(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実行可能な命令を記憶するメモリと、
前記メモリに通信的に結合されたプロセッサ装置と
を備えた放射線治療システムであって、
前記プロセッサ装置は：
複数の訓練データを受信し；
前記訓練データに基づいてひとつ又はそれ以上の予測モデルを決定し；
少なくともひとつの特定の観察結果および少なくともひとつの特定の計画出力または計画パラメータの両方が前記訓練データに存在する可能性を示す結合確率密度を決定し；
前記決定された結合確率密度に基づいて条件付き確率を計算し、前記条件付き確率は前記特定の計画出力または計画パラメータが前記訓練データに存在する可能性を示し；
患者の特定の検査データを受信し；
前記条件付き確率および前記患者の特定の検査データに基づいて患者の特定の計画出力または計画パラメータの確率を予測し；
前記予測に基づいて新たな治療計画を生成する、または前記予測に基づいて以前の治療計画を検証する
ための前記コンピュータにより実行可能な命令を実行するように構成されている
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記プロセッサ装置は、放射線治療装置により使用される前記生成された新たな治療計画を提供して前記新たな治療計画による放射線治療を実行するための前記コンピュータにより実行可能な命令を更に実行するように構成されている
ことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記プロセッサ装置は、前記新たな治療計画に基づいて前記以前の治療計画を確証するための前記コンピュータにより実行可能な命令を更に実行するように構成されている
ことを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記訓練データは、複数の画像を含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４記載のシステムにおいて、
前記訓練データは訓練サンプルを含み、前記訓練サンプルは画像内のボクセルに対応している
ことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記訓練データは、複数の放射線治療計画を含み、前記複数の放射線治療計画は、ひとりの現在の患者、複数の他の患者、又は、それらの組み合わせからである
ことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記訓練データは、ひとりの患者又は複数の患者の少なくとも一方から得られる
ことを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項４記載のシステムにおいて、
前記複数の画像は、
磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像、３ＤＭＲＩ画像、２ＤストリーミングＭＲＩ画像、４Ｄ容積測定ＭＲＩ画像、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）画像、コーンビームＣＴ画像、ポジトロン断層法（ＰＥＴ）画像、機能的ＭＲＩ（ｆＭＲＩ）画像、Ｘ線画層、透視画像、超音波画像、放射線治療のポータル画像、又は、単一光子放射断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）画像、の少なくともひとつを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記結合確率密度を決定すること又は前記条件付き確率を計算することは、ノンパラメトリック法、パラメトリック法、モンテカルロ法に基づく方法、回帰法、機械学習法、又は、それらを結合する方法、の少なくともひとつを使用することを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
コンピュータにより実行可能な複数の命令を実行するプロセッサ装置により実行される方法であって、
前記方法は、
複数の訓練データを受信し；
少なくともひとつの特定の観察結果および少なくともひとつの特定の計画出力または計画パラメータの両方が前記訓練データに存在する可能性を示す結合確率密度を決定し；
前記決定された結合確率密度に基づいて条件付き確率を計算し、前記条件付き確率は前記特定の計画出力または計画パラメータが前記訓練データに存在する可能性を示し；
患者の特定の検査データを受信し；
前記条件付き確率および前記患者の特定の検査データに基づいて患者の特定の計画出力または計画パラメータの確率を予測し；
前記予測に基づいて新たな治療計画を生成する、または前記予測に基づいて以前の治療計画を検証する
ことを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法において、
前記方法は、前記新たな治療計画に基づいて前記以前の治療計画を確証することを更に含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法において、
前記結合確率密度を決定することは、ノンパラメトリック法、パラメトリック法、モンテカルロ法に基づく方法、回帰法、機械学習法、又は、それらを結合する方法、の少なくともひとつを使用することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１０記載の方法において、
前記条件付き確率を計算することは、ノンパラメトリック法、パラメトリック法、モンテカルロ法に基づく方法、回帰法、機械学習法、又は、それらを結合する方法、の少なくともひとつを使用することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１０記載の方法において、
前記患者の特定の検査データは、撮像データ、興味あるセグメンテーションデータの臓器や体積、機能臓器モデリングデータ、放射線量、検査値、ゲノムデータ、人口統計、患者に影響を与える他の疾患、薬や以前の薬物反応、食生活や生活習慣、環境リスク因子、腫瘍の特徴、遺伝的／タンパク質バイオマーカー、又は、前記患者の以前の治療計画、の少なくともひとつを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１０記載の方法において、
前記訓練データは特徴ベクトルを含み、前記特徴ベクトルは、興味ある解剖学的領域への距離、組織の確率、複数の空間座標、少なくともひとつの線形フィルタを用いた画像の畳み込みから得られる情報、少なくともひとつの非線形フィルタを用いた画像の畳み込みから得られる情報、ひとつ又はそれ以上の画像の変換から得られる情報、理論的測定に基づく情報、コンピュータビジョンで用いられるタイプの特徴記述子、腫瘍のサイズ、腫瘍のタイプ、腫瘍の位置、患者の年齢、患者の性別、患者の人種、患者の体重指数（ＢＭＩ）、患者の情報、又は、担当医師の情報、の少なくともひとつを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１０記載の方法において、
前記訓練データは出力ベクトルを含み、前記出力ベクトルは、放射線量、腫瘍制御確率（ＴＣＰ）、正常組織合併症確率（ＮＴＣＰ）、患者の生存期間、治療中の領域変位確率、又は、参照画像における座標のセットが標的画像における他のセットにマッピングされる確率、の少なくともひとつを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１０記載の方法において、
前記訓練データは複数の画像又は複数の放射線治療計画の少なくともひとつを含み、前記複数の放射線治療計画は、現在の患者、複数の他の患者、又は、それらの組み合わせからのものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１０記載の方法において、
前記訓練データは、前記患者の特定の検査データに基づいて得られる全ての訓練データのサブセットから選択される
ことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１０記載の方法において、
前記訓練データはひとりの患者から得られる
ことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１０記載の方法において、
前記訓練データは複数の患者から得られる
ことを特徴とする方法。
【請求項２１】
コンピュータにより実行可能な複数の命令が格納された非一過性のコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
前記コンピュータにより実行可能な複数の命令は、プロセッサ装置により実行されたとき、前記プロセッサ装置に対して：
複数の訓練データを受信し；
少なくともひとつの特定の観察結果および少なくともひとつの特定の計画出力または計画パラメータの両方が前記訓練データに存在する可能性を示す結合確率密度を決定し；
前記決定された結合確率密度に基づいて条件付き確率を計算し、前記条件付き確率は前記特定の計画出力または計画パラメータが前記訓練データに存在する可能性を示し；
患者の特定の検査データを受信し；
前記条件付き確率および前記患者の特定の検査データに基づいて患者の特定の計画出力または計画パラメータの確率を予測し；
前記予測に基づいて新たな治療計画を生成する、または前記予測に基づいて以前の治療計画を検証する
ように命令する
ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［００１］
本開示は、放射線療法又は放射線療法に関する。より詳細には、本開示は、放射線治療の際に使用される放射線療法治療計画の開発で使用するデータを訓練し、及び／又は、予測するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
［００２］
放射線治療は、哺乳類（例えば、人間及び動物）の組織に生ずる腫瘍及び他の病気を治療するため用いられている。そのような放射線療法技術のひとつとしてガンマナイフ（Gamma Knife）がある。ガンマナイフにより患者は標的（target）（例えば、腫瘍）に高強度かつ高精度に収束する多数の低強度のガンマ線によって照射される。他の実施形態では、放射線が線形加速器を使用して提供される。それにより、腫瘍は、高エネルギー粒子（例えば、電子、陽子、イオン等）によって照射される。放射線ビームの配置及び投与量は、腫瘍が所定の放射線を受けることを確実にするために正確に制御されていなければならない。また、放射線ビームの配置は周囲の健康な組織（しばしばリスク臓器（the organs at risk（ＯＡＲｓ））と呼ばれる）への損傷を最小限に抑えるようでなければならない。
【０００３】
［００３］
