KR20170047214A - 역 치료 계획을 위한 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 역(inverse) 치료 계획 시스템에 관한 것이고, 상기 시스템은: 적어도 하나의 데이터 버스 시스템(102), 데이터 버스 시스템(102)에 결합된 메모리(106)로서, 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 포함하는, 상기 메모리, 및 데이터 버스 시스템(102)에 결합된 프로세싱 유닛(104)을 포함하고, 프로세싱 유닛(104)은 각각의 개별적인 선량 샷(dose shot)이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들(aj)의 세트를 미리 컴퓨팅하고(10), 하나 이상의 제약들(20)에 기초하여 가중치(¾)를 각각의 개별적인 선량 샷(aj)에 연관시키기(40) 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하도록 구성되고, 프로세싱 유닛(104)은 하나 이상의 제약들(20)을 만족시키도록, 개별적인 선량 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기(30) 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 방사선 치료들의 계획 및 실시간 제어를 위한 시스템에 관한 것이다. 일반성의 손실 없이, 본 발명의 시스템은 유용하게, 예를 들면 멀티 빔 감마 조사들, 선형 가속기들에 의해 생성된 광자 빔들, 종래의 고전압 엑스레이 소스들, 또는 방사성 소스들과 같은 다양한 자연의 조준된 방사선 소스들에 의한 방사선치료의 치료들을 계획하기 위해 이용될 수 있다. 본 발명의 실시예들은 특히, 방사선 수술에 관한 것이다.
방사선 치료 및 방사선 수술(radiation surgery 또는 radiosurgery)은 효율적이고, 비 침습적이며 외래 환자 치료들과 호환하는 치료 접근법들이다. 방사선 수술은 본 문서에서, 관심 있는 영역으로 정위적으로(stereotactically) 지향된, 방사선의 고 선량(dose) 부분의 전달을 지정하고, 여기서 "정위적"은 환자 몸체에서 실제 타겟 위치와의 환자의 진단 이미지들에서 보여진 가상 타겟의 정확한 상관이 존재함을 의미한다.
방사선 수술의 맥락, 특히 뇌 신경외과학에서, 두개 내 질환들을 치료하기 위해 공통적으로 이용된 툴(tool)은 "렉셀 감마 나이프(Leksell Gamma Knife)®" 또는 단순하게 "감마 나이프®"의 이름 하에서 상업화된다.
렉셀 감마 나이프®는 동심(isocentre)에 초점이 맞춰진 다수의 코발트-60 방사선 소스들로부터의 수반되는 감마선들, 및 좌표 시스템과 고정화 디바이스의 역할을 하는 정위적 프레임을 활용한다. 전통적으로, 환자는 타겟 영역이 동심에서 정지되도록 방사선 소스들에, 그리고 외과적으로 두개골에 고정되는 특수화된 헬멧을 쓴다. 최근에, 렉셀 감마 나이프® 장치는 또한, 이미지 유도된 프레임 없는 고정화 디바이스들을 포함하는, 덜 침습적 고정화 시스템들을 구비했다.
치료는 의학 이미징 연구를 통해 환자의 질환 뇌 영역, 소위 타겟 영역을 로컬화(localizing)함으로써 그리고 타겟 영역을 빔들의 초점이 맞춰진 교차 지점(즉, 동심)에 위치시킴으로써 수행된다.
치료는 하나의 샷(shot)으로 즉, 타겟 영역의 단일 부분 또는 위치를 동심에 위치시킴으로써 실현될 수 있다. 그것은 또한, 다수의 샷들을 이용하여 즉, 타겟 영역의 상이한 부분들을 동심에 연속적으로 배치함으로써 실현될 수 있다.
감마 나이프®가 성공적인 방사선 수술 툴인 것으로 입증되었을지라도, 가속기 기반 방사선 수술이 또한 공지된다. 이들 시스템들은 메가전압 엑스레이 빔을 생성하기 위해 LINAC를 이용한다. 가속기는 공간에서 회전하는 겐트리(gantry) 상에 장착되는 반면에, 환자는 이동하는 카우치(couch) 상에 눕는다. 이 방식으로, 전달 각 및 타겟 지점들은 마음대로 변경될 수 있다. 치료는 전형적으로, 상이한 각들로의 방사선 전달을 포함하는 반면에, 머리는 완전한 또는 부분적인 아크(arc)를 따라 회전한다.
본 발명의 맥락에서, 샷(또는 선량 샷)은 그 다음, 선량 예로서, 방사선량이다. 그것은 위치(즉, 샷의 중심의 위치), 크기 및 형상에 의해 특징지워진다. 상이한 조준기들의 이용 및 빔들 중 일부의 차단의 여부 때문에, 렉셀 감마 나이프®는 상이한 크기들 및 형상들을 가지는 샷들을 제공할 수 있다.
각각이 샷에 대해, 이용자는 타겟 영역에서 그것의 위치 뿐만 아니라, 동심 주위로 전달될 조사 선량의 크기 및 형상을 결정해야 하고, 이는 각각 이용될 조준기들 및 차단되거나 되지 않을 렉셀 감마 나이프®의 빔들을 명시한다.
각각의 샷에 대해, 이용자는 또한, 방사성 코발트 소스들의 선량률에 관하여, 샷의 소위 가중치에 의해 파라미터화된 조사의 시간을 결정해야 한다.
렉셀 감마 나이프® 방사선 수술은 계획 단계 및 전달 단계로 구성된다. 계획 단계에서, 각각의 환자의 치료 계획은 방사선 종양학자 및 물리학자와 결부하여 신경 외과 의사 작업에 의해 개발된다. 가장 널리 이용된 계획 절차에 따라, 그들은 시행 착오(trial and error)의 반복적 프로세스를 통해, 샷들의 크기, 형상, 및 가중치와 함께 그들의 수 및 위치를 결정한다. 치료 부피가 작을 때, 치료 계획은 단지, 하나 또는 2개의 샷들을 요구할 수 있다. 계획 프로세스는 그러나, 불규칙적으로 형성된 그리고 더 큰 크기의 타겟 영역들 둘 모두에 대해 더 복잡해질 수 있다. 이들 경우들에 대해, 치료 계획 프로세스의 복잡성은 렉셀 감마 나이프®의 강력한 능력들을 완전하게 이용하는 것을 어렵게 한다. 이것은 특히, 최신 버전 즉, 렉셀 감마 나이프® 퍼펙션(Perfexion)TM에서 사실이고, 여기서 코발트 소스들은 동일한 크기의 조준기들에 따라 부수적으로 정렬하는 섹터들에서 그룹핑(grouping)된다. 각각의 개별적인 섹터는 특정 조준기 크기(복합체 샷)에 따라 정렬될 수 있거나 차단될 수 있다.
