【誤訳訂正書】
【提出日】令和3年6月25日(2021.6.25)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、患者の放射線治療計画を提供する方法であって、
患者のグループから患者データを収集し、前記患者データは患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像とこれまでの治療計画とを含み、前記治療計画は所定の機械パラメータを含み、
前記これまでの治療計画と対応する前記収集された患者データとを使用することにより回帰のためのディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、新しい治療計画を決定し、
前記新しい治療計画は、放射線治療セッション中に作成される
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記新しい治療計画は、予測された機械パラメータを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、
さらに、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークの１つまたはそれ以上のパラメータを調整することにより前記ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、所定の機械パラメータのセットと予測の機械パラメータのセットとの間の差を含むコスト関数を最小化する
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法において、
前記所定の機械パラメータは、ガントリ角度、マルチリーフコリメータリーフ位置、または放射線治療ビーム強度のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項２乃至４のいずれか１項に記載の方法において、
前記予測の機械パラメータは、ガントリ角度、マルチリーフコリメータリーフ位置、または放射線治療ビーム強度のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法において、
前記患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像は、前記患者の治療セッション前に得られるＣＴ画像、前記患者の解剖学的構造を表す１つまたはそれ以上のラベルのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、放射線治療計画を提供する方法であって、
患者のグループからの患者データについて、前もってトレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを取得し、
新しい患者データを収集し、前記新しい患者データは患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像を含み、
回帰のための前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記新しい患者の新しい治療計画を決定し、前記新しい治療計画は新しい機械パラメータのセットを含み、
前記新しい治療計画は、放射線治療セッション中に作成される
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記機械パラメータのセットを含む前記新しい治療計画を提供することができ、
前記機械パラメータのセットは、ガントリ角度、マルチリーフコリメータリーフ位置、または放射線治療ビーム強度のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像を含む患者データを収集する画像取得装置と、
患者に放射線治療を照射する放射線治療装置と、
トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークと放射線治療計画とを保存する非一時的機械可読媒体と、
回帰のための前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記収集された患者データに基づいて新しい治療計画を生成するプロセッサであって、前記新しい治療計画は機械パラメータのセットを含むプロセッサと、
新しい機械パラメータのセットを含む前記新しい放射線治療計画に従って、前記患者に放射線治療を施すよう前記放射線治療装置に命令するように構成された放射線治療制御回路と
を有し、
前記新しい治療計画は、放射線治療セッション中に作成される
ことを特徴とする放射線療法治療システム。
【請求項１０】
請求項９記載のシステムにおいて、
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークは、患者のグループからの患者データについて前もってトレーニングされるように構成される
ことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項９又は１０記載のシステムにおいて、
前記新しい機械パラメータのセットは、予測された機械パラメータを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のシステムにおいて、
前記新しい機械パラメータのセットは、ガントリ角度、マルチリーフコリメータリーフ位置、または放射線治療ビーム強度のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項９記載のシステムにおいて、
前記ディープ畳み込みニューラルネットワークは、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークの１つまたはそれ以上のパラメータを調整することによりトレーニングして、所定の機械パラメータのセットと予測の機械パラメータのセットとの間の差を含むコスト関数を最小化する
ことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項９乃至１３のいずれか１項に記載のシステムにおいて、
前記患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像は、前記患者の治療セッション前に得られるＣＴ画像、前記患者の解剖学的構造を表す１つまたはそれ以上のラベルのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
画像プロセッサにより実行されたときに、前記画像プロセッサに、次の方法を実行させる命令を含む非一時的機械可読媒体であって、
前記方法は、
患者のグループから患者データを受け取り、前記患者データは患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像とこれまでの治療計画とを含み、前記治療計画は所定の機械パラメータを含み、
前記これまでの治療計画と対応する前記収集された患者データとを使用することにより回帰のためのディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、前記ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングの少なくとも１つまたはそれ以上のパラメータはコスト関数を最小化するように調整され、
前記トレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークを使用する、予測された機械パラメータの新しいセットを含む新しい治療計画を決定し、前記機械パラメータは、ガントリ角度、マルチリーフコリメータリーフ位置、または放射線治療ビーム強度の少なくとも１つが含まれ、
前記新しい治療計画は、放射線治療セッション中に作成される
ことを特徴とする非一時的機械可読媒体。
【請求項１６】
請求項１５記載の非一時的機械可読媒体において、
前記画像プロセッサにより実行されたときに、前記画像プロセッサに、患者のグループ内の各患者からの少なくとも１つの符号付き距離マップを含む患者データを受信させるような命令を更に含む
ことを特徴とする非一時的機械可読媒体。
【請求項１７】
請求項１５又は１６記載の非一時的機械可読媒体において、
前記患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像は、前記患者の治療セッション前に得られるＣＴ画像、前記患者の解剖学的構造を表す１つまたはそれ以上のラベルのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする非一時的機械可読媒体。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７１】
［００７１］
図８に描かれたネットワークは、単なる例示であり、本発明の方法を限定するものではない。他の多くのネットワークアーキテクチャが可能であり、それらの１つまたはそれ以上が改善された機械パラメータ推定値を提供する可能性がある。別の実施形態では、入力画像データは、ＣＴ画像、または、符号付き距離関数のようなＣＴ画像の関数、または、フィルタリングによって取得され、角度再サンプリングされた機械パラメータデータのベクトルとペアとなり、入力レイヤーで一次元（１Ｄ）ベクトルのペアとして入力される円形投影として患者の形状を表すサイノグラム形式に再フォーマットされる修正画像を含むことができる。別の実施形態では、完全接続（ＦＣ）レイヤーが損失レイヤーに近づくように動かされ、一対の畳み込みネットワーク（それぞれが画像と機械パラメータデータに対する）が確立され、並行してトレーニングされる。別の実施形態では、ＦＣレイヤーが除去され、患者の形状と機械パラメータのガントリ角度とマルチリーフコリメータ設定との空間的関連付けが、１Ｄデータの関数に明示的に埋め込まれた２Ｄ畳み込みレイヤーにより確率される。別の実施形態では、第２の畳み込みニューラルネットワークが使用され、を使用して、患者画像または画像関数および第１のネットワークからの機械パラメータ誤差を使用して機械パラメータの改良値バージョンを学習する。別の実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、患者画像または画像関数と、グラウンドトゥルース機械パラメータに対応する３Ｄ線量分布の画像との組み合わせを用いて機械パラメータを学習する。このような情報のチャネルの追加により、改良した精度を有する機械パラメータ推定値を提供することができる。