KR20160044459A - 다목적 방사선 치료 선택 시스템 및 방법 - Google Patents

다목적 방사선 치료 선택 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템은 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성을 수신하고 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스를 검색하여 적어도 하나의 특성에 기초하여 데이터베이스로부터 하나 이상의 매칭 계획을 식별하도록 구성된 컴포넌트들을 포함한다. 식별된 매칭 치료 계획들에 대응하는 파라미터들이 환자 치료 계획의 작성을 도모하는데 이용될 수 있다.

Description

다목적 방사선 치료 선택 시스템 및 방법{MULTI-OBJECTIVE RADIATION THERAPY SELECTION SYSTEM AND METHOD}
관련 출원에 관한 상호 참조
본 출원은 이하의 출원들: 미국 가출원 제61/837,754호(출원일: 2013년 6월 21일); 및 미국 가출원 제61/877,291호(출원일: 2013년 9월 13일)에 대한 우선권을 주장하며, 이들 각각은 그들의 전문이 참고로 편입된다.
기술분야
본 출원은 일반적으로 방사선 치료 계획의 작성을 도모하는 것에 관한 것이다.
암으로 진단된 환자에게 방사선 치료를 제공하는 것은 방사선 치료 계획을 작성하는 것을 포함한다. 종종 암이 환자의 해부구조에, 예컨대, 종양에 국지화된 경우, 방사선 치료 계획의 작성은 상이한 기하학적 문제를 해소하기 위하여 그리고/또는 종양 및 손상 위험 장기(OAR)를 포함하는 부근의 건강한 조직에 의해 입수한 총 방사선 선량(total radiation dose) 또는 총 선량에 관련된 판정 콜(judgment call)을 행하기 위하여 의료인에 의한 참여를 포함한다. 방사선 치료 계획을 작성하는 것은 다수의 의료인을 수반하여 많은 일자에 걸쳐서 치료 계획의 다수의 반복을 제공해서 암의 진단에서 암의 치료까지 시간을 증가시킬 수 있는 시간 소모적 과정일 수 있다.
종양의 진단 및 치료를 위한 종래의 과정의 일례에 있어서, 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔 등과 같은 진단 스캔은, 종양을 국지화시키기 위하여 환자에게 취해지며, 종양의 생검은 종양이 악성인지를 조직학적으로 검증하기 위하여 취해진다. 다음에, 종양의 형상 및 OAR의 형상에 의해 획정된 3차원 엔빌로프(envelope)의 치료 윤곽(contour)이 그려지고 치료 처방전이 임상의 또는 종양학자에 의해 전개된다. 치료 처방전은 치료 과정에 걸쳐 종양에 전달될 총 방사선 선량 및 OAR에 의해 흡수될 방사선의 최대 수준을 처방한다. 다음에, 치료 처방전이 선량기사(dosimetrist) 등과 같은 의료인에게 제공되고, 방사선 전달 계획이 의료인에 의해 개발된다. 방사선 전달 계획은, 치료 처방전에 의해 규정된 총 선량 수준을 비롯하여 방사선 수준을 달성하도록 주어진 방사선 유형 및 전달 방법을 이용하는 방사선 빔 배향, 형상 및 플루언스(fluence)를 포함한다. 적어도 치료 처방전 및 방사선 전달 계획을 포함하는 치료 제약은, 최소 표준을 충족시키고 종양학자를 만족시키기 위하여 의료인에 의해 반복적으로 변화된다. 방사선 전달 계획의 최종 반복은 환자를 치료하는데 이용된다.
방사선 치료 계획을 개발하는 이 과정은, 특히, 선량기사 및/또는 종양학자를 비롯하여 의료인이 다수의 반복 사이클에 걸쳐서 치료 제약들을 변경하는 경우에 있어서, 많은 시간이 걸릴 수 있다.
본 발명의 실시형태는 사전에 계획된 환자 치료로부터의 파라미터들에 기초하여 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템 및 방법을 포함한다. 본 발명의 실시형태는 달성 가능한 방사선 치료 계획을 작성하기 위하여 치료 정보를 의료인에게 제공하고, 노동 시간과 일수를 절약하고, 그리고 암의 진단에서 암의 치료까지의 시간을 저감시키는 것을 도모할 수 있다.
실시예 1에 따르면, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템은 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 저장하는 메모리, 및 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 명령어들은, 실행될 경우, 적어도 하나의 프로세서로 하여금 다수의 컴포넌트를 제공하게 한다. 실시형태들에 있어서, 컴포넌트들은 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성에 기초하여, 사전에 계획된 방사선 치료의 데이터베이스로부터의 적어도 하나의 매칭 계획을 식별하도록 구성된 검색 컴포넌트; 및 적어도 하나의 매칭 계획과 연관된 하나 이상의 파라미터를 사용자에게 제시하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함한다.
실시예 2에서, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성이 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 환자 영상 파라미터 및 질환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는, 실시예 1의 시스템.
실시예 3에서, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성이 환자 영상 파라미터를 포함하고, 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 환자 영상으로부터 환자 영상 파라미터를 추출하도록 구성된 특성 추출기를 더 제공하게 하는, 실시예 1 및 2 중 어느 하나의 시스템
실시예 4에서, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성이 이온화 에너지, 음향 에너지, 컴퓨터 단층 촬영, 자기 공명 영상, 양전자 방사 단층촬영, x-선 및 형광 투시 중 하나 이상에 의해 생긴 환자의 영상 스캔을 포함하는 환자 영상으로부터 추출된 환자 영상 파라미터를 포함하는, 실시예 1 내지 3 중 어느 하나의 시스템.
실시예 5에서, 적어도 하나의 매칭 계획과 연관된 하나 이상의 파라미터가 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 영상 파라미터 및 질환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는, 실시예 1 내지 4 중 어느 하나의 시스템.
실시예 6에서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들이, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 치료 성과의 예측 변수를 포함하는 적어도 하나의 측정 기준(metric)을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 실시예 1 내지 5 중 어느 하나의 시스템.
실시예 7에서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들이, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 적어도 하나의 매칭 계획과 연관된 파라미터들 중 둘 이상의 조합을 포함하는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 실시예 1 내지 6 중 어느 하나의 시스템.
실시예 8에서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들이, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 기계 학습 기법, 패턴 매칭 기법 및 데이터 마이닝 기법(data mining technique) 중 적어도 하나를 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 실시예 1 내지 7 중 어느 하나의 시스템.
실시예 9에서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 사전에 계획된 방사선 치료들 중 적어도 하나를 권장하도록 구성된 계획 권장 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 실시예 1 내지 8 중 어느 하나의 시스템.
실시예 10에서, 계획 권장 컴포넌트가 적어도 하나의 매칭 계획으로부터의 적어도 하나의 파라미터를 환자 치료 계획에 자동적으로 삽입시키도록 구성된, 실시예 9의 시스템.
실시예 11에서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들이, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 치료 선량(treatment dose)과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 실시예 1 내지 10 중 어느 하나의 시스템.
