(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが行う、医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法であって、
医用画像データを読み取るステップ、
医用画像データに基づいて、組織種類、元素構成、および、密度をそれぞれが含む組織グループ化数を決定するステップ、
医用画像データと、組織グループ化数から提供される組織種類との間の変換関係に基づいて、医用画像データにより表された組織種類を定義するステップ、
医用画像データと、組織グループ化数から提供される密度との間の変換関係によって組織密度を定義するステップ、
Ｂ‐１０濃度を決定するステップ、
組織種類と、組織密度と、Ｂ‐１０濃度との情報付きの３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、
幾何的モデルを生じるステップ、
を含む、幾何的モデルの構築方法。
【請求項２】
前記組織グループ化数は
ユーザが手動で定義した組織グループ化数に、データベース中に既存の４種類の組織グループ化数、または１４種の組織グループ化数、または７０種の組織グループ化数を加えるものである、ことを特徴とする
請求項１に記載の医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法。
【請求項３】
前記幾何的モデルの構築方法は、
組織種類と、組織密度と、Ｂ‐１０濃度との情報付きの３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップは、
３Ｄ組織エンコードマトリックスを構築するステップ、
３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築するステップ、
を含む、ことを特徴とする
請求項２に記載の医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法。
【請求項４】
前記幾何的モデルは、ＭＣＮＰソフトウェア入力ファイルに用いられる規定フォーマットである格子カード、セルカード、サーフェスカードおよびマテリアルカードを含む、ことを特徴とする
請求項１に記載の医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一方、組織元素質量比率の脱構築方法に関し、特に医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法に関する；本発明は、他方、幾何的モデルの構築方法に関し、特に医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
原子科学の発展に従って、例えばコバルト60、線形加速器、電子ビーム等の放射線療法は、すでにがん治療の主な手段の一つとなった。しかし、従来の光子又は電子療法は、放射線そのものの物理的条件の制限で腫瘍細胞を殺すとともに、ビーム経路上の数多くの正常組織に損傷を与える。また、腫瘍細胞により放射線に対する感受性の度合いが異なっており、従来の放射線療法では、放射線耐性の高い悪性腫瘍（例、多形神経膠芽腫（glioblastoma multiforme）、黒色腫（melanoma））に対する治療効果が良くない。
【０００３】
腫瘍の周囲の正常組織の放射線損傷を軽減するすために、化学療法（chemotherapy）における標的療法が、放射線療法に用いられている。また、放射線耐性の高い腫瘍細胞に対し、現在では生物学的効果比（relative biological effectiveness, RBE）の高い放射線源が積極的に開発されている（例えば、陽子線治療、重粒子治療、中性子捕捉療法等）。このうち、中性子捕捉療法は、上記の2つの構想を結びつけたものである。例えば、ホウ素中性子捕捉療法では、ホウ素含有薬物が腫瘍細胞に特異的に集まり、高精度な中性子ビームの制御と合わせることで、従来の放射線と比べて、より良いがん治療オプションを提供する。
【０００４】
ホウ素中性子捕捉療法（Boron Neutron Capture Therapy, BNCT）は、ホウ素（10B）含有薬物が熱中性子に対し大きい捕獲断面積を持つ特性を利用し、10B(n,α) 7Li中性子捕捉と核分裂反応により4Heと7Liという2種の重荷電粒子を生成する。2種の粒子の合計射程が細胞のサイズに近いので、生体への放射線損害を細胞レベルに抑えられる。ホウ素含有薬物を選択的に腫瘍細胞に集め、適切な中性子源と合わせることで、正常組織に大きな損害を与えないで腫瘍細胞を部分的に殺せる。
三次元モデルは、科学実験の分析、科学実験のシミュレーションの分野に、幅広く応用されている。例えば放射と防護の分野では、人体が一定の照射条件下で吸収する線量をシミュレーションするために、一般的には、コンピュータ技術を利用して医用画像に対し、様々な処理を行うことでモンテカルロソフトウェアに必要とされる正確な格子モデルを構築し、かつモンテカルロソフトウェアと組み合わせて、シミュレーション計算を行う。