従来から、各患者に対して、放射線療法治療計画（治療計画）は、臨床的及び線量測定の目標と制約（例えば、腫瘍及び重要臓器への線量の最大値、最小値、平均値）に基づく最適化手法を用いて作成される。治療計画手順は、標的領域（例えば、腫瘍）を確定し、腫瘍近くの重要臓器を確定するために、患者の３次元画像を使用することを含む。治療計画の作成は、作成者が、臨床的に受け入れ可能な治療計画を生成するために各要素の重要性（例えば、重み付け）を考慮し、様々な治療の目標や制約（例えば、線量体積ヒストグラム（dose volume histogram（ＤＶＨ））の目標）に適合するように試行する時間のかかるプロセスである。この作業は、様々なリスク臓器により複雑化される、時間のかかる試行錯誤のプロセスである（何故ならリスク臓器（ＯＡＲｓ）の数が増えると（例えば、頭頸部の治療に対して１３まで）プロセスは複雑化するので）。腫瘍から離れたリスク臓器（ＯＡＲｓ）は容易に放射線の影響を免れることができるが、目標の腫瘍に近い又は目標の腫瘍に重なっているリスク臓器は放射線の影響から免れることは困難である。セグメンテーションは、リスク臓器（ＯＡＲｓ）と治療領域、例えば、計画標的体積（planning target volume（ＰＴＶ））、とを識別することでなされる。セグメンテーションの後、計画標的体積（ＰＴＶ）（例えば、標的）及び／又はリスク臓器（ＯＡＲｓ）が受けるべき望ましい放射線量を示す線量計画が各患者に対して作成される。計画標的体積（ＰＴＶ）は、不規則な体積でもよく、その大きさ、形状、位置が固有でもよい。治療計画は、計画標的体積（ＰＴＶ）に最大線量を与えるが、周囲の健全な組織に可能な限り少ない線量を与えることを保障するように、大量の計画パラメータを最適化して計算される。したがって、放射線療法治療計画は、リスク臓器（ＯＡＲｓ）を免れて腫瘍を治療するために、線量の効果的な制御をバランスすることにより決定される。典型的には、放射線治療計画の品質は、作成者の経験のレベルに依存する。さらに、患者間の解剖的変異によって複雑化が引き起こされる。
【０００４】
［００４］
現在、ほとんどの治療計画の手順は、特定の患者に関連したもの又は特定の治療セッションと考えられているパラメータを制限する。しかしながら、同じ患者のために以前に開発された治療計画、又は、潜在的結果（例えば、適用した線量、成功率、生存期間等）を考慮した同じ種類の腫瘍で類似の大きさと位置の腫瘍を有する患者のための類似の治療手続きから生成された経験は、必要なことは、以前の治療計画を利用してひとつ又はそれ以上の結果に対する目標のパラメータを予測する能力である。上記結果は放射線治療計画を生成するのに用いられ、放射線治療計画は腫瘍を取り扱うために配分され最適化された放射線量を提供する一方、ひとつ又はそれ以上のリスク臓器（ＯＡＲｓ）の露出を最小限にする。
【発明の概要】
【０００５】
［００５］
本開示技術のある実施形態は、放射線治療システムに関する。放射線治療システムは、コンピュータにより実行可能な命令を記憶するメモリと、前記メモリに通信的に結合されたプロセッサ装置とを備えている。プロセッサ装置は、複数の訓練データを受信し、前記訓練データに基づいてひとつ又はそれ以上の予測モデルを決定するように構成されている。前記ひとつ又はそれ以上の予測モデルは、ひとつ又はそれ以上の選択された入力変数又は結合確率密度が与えられたとして、選択された出力特徴に関連付けられた条件付き確率密度の少なくともひとつに基づいて決定される。プロセッサ装置は、患者の特定の検査データを受信する、コンピュータにより実行可能な命令を実行するように構成されている。また、プロセッサ装置は、前記ひとつ又はそれ以上の予測モデルと前記患者の特定の検査データに基づいて特徴出力に関連付けられた確率密度を予測する、コンピュータにより実行可能な命令を実行するように構成されている。更に、プロセッサ装置は、前記予測に基づいて新たな治療計画を生成する、コンピュータにより実行可能な命令を実行するように構成されている。
【０００６】
［００６］
本開示技術のある実施形態は、放射線治療システムにおける予測のために方法に関する。本方法は、コンピュータにより実行可能な複数の命令を実行するプロセッサ装置により実行される。本方法は、複数の訓練データを受信することを含む。前記訓練データは複数の訓練サンプルを含む。前記訓練サンプルのそれぞれは特徴ベクトルと出力ベクトルを含む。本方法は、前記特徴ベクトルと対応する前記出力ベクトルに関連付けられた結合確率密度を決定することを含む。また、本方法は、前記結合確率密度に基づいて、ひとつ又はそれ以上の予測モデルを生成することを含む。本方法は、複数の患者の特定の検査データを受信することを含む。前記患者の特定の検査データは複数の検査サンプルを含む。本方法は、前記患者の特定の検査データの各検査サンプルに関連付けられた特徴ベクトルに対する確率密度を決定することを含む。また、本方法は、（１）前記患者の特定の検査データに関連付けられた特徴ベクトルに対する確率密度と（２）前記ひとつ又はそれ以上の予測モデルとを用いて、前記患者の特定の検査データの各検査サンプルに関連付けられた出力ベクトルの確率密度を予測することを含む。更に、本方法は、前記予測に基づいて新たな治療計画を生成することを含む。
【０００７】
［００７］
本開示技術のある実施形態は、コンピュータにより実行可能な複数の命令が格納された非一過性のコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、プロセッサ装置により実行されたとき、前記プロセッサ装置に対して、複数の訓練データを受信するように命令する。前記訓練データは複数の訓練サンプルを含む。前記訓練サンプルのそれぞれは特徴ベクトルと出力ベクトルを含む。本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、前記特徴ベクトルと対応する前記出力ベクトルに関連付けられた結合確率密度を決定するように前記プロセッサ装置に命令する。また、本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、前記結合確率密度又は前記条件付き確率密度の少なくともひとつに基づいて、ひとつ又はそれ以上の予測モデルを生成し、前記ひとつ又はそれ以上の予測モデルをメモリに記憶するように前記プロセッサ装置に命令する。更に、本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、複数の患者の特定の検査データを受信するように前記プロセッサ装置に命令する。前記患者の特定の検査データは複数の検査サンプルを含む。本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、前記患者の特定の検査データの各検査サンプルに関連付けられた特徴ベクトルに対する確率密度を予測するように前記プロセッサ装置に命令する。また、本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、（１）前記患者の特定の検査データに関連付けられた特徴ベクトルに対する確率密度と（２）前記ひとつ又はそれ以上の予測モデルとを用いて、前記患者の特定の検査データの各検査サンプルに関連付けられた出力ベクトルの確率密度を予測するように前記プロセッサ装置に命令する。更に、本コンピュータにより実行可能な複数の命令は、前記予測に基づいて新たな治療計画を生成し、前記新たな治療計画に基づいて以前の治療計画を確証するように前記プロセッサ装置に命令する。
【０００８】
［００８］
本開示技術の別の目的及び作用効果は、以下の詳細な説明に部分的に記載され、この詳細な説明から明らかされ、或いは本開示技術の実施により学ぶことができる。本開示技術の目的及び作用効果は、添付した特許請求の範囲に記載された要素及び組合せにより理解され達成される。
【０００９】
［００９］
前述した説明及び以下の詳細な説明は例示的な説明だけのものであり、本発明を限定するものと理解すべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
［０１０］
本明細書の一部を構成する添付図面は、数個の実施形態を図示し、その説明と共に本開示技術の原理を説明する。
【００１１】
［０１１］
【図１】図１は、本開示技術の実施形態による例示的な放射線治療システムを示す。
【００１２】
［０１２］
【図２Ａ】図２Ａは、本開示技術の実施形態による放射線治療装置のガンマナイフ（Gamma Knife）を示す。
【００１３】
［０１３］
【図２Ｂ】図２Ｂは、本開示技術の実施形態による他の放射線治療装置の線形加速器を示す。
【００１４】
［０１４］
【図２Ｃ】図２Ｃは、本開示技術の実施形態による放射線治療システムでデータ処理装置とデータベースを示す。
【００１５】
［０１５］
【図３Ａ】図３Ａは、本開示技術の実施形態による標的の腫瘍とリスク臓器（ＯＡＲ）を示す。
【００１６】
［０１６］
【図３Ｂ】図３Ｂは、本開示技術の実施形態による標的に対する例示的な線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）とリスク臓器（ＯＡＲ）に対する例示的な線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）とを示す。
【００１７】
［０１７］
【図４】図４は、本開示技術の実施形態によるデータ訓練プロセスと予測プロセスの例示的な方法のフローチャートである。
【００１８】
［０１８］
【図５】図５は、本開示技術の実施形態による患者特有の検査データを利用する例示的な方法のフローチャートである。
【発明の詳細な説明】
【００１９】
［０１９］
添付図面を参照して例示した実施形態について説明する。図面において、参照符号の最上位桁は参照符号が最初に出現する図面を同定する。便宜を図るため、同一又は類似の部材を参照するため、全図面を通じて同一の参照符号を用いる。開示した原理の実施形態及び構成は本明細書で説明するが、開示した実施形態の精神及び範囲から逸脱しない範囲において、修正、付加、及び他の実施を行うことが可能である。用語「comprising」、「having」、「containing」、及び「including」並びに他の同様な用語は意味として等価であり制約を受けないものであり、これらの用語に関する１つ又は複数の事項は、これらの事項の全てを記述したことを意味せず、或いはこれらの事項だけに限定したことを意味するものではない。本明細書及び添付した特許請求の範囲で用いられているように、単数形の「a」、「an」及び「the」は、明らかに限定していない限り、複数の部材も含むものである。
【００２０】
［０２０］