실시예 12에서, 검색 컴포넌트가 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스로부터 복수의 매칭 계획을 식별하도록 구성되고, 예측 컴포넌트가 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획의 선택을 도모하기 위하여 적어도 하나의 측정 기준을 사용하도록 구성된, 실시예 11의 시스템.
실시예 13에서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들이, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 적어도 하나의 매칭 계획으로부터의 적어도 하나의 파라미터를 환자 치료 계획에 자동적으로 삽입시키게 하는, 실시예 1 내지 9, 11 및 12 중 어느 하나의 시스템.
실시예 14에서, 메모리 및 적어도 하나의 프로세서가 시스템을 사용하는 현장 진단에 관하여 원격으로 위치되는, 실시예 1 내지 13 중 어느 하나의 시스템.
실시예 15에서, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법은, 프로세서에 의해, 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성을 수신하는 단계; 프로세서에 의해, 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스를 검색하는 단계; 프로세서에 의해, 적어도 하나의 특성에 기초하여 데이터베이스로부터 복수의 매칭 계획을 식별하는 단계; 및 프로세서에 의해, 치료 선량과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계를 포함한다.
실시예 16에서, 사용자 인터페이스에 의해, 복수의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 제시하는 단계를 더 포함하는, 실시예 15의 방법.
실시예 17에서, 프로세서에 의해, 복수의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 환자 치료 계획에 삽입하는 단계를 더 포함하는, 실시예 15 및 16 중 어느 하나의 방법.
실시예 18에서, 환자의 영상 스캔으로부터 적어도 하나의 특성을 추출하는 단계를 더 포함하는, 실시예 15 내지 17 중 어느 하나의 방법.
실시예 19에서, 프로세서에 의해, 치료 선량과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계가, 기계 학습 기법, 패턴 매칭 기법, 데이터 마이닝 기법 중 적어도 하나를 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계를 포함하는, 실시예 15 내지 18 중 어느 하나의 방법.
실시예 20에서, 프로세서에 의해 그리고 적어도 하나의 측정 기준에 기초하여, 복수의 매칭 치료 계획 중 하나의 매칭 치료 계획을 선택하는 단계를 더 포함하는, 실시예 15 내지 19 중 어느 하나의 방법.
실시예 21에서, 디스플레이 장치에 의해, 복수의 매칭 치료 계획 중 선택된 하나의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 제시하는 단계를 더 포함하는, 실시예 20의 방법.
실시예 22에서, 프로세서에 의해, 복수의 매칭 치료 계획 중 선택된 하나의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 환자 치료 계획에 삽입하는 단계를 더 포함하는, 실시예 20 및 21 중 어느 하나의 방법.
실시예 23에서, 프로세서에 의해 수행될 때, 해당 프로세서로 하여금 복수의 컴퓨터 프로그램 컴포넌트를 실체화(instantiate)하도록 하는 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 내장하고 있는 하나 이상의 비일시적 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체. 실시형태들에 있어서, 복수의 컴퓨터 프로그램 컴포넌트는, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성에 기초하여, 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스로부터 복수의 매칭 계획을 식별하도록 구성된 검색 컴포넌트; 치료 선량과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하고 적어도 하나의 측정 기준을 이용해서 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획의 선택을 도모하도록 구성된 예측 컴포넌트; 및 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획과 연관된 하나 이상의 파라미터를 사용자에게 제시하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함한다.
실시예 24에서, 적어도 하나의 측정 기준이 치료 성과의 예측 변수와, 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획과 연관된 파라미터들 중 둘 이상의 조합 중 적어도 하나를 포함하는, 실시예 23의 매체.
실시예 25에서, 복수의 컴퓨터 프로그램 컴포넌트가 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획으로부터의 적어도 하나의 파라미터를 환자 치료 계획 내로 자동적으로 삽입시키도록 구성된 계획 권장 컴포넌트를 포함하는, 실시예 23 및 24 중 어느 하나의 매체.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따라서 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템을 예시한 블록선도;
도 2는 본 발명의 실시형태에 따라서 의료 데이터 데이터베이스로부터 처리된 데이터베이스를 작성하기 위한 추출 시스템을 예시한 블록선도;
도 3은 본 발명의 실시형태에 따라서 환자 치료 계획의 작성을 용이하게 하기 위한 다른 시스템을 예시한 블록선도;
도 4는 본 발명의 실시형태에 따라서 치료 계획의 작성을 용이하게 하기 위한 시스템의 양상들을 구현하기 위한 컴퓨팅 디바이스를 예시한 블록선도; 및
도 5는 본 발명의 실시형태에 따라서 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 예시적인 방법을 나타낸 흐름도.
본 발명은 각종 변형 및 대안적인 형태에 순응할 수 있지만, 특정 실시형태가 도면에 예로써 도시되어 있고 이하에 상세히 설명된다. 그러나, 본 발명은, 설명된 특정 실시형태로 제한되는 것은 아니다. 이와 대조적으로, 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해 정의된 바와 같은 본 발명의 범위 내에 들어가는 모든 변형, 등가물 및 대안을 커버하도록 의도된다.
"블록"이라는 용어가 예시적으로 이용된 상이한 요소를 함축시키기 위하여 본 명세서에서 이용될 수 있지만, 이 용어는 개별적인 단계의 순서를 명시적으로 지칭할 경우를 제외하고 그리고 이와 같이 지칭하지 않는 한, 본 명세서에 개시된 각종 단계들 중 혹은 이들 사이의 특정 수순의 임의의 요건을 의미하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따라서 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템(100)을 예시한 블록선도이다. 시스템(100)은, 예를 들어, 암 환자에 대한 방사선 치료 계획의 작성을 도모하는데 이용될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체 또는 메모리, 그리고 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서는 시스템(100)의 하나 이상의 컴포넌트를 제공할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 검색 컴포넌트(102), 사용자 인터페이스(104) 및 데이터베이스(106)를 포함한다. 검색 컴포넌트(102)는 통신 경로(108)에 의해 데이터베이스(106)에 그리고 통신 경로(110)에 의해 사용자 인터페이스(104)에 통신 가능하게 결합된다. 또한, 실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(104)는 데이터베이스(106)에 통신 가능하게 결합될 수 있다.
통신 경로(108 및 110)는 접속된 컴포넌트들 간의 단일 방향 및/또는 양방향 통신을 도모하는데 적합한 임의의 유형의 통신 경로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 경로(108 및 110)는, 유선 통신 경로, 무선 통신 경로, 및/또는 이들의 조합일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 통신 경로(108 및 110)는 네트워크 또는 네트워크들일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 네트워크는, 예를 들어, 버스 네트워크, 단문 메시지 서비스(SMS), 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN(WLAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷 및/또는 P2P 네트워크 등과 같은 임의의 수의 상이한 유형의 통신망일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 네트워크는 다중 네트워크의 조합을 포함할 수 있다.