モンテカルロ法は、照射目標内部の三次元空間における、核粒子の衝突軌跡およびエネルギー分布を正確にシミュレーションすることができるツールであり、モンテカルロ法と複雑な三次元人体解剖モデルとを組み合わせることは、コンピュータ技術におけるシミュレーションの躍進を表す。放射線による診断において、人体器官の線量を正確に評定することは、放射線治療に対して非常に有益である。現在、国際的には、多種類の人体モデルが構築されており、かつモンテカルロシミュレーションプログラムと組み合わせて、人体が放射線の環境下で吸収する線量を、正確に計算と評定する。人体三次元解剖モデルを、モンテカルロプログラムに必要な幾何的描画に変換することは、モンテカルロシミュレーション計算を行う前提条件であり、また国際的モンテカルロシミュレーション研究におけるホットな問題点および難点でもある。
核磁気共鳴撮影（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、ＭＲＩ）またはコンピュータ断層走査（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＣＴ）などの医用画像は、人体の体内特徴に対して、詳しい幾何的構造情報を提供することができ、人体内部構造の実体モデル構築のためにデータ基礎を提供する。ここで、コンピュータ断層走査を例にし、ＣＴ映像データを人体解剖構造に類似するボクセルファントムモデルに変換し、それにより放射の移転歴程、および人体組織との作用情勢をシミュレーションして放射吸収線量を計算する。そのため、シミュレーション計算する時に真実の情況に最も類似する結果を取得するように、ボクセルファントムの各項の元素成分を決定する時、病人の真実の情況にできるだけ吻合する。しかし現在ボクセルファントムの材料に対する定義は、一般的には固定区間範囲のＣＴ値により固定元素成分比率の組織に対応し、Ｖａｎｄｅｒｓｔｒａｅｔｅｎらが２００７年に発表した文献（下に詳述する）に記載のとおり、ＣＴ値＝−１００〜２０は脂肪に対応し、ＣＴ値＝２０〜１００は筋肉に対応する。しかし人体の各組織は特定の元素質量比率で構成されるべきであり、単一の区間内からの固定元素質量比率で示されるものではなく、これによって現在一般的なボクセルファントム成分の定義方法はまだかなり大きい改善空間を有する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、治療計画の正確さを向上させる医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法及び幾何的モデルの構築方法を提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、一方、医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法を提供し、既知の元素質量比率の組織に対応した医用画像データによって、未知の医用画像データに対応した組織の元素質量比率に近似するステップ、を含む。該方法は既知の組織元素質量比率によって、医用画像データで他の組織の元素質量比率を求め、医用画像変換に基づくボクセルファントムを構築するためのより多くの組織種類を提供し、該ファントムはモンテカルロ治療計画システムに用いることができ、より大量の組織元素質量比率によって、モンテカルロ計算する時に更に正確な物理作用データ例えば光子の線形減衰係数、中性子の作用切断面、荷電粒子（陽子、電子または他の荷電粒子）の質量阻止能力を指定し、真実に類似する粒子移転環境を提供する。
好ましくは、前記医用画像データは、光子線形減衰係数に関連し、前記医用画像データによって、既知の元素質量比率の組織の有効線形係数を取得することができる。
さらに、前記既知の元素質量比率の組織に対応した医用画像データによって未知の医用画像データに対応した組織の元素質量比率に近似するステップは、
ＮＩＳＴから提供された基本元素の光子線形減衰係数を前記医用画像ビームエネルギースペクトルで加重し、前記医用画像ビーム下の平均線形減衰係数μｉを求めるステップ、
前記医用画像の検知器効率と増築因子との積を効率加重因子Ｃとして、各組織の線形減衰係数を修正してそれを各組織の有効線形減衰係数即ち
【０００７】
【数１】
0006938646.tif 000002
【０００８】
にするステップ、
類似する医用画像データの組織元素質量比率を初期仮設として、演繹アルゴリズムで各医用画像データに対応した生物体内化学元素質量比率分布即ちｍｉを求めるステップ、を含む、
好ましくは、前記医用画像データはＣＴ値であり、前記ＣＴ値ＨＵと有効線形減衰係数μｅｆｆとの関係はＨＵ＝１０００（μｅｆｆ／μｗａｔｅｒ−１）であり、前記ＣＴ値はｎを一つのグループとして、ＣＴ値の範囲−１００から＋１５３０までを１６３０／ｎのグループに分ける。前記演繹アルゴリズムは最大の近似アルゴリズムである。
