JP6823299B2 - 放射線治療計画装置および放射線治療システム - Google Patents

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Description

本発明は、放射線治療計画装置および放射線治療システムに関する。
治療計画立案の短時間化および省力化を目的として、非特許文献1には、強度変調放射線治療(IMRT:Intensity modulated radiotherapy)において、標的と重要臓器の位置関係と、過去の治療計画データ群と、に基づき、適切な照射が実施された際のDVH(Dose volume histogram)を予測し、目標値として示すことで操作者の治療計画立案を支援する技術が示されている。
Lindsey M. Appenzoller, et al., "Predicting dose-volume histograms for organs-at-risk in IMRT planning", Med. Phys. 39 (12), December (2012) 74466-7461
放射線を用いる治療において、標的となる腫瘍細胞への線量集中性が高い陽子線や炭素線に代表される粒子線(荷電粒子ビームともいう)を利用した粒子線治療装置の需要が高まっている。
粒子線治療装置においても、腫瘍領域に対してできるだけ正確に、集中するように指定した線量を照射し、且つその他の正常組織の線量を可能な限り低減することが求められる。粒子線治療においては線量を集中させる方法として、スキャニング法の利用が広がりつつある。これは細い粒子ビームを平面内の任意の位置に導くことで腫瘍内部を塗りつぶすように照射し、腫瘍領域にのみ高い線量を付与するという方法である。スキャニング法の場合、コリメータ等の患者固有の器具は基本的に必要がなく、様々な分布を形成できる、との利点がある。
放射線治療計画装置はCT画像等から得られる患者体内の情報を基に、患者体内での線量分布を数値計算によりシミュレートする装置である。操作者は放射線治療計画装置の計算結果を参照しながら、粒子線を照射する方向やビームエネルギー,照射位置,照射量等の照射条件を決定する。以下にその一般的な過程を簡単に述べる。スキャニング照射には、スポットスキャニング方式とラスター方式とがあるが、ここではスポットスキャニング方式を前提として説明する。
操作者は、はじめに放射線を照射すべき標的領域を入力する。また、ほとんどのケースにおいて、放射線の照射を極力避けるべき重要臓器の位置も同様に入力し、登録する。
次に、操作者は、登録した各々の領域について目標とすべき線量値(処方線量)を設定する。処方線量には、例えば、標的については体積の95%以上に60Gyの線量を与える、重要臓器については体積の60%以上に30Gy以上の線量を与えてはいけない、等がある。
続いて、操作者は、設定した処方線量を満足する最も適切な照射条件を決定する。適切な照射条件とは、例えば、重要臓器に障害の発生しない範囲で標的に最大の線量を与える条件である。
照射条件の決定には、処方線量からのずれを数値化した目的関数が利用される。標的への線量付与と重要臓器の線量低減とはトレードオフの関係にあり、標的の目的関数が改善すると重要臓器の目的関数は悪化することが知られている。このため、操作者は、照射条件の最適化に関する入力パラメータを調整して繰り返し放射線治療計画装置を操作し、最も適切な照射条件を探索する必要がある。
このような繰り返し操作を要する従来の放射線治療計画装置には、標的近傍に多数の重要臓器が存在するケース(例えば、頭頸部)において計画の立案が長時間化する、との課題がある。
また、操作者の経験の多寡等に起因して治療計画の結果が異なる、との課題もある。例えば、標的から重要臓器までの距離が比較的離れているケースでは、それぞれの目的関数を同時に改善することが可能である。しかしながら、操作者によっては、標的と重要臓器が隣接したケース(標的と重要臓器の目的関数を同時に改善できない)と同様に考え、より適切な照射条件が存在するにも関わらず、立案した治療計画以上に適切な照射条件はないと判断して適切な照射条件の存在を見落とす可能性がある。
このように、スキャニング照射法の放射線治療においても、治療計画立案の短時間化および省力化を可能とする放射線治療計画装置が望まれている。
これに対し、前述した非特許文献1の手法を適用することが考えられる。しかしながら、スキャニング照射法の放射線治療に対してはDVHを精度良く予測できず、治療計画立案の短時間化および省力化を実現できない可能性があった。
