(57)【要約】【課題】従来に比してより効率的且つ適切な放射線治療計画を実現することができる放射線治療計画機能を提供すること。【解決手段】患者の治療領域の輪郭を決定するための装置は、治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭についての入力、治療領域の初期輪郭についての入力を受信し、少なくとも一つのリスク臓器の輪郭と、治療領域の初期輪郭と、放射線治療計画と、に基づいて少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測し、予測した放射線副作用がしきい値を超えるか否かを決定し、治療領域の初期輪郭を繰り返し修正することで治療領域の輪郭と、治療領域の任意の後の修正された輪郭と、を停止条件が満たされるまで決定する。停止条件は、予め選択した少なくとも一つの繰り返し数、または初期輪郭の代わりに輪郭を使用して予測した放射線副作用がしきい値を初めて下回るものとされる。【選択図】      図２Ｂ
2017164499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭についての入力を受け付け、前記治療領域の初期輪郭についての入力を受け付ける入力部と、
前記少なくとも一つのリスク臓器の前記輪郭と、前記治療領域の前記初期輪郭と、放射線治療計画と、に基づいて前記少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測し、前記予測した放射線副作用がしきい値を超えるかどうかを決定し、前記治療領域の前記初期輪郭を繰り返し修正することで前記治療領域のコンピュータが生成した輪郭と、前記治療領域の任意の後の修正された輪郭と、を停止条件が満たされるまで決定する計算部と、を具備し、
前記停止条件は、予め選択した少なくとも一つの繰り返し数であるか、または前記初期輪郭の代わりに前記コンピュータが生成した輪郭を使用して前記予測した放射線副作用が前記しきい値を初めて下回るものとして計算されている、
放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項２】
前記計算部は、前記治療領域の前記輪郭を修正するために、
前記少なくとも一つのリスク臓器について放射線副作用リスクの推定した要因を検索し、
高い副作用リスクがあると特定された臓器の輪郭を均一に拡大し、前記高い副作用リスクがあると特定された臓器の前記均一に拡大された輪郭と前記治療領域との重複領域を検出する、
請求項１記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項３】
前記計算部は、前記治療領域の前記輪郭を修正するために、
前記重複領域のボリュームが特定のボリュームに達するまで、前記高い副作用リスクがあると特定された臓器の前記輪郭を拡大し、
前記治療領域の中から前記重複領域を切り出し、
前記治療領域の前記輪郭をアップデートする、
請求項１又は２記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項４】
前記重複領域の前記ボリュームが特定のボリュームに達するまで前記高い副作用リスクがあると特定された臓器の前記輪郭を拡大し、前記特定のボリュームは、前記治療領域の前記初期輪郭によって決定したオリジナルの治療領域のオリジナルボリュームに占める割合で特定された制限値と等しいまたは下回ることを特徴とする、請求項３記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項５】
前記計算部は、前記少なくとも一つのリスク臓器に対する前記放射線副作用を予測するために、
前記患者に類似する治療要因を有する少なくとも一人の過去患者についてのデータを検索し、
前記治療要因を使用して前記少なくとも一人の過去患者についての副作用予測モデルを決定し、
前記決定した副作用予測モデルを使用して前記患者について副作用の可能性を計算し、
前記決定した副作用予測モデルを使用して高い副作用リスクがある臓器を特定する、
請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項６】
前記計算部は、前記治療領域と前記少なくとも一つのリスク臓器との幾何学的な位置関係と、前記少なくとも一つのリスク臓器について推定した放射線量と、患者情報と、患者診断と、患者診察記録と、のうち少なくとも一つを含む、前記治療要因を使用して、前記少なくとも一人の過去患者についての前記データを検索する請求項５記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項７】
前記計算部は、前記副作用予測モデルを、ナダラヤ―ワトソン密度推定モデル、決定木モデル、ロジスティック回帰モデル、のうちの一つとして決定する請求項５記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項８】
前記放射線治療計画に従って、前記患者の前記決定した治療領域へ放射線を提供するよう構成された放射線源と、
前記予測した放射線副作用が前記しきい値を超えないと決定された場合に、
前記放射線治療計画に従って、前記放射線源が前記決定された治療領域に前記放射線を照射する制御を実行する制御部と、
をさらに具備する請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項９】
前記少なくとも一つのリスク臓器の前記輪郭と、前記治療領域の前記決定した輪郭と、を表示するための表示部をさらに具備する請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項１０】
前記計算部は、前記治療領域の前記輪郭を均一に拡大すること、前記治療領域の前記均一に拡大した輪郭と前記少なくとも一つのリスク臓器との重複領域を計測すること、で前記治療領域の幾何学的な位置関係を計算する請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項１１】
前記計算部は、オーバーラップボリュームヒストグラム方法を使用して前記治療領域の前記輪郭を均一に拡大する請求項１乃至１０のうちいずれか一項記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項１２】
前記計算部は、
前記患者に対して及び少なくとも一人の過去患者に対して、前記少なくとも一つのリスク臓器と治療領域との間の距離の差分を計算すること、
距離の差分が最小の前記少なくとも一人の過去患者のうち過去患者を特定すること、
前記特定された過去患者の治療歴データを検索すること、
前記特定された過去患者への以前の放射線量に基づいて、前記患者に対する前記少なくとも一つのリスク臓器について推定した放射線量を決定すること、
で、前記少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線量を推定する請求項１乃至１１のうちいずれか一項記載の放射線治療計画機能を備えた装置。
【請求項１３】
入力部と計算部とを具備する放射線治療計画機能を備えた装置の作動方法であって、
前記入力部に、患者の治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭についての入力を受信させ、放射線治療計画に従って、前記治療領域へ放射線を提供するように構成された放射線源を用いて、前記放射線を受信するために前記治療領域の初期輪郭についての入力を受信させ、
前記計算部に、前記少なくとも一つのリスク臓器の前記輪郭と、前記治療領域の前記初期輪郭と、放射線治療計画と、に基づいて前記少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測させ、前記予測した放射線副作用がしきい値を超えるかどうかを決定させ、前記治療領域の前記初期輪郭を繰り返し修正することで前記治療領域のコンピュータが生成した輪郭と、前記治療領域の任意の後の修正された輪郭と、を停止条件が満たされるまで決定させ、
前記停止条件は、予め選択した少なくとも一つの繰り返し数であるか、または前記初期輪郭の代わりに前記コンピュータが生成した輪郭を使用して前記予測した放射線副作用が前記しきい値を初めて下回るようものとして計算されている、
装置の作動方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
放射線治療は、Ｘ線治療、ガンマ線治療、陽子治療、重イオン治療を含み得る。放射線治療の間に、隣接する臓器への放射線照射は、「副作用」と呼ばれ様々な影響を引き起こすことがある。結果として、全米総合癌情報ネットワーク（ＮＣＣＮ）ガイドラインや放射線癌療法グループ（ＲＴＯＧ）ガイドラインなど、リスク臓器（ＯＡＲ）またはリスク領域への照射線量の上限を定める治療ガイドラインが存在する。ＯＡＲとは、放射線治療への照射の間にダメージを受けるかもしれない臓器または領域であり、頭頸部にある耳下腺、顎下腺、脊髄など、放射線治療の間に放射線フィールド（ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｆｉｅｌｄ）に位置した健康な臓器を通常指す。ＯＡＲは、いかなる関心領域を含んでいてよく、臓器に拘泥されない。治療計画装置は、放射線強度、フラクション数、そして治療機器の放射線方向を最適化することで、線量分布を計算する。治療領域への規定所用線量には制約があり、医師は、ガイドラインの規定より殆どの場合少ないが、隣接する臓器への放射線量にも制限される。
