WO2023079811A1 - 位置決め装置、放射線治療装置及び位置決め方法 - Google Patents

位置決め装置、放射線治療装置及び位置決め方法 Download PDF

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WO2023079811A1
WO2023079811A1 PCT/JP2022/030807 JP2022030807W WO2023079811A1 WO 2023079811 A1 WO2023079811 A1 WO 2023079811A1 JP 2022030807 W JP2022030807 W JP 2022030807W WO 2023079811 A1 WO2023079811 A1 WO 2023079811A1
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fluoroscopic
optimization
bed
axis
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PCT/JP2022/030807
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孝明 藤井
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株式会社日立製作所
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    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A61N5/00—Radiation therapy
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    • A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
    • A61N5/1049—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the position of the patient with respect to the radiation beam
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    • A61N5/1049—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the position of the patient with respect to the radiation beam
    • A61N2005/1061—Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the position of the patient with respect to the radiation beam using an x-ray imaging system having a separate imaging source

Definitions

  • the present disclosure relates to a positioning device, radiation therapy device and positioning method.
  • Radiation therapy which irradiates patients with radiation, is known as one of the cancer treatment methods. Radiation used in radiotherapy is broadly classified into non-charged particle beams such as X-rays and gamma rays and charged particle beams such as proton beams and carbon beams. Radiation therapy using the latter charged particle beam is generally called particle beam therapy.
  • a charged particle beam can form a dose distribution (black curve) having an energy loss peak at a specific depth. Therefore, by aligning the peak of the energy loss of the charged particle beam with the position of the tumor, it is possible to significantly reduce the dose of the charged particle beam irradiated to the normal tissue located deeper than the tumor.
  • patient positioning In order to achieve accurate delivery of radiation to the tumor, it is necessary to align the patient with the same planned position determined by the previously created treatment plan. This positioning of the patient is referred to as patient positioning.
  • a patient lying on a bed is captured from two different directions using two sets of X-ray tubes and a flat panel detector (FPD).
  • FPD flat panel detector
  • DR Digital Radiography
  • a fluoroscopic X-ray image taken of the patient during radiotherapy is compared with a pseudo-fluoroscopic X-ray image created from the CT (Computed Tomography) image used to create the treatment plan, and a bone-like image is obtained.
  • the patient is positioned so that the position of the structure to be positioned matches between the fluoroscopic X-ray image and the pseudo-fluoroscopic X-ray image.
  • structures other than the structure to be positioned are reflected in the fluoroscopic X-ray image, or the arrangement of the bone, which is the structure to be positioned, is changed from the time of treatment planning.
  • the structures imaged in the fluoroscopic and pseudo-fluoroscopic X-ray images do not match throughout the images.
  • positioning of the patient is performed using a region of interest (ROI) set as a region in which the structure to be positioned exists on the fluoroscopic X-ray image.
  • ROI region of interest
  • the setting of the region of interest is usually performed by drawing the region of interest on the image by a user who is a medical professional.
  • the three axes that define the amount of translation coincide with the movement axes of the bed for placing the patient in the planned position
  • the x-axis is the direction from right to left when viewed from the patient lying supine on the bed (Right- Left direction: RL direction)
  • the y-axis is in the direction from the feet to the head (Superior-Inferior direction: SI direction)
  • the z-axis is in the direction from the back to the abdomen (Anterior-Posterior: AP direction).
  • the optimization calculation may not be able to reach the optimum value of the parameter, or the calculation amount in the optimization calculation may increase.
  • Patent Documents 1 and 2 in the optimization calculation, after the optimization process for each component is completed, a one-dimensional optimization process is performed with respect to the direction along the imaging axis for taking a fluoroscopic X-ray image. A technique for reducing the number of calculations for repeating the optimization process in the optimization calculation is disclosed.
  • Patent Document 3 the optimization of the amount of translation in the direction along the imaging axis is evaluated only in one direction perpendicular to the fluoroscopic imaging axis, thereby reducing the number of fluoroscopic X-ray images, A technique for shortening the time required for positioning is disclosed.
  • Patent Literatures 1 and 2 an optimization process for directions along the imaging axis is added after the normal optimization process for multidimensional components is completed. Since the number of processes increases, there is a problem that the reduction rate of calculation time is low.
  • Patent Document 3 has a problem that it becomes difficult to calculate the optimum values of the parameters depending on the position of the region of interest on the image. For example, if a small region of interest is set at the edge of an image, changing the amount of translation along a certain imaging axis will result in a smaller area within the region of interest on an image acquired with another imaging axis perpendicular to that imaging axis. The target structure may move to the edge or center of the image and fall outside the region of interest. In this case, it is difficult to calculate the optimum value.
  • An object of the present disclosure is to provide a positioning device, a radiotherapy device, and a positioning method that enable highly accurate patient positioning while reducing calculation time.
  • a positioning device is a positioning device that controls the position of a bed on which a subject is mounted, wherein each of a plurality of imaging axes in directions different from a plurality of movement axes along which the bed translates and an image acquisition unit that acquires a plurality of fluoroscopic images by photographing the subject along a plurality of planes corresponding to each imaging axis.
  • a creation unit that creates a pseudo-fluoroscopic image
  • a calculation unit that calculates a degree of similarity between each fluoroscopic image and each pseudo-fluoroscopic image, and each of a plurality of optimization axes including the plurality of imaging axes based on the similarity for each of a plurality of translational directions along and a plurality of rotational directions about a plurality of rotation axes, calculating the amount of movement of the bed such that each fluoroscopic image and each pseudo-fluoroscopic image best match an optimization unit;
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a particle beam therapy system according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of patient positioning processing
  • 4 is a flowchart for explaining optimization calculation processing in more detail
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a translation parameter optimization axis
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the relationship between the optimization axis and the imaging system
  • It is a figure which shows an example of a score map image.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a particle beam therapy system according to one embodiment of the present disclosure.
  • a particle beam therapy system A shown in FIG. 1 is a radiotherapy apparatus having a device group for irradiating a particle beam to a patient B who is an examinee.
  • the particle beam therapy system A includes an accelerator 1, a beam transport device 2, a gantry 3, an irradiation nozzle 4, FPDs 5A and 5B, X-ray tubes 6A and 6B, a bed 7, a robot arm 8, and a communication device. 9 , a data server 10 , a treatment planning device 11 , a fluoroscopic X-ray imaging device 12 , a bed control device 13 and a patient positioning device 20 .
  • the accelerator 1 is a particle beam generator that generates a particle beam to irradiate patient B, and accelerates the particle beam until it reaches an energy suitable for treating patient B and outputs it.
  • a beam transport device 2 transports the particle beam output from the accelerator 1 to the gantry 3 .
  • the type of particle beam is not particularly limited, and examples thereof include proton beams and carbon beams.
  • the gantry 3 and the irradiation nozzle 4 are irradiation devices that irradiate the patient B with the particle beam transported from the accelerator 1.
  • Gantry 3 adjusts the irradiation angle at which patient B is irradiated with the particle beam transported from accelerator 1 .
  • the gantry 3 has a rotating mechanism capable of rotating 360 degrees around the patient B, and adjusts the irradiation angle by rotating.
  • the irradiation nozzle 4 is provided on the gantry 3 and irradiates the patient B with the particle beam transported to the gantry 3 .
  • the irradiation nozzle 4 may incorporate a mechanism for adjusting the shape of the particle beam to match the shape of the affected area of the patient.
  • the FPDs 5A and 5B and the X-ray tubes 6A and 6B constitute an imaging system for fluoroscopic imaging of the patient B.
  • FPDs 5A and 5B are planar detectors that detect X-rays and image the patient B.
  • FIG. X-ray tubes 6A and 6B output X-rays.
  • the FPD 5A and the X-ray tube 6A are arranged facing each other so that the X-rays output from the X-ray tube 6A are detected by the FPD 5A, and the FPD 5B and the X-ray tube 6B are arranged to detect the X-rays output from the X-ray tube 6B.
  • the lines are arranged opposite to be detected by FPD 5B.
  • An axis connecting the center of the FPD 5A and the X-ray tube 6A and an axis connecting the center of the FPD 5B and the X-ray tube 6B are two imaging axes for imaging the patient.
