(57)【要約】【課題】放射線照射装置間の機器特性等のばらつきに起因する誤差を解消することができ、線量分布を正確に計算することができる線量計算方法を提供する。【解決手段】放射線治療装置においては、電子ビーム１がターゲット２に衝突することにより発生したＸ線が、平坦化フィルタ４と、上下２つの絞り５、６と、マルチ・リーフ・コリメータ７とを介して治療部位に照射される。ここで、線量計算は、放射線の位置、エネルギ及び進行方向に関するパラメータ情報を複数種の条件別データに分割して、これらの条件別データに基づいてモンテカルロ法を用いて行われる。そして、各条件別データのウェイト・パラメータが、各放射線治療装置ごとに測定された校正データに基づいて補正され、放射線治療装置間の機器特性等のばらつきに起因する誤差が解消され、線量分布が正確に計算される。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子線が衝突したターゲット内で該電子線により生成された放射線が、平坦化フィルタと、絞りと、コリメータとを介して所定の物体に照射されるようになっている放射線照射装置における、上記物体内での線量分布を計算するための線量計算方法であって、
平坦化フィルタ透過後の、当該平坦化フィルタ面上での放射線の位置、エネルギ及び進行方向に関するパラメータ情報を、予め条件別に分割して複数種の条件別データとして保管し、これらの条件別データに基づいて、モンテカルロ法を用いて線量計算を行う一方、
上記複数種の条件別データを重み付けするウェイト・パラメータを、該線量計算の結果を利用する各放射線照射装置ごとに測定された校正データに基づいて補正するようにしたことを特徴とする線量計算方法。
【請求項２】
上記ウェイト・パラメータが、粒子数の割合を示すパラメータと、角度分布を角度方向に調整するためのパラメータとを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の線量計算方法。
【請求項３】
上記放射線照射装置が、人体に対して放射線治療を施す放射線治療装置であることを特徴とする請求項１又は２に記載の線量計算方法。
【請求項４】
上記パラメータ情報を、１次Ｘ線にかかる条件別データと、２次Ｘ線にかかる条件別データと、これら以外の放射線にかかる条件別データとに分割して保管することを特徴とする請求項３に記載の線量計算方法。
【請求項５】
上記３種の条件別データが、それぞれ、異なる電子ビームサイズ条件及び平坦化フィルタ固定精度条件により計算された結果を含むことを特徴とする請求項４に記載の線量計算方法。
【請求項６】
上記校正データとして、ほぼ１ｃｍ角サイズの小照射野線量測定データを用いることを特徴とする請求項３〜５のいずれか１つに記載の線量計算方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、放射線照射装置により放射線が照射される物体内における線量分布等を、コンピュータによるシミュレーションにより計算するための線量計算方法に関するものであり、とくには放射線治療装置における線量計算方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、放射線治療を実施する際には、放射線治療装置、例えばＸ線治療装置を用いて患者に実際に放射線を照射する前に、コンピュータにより、放射線照射の最適な範囲や方向などを決定するための線量計算が行われる。そして、従来の数値計算的な線量計算手法では、Ｘ線治療装置のヘッド部で発生するＸ線はターゲット点から直線的に放射されるものとして、数値計算を行うようにしている。しかしながら、この従来の数値計算的な線量計算手法では、平坦化フィルタで発生する２次Ｘ線の影響を考慮することができないといった問題がある。また、このようにして得られる実測データは、電子平衡が成り立っている領域での測定データであるので、不均質な媒質中では計算値が不正確となるといった問題がある。
【０００３】
そこで、近年、モンテカルロ法を用いて、ターゲットないし平坦化フィルタでのＸ線の発生、散乱等から、人体内部の線量分布までを正確に計算することができるようにした線量計算手法が提案されている。（例えば、１９９８年１月に発行されたメディカル・フィジックス誌、第２５巻、第１号「線量測定計画及び分析のためのＣＴベースのモンテカルロ・シミュレーション装置」：「Ａ　ＣＴ−ＢａｓｅｄＭｏｎｔｅ　Ｃａｒｌｏ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｔｏｏｌ　ｆｏｒ　ｄｏｓｉｍｅｔｒｙ　ｐｌａｎｎｉｎｇ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ」、　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｐｈｙｓｉｃｓ、Ｖｏｌ．　２５、　Ｎｏ．　１、Ｊａｎｕａｒｙ　１９９８、参照）。
【０００４】
