(57)【要約】  本発明は、アブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置１に関する。熱エネルギー決定ユニットは、計画工程の第１の部分において、対象者１８に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件が満たされるように、生体熱の式などの熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定する。アブレーションプローブパラメータ決定ユニットは、第２の部分において、第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように、アブレーションプローブ２２によりもたらされる第２の熱エネルギー分布をｂ）アブレーションプローブパラメータに関連付ける第２の熱エネルギー関数を使用することによりアブレーションプローブパラメータを決定する。２つの部分へのこの切り分けは、異なる種類のアブレーション工程に対するアブレーションプローブパラメータの決定の適応可能性の改善を可能にする。
2021511174.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置であって、前記計画装置は、
計算される第１の熱エネルギー分布と空間温度分布との間の関連性を規定する第１の熱エネルギー関数を提供し、前記対象者の前記一部分のアブレーションを含む前記対象者に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件を提供する、熱エネルギー決定提供ユニットと、
前記温度ベースの条件が満たされるように前記第１の熱エネルギー関数を使用することにより、前記第１の熱エネルギー分布を決定する熱エネルギー決定ユニットと、
ａ）計算され且つ前記アブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布とｂ）前記アブレーションプローブパラメータとの間の関連性を提供する、第２の熱エネルギー関数を提供するアブレーションプローブパラメータ決定提供ユニットと、
前記第１の熱エネルギー分布と前記第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように前記第２の熱エネルギー関数を使用することにより、前記アブレーションプローブパラメータを決定するアブレーションプローブパラメータ決定ユニットと、
を備える、計画装置。
【請求項２】
前記熱エネルギー決定提供ユニットが更に、ａ）アブレーションされる前記一部分を含む領域における前記対象者の異なるコンポーネントの空間分布と、ｂ）前記異なるコンポーネントの熱的性質とを提供し、及び、前記第１の熱エネルギー関数が前記異なるコンポーネントの前記空間分布と前記異なるコンポーネントの前記熱的性質とに依存するように、前記第１の熱エネルギー関数を提供し、前記熱エネルギー決定ユニットが、前記温度ベースの条件が満たされるように、前記異なるコンポーネントの前記空間分布と前記異なるコンポーネントの前記熱的性質とに基づく前記第１の熱エネルギー関数を使用することにより、前記第１の熱エネルギー分布を決定する、請求項１に記載の計画装置。
【請求項３】
前記所望の処置結果を示す提供された所望の空間温度分布であって、前記所望の空間温度分布が、閾温度より上において前記一部分がアブレーションされる当該閾温度より高い、アブレーションされる前記一部分内における温度値を含む、所望の空間温度分布と、前記第１の熱エネルギー分布を決定するとともに前記第１の熱エネルギー関数を使用することにより、結果的にもたらされる計算された空間温度分布との間のずれに前記温度ベースの条件が基づくように、前記熱エネルギー決定提供ユニット及び前記熱エネルギー決定ユニットが構成される、請求項１に記載の計画装置。
【請求項４】
前記熱エネルギー決定ユニットは、ユーザーが前記第１の熱エネルギー分布の決定に介入することを可能にするユーザーインターフェースを提供する、請求項１に記載の計画装置。
【請求項５】
前記熱エネルギー決定ユニットは、前記ユーザーが熱エネルギー分布集合を規定することが可能にされるように、前記ユーザーインターフェースを提供し、前記熱エネルギー決定ユニットは、前記第１の熱エネルギー分布が規定の前記熱エネルギー分布集合に含まれるように前記第１の熱エネルギー分布を決定する、請求項４に記載の計画装置。
【請求項６】
前記熱エネルギー決定ユニットは、計算された前記空間温度分布と前記所望の空間温度分布とのずれが重み付けされたずれであるように構成され、前記対象者の異なる領域におけるずれが、異なる重みを伴って考慮され、前記異なる領域が、少なくとも、アブレーションされる前記対象者の前記一部分により規定された第１の領域と、アブレーションされる前記対象者の前記一部分を含まない第２の領域とを含み、前記熱エネルギー決定ユニットは、前記ユーザーが前記異なる重みを規定することが可能にされるように前記ユーザーインターフェースを提供する、請求項３及び請求項４に記載の計画装置。
【請求項７】
前記熱エネルギー決定ユニットは、対応する処置結果を前記ユーザーが再検討することを可能にするために、前記第１の熱エネルギー分布を決定するとともに前記第１の熱エネルギー関数を使用することにより、結果的にもたらされる計算された空間温度分布を示す出力を提供し、前記第１の熱エネルギー関数と前記温度ベースの条件とのうちの少なくとも１つを前記ユーザーが変更することと、前記変更に基づく前記第１の熱エネルギー分布の更なる決定を前記ユーザーが始めることとをユーザーインターフェースが可能にするように、前記ユーザーインターフェースを提供する、請求項４に記載の計画装置。
【請求項８】
前記計画装置は、既定の評価基準に基づいて、前記第１の熱エネルギー分布を決定するとともに前記第１の熱エネルギー関数を使用することにより、結果的にもたらされる計算された空間温度分布を評価する評価ユニットを更に備え、前記熱エネルギー決定ユニットは、計算された前記空間温度分布、ひいては対応する処置結果が不十分であることを前記評価が示している場合、前記第１の熱エネルギー関数と前記温度ベースの条件とのうちの少なくとも１つを変更し、前記変更に基づいて前記第１の熱エネルギー分布の前記決定を繰り返す、請求項１に記載の計画装置。
【請求項９】
前記アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び前記アブレーションプローブパラメータ決定ユニットは、前記アブレーションプローブパラメータが、アブレーションされる前記一部分に対する前記アブレーションプローブの配置と、前記アブレーションプローブにより適用されるパワーとのうちの少なくとも１つを含むように構成される、請求項１に記載の計画装置。
【請求項１０】
前記アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び前記熱エネルギー決定提供ユニットが、複数の前記アブレーションプローブに対する複数の前記アブレーションプローブパラメータを繰り返し決定し、各繰り返しステップにおいて、更なるアブレーションプローブが考慮され、前記第１の熱エネルギー分布と前記第２の熱エネルギー分布との間のずれが、既定の第２のずれ基準を満たすように、前記第２の熱エネルギー関数を使用することにより、少なくとも更なる前記アブレーションプローブの１つ又は複数の前記アブレーションプローブパラメータが決定され、既定の終了基準が満たされた場合、繰り返しが停止される、請求項１に記載の計画装置。
【請求項１１】
前記アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び前記熱エネルギー決定提供ユニットが、前記第１の熱エネルギー分布と、前記第２の熱エネルギー関数を使用することにより、以前の前記繰り返しにおいて決定された熱エネルギー分布との間の差により規定された熱エネルギー分布を、各前記繰り返しステップにおいて考慮する、請求項１０に記載の計画装置。
【請求項１２】
前記アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び前記熱エネルギー決定提供ユニットが、それぞれの前記繰り返しステップにおいて考慮された前記更なるアブレーションプローブの１つ又は複数の前記アブレーションプローブパラメータのみを前記繰り返しステップにおいて決定する、請求項１１に記載の計画装置。
【請求項１３】
対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーションシステムであって、前記アブレーションシステムが、
前記対象者の前記一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定する、請求項１に記載の計画装置と、
決定された前記アブレーションプローブパラメータに従って動作させられる前記アブレーションプローブと、
を備える、アブレーションシステム。
【請求項１４】
対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定する計画方法であって、前記計画方法は、
計算される第１の熱エネルギー分布と空間温度分布との間の関連性を規定する第１の熱エネルギー関数を提供し、前記対象者の前記一部分のアブレーションを含む前記対象者に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件を提供するステップと、
前記温度ベースの条件が満たされるように前記第１の熱エネルギー関数を使用することにより、前記第１の熱エネルギー分布を決定するステップと、
ａ）計算され前記アブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布とｂ）前記アブレーションプローブパラメータとの間の関連性を提供する、第２の熱エネルギー関数を提供するステップと、
前記第１の熱エネルギー分布と前記第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように、前記第２の熱エネルギー関数を使用することにより、前記アブレーションプローブパラメータを決定するステップと、
を有する、計画方法。
【請求項１５】
対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画コンピュータプログラムであって、前記計画コンピュータプログラムは、前記計画コンピュータプログラムが計画装置において実行されたときに請求項１に記載の前記計画装置に請求項１４に記載の計画方法を実行させるためのプログラムコード手段を含む、
計画コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腫瘍などの対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明する、アブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置、計画方法、及び計画コンピュータプログラムに関する。本発明は更に、計画装置を備える対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｃ．  Ｓｃｈｕｍａｎｎらによる論文「Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｍｕｌｔｉ−ｃｒｉｔｅｒｉａ  ｐｌａｎｎｉｎｇ  ｆｏｒ  ｒａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｂｌａｔｉｏｎ」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｓｕｒｇｅｒｙ、ｖｏｌｕｍｅ  １０、８７９〜８８９頁（２０１５）は、腫瘍をアブレーションするためにラジオ波アブレーションプローブにより使用されるアブレーションプローブパラメータを決定する計画方法を開示している。この計画方法は、ユーザーとの対話を可能にし、計画工程中に複数の基準を考慮する。しかし、この計画方法は、使用されるアブレーションプローブに特有であり、特に、ラジオ波アブレーションである使用されるアブレーションのタイプに特有である。したがって、この計画方法は、他のタイプのアブレーション工程に簡単に適応可能ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブに関する動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置、計画方法、及び計画コンピュータプログラムを提供することが本発明の目的であり、アブレーションプローブパラメータの決定は、異なる種類のアブレーション工程に、より簡単に適応可能である。計画装置を備える対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーションシステムを提供することが本発明の更なる目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様において、対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置であって、計画装置は、
