JP4439843B2 - 実時間放射線治療計画システム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、動物体から事前選択した１つの解剖学的部分に対して放射線治療を行う際に使用される実時間放射線治療計画システムに関する。この放射線治療計画システムは、
Ａ 解剖学的部分に対応する画像データを生成する撮像手段を自動的に位置決めするためのステッパと、
Ｂ 少なくとも１つの中空針をテンプレートの誘導下に前記解剖学的部分内の１つの位置に挿入するための手段と、
Ｃ 前記解剖学的部分の体積内で空間的関係を持つ複数の位置を決定し、前記少なくとも１つの中空針を通じて少なくとも１つのエネルギー放出源（ソース）を前記解剖学的部分内の前記複数の位置に挿入するための放射線送出手段と、
Ｄ 前記放射線治療を実行するための放射線治療計画を生成するための処理手段とを有し、前記放射線治療計画は、
治療対象となる前記解剖学的部分の解剖学的形状及び体積内における前記中空針のうち１本以上の針の最適配置方法に関する数、位置、方向及び評価と、
放出される放射線量とに関する情報を含む。
【０００２】
なお、表記上の制限により請求項の範囲の記載および以下の記載において、ｄ~_ｉｌ ^ｓ、ｄ~_ｉｌ ^ｖ及びｄ~_ｉｌ ^ＯＡＲのような「~」は、式中では文字の上側に〜が付けられた符号を表す。
【０００３】
【従来の技術】
この１０年で放射線治療を行う方法に大きな変化があった。放射線治療の１世紀に亘る目的、即ち、動物体の正常組織は保護しつつ腫瘍などの標的に対して治療線量を送出することは、今や、高度な精巧さを持って達成できるところまで来ている。しかしながら、解剖学的構造を正確に決定可能な三次元撮像技術を用いて達成された大幅な改良にも拘わらず、近接照射治療はこれらの重要な新情報の恩恵を未だ十分には受けていない。
【０００４】
高線量率（ＨＤＲ）エネルギー放出源を用いた近接照射療法では、カテーテル又は中空針が動物体内の標的体積に設置され、カテーテルが線量分布内に含まれている場合は、解剖学的構造もそこに含まれていると見なす。撮像は、通常、治療マージンを設定するのに使用されるが、最適化された線量分布は、カテーテル位置や目標線量などの条件に基づいており、決定された数地点に限定される。このことは必然的に、治療対象の解剖学的部分の形状を近似することになる。
【０００５】
前立腺の治療の場合、体積最適化は、ほぼ円筒形の線量分布に繋がる。前立腺の円筒形近似によって、ソース又はソース群の放出する放射線で前立腺の体積を完全に有効範囲に収めることを保証することができる。前立腺を中心に十分なマージンを取った解剖学的部分に送出された原体線量分布が、全ての罹患癌性組織を包囲することになる。
【０００６】
従来技術（例えば、Ｅｔｉｅｎｎｅ Ｌｅｓｓａｒｄ、Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ．２８．（５）、２００１年５月）に記載の方法は、線量分布の解剖学による最適化を得るためにインバースプラニングの概念を用いている。原体ＨＤＲ前立腺治療を行うために手動調節することなく、また、アプリケータ（カテーテルや中空針）の精確な位置が分からなくとも、現代の撮像技術によって、動物体内に存在するカテーテル又は中空針内における放射線源の可能な停止位置を判定するのは簡単である。可能なソース位置は与えられるものと見なす。システムは、専ら解剖学から決まるＨＤＲインバースプラニング線量最適化と臨床基準とに基づいて最良滞留時間分布を決定しなければならない。
【０００７】
Ｇ．Ｋ．Ｅｄｍｕｎｄｓｏｎ名義の米国特許第５，３９１，１３９号公報では、序文に記載の実時間放射線治療計画システムが開示されている。このシステムでは、計画のために解剖学的部分、例えば、前立腺の画像データを得て、実験から経験的に決定した所定の設置規則を用いて任意の数の針位置を医療職員が選択する。計画システムは、これらの任意の針位置に基づいて治療計画を立てるが、その後、医療職員は、計画結果を検討して、これらの結果が現実の放射線治療を行うのに相応しいかどうかを決定する。医療職員が計画結果を不満足と感じれば、仮想針位置は変更されねばならず、再配置した針を用いて新たな治療計画が生成される。この試行錯誤の方法は、実際に目標とする放射線治療を満足する治療計画が立てられるまで繰り返される。
【０００８】
その後、生成した治療計画に従ってカテーテル又は針が動物体内にテンプレート経由で挿入される。
【０００９】
従来の線量最適化アルゴリズムは単目的であり、即ち、単一の解を提供する。この解は、目的の加重和の重要度係数を変更することによって、例えば、仮想針を再配置したり、放出される放射線量を変更したりすることによって、Ｅｄｍｕｎｄｓｏｎの米国特許第５，３９１，１３９号公報のような試行錯誤探索法によって発見される。この問題は、現在既に検討されており、重要度係数の最適集合を１組発見するために幾つかの方法が提案されている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の最適化法は、標的となる目的と、周囲の健全な組織のための、要注意構造を持つ目的とを単一の重み付き目的関数に合成する。各目的のための重みや重要度係数は与えられなければならない。得られた解は、使用した重要度係数の値に依存する。治療計画システムの１つの目標は、臨床家が進行中に優れた計画を得られるように支援できることである。また、治療の目的に対して与えうる可能性の全情報も提供すべきである。各目的に対する解空間の実現可能な範囲を探索するため、集合体目的関数における重要度係数には異なる値が与えられなければならない。
【００１１】
更に、これらの重要度係数の適当な値は、臨床事例毎に異なる。このことは、新たな臨床事例に対して重要度係数の適当な値を決定するのに多大な努力が必要であるということを意味する。
【００１２】
現在の最適化法が重み付き単目的法であるのに対して、線量最適化問題は真の多目的問題であるので、多目的最適化法が使用されるべきである。
【００１３】
勾配法に基づくアルゴリズムは、その有効性によって、計画者がその要件を最も満たす解を選択する必要のある目的間における競合に関する全ての情報を含む所謂パレート又はトレードオフ面の構造を実現する。
【００１４】
このアルゴリズムの１つの問題は、従来の照射線量最適化アルゴリズム全てにおいて用いられてきた加重和がパレートトレードオフ面の可能な非凸部分に解を提供できないということである。何故なら、目的の凸な加重和はパレート面の凸部分にのみ適用されるからである。このアルゴリズムの別の主要な制限は、勾配を計算可能な凸な目的関数に対してアルゴリズムが有する制約である。この場合、キューン・タッカー定理によれば、大域的最適が得られ、加重和から全パレート面にアクセス可能となる。
【００１５】
各重要度係数をｎ点に分割して重要度係数の最適な一組を探索するとき、ｋ個の目的に対する組み合わせの数はほぼｎ^ｋ−１に比例し、全トレードオフ面の形状は非常に大きな計算時間を必要とする。最も現実にありそうな問題は、多くの目的の同時最適化を必要とする。全ての目的が単一のパラメータ集合に対して最適となることは見込み薄である。であるならば、多くの解、原理上は無限個の解が存在する。
【００１６】
多目的アルゴリズムは、単一の解ではなく、全ての可能な解の代表集合を提供する。これらの代表的な解から、一つの最終解が選択されなければならない。このような解を自動的に選択することは複雑な問題であり、そのような方法も提案されてはいるが、計画者がどのような代替解が代わりに選択し得たのか分からないものであった。異なる目的集合が比較されなければならない問題では、この情報は計画者が各集合に対して持ち得る可能性を示すので、価値の高いものである。
【００１７】
例えば３５の臨床事例に基づく市販のシステムで最適化を行う時間を分析すると、１つの最適化実行に数秒だけ必要としても、実際の最適化には５．７±４．８分必要である。結果の評価として更に５．８±２．５分必要となる。このことは、１つの最適化実行結果が必ずしも満足行くものではなく、多くの時間が手動の試行錯誤による最適化に費やされることを示す。
【００１８】
本発明は、上述の問題を回避するために、エネルギー放出源の可能な位置を与えられるものと考えないで、針の配置を経験的に決定してきた規則に基づいて予め決定しない、上記序文に記載の新たな実時間放射線治療計画システムを提案することである。
【００１９】
本発明の目的は、また、ＨＤＲ組織内近接照射療法のための単目的及び多目的な解剖学による線量最適化及びインバースプラニング手順の速度を有意に向上させることのできる新たな実時間放射線治療計画システム及び方法を提示することである。
【００２０】
より詳細には、本発明の目的は、直ぐ医療職員に提示され、放射線治療として直ちに使用可能な治療計画を実時間で生成することである。
【００２１】
【課題を解決するため手段】
本発明によれば、前記処理手段は、前記撮像手段で得た画像データを前記解剖学的部分の三次元画像に変換するための、少なくとも前記解剖学的部分内の特定器官と前記針に対する三次元撮像アルゴリズムと三次元画像区分アルゴリズムとを備え、少なくとも１つの単目的又は多目的の解剖学による遺伝的最適化アルゴリズムを用いて、事前計画又は仮想シミュレーションのために、前記処理手段は、実時間で前記中空針の最適数及びその少なくとも１つの位置と、各中空針内部の前記エネルギー放出源の位置と、各位置における前記エネルギー放出源の滞留時間とを決定するように構成される一方、事後計画のために、前記処理手段は、実際の針位置と前記エネルギー放出源の各位置における滞留時間とを実時間の三次元画像情報に基づいて決定するように構成される。
【００２２】
本出願において針という用語は、例えば、動物体内部にエネルギー放出源を位置決めするために該動物体に埋め込まれるカテーテルや誘導チューブやその他の要素も含む。本発明の治療計画システムで使用される三次元画像区分アルゴリズムは、これらの要素（中空針、カテーテル、誘導チューブなど）の全て又は一部を使用しても良い。
【００２３】
三次元撮像アルゴリズムと三次元画像区分アルゴリズムの使用によって、解剖学的部分内部への１本以上の針の位置決めなど、治療計画工程の始点として何らかの目的を決定する必要無しに、実時間且つ高速の治療計画生成が可能となる。
【００２４】
実際には、本発明の治療計画システムでは、治療計画を生成するため、前記解剖学に基づく遺伝的最適化アルゴリズムは、特定の動物体関連データ及び／又はシステム関連データ及び／又は放射線関連データを用い、前記動物体関連データは、前記解剖学的部分の形状と定位及び／又は前記解剖学的部分付近又は内部の特定器官の形状と定位に関するデータである。
【００２５】
前記システム関連データは、テンプレート及び前記動物体の前記解剖学的部分に対するテンプレートの位置及び／又は使用針の寸法及び／又は前記放射線送出手段による前記エネルギー放出源の最小変位距離に関するデータであり、前記放射線関連データは、前記動物体の前記解剖学的部分への処方放射線量及び前記解剖学的部分付近又は内部の前記特定器官の最大放射線被曝線量に関するデータであっても良い。
【００２６】
これらの特定データは、境界条件として使用され、医療職員によって解剖学に基づく遺伝的最適化アルゴリズムに入力、又は、例えば、撮像手段を使用して得られた前記画像データから前記アルゴリズムによって決定・確定される。
【００２７】
線量最適化は、例えば、前立腺癌の治療の場合、規定線量で治療されるように事前選択された解剖学的部分又は計画標的体積（ＰＴＶ）を包含することと、周囲の組織及び膀胱や尿道など特定の繊細な器官（ＯＡＲ、要注意臓器）を線量から保護することなど、競合する多くの目的を考慮せねばならない。これらの目的は、個々の目的関数の加重和によって形成された単一の目的関数ｆ_Ｔｏｔに合成される。最適化アルゴリズムによって発見されたｉ番目の目的の最適値ｆ^＊ _ｉは、使用ウェイト（重要度係数）に依存するが、特に３以上の目的に対しては重要度から目的空間への写像は複雑なので、最良の可能な結果ではないこともある。解が満足なものでない場合、治療計画者は、別の重要度係数集合で最適化を繰り返すよう求められる。１つの方法は、解が満足な結果を与えない目的の重要度係数を増加させることである。
【００２８】
実際には極少数の組み合わせを検証できるだけなので、この手法では、治療計画者は、「最良の解」を選択するのに必要な可能な値の範囲や競合度に関する全ての情報を得ることは不可能である。試行錯誤法を回避しつつ「最良」の可能な結果を得るために、本発明は、勾配法に基づく多目的最適化アルゴリズムを提案、使用する。
【００２９】
このことの重要性は、米国特許第６，３２７，４９０号公報によって認識されており、異なる治療計画を保存し比較する方法が提示されている。この特許において認識されていないのは、エネルギー放出源の位置だけでなく、解の質を決定する重要度係数・境界条件もまた変更する必要がある場合もあるということである。実際の臨床では、必要とされる最適化は単目的ではなく多目的であり、このため計算工程に必要な時間が更に増加してしまうことも多いというのが現実である。その結果、現実に必要とされるのは、非常に高速な線量計算法のための解剖学による最適化技術とインバースプラニング手順である。
【００３０】
ｉ番目のサンプリング点における線量ｄ_ｉ（ｘ）は、次式で計算される。
【００３１】
【数４】

