JP6182678B2 - 放射線治療計画の選択 - Google Patents

Description

本発明は、放射線療法、特に、患者の放射線治療計画の選択に関する。

一般にスケジューリング、特に放射線治療のスケジューリングには、ある面では複雑な問題を有することがよく知られている。放射線療法を行う大きな診療所では複数の治療マシンを使用して、毎日多数の患者を治療することがある。このような施設では、治療を手動でスケジューリングすることは、しばしば煩雑化することがある。放射線治療を効率的にスケジューリングするために特別に設計されたコンピュータプログラムを使用して、コンピュータ支援スケジューリングが時々行われている。こうしたコンピュータ支援スケジューリングでは、診療所内の複数の治療セッションをできるだけ効率的にスケジューリングするために種々のアルゴリズムが用いられる場合もある。スケジューリングでは、計画された治療にかかる時間、治療をスケジュールされた患者の状態など、種々のパラメータが考慮されることもある。

患者の治療の際に用いられるパラメータを定義する治療計画は、通常、実際の治療よりかなり前に、時には数週間前に決定される。治療計画は、しばしば、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャンなどの患者の体内画像に基づいて決定され、例えば、治療技術、治療モダリティ、及びビームパラメータ（例えば、送達されるべき放射線ビームの数、入射角、形状、強度など）などの治療パラメータを指定する。決定されたパラメータ及びこのように定義された治療計画は、ある面では治療を送達するのに用いられるマシンのタイプに特異的となる。例えば、標的（腫瘍など）に送達される規定レベルの最小放射線量及び種々のリスク臓器（ＯＡＲ）への最大許容線量の面から、治療の臨床的目標は、通常、放射線腫瘍医によって定義される。次いで、治療計画者は、これらの目標を実現するために、正常な組織を温存しながらできる限り標的を治療する線量分布が得られるように治療計画を決定する。通常、治療計画の決定には治療計画システムが用いられる。逆方向治療計画では、被検者内の線量分布が所望の線量に最も近く合致するような治療パラメータの組を見つけ出すために最適化アルゴリズムが使用される。治療計画者は、時には、同じ治療モダリティ及び技術に基づいて、又はいくつかの他の利用可能な治療モダリティ又は治療技術に基づいて、複数の代替的な計画を作成する。治療計画者及び／又は放射線腫瘍医は、次いで、代替的な治療計画の最良の候補を選ぶ場合がある。複数の治療計画を決定してそこから選ぶ理由は、どの種類の治療計画が特定のケースに最も効果的となるかを事前に予見するのがしばしば難しいためである。

放射線治療は、通常、小分けされる、すなわち、総計画線量のうちの一部が日々照射され、治療時間はしばしば数週間にわたる。このため、治療計画が決定された時点で、治療計画に係る複数の治療セッションのスケジューリングを、手動で又はコンピュータ支援スケジューリングを用いて（半）自動的に行うことになる。

治療計画を決定及びスケジューリングするための従来技術に係るプロセスは、診療所での治療マシン又は他の利用可能なリソースの効率的な使用を提供していない。

本発明の目的は、これらの欠点を克服する又は少なくとも緩和すること、特に、放射線治療に関連して用いられる１つまたは複数のリソースの利用向上を図ることである。

本発明の一態様によれば、患者に関する少なくとも２つの代替的な放射線治療計画を含む治療計画の組から患者に関する放射線治療計画を自動選択するための方法が提供される。好ましくは、自動選択は、プロセッサで行われ、少なくとも、
少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のそれぞれの計画品質と、
少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のそれぞれに係る治療に必要なリソースと、
リソースの利用可能性と、
に基づいている。

本発明の別の態様によれば、コンピュータプログラム製品が提供される。好ましくは、コンピュータプログラム製品は、コンピュータ上で実行されるときにコンピュータに患者に関する放射線治療計画を自動選択するための方法を行わせる、コンピュータ可読命令を含む。

本発明のさらに別の態様によれば、コンピュータシステムが提供される。好ましくは、コンピュータシステムは、患者に関する放射線治療計画を自動選択するためのコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムを記憶した少なくとも１つのメモリに結合されるプロセッサを備え、プロセッサは、コンピュータ可読命令を実行するように構成される。

したがって、本発明は、各患者に関して、代替的な治療計画の組から、患者の治療と、例えば治療マシンなどのリソースの使用の両方について、診療所内のリソースの利用可能性を考慮して最適な治療計画を自動的に選択することによって、上記で定義された目的を達成する。したがって、代替的な候補治療計画が患者に利用可能な場合、計画の自動選択は、必要なリソースに関連して計画品質に基づいて行われるだけでなく、そのときのリソースの利用可能性にも関連して行われる。そのため、多くのリソースを必要とする治療計画を、リソースの利用可能性が高いときには自動的に選択し、リソースの利用可能性が低いときには自動的に却下することができる。後者の状況は、一般に、いくつかの特定のリソースを必要とする「高度な」治療の最大の恩恵をどの患者が受けのるか十分な分析を必要とするであろう。しかしながら、本発明によれば、患者に最も適した治療計画が、現状に従って常に選択されることになる。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも２つの代替的な放射線治療計画の１つまたは複数は、代替的な放射線治療計画で別に計画された線量に基づいて決定される自動的に決定された治療計画である。これにより、複数の代替的な治療計画を、最小限の手作業を用いて容易に決定することができる。

