲＯＩ生成プロセッサ６への制御入力を介して関心領域を調整することを可能にするよう構成される。従って、ユーザからの制御入力は、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７のＲＯＩラベルの少なくとも境界の調整を利用する。

図１に更に表されているように、システム１は、ＲＯＩ品質モジュール１１を更に有してもよい。ＲＯＩ品質モジュール１１は、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７を入力として取り、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７の部分を形成するＲＯＩラベルの品質を評価するよう構成される。より詳細に、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７はＲＯＩ品質モジュール１１に読み込まれ、それから、ＲＯＩ品質モジュール１１は、サイズ又は曲率のような、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面７における３Ｄデータの幾何学的測定を推定し、推定された幾何学的測定を１つ以上のセット閾値と比較する。閾値の大きさは、ＲＯＩラベル付き表面のＲＯＩラベル内に含まれるデータの量、すなわち、ＲＯＩラベル表面のサイズ、に基づいてセットされてよい。代替的に、閾値の大きさは、動作追跡のために使用されるようＲＯＩラベル付き３Ｄ表面に必要とされるリファレンスデータ量と、生成されたＲＯＩラベル付き３Ｄ表面における実際のデータ量との間のパーセンテージ指標に基づいてもよい。いずれの場合にも、セット閾値は、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面がＲＯＩの最大値内にあることを反映することが重要であり、最大値を超えると、フレームレートに対する影響が重要になりすぎる。ＲＯＩ品質モジュールとの関連で、より具体的に、実施形態において、ＲＯＩは、それが受け入れられるＲＯＩであると言うために、１００００個に満たない三角形（代替の点、曲率、法線など）を有していることがチェックされる。ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面について最大値に満たないセット閾値を選択する理由は、大きすぎるＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は臨床的に関連する可能性が低いためであり、そのような大きい表面はまた、ソフトウェアを減速させ、患者の監視を妨げることになる。従って、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面の品質のための閾値は、患者を正確に監視及び追跡するよう十分なデータ量を動作追跡システムに供給しながら、同時に、動作追跡モジュールのソフトウェアによって実行される処理を減速させないデータ制限内にあることの長所及び短所のバランスを取るようにセットされるべきである。代替案において、表面曲率などの幾何学的測定は、選択されたＲＯＩが動作追跡システムの性能のための十分な幾何学的詳細を含むことを確かにするように、セット閾値と比較され得る。

ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面がＲＯＩ品質モジュールによって評価された場合に、ＲＯＩ品質モジュールは、評価をユーザへ出力するよう構成される。評価は、２つ以上の結果のうちの１つとして構成される。１つのシナリオでは、ＲＯＩ品質モジュールは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面が動作追跡のために適切であるとのインジケータをユーザへ出力し、あるいは、もう１つのシナリオでは、ＲＯＩ品質モジュールは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面が、より適切なＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を動作追跡のために生成するよう調整されるべきであるとのインジケータをユーザへ出力する。よって、ＲＯＩ品質モジュールは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面が更なる動作追跡のために承認される場合にディスプレイモジュールにフィードバック（矢印１２として表される）するよう構成される。実施形態において、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面が“承認された”、すなわち、品質モジュール１１によって動作追跡のために適切であると評価されたときにのみ、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は動作追跡モジュール９へ入力されることが留意されるべきである。これは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面が、正確な動作追跡のために必要とされる正確なデータ量を含むことを確かにする。

これより図２を参照すると、ＲＯＩ生成プロセッサ１０６の実施形態の例が、より詳細に表されている。この実施形態では、ＲＯＩ生成プロセッサ１０６は、おおまかな構成において上述されたように、治療室内のカウチに横たわっている患者の３Ｄ表面を入力として取るよう構成される。３Ｄ表面は、上述されたように、入力表面１０５から生成される。入力表面１０５は、システム１の３Ｄ表面生成プロセッサ１０４へ入力される。更に、入力表面１０５は、１つ以上のカメラのような、選択された３Ｄ再構成システム１１０の１つによって取得される。よって、当然ながら、図１の実施形態で記載されるシステムのいくつかの特徴は、図２における実施形態のそれらと同様である。従って、主な違いのみが詳細に説明される。生成された３Ｄ表面は、図２では、表面１０５ａとして表されており、３Ｄ表面１０５ａは、３Ｄ表面生成モジュール１０４からＲＯＩ生成プロセッサ１０６へ入力される（矢印１０６ａによって表される入力パス）。