ところで、一般に、Ｘ線治療装置では、まず、電子ビームが加速されてターゲットに衝突させられ、その結果ターゲット内部で電子ビームの制動放射現象によりＸ線が発生し、このＸ線が放射線治療に利用されるようになっている。ターゲットで発生したＸ線は、平坦化フィルタによって、その強度分布がアイソセンタ上で一様となるように調整される。なお、アイソセンタとは、Ｘ線治療装置の回転機構の機械的な中心を意味する。治療対象である人体は、その病巣がアイソセンタに位置するように固定され、Ｘ線が照射される。Ｘ線が人体の病巣以外の部分に照射されるのを防止するため、絞り（モノ・ブロック）やマルチ・リーフ・コリメータなどが、放射線の通過経路上の所定の位置に配置される。
【０００５】
そして、ターゲットで発生したＸ線が、絞りやマルチ・リーフ・コリメータを通過し、又はこれらによって遮断されて人体に照射された場合、人体内部にどのような線量分布が形成されるかを予測するために、いずれかの線量計算手法を用いて線量計算が行われる。
従来の数値計算的な線量計算手法は、ターゲット点から見た幾何学的な照射野（絞り及びマルチ・リーフ・コリメータによって生成されたＸ線照射領域）に基づいて、実測データから求められた深さ方向の線量分布や人体内部での散乱係数を用いて、線量分布を計算するものである。
【０００６】
他方、モンテカルロ法による線量計算手法は、ターゲットに衝突した各電子がどのような物理現象を起こしながら進んでゆくかを逐一計算しつつ、数千万又はそれ以上の電子及び２次的に発生するＸ線の挙動を統計的に処理することにより、人体内部の線量分布を直接計算するといったものであり、非常に正確な線量計算を行うことができるといった利点がある。ただし、モンテカルロ法による線量計算手法では、正確な線量計算を行うことはできるものの、計算時間が比較的長くなる（例えば、数１０分〜数時間）といった一面もある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
モンテカルロ法による線量計算手法では、事前にＸ線治療装置を数値モデル化して線量計算を行うため、同じ仕様のＸ線治療装置であれば、すべて同じ計算結果となる。しかしながら、実際のＸ線治療装置では、機器特性、製作精度の誤差、あるいは経年変化などにより、Ｘ線治療装置ごとに線量分布が若干異なっている。このようなＸ線治療装置ごとの線量分布のばらつきないし誤差は、従来の数値計算的な線量計算手法では、実測データに基づいて計算パラメータを調整していたため、解消ないし吸収されていた。しかしながら、従来のモンテカルロ法による線量計算手法では、Ｘ線治療装置の特性の差を表現しにくいので、このようなＸ線治療装置ごとのばらつきないし誤差を解消することは困難であるといった問題がある。
【０００８】
なお、このような問題は、人体に対して放射線治療を行うためのＸ線治療装置ないしは放射線治療装置だけでなく、一般に物体に放射線を照射する放射線照射装置における線量計算にも生じるものである。
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたものであって、放射線照射装置間の機器特性、製作精度等のばらつきに起因する誤差を解消することができ、線量分布を正確に計算することができる線量計算方法を提供することを解決すべき課題とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するためになされた本発明にかかる線量計算方法は、（ｉ）電子線が衝突したターゲット内で該電子線により生成された放射線が、平坦化フィルタと、コリメータ（例えば、絞りとマルチ・リーフ・コリメータ）とを介して所定の物体に照射されるようになっている放射線照射装置における、上記物体内での線量分布を計算するための線量計算方法であって、（ｉｉ）平坦化フィルタ透過後の、当該平坦化されたフィルタ面上での放射線の位置、エネルギ及び進行方向に関するパラメータ情報を、予め条件別に分割（ないしは分類）して複数種の条件別データとして保管し、これらの条件別データに基づいて、モンテカルロ法を用いて線量計算を行う一方、（ｉｉｉ）上記複数種の条件別データを重み付けするウェイト・パラメータを、該線量計算の結果を利用する各放射線照射装置ごとに測定された校正データに基づいて補正するようにしたことを特徴とするものである。
【００１０】
この線量計算方法において、ウェイト・パラメータは、粒子数の割合を示すパラメータと、角度分布を角度方向に調整するためのパラメータとを含んでいるのが好ましい。
また、この線量計算方法において、放射線照射装置としては、例えば、人体に対して放射線治療を施す放射線治療装置（Ｘ線治療装置）などがあげられる。
【００１１】
上記線量計算方法においては、上記パラメータ情報を、１次Ｘ線にかかる条件別データと、２次Ｘ線にかかる条件別データと、これら以外の放射線にかかる条件別データとに分割して保管するのが好ましい。この場合、上記３種の条件別データが、それぞれ、異なる電子ビームサイズ条件及び平坦化フィルタ固定精度条件により計算された結果を含んでいるのが、より好ましい。
また、上記校正データとして、ほぼ１ｃｍ角サイズの小照射野線量測定データを用いるのが好ましい。
