JP7474259B2 - 少なくとも１つの治療計画を最適化するための方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータシステム - Google Patents

Description

本発明は、いくつかの放射線セットを含む線量計画作成のためのシステム及び方法に関する。

放射線治療では、様々なタイプの放射線と様々なモダリティを使用することがあり、これらは様々な特性を有し、様々なコストがかかる。いくつかのモダリティは、特定の治療形態に関して他のモダリティよりも効果的な場合があるが、同時により費用がかかるか、又は制限のあるリソースの使用を必要とする場合がある。

１人の特定の患者に対して、及び、同じリソースのセットを必要とする患者のグループに対して、利用可能な制限のあるリソースを可能な限り最良の様態で使用することは常に課題である。一例は、リソース、特に陽子送達システムが最も費用効果の高い様態で用いられ、可能な限り最良の結果が得られるように、光子線治療と陽子線治療をどのように組み合わせるかである。

今日最も一般的に使用されているタイプの放射線療法は、十分に確立された光子線治療であり、ほとんどの設備にはこのためのリソースがある。通常は陽子又は炭素イオンを使用するイオン治療は、より正確な治療を可能にし、したがって、品質の観点からしばしば好ましい。同時に、これは現時点で遥かに費用がかかり、したがって、より希少な機器を必要とする。１人の患者に異なるタイプの放射線を組み合わせて使用することが可能である。放射線療法は、普通はいくつかのフラクションで、例えば、１日１回、患者に送達される。多くの患者は、少なくともいくつかのフラクションをイオン治療として受け、残りを光子線治療として受けることから恩恵を受けるであろう。利用可能性が限られているため、イオン治療は、それが最もプラスの効果を発揮できる場合に及びその範囲で用いられるべきである。

欧州特許出願ＥＰ２９９９５１７は、最初に、場合によっては異なるモダリティを使用する、いくつかの計画を最適化し、次いで、リソースの制約に従って可能な限り最良の計画品質を提供する計画の組み合わせを選択することによる、複数の患者のための治療計画の最適化を説明している。

Ｕｎｋｅｌｂａｃｈ ｅｔ ａｌ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｐｒｏｔｏｎ－ｐｈｏｔｏｎ ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ，Ｒａｄｉｏｔｈｅｒ Ｏｎｃｏｌ １２８（１）：１３３－１３８，２０１８は、単一モダリティ治療と比較して計画品質を改善するために事前に決定されたモダリティ間の重み付けを使用する、デュアルモダリティ治療の最適化を説明している。

本発明の目的は、可能な限り最も効率的にリソースを使用する、放射線治療計画作成を可能にすることである。

本発明は、少なくとも第１及び第２の放射線セットを使用する少なくとも第１の治療計画を最適化するための治療計画最適化方法であって、第１の放射線セットは第１の患者に送達されることになり、第２の放射線セットは第１の患者又は第２の患者に送達されることになる、方法に関する。第１及び第２の放射線セットは、それぞれ第１及び第２のリソースのセットを必要とし、最適化は、第１及び第２のリソースのセットに関連する最適化関数を含む最適化問題を使用して行われる。

結果は、少なくとも第１及び第２の放射線セットを使用する１人の患者のための１つの治療計画、それぞれ１つの放射線セットを使用する第１及び第２の患者のための第１及び第２の治療計画、又は各治療計画が１つよりも多い放射線セットを使用し得る第１及び第２の患者のための第１及び第２の治療計画、又は各治療計画が１つ又は複数の放射線セットを使用する任意の数の患者の各々につき１つの治療計画であり得る。１人よりも多い患者の計画を作成するとき、最適化問題は、最適化問題の目的関数及び／又は制約に複数の患者のリソース要件と計画品質の組み合わせを考慮に入れることによって、複数の患者の計画を一緒に最適化するように設計される。

