(57)【要約】  本発明は、フルエンスプロファイルに対応するソリューション１０１を決定するための放射線治療計画システム１００に関する。本発明は、パレートフロンティアナビゲータ１４０を使用して、一連の様々な自動計画ソリューションから最良の計画を選択することを提案する。対話型のグラフィカルユーザインタフェース４００がプランナに提供され、自動計画ソリューションの凸結合間を「ナビゲート」する。この提案されたパレート計画ナビゲーションは、さらに任意の精緻化プロセスとして考えられることができ、自動生成されたソリューションが十分にプランナの要件を満たさない場合において、最良の計画を求めるために適用されることができる。一連の自動生成された計画を局所移動するナビゲーションツール４００は、プランナの決定プロセスを場合により簡略化し、複雑な臨床例の計画時間全体を数時間から数分に減少することができる。
2017520319.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フルエンスプロファイルに対応するソリューションを決定するための放射線治療計画システムであって、当該放射線治療計画システムは、
１つ以上の線量の品質指標に基づいて、１つ以上の自動計画の治療計画を自動的に生成するための自動計画ソリューション生成ユニットと、
所定の複数の重みを前記１つ以上の線量の品質指標に配分する重み分布ユニットと、
前記複数の重みから選択された重みを調整する重み調整ユニットと、
調整され、選択された前記重みに応答して、フルエンスプロファイルに対応する前記ソリューションを生成するパレートフロンティアナビゲーションユニットと、を備え、
前記放射線治療計画システムは前記ソリューションを臨床目的と比較し、前記放射線治療計画システムはさらに、前記ソリューションが前記臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成する、放射線治療計画システム。
【請求項２】
前記パレートフロンティアナビゲーションユニットは、パレートフロントの凸包の区分線形の近似を決定する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項３】
前記重み調整ユニットは、グラフィカルユーザインタフェースを含み、ここで、前記複数の重みからのそれぞれの重みには、スライダがそれぞれの重みを調整するために提供される、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項４】
前記スライダを使用したユーザとの対話の受信に応答中、前記放射線治療計画システムは、調整された前記重みに基づいて、内側の線形計画問題を最適化する、請求項３に記載の放射線治療計画システム。
【請求項５】
前記グラフィカルユーザインタフェースはさらに、それぞれの線量マップ及び線量容積ヒストグラムを更新し、表示する、請求項３に記載の放射線治療計画システム。
【請求項６】
前記ソリューションが前記臨床目的を満たすことを前記比較信号が示す場合には、前記放射線治療計画システムはさらに、前記ソリューションを放射線治療システムへと送達する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項７】
前記放射線治療計画システムは、パレートフロントに基づいた精緻化技術を採用する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項８】
前記放射線治療計画システムはパレートフロンティアのサンプリングをする一連の治療計画を決定する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項９】
前記放射線治療計画システムは、一連のＮ＋１の治療計画を決定し、Ｎは線量の品質指標の数に対応し、前記放射線治療計画システムは、各線量の前記品質指標を個別に最適化することによって、Ｎアンカーの治療計画を決定し、前記放射線治療計画システムは、さらに、各線量の前記品質指標に対し類似の重みを使用することによって、１つの追加のバランス治療計画を決定する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項１０】
前記放射線治療計画システムは、前記１つ以上の自動計画の治療計画の凸線形結合を生成することによって、近似されたパレートフロントを構築する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項１１】
前記放射線治療計画システムは、前記１つ以上の線量の品質指標のそれぞれを正規化する、請求項１に記載の放射線治療計画システム。
【請求項１２】
フルエンスプロファイルに対応するソリューションを決定するための放射線治療計画方法であって、当該放射線治療計画方法は、
１つ以上の線量の品質指標に基づいて、１つ以上の自動計画の治療計画を生成するステップと、
所定の複数の重みを前記１つ以上の線量の品質指標に配分するステップと、
前記複数の重みから選択された重みを調整するステップと、
調整され、選択された前記重みに応答して、前記フルエンスプロファイルに対応する前記ソリューションを生成するステップと、
前記ソリューションを臨床目的と比較するステップと、
前記ソリューションが前記臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成するステップと、を含む、放射線治療計画方法。
【請求項１３】
１つ以上のコンピュータで実行可能な命令で符号化されたコンピュータ可読記憶媒体であって、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されると、プロセッサに、
１つ以上の線量の品質指標に基づいて、１つ以上の自動計画の放射線治療計画を生成させ、
所定の複数の重みを前記１つ以上の線量の品質指標に配分させ、
前記複数の重みから選択された重みを調整させ、
調整され、選択された前記重みに応答して、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを生成させ、
前記ソリューションを臨床目的と比較させ、
