JP6602299B2 - 効率的治療計画トレードオフ分析 - Google Patents

Description

本出願は、広くは放射線治療に関する。本発明は放射線治療計画に関連する特定の用途を有し、該用途を特に参照して説明する。しかしながら、本発明は他の利用シナリオの用途も有し、上述した用途に必ずしも限定されるものではない。

放射線治療計画において、患者固有の治療計画を作成することは時間の掛かる、面倒な仕事である。そのステップの多くは冗長的であり、患者毎に又は計画毎に殆ど変化しない。これらステップの多くはマクロ言語又はスクリプトを用いて自動化することができるが、特定の側面は、論理表現、ループ及び他の共通のプログラミング機能を書くためのツールなしでは困難である。

過去十年間において、技術的進歩は、線量供給（dose delivery）を改善するための強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）及び強度変調陽子治療（ＩＭＰＴ）等の分野において大きな飛躍をもたらした。現在の治療計画において自動化することが困難である１つの領域は、強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）又は強度変調回転放射線治療（ＶＭＡＴ：volumetric-modulated arc therapy）の最適化である。近年、研究の関心は、臨床ユーザに対する仕事の負荷を補助及び低減するための、ビーム配置から始めて線量最適化までの計画の生成に関わる種々のタスクを自動化する方法に向かって変化している。最適化は、ユーザが目標構造体に対する理想的な線量（典型的には均一で高い線量）を形成すると共に重要な構造体に対する線量を最少にするために線量又は生物学的目標の形で計画目標を指定しようと試みる反復処理である。

計画の評価は３つのフェーズ：１．身体的評価、２．技術的評価及び３．臨床的評価に分類される。計画の身体的及び技術的側面は、一般的に、該計画の完成後に技術者により検査される。計画の臨床的側面は放射線腫瘍学者により調べられる。現在のところ、ＩＭＲＴ計画は、計画の身体的、技術的及び臨床的側面をカバーする５つのカテゴリ：１．幾何学的分析、２．線量分布分析、３．線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）分析、４．パラメータ解析及び５．デリバラビリティ（到達性）解析に基づいて評価されている。

前記幾何学的分析は、ビーム配置の最適性を評価するために実行される。ビーム配置は非常に重要なステップである。最適化の品質は、ビームの数及び該ビームの角度により主に影響を受ける。ＩＭＲＴ計画の最適性及びデリバラビリティを向上させることを考えて、ＩＭＲＴにおける最適ビーム配置のための規則が策定されている。

線量分布分析はアキシャル（軸方向）、コロナル（冠状）及びサジタル（矢状）面における線量分布の最適性を定性的に検証する。この分析は更に２Ｄ分析及び３Ｄ分析に分けることができる。２Ｄ分布分析はスライス毎の線量分布の評価を意味する。このタイプの分析は、各スライスにおける目標ボリュームに対する規定された線量の適合性（conformality）を評価するために使用される。このタイプの分析は、目標ボリューム内又は周辺のコールド又はホットスポットの分布を明らかにすることもできる。コールド又はホットスポットは、標的及び要注意臓器（organs at risk）内の意図する放射線の線量よりも少ない又は多い線量を受ける領域である。３Ｄ分布分析は、一群のビーム方位に関して全体の目標ボリュームに対して線量分布が如何に共形的（conformal）であるかを決定する際に有用である。

線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）は計画の最適性を評価するための強力なツールである。ＤＶＨは３次元線量分布をグラフィック２次元フォーマットで表す。目標ボリュームに関するＤＶＨは、当該線量分布の品質をカバレッジ（到達範囲）、適合性及び均一性に関してグラフィック的に表す。要注意臓器（ＯＡＲ）に関するＤＶＨ曲線は、該ＯＡＲが平均及び最大線量の点で免れる効率を表す。

パラメータ解析は、線量の最適性を定量的に検証するために実行される。この解析に使用されるパラメータは、（ａ）目標ボリューム及びＯＡＲに対する最小、平均及び最大線量、並びに（ｂ）目標ボリュームに対するカバレッジ、適合性及び均一性指標である。計画の評価のための身体的メトリクス（数的指標）とは別に、計画の評価には複数の生物学的メトリクスも使用される。これらの生物学的メトリクスは、等価均一線量（ＥＵＤ）、腫瘍制御確率（ＴＣＰ）及び正常組織障害確率（ＮＴＣＰ）等を含む。

