JP5555826B2 - Ｉｍｒｔ検証のための方法およびデバイス - Google Patents

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Description

本発明は、一般に、放射線を数回照射するために使用される強度変調放射線治療(IMRT)に関するものである。より具体的には、本発明は、対応する治療計画と比較される3D線量分布を計算し、さらにはIMRTにおける品質保証(QA)を可能にする方法およびデバイスに関するものである。本発明は、さらに、前記QAを行うときに検出される誤りを是正するための方法およびデバイスに関するものである。
IMRTは、一種の原体照射療法であり、放射線量を整形して、標的領域の形状に近づけるものである。より具体的には、IMRTは、コンピュータ制御X線または電子ビームを使用して、悪性腫瘍または腫瘍内の特定領域に正確な放射線量を照射する先進的な高精度放射線治療法である。ところで、これは非悪性腫瘍を治療するためにも使用されうる。放射線量は、できる限り、健全な周辺組織への放射線被曝を最小限に抑えつつより高い放射線量を腫瘍に集束させるような方法で放射線ビームの強度を変調または制御することにより腫瘍の三次元(3-D)形状に適合するように設計される。IMRTでは、通常、標的に対し患者治療を構成するそれぞれのフィールドの放射線ビーム強度を変化させることができる多葉コリメータ(MLC)を使用する。したがって、健全な周辺組織は、腫瘍が受ける放射線量に比べてかなり少ない放射線量を受ける。それに加えて、また特別な場合について、線量が腫瘍内で変化する場合もありえる。患者の3-Dコンピュータ断層撮影(CT)画像を使用して治療の計画が慎重に立てられる。このような画像は、腫瘍形状への線量に最もよく適合するビーム断面強度パターンを見つけ出すためにコンピュータ化された線量計算と併せて使用される。典型的には、異なるビーム方向から来る複数の強度変調フィールドの組合せにより、隣接する正常組織も保護しながら腫瘍線量を最大にする、個別に調整された放射線量を発生する。IMRT方式では、より高い、より効率的な放射線量を安全に腫瘍に照射することができ、しかも従来の放射線療法に比べて副作用が少ない。線量が増やされない場合でも、IMRTは治療毒性を低減する潜在性を有する。
IMRTの治療計画は、従来の放射線療法に比べて明らかに複雑であり、それぞれの患者に必要な治療計画立案時間が長くなる。従来の照射法と異なり、IMRT治療が複雑であるため、操作者が照射中に、計画された放射線照射シーケンスからの逸脱の可能性を検出することが困難である。
治療を計画する前に、身体検査と病歴審査が実行される。これは、放射線腫瘍医が腫瘍および正常組織の三次元形状を指定する際に使用するCTスキャンを含む。線量測定技師および医療用放射線物理士は、この情報を使用して治療計画を定める。陽電子放射断層撮影法(PET)および核磁気共鳴映像法(MRI)を含む、複数の追加のスキャン法も、IMRT計画立案に必要になることがある。これらの診断画像を用いることで、放射線腫瘍医は腫瘍標的の正確な位置を突き止めることができる。典型的には、IMRTセッションは、シミュレーションの1週間後ぐらいに開始する。典型的には、患者に対するIMRTセッションを、毎週5日間として6週間から10週間続けるようにスケジュールする。
放射線療法の有効性は、線量照射の正確さに依存するので、線量測定誤差を検出するために使用される品質管理作業はきわめて重要である。このような作業手順の例は、治療計画システムにより計算された計画線量の照射の正確さを検証するための測定、および治療装置アイソセンターに対する正確な患者位置決めを確実なものとするための直交ポータル画像の撮像を含む。
IMRTでは、なおいっそう厳格な要求条件をこれらの検証手順に対して課し、それらの手順をなおいっそう本質的なものとする。IMRTフィールド内の線量勾配が高いと、著しく非一様な線量分布を検証する際に、単一点線量測定は不適切なものとなる。治療計画システムにより計算された個々のIMRTビーム線量分布における誤差が発生する場合があるが、それは、多葉コリメータ(MLC)のリーフ間の漏れが、例えば、正確に対処されないからである。治療計画コンピュータから記録および検証システムへのMLCリーフシーケンスファイルの転送における系統誤差、およびビーム照射時のMLCリーフ移動の機械精度における系統誤差が生じる可能性があるため、正確なIMRT検証戦略を用いる必要がある。
