(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出器の列への第１の放射治療プランの適用から記録される第１の列の画像が示す被曝量の強度を、放射検出器に対する前記第１の放射治療プランの適用から記録される第１の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、第１の自己較正カーブを生成するためにコンピュータを使用することと、
前記放射検出器への少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から記録される少なくとも１つの次の列の画像が示す被曝量の強度を、前記放射検出器に対する少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から記録される少なくとも１つの次の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、少なくとも１つの次の自己較正カーブを生成するためにコンピュータを使用することと、
前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、の間の関係を認識することによって、前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、を比較するためにコンピュータを使用することと、
前記第１の自己較正カーブと前記少なくとも１つの次の自己較正カーブとの比較に基づいて、前記少なくとも１つの次の取得画像を修正するためにコンピュータを使用することと、
から構成される方法。
【請求項２】
前記第１の列の画像および前記第１の取得画像に基づいて、最初の較正を生成するためにコンピュータを使用することをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記最初の較正を前記修正された少なくとも１つの取得画像に適用するためにコンピュータを使用することをさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記比較するためにコンピュータを使用するステップは、前記第１の自己較正カーブおよび前記少なくとも１つの次の自己較正カーブの間の少なくとも１つの差または適合を決定し、前記修正するためにコンピュータを使用するステップは、前記少なくとも１つの差または適合に基づいて、前記少なくとも１つの次の取得画像を修正することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記生成するためにコンピュータを使用するステップは、前記列の画像の各々および前記取得画像の各々を、複数の幾何学的領域または複数の線量範囲に分けることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記列の画像の各々および前記取得画像を段組みで表現するためにコンピュータを使用することをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記自己較正カーブの各々を生成する際に用いられるように、前記列の画像の部分と、前記取得画像の各々の部分と、を決定する相関閾値を用いるためにコンピュータを使用することをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記列の画像の各々は、所定の基準に前もって較正された前記検出器の列に対する各々の放射治療プランのそれぞれの適用から記録された絶対被曝量を代表することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
１以上のプロセッサに、
検出器の列への第１の放射治療プランの適用から記録される第１の列の画像が示す被曝量の強度を、放射検出器に対する前記第１の放射治療プランの適用から記録される第１の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、第１の自己較正カーブを生成することと、
前記放射検出器への少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から記録される少なくとも１つの次の列の画像が示す被曝量の強度を、前記放射検出器に対する少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から記録される少なくとも１つの次の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、少なくとも１つの次の自己較正カーブを生成することと、
前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、の間の関係を認識することによって、前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、を比較することと、
前記第１の自己較正カーブと前記少なくとも１つの次の自己較正カーブとの比較に基づいて、前記少なくとも１つの次の取得画像を修正することと、
から構成されるステップを実行させるよう設定されたコンピュータ可読な指示を明白に具現化するコンピュータ可読な媒体。
【請求項１０】
前記第１の列の画像および前記第１の取得画像に基づいて、最初の較正を生成するステップを前記１以上のプロセッサに実行させるよう設定されたコンピュータ可読な指示をさらに備える請求項９に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１１】
前記最初の較正を前記修正された少なくとも１つの次の取得画像に適用するステップを前記１以上のプロセッサに実行させるよう設定されたコンピュータ可読な指示をさらに備える請求項１０に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１２】
前記比較ステップは、前記第１の自己較正カーブおよび前記少なくとも１つの次の自己較正カーブの間の少なくとも１つの差または適合を決定し、前記修正ステップは、前記少なくとも１つの差または適合に基づいて、前記少なくとも１つの次の取得画像を修正することを含むことを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１３】
前記生成ステップは、前記列の画像の各々および前記取得画像の各々を、複数の幾何学的領域または複数の線量範囲に分けることを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１４】
前記列の画像の各々および前記取得画像を段組みで表現するステップを前記１以上のプロセッサに実行させるよう設定されたコンピュータ可読な指示をさらに備える請求項９に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１５】
前記自己較正カーブの各々を生成する際に用いられるように、前記列の画像の部分と、前記取得画像の各々の部分と、を決定する相関閾値を用いるステップを前記１以上のプロセッサに実行させるよう設定されたコンピュータ可読な指示をさらに備える請求項９に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１６】
前記列の画像の各々は、所定の基準に前もって較正された前記検出器の列に対する各々の放射治療プランのそれぞれの適用から記録された絶対被曝量を代表することを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ可読な媒体。
【請求項１７】
検出器の列への第１の放射治療プランの適用から記録される第１の列の画像が示す被曝量の強度を、放射検出器に対する前記第１の放射治療プランの適用から記録される第１の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、第１の自己較正カーブを生成する手段と、
前記放射検出器への少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から記録される少なくとも１つの次の列の画像が示す被曝量の強度を、前記放射検出器に対する少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から記録される少なくとも１つの次の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、少なくとも１つの次の自己較正カーブを生成する手段と、
