JP7142415B2 - 微分可能な線量関数を用いた放射線治療計画 - Google Patents
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Description
（優先権の主張）
［０００１］
本特許出願は、２０１９年７月１６日に出願された米国特許出願番号第１６／５１２，９３８号の優先権の利益を主張するものであり、その内容は参照により全体が本明細書に組み込まれる。
［０００１］
本特許出願は、２０１９年７月１６日に出願された米国特許出願番号第１６／５１２，９３８号の優先権の利益を主張するものであり、その内容は参照により全体が本明細書に組み込まれる。
（技術分野）
［０００２］
本開示は、一般に、放射線治療または放射線療法の計画を生成することに関する。
［０００２］
本開示は、一般に、放射線治療または放射線療法の計画を生成することに関する。
［０００３］
放射線治療は、ほ乳類（ヒトや動物）の組織のがんやその他の病気の治療に用いられる。放射線ビームの方向と形状を正確に制御して、腫瘍に所定の放射線を確実に照射するとともに、周囲の健康な組織（しばしば、リスク臓器（ＯＡＲｓ）と呼ばれる）へのダメージを最小限に抑えるようにビームを配置する必要がある。治療計画は、放射線ビームのパラメータを制御するために使用することができ、放射線治療装置は、空間的に変化する線量分布を患者に提供することで治療を実行する。
放射線治療は、ほ乳類（ヒトや動物）の組織のがんやその他の病気の治療に用いられる。放射線ビームの方向と形状を正確に制御して、腫瘍に所定の放射線を確実に照射するとともに、周囲の健康な組織（しばしば、リスク臓器（ＯＡＲｓ）と呼ばれる）へのダメージを最小限に抑えるようにビームを配置する必要がある。治療計画は、放射線ビームのパラメータを制御するために使用することができ、放射線治療装置は、空間的に変化する線量分布を患者に提供することで治療を実行する。
［０００４］
従来、各患者に対して、臨床的および線量的な目的と制約条件（例えば、腫瘍や重要な臓器に対する最大、最小、平均の線量）に基づいた最適化手法を用いて、放射線治療の治療計画（「治療計画（treatment plan）」）を作成する。治療計画の手順は、患者の３次元（３Ｄ）画像を使用して、標的領域（例えば、腫瘍）を特定し、腫瘍の近くにある重要な器官を特定することを含む。治療計画の作成は、プランナーが、臨床的に受け入れられる治療計画を作成するために、様々な治療目的や制約条件（例えば、ＤＶＨ（Dose Volume Histogram）の目的）を、それぞれの重要性（例えば、重み付け）を考慮しながら遵守する、時間のかかるプロセスである。この作業は、ＯＡＲの数が増えると（例えば、頭と首の治療では一般的に２１個のＯＡＲが分割される）、プロセスが複雑になるため、時間のかかる試行錯誤が必要となるプロセスである。腫瘍から遠く離れたＯＡＲは放射線から影響を受けにくいが、ターゲットの腫瘍に近い、または重なっているＯＡＲは放射線から影響を受けなくすることが難しい。
従来、各患者に対して、臨床的および線量的な目的と制約条件（例えば、腫瘍や重要な臓器に対する最大、最小、平均の線量）に基づいた最適化手法を用いて、放射線治療の治療計画（「治療計画（treatment plan）」）を作成する。治療計画の手順は、患者の３次元（３Ｄ）画像を使用して、標的領域（例えば、腫瘍）を特定し、腫瘍の近くにある重要な器官を特定することを含む。治療計画の作成は、プランナーが、臨床的に受け入れられる治療計画を作成するために、様々な治療目的や制約条件（例えば、ＤＶＨ（Dose Volume Histogram）の目的）を、それぞれの重要性（例えば、重み付け）を考慮しながら遵守する、時間のかかるプロセスである。この作業は、ＯＡＲの数が増えると（例えば、頭と首の治療では一般的に２１個のＯＡＲが分割される）、プロセスが複雑になるため、時間のかかる試行錯誤が必要となるプロセスである。腫瘍から遠く離れたＯＡＲは放射線から影響を受けにくいが、ターゲットの腫瘍に近い、または重なっているＯＡＲは放射線から影響を受けなくすることが難しい。
［０００５］
ＯＡＲと治療すべき領域（例えば、ＰＴＶ（Planning Target Volume）を特定するために、セグメンテーションが行われる。セグメンテーションの後、１つまたはそれ以上のＰＴＶ（例えば、ターゲット）および／またはＯＡＲが受けるべき望ましい放射線量を示す患者の線量計画が作成される。ＰＴＶは、不規則な容積を持ち、その大きさ、形状、位置がユニークである。治療計画は、ＰＴＶに十分な線量を与える一方で、周囲の健康な組織にできるだけ低い線量を与えるように、多数の計画パラメータを最適化して算出する。したがって、放射線治療計画は、腫瘍を治療するための線量を効率的にコントロールすることと、ＯＡＲを温存することとのバランスで決定される。一般的に、放射線治療計画の品質は、プランナーの経験値に左右される。さらに、患者間の解剖学的構造な相違により、複雑さが発生する。（概要）
［０００６］
いくつかの実施形態では、放射線治療計画のパラメータを生成するための、コンピュータに実装された方法と、非一時的コンピュータ可読媒体と、メモリとプロセッサを含むシステムが提供され、放射線治療計画のパラメータを生成するため方法は、プロセッサ回路によって、放射線治療計画の情報を受け取るステップと、前記プロセッサ回路により、前記放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定するステップであって、前記線量計算の導関数が、損失関数に基づいた最適化プロセスまたは機械学習モデルで使用され、前記線量計算の導関数が、放射線治療装置の１つまたはそれ以上の放射線パラメータまたは１つまたはそれ以上の形状パラメータのうちの少なくとも１つに関して計算されるステップと、前記プロセッサ回路により、前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成するステップを有する。
ＯＡＲと治療すべき領域（例えば、ＰＴＶ（Planning Target Volume）を特定するために、セグメンテーションが行われる。セグメンテーションの後、１つまたはそれ以上のＰＴＶ（例えば、ターゲット）および／またはＯＡＲが受けるべき望ましい放射線量を示す患者の線量計画が作成される。ＰＴＶは、不規則な容積を持ち、その大きさ、形状、位置がユニークである。治療計画は、ＰＴＶに十分な線量を与える一方で、周囲の健康な組織にできるだけ低い線量を与えるように、多数の計画パラメータを最適化して算出する。したがって、放射線治療計画は、腫瘍を治療するための線量を効率的にコントロールすることと、ＯＡＲを温存することとのバランスで決定される。一般的に、放射線治療計画の品質は、プランナーの経験値に左右される。さらに、患者間の解剖学的構造な相違により、複雑さが発生する。（概要）
［０００６］
いくつかの実施形態では、放射線治療計画のパラメータを生成するための、コンピュータに実装された方法と、非一時的コンピュータ可読媒体と、メモリとプロセッサを含むシステムが提供され、放射線治療計画のパラメータを生成するため方法は、プロセッサ回路によって、放射線治療計画の情報を受け取るステップと、前記プロセッサ回路により、前記放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定するステップであって、前記線量計算の導関数が、損失関数に基づいた最適化プロセスまたは機械学習モデルで使用され、前記線量計算の導関数が、放射線治療装置の１つまたはそれ以上の放射線パラメータまたは１つまたはそれ以上の形状パラメータのうちの少なくとも１つに関して計算されるステップと、前記プロセッサ回路により、前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成するステップを有する。
［０００７］
いくつかの実施形態では、前記放射線治療計画の情報は、磁気共鳴（ＭＲ）画像、コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、線量分布、セグメンテーションマップ、および距離マップの少なくとも１つを含む。
いくつかの実施形態では、前記放射線治療計画の情報は、磁気共鳴（ＭＲ）画像、コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、線量分布、セグメンテーションマップ、および距離マップの少なくとも１つを含む。
［０００８］
いくつかの実施形態では、前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータは、合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、および線量分布の少なくとも１つを含む。
いくつかの実施形態では、前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータは、合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、および線量分布の少なくとも１つを含む。
［０００９］
いくつかの実施形態では、前記放射線治療計画の情報を処理するステップは、前記放射線治療計画の情報を前記機械学習モデルで処理して、前記１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを生成することを有し、前記機械学習モデルは、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報を用いた線量計算に基づいて、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにトレーニングされ、前記機械学習モデルは、ディープニューラルネットワークを含み、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、トレーニング用ＭＲ画像、トレーニング用ＣＢＣＴ画像、トレーニング用ＣＴ画像、第１のトレーニング用線量分布、トレーニング用セグメンテーションマップ、またはトレーニング用距離マップのうちの少なくとも１つを有し、前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータは、トレーニング用合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、または第２のトレーニング用線量分布の少なくとも１つを有する。
いくつかの実施形態では、前記放射線治療計画の情報を処理するステップは、前記放射線治療計画の情報を前記機械学習モデルで処理して、前記１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを生成することを有し、前記機械学習モデルは、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報を用いた線量計算に基づいて、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにトレーニングされ、前記機械学習モデルは、ディープニューラルネットワークを含み、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、トレーニング用ＭＲ画像、トレーニング用ＣＢＣＴ画像、トレーニング用ＣＴ画像、第１のトレーニング用線量分布、トレーニング用セグメンテーションマップ、またはトレーニング用距離マップのうちの少なくとも１つを有し、前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータは、トレーニング用合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、または第２のトレーニング用線量分布の少なくとも１つを有する。
［００１０］
いくつかの実施形態では、前記機械学習モデルは、トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットと、トレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットとを有するトレーニング用データペアの第１のバッチを取得し、前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを前記機械学習モデルで処理して、中間の放射線治療計画のパラメータを生成し、前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて前記損失関数の導関数を計算し、前記計算された損失関数の導関数に基づいて、前記機械学習モデルのパラメータを更新することによりトレーニングされる。
いくつかの実施形態では、前記機械学習モデルは、トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットと、トレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットとを有するトレーニング用データペアの第１のバッチを取得し、前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを前記機械学習モデルで処理して、中間の放射線治療計画のパラメータを生成し、前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて前記損失関数の導関数を計算し、前記計算された損失関数の導関数に基づいて、前記機械学習モデルのパラメータを更新することによりトレーニングされる。
［００１１］
いくつかの実施形態では、前記コンピュータに実装された方法、前記非一時的コンピュータ可読媒体、前記システムは、前記トレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットに基づいて第１の線量を計算するステップと、前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて第２の線量を計算するステップと、前記損失関数の導関数を計算する前に、前記損失関数に前記第１の線量および前記第２の用量を適用するステップを有するオペレーションを実行する。
いくつかの実施形態では、前記コンピュータに実装された方法、前記非一時的コンピュータ可読媒体、前記システムは、前記トレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットに基づいて第１の線量を計算するステップと、前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて第２の線量を計算するステップと、前記損失関数の導関数を計算する前に、前記損失関数に前記第１の線量および前記第２の用量を適用するステップを有するオペレーションを実行する。
［００１２］
いくつかの実施形態では、前記線量計算は、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム、ペンシルカーネルアルゴリズム、またはボルツマン方程式ソルバーを用いたモンテカルロシミュレーション、または決定論的計算の少なくとも１つ、またはその組み合わせを含む。
いくつかの実施形態では、前記線量計算は、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム、ペンシルカーネルアルゴリズム、またはボルツマン方程式ソルバーを用いたモンテカルロシミュレーション、または決定論的計算の少なくとも１つ、またはその組み合わせを含む。
［００１３］
いくつかの実施形態では、前記最適化プロセスは、前記放射線治療装置のアイソセンタ位置またはビーム角度の少なくとも一方を指定する決定変数を有する放射線治療計画の最適化問題を含む。
いくつかの実施形態では、前記最適化プロセスは、前記放射線治療装置のアイソセンタ位置またはビーム角度の少なくとも一方を指定する決定変数を有する放射線治療計画の最適化問題を含む。
［００１４］
いくつかの実施形態では、前記線量計算の導関数は、一次導関数である。いくつかの実装では、前記一次導関数は、一定の値ではない。
いくつかの実施形態では、前記線量計算の導関数は、一次導関数である。いくつかの実装では、前記一次導関数は、一定の値ではない。
［００１５］
いくつかの実施形態では、前記導関数を推定するサブプロセスは、自動導関数プロセスを有する。
いくつかの実施形態では、前記導関数を推定するサブプロセスは、自動導関数プロセスを有する。
［００１６］
上記の概要は本特許出願の主題の概要を提供することを意図している。それは、本開示に関する排他的または網羅的な説明を意図したものではない。発明の詳細な説明は、本特許出願についてのさらなる情報を提供するために含まれている。
上記の概要は本特許出願の主題の概要を提供することを意図している。それは、本開示に関する排他的または網羅的な説明を意図したものではない。発明の詳細な説明は、本特許出願についてのさらなる情報を提供するために含まれている。
［００１７］
図面は必ずしも縮尺通りに描かれているわけではなく、同様な数字は、異なる図において同様の構成要素を表す。異なる文字の接尾辞を持つ同様の数字は、類似したコンポーネントの異なる例を表す。図面は、本明細書で議論されている様々な実施形態を、限定するものではなく、一般的な例示として示している。
図面は必ずしも縮尺通りに描かれているわけではなく、同様な数字は、異なる図において同様の構成要素を表す。異なる文字の接尾辞を持つ同様の数字は、類似したコンポーネントの異なる例を表す。図面は、本明細書で議論されている様々な実施形態を、限定するものではなく、一般的な例示として示している。
［００１８］
図１は、本開示のいくつかの実施例による、治療計画生成処理を実行するために適応される例示的な放射線治療システムを示す。
［００１９］
図２Ａは、本開示のいくつかの実施例による、例示的な画像誘導型放射線治療装置を示す。
［００２０］
図２Ｂは、本開示のいくつかの実施例による、放射線治療装置であるガンマナイフを示す。
［００２１］
図３は、本開示のいくつかの実施例による、線量の導関数に基づく機械学習技術のトレーニングおよび使用のための例示的なデータフローを示す。
［００２２］
図４乃至図９は、本開示のいくつかの実施例による、線量計算の導関数に基づいて放射線治療計画のパラメータを推定するための例示的なオペレーションのフローチャートを示す。
［００２３］
本開示は、機械学習（ＭＬ）モデルを用いる、または線量計算の導関数に基づく最適化問題を解くことにより、放射線治療計画を生成する様々な技術を含む。一実施例として、ＭＬモデルは、線量の導関数を考慮した損失関数に基づいて、放射線治療計画の情報（例えば、ＣＴ画像またはＭＲ画像）から放射線治療計画（例えば、合成ＣＴ画像）の１つまたはそれ以上のパラメータを推定するようにトレーニングされることができる。別の実施例として、最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、制約条件およびまたは決定変数）は、放射線治療計画の１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、放射線治療装置のパラメータまたは制御点）を提供するために最適化問題の解を生成するため、線量の導関数を考慮することができる。技術的な利点としては、放射線治療計画の生成や放射線治療計画の最適化問題を解決するための計算処理時間が短縮されること、および、それに伴って放射線治療計画の生成や放射線治療計画の最適化問題を解決するために使用される処理、メモリ、ネットワークリソースが改善されることが挙げられる。これらの放射線治療計画は、様々な医療治療、および診断の現場、または放射線治療機器及び装置に適用することができる。したがって、これらの技術的な利点に加えて、本技術は多くの明らかな医療上の利点（放射線治療の治療精度の向上、意図しない放射線への被曝の低減など）をもたらす可能性がある。
本開示は、機械学習（ＭＬ）モデルを用いる、または線量計算の導関数に基づく最適化問題を解くことにより、放射線治療計画を生成する様々な技術を含む。一実施例として、ＭＬモデルは、線量の導関数を考慮した損失関数に基づいて、放射線治療計画の情報（例えば、ＣＴ画像またはＭＲ画像）から放射線治療計画（例えば、合成ＣＴ画像）の１つまたはそれ以上のパラメータを推定するようにトレーニングされることができる。別の実施例として、最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、制約条件およびまたは決定変数）は、放射線治療計画の１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、放射線治療装置のパラメータまたは制御点）を提供するために最適化問題の解を生成するため、線量の導関数を考慮することができる。技術的な利点としては、放射線治療計画の生成や放射線治療計画の最適化問題を解決するための計算処理時間が短縮されること、および、それに伴って放射線治療計画の生成や放射線治療計画の最適化問題を解決するために使用される処理、メモリ、ネットワークリソースが改善されることが挙げられる。これらの放射線治療計画は、様々な医療治療、および診断の現場、または放射線治療機器及び装置に適用することができる。したがって、これらの技術的な利点に加えて、本技術は多くの明らかな医療上の利点（放射線治療の治療精度の向上、意図しない放射線への被曝の低減など）をもたらす可能性がある。
［００２４］
放射線治療は、がんを治療するための主要な方法のひとつであり、すべてのがん患者の５０％以上に推奨されている。治療計画は、数学的最適化問題を含む複雑な設計プロセスを経て作成され、この最適化問題は、健康な組織への線量を最小限に抑えつつ、標的に十分に高い高線量を与えるような、線量提供に関する望ましい特性を把握する。最適化問題の全体的な構造は、リニアックを用いた治療（３Ｄ－ＣＲＴ、ＩＭＲＴ、ＶＭＡＴ）、陽子線治療、ガンマナイフ放射線手術、およびブラキセラピーを含む、ほとんどの放射線治療で同じである。最終的には、線量分布を実現するために必要な放射線治療装置の構成（制御点など）を決定する。
放射線治療は、がんを治療するための主要な方法のひとつであり、すべてのがん患者の５０％以上に推奨されている。治療計画は、数学的最適化問題を含む複雑な設計プロセスを経て作成され、この最適化問題は、健康な組織への線量を最小限に抑えつつ、標的に十分に高い高線量を与えるような、線量提供に関する望ましい特性を把握する。最適化問題の全体的な構造は、リニアックを用いた治療（３Ｄ－ＣＲＴ、ＩＭＲＴ、ＶＭＡＴ）、陽子線治療、ガンマナイフ放射線手術、およびブラキセラピーを含む、ほとんどの放射線治療で同じである。最終的には、線量分布を実現するために必要な放射線治療装置の構成（制御点など）を決定する。
［００２５］
ボリューム内の吸収された放射線量のシミュレーション（例：線量計算）は、通常、放射線治療計画を作成する上で重要なファクタである。線量は、選択された治療パラメータと、指定された治療法で観察された臨床結果との間の信頼性の高い検証可能なリンクとして使用される。慎重に治療計画を最適化した結果、腫瘍に対する所定の線量レベル、治療用ビームの数、入射角、強度振幅などの治療変数のセットができあがる。いくつかの線量計算プロセスには、モンテカルロシミュレーション（Monte Carlo simulation）のような確率的プロセスや、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム（point kernel convolution algorithms）、ペンシルカーネルアルゴリズム（pencil kernel algorithms）、ボルツマン方程式ソルバー（Boltzmann equation solvers）のような決定論的プロセスがある。
ボリューム内の吸収された放射線量のシミュレーション（例：線量計算）は、通常、放射線治療計画を作成する上で重要なファクタである。線量は、選択された治療パラメータと、指定された治療法で観察された臨床結果との間の信頼性の高い検証可能なリンクとして使用される。慎重に治療計画を最適化した結果、腫瘍に対する所定の線量レベル、治療用ビームの数、入射角、強度振幅などの治療変数のセットができあがる。いくつかの線量計算プロセスには、モンテカルロシミュレーション（Monte Carlo simulation）のような確率的プロセスや、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム（point kernel convolution algorithms）、ペンシルカーネルアルゴリズム（pencil kernel algorithms）、ボルツマン方程式ソルバー（Boltzmann equation solvers）のような決定論的プロセスがある。
［００２６］
決定論的な解析的線量計算は、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム（point kernel convolution algorithms）とペンシルカーネルアルゴリズム（pencil kernel algorithms）という２つのタイプに分けられる。ポイントカーネル法では、まずレイトレース法で患者の質量あたりに放出される全エネルギー（ＴＥＲＭＡ）を計算し、ポイントカーネルとのその後の畳み込み（convolution）（または重ね合わせ（superposition））を行うことで、発生した電子や散乱した光子による線量分布をモデル化する。ポイントカーネルとの畳み込みは、ＴＥＲＭＡを正しい線量分布に再分配するもので、最も時間のかかるステップである。畳み込みステップの一般的な実装は、コラプスコーンアルゴリズム（collapsed cone algorithm）である。
決定論的な解析的線量計算は、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム（point kernel convolution algorithms）とペンシルカーネルアルゴリズム（pencil kernel algorithms）という２つのタイプに分けられる。ポイントカーネル法では、まずレイトレース法で患者の質量あたりに放出される全エネルギー（ＴＥＲＭＡ）を計算し、ポイントカーネルとのその後の畳み込み（convolution）（または重ね合わせ（superposition））を行うことで、発生した電子や散乱した光子による線量分布をモデル化する。ポイントカーネルとの畳み込みは、ＴＥＲＭＡを正しい線量分布に再分配するもので、最も時間のかかるステップである。畳み込みステップの一般的な実装は、コラプスコーンアルゴリズム（collapsed cone algorithm）である。
［００２７］
ボルツマン輸送方程式（Boltzmann transport equation：ＢＴＥ）は、放射線粒子（中性子、光子、電子など）が物質中を移動したり、物質と相互作用したりする際の巨視的な挙動を記述する支配型方程式である。ＬＢＴＥはＢＴＥを線形化したもので、放射線粒子は通過する物質とのみ相互作用し、互いに相互作用しないと仮定しており、外部磁場のない条件で有効である。放射線源の影響を受ける物質の与えられた容積測定領域（volumetric domain）に対して、上記の条件の下で、ＬＢＴＥの解は領域内の線量を「正確に」記述することになる。しかし、ＬＢＴＥの閉形式の解（closed form solutions）（解析的解（analytic solution））は、いくつかの簡略化された問題でしか得られないため、ＬＢＴＥは一般的にオープンフォーム（open form）、つまり非解析的（non-analytic）に解かれる。ＬＢＴＥのオープンフォーム解を得るには、２つの一般的なアプローチがある。１つ目のアプローチは、広く知られているモンテカルロ法である。モンテカルロ法は、ＬＢＴＥを明示的に解くのではなく、この方程式の解を間接的に求める。２つ目のアプローチは、数値計算法を用いてＬＢＴＥを明示的に解く方法である。
ボルツマン輸送方程式（Boltzmann transport equation：ＢＴＥ）は、放射線粒子（中性子、光子、電子など）が物質中を移動したり、物質と相互作用したりする際の巨視的な挙動を記述する支配型方程式である。ＬＢＴＥはＢＴＥを線形化したもので、放射線粒子は通過する物質とのみ相互作用し、互いに相互作用しないと仮定しており、外部磁場のない条件で有効である。放射線源の影響を受ける物質の与えられた容積測定領域（volumetric domain）に対して、上記の条件の下で、ＬＢＴＥの解は領域内の線量を「正確に」記述することになる。しかし、ＬＢＴＥの閉形式の解（closed form solutions）（解析的解（analytic solution））は、いくつかの簡略化された問題でしか得られないため、ＬＢＴＥは一般的にオープンフォーム（open form）、つまり非解析的（non-analytic）に解かれる。ＬＢＴＥのオープンフォーム解を得るには、２つの一般的なアプローチがある。１つ目のアプローチは、広く知られているモンテカルロ法である。モンテカルロ法は、ＬＢＴＥを明示的に解くのではなく、この方程式の解を間接的に求める。２つ目のアプローチは、数値計算法を用いてＬＢＴＥを明示的に解く方法である。
［００２８］
現在のプランニングソフトウェアでは、標準的な数学的最適化手法を用いて最小化問題を解くのが一般的である。これらの作業には時間がかかり、患者や臨床医を無駄に待たせてしまうことがある。リアルタイムイメージングを利用した未来のアプリケーションでは、従来の最適化問題ソルバーでは実行できないリアルタイムの治療計画が必要になるかもしれない。一般的な最適化問題ソルバーは、解を生成した後に線量を考慮するが、線量が特定の制約条件を満たさない場合、ある種の非効率性が生じる。つまり、最適化問題を解く際に、線量計算を考慮していないため、不正確で効果のない治療計画のパラメータが生成されてしまう。また、放射線治療計画の一部または全部のパラメータを生成するために、ある種のＭＬモデルが使用されているが、そのようなＭＬモデルでは、線量計算も考慮されていない。その結果、ＭＬモデルが提供するパラメータが不正確になり、特定の用量制約を満たすことができず、非効率になる可能性がある。
現在のプランニングソフトウェアでは、標準的な数学的最適化手法を用いて最小化問題を解くのが一般的である。これらの作業には時間がかかり、患者や臨床医を無駄に待たせてしまうことがある。リアルタイムイメージングを利用した未来のアプリケーションでは、従来の最適化問題ソルバーでは実行できないリアルタイムの治療計画が必要になるかもしれない。一般的な最適化問題ソルバーは、解を生成した後に線量を考慮するが、線量が特定の制約条件を満たさない場合、ある種の非効率性が生じる。つまり、最適化問題を解く際に、線量計算を考慮していないため、不正確で効果のない治療計画のパラメータが生成されてしまう。また、放射線治療計画の一部または全部のパラメータを生成するために、ある種のＭＬモデルが使用されているが、そのようなＭＬモデルでは、線量計算も考慮されていない。その結果、ＭＬモデルが提供するパラメータが不正確になり、特定の用量制約を満たすことができず、非効率になる可能性がある。