計算される第１の熱エネルギー分布と空間温度分布との間の関連性を規定する第１の熱エネルギー関数を提供するように、及び、対象者の一部分のアブレーションを含む対象者に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件を提供するように構成された熱エネルギー決定提供ユニットと、
温度ベースの条件が満たされるように、熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定するように構成された熱エネルギー決定ユニットと、
ａ）計算される、及びアブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布と、ｂ）アブレーションプローブパラメータとの間の関連性を提供する第２の熱エネルギー関数を提供するように構成されたアブレーションプローブパラメータ決定提供ユニットと、
第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように、第２の熱エネルギー関数を使用することによりアブレーションプローブパラメータを決定するように構成されたアブレーションプローブパラメータ決定ユニットと、
を備える、計画装置が提示される。
【０００５】
したがって、アブレーションプローブパラメータの決定は、２つの部分、すなわち第１の熱エネルギー分布が決定される第１の部分と、第１の部分において決定された第１の熱エネルギー分布を考慮してアブレーションプローブパラメータが決定される第２の部分とに分割される。第１の部分の結果に基づいてアブレーション工程のタイプに特有のアブレーションプローブパラメータが決定され得るように、第１の部分は対象者の部分をアブレーションするために使用されるアブレーション工程のタイプに依存しない。したがって、アブレーションプローブパラメータが異なる種類のアブレーション工程に対して規定されなければならない場合、比較的大きい演算量を必要とする第１の熱エネルギー分布の決定を繰り返すことは必要でない。したがって、異なる種類のアブレーション工程に対するアブレーションプローブパラメータの決定の適応可能性が改善され得る。
【０００６】
アブレーションプローブは、例えば、ラジオ波アブレーションプローブ又は別のタイプのアブレーションプローブであってよい。更に、アブレーションされる物体の一部分は、例えば、腫瘍、又は対象者の別の一部分であり得る。対象者は、ヒト又は動物である。
【０００７】
熱エネルギー決定提供ユニットは、記憶ユニットであって、本記憶ユニットに、第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とが記憶され得、及び、本記憶ユニットから、第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とを提供するために第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とが入手され得る、記憶ユニットであり得る。しかし、熱エネルギー決定提供ユニットは、別のユニットから第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とを受信するための、及び、受信された第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とを提供するための受信ユニットでもあり得る。更に、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニットは、記憶ユニット又は受信ユニットであり得る。
【０００８】
好適には、第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが、既定の閾値より小さい、及び／又は最小化された場合に、ずれ基準が満たされるように、ずれ基準が既定される。例えば、差の二乗の和又は別の偏差の尺度といった、既定の偏差の尺度が使用され得る。
【０００９】
好適には、熱エネルギー決定提供ユニットは、ａ）アブレーションされる一部分を含む領域における対象者の異なるコンポーネントの空間分布と、ｂ）異なるコンポーネントの熱的性質とを提供するように、及び、熱エネルギー関数が異なるコンポーネントの空間分布と異なるコンポーネントの熱的性質とに依存するように、熱エネルギー関数を提供するように更に構成され、熱エネルギー決定ユニットが、温度ベースの条件が満たされるように、異なるコンポーネントの空間分布と異なるコンポーネントの熱的性質とに基づく熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定するように構成される。
【００１０】
アブレーションされる一部分を含む領域における対象者の異なるコンポーネントは、異なる熱的性質をもつ、例えば、異なる種類の組織、及び、血管などの脈管である。熱的性質は、例えば、異なるコンポーネントに対する異なる熱伝導率、異なるコンポーネントに対する異なる血液灌流パラメータなどとして提供され得る。異なるコンポーネントの空間分布及び異なるコンポーネントの熱的性質を考慮することにより、第１の熱エネルギー分布の決定、ひいてはアブレーションプローブパラメータの最終的な決定の品質が改善され得る。
【００１１】
好適には、所望の処置結果を示す提供された所望の空間温度分布であって、この所望の空間温度分布が、閾温度より上において一部分がアブレーションされる当該閾温度より高い、アブレーションされる一部分内における温度値を含む、所望の空間温度分布と、ｂ）第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布との間のずれに、温度ベースの条件が基づくように、熱エネルギー決定提供ユニット及び熱エネルギー決定ユニットが構成される。例えば、温度ベースの条件は、このずれが最小化されなければならないこと、及び／又は、既定のずれ閾値より小さくなければならないことであり得る。このずれベースの条件を使用することにより第１の熱エネルギー分布の決定の品質、ひいては最終的に決定されたアブレーションプローブパラメータの品質が更に改善され得る。
【００１２】
好適には、熱エネルギー決定ユニットは、ユーザーが第１の熱エネルギー分布の決定に介入することを可能にするユーザーインターフェースを提供するように構成される。一実施形態において、ユーザーが熱エネルギー分布集合を規定することを可能にされるように、熱エネルギー決定ユニットがユーザーインターフェースを提供するように構成され、熱エネルギー決定ユニットは、第１の熱エネルギー分布が規定の熱エネルギー分布集合に含まれるように第１の熱エネルギー分布を決定するように構成される。これは、ユーザーがユーザーの優先傾向に従って第１の熱エネルギー分布の、及びアブレーションプローブパラメータの決定を適応させることを可能にし、それにより、計画工程の適応可能性を更に改善する。例えば、ユーザーインターフェースは、ユーザーが第１の熱エネルギー分布の熱エネルギー値の上限及び／又は下限を規定することを可能にする。
【００１３】
計算された空間温度分布と所望の空間温度分布とのずれが重み付けされたずれであるように、熱エネルギー決定ユニットが構成されることが更に好ましく、対象者の異なる領域におけるずれが、異なる重みを伴って考慮され、異なる領域が、少なくともアブレーションされる対象者の一部分により規定された第１の領域と、アブレーションされる対象者の一部分を含まない第２の領域とを含み、熱エネルギー決定ユニットは、ユーザーが異なる重みを規定することを可能にされるようにユーザーインターフェースを提供するように構成される。例えば、ユーザーは、第１の領域において処置結果が確実に実現されるように、すなわち、例えば、第１の領域内の温度が、温度閾値であって、この温度閾値より上で対象者の一部分が確実にアブレーションされる、温度閾値より確実に大きくなるように、重みを変更し得る。これが第１の領域全体にわたって当てはまるように、ユーザーは重みを選択し得る。したがって、少なくとも第１の領域に近くにおいて、第２の領域内でも熱エネルギーが比較的高くなることにより第２の領域内でもアブレーションが発生するが、これは、第２の領域における処置目標に反する。第２の領域全体においてアブレーションが確実に発生しないように、ユーザーは重みを更に規定し、これは、第１の領域の不完全なアブレーションをもたらす。重みを規定することにより、ユーザーは、ユーザーの優先傾向に計画工程を適応させ得る。
【００１４】
熱エネルギー決定ユニットは、対応する処置結果をユーザーが再検討することを可能にするために、第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布を示す出力を提供するように、及び、第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とのうちの少なくとも１つをユーザーが変更することと、変更に基づく第１の熱エネルギー分布の更なる決定をユーザーが始めることとをユーザーインターフェースが可能にするように、ユーザーインターフェースを提供するように構成されることが更に好ましい。これは、決定された第１の熱エネルギー分布がユーザーの優先傾向に実際に従っていることを確実にし得る。
【００１５】
一実施形態において、計画装置は、既定の評価基準に基づいて、第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布を評価するように構成された評価ユニットを更に備え、計算された空間温度分布、ひいては対応する処置結果が不十分であることを評価が示している場合、熱エネルギー決定ユニットが、第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とのうちの少なくとも１つを変更し、変更に基づいて第１の熱エネルギー分布の決定を繰り返すように適応される。これは、自動化された手法により、既定の評価基準を考慮して、決定された第１の熱エネルギー分布が十分に適切であるときに限り、決定された第１の熱エネルギー分布がアブレーションプローブパラメータを決定するために使用されることを確実にし得る。既定の評価基準を考慮して、決定された第１の熱エネルギー分布が十分に適切になるまで、複数の変更に基づいて、第１の熱エネルギー分布の決定が反復され得る。これは、決定された第１の熱エネルギー分布の更に改善された品質をもたらし、したがって、最終的に決定されたアブレーションプローブパラメータの改善された品質をもたらし得る。
【００１６】