放射線セットは、ＤＩＣＯＭ規格により、放射線の集合体（例えば、外部ビーム放射線療法のビーム又は小線源療法のカテーテル）として定義される。放射線セットは、１回又は複数回適用されることになる、放射線治療フラクション又は放射線治療フラクションの一部を定義する。通常、各放射線セットは、治療を送達するための特定のリソースのセットを必要とする。異なる放射線セットのためのリソースは、より多くの又はより少ない費用がかかる場合があり、より多く又はより少なく利用可能であり得る。放射線治療は、普通はいくつかのフラクションに分割され、異なるフラクションのための異なる放射線セットを用いること、いくつかのフラクションに他のフラクションよりも多くのビーム角を含めることが可能である。異なる放射線セットを使用する別の一般的な理由は、異なる治療技術又はモダリティが組み合わされるときである。異なる放射線セットは、例えば、陽子線と光子線、又は強度変調回転放射線療法（ＶＭＡＴ）と強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）であり得る。この場合、放射線セットは、同じ治療フラクション中に送達され得る。これらの及び他の可能な組み合わせを、発明を実施するための形態でより詳細に説明する。

一緒に用いられ得る治療技術又はモダリティの例としては、ＶＭＡＴ、静的マルチリーフコリメータ型ＩＭＲＴ（ＳＭＬＣ）、動的マルチリーフコリメータ型ＩＭＲＴ（ＤＭＬＣ）、トモセラピー、陽子、ヘリウムイオン、炭素イオン、他のイオンのアクティブスキャニング、小線源療法、イオンの受動散乱法及び均一走査法が挙げられる。

本発明に係る方法は、最良の全体的効果、典型的にはリソース利用と計画品質との最適なバランスを達成するべく、患者のグループ間で利用可能なリソースを分配するために用いられ得る。これは、１つ以上の治療計画の最適化にリソース要件を既に考慮に入れることによって達成される。例えば、方法は、陽子線治療送達システムなどの制限のあるリソースの可能な限り最良の使用を決定するために用いられ得る。この場合、方法は、異なる患者へのリソースの分配を最適化するために用いられ得る。好ましい実施形態において、本発明に係る全体的な最適化は、最大の利点をもたらすことになる患者間のリソースの分配を目指すために用いられ得る。さらなるステップにおいて、この患者に割り当てられたリソースを考慮して、個々の治療計画が患者ごとに最適化され得る。

本発明の別の可能な用途は、患者に送達される異なるフラクションが、異なる放射線セット、例えば、より多くのビームを有する第１のセットとより少ないビームを有する第２のセットを使用するときに、費用効果の高い様態で可能な限り最良の効果を達成するために、いくつのフラクションが第１のセットを使用するべきか、及び、いくつのフラクションが第２のセットを使用するべきかを決定することである。

好ましい実施形態において、最適化問題は、第１及び第２のリソースのセットのうちの少なくとも１つの使用を制限するように構成された少なくとも１つの最適化関数をさらに含む。当該技術分野で一般的であるように、各最適化関数は制約として表すことができ、結果として得られる計画によって達成されなければならない目標、又は可能な限り良くなるように最適化されるべきであるが目的関数の他の項と交換される目的関数の項を定義する。最適化問題は、すべての患者のためのすべての計画、１人の患者のための全計画、放射線セットのサブセット、個々の放射線セット、又は放射線セット内の個々のビームに関連する最適化関数を含むこともできる。本発明によれば、リソースは、２つ以上の放射線セットを一緒に考慮する。

最適化問題は、好ましくは、放射線セットのうちの１つによって送達されるべき標的線量に関連する最適化関数を含む。標的線量は、最小、平均、又は中央値の標的線量、或いは標的のボリュームの指定されたフラクションに送達されるべき最小線量として設定され得る。

好ましい実施形態において、最適化問題は、すべての放射線セットにわたって合計送達時間を制限するように構成された少なくとも１つの最適化関数をさらに含む。クリニックのリソースに応じて、ビームセットの送達時間又はコストが最適化に含まれるときに、異なる治療マシンの利用可能なタイムスロットを最適化に既に考慮に入れることができる。