［００２９］
公開された技術は、これらの課題を解決し、ＭＬモデルの学習や最適化問題の最適化において、線量計算の導関数を考慮することで、放射線治療の治療計画を生成する速度と効率を向上させる。いくつかの実装では、開示された技術は、放射線治療計画のパラメータおよび設定を検証または更新するために、与えられた治療変数のセットを線量計算で考慮する。例えば、線量ベースの損失関数に基づいてＭＬモデルをトレーニングし、ＭＲＩやコーンビーム断層撮影（ＣＢＣＴ）の画像から合成ＣＴ画像を生成して、治療計画の最適化に使用することができる。別の実施例として、放射線治療計画の最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータは、線量計算の導関数に基づいて、ビーム角度の最適化（リニアックの場合）またはアイソセンタの選択（ガンマナイフの場合）を行うことができる。別の実施例として、放射線治療装置の制御点は、線量に基づく損失関数に基づいてトレーニングされたＭＬモデルを医用画像（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはｓＣＴ画像）に適用することによって推定することができる。別の実施例として、計算コストの高い関数の線量計算を再現するようにトレーニングされたＭＬモデルを用いて、計算コストの高い線量計算をより効率的かつ高速に処理することができる。放射線治療計画のパラメータを生成する速度と精度を向上させることで、開示された技術は、リアルタイムでの治療計画の実行を可能にし、患者と臨床医の待ち時間を短縮することができる。
公開された技術は、これらの課題を解決し、ＭＬモデルの学習や最適化問題の最適化において、線量計算の導関数を考慮することで、放射線治療の治療計画を生成する速度と効率を向上させる。いくつかの実装では、開示された技術は、放射線治療計画のパラメータおよび設定を検証または更新するために、与えられた治療変数のセットを線量計算で考慮する。例えば、線量ベースの損失関数に基づいてＭＬモデルをトレーニングし、ＭＲＩやコーンビーム断層撮影（ＣＢＣＴ）の画像から合成ＣＴ画像を生成して、治療計画の最適化に使用することができる。別の実施例として、放射線治療計画の最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータは、線量計算の導関数に基づいて、ビーム角度の最適化（リニアックの場合）またはアイソセンタの選択（ガンマナイフの場合）を行うことができる。別の実施例として、放射線治療装置の制御点は、線量に基づく損失関数に基づいてトレーニングされたＭＬモデルを医用画像（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはｓＣＴ画像）に適用することによって推定することができる。別の実施例として、計算コストの高い関数の線量計算を再現するようにトレーニングされたＭＬモデルを用いて、計算コストの高い線量計算をより効率的かつ高速に処理することができる。放射線治療計画のパラメータを生成する速度と精度を向上させることで、開示された技術は、リアルタイムでの治療計画の実行を可能にし、患者と臨床医の待ち時間を短縮することができる。
［００３０］
具体的には、開示された技術は、放射線治療計画の情報を受け取り、放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定する。推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画が生成される。一般的に、開示された技術は、治療変数に対する線量の導関数を利用する放射線治療の治療計画アプリケーションに適用することができる。
具体的には、開示された技術は、放射線治療計画の情報を受け取り、放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定する。推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画が生成される。一般的に、開示された技術は、治療変数に対する線量の導関数を利用する放射線治療の治療計画アプリケーションに適用することができる。
［００３１］
本明細書では、「導関数（derivative）」という用語は、導関数（derivative）、副導関数（subderivative）、勾配（gradient）、副勾配（subgradient）、方向性導関数（directional derivative）、ヤコビアン（Jacobian）、フレシェ導関数（Frechet derivative）、高次導関数（higher-order derivative）、導関数演算子（differential operator）、ラドン－ニコディム導関数（Radon-Nikodym derivative）、シュワルツ導関数（Schwarzian derivative）、ウィルティンガー導関数（Wirtinger derivative）、Ｈ導関数（H-derivative）、共変導関数（covariant derivative）、変分導関数（variational derivative）、汎函数微分（functional derivative）、およびそれらの任意の組み合わせのいずれかを意味する。
本明細書では、「導関数（derivative）」という用語は、導関数（derivative）、副導関数（subderivative）、勾配（gradient）、副勾配（subgradient）、方向性導関数（directional derivative）、ヤコビアン（Jacobian）、フレシェ導関数（Frechet derivative）、高次導関数（higher-order derivative）、導関数演算子（differential operator）、ラドン－ニコディム導関数（Radon-Nikodym derivative）、シュワルツ導関数（Schwarzian derivative）、ウィルティンガー導関数（Wirtinger derivative）、Ｈ導関数（H-derivative）、共変導関数（covariant derivative）、変分導関数（variational derivative）、汎函数微分（functional derivative）、およびそれらの任意の組み合わせのいずれかを意味する。
［００３２］
図１は、本明細書で述べたアプローチの１つまたはそれ以上を使用して放射線治療計画処理オペレーションを実行するように適合された、例示的な放射線治療システム１００を示す。これらの放射線治療計画処理のオペレーションは、放射線治療システム１００が、撮影された医用画像データと治療線量計算または放射線治療装置構成パラメータの特定の態様に基づいて、患者に放射線治療を提供できるようにして実行される。具体的には、以下の処理オペレーションは、治療処理ロジック１２０の一部として実施される。しかしながら、以下のトレーニングされた（trained；訓練された）モデルおよび治療処理ロジック１２０の多くのバリエーションおよび使用ケースが、データ検証、可視化、およびその他の医療評価および診断の場面を含めて提供され得ることが理解されるであろう。
図１は、本明細書で述べたアプローチの１つまたはそれ以上を使用して放射線治療計画処理オペレーションを実行するように適合された、例示的な放射線治療システム１００を示す。これらの放射線治療計画処理のオペレーションは、放射線治療システム１００が、撮影された医用画像データと治療線量計算または放射線治療装置構成パラメータの特定の態様に基づいて、患者に放射線治療を提供できるようにして実行される。具体的には、以下の処理オペレーションは、治療処理ロジック１２０の一部として実施される。しかしながら、以下のトレーニングされた（trained；訓練された）モデルおよび治療処理ロジック１２０の多くのバリエーションおよび使用ケースが、データ検証、可視化、およびその他の医療評価および診断の場面を含めて提供され得ることが理解されるであろう。
［００３３］
放射線治療システム１００は、治療処理ロジック１２０をホストする放射線治療処理計算システム１１０を含む。放射線治療処理計算システム１１０は、ネットワーク（図示せず）に接続され、そのようなネットワークはインターネットに接続される。例えば、ネットワークは、放射線治療処理計算システム１１０を、１つまたはそれ以上のプライベートおよび／またはパブリックな医療情報ソース（例えば、放射線情報システム（ＲＩＳ））、医療記録システム（例えば、電子医療記録（ＥＭＲ）／電子健康記録（ＥＨＲ）システム）、腫瘍情報システム（ＯＩＳ））、１つまたはそれ以上の画像データソース１５０、画像取得装置１７０（例えば、撮像モダリティ）、治療装置１８０（例えば、放射線治療装置）、および治療データソース１６０と接続することができる。
放射線治療システム１００は、治療処理ロジック１２０をホストする放射線治療処理計算システム１１０を含む。放射線治療処理計算システム１１０は、ネットワーク（図示せず）に接続され、そのようなネットワークはインターネットに接続される。例えば、ネットワークは、放射線治療処理計算システム１１０を、１つまたはそれ以上のプライベートおよび／またはパブリックな医療情報ソース（例えば、放射線情報システム（ＲＩＳ））、医療記録システム（例えば、電子医療記録（ＥＭＲ）／電子健康記録（ＥＨＲ）システム）、腫瘍情報システム（ＯＩＳ））、１つまたはそれ以上の画像データソース１５０、画像取得装置１７０（例えば、撮像モダリティ）、治療装置１８０（例えば、放射線治療装置）、および治療データソース１６０と接続することができる。
［００３４］
一実施例として、放射線治療処理計算システム１１０は、治療装置１８０で使用するための、および／または装置１４６で出力するための治療計画を生成するオペレーションの一部として、治療処理ロジック１２０からの命令またはデータを実行することにより、（例えば、１つまたはそれ以上のＭＲ画像から）被験体の治療目標を受け取り、放射線治療計画を生成するように構成することができる。一実施形態では、治療処理ロジック１２０は、最適化問題を解き、および／または、ＭＬモデルを治療目標に適用して、放射線治療の治療計画を生成する。一実施例では、治療処理ロジック１２０は、放射線治療計画の情報を受け取り、放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定する。線量計算の導関数を推定するサブプロセスは、どんなに複雑なコンピュータプログラムでも、その基礎となる初歩的な算術演算に連鎖法則を適用することにより、記号的微分（symbolic differentiation）、数値的微分（numerical differentiation）（例えば、有限差分（finite differences））、自動微分（automatic differentiation）を含む技術のいずれかまたは組み合わせに基づいて実行することができる。次に、治療処理ロジック１２０は、推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成する。
一実施例として、放射線治療処理計算システム１１０は、治療装置１８０で使用するための、および／または装置１４６で出力するための治療計画を生成するオペレーションの一部として、治療処理ロジック１２０からの命令またはデータを実行することにより、（例えば、１つまたはそれ以上のＭＲ画像から）被験体の治療目標を受け取り、放射線治療計画を生成するように構成することができる。一実施形態では、治療処理ロジック１２０は、最適化問題を解き、および／または、ＭＬモデルを治療目標に適用して、放射線治療の治療計画を生成する。一実施例では、治療処理ロジック１２０は、放射線治療計画の情報を受け取り、放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定する。線量計算の導関数を推定するサブプロセスは、どんなに複雑なコンピュータプログラムでも、その基礎となる初歩的な算術演算に連鎖法則を適用することにより、記号的微分（symbolic differentiation）、数値的微分（numerical differentiation）（例えば、有限差分（finite differences））、自動微分（automatic differentiation）を含む技術のいずれかまたは組み合わせに基づいて実行することができる。次に、治療処理ロジック１２０は、推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成する。
［００３５］
一般的な放射線治療計画の最適化問題は、次に示す式（１）のように定義される。
一般的な放射線治療計画の最適化問題は、次に示す式（１）のように定義される。
ここで、ｆ：Ｘ→Ｒは目的関数、ｘ∈Ｘは決定変数、Ω⊆Ｘは実現可能な変数の集合である。一般的に、関数ｆは非線形であり、集合Ωは非凸である可能性がある。最適化問題は、通常、何らかの反復スキームを用いて解かれる。例えば、ｆが滑らかで凸型であり、Ωが凸型である場合、投影勾配法を用いて式（１）を次に示す式のように解くことができる。
ここで、proj Ω:Ｘ→ＸはΩ上への投影であり、Ω,η∈Ｒはステップサイズであり、∇ｆ：Ｘ→Ｘは勾配である。これらのアルゴリズムは通常、確実に収束する（例えば、十分な時間（および正しいパラメーターの選択）が与えられると、アルゴリズムは最小化（minimizer）に収束する）。開示された技術によれば、式（１）の最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータは、線量計算の導関数によって計算または提供される。そうすることで、放射線治療計画の最適化問題の決定変数の更新は、患者への線量に関してより正確になり、解決策をより早く見つけることができる。
［００３６］
特に、開示された実施形態では、最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータとして線量計算を利用することにより、最適化問題を解く速度と効率を高め、解答の精度を向上させている。一般的に、線量Ｄは２つの大まかなカテゴリーの治療変数に依存し、そのうちのどれか１つは式（１）のパラメータで考慮される。このような治療変数には、放射線パラメータΨと、ジオメトリパラメータΩがある。放射線パラメータΨには、治療用ビームの数、入射角、強度の振幅、アイソセンタの位置、コリメータの構成、滞留時間などが含まれる。ジオメトリパラメータΩは、患者の位置、形状、密度、材料の分解などが含まれる。いくつかの実装では、線量は、次に示す式（２）で表され、式（１）の最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータとして含めることができる。
特に、開示された実施形態では、最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータとして線量計算を利用することにより、最適化問題を解く速度と効率を高め、解答の精度を向上させている。一般的に、線量Ｄは２つの大まかなカテゴリーの治療変数に依存し、そのうちのどれか１つは式（１）のパラメータで考慮される。このような治療変数には、放射線パラメータΨと、ジオメトリパラメータΩがある。放射線パラメータΨには、治療用ビームの数、入射角、強度の振幅、アイソセンタの位置、コリメータの構成、滞留時間などが含まれる。ジオメトリパラメータΩは、患者の位置、形状、密度、材料の分解などが含まれる。いくつかの実装では、線量は、次に示す式（２）で表され、式（１）の最適化問題の１つまたはそれ以上のパラメータとして含めることができる。
［００３７］
放射線治療処理計算システム１１０は、処理回路１１２と、メモリ１１４と、記憶装置１１６と、ユーザインターフェース１４２、通信インタフェース（図示せず）のような他のハードウェアおよびソフトウェアで動作可能な機能（feature）を含むことができる。記憶装置１１６は、オペレーティングシステム、放射線治療の治療計画、トレーニングデータ、ソフトウェアプログラム（例えば、画像処理ソフトウェア、画像または解剖学的可視化ソフトウェア、ディープラーニングモデル、ＭＬモデル、およびニューラルネットワーク（ＮＮ）などによって提供されるような人工知能（ＡＩ）またはＭＬの実装およびアルゴリズム）、および処理回路１１２によって実行される他の任意のコンピュータ実行可能な命令のような、一過性または非一過性のコンピュータ実行可能な命令を記憶することができる。
放射線治療処理計算システム１１０は、処理回路１１２と、メモリ１１４と、記憶装置１１６と、ユーザインターフェース１４２、通信インタフェース（図示せず）のような他のハードウェアおよびソフトウェアで動作可能な機能（feature）を含むことができる。記憶装置１１６は、オペレーティングシステム、放射線治療の治療計画、トレーニングデータ、ソフトウェアプログラム（例えば、画像処理ソフトウェア、画像または解剖学的可視化ソフトウェア、ディープラーニングモデル、ＭＬモデル、およびニューラルネットワーク（ＮＮ）などによって提供されるような人工知能（ＡＩ）またはＭＬの実装およびアルゴリズム）、および処理回路１１２によって実行される他の任意のコンピュータ実行可能な命令のような、一過性または非一過性のコンピュータ実行可能な命令を記憶することができる。
［００３８］
一実施例では、処理回路１１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit）のような１つまたはそれ以上の汎用処理装置のような処理装置を含むことができる。より具体的には、処理回路１１２は、ＣＩＳＣ（Complex Instruction Set Computing）マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computing）マイクロプロセッサ、ＶＬＩＷ（Very Long Instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであり得る。また、処理回路１１２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Ｇate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System On a Chip）のような、１つまたはそれ以上の特殊用途の処理装置によって実装され得る。
一実施例では、処理回路１１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit）のような１つまたはそれ以上の汎用処理装置のような処理装置を含むことができる。より具体的には、処理回路１１２は、ＣＩＳＣ（Complex Instruction Set Computing）マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computing）マイクロプロセッサ、ＶＬＩＷ（Very Long Instruction Word）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであり得る。また、処理回路１１２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Ｇate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System On a Chip）のような、１つまたはそれ以上の特殊用途の処理装置によって実装され得る。
［００３９］
当業者に理解されるように、いくつかの実施形態では、処理回路１１２は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。処理回路１１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれかのような、１つまたはそれ以上の既知の処理装置を含み得る。処理回路１１２は、また、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、またはＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリーのＧＰＵのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。処理回路１１２は、また、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのユニットのような加速処理ユニットを含み得る。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサに限定されるものではなく、大量のデータを識別、分析、維持、生成、および／または、提供したり、本明細書で開示されている方法を実行するためにそのようなデータを操作したりするためのコンピューティング要求を満たすように構成され得るものである。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数の物理的（回路ベース）またはソフトウェアベースのプロセッサ、例えば、マルチコア設計またはそれぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含むことができる。処理回路１１２は、メモリ１１４に格納され、記憶装置１１６からアクセスされる一時的または非一時的なコンピュータプログラム命令のシーケンスを実行して、以下でより詳細に説明される様々なオペレーション、プロセス、および方法を実行することができる。システム１００内の任意のコンポーネントは、別々に実装されて独立した装置として動作してもよく、また、放射線治療システム１００内の任意の他のコンポーネントに結合されて、本開示で説明される技術を実行することができることを理解すべきである。
当業者に理解されるように、いくつかの実施形態では、処理回路１１２は、汎用プロセッサではなく、専用プロセッサであってもよい。処理回路１１２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、またはＩｔａｎｉｕｍ（登録商標）ファミリー、ＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＴｕｒｉｏｎ（登録商標）、Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｓｅｍｐｒｏｎ（登録商標）、Ｏｐｔｅｒｏｎ（登録商標）、ＦＸ（登録商標）、Ｐｈｅｎｏｎ（登録商標）ファミリー、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓによって製造された様々なプロセッサのいずれかのような、１つまたはそれ以上の既知の処理装置を含み得る。処理回路１１２は、また、Ｎｖｉｄｉａ（登録商標）によって製造されたＧｅＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｑｕａｄｒｏ（登録商標）、Ｔｅｓｌａ（登録商標）ファミリー、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＧＭＡ、Ｉｒｉｓ（登録商標）ファミリー、またはＡＭＤ（登録商標）によって製造されたＲａｄｅｏｎ（登録商標）ファミリーのＧＰＵのような、グラフィック処理ユニットを含み得る。処理回路１１２は、また、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのユニットのような加速処理ユニットを含み得る。開示された実施形態は、いかなるタイプのプロセッサに限定されるものではなく、大量のデータを識別、分析、維持、生成、および／または、提供したり、本明細書で開示されている方法を実行するためにそのようなデータを操作したりするためのコンピューティング要求を満たすように構成され得るものである。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数の物理的（回路ベース）またはソフトウェアベースのプロセッサ、例えば、マルチコア設計またはそれぞれがマルチコア設計を有する複数のプロセッサを含むことができる。処理回路１１２は、メモリ１１４に格納され、記憶装置１１６からアクセスされる一時的または非一時的なコンピュータプログラム命令のシーケンスを実行して、以下でより詳細に説明される様々なオペレーション、プロセス、および方法を実行することができる。システム１００内の任意のコンポーネントは、別々に実装されて独立した装置として動作してもよく、また、放射線治療システム１００内の任意の他のコンポーネントに結合されて、本開示で説明される技術を実行することができることを理解すべきである。
［００４０］
メモリ１１４は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）のようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、フラッシュディスク、スタティックランダムアクセスメモリ）、および、キャッシュ、レジスタ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、またはその他の光学式ストレージ、カセットテープ、他の磁気記憶装置のようなその他のタイプのランダムアクセスメモリ、または、処理回路１１２やその他のコンピュータデバイスによってアクセス可能な画像、トレーニングデータ、１つまたはそれ以上のＭＬモデルまたは技術のパラメータ、データ、または一時的もしくは非一時的なコンピュータ実行可能な命令（例えば、任意のフォーマットで格納されている）を含む情報を格納するために使用可能なその他の非一時的な媒体であり得る。例えば、コンピュータプログラム命令は、処理回路１１２によってアクセスされ、ＲＯＭ、または任意の他の適切なメモリ位置から読み出され、処理回路１１２による実行のためにＲＡＭにロードされ得る。
メモリ１１４は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）のようなダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、スタティックメモリ（例えば、フラッシュメモリ、フラッシュディスク、スタティックランダムアクセスメモリ）、および、キャッシュ、レジスタ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、またはその他の光学式ストレージ、カセットテープ、他の磁気記憶装置のようなその他のタイプのランダムアクセスメモリ、または、処理回路１１２やその他のコンピュータデバイスによってアクセス可能な画像、トレーニングデータ、１つまたはそれ以上のＭＬモデルまたは技術のパラメータ、データ、または一時的もしくは非一時的なコンピュータ実行可能な命令（例えば、任意のフォーマットで格納されている）を含む情報を格納するために使用可能なその他の非一時的な媒体であり得る。例えば、コンピュータプログラム命令は、処理回路１１２によってアクセスされ、ＲＯＭ、または任意の他の適切なメモリ位置から読み出され、処理回路１１２による実行のためにＲＡＭにロードされ得る。
［００４１］
記憶装置１１６は、本明細書に記載されている方法論または機能（様々な実施例では、治療処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４２を含む）のいずれか１つまたはそれ以上を具現化するか、またはそれによって利用される１つまたはそれ以上のセットの一時的または非一時的な命令およびデータ構造（例えば、ソフトウェア）が格納されている一時的または非一時的な機械読み取り可能な媒体を含むドライブユニットを構成し得る。また、命令は、放射線治療処理計算システム１１０による命令の実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メモリ１１４内および／または処理回路１１２内に存在することができ、メモリ１１４および処理回路１１２は、一時的または非一時的な機械読取可能な媒体を構成し得る。
記憶装置１１６は、本明細書に記載されている方法論または機能（様々な実施例では、治療処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４２を含む）のいずれか１つまたはそれ以上を具現化するか、またはそれによって利用される１つまたはそれ以上のセットの一時的または非一時的な命令およびデータ構造（例えば、ソフトウェア）が格納されている一時的または非一時的な機械読み取り可能な媒体を含むドライブユニットを構成し得る。また、命令は、放射線治療処理計算システム１１０による命令の実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メモリ１１４内および／または処理回路１１２内に存在することができ、メモリ１１４および処理回路１１２は、一時的または非一時的な機械読取可能な媒体を構成し得る。
［００４２］
メモリ１１４および記憶装置１１６は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体を構成し得る。例えば、メモリ１１４および記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上のソフトウェアアプリケーションの一時的または非一時的な命令をコンピュータ可読媒体に格納またはロードすることができる。メモリ１１４および記憶装置１１６に格納またはロードされたソフトウェアアプリケーションは、例えば、ソフトウェアで制御されたデバイスだけでなく、一般的なコンピュータシステム用のオペレーティングシステムを含み得る。また、放射線治療処理計算システム１１０は、治療処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４２を実装するためのソフトウェアコードからなる様々なソフトウェアプログラムを動作させることができる。さらに、メモリ１１４および記憶装置１１６は、処理回路１１２によって実行可能な、ソフトウェアアプリケーション全体、ソフトウェアアプリケーションの一部、またはソフトウェアアプリケーションに関連するコードもしくはデータを記憶またはロードすることができる。さらなる実施例では、メモリ１１４および記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上の放射線治療の治療計画、撮像データ、セグメンテーションデータ、治療の可視化、ヒストグラムまたは測定値、１つまたはそれ以上のＡＩモデルデータ（例えば、開示された実施形態のＭＬモデルの重みおよびパラメータ）、トレーニングデータ、ラベルおよびマッピングデータなどを格納、ロード、および操作することができる。ソフトウェアプログラムは、記憶装置１１６およびメモリ１１４だけでなく、ハードドライブ、コンピュータディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－Ｒａｙ ＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ＳＤカード、メモリスティック、またはその他の適切な媒体のような取り外し可能なコンピュータ媒体にも保存されてもよく、そのようなソフトウェアプログラムは、ネットワークを介して通信または受信されてもよい。