  • the two imaging axes are preferably orthogonal to each other, but need not be orthogonal to each other.
  • the particle beam therapy system A may include three or more FPDs and three or more X-ray tubes. In this case, there are three or more imaging axes.
  • the bed 7 is a table on which the patient B is placed when the patient B is irradiated with the particle beam.
  • a robot arm 8 is a device for moving the bed 7 . Specifically, the robot arm 8 translates the bed 7 in a plurality of translational directions along each of a plurality of movement axes and rotates in a plurality of rotational directions about a plurality of rotational axes. Move and do.
  • the movement axis and the rotation axis are the same, and there are three movement axes (rotation axes).
  • each movement axis is in the direction from right to left (RL direction) when viewed from the patient B lying face up on the bed 7, the direction from the feet to the head of the patient B (SI direction), and the direction from the back to the abdomen. (AP direction).
  • the communication device 9 communicably connects the data server 10, the treatment planning device 11 and the patient positioning device 20 to each other.
  • the data server 10 is a storage device that stores various information related to particle beam therapy for patient B.
  • the data server 10 stores patient B's three-dimensional fluoroscopic image information and treatment plan information indicating a treatment plan for patient B, for example.
  • the 3D fluoroscopic image contains information that describes the shape and electron density of the patient in voxels.
  • the three-dimensional fluoroscopic image is, for example, a computed tomography (CT) image, and is generated in advance (before creating treatment plan information for patient B).
  • Treatment plan information is generated based on the three-dimensional fluoroscopic image.
  • the treatment plan information also includes planned arrangement information indicating planned arrangement, which is the arrangement of the patient B during treatment.
  • the placement of the patient B indicates the position and angle (orientation) of the patient B, and is determined by the position and angle of the bed 7 .
  • the treatment planning device 11 creates a treatment plan for the patient B based on the three-dimensional fluoroscopic image information stored in the data server 10, and stores treatment plan information indicating the treatment plan in the data server 10.
  • the fluoroscopic X-ray imaging apparatus 12 controls the FPD 5A and the X-ray tube 6A, and the FPD 5B and the X-ray tube 6B, respectively, to obtain a plurality of fluoroscopic X-ray images of the patient B photographed from different angles.
  • the acquired fluoroscopic X-ray image is transmitted to the positioning device 20 .
  • the bed control device 13 adjusts the placement of the patient B by controlling the robot arm 8 to adjust the placement of the bed 7 .
  • the patient positioning device 20 positions the patient B based on the three-dimensional fluoroscopic image information and treatment plan information stored in the data server 10 and the fluoroscopic X-ray image acquired by the fluoroscopic X-ray imaging device 12. to run.
  • the patient B positioning process is a process of placing the patient B placed on the bed 7 in the same position as the planned position shown in the treatment plan information before starting particle beam therapy for the patient B.
  • the patient positioning device 20 controls the robot arm 8 via the bed control device 13 to adjust the position and angle of the bed 7, thereby placing the patient B in the same placement as the planned placement.
  • particle beam therapy will actually be performed on patient B.
  • a particle beam accelerated by an accelerator 1 to an energy suitable for treatment is transported to a gantry 3 via a beam transporter 2 .
  • the particle beam is deflected in an appropriate direction by the gantry 3, passes through the irradiation nozzle 4, and is irradiated to the patient B's affected area.
  • the positioning device 20 will be described in more detail below.
  • the positioning device 20 includes an image acquisition unit 21, a pseudo-fluoroscopic X-ray image generation unit 22, an ROI drawing unit 23, a similarity calculation unit 24, an optimization calculation processing unit 25, an image It has a display unit 26 and a control unit 27 .
  • the image acquisition unit 21 acquires three-dimensional fluoroscopic image information from the data server 10 via the communication device 9 and acquires a fluoroscopic X-ray image from the fluoroscopic X-ray imaging device 12 .
  • the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 projects the three-dimensional fluoroscopic images acquired by the image acquiring unit 21 onto a plurality of planes corresponding to the respective imaging axes for capturing the fluoroscopic X-ray images, forming a plurality of pseudo-fluoroscopic images.
  • a creation unit that creates a plurality of pseudo-fluoroscopic X-ray images, which are images.
  • the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 creates a pseudo-fluoroscopic X-ray image by arranging the three-dimensional image of the patient B in the same virtual space as the imaging system that generated the fluoroscopic X-ray image and performing projection processing. .
  • the plane corresponding to the imaging axis is, for example, a plane orthogonal to the imaging axis.
  • the ROI drawing unit 23 identifies the ROI, which is the region of interest used for patient positioning in the pseudo-fluoroscopic X-ray image. Specifically, the ROI drawing unit 23 specifies the ROI by displaying the pseudo-fluoroscopic X-ray image and allowing the user to draw the ROI on the pseudo-fluoroscopic X-ray image.
  • the ROI is drawn to include the structure to be positioned, eg bone.
  • the similarity calculation unit 24 calculates the similarity between the fluoroscopic X-ray image and the pseudo-fluoroscopic X-ray image in the ROI specified by the ROI drawing unit 23 .
  • the similarity calculator 24 calculates the sum of the similarities between the fluoroscopic X-ray image and the pseudo-fluoroscopic X-ray image corresponding to each of the two imaging axes. 4
  • the degree of similarity is not particularly limited as long as it is an index capable of evaluating the degree of similarity between images, but is, for example, a mutual information amount or a zero-mean normalized cross correlation (ZNCC) coefficient.
  • the normalized cross-correlation coefficient S ZNCC is calculated with equation (1).
  • g(i, j) is the pixel value of pixel (i, j) in the fluoroscopic X-ray image
  • f(i, j) is the pixel value of pixel (i, j) in the pseudo-fluoroscopic X-ray image
  • ⁇ g is the average brightness value of the fluoroscopic X-ray image
  • ⁇ f is the average brightness value of the pseudo-fluoroscopic X-ray image.
  • the optimization calculation processing unit 25 determines the best match between the fluoroscopic X-ray image and the pseudo-fluoroscopic X-ray image in the ROI specified by the ROI drawing unit 23. It is an optimization unit that calculates the amount of movement of the bed 7 as described above. Specifically, the optimization calculation processing unit 25 uses a predetermined optimization calculation method to optimize the value of the arrangement parameter corresponding to the amount of translational movement and rotational movement of the bed 7 . Calculate the amount of movement of The placement parameter has three degrees of freedom for translational movement and three degrees of freedom for rotational movement.
  • the optimization calculation method is not particularly limited, but for example, the BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) method belonging to the quasi-Newton method, the Nelder-Mead method, or the Powell method. .
  • the image display unit 26 is a display unit that displays various information and images.
  • the image display unit 26 displays a fluoroscopic X-ray image, a pseudo-fluoroscopic X-ray image, an ROI image indicating an ROI region, and the like.
  • the control unit 27 adjusts the placement of the patient B by controlling the bed control device 13 and adjusting the placement of the bed 7 .
  • the positioning device 20 having the above functions can be realized by an information processing device capable of various information processing such as a computer device.
  • An information processing device has, for example, an arithmetic element, a storage medium, and a communication interface, and, if necessary, an input unit such as a mouse and a keyboard, and a display unit such as a display.
  • Arithmetic elements are, for example, processors such as CPUs (Central Processing Units) and FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays).
  • Storage media include, for example, magnetic storage media such as HDDs (Hard Disk Drives), semiconductor storage media such as RAMs (Random Access Memory), ROMs (Read Only Memory) and SSDs (Solid State Drives).
  • magnetic storage media such as HDDs (Hard Disk Drives), semiconductor storage media such as RAMs (Random Access Memory), ROMs (Read Only Memory) and SSDs (Solid State Drives).
  • RAMs Random Access Memory
  • ROMs Read Only Memory
  • SSDs Solid State Drives
  • a combination of an optical disc such as a DVD (Digital Versatile Disk) and an optical disc drive may be used.
  • other high cost storage media such as magnetic tape media may be used as storage media.
  • Programs such as firmware are stored in the storage medium.
  • the arithmetic element reads out the program from the storage medium and executes it, thereby realizing each part 21 to 27 of the positioning device 20 and executing a series of overall control. be.