前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、の間の関係を認識することによって、前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、を比較する手段と、
前記第１の自己較正カーブと前記少なくとも１つの次の自己較正カーブとの比較に基づいて、前記少なくとも１つの次の取得画像を修正する手段と、
から構成されるシステム。
【請求項１８】
前記第１の列の画像および前記第１の取得画像に基づいて、最初の較正を生成する手段をさらに備える請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記最初の較正を前記修正された少なくとも１つの取得画像に適用する手段をさらに備える請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記比較する手段は、前記第１の自己較正カーブおよび前記少なくとも１つの次の自己較正カーブの間の少なくとも１つの差または適合を決定し、前記修正する手段は、前記少なくとも１つの差または適合に基づいて、前記少なくとも１つの次の取得画像を修正することを含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項２１】
前記生成する手段は、前記列の画像の各々および前記取得画像の各々を、複数の幾何学的領域または複数の線量範囲に分けることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項２２】
前記列の画像の各々および前記取得画像を段組みで表現する手段をさらに備える請求項１７に記載のシステム。
【請求項２３】
前記自己較正カーブの各々を生成する際に用いられるように、前記列の画像の部分と、前記取得画像の各々の部分と、を決定する相関閾値を用いる手段をさらに備える請求項１７に記載のシステム。
【請求項２４】
前記列の画像の各々は、所定の基準に前もって較正された前記検出器の列に対する各々の放射治療プランのそれぞれの適用から記録された絶対被曝量を代表することを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項２５】
所定の標準に前もって較正された検出器の列に対する第１の放射治療プランの適用から第１の列の画像を生成するためにコンピュータを使用することと、
放射検出器への前記第１の放射治療プランの適用から第１の取得画像を生成するためにコンピュータを使用することと、
前記第１の列の画像が示す被曝量の強度を前記第１の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、第１の自己較正カーブを作成するためにコンピュータを使用することと、
前記放射検出器への少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から少なくとも１つの次の列の画像を生成するためにコンピュータを使用することと、
前記放射検出器への少なくとも１つの次の放射治療プランの適用から少なくとも１つの次の取得画像を生成するためにコンピュータを使用することと、
前記少なくとも１つの次の列の画像が示す被曝量の強度を前記少なくとも１つの次の取得画像が有するピクセル強度と関連付けるようにカーブを適合させることによって、少なくとも１つの次の自己較正カーブを作成するためにコンピュータを使用することと、
前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、の間の関係を認識することによって、前記第１の自己較正カーブと、前記少なくとも１つの次の自己較正カーブと、を比較するためにコンピュータを使用することと、
前記少なくとも１つの次の取得画像を前記比較に基づいて修正するためにコンピュータを使用することと、
から構成される方法。
【請求項２６】
前記第１の自己較正カーブおよび前記少なくとも１つの次の自己較正カーブに基づいて最初の較正を生成するためにコンピュータを使用することと、
前記最初の較正を前記修正された少なくとも１つの次の取得画像に適用するためにコンピュータを使用することと、
をさらに備える請求項２５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、現在係属中であり２００５年７月１４日に出願された米国特許出願番号１１／１８１，０５７で、線量測定デバイスのための相対的較正と題された出願の一部継続出願であって、当該係属中の出願は米国特許出願番号１１／０３９，７０４で、２００５年１月２０日に出願され、線量測定デバイスの相対的較正と題された出願の分割出願であって、当該係属中の出願および当該原出願の双方はともにここにそれらの全体が参照として含まれる。
【０００２】
本出願は、現在米国特許出願中である出願番号１０／４４５，５８７であって２００３年５月２７日に出願され、放射線検出媒体の較正のためのシステムまたは方法と題された出願に関連し、当該出願は米国特許番号６，６７５，１１６の継続出願であって、２００１年６月１日に出願され、米国仮出願番号が６０／２３４，７４５であって２０００年９月２２日に仮出願された仮出願と米国仮出願番号が６０／２５２，７０５であって２０００年１１月２２日に仮出願された仮出願とに基づく優先権を主張するものである。本出願はまた、米国特許番号６，５２８，８０３の特許であって、２０００年１月２１日に出願されたものの出願にも関連する。本出願はまた、係属中の米国特許出願番号１１／００９，６０２であって２００４年１２月１０日に出願され、画像調整の最適化と題された出願にも関連する。本出願はまた、米国特許番号６，９３７，７５１であって、２００３年７月３０日に出願され、画像調整のためのシステムおよび方法と題された出願にも関連する。上記の関連する出願のすべては、ここに参照として十分に含まれる。
【背景技術】
【０００３】
放射線治療の重要な利用法、特に強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）は、腫瘍細胞の破壊である。電離放射線の場合において、腫瘍の破壊は“吸収線量”、すなわち組織量内に蓄えられたエネルギー量に依存する。放射線物理学者は、標準的に、吸収線量をｃＧｙ単位またはセンチグレイで表現する。１ｃＧｙは０．０１Ｊ／ｋｇである。
【０００４】
線量測定は、一般に、放射線治療をうける患者の様々な組織内の吸収線量を測定または予測する方法を記載したものである。吸収線量の予測または測定の正確さは、有効な治療および放射線に対する過度または過小の被曝による合併症の予防への鍵となる。吸収線量の測定及び予測のための多くの方法が存在するが、ほとんどは、検出媒体の反応を吸収線量に関連づける較正の発展−カーブ、ルックアップテーブル、平衡化−に依存している。有用な検出媒体が当業者に知られており、当該媒体は放射線感受性のフィルムおよび放射の被曝によって暗くなったり色を変えたりする３次元ゲル（たとえば、‘ＢＡＮＧ’および‘ＢＡＮＡＮＡ’ゲル）を含む。他の有用な検出媒体は、電気泳動表示装置、コンピューテッド・ラジオグラフィー（ＣＲ）デバイス、デジタルラジオグラフィー（ＤＲ）デバイス、および非結晶質シリコン検出器を含み、これらは放射被曝に反応して信号を発生する。
【０００５】
較正カーブの発展のための様々な方法が知られている。たとえば、特許文献１の特許は、現出願の出願人に譲渡され、すべてここに参照として含まれるが、電離放射線への被曝に反応する検出媒体を提供すること、および、検出媒体の所定の領域を異なった電子放射線線量レベルで被曝させる較正用量反応（dose response）パターンを準備すること、を開示している。特許文献１の特許は、さらに、次の反応を電離放射線線量に関連づける較正を生成するための所定の領域における検出媒体の反応を測定することを開示している。異なった線量レベルは、たとえば、多葉コリメータ、二次コリメータ、または減衰ブロックを用いることで電離放射線から検出媒体の部分を異ならせて遮蔽することによって得られる。異なった線量レベルは、また、被曝間の検出を動かすことによっても得ることができる。特許文献１の特許は、さらに、検出媒体の反応を電離放射線線量に関連づける較正を生成するように設定されたコンピュータ可読な媒体上に固定されたソフトウェアルーチンを開示している。
