(57)【要約】  ブロードビーム陽子治療計画のロバスト性最適化が開示される。到達距離補償体形状及び到達距離バンドを規定するパラメータ５２を有する陽子治療計画５０に従って、ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、ボリュームに照射されるノミナル線量分布６２が計算される。陽子治療計画のパラメータは、調整演算によって調整されるパラメータを有する陽子治療計画に従って、エラーシナリオ６４によって変更されたボリュームに対して陽子治療を行うことによって、エラーシナリオによって変更されたボリュームに照射されるように計算される摂動線量分布と、ノミナル線量分布６２との差を小さくするように調整される。調整は、エラーシナリオの集合４４の各エラーシナリオについて連続的に繰り返され、これらのエラーシナリオのいずれに対してもロバストである陽子治療計画が生成される。
2019517880.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータと、
陽子治療計画演算を行うように、前記コンピュータによって読出し可能及び実行可能である命令を記憶している少なくとも１つの非一時的記憶媒体と、
を含み、
前記陽子治療計画演算は、
少なくとも到達距離補償体形状を規定するパラメータを有する陽子治療計画に従って、ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記ボリュームに照射されるノミナル線量分布を計算する計算演算と、
調整演算によって調整される前記パラメータを有する前記陽子治療計画に従って、エラーシナリオによって変更される前記ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記エラーシナリオによって変更される前記ボリュームに照射されるように計算される摂動線量分布と、前記ノミナル線量分布との差を小さくするように、前記陽子治療計画の前記パラメータを調整する調整演算と、
前記調整演算によって調整された前記陽子治療計画の前記パラメータを有する前記陽子治療計画を記憶する記憶演算と、
を含む、陽子治療計画デバイス。
【請求項２】
前記陽子治療計画の前記パラメータは更に、到達距離モジュレータデバイスによって実現される到達距離バンドを規定する、請求項１に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項３】
前記陽子治療計画演算は更に、
前記コンピュータの表示コンポーネント上に、前記調整演算によって調整された前記陽子治療計画に従って、前記ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記ボリュームに照射されるように計算される前記摂動線量分布の視覚化を表示する演算を含む、請求項１又は２に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項４】
前記陽子治療計画の前記パラメータは更に、陽子ビームアパーチャ横断面を規定する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項５】
前記調整演算は、エラーシナリオの集合の各エラーシナリオに対して繰り返され、
前記記憶演算は、前記エラーシナリオの集合のすべてのエラーシナリオについて繰り返される前記調整演算によって調整された前記陽子治療計画の前記パラメータを有する前記陽子治療計画を記憶する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項６】
前記陽子治療計画演算は更に、前記エラーシナリオの集合のうちの少なくとも２つの異なるエラーシナリオに対して前記調整演算を繰り返した後に、
前記少なくとも２つの異なるエラーシナリオのそれぞれについて繰り返された前記調整演算によって調整されたパラメータを用いて、前記少なくとも２つの異なるエラーシナリオの各エラーシナリオによって変更された前記ボリュームに照射されるように計算される各摂動線量分布と、前記ノミナル線量分布との差の合計を計算する演算を含み、
前記合計の各差は、対応する重み付け係数によって重み付けされる、請求項５に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項７】
前記差の前記合計が閾値を上回る場合、前記調整演算は、前記少なくとも２つの異なるエラーシナリオの少なくとも一方のエラーシナリオについて繰り返される、請求項６に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項８】
前記ノミナル線量分布と、各摂動線量分布との差は、１ボクセル当たり又は１領域当たりの差の総和として計算され、前記差に対応する前記重み付け係数は、前記１ボクセル当たり又は１領域当たりの差に適用され、ボクセル又は領域の位置の関数である、請求項６又は７に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項９】
前記エラーシナリオの集合は、複数の平行移動エラーシナリオを含み、各平行移動エラーシナリオによって変更される前記ボリュームは、前記平行移動エラーシナリオによって共に規定される方向及び距離だけ移動する、請求項５乃至８の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項１０】
前記エラーシナリオの集合は、特徴ボリュームエラーシナリオを含み、前記特徴ボリュームエラーシナリオによって変更される前記ボリュームは、前記特徴ボリュームエラーシナリオによって規定される量だけ変更された前記ボリューム内に少なくとも部分的にある臓器、腫瘍又は病変を含む特徴のボリュームを有する、請求項５乃至９の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項１１】
前記エラーシナリオの集合は、臓器移動エラーシナリオを含み、前記臓器移動エラーシナリオによって変更される前記ボリュームは、前記臓器移動エラーシナリオによって共に規定される方向及び距離だけ移動した、前記ボリューム内に少なくとも部分的にある臓器を有する、請求項５乃至１０の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項１２】
前記陽子治療計画は、複数の陽子ビームを含み、前記陽子治療計画の前記パラメータは、少なくとも、各陽子ビームの到達距離補償体形状を規定する、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項１３】
請求項１乃至１２の何れか一項に記載の陽子治療計画デバイスと、