メモリ１１４および記憶装置１１６は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体を構成し得る。例えば、メモリ１１４および記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上のソフトウェアアプリケーションの一時的または非一時的な命令をコンピュータ可読媒体に格納またはロードすることができる。メモリ１１４および記憶装置１１６に格納またはロードされたソフトウェアアプリケーションは、例えば、ソフトウェアで制御されたデバイスだけでなく、一般的なコンピュータシステム用のオペレーティングシステムを含み得る。また、放射線治療処理計算システム１１０は、治療処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４２を実装するためのソフトウェアコードからなる様々なソフトウェアプログラムを動作させることができる。さらに、メモリ１１４および記憶装置１１６は、処理回路１１２によって実行可能な、ソフトウェアアプリケーション全体、ソフトウェアアプリケーションの一部、またはソフトウェアアプリケーションに関連するコードもしくはデータを記憶またはロードすることができる。さらなる実施例では、メモリ１１４および記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上の放射線治療の治療計画、撮像データ、セグメンテーションデータ、治療の可視化、ヒストグラムまたは測定値、１つまたはそれ以上のＡＩモデルデータ（例えば、開示された実施形態のＭＬモデルの重みおよびパラメータ）、トレーニングデータ、ラベルおよびマッピングデータなどを格納、ロード、および操作することができる。ソフトウェアプログラムは、記憶装置１１６およびメモリ１１４だけでなく、ハードドライブ、コンピュータディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－Ｒａｙ ＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ＳＤカード、メモリスティック、またはその他の適切な媒体のような取り外し可能なコンピュータ媒体にも保存されてもよく、そのようなソフトウェアプログラムは、ネットワークを介して通信または受信されてもよい。
［００４３］
それらは図示されていないが、放射線治療処理計算システム１１０は、通信インターフェース、ネットワークインターフェースカード、および通信回路を含み得る。通信インターフェースの例としては、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト、など）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１／Ｗｉ－Ｆｉアダプタのような）、電気通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、５Ｇネットワークなど）などを含み得る。このような通信インターフェースは、ネットワークを介して機械が他の機械や装置（遠隔地にあるコンポーネントなど）と通信することを可能にする１つまたはそれ以上のデジタルおよび／またはアナログ通信装置を含むことができる。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレスネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラストラクチャ、など）、クライアントサーバ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）など機能を提供することができる。例えば、ネットワークは、他のシステム（医用画像処理や放射線治療のオペレーションに関連付けられた追加の画像処理コンピューティングシステムや画像ベースのコンポーネントを含む）を含むＬＡＮまたはＷＡＮであってもよい。
それらは図示されていないが、放射線治療処理計算システム１１０は、通信インターフェース、ネットワークインターフェースカード、および通信回路を含み得る。通信インターフェースの例としては、例えば、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、高速データ伝送アダプタ（例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト、など）、無線ネットワークアダプタ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１／Ｗｉ－Ｆｉアダプタのような）、電気通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、５Ｇネットワークなど）などを含み得る。このような通信インターフェースは、ネットワークを介して機械が他の機械や装置（遠隔地にあるコンポーネントなど）と通信することを可能にする１つまたはそれ以上のデジタルおよび／またはアナログ通信装置を含むことができる。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレスネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのインフラストラクチャ、など）、クライアントサーバ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）など機能を提供することができる。例えば、ネットワークは、他のシステム（医用画像処理や放射線治療のオペレーションに関連付けられた追加の画像処理コンピューティングシステムや画像ベースのコンポーネントを含む）を含むＬＡＮまたはＷＡＮであってもよい。
［００４４］
一実施例では、放射線治療処理計算システム１１０は、記憶装置１１６およびメモリ１１４にホスティングするために、画像データソース１５０（例えば、ＭＲ画像）から画像データ１５２を取得する。さらに別の実施例では、ソフトウェアプログラムは、符号付き距離関数のような患者画像の関数や、画像情報のある態様を強調する画像の処理バージョンを代用する。
一実施例では、放射線治療処理計算システム１１０は、記憶装置１１６およびメモリ１１４にホスティングするために、画像データソース１５０（例えば、ＭＲ画像）から画像データ１５２を取得する。さらに別の実施例では、ソフトウェアプログラムは、符号付き距離関数のような患者画像の関数や、画像情報のある態様を強調する画像の処理バージョンを代用する。
［００４５］
一実施例では、放射線治療処理計算システム１１０は、画像データソース１５０から画像データ１５２を取得する、または画像データソース１５０に画像データ１５２を通信する。さらなる実施例では、治療データソース１６０は、治療処理ロジック１２０によって生成された治療計画の結果として、計画データを受信または更新する。また、画像データソース１５０は、また、治療処理ロジック１２０で使用するための画像データを提供またはホストする。
一実施例では、放射線治療処理計算システム１１０は、画像データソース１５０から画像データ１５２を取得する、または画像データソース１５０に画像データ１５２を通信する。さらなる実施例では、治療データソース１６０は、治療処理ロジック１２０によって生成された治療計画の結果として、計画データを受信または更新する。また、画像データソース１５０は、また、治療処理ロジック１２０で使用するための画像データを提供またはホストする。
［００４６］
一実施例では、計算システム１１０は、治療データソース１６０および入力装置１４８と通信して、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報および複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像およびトレーニング用ｓＣＴ画像のペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションおよび距離マップおよびトレーニング用放射線治療装置制御点のペア、およびトレーニング用線量計算関数およびトレーニング用線量分布のペアを生成することができる。
一実施例では、計算システム１１０は、治療データソース１６０および入力装置１４８と通信して、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報および複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像およびトレーニング用ｓＣＴ画像のペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションおよび距離マップおよびトレーニング用放射線治療装置制御点のペア、およびトレーニング用線量計算関数およびトレーニング用線量分布のペアを生成することができる。
［００４７］
処理回路１１２は、メモリ１１４および記憶装置１１６に通信可能に結合されていてもよく、処理回路１１２は、メモリ１１４または記憶装置１１６のいずれかからその上に記憶されたコンピュータ実行可能な命令を実行するように構成されていてもよい。処理回路１１２は、画像データ１５２からの医用画像をメモリ１１４で受取りまたは取得し、治療処理ロジック１２０を用いて処理して治療計画を生成させる命令を実行してもよい。特に、治療処理ロジック１２０は、線量計算式の導関数に基づく最適化問題、および／または、線量計算式の導関数に基づいて学習されたＭＬモデルを受け取る。治療処理ロジック１２０は、受け取った最適化問題を解いて治療計画の１つまたはそれ以上のパラメータを生成し、ＭＬモデルを放射線治療計画の情報に適用して治療計画の１つまたはそれ以上のパラメータを推定し、および／または、ＭＬモデルを放射線治療計画の情報に適用して線量計算関数の中間線量分布を推定し、中間線量分布の推定値を用いて線量分布の計算を簡略化する。
処理回路１１２は、メモリ１１４および記憶装置１１６に通信可能に結合されていてもよく、処理回路１１２は、メモリ１１４または記憶装置１１６のいずれかからその上に記憶されたコンピュータ実行可能な命令を実行するように構成されていてもよい。処理回路１１２は、画像データ１５２からの医用画像をメモリ１１４で受取りまたは取得し、治療処理ロジック１２０を用いて処理して治療計画を生成させる命令を実行してもよい。特に、治療処理ロジック１２０は、線量計算式の導関数に基づく最適化問題、および／または、線量計算式の導関数に基づいて学習されたＭＬモデルを受け取る。治療処理ロジック１２０は、受け取った最適化問題を解いて治療計画の１つまたはそれ以上のパラメータを生成し、ＭＬモデルを放射線治療計画の情報に適用して治療計画の１つまたはそれ以上のパラメータを推定し、および／または、ＭＬモデルを放射線治療計画の情報に適用して線量計算関数の中間線量分布を推定し、中間線量分布の推定値を用いて線量分布の計算を簡略化する。
［００４８］
さらに、処理回路１１２は、ソフトウェアプログラムを利用して、例えば、ＮＮモデル、機械学習モデル、治療処理ロジック１２０、または、本明細書で議論されるような治療計画の生成に関与する他の態様によって使用される、更新されたパラメータのような中間データを生成することができる。さらに、そのようなソフトウェアプログラムは、治療処理ロジック１２０を利用して、本明細書でさらに説明した技術を用いて、治療データソース１６０への展開および／または出力装置１４６での提示のための新しいまたは更新された治療計画パラメータを生成することができる。処理回路１１２は、続いて、新しいまたは更新された治療計画パラメータを、通信インターフェースおよびネットワークを介して治療装置１８０に送信することができ、ここで、放射線治療計画は、（例えば、図３に関連して後述するプロセスに従って）治療処理ロジック１２０によって実装されたトレーニングされたＭＬモデルの結果と一致して、治療装置１８０を介して患者を放射線で治療するために使用される。
さらに、処理回路１１２は、ソフトウェアプログラムを利用して、例えば、ＮＮモデル、機械学習モデル、治療処理ロジック１２０、または、本明細書で議論されるような治療計画の生成に関与する他の態様によって使用される、更新されたパラメータのような中間データを生成することができる。さらに、そのようなソフトウェアプログラムは、治療処理ロジック１２０を利用して、本明細書でさらに説明した技術を用いて、治療データソース１６０への展開および／または出力装置１４６での提示のための新しいまたは更新された治療計画パラメータを生成することができる。処理回路１１２は、続いて、新しいまたは更新された治療計画パラメータを、通信インターフェースおよびネットワークを介して治療装置１８０に送信することができ、ここで、放射線治療計画は、（例えば、図３に関連して後述するプロセスに従って）治療処理ロジック１２０によって実装されたトレーニングされたＭＬモデルの結果と一致して、治療装置１８０を介して患者を放射線で治療するために使用される。
［００４９］
本明細書の実施例では、処理回路１１２は、治療処理ロジック１２０を呼び出すソフトウェアプログラムを実行して、入力された放射線治療医用情報（例えば、ＣＴ画像、ＭＲ画像、および／またはｓＣＴ画像および／または線量情報）から治療計画生成のためのＭＬ、ディープラーニング、ＮＮ、および人工知能の他の側面の機能を実装することができる。例えば、処理回路１１２は、本明細書で説明したように、受け取った放射線治療の医用情報から治療計画パラメータを訓練、分析、予測、評価、生成するソフトウェアプログラムを実行することができる。
本明細書の実施例では、処理回路１１２は、治療処理ロジック１２０を呼び出すソフトウェアプログラムを実行して、入力された放射線治療医用情報（例えば、ＣＴ画像、ＭＲ画像、および／またはｓＣＴ画像および／または線量情報）から治療計画生成のためのＭＬ、ディープラーニング、ＮＮ、および人工知能の他の側面の機能を実装することができる。例えば、処理回路１１２は、本明細書で説明したように、受け取った放射線治療の医用情報から治療計画パラメータを訓練、分析、予測、評価、生成するソフトウェアプログラムを実行することができる。
［００５０］
一実施例では、画像データ１５２は、１つまたはそれ以上のＭＲＩ画像（例えば、２Ｄの ＭＲＩ、３ＤのＭＲＩ、２ＤのストリーミングＭＲＩ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのボルメトリックＭＲＩ、４ＤのシネＭＲＩなど）、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ－ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像（例えば、２ＤのＣＴ、コーンビームＣＴ、３ＤのＣＴ、４ＤのＣＴ）、超音波画像（例えば、２Ｄの超音波、３Ｄの超音波、４Ｄの超音波）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像、Ｘ線画像、透視画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ（Single-Photo Emission Computed Tomography）画像、コンピュータで作成した合成画像（擬似ＣＴ画像など）など、を含み得る。さらに、画像データ１５２は、医用画像処理データ（例えば、トレーニング画像、グランドトゥルース画像、輪郭画像、線量画像）を含む、またはそれと関連付けられる。他の実施例では、解剖学的領域の同等の表現は、画像以外のフォーマット（例えば、座標、マッピングなど）で表され得る。
一実施例では、画像データ１５２は、１つまたはそれ以上のＭＲＩ画像（例えば、２Ｄの ＭＲＩ、３ＤのＭＲＩ、２ＤのストリーミングＭＲＩ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのボルメトリックＭＲＩ、４ＤのシネＭＲＩなど）、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ－ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像（例えば、２ＤのＣＴ、コーンビームＣＴ、３ＤのＣＴ、４ＤのＣＴ）、超音波画像（例えば、２Ｄの超音波、３Ｄの超音波、４Ｄの超音波）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像、Ｘ線画像、透視画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ（Single-Photo Emission Computed Tomography）画像、コンピュータで作成した合成画像（擬似ＣＴ画像など）など、を含み得る。さらに、画像データ１５２は、医用画像処理データ（例えば、トレーニング画像、グランドトゥルース画像、輪郭画像、線量画像）を含む、またはそれと関連付けられる。他の実施例では、解剖学的領域の同等の表現は、画像以外のフォーマット（例えば、座標、マッピングなど）で表され得る。
［００５１］
一実施例では、画像データ１５２は、画像取得装置１７０から受信され、１つまたはそれ以上の画像データソース１５０（例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）、ＶＮＡ（Vendor Neutral Archive）、医療記録または情報システム、データウェアハウスなど）に格納され得る。したがって、画像取得装置１７０は、患者の医用画像を取得するために、ＭＲＩ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波撮像装置、透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、線形加速器とＭＲＩの一体型撮像装置のような医用撮像装置で構成され得る。画像データ１５２は、画像取得装置１７０および放射線治療処理計算システム１１０が、開示された実施形態による操作を実行するために使用することができ、任意のタイプのデータまたは任意のタイプのフォーマット（例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）フォーマット）で受信および格納され得る。さらに、いくつかの実施例では、本明細書で説明するモデルは、オリジナルの画像データフォーマットまたはその派生物を処理するようにトレーニングされ得る。
一実施例では、画像データ１５２は、画像取得装置１７０から受信され、１つまたはそれ以上の画像データソース１５０（例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）、ＶＮＡ（Vendor Neutral Archive）、医療記録または情報システム、データウェアハウスなど）に格納され得る。したがって、画像取得装置１７０は、患者の医用画像を取得するために、ＭＲＩ撮像装置、ＣＴ撮像装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波撮像装置、透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、線形加速器とＭＲＩの一体型撮像装置のような医用撮像装置で構成され得る。画像データ１５２は、画像取得装置１７０および放射線治療処理計算システム１１０が、開示された実施形態による操作を実行するために使用することができ、任意のタイプのデータまたは任意のタイプのフォーマット（例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）フォーマット）で受信および格納され得る。さらに、いくつかの実施例では、本明細書で説明するモデルは、オリジナルの画像データフォーマットまたはその派生物を処理するようにトレーニングされ得る。
［００５２］
一実施例では、画像取得装置１７０は、単一の装置（例えば、「ＭＲＩ－Ｌｉｎａｃ」とも呼ばれる線形加速器と組み合わせたＭＲＩ装置）として治療装置１８０と統合され得る。このようなＭＲＩ－Ｌｉｎａｃは、例えば、患者のターゲットの臓器やターゲットの腫瘍の位置を決定し、放射線治療の治療計画に基づいて、所定のターゲットに正確に放射線治療を行うために使用することができる。例えば、放射線治療の治療計画では、各患者に適用する特定の放射線量に関する情報を提供することができる。また、放射線治療の治療計画には、放射線治療装置の制御点、例えば、カウチの位置、ビーム強度、ビーム角度、線量－ヒストグラム－ボリューム情報、治療時に使用する放射線ビームの本数、ビーム１本あたりの線量のような、その他の放射線治療情報が含まれ得る。
一実施例では、画像取得装置１７０は、単一の装置（例えば、「ＭＲＩ－Ｌｉｎａｃ」とも呼ばれる線形加速器と組み合わせたＭＲＩ装置）として治療装置１８０と統合され得る。このようなＭＲＩ－Ｌｉｎａｃは、例えば、患者のターゲットの臓器やターゲットの腫瘍の位置を決定し、放射線治療の治療計画に基づいて、所定のターゲットに正確に放射線治療を行うために使用することができる。例えば、放射線治療の治療計画では、各患者に適用する特定の放射線量に関する情報を提供することができる。また、放射線治療の治療計画には、放射線治療装置の制御点、例えば、カウチの位置、ビーム強度、ビーム角度、線量－ヒストグラム－ボリューム情報、治療時に使用する放射線ビームの本数、ビーム１本あたりの線量のような、その他の放射線治療情報が含まれ得る。
［００５３］
放射線治療処理計算システム１１０は、ネットワークを介して外部のデータベースと通信し、画像処理や放射線治療の操作に関連する複数の様々な種類のデータを送受信し得る。例えば、外部データベースは、治療装置１８０、画像取得装置１７０、または放射線治療や医療処置に関連する他の機械に関連付けられた情報を提供する機械データ（装置制約を含む）を含むことができる。機械データの情報（例えば、制御ポイント）には、放射線ビームのサイズ、アークの配置、ビームのオン／オフ時間の長さ、マシンパラメータ、セグメント、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の構成、ガントリの速度、ＭＲＩのパルスシーケンスなどが含まれる。外部データベースは、記憶装置であってもよく、適切なデータベース管理ソフトウェアプログラムを備えていてもよい。さらに、このようなデータベースやデータソースは、中央または分散して配置された複数のデバイスやシステムを含んでいてもよい。
放射線治療処理計算システム１１０は、ネットワークを介して外部のデータベースと通信し、画像処理や放射線治療の操作に関連する複数の様々な種類のデータを送受信し得る。例えば、外部データベースは、治療装置１８０、画像取得装置１７０、または放射線治療や医療処置に関連する他の機械に関連付けられた情報を提供する機械データ（装置制約を含む）を含むことができる。機械データの情報（例えば、制御ポイント）には、放射線ビームのサイズ、アークの配置、ビームのオン／オフ時間の長さ、マシンパラメータ、セグメント、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の構成、ガントリの速度、ＭＲＩのパルスシーケンスなどが含まれる。外部データベースは、記憶装置であってもよく、適切なデータベース管理ソフトウェアプログラムを備えていてもよい。さらに、このようなデータベースやデータソースは、中央または分散して配置された複数のデバイスやシステムを含んでいてもよい。
［００５４］
放射線治療処理計算システム１１０は、処理回路１１２およびメモリ１１４に通信可能に結合された１つまたはそれ以上の通信インターフェースを使用して、ネットワークを介して、データを収集および取得し、他のシステムと通信することができる。例えば、通信インターフェースは、放射線治療処理計算システム１１０と放射線治療システムコンポーネントとの間の通信接続を（例えば、外部装置とのデータ交換を可能にして）提供することができる。例えば、通信インターフェースは、いくつかの実施例では、出力装置１４６または入力装置１４８からの適切なインターフェース回路を有し、ユーザが放射線治療システムに情報を入力することができるハードウェアキーボード、キーパッド、またはタッチスクリーンであるユーザインターフェース１４２に接続することができる。
放射線治療処理計算システム１１０は、処理回路１１２およびメモリ１１４に通信可能に結合された１つまたはそれ以上の通信インターフェースを使用して、ネットワークを介して、データを収集および取得し、他のシステムと通信することができる。例えば、通信インターフェースは、放射線治療処理計算システム１１０と放射線治療システムコンポーネントとの間の通信接続を（例えば、外部装置とのデータ交換を可能にして）提供することができる。例えば、通信インターフェースは、いくつかの実施例では、出力装置１４６または入力装置１４８からの適切なインターフェース回路を有し、ユーザが放射線治療システムに情報を入力することができるハードウェアキーボード、キーパッド、またはタッチスクリーンであるユーザインターフェース１４２に接続することができる。
［００５５］
一実施例として、出力装置１４６は、ユーザインターフェース１４２の表現と、医用画像、治療計画、およびそのような計画のトレーニング、生成、検証、または実施のステータスの１つまたはそれ以上の側面、視覚化、または表現を出力する表示装置を含み得る。出力装置１４６は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量、ビーム角、ラベル、マップなど）、治療計画、ターゲット、ターゲットのローカライズおよび／またはターゲットのトラッキング、または関連する情報をユーザに表示する１つまたはそれ以上の表示画面を含み得る。ユーザインターフェース１４２に接続された入力装置１４８は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、またはユーザが放射線治療システム１００に対して使用することができる任意のタイプの装置であり得る。あるいは、出力装置１４６、入力装置１４８、およびユーザインターフェース１４２の機能は、スマートフォンやタブレットコンピュータ（例えば、アップル社製のｉＰａｄ（登録商標）、Ｌｅｎｏｖｏ社製のＴｈｉｎｋｐａｄ（登録商標）、サムソン社製のＧａｌａｘｙ（登録商標）のような単一のデバイスに統合され得る。
一実施例として、出力装置１４６は、ユーザインターフェース１４２の表現と、医用画像、治療計画、およびそのような計画のトレーニング、生成、検証、または実施のステータスの１つまたはそれ以上の側面、視覚化、または表現を出力する表示装置を含み得る。出力装置１４６は、医用画像、インターフェース情報、治療計画パラメータ（例えば、輪郭、線量、ビーム角、ラベル、マップなど）、治療計画、ターゲット、ターゲットのローカライズおよび／またはターゲットのトラッキング、または関連する情報をユーザに表示する１つまたはそれ以上の表示画面を含み得る。ユーザインターフェース１４２に接続された入力装置１４８は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、またはユーザが放射線治療システム１００に対して使用することができる任意のタイプの装置であり得る。あるいは、出力装置１４６、入力装置１４８、およびユーザインターフェース１４２の機能は、スマートフォンやタブレットコンピュータ（例えば、アップル社製のｉＰａｄ（登録商標）、Ｌｅｎｏｖｏ社製のＴｈｉｎｋｐａｄ（登録商標）、サムソン社製のＧａｌａｘｙ（登録商標）のような単一のデバイスに統合され得る。
［００５６］
さらに、放射線治療システムの任意およびすべてのコンポーネントは、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ－Ｖのような仮想化プラットフォームを介して）または独立したデバイスとして実装され得る。例えば、仮想マシンは、ハードウェアとして機能するソフトウェアである。したがって、仮想マシンには、少なくとも１つまたはそれ以上の仮想プロセッサ、１つまたはそれ以上の仮想メモリ、１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースが含まれ、それらが一体となってハードウェアとして機能することができる。例えば、放射線治療処理計算システム１１０、画像データソース１５０、または同様のコンポーネントは、仮想マシンとして、またはクラウドベースの仮想化環境内で実装され得る。
さらに、放射線治療システムの任意およびすべてのコンポーネントは、仮想マシン（例えば、ＶＭＷａｒｅ、Ｈｙｐｅｒ－Ｖのような仮想化プラットフォームを介して）または独立したデバイスとして実装され得る。例えば、仮想マシンは、ハードウェアとして機能するソフトウェアである。したがって、仮想マシンには、少なくとも１つまたはそれ以上の仮想プロセッサ、１つまたはそれ以上の仮想メモリ、１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースが含まれ、それらが一体となってハードウェアとして機能することができる。例えば、放射線治療処理計算システム１１０、画像データソース１５０、または同様のコンポーネントは、仮想マシンとして、またはクラウドベースの仮想化環境内で実装され得る。
［００５７］
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、ターゲット臓器、ターゲット腫瘍またはその両方）に対する患者の解剖学的構造の１つまたはそれ以上の画像を取得するように構成することができる。各画像、典型的には、２Ｄ画像またはスライスは、１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、２Ｄスライスの厚さ、方向、および位置など）を含むことができる。一実施例では、画像取得装置１７０は、任意の方向の２Ｄスライスを取得することができる。例えば、２Ｄスライスの方向は、サジタル方向（矢状方向：sagittal orientation）、コロナル方向（冠状方向：coronal orientation）、アキシャル方向（体軸方向：axial orientation）を含むことができる。処理回路１１２は、ターゲット臓器および／またはターゲット腫瘍を含むように、２Ｄスライスの厚さおよび／または向きなどの１つまたはそれ以上のパラメータを調整することができる。一実施例では、２Ｄスライスは、３ＤのＣＢＣＴまたはＣＴ、またはＭＲＩボリュームのような情報から決定することができる。このような２Ｄスライスは、患者が放射線治療の治療を受けている間（例えば、治療装置１８０を使用しているとき）画像取得装置１７０により「ほぼリアルタイム（near real time）」で取得することができる（「ほぼリアルタイム」とは、少なくともミリ秒以下でデータを取得することを意味する）。