デリバラビリティ解析は、当該計画が線量供給の点で如何に強いかを評価するために実行される。この解析は、セグメントの数、セグメント当たりの最小又は平均監視単位（ＭＵ）、最小セグメント領域（ＭＳＡ）及び全供給時間等のパラメータの検証を含む。ＭＵは、放射線治療における直線加速器のマシン出力の尺度である。デリバラビリティ解析は計画が現実的に提供可能であるか否かを明らかにする。

計画作成（発生）の種々の段階が、異なる技術により自動化されている。これらの技術は、線量目標操作及びＩＭＲＴ／ＶＭＡＴ最適化等の計画作成過程を自動化することにより臨床ユーザ（即ち、放射線技術者）の負荷を低減する。放射線治療の治療計画作成に関わる複雑さがある場合、ユーザは或る程度の手作業による制御及び見直しを必要とせざるを得ないのみならず、同時に、これら技術が完全に自動的となるのを止めざるを得ない。現在の自動計画解決策は、治療計画を自動的に作成するために新たな患者に対して後に適用することができる、ユーザ定義テンプレートの１回限りの構成を提供するのみである。

更に詳細に言うと、最良の定義は主観的なもので、同一のユーザにとっても患者毎に変化するので、目的を満たす最良の計画を決定することは困難である。計画作成後に、ユーザは標的の目標と要注意臓器の目標との間の種々のトレードオフを秤に掛けて、各患者にとって何れが許容可能であるかを決定する。斯かるトレードオフを理解することが、幾つかの技術の関心の的であった。しかしながら、斯様な方法に伴う１つの問題は、ユーザが必要とされるよりも過度に多くの柔軟性を有し、このことが、医師にとり仕事の流れを過度に一般化させ、余り集中させなくすることである。他の問題は、これが専らフルエンスに基づく計画に対するものであることである。

一実施態様によれば、治療計画システムは：ボリューム診断画像を記憶する計画画像メモリと；ユーザが要注意臓器（organs-at-risk）を含む臨床目標を定義するデータを入力するように構成されたユーザ定義臨床目標を記憶するためのメモリと；候補治療計画を発生するよう構成された自動計画モジュールと；プロセッサを有するトレードオフモジュールと；を有し、前記プロセッサは：前記治療計画を前記臨床目標に対して評価し；１以上の目標が満たされない場合に、他の臨床目標に対する影響を決定するためにトレードオフ分析を実行し；前記満たされない目標を一層目標近くに満たす少なくとも１つのトレードオフ計画を発生する。

本出願の１つの好ましい方法によれば、放射線治療の治療計画のためのトレードオフ計画を発生する方法は：候補治療計画を発生するステップと；前記治療計画を前記臨床目標に対して評価するステップと；１以上の目標が満たされない場合に、他の臨床目標に対する影響を決定するためにトレードオフ分析を実行するステップと；前記満たされない目標を一層目標近くに満たす少なくとも１つのトレードオフ計画を発生するステップと；を有する。

他の実施態様によれば、治療計画システムは：ボリューム診断画像を記憶する計画画像メモリと；ユーザが要注意臓器を定義するデータを入力するよう構成されたユーザ定義臨床目標を記憶するためのメモリと；治療計画を発生するように構成された自動計画モジュールと；プロセッサを有するトレードオフモジュールと；を有し、前記プロセッサは：前記治療計画を臨床目標に対して評価し；目標が満たされない場合に、トレードオフ分析のために要注意臓器を選択し；選択された各要注意臓器に対応する治療計画のコピーを作成し；前記対応する治療計画のコピーを前記選択された要注意臓器のための臨床目標に従って最適化し；前記少なくとも１つのトレードオフ計画を前記選択された要注意臓器のための臨床目標に対して評価し；前記少なくとも１つのトレードオフ計画及び最適化された計画から最終計画を選択するように構成される。

