JP7308008B2 - 磁気共鳴リニアック（ｍｒ－ｌｉｎａｃ）を用いたリアルタイムの患者動きモニタリング - Google Patents
磁気共鳴リニアック（ｍｒ－ｌｉｎａｃ）を用いたリアルタイムの患者動きモニタリング Download PDFInfo
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Description
（優先権の主張）
［０００１］
本出願は、２０１８年１０月２５日に出願された米国特許出願番号１６／１７０，８１８の優先権の利益を主張するものであり、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
［０００１］
本出願は、２０１８年１０月２５日に出願された米国特許出願番号１６／１７０，８１８の優先権の利益を主張するものであり、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
（技術分野）
［０００２］
本開示の実施形態は、一般に、医療画像および人工知能処理技術に関するものである。特に、本開示は、リアルタイムの患者の状態の推定のための機械学習の使用に関するものである。
［０００２］
本開示の実施形態は、一般に、医療画像および人工知能処理技術に関するものである。特に、本開示は、リアルタイムの患者の状態の推定のための機械学習の使用に関するものである。
［０００３］
放射線治療や放射線手術では、患者の医用画像をもとに治療計画を立てるのが一般的で、医用画像の中にターゲットとなる体積や正常な重要臓器を描き出すことが求められる。課題の一つは、患者が呼吸などで動いているときに、腫瘍や健康な組織のような様々な物体を正確に追跡することである。
放射線治療や放射線手術では、患者の医用画像をもとに治療計画を立てるのが一般的で、医用画像の中にターゲットとなる体積や正常な重要臓器を描き出すことが求められる。課題の一つは、患者が呼吸などで動いているときに、腫瘍や健康な組織のような様々な物体を正確に追跡することである。
［０００４］
現在の技術では、変化する患者の状態をリアルタイムで直接測定することはできない。例えば、ある技術では、２ＤのｋＶ投影や２ＤのＭＲＩスライスのような２Ｄ画像を使用しているが、これは様々なオブジェクトを完全に追跡することはできない。
現在の技術では、変化する患者の状態をリアルタイムで直接測定することはできない。例えば、ある技術では、２ＤのｋＶ投影や２ＤのＭＲＩスライスのような２Ｄ画像を使用しているが、これは様々なオブジェクトを完全に追跡することはできない。
［０００５］
他の技術では、表面の情報を直接検出したり、患者に装着されたベストやボックスのマーカーを追跡したりしている。これらの技術は、表面の情報が患者の内部状態と相関していることを前提としているが、これはしばしば正確ではない。
他の技術では、表面の情報を直接検出したり、患者に装着されたベストやボックスのマーカーを追跡したりしている。これらの技術は、表面の情報が患者の内部状態と相関していることを前提としているが、これはしばしば正確ではない。
［０００６］
更に他の技術では、磁気的に追跡されるマーカーのようなマーカーを埋め込んだり、放射線不透過性のマーカーをＸ線で検出したりしている。これらの技術は侵襲的であり、患者の限られたポイントにしか対応できない。
更に他の技術では、磁気的に追跡されるマーカーのようなマーカーを埋め込んだり、放射線不透過性のマーカーをＸ線で検出したりしている。これらの技術は侵襲的であり、患者の限られたポイントにしか対応できない。
［０００７］
図面は必ずしも縮尺通りに描かれているわけではなく、いくつかの図の中で、同じ数字は実質的に類似したコンポーネントを表している。異なる文字の接尾辞を持つ同様の数字は、実質的に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、いくつかの図の中で、同じ数字は実質的に類似したコンポーネントを表している。異なる文字の接尾辞を持つ同様の数字は、実質的に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。
［０００８］
図１は、画像患者の状態推定処理を行うために適応された例示的な放射線治療システムを示す。
［０００９］
図２は、例示的な画像誘導型放射線治療装置を示す。
［００１０］
図３は、複合放射線治療システムと、核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システムのような撮像システムを含む例示的なシステムの一部を切り取った図である。
［００１１］
図４は、部分的な測定値と予備的な患者モデルを用いて患者の状態を推定するための例示的なフローダイヤグラムを示す。
［００１２］
図５は、患者の状態の辞書の生成技術を示す例示的なフローチャートを示す。
［００１３］
図６は、患者の状態を推定する際に使用する例示的な回帰モデル機械学習エンジンを示す。
［００１４］
図７は、患者の状態を推定するための例示的な操作のフローチャートを示す。
［００１５］
図８は、放射線治療技術を行うための例示的な操作のフローチャートを示す。
［００１６］
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を構成する添付図面を参照し、本発明を実施することができる具体的な実施形態を例示する。本明細書では「実施例」とも呼ばれるこれらの実施形態は、当業者が本発明を実施できるように十分に詳細に説明されており、本発明の範囲から逸脱することなく、実施形態を組み合わせたり、他の実施形態を利用したり、構造的、論理的、電気的な変更を加えたりすることができると理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される。
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を構成する添付図面を参照し、本発明を実施することができる具体的な実施形態を例示する。本明細書では「実施例」とも呼ばれるこれらの実施形態は、当業者が本発明を実施できるように十分に詳細に説明されており、本発明の範囲から逸脱することなく、実施形態を組み合わせたり、他の実施形態を利用したり、構造的、論理的、電気的な変更を加えたりすることができると理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される。
［００１７］
画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ：Ｉｍａｇｅ Ｇｕｉｄｅｄ Ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ）とは、放射線を照射する直前の患者の姿を画像で確認しながら治療を行う手法である。これにより、臓器や腫瘍、リスクのある臓器のような解剖学的特徴をより正確に捉えることができる。例えば、呼吸による肺腫瘍の準周期的な動きや、膀胱の充満による前立腺の位置のずれなど、治療中に患者が動くことが予想される場合は、予想される患者の動きを包含するように、ターゲットの周囲に追加のマージンを配置することができる。このような大きなマージンは、周囲の正常組織への高線量を犠牲にしており、副作用の増加につながる可能性がある。
画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ：Ｉｍａｇｅ Ｇｕｉｄｅｄ Ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ）とは、放射線を照射する直前の患者の姿を画像で確認しながら治療を行う手法である。これにより、臓器や腫瘍、リスクのある臓器のような解剖学的特徴をより正確に捉えることができる。例えば、呼吸による肺腫瘍の準周期的な動きや、膀胱の充満による前立腺の位置のずれなど、治療中に患者が動くことが予想される場合は、予想される患者の動きを包含するように、ターゲットの周囲に追加のマージンを配置することができる。このような大きなマージンは、周囲の正常組織への高線量を犠牲にしており、副作用の増加につながる可能性がある。
［００１８］
ＩＧＲＴでは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージング、コーンビーム断層撮影（ＣＢＣＴ：Ｃｏｎｅ Ｂｅａｍ ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）イメージング、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ：Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージングなどを用いて、照射前の患者の３Ｄの画像または４Ｄの画像を得ることができる。例えば、ＣＢＣＴに対応したリニアック（線形加速器）は、放射線ビームに対して９０度の角度でガントリに取り付けられたｋＶ線源／検出器で構成され、また、ＭＲリニアック装置は、ＭＲスキャナと直接統合されたリニアックで構成される。
ＩＧＲＴでは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージング、コーンビーム断層撮影（ＣＢＣＴ：Ｃｏｎｅ Ｂｅａｍ ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）イメージング、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ：Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）イメージングなどを用いて、照射前の患者の３Ｄの画像または４Ｄの画像を得ることができる。例えば、ＣＢＣＴに対応したリニアック（線形加速器）は、放射線ビームに対して９０度の角度でガントリに取り付けられたｋＶ線源／検出器で構成され、また、ＭＲリニアック装置は、ＭＲスキャナと直接統合されたリニアックで構成される。
［００１９］
実際の照射治療搬送中の動き（フラクション内の動き：intrafractional motion）を局所化することは、動きを包含するために使用されるであろう追加の治療マージンを削減することができ、その結果、より高い線量を照射することができるか、副作用を軽減することができるか、または、その両方が可能になる。多くのＩＧＲＴイメージング技術は、一般的にフラクション内の動き（intrafractional motion）を撮影するのに十分な速度を持っていない。例えば、ＣＢＣＴでは、フル３Ｄの患者画像を再構成するために様々な角度から複数のｋＶ画像を必要とし、３ＤのＭＲでは、フル３Ｄの画像を生成するために複数の２Ｄのスライス、つまりフル３Ｄのｋ空間を埋める必要があり、それぞれに数分かかる。
実際の照射治療搬送中の動き（フラクション内の動き：intrafractional motion）を局所化することは、動きを包含するために使用されるであろう追加の治療マージンを削減することができ、その結果、より高い線量を照射することができるか、副作用を軽減することができるか、または、その両方が可能になる。多くのＩＧＲＴイメージング技術は、一般的にフラクション内の動き（intrafractional motion）を撮影するのに十分な速度を持っていない。例えば、ＣＢＣＴでは、フル３Ｄの患者画像を再構成するために様々な角度から複数のｋＶ画像を必要とし、３ＤのＭＲでは、フル３Ｄの画像を生成するために複数の２Ｄのスライス、つまりフル３Ｄのｋ空間を埋める必要があり、それぞれに数分かかる。
［００２０］
いくつの場合には、３ＤのＩＧＲＴ画像を生成する前に、通常は完全に取得されるリアルタイムまたは準リアルタイムのデータを、収集したまま使用して、不完全ながらも高速で入ってくる情報の流れから、はるかに速いリフレッシュレートで瞬間的な３Ｄの画像を推定することができる。例えば、２ＤのｋＶプロジェクションや２ＤのＭＲスライスを使用して、治療中の実際の患者の動きに合わせて進化するフル３ＤのＣＢＣＴのような画像や３ＤのＭＲのような画像を推定することができる。高速ではあるが、これら２Ｄの画像は、それ自体では患者の特定の視点のみを提供し、完全な３Ｄ画像を得ることはできない。
いくつの場合には、３ＤのＩＧＲＴ画像を生成する前に、通常は完全に取得されるリアルタイムまたは準リアルタイムのデータを、収集したまま使用して、不完全ながらも高速で入ってくる情報の流れから、はるかに速いリフレッシュレートで瞬間的な３Ｄの画像を推定することができる。例えば、２ＤのｋＶプロジェクションや２ＤのＭＲスライスを使用して、治療中の実際の患者の動きに合わせて進化するフル３ＤのＣＢＣＴのような画像や３ＤのＭＲのような画像を推定することができる。高速ではあるが、これら２Ｄの画像は、それ自体では患者の特定の視点のみを提供し、完全な３Ｄ画像を得ることはできない。
［００２１］
患者状態生成装置は、入力として部分的な測定値（例えば、２Ｄの画像）を受け取り、出力として患者状態（例えば、３Ｄの画像）を生成（例えば、推定）することができる。患者の状態を生成するために、生成器は、単一の現在の部分的な測定値、将来（予測）または過去の部分的な測定値、または多数の部分的な測定値（例えば、最後の１０個の測定値）を使用してもよい。これらの部分的な測定は、Ｘ線投影やＭＲＩスライスのような単一のモダリティからのものであっても、Ｘ線投影と同期した患者の表面上の反射面マーカーの位置のような複数のモダリティからのものであってもよい。患者の状態は、３Ｄの画像であってもよいし、「マルチモダリティ（ｍｕｌｔｉ－ｍｏｄａｌｉｔｙ）」であってもよく、例えば、患者の状態は、組織のコントラストを高める「ＭＲライク（ＭＲ－ｌｉｋｅ）」、高い幾何学的精度と線量計算に有用な密度に関連するボクセルを持つ「ＣＴライク（ＣＴ－ｌｉｋｅ）」、患者の機能情報を提供する「ファンクショナルＭＲライク（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ＭＲ－ｌｉｋｅ）」のような、患者の状態に関する異なる情報を提供する２つ以上の３Ｄの画像を含んでいてもよい。患者の状態は、画像以外の情報を含むことができる。患者の状態には、１つまたはそれ以上の注目点（ターゲットの位置のような）、輪郭、表面、変形ベクトルフィールド、または患者の治療を最適化するのに関連するあらゆる情報が含まれる。
患者状態生成装置は、入力として部分的な測定値（例えば、２Ｄの画像）を受け取り、出力として患者状態（例えば、３Ｄの画像）を生成（例えば、推定）することができる。患者の状態を生成するために、生成器は、単一の現在の部分的な測定値、将来（予測）または過去の部分的な測定値、または多数の部分的な測定値（例えば、最後の１０個の測定値）を使用してもよい。これらの部分的な測定は、Ｘ線投影やＭＲＩスライスのような単一のモダリティからのものであっても、Ｘ線投影と同期した患者の表面上の反射面マーカーの位置のような複数のモダリティからのものであってもよい。患者の状態は、３Ｄの画像であってもよいし、「マルチモダリティ（ｍｕｌｔｉ－ｍｏｄａｌｉｔｙ）」であってもよく、例えば、患者の状態は、組織のコントラストを高める「ＭＲライク（ＭＲ－ｌｉｋｅ）」、高い幾何学的精度と線量計算に有用な密度に関連するボクセルを持つ「ＣＴライク（ＣＴ－ｌｉｋｅ）」、患者の機能情報を提供する「ファンクショナルＭＲライク（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ＭＲ－ｌｉｋｅ）」のような、患者の状態に関する異なる情報を提供する２つ以上の３Ｄの画像を含んでいてもよい。患者の状態は、画像以外の情報を含むことができる。患者の状態には、１つまたはそれ以上の注目点（ターゲットの位置のような）、輪郭、表面、変形ベクトルフィールド、または患者の治療を最適化するのに関連するあらゆる情報が含まれる。
［００２２］
上述の部分的な測定値は、例えば、ｋＶイメージャーやＭＲイメージャーから撮影された画像（例えば、２Ｄの画像）のリアルタイムストリームで受信される。ｋＶイメージャーは、リアルタイムストリーム用の立体的な２Ｄの画像（例えば、直交し、実質的に同時に取得された２つのＸ線画像）を生成することができる。ｋＶイメージャーは、室内に固定されていても、治療装置に結合されて（例えば、ガントリに取り付けられて）いてもよい。ＭＲイメージャーは、２ＤのＭＲスライスを生成することができ、これらは直交していても平行していてもよい。患者の状態は、受信した画像または一対の画像から生成することができる。例えば、任意の時点で、リアルタイムストリームから最後に受信した画像の患者状態を生成することができる。
上述の部分的な測定値は、例えば、ｋＶイメージャーやＭＲイメージャーから撮影された画像（例えば、２Ｄの画像）のリアルタイムストリームで受信される。ｋＶイメージャーは、リアルタイムストリーム用の立体的な２Ｄの画像（例えば、直交し、実質的に同時に取得された２つのＸ線画像）を生成することができる。ｋＶイメージャーは、室内に固定されていても、治療装置に結合されて（例えば、ガントリに取り付けられて）いてもよい。ＭＲイメージャーは、２ＤのＭＲスライスを生成することができ、これらは直交していても平行していてもよい。患者の状態は、受信した画像または一対の画像から生成することができる。例えば、任意の時点で、リアルタイムストリームから最後に受信した画像の患者状態を生成することができる。
［００２３］
一実施例では、患者モデルは、所定のフラクションで現在収集されたデータ、治療前の段階（患者がセットアップされた後、ビームがオンになる前）、別のフラクションまたはシミュレーション／プランニング中に収集されたデータ、他の患者を使用したデータ、一般化された患者の解剖学的構造を使用したデータ、機械的モデルを使用したデータ、または部分的な測定値から患者の状態を定義するのに役立つ他の情報に基づくことができる。一実施例では、患者モデルは、治療前に取得された４Ｄのデータセットであり、限られた期間（例えば、１つの代表的な呼吸サイクル）における患者の状態の変化を表している。患者モデルは、例えば、対応する患者の状態に構築された患者の測定値を定義する辞書を使用して、入力された患者の測定値（例えば、リアルタイムストリームからの画像または画像のペア）を出力された患者の状態に関連付けるように、（例えば、機械学習技術を使用して）トレーニングすることができる。患者モデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数として、変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）によってワープされ（ｗａｒｐｅｄ）、患者の状態を生成することができる。
一実施例では、患者モデルは、所定のフラクションで現在収集されたデータ、治療前の段階（患者がセットアップされた後、ビームがオンになる前）、別のフラクションまたはシミュレーション／プランニング中に収集されたデータ、他の患者を使用したデータ、一般化された患者の解剖学的構造を使用したデータ、機械的モデルを使用したデータ、または部分的な測定値から患者の状態を定義するのに役立つ他の情報に基づくことができる。一実施例では、患者モデルは、治療前に取得された４Ｄのデータセットであり、限られた期間（例えば、１つの代表的な呼吸サイクル）における患者の状態の変化を表している。患者モデルは、例えば、対応する患者の状態に構築された患者の測定値を定義する辞書を使用して、入力された患者の測定値（例えば、リアルタイムストリームからの画像または画像のペア）を出力された患者の状態に関連付けるように、（例えば、機械学習技術を使用して）トレーニングすることができる。患者モデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数として、変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）によってワープされ（ｗａｒｐｅｄ）、患者の状態を生成することができる。
［００２４］
４Ｄのデータセットの患者モデルは、呼吸サイクルの位相のような、単一のパラメータで変化する患者の状態を含むことができる。患者モデルは、代表的な呼吸サイクルにおける時間的に変化する患者の状態を構築するために使用することができ、各呼吸を多かれ少なかれ同じものとして扱うことができる。これにより、異なる呼吸サイクルで撮影した部分的な画像データのかたまりを、１つの代表的な呼吸サイクルに割り当てることができ、モデル化が容易になる。そして、各位相の「ビン（ｂｉｎ）」ごとに３Ｄの画像が再構成される。
４Ｄのデータセットの患者モデルは、呼吸サイクルの位相のような、単一のパラメータで変化する患者の状態を含むことができる。患者モデルは、代表的な呼吸サイクルにおける時間的に変化する患者の状態を構築するために使用することができ、各呼吸を多かれ少なかれ同じものとして扱うことができる。これにより、異なる呼吸サイクルで撮影した部分的な画像データのかたまりを、１つの代表的な呼吸サイクルに割り当てることができ、モデル化が容易になる。そして、各位相の「ビン（ｂｉｎ）」ごとに３Ｄの画像が再構成される。
［００２５］
一実施例において、患者の状態は、例えば、３Ｄの画像、または、３ＤのＤＶＦに３Ｄの基準画像を加えたものとして表現することができる。３ＤのＤＶＦと３Ｄの基準画像の要素を使用して３Ｄの画像を得る（例えば、３ＤのＤＶＦで３Ｄの基準画像を変形させる）ことができるので、これらは等価であると考えられる。
一実施例において、患者の状態は、例えば、３Ｄの画像、または、３ＤのＤＶＦに３Ｄの基準画像を加えたものとして表現することができる。３ＤのＤＶＦと３Ｄの基準画像の要素を使用して３Ｄの画像を得る（例えば、３ＤのＤＶＦで３Ｄの基準画像を変形させる）ことができるので、これらは等価であると考えられる。
［００２６］
図１は、患者の状態の推定処理を行うために適応された例示的な放射線治療システムを示す。この患者の状態の推定処理は、撮影された医用画像データの特定の側面に基づいて、放射線治療システムが患者に放射線治療を行うために行われる。放射線治療システムは、患者状態処理ロジック１２０をホストする画像処理計算システム１１０を含む。画像処理計算システム１１０は、ネットワーク（図示せず）に接続され、そのネットワークは、インターネットに接続されている。例えば、ネットワークは、画像処理計算システム１１０を、１つまたはそれ以上の医療情報ソース（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、および治療装置１８０（例えば、放射線治療装置）と接続することができる。一実施例として、画像処理計算システム１１０は、治療装置１８０によって使用される放射線治療計画を生成およびカスタマイズする操作の一部として、患者状態処理ロジック１２０からの命令またはデータを実行することにより、画像患者状態操作を実行するように構成することができる。
図１は、患者の状態の推定処理を行うために適応された例示的な放射線治療システムを示す。この患者の状態の推定処理は、撮影された医用画像データの特定の側面に基づいて、放射線治療システムが患者に放射線治療を行うために行われる。放射線治療システムは、患者状態処理ロジック１２０をホストする画像処理計算システム１１０を含む。画像処理計算システム１１０は、ネットワーク（図示せず）に接続され、そのネットワークは、インターネットに接続されている。例えば、ネットワークは、画像処理計算システム１１０を、１つまたはそれ以上の医療情報ソース（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、および治療装置１８０（例えば、放射線治療装置）と接続することができる。一実施例として、画像処理計算システム１１０は、治療装置１８０によって使用される放射線治療計画を生成およびカスタマイズする操作の一部として、患者状態処理ロジック１２０からの命令またはデータを実行することにより、画像患者状態操作を実行するように構成することができる。
［００２７］
画像処理計算システム１１０には、処理回路１１２、メモリ１１４、記憶装置１１６、および、ユーザインターフェース１４０、通信インターフェースのような他のハードウェアおよびソフトウェアで操作可能な機能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（例えば、オリジナルの治療計画、適応された治療計画など）、ソフトウェアプログラム（例えば、放射線治療の治療計画ソフトウェア、深層学習モデル、機械学習モデル、ニューラルネットワークのような人工知能の実装、など）、および処理回路１１２によって実行される任意の他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。
画像処理計算システム１１０には、処理回路１１２、メモリ１１４、記憶装置１１６、および、ユーザインターフェース１４０、通信インターフェースのような他のハードウェアおよびソフトウェアで操作可能な機能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（例えば、オリジナルの治療計画、適応された治療計画など）、ソフトウェアプログラム（例えば、放射線治療の治療計画ソフトウェア、深層学習モデル、機械学習モデル、ニューラルネットワークのような人工知能の実装、など）、および処理回路１１２によって実行される任意の他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。
［００２８］
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：Graphics Processing Unit）、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。より詳細には、処理回路１１２は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ：complex instruction set computing）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ：reduced instruction set computing）マイクロプロセッサ、超長命令ワード（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ってもよい。また、処理回路１１２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on a Chip）、またはその他の適切なプロセッサのような１つまたはそれ以上の専用処理装置によって実装されることができる。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、または他の適切なプロセッサのような、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、プロセッサ７１１４は、また、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。開示された実施形態は、大量のデータを識別、分析、維持、生成、および／または提供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た、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、また、本明細書で開示された方法を実行するためにそのようなデータを操作することもできる。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数のプロセッサ、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、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操作、プロセス、方法を実行することができる。
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：Graphics Processing Unit）、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。より詳細には、処理回路１１２は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ：complex instruction set computing）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ：reduced instruction set computing）マイクロプロセッサ、超長命令ワード（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ってもよい。また、処理回路１１２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、システムオンチップ（ＳｏＣ：System on a Chip）、またはその他の適切なプロセッサのような１つまたはそれ以上の専用処理装置によって実装されることができる。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、または他の適切なプロセッサのような、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、プロセッサ７１１４は、また、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）によって製造されたＸｅｏｎ Ｐｈｉ（登録商標）ファミリーのような、加速処理装置を含み得る。開示された実施形態は、大量のデータを識別、分析、維持、生成、および／または提供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た、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、また、本明細書で開示された方法を実行するためにそのようなデータを操作することもできる。さらに、「プロセッサ」という用語は、複数のプロセッサ、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、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操作、プロセス、方法を実行することができる。