감마 나이프® 방사선 수술은 따라서, 위치 및 조사될 타겟으로, 그리고 너무 강한 조사로부터 보호될 타겟들로 전달될 선량에 기초하여, 선택적 선량측정을 생성하기 위해, 계획의 중요한 스테이지(stage)를 요구한다.
이 선량측정은 논의된 바와 같이, 하나 이상의 조사 동심들(즉, 감마 나이프의 광선들의 수렴의 초점들)의 이용에 기초한다. 타겟의 원하는 조사에 적응된 선량 분포를 생성하기 위해 설정될 기술적 파라미터들은 주로 다음과 같다:
- 조사 초점들(동심들)의 수,
- 동심들의 위치,
- 조사 빔들의 조준의 크기 및 형상(렉셀 감마 나이프® 퍼펙션TM을 통해 복합체 샷들을 생성하기 위한 가능성을 포함하는),
- 상이한 조사 동심들의 가중치.
이들 기술적 파라미터들은 특정 선량 및 등선량 규정의 선택을 고려해야 한다. 계획 단계를 위한 현재 절차는 상대적으로 복잡하고, 지루하고, 직관적이지 않으며, 느리다. 계획 절차의 지속기간은 생산성을 감소시키고 모든 치료의 비용을 증가시킨다. 게다가, 그것의 품질은 필수적으로, 이용자의 경험에 의존한다. 이 경험을 얻는 것은 세계의 몇몇 참고문헌 센터들 중 하나에서 긴 교육 기간을 요구한다.
실제로, 계획을 행하기 위한 현재 방식은 상기 설명된 바와 같이, 원하는 선량 분포를 궁극적으로 생성할 기계의 기술적 파라미터들을 정의할 것을 요구한다. 그들 파라미터들과 실제 선량 분포 사이의 관계가 언제나 직관적인 것은 아니다. 이용자는 따라서, 기술적 전문지식을 얻고 활용할 것을 요청받는 반면에, 이용자는 오히려 치료의 의학적 양태들에 집중해야 한다.
이용자를 돕기 위해, 자동 역(inverse) 계획 시스템들이 제안되었다. 계획은 (예로서, CT 또는 MRT 이미지들로부터의) 타겟 영역 속성들의 지식에 기초하여, 운영자가 타겟 영역 및/또는 특정 선량 제약들 내의 특정 선량 분포를 규정하기 때문에 "역"이다. 자동 역 계획 시스템은 미리 결정된 분포에 대해 가능한 한 가까운 치료 계획을 야기하는 파라미터들의 세트를 찾는다.
고전적인 역 계획 절차는 그 다음, 운영자에 의한 타겟 영역의 정의 및 타겟 영역으로 전달되어야 하는 최소 선량을 요구한다. 두번째로, 계획 시스템은 또한, 보호될 영역들에 대한 선량을 최소화하는데 도움을 준다.
역 계획은 그 다음, 전형적으로 최적화 문제로서 정의되고, 여기서 기술적 파라미터들은 자동으로, 원하는 선량 분포와 실제로 성취된 것 사이의 차를 측정하는 비용 함수를 최소화하기 위해 검색된다. 다양한 최적화 기술들이 이용될 수 있다.
현재, 이 해결책은 임상 실습에서 거의 이용되지 않고, 새로운 이용자들을 위해 이해하기 어렵다. 게다가, 그것은 이용자에 의해 또 다른 수동 계획 조정들을 요구할 수 있지만, 이용자는 그것의 완전한 잠재력을 활용하지 않는데, 이는 이용자가 완전한 범위의 기술적 파라미터들을 테스트하지 않을 것이고, 이용자가 계획 절차 동안 시간 제약들을 갖기 때문이다. 동일한 언급이, 완전한 수동적 계획이 이용자에 의해 수행될 때 적용된다.
WO2009137010은 "선량 페인팅(dose-painting)"의 개념에 기초하여 감마 나이프® 방사선 수술을 위한 동적 방식을 개발하기 위한 시스템을 설명한다. 구체의 고 선량 부피는 3D 구체 "페인트브러쉬"로서 보여지고, 치료 계획은 3D 타겟 부피를 "페인팅"하기 위한 이 "페인트브러쉬"의 최상의 루트를 찾기 위해 감소된다. 선량 페인팅 개념 하에서, 환자는 로봇식 위치결정 시스템(robotic positioning system) 하에서 지속적으로 이동하고 있다. 이 문서에서, 잠재적 샷들의 큰 세트가 컴퓨팅(computing)되고 샷 선택은 제약된 최소 제곱 최적화 알고리즘을 이용함으로써 이 세트에서 수행될 수 있다. 특히, 생성된 선량 분포와 이상적인 선량 분포 사이의 차의 L2 놈(norm)은 2가지 제약들의 영향을 받아 최소화된다: 각각의 샷에 대한 빔 온 타임(beam-on time)은 임계치보다 높아야 하고 모든 샷들의 빔 온 타임들의 합(즉, 최종 전달 시간)은 원하는 전달 시간 미만이거나 같아야 한다. 이 차를 최소화함으로써, 타겟 영역 내부의 최소 선량이 모든 지점들로 전달된다는 보장이 없다. 유사하게, 허용된 최대 선량보다 큰 조사가 미리 정의된 민감성(sensitive) 영역들의 일부 지점들로 전달되지 않는다는 보장이 없다. 이론적으로 흥미로울지라도(appealing), 이 시스템의 배경 및 이유는 확실하지 않고, 그것의 임상적 타당성이 판명된 채로 남아 있다.
US2013188856은 이미지 유도 방사선 치료에 대한 실시간 타겟 입증을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이 문서는 예측된 방사선량이 계획에 따라 실제 타겟으로 전달됨을 실시간으로 입증하는 방법을 설명한다. 특히, 변위 검출은 타겟에 대한 치료 방사선 빔의 임의의 변위를 알아내기 위해 수행된다. 실시간 피드백은 그 다음, 타겟의 임의의 변위가 결정되어야 하는 빔의 위치를 실시간으로 정정하기 위해 수행된다. 타겟의 변위는 저장된 이미지들을, 라이브 인(live in) 치료 이미지들을 얻기 위한 측정들에 관한 희소성(sparsity) 제약을 이용하여 라이브 인 치료 이미지들과 비교함으로써 평가된다. 예로서, 두개골의 실제 두께를 결정하기 위한 시스템은 선형이고 콘벡스(convex) 최적화 문제에 의해 해결된다.
