(57)【要約】  補間された治療計画を得る方法は、臨床目標からの偏差に基づく最適化関数を含む最適化問題に関する最適化によって関連する線量分布間に補間することに基づいている。本方法を好適に使用して、多目的最適化から得られたナビゲートされた計画を改良することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
−入力線量分布のセットを提供する工程（Ｓ３２）と、
−患者のための臨床目標のセットに基づいて補間最適化問題を定める工程（Ｓ３４）であって、前記補間最適化問題は最適化関数のセットを含み、少なくとも１つの最適化関数は前記臨床目標のセットにおける臨床目標の違反の尺度を表す工程（Ｓ３４）と、
−前記補間最適化問題のコンピュータを用いた最適化によって、前記入力線量分布の重み付けされた組み合わせに基づいて補間された線量分布を最適化する工程（Ｓ３６）であって、前記最適化は前記入力線量分布のそれぞれのために補間重みを決定する工程（Ｓ３５）を含み、さらに最適化された線量分布においてこの入力線量分布に割り当てられる前記重みを指定する工程（Ｓ３６）と、
−前記補間された線量分布に基づいて補間された治療計画を計算する工程（Ｓ３７）と
を含む、患者のための放射線治療計画の最適化方法。
【請求項２】
前記入力線量分布のセットを提供する工程は、入力計画のセットを得ること、および前記入力計画のそれぞれのために入力線量分布を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力線量分布のセットを提供する工程（Ｓ３２）は、
ａ．少なくとも２つの目的関数のセットを含む多目的最適化問題を提供すること、
ｂ．前記多目的最適化問題に関する最適化によって入力治療計画のセットを得ること、および
ｃ．各線量分布が前記治療計画の１つに関連づけられている、予め計算された線量分布のセットを計算すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記補間された線量分布の前記最適化の前に前記入力線量分布の重み付けされた組み合わせに基づいてナビゲートされた線量分布を提供する工程（Ｓ３３）であって、ここでは各入力線量分布にナビゲーション重みを割り当て、かつ前記ナビゲーション重みを前記最適化への入力値として使用する工程（Ｓ３３）をさらに含む、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記補間された治療計画を計算する前に前記補間された線量分布の手動ナビゲーションをさらに含む、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記補間された線量分布を最適化する工程（Ｓ３６）は少なくとも１つの制約に依存して行われる、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記補間最適化問題は、
最小化：ｆ（ｙ）
制約：ｙ≧０、少なくとも１つの制約ベクトルを任意に含む
ｇ（ｙ）≦０および／またはｈ（ｙ）＝０（式中、ｙは補間重みのベクトルである）
と表される、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記臨床目標のセットを提供する工程（Ｓ３４）は、臨床目標の第１および第２のサブセットを提供することを含み、前記第２のサブセットは前記第１のサブセットよりも低い優先度を有する臨床目標を含み、かつ前記補間重みのセットを最適化する工程（Ｓ３５）は最初に前記臨床目標の第１のサブセットのために補間重みを最適化し、かつその後の動作において前記臨床目標の第２のサブセットに基づいて前記補間重みを正確にすることを含み、前記その後の動作は、前記第１のサブセットのために最適化された前記補間重みに基づく制約に従う、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも１つの制約は前記補間された治療計画の目的関数値を制限する限界に対応し、前記限界はスライダバーに対するクランプに対応している、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記請求項のいずれか１項に記載の多くの入力治療計画に基づいてコンピュータにおいて行われる放射線治療計画の最適化を制御するためのユーザインタフェース（１’）であって、
−臨床目標のリストおよび各臨床目標のための関連する値範囲および好ましくは前記臨床目標が遂行されているか否かのインジケータを表示するための表示手段（１９’）と、
−ユーザが前記請求項のいずれか１項に記載の最適化を開始するのを可能にするユーザ入力手段と
を備える、ユーザインタフェース（１’）。
【請求項１１】
前記臨床目標のリストは前記臨床目標の少なくとも１つのために関連する制約および前記制約が遂行されているか否かのインジケータを保持するようにも構成されている、請求項１０に記載のユーザインタフェース。
【請求項１２】
ユーザが臨床目標および／または前記最適化問題に影響を与える他の入力データを前記コンピュータに入力するのを可能にするユーザ入力手段をさらに備える、請求項１０または１１に記載のユーザインタフェース。
【請求項１３】
