КОМПЬЮТЕРИЗОВАННОЕ СРЕДСТВО ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПОМОЩИ В ПЛАНИРОВАНИИ ТЕРМОТЕРАПИИ
COMPUTERISED MEANS OF IMITATION MODELLING FOR PROVIDING AID IN THERMOTHERAPY PLANNING

Изобретение относится к компьютеризованному средству имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии, и, конкретнее, к способу компьютеризованного имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии и к вычислительным устройствам соответствующей конструкции.
Уровень техники

fe
В работе Gneveckow et al., “Description and characterization of the novel hyperthermia- and thermoablation-system MFH 300F for clinical magnetic fluid hyperthermia”, Med. Phys. 31(6), June 2004, 1444 и последующие описано, наряду с прочим, метрологическое определение характеристических кривых, которые показывают взаимосвязь между значениями напряженности магнитного поля (“значения напряженности поля H” в килоамперах на метр, кА/м) и коэффициентами поглощения энергии, основанными на массе железа SAR (“удельный коэффициент поглощения железа”, в ваттах на грамм, В/г) для конкретных магнитных жидкостей. Дополнительные аспекты гипертермической обработки, основанной на магнитных жидкостях, описаны в (аннотация; стр.1445-1446, раздел “II. Methods”; стр.1447, раздел “IIIB. Power Absorption” в связи с фиг.5; стр.1448, раздел “IIID. Thermal distribution in the quasi-steady state”; стр.1449-1450, раздел “IV. Discussion”).
В работе Wust et al., “Magnetic nanoparticles for interstitial thermotherapy - feasibility, tolerance and achieved temperatures”, Int. J. Hyperthermia, December 2006, 22(8), 673-685 описывается концепция гипертермической обработки, основанной на магнитных жидкостях. Магнитная жидкость содержит наночастицы оксида железа, диспергированные в воде. Магнитная жидкость должна быть распределена в опухоли и затем нагрета путем приложения переменного магнитного поля посредством аппликатора. Анализируются полученные в результате распределения температур. Получаемые в результате значения для удельного коэффициента поглощения в ткани (SAR) устанавливаются по распределению частиц, определенному посредством компьютерной томографии (CT), в комбинации с конкретными значениями напряженности поля H в кА/м. Распределение температур в области опухоли рассчитывается численно с помощью уравнения переноса биотепла (далее BHTE). Вычисленное распределение температур сопоставляется с непосредственно измеренными значениями температур в контрольных точках в целевой области или вблизи нее посредством соответствующим образом выбранной средней скорости перфузии. (Аннотация; стр.675, раздел “Magnetic fluid”; стр.677, раздел “Post-implantation analysis (PIA) and Thermotherapy”).
В работе Maier-Hauff et al., “Efficacy and safety of intra-tumoral thermotherapy using magnetic iron-oxide nano-particles combined with external beam radiotherapy on patients with recurrent glioblastoma multiforme”, J. Neurooncol. DOI 10/2007/s11060-010-0389-0, опубликованной онлайн 16 сентября 2010, описываются способы внутриопухолевой терапии с использованием магнитных наночастиц. Плотность наночастиц после введения устанавливается посредством методов CT. На основании распределения плотности наночастиц их SAR и оцененной скорости перфузии в области опухоли выделение тепла в пределах целевой ткани определяется как функция напряженности магнитного поля с помощью BHTE. Напряженность магнитного поля (далее также называемая “напряженность поля H” или просто “напряженность поля”) должна выбираться таким образом, чтобы температура в 43°C не была превышена за пределами границы размером 2 см вокруг опухоли. Во время обработок проводились прямые измерения температуры в заранее размещенном термометрическом катетере. Это позволяет контролировать соблюдение предельной температуры (аннотация; стр.3, фиг.1, и левый столбец и правый столбец, 1-й абзац).
В работе Nadobny et al., “Evaluation of MR-Induced Hot Spots for Different Temporal SAR Modes Using a Time-Dependent Finite Difference Method With Explicit Temperature Gradient Treatment”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol.54, № 10, October 2007, страница 1837 и последующие описывается численное решение нелинейного BHTE во временной области, которое содержит зависимую от температуры перфузию, и это принимается в качестве основы для выполнения численного имитационного моделирования для распределения температур в организме человека (аннотация; страница 1837, раздел “I. Introduction”; стр.1838, раздел “II. Time-Dependent BHTE”; стр.1840-1841, раздел IIIC: Thermal Simulation Procedures”; стр.1845-1846, разделы “V. Discussion”, “VI. Conclusion”). Помимо прочего, в работе Nadobny et al. описывается метод (названный “способ разложения”), в соответствии с которым BHTE решается численно путем применения метода конечных разностей (FD) для разделения распределения температур на базовую и зависимую от SAR часть (стр.1841, левая колонка, формулы 5a, 5b и 6).
Общая иллюстрация изобретения
Целью настоящего изобретения является предложение средства для подготовки термотерапии, которое предоставляет врачу или другим медицинским работникам всесторонний обзор различных вариантов терапии в целях способствования принятию решения в пользу конкретного варианта.
Данная цель достигается посредством изобретенного компьютеризованного средства имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии, и, конкретнее, посредством способа компьютеризованного имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии и вычислительных устройств соответствующей конструкции.
В изобретении предлагается способ компьютеризованного имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии. Термотерапия включает в себя (локальную/местную) гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма. Гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля. В данном случае тепловая энергия может быть внесена по меньшей мере в один “объем размещения”, то есть в объем, который содержит наночастицы, посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле - посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, предварительно помещенных в тело.
Соответственно, гипертермическая обработка в контексте настоящего изобретения используется в общем случае для обозначения терапии посредством повышения температуры. В случае сравнительно небольших повышений температуры вплоть до приблизительно 45°C это приводит к повышению эффективности химиотерапии и/или радиотерапии, гипертермии в узком смысле (Hildebrandt, B., et al. (2002). “The cellular and molecular basis of hyperthermia.” Critical Reviews in Oncology Hematology 43(1): 33-56). В случае повышения температуры до более чем 45°C клетки (опухоли) отмирают непосредственно, что называется термоабляцией (Jordan, A., et al. (2006)). “The effect of thermotherapy using magnetic nanoparticles on rat malignant glioma.” J Neurooncol. 78(1): 7-14. Epub 2005 Nov 29).
Желательно, чтобы объем размещения или объемы размещения были расположены полностью или, по меньшей мере, частично внутри обрабатываемого объема, предпочтительно, объема опухоли. Это должно было быть обеспечено посредством предшествующей инстилляции наночастиц. Объем опухоли или объемы опухолей должны быть расположены полностью или частично в обрабатываемом объеме, в соответствии с целью терапии. Следовательно, обрабатываемый объем представляет собой объем, который предназначен в качестве основного для нагрева посредством гипертермии. Может ли быть эта цель достигнута и до какой степени, предсказывается посредством способа имитационного моделирования по изобретению.
Способ по изобретению рассматривается как способ имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании и, необязательно, управлении термотерапией, поскольку он моделирует распределения температур в теле, которые возникают во время обработки аппликатором магнитного поля, без реального выполнения такой обработки. Таким образом, в способе не требуется калибровки, например, с помощью измеренных значений, которые измеряются для выполняемой в текущий момент обработки. Результаты, которые выдаются средством имитационного моделирования по изобретению, могут быть использованы для того, чтобы сделать выводы о параметрах обработки для последующей реальной обработки, например, в отношении значения напряженности поля или значения напряженности поля H, которое должно быть выбрано.
Пользователем способа или средства имитационного моделирования может быть врач, например, рентгенолог или радиотерапевт, персонал с технической и/или медицинской подготовкой, который был подготовлен для использования аппликатора магнитного поля, или другие пользователи.