１つの利点は、医師にとり合理化されたトレードオフ分析であるということである。

他の利点は、効率を向上させるために、より少ない候補計画しか発生されないことである。

更なる利点は、ＩＭＲＴ／ＶＭＡＴ計画の複雑さが低減されることである。

他の利点は、臨床目標が初期計画によっては満たされない問題領域に焦点を合わせた供給可能な計画のトレードオフ空間が作成されることである。

本発明の更に他の利点は、当業者によれば、後述する詳細な説明を精読及び理解すれば分かるであろう。

図１は、計画作成を自動化する改善された方法を実施するＩＭＲＴ計画システムを示す。 図２は、トレードオフ計画を発生する方法を示す。

図１を参照すると、強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）システム又は強度変調回転放射線治療（ＶＭＡＴ）システム等の治療システム１０は、患者の関心領域の１以上の計画画像を発生する撮像システム１２を含んでいる。画像ボリューム（即ち、該計画画像）は、体積的（即ち、三次元）であり、典型的には該治療システム１０の計画画像メモリ１４に記憶される。関心領域は、１以上の標的構造及び、典型的には、１以上の重要構造又は要注意臓器（ＯＡＲ）を含む。上記標的構造の各々は、照射されるべき腫瘍等の病変又は他の組織領域である。上記重要構造の各々は、標的構造へと進行する照射線、標的構造を通過した放射線又は標的構造の極近傍を通過する放射線等の当該標的構造を意図する放射線による損傷の危険性がある臓器又は他の組織領域である。

撮像システム１２は、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）、ポジトロン放射トモグラフィ（ＰＥＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、単一光子放射コンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）及びコーンビームコンピュータトモグラフィ（ＣＢＣＴ）等の１以上の撮像方式を用いて計画画像を発生する。従って、撮像システム１２は、当該撮像方式に対応する１以上のスキャナ１６、及び該スキャナからの生の画像データを計画画像に再構築するバックエンドシステムを含む。図示されたように、撮像システム１２は、例えばＣＴを用いて計画画像を発生するもので、ＣＴスキャナを含んでいる。

治療システム１０の計画システム１８は、典型的には計画画像メモリ１４から入力される計画画像に基づいて当該患者のための最適治療計画を発生する。該最適治療計画は、各々が標的構造に関する計画標的ボリューム（ＰＴＶ）、標的構造の周囲の余裕、標的構造に対する線量プロファイル、重要構造に対する線量限界並びに治療ビーム方向及び強度を識別する複数の治療断片を適切に含み、典型的には治療システム１０の治療計画メモリ２０に記憶される。計画システム１８は少なくとも１つのプロセッサ２２及び少なくとも１つのプログラムメモリ２４を含む。プログラムメモリ２４は、プロセッサ２２により実行された場合に最適治療計画を発生するプロセッサ実行可能な命令を含む。プロセッサ２２は最適治療計画を発生するために上記プロセッサ実行可能な命令を実行する。計画システム１８は、更に、プロセッサ２２、プログラムメモリ２４及び当該計画システム１８の何れかの他の要素を相互接続する少なくとも１つのシステムバス２６を含む。

上記プロセッサ実行可能な命令の制御モジュール２８は、最適治療計画の発生を含む、計画システム１８の全体的動作を制御する。制御モジュール２８は、計画システム１８の表示装置３０を用いて該計画システム１８のユーザに対してグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を適宜表示する。更に、制御モジュール２８はユーザが計画システム１８のユーザ入力装置３２を用いて該ＧＵＩと対話することを適宜可能にする。例えば、ユーザは該ＧＵＩと対話して、最適治療計画の作成を制御するパラメータを指定することができる。特に、ユーザは、ユーザ入力装置３２及び他の固有のパラメータを介して、計画画像メモリ１４上に位置する画像ボリューム内の関心領域及び要注意臓器を指定する。一実施態様においては、ユーザ定義臨床目標を記憶するためのメモリが使用される。表示装置３０は、トレードオフ値、満たされる及び満たされない目標、並びにトレードオフの特定の領域の視覚的提示も示す。