いくつかの実施形態によれば、計画の選択は最適化プロセスを含み、複数の患者に関する複数の代替的な放射線治療計画が組み合わされた計画品質は、選択された放射線治療計画に係る治療を送達するのに必要なリソースがリソースの利用可能性を上回ってはならないという制約を条件として最適化される。これにより、患者のグループの全体の計画品質を最適化し、すべての患者の治療計画を同時に選択することもできる。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも２つの代替的な放射線治療計画の少なくとも１つまたは複数は、２つの異なる放射線治療計画の組み合わせに基づく組み合わされた計画であり、組み合わされた計画の計画品質は、２つの異なる放射線治療計画の計画品質の組み合わせに基づいている。したがって、利用可能なリソースを考慮した最適な異なる治療技術及び／又はモダリティの組み合わせが患者に対して決定されることになる。

いくつかの実施形態によれば、計画の選択は、少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のそれぞれに係る治療の送達までに可能な最短時間に部分的に基づいている。これにより、対応する必要なリソースで治療を遅延なく開始できることを示す治療計画が、計画選択プロセスで好まれることもある。これは、治療をできるだけ早く開始することがしばしば有益であるために有利な場合がある。

いくつかの実施形態によれば、計画の選択は、患者の治療の緊急度を反映する患者優先度に部分的に基づいている。これにより、主として治療が最も急を要するとみなされる患者に関して、対応する必要なリソースで治療を遅延なく開始できることを示す治療計画が好まれることもある。

いくつかの実施形態によれば、少なくとも１人の患者に関する選択された治療計画に対応する放射線治療がスケジュールされる。

本発明のさらなる態様は、詳細な説明及び添付図を考慮することによって明らかとなるであろう。これらは、好ましい実施形態を単に例示するためのものであって、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。

本発明に係る方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る６人の異なる患者に関する治療計画の選択及びスケジューリングのプロセス及び結果を示す図である。 本発明の代替的な実施形態に係る治療計画の選択及びスケジューリングの結果を示す図である。 本発明の例示的な実施形態に係るコンピュータシステムの概略図である。

図１は、本発明に係る方法の異なるステップを示すフローチャートである。

ステップ１０１で、少なくとも２つの代替的な候補治療計画が取得される。候補計画は、少なくともいくつかの態様によれば、互いに異なる。計画は、例えば、光子線（Ｘ線）、陽子線、電子線のいずれかを用いる治療モダリティ、又は任意の他の治療モダリティにおいて異なることもある。代替的に又は加えて、治療計画は、例えば、治療の一部が光子線を用いて行われ、別の部分が陽子線又は電子線を用いて行われるように、異なるモダリティの混合に基づくこともある。別の例として、計画は、用いられる治療技術において異なることもある。種々の異なる治療技術が当該技術分野では公知である。これらは、必ずしもマシンに固有ではなく、しばしば、同じ種類の治療マシンを用いて送達することができる。

光子線ベースの治療を用いるときに適用可能な治療技術の例は、三次元原体放射線治療（３Ｄ−ＣＲＴ）、又は各種の強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）である。異なる方向からの治療ビームを患者に送達することができ、この場合、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）を用いてビームの断面を修正することもできる。ＩＭＲＴでは、例えば、順に管理される複数の異なるＭＬＣ開口を用いて、又はスライディングウィンドウ技術を用いることによって、特定のビームの強度分布を変調することができる。別の治療技術は、ビームが常にオンであり、ＭＬＣ開口部が連続的に変化する間、アークに沿った一定の回転を使用する、強度変調回転放射線治療（ＶＭＡＴ）である。アーク治療の別の例は、ヘリカルトモセラピーであり、この場合、ファンビーム及びビームを変調するためのバイナリＭＬＣコリメータを用いて放射線がスライスごとに（ｓｌｉｃｅ−ｂｙ−ｓｌｉｃｅ）送達される。陽子線治療技術の例は、陽子線ペンシルビームが標的における複数の「スポット」にわたってスキャンされる、アクティブスキャン法、及び線量を横方向に広げるために散乱体が用いられる、受動散乱法である。これらの及び他の治療技術は当該技術分野ではよく知られており、本明細書ではどのようなさらなる説明も必要ではない。

ステップ１０２で、計画の品質と計画に係る治療に必要なリソースに基づいて、リソースの利用可能性を考慮して、計画が選択される。

計画品質の尺度は、多くの異なる方法で決定することができる。計画品質は、少なくとも、例えば、異なる構造体での線量レベル、標的線量整合性又は均一性、患者に送達される総線量などに関係する線量品質に基づいている。用いられる治療モダリティに従って線量の生物学的影響を組み込むことも可能である。これにより、例として、光子線計画と陽子線計画とを比較するとき、陽子線でのより大きな生物学的影響が、陽子線計画の計画品質を決定するときに考慮に入れられることになる。他のパラメータも計画品質に影響を及ぼすことがあり、これは以下でより詳細に説明される。しかし、一般に、治療時間は計画品質の計算に含まれず、それはこのパラメータが、むしろリソース使用に関係しており、より詳細に以下で説明されるようにリソースの利用可能性の観点から考えられるためである。しかしながら、意味のある計画の選択を得るために、すべての候補計画は、好ましくは、用いられる治療技術及び得られる計画品質の観点からすべての候補計画ができるだけ時間効率が良いように、治療時間に関して最適化されている（又は少なくともそうするための努力がなされている）べきである。