好ましくは非一時的記憶手段などの担体に記憶された放射線療法計画装置を制御するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、放射線療法計画装置のプロセッサにおいて実行されると前記装置に請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法を行わせるコンピュータ可読コード手段を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
放射線療法計画装置のプロセッサにおいて実行されると、前記放射線療法計画装置に関連づけられた画面に請求項１０〜１２のいずれか１項に記載のユーザインタフェースを表示させ、治療計画に割り当てられる補間重みに対する調整を記録させ、かつその関連する入力治療計画のための重みとして各補間重みを用いて前記さらに最適化された治療計画を予め計算された治療計画の重み付き和として計算させるコンピュータ可読コード手段をさらに含む、請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
プロセッサ（４３）と、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム製品を保持するプログラムメモリ（４６）とを備え、かつ前記プロセッサ（４３）において実行されて放射線療法治療計画装置を制御するように構成されている、放射線療法治療計画装置（４１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線療法の治療計画を最適化するためのコンピュータプログラム製品、コンピュータシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線療法治療の分野における主要課題は高品質な計画を考案することにある。健康な組織に対する損傷を可能な限り少なくし、好ましくは心臓または脊髄などのリスク臓器に対して損傷を全く引き起こさずに、腫瘍などの標的領域に対する所望の効果を確実に得るために治療計画を最適化する方法の改良が常に求められている。
【０００３】
治療計画の最適化の１つの形態は多目的最適化であり、これは臨床医がナビゲーションインタフェースにより異なる治療選択肢を探求するのを可能にする。この形態の最適化は、最適化関数のセットを含む最適化問題に基づいている。各最適化関数は目的関数または制約であってもよい。多くの予め計算された治療計画は目的関数および制約に基づいて得られる。予め計算された計画を使用することにより、目的関数の値を調整することで計画間を直線的にナビゲートすることによって多目的治療計画がリアルタイムで可能になる。
【０００４】
治療計画の多目的最適化は一般に、Ｎ個（Ｎは２以上の整数である）の目的関数のセットを含む最適化問題で開始する。目的関数から可能な治療計画のセットを予め計算し、かつそれらから得られる線量分布を決定する。各計画は治療パラメータのセットにより定め、それらはフルエンスまたは機械パラメータ、例えばマルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）のリーフ位置、またはイオンビーム治療のためのスポット重量、または近接照射療法のためのシード留置時間にそれぞれ関連づけられていてもよい。
【０００５】
これらの可能な治療計画を多目的ナビゲーションプロセスへの入力データとして使用してもよく、これらを本明細書では入力治療計画または入力計画と呼び、それらのために線量分布を計算する。例えば、およそ５０の入力治療計画およびそれらの関連する線量分布を使用することができる。目的関数および入力治療計画に基づいて、入力治療計画に関連づけられた線量分布の重み付けされた組み合わせを決定する。この重み付けされた組み合わせ、すなわち重み付き和を本明細書ではナビゲートされた線量分布と呼ぶ。
【０００６】
多目的最適化で使用される目的関数および制約は治療計画のための品質尺度に基づいている。目的関数は典型的には、例えば特定の臓器への最小もしくは最大線量に関する線量分布に関連づけられた品質尺度である。制約は品質尺度と実行可能な値の関連するセットとを含む。目的関数として、および制約において使用される品質尺度は、それらを連続性および微分可能性などの最適化にとって適したものにさせる数学的特性を有していなければならない。目的関数として、および制約において使用される品質尺度は典型的には、構造への実際のボクセル線量と参照線量レベルとの間の偏差に対する二次のペナルティなどのペナルティである。
【０００７】
操作者が各目的関数のために所望の値を調整するのを可能にするユーザインタフェースが開発されてきた。１つのスライダバーが各目的関数のために提供されており、操作者はスライダバーを操作することができる。スライダの移動は、所望の目的関数値を入力として与えられるナビゲーションアルゴリズムによって線量分布の重み付けの変化に変換される。ナビゲーションを容易にするために、クランプを適用してスライダ移動の可能な範囲を制限してもよい。最も単純な実施形態では、クランプはスライダに関連づけられた目的関数値のための上限として機能する。
【０００８】
数学的に多目的最適化問題は、
最小化：［ｆ１（ｘ），ｆ２（ｘ），．．．、ｆＮ（ｘ）］Ｔ
制約：ｘはＸに含まれる