米国特許第6,853,702号では、放射線療法において治療検証を行う方法を開示している。この方法では、ビームの中心線に垂直な平面内でビームの領域全体にわたって治療ビームの出力を測定する。これは、患者の前に置いた検出器を使用して行われ、前記測定された出力を使用し、線量アルゴリズムを使用して患者への線量を計算する。図1を参照すると、測定された2D検出器出力10(米国特許第6,853,702号のキャプチャ画像40に対応する)は、線量アルゴリズムおよび線量計算15を実行するコンピュータプログラムを用いて算定3D線量20(前記特許文書の線量分布58に対応する)を取得するために、直接使用される。しかし、この方法は、測定されたフィールド画像がそれぞれのフィールドのアイソセンターにおける光子フルエンス分布を表すという仮定に依存する。一方で測定における電子汚染の存在と、他方で線源の大きさが有限であり線源から検出器までの距離が短いことによる2D分布内の歪みという、少なくとも2つの主要特性により、加速装置ヘッドの近くで測定された2D検出器出力が、アイソセンターで照射される2Dフルエンス分布から区別される。その結果、この方法では、撮像デバイスから電子汚染を遮蔽するためにボーラス材料の著しい増量を必要とする。さらに、この方法は、線量分布58が計算されなければならないアイソセンターでキャプチャされる画像に関して加速装置ヘッドに近いところでキャプチャされた画像内に歪みが入り込むという問題の解決にはならない。
さらに、特許文書WO03/092813では、患者の治療時に使用される検出器を較正する方法が説明されている。この方法は、放射線装置で発生した放射線治療ビームを患者に照射する正確度を検証することを目的としている。図１ａを参照すると、この方法は、主に、2つの放射線照射ステップを含む。第1のステップでは、ファントムへの第1の放射線照射(ステップA)が行われ、時間間隔毎に、ファントム中の照射線量の測定(100)および前記放射線ビームの線源と前記ファントムとの間に配置された情報手段により(例えば、フィルムまたはEPIDなどの撮像システムを使用することにより)収集される放射線に関する情報(200)が関係付けられる(ステップB)。この関係を使用することにより、較正係数(300)を計算することが可能である。この特許文書によれば、前記情報手段は、検出器を使った測定または多葉コリメータのリーフの位置のいずれかとしてよい。第2の放射線照射ステップ(ステップC)で、患者に放射線が照射され、もう一度、放射線照射に関する情報(400)が、再び、前記放射線ビームの線源と前記ファントムとの間に配置された情報手段により収集される。この収集された情報(400)は、次いで、前の較正係数(300)と一緒に分析され(D)、患者に対する全線量(500)を取得する。したがって、この方法は、2回の後続の放射線照射を必要とし、最初の照射はファントムを照射するとき、次の照射は患者を照射するときである。このような方法は、時間がかかり、また正確でもないことは明らかである。さらに、この方法では、患者の実際の治療前に放射線装置の検証を取り扱わない。
したがって、正確な放射線装置および線量検証法を実現するとともに、上述の欠点を克服する簡単で、高速な線量計算を実行する実用的な解決手段は提案されていない。
米国特許第6,853,702号 WO03/092813
Wolfgang A. Tome、「Beam Modelling for a Convolution/Superposition-Based Treatment Planning System」、Medical Dosimetry、第27巻、第1号、11〜19頁、2002年 Nikos Papanikolaou、「Investigation of the convolution method for polyenergetic spectra」、Med. Phys. 20(5)、1993年 Boninら、「A pixel chamber to monitor the beam performances in hadron therapy」、Nuclear Instruments and Methods in Physics research、A519 (2004) - 674〜686頁 Yong Yang、「A three-source model for the calculation of head scatter factors」、Med. Phys. 29(9)、2002年 Anders Ahnesjo、「Collapsed Cone Convolution of Radiant Energy for Photon Calculation in Heterogeneous Media」、Med. Phys. 16(4)、1989年
本発明の目的は、最先端技術の欠点を持たないIMRT検証デバイスおよび方法を実現することである。
とりわけ、本発明の目的は、IMRTに必要な長い、時間のかかる機械品質保証および患者計画検証を短縮することである。
さらに、本発明の目的は、患者の解剖学的構造の3D線量検証を可能にすることにより、患者特有のIMRT検証の最先端の方法を大幅に向上させることである。