図２の実施形態では、ＲＯＩ生成プロセッサ１０６は、ＲＯＩ記述データ１０３ａ、１０３ｂを有して構成されるメモリ１０２を有する。ＲＯＩ記述データ１０３ａ、１０３ｂは、より詳細には、テンプレート表面１０３ａ及びテンプレートＲＯＩ１０３ｂとして構成され、テンプレート表面１０３ａ及びテンプレートＲＯＩ１０３ｂは、ＲＯＩ生成プロセッサ１０６へ入力されるよう構成される。よって、メモリ１０２は、ＲＯＩ生成プロセッサ１０６の部分を形成すること及び／又はシステムにおいて別個のユニットであることができる。更に、テンプレート表面１０３ａ及びテンプレートＲＯＩ１０３ｂは、この実施形態では、リファレンス表面及びリファレンスＲＯＩとして構成され得る。

ＲＯＩ生成プロセッサ１０６は、ワーピングされたＲＯＩ１１３を少なくとも生成するようにテンプレートＲＯＩ１０３ｂ及びテンプレート表面１０３ａを３Ｄ表面１０５ａとアライメントしワーピングし、続いて、ワーピングされたＲＯＩ１１３を３Ｄ表面１０５ａに移す（矢印１１５によって示される）よう構成される。

更に、図２に表されているように、システムはまた、テンプレート表面１０３ａ及びテンプレートＲＯＩ１０３ｂを生成しメモリ１０２へ出力するよう構成される訓練モジュール１２０を有してもよい。よって、訓練モジュール１２０は、システムの部分を形成し得るが、別個のコンポーネントとして利用されてもよく、そのようなものとしてシステムから遠隔にある。いずれの場合にも、訓練モジュール１２０は、記憶されているテンプレートＲＯＩ１０３ｂ及びテンプレート表面１０３ａを有し、例となるターゲット表面（すなわち、３Ｄ表面）上でのＲＯＩがどのように見えるかを記述するＲＯＩの代表データセットを生成するために使用される。

従って、実施形態において、システムは、図２に表されているように、２つ以上のリファレンスターゲット表面１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ、１２１ｄを有し、各リファレンスターゲット表面が注釈付きリファレンスＲＯＩ１２２ａ、１２２ｂ、１２２ｃ、１２２ｄを適用されている、記載された訓練モジュール１２０を有してよい。訓練モジュールは、２つ以上のリファレンスターゲット表面１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ、１２１ｄをアライメントし、続いて、アライメントされたリファレンスターゲット表面の平均を計算してテンプレート表面１０３ａを生成するよう構成される。更に、訓練モジュールはまた、注釈付きリファレンスＲＯＩ１２２ａ、１２２ｂ、１２２ｃ、１２２ｄの平均を計算してテンプレートＲＯＩ１０３ｂを生成するよう構成される。生成されたテンプレートＲＯＩ１０３ｂ及びテンプレート表面１０３ａは、次いでシステムのメモリに記憶され、その後に、上述されたように、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面１０７を生成するためにＲＯＩ生成プロセッサ１０６で使用される。ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面１０７の生成は上述されたとおりである。また図１に関連して記載されたように、このＲＯＩラベル付き３Ｄ表面１０７は、ディスプレイモジュール１０８及び／又は動作追跡モジュール１０９へ出力され、動作追跡モジュール１０９は、次いで、放射線治療セットアップにおける患者の動作追跡のためにＲＯＩラベル付き３Ｄ表面１０７を利用する。その上、図１のおおまかな実施形態で記載されるように、この実施形態におけるシステムも、同様の品質モジュール１１１を有し、品質モジュール１１１は、生成されたＲＯＩのフィードバック１１２及び評価をディスプレイモジュール１０８によりユーザへ返す。

これより図３を参照すると、図２に関連して記載されたのと実質的に同じシステムの更なる実例が示されている。図３に示される実施形態は、定位放射線手術治療状況におけるシステム構成を表す。この状況において、治療は、脳の治療部位に集中している。かようなシステムで、患者は最初に、治療室内のカウチ上に位置付けられる。このとき、頭部マスク又は同様の頭部拘束具が、患者を固定するために利用される。かような治療において、動作追跡モジュールによって追跡されるべき関心領域は、望ましくは、患者の顔部分の周りに集中している。よって、示されている例では、３Ｄ表面生成のために使用されるデータは、カメラ（１０で表される）画像及び／又はＣＴスキャンデータなどの、カウチに横たわっている患者の３Ｄ再構成画像（入力表面２０５としても表される）として構成され、それから、３Ｄ表面生成部２０４は、カウチに横たわっている患者の顔の３Ｄ表面２０５ａを生成するよう構成される。この３Ｄ表面２０５ａはＲＯＩ生成プロセッサ２０６へ入力され、ＲＯＩ生成プロセッサ２０６は、図２に関連して記載されたのと同様に、患者のＲＯＩラベル付き３Ｄ表面２０７を生成するために、メモリ２０２に記憶されているテンプレート表面２０３ａ及びテンプレートＲＯＩ２０３ｂを利用する。テンプレートＲＯＩ２０３ｂ及びテンプレート表面２０３ａは、図２の訓練モジュール１２０に関連して上述されたのと同じように生成される。よって、図３に示される実施形態では、図２における訓練モジュール１２０の同じ特徴が、その参照番号に１００を加えた番号を与えられている。