と表すことができ、式中、各ｆｉは多目的最適化問題の目的関数であり、かつｘは変数のベクトルである。ｘの要素は、治療計画が治療機械に伝送されるという形式で機械パラメータに直接対応していてもよい。またｘの要素は、そこから１ビーム方向当たりのフルエンス分布などの機械パラメータを導出することができる治療計画の指定であってもよい。実行可能なセットＸは、治療計画の有効な表現に対応する可変ベクトルのセットを定める。このセットは制約関数ｃのいくつかのベクトル、例えばＸ＝｛ｘ：ｃ（ｘ）≦０｝を用いて定めることができる。典型的な制約の例は、ＭＬＣのリーフペア内の対向するリーフ間の最小分離と、１光子セグメントまたはイオンスポット当たりのＭＵの数に対する下限とを必要とする関数である。目的の最大化がその目的の負の最小化に等しいため、一般性を失うことなく全ての目的関数ｆ１、ｆ２、…，／ｆＮを最小化することができる。
【０００９】
多目的最適化問題に対する解ｘ＊は、それが実行可能である（ｘ＊がＸに属する）場合にパレート最適解であると言われ、各目的のための少なくとも良好な目的関数値、および少なくとも１つの目的のための厳密により良好な目的関数値を有する他の実行可能解は存在しない。多目的問題に対する異なるパレート最適解は、
最小化：Σｉ＝１，…，Ｎｗｉｆｉ（ｘ）
制約：ｘはＸに含まれる
に従って、多目的問題のスカラー化された対応値で最適化することにより計算することができ、ここでは負でない重みｗｉを変化させて異なる解を生成する。当該技術分野で周知であるように、最適解は重み付き和スカラー化以外の技術によって計算することができる。特定のパレート最適解ｘ＊は、Ｎ次元空間にあるベクトルまたは目的関数値ｆ（ｘ＊）を定める。パレート最適解に関連づけられた全ての目的関数ベクトルのセットは、効率的な境界として当該分野で公知のＮ次元空間における表面すなわちパレート面またはパレートフロントを定める。変数ｘのベクトルは線量分布を定めるので、パレートフロントの近似を定める入力解を入力線量分布と呼ぶことができる。
【００１０】
変数ｘのベクトルは線量分布を定めるので、パレートフロントの近似を定める入力解を入力線量分布と呼ぶことができる。パレートフロントが定義または近似されている場合、実際の線量計画を入力線量分布の直線補間によって実行してナビゲートされた線量分布を生成してもよい。
【００１１】
「Ｈｏｎｇら，膵頭部の局所進行癌のための強度変調放射線療法の治療計画における多目的最適化（Ｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ｔｈｅｒａｐｙ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｐｌａｎｎｉｎｇ  ｆｏｒ  ｌｏｃａｌｌｙ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｃａｎｃｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ  ｈｅａｄ），Ｉｎｔ．Ｊ．Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｏｎｃｏｌｏｇｙ  Ｂｉｏｌ．Ｐｈｙｓ．，Ｖｏｌ．７２，Ｎｏ．４，ｐｐ．１２０８−１２１４，２００８」は、膵臓癌の治療のための多目的最適化の使用を開示している。患者のために多くの計画を得、パレート面を生成し、操作者は治療を最適化するために選択されたパレート面上の点までナビゲートする。試験により、比較的短時間で満足な品質のナビゲートされた計画に到達することができることが分かった。
【００１２】
計画を生成したら臨床目標の遂行により、その治療計画が治療のために許容されるかまたは好ましいものであるかを決定する。臨床目標は治療計画のための品質尺度および品質尺度のための実行可能な値のセットを含む。臨床目標のための一般的な種類の品質尺度としては、
・いくつかの関心領域（ＲＯＩ）（患者体積の小領域）のために定められる線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）尺度
・ＲＯＩに対する線量のａ：ｔｈ（ここでは「ａ」は予め選択された（通常は組織特異的）パラメータである）累乗平均である１つの定義に従う当量の均一な線量
・いくつかの放射線生物学的モデルによって決まる、標的のための腫瘍制御率（ＴＣＰ）およびリスク臓器のための正常組織合併症確率（ＮＴＣＰ）
が挙げられる。
【００１３】
以下のような様々な理由のために、臨床目標を正確に遂行する線量分布をナビゲートすることが難しくなる場合がある。
・臨床目標で使用される品質尺度とは一般に異なる目的関数および制約として使用される品質尺度は、臨床目標の遂行レベルを臨床目標に相関する（但し、直接対応していない）目的関数値を制御するスライダの移動により間接的にのみ制御することができることを意味するという事実
・１つの目的関数値に影響を与えるスライダの移動により全ての他のスライダを移動させて適合させた結果、臨床目標の遂行レベルもそれに応じて一般に変化する
・スライダバーの位置は線形化関数値を表すため、実際の目的関数値は関数が非線形である場合はスライダ関数値に等しくない
これらの理由のために、臨床目標を正確に達成するナビゲートされた線量分布が得られる前にかなりの量の手動微調整が必要となる場合がある。
【００１４】
故に、より効率的な多目的最適化を含む治療計画が望まれている。
【発明の概要】
【００１５】
本発明の目的は、より効率的であり、かつユーザフレンドリな治療計画の最適化、特に多目的最適化のための方法を提供することにある。
【００１６】
本発明は、
−入力線量分布のセットを提供する工程と、