ただし、Ｎ_ｄはソース数、ｘ_ｊ ^２はｊ番目ソース滞留位置の滞留時間、ｄ~_ｉｊはｉ番目線量計算点及びｊ番目ソース滞留位置のカーネル値である。ｄ~_ｉｊの線量計算ルックアップテーブル（ＬＵＴ）は、前処理工程で計算、格納される。Ｎ_Ｓ個のサンプリング点の線量計算には、Ｎ_ＳＮ_ｄ回の乗算とＮ_Ｓ（Ｎ_ｄ−１）回の加算が必要である。
【００３２】
三次元線量分布の計算のための高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による重畳積分技法が１９８６年にボイヤー（Ｂｏｙｅｒ）とモック（Ｍｏｋ）によって提案されている。この技法は計算時間を減らそうとするものである。ＦＦＴによる重畳積分法を利用して、この方法を用いた線量分布の計算に必要な時間は、ソース数には依存しない。角非対称カーネルに対応できないが、ＦＦＴによる方法の利点は、計算時間が、使用する線量測定カーネルの形式に実際上は依存しないということである。我々の分析では、この方法は、ソース数が３００より遥かにに大きければ、従来方法に匹敵する。ラップアラウンド効果の回避は、各寸法にゼロパッディングすることによってのみ回避可能となる。そのため、Ｎ_５個のサンプリング点に対して変換サイズをＮ＝８・Ｎ_Ｓに増加するので、８・Ｎ_Ｓｌｎ（８．Ｎ_Ｓ）個の演算が必要となる。
【００３３】
本発明によるＨＤＲ近接照射線量最適化の目的は、治療対象の解剖学的部分（ＰＴＶ）を少なくとも幾つかの線量値で包含し、且つ、特定の繊細な器官（ＯＡＲ）及び周囲の正常組織は線量値がある特定レベルを超えないように保護することである。分散に基づく目的関数では、危険線量値を超える線量値は、ペナルティーとして平方にされる。目的は、処方線量の最適線量分布の等線量が解剖学的部分の表面に一致するように存在する。この手法を用いれば、周囲の正常組織に対して追加的な目的を使用する必要がない。このため、解剖学的部分の表面に一様に分布したサンプリング点（線量点）の線量分散ｆ_Ｓは、できるだけ小さくすべきである。解剖学的部分、例えば、前立腺内部に過度に高い線量値を回避するように解剖学的部分内部の線量分布分散ｆ_Ｖによって制御を行う。
【００３４】
次の正規化分散が使用される。
【００３５】
【数５】