【０００２】
本実施形態で提供される「背景」の説明は、通常開示の内容を表すことが目的である。
現在名前が挙げられる発明者の労力は、その労力がこの背景技術の部分において説明される範囲で、背景技術の記述の側面が出願時に従来技術として見なされない可能性があるのと同様、本開示に対する従来技術として明示的にも黙示的にも認められていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第８６８８６１８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
放射線治療範囲と副作用には関係性があり、治療範囲を変更することで副作用を軽減できる可能性がある。しかしながら、医師が放射線治療範囲を指定してから、医学物理士が治療計画（照射強度・回数・方向・線量分布）を作成するまでには、人手で試行錯誤的に、治療計画装置上で最適化計算の制約条件を変更して再計算を繰り返す必要があり、多大な時間（数日間）を要する。そのため従来、治療計画作成後に医師が放射線治療範囲を変更することは、医療プロセス上困難であった。
【０００５】
目的は、従来に比してより効率的且つ適切な放射線治療計画を実現することができる放射線治療計画機能を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る放射線治療計画機能を備えた装置は、入力部と、計算部とを具備する。前記入力部は、患者の治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭についての入力を受け付け、前記治療領域の初期輪郭についての入力を受け付ける。前記計算部は、前記少なくとも一つのリスク臓器の前記輪郭と、前記治療領域の前記初期輪郭と、放射線治療計画と、に基づいて前記少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測し、前記予測した放射線副作用がしきい値を超えるかどうかを決定し、前記治療領域の前記初期輪郭を繰り返し修正することで前記治療領域のコンピュータが生成した輪郭と、前記治療領域の任意の後の修正された輪郭と、を停止条件が満たされるまで決定する。前記停止条件は、予め選択した少なくとも一つの繰り返し数であるか、または前記初期輪郭の代わりに前記コンピュータが生成した輪郭を使用して前記予測した放射線副作用が前記しきい値を初めて下回るものとして計算されている。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１Ａ】実施形態に係る、例示的なＣＴスキャナ装置のブロック図。
【図１Ｂ】実施形態に係る、例示的な線形加速器のブロック図。
【図１Ｃ】実施形態に係る、例示的な放射線治療システムの概要図。
【図２Ａ】実施形態に係る、例示的な構造を描いたブロック図。
【図２Ｂ】実施形態に係る、例示的な放射線治療サポートシステムのブロック図。
【図２Ｃ】実施形態に係る、計算部のハードウェア記述のブロック図。
【図３】実施形態に係る、放射線治療領域を決定する方法のための例示的なフローチャート。
【図４】実施形態に係る、放射線治療領域と一つまたはそれ以上のリスク臓器との幾何学的な位置関係（ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を計算する方法のための例示的なフローチャート。
【図５】実施形態に係る、拡大した治療領域と近接のリスク臓器との幾何学的な位置関係を例示している。
【図６】実施形態に係る、被ばく線量を推定する方法のための例示的なフローチャート。
【図７】実施形態に係る、過去患者に見られる多重要因の交差領域を表す例示である。
【図８】実施形態に係る、決定木を使用する類似患者のグループ分けを例示している。
【図９】実施形態に係る、副作用予測と要因評価との方法についての例示的なフローチャートである。
【図１０】実施形態に係る、副作用予測モデルを例示している。
【図１１】実施形態に係る、治療領域の修正の方法についての例示的なフローチャート。
【図１２Ａ】実施形態に係る、治療領域の修正された治療領域表示を例示している。
【図１２Ｂ】実施形態に係る、治療領域の修正後の修正された治療領域表示を例示している。
【図１３】実施形態に係る、放射線治療を決定する方法を例示しているフローチャート。
【図１４】実施形態に係る、放射線副作用を推定する方法を例示しているフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
一実施形態において、（１）患者の治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭についての入力を受信し、（２）治療領域の初期輪郭についての入力を受信し、（３）少なくとも一つのリスク臓器の輪郭と、治療領域の初期輪郭と、放射線治療計画と、に基づいて少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測し、（４）予測した放射線副作用がしきい値を超えるかどうかを決定し、治療領域の初期輪郭を繰り返し修正することで治療領域のコンピュータが生成した輪郭と、治療領域の任意の後の修正された輪郭と、を停止条件が満たされるまで決定し、停止条件は、予め選択した少なくとも一つの繰り返し数であるか、または初期輪郭の代わりにコンピュータが生成した輪郭を使用して予測した放射線副作用がしきい値を初めて下回るものとして計算されている、ように構成されたコンピュータプロセッサを具備する放射線治療装置が提供されている。
【０００９】
別の実施形態において、（１）患者の治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭についての入力を受信すること、（２）放射線治療計画に従って、治療領域へ放射線を提供するように構成された放射線源を用いて、放射線を受信するために治療領域の初期輪郭についての入力を受信すること、（３）少なくとも一つのリスク臓器の輪郭と、治療領域の初期輪郭と、放射線治療計画と、に基づいて少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測すること、（４）予測した放射線副作用がしきい値を超えるかどうかを決定すること、（５）治療領域の初期輪郭を繰り返し修正することで治療領域のコンピュータが生成した輪郭と、治療領域の任意の後の修正された輪郭と、を停止条件が満たされるまで決定すること、停止条件は、予め選択した少なくとも一つの繰り返し数であるか、または初期輪郭の代わりにコンピュータが生成した輪郭を使用して予測した放射線副作用がしきい値を初めて下回るものとして計算されている、を具備する方法が提供されている。
【００１０】
悪性腫瘍がある患者の治療において、リスク臓器を回避（ｓｐａｒｉｎｇ）しつつ腫瘍ボリュームに対して高線量の放射線を届けることが、放射線治療のゴールである。実行の間に、放射線治療を受けている患者は、ＣＴ／ＭＲＩ／ＰＥＴスキャナによって画像化され、そのスキャンは、原発性腫瘍ボリュームと任意のリスク臓器とを特定するためにセグメント分けされる。セグメント分けされたスキャンは、強度が調整された超高圧Ｘ線（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｍｅｇａｖｏｌｔａｇｅ）のセットを腫瘍に照射するために、最適な一連のマルチリーフコリメータ設定を決定するのに、線量測定士によって使用される。
【００１１】
放射線量の量に対する計測の一単位が、Ｇｙと記されるグレイである。Ｇｙは、国際単位（ＳＩ）における物質1キログラム当たりの放射エネルギー量の１ジュールの吸収を表す。Ｇｙは、吸収された線量、特定のエネルギー、ｋｅｒｍａ（ｋｉｎｅｔｉｃ ｅｎｅｒｇｙ ｒｅｌｅａｓｅｄ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｍａｓｓ：単位質量当たりに放射された運動エネルギー）の計測として使用される。ｒａｄは、Ｇｙに相当するｃｇｓ単位である。
【００１２】
特定の臓器が受けるべき放射線の量を制限するための制約は、きちんと定められている。例えば、少なくとも７０Ｇｙの放射線を受けるべき腫瘍ボリュームは約９５％以上である一方で、３０Ｇｙ以上を受けるべき耳下腺はわずか６０％で、４５Ｇｙ以上を受けるべき脊髄はない。結果的に、線量測定士は、所定の制約の範囲内の目的関数に従って、一群のビームのそれぞれに対する強度分布を最適化する必要がある。目的関数は、リスク臓器への有害な放射線を最小化しながら腫瘍への放射線量を最大化する放射線量の分布を見つけ出すために、腫瘍対象範囲と正常組織との間のトレードオフを比較する。
【００１３】
