ПЛАНИРОВАНИЕ БИОЛОГИЧЕСКИ НАПРАВЛЯЕМОЙ АДАПТИВНОЙ ТЕРАПИИ
BIOLOGICALLY TARGETED ADAPTIVE THERAPY PLANNING

Настоящая заявка относится к планированию терапии в медицине. Хотя настоящее изобретение применяется, в частности, для внешней радиотерапии и молекулярной терапии, оно относится также к другим ситуациям, в которых терапию применяют к пациенту или другому объекту.
Компьютерно-томографические (CT) изображения широко применяются в связи с планированием лечения методом радиотерапии (RTP) в онкологии. Для разработки плана терапии, определяют локализацию и устанавливают границы опухолей и органов с повышенным риском на CT-изображениях и назначают подходящие величины доз. Назначенный план терапии обычно намечают для максимального увеличения дозы облучения, применяемой к намеченной ткани, при минимизации поражения окружающей ткани и органов с повышенным риском.
При фракционированной радиотерапии, назначенную дозу применяют дробно в течение требуемого периода времени, например, в течение курса, занимающего несколько недель. Фракционирование позволяет здоровой ткани, по меньшей мере, частично восстанавливаться после нежелательных воздействий излучения. Следовательно, в намеченную ткань можно подвести более высокую суммарную дозу по сравнению с той, которую можно обычно подвести за один раз.
План фракционированной терапии обычно применяют к пациенту путем совмещения пучка излучения относительно искусственных или естественных реперных меток (например, татуировок или других нанесенных меток, костей и других анатомических структур или подобного им), имеющих известное положение относительно намеченной области. Однако, такие факторы, как изменения анатомии и меток между процедурами фракционированной терапии, и движения пациента во время данной процедуры фракционированной терапии могут привести к рассовмещению и другим ошибкам расположения. В результате, реальное действие облучения может отличаться от плана терапии.
Методы радиотерапии с управлением по изображениям или адаптивной радиотерапии (ART) уменьшают упомянутые неточности путем внесения поправок на основе изображений во фракционированные процедуры. В результате, подводимую дозу можно адаптировать для более точного соответствия дозе по первоначально рассчитанному плану. Смотри заявку на европейский патент № EP1238684, (2005), Method for creating or updating a radiation treatment plan, Erbel et al.; патентную публикацию США 20050201516 (2005), Method for modification of radiotherapy treatment delivery, Ruchala et al.; патентную публикацию США 20040254448 (2004), Active therapy redefinition, Amies et al.; работы Rehbinder, et al., Adaptive radiation therapy for compensation of errors in patient setup and treatment delivery, Med Phys. vol. 31, no. 12, pp. 3363-3371 (2004); Lam, et al., An application of bayesian statistical methods to adaptive radiotherapy, Phys Med Biol. vol. 50, no. 16, pp. 3849-3858 (August 2005); Schaly, et al., Image-guided adaptive radiation therapy (igart): Radiobiological and dose escalation considerations for localised carcinoma of the prostate, Med Phys. vol. 32, no. 7, pp. 2193-2203 (July 2005); Yan, et al., Computed tomography guided management of interfractional patient variation, Seminars in Radiation Oncology, vol. 15, no. 3, pp. 168-179 (July 2005).
В противоположность ART, биологически направляемая радиотерапия (BGRT) использует преимущества методов функциональной визуализации, которая обеспечивает информацию о метаболических параметрах. С использованием априорных знаний о подходящих функциональных параметрах, рассчитывают план терапии, который оптимизирует ожидаемое терапевтическое воздействие на намеченную ткань. Смотри работу Xing et al., Inverse planning for functional image-guided intensity-modulated radiation therapy, Phys Med Biol. vol. 47, pp. 3567-3578 (2002). Затем рассчитанный план терапии применяют фракционированным или другим методом.