本発明の第1の態様による放射線療法装置の検証方法について説明する。この方法は、
所与の放射線治療用に構成可能である、放射線ビームを照射するための放射線療法装置を用意するステップと、
前記標的の前記3D形状、密度分布、および位置を含む、標的の記述または画像を用意するステップと、
前記放射線ビームに垂直な平面内で前記放射線ビームの測定された2D検出器応答を送ることができる電子検出器デバイスを用意するステップと、
一組の機械パラメータおよび一組のビームモデルパラメータ(240)に基づく、前記放射線療法装置のビームモデルを用意するステップと、
設定構成を定める前記一組の機械パラメータおよび前記一組のビームモデルパラメータに値を与えるステップと、
前記一組の機械パラメータを有する前記放射線療法装置で放射線照射を行い、それぞれの設定構成に対する前記放射線ビームにより生じる測定された2D検出器応答を送るステップと、
測定された2D検出器応答、フルエンスアルゴリズム、前記一組の機械パラメータ、前記一組のビームモデルパラメータ、および前記ビームモデルに基づき、放射線ビームに対応する照射光子フルエンス分布を再構成するステップと、
前記再構成された照射フルエンス分布、線量アルゴリズム、および標的の前記記述または画像に基づき3D照射線量分布を計算するステップとを含む。
有利には、本発明の第1の態様による方法は、さらに、検出器モデルを形成するステップと、前記再構成された照射光子フルエンス、前記検出器モデル、および応答計算アルゴリズムに基づき2D検出器応答を計算するステップと、前記計算された2D検出器応答と前記測定された検出器応答とを比較するステップと、新しい値を前記一組の機械パラメータに与え、前記再構成に可能な誤差を組み込むことにより照射光子フルエンスを再構成するステップと、前記計算された2D検出器応答と測定された2D検出器応答との間の値の差がスコアリング関数を最小にするまでこれら4つのステップを繰り返すステップとを含む。
本発明の第1の態様の好ましい一実施形態による、前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータを構成する前記ステップは、治療計画システムから治療計画をインポートすることである。
より有利には、本発明の第1の態様によるこの好ましい実施形態による方法は、さらに、前記インポートされたTPに対応して、標的の前記記述または画像内の計算または予測された3D線量分布をインポートするステップと、照射された3D線量分布を計算または予測された3D線量分布と比較するステップと、前記比較結果から得られる一組のパラメータをレポートするステップとを含む。
本発明の第1の態様の好ましい他の実施形態による、前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータを構成する前記ステップは、一組のユーザ定義仕様を形成することである。より有利には、この方法は、さらに、標的の前記記述または画像内の3D照射線量分布の部分集合を抽出するステップと、RT装置の照射品質を評価するために前記部分集合の一組のパラメータをレポートするステップとを含む。そこで、この方法は、さらに、標的の前記記述または画像において前記3D照射線量分布と前記予測または計算された3D線量分布とが一致しない可能性による、または前記レポートされた一組のパラメータ中に予想外のパラメータ値がある場合の、誤差の可能な発生原因を識別するステップを含む。
有利には、本発明の第1の態様によるこの方法は、さらに、TPに対する修正を提案するステップを含む。
本発明の第2の態様による、放射線療法装置検証のためのデバイスについて説明する。このデバイスは、放射線照射手段、電子2D検出器、主ソフトウェア、本発明の第1の態様による方法を実行するように構成された線量計算モジュールソフトウェアを備える。
従来技術による3D線量計算の方法を表す図である。 従来技術による3D線量計算の他の方法を表す図である。 所与の照射機に最もよく当てはまるビームモデルパラメータセットを見つけることによりビームモデルを所与の照射機に適合させる最先端の方法を表すデータフロー図である。 本発明による方法を表すデータフロー図である。 本発明による他の方法を表すデータフロー図である。 本発明による放射線療法検証のためのデバイスを示す図である。
本発明は、アイソセントリックガントリー直線加速装置から高エネルギーX線を照射する、放射線療法装置とともに、特にビーム変調が多葉コリメータ(MLC)を使って、またはジョーにより行われるIMRT装置とともに使用されることを意図されている。