【特許文献１】米国特許第６，６７５，１１６号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の特許等で開示されている方法は、較正カーブやルックアップテーブルを発展させるために線形加速器や類似機器を用いることで、異なっておりまた既知の放射量を、検出媒体の別々の部分に被曝させることを要求する。典型的には約１２、しかししばしば多くとも２５の異なった放射線量レベルが、較正カーブまたはルックアップテーブルを生成させるために測定される。一般的に、測定される放射線量レベルが増加すると、較正の正確さは増加する。しかし、測定数が増加すれば、較正プロセスはより高価かつより時間を要するものになる。それゆえ、放射治療プランを品質保証デバイスに適用することや放射強度分布を捕捉することで得られる１つの“取得画像”を解析することで較正情報を提供するシステムおよび方法が望まれている。
【０００７】
一度較正された線量取得システムがそれぞれの回ごとに再較正を必要としないようにするために、取得画像を訂正するための方法が知られている。たとえば、米国特許番号６，５２８，８０３の特許で、現出願人に譲渡されたものであって、参照としてすべてここに含まれるものは、光学濃度ステップ勾配を得るためにテストフィルムの部分を標準光源の列に被曝させることを開示しており、当該光学濃度ステップ勾配は、それから、一セットの一又は全ての較正フィルム上の対応する光学濃度ステップ勾配と比較されることができる。しかし、’８０３特許等で開示されている既存の方法は、さらなる機器およびさらなる光学濃度ステップ勾配に関連するデータを要求する。いくつかの場合において、最小限の時間をとる次の取得画像のための較正情報を提供するシステムおよび方法が、当該較正情報が単に“相対的”較正であったとしても（パーセントで表現される）、望まれている。他の場合において、“相対的”較正を生成するための利用のための“絶対的”較正情報（たとえば、国家規格に基づく）を提供するシステムおよび方法が望まれている。
【０００８】
さらに、“絶対的”な測定された反応に相対するような不正確さをモデリングすることで差が発生するところを決定するために治療プランを適用することで生成された“絶対的”線量分布をモデル化するために実験的に生成された較正カーブの可能性を評価するシステムが望まれていてもよい。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
模範的な方法は、第１の列の画像を第１の取得画像に関連づける第１の自己較正カーブを生成するものであって、前記第１の列の画像は第１の放射治療プランを検出器の列に適用することから記録され続けるものであり、前記第１の取得画像は、前記第１の放射治療プランを放射線検出器に適用することから記録され続けるものである。前記模範的な方法は、少なくとも１つの次の列の画像を、少なくとも１つの次の取得画像に関連づける少なくとも１つの次の自己較正カーブを生成することをさらに含み、前記次の列の画像は少なくとも１つの次の放射治療プランを前記検出器の列に適用することから記録され続けるものであり、前記次の取得画像は、前記次の放射治療プランを前記放射検出器に適用することから記録され続けるものである。いくつかの実施例において、前記検出器の列は所定の標準に前もって較正される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
いくつかの実施例によれば、較正は、予定された被曝量を吸収線量に対する検出媒体の反応に関連づける第１の治療プランのために開発される。また、第１の治療プランにおける被曝量の強度を取得画像上のピクセル強度と関連づけるＩＭＲＴ自己較正カーブ（“ＩＳＣＣ”または“ＩＳＣＣカーブ”）が第１の治療プランに関連して開発される。ＩＳＣＣカーブは、それから第２の治療プランのために開発される。第１の治療プランに関連するＩＳＣＣカーブと第２の治療プランに関連するＩＳＣＣカーブとの比較は、較正が第２の治療プランについての較正情報を提供するために用いられるように、第２の治療プランに関連する取得画像の修正を許す。
【００１１】
他の実施例において、治療プランの適用、すなわち実際に測定される吸収量から記録される絶対的な測定吸収量の反応が、治療プランのために、予測される吸収量の代わりに用いられる。換言すれば、ＩＭＲＴ自己較正カーブは、絶対的な測定線量の反応を用いて、正確さを増すために、予想される線量マップ（dose map）の代わりに生成される。すなわち、較正は、測定された絶対的吸収量を吸収線量に対する検出媒体の反応に関連づける第１の治療プランのために開発されてもよい。ＩＭＲＴ  ＩＳＣＣカーブは、第１の治療プランのために測定された絶対的吸収量強度を取得画像上のピクセル強度に関連づけるが、このカーブは第１の治療プランに関連づけられて開発される。ＩＳＣＣカーブはそれから第２の治療プランのために開発される。第１の治療プランに関連するＩＳＣＣカーブと、第２の治療プランに関連するＩＳＣＣカーブとの比較は、較正が第２の治療プランに関する較正情報を提供するために用いられるように、第２の治療プランに関連する取得画像の修正を許す。したがって、ここで開示されるシステムおよび方法は、治療プランが患者に適用される前に、テスト画像を得るために用いられた画像取得デバイスの単純で、高速で、有用で、安価で、正確な較正を提供する。
【００１２】
ここで記載される較正は、２次元（２Ｄ）および／または３次元（３Ｄ）の線量分布のために行われてもよい。特に、ここで用いられているように、“ピクセル”は平面画像上の２Ｄピクセルまたは３Ｄ体積（volume）におけるボクセルを参照してもよい。“線量マップ”および“プラン画像”は２Ｄ平面または３Ｄ体積の表現を参照してもよい。“列の画像”は、２Ｄ平面または３Ｄ体積の表現を参照してもよい。“取得画像”は、２Ｄ平面又は３Ｄ体積の表現を参照してもよい。また、“幾何学的領域”は、画像上の２Ｄのサブ平面または３Ｄのサブ体積の表現を参照してもよい。
【００１３】
それぞれ図１および図１７で示されるシステム１００および１７００の様々なコンポーネントの利用が以下に詳細に記載される。一般に、治療プランは放射線検出器に適用されてもよく、したがって、以下に図１を参照して示され、より十分に記載されるように、取得画像１１２を生成するいくつかの媒体やデバイス上に記録されてもよい。取得画像１１２は、線量マップ１０６と比較され、また、以下に図１を参照してより十分に記載され、それは治療の部分としてプランされた吸収量の強度を表現する。
【００１４】
相対的較正を行うための模範的なシステムの概要
図１はＩＭＲＴ自己較正カーブ（ＩＳＣＣ）を生成するための少なくとも一実施例において用いられるシステム１００の概要を提供する。治療プランニングシステム１０２は、当業者に知られている様々な治療プランニングシステムの任意のものであり、マサチューセッツ州のAndoverのPhilips Medical Systemsが製造するPinnacle3 systemや、ドイツのHeimstettenのBrainlab AGが製造するBrainSCANや、オランダのVeenendaalのNucletronが製造するPLATO SunRiseや、カリフォルニア州のPalo AltoのVarian Medical Systemsが製造するEclipseを含むが、これらに限定されない。
【００１５】
治療プランニングシステム１０２は、１以上の放射治療プラン１０４を生成するために用いられる。治療プランニングシステム１０２は、また、プラン画像として時々参照される線量マップ１０６を生成するためにも用いられる。治療プランニングシステム１０２のそのような利用は当業者によく知られるであろう。さらに、当業者は、線量マップ１０６が、品質保証ファントム（phantom）または患者内のプランされた放射線量の期待される分布を示すことを理解するであろう。線量マップ１０６の一例は図６Ａに示される。
【００１６】
放射検出器１０８は、当業者によく知られているであろうように、放射線を検知し受け取ることができるデバイスである。いくつかの実施例において、放射検出器１０８は、当業者によく知られているであろうように、テストファントムとしても知られている品質保証ファントムである。テストファントムの目的は、人間の組織のように、放射の線量を受け取る媒体をエミュレートすることである。
【００１７】
画像取得デバイス１１０は検出された放射線を記録するために当業者によく知られているであろう任意のデバイスや媒体であってよく、放射線用フィルム、コンピューテッド・ラジオグラフィー・デバイス、電気泳動表示装置、電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラ、スキャナ、ＢＡＮＡＮＡゲル、ＢＡＮＧゲルを含むが、これらに限定されない。画像取得デバイス１１０は１以上の取得画像１１２を生産する。以下に記載されるように、取得画像１１２および線量マップ１０６はＩＳＣＣカーブ１１４を生成するために用いられる。取得画像１１２の一例が図６Ｂに示される。以下にさらに記載されるように、ほとんどの実施例が、少なくとも２つの治療プラン１０４に関連する少なくとも２つのＩＳＣＣカーブ１１４を生成するであろう。