［００２９］
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、その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、のような非一時的なコンピュータ可読媒体、または、画像、データ、または、プロセッサ７１１４、または任意の他のタイプのコンピュータ装置によりアクセスすることができる（例えば、任意のフォーマットで格納される）コンピュータ実行可能命令を含む情報を格納するために使用できる他の任意の非一時的媒体であり得る。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、その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、のような非一時的なコンピュータ可読媒体、または、画像、データ、または、プロセッサ７１１４、または任意の他のタイプのコンピュータ装置によりアクセスすることができる（例えば、任意のフォーマットで格納される）コンピュータ実行可能命令を含む情報を格納するために使用できる他の任意の非一時的媒体であり得る。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。
［００３０］
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（様々な例では、患者状態処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４０を含む）のうちの任意の１つまたは複数を具現化する、またはそれによって利用される１つまたはそれ以上の命令およびデータ構造のセット（例えば、ソフトウェア）が格納されている機械読取可能な媒体を含む駆動装置を構成することができる。命令は、また、画像処理計算システム１１０によるその実行中に、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内に存在してもよく、メモリ１１４および処理回路１１２は、機械読み取り可能な媒体を構成するものでもある。
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（様々な例では、患者状態処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４０を含む）のうちの任意の１つまたは複数を具現化する、またはそれによって利用される１つまたはそれ以上の命令およびデータ構造のセット（例えば、ソフトウェア）が格納されている機械読取可能な媒体を含む駆動装置を構成することができる。命令は、また、画像処理計算システム１１０によるその実行中に、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内に存在してもよく、メモリ１１４および処理回路１１２は、機械読み取り可能な媒体を構成するものでもある。
［００３１］
メモリ装置１１４または記憶装置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することができる。 例えば、メモリ装置１１４または記憶装置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。メモリ装置１１４または記憶装置１１６に記憶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、ソフトウェア制御されたデバイスのためだけでなく、一般的なコンピュータシステムのためのオペレーティングシステムを含むことができる。また、画像処理計算システム１１０は、患者状態処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４０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、メモリ装置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格納またはロードすることができる。さらなる実施例では、メモリ装置１１４または記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上の放射線治療の治療計画、画像データ、患者の状態データ、辞書エントリ、人工知能モデルデータ、ラベルおよびマッピングデータなどを格納、ロード、または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、ＨＤ、Ｂｌｕ－Ｒａｙ（登録商標） 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、また、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。
メモリ装置１１４または記憶装置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することができる。 例えば、メモリ装置１１４または記憶装置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。メモリ装置１１４または記憶装置１１６に記憶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、ソフトウェア制御されたデバイスのためだけでなく、一般的なコンピュータシステムのためのオペレーティングシステムを含むことができる。また、画像処理計算システム１１０は、患者状態処理ロジック１２０およびユーザインターフェース１４０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、メモリ装置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格納またはロードすることができる。さらなる実施例では、メモリ装置１１４または記憶装置１１６は、１つまたはそれ以上の放射線治療の治療計画、画像データ、患者の状態データ、辞書エントリ、人工知能モデルデータ、ラベルおよびマッピングデータなどを格納、ロード、または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、ＨＤ、Ｂｌｕ－Ｒａｙ（登録商標） 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、また、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。
［００３２］
図示していないが、画像処理計算システム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んでいてもよい。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、ＷｉＦｉアダプタのような）、電気通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、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、ネットワーク７１２０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、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（医療用画像処理や放射線治療の操作に関連する追加の画像処理計算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。
図示していないが、画像処理計算システム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んでいてもよい。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、ＷｉＦｉアダプタのような）、電気通信アダプタ（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、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、ネットワーク７１２０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、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（医療用画像処理や放射線治療の操作に関連する追加の画像処理計算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。
［００３３］
一実施例では、画像処理計算システム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から画像データ１６０を取得することができる。一実施例では、画像処理計算システム１１０上で動作するソフトウェアプログラムは、擬似ＣＴ画像のような合成画像を生成するなどして、あるフォーマット（例えば、ＭＲＩ）の医用画像を別のフォーマット（例えば、ＣＴ）に変換することができる。別の実施例では、ソフトウェアプログラムは、対応する画像ボクセルと線量ボクセルが適切に関連付けられるように、患者の医療画像（例えば、ＣＴ画像またはＭＲ画像）を、その患者の放射線治療の線量分布（例えば、画像としても表される）にレジストレーションまたは関連付けることができる。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、画像情報のある側面を強調する画像の処理バージョンを代用することができる。このような機能は、エッジやボクセルテクスチャの違いなど、構造的な側面を強調することができる。別の実施例では、ソフトウェアプログラムは、医療画像内の解剖学的特徴、患者の測定値、患者の状態情報、または線量や治療情報のある側面を視覚化、非表示、強調、または強調解除することができる。記憶装置１１６およびメモリ１１４は、画像データ１６０、患者データ、および放射線治療の治療計画および関連する患者の状態推定操作を作成および実施するために必要な他のデータを含む、これらの目的を実行するためのデータを記憶およびホストしてもよい。
一実施例では、画像処理計算システム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から画像データ１６０を取得することができる。一実施例では、画像処理計算システム１１０上で動作するソフトウェアプログラムは、擬似ＣＴ画像のような合成画像を生成するなどして、あるフォーマット（例えば、ＭＲＩ）の医用画像を別のフォーマット（例えば、ＣＴ）に変換することができる。別の実施例では、ソフトウェアプログラムは、対応する画像ボクセルと線量ボクセルが適切に関連付けられるように、患者の医療画像（例えば、ＣＴ画像またはＭＲ画像）を、その患者の放射線治療の線量分布（例えば、画像としても表される）にレジストレーションまたは関連付けることができる。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、画像情報のある側面を強調する画像の処理バージョンを代用することができる。このような機能は、エッジやボクセルテクスチャの違いなど、構造的な側面を強調することができる。別の実施例では、ソフトウェアプログラムは、医療画像内の解剖学的特徴、患者の測定値、患者の状態情報、または線量や治療情報のある側面を視覚化、非表示、強調、または強調解除することができる。記憶装置１１６およびメモリ１１４は、画像データ１６０、患者データ、および放射線治療の治療計画および関連する患者の状態推定操作を作成および実施するために必要な他のデータを含む、これらの目的を実行するためのデータを記憶およびホストしてもよい。
［００３４］
処理回路１１２は、メモリ１１４および記憶装置１１６に通信可能に結合することができ、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格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されることができる。処理回路１１２は、画像データ１６０からの医用画像をメモリ１１４で受信または取得し、患者状態処理ロジック１２０を用いて処理させる命令を実行することができる。例えば、画像処理計算システム１１０は、通信インターフェースやネットワークを介して、画像取得装置１７０や画像データソース１５０から画像データ１６０を受信し、記憶装置１１６に格納またはキャッシュすることができる。また、処理回路１１２は、メモリ１１４または記憶装置１１６に記憶された医用画像を、通信インターフェースを介して別のデータベースまたはデータストア（例えば、医療施設データベース）に送信または更新することができる。いくつかの実施例では、１つまたはそれ以上のシステムが、ネットワークを使用して本明細書に記載された実施形態を共同で実行する分散コンピューティング／シミュレーション環境を形成することができる。さらに、このようなネットワークは、インターネットに接続して、インターネット上の遠隔地に存在するサーバーやクライアントと通信することもできる。
処理回路１１２は、メモリ１１４および記憶装置１１６に通信可能に結合することができ、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格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されることができる。処理回路１１２は、画像データ１６０からの医用画像をメモリ１１４で受信または取得し、患者状態処理ロジック１２０を用いて処理させる命令を実行することができる。例えば、画像処理計算システム１１０は、通信インターフェースやネットワークを介して、画像取得装置１７０や画像データソース１５０から画像データ１６０を受信し、記憶装置１１６に格納またはキャッシュすることができる。また、処理回路１１２は、メモリ１１４または記憶装置１１６に記憶された医用画像を、通信インターフェースを介して別のデータベースまたはデータストア（例えば、医療施設データベース）に送信または更新することができる。いくつかの実施例では、１つまたはそれ以上のシステムが、ネットワークを使用して本明細書に記載された実施形態を共同で実行する分散コンピューティング／シミュレーション環境を形成することができる。さらに、このようなネットワークは、インターネットに接続して、インターネット上の遠隔地に存在するサーバーやクライアントと通信することもできる。
［００３５］
さらなる実施例では、処理回路１１２は、画像データ１６０および他の患者データとともにソフトウェアプログラム（例えば、治療計画ソフトウェア）を利用して、放射線治療の治療計画を作成することができる。一実施例では、画像データ１６０は、ＣＴやＭＲのような２Ｄの画像または３Ｄの画像を含んでいてもよい。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、対応する動きモデルと機械学習アルゴリズム（例えば、回帰アルゴリズム）を使用するなどして、測定値と対応する患者の状態の辞書から推定患者の状態を生成することができる。
さらなる実施例では、処理回路１１２は、画像データ１６０および他の患者データとともにソフトウェアプログラム（例えば、治療計画ソフトウェア）を利用して、放射線治療の治療計画を作成することができる。一実施例では、画像データ１６０は、ＣＴやＭＲのような２Ｄの画像または３Ｄの画像を含んでいてもよい。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、対応する動きモデルと機械学習アルゴリズム（例えば、回帰アルゴリズム）を使用するなどして、測定値と対応する患者の状態の辞書から推定患者の状態を生成することができる。
［００３６］
さらに、そのようなソフトウェアプログラムは、患者状態処理ロジック１２０を利用して、本明細書でさらに説明した技術を用いて、患者状態推定ワークフロー１３０を実施することができる。処理回路１１２は、続いて、実行可能な放射線治療計画を、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に送信するこができ、ここで、放射線治療計画は、患者状態推定ワークフロー１３０の結果により、治療装置を介して患者を放射線で治療するために使用される。ソフトウェアプログラムおよび患者状態推定ワークフロー１３０の他の出力および使用は、画像処理計算システム１１０の使用と共に生じることできる。
さらに、そのようなソフトウェアプログラムは、患者状態処理ロジック１２０を利用して、本明細書でさらに説明した技術を用いて、患者状態推定ワークフロー１３０を実施することができる。処理回路１１２は、続いて、実行可能な放射線治療計画を、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に送信するこができ、ここで、放射線治療計画は、患者状態推定ワークフロー１３０の結果により、治療装置を介して患者を放射線で治療するために使用される。ソフトウェアプログラムおよび患者状態推定ワークフロー１３０の他の出力および使用は、画像処理計算システム１１０の使用と共に生じることできる。
［００３７］
本明細書（例えば、本明細書で論じた患者状態推定を参照して）で論じたように、処理回路１１２は、患者状態処理ロジック１２０を呼び出して、予備動きモデルの生成、辞書の作成、機械学習を用いた患者状態生成器のトレーニング、患者状態推定、および自動処理と人工知能の他の側面を含む機能を実装するソフトウェアプログラムを実行することができる。例えば、処理回路１１２は、機械学習トレーニングシステムを用いて患者の状態を推定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（例えば、本明細書で論じた患者状態推定を参照して）で論じたように、処理回路１１２は、患者状態処理ロジック１２０を呼び出して、予備動きモデルの生成、辞書の作成、機械学習を用いた患者状態生成器のトレーニング、患者状態推定、および自動処理と人工知能の他の側面を含む機能を実装するソフトウェアプログラムを実行することができる。例えば、処理回路１１２は、機械学習トレーニングシステムを用いて患者の状態を推定するソフトウェアプログラムを実行することができる。
［００３８］
一実施例では、画像データ１６０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１６０は、例えば、トレーニング画像、およびグランドトゥルース画像、輪郭画像、線量画像のような医用画像処理データを含む、またはそれと関連し得る。一実施例では、画像データ１６０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１６０は、画像取得装置１７０および画像処理計算システム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。
一実施例では、画像データ１６０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１６０は、例えば、トレーニング画像、およびグランドトゥルース画像、輪郭画像、線量画像のような医用画像処理データを含む、またはそれと関連し得る。一実施例では、画像データ１６０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１６０は、画像取得装置１７０および画像処理計算システム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。
［００３９］
一実施例では、画像取得装置１７０は、単一の装置（例えば、後述の図３に示され説明されているように、「ＭＲ－ｌｉｎａｃ」とも呼ばれる線形加速器と組み合わされたＭＲＩ装置）として、治療装置１８０と一体化することができる。このようなＭＲ－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正確に把握して、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、ビーム角度、線量ヒストグラム・体積情報、治療中に使用する放射線ビームの数、ビーム１本あたりの線量のような、他の放射線治療情報を含み得る。
一実施例では、画像取得装置１７０は、単一の装置（例えば、後述の図３に示され説明されているように、「ＭＲ－ｌｉｎａｃ」とも呼ばれる線形加速器と組み合わされたＭＲＩ装置）として、治療装置１８０と一体化することができる。このようなＭＲ－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正確に把握して、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、ビーム角度、線量ヒストグラム・体積情報、治療中に使用する放射線ビームの数、ビーム１本あたりの線量のような、他の放射線治療情報を含み得る。
［００４０］
画像処理計算システム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することができる。例えば、外部データベースには、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する情報である機械データが含まれ得る。マシンデータの情報には、放射線ビームのサイズ、アークの配置、ビームのオンとオフの時間の長さ、マシンのパラメータ、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には、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が含まれ得る。
画像処理計算システム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することができる。例えば、外部データベースには、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する情報である機械データが含まれ得る。マシンデータの情報には、放射線ビームのサイズ、アークの配置、ビームのオンとオフの時間の長さ、マシンのパラメータ、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には、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が含まれ得る。
［００４１］
画像処理計算システム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、画像処理計算システム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提供する（例えば、外部機器とのデータ交換を許可する）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、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り得る、ユーザインターフェース１４０に接続するために、出力装置１４２または入力装置１４４からの適切なインターフェーシング回路を有し得る。
画像処理計算システム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、画像処理計算システム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提供する（例えば、外部機器とのデータ交換を許可する）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、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り得る、ユーザインターフェース１４０に接続するために、出力装置１４２または入力装置１４４からの適切なインターフェーシング回路を有し得る。
［００４２］
一実施例として、出力装置１４２は、ユーザインターフェース１４０の表現と、医用画像の１つまたはそれ以上の態様、視覚化、または表現を出力するディスプレイ装置を含み得る。出力装置１４２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またはターゲットのトラッキング、患者の状態の推定（例えば、３Ｄの画像）、またはユーザへの任意の関連情報を表示する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１４０に接続された入力装置１４４は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーンなど、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あらゆるタイプの装置を含み得る。あるいは、出力装置１４２、入力装置１４４、およびユーザインターフェース１４０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１４２は、ユーザインターフェース１４０の表現と、医用画像の１つまたはそれ以上の態様、視覚化、または表現を出力するディスプレイ装置を含み得る。出力装置１４２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またはターゲットのトラッキング、患者の状態の推定（例えば、３Ｄの画像）、またはユーザへの任意の関連情報を表示する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１４０に接続された入力装置１４４は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーンなど、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あらゆるタイプの装置を含み得る。あるいは、出力装置１４２、入力装置１４４、およびユーザインターフェース１４０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。
［００４３］
さらに、放射線治療システムのすべてのコンポーネントは、仮想マシンとして（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）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、仮想マシンは、ハードウェアとして一緒に機能する少なくとも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、および／または１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースを含むことができる。例えば、画像処理計算システム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すべてのコンポーネントは、仮想マシンとして（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）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、仮想マシンは、ハードウェアとして一緒に機能する少なくとも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、および／または１つまたはそれ以上の仮想通信インターフェースを含むことができる。例えば、画像処理計算システム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。
［００４４］
患者状態処理ロジック１２０または他のソフトウェアプログラムは、計算システムに、画像データソース１５０と通信して、メモリ１１４および記憶装置１１６に画像を読み込んだり、メモリ１１４または記憶装置１１６から、画像データソース１５０との間で画像または関連データを保存したりさせることができる。例えば、画像データソース１５０は、画像取得装置１７０を介して１人またはそれ以上の患者から取得した画像データ１６０内の画像セットから、画像データソース１５０がホストする複数の画像（例えば、３ＤのＭＲＩ、４ＤのＭＲＩ、２ＤのＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄの透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャンまたはＣＴスキャンの生データ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）メタデータなど）を格納して提供するように構成することができる。また、画像データソース１５０やその他のデータベースには、患者状態処理ロジック１２０が、患者状態推定演算を行うソフトウェアプログラムを実行する際や、放射線治療の治療計画を作成する際に使用するデータが格納され得る。さらに、様々なデータベースが、予備動きモデル（辞書など）、対応動きモデル、または機械学習モデルによって生成されたデータ（ネットワークが学習したモデルを構成するネットワークパラメータ、およびその結果としての予測データを含む）を保存することができる。画像処理計算システム１１０は、このように、治療または診断操作の一部として画像患者状態推定を実行することに関連して、画像データソース１５０、画像取得装置１７０、治療装置１８０（例えば、ＭＲＩ－Ｌｉｎａｃ）、または他の情報システムから画像データ１６０（例えば、２ＤのＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄの透視画像、Ｘ線画像、３Ｄの ＭＲＩ画像、４ＤのＭＲＩ画像など）を取得および／または受信することができる。