ビームモデルは、多数のパラメータを含む、一般に放射線療法装置の数学的記述である。これらのパラメータは、例えば、加速装置の特性(エネルギースペクトル、横方向ビーム品質変化)、有効放射線源の形状および位置、ならびにビーム整形デバイスの幾何学的形状および材質に関するパラメータである。フルエンス計算アルゴリズムは、ビームモデルおよび所与のパラメータセットに従ってフルエンスを計算する一組の数学的規則である。計算されたフルエンスの表現(単位、座標系)は、組織内の蓄積線量および/または検出器応答を計算するための追加の計算手順と互換性があるような表現である。基本的なビームモデリング技術の有益な説明は、例えば、Wolfgang A. Tome、「Beam Modelling for a Convolution/Superposition-Based Treatment Planning System」、Medical Dosimetry、第27巻、第1号、11〜19頁、2002年、またはNikos Papanikolaou、「Investigation of the convolution method for polyenergetic spectra」、Med. Phys. 20(5)、1993年にある。
治療機械が照射できるビームのパラメータを確定するために、さまざまな深さに対する深部線量曲線およびビームプロファイルが測定される。次いで、ビームモデルパラメータは、モデル予測と測定された線量測定データとの最良一致が得られるように最適化される。次いで、フィールド変調パターンから得られる三次元線量分布を計算するために、IMRT治療計画システムにおいてこのビームモデルが使用される。さまざまな戦略をTPSで用いて、治療目的にできる限り近いものとなるように機械設定(フィールドの数、フィールド毎の線量、フィールド変調、ガントリー角など)を最適化する。
好ましい一実施形態によれば、本発明は、放射線療法装置検証のための方法に関するものであり、
所与の放射線治療用に構成可能である、放射線ビームを照射するための放射線療法装置を用意するステップと、
標的の3D形状、密度分布、および位置を含む、前記標的(330)の記述を用意するステップと、
治療ビームに垂直な平面内で前記放射線ビームの2D応答(310)を送ることができる電子検出器システムを用意するステップと、
一組の機械パラメータ(250)および一組のビームモデルパラメータ(240)に基づく、前記放射線療法装置のビームモデル(210)を用意するステップと、
前記一組の機械パラメータ(250)および前記一組のビームモデルパラメータ(240)に値を与えるステップと、
前記標的に前記一組の機械パラメータ(250)を有する前記放射線療法装置で放射線照射を行い、このセットのそれぞれの構成に対する放射線ビームにより生じる測定された検出器応答(310)を送るステップと、
測定された検出器応答(310)、フルエンスアルゴリズム(300)、前記一組の機械パラメータ(250)、前記一組のビームモデルパラメータ(240)、および前記ビームモデル(210)に基づき、照射放射線ビームに対応する照射光子フルエンス分布(320、S311)を再構成するステップと、
前記再構成された照射フルエンス分布(320)、線量アルゴリズム(340)、および標的(330)の前記記述に基づき前記標的中の3D照射線量分布(350、S341)を計算するステップとを含むことを特徴とする。
好ましくは、この方法は、さらに、
a.検出器モデル(400)を形成するステップと、
b.前記再構成された照射光子フルエンス(320)、前記検出器モデル(400)、および応答計算アルゴリズム(410)に基づき2D検出器応答(420、S411)を計算するステップと、
c.前記計算された2D検出器応答(420、S430)と前記測定された検出器応答(310)とを比較するステップと、
d.新しい値を前記一組の機械パラメータ(250)に与え、前記再構成に可能な誤差(S431)を組み込むことにより照射光子フルエンス(320、450)を再構成するステップと、
e.前記計算された2D検出器応答(420)と測定された2D検出器応答(310)との間の値の差がスコアリング関数を最小にするまでaからdまでのステップを繰り返すステップとを含む。
好ましくは、前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータ(250)を与える前記ステップは、治療計画システムから治療計画をインポートすることである。
好ましくは、この方法は、さらに、
前記インポートされた治療計画に対応する、予測された3-D線量分布を標的にインポートするステップと、
前記3-D照射線量分布を予測された3-D線量分布(350)と比較するステップと、
前記比較結果から得られる一組のパラメータをレポートするステップとを含む。
好ましくは、前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータ(250)を与える前記ステップは、一組のユーザ定義仕様を与えることである。
好ましくは、この方法は、さらに、