Хотя методы ART и BGRT успешно использовали при лечении заболеваний, кое-что следует усовершенствовать. В частности, желательно адаптировать план терапии для учета биологических изменений в зависимости от конкретной патологии или пациента.
Аспекты настоящего изобретения касаются упомянутых и других проблем.
В соответствии с одним аспектом, устройство назначения терапии использует математическую модель патологии и архив данных объектно-специфических биологических параметров для установления требуемой терапии для применения к объекту. Модель патологии моделирует реакцию патологии на терапию, и архив данных биологических параметров включает в себя значение биологического параметра, полученное из функционально визуализирующего исследования объекта.
В соответствии с другим аспектом настоящего изобретения, способ назначения терапии включает в себя этап использования математической модели патологии и архива данных объектно-специфических биологических параметров для установления требуемой терапии для применения к объекту. Модель патологии моделирует реакцию патологии на терапию, и архив данных биологических параметров включает в себя пространственно изменяющиеся значения биологических параметров, полученные из функционально визуализирующего исследования объекта.
i,measured
В соответствии с другим аспектом, устройство назначения терапии рассчитывает терапию (D), подлежащую применению к патологии, на основе требуемого значения биологического параметра, измеренных значений биологических параметров (b) и математической модели (122) патологии, которая моделирует реакцию патологии на терапию. Биологический параметр измеряют после применения терапии к патологии, и измеренные значения включают в себя пространственно изменяющиеся значения биологического параметра.
В соответствии с другим аспектом изобретения, компьютерно-читаемый носитель информации содержит команды, которые, при исполнении компьютером, предписывают компьютеру выполнять способ, который включает в себя этап использования требуемого значения биологического параметра, архива данных объектно-специфических биологических параметров и математической модели патологии для установления требуемой терапии для применения к патологии объекта.
В соответствии с другим аспектом изобретения, устройство включает в себя систему планирования терапии и прибор для терапии. Система терапии устанавливает характеристику последовательных терапий, применяемых к объекту, в зависимости от требуемого значения биологического параметра объекта, архива данных объектно-специфических биологических параметров, показывающих патологию объекта, и модели патологии, которая моделирует реакцию патологии на терапию. Прибор для терапии функционально электрически соединен с системой планирования терапии для приема установленной характеристики и применяет терапию в соответствии с установленной характеристикой.
В соответствии с другим аспектом, способ включает в себя этапы, на которых получают данные, показывающие измеренную реакцию совокупности пациентов на примененную терапию, сохраняют данные на компьютерно-читаемом носителе информации и предоставляют данные в систему планирования терапии по компьютерной сети. Данные включают в себя измеренное значение биологического параметра, примененную терапию и второе измеренное значение биологического параметра, показывающее реакцию на примененную терапию. Первое и второе измеренные значения биологических параметров получают из функционально визуализирующих исследований членов совокупности объектов.
Дополнительные аспекты настоящего изобретения станут очевидными специалистам со средним уровнем компетентности в данной области после прочтения и изучения нижеследующего подробного описания.
Изобретение может быть реализовано в форме различных компонентов и схем расположения компонентов, и различных этапах и схемах расстановки этапов. Чертежи приведены только для иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не подлежат толкованию в смысле ограничения изобретения.
Фиг.1 - система планирования терапии.
Фиг.2 - архив данных биологических параметров.
Фиг.3 - модель патологии.
Фиг.4 - прогнозируемые реакции на терапию.
Фиг.5 - способ терапии.
Фиг.6 - способ терапии.
Как показано на Фиг.1, система 100 биологически направляемой адаптивной радиотерапии (BGART) содержит формирователь 102 изображений, систему 104 планирования адаптивной терапии и прибор 106 для терапии.