患者状態処理ロジック１２０または他のソフトウェアプログラムは、計算システムに、画像データソース１５０と通信して、メモリ１１４および記憶装置１１６に画像を読み込んだり、メモリ１１４または記憶装置１１６から、画像データソース１５０との間で画像または関連データを保存したりさせることができる。例えば、画像データソース１５０は、画像取得装置１７０を介して１人またはそれ以上の患者から取得した画像データ１６０内の画像セットから、画像データソース１５０がホストする複数の画像（例えば、３ＤのＭＲＩ、４ＤのＭＲＩ、２ＤのＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄの透視画像、Ｘ線画像、ＭＲスキャンまたはＣＴスキャンの生データ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）メタデータなど）を格納して提供するように構成することができる。また、画像データソース１５０やその他のデータベースには、患者状態処理ロジック１２０が、患者状態推定演算を行うソフトウェアプログラムを実行する際や、放射線治療の治療計画を作成する際に使用するデータが格納され得る。さらに、様々なデータベースが、予備動きモデル（辞書など）、対応動きモデル、または機械学習モデルによって生成されたデータ（ネットワークが学習したモデルを構成するネットワークパラメータ、およびその結果としての予測データを含む）を保存することができる。画像処理計算システム１１０は、このように、治療または診断操作の一部として画像患者状態推定を実行することに関連して、画像データソース１５０、画像取得装置１７０、治療装置１８０（例えば、ＭＲＩ－Ｌｉｎａｃ）、または他の情報システムから画像データ１６０（例えば、２ＤのＭＲＩスライス画像、ＣＴ画像、２Ｄの透視画像、Ｘ線画像、３Ｄの ＭＲＩ画像、４ＤのＭＲＩ画像など）を取得および／または受信することができる。
［００４５］
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、ターゲットの臓器、ターゲットの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スライスの方向には、サジタル方向（sagittal orientation）、コロナル方向（coronal orientation）、アキシャル方向（axial orientation）などがある。処理回路１１２は、ターゲットの臓器および／またはターゲットの腫瘍を含むように、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。一例として、２Ｄスライスは、３Ｄの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、例えば、治療装置１８０を使用して患者が放射線治療の治療を受けている間に、画像取得装置１７０によって「リアルタイム」で取得することができる（「リアルタイム」とは、１０ミリ秒以下でデータを取得することを意味する）。別の実施例では、いくつかのアプリケーションにおいて、「リアルタイム」は、（例えば、最大）２００ミリ秒または３００ミリ秒以内の時間枠を含み得る。一実施例として、「リアルタイム」とは、本明細書に記載された技術によって解決される臨床上の問題に十分な速さの時間帯を含み得る。この実施例では、「リアルタイム」は、ターゲットの速度、放射線治療のマージン、ラグ、治療装置の応答時間などに応じて変化する。
画像取得装置１７０は、関心領域（例えば、ターゲットの臓器、ターゲットの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スライスの方向には、サジタル方向（sagittal orientation）、コロナル方向（coronal orientation）、アキシャル方向（axial orientation）などがある。処理回路１１２は、ターゲットの臓器および／またはターゲットの腫瘍を含むように、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。一例として、２Ｄスライスは、３Ｄの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、例えば、治療装置１８０を使用して患者が放射線治療の治療を受けている間に、画像取得装置１７０によって「リアルタイム」で取得することができる（「リアルタイム」とは、１０ミリ秒以下でデータを取得することを意味する）。別の実施例では、いくつかのアプリケーションにおいて、「リアルタイム」は、（例えば、最大）２００ミリ秒または３００ミリ秒以内の時間枠を含み得る。一実施例として、「リアルタイム」とは、本明細書に記載された技術によって解決される臨床上の問題に十分な速さの時間帯を含み得る。この実施例では、「リアルタイム」は、ターゲットの速度、放射線治療のマージン、ラグ、治療装置の応答時間などに応じて変化する。
［００４６］
画像処理計算システム１１０の患者状態処理ロジック１２０は、モデル生成および推定処理操作の様々な側面を持つ患者状態推定ワークフロー１３０を実装するものとして描かれている。一実施例では、患者状態処理ロジック１２０によって操作される患者状態推定ワークフロー１３０は、（例えば、治療中の患者から、複数の以前の患者からなどの）患者データから生成された予備動きモデル１３２を生成して使用する。予備動きモデル１３２は、患者の測定値および対応する患者の状態に基づいて生成された、動き中の患者のモデル（例えば、呼吸）を含むことができる。患者状態推定ワークフロー１３０は、サンプル（潜在的）患者測定値および対応する患者状態を生成するために、予備動きモデルを使用して辞書１３４を作成することを含む。患者状態推定ワークフロー１３０は、辞書１３４に基づいて、機械学習１３６を用いて（例えば、回帰ベースの機械学習手法を用いて）対応動きモデルをトレーニングすることを含む。患者状態推定ワークフロー１３０は、対応する動きモデルと現在の患者測定値（例えば、２Ｄ画像）とを用いて、患者状態１３８を推定することを含む。
画像処理計算システム１１０の患者状態処理ロジック１２０は、モデル生成および推定処理操作の様々な側面を持つ患者状態推定ワークフロー１３０を実装するものとして描かれている。一実施例では、患者状態処理ロジック１２０によって操作される患者状態推定ワークフロー１３０は、（例えば、治療中の患者から、複数の以前の患者からなどの）患者データから生成された予備動きモデル１３２を生成して使用する。予備動きモデル１３２は、患者の測定値および対応する患者の状態に基づいて生成された、動き中の患者のモデル（例えば、呼吸）を含むことができる。患者状態推定ワークフロー１３０は、サンプル（潜在的）患者測定値および対応する患者状態を生成するために、予備動きモデルを使用して辞書１３４を作成することを含む。患者状態推定ワークフロー１３０は、辞書１３４に基づいて、機械学習１３６を用いて（例えば、回帰ベースの機械学習手法を用いて）対応動きモデルをトレーニングすることを含む。患者状態推定ワークフロー１３０は、対応する動きモデルと現在の患者測定値（例えば、２Ｄ画像）とを用いて、患者状態１３８を推定することを含む。
［００４７］
患者状態処理ロジック１２０および患者状態推定ワークフロー１３０は、スウェーデンのストックホルムにあるエレクタＡＢ社によって製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標）のような治療計画ソフトウェアのようなソフトウェアプログラムの使用内で、放射線治療の治療計画を生成する際に使用される。放射線治療の治療計画を生成するために、画像処理計算システム１１０は、画像取得装置１７０（例えば、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、超音波装置など）と通信して、患者の画像を取得してアクセスし、腫瘍のようなターゲットを画定することができる。いくつかの実施例では、腫瘍の周囲や腫瘍に近接した健康な組織など、１つまたはそれ以上の危険臓器（ＯＡＲ）の描出が必要となる場合がある。
患者状態処理ロジック１２０および患者状態推定ワークフロー１３０は、スウェーデンのストックホルムにあるエレクタＡＢ社によって製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標）のような治療計画ソフトウェアのようなソフトウェアプログラムの使用内で、放射線治療の治療計画を生成する際に使用される。放射線治療の治療計画を生成するために、画像処理計算システム１１０は、画像取得装置１７０（例えば、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、超音波装置など）と通信して、患者の画像を取得してアクセスし、腫瘍のようなターゲットを画定することができる。いくつかの実施例では、腫瘍の周囲や腫瘍に近接した健康な組織など、１つまたはそれ以上の危険臓器（ＯＡＲ）の描出が必要となる場合がある。
［００４８］
危険臓器（ＯＡＲ）からターゲットの臓器やターゲットの腫瘍を描き出すために、画像取得装置１７０によって、放射線治療を受ける患者のＭＲＩ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像、Ｘ線画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像のような医用画像を非侵襲的に取得し、身体部位の内部構造を明らかにすることができる。医用画像からの情報に基づいて、関連する解剖学的部分の３Ｄ構造を得ることができる。さらに、治療計画プロセスでは、ターゲットの腫瘍の効率的な治療（例えば、ターゲットの腫瘍が効果的な治療のために十分な放射線量を受けるような）とＯＡＲの低照射（例えば、ＯＡＲが可能な限り低い放射線量を受けるような）とのバランスをとるために、多くのパラメータを考慮することができ、例えば、推定された患者の状態を使用して、患者が動いている（例えば、呼吸をしている）ときにＯＡＲが所定の時間にどこにあるかを決定することができる。その他のパラメータとしては、ターゲットの臓器やターゲットの腫瘍の位置、ＯＡＲの位置、ＯＡＲに対するターゲットの動きなどが考えられる。例えば、ＭＲＩやＣＴ画像の各２Ｄレイヤやスライス内でターゲットの輪郭やＯＡＲの輪郭を取り、各２Ｄレイヤやスライスの輪郭を合成することで３Ｄ構造を得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標）のようなプログラムを用いて医師、線量測定士、または医療従事者によって）または自動で（例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたアトラスベースの自動セグメンテーションソフトウェアであるＡＢＡＳ（登録商標）を用いて）生成することができる。
危険臓器（ＯＡＲ）からターゲットの臓器やターゲットの腫瘍を描き出すために、画像取得装置１７０によって、放射線治療を受ける患者のＭＲＩ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像、Ｘ線画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像のような医用画像を非侵襲的に取得し、身体部位の内部構造を明らかにすることができる。医用画像からの情報に基づいて、関連する解剖学的部分の３Ｄ構造を得ることができる。さらに、治療計画プロセスでは、ターゲットの腫瘍の効率的な治療（例えば、ターゲットの腫瘍が効果的な治療のために十分な放射線量を受けるような）とＯＡＲの低照射（例えば、ＯＡＲが可能な限り低い放射線量を受けるような）とのバランスをとるために、多くのパラメータを考慮することができ、例えば、推定された患者の状態を使用して、患者が動いている（例えば、呼吸をしている）ときにＯＡＲが所定の時間にどこにあるかを決定することができる。その他のパラメータとしては、ターゲットの臓器やターゲットの腫瘍の位置、ＯＡＲの位置、ＯＡＲに対するターゲットの動きなどが考えられる。例えば、ＭＲＩやＣＴ画像の各２Ｄレイヤやスライス内でターゲットの輪郭やＯＡＲの輪郭を取り、各２Ｄレイヤやスライスの輪郭を合成することで３Ｄ構造を得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標）のようなプログラムを用いて医師、線量測定士、または医療従事者によって）または自動で（例えば、スウェーデンのストックホルムのエレクタＡＢ社によって製造されたアトラスベースの自動セグメンテーションソフトウェアであるＡＢＡＳ（登録商標）を用いて）生成することができる。
［００４９］
ターゲットの腫瘍とＯＡＲの位置を特定して輪郭を描いた後、線量測定士、医師、または医療従事者は、ターゲットの腫瘍に照射される放射線の線量と共に、腫瘍に近接したＯＡＲ（例えば、左右の耳下腺、視神経、目、水晶体、内耳、脊髄、脳幹、または他の解剖学的構造）が受ける可能性のある最大線量とを決定することができる。関連する解剖学的構造（例、ターゲットの腫瘍、ＯＡＲ）の放射線量を決定した後、逆計画法（inverse planning）として知られるプロセスを実行して、望ましい放射線量分布を達成する１つまたはそれ以上の治療計画パラメータを決定することができる。治療計画パラメータの例には、（例えば、ターゲットのボリュームの輪郭を定める、機密構造の輪郭を描く、などの）ボリューム描写パラメータ、ターゲットの腫瘍およびＯＡＲの周囲のマージン、ビーム角選択、コリメータ設定、および／またはビームオン時間が含まれる。逆計画プロセス中、医師は、ＯＡＲが受ける可能性のある放射線量の境界を設定する線量制約パラメータを定めること（例えば、ターゲットの腫瘍への全線量と任意のＯＡＲへのゼロ線量を定めること；脊髄、脳幹、および視覚構造が、それぞれ、４５Ｇｙ以下の線量、５５Ｇｙ以下の線量、および５４Ｇｙより低い線量を受けると定めること）ができる。逆計画の結果は、保存された放射線治療の治療計画を構成することができる。これらの治療パラメータのいくつかは相関している可能性がある。例えば、治療計画を変更しようとして１つのパラメータ（例えば、ターゲットの腫瘍への線量を増やすなどのさまざまな目的の重み）を調整すると、少なくとも１つの他のパラメータに影響を与え、その結果、異なる治療計画が開発される可能性がある。したがって、画像処理計算システム１１０は、治療装置１８０が患者に適切な放射線治療を提供するために、これらのパラメータを有する調整された放射線療法治療計画を生成する。
ターゲットの腫瘍とＯＡＲの位置を特定して輪郭を描いた後、線量測定士、医師、または医療従事者は、ターゲットの腫瘍に照射される放射線の線量と共に、腫瘍に近接したＯＡＲ（例えば、左右の耳下腺、視神経、目、水晶体、内耳、脊髄、脳幹、または他の解剖学的構造）が受ける可能性のある最大線量とを決定することができる。関連する解剖学的構造（例、ターゲットの腫瘍、ＯＡＲ）の放射線量を決定した後、逆計画法（inverse planning）として知られるプロセスを実行して、望ましい放射線量分布を達成する１つまたはそれ以上の治療計画パラメータを決定することができる。治療計画パラメータの例には、（例えば、ターゲットのボリュームの輪郭を定める、機密構造の輪郭を描く、などの）ボリューム描写パラメータ、ターゲットの腫瘍およびＯＡＲの周囲のマージン、ビーム角選択、コリメータ設定、および／またはビームオン時間が含まれる。逆計画プロセス中、医師は、ＯＡＲが受ける可能性のある放射線量の境界を設定する線量制約パラメータを定めること（例えば、ターゲットの腫瘍への全線量と任意のＯＡＲへのゼロ線量を定めること；脊髄、脳幹、および視覚構造が、それぞれ、４５Ｇｙ以下の線量、５５Ｇｙ以下の線量、および５４Ｇｙより低い線量を受けると定めること）ができる。逆計画の結果は、保存された放射線治療の治療計画を構成することができる。これらの治療パラメータのいくつかは相関している可能性がある。例えば、治療計画を変更しようとして１つのパラメータ（例えば、ターゲットの腫瘍への線量を増やすなどのさまざまな目的の重み）を調整すると、少なくとも１つの他のパラメータに影響を与え、その結果、異なる治療計画が開発される可能性がある。したがって、画像処理計算システム１１０は、治療装置１８０が患者に適切な放射線治療を提供するために、これらのパラメータを有する調整された放射線療法治療計画を生成する。
［００５０］
図２は、Ｘ線源や線形加速器のような放射線源、カウチ２１６、撮像検出器２１４、および放射線治療出力２０４を含む、例示的な画像誘導型放射線治療装置２０２を示している。放射線治療装置２０２は、患者に治療を施すために放射線ビーム２０８を放出するように構成されることができる。放射線治療出力２０４は、マルチリーフコリメータ（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ことができる。
図２は、Ｘ線源や線形加速器のような放射線源、カウチ２１６、撮像検出器２１４、および放射線治療出力２０４を含む、例示的な画像誘導型放射線治療装置２０２を示している。放射線治療装置２０２は、患者に治療を施すために放射線ビーム２０８を放出するように構成されることができる。放射線治療出力２０４は、マルチリーフコリメータ（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ことができる。
［００５１］
一実施例として、患者は、放射線治療の治療計画（例えば、図１の放射線治療システムによって生成された治療計画）に従って放射線治療の線量を受けるために、治療カウチ２１６によって支持されて領域２１２に配置され得る。放射線治療出力２０４は、ガントリ２０６または他の機械的支持体に取り付けまたは装着することができる。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２１６が治療領域に挿入されたときに、ガントリ２０６および放射線治療出力２０４をカウチ２１６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２０６は、カウチ２１６が治療領域に挿入されるときに、カウチ２１６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２０６は、カウチ２１６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転する。例えば、ガントリ２０６は、軸（「Ａ」）を中心に治療出力２０４を回転させるように構成することができる。カウチ２１６と放射線治療出力２０４の両方は、横方向（「Ｔ」）に移動可能、横方向（「Ｌ」）に移動可能、または横軸（「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ビーム２０８の中または外に適切に配置するために、カウチ２１６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ２１６とガントリ２０６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、放射線ビーム２０８が正確に腫瘍を狙うことができるように患者を配置することができる。
一実施例として、患者は、放射線治療の治療計画（例えば、図１の放射線治療システムによって生成された治療計画）に従って放射線治療の線量を受けるために、治療カウチ２１６によって支持されて領域２１２に配置され得る。放射線治療出力２０４は、ガントリ２０６または他の機械的支持体に取り付けまたは装着することができる。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２１６が治療領域に挿入されたときに、ガントリ２０６および放射線治療出力２０４をカウチ２１６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２０６は、カウチ２１６が治療領域に挿入されるときに、カウチ２１６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２０６は、カウチ２１６が治療領域に挿入されると、所定の位置まで回転する。例えば、ガントリ２０６は、軸（「Ａ」）を中心に治療出力２０４を回転させるように構成することができる。カウチ２１６と放射線治療出力２０４の両方は、横方向（「Ｔ」）に移動可能、横方向（「Ｌ」）に移動可能、または横軸（「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ビーム２０８の中または外に適切に配置するために、カウチ２１６の動きまたは回転を制御することができる。カウチ２１６とガントリ２０６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、放射線ビーム２０８が正確に腫瘍を狙うことができるように患者を配置することができる。
［００５２］
図２に示す座標系（軸Ａ、Ｔ、Ｌを含む）は、アイソセンタ２１０に位置する原点を持つ。アイソセンタは、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２０８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２１０は、ガントリ２０６によって軸Ａの周りに配置された放射線治療出力２０４の様々な回転位置に対して、放射線治療ビーム２０８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。
図２に示す座標系（軸Ａ、Ｔ、Ｌを含む）は、アイソセンタ２１０に位置する原点を持つ。アイソセンタは、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２０８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２１０は、ガントリ２０６によって軸Ａの周りに配置された放射線治療出力２０４の様々な回転位置に対して、放射線治療ビーム２０８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。
［００５３］
また、ガントリ２０６は、付属の撮像検出器２１４を有することができる。撮像検出器２１４は、好ましくは放射線源（出力２０４）の反対側に配置され、一実施例では、撮像検出器２１４は、治療ビーム２０８のフィールド内に配置することができる。
また、ガントリ２０６は、付属の撮像検出器２１４を有することができる。撮像検出器２１４は、好ましくは放射線源（出力２０４）の反対側に配置され、一実施例では、撮像検出器２１４は、治療ビーム２０８のフィールド内に配置することができる。
［００５４］
撮像検出器２１４は、治療ビーム２０８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２０４の反対側のガントリ２０６に取り付けることができる。撮像検出器２１４は、ガントリ２０６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２１４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２１４は、治療ビーム２０８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２１４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２０２の制御回路は、放射線治療システムの中に組み込まれていてもよいし、離れていてもよい。
撮像検出器２１４は、治療ビーム２０８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２０４の反対側のガントリ２０６に取り付けることができる。撮像検出器２１４は、ガントリ２０６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２１４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２１４は、治療ビーム２０８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２１４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２０２の制御回路は、放射線治療システムの中に組み込まれていてもよいし、離れていてもよい。
［００５５］
例示的な例では、カウチ２１６、治療出力２０４、またはガントリ２０６のうちの１つまたは複数を自動的に位置決めすることができ、治療出力２０４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治療ビーム２０８を確立することができる。ガントリ２０６、カウチ２１６、または治療出力２０４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２１０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２１６、治療出力２０４、またはガントリ２０６のうちの１つまたは複数を自動的に位置決めすることができ、治療出力２０４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治療ビーム２０８を確立することができる。ガントリ２０６、カウチ２１６、または治療出力２０４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２１０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。
［００５６］
したがって、図２は、患者に放射線治療を提供するように操作可能な放射線治療装置２０２の一例を具体的に示しており、放射線治療出力が中心軸（例えば、軸「Ａ」）を中心に回転可能な構成を有している。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の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、当業者が認識するように、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、ＭＲ－ｌｉｎａｃ、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２は、患者に放射線治療を提供するように操作可能な放射線治療装置２０２の一例を具体的に示しており、放射線治療出力が中心軸（例えば、軸「Ａ」）を中心に回転可能な構成を有している。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の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、当業者が認識するように、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、ＭＲ－ｌｉｎａｃ、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。
［００５７］
図３は、放射線治療装置２０２と、開示された実施形態に一致する核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システムのような撮像システムとを組み合わせることを含むことができる、例示的な放射線治療システム３００（例えば、当技術分野ではＭＲ－Ｌｉｎａｃとして知られている）を示している。図示するように、システム３００は、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線照射装置３３０を含むことができる。システム３００は、放射線治療の治療計画に基づいて、患者に放射線治療を行うものである。いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、画像を取得することができる図１の画像取得装置１７０に対応させることができる。
図３は、放射線治療装置２０２と、開示された実施形態に一致する核磁気共鳴（ＭＲ）撮像システムのような撮像システムとを組み合わせることを含むことができる、例示的な放射線治療システム３００（例えば、当技術分野ではＭＲ－Ｌｉｎａｃとして知られている）を示している。図示するように、システム３００は、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線照射装置３３０を含むことができる。システム３００は、放射線治療の治療計画に基づいて、患者に放射線治療を行うものである。いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、画像を取得することができる図１の画像取得装置１７０に対応させることができる。