前記ソリューションが前記臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成させる、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フルエンスプロファイル（ｆｌｕｅｎｃｅ  ｐｒｏｆｉｌｅ）によって放射線治療計画ソリューションを決定するための放射線治療計画システム、放射線治療計画方法及びコンピュータ可読記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線治療計画（ＲＴＰ）の主な目的は、すべての臨床目的を可能な限り満たすことができる迅速で正確な最良の線量分布（すなわち、フルエンスビームプロファイル）を決定することである。例えば、特定の線量は、できる限り近くの危険臓器（ＯＡＲ）には送達せずに腫瘍に送達されねばならない。したがって、放射線治療（ＲＴ）の逆方向計画における最適化の問題は、腫瘍標的及び近傍の重要組織構造に対して多数の計画目的を伴うため、本質的に多基準の問題である。臨床の決定は臨床願望を満たすと思われるまで、一般的に、これらの対立する目的のうち、重要な重みの割り当てに基づいて、全体的に必要とされる。臨床願望を満たすと、多くの繰り返しの最適化を典型的に伴う。近年、例えばＰｈｉｌｉｐｓ  Ｐｉｎｎａｃｌｅ３治療計画システム（ＴＰＳ）のような治療計画システムにおいては、「自動計画」ルーチンは臨床的要件を満たすことが可能な計画を自動的に生成するために含まれており、本明細書に参考として組み込まれている。Ｒ．Ｋａｓｈａｎｉらによる「ＭＯ−Ｄ−ＢＲＢ−０７：Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ＩＭＲＴ  Ｐｌａｎ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｓｔａｔｅ  Ｃａｎｃｅｒ」、Ｍｅｄ．  Ｐｈｙｓ．（２０１０），  Ｖｏｌ．３７，ｐｐ．３３４０−３３４０を参照。これらの自動計画ルーチンの実行は「スクリプト」に依存し、テキストファイルとして記憶されている内部コマンドの集合体である。スクリプトは新しい患者ファイル上でいつでも呼び出されることが可能である。
【０００３】
ＵＳ２０１３１９７８７８Ａ１は、放射線治療の最適化のためのフルエンス及びビーム方向の最適化パッケージを開示し、これはＰＡＲＥＴＯ（パレートアウェア放射線治療進化治療最適化）と呼ばれ、いくつかの目的関数を同時に最適化することが可能な多目的遺伝的アルゴリズムを利用し、そのトレードオフ表面の構造を効率的かつ詳細にマッピングする。ＰＡＲＥＴＯは、パレート非優越解のデータベースを生成し、ＩＭＲＴ治療計画における多数の計画目標間のトレードオフのグラフィック探索を可能にする。ＰＡＲＥＴＯは、自動多目的治療計画の最適化を提供し、任意の目標の重みが選択される必要はなく、したがって、トレードオフ面を定義する最適解の大標本を求め、可能な妥協範囲を表す。
【０００４】
新しい患者が呼び出されると、自動計画ルーチンは通常、様々な標的及び正常組織の計画構造を作成し、ビーム及び線量処方を設定し、カスタマイズされた強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）の目標をロードして最適化を開始する。標的とする目標は処方線量に基づき、一方、危険臓器の目標は標的及び危険臓器の幾何学的特性を考慮し、以前の事例に基づいて平均の線量を予測するモデルから決定される。不都合なことには、必要とされる時間と自動計画の最適化を達成する品質とは別の問題である。まれに第１の自動計画ソリューションはそれ以上の相互作用なく臨床的に承認される。むしろできるだけ多くの臨床目的に合致するために、より頻繁に追加で手動パラメータを微調整することが必要である。このパラメータを手動で微調整する追加の精緻化のステップは数時間かかり、それによって放射線治療計画のワークフローにおける自動計画の効果を弱める。
【０００５】
Ｍ．  Ｚａｒｅｐｉｓｈｅｈらによる「Ａ  ＤＶＨ−ｇｕｉｄｅｄ  ＩＭＲＴ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｐｌａｎｎｉｎｇ  ａｎｄ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ  ｒｅｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ４１，  ｎｏ．６，  ｐａｇｅ０６１７１１（２０１４）の論文は、異なる標的／臓器のうち、及び臓器のＤＶＨ曲線の異なる部分のうち、臨床医が承認した線量容積のトレードオフに関する情報を含む基準計画のＤＶＨ曲線によって導かれた、自動的に治療計画を作成するアルゴリズムを開示する。ＡＲＴにおいては、基準計画は同一の患者に対する最初の計画であり、一方、自動治療計画に対して基準計画は類似の病状とジオメトリとを有する以前に治療した患者の臨床で承認され、送達された計画のライブラリから選択される。提案されたアルゴリズムはボクセルベースの最適化モデルを採用し、大ボクセルベースのパレート表面を誘導する。ボクセルの重みは、ＤＶＨの点で基準計画に類似する計画に近づくように繰り返し調整される。基準計画は実行可能であるが、パレート最適ではない場合には、アルゴリズムは基準計画よりも良いＤＶＨを有するパレート最適計画を生成する。基準計画がジオメトリに対して制限し過ぎる場合には、アルゴリズムは基準計画に近いＤＶＨを有するパレート計画を生成する。どちらの場合も新しい計画は基準計画と類似のＤＶＨのトレードオフを有する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、迅速かつ正確なやり方でフルエンスプロファイルに対応するソリューションを決定する、改善された放射線治療計画システム及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によると、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを決定するための放射線治療計画システムが提供され、放射線治療計画システムは、１つ以上の線量の品質指標に基づいて、１つ以上の自動計画の治療計画を自動的に生成するための自動計画ソリューション生成ユニットと、所定の複数の重みを１つ以上の線量の品質指標に配分するように構成された重み分布ユニットと、複数の重みから選択された重みを調整するように構成された重み調整ユニットと、調整され、選択された重みに応答して、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを生成するように構成されたパレートフロンティアナビゲーションユニット（Ｐａｒｅｔｏ  ｆｒｏｎｔｉｅｒ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｕｎｉｔ）と、を備える。放射線治療計画システムはソリューションを臨床目的と比較し、放射線治療計画システムはさらに、ソリューションが臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成するように構成される。
【０００８】
本明細書においては、例えばＤ．  Ｃｒａｆｔ及びＣ．  Ｒｉｃｈｔｅｒによる「Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａ  ｓｔｅｐ  ａｎｄ  ｓｈｏｏｔ  ＩＭＲＴ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．（２０１３），  Ｖｏｌ．５８，  ｐｐ．８７−１０３の論文において記載されているように、パレートフロンティアのナビゲータを使用することが提案され、これは参照によって本明細書に組み込まれ、一連の様々な自動計画ソリューションから最良の計画を選択する。