Формирователь 102 изображений включает в себя формирователь 108 анатомических изображений и формирователь 110 функциональных изображений. Формирователь 108 анатомических изображений является средством анатомической визуализации, например, компьютерно-томографическим (CT), магнитно-резонансным (MR), рентгеновским, рентгеноскопическим или другим сканером, который обеспечивает анатомическую информацию, показывающую пациента или объект 101. Формирователь 110 функциональных изображений является средством функциональной визуализации, например, сканером для позитронной эмиссионной томографии (PET), однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT), функционального магнитного резонанса (fMR) или другим сканером, который обеспечивает функциональную информацию. Формирователь 102 изображений также включает в себя блок 112 совмещения, который совмещает или коррелирует объемные данные, сформированные формирователем 108 анатомических изображений и формирователем 110 функциональных изображений, например, для учета суммарного и периодического движения пациента.
В одном варианте осуществления формирователь 102 изображений является гибридным сканером, например, гибридной системой PET/CT, SPECT/CT, PET/MR или SPECT/MR. В таких гибридных системах два или более средств обычно совместно используют общую конструкцию гентри или иначе расположены в непосредственной близости между собой, например, при этом, соответствующие им области исследования, по меньшей мере, частично перекрываются или расположены вдоль общей продольной оси. Для уменьшения необходимости изменения положения пациента между сканированиями, гибридные системы обычно используют общую опору для пациента, которую можно использовать для различного расположения пациента в соответствующих областях исследования, при необходимости.
Как также показано на Фиг.1, система 104 планирования адаптивной терапии, которая функционально электрически соединена с формирователем 102 изображений, включает в себя подсистемы вычисления биологических параметров 114, оконтуривания 116, назначения терапии 118 и вычисления дозы 120.
Подсистема 114 вычисления биологических параметров использует информацию от формирователя 110 функциональных изображений для формирования одной или более карт биологических параметров, показывающих биологический параметр или параметры представляющей интерес области объекта. В случае онкологического заболевания, например, типичные биологические параметры могут включать в себя радиочувствительность (например, получаемую по изображению, созданному методом PET с использованием меченых атомов, например, FMISO (флуоромизонидазола)) или пролиферацию (например, получаемую по изображению, созданному методом PET с использованием радиофармпрепарата, например, FLT (флуоро-L-тимидина)) опухоли. Предусмотрены также другие биологические параметры, в зависимости от характеристик конкретного формирователя 110 функциональных изображений и радиофармпрепарата, а также других требований, отражающих специфику применения.
i
С целью дальнейшего пояснения, различные биологические параметры будут обозначаться b, где i=1, 2, 3 … N. Хотя повышенную пространственную точность обычно получают моделированием биологических и других параметров на уровне вокселей, моделирование можно выполнять с требуемой степенью разрешения, в зависимости от требуемой точности, характеристик формирователя 102 изображений и других факторов, отражающих специфику применения.
Подсистема 116 оконтуривания использует информацию из формирователя 108 анатомических изображений и/или подсистемы 120 вычисления биологических параметров для очерчивания границ, по меньшей мере, одной представляющей интерес области в данных изображения. Следовательно, например, система оконтуривания может очерчивать границы одной или более патологических областей, например, опухоли или другого поражения, которая нуждается в лечении. Подсистема 116 оконтуривания может также очерчивать границы одной или более областей здоровой ткани, лечения которой следует избегать.
Подсистема 118 назначения биологически адаптивной терапии использует информацию из подсистем вычисления биологических параметров 114 и оконтуривания 116 для вычисления требуемой терапии D. В примерном случае радиоонкологии, требуемая терапия D может содержать карту распределения искомой дозы, которая показывает требуемую дозу облучения, подлежащую подведению к, по меньшей мере, одной области опухоли, а также требуемое время между терапевтическими фракциями. Требуемая терапия D может также обеспечивать информацию о максимальной дозе для здоровых зон, которые следует уберечь от лечения, или иначе очерчивать границы таких зон.
Как более подробно поясняется ниже, система 118 назначения терапии использует также модель 122 патологии и информацию 124 архива данных биологических параметров, чтобы адаптировать или иначе индивидуально разработать терапию на основе наблюдаемых характеристик конкретного пациента или патологии, например, на основе реакции патологии или соседней здоровой ткани на ранее примененные процедуры терапии.