標的内の3-D照射線量分布の部分集合を抽出するステップと、
放射線療法装置の照射品質を評価するために前記部分集合のパラメータのレポートレポートを提供するステップとを含む。
好ましくは、この方法は、さらに、標的内で前記3-D照射線量分布と前記予測された3-D線量分布(350)とが一致しない可能性による、またはパラメータの前記レポート中に予想外のパラメータ値がある場合の、誤差の可能な発生原因を識別するステップを含む。
好ましくは、この方法は、さらに、治療計画への修正を提案するステップを含む。
好ましい一実施形態によれば、本発明は、さらに、放射線療法装置検証のためのデバイスにも関係し、
電子2-D検出器と、
主ソフトウェアと、
線量計算モジュールソフトウェアとを含み、
前記電子2-D検出器、前記主ソフトウェア、および前記線量計算モジュールソフトウェアは上述の方法を実行するように構成されていることを特徴とする。
本発明の好ましい一実施形態では、ビーム方向に直交する平面上に測定結果の二次元マップを形成するために、二次元透過検出器が必要である。ハドロンビーム用のこのような検出器を実現するために使用される技術は、Boninらにより「A pixel chamber to monitor the beam performances in hadron therapy」、Nuclear Instruments and Methods in Physics research、A519 (2004) - 674〜686頁で説明されている。この論文では、32×32ピクセルの正方形のマトリックスに配列された1024個の電離箱の2-Dアレイからなるデバイスを説明している。この技術は、出願人により製造される市販製品であるMatriXXでも使用されており、これは検出器のそれぞれの箱に対し側方電子平衡を成立させることにより光子ビームと併用できるように修正されている。
図2は、所与の照射機に最もよく当てはまるビームモデルパラメータセットを見つけることによりビームモデルを所与の照射機に適合させる最先端の方法を表すデータフロー図である。ステップS1に示されているように、操作者はいくつかの所定の機械設定を選択する。次に、ステップS2およびS3に現在示されているように、モデル化される照射機を使用し、前記所定の機械設定を使用してファントムに放射線照射を行い、検出器手段を使って、線量を測定する。ステップS4で、類似の照射機に対するビームモデルパラメータセットを選択し、前記ビームモデルパラメータセットを使用して、測定と同じ点で線量を計算する。ステップS5において、計算された線量と測定された線量とを比較する。試験S7でユーザがその一致が適切なものであると判定した場合、現在のビームモデルパラメータセット240は、照射機を表すと言われる。そうでなければ、ステップS8に示されているように、手動または自動でビームモデルパラメータセットを修正し、線量計算を実行した後、ステップS5に戻る。
図3は、本発明による方法を表すデータフロー図である。前記ビームモデルパラメータセット240、機械設定250(機械の試運転および所与の治療に対する治療機の設定(エネルギーおよび線量、線量率、MLC位置など)に応じて選択される)、RT装置のビームモデル210、フルエンスアルゴリズム300、および測定された2D検出器応答310に基づき、ステップS311に示されているように、対応するフルエンス320を取得する。このようなフルエンスアルゴリズムの一例は、Yong Yang、「A three-source model for the calculation of head scatter factors」、Med. Phys. 29(9)、2002年において説明されている。
次いで、対応するフルエンス320を、標的の幾何学的形状および密度の記述を表す3D画像330、および線量アルゴリズム340とともに使用して、ステップS341に示されているように標的内の計算された3D線量350を取得する。このような線量アルゴリズムは、例えば、Anders Ahnesjo、「Collapsed Cone Convolution of Radiant Energy for Photon Calculation in Heterogeneous Media」、Med. Phys. 16(4)、1989年で説明されているアルゴリズムである。
前記ワークフローを使用して標的の前記記述内の三次元線量分布を計算することにより、従来技術(例えば、特許文書WO03/092813など)とは対照的に、ファントム中に測定された線量分布を得るために、実際のファントムの放射線照射をもはや必要としないことに留意されたい。したがって、この方法の放射線照射ステップは、ビームの方向にファントムまたは患者を配置せずに1回だけ実行される。