Наночастицы обычно могут представлять собой частицы, которые некоторым образом взаимодействуют с магнитным полем, в результате чего (после инстилляции частиц в тело) происходит нагрев ткани. В качестве примера они могут представлять собой магнитные, парамагнитные или суперпарамагнитные наночастицы, например, наночастицы оксида железа с покрытием или без покрытия. Частицы могут иметь любые пространственные формы и могут быть, например, по меньшей мере по существу, сферическими, сфероидальными, эллипсоидальными, призмоидальными или иметь форму параллелепипеда. Хотя здесь частицы называются 'наночастицами', предполагается, что данный термин покрывает не только частицы, имеющие размеры (например, наименьший или наибольший радиус или диаметр) в нанометровом диапазоне, но также частицы, имеющие другие размеры, например, частицы, имеющие размеры в микронном диапазоне. Предпочтение отдается наночастицам оксида железа, имеющим диаметр (определенный с использованием электронного микроскопа), составляющий вплоть до 100 нм.
Способ имитационного моделирования по изобретению включает в себя следующие этапы: на первом этапе вычислений, также называемом “выбор T” (“T” обозначает температуру), проводится вычисление значения напряженности поля или значения напряженности поля H, которое должно быть установлено на аппликаторе на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке; на необязательном втором этапе вычислений, также называемом “H-регулятор” (“H” обозначает напряженность магнитного поля) или “быстрый H-регулятор”, в зависимости от варианта осуществления, выполняется вычисление (результирующего) распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела для каждого значения напряженности поля H из множества предписанных значений напряженности поля H, и/или для заданного пользователем значения напряженности поля H, и, предпочтительно, на необязательном третьем этапе вычислений (“выбор H”), проводится автоматическое вычисление распределения температур, которое должно ожидаться для максимального допустимого значения напряженности поля H, когда значение напряженности поля H, вычисленное на первом этапе вычислений, превышает данное максимально допустимое значение напряженности поля H; и выдача (пользователю) вычисленного значения напряженности поля H, которое должно быть установлено на аппликаторе, и, необязательно, по меньшей мере одного вычисленного результирующего распределения температур, например, ассоциированного с указанным ранее значением напряженности поля H, с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
В отдельных вариантах способа имитационного моделирования по изобретению предписанное предельное значение температуры или одно из множества предписанных предельных значений температуры относится к максимальной температуре или максимуму температуры только в пределах обрабатываемого объема, который предназначен для нагревания. В качестве примера, предписанное предельное значение температуры может относиться к максимуму температуры в диапазоне от 60°C до 100°C, предпочтительно, от 70°C до 90°C, в частности, 80°C, в обрабатываемом объеме.
В дополнение или в качестве альтернативы, предписанное предельное значение температуры или одно из множества предписанных предельных значений температуры может относиться к максимуму температуры вне обрабатываемого объема, который предназначен для нагревания. В качестве примера, предписанное предельное значение температуры может относиться к максимуму температуры в диапазоне от 40°C до 45°C, в частности 43°C, вне обрабатываемого объема.
В некоторых вариантах осуществления способа имитационного моделирования по изобретению два предписанных предельных значения температуры, каждое из которых относится к различным объемам, используются на первом этапе вычислений. В качестве примера, одно предписанное предельное значение температуры в пределах обрабатываемого объема может относиться к максимуму температуры, составляющему 80°C, и другое предписанное предельное значение температуры вне обрабатываемого объема может относиться к максимуму температуры, составляющему 43°C. В этом случае два предписанных предельных значения температуры могут, предпочтительно, использоваться одновременно на первом этапе вычислений.
Третий этап вычислений (“выбор H”) может включать в себя вычисление ожидаемого распределения температур для значения напряженности поля H, которое определено как максимально допустимое. Значение напряженности поля H, заданное как максимально допустимое, может, например, относиться к значению напряженности поля H, которое может быть установлено в качестве максимума на аппликаторе, или к значению напряженности поля H, которое определено как максимально допустимое для пациента. Третий этап вычислений может, на основании результата вычислений первого этапа вычислений (выбор T), выполняться автоматически, когда значение напряженности поля H, вычисленное на первом этапе вычислений, превышает значение напряженности поля H, заданное как максимально допустимое.
В отдельных вариантах способа имитационного моделирования по изобретению предельное значение температуры не используется в вычислениях на втором этапе вычислений (H-регулятор; быстрый H-регулятор) и/или на третьем этапе вычислений (выбор H). Во время данных вычислений, следовательно, возможно, что полученные в результате смоделированные распределения температур превысят предельное(-ые) значение(-я), рассматриваемое(-ые) на первом этапе вычислений. Например, температуры, превышающие 43°C, могут, таким образом, иметь место вне обрабатываемого объема и/или температуры, превышающие 80°C, могут, таким образом, иметь место внутри обрабатываемого объема. Это позволяет врачу получить более полный обзор эффектов планируемой термальной терапии, чем если бы у него были только результаты, основанные на строго заданном предельном значении температуры, для вычисления на первом этапе вычислений.
Вычисления на втором этапе вычислений могут быть выполнены для множества предписанных значений напряженности поля H, которые могут быть установлены на аппликаторе, предпочтительно, содержащего от 3 до 20 значений напряженности поля H, в частности, от 5 до 10 значений напряженности поля H. В дополнение или в качестве альтернативы, вычисления на втором этапе вычислений могут быть выполнены для множества предписанных значений напряженности поля H, которое установлено на аппликаторе, предпочтительно, от 3 кА/м до 20 кА/м, особенно предпочтительно, от 5 кА/м до 10 кА/м (H-регулятор).
Второй этап вычислений (H-регулятор; быстрый H-регулятор) может быть инициирован после первого этапа вычислений (выбор T) и, возможно, третьего этапа вычислений (выбор H), только при вводе данных пользователем. Если пользователь не запрашивает дополнительной ориентировки после вывода исходного результирующего распределения температур с ассоциированным исходным значением напряженности поля H (в данном случае “исходное” означает результат первого или, возможно, третьего этапа вычислений), то пользователь может обойтись без ввода данных, и, таким образом, можно сохранить или использовать другим образом ресурсы вычислительного устройства, на котором реализуется способ имитационного моделирования по изобретению.
В частности, в случае вычисления значения напряженности поля H, которое должно быть установлено на первом этапе вычислений (выбор T), варианты способа имитационного моделирования по изобретению не выполняют множество итераций на основании принципа “проб и ошибок”, который включает вычисление результирующих распределений температур по выбранным значениям напряженности поля посредством численного решения BHTE, с тем, чтобы итеративно придти к искомому значению напряженности поля H. Такие итерации, в которых BHTE решается численно, каждый раз требуют большого объема ресурсов в отношении вычислительной мощности, времени вычислений и требований к памяти, и, следовательно, не подходят для средства имитационного моделирования, которое предназначено для выдачи пользователю обзора планируемых вариантов терапии. Вместо этого BHTE численно решается только два раза на первом этапе вычислений, как подробнее объясняется ниже.
В одном из вариантов осуществления способа имитационного моделирования по изобретению значение напряженности поля H вычисляется на первом этапе вычислений (выбор T) на основании предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая показывает взаимосвязь между (контрольным) коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля H.
В одном конкретном варианте осуществления первый этап вычислений имеет следующие этапы: вычисление средней плотности поглощения энергии (или эквивалентной переменной) в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом средняя плотность поглощения энергии (или эквивалентная переменная) вычисляется на основании измеренного геометрического распределения наночастиц, и BHTE, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и BHTE, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основании относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется с помощью основанного на температуре коэффициента масштабирования, который получают на основании по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры; вычисление, на основании вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, обычно на основании массы наночастиц, в Вт/г; и вычисление значения напряженности поля H на основании вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля H; кроме того, в качестве варианта, вычисление результирующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на температуре показателя масштабирования.
Базисное распределение температур, вычисленное на первом этапе вычислений, и/или распределение относительных приращений температуры может быть предоставлено по меньшей мере для одного применения, помимо первого этапа вычислений, например, может храниться в основной памяти и/или на жестком диске. В качестве примера, применение может относиться к быстрому вычислению, на втором этапе вычислений (для варианта осуществления “быстрый H-регулятор”), результирующего распределения температур на основании значений напряженности поля H, которые были введены пользователем, без необходимости повторного численного решения BHTE для получения распределения температур и/или распределения относительных приращений температуры.