一例として、計画品質は、治療の臨床的目標の実現度に基づくこともでき、臨床的目標は、例えば腫瘍医によって定義される。一例によれば、重要な臨床的目標の所定の組を満足させる治療計画だけが候補計画と考えられる。そのとき、治療計画に関する計画品質の尺度は、さらなる臨床的目標の実現に依存する。さらなる臨床的目標を重要性に従って分類することもでき、特定の臨床的目標を満足させることは、結果的に臨床的目標の重要性に係る改善された計画品質スコアをもたらすことができる場合がある。例えば同じ数の臨床的目標を満足させる治療計画を区別するためのいくつかのさらなる線量尺度も計画品質に影響を及ぼすことがある。例えば、患者への平均線量（好ましくは、できるだけ低いべきである）が、計画品質スコアに影響を及ぼすこともある。

いくつかの例示的な実施形態によれば、計画品質は、例えば、患者に関する最良の計画が計画品質スコア１を獲得し、他の計画の計画品質スコアが患者に関する最良の利用可能な計画に対する品質になるように、「最良の」計画（例えば、上記の例を参照すると、ほとんどの臨床的目標を満足させる計画のうち最も低い平均線量を有する計画）に関して正規化される。これにより、異なる患者に関する異なる種類の治療計画の比較が容易になる。例えば、計画品質の異なる尺度が異なる患者に適用されるときに（例えば異なる臨床的目標に起因して）、どの患者がより多くのリソースを必要とする治療から最も恩恵を受けることになるかの評価が容易になるであろう。

当業者には明らかなように、計画品質の尺度は、治療計画の線量データに基づいて多くの他の方法で定義することもできる。有利な場合がある１つの代替は、送達線量の推定される生物学的影響に基づいて計画品質を定義することである。例えば、計画品質は、正常組織障害発生確率（ＮＴＣＰ）モデル（送達線量に起因して出現する正常組織障害の発生確率を反映する）及び／又は腫瘍制御確率（ＴＣＰ）モデル（腫瘍の治癒／制御の確率を反映する）などの従来から用いられている生物学的モデルに基づくこともできる。例えば、Ｐ_＋で表わされることがある、障害を残さない腫瘍の治癒の確率は、計画品質の尺度の基になる関連する量である場合がある。こうした障害を残さない腫瘍の治癒は、正常な組織への重度の損傷を引き起こさずに腫瘍制御を達成する確率、すなわち、
Ｐ_＋＝ＴＣＰ^＊（１−ＮＴＣＰ）
として定義することもできる。

必要な使用及び利用可能性が考えられるリソースは、例えば、治療マシン、人員、部屋、器具、又は治療を行うのに必要な任意の他のリソースに関係することがある。例として、例えば治療計画の任意の関連するパラメータに基づいて手動で又は自動的に推定される場合の、治療に必要な時間又は治療計画の品質保証に必要な時間を、必要なリソースの尺度を定義するのに用いることができる。例えば、時間の現実的な尺度は、治療マシンが関わることになり（例えば患者の準備に必要な時間などを含む）、これは、必要なリソースの尺度として用いられるべきであり、例えば、用いられる治療技術、ビームの数、セグメントの数、モニタユニット（ＭＵ）の数などに関係する所定の基準に応じて自動的に推定することもできる。ＶＭＡＴなどのいくつかの治療技術に関して、治療時間（すなわち、患者の準備を含まない、放射線を送達する時間）が良好に定義され、必要なリソースの尺度をこの治療時間に基づいて容易に推定することができる。

最適化されたリソース使用を提供するべく複数の患者の各々に関する治療計画を選択する１つの方法は、全体の計画品質（すなわち、すべての選択された治療計画の組み合わされた計画品質）がリソースの使用及び利用可能性に関係する制約の下で最適化される、最適化問題を設定することである。こうした方法の例示的な実施形態が、計画品質（Ｑ）及び必要なリソース（Ｔ^ＰＲ、Ｔ^ＰＨ）に関係する計画特性をもつＪ個の代替的な治療計画を各々有するＫ人の異なる患者の組を例示する表１を参照して以下で説明される。