次に図4を参照する。本発明によれば、標的を対象とするフルエンスの満足な計算を実現するために最適化サイクルが実行される。対応するフルエンス320が上述のように確定された後、それに基づき、ステップS411に示されているように、対応する2D検出器応答420を計算する。この応答計算は、検出器手段の表面に入射する粒子のモンテカルロシミュレーションに基づいており、加えられたすべての構築材料(buildup materials)も考慮される。この計算は、デバイスの幾何学的形状を記述する検出器モデル400、および放射線照射に対するデバイス応答を記述する応答計算アルゴリズム410により促進される。次いで、計算された2D検出器応答420と測定された2D検出器応答310との比較が、それらの間の差を定量化するスコアリング関数S430により実行される。このスコアリング関数S430(したがって差)を最小にするために、ステップS431に示されているように、いくつかの照射および/またはモデリング誤差をフルエンスの計算に(例えば、有効リーフ位置、有効透過、有効さねはぎ効果、有効出力、および有効線源位置を調節することにより)直接組み込むことが可能である。フルエンスのこの反復修正がスコアリング関数S430において十分に小さな差に収束する場合、最後の修正されたフルエンス320は、標的を対象とするフルエンスを忠実に表すと考えられ、これは再構成されたフルエンス450として示される。ここでまた、再構成されたフルエンス450を、標的の幾何学的形状および密度の記述を表す3D画像330、および線量アルゴリズム340とともに使用して、標的内の計算された3D線量350を取得する。
この反復法は収束しない場合もあり、この場合、再構成されたフルエンスはなく、むしろ、失敗を示すものとなっている。これは、典型的には、測定された応答が予想された応答と非常に異なる場合、つまり、間違った計画が立てられる、セグメントが省略される、重大なMLC障害が発生するなどの場合に生じる。
3D線量分布は、典型的には100万程度またはそれ以上のデータ点数の大きなデータセットを構成する。したがって、2つのこのような分布を比較するにはいくつかのツールが必要になる。このような一組のツールは、典型的には注目する定義済みの体積(領域)に基づく、異なる種類の線量体積統計量を使用する。最も一般的な線量体積ツールは、線量体積ヒストグラム(DVH)である。他の一組のツールは、3Dデータから2D部分集合を抽出することに基づく。2D部分集合は、典型的には、主軸に対し法線方向にある平面をなす。このような平面上で、線量は、カラーテーブル、等線量線により、または3D曲面として表すことができる。直線は平面上に定義され、線量はこれらの直線にそって抽出され、2Dグラフィックスで表示されうる。さらに、線量値および座標などの点毎の情報は、平面または直線のいずれかの上の1つの点を選択することにより得られる。
標的が、均質な水ファントムである場合、3D照射線量分布と予測された3D線量分布との比較により、一方では、RT装置の照射品質を評価するためのパラメータのレポートを抽出することができ(一組のパラメータ、つまり、平坦度、対称度、半影、フィールド整形、リーフ位置などを定義する)、他方で、前記比較における不一致による誤差または前記パラメータレポート中の予想外のパラメータ値による誤差の可能な発生源を識別することができる。
しかし、標的が何であれ、誤差に応じて、一組の異なる変更を評価し、実行して、RT装置構成、つまり機械設定を修正することができる。可能な活動としては、出力モデリング誤差を補正するようにセグメント重量を調節すること、リーフ先端透過モデリング誤差および/または系統的位置決め誤差を補正するようにMLC/ジョー位置を調節することなどが挙げられる。
図5は、本発明による放射線療法検証のためのデバイスを示す図である。デバイス500は、放射線源ACCにより放射され、コリメータMLCを通じてコリメートされる前記放射線ビームの2D応答310を発生することができる電子検出器510を備える。デバイス500は、さらに、処理手段520a、および上述の方法を実行し、放射線装置の検証を行うことができる線量計算モジュールソフトウェア530を備える。
したがって、本発明を使用することにより多数の利点が得られる。実際、本発明の実施形態により、
・ QAおよび患者計画検証のときに誤差の可能な発生源を素早く識別し、
・ 患者の解剖結果データおよびTPSと無関係の線量アルゴリズムを使用することにより、元のTPSと無関係の患者の解剖結果の3D線量検証を実行し、
・ 腫瘍専門医に、所与の腫瘍実体に対するプロトコルの研究を実施し、異なるTPSおよび放射線源からの結果を比較するためのデータ分析ツールを提供し、
・ MLCの較正手順を簡単に行えるようにし、
・ 均質なファントムだけでなく、直接患者解剖に関して照射線量分布を検証し、
・ 煩わしい、長く続く、最先端の測定および定期的機器QA試験によるグローバルコストを低減することができる。