当該プロセッサの治療ビーム設定モジュール３４は、治療実施に使用される１以上の治療ビームを設定（構成）する。これは、自動で及び／又は手動で実行することができる。自動治療ビーム構成に関しては、当該治療ビームを構成するパラメータを自動的に構成するために適切なルーチンが採用される。治療ビーム設定が自動及び手動ビーム設定の組み合わせを用いて実行され得ることも考えられる。ビーム配置は、ビーム角最適化又は選択手法を標準的臨床実務においてたどられるビーム構成（例えば、頭部及び頸部に対しては標準的等間隔の７〜９のビーム共面構成で十分である）と一緒に使用して達成される。ユーザから入力されるビームの数を受け付ける追加の規定も可能であり、その場合、当該システムはビーム角についてのみ最適化する。自動計画の結果が望んだようなものでない場合、ビーム配置の反復調整も１つの可能性である。次いで、自動的に構成されたパラメータはユーザに表示装置３０を使用して表示され、ユーザは該パラメータを、ユーザ入力装置３２を用いて適宜修正することができる。

パラメータが最終決定されたら、自動計画モジュール３６は候補治療計画を発生する。自動計画モジュール３６は治療パラメータを発生するための入力パラメータを入力するステップを含む。該入力パラメータは、前記計画画像内の構造（即ち、標的構造及び典型的には重要構造）の境界、及び治療ビーム設定モジュール３４を用いて決定される治療ビーム構成パラメータを含む。一実施態様において、最適治療計画を自動的に発生するステップは、Bzdusek他の米国予備特許出願第61/719,528号に記載されたもののようなアルゴリズムを使用する。該アルゴリズムは、線量目標を策定すると共に、これらを繰り返し操作することによりＩＭＲＴオプティマイザを自動的に駆動する。線量目標パラメータは、臨床目標及び優先度を定義する。

時には、候補治療計画は全ての目標及び目的を満たすというものではない。トレードオフモジュール３８は臨床的目標及び自動計画モジュール３６からの最適化された治療計画を用いて代わりのトレードオフ計画を発生する。トレードオフモジュール３８は上記候補治療計画を自動計画モジュール３６から入力する。トレードオフモジュール３６はユーザにより定義される臨床的目標を、ユーザ入力装置３２を介して入力する。トレードオフモジュール３８は、入力された臨床的目標に対して候補治療計画を評価し、当該目標が満たされるかを判定する。目標が満たされる場合、ユーザは前記の最適化された治療計画を選択し、トレードオフモジュール３８が代わりのトレードオフ計画を発生することはない。

トレードオフモジュール３８が当該治療計画は全ての臨床的目標を満たすものではないと判定した場合、トレードオフ分析が実行される。ユーザはトレードオフモジュール３８によりなされたトレードオフ判定を吟味する。一実施態様において、トレードオフモジュール３８は、自動計画モジュール３６を、満たされない目的が満たされ又は一層完全に満たされるように制約（強制）された代替治療計画を発生するように制御する。他の実施態様において、上記トレードオフモジュールはユーザに対し目標が満たされるか又は満たされないかの判定を前記表示装置上に表示する。ユーザは、更にトレードオフ分析を介し、ユーザ入力を用いて代替治療計画を探求する。他の実施態様においては、要注意臓器がトレードオフモジュール３８により自動的に選択される。

ユーザは、特定の目標に関して優先順位を入力するオプションを有する。一実施態様において、優先順位は分類される、即ち低、中及び高に分類される。他の実施態様において、優先順位は相対的数値、即ち１〜１０である。ユーザはユーザ入力装置３２を介して目標及び優先度を選択することができ、自動計画モジュール３６は、より低い優先度の目標を犠牲にして、より高い優先度の目標を満たすよう試みる。一実施態様において、トレードオフモジュール３８は、候補治療計画がどの様に変化するかを見るために、満たされない目標の順位を上げる。一実施態様において、優先度及び選択される要注意臓器は、所定の計画テンプレートに対して選択される。