데이터베이스(106)는 하나 이상의 테이블, 하나 이상의 관련 데이터베이스 및/또는 하나 이상의 다차원 데이터 큐브 등일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 또한, 단일의 컴포넌트로서 예시되었지만, 데이터베이스(106)는, 사실상, 예를 들어, 단일의 컴퓨팅 디바이스 상에서 구현될 수 있거나 컴퓨팅 디바이스, 메모리 컴포넌트 등 간에 분배될 수 있는 데이터베이스 클러스터 등과 같은 복수의 데이터베이스(106)일 수 있다. 실시형태들에 따르면, 데이터베이스(106)는 사전에 계획된 방사선 치료, 예컨대, 의료인에 의해 환자에게 사용하기 위하여 승인된 사전에 계획된 방사선 치료 및/또는 의료인에 의해 환자에게 사용된 사전에 계획된 방사선 치료 등과 연관된 정보를 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 치료 성과는 데이터베이스(106) 내에 포함될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 데이터베이스(106)는 사전에 계획된 방사선 치료들과 연관된 의료 데이터를 포함하는 의료 데이터 데이터베이스를 포함한다. 실시형태들에 있어서, 데이터베이스(106)는, 의료 데이터 데이터베이스로부터 (예컨대, 이하에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 하나 이상의 특징을 결정하기 위한 프로세스를 이용해서) 추출되고 그리고 실시형태들에 있어서는 변형되어, 처리된 데이터베이스에 저장되어 있는 선택된 데이터를 저장하도록 구성된 해당 처리된 데이터베이스를 포함한다.
본 발명의 실시형태에 따르면, 검색 컴포넌트(102)는, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성을 이용해서 데이터베이스(106)를 검색하고, 해당 데이터베이스(106)로부터 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성과 매칭되는 하나 이상의 방사선 치료 계획을 식별하도록 구성된 임의의 유형의 검색 컴포넌트일 수 있다. 실시형태들에 있어서, 특성과 매칭되는 방사선 치료 계획은, 예를 들어, 특성(또는 특성들)과 동일하고/하거나 유사하고/하거나 연관되고/되거나 상관관계가 있고/있거나 이로부터 유도 가능한 하나 이상의 특징(예컨대, 파라미터, 특성, 측정 기준 및/또는 양상 등) 및/또는 특성들 중 하나 이상의 특징(예컨대, 파라미터, 특성, 측정 기준 및/또는 양상 등) 등을 지니는 치료 계획을 지칭할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 임의의 수의 상이한 유형의 검색 기법 및/또는 알고리즘이 매칭 치료 계획을 식별하기 위하여 이용될 수 있고, 통계학적 기법, 패턴-매칭 기법 및/또는 인공 지능 기법 등을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예를 들어, 검색 컴포넌트(102)는 검색 엔진, 질의 모듈 및/또는 데이터베이스 관리 컴포넌트 등을 포함할 수 있다. 검색 컴포넌트(102)는 사용자 인터페이스(104)로부터 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성을 수신할 수 있다. 즉, 예를 들어, 사용자(예컨대, 임상의)는, 사용자 인터페이스(104)를 통해서, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성을 포함하는 검색 기준을 입력할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 검색 컴포넌트(102)는 사용자 인터페이스(104)에 부가해서 혹은 이를 대신하여 기타 공급원으로부터 검색 기준을 수신할 수 있다.
환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성은 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 환자 영상 파라미터 및/또는 질환 파라미터 등을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 물리 파라미터는, 예를 들어, 반음영(penumbra), 개구(aperture), 입사각, 빔 에너지, 방사선 유형, 구조의 깊이 및/또는 볼루스(bolus)의 존재 등일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 치료 유형 파라미터는, 분별 스케줄, 치료 허용범위(margin), 빔/아크의 수, 윤곽의 해석, 및/또는 방사선 치료 계획을 작성하는 팀의 일원인 임상의 등일 수 있거나, 이들을 포함할 수 있다. 환자 영상 파라미터는 거리, 용적, 기하학적 관계 및/또는 구조 및 주위 구조의 중요도 등일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다. 질환 파라미터는 질환 병기, 치료 전 또는 후 요법, 사전 방사선 치료, 인근 조직에 대한 사전 방사선 손상, 질환 유형, 질환 조직학, 질환의 정도 및/또는 사전 질환 등일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다.
실시형태들에 따르면, 검색 컴포넌트(102)는 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 환자 영상 파라미터 및 질환 파라미터를 포함할 수 있는 적어도 하나의 특성을 이용해서 데이터베이스(106)를 검색하고, 적어도 하나의 파라미터를 데이터베이스(106)로부터의 정보(예컨대, 적어도 하나의 치료 계획, 적어도 하나의 특성 및/또는 적어도 하나의 파라미터 등)와 매칭시킨다. 예를 들어, 적어도 하나의 파라미터를 하나 이상의 사전에 계획된 방사선 치료에 매칭시킴으로써, 본 발명의 실시형태는 정보를 의료인에게 제공하고/하거나 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위하여 최근접 매칭 치료의 선택을 도모할 수 있다.
실시형태들에 따르면, 사용자 인터페이스(104)는 검색 컴포넌트(102)에 의해 식별된 방사선 치료 계획(또는 계획들)과 연관된 하나 이상의 파라미터를 사용자에게 제시하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(104)는 검색 컴포넌트(102) 및/또는 데이터베이스(106)에 대한 판독 및/또는 기록 접근을 제공할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(104)는 키보드, 마우스 및/또는 시각적 디스플레이 등을 포함할 수 있고/있거나 이들과 상호작용하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예를 들어, 사용자 인터페이스(104)는, 텍스트 출력 및/또는 인쇄-출력 등, 및/또는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에서 구현되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다.
검색 컴포넌트(102)에 의해 확인된 치료 계획 또는 계획들과 연관된 하나 이상의 파라미터는 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 영상 파라미터 및/또는 질환 파라미터 등을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 물리 파라미터는, 반음영, 개구, 입사각, 빔 에너지, 방사선 유형, 구조의 깊이 및/또는 볼루스의 존재 등일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다. 치료 유형 파라미터는 분별 스케줄, 치료 허용범위, 빔/아크의 수, 윤곽의 해석, 및/또는 방사선 치료 계획을 작성하는 팀의 일원인 임상의 등일 수 있거나, 이들을 포함할 수 있다. 환자의 해부학적 구조와 관련된 환자 영상 파라미터는 거리, 용적, 기하학적 관계, 및/또는 구조 및 주위 구조의 중요도 등일 수 있거나, 이들을 포함할 수 있다. 질환 파라미터는 질환 병기, 치료 전 또는 후 요법, 사전 방사선 치료, 인근 조직에 대한 사전 방사선 손상, 질환 유형, 질환 조직학, 질환의 정도 및/또는 사전 질환 등일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다.
