(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
４次元診断用イメージングデータを受け取るステップと、
４次元診断用イメージングデータを用いて放射線治療計画を作成するステップと、
を有し、
前記放射線治療計画を作成するステップは、
描画されたターゲット領域情報を受信するステップと、
動きモデルへの入力データとして前記４次元診断用イメージングデータを用いて、動きサイクルにわたった前記ターゲット領域の動きを記述している動きモデルを定義するステップと、
前記動きを考慮した前記動きモデルを用いて、複数の治療ビームから前記ターゲット領域への線量分布を計算するステップと、そして
前記計算された線量分布を用いて前記放射線治療計画を最適化するステップと、
をさらに有し、
前記最適化するステップは、１またはそれ以上の治療ビームパラメータによって生じる計算された線量分布が、前記ターゲット領域への最小線量と最大線量、および健康な組織への最大線量であるユーザ指定線量拘束値のセットを最適化するように前記１またはそれ以上の治療ビームパラメータを決定するステップを含み、前記１またはそれ以上の治療ビームパラメータは、各ビームの位置と配向、各ビームの照射野寸法と形状、各ビームの放射線の相対量または絶対量である
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記４次元診断用イメージングデータは４次元コンピュータ断層撮影（ＣＴ）データであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記４次元ＣＴデータは複数の３次元画像を含み、前記複数の３次元画像の各々は動きサイクルにおける異なる点を表現していることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
１つまたは２つ以上の前記複数の３次元画像は、それに解剖学的構造が描画されていることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記放射線治療計画はコンフォーマル計画を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ターゲット領域の前記動きは、呼吸の動きに起因する変形であり、前記動きサイクルは呼吸サイクルであり、前記動きモデルは変形モデルである
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記４次元診断用イメージングデータは複数の３次元画像を含み、前記複数の３次元画像の各々は前記動きサイクルでの異なるポイントを表しており、
前記ターゲット領域は前記描画情報中の前記複数の３次元画像のうちの少なくとも１個に描画されている
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ターゲット領域は患者が息をこらえる間に取得されたＣＴ画像に描画されていることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記線量分布は、前記動きモデルを用いて前記複数の３次元画像のうちの１個である参照ＣＴ画像に参照されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
前記動きモデルを定義するステップは、前記複数の３次元画像のノンリジッドレジストレーションを実行するステップを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記４次元診断用イメージングデータは、各々が前記動きサイクルでの異なるポイントを表している複数の３次元画像を含み、
前記方法は、さらに、
前記複数の３次元画像から導出されたベクトルの集合を用いて、前記ターゲット領域の変形照射野の集合を取得するステップと、
前記複数の画像の各々について前記複数の治療ビームの中心軸に沿って実効深さベクトルを導出するステップと、
前記動きを考慮した線量推定値を生成するために前記ターゲット領域が前記動きサイクルの各部分で費やす時間の分量の推定値に従って前記複数の３次元画像の各々に重みを割り当てるステップと、
をさらに有し、
前記ターゲット領域への線量分布は前記変形照射野の集合、前記複数の画像の各々についての前記実効深さベクトルと前記複数の３次元画像の各々の重みを用いてさらに計算される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記重みは、表または定式を用いて計算されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記重みは、患者について測定された演繹的な動きデータから導出されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記線量分布を最適化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記最適化するステップは、前記動きモデルを用いて前記複数の治療ビームの各々の線量マスクを構成するステップことを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記最適化するステップは、参照画像を用いて標準の線量マスクを計算するステップを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
呼吸の動きの影響を考慮した線量分布と影響を無視した別の線量分布とを比較するために、最適化後に前記治療計画の再検討を実行するステップをさらに有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
ディジタル処理装置によって実行された時にディジタル処理装置に次の方法を実行させる命令を有する機械可読媒体において、前記方法は、
４次元診断用イメージングデータを受け取るステップと、
４次元診断用イメージングデータを用いて放射線治療計画を少なくとも部分的に作成するステップと
を含み、
前記放射線治療計画を少なくとも部分的に作成するステップは、
前記ターゲット領域を描画する情報を受け取るステップと、
前記４次元ＣＴデータを用いて、前記動きサイクルにわたるターゲット領域の動きを記述している動きモデルを、変形モデルへの入力データとして定義するステップと、
前記動きを考慮する動きモデルを用いて、複数の治療ビームから前記ターゲット領域への線量分布を計算するステップと、そして
前記動きモデルを用いて前記放射線治療計画を最適化するステップと
を含み、
前記最適化するステップは、１またはそれ以上の治療ビームパラメータによって生じる計算された線量分布が、前記ターゲット領域への最小線量と最大線量、および健康な組織への最大線量であるユーザ指定線量拘束値のセットを最適化するように前記１またはそれ以上の治療ビームパラメータを決定するステップを含み、前記１またはそれ以上の治療ビームパラメータは、各ビームの位置と配向、各ビームの照射野寸法と形状、各ビームの放射線の相対量または絶対量である
ことを特徴とする機械可読媒体。
【請求項１９】
前記４次元診断用イメージングデータは、各々が前記動きサイクルでの異なるポイントを表している複数の３次元画像を含み、
前記方法は、
前記複数の３次元画像から導出されたベクトルの集合を用いてターゲット領域の変形照射野の集合を取得するステップと、
前記複数の画像の各々について複数の治療ビームの中心軸に沿って実効深さベクトルを導出するステップと、そして
前記動きを考慮した線量推定値を生成するために、前記ターゲット領域が前記動きサイクルの各部分で費やす時間の分量の推定値に従って前記複数の３次元画像の各々に重みを割り当てるステップであって、前記ターゲット領域への線量分布は、変形照射野の集合と、前記複数の画像の各々についての前記実効深さベクトルと複数の３次元画像の各々の重みとを用いてさらに計算されるステップと
を、さらに含む
ことを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２０】
前記重みは、表または定式を用いて計算されることを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２１】
前記重みは患者について測定された演繹的な動きデータから導出されることを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２２】
前記方法は、前記４次元診断用イメージングデータを用いて前記線量分布を最適化するステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２３】
前記最適化するステップは、前記動きモデルを用いて前記複数の治療ビームの各々の線量マスクを構成するステップを含む
ことを特徴とする請求項２２に記載の機械可読媒体。
【請求項２４】
前記最適化するステップは、前記参照画像を用いて標準の線量マスクを計算するステップを含む
ことを特徴とする請求項２２に記載の機械可読媒体。
【請求項２５】