これは、非特許文献1がIMRTの線量分布が標的周辺に等方的に広がっている事に基づきDVHを予測する技術であるためであり、スキャニング照射などではDVHの予測精度をより向上させる余地があることが本発明者らの検討によって明らかとなった。具体的には、スキャニング照射法の放射線治療においては、ブラッグピークの存在、エネルギー毎のスポット径の違いにより、ビームの照射角度、体表から標的までの深さ等に依存して線量分布は非等方的な広がりをもつ。このため、非等方的な広がりを反映させてDVHを予測することでDVHの予測精度をより向上させることができることが本発明者らの検討によって明らかとなった。
本発明は、放射線治療を計画する際に、治療計画立案の短時間化および省力化を可能とする放射線治療計画装置と放射線治療システムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、放射線による治療計画を作成するための放射線治療計画装置であって、過去の治療計画データを記憶するデータベースと、DVHを表示する表示装置と、予測DVHを算出する予測DVH計算部と、を備え、前記予測DVH計算部は、被照射体が撮像された画像中の標的領域を非等方的に拡大もしくは縮小させて重要臓器領域と前記標的領域とのOV(Overlap Volume)を算出し、算出した前記OVと前記データベースに保存されており前記OVに対応する平均線量と線量の標準偏差が含まれている過去の治療計画データとに基づいて予測DVHを算出し、前記表示装置は、前記予測DVH計算部で算出された前記予測DVHを表示することを特徴とする。
本発明によれば、放射線治療を計画する際に、治療計画立案の短時間化および省力化を達成することができる。
本発明の粒子線治療システムの全体構成を示す図である。 本発明の放射線治療計画装置でのCT画面上での標的領域等の画面を示す図である。 本発明の放射線治療計画装置でのOV、及び予測DVHの算出処理を説明する図である。 本発明の放射線治療計画装置で表示される予測DVHと算出したDVHとが表示された画面の一例を説明する図である。 放射線治療計画装置での治療計画の立案の処理動作の流れを表す図である。 本発明の放射線治療計画装置の処理動作を示す図である。 スポットスキャニング方式による照射量の探索手法の流れを示す図である。
本発明の放射線治療計画装置および放射線治療システムの実施例を、図1乃至図7を用いて説明する。本発明の一実施例は、スキャニング照射法による放射線治療(粒子線治療)を行う放射線治療システムであり、またその治療計画を立案する放射線治療計画装置である。
図1は、粒子線照射装置と放射線治療計画装置とが接続された粒子線治療システムの全体構成を示す図である。また、図2はCT画面上での標的領域等の画面を示す図、図3はOV、及び予測DVHの算出方法を説明する図である。図4は、予測DVHおよび算出したDVHが重ねて表示される様子を示す図である。図5は放射線治療計画立案の処理動作の流れを表す図であり、図6は本発明の一実施例である放射線治療計画装置が行う動作を示す図、図7はスポットスキャニング方式による被照射体への照射量の探索手法の流れを示す図である。
まず、スキャニング照射について説明する。スキャニング照射には、スポットスキャニング方式とラスター方式がある。このうち、スポットスキャニング方式とは、標的を複数のある点(スポット)に分割して、あるスポットに規定量のビームを照射後、一度ビームを停止し、次の照射すべきスポットに移動した後に再び照射を開始することで放射線を順次照射する方式である。ラスター方式は、照射位置の移動中にもビームを停止せずに放射線を順次照射する方式である。本発明はラスター方式にも適用可能である。
図1において、放射線治療システム410は、放射線を標的に照射する治療計画を作成するための放射線治療計画装置400と、放射線治療計画装置400によって作成された治療計画に基づいて標的領域501(図2参照)に対して放射線を照射する粒子線照射装置406と、を備えている。
図1に示すように、放射線治療計画装置400は、表示装置401と、入力装置402と、演算処理装置403と、メモリ404と、データサーバ(データベース)405とを備えている。データサーバ405は粒子線照射装置406にも接続されている。
データサーバ405は、過去の治療計画データを記憶する記憶媒体である。このデータサーバ405には、特に、標的領域501の体積を増加させて重要臓器領域502と重なったOVでの平均線量Dと、線量の標準偏差σの情報が記憶されている。