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、ターゲット臓器、ターゲット腫瘍またはその両方）に対する患者の解剖学的構造の１つまたはそれ以上の画像を取得するように構成することができる。各画像、典型的には、２Ｄ画像またはスライスは、１つまたはそれ以上のパラメータ（例えば、２Ｄスライスの厚さ、方向、および位置など）を含むことができる。一実施例では、画像取得装置１７０は、任意の方向の２Ｄスライスを取得することができる。例えば、２Ｄスライスの方向は、サジタル方向（矢状方向：sagittal orientation）、コロナル方向（冠状方向：coronal orientation）、アキシャル方向（体軸方向：axial orientation）を含むことができる。処理回路１１２は、ターゲット臓器および／またはターゲット腫瘍を含むように、２Ｄスライスの厚さおよび／または向きなどの１つまたはそれ以上のパラメータを調整することができる。一実施例では、２Ｄスライスは、３ＤのＣＢＣＴまたはＣＴ、またはＭＲＩボリュームのような情報から決定することができる。このような２Ｄスライスは、患者が放射線治療の治療を受けている間（例えば、治療装置１８０を使用しているとき）画像取得装置１７０により「ほぼリアルタイム（near real time）」で取得することができる（「ほぼリアルタイム」とは、少なくともミリ秒以下でデータを取得することを意味する）。
［００５８］
放射線治療処理計算システム１１０の治療処理ロジック１２０は、ＭＬモデルを実装しており、これは、トレーニングされた（学習された）ＭＬモデルの使用を含む。このＭＬモデルは、ＮＮモデルの一部として学習されたＮＮによって提供され得る。１つまたはそれ以上の教師ＭＬモデルは、処理ロジック１２０に関連する異なるエンティティまたはオフサイト施設で提供され、オフサイト施設に１つまたはそれ以上のクエリを発行することでアクセスすることができる。
放射線治療処理計算システム１１０の治療処理ロジック１２０は、ＭＬモデルを実装しており、これは、トレーニングされた（学習された）ＭＬモデルの使用を含む。このＭＬモデルは、ＮＮモデルの一部として学習されたＮＮによって提供され得る。１つまたはそれ以上の教師ＭＬモデルは、処理ロジック１２０に関連する異なるエンティティまたはオフサイト施設で提供され、オフサイト施設に１つまたはそれ以上のクエリを発行することでアクセスすることができる。
［００５９］
教師あり機械学習（ＭＬ）のアルゴリズム、または、ＭＬのモデルまたは技術は、関数の近似性に集約することができる。あるタイプの入出力ペアからなるトレーニングデータ（例えば、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像とトレーニング用ｓＣＴ画像のペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションおよび距離マップとトレーニング用放射線治療装置の制御点のペア、およびトレーニング用線量計算関数とトレーニング用線量分布のペア）は、例えば、専門の臨床医または事前の最適化計画ソルバーから取得され、関数は、このマッピングを近似するように「トレーニング」される。いくつかの方法は、ＮＮを使う。これらでは、パラメータ化された関数のセットＡθが選択され、ここで、θは、トレーニングデータ上の平均誤差を最小にすることにより選択されるパラメータのセット（例えば、コンボリューションカーネルおよびバイアス）である。入力と出力のペアを（ｘｍ，ｙｍ）とすると、次に示す式（３）のような最小化問題を解くことで関数を形式化することができる。
教師あり機械学習（ＭＬ）のアルゴリズム、または、ＭＬのモデルまたは技術は、関数の近似性に集約することができる。あるタイプの入出力ペアからなるトレーニングデータ（例えば、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像とトレーニング用ｓＣＴ画像のペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションおよび距離マップとトレーニング用放射線治療装置の制御点のペア、およびトレーニング用線量計算関数とトレーニング用線量分布のペア）は、例えば、専門の臨床医または事前の最適化計画ソルバーから取得され、関数は、このマッピングを近似するように「トレーニング」される。いくつかの方法は、ＮＮを使う。これらでは、パラメータ化された関数のセットＡθが選択され、ここで、θは、トレーニングデータ上の平均誤差を最小にすることにより選択されるパラメータのセット（例えば、コンボリューションカーネルおよびバイアス）である。入力と出力のペアを（ｘｍ，ｙｍ）とすると、次に示す式（３）のような最小化問題を解くことで関数を形式化することができる。
ネットワークのトレーニングに使用される式（３）の最小化問題は、線量計算の導関数を含む損失関数に基づくことができる。
［００６０］
いちどネットワークがトレーニングされると（例えば、θが選択されると）、関数Ａθは任意の新しい入力に適用することができる。例えば、これまでにない放射線治療計画の情報（例えば、ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像）をＡθに入力し、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータ（例えば、ｓＣＴ画像）を推定することができる。別の実施例として、これまでにないＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーション、距離マップをＡθに入力し、１つまたはそれ以上の放射線治療装置の制御点を推定することができる。別の実施例として、これまでにない線量計算関数パラメータをＡθに入力し、１つまたはそれ以上の中間的な線量分布を推定することができる。
いちどネットワークがトレーニングされると（例えば、θが選択されると）、関数Ａθは任意の新しい入力に適用することができる。例えば、これまでにない放射線治療計画の情報（例えば、ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像）をＡθに入力し、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータ（例えば、ｓＣＴ画像）を推定することができる。別の実施例として、これまでにないＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーション、距離マップをＡθに入力し、１つまたはそれ以上の放射線治療装置の制御点を推定することができる。別の実施例として、これまでにない線量計算関数パラメータをＡθに入力し、１つまたはそれ以上の中間的な線量分布を推定することができる。
［００６１］
単純なＮＮは、入力レイヤ、中間レイヤまたは隠れレイヤ）、出力レイヤで構成され、それぞれが計算ユニットまたはノードを含んでいる。隠れレイヤのノードは、すべての入力レイヤのノードから入力され、出力レイヤのすべてのノードに接続される。このようなネットワークは「完全連結された（fully connected）」と呼ばれる。各ノードは、それら入力の和の非線形関数に依存する出力ノードに信号を伝達する。分類器（classifier）に対しては、入力レイヤのノードの数は、典型的には、クラス（class）に分類されるオブジェクト（object）のセットのそれぞれの特徴（feature）の数に等しく、出力レイヤのノードの数はクラス（class）の数に等しい。ネットワークは、それを既知のクラスのオブジェクトの特徴で表し、バックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムにより、学習誤差が小さくなるようにノードの重みを調整することによりトレーニングされる。したがって、トレーニングされたネットワークは、クラスが不明な新規のオブジェクトを分類することができる。
単純なＮＮは、入力レイヤ、中間レイヤまたは隠れレイヤ）、出力レイヤで構成され、それぞれが計算ユニットまたはノードを含んでいる。隠れレイヤのノードは、すべての入力レイヤのノードから入力され、出力レイヤのすべてのノードに接続される。このようなネットワークは「完全連結された（fully connected）」と呼ばれる。各ノードは、それら入力の和の非線形関数に依存する出力ノードに信号を伝達する。分類器（classifier）に対しては、入力レイヤのノードの数は、典型的には、クラス（class）に分類されるオブジェクト（object）のセットのそれぞれの特徴（feature）の数に等しく、出力レイヤのノードの数はクラス（class）の数に等しい。ネットワークは、それを既知のクラスのオブジェクトの特徴で表し、バックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムにより、学習誤差が小さくなるようにノードの重みを調整することによりトレーニングされる。したがって、トレーニングされたネットワークは、クラスが不明な新規のオブジェクトを分類することができる。
［００６２］
ニューラルネットワークは、データとクラスまたは回帰値との間の関係を発見する能力を有し、ある条件の下では、非線形関数を含むあらゆる関数ｙ＝ｆ（ｘ）をエミュレートすることができる。ＭＬでは，トレーニングデータおよびテストデータの両方が、同一のデータ生成プロセスＰdataにより生成され、そこでは、各｛ｘｉ、ｙｉ｝サンプルが同一かつ独立に分布している（i.i.d.：identically and independently distributed）を前提としている。ＭＬでは、学習誤差を最小にし、かつ、トレーニング誤差とテスト誤差の差をできるだけ小さくすることが目標である。アンダーフィッティング（underfitting）は、トレーニング誤差（training error）が大きすぎる場合に発生し、オーバーフィッティング（overfitting）は、トレーニング誤差とテスト誤差のギャップ（train-test error gap）が大きすぎる場合に発生する。これらの性能低下の両方はモデルのキャパシティ（capacity）に関連し、大きなキャパシティはトレーニングデータに非常によくフィットするがオーバーフィッティングとなる可能性があり、小さなキャパシティはアンダーフィッティングとなる可能性がある。
ニューラルネットワークは、データとクラスまたは回帰値との間の関係を発見する能力を有し、ある条件の下では、非線形関数を含むあらゆる関数ｙ＝ｆ（ｘ）をエミュレートすることができる。ＭＬでは，トレーニングデータおよびテストデータの両方が、同一のデータ生成プロセスＰdataにより生成され、そこでは、各｛ｘｉ、ｙｉ｝サンプルが同一かつ独立に分布している（i.i.d.：identically and independently distributed）を前提としている。ＭＬでは、学習誤差を最小にし、かつ、トレーニング誤差とテスト誤差の差をできるだけ小さくすることが目標である。アンダーフィッティング（underfitting）は、トレーニング誤差（training error）が大きすぎる場合に発生し、オーバーフィッティング（overfitting）は、トレーニング誤差とテスト誤差のギャップ（train-test error gap）が大きすぎる場合に発生する。これらの性能低下の両方はモデルのキャパシティ（capacity）に関連し、大きなキャパシティはトレーニングデータに非常によくフィットするがオーバーフィッティングとなる可能性があり、小さなキャパシティはアンダーフィッティングとなる可能性がある。
［００６３］
図２は、Ｘ線源または線形加速器のような放射線源と、カウチ２４６と、撮像検出器２４４と、放射線治療出力２３４とを含む、例示的な画像誘導型放射線治療装置２３２を示す。放射線治療装置２３２は、患者に治療を施すために放射線治療ビーム２３８を照射するように構成されている。放射線治療出力２３４は、ＭＬＣのような１つまたはそれ以上の減衰器またはコリメータを含む。
図２は、Ｘ線源または線形加速器のような放射線源と、カウチ２４６と、撮像検出器２４４と、放射線治療出力２３４とを含む、例示的な画像誘導型放射線治療装置２３２を示す。放射線治療装置２３２は、患者に治療を施すために放射線治療ビーム２３８を照射するように構成されている。放射線治療出力２３４は、ＭＬＣのような１つまたはそれ以上の減衰器またはコリメータを含む。
［００６４］
一実施例として、患者は、治療カウチ２４６によって支持された領域２４２に配置され、放射線治療の治療計画に従って放射線治療量を受けることができる。放射線治療出力２３４は、ガントリ２３６または他の機械的支持体に取り付けまたは装着される。１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）は、カウチ２４６が治療領域に挿入されたときに、ガントリ２３６および放射線治療出力２３４をカウチ２４６の周りに回転させることができる。一実施例では、ガントリ２３６は、カウチ２４６が治療領域に挿入されると、カウチ２４６の周りを連続的に回転可能である。別の実施例では、ガントリ２３６は、カウチ２４６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転することができる。例えば、ガントリ２３６は、軸（「Ａ」）を中心に治療出力２３４を回転させるように構成されている。カウチ２４６と放射線治療出力２３４の両方は、横方向（transvers direction）（「Ｔ」）に移動可能、横方向（lateral direction）（「Ｌ」）に移動可能、または横軸（transverse axis）（「Ｒ」で示す）を中心とした回転のように、１つまたはそれ以上の他の軸を中心とした回転として、患者の周りの他の位置に独立して移動可能である。１つまたはそれ以上のアクチュエータ（図示せず）に通信可能に接続されたコントローラは、放射線治療の治療計画に従って患者を放射線治療ビーム２３８の中または外に適切に配置するために、カウチ２４６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ２４６とガントリ２３６の両方が、互いに独立して複数の自由度で移動可能であるため、放射線治療ビーム２３８が正確に腫瘍を標的とすることができるよう患者を配置することができる。
一実施例として、患者は、治療カウチ２４６によって支持された領域２４２に配置され、放射線治療の治療計画に従って放射線治療量を受けることができる。放射線治療出力２３４は、ガントリ２３６または他の機械的支持体に取り付けまたは装着される。１つまたはそれ以上のシャーシモータ（図示せず）は、カウチ２４６が治療領域に挿入されたときに、ガントリ２３６および放射線治療出力２３４をカウチ２４６の周りに回転させることができる。一実施例では、ガントリ２３６は、カウチ２４６が治療領域に挿入されると、カウチ２４６の周りを連続的に回転可能である。別の実施例では、ガントリ２３６は、カウチ２４６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転することができる。例えば、ガントリ２３６は、軸（「Ａ」）を中心に治療出力２３４を回転させるように構成されている。カウチ２４６と放射線治療出力２３４の両方は、横方向（transvers direction）（「Ｔ」）に移動可能、横方向（lateral direction）（「Ｌ」）に移動可能、または横軸（transverse axis）（「Ｒ」で示す）を中心とした回転のように、１つまたはそれ以上の他の軸を中心とした回転として、患者の周りの他の位置に独立して移動可能である。１つまたはそれ以上のアクチュエータ（図示せず）に通信可能に接続されたコントローラは、放射線治療の治療計画に従って患者を放射線治療ビーム２３８の中または外に適切に配置するために、カウチ２４６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ２４６とガントリ２３６の両方が、互いに独立して複数の自由度で移動可能であるため、放射線治療ビーム２３８が正確に腫瘍を標的とすることができるよう患者を配置することができる。
［００６５］
座標系（軸Ａ、Ｔ、Ｌを含む）は、アイソセンタ２４０に位置する原点を持つ。アイソセンタ２４０は、患者上または患者内のある場所に所定の放射線量を照射するためなど、放射線治療ビーム２３８の中心軸が座標軸の原点と交差する位置と定義することができる。あるいは、アイソセンタ２４０は、ガントリ２３６によって軸Ａの周りに配置された放射線治療出力２３４の様々な回転位置に対して、放射線治療ビーム２３８の中心軸が患者と交差する位置として定義することができる。
座標系（軸Ａ、Ｔ、Ｌを含む）は、アイソセンタ２４０に位置する原点を持つ。アイソセンタ２４０は、患者上または患者内のある場所に所定の放射線量を照射するためなど、放射線治療ビーム２３８の中心軸が座標軸の原点と交差する位置と定義することができる。あるいは、アイソセンタ２４０は、ガントリ２３６によって軸Ａの周りに配置された放射線治療出力２３４の様々な回転位置に対して、放射線治療ビーム２３８の中心軸が患者と交差する位置として定義することができる。
［００６６］
また、ガントリ２３６は、付属の撮像検出器２４４を有することができる。撮像検出器２４４は、好ましくは放射線源（出力２３４）の反対側に配置され、一実施例では、撮像検出器２４４は、放射線治療ビーム２３８のフィールド内に配置することができる。撮像検出器２４４は、放射線治療ビーム２３８との整合性を維持するように、好ましくは放射線治療出力２３４の反対側のガントリ２３６に取り付けることができる。撮像検出器２４４は、ガントリ２３６の回転に伴い、回転軸を中心に回転する。一実施例では、撮像検出器２４４は、フラットパネル検出器（例えば、直接検出器またはシンチレータ検出器）とすることができる。このようにして、撮像検出器２４４は、治療ビーム２３８をモニタするために使用することができ、あるいは、撮像検出器２４４は、ポータル画像など、患者の解剖学的構造を画像化するために使用することができる。放射線治療装置２３２の制御回路は、放射線治療システム１００内に組み込まれていてもよいし、離れていてもよい。
また、ガントリ２３６は、付属の撮像検出器２４４を有することができる。撮像検出器２４４は、好ましくは放射線源（出力２３４）の反対側に配置され、一実施例では、撮像検出器２４４は、放射線治療ビーム２３８のフィールド内に配置することができる。撮像検出器２４４は、放射線治療ビーム２３８との整合性を維持するように、好ましくは放射線治療出力２３４の反対側のガントリ２３６に取り付けることができる。撮像検出器２４４は、ガントリ２３６の回転に伴い、回転軸を中心に回転する。一実施例では、撮像検出器２４４は、フラットパネル検出器（例えば、直接検出器またはシンチレータ検出器）とすることができる。このようにして、撮像検出器２４４は、治療ビーム２３８をモニタするために使用することができ、あるいは、撮像検出器２４４は、ポータル画像など、患者の解剖学的構造を画像化するために使用することができる。放射線治療装置２３２の制御回路は、放射線治療システム１００内に組み込まれていてもよいし、離れていてもよい。
［００６７］
例示的な例では、カウチ２４６、治療出力２３４、またはガントリ２３６のうちの１つまたはそれ以上を自動的に位置決めすることができ、治療出力２３４は、特定の治療提供インスタンスのための指定された線量に従って、放射線治療ビーム２３８を確立することができる。ガントリ２３６、カウチ２４６、または治療出力２３４の１つまたはそれ以上の異なる向き、または位置を使用するなど、放射線治療の治療計画に応じて、治療提供のシーケンスを指定することができる。治療の提供は順次行われるが、アイソセンタ２４０など、患者上または患者内の所望の治療軌跡で交差させることができる。これにより、所定の累積線量の放射線治療を治療部位に行うことができる一方で、治療部位付近の組織へのダメージを軽減または回避することができる。
例示的な例では、カウチ２４６、治療出力２３４、またはガントリ２３６のうちの１つまたはそれ以上を自動的に位置決めすることができ、治療出力２３４は、特定の治療提供インスタンスのための指定された線量に従って、放射線治療ビーム２３８を確立することができる。ガントリ２３６、カウチ２４６、または治療出力２３４の１つまたはそれ以上の異なる向き、または位置を使用するなど、放射線治療の治療計画に応じて、治療提供のシーケンスを指定することができる。治療の提供は順次行われるが、アイソセンタ２４０など、患者上または患者内の所望の治療軌跡で交差させることができる。これにより、所定の累積線量の放射線治療を治療部位に行うことができる一方で、治療部位付近の組織へのダメージを軽減または回避することができる。
［００６８］
したがって、図２Ａは、放射線治療出力が中心軸（例えば、軸「Ａ」）を中心に回転できる構成で、放射線治療計画に一致する、またはそれに従って患者に放射線治療を提供するように動作可能な放射線治療装置２３２の一実施例を具体的に示している。その他の放射線治療用の出力構成も可能である。例えば、放射線治療用の出力は、複数の自由度を持つロボットアームやマニピュレーターに取り付けることができる。さらに別の実施例では、治療出力を患者から横方向に離れた領域に配置するなどして固定し、患者を支持するプラットフォームを使用して、放射線治療のアイソセンタを患者内の指定されたターゲット軌跡に合わせることができる。別の実施例では、放射線治療装置は、線形加速器と画像収集装置の組み合わせとすることができる。いくつかの実施例では、画像取得装置は、当業者に認識されるように、ＭＲＩ、Ｘ線、ＣＴ、ＣＢＣＴ、スパイラルＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、光トモグラフィー、蛍光イメージング、超音波イメージング、または放射線治療ポータルイメージング装置などであってもよい。
したがって、図２Ａは、放射線治療出力が中心軸（例えば、軸「Ａ」）を中心に回転できる構成で、放射線治療計画に一致する、またはそれに従って患者に放射線治療を提供するように動作可能な放射線治療装置２３２の一実施例を具体的に示している。その他の放射線治療用の出力構成も可能である。例えば、放射線治療用の出力は、複数の自由度を持つロボットアームやマニピュレーターに取り付けることができる。さらに別の実施例では、治療出力を患者から横方向に離れた領域に配置するなどして固定し、患者を支持するプラットフォームを使用して、放射線治療のアイソセンタを患者内の指定されたターゲット軌跡に合わせることができる。別の実施例では、放射線治療装置は、線形加速器と画像収集装置の組み合わせとすることができる。いくつかの実施例では、画像取得装置は、当業者に認識されるように、ＭＲＩ、Ｘ線、ＣＴ、ＣＢＣＴ、スパイラルＣＴ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、光トモグラフィー、蛍光イメージング、超音波イメージング、または放射線治療ポータルイメージング装置などであってもよい。
［００６９］
図２Ｂは、本開示で使用することができる放射線治療装置１３０であるガンマナイフを示す。患者２０２は、座標フレーム２２０を装着することで、手術や放射線治療を受けている患者の身体の一部（例えば、頭部）を安定させることができる。座標フレーム２２０および患者位置決めシステム２２２は、空間座標系を確立し、これは、患者を撮像している間または放射線手術中に使用される。放射線治療装置１３０は、ビームチャネル２１６を介して放射線ビーム（例えば、ビームレット）を生成するための複数の放射線源２１２を囲むための保護ハウジング２１４を含む。複数のビームは、異なる位置からアイソセンタ２１８に集束するように構成されている。各放射線ビームは比較的低い強度を有しているが、異なる放射線ビームからの複数の線量がアイソセンタ２１８に蓄積されると、アイソセンタ２１８は、比較的高いレベルの放射線を受けることができる。ある実施形態では、アイソセンタ２１８は、腫瘍などの手術や治療を受ける対象に対応することができる。
図２Ｂは、本開示で使用することができる放射線治療装置１３０であるガンマナイフを示す。患者２０２は、座標フレーム２２０を装着することで、手術や放射線治療を受けている患者の身体の一部（例えば、頭部）を安定させることができる。座標フレーム２２０および患者位置決めシステム２２２は、空間座標系を確立し、これは、患者を撮像している間または放射線手術中に使用される。放射線治療装置１３０は、ビームチャネル２１６を介して放射線ビーム（例えば、ビームレット）を生成するための複数の放射線源２１２を囲むための保護ハウジング２１４を含む。複数のビームは、異なる位置からアイソセンタ２１８に集束するように構成されている。各放射線ビームは比較的低い強度を有しているが、異なる放射線ビームからの複数の線量がアイソセンタ２１８に蓄積されると、アイソセンタ２１８は、比較的高いレベルの放射線を受けることができる。ある実施形態では、アイソセンタ２１８は、腫瘍などの手術や治療を受ける対象に対応することができる。
［００７０］
図３は、本開示のいくつかの実施例による、線量の導関数に基づく機械学習モデルのトレーニングおよび使用のための例示的なデータフローを示す。データフローには、トレーニング入力３１０、ＭＬモデル（技術）のトレーニング３３０、モデル使用３５０が含まれる。
図３は、本開示のいくつかの実施例による、線量の導関数に基づく機械学習モデルのトレーニングおよび使用のための例示的なデータフローを示す。データフローには、トレーニング入力３１０、ＭＬモデル（技術）のトレーニング３３０、モデル使用３５０が含まれる。
［００７１］
トレーニング入力３１０は、モデルパラメータ３１２と、ペアのトレーニングデータセット３２２（例えば、入力－出力トレーニングのペア）と、制約条件３２６を含むトレーニングデータ３２０を含む。モデルパラメータ３１２は、機械学習モデルＡ^θ対応するもののパラメータまたは係数を格納または提供する。（訳注：本明細書において「Ａ^θ」は次の数５で示す文字を表すものとする）
トレーニング入力３１０は、モデルパラメータ３１２と、ペアのトレーニングデータセット３２２（例えば、入力－出力トレーニングのペア）と、制約条件３２６を含むトレーニングデータ３２０を含む。モデルパラメータ３１２は、機械学習モデルＡ^θ対応するもののパラメータまたは係数を格納または提供する。（訳注：本明細書において「Ａ^θ」は次の数５で示す文字を表すものとする）
トレーニング中、これらのパラメータ３１２は、トレーニングデータセット３２２の入力－出力トレーニングペアに基づいて適応される。パラメータ３１２が適応された後（トレーニングの後）、パラメータはトレーニングされた治療モデル３６０によって使用され、トレーニングされた機械学習モデルＡ^θのそれぞれの１つを新しいセットのデータ３７０に実装する。
［００７２］
トレーニングデータ３２０は、与えられた放射線治療装置の物理的制約を定義する制約条件３２６を含む。ペアトレーニングデータセット３２２は、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像とトレーニング用ｓＣＴ画像とのペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションマップおよび距離マップ、トレーニング用放射線治療装置制御点とのペア、トレーニング用線量計算関数とトレーニング用線量分布とのペアのような、入力－出力ペアのセットを含む。トレーニング入力３１０のいくつかのコンポーネントは、他のコンポーネントとは異なるオフサイトの施設または複数の設備（facility or facilities）に別々に記憶することができる。
トレーニングデータ３２０は、与えられた放射線治療装置の物理的制約を定義する制約条件３２６を含む。ペアトレーニングデータセット３２２は、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像とトレーニング用ｓＣＴ画像とのペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションマップおよび距離マップ、トレーニング用放射線治療装置制御点とのペア、トレーニング用線量計算関数とトレーニング用線量分布とのペアのような、入力－出力ペアのセットを含む。トレーニング入力３１０のいくつかのコンポーネントは、他のコンポーネントとは異なるオフサイトの施設または複数の設備（facility or facilities）に別々に記憶することができる。
［００７３］
機械学習モデルトレーニング３３０は、ペアのトレーニングデータセット３２２の入力－出力ペアのセットに基づいて、１つまたはそれ以上の機械学習技術Ａ^θをトレーニングする。例えば、モデルトレーニング３３０は、線量計算の１つまたはそれ以上の導関数に基づく第１の損失関数を最小化することによって、ＭＬモデルパラメータ３１２をトレーニングすることができる。特に、ＭＬモデルを放射線治療計画の情報に適用して、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定することができる。いくつかの実装では、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータに基づいて損失関数の導関数が計算され、計算された損失関数の導関数に基づいてＭＬモデルのパラメータが更新される。いくつかの実装では、放射線治療計画のパラメータは、式（２）で定義されるような線量計算関数に適用され、第１の線量を計算する。計算された最初の線量が適用される損失関数の勾配または導関数が計算され、計算された勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルのパラメータが更新される。いくつかの実装では、受け取った放射線治療計画に対応する放射線治療計画のパラメータのトレーニングに基づいて第２の線量が計算される、教師ありトレーニングアプローチが使用される。そのような場合には、両方の投与量の計算は、損失関数の勾配または導関数が計算される損失関数に適用され、計算された勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルのパラメータが更新される。教師なしＭＬモデルのトレーニングでは，損失関数に最初の投与を行うだけで，勾配や導関数が計算され，ＭＬモデルのパラメータを更新するための指標に対して評価される。
機械学習モデルトレーニング３３０は、ペアのトレーニングデータセット３２２の入力－出力ペアのセットに基づいて、１つまたはそれ以上の機械学習技術Ａ^θをトレーニングする。例えば、モデルトレーニング３３０は、線量計算の１つまたはそれ以上の導関数に基づく第１の損失関数を最小化することによって、ＭＬモデルパラメータ３１２をトレーニングすることができる。特に、ＭＬモデルを放射線治療計画の情報に適用して、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定することができる。いくつかの実装では、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータに基づいて損失関数の導関数が計算され、計算された損失関数の導関数に基づいてＭＬモデルのパラメータが更新される。いくつかの実装では、放射線治療計画のパラメータは、式（２）で定義されるような線量計算関数に適用され、第１の線量を計算する。計算された最初の線量が適用される損失関数の勾配または導関数が計算され、計算された勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルのパラメータが更新される。いくつかの実装では、受け取った放射線治療計画に対応する放射線治療計画のパラメータのトレーニングに基づいて第２の線量が計算される、教師ありトレーニングアプローチが使用される。そのような場合には、両方の投与量の計算は、損失関数の勾配または導関数が計算される損失関数に適用され、計算された勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルのパラメータが更新される。教師なしＭＬモデルのトレーニングでは，損失関数に最初の投与を行うだけで，勾配や導関数が計算され，ＭＬモデルのパラメータを更新するための指標に対して評価される。