【００１２】
つまり、本発明にかかる線量計算方法では、Ｘ線の初期データ（パラメータ情報）を、複数の物理パラメータ又は仮想的なパラメータを基準とする基本初期データ（条件別データ）として準備し、実測により得られた結果に基づいて、これらのパラメータを最適化するようにしている。すなわち、モンテカルロ法による線量計算手法に対して、放射線照射装置ごとの機器特性、製作精度等の差（ばらつき）を考慮したものである。なお、このような機器特性、製作精度等の差を明確にするため、コリメータにより１ｃｍ角〜２ｃｍ角程度の照射野を形成し、これに対して、絞りをその２〜３倍の大きさで開いた状態でデータを取得して、とくに散乱線の効果を正確に反映させるようにするのが好ましい。
【００１３】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、本発明の実施の形態１を具体的に説明する。
図１は、本発明の実施の形態１にかかる放射線治療装置（Ｘ線治療装置）の模式的な立面断面を示している。図１において、１は電子ビームであり、２はターゲットであり、３はプライマリ・コリメータであり、４は平坦化フィルタであり、５は上側絞り（モノ・ブロック）であり、６は下側絞り（モノ・ブロック）であり、７はマルチ・リーフ・コリメータであり、９は人体をＣＴやＭＲＩなどで測定した情報に基づいて作成された密度分布配列データであり、１０は人体内の放射線治療を行うべき治療部位であり、１１は放射線治療装置のアイソセンタ（放射線治療装置の回転機構の機械的中心）である。図を明確にするため、下側絞り６とマルチ・リーフ・コリメータ７とは、ビーム軸に対して９０°回転した状態で示している。また、図中、ビーム進行方向をｚ軸とし、ビーム軸（ｚ軸）に直交し紙面と平行な方向をｙ軸とし、紙面に垂直な方向をｘ軸とする。
【００１４】
詳しくは図示していないが、両絞り５、６は、それぞれ、可動型の金属製ブロックからなり、その開口サイズを自在に変化させることができるようになっている。上側絞り５は、ｘ−ｙ直交座標系であらわされた水平面内においてｙ方向のＸ線照射範囲を規制するためのものであり、下側絞り６はｘ方向のＸ線照射範囲を規制するためのものである。この実施の形態１では、上下２つの絞り５、６を設けているが、絞りを１つだけ設けるようにしてもよい。また、マルチ・リーフ・コリメータ７の下方に、オプションとして、ウェッジ（図示せず）やブロック・フィルタ（図示せず）を設けてもよい。なお、ウェッジは、Ｘ線強度分布に傾斜をつけるためのくさび形のフィルタであり、ブロック・フィルタは、三角柱あるいは四角柱の形状を備えた金属製ブロックである。
【００１５】
この放射線治療装置においては、鉛直方向下方に放射された電子ビーム１はターゲット２に衝突し、制動放射現象によってＸ線を発生させる。このとき発生するＸ線は、平坦化フィルタ４を透過（通過）することにより、アイソセンタ１１を含む水平面（アイソセンタ平面）上で一様な線量分布をもつようになる。平坦化フィルタ４を通過したＸ線が治療部位１０以外の領域に照射されないように、上側絞り５、下側絞り６及びマルチ・リーフ・コリメータ７の配置形態が決定される。
【００１６】
この放射線治療装置において、人体内部での放射線の線量計算（線量分布計算）は、次のような手順で行う。
図２に示すように、まず、電子ビーム１がターゲット２に衝突したことにより該ターゲット２内で発生したＸ線又は電子が平坦化フィルタ４を透過するまでの過程を、モンテカルロ法（又は、解析的な計算手法）によるシミュレーションで計算する（ステップＳ１）。なお、モンテカルロ法による計算手法としては、例えば、一般に知られているＥＧＳ４等の計算手法を用いることができる。平坦化フィルタ４を透過した放射線には、ターゲット２内部で発生した１次Ｘ線、この１次Ｘ線の一部が平坦化フィルタ４内で１回散乱された２次Ｘ線、さらに２回以上散乱されたＸ線、電子対消滅により発生したＸ線、光電効果により放出された電子などが含まれる。
【００１７】
このような放射線の発生過程ごとに、平坦化フィルタ４の出口（下面）でのＸ線又は電子線を分類し、これらの位置、エネルギ及び進行方向の分布情報データ（パラメータ情報）を作成ないし取得する（ステップＳ２）。次に、Ｘ線ないし電子の由来にしたがって、条件別の分布情報データ（条件別データ）を作成する（ステップＳ３）。そして、それぞれの条件別データを、各条件別データ間のウェイト・パラメータとともに初期情報データとして保存する（ステップＳ４〜Ｓ６）。なお、電子ビーム１のエネルギは、治療条件により変わるため、複数の電子ビームエネルギ条件に対して、それぞれ初期情報データを作成する。
【００１８】
すなわち、電子ビーム１のエネルギ、分布情報データ及びウェイト情報データに基づいて、平坦化フィルタ４の下面における放射線の分布情報データを再構成する。具体的には、分布情報データを、１次Ｘ線データと、２次Ｘ線データと、その他の放射線データの３種の条件別データに分割する。ここで、これらの３種の条件別データのウェイト・パラメータを、それぞれ、Ｗ１、Ｗ２及びＷ３とする。なお、ウェイト・パラメータは、粒子数の割合を示すパラメータと、角度分布を角度方向に調整するためのパラメータとを含んでいる。