図２及び図３の記載されているいずれの実施形態でも、テンプレートＲＯＩ２０３ｂは、訓練モジュール２２０の複数の異なるリファレンス表面２２１ａ、２２１ｂ、２２１ｃ、２２１ｅ、２２１ｆの表面上へのリファレンスランドマークの注釈から生成されてよいことが留意されるべきである。よって、訓練モジュール２２０のリファレンス表面２２１ａは、リファレンス表面の夫々のＲＯＩ２２２ａ、２２２ｆ、２２２ｄ、２２２ｃを定義する注釈付きランドマークを有してよい。このようにして、テンプレート表面２０３ａのテンプレートＲＯＩ２０３ｂは、同様に、訓練モジュールにおけるリファレンス表面及びリファレンスＲＯＩの平均化及びアライメント２２３に基づくリファレンスランドマークを有する。

実施形態において、リファレンスランドマークは、患者の３Ｄ表面２０５ａのマーカを定義する入力ランドマーク２２４ａ、２２４ｂ、２２４ｃ、２２４ｄの組とともに利用されてよい。従って、システムは、１つ以上の入力ランドマーク２２４ａ、２２４ｂ、２２４ｃ、２２４ｄを３Ｄ表面２０５ａ上に表示する選択肢をユーザにプロンプトしてよい。３Ｄ表面２０５ａは、次いで、ＲＯＩ生成プロセッサ２０６によって、少なくともテンプレートＲＯＩ２０３ｂを３Ｄ表面２０５ａにアライメントしワーピングし、それによって、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面２０７を生成するために使用される。

まさに記載されているＳＲＳセットアップの具体例では、リファレンスランドマーク及び入力ランドマークは、図３で黒点２２４ａ、２２４ｂ、２２４ｃ、２２４によって表されているように、患者の左目及び右目、顎並びに鼻を表す点として構成されてよい。

更に、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面２０７は、上述されたように、ディスプレイモジュール２０８へ及び動作追跡モジュール２０９へ入力される。その上、たとえ示されていないとしても、図３の実施形態も、図１に関連して説明された品質モジュールを有すると考えられるべきである。

システムの他の実施形態は図４に表されており、図１に関連して記載されたおおまかな特徴が適用されることが留意されるべきである。よって、システムの主な違いのみが更に詳細に説明される。図４の実施形態は、図１に従う患者追跡システムを表し、ＲＯＩ生成モジュール３０６は、訓練されたＲＯＩモデル３２５を有して構成される。従って、この実施形態では、ＲＯＩ記述データはＲＯＩモデル３２５として構成される。ＲＯＩモデル３２５は、ＲＯＩ生成プロセッサ３０６のメモリ３０２又は代替的にシステムの他のユニット若しくはモジュールに記憶される前に、機械学習プロセッサ、すなわち、訓練モジュール３２６で訓練される。よって、システムは、訓練モジュール自体を有して構成されてよく、あるいは、予め訓練されたＲＯＩモデルを記憶するよう構成されてもよい。後者の場合に、予め訓練されたＲＯＩモデルは、他のシステムで生成され、それから、患者動作追跡システムで保持されてよい。

より詳細に、ＲＯＩモデル３２５は、注釈付きリファレンスＲＯＩ３２２ａ、３２２ｂ、３２２ｃ、３２２ｄを夫々適用されている１つ以上のリファレンス表面３２１ａ、３２１ｂ、３２１ｃ、３２１ｄに基づき訓練される。よって、本明細書で記載される全ての実施形態で、リファレンス表面及びリファレンスＲＯＩは、ＲＯＩ生成プロセッサのメモリへの入力として使用されるＲＯＩモデル並びに／又はＲＯＩテンプレート及び表面を生成するための訓練データとして利用されることが留意されるべきである。訓練モジュールは、ニューラルネットワークとして構成されてもよいことが留意されるべきである。