本発明の他方、医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法を提供し、
医用画像を読み取るステップ、
医用画像データと組織種類との間の変換関係または上記請求項の一つに記載の組織元素質量比率の脱構築方法に基づいて組織種類を定義するステップ、
組織グループ化数を決定するステップ、
医用画像と密度との間の変換関係によって組織密度を定義するステップ、
組織と密度情報付きの３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、
幾何的モデルを生じるステップ、を含む。
該幾何的モデルの構築方法は医用画像のデータと組織種類との間の変換関係に基づき、実際の必要に応じて組織グループ化数を決定し、それにより組織種類、元素構成と密度を提供し、構築された幾何的モデルは益々医用画像から反応された真実の情況にマッチングする。
好ましくは、前記幾何的モデルの構築方法は中性子捕捉治療に応用され、前記幾何的モデルの構築方法はＢ−１０濃度を決定するステップ、Ｂ−１０濃度情報付きの３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、を含む。Ｂ−１０濃度情報がマークされた幾何的モデルは、各組織内のホウ素薬物濃度を、はっきり知ることができ、続いて中性子捕捉治療照射シミュレーションを行う時、実情をより真実に反応することができる。
組織グループ化数はユーザが手動で定義した組織グループ化数にデータベース中に既存の４種類の組織グループ化数、または１４種の組織グループ化数、または７０種の組織グループ化数、または前記組織元素質量比率の脱構築方法で、決定した１６３種の組織グループ化数を加えるものである。もし従来のデータベース中に対応した組織グループ化数が構築されていなければ、ユーザから一つの新しい組織グループ化数を定義することができる。従って従来のデータベース中に対応する組織グループ化数に完全にマッチングすることができなければ、近似して選択するしかできないという情況を避け、それによりモデリングの正確さを効果的に向上させる。
より好ましくは、該幾何的モデルの構築方法は、さらに３Ｄ組織エンコードマトリックスを構築するステップ、３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築するステップ、を含む。医用画像の切片に基づいて対応する変換関係によって、それぞれの切片は対応する組織エンコードと密度エンコードを構築し、それにより３Ｄ組織エンコードマトリックスと３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築する。
幾何的モデルはモンテカルロソフトウェア入力ファイルに必要とされる格子カード、セルカード、サーフェスカードおよびマテリアルカードを含む医用画像によってモンテカルロソフトウェア入力ファイルに必要とされる格子カード、細胞カードサーフェスカードおよびマテリアルカードを取得し、それによりシミュレーション計算のために理論的拠り所を提供し、かつ、正確なシミュレーション計算結果を取得する。
医用画像データは核磁気共鳴撮影（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、ＭＲＩ）、コンピュータ断層走査（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＣＴ）、陽電子放出断層走査（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＰＥＴ）、ＰＥＴ‐ＣＴまたはＸ線撮影（Ｘ‐Ｒａｙ  ｉｍａｇｉｎｇ）であってもよいが、以下の実施例ではコンピュータ断層走査（ＣＴ）のデータに基づいて説明を行い、ＣＴファイルのフォーマットが、一般的にはＤＩＣＯＭである。但し当業者が熟知するように、他の医用画像データを使用してもよく、該医用画像データはボクセルファントム組織モデルへの変換さえできれば、本発明が開示する、医用画像データに基づく組織元素質量比率の脱構築方法および幾何的モデルの構築方法に応用することができる。
本発明の実施例の医用画像データに基づく組織元素質量比率の脱構築方法及び幾何的モデルの構築方法は既知の組織の医用画像データによって生物体組織元素質量比率を脱構築し、それはＣＴ値によって生物体組織中の各項の元素構成に対応することができ、ボクセルファントムを作製する時に真実の状況により近づけ、線量計算の正確さを向上させて治療の品質を精進することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１はホウ素中性子捕捉反応の模式図である。
【図２】図２は１０Ｂ（ｎ，α）  ７Ｌｉ中性子捕捉核反応式である。
【図３】図３は本発明の実施例における医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法のロジックブロック図である。
【図４】図４は本発明の実施例における医用画像に基づく幾何的モデルの構築方法のロジックブロック図である。