ここで、ウェイト・パラメータは、条件別データを重み付けするのに用いられている。すなわち、各条件別データは、ウェイト・パラメータによって重み付けされ、線量計算の実行時には、このウェイト・パラメータを用いて線源情報が再構成される。このウェイト・パラメータを調整することにより、各機器の特性を線量計算に反映させることができる。
【００１９】
次に、これらの３種の条件別データを用いて、線量測定と同条件で線量計算を実施する。具体的には、放射線の初期条件を１つサンプルする場合、まず、乱数Ｘ（０＜Ｘ＜１）を発生させる。ここで、Ｘ＜Ｗ１／（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）であれば、１次Ｘ線データからＸ線初期条件をサンプルする。Ｗ１／（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）≦＜Ｘ＜（Ｗ１＋Ｗ２）／（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）であれば、２次Ｘ線データからサンプルする。Ｘ≧（Ｗ１＋Ｗ２）／（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）であれば、その他の放射線データからサンプルする。
【００２０】
このような初期条件データ用いて、両絞り５、６以降（治療部位側）のＸ線の輸送及び人体内部の線量分布計算をモンテカルロ法により行う一方、線量測定を行って線量データを取得し、この後線量測定結果と線量計算結果とを比較して、ウェイト・パラメータＷ１〜Ｗ３を最適化する（ステップＳ７〜Ｓ９）。
具体的には、図３（ａ）及び図３（ｂ）に示すように、実際の放射線治療装置において、両絞り５、６とマルチ・リーフ・コリメータ７とを所定の位置に配置して、アイソセンタ１１での線量測定を行い、それぞれの線量測定結果を得る（ステップＳ９）。
【００２１】
図３（ａ）に示す配置形態は、両絞り５、６とマルチ・リーフ・コリメータ７とがともに、アイソセンタ１１上で同じ照射野を形成するように配置したものである。この場合、照射野のサイズは、２ｃｍ角以下であるのが好ましく、１ｃｍ角程度であるのがさらに好ましい。
【００２２】
他方、図３（ｂ）に示す配置形態では、マルチ・リーフ・コリメータ７の照射野は図３（ａ）に示す配置形態と等しくする一方、両絞り５、６の照射野は、図３（ａ）に示す配置形態よりも広くしている。この場合、ターゲット点から見た照射野は変わらないが、アイソセンタ１１の位置から平坦化フィルタ４を見込む（見通す）範囲が広くなっている。両絞り５、６の開口サイズは、概ね、マルチ・リーフ・コリメータ７の照射野に比べて、１辺を２ｃｍ程度大きく設定するのが望ましい。
【００２３】
これと同様の絞り５、６及びマルチ・リーフ・コリメータ７の設定条件を用いて、放射線治療装置上での線量計算を実行し、それぞれの計算結果を得る（ステップＳ７）。この後、２種の線量測定結果と、２種の計算結果とがそれぞれ一致するように、上記ウェイト・パラメータＷ１〜Ｗ３を最適化する（ステップＳ８）。この最適化されたウェイト・パラメータＷ１〜Ｗ３は、各放射線治療装置に固有の特性データとして保存しておき、治療計画時の線量計算パラメータとして用いる。
【００２４】
なお、図３（ａ）に示す両絞り５、６及びマルチ・リーフ・コリメータ７の設定態様は、２次Ｘ線の影響を受けにくい配置形態であり、主として１次Ｘ線のみで線量分布が決まる。他方、図３（ｂ）に示す両絞り５、６及びマルチ・リーフ・コリメータ７の設定態様では、これに２次Ｘ線の影響が加わっているため、両者の線量の比較により、平坦化フィルタ４を透過してくるＸ線の１次Ｘ線とそれ以外のＸ線との寄与の割合を評価することが可能である。平坦化フィルタ４を透過するＸ線では、１次Ｘ線と２次Ｘ線の割合が大半を占める。
【００２５】
したがって、２つのケースでの線量測定の比は、平坦化フィルタ４を通過した後の１次Ｘ線、２次Ｘ線の組成の比を表していると考えてよい。したがって、この２つの測定データを用いて、線量計算に用いるＸ線初期条件データの１次Ｘ線と２次Ｘ線のウェイト・パラメータを補正することによって、効果的に、各放射線治療装置の機器特性等を線量計算に反映することが可能となる。
【００２６】
以下、本発明にかかる線量計算方法を用いて線量計算を実際に行って得た計算結果と、その物理的な意味とを説明する。
図４は、ターゲット２に衝突した電子ビーム１がＸ線に変換され、平坦化フィルタ４を透過する様子を模式的に示した図である。図４に示すように、ターゲット２に衝突した電子ビーム１は、制動放射現象を起こすことによって、Ｘ線の中心軸（一点鎖線）に対して角度φ方向にＸ線を放出する。ここで、角度φは、０度から１８０度までの広い範囲に分布する。なお、ターゲット２で発生したＸ線は、ターゲット２の内部又は平坦化フィルタ４の内部でコンプトン散乱を起こしてその進行方向を変えることがある。
【００２７】