도 1에 도시된 예시적인 시스템(100)은 본 발명의 실시형태들의 사용 또는 기능의 범위에 관하여 하등의 제한을 시사하도록 의도되어 있지 않다. 예시적인 시스템(100)은 임의의 단일 컴포넌트 또는 여기에 예시된 컴포넌트들의 조합과 관련된 임의의 의존성 혹은 요건을 지니는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 도 1에 도시된 컴포넌트들 중 임의의 하나 이상은, 실시형태들에 있어서, 여기에 도시된 기타 컴포넌트들(및/또는 예시되지 않은 컴포넌트들)의 다양한 것들과 통합될 수 있으며, 이들은 모두 본 발명의 범위 내인 것으로 간주된다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(104)는 검색 컴포넌트(102)와 통합될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시형태에 따라서 의료 데이터 데이터베이스(204)로부터 처리된 데이터베이스(202)를 작성하기 위한 추출 시스템(200)을 예시하는 블록선도이다. 실시형태들에 있어서, 처리된 데이터베이스(202) 및/또는 의료 데이터베이스(204)는 도 1에 도시된 데이터베이스(106)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 유사할 수 있다. 처리된 데이터베이스(202) 및/또는 의료 데이터베이스(204)는 하나 이상의 테이블, 하나 이상의 관련 데이터베이스 및/또는 하나 이상의 다차원 데이터 큐브 등일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 또한, 각각은 단일의 컴포넌트로서 예시되었지만, 처리된 데이터베이스(202) 및/또는 의료 데이터베이스(204)는, 사실상, 예를 들어, 단일의 컴퓨팅 디바이스 상에서 구현될 수 있거나 다수의 컴퓨팅 디바이스, 메모리 컴포넌트 등 간에 분배될 수 있는 데이터베이스 클러스터 등과 같은 복수의 데이터베이스(202, 204)일 수 있다.
실시형태들에 따르면, 추출 시스템(200)은 처리된 데이터베이스(202)를 작성하도록 구성된 데이터베이스 추출기(206)를 포함한다. 데이터베이스 추출기(206)는 의료 데이터 데이터베이스(204)로부터 정보를 추출하고 추출된 정보를 처리된 데이터베이스(202)에 저장하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 데이터베이스 추출기(206)는 처리된 데이터베이스(202)가 추출된 정보를 저장하기 전에 이 정보를 처리하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스 추출기(206)는 소정의 파라미터를 추출하고, 추출된 파라미터에 기초하여 추가의 파라미터 및/또는 측정 기준을 계산하고, 계산된 파라미터 및/또는 측정 기준을 처리된 데이터베이스(202)에 저장하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체 또는 메모리, 그리고 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서는 데이터베이스 추출기(206), 의료 데이터베이스(204) 및/또는 처리된 데이터베이스(202)를 제공할 수 있다.
부가적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터베이스 추출기(206)는 통신 경로(208)에 의해 의료 데이터 데이터베이스(204)에 그리고 통신 경로(210)에 의해 처리된 데이터베이스(202)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 통신 경로(208 및 210)는 접속된 컴포넌트들 간의 단일 방향 및/또는 양방향 통신을 도모하는데 적합한 임의의 유형의 통신 경로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 경로(208 및 210)는 유선 통신 경로, 무선 통신 경로, 및/또는 이들의 조합일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 통신 경로(208 및 210)는 네트워크 또는 네트워크들일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 네트워크는, 예를 들어, 버스 네트워크, 단문 메시지 서비스(SMS), 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN(WLAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷 및/또는 P2P 네트워크 등과 같은 임의의 수의 상이한 유형의 통신망일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 네트워크는 다중 네트워크의 조합을 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 예시적인 시스템(200)은 본 발명의 실시형태의 사용 또는 기능의 범위에 관하여 하등의 제한을 시사하도록 의도된 것은 아니다. 예시적인 시스템(200)은 임의의 단일 컴포넌트 또는 여기에 예시된 컴포넌트들의 조합과 관련된 임의의 의존성 혹은 요건을 지니는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 도 2에 도시된 컴포넌트들 중 임의의 하나 이상은, 실시형태들에 있어서, 여기에 도시된 기타 컴포넌트들(및/또는 예시되지 않은 컴포넌트들)의 다양한 것들과 통합될 수 있으며, 이들은 모두 본 발명의 범위 내인 것으로 간주된다. 예를 들어, 처리된 데이터베이스(202)는 의료 데이터 데이터베이스(204)와 통합될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시형태에 따라서 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 다른 시스템(300)을 예시하는 블록선도이다. 시스템(300)은, 예를 들어, 암 환자를 위한 방사선 치료 계획의 작성을 도모하기 위하여 이용될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체 또는 메모리, 그리고 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서는 시스템(300)의 하나 이상의 컴포넌트를 제공하는데 이용될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 시스템(300)은 검색 컴포넌트(302), 사용자 인터페이스(304) 및 데이터베이스(306)를 포함한다. 검색 컴포넌트(302)는 (도 1에 도시된) 검색 컴포넌트(102)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 유사할 수 있고; 사용자 인터페이스(304)는 (도 1에 도시된) 사용자 인터페이스(104)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 유사할 수 있으며; 그리고 데이터베이스(306)는 (도 1에 도시된) 데이터베이스(106), (도 2에 도시된) 처리된 데이터베이스(202) 및/또는 (도 2에 도시된) 의료 데이터베이스(204)일 수 있고/있거나 이들을 포함할 수 있고/있거나 이들과 동일할 수 있고/있거나 유사할 수 있다. 도 3에 더욱 도시된 바와 같이, 시스템(300)은 환자 데이터 소스(308), 특성 추출기(310), 예측 컴포넌트(312), 계획 권장 컴포넌트(314), 치료기 제어 인터페이스(316), 치료기(318) 및 워크스테이션(320)을 포함한다.
검색 컴포넌트(302)는 (예컨대, 환자 데이터 소스(308)에 의해 얻어진) 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성을 이용해서 데이터베이스(306)를 검색하고, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성과 매칭되는 하나 이상의 치료 계획(322)을 데이터베이스(306)로부터 식별하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 따르면, 환자 데이터는, 예를 들어, 하나 이상의 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 환자 영상 파라미터 및/또는 질환 파라미터 등과 같은 환자(324)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 검색 컴포넌트(302)는 데이터베이스(306)를 검색하여, 해당 데이터베이스(306)에서 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성과 매칭되는 다수의 치료 계획(322)을 식별한다. 실시형태들에 따르면, 검색 컴포넌트(302)는 환자 데이터 소스(308) 및/또는 사용자 인터페이스(304) 등을 통해서 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성을 수신할 수 있다. 또한, 실시형태들에 있어서, 검색 컴포넌트(302)는 사용 동안 변형(예컨대, 증대)되도록 구성될 수 있다. 즉, 예를 들어, 검색 컴포넌트(302)는 해당 검색 컴포넌트가 명백한 및/또는 추론된 사용자 기호 및/또는 검색 결과 경향 등에 기초하여 동적으로 업데이트될 수 있게 하는 인공 지능의 양상들(예컨대, 하나 이상의 분류기, 신경망, 및/또는 기타 기계-학습 기법)을 포함할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 검색 컴포넌트(302)는 통신 경로(326)에 의해 데이터베이스(306)에 그리고 통신 경로(328)에 의해 예측 컴포넌트(312)에 통신 가능하게 결합된다. 예측 컴포넌트(312)는 통신 경로(330)에 의해 특성 추출기(310)에 통신 가능하게 결합하고, 특성 추출기(310)는 통신 경로(332)에 의해 환자 데이터 소스(308)에 통신 가능하게 결합된다. 계획 권장 컴포넌트(314)는 통신 경로(334)에 의해 예측 컴포넌트(312)에, 통신 경로(336)에 의해 검색 컴포넌트(302)에, 그리고 통신 경로(338)에 의해 사용자 인터페이스(304)에 통신 가능하게 결합된다. 사용자 인터페이스(304)는 통신 경로(340)에 의해 치료기 제어 인터페이스(316)에 그리고 통신 경로(342)에 의해 워크스테이션에 통신 가능하게 결합된다. 치료기 제어 인터페이스(316)는 통신 경로(344)에 의해 치료기(318)에 통신 가능하게 결합된다.