一実施態様において、トレードオフモジュール３８はトレードオフ分析を、少なくとも１つの代替計画を既に発生された治療計画を出発点として使用して発生することにより実行する。発生された計画を用いることは、最初から計画を作り直す時間及び労力を節約させる。一実施態様において、トレードオフモジュール３８は、選択されない又は満たされない各要注意臓器若しくは他の目標に関してオリジナルの発生された計画をコピーする。トレードオフモジュール３８は、特定の要注意臓器に関する最適化パラメータを変更することにより、満たされない目標を満たす又は一層目標近くに満たすように前記最適化アルゴリズムを動作させる。特定の要注意臓器に関して目標が満たされたなら、トレードオフモジュール３８は残りの要注意臓器に関する目標の残部を満たすように試みる。一実施態様において、トレードオフモジュール３８は、特定の要注意臓器に対する目標を満たすよう最適化しながら、残りの目標を満たすよう試みる。トレードオフモジュール３８は、選択された各要注意臓器に関する満たされない各目標に対応した複数の代わりのトレードオフ計画を作成する。発生されたトレードオフ計画は、目標及び要注意臓器構造に対する目標の残りに対する斯かる目標の１つを満たす効果を示す。一実施態様において、トレードオフ計画は、満たされない要注意臓器の目標の組み合わせに対して発生される。他の実施態様において、当該計画は、全ての要注意臓器及び標的構造を最適化において考慮すると共に、最小限の許容可能な目標にまでのみ最適化する拠り所（anchor）計画を利用する。例えば、より高い優先度の目標が満たされなかった間には、発生される候補治療計画は、より低い優先度の目的に対しては最小許容可能線量を大きな余裕で超過する。トレードオフモジュール３８は、当該候補治療計画を用いて、高優先度の目標を先ず満たし、次いで、より低い優先度の目標を最小限の許容可能な線量に最適化する。

トレードオフ計画が発生された後、トレードオフモジュール３８は計画を互いに比較するために更なるトレードオフ分析を実行する。ユーザは、トレードオフ計画におけるトレードオフを評価するために、線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）の重なり又は並んだ試行線量等の計画比較フィーチャを使用する。一実施態様において、計画に関する線量推定値は、２つの線量格子の間を補間のレベルを制御するための混合パラメータを用いて補間することにより生成される。

一実施態様において、ユーザは前記代替トレードオフ計画又は候補計画のうちの当該患者に付与されるべき１つを選択する。他の実施態様において、最終計画はトレードオフモジュール３８により自動的に選択される。計画が選択された後、トレードオフモジュール３８は、オプションとして、機械学習データベース４０を、将来のＩＭＲＴ計画において使用するために、選択された計画により更新する。例えば、該データベースに記憶された選択された計画は、将来において或る要注意臓器に対する目標が満たされない場合に既に発生されたトレードオフ計画として使用することができる。

供給システム４２は、患者にアブレーション治療、体外ビーム照射治療及び／又は近接照射治療等の治療を施すための選択された治療計画を実行する。斯かる治療は、典型的に、Ｘ線、陽子及び高密度収束超音波（ＨＩＦＵ）等のうちの１以上のような放射を含む。供給システム４２は直線粒子加速器等の供給装置４４、及び該供給装置４４を前記最適治療計画に従って制御する制御システム４６を含む。該最適治療計画は、典型的には、治療計画メモリ２０から入力されるが、他の供給源も考えられる。

図２は、トレードオフ計画を発生する方法を示す。ステップ１０２において、初期候補最適化計画が発生され、トレードオフモジュール３８によりアクセスされる。ステップ１０４において、上記候補最適化治療計画は臨床目標に対して評価される。臨床目標はトレードオフモジュール３８により、ユーザ入力装置３２を介してユーザから、又は所望の要注意臓器を指示する計画テンプレートから入力することができる。最適化計画は、全ての臨床目標が該計画により満足されるかを判定するために評価される。

少なくとも１つの臨床目標が当該候補最適化治療計画により満たされない場合、トレードオフ分析が実行される。ステップ１０６において、トレードオフ分析のために要注意臓器が選択される。要注意臓器は、該要注意臓器に対する目標（典型的には、最大線量目標）が満たされない場合に選択される。ユーザが分析のために要注意臓器を選択することができるか、又は要注意臓器はテンプレート若しくは所定の評価基準を介して選択することができる。