第１の放射線セットは、例えば光子線セットであり、第２の放射線セットは、陽子又は炭素イオン線セットなどのイオン線セットであり得る。代替的に、第１及び第２の放射線セットは、２つの異なるタイプのイオン線セット、又は任意の所望の組み合わせであり得る。

複数の患者の計画を一緒に最適化する場合、最適化問題は、好ましくは、目的関数及び／又は制約に複数の患者のリソース要件と計画品質を考慮に入れることによって、複数の患者の計画を一緒に最適化するように設計される。

最適化問題が、放射線セットのうちの１つを優先するように構成された少なくとも１つの最適化関数を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。これは、あまり利用可能でない放射線セットのオーバーローディングを回避するために、放射線セットのうちの１つが他の放射線セットよりも容易に利用できるときに適切に用いられる。

最適化問題は、計画品質に関する異なるモダリティを優先することができる関数を含み得る。このような関数は、頑健な最適化関数を使用して明示的に、又は計画の頑健性の何らかの代理、及び／又は入射線量、遠位減衰、及び半影などの標的外の線量によって暗黙的に、計画の頑健性と関連付けることもできる。

ある計画を別の計画に切り替えることのプラス又はマイナスの効果を予測するためのモデルが存在する。これらのモデルは、特定の種類のフラクションを別の種類のフラクションに置き換えることの効果、すなわち、例えば、より少ないビームセットの使用と比較したより多くのビームの効果、又は光子線の使用と比較した代替の陽子線の効果を測るために用いることができる。このようなモデルは、例えば、特定の患者について陽子線の追加フラクションを含めることのコストと利点を計算するために用いることができる。

本発明に係るコストは、いくつかの異なるパラメータ、例えば、以下のうちの１つ又は複数に基づいて決定され得る：
・実際の金銭的コスト、
・機器の利用可能性、
・対応できる人員の作業負荷、又は
・治療を受けない他の患者への不利益。

本発明はまた、プロセッサで動作するときにプロセッサに上記実施形態のいずれかに係る方法を実行させる、好ましくは一時的でない記憶媒体に記憶されたコンピュータ可読コード手段を備えるコンピュータプログラム製品に関する。

プロセッサと、データメモリと、プログラムメモリとを備え、プログラムメモリが、放射線治療計画作成を制御するべくプロセッサ内で動作するように構成された上記に係るコンピュータプログラム製品を備える、コンピュータシステム。

本発明を、例として添付図を参照して以下でより詳細に説明する。

本発明に従って用いられ得る方法の第１の実施形態の流れ図である。 本発明に従って用いられ得る方法の第２の実施形態の流れ図である。 本発明に係る方法を実行することができるコンピュータシステムの概要である。

一般に、治療計画の最適化は、１つ以上の目的関数と１つ以上の制約を含み得る最適化問題を定義することを含む。目的関数は、可能な限り良くなるように最適化されるべき変数を定義する。制約は、超えてはならない絶対的な制限、例えば、標的への最小線量又はリスク臓器への最大線量である。

以下では、１人の患者のための複数の放射線セットを用いる最適化について、次いで、１人よりも多い患者のための複数の放射線セットを用いる最適化について、いくつかの例を説明する。目的関数は、例において「ｍｉｎｉｍｉｚｅ」又は「ｍａｘｉｍｉｚｅ」という項で表され、制約は「ｓｕｂｊｅｃｔ ｔｏ」として示される。以下の例のすべてにおいて、最適化問題はまた、従来の最適化目標に関連して、列挙されているもの以外の他の目的関数項及び／又は制約を含み得る。

リソース要件を伴うマルチ放射線セットの最適化の解は、様々な方法で見つけることができ、例えば、可能なリソース割り当てを離散化することができ、選択肢ごとに解を計算することができる。このプロセスを何度も繰り返して、離散化の分解能を徐々に向上させることができる。別の方法は、最適化中にリソース要件を無視し、次いで、例えば、分数の最も近い整数に丸めることによって、最適解を実行可能点に丸めることである。次いで、リソース要件を考慮に入れて、最適化を続行することができる。リソースを最適化の変数として表すことも可能であろう。