［００５８］
カウチ３１０は、治療セッションの間、患者（図示せず）をサポートすることができる。いくつかの実装では、カウチ３１０は、カウチ３１０上にいる患者をシステム３００の中または外に移動させるように、水平方向の並進軸（「Ｉ」と表示）に沿って移動させることができる。また、カウチ３１０は、並進軸と直交する中央の垂直回転軸を中心に回転することができる。そのような移動または回転を可能にするために、カウチ３１０は、カウチが様々な方向に移動し、様々な軸に沿って回転することを可能にするモータ（図示せず）を有する。コントローラー（図示せず）は、治療計画に基づいて患者を適切に配置するために、これらの動きや回転を制御することができる。
カウチ３１０は、治療セッションの間、患者（図示せず）をサポートすることができる。いくつかの実装では、カウチ３１０は、カウチ３１０上にいる患者をシステム３００の中または外に移動させるように、水平方向の並進軸（「Ｉ」と表示）に沿って移動させることができる。また、カウチ３１０は、並進軸と直交する中央の垂直回転軸を中心に回転することができる。そのような移動または回転を可能にするために、カウチ３１０は、カウチが様々な方向に移動し、様々な軸に沿って回転することを可能にするモータ（図示せず）を有する。コントローラー（図示せず）は、治療計画に基づいて患者を適切に配置するために、これらの動きや回転を制御することができる。
［００５９］
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、治療セッションの前、間、または後に患者の２Ｄまたは３ＤのＭＲＩ画像を取得するために使用されるＭＲＩ装置を含み得る。画像取得装置３２０は、磁気共鳴イメージングのための一次磁場を生成するための磁石３２１を含んでもよい。磁石３２１の操作によって発生する磁力線は、中心の並進軸Ｉと実質的に平行に走っている。磁石３２１は、並進軸Ｉと平行に走る軸を持つ１つまたは以上のコイルを含み得る。いくつかの実施形態では、磁石３２１の１つまたはそれ以上のコイルは、磁石３２１の中央窓３２３にコイルがないような間隔で配置されてもよい。他の実施形態では、磁石３２１のコイルは、放射線治療装置３３０によって生成された波長の放射線に対して実質的に透過するように十分に薄いか、または密度が低減されている。また、画像取得装置３２０は、１つまたは以上のシールドコイルを含んでいてもよく、これらのシールドコイルは、磁石３２１の外側の任意の磁場を相殺または低減するために、ほぼ等しい大きさで反対の極性の磁場を磁石３２１の外側に生成してもよい。後述するように、放射線治療装置３３０の放射線源３３１は、磁場が少なくとも一次にキャンセルされる、または低減される領域に配置される。
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、治療セッションの前、間、または後に患者の２Ｄまたは３ＤのＭＲＩ画像を取得するために使用されるＭＲＩ装置を含み得る。画像取得装置３２０は、磁気共鳴イメージングのための一次磁場を生成するための磁石３２１を含んでもよい。磁石３２１の操作によって発生する磁力線は、中心の並進軸Ｉと実質的に平行に走っている。磁石３２１は、並進軸Ｉと平行に走る軸を持つ１つまたは以上のコイルを含み得る。いくつかの実施形態では、磁石３２１の１つまたはそれ以上のコイルは、磁石３２１の中央窓３２３にコイルがないような間隔で配置されてもよい。他の実施形態では、磁石３２１のコイルは、放射線治療装置３３０によって生成された波長の放射線に対して実質的に透過するように十分に薄いか、または密度が低減されている。また、画像取得装置３２０は、１つまたは以上のシールドコイルを含んでいてもよく、これらのシールドコイルは、磁石３２１の外側の任意の磁場を相殺または低減するために、ほぼ等しい大きさで反対の極性の磁場を磁石３２１の外側に生成してもよい。後述するように、放射線治療装置３３０の放射線源３３１は、磁場が少なくとも一次にキャンセルされる、または低減される領域に配置される。
［００６０］
また、画像取得装置３２０は、一次磁場に重畳する勾配磁場を発生させる２つの勾配コイル３２５、３２６を含む。コイル３２５、３２６は、プロトンの位置を決定できるようにプロトンの空間的エンコーディングを可能にする、結果として得られる磁場に勾配を生成する。勾配コイル３２５、３２６は、磁石３２１と共通の中心軸の周りに配置されてもよく、その中心軸に沿って変位してもよい。この変位により、コイル３２５と３２６の間にギャップつまり窓ができる。磁石３２１がコイルの間に中央窓３２３も含む実施形態では、２つの窓は互いに整列している。
また、画像取得装置３２０は、一次磁場に重畳する勾配磁場を発生させる２つの勾配コイル３２５、３２６を含む。コイル３２５、３２６は、プロトンの位置を決定できるようにプロトンの空間的エンコーディングを可能にする、結果として得られる磁場に勾配を生成する。勾配コイル３２５、３２６は、磁石３２１と共通の中心軸の周りに配置されてもよく、その中心軸に沿って変位してもよい。この変位により、コイル３２５と３２６の間にギャップつまり窓ができる。磁石３２１がコイルの間に中央窓３２３も含む実施形態では、２つの窓は互いに整列している。
［００６１］
画像の取得は、腫瘍の動きを追跡するために使用される。時には、内部または外部のサロゲートを使用することができる。しかし、埋め込まれたシードは、放射線治療中に当初の位置から移動したり、外れたりすることがある。また、サロゲートを使用する場合、腫瘍の動きと外部のサロゲートの変位に相関関係があることを前提としている。しかし、外部のサロゲートと腫瘍の動きの間には位相のずれがあり、それらの位置は時間の経過とともに頻繁に相関性を失う可能性がある。腫瘍とサロゲートの間には、９ｍｍ以上のミスマッチがあることが知られている。さらに、トラッキング中に腫瘍の形状がどのように変化するかは不明である。
画像の取得は、腫瘍の動きを追跡するために使用される。時には、内部または外部のサロゲートを使用することができる。しかし、埋め込まれたシードは、放射線治療中に当初の位置から移動したり、外れたりすることがある。また、サロゲートを使用する場合、腫瘍の動きと外部のサロゲートの変位に相関関係があることを前提としている。しかし、外部のサロゲートと腫瘍の動きの間には位相のずれがあり、それらの位置は時間の経過とともに頻繁に相関性を失う可能性がある。腫瘍とサロゲートの間には、９ｍｍ以上のミスマッチがあることが知られている。さらに、トラッキング中に腫瘍の形状がどのように変化するかは不明である。
［００６２］
磁気共鳴画像（ＭＲＩ）の利点は、軟部組織のコントラストが優れているため、腫瘍をより詳細に見ることができることである。複数のフラクション内（intrafractional）ＭＲ画像を用いることで、腫瘍の形状と位置（セントロイドなど）の両方を把握することができる。さらに、ＭＲＩ画像は、例えば放射線腫瘍医が手動で行う輪郭形成を向上させるが、自動輪郭形成ソフトウェア（例えば、ＡＢＡＳ（登録商標））を使用した場合でも同様である。これは、ＭＲ画像では腫瘍のターゲットと背景領域のコントラストが高いためである。
磁気共鳴画像（ＭＲＩ）の利点は、軟部組織のコントラストが優れているため、腫瘍をより詳細に見ることができることである。複数のフラクション内（intrafractional）ＭＲ画像を用いることで、腫瘍の形状と位置（セントロイドなど）の両方を把握することができる。さらに、ＭＲＩ画像は、例えば放射線腫瘍医が手動で行う輪郭形成を向上させるが、自動輪郭形成ソフトウェア（例えば、ＡＢＡＳ（登録商標））を使用した場合でも同様である。これは、ＭＲ画像では腫瘍のターゲットと背景領域のコントラストが高いためである。
［００６３］
ＭＲ－Ｌｉｎａｃシステムを使用するもう一つの利点は、治療ビームを連続的に照射して、ターゲットの腫瘍のイントラフラクショナル・トラッキング（intrafractional tracking）を実行できることである。例えば、光学式トラッキング装置や立体Ｘ線透視システムでは、腫瘍のサロゲートを用いて３０Ｈｚで腫瘍の位置を検出することができる。ＭＲＩでは、画像取得速度がより速い（例えば、３～６ｆｐｓ）。したがって、ターゲットのセントロイド位置を決定することで、人工知能（例えば、ニューラルネットワーク）ソフトウェアが将来のターゲットの位置を予測することができる。ＭＲ－Ｌｉｎａｃを用いたイントラフラクショナル・トラッキング（intrafractional tracking）の利点は、将来のターゲットの位置を予測できることで、マルチリーフコリメーター（ＭＬＣ）のリーフが、予測された将来の位置にあるターゲットの輪郭に合わせることができる点にある。このように、ＭＲＩを使って将来の腫瘍の位置を予測することは、トラッキング中の撮像周波数と同じ割合で起こる。詳細なＭＲＩ画像を用いてターゲットである腫瘍の動きを明確に追跡することで、動き回るターゲットに適合性の高い放射線を照射することができる。
ＭＲ－Ｌｉｎａｃシステムを使用するもう一つの利点は、治療ビームを連続的に照射して、ターゲットの腫瘍のイントラフラクショナル・トラッキング（intrafractional tracking）を実行できることである。例えば、光学式トラッキング装置や立体Ｘ線透視システムでは、腫瘍のサロゲートを用いて３０Ｈｚで腫瘍の位置を検出することができる。ＭＲＩでは、画像取得速度がより速い（例えば、３～６ｆｐｓ）。したがって、ターゲットのセントロイド位置を決定することで、人工知能（例えば、ニューラルネットワーク）ソフトウェアが将来のターゲットの位置を予測することができる。ＭＲ－Ｌｉｎａｃを用いたイントラフラクショナル・トラッキング（intrafractional tracking）の利点は、将来のターゲットの位置を予測できることで、マルチリーフコリメーター（ＭＬＣ）のリーフが、予測された将来の位置にあるターゲットの輪郭に合わせることができる点にある。このように、ＭＲＩを使って将来の腫瘍の位置を予測することは、トラッキング中の撮像周波数と同じ割合で起こる。詳細なＭＲＩ画像を用いてターゲットである腫瘍の動きを明確に追跡することで、動き回るターゲットに適合性の高い放射線を照射することができる。
［００６４］
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、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のようなＭＲＩ以外の撮像装置または放射線治療ポータルイメージング装置であり得る。当業者であれば認識できるように、画像取得装置３２０の上記の説明は、特定の実施形態に関するものであり、限定することを意図したものではない。
いくつかの実施形態では、画像取得装置３２０は、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のようなＭＲＩ以外の撮像装置または放射線治療ポータルイメージング装置であり得る。当業者であれば認識できるように、画像取得装置３２０の上記の説明は、特定の実施形態に関するものであり、限定することを意図したものではない。
［００６５］
放射線治療装置３３０は、Ｘ線源や線形加速器のような放射線源３３１と、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）３３３とを含み得る。放射線治療装置３３０は、シャーシ３３５に搭載される。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３１０が治療領域に挿入されると、カウチ３１０の周りでシャーシ３３５を回転させる。一実施形態では、シャーシ３３５は、カウチ３１０が治療領域に挿入されたときに、カウチ３１０の周りで連続的に回転可能である。シャーシ３３５は、また、付属の放射線検出器（図示せず）を有していてもよく、好ましくは放射線源３３１の反対側に位置し、シャーシ３３５の回転軸が放射線源３３１と検出器との間に配置される。さらに、装置３３０は、例えば、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線治療装置３３０のうちの１つまたは複数を制御するために使用される制御回路（図示せず）を含み得る。放射線治療装置３３０の制御回路は、システム３００の中に組み込まれていてもよいし、システム３００から離れていてもよい。
放射線治療装置３３０は、Ｘ線源や線形加速器のような放射線源３３１と、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）３３３とを含み得る。放射線治療装置３３０は、シャーシ３３５に搭載される。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３１０が治療領域に挿入されると、カウチ３１０の周りでシャーシ３３５を回転させる。一実施形態では、シャーシ３３５は、カウチ３１０が治療領域に挿入されたときに、カウチ３１０の周りで連続的に回転可能である。シャーシ３３５は、また、付属の放射線検出器（図示せず）を有していてもよく、好ましくは放射線源３３１の反対側に位置し、シャーシ３３５の回転軸が放射線源３３１と検出器との間に配置される。さらに、装置３３０は、例えば、カウチ３１０、画像取得装置３２０、および放射線治療装置３３０のうちの１つまたは複数を制御するために使用される制御回路（図示せず）を含み得る。放射線治療装置３３０の制御回路は、システム３００の中に組み込まれていてもよいし、システム３００から離れていてもよい。
［００６６］
放射線治療のセッションの間、患者はカウチ３１０に配置される。システム３００は、次に、カウチ３１０を、磁気コイル３２１、３２５、３２６、シャーシ３３５によって規定される治療領域に移動させる。そして、制御回路は、放射線治療の治療計画に従って、コイル３２５、３２６の間の窓を通して患者に放射線を照射するように、放射線源３３１、ＭＬＣ３３３、シャーシモータを制御する。
放射線治療のセッションの間、患者はカウチ３１０に配置される。システム３００は、次に、カウチ３１０を、磁気コイル３２１、３２５、３２６、シャーシ３３５によって規定される治療領域に移動させる。そして、制御回路は、放射線治療の治療計画に従って、コイル３２５、３２６の間の窓を通して患者に放射線を照射するように、放射線源３３１、ＭＬＣ３３３、シャーシモータを制御する。
［００６７］
図４は、患者の状態を推定するための例示的なフロー図である。図４は、対応する動きモデルを用いて患者の状態を推定するための患者の状態生成部４０８を含む。患者の状態生成部４０８は、瞬間的な部分の測定値４０２と患者の予備動きモデル４０６を用いて、患者の状態を推定し、ブロック４１０で出力する。予備動きモデル４０６は、以前の測定値４０４に対応する以前の患者の状態を含む、以前の測定値４０４を用いて生成される。
図４は、患者の状態を推定するための例示的なフロー図である。図４は、対応する動きモデルを用いて患者の状態を推定するための患者の状態生成部４０８を含む。患者の状態生成部４０８は、瞬間的な部分の測定値４０２と患者の予備動きモデル４０６を用いて、患者の状態を推定し、ブロック４１０で出力する。予備動きモデル４０６は、以前の測定値４０４に対応する以前の患者の状態を含む、以前の測定値４０４を用いて生成される。
［００６８］
実用的な放射線治療アプリケーションでは、部分的な測定（例えば、２Ｄの画像または画像スライス）により、患者の状態（例えば、３Ｄの画像）に関する不完全な情報が得られる。例えば、２ＤのＭＲＩスライスは、患者の３Ｄ表現を一度に切り取ったものであり、Ｘ線投影は、３Ｄ表現のレイラインに沿ってボクセルを積分したものである。どちらの画像を使用しても、偏りの無い情報（例えば、患者の解剖学的な３Ｄの表現ではなく２Ｄの画像）という結果となる。患者の状態生成部４０８は、過去の測定および／またはオフライン（治療前）の取得から生成された部分情報および患者モデル４０６を用いて、患者の状態４１０を推定する。
実用的な放射線治療アプリケーションでは、部分的な測定（例えば、２Ｄの画像または画像スライス）により、患者の状態（例えば、３Ｄの画像）に関する不完全な情報が得られる。例えば、２ＤのＭＲＩスライスは、患者の３Ｄ表現を一度に切り取ったものであり、Ｘ線投影は、３Ｄ表現のレイラインに沿ってボクセルを積分したものである。どちらの画像を使用しても、偏りの無い情報（例えば、患者の解剖学的な３Ｄの表現ではなく２Ｄの画像）という結果となる。患者の状態生成部４０８は、過去の測定および／またはオフライン（治療前）の取得から生成された部分情報および患者モデル４０６を用いて、患者の状態４１０を推定する。
［００６９］
患者のモデル生成部４０８は、低い次元の患者の状態表現の作成を含む。一実施例では、以前の測定値をまず４Ｄの画像に再構成する。例えば、実施例には、治療計画を生成するのに用いられた計画段階で取得された４ＤのＣＴや、従来のリニアックでｋＶイメージャーを患者の周りに回転させるなどして、患者を治療位置に置いた状態で各治療セッションの直前に取得した４ＤのＣＢＣＴや、ＭＲリニアックで各治療セッションの前に取得した４ＤのＭＲなどがある。
患者のモデル生成部４０８は、低い次元の患者の状態表現の作成を含む。一実施例では、以前の測定値をまず４Ｄの画像に再構成する。例えば、実施例には、治療計画を生成するのに用いられた計画段階で取得された４ＤのＣＴや、従来のリニアックでｋＶイメージャーを患者の周りに回転させるなどして、患者を治療位置に置いた状態で各治療セッションの直前に取得した４ＤのＣＢＣＴや、ＭＲリニアックで各治療セッションの前に取得した４ＤのＭＲなどがある。
［００７０］
４Ｄの画像には、代表的な呼吸サイクルの一連の３Ｄの画像が含まれ得る。例えば、４ＤのＣＢＣＴでは、多数のＸ線投影画像を取得し、多数のビンに分類する。並べ替えは、例えば、各投影での横隔膜の位置を画像で直接検出したり、ｋＶの投影と同時に取得した別の呼吸信号を用いたり、信号の位相や振幅に応じて投影をビンニングしたりすることにより達成する。その後、各ビンに割り当てられたｋＶ投影を用いて各ビンを個別に再構成し、ビンごとに３Ｄの画像を形成する。同様の手法で４ＤのＭＲ画像を生成することができる。その後、暫定的に４Ｄ画像を使ってモデルを構築する。
４Ｄの画像には、代表的な呼吸サイクルの一連の３Ｄの画像が含まれ得る。例えば、４ＤのＣＢＣＴでは、多数のＸ線投影画像を取得し、多数のビンに分類する。並べ替えは、例えば、各投影での横隔膜の位置を画像で直接検出したり、ｋＶの投影と同時に取得した別の呼吸信号を用いたり、信号の位相や振幅に応じて投影をビンニングしたりすることにより達成する。その後、各ビンに割り当てられたｋＶ投影を用いて各ビンを個別に再構成し、ビンごとに３Ｄの画像を形成する。同様の手法で４ＤのＭＲ画像を生成することができる。その後、暫定的に４Ｄ画像を使ってモデルを構築する。
［００７１］
一実施例では、４Ｄの画像の基準となる位相（例えば、治療計画に使用される位相）を選択し、各位相の３Ｄの画像と基準となる位相の３Ｄ画像の間で変形可能な画像レジストレーション（ＤＩＲ：deformable image registration）を行いる。参照段階では、高レベルの治療情報（例えば、ＧＴＶ、危険な臓器など）を含み得る。ＤＩＲプロセスの出力には、各フェーズと基準フェーズを結ぶ変位ベクトルフィールド（ＤＶＦ：displacement vector field）が含まれ得る。
一実施例では、４Ｄの画像の基準となる位相（例えば、治療計画に使用される位相）を選択し、各位相の３Ｄの画像と基準となる位相の３Ｄ画像の間で変形可能な画像レジストレーション（ＤＩＲ：deformable image registration）を行いる。参照段階では、高レベルの治療情報（例えば、ＧＴＶ、危険な臓器など）を含み得る。ＤＩＲプロセスの出力には、各フェーズと基準フェーズを結ぶ変位ベクトルフィールド（ＤＶＦ：displacement vector field）が含まれ得る。
［００７２］
このようなＤＶＦベースの動きモデルは、基準となる患者の状態（例えば、３Ｄの基準画像で定義された治療情報）を、４Ｄのデータセットで表現された代表的な呼吸サイクルの他の各フェーズで示される特定の解剖学的構造に変形させるメカニズムを提供する。
このようなＤＶＦベースの動きモデルは、基準となる患者の状態（例えば、３Ｄの基準画像で定義された治療情報）を、４Ｄのデータセットで表現された代表的な呼吸サイクルの他の各フェーズで示される特定の解剖学的構造に変形させるメカニズムを提供する。
［００７３］
新たなＤＶＦを生成するために予備動きモデル４０６を補間し、さらに外挿するために、主成分分析（ＰＣＡ：principal component analysis）、独立成分分析（ＩＣＡ：independent component analysis）、正準相関分析（ＣＣＡ：canonical correlation analysis）のような教師なし次元削減技術を使用して、呼吸動きの１つまたはそれ以上の主要自由度を特定することができる。一実施例では、患者の状態を正確に推定するには、２または３の自由度で十分な場合がある。この実施例では、（例えば、有用な情報をほとんど提供せず、ほとんどがノイズである場合）追加の自由度は無視または破棄することができる。例えば、ＤＶＦ動きモデルのＰＣＡでは、平均ＤＶＦと２～３のＤＶＦ「固有モード」（例えば、自由度を表す加重入力）に対応する低次元の患者動きモデルが得られる可能性がある。動きサイクルの任意の時点でのＤＶＦは、平均値と固有モードの加重和で表すことができる。例えば、平均ＤＶＦを、ＤＶＦ０で表し、固有モードを、２つのフル３次元ベクトル場であるＤＶＦ１とＤＶＦ２で表すと、サイクル中の任意の時間のＤＶＦを、ＤＶＦ＝ＤＶＦ０＋ａ１ ＊ＤＶＦ１＋ａ２ ＊ＤＶＦ２（ただし、ａ１とａ２はスカラー数で時間変化を表す）と表記することができる。この実施例では、動きモデルは、特定の時間にＤＶＦ全体ではなく、ａ１とａ２を特定することで縮小される。いったん計算されると、ＤＶＦは、次に、基準の３Ｄ画像をワープさせて、患者の状態３１０を表す現在の３Ｄ画像を得るために使用することができる（そして複数の患者画像に拡張することができる）。
新たなＤＶＦを生成するために予備動きモデル４０６を補間し、さらに外挿するために、主成分分析（ＰＣＡ：principal component analysis）、独立成分分析（ＩＣＡ：independent component analysis）、正準相関分析（ＣＣＡ：canonical correlation analysis）のような教師なし次元削減技術を使用して、呼吸動きの１つまたはそれ以上の主要自由度を特定することができる。一実施例では、患者の状態を正確に推定するには、２または３の自由度で十分な場合がある。この実施例では、（例えば、有用な情報をほとんど提供せず、ほとんどがノイズである場合）追加の自由度は無視または破棄することができる。例えば、ＤＶＦ動きモデルのＰＣＡでは、平均ＤＶＦと２～３のＤＶＦ「固有モード」（例えば、自由度を表す加重入力）に対応する低次元の患者動きモデルが得られる可能性がある。動きサイクルの任意の時点でのＤＶＦは、平均値と固有モードの加重和で表すことができる。例えば、平均ＤＶＦを、ＤＶＦ０で表し、固有モードを、２つのフル３次元ベクトル場であるＤＶＦ１とＤＶＦ２で表すと、サイクル中の任意の時間のＤＶＦを、ＤＶＦ＝ＤＶＦ０＋ａ１ ＊ＤＶＦ１＋ａ２ ＊ＤＶＦ２（ただし、ａ１とａ２はスカラー数で時間変化を表す）と表記することができる。この実施例では、動きモデルは、特定の時間にＤＶＦ全体ではなく、ａ１とａ２を特定することで縮小される。いったん計算されると、ＤＶＦは、次に、基準の３Ｄ画像をワープさせて、患者の状態３１０を表す現在の３Ｄ画像を得るために使用することができる（そして複数の患者画像に拡張することができる）。
［００７４］
ある場合には、４Ｄの画像を再構築する中間ステップが必要ないこともあり、低次元の状態表現を測定値から直接作成することもできる。
ある場合には、４Ｄの画像を再構築する中間ステップが必要ないこともあり、低次元の状態表現を測定値から直接作成することもできる。
［００７５］
一実施例において、治療前の４Ｄの画像を使用する利点は、治療の直前に取得されたデータであるため、患者の呼吸の自由度を優れた形で表現している可能性が高いことである。前日からの４Ｄの画像を使用することにメリットがある場合があり、例えば、より高品質な画像を得ることができ（例えば、治療セッション中にＭＲＩが利用できない場合はＭＲＩを用い、治療前にＣＢＣＴしか利用できない場合はＣＴを用いるなど）、患者モデルの生成と検証により多くの時間を費やすことができる。さらに別の実施例では、複数の患者からのデータを使用して、モデルの過剰な制約を避けるなど、より強固なモデルを生成することができる。
一実施例において、治療前の４Ｄの画像を使用する利点は、治療の直前に取得されたデータであるため、患者の呼吸の自由度を優れた形で表現している可能性が高いことである。前日からの４Ｄの画像を使用することにメリットがある場合があり、例えば、より高品質な画像を得ることができ（例えば、治療セッション中にＭＲＩが利用できない場合はＭＲＩを用い、治療前にＣＢＣＴしか利用できない場合はＣＴを用いるなど）、患者モデルの生成と検証により多くの時間を費やすことができる。さらに別の実施例では、複数の患者からのデータを使用して、モデルの過剰な制約を避けるなど、より強固なモデルを生成することができる。
［００７６］
図５は、患者の状態の辞書の生成技術を示す例示的なフローチャートを示す。患者の状態を推定するために機械学習アルゴリズムで使用するための辞書の生成には、結合された潜在的な患者の状態と測定値を使用することができる。
図５は、患者の状態の辞書の生成技術を示す例示的なフローチャートを示す。患者の状態を推定するために機械学習アルゴリズムで使用するための辞書の生成には、結合された潜在的な患者の状態と測定値を使用することができる。
［００７７］
辞書を生成する技術は、対応する患者の状態または対応する患者の状態のセットを有する測定値または測定値のセットを受け取る操作５０２を含む。例えば、測定には、２Ｄの画像やその他の部分的な患者の状態の情報やデータが含まれ得る。患者の状態は、測定値に対応する患者の３Ｄまたは４Ｄの表現を含み得る。したがって、辞書には、機械学習アルゴリズムのトレーニングまたはテストのためのラベル付きデータが含まれ得る。一実施例では、受信した測定値には、ＣＴベースの患者モデルのデジタル再構成Ｘ線写真（ＤＲＲ：digitally reconstructed radiograph）画像や、ＭＲＩベースの患者モデルの２ＤのＭＲＩスライスが含まれ得る。
辞書を生成する技術は、対応する患者の状態または対応する患者の状態のセットを有する測定値または測定値のセットを受け取る操作５０２を含む。例えば、測定には、２Ｄの画像やその他の部分的な患者の状態の情報やデータが含まれ得る。患者の状態は、測定値に対応する患者の３Ｄまたは４Ｄの表現を含み得る。したがって、辞書には、機械学習アルゴリズムのトレーニングまたはテストのためのラベル付きデータが含まれ得る。一実施例では、受信した測定値には、ＣＴベースの患者モデルのデジタル再構成Ｘ線写真（ＤＲＲ：digitally reconstructed radiograph）画像や、ＭＲＩベースの患者モデルの２ＤのＭＲＩスライスが含まれ得る。
［００７８］
一実施例では、辞書の生成には、２Ｄの画像を直接測定値として使用せず、２Ｄの画像上で２ＤｎのＤＶＦを計算することも含まれ得る。例えば、２ＤのＤＶＦのＰＣＡ分析では、いくつかのパラメータが得られる。この実施例では、入力は、２ＤのＤＶＦパラメータの２ＤのＰＣＡである。別の実施例では、リアルタイムの２Ｄの画像を、同じセッションで（例えば、同じコントラストで）取得した基準の２Ｄの画像にレジストレーションする。これにより、デーモンアルゴリズム（demon algorithm）のような、高速で高並列化可能な変形可能な画像レジストレーション技術を用いて２ＤのＤＶＦを生成することができる。デーモンアルゴリズムは、ＧＰＵでの並列実装に適しており、リアルタイム性が期待できる。さらに別の実施例では、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２つの画像間の２Ｄのオプティカルフローをリアルタイムで推定し、２ＤのＤＶＦを生成することができる。
一実施例では、辞書の生成には、２Ｄの画像を直接測定値として使用せず、２Ｄの画像上で２ＤｎのＤＶＦを計算することも含まれ得る。例えば、２ＤのＤＶＦのＰＣＡ分析では、いくつかのパラメータが得られる。この実施例では、入力は、２ＤのＤＶＦパラメータの２ＤのＰＣＡである。別の実施例では、リアルタイムの２Ｄの画像を、同じセッションで（例えば、同じコントラストで）取得した基準の２Ｄの画像にレジストレーションする。これにより、デーモンアルゴリズム（demon algorithm）のような、高速で高並列化可能な変形可能な画像レジストレーション技術を用いて２ＤのＤＶＦを生成することができる。デーモンアルゴリズムは、ＧＰＵでの並列実装に適しており、リアルタイム性が期待できる。さらに別の実施例では、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２つの画像間の２Ｄのオプティカルフローをリアルタイムで推定し、２ＤのＤＶＦを生成することができる。
［００７９］