前記方法は、前記ターゲット領域の動きを考慮していない別の線量分布を生成するステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２６】
前記最適化するステップは、前記線量分布を最適化するステップを有する
ことを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２７】
前記４次元診断用イメージングデータは、４次元コンピュータ断層撮影（ＣＴ）データである
ことを特徴とする請求項１８に記載の機械可読媒体。
【請求項２８】
４次元診断用イメージングデータを記憶する記憶装置と、そして
前記記憶装置に結合され、前記４次元診断用イメージングデータを用いて放射線治療計画を作成するためのプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、前記放射線治療計画を作成する際に、
ターゲット領域を描画する情報を受け取るステップと、
動きモデルへの入力データとして４次元診断用イメージングデータを用いて、動きサイクルにわたった前記ターゲット領域の動きを記述している動きモデルを、定義するステップと、そして
前記ターゲットの前記動きを考慮する前記動きモデルを用いて、複数の治療ビームから前記ターゲット領域への線量分布を計算するステップと
を実行し、
前記動きモデルを用いて、前記放射線治療計画を最適化するステップを実行するように構成され、
前記最適化するステップは、１またはそれ以上の治療ビームパラメータによって生じる計算された線量分布が、前記ターゲット領域への最小線量と最大線量、および健康な組織への最大線量であるユーザ指定線量拘束値のセットを最適化するように前記１またはそれ以上の治療ビームパラメータを決定するステップを含み、前記１またはそれ以上の治療ビームパラメータは、各ビームの位置と配向、各ビームの照射野寸法と形状、各ビームの放射線の相対量または絶対量である
ことを特徴とする装置。
【請求項２９】
前記４次元診断用イメージングデータは４次元コンピュータ断層撮影（ＣＴ）データであることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記４次元ＣＴデータを生成する４次元ＣＴイメージングシステムをさらに備え、前記プロセッサは前記４次元ＣＴイメージングシステムから前記４次元ＣＴデータを受け取るために有効に結合されていることを特徴とする請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記放射線治療計画に従って、放射線治療をターゲット領域に送る放射線源をさらに備えることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３２】
前記４次元ＣＴデータは複数の３次元画像を含み、前記複数の３次元画像の各々は動きサイクルにおける異なる点を表現していることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３３】
前記４次元診断用イメージングデータは、各々が前記動きサイクルでの異なるポイントを表している複数の３次元画像を含み、
前記放射線治療計画を作成するとき、前記プロセッサは、さらに
前記複数の３次元画像から導出されたベクトルの集合を用いてターゲット領域の変形照射野の集合を取得するステップと、
前記複数の画像の各々について前記複数の治療ビームの中心軸に沿って実効深さベクトルを導出するステップと、そして
前記動きを考慮した線量推定値を生成するために、前記ターゲット領域が前記動きサイクルの各部分で費やす時間の分量の推定値に従って、前記複数の３次元画像の各々に重みを割り当てるステップであって、前記ターゲット領域への前記線量分布は前記変形照射野の集合、複数の画像の各々についての前記実効深さベクトル、および前記複数の３次元画像の各々の重みを用いてさらに計算される、ステップと
を実行する
ことを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３４】
前記放射線治療計画を送る間、前記放射線源によって生成される放射線ビーム経路に対する前記ターゲット領域の実際の位置を追跡する医療実施用イメージングシステムをさらに備えることを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３５】
前記放射線源はロボットアームに取り付けられた直線加速器（ＬＩＮＡＣ）を有することを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３６】
前記放射線源はガントリに取り付けられた直線加速器（ＬＩＮＡＣ）を有することを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３７】
前記ＬＩＮＡＣはジンバル式ヘッドアセンブリに取り付けられていることを特徴とする請求項３６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、放射線治療の分野、詳細には４次元イメージングデータを用いた治療計画に関する。
【背景技術】
【０００２】
腫瘍や病変といった病理解剖学的組織は手術といった侵襲的手順で治療することができるが、それは患者にとって有害で危険に満ちていることがある。病理解剖学的組織（例えば、腫瘍、病変、脈管奇形、神経損傷など）を治療する非侵襲的方法が、外部ビーム放射線療法である。外部ビーム放射線療法の１形式において、腫瘍がビームの回転中心（アイソセンタ）にあるように患者が配置された状態で、一連のＸ線を複数の角度から腫瘍部位に向ける外部放射線源が使用される。放射線源の角度が変わるにつれて、すべてのビームが腫瘍部位を通過するが、腫瘍への途中で健康な組織の異なる領域も通過する。その結果、腫瘍における蓄積放射線量は高く、健康な組織への平均放射線量は低い。
【０００３】
用語「放射線療法」は、壊死性よりもむしろ治療的目的で放射線がターゲット領域に加えられる手順を指す。放射線療法治療の期間で利用される放射線の量は一般に、放射線手術の期間において使用される量に比べて、ほぼ一桁小さい。放射線療法は一般に、処置当たりの低線量（例えば１００〜２００センチグレイ（ｃＧｙ））、短い処置時間（例えば処置当たり１０〜３０分）および過分割照射（hyperfractionation）（例えば３０〜４５日の治療）によって特徴づけられる。便宜上、用語「放射線治療」はここで、特段に言及しない限り放射線手術および／または放射線療法を意味するために使用される。
【０００４】
病理解剖学的組織を治療するための放射線を送ることが直面する１つの課題は、ある特定の時点においてターゲット領域を識別することである。なぜなら、病理解剖学的組織が患者の呼吸または他の自然な動きの機能として移動するかもしれないためである。放射線治療では、治療中の呼吸または他の患者の動きに対してターゲット領域の動きを正確に突き止め追跡することが有益である。例えば肺、肝臓またはすい臓などの腹部付近の器官において放射線治療を実行するために、これらの構造が患者の呼吸サイクルの間に動くという事実を考慮に入れることが必要である。従来の方法およびシステムは、患者の呼吸および／または他の動きを測定および／または補償しながら、内部ターゲット領域の追跡を実行することが開発されてきた。
【０００５】
１つの従来方法では、単にターゲット領域への線量だけを処方する代わりに、自発呼吸の間にターゲット領域によって横切られる容積全体が処方線量を受けるように、ターゲット領域の周辺のマージンが規定される。別の従来方法は、例えば、組織の移動が低減するように胸部への拘束手段を使用することによって、患者の呼吸の振幅を制御する。治療マージンが規定されるが、この場合、低減した動きの振幅を反映するために、より小さい治療容積が使用される。
【０００６】
さらに他の従来方法は、患者が従来の放射線治療を受けている間、呼吸の間のターゲット領域の移動を補償するために息こらえや呼吸ゲーティング（respiratory gating）を利用する。息こらえは患者に各呼吸サイクルの同じ時点で各自の息をこらえることを要求し、その間にそれが静止していると思われる間に腫瘍が処置される。一回吸吐量を測定し、呼吸が各照射瞬時の間に呼吸サイクルの同じ場所で息がこらえられていることを保証するために、呼吸計がしばしば使用される。この方法は、相対的に長い時間がかかり、患者が反復的に各自の息をこらえるために訓練することを必要とすることが多い。
【０００７】
呼吸ゲーティングは、処置の間の患者の呼吸サイクルを測定してから、患者の呼吸するサイクルの所定の部分の間だけ放射線ビームをオンにするプロセスを含む。呼吸ゲーティングは、呼吸により生じる動きを直接補償しない。むしろ、放射線治療は患者の呼吸パターンに同期され、放射線ビーム送付を腫瘍が恐らく基準位置にあると思われる時間に限定する。呼吸ゲーティングは息こらえ法よりも迅速であるかもしれないが、やはり患者に対し、長期間にわたり同様にして呼吸するために数日にわたり多くの訓練活動を行うことを要求する。従来の呼吸ゲーティングはまた、腫瘍が所定の位置に入る前後に健康な組織を放射線に曝すかもしれない。これは、治療中に通常使用される他のマージンの上に約５〜１０ミリメートル（ｍｍ）のさらなる誤差の余地を追加し得る。しかし、処方容積は通常、ゲーティングを伴わず自発呼吸を用いるそれよりも小さくなり得る。これらの従来方法は、複数の治療機会にわたって一貫した様態で呼吸機能を実行できる患者の能力によって制限される。