D 分析
10 測定された2D検出器出力
15 線量計算
20 算定3D線量
58 線量分布
100 測定
200 収集される放射線に関する情報
210 ビームモデル
240 一組のビームモデルパラメータ
250 一組の機械パラメータ
300 較正係数
310 2D検出器応答
320 照射光子フルエンス分布
330 標的
340 線量アルゴリズム
350 3D照射線量分布
400 情報、検出器モデル
410 応答計算アルゴリズム
420 2D検出器応答
450 照射光子フルエンス
500 患者に対する全線量、デバイス、放射線療法装置
510 電子検出器
520a 処理手段
530 線量計算モジュールソフトウェア

Claims (13)

  1. 放射線療法装置検証のための方法であって、
    所与の放射線治療用に構成可能である、放射線ビームを照射するための放射線療法装置(500)を用意するステップと、
    標的の3D形状、密度分布、および位置を含む、標的(330)の記述または画像を用意するステップと、
    前記放射線ビームに垂直な平面内で前記放射線ビームの測定された2D検出器応答(310)を送ることができる電子検出器デバイスを用意するステップと、
    一組の機械パラメータ(250)および一組のビームモデルパラメータ(240)に基づく、前記放射線療法装置のビームモデル(210)を用意するステップと、
    設定構成を定める前記一組の機械パラメータ(250)および前記一組のビームモデルパラメータ(240)に値を与えるステップと、
    前記一組の機械パラメータ(250)を有する前記放射線療法装置(500)で放射線照射を行い、それぞれの設定構成に対する前記放射線ビームにより生じる測定された2D検出器応答(310)を送るステップと、
    前記測定された2D検出器応答(310)、フルエンスアルゴリズム(300)、前記一組の機械パラメータ(250)、前記一組のビームモデルパラメータ(240)、および前記ビームモデル(210)に基づき、前記放射線ビームに対応する照射光子フルエンス分布(320、S311)を再構成するステップと、
    前記再構成された照射フルエンス分布(320)、線量アルゴリズム(340)、および前記標的(330)の前記記述または画像に基づき3D照射線量分布(350、S341)を計算するステップとを含み、
    前記照射光子フルエンス分布を再構成するステップの後で、かつ前記3D照射線量分布を計算するステップの前に、前記方法は、
    a.検出器モデル(400)を形成するステップと、
    b.前記再構成された照射光子フルエンス(320)、前記検出器モデル(400)、および応答計算アルゴリズム(410)に基づき2D検出器応答(420、S411)を計算するステップと、
    c.前記計算された2D検出器応答(420、S430)と前記測定された2D検出器応答(310)とを比較するステップと、
    d.新しい値を前記一組の機械パラメータ(250)に与え、前記再構成に可能な誤差(S431)を組み込むことにより前記照射光子フルエンス(320、450)を再構成するステップと、
    e.前記計算された2D検出器応答(420)と前記測定された2D検出器応答(310)との間の値の差がスコアリング関数を最小にするまでaからdまでのステップを繰り返すステップとをさらに含むことを特徴とする方法。
  2. 前記放射線療法装置(500)用の一組の機械パラメータ(250)を与える前記ステップは、治療計画システムから治療計画をインポートするステップであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記インポートされた治療計画によって提供される、前記標的の前記記述または画像内の計算または予測された3D線量分布をインポートするステップと、
    前記3D照射線量分布(350)を前記計算または予測された3D線量分布と比較するステップと、
    前記比較結果から得られる一組のパラメータをレポートするステップとをさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  4. 前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータ(250)を与える前記ステップは、一組のユーザ定義仕様を与えるステップであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  5. 前記標的(330)の前記記述または画像内の前記3D照射線量分布の部分集合を抽出するステップと、
    前記放射線療法装置の照射品質を評価するために前記部分集合の一組のパラメータをレポートするステップとをさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。