この技術は、拡張された潜在的な測定値と対応する潜在的な患者の状態のセットを生成する操作５０４を含む。潜在的な測定値と潜在的な患者の状態は、最初の実際の測定値（例えば、操作５０２で受信した測定値）および対応する実際の患者の状態を取得し、ノイズを追加し、摂動し、またはその他の方法で、所定の患者または患者に対して潜在的に発生する可能性のある追加の測定値と患者の状態のペアを外挿することによって生成することができる。操作５０４により、単一の実測値と患者の状態のペアからでも、ラベル付きデータのセットを生成することができる。
この技術は、拡張された潜在的な測定値と対応する潜在的な患者の状態のセットを生成する操作５０４を含む。潜在的な測定値と潜在的な患者の状態は、最初の実際の測定値（例えば、操作５０２で受信した測定値）および対応する実際の患者の状態を取得し、ノイズを追加し、摂動し、またはその他の方法で、所定の患者または患者に対して潜在的に発生する可能性のある追加の測定値と患者の状態のペアを外挿することによって生成することができる。操作５０４により、単一の実測値と患者の状態のペアからでも、ラベル付きデータのセットを生成することができる。
［００８０］
この技術は、拡張された潜在的な測定値と対応する潜在的な患者の状態のセットを、機械学習技術で使用するための辞書に保存する操作５０６を含む。一実施例では、受信した測定値または測定値のセット、および受信した対応する患者の状態または患者の状態のセットも、機械学習技術で使用するために辞書に保存することができる。一実施例では、測定値（実際または潜在的）を機械学習技術への入力データとして使用し、対応する患者の状態（実際または潜在的）を機械学習技術からの出力とし、その対応関係をデータのラベルとして機能させることができる。
この技術は、拡張された潜在的な測定値と対応する潜在的な患者の状態のセットを、機械学習技術で使用するための辞書に保存する操作５０６を含む。一実施例では、受信した測定値または測定値のセット、および受信した対応する患者の状態または患者の状態のセットも、機械学習技術で使用するために辞書に保存することができる。一実施例では、測定値（実際または潜在的）を機械学習技術への入力データとして使用し、対応する患者の状態（実際または潜在的）を機械学習技術からの出力とし、その対応関係をデータのラベルとして機能させることができる。
［００８１］
拡張電位測定値は、操作５０４において、低次元の患者状態表現を用いて（例えば、ＰＣＡ、ＩＣＡ、ＣＣＡなどを用いて）生成することができる。低次元の患者の状態表現は、治療中に起こりうる患者の状態を生成するために使用することができる。例えば、妥当な範囲の係数（例えば、図３の説明のＤＶＦ式における上述したａ１とａ２）を等間隔のステップのようなステップで細分化し、ステップごとに結果としての患者の状態を算出することができる。この結果は、各ステップで決定された潜在的な測定に対応する潜在的な状態の辞書を形成することができる。一実施例では、実際の患者に起こりうる可能性の高い動きを代表するように、係数をランダムにサンプリングする。例えば、平均的な呼吸サイクルを表す曲線に沿って中心となるガウス分布を係数のサンプリングに使用することができる。ＤＶＦからは、患者の状態（例えば、３Ｄの患者画像）は、基準画像をワーピングして算出される。一実施例では、教師付き機械学習アルゴリズムで回帰分析を使用するように、２Ｄの入力から３Ｄの画像を推論するために辞書を使用することができる。
拡張電位測定値は、操作５０４において、低次元の患者状態表現を用いて（例えば、ＰＣＡ、ＩＣＡ、ＣＣＡなどを用いて）生成することができる。低次元の患者の状態表現は、治療中に起こりうる患者の状態を生成するために使用することができる。例えば、妥当な範囲の係数（例えば、図３の説明のＤＶＦ式における上述したａ１とａ２）を等間隔のステップのようなステップで細分化し、ステップごとに結果としての患者の状態を算出することができる。この結果は、各ステップで決定された潜在的な測定に対応する潜在的な状態の辞書を形成することができる。一実施例では、実際の患者に起こりうる可能性の高い動きを代表するように、係数をランダムにサンプリングする。例えば、平均的な呼吸サイクルを表す曲線に沿って中心となるガウス分布を係数のサンプリングに使用することができる。ＤＶＦからは、患者の状態（例えば、３Ｄの患者画像）は、基準画像をワーピングして算出される。一実施例では、教師付き機械学習アルゴリズムで回帰分析を使用するように、２Ｄの入力から３Ｄの画像を推論するために辞書を使用することができる。
［００８２］
一実施例では、拡張された潜在的な測定値とそれに対応する患者の潜在的な状態のセットを生成するために、患者の潜在的な置き換え（translation）のためのデータ増強のために、小さな剛体変換を３Ｄの画像に適用することができる。一実施例では、患者の潜在的な状態の辞書は、治療中の特定の患者ではなく、複数の患者から、取得した３Ｄ画像やバイオメカニカルモデルなどを用いて生成することができる。別の実施例では、特定の患者を使用することで、必要なデータを制限し、データが治療を受けている患者に関連していることを保証するために、実用的な考慮をすることができる。
一実施例では、拡張された潜在的な測定値とそれに対応する患者の潜在的な状態のセットを生成するために、患者の潜在的な置き換え（translation）のためのデータ増強のために、小さな剛体変換を３Ｄの画像に適用することができる。一実施例では、患者の潜在的な状態の辞書は、治療中の特定の患者ではなく、複数の患者から、取得した３Ｄ画像やバイオメカニカルモデルなどを用いて生成することができる。別の実施例では、特定の患者を使用することで、必要なデータを制限し、データが治療を受けている患者に関連していることを保証するために、実用的な考慮をすることができる。
［００８３］
ＰＣＡアプローチを使用して、拡張された潜在的な測定値と潜在的な患者の状態を生成するには、ＰＣＡ係数を生成する必要がある。現実的なトレーニングする患者の状態を生成するために、係数は、例えば、各係数のダイナミックレンジのパーセンテージ（例えば、１０％）に相当する標準的な分布を持つ平均的な軌跡（例えば、受信した患者の状態の４Ｄデータセット内）に沿って中心になるように、正規分布に従ってランダムに決定することができる。次に、ＰＣＡからＤＶＦへの再構成を行う。ランダムに生成されたＰＣＡ係数（例えば、移動する患者の自由度を表す２－３個の係数）を用いて、完全なＤＶＦを再構成することができる。ＤＶＦは、フルＤＶＦを使って基準ボリュームをワーピングすることで、生の患者状態のボリュームに変換される。部分の測定は、生の患者の状態のボリュームから作成される。ＣＴベースの動きモデルでは、例えば、シドン－ジェイコブス・アルゴリズム（Siddon-Jacobs algorithm）を用いて、患者の生の状態のボリュームから２Ｄのデジタル再構成されたＸ線写真が計算される。ＭＲＩベースの動きモデルでは、３Ｄのボリュームをリサンプリングして、２ＤのＭＲＩスライスを抽出する。データ拡張のために３Ｄボリュームに小さな剛体変換を適用し、フラクション間の患者の位置のわずかな違いを考慮する。
ＰＣＡアプローチを使用して、拡張された潜在的な測定値と潜在的な患者の状態を生成するには、ＰＣＡ係数を生成する必要がある。現実的なトレーニングする患者の状態を生成するために、係数は、例えば、各係数のダイナミックレンジのパーセンテージ（例えば、１０％）に相当する標準的な分布を持つ平均的な軌跡（例えば、受信した患者の状態の４Ｄデータセット内）に沿って中心になるように、正規分布に従ってランダムに決定することができる。次に、ＰＣＡからＤＶＦへの再構成を行う。ランダムに生成されたＰＣＡ係数（例えば、移動する患者の自由度を表す２－３個の係数）を用いて、完全なＤＶＦを再構成することができる。ＤＶＦは、フルＤＶＦを使って基準ボリュームをワーピングすることで、生の患者状態のボリュームに変換される。部分の測定は、生の患者の状態のボリュームから作成される。ＣＴベースの動きモデルでは、例えば、シドン－ジェイコブス・アルゴリズム（Siddon-Jacobs algorithm）を用いて、患者の生の状態のボリュームから２Ｄのデジタル再構成されたＸ線写真が計算される。ＭＲＩベースの動きモデルでは、３Ｄのボリュームをリサンプリングして、２ＤのＭＲＩスライスを抽出する。データ拡張のために３Ｄボリュームに小さな剛体変換を適用し、フラクション間の患者の位置のわずかな違いを考慮する。
［００８４］
生の患者の状態のボリューム出力と部分的な測定値を合わせて、辞書に保存するトレーニングサンプル（例えば、入力が測定値で、出力が患者の状態）として使用する。このワークフローは、１０００個のサンプルのような多くのトレーニングサンプル、または最適化された数のトレーニングサンプルに対して繰り返すことができる。
生の患者の状態のボリューム出力と部分的な測定値を合わせて、辞書に保存するトレーニングサンプル（例えば、入力が測定値で、出力が患者の状態）として使用する。このワークフローは、１０００個のサンプルのような多くのトレーニングサンプル、または最適化された数のトレーニングサンプルに対して繰り返すことができる。
［００８５］
生成された各潜在的な患者の状態に対して、１つまたはそれ以上の潜在的な患者の測定値がシミュレートされる。これらは、潜在的に対応する状態になった測定値である。例えば、３ＤのＭＲＩ画像で表現された状態に対して、治療時に使用されることが予想される特定の方向と位置（例えば、サジタル）からの２Ｄのスライスを抽出することができる。３ＤのＣＢＣＴ画像では、３Ｄの画像を光線追跡し、光線のラインに沿ってボクセルを積分することで、ｋＶのＸ線投影をシミュレートすることができる。モンテカルロ・アルゴリズム（Monte Carlo algorithm）を用いて、散乱やビームハードニングのような効果を含め、現実的な２ＤのｋＶのＸ線画像が潜在的に生み出すものをシミュレートするような、より複雑なアルゴリズムを検討することができる。スライスまたはガントリの角度のような画像特性は、ランダムにサンプリングされたり、一様にサンプリングされたり、既知の値に固定されたりする。いくつかの例では、別のＡＩアルゴリズム（例えば、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ：Generative Adversarial Networks）を使用して、患者の状態から測定値を推定してもよく、特に、患者の測定値を状態から容易に計算できない場合（例えば、３Ｄ密度の患者状態情報からの２ＤのＭＲスライス測定値を計算する）には、このようなアルゴリズムを使用することができる。いくつかの実施例では、潜在的な測定値または患者の状態のいずれかに対して教師なしの次元削減（例えば、ＰＣＡ、ＩＣＡ、またはＣＣＡ）を行うことにより、辞書の次元をさらに減らすことができる。他の例では、潜在的な測定値に対するＤＶＦを生成するために（基準画像への画像レジストレーションを伴う）デーモンアルゴリズムまたはＣＮＮを使用することができる。
生成された各潜在的な患者の状態に対して、１つまたはそれ以上の潜在的な患者の測定値がシミュレートされる。これらは、潜在的に対応する状態になった測定値である。例えば、３ＤのＭＲＩ画像で表現された状態に対して、治療時に使用されることが予想される特定の方向と位置（例えば、サジタル）からの２Ｄのスライスを抽出することができる。３ＤのＣＢＣＴ画像では、３Ｄの画像を光線追跡し、光線のラインに沿ってボクセルを積分することで、ｋＶのＸ線投影をシミュレートすることができる。モンテカルロ・アルゴリズム（Monte Carlo algorithm）を用いて、散乱やビームハードニングのような効果を含め、現実的な２ＤのｋＶのＸ線画像が潜在的に生み出すものをシミュレートするような、より複雑なアルゴリズムを検討することができる。スライスまたはガントリの角度のような画像特性は、ランダムにサンプリングされたり、一様にサンプリングされたり、既知の値に固定されたりする。いくつかの例では、別のＡＩアルゴリズム（例えば、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ：Generative Adversarial Networks）を使用して、患者の状態から測定値を推定してもよく、特に、患者の測定値を状態から容易に計算できない場合（例えば、３Ｄ密度の患者状態情報からの２ＤのＭＲスライス測定値を計算する）には、このようなアルゴリズムを使用することができる。いくつかの実施例では、潜在的な測定値または患者の状態のいずれかに対して教師なしの次元削減（例えば、ＰＣＡ、ＩＣＡ、またはＣＣＡ）を行うことにより、辞書の次元をさらに減らすことができる。他の例では、潜在的な測定値に対するＤＶＦを生成するために（基準画像への画像レジストレーションを伴う）デーモンアルゴリズムまたはＣＮＮを使用することができる。
［００８６］
図６は、患者の状態を推定する際に使用する例示的な回帰モデル機械学習エンジン６００を示す。機械学習エンジン６００は、トレーニングエンジン６０２と推定エンジン６０４を利用する。トレーニングエンジン６０２は、履歴トランザクション情報６０６（例えば、患者の測定値および対応する患者の状態）を特徴決定エンジン６０８に入力する。履歴行動情報６０６には、測定値と患者の状態との対応関係を示すラベルを付けることができる。
図６は、患者の状態を推定する際に使用する例示的な回帰モデル機械学習エンジン６００を示す。機械学習エンジン６００は、トレーニングエンジン６０２と推定エンジン６０４を利用する。トレーニングエンジン６０２は、履歴トランザクション情報６０６（例えば、患者の測定値および対応する患者の状態）を特徴決定エンジン６０８に入力する。履歴行動情報６０６には、測定値と患者の状態との対応関係を示すラベルを付けることができる。
［００８７］
特徴決定エンジン６０８は、この履歴情報６０６から１つまたはそれ以上の特徴６１０を決定する。一般的に言えば、特徴６１０は、入力された情報の集合であり、特定の結果を予測すると判断された情報を含む。特徴６１０は、一実施例では、隠れた層によって決定される。機械学習アルゴリズム６１２は、特徴６１０とラベルに基づいて、対応する動きモデル６２０を生成する。
特徴決定エンジン６０８は、この履歴情報６０６から１つまたはそれ以上の特徴６１０を決定する。一般的に言えば、特徴６１０は、入力された情報の集合であり、特定の結果を予測すると判断された情報を含む。特徴６１０は、一実施例では、隠れた層によって決定される。機械学習アルゴリズム６１２は、特徴６１０とラベルに基づいて、対応する動きモデル６２０を生成する。
［００８８］
推定エンジン６０４では、現在の行動情報６１４（例えば、現在の患者の測定値）が特徴決定エンジン６１６に入力される。特徴決定エンジン６１６は、対応する患者の状態を推定するために、現在の情報６１４の特徴を決定する。いくつかの実施例では、特徴決定エンジン６１６と特徴決定エンジン６０８は同じエンジンである。特徴決定エンジン６１６は、特徴ベクトル６１８を生成し、これをモデル６２０に入力して１つまたはそれ以上の基準重み付け６２２を生成する。トレーニングエンジン６０２は、モデル６２０をトレーニングするために、オフラインで操作することができる。しかし、推定エンジン６０４は、オンラインで操作するように設計されてもよい。なお、モデル６２０は、追加のトレーニングやユーザからのフィードバック（例えば、測定値や患者の状態の追加、変更、削除）を介して、定期的に更新される場合があることに留意すべきである。
推定エンジン６０４では、現在の行動情報６１４（例えば、現在の患者の測定値）が特徴決定エンジン６１６に入力される。特徴決定エンジン６１６は、対応する患者の状態を推定するために、現在の情報６１４の特徴を決定する。いくつかの実施例では、特徴決定エンジン６１６と特徴決定エンジン６０８は同じエンジンである。特徴決定エンジン６１６は、特徴ベクトル６１８を生成し、これをモデル６２０に入力して１つまたはそれ以上の基準重み付け６２２を生成する。トレーニングエンジン６０２は、モデル６２０をトレーニングするために、オフラインで操作することができる。しかし、推定エンジン６０４は、オンラインで操作するように設計されてもよい。なお、モデル６２０は、追加のトレーニングやユーザからのフィードバック（例えば、測定値や患者の状態の追加、変更、削除）を介して、定期的に更新される場合があることに留意すべきである。
［００８９］
機械学習アルゴリズム６１２は、多くの異なる潜在的な教師付きまたは教師なしの機械学習アルゴリズムの中から選択することができる。教師付き学習アルゴリズムの例としては、人工ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、インスタンスベース学習、サポートベクターマシン、決定木（例えば、Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ ３、Ｃ４．５、ＣＡＲＴ（Classification and Regression Tree）、ＣＨＡＩＤ（Chi-squared Automatic Interaction Detector）等)、ランダムフォレスト、線形分類器、二次分類器、ｋ－ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ、線形回帰、ロジスティック回帰、隠れマルコフモデルなどがある。教師なし学習アルゴリズムの例としては、期待値最大化アルゴリズム（expectation-maximization algorithms）、ベクトル量子化（vector quantization）、情報ボトルネック法（information bottleneck method）などがある。教師なしモデルは、トレーニングエンジン６０２を持たない場合がある。
機械学習アルゴリズム６１２は、多くの異なる潜在的な教師付きまたは教師なしの機械学習アルゴリズムの中から選択することができる。教師付き学習アルゴリズムの例としては、人工ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、インスタンスベース学習、サポートベクターマシン、決定木（例えば、Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ ３、Ｃ４．５、ＣＡＲＴ（Classification and Regression Tree）、ＣＨＡＩＤ（Chi-squared Automatic Interaction Detector）等)、ランダムフォレスト、線形分類器、二次分類器、ｋ－ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ、線形回帰、ロジスティック回帰、隠れマルコフモデルなどがある。教師なし学習アルゴリズムの例としては、期待値最大化アルゴリズム（expectation-maximization algorithms）、ベクトル量子化（vector quantization）、情報ボトルネック法（information bottleneck method）などがある。教師なしモデルは、トレーニングエンジン６０２を持たない場合がある。
［００９０］
一実施例では、回帰モデルが使用され、モデル６２０は、特徴６１０、６１８のベクトルにおける特徴のそれぞれに対する学習された重要性に対応する係数のベクトルである。回帰モデルは、ブロック６２４に例示されており、線形回帰を示している。機械学習アルゴリズム６１２は、本明細書で説明したように生成された辞書を用いて学習される。機械学習アルゴリズム６１２は、患者の測定値が患者の状態にどのように対応するかを学習する。一実施例では、機械学習アルゴリズム６１２は、回帰問題（例えば、線形、多項式、回帰木、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰、ランダムフォレストの実装など）を実装する。結果として得られるトレーニングパラメータは、選択した機械学習アルゴリズムに対応する動きモデルとしての患者状態ジェネレータを定義する。
一実施例では、回帰モデルが使用され、モデル６２０は、特徴６１０、６１８のベクトルにおける特徴のそれぞれに対する学習された重要性に対応する係数のベクトルである。回帰モデルは、ブロック６２４に例示されており、線形回帰を示している。機械学習アルゴリズム６１２は、本明細書で説明したように生成された辞書を用いて学習される。機械学習アルゴリズム６１２は、患者の測定値が患者の状態にどのように対応するかを学習する。一実施例では、機械学習アルゴリズム６１２は、回帰問題（例えば、線形、多項式、回帰木、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰、ランダムフォレストの実装など）を実装する。結果として得られるトレーニングパラメータは、選択した機械学習アルゴリズムに対応する動きモデルとしての患者状態ジェネレータを定義する。
［００９１］
従来のリニアックの場合では、Ｘ線の取得方向が治療ビームに対して直交する角度に制限されることがあるため、このトレーニングは、可能なガントリ角度ごとに（例えば、１度増えるごとに）個別に行うことができる。ＭＲ－ｌｉｎａｃの場合では、２Ｄの撮影面の位置や向きを臨床家がコントロールすることができる。２Ｄの平面の選択を変えてトレーニングデータの交差検証（cross-validation）を繰り返すことで、どの２Ｄの平面が患者や腫瘍の部位に最適な代理情報をもたらすかを明らかにすることができる。
従来のリニアックの場合では、Ｘ線の取得方向が治療ビームに対して直交する角度に制限されることがあるため、このトレーニングは、可能なガントリ角度ごとに（例えば、１度増えるごとに）個別に行うことができる。ＭＲ－ｌｉｎａｃの場合では、２Ｄの撮影面の位置や向きを臨床家がコントロールすることができる。２Ｄの平面の選択を変えてトレーニングデータの交差検証（cross-validation）を繰り返すことで、どの２Ｄの平面が患者や腫瘍の部位に最適な代理情報をもたらすかを明らかにすることができる。
［００９２］
ある場合には、モデル６２０を更新するために患者の測定値を使用してもよい。ある場合には、患者の測定値がモデル６２０と一致しているかどうかを判断し、（例えば、ＫＤＥアルゴリズムの分散の閾値を使用したり、測定値の近傍の辞書に十分なデータがあるかどうかを判断したりするなどにより）一致していない場合には、治療を一時停止するための計算を行ってもよい。治療が一時停止されると、新しいモデル６２０が生成されてもよいし、測定（例えば、動き）が収差であった場合には古いモデル６２０が再利用されてもよい。
ある場合には、モデル６２０を更新するために患者の測定値を使用してもよい。ある場合には、患者の測定値がモデル６２０と一致しているかどうかを判断し、（例えば、ＫＤＥアルゴリズムの分散の閾値を使用したり、測定値の近傍の辞書に十分なデータがあるかどうかを判断したりするなどにより）一致していない場合には、治療を一時停止するための計算を行ってもよい。治療が一時停止されると、新しいモデル６２０が生成されてもよいし、測定（例えば、動き）が収差であった場合には古いモデル６２０が再利用されてもよい。
［００９３］
アプリケーションによっては、リアルタイムの患者の画像全体が必要ではなく、その中の一部だけが有用である場合もある。例えば、ターゲットの重心は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の幾何学的な補正や、ビームのオン／オフのゲートなどに役立つ。このような場合、３ＤのＤＶＦ全体を計算して、その都度、基準画像全体を変形させるのではなく、基準画像のターゲットの中心と現在のターゲットを結ぶ単一のＤＶＦベクトルを使用することができ、結果的にリアルタイム処理をより効率的に行うことができる。
アプリケーションによっては、リアルタイムの患者の画像全体が必要ではなく、その中の一部だけが有用である場合もある。例えば、ターゲットの重心は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）の幾何学的な補正や、ビームのオン／オフのゲートなどに役立つ。このような場合、３ＤのＤＶＦ全体を計算して、その都度、基準画像全体を変形させるのではなく、基準画像のターゲットの中心と現在のターゲットを結ぶ単一のＤＶＦベクトルを使用することができ、結果的にリアルタイム処理をより効率的に行うことができる。
［００９４］
患者状態ジェネレータが正常に訓練され、患者モデル６２０が患者に位置合わせされた後、治療ビームがオンになり、所定の周波数で瞬間的な部分測定値が取得される。受信した測定値ごとに、受信した測定値の２Ｄの画像を正規化して、トレーニング画像のコントラストと一致させることを含むことができる。患者状態ジェネレータは、正規化された測定値を使用してモデル係数を推論し、モデルを使用してＤＶＦを再構成することができる。再構成されたＤＶＦは、基準ボリュームと治療情報を現在の患者の状態にワープさせるために使用され、出力し、または保存される。
患者状態ジェネレータが正常に訓練され、患者モデル６２０が患者に位置合わせされた後、治療ビームがオンになり、所定の周波数で瞬間的な部分測定値が取得される。受信した測定値ごとに、受信した測定値の２Ｄの画像を正規化して、トレーニング画像のコントラストと一致させることを含むことができる。患者状態ジェネレータは、正規化された測定値を使用してモデル係数を推論し、モデルを使用してＤＶＦを再構成することができる。再構成されたＤＶＦは、基準ボリュームと治療情報を現在の患者の状態にワープさせるために使用され、出力し、または保存される。
［００９５］
ある場合には、治療中にモデルが患者にうまく合わせられないことがある。これは、４Ｄの画像と治療の間に患者さんが移動した場合、前日のモデルを使用した場合、他の患者さんのデータを使用した場合などに起こる。治療前に計算された患者モデルは、患者が治療位置にいる状態で、新しい患者の測定値にリジッドレジストレーション（rigid registration）を行うことで、実際の患者の位置に合わせることができる。この間に、ＣＢＣＴやＭＲＩは、粗いモデルと患者の位置合わせのために取得される。カウチのシフトを考慮した複数のサンプル画像（例えば、Ｘ線や２Ｄの ＭＲＩのスライス）付きの患者モデルの微調整は、ＣＢＣＴやＭＲＩの撮影後に適用することができる。
ある場合には、治療中にモデルが患者にうまく合わせられないことがある。これは、４Ｄの画像と治療の間に患者さんが移動した場合、前日のモデルを使用した場合、他の患者さんのデータを使用した場合などに起こる。治療前に計算された患者モデルは、患者が治療位置にいる状態で、新しい患者の測定値にリジッドレジストレーション（rigid registration）を行うことで、実際の患者の位置に合わせることができる。この間に、ＣＢＣＴやＭＲＩは、粗いモデルと患者の位置合わせのために取得される。カウチのシフトを考慮した複数のサンプル画像（例えば、Ｘ線や２Ｄの ＭＲＩのスライス）付きの患者モデルの微調整は、ＣＢＣＴやＭＲＩの撮影後に適用することができる。
［００９６］
合成的に生成されたトレーニング用の測定値と実際の２Ｄの撮像の撮影値のコントラストの違いは、患者の３Ｄ状態を推測するジェネレータの能力を妨げる可能性がある。この問題を解決するために、何らかの強度正規化手順を使用することができる。例えば、ローカルまたはグローバルな線形正規化法を使用することができる。他の例としては、実画像と合成画像の強度をマッピングするために敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ：Generative Adversarial Network）を使用することが挙げられる。
合成的に生成されたトレーニング用の測定値と実際の２Ｄの撮像の撮影値のコントラストの違いは、患者の３Ｄ状態を推測するジェネレータの能力を妨げる可能性がある。この問題を解決するために、何らかの強度正規化手順を使用することができる。例えば、ローカルまたはグローバルな線形正規化法を使用することができる。他の例としては、実画像と合成画像の強度をマッピングするために敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ：Generative Adversarial Network）を使用することが挙げられる。
［００９７］
図７は、患者の状態を推定するための例示的な操作のフローチャート７００を示す。フローチャート７００は、例えば、プロセッサを使用して、一連の患者の測定値と対応する患者の状態を含む患者データを受信する任意の操作７０２を含む。対応する患者の状態は、３ＤのＣＴ、３ＤのＣＢＣＴ、３ＤのＭＲＩ、３ＤのＰＥＴ、３Ｄの超音波、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、４Ｄの超音波画像のような３Ｄまたは４Ｄの患者画像を含むことができる。患者の測定値は、２ＤのＭＲＩスライス、ＭＲＩのｋスペースデータ、１ＤのＭＲＩナビゲーター、２ＤのＭＲＩ投影、Ｘ線２Ｄ投影データ、ＰＥＴデータ、２Ｄの超音波スライスなどを含む。ある場合には、複数のビューから同時に患者の測定値を得るために検出器を配置することもあり、例えば、立体的なｋＶイメージングや、表面カメラと組み合わせたｋＶイメージングなど、同時に複数のモダリティから患者の測定値を得ることができる。ある実施例では、患者データは、１人の患者から生成される。別の実施例では、患者データは、複数の患者からのデータを含んでいてもよい。
図７は、患者の状態を推定するための例示的な操作のフローチャート７００を示す。フローチャート７００は、例えば、プロセッサを使用して、一連の患者の測定値と対応する患者の状態を含む患者データを受信する任意の操作７０２を含む。対応する患者の状態は、３ＤのＣＴ、３ＤのＣＢＣＴ、３ＤのＭＲＩ、３ＤのＰＥＴ、３Ｄの超音波、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、４Ｄの超音波画像のような３Ｄまたは４Ｄの患者画像を含むことができる。患者の測定値は、２ＤのＭＲＩスライス、ＭＲＩのｋスペースデータ、１ＤのＭＲＩナビゲーター、２ＤのＭＲＩ投影、Ｘ線２Ｄ投影データ、ＰＥＴデータ、２Ｄの超音波スライスなどを含む。ある場合には、複数のビューから同時に患者の測定値を得るために検出器を配置することもあり、例えば、立体的なｋＶイメージングや、表面カメラと組み合わせたｋＶイメージングなど、同時に複数のモダリティから患者の測定値を得ることができる。ある実施例では、患者データは、１人の患者から生成される。別の実施例では、患者データは、複数の患者からのデータを含んでいてもよい。