ここで、ｍ_Ｓ及びｍ_Ｖはそれぞれ解剖学的部分表面上及び解剖学的部分内部における平均線量値、Ｎ_Ｓ及びＮ_Ｖは対応するサンプリング点数である。（ｆ_Ｓ，ｆ_Ｖ）の目的空間は凸であり、勾配法によるアルゴリズムは全パレート面へ収束する。この時特定の繊細な器官を考慮するとすれば、追加目的が各特定器官（ＯＡＲ）に対して算入される。
【００３６】
【数６】

ここで、Ｎ_ＯＡＲは特定器官におけるサンプリング点数、Ｄ_Ｃ ^ＯＡＲは、このモデルでは、解剖学的部分表面上の平均線量に等しい線量である、処方線量又は基準線量の割合としての対応危険線量である。特定の繊細な器官に対する目的関数は、解剖学的器官に対する目的関数と同一の形式を持つが、それらの特定の器官に対してのみに特有な、危険線量値に対する線量分散を伴う。その導関数は次式で示される。
【００３７】
【数７】

ただし、以下の関係が使用される。
【００３８】
【数８】

ここで、ｄ_ｉ ^Ｓ、ｄ_ｉ ^Ｖ及びｄ_ｉ ^ＯＡＲはそれぞれ解剖学的部分表面上、解剖学的部分内部及び特定器官におけるｉ番目のサンプリング点の線量率、ｄ~_ｉｌ ^Ｓ、ｄ~_ｉｌ ^Ｖ及びｄ~_ｉｌ ^ＯＡＲはそれぞれ解剖学的部分表面上、解剖学的部分内部及び特定器官内部におけるｉ番目のサンプリング点とサンプリング点へのｌ番目のソース滞留位置に対する線量カーネル、及びＮ_ｄはソース滞留位置数である。
【００３９】
目的値及び導関数を計算する従来方法は、次のＮ_Ｓ×Ｎ_ｄ行列Ｋ~^Ｓとしてのルックアップテーブルｄ~^Ｓ _ｉαが考えられる。
【００４０】
【数９】

ｄ ^ＳＴ＝（ｄ^Ｓ _１，ｄ^Ｓ _２，．．．，ｄ^Ｓ _ＮＳ）を線量値ｄ_ｉ ^Ｓのベクトルと滞留時間ｔ ^Ｔ＝（ｔ_１，ｔ_２，．．．，ｔ_Ｎｄ）＝（ｘ_１ ^２，ｘ_２ ^２，．．．，ｘ_Ｎｄ ^２）のベクトルとすると、ｄ ^Ｓ＝Ｋ~^Ｓ ｔである。以下、表記上の制限により符号の上につける矢印に変えてベクトルを下線（アンダーバー）で表す。
【００４１】
従来の手法は、線量値及び目的値とその導関数を計算するものである。ｄ^Ｓを計算する演算数としては、Ｎ_ｄ．Ｎ_Ｓ個の乗算と（Ｎ_ｄ−１）．Ｎ_Ｓ個の加算を必要とする。Ｋ~^Ｓに必要な記憶量は、Ｎ_ｄ．Ｎ_Ｓ個の浮動小数点である。事前計算された行列を記憶することは、最適化速度の著しい向上のために望ましい。Ｎ_Ｓ個のサンプリング点及びＮ_ｄ個のソース滞留位置の目的関数及び導関数の計算は、それ故、Ｎ_ｄ．Ｎ_Ｓ個というレベルの演算数を必要とする。
【００４２】
線量カーネルルックアップテーブルを用いた目的及び導関数の新たな計算方法
目的関数ｆ_Ｓ及びそのＮ_ｄ個の導関数は、次のようにも記述できる。
【００４３】
【数１０】

目的値とその導関数の演算数を凡そＯ（Ｎ_ｄ・Ｎ_ｄ）個の演算に減らすことができる。ｄ ^ＳＴ＝ｔ ^ＴＫ~^ＳＴを用いると、次式が得られる。
【００４４】
【数１１】

Ｄ^Ｓは対称（Ｄ^Ｓ _αβ＝Ｄ^Ｓ _βα）なＮ_ｄ×Ｎ_ｄ行列である。Ｋ~^Ｓを一次線量カーネル行列、Ｄ^Ｓを二次線量カーネル行列と呼ぶ。
【００４５】
項ｍ_Ｓ、ｍ_ｓ ^２及びΣｄ_ｉ ^Ｓｄ~_ｉβ ^Ｓ（ｉは１からＮｓまで）は次の関係を用いてＫ~^Ｓから計算することができる。
【００４６】
【数１２】