前記調整演算によって調整された前記陽子治療計画に従って、前記ボリュームに対して陽子治療を行う陽子ビームノズルと、
を含み、
前記陽子ビームノズルの構成は、前記陽子ビームノズルに取り付けられ、その形状が、前記到達距離補償体形状を規定する前記調整演算によって調整された前記パラメータに従って規定される到達距離補償体を少なくとも含む、陽子治療デバイス。
【請求項１４】
コンピュータと、
陽子治療計画演算を行うように、前記コンピュータによって読出し可能及び実行可能である命令を記憶している少なくとも１つの非一時的記憶媒体と、
を含み、
前記陽子治療計画演算は、
到達距離モジュレータデバイスによって実現される到達距離バンドを少なくとも規定するパラメータを有する陽子治療計画を生成する演算と、
前記陽子治療計画に従って、患者のボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記患者の前記ボリュームに照射されるノミナル線量分布を計算する計算演算と、
前記患者の前記ボリューム内の計画ターゲットボリュームと計算された前記ノミナル線量分布の一致を向上させるように、前記到達距離バンドを規定する前記パラメータを調整する調整演算と、
を含む、陽子治療計画デバイス。
【請求項１５】
前記陽子治療計画の前記パラメータは更に、到達距離補償体の形状を規定するパラメータを含み、前記陽子治療計画演算は更に、
前記患者の前記ボリューム内の前記計画ターゲットボリュームとの計算された前記ノミナル線量分布の一致を向上させるために、前記到達距離補償体の前記形状を規定する前記パラメータを調整する演算を含む、請求項１４に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項１６】
前記陽子治療計画演算は更に、
前記調整演算によって調整される前記パラメータを有する前記陽子治療計画に従って、エラーシナリオによって変更された前記ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記エラーシナリオによって変更された前記ボリュームに照射されるように計算される摂動線量分布と、前記ノミナル線量分布との差を小さくするように、前記陽子治療計画の前記パラメータを調整する演算を含む、請求項１４又は１５に記載の陽子治療計画デバイス。
【請求項１７】
少なくとも到達距離補償体形状を規定するパラメータを有する陽子治療計画に従って、ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記ボリュームに照射されるノミナル線量分布を計算するステップと、
エラーシナリオの集合の各エラーシナリオについて、前記陽子治療計画に従って、前記エラーシナリオによって変更された前記ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記エラーシナリオによって変更された前記ボリュームに照射されるように計算される摂動線量分布と、前記ノミナル線量分布との差を計算するステップと、
計算された前記差の合計を低減するように、前記陽子治療計画の前記パラメータを調整するステップと、
前記調整するステップによって調整された前記陽子治療計画の前記パラメータを有する前記陽子治療計画を記憶するステップと、
を含む、陽子治療計画方法。
【請求項１８】
前記調整するステップは、
前記エラーシナリオによって変更された前記ボリュームに照射されるように計算される前記摂動線量分布と、前記ノミナル線量分布との前記差を小さくするように、前記エラーシナリオの集合の各エラーシナリオについて、前記陽子治療計画の前記パラメータを連続的に調整するステップと、
前記エラーシナリオの集合のすべてのエラーシナリオについて、前記連続的に調整するステップを行った後、計算された前記差の前記合計が合格基準を満たすことを検証するステップと、
を含み、
前記記憶するステップは、前記検証が成功した場合に行われる、請求項１７に記載の陽子治療計画方法。
【請求項１９】
前記合計は、各差の対応する重みでの重み付けを含む、請求項１７又は１８に記載の陽子治療計画方法。
【請求項２０】
各差は、前記ノミナル線量分布と前記摂動線量分布との１ボクセル当たりの差の総和として計算され、各差に対応する前記重みは、前記１ボクセル当たりの差に適用され、また、ボクセル位置の関数である、請求項１９に記載の陽子治療計画方法。
【請求項２１】
表示コンポーネント上に、前記調整するステップによって調整された前記陽子治療計画の前記パラメータを有する前記陽子治療計画に従って、前記ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、前記ボリュームに照射されるように計算される前記摂動線量分布の視覚化を表示するステップを更に含み、
前記視覚化は、前記摂動線量分布の３次元レンダリング、及び、前記摂動線量分布を交差する２次元スライスの少なくとも一方を含む、請求項１７乃至２０の何れか一項に記載の陽子治療計画方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、概して、陽子治療技術、ブロードビーム陽子治療技術 、陽子治療計画技術及び関連技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ブロードビーム陽子治療は、腫瘍又は他の計画ターゲットボリュームを取り囲むのに十分な横断面を有する陽子ビームを使用する。この陽子ビームは、陽子加速器（例えばサイクロトロン又はシンクロトロン）から発生し、１つ以上の散乱体を使用して、大断面積に亘って均一化される。均一化されたビームは、アパーチャを使用して側面が整形され、また、到達距離（range）モジュレータ及び患者特有の補償体を使用して侵入深度（「到達距離」）において整形される。特に到達距離モジュレータ（例えば到達距離モジュレータホイール）は、特定のターゲットに対して比較的均一である吸収線量を生成するように、陽子ビーム変調を規定する到達距離バンド（ＲＢ）を設定する。補償体は、線量プロファイルの遠位端を制御するように最大レンジを低減させる吸収材料である。一般に、補償体の薄い部分が、最大アレンジの低減をほとんどもたらさない一方で、厚い補償体領域が、より大きい最大レンジ低減をもたらす。したがって、補償体は、（ＲＢの上限によって決定される最大可能レンジ内の）遠位線量プロファイルを制御する一方で、近位線量プロファイルは、ＲＢの下限によって制御される。違う見方をすると、ＲＢの上限は、遠位線量端を大体で設定し、当該遠位線量端は、補償体によって、局所的に微調整される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