アブレーションプローブパラメータ決定ユニットは、アブレーションプローブに対して、１つのアブレーションプローブパラメータを決定するように、又は、複数のアブレーションプローブパラメータを決定するように適応され得る。特に、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及びアブレーションプローブパラメータ決定ユニットは、アブレーションプローブパラメータがアブレーションされる一部分に対するアブレーションプローブの配置と、アブレーションプローブにより適用されるパワーとのうちの少なくとも１つを含むように構成され得る。アブレーションプローブパラメータ決定ユニットは、複数のアブレーションプローブに対する１つ又は複数のアブレーションプローブパラメータを決定するように更に適応され得る。特に、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び熱エネルギー決定提供ユニットは、複数のアブレーションプローブに対する複数のアブレーションプローブパラメータを繰り返し決定するように構成され得、各繰り返しステップにおいて、更なるアブレーションプローブが考慮され、第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが、既定の第２のずれ基準を満たすように、第２の熱エネルギー関数を使用することにより、少なくとも更なるアブレーションプローブの１つ又は複数のアブレーションプローブパラメータが決定され、既定の終了基準が満たされた場合、繰り返しが停止される。特に、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び熱エネルギー決定提供ユニットは、第１の熱エネルギー分布と、第２の熱エネルギー関数を使用することにより以前の繰り返しにおいて決定された熱エネルギー分布との間の差により規定された熱エネルギー分布を各繰り返しステップにおいて考慮するように構成され得る。更に、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット及び熱エネルギー決定提供ユニットは、それぞれの繰り返しステップにおいて考慮された更なるアブレーションプローブの１つ又は複数のアブレーションプローブパラメータのみを繰り返しステップにおいて決定するように構成され得る。これは、第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれの更なる低減をもたらし、したがって、最終的に決定された１つ又は複数のアブレーションプローブパラメータの更に改善された品質をもたらし得る。
【００１７】
本発明の更なる態様において、対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーションシステムが提示され、アブレーションシステムは、
請求項１に記載の、対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するように構成された計画装置と、
決定されたアブレーションプローブパラメータに従って動作させられるように構成されたアブレーションプローブと、
を備える。
【００１８】
本発明の別の一態様において、対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定する計画方法が提示され、計画方法は、
計算される第１の熱エネルギー分布と空間温度分布との間の関連性を規定する第１の熱エネルギー関数を提供し、対象者の一部分のアブレーションを含む対象者に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件を提供することと、
温度ベースの条件が満たされるように、熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定することと、
ａ）計算される、及びアブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布とｂ）アブレーションプローブパラメータとの間の関連性を提供する第２の熱エネルギー関数を提供することと、
第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように、第２の熱エネルギー関数を使用することによりアブレーションプローブパラメータを決定することと、
を有する。
【００１９】
本発明の態様において、対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画コンピュータプログラムが提示され、計画コンピュータプログラムは、コンピュータプログラムが計画装置において実行されたときに、請求項１に記載の計画装置に請求項１４に記載の計画方法を実行させるためのプログラムコード手段を含む。
【００２０】
請求項１に記載の計画装置、請求項１３に記載のアブレーションシステム、請求項１４に記載の計画方法、及び、請求項１５に記載の計画コンピュータプログラムが、特に、従属請求項において規定されているような、同様の、及び／又は同一の好ましい実施形態を含むことが理解されなければならない。
【００２１】
本発明の好ましい実施形態が、従属請求項又は上述の実施形態とそれぞれの独立請求項との任意の組合せであり得ることが理解されなければならない。
【００２２】
本発明のこれらの態様及び他の態様が、以下で説明される実施形態から明らかとなり、以下で説明される実施形態を参照しながら説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーションシステムの一実施形態を概略的かつ例示的に示す図である。
【図２】対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置の一実施形態を概略的かつ例示的に示す図である。
【図３】対象者内における概略的かつ例示的な異なるコンポーネントを示す図である。
【図４】対象者内における異なるコンポーネントの更なる分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図５】第１の例に対する第１の熱エネルギー分布及び対応する温度分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図６】第１の例に対する第１の熱エネルギー分布及び対応する温度分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図７】第２の例に対する第１の熱エネルギー分布及び対応する温度分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図８】第２の例に対する第１の熱エネルギー分布及び対応する温度分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図９】第３の例に対する第１の熱エネルギー分布及び対応する温度分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図１０】第３の例に対する第１の熱エネルギー分布及び対応する温度分布を概略的かつ例示的に示す図である。
【図１１】アブレーションプローブに対して決定された熱エネルギー分布と対応する温度分布との和を概略的かつ例示的に示す図である。
【図１２】アブレーションプローブに対して決定された熱エネルギー分布と対応する温度分布との和を概略的かつ例示的に示す図である。
【図１３】対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画方法の一実施形態を例示的に示すフローチャートを示す図である。
【図１４】第１の熱エネルギー分布の例を示す図である。
【図１５】図１４に示される第１の熱エネルギー分布に対応した温度分布の例を示す図である。
【図１６】グリーディ多プローブ配置（ＧＭＰＰ）アルゴリズムの第１の繰り返しステップにおける第１のアブレーションプローブの初期配置を示す図である。
【図１７】ＧＭＰＰアルゴリズムの第２の繰り返しステップにおける第２のアブレーションプローブの初期配置を示す図である。
【図１８】ＧＭＰＰアルゴリズムの第３の繰り返しステップにおける第３のアブレーションプローブの初期配置を示す図である。
【図１９】追加的なステップにおいてアブレーションプローブのうちの１つが無効化された後にＧＭＰＰアルゴリズムにより結果的にもたらされる第２の熱エネルギー分布を示す図である。
【図２０】図１９に示される第２の熱エネルギー分布に対応した温度分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１は、対象者の一部分をアブレーションするためのアブレーションシステムの一実施形態を概略的かつ例示的に示す。この実施形態において、対象者は患者用テーブル１９などの支持手段上に横たわる人１８であり、アブレーションプローブ２２が人１８内の腫瘍をアブレーションするために使用される。したがって、この実施形態において、アブレーションされる一部分は人１８内の腫瘍である。アブレーションプローブ２２は、ケーブル１７を介してアブレーション制御ユニット１６に接続され、アブレーション制御ユニット１６は、入力ユニット２０、例えば、キーボード、コンピュータマウス、タッチパッドなどに、及び、出力ユニット２１、例えば、ディスプレイに接続されている。アブレーション制御ユニット１６は、アブレーションプローブ２２を介して人１８に適用されるパワーを制御するように適応される。アブレーションプローブ２２を介して、及び、アブレーション制御ユニット１６を介して人１８に適用されるパワーは、入力ユニット２０を使用することによりユーザーによりアブレーション制御ユニット１６に入力され得る。しかし、アブレーションプローブ２２を介して、及びアブレーション制御ユニット１６を介して人１８に適用されるパワーは、アブレーションプローブパラメータとしてこのパワーを決定するように構成された計画装置１によっても提供され得る。
【００２５】
アブレーションシステム１０は、放射源１２と放射線ディテクター１４とを含むイメージングシステム１１を更に備える。放射源１２は、人１８を通り、人１８を通った後に放射線ディテクター１４により検出されるｘ線１３を出射するように構成される。放射線ディテクター１４は、放射線ディテクター１４により検出されたｘ線１３の強度を示す検出値を生成するように適応され、生成された検出値は、イメージング制御ユニット１５に提供される。イメージング制御ユニット１５は、生成された検出値に基づいて人１８の内部を示す画像を生成するように適応される。特に、イメージング制御ユニット１５は、検出値に基づいてｘ線投影画像を生成するように適応される。イメージング制御ユニット１５は、異なる角度方向においてｘ線１３を検出するために、人１８の周囲において放射源１２と放射線ディテクター１４とを回転させるようにも適応され得、イメージング制御ユニット１５は、異なる角度方向において獲得された対応する検出値に基づいて人１８の内部のコンピュータ断層撮影画像を再構成するように更に適応され得る。イメージングシステム１１は、例えば、ｘ線Ｃアームシステム又はコンピュータ断層撮影イメージングシステムであり得る。イメージング制御ユニット１５により生成された画像は、出力ユニット２１に生成された画像を示すために、アブレーション制御ユニット１６を介して出力ユニット２１に提供され得る。生成された画像は、人１８内のアブレーションプローブ２２を示し、この情報は、医師などのユーザーが所望により人１８内の腫瘍に対してアブレーションプローブ２２を配置することを可能にするために使用され得る。イメージング制御ユニット１５及び／又はアブレーション制御ユニット１６は、イメージング制御ユニット１５により生成された画像を、腫瘍、及び、任意選択的に、例えばリスクを抱えた臓器、血管、骨などの人１８の更なる一部分が示される事前介入型画像に重ねるようにも適応され得る。次に、アブレーションプローブ２２の現在の位置及び配向が、事前介入型画像に示される異なるコンポーネントに対しても示され得る。ユーザーは、計画装置１により提供される計画された配置に従ってアブレーションプローブ２２を配置し得、計画された配置は、更なるアブレーションプローブパラメータとみなされ得る。アブレーションシステム１０は、提供された計画された配置に従ってアブレーションプローブ２２を自動的に配置するようにも適応され得、この場合において、アブレーションシステム１０は、計画された配置に従って制御されるロボットアームを備える。計画装置１は、図２においてより詳細に概略的かつ例示的に示される。
【００２６】