より詳細に、訓練モジュール３２６におけるリファレンス表面は、示される実施形態では、入力表面の深度マップ及び法線マップ表面表現として構成される。すなわち、図４に表されている実施形態では、リファレンス表面３２１ａ、３２１ｂ、３２１ｃ、３２１ｄは、例えば、ニューラルネットワークの訓練のために使用される表面の深度マップ３２７ア及び法線マップ３２７ｂとして構成されてよい。１つの深度マップ３２７ａ及び１つの法線マップ３２７ｂしか実例のために示されていないが、訓練プロシージャは、リファレンス表面ごとの深度マップ及び法線マップを含む複数のリファレンス表面を利用することを伴ってもよいことが留意されるべきである。従って、モデルは、一実施形態において、まさに記載されているデータに基づいて訓練モジュール３２６において訓練され得る。なお、訓練のための他の適切なデータも考えられてよい。訓練のために使用されるデータは、患者のターゲット表面及び患者の所与の身体的部位（例えば、頭部、腹部、腕、脚、など）の関心のあるＲＯＩを記述する代表的な方法をもたらす如何なる適切なデータでもあるべきである。

図４の実施形態では、ＲＯＩ生成プロセッサは、上述されたのと同様に、この場合に３Ｄ表面３０５ａをＲＯＩモデル３２５（訓練されたニューラルネットワークとして構成される）への入力として利用し、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面３０７をディスプレイ３０８及び／若しくは動作追跡モジュール３０９へ並びに／又は上述されたように品質モジュールへ（図示せず）出力するよう構成される。

より詳細に、訓練されたモデル３２５は、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面３０７を生成するためにＲＯＩ生成プロセッサ３０６に記憶されそれによって利用される。これは、３Ｄ表面３０５ａをＲＯＩモデル３２５へ入力することによって行われ、モデル３２５は、モデル深度マップ及び法線マップ表現により、３Ｄ表面３０５ａの頂点を、訓練されたモデルによって定義される関心領域の中又は外にあるものとして分類するよう構成される。よって、訓練されたモデルは、関心領域の特徴表現及びそのような関心領域に関係がある表面の特徴表現を含むことが理解されるべきである。このようにして、モデルへ入力された３Ｄ表面は、それらの特徴表現に基づいて分類可能であり、そして、分類に基づいて、モデルは、モデルへ入力された３Ｄ表面への適切なＲＯＩラベルを出力するよう構成される。

図４の実施形態で、訓練されたモデル３２５は、従来のニューラルネットワークとして構成された機械学習モデルであってよく、３Ｄ表面上の各点について局所２Ｄ座標系を定義し、畳み込みカーネルとのアライメントにおいて表面を局所的にリサンプリングすることによって、畳み込みが３Ｄ表面に対して適用される。モデルの出力は、訓練されたモデルによって定義される関心領域の中又は外であるとの点の分類である。より詳細な実施形態では、畳み込みは、３Ｄ表面上の１つ以上の頂点について局所２Ｄ座標系を定義することによって、３Ｄ表面のメッシュに対して適用されてもよい。このようにして、モデルの出力は、訓練されたモデルによって定義される関心領域の中又は外であるとの頂点の分類である。更なる詳細において、メッシュは点群として構成されてよく、点群の点が顔、例えば、三角形又は四角形を定義するために使用される。この説明は、データを使用してモデルを作成する１つの適切な方法にすぎないことが留意されるべきである。他の適切なアプローチは、本開示の範囲内にあると考えられるべきである。

更に、図４に従う他の例となる実施形態において、特徴ベクトルが、リファレンス表面の各点について、ジオメトリ又はテクスチャに関してそれらの局所近傍の記述として計算されてもよく、それらの特徴は、各点を、モデルによって定義される関心領域の中又は外にあるものとして分類するために、機械学習モデルの入力として使用される。

更なる他の実施形態では、動作追跡システムは、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を自動生成するために上記のシステムの特徴の組み合わせを利用するよう構成される。かような実施形態は図５に表され、図４に関連して記載された訓練されたモデル４２５が、例えば、３Ｄ表面４０５ａへ適用される入力ランドマークの組を生成するために、どのように利用され得るかが表されている。よって、図２及び図３に関連して記載されたように臨床医が入力ランドマーク４２４ａ、４２４ｂ、４２４ｃ、４２４ｄを注釈として付けることに代えて、訓練されたランドマークモデル４２５が、３Ｄ表面４０５ａにおいて関連する入力ランドマーク４２４ａ、４２４ｂ、４２４ｃ、４２４ｄを識別するために利用され得る。入力ランドマーク４２４ａ、４２４ｂ、４２４ｃ、４２４ｄは、図２及び図３に関連して記載されたように、ＲＯＩ生成プロセッサ４０６によって使用される。

