【手続補正書】
【提出日】令和1年12月11日(2019.12.11)
【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】
放射線療法線量を予測するための放射線療法治療システムであって、
１つまたは複数の三次元医用画像を取得するための画像取得装置と、
前記１つまたは複数の三次元医用画像と、ニューラルネットワークモデルと、１つまたは複数の三次元解剖学的マップと、１つまたは複数の三次元線量分布とを格納するための非一時的機械可読媒体と、
前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングして、前記１つまたは複数の三次元医用画像と前記１つまたは複数の三次元解剖学的マップとを含む同一のデータセットに基づいて、フルエンスマップおよび線量マップの両方を予測し、前記フルエンスマップは、患者における局所的なエネルギーの蓄積を表し、前記線量マップは、特定の位置で放射線治療装置から患者に送達されるべき放射線量を表し；
前記ニューラルネットワークの予測に基づいて三次元線量分布を生成する：
ように構成された画像処理装置と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記三次元解剖学的マップは、１つまたは複数の医用画像に対応し、患者の解剖学的構造の位置と治療標的の位置とを示し、前記画像処理装置は、更に、前記予測されたフルエンスマップと前記予測された線量マップとの間の差を減少させるように構成されている
ことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記三次元解剖学的マップは、画像輪郭と、空間内輪郭曲線と、機能的解剖学的マップと、構造に対応するバイナリマスクと、符号付き距離マップのような前記構造の関数とのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記トレーニングされたニューラルネットワークは、照射された放射線の１秒当たりの粒子または光子の数を表すフルエンスの三次元マップを提供する
ことを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることは、
前記画像処理装置が、更に、
（ａ）初期層構成と、初期接続構成と、初期重みセットと、初期バイアスセットとを用いて前記ニューラルネットワークモデルを初期化し、
（ｂ）前記初期化されたニューラルネットワークモデルにトレーニングデータを入力し、前記トレーニングデータは、医用画像と、特定の解剖学的構造と、期待した三次元線量分布とを含む患者の集団からの患者記録を含み、
（ｃ）前記ニューラルネットワークモデルから予測した線量分布を受け取り、
（ｄ）前記ニューラルネットワークモデルからの前記予測した線量分布を、期待した線量分布と比較し、前記ニューラルネットワークの重みとバイアスを調整して、前記予測した線量分布と前記期待した線量分布との間の差を減少させ、
前記予測した線量分布と前記期待した線量分布との差が所定の閾値に達するまで、ステップ（ｃ）から（ｄ）を繰り返し、
前記トレーニングされたニューラルネットワークを前記非一時的機械可読媒体に格納するように構成されている
ことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項５記載のシステムにおいて、
前記トレーニングデータは、トレーニングデータの第２のセットを含み、前記トレーニングデータの第２のセットは、特定の患者に対応する新しい患者画像の更新されたセットを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項５記載のシステムにおいて、
前記トレーニングデータは、前記初期化されたニューラルネットワークモデルをトレーニングするための、線量分布と、放射線治療装置を制御するための機械パラメータのセットと、線量体積ヒストグラムに基づく品質の尺度と、画像の輪郭と、空間内の輪郭付き表面と、機能的解剖学的構造と、符号付き距離マップと、それらの組み合わせとのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項５記載のシステムにおいて、
前記トレーニングデータは、線量分布の関数を含み、
前記関数は、少なくとも、二乗と、指数関数と、任意の可逆数学関数とである
ことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項５記載のシステムにおいて、
前記トレーニングされたニューラルネットワークモデルをテストすることは、
前記画像処理装置を、
前記非一時的機械可読媒体に格納された前記トレーニングされたニューラルネットワークを受信し、
前記トレーニングされたニューラルネットワークにテストデータを入力し、前記テストデータは、医用画像と特定の解剖学的構造と期待された線量分布とを含む患者集団からの患者記録を含み、
前記トレーニングされたニューラルネットワークから予測した線量分布を獲得し、
前記期待した線量分布と前記予測した線量分布とを比較することにより誤差要因を決定する
ように構成することを含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記ニューラルネットワークは深層畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）を含む
ことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
放射線療法線量を予測するための方法であって、
前記方法は、
画像取得装置から１つまたは複数の三次元医用画像を受信し、
前記三次元医用画像と、ニューラルネットワークモデルと、１つまたは複数の三次元解剖学的マップと、１つまたは複数の三次元線量分布とを非一時的コンピュータ可読媒体に格納し、
少なくとも１つのプロセッサにより、前記ニューラルネットワークをトレーニングして、前記１つまたは複数の三次元医用画像と、前記１つまたは複数の三次元解剖学的マップと、前記１つまたは複数の三次元線量分布とを含む同一のデータセットに基づいて、フルエンスマップおよび線量マップの両方を予測し、前記フルエンスマップは、患者における局所的なエネルギーの蓄積を表し、前記線量マップは、特定の位置で放射線治療装置から患者に送達されるべき放射線量を表し、
前記ニューラルネットワークの予測に基づいて三次元線量分布を生成する
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、
前記三次元解剖学的マップは、１つまたは複数の医用画像に対応し、患者の解剖学的構造と治療標的の位置を示し、前記画像処理装置は、更に、前記予測されたフルエンスマップと前記予測された線量マップとの間の差を減少させるように構成されている
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１記載の方法において、
前記三次元解剖学的マップは、画像輪郭と、空間内輪郭曲線と、機能的解剖学的マップと、構造に対応するバイナリマスクと、符号付き距離マップのような前記構造の関数とのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１１記載の方法において、
前記トレーニングされたニューラルネットワークは、照射された放射線の１秒当たりの粒子または光子の数を表すフルエンスの三次元マップを提供する
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１１記載の方法において、
前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることは、
前記画像処理装置が、
（ａ）初期層構成と、初期接続構成と、初期重みセットと、初期バイアスセットとを用いて前記ニューラルネットワークモデルを初期化し、
（ｂ）前記初期化されたニューラルネットワークモデルにトレーニングデータを入力し、前記トレーニングデータは、医用画像と、特定の解剖学的構造と、期待した三次元線量分布とを含む患者の集団からの患者記録を含み、
（ｃ）前記ニューラルネットワークモデルから予測した線量分布を受け取り、
（ｄ）前記ニューラルネットワークモデルからの前記予測した線量分布を、期待した線量分布と比較し、前記ニューラルネットワークの重みとバイアスを調整して、前記予測した線量分布と前記期待した線量分布との間の差を減少させ、
前記予測した線量分布と前記期待した線量分布との差が所定の閾値に達するまで、ステップ（ｃ）から（ｄ）を繰り返し、
前記トレーニングされたニューラルネットワークを前記非一時的機械可読媒体に格納するように構成されている
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の方法において、
前記トレーニングデータは、トレーニングデータの第２のセットを含み、前記トレーニングデータの第２のセットは、特定の患者に対応する新しい患者画像の更新されたセットを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１５記載の方法において、
前記トレーニングデータは、前記初期化されたニューラルネットワークモデルをトレーニングするための、線量分布と、放射線治療装置を制御するための機械パラメータのセットと、線量体積ヒストグラムに基づく品質の尺度と、画像の輪郭と、空間内の輪郭付き表面と、機能的解剖学的構造と、符号付き距離マップと、それらの組み合わせとのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１５記載の方法において、
前記トレーニングデータは、線量分布の関数を含み、
前記関数は、少なくとも、二乗と、指数関数と、任意の可逆数学関数とである
ことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１５記載の方法において、
前記トレーニングされたニューラルネットワークモデルをテストすることは、
前記画像処理装置を、
前記非一時的機械可読媒体に格納された前記トレーニングされたニューラルネットワークを受信し、
前記トレーニングされたニューラルネットワークにテストデータを入力し、前記テストデータは、医用画像と特定の解剖学的構造と期待された線量分布とを含む患者集団からの患者記録を含み、
前記トレーニングされたニューラルネットワークから予測した線量分布を獲得し、
前記期待した線量分布と前記予測した線量分布とを比較することにより誤差要因を決定する
ように構成することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１５記載の方法において、
前記ニューラルネットワークは深層畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ）を含む
ことを特徴とする方法。