本開示技術と一致するシステム及び方法は、放射線治療計画を生成すること、又は、過去の又は以前の治療計画に由来する統計情報を用いて放射線治療計画を確証する（validate）ことに向けられている。本明細書で使用される場合、過去の又は以前の治療計画とは、現在の治療が生成される前の任意の時間に実施された同じ患者又は異なる患者の放射線治療に対する計画を指し示す。例えば、適応的放射線治療の場合、治療計画は最初にある患者に対して、しかし、更新された治療計画の各画分に対して調製される。したがって、更新される前に生成された計画は過去の又は以前の治療計画と考えられる。新しい計画と過去の計画との間の類似点は注目され利用されるので、統計情報の使用は、治療計画プロセスの一貫性、正確性、及び効率を改善する。例えば、類似の大きさで類似の身体部分（例えば、前立腺、頭頸部、肺、脳等）に位置する同じ種類を有する患者は、類似の治療手順を共有する。過去の治療計画は、観察結果（例えば、腫瘍の種類、腫瘍の大きさ、又は腫瘍の位置）と、過去の治療に於けるパラメータ又は結果（例えば、適用した線量、成功率、生存期間等）との関連についての有用な情報を提供する。
【００２１】
［０２１］
訓練モジュールは、過去の治療計画の情報を使用して様々なパラメータ及び／又はこれらのパラメータ間の関係の統計的推定を導出する。予測モジュールは、ひとつ又はそれ以上の予測モジュールを使用して治療計画を開発するために使用できるひとつ又はそれ以上の客観的パラメータ（例えば、結果）を予測する。本明細書で使用される場合、訓練データは過去の治療計画に関する情報を指し示し、予測モデルは過去の治療計画から引き出され又は算出された統計推定又は導出を指し示し、検査データは新たな治療計画に関する情報を指し示し、予測データはパラメータの予測又は新しい治療計画の起こりそうな結果を指し示す。
【００２２】
［０２２］
図１は、本開示技術の実施形態による例示的な放射線治療システム１００を示す。放射線治療システム１００は、訓練モジュール１１２と、予測モジュール１１４と、訓練データベース１２２と、検査データベース１２４と、放射線治療装置１３０と、画像取得装置１４０とを含む。放射線治療システム１００は、患者情報を提供することができる処置計画システム（Treatment Planning System：ＴＰＳ）と、腫瘍学情報システム（Oncology Information System：ＯＩＳ）にも接続されている。更に、放射線治療システム１００は、表示装置と、ユーザインタフェース（図示せず）とを含むことができる。
【００２３】
［０２３］
図１に示すように、訓練モジュール１１２は、訓練データベース１２２と通信して訓練データを受信する。訓練データベース１２２に格納された訓練データは、以前の放射線治療セッションのデータを格納する治療計画システム１４２から得られる（例えば、治療計画システム１４２は、他の放射線の情報と同様に、治療される特定の患者や他の患者に対し、以前に開発された治療計画を記憶している）。例えば、治療計画システム１４２は、ある患者に適用されるべき特定の用量についての情報や他の放射線治療関連情報（例えば、治療の種類：画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ）、強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）、定位放射線治療；ビーム数；ビーム角度：ビーム当たりの用量；等）を提供する。また、訓練データは画像取得装置１４０から得られる画像データも含んでもよい。例えば、画像取得装置１４０は、患者の医療画像（例えば、共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像、３Ｄ  ＭＲＩ、２ＤストリーミングＭＲＩ（2D streaming MRI）、４Ｄ体積ＭＲＩ（4D volumetric MRI）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、コーンビームＣＴ（Cone-Beam CT）、ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）画像、機能的ＭＲＩ画像（例えば、ｆＭＲＩ、ＤＣＥ−ＭＲＩ、拡散ＭＲＩ）、Ｘ線像、透視画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、シングルフォトエミッションコンピュータ断層撮影（single-photo emission computed tomography）（ＳＰＥＣＴ）画像、等）を提供してもよい。いくつかの実施形態では、訓練データは、腫瘍学情報システム（Oncology Information System：ＯＩＳ  １４４（例えば、患者情報、医療検査結果、等））から収集されてもよい。
【００２４】
［０２４］
訓練モジュール１１２は、訓練データベース１２２から受信された訓練データを使用して、訓練されたデータを生成する。訓練されたデータは、予測モジュール１１４によって利用することができる予測モデルを決定するために使用される。上述したように、予測モデルは、過去の治療計画から引き出され又は計算された派生物（derivations）を参照する。更に、予測モデルは、例えば、特定の特性の観察（例えば、腫瘍のような標的（target）のボクセルと境界との間の距離）によって与えられる結果の条件付き確率（例えば、空間体積又はボクセルで受信された特定の投与量）を含んでもよい。他の例では、予測モデルは、腫瘍の大きさにより与えられる一定の生存時間の条件付き確率を含んでもよい。
【００２５】
［０２５］
予測モジュール１１４は、新たな治療計画を生成するために、訓練モジュール１１２からのひとつ又は複数の予測モデルを受信し、そのひとつ又は複数の予測モデルを用いて、特性又は結果のような特定の目的のパラメータを予測する。例えば、予測モジュール１１４は、検査データベース１２４から検査データを受信してもよい。検査データは、次のような情報を含んでもよい。例えば、撮像データ（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ、Ｘ線、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、等）、特定の分割データの臓器又は体積、機能的臓器モデリングデータ（例えば、直列又は並列臓器、適切な用量反応モデル）、放射線投与量（例えば、線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）情報も含む）、検査値（lab data）（例えば、ヘモグロビン、血小板、コレステロール、トリグリセリド、クレアチニン、ナトリウム、グルコース、カルシウム、重さ）、バイタルサイン（血圧、体温、呼吸数等）、ゲノムデータ（例えば、遺伝的プロファイリング）、属性（年齢、性別、民族性）、患者に影響を与える他の疾患（例えば、心血管疾患、呼吸器疾患、糖尿病、放射線過敏症症候群、等）、薬や以前の薬物反応、食生活や生活習慣（例えば、喫煙又は非喫煙）、環境リスク因子、腫瘍の特徴（組織型、腫瘍の悪性度、ホルモンおよび他の受容体の状態、腫瘍サイズ、血管分布の細胞型、癌の病期分類、グリーソンスコア）、治療歴（例えば、手術、放射線、化学療法、ホルモン療法）、リンパ節や遠隔転移の状態、遺伝的／タンパク質バイオマーカー（例えば、ＭＹＣ、ＧＡＤＤ４５Ａ、ＰＰＭ１  Ｄ、ＢＢＣ３、ＣＤＫＮ１Ａ、ＰＬＫ３、ＸＰＣ、ＡＫＴ１、ＲＥＬＡ、ＢＣＬ２Ｌ１など、ＰＴＥＮ、ＣＤＫ１、ＸＩＡＰ、等）、一塩基多型（ＳＮＰ）分析（例えば、ＸＲＣＣ１、ＸＲＣＣ３、ＡＰＥＸ１、ＭＤＭ２、ＴＮＦＲ、ＭＴＨＦＲ、ＭＴＲＲ、ＶＥＧＦ、ＴＧＦβ、ＴＮＦα）、等である。
【００２６】
［０２６］
検査データベース１２４に格納された検査データは、更に、画像取得装置１４０から取得される画像データを含んでもよい。例えば、画像取得装置１４０は新たな患者の医療画像（例えば、ＭＲＩ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ＭＲＩ画像、Ｘ線画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）画像、等）を提供してもよい。
【００２７】
［０２７］
上述したような検査データと、検査データベース１２４に格納されている他の放射線治療情報とは、治療計画システム１４２及び腫瘍学情報システム１４４からも得ることができる。検査データは、それが予測モジュール１４４により受信される前に、検査データベース１２４に格納されてもよい。
【００２８】
［０２８］
また、適応放射線療法の間、検査データは放射線治療装置１３０から直接予測モジュール１１４に受信されてもよい。いくつかの実施形態では、検査データは、放射線治療装置１３０からオンラインモードで取り出され、例えば、放射線治療装置１３０では放射線治療（例えば、患者への実際の放射線治療）が動作中となる。他の実施形態では、検査データは放射線治療装置１３０からオンラインモードで取り出され、例えば、放射線治療装置１３０では放射線治療が動作中ではない。
【００２９】
［０２９］
予測モジュール１１４が検査データと予測モデルに基づいて複数の目的パラメータを生成した後、その複数の目的パラメータは治療計画を開発するために使用されてもよい。開発された治療計画は、現在、放射線療法を受けている患者のためであってもよい（例えば、治療計画は現在のパラメータに基づいて更新（適合）される）。または、開発された治療計画は、新たな患者のためであってよい。治療計画は放射線治療装置１３０によって使用され、その治療計画に従った処理を実行する。
【００３０】
［０３０］
いくつかの実施形態では、放射線治療装置１３０は、予測モジュール１１４に対してローカル（local：手元のコンピュータにある）でもよい。例えば、放射線治療装置１３０と予測モジュール１１４は、医療施設／診療所と同じ部屋に配置されていてもよい。他の実施形態では、放射線治療装置１３０は、予測モジュール１１４に対してリモート（remote：ネットワークの向こうのコンピュータにある）でもよく、放射線治療装置１３０と予測モジュール１１４との間の治療計画システム１４２を介したデータ通信は、ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）；無線ネットワーク；サービスソフトウエア、サービスプラットフォーム、サービスインフラストラクチャのようなクラウドコンピューティング環境；クライアントサーバ；ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）；等）を介して実行してもよい。同様に、訓練データベース１１２と訓練データベース１２２間の通信リンクと、訓練モジュール１１２と予測モジュール１１４間の通信リンクと、予測モジュール１１４と検査データベース１２４間の通信リンクと、検査データベース１２４と治療計画システム１４２間の通信リンクと、訓練データベース１２２と腫瘍学情報システム１４４間の通信リンクと、治療計画システム１４２と腫瘍学情報システム１４４間の通信リンクと、治療計画システム１４２と放射線治療装置１３０間の通信リンクと、画像取得装置１４０と検査データベース１２４間の通信リンクと、画像取得装置１４０と治療計画システム１４２間の通信リンクと、画像取得装置１４０と訓練データベース１２２間の通信リンクとは、ローカル（local：手元のコンピュータにある）に実装されても、リモート（remote：ネットワークの向こうのコンピュータにある）に実装されてもよい。