最適化問題は、リソースの利用可能性の制約を伴う、患者の結果を最適化する目的関数、又はその逆に、患者に与えられる治療の最小許容品質の制約を伴う、リソースの使用を最適化する目的関数を含み得る。

１人の患者のための異なる治療技術を有する複数の放射線セットを使用する治療の最適化の場合、１つの治療技術が好ましいがその利用可能性は低いことがよくある。

用いられ得る制約の１つのタイプは、治療の最大合計時間ｔ^ｍａｘである。ＶＭＡＴ及びＳＭＬＣ放射線セットを使用する計画の場合、このような制約を伴う考えられる最適化問題は次のようになる

式中、ｆ（ｄ_ＳＭＬＣ，ｄ_ＶＭＡＴ）は、ＳＭＬＣ放射線セットの線量分配ｄ_ＳＭＬＣ及びＶＭＡＴ放射線セットの線量分配ｄ_ＶＭＡＴに関連する目的関数であり、ｔ_ＳＭＬＣ及びｔ_ＶＭＡＴは、それぞれＳＭＬＣ放射線セット及びＶＭＡＴ放射線セットの送達時間である。目的関数は、例えば、放射線セットの個々の線量をスコアリングするか、又は放射線セットの合計線量をスコアリングするか、又はこれらの組み合わせをスコアリングすることができ、すなわち、いくつかの目的関数構成関数ｆ_１、ｆ_２、及びｆ_３について、

さらに、ＳＭＬＣ放射線セットに費やされる最大時間ｔ^ｍａｘ _ＳＭＬＣ、ＶＭＡＴ放射線セットに費やされる最大時間ｔ^ｍａｘ _ＶＭＡＴ、又は各放射線セットに個々に制約を設定することができ、すなわち、

品質保証（ＱＡ）を考慮に入れる場合に、１つの治療技術が好ましいがその利用可能性は低いという別の状況が生じる可能性がある。患者固有のＱＡは、ファントムジオメトリでの計画された治療の送達と、送達された線量の測定及び分析を伴うため、多くの場合、リソース制限がある。ＳＭＬＣ又はＶＭＡＴなどの一部の複雑な治療技術では、ＱＡが必要であると考えられる場合が多く、通常は特別なリソースを必要とする。３Ｄ－ＣＲＴなどのより単純な治療技術では、ＱＡは必要とされない場合があり、或いはＱＡが行われる場合に費用はあまりかからない。複雑な技術では、ＱＡに失敗するリスクも高くなるため、新しい計画が最適化されなければならない。したがって、患者固有のＱＡを必要とする治療技術の利点は、作業負荷と治療マシンの使用に関して、ＱＡのコストと比較検討される必要がある。このようなトレードオフを組み込んだ最適化の定式化の例は、以下のような３次元原体照射法（３ＤＣＲＴ）とＳＭＬＣ放射線セットの同時の最適化であり、

式中、ｘ_{３ＤＣＲＴ}及びｘ_ＳＭＬＣは、それぞれ３ＤＣＲＴ及びＳＭＬＣ放射線セットの最適化変数であり、ｄ_{３ＤＣＲＴ}及びｄ_ＳＭＬＣは、それぞれ３ＤＣＲＴ及びＳＭＬＣ放射線セットの線量分配であり、関数ｇは、最適化変数の現在の構成を考慮して３ＤＣＲＴ及びＳＭＬＣ放射線セットのＱＡに必要なリソースのコストを定量化する関数である。

関連する応用では、計画がＱＡ評価に失敗し、それにより再計画が必要になるリスクが最適化に組み込まれる。このような応用では、ＱＡ失敗のリスクが特定の閾値レベルｂ内に制限される、３ＤＣＲＴ放射線セットとＳＭＬＣ放射線セットの同時の最適化を、次のように定式化することができき、