図１Ａは、ここで説明される実施形態で使用が可能な、例示的なＣＴスキャナ装置のブロック概要図である。図１Ａに図示されるように、放射線ガントリ１００は側面から見て描かれており、Ｘ線管１０１、環状フレーム１０２、そして多列または２次元アレイ型Ｘ線検出器１０３を更に含む。Ｘ線管１０１及びＸ線検出器１０３は環状フレーム１０２上に被検体ＯＢＪを横切って正反対に取り付けられ、環状フレーム１０２は回転軸ＲＡの回りに回転可能に支持される。被検体ＯＢＪが図示された頁の奥の方向または手前の方向の軸ＲＡに沿って移動されながら、回転ユニット１０７は環状フレーム１０２を０．４秒／回転もの高速で回転させる。
【００１４】
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、様々なタイプの装置を含んでいる。第一例は、Ｘ線管とＸ線検出器とが検査される予定の被検体の周辺を一緒に回る回転／回転型機構である。第二例は、多数の検出器素子がリング状または水平状に配置されており、Ｘ線管のみが検査される予定の被検体の周辺を回る固定／回転型機構である。本開示は、いずれのタイプにも適用可能である。図１Ａを参考に、回転／回転型機構が例示される。
【００１５】
マルチスライスＸ線ＣＴ装置は高電圧発生器１０９を更に含み、Ｘ線管１０１がＸ線を生成するように、高電圧発生器１０９はスリップリング１０８を通してＸ線管１０１に印加される管電圧を生成する。Ｘ線は、被検体ＯＢＪに向かって照射され、被検体ＯＢＪの断面領域が円で表される。Ｘ線検出器１０３は、被検体ＯＢＪを通り抜けて伝播してきた照射Ｘ線を検出するために、被検体ＯＢＪを挟んでＸ線管１０１から反対側に位置されている。Ｘ線検出器１０３は、個々の検出器素子または検出器ユニットを更に含む。
【００１６】
ＣＴ装置は、Ｘ線検出器１０３から検出された信号を処理するための、その他の処理部を更に含む。データ収集回路またはデータ収集システム（ＤＡＳ）１０４は、それぞれのチャンネルに対するＸ線検出器１０３からの出力信号を電圧信号に変換し、その電圧信号を増幅し、更にその電圧信号をデジタル信号へと変換する。Ｘ線検出器１０３及びＤＡＳ１０４は、１回転当たりの所定全投影数（ＴＰＰＲ）を処理するように構成されている。ＴＰＰＲの例としては、９００ＴＰＰＲ、９００−１８００ＴＰＰＲ、９００−３６００ＴＰＰＲを含むが、この限りではない。
【００１７】
上述のデータは、非接触データ送信機１０５を通して、放射線ガントリ１００外部のコンソール内に収容された、前処理部１０６へと送られる。前処理部１０６は、ローデータに関する感度補正など、特定の補正を実行する。格納部１１２は、再構成処理直前のステージで、投影データとも呼ばれる結果データを格納する。格納部１１２は、再構成部１１４、入力部１１５、表示部１１６と共に、データ／制御バス１１１を通して、システムコントローラ１１０に接続されている。システムコントローラ１１０は、ＣＴシステムを駆動させるのに十分なレベルにまで電流を制限する、電流調整器１１３を制御する。
検出器は、どんな世代のＣＴスキャナシステムであっても、患者に対して回転される及び／または固定される。一実行において、上述のＣＴシステムは、第三世代ジオメトリシステムと第四世代ジオメトリシステムとが組み合わせられた例であってもよい。第三世代ジオメトリシステムにおいて、Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とは、環状フレーム１０２上に正反対に取り付けられ、環状フレーム１０２が回転軸ＲＡの周りを回転する時に、被検体ＯＢＪの周りを回転する。第四世代ジオメトリシステムにおいて、検出器は患者の周辺に固定して取り付けられており、Ｘ線管は患者の周辺を回る。代替的な実施形態において、放射線ガントリ１００は、Ｃアーム及びスタンドによって支持されている、環状フレーム１０２上に配置された多重の検出器を有する。
【００１８】
格納部１１２は、Ｘ線検出器１０３でＸ線照射量を示す計測値を格納することができる。更に、格納部１１２は、本実施形態で説明されるＣＴ画像再構成方法を実行するための専用プログラムを格納していてもよい。
【００１９】
再構成部１１４は、本実施形態で説明されるＣＴ画像再構成を実行することが出来る。更に、再構成部１１４は、ボリュームレンダリング処理、そして画像差分処理など、前再構成画像処理を必要に応じて実行出来る。前処理部１０６によって実行された投影データの前再構成処理は、検出器キャリブレーション、検出器非直線性、極性効果、ノイズバランシング、そして物質分解に対する補正を含むことが出来る。
【００２０】
再構成部１１４によって実行される後再構成処理は、画像のフィルタリングやスムージング、ボリュームレンダリング処理、そして画像差分処理を、必要に応じて含むことが出来る。画像再構成プロセスは、フィルタ逆投影と、逐次画像再構成方法と、または確率的画像再構成方法とを使用して実行され得る。再構成部１１４は、格納部１１２を使って、例えば投影データ、再構成画像、キャリブレーションデータやパラメータ、そしてコンピュータプログラムを格納することが出来る。
【００２１】
再構成部１１４は、特定用途向け集積回路(ＡＳＩＣ)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(ＦＰＧＡ)、または複合プログラマブル論理デバイス(ＣＰＬＤ)など、個々の論理ゲートとして実行可能なＣＰＵ（処理回路）を含むことが出来る。ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤ実行は、ＶＨＤＬ、ベリログ、またはその他のハードウェア記述言語でコード化されていてもよく、そしてそのコードはＦＰＧＡまたはＣＰＬＤにおいて直接電子メモリ内に格納されてもよいし、あるいは個別の電子メモリとして格納されてもよい。更に、格納部１１２は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、またはＦＬＡＳＨメモリなど、不揮発性メモリであってもよい。格納部１１２は、静的または動的ＲＡＭなど揮発性でよい。マイクロコントローラやマイクロプロセッサなどプロセッサ（処理回路）と格納部１１２とは、ＦＰＧＡまたはＣＰＬＤと格納部１１２との間の相互作用と同様、電子メモリを管理するために提供されていてもよい。
【００２２】
代替的に、再構成部１１４におけるＣＰＵは、本開示で説明された機能を実行する一連のコンピュータ可読指示を含んでいるコンピュータプログラムを実行することが出来、そのコンピュータプログラムは、任意の上述の非一時的電子メモリ及び／またはハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨドライブ、または任意のその他の公知の格納媒体に格納されている。更に、コンピュータ可読指示は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、またはそれらの組み合わせとして提供されてもよく、当業者に公知のその他のオペレーティングシステムと一体となって実行する。更に、ＣＰＵは、指示を実行するために並行して協同的に働く、マルチプルプロセッサとして実行されてもよい。
【００２３】
一実行において、再構成画像は、表示部１１６上に映し出されてよい。表示部１１６は、ＬＣＤディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＯＬＥＤ、ＬＥＤ、または当業者が既知のその他のディスプレイであってもよい。格納部１１２は、ハードディスクドライブ、ＣＤ-ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ＦＬＡＳＨドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当業者には公知のその他の格納メディアであってもよい。
【００２４】
図１Ｂは、ここで説明される実施形態で使用される、例示的な線形加速器（ＬＩＮＡＣ）のブロック概要図である。ＬＩＮＡＣは、高エネルギー放射線を作るための高速亜原子粒子の流れを形成する電気を使う。加速される粒子は、光子、電子、陽子やイオンを含む。
【００２５】
ＬＩＮＡＣは、ここに説明される実施形態に従って医用放射線治療計画を実行することが出来る装置である。外照射療法のいくつかのタイプがＬＩＮＡＣで実行出来るが、その外照射療法は、三次元原体照射法（３Ｄ−ＣＲＴ）、強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）、画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ）、断層撮影法、定位的放射線治療（ＳＲＳ）、定位的身体放射線治療（ＳＢＲＴ）、そして陽子線治療を含むが、この限りではない。その他の荷電粒子は、生体組織を通過してそれ程離れていない皮膚癌または身体の表面に近い腫瘍など、表在性腫瘍を照射するために使用することが出来る。
【００２６】
図１Ｃは、例示的な放射線治療システム１５０の概要図である。放射線治療システム１５０は、コーンビームＣＴシステム１５２など撮像システムと、医用線源または加速器１５４など放射線治療線源と、を含む。ＣＴシステム１５２は、ガントリ１６０に取り付けられたＸ線源１５６と検出器１５８とを含む。
【００２７】