【００３１】
［０３１］
いくつかの実施形態では、訓練モジュール１１２と予測モジュール１１４とは単一のデータ処理装置１１０に実装されてもよい。例えば、訓練モジュール１１２と予測モジュール１１４とは、図２Ｃを参照して後で詳述されるように、同一のハードウエアデバイス上で動作する別のソフトウエアプログラムとして実装されてもよい。同様に、訓練データベース１２２と検査データベース１２４とは、単一のデータベースとして実装されてもよい。例えば、単一のデータベースが訓練データと検査データの両方を記憶する。訓練モジュール１１２と、予測モジュール１１４と、訓練データベース１２２と、検査データベース１２４のいずれかがスタンドアロンモジュールとして実装されてもよいと考えられる。
【００３２】
［０３２］
画像取得装置１４０は、ひとつ又はそれ以上の患者の医用画像を取得するために、ＭＲＩ撮像装置、ＣＴ撮影装置、ＰＥＴ撮像装置、超音波装置、蛍光透視装置、ＳＰＥＣＴ撮像装置、又は他の医用撮像装置を含んでもよい。画像取得装置１４０は、治療計画システム１４２、検査データベース１２４、及び／又は訓練データベース１２２に、医用画像を提供してもよい。
【００３３】
［０３３］
図２Ａは、本開示技術のいくつかの実施形態による放射線治療装置１３０（例えば、レクセルガンマナイフ（Leksell Gamma Knife）のひとつのタイプの一例を示す。図２Ａに示すように、放射線治療セッションにおいて、患者２０２は、座標フレーム２２０を着用して、手術又は放射線治療を受ける患者の身体部分（例えば、頭部）を安定に保つ。座標フレーム２２０と患者位置決めシステム２２２は、患者の撮像中又は放射線手術中に使用される空間座標系を確立する。放射線治療装置１３０は、複数の放射源２１２を囲む保護ハウジング２１４を含んでもよい。放射線源２１２は、光チャネル２１６を介して、複数の放射線ビーム（例えば、ビームレット）を生成する。複数の放射線ビームは、異なる方向からアイソセンタ（治療中心）２１８上に焦点を結ぶように構成されている。各個々の放射線ビームが比較的低い強度を有するが、異なった放射ビームの複数回の用量がアイソセンタ２１８に蓄積すると、アイソセンタ２１８は比較的高い強度の放射線を受け取ることができる。ある実施形態において、アイソセンタ２１８は、腫瘍のような、手術又は処置下の標的に対応する。
【００３４】
［０３４］
図２Ｂは、本開示技術のいくつかの実施形態による放射線治療装置１３０（例えば、線形加速器１０）の他の例を示す。線形加速器１０を用いる場合には、患者４２は患者テーブル４３上に配置され、治療計画によって決定される放射線量を受ける。線形加速器１０は放射ビーム４６を生成する放射ヘッド４５を含む、放射ヘッド４５全体は水平軸４７の周りに回転可能である。また、患者テーブル４３の下には、アイソセンタ４１の周りに放射ヘッド４５と同期して回転するフラットパネルシンチレータ検出器４４が設けられている。放射ヘッド４５により生成されたビーム４６の中心と軸４７との交点は、通常「アイソセンタ」と呼ばれる。患者４２の腫瘍がアイソセンタ４１又はその近くに位置するように患者テーブル４３を電動で動かすようにする。治療計画に従って複数の放射線の投入量を患者４２に提供するために、放射線ヘッド４５をガントリ４７の周りを回転させる。
【００３５】
［０３５］
図２Ｃは、データベース１２０と病院データベース１２１に通信可能に結合されたデータ処理装置１１０の実施形態を示す。図２Ｃに示すように、データ処理装置１１０は、プロセッサ２５０とメモリ又は記憶装置２６０と通信インタフェース２７０とを含む。メモリ／記憶装置２６０は、オペレーティングシステム２６２、訓練／予測ソフトウエア２６４、治療計画ソフトウエア２６５のようなコンピュータ実行可能命令と、プロセッサ２５０によって実行される他のコンピュータ実行可能命令を格納する。
【００３６】
［０３６］
プロセッサ２５０は、メモリ／記憶装置２６０に通信可能に結合され、それに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されている。例えば、プロセッサ２５０は訓練／予測ソフトウエア２６０を実行し、訓練モジュール１１２及び／又は予測モジュール１１４の機能を実現する。また、プロセッサ装置２５０は、訓練／予測ソフトウエア２６０と整合する治療計画ソフトウエア２６５（例えば、エレクタにより製造されたＭｏｎａｃｏ（登録商標））を実行する。
【００３７】
［０３７］
プロセッサ２５０は通信インタフェース２７０を介してデータベース１２０と通信し、データベース１２０との間でデータを送受信する。データベース１２０は訓練データベース１２２と検査データベース１２４のひとつ又は双方を含む。当業者は、データベース１２０が中央に位置する又は分散して位置する複数の素子を含むことの利点を認めるであろう。また、プロセッサ２５０は病院のデータベース１２１と通信し、図１に示すような腫瘍学情報システム１４４の機能を実現する。
【００３８】
［０３８］
プロセッサ２５０は処理装置であり、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）等のようなひとつ又はそれ以上の汎用処理デバイスを含む。より具体的には、プロセッサ装置２５０は、複合命令セットコンピューティング（Complex Instruction Set Computing：ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（Reduced Instruction Set Computing：ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（Very Long Instruction Word：ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実行するプロセッサ、命令の組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ２５０は、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（Field  Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）等のような、ひとつ又はそれ以上の専用処理デバイスでもよい。当業者により理解されるように、いくつかの実施形態において、プロセッサ２５０は、汎用プロセッサよりもむしろ特殊目的のプロセッサでもよい。
【００３９】
［０３９］
メモリ／記憶装置２６０は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックメモリ等を含んでもよい。いくつかの実施形態において、メモリ／記憶装置２６０は、機械可読記憶媒体を含んでもよい。ひとつの実施形態において、機械可読記憶媒体を単一の媒体でありうるが、用語「機械可読記憶媒体」は、ひとつまたはそれ以上のコンピュータ実行可能な命令又はデータを格納する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中又は分散データベース及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むものと解釈されるべきである。用語「機械可読記憶媒体」は、機械により実行される命令のセットを格納又はエンコードすることが可能であり、本開示技術のひとつ又はそれ以上の方法論を機械に実行させる任意の媒体を含むとも解釈されるべきである。用語「機械可読記録媒体」は、固体メモリや、光媒体、磁気媒体を含むがそれに限定されないと解釈されるべきである。
【００４０】
［０４０］
通信インタフェース２７０は、ネットワークアダプタ、ケーブルコネクタ、シリアルコネクタ、ＵＳＢコネクタ、パラレルコネクタ、例えば、ファイバ、ＵＳＢ３．０、サンダーボルト（Thunderbolt）等のような高速データ伝送アダプタ、例えば、ＷｉＦｉアダプタ、遠隔通信（３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、等）アダプタのような無線ネットワークアダプタを含んでもよい。通信インタフェース２７０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ネットワーク、クラウドコンピューティング環境（例えば、サービスとしてのソフトウエア（Software as a service）、サービスとしてのプラットフォーム（Platform as a service）、サービスとしてのインフラ（Infrastructure as a service）、クライアントサーバ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、等の機能を提供してもよい。プロセッサ２５０は、通信インタフェース２７０を介してデータベース１２０又は他の装置又はシステムと通信してもよい。
【００４１】
［０４１］
放射線治療において治療計画を生成することには腫瘍のような標的の描写を含む。いくつかの実施形態では、ひとつ又はそれ以上のリスク臓器（ＯＡＲｓ）、腫瘍の周囲又は腫瘍に近接する健康な組織の描写が必要とされる。したがって、リスク臓器（ＯＡＲ）が標的の腫瘍に近接している場合、リスク臓器（ＯＡＲ）の分割が実行される。また、腫瘍がリスク臓器（ＯＡＲ）（例えば、膀胱や直腸に近い近接した前立腺）に近接しているなら、リスク臓器（ＯＡＲ）の分割は、標的だけではなくリスク臓器（ＯＡＲ）における線量分布の研究を可能にする。
【００４２】
［０４２］
図３Ａは、本開示技術のいくつかの実施形態による標的３０２とリスク臓器（ＯＡＲ）３０４を示す。図３Ａに示される標的３０２とリスク臓器（ＯＡＲ）３０４が、セグメント化された標的とリスク臓器（ＯＡＲ）の３次元（３Ｄ）再構成を表していることに注目されたい。リスク臓器（ＯＡＲ）３０４から標的腫瘍３０２を描写するために、放射線治療を受けている患者のＭＲＩ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ｆＭＲＩ画像、Ｘ線画像、超音波画像、放射線治療ポータル画像、ＳＰＥＣＴ画像等のような医療画像は、画像取得装置１４０によって非侵襲的に得ることができる。医療画像からの情報に基づいて、図３Ａに示されたものに類似の３次元（３Ｄ）構造を得ることができる。例えば、３次元（３Ｄ）構造は標的の輪郭を描くことにより得ることができ、また、３次元（３Ｄ）構造はＭＲＩ、又はＣＴ画像の各２次元層でのリスク臓器（ＯＡＲ）の輪郭を描き、各２次元又はスライス内のリスク臓器（ＯＡＲ）の輪郭を描き、各２次元層又はスライスの輪郭を組み合わせることにより得ることができる。輪郭は、手動で（例えば、医師、線量測定士、又は医療従事者によって）、又は自動的に（例えば、アトラスベースセグメンテーションソフトウエア（Atlas-based Autosegmentation software）、エレクタにより製造されたＡＢＡＳ（登録商標）のようなソフトウエアを用いることにより）生成される。ある実施形態において、標的腫瘍又はリスク臓器（ＯＡＲ）の３次元（３Ｄ）構造は、予測モジュール１１４により自動的に生成されてもよい。