【０００８】
放射線治療の間のターゲット領域の動きに対処する別の従来方法は、ターゲット領域に、またはその近辺に配置されるフィデューシャルマーカー（fiducial marker）の画像追跡を含む。フィデューシャルマーカーの位置と動きはターゲット領域の位置と動きと相関づけられ、それによりターゲット領域の動きに追従する治療ビームの位置のリアルタイム補正が実現される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
これらの技法の各々はその長所と短所を有する。拘束またはゲーティングを用いなければ、患者にとって快適な速い処置が可能である。しかし、例えば横隔膜の付近などの呼吸の動きが大きい領域では特に、この手法は、ターゲット領域よりも相当に大きい組織の容積の照射を必要とする。呼吸振幅を制御することは治療を不快にさせ、またゲーティングは治療時間の増大の原因になる。ターゲット領域に埋め込まれたフィデューシャルマーカーの移動に従ってリアルタイム補正を実行することにより、コンフォーマルな線量分布を迅速に送付させることが可能である。それにも関わらず、この方法は、それが侵襲的なフィデューシャルの移植を必要とするという短所を有する。フィデューシャルマーカーの移動に従ったリアルタイム補正はまた、迅速かつ正確に移動できる放射線送付装置を必要とする。１つのそのような放射線治療システムが、カリフォルニア州のアキュレイ・インコーポレーテッド（Accuray Incorporated）社によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）システムである。ロボットアームアセンブリに小型なＸバンド直線加速器を取り付けることによって、ＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）放射線治療システムは、呼吸の動きのリアルタイム補償を実行することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
逆方向計画（inverse planning）技法を利用しているＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）放射線治療システムを用いた１つの従来の治療計画手法は、次の通りである。最初に、ターゲット領域と回避すべき危険構造が、ＣＴスキャンで、つまり患者の関心容積（ＶＯＩ：volume of interest）のＣＴスライスの組で描画される。より具体的には、３次元（３Ｄ）ＣＴスキャンは、２次元（２Ｄ）ＣＴスライスの集まりから生成された関心容積（例えば身体の一部を担持する病理解剖学的組織）の３次元モデルから構成され、各スライスは空間における異なる位置（例えば患者の上下体軸に沿って異なる位置）を表現している。ＣＴスキャニングでは、多数のＸ線ビームを異なる角度で身体構造の関心容積を通過させる。その後、センサが種々の組織によって吸収された放射線の量を測定する。患者が治療台に横たわると、イメージングシステムが複数の地点からのＸ線ビームを記録する。コンピュータプログラムが使用されてＸ線吸収の差異を測定して頭と脳の断面画像、つまり「スライス」を形成する。これらのスライスは断層写真と呼ばれており、それゆえ「コンピュータ断層撮影」という名称となる。
【００１１】
いったんターゲット領域と危険構造が描画されると、その後、医療施術者によって線量拘束値がそれらのターゲット領域と危険構造に適用される。医療施術者は、腫瘍に対する最小線量と随意で最大線量を、そして他の健康な組織に対する最大線量を独立に指定する。その後、治療計画ソフトウェアは、指定された線量拘束値を達成するために治療ビームパラメータのセット（例えば、方向、ビームの総数、ビームのエネルギー）を選定する。次に、線量拘束値が変更されて、チューニング構造が追加されて、そして線量分布が許容可能となるまで治療計画は最適化し直される。完成した治療計画はその後、医療実施システムに送られる。
【００１２】
「４次元コンピュータ断層撮影イメージングと治療計画（4-Dimensional Computed Tomography Imaging and Treatment Planning）」（ポール・キール（Paul Keall）、放射線腫瘍学セミナー（Seminars in Radiation Oncology）、第１４巻、第１号（１月）、２００４、ｐ．８１〜９０）と題する１つの論文は、４次元ＣＴ画像を用いた放射線療法計画の概念を検討している。この論文では、計画最適化ステップは、４次元ＣＴを構成する３次元ＣＴ画像の各々に対し実行される１組の別個の３Ｄ最適化ステップとして記載されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、添付図面の各図において、限定としてではなく、例証として例示される。
【００１４】
以下の説明は、本発明のいくつかの実施形態の良好な理解をもたらすために、特定のシステム、構成要素、方法などの例といった多数の具体的な詳細を述べる。しかし、本発明の少なくとも一部の実施形態がこれらの具体的な詳細を伴わずに実施できることは、当業者にとって明らかであろう。他の例で、周知の構成要素または方法は、本発明を不要に曖昧にすることを避けるために、詳述しないか、または単純なブロック図形式で提示する。従って、述べられる具体的な詳細は単に例示的であるにすぎない。特定の具体化は、これらの例示的な詳細から変化しているかもしれないが、依然として本発明の精神と適用範囲の範囲内にあると考えることができる。
【００１５】
ロボットベースの画像誘導放射線治療システムに関してここでは検討するが、ここでの方法は、ガントリベース放射線送付システムといった他の形式の放射線治療システムでも使用することができるという点に特に留意しなければならない。また、方法と装置は説明の簡単のためにＣＴイメージングに関してのみここでは検討されることにも留意しなければならない。ここで検討される方法と装置は、例えば磁気共鳴（ＭＲ）、超音波（ＵＳ）、核医学（ＮＭ）陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）、シングルフォトン放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）などの他の形式の４次元（４Ｄ）医療診断画像（解剖学的および／または機能的）を用いて治療計画を作成するために使用することもできる。加えて、ここで検討される「ターゲット領域」は、病理学的または通常の解剖学的組織といった患者の解剖学的特徴を含んでもよく、１つ以上の非解剖学的参照構造を含んでもよい。代替として、ターゲット領域は、医療診断イメージングと患者治療の分野以外の実施形態では解剖学的構造を含む必要はない。
【００１６】
図１Ａは、本発明の１実施形態に従った放射線治療計画の方法を例示している。本発明の方法は、ターゲット領域と周辺構造の、並進、回転、変形を含む、動きの４次元（４Ｄ）ＣＴデータを取得すること（１１０）と、４次元ＣＴデータを用いて治療計画を作成すること（１２０）とを含む。４次元ＣＴスキャンデータは、治療計画システムにインポートされるか、または診断用４次元ＣＴイメージングを実行するために使用された治療計画システムにもやはり使用される診断用ＣＴイメージングシステムにすでに存在している。治療計画システムは、医用画像の配布や視聴のためのＤＩＣＯＭ規格、および医用画像の上に重ねられた放射線療法情報を視聴するためのＤＩＣＯＭ−ＲＴ規格に完全に準拠している。
【００１７】
４次元は、４空間的次元に対して、３空間的次元と１時間的次元を指すことに留意しなければならない。より具体的には、４次元ＣＴスキャンデータは、３次元（空間）画像の集まりであり、３次元画像の各々は既知の時間的関係を伴い動きサイクル（例えば患者の呼吸サイクル、心周期、動脈拍動などの間）における異なる時点で撮られる。図１Ｂは、肺６０とターゲット腫瘍５０を含む患者の胸部領域の４次元ＣＴスキャンの概念的説明図である。図１Ｂの例示的な４次元ＣＴスキャン１０は、患者の呼吸サイクルにおける４つの時点、ＣＴ時間１、ＣＴ時間２、ＣＴ時間３、ＣＴ時間４に撮られた４つの３次元ＣＴを含む。３次元ＣＴスキャンの各々は、それと関係づけられ呼吸サイクルのサブセットを記述する、例えば、サイクルをインデックス０（時間１）＝全呼気、インデックス１００（時間４）＝全吸気、そして時間２、時間３の２つの中間インデックスに分割する、インデックスを有している。図１Ｂにおける画像の検査からわかるように、腫瘍５０は、この場合、時間１のＣＴ画像における全呼気時のその位置と形状に対して時間４の全吸気時のＣＴ画像において変位し変形している。
【００１８】