陽子治療は、腫瘍又は他の計画ターゲットボリュームとの正確な一致を提供することができる。例えば陽子の遠位線量降下（distal dose fall-off）は非常に急であり、ミリメートルのオーダーであり、小さいマージンでの正確な腫瘍ターゲッティングが可能となる。しかし、この正確な線量配置は、患者の陽子治療装置内への位置決めにおける小さなエラーからでも、又は、画像取得を計画した時点と陽子治療セッション時との間や、分割陽子治療レジメンの連続陽子治療セッション間の内臓位置の小さなずれ（即ち、分割間動作）から、臨床的に有害な線量配置の見当違いが生じる可能性がある点で欠点でもある。到達距離の不確かさも同様に、有害な線量配置の見当違いにつながる場合がある。
【０００４】
以下は、上記問題等に対処する新規且つ改良されたシステム及び方法を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
１つの開示される態様では、陽子治療計画デバイスは、コンピュータと、陽子治療計画演算を行うように、当該コンピュータによって読出し可能及び実行可能である命令を記憶している少なくとも１つの非一時的記憶媒体とを含み、陽子治療計画演算は、少なくとも到達距離補償体形状を規定するパラメータを有する陽子治療計画に従って、ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、ボリュームに照射されるノミナル線量分布を計算する計算演算と、調整演算によって調整されるパラメータを有する陽子治療計画に従って、エラーシナリオによって変更されるボリュームに対して陽子治療を行うことによって、エラーシナリオによって変更されるボリュームに照射されるように計算される摂動線量分布と、ノミナル線量分布との差を小さくするように、陽子治療計画のパラメータを調整する調整演算と、調整演算によって調整された陽子治療計画のパラメータを有する陽子治療計画を記憶する記憶演算とを含む。
【０００６】
別の開示される態様では、陽子治療デバイスは、直前の段落に記載される陽子治療計画デバイスと、調整演算によって調整された陽子治療計画に従って、ボリュームに対して陽子治療を行う陽子ビームノズルとを含み、陽子ビームノズルの構成は、少なくとも、陽子ビームノズルに取り付けられ、その形状が、到達距離補償体形状を規定する調整演算によって調整されたパラメータに従って規定される到達距離補償体を含む。
【０００７】
別の態様では、陽子治療計画デバイスは、コンピュータと、陽子治療計画演算を行うように、当該コンピュータによって読出し可能及び実行可能である命令を記憶している少なくとも１つの非一時的記憶媒体とを含み、陽子治療計画演算は、少なくとも、到達距離モジュレータデバイスによって実現される到達距離バンドを規定するパラメータを有する陽子治療計画を生成する演算と、陽子治療計画に従って、患者のボリュームに対して陽子治療を行うことによって、患者のボリュームに照射されるノミナル線量分布を計算する演算と、患者のボリューム内の計画ターゲットボリュームとの計算されたノミナル線量分布の一致を向上させるように、到達距離バンドを規定するパラメータを調整する演算とを含む。
【０００８】
別の態様では、陽子治療計画方法は、少なくとも到達距離補償体形状を規定するパラメータを有する陽子治療計画に従って、ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、ボリュームに照射されるノミナル線量分布を計算するステップと、エラーシナリオの集合の各エラーシナリオについて、陽子治療計画に従って、エラーシナリオによって変更されたボリュームに対して陽子治療を行うことによって、エラーシナリオによって変更されたボリュームに照射されるように計算される摂動線量分布と、ノミナル線量分布との差を計算するステップと、計算された差の合計を低減するように、陽子治療計画のパラメータを調整するステップと、調整するステップによって調整された陽子治療計画のパラメータを有する陽子治療計画を記憶するステップとを含む。
【０００９】
１つの利点は、患者の位置決めエラーに対するロバスト性が向上されたブロードビーム陽子治療が提供される点にある。
【００１０】
別の利点は、到達距離の不確実性に対するロバスト性が向上されたブロードビーム陽子治療が提供される点にある。
【００１１】
別の利点は、分割間臓器移動変形、膀胱ボリューム変化、直腸ボリューム変化又は他の分割間変化に対するロバスト性が向上されたブロードビーム分割陽子治療が提供される点にある。
【００１２】
別の利点は、ブロードビーム陽子治療計画のためのユーザインターフェーシングを変更することなく、又は、最小限の変更で、上記の利点の１つ以上が提供される点である。
【００１３】
所与の実施形態が、これらの利点を１つも提供しない、若しくは、１つ、２つ、それ以上若しくはすべてを提供するか、及び／又は、本開示を読み、理解した当業者には明らかであろう他の利点を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、また、様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好適な実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【００１５】
【図１】図１は、陽子治療計画装置を、陽子ビームノズルの主要なコンポーネントと、取り付けられている患者特有の到達距離補償体及びビームアパーチャコンポーネントと共に図示する。
【図２】図２は、図１の装置の計画ロバスト性オプティマイザコンポーネントの動作を図示する。
【図３】図３は、遠位陽子線量プロファイルへの計画ロバスト性最適化の効果を図示する。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１を参照するに、陽子治療デバイスは、陽子ビームノズル１０に入力される加速された陽子ビーム８を発生させる陽子加速器（例えばサイクロトロン又はシンクロトロン、図示せず）を含む。陽子ビームノズル１０は、加速された陽子ビーム８を操作して、患者のボリュームに照射するためのブロード陽子ビーム１２を発生させる。本明細書に使用される「ボリューム」には、計画ターゲットボリューム（例えば治療陽子線量を受ける予定の悪性腫瘍）と、その陽子線量が制限されるべきである１つ以上のリスク臓器（ＯＡＲ）を含む場合がある周囲組織とが含まれる。陽子治療セッションにおいて、陽子線量を照射するために、わずか１つの上記ノズル１０を使用して、１つのブロード陽子ビーム１２が発生される。他の陽子治療セッションでは、２つ、３つ又はそれ以上のブロード陽子ビームを連続で当て、計画ターゲットボリュームに合わせた累積陽子線量が照射されてもよい。一般性を失うことなく、１回の陽子治療セッションにおいて、次々と連続で当てられるブロード陽子ビームの数は、本明細書ではＢと呼ぶ。これは、ガントリ（図示せず）に取り付けられる１つの例示的なノズル１０を用いて行われてよい。ガントリは、Ｂ個の異なる角度においてＢ個の陽子ビームを連続で当てるために、ノズルが患者の周りを旋回することを可能にする。一般性を失うことなく、例示的な陽子ビーム１２は、ビームｂと呼ぶ（ｂ＝１、…、Ｂ）。或いは、複数のビームを同時に当てることも考えられるが、これは、複数の陽子ビームノズルが必要となる。典型的な陽子治療セッションは、Ｂ個（Ｂ＝１も考えられる）のビームを連続で当てることを含む。各ビームは、異なる角度から腫瘍に当てられる。ノズル１０は、１つの角度位置から次の角度位置に回転されて、Ｂ個のビームが順次当てられる。