공지된 시스템들 중에서, US2011085643은 희소 세그먼트들의 정규화(regularization)를 이용하여 방사선 치료 역 치료 계획을 설명한다. 이 문서는 방사선 치료 계획의 방사선 세그먼트들(또는 서브 필드들)의 수를 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 중요하게도, 그러나, 저자들은 치료에서 이용된 조사 필드들의 파라미터들 및 수를 임의의 방식으로 변경하거나 최적화하는 것을 제안하지 않는다. 다르게 언급하면, 본 문서들에서 제공된 방법은 미리 결정된 세트의 필드들 예를 들면, (단락 [0079]) 0°, 70°, 145°, 215°, 290°의 겐트리 각들에 대응하는 5개의 필드들을 가지는 치료 계획들을 변함없이 생성한다. 저자들이 이들 필드들의 각각의 필드에 대해 방사선 세그먼트들의 수를 감소시키는데 목적이 있는 알고리즘을 제안하긴 하지만, 결과로 발생하는 치료 계획의 수 및 입사각들은 융통성없이 미리 결정된다.
US2011085643에 의해 제안된 계획 방법은 각각의 개별적인 선량 샷의 영향을 최적화하는 멀티 리프(multi-leaf) 조준기 설정들에 대해 하나의 설정을 결정하려고 시도한다. 이와 같이, 그것은 예를 들면, 감마 나이프 장치, 및 각각의 개별적인 선량 필드의 영향이 수정될 수 없는 기계들과 같은, 멀티 리프 조준기들을 갖지 않는 디바이스들에서 적용될 수 없다.
따라서, 본 발명의 목적은 상기 설명된 단점들 중 하나 이상을 제거하거나 완화시키는 것이다.
본 발명의 목적은 치료의 계획 단계를 단순화할 수 있는 역 치료 계획 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 기존의 시스템들에 대해 일 대안인 역 치료 계획 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명에 따라, 이들 목적들은 역 치료 계획 시스템에 의해 성취되고, 상기 역 치료 계획 시스템은: 적어도 하나의 데이터 버스 시스템, 데이터 버스 시스템에 결합된 메모리로서, 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 포함하는, 상기 메모리, 및 데이터 버스 시스템에 결합된 프로세싱 유닛으로서, 각각의 개별적인 선량 샷이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들의 세트를 미리 컴퓨팅하고, 하나 또는 몇몇 제약들에 기초하여 가중치를 각각의 개별적인 선량 샷에 연관시키기 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하도록 구성되는, 상기 프로세싱 유닛을 포함한다.
본 발명의 역 치료 계획 시스템은 초점 역 치료 계획 시스템일 수 있다. 본 발명의 맥락에서, 표현 "초점 치료"는 타겟 예로서, 환자의 비정상적인 영역(예로서, 종양)의 특정 영역들에 초점을 맞추는 것을 나타내고, 이 치료의 소스는 환자의 몸체의 외부에 있다(초점 치료의 비 제한적 예들은 감마 나이프® 및 HIFUS 즉, 집속 초음파 치료(High-Intensity Focused Ultrasound)이다).
초점 역 치료 계획 시스템은 방사선들을 이용하는 시스템일 수 있다: 이 경우에, 그것은 방사선 역 치료 계획 시스템일 수 있다. 방사선 수술 및 방사선치료는 방사선 치료들의 비 제한적 예들이다.
방사선 역 치료 계획 시스템은 이온화 방사선들(예로서, 감마 나이프®에서와 같은)을 이용할 수 있다. 또 다른 예에서, 초점 역 치료 계획 시스템은 이온화 방사선들과 상이한 방사선들 예로서, 비 이온화 방사선들을 포함한다. 집속 초음파 치료는 이온화 방사선들을 이용하지 않는 초점 치료의 비 제한적 예이다.
본 발명의 역 치료 계획 시스템은 내부 로컬 역 치료 계획 시스템일 수 있다. 이 경우에, 이 치료의 소스는 환자의 몸체의 내부에 있다. 근접치료(Brachytherapy), 냉동요법(cryotherapy), 고주파 열치료(radiofrequency ablation) 및 수술 중(intraoperative) 치료들은 내부 로컬 치료들의 비 제한적 예들이다.
희소성 기준의 이용은 가능한 선험적이지 않은 많은 해결책들을 제거하고 그 다음, 해결책에 빠르게 수렴하는 것을 허용한다. 희소성은 그 다음, 샷들의 실시간 산출을 수행하는 것이 가능하도록 실시간으로 계산들을 허용한다.
이롭게, 하나 이상의 제약들은 대응하는 결과로 발생하는 선량 분포에 관련될 수 있다.
이롭게, 가중치는 단일 또는 개별적인 선량 샷의 조사의 시간을 표현할 수 있다.
개별적인 선량 샷들의 크기 및 형상은 각각의 섹터를 위해 이용된 조준기들의 크기, 및 그들의 가능한 차단에 기초할 수 있다.
바람직한 일 실시예에서, 제약은 원하는 선량 분포에 의한 타겟 영역의 전체 또는 적어도 일부의 커버리지(coverage)를 포함한다. 또 다른 제약들은 타겟 부피의 외부의 선량 분포를 수정하고, 최대 선량을 정의된 구조들로 제한하기 위해 부가될 수 있다. 제약들은 또한, 원한다면 타겟 부피 내에 선량 분포를 정의하기 위해 부가될 수 있다.
본 발명에 따라, 프로세싱 유닛은,
- 제약(들)을 만족시키도록 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행한다.
본 발명에 따른 독창적인 시스템은 실시간 역 계획 시스템을 통해 고주파 수술 계획을 대폭 단순화하는 것을 허용한다.
바람직한 일 실시예에서, 프로세싱 유닛은 상기 하나 이상의 제약들을 만족시키도록 최소 수의 비 제로 가중치들을 찾기 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행한다.
본 발명에 따른 독창적인 시스템은 선량 분포에 부과된 제약들을 성취하기 위해 조사의 최적의 기술적 파라미터들을 산출하는 것을 허용한다. 수동 계획 동안 이용자에 의해 정의될 수 있는 파라미터들의 수를 고려하면, 최적의 해결책은 실제로, 특히 심지어 숙련된 이용자에 의한 복잡한 형상의 타겟들의 치료에서 찾기가 거의 불가능하다.
본 발명에 따른 독창적인 시스템은 이용자가, 타겟의 에지들에서의 커버리지, 크기 및 그래디언트(gradient)들에서 또는 관심 있는 부피의 다른 어느 곳에서 전달될 선량에 관한 제약들을 양방향으로 정의하는 것을 허용한다.
이용자의 장점들은 적어도 다음과 같다:
- 이용자는 원하는 선량 분포의 실현의 기술적 양태에 집중할 필요가 없을 뿐만 아니라, 이용자가 어떤, 그리고 어디에서 선량을 관리하기를 원하는지를 고려해야 할 필요가 있다.