【図５】図５はＣＴ値（ＨＵ）と組織密度の非線形回帰式および関連係数図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下は、当業者は明細書を参照しながら実施できるように、図面と関連付けて本発明の実施例をさらに詳しく説明する。
好ましくは、中性子捕捉治療に用いられる、医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法及び幾何的モデルの構築方法を、本発明の実施例とする。以下は、中性子捕捉治療、特にホウ素中性子捕捉治療について、簡単に紹介する。
中性子捕捉療法は効果的ながん治療の手段として、近年ではその適用が増加しており、そのうち、ホウ素中性子捕捉療法が最も一般的なものとなった。ホウ素中性子捕捉療法に用いられる中性子は原子炉又は加速器で供給できる。本発明の実施形態は加速器ホウ素中性子捕捉療法（Accelerated-based Boron Neutron Capture Therapy）を例とする。加速器ホウ素中性子捕捉療法の基本モジュールは、一般的に荷電粒子（陽子、デューテリウム原子核等）の加速に用いられる加速器、ターゲット、熱除去システム及びビーム整形アセンブリを含む。加速後の荷電粒子と金属ターゲットとの作用により中性子が生成される。適切な原子核反応は、必要な中性子収率及びエネルギー、提供可能な加速荷電粒子のエネルギー及び電流、及び、金属ターゲットの物理的・化学的特性等により選定される。よく検討されている原子核反応は、7Li(p,n)7Be及び9Be(p,n)9Bであり、この両方はすべて吸熱反応である。エネルギー閾値がそれぞれ1.881MeVと2.055MeVである。ホウ素中性子捕捉療法の理想的中性子源はkeVエネルギーレベルの熱外中性子なので、理論的には、エネルギーが閾値よりやや高い陽子によるリチウムターゲットへの衝撃で、比較的低いエネルギーの中性子が生成され、あまり多くの減速処理を要することなく臨床適用が可能になる。しかし、リチウム（Li）及びベリリウム（Be）の２種のターゲットは、閾値エネルギーの陽子と作用する断面が大きくないので、十分な中性子束を確保するために、一般的には比較的高いエネルギーを持つ陽子で原子核反応を引き起こされる。
ホウ素中性子捕捉治療（Ｂｏｒｏｎ  Ｎｅｕｔｒｏｎ  Ｃａｐｔｕｒｅ  Ｔｈｅｒａｐｙ、ＢＮＣＴ）は、ホウ素（１０Ｂ）含有薬物が熱中性子に対する大きい捕捉断面積を有する、という特性を利用し、１０Ｂ（ｎ，α）７Ｌｉ中性子捕捉および核分裂反応によって、４Ｈｅと７Ｌｉの二つの重荷電粒子を生成する。図１および図２に示すとおり、それはホウ素中性子捕捉反応の模式図および１０Ｂ（ｎ，α）７Ｌｉ中性子捕捉の核反応方程式をそれぞれ示し、二つの荷電粒子の平均エネルギーは約２．３３ＭｅＶであり、線エネルギー付与（Ｌｉｎｅａｒ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ、ＬＥＴ）が高く、飛程が短いという特徴を有し、α粒子の線エネルギー付与および飛程はそれぞれ１５０ｋｅＶ／μｍと、８μｍで、７Ｌｉ重荷電粒子は１７５ｋｅＶ／μｍと、５μｍであり、二つの粒子の全飛程が一つの細胞の大きさに相当し、したがって、生体に与える放射線損傷は細胞レベルに限定され、ホウ素含有薬物をがん細胞に選択的に集積させ、さらに適切な中性子源を組み合わせることで、正常な組織に大きな損傷を与えることなく、局所的にがん細胞を殺す、という目的を達成する。
中性子捕捉治療中に、生物体が一定の放射条件下での吸収線量をシミュレーションして医者が治療計画を制定することを助けるために、常にコンピュータ技術を利用して医用画像に対して各種の処理を行って正確なモンテカルロソフトウェアに必要となされる格子モデルを構築し、かつ、モンテカルロソフトウェアを結びつけてシミュレーション計算を行う。本発明の実施例の目的は生物体組織構造により類似する医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法および該脱構築方法を含む幾何的モデルの構築方法を構築し、ホウ素中性子捕捉治療の組織線量のシミュレーション計算を行うことである。医用画像データは核磁気共鳴撮影（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ、ＭＲＩ）、コンピュータ断層走査（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＣＴ）、陽電子放出断層走査（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＰＥＴ）、ＰＥＴ‐ＣＴまたはＸ線撮影（Ｘ‐Ｒａｙ  ｉｍａｇｉｎｇ）であってもよいが、本実施例ではコンピュータ断層走査（ＣＴ）のデータに基づいて説明を行い、ＣＴファイルのフォーマットが、一般的にはＤＩＣＯＭである。但し当業者が熟知するように、他の医用画像データを使用してもよく、該医用画像データはボクセルファントム組織モデルへの変換さえできれば、本発明が開示する、医用画像データに基づく組織元素質量比率の脱構築方法および幾何的モデルの構築方法に応用することができる。