式中、ｐは、ガンマ分析の合格率を予測し、３ＤＣＲＴとＳＭＬＣを組み合わせた治療がＱＡ評価に失敗する可能性の推定値を計算する関数である。このような最適化関数は、履歴のある治療計画に適用された機械学習によって構築された予測モデルに基づくことができる。

治療技術の組み合わせが用いられる場合、１つのモダリティ又は各モダリティを用いるべきフラクションの数に制約を課すことができる。これは、検討中の患者のタイプに特定の技術をどれだけ用いることができるかについての規制が存在する状況に適している可能性がある。例えば、光子線治療と炭素線治療を組み合わせた、合計ｎ_ｆフラクションで送達される治療は、最大で特定の数ｎ_ｃの炭素フラクションを用いることができ、一方、光子フラクションの数ｎ_ｐｈはｎ_ｆ－ｎ_ｃに等しくなるように、すなわち、ｎ_ｐｈ＋ｎ_ｃ＝ｎ_ｆに制限されるという制約が課される場合がある。この場合、最適化問題は、以下のように設定され得る：

炭素フラクションの数ｎ_ｃ及び光子フラクションの数ｎ_ｐｈは、それぞれ、この最適化問題の変数であり、例えばフラクションの数に依存する放射線に敏感な臓器への線量にペナルティを課すために、同様に目的関数に用いることができる。このような関数の例は、以下の通りであり、

式中、

は、臓器に対する光子の最大許容フラクション線量である。すなわち、放射線感受性の高い臓器のボクセルのセットＯＡＲ内の各ボクセルｉについて、合計線量が最大許容フラクション線量×フラクションの数よりも大きい場合に、二次ペナルティが存在する。

式（１）、（３）、及び（６）の組み合わせ、すなわち、１フラクションあたりの時間の制約と、フラクションの数の制約との両方を、最適化問題に用いることができる。

異なるタイプのイオンを用いる２つのモダリティが組み合わされる場合、各タイプのイオンの使用は、各モダリティをどのくらい用いることができるかに制限を設けて最適化され得る。

前述のように、治療モダリティの一般的な組み合わせは、光子線治療と陽子線治療である。陽子線治療送達システムは、光子線送達システムほど一般的ではないため、制限のあるリソースである。同時に、陽子線治療は、多くの場合、光子線治療よりも有利であり、好ましい。１つの解は、いくつかの陽子フラクションを患者に施し、残りのフラクションを光子線治療として施すことである。陽子フラクションの最適な数は、最後のフラクションがまだ或る程度の改善をもたらす数である。

これを達成するために、最適化は、追加の陽子フラクションを施すために、品質の或る尺度を少なくとも最小量だけ改善しなければならないという制約を受ける場合がある。この場合にあてはまる品質の適切な尺度は、正常組織障害発生確率（ＮＴＣＰ）である。これは、以下で説明するように、様々な方法で達成することができる。

例えば、光子フラクションと陽子フラクションの異なるパーティショニング、すなわち、光子フラクションの数と陽子フラクションの数の異なる組み合わせを明示的に解くことができる。一般的なケースでは、これは、各放射線セットで用いられる最初のフラクションの数から開始することを含み、フラクションの最初の数の総和は、治療におけるフラクションの総数である。すべての放射線セットについての放射線セットの最適化が一緒に行われ、品質尺度が評価される。次に、フラクションの最初の数が変更されるが、総和は依然としてフラクションの総数であり、新しい最適化が行われ、品質尺度が評価される。これは、満足のいく品質尺度が達成されるまで、各放射線セットのフラクションの数の異なる組み合わせについて何回も繰り返される。最も満足のいく結果を与える各放射線セットのフラクションの数の組み合わせが選択される。