放射線治療システム１５０は、別個の放射線治療線源を含む別箇の放射線治療システム１６２上に据え付けられている。別箇の放射線治療システム１６２は、医用線形加速器１５４など、ヒト患者などの被検体における対象ボリュームの治療を考慮に入れてある電力レベルで作動するものである。医用線形加速器１５４は、大体４ＭｅＶから２５ＭｅＶまでのエネルギー幅を有するＸ線、または光子、陽子、電子などの粒子を生成する。医用線形加速器１５４は、ここに説明される実施形態の範囲から乖離することなく、患者の治療法（ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）のために使用されるその他の放射線源と置き換えられてもよい。
【００２８】
放射線治療システム１６２は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）１６４を含む。放射線治療システム１６２は、患者に向かって通過する治療ビームに対するアパーチャーを定義するように移動可能な複数のリーフを含む。また放射線治療システム１６２は、医用線形加速器１５４と位置合わせされる撮像装置を含むことがある。患者は、この撮像装置と医用線形加速器１５４との間に置かれる状態となる。コンピュータにより制御された治療寝台１６６は、患者を支えるために提供される。治療寝台１６６は、コンピュータ１６８によって制御される。治療寝台１６６の回転の間、ガントリ１６０のリング１７０が同時に回転してよい。
【００２９】
放射線治療計画を立てる際に、原発性腫瘍ボリュームとリスク臓器との間の距離（ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｔｕｍｏｒ ｖｏｌｕｍｅ ａｎｄ ＯＡＲs）を捉えるだけでなく、それぞれに関するそれら二つの配置も捉えるような形状メトリックを定義すると、有益である。それぞれのリスク臓器に対し、原発性腫瘍ボリュームに対する相対的な臓器のボリュームの分布が定義され得る。腫瘍とリスク臓器との間の形状的特徴（ｓｈａｐｅ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）は、類似患者に利用される治療計画の発見を手伝うために使用される。類似治療計画と、副作用など関連する様々な影響とは、治療計画を決定するために付加的な線量測定情報として、検討され用いられることがある。
【００３０】
放射線治療の領域と特定の様々な影響との間には、ある関係が存在する。様々な影響は、放射線治療の領域の輪郭を修正することで、低減出来る可能性がある。しかし、医用線量測定士が、放射の強度、フラクション数、放射線量の方向や分布を含む治療計画を作り出すのには、数日間を要すかもしれない。放射線治療の領域が特定されたら、計算法の制約を変更することで最適化計算を繰り返すことは、時間を要する作業である。この様にして、多くの計算が手作業で試行錯誤を重ねて実行される。そのため、治療計画が確立された後に放射線治療の領域を変更することは、困難である。
【００３１】
ここに説明される実施形態は、放射線治療領域と治療計画とを決定する際に、治療領域の輪郭の修正のためのリアルタイム意思決定支援を提供する。放射線治療領域の決定には、新規患者と同様の治療領域を有する過去患者の治療計画の放射線量分布を使用する、放射線治療の様々な影響の予測を含む。
【００３２】
図３は、放射線治療領域の決定の方法３００についての例示的なフローチャートである。輪郭とは、例えばリスク臓器（ＯＡＲ）の三次元治療領域の決定された表面を意味する。リスク臓器の輪郭は、リスク臓器輪郭指定部２１５など、輪郭プロセッサを用いてステップＳ３１０で決定されるが、図２Ｂを参考により詳細に説明される。治療領域の輪郭は、図２Ｂに図示された治療範囲輪郭指定部２１０など、輪郭プロセッサを用いてステップＳ３２０で決定される。治療範囲輪郭指定部２１０は、ＣＴ画像やＭＲＩ画像、またはＰＥＴ画像など、一枚かそれ以上の医用画像上の放射線治療領域の輪郭を描く。
【００３３】
少なくとも一つのリスク臓器と放射線治療領域との幾何学的な位置関係は、治療範囲・リスク臓器間距離計算部２３０を用いてステップＳ３３０で計算されるが、図２Ｂを参考により詳細に説明される。図４は、放射線治療領域と一つかそれ以上のリスク臓器との幾何学的な位置関係を計算するためのステップ３３０の例示的なフローチャートである。リスク臓器の輪郭はステップＳ４１０で決定され、治療領域の輪郭はステップＳ４２０で決定される。リスク臓器と治療領域との輪郭は、それぞれ、リスク臓器輪郭指定部２１５と治療範囲輪郭指定部２１０とを使用して決定されてよい。
【００３４】
治療領域の輪郭は、ステップＳ４３０において均一に拡大される。一実施形態で、拡大領域は、最も近いリスク臓器にまで到達する。別の実施形態で、拡大領域の半径は治療領域を超えて固定の距離で拡大する。更に別の実施形態で、拡大領域は治療領域の半径を超えて、特定の割合で拡大する。
【００３５】
拡大距離と重複距離は、ステップＳ４４０で計測される。別の実施形態で、拡大した治療領域の重複ボリュームとリスク臓器とは、ステップＳ４４０で計測される。
【００３６】
図５は、拡大した治療領域と近接のリスク臓器との幾何学的な位置関係５００を例示している。治療領域５１０は、放射線領域のエリアまたはボリュームを含む。第一のリスク臓器５２０ａは治療領域５１０に対して至近（ｉｎ ｃｌｏｓｅ ｖｉｃｉｎｉｔｙ ｔｏ）にある。第二のリスク臓器５２０ｂは、第一のリスク臓器５１０ａほど近くはないが、治療領域５１０に対して至近にある。拡大領域５３０は、治療領域５１０の周辺に形成されている。図５は、簡潔にするために二次元配置で例示されている。しかし、実際の幾何学的な位置関係は、治療領域５１０、リスク臓器５２０ａと５２０ｂ、そして拡大領域５３０との三次元配置について、計算されるだろう。
【００３７】
以下の表１は、リスク臓器の例示的な配置と、リスク臓器と治療領域との間の距離に対して計算された配置を例示している。
【００３８】
【表１】
2017164499.tif 000003
【００３９】
図３を参考に、リスク臓器への放射線量は、臓器推定部２４０を用いてステップＳ３４０で推定されるが、図２Ｂを参考に後ほど詳述される。放射線量は、類似の幾何学的な位置関係を伴う過去患者の過去治療計画から推定される。例えば、計画された対象ボリュームとリスク臓器との間の距離が所定のしきい値を下回る場合、過去の治療計画は、類似の幾何学的な位置関係として使用することが出来る可能性がある。また推定される線量は、放射線治療の下で腫瘍のサイズやタイプに基づいている可能性もある。
【００４０】
図６は、それぞれのＯＡＲへの放射線量を推定するためのステップＳ３４０の例示的なフローチャートである。治療領域とそれぞれのＯＡＲとの間の距離は、ステップＳ６１０で新規患者について計算される。治療領域とそれぞれのリスク臓器との間の距離も、類似の配置がある過去患者についてと、新規患者に関する要因について、ステップＳ６１０で計算される。ステップＳ６１０において計算された新規患者からのしきい値の範囲内での距離の差分を有する過去患者は、ステップＳ６２０で特定される。特定された過去患者の治療歴データは、ステップＳ６３０において読み取られる。
【００４１】
特定された過去患者のリスク臓器への放射線量が出力される。特定された過去患者に対する放射線量とその他の関連する要因とに基づいて、新規患者のリスク臓器に対する推定された放射線量がステップＳ６４０で決定される。
【００４２】
以下の表２は、類似の配置とその他の類似の要因とを伴う過去患者から使用された放射線量データから、新規患者に対する推定された放射線量を例示している。
【００４３】
【表２】
2017164499.tif 000004
【００４４】
図３を参考に、類似患者情報は、治療内容類似患者特定部２４５を用いてステップＳ３５０で検索されるが、図２Ｂを参考に後ほど詳述される。治療内容類似患者特定部２４５は、類似の幾何学的な位置関係及び／または類似の推定される線量を伴う過去患者を検索する。
【００４５】
図７は、過去患者に見られる多重要因の交差領域を図示している。患者情報、診断、そして判断記録は、類似患者を検索するのに使用出来る。図７で、グループＡは、リスク臓器への線量の差分が特定のしきい値の範囲である過去患者を示すことが出来る。グループＡは、長い破線による枠線で表されている。グループＢは、治療領域とリスク臓器との距離の差分が特定のしきい値の範囲である過去患者を示すことが出来る。グループＢは、短い破線による枠線で表されている。グループＣは、類似の情報を伴う過去患者を示すことが出来る。グループＣは、点線による枠線で表されている。グループＤは、類似の診断を伴う過去患者を示すことが出来る。グループＤは、破線／点線で交互による枠線で表されている。図７において特定された交差領域は、四つのグループＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの全てにおける要因を有する、関心のある過去患者を示している。
【００４６】
図８は、類似患者が決定木を使用してグループ分けされる実施形態を説明している。一実施形態において、患者は、リスク臓器への放射線量のしきい値基準を分ける組み合わせにより、類似患者カテゴリへとグループ分けされる。例えば、図８において、患者は耳下腺、脊髄、食道、咽頭、そして喉頭への放射線量により六つのグループにグループ分けされる。図８は、治療領域が頭頸部にある例に対してのみの例示目的のために定められている。しかし、ここに説明される実施形態は、身体のその他の領域またはその他の関連するリスク臓器に対して、使用することが可能である。加えて、六つの類似患者カテゴリよりも多いまたは少ないカテゴリが、ここで説明される実施形態において使用することが出来る。