【０００９】
多基準の最適化理論では、いくつかの手法がいくつかの（対立する）目標間の最良のトレードオフを見つけるために提案されてきた。最も一般的なものは、いわゆる「重み付け方法」（又は「スカラー化手法」）であり、すべての目標のうち重み付けされた合計からなる複合機能が最小化される。ここで決定者は、好適なソリューションをもたらすことが可能な最良の重みの集合を見つけることが求められる。この手法は、一般的に従来のＩＭＲＴフルエンスマップの最適化で使用される。多基準の最適化のための別の方法は、「目的計画法」の方法である。ここで決定者は、各オブジェクトに対する所望の値を既に知っている。次に、最小二乗問題は最良のソリューションを求めるために最小化され、これは所望の値の本参照ベクトルからの距離を最小化する。その他の手法はまた「辞書式順序」の最適化等のように入手可能である。
【００１０】
多基準最適化手法の別の群は、いわゆる「対話型方法」を含む。対話型の方法においては、決定者は重要な役割をし、その考案は最も好ましいソリューションを探索するうえで決定者を支援する。対話型の方法においては、対話型のソリューションアルゴリズムのステップは繰り返され決定者は最も好ましいソリューションが求められるように好適な情報を断続的に提供する。本発明のパレートフロンティアのナビゲータはこの方法の最後の群の一部である。パレートナビゲータは当業者に知られており、例えばＤ．Ｌ．Ｃｒａｆｔらによる「Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｎｇ  ｃｏｎｖｅｘ  Ｐａｒｅｔｏ  ｓｕｒｆａｃｅｓ  ｉｎ  ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．（２００６），  ３３（９）  ｐｐ．３３９９−３４０７及び、Ｄ．  Ｃｒａｆｔらによる「Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｐａｒｅｔｏ  ｓｕｒｆａｃｅｓ，  ｗｉｔｈ  ａｎ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａ  ＩＭＲＴ  ｐｌａｎｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｂｅａｍ  ａｎｇｌｅ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ」、Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．（２０１０），  ３７（２）  ｐｐ．７３６−７４１の論文に記載されている。
【００１１】
ここで、簡単で対話型のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）がプランナ（ｐｌａｎｎｅｒ）に提供され、自動計画ソリューションの凸結合間を「ナビゲート」する。この提案されたパレート計画ナビゲーションは、さらに任意の精緻化プロセスとして考えられることができ、自動生成されたソリューションが十分にプランナの要件を満たさない場合において、最良の計画を求めるために適用されることができる。一連の自動生成された計画を局所移動するこのようなナビゲーションツールは、プランナの決定プロセスを場合により簡略化し、複雑な臨床例の計画時間全体を数時間から数分に減少することができる。「局所移動」という表現は、限定された範囲（すなわち、局所）内のみで下記のステップ０で取得された、様々な可能性のあるソリューションを示す。
【００１２】
好ましくは下記のステップ０で、第１の「自動生成された」ソリューションが、例えばＰｉｎｎａｃｌｅ３の自動計画ツールを使用することにより作成される。次にプランナは、本ソリューション（すなわち、ビームフルエンスプロファイル）を受け取り、送達又は精緻化の何れかを行う。
【００１３】
精緻化が必要な場合、次に、本発明は精緻化のステップをより容易に、かつより迅速に行うために使用されることができる。
【００１４】
実際ステップ１では、パレートフロントは後述のように、Ｎ＋１の計画を最適化することによって近似することが好ましい。ステップ０で作成される第１のソリューションを「精緻化する」ことが望まれるため、パレート行列Ｙは、（Ｎ＋１）＋１＝Ｎ＋２の計画（すなわち、Ｎ「アンカー」計画、「バランス」計画に加え、ステップ（０）での初期の自動生成された計画）が含まれる。
【００１５】
ナビゲーションの開始時には、パレート解の空間内を移動するために開始する初期位置は、ステップ０で取得されたソリューションに対応する。ユーザは、スライダを移動して、自分の要件により合致する新しい局所パレート解に向かってさらに移動することが可能である。
【００１６】
好ましくは、放射線治療計画システムは、１つ以上の自動計画の治療計画のうち少なくとも１つが臨床目的を満たしているか否かを決定するための、自動生成されたソリューション評価ユニットをさらに備える。好ましくは、放射線治療計画システムは、パレートフロンティアナビゲータを使用するように構成される。パレートフロンティアナビゲータを使用することで、放射線治療計画システムは、限定された一連の自動計画ソリューションの局所的近傍内で最良の最終計画を求める。好ましくは、パレート行列を決定した後、プランナがパレート最適空間内でナビゲートすることを可能にするツールが提供される。プランナがパレート最適空間内でナビゲートすることを可能にするツールを提供することにより、放射線治療計画システムは、すべての標的とＯＡＲの線量目標との間で最良のトレードオフを求める。好ましくは、ソリューションが臨床目的を満たしていないことを比較信号が示す場合には、放射線治療計画システムは、さらに、最終の自動生成された計画を生成するために、ウォームスタートとしてソリューションを提供するように構成される。
【００１７】
好ましい実施形態によれば、パレートフロンティアナビゲーションユニットは、パレートフロントの凸包の区分線形の近似を決定するように構成される。特に、提案されたナビゲータは、Ｍ．  Ｍｏｎｚらによる「Ｐａｒｅｔｏ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ-ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ  ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｍｕｌｔｉ−ｃｒｉｔｅｒｉａ  ＩＭＲＴ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  （２００８），  Ｖｏｌ．５３，  ｐｐ．９８５−９９８の論文に記載されるような、パレートフロントの凸包の区分線形の近似ＹＣ内を移動し、本明細書に参照として組み込まれていることが好ましい。