На втором этапе вычислений в варианте осуществления “быстрый H-регулятор”, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля H, может быть использовано предоставленное (ранее вычисленное на первом этапе вычислений) базисное распределение температур и/или предоставленное (ранее вычисленное на первом этапе вычислений) распределение относительных приращений температуры, например, указанные выше распределения температур (базисное и относительное пошаговое), которые были предоставлены на первом этапе вычислений. Таким образом, можно избежать повторного численного решения BHTE, которое является трудоемким в отношении памяти и времени вычислений, для вычисления базисного и/или относительного распределения приращения температур.
В конкретных вариантах осуществления способа имитационного моделирования по изобретению (вариант осуществления “H-регулятор”) второй этап вычислений спроектирован таким образом, чтобы базисное распределение температур и относительное пошаговое распределение температур не использовались из основной памяти или с жесткого диска, а должны были быть повторно вычислены как часть второго этапа вычислений посредством численного решения BHTE. В данном случае, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля H, BHTE численно решается не более двух раз, а именно, один раз для вычисления базисного распределения температур и один раз для вычисления распределения относительных приращений температуры.
В вариантах способа имитационного моделирования по изобретению, на втором этапе вычислений (H-регулятор, быстрый H-регулятор) результирующее распределение температур, которое должно ожидаться, вычисляется посредством основанного на поглощении энергии масштабирования (“K”) вычисленного или предоставленного распределения относительных приращений температуры. Конкретные варианты осуществления способа имитационного моделирования включают в себя следующие этапы на втором этапе вычислений (H-регулятор, быстрый H-регулятор): вычисление распределения относительной плотности поглощения энергии (или эквивалентной переменной) и относительной средней плотности поглощения энергии (или эквивалентной переменной) на основании измеренного геометрического распределения наночастиц; предоставление базисного распределения температур на основании численного решения BHTE, описывающего модель без поглощения энергии, и предоставление распределения относительных приращений температуры на основании численного решения BHTE, описывающего модель с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии [предоставление осуществляется посредством прочтения ранее сохраненных распределений (для “быстрого H-регулятора”) или посредством повторного численного решения BHTE (для “H-регулятора”)]; выполнение следующих этапов для каждого значения напряженности поля H из множества предписанных значений напряженности поля H и/или заданного пользователем значения напряженности поля H: вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля H и предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля H; вычисление, на основании контрольного коэффициента поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии; основанное на поглощении энергии масштабирование, то есть вычисление основанного на поглощении энергии показателя масштабирования на основании соответствующей средней плотности поглощения энергии и относительной плотности поглощения энергии; вычисление соответствующего результирующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на поглощении энергии показателя масштабирования.
В соответствии с изобретением предложен еще один компьютеризованный способ имитационного моделирования (выбор T) для предоставления помощи в планировании термотерапии. Термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма. Гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля. Тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело. Способ имитационного моделирования относится к вычислению напряженности поля H, которая должна быть установлена на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке (выбор T). Значение напряженности поля H вычисляется на основании предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая показывает взаимосвязь между коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля H.
В одном конкретном варианте осуществления способ имитационного моделирования имеет следующие этапы: вычисление средней плотности поглощения энергии (или эквивалентной переменной) в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии вычисляется на основании измеренного геометрического распределения наночастиц, и BHTE, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и BHTE, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основании относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется с помощью основанного на температуре показателя масштабирования, который получают на основании по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры; вычисление, на основании вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы; вычисление значения напряженности поля H на основании вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля H; предпочтительно, вычисление результирующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на температуре показателя масштабирования; и предоставление вычисленного значения напряженности поля H и, необязательно, результирующего распределения температур, ассоциированного с указанным значением напряженности поля H, вычисленным в соответствии с описанным выше, с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
В изобретении предлагается еще один компьютеризованный способ имитационного моделирования (H-регулятор; быстрый H-регулятор) для предоставления помощи в планировании термотерапии. Термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма. Гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля. Тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело. Способ имитационного моделирования относится к вычислению для каждого значения напряженности поля H из множества предписанных значений напряженности поля H и/или заданного пользователем значения напряженности поля H, распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела (H-регулятор). Распределение температур, которое должно ожидаться, вычисляется посредством основанного на поглощении энергии масштабирования вычисленного или предоставленного распределения относительных приращений температуры.
В отдельных вариантах, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля H, например, с целью избегания повторного численного решения BHTE, используется(-ются) ранее вычисленное (на этапе выбора T) базисное распределение температур и/или ранее вычисленное (на этапе выбора T) распределение относительных приращений температуры (быстрый H-регулятор). В дополнение или в качестве альтернативы, возможно, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля H, для BHTE, описывающего модель, отсутствие выполнения численного решения (быстрый H-регулятор), однократное (выбор H) или более чем двукратное (H-регулятор) численное решение с целью последующего определения результирующего распределения температур. В случае отсутствия выполнения решения (быстрый H-регулятор) результирующее распределение температур строится путем объединения базисного распределения температур - ранее вычисленного (предыдущие этапы вычислений) посредством BHTE - и ранее вычисленного распределения относительных приращений температуры посредством основанного на поглощении энергии масштабирования. В случае однократного решения (выбор H) результирующее распределение температур вычисляется численно непосредственно, то есть без разделения на базисный и пошаговый компоненты, посредством решения BHTE. В случае двукратного решения (H-регулятор) базисное и пошаговое распределения температур отдельно вычисляются численно на данном (втором) этапе вычислений посредством решения BHTE, и затем соединяются в результирующее распределение температур посредством основанного на поглощении энергии масштабирования.
В конкретных вариантах осуществления способ имитационного моделирования имеет следующие этапы: вычисление распределения относительной плотности поглощения энергии (или эквивалентной переменной) и относительной средней плотности поглощения энергии (или эквивалентной переменной) на основании измеренного геометрического распределения наночастиц; предоставление базисного распределения температур на основании численного решения BHTE, описывающего модель без поглощения энергии, и предоставление распределения относительных приращений температуры на основании численного решения BHTE, описывающего модель с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии; выполнение следующих этапов для каждого значения напряженности поля H из множества предписанных значений напряженности поля H и/или заданного пользователем значения напряженности поля H: вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля H и предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля H; вычисление, на основании контрольного коэффициента поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии; основанное на поглощении энергии масштабирование, то есть вычисление основанного на поглощении энергии показателя масштабирования на основании соответствующей средней плотности поглощения энергии и относительной плотности поглощения энергии; вычисление соответствующего результирующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на поглощении энергии показателя масштабирования; предоставление вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
В изобретении также предлагается компьютерная программа, которая запрашивает выполнение одного из способов имитационного моделирования, описанных в настоящем описании, когда компьютерная программа выполняется на программируемом вычислительном устройстве, например, на компьютере в клинике или месте врачебной практики. Компьютерная программа может храниться или присутствовать в сохраненной форме на машиночитаемом носителе информации, например, постоянном или перезаписываемом носителе информации, на программируемом вычислительном устройстве, или может быть ассоциировано с ним, или на CD-ROM, DVD или USB-накопителе. В дополнение или в качестве альтернативы, может быть представлена компьютерная программа для скачивания на программируемое вычислительное устройство, например, через сеть данных, такую как Интернет, или через канал связи, такой как телефонная линия и/или беспроводное соединение.