計画装置１は、計算される第１の熱エネルギー分布と空間温度分布との間の関連性を規定する第１の熱エネルギー関数を提供するように、及び、人１８内の腫瘍のアブレーションを含む人１８に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件を提供するように構成された熱エネルギー決定提供ユニット２を備える。計画装置１は、温度ベースの条件が満たされるように熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定するように構成された熱エネルギー決定ユニット３も備える。この実施形態において、熱エネルギー決定提供ユニット２及び熱エネルギー決定ユニット３は、所望の処置結果を示す提供された所望の空間温度分布であって、所望の空間温度分布が、閾温度より上において一部分がアブレーションされる当該閾温度より高いアブレーションされる一部分内における温度値を含む、所望の空間温度分布と、ｂ）第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布との間のずれに温度ベースの条件が基づくように構成される。
【００２７】
熱エネルギー決定提供ユニット２は、アブレーションされる一部分を含む領域における人１８の異なるコンポーネントの空間分布を提供するように、及び、これらの異なるコンポーネントの熱的性質を提供するように更に構成される。熱エネルギー決定提供ユニット２は、熱エネルギー関数が異なるコンポーネントの空間分布と異なるコンポーネントの熱的性質とに依存するように、熱エネルギー関数を提供するようにも適応され、熱エネルギー決定ユニット３は、温度ベースの条件が満たされるように、異なるコンポーネントの空間分布に基づく、及び、異なるコンポーネントの熱的性質に基づく熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定するように構成される。
【００２８】
熱エネルギー決定ユニット３は、ユーザーが第１の熱エネルギー分布の決定に介入することを可能にするユーザーインターフェースを提供するようにも構成される。例えば、熱エネルギー決定ユニット３は、ユーザーが熱エネルギー分布集合を規定することを可能にされるようにユーザーインターフェースを提供するように構成され、熱エネルギー決定ユニット３は、第１の熱エネルギー分布が規定の熱エネルギー分布集合に含まれるように第１の熱エネルギー分布を決定するように構成される。更に、熱エネルギー決定ユニット３は、計算された空間温度分布と所望の空間温度分布とのずれが重み付けされたずれであるように構成され、人１８の異なる領域におけるずれが異なる重みを伴って考慮され、異なる領域が、少なくとも、アブレーションされる人１８の腫瘍により規定された第１の領域と、アブレーションされる人１８の腫瘍を含まない第２の領域とを含み、熱エネルギー決定ユニット３は、ユーザーが異なる重みを規定することを可能にされるようにユーザーインターフェースを提供するように構成される。
【００２９】
この実施形態では、図３に示される３つの異なる領域が考慮される。図３は、腫瘍２４、この実施形態において第２の領域であるリスクを抱えた臓器２５、及び、第３の領域である健康な組織２６を示す。図３に示される例において、アブレーションプローブ２２の先端部２３は、腫瘍２４内に配置されている。アブレーションプローブ２２の先端部２３は、腫瘍２４をアブレーションするためのラジオ周波エネルギーを提供するように構成されたアブレーション電極２５を備える。このラジオ波アブレーションのパワーは、計画装置１により決定された、及び、次にアブレーション制御ユニット１６を介して設定され得る計画パラメータ、すなわちアブレーションプローブパラメータである。また、腫瘍２４に対するアブレーションプローブ２２の配置、ひいてはアブレーション電極２５の配置が計画装置１により決定される。
【００３０】
図３に示される例において、アブレーションされる腫瘍を含む領域における人１８の異なるコンポーネントは、腫瘍２４、すなわち癌性組織、リスクを抱えた構造物２５、例えばアブレーションされてはならない臓器、及び健康な組織２６である。これらのコンポーネントの空間分布、すなわち関心のあるこれらの領域を提供するために、人に特有のイメージングデータが相応にセグメント分けされ得る。このセグメント分けは、自動的に、又はユーザー入力に基づいて行われる。セグメント分けは、埋設された表面、及び、４面体メッシュ、６面体メッシュ、又は別の種類のメッシュなどのボリュメトリックメッシュを使用した離散化を使用し得る。セグメント分けされた、及び離散化されたメッシュは、演算領域Ω＝Ω１∪Ω２∪Ω３を形成し、ここで、Ω１は癌性領域２４を表し、Ω２はリスクを抱えた構造物２５を表し、及び、Ω３は健康な組織２６を表す。また、脈管情報が考慮され得、すなわち、更なるコンポーネント又は更なる領域が、血管などの脈管に対応し得る。しかし、この例において、脈管情報は、この実施形態では生体組織における熱の拡散、及び血液循環のヒートシンク効果の説明に基づいている生体熱偏微分方程式（ＰＤＥ）である熱エネルギー関数において考慮される。生体熱ＰＤＥは、例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｈ．Ｐｅｎｎｅｓらによる論文「Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｔｉｓｓｕｅ  ａｎｄ  Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｒｅｓｔｉｎｇ  Ｈｕｍａｎ  Ｆｏｒｅａｒｍ」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ、ｖｏｌｕｍｅ  １、ｎｕｍｂｅｒ  ２、９３〜１２２頁（１９４８）において開示されているペンネス生体熱モデルに基づき得る。したがって、空間温度分布と第１の熱エネルギー分布との間の関連性を規定する熱エネルギー関数は、
−∇（ｋｔｉ∇Ｔ）＋ｗｂｌ（Ｔ−Ｔｃｏｒｅ）＝Ｑ      （１）
のように規定され得、ここで、ｋｔｉはそれぞれの組織の熱伝導率であり、Ｔは腫瘍２４、リスクを抱えた構造物２５、健康な組織２６、及び、存在する場合、１つ又は複数の脈管を含むエリアにおける人１８内の空間温度分布であり、ｗｂｌはそれぞれのコンポーネントの血液灌流パラメータであり、及び、Ｔｃｏｒｅは例えば摂氏３７度の体温である。熱伝導率及び血液灌流パラメータは、異なるコンポーネント間において、特に異なる組織タイプ間において異なる。脈管である可能性のあるものを含む異なるコンポーネント、及び、人１８内における異なるコンポーネントの空間分布は、上述のように人に特有のイメージングデータをセグメント分けすること、及び離散化することにより取得される。更に、式（１）において、Ｑは、異なるコンポーネントを含むエリアにおける人１８内の第１の熱エネルギー分布を表す。
【００３１】
この第１の熱エネルギー分布Ｑの決定は、同等性の制約に付随する最適制御問題の分布した解を決定することとみなされ得る。したがって、それは、所望の処置結果の最良近似を生成する演算領域にわたって規定された関数、すなわち空間分布Ｑであり得る。
【００３２】
最適制御問題の目的関数は、空間温度分布、ひいては処置結果を説明する加重温度Ｔ依存成分の和から構成される。このような目的関数の一般形態は、
【数１】
2021511174.tif 000003
であり、ここで、添字ｉは領域セグメント分けを示し、本例において示される３より大きいものであってよく、λｉは各領域セグメントにわたって、すなわち３つの異なるコンポーネントの各々にわたって目標温度を達成することの重要性に起因した重みであり、
【数２】
2021511174.tif 000004
は温度Ｔに関連する成分のためのプレースホルダーであり（例が以下のセクションにおいて提供される）、ｘは空間座標である。
【数３】
2021511174.tif 000005
という項は最適制御問題に対する正則化であり、考慮される成分和に応じて不必要な場合がある。結果として得られる最適制御問題は、ＰＤＥ（１）の非線形制約に従って、
【数４】
2021511174.tif 000006
により規定され得、これは、第１の熱エネルギー分布を決定するために使用される温度ベースの条件とみなされ得る。ＰＤＥ制約は、例えばＰＤＥの変分公式及び有限要素（ＦＥ）離散化を使用することにより線形化され得る。式（３）において、Ｑａｄは、例えばＱに対する最小値及び最大値を課すために、熱源関数の、すなわち熱エネルギー分布の許容可能な集合を表す。
【００３３】
この実施形態において、ＰＤＥ（１）は、ペンネス生体熱モデルに基づいている。定常状態が検討され、熱平衡における加熱された組織の空間温度分布は、目的関数において使用され、及び所望の温度分布Ｔｄと比較され、すなわち所望の処置結果を規定する所望の処置結果値と比較される。したがって、この実施形態において、所望の処置結果は目標温度により規定される。この実施形態において、第１の熱エネルギー分布を決定するために熱エネルギー決定ユニット３により使用される目的関数は、次のように規定され得る。
【数５】
2021511174.tif 000007
ここで、
【数６】
2021511174.tif 000008
である。
【００３４】
しかし、別の実施形態において別の目的関数は、別のより正確なモデルを使用することにより提供され得る。
【００３５】
ＰＤＥ制約最適制御問題を解くために、すなわち、第１の熱エネルギー分布を決定するために、熱エネルギー決定ユニット３は、ラグランジュ汎関数の同等な最小化を使用するように適応され得る。ラグランジュ方程式は、ラグランジュ乗算器を使用して目的関数に最適制御問題（ＯＣＰ）のＰＤＥ制約及びＱａｄの許容性制約を組み込む。ラグランジュ汎関数の最小化は、最適制御問題の１次最適性条件に対応したカルーシュ・クーン・タッカー（ＫＫＴ）連立方程式を解くことにより達成され得る。この問題がＦＥ離散化を使用することにより数値的に解かれる場合、ＫＫＴ連立方程式は連立一次方程式になる。この種類のＰＤＥ制約最適制御問題を解くことに関連した更なる詳細に関しては、Ｆ．Ｔｒｏｅｌｔｚｓｃｈによる書籍「Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  Ｐａｒｔｉａｌ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ：Ｔｈｅｏｒｙ、Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、Ｇｒａｄｕａｔｅ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  ｉｎ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ、ｖｏｌｕｍｅ  １１２、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ、Ｒｈｏｄｅ  Ｉｓｌａｎｄ（２０１０）を参照されたく、特に、正式なラグランジュ法に関してこの書籍のパラグラフ２．１０を参照されたく、線形二次楕円最適制御問題を解くための数値的方法に関しては段落２．１２を参照されたく、同書籍が参照により本明細書に組み込まれる。他の実施形態において、連立方程式（１）及び（２）及び式（３）は、もちろん別の手法によっても解かれ得る。
【００３６】
類似の手法により、熱エネルギーは、時間の関数として指定され得る。このために、生体組織における熱の拡散の過渡方程式が必要とされる。例えばペンネスによる上記の論文において説明されているモデルが使用され得る。（３）に対する同様の最適制御問題が解かれ得、分布した時間依存熱エネルギーが決定され得る。対応する数学理論は、例えばＦ．Ｔｒｏｅｌｔｚｓｃｈによる上記の書籍のチャプター３において見つけられ得、同書籍が参照により本明細書に組み込まれる。問題の数値解は、例えば、Ｊ．Ｎｏｃｅｄａｌらによる書籍「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ（２００６）のパラグラフ７．２に開示されている、制限されたＢＦＧＳ法などの反復的最小化法により到達され得、同書籍が参照により本明細書に組み込まれる。
【００３７】