［００７４］
複数のセットのトレーニングデータに対する損失関数を最小化した結果は、対応するＭＬモデルのモデルパラメータ３１２をトレーニングし、適応し、最適化する。このように、ＭＬモデルはトレーニングされ、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの間の関係を確立する。
複数のセットのトレーニングデータに対する損失関数を最小化した結果は、対応するＭＬモデルのモデルパラメータ３１２をトレーニングし、適応し、最適化する。このように、ＭＬモデルはトレーニングされ、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの間の関係を確立する。
［００７５］
ＭＬモデルは、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、放射線治療計画の情報から放射線治療計画のパラメータを推定する。ｘf *＝arg minxｆ(x)と仮定する教師有り学習技術は、放射線治療計画の情報に対応する放射線治療計画のパラメータを前もって計算することから知られる。このような場合、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、それらに対応するトレーニング用放射線治療計画のパラメータとともに引き出される。そのＭＬモデルは、トレーニング放射線治療計画の情報の最初のバッチに適用され、放射線治療計画のパラメータの与えられたセットを推定する。トレーニング用放射線治療計画の情報のバッチは、ＭＬモデルの同じパラメータでＭＬモデルをトレーニングするために使用することができ、ひとつのトレーニング用放射線治療計画の情報からすべてのトレーニング用放射線治療計画の情報までの範囲である。いくつかの実装では、ＭＬモデルの出力または結果は、第１の用量または第１の用量の導関数を計算するために使用される（例えば、ＭＬモデルの出力または結果を含む式（２）の自動の導関数プロセスを使用するように導関数を計算することにより）。また、放射線治療計画の情報のバッチに対応する放射線治療計画のパラメータを用いて、同様の方法で第２の線量または第２の線量の導関数を算出する。第１の線量（または第１の線量の導関数）および第２の線量（または第２の線量の導関数）を損失関数に適用し、適用した線量による損失関数の勾配または導関数を計算する。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。いくつかの実装では、放射線治療計画のパラメータに基づいて損失関数の導関数が計算され、計算された損失関数の導関数に基づいてＭＬモデルのパラメータが更新される。例えば、ｄＬ／ｄＤ（線量計算に関する損失関数の導関数）の計算は、現在の推定放射線治療計画のパラメータのセットと対応する放射線治療計画のパラメータのセットを与えて実行される。ｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）（ＭＬモデルパラメータに対する線量計算の導関数）の他の計算が行われ、現在のＭＬモデルパラメータとｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）の計算に基づいて、ＭＬモデルパラメータが更新される。次に、ＭＬモデルは、更新されたパラメータを、トレーニング用放射線治療計画の情報の第２バッチに適用し、放射線治療計画のパラメータの与えられたセットを再び推定して、線量を計算し、線量を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、この学習プロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、または指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
ＭＬモデルは、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、放射線治療計画の情報から放射線治療計画のパラメータを推定する。ｘf *＝arg minxｆ(x)と仮定する教師有り学習技術は、放射線治療計画の情報に対応する放射線治療計画のパラメータを前もって計算することから知られる。このような場合、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、それらに対応するトレーニング用放射線治療計画のパラメータとともに引き出される。そのＭＬモデルは、トレーニング放射線治療計画の情報の最初のバッチに適用され、放射線治療計画のパラメータの与えられたセットを推定する。トレーニング用放射線治療計画の情報のバッチは、ＭＬモデルの同じパラメータでＭＬモデルをトレーニングするために使用することができ、ひとつのトレーニング用放射線治療計画の情報からすべてのトレーニング用放射線治療計画の情報までの範囲である。いくつかの実装では、ＭＬモデルの出力または結果は、第１の用量または第１の用量の導関数を計算するために使用される（例えば、ＭＬモデルの出力または結果を含む式（２）の自動の導関数プロセスを使用するように導関数を計算することにより）。また、放射線治療計画の情報のバッチに対応する放射線治療計画のパラメータを用いて、同様の方法で第２の線量または第２の線量の導関数を算出する。第１の線量（または第１の線量の導関数）および第２の線量（または第２の線量の導関数）を損失関数に適用し、適用した線量による損失関数の勾配または導関数を計算する。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。いくつかの実装では、放射線治療計画のパラメータに基づいて損失関数の導関数が計算され、計算された損失関数の導関数に基づいてＭＬモデルのパラメータが更新される。例えば、ｄＬ／ｄＤ（線量計算に関する損失関数の導関数）の計算は、現在の推定放射線治療計画のパラメータのセットと対応する放射線治療計画のパラメータのセットを与えて実行される。ｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）（ＭＬモデルパラメータに対する線量計算の導関数）の他の計算が行われ、現在のＭＬモデルパラメータとｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）の計算に基づいて、ＭＬモデルパラメータが更新される。次に、ＭＬモデルは、更新されたパラメータを、トレーニング用放射線治療計画の情報の第２バッチに適用し、放射線治療計画のパラメータの与えられたセットを再び推定して、線量を計算し、線量を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、この学習プロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、または指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
［００７６］
ＭＬモデルは、教師有り学習技術に従って、ひとつの実装においてトレーニングされ、１つまたはそれ以上の医用画像（例えば、ＭＲ画像、ＣＴ画像、および／またはＣＢＣＴ画像）からｓＣＴ画像を推定する。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用医用画像が、対応するトレーニング用ｓＣＴ画像および／またはトレーニング用ＣＴ画像とともに引き出される。このＭＬモデルは，トレーニング用医用画像の最初のバッチに適用され，ｓＣＴ画像の与えられたセットを推定する。トレーニング用医用画像のバッチは、そのＭＬモデルの同じパラメータでＭＬモデルをトレーニングするために使用することができ、ひとつのトレーニング用医用画像からすべてのトレーニング用医用画像までの範囲である。いくつかの実装では、ＭＬモデルの出力または結果は、第１の用量または第１の用量の導関数を計算するために使用される（例えば、ＭＬモデルの出力または結果を含む式（２）の自動の導関数プロセスを使用するような、導関数を計算することにより）。また、医用画像のバッチに対応するｓＣＴ画像を使用して、同様の方法で第２の線量または第２の線量の導関数を計算する。第１の線量（または第１の線量の導関数）および第２の線量（または第２の線量の導関数）を損失関数に適用し、適用した線量による損失関数の勾配または導関数を計算する。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。いくつかの実装では、損失関数の導関数はｓＣＴ画像に基づいて計算され、ＭＬモデルのパラメータは計算された損失関数の導関数に基づいてが更新される。例えば、ｄＬ／ｄＤ（線量計算に関する損失関数の導関数）の計算は、現在の推定ｓＣＴ画像のセットと、対応するトレーニングｓＣＴまたはＣＴ画像のセットを与えて実行される。また、ｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）（ＭＬモデルパラメータに対する線量計算の導関数）の計算が行われ、現在のＭＬモデルパラメータとｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）の計算に基づいて、ＭＬモデルパラメータが更新される。次に、このＭＬモデルは、更新されたパラメータを用いて、トレーニング用医用画像の第２のバッチに適用され、ｓＣＴ画像の与えられたセットを再度推定し、線量を計算して、その線量を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、この学習プロセスの反復は、指定された反復数。またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
ＭＬモデルは、教師有り学習技術に従って、ひとつの実装においてトレーニングされ、１つまたはそれ以上の医用画像（例えば、ＭＲ画像、ＣＴ画像、および／またはＣＢＣＴ画像）からｓＣＴ画像を推定する。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用医用画像が、対応するトレーニング用ｓＣＴ画像および／またはトレーニング用ＣＴ画像とともに引き出される。このＭＬモデルは，トレーニング用医用画像の最初のバッチに適用され，ｓＣＴ画像の与えられたセットを推定する。トレーニング用医用画像のバッチは、そのＭＬモデルの同じパラメータでＭＬモデルをトレーニングするために使用することができ、ひとつのトレーニング用医用画像からすべてのトレーニング用医用画像までの範囲である。いくつかの実装では、ＭＬモデルの出力または結果は、第１の用量または第１の用量の導関数を計算するために使用される（例えば、ＭＬモデルの出力または結果を含む式（２）の自動の導関数プロセスを使用するような、導関数を計算することにより）。また、医用画像のバッチに対応するｓＣＴ画像を使用して、同様の方法で第２の線量または第２の線量の導関数を計算する。第１の線量（または第１の線量の導関数）および第２の線量（または第２の線量の導関数）を損失関数に適用し、適用した線量による損失関数の勾配または導関数を計算する。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。いくつかの実装では、損失関数の導関数はｓＣＴ画像に基づいて計算され、ＭＬモデルのパラメータは計算された損失関数の導関数に基づいてが更新される。例えば、ｄＬ／ｄＤ（線量計算に関する損失関数の導関数）の計算は、現在の推定ｓＣＴ画像のセットと、対応するトレーニングｓＣＴまたはＣＴ画像のセットを与えて実行される。また、ｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）（ＭＬモデルパラメータに対する線量計算の導関数）の計算が行われ、現在のＭＬモデルパラメータとｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）の計算に基づいて、ＭＬモデルパラメータが更新される。次に、このＭＬモデルは、更新されたパラメータを用いて、トレーニング用医用画像の第２のバッチに適用され、ｓＣＴ画像の与えられたセットを再度推定し、線量を計算して、その線量を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、この学習プロセスの反復は、指定された反復数。またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
［００７７］
ＭＬモデルは、ある実装では、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップから線量分布や放射線治療計画を推定する。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップは、それらに対応するトレーニング用線量分布または放射線治療計画とともに取得される。このＭＬモデルは、トレーニング用ＣＴ画像の第１のバッチ、セグメンテーションマップ、および／または距離マップに適用され、所定の線量分布や放射線治療計画を推定する。トレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップのバッチは、そのＭＬモデルの同じパラメータでＭＬモデルをトレーニングために使用することができ、ひとつのトレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップから、すべてのトレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップまでの範囲である。いくつかの実装では、ＭＬモデルの出力または結果は、第１の線量または第１の線量の導関数を計算するために使用される（例えば、ＭＬモデルの出力または結果を含む式（２）の自動の導関数プロセスを使用するように導関数を計算することにより）。さらに、ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップのバッチに対応する線量分布または放射線治療計画は、同様の方法で第２の線量または第２の線量の導関数を計算するために使用される。第１の線量（または第１の線量の導関数）および第２の線量（または第２の線量の導関数）を損失関数に適用し、適用した線量による損失関数の勾配または導関数を計算する。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。いくつかの実装では、損失関数の導関数は、線量分布または放射線治療計画に基づいて計算され、ＭＬモデルのパラメータは、損失関数の計算された導関数に基づいて更新される。例えば、ｄＬ／ｄＤ（線量計算に関する損失関数の導関数）の計算は、推定線量分布または放射線治療計画の現在のセットと、訓練線量分布または放射線治療計画の対応するセットが与えられて実行される。また、ｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）（ＭＬモデルパラメータに対する線量計算の導関数）の計算が実行され、ＭＬモデルパラメータは、現在のＭＬモデルパラメータとｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）の計算に基づいて更新される。次に、ＭＬモデルは、更新されたパラメータを用いて、ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、距離マップをトレーニングする第２のバッチに適用され、線量分布または放射線治療計画の与えられたセットを再び推定し、線量を計算して、線量を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、このトレーニングプロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
ＭＬモデルは、ある実装では、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップから線量分布や放射線治療計画を推定する。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップは、それらに対応するトレーニング用線量分布または放射線治療計画とともに取得される。このＭＬモデルは、トレーニング用ＣＴ画像の第１のバッチ、セグメンテーションマップ、および／または距離マップに適用され、所定の線量分布や放射線治療計画を推定する。トレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップのバッチは、そのＭＬモデルの同じパラメータでＭＬモデルをトレーニングために使用することができ、ひとつのトレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップから、すべてのトレーニング用ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップまでの範囲である。いくつかの実装では、ＭＬモデルの出力または結果は、第１の線量または第１の線量の導関数を計算するために使用される（例えば、ＭＬモデルの出力または結果を含む式（２）の自動の導関数プロセスを使用するように導関数を計算することにより）。さらに、ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、および／または距離マップのバッチに対応する線量分布または放射線治療計画は、同様の方法で第２の線量または第２の線量の導関数を計算するために使用される。第１の線量（または第１の線量の導関数）および第２の線量（または第２の線量の導関数）を損失関数に適用し、適用した線量による損失関数の勾配または導関数を計算する。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。いくつかの実装では、損失関数の導関数は、線量分布または放射線治療計画に基づいて計算され、ＭＬモデルのパラメータは、損失関数の計算された導関数に基づいて更新される。例えば、ｄＬ／ｄＤ（線量計算に関する損失関数の導関数）の計算は、推定線量分布または放射線治療計画の現在のセットと、訓練線量分布または放射線治療計画の対応するセットが与えられて実行される。また、ｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）（ＭＬモデルパラメータに対する線量計算の導関数）の計算が実行され、ＭＬモデルパラメータは、現在のＭＬモデルパラメータとｄＤ／ｄ（ＭＬモデルパラメータ）の計算に基づいて更新される。次に、ＭＬモデルは、更新されたパラメータを用いて、ＣＴ画像、セグメンテーションマップ、距離マップをトレーニングする第２のバッチに適用され、線量分布または放射線治療計画の与えられたセットを再び推定し、線量を計算して、線量を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、このトレーニングプロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
［００７８］
ＭＬモデルは、ある実装では、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、第１の線量計算から第２の線量計算を推定する。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用の第１の線量計算は、対応するトレーニング用の第２の線量計算とともに取得される。このＭＬモデルは、トレーニング用の第１の線量計算の最初のバッチに適用され、第２の線量計算の与えられたセットを推定する。トレーニング用の第１の線量計算のバッチは、ＭＬモデルをＭＬモデルの同じパラメータでトレーニングするために使用され、ひとつのトレーニング用の第１の線量計算からすべてのトレーニング用の第１の線量計算の範囲である。トレーニング用の第１の線量計算に対応する、推定された第２の線量計算と、取得されたトレーニング用の第２の線量計算は、損失関数に適用され、適用された線量計算での損失関数の勾配または導関数が計算される。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。次に、ＭＬモデルは、更新されたパラメータを用いて、ＭＬモデルをトレーニング用の第１の線量計算の第２バッチに適用され、第２の線量計算の与えられたセットを再び推定し、線量計算を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、この学習プロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
ＭＬモデルは、ある実装では、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、第１の線量計算から第２の線量計算を推定する。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、複数のトレーニング用の第１の線量計算は、対応するトレーニング用の第２の線量計算とともに取得される。このＭＬモデルは、トレーニング用の第１の線量計算の最初のバッチに適用され、第２の線量計算の与えられたセットを推定する。トレーニング用の第１の線量計算のバッチは、ＭＬモデルをＭＬモデルの同じパラメータでトレーニングするために使用され、ひとつのトレーニング用の第１の線量計算からすべてのトレーニング用の第１の線量計算の範囲である。トレーニング用の第１の線量計算に対応する、推定された第２の線量計算と、取得されたトレーニング用の第２の線量計算は、損失関数に適用され、適用された線量計算での損失関数の勾配または導関数が計算される。損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。次に、ＭＬモデルは、更新されたパラメータを用いて、ＭＬモデルをトレーニング用の第１の線量計算の第２バッチに適用され、第２の線量計算の与えられたセットを再び推定し、線量計算を損失関数に適用する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、この学習プロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
［００７９］
ＭＬモデルは、ある実装では、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、そこでは、放射線治療計画の情報に対応する真の放射線治療パラメータは（既知であるか否かにかかわらず）使用されない。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、他の患者に対する複数のトレーニング用放射線治療計画の情報（および／または合成的に生成された放射線治療計画の情報を含む）が取得される。ＭＬモデルは、トレーニング用放射線治療計画の情報の第１のバッチに適用され、放射線治療計画のパラメータ（例えば、ｓＣＴ画像、放射線治療計画、線量計算、線量分布）の与えられたセットを推定する。トレーニング用放射線治療計画の情報のバッチは、ＭＬモデルをＭＬモデルと同じパラメータでトレーニングするために使用され、ひとつのトレーニング用放射線治療計画の情報からすべてのトレーニング用放射線治療計画の情報までの範囲である。ＭＬモデルの出力または結果は、式（２）に基づいて線量または線量の導関数を計算するために使用され、それは、損失関数を使用して評価され、現在の反復の損失／効用に関するフィードバックを獲得する。この損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。ＭＬモデルは、次に、更新されたパラメータを用いて、トレーニング放射線治療計画の情報の第２のバッチに適用され、放射線治療計画のパラメータの与えられたセットを再び推定する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、このトレーニングプロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
ＭＬモデルは、ある実装では、教師有り学習技術に従ってトレーニングされ、そこでは、放射線治療計画の情報に対応する真の放射線治療パラメータは（既知であるか否かにかかわらず）使用されない。このような場合において、ＭＬモデルΛθをトレーニングするために、他の患者に対する複数のトレーニング用放射線治療計画の情報（および／または合成的に生成された放射線治療計画の情報を含む）が取得される。ＭＬモデルは、トレーニング用放射線治療計画の情報の第１のバッチに適用され、放射線治療計画のパラメータ（例えば、ｓＣＴ画像、放射線治療計画、線量計算、線量分布）の与えられたセットを推定する。トレーニング用放射線治療計画の情報のバッチは、ＭＬモデルをＭＬモデルと同じパラメータでトレーニングするために使用され、ひとつのトレーニング用放射線治療計画の情報からすべてのトレーニング用放射線治療計画の情報までの範囲である。ＭＬモデルの出力または結果は、式（２）に基づいて線量または線量の導関数を計算するために使用され、それは、損失関数を使用して評価され、現在の反復の損失／効用に関するフィードバックを獲得する。この損失関数の勾配または導関数に基づいて、ＭＬモデルの更新されたパラメータが計算される。ＭＬモデルは、次に、更新されたパラメータを用いて、トレーニング放射線治療計画の情報の第２のバッチに適用され、放射線治療計画のパラメータの与えられたセットを再び推定する。ＭＬモデルのパラメータは再び更新され、このトレーニングプロセスの反復は、指定された反復数またはエポック数、あるいは指定された収束基準が満たされるまで続けられる。
［００８０］
いくつかの実施形態では、線量（第１の線量または第２の線量）の導関数は、１次導関数を含む。いくつかの実装では、一次導関数は一定の値ではない。
いくつかの実施形態では、線量（第１の線量または第２の線量）の導関数は、１次導関数を含む。いくつかの実装では、一次導関数は一定の値ではない。
［００８１］
具体的には、ＭＬモデルは、損失関数に基づいて教師付きまたは教師なしでトレーニングされ、それにより、与えられた放射線治療計画の情報に対してＭＬモデルにより推定された放射線治療計画のパラメータのセットに基づいて計算された線量の導関数が、指定された固定された数の反復後に停止基準を満たす。具体的には、ＭＬモデルは、停止基準が満たされるまで（例えば、反復回数が最大になるまで、目的の値の減少が達成されるまで、ステップ長が満たされるまで、など）、またはＭＬモデルの出力に基づいて計算された線量または線量の導関数が指定された閾値誤差以内になるまで、トレーニングされる。このようにして、このトレーニングされたＭＬモデルは、新しい放射線治療計画の情報に適用され、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定することができる。
具体的には、ＭＬモデルは、損失関数に基づいて教師付きまたは教師なしでトレーニングされ、それにより、与えられた放射線治療計画の情報に対してＭＬモデルにより推定された放射線治療計画のパラメータのセットに基づいて計算された線量の導関数が、指定された固定された数の反復後に停止基準を満たす。具体的には、ＭＬモデルは、停止基準が満たされるまで（例えば、反復回数が最大になるまで、目的の値の減少が達成されるまで、ステップ長が満たされるまで、など）、またはＭＬモデルの出力に基づいて計算された線量または線量の導関数が指定された閾値誤差以内になるまで、トレーニングされる。このようにして、このトレーニングされたＭＬモデルは、新しい放射線治療計画の情報に適用され、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定することができる。
［００８２］
機械学習モデルＡ^θ（Λθと表記されることもある)がトレーニングされた後、１つまたはそれ以上の患者入力パラメータ（例えば、医用画像のような放射線治療計画の情報）を含む新しいデータ３７０が受け取られる。トレーニングされた機械学習技術Ａ^θは新しいデータ３７０に適用され、放射線治療計画の１つまたはそれ以上の推定されたパラメータ（例えば、ｓＣＴ画像）を含む生成された結果３８０を生成する。
機械学習モデルＡ^θ（Λθと表記されることもある)がトレーニングされた後、１つまたはそれ以上の患者入力パラメータ（例えば、医用画像のような放射線治療計画の情報）を含む新しいデータ３７０が受け取られる。トレーニングされた機械学習技術Ａ^θは新しいデータ３７０に適用され、放射線治療計画の１つまたはそれ以上の推定されたパラメータ（例えば、ｓＣＴ画像）を含む生成された結果３８０を生成する。
［００８３］
いくつかの実施形態では、推定されたｓＣＴ画像が使用され、線量表現の導関数を計算する。ｓＣＴ画像の目的は、多くの場合、事前に計画した治療を現在の患者の解剖学的構造と位置に照射した場合に、線量の偏差が許容できるかどうかを確認することである。したがって、ｓＣＴ画像の重要な基準は、治療の実施から生じる線量分布の正確な記述が得られることである。典型的なシステムは、この目的である線量分布の正確な記述を達成するために、ｓＣＴ画像生成を明示的に調整することができない。いくつかのアプローチは、ｓＣＴ画像が対応するＣＴ画像にできるだけ近い画像強度（ハウンズフィールドユニット：Hounsfield Units）を有するように調整されたプロキシに落ち着く。
いくつかの実施形態では、推定されたｓＣＴ画像が使用され、線量表現の導関数を計算する。ｓＣＴ画像の目的は、多くの場合、事前に計画した治療を現在の患者の解剖学的構造と位置に照射した場合に、線量の偏差が許容できるかどうかを確認することである。したがって、ｓＣＴ画像の重要な基準は、治療の実施から生じる線量分布の正確な記述が得られることである。典型的なシステムは、この目的である線量分布の正確な記述を達成するために、ｓＣＴ画像生成を明示的に調整することができない。いくつかのアプローチは、ｓＣＴ画像が対応するＣＴ画像にできるだけ近い画像強度（ハウンズフィールドユニット：Hounsfield Units）を有するように調整されたプロキシに落ち着く。
［００８４］