平坦化フィルタ４の下面において、Ｘ線の中心軸からＸ線までの距離Ｒは、上記角度φに対応する。すなわち、ｔａｎ（φ）≒Ｒ／Ｄ（ほぼ、ｔａｎ（φ）＝Ｒ／Ｄ）である。
ここで、ターゲット２上で電子ビーム１が衝突する点から平坦化フィルタ４の下面におけるＸ線位置を望んだ方向ベクトルと、Ｘ線の進行方向のベクトルとがなす角度θについて考察すると、θ≒０度（ほぼ、θ＝０度）のＸ線は、平坦化フィルタ４で１回も散乱を受けなかったＸ線、すなわち１次Ｘ線である。θ＞０度のＸ線は、１回以上の散乱を受けた２次又は３次以上のＸ線である。
【００２８】
図５（ａ）は、汎用のモンテカルロ・シミュレーション・コードＥＧＳ４を用いて、この様子についてシミュレーションを行った結果である。角度θが０の周辺に高いＸ線数のピークがあり、これが１次Ｘ線に相当する。
図５（ｂ）は、角度θが０．２度付近のピークを拡大して示したものであり、この部分は２次Ｘ線のピークである。
【００２９】
図５（ａ）、（ｂ）は、電子ビーム１にビームの広がりがないものとしてシミュレーションを行った結果である。
他方、図６は、電子ビーム１の広がりを考慮（仮定）してシミュレーションを行った結果である。図６に示すＸ線の分布においては、１次Ｘ線のピーク高さと２次Ｘ線のピーク高さの比率や、２次Ｘ線のピークの位置が、図５（ａ）、（ｂ）の場合と比べて大きく変わっていることが分かる。これは、本来の制動放射現象によるＸ線の発生角度分布、平坦化フィルタ４での散乱等の物理現象的な影響は大きくは変わっていないが、ビームの広がりがあるため、見かけ上、平坦化フィルタ４の下でのＸ線の角度分布が変化していることを示している。
【００３０】
このように、電子ビーム１のビームの広がり特性は、平坦化フィルタ４の下でのＸ線の角度分布に大きな影響を与える。同様に、電子ビーム１がもつ発散角、中心軸からのずれ、平坦化フィルタ４の機械的な位置ズレなども、平坦化フィルタ４の下でのＸ線の角度分布に大きな影響を与える。
【００３１】
以下、図７〜図９を参照しつつ、このようなＸ線が線量分布に与える影響を説明する。
図７に示すように、Ｘ線の照射範囲は、上側絞り５（ｙ軸方向の絞り）と下側絞り６（ｘ軸方向の絞り）とマルチ・リーフ・コリメータ７とによって規定される。そして、図７から明らかなとおり、照射野の中心に近い部分では、１次Ｘ線ａも、比較的小さい散乱角度の２次Ｘ線ｂも照射範囲に到達することができる。他方、図８に示すように、照射野の外周部近傍では、一部の２次Ｘ線ｂは、アイソセンタ平面に到達できなくなり、このため外周部近傍では放射線量の低下が起きる。
【００３２】
図９は、モンテカルロ・シミュレーションにより、アイソセンタ平面上の線量分布を求めた結果を示している。図９から明らかなとおり、設定した照射範囲に対して、範囲内からすでに線量が低下しはじめている。この線量が低下しはじめる位置、すなわち外周部での半影ぼけは、上側絞り５（ｙ軸方向の絞り）、下側絞り６（ｘ軸方向の絞り）及びマルチ・リーフ・コリメータ７の表面での散乱と、１次Ｘ線と２次Ｘ線の比率と、２次Ｘ線の角度ピークの位置とによって変化する。
【００３３】
すなわち、半影ぼけの大きさと、平坦化フィルタ４の下での１次Ｘ線と２次Ｘ線のピーク比率並びに２次Ｘ線のピーク位置との間には強い相関関係がある。これは、電子ビーム１の特性や、ターゲット２の周辺の機械的な特性を反映している。したがって、モンテカルロ法による線量計算によって計算された結果と、実際の放射線治療装置での半影ぼけの大きさの測定結果とを比較するモンテカルロ法による線量計算において、平坦化フィルタ４の下での１次Ｘ線と２次Ｘ線のピーク比率と、２次Ｘ線のピーク位置とを最適化すれば、電子ビーム特性や放射線治療装置の機械的の特性を、良好な近似でモンテカルロ法による線量計算に反映させることができる。
【００３４】
かくして、具体的な調整方法としては、分布情報データを、１次Ｘ線及び２次Ｘ線にかかる２つの分布情報データ（条件別データ）に分け、それぞれの分布にウェイト・パラメータＡを乗じて足し合わせることにより、１次Ｘ線と２次Ｘ線の比率調整を行う。ここで、２つめのウェイト・パラメータとして、２次Ｘ線の角度分布を角度方向に伸縮させるパラメータＢを用いて、２次Ｘ線のピーク位置調整を行うようにしてもよい。
なお、この２つ目のウェイト・パラメータＢを、ウェイト・パラメータＡの関数として、ウェイト・パラメータＡのみで１次Ｘ線と２次Ｘ線の比率調整と、２次Ｘ線のピーク位置の調整とを行うようにしてもよい。
【００３５】
また、複数の電子ビーム条件による複数の分布情報データを用意し、これらの分布情報データから、最適な分布情報データを選択することにより、１次Ｘ線と２次Ｘ線の比率調整や、２次Ｘ線のピーク位置の調整を行ってもよい。なお、複数の電子ビーム条件による、複数の分布情報データを用意し、これらの分布情報データから、最適な２つの分布情報データを選択し、さらに２つの分布情報データから内挿法により、最適な分布情報データを作成することにより、１次Ｘ線と２次Ｘ線の比率調整や、２次Ｘ線のピーク位置の調整を行うようにしてもよい。
【００３６】