  • the storage medium stores data required for each process of the positioning device 20 and the like.
  • the positioning device 20 of the present embodiment may be configured by so-called cloud computing, in which a plurality of information processing devices are configured to be able to communicate via a communication network.
  • FIG. 1 The patient positioning process by the patient positioning device 20 will be described in more detail below with reference to FIGS. 2 to 6.
  • FIG. 1 is a diagrammatic representation of the patient positioning device 20.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining an example of patient positioning processing.
  • a set-up position is a position for placing the patient B in the same arrangement as the planned arrangement.
  • the position of the body surface of the patient B on the bed 7 is measured using an infrared laser installed in the treatment room, and the patient B is placed in the set-up position on the bed 7 based on the position.
  • the control unit 27 first acquires treatment plan information from the data server 10, and controls the robot arm 8 via the bed control device 13 based on the planned arrangement information included in the treatment plan information. Then, the bed 7 on which the patient B is placed is moved so that the placement of the patient B becomes the planned placement indicated by the planned placement information (step S100). At this time, the positioning target structure of the patient B placed on the bed 7 is included in the X-ray irradiation area formed by the FPDs 5A and 5B and the X-ray tubes 6A and 6B.
  • the image acquisition unit 21 acquires a plurality of fluoroscopic X-ray image information obtained by imaging the patient B from a plurality of mutually different directions via the fluoroscopic X-ray imaging device 12 (step S101).
  • the image acquisition unit 21 acquires two fluoroscopic X-ray image information captured from two directions along two imaging axes.
  • the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 acquires the 3D fluoroscopic image information from the data server 10, and sets the initial value of the displacement amount of the arrangement parameter based on the 3D fluoroscopic image information (step S102). For example, the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 displays the three-dimensional fluoroscopic image information on the image display unit 26 and prompts the user to input initial values. Note that the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 may set a predetermined value as an initial value without intervention of the user.
  • the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 creates two pseudo-fluoroscopic X-ray images by projecting the three-dimensional fluoroscopic image information onto a plane assuming the same imaging system as that of the fluoroscopic X-ray image information (step S103).
  • the ROI drawing unit 23 displays the pseudo-fluoroscopic X-ray image information and specifies the ROI drawn by the user.
  • the similarity calculator 24 calculates the similarity between the fluoroscopic X-ray image information and the pseudo-fluoroscopic X-ray image information in the ROI (step S104).
  • the optimization calculation processing unit 25 determines whether or not the degree of similarity satisfies a preset convergence condition (step S105).
  • step S105 If the similarity does not satisfy the convergence condition (step S105: No), the optimization calculation processing unit 25 optimizes the placement parameters by performing optimization processing for adjusting the placement parameters (step S106).
  • step S105 if the similarity satisfies the convergence condition (step S105: Yes), the control unit 27 moves the bed 7 via the bed control device 13 based on the adjusted placement parameter (step S107), and performs patient positioning processing. exit. This allows the patient to be moved from the current configuration to the treatment planning configuration and precisely positioned. After that, the actual particle beam irradiation is performed.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining in more detail the optimization calculation process, which is the process of steps S102 to S106 in FIG.
  • the optimization calculation processing unit 25 sets the optimization order for optimizing the six components of the arrangement parameters (step S200).
  • the optimization calculation processing unit 25 sets the order of optimization in the order of the three components related to the amount of translation and the three components related to the amount of rotation.
  • the component related to the amount of translation may be called a translation parameter
  • the component related to the amount of rotation may be called a rotation parameter.
  • the process of step S200 is omitted.
  • the processes (for example, the processes of steps S103 and S104) performed by other than the optimization calculation processing unit 25 are omitted.
  • the optimization calculation processing unit 25 performs one-dimensional optimization calculation for sequentially optimizing the values of the translation parameters for each of the three components of the translation parameters according to the optimization order (step S201).
  • the one-dimensional optimization calculation uses the well-known Brent method or the like to calculate the difference between the fluoroscopic X-ray image information and the pseudo-fluoroscopic X-ray image information in the ROI in the one-dimensional direction along the optimum axis to be optimized. This is the process of calculating the value of the parameter that maximizes the degree of similarity.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a translation parameter optimization axis.
  • the movement axes along which the bed 7 translates are the x (RL) axis, the y (SI) axis, and the z (AP) axis.
  • the translation parameter optimization axes are the FPD 1 axis, which is the imaging axis connecting the center of the FPD 5A and the X-ray tube 6A, the FPD 2 axis, which is the imaging axis connecting the center of the FPD 5B and the X-ray tube 6B, and the y-axis. .
  • the x-axis and the z-axis are the optimization axes.
  • the optimization axes of the translation parameters are the FPD 1 axis, the FPD 2 axis, and the y
  • Figs. 5 and 6 are diagrams for explaining the difficulty-of-optimization phenomenon in more detail.
  • FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the optimization axis and the imaging system (FPDs 5A and 5B and X-ray tubes 6A and 6B).
  • the FPD 1- axis and FPD 2- axis are oriented along a plane orthogonal to the y-axis (the plane formed by the x-axis and z-axis) and are offset by 45 degrees from the x-axis and z-axis, respectively. ing.
  • FIG. 6 is a diagram showing a score map image representing the distribution of matching scores, which is the degree of similarity between a fluoroscopic X-ray image and a pseudo-fluoroscopic X-ray image.
  • the score map image is an image showing a matching score for each relative position with respect to the position on the planned layout of the positioning target structure.
  • the gradation of the score map image represents the magnitude of the matching score, and the brighter the image, the higher the matching score.
  • the score map image 100 shown in FIG. 6(a) represents the distribution of matching scores in the x-axis and z-axis directions when the optimization axis is the movement axis (x-axis, y-axis, and z-axis) of the bed 7.
  • the score map image 101 shown in FIG. 6B represents the distribution in the FPD 1-axis and FPD 2 -axis directions when the optimization axes are the FPD 1- axis, the FPD 2- axis, and the y - axis as in this embodiment. .
  • a high score zone 200 with a high matching score exists in the diagonal direction. This is because the high score band 200 appears along the imaging axes (FPD1 axis and FPD2 axis).
  • the matching score is a value corresponding to position B on the score map image 100 .
  • parameter values are determined such that the matching score is highest in a one-dimensional direction along the optimization axis of interest. For example, if optimization calculations in the y-axis direction and z-axis direction are performed after optimization calculations in the x-axis direction, the position of the structure to be positioned in the score map image 100 does not immediately become position A, and position B It is optimized for the position of the high score band 200 existing on the x-direction side.
  • the position of the positioning target structure in the score map image 100 zigzags within the high score zone 200 and updates the values in the x and z directions.
  • the number of iterations of the optimization calculation increases, and in some cases, the parameter values are locally optimized, and appropriate values cannot be reached.
  • the high score band 201 exists along the optimization axis. . Therefore, it is possible to suppress zigzag updating of the position of the positioning target structure in the score map image 100 as described above, and the parameter values can be efficiently optimized to appropriate values.
  • the optimization calculation processing unit 25 performs one-dimensional optimization calculation for each component of the rotation component (step S202).
  • the optimization axis may be the same as the movement axis (x, y, z) of the bed 7, or the translation component optimization axis (FPD1 axis, FPD2 axis, y axis).
  • the optimization calculation processing unit 25 determines whether or not the optimization result, which is the result of the arrangement parameter optimization calculation, satisfies the convergence condition (step S203).
  • the optimization calculation processing unit 25 sets the matching score (similarity) in the current optimization result to f ret and the matching score in the previous optimization result to f p , it is determined that the optimization result satisfies the convergence condition if expression (2) is satisfied.
  • r is a constant value called a relative allowable error value, and may be predetermined or settable by the user, for example.
  • represents the amount of change in the matching score in the current optimization result from the matching score in the previous optimization result
  • )/2 is It represents the average value of the matching score in the current optimization result and the matching score in the previous optimization result.
  • step S203 determines whether an additional optimization calculation process is necessary (step S204).
  • the optimization calculation processing unit 25 uses three functions f 0 , f N and f E represented by Equation (3) to perform additional optimization It is determined whether or not conversion calculation is necessary.
  • the function f0 indicates the matching score at the starting point P0 before the current optimization calculation
  • the function fN indicates the matching point at the optimization point PN after the current optimization calculation.