통신 경로(326 내지 344)는 접속된 컴포넌트들 간의 단일 방향 및/또는 양방향 통신을 도모하는데 적합한 임의의 유형의 통신 경로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 경로(326 내지 344)는 유선 통신 경로, 무선 통신 경로, 및/또는 이들의 조합일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 통신 경로(326 내지 344)는, 네트워크 또는 네트워크들일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 네트워크는, 예를 들어, 버스 네트워크, 단문 메시지 서비스(SMS), 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN(WLAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷 및/또는 P2P 네트워크 등과 같은 임의의 수의 상이한 유형의 통신망일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 네트워크는 다중 네트워크의 조합을 포함할 수 있다.
실시형태들에 따르면, 특성 추출기(310)는 환자 데이터 소스(308)에 의해 얻어진 환자 데이터로부터 환자(324)의 해부학적 구조에 관련된 기하학적 및 조성적 특성을 포함하는 정보를 추출하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 특성 추출기(310)는 추출된 정보를 (예컨대, 도 3에 예시되지 않은 통신 경로를 거쳐서) 예측 컴포넌트(312) 등을 통해서 검색 컴포넌트(302)로 제공할 수 있다. 검색 컴포넌트(302)는, 예를 들어, 환자 영상 파라미터 등과 같은 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성을 수신할 수 있고, 데이터베이스(306)를 검색하기 위하여 수신된 데이터를 사용할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 환자 영상 파라미터는 거리, 용적, 기하학적 관계, 및/또는 환자(324)의 구조 및 주위 구조의 중요도 등을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 특성(예컨대, 환자 영상 파라미터)은 사용자 인터페이스(304)를 거쳐서 검색 컴포넌트(302)에 제공될 수 있다.
실시형태들에 있어서, 환자 데이터 소스(308)는 환자 영상을 얻도록 구성된 환자 영상 시스템일 수 있거나 이를 포함할 수 있고, 환자 영상으로부터 환자 영상 파라미터가 추출될 수 있다. 이러한 실시형태에 있어서, 영상 시스템은 환자(324)의 영상을 얻고 데이터베이스(예컨대, 데이터베이스(306))에 영상을 저장할 수 있다. 특성 추출기(310)는 환자(324)의 영상으로부터 환자 영상 파라미터를 추출하고 추출된 환자 영상 파라미터를 예측 컴포넌트(312) 및/또는 검색 컴포넌트(302)에 제공하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 따르면, 환자 영상 시스템은 환자(324)의 영상을 생성하기 위하여 이온화 에너지를 이용할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 환자 영상 시스템은 환자(324)의 영상을 생성하기 위하여 음향 에너지를 이용할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 환자 영상 시스템은, 예를 들어, 컴퓨터 단층 촬영, 자기 공명 영상, 양전자 방사 단층촬영, x-선, 및/또는 형광 투시 등과 같은 이들 및/또는 기타 기법의 임의의 수 및/또는 조합을 이용할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 환자 데이터 소스(308)는, 예를 들어, 환자 이력 등을 포함할 수 있고, 임의의 수의 데이터베이스에 저장될 수 있는 현재 및 이력 데이터 등과 같은 환자에 대한 의료 데이터를 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 환자 데이터 소스(308)는 환자와 관련된 인구학적 데이터, 재정적 데이터 및/또는 임의의 다른 유형의 데이터의 공급원을 포함할 수 있다. 환자 데이터 소스(308)는, 예를 들어, 내부 데이터베이스, 메모리 디바이스, 네트워크, 외부 서버, 제3자 벤더, 사용자 인터페이스 및/또는 머신 인터페이스(예컨대, 환자 모니터링 디바이스에 대한 인터페이스) 등과 같은 임의의 수의 상이한 유형의 공급원을 포함할 수 있다.
실시형태들에 따르면, 예측 컴포넌트(312)는 환자 치료와 관련된 적어도 하나의 측정 기준을 결정할 수 있고, 여기서 검색 컴포넌트(302)는 다수의 치료 계획(322)을 식별하며, 예측 컴포넌트(312)는 적어도 하나의 측정 기준을 이용해서 식별된 치료 계획(322) 중 하나 이상의 선택을 도모할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 측정 기준은 방사선 치료 선량과 상관 관계가 있을 수 있고/있거나 치료 성과의 예측 변수를 포함할 수 있다.
예측 컴포넌트(312)는 데이터베이스(306) 내의 정보 및/또는 환자 데이터 등을 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예측 컴포넌트(312)는, 예를 들어, 기계 학습 기법, 패턴 매칭 기법, 데이터 마이닝 기법 및/또는 앙상블 기법(ensemble technique) 등과 같은 임의의 수의 상이한 유형의 기법 및/또는 알고리즘 등을 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예를 들어, 예측 컴포넌트(312)는 신경망 및/또는 서포트 벡터 머신 등을 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 적어도 하나의 측정 기준은 하나 이상의 치료 계획(322)(예컨대, 검색 컴포넌트(302)에 의해 식별된 치료 계획)과 연관된 파라미터들의 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예측 컴포넌트(312)는 사용자 인터페이스(304)로부터 치료 파라미터를 수신할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예측 컴포넌트(312)는 특성 추출기(310)로부터 하나 이상의 환자 영상 파라미터를 수신할 수 있다.
실시형태들에 따르면, 계획 권장 컴포넌트(314)는 적어도 하나의 사전에 계획된 방사선 치료(예컨대, 하나 이상의 식별된 치료 계획(322))를 사용자에게 권장하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 계획 권장 컴포넌트(314)는, 하나 이상의 파라미터가 시스템(300)의 실시형태들의 양상들을 이용해서 작성 중에 있는 환자 치료 계획으로 (예컨대, 자동적으로, 사용자 입력에 반응하여 등) 삽입되도록 구성될 수 있다.