このように、いくつかの実装では、微分可能な線量計算を使用して、ｓＣＴ画像の生成を改善する。そのようするために、ＭＲ画像を入力ｘとし、出力ｙをｓＣＴ画像（ハウンズフィールドユニットで与えられたボリューム、つまり、式（２）のジオメトリパラメータ）とするＭＬモデルがトレーニングされ、そこでは、トレーニングの目的は、古い治療計画のトレーニングデータベース上で線量偏差（Ｌ２ノルム）を最小化することである。このことは、ＭＬモデルは、次に示す式（４）で与えられる線量ベースの経験的損失（dose based empirical loss）Ｌを最小化するようにパラメータθを選択することにより、教師付き機械学習アルゴリズムｆθ（ｘ）においてトレーニングされることを意味する。
このように、いくつかの実装では、微分可能な線量計算を使用して、ｓＣＴ画像の生成を改善する。そのようするために、ＭＲ画像を入力ｘとし、出力ｙをｓＣＴ画像（ハウンズフィールドユニットで与えられたボリューム、つまり、式（２）のジオメトリパラメータ）とするＭＬモデルがトレーニングされ、そこでは、トレーニングの目的は、古い治療計画のトレーニングデータベース上で線量偏差（Ｌ２ノルム）を最小化することである。このことは、ＭＬモデルは、次に示す式（４）で与えられる線量ベースの経験的損失（dose based empirical loss）Ｌを最小化するようにパラメータθを選択することにより、教師付き機械学習アルゴリズムｆθ（ｘ）においてトレーニングされることを意味する。
［００８５］
線量計算が微分可能であれば、ＭＬモデルを、この損失を用いて、エンドツーエンドで（in and end-to-end fashion）トレーニングすることができ、連鎖法（chain rule）を用いて、次に示す式（５）に従って、損失の導関数を計算することができる。
線量計算が微分可能であれば、ＭＬモデルを、この損失を用いて、エンドツーエンドで（in and end-to-end fashion）トレーニングすることができ、連鎖法（chain rule）を用いて、次に示す式（５）に従って、損失の導関数を計算することができる。
ここで、この実施例において２番目の等式が成り立つのは、数８の式（Ψがθに依存しない）が成立し、Ω＝ｆθ（ｘ）であるからである。
トレーニングの結果、モデルに対するパラメータθ＊のセットが固定される。過去に見たことのないＭＲ画像ｘ^が提示された場合、学習された関数（次の数９で示す関数）を適用することにより、合成ＣＴ画像を生成することができる。
（訳注：本明細書において「ｘ^」は次の数１０で示す文字を表すものとする）
この実施例の詳細な図は、図７に関連して以下に示され、説明される。
［００８６］
いくつかの実施形態では、線量表現の導関数に基づいてトレーニングされたＭＬモデルを使用して、自動治療計画（automatic treatment planning）を実行することができる。自動治療計画において、狙いは、医用画像や輪郭が描かれた構造物（構造セット）のような入力だけで、治療計画を自動的に生成することである。最も成功している戦略は、過去の治療計画に基づく学習のいくつかのエレメントを用いて、一般的には線量分布またはそれに由来する何らかの量で表現される治療意図を再現しようとするものである。しかし、線量分布の学習は中途半端なもので、治療を行うためには、治療計画を実現する機械の構成が必要となる。機械の構成を見つけるステップは、インバース問題（inverse problem）の一形態と考えることができ、通常は最適化問題を定式化して解くことによりアプローチする。これまでは、予測から実現可能なプランに移行する際に生じるパフォーマンスの低下は殆ど無視されてきた。
いくつかの実施形態では、線量表現の導関数に基づいてトレーニングされたＭＬモデルを使用して、自動治療計画（automatic treatment planning）を実行することができる。自動治療計画において、狙いは、医用画像や輪郭が描かれた構造物（構造セット）のような入力だけで、治療計画を自動的に生成することである。最も成功している戦略は、過去の治療計画に基づく学習のいくつかのエレメントを用いて、一般的には線量分布またはそれに由来する何らかの量で表現される治療意図を再現しようとするものである。しかし、線量分布の学習は中途半端なもので、治療を行うためには、治療計画を実現する機械の構成が必要となる。機械の構成を見つけるステップは、インバース問題（inverse problem）の一形態と考えることができ、通常は最適化問題を定式化して解くことによりアプローチする。これまでは、予測から実現可能なプランに移行する際に生じるパフォーマンスの低下は殆ど無視されてきた。
［００８７］
このように、いくつかの実施形態によれば、フォワードモデル、例えば、線量計算の知識を明示的に組み込むことで、医用画像から機械構成（または制御点）に直接マッピングするＭＬモデルを、教師付き学習を用いて効率的にトレーニングすることが可能になる。
このように、いくつかの実施形態によれば、フォワードモデル、例えば、線量計算の知識を明示的に組み込むことで、医用画像から機械構成（または制御点）に直接マッピングするＭＬモデルを、教師付き学習を用いて効率的にトレーニングすることが可能になる。
［００８８］
具体的には、このようなＭＬモデルをトレーニングするために、ｘをＣＴスキャンと多数の異なる構造物からの距離マップの集合という形での入力とし、ｙをアパーチャと照射角度の集合という形での機械パラメータとする。線量計算では、ＣＴ画像と装置のパラメータの両方を使用して、結果として得られる線量分布をシミュレーションする（例えば、次の数１１に示す）。
具体的には、このようなＭＬモデルをトレーニングするために、ｘをＣＴスキャンと多数の異なる構造物からの距離マップの集合という形での入力とし、ｙをアパーチャと照射角度の集合という形での機械パラメータとする。線量計算では、ＣＴ画像と装置のパラメータの両方を使用して、結果として得られる線量分布をシミュレーションする（例えば、次の数１１に示す）。
ニューラルネットワークは、パラメータθを使用することができ、入力から機械のパラメータへのマッピングｆθ:Ｘ→Ｙを記述する。
［００８９］
最も簡単な設定では、機械パラメータの空間における偏差を直接比較する損失関数を使用することができる（例えば、次の数１２に示す）。
最も簡単な設定では、機械パラメータの空間における偏差を直接比較する損失関数を使用することができる（例えば、次の数１２に示す）。
あるケースでは、比較は、次に示す式（６）による線量分布の空間でなされる。
このようなＭＬモデルのトレーニングは、図８に示され説明されるのと同様の方法で行うことができる。
［００９０］
いくつかの実施形態では、照射方向を選択するために、線量の式の導関数に基づいたパラメータを用いて最適化問題を解くことができる。微分の線量計算を使用することは、ガンマナイフ治療のアイソセンタの選定のように、リニアアクセラレータのビームオリエンテーションの選定と類似している。具体的な実施例としては、ガンマナイフを取り上げ、図９に関連して説明する。
いくつかの実施形態では、照射方向を選択するために、線量の式の導関数に基づいたパラメータを用いて最適化問題を解くことができる。微分の線量計算を使用することは、ガンマナイフ治療のアイソセンタの選定のように、リニアアクセラレータのビームオリエンテーションの選定と類似している。具体的な実施例としては、ガンマナイフを取り上げ、図９に関連して説明する。
［００９１］
レクセルガンマナイフ（Leksell Gamma Knife：ＬＧＫ）は、頭蓋内定位放射線手術（intracranial stereotactic radiosurgery）の専用システムである。放射線は、あらゆるソースからの放射線が収束する焦点を作るためにコリメートされる。焦点では、放射強度とその勾配の両方が非常に大きくなる。これにより、周囲の健康な組織へのダメージを最小限に抑えながら、高い放射線量を照射することができる。ターゲットの形や大きさに応じて放射線量を調整するには、２つの方法がある。第１の方法は、フォーカスに対して患者を正確に移動させ（ロボット的に）、フォーカスを異なるアイソセンタに効果的に配置する方法である。第２の方法は、放射線ソースを、独立して制御される８つのセクタに配置する方法である。各セクタを、４つの異なるコリメータ状態（４ｍｍ、８ｍｍ、１６ｍｍ、ビームオフ）のいずれかにする。アイソセンタの位置やコリメータの構成（例えば、各セクタに対するコリメータサイズ）ごとに、照射時間を指定することができる。この構図はしばしばショット（shot）と呼ばれる。
レクセルガンマナイフ（Leksell Gamma Knife：ＬＧＫ）は、頭蓋内定位放射線手術（intracranial stereotactic radiosurgery）の専用システムである。放射線は、あらゆるソースからの放射線が収束する焦点を作るためにコリメートされる。焦点では、放射強度とその勾配の両方が非常に大きくなる。これにより、周囲の健康な組織へのダメージを最小限に抑えながら、高い放射線量を照射することができる。ターゲットの形や大きさに応じて放射線量を調整するには、２つの方法がある。第１の方法は、フォーカスに対して患者を正確に移動させ（ロボット的に）、フォーカスを異なるアイソセンタに効果的に配置する方法である。第２の方法は、放射線ソースを、独立して制御される８つのセクタに配置する方法である。各セクタを、４つの異なるコリメータ状態（４ｍｍ、８ｍｍ、１６ｍｍ、ビームオフ）のいずれかにする。アイソセンタの位置やコリメータの構成（例えば、各セクタに対するコリメータサイズ）ごとに、照射時間を指定することができる。この構図はしばしばショット（shot）と呼ばれる。
［００９２］
角度の自由度が非常に高いので、線量分布の造形が圧倒的に容易である。しかし、同時に、そのすべてを手作業で計画することは不可能である。このように、ＬＧＫの潜在能力を臨床的に利用できるようにするために、インバース計画法が利用される。インバース計画法は、ユーザがどのような目的を持っているかを指定するだけで、その目的に応じた最適な治療計画を数理的に最適化して探索する方法である。通常、アイソセンタのセットは、ヒューリスティックで幾何学的なアルゴリズムによって生成される。これらのアイソセンタでは、線量率のカーネルが事前に計算され、その形状が固定されているため、最適化の一環としてアイソセンタを移動しても、対応する線量カーネルも同じように移動するだけである。すなわち、このような典型的な技術は、組織の不均一性を考慮していない。
角度の自由度が非常に高いので、線量分布の造形が圧倒的に容易である。しかし、同時に、そのすべてを手作業で計画することは不可能である。このように、ＬＧＫの潜在能力を臨床的に利用できるようにするために、インバース計画法が利用される。インバース計画法は、ユーザがどのような目的を持っているかを指定するだけで、その目的に応じた最適な治療計画を数理的に最適化して探索する方法である。通常、アイソセンタのセットは、ヒューリスティックで幾何学的なアルゴリズムによって生成される。これらのアイソセンタでは、線量率のカーネルが事前に計算され、その形状が固定されているため、最適化の一環としてアイソセンタを移動しても、対応する線量カーネルも同じように移動するだけである。すなわち、このような典型的な技術は、組織の不均一性を考慮していない。
［００９３］
実際には、総線量は、すべてのコリメータサイズ、すべてのセクタ、すべてのアイソセンタから与えられる線量の重ね合わせで与えられるが、説明を簡単にするために、単一のコリメータ、セクタ、アイソセンタの場合が、次に示す式（７）により議論され表現される（多次元バージョンでは、乗算を行列とベクトルの乗算に置き換えるだけである）。
実際には、総線量は、すべてのコリメータサイズ、すべてのセクタ、すべてのアイソセンタから与えられる線量の重ね合わせで与えられるが、説明を簡単にするために、単一のコリメータ、セクタ、アイソセンタの場合が、次に示す式（７）により議論され表現される（多次元バージョンでは、乗算を行列とベクトルの乗算に置き換えるだけである）。
ここで、ψ（ｒ,ｒ'）は、位置ｒ'のアイソセンタによる位置ｒの線量率であり、ｔは照射時間である。
［００９４］
この実施例では、インバース計画問題の損失関数（loss function）（目的関数（objective function）または効用関数（utility function）とも呼ばれる）は、パラメータθ＝｛ｒ′，ｔ｝（放射パラメータ）の関数となり、例えば、次に示す式（８）で定義される。
この実施例では、インバース計画問題の損失関数（loss function）（目的関数（objective function）または効用関数（utility function）とも呼ばれる）は、パラメータθ＝｛ｒ′，ｔ｝（放射パラメータ）の関数となり、例えば、次に示す式（８）で定義される。
ここで、ｗＴおよびｗＯは、標的のボリュームＶＴにＤ^よりも高い線量を与え、リスク臓器のボリュームＶＯでＤ^より低い線量を与える重要性を制御するスカラー重み付け係数である。（訳注：本明細書において「Ｄ^」は次の数１６で示す文字を表すものとする）
｜t｜は、治療時間を短くしたいという要望を表す項である。照射時間が必ず非負である（t≧0）という物理的な制約が組み込まれている場合、インバース計画問題は、次に示す式（９）のように、非線形で拘束された最適化問題として表すことができる。
この種の最適化問題は、例えば、次の数１８に示す、投影型の（劣）勾配（(sub)gradient）降下法のような、反復勾配ベースのスキームを用いて解くことができる。
ここで、projt≧0は、実現可能なセットt≧0への投影であり、η∈Ｒは、ステップサイズであり、ｇ(ｋ)は、θ(ｋ)での劣勾配（subgradient）である。この場合に劣勾配（subgradient）を使用する理由は、式（９）の特定の損失関数が、Ｄ＝Ｄ^の場合、微分不可能（non-differentiable）であるからである。パラメータに対する損失の勾配は、次に示す式（１０）により連鎖法則を用いて評価することができる。
アイソセンタの位置に対する線量カーネルの勾配は、数値的に評価することもできるし、自動微分（automatic differentiation）法により評価することもできる。
［００９５］
上記のバリエーションとして、補助的な変数ｓ(ｒ)を導入して、式（９）と同等でありながら、より大きな変数のセット (r' t, s)で定義される平滑な最適化問題を定式化する方法がある。この修正問題では、損失は、次に示す式（１１）で表される。
上記のバリエーションとして、補助的な変数ｓ(ｒ)を導入して、式（９）と同等でありながら、より大きな変数のセット (r' t, s)で定義される平滑な最適化問題を定式化する方法がある。この修正問題では、損失は、次に示す式（１１）で表される。
そして、追加の制約条件のセットは、次の数２１のように定義される。
［００９６］
この式（１０）の最適化問題は、高次の最適化手法、例えば、２次導関数（ヘシアン：Hessian）を利用するニュートン法（Newton method）や、（準ニュートン（quasi-Newton））ソルバー、例えば、逐次二次計画法（Sequential Quadratic Programming：ＳＱＰ）または内点法（interior point method）など、この問題のような非線形制約条件でもうまくいくことが知られている手法を用いて解くことができる。
この式（１０）の最適化問題は、高次の最適化手法、例えば、２次導関数（ヘシアン：Hessian）を利用するニュートン法（Newton method）や、（準ニュートン（quasi-Newton））ソルバー、例えば、逐次二次計画法（Sequential Quadratic Programming：ＳＱＰ）または内点法（interior point method）など、この問題のような非線形制約条件でもうまくいくことが知られている手法を用いて解くことができる。
［００９７］
図４は、例示的な実施形態による、プロセス４００を実行する際の治療処理ロジック１２０の動作例を示すフローチャートである。プロセス４００は、プロセス４００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス４００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス４００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス４００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス４００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
図４は、例示的な実施形態による、プロセス４００を実行する際の治療処理ロジック１２０の動作例を示すフローチャートである。プロセス４００は、プロセス４００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス４００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス４００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス４００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス４００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
［００９８］
オペレーション４１０で、治療処理ロジック１２０は、トレーニングデータを受け取る。例えば、治療処理ロジック１２０は、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報および複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像およびトレーニング用ｓＣＴ画像のペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションおよび距離マップおよび訓練放射線治療装置制御点のペア、および訓練線量計算関数および訓練線量分布のペアを受け取る。
オペレーション４１０で、治療処理ロジック１２０は、トレーニングデータを受け取る。例えば、治療処理ロジック１２０は、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報および複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータのペア、トレーニング用ＭＲおよび／またはＣＢＣＴ画像およびトレーニング用ｓＣＴ画像のペア、トレーニング用ＭＲ、ＣＴ、ｓＣＴ、ＣＢＣＴ画像、セグメンテーションおよび距離マップおよび訓練放射線治療装置制御点のペア、および訓練線量計算関数および訓練線量分布のペアを受け取る。
［００９９］
オペレーション４２０で、治療処理ロジック１２０は、トレーニングに対する制約条件を受け取る。
オペレーション４２０で、治療処理ロジック１２０は、トレーニングに対する制約条件を受け取る。
［０１００］
オペレーション４３０で、治療処理ロジック１２０は、モデルのトレーニングを実行する。例えば、治療処理ロジック１２０は、１つまたはそれ以上のトレーニング用放射線治療計画の情報と対応するトレーニング用放射線治療計画のパラメータに基づいて推定された１つまたはそれ以上の線量計算が適用された損失関数の勾配または導関数を最小化することによって、ＭＬモデルパラメータ３１２（図３）をトレーニングする。このようにして、放射線治療計画の情報と１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにＭＬモデルがトレーニングされる。トレーニングは、教師ありまたは教師なしの方法で行うことができる。
オペレーション４３０で、治療処理ロジック１２０は、モデルのトレーニングを実行する。例えば、治療処理ロジック１２０は、１つまたはそれ以上のトレーニング用放射線治療計画の情報と対応するトレーニング用放射線治療計画のパラメータに基づいて推定された１つまたはそれ以上の線量計算が適用された損失関数の勾配または導関数を最小化することによって、ＭＬモデルパラメータ３１２（図３）をトレーニングする。このようにして、放射線治療計画の情報と１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにＭＬモデルがトレーニングされる。トレーニングは、教師ありまたは教師なしの方法で行うことができる。
［０１０１］
オペレーション４４０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたモデルを出力する。例えば、トレーニングされたモデルを出力してメモリに保存したり、モデルのパラメータをディスプレイ装置に表示して臨床医に提示したりすることができる。
オペレーション４４０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたモデルを出力する。例えば、トレーニングされたモデルを出力してメモリに保存したり、モデルのパラメータをディスプレイ装置に表示して臨床医に提示したりすることができる。
［０１０２］
オペレーション４５０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたモデルを利用して結果を生成する。例えば、機械学習モデルＡ^θ（Λθと表記されることもある）のそれぞれがトレーニングされた後、１つまたはそれ以上の患者入力パラメータ（例えば、放射線治療計画の情報）を含む新しいデータ３７０を受け取ることができる。トレーニングされた機械学習技法Ａ^θは、新しいデータ３７０に適用されて、１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを含む生成結果３８０を生成する。
オペレーション４５０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたモデルを利用して結果を生成する。例えば、機械学習モデルＡ^θ（Λθと表記されることもある）のそれぞれがトレーニングされた後、１つまたはそれ以上の患者入力パラメータ（例えば、放射線治療計画の情報）を含む新しいデータ３７０を受け取ることができる。トレーニングされた機械学習技法Ａ^θは、新しいデータ３７０に適用されて、１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを含む生成結果３８０を生成する。
［０１０３］
図５は、例示的な実施形態による、プロセス５００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス５００は、プロセス５００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス５００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス５００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス５００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス５００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
図５は、例示的な実施形態による、プロセス５００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス５００は、プロセス５００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス５００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス５００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス５００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス５００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
［０１０４］
オペレーション５１０において、治療処理ロジック１２０は、放射線治療計画の情報を受け取る。
オペレーション５１０において、治療処理ロジック１２０は、放射線治療計画の情報を受け取る。
［０１０５］
オペレーション５２０において、治療処理ロジック１２０は、放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定する。
オペレーション５２０において、治療処理ロジック１２０は、放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定する。
［０１０６］
オペレーション５３０において、治療処理ロジック１２０は、推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成する。
オペレーション５３０において、治療処理ロジック１２０は、推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成する。
［０１０７］
図６は、例示的な実施形態による、プロセス６００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス６００は、プロセス６００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス６００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス６００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス６００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス６００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
図６は、例示的な実施形態による、プロセス６００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス６００は、プロセス６００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス６００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス６００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス６００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス６００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
［０１０８］
オペレーション６１０において、治療処理ロジック１２０は、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報および複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータを受け取る。
オペレーション６１０において、治療処理ロジック１２０は、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報および複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータを受け取る。
［０１０９］
オペレーション６２０において、治療処理ロジック１２０は、線量計算に基づいて、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの間の関係を確立することにより、放射線治療計画のパラメータの推定値を生成するように機械学習モデルをトレーニングする。
オペレーション６２０において、治療処理ロジック１２０は、線量計算に基づいて、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの間の関係を確立することにより、放射線治療計画のパラメータの推定値を生成するように機械学習モデルをトレーニングする。
［０１１０］
図７は、例示的な実施形態による、プロセス７００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス７００は、プロセス７００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス７００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス７００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス７００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス７００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
図７は、例示的な実施形態による、プロセス７００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス７００は、プロセス７００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス７００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス７００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス７００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス７００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
［０１１１］
オペレーション７１０において、治療処理ロジック１２０は、従来の放射線治療計画のデータベースにアクセスする。
オペレーション７１０において、治療処理ロジック１２０は、従来の放射線治療計画のデータベースにアクセスする。
［０１１２］
オペレーション７１２において、治療処理ロジック１２０は、ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像からＳＣＴ画像を生成するためのパラメータ化された関数（例えば、ＭＬモデル）を定義する
［０１１３］
オペレーション７１４において、治療処理ロジック１２０は、線量ベースの損失関数の導関数を定義する。例えば、治療処理ロジック１２０は、式（４）で定義される損失関数を得ることができる。
オペレーション７１２において、治療処理ロジック１２０は、ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像からＳＣＴ画像を生成するためのパラメータ化された関数（例えば、ＭＬモデル）を定義する
［０１１３］
オペレーション７１４において、治療処理ロジック１２０は、線量ベースの損失関数の導関数を定義する。例えば、治療処理ロジック１２０は、式（４）で定義される損失関数を得ることができる。
［０１１４］
オペレーション７２０において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングする。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像のバッチと、それらに対応するトレーニング用ｓＣＴ画像とを操作して、式（４）で定義される損失関数に基づいてＭＬモデルをトレーニングする。