  • the function fE is the same distance from the optimization point PN as the distance from the starting point P0 to the optimization point PN in the average moving direction, which is the direction from the starting point P0 to the optimization point PN . Show matching points at advanced points.
  • the starting point P0 and the optimization point PN represent points (positions) in the score map image 100 of the positioning target structure.
  • the optimization calculation processing unit 25 determines that there is no need to perform additional optimization calculations when at least one of the following formulas (4) and (5) regarding functions f 0 , f N and f E is satisfied.
  • ⁇ f is the absolute value of the value with the largest change in matching score decrease along each direction of the optimization axis in the current optimization calculation.
  • Equation (4) holds, we show that the amount of decrease in matching score along the mean movement direction depends only on the unidirectional component. Also, when the equation (5) is satisfied, it indicates that the value of the matching score is already the local optimum solution.
  • step S204 If additional optimization calculations are necessary (step S204: Yes), the optimization calculation processing unit 25 performs additional optimization calculations (step S205), and returns to the process of step S201.
  • An additional optimization computation is a one-dimensional optimization computation for the average moving direction from the starting point P0 to the optimized point PN .
  • step S204 determines that the number of repetitions of the optimization calculation (the number of times the optimization processing including the processing of steps S201 and S202 has been performed) is It is determined whether or not a predetermined upper limit number has been reached (step S206).
  • step S206 No
  • the process of step S201 is executed again.
  • step S203 when the convergence condition is satisfied (step S203: Yes), and when the number of iterations reaches the upper limit (step S206: Yes), the optimization calculation processing unit 25 calculates the value of the placement parameter after optimization. value is determined (step S207), and the process proceeds to step S107 in FIG.
  • a particle beam therapy system is exemplified as a radiation therapy device, but the radiation therapy device is not limited to a particle beam therapy system, and may be a radiation therapy system using non-particle beams such as X-rays.
  • the accelerator 1 is, for example, an electron beam accelerator that outputs X-rays.
  • the image acquisition unit 21 images the patient B along each of a plurality of imaging axes oriented in directions different from the plurality of movement axes along which the bed 7 on which the patient B is mounted is translated.
  • a plurality of fluoroscopic X-ray images are acquired.
  • the pseudo-fluoroscopic X-ray image creating unit 22 creates a plurality of pseudo-fluoroscopic X-ray images by projecting the three-dimensional fluoroscopic image of the patient B onto a plurality of planes corresponding to the imaging axes.
  • the similarity calculator 24 calculates the similarity between each fluoroscopic X-ray image and each pseudo-fluoroscopic X-ray image.
  • the optimization calculation processing unit 25 calculates a plurality of translation directions along each of a plurality of optimization axes including a plurality of imaging axes and a plurality of rotation directions about a plurality of rotation axes. For each, the amount of movement of the bed 7 is calculated so that each fluoroscopic X-ray image and each pseudo-fluoroscopic X-ray image best match each other.
  • the imaging axes are substantially orthogonal to each other. Therefore, it is possible to optimize the parameters more appropriately.
  • the imaging axis is oriented along a plane formed by any two of the movement axes. Therefore, optimization calculation can be performed more appropriately.
  • the rotation axis is the same as the optimization axis, so optimization calculations can be performed more appropriately.
  • the amount of movement of the bed 7 is calculated so that the regions within the ROI are most matched, so optimization calculations can be performed more appropriately.