사용자 인터페이스(304)는, 예를 들어, 예측 컴포넌트(312)에 의해 결정된 측정 기준을 이용해서 선택된 치료 계획을 포함하는, 검색 컴포넌트(302)에 의해 식별된 치료 계획 또는 계획들로부터 사용자(346)에게 하나 이상의 파라미터를 제시하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(304)는 환자(324)에 대해서 작성 중인 환자 치료 계획에 대한 판독 및/또는 기록 접근을 제공할 수 있다. 즉, 예를 들어, 실시형태에 따르면, 사용자(346)는, 사용자 인터페이스(304)를 개재해서, 검색 컴포넌트(302)에 의해 식별된 매칭 치료 계획을 볼 수 있고/있거나; 환자(324)에 대해서 작성 중에 있는 환자 치료 계획을 볼 수 있고/있거나 편집할 수 있고 있거나; 치료기(318)와 상호작용(예컨대, 치료기로부터 데이터를 획득, 모니터링 및/또는 제어 등)할 수 있는 등이다. 예를 들어, 환자(324)에 대해서 작성된 최종 방사선 치료 계획은 치료기 제어 인터페이스(316)를 거쳐서 치료기(318)를 구성하기 위하여 제공될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 사용자(346)는 사용자 인터페이스(304)를 거치고/거치거나 다른 사용자 인터페이스(도시 생략)를 거치는 등에 의해 치료기 제어 인터페이스(316)와 상호작용할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 치료기 제어 인터페이스(316)는, 방사선 치료를 환자(324)에게 전달하도록 구성된 치료기(318)와의 상호작용 및/또는 치료기의 제어를 도모한다.
실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(304)는 도 3에 도시된 하나 이상의 컴포넌트에 대해서 판독 및/또는 기록 접근을 제공할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(304)는 키보드, 마우스 및/또는 시각적 디스플레이 등일 수 있고/있거나 이들을 포함할 수 있고/있거나 이들과 상호작용하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예를 들어, 사용자 인터페이스(304)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에서 구현되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)일 수 있거나 이들 포함할 수 있다.
도 3에 도시된 예시적인 시스템(300)은 본 발명의 실시형태의 사용 혹은 기능의 범위에 대해서 어떠한 제한을 시사하도록 의도된 것은 아니다. 예시적인 시스템(300)은 임의의 단일 컴포넌트 또는 본 명세서에 예시된 컴포넌트들의 조합에 관련된 임의의 의존성 혹은 요건을 지니는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 도 3에 도시된 컴포넌트들의 임의의 하나 이상은, 실시형태들에 있어서, 여기에 도시된 기타 컴포넌트들(및/또는 예시되지 않은 컴포넌트들)의 다양한 것들과 통합될 수 있으며, 이들은 모두 본 발명의 범위 내인 것으로 간주된다. 예를 들어, 예측 컴포넌트(312)는 검색 컴포넌트(302) 및/또는 계획 권장 컴포넌트 등과 통합될 수 있다. 또한, 실시형태들에 있어서, 사용자 인터페이스(304)는 치료기 제어 인터페이스(316)와 통합될 수 있고/있거나, 워크스테이션(320)에 의해 호스팅될 수 있으며, 이는, 실시형태들에 있어서, 치료기(318)와 통합될 수 있거나 이를 포함할 수 있거나 또는 이에 포함될 수 있다.
실시형태들에 따르면, 본 발명에 기재된 시스템(예컨대, 시스템(100), 시스템(200) 및/또는 시스템(300) 등)의 실시형태의 임의의 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서(404), 메모리(406) 및 입/출력(I/O) 컴포넌트(408)를 포함하는 컴퓨팅 디바이스(402) 상에서 구현될 수 있다. 본 발명의 실시형태의 각종 양상 및/또는 컴포넌트는, 단일의 컴퓨팅 디바이스(402) 상에서, 다수의 컴퓨팅 디바이스(402) 상에서, 다수의 서버 인스턴스에서 (예컨대, 서버 클러스터로서) 구현될 수 있고/있거나 다수의 가상 머신 등 내에서 실체화될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 프로세서(404)는 환자 치료 계획의 작성을 도모할 수 있는 메모리(406) 내에 저장된 각종 프로그램 컴포넌트를 실행한다. 실시형태들에 있어서, 프로세서(404)는, 하나의 프로세서 또는 다수의 프로세서일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, I/O 컴포넌트(408)는, 하나 이상의 디바이스 및/또는 사용자 인터페이스(예컨대, 사용자 인터페이스(104) 및/또는 사용자 인터페이스(304) 등)일 수 있거나 이들을 포함할 수 있고, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. I/O 디바이스의 예는, 예를 들어, 모니터, 키보드, 프린터, 디스크 드라이브, USB(universal serial bus) 포트, 스피커, 포인터 디바이스, 트랙볼, 버튼, 스위치, 터치 스크린 등을 포함한다.
컴퓨팅 디바이스(402)는 본 발명의 실시형태를 구현하는데 적합한 임의의 유형의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스의 예는 전용 컴퓨팅 디바이스 또는 범용 컴퓨팅 디바이스, 예컨대, "워크스테이션", "서버", "랩탑", "데스크탑", "태블릿 컴퓨터", "핸드-헬드 디바이스" 등을 포함하며, 이들은 모두 본 발명의 실시형태의 각종 컴포넌트와 관련한 특성의 범위 내인 것으로 상정된다. 실시형태들에 있어서, 컴퓨팅 디바이스는, 이하의 디바이스: 프로세서, 메모리, 입/출력(I/O) 포트, I/O 컴포넌트 및 전원을 직접 및/또는 간접적으로 결합하는 버스를 포함한다. 임의의 수의 부가적인 컴포넌트, 상이한 컴포넌트, 및/또는 컴포넌트들의 조합이 또한 컴퓨팅 디바이스에 포함될 수 있다. 버스는 하나 이상의 버스(예를 들어, 어드레스 버스, 데이터 버스 또는 이들의 조합)일 수 있는 것을 나타낸다. 마찬가지로, 실시형태들에 있어서, 컴퓨팅 디바이스는 다수의 프로세서, 다수의 메모리 컴포넌트, 다수의 I/O 포트, 다수의 I/O 컴포넌트 및/또는 다수의 전원을 포함할 수 있다. 부가적으로 임의의 수의 이들 컴포넌트 또는 이들의 조합은, 지리학적으로 분포될 수 있는 다수의 컴퓨팅 디바이스에 걸쳐서 분포될 수 있고/있거나 이중으로 될 수 있다.
실시형태들에 있어서, 메모리(406)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리의 형태로 컴퓨터-판독 가능 매체를 포함하고, 제거 가능할 수 있거나 비제거 가능하거나 또는 이들의 조합일 수 있다. 매체의 예는 랜덤 액세스 메모리(RAM); 판독 전용 메모리(ROM); 전기적 소거 가능한 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리(EEPROM); 플래시 메모리; 광학 또는 홀로그래픽 매체; 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 또는 기타 자기 저장 디바이스; 데이터 전송; 또는 예를 들어, 양자 상태 메모리 등과 같은 컴퓨팅 디바이스에 의해 접근될 수 있는 정보를 저장하는데 이용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함한다. 실시형태들에 있어서, 메모리(406)는, 프로세서(404)로 하여금, 여기에서 논의된 시스템 컴포넌트들의 실시형태들의 양상들을 구현하고/하거나 본 명세서에 개시된 절차들 및 방법들의 실시형태들의 양상들을 수행하게 하는 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 저장한다.