−患者のための臨床目標のセットに基づいて補間最適化問題を定める工程であって、補間最適化問題は最適化関数のセットを含み、少なくとも１つの最適化関数は臨床目標のセットにおける臨床目標の違反の尺度を表す工程と、
−補間最適化問題のコンピュータを用いた最適化によって、入力線量分布の重み付けされた組み合わせに基づいて補間された線量分布を最適化する工程であって、前記最適化は入力線量分布のそれぞれのために補間重みを決定し、さらに最適化された線量分布においてこの入力線量分布に割り当てられる重みを指定すること含む工程と、
−補間された線量分布に基づいて補間された治療計画を計算する工程と
を含む、患者のための放射線治療計画の最適化方法に関する。
【００１７】
故に本発明の方法は、１つ以上の臨床目標からの偏差に直接基づいて補間された線量の自動計算を可能にする。本発明によれば、臨床目標を遂行する高品質な補間された線量分布は、スライダを手動で少し調整するか全く調整することなく特定することができる。従って時間をあまり要さず、かつ操作者の技量にもあまり依存しない方法が提供される。自動ナビゲーションの出力は、更新されたスライダ位置および更新された補間された線量分布を定める補間係数の更新されたセットである。最適化問題が臨床目標に直接基づいているとは、所望の結果と最適化において影響を受けるパラメータとの間に直接的関係が存在することを意味する。
【００１８】
本方法では、それぞれの入力計画に関連づけられた線量分布の補間重みを調整するためにコンピュータを用いた最適化を適用して１つ以上の臨床目標に一致させる。典型的には臨床目標のそれぞれを、品質尺度および品質尺度のための実行可能な値のセットによって定める。補間最適化問題は１つ以上の制約も含んでいてもよい。好ましい実施形態では、少なくとも１つの制約は補間された治療計画の目的関数値を制限する限界に対応している。そのような限界を設定することはスライダバーにクランプを設定することに対応している。
【００１９】
本発明の方法は治療薬送達のために使用されるハードウェアに依存していない。従って本方法は多目的最適化が適用可能であるあらゆる治療技術、例えば外部ビーム光子治療、電子線治療、イオンビーム治療および近接照射療法のために同様に有効である。
【００２０】
いくつかの実施形態では、入力線量分布のセットを提供する工程は、入力計画のセットを得ること、および入力計画のそれぞれのために入力線量分布を計算することを含む。あるいは、治療計画から得られない線量分布を線量分布として使用してもよい。
【００２１】
好ましい実施形態では、入力線量分布は多目的最適化から得られた治療計画に関連づけられており、かつ本方法は多目的最適化から得られたナビゲートされた計画の自動のさらなる改良を可能にする。この場合、入力線量分布のセットを提供する工程は、
ａ．少なくとも２つの目的関数のセットを含む多目的最適化問題を提供すること、
ｂ．多目的最適化問題に関する最適化によって入力治療計画のセットを得ること、および
ｃ．各線量分布が治療計画の１つに関連づけられている線量分布のセットを計算すること
を含む。
【００２２】
補間された線量分布の最適化の前に、ナビゲートされた線量分布を入力線量分布の重み付けされた組み合わせに基づいて提供してもよく、ここでは各入力線量分布にナビゲーション重みを割り当て、かつナビゲーション重みを補間最適化問題への入力値として使用することができる。
【００２３】
補間された線量分布を補間された計画に変換する最終工程の前に、補間された線量分布のさらなる手動ナビゲーションを行ってなおさらに改良された補間された計画を得てもよい。
【００２４】
最も単純な実施形態では、臨床目標の遂行に向かう最適化は入力計画を生成すると自動的に開始する。別の実施形態では、操作者は開始命令を入力して（例えばボタンを押して）１回の動作で全ての臨床目標に関して最適化を開始することが可能である。
【００２５】
好ましい実施形態では、操作者は臨床目標を優先度グループに区分してもよい。この実施形態では本方法は、高い優先度を有する臨床目標の第１のサブセットに関して第１の最適化を行い、次いで第１のサブセットよりも低い優先度を有する第２のサブセットに関してその後の最適化を行う。低くなっていく優先度のサブセットのための最適化手順の順序のために、異なる優先度レベルの臨床目標のいくつかのサブセットを定めてもよい。この場合の各新しい最適化手順では、線量分布に対して制約を設定して、より高い優先度を有する臨床目標の遂行の悪化を防止してもよい。低い優先度を有する臨床目標の遂行がより高い優先度を有する臨床目標によって完全に邪魔されないように、以前の最適化の間に得られた臨床目標の遂行レベルと比較して小さい悪化を許容するように、この制約を定めてもよい。
【００２６】
本発明は、前記請求項のいずれか１項に記載の多くの入力治療計画に基づいてコンピュータにおいて行われる放射線治療計画の最適化を制御するためのユーザインタフェースにも関し、これは臨床目標および各臨床目標のための関連する値範囲のリストを表示するための表示手段と、好ましくはユーザが上で考察されている方法に従って最適化を開始するのを可能にするユーザ入力手段とを備える。各臨床目標のために、好ましくは臨床目標が遂行されているか否かのインジケータも存在する。好ましい実施形態では臨床目標のリストは、臨床目標の少なくとも１つのために関連する制約と当該制約が遂行されているか否かのインジケータとを保持するようにも構成されている。好ましくはユーザ入力手段は、ユーザが臨床目標および／または最適化問題に影響を与える他の入力データをコンピュータに入力するのを可能にするようにも構成されている。