この例示的な実施形態によれば、各患者に関する代替的な計画の組は、１つまたは複数の光子線計画、陽子線計画、及び可能であれば陽子線療法と光子線療法とを組み合わせた１つまたは複数の混合計画も含むことができる。計画Ｐ_１、Ｐ_２、…、Ｐ_Ｊのそれぞれ（異なる数の計画を異なる患者に利用可能な場合がある）は、それぞれの計画品質Ｑ及びそれぞれ陽子線マシンの使用及び光子線マシンの使用に必要な時間量に対応するリソース使用パラメータＴ^ＰＲ及びＴ^ＰＨを有する（表１参照）。リソースの利用可能性に関する制約が用いられない場合、すべての患者は、最高の計画品質を有する治療計画によって定義される治療をスケジュールされることになる。例えば、各患者に関して陽子線計画が最高品質を有する場合、陽子線療法がすべての人に選択されることになる。しかしこれが可能ではない場合、本発明に係る計画選択プロセスは、より多くの量の陽子線放射線療法が光子線ベースの放射線治療と比較して最大の恩恵をもたらす患者を識別することによって、陽子線マシンの最良の使用可能性を見つけ出すことになる。１つの陽子線マシンと、光子線ベースの治療用の１つの従来のライナックとを用いる施設において特定の時間の間にｋ人の患者が治療をスケジュールされる状況を考える場合、特定の時間の間のマシンの利用可能性は、陽子線療法に利用できる最大時間

及び光子線療法に利用できる最大時間

を示す。したがって、この例では、パラメータ

が、リソースの利用可能性を定義する。

異なる患者に関する異なる計画は、例えば異なる数の小分けを用いて、異なる小分けスキームに従って小分けされる場合もある。この例では、パラメータＴ^ＰＲ及びＴ^ＰＨは、対応する治療計画に従ってすべての小分け線量を送達するのに必要なマシン使用時間の総量を定義し、したがって、パラメータ

は、患者に関するすべての治療セッションがスケジュールされることになる時間にわたるマシンの利用可能性を定義する。代替的な実施形態では、パラメータＴ^ＰＲ及びＴ^ＰＨは、単一の治療セッションに関するマシン使用に関係することもあり、パラメータ

は、より短い時間、例えば１日の間のマシンの利用可能性を定義する。

計画品質が、より低い数がより良好な計画を示すように定義されると仮定すると、目標は、すべてのｋ人の患者に関する計画品質の和（それに応じて計画が選択される和因子）を最小にすることであり、すなわち、陽子線マシン使用及び光子線マシン使用全体がそれらのそれぞれの利用可能な最大時間を超過できないことを要求する、制約

を条件として、

で表される。これは結果的に混合整数問題を生じることになり、これは当該技術分野ではそれ自体公知の種々の異なる最適化技術を用いて解くこともできる。例えば、この問題は、分枝限定法、切除平面法、分枝切除法、又は混合整数問題を解くための任意の他のアルゴリズムを用いて解くこともできる。さらに、シミュレーテッドアニーリング又はタブーサーチなどの発見的方法を使用することもできる。これらは単なる例であり、他の代替が当業者には明らかであろう。本発明は、したがって、問題を解決するのに用いられる最適化アルゴリズムの種類に限定されない。

さらに、同じく当業者には明らかなように、より高い数がより良好な計画を示す、計画品質の別の定義を用いる場合、最適化は、全体の計画品質の最適化に関係することになる。

前述の対応する手法は、リソース使用要件及び／又はリソースの利用可能性が複数の離散的な「タイムスロット」に関して定義されるときにも適用可能である。タイムスロットは、所定の長さの短い時間である。単一のタイムスロットの長さは、好ましくは、予約、診断、治療などに用いられるスケジューリングシステムで使用される時間ユニットに対応する。例えば、単一のタイムスロットの所定の長さは、５分又は任意の他の適切な短い時間である場合がある。リソースの利用可能性及び／又は必要なリソース使用を表すのにタイムスロット導入することは、例えば選択された治療計画に係る治療のスケジューリングを容易にするなど、多くの場合に有用であり得る。したがって、利用可能性は、いくつかの連結された「自在な」タイムスロットとして定義される場合があり、必要なリソース使用は、必要な最小数の連結されたタイムスロットとして対応する方法で定義される場合がある。

最も単純な場合、各マシンは各日に一定の数の利用可能なタイムスロットを有し、マシンの使用に中断はないと仮定される。このとき、制約は、各マシンで送達される治療計画に必要なタイムスロットの和が、該マシンに関する利用可能なタイムスロットの数よりも少ないことである。

例えばマシンのメンテナンスが必要とされる又は特定のタイムスロットが既に予約されているなど、マシン使用に中断がある日は、マシンが利用可能なタイムスロットは、連結されたタイムスロットからいくつかのパートに分割されることになる。その場合、連結されたタイムスロットの各パートに対して１つの制約が存在することになる。連結されたタイムスロットの各パートに対する制約は、単純な場合の制約と同じである、すなわち、連結されたタイムスロットのパートの間に送達される計画のタイムスロットの和は、利用可能な連結されたタイムスロットの数よりも少ないか又は等しくなくてはならない。こうした実施形態に係る計画選択プロセスが、図２Ａ及び図２Ｂを参照して以下にさらに例示される。

前述の方法は、結果的に実際にスケジュールされる治療にはつながらないが、指定された時間の間にスケジュールすることが可能な治療計画の最も有益な組を決定するのに用いられる場合がある。したがって、図１を参照すると、ステップ１０３で、選択された治療計画に従って治療をスケジュールすることができる。破線で示されるように、このステップは随意的なものである。選択された治療は、当該技術分野では公知の任意のスケジューリング技術に従って従来の方法で手動で又は自動的にスケジュールすることもできる。治療をスケジューリングするときに、さらに以下で説明されるように、多くのさらなるパラメータが考慮に入れられる場合がある。