【００１８】
当業者は、システム１００を参照してここに記載されるプロセスが、当業者によって知られているような１以上のコンピュータを用いて実行されてもよく、また、システム１００に関してここに記載されるように機能すること、この機能することには情報を受け取り、出力し、処理し、変形し、合体し、および／または蓄えることを含むが、ができる任意のデバイスまたはデバイスの組み合わせを含んでいてもよいことを理解するであろう。したがって、ここに記載されるプロセスは、コンピュータ可読な媒体上に具現化されたコンピュータ実行可能な指示の実行により実行されてもよい。たとえば、システム１００と共に用いられるコンピュータは、幅広い様々な異なったソフトウェアアプリケーションを動作することができる一般の目的のコンピュータであってもよい。さらに、そのようなコンピュータは特別な機能に限定された特殊なデバイスであってもよい。いくつかの実施例において、コンピュータはコンピュータのネットワークである。一般に、システム１００は幅広い様々な異なった情報技術アーキテクチャを含んでいてもよい。コンピュータは型、数、形式またはプロセッサの設定、メモリ、コンピュータ可読な媒体、周辺機器デバイス、コンピューティングデバイス、および／またはオペレーティングシステムの制限がない。
【００１９】
さらに、システム１００のいくつかの要素は、コンピュータ内での表現として存在してもよい。たとえば、治療プラン１０４、線量マップ１０６，取得画像１１２、および／またはＩＳＣＣカーブは、１以上のコンピュータ内の表現として存在していてもよい。したがって、コンピュータは、ユーザ（たとえば放射線技師）にシステム１００へのアクセスを提供するためのインタフェースおよびアクセスデバイスを含んでいるか、または結合されていてもよい。
【００２０】
最初の（initial）較正プロセス
図２は最初の較正プロセスのためのプロセスフローを記載する。ステップ２００は、第１の放射治療プラン１０４ａからの放射分布を表現する第１の取得画像１１２ａを得るためのプロセスを表現する。ステップ２００において表現されるプロセスは、図３Ａを参照して詳細に記載される。ステップ２０２は、較正の発展のプロセス、たとえば、取得画像１１２ａの放射強度分布を治療プラン１０４ａの適用により提供される放射線量に関連づける較正カーブまたは均衡、を表現する。上で議論したように、ステップ２０２の較正を実行する様々な手段、方法、およびデバイスが当業者に知られるであろう。ステップ２０４は、ＩＳＣＣカーブ１１４ａを生成するプロセスを表現する。ステップ２０４において表現されるプロセスは、図３Ｂを参照して詳細に記載される。
【００２１】
画像取得プロセス
図３Ａは、ＩＳＣＣカーブを生成する際に用いられる画像を取得するプロセスを記載したフロー図である。
【００２２】
ステップ３００において、放射治療プラン１０４が作成される。放射治療プランの作成はよく知られており、また様々な知られた治療プランニングシステム１０２を用いることで遂行されることができる。よく知られていることだが、放射治療プランは強度、期間、および放射治療の治療単位（course）の間に腫瘍部位に運ばれる放射線量の場所、を含んでいてもよい。
【００２３】
ステップ３０２において、治療プランニングシステム１０２は、治療プラン１０４に関連し、時々プラン画像としても参照される線量マップ１０６を作成するのに用いられる。
【００２４】
ステップ３０４において、治療プラン１０４は放射検出器１０８に適用される。検出された放射の放射分布は、画像取得デバイス１１０上に記録される。画像取得デバイス１１０は取得画像１１２を生産するのに用いられ、当該取得画像は治療プラン１０４の適用から生産される放射分布を表現する。当業者は取得画像１１２が様々な方法によって生産されてもよいことを理解するであろう。たとえば、図６Ｂにおいて示される例の取得画像１１２は、ＩＭＲＴ治療放射野の品質保証フィルムのスキャンされたデジタル画像を表現する。いくつかの実施例において、取得画像１１２は、５×５メジアンフィルタまたは当業者に知られているかもしれないいくつかの他のフィルタリング技術を用いてフィルタをかけられてもよい。フィルタリングはノイズを減少し、および／または治療プランと画像取得デバイスとの間の異なったサイズのピクセルまたはボクセルのための調整をするために用いられてもよい。いくつかの実施例において、治療プラン１０４および取得画像１１２は、３Ｄ体積の表現により構成される。
【００２５】
ＩＳＣＣ生成プロセス
図３Ｂに移ると、ＩＳＣＣ生成プロセスが記載される。このＩＳＣＣカーブの利用は、いくつかの実施例に関してここに議論されるが、しかし、この開示を読んで当業者に明らかになるであろうさらに他の実施例に対してそのプロセスが適用されうることは理解されるべきである。ステップ３０６において、取得画像１１２は線量マップ１０６に対して画像を登録される。画像を登録することはそれらが同じ画像空間を占有するように画像を順序づけるプロセスを参照し、また、それから比較されおよび／またはまとめられることができる。画像を登録するための様々な方法及びデバイスが当業者に知られるであろうし、また、そのうちのいくつかは同時係属米国出願番号１０／６３０，０１５の出願および米国出願番号１１／００９，０６２の出願であって、２００４年１２月１０日に出願され、“画像の位置合わせの最適化”と題されたものにおいて議論されている。
【００２６】
ステップ３０８において、共通の関心領域（ＲＯＩ、region of interest）が線量マップ１０６および取得画像１１２に関して得られる。共通のＲＯＩは線量マップ１０６および取得画像１１２の小さい方よりも決して大きくないようにすることができ、取得画像１１２上の任意の外部の非線量（non-dose）関連のマーキングを排除するように選択される。たとえば、ＲＯＩはいかなる書き込み（writing）または基準（fiducial）マーキングを含むべきではなく、また、線量マップ１０６または取得画像１１２の端部から離れた任意の領域を含むべきではない。ＲＯＩは、線量マップ１０６および取得画像１１２の次元数に依存している共通の２Ｄ平面または共通の３Ｄ体積を含んでもよいことは理解されるべきである。
【００２７】
ステップ３０８の一部として、当業者に知られた様々な自動化された技術が、１つの画像にピンで刺したような点（pinpricks）がある領域のような、線量マップ１０６および取得画像１１２の特異な小さな領域を排除するために採用されてもよい。さらに、様々な知られた閾値化の技術が、弱い相関を持つと疑われる選択された線量範囲における領域を排除するために採用されてもよい。これらは、低い線量領域、高い勾配領域、物理的な媒体の境界に近接している領域等を含むかもしれない。
【００２８】
ステップ３１０において、線量マップ１０６におけるピクセル値は線量マップ１０６におけるピクセルの最大値に対して正規化され、また、それから、“絶対的”測定の代わりに“相対的”測定が望まれるならば、パーセンテージ値に変換される。
【００２９】
第１の実施例において、ステップ３１２で線量マップ１０６は小さな幾何学的領域に分割される。小さな幾何学的領域に分割された線量マップの一例（以下に記載するように、また統計学的関数が当該領域に適用された後に）が図７Ａに示される。一実施例において、幾何学的領域は矩形（または３Ｄ画像では立方体）であって、それぞれが線量マップ１０６の領域の１％を含む。画像の幾何学的領域は連続的であってもよいし、あってはならないかもしれないということ、また、採用された特定の画像に依存して物理的に重なり合ってもよいかもしれないし、あってはならないかもしれないことは注意すべきである。
【００３０】
第２の実施例において、ステップ３１２で線量マップ１０６上の線量レベルは、線量範囲に分割される。これらの線量範囲は連続的であってもよいし、そうであってはならないかもしれない。また、重なり合ってもよいし、重なり合ってはならないかもしれない。一実施例において、それぞれの線量範囲はプラン画像上の総線量範囲の１％をカバーする。すなわち、それぞれの１％の増加が、線量マップ１０６上の０から最大線量の範囲を、０から１００のスケールでカバーするということである。線量カーブにおけるピクセルのそれぞれの範囲で、平均値や中央値といった統計学的測定が計算される。すなわち、プロセスは、プラン画像すなわち線量マップ１０６におけるそれぞれの線量範囲における全てのピクセルを見つけるということであり、それらのピクセルの平均（または中央値または中央的な傾向を持ついくつかの他の測定）をとるということである。それぞれの範囲における登録された画像上のピクセルを位置づける指標が維持される。