照射野を、２次Ｘ線の散乱角のピークと同程度に設定した場合、中心部の線量は、ｘ軸の正方向、ｘ軸の負方向、ｙ軸の正方向、ｙ軸の負方向の４つの方向から半影ボケの影響を受けることになる。例えば、２次散乱線の角度ピークを０．５度程度として、平坦化フィルタ４からアイソセンタ１１までの距離を８７ｃｍとすれば、散乱角に対する位置の広がりのピークは、０．７６ｃｍ程度になる。したがって、照射野を１ｃｍ程度に設定すれば、アイソセンタ１１での線量は、１次Ｘ線及び２次Ｘ線の影響を非常に大きく受けることになる。これは、電子ビーム特性や放射線治療装置の機械的の特性を、さらに良い近似でモンテカルロ計算に反映させることができることを意味する。また、測定も１点又は複数の照射野での数点の線量測定であるので、分布情報データを測定する場合よりも単純に結果を得ることができる。
【００３７】
実施の形態２．
以下、本発明の実施の形態２を説明する。ただし、実施の形態２にかかる線量計算方法の基本的な態様は、前記の実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では説明の重複を避けるため、主として実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。
【００３８】
実施の形態２にかかる線量計算方法では、線量測定結果と線量計算結果との比較において、それぞれ、アイソセンタ平面内での最大線量の値を比較するようにしている。その他の点は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様である。この実施の形態２にかかる線量計算方法によれば、１次Ｘ線と２次Ｘ線とについてのウェイト・パラメータの調整は、単純な２値の比較となる。このため、容易に最適パラメータを求めることができる。
【００３９】
実施の形態３．
以下、本発明の実施の形態３を説明する。ただし、実施の形態３にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。実施の形態３にかかる線量計算方法では、線量測定結果と線量計算結果との比較において、両絞り５、６及びマルチ・リーフ・コリメータ７の設定条件を３つ以上としている。その他の点は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様である。実施の形態２にかかる線量計算方法によれば、測定条件が多くなっているので、パラメータの誤差を小さくすることができ、同時に２つ以上のウェイト・パラメータを決定することができる。
【００４０】
実施の形態４．
以下、本発明の実施の形態４を説明する。ただし、実施の形態４にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。実施の形態４にかかる線量計算方法では、線量測定結果と線量計算結果との比較において、測定データとして、通常の放射線治療装置の校正試験時に取得されるＯＣＲデータ及びＴＰＲデータを用いるようにしている。その他の点は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様である。実施の形態４にかかる線量計算方法によれば、放射線治療装置の校正時に取得されているデータを利用するので、線量計算用のデータを新たに取得する必要がない。
【００４１】
実施の形態５．
以下、本発明の実施の形態５を説明する。ただし、実施の形態５にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。実施の形態５にかかる線量計算方法では、線量測定結果と線量計算結果との比較において、それぞれ、アイソセンタ平面内のｘ軸、ｙ軸又はこれら両方の軸に沿った線量分布関数（ＯＣＲ）の値を比較するようにしている。その他の点は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様である。実施の形態５にかかる線量計算方法によれば、分布関数の比較となるため、高次のウェイト・パラメータ調整を行うことが可能となる。
【００４２】
実施の形態６．
以下、本発明の実施の形態６を説明する。ただし、実施の形態６にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。実施の形態６にかかる線量計算方法では、Ｘ線初期情報データはビーム軸に対して回転対称形であるものとして、初期情報データの位置データをビーム軸からの距離のみで定義するようにしている。その他の点は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様である。
【００４３】
実施の形態６にかかる線量計算方法によれば、初期情報データの配列次数を減少させることができ、初期情報データのサイズを低減することができる。これにより、線量計算時の計算コードのプログラム・サイズを縮小することができる。また、メモリ使用量に制限がある計算環境においては、メモリ・スワップの減少により、計算時間を短縮することができる。
【００４４】