表示装置401は、治療計画を作成する際に必要な各種情報や各種処理の実行,設定変更,終了を入力する際に、操作者に情報などを提供するための装置である。本実施例では、例えば、後述する予測DVH計算部4034で算出された予測標的DVH702,予測重要臓器DVH712(図4参照)や、後述する最適化計算部4032で計算された計算標的DVH701,計算重要臓器DVH711(図4参照)を重ねて表示する。
入力装置402は、治療計画を作成する際に、操作者が各種情報や各種処理の実行,設定変更,終了を入力するための装置であり、例えばキーボードやマウスである。この入力装置402を用いて、操作者は、予め準備された治療計画用のCT画像中から、標的領域501,重要臓器領域502等の被照射体の位置を指定する。
メモリ404は、後述する演算処理装置403における各種の演算処理の際に用いる情報を一時的に記憶する記憶装置である。
演算処理装置403は、制御部4031と、最適化計算部4032と、線量計算部4033と、予測DVH計算部4034とを備える。演算処理装置403により最適化された照射条件、線量分布等はデータサーバ405に保存され、照射条件はさらに粒子線照射装置406に転送される。
制御部4031は、演算処理装置403内の最適化計算部4032、線量計算部4033、予測DVH計算部4034における演算処理の制御を行う。
最適化計算部4032は、詳しくは後述するが、目的関数を定義するとともにその計算を行う。また、最適化計算部4032は、計算した標的領域501に対する線量から、標的領域501の計算標的DVH701および重要臓器領域502の計算重要臓器DVH711を算出する。
線量計算部4033は、最適化計算部4032で計算されたスポット毎の照射量を計算することで、線量分布の計算を行う。
予測DVH計算部4034は、入力装置402によって指定された治療計画用のCT画像中の標的領域501を非等方的に変化させて重要臓器領域502と標的領域501とが重複する領域(OV:Overlap Volume,図3等のOV,OV,OV,…)を算出する。また、算出したOVとデータサーバ405に保存された過去の治療計画データとに基づいて、標的の予測DVH(予測標的DVH702)や重要臓器の予測DVH(予測重要臓器DVH712)を算出する。
詳しくは後述するが、予測DVH計算部4034は、予測DVHを算出する際に、放射線の照射方向、および体輪郭(体表)503(図2参照)から標的領域501までの深さの情報に基づいて標的領域501を非等方的に変化、具体的には非等方的に拡大させる。また、非等方的に拡大させる際には、標的領域501より体輪郭503に近い側での拡大量を標的領域501より体輪郭503に遠い側での拡大量より大きくする。
粒子線照射装置406は標的領域501に対して放射線を照射するための装置であり、陽子線を生成し初期加速する入射部4061と、陽子線を所定エネルギーまで加速する加速部4062と、陽子線を成形し、照射を制御する照射制御部4063とを備える。なお、粒子線照射装置406によって照射する粒子線は陽子に限られず、陽子より質量の大きい粒子、例えば炭素イオン等とすることができる。
次に、放射線治療計画装置400を用いた本実施例の治療計画の作成処理の詳細について図5乃至図7を用いて以下説明する。
まず、操作者は、放射線治療計画装置400の表示装置401の領域入力画面で、入力装置402を用いて、被照射体のCT画像のスライスごとに指定すべき領域(標的領域501、重要臓器領域502および体輪郭(体表)503)を入力する。各スライスで入力が終わると、操作者は入力した領域を登録する。被照射体への照射線量を極力抑えるべき重要臓器が標的領域の近傍に存在するなど、他に評価、制御を必要とする領域がある場合、操作者はそれら重要臓器の位置も同様に登録する。登録することで、操作者が入力した領域は、3次元の位置情報としてメモリ404内に保存される。図2は、操作者が表示装置401においてCT画像のあるスライス上で標的領域501、重要臓器領域502、体輪郭503を入力した状態を例として示している。また、操作者は、入力した各領域501,502,503の放射線治療計画装置400への登録指示操作を行い、登録させる(ステップS101)。
この結果、これら入力された標的領域501や重要臓器領域502等の位置は放射線治療計画装置400に登録され、メモリ404に保存される(図6、ステップS301)。