１実施形態において、４次元ＣＴスキャンデータは、４次元ＣＴスキャナ、例えばゼネラル・エレクトリック（General Electric Corp.）社による製造の４次元ＣＴスキャナを用いて生成される。代替として、他の４次元ＣＴスキャナを使用することもできる。４次元ＣＴスキャナは、呼吸サイクルにおける患者の位置の瞬時的測定を行うように機器構成されている、肺活量計、歪み計、光学式トラッカーなどといった装置を含む。スライスが取得される時、現在の呼吸測定位置が記録される。この測定値は、呼吸サイクルの所与の測定値に最も近いインデックスを備える３次元ＣＴスキャンの１つにＣＴスライスを置くために使用される。３次元ＣＴスキャンにより、スライスのいくつかのサブセットは同時に取得されるかもしれないが、スキャンが行われる間、患者に息を止めるように指示することによって呼吸サイクルを選択的に停止させる際以外、例えば呼吸サイクルなどの物理的プロセスにスライス取得のタイミングを索引づけようとする試みは存在しない。
【００１９】
４次元ＣＴスキャンデータは、単一の動きサイクルにおいて取得されるか、または複数の動きサイクルにわたり取得されてもよい。別の実施形態において、２個以上の従来の３次元ＣＴ画像が呼吸サイクルにおける異なる時点（例えば吸気終末および呼気終末）での息こらえの間に取得することができる。従って、用語「４次元ＣＴスキャンデータ」はここで、スキャンデータを取得する方法に関わらず、動きサイクルにおける異なる時点を表現する２個以上の３Ｄ画像のセットを意味するために使用される。
【００２０】
ステップ１２１において、ターゲット領域は、例えば以下でさらに詳述するように図２に例示された通り、ＣＴ画像で描画される。１実施形態において、４次元ＣＴ画像のうちの１個がターゲット領域と危険構造の描画に使用される。代替として、描画は、息こらえ（すなわち患者が各自の息をこらえる）により取得された標準のＣＴ画像を用いて実行されるてもよい。さらに別の実施形態では、描画は、例えば磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）を用いて、異なるモダリティの画像で実行されてもよい。さらに図１Ａに言及すれば、次に、動き（例えば変形）モデルが定義され、それにより治療領域内のターゲット領域と周辺構造の移動がわかる（ステップ１２２）。モデルは例えば、ノンリジッドレジストレーション（non-rigid registration）技法を用いて定義することができる。ノンリジッドレジストレーション技法は当業において周知であり、従って、より詳細な検討は提示しない。
【００２１】
その後、線量分布が動きモデルを用いて計算される（ステップ１２６）。線量分布が計算される時、動きモデルは、動きサイクルにおける各時点で費やされた相対的な時間量に従った重み（以下でさらに詳細に検討するように）とともに、（例えば呼吸に起因する）動きを考慮に入れた線量推定値を付与するために適用される。このようにして、治療中の動き移動を考慮に入れた治療線量の観点を得ることができる。治療する医師または施術者はその後、この線量情報を使用して治療マージンを変更する、かつ／または必要に応じて治療計画を最適化し直すことができる（ステップ１３０）。治療計画はまた、最適化の後に、線量分布へのターゲット領域の動きの影響を見るために再検討される（ステップ１４０）。図１Ａの方法ステップの実施形態のさらなる詳細は以下で提示する。
【００２２】
図２は、描画が実行されるＣＴ画像のスライスを表示する治療計画システムのグラフィカル出力の概念的説明図である。ＣＴ画像２００の説明図は、治療の標的とされるターゲット（例えば、腫瘍、病変、脈管奇形などといった病理解剖学的組織）２１０だけでなく、ターゲット領域の近辺に位置づけられる危険領域２２０を含む。治療計画ソフトウェアは、危険領域２２０のまわりの危険領域輪郭２２５とターゲット領域２１０のまわりのターゲット領域輪郭２１５を生成させる。ユーザは、対応する輪郭を生成するために治療計画ソフトウェアによって使用される表示装置上で点（例えば、図２の等高線上のドットのいくつか）を手動で描画する。ターゲット領域２１０への指定最小線量と危険領域２２０への最大線量に基づき、治療計画ソフトウェアは、ターゲット領域２１０について線量等高線（dose isocontour）２３０を生成する。線量等高線２３０は、ターゲット領域２１０について指定された処方線量の任意の線量パーセンテージ（例えば６０％、７０％、８０％など）を表現する。理想的には、線量等高線２３０はターゲット領域２１０の輪郭に完全に合致しなければならない。しかし、場合によっては、治療計画ソフトウェアによって生成された線量等高線２３０は、最適ではなく、図２に例示されたように危険領域２２０の部分を包含するこもある。
【００２３】
効果的な放射線治療システムのための２つの主要な要求条件は、均質性とコンフォーマリティ（conformality）である。均質性は、線量容積ヒストグラム（ＤＶＨ）によって特徴づけられるターゲット領域の容積にわたる放射線量の一様さである。ターゲット領域２１０についての理想的なＤＶＨ３００は、図３に例示されたように、矩形の関数となるはずであり、その場合、線量はターゲット領域２１０の容積にわたり処方線量の１００パーセントである。また、理想的な場合、線量は他の場所ではゼロになる。危険領域２２０についての望ましいＤＶＨ４００は図４に例示されたプロファイルを有するはずであり、その場合、危険構造の容積は処方線量のうちの可能な限り少ないものを受ける。コンフォーマリティは、危険な隣接する構造への損傷を回避するために放射線量がターゲット領域（例えば腫瘍）の形状と範囲に合致する（適合する）程度である。より具体的には、ターゲット領域ＶＯＩに関するコンフォーマリティは、処方線量（Ｒｘ）以上を受ける、すなわちＶＯＩの内部に含まれる領域の量の程度である。コンフォーマリティは、コンフォーマリティインデックス（ＣＩ）＝（≧Ｒｘ線量時の全容積）／（≧Ｒｘ線量時のターゲット容積）を用いて測定することができる。完全なコンフォーマリティは、ＣＩ＝１となる。治療計画ソフトウェアを使用する従来の放射線療法治療により、臨床医は、治療線量（例えば３０００ｃＧｙ）の適用のための対応するＶＯＩについて線量等高線を識別する。
【００２４】
いったんターゲット領域と回避構造が描画されると（図１Ａのステップ１２１）、線量拘束値が、図５に例示されたようにこれらの構造に適用される。図５は、治療計画システムのためのユーザインタフェースの１実施形態を例示している。治療計画インタフェース５００を用いて、ユーザは、ターゲット領域２１０の最小線量拘束値と危険領域２２０の最大線量拘束値を決めることができる。例えば、２４００ｃＧｙの最小線量拘束値がターゲット領域について設定され、１２００ｃＧｙの最大線量拘束値が図５でボックス５３０に図示された右目危険領域について設定される。図５のユーザインタフェースの右側の付近には、ターゲット容積ＤＶＨ５４０と危険容積ＤＶＨ５５０がある。例えば、上部のＤＶＨはターゲット領域に対応し、下部のＤＶＨは右目危険領域に対応する。ユーザインタフェース５００はまた、ボックス５５５において、例えば、合計ＭＵ５６０とビーム数５７０、全部の現在既存のビームのうちの最小の非ゼロＭＵ、および最大ＭＵといったビーム統計を表示する。
【００２５】
治療計画は、線量拘束値を最善に満足させるために治療ビームパラメータのセット（例えば、方向、ビームの総数、ビームのエネルギー）を計画アルゴリズムが選定するのを可能にすることによって、作成され最適化される。ユーザインタフェース５００はまた、例えば、合計ＭＵ５６０とビーム数５７０、全部の現在既存のビームのうちの最小の非ゼロＭＵ、最大ＭＵといった、これらのビーム統計の一部を表示する（ボックス５５５）。
【００２６】
図６は、線量容積ボクセルの中心での線量計算に使用されるジオメトリの１実施形態を例示している。ボクセルの中心は位置“ｐ”として表されている。ビーム軸上でｐに最も近い点は“ｃ”として表されている。ビームの原点は“ｎ”として表されている。ｐからｃまでの距離は“ｄ”である。図６が２Ｄ線量計算ジオメトリの説明図であることに留意しなければならない。代替として、３Ｄジオメトリが、例えば、図６に図示された２Ｄグリッドの代わりに３Ｄグリッドを用いて構成することができる。
【００２７】
線量計算は、動きの考慮がなければ、計画アルゴリズムによってランスルーされる各種の異なるパラメータから、治療ビームから組織への放射線量を計算するために大量データ記憶モデルを用いて実行することができる。そのような実施形態において、実効深さの配列が、ＣＴ数を電子密度と関連づけるモデルとともに、ビームが通過する組織のＣＴ数を用いて、各々のビーム軸に沿って構成される。１実施形態において、以下の単純化する仮定を立てることができる。（１）全部のエネルギーは局所的に蓄積される、すなわち荷電粒子平衡が仮定される、そして（２）コリメータと計算点ｐとの間の組織の実効深さは放射線ビーム源のコリメータとビーム軸上の対応する点ｃとの間の実効深さと同じである。線量は、線量計算容積を容積ピクセル、つまりボクセルに分割することによって離散化させることができる。各ボクセルについて、各々の治療ビームに関する線量は、計算され追加される。単一のビームについての放射線量の式は以下の通りである。
【００２８】
Ｄ（ｐ）＝ＭＵ×ＯＰ（ｓ）×ＴＭＲ（ｓ，ｅ（ｃ））×ＯＣＲ（ｄ，ｓ，ｅ（ｃ））×（８００／｜ｎｃ｜）2    （１）