熱エネルギー決定ユニット３は、医師などのユーザーが計算された処置結果を再検討することを可能にするために、計算された温度分布、ひいては第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる処置結果を示す出力ユニット８を介して出力を提供するように構成され、及び、上述の例において入力ユニット７を介して式（２）から式（５）により規定された、第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とのうちの少なくとも１つをユーザーが変更することをユーザーインターフェースが可能にするように、ユーザーインターフェースを提供するように構成される。更に、変更に基づく第１の熱エネルギー分布の更なる決定をユーザーが始めることをユーザーインターフェースが可能にするように、ユーザーインターフェースが提供される。したがって、ユーザーは、第１の熱エネルギー分布の計算の結果を再検討し得、再検討に基づいて計画工程が継続しなければならないか否かを決定し得、後者の場合において、ユーザーは、ユーザーの変更に基づいて第１の熱エネルギー分布Ｑの再計算を開始し得る。
【００３８】
計画装置１は、既定の評価基準に基づいて、第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布、ひいては処置結果を評価するように構成された評価ユニット４を更に備え、熱エネルギー決定ユニット３は、決定された処置結果が不十分であることを評価が示している場合、第１の熱エネルギー関数と温度ベースの条件とのうちの少なくとも１つを変更し、変更に基づいて第１の熱エネルギー分布Ｑの決定を繰り返すように適応される。したがって、第１の熱エネルギー分布をもたらす計算の結果の評価又は再検討は、ユーザーにより、又は自動的に実行され得、更なる計画は、再検討又は評価が決定された第１の熱エネルギー分布が、ユーザーのビューにおいて、又は評価基準を考慮して、それぞれ、十分な品質を伴っていることを示している場合にのみ継続する。別の実施形態において、計画装置１は、評価ユニットを備えず、評価又は再検討は、ユーザーにより実行されるのみであってよい。評価が常に自動的に実行されること、及び、熱エネルギー決定ユニット３が、計算された第１の熱エネルギー分布をユーザーが再検討又は評価することを可能にするユーザーインターフェースを提供するように適応されないことも可能である。更に、半自動評価が実行されることが可能であり、評価ユニットが評価提案を提供し、ユーザーは、その者自身の再検討に基づいて、及び、自動的に取得された評価結果に基づいて、計画が存在の第１の熱エネルギー分布を使用して進行し得るか否か、又は、第１の熱エネルギー分布が再計算されなければならないか否かを決定し得る。評価基準は、推定されたアブレーションゾーン、処置の有効性、リスクを抱えた構造物に与えられる損傷などを含み得る。それは、例えば、アブレーションゾーンが人内のどのエリアが、例えば摂氏６４度の温度閾値より高い温度を受けるかを決定することにより規定され得ること、このアブレーションゾーン内において腫瘍及びリスクを抱えた構造物が何度までであるかが決定され得ること、及び、これらの温度が、腫瘍及びリスクを抱えた構造物に対する所望の、又は許容可能なアブレーション温度を規定する評価基準と比較され得ることを意味する。処置の有効性は、それぞれのコンポーネントの領域全体に対するアブレーションされる領域の比率に基づいて規定される。例えば、第１の比率が腫瘍に対して計算され、第１の比率は、腫瘍ボリューム全体に対するアブレーションされる腫瘍ボリュームの比率であり得、第２の比率が計算され、第２の比率は、リスクを抱えた構造物全体のボリュームに対するアブレーションされるリスクを抱えた構造物のボリュームの比率であり得、第１の比率が第１の比率閾値、特に１より大きく、第２の比率が第２の比率閾値、特にゼロより小さい場合、処置が十分に効果的であると評価され得る。これらの閾値は、予め定められ、任意選択的にユーザーにより調節可能である。特に、定常状態の例において、アブレーションされる、及びアブレーションされないボリュームは、それぞれの温度と温度閾値との比較により規定される。時間に依存した状況において、例えば後述のアレニウス損傷積分といった組織における熱損傷を推定するモデルが、処置の終了時にアブレーションされる、及びアブレーションされないボリュームを決定するために使用され得る。
【００３９】
したがって、次のステップが実行されなければならないか否かの判断は、シミュレーション結果の、すなわち計算された第１の熱エネルギー分布の評価に依存する。この判断は自動化され得るが、好適にはユーザー入力に依存し得る。結果が満足できるものではない場合、ユーザーは、重みλｉを調節すること、及び／又は、目的関数に対する異なる式を選択することにより温度ベースの条件を変更し、第１の熱エネルギー分布の決定を繰り返す。結果が満足のいくものである場合、それが容認され、計画工程が進行する。
【００４０】
上述の第１の熱エネルギー分布は規定の目標温度Ｔｄに基づいて決定されているが、別の手法により、すなわち他の温度ベースの条件を使用することにより、第１の熱エネルギー分布を決定することも可能である。例えば、最低温度又は最高温度のペナルティー適用は、例えば、腫瘍における最小温度を最大化すること、すなわち、
【数７】
2021511174.tif 000009
の場合に最大化することであって、ｉは温度が上げられなければならない領域を表す、最大化すること、又は、
【数８】
2021511174.tif 000010
を最小化することであって、ｉが、温度が体温の近くに留まらなければならない領域を表す、最小化することに基づいて決定され得る。最小・最大型コンポーネントの同様の式は、例えば、ｉが、温度が上げられなければならない領域、すなわちアブレーション対象物を表す場合、
【数９】
2021511174.tif 000011
を最小化することによる、又は、ｉが、温度が体温の近くに留まらなければならない領域、すなわち健康な、及びリスクのある組織を表す場合、
【数１０】
2021511174.tif 000012
を最小化することによる、組織温度分布と目標の、すなわち所望の温度分布との間の差の最小化を伴う。
【００４１】
熱治療に関連した組織の損傷を説明するモデルを必要とする、所望の処置結果値としての組織損傷インジケーター値を使用することも可能である。これは、例えば、アレニウス損傷モデル、
【数１１】
2021511174.tif 000013
に従ってモデル化され得、ここで、ωは損傷指数であり、Ａ（１／ｓ）はスケーリングファクターであり、Ｅａ（Ｊ／ｍｏｌ）は損傷工程活性化エネルギーであり、
【数１２】
2021511174.tif 000014
（Ｊ／ｍｏｌ／Ｋ）は普遍気体定数である。このアレニウス損傷モデルは、アレニウス損傷積分ともみなされ得る。組織の損傷は、ｉが、温度が上げられなければならない領域、すなわちアブレーション対象物を表す場合、損傷フラクション、
【数１３】
2021511174.tif 000015
により表され得、又は、ｉが、温度が体温の近くに留まらなければならない領域、すなわち健康な、及びリスクのある組織を表す場合、
【数１４】
2021511174.tif 000016
により表され得、ここで、
χΩｉ（ｘ）＝１（ｘ∈Ωｉの場合）、０（他の場合）      （１３）
は、特性関数である。最適化問題、ひいては温度ベースの条件は、
【数１５】
2021511174.tif 000017
の加重和を最小化する。所望の処置結果の式に対する別の可能なコンポーネントは、アブレーション対象ボリュームにわたる最低温度のペナルティー適用、及び、リスクのある、又は健康な組織にわたる最高温度のペナルティー適用に依存する。目的関数においてこのようなコンポーネントを追加すること、例えば、式（４）のコスト汎関数にこのようなコンポーネントを追加することは、温度の均一性を高め、すなわち、それぞれの対象ボリュームに存在するコールド／ホットスポットが少なくなる。ＭｉｎＴ及びＭａｘＴタイプの汎関数の例は、
【数１６】
2021511174.tif 000018
及び、
【数１７】
2021511174.tif 000019
であり、ここで、Ｈ（）はヘビサイド汎関数であり、Ｔｍｉｎ及びＴｍａｘは一般的なｋ番目の領域にわたって満たされなければならない最小／最大温度閾値を表す。
【００４２】
目的関数の他の式は、前述の最高／最低温度ペナルティー適用項、及び／又は、損傷標示項のうちの１つ又は複数を含み得る。これらの項は重み付けされ、目的関数に追加され得る。
【００４３】
計画装置１は、ａ）計算される、及びアブレーションプローブ２２によりもたらされる第２の熱エネルギー分布と、ｂ）アブレーションプローブパラメータとの間の関連性を提供する第２の熱エネルギー関数を提供するように構成されたアブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット５を更に備える。計画装置１は、熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように、第２の熱エネルギー関数を使用することによりアブレーションプローブパラメータを決定するように構成されたアブレーションプローブパラメータ決定ユニット６を更に備える。この実施形態において、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット５及びアブレーションプローブパラメータ決定ユニット２は、２つのアブレーションプローブパラメータが、アブレーションされる腫瘍２４に対するアブレーションプローブ２２の配置と、アブレーション制御ユニット１６を介してアブレーションプローブ２２により適用されるパワーとであるように決定されるように構成される。
【００４４】
アブレーションプローブパラメータの決定は、既定の初期アブレーションプローブパラメータから、又は、ユーザーにより選択された、又は、アブレーションプローブパラメータ決定ユニット６により自動的に決定された初期アブレーションプローブパラメータにより始まり得る。初期アブレーションプローブパラメータをユーザーが提供することを可能にするために、アブレーションプローブパラメータ決定ユニット６は、対応するユーザーインターフェースを提供するように適応され得る。アブレーションプローブパラメータを自動的に提供するために、アブレーションプローブパラメータ決定ユニット６は、熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布の極大値の値及び位置を使用するように適応され得、以下、この既に決定された第１の熱エネルギー分布はＱ＊と表記される。
【００４５】
したがって、アブレーションプローブに対する配置及び制御パラメータ、すなわちパワーの初期推測結果は、ユーザーにより選択され、又は、自動的に決定され得る。計画工程の第１の一部分において決定された最適な熱源、すなわち、熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布Ｑ＊は、アブレーションプローブパラメータ最適化に対する目標関数になる。最小化されなければならない対応するずれ、ひいては目的関数は、
【数１８】
2021511174.tif 000020
により規定され得、ここで、
【数１９】
2021511174.tif 000021
は、推測された定常状態アブレーションシミュレーション中の平均パワーであり、又は、時間の関数としてのパワー仕様が考慮される場合、Ｐ＝Ｌ２（［０．ｔｆ］）である。
【００４６】
更に、式（１６）において、ＱＧ（μ，Ｐ）は、特にアブレーションプローブの先端部の周囲においてアブレーションプローブにより特に生成された熱に対応しており、したがって、第２の熱エネルギー分布に対応しており、μはアブレーションプローブの配置を表し、すなわち、μはアブレーションプローブの位置を規定する配置パラメータを規定する。パワー・配置最適化（ＰＰ−ＯＰＴ）問題は、次のように定式化され得る。
【数２０】
2021511174.tif 000022
【００４７】
したがって、アブレーションプローブパラメータ決定ユニット６は、式（１６）に従って計算されたずれが最小化されるように、最終的なアブレーションプローブパラメータμ＊及びＰ＊を決定するように適応され得る。この最小値を導出することが、既定のずれ基準であるとみなされ得、すなわち、式（１６）により規定されたずれが最小化されるように、配置及びパワーが決定される場合、既定のずれ基準が満たされる。
【００４８】