［００９８］
フローチャート７００は、例えば、患者の測定値と対応する患者の状態のセットに基づいて、動き中の患者の予備動きモデルを識別する操作７０４を含む。一実施例では、予備的な動きのモデルは、放射線治療の前に取得された４Ｄのデータセットに基づいて生成することができる。予備動きモデルは、治療中に取得した４ＤのＭＲまたは４ＤのＣＢＣＴから生成することができる。この４Ｄの画像の各位相と基準位相との間でＤＶＦを算出することができる。これらのＤＶＦに対してＰＣＡ分析を行うこともできる。予備動きモデルは、２－３のスカラーでパラメトリックに表現された３ＤのＤＶＦに基準の３Ｄの画像を加えたものである。２－３のスカラーから、治療中に発生する可能性のある３Ｄの画像を生成し、それによってＤＶＦを算出することができる。このＤＶＦを利用して、基準の３Ｄの画像を変形させ、新たな３Ｄ画像を算出することができる。
フローチャート７００は、例えば、患者の測定値と対応する患者の状態のセットに基づいて、動き中の患者の予備動きモデルを識別する操作７０４を含む。一実施例では、予備的な動きのモデルは、放射線治療の前に取得された４Ｄのデータセットに基づいて生成することができる。予備動きモデルは、治療中に取得した４ＤのＭＲまたは４ＤのＣＢＣＴから生成することができる。この４Ｄの画像の各位相と基準位相との間でＤＶＦを算出することができる。これらのＤＶＦに対してＰＣＡ分析を行うこともできる。予備動きモデルは、２－３のスカラーでパラメトリックに表現された３ＤのＤＶＦに基準の３Ｄの画像を加えたものである。２－３のスカラーから、治療中に発生する可能性のある３Ｄの画像を生成し、それによってＤＶＦを算出することができる。このＤＶＦを利用して、基準の３Ｄの画像を変形させ、新たな３Ｄ画像を算出することができる。
［００９９］
フローチャート７００は、動きモデルを用いて、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成する操作７０６を含む。拡張された潜在的な患者の測定には、３Ｄまたは４Ｄの患者画像の変形が含まれ得る。一実施例では、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む。一実施例では、拡大された潜在的な患者の測定値は、２Ｄの投影画像を含む。拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介してレイトレーシングを行い２Ｄ投影画像を生成すること、モンテカルロ法を用いて３Ｄ画像とのＸ線相互作用をシミュレーションすること、コラプストコーンコンボリューション法を用いること、重ね合わせとコンボリューション法を用いること、敵対的生成ネットワークを用いること、畳み込みニューラルネットワークを用いること、回帰型ニューラルネットワーク（リカレントニューラルネットワーク：recurrent neural network）を用いることのうち、１つまたはそれ以上を用いて生成することができる。辞書には、２－３のスカラーをランダムにサンプリングし、そのスカラーから３ＤのＤＶＦを生成し、基準画像を変形させることで、治療中に発生する可能性のある３Ｄ画像が含まれており、その結果、対応する潜在的な患者の状態となる。
フローチャート７００は、動きモデルを用いて、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成する操作７０６を含む。拡張された潜在的な患者の測定には、３Ｄまたは４Ｄの患者画像の変形が含まれ得る。一実施例では、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む。一実施例では、拡大された潜在的な患者の測定値は、２Ｄの投影画像を含む。拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介してレイトレーシングを行い２Ｄ投影画像を生成すること、モンテカルロ法を用いて３Ｄ画像とのＸ線相互作用をシミュレーションすること、コラプストコーンコンボリューション法を用いること、重ね合わせとコンボリューション法を用いること、敵対的生成ネットワークを用いること、畳み込みニューラルネットワークを用いること、回帰型ニューラルネットワーク（リカレントニューラルネットワーク：recurrent neural network）を用いることのうち、１つまたはそれ以上を用いて生成することができる。辞書には、２－３のスカラーをランダムにサンプリングし、そのスカラーから３ＤのＤＶＦを生成し、基準画像を変形させることで、治療中に発生する可能性のある３Ｄ画像が含まれており、その結果、対応する潜在的な患者の状態となる。
［０１００］
拡張された潜在的な患者の測定値は、２Ｄの入力画像上で２ＤのＤＶＦを計算することによって生成され得る。一実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像のＰＣＡ分析を行うことで算出することができる。別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像を基準となる２Ｄの画像（例えば、放射線治療の開始時または開始直前に撮影されたもの）に、変形可能な画像レジストレーション技術を用いてレジストレーションすることにより算出することができる。２Ｄの入力画像と基準の２Ｄの画像は、レジストレーションを可能にするために、同じコントラストであってもよい。変形可能な画像レジストレーション技術は、（例えば、リアルタイム性能を持つＧＰＵ上で並列に実装されている）デーモンアルゴリズムのような高速で高い並列性を持つ技術であり得る。更に別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定するために、ＣＮＮを使用して生成され得る。ＣＮＮはリアルタイムで実行することができる。
拡張された潜在的な患者の測定値は、２Ｄの入力画像上で２ＤのＤＶＦを計算することによって生成され得る。一実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像のＰＣＡ分析を行うことで算出することができる。別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像を基準となる２Ｄの画像（例えば、放射線治療の開始時または開始直前に撮影されたもの）に、変形可能な画像レジストレーション技術を用いてレジストレーションすることにより算出することができる。２Ｄの入力画像と基準の２Ｄの画像は、レジストレーションを可能にするために、同じコントラストであってもよい。変形可能な画像レジストレーション技術は、（例えば、リアルタイム性能を持つＧＰＵ上で並列に実装されている）デーモンアルゴリズムのような高速で高い並列性を持つ技術であり得る。更に別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定するために、ＣＮＮを使用して生成され得る。ＣＮＮはリアルタイムで実行することができる。
［０１０１］
対応する潜在的な患者の状態は、それぞれの患者の状態をもたらすであろう患者の測定に関連している可能性がある。例えば、３Ｄの画像の２Ｄのスライスや、画像の２Ｄの投影を、特定の位置や角度で抽出することができる。一実施例において、生の２Ｄ画像を測定に使用しない場合がある。その代わりに、２Ｄの画像と対応する３Ｄの画像の間の２ＤのＤＶＦを使用し、結果的に得られた２ＤのＤＶＦに対してＰＣＡ分析を行うことができる。例えば、測定値は、直接測定された患者データではなく、あるバージョンの測定値を処理したものであってもよい。測定値は、２ＤのＤＶＦのＰＣＡ成分であってもよく、拡張された潜在的な患者の測定値を含んでいてもよい。結合された拡張された潜在的な患者の測定値（２ＤのＤＶＦのＰＣＡ）と対応する患者の状態（３ＤのＤＶＦのＰＣＡ）は、辞書を形成することができる。
対応する潜在的な患者の状態は、それぞれの患者の状態をもたらすであろう患者の測定に関連している可能性がある。例えば、３Ｄの画像の２Ｄのスライスや、画像の２Ｄの投影を、特定の位置や角度で抽出することができる。一実施例において、生の２Ｄ画像を測定に使用しない場合がある。その代わりに、２Ｄの画像と対応する３Ｄの画像の間の２ＤのＤＶＦを使用し、結果的に得られた２ＤのＤＶＦに対してＰＣＡ分析を行うことができる。例えば、測定値は、直接測定された患者データではなく、あるバージョンの測定値を処理したものであってもよい。測定値は、２ＤのＤＶＦのＰＣＡ成分であってもよく、拡張された潜在的な患者の測定値を含んでいてもよい。結合された拡張された潜在的な患者の測定値（２ＤのＤＶＦのＰＣＡ）と対応する患者の状態（３ＤのＤＶＦのＰＣＡ）は、辞書を形成することができる。
［０１０２］
フローチャート７００は、機械学習技術を用いて、入力の患者の測定値と出力の患者の状態とを関連付ける対応動きモデルを、辞書を用いて訓練する操作７０８を含む。対応動きモデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み得る。一実施例では、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つまたはそれ以上のフェーズと基準フェーズの間で計算された予備のＤＶＦの次元を減らすことによって決定される。例えば、次元の削減には、主成分分析（ＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、正準相関分析（ＣＣＡ）などがある。一実施例では、対応する動きモデルは、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、ＣＮＮ、ＲＮＮなどを用いて生成することができる。機械学習アルゴリズムは、辞書の中の結合エンティティーを関連付けるために使用することができる。アルゴリズムは、患者の状態を提供するために、測定入力と一緒に使用することができる。測定入力は、基準画像を用いた２Ｄの画像の２ＤのＤＶＦのＰＣＡ成分を含んでいてもよく、患者の状態は３ＤのＤＶＦを含んでいてもよい。
フローチャート７００は、機械学習技術を用いて、入力の患者の測定値と出力の患者の状態とを関連付ける対応動きモデルを、辞書を用いて訓練する操作７０８を含む。対応動きモデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み得る。一実施例では、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つまたはそれ以上のフェーズと基準フェーズの間で計算された予備のＤＶＦの次元を減らすことによって決定される。例えば、次元の削減には、主成分分析（ＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、正準相関分析（ＣＣＡ）などがある。一実施例では、対応する動きモデルは、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、ＣＮＮ、ＲＮＮなどを用いて生成することができる。機械学習アルゴリズムは、辞書の中の結合エンティティーを関連付けるために使用することができる。アルゴリズムは、患者の状態を提供するために、測定入力と一緒に使用することができる。測定入力は、基準画像を用いた２Ｄの画像の２ＤのＤＶＦのＰＣＡ成分を含んでいてもよく、患者の状態は３ＤのＤＶＦを含んでいてもよい。
［０１０３］
一実施例では、先行する操作は処理前に行われ、以下の操作は処理中に行われる。フローチャート７００は、対応する動きモデルを用いて、患者の患者測定に対応する患者の状態を推定する操作７１０を含む。患者の状態を保存したり、出力したりすることができる。例えば、患者の状態を表示装置のユーザインターフェースに表示するために出力することができる。一実施例では、患者の状態を推定することは、対応する動きモデルへの入力として患者の測定値を受け取ることを含み、入力は、２Ｄの画像のリアルタイムストリームを含む。２Ｄの画像のリアルタイムストリームには、立体的なｋＶ画像（例えば、従来のリニアックで患者の周りを回転するｋＶイメージャーからのもの）や、２ＤのＭＲスライス画像のペア（例えば、ＭＲ－Ｌｉｎａｃからのもの）が含まれる。一実施例では、立体ｋＶ画像は、同時にまたは実質的に同時に（例えば、数ミリ秒または数百ミリ秒以内に）取得された、直交または実質的に直交する（例えば、１０度以内）２つのＸ線画像を含むことができる。ｋＶイメージャーは、室内に固定されていてもよいし、ガントリ（例えば、リニアックを含む）に固定されていてもよい。一対の２ＤのＭＲスライス画像は、互いに直交していてもよいし、平行していてもよい。別の実施例では、２台のｋＶイメージャーを、それぞれ治療ビームに対して４５度（および互いに９０度）に配置するように使用する。この実施例では、両方のｋＶイメージャーを同時に使用してもよいし、交互に使用してもよい。
一実施例では、先行する操作は処理前に行われ、以下の操作は処理中に行われる。フローチャート７００は、対応する動きモデルを用いて、患者の患者測定に対応する患者の状態を推定する操作７１０を含む。患者の状態を保存したり、出力したりすることができる。例えば、患者の状態を表示装置のユーザインターフェースに表示するために出力することができる。一実施例では、患者の状態を推定することは、対応する動きモデルへの入力として患者の測定値を受け取ることを含み、入力は、２Ｄの画像のリアルタイムストリームを含む。２Ｄの画像のリアルタイムストリームには、立体的なｋＶ画像（例えば、従来のリニアックで患者の周りを回転するｋＶイメージャーからのもの）や、２ＤのＭＲスライス画像のペア（例えば、ＭＲ－Ｌｉｎａｃからのもの）が含まれる。一実施例では、立体ｋＶ画像は、同時にまたは実質的に同時に（例えば、数ミリ秒または数百ミリ秒以内に）取得された、直交または実質的に直交する（例えば、１０度以内）２つのＸ線画像を含むことができる。ｋＶイメージャーは、室内に固定されていてもよいし、ガントリ（例えば、リニアックを含む）に固定されていてもよい。一対の２ＤのＭＲスライス画像は、互いに直交していてもよいし、平行していてもよい。別の実施例では、２台のｋＶイメージャーを、それぞれ治療ビームに対して４５度（および互いに９０度）に配置するように使用する。この実施例では、両方のｋＶイメージャーを同時に使用してもよいし、交互に使用してもよい。
［０１０４］
一実施例では、１台のｋＶイメージャーまたは２台のｋＶイメージャーから同時に内部の超音波データを取得して画像を取得することができる。この超音波データを利用して、例えば、線量やパルスを少なくしてｋＶ線量を低減したり、ｋＶ撮像フレームレートを低くしたりすることができる。この二次データを測定値に直接含めて患者の状態を計算してもよいし、ｋＶと二次データストリームの間に別の対応モデルを生成し、この別のモデルを使って二次データと患者の状態を関連付けることもできる。例えば、ｋＶのＰＣＡ成分と二次計測ストリームから抽出されたパラメータとを関連付ける相関モデルを構築して継続的に更新し、二次ストリームデータを取得する際に、この相関モデルを使用してｋＶのＰＣＡ成分を決定することができる。
一実施例では、１台のｋＶイメージャーまたは２台のｋＶイメージャーから同時に内部の超音波データを取得して画像を取得することができる。この超音波データを利用して、例えば、線量やパルスを少なくしてｋＶ線量を低減したり、ｋＶ撮像フレームレートを低くしたりすることができる。この二次データを測定値に直接含めて患者の状態を計算してもよいし、ｋＶと二次データストリームの間に別の対応モデルを生成し、この別のモデルを使って二次データと患者の状態を関連付けることもできる。例えば、ｋＶのＰＣＡ成分と二次計測ストリームから抽出されたパラメータとを関連付ける相関モデルを構築して継続的に更新し、二次ストリームデータを取得する際に、この相関モデルを使用してｋＶのＰＣＡ成分を決定することができる。
［０１０５］
治療中に、２Ｄ画像を受信することができる。入力された２Ｄの画像と基準となる２Ｄの画像の間の２ＤのＤＶＦを算出することができる。ＤＶＦではＰＣＡ分析を行うことができる。その結果、本明細書で言うところのリアルタイムの「測定値」が得られる。学習された機械学習アルゴリズムは、測定値を入力とし、入力された測定値から３ＤのＤＶＦのＰＣＡ成分を算出することができる。ＰＣＡ成分は、３ＤのＤＶＦを生成するために使用され、この３ＤのＤＶＦを用いて３Ｄの基準画像を変形させ、現在の時刻の患者を表す現在のリアルタイム３Ｄの患者画像を形成する。患者の状態は、３Ｄの画像そのものでも、基準画像に３ＤのＤＶＦを加えたものなどでもよい（一実施例では、一方を他方から算出することができる）。
治療中に、２Ｄ画像を受信することができる。入力された２Ｄの画像と基準となる２Ｄの画像の間の２ＤのＤＶＦを算出することができる。ＤＶＦではＰＣＡ分析を行うことができる。その結果、本明細書で言うところのリアルタイムの「測定値」が得られる。学習された機械学習アルゴリズムは、測定値を入力とし、入力された測定値から３ＤのＤＶＦのＰＣＡ成分を算出することができる。ＰＣＡ成分は、３ＤのＤＶＦを生成するために使用され、この３ＤのＤＶＦを用いて３Ｄの基準画像を変形させ、現在の時刻の患者を表す現在のリアルタイム３Ｄの患者画像を形成する。患者の状態は、３Ｄの画像そのものでも、基準画像に３ＤのＤＶＦを加えたものなどでもよい（一実施例では、一方を他方から算出することができる）。
［０１０６］
一実施例では、操作には、組織のコントラストを示す２つまたはそれ枚以上のＭＲライクな３Ｄの画像の出力、非撮像情報の出力、ＣＴライクな３Ｄの画像の出力のように、患者の状態を出力することが含まれる。
一実施例では、操作には、組織のコントラストを示す２つまたはそれ枚以上のＭＲライクな３Ｄの画像の出力、非撮像情報の出力、ＣＴライクな３Ｄの画像の出力のように、患者の状態を出力することが含まれる。
［０１０７］
図８は、放射線治療技術を行うための例示的な操作を示すフローチャートである。
図８は、放射線治療技術を行うための例示的な操作を示すフローチャートである。
［０１０８］
フローチャート８００は、（例えば、操作７０６に関して上述したように）動きモデルを用いて、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成する操作８０２を含む。拡張された潜在的な患者の測定値は、２Ｄの入力画像上で２ＤのＤＶＦを計算することによって生成され得る。一実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像のＰＣＡ分析を行うことで算出することができる。別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像を（例えば、放射線治療の開始時または開始直前に撮影された）基準となる２Ｄの画像に、変形可能な画像レジストレーション技術を用いてレジストレーションすることにより算出することができる。２Ｄの入力画像と基準の２Ｄの画像は、レジストレーションを可能にするために、同じコントラストであってもよい。変形可能な画像レジストレーション技術は、（例えば、リアルタイム性能を持つＧＰＵ上で並列に実装される）デーモンアルゴリズムのような高速で高い並列性を持つ技術であってもよい。さらに別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄオプティカルフローを推定するために、ＣＮＮを使用して生成されてもよい。ＣＮＮはリアルタイムで実行することができる。
フローチャート８００は、（例えば、操作７０６に関して上述したように）動きモデルを用いて、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成する操作８０２を含む。拡張された潜在的な患者の測定値は、２Ｄの入力画像上で２ＤのＤＶＦを計算することによって生成され得る。一実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像のＰＣＡ分析を行うことで算出することができる。別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像を（例えば、放射線治療の開始時または開始直前に撮影された）基準となる２Ｄの画像に、変形可能な画像レジストレーション技術を用いてレジストレーションすることにより算出することができる。２Ｄの入力画像と基準の２Ｄの画像は、レジストレーションを可能にするために、同じコントラストであってもよい。変形可能な画像レジストレーション技術は、（例えば、リアルタイム性能を持つＧＰＵ上で並列に実装される）デーモンアルゴリズムのような高速で高い並列性を持つ技術であってもよい。さらに別の実施例では、２ＤのＤＶＦは、２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄオプティカルフローを推定するために、ＣＮＮを使用して生成されてもよい。ＣＮＮはリアルタイムで実行することができる。
［０１０９］
一実施例では、拡大された潜在的な患者の測定値は、４Ｄの画像から生成されてもよく、４Ｄ画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、４Ｄの超音波画像などを含む。一実施例では、拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介してレイトレーシングを行い２Ｄ投影画像を生成すること、モンテカルロ法を用いて３Ｄ画像とのＸ線相互作用をシミュレーションすること、コラプストコーンコンボリューション法を用いること、重ね合わせとコンボリューション法を用いること、敵対的生成ネットワークを用いること、畳み込みニューラルネットワークを用いること、回帰型ニューラルネットワークを用いることのうち、１つまたはそれ以上を用いて生成することができる。
一実施例では、拡大された潜在的な患者の測定値は、４Ｄの画像から生成されてもよく、４Ｄ画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、４Ｄの超音波画像などを含む。一実施例では、拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介してレイトレーシングを行い２Ｄ投影画像を生成すること、モンテカルロ法を用いて３Ｄ画像とのＸ線相互作用をシミュレーションすること、コラプストコーンコンボリューション法を用いること、重ね合わせとコンボリューション法を用いること、敵対的生成ネットワークを用いること、畳み込みニューラルネットワークを用いること、回帰型ニューラルネットワークを用いることのうち、１つまたはそれ以上を用いて生成することができる。
［０１１０］
フローチャート８００は、機械学習技術を用いて、（例えば、操作７０８に関して上述したように）辞書を用いて入力の患者の測定値と出力の患者の状態とを関連付ける対応動きモデルを訓練する操作８０４を含む。対応動きモデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含んでいてもよく、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つ以上のフェーズと基準のフェーズの間で計算された予備ＤＶＦの次元を減らすことによって決定される。対応動きモデルは、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、回帰型ニューラルネットワークなどを用いて生成することができる。
フローチャート８００は、機械学習技術を用いて、（例えば、操作７０８に関して上述したように）辞書を用いて入力の患者の測定値と出力の患者の状態とを関連付ける対応動きモデルを訓練する操作８０４を含む。対応動きモデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含んでいてもよく、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つ以上のフェーズと基準のフェーズの間で計算された予備ＤＶＦの次元を減らすことによって決定される。対応動きモデルは、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、回帰型ニューラルネットワークなどを用いて生成することができる。
［０１１１］
フローチャート８００は、画像取得装置（例えば、ｋＶのＸ線、ＭＲ装置、ＣＴ装置、または他の画像取得装置）から２Ｄの画像のリアルタイムストリームを受信する操作８０６を含む。２Ｄの画像のリアルタイムストリームには、立体的なｋＶ画像（例えば、従来のリニアックで患者の周りを回転するｋＶイメージャーからのもの）や、２ＤのＭＲスライス画像のペア（例えば、ＭＲ－Ｌｉｎａｃからのもの）が含まれる。別の実施例では、２Ｄの画像のリアルタイムストリームには、ｋ空間データ、低解像度の３ＤのＭＲ画像、１Ｄのナビゲーター、またはその他のＭＲ情報が含まれる。
フローチャート８００は、画像取得装置（例えば、ｋＶのＸ線、ＭＲ装置、ＣＴ装置、または他の画像取得装置）から２Ｄの画像のリアルタイムストリームを受信する操作８０６を含む。２Ｄの画像のリアルタイムストリームには、立体的なｋＶ画像（例えば、従来のリニアックで患者の周りを回転するｋＶイメージャーからのもの）や、２ＤのＭＲスライス画像のペア（例えば、ＭＲ－Ｌｉｎａｃからのもの）が含まれる。別の実施例では、２Ｄの画像のリアルタイムストリームには、ｋ空間データ、低解像度の３ＤのＭＲ画像、１Ｄのナビゲーター、またはその他のＭＲ情報が含まれる。
［０１１２］
一実施例では、立体ｋＶ画像は、同時にまたは実質的に同時に（例えば、数ミリ秒または数百ミリ秒以内に）取得された、直交または実質的に直交する（例えば、１０度以内）２つのＸ線画像を含むことができる。ｋＶイメージャーは、室内に固定されていてもよいし、ガントリ（例えば、リニアックを含む）に固定されていてもよい。一対の２ＤのＭＲスライス画像は、互いに直交していてもよいし、平行であってもよい。
一実施例では、立体ｋＶ画像は、同時にまたは実質的に同時に（例えば、数ミリ秒または数百ミリ秒以内に）取得された、直交または実質的に直交する（例えば、１０度以内）２つのＸ線画像を含むことができる。ｋＶイメージャーは、室内に固定されていてもよいし、ガントリ（例えば、リニアックを含む）に固定されていてもよい。一対の２ＤのＭＲスライス画像は、互いに直交していてもよいし、平行であってもよい。
［０１１３］
フローチャート８００は、対応する動きモデルを用いて、２Ｄの画像のリアルタイムストリームの画像に対応する患者の状態を推定する操作８０８を含む。患者の状態は、例えば、画像（例えば、３ＤのＭＲや３ＤのＣＴ）として、あるいは非画像情報として、あるいはその両方として出力することができる。患者の状態には、関心のある腫瘍や臓器のような患者の解剖学的構造を説明する情報（例えば、画像やテキスト）が含まれる場合があり、また、放射線治療のターゲット（例えば、腫瘍の一部）のようなターゲットを確立するために使用される場合がある。
フローチャート８００は、対応する動きモデルを用いて、２Ｄの画像のリアルタイムストリームの画像に対応する患者の状態を推定する操作８０８を含む。患者の状態は、例えば、画像（例えば、３ＤのＭＲや３ＤのＣＴ）として、あるいは非画像情報として、あるいはその両方として出力することができる。患者の状態には、関心のある腫瘍や臓器のような患者の解剖学的構造を説明する情報（例えば、画像やテキスト）が含まれる場合があり、また、放射線治療のターゲット（例えば、腫瘍の一部）のようなターゲットを確立するために使用される場合がある。
［０１１４］
フローチャート８００には、患者の状態を利用して、患者内の放射線治療ターゲットを探す操作８１０が含まれる。
フローチャート８００には、患者の状態を利用して、患者内の放射線治療ターゲットを探す操作８１０が含まれる。
［０１１５］
フローチャート８００は、患者の状態を用いて、患者の放射線治療ターゲットをリアルタイムで追跡する操作８１２を含む。例えば、２Ｄの画像のリアルタイムストリームからの連続した画像を使用して、対応する患者の状態を出力し、ある患者の状態から次の患者の状態へとターゲットを追跡することができる。
フローチャート８００は、患者の状態を用いて、患者の放射線治療ターゲットをリアルタイムで追跡する操作８１２を含む。例えば、２Ｄの画像のリアルタイムストリームからの連続した画像を使用して、対応する患者の状態を出力し、ある患者の状態から次の患者の状態へとターゲットを追跡することができる。
［０１１６］
フローチャート８００は、患者の状態に応じて、治療装置（例えば、独立型の治療装置、画像取得装置に結合された装置（例えば、ＭＲ－ｌｉｎａｃ）など）を用いて、放射線治療をターゲットに向ける操作８１４を含む。例えば、操作８１０でターゲットの位置を特定したり、操作８１２で追跡したりして、位置や追跡に応じて放射線治療を行ってもよい。一実施例では、位置情報やトラッキング情報は、ディスプレイデバイスに表示されるユーザインターフェースなどで表示される。