オペレーション７２０において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングする。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像のバッチと、それらに対応するトレーニング用ｓＣＴ画像とを操作して、式（４）で定義される損失関数に基づいてＭＬモデルをトレーニングする。
［０１１５］
オペレーション７２２において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のトレーニングを開始する。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像と、それらに対応するトレーニング用ｓＣＴ画像の第１のバッチを取得する。治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像の第１のバッチにＭＬモデルを適用して、中間的なｓＣＴ画像を推定する。治療処理ロジック１２０は、中間ｓＣＴ画像に基づく第１の線量と、トレーニング用ｓＣＴ画像に基づく第２の線量との導関数または勾配を計算する。第１及び第２の線量の導関数または勾配を、式（４）の損失関数に適用する。
オペレーション７２２において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のトレーニングを開始する。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像と、それらに対応するトレーニング用ｓＣＴ画像の第１のバッチを取得する。治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴ、ＣＢＣＴ、および／またはＭＲＩ画像の第１のバッチにＭＬモデルを適用して、中間的なｓＣＴ画像を推定する。治療処理ロジック１２０は、中間ｓＣＴ画像に基づく第１の線量と、トレーニング用ｓＣＴ画像に基づく第２の線量との導関数または勾配を計算する。第１及び第２の線量の導関数または勾配を、式（４）の損失関数に適用する。
［０１１６］
オペレーション７２４において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングするための停止基準が満たされたかどうかを判断する。停止基準が満たされている場合、治療処理ロジック１２０はトレーニングの終了に進み、そうでない場合、治療処理ロジック１２０はオペレーション７２６に進む。
オペレーション７２４において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングするための停止基準が満たされたかどうかを判断する。停止基準が満たされている場合、治療処理ロジック１２０はトレーニングの終了に進み、そうでない場合、治療処理ロジック１２０はオペレーション７２６に進む。
［０１１７］
オペレーション７２６において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のパラメータに関する損失の勾配または導関数を計算する。
オペレーション７２６において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のパラメータに関する損失の勾配または導関数を計算する。
［０１１８］
オペレーション７２７において、治療処理ロジック１２０は、損失の勾配または導関数に基づいて、パラメータ化された関数のパラメータを更新する。
オペレーション７２７において、治療処理ロジック１２０は、損失の勾配または導関数に基づいて、パラメータ化された関数のパラメータを更新する。
［０１１９］
オペレーション７２８において、治療処理ロジック１２０は、停止基準が満たされたかどうか評価する。そうでない場合は、トレーニング用データの別のバッチにアクセスして、ＭＬモデルのトレーニングを再度繰り返す。
オペレーション７２８において、治療処理ロジック１２０は、停止基準が満たされたかどうか評価する。そうでない場合は、トレーニング用データの別のバッチにアクセスして、ＭＬモデルのトレーニングを再度繰り返す。
［０１２０］
オペレーション７３０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを出力する。
オペレーション７３０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを出力する。
［０１２１］
オペレーション７４０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを新しいＭＲＩ、ＣＢＣＴ、および／またはＣＴ画像に適用してＳＣＴ画像を生成する。
オペレーション７４０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを新しいＭＲＩ、ＣＢＣＴ、および／またはＣＴ画像に適用してＳＣＴ画像を生成する。
［０１２２］
図８は、例示的な実施形態による、プロセス８００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス８００は、プロセス８００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス８００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス８００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス８００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス８００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
図８は、例示的な実施形態による、プロセス８００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス８００は、プロセス８００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス８００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス８００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス８００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス８００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
［０１２３］
オペレーション８１０において、治療処理ロジック１２０は、従来の放射線治療計画のデータベースにアクセスする。
オペレーション８１０において、治療処理ロジック１２０は、従来の放射線治療計画のデータベースにアクセスする。
［０１２４］
オペレーション８１２において、治療処理ロジック１２０は、ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップとから、放射線治療計画を生成するためのパラメータ化された関数を定義する。
オペレーション８１２において、治療処理ロジック１２０は、ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップとから、放射線治療計画を生成するためのパラメータ化された関数を定義する。
［０１２５］
オペレーション８１４において、治療処理ロジック１２０は、線量ベースの損失関数の導関数を定義する。例えば、治療処理ロジック１２０は、式（４）で定義される損失関数を得ることができる。
オペレーション８１４において、治療処理ロジック１２０は、線量ベースの損失関数の導関数を定義する。例えば、治療処理ロジック１２０は、式（４）で定義される損失関数を得ることができる。
［０１２６］
オペレーション８２０において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングする。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップと、それらに対応するトレーニング用放射線治療計画とのバッチとを操作して、式（６）で定義される損失関数に基づいてＭＬモデルをトレーニングする。
オペレーション８２０において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングする。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップと、それらに対応するトレーニング用放射線治療計画とのバッチとを操作して、式（６）で定義される損失関数に基づいてＭＬモデルをトレーニングする。
［０１２７］
オペレーション８２２において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のトレーニングを開始する。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップと、それらに対応するトレーニング用放射線治療の治療計画との第１バッチを取得する。治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像の第１のバッチおよびセグメンテーションマップおよび／または距離マップにＭＬモデルを適用して、中間的なｓＣＴ画像を推定する。治療処理ロジック１２０は、中間的な放射線治療計画に基づく第１の線量と、トレーニング用放射線治療計画に基づく第２の線量との導関数または勾配を計算する。第１及び第２の線量の導関数または勾配を、式（６）の損失関数に適用する。
オペレーション８２２において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のトレーニングを開始する。例えば、治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップと、それらに対応するトレーニング用放射線治療の治療計画との第１バッチを取得する。治療処理ロジック１２０は、トレーニング用ＣＴおよび／またはＭＲＩ画像の第１のバッチおよびセグメンテーションマップおよび／または距離マップにＭＬモデルを適用して、中間的なｓＣＴ画像を推定する。治療処理ロジック１２０は、中間的な放射線治療計画に基づく第１の線量と、トレーニング用放射線治療計画に基づく第２の線量との導関数または勾配を計算する。第１及び第２の線量の導関数または勾配を、式（６）の損失関数に適用する。
［０１２８］
オペレーション８２４において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングするための停止基準が満たされたかどうかを判断する。停止基準が満たされている場合、治療処理ロジック１２０はトレーニングの終了に進み、そうでない場合、治療処理ロジック１２０はオペレーション８２６に進む。
オペレーション８２４において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数をトレーニングするための停止基準が満たされたかどうかを判断する。停止基準が満たされている場合、治療処理ロジック１２０はトレーニングの終了に進み、そうでない場合、治療処理ロジック１２０はオペレーション８２６に進む。
［０１２９］
オペレーション８２６において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のパラメータに関する損失の勾配または導関数を計算する。
オペレーション８２６において、治療処理ロジック１２０は、パラメータ化された関数のパラメータに関する損失の勾配または導関数を計算する。
［０１３０］
オペレーション８２７において、治療処理ロジック１２０は、損失の勾配または導関数に基づいて、パラメータ化された関数のパラメータを更新する。
オペレーション８２７において、治療処理ロジック１２０は、損失の勾配または導関数に基づいて、パラメータ化された関数のパラメータを更新する。
［０１３１］
オペレーション８２８において、治療処理ロジック１２０は、停止基準が満たされたかどうか評価する。そうでない場合は、トレーニング用データの別のバッチにアクセスして、ＭＬモデルのトレーニングを再度繰り返す。
オペレーション８２８において、治療処理ロジック１２０は、停止基準が満たされたかどうか評価する。そうでない場合は、トレーニング用データの別のバッチにアクセスして、ＭＬモデルのトレーニングを再度繰り返す。
［０１３２］
オペレーション８３０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを出力する。
オペレーション８３０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを出力する。
［０１３３］
オペレーション８４０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを、新しいＭＲＩおよび／またはＣＴ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップに適用して、放射線治療の治療計画を生成する。
オペレーション８４０において、治療処理ロジック１２０は、トレーニングされたＭＬモデルを、新しいＭＲＩおよび／またはＣＴ画像と、セグメンテーションマップおよび／または距離マップに適用して、放射線治療の治療計画を生成する。
［０１３４］
図９は、例示的な実施形態による、プロセス９００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス９００は、プロセス９００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス９００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス９００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス９００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス９００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
図９は、例示的な実施形態による、プロセス９００を実行する際の治療処理ロジック１２０のオペレーションの実施例を示すフローチャートである。プロセス９００は、プロセス９００のオペレーションが治療処理ロジック１２０の機能コンポーネントによって部分的または全体的に実行されるように、１つまたはそれ以上のプロセッサによって実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令で具現化されてもよく、したがって、プロセス９００は、それを参照して例示的に以下で説明される。しかし、他の実施形態では、プロセス９００のオペレーションの少なくとも一部は、他の様々なハードウェア構成で展開されてもよい。したがって、プロセス９００は、治療処理ロジック１２０に限定されることを意図するものではなく、他の任意のコンポーネントによって全体または一部を実装することができる。プロセス９００のオペレーションの一部または全部は、並行して行うことも、順序を変えて行うことも、完全に省略することもできる。
［０１３５］
オペレーション９１０において、治療処理ロジック１２０は、アイソセント位置の初期セットのデータベースにアクセスする。
オペレーション９１０において、治療処理ロジック１２０は、アイソセント位置の初期セットのデータベースにアクセスする。
［０１３６］
オペレーション９１２において、治療処理ロジック１２０は、各アイソセンタの各セクタのコリメータ構成を初期化する。
オペレーション９１２において、治療処理ロジック１２０は、各アイソセンタの各セクタのコリメータ構成を初期化する。
［０１３７］
オペレーション９１４において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題のための線量式の導関数を含む損失関数と制約条件を定義する。例えば、治療処理ロジック１２０は、式（８）または式（１０）の損失関数を求める。
オペレーション９１４において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題のための線量式の導関数を含む損失関数と制約条件を定義する。例えば、治療処理ロジック１２０は、式（８）または式（１０）の損失関数を求める。
［０１３８］
オペレーション９２０において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題を最適化する。
オペレーション９２０において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題を最適化する。
［０１３９］
オペレーション９２２において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題の最適化を開始する。例えば、治療処理ロジック１２０は、反復最急降下法（iterative gradient decent）を用いて、最適化問題の解決を開始する。
オペレーション９２２において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題の最適化を開始する。例えば、治療処理ロジック１２０は、反復最急降下法（iterative gradient decent）を用いて、最適化問題の解決を開始する。
［０１４０］
オペレーション９２４において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題を最適化するための停止基準が満たされたかどうかを判断する。停止基準が満たされている場合、治療処理ロジック１２０は、最適化の終了に進み、そうでない場合、治療処理ロジック１２０は、オペレーション９２６に進む。
オペレーション９２４において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題を最適化するための停止基準が満たされたかどうかを判断する。停止基準が満たされている場合、治療処理ロジック１２０は、最適化の終了に進み、そうでない場合、治療処理ロジック１２０は、オペレーション９２６に進む。
［０１４１］
オペレーション９２６において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題の損失および／または制約条件の勾配または導関数を計算する。
オペレーション９２６において、治療処理ロジック１２０は、最適化問題の損失および／または制約条件の勾配または導関数を計算する。
［０１４２］
オペレーション９２７において、治療処理ロジック１２０は、勾配または導関数に基づいて、最適化問題のパラメータを更新する。
オペレーション９２７において、治療処理ロジック１２０は、勾配または導関数に基づいて、最適化問題のパラメータを更新する。
［０１４３］
オペレーション９２８において、治療処理ロジック１２０は、停止基準が満たされたかどうかを評価する。
オペレーション９２８において、治療処理ロジック１２０は、停止基準が満たされたかどうかを評価する。
［０１４４］
オペレーション９３０において、治療処理ロジック１２０は、選択されたアイソセンタと他の治療計画パラメータを出力する。
オペレーション９３０において、治療処理ロジック１２０は、選択されたアイソセンタと他の治療計画パラメータを出力する。
［０１４５］
オペレーション９４０において、治療処理ロジック１２０は、治療計画の品質が許容できるかどうか（例えば、品質閾値を満たすかどうか）を判断する。品質が許容範囲内であれば、治療処理ロジック１２０はオペレーション９６０で治療計画の出力に進み、そうでなければ、治療処理ロジック１２０はオペレーションを９５０に進む。
オペレーション９４０において、治療処理ロジック１２０は、治療計画の品質が許容できるかどうか（例えば、品質閾値を満たすかどうか）を判断する。品質が許容範囲内であれば、治療処理ロジック１２０はオペレーション９６０で治療計画の出力に進み、そうでなければ、治療処理ロジック１２０はオペレーションを９５０に進む。
［０１４６］
オペレーション９５０において、治療処理ロジック１２０は、アイソセンタを固定してインバース計画を実行する。
オペレーション９５０において、治療処理ロジック１２０は、アイソセンタを固定してインバース計画を実行する。
［０１４７］
先に述べたように、それぞれの電子計算機システムまたはデバイスは、本明細書で述べたような１つまたはそれ以上の方法または機能動作を実装することができる。１つまたはそれ以上の実施形態において、放射線治療処理計算システム１１０は、画像誘導型放射線治療装置２３２を制御または操作すること、図３からのトレーニングまたは予測操作を実行または実施すること、トレーニングされた治療モデル３６０を操作すること、プロセス４００－９００のフローチャートのオペレーションを実行または実施すること、または本明細書で議論される他の方法論のいずれか１つまたはそれ以上を（例えば、治療処理ロジック１２０の一部として）実行するように構成、適応、または使用される。様々な実施形態において、そのような電子計算システムまたはデバイスは、スタンドアロンデバイスとして動作し、または他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）されてもよい。例えば、このような計算システムまたはデバイスは、サーバー・クライアントネットワーク環境（server-client network environment）ではサーバーまたはクライアントマシンの能力で動作し、ピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境（peer-to-peer (or distributed) network environment）ではピアマシン（peer machine）として動作する。計算システムまたはデバイスの機能は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、またはそのマシンが実行するアクションを指定する命令（シーケンシャルまたはその他）を実行することができる任意のマシンによって具現化される。
先に述べたように、それぞれの電子計算機システムまたはデバイスは、本明細書で述べたような１つまたはそれ以上の方法または機能動作を実装することができる。１つまたはそれ以上の実施形態において、放射線治療処理計算システム１１０は、画像誘導型放射線治療装置２３２を制御または操作すること、図３からのトレーニングまたは予測操作を実行または実施すること、トレーニングされた治療モデル３６０を操作すること、プロセス４００－９００のフローチャートのオペレーションを実行または実施すること、または本明細書で議論される他の方法論のいずれか１つまたはそれ以上を（例えば、治療処理ロジック１２０の一部として）実行するように構成、適応、または使用される。様々な実施形態において、そのような電子計算システムまたはデバイスは、スタンドアロンデバイスとして動作し、または他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）されてもよい。例えば、このような計算システムまたはデバイスは、サーバー・クライアントネットワーク環境（server-client network environment）ではサーバーまたはクライアントマシンの能力で動作し、ピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境（peer-to-peer (or distributed) network environment）ではピアマシン（peer machine）として動作する。計算システムまたはデバイスの機能は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、またはそのマシンが実行するアクションを指定する命令（シーケンシャルまたはその他）を実行することができる任意のマシンによって具現化される。
［０１４８］
上述したように、上述した機能は、機械可読媒体に格納された命令、論理、またはその他の情報によって実装することができる。機械可読媒体は、様々な実施例で単一の媒体であると説明されたが、「機械可読媒体」という用語は、１つまたはそれ以上の一過性または非一過性の命令またはデータ構造を格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型のデータベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバー）を含み得る。また、「機械可読媒体」という用語は、機械が実行するための一過性または非一過性の命令であって、本開示の方法論のいずれか１つまたはそれ以上を機械に実行させるものを記憶、符号化、または担持することができる、あるいは、そのような命令によって利用される、またはそのような命令に関連するデータ構造を記憶、符号化、または担持することができる、任意の有形媒体を含むとみなされる。
上述したように、上述した機能は、機械可読媒体に格納された命令、論理、またはその他の情報によって実装することができる。機械可読媒体は、様々な実施例で単一の媒体であると説明されたが、「機械可読媒体」という用語は、１つまたはそれ以上の一過性または非一過性の命令またはデータ構造を格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型のデータベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバー）を含み得る。また、「機械可読媒体」という用語は、機械が実行するための一過性または非一過性の命令であって、本開示の方法論のいずれか１つまたはそれ以上を機械に実行させるものを記憶、符号化、または担持することができる、あるいは、そのような命令によって利用される、またはそのような命令に関連するデータ構造を記憶、符号化、または担持することができる、任意の有形媒体を含むとみなされる。
［０１４９］
上記の詳細な説明には、詳細な説明の一部を構成する添付の図面への参照が含まれる。図面は、説明のために、本開示を実施することができる特定の実施形態を示しているが、それに限定するものではない。これらの実施形態は、本明細書では「実施例」とも呼ばれる。このような実施例は、図示または説明されたものに加えて、要素を含むことができる。しかし、本開示は、図示されたまたは説明された要素のみが提供される実施例も予期している。さらに、本開示は、特定の実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）に関して、または本明細書に示され記載されている他の実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）に関して、図示され記載されているそれらの要素（または、その１つまたは以上の態様）の任意の組み合わせまたは順列を使用する実施例も予期している。
上記の詳細な説明には、詳細な説明の一部を構成する添付の図面への参照が含まれる。図面は、説明のために、本開示を実施することができる特定の実施形態を示しているが、それに限定するものではない。これらの実施形態は、本明細書では「実施例」とも呼ばれる。このような実施例は、図示または説明されたものに加えて、要素を含むことができる。しかし、本開示は、図示されたまたは説明された要素のみが提供される実施例も予期している。さらに、本開示は、特定の実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）に関して、または本明細書に示され記載されている他の実施例（または、その１つまたはそれ以上の態様）に関して、図示され記載されているそれらの要素（または、その１つまたは以上の態様）の任意の組み合わせまたは順列を使用する実施例も予期している。
［０１５０］
本明細書で言及されているすべての出版物、特許、および特許文書は、参照により個別に組み込まれるように、その全体が本書に組み込まれている。本明細書と参照により組み込まれた文書との間で使用方法が一致しない場合、組み込まれた参照された文書の使用方法は本明細書の使用方法を補足するものとみなされる。
本明細書で言及されているすべての出版物、特許、および特許文書は、参照により個別に組み込まれるように、その全体が本書に組み込まれている。本明細書と参照により組み込まれた文書との間で使用方法が一致しない場合、組み込まれた参照された文書の使用方法は本明細書の使用方法を補足するものとみなされる。
［０１５１］
本明細書では、特許文書で一般的なように、本開示の態様またはその実施形態の要素を紹介する際に、「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「ｓａｉｄ」という用語を使用して、「少なくとも１つ」または「１つまたはそれ以上」の他の実施例や用法とは無関係に、１つまたはそれ以上の要素を含む。本明細書では、「または」という用語は、他に示されていない限り、「ＡまたはＢ」が「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」、「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的な「または」を指すために使用される。
本明細書では、特許文書で一般的なように、本開示の態様またはその実施形態の要素を紹介する際に、「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「ｓａｉｄ」という用語を使用して、「少なくとも１つ」または「１つまたはそれ以上」の他の実施例や用法とは無関係に、１つまたはそれ以上の要素を含む。本明細書では、「または」という用語は、他に示されていない限り、「ＡまたはＢ」が「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」、「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的な「または」を指すために使用される。
［０１５２］
添付された請求の範囲において、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」および「ｉｎ ｗｈｉｃｈ」という用語は、「ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ」および「ｗｈｅｒｅｉｎ」というそれぞれの用語の平易な英語の等価物として使用されている。また、以下の特許請求の範囲において、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」という用語は、記載された要素以外にも追加の要素が存在する可能性があることを意味するオープンエンドのものであり、このような用語（例えば、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」）の後の目的語が請求項に記載された以外のものも、その請求項の範囲に含まれるものとみなされる。さらに、以下の請求項において、「第１」、「第２」、「第３」などの用語は、単なるラベルとして使用されており、その対象に数値的な要件を課すことを意図したものではない。