  • A... Particle beam therapy system B... Patient, 1... Accelerator, 2... Beam transporter, 3... Gantry, 4... Irradiation nozzle, 5A... FPD, 5B... FPD, 6A... X-ray tube, 6B... X-ray tube, 7... Bed 8... Robot arm 9... Communication device patient 10... Data server 11... Treatment planning device 12... Fluoroscopic X-ray imaging device 13... Bed control device 20... Patient positioning device 21... Pseudo Fluorescent X-ray image creation unit 22 ROI drawing unit 23 similarity calculation unit 24 optimization calculation processing unit 25 image display unit 26 control unit

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Abstract

計算時間をより低減しながら精度の高い患者位置決めを可能とする位置決め装置、放射線治療装置及び位置決め方法を提供する。画像取得部２１は、患者Ｂが搭載される寝台７が並進移動する複数の移動軸とは異なる向きの複数の撮影軸のそれぞれに沿って患者Ｂを撮影した複数の透視Ｘ線画像を取得する。疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、患者Ｂの３次元透視画像を各撮影軸に応じた複数の面のそれぞれに投影した複数の疑似透視Ｘ線画像を作成する。類似度計算部２４は、各透視Ｘ線画像と各疑似透視Ｘ線画像との類似度を計算する。最適化計算処理部２５は、類似度に基づいて、複数の撮影軸を含む複数の最適化軸のそれぞれに沿った複数の並進方向と、複数の回転軸を中心とした複数の回転方向とのそれぞれについて、各透視Ｘ線画像と各疑似透視Ｘ線画像とが最も一致するような、寝台７の移動量を算出する。

Description

位置決め装置、放射線治療装置及び位置決め方法
　本開示は、位置決め装置、放射線治療装置及び位置決め方法に関する。
　がんの治療法の１つとして、放射線を患者に照射する放射線治療が知られている。放射線治療で用いられる放射線は、Ｘ線又はガンマ線のような非荷電粒子線と、陽子線又は炭素線のような荷電粒子線とに大別される。後者の荷電粒子線を使用した放射線治療は、一般に粒子線治療と呼ばれている。
　非荷電粒子線の場合、線量は体内で浅い位置から深い位置にかけて一定の割合で減少する。一方、荷電粒子線の場合、特定の深さにエネルギー損失のピークを有する線量分布（ブラックカーブ）を形成することができる。このため、荷電粒子線のエネルギー損失のピークを腫瘍の位置に合わせることにより、腫瘍よりも深い位置にある正常な組織へ照射される荷電粒子線の線量を大幅に低下させることが可能となる。
　このため、放射線治療では、所望の線量の放射線を正確に標的となる腫瘍に照射することが治療効果の向上にとって重要である。放射線の腫瘍への正確な照射を実現するためには、予め作成した治療計画によって決められた計画位置と同じ位置に患者の位置を合わせる必要がある。この患者の位置を合わせることを患者の位置決めと呼ぶ。
　放射線治療における患者の位置決めの方法として、寝台の上に寝ている患者を、２組のＸ線管と平面検出器（Flat Panel Detector：ＦＰＤ）により互いに異なる２方向から撮影した透視Ｘ線画像（Digital Radiography：ＤＲ）を用いる方法がある。この方法では、放射線治療時に患者を撮影した透視Ｘ線画像と、治療計画を作成する際に用いたＣＴ（Computed Tomography）画像から作成した疑似透視Ｘ線画像とを比較して、骨のような位置決め対象構造物の位置が透視Ｘ線画像と疑似透視Ｘ線画像とで一致するように患者の位置決めが行われる。
　また、一般的に、透視Ｘ線画像には患者の固定具及び軟組織のような位置決め対象構造物以外の構造物が写り込んだり、位置決め対象構造物である骨の配置が治療計画時から変化したりすることがある。このような状況では、透視Ｘ線画像と疑似透視Ｘ線画像とに写された構造が画像全体にわたって一致しない。この場合、透視Ｘ線画像上で位置決め対象構造物が存在する領域として設定された関心領域（Region of Interest：ＲＯＩ）を用いた患者の位置決めが行われる。なお、関心領域の設定は、通常、医療従事者であるユーザが画像上に関心領域を描画することで行われる。
　患者の位置決めを行う自動位置合わせは、患者が寝ている寝台の並進量及び回転量をパラメータとし、そのパラメータの最適値を最適化計算により算出することで行われる。通常、並進量は、互いに直交する３軸（ｘ、ｙ、ｚ）に沿った３成分を有し、回転量は、その３軸を回転軸とした３成分(Ｐｉｔｃｈ、Ｒｏｌｌ、Ｙａｗ)を有するため、最適化計算では、６成分のそれぞれに対する最適化プロセスが繰り返し行われることで、パラメータの最適値が算出される。また、並進量を規定する３軸は、患者を計画位置に配置するための寝台の移動軸と一致し、ｘ軸は仰向けに寝台に横たわった患者から見て右から左に向かう方向（Right-Left direction:ＲＬ方向）、ｙ軸は足から頭に向かう方向（Superior-Inferior direction：ＳＩ方向）、ｚ軸は背中から腹部に向かう方向（Anterior-Posterior：ＡＰ方向）を向いている。
　しかしながら、最適化計算を行うパラメータの軸が撮影装置の撮影軸と異なる場合、最適化計算において、パラメータの最適値に到達できなかったり、最適化計算における計算量が増加したりすることがある。
　これに対して特許文献１及び２には、最適化計算において、各成分に対する最適化プロセスが終了した後で透視Ｘ線画像を撮影する撮影軸に沿った方向に対する１次元方向の最適化プロセスを追加することで、最適化計算における最適化プロセスを繰り返す計算回数を軽減化する技術が開示されている。
　また、特許文献３には、撮影軸に沿った方向に対する並進量の最適化を、その透視撮影軸に直交する１方向によってのみ評価することで、透視Ｘ線画像の枚数を削減して、患者の位置決めに係る時間の短縮化を図る技術が開示されている。
特許第６６６８９０２号 国際公開第２０１８／２２５２３４号 特開２０１３―９９４３１号公報
　特許文献１及び２に開示された技術では、通常の多次元成分に対する最適化プロセスが終了した後で、撮影軸に沿った方向に対する最適化プロセスが追加されているため、１計算あたりの最適化プロセスが増加するため、計算時間の低減率が低いという問題がある。
　また、特許文献３に開示された技術では、画像上の関心領域の位置によっては、パラメータの最適値を算出することが困難になるという問題がある。例えば、小さな関心領域が画像の端に設定された場合、ある撮影軸に沿った方向に対する並進量を変化させると、その撮影軸に直交する別の撮影軸で取得した画像上では、関心領域内の位置決め対象構造物が画像の端又は中心部へに移動して関心領域の外に外れてしまうことがある。この場合、最適値の算出が難しい。
　本開示の目的は、計算時間をより低減しながら精度の高い患者位置決めを可能とする位置決め装置、放射線治療装置及び位置決め方法を提供することにある。
　本開示の一態様に従う位置決め装置は、被検者が搭載される寝台の位置を制御する位置決め装置であって、前記寝台が並進移動する複数の移動軸とは異なる向きの複数の撮影軸のそれぞれに沿って前記被検者を撮影することで複数の透視画像を取得する画像取得部と、前記被検者の３次元透視画像を各撮影軸に応じた複数の面のそれぞれに投影した複数の疑似透視画像を作成する作成部と、各透視画像と各疑似透視画像との類似度を計算する計算部と、前記類似度に基づいて、前記複数の撮影軸を含む複数の最適化軸のそれぞれに沿った複数の並進方向と、複数の回転軸を中心とした複数の回転方向とのそれぞれについて、各透視画像と各疑似透視画像とが最も一致するような、前記寝台の移動量を算出する最適化部と、を備える。
　本発明によれば、計算時間をより低減しながら精度の高い患者位置決めが可能になる。
本開示の一実施形態に係る粒子線治療システムの全体構成を示す図である。 患者位置決め処理の一例を説明するためのフローチャートである。 最適化計算処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。 並進パラメータの最適化軸の一例を示す図である。 最適化軸と撮影体系との関係の一例を示す図である。 スコアマップ画像の一例を示す図である。
　以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。
　なお、以下の記載及び図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でもよい。また、実施形態を説明する図において、同一の機能を有する箇所には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することがある。また、図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。また、同一あるいは同様の構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