【００２７】
本発明は、放射線療法計画装置のプロセッサにおいて実行されると当該装置に上記に係る方法を行わせるコンピュータ可読コード手段を含む、好ましくは非一時的記憶手段などの担体に記憶された放射線療法計画装置を制御するためのコンピュータプログラム製品にも関する。このコードは、好ましくは上記ユーザインタフェースを放射線療法計画装置に関連づけられた画面に表示させ、治療計画に割り当てられる補間重みに対する調整を記録させ、かつその関連する入力治療計画のための重みとして各補間重みを用いて入力治療計画の重み付き和としてさらに最適化された治療計画を計算させるようにも構成されていてもよい。
【００２８】
本発明は、放射線療法治療計画装置を制御して本発明の方法を行うために、プロセッサとプロセッサにおいて実行されるように構成された上記に係るコンピュータプログラム製品を保持するプログラムメモリとを備える放射線療法治療計画装置にも関する。
【００２９】
以下では本発明を添付の図面を参照しながら例としてより詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】図１ａは従来の多目的計画システムのためのユーザインタフェースを示し、図１ｂは本発明の方法に適合させたユーザインタフェースの一部を示す。
【図２】２つの目的関数を最適化するためのパレートに基づく計画システムを示す。
【図３】本発明に係る方法のフローチャートである。
【図４】本発明に係る方法を実装することができるコンピュータシステムを開示している。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の実施形態によれば、最初のナビゲートされた線量分布を以下で説明する自動最適化プロセスによってさらに最適化する。このプロセスは入力線量分布間のさらなる補間を含み、その結果を補間された線量分布と呼ぶ。後で説明するように、自動最適化プロセスはナビゲートされた線量分布を最初に得ることなく入力線量分布に対して直接行ってもよい。補間された線量分布を補間された計画に変換してもよい。
【００３２】
図１ａは、上に定義されているナビゲートされた線量分布を得るための治療計画の手動の多目的最適化のための単純化された先行技術の治療計画インタフェース１を示す。インタフェースの最上部には、３つのフィールド１１、１３、１５、すなわち現在の計画に対応するＤＶＨ曲線を表示するための第１のフィールド１１ならびに異なる角度から見た患者画像に重ね合わされる得られた線量分布を表示するための第２のフィールド１３および第３のフィールド１５がある。この例では、第２のフィールド１３は患者の首の断面を示し、第３のフィールド１５は横側から見た患者の首および頭部を示す。分かりやすくするために、重ね合わされる線量分布はこの例の図には示されていない。
【００３３】
インタフェースの最下部は、図１ａでは右に示されている臨床目標をリスト化しているフィールド１７を有する。当該リストは臨床目標のそれぞれに割り当てられた優先度に関する情報も含んでいてもよいが、これは図示されていない。当該リストは、任意の好適な方法でそれが達成されているか否かについての各臨床目標に関する情報も示すこともできる。この例ではこれは、目標が達成されていることを示す〇または目標が達成されていないことを示す×によって示されている。実用的な実装では、色分けされたドットが通常使用され、典型的には達成されている目標には緑色が使用され、達成されていない目標には赤色が使用される。当然ながら、目標からの偏差の大きさを示す様々な色が使用されていてもよく、かつ／または実際の値は数として表示されていてもよい。臨床目標は典型的には、治療される標的への線量に対する下限および／または周囲組織および特に心臓または脊髄などのリスク臓器に対する線量の上限の指定である。多くの場合、線量に対する下限または上限を限られた程度まで違反することは許される。従って臨床目標は、構造のためのＤＶＨ尺度に対する上限または下限として指定されていてもよい。
【００３４】
インタフェース１の下部中央１９には、上で考察されているＮ個の目的関数のリスト、および操作者がそれぞれの目的関数の値を選択するのを可能にする各目的関数のためのスライダバー２１の形態の調整手段がある。当該技術分野において一般的であるように、目的関数は、制約を守りながらも１つの目的関数のためのスライダバーを移動させた場合に他の目的関数のための目的関数値を制限することに関する。
【００３５】
操作者は、スライダを操作することによりナビゲートされた線量の目的の１つのための関数値を調整することができる。１つのスライダを動かした際に他のスライダが新しい値に調整されるように、全ての目的関数は互いに影響を与える。例えば１つの臓器に対する線量の増加はその周囲組織に対する線量に影響を与える。またフィールド１１のＤＶＨ曲線ならびにスライダ位置によって定められる目的関数の指定された組み合わせから得られるフィールド１３および１５の線量分布は再計算され、かつリアルタイムで表示される。この例では、最も左のスライダバーの位置は最も望まれる値であるとみなされ、これは目的関数の値が右に向かって増加することを意味する。特定のスライダの移動は、望ましくない目的関数値が禁止されるようにスライダのためのクランプを定めることによって制限することができる。クランプ２３は図１ａでは水平線として示されており、ここでは目的関数１および４に対するクランプはこの例では対応するクランプの移動を実際に制限しており、他の目的関数に対するクランプは最大位置に配置されている。特定のスライダに対するクランプの配置により他のスライダのための実行可能な移動範囲の制限も生じるが、これは図１ａには図示されていない。