添付された請求の範囲において、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」および「ｉｎ ｗｈｉｃｈ」という用語は、「ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ」および「ｗｈｅｒｅｉｎ」というそれぞれの用語の平易な英語の等価物として使用されている。また、以下の特許請求の範囲において、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」という用語は、記載された要素以外にも追加の要素が存在する可能性があることを意味するオープンエンドのものであり、このような用語（例えば、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」）の後の目的語が請求項に記載された以外のものも、その請求項の範囲に含まれるものとみなされる。さらに、以下の請求項において、「第１」、「第２」、「第３」などの用語は、単なるラベルとして使用されており、その対象に数値的な要件を課すことを意図したものではない。
［０１５３］
また、本開示は、本明細書の操作を実行するために適応、構成、または操作される計算システムに関するものである。このシステムは、必要な目的のために特別に構築されたものであってもよいし、コンピュータに格納されたコンピュータプログラム（例えば、命令、コードなど）によって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータで構成されていてもよい。本明細書で図示および説明されている本開示の実施形態における操作の実行または遂行の順序は、特に指定されない限り、必須ではない。すなわち、特に指定のない限り、どのような順序で操作を行ってもよく、本開示の実施形態は、ここで開示されたものよりも追加または少ない操作を含んでいてもよい。例えば、特定の操作を別の操作の前、同時期、または後に実行することは、本開示の態様の範囲内であると考えられる。
また、本開示は、本明細書の操作を実行するために適応、構成、または操作される計算システムに関するものである。このシステムは、必要な目的のために特別に構築されたものであってもよいし、コンピュータに格納されたコンピュータプログラム（例えば、命令、コードなど）によって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータで構成されていてもよい。本明細書で図示および説明されている本開示の実施形態における操作の実行または遂行の順序は、特に指定されない限り、必須ではない。すなわち、特に指定のない限り、どのような順序で操作を行ってもよく、本開示の実施形態は、ここで開示されたものよりも追加または少ない操作を含んでいてもよい。例えば、特定の操作を別の操作の前、同時期、または後に実行することは、本開示の態様の範囲内であると考えられる。
［０１５４］
以上のことから、本開示のいくつかの目的が達成され、他の有益な結果が得られることがわかるだろう。本開示の態様を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲で定義された本開示の態様の範囲から逸脱することなく、修正および変形が可能であることは明らかであろう。本開示の態様の範囲を逸脱することなく、上記の構造、製品、および方法に様々な変更を加えることができ、上記の説明に含まれ、添付の図面に示されているすべての事項は、限定的な意味ではなく例示として解釈されることが意図されている。
以上のことから、本開示のいくつかの目的が達成され、他の有益な結果が得られることがわかるだろう。本開示の態様を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲で定義された本開示の態様の範囲から逸脱することなく、修正および変形が可能であることは明らかであろう。本開示の態様の範囲を逸脱することなく、上記の構造、製品、および方法に様々な変更を加えることができ、上記の説明に含まれ、添付の図面に示されているすべての事項は、限定的な意味ではなく例示として解釈されることが意図されている。
［０１５５］
本明細書で説明した例は、さまざまな実施形態で実施することができる。例えば、ある実施形態では、処理ハードウェア（例えば、プロセッサまたは他の処理回路）と、その上に具現化された命令を含むメモリハードウェア（例えば、記憶装置または揮発性メモリ）を含むコンピューティングデバイスを含み、その命令は、処理ハードウェアによって実行されると、コンピューティングデバイスに、これらの技術およびシステム構成のための電子操作を実施、実行、または調整させる。本明細書で説明する別の実施形態には、機械読み取り可能な媒体または他の記憶装置によって具現化され得るような、コンピュータプログラム製品が含まれ、これは、これらの技術およびシステム構成のための電子操作を実施、実行、または調整するための一過性または非一過性の命令を提供する。本明細書で説明する別の実施形態には、コンピューティングデバイスの処理ハードウェア上で動作可能な方法が含まれ、これらの技術やシステム構成のための電子操作を実装、実行、または調整する。
本明細書で説明した例は、さまざまな実施形態で実施することができる。例えば、ある実施形態では、処理ハードウェア（例えば、プロセッサまたは他の処理回路）と、その上に具現化された命令を含むメモリハードウェア（例えば、記憶装置または揮発性メモリ）を含むコンピューティングデバイスを含み、その命令は、処理ハードウェアによって実行されると、コンピューティングデバイスに、これらの技術およびシステム構成のための電子操作を実施、実行、または調整させる。本明細書で説明する別の実施形態には、機械読み取り可能な媒体または他の記憶装置によって具現化され得るような、コンピュータプログラム製品が含まれ、これは、これらの技術およびシステム構成のための電子操作を実施、実行、または調整するための一過性または非一過性の命令を提供する。本明細書で説明する別の実施形態には、コンピューティングデバイスの処理ハードウェア上で動作可能な方法が含まれ、これらの技術やシステム構成のための電子操作を実装、実行、または調整する。
［０１５６］
さらなる実施形態では、上述の電子操作の態様を実装する論理、コマンド、または一過性もしくは非一過性の命令は、デスクトップまたはノートブックのパーソナルコンピュータ、タブレット、ネットブック、スマートフォンなどのモバイルデバイス、クライアント端末およびサーバーホストのマシンインスタンス（machine instance）など、コンピューティングシステムのための任意の数のフォームファクタを含む、分散型または集中型のコンピューティングシステムで提供することができる。本明細書で議論されている別の実施形態には、本明細書で議論されている技術を、プログラムされた論理、ハードウェア構成、または特殊なコンポーネントやモジュールなどの他の形態に組み込むことが含まれており、そのような技術の機能を実行するためのそれぞれの手段を備えた装置を含む。そのような技術の機能を実装するために使用されるそれぞれのアルゴリズムは、上述の電子操作の一部または全部のシーケンス、または添付の図面や以下の詳細な説明に描かれている他の態様を含むことができる。
さらなる実施形態では、上述の電子操作の態様を実装する論理、コマンド、または一過性もしくは非一過性の命令は、デスクトップまたはノートブックのパーソナルコンピュータ、タブレット、ネットブック、スマートフォンなどのモバイルデバイス、クライアント端末およびサーバーホストのマシンインスタンス（machine instance）など、コンピューティングシステムのための任意の数のフォームファクタを含む、分散型または集中型のコンピューティングシステムで提供することができる。本明細書で議論されている別の実施形態には、本明細書で議論されている技術を、プログラムされた論理、ハードウェア構成、または特殊なコンポーネントやモジュールなどの他の形態に組み込むことが含まれており、そのような技術の機能を実行するためのそれぞれの手段を備えた装置を含む。そのような技術の機能を実装するために使用されるそれぞれのアルゴリズムは、上述の電子操作の一部または全部のシーケンス、または添付の図面や以下の詳細な説明に描かれている他の態様を含むことができる。
［０１５７］
上記の説明は、例示を目的としたものであり、制限的なものではない。例えば、上述した実施例（または、１つまたはそれ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用することができる。さらに、本開示の範囲から逸脱することなく、特定の状況や材料に適応させるために、多くの修正を行うことができる。本明細書に記載されている寸法、材料の種類、および例示的なパラメータ、機能、および実装は、本開示のパラメータを定義することを意図している、決して限定するものではなく、例示的な実施形態である。上記の説明を読めば、多くの他の実施形態が当業者には明らかになるであろう。したがって、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきであり、また、そのような特許請求の範囲に含まれる均等物の全範囲も参照すべきである。
上記の説明は、例示を目的としたものであり、制限的なものではない。例えば、上述した実施例（または、１つまたはそれ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用することができる。さらに、本開示の範囲から逸脱することなく、特定の状況や材料に適応させるために、多くの修正を行うことができる。本明細書に記載されている寸法、材料の種類、および例示的なパラメータ、機能、および実装は、本開示のパラメータを定義することを意図している、決して限定するものではなく、例示的な実施形態である。上記の説明を読めば、多くの他の実施形態が当業者には明らかになるであろう。したがって、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきであり、また、そのような特許請求の範囲に含まれる均等物の全範囲も参照すべきである。
［０１５８］
また、上記の詳細な説明では、開示を効率化するために様々な特徴をまとめている場合がある。これは、請求されていない開示された特徴が、いかなる請求にも必須であることを意図していると解釈すべきではない。むしろ、発明的な主題は、開示された特定の実施形態のすべての特徴ではないところにある可能性がある。したがって、以下の請求項は、各請求項が個別の実施形態として独立している状態で、詳細な説明に組み込まれる。本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきであり、また、そのような特許請求の範囲が有する均等物の全範囲も参照する必要がある。
また、上記の詳細な説明では、開示を効率化するために様々な特徴をまとめている場合がある。これは、請求されていない開示された特徴が、いかなる請求にも必須であることを意図していると解釈すべきではない。むしろ、発明的な主題は、開示された特定の実施形態のすべての特徴ではないところにある可能性がある。したがって、以下の請求項は、各請求項が個別の実施形態として独立している状態で、詳細な説明に組み込まれる。本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきであり、また、そのような特許請求の範囲が有する均等物の全範囲も参照する必要がある。
Claims (19)
- 放射線治療計画のパラメータを生成する方法であって、
前記方法は、
プロセッサ回路によって、放射線治療計画の情報を受け取るステップと、
前記プロセッサ回路により、前記放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定するステップであって、前記線量計算の導関数が、損失関数に基づいた機械学習モデルで使用され、前記線量計算の導関数が、放射線治療装置の１つまたはそれ以上の放射線パラメータまたは１つまたはそれ以上の形状パラメータのうちの少なくとも１つに関して計算され、前記放射線治療計画の情報を処理することは、前記放射線治療計画の情報を前記機械学習モデルで処理して、前記１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを生成することを有し、前記機械学習モデルは、複数のトレーニング用線量計算に基づいて、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにトレーニングされるステップと、
前記プロセッサ回路により、前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成するステップ
を有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記放射線治療計画の情報は、磁気共鳴（ＭＲ）画像、コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、線量分布、セグメンテーションマップ、または距離マップの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項２記載の方法において、
前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータは、合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、または線量分布の少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記機械学習モデルは、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報を用いて前記複数のトレーニング用線量計算に基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワークを含み、
前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、トレーニング用磁気共鳴（ＭＲ）画像、トレーニング用コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、トレーニング用コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、第１のトレーニング用線量分布、トレーニング用セグメンテーションマップ、またはトレーニング用距離マップのうちの少なくとも１つを有し、
前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータは、トレーニング用合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、または第２のトレーニング用線量分布の少なくとも１つを有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記方法は、
トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを有するトレーニング用データペアの第１のバッチを取得し、
前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを前記機械学習モデルで処理して、中間の放射線治療計画のパラメータを生成し、
前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて前記損失関数の導関数を計算し、
前記計算された損失関数の導関数に基づいて、前記機械学習モデルのパラメータを更新する
ことにより前記機械学習モデルをトレーニングするステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項５記載の方法において、
前記トレーニング用データペアの第１のバッチは、前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットに関連するトレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットを有し、
前記方法は、
前記トレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットに基づいて第１の線量を計算するステップと、
前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて第２の線量を計算するステップと、
前記損失関数の導関数を計算する前に、前記損失関数に前記第１の線量および前記第２の用量を適用するステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記方法は、
前記線量計算は、ポイントカーネル畳み込みアルゴリズム、ペンシルカーネルアルゴリズム、またはボルツマン方程式ソルバーを用いたモンテカルロシミュレーション、または決定論的計算の少なくとも１つ、またはその組み合わせを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記線量計算の導関数は、一次導関数である
ことを特徴とする方法。 - 請求項８記載の方法において、
前記一次導関数は、一定の値ではない
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記導関数を推定するサブプロセスは、自動導関数プロセスを有する
ことを特徴とする方法。 - 非一時的なコンピュータ可読命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記コンピュータ可読命令は、オペレーションを実行するための命令を含み、
前記オペレーションは、
放射線治療計画の情報を受け取るオペレーションと、
前記放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定するオペレーションであって、前記線量計算の導関数が、損失関数に基づいた機械学習モデルで使用され、前記線量計算の導関数が、放射線治療装置の１つまたはそれ以上の放射線パラメータまたは１つまたはそれ以上の形状パラメータのうちの少なくとも１つに関して計算され、前記放射線治療計画の情報を処理することは、前記放射線治療計画の情報を前記機械学習モデルで処理して、前記１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを生成することを有し、前記機械学習モデルは、複数のトレーニング用線量計算に基づいて、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにトレーニングされるオペレーションと、
前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成するオペレーション
を有する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 請求項１１記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記放射線治療計画の情報は、磁気共鳴（ＭＲ）画像、コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、線量分布、セグメンテーションマップ、または距離マップの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 請求項１１記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記機械学習モデルは、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報を用いて前記複数のトレーニング用線量計算に基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワークを含み、
前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、トレーニング用磁気共鳴（ＭＲ）画像、トレーニング用コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、トレーニング用コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、第１のトレーニング用線量分布、トレーニング用セグメンテーションマップ、またはトレーニング用距離マップのうちの少なくとも１つを有し、
前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータは、トレーニング用合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、または第２のトレーニング用線量分布の少なくとも１つを有する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 請求項１１記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、
前記オペレーションは、
トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを有するトレーニング用データペアの第１のバッチを取得し、
前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを前記機械学習モデルで処理して、中間の放射線治療計画のパラメータを生成し、
前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて前記損失関数の導関数を計算し、
前記計算された損失関数の導関数に基づいて、前記機械学習モデルのパラメータを更新する
ことにより前記機械学習モデルをトレーニングするオペレーション
を更に有する
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。 - 命令を格納するメモリと、
オペレーションを実行するために前記メモリに格納された命令を実行する１つまたはそれ以上のプロセッサを有するシステムであって、
前記オペレーションは、
放射線治療計画の情報を受け取るオペレーションと、
前記放射線治療計画の情報を処理して、線量計算の導関数を推定するサブプロセスの出力に依存するプロセスに基づいて、１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを推定するオペレーションであって、前記線量計算の導関数が、損失関数に基づいた機械学習モデルで使用され、前記線量計算の導関数が、放射線治療装置の１つまたはそれ以上の放射線パラメータまたは１つまたはそれ以上の形状パラメータのうちの少なくとも１つに関して計算され、前記放射線治療計画の情報を処理することは、前記放射線治療計画の情報を前記機械学習モデルで処理して、前記１つまたはそれ以上の推定された放射線治療計画のパラメータを生成することを有し、前記機械学習モデルは、複数のトレーニング用線量計算に基づいて、複数のトレーニング用放射線治療計画の情報と複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータとの関係を確立するようにトレーニングされるオペレーションと、
前記推定された１つまたはそれ以上の放射線治療計画のパラメータを用いて、放射線治療計画を生成するオペレーション
を有する
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５記載のシステムにおいて、
前記放射線治療計画の情報は、磁気共鳴（ＭＲ）画像、コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、線量分布、セグメンテーションマップ、および距離マップの少なくとも１つを含む
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１６記載のシステムにおいて、
前記機械学習モデルは、前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報を用いて前記複数のトレーニング用線量計算に基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワークを含み、
前記複数のトレーニング用放射線治療計画の情報は、トレーニング用磁気共鳴（ＭＲ）画像、トレーニング用コーンビームコンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）画像、トレーニング用コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、第１のトレーニング用線量分布、トレーニング用セグメンテーションマップ、またはトレーニング用距離マップのうちの少なくとも１つを有し、
前記複数のトレーニング用放射線治療計画のパラメータは、トレーニング用合成ＣＴ（ｓＣＴ）画像、または第２のトレーニング用線量分布の少なくとも１つを有する
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１５記載のシステムにおいて、
前記オペレーションは、
トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを有するトレーニング用データペアの第１のバッチを取得し、
前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットを前記機械学習モデルで処理して、中間の放射線治療計画のパラメータを生成し、
前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて前記損失関数の導関数を計算し、
前記計算された損失関数の導関数に基づいて、前記機械学習モデルのパラメータを更新する
ことにより前記機械学習モデルをトレーニングするオペレーション
を更に有する
ことを特徴とするシステム。 - 請求項１８記載のシステムにおいて、
前記トレーニング用データペアの第１のバッチは、前記トレーニング用放射線治療計画の情報の与えられたセットに関連するトレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットを有し、
前記オペレーションは、
前記トレーニング用放射線治療計画のパラメータの対応するセットに基づいて第１の線量を計算するオペレーションと、
前記中間の放射線治療計画のパラメータに基づいて第２の線量を計算するオペレーションと、
前記損失関数の導関数を計算する前に、前記損失関数に前記第１の線量および前記第２の用量を適用するオペレーション
を更に有する
ことを特徴とするシステム。
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| EP4389204A1 (en) * | 2022-12-23 | 2024-06-26 | Koninklijke Philips N.V. | A method and apparatus for processing medical images to assist radiotherapy planning |
| CN116130056B (zh) * | 2023-04-17 | 2023-08-22 | 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司 | 放疗计划的确定装置和电子设备 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090316858A1 (en) | 2008-06-19 | 2009-12-24 | Varian Medical Systems International Ag | Treatment plan optimization method for radiation therapy |
| US20120020460A1 (en) | 2009-03-31 | 2012-01-26 | Witten Matthew R | System and method for radiation therapy treatment planning using a memetic optimization algorithm |
| US20160140300A1 (en) | 2013-06-12 | 2016-05-19 | University Health Network | Method and system for automated quality assurance and automated treatment planning in radiation therapy |
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|---|---|---|---|---|
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| US11850445B2 (en) * | 2016-09-07 | 2023-12-26 | Elekta, Inc. | System and method for learning models of radiotherapy treatment plans to predict radiotherapy dose distributions |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090316858A1 (en) | 2008-06-19 | 2009-12-24 | Varian Medical Systems International Ag | Treatment plan optimization method for radiation therapy |
| US20120020460A1 (en) | 2009-03-31 | 2012-01-26 | Witten Matthew R | System and method for radiation therapy treatment planning using a memetic optimization algorithm |
| US20160140300A1 (en) | 2013-06-12 | 2016-05-19 | University Health Network | Method and system for automated quality assurance and automated treatment planning in radiation therapy |
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