ＰＰ−ＯＰＴ問題は、例えば準ニュートン又は信頼性領域法といった一般的な最適化アルゴリズムを使用して解かれ得る低次元非凸最適化問題である。これらの知られた方法に関連した更なる詳細については、Ｊ．Ｎｏｃｅｄａｌらによる書籍「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ（２００６）を参照されたく、特にチャプター６における準ニュートン法、チャプター７．２における記憶制限準ニュートン法、及びチャプター４における信頼性領域法を参照されたく、同書籍が参照により本明細書に組み込まれる。
【００４９】
コスト汎関数の非凸性に起因して例えば、取り得るプローブ位置を示すｆ（μ，Ｐ）の極小値のうちの一部又はすべてを決定する遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を使用して決定され得る、ｆ（μ，Ｐ）に対する複数の極小値が存在する。その後、どのプローブが、及びいくつのプローブが活性化されるかを決定するための組合せ最適化、及び、パワー設定を決定するための連続的最適化の組合せが適用され得る。
【００５０】
ＧＭＰＰルーチンは、腫瘍をアブレーションするための複数のアブレーションプローブの配置を計画するために使用され得る。概して、アブレーションプローブパラメータ決定提供ユニット５及びアブレーションプローブパラメータ決定ユニット６は、初期アブレーションプローブ、及び、この初期アブレーションプローブの取り得る配置及びパワーを考慮するだけでは式（１６）により規定されたずれが十分小さくならなかった場合、更なるアブレーションプローブ２２、並びに、対応する配置及び対応するパワーが考慮されるように構成され得る。したがって、第１の熱エネルギー分布からの、すなわち目標熱エネルギー分布からの第２の熱エネルギー分布のずれが過度に大きくはないことを確実なものとするために、既定のずれ基準は、ずれの最小が導出されなければならないことだけでなく、この最小値が既定の閾値より小さくなければならないことでもある。したがって、追加的なアブレーションプローブ、ひいては追加的な配置及びパワーパラメータが、式（１６）により規定されたずれを小さくするために使用される。特に、ＧＭＰＰルーチンが使用される場合、シミュレーション中、終了基準が満たされていない限り、アブレーションプローブが繰り返し配置される。繰り返し基準又は停止基準とも呼ばれるこの終了基準は、追加されたアブレーションプローブの最大数、複数のアブレーションプローブの総熱量、結果として得られる第２の熱エネルギー分布Ｑ（μ，Ｐ）が生体熱の式（１）などとともに使用される場合に取得される温度分布の評価に基づく。終了基準のうちの少なくとも１つが満たされている場合、計画工程が完了とされる。そうでない場合、次にＱ＊は、Ｑ＊−Ｑ（μ＊，Ｐ＊）に更新され得、追加的なプローブ配置及びプローブパワーが、例えば、ユーザー入力、又はＱ＊−Ｑ（μ＊，Ｐ＊）の最大値の値及び位置を使用して初期化され得、及び、式（１６）及び（１７）に従ったループが再開し得る。
【００５１】
熱エネルギー決定ユニット３は、経時的な第１の熱エネルギー分布すなわちＱ＊＝Ｑ＊（ｘ，ｔ）を決定するように構成され得る。次に、アブレーションプローブパラメータ決定ユニット６は、時間インターバル全体［０，ｔｆ］にわたって平均パワーとして、又は、時間の関数Ｐ＊＝Ｐ＊（ｔ）として、パワーパラメータ、すなわちパワー制御を決定するように構成され得る。第１の熱エネルギー分布を決定するための第１の一部分における、及びアブレーションパラメータを決定するための第２の一部分における目的関数、すなわち式（２）及び式（１６）は、連立方程式の終了状態を表し得、又は、同様に時間及び空間にわたって積分された差を含む。
【００５２】
計画装置１を使用することにより実行されるワークフローが、以下において、図４から図１３を参照して示される例を参照して更に説明される。
【００５３】
図４は、加熱される人１８の領域を表す演算領域のセグメント分けを示す。この例では、腫瘍３５及びリスクを抱えた構造物３２、３３、３４、３６が、健康な組織３１内においてセグメント分けされており、本例では、リスクを抱えた構造物３２、３３、３４、３６は脈管である。図４は、演算領域の例示的な二次元表現であり、腫瘍３５は、局所脈管により囲まれた肝腫瘍である。セグメント分けは、熱源シミュレーション、すなわち式（１）から（３）に従った第１の熱エネルギー分布の決定のために、特に、生体熱の式（１）の熱伝導率及び血液灌流パラメータを規定するために使用され得る。
【００５４】
計画装置１は、ユーザーにより設定された要求に基づく処置の結果の直感的な実行可能性の調査を可能にする。図４に例示的に示される領域に対して、腫瘍エリアにわたる目標温度Ｔｄからのずれに対応した式（５）と組み合わされて、式（２）における項の重みλを大きくすることは、この例においてリスクを抱えた構造物である近接した血管に熱損傷を与えるという犠牲を伴って、腫瘍の所望の完全なアブレーションを結果的にもたらす。これは図５及び図６に示される。
【００５５】
図５は、熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布Ｑを概略的に、及び例示的に示す。図６は対応する温度分布を示す。図６において、輪郭線３７は摂氏６４度に対応し、アブレーションされる領域を表し、輪郭線３８は摂氏４７度に対応し、及び損傷のない領域を示している。この例において、これらの２つの輪郭線３７、３８間における領域に対して、時間・温度情報が存在しないので、どのような要求もされることができない。それにもかかわらず、この例において腫瘍３６の１００パーセントがアブレーションされることが実証され得る。しかし、重要な構造物の１５パーセントが、同様に損傷を受けた状態である。また一方では、リスクを抱えた構造物にわたる温度差の重みが大きくされた場合、アブレーション領域が大幅に縮む。この場合において、及び、この例では、したがって、すぐそばの血管にリスクを与えない完全な腫瘍アブレーションは不可能であると結論づけられ得る。リスクを抱えた構造物にわたって温度差の重みを大きくすることによる結果が図７及び図８に示される。
【００５６】
図７はこの例に対して、最適な熱源、すなわち、熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布を示し、図８は、対応する温度分布を示す。図８において確認され得るように、摂氏６４度に対応した輪郭線３７は腫瘍３５内にあり、すなわち、この場合、腫瘍の３６パーセントのみがアブレーションされるのに対し、リスクを抱えた構造物は確実に損傷を受けない。
【００５７】
図９及び図１０を参照しながら説明される更なる一例では、腫瘍と血管との間の距離がより大きく、この例では、腫瘍がより小さいので、距離がより大きい。図９はこの例に対して、最適な熱源、すなわち、熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布を示し、図１０は、対応する空間温度分布を示す。この状況において、腫瘍３５は、摂氏６４度に対応した輪郭線３７によりマーキングされたアブレーションゾーンにより完全にカバーされているのに対し、リスクを抱えたすべての構造物は摂氏４７度に対応した輪郭線３８の外部に位置している。したがって、この例では、リスクを抱えたすべての構造物が処置によりいかなる手法によっても損傷を受けずに、腫瘍３５の１００パーセントがアブレーションされる。
【００５８】
ユーザーが図６、図８、及び図１０に示されるように提示される結果に満足した場合、ユーザーは、熱エネルギー決定ユニット３のユーザーインターフェースを介してこれを示し、その後、アブレーションプローブパラメータが、承認された第１の熱エネルギー分布に基づいて決定され得る。
【００５９】
第２の部分、すなわちアブレーションプローブパラメータの決定は、初期アブレーションプローブパワー及びアブレーションプローブ配置を伴う１つのアブレーションプローブを使用して初期化され得、最適な熱源、すなわち、熱エネルギー決定ユニット３により計算された決定された第１の熱エネルギー分布が、目標関数として使用される。計算される、及びアブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布とアブレーションプローブパラメータとの間の関連性を提供する第２の熱エネルギー関数は、もちろんそれぞれのアブレーションプローブに依存した、知られた熱エネルギー関数である。例えば、この熱エネルギー関数はガウス関数に基づき得、このガウス関数のパラメータは、単極ラジオ波アブレーションプローブの放射軸にわたる熱の減衰を模倣するように決定され得る。特に、第１の熱エネルギー関数は、次のように規定され得る。
【数２１】
2021511174.tif 000023
ここで、パラメータｃは、ラジオ周波誘導熱源のシミュレーションへのガウシアンパラメータのフィッティングに基づいて固定される。
【００６０】
上述のように、μ及びＰに対する初期値は、アルゴリズムにより、すなわちアブレーションプローブパラメータ決定ユニット６により自動的に選択されるか、又はユーザーにより提供され得る。したがって、式（１６）から式（１８）は、まず１つのアブレーションプローブを考慮することにより解かれ得る。次に、繰り返し、決定される配置及びパワーパラメータを伴う更なるアブレーションプローブが考慮され得、各繰り返しステップにおいて更なるアブレーションプローブが追加され、式（１６）から式（１８）が解かれる。
【００６１】
この例において、アブレーションプローブパラメータ決定ユニット６は、ｋ個の異なるアブレーションプローブに対するｋ個の第２の熱エネルギーサブ分布を決定し、結果として得られる全体的な第２の熱エネルギー分布、すなわち、対象者に適用される結果として得られる実際の第２の熱エネルギー分布は、
Ｑ（ｘ）＝ＱＧ（ｘ；μ（１），Ｐ（１））＋ＱＧ（ｘ；μ（２），Ｐ（２））＋…＋ＱＧ（ｘ；μ（ｋ），Ｐ（ｋ））      （１９）
により規定される。
【００６２】
この結果として得られる第２の熱エネルギー分布は、すなわち、この結果として得られる熱源は、図１１に概略的に、及び例示的に示されている。対応する温度分布が図１２に示されており、この例では、腫瘍３５は摂氏６４度に対応した輪郭線３７内に完全に位置しており、すなわち完全にアブレーションされ、リスクを抱えた構造物はこれらのリスクを抱えた構造物が損傷を受けないように、摂氏４７度に対応した輪郭線３８の外部に位置している。
【００６３】
以下、人の腫瘍をアブレーションするためにアブレーション工程中のアブレーションプローブの動作を説明するアブレーションプローブパラメータを決定するための計画方法の実施形態は、例示的に図１３を参照して説明される。
【００６４】
ステップ１０１において、計算される第１の熱エネルギー分布と空間温度分布との間の関連性を規定する生体熱ＰＤＥ式（１）などの第１の熱エネルギー関数を提供することにより、及び、腫瘍のアブレーションを含む人に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件を提供することにより、計画方法が初期化され、この実施形態では、温度ベースの条件は、所望の処置結果を示す提供された所望の空間温度分布であって、所望の空間温度分布が、閾温度より上において一部分がアブレーションされる当該閾温度より高い、アブレーションされる一部分内における温度値を含む、所望の空間温度分布と、ｂ）第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布との間のずれに基づいている。ステップ１０１において、また、計算される、及びアブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布とアブレーションプローブパラメータとの間の関連性を規定する第２の熱エネルギー関数が提供される。例えば、式（１８）が提供され得、第２の熱エネルギー分布が、式（１８）に従ってそれぞれのアブレーションプローブに対して決定された熱エネルギーサブ分布Ｑの和により規定され得る。
【００６５】