図１は、デュアル放射線セットにおける、陽子フラクションの最適な数と光子フラクションの最適な数を決定する逐次方法の一実施形態の流れ図である。ステップＳ１１で、陽子フラクションの最初の数ｎ_ｐｒが通常は０に設定され、光子フラクションの最初の数ｎ_ｐｈが設定される。ｎ_ｐｒとｎ_ｐｆの和は、フラクションの総数ｎ_ｆに常に等しくなるはずである。

ステップＳ１２で、両方の放射線セット、すなわち、この例では陽子と光子の放射線セットに一緒に最適化が行われる。ステップＳ１３で、品質尺度が評価される。

ステップＳ１４で、品質尺度に基づいて、フラクションの数の別のセットを評価するべきかどうかが決定される。ｙｅｓの場合、ステップＳ１５に進んで新しいループを形成し、ｎｏの場合、手順は終了する。ステップＳ１５で、陽子フラクションの数ｎ_ｐｒが整数、例えば１だけ増分される。また、光子フラクションの数ｎ_ｐｈが同じ整数だけ減分される。次いで、手順はステップＳ１２に戻る。

ステップＳ１４で、最新の品質尺度が以前の品質尺度と比較して改善されている場合、通常、手順は新しいループへ続く。品質尺度が特定の値を超えて改善されない場合にプロセスが終了するように閾値を設定することができる。代替的に、品質尺度の目標値を設定することができ、品質尺度がその目標値に達するときに手順は終了する。

この方法は、陽子フラクションの数が増加すると通常は計画品質が改善する一方で、光子線治療はあまり費用がかからずより容易に利用できるという洞察に基づいている。したがって、一般に、最も制限のあるリソースのフラクションの数は、０で始まるか、又は各最適化間で特定の量だけ増分される小さい数で始まるべきであり、より利用可能なリソースは、フラクションの総数で始まるか、又は同じ量だけ減分される大きい数で始まるべきである。陽子フラクションの数をさらに増加させても結果的に品質尺度の著しい改善がなくなったときに、プロセスは停止するべきであり、ｎ_ｐｒ及びｎ_ｐｈの現在の値が、ステップＳ１６に示す計画の最適化に用いられるべきである。

図２は、フラクションの極値パーティショニング、例えば、ｎ_ｐｒ＝０陽子フラクション及びｎ_ｐｈ＝ｎ_ｆ光子フラクションによる、ステップＳ２１で始まるデュアル放射線最適化における、陽子フラクションの最適な数と光子フラクションの最適な数を決定する二分探索法を含む代替的な実施形態を示す。ステップＳ２１で、二分探索中の陽子フラクションの数の下限及び上限に対応する２つのさらなる変数Ｌ及びＲが導入される。ステップＳ２２で、ｎ_ｐｒとｎ_ｐｈ及びｎ_ｐｒ＋１とｎ_ｐｈ－１についての計画品質がそれぞれ計算される。ステップＳ２３で、ステップＳ２２で行われた２つの計算間の品質の差が求められ、これは通常、陽子フラクションの数が多いほど、数が少ない場合よりも改善をもたらすことを示す。

ステップＳ２４で、別の最適化が行われるべきかどうかが決定される。ｎｏの場合、手順は終了する。ｙｅｓの場合、ステップＳ２５で、ステップＳ２３で求められた改善の大きさに基づいて、フラクションの数の新しいセットが例えば以下のように決定される。改善が制限を上回る場合、Ｌは、ｎ_ｐｒの現在値に設定され、次いで、ｎ_ｐｒは、数が整数ではない場合は丸められる、ＬとＲの間のポイントに、例えばそれらの間の中間点に増加する。数が制限を下回る場合、Ｒは、ｎ_ｐｒの現在の値に設定され、次いで、ｎ_ｐｒは、数が整数ではない場合は丸められる、ＬとＲの間のポイントに、例えばそれらの間の中間点に減少する。光子フラクションの数ｎ_ｐｈは、ｎ_ｐｒ＋ｎ_ｐｈ＝ｎ_ｆとなるように設定される。ｎｏの場合、手順は終了し、現在のフラクションの数ｎ_ｐｒ及びｎ_ｐｈが、ステップＳ２６に示す計画の最適化に用いられる。