【００４７】
図８は、カテゴリ１の患者が咽頭へ５０Ｇｙよりも少ない線量を受けた一方で、カテゴリ２の患者は咽頭へ５０Ｇｙよりも多い線量を受けた、ということを図示している。カテゴリ１の患者は脊髄へ４０Ｇｙよりも少ない線量を受けた一方で、カテゴリ５の患者は脊髄へ４０Ｇｙよりも多い線量を受けた。カテゴリ１の患者は耳下腺へ２０Ｇｙよりも少ない線量を受けた一方で、カテゴリ６の患者は耳下腺へ２０Ｇｙよりも多い線量を受けた。カテゴリ３の患者は食道へ４０Ｇｙよりも少ない線量を受けた一方で、カテゴリ５の患者は食道へ４０Ｇｙよりも多い線量を受けた。カテゴリ４の患者は喉頭へ４５Ｇｙよりも少ない線量を受けた一方で、カテゴリ５の患者は喉頭へ４５Ｇｙよりも多い線量を受けた。
【００４８】
図３を参考に、副作用と評価要因とは、副作用予測・副作用要因評価部２５０を用いてステップＳ３６０で予測されるが、図２Ｂを参考に後ほど詳述される。副作用予測・副作用要因評価部２５０は、放射線副作用の存在または確率（ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｒ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）を予測し、その予測された副作用に基づいて関連するリスク臓器を評価する。
【００４９】
図９は、副作用の予測と評価とに対するステップＳ３６０の例示的なフローチャートである。類似患者特定は、ステップＳ９１０で読み取られる。類似患者のグループについての副作用予測モデルは、ステップＳ９２０で決定される。副作用の確率または存在（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｒ ｅｘｉｓｔｅｎｃｅ）は、ステップＳ９３０において副作用予測モデルによって計算される。
【００５０】
ステップＳ９４０において、副作用の確率が所定のしきい値よりも大きいかどうか、または副作用が存在するか、が決定される。例えば、副作用の確率に対する所定のしきい値は、０．８０とする。副作用の確率がしきい値よりも大きいか、または副作用が存在する場合（ステップＳ９４０における「はい」を判定）、高リスク要因臓器に対する副作用被ばくがステップＳ９５０における副作用予測モデルによって推定される。もし、副作用の確率がしきい値よりも大きくない（小さい）か、または副作用が存在しない場合（ステップＳ９４０における「いいえ」を判定）、プロセスは終了する。
【００５１】
図１０は、図８の類似患者カテゴリのそれぞれに対して使用される副作用予測モデルを描いている。例えば、副作用測モデルｆ１（ｘ１）は、耳下腺が２０Ｇｙ、脊髄が４０Ｇｙ、咽頭が５０Ｇｙ、とそれぞれより少ない線量受けた場合に、副作用の確率を決定するために類似患者カテゴリ１に対して使用される。同様に、副作用予測モデルｆ４（ｘ４）は、耳下腺が２０Ｇｙより少ない線量を受けて、脊髄と食道とが４０Ｇｙより多い線量を受けて、咽頭が４０Ｇｙより少ない線量を受けた場合に、副作用の確率を決定するために類似患者カテゴリ１に対して使用される。同様にして、副作用予測モデルは、その他の類似患者カテゴリに対して、決定される。
【００５２】
ナダラヤ―ワトソン密度推定モデル、決定木モデル、ロジスティック回帰モデルなど、副作用予測・副作用要因評価部２５０を参考にここで説明されたように、様々な予測モデルがここで説明される実施形態と共に使用出来る。患者についての副作用予測結果は、以下の表３に例示されている。
【００５３】
【表３】
2017164499.tif 000005
【００５４】
以下の表４は、副作用予測モデルによって決定された通り、リスク臓器に対する高い副作用の評価を例示している。
【００５５】
【表４】
2017164499.tif 000006
【００５６】
表４は、図１０に例示された副作用予測モデルから様々な臓器に対する高い副作用の評価を例示している。表４において、線量が規定したパラメータを上回るので、耳下腺（右）が高リスク要因臓器に該当するとして評価されている。
【００５７】
図３を参考に、予測された副作用の任意の関連するリスク臓器に近い治療領域におけるエリアを決定するために、治療領域は、治療範囲評価部２６５を用いてステップＳ３７０で修正されるが、図２Ｂを参考に後ほど詳述される。図１１は、治療領域の修正に対するステップＳ３７０の例示的なフローチャートである。治療領域の輪郭は、ステップＳ１１１０で決定される。副作用リスクを有すると評価されたリスク臓器は、ステップＳ１１２０で検索される。任意の高リスク臓器が、ステップＳ１１３０において被検体医用画像上で特定される。
【００５８】
それぞれの高リスク臓器の輪郭がステップＳ１１４０において均一に拡大される。ステップＳ１１４０は、重複領域のボリュームが特定のボリュームに達するまで、特定された臓器の輪郭を拡大するよう構成されてもよい。別の実施形態で、特定された臓器領域の輪郭は治療領域を超えて、固定の距離で拡大する。また更に別の実施形態で、拡大領域は治療領域の半径を超えて、特定の割合で拡大する。一実施形態において、特定されたボリュームは、治療領域の初期輪郭によって決定したオリジナルの治療領域のボリュームに占める割合で特定されたＳ３６４における制限値と、等しいまたは小さい。例えば、Ｓ３６４における制限は、オリジナル治療領域のボリュームの１０パーセントであるかもしれない。例えば、オリジナル治療領域のボリュームが５００ｃｃである場合、制限は５０ｃｃである。この場合、ステップＳ１１４０で特定されたボリュームは、例えば１０ｃｃ、２０ｃｃ、３０ｃｃ、４０ｃｃ、５０ｃｃのどれかかもしれない。またこの場合、１０ｃｃは特定されたボリュームの増分単位であるが、その増分単位は任意でよい。ステップＳ３２０で治療領域の輪郭を決定することと、ステップＳ３６０で放射線副作用を予測することと、ステップＳ３６５で予測された放射線副作用を決定することとのステップは、予測された放射線副作用が所定のしきい値を超えないと決定されるまで、修正された治療領域に対し、繰り返す一方で、ステップＳ１１４０で特定されたボリュームは、１０ｃｃから５０ｃｃに徐々に増やされてよい。例えば、ステップＳ３６５において副作用の予測された確率に対する所定のしきい値は、０．８０でもよい。
【００５９】
それぞれの高リスク臓器の拡大された輪郭が治療領域と重なる個別の領域は、ステップＳ１１５０で高リスクの治療領域として、検出されて特定される。高リスクの治療領域はＳ１１６０で治療領域の中から切り出され、その治療領域はステップＳ１１７０でアップデートされ得る。
【００６０】
図３を参考に、修正された治療領域は、治療範囲評価表示部２７０を用いてステップＳ３８０で表示されるが、図２を参考に後ほど詳述される。治療範囲評価表示部２７０は、治療領域の輪郭と、治療領域の決定されたエリアと、予測された副作用と、を表示する。図１２Ａは、患者の頭頸部１２２０における治療領域１２１０の領域評価結果を描いている。治療領域１２１０は、リスク臓器１２３０ａに近い。二つのその他のリスク臓器１２３０ｂと１２３０ｃとが、治療領域１２１０の近辺にある。図１２Ａは、治療領域の輪郭を修正する方向を描いており、リスク臓器１２３０ａの拡大された領域は治療領域１２１０と部分的に重複する。図１２Ａに図示された表は、リスク臓器が耳下腺（右）であることを示している。耳下腺（右）への推定される線量は、３０Ｇｙである。これがこの線量での高リスク要因臓器ということに留意されたい。
【００６１】
図１２Ｂは、治療領域の修正後の領域評価結果表示を図示している。治療領域１２１０は、拡大されたリスク臓器１２３０ａと治療領域１２１０とが部分的に重複していた箇所が、リスク臓器１２３０ａから離れて切り取られている。図１２Ｂに図示された表は、治療領域１２１０の修正後に２０Ｇｙの推定される線量を有すると思われる耳下腺（右）を示しており、これにより耳下腺（右）は新たな線量レベルで高い副作用リスクカテゴリから除外される。
【００６２】
図３を参考に、治療領域初期の輪郭によって決定されたオリジナル治療領域のボリュームと、修正された治療領域のボリュームと、の間のボリュームの差分が許容範囲の場合に、ステップＳ３６４で決定がなされる。
【００６３】
例えば、治療領域の初期輪郭によって決定したオリジナル治療領域のボリュームに占める割合で特定された制限値とボリュームの差分とが、等しいまたは少ない場合に、許容可能となる。評価結果が許容出来る（ステップＳ３６４における「はい」を判定）場合、予測された副作用が許容出来るかどうかステップＳ３６５において決定がなされる。
【００６４】
評価結果が許容出来ない（停止条件であるステップＳ３６４における「いいえ」を判定）の場合、放射線治療計画はステップＳ３９５において実行される。
【００６５】