実施の形態７．
以下、本発明の実施の形態７を説明する。ただし、実施の形態７にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。実施の形態７にかかる線量計算方法では、Ｘ線初期情報データにおいて、放射線の位置情報を、ｘ軸上の情報及びｙ軸上の情報の２つのケースで保存するようにしている。そして、初期情報の再構成時には、位置（ｘ，ｙ）の情報に対して、ｘ軸上のデータとｙ軸上のデータとを、ｘ、ｙの値に対応させて重ね合わせるようにしている。その他の点は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様である。
【００４５】
実施の形態７にかかる線量計算方法によれば、データ配列の次数を低減することができる。このため、初期情報データの個数は増えるものの、全体としてのデータサイズを縮小することができる。さらに、Ｘ線ないし電子が、ｘ方向とｙ方向とに分布特性がある場合にも、支障なく対応することができる。
【００４６】
実施の形態８．
以下、本発明の実施の形態８を説明する。ただし、実施の形態８にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。
図１０に示すように、実施の形態８にかかる線量計算方法でも、図２に示す実施の形態１にかかる線量計算方法と同様に、放射線の発生過程ごとに、平坦化フィルタ４の出口でのＸ線又は電子線を分類し、これらの位置、エネルギ及び進行方向の分布情報データ（パラメータ情報）を作成ないし取得する（ステップＳ１〜Ｓ２）。
【００４７】
次に、Ｘ線ないし電子の由来に応じて、条件別の分布情報データ（条件別データ）を作成する（ステップＳ３）。そして、各条件別データを、各条件別データ間のウェイト・パラメータとともに初期情報データとして保存する（ステップＳ４〜Ｓ６、Ｓ１１〜Ｓ１３）。ただし、実施の形態８では、実施の形態１の場合とは異なり、分布情報データを、１次Ｘ線データと、２次Ｘ線データと、高次Ｘ線データと、対消滅Ｘ線データと、光電効果電子データと、その他の放射線データの６種の条件別データに分割ないし分類する。ここで、これらの６種の条件別データのウェイト・パラメータを、それぞれ、Ｗ１〜Ｗ６とする。
【００４８】
図示していないが、実施の形態８にかかる線量計算方法でも、基本的には実施の形態１にかかる線量計算方法と同様に、この後、線量測定と線量計算とを実施し、線量測定結果と線量計算結果とを比較してウェイト・パラメータＷ１〜Ｗ６を最適化する。実施の形態８にかかる線量計算方法によれば、分布情報データをより詳細に分割ないし分類するようにしているので、線量計算時のＸ線／電子の初期状態をより正確に記述することができ、より正確な線量計算結果を得ることができる。
【００４９】
実施の形態９．
以下、本発明の実施の形態９を説明する。ただし、実施の形態９にかかる線量計算方法の基本的な態様は、実施の形態１にかかる線量計算方法と同様であるので、以下では主として、実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる点を説明する。
【００５０】
図１１に示すように、実施の形態９にかかる線量計算方法でも、図２に示す実施の形態１にかかる線量計算方法と同様に、放射線の発生過程ごとに、平坦化フィルタ４の出口でのＸ線又は電子線を分類し、これらの位置、エネルギ及び進行方向の分布情報データ（パラメータ情報）を作成ないし取得する（ステップＳ１〜Ｓ２）。そして、実施の形態１の場合と同様に、Ｘ線ないし電子の由来に応じて、条件別の分布情報データ（条件別データ）を作成し、各条件別データを各条件別データ間のウェイト・パラメータとともに初期情報データとして保存する（ステップＳ４〜Ｓ６）。
【００５１】
しかしながら、実施の形態９にかかる線量計算方法は、次の点で実施の形態１にかかる線量計算方法と異なる。すなわち、実施の形態９にかかる線量計算方法では、モンテカルロ法によるシミュレーションにより、平坦化フィルタ４の下面での放射線の初期条件データを作成する条件として、通常の初期条件データの他に、次のデータを付け加える。
【００５２】
すなわち、電子ビーム１の軸ずれがあるケースについて、いくつかの軸ずれ条件下で計算を行った結果として得られるビーム軸ずれ初期条件データ群を付け加える（ステップＳ２１〜Ｓ２３）。また、ビーム・サイズないし形状が異なるいくつかのケースで計算を行って得られるビーム形状初期条件データ群を付け加える（ステップＴ１）。さらに、平坦化フィルタ４の傾きないしずれがあるケースについて、いくつかのずれ条件で計算を行って得られる平坦化フィルタ傾き初期条件データ群ないし平坦化フィルタ位置ずれ初期条件データ群を付け加える（ステップＴ２）。
【００５３】
さらに、実施の形態９にかかる線量計算方法では、現実の放射線治療装置における線量測定データと、これらの初期条件データ群を用いて線量計算を行った結果との比較から、最適な初期条件データのセットを決定し、これを対応する放射線治療装置の初期条件データとして用いるようにしている。また、測定データに対して、初期条件データ・セットの最適な重ね合わせ条件を検索することにより、最適な初期条件データを生成しても良い。