【００４３】
［０４３］
標的腫瘍とリスク臓器（ＯＡＲ（ｓ））が描写された後、線量測定士、医師、又は医療従事者は、標的腫瘍と腫瘍に近接するリスク臓器（ＯＡＲ）（例えば、左右の耳下腺、視神経、眼、レンズ、内耳、脊髄、脳幹、等）に適用される放射線量を決定してもよい。用量が、各解剖学的構造（例えば、標的腫瘍、リスク臓器（ＯＡＲ））に対して決定された後、逆方向治療計画として知られるプロセスが実行され、ボリューム描写（例えば、標的ボリューム、輪郭敏感構造の定義）、標的腫瘍とリスク臓器（ＯＡＲ）周囲のマージン、線量制限（例えば、標的腫瘍へのフル線量といかなるリスク臓器（ＯＡＲ）へのゼロ線量、脊髄が４５Ｇｙ以下、脳幹が５５Ｇｙ以下、視神経の構造が５４Ｇｙより小さい際のＰＴＶへの線量の９５％、ビーム角度選択、コリメータ設定、ビームオン回数のような、ひとつ又はそれ以上の計画パラメータを決定する。逆方向治療計画の結果は、治療計画システム１２４に格納された放射線治療計画を構成する。放射線治療装置１３０は、これらパラメータを有する生成された治療計画を用い、患者に放射線治療を行う。
【００４４】
［０４４］
治療計画プロセス中、多くのパラメータが考慮され、標的腫瘍への効果的な治療（例えば、標的腫瘍が有効な治療のために十分な放射線量を受けること）とリスク臓器（ＯＡＲ）への低い照射（例えば、リスク臓器（ＯＡＲ）ができるだけ低い放射線量を受けること）との間のバランスを実現する。これらのパラメータのいくつかは相関している。例えば、ひとつの試みにおいてひとつのパラメータ（例えば、標的腫瘍への線量を増加させるような異なる目的物に対する重み）を調整して治療計画を変更することは、少なくとも一つの他のパラメータに影響を与え、それは結果的に別の治療計画を行うこととなる。
【００４５】
［０４５］
治療計画を作成するプロセスは時間がかかる。さらに、異なるユーザ（例えば、医師、医療従事者、線量測定士、等）がパラメータに異なる優先順位を付ける。例えば、異なるユーザは、同じ標的腫瘍又は同じリスク臓器（ＯＡＲ）から異なる輪郭を作成し、様々な解剖学的構造（例えば、腫瘍とリスク臓器（ＯＡＲ））等に対して異なる線量投与計画を用いる。従って、特定の治療計画を評価する客観的な基準について合意に到達することは困難である。このような状況下で、様々なパラメータの統計的推定値やこれらパラメータ間の関係のような、以前の治療から導き出される情報（例えば、訓練データ）の効果的な利用が、治療計画の一貫性、正確性、生成効率を向上させる。
【００４６】
［０４６］
予測モジュール１１４は、自動化された治療計画の場合に使用される。この場合、予測モジュール１１４は、線量体積ヒストグラム（Dose-Volume Histograms：ＤＶＨｓ）のような目的パラメータを決定する。予測されたＤＶＨは、患者の実際の治療のための治療計画を開発するために使用される。代わりに、予測モジュール１１４は、第１のＤＶＨを予測し、治療計画システム１４２は、第２のＤＶＨを決定してもよい。予測された第１のＤＶＨは、品質保証プロセスの一部として第１のＤＶＨと比較される。したがって、いくつかの実施形態では、予測モジュール１１４は、リスク臓器（ＯＡＲ）が高いレベルの放射線を受ける結果となる治療計画を作成する可能性を低減させる安全装置として、ＤＶＨのようなパラメータを評価する。もし、リスク臓器（ＯＡＲｓ）が初期線量計画の下であまりにも多くの放射線を受けるならば、最初の線量計画は却下されるか、所望の放射線量レベルの要求に合致するように変更される必要がある。
【００４７】
［０４７］
ＤＶＨは典型的には所定の特定の放射線量以上の放射線量で照射される標的（例えば、腫瘍又はリスク臓器（ＯＡＲ））の一定体積の量を示す（後述するように図３Ｂを参照）。例えば、腫瘍又は臓器におけるボクセルＶ（ｖはＶにおけるひとつのボクセル）と線量Ｄとの特定のセットとが与えられると、ＤＶＨは次のように定義される。
【００４８】
［０４８］
【００４９】
【数１】
0006620116.tif 000002
【００５０】
［０４９］
ただし、ｄ（ｖ）はあるボクセルｖの実際の線量であり、｜・｜は体積Ｖにおけるボクセルの総数を表す。
【００５１】
［０５０］
ＤＶＨは、確率論的視点からも解釈される。例えば、Ｄは特定の線量を示し、ｄはランダム変数を示すなら、累積分布関数は、ｄはＤ以下である確率である、ＦＤ（Ｄ）＝Ｐ（ｄ≦Ｄ）として定義することができる。Ｐ（ｄ≦Ｄ）は、確率密度関数ｐＤ（ｄ）上の積分により次のように計算することができる
［０５１］
【００５２】
【数２】
0006620116.tif 000003
【００５３】
［０５２］
更に、線量Ｄは常に正であるので、最小値は常にゼロでなければならない。数式（１）と（２）を結合することにより、ＤＶＨｓを次のように解釈することができる。
【００５４】
［０５３］
【００５５】
【数３】
0006620116.tif 000004
【００５６】
［０５４］
上述したように、ＤＶＨは、治療に関連する身体の異なる部分に位置する関心領域の線量を評価するために使用されてもよい。図３Ｂは、例えば、標的腫瘍と標的腫瘍に隣接して配置されたリスク臓器（ＯＡＲ）を治療するための治療計画に基づく、２つのＤＶＨの実施形態を示す。複数のＤＶＨ曲線は、照射された関心領域（例えば、前立腺、頭頸部、脳、肺、心臓、等）に依存して提供される。図３Ｂに示すように、曲線３０２はリスク臓器（ＯＡＲ）に対するＤＶＨであり、そこでは、リスク臓器（ＯＡＲ）の大部分の体積（例えば、ボクセル）が５Ｇｙ未満の放射線量を受けている。曲線３０４は標的腫瘍（例えば、ＰＴＶ）に対するＤＶＨであり、そこでは、標的腫瘍の大部分の体積が１５Ｇｙより大きい放射線量を受けている。治療セッション中、標的腫瘍は、治療計画による高くかつ均一な線量の放射線を受けることが望ましく、一方、いかなる周囲の健康な組織（例えば、リスク臓器（ＯＡＲ））はできるだけ小さな線量の放射線を受けることが望ましい。
【００５７】
［０５５］
以上及び以下に詳細に記載されるように、本開示技術は、新しい治療計画プロセスの効率性及び有効性を改善するためのひとつ又は複数の以前の治療計画から得られた情報を使用する方法を提供する。この方法は、放射線療法システム１００によって実施することができる。いくつかの実施形態では、この方法はデータの訓練プロセスを含んでもよい。そこでは、訓練モジュール１１２が訓練データベース１２２にアクセスし、以前の治療計画からデータを選択し、訓練データを利用し、ひとつ又はそれ以上の予測モデルを生成する。この方法はまたデータの予測プロセスを含んでもよい。そこでは、予測モジュール１１４がひとつ又はそれ以上の予測モデルと一緒に検査データを利用して、ひとつ又はそれ以上の結果（例えば、出力ベクトルと出力エレメント）を予測する。予測された結果は、その後、治療計画を発展させるために使用されてもよい。
【００５８】
［０５６］
いくつかの実施形態において、訓練プロセス及び予測プロセスは単一のプロセスに組み込まれてもよい。そこでは、データフローは両方のプロセスが協同することを必要とする。いくつかの実施形態では、２つのプロセスが、例えば、別々の装置及び／又は別々のタイミングで、別々に動作してもよい。そこでは、ひとつのプロセスの動作が他のプロセスとの協同動作を必ずしも必要としない。そのような実施形態において、ふたつのプロセス間のデータ共有は、ひとつのデータベースを使用し、又は、多分オフラインモードで実行される。
【００５９】
［データ訓練］
［０５７］
図４は、本開示技術の実施形態によるデータ訓練とデータ予測な方法のフローチャートである。図４は、ふたつのプロセス、データ訓練プロセス４００とデータ予測プロセス４２０とを含む。上述したように、データ訓練プロセス４００とデータ予測プロセス４２０は、単一のプロセスに組み込まれてもよく、又は、別個のプロセスでもよい。いくつかの実施形態では、データ訓練プロセス４００は、訓練モジュール１１２によって実施される。同様に、データ予測プロセス４２０は、予測モジュール１１４によって実施される。
【００６０】
［０５８］
データ訓練プロセス４００は、訓練モジュール１１２が訓練データベース１２２から訓練データを受信するステップ４０２を有する。訓練データは、訓練データベース１２２に格納されている複数の以前の治療計画を含む。例えば、格納された訓練データは、ひとつ又はそれ以上の以前の治療計画に関連する、診断画像、処理画像（線量マップ）、セグメンテーション情報、等を含む。訓練データは複数の訓練サンプルを含む。各訓練サンプルは、特徴ベクトルと対応する出力ベクトルを含む。
【００６１】
［０５９］
特徴ベクトルは、ひとつ又はそれ以上の機能エレメントを含む。各機能エレメントは、過去の放射線治療セッションで使用された医用画像（例えば、画像取得装置１４０により提供される、又は、訓練データベース１２２に格納されている）の観察を示している。観察は、体積（例えば、ボクセル）と、医療画像における身体部分の標的又は表面のような解剖学的領域との間の距離でもよい。他の実施例では、観察は、解剖学的領域の空間座標、又は、解剖学的領域が特定の組織タイプを含む可能性を含んでもよい。別の実施例では、機能エレメントとして次のものを含んでもよい。患者固有情報、担当医師、興味あるセグメンテーションデータの臓器や体積、機能臓器モデリングデータ（例えば、直列構造又は並列構造の臓器、適切な線量応答モデル）、放射線量（例えば、線量体積ヒストグラム（Dose-Volume Histogram：ＤＶＨ）、検査値（lab data）（例えば、ヘモグロビン、血小板、コレステロール、トリグリセリド、クレアチニン、ナトリウム、グルコース、カルシウム、重さ）、バイタルサイン（血圧、体温、呼吸数等）、ゲノムデータ（例えば、遺伝的プロファイリング）、属性（年齢、性別、民族性）、患者に影響を与える他の疾患（例えば、心血管疾患、呼吸器疾患、糖尿病、放射線過敏症症候群、等）、薬や以前の薬物反応、食生活や生活習慣（例えば、喫煙又は非喫煙）、環境リスク因子、腫瘍の特徴（組織型、腫瘍の悪性度、ホルモンおよび他の受容体の状態、腫瘍サイズ、血管分布の細胞型、癌の病期分類、グリーソンスコア）、治療歴（例えば、手術、放射線、化学療法、ホルモン療法）、リンパ節や遠隔転移の状態、遺伝的／タンパク質バイオマーカー（例えば、ＭＹＣ、ＧＡＤＤ４５Ａ、ＰＰＭ１  Ｄ、ＢＢＣ３、ＣＤＫＮ１Ａ、ＰＬＫ３、ＸＰＣ、ＡＫＴ１、ＲＥＬＡ、ＢＣＬ２Ｌ１など、ＰＴＥＮ、ＣＤＫ１、ＸＩＡＰ、等）、一塩基多型（ＳＮＰ）分析（例えば、ＸＲＣＣ１、ＸＲＣＣ３、ＡＰＥＸ１、ＭＤＭ２、ＴＮＦＲ、ＭＴＨＦＲ、ＭＴＲＲ、ＶＥＧＦ、ＴＧＦβ、ＴＮＦα）、等である。これら特徴エレメントが互いに関連しているか否かにかかわらず、特徴ベクトルはひとつ又はそれ以上の特徴エレメントを含む。