別の実施形態で、治療領域の輪郭を修正する繰り返し数が、予め選択した繰り返し数と等しいまたは少ないかどうか、ステップＳ３６４において決定がなされる。例えば、治療領域の輪郭を修正する繰り返し数が予め選択した繰り返し数の１０と、等しいまたは少ない場合（ステップＳ３６４における「はい」を判定）、予測された副作用は許容出来るかどうかステップＳ３６５において、決定がなされる。治療領域の輪郭を修正する繰り返し数が、予め選択した繰り返し数よりも大きい場合（停止条件であるステップＳ３６４における「いいえ」を判定）、放射線治療計画がステップＳ３９５において実行される。
【００６６】
図３を参考に、予測された副作用が許容出来るかどうか、ステップＳ３６５において決定がなされる。例えば、副作用の評価された確率が所定のしきい値よりも低い場合、または評価された副作用が存在しない場合に、許容可能な予測された副作用が発生する。予測された副作用が許容出来ない（ステップＳ３６５における「いいえ」を判定）場合、治療領域は、図１２Ａと１２Ｂとに図示された修正の様に、ステップＳ３９０で修正される。ステップＳ３９０において治療領域の輪郭を修正した後、プロセスはステップＳ３２０に戻って治療領域の輪郭を描き、ステップＳ３６５における評価結果が許容出来るまでプロセスを再度繰り返す。例えば、ステップＳ３６５における副作用の予測された確率に対する所定のしきい値は、０．８０でもよい。評価結果が許容出来る場合（停止条件であるステップＳ３６５における「はい」を判定）、放射線治療計画はステップＳ３９５において実行される。
【００６７】
図１２Ｂは、簡単にするために、高い副作用リスクカテゴリの外にリスク臓器を取り出すために実行された、一つの変形例が例示されているに過ぎない。しかし、図３に図示される通り、リスク臓器を高い副作用リスクカテゴリから段階的に取り出して、幾つかの修正がリアルタイムでなされてよい。例えば、図１２Ｂにおいて図示された修正された治療領域によってリスク臓器が高い副作用カテゴリから除外されなかった場合、プロセスは図３のステップＳ３２０に戻って修正された治療領域の輪郭を描く。方法３００は、ステップＳ３３０で修正された領域の幾何学的な位置関係を計算し、ステップＳ３４０で修正された治療領域からリスク臓器への放射線量を推定し、ステップＳ３５０で修正された治療領域についての類似患者情報を検索し、ステップ３６０で修正された副作用と評価要因を予測し、ステップＳ３７０で治療領域を評価し、ステップＳ３８０で修正された治療領域を表示する、ことへと進む。
【００６８】
図２Ａは、ここで説明された実施形態と併せて使用される、例示的な構造を描いているブロック概要図である。ＬＩＮＡＣなど、放射線治療装置２５は、放射線源に患者の治療領域へ放射線を提供させる。放射線治療装置２５は、少なくとも一つの中央処理装置（ＣＰＵ）３５によって制御される。ＣＰＵ３５は、放射線治療装置２５を制御して、患者へプログラム化した放射線治療計画を配信する。記憶部４５は、ＣＰＵ３５によって検索されてもよいデータを格納する。データは、過去患者と現在患者との情報（例えばデータベース）とその患者達の関連する放射線治療計画とを含む。
【００６９】
表示部５５は、治療領域と周囲のリスク臓器を表示する。表示部５５は、治療領域になされた任意の修正された輪郭を描くために、治療領域を新しくする。例えば、リスク臓器が推奨の基準を超えて放射線量に曝される場合、治療領域はリスク臓器への放射線量を下げるように修正され得る。修正された治療領域は、表示部５５に表示される。
【００７０】
図２Ｂは、ここで説明された実施形態と併せて使用される、例示的な放射線治療支援システム２００のブロック概要図である。放射線治療支援システム２００は、多重プロセッサを含み、それぞれのプロセッサは、関連するソフトウェアによって及び／または専門化した回路として、一つまたはそれ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）を用いて実行される。
【００７１】
治療範囲輪郭指定部２１０は、医用画像に治療領域の輪郭を決定するよう構成されており、その医用画像は、ＣＴスキャナからまたは磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）からまたは陽電放出断層撮像（ＰＥＴ）から取得された画像である。治療領域は、計画標的ボリューム（ＰＴＶ）、肉眼的腫瘍ボリューム（ＧＴＶ）、臨床標的ボリューム（ＣＴＶ）、そして体内標的ボリューム（ＩＴＶ）を含むが、この限りではない。計画標的ボリュームは、高線量ＰＴＶ（７０Ｇｙ）、中線量ＰＴＶ（５０Ｇｙ）、低線量ＰＴＶ（４０Ｇｙ）など、多重の放射線量に対するボリュームを含む。従来の画像セグメンテーションアルゴリズムは、
振幅セグメンテーション、エッジに基づくセグメンテーション、領域に基づくセグメンテーション、変形可能なモデルに基づく方法、そしてアトラスに基づくセグメンテーションなど、輪郭を取得するために使用されてよい。振幅セグメンテーションは、以下の方程式で実行される。
【数１】
2017164499.tif 000007
【００７２】
代わりに、輪郭はオペレータによって手動で特定されてよい。
【００７３】
リスク臓器輪郭指定部２１５は、ＣＴまたはＭＲＩまたはＰＥＴ画像など、一枚かそれ以上の画像上で、一つまたはそれ以上のリスク臓器の輪郭を決定するために使用される。リスク臓器輪郭指定部２１５は、治療範囲・リスク臓器間距離計算部２３０へ、処理された指示とデータとを送信する。
【００７４】
治療範囲輪郭記憶部２２０は、新規患者と過去患者の治療領域の輪郭からデータを格納する。同様に、リスク臓器輪郭記憶部２２５は、新規患者と過去患者のリスク臓器の輪郭からデータを格納する。治療範囲輪郭記憶部２２０とリスク臓器輪郭記憶部２２５とは、治療範囲・リスク臓器間距離計算部２３０へ、処理のためにデータを送信する。
【００７５】
治療範囲・リスク臓器間距離計算部２３０は、新規患者と過去患者との両方に対する放射線治療領域とリスク臓器との間の幾何学的な位置関係を計算する。計算された幾何学的な位置関係は、治療内容類似患者特定部２４５に送信される。
【００７６】
オーバーラップボリュームヒストグラム（ＯＶＨ）は、幾何学的な位置関係を計算する方法であり、以下のように表され得る。
【数２】
2017164499.tif 000008
【００７７】
計画標的ボリュームとリスク臓器との距離Rは、幾何学的な位置関係を計算するために使われても良く、以下のように表される。
【数３】
2017164499.tif 000009
【００７８】
治療内容実績データ記憶部２３５は、新規患者と過去患者に対するリスク臓器の線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）についてのデータを格納する。そのデータは、リスク臓器線量推定部２４０に送信される。
【００７９】
リスク臓器線量推定部２４０は、類似の幾何学的な位置関係を伴う過去患者の治療計画に基づいて、患者のリスク臓器への線量を推定するよう構成されている。処理された指示とデータとは、治療内容類似患者特定部２４５に送信される。例示目的のためだけに与えられた例において、第一の患者のリスク臓器から標的腫瘍までの距離が第二の患者のよりも長い場合、第一の患者のリスク臓器によって受けると思われる線量は、第二の患者のリスク臓器によって受けると思われる線量に反し、より低くなる。従って、新規患者が第一の患者と類似する場合に、標的エリアにより近いリスク臓器を有する全ての過去患者は、より大きな線量を必要とすることが発見される。より低い線量を上手く利用した過去患者は、新規患者に対する推定された線量を決定するのに使用できる可能性がある。この線量推定プロセスは、一度に一つのリスク臓器へ適用されて、関心のある多重のリスク臓器に繰り返し適用される。
【００８０】
例示する目的のためだけに与えられた第二の例において、新規患者と類似するオーバーラップボリュームヒストグラムまたはＲ値を有する過去患者について、検索が実施される。例えば、新規患者のリスク臓器のオーバーラップボリュームヒストグラム（またはＲ）の距離と近い、リスク臓器のオーバーラップボリュームヒストグラム（またはＲ）の距離を有する過去患者は全て、発見されてよい。より低い線量を上手く利用した過去患者は、新規患者の放射線療法治療を決定するために使用される。
【００８１】
治療内容類似患者特定部２４５は、類似の幾何学的な位置関係及び／または類似の推定された線量を有する過去患者について検索するように構成されている。治療範囲・リスク臓器間距離計算部２３０と、治療内容実績データ記憶部２３５と、リスク臓器線量推定部２４０と、からのデータと指示とは、治療内容類似患者特定部２４５によって使用される。患者情報、診断、及び／または判断記録は、類似の過去患者について検索するために使用される。一実施形態において、類似の幾何学的な位置関係を伴う患者は、以下の計算を使用して発見される。
【数４】
2017164499.tif 000010
【００８２】
第二の実施形態で、類似患者は決定木でグループ分けし得る。例えば、患者はリスク臓器への線量のしきい値基準を分ける組み合わせで類似患者カテゴリにグループ分け出来ることが、図８に図示されている。
【００８３】
副作用予測・副作用要因評価部２５０は、予測された副作用を使用して、放射線副作用の存在または確率を予測して、関連するリスク臓器を評価するよう構成されている。処理された指示及びデータは、治療内容類似患者特定部２４５から受信される。