【００３１】
さらに第３の実施例において、ステップ３１２で、線量マップ１０６は、線量マップ１０６の領域のパーセンテージから構成される上述の幾何学的領域のようなサブ領域に分割される。線量マップ１０６は、それから“段組み”（column format）として参照されるものに形を変えられる。段組みの利用は、プロセスを単純化するために任意に採用されたものであり、しかし、ステップ３１２およびステップ３１２以降のステップは線量マップ１０６および取得画像１１２を段組みで表現することなく行われるかもしれない、ということは理解されるべきである。段組みの線量マップ１０６の一例は図９Ａに示されている。図６Ａに示される線量マップ１０６の個々のサブ領域は、図９Ａに示される画像の個々の段において表現される。
【００３２】
ステップ３１２を参照して議論した第１の実施例において、ステップ３１４でピクセルは、ステップ３１２に関して上述したように定義された線量マップ１０６のそれぞれの幾何学的領域に対応して、取得画像１１２上に配置される。線量マップ１０６および取得画像１１２は、線量マップ１０６および取得画像１１２のそれぞれがそれぞれの幾何学的領域の全体の数の倍である一領域を持つようにするため、対応するピクセルが配置される前に任意に整えられてもよい。幾何学的領域に分割された取得画像１１２は図７Ｂに示される。そのように配置されたそれぞれのピクセルのセットについて、いくつかの統計学的な測定や特性が計算される。いくつかの実施例において、たとえば、それらは図７Ａおよび図７Ｂに描かれているが、ピクセル強度の平均値は配置されたピクセルのセットそれぞれに対して計算される。他の実施例は、当業者に知られているような中央値やいくつかの他の統計学的特性を計算してもよい。たとえば、中央値は画像において端を保存するが、一方で平均化は端を滑らかにする傾向がある。統計学的特性の選択は、領域内においてどの程度線量が速く変化するかを含んでもよいいくつかの要因に依存してもよい。
【００３３】
ステップ３１４で、ステップ３１２を参照して議論された第２の実施例において、ピクセルは、ステップ３１２に関して上述したように、線量マップ１０６において認識される線量範囲に対応する取得画像１１２内に配置される。取得画像１１２内のそれぞれの線量範囲の統計学的測定（たとえば、平均値、中央値等）は、それからステップ３１２において線量マップ１０６に関して上述したように取得される。
【００３４】
ステップ３１２を参照して上で議論した第３の実施例において、ステップ３１４で取得画像１１２はサブ領域に分割され、それから図９Ｂに示すように段組みで表現される。それぞれのそのようなサブ領域について、参照画像すなわち線量マップ１０６内のピクセルと、取得画像１１２内の対応する幾何学的領域内のピクセルと、の間の相関が作られる。そのような相関は当業者に知られている。たとえば、図１０は当業者に知られているであろう図９Ａおよび図９Ｂで示した画像内にある対応する段のセットのそれぞれ（１から１００まで数が振ってある）の相関係数を表現するグラフを示す。対応する段によって表現される対応するサブ領域は、相関の測定のオーダーでランク付けされる。図１１Ａおよび１１Ｂは、相関係数の値に従って段がソートされた、線量マップ１０６および取得画像１１２をそれぞれ表現する画像を段組みで示す。最も高く相関付けられた領域から始まって、対応するピクセルは、先の段落で述べた方法と類似する方法で、較正カーブを発展させるために用いられる。
【００３５】
いくつかの実施例において、相関の閾値は、ＩＳＣＣカーブを生成するときに、相関が所定の閾値を超える段組みに限り考慮されるように、設けられる。たとえば、図１１Ａおよび１１Ｂを参照すると、段組み画像の段組み１−３３は、−０．９７以下の相関を有し、その値−０．９７が相関閾値として選択された。すなわち、この例においては、段組み１−３３のみがＩＳＣＣカーブを生成するときに考慮される。
【００３６】
ステップ３１６において、生の（raw）ＩＳＣＣカーブが生成される。一つの実際の実施例において生産されたＩＳＣＣカーブの一例が図４に示される。この実施例のＩＳＣＣカーブは、取得画像１１２内の対応するピクセルのそれぞれにおいてピクセル強度を表現する値に対して、ステップ３１２において定義された線量マップ１０６の範囲のそれぞれの治療プラン１０４の線量の強度を表現する値をプロットしたものであり、この値は、ステップ３１４において、統計学的測定が選択されるならば何でも関連づけられるものである。生のＩＳＣＣカーブの別の例が図８Ａに提供される。図８Ａに示される生のＩＳＣＣカーブは、図６Ａおよび７Ａに示される線量マップ１０６と、図７Ａおよび７Ｂに示される取得画像と、を小さな幾何学的領域に分割することで生成された。図１２Ａは、ステップ３１４に関して上で議論された相関閾値を超える線量マップ１０６および取得画像１１２の領域のピクセル値をプロットすることに基づいた生のＩＳＣＣカーブを示す。
【００３７】
ステップ３１８において、ステップ３１８において生成されたＩＳＣＣカーブは、線量の値が上昇すると共にピクセル値が単調に減少することを保証するために後処理される。さらに、当業者が知っているであろう他の後処理技術を適用してもよい。たとえば、ＩＳＣＣカーブを滑らかにするまたは適合させる（fit）技術がステップ３１８において適用されてもよい。図８Ｂは、図８Ａにおいて示された生のＩＳＣＣカーブを後処理する結果得られるＩＳＣＣカーブを示す。図１２Ｂは、図１２Ａにおいて示された生のＩＳＣＣカーブを後処理する結果得られるＩＳＣＣカーブを示す。
【００３８】
次の（subsequent）較正プロセス
図５は次の較正プロセス、すなわち、治療プラン１０４ａのために図２を参照して上に記載された最初の較正プロセスのステップ２０２において較正カーブが発展された当該治療プラン以外の、治療プラン１０４ｂのためになされる相対的較正を記載する。治療プラン１０４ｂは第２のまたは次の治療プランとして参照されてもよい。
【００３９】
ステップ５０２において、画像取得プロセスは次の治療プラン１０４ｂに関して実行される。ステップ５０２は、図３Ａに関して上述した治療プラン１０４ｂのためのステップを実行することを含む。すなわち、ステップ５０２は線量マップ１０６ｂおよび取得画像１１２ｂを生産する。
【００４０】
ステップ５０４において、図３Ｂを参照して上述したＩＳＣＣ生成プロセスは、線量マップ１０６ｂおよび取得画像１１２ｂに関して実行される。すなわち、ステップ５０４は次のＩＳＣＣカーブ１１４ｂを生産する。
【００４１】
ステップ５０６において、第１のＩＳＣＣカーブ１１４ａから次のＩＳＣＣカーブ１１４ｂの間で比較がなされ、当該比較は、２つのカーブの差（differences）、または適合（fit）を認識する。ステップ５０８において、次の取得画像１１２ｂは、第１のＩＳＣＣカーブ１１４ａと次のＩＳＣＣカーブ１１４ｂとの間で認識されるさまたは適合に基づいて修正される。この修正の目的は、取得画像１１２ｂを、図２を参照して上述したステップ２０２において発展された較正カーブを用いて、それが較正されることができる状態に変形することにある。取得画像１１２ｂの変形は、当業者に知られたさまざまな方法を用いてなされてもよく、それらの方法は、たとえば、米国特許番号６，５２８，８０３の特許において議論された方法を含む。２つのカーブ間、または点のセット間の関係は、差と同様に単純であってもよいが、しかし、より複雑にもなるかもしれず、また、当業者によく知られているであろうルックアップテーブルまたはカーブの当てはめ（curve fits）の形式をとることもできる。
【００４２】
ステップ５１０において、図２を参照して上述したステップ２０２で生成された較正カーブは取得画像１１２ｂに適用される。
【００４３】
実験的較正の評価
上述されたように生成されたＩＳＣＣカーブは、当業者に知られた方法を用いて、実験的に由来する較正カーブの有利性を評価するために、有利に用いられることができる。すなわち、いくつかの実施例において、ＩＳＣＣは実験的に得られたカーブまたは計算された較正カーブと比較されてもよい。ＩＳＣＣと実験的に得られたカーブとの間の相関または対応は、線量マップ１０６によって表現されるように、または取得画像１１２上に見られるように、成功的に線量分布をモデル化するための実験的に由来する較正カーブの能力の指標である。当業者は、過度なエラーを含むカーブが使われることを防止するための実験的に由来する較正カーブ上において、受け入れるための閾値を設けることができることを理解するであろう。ユーザはまた、ＩＳＣＣカーブと実験的に得られたカーブとの間の対応を、線量マップ１０６と取得画像１１２との間の相違（discrepancies）が較正エラーによるものか、ＴＰＳモデリングエラーによるものか、または放射配送（delivery）エラーによるものかを決定するために用いることができる。