- 양방향 계획 툴은 이용자가, 타겟의 적절한 조사 및 다른 장기들의 적절한 보호를 보장하기 위해 선량 분포의 형상을 실시간으로 결정하고 수정하는 것을 허용한다.
- 계획은 직관적이고, 빠르며, 따라서 비용 효과적이 된다.
- 이용자는 또한, 최대 치료 지속기간과 같은, 문제에 관한 더 많은 제약들을 용이하게 부가할 수 있고, 시스템은 예를 들면, 시간 운영(time budget) 내에 있으면서 원하는 선량 분포와 가능한 가깝게 되기 위해 최상의 가능한 계획을 제공한다.
본 발명에 따른 시스템에 의해 수행된 계획 절차는 특히, 복잡한 타겟 형상들에서 공지된 해결책보다 훨씬 단순하고, 빠르며 더 이용자 친화적이다.
게다가, 본 발명에 따른 시스템을 통한 단일 절차에서의 다수의 타겟들(예로서, 뇌 전이)의 조사는 합당한 시간 후에 실행가능하게 된다.
본 발명은 또한, 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이고, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은:
역 치료 계획을 위한 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 포함하는 유형의 컴퓨터 이용가능한 매체를 포함하고, 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드는,
- 각각의 개별적인 선량 샷이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들의 세트를 미리 컴퓨팅하고,
- 하나 이상의 제약들 예로서, 대응하는 결과로 발생하는 선량 분포에 기초하여 가중치를 각각의 개별적인 선량 샷에 연관시키기 위해 이용되며, 프로세싱 유닛은,
- 상기 하나 이상의 제약들을 만족시키도록, 개별적인 선량 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 또한, 역 치료 계획 방법을 통해 생성된 프리젠테이션(presentation) 콘텐트를 저장하는 컴퓨터 데이터 반송자(carrier)에 관한 것이고, 상기 방법은:
- 각각의 개별적인 선량 샷이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들의 세트를 미리 컴퓨팅하는 단계,
- 하나 또는 몇몇 제약들 예로서, 대응하는 결과로 발생하는 선량 분포에 기초하여 가중치를 각각의 개별적인 선량 샷에 연관시키는 단계를 포함하고, 프로세싱 유닛은,
- 상기 하나 이상의 제약들을 만족시키도록, 개별적인 선량 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 예로서 주어지고 도면에 의해 도시된 일 실시예의 설명의 도움으로 더 양호하게 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램 제품의 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드가 구현될 수 있는 데이터 프로세싱 시스템의 일 실시예의 예시를 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 역 치료 계획 시스템의 일 실시예에서 구현될 수 있는 방법의 흐름도 표현을 보여주는 도면.
도 3은 신경초종(schwannoma)(파랑색)의 그리고 달팽이관(자주색)의 윤곽들이 기술된 전정의(vestibular) 신경초종으로 고통받는 대상의 MRI 및 CT 이미지들을 도시한 도면.
도 4는 감마 나이프 샷들의 로컬화 및 등가선량선들을 갖는 가능한 치료 계획을 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 역 치료 계획 시스템의 일 실시예에서 구현될 수 있는 방법의 흐름도 표현을 보여주는 도면.
도 3은 신경초종(schwannoma)(파랑색)의 그리고 달팽이관(자주색)의 윤곽들이 기술된 전정의(vestibular) 신경초종으로 고통받는 대상의 MRI 및 CT 이미지들을 도시한 도면.
도 4는 감마 나이프 샷들의 로컬화 및 등가선량선들을 갖는 가능한 치료 계획을 도시한 도면.
본 발명이, 그의 적용이 오로지 두개(cranial)인 감마 나이프® 방사선 수술과 관련하여 더 상세하게 설명될지라도, 본 발명은 본 명세서에서 상기 설명된 바와 같이, 많은 다른 분야들과의 관련에 대한 적용가능성을 찾는다. 예를 들면, 그것은 또한, 두개 밖의 방사선 수술 기술들에, 또는 임의의 유형의 이온화 방사선을 이용하는 치료들에 적용될 수 있다(예로서, 선형 가속기들(예로서, 일렉타에 의한 버사(Versa) HD)을 이용하는 분별 방사선 치료 기술들에서). 그것은 또한, 로봇식 수술 또는 컴퓨터 지원형 수술에서 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램 제품의 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드가 구현될 수 있는 데이터 프로세싱 시스템(100)의 일 실시예의 예시이다.
본 발명에 따른 역 치료 계획 시스템(100)은:
- 적어도 하나의 데이터 버스 시스템(102),
- 데이터 버스 시스템(102)에 결합된 메모리(106)로서, 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 포함하는, 상기 메모리, 및
- 데이터 버스 시스템(102)에 결합된 프로세싱 유닛(104)을 포함한다.
도 2는 본 발명에 따른 역 치료 계획 시스템(100)의 일 실시예에서 구현될 수 있는 방법의 흐름도 표현을 보여준다.
이롭게, 프로세싱 유닛(102)은,
- 가능한 선량의 샷들의 위치들, 크기들 및 형상들의 목록(또는 세트)으로 구성된 사전(dictionary)을 미리 컴퓨팅하고(단계(10)),
- 이용자에 의해, 타겟 영역에서 원하는 선량 그리고 예를 들면, 너무 높은 선량 방사선으로부터 보호될 영역들에 관한 잠재적 부가적인 제약들을 정의하며(단계(20)),
- 계획을 결정하도록 즉, 그들 샷들 중 어느 것이, 그리고 가중치들이 실제로 이용될 것인지를 찾도록 콘벡스 문제를 해결하기(단계들(30, 40 및 50)) 위해 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하도록 구성된다.
하나의 바람직한 실시예에서, 미리 컴퓨팅된 선량 샷들의 세트는(단계(10)) 3차원(3D) 공간에서 고정된 해상도의 별개의 3D 격자 상에 위치될 수 있다.
하나의 바람직한 실시예에서, 3차원들의 각각에서 이 격자 상의 2개의 연속적인 위치들은 1 mm 미만 예로서, 0.5 mm의 거리 만큼 이격된다.
논의된 바와 같이, 도 1의 제 1 단계(단계(10))는 3D 격자 상의 모든 가능한 위치들, 또는 그들(예로서, 단지 타겟 영역 내에 위치된 것들)의 서브세트에 위치된(중심에 있는) 가능한 선량 샷들(또는 선량 분포 패턴들)의 목록 사전을 구축하는 것이다.
하나의 바람직한 실시예에서, 이 단계는 개별적인 선량 분포의, 상이한 크기들 및 형상들의 미리 산출된 패턴들(소위 커널(kernel)들)을 고려함으로써, 그리고 그들을 모든 고려된 격자 지점들로 바꿈으로써 수행될 수 있다. 이 단계는 또한, 예를 들면 계획을 위해 얻어진 의학 이미지들에 기초하여 환자의 머리 인체(anatomy)의 물리적 속성들을 고려함으로써 수행될 수 있다.
사전은 따라서, 함수들의 세트,
이고 여기서, N은 사전의 크기를 나타낸다.
사전의 각각의 구성요소(aj)는 "원자"로 명명될 것이다.
완전한 선량 분포는 각각의 원자로부터의 기여들의 가중된 합으로서 산출될 수 있다. 3D 공간의 임의의 지점(x, y, z)에서의 선량(d)은 다음과 같이 컴퓨팅될 수 있고,
여기서, sj는 j번째 원자에 연관된 가중치를 나타낸다.
역 계획 방법의 목적은, 단계(20)에서 이용자에 의해 부과된 제약들이 만족되도록 최소 수의 비 제로 가중치들(sj)을 찾는 것이다.
완전한 선량 분포(d)는 3D 공간에서 미리 정의된 수의 지점들에서 예를 들면, P개의 지점들의 미리 정의된 격자(G) 상에서 산출될 수 있다.
이 선량 분포(d)는 다음으로서 정의될 수 있는 차원(P)의 벡터(f)로 표현될 수 있고,
여기서, A는 그의 열들이 격자(G)의 각각의 지점에서 각각의 원자에 의해 전달된 선량의 값인 P × N 행렬이고, s는 차원(N)의, 원자들의 가중치들의 벡터이다.
본 발명에 따라, s는 희소적인 것 즉, s의 비 제로 계수들의 수(K)가 N보다 훨씬 적은 것이어야 한다. 전형적인 예에서, N은 100'000 또는 그 이상만큼 클 수 있는 반면에, K는 20 또는 그 미만만큼 적을 수 있다.
s에서의 비 제로 요소들의 위치들은, 사전에서의 어떤 원자들이 치료에서 이용될 것인지 결정한다, 즉 그들은 실제 샷 형상들 및 그들의 위치들을 결정한다. s의 값들은 샷 가중치들을 결정한다.
일단 사전(A)을 구축하면(도 2의 단계(10)), 최소 수의 비 제로 요소들을 갖는 벡터(s)는 단계(20)에서 이용자에 의해 정의된 선량 제약들을 만족시킴으로써 컴퓨팅된다.
도 2에서의 선량 제약들이 사전의 사전 계산 후에 이용자에 의해 입력될지라도, 이 입력은 사전 컴퓨팅 단계(10) 전에 수행될 수 있음이 이해되어야 한다.
최적화 기준들로서, 그것은 벡터(s)의 가중된 L1 놈(즉, 벡터(s)의 요소들의 합)을 최소화하고 모든 선량 제약들을 충족시키는 계획을 찾는 것이다. s의 가중된 L1 놈은 치료 시간에 밀접하게 관련된다. 이 최적화 문제는 이롭게, 콘벡스 최적화 문제로서 공식화될 수 있는데(단계(50)), 이는 단지 개별적인 선량 샷들의 가중치들이 최적화되기 때문이다(실제로, 선량 제약을 보장하기 위해 개별적인 선량 샷들의 위치들, 크기들, 형상들, 및 가중치들을 동시에 최적화하는 것은 비 콘벡스 최적화 문제를 야기할 것이다). 또 다른 실시예에서, 그것은 벡터(s)의 가중된 L0 놈(즉, 0과 상이한 벡터(s)의 요소들의 수)을 최소화하고 모든 선량 제약들을 충족시키는 계획을 찾는 것이다. 또 다른 실시예에서, 그것은 벡터(s)의 가중된 L2 놈을 최소화하고 모든 선량 제약들을 충족시키는 계획을 찾는 것이다. T를 타겟 영역에 속하는 지점들에 대응하는 벡터(f)의 인덱스들의 세트로 나타내고, R을 보호될 민감성 영역들에 속하는 것들을 나타내며, Q를 나머지 인덱스들의 세트를 나타내는 것으로 한다. 또한, ai를 행렬(A)의 i번째 행을 나타내는 것으로 한다. 벡터(f)의 i번째 구성요소는 다음으로서 표현될 수 있고,
즉, 사전(A)의 i번째 행 및 벡터(s)의 내적이다. 따라서, 최적의 계획은 다음의 콘벡스 문제를 해결함으로써 컴퓨팅된다:
여기서, 
는 가중치들(wi≥0)을 갖는 벡터(s)의 가중된 L1 놈을 나타내고, bmin은 타겟 영역(T)에서의 최소 선량이고, bmax는 민감성 영역들(R)에서의 최대 허용된 선량이며, s≥0은 s의 값들에 관한 확실성 제약을 나타낸다.
부가적인 제약들은 공식화에 동일성 또는 비동일성 제약들로서 단계(20)에서 부가될 수 있다. 이것은 예를 들면, 원하는 선량 그래디언트 인덱스에 관련될 수 있다.
가중된 L1 놈은 희소 해결책들을 증진시키는 콘벡스 함수이고 즉, 이 속박된 최소화 문제를 해결하는 것은 모든 선량 제약들을 충족시키는 가장 희소한 벡터(s)를 결정할 것이다. 가중치들(wi)은 사전에서의 커널들에 대해 상이한 패널티(penalty)들을 부과한다. 예를 들면, 한 세트의 커널들이 치료 시에 더 많은 시간이 걸린다고 선험적으로 공지되면, 연관된 가중치들은 나머지보다 크다. 이것은 치료 시간을 최소화할 최적화 문제를 야기할 것이다. 전달 시간에 관한 어떠한 이전 정보도 공지되지 않으면, 모든 가중치들은 1로 설정될 수 있다.
이 최적화 문제는 그 다음, 임의의 콘벡스 최적화 방법에 의해 예를 들면, 콘벡스 선형 프로그래밍 알고리즘들에 의해 해결될 수 있다.
독창적인 시스템은 그 다음, 역 치료 계획 시스템을 제안하고, 완전한 선량 분포는 미리 컴퓨팅된 사전 또는 미리 컴퓨팅된 단일 샷 선량들의 라이브러리(library)로부터 선택된 단일 샷 선량의 희소 선형 조합으로서 모델링(modeling)된다.
콘벡스 속박된 최적화 절차는 치료 계획을 결정하기 위해 이용된다. 샷 가중치들은 희소성 제약 하에서, 선량 분포에 관한 제약들이 충족됨을 보장하기 위해 최적화된다.
최적화 절차는 이용자가 초기 샷 위치들을 제공할 것을 요구하지 않고, 콘벡스 최적화 공식화는 너무 높은 선량 방사선에 대해 보호될 타겟 영역과 민감성 구조들과 같은 다른 영역들 둘 모두에 적용된 선량 제약들을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 시스템(100)의 일 실시예이다. 도 1의 시스템(100)은 클라이언트들, 서버들, 등을 예시적으로 포함할 수 있는 컴퓨터 네트워크의 임의의 노드에 위치되고/되거나 그렇지 않으면 상기 임의의 노드에서 동작할 수 있으며, 그것은 도면에 도시되지 않는다. 도 1에 도시된 실시예에서, 시스템(100)은 프로세서 유닛(104), 메모리(106), 지속형 저장장치(108), 통신 유닛(110), 입력부/출력부(I/O)(112)와, 디스플레이(114) 사이에 통신들을 제공하는 통신 패브릭(fabric)(102)을 포함한다.
프로세서 유닛(104)은 메모리(106)에 로딩될 수 있는 소프트웨어를 위한 지시들을 실행하는 역할을 한다. 프로세서 유닛(104)은 특정한 구현에 의존하는, 하나 이상의 프로세서들의 세트일 수 있거나 멀티 프로세서 코어일 수 있다. 게다가, 프로세서 유닛(104)은, 메인 프로세서가 단일 칩 상에 부(secondary) 프로세서들과 함께 존재하는 하나 이상의 이종 프로세서 시스템들을 이용하여 구현될 수 있다. 또 다른 예시적인 예로서, 프로세서 유닛(104)은 동일한 유형의 다수의 프로세서들을 포함하는 대칭 멀티 프로세서 시스템일 수 있다.
일부 실시예들에서, 도 1에 도시된 메모리(106)는 랜덤 액세스 메모리 또는 임의의 다른 적합한 휘발성 또는 비 휘발성 저장 디바이스일 수 있다. 지속형 저장장치(108)는 특정한 구현에 의존하여 다양한 형태들을 취할 수 있다. 예를 들면, 지속형 저장장치(108)는 하나 이상의 구성요소들 또는 디바이스들을 포함할 수 있다. 지속형 저장장치(108)는 하드 드라이브, 플래시 메모리, 재기록가능한 광학 디스크, 재기록가능한 자기 테이프, 또는 상기 것들의 일부 조합일 수 있다. 지속형 저장장치(108)에 의해 이용된 매체들은 또한, 착탈가능한 하드 드라이브와 같은 착탈가능할 수 있지만 그것으로 제한되지 않는다.
도 1에 도시된 통신 유닛(110)은 다른 데이터 프로세싱 시스템들 또는 디바이스들과의 통신들을 제공한다. 이들 예들에서, 통신 유닛(110)은 네트워크 인터페이스 카드이다. 모뎀들, 케이블 모뎀 및 이더넷 카드들은 현재 이용가능한 유형들의 네트워크 인터페이스 어댑터들 중 단지 몇 개이다. 통신 유닛(110)은 물리적 및 무선 통신 링크들 중 어느 하나 또는 둘 모두의 이용을 통해 통신들을 제공할 수 있다.
도 1에 도시된 입력/출력 유닛(112)은 시스템(100)에 접속될 수 있는 다른 디바이스들을 통해 데이터의 입력 및 출력을 가능하게 한다. 일부 실시예들에서, 입력/출력 유닛(112)은 키보드 및 마우스를 통해 이용자 입력을 위한 접속부를 제공할 수 있다. 게다가, 입력/출력 유닛(112)은 출력을 프린터로 전송할 수 있다. 디스플레이(114)는 정보를 이용자에게 디스플레이하기 위한 메커니즘을 제공한다.
운영 체제 및 애플리케이션들 또는 프로그램들을 위한 지시들은 지속형 저장장치(108) 상에 위치된다. 이들 지시들은 프로세서 유닛(104)에 의한 실행을 위해 메모리(106)에 로딩될 수 있다. 상이한 실시예들의 프로세스들은 컴퓨터 구현 지시들을 이용하여 프로세서 유닛(104)에 의해 수행될 수 있고, 상기 컴퓨터 구현 지시들은 메모리(106)와 같은, 메모리에 위치될 수 있다. 이들 지시들은 프로그램 코드, 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드, 또는 프로세서 유닛(104)에서의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있는 컴퓨터 판독가능한 프로그램 코드로서 언급된다. 상이한 실시예들에서 프로그램 코드는 메모리(106) 또는 지속형 저장장치(108)와 같은, 상이한 물리적 또는 유형의 컴퓨터 판독가능한 매체들 상에 구현될 수 있다.
프로그램 코드(116)는 선택적으로 착탈가능한 컴퓨터 판독가능한 매체들(118) 상에 기능적 형태로 위치되고 프로세서 유닛(104)에 의한 실행을 위해 시스템(100)에 로딩되거나 전달될 수 있다. 프로그램 코드(116) 및 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)은 이들 예들에서 컴퓨터 프로그램 제품(120)을 형성한다. 하나의 예에서, 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)은 예를 들면, 드라이브에 삽입되거나 배치되는 광학 또는 자기 디스크 또는 지속형 저장장치(108)의 부분인 하드 드라이브와 같은, 저장 디바이스 상에 전달하기 위한 지속형 저장장치(108)의 부분인 다른 디바이스와 같은 유형의 형태일 수 있다. 유형의 형태로, 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)은 또한, 하드 드라이브, 썸(thumb) 드라이브, 또는 시스템(100)에 접속되는 플래시 메모리와 같은, 지속형 저장장치의 형태를 취할 수 있다. 유형의 형태의 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)은 또한, 컴퓨터 기록가능한 저장 매체들로서 언급된다. 일부 경우들에서, 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)은 착탈가능하지 않을 수 있다.
대안적으로, 프로그램 코드(116)는 통신 유닛(110)에 대한 통신 링크를 통해 및/또는 입력/출력 유닛(112)에 대한 접속부를 통해 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)로부터 시스템(100)으로 전달될 수 있다. 통신 링크 및/또는 접속부는 예시적인 예들에서 물리적이거나 무선일 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 매체들은 또한, 통신 링크들 또는 프로그램 코드를 포함하는 무선 송신들과 같은, 비 유형의 매체들의 형태를 취할 수 있다.
데이터 프로세싱 시스템(100)에 대해 도시된 상이한 구성요소들은, 상이한 실시예들이 구현될 수 있는 방식에 대한 아키텍처 제한들을 제공하지는 않을 것이다. 상이한 예시적 실시예들은 데이터 프로세싱 시스템(100)에 대해 도시된 것들에 더하여 또는 그들을 대신하여 구성요소들을 포함하는 데이터 프로세싱 시스템에서 구현될 수 있다. 도 1에 도시된 다른 구성요소들은 도시된 예시적인 예들과 다를 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)에서의 저장 디바이스는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 하드웨어 장치이다. 메모리(106), 지속형 저장장치(108), 및 컴퓨터 판독가능한 매체들(118)은 유형의 형태의 저장 디바이스들의 예들이다.
일 실시예에 따라, 본 발명에 따른 시스템은 단일 컴퓨터의 프로세싱 유닛(CPU) 상에 구현된다. 또 다른 실시예에서, 그것은 코어들이 동시에 작동하는 멀티 코어 컴퓨터 상에서 구현된다. 또 다른 실시예에서, 그것은 컴퓨터의 그래픽 프로세싱 유닛(GPU) 상에서 구현된다. 또 다른 실시예에서, 그것은 전체적으로 또는 부분적으로 동시에 작동하는 복수의 컴퓨터들 상에서 구현된다.
본 발명의 독립적 양태에 따라, 본 발명에 따른 시스템은 혁신적인 교육 시나리오들(원격 교육 및 원격 코칭을 포함하는)에서 공유될 수 있다. 하나의 실시예에서, 양방향 역 계획은 원격 서비스로서 제공되고, 시스템은 보안 인터넷 접속들을 통해 이용자들에 의해 액세스된 프로세싱 센터에서 구동한다.
일 변형에 따라, 본 발명의 방사선 계획 시스템이 구비되거나 치료 동안 조사 타겟을 캡처링(capturing)하는 것을 허용하고 타겟 영역의 기하학적 구조가 변할 때의 정보를 제공하는 이미저리(imagery) 또는 위치 센서들과 접속가능하다. 시스템은 타겟 장기의, 또는 장기의 일부의 형상, 위치, 및 차원이 예를 들면, 환자의 원치 않는 움직임들, 호흡으로 인해, 또는 임의의 다른 이유로 인해 미리 결정된 임계치들 이상으로 변할 때를 인지하도록 적응된다. 본 발명의 방사선 역 치료 계획 시스템은 이전에 선택된 해결책으로부터 시작하는, 상기 기술된 바와 같은 최적화 절차를 반복하고, 업데이트된 타겟 구성을 위한 새로운 해결책을 찾거나, 그렇지 않으면 변화들이 조사가 안전성 내에서 지속될 수 없도록 하는 것이면 치료를 중단하도록 배열될 수 있다. 이롭게, 본 발명의 시스템은 정위 수술기구(stereotactic frame)를 덜 침습적 위치결정 시스템들로 대체하고, 정위 수술기구가 적용될 수 없는 구역(district)들을 치료하기 위해 이용될 수 있다.
치료 계획의 결정의 예
방사선 수술 치료에서의 치료 계획의 결정은 일반적으로 다음의 단계들을 포함한다:
a. 신경 외과 의사는 진단을 확립하고 적합한 치료의 형태 예를 들면, 감마 나이프 방사선 수술 개입을 선택한다.
b. 환자는 의학적 이미징 절차를 경험한다. 타겟 부피의 단층촬영(Tomographic) 이미지들은 계획 시스템으로 포워딩(forwarding)된다(도 3, 전정의 신경초종으로 고통받는 대상의 CT 및 MRI 이미지들).
c. 신경 외과 의사는 타겟 부피들로 전달될 총 타겟 선량을 결정하고, 상한들을 이웃하는 손상위험 장기들 및 조직들에 침착될 수 있는 선량들로 설정하며, 이 경우에, 내부 귀 구조들은 타겟에 인접한다.
d. 신경 외과 의사는 타겟(70)의 그리고 손상위험이 있는 이웃하는 장기들(75)의 윤곽들을 기술한다. 이 목적을 위해, 신경 외과 의사는 특수한 자동 분할 소프트웨어 및 윤곽형성(contouring) 해부 지도들을 이용할 수 있다. 도 3은 해를 입지 않아야 하는 신경초종(70)(파랑색)의, 그리고 달팽이관(75)(자주색)의 상이한 윤곽들을 보여준다.
e. 단계(c)에서 결정된 임상 타겟 및 제한 선량들에 기초하여, 신경 외과 의사는 최적화 문제에 대한 경계 조건들을 결정한다.
f. 외과 의사는 이 스테이지에서, 임상 목적들과 일치하는 선량 분포를 야기할 샷들을 결정하기 위해 역 계획 소프트웨어를 적용한다(도 4). 각각의 샷은 감마 나이프 섹터들의 각각에서 조준기들의 개구 지름들에 의해 특징지워지고 스팟들(80)에 의해 도면으로 표현되고, 상기 스팟들은 이미지 평면을 갖는 샷 축의 교차 지점에 대응한다. 노란색 및 녹색 윤곽들(82, 84)은 12 Gy 및 4 Gy 등선량선들에 대응한다. 선량측정 결과가 만족스럽지 않으면, 계획자는 목적들 및 최적화 경계 조건들을 적응시킴으로써 치료 계획을 개선할 수 있다. 계획자는 또한, 적절하다면, 샷들, 그들의 지속기간, 세기, 및 위치를 수동으로 수정할 수 있다. 계획은 치료 계획이 임상가에 의해 확립된 모든 경계 조건을 충족시킬 때 완료된다. 이 계획은 매우 시간 소비적이고 계획을 컴퓨팅하기 위해 필요한 시간은 몇 분, 또는 시간 단위이고, 숙련된 전문가에 의한 것이다.
g. 계획은 종종, 이 스테이지에서 방사선 물리학자에 의해 확인된다. 단계들(e 및 f)은 또한, 외과 의사에 의해 고정된 임상적 타겟에 기초하여, 방사선 물리학자에 의해 실행될 수 있다.
h. 계획은 그 다음, 조사 기계를 위한 지시들로 변환되고 그에 업로딩된다. 업로드 후에, 치료가 시작될 수 있다.
실제로, 이용가능한 역 계획 소프트웨어의 느림(slowness)를 고려해볼 때, 몇몇 신경 외과 의사들은 포워드 계획, 즉 조준기들의 개구들을 수동으로 설정하고 장기간 경험에 의존하는 시행 착오 프로세스에 의해 그들을 조정함으로써 치료 계획들을 셋 업(set up)하는 것을 선호한다. 이 기술은 종종, 더 빠르고 더 효율적인 것으로서 고려된다.