【００３６】
スライダバーは当該値を調整する特に好適な方法を提供する。但し当業者であれば理解するように、値を入力する他の方法も使用してもよく、例えば手動で数を入力したり画面上で目的のサイズに操作したりしてもよい。当然のことながら、クランプは当該関数値を制限する任意の好適な種類の関数として実装されていてもよい。
【００３７】
目的関数値は特定の計画の品質のためのインジケータとして使用される。一般に臨床目標と目的との間に１対１の対応は存在しないため、現在遂行されている臨床目標がナビゲーション中ずっと遂行されたままであるという保証はない。
【００３８】
図１ｂは、図１ａの最上部にある３つのフィールド１１、１３、１５を含むユーザインタフェース全体の中に表示することができる本発明の方法のための可能なユーザインタフェースを示す。
【００３９】
図１ｂのユーザインタフェースは、指定された臨床目標の遂行に向かって多目的最適化を開始するためにユーザによって起動することができる第１のボタン３０と、進行中の最適化を停止するために起動することができる第２のボタン３１とを含む。当該ユーザインタフェースは好ましくは、最適化のための繰り返し数および／または数の許容差などの最適化設定を調整するための第３のボタン３２も含む。
【００４０】
当該ユーザインタフェースは、それぞれが関心領域または関心点に関する臨床目標のリストを含む第１のカラム３３および各臨床目標のために現在達成されている値を含む第２のカラム３４も有する。臨床目標は、例えば領域または領域の指定された部分に対する最小もしくは最大平均線量あるいは最小の均一性指標として当該技術分野で知られている方法で定められる。第３のカラム３５は線量の種類を表示し、第４のカラム３６は臨床目標を適用する領域、典型的には腫瘍またはリスク臓器のいずれかを表示する。この例では、計画標的体積（ＰＴＶ）のための第１の臨床目標および臨床的標的体積（ＣＴＶ）のための第２の臨床目標ならびに第１および第２のリスク臓器のそれぞれ、ＯＡＲ１およびＯＡＲ２それぞれのための臨床目標が存在する。臨床目標のそれぞれのために優先度および／または重みを設定するために第５のカラム３７および第６のカラム３８を使用してもよい。「はい」のために「〇」または「いいえ」のために「×」として図１ｂに示されているように、臨床目標が遂行されているか否かを表示するために第７のカラム３９が提供されていてもよい。所望どおりに臨床目標のうちの１つ以上のための制約を設定するために第８のカラム４０が使用されてもよい。当然ながら、どのカラムを表示するかは適宜選択してもよく、かつ図１ｂに示されていない情報を表示することもできる。
【００４１】
第４および第５のカラムを使用して当該結果に対する各臨床目標の相対的寄与を調整する。これは、臨床目標を辞書式に最適化することができる順序を定める優先度レベルを設定すること、または重みを各臨床目標に割り当て、かつ最適化問題における目的関数を定めて臨床目標からの偏差の重み付き和を最小化することのいずれかにより、それらの重要性に基づく臨床目標の優先順位付けを含めることによって行ってもよい。
【００４２】
インタフェースは好ましくは、ユーザが臨床目標、値および制約を入力し、かつ優先度レベルまたは各臨床目標の重みを変えるのを可能にするように構成されている。好ましくは、最適化の結果はインタフェースの他のフィールド１１、１３、１５に連続的に表示されるが、これは図１ｂに図示されておらず、かつ図１ｂの表にも示されていない。当然のことながら、本発明の方法はどんなユーザインタフェースも使用せずに完全に自動的に行われてもよい。この場合、本システムは「最適化を開始する」ボタンをクリックするユーザからの命令を待つ代わりに、入力線量分布が提供されるとすぐに自動的に補間を開始するように構成されていてもよい。
【００４３】
図２は目的関数の単純化されたセットのための多目的最適化の原理を示す。多目的最適化では、目的関数のセットおよび制約のセットに関して多目的最適化問題を定める。
【００４４】
これは、２次元表示を可能にするためにそれぞれ２つの目的関数ｆ１およびｆ２（どちらも最小化される）のみを用いて図２に示されている。実践的事例では、目的関数の数は典型的には、多次元空間を必要とする約１０までの間であってもよい。楕円で囲まれている領域は実行可能な治療解に対応する目的関数ベクトルを表す。
【００４５】
太い実線の曲線は、２つの目的関数ｆ１およびｆ２の達成可能な組み合わせを定めるパレート最適解に対応する目的関数値のベクトルを示す。この曲線は多目的最適化においてパレートフロントとして知られている。パレートフロントはＮ次元表面であり、ここでＮは目的関数の数である。図に示されているように、パレートフロント上の任意の点における目的関数の１つの改善は他の１つの悪化をもたらす。目的関数の任意の選択された組み合わせは所望の結果に基づいてトレードオフされる。
【００４６】