ステップ１０２においてアブレーションされる腫瘍を含むエリアにおける人の異なるコンポーネントの空間分布が提供され、すなわち、対応する領域セグメント分けが例えば図４に示されるように提供される。ステップ１０３において、熱エネルギー決定ユニット３は、温度ベースの条件が満たされるように、すなわち、例えば、所望の処置結果を示す提供された所望の空間温度分布と、第１の熱エネルギー分布を決定するとともに第１の熱エネルギー関数を使用することにより結果的にもたらされる計算された空間温度分布とのずれが最小化されるように、第１の熱エネルギー関数を使用することにより、第１の熱エネルギー分布及び空間温度分布を決定する。特に、ステップ１０４において、ユーザーが、所望の制約及び／又は重みを選択し得、次に、ステップ１０５において、最適な熱源を決定するために、すなわち、第１の熱エネルギー分布を決定するために、例えば式（１）から式（５）により規定された連立方程式が解かれる。ステップ１０６において、決定された第１の熱エネルギー分布を考慮して、例えば摂氏６７度の温度閾値より高い温度をもつ領域により規定され得る結果として得られるアブレーションゾーンが十分であるか否かが確認される。このアブレーションゾーンがアブレーションされる腫瘍を完全にカバーしている場合、本方法は、ステップ１０７に進み得る。そうでない場合、本方法はステップ１０４に進み、すなわち、ユーザーが制約及び／又は重みを変更し得、第１の熱エネルギー分布が、変更に基づいて再計算され得る。ステップ１０７において、アブレーションプローブパラメータの決定が初期化され、１つのアブレーションプローブが推測され、ステップ１０３において決定されてステップ１０６において承認された最適な熱源が、アブレーションプローブパラメータの決定のための目標関数として使用される。アブレーションプローブパラメータの決定自体は、ステップ１０８において、第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすように、提供された第２の熱エネルギー関数を使用することにより実行される。特に、ステップ１０９において、１つのアブレーションプローブの配置を規定する最適な配置パラメータ、及び、決定された配置におけるアブレーションプローブを介して人に適用されるパワーを規定するパワー制御パラメータを決定するために、式（１６）から式（１８）により規定された連立方程式が解かれる。ステップ１１０において、熱的な近似が満足のいくものであるか否か、すなわち、例えば、ステップ１０３において決定された第１の熱エネルギー分布と、ステップ１０９において決定された配置及びパワーパラメータを考慮してアブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布との間におけるずれが既定の閾値より小さいか否かが確認される。熱的な近似が満足のいくものである場合、本方法は、ステップ１１２において終了する。そうでない場合、ステップ１１１において、好適には針であるアブレーションプローブの数が１つずつ増やされ、目標及びコスト関数が更新される。増やされたアブレーションプローブの数、及び、更新された目標及びコスト関数に基づいて、本方法は、ステップ１０９に進む。
【００６６】
計画装置及び計画方法は、好適には経皮アブレーション癌治療に関する文脈においてデバイス制御及び配置問題を解決する。術前熱的処置計画の目標は、熱供給量の伝達が腫瘍の完全なアブレーションをもたらし、周辺の健康な組織、及び、リスクを抱えた近接した臓器に最小限の損傷を与えるか、又は損傷を与えないように、デバイスの、すなわち１つ又は複数のアブレーションプローブの配置、及び、デバイスパワーの制御を決定することである。人に特有のイメージングデータ、例えばコンピュータ断層撮影イメージングデータ、超音波イメージングデータ、磁気共鳴イメージングデータが与えられて、腫瘍ボリューム及び近くの解剖学的構造が、例えばセグメント分けにより識別され得る。負担のかかる臓器、及び、腫瘍の寸法及び位置に基づいてアブレーションモダリティ、すなわち、例えば、ラジオ波アブレーション、集束超音波アブレーション、マイクロ波アブレーション、レーザーアブレーション、寒冷アブレーションなどが、好適には医師であるユーザーにより選択され得る。腫瘍内へのアブレーションプローブの挿入のための方法は、負担のかかる臓器に依存し得るが、好適にはこの挿入はフリーハンドのデバイス配置を伴う。しかし、挿入は、例えばロボットを使用することにより自動的に実行されることも可能である。
【００６７】
上述の計画装置及び計画方法は、計画問題を２つの部分に切り分け、完全に自動化され得るか、又はユーザー入力を考慮し得るＧＭＰＰアプローチを可能にする。結果として得られるワークフローは非常に適応性がある。特に、それは、異なる入力に簡単に適応され得る。したがって、異なる所望の処置結果の式及び様々なアブレーションモダリティのカバレッジを迅速に達成し得る。更に、ユーザーは、理想的なデバイス配置に関する有益な洞察を提供され、ユーザーの配置の選択の改善を提供する。本説明の始めに言及されている計画装置及び計画方法などの知られた計画装置及び計画方法は、特定のアブレーションモダリティであって、その特定のアブレーションモダリティのためにその計画装置及び計画方法が開発された対象の特定のアブレーションモダリティに対してロバストかつ信頼性の高いものであるが、それらの計画装置及び計画方法は、モダリティを説明する生物物理学モデルに大きく依存し、異なるタイプのアブレーション処置に対して直接調節されることができない。
【００６８】
上述の計画装置及び計画方法は、ユーザーの制約及び対話型ユーザー配置に基づいて最適な熱分布の演算を可能にし、最適なデバイス位置、すなわちアブレーションプローブの最適な配置が、好適にはユーザーにより示されるエリア内に自動的に、又は半自動的に達成される。上述のように処置計画問題を２つの部分に切り分けることにより、より高い計画工程の適応可能性が達成される。第１の部分は、最適な熱エネルギー分布又は最適な熱源、すなわち、所望の処置結果を生成するために必要な第１の熱エネルギー分布、すなわち、例えば、所望の空間温度分布を決定する。この第１の部分は、ユーザーにより規定された制約、局所的な幾何学的特性、すなわち人内の異なるコンポーネントの空間分布、及び、熱伝導率及び血液灌流パラメータなどの組織に特有の性質のみに依存すると同時に、使用されるアブレーション処置のタイプに全く依存しない。この情報は、処置要求の実行可能性の第１の評価を提供し、ユーザーがデバイスの初期配置を選び出すためのガイドとなり得る。第２の部分は、デバイス配置及びパワー制御の最適化に関連し、すなわち、目標として第１の部分の最適な熱源を使用したアブレーションプローブパラメータの決定に関連する。アブレーションプローブにより生成された熱エネルギー分布、すなわち第２の熱エネルギー分布が、最適な熱源に対して、すなわち、第１の部分において決定された第１の熱エネルギー分布に対して、決定され、すなわち、シミュレーションされ、又は近づけられ、及び比較される。したがって、様々なアブレーションモダリティによりもたらされる任意の熱関数が、元の最適な熱エネルギー分布に影響を与えることなく、すなわち、決定された第１の熱エネルギー分布に影響を与えることなく、第２の部分において使用され得る。この特徴は、解決策が、同じワークフローを維持しながら、異なるアブレーションモダリティに簡単かつ効果的に適応され得ることを確実なものとする。更に、上述のように、第２の部分は、追加的なアブレーションプローブに対する最適な配置を提案するように繰り返し反復され得る。
【００６９】
以下、ＧＭＰＰアルゴリズムの更なる詳細が説明される。
【００７０】
ＧＭＰＰアルゴリズムは、終了基準のうちの少なくとも１つが満たされるまで、追加的なプローブを繰り返し配置する。特に、繰り返しごとに、ｋ番目のプローブに対応した３つのパラメータ（μ１（ｋ）、μ２（ｋ）、Ｐ（ｋ））が、目標熱エネルギーＵに基づいて最適化される。目標熱エネルギーＵは、第１の部分の最適な熱、すなわち熱エネルギー決定ユニット３により決定された第１の熱エネルギー分布Ｑ＊に等しくなるように初期化され、それから、現在配置されているプローブの熱、すなわち熱エネルギー分布を減算することにより、ＧＭＰＰの繰り返しごとに更新される。第１の熱エネルギー分布Ｑ＊の例が図１４に示されている。対応する温度分布が図１５に示されており、この図において、線３７はアブレーションゾーン、すなわち、例えば摂氏６４度の既定の閾値より温度が高い領域をマーキングしており、線３８は確実にアブレーションされない領域、すなわち、例えば摂氏４７度の更なる既定の閾値より温度が低い領域をマーキングしている。以下の疑似コードが本アイデアをより詳細に説明している。
【００７１】
Ｉｎｐｕｔ：Ｑ＊、終了基準に対する公差、プローブの最大数
Ｏｕｔｐｕｔ：ｐａｒａｍＯｐｔ／／アルゴリズムにより配置されたすべてのプローブに対する配置及びパワー値を含む構造
Ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ  繰り返しカウントｋ＝０
Ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ  目標熱エネルギーＵ＝Ｑ＊
Ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ  ｐａｒａｍＯｐｔ＝［．］
Ｗｈｉｌｅ  終了基準が満たされていない間  ｄｏ
Ｓｅｔ  ｐａｒａｍ０＝（μ，Ｐ）＝ｉｎｉｔｉａｌＧｕｅｓｓ（）
Ｓｏｌｖｅ  ［μ＊，Ｐ＊，ｆ＊］＝ａｒｇＭｉｎ（ｐａｒａｍ０，ｆ（μ，Ｐ，Ｕ））
Ｃｈｅｃｋ  終了基準
Ｕｐｄａｔｅ  ｐａｒａｍＯｐｔ［ｋ］＝［μ＊，Ｐ＊］
Ｕｐｄａｔｅ  Ｕ＝Ｕ−ＱＧ（μ＊，Ｐ＊）
Ｕｐｄａｔｅ  ｋ＝ｋ＋１
Ｇｏ  ｔｏ  ４．
【００７２】
この例では次式、すなわち、
【数２２】
2021511174.tif 000024
及び、
【数２３】
2021511174.tif 000025
が使用され、ａｒｇＭｉｎ（）は適切な最小化アルゴリズムをコールする方法であり、このアルゴリズムに対する例が以下で更に与えられる。ＧＭＰＰアルゴリズムの繰り返しごとに、ｉｎｉｔｉａｌＧｕｅｓｓ（）方法は、現在配置されているプローブの配置及びパワーパラメータに対する初期推測結果を決定する。この方法の可能な実施態様は、プローブに対する配置及びパワー設定をユーザーが選び出すユーザーベースの初期推測結果を含む。代替的に、パワーは、プローブの近傍におけるＵの最大値又は平均パワーに基づいて自動的に選び出され得る。ｉｎｉｔｉａｌＧｕｅｓｓ（）は、また、例えばＵの最大パワーの位置及び値を選び出すことにより完全に自動化され、ｐａｒａｍ０を決定するためにこの情報を使用し得る。これらの提案においてＵの極大値は、プローブの配置及びパワーに対する標示として使用される。しかし、これは提案にすぎない。配置及びパワーの初期推測結果は、ユーザーの経験、領域の幾何学的構成（すなわち、腫瘍の形状及び寸法、及び、リスクを抱えた構造物への近さ）などに基づいて決定され得る。図１６から図１８は、３つのアブレーションプローブに対する３つの初期配置３０１、３０２、３０３とともに、第１の熱エネルギー分布Ｑ＊を示し、図１６は、第１のアブレーションプローブの初期配置を示し、図１７は、第２のアブレーションプローブの初期配置を示し、図１８は、第３のアブレーションプローブの初期配置を示す。したがって、ＧＭＰＰにおける最適化ａｒｇｍｉｎ（．）のコールは、現在の目標熱エネルギー分布Ｕに基づいて初期推測結果を改善する。
【００７３】
この二次元の例では、ＧＭＰＰの各繰り返しが、３つのパラメータのみを決定し、２つのパラメータはプローブの位置を指定するものであり、３つ目のパラメータは平均パワーに対するものであることに留意されなければならない。しかし、三次元では、プローブ位置を適切に説明するために６つのパラメータが必要とされる。最後に、パワーが時間的に最適化されなければならない場合、パワーパラメータもより高い次元のものとなる。Ｐの次元は、問題の数値解に対して選択された時間的な離散化、又は、処置中に実施されなければならない所望のパワー更新に依存し、例えば、最先端のラジオ波アブレーション機器は３０秒ごとにデバイスパワーを更新する。上述のアイデアの変形例は、各ＧＭＰＰステップ後のみのパワーの最適化に基づく目標熱エネルギーを含み得、すなわち、配置パラメータは固定され、パワーのみが、
【数２４】
2021511174.tif 000026
を解くことにより最適化される。
【００７４】
パワーに対する初期選択は、上述の疑似コードの６行目におけるＧＭＰＰ  ａｒｇｍｉｎ（）方法により決定された値であり、又は、ゼロに初期化され得ることに留意されなければならない。