続いて、操作者は登録された標的領域に対して照射条件を決定する(図5、ステップS102)。すなわち、標的領域と重要臓器の位置に基づき、照射門数や照射方向を設定する。設定した照射条件はメモリ404に保存される(図6、ステップS302)。このステップS102で決定される照射条件には、すべてを操作者が決めるのではなく装置が自動的に決められるものもある。本実施例のように粒子線治療でスキャニング照射法を採用した場合は、多数のスポット位置を定めなければならず、各スポットへの照射ビームエネルギーや照射間隔も設定すべき項目となりうる。
続いて、放射線治療計画装置400は、演算処理装置403の予測DVH計算部4034により予測DVHを計算し、計算結果を表示装置401にて表示する(図6、ステップS303)。以下、図3を用いて予測DVHの算出プロセスを説明する。
まず初めに、予測DVH計算部4034は被照射体画像中の標的領域501の体積を増加させ、重要臓器領域502とのOVを計算する。標的領域501の増加方向を算出するため、予測DVH計算部4034は標的表面での法線ベクトルr(i=1〜N)を求める。Nは標的表面での法線ベクトルrの数を示す。点Pはrと標的との交点であり、標的表面上に均一に分布している。法線ベクトルrの大きさはAで、全ての面で同じである。OVの計算にはA=1〜10mm程度が妥当と考えられるが、各施設のプロトコル等に応じて適宜変更することができる。
次に、予測DVH計算部4034は、法線ベクトルrをビーム照射方向Bに平行な成分ri1と、Bに垂直な成分ri2の2つの成分に分解し、以下の式(1),(2)に基づき各成分の大きさを調整する。
Figure 0006823299
および
Figure 0006823299
ここで、zはビーム照射方向Bにおける体表から点Pまでの深さであり、C(z)>0である。C(z)は横方向への標的領域501の拡大量を示し、深さzに依存して変化する。例えば、深さ30cm近傍や飛程10cm以下の浅部領域ではスポットサイズの増大により比較的大きな値となる。
また、式(1)中のCは、以下の式(3)のように表される。
Figure 0006823299
である。ここで、A>A>0である。Aはディスタル側における標的領域501の拡大量を示す。粒子線は飛程を持ち、ブラッグピーク以降に線量をほとんど落とさないためAは比較的小さい値となる。一方、Aはプロキシマル側の標的拡大量を示し、水面付近に低線量領域を備えるブラッグカーブの形状から比較的大きな値を取る。
式(1)〜式(3)による調整後の法線ベクトルをr’とすると、拡大後の標的領域601は以下の点P’が囲む領域となる。
Figure 0006823299
なお、本実施例では式(1)〜式(3)により非等方的な標的領域501の拡大を実現したが、粒子線の線量分布と相関を持つ拡大方法であれば、本実施例と同等の効果が得られる。
上述した式(1)〜式(3)中において「A=A=C(z)=定数」とすると、非特許文献1で示されるような標的領域の拡大と同等の処理となる。
次いで、図3に示すように、予測DVH計算部4034は、上記手順に従って拡大した標的領域601をさらに拡大し、重要臓器領域502と重なる領域、即ちOVを更に算出する。ここで、j−1回目の拡大を受けた標的と重要臓器のOVと、j回目の拡大を受けた標的と重要臓器のOVとの差をOVとする。また、OVの体積をdVとする。
なお、本実施例では式(1)〜式(3)に示すA,A,C(z)を固定値としたが、実データに応じて、拡大回数jに応じて変化させても良い。
次いで、予測DVH計算部4034は、データサーバ405に記憶された過去に実施された治療データ群から求めたOVでの平均線量Dと線量の標準偏差σの情報にアクセスし、以下の式(5)に従って重要臓器502内の線量ヒストグラムと体積dVとの積を算出する。ここで、mは重要臓器が標的に完全に含まれるまでの拡大回数を示す。
Figure 0006823299
最後に、予測DVH計算部4034は、式(5)の結果を積分表示して予測DVHとし、表示装置401に表示する。
なお、本実施例ではOV中の線量ヒストグラムをガウス分布でモデル化したが、実データに応じて分布形状は変更して良い(コーシー分布、ランダウ分布等)。拡大回数j毎に分布形状を変化させることもできる。
次に、操作者は、登録された各領域(標的領域501および重要臓器領域502)への処方線量を設定する(ステップS103)。
設定する処方線量は、標的領域501であれば、その領域内が受けるべき線量の最小値、最大値を入力することも多いが、ここでは標的領域501に照射すべき線量値を一つ指定する。一方、重要臓器領域502に対しては許容線量を設定することが多い。操作者は表示装置401に表示された予測DVHの形状に基づき、重要臓器領域502への許容線量を指定する。この他にも、予測DVH計算部4034が、予測DVHの形状に基づき、重要臓器の許容線量を自動設定しても良い。その場合は、操作者が自動入力された許容線量を一旦確認し、必要であれば調整して放射線治療計画装置400に指定する。