ステップ１０８において、少なくとも１つのトレードオフ計画がトレードオフモジュール３８により作成される。該トレードオフ計画は、効率化のために、最初は前記最適化治療計画を基礎として用いることにより発生される。一実施態様において、新たな計画は、最初から完全に再最適化することができる。上記最適化計画はトレードオフモジュールからコピーされ、次いで、選択された要注意臓器のための臨床目標を満足するように（例えば、前記候補治療計画における最適線量より高い線量を受ける要注意臓器に対する放射線量を低減するように）最適化される。このステップの間において、別の要注意臓器に対する線量を減少させる等により、複数の計画を作成することができることが理解される。一実施態様において、複数の要注意臓器が選択された場合には優先順位が用いられ、トレードオフ計画は優先度に基づいて作成される。

ステップ１１０において、更にトレードオフ分析が実行される。一実施態様においては、トレードオフモジュール３８が該トレードオフ分析を実行する。他の例として、ユーザが該トレードオフ分析を実行する。前記作成されたトレードオフ計画は、互いに及び前記最適化治療計画と比較される。複数のオプションの中で、ステップ１１２において、ユーザが当該患者に施すための最終計画を選択する。更に、このステップの間において、機械学習データベースを該選択された治療計画に従って更新することもできる。機械学習データベース４０は、治療計画の１以上を推奨するために参照することができる。

上記ステップの幾つか又は全ての後に、自動的に決定された選択を確認することにより、当該自動計画発生の更なる制御を行うこともできることが理解される。本明細書で使用される場合、メモリは、非一時的コンピュータ読取可能な媒体；磁気ディスク若しくは他の磁気記憶媒体；光ディスク若しくは他の光記憶媒体；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、又は他の電子メモリデバイス若しくはチップ又は動作的に相互接続されたチップの組；又は記憶された命令をインターネット／イントラネット若しくはローカルエリアネットワークを介して取り出すことができるインターネット／イントラネット；等のうちの１以上を含む。更に、ここで使用される場合、プロセッサはマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等のうちの１以上を含む。また、コントローラは、（１）プロセッサ及びメモリであって、該プロセッサが当該コントローラの機能を具現化する該メモリ上のコンピュータ実行可能な命令を実行するプロセッサ及びメモリ；又は（２）アナログ及び／又はデジタルハードウェアを含む。また、ユーザ入力装置は、マウス、キーボード、タッチスクリーン表示器、１以上のボタン、１以上のスイッチ、１以上のトグル及び音声認識エンジン等のうちの１以上を含む。また、データベースは１以上のメモリを含む。また、表示装置は、液晶表示器、発光ダイオード（ＬＥＤ）表示器、プラズマ表示器、投影表示器及びタッチスクリーン表示器等のうちの１以上を含む。

以上、本開示のシステム及び方法を、実施態様を参照して説明したが、本開示は斯かる実施態様に限定されるものではない。むしろ、ここに開示されたシステム及び方法は、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなしに、種々の修正、強化及び／又は変形を受けるものである。従って、本開示は添付請求項の範囲内で斯かる修正、強化及び／又は変形を具現化し、含むものである。

Claims (13)