컴퓨터-실행 가능한 명령어는, 예를 들어, 컴퓨터 코드, 기계-이용 가능한 명령어 등, 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스와 연관된 하나 이상의 프로세서에 의해 실행, 조작, 편집, 제시 및/또는 저장될 수 있는 프로그램 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이러한 프로그램 컴포넌트의 예는 검색 컴포넌트(410)(도 1에 도시된 검색 컴포넌트(102) 및/또는 도 3에 도시된 검색 컴포넌트(302)일 수 있고/있거나 이들을 포함할 수 있고/있거나 이들과 동일할 수 있고/있거나 이들과 유사할 수 있음); 데이터베이스(412)(도 1에 도시된 데이터베이스(106), 도 2에 도시된 처리된 데이터베이스(202), 도 2에 도시된 의료 데이터베이스(204) 및/또는 도 3에 도시된 데이터베이스(306)일 수 있고/있거나 이들을 포함할 수 있고/있거나 이들과 동일할 수 있고/있거나 이들과 유사할 수 있음); 예측 컴포넌트(414)(도 3에 도시된 예측 컴포넌트(312)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 이와 유사할 수 있음); 계획 권장 컴포넌트(416)(도 3에 도시된 계획 권장 컴포넌트(314)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 이와 유사할 수 있음); 특성 추출기(418)(도 3에 도시된 특성 추출기(310)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 이와 유사할 수 있음); 및/또는 환자 치료 계획(420)(도 3에 도시된 환자 치료 계획(322)일 수 있고/있거나 이를 포함할 수 있고/있거나 이와 동일할 수 있고/있거나 이와 유사할 수 있음) 등을 포함한다. 여기에서 상정된 기능의 일부 혹은 전부는 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어 등에서 구현될 수 있다.
도 4에 도시된 예시적인 컴퓨팅 디바이스(402)는 본 발명의 실시형태의 사용 혹은 기능의 범위에 대해서 어떠한 제한을 시사하도록 의도된 것은 아니다. 예시적인 컴퓨팅 디바이스(402)는 임의의 단일의 컴포넌트 또는 본 명세서에 예시된 컴포넌트들의 조합에 관련된 임의의 의존성 혹은 요건을 지니는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 도 4에 도시된 컴포넌트들 중 임의의 하나 이상은, 실시형태들에 있어서, 여기에 도시된 기타 컴포넌트들(및/또는 예시되지 않은 컴포넌트들)의 다양한 것들과 통합될 수 있으며, 이들은 모두 본 발명의 범위 내인 것으로 간주된다. 예를 들어, 실시형태들에 있어서, 프로세서(404) 및 메모리(406)는 방사선 치료 계획을 작성하기 위한 시스템을 이용하는 현장 진단(예컨대, 도 3에 도시된 치료기(318))에 관하여 원격으로 위치될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시형태에 따라서 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 예시적인 방법(500)을 나타낸 흐름도이다. 실시형태들에 있어서, 방법(500)의 실시형태들의 양상들은, 예를 들어, 도 1에 도시된 시스템(100), 도 2에 도시된 시스템(200), 도 3에 도시된 시스템(300) 및/또는 도 4에 도시된 컴퓨팅 디바이스(402)의 실시형태의 하나 이상의 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다.
예시적인 방법(500)은 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성을 수신하는 단계(블록 502)를 포함한다. 실시형태들에 있어서, 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성은 사용자 인터페이스 및/또는 환자 데이터 소스(예컨대, 도 3에 도시된 환자 데이터 소스(308)) 등을 통해서 공급될 수 있다. 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성은, 예를 들어, 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 환자 영상 파라미터 및/또는 질환 파라미터 등의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 적어도 하나의 환자 영상 파라미터를 제공하기 위하여, 영상 시스템은 환자의 영상을 얻도록 구성될 수 있고, 이 영상으로부터 특성 추출기가 적어도 하나의 환자 영상 파라미터를 추출할 수 있다.
실시형태들에 있어서, 물리 파라미터는 반음영, 개구, 입사각, 빔 에너지, 방사선 유형, 구조의 깊이 및/또는 볼루스의 존재 등을 포함할 수 있다. 치료 유형 파라미터는, 분별 스케줄, 치료 허용범위, 빔/아크의 수, 윤곽의 해석, 및/또는 방사선 치료 계획을 작성하는 팀의 일원인 임상의 등을 포함할 수 있다. 환자 영상 파라미터는 거리, 용적, 기하학적 관계 및/또는 구조 및 주위 구조의 중요도 등을 포함할 수 있다. 또한, 실시형태들에 있어서, 질환 파라미터는 질환 병기, 치료 전 또는 후 요법, 사전 방사선 치료, 인근 조직에 대한 사전 방사선 손상, 질환 유형, 질환 조직학, 질환의 정도 및/또는 사전 질환 등을 포함할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 방법(500)의 실시형태들은 사전에 계획된 방사선 치료의 데이터베이스(예컨대, 도 4에 도시된 데이터베이스(412))를 검색하는 단계(블록 504)를 포함한다. 실시형태들에 있어서, 예를 들어, 검색 컴포넌트(예컨대, 도 4에 도시된 검색 컴포넌트(410))는 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성을 이용해서 데이터베이스를 검색한다. 실시형태들에 있어서, 데이터베이스는 의료인에 의해 환자에게 사용하기 위하여 승인된 사전에 계획된 방사선 치료를 포함한다. 실시형태들에 있어서, 데이터베이스는 의료인에 의해 환자에게 사용된 사전에 계획된 방사선 치료를 포함할 수 있고, 이에 따라 결과 및/또는 성과가 데이터베이스에 포함될 수 있다.
방법(500)의 실시형태들은 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성에 기초한 적어도 하나의 매칭 치료 계획을 식별하는 단계(블록 506)를 더 포함한다. 예를 들어, 실시형태들에 있어서, 검색 컴포넌트는 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성과 매칭되는 적어도 하나의 매칭 치료 계획을 데이터베이스로부터 식별할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 프로세서는 데이터베이스를 검색하고 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성과 매칭되는 다수의 매칭 치료 계획을 데이터베이스에서 식별한다.
방법(500)의 실시형태들은 치료 선량과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계를 더 포함한다(블록 508). 실시형태들에 있어서, 예를 들어, 예측 컴포넌트(예컨대, 도 4에 도시된 예측 컴포넌트(414))는 사전에 계획된 치료의 데이터베이스를 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성될 수 있다. 실시형태들에 있어서, 예측 컴포넌트는 기계 학습 기법, 패턴 매칭 기법, 데이터 마이닝 기법 및/또는 앙상블 기법 등을 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정할 수 있다. 적어도 하나의 측정 기준은, 예를 들어, 검색 컴포넌트에 의해 식별된 다수의 매칭 치료 계획으로부터 하나 이상의 매칭 치료 계획을 선택하는데 이용될 수 있다.