Подсистема 120 вычисления терапии использует требуемую терапию D из подсистемы 118 назначения в сочетании с анатомическими, биологическими, контурными и/или другими данными для вычисления плана терапии, который аппроксимирует искомую терапию. В случае применения в радиоонкологии, когда терапию следует применять с помощью устройства для внешней радиотерапии, подсистема 120 вычисления терапии использует известный метод модулированной по интенсивности радиотерапии (IMRT) или другие методы для вычисления, по меньшей мере, одной требуемой траектории пучка, времен облучения и аналогичной информации, чтобы пространственное распределение подводимой дозы облучения аппроксимировало искомую карту распределения дозы.
Прибор 106 для терапии, который связан с системой 104 планирования терапии электрическим или другим сетевым интерфейсом связи, применяет требуемую терапию D к пациенту или объекту. Хотя вышеприведенное описание касается радиоонкологии и применения прибора для внешней радиотерапии, следует понимать, что предполагаются и могут быть выбраны другие приборы 106 для внешней и не только внешней терапии, в зависимости от таких факторов, как имеющая место патология и требуемое средство для лечения. Неограничивающие примеры подобных приборов для терапии включают в себя приборы для брахитерапии, высокоинтенсивной сфокусированной ультразвуковой (HIFU) и термической и/или высокочастотной абляции, криотерапии, и хирургические устройства, а также средства для молекулярной терапии или химической терапии (например, химиотерапии).
Ниже приведено подробное описание подсистемы 118 назначения биологически адаптивной терапии. Как упоминалось выше, подсистема 118 назначения применяет модель 122 патологии и информацию 124 архива данных биологических параметров для подстройки лечения в соответствии с характеристиками конкретного пациента или конкретной патологии. Хотя, как правило, желательно, чтобы модель 122 патологии как можно точнее моделировала передаточную функцию биологической системы, специалистам со средним уровнем компетентности в данной области будет очевидно, что модель 122, вероятно, имеет недостатки. Упомянутые недостатки могут возникать из-за ряда факторов, например, числа и выбора (измеряемых) параметров, изменений, специфических для пациента или патологии, и подобных факторов.
i,actual
i,target
i
i,actual
i,target
i,actual
i,target
В таком случае, с одной стороны, подсистему 118 назначения терапии можно рассматривать как реализующую часть итеративной или замкнутой системы, которая получает фактические b и требуемые b значения и соответствующие биологические параметры b в качестве входных данных. Подсистема 118 назначения терапии использует модель 122 патологии и информацию 124 архива данных биологических параметров для такой коррекции терапии, чтобы фактические значения b биологических параметров аппроксимировали требуемые значения b параметров. Как и прежде, фактические значения b и требуемые значения b параметров можно моделировать на уровне вокселей или с другой требуемой степенью разрешения.
i
m
Как показано на Фиг.2, архив данных 124 биологических параметров можно визуализировать в виде многомерной матрицы, содержащей значения b, по меньшей мере, одного биологического параметра, измеренные в, по меньшей мере, один момент времени t, например, в различные моменты времени в течение курса фракционированной терапии, примененной к данному пациенту. Специалистам со средним уровнем компетентности в данной области будет очевидно, что, хотя на Фиг.2 архив данных 124 биологических параметров представлен таким образом, который удобен для пояснения, архив данных 124 можно организовать в виде любой подходящей структуры данных, например, в компьютерно-читаемой памяти.
i,actual
i,target
Как показано на Фиг.3, модель 122 патологии получает, по меньшей мере, одно измеренное значение b и требуемое значение b биологического параметра и формирует выходные данные, которые содержат требуемую терапию D. Как более подробно показано на Фиг.3, примерная эмпирическая модель 122 патологии содержит базу 302 данных, гистограмму 304 и блок 306 оценки лечения.