【００６２】
［０６０］
出力ベクトルは、ひとつ又はそれ以上の出力エレメントを有する。各出力要素は、特徴ベクトルに含まれる観察に基づく過去の放射線治療セッションにおける対応するプランの結果又はパラメータを含む。例えば、出力エレメントは、特定の空間的位置（例えば、ボクセル）に適用又は受けた線量を含む。別の実施例では、出力エレメントは、治療の種類、治療パラメータ、患者の病歴、及び／又は患者の解剖学的構造のような観察に基づく患者の生存時間を含む。出力エレメントの更なる実施例は、正常組織合併症確率（Normal Tissue Complication Probability：ＮＴＣＰ）、治療中の領域変位確率、又は、参照画像における座標のセットが標的画像における他のセットにマッピングされる確率、を含むが、それに限定されるものではない。これら出力エレメントが互いに関連しているか否かにかかわらず、出力ベクトルはひとつ又はそれ以上の出力エレメントを含む。
【００６３】
［０６１］
ひとつの実施形態の一実施例として、出力エレメントは、特定のリスク臓器（ＯＡＲ）のボクセルに適用される線量を含んでもよい。更に、機能エレメントは出力エレメントを決定するのに用いてもよい。特徴エレメントは、リスク臓器（ＯＡＲ）におけるボクセルと標的腫瘍内の最も近接した境界ボクセルとの間の距離を含む。したがって、機能エレメントは、リスク臓器（ＯＡＲ）におけるボクセルと放射線治療に対する標的における最も近接した境界ボクセルとの間の距離を示す符号付き距離ｘを含む。出力エレメントは、距離ｘが測定されたリスク臓器（ＯＡＲ）のボクセルにおける線量Ｄを含む。いくつかの他の実施形態では、各訓練サンプルは、訓練データ内の複数の訓練サンプルが標的又はリスク臓器（ＯＡＲ）と放射線治療の対象である他の解剖学的部分との全体積に対応するように、標的又はリスク臓器（ＯＡＲ）における特定のボクセルに対応する。
【００６４】
［０６２］
ステップ４０４では、訓練モジュール１１２は、特徴ベクトルと訓練データに基づく対応する出力ベクトルとに関連付けられた結合確率密度を決定する。結合確率密度は、特徴ベクトルにより示された観察と、対応する出力ベクトルにより示される計画出力との両方が訓練データ中に存在する可能性を示す。
【００６５】
［０６３］
例えば、特徴ベクトルは割り当てられた距離ｘのような単一のエレメントを含み、対応する出力ベクトルは線量Ｄのような単一の出力エレメントを含む。訓練モジュール１１２は、カーネル密度推定（Kernel Density Estimation：ＫＤＥ）アルゴリズムのような密度推定方法を用いた結合確率密度ｐ（ｘ，Ｄ）を決定する。ＫＤＥは、各データポイントにカーネル関数を適用し、カーネルを合計するノンパラメトリックアルゴリズム（non-parametric algorithm）である。カーネルは次式を満足する式として定義される。
【００６６】
［０６４］
【００６７】
【数４】
0006620116.tif 000005
【００６８】
［０６５］
具体的には、ＫＤＥは、Ｎ個の観測がｘｉでありカーネルがｋｈ（ｘ）であるとしてパラメータｘに対する密度関数ｆ（ｘ）の推定関数ｆ′（ｘ）を作成するのに用いられる。単変量のＫＤＥ（例えば、一次元ＫＤＥ）は次のように記述される。
【００６９】
［０６６］
【００７０】
【数５】
0006620116.tif 000006
【００７１】
［０６７］
ただし、ｈは帯域幅パラメータを示し、
【００７２】
【数６】
0006620116.tif 000007
【００７３】
である。
【００７４】
［０６８］
結合確率密度ｆ′（ｘ）（ただしｘ＝（ｘ１，ｘ２）Ｔ）のＫＤＥは一般的に次のように定義される。
【００７５】
［０６９］
【００７６】
【数７】
0006620116.tif 000008
【００７７】
［０７０］
ただし、ｉ番目の観察ｘｉ＝（ｘ１ｉ，ｘ２ｉ）Ｔであり、
［０７１］
【００７８】
【数８】
0006620116.tif 000009
【００７９】
である。
【００８０】
［０７２］
【００８１】
【数９】
0006620116.tif 000010
【００８２】
は対称正定値行列である。
【００８３】
［０７３］
いくつかの実施形態では、Ｈは対角行列に簡略化することができる。そのとき、ＫＤＥは、次のように表現できる。
【００８４】
［０７４］
【００８５】
【数１０】
0006620116.tif 000011
【００８６】
［０７５］
ただし、
【００８７】
【数１１】
0006620116.tif 000012
【００８８】
は、行列Ｈの対角要素として定義される。したがって、訓練モジュール１１２はＫＤＥアルゴリズムを用いて、特徴エレメントが符号付き距離ｘを含み、対応する出力エレメントが線量Ｄを含むときの結合確率密度ｐ（ｘ，Ｄ）を決定する。
【００８９】
［０７６］
訓練プロセス４００のいくつかの実施形態において、ステップ４０６とステップ４０８は、後述するように、任意である。したがって、一実施形態では、訓練プロセス４００は、ステップ４０２とステップ４０４とステップ４１０とを含む。他の実施形態では、訓練プロセスは、ステップ４０２とステップ４０４とステップ４０６とステップ４０８とステップ４１０とを含む。
【００９０】
［０７７］
ステップ４０６では、訓練モジュール１１２が、訓練データに基づいて、特徴ベクトル、又は、特徴ベクトル内の各エレメントに関連する確率密度を決定する。確率密度は、特徴ベクトルにより示された観察、又は、特徴ベクトル内の各エレメント（例えば、符号付き距離ｘ）が訓練データ中に存在する可能性を示す。例えば、特徴ベクトルが符号付き距離ｘを含むとき、訓練モジュール１１２は、上述したように、一次元ＫＤＥアルゴリズムを用いて全体の訓練データに対する確率密度ｐ（ｘ）を決定する。
【００９１】
［０７８］
ステップ４０８では、訓練モジュール１１２は、決定された結合確率（例えば、Ｐ（ｙ｜ｘ）＝Ｐ（ｙ｜ｘ）ｐ（ｘ））と、特徴ベクトルｘに関連する決定された確率密度（例えば、Ｐ（ｘ））とに基づいて、特徴ベクトル（例えば、ベクトルｘ）と対応する出力ベクトル（例えば、ベクトルｙ）に関連する、条件付き確率密度（例えば、Ｐ（ｙ｜ｘ））を決定する。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルｘは、距離、空間座標、患者固有の情報、等に対応する。いくつかの実施形態では、出力ベクトルｙは、用量、腫瘍制御確率、正常組織合併症確率、患者の生存期間、治療中の領域変位確率、等に対応する。
【００９２】
［０７９］
特徴ベクトルは、複数の特徴エレメント（例えば、ｘ＝［ｘ１，ｘ２，ｘ３，．．．］）を含んでもよく、出力ベクトルは複数の出力エレメント［例えば、ｙ＝［ｙ１，ｙ２，ｙ３，．．．］を含んでもよい。一実施形態では、訓練モジュール１１２は、全ての特徴エレメントと全ての出力エレメントとに基づいて結合確率分布を決定する。他の実施形態では、訓練モジュール１１２は、全ての特徴エレメントと各出力エレメントとに基づいて結合確率分布を決定する。
【００９３】
［０８０］
条件付き確率密度は、特徴ベクトル又はエレメント（例えば、符号付き距離ｘ）が訓練データ中に存在しているとして、対応する出力ベクトル又は要素（例えば、線量Ｄ）により示された計画の結果が訓練データ中に存在する可能性を示す。例えば、特徴ベクトルが符号付き距離ｘを含み、対応する出力ベクトルが線量Ｄを含むとき、訓練モジュール１１２は、距離をｘとして、線量Ｄの条件付き確率密度を、次式のように決定する。
【００９４】
［０８１］
【００９５】
【数１２】
0006620116.tif 000013
【００９６】
［０８２］
上述したように、距離ｘを用いて線量Ｄの確率密度を決定することは、入力と出力の両方が単一のスカラー変数の場合の一実施形態である。他の実施形態において、モデルはｘの多変量（例えば、リスク臓器（ＯＡＲ）への複数の距離座標、腫瘍への複数の距離座標、空間座標、組織確率、原画像からの情報、処理後の画像からの情報）を用いて生成され、特定の変数ｙに対する確率密度を推定する（例えば、線量の確率密度を決定するか、腫瘍制御確率等の確率密度を決定するか、等）。したがって、一実施形態では、複数の組織確率に基づく腫瘍制御確率の確率密度が決定される（例えば、Ｐ（ｙ｜ｘ１，ｘ２，ｘ３，．．．））。
【００９７】
［０８３］
ひとつ又はそれ以上の予測モデルの訓練がオフライン又はオンラインのいずれかで実行される。例えば、治療プロセスを始める前に（例えば、オフラインで）結合確率を推定して格納してもよく、治療プロセス中にリアルタイムで（例えば、オンラインで）結合確率を推定してもよい。他の実施形態では、前の治療計画から大幅に異なる治療計画を検出することができる。この場合、訓練プロセスはオフラインで行ってもよい。
【００９８】
［０８４］
一実施形態では、訓練プロセスは他の患者からのデータを使用しても使用しなくともよい。いくつかの実施形態では、同じ患者のために開発された複数の以前の治療計画を比較することにより、患者に対する治療計画を適合するのに訓練データを使用してもよい。他の実施形態では、訓練データは、同じ又は類似の医療診断で複数の他の患者からの治療計画を含んでもよい。
【００９９】
［予測モデルを生成する］
［０８５］
ステップ４１０では、訓練モジュール１１２は、訓練データベース１２２に、訓練プロセス４００の結果を構成する条件付き確率（例えば、Ｐ（ｙ｜ｘ））を格納する。例えば、訓練モジュール１１２は、予測モデルとして訓練データベース１２２に、ひとつ又はそれ以上の条件付き確率（例えば、Ｐ（Ｄ｜ｘ）、ただしＤは線量）を格納する。一実施形態では、訓練モジュール１１２は、予測モデルとして訓練データベース１２２に、ひとつ又はそれ以上の結合確率（例えば、Ｐ（ｙ，ｘ）を格納する。したがって、予測モデルは、ひとつ又はそれ以上の結合確率、又は、ひとつ又はそれ以上の条件付き確率のいずれかを用いることにより決定される。
【０１００】
［０８６］
上述したように、この予測モデルは、ひとつ又はそれ以上の過去の放射線治療セッションから得られた又は引き出された情報を示す。例えば、予測モデルは、過去の放射線治療セッション中に使用されるパラメータの統計的推定を含む。予測モデルは、また、過去の放射線治療セッション中に使用されるパラメータ間の関係の統計的な推定を含んでもよい。予測モデルは、また、過去の放射線治療セッションの結果の統計的な推定を含んでもよい。
【０１０１】
［検査データに予測モデルを適用する］
［０８７］
一度予測モデルが得られると、それらは予測プロセス４２０において使用され、新しい治療計画の開発のための出力ベクトル又は出力エレメントに関連付けられた確率密度を予測する。
【０１０２】
［０８８］