よって、より詳細に、図５の実施形態では、ＲＯＩ生成プロセッサ４０６は、ランドマーク生成モデル４２５を有し、ランドマーク生成モデル４２５は、ＲＯＩ生成プロセッサ４０６に記憶されるより前に、例えば、機械学習プロセッサで訓練される。ランドマーク生成モデル４２５は、例えば、注釈付きランドマークを夫々適用されている１つ以上のリファレンス表面に基づき訓練される。この実施形態において、図２及び図３の記載に従って使用される注釈付きリファレンスＲＯＩは、４２２ａ、４２２ｂ、４２２ｃ、４２２ｄにより表されている。よって、図４の実施形態と図２及び図３の実施形態との間の主な違いは、入力ランドマークが、訓練されたモデルの使用によって、自動的に見つけられる点のみである。訓練モジュール４２０は、図２及び図３の訓練モジュール１２０、２２０の記載と対応しており、その記載を参照されたい。

従って、この実施形態において、ランドマーク生成モデル４２５は、３Ｄ表面４０５ａ上に入力ランドマーク４２４ａ、４２４ｂ、４２４ｃ、４２４ｄの表現を出力し、それによって、ランドマークラベル付き３Ｄ表面を生成するよう構成される。ランドマークラベル付き３Ｄ表面４０５ａは、次いで、アライメントされワーピングされたＲＯＩ４１３を生成するようにテンプレートＲＯＩ４０３ｂ及びテンプレート表面４０３ａをランドマークラベル付き３Ｄ表面４０５ａとアライメントしワーピングするために、テンプレート表面４０３ａ及びテンプレートＲＯＩ４０３ｂとともにＲＯＩ生成プロセッサ４０６で利用される。それから、アライメントされワーピングされたＲＯＩ４１３は、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面４０７を出力するために３Ｄ表面４０５ａへ移される。テンプレートＲＯＩ４０３ｂ及びテンプレート表面４０３ａは、図２及び図３に関連して記載されたように訓練モジュール４２０で生成されてよく、図５におけるそれらの詳細は、図２及び図３の記載において見いだされる。更に、３Ｄ表面４０５ａは、やはり上記の実施形態で記載されたように、３Ｄ表面生成部４０４で入力表面４０５から生成される。

上述されたように、図５に関連して記載される組み合わされた方法は、完全に自動化されたＲＯＩ生成システムをもたらす。このとき、記憶されているＲＯＩテンプレートから動作追跡モジュール４０９による動作追跡のための適切なＲＯＩを識別するためにＲＯＩ生成プロセッサに必要とされるランドマークを、訓練されたランドマークを用いることによって３Ｄ表面において識別することで、如何なるユーザ入力も必要としないことが達成される。更には、本明細書で記載される全ての実施形態に従って、このＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、上述されたように、（ディスプレイ４０８を介して）ユーザによって、及び／又はＲＯＩ品質モジュールを利用することによってシステムによって自動的に、評価可能である。

図６に表されている更なる実施形態では、ＲＯＩ生成プロセッサ５０６は、入力された３Ｄ表面のＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を自動生成するために、上記とは別の方法を利用するよう構成される。従って、図６に表されているように、システムは、上記の実施形態に対応して、注釈付きリファレンスＲＯＩ５２２ａ、５２２ｂ、５２２ｃが夫々適用されているリファレンス表面５２１ａ、５２１ｂ、５２１ｃの組を有するメモリ５０２を有して構成される。それらのリファレンス表面及びリファレンスＲＯＩは、メモリ５０２に記憶されＲＯＩ生成プロセッサ５０６への入力として利用されるＲＯＩ記述アトラスの組を表す。

従って、患者の３Ｄ表面５０５ａがＲＯＩ生成プロセッサ５０６へ入力されるとき、３Ｄ表面画像５０５ａは、レジストレーション及び類似性指標モジュール５３１に入力される。モジュール５３１はまた、メモリ５０２からリファレンスＲＯＩ及びリファレンス表面の組も入力として取る。レジストレーション及び類似性指標モジュール５３１は、ＲＯＩ生成プロセッサ５０６へ入力された３Ｄ表面５０５ａに関してリファレンス表面５２１ａ＿ｒ、５２１ｂ＿ｒ、５２１ｃ＿ｒ及びそれらの対応するリファレンスＲＯＩ５２２ａ＿ｒ、５２２ｂ＿ｒ、５２２ｃ＿ｒの順位付け５３２を出力するために、３Ｄ表面５０５ａとリファレンスＲＯＩ及びリファレンス表面との間のレジストレーション及び類似性指標を実行するよう構成される。順位付け５３２から、ＲＯＩ生成プロセッサ５０６は、３Ｄ表面５０５ａに対して最も近いＮ個のリファレンス表面及びそれらの対応するリファレンスＲＯＩを選択するよう構成される。