ここで、Ｓ ^ＳＴ＝（１／Ｎ_Ｓ）（１，１，１，．．．，１）はＮ_Ｓ次元ベクトルであり、
【数１３】

である。
【００４７】
行列表現より、次の各項は次のように分析的に記述される。
【００４８】
【数１４】

ここで、
【数１５】

である。目的ｆ_Ｖには、対応行列Ｋ~^Ｖ及びＤ^Ｖが必要とされる。Ｄ^Ｓ及びＤ^Ｖは、前処理工程で一旦計算しておくことができるが、必要なのは１〜２秒だけである。
【００４９】
式（１）〜（３）は、各式の右辺が直接サンプリング点数に依存しないので、最適化時間を増加しないで解剖学的部分におけるサンプリング点数を増加することができることを示す。これは、計算コストを増加させないで精度を上げられることを意味する。
【００５０】
この新たな手法を用いれば、演算数はサンプリング点数に依存しない。行列Ｋ~^Ｓ及びＫ~^Ｖを記憶する必要はなくなる。線量最適化には、行列Ｄ^ＳとＤ^Ｖ及びＮ_ｄ次元ベクトルＫ~^ＳＴ Ｓ ^ＳとＫ~^ＶＴ Ｓ ^Ｖを必要とするだけである。行列Ｋ~^Ｓ及びＫ~^ＶがＮ_Ｓ・Ｎ_ｄ個及びＮ_Ｖ・Ｎ_ｄ個記憶されなければならないのに対して、対称行列Ｄ^ＳとＤ^ＶはＮ_ｄ（Ｎ_ｄ＋１）個記憶すれば良い。つまり、記憶量はサンプリング点数に依存しない。
【００５１】
重要なことは、この新規なアルゴリズムは、一般に、近接照射療法（ＨＤＲ及びシード）及び外部ビーム放射線療法に普通に用いられる次の形式の目的（及びその導関数）に適用可能であるということである。
【００５２】
【数１６】

ここで、Ｄ_ｉはｉ番目のサンプリング点に対する目標線量、Ｎはサンプリング点数である。この形式の目的ｆ_２とｆ_３は、線量を最小化させねばならない周辺正常組織のために使用される。ｆ_２は積分線量の大きさであるが、ｆ_３ではｆ_２よりも強く高線量値にペナルティーが課せられる。
【００５３】
外部ビーム放射線療法及び強度変調ビーム放射線療法（ＩＭＲＴ）にとって、そのカーネル行列の疎行列特性のため、サンプリング点密度をビームレット当たりの平均サンプリング点数がビームレット数よりも大きくなるようにさえすれば利益がある。
【００５４】
更に、インバースプラニングシステムのカーネルは解剖学に関する目的関数の計算に基づくので、この新規な方法が上記式１〜３に記載のように実現されるときには同様な利益が期待されることは明白であると言える。
【００５５】
特定器官用に最適化するために、目的関数と導関数は、Θ（ｄ_ｉ ^ＯＡＲ−Ｄ_Ｃ ^ＯＡＲｍ_Ｓ）で表現されるｄ_ｉ ^ＯＡＲ＞Ｄ_Ｃ ^ＯＡＲｍ_Ｓとなる項だけで作られる。サンプリング点の大部分はＤ_Ｃ ^ＯＡＲｍ_Ｓよりも小さい線量値を持つ。以下のコーシー・シュワルツ・バンジャコフスキ（Ｃａｕｃｈｙ−Ｓｃｈｗａｒｚ−Ｂｕｎｊａｋｏｖｓｋｉ）不等式を使用して、これらの線量値の一部の計算を回避することができる。
【００５６】
【数１７】

ｉ番目のサンプリング点の線量ｄ_ｉに関しては、次式となる。
【００５７】
【数１８】

量
【数１９】

は各反復において１度だけ計算されるのに対して、Ｎ_Ｓ個の定数
【数２０】

は前処理工程で計算、格納可能である。ｒ・ｐ_ｉ＜Ｄ_Ｃ ^ＯＡＲｍ_Ｓならば、ｄ_ｉ＜Ｄ_Ｃ ^ＯＡＲｍ_Ｓとなり、さもなければ、ｄ_ｉを計算する必要がある。不等式による線量推定が余り上手く行かなかったとしても、１サンプリング点に付き１つの乗算を使用するだけで特定器官における大部分のサンプリング点の線量値の計算を回避することができる。
【００５８】
より良い推定は、以下の関係を用いて得ることができる。
【００５９】
【数２１】

ここで、Ｎ_ｄは２つのほぼ等しい項Ｎ_１及びＮ_２に分割される。即ち、Ｎ_ｄ＝Ｎ_１＋Ｎ_２である。
【００６０】
２つの項
【数２２】

及び
【数２３】

は、各反復において一度ずつ計算されうるが、２Ｎ_Ｓ個の項
【数２４】

及び
【数２５】

は最適化の前の前処理工程で一度計算され、記憶されるだけである。
【００６１】
この方法は、次の形式の目的関数に拡張することが可能である。
【００６２】
【数２６】