ステップ４２２では、予測モジュール１１４は、複数の検査サンプルを含む検査データを受信する。いくつかの実施形態では、検査データと検査サンプルは、上述の訓練データと訓練サンプルに類似している。各検査サンプルは、ひとつ又はそれ以上の特徴エレメントを含む特徴ベクトルを含む。各検査サンプルは、ひとつ又はそれ以上の出力エレメントを含む出力ベクトルを含む。例えば、訓練データと訓練サンプルが以前又は過去の治療に関連すると同時に、訓練データは新規の患者又は同じ患者の新たな治療セッションに関連する。例えば、過去の治療セッションで使用される医用画像の観察は、訓練データにおける特徴ベクトルの一部を形成してもよい。他方、新たな治療セッションで使用される医用画像の観察は、検査データにおける特徴ベクトルの一部を形成してもよい。すなわち、訓練データと検査データのフォーマットは同様であると同時に、訓練データは過去の治療法に関連し、検査データは新たな治療に関連する。
【０１０３】
［０８９］
ステップ４２４では、予測モジュール１１４は、訓練モジュール１１２からのひとつ又はそれ以上の予測モデルを受信する。検査データは、ひとつ又はそれ以上の予測モデルと組み合わせて使用され、ひとつ又はそれ以上の結果の目的パラメータを予測する。目的パラメータ（例えば、特徴ベクトル、特徴エレメント、出力ベクトル、出力エレメント）を予測するために、検査データは、ひとつ又はそれ以上の予測モデルに適用される。予測された結果はその後治療計画を開発するために使用される。
【０１０４】
［０９０］
例えば、特徴ベクトルが符号付き距離ｘを含み、対応する出力ベクトルが線量Ｄを含むとき、条件付き確率密度は、ステップ４０８で決定され、ステップ４１０で格納されたｐ（Ｄ｜ｘ）でもよい。代わりに、特徴ベクトルが空間座標と組織確率を含むとき、対応する出力ベクトルは、治療中の領域変位確率（例えば、ｐ（ｒｘ，ｒｙ，ｒｚ｜ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）、ただし、（ｒｘ，ｒｙ，ｒｚ）は、空間座標（ｘ，ｙ，ｚ）と組織確率ｔの領域変位ベクトル）でもよい。
【０１０５】
［０９１］
ステップ４２６では、予測モジュール１１４は、検査データに基づいて、各検査サンプルの特徴ベクトルに関連付けられた確率密度を決定する。確率密度は、特徴ベクトルによって示される観察が検査データ中に存在する可能性を示す。例えば、特徴ベクトルが符号付き距離ｘを含むとき、予測モジュール１１４は、新たな計画に対する確率密度ｐ＊（ｘ）を推定する。一実施形態では、確率密度ｐ（ｘ＊）を推測するために、特徴ベクトルは、δ（χ）として示されるディラックパルス（Dirac Pulses）のシーケンスとして取り扱われる。
【０１０６】
［０９２］
【０１０７】
【数１３】
0006620116.tif 000014
【０１０８】
［０９３］
ただし、｜Ｓ｜はＳにおけるエレメントの数を示す。
【０１０９】
［０９４］
いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、任意の次元、及び／又は、複数種類のデータ（例えば、連続なデータ、順序のデータ、分離したデータ、等）を含む。いくつかの実施形態では、訓練プロセスと予測プロセスで使用される画像は、診断画像、処置画像（線量マップ）、及び／又は、セグメント化画像を含む。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、目標又はリスク臓器（ＯＡＲ）又は患者の表面のような予め決定された解剖学的領域への距離を示す。そのような情報は、オーバラップ−体積ヒストグラム（Overlap-Volume Histogram）を用いて要約することができる。関心のある複数の領域までの距離も、特徴ベクトルに含まれる。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、空間座標及び／又は組織確率のようなグローバル情報を含む。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、少なくともひとつの線形フィルタ（例えば、局所相、勾配、エッジ、コーナー検出器）を使用して画像の畳み込みに由来する特徴を含む。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、ひとつ又はそれ以上の画像の変換（例えば、フーリエ変換、ヒルベルト変換、ラドン変換、距離変換、離散コサイン変換、ウェーブレット変換）による特徴を含む。特徴ベクトルに関し上述した実施形態のそれぞれにおいて、出力確率密度への対応する変換が適用される。
【０１１０】
［０９５］
いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、「情報理論的指標」（例えば、相互情報、正規化相互情報、エントロピ、カルバック・ライブラー距離（ Kullback- Leibler  distance）、等）に基づく情報を含む。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、コンピュータビジョンの分野で利用されるような、より高い次元の表現を提供する特徴記述子を含む。そのような特徴記述子は、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）、ＧＬＯＨ（Gradient Location and Orientation Histogram）、ＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradients）のような画像の特定のボクセルの特徴を含む。他の実施形態では、複数の画像領域（例えば、２つ以上のボクセル）の間の共分散／相関が、より高い次元の表現を使用して捕捉される。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、例えば、年齢、性別、腫瘍の大きさ、担当医師、等の患者情報を含む。
【０１１１】
［０９６］
ステップ４２８では、予測モジュール１１４は、複数の検査サンプルとひとつ又はそれ以上の予測モデルに対して決定された確率密度に基づいて、出力ベクトル又はそのエレメントに関連付けられた確率密度の予測を決定する。具体的には、出力ベクトルは、良好な結果のためのひとつ又はそれ以上の重要な特徴を検出するために用いられる。確率密度の予測は、出力ベクトル又はそのエレメントにより示される計画の結果が新たな治療計画において作成される可能性を示す。
【０１１２】
［０９７］
いくつかの実施形態では、出力ベクトルは、任意の次元の確率分布；放射線量；腫瘍制御確率（ＴＣＰ：Tumor Control Probability）又は正常組織合併症確率（ＮＴＣＰ：Normal Tissue Complication Probability）のマイクロまたはマクロスケールのいずれか；治療の種類、治療パラメータ、患者の病歴、又は解剖に基づく患者の生存期間；を含む。
【０１１３】
［０９８］
いくつかの実施形態では、出力ベクトルに関連付けられた確率密度の予測の決定は、空間領域で行われる。いくつかの実施形態では、このプロセスは、周波数領域（例えば、ＭＲＩ取得の生来のフーリエ空間）で実行されてもよい。いくつかの実施形態では、このプロセスは、例えばＣＴ取得の生来のラドン変換空間（Radon transform space）で実行されてもよい。いくつかの実施形態では、予測は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform）を使用する圧縮された画像に対して使用され、プロセスはウェーブレット変換（Wavelet Transform）空間で実行されてもよい。
【０１１４】
［０９９］
予測確率分布は、例えば、確率分布のモーメントとして表現され、点推定値（point- estimates）及び変動の対応測定値（corresponding measures of variation）を導出するために使用される。一実施形態において、推定された空間線量マップは、分布の平均値（すなわち、期待値、相加平均（first moment））を取ることによって計算することができる。他の実施形態では、空間的な投与量の変動は、標準偏差（すなわち、中央二次モーメントの平方根（square root of the central second moment））により表すことができる。
【０１１５】
［０１００］
いくつかの実施形態では、出力ベクトルは、様々な特性の確率密度を予測するために用いられる。例えば、出力ベクトルは、着目の解剖学的領域が、肺、心臓、又は前立腺のような治療中に移動する確率を含む。いくつかの実施形態では、出力ベクトル（例えば、３次元ベクトル）は、患者の解剖学的構造の相関をモデル化することにより変形可能な記載（registration）を誘導するために用いられる。例えば、出力ベクトルは、アトラス画像における座標のセットが標的画像の他の座標の他のセットにマッピングされる確率、又は、その逆にマッピングされる確率を含む。いくつかの実施形態では、出力ベクトルは、放射線輸送のモンテカルロシミュレーション（Monte Carlo Simulation）によってサンプリングされ、その後の線量計算での計算をスピードアップするために用いられる。いくつかの実施形態では、予測された確率密度は、放射線治療システムの試運転で異常値を検出するために用いることができる。
【０１１６】
［０１０１］
ステップ４３０では、予測プロセス４２０は、ひとつ又はそれ以上の結果の複数の目的パラメータを利用することにより、治療計画の開発を可能とする。例えば、予測モジュール１１４は、出力エレメントに関連付けられた確率密度の決定された予測に基づいて線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）を決定する。この場合には、特徴ベクトルは符号付き距離ｘを含み、対応する出力ベクトルは線量Ｄを含む。確率密度Ｐ＊（Ｄ）の予測は次式により決定される。
【０１１７】
［０１０２］
【０１１８】
【数１４】
0006620116.tif 000015
【０１１９】
［０１０３］
そして、対応するＤＶＨ（Ｄ）は次式により計算される。
【０１２０】
［０１０４］
【０１２１】
【数１５】
0006620116.tif 000016
【０１２２】
［０１０５］
一実施形態において。、ステップ４３０では、予測プロセス４２０は、例えば、品質保証や訓練の目的のために、治療計画の検証を可能にする。例えば、ステップ４３０は、新しく生成された治療計画を有するひとつ又はそれ以上の以前に生成された治療計画の検証を可能にする。
【０１２３】
［０１０６］