Кроме того, изобретение предоставляет вычислительное устройство, которое спроектировано для предоставления помощи в планировании термотерапии. В данном случае термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля. В данном случае тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело. Вычислительное устройство имеет следующие компоненты: первый вычислительный компонент, который спроектирован для вычисления значения напряженности поля H, которое должно быть установлено на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке; второй вычислительный компонент, который спроектирован для необязательного вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, по меньшей мере для части объема тела для каждого значения напряженности поля H из множества предписанных значений напряженности поля H, и/или для заданного пользователем значения напряженности поля H; необязательный третий компонент, спроектированный для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться для максимального допустимого значения напряженности поля H, когда значение напряженности поля H, вычисленное на первом этапе вычислений, превышает данное максимально допустимое значение напряженности поля H; и компонент для выдачи (пользователю) вычисленного значения напряженности поля H, которое должно быть установлено на аппликаторе и, необязательно, по меньшей мере одного вычисленного распределения температур (например, ассоциированного с указанным выше значением напряженности поля H) с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
Еще одно вычислительное устройство по изобретению (“выбор T”) спроектировано для предоставления помощи в планировании термотерапии, при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, и при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля. В данном случае тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело. Вычислительное устройство имеет компонент, который спроектирован для вычисления напряженности поля H, которая должна быть установлена на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке. В данном случае компонент имеет модуль для вычисления значения напряженности поля H на основании предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, при этом характеристическая кривая показывает взаимосвязь между коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля H. В одном предпочтительном варианте вычислительного устройства по изобретению вычислительное устройство имеет следующие модули: модуль для вычисления средней плотности поглощения энергии в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии вычисляется на основании измеренного геометрического распределения наночастиц, и BHTE, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и BHTE, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основании относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется с помощью основанного на температуре показателя масштабирования, который получают на основании по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры; модуль для вычисления, на основании вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает, например, удельный коэффициент поглощения энергии неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы; модуль для вычисления значения напряженности поля H на основании вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля; необязательно, модуль для вычисления результирующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на температуре показателя масштабирования; модуль для предоставления вычисленного значения напряженности поля с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии; и, необязательно, модуль для предоставления результирующего распределения температур, ассоциированного с вычисленным значением напряженности поля H, с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
Еще одно вычислительное устройство по изобретению (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) спроектировано для предоставления помощи в планировании термотерапии, при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, и при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля. В данном случае тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело. Вычислительное устройство имеет компонент, который спроектирован для вычисления, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля и/или для заданного пользователем значения напряженности поля, распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела. В данном случае компонент имеет модуль для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, посредством основанного на поглощении энергии масштабирования вычисленного или предоставленного распределения приращений температуры. Предпочтительно, компонент спроектирован для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, с целью использования, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля H, предоставленного (ранее вычисленного на этапе выбора T) базисного распределения температур и/или предоставленного (ранее вычисленного на этапе выбора T) распределения относительных приращений температуры (быстрый H-регулятор).
Также предпочтительным является компонент для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, спроектированный для вычисления, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, не более чем двух распределений температур (H-регулятор), а именно, базисного распределения температур и/или распределения относительных приращений температуры.
Также предпочтительно, чтобы вычислительное устройство по изобретению имело следующие модули (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”): модуль для вычисления распределения относительной плотности поглощения энергии и относительной средней плотности поглощения энергии на основании измеренного геометрического распределения наночастиц; модуль для предоставления базисного распределения температур на основании численного решения BHTE, описывающего модель без поглощения энергии, и предоставления распределения относительных приращений температуры на основании численного решения BHTE, описывающего модель с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии; модуль для выполнения следующих этапов для каждого значения напряженности поля H из множества предписанных значений напряженности поля H: вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля H и предписанной характеристической кривой, например, полученной по контрольному измерению, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля H; вычисление, на основании контрольного коэффициента поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии; зависящее от поглощения энергии масштабирование, то есть вычисление основанного на поглощении энергии показателя масштабирования на основании соответствующей средней плотности поглощения энергии и относительной плотности поглощения энергии; вычисление соответствующего результирующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на поглощении энергии показателя масштабирования; и модуль для предоставления вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
Кроме того, в изобретении предлагается система, которая содержит вычислительное устройство, обозначенное выше, и аппликатор магнитного поля, или части указанного. Вычислительное устройство по изобретению может быть спроектировано для использования с аппликатором магнитного поля, например, посредством использования, в качестве примера, напряженности поля H, которая должна быть установлена на аппликаторе в качестве максимума и/или метрологических входных данных, таких как характеристическая кривая, полученная по контрольному измерению, например, для поглощения энергии на основании напряженности поля H. Аппликатор магнитного поля может быть согласован с вычислительным устройством по изобретению посредством приема аппликатором данных от указанного аппликатора, таких как значение напряженности поля H, которое должно быть установлено (например, после окончания имитационного моделирования, в качестве значения по умолчанию и/или по инициативе пользователя). В данном варианте осуществления вычислительное устройство также может быть использовано для планирования или управления.
В изобретении также предлагается система, которая содержит компьютерную программу, обозначенную выше, носитель данных, обозначенный выше, вычислительное устройство, обозначенное выше, или систему, обозначенную выше, и которая также содержит магнитную жидкость, которая содержит магнитные наночастицы. Компьютерная программа по изобретению может согласовывать использование магнитной жидкости посредством согласования поглощения энергии с напряженностью поля H для данной конкретной характеристической кривой, используемой при моделировании. Компьютерная программа может быть спроектирована с возможностью использования множества магнитных жидкостей; в данном случае пользователю будет необходимо ввести жидкость, которая фактически будет использоваться, до начала моделирования, например, путем выбора из меню в GUI вычислительного устройства.
Вместо магнитной жидкости наночастицы могут, в принципе, вливаться в организм пациента в другой форме представления. Предполагается, что все формы представления охватываются изобретением.
Еще один предмет изобретения включает в себя способ для управляемого нагревания органа или ткани, имеющий следующие этапы: введение магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц в объем органа или объем ткани; установление количества и/или распределения наночастиц в объеме органа или объеме ткани; вычисление напряженности поля H, которая должна быть установлена, на основании одного из соответствующих способов, обозначенных выше, или результирующего распределения температур на основании одного из соответствующих способов, обозначенных выше; и введение тепловой энергии посредством приложения магнитного поля, при этом устанавливается напряженность приложенного поля H, которая соответствует вычисленной напряженности поля или напряженности поля, полученной по вычисленному распределению температур, в каждом случае, с отклонением +/- 10%, предпочтительно +/- 5%, в частности +/- 1%. Способ может быть выполнен in vitro при необходимости.
Способ для лечения опухоли у пациента включает в себя следующие этапы: введение подходящего количества магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц в объем опухоли; установление количества и/или распределения наночастиц в объеме опухоли; вычисление напряженности поля, которая должна быть установлена, на основании одного из соответствующих способов, обозначенных выше, или результирующего распределения температур на основании одного из соответствующих способов, обозначенных выше; введение тепловой энергии посредством приложения магнитного поля, которая соответствует вычисленной напряженности поля или напряженности поля, полученной по вычисленному распределению температур, в каждом случае, с отклонением +/- 10%, предпочтительно +/- 5%, в частности +/- 1%.
Подходящие способы для лечения опухолей или для управляемого нагревания органа или ткани посредством подходящих наночастиц и приложения магнитного поля, которые могут быть улучшены с помощью способов имитационного моделирования по изобретению, известны из предшествующего уровня техники. Например, в работе Maier-Hauff et al. (2010, см. выше) описывается успешное исследование на 66 пациентах с опухолями мозга, при этом 59 из них имели глиобластому. Кроме того, аналогичные способы были успешно выполнены для пациентов с карциномой предстательной железы (Johannsen, M., et al. (2007), Eur Urol. 52(6): 1653-61. Epub 2006 Nov 17; Johannsen, M., et al. (2010), Int J Hyperthermia 26(8): 790-5), и также в исследовании, в которое были включены и в котором подвергались лечению пациенты с различными опухолями, а именно с хондросаркомой, раком прямой кишки, цервикальной карциномой, рабдомиосаркомой, окологлоточной саркомой и саркомой предстательной железы (Wust, P., et al. (2006), Int J Hyperthermia. 22(8): 673-85). Клинические данные для соответствующих способов резюмированы в работе Thiesen, B. and A. Jordan (2008, Int J Hyperthermia. 24(6): 467-74). Другие способы для лечения опухолей или для управляемого нагревания органа или ткани посредством подходящих наночастиц и приложения магнитного поля известны по US 20080268061, US 20110052609, WO 2009/100716 и WO 2011/082796.