以上のように設定した照射方向や処方線量をメモリ404に保存する(図6、ステップS304)。
次いで、放射線治療計画装置400は、処方線量とのずれを数値化した目的関数を定義し(図6、ステップS305)、反復計算を行う(図6、ステップS306)。ステップS306での反復計算により目的関数を最小化することで、スポット毎の照射量等、照射条件に関する残されたパラメータを算出する。
ステップS306においては、演算処理装置403の線量計算部4033が線量分布計算を行い、その結果のデータをメモリ404に格納する。そして、反復計算毎に、メモリ404に格納した線量分布結果データを読み出し、目的関数を用いてパラメータを算出する。反復計算及びメモリ404からのデータの読み出しは、制御部4031の指令により行われる。目的関数の定義及び計算は、演算処理装置403の最適化計算部4032で実行する。前述のようにスポットスキャニング照射法を採用した場合、目的関数を用いて算出するパラメータには各スポットへの照射量(スポット照射量)がある。
ここで、目的関数を用いたパラメータの探索手法の一例として、図7を用いて説明する。
目的関数を用いたパラメータの探索手法では、まず、操作者は、入力装置402を用いて、処方線量や、重要臓器の情報から制約条件を設定する(図7、ステップS201)。
続いて、放射線治療計画装置400は、標的領域501内、重要臓器領域502内のそれぞれに線量を計算する点をm個およびn個設定し、制約条件を基に目的関数を作成する(図7、ステップS202)。
標的領域501内のm個の点での線量値を要素とするベクトルをd(1)とすると、d(1)とスポット照射量を要素とするベクトルxとの関係は、次式(6)で表せる。
Figure 0006823299
上記式(6)において、行列Aは、各スポットへ照射したビームからの標的領域内の計算点に与える線量(線量行列)を表し、照射方向やCT画像による体内情報を基に計算される。
同様に、重要臓器領域502内のn個の点での線量値を要素とするベクトルをd(2)とすると、式(6)と同様にd(2)=Bxと表すことができる。Bは行列Aと同様な行列であり、各スポットへ照射したビームからの重要臓器内の計算点に与える線量(線量行列)である。
ステップS201における制約条件として、標的領域501に対応するm個の点に対して目標とする線量値p、重要臓器領域502に対応するn個の点に対して許容線量値lが設定された場合、目的関数F(x)は、次式(7)のように設定される。
Figure 0006823299
上記式(7)において、W (1),W (2)は、それぞれの点に対応するウエイトであって、処方線量と共に操作者によって入力される値である。
上記式(7)の第一項は標的領域に相当する部分となり、m個の点での線量値が目標として設定された処方線量値pに近いほど目的関数F(x)は小さくなる。上記式(7)の第二項は重要臓器に関する項であり、許容線量lを越えない線量であればよい。上記式(7)のθ(d (2)−l)は階段関数であり、d (2)<lの場合は0、それ以外の場合は1となる。
放射線治療計画装置400は、上記式(7)の目的関数F(x)を生成後、反復計算の終了条件を満たすまで反復計算を繰り返すことで、目的関数F(x)が最も小さくなるXを探索する(図7、ステップS203)。
次いで、反復計算の終了条件を満たすかどうか判断する(図7、ステップS204)。前述したように、終了条件には、計算時間や計算回数、目的関数の変化量などの指標が設定される。
終了条件を満たすと判定されたときは処理をステップS205に進めて、放射線治療計画装置400は反復計算を終了して探索を終了する(図7、ステップS205)。満たさないと判定されたときは処理をステップS203に戻し、再度反復計算を実行する。
図6の動作フローにおいて、放射線治療計画装置400は、反復計算の結果最終的に求められたスポット照射量に基づき線量分布を計算し、その結果を表示装置401に表示する(図6、ステップS307)。
上記の動作は、図5のステップS104の照射量探索に相当する。
表示装置401には反復計算の結果最終的に求められたDVH(図4における計算標的DVH701,計算重要臓器DVH711)と予測DHV(予測標的DVH702,予測重要臓器DVH712)が重ねて表示される。