【数１】
2017520319.tif 000003
【００１８】
ここでｖは、それぞれのナビゲーション解ＹＣに対する凸結合重みベクトルであり、ｘｋは、ｋ＝１，．．．，Ｎ＋２を有する自動生成された計画を意味し、ｆはベクトル値関数であり、ここで、各コンポーネントは、線量の品質指標Ｎのうちの１つである。
【００１９】
さらに好ましい実施形態によれば、重み調整ユニットはグラフィカルユーザインタフェースを含み、ここで、複数の重みからのそれぞれの重みには、スライダがそれぞれの重みを調整するために提供される。複数の重みからそれぞれの重みに対し、調整スライダを備えるグラフィカルユーザインタフェースを提供することによって、ユーザは簡単で対話型のツールを提供され、所与の治療計画のパラメータを調節する。
【００２０】
さらに好ましい実施形態によれば、スライダを使用したユーザとの対話の受信に応答中、放射線治療計画システムは、調整された重みに基づいて、内側の線形計画問題を最適化するように構成される。記載したやり方でのユーザとの対話に応答して、（すなわち、調整された重みに基づいて内側の線形計画問題を最適化して）、好ましい実施形態は、新しい／既存のスライダ位置に適合するパレート解の次の最良の凸結合に向かって移動する。
【００２１】
さらに好ましい実施形態によれば、グラフィカルユーザインタフェースはさらに、それぞれの線量マップ及び線量容積ヒストグラムを更新し、表示するように構成される。それぞれの線量マップ及び線量容積ヒストグラムを更新し、表示することによって、好ましい実施形態は、ユーザの選択結果についてプランナに迅速にフィードバックを提供する。
【００２２】
前述したように、放射線治療計画システムはソリューションを臨床目的と比較するように構成され、放射線治療計画システムはさらに、ソリューションが臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成するように構成される。ソリューションを臨床目的と比較することによって、本発明による放射線治療計画システムは、既存のソリューションは、繰り返しの計画手順が停止されるように、満足のいく治療計画を既に提供しているか否かを決定するうえで支援し得る。さらに、ソリューションが臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成することにより、本発明による放射線治療計画システムは、ユーザが継続するか否かの問い合わせに応じて決定することを可能にする。代替として又は付加的に、一旦、満足のいくソリューション（すなわち、１つ以上の臨床目的を満たすソリューション）が見つかると、ユーザは基本設定を設定し治療計画手順を自動的に停止し得る。
【００２３】
さらに好ましい実施形態によれば、ソリューションが臨床目的を満たすことを比較信号が示す場合には、放射線治療計画システムはさらに、ソリューションを放射線治療システムへと送達するように構成される。現在のソリューションが１つ以上の臨床目的を満たす場合には、十分なソリューションが見つかったため、繰り返しの治療計画手順が停止される。放射線治療は次に、直後又は一定の期間の後に開始する。いずれにしても治療計画を使用する準備をするために、放射線治療システムに決定されたソリューションを送信することが好ましい。
【００２４】
さらに好ましい実施形態によれば、放射線治療計画システムは、パレートフロントに基づいた精緻化技術を採用するように構成される。パレートフロントに基づいた精緻化技術を採用することにより、好ましい実施形態による放射線治療計画システムは追加で長くかかる手動パラメータの微調整をせずに、自動生成されたソリューションを精緻化する。それによって、好ましい実施形態による放射線治療計画システムは、自動生成された計画の精緻化プロセスに対してプランナの制御性を高める。
【００２５】
さらに好ましい実施形態によれば、放射線治療計画システムはパレートフロンティアのサンプリングをする一連の治療計画を決定するように構成される。パレートフロンティアをサンプリングする一連の治療計画を決定することによって、様々な治療の選択肢を迅速に、かつ対話型でブラウジングすることが可能である。
【００２６】
さらに好ましい実施形態によれば、放射線治療計画システムは、一連のＮ＋２の治療計画を決定するように構成され、Ｎは線量の品質指標の数に対応し、放射線治療計画システムは、各線量の品質指標を個別に最適化することによって、Ｎアンカーの治療計画を決定するように構成され、放射線治療計画システムは、さらに、各線量の品質指標に対し類似の重みを使用することによって、１つの追加のバランス治療計画を決定するように構成される。自動計画設定のスライダ位置の異なる組み合わせを使用して、自動計画を介して一連の計画を初期に生成することにより、リアルタイムの対話型パレートナビゲータは、複雑な臨床シナリオにおける自動生成された計画の精緻化プロセスに対してプランナの制御性を高めるために配置されることができる。
【００２７】
さらに好ましい実施形態によれば、放射線治療計画システムは、１つ以上の自動計画の治療計画の凸線形結合を生成することによって、近似されたパレートフロントを構築するために構成される。１つ以上の自動計画の治療計画の凸線形結合を生成することにより、好ましい実施形態による放射線治療計画システムは、次のソリューションの検索（つまり、パレートナビゲーション）が、自動計画ソリューションの局所的近傍に限定されることを達成する。
【００２８】
さらに好ましい実施形態によれば、放射線治療計画システムは、１つ以上の線量の品質指標のそれぞれを正規化するように構成される。
【００２９】
本発明の第２の態様によると、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを決定するための放射線治療計画方法が提供され、放射線治療計画方法は、１つ以上の線量の品質指標に基づいて、１つ以上の自動計画の治療計画を生成するステップと、所定の複数の重みを１つ以上の線量の品質指標に配分するステップと、複数の重みから選択された重みを調整するステップと、調整され、選択された重みに応答して、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを生成するステップと、ソリューションを臨床目的と比較するステップと、ソリューションが臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成するステップと、を含む。
【００３０】