ａ＝２で目的の二次形式が、ａ＝１でレッサード・プリオット（Ｌｅｓｓａｒｄ−Ｐｏｕｌｉｏｔ）目的が、また、ａ＝０でＤＶＨによる目的が得られる。不等式を用いて、ｒ・ｐ_ｉ＜Ｄ_Ｈならば、サンプリング点の一部の線量計算を回避することができる。直腸、膀胱及び正常組織に対しては、この手法によって線量値のかなりの部分の計算が回避される。
【００６３】
提案された線量最適化速度向上方法の中心となる考えは、ここに提示された、近接照射療法で普通に用いられている目的関数とその導関数が、個々の線量値又はその一部を計算することなく計算可能であることである。式（４）〜（６）で与えられる形式の目的では、Ｓ ^STＫ~^S及びＤ^S＝Ｓ ^STＫ~^Sを計算、格納する前処理時間を無視するならば、目的関数値及びその導関数の計算に掛かる演算数はサンプリング点数に依存しない。
【００６４】
本方法によって、解剖学的部分におけるサンプリング点数を数千まで増加して、最適化速度を減少させることなく精度を向上させることができる。標準的な線量最適化と比較すると、この新しい方法は、サンプリング点数が多くなるのにも関わらずかえって速度は向上する。また、この速度向上は少数のソース滞留位置で埋め込みが行われる場合顕著なものになる。その場合、項Ｎ_ｄ ^２が線量値計算のためにこれまで必要であったＮ_Ｓ・Ｎ_ｄよりもずっと小さくなるからである。
【００６５】
２ＧＨｚのＰＣで解剖学的部分において最大１００解及び最大５０００サンプリング点を用いた１００個のソースによる多目的最適化は１０秒未満で行うことができる。Ｎ_Ｓ個のサンプリング点とＮ_ｄ個のソースの記憶量は、凡そ２Ｎ_Ｓ／Ｎ_ｄという除数で減少させることができる。
【００６６】
速度向上は、決定論的アルゴリズムに対してだけでなく、遺伝的アルゴリズムやシミュレーテッドアニーリング法（模擬焼き鈍し法）などの確率論的アルゴリズムに対しても期待される。
【００６７】
高線量制限目的に対しては、１サンプリング点当たり２個の乗算と１個の加算だけを用いた線量値推定によって、サンプリング点の一部の線量値の計算の必要性が回避される。
【００６８】
【発明の実施の形態】
図１は、エネルギー放出源、例えば、放射性シードを前立腺内に埋め込むための公知の装置の種々の要素をごく概略的に示す。患者１は台２の上の切石位に横たわって示されている。テープル２に固定接続されているのはハウジング３である。ハウジング３はロッド４ａを段階的に移動させる駆動手段４を有する。テンプレート５が台２に接続又は搭載される。テンプレートには、中空針９、１０を患者に対して位置決め可能な複数の誘導穴が設けられている（図面せず）。ホルダ６によって経直腸的撮像プローブ７が前記ロッド４ａに固定接続される。ロッド４ａは、駆動手段４によって患者に対して遠近する方向に移動可能である。撮像プローブ７は超音波プローブであっても良い。
【００６９】
針９は、テンプレート５に対して適当な位置に前立腺を固定するために使用される。多数の針１０がテンプレート５経由で前立腺１１の適当な位置に固定される。テンプレート５は、針１０の相対位置を二次元で決める。針１０はその遠位端で開口し、生体適合性、好適には生体吸収性ワックスの栓によって封止される。前記ハウジング３には、シード装填ユニット８が存在する。
【００７０】
前立腺１１への埋め込み用の針それぞれにおけるシードの数と相対位置を決定するために周知の治療計画モジュール１２ａが設けられる。このような治療計画モジュール１２ａは、通常、治療計画プログラムでプログラムされたコンピュータからなる。治療計画モジュール１２ａは、各針のシード数を制御するための制御装置１２経由でシード装填ユニット８に接続される。制御装置１２は独立した装置であっても、シード装填ユニット８又は治療計画モジュール１２ａのいずれかに統合された部分であっても良く、或いは、治療計画モジュール１２ａ又はシード装填ユニット８のソフトウェアで実現されても良い。
【００７１】
図１に示す公知の装置は次のように動作する。患者１は、脊髄又は全身麻酔を受けて切石位で手術台２に横たわっている。（超音波）撮像プローブ７が直腸内に導入されるが、プローブは、撮像プローブ７の視点から見える患者内部、特に前立腺１１の内部の画像が見えるように、信号線７ａ経由で周知の映像画面に接続される。テンプレート５を駆動手段４に取り付け、それによって超音波画像形状とテンプレート５との相関関係を確保する。前立腺１１は１本以上の針９、１０によってテンプレート５、駆動手段４及び撮像プローブ７に対して固定される。その後、更に針１０を１本ずつ超音波誘導の下に体内及び前立腺内に導入していく。
【００７２】
駆動手段４を用いて撮像プローブを直腸内の長手方向に移動させて、各針１０の針深さを制御する。全ての針１０を設置し終えると、それらの前立腺１１との相対位置は、幾つか知られている方法のうちの少なくとも１つの方法で決定される。ある公知な方法では、針１０をどのようにして前立腺に配置すべきか、また、何個の放射性シードをどのような順序で各針１０に配置すべきかを治療計画モジュール１２ａが決定する。針１０における放射性シードの目標配置に関する情報がシード装填ユニット８を制御するのに使用される。
【００７３】
本発明によれば、前記治療計画モジュールは少なくとも１つの治療計画を生成する。そのため、治療計画モジュールは、前記撮像手段の得た画像データを解剖学的部分の三次元画像に変換するために、解剖学的部分内の特定器官、針及びチューブに対して三次元撮像アルゴリズム及び三次元画像区分アルゴリズムを備える。事前計画又は仮想シミュレーションのために少なくとも１つの単目的又は多目的な解剖学による遺伝的最適化アルゴリズムを利用して、前記処理手段は、前記中空針の少なくとも１本の最適な数及び位置と、各中空針内部の前記エネルギー放出源の位置と、各位置における前記エネルギー放出源の滞留時間とを実時間で決定するように構成される一方、事後計画のために、前記処理手段は、実際の針位置と前記エネルギー放出源の各位置における滞留時間とを実時間の三次元画像情報に基づいて決定するように構成される。
【００７４】
図２は、本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるテンプレートを示す。特にテンプレート２０はテンプレートフレーム２５から取り外し可能になっており、該フレームは、図１に関連して説明した撮像手段を変位させるためのステッパ手段に接続される。
【００７５】
本発明によれば、テンプレート２０は、対角線方向に見て３．５ｍｍの中間間隔を置いた針穴２２を持つ格子構造を有する。別の実施例では、テンプレートは、直交方向に見て２．５ｍｍの中間間隔を置いた針穴を持つ格子構造を有する。
【００７６】
具体的な一実施例では、テンプレートは穴を持たない電動テンプレートであり、針は誘導チューブを用いて誘導される一方、誘導チューブは仮想テンプレート格子の各位置に位置決め可能である。この実施例は穴を使用しないので、格子が無く、そのためテンプレート及び治療対象の解剖学的部分に対する針の位置決めに制限が無い。実際には、穴のないテンプレートを使用すれば、格子構造は使用する針の直径にだけ制限される。
【００７７】
図２は、テンプレートの更に具体的な一実施例を示す。図２では、前記テンプレート２０はフレーム２５から取り外し可能である。フレーム２５は前述のようにステッパ手段に接続される。図１の装置に対してフレーム２５及びテンプレート２０を良好に接続、方向付けするために、フレーム２５には、図１の装置における対応開口（図示せず）と協働する位置合わせピン２７が設けられる。
【００７８】
テンプレート２０は、図２に示すようなフレーム２５に適合するサドル形本体２０ａを有する。位置合わせのために、テンプレート２０には、フレーム２５の周囲に存在する対応穴２６ａ〜２６ｂと協働する切欠き２１ａ〜２１ｂが設けられる。
【００７９】
本発明の他の目的は、ＨＤＲ源がその実際の形状寸法で移動中の、体内に挿入されたカテーテル又は針を描写することである。この直接の結果として、本発明の次なる目的は、針又はカテーテル内に存在する線量評価用のサンプリング点を除外することである。これは、他の従来方法と比較して解剖学的部分におけるサンプリング点数を減らし、速度を増加させることに繋がる。
【００８０】
図３に示すように、カテーテル又は中空針は、カテーテル描写点によって明示される。これらの点は、円柱面に対して、それぞれカテーテルを描写する長さと直径で接続される。カテーテルの円柱面及び球面の集合は、金属の直線又はプラスチックの曲線となるカテーテルの形状を描写するのに使用される。
【００８１】
各治療計画を生成するために、本発明の放射線治療計画システムの処理手段は、前記三次元撮像アルゴリズム及び前記三次元画像区分アルゴリズムを用いて複数のサンプリング点からなる集合を１組生成し、勾配法に基づくアルゴリズムを用いて前記サンプリング点それぞれの最適放射線量分布を計算するように構成される。
【００８２】
結果の質は、生成されるサンプリング点の分布次第である。本発明によれば、解剖学的部分（ＰＴＶ）内部、特定の繊細な器官（ＯＡＲ）などの要注意構造内部及び解剖学的部分表面内における線量分布が少数の点（サンプリング点）の線量から推定される。
【００８３】
図４及び５に示すように、生成されたサンプリング点は、治療対象の解剖学的部分の等高線上及び三角測量された表面上に分布される。等高線に基づく方法では、解剖学的部分の両端にはサンプリング点が存在しない。それ故、該表面の大部分は最適化アルゴリズムにとっては未定義であり、結果として生じる等線量は解剖学的部分の等高線によってのみ拘束される。
【００８４】
体積内のサンプリング点は、低食い違い列又は準ランダム分布サンプリング点から生成される。
【００８５】
本発明の他の目的は、擬ランダム分布サンプリング点と対照的に、空隙やクラスター化を回避することである。モンテカルロ（Ｍｏｎｔｅ−Ｃａｒｌｏ）法による生成量は、従来の擬ランダム列よりも遥かに速く収束する。カテーテル内部のサンプリング点は除外される。これによって、ソース滞留位置に非常に近接して生成されることもあるサンプリング点の非常に大きな線量値の影響が減少される。サンプリング点から得られる統計値はそれ故高精度に計算される。
【００８６】
本発明によれば、次の２つの治療計画工程が実施される。
【００８７】
事前計画又はインバースプラニング：
治療対象となる解剖学的部分（ＰＴＶ）の形状、前記解剖学的部分付近及び内部の特定器官（ＯＡＲ）の形状、テンプレートの形状及びその位置を与え、生じる線量分布が、処方線量で解剖学的部分を覆うこと、特定器官において線量値が危険値を超えるのを回避することなど、多様な基準を満足するように、エネルギー放出源の滞留位置及び滞留時間を決定する。
【００８８】
事後計画：
解剖学的部分（ＰＴＶ）の形状、特定器官（ＯＡＲ）の形状、針の所定数と位置、及び各針におけるエネルギー放出源の位置を与え、生じる線量分布が、処方線量で解剖学的部分を覆うこと、特定器官において線量値が危険値を超えるのを回避することなど、多様な基準を満足するように、各位置におけるエネルギー放出源を決定する。