表されている例では、入力表面５０５ａを用いて類似性指標を計算するためにメモリのアトラスで使用される特徴は、リファレンスＲＯＩ及びリファレンス表面であるものとして表されている。なお、患者のターゲット領域に関連した性別、身長、体重、年齢、体調記述子などの更なる特徴が、それらのアトラスを順位付けし選択するための記述的特徴として使用されてもよい。かような特徴のうちの１つ以上は、単独で又は図６に示される例と組み合わせて利用されてよい。

各々のＲＯＩを有しているＮ個の最も近いリファレンス表面が識別５２８されると、ＲＯＩ生成プロセッサ５０６は、Ｎ個の最も近いリファレンス表面例５２８と３Ｄ表面５０５ａとの間のレジストレーション５２９（すなわち、非剛体レジストレーション）を実行するよう構成される。レジストレーションされたアトラスのＲＯＩは、次いで、ＲＯＩ生成プロセッサ５０６のＲＯＩ融合モジュール５３０によって、表示モジュール５０８及び動作追跡モジュール５０９へ出力されるＲＯＩラベル付き３Ｄ表面５０７を生成するために利用される。より詳細に、テンプレートアプローチ（すなわち、図２及び図３）とアトラスアプローチ（図６）との間には、上位Ｎ個の選択されたアトラスがテンプレートとして考えられ得る点で、類似が存在する。それらのテンプレートの夫々は、入力表面のＲＯＩを定義し、ＲＯＩ融合モジュールは、それら複数のＲＯＩを、例えば、多数決によって、単一のＲＯＩにまとめる。

図６に関連して記載される実施形態は、このようにして、患者の３Ｄ表面へのＲＯＩラベルを自動生成する他のアプローチである。図６の実例では、プロシージャ及びシステムは、ＳＲＳセットアップにおいて説明されているが、ターゲットエリアが患者の身体の他の部分の周りに指定されている如何なる適切な放射線治療でも利用されてよい。本明細書で記載されている全ての実施形態の重要な特徴は、直接にメモリに記憶されるか又はシステムから遠く離れて訓練される“訓練データ”が、そのようなものとして、放射線治療により治療される患者の部分の適切な表現に基づくことである。

本明細書で記載される実施形態では、プロセッサ及びモジュールが記載されることが留意されるべきである。それらのプロセッサ及び／又はモジュールは、１つ以上のコンピュータ可読媒体として構成されてよい。よって、機能は、１つ以上の命令又はコードとして有形なコンピュータ可読媒体に記憶又は符号化されてよい。コンピュータ可読媒体は、プログラムコードを有するコンピュータプログラムを記憶するよう適応されたコンピュータ記憶媒体を含み、プログラムコードは、プロセッシングシステムで実行される場合に、プロセッシングシステムに、本明細書及び特許請求の範囲で記載される方法のステップの少なくとも一部（例えば、大部分又は全て）を実行させる。

一例として、制限なしに、かようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ若しくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記憶デバイス、又は命令若しくはデータ構造の形で所望のプログラムコードを搬送若しくは記憶するために使用可能であってかつコンピュータによってアクセス可能であるあらゆる他の媒体を有することができる。本明細書で使用されるディスク（disk）及びディスク（disc）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク及びブルーレイディスクを含み、ディスク（disks）は、通常、時期的にデータを再生し、一方、ディスク（discs）は、レーザにより光学的にデータを再生する。上記のものの組み合わせも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。有形な媒体に記憶されることに加えて、コンピュータプログラムはまた、有形な媒体の場所とは異なる場所で実行されるために、有線又は無線リンク又はネットワーク、例えば、インターネットなどの伝送媒体を介して伝送され、そして、データプロセッシングシステムにロードされ得る。

更に、データ処理システム及び／又は生成モジュールは、プロセッサに本明細書及び特許請求の範囲で記載されるシステム構成のステップの少なくとも一部（例えば、大部分又は全て）を実行させるコンピュータプログラムを実行するよう適応されたプロセッサを有してもよい。

詳細な説明において及び／又は特許請求の範囲において記載されるデバイスの構造的特徴は、対応するプロセスによって適切に置換される場合に、システムの構成のステップと組み合わされてもよいことが意図される。

使用されるように、単数形（「１つの」（a、an）及び「前記」（the））は、特段明示されない限りは、複数形も含むよう（すなわち、「少なくとも１つ」（at least one）の意味を有するよう）意図される。「含む」（includes）、「有する」（comprises）、「含んでいる」（including）、及び／又は「有している」（comprising）との語は、本明細書中で使用される場合に、言及されている特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又はコンポーネントの存在を特定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネント、及び／又はそれらのグループの存在又は追加を排除しないことが更に理解されるだろう。また、要素が他の要素へ「接続される」（connected）又は「結合される」（coupled）と言及される場合に、それは直接に他の要素へ接続又は結合され得るが、特段明示されない限りは、介在する要素も存在する可能性があることが理解されるだろう。更に、本明細書で使用される「接続される」又は「結合される」は、無線で接続又は結合されることを含んでもよい。本明細書で使用されるように、「及び／又は」（and/or）の語は、関連する挙げられたアイテムのうちの１つ以上のありとあらゆる組み合わせを含む。いずれかの開示されている方法のステップは、特段明示されない限り、本明細書で言及されている厳密な順序に制限されない。