【００２９】
式中、Ｄ（ｐ）はビームによって点ｐに送付されるｃＧｙ単位での放射線量であり、ＭＵは（ビームがイネーブルにされる間の時間量と線形に関連づけられた）ビームのモニタ単位の数であり、ＯＰは出力係数であり、ＴＭＲは組織最大線量比（tissue maximum ratio）である、ＯＣＲは軸外補正比（off-axis correction ratio）であり、ｓは照射野寸法（field size）であり、ｄはビーム中心軸からのｐの距離であり、そしてｅ（ｃ）はコリメータとｃとの間の組織の実効深さである。
【００３０】
いったん線量が計算されると、それは線量マスクアーキテクチャを用いて表現することができる。線量マスクは各ビームがマスクを有する場合の表現であり、マスク要素は各々、個別の空間位置と、その位置でビームによって寄与されるＭＵ当たりの線量の量を表している。例示的な実施形態では、約１２００の候補ビームで始まる逆方向計画アルゴリズムが使用される。ビームのこの集合は、ノードとも呼ばれることがあるほぼ１００のオーダの個別の原点を有し、それらは治療の間にビームを生成する放射線源によってトラバースされる離散的な位置である。１実施形態において、これらのノードは、図７に例示されたように患者１１０の一部（例えば頭）を取り囲んでいる半球状シェル７３０にある程度似た形状をとる。代替として、ノードは他のジオメトリ的形状（例えば楕円）を形成してもよい。
【００３１】
上に提示した式（１）が線量計算方法論のほんの１例にすぎないことに留意しなければならない。単一の点に放射線ビームによって送付される線量を計算するための他の方法論、例えば重ね合せ・たたみ込み（superposition convolution）やモンテカルロシミュレーションが、当業において周知であり、Ｄ（ｐ）を導き出すために代替的にそれらを適用することができる。
【００３２】
空間ノード７３５は、図７において“＋”記号によって表現され（数個だけ例示されている）、放射線源７０５が患者内部のＶＯＩへの放射線量を停止させる位置と送付させる位置を指示している。１実施形態において、治療計画の送付の間に、ロボットアーム７２５は、予め定義された経路に追従して個々すべての空間ノード７３５に放射線源７０５を移動させるために使用される。代替として、ガントリといった他の形式の機構が放射線源７０５を移動させるために利用される。たとえある特定の治療計画が特定の空間ノード７３５からの放射線量の送付を要求しないとしても、放射線源７０５はやはりその特定の空間ノード７３５に赴くかもしれない。完全なノードセットは例示または検討されたものよりも多いか、または少ない空間ノード７３５を含み得ることを理解しなければならない。
【００３３】
各ノード７３５は、複数のビーム配向をビームの治療計画セットに寄与させることができる。図８は、ノードセットのうちの２個のノード８１０、８２０を例示しており、ノードの各々は最適化のために例示的な１２の候補ビームに寄与している。ビームの各々の中心軸８３０だけが図８に図示されている。しかし、各ビームは、その軸を中心とする３次元（例えば円錐）領域において線量に寄与する。図８に例示された実施形態において、ノード８１０、８２０の候補ビームはコンフォーマル計画に基づくビーム送付を表現しており、その場合、放射線ビームはターゲット領域内の種々の点を通過するか、またはそこで終端する。コンフォーマル計画において、一部の放射線ビームは３次元空間における共通の点で交差または集束することもあればしないこともある。言い換えれば、送付された放射線ビームは、ビームが必ずしも単一の点で、つまりアイソセンタで集束するわけではないということから、非アイソセンタ的（non-isocentric）である。これは図９の３次元斜視図においてより容易にわかるように、ここで例示的ビーム９０１、９０２、９０３、９０４はターゲット領域２１０に交差しているが、互いに単一の点で集束していない。
【００３４】
この例示的な実施形態において、ビームのジオメトリは、治療ターゲット領域の周辺または内部のどちらかにある１２のランダムな点を選択することによって作成される。ビーム重みの最適化を実行するために（以下でさらに詳細に検討する通り）、線量容積におけるすべてのボクセルに各々のビームによって単位時間当たりにどれほどの線量が付与されるかを知っている必要がある。それゆえ、各ビームについて、式（１）おいて上述した計算の結果は、場所（線量容積ボクセルのインデックス）やその場所での単位時間当たりの線量を与える要素から構成されるリンクされたリストとして保存される。
【００３５】
動き（例えば変形）モデルを定義するために、ＣＴ画像が参照画像であると指定される。参照ＣＴ画像における位置がｘ0として指示される。４次元ＣＴセットを構成するＮ個の付加的なＣＴ画像があると仮定しよう。ｘ0＋Δiが参照画像におけるｘ0と同じ解剖学的点を画像ｉにおいて表現するように、ベクトル｛Δ1（ｘ0）．．．ΔN（ｘ0）｝の集合が導き出される。３次Ｂスプラインと強度に基づく費用関数（intensity-based cost function）の組が変形照射野Δi（ｘ）の集合を求めるために使用される。使用できる例示的な強度に基づく費用関数は、Ｊ．Ｂ．ウェスト（J.B.West）、Ｃ．Ｒ．モーラー・ジュニア（C.R.Maurer,Jr.）およびＪ．Ｒ．ドーリー（J.R.Dooley）の「腹部ＣＴ画像のための点および強度に基づくハイブリッド可変形レジストレーション（Hybrid point-and-intensity-based deformable registration for abdominal CT images）」（メディカル・イメージング２００５：イメージ・プロセッシング紀要ＳＰＩＥ５７４７（Medical Imaging 2005: Image Processing Proc.SPIE 5747）、ｐ．２０４〜２１１）に記載されている。代替として、他の強度に基づく費用関数を使用することもできる。
【００３６】
ステップ１２２において動きモデルを定義し終えると、重みＷi；ΣiＷi＝１が各画像に割り当てられる（ステップ１２３）。Ｗiモデルは、動きサイクルの各部分でターゲット領域によって費やされる相対時間である。動きサイクルは、例えば呼吸に起因するといった本質的に周期的であるターゲット領域と近傍の構造のあらゆる移動、回転および／または変形を指す。最も多くの時間を取るサイクルの部分の間に、より多くの放射線量が吸収されるであろう。動きが呼吸に起因する場合、Ｗiは、例えば、呼吸サイクルの種々の相において典型的な人間によって費やされる相対的な時間量を記述している標準的な表または公式を用いて計算することができる。代替として、Ｗiは特定の患者について測定された演繹的な呼吸データから導出される。同様に動きが他の要因（例えば心臓の動き）に起因する場合、Ｗiは特定の患者について測定された対応する動きの（例えば心臓の）データから導出される。
【００３７】
ゼネラル・エレクトリック会社による製造の４次元ＣＴスキャナといった一部のＣＴスキャナの場合、４次元ＣＴセットを構成する画像は、等しい動き間隔ではなくて、等しい時間間隔に分離される。この場合、Ｗi＝１／Ｎが全部のｉに使用され、ここでＮは４次元ＣＴセットを構成する画像の数である。代替として、４次元ＣＴを構成する画像が等しくないが既知の時間間隔に分離されている場合、Ｗiは各画像ｉの時間間隔の大きさに比例し、Ｗiの合計が１に等しくなるように正規化される。各ビームについて、ビームの中心軸に沿った実効深さベクトルＶiが各画像ｉについて導出される（ステップ１２４）。Ｖiを導出する際に、治療の間に使用される動的ターゲット追跡法が存在する場合、フィデューシャル重心または他の標識構造に追従するためにビームの移動に注目できるであろう。動的ターゲット追跡は当業において既知であり、従って、より詳細な説明はしない。動的ターゲット追跡技法は、例えば、米国特許第５２０７２２３号において検討されている。代替として、他の動的追跡技法を使用することもできる。
【００３８】
この場合、ビームの線源とターゲット座標は両方とも、治療の間の動的追跡の効果を模倣するために、追跡されている対象のオフセットだけ増分される。それゆえ、１実施形態では、４Ｄ線量分布が計算される前に３つのステップが要求される。すなわち、（例えば、動的ターゲット追跡方法が使用されるべき場合）治療の間のビームの予測された移動に従って深さベクトルＶiを定義し（ステップ１２４）、患者が呼吸サイクルの各部分で費やすと予測される相対的な時間量を記述するＷiを定義し（ステップ１２３）、そして例えばノンリジッドレジストレーション技法を使用することによって、変形照射野Δiを生成する（ステップ１２５）ことである。ステップ１２３、１２４、１２５が図１Ａに例示された順序で実行されなくてもよいことに留意しなければならない。ステップ１２３〜１２５が完了すると、４Ｄ線量計算を実行することができ（ステップ１２６）、それは呼吸の動きを次の通り考慮している。
【００３９】
Ｄi（ｐ）＝Ｗi×ＭＵ×ＯＰ（ｓ）×ＴＭＲ（ｓ，ｅi（ｃ））×ＯＣＲ（ｐ＋Δi（ｐ），ｓ，ｅi（ｃ））×（８００／｜ｎｃ｜）2    （２）
【００４０】