Солидные опухоли являются предпочтительными, особенно местные и местно распространенные опухоли, или системные опухолевые заболевания, которые вызывают местные проблемы, такие как неоперабельные метастазы. Примерами являются опухоли мозга, например глиобластома и астроцитома, метастазы в мозге, рак предстательной железы, рак поджелудочной железы, гепатоклеточная карцинома, опухоли горла и шеи, рак мочевого пузыря, рак желудка, рак кишечника, почечная карцинома, карцинома яичника, цервикальная карцинома, саркомы, базальноклеточная карцинома и меланома.
Способы по изобретению для управляемого нагревания органа или ткани могут быть применены, например, для лечения артроза, артрита и других ревматических заболеваний суставов. Лечение данных заболеваний с помощью аналогичных способов известно, например, по WO 01/13949.
Преимущества изобретения
Изобретение предоставляет пользователю широкие возможности для получения обзора различных вариантов терапии и их эффектов и соответствующего планирования терапии. С этой целью средство имитационного моделирования по изобретению автоматически предоставляет распределение температур, которое было вычислено на основании максимальной напряженности поля, но с принятием в расчет предписанных/введенных предельных значений. Изобретение позволяет принять в расчет два или более предельных значения, например, максимальной температуры вне обрабатываемой области с целью наблюдения за здоровой тканью и/или максимальной температуры внутри обрабатываемой области с целью разрушения опухоли, но, тем не менее, с ограничением входящей в организм пациента энергии. В принципе, возможно предписать геометрическое распределение предельных значений температуры, которое принимает в расчет, например, конкретные характеристики ткани.
Средство имитационного моделирования по изобретению может быть “интеллектуальным” в том смысле, что оно отклоняет результирующее значение напряженности поля, если оно превышает максимально устанавливаемое значение, например, для аппликатора/для заданного пациента. В данном случае средство имитационного моделирования вычисляет новое распределение температур заново на основании максимального устанавливаемого значения напряженности поля.
Пользователь может решить, желает ли он использовать значение напряженности поля, появляющееся в результате указанных операций, без выполнения дальнейшего моделирования. В результате, средство имитационного моделирования по изобретению предоставляет опытному пользователю возможность прекращения планирования, что позволяет предотвратить непроизводительное расходование ресурсов. После этого уже можно использовать средство имитационного моделирования, например, для следующего пациента.
Пользователь также может принять решение о получении более обширного обзора. В данном случае средство имитационного моделирования может вычислять, например, распределения температур для множества значений напряженности поля. Эти вычисления могут выполняться в фоновом режиме с момента выполнения соответствующего ввода пользователем (если возможно, средство имитационного моделирования также может быть настроено таким образом, что оно автоматически запускает эти вычисления в фоновом режиме после того, как было предоставлено исходное распределение температур). Таким образом, пользователь уже может работать с результатами первого этапа вычислений без задержки.
Данные распределения температур не принимают в расчет предельные значения температуры, обсуждаемые выше. Таким образом, в данном случае пользователю предоставляется расширенная возможность принятия решения посредством влияния конкретных установок напряженности поля, и, в зависимости от цели терапии, тяжести заболевания, ткани, которая, возможно, будет затрагиваться, и т.д., пользователь может в некоторых обстоятельствах принимать решение относительно варианта терапии, в котором предельное значение или значения температуры используются не везде.
В дополнение или в качестве альтернативы средство имитационного моделирования принимает значение напряженности поля, которое вводится пользователем, и вычисляет результирующее распределение температур для указанного значения напряженности поля. В конкретных вариантах осуществления изобретения это осуществляется с экономией времени, без повторного численного решения BHTE, что означает доступность результата пользователю, по существу, без какой-либо задержки, например, после всего лишь одной секунды или быстрее.
С помощью средства имитационного моделирования по изобретению цель терапии и возможные побочные эффекты могут быть, таким образом, предсказаны лучше и легче и, следовательно, могут контролироваться лучше и тщательнее.
В данном случае средству имитационного моделирования по изобретению требуется как для вычисления распределения температур с использованием предписанных предельных значений температуры (первый этап вычислений, см. ниже выбор температуры, или “выбор T”), так и для вычисления масштабирования распределения температур или заданного пользователем значения напряженности поля (второй этап вычислений, см. ниже регулятор напряженности поля H, “H-регулятор” или “быстрый H-регулятор”) - ровно два численных решения BHTE с последующим масштабированием, другими словами, не требуется циклических приближений методом проб и ошибок (посредством регулярно перезапускаемых численных решений BHTE) для искомого значения напряженности поля на первом этапе, и вычисление соответствующего распределения температур выполняется, в принципе, посредством простого масштабирования для произвольного количества значений напряженности поля на втором этапе. В результате средство имитационного моделирования является дружественным пользователю, поскольку позволяет получить результаты вычисления с высокой точностью и, тем не менее, быстро. Средству имитационного моделирования по изобретению требуется только часть вычислительного времени CPU по сравнению с итерационным подходом проб и ошибок, и, следовательно, оно, в первую очередь, позволяет реализовать клинически целесообразное приложение, даже при использовании более старых компьютеров или компьютеров, имеющих ограниченные ресурсы.
Краткое описание чертежей
Дальнейшие аспекты и преимущества изобретения далее будут описаны подробнее со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:
На фиг.1 показана блок-схема для общего программного цикла из первого типового варианта осуществления средства имитационного моделирования по изобретению, имеющего следующие основные этапы: “данные пациентов”, “слияние изображений”, “сегментация”, “моделирование температуры” и “план терапии”. На главном этапе, “моделирование температуры”, вызывается пакет программ “симулятор температур” (кратко называемый “симулятор”). В первом типовом варианте осуществления (фиг.1 - фиг.5) пакет программ симулятора включает в себя три самодостаточные программы (выполнения) моделирования (.exe), но симулятор также может выполняться как подключаемая библиотека программ, имеющая три основные подпрограммы (“mainsubroutines”) (см. второй типовой вариант осуществления, фиг.6 - фиг.9);
На фиг.2 показана блок-схема для программного цикла из первого типового варианта осуществления симулятора по изобретению, имеющая последовательность вызовов программ моделирования с условными переходами;
На фиг.3 показана блок-схема для программного цикла для симулятора с фиг.2 в так называемом режиме 2 (исполняемая программа “sim_h.exe”: выбор напряженности поля H, кратко - “выбор H”);
На фиг.4 показана блок-схема для программного цикла для симулятора с фиг.2 в режиме 1 (исполняемая программа “sim_t.exe”: выбор температуры, кратко - “выбор T”);
На фиг.5 показана блок-схема для программного цикла для симулятора с фиг.2 в режиме 3 (исполняемая программа “sim_hr.exe”: так называемый регулятор напряженности поля H, кратко - “H-регулятор”);
На фиг.6 показана блок-схема для программного цикла из второго типового варианта осуществления симулятора по изобретению, имеющая последовательность вызовов основных подпрограмм моделирования с условными переходами;
На фиг.7 показана блок-схема для программного цикла одной из трех основных подпрограмм симулятора с фиг.6 в режиме 2, а именно “mainsubroutine_sim_h_voxel_win” (выбор H);
На фиг.8 показана блок-схема для программного цикла одной из трех основных подпрограмм симулятора с фиг.6 в режиме 1, а именно “mainsubroutine_sim_t_voxel_win” (выбор T); и
На фиг.9 показана блок-схема для программного цикла одной из трех основных подпрограмм симулятора с фиг.6 в режиме 3, а именно “mainsubroutine_sim_hr_voxel_win” (так называемый “быстрый H-регулятор”).
Иллюстративные варианты осуществления изобретения

В приведенном ниже тексте подробнее описывается первый типовой вариант осуществления средства имитационного моделирования по изобретению. На фиг.1 показано схематическое представление программного цикла из способа имитационного моделирования по изобретению в форме элемента программного обеспечения моделирования, которое было разработано с целью предоставления помощи в терапии NanoTherm.
Программное обеспечение предоставляет лечащему врачу (нейрохирургу, рентгенологу) помощь в ориентировке во время термотерапии злокачественных опухолей, таких как опухоли мозга, с целью оценки температур обработки и напряженности магнитного поля, требующихся для нее, на основании BHTE, которое описывает модель.