【００８４】
副作用データ記憶部２６０は、副作用データを格納し、副作用予測・副作用要因評価部２５０と併せて使用される。副作用予測モデル記憶部２５５は、副作用予測・副作用要因評価部２５０と併せて使用される。放射線副作用の存在または確率を予測することは、副作用予測モデル記憶部２５５に格納された類似患者グループのデータのそれぞれに対する予測モデルによって実現され得る。例えば、予測モデルは、幾何学的な位置関係に基づく類似患者の副作用の重み付けられた平均である関数ｆ（ｘ）を計算するナダラヤ―ワトソン密度推定モデルでもよい。ナダラヤ―ワトソン密度推定によるｘに対する副作用推定は、以下のように固定される：
【数５】
2017164499.tif 000011
【００８５】
第二の副作用予測モデルは、決定木モデルである。例えば、患者に特定の推定された線量を与えられると、副作用予測モデルｆ６（ｘ６）が設定される。ｆ６（ｘ６）は、高い副作用を伴う患者の割合を計算する関数でもよく、以下のように固定される。
【数６】
2017164499.tif 000012
【００８６】
またｆ６（ｘ６）はロジスティック回帰のように、別の関数であってもよく、ｘ６はリスク臓器への線量、治療領域とリスク臓器との間の距離、情報や診断など、説明変数のベクトルであり、そしてβ６は係数のベクトルである。
【数７】
2017164499.tif 000013
【００８７】
治療範囲評価部２６５は、高い副作用の予測された要因を伴う、関連するリスク臓器に近い治療領域におけるエリアを決定するように構成されている。処理された指示やデータは、治療範囲輪郭指定部２１０から治療範囲評価部２６５へ送信される。リスク臓器の輪郭が均一に拡大される。リスク臓器の輪郭は、治療領域上の重複領域のボリュームが特定のボリュームに達するまで、拡大するよう構成されていてよい。
【００８８】
リスク臓器の拡大された輪郭の重複領域と治療領域とは、高リスクの治療領域として検出される。治療範囲評価表示部２７０は、治療範囲評価部２６５からの処理された指示とデータとを使用して、治療領域の輪郭と治療領域の決定されたエリアと予測された副作用と、を表示するように構成されている。治療領域の輪郭が修正された場合に、リスク臓器への放射線量は新たな輪郭から再び推定される。治療領域の新たな輪郭から結果として生じる副作用は、副作用予測モデルから評価される。修正された治療領域データは、治療範囲輪郭指定部２１０に送信される。
【００８９】
例示的な実施形態に係る計算部３００のハードウェアの説明は、図１Ａにシステムコントローラ１１０、再構成部１１４、格納部１１２、表示部１１６、及び／または入力部１１５が図示されている様に、図２Ｃを参考に説明される。計算部３００は、上述したまたは下述する処理を実行するＣＰＵ３０１を含む。処理データと指示とは、メモリ３０２に格納されているかもしれない。これらの処理や指示は、ハードドライブ（ＨＤＤ）など格納媒体ディスク３０４またはポータブル格納媒体に記憶されていてもよいし、或いは遠隔的に格納されていてよい。更に、実施形態に係る装置は、処理の指示が格納されているコンピュータ可読媒体の形式に拘泥されない。例えば、指示は、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＬＡＳＨメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスク、またはサーバまたはコンピュータなど計算部３００と通信する任意のその他の情報処理部に格納され得る。
【００９０】
実施形態に係る装置は、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、またはそれらの組み合わせとして提供されてもよく、ＣＰＵ３０１やオペレーティングシステムや当業者が既知のその他のシステムと一体となって実行する。
【００９１】
計算部３００は、様々な処理回路要素によって実現出来るかもしれない。代替的に、ＣＰＵ３０１は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤで、または個別論理回路を使用しながら、当業者に認識されている様に、実行されるかもしれない。更に、ＣＰＵ３０１は、上述した内容または下述する内容の様に発明の処理の指示を実行するために、併行して協力的に作動する多重プロセッサとして実行されてよい。
【００９２】
図２Ｃの計算部３００は、ネットワーク３３３とインターフェースでつなぐために、ネットワークコントローラ３０６も含む。認識されている通り（Ａｓ ｃａｎ ｂｅ ａｐｐｒｅｃｉａｔｅｄ）、ネットワーク３３３は、インターネットなど公衆ネットワークや、私的なネットワークや、これらの任意の組み合わせでもよく、サブネットワークを含んでもよい。ネットワーク３３３は、有線で接続されていてもよいし、無線でもよい。ワイヤレスネットワークは、公知の通信のワイヤレス形式であってもよい。
【００９３】
一般的な目的のＩ／Ｏインターフェース３１２は、タッチスクリーンパネル３１６がディスプレイ３１０上にまたは離れているのと同様に、キーボード及び／またはマウス３１４とインターフェースを取る。
【００９４】
一般的な目的のＩ／Ｏインターフェース３１２は、プリンタやスキャナを含む様々な周辺機器３１８にも接続している。サウンドコントローラ３２０は、スピーカ及び／またはマイク３２２とインターフェースを取るために、そして音及び／または音楽を提供し及び／受信しながら、計算部３００に提供されている。
【００９５】
一般的な目的のストレージコントローラ３２４は、計算部３００の全ての要素の相互に接続するために、格納媒体ディスク３０４を、通信ＢＵＳ３２６と接続する。ディスプレイ３１０、キーボード及び／またはマウス３１４に関する一般的な特徴や機能性の説明は、ディスプレイコントローラ３０８、ストレージコントローラ３２４、ネットワークコントローラ３０６、サウンドコントローラ３２０、そして一般的な目的のＩ／Ｏインターフェース３１２に関する説明と同様、ここでは簡略化される。
【００９６】
本実施形態は、放射線治療計画に従って、患者における治療領域へ放射線を提供するように構成された放射線源を含む放射線治療装置について説明している。放射線治療装置は、治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭を決定し、治療領域の輪郭を決定するように構成されたコンピュータプロセッサも含む。コンピュータプロセッサは、決定された輪郭と放射線治療計画とに基づく少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用を予測し、その予測された放射線副作用がしきい値を超えるかどうかを決定するよう構成されてもいる。プロセッサは、治療領域の輪郭を修正し、その修正された治療領域に対し、治療領域の輪郭の決定と、放射線副作用の予測と、その予測された放射線副作用がしきい値を超えると決定された場合に予測された放射線副作用の決定と、のステップを繰り返すように構成されてもいる。プロセッサは、予測された放射線副作用がしきい値を超えないと決定された場合に、放射線治療計画に従って、放射線源に放射線を治療領域へ提供させるよう構成されてもいる。
【００９７】
放射線治療装置のコンピュータプロセッサは、少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用リスクの推定した要因を検索し、高い副作用リスクがあると特定された臓器の輪郭を均一に拡大し、その高い副作用リスクがあると特定された臓器の均一に拡大された輪郭と治療領域との重複領域を検出する、よう構成されていてよい。重複領域は、オーバーラップボリュームヒストグラム方法を使用して検出されていてもよい。
【００９８】
放射線治療装置のコンピュータプロセッサは、少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線副作用を予測するために、患者に類似する治療要因を有する少なくとも一人の過去患者についてのデータを検索し、治療要因を使用して少なくとも一人の過去患者についての副作用予測モデルを決定し、その決定した副作用予測モデルを使用して患者について副作用の確率を計算し、その決定した副作用予測モデルを使用して高い副作用リスクがある臓器を特定する、よう構成されていてよい。コンピュータプロセッサは、治療領域と少なくとも一つのリスク臓器との幾何学的描写と、少なくとも一つのリスク臓器について推定した放射線量と、患者情報と、患者診断と、患者診察記録と、のうち少なくとも一つを含む、治療要因を使用して、少なくとも一人の過去患者についてのデータを検索するよう構成されていてよい。コンピュータプロセッサは、副作用予測モデルを、ナダラヤ―ワトソン密度推定モデルと、決定木モデルと、ロジスティック回帰モデルと、のうちの一つとして決定するよう構成されていてもよい。
【００９９】