　図１は、本開示の一実施形態に係る粒子線治療システムの全体構成を示す図である。図１に示す粒子線治療システムＡは、被検者である患者Ｂを標的として粒子線を照射するための装置群を有する放射線治療装置である。粒子線治療システムＡは、加速器１と、ビーム輸送装置２と、ガントリ３と、照射ノズル４と、ＦＰＤ５Ａ及び５Ｂと、Ｘ線管６Ａ及び６Ｂと、寝台７と、ロボットアーム８と、通信装置９と、データサーバ１０と、治療計画装置１１と、透視Ｘ線画像撮影装置１２と、寝台制御装置１３と、患者位置決め装置２０とを備える。
　加速器１は、患者Ｂに照射する粒子線を生成する粒子線生成器であり、粒子線を、患者Ｂの治療に適したエネルギーになるまで加速して出力する。ビーム輸送装置２は、加速器１から出力された粒子線をガントリ３まで輸送する。粒子線の種類は、特に限定されず、例えば、陽子線又は炭素線などである。
　ガントリ３及び照射ノズル４は、加速器１から輸送された粒子線を患者Ｂに照射する照射装置である。ガントリ３は、加速器１から輸送された粒子線を患者Ｂに照射する照射角度を調整する。具体的には、ガントリ３は、患者Ｂを囲って３６０°の回転することが可能な回転機構を有し、回転することにより照射角度を調整する。照射ノズル４は、ガントリ３に備わっており、ガントリ３まで輸送された粒子線を患者Ｂに照射する。照射ノズル４には、粒子線の形状を患者の患部の形状に合うように調整する機構が組み込まれていてもよい。
　ＦＰＤ５Ａ及び５ＢとＸ線管６Ａ及び６Ｂとは、患者Ｂの透視撮影を行う撮影体系を構成する。ＦＰＤ５Ａ及び５Ｂは、Ｘ線を検出して患者Ｂを撮影する平面状の検出器である。Ｘ線管６Ａ及び６Ｂは、Ｘ線を出力する。ＦＰＤ５Ａ及びＸ線管６Ａは、Ｘ線管６Ａから出力されたＸ線がＦＰＤ５Ａにて検出されるように対向して配置され、ＦＰＤ５Ｂ及びＸ線管６Ｂは、Ｘ線管６Ｂから出力されたＸ線がＦＰＤ５Ｂにて検出されるように対向して配置される。ＦＰＤ５Ａの中心とＸ線管６Ａとを結ぶ軸と、ＦＰＤ５Ｂの中心とＸ線管６Ｂとを結ぶ軸とが患者を撮影する２つの撮影軸となる。２つの撮影軸は、互いに直交することが好ましいが、互いに直交していなくてもよい。また、粒子線治療システムＡは、ＦＰＤ及びＸ線管をそれぞれ３つ以上備えてもよい。この場合、撮影軸も３つ以上となる。
　寝台７は、患者Ｂに粒子線を照射する際に患者Ｂを載せる台である。ロボットアーム８は、寝台７を移動させる装置である。具体的には、ロボットアーム８は、寝台７に対して、複数の移動軸のそれぞれに沿った複数の並進方向への並進移動と、複数の回転軸を中心とした複数の回転方向への回転移動とを行う。本実施形態では、移動軸と回転軸同一であり、移動軸（回転軸）は３つある。また、各移動軸は、寝台７に仰向けに横たわった患者Ｂから見て右から左に向かう方向（ＲＬ方向）、患者Ｂの足から頭に向かう方向（ＳＩ方向）、背中から腹部に向かう方向（ＡＰ方向）を向いている。
　通信装置９は、データサーバ１０、治療計画装置１１及び患者位置決め装置２０を互いに通信可能に接続する。
　データサーバ１０は、患者Ｂの粒子線治療に関する種々の情報を格納する格納装置である。データサーバ１０は、例えば、患者Ｂの３次元透視画像情報と、患者Ｂの治療計画を示す治療計画情報とを格納する。３次元透視画像は、患者の形状及び電子密度をボクセル単位で示す情報を含む。３次元透視画像は、例えば、コンピュータ断層（Computed Tomography：ＣＴ）撮影画像であり、事前（患者Ｂの治療計画情報を作成する前）に生成される。治療計画情報は、３次元透視画像に基づいて生成される。また、治療計画情報は、治療時の患者Ｂの配置である計画配置を示す計画配置情報を含む。患者Ｂの配置は、患者Ｂの位置及び角度（姿勢）を示し、寝台７の位置及び角度によって定まる。
　治療計画装置１１は、データサーバ１０に格納された３次元透視画像情報に基づいて、患者Ｂの治療計画を作成し、その治療計画を示す治療計画情報をデータサーバ１０に格納する。
　透視Ｘ線画像撮影装置１２は、ＦＰＤ５Ａ及びＸ線管６Ａと、ＦＰＤ５Ｂ及びＸ線管６Ｂとをそれぞれ制御して、患者Ｂを互いに異なる角度から撮影した複数の透視Ｘ線画像を取得し、その取得した透視Ｘ線画像は位置決め装置２０に送信する。透視Ｘ線画像は、本実施形態では、２つある。
　寝台制御装置１３は、ロボットアーム８を制御して寝台７の配置を調整することで、患者Ｂの配置を調整する。
　患者位置決め装置２０は、データサーバ１０に格納された３次元透視画像情報及び治療計画情報と、透視Ｘ線画像撮影装置１２にて取得された透視Ｘ線画像とに基づいて、患者Ｂの位置決め処理を実行する。
　患者Ｂの位置決め処理は、患者Ｂの粒子線治療の開始前に、寝台７に載せられた患者Ｂを治療計画情報にて示される計画配置と同じ配置にする処理である。患者位置決め装置２０は、寝台制御装置１３を介してロボットアーム８を制御して寝台７の位置及び角度を調整することで、患者Ｂを計画配置と同じ配置にする。
　位置決め処理が終了すると、実際に患者Ｂの粒子線治療が行われる。具体的には、加速器１にて治療に適したエネルギーまで加速された粒子線がビーム輸送装置２を介してガントリ３に輸送される。粒子線は、ガントリ３にて適切な方向に偏向され、照射ノズル４を通過して患者Ｂの患部に照射される。
　以下、位置決め装置２０についてより詳細に説明する。
　位置決め装置２０は、図１に示すように、画像取得部２１と、疑似透視Ｘ線画像作成部２２と、ＲＯＩ描画部２３と、類似度計算部２４と、最適化計算処理部２５と、画像表示部２６と、制御部２７とを有する。
　画像取得部２１は、データサーバ１０から通信装置９を介して３次元透視画像情報を取得し、透視Ｘ線画像撮影装置１２から透視Ｘ線画像を取得する。
　疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、画像取得部２１にて取得された３次元透視画像を、透視Ｘ線画像を撮影する各撮影軸に応じた複数の面のそれぞれに投影した複数の疑似透視画像である複数の疑似透視Ｘ線画像を作成する作成部である。疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、透視Ｘ線画像を生成した撮影体系と同じ仮想的な空間上で患者Ｂの３次元画像を配置して投影処理することで疑似透視Ｘ線画像を作成する。撮影軸に応じた面は、例えば、撮影軸に直交する面である。
　ＲＯＩ描画部２３は、疑似透視Ｘ線画像における患者の位置決めに使用する関心領域であるＲＯＩを特定する。具体的には、ＲＯＩ描画部２３は、疑似透視Ｘ線画像を表示して、ユーザに疑似透視Ｘ線画像上にＲＯＩを描画させることで、ＲＯＩを特定する。ＲＯＩは、例えば、骨のような位置決め対象構造物を含むように描画される。
　類似度計算部２４は、ＲＯＩ描画部２３にて特定されたＲＯＩにおける透視Ｘ線画像と疑似透視Ｘ線画像との類似度を計算する。本実施形態では、類似度計算部２４は、２つの撮影軸のそれぞれに対応する透視Ｘ線画像と疑似透視Ｘ線画像との類似度の合計値を計算する。４
　類似度は、画像の類似の度合いを評価可能な指標であれば、特に限定されないが、例えば、相互情報量又は正規化相互相関（Zero-mean Normalized Cross Correlation：ＺＮＣＣ）係数である。正規化相互相関係数ＳＺＮＣＣは、式（１）で計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ここで、ｇ（ｉ，ｊ）は透視Ｘ線画像の画素（ｉ，ｊ）の画素値、ｆ（ｉ，ｊ）は疑似透Ｘ線画像の画素（ｉ，ｊ）の画素値、μｇは透視Ｘ線画像の平均輝度値、μｆは疑似透視Ｘ線画像の平均輝度値である。
　最適化計算処理部２５は、類似度計算部２４にて算出された類似度に基づいて、ＲＯＩ描画部２３にて特定されたＲＯＩにおいて透視Ｘ線画像と疑似透視Ｘ線画像とが最も一致するような、寝台７の移動量を算出する最適化部である。具体的には、最適化計算処理部２５は、所定の最適化計算手法を用いて、寝台７の並進移動及び回転移動の移動量に対応する配置パラメータの値を最適化することで、寝台７の移動量を算出する。配置パラメータは、並進移動に関する３つの自由度と、回転移動に関する３つの自由度とを有する。最適化計算手法は、特に限定されないが、例えば、準ニュートン法に属するＢＦＧＳ（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）法、ネルダー－ミード（Nelder-Mead）法、又は、パウエル（Powell）法などである。
　画像表示部２６は、種々の情報及び画像を表示する表示部である。例えば、画像表示部２６は、透視Ｘ線画像、疑似透視Ｘ線画像、及び、ＲＯＩ領域を示すＲＯＩ画像などを表示する。
　制御部２７は、寝台制御装置１３を制御して、寝台７の配置を調整することで、患者Ｂの配置を調整する。
　以上の機能を有する位置決め装置２０は、コンピュータ装置のような種々の情報処理が可能な情報処理装置にて実現することができる。情報処理装置は、例えば、演算素子、記憶媒体及び通信インターフェースを有し、さらに、必要に応じてマウス及びキーボードのような入力部と、ディスプレイのような表示部とを有する。
　演算素子は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのプロセッサである。記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの磁気記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＳＳＤ（Solid State Drive）などの半導体記憶媒体などである。また、記憶媒体として、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの光ディスク及び光ディスクドライブの組み合わせが用いられてもよい。さらに、記憶媒体として、磁気テープメディアのような他の高値の記憶媒体が用いられてもよい。