【００１７】
図１を引き続き参照するに、例示的な陽子ビームノズル１０は、１つ以上の散乱体１４、１５（例えば単一散乱構成では、１つの散乱体、二重散乱構成では、図示されるような２つの散乱体１４、１５）を含む。散乱体は、広げられた且つ空間的に均一化された陽子ビームを生成することを目的とする。したがって、単一散乱又は二重散乱の選択は、通常、必要とされるブロードビームの直径によって決まる（二重散乱は、より広いビームに使用され、３つ以上の散乱体も考えられる）。散乱体は、ホイル、高Ｚ材料又は固体分散体等であってよい。到達距離モジュレータホイール又はリッジフィルタといった到達距離モジュレータデバイス１６は、陽子ビームのエネルギースペクトルにブラッグピークのセットを導入する。これらのピークは組み合わされて、陽子エネルギーの拡大ブラッグピーク（ＳＯＢＰ）を形成する。拡大ブラッグピークは、陽子侵入深度の距離となり、したがって、陽子線量が照射ボリューム内に堆積する深度に関する到達距離バンド（ＲＢ）を規定するエネルギーレンジに亘って実質的に平らである。例えば到達距離モジュレータホイールを使用する場合、様々な吸収体を、例えば幾つかのデバイスでは約１０Ｈｚの速度で、ビームの中で連続回転させ、したがって、所望の（時間平均された）ＲＢが達成される。ノズルは、図１には図示されないウォブリング磁石、ジョーコリメータ等、他のコンポーネントを含んでもよい。ノズル１０は、スナウト（鼻先）１８内で終端する。スナウト１８は、患者特有のビーム整形コンポーネント２０の取り付け点を提供する。患者特有のビーム整形コンポーネント２０は、通常、腫瘍の遠位端と一致するように横の位置の関数として遠位到達距離を微調整する到達距離補償体と、腫瘍の横の範囲と一致するように陽子ビーム１２の横の範囲（即ち、横断面）を制限するアパーチャとを含む。
【００１８】
なお、ビーム整形コンポーネント２０（例えば到達距離補償体及びアパーチャ）は、患者に特有であるだけでなく、通常、当てられる特定の陽子ビームｂにも特有である。したがって、Ｂ個の各角度においてＢ個のビームが当てられる陽子治療セッションでは、一般に、Ｂ個の補償体／アパーチャの組み合わせがあり、１つの組み合わせが、各ビームｂ（ｂ＝１、…、Ｂ）に使用される。図１では、このことは、標記ＣＳｂによって図示される。当該標記ＣＳｂは、ｂ番目の到達距離補償体の補償体形状を示す。到達距離モジュレータデバイス１６によって提供されるＲＢは、従来では固定されている。しかし、本明細書に開示される幾つかの実施形態では、ＲＢは、各ビームｂに合わせられる。即ち、ｂ番目のビームの到達距離バンドは、ＲＢｂと示される。したがって、展開される陽子治療は、Ｂ個の要素を有する補償体形状の集合｛ＣＳ｝と、ここでもＢ個の要素を有する到達距離バンドの集合｛ＲＢ｝と、アパーチャ形状の集合｛ＡＳ｝とを含む。
【００１９】
陽子治療計画処理は、患者（又は、少なくとも、陽子照射を受ける患者のボリューム）の１つ以上の計画画像３０を取得することから開始する。例えば計画画像３０は、ＣＴスキャナによって取得されるコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像か、又は、磁気共鳴スキャナによって取得される磁気共鳴（ＭＲ）画像であってよい。計画画像３０は更に、照射されるボリュームの陽子ビーム減衰マップを含むか又は当該陽子ビーム減衰マップに変換される。Ｘ線吸収マップと見なされるＣＴ画像では、陽子ビーム減衰マップへの変換は、Ｘ線対陽子の吸収の差を補正することを伴う。ＭＲ画像では、様々な組織を描出するためにＭＲ画像をセグメント化し、セグメント化された各領域に、その組織に適した陽子ビーム吸収係数を割り当てることによって、陽子ビーム減衰マップの抽出が行われてよい。
【００２０】
医師、がん専門医、線量測定士、放射線科医又は他の医療専門家が、例えばディスプレイ３６及び１つ以上のユーザ入力デバイス（例えばキーボード３７及びマウス３８）を含む例示的なコンピュータ３４に実装されるコンタリング（輪郭）グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）３２を操作して、陽子線量が照射される予定である計画ターゲットボリューム（例えば腫瘍）を描出する（即ち、輪郭を描く）。医療専門家は更に、陽子ビーム（又は治療セッションのＢ個の陽子ビームの何れか１つ）が照射されるボリューム内にある１つ以上のリスク臓器も描出する。ブロードビーム陽子治療計画ＧＵＩ４０もコンピュータ３４（コンタリングＧＵＩ３２は１つのサブコンポーネントであってよい）に適切に実装され、医療専門家によって操作されて、陽子治療計画が完成される。これには、計画ターゲットボリューム及び任意の周囲のリスク臓器の輪郭を描くことに加えて、陽子ビーム（例えばビーム数Ｂ及び各ビームの角度）及び様々な線量パラメータ（例えば計画ターゲットボリュームに照射される最低又はターゲット陽子線量及び各リスク臓器が許容できる陽子線量）を選択することが伴う。線量パラメータ及び輪郭が規定されることで、オプティマイザを使用して、ある指定された許容範囲内の線量パラメータを達成するために、各陽子ビームｂ＝１、…、Ｂについて、補償体形状ＣＳｂ、到達距離バンドＲＢｂ及びアパーチャ形状ＡＳｂを選択することができる。任意選択的に、この処理は、半手動又は全手動であってもよいが、これは時間のかかる処理である。一般に、ＲＢは、ＲＢの下限が計画ターゲットボリュームの近位端に近いように選択される一方で、到達距離補償体の厚さの輪郭が、計画ターゲットボリュームの遠位輪郭と一致するように選択されて、計画ターゲットボリュームを取り囲むように選択される。これは、Ｂ個の陽子ビームのそれぞれの分割陽子線量寄与を考慮に入れて行われる。患者特有の陽子減衰マップ３０及び描かれた輪郭が、この処理に使用される。
【００２１】