【００４４】
正規化された値の評価および選択
上述の通り生成されたＩＳＣＣカーブは、品質保証のために比較されるため、取得画像１１２および線量マップ１０６のような画像を正規化した値を評価し、選択するために有利に用いられることができる。ここで新たに開示されたような相対的線量測定方法のシステムおよび方法において、一般にプランおよび取得画像上のピクセル値を、類似した範囲で測るために正規化することが要求される。これらの正規化の値の選択はしばしば困難であるかもしれない。たとえば、実験的較正およびＩＳＣＣカーブが形状において異なるならば、それから一の線量レベルにおける正規化の最適化は、他の線量レベルにおいて合意する（compromise agreement）ことになるかもしれない。プラン画像上、すなわち線量マップ１０６上の正規化の値を変更することは、正規化されたプラン画像と取得画像１１２との間に生成されたＩＳＣＣカーブを動かす（displace）であろう。すなわち、ＩＳＣＣカーブと実験的に由来するカーブとの間の合意は、カーブ全体にわたって最適化されるか、または、正規化の値を変更することによって選択された範囲または点において最適化されることができる。このやり方において、最適化された正規化の値は異なった基準を達成することができる。
【００４５】
図１３は、実験的に由来する較正カーブ１３１０、すなわち当業者に知られた方法で生成された、または上で新たに開示されたＩＳＣＣ生成プロセスにしたがって生成された較正カーブ、を含むグラフ１３００を示す。図１３はまた、線量マップ１０６および取得画像１１２を、図３を参照して上述したように線量範囲に分割することで得られたＩＳＣＣカーブ１３２０を示す。カーブ１３１０および１３２０を比較し、正規化する多くの方法がある。たとえば、カーブ１３１０および１３２０を比較する１つのやり方は、カーブ間の差を評価することである。本例の目的のために、カーブ１３１０および１３２０は選択されたピクセル値の範囲において、一般に２つのカーブ１３１０および１３２０の共通のピクセル値の範囲を構成するピクセル値の共通のセットにおいて評価されるであろう。この場合において、選択された範囲においてそれぞれのピクセル値は線形に外挿される（interpolated）であろうが、しかし、当業者は、なされるであろう外挿に様々なやり方があることを理解することであろう。
【００４６】
２つのカーブ１３１０および１３２０間の線量の差を見ると、図１４に示されたグラフ上にプロットされたように、もしピクセル値から線量レベルへと取得画像１１２を構成するために実験的な較正カーブ１３１０を使い、それから取得画像１１２と品質保証目的のための線量マップ１０６とを比較するのであれば、おそらく、低線量範囲（０−１０ｃＧｙ）において目標とする反応をオーバーすること（over-response）を見られるし、また、較正カーブ１３１０の１０−３０ｃＧｙの範囲では目標とする反応にならないこと（under-response）を見られるであろう、ことを見分けることができる。図１３に示されたプロットと結合した図１４に示されたプロットを見ると、観察者は、ＩＳＣＣカーブ１３２０とよりよいマッチを得るために０−１０ｃＧｙの範囲における点のために、追加の実験的な較正が必要であると結論づけるであろう。追加の実験的な較正を行った後、ＩＳＣＣカーブ１３２０と実験的な較正カーブ１３１０との間の差が向上したかどうかを見るために、図１３および１４に関して記載された分析を繰り返すことができた。
【００４７】
特定の線量範囲を見る代わりに、図１４に関して記載されたように、カーブ１３１０および１３２０はそれらの全体で比較しうることもまた可能である。たとえば、２つのカーブの相関は評価できたし、または、差の二乗平均平方根（ＲＭＳ）を計算できた。線量測定デバイスの較正における利用のために実験的なカーブ１３１０を受け入れるか拒絶するかするために、これらのパラメータの受け入れ閾値（acceptance threshold）を設定することができた。代わりに、カーブの特定の領域（たとえば高線量領域）に特に興味を持ったならば、個々にカーブ１３１０の一部を評価しうるであろう。もし、カーブフィッティングが用いられているならば、これはスプラインフィットと呼ばれるであろう。たとえば、カーブ１３１０は１０個の等しい部分および、図１５Ａに示された相関や図１５Ｂに示されたＲＭＳのように、それぞれの部分で計算された統計に分けることができた。
【００４８】
さらに、上で言及したように、正規化の値は、しばしば、比較される画像間、たとえば、線量マップ１０６と取得画像１１２との間の組織的な（systemic）エラーを減らすための較正カーブを修正するために適用される。たとえば、ＩＳＣＣカーブ１３２０および実験的なカーブ１３１０をそれらの最大値に正規化することができた。実験的な線量カーブ１３１０はそれから要因（factors）の範囲によって修正されてもよく、その後修正された実験的なカーブ１３１０のＲＭＳをＩＳＣＣカーブ１３２０に対してプロットしてもよい。それから、このプロットに関する最低の点を見積もることにより、最適の正規化要因が決定されてもよい。この技術は、カーブ１３１０の部分に関して行いえて、たとえば、図１６に示されるような高線量の最適化を許すことに注意する。図１６に示されたカーブの最低の点は約１．０１に見え、１．０１が図１６に示された領域において最適の正規化要因であることを示唆する。当業者はこの要因がカーブを多項式でフィッティングすることによってより洗練されうることを理解するだろう。
【００４９】
絶対的線量測定のためのＩＳＣＣカーブの利用
上述のいくつかの実施例を含むいくつかの実施例は、ＩＳＣＣカーブ１１４の生成を含む較正目的のために予想される線量マップを使うように設定される一方で、測定された列の画像で表現される絶対的な用量反応（dose responses）に基づいたＩＳＣＣカーブを生成するために、他の実施例は、予想された線量マップ１０６を用いる代わりに測定された列の画像を使うように設定される。絶対的な用量反応は、治療プラン１０４を、国の、機関の、政府の、または他の協定の（agreed upon）標準のような所定の標準に前もって較正された検出器の列に対して適用することで得られる。たとえば、絶対的な用量反応は特定の治療プラン１０４を、国家規格に前もって較正された検出器の列（たとえば、電離箱の列）に対して適用することによって得られてもよい。当業者には理解されるであろうことだが、検出器の列は、認定された研究所において、国家規格（たとえば、米国標準技術局（“ＮＩＳＴ”）によって定義された標準）に前もって較正されてもよい。当業者は、絶対的線量測定は、上にリストされた標準の任意のもののような所定の標準に基づいた、または用いることで得られた測定を含むことを理解するであろう。画像取得デバイスは、検出器の列の絶対的用量反応、すなわち実際の用量反応を代表する列の画像を生成するために、検出器の列の用量反応を捕らえる。生成された列の画像は図２、３Ａ、３Ｂを参照して上述した同じまたは類似のプロセスを用いてＩＳＣＣカーブを生成するために、線量マップ１０６の代わりに用いられてもよい。なぜならば、生成されたＩＳＣＣカーブは、治療プランの適用によって生成された、測定された絶対的用量反応に基づいており、ＩＳＣＣカーブは較正の目的のための高いレベルの正確さを提供するからである。
【００５０】
絶対的較正のための模範的なシステムの概要
図１７はＩＭＲＴ自己較正カーブ（ＩＳＣＣ）を作成するための少なくとも１つの実施例において用いられるシステムの概要を提供するブロック図である。図１７に示されるように、治療プランニングシステム１０２は１以上の放射治療プラン１０４を生成するために用いられる。そのような治療プランニングシステム１０２の利用は当業者に十分知られるであろう。
【００５１】