　記憶媒体には、ファームウェアなどのプログラムが格納されている。位置決め装置２０の動作開始時（例えば電源投入時）に、演算素子がプログラムを記憶媒体から読み出して実行することにより、位置決め装置２０の各部２１～２７が実現され、全体の一連の制御が実行される。また、記憶媒体には、プログラム以外にも、位置決め装置２０の各処理に必要なデータ等が格納される。
　なお、本実施形態の位置決め装置２０は、複数の情報処理装置が通信ネットワークを介して通信可能に構成された、いわゆるクラウドコンピューティングにて構成されてもよい。
　以下、患者位置決め装置２０による患者位置決め処理について、図２から図６を用いてより詳細に説明する。
　図２は、患者位置決め処理の一例を説明するためのフローチャートである。
　なお、患者Ｂは寝台７のセットアップポジションに配置されているものとする。セットアップポジションとは、患者Ｂを計画配置と同じ配置にするための位置である。例えば、寝台７上の患者Ｂの体表の位置が治療室内に設置された赤外線レーザを用いて測定され、その位置に基づいて、患者Ｂが寝台７のセットアップポジションに配置される。
　患者位置決め処理では、先ず、制御部２７は、データサーバ１０から治療計画情報を取得し、その治療計画情報に含まれる計画配置情報に基づいて、寝台制御装置１３を介してロボットアーム８を制御して、患者Ｂの配置が計画配置情報にて示される計画配置となるように、患者Ｂを載せた寝台７を移動させる（ステップＳ１００）。このとき、寝台７に載せられた患者Ｂの位置決め対象構造物が、ＦＰＤ５Ａ及び５ＢとＸ線管６Ａ及び６Ｂとで形成されるＸ線の照射領域に含まれる。
　その後、画像取得部２１は、透視Ｘ線画像撮影装置１２を介して、患者Ｂを互いに異なる複数の方向から撮影した複数の透視Ｘ線画像情報を取得する（ステップＳ１０１）。本実施形態では、画像取得部２１は、２つの撮影軸に沿った２つの方向から撮影した２つ透視Ｘ線画像情報を取得する。
　疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、データサーバ１０から３次元透視画像情報を取得し、その３次元透視画像情報に基づいて、配置パラメータの変位量の初期値を設定する（ステップＳ１０２）。例えば、疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、３次元透視画像情報を画像表示部２６に表示し、ユーザに初期値を入力させるこ。なお、疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、ユーザを介さずに、所定の値を初期値として設定してもよい。
　疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、透視Ｘ線画像情報の撮影体系と同じ撮影体系を想定して３次元透視画像情報を平面に投影することにより、２つの疑似透視Ｘ線画像を作成する（ステップＳ１０３）。
　ＲＯＩ描画部２３は、疑似透視Ｘ線画像情報を表示して、ユーザにて描画されたＲＯＩを特定する。類似度計算部２４は、そのＲＯＩにおける透視Ｘ線画像情報と疑似透視Ｘ線画像情報との類似度を計算する（ステップＳ１０４）。
　最適化計算処理部２５は、類似度が予め設定した収束条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
　類似度が収束条件を満たさない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、最適化計算処理部２５は、配置パラメータを調整するための最適化処理を行うことで、配置パラメータを最適化する（ステップＳ１０６）。
　一方、類似度が収束条件を満たす場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、制御部２７は、調整した配置パラメータに基づいて、寝台制御装置１３を介して寝台７を移動させ（ステップＳ１０７）、患者位置決め処理を終了する。これにより、患者を現在の配置から治療計画時の配置へと移動させ、精密に位置決めすることが可能となる。その後、実際の粒子線の照射が行われる。
　図３は、図２のステップＳ１０２～１０６の処理である最適化計算処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。
　最適化計算処理では、最適化計算処理部２５は、配置パラメータの６成分に対して、最適化を行う最適化順番を設定する（ステップＳ２００）。ここでは、最適化計算処理部２５は、最適化順序を、並進量に関する３成分、回転量に関する３成分の順とする。以下、並進量の関する成分を並進パラメータ、回転量に関する成分を回転パラメータと呼ぶこともある。なお、図２では、ステップＳ２００の処理については省略している。また、図３では、最適化計算処理部２５以外で行われる処理（例えば、ステップＳ１０３及びＳ１０４の処理）については省略している。
　最適化計算処理部２５は、最適化順番に従って、並進パラメータの３成分のそれぞれについて、順番に並進パラメータの値を最適化する１次元最適化計算を実施する（ステップＳ２０１）。１次元最適化計算は、公知のＢｒｅｎｔ法などを用いることで、最適化の対象となる最適軸に沿った１次元方向において、ＲＯＩ内の透視Ｘ線画像情報と疑似透視Ｘ線画像情報との類似度が最も大きくなるパラメータの値を計算する処理である。
　図４は、並進パラメータの最適化軸の一例を示す図である。図４の例では、寝台７が並進移動する移動軸をｘ（ＲＬ）軸、ｙ（ＳＩ）軸及びｚ（ＡＰ）軸としている。並進パラメータの最適化軸は、ＦＰＤ５Ａの中心とＸ線管６Ａを結ぶ撮影軸であるＦＰＤ１軸と、ＦＰＤ５Ｂの中心とＸ線管６Ｂを結ぶ撮影軸であるＦＰＤ２軸と、ｙ軸である。
　本実施形態のようにＦＰＤ１軸及びＦＰＤ２軸とｘ軸及びｚ軸が互いに異なる場合（図４の例では、４５度ずつ傾いて配置されている）、ｘ軸及びｚ軸を最適化軸とすると、最適化が困難となる最適化困難事象が発生する恐れがある。これに対して、本実施形態では、ｘ軸及びｚ軸を最適化軸とした２つの並進方向の最適化計算を行わずに、並進パラメータの最適化軸をＦＰＤ１軸、ＦＰＤ２軸及びｙ軸とすることで、最適化困難事象を抑制することを可能にしている。最適化困難事象は、１次元方向の最適化計算を行った結果が他の方向の最適化計算の結果に影響を与え、最適化計算の繰り返し回数が増加したり、局所最適解の影響により最適値に到達できなかったりする事象である。
　図５及び図６は、最適化困難現象をより詳細に説明するための図である。
　図５は、最適化軸と撮影体系（ＦＰＤ５Ａ及び５Ｂ、並びにＸ線管６Ａ及び６Ｂ）との関係を示す図である。図５の例では、ＦＰＤ１軸及びＦＰＤ２軸は、ｙ軸に直交する平面（ｘ軸及びｚ軸で形成される平面）に沿った方向を向き、それぞれｘ軸及びｚ軸から４５度ずれている。
　図６は、透視Ｘ線画像と疑似透視Ｘ線画像との類似度であるマッチングスコアの分布を表すスコアマップ画像を示す図である。スコアマップ画像は、具体的には、位置決め対象構造物の計画配置上の位置に対する相対位置ごとに、マッチングスコアを示す画像である。スコアマップ画像の濃淡は、マッチングスコアの大きさを表しており、明るいほどマッチングスコアが高いことを示す。
　図６（ａ）に示すスコアマップ画像１００は、最適化軸を寝台７の移動軸（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸）とした場合におけるｘ軸及びｚ軸方向のマッチングスコアの分布を表し、図６（ｂ）に示すスコアマップ画像１０１は、本実施形態のように、最適化軸をＦＰＤ１軸、ＦＰＤ２軸及びｙ軸とした場合のＦＰＤ１軸及びＦＰＤ２軸方向の分布を表す。
　図６（ａ）の場合、スコアマップ画像１００では、マッチングスコアが高い高スコア帯２００が斜め方向に存在している。これは、高スコア帯２００が撮影軸（ＦＰＤ１軸及びＦＰＤ２軸）に沿って現れるためである。
　このとき、治療計画における位置決め対象構造物の位置が位置Ａであるときに位置決め対象構造物が位置Ｂに存在した場合、マッチングスコアは、スコアマップ画像１００における位置Ｂに対応した値となる。１次元最適化計算では、対象となる最適化軸に沿った１次元方向においてマチングスコアが最も高くなるようにパラメータの値が決定される。例えば、ｘ軸方向の最適化計算の後に、ｙ軸方向及びｚ軸方向の最適化計算が行われると、位置決め対象構造物のスコアマップ画像１００における位置が直ぐに位置Ａとならず、位置Ｂのｘ方向側に存在する高スコア帯２００の位置に最適化される。その後、最適化計算が繰り返されることにより、位置決め対象構造物のスコアマップ画像１００における位置は、高スコア帯２００内でジグザクとｘ方向及びｚ方向の値を更新していく。これにより、最適化計算の繰り返し回数が増加し、場合によっては、パラメータの値が局所最適化されてしまい、適切な値に到達できないことがある。
　一方、本実施形態のように最適化軸を撮影軸であるＦＰＤ１軸及びＦＰＤ２軸とした場合のスコアマップ画像１０１では、高スコア帯２０１は、最適化軸に沿って存在することとなる。このため、上述したような位置決め対象構造物のスコアマップ画像１００における位置がジグザグと更新されることを抑制することが可能となり、パラメータの値を効率的に適切な値に最適化できる。
　図３の説明に戻る。ステップＳ２０１が終了すると、最適化計算処理部２５は、回転成分の各成分に対する１次元最適化計算を実施する（ステップＳ２０２）。回転成分の最適化計算では、最適化軸（回転軸）を、寝台７の移動軸（ｘ、ｙ、ｚ）と同一としてもよいし、並進成分の最適化軸（ＦＰＤ１軸、ＦＰＤ２軸、ｙ軸）と同一としてもよい。
　最適化計算処理部２５は、配置パラメータの最適化計算の結果である最適化結果が収束条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