실시형태들에 있어서, 방법(500)은, 사용자 인터페이스에 의해, 검색 컴포넌트에 의해 식별된 적어도 하나의 매칭 치료 계획 또는 계획들에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 제시하는 단계(블록 510)를 포함한다. 이와 같이, 본 발명의 실시형태는 사용자에 의해 작성 중에 있는 환자 치료 계획에 내포하기 위한 파라미터(들)를 검토할 기회를 사용자에게 제공하는 것을 도모할 수 있다. 실시형태들에 있어서, 계획 권장 컴포넌트(예컨대, 도 4에 도시된 계획 권장 컴포넌트(416))는 적어도 하나의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터에 환자 치료 계획을 삽입하는데 이용될 수 있다.
본 발명의 실시형태가 특별하게 설명되었지만, 그 설명 자체는 본 특허의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다. 따라서, 본 발명자들은, 청구된 발명이, 다른 기술과 함께, 본 문서에 기술된 것과 상이한 단계들 혹은 특성들, 또는 유사한 단계들 혹은 특성들의 조합을 포함하도록 다른 방식으로 구체화될 수도 있는 것을 상정하고 있다.

Claims (25)

  1. 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템으로서,
    컴퓨터-실행 가능 명령어들을 기억하는 메모리; 및
    상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
    상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
    사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스로부터 적어도 하나의 매칭 계획을, 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성에 기초하여, 식별하도록 구성된 검색 컴포넌트; 및
    적어도 하나의 매칭 계획과 연관된 하나 이상의 파라미터를 사용자에게 제시하도록 구성된 사용자 인터페이스를 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성은 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 환자 영상 파라미터 및 질환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성은 환자 영상 파라미터를 포함하고, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 환자 영상으로부터 환자 영상 파라미터를 추출하도록 구성된 특성 추출기를 더 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성은 이온화 에너지, 음향 에너지, 컴퓨터 단층 촬영, 자기 공명 영상, 양전자 방사 단층촬영, x-선 및 형광 투시 중 하나 이상에 의해 생긴 환자의 영상 스캔을 포함하는 환자 영상으로부터 추출된 환자 영상 파라미터를 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 매칭 계획과 연관된 상기 하나 이상의 파라미터가 물리 파라미터, 치료 유형 파라미터, 영상 파라미터 및 질환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 치료 성과의 예측 변수를 포함하는 적어도 하나의 측정 기준(metric)을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 적어도 하나의 매칭 계획과 연관된 상기 파라미터들 중 둘 이상의 조합을 포함하는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 기계 학습 기법, 패턴 매칭 기법 및 데이터 마이닝 기법(data mining technique) 중 적어도 하나를 이용해서 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 사전에 계획된 방사선 치료들 중 적어도 하나를 권장하도록 구성된 계획 권장 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 계획 권장 컴포넌트는 상기 적어도 하나의 매칭 계획으로부터의 적어도 하나의 파라미터를 상기 환자 치료 계획에 자동적으로 삽입시키도록 구성된, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 치료 선량(treatment dose)과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하도록 구성된 예측 컴포넌트를 더 제공하게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 검색 컴포넌트는 상기 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스로부터 복수의 매칭 계획을 식별하도록 구성되고, 상기 예측 컴포넌트는 상기 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획의 선택을 도모하기 위하여 적어도 하나의 측정 기준을 사용하도록 구성된, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  13. 제1항 내지 제9항, 제11항 및 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령어들은, 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 추가로 상기 적어도 하나의 매칭 계획으로부터의 적어도 하나의 파라미터를 상기 환자 치료 계획에 자동적으로 삽입시키게 하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 메모리 및 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 시스템을 사용하는 현장 진단에 관하여 원격으로 위치되는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 시스템.
  15. 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법으로서,
    프로세서에 의해, 환자 데이터와 연관된 적어도 하나의 특성을 수신하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스를 검색하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 적어도 하나의 특성에 기초하여 상기 데이터베이스로부터 복수의 매칭 계획을 식별하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 치료 선량과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계를 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  16. 제15항에 있어서, 사용자 인터페이스에 의해, 상기 복수의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 제시하는 단계를 더 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  17. 제15항 또는 제16항에 있어서, 상기 프로세서에 의해, 상기 복수의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 상기 환자 치료 계획에 삽입하는 단계를 더 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  18. 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환자의 영상 스캔으로부터 상기 적어도 하나의 특성을 추출하는 단계를 더 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  19. 제15항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서에 의해, 치료 선량과 상관 관계가 있는 상기 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계는, 기계 학습 기법, 패턴 매칭 기법, 데이터 마이닝 기법 중 적어도 하나를 이용해서 상기 적어도 하나의 측정 기준을 결정하는 단계를 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  20. 제15항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서에 의해 그리고 상기 적어도 하나의 측정 기준에 기초하여, 상기 복수의 매칭 치료 계획 중 하나의 매칭 치료 계획을 선택하는 단계를 더 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  21. 제20항에 있어서, 디스플레이 장치에 의해, 상기 복수의 매칭 치료 계획 중 선택된 상기 하나의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 제시하는 단계를 더 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  22. 제20항 또는 제21항에 있어서, 상기 프로세서에 의해, 상기 복수의 매칭 치료 계획 중 선택된 상기 하나의 매칭 치료 계획에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 상기 환자 치료 계획에 삽입하는 단계를 더 포함하는, 환자 치료 계획의 작성을 도모하기 위한 방법.
  23. 프로세서에 의해 수행될 때, 해당 프로세서로 하여금 복수의 컴퓨터 프로그램 컴포넌트를 실체화하도록 하는 컴퓨터-실행 가능 명령어들을 내장하고 있는 하나 이상의 비일시적 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체로서, 상기 복수의 컴퓨터 프로그램 컴포넌트는,
    환자 데이터와 연관된 하나 이상의 특성에 기초하여, 사전에 계획된 방사선 치료들의 데이터베이스로부터 복수의 매칭 계획을 식별하도록 구성된 검색 컴포넌트;
    치료 선량과 상관 관계가 있는 적어도 하나의 측정 기준을 결정하고 상기 적어도 하나의 측정 기준을 이용해서 상기 복수의 매칭 계획 중 하나의 매칭 계획의 선택을 도모하도록 구성된 예측 컴포넌트; 및
    상기 복수의 매칭 계획 중 상기 하나의 매칭 계획과 연관된 하나 이상의 파라미터를 사용자에게 제시하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체.
  24. 제23항에 있어서, 상기 적어도 하나의 측정 기준은 치료 성과의 예측 변수와, 상기 복수의 매칭 계획 중 상기 하나의 매칭 계획과 연관된 상기 파라미터들 중 둘 이상의 조합 중 적어도 하나를 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체.
  25. 제23항 또는 제24항에 있어서, 상기 복수의 컴퓨터 프로그램 컴포넌트는 상기 복수의 매칭 계획 중 상기 하나의 매칭 계획으로부터의 적어도 하나의 파라미터를 환자 치료 계획 내로 자동적으로 삽입시키도록 구성된 계획 권장 컴포넌트를 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체.
KR1020167001749A 2013-06-21 2014-06-20 다목적 방사선 치료 선택 시스템 및 방법 KR102320287B1 (ko)

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