検出器の列１７０８は放射の検出または受光が可能なデバイスまたは媒体である。検出器の列１７０８は、検出器の列１７０８の測定された用量反応が標準に対して測定できるように、すなわち標準に関して絶対的であるように、受理された標準に設定された（たとえば、前もって較正された）そのような任意のデバイスまたは媒体から構成されていてもよい。受理された標準は任意の、国の、機関の、政府の、または他の公式なまたは協定の標準の任意のものであってよく、米国標準技術局（ＮＩＳＴ）で定義された１以上の標準を含む。検出器の列１７０８として用いられてもよいデバイスおよび／または媒体の例は、ドイツのSchwarzenbruckに事業所を有するScanditronix-WelloferのMatriXXのような電離箱の列および／またはドイツのFreiburgに事業所を有するPTW CorporationのPTW729のような電離箱の列を含むが、これらに決して限定されない。検出器の列として用いられてもよい他のデバイスおよび／または媒体１７０８の例は、米国フロリダ州のMelbourneに事業所を有するSun Nuclear CorporationのMapCHECKTMのようなダイオードの列；半導体素子；および、受理された標準に構成されることおよび放射治療プラン１０４によって放射されたことに反応した線量分布を生成することができる任意の他のデバイスを含むが、これらに限定されない。検出器の列１７０８は２Ｄまたは３Ｄデバイスから構成されてもよいと理解される。いくつかの実施例において、検出器の列１７０８は、矩形のグリッド内に約５−２０ｍｍ離れて空間を設けられた電離箱またはダイオードの列から構成される。
【００５２】
検出器の列１７０８はテストファントムとしても知られる品質保証ファントムと共に用いられてもよく、それらは当業者に知られているものである。テストファントムの目的は線量の積み上げを許すことにある。多くのテストファントムが人体組織のような放射の線量を受ける媒体をエミュレートするためにデザインされたものである。
【００５３】
放射治療プラン１０４によって検出器の列１７０８に適用されたとき、絶対的線量分布が生産される。絶対的線量分布は適用された放射に対する検出器の列１７０８の反応を参照する。たとえば、電離箱またはダイオードの検出器の列は、当業者に知られているように適用された放射に対して反応するであろう。その反応は絶対的線量分布を表現する。線量分布は絶対的である、なぜならば検出器の列１７０８は標準に、たとえば、上で言及したような標準に較正されているからである。
【００５４】
画像取得デバイス１７１０は１以上の列の画像１７１２を生産するように設定され、当該列の画像は、放射治療プラン１０４によって放射された検出器の列１７０８に反応して生成された検出器１７０８の絶対的線量分布の反応を表現するものである。画像取得デバイス１７１０は図１の画像取得デバイス１１０に関連して上述した任意のデバイスまたは媒体であってもよい。
【００５５】
図１７に示すように、治療プラン１０４は放射検出器１０８に対しても適用される。放射検出器１０８および画像取得デバイス１１０は、取得画像１１２を生成するために上述した任意のやり方で機能する。以下に記載するように、列の画像１７１２および取得画像１１２はＩＳＣＣカーブ１７１４を生成するために用いられる。さらに以下に記載するように、１つのカーブ１７１４を含む実施例が可能であり、予定されている（contemplated）にもかかわらず、ほとんどの実施例が少なくとも２つの治療プラン１０４に関連する少なくとも２つのＩＳＣＣカーブ１７１４を含む。ＩＳＣＣカーブ１７１４は、ＩＳＣＣカーブ１７１４が列の画像１７１２によって表現された絶対的用量反応に一部基づいていることを除き、ＩＳＣＣカーブ１１４と同一または類似である。
【００５６】
当業者は、システム１７００を参照してここに記載されたプロセスが、当業者に知られている１以上のコンピュータを用いて実行されてもよいことと、情報の受信（receiving）、出力、処理、変形、組み込み（incorporating）、および／または蓄積（storing）を含むシステム１７００に関してここに記載されたように機能することができる任意のデバイスまたはデバイスの組み合わせを含んでもよいことと、を理解するであろう。すなわち、ここに記載されたプロセスは、コンピュータ可読な媒体上に具現化されたコンピュータ実行可能な指示の実行によって行われてもよい。たとえば、システム１７００とともに用いられるコンピュータは、幅広い様々な異なったソフトウェアアプリケーションを走らせることのできる汎用目的のコンピュータであってもよい。いくつかの実施例において、コンピュータはコンピュータネットワークである。一般に、システム１７００は幅広い様々な異なった情報技術アーキテクチャを組み込んでもよい。コンピュータは、型、数、形式、またはプロセッサの設定、メモリ、コンピュータ可読な媒体、外部機器デバイス、コンピューティングデバイス、および／またはオペレーティングシステムに制限されない。
【００５７】
さらに、システム１７００の要素のいくつかはコンピュータ内の表現として存在してもよい。たとえば、治療プラン１０４、列の画像１７１２、取得画像１１２、および／またはＩＳＣＣカーブ１７１４は１以上のコンピュータ内の表現として存在してもよい。すなわち、コンピュータは、インタフェースやユーザ（たとえば、放射線技師）にシステム１７００へのアクセスを提供するアクセスデバイスを含んでいてもよく、または結合されてもよい。それゆえ、ユーザは当業者に知られた任意のアクセスデバイスやインタフェースを用いて、プロセスやシステム１７００の要素にアクセスできる。
【００５８】
最初の絶対的較正プロセス
図１８は一実施例にしたがって、最初の絶対的較正プロセスのためのプロセスフローを描いたものである。ステップ１８００は、第１の放射治療プラン１０４ａからの放射分布を表現する第１の取得画像１１２ａを得るプロセスを表現する。ステップ１８００に表現されるプロセスは図１９Ａを参照して詳細に記載される。ステップ１８０２は較正の発展のプロセス、たとえば較正カーブまたは均衡（equation）を表現し、それは取得画像１１２ａの放射強度分布を、検出器の列１７０８に適用した治療プラン１０４ａに反応して生成された列の画像１７１２ａによって表現される絶対的放射線量に関連づける。上で議論したように、ステップ１８０２の較正を実行するための様々なプロセス、方法、およびデバイスが当業者に知られている。ステップ１８０４はＩＳＣＣカーブ１７１４ａを生成するプロセスを表現する。ステップ１８０４において表現されるプロセスは図１９Ｂを参照して詳細に記載される。
【００５９】
画像取得プロセス
図１９ＡはＩＳＣＣカーブ１７１４を生成するにあたって用いられる画像を取得するプロセスを記載したフロー図である。ステップ１９００において、放射治療プラン１０４が、図３Ａのステップ３００に関連して先に記載したように作成される。
【００６０】
ステップ１９０２において、治療プラン１０４ａは、上述したように、治療プラン１０４ａのための“絶対的な”測定された用量反応を生成するために、検出器の列１７０８に適用される。画像取得デバイス１７１０は列の画像１７１２ａを生産するために用いられ、当該列の画像は治療プラン１０４を検出器の列１７０８に適用することから生産された絶対的放射分布を表現する。当業者は、列の画像１７１２が、有名な放射後の処理技術を含む様々なやり方で、または上述したような画像取得デバイス１１０が取得画像１１２を生成するという任意のやり方で、生産されてもよいということを理解するであろう。列の画像１７１２は２Ｄの列または３Ｄの体積の表現を含んでもよい。
【００６１】
ステップ１９０４において、治療プランは放射検出器１０８に適用され、また、検出された放射の放射分布は、図３Ａのステップ３０４に関連して上述したように、画像取得デバイス１１０上に記録される。
【００６２】
ＩＳＣＣ生成プロセス
今、図１９Ｂに移ると、ＩＳＣＣ生成プロセスが記載されている。このＩＳＣＣ生成プロセスの利用は一定の実施例に関してここで議論されているが、しかし、プロセスはこの開示を読んで当業者に明らかであるさらに他の実施例に適用されるかもしれないことは理解されるべきである。ステップ１９０６において、取得画像１１２は列の画像１７１２に登録される。この画像は図１９Ｂのステップ３０６に関して上述されている任意の方法で登録されてもよい。
【００６３】
ステップ１９０８において、共通の関心領域（ＲＯＩ）が列の画像１７１２および取得画像１１２に関して得られる。共通の関心領域は図１９Ｂのステップ３０８に関連して上述されているように得られてもよい。
【００６４】
ステップ１９１０において、列の画像中１７１２中のピクセル値が列の画像１７１２内のピクセルの最大値に対して正規化される。これは図１９Ｂのステップ３１０に関連して記載されているように行われてもよい。
【００６５】
第１の実施例において、ステップ１９１２で列の画像１７１２が小さな幾何学的領域に分割される。このステップは図１９Ｂのステップ３１２に関して上述された任意のやり方で行われてもよい。