本発明の第３の態様によると、１つ以上のコンピュータで実行可能な命令で符号化されたコンピュータ可読記憶媒体が提供され、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されると、プロセッサに、１つ以上の線量の品質指標に基づいて、１つ以上の自動計画の放射線治療計画を生成させ、所定の複数の重みを１つ以上の線量の品質指標に配分させ、複数の重みから選択された重みを調整させ、調整され、選択された重みに応答して、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを生成させ、ソリューションを臨床目的と比較させ、ソリューションが臨床目的を満たしているか否かを示す比較信号を生成させる。
【００３１】
請求項１に記載の放射線治療計画システム、請求項１２に記載の放射線治療計画の方法、及び請求項１３に記載のコンピュータ可読記憶媒体は、類似及び／又は同一の好ましい実施形態、特に従属クレームに記載された実施形態を有すると理解されるであろう。
【００３２】
本発明の好ましい実施形態もまた、従属クレーム又はそれぞれ独立クレームを有する上記の実施形態の任意の組み合わせであり得ると理解されるであろう。
【００３３】
これら及びその他の本発明の態様は、以下に記載された実施形態から明白であり、説明される。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】放射線治療計画システムの模式的及び例示的な実施形態を示す。
【図２】放射線治療計画方法の模式的及び例示的な別の実施形態を示す。
【図３】３次元パレート表面の模式的及び例示的な図を示す。
【図４】自動計画ツールの模式的及び例示的なスクリーンショットを示す。
【図５】パレートナビゲータツールの模式的及び例示的なスクリーンショットを示す。
【図６】パレートナビゲータツールのスライダ移動の模式的及び例示的な図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
図１は、フルエンスプロファイルに対応するソリューション１０１を決定する放射線治療計画システム１００の模式的及び例示的な実施形態を示す。放射線治療計画システム１００は、１つ以上の線量の品質指標１１２に基づいて、１つ以上の自動計画の治療計画１１１を自動的に生成するための自動計画ソリューション生成ユニット１１０と、所定の複数の重み１２１を１つ以上の線量の品質指標１１２に配分するように構成された重み分布ユニット１２０と、複数の重み１２１から選択された重み１２１ａを調整するように構成された重み調整ユニット１３０と、調整され、選択された重み１２１ａに応答して、フルエンスプロファイルに対応するソリューション１０１を生成するように構成されたパレートフロンティアナビゲーションユニット１４０と、を備える。
【００３６】
図２は、フルエンスプロファイルに対応するソリューション１０１を決定する放射線治療計画方法２００の模式的及び例示的な別の実施形態を示す。放射線治療計画方法２００は、１つ以上の線量の品質指標１１２に基づいて、１つ以上の自動計画１１１の治療計画を生成する（ステップ２１０）と、所定の複数の重み１２１を１つ以上の線量の品質指標１１２に配分する（ステップ２２０）と、複数の重み１２１から選択された重み１２１ａを調整する（ステップ２３０）と、調整され、選択された重み１２１ａに応答して、フルエンスプロファイルに対応するソリューション１０１を生成する（ステップ２４０）と、を含む。
【００３７】
図３は、例えばＤ．  Ｃｒａｆｔ及びＣ．Ｒｉｃｈｔｅｒによる「Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａ  ｓｔｅｐ  ａｎｄ  ｓｈｏｏｔ  ＩＭＲＴ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  （２０１３），  Ｖｏｌ．５８，  ｐｐ．８７−１０３の論文において記載されているように、３次元パレート表面の模式的及び例示的な図の３００を示す。自動生成された治療計画は、太字の黒い点で示されている。これらの自動生成された治療計画の凸結合は、それぞれの３つのソリューションポイントによって形成される三角形に対応する。自動生成されたソリューションの前述の凸結合は、３次元のパレート表面に近似する。さらに詳細は、Ｃｒａｆｔ及びＲｉｃｈｔｅｒによる前述の論文に記載されている。
【００３８】
自動計画ソリューションの生成
第０のステップでは、例えば、Ｒ．  Ｋａｓｈａｎｉらの「ＭＯ−Ｄ−ＢＲＢ−０７：Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ＩＭＲＴ  Ｐｌａｎ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｓｔａｔｅ  Ｃａｎｃｅｒ」、Ｍｅｄ．  Ｐｈｙｓ．  （２０１０），  Ｖｏｌ．  ３７，  ｐｐ．  ３３４０−３３４０の論文にて記載されるように、自動計画Ｐｉｎｎａｃｌｅ３ツールを使用することによって可能性のあるソリューション（例えばフルエンスビームプロファイル集合など）が決定され、これは本明細書に参照として組み込まれている。自動生成されたソリューションが既にすべての臨床願望を満たす場合には、次にその計画は速やかに送達されることが可能である。しかし別の原因により、新しい線量分布が十分に正確でない場合には、自動生成されたソリューションを精緻化するために追加で長くかかる手動パラメータの微調整が必要とされる。
【００３９】
「自動計画」のルーチンは、Ｐｈｉｌｉｐｓ  Ｐｉｎｎａｃｌｅ３治療計画システムにおいて入手可能である。図４は、例えば、Ｐｈｉｌｉｐｓ  Ｐｉｎｎａｃｌｅ３治療計画システムを有する、使用される自動計画ツールの模式的及び例示的なスクリーンショット４００を示す。標的の最適化の目的はパネル４２０に示されている。ＯＡＲの最適化の目的はパネル４３０に示されている。自動計画ルーチンは、本明細書でＰｉｎｎａｃｌｅの「スクリプト」と称される機械で読み取り可能な命令に依存する。Ｐｉｎｎａｃｌｅのスクリプトは、内部コマンドのアセンブリに対応する。好ましくは、スクリプトは新しい患者ファイルにいつでも呼び出されることが可能である。新しい患者が呼び出されたとき、自動計画ルーチンは、様々な標的及び正常組織の計画構造を作成し、ビーム及び線量処方を設定し、カスタマイズされた強度変調放射線治療の目標をロードして最適化を開始する。標的とする目標は、通常、所与の処方線量に基づき、一方、危険臓器の目標は、標的及び危険臓器の幾何学的特性を考慮し、以前の事例に基づいて平均の線量を予測するモデルから決定される。危険臓器温存のモデルを不定期に過度に強調するために、自動計画ソリューションは最適化中により頻繁に仲介が必要となる可能性もある。これらの場合においては、プランナは、上述のＲ．  Ｋａｓｈａｎｉらによる「ＭＯ−Ｄ−ＢＲＢ−０７：  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ＩＭＲＴ  Ｐｌａｎ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｓｔａｔｅ  Ｃａｎｃｅｒ」、Ｍｅｄ．  Ｐｈｙｓ．  （２０１０），  Ｖｏｌ．３７，  ｐｐ．３３４０−３３４０の論文において説明されたように、「標的／危険臓器のバランス」、「線量の減少」、「コンホーマリティ／減少したＭＵ変調」等のような、異なる線量の品質指標に関連するＮ「精緻化」スライダ（例えば、Ｎ＝３）４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃを微調整するよう求められる。その後、スクリプトは、この新しい自動計画パラメータ集合を呼び出して、プランナの要件に合致する新しい自動計画ソリューションを決定する。この繰り返しの手動の精緻化プロセスは非常に長くなり、リアルタイムの対話型ではない。いくつかの複雑な臨床現場では、最良のソリューションを求めるのに数時間かかることがあり、臨床ＲＴＰプロセスの効率を大幅に上げ、しっかりとした品質管理という自動計画の利益を妨げることになる。