【００７５】
上述のアイデアの変形例は、各ＧＭＰＰステップにおいてすべてのパワーを最適化することも有し、すなわち、各ステップにおいて、すべてのパワーＰ１、…、Ｐｋが上述の疑似コードの６行目におけるａｒｇＭｉｎ（）において最適化されながら、以前に決定された位置は固定されたままである。更に、別の変形例において、パワーの最適化は温度ベースであり得、それについては以下で更に説明される。これらの変形例は、組み合わされてもよい。更に、式（１６）における目的関数の変形例も可能性である。例えば、プローブの近さのペナルティー適用が、例えば、
【数２５】
2021511174.tif 000027
により説明されるように、以前に配置されたプローブとの現在配置されているプローブの熱エネルギーの重なりにペナルティーを適用する項を追加することにより含まれ得る。
【００７６】
この場合、目標熱エネルギーはＱ＊、すなわち、ＧＭＰＰの繰り返しごとの第１の熱エネルギー分布である。
【００７７】
代替的な実現例において、強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）リーフシーケンシングのために、及び、ブラキセラピーカテーテル配置のために使用される「コラム生成」と呼ばれるよく知られたグリーディ法が、ａｒｇＭｉｎ（）関数により表された連続的最適化を置き換えるために使用されてもよい。コラム生成方法は、例えば、Ｈ．Ｅ．Ｒｏｍｅｉｊｎらによる論文「Ａ  Ｃｏｌｕｍｎ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｒａｐｙ  Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ」、Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ、ｖｏｌｕｍｅ  １５、ｉｓｓｕｅ  ３、８３８〜８６２頁（２００５）に開示されており、同論文が参照により本明細書に組み込まれる。この場合において、空間における取り得るアブレーター位置の三次元離散的グリッドは、好適には例えば腫瘍ボリュームにおいて選択される。この集合からの最善な点が、Ｐ（ｋ）に対する関数ｆ（μ（ｋ），Ｐ（ｋ），Ｕ）の勾配を決定するために使用され、ここで、三次元グリッド状に対するすべてのＰ（ｋ）が最初にゼロに設定されるとともに、以前に決定されたＰ（１）、…、Ｐ（ｋ−１）がそれらの以前に最適化された値を維持する。（ｋ）がＧＭＰＰの現在の繰り返しを表すことに留意されなければならない。概して、適切なヒューリスティックは、この三次元グリッドから、ｄｆ／ｄＰが最小である（ほとんどの場合、負である）位置μ＊を選択することである。後に、すべての現在選択されているアブレーターの位置のパワー値は、Ｓｏｌｖｅ  ［Ｐ，ｆ＊］＝ａｒｇＭｉｎ（ｐａｒａｍ０，ｆ（μ＊，Ｐ，Ｕ））を介して最適化される。最初の繰り返しにおいて、この方法は、プローブ配置の初期選択結果に対する最大値Ｕを使用して位置を選択する前述のアイデアに適合しており、その理由は、それも勾配ｄｆ／ｄＰが負の最小値である場合だからである。何らかのｆ変化公差に達したとき、アブレーターの最大数を上回ったとき、及び／又は、勾配がいずれの場所でも正であるとき、すなわち、どの位置もｆを改善する方向に向かわないとき繰り返しが終わる。これは、以下の疑似コードにより説明され得る。
【００７８】
Ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ  Ｐｓｅｔ＝｛  ｝，μｓｅｔ＝｛  ｝，ｋ＝０
Ｗｈｉｌｅ  終了停止基準が満たされていない間
Ｓｅｔ  Ｐ（μｋ）＝０  for  ３Ｄグリッドにおけるμｋ
ｉｆ（ｓｉｚｅ（μｓｅｔ）＞０）
Ｓｅｔ  Ｐ（μｓｅｔ）＝Ｐｓｅｔ
Ｅｎｄ  ｉｆ
／／／／勾配ベースのプローブ選択
／／Ｃｏｍｐｕｔｅ勾配マスク
Ｃｏｍｐｕｔｅ  ｄｆ／ｄＰ（Ｐ）  ｏｖｅｒ  すべてのμｋ
Ｓｅｌｅｃｔ  負の最小値のｄｆ／ｄＰをとるμｉ
／／／／選択されたプローブのパワーの最適化
／／ｕｐｄａｔｅ選択されたプローブ位置／パワー
μｓｅｔ＝μｓｅｔＵ｛μｋ｝／／μパラメータ設定を更新
Ｐｓｅｔ＝ＰｓｅｔＵ｛Ｐｋ｝／／Ｐパラメータ設定を更新
Ｉｎｉｔ  Ｐｓｅｔ＝［０…０］
Ｏｐｔｉｍｉｚｅ  Ｐｓｅｔ＝ａｒｇｍｉｎ＿｛Ｐｓｅｔ｝（ｆ（μｓｅｔ，Ｐｓｅｔ））
Ｕｐｄａｔｅ  ｋ＝ｋ＋１
Ｅｎｄ  ｗｈｉｌｅ
【００７９】
本例において、ａｒｇｍｉｎ＿｛Ｐｓｅｔ｝はａｒｇｍｉｎ  Ｐｓｅｔであり、Ｐｓｅｔに対して汎関数ｆ（ｍｕｓｅｔ，Ｐｓｅｔ）が最小化され、ここで、Ｐｓｅｔは、ｋ番目の繰り返しにおける位置ｍｕｓｅｔにおける現在選択されているアブレーター源のパワーである。
【００８０】
この例において、終了基準は、例えば、繰り返し最大数、最大の関数ｆ精度、使用するアブレーションプローブの最大数及び／又は、ｄｆ／ｄＰがいずれの場所でも正である（どのプローブも関数ｆを更に最小化しない）か否かを確認することにより規定され得る。終了基準に対する更なる例は、ａ）相対誤差ノルムにおいて測定された、目標熱エネルギーＱ＊と現在の加算されたプローブ熱エネルギー
【数２６】
2021511174.tif 000028
との間の差に対する公差に達すること、ｂ）コスト汎関数ｆ（μ（ｋ），Ｐ（ｋ），Ｕ（ｋ））の値に対する公差に達すること、ｃ）最大繰り返し数に達すること、ｄ）ヒートシンクを配置しようと試みること、すなわちＰ（ｋ）≦０であること、及びｅ）近さ公差に違反していること、すなわち、以前に配置されたプローブに対して過度に近くにプローブを配置することである。
【００８１】
本方法の実現例に応じて、上述の又は他の問題関連基準が、ＧＭＰＰの繰り返しを停止又は調節するために使用され得る。基準は、有意性に従って重み付けされ得、配置の繰り返しを自動的に停止するために使用され、又は、どのように進めるかを決定するためにユーザーと対話するために使用される。例えばユーザーは、異なる初期選択結果を提供し得、ＧＭＰＰが再度繰り返すことをさせ得る。最後に、上述の例のうちのいくつかにおいて、アルゴリズムがＧＭＰＰの繰り返しから抜ける場合、最後に配置されたプローブは、例えばヒートシンク配置の、又は、近さ違反の場合、破棄される。これらの仕様及び調節は用途に依存し、本明細書において提案されている複数のプローブ配置方法の本質に影響を与えない。
【００８２】
図１３を参照してここまでに説明されている実施形態の変形例において、ステップ１１０と終了１１２との間に、目標温度に基づいて各プローブのパワーを最適化する更なるステップが追加される。これは以下で更に詳細に説明される。この追加的なステップにおいて、ＧＭＰＰアルゴリズムにより配置されたすべてのプローブの配置パラメータが、固定され、所望の処置結果に基づいて最終的なパワーの最適化が実行される。例えば、目標温度ベースの所望の処置結果の式が使用され、及び、Ｋ個の配置されたプローブの定常状態のシナリオが考慮される場合、Ｋ個の平均パワーＰ＝（Ｐ（１），…，Ｐ（Ｋ））は、以下の制約された最小化問題、すなわち、
【数２７】
2021511174.tif 000029
を解くことにより最適化され、ここで、ＴＰは、熱源
【数２８】
2021511174.tif 000030
を使用した生体熱の式に対する解である。
【００８３】
これは、このステップの１つの取り得る実現例であることに留意されなければならない。他の所望の処置結果も同様に使用され得る。更に、時間（ｔ）に依存した例では、類似の問題が解かれ得、ここで、
Ｐ＝Ｐ（ｔ）＝（Ｐ（１），…，Ｐ（Ｋ））      （２６）
である。
【００８４】
この追加的なステップは、それが不必要なプローブを無効化にしたので、計画工程の最終結果を改善し得、すなわちより多くのプローブが必要であるとしてＧＭＰＰにより配置されている場合、このステップにより、それらのパワーはゼロに設定される。これは、この追加的なステップが実行された後に結果として得られる熱エネルギー分布を示す図１９に示されている。この例において、第３のアブレーションプローブ３０３が×印により示されるように無効化されており、第１のアブレーションプローブ３０１及び第２のアブレーションプローブ３０２は有効化されたままである。対応する温度場が図２０に示される。
【００８５】
各繰り返しステップにおいて１つのプローブパラメータが決定される場合におけるＧＭＰＰアルゴリズムにおいて、目標熱エネルギーは、好適には、初期目標Ｑ＊から以前に配置された熱源の和を減算したものに更新される。しかし、同時プローブ配置も可能である。この場合、各繰り返しにおいてプローブの数が増やされ、したがって、決定されるパラメータの数が増やされる間、目標熱エネルギーは常にＱ＊である。ユーザーが望ましいプローブの最小数を示し、この入力を使用してＧＭＰＰアルゴリズムを初期化してもよいことに留意されたい。そして、本方法は、ユーザープローブに対する配置及びパワー設定を提案し、必要とされる場合は追加的なプローブを配置する。そして、最終的な温度ベースのパワーの最適化が、これらのプローブのうちのいくつが有効なままでなければならないかを決定するために使用され得る。
【００８６】
開示されている実施形態に対する他の変形例が、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の考察により、請求項に記載された発明を実施する当業者により理解及び実現され得る。
【００８７】
特許請求の範囲において、「備える（含む、有する、もつ）」という用語は、他の要素もステップも排除せず、単数形の表現は複数を排除しない。
【００８８】
１つのユニット又はデバイスが、特許請求の範囲に記載されているいくつかの項目の機能を実現してよい。単に特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているということが、利点を得るためにこれらの手段の組合せが使用不可能なことを示すわけではない。
【００８９】
１つ若しくは複数のユニット又はデバイスにより実施される、例えば、温度ベースの条件の提供、目標温度分布の提供、熱エネルギー関数の提供などの工程、例えば、第１の熱エネルギー分布の決定、例えばアブレーションプローブパラメータの決定などは、任意の他の数のユニット又はデバイスにより実施され得る。計画方法に従った計画装置のこれらの手順及び／又は制御は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段として、及び／又は、専用ハードウェアとして実施され得る。
【００９０】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一体的に、又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体に記憶されてよい／適切な媒体に格納して配布されてよいが、例えばインターネット又は他の有線又は無線電気通信システムを介して他の形態で配布されてもよい。
【００９１】
特許請求の範囲における参照符号は、いずれも特許請求の範囲を限定するように解釈されてはならない。
【００９２】
本発明は、アブレーションプローブパラメータを決定するための計画装置に関する。熱エネルギー決定ユニットは、計画工程の第１の部分において、対象者に対する所望の処置結果を示す温度ベースの条件が満たされるように、生体熱の式などの熱エネルギー関数を使用することにより第１の熱エネルギー分布を決定する。アブレーションプローブパラメータ決定ユニットは、第２の部分において、第１の熱エネルギー分布と第２の熱エネルギー分布との間のずれが既定のずれ基準を満たすようにアブレーションプローブによりもたらされる第２の熱エネルギー分布をｂ）アブレーションプローブパラメータに関連付ける第２の熱エネルギー関数を使用することにより、アブレーションプローブパラメータを決定する。２つの部分へのこの切り分けが、異なる種類のアブレーション工程に対するアブレーションプローブパラメータの決定の適応可能性の改善を可能にする。
【図１】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際調査報告】
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