【００８９】
テンプレートによるインバースプラニング
図６は、テンプレートとカテーテルの特徴を規定する。計画ソフトウェアは、パーソナルコンピュータ又はラップトップコンピュータ上で実行され、治療計画生成前に一定の目的、境界、パラメータの設定を許す。針内におけるソースの変位ステップは、アフタローダパラメータにおいて５．０ｍｍに設定されている。これは、２．５ｍｍという値ならばソース数が大きくなり、本発明のアルゴリズムを用いた最適化に多くの時間を要し、５１２ＭＢのＲＡＭが推奨されるからである。「自己賦活」ボタンを押すと、図７のダイアログが現れる。このダイアログは他の器官（又はＶＯＩ、即ち関心体積）を含んでも良い。
【００９０】
このダイアログは自己賦活アルゴリズムのために使用される。解剖学的器官（ＰＴＶ）及び過度の放射線被曝から保護されるべき特定器官（ＯＡＲ）が、ソース滞留位置の対応ＶＯＩからのｍｍ単位の最小距離とともに列挙される。ダイアログは、指定された値より対応ＶＯＩから離れたソース滞留位置だけを選択するために使用される。
【００９１】
対応ボタンが押されたＶＯＩだけが考慮対象となる。この例では、解剖学的部分（ＰＴＶ）外にある直腸は無視される。
【００９２】
ここで、プログラムは、特定器官及び解剖学的部分の形状を考慮しながら解剖学的部分内部で全てのカテーテル・針を移動する。ユーザはここでこれらのカテーテルからなる一組のサブセットだけを採用せねばならない。原理上、これは、融通性があり且つ強健な最適化法を用いることによって自動的に行われる。その場合、真のインバースプラニングとなる。
【００９３】
図８は、処方線量を設定するための「ソースパラメータ」ダイアログを示す。このダイアログは、ソース強度又は活性度及び処方線量を定めるために使用される。これらのパラメータは、最適化アルゴリズムの使用のために与えられなければならない。ソースは、そのＵ単位の強度或いはＧＢｑ又はＣｉ単位の活性度によって特徴付けられる。
【００９４】
その後、図９の「インバースプラニング」ダイアログと図１０の「テンプレート表示とロード」が現れる。図１０は、テンプレートの格子、カテーテル、及びテンプレートから種々の距離だけ離れたＶＯＩを示す。選択されたカテーテルは暗く表示される。選択可能なカテーテルは明灰色で示される。ｚスライドを移動させると、平行平面がテンプレートの法線に沿って、距離ｚで決まるテンプレートからのある所定距離だけ移動される。テンプレート表示では、この平面に対するＶＯＩの交差が解剖学ウインドウ内に示される。
【００９５】
図１１（及び図１０）に示すボタンの１つを選択することでカテーテル密度は選択可能である。
【００９６】
マウスカーソルで１本以上のカテーテル又は針（明灰色のもの以外）を選択することで、選択したカテーテルはオンオフ切り換え可能である。従って、ユーザは治療計画中に使用したいカテーテルを選択することができる。例えば、周辺のカテーテルを１組選択し、それに加えて解剖学的部分内部のカテーテルを１組選択することができる。実行される計算数を制限するために、選択カテーテル又は針の数を１５〜２０に制限することが好ましい。
【００９７】
次に図１２の「形状とサンプリング」ダイアログが現れる。このダイアログには、サンプリング点、ソース滞留位置数及びカテーテル数に関する情報が含まれる。その後、１つの最適化法が選択されなければならないので、図１３のダイアログが現れる。ここで、例えば、決定論的最適化法が最適化法として選択できる。
【００９８】
図１３で最適化オプション設定を選択すると、図１４のダイアログが現れる。放射線治療計画中に考慮されるべき特定器官（ＯＡＲ＝要注意臓器）が選択されなければならない。この場合、直腸は治療対象の解剖学的部分外に位置するので無視出来る。しかし、本例では、前立腺癌が治療対象なので、「尿道」ボタンが選択される。尿道は前立腺内に存在するためである。特定器官が被曝を受けうる危険線量値は、処方線量の割合として設定される。この場合、医療職員によって、尿道は処方線量の５０％以下の線量しか受けないように決定されている。それ故、係数１．５０が入力されている。
【００９９】
このダイアログを用いて、単目的又は多目的最適化が実行可能である。多目的最適化が選択される。最適化後、２０個の解が治療計画システムのユーザ（医療職員）に提示される。本出願人Ｎｕｃｌｅｔｒｏｎ Ｂ．Ｖ．の開発、商品化した治療計画システムＰｌａｔｏ或いは他のシステムは、１組の重要度係数を用いるが、これは推奨されない。というのも、全ての事例に対して１組の重要度係数が適用することはありえないからである。原理上は、１つの解ではなくて無数の解が存在する。
【０１００】
本発明による治療計画システムは、複数の治療計画解からなる１つの代表的な集合を生成しようと試みる。決定論的な方法は最も単純な手法である。勿論、推奨されるのは、より融通性のある、各事例に対して最良の解を発見しうるより多くの解を生成する進化論的方法である。前立腺の事例だけを考えたとしても、常に同様な結果が生じるとは限らない。
【０１０１】
初期化後、本発明の治療計画システムは、解剖学的部分及び特定器官の体積を計算し、サンプリング点を生成して、ルックアップテーブルを埋める。この場合、最適化アルゴリズムは２０組の異なる重要度係数集合を用いて２０回繰り返す。
【０１０２】
最適化工程後、１つの解を選択し結果を見るために、「決定」ボタンを押さなければならない。図１５のダイアログが現れる。「全解の結果表示」ボタンを押すと、図１６のダイアログが現れる。スライダを動かすことによって、ＤＶＨ値が見えるようになっている。これらの値は、最終的な治療計画の決定において使用される。
【０１０３】
ＤＶＨ（１．５００）尿道の欄を選択することによって、当該欄の値が降順で並べ替えられる。図１８を参照。
【０１０４】
図１８では、解剖学的部分（ＰＴＶ）の最良放射線量範囲はこの例では９２．１３％であり、一方尿道の１０．７８５％が処方線量の１．５倍以上の線量値を受ける。医療職員が尿道の線量被曝を１％（図１８では０．７７％）未満にしたい場合は、解剖学的部分（前立腺）の最良範囲は８６．１１５％となる。「ヒストグラム」ボタンを押せば、例えば、分布が表示される（図１９）。
【０１０５】
決定論的アルゴリズムは、解剖学的部分表面に対する線量正規化に平均値を用いるので、進化論的アルゴリズムほどには融通性がない。しかし、それでも、図示例では、異なる重要度係数・境界条件で得られた治療計画解の間に極めて大きいものとなり得る差異が見られる。従って、ある方法は、まず特定器官（ＯＡＲ）を、次に解剖学的部分（ＰＴＶ）の線量範囲を、最後に周辺組織の線量を考慮することになっていた。計画者の好みに関わらず、本発明のアルゴリズムは全ての可能な解を生成するので、計画者はどの治療解が最良解であるかを選択することができる。
【０１０６】
尿道の１％が危険線量値より大きな値を受けても良いと決定されたとすると、治療解番号１５が図２０（図１６及び１８も参照）で選択される。リスト中の解番号１５を選択すると、「単一解の承認」ボタンを押し、等線量分布を見るには図２０で「選択した解の等線量」ボタンを押す。
【０１０７】
図２１で「３Ｄ」ボタンを選択すると、等線量値が記され、表示される（ここでは１×処方値及び２×処方値の等線量）。次に２つの３Ｄ等線量分布が表示されることになる。
【０１０８】
埋め込み後最適化
埋め込み後最適化は、ソース滞留位置が与えられることを想定したものである。これは、原理上、ＮｕｃｌｅｔｏｎのＰＬＡＴＯシステムがインバースプラニングと称するものである。埋め込み後最適化を作動させると、治療計画システムはＶＯＩＳ及びカテーテルを装着し、図２２の「自己賦活」ダイアログが現れる。
【０１０９】
「ＯＫ」ボタンを押すと、図２３の「ソースパラメータ」ダイアログが表示される。ソースパラメータを選択して「ＯＫ」ボタンを押すと、システムはいきなり図１３の最適化工程で再開する。事前計画工程同様、決定論的最適化アルゴリズムが選択可能である。複数の治療解を生成する工程は、その場合、事前計画工程で用いたものと同じである。
【図面の簡単な説明】
【図１】公知の装置を概略的に示す図である。
【図２】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるテンプレートを示す図である。
【図３】カテーテル又は中空針をカテーテル描写点によって表示する方法を示す図である。
【図４】生成されたサンプリング点を示す図である。
【図５】生成されたサンプリング点を示す図である。
【図６】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図７】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図８】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図９】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１０】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１１】図１０のダイアログにおいて表示されるボタンを拡大して示す図である。
【図１２】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１３】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１４】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１５】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１６】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１７】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１８】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図１９】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図２０】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図２１】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図２２】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【図２３】本発明による実時間放射線治療計画システムで使用されるダイアログを示す図である。
【符号の説明】
２ 台
３ ハウジング
４ 駆動手段
４ａ ロッド
５ テンプレート
６ ホルダ
７ 撮像プローブ
８ シード装填ユニット
９，１０ 中空針
１２ 制御装置
２０ テンプレート
２１ａ，２１ｂ
２２ 針穴
２５ テンプレートフレーム
２６ａ，２６ｂ 対応穴