【００４０】
局所的パレートフロンティアの近似
前述したように、ステップ０では、第１の「自動生成された」ソリューションが、例えば、Ｐｉｎｎａｃｌｅ３自動計画ツールを使用することにより作成される。次に、プランナは、本ソリューション（すなわち、ビームフルエンスプロファイル）を受け取り、送達又は精緻化を行うために選択する。
【００４１】
精緻化が必要な場合、次に、本発明は精緻化のステップをより容易に、より迅速に行うために使用されることができる。
【００４２】
そのため第１のステップでは、以下にさらに詳細に説明されているように、パレートフロントの近似は、Ｎ＋１の計画を最適化することにより決定される。ステップ０で作成される第１のソリューションを「精緻化する」ことが要望されるため、パレート行列Ｙには（Ｎ＋１）＋１＝Ｎ＋２の計画（すなわち、Ｎ「アンカー」計画、「バランス」計画に加え、ステップ０での初期の自動生成された計画）が含まれる。ここで、各ソリューションｘｋに対するすべての線量の品質指標ｘｋ，ｋ＝１，．．，Ｎ＋２は正規化され、パレート行列Ｙ＝［ｆ（ｘ１）｜ｆ（ｘ２）｜．．．｜ｆ（ｘＮ＋１），ｆ（ｘＮ＋２）］を含むために使用される。ここで、ｆはベクトル値関数であり、各コンポーネントは、ステップ０でＮ線量の品質指標（精緻化スライダ）のうちの１つである。
【００４３】
正規化されたＹパレート行列がメモリに記憶され、パレートフロントＹｃ＝Ｙ＊ｖの凸包区分線形の近似Ｙｃを決定するために使用される。
【数２】
2017520319.tif 000004
【００４４】
ここでｖは、それぞれのナビゲーション解Ｙｃにおける凸結合重みベクトルであり、初期ｖｉｎｉ値は、ステップ０で最適化された計画、すなわち、プランナがさらに精緻化しようとしている計画に関連するものである。
【００４５】
行列Ｙは、［０，１］の間で正規化され、係数ｖｋは、０と１との間の値を有し、
【数３】
2017520319.tif 000005
現在のスライダ位置／値（区間［０，１］において正規化されている）は、線形計画により係数ｖ＊の最良の組を検出することもできる。これらから、対応するナビゲーション解
【数４】
2017520319.tif 000006
と、Ｎスライダ位置ｆ（ｘ＊）＝Ｙｖ＊としてリカバリし、表示し得る。スライダの位置ｆ（ｘ＊）は、ＧＵＩに表示する前に、初期の範囲に非正規化することができる。
【００４６】
第１のステップでは、第０のステップで決定された最適な自動生成ソリューションの精度が低い場合、本明細書においては、Ｄ．  Ｃｒａｆｔ及びＣ．  Ｒｉｃｈｔｅｒによる「Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａ  ｓｔｅｐ  ａｎｄ  ｓｈｏｏｔ  ＩＭＲＴ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  （２０１３），  Ｖｏｌ．５８，  ｐｐ．８７−１０３の論文において記載されているように、パレートフロンティアのナビゲータを使用することが提案され、本明細書に参照として組み込まれている。パレートフロンティアナビゲータを使用することで、限定された一連の自動計画ソリューションｘｋの局所的近傍内で最良の最終計画を求めることを目的とし、ここで「ソリューション」は特定のフルエンスビームプロファイルに対応する。パレートナビゲーションにおける第１のステップは、次に一連の計画を決定するために対応し、パレートフロンティアを正確にサンプリングする。この一連の計画は、パレートデータベース計画と称される。この特定の場合においては、制限された一連の準最適な自動計画ソリューションｘｋとすべての凸線形結合、すなわち、すべての線形結合を使用することによって、近似パレートフロンティアを構築することが提案され、係数が負でなく合計１になる。このように、次のソリューションの検索（つまり、パレートナビゲーション）が、自動計画のソリューションｘｋの局所的近傍に限定される。
【００４７】
【数５】
2017520319.tif 000007
を考察する。この線形問題を解くと、新係数集合ｖ＊（すなわち、新しいソリューション
【数６】
2017520319.tif 000008
）を検索し、式中、すべての第ｉの線量の品質指標は、第ｊの線量の品質指標値（ＧＵＩにおいてユーザによって修正されたスライダに関連する）を除いて、以前のソリューション
【数７】
2017520319.tif 000009
のうち１つに非常に近い値を維持する。このように、ソリューション空間全体の「ナビゲーション」が滑らかであり、新しい位置は以前の位置／ソリューションにできるだけ近い（局所）ということが確保される。
【００４８】
複雑な臨床シナリオにおいては、Ｄ．  Ｃｒａｆｔ  及びＣ．  Ｒｉｃｈｔｅｒによる「Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａ  ｓｔｅｐ  ａｎｄ  ｓｈｏｏｔ  ＩＭＲＴ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  （２０１３），  Ｖｏｌ．  ５８，  ｐｐ．８７−１０３の上述の論文に記載されたような、リアルタイムの対話型パレートナビゲータは、自動生成計画の精緻化プロセスに対するプランナの制御性を高めるために配置されることができる。初期においては、自動計画設定のスライダ位置の異なる組み合わせを使用して、自動計画を介して一連の計画が生成される。例えば、１つの考案は「アンカー計画」として称され、各第ｋの品質指標を最適化することによってＮ計画を決定することができる。換言すれば、各品質指標に対する１つの計画は個別に最適化される。これは、１つの指標のスライダ位置は最大値に設定され、一方、すべてのその他のスライダは最小値に設定されることを意味する。次に、スライダの位置が、例えばＰｉｎｎａｃｌｅ３自動計画ツールによって使用され、１つの自動生成ソリューションを取得する。このソリューションはパレート行列Ｙに収集される。