計画処理の出力は、各陽子ビームのＲＢと併せて、各陽子ビームに対して到達距離補償体形状及びアパーチャ形状（即ち、横断面）を規定するパラメータを有する陽子治療計画である。これらのパラメータが指定され、また、陽子減衰マップ３０によって表される患者特有の陽子減衰を考慮に入れて、ブロードビーム陽子治療計画ＧＵＩ４０の線量計算器コンポーネントが、陽子治療計画に従って、ボリュームに対して陽子治療を行うことによって、ボリューム（計画ターゲットボリュームを含むが、通常、当該計画ターゲットボリュームよりも大きい）に照射されるべきノミナル線量分布を計算する。医療専門家は、このノミナル線量分布を確認して、当該ノミナル線量分布が十分であることを確保し、また、例えば医療専門家がより大きい範囲における重要な組織への不注意による陽子線量照射に関して心配である場合に、陽子分布の遠位端を小さくするために補償体の厚さを追加するといった手動による調整を任意選択的に行ってもよい。このような手動調整後に、線量計算器を再び実行して、その計算されたノミナル線量分布を有する陽子治療計画に到達するまで、以後、同様に続けられる。
【００２２】
当然ながら、上記処理は、予測可能なエラーシナリオを考慮していない。例えば陽子治療を行う装置の患者台での患者位置がずれることで、ボリュームのデザインベースの位置に対するその平行移動がもたらされることが予測できる。同様に、陽子治療セッション時の膀胱ボリュームが、計画画像３０の取得時における膀胱ボリュームよりも大きい又は小さいことが予測できる。更に、このようなボリュームの変化は、腫瘍又は他の付近の臓器の歪曲といった二次影響をもたらすことが予測できる。別の予測可能なエラーシナリオは、計画画像取得時と陽子治療セッション時との間、又は、分割陽子治療レジメンの連続陽子治療セッション間の内臓位置のずれである。これらのタイプのエラーシナリオは、時に、分割間動作（分割間変形又は分割間ボリューム変化等）と呼ばれ、様々な臓器及び／又は腫瘍若しくは他のターゲットボリュームの形状、位置及びサイズの様々な変化につながる。更に別の予測可能なエラーシナリオは、陽子ビームエネルギーピーク及び／又は広がりの有限の許容範囲、実際の組織の陽子吸収特徴とモデリングされた吸収マップとの差等といった要素による到達距離の不確実性である。
【００２３】
これらの不具合に対処するために、ノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）（指数ｉは、ボクセル位置を指す）を生成するように計算された最初の陽子治療計画は、エラーシナリオの集合４４のエラーシナリオに対して調整された陽子治療計画のロバスト性を増加させるように、計画ロバスト性オプティマイザ４２によって調整される。特に、計画ロバスト性オプティマイザ４２は、予測可能なエラーシナリオがノミナル線量分布に小さい変化（即ち、ボリューム全体で合計されたＮＤＶ（ｉ）に小さい変化）しかもたらさないように、例えば補償体形状ＣＳｂ及び到達距離バンドＲＢｂ（ｂ＝１、…、Ｂ）である計画パラメータを調整することによって、エラーシナリオの集合４４に対するロバスト性を増加させる。
【００２４】
したがって、ロバスト性が最適化されたパラメータ５２を含むロバスト性が最適化された陽子治療計画５０が生成される。そのパラメータを含む陽子治療計画５０は、例えば磁気ハードドライブ、半導体ドライブ、光学ディスク等に記憶される。製造演算５４において、これらの最適化されたパラメータを使用して、各補償体形状パラメータＣＳｂ（ｂ＝１、…、Ｂ）に一致するＢ個の到達距離補償体が製造される。同様に、計画アパーチャ横断面（即ち、形状）ＡＳｂ（ｂ＝１、…、Ｂ）に従って、例えば真鍮板にアパーチャをミリング加工することによって、Ｂ個のアパーチャが製造される。この後、例えば適切な補償体及びアパーチャをスナウト１８に取り付け、ロバスト性が最適化された到達距離バンドパラメータＲＢｂを用いて到達距離モジュレータデバイス１６をプログラミングすることで、各ビーム角度においてノズル１０を構成することによって、ロバスト性が最適化された陽子治療計画に従って、陽子治療が行われる。
【００２５】
計画ロバスト性オプティマイザ４２の幾つかの例示的な実施形態について、以下に更に詳細に説明する。表記の便宜上、エラーシナリオの集合４４は｛ｅ｝と示し、所与のエラーシナリオはｅと示し、ｅ∈｛ｅ｝である。所与のエラーシナリオｅについて、対応する線量エラーＤＥ（ｅ）は、次式：
【数１】
2019517880.tif 000003
のとおりに計算できる。ここで、ＰＤＶ（ｉ）は、ボクセルｉにおける摂動線量分布である。即ち、ボリュームがエラーシナリオｅによって変更される（例えばボリュームが、平行移動エラーシナリオの場合に平行移動している、又は、膀胱ボリュームエラーシナリオの場合に歪んでいる）場合に、ボクセルｉに照射される陽子線量である。Ｖは、陽子線量分布が計算されるボリュームを示し、ボリュームＶは、計画ターゲットボリューム（例えば腫瘍）と、一部の（好適にははるかに少ない）陽子線量を受ける周囲組織とを含む。スケーリングパラメータｗｅは、エラーシナリオｅの重要度を示すオプションの重要度重みである。集合｛ｅ｝のうちの様々なエラーシナリオは、通常、異なる重みｗｅを有する。したがって、例えばボリュームの平行移動が、リスク臓器を計画ターゲットボリュームのデザインベースの位置の近くに動かすエラーシナリオは、リスク臓器に臨床的に有害な陽子照射レベルを生成する可能性があるので、当該エラーシナリオの重みｗｅは高い。その一方で、リスク臓器を高陽子照射領域の方へと動かさない横方向の平行移動エラーシナリオは、低い重みｗｅが割り当てられる。代替実施形態では、重要度の重みは、ボクセル差（ＮＤＶ（ｉ）−ＰＤＶ（ｉ）｜ｅ，｛ｃｓ｝，｛ＲＢ｝）２毎に適用されてよく、重みは、ボクセル位置の関数、即ち、ｗｅ（ｉ）であり、式（１）は、
【数２】
2019517880.tif 000004
となる。他の重み付けアプローチが使用されてもよい。例えば領域に重みが割り当てられてよい。例えば各ＯＡＲ及びターゲットボリュームにそれ自身の重みが割り当てられるか、及び／又は、ターゲットボリューム／ＯＡＲの重複領域に（通常は高い）重要度の重みが割り当てられる。
【００２６】
式（１）又は式（１ａ）は、１つのエラーシナリオｅによる線量エラーＤＥ（ｅ）を推定する。エラーシナリオの集合｛ｅ｝の照射線量エラーＤＥは、個々のイベントのシナリオの線量エラーの合計として計算されてよい。
【数３】
2019517880.tif 000005
【００２７】
式（２）において、オプションの重要度重みｗｅは、含まれる場合には、合計線量エラーＤＥにおける様々なエラーシナリオの相対的な重要度のバランスを取るための手段を提供する。合計のための他の式も考えられる。例えば２つの予測可能なエラー＋Δｘ及び−Δｘの場合、前者が正のｘ方向における患者の平行移動であり、後者が反対の負のｘ方向における患者の平行移動であるとき、これらは、相互に排他的であり、したがって、代替の、恐らくより正確な組み合わせは、これらの２つの相互に排他的なエラーシナリオについて、１／２［ＤＥ（＋Δｘ）＋ＤＥ（−Δｘ）］である。