本発明の実施例の組織元素質量比率の脱構築方法は生物体内の元素質量比率配分とＣＴ値との間の関係に基づき、ＣＴ値は、またＨｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔ  （ＨＵ）と呼ばれ、各組織と水の線形減衰の比であり、光減衰係数を反応する単位であり、その定義は、公式１、
【００１１】
【数２】
0006938646.tif 000003
【００１２】
のとおりである。
各組織の線形減衰係数即ち各元素質量比率（ｍｉ；０≦ｍｉ≦１）と各元素線形減衰係数（μ  ｉ）との積の和
【００１３】
【数３】
0006938646.tif 000004
【００１４】
である。アメリカ国家標準と技術研究院（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＮＩＳＴ）から提供される基本要素の光子線形減衰係数によって、各元素がＣＴによって生じたＸ線のエネルギー範囲内を経過する線形減衰係数を加重して和を求めて平均線形減衰係数を得て、本実施例中に計算を行う各元素線形減衰係数（μｉ）とする。かつ、ＣＴ走査機内の検知器効率と増築因数との積を効率加重因子Ｃとして、各組織の線形減衰係数を修正してそれを各組織の有効線形減衰係数即ち
【００１５】
【数４】
0006938646.tif 000005
【００１６】
にする。さらに、Ｗ．  Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒらが２０００年に発表した文献（Ｗ．  Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ，  Ｔ．  Ｂｏｒｔｆｅｌｄ，  ａｎｄ  Ｗ．  Ｓｃｈｌｅｇｅｌ，"Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ＣＴ  ｎｕｍｂｅｒｓ  ａｎｄ  ｔｉｓｓｕｅ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｎｅｅｄｅｄ  ｆｏｒ  Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｄｏｓｅ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ"，  Ｐｈｙｓ．  Ｍｅｄ．  Ｂｉｏｌ．  ４５，  ４５９-４７８  （２０００）．）に準じ、それは７０種のＣＴ値（有効線形減衰係数）に対応した軟部組織または骨組織の各項元素比率配分を列挙し、下記の表１に示すとおりである。たとえ該文献は具体的なＣＴ値に対応した組織元素質量比率を列挙したが、定義可能なＣＴ値の数量は依然として少なく、ある数値の間隔区間が大きく、該区間内の値を正確に定義しにくくする。そのため、本発明の実施例はＣＴ値に類似する組織元素質量比率を初期仮設として、演繹アルゴリズムで各ＣＴ値に対応した生物体内の化学元素質量比率配分即ちｍｉを求め、ＣＴ映像データに基づいて各ボクセルユニットに対応した元素構成比率を取得することができ、さらに三次元ボクセルファントムモデルを構築してモンテカルアルゴリズムに基づく治療計画シミュレーションを行い、本実施例は好ましくはＭＣＮＰソフトウェアを採用してシミュレーションを行う。
【００１７】
【表１】
0006938646.tif 000006
【００１８】
【表２】
0006938646.tif 000007
【００１９】
【表３】
0006938646.tif 000008
【００２０】
図３に示すとおり、本発明の実施例が開示する、医用画像に基づく組織元素質量比率の脱構築方法は、主に以下のフローを含む。
１．ＮＩＳＴから提供された基本元素の光子線形減衰係数をＣＴビームエネルギースペクトルで加重し、各元素と液態水がＣＴビーム下での平均線形減衰係数μｉとμｗａｔｅｒを求める。
２．Ｗ．  Ｓｃｈｎｅｉｄｅらが２０００年に発表した文献に準じ、７０種の軟部組織と骨組織のＣＴ値に対応した元素質量比率を得て、既知の組織（本実施例中に表１から任意に一つの組織を選択する）の各元素質量比率に該元素の平均線形減衰係数μｉをかけて更に和を求め、該組織の理論線形減衰係数μｔｉｓｓｕｅを得ることができる。
３．ＣＴ値の定義であるＨＵ＝１０００（μｅｆｆ／μｗａｔｅｒ−１）によって上記既知の組織のＣＴ値を有効線形減衰係数μｅｆｆに変換する。
４．有効と理論線形減衰係数との比Ｃを求め、即ちＣ＝μｅｆｆ／μｔｉｓｓｕｅであり、効率加重因数として、それはコンピュータ断層検知器効率とコンピュータ断層走査過程中の増築因数を含む。