Claims (29)

1. 動物体から事前選択した１つの解剖学的部分に対して放射線治療を行う際に使用される実時間放射線治療計画システムであり、
   Ａ 前記解剖学的部分に対応する画像データを生成する撮像手段を自動的に位置決めするためのステッパと、
   Ｂ 少なくとも１つの中空針をテンプレートの誘導下に前記解剖学的部分内の１つの位置に挿入するための手段と、
   Ｃ 前記解剖学的部分の容積内で空間的関係を持つ複数の位置を決定し、前記少なくとも１つの中空針を通じて少なくとも１つのエネルギー放出源を前記解剖学的部分内の前記複数の位置に挿入するための放射線送出手段と、
   Ｄ 前記放射線治療を実行するための放射線治療計画を生成するための処理手段とを有し、前記放射線治療計画は、
   治療対象となる前記解剖学的部分の解剖学的形状及び容積内における前記中空針のうち１本以上の針の最適配置方法の数、位置、方向及び評価と、
   放出される放射線量とに関する情報とを含む放射線治療計画システムにおいて、
   前記処理手段は、前記撮像手段で得た画像データを前記解剖学的部分の三次元画像に変換するための、少なくとも前記解剖学的部分内の特定器官と前記針に対する三次元撮像アルゴリズムと三次元画像区分アルゴリズムとを備え、
   少なくとも１つの単目的又は多目的の解剖学による遺伝的最適化アルゴリズムを用いて、
   事前計画又は仮想シミュレーションのために、前記処理手段は、前記少なくとも１つの単目的又は多目的の解剖学による遺伝的最適化アルゴリズムを用いて、実時間で前記中空針の最適数及びその少なくとも１本の位置と、各中空針内部の前記エネルギー放出源の位置と、各位置における前記エネルギー放出源の滞留時間とを決定するように構成される一方、
   事後計画用に、前記処理手段は、前記少なくとも１つの単目的又は多目的の解剖学による遺伝的最適化アルゴリズムを用いて、実際の針位置と前記エネルギー放出源の各位置における滞留時間とを実時間の三次元画像情報に基づいて決定するように構成され、
   各治療計画を生成するために、前記処理手段は、前記三次元撮像アルゴリズム及び前記三次元画像区分アルゴリズムを用いて複数のサンプリング点からなる集合を１組生成し、勾配法に基づくアルゴリズムを用いて前記サンプリング点それぞれの最適放射線量分布を計算するように構成され、
   最適放射線量分布の計算のための演算数はサンプリング点数に依存しないことを特徴とする放射線治療計画システム。
2. 前記治療計画を生成するために、前記解剖学に基づく遺伝的最適化アルゴリズムは、特定の動物体関連データ及び／又はシステム関連データ及び／又は放射線関連データを用いることを特徴とする請求項１に記載の放射線治療計画システム。
3. 前記動物体関連データは、前記解剖学的部分の形状と定位及び／又は前記解剖学的部分付近又は内部の特定器官の形状と定位に関するデータであることを特徴とする請求項２に記載の放射線治療計画システム。
4. 前記システム関連データは、テンプレート及び前記動物体の前記解剖学的部分に対するテンプレートの位置及び／又は使用針の寸法及び／又は前記放射線送出手段による前記エネルギー放出源の最小変位距離に関するデータであることを特徴とする請求項２に記載の放射線治療計画システム。
5. テンプレートは、対角線方向に見て３．５ｍｍの中間間隔を置いた針穴を持つ格子構造を有することを特徴とする請求項４に記載の放射線治療計画システム。
6. テンプレートは、直交方向に見て２．５ｍｍの中間間隔を置いた針穴を持つ格子構造を有することを特徴とする請求項４に記載の放射線治療計画システム。
7. テンプレートは穴を持たない電動テンプレートであり、針は誘導チューブを用いて誘導される一方、誘導チューブは仮想テンプレート格子の各位置に位置決め可能であることを特徴とする請求項４に記載の放射線治療計画システム。
8. 前記テンプレートは、自らをテンプレートのフレームから取り外すことができる取り外し可能なサドル形の体表面装着式のテンプレートであることを特徴とする請求項４に記載の放射線治療計画システム。
9. 前記放射線関連データは、前記動物体の前記解剖学的部分への処方放射線量及び前記解剖学的部分付近又は内部の前記特定器官への最大放射線被爆線量に関するデータであることを特徴とする請求項２に記載の放射線治療計画システム。
10. 放射線量分布計算のための勾配法に基づくアルゴリズムは、以下の関係式に基づくことを特徴とする請求項１に記載の放射線治療計画システム。
    