フローチャート８００は、患者の状態に応じて、治療装置（例えば、独立型の治療装置、画像取得装置に結合された装置（例えば、ＭＲ－ｌｉｎａｃ）など）を用いて、放射線治療をターゲットに向ける操作８１４を含む。例えば、操作８１０でターゲットの位置を特定したり、操作８１２で追跡したりして、位置や追跡に応じて放射線治療を行ってもよい。一実施例では、位置情報やトラッキング情報は、ディスプレイデバイスに表示されるユーザインターフェースなどで表示される。
（追記事項）
［０１１７］
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、説明のために示したものであり、限定するものではなく、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。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（element）を含むことができる。しかし、は、図示または説明された要素のみが提供される実施例も考慮している。さらに、本発明者等は、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、または本明細書に図示または説明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、図示または説明されているそれらの要素（またはその１つまたはそれ以上の側面）の任意の組み合わせまたは順列を使用する実施例も考慮している。
［０１１７］
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、説明のために示したものであり、限定するものではなく、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。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（element）を含むことができる。しかし、は、図示または説明された要素のみが提供される実施例も考慮している。さらに、本発明者等は、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、または本明細書に図示または説明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、図示または説明されているそれらの要素（またはその１つまたはそれ以上の側面）の任意の組み合わせまたは順列を使用する実施例も考慮している。
［０１１８］
本開示で言及されているすべての出版物、特許、特許文書は、参照により個別に組み込まれるように、その全体が本開示に組み込まれる。本開示と参照により組み込まれた文書との間で用法が一致しない場合、組み込まれた参照文書の用法は本開示の用法を補足するものとみなされる。
本開示で言及されているすべての出版物、特許、特許文書は、参照により個別に組み込まれるように、その全体が本開示に組み込まれる。本開示と参照により組み込まれた文書との間で用法が一致しない場合、組み込まれた参照文書の用法は本開示の用法を補足するものとみなされる。
［０１１９］
本明細書において、”ａ”、”ａｎ”、”ｔｈｅ”および”ｓｈｅｅｄ”という用語は、本発明の側面の要素を導入する際、またはその実施形態において、特許文献において一般的であるように、”少なくとも１つ”または”１つ以上”の他の例や用法とは無関係に、１つまたは複数の要素を含むように使用される。本明細書では、「または」という用語は、「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が、別段の記載がない限り、「ＡまたはＢ」は「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。
本明細書において、”ａ”、”ａｎ”、”ｔｈｅ”および”ｓｈｅｅｄ”という用語は、本発明の側面の要素を導入する際、またはその実施形態において、特許文献において一般的であるように、”少なくとも１つ”または”１つ以上”の他の例や用法とは無関係に、１つまたは複数の要素を含むように使用される。本明細書では、「または」という用語は、「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が、別段の記載がない限り、「ＡまたはＢ」は「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。
［０１２０］
添付の特許請求の範囲では、”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、以下の請求項では、用語「ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、および「ｈａｖｉｎｇ」は、記載された要素以外に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であることが意図されており、そのような用語（例えば、請求項のこのような用語（例えば、ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、ｈａｖｉｎｇ）の後も、その請求項の範囲内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」等の用語は、単にラベルとして使用されており、その対象物に数値的な要求を課すことを意図したものではない。
添付の特許請求の範囲では、”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、以下の請求項では、用語「ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、および「ｈａｖｉｎｇ」は、記載された要素以外に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であることが意図されており、そのような用語（例えば、請求項のこのような用語（例えば、ｃｏｍｐｌｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、ｈａｖｉｎｇ）の後も、その請求項の範囲内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」等の用語は、単にラベルとして使用されており、その対象物に数値的な要求を課すことを意図したものではない。
［０１２１］
また、本開示は、本明細書のオペレーションを実行するために適応、構成、または操作されるコンピューティングシステムに関する。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。本明細書に図示され、記載された本発明の実施形態におけるオペレーションの実行または実行の順序は、特に指定されない限り、必須ではない。すなわち、オペレーションは、特に指定されない限り、任意の順序で実行されてもよく、本発明の実施形態は、本明細書に開示されているオペレーションよりも追加的または少ない操作を含んでもよい。例えば、特定のオペレーションを別のオペレーションの前、同時、または別のオペレーションの後に実行または実行することは、本発明の側面の範囲内であることが企図される。
また、本開示は、本明細書のオペレーションを実行するために適応、構成、または操作されるコンピューティングシステムに関する。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。本明細書に図示され、記載された本発明の実施形態におけるオペレーションの実行または実行の順序は、特に指定されない限り、必須ではない。すなわち、オペレーションは、特に指定されない限り、任意の順序で実行されてもよく、本発明の実施形態は、本明細書に開示されているオペレーションよりも追加的または少ない操作を含んでもよい。例えば、特定のオペレーションを別のオペレーションの前、同時、または別のオペレーションの後に実行または実行することは、本発明の側面の範囲内であることが企図される。
［０１２２］
上記を考慮すると、本発明のいくつかの目的が達成され、他の有利な結果が得られることが分かるであろう。本発明の側面を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に定義されているように、本発明の側面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。本発明の側面の範囲から逸脱することなく、上記の構成、製品、および方法において様々な変更が可能であるため、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、例示的なものとして解釈されることが意図されており、限定的な意味で解釈されるものではない。
上記を考慮すると、本発明のいくつかの目的が達成され、他の有利な結果が得られることが分かるであろう。本発明の側面を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に定義されているように、本発明の側面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。本発明の側面の範囲から逸脱することなく、上記の構成、製品、および方法において様々な変更が可能であるため、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、例示的なものとして解釈されることが意図されており、限定的な意味で解釈されるものではない。
［０１２３］
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、その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、本開示の範囲を逸脱することなく、特定の状況や材料を本開示の教示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が、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が有する均等物の全範囲も参照する必要がある。
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、その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、本開示の範囲を逸脱することなく、特定の状況や材料を本開示の教示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が、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が有する均等物の全範囲も参照する必要がある。
［０１２４］
また、上記の詳細な説明では、開示を合理化するために、様々な特徴をグループ化してもよい。これは、未請求の開示された特徴がいかなる請求項にも不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、発明的主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない部分にあるかもしれない。したがって、以下の請求項は、それぞれの請求項が別個の実施形態として独立して立っている状態で、ここに詳細な説明に組み込まれる。本発明の範囲は、そのような請求項が権利を有する等価物の完全な範囲とともに、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。
また、上記の詳細な説明では、開示を合理化するために、様々な特徴をグループ化してもよい。これは、未請求の開示された特徴がいかなる請求項にも不可欠であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、発明的主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない部分にあるかもしれない。したがって、以下の請求項は、それぞれの請求項が別個の実施形態として独立して立っている状態で、ここに詳細な説明に組み込まれる。本発明の範囲は、そのような請求項が権利を有する等価物の完全な範囲とともに、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。
［０１２５］
これらの非限定的な実施例は、それぞれ独立していてもよいし、他の実施例の１つまたはそれ以上と様々な順列や組み合わせで組み合わせてもよい。
これらの非限定的な実施例は、それぞれ独立していてもよいし、他の実施例の１つまたはそれ以上と様々な順列や組み合わせで組み合わせてもよい。
［０１２６］
実施例１は、放射線治療中のリアルタイムの患者状態を推定する方法であって、プロセッサを使用して、構築された患者測定値のセットを含む患者データを受信するステップと、構築された患者測定値のセットに基づいて、動き中の患者の予備動きモデルを識別するステップと、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者測定値および対応する潜在的な患者状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して、入力患者測定値と出力患者状態とを関連付ける対応する動きモデルをトレーニングするステップと、プロセッサを使用して、対応する動きモデルを使用して、患者の患者測定値に対応する患者状態を推定するステップを含む方法である。
実施例１は、放射線治療中のリアルタイムの患者状態を推定する方法であって、プロセッサを使用して、構築された患者測定値のセットを含む患者データを受信するステップと、構築された患者測定値のセットに基づいて、動き中の患者の予備動きモデルを識別するステップと、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者測定値および対応する潜在的な患者状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して、入力患者測定値と出力患者状態とを関連付ける対応する動きモデルをトレーニングするステップと、プロセッサを使用して、対応する動きモデルを使用して、患者の患者測定値に対応する患者状態を推定するステップを含む方法である。
［０１２７］
実施例２では、実施例１の主題が、対応する患者の状態が３Ｄの患者画像を含む、ことを含む。
実施例２では、実施例１の主題が、対応する患者の状態が３Ｄの患者画像を含む、ことを含む。
［０１２８］
実施例３では、実施例２の主題が、対応する潜在的な患者の状態は、３Ｄの患者画像の変形を含む、ことを含む。
実施例３では、実施例２の主題が、対応する潜在的な患者の状態は、３Ｄの患者画像の変形を含む、ことを含む。
［０１２９］
実施例４では、実施例３の主題が、変形が、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
実施例４では、実施例３の主題が、変形が、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
［０１３０］
実施例５では、実施例１～４の主題が、患者の測定値が、２ＤのＭＲＩスライス、ＭＲＩのｋ－空間データ、１ＤのＭＲＩナビゲーター、２ＤのＭＲＩ投影、Ｘ線の２Ｄの投影データ、ＰＥＴデータ、または２Ｄの超音波スライスを含む、ことを含む。
実施例５では、実施例１～４の主題が、患者の測定値が、２ＤのＭＲＩスライス、ＭＲＩのｋ－空間データ、１ＤのＭＲＩナビゲーター、２ＤのＭＲＩ投影、Ｘ線の２Ｄの投影データ、ＰＥＴデータ、または２Ｄの超音波スライスを含む、ことを含む。
［０１３１］
実施例６では、実施例１～５の主題が、患者データが４Ｄの画像を含む、ことを含む。
実施例６では、実施例１～５の主題が、患者データが４Ｄの画像を含む、ことを含む。
［０１３２］
実施例７では、実施例６の主題が、４Ｄ画像が、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像である、ことを含む。
実施例７では、実施例６の主題が、４Ｄ画像が、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像である、ことを含む。
［０１３３］
実施例８では、実施例１～７の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータが、４Ｄの画像の２つまたはそれ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
実施例８では、実施例１～７の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータが、４Ｄの画像の２つまたはそれ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
［０１３４］
実施例９では、実施例１～８の主題が、拡張された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、生成的敵対ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを用いること、のうち少なくとも１つを用いて生成されることを含む、ことを含む。
実施例９では、実施例１～８の主題が、拡張された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、生成的敵対ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを用いること、のうち少なくとも１つを用いて生成されることを含む、ことを含む。
［０１３５］
実施例１０では、実施例１～９の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む、ことを含む。
実施例１０では、実施例１～９の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む、ことを含む。
［０１３６］
実施例１１では、実施例１～１０の主題が、患者の測定値に対応する患者の状態を推定することは、対応する動きモデルへの入力として患者の測定値を受信することを含み、入力は、２Ｄ画像のリアルタイムストリームを含む、ことを含む。
実施例１１では、実施例１～１０の主題が、患者の測定値に対応する患者の状態を推定することは、対応する動きモデルへの入力として患者の測定値を受信することを含み、入力は、２Ｄ画像のリアルタイムストリームを含む、ことを含む。
［０１３７］
実施例１２では、実施例１１の主題が、２Ｄの画像のリアルタイムストリームは、立体ｋＶ画像または２ＤのＭＲスライス画像のペアを含む、ことを含む。
実施例１２では、実施例１１の主題が、２Ｄの画像のリアルタイムストリームは、立体ｋＶ画像または２ＤのＭＲスライス画像のペアを含む、ことを含む。
［０１３８］
実施例１３では、実施例１～１２の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力することを含む。
実施例１３では、実施例１～１２の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力することを含む。
［０１３９］
実施例１４では、実施例１～１３の主題が、患者の状態が非画像情報を含む、ことを含む。
実施例１４では、実施例１～１３の主題が、患者の状態が非画像情報を含む、ことを含む。
［０１４０］
実施例１５では、実施例１～１４の主題が、放射線治療の前に取得された４Ｄのデータセットに基づいて予備動きモデルを生成することを含む。
実施例１５では、実施例１～１４の主題が、放射線治療の前に取得された４Ｄのデータセットに基づいて予備動きモデルを生成することを含む。
［０１４１］
実施例１６では、実施例１～１５の主題が、２Ｄの入力画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、構築された患者測定値を生成することを含む。
実施例１６では、実施例１～１５の主題が、２Ｄの入力画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、構築された患者測定値を生成することを含む。
［０１４２］
実施例１７では、実施例１～１６の主題が、構築された患者測定値を生成することが、２Ｄの入力画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
実施例１７では、実施例１～１６の主題が、構築された患者測定値を生成することが、２Ｄの入力画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
［０１４３］
実施例１８では、実施例１～１７の主題が、構築された患者測定値を生成することが、２Ｄの入力画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む、ことを含む。
実施例１８では、実施例１～１７の主題が、構築された患者測定値を生成することが、２Ｄの入力画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む、ことを含む。
［０１４４］
実施例１９では、実施例１～１８の主題が、構築された患者測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む、ことを含む。
実施例１９では、実施例１～１８の主題が、構築された患者測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む、ことを含む。
［０１４５］
実施例２０は、放射線治療中の患者の状態を推定するためのシステムであり、メモリに結合されたプロセッサと、プロセッサによって実行されるとプロセッサに以下の操作を行わせる命令を含むメモリと、を備え、操作は、構築された患者測定値のセットを含む患者データを受信するステップと、構築された患者測定値のセットに基づいて、動き中の患者の予備動きモデルを特定するステップと、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して、入力の患者の測定値を出力の患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、対応動きモデルを使用して、患者の患者測定値に対応する患者状態を推定するステップとを含む。
実施例２０は、放射線治療中の患者の状態を推定するためのシステムであり、メモリに結合されたプロセッサと、プロセッサによって実行されるとプロセッサに以下の操作を行わせる命令を含むメモリと、を備え、操作は、構築された患者測定値のセットを含む患者データを受信するステップと、構築された患者測定値のセットに基づいて、動き中の患者の予備動きモデルを特定するステップと、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して、入力の患者の測定値を出力の患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、対応動きモデルを使用して、患者の患者測定値に対応する患者状態を推定するステップとを含む。
［０１４６］
実施例２１は、磁気共鳴リニアック（ＭＲ－Ｌｉｎａｃ）を用いた放射線治療中にリアルタイムの患者状態を推定する方法であって、方法は、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、入力の患者の測定値と出力の患者の状態とを関連付ける対応動きモデルを学習するステップと、画像取得装置から２ＤのＭＲ画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、プロセッサを使用して、対応する動きモデルを使用して、２ＤのＭＲ画像のリアルタイムストリームの画像に対応する患者の状態を推定するステップと、画像取得装置に結合された治療装置を使用して、患者の状態に応じてターゲットに放射線治療を指示するステップと、を含む。
実施例２１は、磁気共鳴リニアック（ＭＲ－Ｌｉｎａｃ）を用いた放射線治療中にリアルタイムの患者状態を推定する方法であって、方法は、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、入力の患者の測定値と出力の患者の状態とを関連付ける対応動きモデルを学習するステップと、画像取得装置から２ＤのＭＲ画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、プロセッサを使用して、対応する動きモデルを使用して、２ＤのＭＲ画像のリアルタイムストリームの画像に対応する患者の状態を推定するステップと、画像取得装置に結合された治療装置を使用して、患者の状態に応じてターゲットに放射線治療を指示するステップと、を含む。
［０１４７］
実施例２２では、実施例２１の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値は、３Ｄ患者画像の変形を含み、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
実施例２２では、実施例２１の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値は、３Ｄ患者画像の変形を含み、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
［０１４８］
実施例２３では、実施例２１～２２の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が４Ｄの画像から生成されることを含み、４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像を含む、ことを含む。
実施例２３では、実施例２１～２２の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が４Ｄの画像から生成されることを含み、４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像を含む、ことを含む。
［０１４９］
実施例２４では、実施例２１～２３の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
実施例２４では、実施例２１～２３の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
［０１５０］
実施例２５では、実施例２１～２４の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、生成的敵対的ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを使用して生成されることを含む。
実施例２５では、実施例２１～２４の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、生成的敵対的ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを使用して生成されることを含む。
［０１５１］
実施例２６では、実施例２１～２５の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む。
実施例２６では、実施例２１～２５の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む。
［０１５２］
実施例２７では、実施例２１～２６の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力する、ことを含む。
実施例２７では、実施例２１～２６の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力する、ことを含む。
［０１５３］
実施例２８では、実施例２１～２７の主題が、２Ｄの入力画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することを含む。
実施例２８では、実施例２１～２７の主題が、２Ｄの入力画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することを含む。
［０１５４］
実施例２９では、実施例２１～２８の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
実施例２９では、実施例２１～２８の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
［０１５５］
実施例３０では、実施例２１～２９の主題が、拡大された潜在的患者測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む、ことを含む。
実施例３０では、実施例２１～２９の主題が、拡大された潜在的患者測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む、ことを含む。
［０１５６］
実施例３１では、実施例２１～３０の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力の画像と２Ｄの基準の画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む、ことを含む。
実施例３１では、実施例２１～３０の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力の画像と２Ｄの基準の画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む、ことを含む。
［０１５７］