【００４９】
１つの追加的な「バランス」計画は、各品質指標に対して類似の重みを使用して最適化される。「バランス計画」という名前は、すべての重みが同じ、すなわち、すべてのチューニングパラメータが等しく重要であることを反映するために選択された。一旦、精緻化された一連の初期の自動計画ソリューションが使用可能になると、一連の初期の精緻化された自動計画ソリューションは、パレート解空間を近似し、ナビゲートするために使用されることができる。好ましくは、各ソリューションｘｋに対するすべての線量の品質指標値ｘｋは、ｋ＝１，．．．，Ｎ＋２とともに正規化され、パレート行列
【数８】
2017520319.tif 000010
を含むために使用される。ここで、ｆはベクトル値関数であり、各コンポーネントは前述した第０のステップで線量Ｎの品質指標（精緻化スライダ）のうちの１つである。Ｎ＋２のアンカー計画のうち１つが既にすべての臨床目的を満たしている場合には、ソリューションは保持され患者に送達される。そうでない場合は、対話型のリアルタイムパレートナビゲータは、より良いソリューションポイントに移動するために適用される。
【００５０】
図５は、パレートナビゲータツールの模式的及び例示的なスクリーンショットを示す。線量分布５１０の現在のプロット及び対応する線量容積ヒストグラム５２０が表示される。加えて、パレートナビゲーションスライダ５３０ａ，．．．，５３０ｅ（総称してパレートナビゲーションスライダ５３０）が表されている。ここで、１つのスライダ５３０が移動されるたびに、線量分布５１０及び対応する線量容積ヒストグラム５２０は、約２分の１以下の更新時間で、リアルタイムで更新される。
【００５１】
パレートフロンティアナビゲータ
一旦、近似パレートフロンティア（すなわち、パレート行列Ｙ）与えられると、第２のステップは、すべての標的と危険臓器の線量目標との間で、最良のトレードオフを求めるように、プランナがパレート最適空間内でナビゲートすることを可能にするツールが提供されることに対応する。ここで、プランナに簡単で対話型のグラフィカルユーザインタフェースを提供することが提案され、図６に示されるように、少なくとも１つの（好ましくは各）チューニングパラメータに対し、重要度を増減するためにスライダが提供される。
【００５２】
図６は、パレートナビゲータツールのスライダ移動の模式的及び例示的な図を示す。例えば、好ましい実施形態では、スライダのうち１つが対応する線量の品質測定に対応して増減するために移動されるたびに線形計画の問題が解かれ、基準点から近似された局所パレートフロント上の新しいポイントに向かって移動する。「スライダ」という用語は一般的にコンピューティングにおいて使用され、例えば、水平又は垂直のやり方でインジケータを移動することによって値を設定するために使用されるグラフィカルユーザインタフェース要素を意味する。チューニングパラメータのそれぞれ１つのスライダを動かすことで、線形の近似問題におけるチューニングパラメータの重みを増減する。好ましくは、スライダが移動されるたびに、この動作は内側の線形計画問題の最適化を求め、新しいスライダ位置に適合するパレート解の次の最良の凸結合に向かって「移動する」ことを目的とする。したがってユーザは、現在のスライダの位置に新しい位置の品質についてのリアルタイムのフィードバックを与えられる。しかしながら更新が常に問題とならないように線形計画の最適化は非常に迅速であるが、本発明はまた、更新頻度がより少ないトリガを使用するソリューションを含む。
【００５３】
パレートフロンティアナビゲーションの間、対応する線量マップ及び線量容積ヒストグラム（ＤＶＨ）は連続的に更新され、プロットされることが好ましい（更新時間は例えば１秒未満）。
【００５４】
提案されたナビゲータは、Ｍ．  Ｍｏｎｚらによる「Ｐａｒｅｔｏ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ-ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ  ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｍｕｌｔｉ−ｃｒｉｔｅｒｉａ  ＩＭＲＴ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  （２００８），  Ｖｏｌ．５３，  ｐｐ．９８５−９９８の論文に記載されるようなパレートフロントの凸包の区分線形の近似ＹＣ内を移動し、本明細書に参照として組み込まれる。
【数９】
2017520319.tif 000011
【００５５】
ここでｖは、それぞれのナビゲーション解ＹＣにおける凸結合重みベクトルである。数学では、ユークリッド空間における点集合Ｘの凸包又は凸包絡はＸを含む最小の凸集合である。例えばＸが平面の限定されたサブセットであるとき、凸包はＸの周りで伸びるゴムバンドによって形成される形状として視覚化されてよく、ｄｅ  Ｂｅｒｇ，  Ｍ．；  ｖａｎ  Ｋｒｅｖｅｌｄ，  Ｍ．；  Ｏｖｅｒｍａｒｓ，  Ｍａｒｋ；  Ｓｃｈｗａｒｚｋｏｐｆ，  Ｏによる「Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｇｅｏｍｅｔｒｙ：  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  ｐｐ．２−８，  ２０００のテキストを参照のこと。形式的には、凸包は、Ｘを含むすべての凸集合の交点又はＸにおけるすべての凸結合ポイント集合と定義され得る。後者の定義では、凸包は、ユークリッド空間から任意の実ベクトル空間へと拡張することができ、これらはさらに指向マトロイドに一般化し得る。Ｋｎｕｔｈ，  Ｄｏｎａｌｄ  Ｅによる「Ａｘｉｏｍｓ  ａｎｄ  ｈｕｌｌｓ」、Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ｎｏ．６０６，  Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ：  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ，  ｐ．  ｉｘ＋１０９，  ｄｏｉ：１０．１００７／３−５４０−５５６１１−７，  ＩＳＢＮ３−５４０−５５６１１−７，  ＭＲ１２２６８９１，１９９２のテキストを参照のこと。
【００５６】
ここでプランナに簡単で対話型のグラフィックユーザインタフェースを提供することが提案され、各品質指標に対してスライダの調整は、値を変更するために提供される（図５に図示）。好ましくは、スライダが移動されるたびに、この動作は内側の線形計画問題の最小化を求め、現在のスライダ位置を満たす自動生成解ｘｋの次の最良の凸結合ｘ＊に向かって「移動」するために、最良の重みの集合ｖ＊を求めることを目的とし、