５．ＣＴ値ｎを一つのグループとして、ＣＴ値の範囲−１００から＋１５３０までを１６３０／ｎのグループに分け、本実施例中のｎは１０であり、合計で１６３個のグループであり、−１００を起点として、ＣＴ値の定義であるＨＵ＝１０００（μｅｆｆ／μｗａｔｅｒ−１）によって各区間エンドポイントの値の有効線形減衰係数μｅｆｆを求め、続いて公式Ｃ＝μｅｆｆ／μｔｉｓｓｕｅに代入してＣＴ値に対応した組織理論線形減衰係数μｔｉｓｓｕｅを求める。
６．特定のＣＴ値の隣接する既知の組織元素質量比率を利用して初期仮設として、各元素質量比率に該元素の平均線形減衰係数μｉをかけてさらに和を求め、かつ、該ＣＴに対応した組織理論線形減衰係数μｔｉｓｓｕｅを有効解として、演繹アルゴリズムで該ＣＴ値に対応した各元素質量比率を求め、それにより１６３グループの生物体組織の元素質量比率を整備する。本実施例中の演繹アルゴリズムは好ましくは最大近似アルゴリズムである。
簡単に言えば、本発明の実施例が開示する医用画像データに基づく幾何的モデルの構築方法は主に以下のフローを含む。
１、コンピュータ断層映像（ＤＩＣＯＭフォーマット）を入力し、ＣＴ映像が対応するインタフェースに表示される；
２、ＤＩＣＯＭファイル中の定義されたＲＯＩ境界を自動的に読み取り、新たにＲＯＩも追加できる；
３、ソフトウェアはＣＴ映像上の各ボクセル点（ｖｏｘｅｌ）の位置を判別し、全てのボクセル点を「ＲＯＩ境界内に落ちる」および「ＲＯＩ境界外に落ちる」に分ける；
４、ＲＯＩ境界内のボクセル点に対し、実際の必要に応じ、ユーザにより手動で各ＲＯＩに対して対応する唯一の組織種類および組織密度を定義し、またはＣＴ値と組織種類、密度のマッチングを自動的に行い、ＣＴ値の包含範囲が大きいＲＯＩ（例えば粘膜腔室）の唯一の組織種類（元素構成）および密度を決定するため、線量計算の誤差をもたらすことを避ける；
５、ＲＯＩ境界外のボクセル点に対し、組織種類の定義を自動的に行い、ＣＴ値の大きさの異なりに基づき、４または１７または７０または１６３種の異なる元素で構成された組織を区分することができ、ユーザは実際の判断に基づき、ＩＣＲＵ−４６報告表に列挙された４種の組織（下文に詳述する）を使用するか、またはＶａｎｄｅｒｓｔｒａｅｔｅｎらが２００７年の発表文献中の１４種の異なる元素で構成された組織を使用するか、またはＷ．  Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒらが２０００年の発表文献中の７０種の異なる元素で構成された組織を使用するか、または上記本発明が開示する組織元素質量比率の脱構築方法で取得された１６３種の組織を使用するかを選択する；
６、手動で密度を定義していないボクセル点に対し、ＣＴ値の大きさの異なりに基づき、自動的に密度を決定し、合計で９６個の密度グループを区分することができる；
７、ユーザは正常な血液ホウ素薬物濃度、腫瘤−血液ホウ素濃度比率、組織−血液ホウ素濃度比などのパラメーターを手動で入力し、Ｂ−１０元素を全てのボクセル点中に編纂する；
８、ソフトウェアは組織種類（元素構成）、組織密度、Ｂ−１０濃度などの情報を整合し、三次元ＭＣＮＰの格子モデルを生じ、かつ、ＭＣＮＰソフトウェア入力ファイルの規定フォーマットの格子カード（ｌａｔｔｉｃｅ  ｃａｒｄ）、セルカード（ｃｅｌｌ  ｃａｒｄ）、サーフェスカード（ｓｕｒｆａｃｅ  ｃａｒｄ）およびマテリアルカード（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｃａｒｄ）を編纂する。
具体的に言えば、図４に示すとおり、本発明が開示する医用画像データに基づく幾何的モデルの構築方法は二つの実施例を含む。
本発明の第一の実施例では医用画像データに基づく幾何的モデルの構築方法を提供し、それは、医用画像データを読み取るステップ、医用画像データと組織種類との間の変換関係に基づいて組織種類を定義するステップ、組織グループ化数を決定するステップ、医用画像データと密度との間の変換関係に基づいて組織密度を定義するステップ、組織の密度情報を備える３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、および幾何的モデルを生成するステップ、を含む。
医用画像データと組織種類との間の変換関係に基づいて、実際の必要に応じて組織グループ化数を決定することができ、それにより組織種類、元素構成および密度をより正確に提供し、構築される幾何的モデルを医用画像データによって反応された実際の状況によくマッチングさせる。
幾何的モデルの構築方法は、さらに、Ｂ‐１０濃度を予め設定するステップ、およびＢ‐１０濃度情報を備える３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、を含む。Ｂ‐１０濃度情報がマークされた幾何的モデルによって、各ボクセルポイント内のホウ素含有薬物の濃度をよく把握することができ、それで中性子捕捉治療の照射シミュレーションを行う時に、実際の状況をより正確に反応することができる。