i,actual
База 302 данных, которую можно рассматривать как средство обеспечения информации об ожидаемой реакции членов данной совокупности объектов на оказанную терапию и/или ее эффективность для упомянутых членов, содержит измеренные биологические параметры b и назначенные процедуры терапии D, полученные из множества анамнезов. Как показано, база 302 данных содержит последовательность введенных данных следующего вида:
Уравнение 1
i
1
i
2
applied,
dt, b(t), b(t), D
i
1
i
1
i
2
i
2
applied
applied
где b(t) означает измеренное значение биологического параметра b в момент времени t, b(t) означает измеренное значение биологического параметра b в момент времени t, и D означает применявшуюся терапию. В случае фракционированной терапии, D может представлять список подведенных фракций дозы и моментов времени. Записи базы данных могут также содержать дополнительную или отличающуюся информацию, например, возраст и другие демографические данные пациента, локализацию патологии, радиофармацевтическое средство, и другую информацию, которая, как ожидается, должна влиять на реакцию на конкретную терапию.
i,response
i,initial
i,response
i
i,initial
Информацию можно извлекать из базы 302 данных для обеспечения более обобщенной информации об ожидаемых реакциях на применяемую терапию D. В качестве одного примера, информацию можно использовать для формирования условной двумерной гистограммы вида b(dt,D)│b, где b означает прогнозируемое значение биологического параметра b в момент времени time dt после применения терапии D, в предположении, что исходное значение биологического параметра равно b.
i,initial
i,target
i,target
Наглядный пример произвольной двумерной гистограммы представлен на Фиг.4. При исходном биологическом параметре b, гистограмму можно использовать для определения таких комбинаций дозы d и периодов dt времени, если таковые имеются, которые, как ожидается, могут дать, в результате, искомое состояние b. Как показано на Фиг.4, возможные комбинации находятся в плоскости, расположенной около требуемого значения b биологического параметра. Аналогично, пики (или точки минимума, в зависимости от представления данных) гистограммы можно использовать для идентификации таких процедур терапии D, от которых ожидается максимальный эффект. Хотя показана двумерная гистограмма, возможно также формирование гистограмм, имеющих, по меньшей мере, три (3) измерения.
Архив данных 124 биологических параметров можно также использовать для дополнительного уточнения выбранной терапии D. Следовательно, например, измеренную реакцию конкретного пациента на ранее применявшуюся терапию можно сравнивать с реакцией, прогнозируемой моделью 122 патологии, и выбранную терапию D можно соответственно корректировать. Например, если реакция конкретного пациента менее благоприятна, чем прогноз модели 122, то подводимую дозу можно скорректировать в сторону увеличения.
i,target
i,target
Блок 306 оценки лечения получает информацию из гистограммы 304 и ожидаемое искомое состояние b для выбора терапии D, которое оценивается для обеспечения ожидаемого искомого состояния. Следует отметить, что искомое состояние b можно установить по литературным данным, модели 122 патологии, опыту оператора или другим факторам. Когда блок 306 оценки лечения идентифицирует более чем одну возможную терапию D, блок 306 оценки лечения может предложить подходящую терапию на основе желаемого правила (например, минимальной подводимой дозы d, минимального ожидаемого времени dt до достижения искомого состояния) или запросить, чтобы пользователь произвел выбор из возможных процедур терапии.
Хотя выше приведено описание одного варианта осуществления системы 100, предполагается возможность изменений. Например, формирователь 102 изображений может быть реализован в виде, отличающемся от гибридной системы визуализации. Следовательно, формирователь 108 анатомических изображений и формирователь 110 функциональных изображений также можно реализовать в виде отдельных систем или одного формирователя изображений, который можно использовать для получения как анатомической, так и функциональной информации, например, в случае fMR-сканера (сканера функционального магнитного резонанса). Кроме того, формирователь 108 анатомических изображений может отсутствовать.