図２Ａは、６人の異なる患者に関する治療計画選択プロセス及び治療セッションのスケジューリングを例示する。全体の計画品質を最適化することによって治療計画を選択するために前述の対応する方法が用いられる。この例では、放射線を送達するために２つの同様の治療マシン（直線加速器）Ａ及びＢが使用される。６人の患者のそれぞれの治療セッションがスケジュールされた日の治療マシンのスケジュールを図に例示している。各スケジュールはタイムスロット２０１に分割される。利用可能でないタイムスロット２０２が、スケジュールでは黒色で示される。したがって、治療マシンＡは、連結された利用可能なタイムスロットの３つの別個のパート２０３、２０４、２０５を有し（１つのパート２０３は３つのタイムスロットを有し、１つのパート２０４は２つのタイムスロットを有し、１つのパート２０５は１つのタイムスロットを有する）、治療マシンＢはまた、連結された利用可能なタイムスロットの３つの別個のパート２０６、２０７、２０８を有する（１つのパート２０６は４つのスロットを有し、１つのパート２０７は３つのスロットを有し、１つのパート２０８は２つのスロットを有する）。

異なる治療技術を使用する複数の代替的な治療計画が各患者に対して決定されている（第３の患者、第５の患者、及び第６の患者の各々に対して２つの計画、第１の患者と第２の患者の各々に対して３つの計画、及び第４の患者に対して４つの計画）。この例示的な実施形態では、計画品質は、より高い数がより良好な計画を示すように定義される。例として、患者４を参照すると、計画Ｐ_４１は１１のビームを有するＩＭＲＴ計画、Ｐ_４２はデュアルアークを有するＶＭＡＴ計画、計画Ｐ_４３は７つのビームを有するＩＭＲＴ計画、及びＰ_４４はシングルアークのＶＭＡＴ計画になる。すべての計画は、臨床的に許容できると考えられるが、それらのそれぞれの品質（Ｑ）及び送達に必要な時間（Ｔ）は異なる。これはすべての患者に対して同じ種類の計画が定義されるという要件ではない。図面に示されるように、患者に関する代替的な計画では、治療マシンの使用には、１、２、又は３つのタイムスロットを必要とする。前述の最適化アルゴリズムを用いて、連結された利用可能なタイムスロットのパート２０３〜２０８のそれぞれに関して、連結されたタイムスロットのそれぞれのパートの間の選択された計画に必要なタイムスロットの和が、利用可能な連結されたタイムスロットの数よりも少ないか又は等しくなくてはならないという制約の下で、全体の計画品質が最適化される。

こうした最適化の結果は、計画Ｐ_１２、Ｐ_２２、Ｐ_３２、Ｐ_４１、Ｐ_５１、及びＰ_６１が、それぞれ患者１、患者２、患者３、患者４、患者５、及び患者６に対して選択されることであろう。この治療計画の組は、利用可能なタイムスロットの数及び構成によって定義されるリソースの利用可能性を考慮した、最高の全体の計画品質（ΣＱ＝２９）の可能性をもたらす。図２Ａは、２つのマシンＡ及びＢでの選択された計画の１つの可能なスケジューリング方法を示す。

代替的な実施形態では、利用可能でないタイムスロット２０２が、既にスケジュールされているがスケジュールを組み直すことが可能な治療を表すと仮定すると、リソースの利用可能性の改善により、より高品質の計画の選択が可能になるであろう。リソースの利用可能性に対するこうした修正された制約を伴う最適化は、結果的に最適化された全体の計画品質（ΣＱ＝３０）をもたらすことになる。図２Ｂは、こうした実施形態に係る計画のスケジュールされた選択の例を示す。図面に示されるように、利用可能でないタイムスロット２０２がスケジュールを組み直されている。

図２Ａ及び図２Ｂを参照して前述した例は、例示的なものであり、本発明の理解を容易にするために簡略化されている。したがって、この例では最適なソリューションが容易に識別されるが、例えば前述のコンピュータで実施される最適化プロセスは、本発明に係る治療計画の最適な選択を得るのに必要とされることが理解される。

全体の計画品質を最適化するときに、最低限の計画品質に関する制約を課すこともできる。例えば、治療に関して定義される最小限の数の関連する臨床的目標を満足する計画だけを選択することができる。別の例として、選択された計画と最高の計画品質を有する計画との間の計画品質の最大許容差についての制約、すなわち、｜Ｑ^最良−Ｑ^選択｜＜εを課すこともでき、式中、εは、最高品質の計画と選択された計画との間の品質の所定の最大許容差である。こうした制約は、確実にすべての患者が最適な治療に近い許容できる治療を受けられために用いることもできる。これはまた、必要とされる計画品質すべての妥協が患者間で公平に分散されるという結果に寄与することになる。

前述の例では、最適化で考えられるリソースは治療マシンに関係する。しかしながら、同じく上述のように、他の種類のリソースも考慮に入れることができる。したがって、治療計画の選択が、特定の人員、金融などの他の種類のリソースの利用可能性によって制限される場合、対応する制約、例えば、人員又は金融手段の利用可能性に関係する制約が、計画品質の最適化中に課される場合がある（例えば治療の最大許容総費用を決定する）。