  6. 前記標的(330)の前記記述または画像において前記3D照射線量分布(350)と予測または計算された3D線量分布とが一致しない可能性による、またはレポートされた一組のパラメータ中に予想外のパラメータ値がある場合の、誤差の可能な発生原因を識別するステップをさらに含むことを特徴とする請求項4または5に記載の方法。
  7. 所与の放射線治療用に構成可能である放射線療法装置(500)の検証のためのデバイスであって、
    放射線照射手段と、
    放射線ビームに垂直な平面内で前記放射線ビームの測定された2D検出器応答(310)を送ることができる電子2D検出器デバイス(510)と、
    処理手段(520)であって、
    標的の3D形状、密度分布、および位置を含む、前記標的(330)の記述を用意するステップと、
    一組の機械パラメータ(250)および一組のビームモデルパラメータ(240)に基づく、前記放射線療法装置のビームモデル(210)を用意するステップと、
    設定構成を定める前記一組の機械パラメータ(250)および前記一組のビームモデルパラメータ(240)に値を与えるステップと、
    前記測定された2D検出器応答(310)、フルエンスアルゴリズム(300)、前記一組の機械パラメータ(250)、前記一組のビームモデルパラメータ(240)、および前記ビームモデル(210)に基づき、前記放射線ビームに対応する照射光子フルエンス分布(320、S311)を再構成するステップとを実行する処理手段(520)と、
    前記再構成された照射フルエンス分布(320)、線量アルゴリズム(340)、および前記標的(330)の前記記述に基づき前記標的の前記記述中の前記3D照射線量分布(350、S341)を計算する線量計算モジュールソフトウェア(530)とを備え、
    前記照射光子フルエンス分布を再構成するステップの後で、かつ前記3D照射線量分布を計算するステップの前に、前記処理手段は、さらに、
    f.前記電子2D検出器用の検出器モデル(400)を形成するステップと、
    g.前記再構成された照射光子フルエンス(320)、前記検出器モデル(400)、および応答計算アルゴリズム(410)に基づき2D検出器応答(420、S411)を計算するステップと、
    h.前記計算された2D検出器応答(420、S430)と前記一組の機械パラメータ(250)を有する前記放射線療法装置で放射線照射したときに前記測定された検出器応答(310)とを比較するステップと、
    i.新しい値を前記一組の機械パラメータ(250)に与え、前記再構成に可能な誤差(S431)を組み込むことにより前記照射光子フルエンス(320、450)を再構成するステップと、
    j.前記計算された2D検出器応答(420)と前記測定された2D検出器応答(310)との間の値の差がスコアリング関数を最小にするまでf)からi)までのステップを繰り返すステップとを実行するデバイス。
  8. 前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータ(250)を与える前記処理手段は、治療計画システムからの治療計画を使用することを特徴とする請求項7に記載のデバイス。
  9. 前記処理手段は、
    インポートされた治療計画に対応して、予測された3D線量分布を前記標的にインポートするステップと、
    前記3D照射線量分布(350)を前記予測された3D線量分布と比較するステップと、
    前記比較結果から得られる一組のパラメータをレポートするステップとを実行するようにさらに適合されることを特徴とする請求項8に記載のデバイス。
  10. 前記放射線療法装置用の一組の機械パラメータ(250)を与える前記処理手段は、一組のユーザ定義仕様を与えることを特徴とする請求項7に記載のデバイス。
  11. 前記処理手段は、
    前記標的の前記記述内の前記3D照射線量分布の部分集合を抽出するステップと、
    前記放射線療法装置の照射品質を評価するために前記部分集合のパラメータのレポートを提供するステップとを実行するようにさらに適合されることを特徴とする請求項10に記載のデバイス。
  12. 前記処理手段は、前記標的の前記記述において前記3D照射線量分布(350)と予測された3D線量分布とが一致しない可能性による、またはパラメータの前記レポート内に予想外のパラメータ値がある場合の、誤差の可能な発生原因を識別するステップを実行するようにさらに適合されることを特徴とする請求項11に記載のデバイス。
  13. 治療計画への修正を提案するようにさらに適合されることを特徴とする請求項12に記載のデバイス。
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