式中、Ｄi（ｐ）は、呼吸サイクルの部分ｉの間に点ｐにビームによって付与されるｃＧｙ単位での線量である。式（２）において、変形が２通りで考慮されていることに留意されたい。実効深さｅが使用されている全部の場所では、それを量ｅi、すなわち中心軸ベクトルＶiから探索された実効深さと置換できる。これは、ビームによってトラバースされる組織の量と形式が、身体が変形するにつれて変化するという事実を考慮しており、そしてビームはターゲットを追跡するために移動させられ、それゆえターゲット点での減衰作用の変動につながる。しかしほとんどの場合でより支配的な作用は、軸外補正比（ＯＣＲ）が変形の量を考慮するために修正されているという事実である。例えば、呼吸サイクルにおけるある点でビーム軸の近くにある点は、サイクルの別の点ではさらに離れて移動するかもしれない。移動の量がビーム（例えば、放射線源から８００ｍｍで５ｍｍないし６０ｍｍの直径を有する円錐ビーム）の横断面に関して著しい場合、放射線量は著しく変化するかもしれない。一般に、この第２の作用は、放射線量の変化のモデル化に関してよりいっそう有意義である。また、Δiが表現される座標系は容易に変化し得ることも留意しなければならない。例えばフィデューシャルコンフィギュレーションの重心といった対象を動的に追跡するためにビームが移動させられている上述の状況において、単に各々のΔiから追跡の動きを記述するオフセットを減算することによって、Δiをこの座標系に参照させることができる（直観的に言えば、ある点が組織の変形のためにビームに対して１０ｍｍ上方へ移動した場合、しかしビームもまたターゲットを追跡するために１０ｍｍ上方へ動かされれば、事実上、点はビームに対して移動していない）。Ｄiを計算し終えると、Ｄ（ｐ）をＤ（ｐ）＝ΣiＷiＤi（ｐ）として計算することができる。
【００４１】
上記の定式化において、線量計算はすべて、基準座標系に、すなわち参照画像であると指定されたＣＴ画像のそれに参照される。それゆえ、各ビームについて、上述の通り動きモデルを用いて線量マスクを構成するか、または参照画像だけでいかなる動きモデルも用いずに標準の線量マスクを計算することができる。
【００４２】
図１Ａで述べた通り、最適化ステップ１３０は動きモデルの生成後に実行することができる。最適化ステップは、動きサイクル（例えば呼吸）の間のターゲット領域の動き（例えば変形）と線量分布の変化を考慮に入れる。最適化プロセスは、治療ビームパラメータのセット（ビームの集合、各ビームの位置と配向、各ビームの照射野寸法と随意の形状、各ビームの放射線の相対量または絶対量）を決定し、それによりこの治療ビームパラメータのセットによって生じる線量分布がユーザ指定線量拘束値のセット（ターゲット領域への最小線量と随意で最大線量、および種々の健康な組織への最大線量）を最適化する。動きの影響を最適化するために、各ビームの照射野寸法と形状、および各ビームの放射線の量は、動きサイクルにおける時間点とともに変化する。反復的アルゴリズムおよび非反復的アルゴリズムといった各種の最適化アルゴリズムを使用することができる。反復的または非反復的アルゴリズム（例えばシンプレックスアルゴリズム）のどちらかにより、各ビームについての線量／ＭＵの離散化推定値を与える線量マスクのセットが入力として使用される。その計画タスクに望ましい線量分布を決定するためにユーザにより入力された線量拘束値のセットもまた、治療計画アルゴリズムに供給される。それゆえ、最適化ステップ１３０は、線量マスクを構成するために動きモデルが使用されるか否かによって影響を受けない。しかし、動きモデルが考慮された場合、結果的に得られる線量分布は、動きサイクルの間のターゲット領域の動きとビームの動きの既知の特徴を用いて自動的に最適化されている。反復的アルゴリズムとシンプレックスアルゴリズムといった最適化アルゴリズムが当業において既知であることに留意しなければならない。従って、さらなる詳細な検討は提示しない。
【００４３】
本発明の方法は逆方向計画、つまりコンフォーマル計画に関して上で検討しているが、治療計画の一部または全部は順方向計画（forward planning）技法を用いて作成することもできる。順方向計画では、治療計画システムのユーザ（例えば医療施術者）は、ビームの方向とビームの強度を選択し、その後、治療計画アルゴリズムが結果的に得られる線量分布を計算し表示する。より具体的には、ユーザは、送付システム自体の拘束値によって決定された利用可能なビームのサブセットから選択して、放射線医療実施システムによって生成される放射線ビームについて特定の方向と強度を指定する。ユーザは、各自の経験に基づき、ビームの方向と強度、または重みに値を「推測」または割り当てることができる。その後、治療計画システムは結果的に得られる線量分布を計算する。線量分布を評価することによって、ユーザは、線量分布を改善する試みにおいてビームの各自の選択を手動で変更することができる。ユーザに与えられるフィードバックは、その線量プロフィールが許容できると考えられるまでビームを取り除き変更しまたは追加することができる、現在の計画に対応した線量プロフィールである。結果的に得られる線量分布を再検討した後、ユーザは治療パラメータの値を調整するかもしれない。システムは新しい結果的に得られる線量分布を再計算する。このプロセスは、所望の分布と比較して、ユーザが結果的に得られる線量分布によって満足するまで、繰り返される。
【００４４】
１実施形態において、図１Ａの再検討ステップ１４０が、単一の画像を用いて最適化された治療計画の線量分布に対する動き（例えば変形）の影響を見るために、最適化の後に実行される。そのために、４次元ＣＴセットを用いた動き（例えば変形）モデルが構築され、元の計画からのビームジオメトリと重みづけ（ビーム当たりＭＵ）を用いたビーム線量マスクが再計算される。このようにして、元の計画やその再計算された４ＤバージョンについてのＤＶＨと線量等高線は並べて再検討することができ、それにより医師または施術者は動きが計画送付の結果に何らかの臨床的影響を及ぼすかどうかについて、判断を下すことができる。答えが「はい」または「恐らく」である場合、次のステップは計画ステップに戻り、更新された線量情報を用いて最適化し直すことになるであろう。
【００４５】
図１０は、本発明の実施形態が具体化される放射線治療を実行するために使用される治療システム１７００の１実施形態を例示している。図示された治療システム５００は、診断用イメージングシステム２０００、治療計画システム３０００、医療実施システム４０００を含む。
【００４６】
診断用イメージングシステム２０００は、以降の診断、治療計画および／または医療実施に使用されるＶＯＩの医療診断画像を生成することができるシステムを表す。例えば、診断用イメージングシステム２０００は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、磁気共鳴映像（ＭＲＩ）システム、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システム、超音波システムなであろう。検討の簡単のために、診断用イメージングシステム２０００は、ＣＴＸ線イメージングモダリティに関して検討する。しかし、上記のような他のイメージングモダリティもまた使用することができる。
【００４７】
診断用イメージングシステム２０００は、イメージングビーム（例えば、Ｘ線、超音波波、無線周波数波など）を生成するイメージング線源２０１０および、イメージング線源２０１０によって生成されたビームまたは、イメージング線源からのビームによって刺激された二次ビームまたは放出（例えばＭＲＩまたはＰＥＴスキャンにおける）を検出し受波するイメージング検出器２０２０を含む。１実施形態において、イメージングシステム２０００は上述のように４次元ＣＴスキャナを表す。１実施形態において、診断用イメージングシステム２０００は、２個以上の診断用Ｘ線源と２個以上の対応するイメージング検出器を含んでもよい。例えば、２個のＸ線源が、撮像される患者の回りに配置され、互いに角度分離して固定され（例えば、９０°、４５°など）、Ｘ線源の反対側にあるイメージング検出器に向けて患者を経て照準を定める。単一の大型イメージング検出器または複数のイメージング検出器を使用することもでき、それらは各々のＸ線イメージング線源によって照射される。代替として、他の数や機器構成のイメージング線源とイメージング検出器を使用することもできる。
【００４８】