【００６６】
第２の実施例において、ステップ１９１２で列の画像１７１２の線量レベルが線量範囲に分割される。このステップは図１９Ｂのステップ３１２に関して上述された任意のやり方で行われてもよい。
【００６７】
さらに第３の実施例において、ステップ１９１２で列の画像１７１２は、上述したように列の画像１７１２の領域のパーセンテージから構成される幾何学的領域のようなサブ領域に分割される。このステップは図１９Ｂのステップ３１２に関して上述された任意のやり方で行われてもよく、そのやり方には列の画像１７１２を上述されたような段組みに変形することが含まれる。
【００６８】
ステップ１９１４、１９１６および１９１８は、ステップ１９１４および１９１６において列の画像１７１２が線量マップ１０８の代わりに用いられる点を除き、図３Ｂのステップ３１４、３１６および３１８に関連して上述されたように行われてもよい。すなわち、ステップ１９１６で作成されたＩＳＣＣカーブは、ステップ１９１６で作成されたＩＳＣＣカーブが列の画像１７１２により代表される絶対的な測定線量分布に部分的に基づくであろうことを除き、図４に示されるＩＳＣＣカーブに類似するであろう。ＩＳＣＣカーブ１７１４を生成するために取得画像１１２および列の画像１７１２を用いることによって、ＩＳＣＣカーブ１７１４は“絶対的”測定用量反応に基づき、それは、較正の目的のために、一般に、予測された線量マップに基づいたＩＳＣＣカーブと比較すると増加された正確さを提供する。
【００６９】
次の較正プロセス
図２０は次の較正プロセスを記載する。つまり、図１８を参照して上述された最初の較正プロセスであるステップ１８０２において較正カーブが生成されるための治療プラン１０４ａとは異なる治療プラン１０４ｂのために行われる相対的較正である。治療プラン１０４ｂは第２の、または次の治療プランとして参照されてもよい。
【００７０】
ステップ２００２において、画像取得プロセスは次の治療プラン１０４ｂに関して行われる。ステップ２００２は、図１９Ａを参照して上述された治療プラン１０４ｂのためのステップを含む。すなわち、ステップ２００２は列の画像１７１２ｂおよび取得画像１１２ｂを生産する。
【００７１】
ステップ２００４において、図１９Ｂを参照して上述されたＩＳＣＣ生成プロセスが列の画像１７１２ｂおよび取得画像１１２ｂに関して行われる。すなわち、ステップ２００４は次のＩＳＣＣカーブ１７１４ｂを生産する。
【００７２】
ステップ２００６において、第１のＩＳＣＣカーブ１７１４ａと次のＩＳＣＣカーブ１７１４ｂとの間で、２つのカーブ間の差または適合（fit）を認識するために、比較がなされる。このステップは図５のステップ５０６に関連して上述された任意のやり方でなされてもよい。
【００７３】
ステップ２００８において、次の取得画像１１２ｂが、第１のＩＳＣＣカーブ１７１４ａおよび次のＩＳＣＣカーブ１７１４ｂの間で認識された差および適合に基づいて修正される。この修正の目的は取得画像１１２ｂを、図１８を参照して上述されたステップ１８０２において生成された較正カーブを用いて構成されることのできる状態へと変形させることにある。取得画像１１２ｂの変形は図５のステップ５０８に関して上述されたように行われてもよい。
【００７４】
ステップ２０１０において、図１８を参照して上述されたステップ１８０２において生成された較正カーブが取得画像１１２ｂに適用される。このステップは図５のステップ５１０に関して上述されたように行われてもよい。
【００７５】
ＩＳＣＣカーブ１７１４は、実験的に由来する較正カーブの利用性を評価するために、ＩＳＣＣカーブ１１４に関して上述された任意のやり方で用いられてもよい。ＩＳＣＣカーブ１７１４は増加された正確さを有利に提供する、なぜならばそれらは、成就写されたように、絶対的測定線量分布に一部基づくからである。
【００７６】
結論
上述の記載は例示を目的としたものであって、制限することを目的としたものではない。提供された例を除く多くの実施例や適用例が、上記の記載を読むことで当業者にとって明らかであるかもしれない。発明の範囲は上記の記載を参照することによって決定されるべきではなく、むしろ、そのようなクレームが資格のある均等物の全ての範囲にしたがって、追加されたクレームを参照して決められるべきである。将来の発展が線量測定画像の較正において起こるであろうこと、および本発明がそのような将来の実施例を含むであろうことを期待し、意図したものである。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】ＩＭＲＴ自己較正カーブ（ＩＳＣＣ）を作成するための少なくとも一実施例において用いられるシステムの概略を提供するブロック図である。
【図２】一実施例に従って、最初の較正プロセスのためのプロセスフローを記載したプロセスフロー図である。
【図３Ａ】一実施例に従って、ＩＳＣＣカーブの作成において用いられるための画像を取得するプロセスを記載したプロセスフロー図である。
【図３Ｂ】一実施例に従って、ＩＳＣＣ生成プロセスを記載したプロセスフロー図である。
【図４】ＩＳＣＣカーブの一例である。
【図５】次の較正プロセスを記載したプロセスフロー図である。
【図６Ａ】線量マップの一例である。
【図６Ｂ】取得画像の一例である。
【図７Ａ】小さな幾何学的領域に分割され、当該領域に統計学的関数を適用した後の線量マップの一例である。
【図７Ｂ】小さな幾何学的領域に分割され、当該領域に統計学的関数を適用した後の取得画像の一例である。
【図８Ａ】生のＩＳＣＣカーブの一例である。
【図８Ｂ】処理後のＩＳＣＣカーブの一例である。
【図９Ａ】段組みの線量マップの一例である。
【図９Ｂ】段組みの取得画像の一例である。
【図１０】図９Ａおよび図９Ｂにおいて示された画像の段に対応するそれぞれのセットの相関係数を表現する模範的なグラフである。
【図１１Ａ】相関係数の値にしたがって段をソートした線量マップを代表する、段組みの模範的な画像である。
【図１１Ｂ】相関係数の値にしたがって段をソートした取得画像を代表する、段組みの模範的な画像である。
【図１２Ａ】相関閾値を超えた線量マップおよび取得画像の領域のためのピクセル値をプロットすることに基づく模範的な生のＩＳＣＣカーブである。
【図１２Ｂ】処理後の図１２ＡのＩＳＣＣカーブの一例である。
【図１３】実験的に生成された較正カーブとＩＳＣＣカーブとを含む模範的なグラフである。
【図１４】実験的に生成された較正カーブとＩＳＣＣカーブとの線量差をプロットした模範的なグラフである。
【図１５Ａ】較正カーブを１０等分した区分の相関統計の模範的なプロットである。
【図１５Ｂ】較正カーブを１０等分した区分の二乗平均平方根統計の模範的なプロットである。
【図１６】較正カーブの一部に関連する模範的な規格化カーブである。
【図１７】ＩＭＲＴ自己較正カーブ（ＩＳＣＣ）を生成するための少なくとも一実施例において用いられる代替システムの概略を提供するブロック図である。
【図１８】一実施例に従って、最初の絶対較正プロセスのためのプロセスフローを記載したプロセスフロー図である。
【図１９Ａ】一実施例に従って、ＩＳＣＣカーブの生成において用いられた画像を取得する代替プロセスを記載したプロセスフロー図である。
【図１９Ｂ】一実施例に従って、別のＩＳＣＣの生成プロセスを記載したプロセスフロー図である。
【図２０】一実施例に従って、別の次の較正プロセスを記載したプロセスフロー図である。
【符号の説明】
【００７８】
１００    ＩＳＣＣ生成システム
１０２    治療プランニングシステム
１０４    治療プラン
１０６    線量マップ
１０８    放射検出器
１１０    画像取得デバイス
１１２    取得画像
１１４    ＩＳＣＣカーブ
１７００  ＩＳＣＣ生成システム
１７０８  検出器の列
１７１０  画像取得デバイス
１７１２  列の画像
１７１４  ＩＳＣＣカーブ
【図１】
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【図２】
0004838161.tif 000003
【図３Ａ】
0004838161.tif 000004
【図３Ｂ】
0004838161.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
0004838161.tif 000008
【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０】
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