ステップＳ２４で、決定ステップは、有利には、間隔［Ｌ，Ｒ］のサイズに基づくことができる。間隔のサイズが特定の値を下回るとき、手順は終了する。

この問題は、フラクションの異なるパーティショニングに従って所定の光子計画と所定の陽子計画をスケーリングし、結果として生じるおおよその品質改善に基づいて数を選択することによって、概算で解くこともできる。パーティショニングが決定されると、決定されたリソース制限を伴う複数のビームセットの最適化を実行して、計画品質をさらに改善することができる。

品質がより等しく、一方が他方よりも一般に好ましくない２つの治療モダリティが用いられる場合であっても、それらが異なる特性を有することを利用するために、放射線セットの組み合わせの最適化を依然として実行可能であり得る。例えば、一方のモダリティは、患者セットアップの不確実性などの不確実性による影響が少ない場合があるが、他方のモダリティは、より鋭い線量勾配をもたらし、これにより、より正確な治療が可能となる場合がある。

以下では、最適化問題が複数の放射線セットを使用する複数の患者に対してどのように設定され得るかのいくつかの例を説明する。

すべての患者のための完全な最適化問題を、すべての患者の最適化問題と、リソースの全体的な使用に関連するさらなる目的関数又は制約との組み合わせとして設定し、１回の動作で最適化問題全体を解くことが可能であろう。リソースの全体的な使用は、合計のリソースの利用可能性、患者の特定の状況に対する利点、及び前述の品質尺度の形態で考慮に入れることができる。

より単純な全体的な最適化問題は、例えば、或る患者が別の患者よりも追加の陽子フラクションから多くの恩恵を受けることができるという意味で、患者間のリソースの最適な分配を決定するために用いられ得る。その場合、各患者の実際の治療計画は、その患者に割り当てられたモダリティの組み合わせを使用して、後で計算することもできる。制約は、１つの特定の放射線セットに対して、制限のあるリソースで、所与の期間内に特定の数のフラクションのみが利用可能であることであり得る。最適化問題は、これらのフラクションがこの放射線セットから最も恩恵を受ける患者間で最適な様態に分配されるように設定されるべきである。

前述のように、光子フラクションと陽子フラクションの組み合わせがよく用いられ、陽子フラクションが一般により優れているが、より費用もかかり、より希少である。２人以上の患者間で限られた数の陽子フラクションを分配する最良の方法を決定するために、次のような最適化問題を使用して患者の計画を同時に最適化することもでき、式中、ｎは患者の数であり、患者ｉについて、ｆ_ｉは目的関数であり、

は陽子線量であり、

は光子線量であり、ｎ_ｐｒ，ｉは陽子フラクションの数であり、（ｍｅａｎ ｔａｒｇｅｔ ｐｒｏｔｏｎ ｄｏｓｅ）_ｉは、平均標的陽子線量であり、（ｆｒａｃｔｉｏｎ ｓｉｚｅ）_ｉは、フラクションのサイズである：

同様の問題は、制限のあるリソースを表す任意のマシン、モダリティ、オペレータなどについて設定することもできる。制約は、フラクションの数、フラクションのサイズ、及び／又はマシンを利用可能な時間の長さで表すことができる。

利用可能なリソースに制限がない場合であっても、リソースの最適な組み合わせが重要である場合は、リソースを分配する最良の方法を最適化することが依然として有利であり得る。例えば、陽子と光子の同時最適化では、陽子は一般に幾何学的誤差の影響をより受けやすいため、幾何学的誤差に対する頑健性を考慮した場合、陽子フラクションのみを用いることは最適ではない場合がある。その場合、最適化問題は式（６）と同様であるが、ユーザが陽子フラクションの数に上限を定義して、「陽子」の代わりに「炭素」を用いることができる。別の例として、相対的な生物学的有効性と幾何学的不確実性を考慮に入れたイオン種の最適な組み合わせは、決して取るに足らないものではない。