図4では、実線は計算結果の標的のDVH(計算標的DVH701)、点線は予測された標的のDVH(予測標的DVH702)、破線は計算結果の重要臓器のDVH(計算重要臓器DVH711)、一点鎖線は予測された重要臓器のDVH(予測重要臓器DVH712)である。
図4に示すように、標的への線量付与(計算標的DVH701)は予測された予測標的DVH702と比較すると低線量ならびに高線量の部分があることが分かる。一方、重要臓器に関しては予想(予測重要臓器DVH712)よりも線量付与(計算重要臓器DVH711)が全体的に少ないことが分かる。この場合、許容される重要臓器への付与線量の範囲内で、重要臓器への付与線量の増加を許容することができること、またこれにより、標的への線量分布を改善することが可能である、と容易に判断することができる。
操作者は、反復計算の結果得られた線量分布が、処方線量として指定した条件を満たしているか否かを図4に示すような表示を参考にして判断する(ステップS105)。定められた条件を満たすと判断したときはその条件を確定し、操作者の指示によりメモリ404に保存するとともに、照射条件をデータサーバ405に出力し(図5、ステップS106)、治療計画の作成が完了する。
一方、ステップS105おいて、条件を満たしていないと操作者が判断した場合、例えば処方された線量と大きく異なる領域が確認される場合には、ステップS102に戻り、照射条件及び処方線量を変更し、計画を立て直す。
しかしながら、本実施例では、処方線量は過去のデータに基づき妥当な数値が入力されている。従って、計画の立て直しが必要になった場合でも、ほとんどの場合で目的関数間のウエイトを変更する等の小さな修正で対応が可能となる。
その後、データサーバ405では、送付された線量分布と被照射体画像からOV中の線量ベクトルd(要素数はOV中に含まれるボクセルの数である)を抽出して過去の治療計画データ群に加え、OVでの平均線量Dと線量の標準偏差σの情報を更新する。この際、DVHの予測精度を向上させるため、過去の治療計画データ群は、治療部位毎などに応じで分類し、分類別に予測DVHの算出に要するパラメータ(本実施例では、平均線量D、線量の標準偏差σ)を保存、更新する方法も有効である。
次に、本実施例の効果について説明する。
上述した本実施例の放射線治療システム410は、標的領域501に対して放射線を照射する粒子線照射装置406と、放射線治療計画装置400と、を備えている。このうち、放射線治療計画装置400は、過去の治療計画データを記憶するデータサーバ405と、DVHを表示する表示装置401と、予測標的DVH702,予測重要臓器DVH712を算出する予測DVH計算部4034と、を備え、予測DVH計算部4034は、標的領域501,重要臓器領域502が撮像された画像中の標的領域501を非等方的に変化させて重要臓器領域502と標的領域501とのOV1,OV2,OV3,…を算出し、算出したOV1,OV2,OV3,…とデータサーバ405に保存された過去の治療計画データとに基づいて予測標的DVH702,予測重要臓器DVH712を算出し、表示装置401は、予測DVH計算部4034で算出された予測標的DVH702,予測重要臓器DVH712を表示する。
このような構成であることで、表示装置401に治療計画の目標値として予測DVH711,712を表示することができる。このため、操作者による意思決定、即ち、パラメータを変更して治療計画をやり直す必要があるか否かを瞬時に判断することができる。また、この表示される予測DVH711,712は、標的領域501を非等方的に変化させてOVを算出し、算出したOVとデータサーバ405に保存された過去の治療計画データとに基づいて算出されるため、粒子線の物理的性質によるブラッグピークの存在、エネルギー毎のスポット径の違いにより、ビームの照射角度、体表から標的までの深さ等に依存して線量分布が非等方的な広がりをもつスキャニング照射法においても、非等方的な広がりを反映させたものとすることができる。従って、高い精度での操作者の意思決定のサポートを行うことができ、治療計画の作成に要する時間を短縮させることが可能となる。
また、予測DVH計算部4034は、放射線の照射方向、および体輪郭(体表)503から標的領域501までの深さの情報に基づいて標的領域501を非等方的に変化させる、特に予測DVH計算部4034は、標的領域501より体輪郭503に近い側での非等方的な変化の変化量を標的領域501より体輪郭503に遠い側での非等方的な変化の変化量より大きくするため、より正確に非等方的な広がりを反映させて予測DVHを算出することが可能となり、操作者の意思決定のサポートの精度をより高めることができる。
