【手続補正書】
【提出日】平成31年1月15日(2019.1.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に関する情報を記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムであって、
前記制御部が、
粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に基づいて、前記照射対象に対する粒子線の照射時の放射能分布と、外部に放出される放射線の計測画像とをシミュレーションにより算出し、
前記照射条件、前記放射能分布、前記計測画像を用いて機械学習を行なうことにより、放射能分布学習モデルを生成する学習処理と、
実際の照射条件において、照射対象に対する粒子線の照射時に外部に放出された放射線の実測画像を取得し、
前記照射条件、前記実測画像を前記放射能分布学習モデルに適用し、放射能分布を予測し、
前記予測した放射能分布により、線量分布を予測する予測処理とを実行することを特徴とする線量分布予測システム。
【請求項２】
前記制御部が、
前記予測した放射能分布をペンシルビームの配置に変換し、前記ペンシルビームによる近似線量分布を予測することを特徴とする請求項１に記載の線量分布予測システム。
【請求項３】
前記制御部が、
照射条件により生成した本来のペンシルビームに対して、位置をずらしたペンシルビームによりバリエーションを生成し、
前記バリエーションにより、第１の放射能分布を予測し、
前記予測した第１の放射能分布に基づいて計測画像を予測し、
前記予測した計測画像を得られるように、最適化した第２の放射能分布を予測し、
前記照射条件、前記予測した計測画像、前記第１、第２の放射能分布を用いて機械学習を行なうことにより、前記放射能分布学習モデルを生成することを特徴とする請求項１又
は２に記載の線量分布予測システム。
【請求項４】
前記制御部が、
前記予測した放射能分布をペンシルビームの配置に変換し、前記ペンシルビームによる近似線量分布と、照射条件に基づいて生成した３次元線量分布と、照射条件とを用いて、線量分布推定モデルを生成し、
前記線量分布推定モデルを用いて、前記放射能分布から３次元線量分布を予測することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項５】
放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムであって、
前記制御部が、
患部配置の患部画像、放射能分布を含む教師データを用いて、前記放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを作成する学習処理と、
新たな放射能分布を取得した場合に、前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を予測し、前記患部配置に応じた線量分布を算出する予測処理を実行することを特徴とする線量分布予測システム。
【請求項６】
治療計画の線量分布及び放射能分布から、患部配置を考慮した線量分布を予測するための推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムであって、
前記制御部が、
患部画像、放射能分布、治療計画の線量分布を含む教師データを用いて、前記患部配置に応じた実際の線量分布を予測する推定モデルを作成し、記憶部に記録する学習処理と、
新たな放射能分布を取得した場合に、治療計画の線量分布及び前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を考慮した線量分布を予測する予測処理を実行することを特徴とする線量分布予測システム。
【請求項７】
前記制御部が、前記線量分布の予測時に患部配置を出力する処理を実行することを特徴とする請求項６に記載の線量分布予測システム。
【請求項８】
前記制御部が、学習処理において、患者のカルテ情報を更に用いることを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項９】
前記制御部が、治療前の患部配置に基づいて、治療後の患部配置を想定し、
前記推定モデルを用いて予測した患部配置と、前記想定した患部配置とが異なる場合には、注意喚起を出力することを特徴とする請求項５〜８のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項１０】
前記制御部が、
液管が配置された照射対象において、液流がある照射対象及び前記液流がない照射対象に粒子線を照射して取得した放射線の計測画像と、前記液管の配置情報とを用いて、機械学習を行なうことにより、流体拡散学習モデルを生成し、
前記流体拡散学習モデルを用いて、前記放射線の実測画像の高画質化処理を行なうことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項１１】
前記制御部が、
放射線の計測画像と、前記放射線の計測画像にノイズを付加したノイズ加算計測画像とを用いて、機械学習を行なうことにより、ノイズ学習モデルを生成し、
前記ノイズ学習モデルを用いて、前記放射線の実測画像の高画質化処理を行なうことを
特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項１２】
前記制御部が、
先行照射において予測した放射能分布に基づいて、後続の計測画像に影響する先行影響画像を生成し、
放射線の実測画像の計測点から前記先行影響画像の計測点を差し引くことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項１３】
前記制御部が、
放射線の計測画像と、前記放射線の計測画像を圧縮した圧縮計測画像とを用いて、機械学習を行なうことにより、超解像学習モデルを生成し、
前記超解像学習モデルを用いて、前記放射線の実測画像の高画質化処理を行なうことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項１４】
前記制御部が、
粒子線の照射後の第１時刻の第１実測画像と、前記第１時刻よりも後の第２時刻の第２実測画像とを用いて、画像予測モデルを生成し、
前記画像予測モデルを用いて、粒子線の照射後の第１時刻の実測画像から、第２時刻の第２画像を予測することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の線量分布予測システム。
【請求項１５】
粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に関する情報を記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムを用いて、線量分布予測を行なう方法であって、
前記制御部が、
粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に基づいて、前記照射対象に対する粒子線の照射時の放射能分布と、外部に放出される放射線の計測画像とをシミュレーションにより算出し、
前記照射条件、前記放射能分布、前記計測画像を用いて機械学習を行なうことにより、放射能分布学習モデルを生成する学習処理と、
実際の照射条件において、照射対象に対する粒子線の照射時に外部に放出された放射線の実測画像を取得し、
前記照射条件、前記実測画像を前記放射能分布学習モデルに適用し、放射能分布を予測し、
前記予測した放射能分布により、線量分布を予測する予測処理とを実行することを特徴とする線量分布予測方法。
【請求項１６】
放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムを用いて、線量分布予測を行なう方法であって、
前記制御部が、
患部配置の患部画像、放射能分布を含む教師データを用いて、前記放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを作成する学習処理と、
新たな放射能分布を取得した場合に、前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を予測し、前記患部配置に応じた線量分布を算出する予測処理を実行することを特徴とする線量分布予測方法。
【請求項１７】
治療計画の線量分布及び放射能分布から、患部配置を考慮した線量分布を予測するための推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムを用いて、線量分布予測を行なう方法であって、
前記制御部が、
患部画像、放射能分布、治療計画の線量分布を含む教師データを用いて、前記患部配置
に応じた実際の線量分布を予測する推定モデルを作成し、記憶部に記録する学習処理と、
新たな放射能分布を取得した場合に、治療計画の線量分布及び前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を考慮した線量分布を予測する予測処理を実行することを特徴とする線量分布予測方法。
【請求項１８】
粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に関する情報を記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムを用いて、線量分布予測を行なうプログラムであって、
前記制御部を、
粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に基づいて、前記照射対象に対する粒子線の照射時の放射能分布と、外部に放出される放射線の計測画像とをシミュレーションにより算出し、
前記照射条件、前記放射能分布、前記計測画像を用いて機械学習を行なうことにより、放射能分布学習モデルを生成する学習処理と、
実際の照射条件において、照射対象に対する粒子線の照射時に外部に放出された放射線の実測画像を取得し、
前記照射条件、前記実測画像を前記放射能分布学習モデルに適用し、放射能分布を予測し、
前記予測した放射能分布により、線量分布を予測する予測処理とを実行する手段として機能させることを特徴とする線量分布予測プログラム。
【請求項１９】
放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムを用いて、線量分布予測を行なうプログラムであって、
前記制御部を、
患部配置の患部画像、放射能分布を含む教師データを用いて、前記放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを作成する学習処理と、
新たな放射能分布を取得した場合に、前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を予測し、前記患部配置に応じた線量分布を算出する予測処理を実行する手段として機能させることを特徴とする線量分布予測プログラム。
【請求項２０】
治療計画の線量分布及び放射能分布から、患部配置を考慮した線量分布を予測するための推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備えた線量分布予測システムを用いて、線量分布予測を行なうプログラムであって、
前記制御部を、
患部画像、放射能分布、治療計画の線量分布を含む教師データを用いて、前記患部配置に応じた実際の線量分布を予測する推定モデルを作成し、記憶部に記録する学習処理と、
新たな放射能分布を取得した場合に、治療計画の線量分布及び前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を考慮した線量分布を予測する予測処理を実行する手段として機能させることを特徴とする線量分布予測プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
上記課題を解決する線量分布予測システムは、粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に関する情報を記憶する記憶部に接続された制御部を備える。そして、制御部が、粒子線の照射条件、照射対象の元素組成に基づいて、前記照射対象に対する粒子線の照射時の放
射能分布と、外部に放出される放射線の計測画像とをシミュレーションにより算出し、前記照射条件、前記放射能分布、前記計測画像を用いて機械学習を行なうことにより、放射能分布学習モデルを生成する学習処理と、実際の照射条件において、照射対象に対する粒子線の照射時に外部に放出された放射線の実測画像を取得し、前記照射条件、前記実測画像を前記放射能分布学習モデルに適用し、放射能分布を予測し、前記予測した放射能分布により、線量分布を予測する予測処理とを実行する。
また、線量分布予測システムは、放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備える。そして、制御部が、患部配置の患部画像、放射能分布を含む教師データを用いて、前記放射能分布から患部配置を予測する推定モデルを作成する学習処理と、新たな放射能分布を取得した場合に、前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を予測し、前記患部配置に応じた線量分布を算出する予測処理を実行する。
また、線量分布予測システムは、治療計画の線量分布及び放射能分布から、患部配置を考慮した線量分布を予測するための推定モデルを記憶する記憶部に接続された制御部を備える。そして、制御部が、患部画像、放射能分布、治療計画の線量分布を含む教師データを用いて、前記患部配置に応じた実際の線量分布を予測する推定モデルを作成し、記憶部に記録する学習処理と、新たな放射能分布を取得した場合に、治療計画の線量分布及び前記新たな放射能分布を、前記記憶部に記憶された前記推定モデルに適用して、患部配置を考慮した線量分布を予測する予測処理を実行する。