本システムは多くの入力線量分布を含み、そのそれぞれがパレートフロント上の点となる。この例では５つの入力線量分布があり、パレートフロント上に５つの対応する点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅがある。点Ａの場合、第２の目的関数ｆ２は高い値を有するが第１の目的関数ｆ1は低い値を有し、これはより望ましい。点Ｅの場合、第１の成分関数ｆ１は高いが点Ａと比較してより低い値を有し、第２の成分関数ｆ２は低いが点Ａと比較してより良好な値を有する。中間点Ｂ、Ｃ、Ｄの場合、両方の目的関数の値は最外点ＡおよびＥの値の間である。図２はこれらの２つの点を生成する線量分布の重み付き和によって点ＤおよびＥの間に補間された点ｘも示す。
【００４７】
多目的最適化の本質は、患者のために考え得る限りで最良の臨床結果をもたらす閉曲線の上または影付きの領域の中にある点、言い換えると全ての入力線量分布の重み付き和を見つけることにある。正確な結果はナビゲートされた線量分布が選択された時点では未知であるため、最も好ましい計画の選択は臨床医のための部分的に主観的な選択である。これはパレートフロント上の点または全ての実行可能解によって定められる体積の中の点であってもよく、後者は当該体積の中では点ｙによって示されている。
【００４８】
本発明によれば、上に概説されているように補間された計画が得られた後に、線量のさらなる最適化のために自動ナビゲーションが行われる。この自動ナビゲーションでは、新しい最適化問題は臨床医によって提供される臨床目標に基づいて定められる。
【００４９】
ナビゲートされた計画における各入力計画の線量分布および総線量分布と臨床目標との間には線形関係があるため、ナビゲートされた計画への１つの計画の寄与を変えた場合の効果は治療体積全体について予測することができる。
【００５０】
最も単純な事例では、全てが同じ優先度を有する臨床目標の１つのセットが存在する。より複雑な事例では、臨床目標のセットをサブセット、すなわち最も高い優先度を有する１つのサブセットと、いくつかの臨床目標が他のものよりも重要であり得ることを考慮に入れるために低くなっていく優先順位の１つ以上のさらなるサブセットに分割してもよい。
【００５１】
図３は本発明に係る方法のフローチャートである。第１の工程Ｓ３１では、本方法への入力データを決定する。工程３１は以下の工程の前の任意の時点で行ってもよい。当該入力データは関連づけられた目的関数のセットを含む多目的最適化問題を含む。工程Ｓ３２では、治療計画のセットを最適化問題に基づいて計算し、かつ各入力計画のために得られる線量分布を決定する。これらの線量分布をナビゲートされた線量分布の中に一緒に重み付けされた入力線量分布と呼ぶ。あまり有利ではないが、入力線量分布として任意の特定の方法で互いに関連づけられていない多くの入力計画から計算された多くの線量分布を使用することができる。最近では、最初に治療計画を計算せずに特定の患者ジオメトリのために所望の線量分布を決定することもできる。言い換えると、入力線量分布は同じ多目的最適化問題から得られた計画に基づいている必要はないが、これは好ましい実施形態である。入力線量分布は治療計画に基づいている必要は全くない。重要なことは、入力線量分布のセットが提供されるということである。
【００５２】
工程Ｓ３３では、入力線量分布に基づいてナビゲートされた線量分布を得る。これは、各入力線量分布のためにパラメータ重みを定めること、およびナビゲートされた線量分布を作成するためにパラメータ重みを適用することを含んでもよい。このナビゲートされた線量分布は本発明に係る自動最適化のための始点であってもよい。あるいは、自動線量分布は最初にナビゲートされた線量分布を得ずに入力線量分布から直接開始してもよい。言い換えると、工程Ｓ３３は任意の工程である。
【００５３】
以下の工程では、入力線量分布は工程Ｓ３１〜Ｓ３２によって、または任意の他の好適な方法で得られた入力線量分布であってもよく、工程Ｓ３３で得られたナビゲートされた線量分布を補間重みのための開始値として使用してもよい。その後の最適化は入力データが利用可能な場合に自動的に開始してもよく、あるいはユーザ入力によって手動で開始してもよい。最適化は、そのような入力手段が当該ユーザインタフェースに提供されている場合にはユーザ入力によって停止してもよい。あるいは、最適化は臨床目標が遂行されている場合には自動的に停止してもよい。工程Ｓ３４では、特定の患者のための臨床目標のセットを決定する。臨床目標は目的関数に関連づけられていても関連づけられていなくてもよい。より高い優先度を有する臨床目標を遂行することがより低い優先度を有する臨床目標を遂行することよりも重要であるとみなされるように、臨床目標の優先順位付けされたリストを定めてもよい。当然ながら、工程Ｓ３４は臨床目標が使用される工程Ｓ３５の前の任意の時点で行ってもよい。
【００５４】
工程Ｓ３５では、入力線量分布のために補間重みのセットを決定する。補間重みは各線量分布のために補間重みを含む重みベクトルに関して表され、各補間重みは、他の入力線量分布に対してこの入力線量分布が補間された線量に対してなすべき寄与を決定する。工程Ｓ３６では、得られた補間された線量分布は補間重みを入力線量分布に適用することにより入力線量分布の重み付き和として得てもよい。得られた重み付き和は臨床目標を最大で可能な程度まで遂行するものでなければならない。本発明によれば補間重みは、補間された線量分布に対して入力線量分布のそれぞれによってなされる寄与を調整することに直接基づいている。言い換えると、全ての入力線量分布の重み付き和が所望の線量分布をもたらすように線量分布に重み付けする。
【００５５】