В целях оценки напряженности поля для терапии программное обеспечение предоставляет возможность импортировать и зарегистрировать данные изображений в формате DICOM, например, по сканированиям MRI и CT. Также возможно выполнять операции контурной обработки на всех используемых файлах изображения (сегментация).
Программное обеспечение приводит пользователя к получению результата на этапах путем запроса требуемых параметров. Это включает в себя, во-первых, трехмерную визуализацию, которая обнаруживает контурные области, такие как опухоль, катетер и отложение наночастиц. Во-вторых, показана оценка распределений температур в обозначенных областях на основании напряженности поля и времени терапии. Это особенно важно для областей, которые обрабатываются только до ограниченной степени, например, в голове на фронтобазальной основе в области зрительной хиазмы (гипоталамус), латеральной борозды головного мозга, в которой проходит сосудистая сеть средней мозговой артерии, мозолистое тело ствола мозга.
Данные, которые вводятся, и модели, которые выдаются, могут сохраняться и печататься, и различные изображения могут выдаваться для каждого пациента. Средство имитационного моделирования, таким образом, предоставляет помощь врачу или пользователю в подготовке плана терапии. В качестве примера, план терапии выдается после подписания ответственным врачом распечатанного предложения по терапии. Результаты моделирования, представленные в предложении по терапии, могут быть использованы в целях ориентировки и необязательно должны соответствовать каким-либо конкретным требованиям по точности.
Программное обеспечение моделирования может эксплуатироваться на собственном аппаратном обеспечении потребителя, при этом должны быть выполнены соответствующие минимальные требования. Условия внешней среды соответствуют условиям окружающей среды для применения медицинского программного обеспечения.
Краткое описание первого типового варианта осуществления
Программное обеспечение содержит в форме пакета программ “симулятор температуры” (далее для краткости называемый также “симулятор”). После введения магнитной жидкости в опухоль симулятор позволяет осуществлять моделирование распределения температур в области тела на основании напряженности магнитного поля терапевтического прибора (аппликатора). Симулятор вычисляет конкретную напряженность поля в качестве элемента необязательной рекомендации. Для выполнения терапии также, дополнительно, возможно выполнять измерения температуры во время терапии, в результате чего результаты моделирования и измерения температуры вместе могут создать основу для оценки терапии врачом, при этом указанные измерения температуры, предпочтительно, имеют решающее влияние. Естественно, результаты моделирования не являются ни предварительными требованиями для возможности выполнения терапии, ни являются связанными с ее выполнением.
На фиг.1 показаны основные этапы программного цикла. Пакет программ “симулятор” вызывается на основном этапе - “моделирование температуры”. Симулятором выполняются следующие основные задачи:
моделирование трехмерного распределения температур, которое, вероятно, возникает вследствие приложения магнитного поля к суперпарамагнитным или ферримагнитным наночастицам, например, исходя из упрощенной физической модели (это точнее описано ниже); и
оценка напряженности поля H, например, на основании конкретных выбранных температур для модели пациента.
Пакет симулятора не является непосредственной частью ядра программного обеспечения моделирования, а связан с ядром посредством жестко заданного внешнего интерфейса ввода/вывода как часть внешнего SOUP (“программное обеспечение неизвестного происхождения”).
Пакет симулятора содержит три независимые программы моделирования sim_t, sim_h и sim_hr, которые написаны на фортране 77 (исполняемые программы “sim_t.exe”, “sim_h.exe” и “sim_hr.exe”). Порядок вызовов программ симулятора и управление данными симулятора определяется ядром программного обеспечения моделирования, в данном случае называемым “ядро основной программы”. Ядро основной программы также управляет всеми другими основными этапами, которые были показаны на фиг.1, такими как, наряду с прочим, слияние изображений, сегментация. В данном первом типовом варианте осуществления обмен данными между ядром и симулятором, включая вывод сообщений завершения программы, осуществляется посредством чтения/записи из директории/в директорию жесткого диска.
Подробное описание основного этапа программы “моделирования температуры”
Временная последовательность вызовов программ симулятора на основном этапе “моделирование температуры” контролируется или управляется из ядра основной программы и может осуществляться на основании схемы, показанной на фиг.2.
Предусмотрено, что после соответствующего изменения, введенного пользователем в GUI (“графический интерфейс пользователя”) после смены меню сегментации на меню моделирования температуры, в данном меню сначала запускается программа выбора T sim_t.exe (режим = 1). Данная программа автоматически (то есть без какого-либо пользовательского ввода) получает две выбранные предельные температуры, которым она должна соответствовать:
максимум 43°C вне PTV (“предел 43°C вне PTV”)
максимум 80°C в любом другом месте, то есть, фактически, внутри PTV (“предел 80°C для всего тела”).
В данном случае PTV (“целевой объем планирования”) обозначает область обработки/объем обработки, то есть, объем, который должен обрабатываться или нагреваться. Он может быть установлен пользователем на основном этапе сегментации (программное обеспечение моделирования может, например, на основании выполненного вручную нанесения контура опухоли, выдавать предложение относительно объема обработки, например, объем опухоли плюс граница, которое может приниматься или изменяться пользователем, то есть, другими словами, может быть, например, сокращено или расширено). Значение температуры 43°C используется в качестве пороговой температуры, выше которой может происходить все более возрастающее повреждение здоровой ткани, чего нужно избегать, как только возможно. Значение температуры 80°C используется в качестве общего предела температуры, который не должен превышаться по всему телу, то есть даже, например, в объеме опухоли; указанное выше одновременно ограничивает поглощение энергии телом в целом. Из двух ограничивающих условий действует то, которое возникает при более низкой напряженности поля H.
Однако следует отметить, что предельные значения 43°C и 80°C применимы к лечению опухолей в таком объеме тела, как, например, голова человека. Гипертермические обработки, относящиеся к другим объемам тела, таким как область предстательной железы, могут быть ориентированы на соблюдение других предельных значений. В качестве примера, предельное значение в PTV может составлять 100°C вместо 80°C для термотерапии опухоли предстательной железы.
После исполнения sim_t.exe программное обеспечение моделирования сначала исследует изнутри, то есть без сообщения пользователю значений через GUI, каким является уровень значения напряженности поля H, которое выводится внутри в качестве выхода sim_t. Если данное значение превышает 15 кА/м (килоампер на метр), запуск sim_h.exe (режим 2) начинается автоматически (без необходимости осуществления ввода пользователем) с выбором 15 кА/м (выбор H), где 15 кА/м представляет собой максимальное значение напряженности поля H, которое может быть установлено на аппликаторе магнитного поля.
Если выходное значение sim_t.exe меньше либо равно 15 кА/м, то необходимо осуществить автоматический запуск программы sim_h.exe, и сразу же выполняется следующий этап.
На этом следующем этапе распределение температур и следующие значения выводятся в графической форме на GUI:
рекомендуемая напряженность поля H (выход sim_t.exe или 15 кА/м из автоматического запуска sim_h.exe); данный вывод приводится в окне GUI; и
максимальная температура, достигнутая вне PTV, а также максимальная температура, достигнутая в области обработки, и также, возможно, другие выходные переменные; данный вывод приводится во всплывающем окне.
Могут иметь место случаи, в которых предписанная температура, составляющая, например, 43°C, не достигается вне PTV, в частности, когда ограничивающее условие для 80°C в PTV уже было достигнуто при более низком значении напряженности поля H.
На основании выведенного исходного результата, описанного выше, пользователь может запросить запуск “H-регулятора”, или регулятора напряженности поля, sim_hr.exe (режим = 3) (в других типовых вариантах осуществления регулятор напряженности поля также может запускаться автоматически). Система выполняет данные вычисления в фоновом режиме, и в это время пользователь имеет возможность просмотреть исходно установленное распределение температур. Необязательно, пользователь может пропустить запуск H-регулятора, или может остановить вычисление соответствующим образом.