1. ボリューム診断画像を記憶する計画画像メモリと、
   ユーザが標的及び要注意臓器を含む臨床目標を定義するデータを入力する、ユーザ定義臨床目標を記憶するためのメモリと、
   前記臨床目標に基づいて候補治療計画を発生する自動計画モジュールと、
   プロセッサを有するトレードオフモジュールと、
   を有する治療計画システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記治療計画を前記臨床目標に対して評価し、
   １以上の目標が満たされない場合に、満たされる臨床目標及び満たされない他の臨床目標に対する影響を決定するためにトレードオフ分析を実行し、
   前記満たされない目標を一層目標近くに満たす少なくとも１つのトレードオフ計画を発生し、
   前記トレードオフモジュールが、更に、
   各目標に対する優先順位を入力し、
   一層高い優先度の目標を満たし、かつ異なる度合で一層低い優先度の目標を満たす複数のトレードオフ計画を発生する、
   治療計画システム。
2. 前記自動計画モジュールは、
   前記標的及び要注意臓器に対応する線量プロファイル及び優先度を含む複数の目標を自動的に策定し、
   前記候補治療計画を発生するために複数の治療計画パラメータを前記複数の目標に基づいて最適化し、
   前記トレードオフモジュールは、
   前記複数の目標の少なくとも１つの修正パラメータを含み、前記複数の目標を再策定し、及び／又は前記複数の目標に１以上の追加の目標を追加し、
   再策定されたトレードオフ計画を発生するために前記再策定された複数の目標に基づいて前記最適化を繰り返す、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記トレードオフモジュールが、更に、
   前記少なくとも１つのトレードオフ計画を少なくとも１つの前記要注意臓器に対する臨床目標に対して再評価する、
   請求項１又は請求項２に記載のシステム。
4. 前記トレードオフモジュールが、更に、前記少なくとも１つのトレードオフ計画又は前記候補治療計画から選択する、請求項３に記載のシステム。
5. 前記トレードオフ計画がユーザに対し、表示装置を介して満たされる及び満たされない目標を示すように表示される、請求項１ないし４の何れか一項に記載のシステム。
6. 前記トレードオフモジュールが前記トレードオフ計画を線量体積ヒストグラム重なり分析を用いて評価する、請求項１ないし５の何れか一項に記載のシステム。
7. 前記トレードオフモジュールが、更に、
   前記発生されたトレードオフ計画に基づいて機械学習データベースを更新する、
   請求項１ないし６の何れか一項に記載のシステム。
8. 放射線治療の治療計画のためのトレードオフ計画を発生する治療計画システムの作動方法であって、
   前記治療計画システムの自動計画モジュールが、標的及び要注意臓器を含む臨床目標に基づいて候補治療計画を発生するステップと、
   前記治療計画システムのトレードオフモジュールが、前記治療計画を前記臨床目標に対して評価するステップと、
   前記トレードオフモジュールが、１以上の目標が満たされない場合に、満たされる臨床目標及び満たされない臨床目標に対する影響を決定するためにトレードオフ分析を実行するステップと、
   前記トレードオフモジュールが、前記満たされない目標を一層目標近くに満たす少なくとも１つのトレードオフ計画を発生するステップと、
   前記トレードオフモジュールが、一層高い優先度の目標を満たし、かつ異なる度合で一層低い優先度の目標を満たす複数のトレードオフ計画を、入力された各目標に対する優先順位に基づいて発生するステップと、
   を有する、方法。
9. 前記候補治療計画を発生するステップは、
   前記自動計画モジュールが、前記標的及び要注意臓器に対応する線量プロファイル及び優先度を含む複数の目標を自動的に策定するステップと、
   前記自動計画モジュールが、前記候補治療計画を発生するために複数の治療計画パラメータを前記複数の目標に基づいて最適化するステップと、
   を含み、
   前記トレードオフ計画を発生するステップは、
   前記トレードオフモジュールが、前記複数の目標の少なくとも１つの修正パラメータを含み、前記複数の目標を再策定し、及び／又は前記複数の目標に１以上の追加の目標を追加するステップと、
   前記トレードオフモジュールが、再策定されたトレードオフ計画を発生するために前記再策定された複数の目標に基づいて前記最適化するステップを繰り返すステップと、
   を含む、請求項８に記載の治療計画システムの作動方法。
10. 前記トレードオフモジュールが、前記少なくとも１つのトレードオフ計画を前記要注意臓器に対する臨床目標に対して再評価するステップ、
    を更に含む、請求項８又は請求項９に記載の治療計画システムの作動方法。
11. 前記トレードオフモジュールが、前記少なくとも１つのトレードオフ計画又は前記候補治療計画から選択するステップを更に有する、請求項１０に記載の治療計画システムの作動方法。
12. 前記治療計画システムの表示装置が、前記トレードオフ計画をユーザに対し、満たされる及び満たされない目標を示すように表示する、請求項８ないし１１の何れか一項に記載の治療計画システムの作動方法。
13. 請求項８ないし１２の何れか一項に記載の治療計画システムの作動方法を実行するために１以上のプロセッサを制御するソフトウェアを担持する非一時的コンピュータ読取可能な媒体。