Систему 104 планирования терапии целесообразно реализовать на автоматизированном рабочем месте, например, в универсальном или другом компьютере, содержащем графический пользовательский интерфейс (GUI) для взаимодействия с пользователем. Система 104 планирования терапии может быть также встроена в рабочее место, связанное с формирователем 102 изображений, с использованием нескольких компьютеров или иным способом. Аналогично, систему совмещения можно реализовать отдельно от формирователя 102 изображений, в виде части системы 104 планирования терапии или иным образом. Следует понимать, что различные компьютеры содержат или иначе обращаются к компьютерно-читаемому носителю информации, содержащему команды, которые, при их исполнении компьютерным(и) процессором(амии), предписывают компьютерам выполнять описанные методы.
Хотя вышеприведенное пояснение эмпирической модели 122 патологии приведено в связи с гистограммой 304, возможно также использование других подходящих математических моделей. Кроме того, модель 122 патологии может также иметь радиобиологическую или аналитическую основу. В данном случае требуемую терапию D можно рассчитать с использованием подходящей математической модели. Модель 122 патологии может быть также основана на правилах, например, в связи с реализацией на базе экспертной системы.
База 302 данных может также содержать информацию о различных альтернативных процедурах терапии, например, реакциях на более чем одно средство молекулярной терапии. База 302 данных может также содержать информацию о различных средствах терапии, например, информацию о реакциях на процедуры лучевой, молекулярной, термической или другой терапии, при раздельном применении или в качестве вспомогательных или других дополнительных процедур терапии. Следовательно, модель 122 патологии может также моделировать реакцию патологии на более чем один тип лечения и может применяться для предложения не только оптимизации текущего лечения, но также альтернативных или дополнительных процедур терапии. В этом отношении, требуемое средство молекулярной терапии или другое средство терапии, величина дозы или интервал между процедурами терапии также можно воспринимать как входные данные при определении терапии, Информацию из базы 302 данных и/или архива данных 124 биологических параметров можно использовать для отображения трендов в плане лечения.
Базу 302 данных не обязательно хранить в системе 104 планирования терапии. Действительно, сама база 302 данных не обязательно должна быть доступной для подсистемы 118 назначения терапии. В последнем случае, базу 302 данных можно использовать для разработки подходящей модели 122 патологии, которая, в свою очередь, доступна системе 104 планирования. В каждом случае, базу 302 данных или информацию, получаемую из базы данных, можно записывать в компьютерно читаемую память, доступную системе 104 планирования терапии или доступную по сети, например, больничной системы HIS/RIS (госпитальной/радиологической информационной системы), интерфейсу DICOM, Интернету или подобной системы. Модель 122 патологии можно также время от времени корректировать, чтобы отражать изменения в базе 302 данных. Базу 302 данных можно сходным образом корректировать время от времени для отражения дополнительных или отличающихся данных.
Аналогично, архив данных 124 биологических параметров не обязательно должны храниться на рабочем месте планирования терапии. Наоборот, требуемую информацию можно хранить в удаленном месте и вызывать, при необходимости, например, по системе HIS/RIS, интерфейсу DICOM, Интернету или другой подходящей сети связи.
Другие применения, кроме радиоонкологии, также не исключаются. Например, описанные методы применимы к средствам молекулярной терапии и химиотерапии. Специалистам в данной области техники будет очевидна возможность других применений.
Ниже описана работа системы 100 со ссылкой на Фиг.5.