更に、標的領域501に対する線量から標的領域501および重要臓器領域502の計算標的DVH701,計算重要臓器DVH711を算出する最適化計算部4032を更に備え、表示装置401は、予測標的DVH702,予測重要臓器DVH712と最適化計算部4032で計算された計算標的DVH701,計算重要臓器DVH711とを重ねて表示することにより、治療計画の目標値として予測DVHが表示される。このため、操作者による意思決定、即ち、パラメータを変更して治療計画をやり直す必要があるか否かを操作者は瞬時に判断することができる。従って、スキャニング照射法の放射線治療において、治療計画立案の更なる短時間化および省力化が可能となる。
また、標的領域501と重要臓器領域502との位置関係は、多くの場合、標的領域501を非等方的に拡大させることでOVの算出を行うことになるため、予測DVH計算部4034は、標的領域501を非等方的に拡大させることで、多くのケースに対応することが可能となる。
<その他>
なお、本発明は上記の実施例に限られず、種々の変形、応用が可能なものである。上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。
例えば、非等方的に拡大する場合について説明したが、本発明は非等方的に縮小する場合にも適用することができる。例えば、粒子線の照射誤差を予め考慮して標的領域のマージンを十分にとる場合であり、標的領域と重要臓器との距離が近い場合、予め標的領域と重要臓器とが重複する場合がある。このような場合は、予測DVH計算部4034は被照射体画像中の標的領域の体積を減少させ、重要臓器領域とのOVを計算する。このときの減少のさせ方は基本的に上述した拡大する場合と同じでよく、標的領域より体輪郭に近い側での減少量を標的領域より体輪郭に遠い側での減少量より大きくすることで、非等方的に減少させる。このような方法によっても、同様に、治療計画の作成の短時間化・省力化を図ることができる。
400…放射線治療計画装置
401…表示装置
402…入力装置
403…演算処理装置
4031…制御部
4032…最適化計算部
4033…線量計算部
4034…予測DVH計算部
404…メモリ
405…データサーバ(データベース)
406…粒子線照射装置
4061…入射部
4062…加速部
4063…照射制御部
410…放射線治療システム
501…標的領域
502…重要臓器領域
503…体輪郭(体表)
601…拡大された標的領域

Claims (8)

  1. 放射線による治療計画を作成するための放射線治療計画装置であって、
    過去の治療計画データを記憶するデータベースと、
    DVHを表示する表示装置と、
    予測DVHを算出する予測DVH計算部と、を備え、
    前記予測DVH計算部は、被照射体が撮像された画像中の標的領域を非等方的に拡大もしくは縮小させて重要臓器領域と前記標的領域とのOV(Overlap Volume)を算出し、算出した前記OVと前記データベースに保存されており前記OVに対応する平均線量と線量の標準偏差が含まれている過去の治療計画データとに基づいて予測DVHを算出し、
    前記表示装置は、前記予測DVH計算部で算出された前記予測DVHを表示する
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  2. 請求項1に記載の放射線治療計画装置において、
    前記予測DVH計算部は、前記放射線の照射方向、および体表から前記標的領域までの深さの情報に基づいて前記標的領域を非等方的に拡大もしくは縮小させる
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  3. 請求項2に記載の放射線治療計画装置において、
    前記予測DVH計算部は、前記標的領域より前記体表に近い側での非等方的な拡大もしくは縮小の変化量を前記標的領域より前記体表に遠い側での非等方的な拡大もしくは縮小の変化量より大きくする
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  4. 請求項1に記載の放射線治療計画装置において、
    前記標的領域に対する線量から前記標的領域および前記重要臓器領域のDVHを算出する最適化計算部を更に備え、
    前記表示装置は、前記予測DVHと前記最適化計算部で計算されたDVHとを重ねて表示する
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  5. 請求項1に記載の放射線治療計画装置において、