【数１０】
2017520319.tif 000012
ここで、ａｒｇｍｉｎは最小の引数を表し、つまり、ｖ＊は与えられた関数
【数１１】
2017520319.tif 000013
が最小値となるための与えられた引数のポイント集合ｚ∈Ｒに対応する。ここでｊは、移動されるスライダのインデックスであり、τは、スライダ選択値であり、ｋ：＝｛１，．．．，Ｎ｝は、スライダのインデックス集合であり、ｓは、スラック変数であり、すなわち不等式制約に平等に変換するために加えられる変数である。参照によって本明細書に組み込まれている。Ｂｏｙｄ，  Ｓｔｅｐｈｅｎ  Ｐ．；  Ｖａｎｄｅｎｂｅｒｇｈｅ，  Ｌｉｅｖｅｎによる「Ｃｏｎｖｅｘ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ」、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ．  ＩＳＢＮ９７８−０−５２１−８３３７８−３，  ２００４の本を参照。基準点ｙＲは、第ｊのスライダが移動される前のスライダの位置に対応する入力Ｎを有するベクトルを表す。したがって、τ値は、第ｊの指標のために実行され、残りの品質基準における以前のスライダ位置までの最良の距離を求める。パレートフロンティアナビゲーションの間、対応するナビゲーション解（すなわち、フルエンスマップ）は、非常に似た最適化された重みｖ＊：
【数１２】
2017520319.tif 000014
を使用して計算することが可能である。
【００５７】
対応する線量マップ及び線量容積ヒストグラムもまた、（２分の１未満の好適な更新時間で）連続的に計算され、表示されることが好ましく、上述のＭ．  Ｍｏｎｚらによる「Ｐａｒｅｔｏ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ-ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ  ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｍｕｌｔｉ−ｃｒｉｔｅｒｉａ  ＩＭＲＴ  ｐｌａｎｎｉｎｇ」、Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  （２００８），  Ｖｏｌ．５３，  ｐｐ．９８５−９９８の論文に記載されている。ナビゲータのグラフィカルユーザインタフェースの例は、図５に示されている。
【００５８】
後処理
追加のステップでは、最終のナビゲーション計画ｘ＊がすべての臨床目的を満たした場合、対応するソリューション（すなわち、フルエンスビームプロファイル）は容易に送達される。一方、パレート近似の精度が低い場合には、チューニングパラメータの最適なセット（すなわち、ナビゲートされたパラメータ）は、ウォームスタートとして使用され、最終の自動生成計画を生成する。換言すれば、パレートナビゲーション解ｘ＊（すなわち、ビームプロファイル）は、さらに従来のＩＭＲＴフルエンスマップの最適化ツールによって処理され得る（例えば、Ｐｉｎｎａｃｌｅ３のようなすべての放射線治療計画ツールで利用可能である）。
【００５９】
提案される発明は、自動計画のみを採用する従来の治療計画システムは、要求品質を満たすＩＭＲＴ計画を生成することができない場合のすべての臨床症例に適用可能である。大幅な効率向上が実現できリアルタイムの対話及び臨床ＩＭＲＴ計画プロセスにおけるしっかりとした品質管理は、このようなパレートナビゲートツールを備える治療計画システムを拡張することによって可能になり得る。
【００６０】
開示された実施形態に対するその他の変更は、図面、開示及び添付の特許請求の範囲の検討をすることにより、特許請求された発明を実行するうえで当業者に理解、達成される。
【００６１】
特許請求の範囲において、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」という用語は、他の要素又はステップを排除せず、「ａ」又は「ａｎ」という不定冠詞は、複数を排除するものではない。
【００６２】
単一のユニット又はデバイスが、請求項に記載のいくつかの項目の機能を遂行する場合がある。特定の手法が互いに異なる従属請求項に記載されているということだけでは、これらの手法の組み合わせが有効に使用されることができないことを示すものではない。
【００６３】
パレートフロントの凸包区分線形の近似を決定し、パレートフロンティアをサンプリングする一連の治療計画を決定し、一連のＮ＋１の治療計画を決定し、Ｎのアンカーの治療計画を決定し、１つ又はいくつかのユニット又はデバイスによって実行される１つの追加のバランス治療計画等を決定するような決定は、任意のその他の数のユニット又はデバイスによって実行される。例えば、パレートフロントの凸包区分線形の近似の決定は、単一のユニット又は任意のその他の数の異なるユニットによって実行されることができる。前述した放射線治療計画方法による、放射線治療計画システムの制御は、コンピュータプログラム及び／又は専用のハードウェアのプログラムコード手段として実装されることができる。
【００６４】
コンピュータプログラムは、光学的記憶媒体又は固体媒体のような、他のハードウェアの一部として供給される好適な媒体に記憶／分散され得るが、例えばインターネットやその他の有線又は無線通信システムを介して、その他の形式でも分散される。
【００６５】
特許請求の範囲における如何なる参照符号も範囲を限定するものと解釈すべきではない。
【００６６】
本発明は、フルエンスプロファイルに対応するソリューションを決定するための放射線治療計画システムに関する。本発明は、パレートフロンティアナビゲータを使用して、一連の様々な自動計画ソリューションから最良の計画を選択することを提案する。対話型のグラフィカルユーザインタフェースがプランナに提供され、自動計画ソリューションの凸結合間をナビゲートする。この提案されたパレート計画ナビゲーションは、さらに任意の精緻化プロセスとして考えられることができ、自動生成されたソリューションが十分にプランナの要件を満たさない場合において、最良の計画を求めるために適用されることができる。一連の自動生成された計画を局所移動するナビゲーションツールは、プランナの決定プロセスを場合により簡略化し、複雑な臨床例の計画時間全体を数時間から数分に減少することができる。
【図１】
2017520319.tif 000015
【図２】
2017520319.tif 000016
【図３】
2017520319.tif 000017
【図４】
2017520319.tif 000018
【図５】
2017520319.tif 000019
【図６】
2017520319.tif 000020
【国際調査報告】
2017520319.tif 000021
2017520319.tif 000022
2017520319.tif 000023