Функциональную информацию собирают на этапе 502, например, с использованием формирователя 110 функциональных изображений. Требуемую анатомическую информацию получают сходным образом, и выполняют необходимые совмещение, оконтуривание и аналогичные этапы. Полученные данные изображения сохраняются в архиве данных 124 биологических параметров. Следует отметить, что до начала терапии целесообразно получить исходное множество изображений.
i
Информацию из формирователя 110 функциональных изображений используют для вычисления требуемых функциональных параметров b на этапе 504.
i,target
i,actual
i,target
i,actual
На этапе 506 требуемое(ые) состояние(ия) b, фактическое(ие) состояние(ия) b и модель 122 патологии используют для вычисления требуемой терапии D. Следует отметить, что, в дополнение к изменению ранее примененной терапии, требуемая терапия D может также предлагать изменение плана лечения, например, предлагать переход от молекулярной к лучевой терапии или к применению вспомогательной или иной дополнительной терапии. Пользователь может получать приглашение к вводу или иному подтверждению целевой информации b. Следует отметить, что искомое состояние не обязательно должно быть окончательным требуемым искомым состоянием (например, значением биологического параметра для, по существу, неактивной опухоли в случае онкологического применения), но может быть, вместо этого, промежуточным искомым состоянием. Например, в случае фракционированной терапии, промежуточное искомое состояние может зависеть от текущей фракции лечения, из-за чего применяемый искомый показатель зависит от фракции терапии. Следует отметить, что искомый показатель предпочтительно выбирать как состояние, которое, как ожидается, можно достигнуть с использованием, в других отношениях, обоснованного или подходящего набора из дозы, интервала между процедурами терапии или других параметров терапии. Информацию b о фактическом состоянии получают предпочтительно из архива данных 124 биологических параметров. Пользователь может также получать приглашение к подтверждению или иному приему предлагаемой терапии D.
Терапию D применяют на этапе 508. В этом отношении, следует отметить, что терапия может содержать подведение, по меньшей мере, одной фракции дозы.
i,target
Процесс повторяют, при желании, на этапе 510, например, пока патология не достигает требуемого(ых) искомого(ых) состояния(ий) b. Очевидно, что описанная итеративная стратегия помогает уменьшить влияние недостатков модели 122 патологии. Кроме того, информацию из последующих измерений можно использовать, чтобы адаптировать терапию для более точного отражения фактической реакции конкретного пациента на применяемое лечение.
Подходящий способ терапии более подробно описан ниже со ссылкой на Фиг.6.
1
i,measured
1
На этапе 602, в момент времени t получают результат измерения b(x,y,z,t) исходного биологического параметра. Хотя результат измерения показан на уровне вокселя, следует понимать, что аналогичные результаты измерения получают для множество вокселей в пространстве изображений. Однако, как прежде, результаты измерений можно получать с любыми степенями разрешения.
1,2
Первую пространственно переменную терапию D(x,y,z,t) вычисляют и применяют на этапе 604. В показанном примере первую дозу подводят по первой пространственной области 606, а вторую дозу подводят по пространственной области 608. Однако, как прежде, требуемую дозу можно вычислять и/или изменять на уровне вокселя или с другим требуемым разрешением.
2
i,measured
2
i,target
На этапе 610, в требуемый момент времени t получают результат измерения b(x,y,z,t) второго биологического параметра и сравнивают с целевым состоянием b(x,y,z).
1,2
При необходимости, на этапе 606 вычисляют и применяют вторую пространственно переменную терапию D(x,y,z,t). Как показано, подсистема 118 назначения терапии изменяет пространственные протяженности и величины 612, 614 применяемой терапии с учетом модели 122 патологии и/или архива данных 124 биологических параметров.
2
i,measured
2
i,target
i,target
На этапе 616, в требуемый момент времени t получают результат измерения b(x,y,z,t) третьего биологического параметра и сравнивают с целевым состоянием b(x,y,z). Процесс можно продолжать, при желании, пока патология не достигает целевого состояния b(x,y,z).
Выше изобретение описано на примере предпочтительных вариантов осуществления. После прочтения и изучения вышеприведенного подробного описания специалистами могут быть созданы модификации и изменения. Предполагается, что изобретение следует интерпретировать, как охватывающее все подобные модификации и изменения в той мере, насколько они не выходят за пределы притязаний прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентов.