KR20180040648A

KR20180040648A - 결과 주도식 방사선 요법 치료 계획

Info

Publication number: KR20180040648A
Application number: KR1020187007149A
Authority: KR
Inventors: 콜린 모어하우스 카펜터; 아담 제이. 패티슨
Original assignee: 시리스 메디컬, 인코퍼레이티드
Priority date: 2015-08-13
Filing date: 2016-08-15
Publication date: 2018-04-20
Also published as: EP3334496A4; WO2017027879A1; JP2018522683A; EP3334496B1; JP7021070B2; US20180214714A1; EP3334496A1; CN108463270A; CA2995473A1; WO2017027879A8

Abstract

치료 계획 엔진은 임상의와 같은 방사선 치료 의사 결정권자에게, 주어진 환자에 대한 최적의 방사선 치료 결과를 효율적으로 식별하는 권한을 부여한다. 특히, 치료 계획 엔진은 환자 이미지, 환자 윤곽선, 및 이전 환자 데이터에 기초하여 권장 치료 결과의 세트를 생성한다. 사용자 인터페이스는 환자의 이미지와 윤곽선을 권장 치료 결과와 함께 동시에 디스플레이한다. 임상의는 사용자 인터페이스에서 윤곽선을 조정할 수 있고, 실시간으로, 종양 볼륨 및 인접 해부학적 구조체에 대한 독성 위험에 대한 영향을 평가할 수 있다. 사용자 인터페이스를 통해, 임상의는 윤곽선에 대한 방사선 전달과 결과적으로 나타나는 권장 치료 결과 사이의 관계를 시각화할 수 있어서, 임상의가 환자에 대한 방사선 치료 계획 동안 소정의 절충에 관하여 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 허용하게 된다. 치료 전달 엔진은 임상의에 의해 선택되는 치료 결과에 기초하여 방사선 치료 계획을 생성한다.

Description

결과 주도식 방사선 요법 치료 계획

관련 출원에 대한 상호 참조

본 출원은 2015년 8월 13일자로 출원된 미국 가출원 제62/204,470호의 이익을 주장하는데, 상기 가출원은 참고로 그 전체가 통합된다.

본 발명은 일반적으로 방사선 치료 계획에 관한 것으로, 더 구체적으로는, 독성 결과(toxicity outcome) 또는 치료 효능에 관한 계획에 관한 것이다.

암으로 고통받는 환자를 위한 최적의 치료법을 결정하는 프로세스는, 임상 치료 팀, 주치의(attending physician), 물리학자(physicist), 및 이용 가능한 기술에 따라 종종 변하는 압도적인 자유도와 제약 우선 순위, 및 질병의 독창성으로 인해 점점 더 복잡한 작업이 되고 있다. 유망한 임상 시험은 제한된 성과 범위와 특이성을 가지며 모집단을 균질화하는 경향이 있다. 이것을 복잡하게 하는 것은, 방사선 계획을 세우는 선량계측사(dosimetrist)가 최적의 계획을 세움에 있어서 어려운 도전 과제를 갖게 되는 방사능 치료와 같은 치료법에서의 가변성이고; 이 프로세스는, 의사 및 물리학자가, 그들의 시간에 대한 다른 요구로 인해 산발적으로 치료 계획 프로세스에 연결되기 때문에, 추가로 어려움을 겪는다. 또한, 임상 치료 팀은, 그들이 균질화된 환자 모집단을 통해 연구된 데이터에 대신 의존하기 때문에, 치료 계획 프로세스 동안 치료로부터 유래하는 유해 사례(adverse event)(해부학적 구조체(anatomical structure) 및 치료 효능에 대한 있음직한(likely) 독성을 포함함)의 정확한 확률을 알지 못한다. 따라서, 임상 치료 팀의 구성원은, 환자 치료에서의 소정의 전술적 절충(tactical trade-off)에 관하여 정보에 입각한 결정(informed decision)을 내리는 그들의 능력에서 제한된다.

치료 계획 엔진(treatment planning engine)은, 환자의 치료를 계획하는 프로세스 동안 환자에 대한 치료의 결과로서의 유해 사례의 확률을, 환자의 임상 치료 팀에게 알려준다. 환자의 해부학적 구조체에 대한 치료의 독성 및 질병의 있음직한 치료 반응에 관한 그리고 환자에 대한 치료의 효능에 관한 실시간 정보를 제공하는 것에 의해, 엔진은 임상 치료 팀이 환자의 치료에서의 전술적 절충에 관하여 정보에 입각한 결정을 행하는 것을 허용한다. 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획의 예비 단계는, 임상의(clinician)가 환자 이미지에서 종양 볼륨(tumor volume) 및 종양 볼륨 근처에 위치되는 해부학적 구조체의 윤곽선(contour)을 정의하는 것을 수반한다. 본원에서 설명되는 치료 계획 엔진은, 주어진 환자에 대한 최적의 방사선 치료 결과를 효율적으로 식별하는 권한을 임상의와 같은 방사선 치료 의사 결정권자(radiation treatment decision maker)에게 부여한다.

동작에서, 치료 계획 엔진은, 주어진 환자에 대한 데이터, 예컨대 임상의에 의해 미리 정의되었을 수도 있는 환자 이미지 및 환자 윤곽선을 가져오기한다(import). 정의된 윤곽선에 부분적으로 기초하여, 치료 계획 엔진은, 치료 결과 예측치(treatment result prediction) 및 복수의 치료 결과 맞수(treatment result match)로 구성되는 권장 치료 결과(recommended treatment result)의 세트(예를 들면, 종양 근처의 해부학적 구조체에 대한 독성, 종양 재발의 확률, 재발까지의 시간의 기간을 비롯한 치료의 효과, 등등)를 생성한다. 치료 결과 예측치는, 선량 계획(dose plan), 병력(medical history), 및 치료 결과를 포함하는 이전 환자 데이터에 기초하여 예측 모델을 사용하여 생성된다. 복수의 치료 결과 맞수는, 주어진 환자에게 효과적일 수도 있는 이전에 투여된 선량 계획으로부터 유래하는 치료 결과로부터 식별된다. 치료 계획 엔진은 권장 치료 결과의 세트를 평가를 위해 임상의에게 제시한다.

사용자 인터페이스는 권장 치료 결과의 세트를, 권장 치료 결과의 세트가 적어도 부분적으로 의존하는 환자 이미지 및 윤곽선과 함께 디스플레이한다. 임상의는 사용자 인터페이스에서 윤곽선을 조정할 수 있고, 실시간으로, 종양 볼륨 및 인접 해부학적 구조체에 대한 독성 위험에 대한 영향을 평가할 수 있다. 사용자 인터페이스를 통해, 임상의는 윤곽선에 대한 방사선 전달과 결과적으로 나타나는 권장 치료 결과 사이의 관계를 시각화할 수 있어서, 임상의가 환자에 대한 방사선 치료 계획 동안 소정의 절충에 관하여 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 허용하게 된다. 임상의는, 환자에 대한 최적의 치료 결과가 선택될 때까지, 단계를 임의의 순서로 그리고 소망하는 만큼 다수 회 반복하는, 윤곽선을 수정하는 것과 권장 치료 결과를 최적화하는 것의 사이클을 거칠 수도 있다.

도 1은, 일 실시형태에 따른, 방사선 치료 계획 및 전달을 위한 시스템 환경의 블록도를 예시한다.
도 2는, 일 실시형태에 따른, 선량 예측 모듈에 의해 출력되는 권장 선량 계획을 결정하기 위한 시스템의 블록도를 예시한다.
도 3은, 일 실시형태에 따른, 방사선 선량 계획 예측 모델을 생성하기 위한 시스템 환경을 예시한다.
도 4는, 일 실시형태에 따른, 치료 결과 모듈에 의해 출력되는 권장 치료 결과를 결정하기 위한 시스템의 블록도를 예시한다.
도 5는, 일 실시형태에 따른, 치료 결과 예측 모델을 생성하기 위한 시스템 환경을 예시한다.
도 6은, 일 실시형태에 따른, 선택된 권장 치료 결과를 최적화하기 위한 시스템을 예시한다.
도 7은, 일 실시형태에 따른, 권장 치료 결과를 시각화하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 8은, 추가 실시형태에 따른, 권장 치료 결과를 시각화하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 9는, 일 실시형태에 따른, 임상의 지도 방사선 치료 계획(clinician-directed radiation treatment planning)을 위한 단계를 예시하는 흐름도를 예시한다.
도면은 단지 예시의 목적을 위해 본 발명의 다양한 실시형태를 묘사한다. 기술 분야에서 숙련된 자는, 하기의 논의로부터, 본원에서 예시되는 구조체 및 방법의 대안적인 실시형태가 본원에서 설명되는 본 발명의 원리를 벗어나지 않으면서 활용될 수도 있다는 것을 쉽게 인식할 것이다.

시스템 아키텍처

도 1은, 일 실시형태에 따른, 방사선 치료 계획 및 전달을 위한 시스템 환경(100)의 블록도를 예시한다. 시스템 환경(100)의 몇몇 실시형태는, 여기에서 설명되는 것들과는 상이한 모듈을 구비한다. 마찬가지로, 기능은 여기에서 설명되는 것과는 상이한 방식으로 모듈 사이에서 분포될 수 있다. 시스템(100)의 소정의 실시형태에서, "치료 결과(treatment outcome)"는 "치료 성과(treatment outcome)"로 지칭될 수도 있다. 어구(phrase) 둘 모두는 방사선 요법 치료 계획(즉, "선량 계획(dose plan)")을 환자에게 전달하는 결과는 나타낸다. 도시되는 바와 같이, 시스템 환경(100)은 환자 데이터 엔진(102), 치료 계획 엔진(104), 및 치료 전달 엔진(106)을 포함한다.

환자 데이터 엔진(102)은 방사선 치료를 필요로 하는 환자와 관련되는 데이터를 제공한다. 환자 데이터는 환자 데이터 엔진(102)으로 가져오기될(imported) 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 현재 환자와 관련되는 데이터는 현재 환자 데이터(108) 및 현재 환자의 병력(110)을 포함한다.

현재 환자 데이터(108)는, 현재 환자와 관련되는 피처를 생성하기 위해 사용되는 현재 환자와 관련되는 데이터이다. 환자 데이터 엔진(102)은, 현재 환자와 관련되는 피처를 생성하기 위해, 현재 환자 데이터(108)를 치료 계획 엔진(104)으로 송신한다. 이들 생성된 피처는 치료 계획 엔진(104)에서의 예측된 방사선 선량 치료 계획에 관련된다. 이들 생성된 피처는, 현재 환자에 가장 유사한 하나 이상의 이전 환자를 식별하는 목적을 위해, 이전 환자의 유사한 생성된 피처에 비교될 수 있다. 이들 생성된 피처를 매치시키는 것에 의해, 현재 환자에게 최적의 치료 결과를 제공하는 것에 가장 근접한 맞수(match)인 이전 환자의 치료 계획(즉, 선량 계획)을 찾기 위해, 이전에 투여된 치료 계획의 데이터베이스로부터 이전 치료 결과가 인출될 수도 있다. 이전 환자의 치료 계획은, 유사한 치료가 현재 환자에게 전달될 때 예상될 수도 있는 것을, 치료 계획자 또는 임상의에게 알려줄 수도 있다. 생성된 피처는 또한, 환자에 대한 선량 예측치 및 치료 결과 예측치를 생성하기 위해, 예측 모델에서 사용될 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 현재 환자 데이터(108)는 현재 환자 이미지(112), 현재 환자 윤곽선(114), 물리적 파라미터(116), 및 처방 파라미터(118)를 포함한다.

현재 환자 이미지(112)는 의학적 목적을 위한 환자 신체 내부의 시각적 표현을 포함할 수도 있다. 이들 현재 환자 이미지(112)는 의료 이미징 기술, 예컨대 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography: CT), 자기 공명 이미징(Magnetic Resonance Imaging: MRI), X-레이, 형광 투시법(fluoroscopy), 초음파, 양전자 방출 단층 촬영(positron emission tomography: PET)을 포함하는 핵 의학, 또는 임의의 다른 적절한 의료 이미징 기술에 의해 생성될 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 현재 환자 이미지(112)는 복수의 이미지일 수도 있는데, 여기서 각각의 이미지는 환자 신체 내부의 동일한 수직 단면을, 환자의 신체의 다양한 깊이에서 예시한다. 현재 환자 이미지(112)는, 구조체 및 주변 구조체의 거리, 볼륨, 기하학적 관계, 중요도, 및/또는 등등과 같은 관련 환자 이미지 파라미터를 가질 수도 있다. 현재 환자 이미지(112) 및 관련 환자 이미지 파라미터는 환자 데이터 엔진(102)으로 가져오기될 수도 있다.

현재 환자 윤곽선(114)은, 현재 환자 이미지(112)에서 캡처되는 삼차원 종양 볼륨 및 종양 볼륨의 주변 영역에 위치되는 해부학적 구조체를 식별하는 윤곽선의 세트이다. 삼차원 종양 볼륨을 식별하는 윤곽선은 방사선 선량 전달의 목표 영역을 나타내고, 한편 주변 해부학적 구조체를 식별하는 윤곽선은 방사선 선량 전달로부터 위험에 처할 수도 있는 구조체를 나타낸다. 현재 환자 데이터(108)를 환자 데이터 엔진(102)으로 가져오기하기 이전에, 현재 환자 윤곽선(114)은 임상의에 의해 각각의 현재 환자 이미지(112)에서 정의될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 현재 환자 윤곽선(114)은, 당해 분야에서 공지되어 있는 윤곽선 형성 기술을 사용하여 현재 환자 이미지(112)에 대해 자동적으로 생성될 수도 있다. 현재 환자 윤곽선(114)은, 현재 환자 또는 유사한 이미징 데이터를 갖는 상이한 환자에 대해 생성된 과거 윤곽선(historical contour)을 사용하여 자동적으로 생성될 수도 있다.

물리적 파라미터(116)는 방사선 전달의 파라미터이다. 물리적 파라미터는, 반음영(penumbra), 구경(aperture), 입사각, 빔 에너지, 방사선 타입, 구조체의 깊이, 볼러스(bolus)의 존재, 콜리메이터의 해상도, 선량 전달률, 사용되는 치료 계획 시스템의 타입, 및 기타 방사선 전달 설명 데이터를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 물리적 파라미터(116)는 치료 계획 엔진(104)에 입력으로서 포함되지 않을 수도 있다.

처방 파라미터(118)는 방사선 전달의 방법에 관한 파라미터이다. 처방 파라미터는, 분별 스케줄(fractionation schedule), 치료 마진, 빔 또는 아크의 수, 윤곽선의 해석, 치료 계획에 수반되는 임상의, 및/또는 등등을 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 처방 파라미터(118)는 치료 계획 엔진(104)에 입력으로서 포함되지 않을 수도 있다.

몇몇 실시형태에서, 현재 환자 데이터(108)는, 질병 단계, 사전 또는 사후 치료 요법, 이전 방사선 요법, 인접 조직에 대한 이전 방사선 손상, 질병 타입, 질병 조직 구조(disease histology), 질병의 범위, 이전 질병, 및/또는 등등과 같은, 환자에 대한 질병 파라미터를 더 포함할 수도 있다.

현재 환자 병력(110)은, 권장 치료 결과의 정확도를 향상시키기 위해 사용되는 현재 환자의 병력이다. 현재 환자 병력(110)은, 이용 가능한 치료법에 대한 지불 능력을 특히 고려한 이용 가능한 치료 옵션, 유전적 결과, 디지털 유전학, 시험관 내 실험 결과(in vitro lab result), 이전 치료 이력, 공존 질환(comorbidity), 등등을 포함할 수도 있다. 공존 질환의 예는, 흡연 이력, 심장 기능 또는 폐 기능, 신장 기능, 당뇨병, 등등을 포함하지만, 그러나 이들로 제한되는 것은 아니다. 환자의 병력의 지식은, 임상의에게, 예상되는 치료 결과를 더 잘 알려준다. 예를 들면, 흡연자인 환자는, 비흡연자인 유사한 환자와 비교하여, 폐 기능에 대해 더 나쁜 치료 결과를 가질 것으로 예상된다.

치료 계획 엔진(104)은 환자와 관련되는 환자 데이터를 프로세싱하고 환자의 임상의에게 상이한 치료 결과를 추천하고, 따라서 임상의가 환자에 대한 최적의 치료 결과를 효율적으로 식별하는 것을 가능하게 한다. 치료 계획 엔진(104)의 몇몇 실시형태는, 여기에서 설명되는 것과는 상이한 모듈을 구비한다. 마찬가지로, 기능은 여기에서 설명되는 것과는 상이한 방식으로 모듈 사이에서 분포될 수 있다. 치료 계획 엔진(104)은, 피처 생성 모듈(120), 선량 예측 모듈(122), 치료 결과 모듈(124), 사용자 인터페이스 모듈(126), 및 치료 결과 맞수 탐색 모듈(treatment result match navigation module)(128)을 포함한다.

피처 생성 모듈(120)은 현재 환자와 관련되는 피처를 생성한다. 도 1의 실시형태에서, 피처 생성 모듈(120)은, 현재 환자 이미지(112), 현재 환자 윤곽선(114), 물리적 파라미터(116), 및 처방 파라미터(118)를 포함하는 현재 환자 데이터(108)를 가져오기한다. 피처 생성 모듈(120)은, 이전 환자와 관련되는 유사한 생성된 피처에 비교될 수 있는 현재 환자와 관련되는 피처를 생성하기 위해 현재 환자 데이터(108)를 사용한다. 이들 생성된 피처는, 데이터베이스로부터, 현재 환자와 가장 유사한 한 명 이상의 이전 환자를 식별하는 데 사용될 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 이들 생성된 피처를 매치시키는 것에 의해, 현재 환자에게 최적의 치료 결과를 제공하는 것에 가장 근접한 맞수인 이전 환자의 치료 계획을 찾기 위해, 이전에 투여된 치료 계획의 데이터베이스로부터 이전 치료 결과가 인출될 수도 있다. 이전 환자의 치료 계획은, 유사한 치료가 현재 환자에게 전달될 때 예상될 수도 있는 것을, 치료 계획자 또는 임상의에게 알려줄 수도 있다.

선량 예측 모듈(122)은 종양 볼륨 및 주변 해부학적 구조체에 전달되는 방사선 선량을 예측한다. 도 1의 실시형태에서, 선량 예측 모듈(122)은, 복수의 선량 계획 맞수(dose plan match) 및 선량 계획 예측치를 포함하는 권장 선량 계획의 세트를 출력한다. 선량 예측 모듈(122)은 선량 계획 예측 모델을 사용하여 현재 환자에 대한 선량 계획 예측치를 생성한다. 선량 계획 예측 모델은 도 2 내지 도 3과 관련하여 더욱 상세히 논의될 것이다. 또한, 선량 예측 모듈(122)은, 현재 환자의 선량 계획 예측치 및 피처 생성 모듈(120)로부터 수신되는 현재 환자와 관련되는 생성된 피처를 사용하여, 복수의 이전에 투여된 선량 계획을 결정한다. 선량 예측 모듈(122)은, 현재 환자의 생성된 피처를, 데이터 저장소에 저장되어 있는 바와 같은 이전 환자의 생성된 피처와 비교하여, 선량 계획 예측치의 임계 차(threshold difference) 내에 있는 이전에 투여된 선량 계획을 식별한다. 임계 차 이내의 것이 선량 계획 맞수로 칭해진다. 도 1의 실시형태에서, 각각의 선량 계획 맞수는, 하나 이상의 종양 볼륨 및 주변 해부학적 구조체에 이전에 투여된 방사선 치료의 선량을 특정한다. 복수의 선량 계획 맞수 및 선량 계획 예측치는, 권장 선량 계획의 세트로서 치료 결과 모듈(124)에 입력된다. 다른 실시형태에서, 임상의는, 선량 예측 모듈(122)에 의한 예측 없이, 종양 볼륨에 전달될 방사선 선량을 수동으로 명시하고, 이것은 선량 계획 예측치로서 사용되고 이전 환자와의 선량 계획 맞수를 찾는 데 사용된다. 이 선량 계획 예측치 및 선량 계획 맞수는 권장 선량 계획의 세트로서 치료 결과 모듈(124)에 입력된다.

치료 결과 모듈(124)은 선량 예측 모듈(122)로부터의 권장 선량 계획으로부터 유래할 수도 있는 치료 결과를 예측한다. 앞서 설명된 바와 같이, 각각의 선량 계획은 하나 이상의 종양 볼륨 및 주변 해부학적 구조체에 전달되는 방사선 치료의 선량을 명시한다. 주변 해부학적 구조체로 방사선 치료의 선량을 전달한 결과, 이들 조직에 손상이 발생할 수도 있는데, 이것은 부작용 또는 증상으로 이어질 수도 있다. 예를 들면, 폐에 대한 조직 손상은 폐렴(pneumonitis)(폐 염증)으로 이어질 수도 있다. 결과적으로 나타나는 조직 손상은 해부학적 구조체에 대한 "독성(toxicity)"으로 정의된다. 독성의 레벨은 통상적으로 심각도 단위(즉, "독성 등급")로 등급이 매겨지고, 자가진단을 통해, 및/또는 실험 테스트를 통해 환자와 연계하여 수행되는 추적 검사 방문 동안 의료 제공자에 의해 측정된다.

도 1의 실시형태에서, 치료 결과는, 방사선 치료 계획으로부터 유래할 수도 있는 하나 이상의 유해 사례의 세트 및 각각의 유해 사례에 대한 대응하는 결과를 나타낸다. 유해 사례의 예는, 척수염(myelitis), 늑골 골절(rib fracture), 심낭염(pericarditis), 폐렴, 또는 임의의 다른 타입의 조직 손상을 포함한다. 각각의 유해 사례는 다음의 결과 중 하나 이상과 관련된다: 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 레벨의 확률, 및 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 최고 가능한 레벨. 독성의 레벨은 "독성 등급"으로 칭해질 수도 있다. 예로서, 치료 결과 모듈(124)은 등급 3 폐렴이 될 30%의 확률을 가질 수도 있는 폐렴의 유해 사례(1 내지 4의 독성 등급 척도에서, 4는 가장 높은 독성 등급 레벨을 나타냄)를 예측할 수도 있다. 다양한 실시형태에서, 스케일은 변할 수도 있다.

선량 예측 모듈(122)과 마찬가지로, 치료 결과 모듈(124)은 권장 치료 결과의 세트를 출력한다. 도 1의 실시형태에서, 권장 치료 결과의 세트는 복수의 치료 결과 맞수 및 치료 결과 예측치를 포함한다. 치료 결과 모듈(124)은 치료 결과 예측 모델을 사용하여 현재 환자에 대한 치료 결과 예측치를 생성한다. 치료 결과 예측 모델은 도 4 내지 도 5와 관련하여 더욱 상세히 논의될 것이다. 추가적으로, 치료 결과 모듈(124)은, 선량 예측 모듈(122)로부터 수신되는 권장 선량 계획의 세트 및 현재 환자의 치료 결과 예측치를 사용하여, 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 복수의 치료 결과를 결정한다. 치료 결과 모듈(124)은, 권장 선량 계획의 세트를, 데이터 저장소에 저장되어 있는 바와 같은 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획과 비교하여, 치료 결과 예측치의 임계 차 내에 있는 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 치료 결과를 식별한다. 임계 차 이내의 것이 치료 결과 맞수로 칭해진다. 복수의 치료 결과 맞수 및 치료 결과 예측치는 임상의에 의한 분석을 위해 사용자 인터페이스 모듈(126)로 전송된다.

몇몇 실시형태에서, 치료 결과 모듈(124)은, 예측된 치료 결과의 정확도를 향상시키기 위해, 현재 환자의 병력(110)을 고려할 수도 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 현재 환자 병력(110)은, 이용 가능한 치료법에 대한 지불 능력을 특히 고려한 이용 가능한 치료 옵션, 유전적 결과, 디지털 유전학, 시험관 내 실험 결과, 이전 치료 이력, 공존 질환, 등등을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 치료 결과 모듈(124)은, 담배를 피우지 않는 유사한 환자에 대한 30% 확률 대신, 담배를 피우는 환자에 대해, 등급 3 폐렴의 70% 확률을 갖는 폐렴의 유해 사례를 예측할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 결과는 또한 다음 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 종양 재발의 확률, 국소적 재발 또는 원거리 재발과 같은 종양 재발의 타입, 및 종양 재발 이전의 가능한 길이의 시간.

사용자 인터페이스 모듈(126)은 임상의에 의한 분석을 위해 권장 치료 결과를 제시한다. 도 1의 실시형태에서, 사용자 인터페이스 모듈(126)은, 임상의가, 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과를 달성하도록, 현재 환자의 이미징 데이터 및 권장된 치료 결과의 세트를 시각화하는 것, 그것들과 상호 작용하는 것, 및 그것들을 수정하는 것을 허용한다. 도 1의 실시형태에서 예시되는 바와 같이, 사용자 인터페이스 모듈(126)은 시각화 모듈(130) 및 치료 결과 디스플레이 모듈(132)을 포함한다.

시각화 모듈(130)은 현재 환자의 이미징 데이터를 디스플레이한다. 도 1의 실시형태에서, 시각화 모듈(130)은 현재 환자 이미지(112) 및 관련된 현재 환자 윤곽선(114)을 가져오기한다. 앞서 설명된 바와 같이, 현재 환자 이미지(112)는 의료 이미징 기술, 예컨대 컴퓨터 단층촬영(CT), 자기 공명 이미징(MRI), X-레이, 형광 투시법, 초음파, 양전자 방출 단층 촬영(PET)을 포함하는 핵 의학, 또는 임의의 다른 적절한 의료 이미징 기술에 의해 생성될 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 시각화 모듈(130)은 윤곽선 정의 모듈(134)을 포함한다.

윤곽선 정의 모듈(134)은, 임상의가 소망에 따라 현재 환자 윤곽선(114)을 보고 수정하는 것을 허용하는 윤곽선 인터페이스이다. 앞서 설명된 바와 같이, 현재 환자 윤곽선(114)은 현재 환자 이미지(112)에서 캡처되는 삼차원 종양 볼륨 및 종양 볼륨의 주변 영역에 위치되는 해부학적 구조체를 식별하는 윤곽선의 세트이다. 윤곽선 정의 모듈(134)은 시각화 모듈(130)에서의 동시적 디스플레이를 위해 현재 환자 이미지(112) 상으로 복수의 윤곽선을 중첩시킨다. 도 1의 실시형태에서, 윤곽선 정의 모듈(134)은, 임상의가 현재 환자 윤곽선(114)을 추가, 삭제 및/또는 수정하는 것을 허용하도록 추가로 구성된다. 결과적으로, 윤곽선 정의 모듈(134)은, 추가된 윤곽선, 수정된 윤곽선, 및 삭제되지 않은 임의의 남아 있는 미수정 윤곽선을 포함하는 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트를 생성한다. 시각화 모듈(130)은, 시각화 모듈(130)에서의 윤곽선의 수정이 권장 치료 결과의 세트로 하여금 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 업데이트하게 할 수도 있도록, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)과 동기화된다.

치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 치료 결과 모듈(124)에 의해 결정되는 권장 치료 결과의 세트를 디스플레이한다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 치료 결과 모듈(124)에 의해 초기에 채워지고 임상의가 권장 치료 결과를 시각화하고 비교하는 것을 허용한다. 도 1의 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 디스플레이되는 권장 치료 결과의 세트는, 시각화 모듈(130)에서 동시에 디스플레이되는 현재 환자 이미지(112) 및 현재 환자 윤곽선(114)에 기초한다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 치료 결과 예측치(136)를 디스플레이하는 데 전용되는 제1 부분 및 치료 결과 맞수(138)를 디스플레이하는 데 전용되는 제2 부분을 포함한다. 임상의는, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에게 최적의 치료 결과인지를 결정하기 위해, 권장 치료 결과 각각을 분석할 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 임상의가 디스플레이된 권장 치료 결과 중 하나를 수정 또는 추가 최적화를 위해 선택하는 것을 허용한다.

시각화 모듈 및 치료 결과 디스플레이 모듈(132)을 동시에 디스플레이하는 것에 의해, 임상의는 현재 환자 윤곽선(114)에 대한 방사선 전달과 결과적으로 나타나는 권장 치료 결과 사이의 관계를 시각화할 수도 있다. 임상의는 윤곽선을 조정할 수 있으며 종양 치료 및 인접 해부학적 구조체에 대한 독성 위험에 대한 영향을 실시간으로 평가할 수 있다. 이 구성은 임상의가 현재 환자에 대한 방사선 치료 계획 동안 소정의 절충에 관하여 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 허용한다. 도 1의 실시형태에서, 임상의는 현재 환자 윤곽선(114)을 수정하기 위해 시각화 모듈(130)과 상호 작용할 수도 있거나, 또는 임상의는 최적화를 위한 권장 치료 결과를 선택하기 위해 치료 결과 디스플레이 모듈(132)과 상호 작용할 수도 있어서, 임상의가 최적의 치료 결과를 갖는 치료 계획을 세우는 것을 허용하게 된다.

임상의가 시각화 모듈(130)의 윤곽선 정의 모듈(134)을 사용하여 현재 환자 윤곽선(114)을 수정하는 경우, 윤곽선 정의 모듈(134)은, 추가된 윤곽선, 수정된 윤곽선, 및 삭제되지 않은 임의의 남아 있는 미수정 윤곽선을 포함하는 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트를 생성한다. 도 1의 실시형태에서, 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트는 피처 생성 모듈(120)로 전송된다. 결과적으로, 피처 생성 모듈(120)은, 현재 환자 이미지(112), 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트, 물리적 파라미터(116), 및 처방 파라미터(118)에 기초하여, 현재 환자와 관련되는 피처의 새로운 세트를 생성한다. 후속하여, 선량 예측 모듈(122)은, 생성된 피처의 새로운 세트에 기초하여 권장 선량 계획의 새로운 세트를 생성하고, 치료 결과 모듈(124)은 권장 선량 계획의 새로운 세트 및 현재 환자 병력(110)에 기초하여 권장 치료 결과의 새로운 세트를 생성하고, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 권장 치료 결과의 새로운 세트를 디스플레이하도록 업데이트된다. 임상의는, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과인지를 결정하기 위해, 권장 치료 결과의 새로운 세트를 분석할 수도 있다.

임상의가 최적화를 위해 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 권장 치료 결과를 선택하는 경우, 선택된 권장 치료 결과 및 필터링 기준의 세트가 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)로 전송된다. 도 1의 실시형태에서, 필터링 기준의 세트는 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 임상의에 의해 정의된다. 임상의는, 유해 사례를 치료 결과에서 배제하는 또는 유해 사례의 결과에 허용 한계(threshold limit)를 두는 필터링 기준을 정의할 수도 있다. 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)은, 현재 환자에 대한 치료 결과 맞수의 새로운 세트를 식별하기 위해, 선택된 권장 치료 결과 및 필터링 기준의 세트를 사용하여 이전 환자 치료 결과의 데이터 저장소를 검색한다. 새로운 치료 결과 맞수의 각각은 현재 환자와 유사한 이전 환자와 관련된다. 도 1의 실시형태에서, 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)은 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서의 디스플레이를 위해 치료 결과 맞수의 새로운 세트를 치료 결과 맞수(138)로 전송한다. 임상의는, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과인지를 결정하기 위해, 권장 치료 결과의 새로운 세트를 분석할 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 임상의는, 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과가 선택될 때까지, 단계를 임의의 순서로 그리고 소망하는 만큼 다수 회 반복하는, 윤곽선을 수정하는 것과 선택된 권장 치료 결과를 최적화하는 것의 사이클을 거칠 수도 있다.

치료 전달 엔진(106)은, 치료 계획자가 치료 계획 엔진(104)에서 임상의에 의해 선택되는 치료 결과에 기초하여 환자별 치료 전달 계획을 생성하는 것을 가능하게 한다. 도 1의 실시형태에서, 선택된 치료 결과는, 치료 계획자에게, 방사선 세기, 전달 각도, 다엽 콜리메이터(multi-leaf collimator) 상태, 시간 분별(temporal fractionation), 해부학적 구조, 종양의 제시, 예상되는 치료 결과, 이전의 임상 직원, 및 예상되는 치료 프로세스를 포함하는 그러나 이들로 제한되지는 않는 전달될 방사선의 임상적으로 적절한 프로파일을 알려준다.

치료 전달 계획에 기초하여, 치료 전달 엔진(106)은, 방사선 치료를 환자에게 전달하기 위한 방사선 치료 머신을 구성하는 환자별 전달 템플릿을 생성한다. 하나의 실시형태에서, 치료 전달 엔진(106)은 표준 통신 프로토콜로 구성되는 치료기 제어 인터페이스(therapy machine control interface)와 상호 작용한다. 환자별 전달 템플릿은, 종양 볼륨뿐만 아니라 방사선 치료를 받을 해부학적 구조체를 식별한다. 각각의 볼륨 또는 구조체에 대해, 전달 템플릿은 또한, 방사선 치료를 받을 백분율 볼륨 및 전달될 치료의 선량을 명시할 수도 있다. 또한, 이 템플릿은, 최적화 대상, 치료 프로토콜, 빔 방향, 콜리메이터/다엽 콜리메이터 위치, 소파 위치, 및 기술 분야에서 공지되어 있는 다른 파라미터를 명시할 수도 있다.

도 2는, 일 실시형태에 따른, 선량 예측 모듈(122)에 의해 출력되는 권장 선량 계획을 결정하기 위한 시스템의 블록도를 예시한다. 앞서 설명된 바와 같이, 선량 계획은, 하나 이상의 종양 볼륨 및 주변 해부학적 구조체로 전달되는 방사선 치료의 선량을 명시한다. 도 2에 도시되는 바와 같이, 시스템은, 현재 환자 데이터(108), 피처 생성 모듈(120), 선량 예측 모듈(122), 및 선량 계획(202)을 포함한다.

도 1과 관련하여 설명되는 바와 같이, 현재 환자 데이터(108)는, 현재 환자와 관련되는 피처를 생성하기 위해 사용되는 현재 환자와 관련되는 데이터이다. 도 2의 실시형태에서, 현재 환자 데이터(108)는, 현재 환자 이미지(112), 현재 환자 윤곽선(114), 물리적 파라미터(116), 및 처방 파라미터(118)를 포함한다. 현재 환자 데이터(108)는, 피처 생성 모듈(120)에 입력되어 현재 환자와 관련되는 피처를 생성한다.

선량 예측 모듈(122)은 종양 볼륨 및 주변 해부학적 구조체에 전달되는 방사선 선량을 예측한다. 앞서 설명된 바와 같이, 선량 예측 모듈(122)은, 피처 생성 모듈(120)로부터 수신되는 현재 환자의 생성된 피처를 사용하여, 권장 선량 계획의 세트를 결정한다. 도 2의 실시형태에서, 선량 예측 모듈(122)은 선량 계획 예측 모델(204) 및 데이터 저장소(206)를 포함한다. 선량 예측 모듈(122)은, 선량 계획 예측치(208) 및 복수의 선량 계획 맞수(210)를 포함하는 권장 선량 계획의 세트인 선량 계획(202)을 출력한다.

선량 계획 예측 모델(204)은 선량 계획 예측치(208)를 생성하기 위해 사용되는 예측 모델이다. 도 2의 실시형태에서, 선량 계획 예측 모델(204)은, 방사선 치료를 받은 이전 환자의 과거 데이터를 사용하여 생성된다. 도 3은, 일 실시형태에 따른, 방사선 선량 계획 예측 모델을 생성하기 위한 시스템 환경(300)을 예시한다. 예시되는 바와 같이, 선량 계획 예측 모델 생성 시스템(300)은, 선량 계획 예측 모델(204)을 생성하기 위해, 이전 환자 데이터(302), 피처 생성 모듈(304), 모델 생성 모듈(306), 및 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(308)를 포함한다.

이전 환자 데이터(302)는, 이전 환자와 관련되는 피처를 생성하기 위해 사용되는 이전 환자와 관련되는 데이터이다. 현재 환자 데이터(108)와 마찬가지로, 도 3의 실시형태에서, 이전 환자 데이터(302)는, 이전 환자 이미지(310), 이전 환자 윤곽선(312), 물리적 파라미터(314), 및 처방 파라미터(316)를 포함한다. 마찬가지로, 현재 환자 이미지(112), 현재 환자 윤곽선(114), 물리적 파라미터(116), 및 처방 파라미터(118)의 특성은, 본원에서, 각각, 이전 환자 이미지(310), 이전 환자 윤곽선(312), 물리적 파라미터(314), 및 처방 파라미터(316)에 대해 통합될 수도 있다. 이전 환자 데이터(302)는, 복수의 병원, 진료소, 암 치료 센터, 또는 방사선 요법을 위한 임의의 다른 센터로부터의 데이터베이스로부터 수집되는 과거 데이터일 수도 있다. 이전 환자 데이터(302)를 수집하는 것 이외에, 각각의 이전 환자에 대한 선량 계획에 관한 과거 데이터가 또한 수집된다. 도 3의 실시형태에서, 이전 환자 데이터(302)는, 일단 다른 데이터베이스로부터 수집되면, 이전 환자 데이터 저장소(307)에 저장될 수도 있다. 이전 환자 선량 계획은, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(308)에서 삼차원 포인트 세트에 또는 선량 히스토그램(dose volume histogram: DVH)에 저장될 수도 있다.

피처 생성 모듈(304)은 이전 환자와 관련되는 피처를 생성한다. 도 3의 실시형태에서, 피처 생성 모듈(304)은, 이전 환자 이미지(310), 이전 환자 윤곽선(312), 물리적 파라미터(314), 및 처방 파라미터(316)를 포함하는 이전 환자 데이터(302)를 가져오기한다. 이전 환자 데이터 저장소(307)에 저장되어 있는 복수의 이전 환자에 대해, 피처 생성 모듈(304)은, 이전 환자의 각각의 이전 환자 피처 데이터(302)를 사용하여 특정한 이전 환자와 관련되는 피처의 세트를 생성한다. 도 1과 관련하여 설명되는 바와 같은 현재 환자의 생성된 피처와 마찬가지로, 이들 생성된 피처는 예측된 방사선 선량 치료 계획과 관련된다. 각각의 이전 환자에 대해, 생성된 피처의 세트는 이전 환자 데이터 저장소(307)에 저장될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 피처 생성 모듈(304)은 피처 생성 모듈(120)과 기능적으로 동일하다.

모델 생성 모듈(306)은, 이전 환자 데이터 저장소(307) 및 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(308)에서의 각각의 이전 환자의 저장된 데이터를 사용하는 것에 의해 선량 계획 예측 모델(204)을 생성한다. 도 3의 실시형태에서, 모델 생성 모듈(306)은 각각의 이전 환자에 대한 생성된 피처의 세트 및 이전 환자 선량 계획에 액세스하고 회귀 분석을 수행하여 생성된 피처를 선량 계획에 관련시키는 선량 계획 예측 모델(204)을 생성한다. 선량 계획 예측 모델(204)은, 방사선 치료를 받을 복수의 환자에 대한 선량 계획 예측치를 생성하기 위해 선량 계획 예측 모델(204)이 무기한 사용될 수도 있도록, 선량 예측 모듈(122) 내에 저장될 수도 있다. 선량 계획 예측 모델(204)은 또한, 머신 러닝 기술을 통해 그리고 추가적인 이전 환자 데이터(302) 및 관련 선량 계획이 다른 데이터베이스로부터 수집됨에 따라, 업데이트될 수도 있다.

도 2로 돌아가서, 선량 계획 예측 모델(204)은 현재 환자에 대한 선량 계획 예측치(208)를 생성하는 데 사용될 수도 있다. 피처 생성 모듈(120)로부터의 현재 환자의 생성된 피처는 선량 계획 예측 모델(204)로의 입력으로서 사용된다. 선량 계획 예측치(208)가 예측 모델을 사용하여 생성되기 때문에, 선량 계획 예측치(208)는 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획이 아닐 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 선량 계획 예측 모델(204)에 의해 생성되는 선량 계획 예측치(208)는 데이터 저장소(206) 내에서 과거 데이터 포인트로서 저장되고, 선량 계획 예측 모델(204)을 업데이트하기 위한 추가적인 데이터 포인트로서 사용될 수도 있다.

데이터 저장소(206)는, 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획 및 이전 환자와 관련되는 생성된 피처의 데이터 저장소이다. 몇몇 실시형태에서, 데이터 저장소(206)는 이전 환자 데이터 저장소(307)와 동일한 데이터 저장소일 수도 있고, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(308), 또는 데이터 저장소(206)는 데이터 저장소(307 및 308) 내에 저장된 데이터를 결합할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 일단 현재 환자의 생성된 피처가 선량 계획 예측 모델(204)에 입력되면 데이터 저장소(206)가 생성될 수도 있고, 결과적으로 나타나는 선량 계획 예측치(208)와 유사한, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(308)로부터의 이전 환자의 선량 계획 세트가 식별될 수도 있다.

도 2의 실시형태에서, 선량 예측 모듈(122)은 이전 환자와 관련되는 선량 계획 및 생성된 피처를 검색하기 위해 데이터 저장소(206)에 액세스한다. 선량 예측 모듈(122)은, 선량 계획 예측치(208)의 임계 차 내에 있는 이전 환자의 하나 이상의 이전에 투여된 선량 계획을 식별하기 위해, a) 현재 환자와 관련되는 생성된 피처 및 선량 계획 예측치(208)와, b) 이전 환자와 관련되는 생성된 피처 사이의 다중 피처 비교 분석을 수행한다. 식별된 이전에 투여된 선량 계획은 현재 환자에게 가장 적합할 수도 있으며, 선량 계획 맞수(210)로 칭해진다. 대안적으로, 선량 예측 모듈(122)은 생성된 피처에 기초하여 유사한 이전 환자의 서브세트를 식별할 수도 있는데, 본원에서 "선량 계획 이웃(dose plan neighborhood)"으로 칭해진다. 선량 계획 이웃은, 유익하게는, 임상의에게, 이전 환자 윤곽선, 방사선 전달 기술, 및/또는 상이한 치료 요법에 기초한 다양한 선량 계획을 알려줄 수도 있다. 도 2의 실시형태에서, 일단 선량 계획 예측 모델(204)이 선량 계획 예측치(208)를 생성하고 선량 예측 모듈(122)이 선량 계획 맞수(210)를 식별하면, 선량 예측 모듈(122)은 선량 계획(202)을 치료 결과 모듈(124)로 출력한다.

도 4는, 일 실시형태에 따른, 치료 결과 모듈(124)에 의해 출력되는 권장 치료 결과를 결정하기 위한 시스템의 블록도를 예시한다. 앞서 설명된 바와 같이, 치료 계획의 치료 결과는 하나 이상의 유해 사례의 세트 및 해부학적 구조체로 전달되는 방사선으로부터 유래할 수도 있는 각각의 유해 사례에 대한 대응하는 결과를 나타낸다. 도 4의 실시형태에서, 시스템은, 선량 계획(202), 현재 환자 병력(110), 치료 결과 모듈(124), 및 치료 결과 디스플레이 모듈(134)을 포함한다.

도 2와 관련하여 설명되는 바와 같이, 선량 계획(202)은, 선량 계획 예측치(208) 및 복수의 선량 계획 맞수(210)를 포함하는 권장 선량 계획의 세트이다. 선량 계획(202) 및 현재 환자 병력(110)은 치료 결과 모듈(124)에 입력되어 권장 치료 결과의 세트를 결정한다.

치료 결과 모듈(124)은, 선량 예측 모듈(122)에 의해 결정되는 권장 선량 계획으로부터 유래할 수도 있는 치료 결과를 예측한다. 앞서 설명된 바와 같이, 치료 결과 모듈(124)은 선량 계획(202) 및 현재 환자 병력(110)을 사용하여 권장 치료 결과의 세트를 결정한다. 도 4의 실시형태에서, 치료 결과 모듈(124)은 치료 결과 예측 모델(402) 및 치료 결과 데이터 저장소(206)를 포함한다. 치료 결과 모듈(124)은, 치료 결과 디스플레이 모듈(134)에서의 디스플레이를 위해 치료 결과 예측치(136) 및 복수의 치료 결과 맞수(138)를 출력한다.

치료 결과 예측 모델(402)은 치료 결과 예측치(136)를 생성하기 위해 사용되는 예측 모델이다. 도 4의 실시형태에서, 치료 결과 예측 모델은 방사선 치료를 받은 이전 환자의 과거 데이터를 사용하여 생성된다. 도 5는, 일 실시형태에 따른, 치료 결과 예측 모델(402)을 생성하기 위한 시스템 환경(500)을 예시한다. 예시되는 바와 같이, 치료 결과 예측 모델 생성 시스템(500)은, 치료 결과 예측 모델(402)을 생성하기 위해, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(502), 이전 환자 병력 데이터 저장소(504), 이전 환자 치료 결과 데이터 저장소(506), 및 모델 생성 모듈(508)을 포함한다.

이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(502)는 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 데이터 저장소이다. 몇몇 실시형태에서, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(502)는 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(308)와 동일한 데이터 저장소일 수도 있다. 이전 환자 병력 데이터 저장소(504)는 이전 환자의 병력의 데이터 저장소이다. 앞서 설명된 바와 같이, 병력은, 이용 가능한 치료법에 대한 지불 능력을 특히 고려한 이용 가능한 치료 옵션, 유전적 결과, 디지털 유전학, 시험관 내 실험 결과, 이전 치료 이력, 공존 질환, 등등을 포함할 수도 있다. 이전 환자 치료 결과 데이터 저장소(506)는 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 치료 결과의 데이터 저장소이다. 데이터 저장소(502, 504, 및 506)에 저장되는 이전 환자 데이터는, 복수의 병원, 진료소, 암 치료 센터, 또는 방사선 요법을 위한 임의의 다른 센터로부터의 데이터베이스로부터 수집되는 과거 데이터일 수도 있다. 이전 환자 선량 계획은, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(502)에서 삼차원 포인트 세트에 또는 선량 히스토그램(DVH)에 저장될 수도 있다.

모델 생성 모듈(508)은, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(502), 이전 환자 병력 데이터 저장소(504), 및 이전 환자 치료 결과 데이터 저장소(506)에서의 각각의 이전 환자의 저장된 데이터를 사용하는 것에 의해 치료 결과 예측 모델(402)을 생성한다. 도 5의 실시형태에서, 모델 생성 모듈(508)은 각각의 이전 환자에 대한 선량 계획, 병력, 및 치료 결과에 액세스하고, 회귀 분석을 수행하여, 선량 계획 및 병력을 치료 결과에 관련시키는 치료 결과 예측 모델(402)을 생성한다. 치료 결과 예측 모델(402)은, 방사선 치료를 받을 복수의 환자에 대한 치료 결과 예측치를 생성하기 위해 치료 결과 예측 모델(402)이 무기한 사용될 수도 있도록, 치료 결과 예측 모듈(124) 내에 저장될 수도 있다. 치료 결과 예측 모델(402)은 또한, 머신 러닝 기술을 통해 그리고 추가적인 이전 환자 데이터가 다른 데이터베이스로부터 수집됨에 따라 업데이트될 수도 있다.

도 4로 돌아가서, 치료 결과 예측 모델(402)은 현재 환자에 대한 치료 결과 예측치(136)를 예측하기 위해 사용될 수도 있다. 치료 결과 예측 모델(402)은, 선량 계획(202) 및 현재 환자의 병력(110)을 치료 결과 예측 모델(402)로의 입력으로서 수신한다. 치료 결과 예측치(136)가 예측 모델을 사용하여 생성되기 때문에, 치료 결과 예측치(136)는 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 치료 결과가 아닐 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 결과 예측 모델(402)에 의해 생성되는 치료 결과 예측치(136)는 데이터 저장소(404) 내에서 과거 데이터 포인트로서 저장되고, 치료 결과 예측 모델(402)을 업데이트하기 위한 추가적인 데이터 포인트로서 사용될 수도 있다.

데이터 저장소(404)는, 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 치료 결과, 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획, 및 이전 환자 병력의 데이터 저장소이다. 몇몇 실시형태에서, 데이터 저장소(404)는, 이전 환자 선량 계획 데이터 저장소(502), 이전 환자 병력 데이터 저장소(504), 또는 이전 환자 치료 결과 데이터 저장소(506)와 동일한 데이터 저장소일 수도 있거나, 또는 데이터 저장소(404)는 세 개의 데이터 저장소(502, 504, 506)에 저장된 데이터를 결합할 수도 있다. 도 4의 실시형태에서, 치료 결과 모듈(124)은, 이전 환자와 관련되는 치료 결과, 선량 계획, 및 병력을 검색하기 위해 데이터 저장소(404)에 액세스한다. 선량 예측 모듈(122)과 마찬가지로, 치료 결과 모듈(124)은, 치료 결과 예측치(136)의 임계 차 내에 있는 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 하나 이상의 치료 결과를 식별하기 위해, a) 선량 계획(202), 현재 환자 병력(110), 및 치료 결과 예측치(136)와, b) 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획 및 이전 환자 병력 사이의 다중 피처 비교 분석을 수행한다. 대안적으로, 치료 결과 모듈(124)은, 선량 계획 및 병력에 기초하여 유사한 이전 환자의 서브세트를 식별할 수도 있는데, 본원에서는 "치료 결과 이웃(treatment result neighborhood)"로 칭해진다. 치료 결과 이웃은, 유익하게는, 임상의에게, 이전 환자 윤곽선, 이전 환자 선량 계획, 방사선 전달 기술, 및/또는 상이한 치료 요법에 기초한 다양한 치료 결과를 알려줄 수도 있다. 식별된 치료 결과는 현재 환자에게 가장 적합할 수도 있으며, 치료 결과 맞수(138)로 칭해진다. 도 4의 실시형태에서, 일단 치료 결과 예측 모델(402)이 치료 결과 예측치(136)를 생성하고 치료 결과 모듈(124)이 치료 결과 맞수(138)를 식별하면, 치료 결과 모듈(124)은 임상의에 의한 분석을 위해 권장 치료 결과의 세트를 치료 결과 디스플레이 모듈(134)로 출력한다.

도 6은, 일 실시형태에 따른, 선택된 권장 치료 결과를 최적화하기 위한 시스템(600)을 예시한다. 도 6에서 예시되는 바와 같이, 시스템(600)은, 치료 결과 예측치(136) 및 치료 결과 맞수(138)를 포함하는 치료 결과 디스플레이 모듈(132)을 포함한다. 시스템(600)은, 이전 환자 치료 결과 데이터 저장소(602)를 포함하는 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)을 더 포함한다.

치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 치료 결과 모듈(124)에 의해 결정되는, 치료 결과 예측치(136) 및 복수의 치료 결과 맞수(138)로 구성되는 권장 치료 결과의 세트를 디스플레이한다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과인지를 결정하도록, 임상의가 권장 치료 결과의 각각을 분석하는 것을 허용한다. 도 6의 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 임상의가 수정 또는 추가적인 최적화를 위해 디스플레이된 권장 치료 결과 중 하나를 선택하는 것을 허용한다.

디스플레이된 권장 치료 결과 중 하나를 선택하면, 임상의는, 치료 결과 디스플레이 모듈(132) 내에서, 선택된 권장 치료 결과를 최적화하기 위해 사용할 하나 이상의 필터링 기준을 정의할 수도 있다. 임상의는, 유해 사례를 치료 결과에서 배제하는 또는 유해 사례의 결과에 허용 한계(threshold limit)를 두는 필터링 기준을 정의할 수도 있다. 예를 들면, 임상의는 골절을 유해 사례로서 배제하는 제1 필터링 기준 및 폐렴을 레벨 1의 독성 등급(1-4의 척도에서, 4를 가장 심각한 것으로 함)으로 제한하는 제2 필터링 기준을 명시할 수도 있다. 필터링 기준은 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)에 입력된다.

치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)은, 현재 환자에 대한 치료 결과 맞수(138)의 새로운 세트를 식별하기 위해, 선택된 권장 치료 결과 및 필터링 기준의 세트를 사용하여 이전 환자 치료 결과 데이터 저장소(602)를 검색한다. 새로운 치료 결과 맞수의 각각은 현재 환자와 유사한 이전 환자와 관련된다. 치료 결과 맞수(138)의 새로운 세트는, 선택된 권장 치료 결과에 대한 필터링 기준에 기초하여 최적화되는 권장 치료 결과를 제공할 수도 있다. 도 6의 실시형태에서, 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)은, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서의 디스플레이를 위해, 치료 결과 맞수(138)에 치료 결과 맞수의 새로운 세트를 전송한다. 임상의는, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과인지를 결정하기 위해, 권장 치료 결과의 새로운 세트를 분석할 수도 있다. 도 6의 실시형태에서, 임상의는, 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과가 선택될 때까지, 단계를 임의의 순서로 그리고 소망하는 만큼 다수 회 반복하는, 윤곽선을 수정하는 것과 선택된 권장 치료 결과를 최적화하는 것의 사이클을 거칠 수도 있다.

도 7은, 일 실시형태에 따른, 권장 치료 결과를 시각화하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 예시한다. 도 7의 실시형태에서, 사용자 인터페이스 모듈(126)은 시각화 모듈(130)을 치료 결과 디스플레이 모듈(132)과 동시에 디스플레이한다. 도 7의 실시형태에서, 사용자 인터페이스 모듈(126)은, 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과를 달성하기 위해, 임상의가 현재 환자의 이미징 데이터 및 권장 치료 결과의 세트를 시각화하는 것, 그것들과 상호 작용하는 것, 및 그것들을 수정하는 것을 허용한다.

시각화 모듈(130)은 현재 환자의 이미징 데이터를 디스플레이한다. 도 7의 실시형태에서, 시각화 모듈(130)은 현재 환자 이미지(112) 및 대응하는 현재 환자 윤곽선(114)을 가져오기한다. 앞서 설명된 바와 같이, 현재 환자 이미지(112)는 의료 이미징 기술, 예컨대 컴퓨터 단층촬영(CT), 자기 공명 이미징(MRI), X-레이, 형광 투시법, 초음파, 양전자 방출 단층 촬영(PET)을 포함하는 핵 의학, 또는 임의의 다른 적절한 의료 이미징 기술에 의해 생성될 수도 있다. 도 7의 실시형태에서, 현재 환자 이미지(112)는 복수의 이미지일 수도 있는데, 여기서 각각의 이미지는 환자 신체 내부의 동일한 수직 단면을, 환자의 신체의 다양한 깊이에서 예시한다. 사용자 인터페이스 모듈(126)은, 환자 신체의 다양한 깊이에서의 단면이 각각의 이미지에 대한 대응하는 윤곽선과 함께 시각화 모듈(130)에서 디스플레이될 수 있도록, 임상의가 현재 환자 이미지(112)를 스크롤하는 것을 허용하도록 구성될 수도 있다. 도 1의 실시형태에서, 시각화 모듈(130)은 윤곽선 정의 모듈(134)을 포함한다.

윤곽선 정의 모듈(134)은, 임상의가 소망에 따라 현재 환자 윤곽선(114)을 보고 수정하는 것을 허용하는 윤곽선 인터페이스이다. 앞서 설명된 바와 같이, 현재 환자 윤곽선(114)은 현재 환자 이미지(112)에서 캡처되는 삼차원 종양 볼륨 및 종양 볼륨의 주변 영역에 위치되는 해부학적 구조체를 식별하는 윤곽선의 세트이다. 하나 이상의 종양 볼륨을 둘러싸는 윤곽선은 방사선 선량이 목표로 되고 있는 영역을 나타낸다. 하나 이상의 종양 볼륨을 둘러싸는 윤곽선은, 총 종양 볼륨(gross tumor volume: GTV), 임상적 종양 볼륨(clinical tumor volume: CTV), 및 계획 종양 볼륨(planning tumor volume: PTV)에 관련되는 표준 관행의 관점에서 정의될 수도 있고, 그 결과 이들 윤곽선은 주변 해부학적 구조체의 일부를 포함할 수도 있다. 주변 해부학적 구조체에 대한 윤곽선은 해부학적 구조체의 일부 또는 전체를 강조할 수도 있다. 윤곽선 정의 모듈(134)은 시각화 모듈(130)에서의 동시적 디스플레이를 위해 현재 환자 이미지(112) 상으로 복수의 윤곽선을 중첩시킨다. 도 7에서 예시되는 바와 같이, 현재 환자의 이미징 데이터는, 시각화 모듈(130)에서 복수의 현재 환자 윤곽선(114)과 함께 도시되어 있다. 이미지에서의 각각의 아웃라인은 윤곽선이며, 각각의 윤곽선은 상이한 구조체를 나타내기 위해 상이한 컬러일 수 있다. 상이한 컬러는, 현재 이미지에서의 각각의 구조체의 이름을 시각화 모듈(130)에서 나열하는 키에서 오른쪽에 나타내어질 수 있다. 키를 사용하여, 임상의는 리스트에서 어떤 윤곽선이 어떤 구조체에 대응하는지를 신속하게 식별할 수 있다. 도 7의 실시형태에서, 윤곽선(700)은 총 종양 볼륨(GTV)을 둘러싸고, 윤곽선(701)은 계획 종양 볼륨(PTV)을 둘러싸고, 나머지 윤곽선은 이웃 해부학적 구조체를 강조한다. 몇몇 이미지에서, 다양한 윤곽선이, 도 7에서 도시되는 바와 같이, 서로 중첩할 수도 있다. 도 7의 실시형태에서, 현재 환자 윤곽선(114)은, 시각화 모듈(130)에서 디스플레이되는 각각의 이미지와 함께 윤곽선이 쉽게 나타나도록, 현재 환자 이미지(112)와 함께 가져오기된다. 몇몇 실시형태에서, 윤곽선 정의 모듈(134)은 윤곽선을 자동적으로 생성하도록 구성될 수도 있거나 또는 현재 환자 이미지(112)에 대해 제안된 윤곽선을 제공할 수도 있다.

도 7의 실시형태에서, 윤곽선 정의 모듈(134)은, 임상의가 현재 환자 윤곽선(114)을 추가, 삭제 및/또는 수정하는 것을 허용하도록 구성된다. 윤곽선 정의 모듈(134)은, 임상의가 시각화 모듈(130)에서 디스플레이되는 현존하는 윤곽선을 수정하는 것을 허용하는 툴바를 포함한다. 툴바를 사용하여, 임상의는 선택된 윤곽선의 형상을 변경할 수도 있다. 예를 들면, 윤곽선이 처음에 잘못 정의되었다면 현존하는 윤곽선을 수정할 것을 소망할 수도 있거나 또는 종양 볼륨 주변의 윤곽선의 여백을 늘리기를 소망할 수도 있다. 윤곽선 정의 모듈(134)은 또한, 디스플레이된 현재 환자 이미지(112)에서 도시되는 다양한 해부학적 구조체를 나타내는 구조체 리스트를 포함한다. 구조체 리스트에서 해부학적 구조체를 선택하거나 또는 선택 해제하는 것에 의해, 윤곽선 정의 모듈(134)은 해부학적 구조체에 대한 윤곽선으로 하여금 시각화 모듈(130)에서 나타나거나 사라지게 한다. 임상의는 또한, 초기에 정의되지 않았을 수도 있는 해부학적 구조체에 대한 새로운 윤곽선을 추가할 수도 있다. 윤곽선 정의 모듈(134)에서 해부학적 구조체에 대한 윤곽선을 추가 및 생성하는 것은, 해부학적 구조체와 관련되는 유해 사례 및 유해 사례의 대응하는 결과를 포함하도록 치료 결과 디스플레이 모듈(132)이 업데이트하는 것으로 나타난다.

도 7의 실시형태에서, 윤곽선 정의 모듈(134)은, 윤곽선이 임상의에 의해 추가, 삭제 및/또는 수정되었는지를 검출하도록 구성된다. 결과적으로, 윤곽선 정의 모듈(134)은, 추가된 윤곽선, 수정된 윤곽선, 및 삭제되지 않은 임의의 남아 있는 미수정 윤곽선을 포함하는 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트를 캡처하고, 권장 치료 결과의 새로운 세트가 후속하여 결정되도록, 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트를 피처 생성 모듈(120)로 전송한다. 도 7의 실시형태에서, 시각화 모듈(130)은, 윤곽선 정의 모듈(134)에서의 윤곽선의 수정이 권장 치료 결과의 세트로 하여금 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 실시간으로 업데이트하게 하도록, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)과 동기화된다. 몇몇 실시형태에서, 사용자 인터페이스 모듈(126)은, 현재 환자 윤곽선(114)의 새로운 세트가 캡처될 준비가 되는 때를 나타낼 것을 임상의에게 요구할 수도 있고, 그 결과 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 상응하게 업데이트될 수 있다.

치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 치료 결과 모듈(124)에 의해 결정되는 권장 치료 결과의 세트를 디스플레이한다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 치료 결과 모듈(124)에 의해 초기에 채워지고 임상의가 권장 치료 결과를 시각화하고 비교하는 것을 허용한다. 도 1의 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 디스플레이되는 권장 치료 결과의 세트는, 시각화 모듈(130)에서 동시에 디스플레이되는 현재 환자 이미지(112) 및 현재 환자 윤곽선(114)에 기초한다. 임상의는, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에게 최적의 치료 결과인지를 결정하기 위해, 권장 치료 결과 각각을 분석할 수도 있다.

도 7의 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 권장 치료 결과를 표 형식으로 제시한다. 각각의 치료 결과는, 방사선 치료 계획으로부터 유래할 수도 있는 하나 이상의 유해 사례의 세트 및 각각의 유해 사례에 대한 대응하는 결과를 나타낸다. 도 7에 예시되는 바와 같이, 각각의 열 표제(heading)는 권장 치료 결과를 라벨링하고, 한편 각각의 행은 시각화 모듈(130)에서 현재 환자 윤곽선(114)과 관련되는 유해 사례를 라벨링한다. 유해 사례의 예는, 도 7에서 도시되는 바와 같이, "골수염", "ECOG 3mo"(환자의 수행 상태의 의사의 평가), "림프 골절", 및 "폐렴"을 포함할 수도 있다. "예측"으로 라벨링된 열은 치료 결과 예측치(136)를 디스플레이하는데, 각각의 유해 사례에 대한 예측된 결과를 열거한다. "맞수 01"로 라벨링된 이웃 열은 제1 치료 결과 맞수(138)를 디스플레이하는데, 이전 환자의 이전에 투여된 치료 계획으로부터 유래된 각각의 유해 사례에 대한 결과를 열거한다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 다수의 치료 결과 맞수(138), 예를 들면, "맞수 02", "맞수 03", 등등이 존재하면, 다수의 이웃하는 열을 디스플레이할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 덜 유사한 치료 결과 맞수를 디스플레이하는 것을 방지하기 위해, 치료 결과 맞수(138)의 수를 제한할 수도 있다. 치료 결과 예측치(136)를 치료 결과 맞수(138)와 동시에 디스플레이하는 것에 의해, 이 구성은, 임상의가, 치료 결과 예측치(136)를 치료 결과 맞수(138)에 비교하여 치료 결과 예측치(136)가 합리적인 치료 결과라는 것 및 임상의에 대한 신뢰도 검사로서 역할을 하는, 임상의가 예측된 대로 치료 결과를 정확하게 예상할 수도 있다는 것을 결정하는 것을 허용한다.

도 7의 실시형태에서, 표의 각 엘리먼트는 대응하는 권장 치료 결과의 유해 사례의 결과를 설명한다. 각각의 유해 사례는 다음의 결과 중 하나 이상과 관련된다: 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 레벨의 확률, 및 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 최고 가능한 레벨. 독성의 레벨은 "독성 등급"으로 칭해질 수도 있다. 도 7의 실시형태에서, 디스플레이의 용이성을 위해, 가능한 최고 독성 등급만이 각각의 유해 사례에 대해 디스플레이될 수도 있다. 예를 들면, 치료 결과 예측치(136)의 경우, 유해 사례 "폐렴"은 "3"의 결과를 가지는데, 임의의 다른 독성 등급의 폐렴보다 독성 등급 3 폐렴이 발생할 가능성이 높다는 것을 나타낸다. 몇몇 유해 사례의 경우, 유해 사례는, "예, 유해 사례가 발생할 것입니다", 또는 "아니오, 유해 사례가 발생하지 않을 것입니다"와 같은 이진 결과를 가질 수도 있다. 예를 들면, 치료 결과 맞수(138)의 경우, 유해 사례 "늑골 골절"은 "Y"의 결과를 가지며, 이것은 이전 환자에 대한 치료 계획의 결과로서 늑골 골절이 발생했다는 것을 나타낸다. 다른 유해 사례는 손상의 레벨보다는 기능 레벨에 의해 특성 묘사될 수도 있다. 예를 들면, 유해 사례 "ECOG 3mo"는 치료 3 개월 이후 환자의 전반적인 수행 상태의 의사의 평가이다. 도 7에 도시되는 바와 같이, 치료 결과 예측치(136)의 경우, "ECOG 3mo"는, 기능 레벨 1(0 내지 5의 척도 상에서, 0을 가장 높은 기능 레벨로 함)을 나타내는 "1"의 결과를 갖는다. 다양한 실시형태에서, 스케일은 변할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)은 또한, 종양 재발의 확률, 국소적 재발 또는 원거리 재발과 같은 종양 재발의 타입, 및 종양 재발 이전의 가능한 길이의 시간과 같은 각각의 권장 치료 결과에 대한 치료 효능을 디스플레이할 수도 있다. 도 7의 실시형태에서, 권장 치료 결과 사이의 유해 사례의 결과를 비교할 때 바람직한 결과를 나타내기 위해, 결과는 다양한 컬러로 또는 다양한 마킹을 가지고 강조될 수도 있다. 도 7에서 예시되는 바와 같이, 점선 상자의 결과는, 점선 상자가 없는 결과보다 선호될 수도 있다(예를 들면, "늑골 골절 없음"이 "예, 늑골 골절"보다 바람직한 결과이다). 다양한 결과는 또한, 임상의에 고유할 수도 있는 수용 불가능한 결과를 나타내기 위해 특정한 컬러 또는 마킹으로 강조될 수도 있다.

치료 결과 디스플레이 모듈(132)은, 임상의가 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 나타내어지는 정보를 수정하는 것을 가능하게 하는 다양한 버튼을 포함할 수도 있다. 이들 수정은, 임상의가, 현재 환자에게 관련이 있는 것으로 또는 중요한 것으로 간주되는 정보만을 디스플레이하는 것을 허용할 수도 있어서, 임상의에 대한 효율적이고 능률적인 치료 계획 프로세스를 용이하게 한다. 도 7의 실시형태에서, 버튼은, 복수의 유해 사례 버튼(702), 복수의 유해 사례 제거 버튼(704), 복수의 치료 결과 제거 버튼(706), 및 복수의 치료 결과 최적화 버튼(708)을 포함한다.

복수의 유해 사례 버튼(702)은, 권장 치료 결과의 일부로서 고려될 수 있는 추가적인 유해 사례를 나타낸다. 도 7의 실시형태에서, 복수의 유해 사례 버튼(702)은 권장 치료 결과의 표 아래에 위치될 수도 있다. 임상의가 각각의 권장 치료 결과에 대한 유해 사례의 대응하는 결과를 결정하기를 원하면, 임상의는 유해 사례 버튼 중 하나 이상을 선택할 수도 있다. 유해 사례 버튼이 선택되면, 그 유해 사례는 권장 치료 결과 표에서 추가적인 행으로서 추가되고, 각각의 권장 치료 결과에 대한 유해 사례의 대응하는 결과는 행의 요소를 채울 것이다. 몇몇 실시형태에서, 복수의 유해 사례 버튼(702)은, 임상의가 각각의 환자 이미지를 스크롤할 때, 현재 환자 윤곽선(114) 및 현재 환자 이미지(112)에 관련될 수도 있는 유해 이벤트로 자동으로 채워질 수도 있다. 임상의는, 유해 사례가 유해 사례 버튼(702) 상에 나타나지 않는 경우, 유해 사례를 권장 치료 결과의 표에 수동으로 추가할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 유해 사례의 대응하는 결과가 허용 한계를 넘는다는 것을 시스템(100)이 검출하면, 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 유해 사례 버튼이 강조될 수도 있는데(예를 들면, 강조되거나, 깜빡이거나, 또는 등등임), 유해 사례가 유의미할 수도 있고 권장 치료 결과의 일부로서 고려되어야 한다는 것을 나타낸다.

복수의 유해 사례 제거 버튼(704)은, 임상의가 권장 치료 결과의 표로부터 유해 사례를 제거하는 것을 허용한다. 도 7의 실시형태에서, 유해 사례 제거 버튼(704)은 각각의 유해 사례의 행 옆에 위치된다. 선택되면, 유해 사례와 관련되는 전체 행이 테이블로부터 제거된다. 유해 사례가 부적절한 것으로 간주되거나 또는 현재 환자에게 문제가 안되는 경우, 임상의는 유해 사례를 제거할 것을 선택할 수도 있다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)로부터 불필요한 유해 사례를 제거하는 것에 의해, 임상의는 중요한 정보에 집중하여 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과를 결정할 수 있다.

복수의 치료 결과 제거 버튼(706)은, 임상의가 권장 치료 결과의 표로부터 권장 치료 결과를 제거하는 것을 허용한다. 도 7의 실시형태에서, 치료 결과 제거 버튼(706)은 각각의 치료 결과 맞수(138)의 행 위에 위치된다. 선택되면, 권장 치료 결과와 관련되는 전체 열이 표에서 제거된다. 대안적인 권장 치료 결과가 현재 환자에게 더 적합하다는 것을 임상의가 결정하는 경우, 임상의는 권장 치료 결과를 제거할 것을 선택할 수도 있다. 치료 결과 디스플레이 모듈(132)로부터 불필요한 권장 치료 결과를 제거하는 것에 의해, 임상의는 권장 치료 결과를 더욱 효율적으로 좁혀 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과를 결정할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 결과 예측치(136)는 치료 결과 제거 버튼(706)에 의해 제거될 수도 있거나 또는 제거되지 않을 수도 있다.

복수의 치료 결과 최적화 버튼(708)은, 임상의가 최적화를 위한 권장 치료 결과를 선택하는 것을 허용한다. 도 7의 실시형태에서, 치료 결과 최적화 버튼(708)은 각각의 권장 치료 결과의 열 표제 옆에 위치된다. 선택된 권장 치료 결과가 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과를 달성하도록 수정될 수 있다는 것을 임상의가 믿는다면, 임상의는 권장 치료 결과에 대한 치료 결과 최적화 버튼(708)을 선택할 수도 있다. 권장 치료 결과가 최적화를 위해 선택되는 경우, 치료 결과 디스플레이 모듈은, 임상의가 치료 결과로부터 유해 사례를 배제하는 것 또는 유해 사례의 결과에 허용 한계를 두는 것과 같은 복수의 필터링 기준을 정의하는 것을 허용한다. 예를 들면, 임상의는 "림프 골절"을 유해 사례로서 배제하는 제1 필터링 기준 및 "폐렴"을 레벨 1의 독성 등급(1-4의 척도에서, 4를 가장 심각한 것으로 함)으로 제한하는 제2 필터링 기준을 지정할 수도 있다. 선택된 권장 치료 결과 및 필터링 기준은 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)에 입력되어 현재 환자에 대한 치료 결과 맞수(138)의 새로운 세트를 식별한다. 후속하여, 치료 결과 맞수 탐색 모듈(128)은 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서의 디스플레이를 위해 치료 결과 맞수의 새로운 세트를 치료 결과 맞수(138)로 전송한다. 임상의는, 옵션 중 어떤 것이 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과인지를 결정하기 위해, 권장 치료 결과의 새로운 세트를 분석할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 권장 치료 결과 중 하나가 현재 환자에게 최적이라는 것을 임상의가 결정하면, 임상의는, 선택된 권장 치료 결과를 치료 배달 엔진(106)으로 내보내기하여 선택된 치료 결과에 기초하여 환자별 치료 전달 계획을 생성하기 위해, 권장 치료 결과의 치료 결과 최적화 버튼(708)을 선택할 수도 있다.

시각화 모듈 및 치료 결과 디스플레이 모듈(132)을 동시에 디스플레이하는 것에 의해, 임상의는 현재 환자 윤곽선(114)에 대한 방사선 전달과 결과적으로 나타나는 권장 치료 결과 사이의 관계를 시각화할 수도 있다. 사용자 인터페이스 모듈(126)을 사용하여, 임상의는 윤곽선을 조절할 수 있고, 종양 볼륨 및 인접 해부학적 구조체에 대한 독성 위험에 대한 영향을 실시간으로 평가할 수 있다. 임상의는, 윤곽선을 수정하기 위해, 유해 사례를 고려에서 추가하거나 제거하기 위해, 권장 치료 결과를 고려에서 추가 또는 제거하기 위해, 그리고 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과를 임상의가 결정할 때까지 선택된 치료 결과를 최적화하기 위해, 복수의 현재 환자 이미지(112)의 각각을 스크롤하는 사이클을 거칠 수도 있다. 이 구성은, 임상의가 방사선 치료 계획 동안 소정의 절충에 관하여 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 가능하게 한다.

도 8은, 추가 실시형태에 따른, 권장 치료 결과를 시각화하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 예시한다. 도 7과 관련하여 설명되는 바와 같이, 표의 각각의 요소는 대응하는 권장 치료 결과의 유해 사례의 결과를 설명한다. 각각의 유해 사례는 다음의 결과 중 하나 이상과 관련된다: 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 레벨의 확률, 및 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 최고 가능한 레벨. 도 7의 실시형태에서, 디스플레이의 용이성을 위해, 가능한 최고 독성 등급만이 각각의 유해 사례에 대해 디스플레이될 수도 있다. 도 8의 실시형태에서, 유해 사례는 행 표제 옆에 토글 버튼(802)을 포함할 수도 있다. 토글 버튼(802)을 선택하는 것은, 결과 테이블(804)과 같은 결과 테이블로 하여금 각각의 권장 치료 결과에 대한 유해 사례를 확장하게 한다. 도 8에서 예시되는 바와 같이, "폐렴"에 대한 결과 테이블(804)은 독성 등급 및 각각의 독성 등급에 대한 대응하는 확률을 디스플레이한다. 최고 가능한 레벨의 독성을 갖는 독성 등급은 결과 표(804)에서 강조될 수도 있다. 예를 들면, 치료 결과 예측치(136)의 경우, 독성 등급 3 폐렴은 치료 결과로서 50%의 발생 확률을 가지는데, 이것은 나머지 독성 등급의 확률보다 더 높다. 따라서, 도 7과 관련하여 설명되는 바와 같이, 디스플레이의 용이성을 위해, 토글 버튼(802)이 결과 테이블(804)을 최소화하도록 선택되는 경우, 독성 등급 3만이 치료 결과 디스플레이 모듈(132)에서 디스플레이된다. 도 8의 실시형태에서, 독성 등급에 관련되는 대응하는 결과를 갖는 유해 사례만이 토글 버튼(802)을 가질 수도 있다.

도 9는, 일 실시형태에 따른, 임상의 지도 방사선 치료 계획(clinician-directed radiation treatment planning)을 위한 단계를 예시하는 흐름도를 예시한다. 흐름도는, 도 1과 관련하여 설명되는 바와 같이, 시스템(100)을 사용하여 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 워크플로우를 나타낸다.

900에서 설명되는 바와 같이, 환자 데이터 엔진은 현재 환자와 관련되는 환자 데이터를 수신한다. 현재 환자 데이터는, 환자 이미지, 환자 윤곽선, 물리적 파라미터, 및 처방 파라미터를 포함할 수도 있다. 현재 환자 데이터는 치료 계획 엔진에 입력된다.

902에서 설명되는 바와 같이, 치료 계획 엔진은, 현재 환자 데이터에서 해부학적 구조체 및 종양 볼륨의 윤곽선을 검출한다. 이들 윤곽선은, 현재 환자 데이터가 시스템으로 가져오기되기 이전에, 임상의에 의해 각각의 환자 이미지에서 정의될 수도 있다.

단계(904)에서 설명되는 바와 같이, 치료 계획 엔진은 현재 환자 데이터 및 검출된 윤곽선에 기초하여, 현재 환자와 관련되는 피처를 생성한다. 생성된 피처는 이전 환자의 유사한 생성된 피처와 비교되어, 현재 환자와 유사한 이전 환자를 식별할 수 있다.

906에서 설명되는 바와 같이, 치료 계획 엔진은 복수의 선량 계획을 결정한다. 선량 계획은 선량 계획 예측치 및 복수의 선량 계획 맞수를 포함한다. 선량 계획 예측치를 결정하기 위해, 치료 계획 엔진은 현재 환자의 생성된 피처를 선량 계획 예측 모델에 입력하는데, 선량 계획 예측 모델은 선량 계획 예측치를 생성한다. 복수의 선량 계획 맞수를 결정하기 위해, 치료 계획 엔진은 선량 계획 예측치 및 현재 환자의 생성된 피처를 사용한다. 치료 계획 엔진은 현재 환자의 생성된 피처를 이전 환자의 생성된 피처와 비교하여, 현재 환자와 유사한 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획을 식별한다. 그 다음, 치료 계획 엔진은, 이전에 투여된 선량 계획 중 어떤 것이 선량 계획 예측치의 임계 차 내에 있는지를 결정한다. 임계 차 이내의 것이 선량 계획 맞수이다. 복수의 선량 계획 맞수 및 선량 계획 예측치는 선량 계획의 세트를 포함한다.

908에서 설명되는 바와 같이, 치료 계획 엔진은, 선량 계획 및 현재 환자의 병력에 기초하여 복수의 치료 결과를 결정한다. 치료 결과는 치료 결과 예측치 및 복수의 치료 결과 맞수를 포함한다. 치료 결과 예측치를 결정하기 위해, 치료 계획 예측 엔진은 선량 계획 및 현재 환자 병력을 치료 결과 예측 모델에 입력하는데, 치료 결과 예측 모델은 치료 결과 예측치를 생성한다. 복수의 치료 결과 맞수를 결정하기 위해, 치료 계획 엔진은 치료 결과 예측치, 선량 계획, 및 현재 환자 병력을 사용한다. 치료 계획 엔진은 선량 계획을 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획과 비교하여, 이전 환자의 이전에 투여된 선량 계획의 치료 결과를 식별한다. 그 다음, 치료 계획 엔진은, 식별된 치료 결과 중 어떤 것이 치료 결과 예측치의 임계 차 이내에 있는지를 결정한다. 임계 차 이내의 것이 치료 결과 맞수이다. 복수의 치료 결과 맞수 및 치료 결과 예측치는 권장 치료 결과의 세트를 포함한다.

910에 설명되는 바와 같이, 치료 계획 엔진은 임상의에 의한 분석을 위해 권장 치료 결과를 제시한다. 권장 치료 결과의 세트와 현재 환자 이미지 및 권장 치료 결과가 기반을 두는 현재 환자 윤곽선이 동시에 디스플레이된다. 이들을 동시에 디스플레이하는 것에 의해, 임상의는 현재 환자 윤곽선에 대한 방사선 전달과 결과적으로 나타나는 권장 치료 결과 사이의 관계를 시각화할 수도 있다. 임상의는 윤곽선을 조정할 수 있고 종양 볼륨 및 인접 해부학적 구조체에 대한 독성 위험에 대한 영향을 실시간으로 평가할 수 있다. 이것은, 임상의가 현재 환자에 대한 방사선 치료 계획 동안 소정의 절충에 관하여 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 허용한다. 임상의는 현재 환자 윤곽선을 수정하여 권장 치료 결과의 새로운 세트를 생성할 수도 있거나, 또는 임상의는 최적화를 위한 권장 치료 결과를 선택할 수도 있어서, 임상의가 최적의 치료 결과를 갖는 치료 계획을 세우는 것을 허용하게 된다.

912에서 설명되는 바와 같이, 임상의는 최적화를 위한 권장 치료 결과를 선택할 수도 있다. 치료 결과가 선택되면, 임상의는 복수의 필터링 기준을 정의할 수도 있다. 치료 계획 엔진은, 선택된 치료 결과 및 필터링 기준에 따라 권장 치료 결과의 새로운 세트를 식별하기 위해 데이터 저장소에 액세스한다. 새로운 치료 결과 세트는, 910에서 논의되는 바와 같이, 임상의에 의한 분석을 위해 제시된다.

914에서 설명되는 바와 같이, 임상의는 현재 환자 윤곽선을 수정할 수 있다. 윤곽선이 수정된 것을 치료 계획 엔진이 검출하면, 현재 환자 윤곽선의 새로운 세트가 캡처된다. 결과적으로, 904 내지 914가 반복될 수도 있다.

916에서 설명되는 바와 같이, 임상의는, 현재 환자에 대한 최적의 치료 결과로서 권장 치료 결과를 선택할 수도 있다. 선택된 치료 결과는, 선택된 치료 결과를 생성할 방사선 선량 계획을 생성하기 위해 치료 전달 엔진으로 전송된다.

918에서 설명되는 바와 같이, 치료 전달 엔진은, 현재 환자에 대한 치료 전달을 위해, 선택된 치료 결과와 관련되는 방사선 선량 치료 계획을 임상의에게 제공한다.

결론 코멘트

본 발명의 실시형태의 상기의 설명은 예시의 목적을 위해 제공되었으며; 망라적인 것 또는 본 발명을 개시되는 정확한 형태로 제한하는 것은 의도되지 않는다. 관련 기술 분야에서 숙련된 자는 상기의 개시에 비추어 많은 수정 및 변형이 가능하다는 것을 인식할 수 있다.

본 설명의 몇몇 부분은 본 발명의 실시형태를, 정보에 대한 알고리즘 및 심볼적 표현의 연산의 관점에서 설명한다. 이들 알고리즘적 설명 및 표현은, 데이터 프로세싱 기술 분야의 숙련된 자가 그들의 작업의 내용을 기술 분야의 다른 숙련된 자에게 효과적으로 전달하기 위해 그들에 의해 일반적으로 사용된다. 이들 동작은, 기능적으로, 계산적으로, 또는 논리적으로 설명되지만, 컴퓨터 프로그램 또는 등가의 전기 회로, 마이크로 코드, 또는 등등에 의해 구현되는 것으로 이해된다. 더구나, 이들 동작의 배열을, 일반성의 손실 없이, 모듈로서 언급하는 것이 때때로 편리하다는 것이 입증되었다. 설명된 동작 및 그들의 관련된 모듈은, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다.

본원에서 설명되는 단계, 동작, 또는 프로세스 중 임의의 것은, 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈을 사용하여, 단독으로 또는 다른 디바이스와 조합하여, 수행 또는 구현될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 소프트웨어 모듈은, 설명되는 단계, 동작, 또는 프로세스 중 임의의 것 또는 모든 것을 수행하기 위해 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현된다.

본 발명의 실시형태는 또한, 본원의 동작을 수행하기 위한 장치에 관련될 수도 있다. 이 장치는 요구되는 목적을 위해 특별히 구성될 수도 있고, 및/또는 그것은 컴퓨터에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 또는 재구성되는 범용 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수도 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 비일시적인 유형의(tangible) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 또는 컴퓨터 시스템 버스에 커플링될 수도 있는 전자적 명령어를 저장하기에 적합한 임의의 타입의 매체에 저장될 수도 있다. 또한, 본 명세서에서 언급되는 임의의 컴퓨팅 시스템은 단일의 프로세서를 포함할 수도 있거나 또는 증가된 컴퓨팅 성능을 위해 다중 프로세서 설계를 활용하는 아키텍처일 수도 있다.

본 발명의 실시형태는 또한 본원에서 설명되는 컴퓨팅 프로세스에 의해 생성되는 제품에 관련될 수도 있다. 이러한 제품은 컴퓨팅 프로세스로부터 유래하는 정보를 포함할 수도 있는데, 이 경우 그 정보는 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 저장되고 컴퓨터 프로그램 제품의 임의의 실시형태 또는 본원에서 설명되는 다른 데이터 조합을 포함할 수도 있다.

마지막으로, 본 명세서에 사용되는 언어는, 가독성 및 교수적 목적을 위해 주로 선택되었으며, 그것은 발명의 요지를 묘사하거나 제한하도록 선택되지 않았을 수도 있다. 그러므로, 본 발명의 범위는 이 상세한 설명에 의해서가 아니라, 본원에 기초한 애플리케이션에 기초하여 나오는 임의의 청구항에 의해 제한되어야 한다는 것이 의도된다. 따라서, 본 발명의 실시형태의 개시는 다음의 청구범위에서 기술되는 본 발명의 범위를, 제한하는 것이 아니라 예시하는 것으로 의도된다.

Claims

주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법으로서,
방사선 치료를 받을 환자의 내부의 표현을 포함하는 이미징 데이터를 수신하는 단계;
치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하는 단계로서, 상기 치료 계획 프로세스는,
상기 이미징 데이터에 의해 표현되는 하나 이상의 해부학적 구조체(anatomical structure) 및 적어도 하나의 종양 볼륨(tumor volume)을 식별하는 적어도 하나의 윤곽선(contour)을 검출하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선 및 이전 환자 선량 치료 계획(prior patient dose treatment plan)에 기초하여 상기 환자에 대한 선량 치료 계획의 세트를 계산하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선, 이전 환자 치료 결과, 및 선량 치료 계획의 상기 세트에 기초하여 상기 환자에 대한 하나 이상의 권장 치료 결과를 계산하는 것; 및
사용자 인터페이스에서, 평가를 위해 권장 치료 결과의 세트를 임상의(clinician)에게 제시하는 것
을 포함하는, 상기 치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하는 단계;
주어진 권장 치료 결과의 선택을 상기 임상의로부터 수신하는 단계; 및
상기 선택된 치료 결과를 달성하는 상기 환자에 대한 치료 계획을 생성하기 위한 시스템으로 상기 선택된 치료 결과를 제공하는 단계를 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항에 있어서, 치료 결과는 하나 이상의 유해 사례(adverse event)의 세트를 나타내고, 각각의 유해 사례는, 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 레벨의 확률, 및 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 최고 가능한 레벨 중 하나 이상과 관련되는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 치료 결과는, 종양 재발의 확률, 국소적 재발 또는 원거리 재발과 같은 종양 재발의 타입, 및 종양 재발 이전의 가능한 길이의 시간 중 하나 이상을 나타내는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 권장 치료 결과의 상기 세트의 제1 치료 결과는, 이전 환자 선량 치료 계획 및 상기 이전 환자 선량 치료 계획과 관련되는 치료 결과에 기초한 치료 결과 모델을 사용하여 생성되는 예측된 치료 결과인, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제4항에 있어서, 상기 치료 결과 모델은 상기 선량 치료 계획과 관련되는 상기 이전 환자의 병력(medical history)에 추가로 기초하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제4항에 있어서, 권장 치료 결과의 상기 세트를 계산하는 단계는,
상기 치료 결과 모델을 사용하여 상기 제1 치료 결과를 계산하는 단계; 및
상기 제1 치료 결과와의 임계 차(threshold difference) 이내에 있는 이전 환자 치료 결과의 세트를 결정하는 단계를 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
최적화를 위한 상기 권장 치료 결과 중 하나의 선택을 상기 임상의로부터 수신하는 단계로서, 상기 선택된 권장 치료 결과의 상기 최적화는 상기 임상의에 의해 정의되는 하나 이상의 필터링 기준을 적용하는 단계를 포함하는, 상기 수신하는 단계;
상기 선택된 권장 치료 결과로부터 임계 차 내에 있는 그리고 상기 하나 이상의 필터링 기준에 기초하는 이전 환자 치료 결과의 새로운 세트를 결정하는 단계; 및
이전 환자 치료 결과의 상기 새로운 세트를 평가를 위해 상기 사용자 인터페이스에서 임상의에게 제시하는 단계를 더 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제7항에 있어서, 상기 필터링 기준은, 상기 치료 결과로부터의 유해 사례의 배제 또는 유해 사례의 결과에 대한 허용 한계(threshold limit) 중 하나 이상을 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 윤곽선을 검출하는 단계는, 이전에 검출된 윤곽선이 수정되었다는 것을 결정하는 단계 또는 상기 이미징 데이터에 의해 표현되는 적어도 하나의 종양 볼륨 및 하나 이상의 해부학적 구조체를 식별하는 새로운 윤곽선을 검출하는 단계를 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 임상의가, 하나 이상의 윤곽선을 수동으로 정의하는 것, 이전에 검출된 윤곽선을 제거하는 것, 또는 상기 이미징 데이터의 시각적 표현 상의 복수의 선택된 해부학적 구조체 상의 이전에 검출된 윤곽선을 수정하는 것을 가능하게 하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제10항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는,
선량 치료 계획의 상기 세트로부터 유래할 수도 있는 복수의 유해 사례;
각각의 유해 사례에 대한 예측된 결과를 제공하는 상기 주어진 환자에 대한 예측된 치료 결과; 및
하나 이상의 이전 환자 치료 결과로서, 각각의 이전 환자 치료 결과는 각각의 유해 사례에 대한 결과를 제공하고, 상기 제공된 결과는 상기 이전 환자 치료 결과와 관련되는 상기 이전 환자 선량 치료 계획의 결과인, 상기 하나 이상의 이전 환자 치료 결과
를 그래픽적으로 제시하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스에서 적어도 하나의 윤곽선의 추가, 제거, 또는 수정을 검출하는 단계는, 상기 사용자 인터페이스에서 디스플레이되는 권장 치료 결과의 새로운 세트를 계산하는 단계를 초래하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는 상기 사용자 인터페이스에서의 디스플레이를 위해 선택될 수도 있는 추가적인 유해 사례의 리스트를 포함하는 것에 의해, 각각의 선택된 유해 사례의 결과가 상기 사용자 인터페이스에서 디스플레이되는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는, 임상의가 유해 사례 중 하나 이상을 상기 사용자 인터페이스에서의 디스플레이로부터 제거하는 것을 허용하도록 구성되는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생성된 치료 계획은, 상기 주어진 환자에게 투여하기 위한, 상기 선택된 치료 결과와 관련되는 선량 치료 계획을 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
상기 명령어는,
방사선 치료를 받을 환자의 내부의 표현을 포함하는 이미징 데이터를 수신하는 것;
치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하는 것으로서, 상기 치료 계획 프로세스는,
상기 이미징 데이터에 의해 표현되는 하나 이상의 해부학적 구조체 및 적어도 하나의 종양 볼륨을 식별하는 적어도 하나의 윤곽선을 검출하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선 및 이전 환자 선량 치료 계획에 기초하여 상기 환자에 대한 선량 치료 계획의 세트를 계산하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선, 이전 환자 치료 결과, 및 선량 치료 계획의 상기 세트에 기초하여 상기 환자에 대한 하나 이상의 권장 치료 결과를 계산하는 것; 및
사용자 인터페이스에서, 평가를 위해 권장 치료 결과의 세트를 임상의에게 제시하는 것
을 포함하는, 상기 치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하는 것;
주어진 권장 치료 결과의 선택을 상기 임상의로부터 수신하는 것; 및
상기 선택된 치료 결과를 달성하는 상기 환자에 대한 치료 계획을 생성하기 위한 시스템으로 상기 선택된 치료 결과를 제공하는 것
을 포함하는 단계를 수행하는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제16항에 있어서, 치료 결과는 하나 이상의 유해 사례의 세트를 나타내고, 각각의 유해 사례는 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 레벨의 확률, 및 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 최고 가능한 레벨 중 하나 이상과 관련되는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제16항 또는 제17항에 있어서, 권장 치료 결과의 상기 세트의 제1 치료 결과는, 이전 환자 선량 치료 계획 및 상기 이전 환자 선량 치료 계획과 관련되는 치료 결과에 기초한 치료 결과 모델을 사용하여 생성되는 예측된 치료 결과인, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제18항에 있어서, 상기 치료 결과 모델은 상기 이전 환자 선량 치료 계획과 관련되는 상기 이전 환자의 병력에 추가로 기초하는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제18항에 있어서, 상기 명령어는,
상기 치료 결과 모델을 사용하여 상기 제1 치료 결과를 계산하는 것; 및
상기 제1 치료 결과와의 임계 차 이내에 있는 이전 환자 치료 결과의 세트를 결정하는 것
을 더 포함하는 권장 치료 결과의 상기 세트를 계산하기 위한 단계를 수행하는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제16항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 명령어는,
최적화를 위한 상기 권장 치료 결과 중 하나의 선택을 상기 임상의로부터 수신하는 것으로서, 상기 선택된 권장 치료 결과의 상기 최적화는 상기 임상의에 의해 정의되는 하나 이상의 필터링 기준을 적용하는 것을 포함하는, 상기 수신하는 것;
상기 선택된 권장 치료 결과로부터 임계 차 내에 있는 그리고 상기 하나 이상의 필터링 기준에 기초하는 이전 환자 치료 결과의 새로운 세트를 결정하는 것; 및
이전 환자 치료 결과의 상기 새로운 세트를 평가를 위해 상기 사용자 인터페이스에서 임상의에게 제시하는 것
을 더 포함하는 단계를 수행하는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제16항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 명령어는,
방사선 치료를 받을 환자의 상기 내부의 상기 표현을 포함하는 상기 이미징 데이터를 제시하는 것;
상기 이미징 데이터에 의해 표현되는 적어도 하나의 종양 볼륨 및 하나 이상의 해부학적 구조체를 식별하는 상기 적어도 하나의 검출된 윤곽선을 제시하는 것;
선량 치료 계획의 상기 세트로부터 유래할 수도 있는 복수의 유해 사례를 제시하는 것;
권장 치료 결과의 상기 세트를 제시하는 것
을 포함하는 상기 사용자 인터페이스를 채우기 위한 단계를 수행하고, 상기 권장 치료 결과의 상기 세트는,
상기 각각의 유해 사례에 대한 예측된 결과를 제공하는, 상기 주어진 환자에 대한 제1 치료 결과; 및
하나 이상의 추가적인 치료 결과로서, 각각의 추가적인 치료 결과는 각각의 유해 사례에 대한 결과를 제공하고, 상기 제공된 결과는 상기 치료 결과와 관련되는 이전 환자 선량 치료 계획의 결과인, 상기 하나 이상의 추가적인 치료 결과
를 포함하는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제22항에 있어서, 상기 명령어는,
적어도 하나의 검출된 윤곽선의 추가, 제거, 또는 수정을 검출하는 것;
임의의 추가된 윤곽선, 임의의 수정된 윤곽선, 및 수정되지 않은 임의의 이전에 검출된 윤곽선을 포함하는 적어도 하나의 윤곽선의 새로운 세트를 생성하는 것;
검출시, 윤곽선 상기 새로운 세트에 기초하여 권장 치료 결과의 새로운 세트를 계산하는 것;
권장 치료 결과의 상기 새로운 세트를 제시하는 것
을 더 포함하는 상기 사용자 인터페이스를 채우기 위한 단계를 수행하는, 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 컴퓨터 시스템으로서,
실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어는,
방사선 치료를 받을 환자의 내부의 표현을 포함하는 이미징 데이터를 수신하기 위한 명령어;
치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하기 위한 명령어로서, 상기 치료 계획 프로세스는,
상기 이미징 데이터에 의해 표현되는 하나 이상의 해부학적 구조체 및 적어도 하나의 종양 볼륨을 식별하는 적어도 하나의 윤곽선을 검출하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선 및 이전 환자 선량 치료 계획에 기초하여 상기 환자에 대한 선량 치료 계획의 세트를 계산하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선, 이전 환자 치료 결과, 및 선량 치료 계획의 상기 세트에 기초하여 상기 환자에 대한 하나 이상의 권장 치료 결과를 계산하는 것; 및
사용자 인터페이스에서, 평가를 위해 권장 치료 결과의 세트를 임상의에게 제시하는 것
을 포함하는, 상기 치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하기 위한 명령어;
주어진 권장 치료 결과의 선택을 상기 임상의로부터 수신하기 위한 명령어;
상기 선택된 치료 결과를 달성하는 상기 환자에 대한 치료 계획을 생성하기 위한 시스템으로 상기 선택된 치료 결과를 제공하기 위한 명령어
를 포함하는, 상기 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체; 및
상기 컴퓨터 프로그램 명령어를 실행하기 위한 프로세서를 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 컴퓨터 시스템.
주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법으로서,
방사선 치료를 받을 환자의 내부의 표현을 포함하는 이미징 데이터를 수신하는 단계;
치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하는 단계로서, 상기 치료 계획 프로세스는,
상기 이미징 데이터에 의해 표현되는 하나 이상의 해부학적 구조체 및 적어도 하나의 종양 볼륨을 식별하는 적어도 하나의 윤곽선을 검출하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선 및 이전 환자 선량 치료 계획에 기초하여 상기 환자에 대한 선량 치료 계획의 세트를 계산하는 것;
상기 적어도 하나의 윤곽선, 이전 환자 치료 결과, 및 선량 치료 계획의 상기 세트에 기초하여 상기 환자에 대한 하나 이상의 권장 치료 결과를 계산하는 것; 및
평가를 위해 임상의에게 권장 치료 결과의 상기 세트를 사용자 인터페이스에 제시하는 것
을 포함하는, 상기 치료 계획 프로세스를 반복적으로 수행하는 단계를 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항에 있어서, 상기 임상의에 의해 선택되는 치료 결과를 상기 환자에 대한 치료 계획을 생성하기 위한 시스템으로 제공하는 단계를 더 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항 또는 제26항에 있어서, 치료 결과는 하나 이상의 유해 사례의 세트를 나타내고, 각각의 유해 사례는 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 레벨의 확률, 및 각각의 식별된 해부학적 구조체에 대한 독성의 최고 가능한 레벨 중 하나 이상과 관련되는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 치료 결과는 종양 재발의 확률, 국소적 재발 또는 원거리 재발과 같은 종양 재발의 타입, 및 종양 재발 이전의 가능한 길이의 시간 중 하나 이상을 나타내는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항 내지 제28항 중 어느 한 항에 있어서, 권장 치료 결과의 상기 세트의 제1 치료 결과는, 이전 환자 선량 치료 계획 및 상기 이전 환자 선량 치료 계획과 관련되는 치료 결과에 기초한 치료 결과 모델을 사용하여 생성되는 예측된 치료 결과인, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제29항에 있어서, 상기 치료 결과 모델은 상기 선량 치료 계획과 관련되는 상기 이전 환자의 병력에 추가로 기초하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제29항에 있어서, 권장 치료 결과의 상기 세트를 계산하는 단계는,
상기 치료 결과 모델을 사용하여 상기 제1 치료 결과를 계산하는 단계; 및
상기 제1 치료 결과와의 임계 차 이내에 있는 이전 환자 치료 결과의 세트를 결정하는 단계를 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항 내지 제31항 중 어느 한 항에 있어서,
최적화를 위한 상기 권장 치료 결과 중 하나의 선택을 상기 임상의로부터 수신하는 단계로서, 상기 선택된 권장 치료 결과의 상기 최적화는 상기 임상의에 의해 정의되는 하나 이상의 필터링 기준을 적용하는 단계를 포함하는, 상기 수신하는 단계;
상기 선택된 권장 치료 결과로부터 임계 차 내에 있는 그리고 상기 하나 이상의 필터링 기준에 기초하는 이전 환자 치료 결과의 새로운 세트를 결정하는 단계; 및
이전 환자 치료 결과의 상기 새로운 세트를 평가를 위해 상기 사용자 인터페이스에서 임상의에게 제시하는 단계를 더 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제32항에 있어서, 상기 필터링 기준은, 상기 치료 결과로부터의 유해 사례의 배제 또는 유해 사례의 결과에 대한 허용 한계 중 하나 이상을 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항 내지 제33항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 임상의가, 하나 이상의 윤곽선을 수동으로 정의하는 것, 이전에 검출된 윤곽선을 제거하는 것, 또는 상기 이미징 데이터의 시각적 표현 상의 복수의 선택된 해부학적 구조체 상의 이전에 검출된 윤곽선을 수정하는 것을 가능하게 하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제34항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는,
선량 치료 계획의 상기 세트로부터 유래할 수도 있는 복수의 유해 사례;
각각의 유해 사례에 대한 예측된 결과를 제공하는 상기 주어진 환자에 대한 예측된 치료 결과; 및
하나 이상의 이전 환자 치료 결과로서, 각각의 이전 환자 치료 결과는 각각의 유해 사례에 대한 결과를 제공하고, 상기 제공된 결과는 상기 이전 환자 치료 결과와 관련되는 상기 이전 환자 선량 치료 계획의 결과인, 상기 하나 이상의 이전 환자 치료 결과
를 그래픽적으로 제시하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제35항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스에서 적어도 하나의 윤곽선의 추가, 제거, 또는 수정을 검출하는 단계는, 상기 사용자 인터페이스에서 디스플레이되는 권장 치료 결과의 새로운 세트를 계산하는 단계를 초래하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제35항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는 상기 사용자 인터페이스에서의 디스플레이를 위해 선택될 수도 있는 추가적인 유해 사례의 리스트를 포함하는 것에 의해, 각각의 선택된 유해 사례의 결과가 상기 사용자 인터페이스에서 디스플레이되는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제35항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는, 임상의가 유해 사례 중 하나 이상을 상기 사용자 인터페이스에서의 디스플레이로부터 제거하는 것을 허용하도록 구성되는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.
제25항 내지 제38항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생성된 치료 계획은, 상기 주어진 환자에게 투여하기 위한, 상기 선택된 치료 결과와 관련되는 선량 치료 계획을 포함하는, 주어진 환자에 대한 방사선 치료 계획을 생성하기 위한 방법.