組織グループ化数は、ユーザが手動で定義する組織グループ化数に、データベースに既存の４種の組織グループ化数、または１４種の組織グループ化数または７０種の組織グループ化数、または本発明の組織元素質量比率の脱構築方法で、決定した１６３種の組織グループ化数を加えるものである。既存のデータベースに対応した組織グループ化数が確立されていなければ、実際の状況に応じて一つの新しい組織グループ化数を決定することができる。このように、既存のデータベースでは対応する組織グループ化数と完全にマッチングすることができないため、近似して選択しざるを得ないということを回避し、モデル構築の正確性を効果的に向上させる。
幾何的モデルの構築方法は、さらに、３Ｄ組織エンコードマトリックスを構築するステップ、および３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築するステップ、を含む。医用画像データスライスに基づいて、対応する変換関係により、各スライスに対応した組織コードおよび密度コードを確立し、それにより３Ｄ組織エンコードマトリックスおよび３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築する。
幾何的モデルは、ＭＣＮＰソフトウェアの入力ファイルに必要とされる格子カード、セルカード、サーフェスカードおよびマテリアルカードを含む。医用画像データによって最終的にモンテカルロソフトウェアの入力ファイルに必要とされる格子カード、セルカード、サーフェスカードおよびマテリアルカードを取得し、それによりシミュレーション計算のために理論的拠り所を提供し、かつ正確なシミュレーション計算結果を取得する。
本発明の第二の実施例は医用画像データに基づく幾何的モデルの構築方法を提供し、それは、医用画像データを読み取るステップ、ＲＯＩ境界を定義し、または読み取るステップ、医用画像ボクセルがＲＯＩ境界内にあるか否かを判定するステップ、肯定の場合、各ＲＯＩ境界内のボクセルのために、一つの特定組織および密度を予め設定する方式によって、ユーザの手動による組織種類および密度の定義を行うステップ、または医用画像データと組織種類／密度との間の変換関係に基づいてＲＯＩ組織種類および密度を自動的に定義するステップに入り、否定の場合、医用画像データと組織種類との間の変換関係に基づいて組織種類を自動的に定義するステップに入り、かつ医用画像データと密度との間の変換関係に基づいて組織密度を定義するステップ、組織および密度情報を備える３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、幾何的モデルを生成するステップ、を含む。
所謂ＲＯＩは興味のある領域であり、ユーザはＲＯＩの組織種類、元素構成および密度を手動で定義することができる。ＲＯＩ境界内に位置しなければ、医用画像データと組織種類／密度との間の変換関係に基づいて組織種類の定義を行い、かつ実際の必要に応じて組織グループ化数を決定し、それにより組織種類、元素構成および密度をより正確に提供し、構築される幾何的モデルを医用画像データによって反応された実際の状況によくマッチングさせる。
幾何的モデルの構築方法は、Ｂ‐１０濃度を予め設定するステップ、およびＢ‐１０濃度情報を備える３Ｄエンコードマトリックスを構築するステップ、を含む。。Ｂ‐１０濃度情報がマークされた幾何的モデルによって、各ボクセルポイント内のホウ素含有薬物の濃度をはっきり把握することができ、それで中性子捕捉治療の照射シミュレーションを行う時に、実際の状況をより正確に反応することができる。
組織グループ化数は、ユーザが手動で定義する組織グループ化数に、データベースに既存の４種の組織グループ化数、または１４種の組織グループ化数または７０種の組織グループ化数、または上記本発明が開示する組織元素質量比率の脱構築方法で、取得した１６３種の組織グループ化数を加えるものである。単一のＲＯＩ境界内にカバーされるＣＴ値の範囲がより大きければ（例えば粘膜腔室である）、ＣＴ値と組織種類、密度とのマッチングを自動的に行うことができ、それによって、唯一の組織種類（元素構成）および密度を予め設定したため、線量計算の誤差を引き起こすことを回避する。既存のデータベースに対応した組織グループ化数が確立されていなければ、実際の状況に応じて一つの新しい組織グループ化数を決定することができる。このように、既存のデータベースでは対応する組織グループ化数と完全にマッチングすることができないため、近似して選択しざるを得ないということを回避し、モデル構築の正確性を効果的に向上させる。
幾何的モデルの構築方法は、さらに、３Ｄ組織エンコードマトリックスを構築するステップ、および３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築するステップ、を含む。医用画像データスライスに基づいて、対応する変換関係により、各スライスに対応した組織コードおよび密度コードを確立し、それにより３Ｄ組織エンコードマトリックスおよび３Ｄ密度エンコードマトリックスを構築する。
幾何的モデルは、ＭＣＮＰソフトウェアの入力ファイルに必要とされる格子カード、セルカード、サーフェスカードおよびマテリアルカードを含む。最終的に、医用画像データによってＭＣＮＰソフトウェアの入力ファイルに必要とされる格子カード、セルカード、サーフェスカードおよびマテリアルカードを取得し、それによりシミュレーション計算のために理論的拠り所を提供し、かつ正確なシミュレーション計算結果を取得する。