【００２８】
計画ロバスト性オプティマイザ４２は、予測可能なエラーシナリオの集合｛ｅ｝に関して、陽子治療計画のロバスト性を向上させるために、到達距離補償体形状｛ＣＳ｝、アパーチャ形状｛ＡＳ｝及び到達距離バンド｛ＲＢ｝といった陽子治療のパラメータを、好適には当該パラメータはコンポーネントが確実に物理的に実現可能であるように制限された状態で、適切に調整して、合計線量エラーＤＥが最小限に抑えられる。例えばアパーチャ形状は、陽子ビーム直径、又は、スナウト１８のオリフィスといった他の物理的な制限よりも大きくはできない。同様に、補償体は、どの場所においても、補償体が作られる素材板の元の厚さよりも厚くすることはできない（補償体は、選択的に厚みが減少されて作られていると仮定する）。また、補償体は、陽子ビーム強度を減少させることしかできない（即ち、補償体は陽子ビームを増幅させることはできない）。１つのアプローチでは、ロバスト性最適化は、エラーシナリオの集合｛ｅ｝全体に対してＤＥを最小限に抑える単一の最適化問題として行われる。しかし、このアプローチは、特に予測可能なエラーシナリオの集合｛ｅ｝及び／又はビーム数Ｂが大きい場合、計算が難しくなるか、又は、実現困難である。
【００２９】
より扱いやすいアプローチは、ノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）と、エラーシナリオによって変更されたボリュームに照射されるものとして計算される摂動線量分布ＰＤＶ（ｉ）との差を小さくするために、エラーシナリオの集合｛ｅ｝の各エラーシナリオｅについて、陽子治療計画のパラメータを連続的に調整することを含む。つまり、第１のエラーシナリオｅ１に関する式（１）は、ＤＥ（ｅ１）を最小限に抑えるように、パラメータ｛ＣＳ、ＲＢ、ＡＳ｝（ここでも、好適には、結果として得られるコンポーネントが確実に物理的に実現可能であるように制約がある）を調整することによって最小限にされる。次に、式（１）は、ＤＥ（ｅ２）を最小限に抑えるように、パラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝を更に調整することによって、第２のエラーシナリオｅ２に関して最小限にされ、エラーシナリオの集合｛ｅ｝全体が連続的に処理されるまで、以降、同様に続けられる。
【００３０】
この連続アプローチの１つの難しい点は、線量エラーＤＥ（ｅ２）を最小限に抑えるための後続の調整が、前に最小限に抑えられた線量エラーＤＥ（ｅ１）を増加させるか、又は、より一般的には、任意の後のエラーシナリオのロバスト性最適化が、先のエラーシナリオのロバスト性最適化に悪影響を及ぼす可能性がある点である。したがって、エラーシナリオの集合｛ｅ｝のすべてのエラーシナリオに関して連続調整を行った後、計算された差の合計（式（２））が合格基準を満たすか（例えばＤＥは、ある閾値よりも低いか）が確認される検証が行われる。検証が成功すれば、調整されたパラメータは記憶される。
【００３１】
図２を参照するに、上記されたエラーシナリオを連続処理する例示的なロバスト性最適化が図示される。当該アプローチは、ロバスト性オプティマイザ４２に適用する前に計画ＧＵＩ４０によって出力される陽子治療計画５０で開始する。このノミナル計画には、パラメータ５２と、ロバスト性最適化の臨床上の目的として機能するノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）６２とが含まれる。最初のエラーシナリオｅが、エラーシナリオの集合｛ｅ｝から選択される（ステップ ６４）。ステップ６６において、エラーシナリオｅに関する式（１）の照射線量エラーＤＥ（ｅ）を最小限に抑えるように、パラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝が調整される。これは反復的に行われてよい。例えば判断ステップ６８において、照射線量エラーＤＥ（ｅ）が十分に小さいかどうかが判断される。十分に小さくなければ、フローは、調整するステップ６６に戻り、エラーシナリオｅの照射線量エラーを更に低減するようにパラメータが更に調整される。調整されたパラメータ５２’は記憶され、ステップ７０において、処理すべき次のエラーシナリオが選択される。次の調整ラウンド（即ち、調整するステップ６６の次の反復）は、最後の反復からの調整されたパラメータ５２’を用いて開始する。
【００３２】
この連続調整ループ６４、６６、６８、７０は、２つ、３つ又はそれ以上のエラーシナリオについて繰り返されてよい。しかし、前述のとおり、後続のエラーシナリオをそれぞれ連続反復すると、前に処理されたエラーシナリオの最適化に悪影響を及ぼし、許容範囲から外れる可能性を増加させる。したがって、集合｛ｅ｝からのエラーシナリオの連続処理における１つ以上の時点において、フローは、次のエラーシナリオ選択ステップ７０に直接行くのではなく、中間検証ステップ７２に進んでよい。検証ステップ７２において、（ループ６４、６６、６８、７０によって）それまでに処理されたすべてのエラーシナリオについての照射線量エラーＤＥ（ｅ）の合計が許容範囲にあるかどうかが決定される。
【数４】
2019517880.tif 000006
【００３３】
式（３）の合計は、総和が、式（２）にあるように、集合｛ｅ｝のすべてのエラーシナリオに対するものではなく、処理済みエラーシナリオ（ｅ∈｛ｅ｝｜ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ）だけに対するものである点を除き、式（２）の合計と同一である。式（３）は、処理済みエラーシナリオｅ∈｛ｅ｝｜ｐｒｏｃｅｓｓｅｄの連続処理によって調整されたパラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝について評価される。したがって、ステップ７２において、例えばループ６４、６６、６８、７０の第１のパスによって処理された第１のエラーシナリオｅ１の成分ＤＥ（ｅ１）が、ループの第１のパスの時よりも大きい場合がある。これは、ループ６４、６６、６８、７０の後続のパスが、ＤＥ（ｅ１）を増加させる調整をパラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝に行ったかもしれないからである。検証ステップ７２において計算される式（３）の合計エラーが許容範囲にある場合、フローは、次のエラーシナリオを連続処理するために、次のエラーシナリオ選択ステップ７０に進む。
【００３４】