В примере конфигурации, описанном выше, H-регулятор вычисляет десять распределений температур для следующих фиксированных значений напряженности поля H (множественный выбор H): 5 кА/м, 6 кА/м, 7 кА/м, 8 кА/м, 9 кА/м, 10 кА/м, 11 кА/м, 12 кА/м, 13 кА/м и 14 кА/м. Это покрывает весь диапазон настроек для аппликатора, используемого в данном примере, с шагом 1 кА/м. Когда был выполнен запуск, пользователю предоставляется возможность просмотра распределения температур для указанных значений напряженности поля H посредством установки позиции в соответствующей полосе прокрутки.
Указанный список значений напряженности поля H относится, например, к лечению глиобластом в голове. Другие значения могут быть предписаны для обработки других областей или объемов тела. В качестве примера, для лечения опухолей предстательной железы, размер шага, составляющий 0,5 кА/м, может быть предписан для значений между 2 кА/м, 2,5 кА/м, ..., 8 кА/м.
H-регулятор не имеет ограничений для достигаемых температур (кроме sim_t.exe при первоначальном запуске). Следовательно, могут иметь место случаи, в которых достигаемые температуры будут выше (или ниже), чем 80°C, в области вычислений и/или выше (и/или ниже), чем 43°C, вне PTV.
Если пользователь желает провести еще один анализ, помимо рекомендованной напряженности поля в sim_t.exe и, возможно, десяти результатов для H-регулятора, у него есть возможность вручную ввести желаемое входное значение напряженности поля H в окне GUI. После этого вычисление начинается с выбора H (sim_h.exe). Он может повторить вычисление при необходимости.
В режиме выбора H не имеется ограничений в отношении достигаемых температур (кроме sim_t.exe при первоначальном запуске). Следовательно, могут иметь место случаи, в которых достигаемые температуры будут выше (или ниже) чем 80°C в области вычислений и/или выше (и/или ниже) чем 43°C вне PTV.
Кроме того, пользователь может вернуться к этапу сегментации в любой момент с целью внесения поправок в PTV или других поправок сегментации. В данном случае симулятор переходит к исходному состоянию. Как только становится доступной новая запись данных сегментации (так называемый “помеченный объем”, или запись данных LV, см. ниже) и пользователь переходит от этапа сегментации к меню вычисления температуры, вся процедура повторяется, то есть симулятор запускается с исходным запуском sim_t.exe.
Общий технический подход
Обеспечение повышения температуры посредством наночастиц в магнитном поле условно можно разделить на два этапа:
3
1. На первом этапе наночастицы в магнитном поле вызывают локальное поглощении энергии, показываемое посредством плотности (Вт/м) или коэффициента (Вт/кг) поглощения энергии, в данном случае имеющих общее обозначение SAR (“удельный коэффициент поглощения”);
2. На втором этапе данный SAR выступает в качестве (основного) источника повышения температуры.
Моделирование температур, которое получают по значениям напряженности поля H, делится в симуляторе на два основных этапа:
1. Установление распределения SAR для заданной напряженности поля H посредством того, что в настоящем описании называется “решатель SAR” (то есть соответствующий вычислительный компонент или вычислительный модуль); и
2. Установление распределения температур (“распределение T”) по распределению SAR (так называемый “решатель T”).
В решателе SAR, представленном выше, SAR определяется по метрологическим данным, например, на основании записи данных CT (компьютерной томографии) с отмеченными местами отложения магнитной жидкости (см. ниже) и метрологически установленной зависимости SAR железного ядра от напряженности поля H. При реализации могут быть использованы физические приближения, представленные, например, в работе Gneveckow et al. 2004.
В решателе T BHTE с временной зависимостью численно решается с использованием конечных разностей путем принятия в расчет конкретных обстоятельств применения магнитных жидкостей. Решатель T может использовать явные температурные градиенты, в соответствии, например, с описанным в работе Nadobny et al. 2007, в приложении.
В пакете симулятора решатель SAR и решатель T не образуют отдельные программные элементы, а объединяются в форме объединенной программы, при этом компоненты решателя SAR и решателя T "перемешиваются" различным образом друг с другом в программном цикле в зависимости от выбранного режима. Это точнее описано ниже.
Геометрическая форма распределения SAR (и, следовательно, распределения температур) сильно зависит от геометрических позиций наночастиц или отложений магнитной жидкости (“наноотложения”, “объемы размещения”), которые удерживаются в ткани. Эти позиции наночастиц должны быть переданы симулятору в качестве входных данных с целью определения SAR. С этой целью сегментированная (например, бинарная) запись трехмерных данных (в данном случае обозначенная как “LV.raw”, где LV означает “помеченный объем”, см. ниже) с отмеченными наночастицами, которая выдается на основании планируемой CT, должна быть выдана симулятору на предшествующем основном этапе “сегментации”. Кроме того, должны быть известны значения по шкале Хаунсфилда в местах размещения наночастиц. Это достигается путем прочтения двоичного файла CT CT.raw.
3
3
Поглощение энергии наночастицами в магнитном поле может быть представлено в симуляторе различными способами. Удельное поглощение энергии может быть количественно определено посредством коэффициента поглощения энергии (“удельный коэффициент поглощения”, SAR) в единицах ватт на килограмм или на грамм (Вт/кг или Вт/г), при этом масса, которая должна быть установлена в данном случае, представляет собой магнитно эффективную массу, другими словами, например, массу магнитной жидкости (в этом случае SAR обычно указывается в Вт/кг) или массу железа для случая наночастиц с железным ядром (в данном случае SAR обычно указывается в Вт/г). Вместо использования коэффициента, удельное поглощение энергии также может быть показано через плотность поглощения энергии в единицах ватт на кубический метр или кубический сантиметр (Вт/м или Вт/см). Если используется удельная плотность поглощения энергии, то объем будет приблизительно равен объему магнитной жидкости.
Контрольный удельный коэффициент или плотность поглощения энергии может относиться, например, к (измеренному) поглощению энергии магнитной жидкости с несущей средой (например, водой) и наночастицами, “растворенными” в ней. В данном случае количество наночастиц в несущей среде известно очень точно для такого контрольного измерения (например, по молярной массе). Таким образом, контрольные значения относятся к магнитной жидкости в контрольном состоянии до инстилляции. SAR железных ядер “SAR_fe”, используемый в настоящем документе, является одним из таких контрольных значений, которые обычно основываются на массе железа и приводятся в Вт/г.
3
3
Фактическое поглощение энергии (“коэффициент поглощенной энергии” или “плотность поглощенной энергии”, APD, в Вт/м) в ткани зависит от плотности магнитно эффективных (масс) наночастиц, которые присутствуют в указанной ткани. Таким образом, фактическое или специфичное для ткани поглощение энергии в ткани изменяется по сравнению с контрольным удельным поглощением энергии указанным образом на основании плотности; как правило, наночастицы в ткани присутствуют с более низкой плотностью, чем в контрольной магнитной жидкости (они “разбавлены”). В целях ограничения количества используемых терминов использования APD следует избегать. Таким образом, даже для фактического поглощения энергии мы продолжаем использовать, например, SAR или пространственное распределение SAR - SAR (x, y, z), даже если, строго говоря, должна использоваться единица измерения Вт/м. Использование таких терминов является в этом смысле обоснованным, поскольку преобразование от SAR к APD, или наоборот, является простым для симулятора: известна фактическая плотность (масса железа) наночастиц на воксел, полученная по данным CT (например, значения градаций серого в HU). (Удельный/фактический) коэффициент поглощения энергии и плотность поглощения энергии также могут быть преобразованы друг в друга посредством фактора плотности (магнитно эффективная массовая плотность в магнитной жидкости/в ткани после инстилляции). В этом смысле мы также говорим об объемном SAR в данном случае. Таким образом, термины “SAR” и “объемный SAR” являются эквивалентными термину "плотность поглощения энергии", и форма, в которой данные хранятся в симуляторе, относится к численной оптимизации, в отличие от ситуации, например, с “(контрольным) коэффициентом поглощения энергии”, SAR_fe, который основан на массе наночастиц в Вт/г.
Другими словами, термин “плотность поглощения энергии” при использовании в настоящем описании относится к (объемному) SAR, тогда как термин “(контрольный) коэффициент поглощения энергии” относится к контрольной переменной, которая определяется метрологически вне тела (in vitro), такой как SAR_fe.