当然ながら、本明細書の全体にわたる「一実施形態」若しくは「実施形態」若しくは「態様」又は「可能性がある」（may）として含まれている特徴への言及は、実施形態に関連して記載されている特定の特徴、構造、又は特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。更に、特定の特徴、構造、又は特性は、本開示の１つ以上の実施形態において適宜組み合わされてもよい。上記の説明は、当業者が本明細書で記載されている様々な態様を実施することを可能にするために与えられている。それらの態様に対する様々な変更は、当業者に容易に認識され、本明細書で定義される一般原理は、他の態様に適用されてもよい。

特許請求の範囲は、本明細書で示されている態様に制限されず、特許請求の範囲の文言と一致する全範囲に従う。特許請求の範囲において、単数形での要素への言及は、特にそのように述べられない限りは、「唯一」を意味する意図はなく、むしろ、「１つ以上」を意味する。特に別なふうに述べられない限りは、「いくつか」（some）との語は、１つ以上を指す。

然るに、適用範囲は、続く特許請求の範囲に関して判断されるべきである。

１ 患者動作追跡システム
２，１０２，２０２，３０２，４０２，５０２ メモリ
３ 関心領域（ＲＯＩ）記述データ
４，１０４，２０４，４０４，５０４ ３Ｄ表面生成プロセッサ
５，１０５，２０５，４０５ 入力表面
６，１０６，２０６，３０６，４０６，５０６ ＲＯＩ生成プロセッサ
７，１０７，２０７，３０７，４０７，５０７ ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面
８，１０８，２０８，３０８，４０８，５０８ ディスプレイ
９，１０９，２０９，３０９，４０９，５０９ 動作追跡モジュール
１０，１１０ ３Ｄ走査再構成システム
１１，１１１ ＲＯＩ品質モジュール
１０３ａ，２０３ａ，４０３ａ テンプレート表面
１０３ｂ，２０３ｂ，４０３ｂ テンプレートＲＯＩ
１０５ａ，２０５ａ，３０５ａ，４０５ａ，５０５ａ ３Ｄ表面
１１３，２１３，４１３ ワーピングされたＲＯＩ
１２０，２２０，３２６，４２０ 訓練モジュール
１２１，２２１，３２１，４２１，５２１ リファレンス表面
１２２，２２２，３２２，４２２，５２２ 注釈付きリファレンスＲＯＩ
２２４，４２４ 入力ランドマーク
３２５ ＲＯＩモデル
３２７ａ 深度マップ
３２７ｂ 法線マップ
４２５ ランドマーク生成モデル

Claims (16)