    前記予測DVH計算部は、前記標的領域を非等方的に拡大させる
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  6. 請求項1に記載の放射線治療計画装置において、
    前記放射線の照射方法を、前記標的領域を複数の小領域に分割して、この複数の小領域に放射線を順次照射する法とする
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  7. 請求項1に記載の放射線治療計画装置において、
    前記放射線を、陽子イオンまたは陽子より質量の大きい粒子イオンからなる粒子線とする
    ことを特徴とする放射線治療計画装置。
  8. 標的領域に対して放射線を照射する放射線照射装置と、
    請求項1に記載の放射線治療計画装置と、を備え、
    前記放射線照射装置は、前記放射線治療計画装置によって作成された治療計画に基づいて前記標的領域に対して前記放射線を照射する
    ことを特徴とする放射線治療システム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11998287B1 (en) * 2019-03-18 2024-06-04 Dopl Technologies Inc. Platform for facilitating remote robotic medical procedures
JP7489667B2 (ja) * 2021-03-30 2024-05-24 株式会社日立製作所 治療計画装置、治療計画生成方法及びコンピュータプログラム
JP2022166565A (ja) * 2021-04-21 2022-11-02 株式会社日立製作所 治療計画装置、粒子線治療システム、治療計画生成方法及びコンピュータプログラム
CN117717719B (zh) * 2023-09-07 2024-07-23 山东卓业医疗科技有限公司 一种在粒子放射剂量模型中计算靶区dvh的方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080317204A1 (en) * 2007-03-16 2008-12-25 Cyberheart, Inc. Radiation treatment planning and delivery for moving targets in the heart
US8180020B2 (en) * 2008-10-23 2012-05-15 Accuray Incorporated Sequential optimizations for treatment planning
US8688618B2 (en) * 2009-06-23 2014-04-01 The Johns Hopkins University Method and system for determining treatment plans
JP5401391B2 (ja) * 2010-04-08 2014-01-29 株式会社日立製作所 粒子線治療計画装置及び治療計画方法
WO2015176011A1 (en) * 2014-05-15 2015-11-19 The Johns Hopkins University Method, system and computer-readable media for treatment plan risk analysis
US10046177B2 (en) * 2014-06-18 2018-08-14 Elekta Ab System and method for automatic treatment planning
US9925393B2 (en) * 2016-03-14 2018-03-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and apparatus for determining treatment region and mitigating radiation toxicity
US20180099151A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method of Visualizing and Setting Dose Constraints for Radiation Therapy

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