治療計画の選択に影響を及ぼすこともある必要なリソース使用の別の例は、品質保証（ＱＡ）に関係する。多数のビーム及びセグメントを用いるＩＭＲＴ計画などの複雑な治療計画は、治療マシン並びに有能な人員の利用可能性を必要とする、実質的なＱＡ手順を必要とする。したがって、多くの場合、ＱＡに必要とされるリソースは、制限因子である場合がある。このため、ＱＡに必要なリソースは、前述の例示的な実施形態に従って制約としてリソースの利用可能性を用いることによって、全体の計画品質を最適化するときに対応する方法で考えることもできる。

計画のＱＡの複雑さも、最適化された計画の選択に用いられる対応する計画品質に影響を及ぼすのに用いられる場合がある。こうした手法により、最適化中に、入念な時間のかかるＱＡ手順を必要とする複雑な計画にペナルティを課すこともできる。したがって、リソースの利用可能性の制約があっても複雑なＱＡ手順を伴う治療計画を選択可能な場合においても、対応する線量品質を有するより単純な計画が好まれる場合があり、それは、こうした計画が、一般に、より複雑な計画に比べて「より良好な」計画であるためである。すなわち、漏れ及び種々の不確かさ（例えば標的の位置及び運動などに関係する）が、複雑な治療計画、例えば多数のセグメントを含む計画に関する送達線量に対して、比較的より大きい負の影響を与える場合があるためである。

計画品質を特徴付けることもあり、最適化において考えられる場合がある、別のパラメータは、治療のモニタユニット（ＭＵ）の数である。より少ない数のＭＵが一般に有利である。

任意の他の関連するパラメータが、本発明に係る治療計画を選択するプロセスに組み込まれる場合がある。例として、できるだけ早期に患者を治療することが有利であると仮定すると、計画の選択に影響を及ぼすのに治療の遅延を用いることもできる。したがって、遅延なくスケジュールすることができる計画が、近日中にスケジュールすることができない計画に比べて好まれることがある。以下では、こうした最適化された計画選択及びスケジューリングに関係する例が説明される。患者に関する２つの代替的な治療計画が利用可能であると仮定する。第１の計画は、良好な計画品質Ｑ_１を有するが、治療に３０分スロットを必要とし、一方、第２の計画は、劣った計画品質Ｑ_２を有するが、２０分だけのスロットを必要とする。この例では、計画品質は、より低い数がより良好な計画を示すように定義される（すなわち、Ｑ_１＜Ｑ_２）。リソースの利用可能性は、２日間のうちに利用可能な１つの２０分スロットと、６日間のうちに利用可能な１つの３０分スロットを示す。この例示的な実施形態によれば、治療の送達の遅延に応じて治療計画にペナルティが課されるように、治療が遅延される日数ｄに依存する遅延重み係数Ｗ（ｄ）が、治療計画選択プロセスに組み込まれる。したがって、例として、（Ｗ（２）×Ｑ_２）＜（Ｗ（６）×Ｑ_１）の場合、第２の計画Ｑ_２が、劣った計画品質を有するにもかかわらず選択されることになる。

さらなる例として、治療するのに急を要する患者を遅延なくスケジュールすることができる治療計画の選択を好む、特定の患者の治療の緊急度を反映する特定の患者優先度を用いることができる。したがって、例として、遅延重み係数Ｗ（ｄ，Ｐ）は、治療遅延ｄと患者優先度Ｐとの両方の関数とすることもできる。

治療の緊急度を反映する異なる患者優先度Ｐを有する複数の患者のスケジューリングに関係する代替的な実施形態では、前の実施形態に従って全体の計画品質の最適化が行われるが、この場合、計画品質は、前述のように計画の治療遅延ｄに依存する遅延因子Ｗ（ｄ）によって重みづけされる。リソースの利用可能性の情報が、スケジューリングが行われるべき時間内でいつリソースが利用可能であるかに関する（単に利用可能な合計時間だけではない）情報を含む限り、遅延因子は、リソースの利用可能性から直接導出することができる。最適化後に、最高優先度Ｐを有する患者が、第１の利用可能な開始時に、選択された治療計画に係る治療を自動的にスケジュールされる。遅延因子は計画の選択に影響するので、選択された治療計画は、遅延なく又はほとんど遅延なく送達することができる治療を定義する可能性が高い。患者のスケジューリングの結果として、リソースの利用可能性が修正され、いくつかの計画に関する遅延因子が変化することになる。したがって、計画を選択するための最適化プロセスは、更新されたリソースの利用可能性の制約と、影響を受けた計画に対応して修正された遅延因子を用いて、残りの患者に繰り返される。最適化後に、優先度順で次の患者が治療をスケジュールされる。この交互の最適化及びスケジューリングのプロセスは、すべての患者がスケジュールされるまで繰り返される。早期の治療が重要ではない患者（例えば、優先度が低い患者）の治療計画に関して、主として線量品質が計画の選択影響を与えるが、どれだけすぐに治療を開始することができるかによっては影響されないようにするために、遅延因子は用いられない場合がある。