図５は、患者特有の検査データを利用して訓練データを選択し、訓練プロセス５００とデータ予測プロセス５２０を実行する他の実施形態のフローチャートである。いくつかの実施形態において、プロセス５００と５２０は、図４を用いて説明したプロセス４００と４２０にそれぞれ類似しており、いくつかの相違点は以下に説明する。図５に示すように、検査データ５０１は訓練プロセス５００と予測プロセス５２０で使用される。いくつかの実施形態では、検査データ５０１は複数の検査サンプルを含む。いくつかの実施形態では、検査データ５０１とその検査サンプルは、図４におけるステップ４２４で受信する検査データに類似している。上記のように、図５は図４に類似している。図４と図５の相違は、患者の特定の検査データ（例えば、検査データ５０１）を利用する方法を含む。例えば、図５に示すように、訓練プロセス５００は患者の特定の検査データ５０１を利用して、ひとつ又はそれ以上の予測モデルを生成する。いくつかの実施形態では、患者の特定の検査データ５０１はステップ５０２で利用され、そこでは、訓練モジュール１１０が、検査データ５０１に基づいて、訓練データベース１２２からの訓練データのサブセットを選択する。
【０１２４】
［０１０７］
ステップ５０４では、訓練モジュール１１２は、ステップ５０２で選択された訓練データに基づいて、特徴ベクトルと対応する出力ベクトルに関連付けられた結合確率密度を決定する。ステップ５０４は、ステップ５０４で用いられる訓練データが検査データ５０１に基づいて選択される点を除いて、ステップ４０４と類似している。
【０１２５】
［０１０８］
訓練プロセス５００のいくつかの実施形態では、後述するステップ５０６とステップ５０８は省略することができる。したがって、一実施形態では、訓練プロセス５００は、ステップ５０２、５０４、５１０を含む。他の実施形態では、訓練プロセスは、ステップ５０２、５０４、５０６、５０８、５１０を含む。
【０１２６】
［０１０９］
ステップ５０６では、ステップ４０６と類似して、特徴ベクトルに関連付けられた確率密度が決定される。ステップ５０８では、ステップ４０８と類似して、出力ベクトルに関連付けられた条件付き確率が決定される。
【０１２７】
［０１１０］
ステップ５１０では、訓練モジュール１１２は、クレンデータベース１２２にひとつ又はそれ以上の条件付き確率を予測モデルとして格納する。したがって、予測モデルは、ひとつ又はそれ以上の結合確率、又は、ひとつ又はそれ以上の条件付き確率のいずれかに基づいて決定される。
【０１２８】
［０１１１］
特定の患者に対する特定の予測モデルが訓練モジュール１１２によって生成されると（例えば、訓練プロセスを介して）、検査データ５０１が、ひとつ又はそれ以上の予測モデルと組み合わせて予測モジュール１１４により用いられ、ひとつ又はそれ以上の結果（例えば、出力ベクトル又は出力エレメント）を予測する。
【０１２９】
［０１１２］
例えば、ステップ５２２では、検査データ５０１が受信され、訓練モジュール１１２から受信された（例えば、ステップ５２４で受信された）ひとつ又はそれ以上の予測モデルと併せて予測プロセス５２００で使用される。
【０１３０】
［０１１３］
ステップ５２６では、ステップ４２６と類似して、予測モジュール１１４は、検査データに基づいて各検査サンプルの特徴ベクトルに関連付けられた確率密度を決定する。
【０１３１】
「０１１４］
ステップ５２８では、ステップ４２８と類似して、予測モジュール１１４は、複数の検査サンプルとひとつ又はそれ以上の予測モデルに対して決定された確率密度に基づいて、出力ベクトル又はそのエレメントに関連付けられた確率密度の予測を決定する。
【０１３２】
［０１１５］
予測結果が生成されると、ステップ５３０で、治療計画を発展させるか、又は、以前に生成された治療計画を確証する（validate）かのいずれかに予測結果が用いられる。
【０１３３】
［０１１６］
いくつかの実施形態では、複数の検査データは、オンラインモード又はオフラインモードのいずれかにより、治療計画システム１４２から受信される。
【０１３４】
［０１１７］
上述したＫＤＥ（Kernel Density Estimation：カーネル密度推定）の方法に加えて、他の推定方法を、検査サンプルに関連付けられた結合確率、又は、検査サンプルの特徴ベクトルに関連付けられた確率密度を決定するために用いてもよい。推定方法の実施例には次に示すものを含むが、それに限定されない。
【０１３５】
［０１１８］
ノンパラメトリック法（Non-parametric methods）−ノンパラメトリック法は、最小の仮定でを推定することができる。例として、上述のＫＤＥ、人工神経回路網を含む。人口神経回路網は、それぞれが全ての関係説明変数（relevant explanatory variables）の関数である、いくつかのシグモイド（sigmoids）の荷重合計として未知の関数のモデルを作る。
【０１３６】
［０１１９］
パラメトリック法（Parametric methods）−パラメトリック法は、パラメータ化された確率分布を仮定し、それをデータに適合させる。ひとつの例は、ガウス混合モデル（Gaussian mixture model）である。
【０１３７】
［０１２０］
モンテカルロに基づく方法（Monte Carlo based method）−このタイプの方法は、繰り返されたランダムサインプリングを使用して確率分布を推測する。したがって、シミュレーションのような限定された実例において使用される。
【０１３８】
［０１２１］
機械学習法（Machine learning methods）−機械学習法は密度推定を行うように拡張することができる。例として、トランスダクティブサポートベクターマシン（Transductive Support Vector Machines（ＳＶＭ））、決定木（Decision Forests）、ランダムフォレスト（Random Forests）、回帰モデル（Regression Models）、密度推定木（Density Estimation Trees）が含まれる。密度推定方法のいくつかは、密度推定木のような外れ値検出（Outlier Detection）又は関連性判定（Relevance Determination）に対して特に適切である。モンテカルロに基づく方法（Monte Carlo based method）と、密度推定方法のようないくつかの機械学習方法は、より高次元なデータを処理するために、よりよく適応している。
【０１３９】
［０１２２］
ソフトウエアコード又は命令として実行又は規定される種々の操作及び機能について説明した。このような内容は、直接的に実行可能なもの（「オブジェクト」又は「実行可能な」形態）、ソースコード、又は種々のコード（「デルタ」又は「パッチ」コード）とする。ここに記述した実施形態のソフトウエアの実行は、記憶されているコード又は命令を有する製品を介して行われ、又は、通信インタフェースを介してデータを送出する通信インタフェースを動作させる方法を介して行われる。マシン又はコンピュータによる読出可能な記憶媒体は、マシンに対して上述した機能又は操作を実行させると共に、記録可能／記録不能媒体（例えば、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリ装置等）のようなマシン（例えば、コンピューティング装置、電子装置等）によりアクセス可能な形態として情報を記憶する機構を含む。通信インタフェースは、メモリバスインタフェース、プロセサバスインタフェース、インターネット接続、ディスクコントローラ等のような別の装置と通信する有線、無線、光等の媒体とインタフェース接続するいかなる機構を含むことができる。通信インタフェースは、形態パラメータを設けることにより構成することができ、及び／又はソフトウエアの内容を記述したデータ信号を出力する通信インタフェースを用意する信号を送出することにより構成することができる。通信インタフェースは、通信インタフェースに送られる１つ又はそれ以上の命令又は信号を介してアクセスすることができる。
【０１４０】
［０１２３］
本発明は、ここに記載した操作を実行するシステムにも関する。このシステムは、必要な目的に対して特有に構成することができ、又は、選択的に起動し又はコンピュータに記憶したコンピュータプログラムにより再構成される一般的な目的のコンピュータを有することができる。このようなコンピュータプログラムは、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤＲＯＭ、及び光磁気ディスクを含むディスク型の媒体、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード又は光カード、又は、それぞれコンピュータシステムバスに接続され電子的な命令を記憶するのに好適な媒体のようなコンピュータによる読出可能な記憶媒体に記憶することができる。なお、これらの媒体に限定されることはない。
【０１４１】
［０１２４］
図示されると共にここで説明した実施形態の操作を実行し又は実施する順序は、特定されないかぎり、必須の事項ではない。すなわち、これらの操作は特定されていない限り、いかなる順序でも実行することができ、本発明の実施形態は、追加の操作及びここに開示した操作以外の操作を含むことができる。例えば、特定の操作を別の操作の前、同時に又は後に実行又は実施することは本発明の概念の範囲内である。
【０１４２】
［０１２５］
本発明の実施形態は、コンピュータによる実行可能な命令を用いて実施することができる。コンピュータによる実行可能な命令は、１つ又はそれ以上のコンピュータにより実行可能な構成要素又はモジュールとして構成することができる。本発明の概念は、このような構成要素又はモジュールの構成体を用いて実行することができる。例えば、本発明の概念は、特有なコンピュータによる実行可能な命令に限定されず、又は図面に図示されると共に本明細書で説明した特有の構成要素又はモジュールに限定されるものではない。本発明の他の実施形態は、図示されると共に本明細書で説明した機能よりも多くの又は少ない機能を有する種々のコンピュータによる実行可能な命令又は構成要素を含むことができる。
【０１４３】
［０１２６］
本発明又は実施形態の概念の要素を説明するに際し、冠詞「a」、「an」、「the」、及び「said」は、１つ又はそれ以上の要素が存在することを意味するものである。用語「comprising」、「including」、及び「having」は、包括的であることを意図、記述した要素以外の別の要素が存在する可能性があることを意味する。
【０１４４】
［０１２７］
本発明の概念について詳細に説明したが、添付した特許請求の範囲に規定された本発明の概念から逸脱しない範囲において、種々の変更や変形が可能である。本発明の概念の範囲から逸脱しない範囲において、上述した構成、製品及び方法について種々の変更が可能であり、上述した説明及び添付図面に図示した全ての事項は例示的であり、これらの限定されるものではない。
【図１】
0006620116.tif 000017
【図２Ａ】
0006620116.tif 000018
【図２Ｂ】
0006620116.tif 000019
【図２Ｃ】
0006620116.tif 000020
【図３Ａ】
0006620116.tif 000021
【図３Ｂ】
0006620116.tif 000022
【図４】
0006620116.tif 000023
【図５】
0006620116.tif 000024