本実施形態は、放射線治療計画に従って、患者における治療領域へ放射線を提供するように構成された放射線源を含む、もう一つの放射線治療装置について説明している。放射線治療装置は、治療領域に隣接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭を決定し、治療領域の輪郭を決定するように構成されたコンピュータプロセッサも含む。コンピュータプロセッサは、治療領域と少なくとも一つのリスク臓器との幾何学的描写を計算するように構成されてもいる。コンピュータプロセッサは、計算された幾何学的描写と放射線治療計画とを使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線量を推定し、少なくとも一つのリスク臓器への推定された放射線量を使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用を予測する、ように構成されてよい。
【０１００】
放射線治療装置のコンピュータプロセッサは、治療領域の輪郭を均一に拡大すること、治療領域の均一に拡大された輪郭と少なくとも一つのリスク臓器との重複領域を計測すること、で治療領域の幾何学的描写を計算するよう構成されていてよい。コンピュータプロセッサは、オーバーラップボリュームヒストグラム方法を使用して治療領域の輪郭を均一に拡大するよう構成されていてもよい。
【０１０１】
放射線治療装置のコンピュータプロセッサは、患者に対して及び少なくとも一人の過去患者に対して、少なくとも一つのリスク臓器と治療領域との間の距離の差分を計算し、距離の差分が最小値の少なくとも一人の過去患者のうち過去患者を特定し、少なくとも一つのリスク臓器に対する放射線量を推定するよう構成されていてよい。加えて、コンピュータプロセッサは、特定された過去患者の治療歴データを検索し、特定された過去患者への以前の放射線量に基づいて、患者に対する少なくとも一つのリスク臓器について推定した放射線量を決定する、よう構成されていてもよい。
【０１０２】
放射線治療装置のコンピュータプロセッサは、患者に類似する治療要因を有する少なくとも一人の過去患者についてのデータを検索し、少なくとも一人の過去患者についての副作用予測モデルを決定し、その決定した副作用予測モデルを使用して患者について放射線副作用の確率を計算し、その決定した副作用モデルを使用して高い副作用リスクがあると特定された臓器を特定して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用を予測するよう構成されていてよい。コンピュータプロセッサは、副作用予測モデルを、ナダラヤ―ワトソン密度推定モデルと、決定木モデルと、ロジスティック回帰モデルと、のうちの一つとして決定するよう更に構成されていてよい。
【０１０３】
図１３は、ステップＳ１３１０における放射線治療計画に従って、治療領域へ放射線を提供するよう構成された放射線源を用いて、放射線を受ける患者に対する治療領域の輪郭を決定することを含む、方法１３００を例示しているフローチャートである。方法Ｓ１３００は、ステップＳ１３２０で治療領域に近接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭を決定し、ステップＳ１３３０で治療領域の幾何学的描写と少なくとも一つのリスク臓器の幾何学的描写との計算をも含む。方法１３００は、ステップＳ１３３０で計算された幾何学的描写と放射線治療計画とを使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線量を推定し、ステップＳ１３４０で計算された幾何学的描写と放射線治療計画とを使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線量を推定し、ステップＳ１３５０で少なくとも一つのリスク臓器への推定された放射線量を使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用を予測すること、も含む。方法１３００は、ステップＳ１３６０で予測された放射線副作用がしきい値を超えるかどうかの決定も含む。方法１３００は、治療領域の輪郭の修正と、その修正された治療領域に対して、治療領域の輪郭の決定と、放射線副作用の予測と、その予測された放射線副作用がステップＳ１３７０でしきい値を超えると決定された場合に予測された放射線副作用の決定と、のステップを繰り返すことを含み、予測された放射線副作用がしきい値を超えないとステップＳ１３８０で決定された場合に、放射線治療計画に従って、放射線源に放射線を治療領域へ提供させることを含む。
【０１０４】
方法１３００は、高い副作用リスクがあると特定された臓器の輪郭を均一に拡大し、高い副作用リスクがあると特定された臓器の拡大した輪郭と治療領域との重複領域を検出して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用リスクの推定した要因を検索することも含み得る。重複領域は、オーバーラップヒストラグラム方法を使用して、検出され得る。
【０１０５】
方法１３００は、患者に類似する治療要因を有する少なくとも一人の過去患者に対するデータを検索し、治療要因を使用して少なくとも一人の過去患者についての副作用予測モデルを決定することも含んでいてよい。更に、方法１３００は、決定した副作用モデルを使用して患者について副作用の確率を計算し、その決定した副作用予測モデルを使用して高い副作用リスクの臓器を特定することを含んでいてもよい。検索するステップは、治療要因を使用して少なくとも一人の過去患者に対するデータを検索することを含んでいてよく、上記データは、治療領域と少なくとも一つのリスク臓器との一つまたはそれ以上の幾何学的描写と、少なくとも一つのリスク臓器への推定された放射線量と、患者情報と、患者診断と、患者診察記録とを含む。副作用予測モデルは、副作用予測モデルを、ナダラヤ―ワトソン密度推定モデルと、決定木モデルと、ロジスティック回帰モデルと、のうちの一つとして決定することを含むことがある。
【０１０６】
図１４は、放射線副作用を予測する方法１４００を図示しているフローチャートである。方法１４００は、ステップＳ１４１０における放射線治療計画に従って、治療領域へ放射線を提供するよう構成された放射線源を用いて、放射線を受ける患者に対する治療領域の輪郭を決定することを含む。方法Ｓ１４００は、ステップＳ１４２０で治療領域に近接する少なくとも一つのリスク臓器の輪郭を決定し、ステップＳ１４３０で治療領域の幾何学的描写と少なくとも一つのリスク臓器の幾何学的描写との計算をも含む。方法Ｓ１４００は、ステップＳ１４４０で計算された幾何学的描写と放射線治療計画とを使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線量を推定し、ステップＳ１４５０で少なくとも一つのリスク臓器への推定された放射線量を使用して、少なくとも一つのリスク臓器への放射線副作用を予測すること、をも含み得る。
【０１０７】
方法１４００は、治療領域の輪郭を均一に拡大させることと、治療領域の均一に拡大された輪郭と少なくとも一つのリスク臓器との重複領域を計測すること、とを含み得る。
【０１０８】
前述の議論は、本開示の例示的な実施形態のみを開示説明している。当業者に理解される通り、本開示は、その精神また本質的特徴から乖離することなく、他の具体的な態様で実施されてよい。従って、本開示は、例証的であることを意図しているが、請求項を含む、開示の範囲を制限するものではない。本開示は、ここにおける教示からのいかなる容易認識可能な変形も含め、前述の請求項中の用語の範囲を、発明の主題を公衆の自由に供することなく、一部分において定義するものである。
【符号の説明】
【０１０９】
２５…放射線治療装置、３５…ＣＰＵ、４５…記憶部、５５…表示部、１００…放射線ガントリ、１０１…Ｘ線管、１０２…環状フレーム、１０３…Ｘ線検出器、１０４…データ収集システム、１０５…非接触データ送信機、１０６…前処理部、１０７…回転ユニット、１０８…スリップリング、１０９…高電圧発生器、１１０…システムコントローラ、１１１…データ／制御バス、１１２…格納部、１１３…電流調整器、１１４…再構成部、１１５…入力部、１１６…表示部、１５０…放射線治療システム、１５２…ＣＴシステム、１５４…医用線形加速器、１５４…加速器、１５６…Ｘ線源、１５８…検出器、１６０…ガントリ、１６２…放射線治療システム、１６４…マルチリーフコリメータ、１６６…治療寝台、１６８…コンピュータ、１７０…リング、２００…放射線治療支援システム、２１０…治療範囲輪郭指定部、２１５…リスク臓器輪郭指定部、２２０…治療範囲輪郭記憶部、２２５…リスク臓器輪郭記憶部、２３０…治療範囲・リスク臓器間距離計算部、２３５…治療内容実績データ記憶部、２４０…臓器推定部、２４５…治療内容類似患者特定部、２５０…副作用予測・副作用要因評価部、２５５…副作用予測モデル記憶部、２６０…副作用データ記憶部、２６５…治療範囲評価部、２７０…治療範囲評価表示部、３００…計算部、３０１…ＣＰＵ、３０２…メモリ、３０４…格納媒体ディスク、３０６…ネットワークコントローラ、３１２…Ｉ／Ｏインターフェース、３１４…マウス、３１６…タッチスクリーンパネル、３１８…周辺機器、３２０…サウンドコントローラ、３２２…マイク、３２４…ストレージコントローラ、３３３…ネットワーク。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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