　例えば、最適化計算手法としてパウエル法が使用される場合、最適化計算処理部２５は、今回の最適化結果におけるマッチングスコア（類似度）をｆｒｅｔ、前回の最適化結果におけるマッチングスコアをｆｐとした場合、式（２）が満たされる場合、最適化結果が収束条件を満たすと判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、ｒは、相対許容誤差値と呼ばれる定数値であり、例えば、予め定められてもよいし、ユーザにて設定可能であってもよい。なお、｜ｆｐ－ｆｒｅｔ｜は、今回の最適化結果におけるマッチングスコアの前回の最適化結果におけるマッチングスコアからの変化量を表し、（｜ｆｐ｜＋｜ｆｒｅｔ｜）／２は、今回の最適化結果におけるマッチングスコアと前回の最適化結果におけるマッチングスコアの平均値を表す。
　収束条件が満たされていない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、最適化計算処理部２５は、追加の最適化計算プロセスが必要か否かを判定する（ステップＳ２０４）。
　例えば、最適化計算手法としてパウエル法が使用される場合、最適化計算処理部２５は、式（３）で表される３つの関数ｆ０、ｆＮ及びｆＥを使用して、追加の最適化計算が必要か否かを判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　関数ｆ０は、現在の最適化計算の前の開始点Ｐ０におけるマッチングスコア、関数ｆＮは、現在の最適化計算の後の最適化点ＰＮにおけるマッチングポイントを示す。また、関数ｆＥは、開始点Ｐ０から最適化点ＰＮに向かう方向である平均移動方向に、最適化点ＰＮから、開始点Ｐ０から最適化点ＰＮまでの距離と同じ距離進んだ点におけるマッチングポイントを示す。なお、開始点Ｐ０及び最適化点ＰＮは、位置決め対象構造物のスコアマップ画像１００における点（位置）を表す。
　最適化計算処理部２５は、関数ｆ０、ｆＮ及びｆＥに関する以下の式（４）及び式（５）の少なくとも一方に該当する場合、追加の最適化計算を行う必要がないと判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　ここで、Δｆは、現在の最適化計算において、最適化軸のそれぞれの方向に沿ったマッチングスコアの減少量のうち、最も変化量が大きい値の絶対値である。
　式（４）に該当する場合、平均移動方向に沿ったマッチングスコアの減少量が一方向の成分のみに依存したものであることを示す。また、式（５）に該当する場合、マッチングスコアの値が既に局所最適解となっていることを示す。
　追加の最適化計算が必要な場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、最適化計算処理部２５は、追加の最適化計算を実施し（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０１の処理に戻る。追加の最適化計算は、開始点Ｐ０から最適化点ＰＮに向かう平均移動方向に対する１次元の最適化計算である。
　追加の最適化計算処理が不要な場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、最適化計算処理部２５は、最適化計算の繰り返し回数（ステップＳ２０１及びＳ２０２の処理を含む最適化処理が実行された回数）が予め指定された上限数に到達したか否かを判断する（ステップＳ２０６）。
　繰り返し回数が上限値に到達していない場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２０１の処理が再度実行される。
　また、収束条件が満たされる場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、及び、繰り返し回数が上限値に到達した場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、最適化計算処理部２５は、配置パラメータの値を最適化後の値に決定して（ステップＳ２０７）、図２のステップＳ１０７に移行する。
　なお、本実施形態では、放射線治療装置として、粒子線治療システムを例示したが、放射線治療装置は、粒子線治療システムに限らず、Ｘ線などの非粒子線を用いた放射線治療システムでもよい。この場合、加速器１は、例えば、Ｘ線を出力する電子線加速器で構成される。
　以上説明したように本実施形態では、画像取得部２１は、患者Ｂが搭載される寝台７が並進移動する複数の移動軸とは異なる向きの複数の撮影軸のそれぞれに沿って患者Ｂを撮影した複数の透視Ｘ線画像を取得する。疑似透視Ｘ線画像作成部２２は、患者Ｂの３次元透視画像を各撮影軸に応じた複数の面のそれぞれに投影した複数の疑似透視Ｘ線画像を作成する。類似度計算部２４は、各透視Ｘ線画像と各疑似透視Ｘ線画像との類似度を計算する。最適化計算処理部２５は、類似度に基づいて、複数の撮影軸を含む複数の最適化軸のそれぞれに沿った複数の並進方向と、複数の回転軸を中心とした複数の回転方向とのそれぞれについて、各透視Ｘ線画像と各疑似透視Ｘ線画像とが最も一致するような、寝台７の移動量を算出する。
　したがって、複数の撮影軸に沿った方向で最適化計算が行われるため、パラメータの最適値に到達できなかったり、計算回数が増加したりすることを軽減することが可能となる。このため、計算時間をより低減しながら精度の高い患者位置決めが可能となる。
　また、本実施形態では、撮影軸は、互いに略直交している。このため、パラメータの最適化をより適切に行うことが可能となる。
　また、本実施形態では、撮影軸は２つである。したがって、必要最小限の方向について最適化計算を行うことが可能となるため、計算量の増加を抑制することが可能となる。
　また、本実施形態では、撮影軸は、移動軸のいずれか２つの軸で形成される平面に沿った方向を向いている。したがって、最適化計算をより適切に行うことが可能となる。
　また、本実施形態では、回転軸は最適化軸と同一であるため、最適化計算をより適切に行うことが可能となる。
　また、本実施形態では、ＲＯＩ内の領域が最も一致するように寝台７の移動量が算出されるため、最適化計算をより適切に行うことが可能となる。
　上述した本開示の実施形態は、本開示の説明のための例示であり、本開示の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本開示の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本開示を実施することができる。
　Ａ…粒子線治療システム、Ｂ…患者、１…加速器、２…ビーム輸送装置、３…ガントリ、４…照射ノズル、５Ａ…ＦＰＤ、５Ｂ…ＦＰＤ、６Ａ…Ｘ線管、６Ｂ…Ｘ線管、７…寝台、８…ロボットアーム、９…通信装置患者、１０…データサーバ、１１…治療計画装置、１２…透視Ｘ線画像撮影装置、１３…寝台制御装置、２０…患者位置決め装置、２１…疑似透視Ｘ線画像作成部、２２…ＲＯＩ描画部、２３…類似度計算部、２４…最適化計算処理部、２５…画像表示部、２６…制御部

 

Claims (8)

  1. 　被検者が搭載される寝台の位置を制御する位置決め装置であって、
    　前記寝台が並進移動する複数の移動軸とは異なる向きの複数の撮影軸のそれぞれに沿って前記被検者を撮影した複数の透視画像を取得する画像取得部と、
    　前記被検者の３次元透視画像を各撮影軸に応じた複数の面のそれぞれに投影した複数の疑似透視画像を作成する作成部と、
    　各透視画像と各疑似透視画像との類似度を計算する計算部と、
    　前記類似度に基づいて、前記複数の撮影軸を含む複数の最適化軸のそれぞれに沿った複数の並進方向と、複数の回転軸を中心とした複数の回転方向とのそれぞれについて、各透視画像と各疑似透視画像とが最も一致するような、前記寝台の移動量を算出する最適化部と、を備える位置決め装置。
  2. 　前記複数の撮影軸は、互いに略直交している、請求項１に記載の位置決め装置。
  3. 　前記撮影軸は、２つである、請求項１に記載の位置決め装置。
  4. 　前記移動軸は、２つ以上あり、
    　前記撮影軸は、前記移動軸のいずれか２つの軸で形成される平面に沿った方向を向いている、請求項３に記載の位置決め装置。
  5. 　前記回転軸は、前記最適化軸と同一である、請求項１に記載の位置決め装置。
  6. 　前記最適化部は、前記疑似透視画像上に設定された関心領域と、当該関心領域に対応する前記透視画像上の領域とが最も一致するように、前記寝台の移動量を算出する、請求項１に記載の位置決め装置。
  7. 　請求項１に記載の位置決め装置と、
    　前記位置決め装置にて算出された移動量に基づいて前記寝台を移動させる寝台制御装置と、
    　前記移動された寝台に搭載された被検者に放射線を照射する照射装置と、を有する放射線治療装置。
  8. 　被検者が搭載される寝台の位置を制御する位置決め装置による位置決め方法であって、
    　前記寝台が並進移動する複数の移動軸とは異なる向きの複数の撮影軸のそれぞれに沿って前記被検者を撮影した複数の透視画像を取得し、
    　前記被検者の３次元透視画像を各撮影軸に応じた複数の面のそれぞれに投影した複数の疑似透視画像を作成し、
    　各透視画像と各疑似透視画像との類似度を計算し、
    　前記類似度に基づいて、前記複数の撮影軸を含む複数の最適化軸のそれぞれに沿った複数の並進方向と、複数の回転軸を中心とした複数の回転方向とのそれぞれについて、各透視画像と各疑似透視画像とが最も一致するような、前記寝台の移動量を算出する、位置決め方法。
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