1. 患者の３Ｄ表面上の関心領域の自動生成のための患者動作追跡システムであって、
   関心領域（ＲＯＩ）記述データを記憶しているメモリと、
   少なくともターゲットエリアを含む３Ｄ表面を取得するよう構成される３Ｄ表面生成プロセッサと、
   前記記憶されているＲＯＩ記述データ及び前記３Ｄ表面を利用して、ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を動作追跡モジュールへ出力するよう構成されるＲＯＩ生成プロセッサと
   を有し、
   前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、治療室での患者の位置合わせ及び／又は治療の間に前記患者の動作を追跡するために前記動作追跡モジュールによって利用される、
   患者動作追跡システム。
2. 放射線治療室において配置されるよう構成されかつ入力表面を生成するよう構成される３Ｄ走査再構成システムを有し、
   前記入力表面から前記３Ｄ表面が生成される、
   請求項１に記載の患者動作追跡システム。
3. 前記入力表面は、前記患者の少なくとも前記ターゲットエリアの２Ｄ画像フレームの連続として構成され、
   前記３Ｄ表面生成プロセッサは、前記２Ｄ画像フレームから前記３Ｄ表面を生成するよう構成される、
   請求項２に記載の患者動作追跡システム。
4. 前記放射線治療室において配置されるようかつ前記患者の少なくとも前記ターゲットエリアの前記２Ｄ画像フレームの連続を取得するよう構成される１つ以上のカメラを更に有する、
   請求項３に記載の患者動作追跡システム。
5. 前記記憶されているＲＯＩ記述データは、１つ以上のリファレンス表面を有し、各リファレンス表面が、注釈付きリファレンスＲＯＩを適用されている、
   請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の患者動作追跡システム。
6. 前記注釈付きリファレンスＲＯＩは、リファレンス表面の夫々に適用される１つ以上のランドマークの識別に基づき、該ランドマークは、当該リファレンス表面の一意に識別可能な部分を表す、
   請求項５に記載の患者動作追跡システム。
7. 前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、ディスプレイへ入力されるよう構成され、
   前記ディスプレイは、ユーザが前記ＲＯＩ生成プロセッサへの制御入力を介して前記関心領域を調整することを可能にするよう構成され、
   前記制御入力は、前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面のＲＯＩラベルの少なくとも境界の調整を利用する、
   請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の患者動作追跡システム。
8. 前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面は、当該システムの品質モジュールに読み込まれ、
   前記品質モジュールは、前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面における３Ｄデータの１つ以上の幾何学的測定を推定し、該推定された幾何学的測定を１つ以上のセット閾値と比較するよう構成される、
   請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の患者動作追跡システム。
9. 前記ＲＯＩ記述データは、テンプレート表面と、テンプレートＲＯＩとを有し、
   前記テンプレート表面及び前記テンプレートＲＯＩは、前記ＲＯＩ生成プロセッサへ入力され、
   前記ＲＯＩ生成プロセッサは、ワーピングされたＲＯＩを少なくとも生成するように前記テンプレートＲＯＩ及び前記テンプレート表面を前記３Ｄ表面とアライメントしワーピングし、続いて、前記ワーピングされたＲＯＩを前記３Ｄ表面に移すよう構成される、
   請求項１に記載の患者動作追跡システム。
10. 前記テンプレート表面及び前記テンプレートＲＯＩを生成し前記メモリへ出力するよう構成される訓練モジュールを更に有する、
    請求項９に記載の患者動作追跡システム。
11. 前記訓練モジュールは、２つ以上のリファレンスターゲット表面を有し、各リファレンスターゲット表面が、注釈付きリファレンスＲＯＩを適用されており、
    前記訓練モジュールは、
    前記２つ以上のリファレンスターゲット表面をアライメントし、続いて、該アライメントされたリファレンスターゲット表面の平均を計算して前記テンプレート表面を生成し、
    前記注釈付きリファレンスＲＯＩの平均を計算して前記テンプレートＲＯＩを生成する
    よう構成される、
    請求項１０に記載の患者動作追跡システム。
12. 前記ＲＯＩ記述データは、前記メモリに記憶されるより前に機械学習プロセッサで訓練されるＲＯＩモデルとして構成され、該ＲＯＩモデルは、注釈付きリファレンスＲＯＩを夫々適用されている前記１つ以上のリファレンス表面に基づき訓練される、
    請求項５に記載の患者動作追跡システム。
13. 前記ＲＯＩ生成プロセッサは、前記ＲＯＩモデルへの入力として前記３Ｄ表面を利用するようかつ前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を前記動作追跡モジュールへ出力するよう構成される、
    請求項１２に記載の患者動作追跡システム。
14. 前記リファレンス表面は、該リファレンス表面の深度マップ及び法線マップ表現として構成され、
    前記ＲＯＩモデルは、前記３Ｄ表面を利用し、前記深度マップ及び法線マップ表現において、頂点を、前記訓練されたモデルによって定義される前記関心領域の中又は外にあるものとして分類するよう構成される、
    請求項１２又は１３に記載の患者動作追跡システム。
15. 前記ＲＯＩ生成プロセッサは、ランドマーク生成モデルを更に有し、該ランドマーク生成モデルは、前記ＲＯＩ生成プロセッサに記憶されるより前に機械学習プロセッサで訓練され、前記ランドマーク生成モデルは、注釈付きランドマークを夫々適用されている前記１つ以上のリファレンス表面に基づき訓練される、
    請求項５に記載の患者動作追跡システム。
16. 前記ランドマーク生成モデルは、前記入力表面上にランドマークの表現を出力し、それによって、ランドマークラベル付き３Ｄ表面を生成し、該ランドマークラベル付き３Ｄ表面は、
    アライメントされワーピングされたＲＯＩを生成するようにテンプレートＲＯＩ及びテンプレート表面を前記ランドマークラベル付き３Ｄ表面とアライメントしワーピングし、続いて、前記アライメントされワーピングされたＲＯＩを前記３Ｄ表面へ移して前記ＲＯＩラベル付き３Ｄ表面を出力するために、
    前記テンプレート表面及び前記テンプレートＲＯＩとともに前記ＲＯＩ生成プロセッサで利用される、
    請求項１５に記載の患者動作追跡システム。

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