その一方で、検証ステップ７２において計算される式（３）の合計エラーが許容範囲にない（即ち、エラーが大き過ぎる）場合、フローは、前に処理されたエラーシナリオの１つ（即ち、ｅ∈｛ｅ｝｜ｐｒｏｃｅｓｓｅｄのうちの１つ）が、ループ６４、６６、６８、７０の反復による再処理のために選択されるステップ７４に進む。再処理に選択されるエラーシナリオは、例えば式（１）のＤＥ（ｅ）が最大であるエラーシナリオである。これは、ステップ７０を介して、新しいエラーシナリオに進む前に、式（１）からのその線量エラーＤＥ（ｅ）が許容範囲にないｅ∈｛ｅ｝｜ｐｒｏｃｅｓｓｅｄの各エラーシナリオについて繰り返されてよい。
【００３５】
すべてのエラーシナリオが処理される（即ち、｛ｅ｝｜ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ→｛ｅ｝）と、ステップ７２は、式（２）が満たされていることを確実にする最終検証チェックとして機能する。満たされている場合、フローは、最後のパスからの最終のロバスト性が最適化されたパラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝５２’が記憶されるステップ７６に進む。更に、この時点まで、ノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）は、計画ＧＵＩ５０を使用する医療専門家によって選択された臨床上の目的（即ち、線量分布）を表すものとして保持されるが、ステップ７６において、このノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）は、好適には、最後のパスからの最終のロバスト性が最適化されたパラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝５２’を使用して再計算される。これにより、医療専門家は、ロバスト性が最適化されたパラメータを用いて生成される更新されたノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）を確認して、ロバスト性が最適化されたパラメータ｛ＣＳ、ＲＢ｝が実際の陽子治療における使用のために記憶される前に、当該ノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）が臨床的に許容範囲にあることを確保することができる。
【００３６】
一連のエラーシナリオの連続処理を使用する別の例について以下に説明する。この例では、｛ｅ｝は、６つのエラーシナリオ：＋Δｘ、−Δｘ、＋Δｙ、−Δｙ、＋Δｚ、−Δｚからなり、Δｘ、Δｙ及びΔｚは、３つの直交するｘ方向、ｙ方向及びｚ方向におけるボリュームの平行移動のシフト（必ずしも同じである必要はない）であり、それぞれ、医療専門家によって特定の臨床的状況について任意選択的に選択される。この場合、式（２）は、
【数５】
2019517880.tif 000007
となる。
【００３７】
ロバスト性最適化は、補償体形状｛ＣＳ｝及び到達距離バンド｛ＲＢ｝のパラメータを反復的に微調整することによって、シミュレートされたエラーシナリオのそれぞれについて、ノミナル線量値と摂動線量値との差を最小限に抑える。この例示的な例では、次のステップが行われる。
【００３８】
ステップ（ａ）：６つのエラーシナリオのうちの１つ（例えば＋Δｘエラーシナリオ）を模倣するために、最初のアイソセンターシフトが行われる。
【００３９】
ステップ（ｂ）：現在のエラーシナリオについて、補償体形状及び到達距離バンド（ＲＢ）のパラメータが、各ビームｂ＝１、…、Ｂについて、反復的に調整され、ＰＤＶ（ｉ）は、各反復において、線量を再計算することによって、各ボクセルｉにおいて連続的に更新される。この処理は、（オプションの）ＲＯＩの重要度重み付け係数及びエラーシナリオの重み付け係数を考慮して、現在のエラーシナリオについて、ＮＤＶ（ｉ）とＰＤＶ（ｉ）との差を徐々に小さくする。一般に、所与の陽子ビームｂについての補償体形状｛ＣＳｂ｝の最適化は、計画ターゲットボリュームの側面及び遠位側における線量を最適化する一方で、｛ＲＢｂ｝の最適化は、計画ターゲットボリュームの近位側における線量を最適化することを可能にする。Ｂ個の陽子ビームについて補償体形状を最適化した後、対応するアパーチャ形状｛ＡＳｂ｝がそれに応じて更新される。
【００４０】
ステップ（ｃ）：結果として得られる線量エラー（例えばＤＥ（＋Δｘ））が許容範囲にあるならば、現在の補償体形状及びＲＢのパラメータは受理され、ステップ（ａ）及びステップ（ｂ）が、現在の補償体形状及びＲＢのパラメータを用いて次のエラーシナリオ（例えば−Δｘシナリオ）について繰り返される。ここでも、アパーチャ形状は、補償体形状が各エラーシナリオについて最適化された後に更新される。
【００４１】
ステップ（ｄ）：１つの方向に関する１対のエラーシナリオ（例えば＋Δｘ及び−Δｘ）が処理されると、＋Δｘ及び−Δｘアイソセンターシフトを連続的に適用し、線量を再計算することによって結果として得られる補償体形状及びＲＢのパラメータを用いて対全体の線量エラー、即ち、ここではＤＥ（＋Δｘ）＋ＤＥ（−Δｘ）が計算される。
【００４２】
ステップ（ｅ）：現在の補償体形状及びＲＢのパラメータを用いてステップ（ｄ）において計算された対の線量エラーが許容範囲にあるならば、ステップ（ａ）乃至ステップ（ｄ）が、次のエラー対（例えば＋Δｙ及び−Δｙ）について実行される。
【００４３】
ステップ（ｆ）：その一方で、現在の補償体形状及びＲＢのパラメータを用いてステップ（ｄ）において計算された対の線量エラーが許容範囲にないならば、ステップ（ａ）乃至ステップ（ｄ）は、ステップ（ｄ）において計算される対の線量エラーが受理されるように十分に小さくなるまで、同じ対について実行される。
【００４４】
ステップ（ｇ）：ステップ（ａ）乃至ステップ（ｆ）を実行することによってすべてのエラー対について補償体形状及びＲＢのパラメータが変更されると、アイソセンターは、元の位置に戻され、現在の補償体形状及びＲＢのパラメータ並びにＰＤＶ（ｉ）は、線量を再計算することによって、各ボクセルｉにおいて更新される。
【００４５】
ステップ（ｈ）：式（４）における結果として得られる合計線量エラーが許容範囲にあるならば、現在の補償体形状及びＲＢのパラメータは受理される。
【００４６】
ステップ（ｉ）：その一方で、式（４）における結果として得られる合計線量エラーが許容範囲にないならば、ステップ（ａ）乃至ステップ（ｇ）が、式（４）における合計線量エラーが受理されるように十分に小さくなるまで繰り返される。
【００４７】
この処理によって、陽子治療計画が、予測可能なエラーシナリオに対してあまり影響を受けないようにする一方で、各ボクセルにおいてノミナル線量値を厳密に達成する各陽子ビームの最適化された補償体形状、対応するアパーチャ形状及びＲＢのパラメータが出力される。
【００４８】