본 발명의 방법은 지점(f)에서 설명된 샷들의 수를 결정하는 단계를 자동화하는 것을 허용한다. 그것은 또한, 본 분야에서 이용된 방법들보다 훨씬 빠른 많은 수의 해결책들 중에서 최적의 해결책을 컴퓨팅하는 것을 허용한다. 운영자는 몇 분 또는 수 분보다 몇 초만에 최상의 계획을 얻을 수 있다. 이 덕택에, 신경 외과 의사는 즉시 최적의 계획을 얻을 수 있고 원래 계획을 협상하거나 서브 최적의 포워드 계획을 이용하도록 요구받지 않을 것이다.
본 발명의 방법이 몇 초 후에 대답을 제공하기 때문에, 신경 외과 의사는 최적화 경계 조건들 및 윤곽들에 적응하는 것과 같은, 더 많은 변형들을 탐구할 여유를 가질 것이다. 최적화 기준으로서의 희소성의 이용은 선량의 더 우수한 재분할을 야기하여, 타겟된 형성들에서의 균일한 치료 레벨에 도달하고, 손상위험 장기들이 더 해를 입지 않게 한다.
10: 사전 컴퓨팅 단계
20: 이용자 입력 단계(제약들)
30: 희소 단계 40: 연관 단계
50: 최적화 단계 70: 타겟 형성(신경초종)
75: 손상위험 장기(달팽이관) 80: 샷
82: 12 Gy 등선량 84: 4 Gy 등선량
100: 시스템 102: 데이터 버스 시스템
104: 프로세싱 유닛 106: 메모리
108: 지속성 저장장치 110: 통신 유닛
112: I/O 유닛 114: 디스플레이
116: 프로그램 코드 118: 컴퓨터 판독가능한 매체들
30: 희소 단계 40: 연관 단계
50: 최적화 단계 70: 타겟 형성(신경초종)
75: 손상위험 장기(달팽이관) 80: 샷
82: 12 Gy 등선량 84: 4 Gy 등선량
100: 시스템 102: 데이터 버스 시스템
104: 프로세싱 유닛 106: 메모리
108: 지속성 저장장치 110: 통신 유닛
112: I/O 유닛 114: 디스플레이
116: 프로그램 코드 118: 컴퓨터 판독가능한 매체들
Claims (17)
- 역(inverse) 치료 계획 시스템에 있어서:
- 적어도 하나의 데이터 버스 시스템(102),
- 상기 데이터 버스 시스템(102)에 결합된 메모리(106)로서, 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 포함하는, 상기 메모리, 및
- 상기 데이터 버스 시스템(102)에 결합된 프로세싱 유닛(104)을 포함하고,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 각각의 개별적인 선량 샷(dose shot)이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들(aj)의 세트를 미리 컴퓨팅하고(10),
- 하나 이상의 제약들(20)에 기초하여 가중치(sj)를 각각의 개별적인 선량 샷(aj)에 연관시키기(40) 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하도록 구성되고,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 상기 하나 이상의 제약들(20)을 만족시키도록, 개별적인 선량 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기(30) 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는 것을 특징으로 하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 상기 하나 이상의 제약들(20)을 만족시키도록 최소 수의 비 제로 가중치들을 찾기(30) 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
비 제로 가중치들(sj)의 수는 미리 컴퓨팅된 개별적인 선량 샷들(aj)의 수의 적어도 1/100인, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 개별적인 선량 샷들의 최적의 서브세트를 얻도록, 상기 제약들(20)을 만족시키면서 가중치들의 벡터의 가중된 L1 놈(norm)을 최소화하기 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 개별적인 선량 샷들의 최적의 서브세트를 얻도록, 상기 제약들(20)을 만족시키면서 가중치들의 벡터의 가중된 L0 놈을 최소화하기 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 개별적인 선량 샷들의 최적의 서브세트를 얻도록, 상기 제약들(20)을 만족시키면서 가중치들의 벡터의 가중된 L2 놈을 최소화하기 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 각각의 개별적인 선량 샷(aj)을 3차원 격자(G)의 위치에 위치시키기 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실시간으로 실행하도록 구성되는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제약(20)은 타겟 영역(T)에 및/또는 너무 높은 선량 방사선에 대해 보호될 민감성(sensitive) 구조들(R)과 같은 다른 영역들에 적용된 선량 제약들을 포함하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 상기 개별적인 선량 샷들(aj)의 세트의 사전 컴퓨팅 동안 환자의 머리 인체(anatomy)의 물리적 속성들을 고려하기 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하도록 구성되는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 콘벡스(convex) 최적화 기준(50)을 적용하기 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 최적화 기준(50)은 치료 시간을 최소화하는 것을 포함하는, 역 치료 계획 시스템. - 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 시스템은 초점 역 치료 계획 시스템인, 역 치료 계획 시스템. - 제 13 항에 있어서,
상기 시스템은 방사선 역 치료 계획 시스템인, 역 치료 계획 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 시스템은 예를 들면, 양성자들, 감마선들, 엑스레이들, 또는 브렘스트랄룽(brehmsstrahlung) 방사선, 이온들과 같은 이온화 방사선들, 및/또는 HIFUS를 포함하는 비 이온화 방사선을 포함하는 방사선 역 치료 계획 시스템인, 역 치료 계획 시스템. - 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서:
역 치료 계획을 위한 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 포함하는 유형의 컴퓨터 이용가능한 매체를 포함하고, 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드는,
- 각각의 개별적인 선량 샷이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들(aj)의 세트를 미리 컴퓨팅하고(10),
- 하나 이상의 제약들(20)에 기초하여 가중치(sj)를 각각의 개별적인 선량 샷(aj)에 연관시키기(40) 위해 이용되고,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 상기 하나 이상의 제약들(20)을 만족시키도록, 개별적인 선량 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기(30) 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 프로그램 제품. - 역 치료 계획 방법을 통해 생성된 프리젠테이션(presentation) 콘텐트를 저장하는 컴퓨터 데이터 반송자(carrier)에 있어서,
상기 방법은:
- 각각의 개별적인 선량 샷이 타겟 영역의 내부 및/또는 외부에 미리 결정된 위치, 크기 및 형상을 갖는 개별적인 선량 샷들(aj)의 세트를 미리 컴퓨팅하는 단계(10),
- 하나 이상의 제약들(20)에 기초하여 가중치(sj)를 각각의 개별적인 선량 샷(aj)에 연관시키는(40) 단계를 포함하고,
상기 프로세싱 유닛(104)은,
- 상기 하나 이상의 제약(20)을 만족시키도록, 개별적인 선량 샷들의 가장 희소한 서브세트를 찾기(30) 위해 상기 컴퓨터 이용가능한 프로그램 코드를 실행하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 데이터 반송자.
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