イメージング線源２０１０とイメージング検出器２０２０は、イメージング操作を制御し画像データを処理するディジタル処理システム２０３０に結合されている。診断用イメージングシステム２０００は、ディジタル処理システム２０３０、イメージング線源２０１０、イメージング検出器２０２０の間でデータとコマンドを転送するためのバスまたは他の手段２０３５を含む。ディジタル処理システム２０３０は、１個以上の汎用プロセッサ（例えばマイクロプロセッサ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）といった専用プロセッサまたは、コントローラまたはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）といった他の形式の装置を含む。ディジタル処理システム２０３０はまた、メモリ、記憶装置、ネットワークアダプタなどといった他の構成要素（図示せず）も含んでもよい。ディジタル処理システム２０３０は、例えばＤＩＣＯＭ（医用ディジタル画像と通信）フォーマットといった標準フォーマットでディジタル診断画像を生成するように機器構成することもできる。他の実施形態において、ディジタル処理システム２０３０は、他の標準または非標準ディジタル画像フォーマットを生成するかもしれない。ディジタル処理システム２０３０は診断画像ファイル（例えば上記のＤＩＣＯＭフォーマットファイル）をデータリンク１５００によって治療計画システム３０００に伝送することができ、データリンクは、例えば、直接リンク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）リンクまたはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）リンク（例えばインターネット）としてよい。加えて、システム間で転送される情報は、遠隔診断または治療計画構成におけるように、システムを接続している通信媒体間で引出しまたは送付することができる。遠隔診断または治療計画において、ユーザは、システムユーザと患者との間の物理的分離の存在にも関わらず、本発明の実施形態を診断または治療計画に利用することができる。
【００４９】
治療計画システム３０００は、上述した４次元ＣＴデータといった画像データを受け取り処理する処理装置３０１０を含む。処理装置３０１０は、１個以上の汎用プロセッサ（例えばマイクロプロセッサ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）といった専用プロセッサまたは、コントローラまたはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）といった他の形式の装置を表す。処理装置３０１０は、例えば記憶装置３０３０および／またはシステムメモリ３０２０から処理装置３０１０にロードされる、ここで検討された方法の操作を実行するための命令を実行するように機器構成される。
【００５０】
治療計画システム３０００はまた、バス３０５５によって処理装置３０１０に結合され、処理装置３０１０によって実行される情報と命令を記憶するための、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶装置を含み得るシステムメモリ３０２０を含む。システムメモリ３０２０はまた、処理装置３０１０による命令の実行中に一時的な変数または他の中間情報を記憶するために使用される。システムメモリ３０２０はまた、処理装置３０１０のための静的情報と命令を記憶するための、バス３０５５と結合された読出し専用メモリ（ＲＯＭ）および／または他の静的記憶装置を含むことができる。
【００５１】
治療計画システム３０００はまた、例えば上述した４次元ＣＴデータといった情報とデータを記憶するための、バス３０５５に結合された１個以上の記憶装置（例えば磁気ディスクドライブまたは光学ディスクドライブ）を代表とする、記憶装置３０３０を含む。記憶装置３０３０はまた、ここで検討された治療計画方法を実行するための命令を記憶するために使用される。
【００５２】
処理装置３０１０はまた、情報（例えばＶＯＩの２次元または３次元表現）をユーザに表示するための、陰極線管（ＣＲＴ）または液晶表示装置（ＬＣＤ）といった表示装置３０４０に結合される。キーボードといった入力装置３０５０が、処理装置３０１０に情報および／またはコマンド選択を伝えるために処理装置３０１０に結合される。１個以上の他のユーザ入力装置（例えばマウス、トラックボールまたはカーソル方向キー）もまた、方向情報を伝え、処理装置３０１０のためのコマンドを選択し、表示装置３０４０でのカーソル移動を制御するために使用される。
【００５３】
治療計画システム３０００が治療計画システムのわずか１例だけを表しており、それは多くの異なる機器構成とアーキテクチャを有することができ、それらは治療計画システム３０００よりも多くの構成要素または少ない構成要素を含むことができ本発明により使用されることは理解されるであろう。例えば、一部のシステムはしばしば、周辺バス、専用キャッシュバスなどといった複数のバスを有する。治療計画システム３０００はまた、ＤＩＣＯＭインポート（それにより画像が融合されターゲット領域が種々のシステム上で描画され、その後、計画と線量計算のために治療計画システムにインポートされるようになる）、ユーザが治療計画を立て各種のイメージングモダリティ（例えばＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴなど）のいずれか１つで線量分布を見ることを可能にする拡張された画像融合能力をサポートするためにＭＩＲＩＴ（医用画像レビュー・インポートツール）を含むこともできる。治療計画システムは当業において既知であり、従って、さらなる詳細な検討は提示しない。
【００５４】
治療計画システム３０００はそのデータベース（例えば記憶装置３０３０に記憶されたデータ）を医療実施システム４０００といった医療実施システムと共有することができ、それにより医療実施の前に治療計画システムからエクスポートする必要がなくなる。治療計画システム３０００はデータリンク２５００によって医療実施システム４０００に結合され、データリンクは、データリンク１５００に関して上述したように直接リンク、ＬＡＮリンクまたはＷＡＮリンクである。データリンク１５００、２５００がＬＡＮまたはＷＡＮ接続として具体化される場合、診断用イメージングシステム２０００、治療計画システム３０００および／または医療実施システム４０００のいずれかは、それらのシステムが互いに物理的に離れているように、分散した場所にあることに留意しなければならない。代替として、診断用イメージングシステム２０００、治療計画システム３０００および／または医療実施システム４０００のいずれかを１つ以上のシステムにおいて互いに統合することもできる。
【００５５】
医療実施システム４０００は、治療計画に従ってターゲット容積に規定の放射線量を投与する治療的および／または外科的放射線源４０１０を含む。医療実施システム４０００はまた、放射線源に関して患者を位置決めするために上述した診断画像によるレジストレーションまたは相関のために患者の容積（ターゲット容積を含む）の治療中画像をキャプチャするイメージングシステム４０２０も含む。医療実施システム４０００はまた、放射線源４０１０、イメージングシステム４０２０、治療台４０４０といった患者支持装置を制御するディジタル処理システム４０３０も含んでいる。ディジタル処理システム４０３０は、１個以上の汎用プロセッサ（例えばマイクロプロセッサ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）といった専用プロセッサまたは、コントローラまたはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）といった他の形式の装置をも含む。ディジタル処理システム４０３０はまた、メモリ、記憶装置、ネットワークアダプタなどといった他の構成要素（図示せず）も含む。ディジタル処理システム４０３０は、バス４０４５または他の形式の制御および通信インタフェースによって放射線源４０１０、イメージングシステム４０２０、治療台４０４０に結合されている。
【００５６】
説明した治療システム１７００が例示的なシステムを表しているにすぎないことに留意しなければならない。システム１７００の他の実施形態は、多くの異なる機器構成やアーキテクチャを有することができ、より少ないかまたは多い構成要素を含むことができる。
【００５７】
１実施形態において、図１１に例示された通り、医療実施システム４０００は、カリフォルニア州のアキュレイ・インコーポレーテッド社によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）システムといった（例えば放射線手術を実行するための）画像誘導ロボットベース放射線治療システムである。図１１において、放射線源４０１０は、患者の回りの作業容積（例えば球）において多くの角度から送付されるビームにより病理解剖学的組織（ターゲット領域または容積）を照射するＬＩＮＡＣ４０５１を位置決めするために複数の（例えば５以上の）自由度を有するロボットアーム４０５２の端部に取り付けられた直線加速器（ＬＩＮＡＣ）４０５１によって表現される。治療は、単一のアイソセンタ（集束点）か、複数のアイソセンタを備えるか、または非アイソセンタ手法（すなわち、ビームは、病理学的ターゲット容積と交差する必要があるにすぎず、図９に例示されたようにターゲット領域の内部の単一の点つまりアイソセンタに必ずしも集束するわけではない）によるビーム経路を伴う。治療は、治療計画の間に決定された通り単一の期間（単一部分）または、少数の期間のどちらかで実施される。医療実施システム４０００により、１実施形態において、放射線ビームを、ターゲット容積の術中位置と術前治療計画段階の間のターゲット容積の位置とのレジストレーションを取るために患者を堅い外部フレームに固定することなく治療計画に従って送ることができる。