図３を参照するに、ロバスト性最適化の潜在的な効果を図示する。図３の左側は、ロバスト性最適化前の補償体形状（上部）と、結果として得られるノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）とを示す。特に、この到達範囲の遠位端８０が、計画ターゲットボリュームの遠位端と密接に一致することに留意されたい。これは実際に臨床上の目的である。同様に、アパーチャサイズも、規定の等線量線の横の範囲（即ち、図３における側部）が、計画ターゲットボリュームの横の範囲と一致するように調整される。図３の右側は、ロバスト最適化後の補償体形状（上部）と、結果として得られるノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）とを示す。この到達範囲の調整された遠位端８０’が、計画ターゲットボリュームの遠位端と、特に端において、あまり一致しないことに留意されたい。横の範囲の一致も緩和されている。これは、陽子線量分布の計画ターゲットボリュームとの理想的には完全な一致という理想的な臨床上の目的からは逸脱するが、このような緩和された一致は、平行移動エラーシナリオに対してよりロバストである。同様に、アパーチャ形状も、計画ターゲットボリュームの側部との一致の幾らかの緩和を提供するように調整される。
【００４９】
幾つかの実施形態では、ブロードビーム陽子治療計画ＧＵＩ４０は、コンピュータ３４の表示コンポーネント３６上に、計画ロバスト性オプティマイザ４２によって導入される放射線治療計画の変更の視覚化を表示する。例えばブロードビーム陽子治療計画ＧＵＩ４０は、ロバスト性最適化前のノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）及びロバスト性最適化後のノミナル線量分布ＮＤＶ（ｉ）を示す図３のような視覚化を表示する。任意選択的に、これらの視覚化は、「ロバスト性最適化前」及び「ロバスト性最適化後」のノミナル線量分布の回転式３次元（３Ｄ）レンダリングであってもよい。しかし、更に又は代わりに、選択された交差２次元（２Ｄ）スライスといった他の表現が考えられてもよい。このようにすると、医療専門家が、ロバスト性最適化のノミナル線量分布への効果を視覚的に点検して、ノミナル線量分布に導入された変更が許容範囲にあることを確保することができる。例えば到達距離の調整された遠位端８０’が点検され、元のノミナル線量分布の元の到達距離８０と比較され、医療専門家が、計画ターゲットボリュームの遠位端とのあまり厳密ではない一致が許容範囲にあることを見出すことを確保することができる。例えば３Ｄレンダリングとして視覚化されるロバスト性最適化の前及び後に、補償体形状の同様の視覚化を提供することも考えられる。これにより、調整された補償体形状が検査され、ロバスト性最適化によって導入される任意の調整が過度の製造の難しさをもたらさないことを確保することができる。
【００５０】
前述されたように、エラーシナリオは、Ｘ、Ｙ及びＺ方向に沿った平行移動以外にも、到達距離の不確実性及び分割間臓器変形不確実性といった他の不確実性のソースを組み込むことができる。含まれる可能性のある他のエラーシナリオは、最適化処理における斜め方向におけるエラーシナリオである。
【００５１】
例えば臓器変形エラーシナリオは、様々なやり方で組み込まれてよい。例えば臓器変形エラーシナリオは、前後（ＡＰ）方向、上下（ＳＩ）方向及び中外側（ＭＬ）方向に沿って、それぞれ（場合によっては異なる）変形の大きさで指定される。これらの変形の大きさは、所与の解剖学的方向に沿った所与の臓器の既知の変形可能性といった要素に基づいて、所与の患者について、ユーザによって予めプログラミングされるか又は指定される。
【００５２】
別の実施形態では、エラーシナリオは、既存の特徴における変化率によって指定されてもよい。例えば膀胱を描出する輪郭は、膀胱ボリューム増加エラーシナリオを示すために、特定の割合だけ膨張されるか、及び／又は、膀胱ボリューム減少エラーシナリオを示すために、特定の割合だけ収縮される。膀胱ボリューム変化を表す関心領域（ＲＯＩ）特異の変形率は、適切な弾性モデル（例えば均一変位又は減衰された変位）を使用して変形ベクトル場（ＤＶＦ）の集合に変換される。当該弾性モデルは、膀胱の輪郭（ＲＯＩワーピング）及び／又は膀胱輪郭に含まれる画像の領域（ＲＯＩ密度ワーピング）及び／又は変形した膀胱付近の領域（近傍密度ワーピング）に適用される。これは、ＲＯＩ内だけでなく、ＲＯＩに隣接する領域内でもワーピングをもたらす。計算効率のために、近傍密度ワーピングは「弾性膨張収縮モデル」を使用して行われてよいが、より複雑なモデルも考えられる。このアプローチでは、ＲＯＩが収縮すると近傍領域は膨張する。同様に、ＲＯＩが膨張すると近傍領域は収縮する。
【００５３】
図１の例示的な実施形態では、計画ロバスト性オプティマイザ４２は、ＧＵＩモジュール３２、４０用のユーザインターフェースコンポーネント３６、３７、３８も提供するコンピュータ３４によって実現される。例えばコンピュータ３４は、デスクトップコンピュータ又はノートブックコンピュータであってよい。他の実施形態では、計画ロバスト性オプティマイザ４２（場合によっては、計画ＧＵＩ４０の陽子線量計算器コンポーネントといった他の計算集約型コンポーネント）は、サーバコンピュータ、分散型コンピュータシステム（例えばクラウドコンピュータリソース）等に組み込まれる。このような大容量コンピュータ又はコンピュータリソースは、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ等を介して、医療専門家によってアクセスされてよい。当然ながら、計画ロバスト性オプティマイザ４２は及び他の計算コンポーネントは、開示された演算を行うように、例示されるコンピュータ３４又は他のコンピュータ若しくはコンピュータリソースによって実行可能である命令を記憶する１つ以上の非一時的記憶媒体として具体化されてもよい。非一時的記憶媒体は、例えばハードディスク若しくは他の磁気記憶媒体、光学ディスク若しくは他の光学記憶媒体、半導体ドライブ、フラッシュメモリ若しくは他の電子記憶媒体、及び／又は、これらの様々な組み合わせ等を含む。
【００５４】
本発明は、好適な実施形態を参照して説明された。修正態様及び変更態様は、上記詳細な説明を読み、理解する者によって想到可能である。本発明は、このような修正態様及び変更態様をすべて、添付の請求項又はその等価物の範囲内である限り含むものとして解釈されることを意図している。
【図１】
2019517880.tif 000008
【図２】
2019517880.tif 000009
【図３】
2019517880.tif 000010
【国際調査報告】
2019517880.tif 000011
2019517880.tif 000012
2019517880.tif 000013