明らかに、これは、どのようにして患者を治療の様々な緊急度に従ってスケジュールすることができるかの単なる一例である。こうしたパラメータを計画選択プロセス及び／又は治療のスケジューリングにどのようにして組み込むかに関する代替的な方法も予想される。

候補治療計画の決定
患者に関する代替的な治療計画のそれぞれは、例えば当該技術分野ではよく知られているように逆方向治療計画を使用する治療計画システムを用いる治療計画者によって決定することもできる。代替的に、治療計画のうちのいくつか又はすべては、自動治療計画方法を用いて決定することもできる。例として、各患者に関して、１つの治療計画を、治療計画者が「手動で」決定することもできる。その後、異なる治療モダリティ及び／又は異なる治療技術を用いる代替的な治療計画を、第１の治療計画の結果に基づいて自動的に決定することもできる。これは、例えば、治療目的として第１の治療計画に対応する線量分布及び／又は１つまたは複数の線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）曲線を用いることによって行うこともできる。こうした最適化は、本明細書では、「線量模擬」と呼ばれ、最適化の目標が、特定の線量分布にできるだけ近く合致する又は「模擬する」線量分布をもたらす治療パラメータの組を見つけ出すことであることを示す。例えば、第１の９つの等距離ビームを用いるＩＭＲＴ計画を手動で決定することもできる。次いで、結果的に得られるＩＭＲＴ計画の線量分布を入力として用いて、代替的なＶＭＡＴ計画が治療計画システムによって自動的に計算される。この手法を用いて、ＶＭＡＴ計画は、ＩＭＲＴ計画に関して得られたのと同じ線量分布を得ることを目的とする最適化プロセスで自動的に決定される。したがって、複数の代替的な計画を、最小限の手作業を用いて容易に決定することができる。

線量模擬は、最適化アルゴリズムを用いる空間線量分布に基づくこともでき、用いられる基準線量目標は、各ボクセルごとに異なり、特異的であり、基準治療計画の線量分布に対応する。代替的に又は加えて、線量模擬は、最適化での計画目標として基準治療計画に係るＤＶＨ曲線を用いる線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）に基づくこともできる。ＤＶＨ曲線は、どのような空間的情報も含まないが、特定の構造体での線量分布の簡単な２Ｄ表現である。したがって、ＤＶＨベースの線量模擬を用いるときに、最適化は、線量体積統計により多く焦点を当て、線量分布の空間的特徴により少なく焦点を当てることになる。線量分布を自動的に模擬するためのさらなる代替として、基準線量フォールオフ関数を、基準治療計画に係る線量分布から求め、計画目標として用いることができる。基準線量フォールオフ模擬は、標的体積の外の特徴的な線量フォールオフ、すなわち、基準線量が標的への距離にどれくらい依存するかを再現するのに役立つ。

異なる計画品質を有する計画の混合
上記の例では、異なる治療技術及び／又は治療モダリティの組み合わせに関係する混合計画を分析するときに、計画及び対応する計画品質が、各計画に関して具体的に決定されるように説明される。すなわち、異なる組み合わせに基づく限られた数の代替的な計画が分析される。代替的な実施形態では、混合計画と、それらの対応する計画品質（及び必要なリソース）は、異なる治療技術及び／又はモダリティに関係する、異なる計画品質を有する、患者に関する少なくとも２つの治療計画の組み合わせに基づいている。これは、理論的には、計画選択プロセスの根拠として用いられる結果的に制限されない数の計画をもたらすことになる。この手法は、例えば、計画品質と必要なリソース使用との両方に関する混合計画の特性が、元の計画の特性の線形の組み合わせとして定義できるときに有利であろう。前述の全体の計画品質を最適化するプロセスは、上で例示された最適化手法のいずれかを用いて容易に実施することもできる。簡単な例として、ＩＭＲＴ計画は代替的なＶＭＡＴ計画に比べてより高い計画品質を有すると仮定する。両方の計画は、規定の線量を対応する数の小分けで送達する。ＶＭＡＴ計画の方がより時間効率が良い場合、及び治療マシンの使用に関する利用可能な時間が制限される場合、いくつかの小分け線量がＩＭＲＴ計画を用いて送達され、いくつかの小分け線量がＶＭＡＴ計画を用いて送達されるという折衷案を定義することもできる。例示的実施例として、６週間の間に３０の小分け線量（各平日に１つの小分け線量）が送達されると仮定すると、この期間中に治療を送達するのに利用可能な合計時間はＴ_ｍａｘであり、ＩＭＲＴの小分けはＸ分を必要とし、ＶＭＡＴの小分けはＹ分を必要とし、最大化された計画品質は、ＩＭＲＴの

の小分けと、ＶＭＡＴで残りの小分けを送達する場合に達成されることになる。

計画品質の制約
前述の例示的な実施形態によれば、全体の計画品質は、リソースの利用可能性に関係する制約の下で最適化される。代替として、最低許容計画品質に対する制約を課し、代わりにリソースの使用などのいくつかの他のパラメータを最適化することもできる。この手法を用いて、すべての患者に関する十分な治療品質を依然として確実にしながら治療効率が最大化される。したがって、これは、結果的に、常時、利用可能な最大量のリソースをもたらすことになる。一例として、依然として十分に高い治療品質を提供しながら、診療所でのすべての放射線治療の総経済費用を最小にすることもできる。