図５に示すとおり、以下は、本発明が開示する医用画像ダーたに基づく幾何的モデルの構築方法における、既存データベース内のＣＴ値‐組織種類、およびＣＴ値‐組織密度の変換関係グラフについて説明する。
Ｖａｎｄｅｒｓｔｒａｅｔｅｎらが２００７年に発表した文献（Ｂａｒｂａｒａ  Ｖａｎｄｅｒｓｔｒａｅｔｅｎ  ｅｔ  ａｌ，“Ｃｏｎｖｅｎｓｉｏｎ  ｏｆ  ＣＴ  ｎｕｍｂｅｒｓ  ｉｎｔｏ  ｔｉｓｓｕｅ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒ  Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  ｄｏｓｅ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ：ａ  ｍｕｌｔｉ‐ｃｅｎｔｒｅ  ｓｔｕｄｙ”，Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．５２（２００７）  ３９‐５６２．）を引用し、ＣＴ値の大きさの違いによって、１種の空気（ａｉｒ）、１種の肺組織（ｌｕｎｇ）、２種の軟部組織（脂肪（ａｄｉｐｏｓｅ）および筋組織（ｍｕｓｃｌｅ））、１０種の骨組織（ｂｏｎｅ）に変換することができ、言い換えれば、異なるＣＴ値は異なる元素で構成される計１４種の組織に対応し、表２に示すとおりである。
【００２１】
【表４】
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【００２２】
第ＩＣＲＵ‐４６号（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  ｏｎ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｕｎｉｔｓ  ａｎｄ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ，Ｐｈｏｔｏｎ，ｅｌｅｃｔｒｏｎ，ｐｒｏｔｏｎ  ａｎｄ  ｎｅｕｔｒｏｎ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｄａｔａ  ｆｏｒ  ｂｏｄｙ  ｔｉｓｓｕｅｓ，ＩＣＲＵ−４６，Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐ．，１９９２．）レポートを引用し、人体の脳の４種の主要組織を取得し、それは、空気（ａｉｒ）、脳組織（ａｄｕｌｔ  ｂｒａｉｎ）、皮膚（ａｄｕｌｔ  ｓｋｉｎ）、頭蓋骨（ｃｒａｎｉｕｍ）を含み、それに対応した密度および元素構成は表３に示すとおりである。
【００２３】
【表５】
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【００２４】
同様に、Ｖａｎｄｅｒｓｔｒａｅｔｅｎらの文献を引用し、該文献には、病院での真実の実験値が統合され、ＣＴ値に対応した組織密度の関係公式が整理され、図５に示すとおりである；本発明が開示する医用画像データに基づく幾何的モデルの構築方法は、図５における三組の回帰公式を用いて、ＣＴ値（−１０００〜２０００）を９６組の密度グループに分け、表４に示すとおりである。
【００２５】
【表６】
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【００２６】
【表７】
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【００２７】
本方法は既知の組織元素質量比率によって、コンピュータ断層映像データでその他の組織の元素質量比率を求め、ボクセルファントムを作製する時により多くの異なるＣＴデータを考慮し、より多くの組織種類を提供し、ファントムをより真実の情況に近づける。該ファントムはモンテカルロ治療計画システムに用いることができ、より大量の組織元素質量比率によって、モンテカルロ計算する時に更に正確な物理作用データ例えば光子の線形減衰係数、中性子の作用切断面、荷電粒子（陽子、電子または他の荷電粒子）の質量阻止能力を指定し、真実に類似する粒子移転環境を提供する。
【００２８】
本発明の例示的な実施形態は当業者が本発明を理解することを可能にするために、上記で説明されたが、本発明はその範囲を限定するものではないことを理解されるべきである。当業者にとっては、種々の変更は、本発明および特許請求の範囲において定義される精神および範囲内であり、これらの変更は自明であり、本発明によって主張される保護の範囲内である。 
【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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