実施例３２は、リアルタイムターゲット定位データを生成する方法であって、この方法は、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して、入力患者の測定値を出力患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、画像取得デバイスから２Ｄの画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、プロセッサを使用して、対応動きモデルを使用して、２Ｄの画像のリアルタイムストリームの画像に対応する患者の状態を推定するステップと、患者の状態を使用して、患者内の放射線治療ターゲットの位置を特定するステップと、放射線治療ターゲットの位置を表示デバイス上に出力するステップとを含む。
実施例３２は、リアルタイムターゲット定位データを生成する方法であって、この方法は、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して、入力患者の測定値を出力患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、画像取得デバイスから２Ｄの画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、プロセッサを使用して、対応動きモデルを使用して、２Ｄの画像のリアルタイムストリームの画像に対応する患者の状態を推定するステップと、患者の状態を使用して、患者内の放射線治療ターゲットの位置を特定するステップと、放射線治療ターゲットの位置を表示デバイス上に出力するステップとを含む。
［０１５８］
実施例３３では、実施例３２の主題が、２Ｄの画像のリアルタイムストリームが、立体ｋＶ画像または２ＤのＭＲスライス画像のペアを含む、ことを含む。
実施例３３では、実施例３２の主題が、２Ｄの画像のリアルタイムストリームが、立体ｋＶ画像または２ＤのＭＲスライス画像のペアを含む、ことを含む。
［０１５９］
実施例３４では、実施例３２～３３の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの患者の画像の変形を含み、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
実施例３４では、実施例３２～３３の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの患者の画像の変形を含み、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
［０１６０］
実施例３５では、実施例３２～３４の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が４Ｄの画像から生成されることを含み、４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像を含む、ことを含む。
実施例３５では、実施例３２～３４の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が４Ｄの画像から生成されることを含み、４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像を含む、ことを含む。
［０１６１］
実施例３６では、実施例３２～３５の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
実施例３６では、実施例３２～３５の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
［０１６２］
実施例３７では、実施例３２～３６の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影の画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを用いること、の少なくとも１つを用いて生成される、ことを含む。
実施例３７では、実施例３２～３６の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影の画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを用いること、の少なくとも１つを用いて生成される、ことを含む。
［０１６３］
実施例３８では、実施例３２～３７の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む。
実施例３８では、実施例３２～３７の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む。
［０１６４］
実施例３９では、実施例３２～３８の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力する、ことを含む。
実施例３９では、実施例３２～３８の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力する、ことを含む。
［０１６５］
実施例４０では、実施例３２～３９の主題が、２Ｄの入力の画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することを含む。
実施例４０では、実施例３２～３９の主題が、２Ｄの入力の画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することを含む。
［０１６６］
実施例４１では、実施例３２～４０の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、２Ｄの入力の画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
実施例４１では、実施例３２～４０の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、２Ｄの入力の画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
［０１６７］
実施例４２では、実施例３２～４１の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む。
実施例４２では、実施例３２～４１の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む。
［０１６８］
実施例４３では、実施例３２？４２の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力の画像と２Ｄの基準の画像との間の２Ｄオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む。
実施例４３では、実施例３２？４２の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力の画像と２Ｄの基準の画像との間の２Ｄオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む。
［０１６９］
実施例４４は、ターゲットをリアルタイムで追跡するための方法であり、この方法は、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して入力患者の測定値を出力患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、画像取得デバイスから２Ｄの画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、プロセッサを使用して、対応動きモデルを使用して、２Ｄの画像のリアルタイムストリーム内の画像に対応する患者の状態を推定するステップと、患者の状態を使用して、患者の放射線治療ターゲットをリアルタイムで追跡するステップと、表示デバイスに表示するために、放射線治療ターゲットの追跡情報を出力するステップとを含む。
実施例４４は、ターゲットをリアルタイムで追跡するための方法であり、この方法は、予備動きモデルを使用して、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態の辞書を生成するステップと、機械学習技術を使用して、辞書を使用して入力患者の測定値を出力患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、画像取得デバイスから２Ｄの画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、プロセッサを使用して、対応動きモデルを使用して、２Ｄの画像のリアルタイムストリーム内の画像に対応する患者の状態を推定するステップと、患者の状態を使用して、患者の放射線治療ターゲットをリアルタイムで追跡するステップと、表示デバイスに表示するために、放射線治療ターゲットの追跡情報を出力するステップとを含む。
［０１７０］
実施例４５では、実施例４４の主題が、２Ｄの画像のリアルタイムストリームが、立体ｋＶ画像または２ＤのＭＲスライス画像のペアを含む、ことを含む。
実施例４５では、実施例４４の主題が、２Ｄの画像のリアルタイムストリームが、立体ｋＶ画像または２ＤのＭＲスライス画像のペアを含む、ことを含む。
［０１７１］
実施例４６では、実施例４４～４５の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの患者の画像の変形を含み、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
実施例４６では、実施例４４～４５の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの患者の画像の変形を含み、変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む、ことを含む。
［０１７２］
実施例４７では、実施例４４～４６の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が４Ｄの画像から生成されることを含み、４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４Ｄ ＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像を含む、ことを含む。
実施例４７では、実施例４４～４６の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が４Ｄの画像から生成されることを含み、４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４Ｄ ＰＥＴ、または４Ｄ超音波画像を含む、ことを含む。
［０１７３］
実施例４８では、実施例４４～４７の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つまたはそれ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
実施例４８では、実施例４４～４７の主題が、対応動きモデルが、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、１つまたはそれ以上のパラメータは、４Ｄの画像の２つまたはそれ以上の位相と基準の位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を低減することによって決定される、ことを含む。
［０１７４］
実施例４９では、実施例４４～４８の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影の画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影の画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを用いて生成されることを含む。
実施例４９では、実施例４４～４８の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値が２Ｄの投影の画像を含み、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影の画像を生成すること、モンテカルロ技法を用いて３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレートすること、コラプストコーンコンボリューション技法を用いること、重ね合わせとコンボリューション技法を用いること、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを用いて生成されることを含む。
［０１７５］
実施例５０では、実施例４４～４９の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む。
実施例５０では、実施例４４～４９の主題が、対応動きモデルが、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成されることを含む。
［０１７６］
実施例５１では、実施例４４～５０の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄ画像として出力することを含む。
実施例５１では、実施例４４～５０の主題が、患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄ画像として出力することを含む。
［０１７７］
実施例５２では、実施例４４～５１の主題が、２Ｄの入力の画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することを含む。
実施例５２では、実施例４４～５１の主題が、２Ｄの入力の画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することによって、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することを含む。
［０１７８］
実施例５３では、実施例４４～５２の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
実施例５３では、実施例４４～５２の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像の主成分分析（ＰＣＡ）分析を実行することを含む、ことを含む。
［０１７９］
実施例５４では、実施例４４～５３の主題が、拡大された潜在的患者測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む。
実施例５４では、実施例４４～５３の主題が、拡大された潜在的患者測定値を生成することは、２Ｄの入力の画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して２ＤのＤＶＦを計算することとを含む。
［０１８０］
実施例５５では、実施例４４～５４の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力の画像と２Ｄの基準の画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む。
実施例５５では、実施例４４～５４の主題が、拡大された潜在的な患者の測定値を生成することが、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、２Ｄの入力の画像と２Ｄの基準の画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定して、２ＤのＤＶＦを計算することを含む。
［０１８１］
実施例５６は、処理回路によって実行されると、処理回路に実施例１～５５のいずれかを実施するための操作を行わせる命令を含む、少なくとも１つの機械読取可能な媒体である。
実施例５６は、処理回路によって実行されると、処理回路に実施例１～５５のいずれかを実施するための操作を行わせる命令を含む、少なくとも１つの機械読取可能な媒体である。
［０１８２］
実施例５７は、実施例１～５５のいずれかを実施する手段を備えた装置である。
実施例５７は、実施例１～５５のいずれかを実施する手段を備えた装置である。
［０１８３］
実施例５８は、実施例１～５５のいずれかを実施するシステムである。
実施例５８は、実施例１～５５のいずれかを実施するシステムである。
［０１８４］
実施例５９は、実施例１～５５のいずれかを実施する方法である。
実施例５９は、実施例１～５５のいずれかを実施する方法である。
［０１８５］
本明細書に記載されている方法例は、少なくとも部分的には機械またはコンピュータで実施することができる。いくつかの実施例では、上記の実施例で説明した方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令でコード化されたコンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含むことができる。このような方法の実装には、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高レベル言語コードのようなコードが含まれ得る。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読な命令を含み得る。このコードは、コンピュータプログラム製品の一部を構成することができる。更に、一実施例では、コードは、実行中または他の時などに、１つまたはそれ以上の揮発性、非一過性、または不揮発性の有形コンピュータ可読媒体にタンジブルに格納され得る。これらの有形コンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード、メモリスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）などを含むが、これらに限定されるものではない。
本明細書に記載されている方法例は、少なくとも部分的には機械またはコンピュータで実施することができる。いくつかの実施例では、上記の実施例で説明した方法を実行するように電子デバイスを構成するように動作可能な命令でコード化されたコンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含むことができる。このような方法の実装には、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高レベル言語コードのようなコードが含まれ得る。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読な命令を含み得る。このコードは、コンピュータプログラム製品の一部を構成することができる。更に、一実施例では、コードは、実行中または他の時などに、１つまたはそれ以上の揮発性、非一過性、または不揮発性の有形コンピュータ可読媒体にタンジブルに格納され得る。これらの有形コンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード、メモリスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）などを含むが、これらに限定されるものではない。
Claims (20)
- 磁気共鳴リニアック（ＭＲ－Ｌｉｎａｃ）を用いた放射線治療中にリアルタイムで治療中の患者の状態を推定する方法であって、
前記方法は、
プロセッサが、患者データから作成された予備動きモデルを使用し、かつ、最初の実際の患者の測定値と対応する患者の状態とに基づいて、シミュレートされた、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態とのセットを含む辞書を生成するステップと、
前記プロセッサが、機械学習技術を使用して、前記辞書を使用して入力の患者の測定値を出力の患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、
前記プロセッサが、画像取得装置から画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記対応動きモデルを使用して前記画像のリアルタイムストリームに対応する前記治療中の患者の状態を推定するステップと
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、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの患者画像の変形を含み、
前記変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）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、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値は、４Ｄの画像から生成され、
前記４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄの超音波画像である
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記対応動きモデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、
前記１つまたはそれ以上のパラメータは、前記対応動きモデルのサイクルにおける４Ｄの画像の患者の状態の２つまたはそれ以上の位相と、前記対応動きモデルのサイクルにおける基準位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を減らすことにより決定される
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影画像を生成すること、モンテカルロ技法を使用して３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレーションすること、またはコンボリューション技法を使用することのうち少なくとも１つを使用して生成される２Ｄの投影画像を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１記載の方法において、
前記対応動きモデルは、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰ツリー、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを使用して生成される
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、
前記プロセッサが、前記治療中の患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力するステップ
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、
前記プロセッサが、２Ｄの入力画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算することにより、前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値を生成するステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項８記載の方法において、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値を生成することは、前記２Ｄの入力画像の主成分分析（ＰＣＡ）を実行することを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項９記載の方法において、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値を生成することは、２Ｄの入力画像を基準の２Ｄの画像にレジストレーションすることと、変形可能な画像レジストレーション技術を使用して前記２ＤのＤＶＦを計算することと、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を使用して、前記２Ｄの入力画像と２Ｄの基準画像との間の２Ｄのオプティカルフローを推定し、前記２ＤのＤＶＦを計算することとを含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法において、
前記画像のリアルタイムストリームには、２ＤのＭＲ画像、低解像度の３ＤのＭＲ画像、または１Ｄのナビゲーターが含まれる
ことを特徴とする方法。 - 磁気共鳴リニアック（ＭＲ－ＬＩＮＡＣ）を用いて、放射線治療中に、治療中の患者のターゲットをリアルタイムで追跡する方法であって、
前記方法は、
プロセッサが、患者データから作成された予備動きモデルを使用し、かつ、最初の実際の患者の測定値と対応する患者の状態とに基づいて、シミュレートされた、拡張された潜在的な患者の測定値と対応する潜在的な患者の状態とのセットを含む辞書を生成するステップと、
前記プロセッサが、機械学習技術を使用して、前記辞書を使用して入力の患者の測定値を出力の患者の状態に関連付ける対応動きモデルをトレーニングするステップと、
前記プロセッサが、画像取得装置から画像のリアルタイムストリームを受信するステップと、
前記プロセッサが、前記対応動きモデルを使用して、前記画像のリアルタイムストリームにおける画像に対応する前記治療中の患者の状態を推定するステップと、
前記プロセッサが、前記治療中の患者の状態を使用して、リアルタイムで前記治療中の患者の放射線治療のターゲットの位置を追跡するステップと、
前記プロセッサが、前記治療中の患者の放射線治療のターゲットに対する追跡情報を表示装置に表示するために出力するステップと
を有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２記載の方法において、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの患者画像の変形を含み、前記変形は、変形可能なレジストレーションアルゴリズムを使用して計算された変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２記載の方法において、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値は、４Ｄの画像から生成され、前記４Ｄの画像は、４ＤのＣＴ、４ＤのＣＢＣＴ、４ＤのＭＲＩ、４ＤのＰＥＴ、または４Ｄの超音波画像を含む
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２記載の方法において、
前記対応動きモデルは、１つまたはそれ以上のパラメータの関数としての変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を含み、
前記１つまたはそれ以上のパラメータは、前記対応動きモデルのサイクルにおける４Ｄの画像の患者の状態の２つまたはそれ以上の位相と、前記対応動きモデルのサイクルにおける基準位相との間で計算された予備ＤＶＦの次元を減らすことにより決定される
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２記載の方法において、
前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値は、３Ｄの画像から２Ｄのスライスを抽出すること、３Ｄの画像を介して光線追跡して２Ｄの投影画像を生成すること、モンテカルロ技法を使用して３Ｄの画像とのＸ線相互作用をシミュレーションすること、またはコンボリューション技法を使用することのうち少なくとも１つを使用して生成される２Ｄの投影画像を含む
ことを特徴とする。 - 請求項１２記載の方法において、
前記対応動きモデルは、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、多項式回帰、回帰木、カーネル密度推定、サポートベクトル回帰アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、または回帰型ニューラルネットワークを用いて生成される
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２記載の方法において、
前記方法は、
前記プロセッサが、前記治療中の患者の状態を、組織のコントラストを示す２つまたはそれ以上のＭＲライクの３Ｄの画像として出力するステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２記載の方法において、
前記方法は、
前記プロセッサが、２Ｄの入力画像上で２Ｄの変形ベクトルフィールド（ＤＶＦ）を計算し、前記２Ｄの入力画像の主成分分析（ＰＣＡ）を実行することにより、前記シミュレートされた拡張された潜在的な患者の測定値を生成するステップ
を更に有する
ことを特徴とする方法。 - 請求項１２乃至１９のいずれか１項に記載の方法において、
前記画像のリアルタイムストリームには、２ＤのＭＲ画像、低解像度の３ＤのＭＲ画像、または１Ｄのナビゲーターが含まれる
ことを特徴とする方法。
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