図３は、発明的な方法が実行され得るコンピュータシステムの略図である。コンピュータ３１は、プロセッサ３３、第１及び第２のデータメモリ３４、３５、及びプログラムメモリ３６を備える。好ましくは、キーボード、マウス、ジョイスティック、音声認識手段、又は任意の他の利用可能なユーザ入力手段の形態の、１つ以上のユーザ入力手段３８、３９も存在する。ユーザ入力手段はまた、外部メモリユニットからデータを受信するように構成され得る。

第１のデータメモリ３４は、ｎ_ｆ、ｎ_ｐｒ、ｎ_ｐｈの値、並びに適用可能な閾値及び制限を含む、方法を実行するのに必要なデータを備える。第２のデータメモリ３５は、治療計画が作成される予定の１人以上の現在の患者に関連するデータを保持する。第１のプログラムメモリは、例えば図１又は図２に関連して説明した方法ステップをコンピュータに実行させるように構成されたコンピュータプログラムを保持する。

理解されるように、データメモリ３４、３５とプログラムメモリ３６は、概略的に図示され説明されている。それぞれ１つ以上の異なるタイプのデータを保持するいくつかのデータメモリユニット、又はすべてのデータを適切に構造化された様態で保持する１つのデータメモリが存在してよく、同じことがプログラムメモリにも当てはまる。

Claims (12)

1. 少なくとも第１の放射線セット及び第２の放射線セットを含む少なくとも１つの治療計画を最適化する方法であって、前記第１の放射線セットは第１の患者に送達されることになり、前記第２の放射線セットは前記第１の患者又は第２の患者に送達されることになり、前記第１及び第２の放射線セットは、それぞれ第１及び第２のリソースのセットを必要とし、前記最適化は、前記第１及び第２のリソースのセットに関連する最適化関数を含む最適化問題を使用して行われ、
   前記最適化問題は、少なくとも２人の患者間のリソースの割り当てを最適化するように設計される、方法。
2. 前記最適化問題は、前記第１及び第２のリソースのセットのうちの少なくとも１つの使用を制限するように構成された少なくとも１つの最適化関数をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記最適化問題は、前記第１または第２の放射線セットのうちの１つによって送達されるべき標的線量に関連する最適化関数を含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
4. 前記最適化問題は、すべての放射線セットにわたって合計送達時間を制限するように構成された少なくとも１つの最適化関数をさらに含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記第１の放射線セットは光子線セットであり、前記第２の放射線セットは、陽子線セット又は炭素線セットを含む、イオン線セットである、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記最適化問題は、１人の患者のための治療計画を最適化するように設計される、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記治療計画は、前記第１及び第２の放射線セットを、いくつかのフラクションとして送達することを含み、前記最適化問題は、前記放射線セットのそれぞれについて前記治療計画に含まれる前記フラクションの数を決定するように設計される、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 正常組織障害発生確率（ＮＴＣＰ）を使用して、前記フラクションの数で達成されることになる結果としての計画品質に基づいて、前記計画に含まれる前記第１の放射線セットのフラクションの数を決定するステップを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記最適化問題は、目的関数及び／又は制約に複数の患者のリソース要件と計画品質を考慮に入れて、複数の患者の計画を一緒に最適化するように設計される、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記最適化問題は、放射線セットのうちの１つを優先するように構成された少なくとも１つの最適化関数を含む、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
11. プロセッサで動作するときに前記プロセッサに請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法を実行させる、一時的でない記憶媒体に記憶されたコンピュータ可読コード手段を備えるコンピュータプログラム製品。
12. プロセッサ（３３）と、少なくとも１つのデータメモリ（３４、３５）と、プログラムメモリ（３６）とを備え、前記プログラムメモリが、放射線治療計画作成を制御するべく前記プロセッサ内で動作するように構成された請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品を備える、コンピュータシステム（３１）。

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