    

    ただし、ｍｓ及びｍｖはそれぞれ治療対象となる解剖学的部分の表面及び解剖学的部分内部における平均線量値、Ｎｓ及びＮｖは対応するサンプリング点数、ｄｉｓ、ｄｉｖ及びｄｉＯＡＲはそれぞれ解剖学的部分の表面、解剖学的部分内部及び特定器官内部のｉ番目サンプリング点における線量率、
    

    

    

    及び
    

    

    はそれぞれ解剖学的部分表面、解剖学的部分内部及び特定器官内部のｉ番目サンプリング点及びサンプリング点に対するエネルギー放出源のｌ番目滞留位置の線量カーネル、Ｎｄは滞留位置数である。
11. 処理手段は、以下のアルゴリズムによって各サンプリング点の線量分散ｆｓ及び解剖学的部分内部での高線量値の発生を最小化するように構成されることを特徴とする請求項１０に記載の放射線治療計画システム。
    

    

    ただし、ｆｖは線量分布分散である。
12. 処理手段は、以下のアルゴリズムによって各特定器官の線量分散ｆＯＡＲを最小化するように構成されることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の放射線治療計画システム。
    

    
13. 前記サンプリング点は、治療対象となる前記解剖学的部分の境界及び／又は前記特定器官の境界及び／又は１本以上の針の位置を示すことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
14. 中空針内部に位置するサンプリング点は、放射線量分布計算から除外されることを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
15. 前記サンプリング点に対して計算された総放射線量が放出される放射線量に等しいことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
16. 放射線量分布の推定及びアルゴリズムｆｓ、ｆｖ及びｆＯＡＲの計算に用いられるサンプリング点は準ランダム数発生器を用いて生成されることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
17. 前記治療計画で仮想決定された各針の位置は、画面上の前記解剖学的部分の三次元画像内に表示され、前記解剖学的部分の現実の位置へ対応中空針を誘導するのに用いられることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
18. 選択された位置において一本ずつ仮想針に取って代わる実際の針を挿入する最中に得られた解剖学的部分の画像に仮想針が同定され、それらの位置が誘導指示子として表示されることを特徴とする請求項１７に記載の放射線治療計画システム。
19. 三次元画像区分アルゴリズム実行後に、遺伝的最適化アルゴリズムが自動的に開始されることを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
20. 事前選択された各解剖学的部分の定義は、前記区分された三次元画像の平行であるが必ずしも隣接しない複数の等高線によって決定される一方、前記隣接等高線間に追加区分が存在するならば、追加中間等高線が挿入されることを特徴とする請求項１〜１９のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
21. 解剖学的部分の三次元画像内から事前選択された解剖学的部位の定義は、直線又は曲線経路によって及びこの経路に垂直な閉鎖曲線によって決定される一方、閉鎖曲線の形状及び寸法は、複数の方法によって経路に沿って変化しても良いことを特徴とする請求項１〜２０のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
22. 閉鎖曲線が固定寸法の幾何学的曲線として定義されることを特徴とする請求項２１に記載の放射線治療計画システム。
23. 事前選択された解剖学的部位は、チューブ状器官及び円又は楕円などの閉鎖曲線として表現される解剖学的部分内の特定器官であり得ることを特徴とする請求項２１に記載の放射線治療計画システム。
24. 中空針はその実際の幾何学的寸法で描写されることを特徴とする請求項２１に記載の放射線治療計画システム。
25. 針の挿入中、動物体における針の現実位置が前記撮像手段によって実時間で可視化されることを特徴とする請求項１〜２４のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
26. 事前計画中、走査及び三次元再編成の後、各仮想針は、漸次、半自動区分された針に置換されることを特徴とする請求項１〜２５のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
27. １本又は数本の仮想針を解剖学的部分において対応する実際の針に置換した後に、実際に埋め込まれた針及び残りの仮想針の位置を含む初期構成を用いて新たな治療計画を開始できることを特徴とする請求項１〜２６のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
28. 前記処理手段は、２以上の治療計画を同時に生成し、全ての治療解のうち最良のものの範囲を提供する少なくとも１つの決定論アルゴリズムを使用することを特徴とする請求項１〜２７のいずれか１項に記載の放射線治療計画システム。
29. 患者である動物体から事前選択した１つの解剖学的部分に対して放射線治療を行うのに使用される放射線治療計画を生成する方法であって、
    治療対象の前記解剖学的部分を撮像する工程と、
    治療対象の前記解剖学的部分の解剖学的形状及び体積内における中空針のうちの１本以上の針の数及び位置と、放出される放射線量とに関する仮想情報を含む、前記放射線治療を行うための治療計画を生成する工程とを含む方法において、
    前記解剖学的部分内の特定器官、針及びエネルギー放出源に対する三次元撮像アルゴリズムと三次元画像区分アルゴリズムを用いて前記撮像手段で得た画像データを解剖学的部分の三次元画像に変換する工程と、
    少なくとも１つの単目的又は多目的の解剖学による遺伝的最適化アルゴリズムを用いて、
    事前計画又は仮想シミュレーションのために、実時間で前記中空針の最適数及びその少なくとも１本の位置と、各中空針内部の前記エネルギー放出源の位置と、各位置における前記エネルギー放出源の滞留時間とを決定し、
    事後計画のために、実際の針位置と前記エネルギー放出源の各位置における滞留時間とを実時間の三次元画像情報に基づいて決定する工程とを有することを特徴とする方法。

Images