図３は、本発明に係るコンピュータシステム３０１の例を概略で示す。システムは、メモリ３０３に結合されたプロセッサ３０２を備える。さらに、システムは、（例えば、グラフィカルユーザインターフェース、複数の患者に関する異なる治療計画及び／又は治療計画のスケジューリングに関係した情報などを表示するための）ディスプレイ装置３０４、データ入力装置３０５（例えば、キーボード、マウス、又はデータ入力のための任意の他の適切な装置）、及びデータ読み出し／書き込み装置３０６（例えば、光学ドライブ、ＵＳＢインターフェース、又はデータを読み出す／書き込むための任意の他の適切な装置）を含むことができる。プロセッサ３０２は、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）などの任意の種類の装置、又は例えば、１つまたは複数のグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）に基づく任意の種類の並列プロセッサシステムとすることができる。メモリ３０３は、例えばハードドライブなどの情報を記憶及び取得するのに適した任意の種類の揮発性又は不揮発性メモリとすることができる。メモリ３０３は、コンピュータプログラム３０７を記憶している。コンピュータプログラム３０７は、少なくとも１つの治療計画の選択を行うためのコンピュータ可読命令を含み、コンピュータ可読命令は、プロセッサ３０２に伝送され、プロセッサ３０２によって実行されることができる。プロセッサ３０２によって実行されるときに、コンピュータ可読命令は、少なくとも１人の患者に関する代替的な治療計画を取得して、計画品質、必要なリソース、及びリソースの利用可能性に基づいて少なくとも１人の患者に関する治療計画を選択するために、図１に例示される方法を行うことになる。選択された治療計画及び／又は治療計画に関係した任意のスケジューリング情報などの任意の他の関連情報をメモリ３０３上に記憶することができる。コンピュータプログラム３０７はまた、コンピュータプログラム３０７をメモリ３０３にロードする及び／又は異なるコンピューティングシステムに伝送することができるように、非一時的なコンピュータ可読媒体３０８、例えば、ＵＳＢドライブ、ＣＤ−ＲＯＭなどの光学データキャリア、又は任意の他の適切なポータブル情報記憶装置上に記憶することができる。図３を参照して説明されるシステムは単なる例であり、本発明に係るコンピュータシステムは、必ずしもすべての例示されたコンポーネントを備えず、及び／又は例示されない他のコンポーネントを備える場合もある。

本発明は、いくつかの例示的な実施形態を参照して説明されている。これらの実施形態は本発明の原理及び用途の単なる例証であることが理解される。したがって、添付の請求請求の範囲で定義された本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、例証となる実施形態に多くの修正がなされてもよいこと、及び他の構成が考案されてもよいことが理解される。加えて、一実施形態での特徴が、本発明の他の実施形態での特徴と組み合わされてもよいことが理解されるであろう。

Claims (8)

1. 患者に関する少なくとも２つの代替的な放射線治療計画を含む組から前記患者に関する放射線治療計画を自動選択するための方法であって、前記自動選択が、プロセッサで行われ、
   前記少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のそれぞれの計画品質と、
   前記少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のそれぞれに係る治療に必要なリソースと、
   前記リソースの利用可能性と、
   に少なくとも部分的に基づいており、
   前記放射線治療計画の自動選択が最適化プロセスを含み、複数の患者に関する複数の代替的な放射線治療計画の組み合わされた計画品質は、選択された放射線治療計画に係る治療に必要なリソースがリソースの利用可能性を上回ってはならないという制約を条件として最適化される、方法。
2. 前記少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のうちの１つまたは複数が、前記代替的な放射線治療計画で別に計画された線量に基づいて決定される自動的に決定された治療計画であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のうちの少なくとも１つまたは複数が、前記患者に関する２つの異なる放射線治療計画の組み合わせに基づく組み合わされた計画であり、前記組み合わされた計画の計画品質が、前記２つの異なる放射線治療計画の計画品質の組み合わせに基づいていることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記放射線治療計画の自動選択が、前記少なくとも２つの代替的な放射線治療計画のそれぞれに係る治療の送達までに可能な最短時間に部分的に基づいていることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記放射線治療計画の自動選択が、患者の治療の緊急度を反映する患者優先度に部分的に基づいて行われることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 少なくとも１人の患者の各々に関して、放射線治療計画が、請求項１〜５のいずれかに記載の方法を用いて選択されることを特徴とする前記少なくとも１人の患者の放射線治療をスケジューリングするための、方法。
7. コンピュータ上で実行されるときに前記コンピュータに請求項１〜６のいずれかに記載の方法を行わせるコンピュータ可読命令を含む、コンピュータプログラム製品。
8. コンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムを記憶した少なくとも１つのメモリに結合されたプロセッサを備えるコンピュータシステムであって、前記プロセッサが、前記コンピュータ可読命令を実行することによって請求項１〜６のいずれかに記載の方法を行うように構成される、コンピュータシステム。

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