図示していないが、実施の形態９にかかる線量計算方法でも、基本的には実施の形態１にかかる線量計算方法と同様に、この後、線量測定と線量計算とを実施し、線量測定結果と線量計算結果とを比較してウェイト・パラメータＷ１〜Ｗ３を最適化する。
【００５４】
一般に、電子ビーム１から平坦化フィルタ４までの電子／Ｘ線の計算を事前に行っておく方式では、電子ビーム条件などに変化があった場合、これに対応することができない。これに対して、実施の形態９にかかる線量計算方法では、予め、複数の条件を想定して初期条件データセットを作成するようにしているので、時間的に放射線治療装置の条件が変化した場合でも、最適なビーム初期条件データを提供することができる。
【００５５】
【発明の効果】
本発明にかかる線量計算方法によれば、放射線の位置、エネルギ及び進行方向に関するパラメータ情報を複数種の条件別データに分割して、これらの条件別データに基づいてモンテカルロ法を用いて線量計算を行う一方、各条件別データのウェイト・パラメータを各放射線照射装置ごとに測定された校正データに基づいて補正するようにしているので、放射線照射装置間の機器特性、製作精度等のばらつきに起因する誤差を解消することができ、線量分布を正確に計算することができる。つまり、このような補正パラメータを導入したことにより、従来のモンテカルロ法による線量計算手法では補正することができなかった各放射線照射装置ごとの機器特性等の差を容易に補正することができる。
【００５６】
この線量計算方法において、ウェイト・パラメータが、粒子数の割合を示すパラメータと、角度分布を角度方向に調整するパラメータとを含んでいる場合は、線量分布をより正確に計算することができる。
【００５７】
この線量計算方法において、放射線照射装置が、人体に対して放射線治療を施す放射線治療装置である場合、線量分布を正確に計算することができるので、放射線治療を効果的に実施することができる。
【００５８】
この線量計算方法において、パラメータ情報を、１次Ｘ線にかかる条件別データと、２次Ｘ線にかかる条件別データと、これら以外の放射線にかかる条件別データとに分割する場合は、小照射野線量測定データを用いることにより、パラメータの補正を効率よく行うことができる。
【００５９】
この線量計算方法において、３種の条件別データが、それぞれ、異なる電子ビームサイズ条件及び平坦化フィルタ固定精度条件により計算された結果を含む場合は、小照射野線量測定データを用いることにより、パラメータの補正をさらに効率よく行うことができる。
【００６０】
この線量計算方法において、校正データとして、ほぼ１ｃｍ角サイズの小照射野線量測定データを用いる場合は、２次Ｘ線の影響が顕著に現れる小照射野線量測定データを用いることにより、パラメータの補正をさらに効率よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる線量計算方法を用いる放射線治療装置の模式的な立面断面図である。
【図２】本発明の１つの実施の形態にかかる線量計算方法を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）は、図１に示す放射線治療装置において両絞りの開口度が小さい場合におけるＸ線の照射態様を示す図であり（ｂ）は両絞りの開口度が大きい場合における（ａ）と同様の図である。
【図４】ターゲットに衝突した電子ビームがＸ線に変換され、平坦化フィルタ４通過する様子を模式的に示す図である。
【図５】（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、電子ビームの広がりがない場合について、モンテカルロ・シミュレーションを行った結果を示すグラフである。
【図６】電子ビームの広がりがある場合について、モンテカルロ・シミュレーションを行った結果を示すグラフである。
【図７】照射野の中心付近における１次Ｘ線及び２次Ｘ線の進行経路を示す図である。
【図８】照射野の周辺部付近における１次Ｘ線及び２次Ｘ線の進行経路を示す図である。
【図９】モンテカルロ・シミュレーションにより、アイソセンタ平面上の線量分布を求めた結果を示すグラフである。
【図１０】本発明のもう１つの実施の形態にかかる線量計算方法を示すフローチャートである。
【図１１】本発明のさらにもう１つの実施の形態にかかる線量計算方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　電子ビーム、　２　ターゲット、　３　プライマリ・コリメータ、　４　平坦化フィルタ、　５　上側絞り、　６　下側絞り、　７　マルチ・リーフ・コリメータ、　９　データ、　１０　治療部位、　１１　アイソセンタ。
【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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