【００５８】
図１１において、イメージングシステム４０２０は、Ｘ線源４０５３、４０５４やＸ線画像検出器（撮像装置）４０５６、４０５７によって表現される。１実施形態において、例えば、２個のＸ線源４０５３、４０５４は、２つの異なる角位置（例えば、９０°、４５°などに分離された）から患者を経てイメージングＸ線ビームを投射するために、整列され、治療台４０５０の上で患者を経てそれぞれの検出器４０５６、４０５７に向けて照準を定められる。別の実施形態では、各々のＸ線イメージング線源によって照射されるはずである単一の大型撮像装置を使用することができる。代替として、イメージング線源と撮像装置の他の数や機器構成を使用することができる。
【００５９】
ディジタル処理システム４０３０は、医療実施システム４０００の内部で治療台４０５０の患者を整列させるためにイメージングシステム４０２０から得られた画像を術前治療計画画像とレジストレーションを取り、ターゲット容積に関して放射線源を精確に位置決めするアルゴリズムを実装する。
【００６０】
治療台４０５０は、複数の（例えば５以上の）自由度を有する別のロボットアーム（図示せず）に結合される。治療台アームは、５の回転自由度と１のほぼ垂直な直線自由度を有する。代替として、治療台アームは、６の回転自由度と１のほぼ垂直な直線自由度または少なくとも４の回転自由度を有する。治療台アームは、柱または壁に垂直に取り付けられるか、または台、床または天井に水平に取り付けられる。代替として、治療台４０５０は、カリフォルニア州のアキュレイ・インコーポレーテッド社によって開発されたアクスム（Axum）（登録商標）治療台といった別の機械的機構の構成要素であるか、または当業者に既知の別の形式の従来の治療台である。
【００６１】
代替として、医療実施システム４０００は、別の形式の医療実施システム、例えばガントリベース（アイソセンタ方式）の強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）システムである。ガントリベースシステムでは、放射線源（例えばＬＩＮＡＣ）は、それが患者のアキシャルスライスに対応する平面で回転するような方式でガントリに取り付けられている。放射線はその後、回転の円形平面上のいくつかの位置から送付される。ＩＭＲＴでは、放射線ビームの形状はビームの一部がブロックされ、それにより患者に入射する残りのビームが既定の形状を有することになる、多分割コリメータによって決められる。結果的に得られるシステムは、線量分布をターゲット領域に送付するためにアイソセンタで互いに交差する任意に整形された放射線ビームを生成する。ＩＭＲＴ計画において、最適化アルゴリズムは主ビームのサブセットを選定し、患者が各々のサブセットにさらされなければならない時間量を決定し、それにより処方された線量拘束値は最善に満たされる。１つの特定の実施形態において、ガントリベースシステムは、ジンバル式放射線源ヘッドアセンブリを有する。
【００６２】
ここに説明された方法と装置は医療診断イメージングと治療の使用のみに限定されないことに留意しなければならない。代替的な実施形態において、ここでの方法と装置は、産業用イメージングや材料の非破壊試験（例えば、自動車産業におけるエンジンブロック、航空産業における機体、建設業における溶接部、石油産業におけるドリルコア）および地震測量といった医療技術分野以外の用途においても使用される。そのような用途では、例えば、「治療」は一般に、ビーム（例えば放射線、音響など）の適用といった治療計画システムによって制御される操作の実現を指すものであって、また「ターゲット」は非解剖学的対象または領域を指す。
【００６３】
本発明の実施形態は各種の操作を含み、それらはここで説明されている。これらの操作は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの組合せによって実行される。ここに説明された種々のバスによって供給される信号のいずれも、他の信号と時間多重化されて、１個以上の共通バスによって供給することができる。さらに、回路構成要素またはブロック間の相互接続は、バスまたは単一の信号線として図示されている。バスの各々は代替的に１つ以上の単一の信号線とすることができ、単一の信号線の各々は代替的にバスとすることができる。
【００６４】
特定の実施形態は、機械可読媒体に記憶された命令を含むコンピュータプログラム製品として具体化することができる。これらの命令は、説明した操作を実行する汎用または専用プロセッサをプログラムするために使用される。機械可読媒体は、機械（例えばコンピュータ）によって可読な形態（例えば、ソフトウェア、処理アプリケーション）において情報を記憶または伝送するためのあらゆる機構を含む。機械可読媒体は、以下に限らないが、磁気記憶媒体（例えばフロッピー（登録商標）ディスク）；光学記憶媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ）；光磁気記憶媒体；読出し専用メモリ（ＲＯＭ）；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）；消去可能なプログラム可能メモリ（例えばＥＰＲＯＭおよびＥＥＰＲＯＭ）；フラッシュメモリ；電気的、光学的、音響的または他の形式の伝搬信号（例えば搬送波、赤外線信号、ディジタル信号など）；または、電子的命令を記憶するために適格な別の形式の媒体を含む。
【００６５】
さらに、一部の実施形態を、機械可読媒体が複数のコンピュータシステムで記憶され、かつ／またはそれらによって実行される分散コンピューティング環境において実施することができる。加えて、コンピュータシステム間で転送される情報は、遠隔診断／モニタリングシステムにおけるように、コンピュータシステムを接続している通信媒体間で引出しまたは送付することができる。遠隔診断またはモニタリングにおいて、ユーザは、ユーザと患者との間の物理的分離の存在に関わらず、患者を診断またはモニタリングすることができる。加えて、医療実施システムは治療計画システムから遠隔であってもよい。
【００６６】
ここでの方法の操作は特定の順序で図示説明したが、各々の方法の操作の順序は変えることができ、それにより特定の操作が逆の順序で実行されるし、または特定の操作が、少なくとも部分的に、他の操作と並行して実行される。別の実施形態において、命令または個別の操作の副次操作は、断続的および／または交番する方式である。さらに、一部の操作は特定の方法の反復の範囲内で繰り返される。
【００６７】
上述の明細書において、本発明はその特定の例示的実施形態に関して説明された。しかし、添付の特許請求の範囲に述べられている本発明の幅広い精神および範囲を逸脱することなく、種々の修正および変更がそれらに行い得ることは明白である。従って、明細書および図面は、制限的な意味ではなく例証的な意味において考慮するべきである。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１Ａ】本発明の１実施形態に従った放射線治療計画の方法を例示している。
【図１Ｂ】４次元ＣＴスキャンの概念的説明図である。
【図２】ＣＴ画像のスライスを表示する治療計画ソフトウェアのグラフィカル出力を例示している。
【図３】病理解剖学的組織についての理想的なＤＶＨを例示している。
【図４】危険領域についての望ましいＤＶＨの１実施形態を例示している。
【図５】予測放射線量をターゲット領域と危険構造の相対位置に相関づける例示的な線量分布図のグラフィカル表現である。
【図６】線量容積ボクセルの中心での線量計算に使用されるジオメトリの１実施形態を例示している。
【図７】本発明の実施形態に従った、放射線源を配置する空間ノードの集合を含む放射線医療実施システムの作業空間を例示する斜視図である。
【図８】本発明の１実施形態に従った最適化のための候補ビームに寄与する２個のノードを例示している。
【図９】放射線治療プロセスの１実施形態のためのビーム送付の３次元斜視図を例示している。
【図１０】本発明の実施形態が具体化される放射線治療を実行するために使用される治療システム１７００の１実施形態を例示している。
【図１１】画像誘導ロボットベース放射線治療システムの１実施形態を例示している。
【符号の説明】
【００６９】
２００  ＣＴ画像、２１０  ターゲット、２１５  ターゲット領域輪郭、２２０  危険領域、２２５  危険領域輪郭、２３０  線量等高線、２０００  診断用イメージングシステム、２０１０  イメージング線源、２０２０  イメージング検出器、２０３０  ディジタル処理システム、３０００  治療計画システム、３０１０  処理装置、３０２０  システムメモリ、３０３０  記憶装置、３０４０  表示装置、３０５０  入力装置、４０００  医療実施システム、４０１０  放射線源、４０２０  イメージングシステム、４０３０  ディジタル処理システム、４０４０  治療台
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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