工程Ｓ３６では、得られた補間された線量分布を治療計画に変換する。入力線量分布が入力治療計画から得られた線量分布に基づいている場合、これは入力計画の変数（多目的最適化問題における変数ｘ）の補間に補間重みを適用することを含む。そのような補間は、例えば変数がイオンビームスポット重量または外部ビーム光子治療のためのフルエンスマップを表す場合に変数と線量との関係が線形であるかおよそ線形である治療薬送達技術のために可能である。入力線量分布がどんな治療計画もなく得られた場合は、補間された線量分布と最適化された計画のための線量分布との間の偏差を最小化するように定められた最適化問題を解くことにより補間された治療計画を得てもよい。
【００５６】
また補間された線量分布または補間された変数は、治療計画に変換する前に線量分布のさらなる最適化のための始点として使用してもよい。例えば、実行可能な治療計画に関連づけられた線量分布と補間された線量分布との誤差を最小化する最適化は、変数と線量分布との関係が非線形である送達技術のために行ってもよい。
【００５７】
本方法は、望まれる場合はいつでも工程Ｓ３３および／または工程Ｓ３５およびＳ３６を繰り返すことにより拡張してもよい。工程Ｓ３３の手動ナビゲーションとＳ３６〜Ｓ３７における補間との間をそれぞれ移動することが所望に応じて何度でも可能である。繰り返しの間に臨床目標に対する１つ以上のクランプまたは制約を追加して、１回の繰り返しからの所望の出力が後の繰り返しにおいて破棄されないことを保証してもよい。
【００５８】
指定された臨床目標を最も達成する補間重みのための工程Ｓ３５における探索は、補間重みｙｊが決定変数を構成する最適化として実装されていてもよい。最小化される最適化関数ｆおよび任意に正でない場合に実行可能である制約関数のベクトルｇおよびゼロである場合に実行可能である制約関数のベクトルｈによって、ユーザ要求を反映させてもよい。
【００５９】
数学的に本方法は同じ優先度を有する全ての臨床目標の場合に、以下の最適化問題：
最小化：ｆ（ｙ）
制約：ｙ≧０，ｇ（ｙ）≦０，ｈ（ｙ）＝０
として表すことができ、式中、ｙは補間重みのベクトルであり、かつｇおよびｈは制約関数のベクトルである。好ましい一実施形態では、等式制約付き関数ｈのベクトルは関数ｅＴｙ−１を含み、式中、ｅは全ての関数のベクトルであり、これは補間重みを合計すると１になることを保証する。この自動ナビゲーションにおける目的関数ｆはナビゲートされた線量分布がどの程度臨床目標から離れているかの尺度である。これは重みｙｊのベクトルに関して表され、各重みはナビゲートされた線量分布に対する入力計画の１つの寄与を決定する。
【００６０】
臨床目標のセットが、異なる優先度レベルが割り当てられたｋ個のサブセットに分割されている場合、これは数学的に、
辞書式最小化：ｆ１（ｙ），．．．，ｆｋ（ｙ）
制約：ｙ≧０，ｇ（ｙ）≦０，ｈ（ｙ）＝０
として表すことができ、式中、「辞書式最小化」は最適なｙが指定された順序で最適化関数ｆ１〜ｆｋを最小化する解であることを示す。言い換えると、最適化は指定された順序で一度に１つの最適化関数のために行われる。最適化関数の各最適化後に、制約を追加して、より低い優先度の最適化関数がより高い優先度を有する最適化関数の遂行における悪化をもたらすことを回避する。
【００６１】
自動補間の目標がユーザ指定の臨床目標を遂行することである場合、最適化関数はそれぞれが目標の１つの違反を測定する成分関数の合計であってもよい。制約のベクトルの成分は、遂行されている状態に維持されなければならない既に達成されている臨床目標を反映していてもよい。自動最適化問題は一般に、内点法または逐次二次計画法などの標準的な非線形プログラミング方法を用いて解くことができる連続的な非線形最適化問題である。
【００６２】
図４は、本発明に係る方法を実行することができるコンピュータシステムの概略図である。コンピュータ４１はプロセッサ４３、データメモリ４４およびプログラムメモリ４６を備える。好ましくは、キーボード、マウス、ジョイスティック、音声認識手段または任意の他の利用可能なユーザ入力手段の形態で１つ以上のユーザ入力手段４８も存在する。また図１ｂに関連して考察されているインタフェースを表示するための画面を含む表示装置４９が好ましくは存在する。またユーザ入力手段４８を使用してデータをインタフェースに入力してもよい。またユーザ入力手段は外部メモリユニットからデータを受信するように構成されていてもよい。
【００６３】
データメモリ３４は、入力計画および臨床目標などの手続きで使用されるデータを含む。プログラムメモリ３６は、コンピュータに図３に関連して考察されている方法工程を行わせるように構成されたコンピュータプログラムを保持している。
【００６４】
当然のことながら、データメモリ３４およびプログラムメモリ３６は概略的に図示および考察されている。それぞれが１つ以上の異なる種類のデータを保持しているか、あるいは１つのデータメモリが好適に構造化された方法で全てのデータを保持しているいくつかのデータメモリユニットが存在し、かつそれがプログラムメモリも保持していてもよい。例えば予め計算された計画、臨床目標およびナビゲートされた線量分布のそれぞれのために別個のメモリまたはメモリセグメントが存在してもよい。また１つ以上のメモリが他のコンピュータ上に格納されていてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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