3
Объемный SAR, таким образом, может пониматься как коэффициент поглощения энергии в Вт/кг, которая вносится в тело, или, например, плотность поглощения энергии в единицах Вт/м (ватт на кубический метр), которая вносится в тело. Кроме того, также используется (контрольный) коэффициент SAR или (контрольный) коэффициент поглощения энергии, который указывается, например, в единицах Вт/кг (ватт на килограмм), Вт/г (ватт на грамм) и т.д.
В соответствии с используемой общей терминологией, дополнение “распределение” иногда опускается. Таким образом, величина может представлять собой зависимое от места распределение, то есть SAR (x, y, z), или независимое от места значение, например, среднюю плотность поглощения энергии, такую как объемная SAR - SAR_aver. Присутствует распределение или нет, будет очевидно специалисту в данной области техники из общего контекста.
Функциональность отдельных компонентов или модулей в первом типовом варианте осуществления
В зависимости от входных данных или выбранного режима, вызывается исполняемая программа симулятора “sim_t.exe”, “sim_h.exe” или “sim_hr.exe” из основной программы программного обеспечения моделирования в конкретном временном порядке. Возможные порядки уже обсуждались выше.
Симулятор предоставляет два способа или варианта для установления (моделирования) распределения абсолютных температур:
Использование “выбора H” (“H” символизирует напряженность поля H). Абсолютное значение напряженности поля H является предписанным (обычно в кА/м). Осуществляется поиск распределения температур T(x, y, z) (в °C).
Использование “выбора T” (“T” означает температуру). Предельные значения температуры T_limit (в °C) являются предписанными, и осуществляется поиск значения напряженности поля H (в кА/м) и ассоциированного распределения температур T(x, y, z) (в °C).
Выбор T реализуется с использованием исполняемой программы “sim_t.exe”, и выбор H реализуется с использованием исполняемой программы sim_h.exe. В третьем программном модуле, sim_hr.exe, также используется (множественный) выбор H. И sim_t.exe, и sim_h.exe вычисляют одно распределение температур, тогда как десять распределений температур устанавливаются в одном цикле для десяти значений напряженности поля H в случае sim_hr.exe (“H-регулятор”).
Параметр перехода (или входное значение с точки зрения симулятора) “РЕЖИМ”, имеющий значение РЕЖИМ=1, “выбор H” (sim_h.exe) РЕЖИМ=2 и “H-регулятор” (sim_hr.exe) РЕЖИМ=3 присваивается типу вычисления “выбор T” (sim_t.exe).
В приведенном ниже тексте приведено более точное описание, в качестве примера, трех модулей программы симулятора (каждый из которых также может быть доступен в качестве независимой программы) и их функциональности.
выбор H (РЕЖИМ=2, sim_h.exe)
Схематическая иллюстрация цикла программного модуля sim_h.exe показана на фигуре 3. Абсолютное значение напряженности поля H является предписанным. Осуществляется поиск распределения температур T(x, y, z).
Сначала нанообъем размещения (объем размещения) или объем наночастиц (“V_NP”) и среднее значение HU “HU_aver” по всем значениям HU(x, y, z) в V_NP формируются по оценке геометрического распределения наночастиц (считанного через LV.raw) и сравнение с единицами Хаунсфилда (“HU(x, y, z)”, считанными через CT.raw).
Затем оценивается средняя концентрация железа по среднему “HU_aver”, и исходя из этого оценивается масса железа “m_fe” (в более общем случае: масса частиц) в V_NP, при этом в данном случае предполагается, что наночастицы имеют железное ядро в качестве магнитно эффективного компонента. Таким образом, данный подход основан на множественных приближениях: m_fe оценивается по средней концентрации железа, которая, в свою очередь, оценивается по среднему значению HU. Концентрация наночастиц после инстилляции в пациента определяется по данным CT. Только приблизительно 50% из инсталлированных частиц остаются в теле и присутствуют в “наноотложении”, в концентрациях или распределениях, которые трудно предсказать.
Независимо от этого, симулятор получает SAR железного ядра “SAR_fe” по напряженности поля H. Он представляет собой контрольный коэффициент поглощения энергии в единицах Вт/г, например, на основании массы железа, который показывает, например, измеренное поглощение для наночастиц в неразбавленном контрольном состоянии, то есть, другими словами, коэффициент поглощения энергии неразбавленной магнитной жидкости (неразбавленная порция), содержащей наночастицы до инстилляции пациенту.
Наночастицы могут быть магнитными (то есть, например, ферромагнитными или ферримагнитными), парамагнитными и/или суперпарамагнитными. В зависимости от таких параметров, как материал, распределение размеров и т.д., может иметь место смесь различных магнитных свойств.
SAR_fe вычисляется путем применения нелинейной характеристической кривой SAR_fe=f(H), заранее определенной метрологически для магнитной жидкости. Характеристическая кривая определяется для конкретного аппликатора и конкретных используемых наночастиц (магнитной жидкости). Предполагается, что область обработки расположена в центре между двумя полюсными наконечниками аппликатора (например, в области <+/-10 сантиметров), в результате чего, в хорошем приближении, одно и то же (максимальное) значение напряженности поля H может быть использовано везде в этой области. Во избежание сложного табличного представления характеристическая кривая SAR_fe=f(H) может быть аппроксимирована тремя факторами подбора a, b, c, чтобы при этом можно было предположить форму
b
SAR_fe=aH+c (1)
с единицами SAR_fe, выраженными в Вт/г (ватт на грамм) и H в кА/м.
3
3
m_fe, SAR_fe и V_NP теперь используются для оценки среднего “SAR_aver” для объема SAR(x, y, z) на основании массы ткани в Вт/кг (или, эквивалентно: умножаются на удельную локальную плотность в Вт/м или Вт/см) в наноотложении. Таким образом, это представляет собой среднюю плотность поглощения энергии в отложенном состоянии наночастиц.
Затем формируется зависимое от положения распределение объемного SAR, и в изобретении предполагается с хорошим приближением, что в V_NP значения SAR пропорциональны значениям HU, то есть
SAR(x, y, z)=HU(x, y, z)*SAR_aver/HU_aver в V_NP (2),
SAR(x, y, z)=0 вне V_NP (3).
Все значения HU(x, y, z) положительны в V_NP, что означает отсутствие возможности появления физически невозможных отрицательных значений SAR.
С использованием зависимого от времени распределения "плотности" поглощения энергии SAR(x, y, z) в качестве источника температуры, BHTE T(x, y, z)=f(SAR(x, y, z)) численно решается, например, на основании формул (1)-(2) из работы Nadobny et al. 2007, и в данном случае применяется метод конечных разностей с явным вычислением градиентов температуры на основании работы Nadobny et al. 2007, формулы (8)-(15).
BHTE, описывающее модель, является динамическим, то есть зависящим от времени. Через некоторое время достигается условие стационарного состояния, при котором подача тепла посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле соответствует рассеянию тепла вследствие тока крови, охлаждения в окружающей среде, продолжительности перфузии. На основании опытных данных такое условие достигается приблизительно после 20 мин. В симуляторе может быть предписано, что, с учетом соответствующего запаса безопасности, условие стационарного состояния считается достигнутым, например, после 30 мин (минут) (гипертермическая обработка может занять, например, от 1 часа до 1,5 часов). В принципе, пользователь также может подвергаться лечению в начальной фазе (до достижения стационарного состояния). Симулятор работает во временном интервале и, следовательно, также может моделировать и выдавать (выходные данные) в любой момент времени до момента 20 мин или 30 мин.
При выборе опции H (sim_h.exe) (РЕЖИМ=2) требуется только один проход для численного решения BHTE T(x, y, z)=f(SAR(x, y, z)).
В изобретении предлагается, что в случае выбора H температура не ограничивается, то есть в зависимости от уровня напряженности поля H, в теле могут возникнуть любые температуры, которые также могут быть выше обычных предельных значений температуры (например, 43°C в здоровой ткани).
выбор T (РЕЖИМ=1, sim_t.exe)
На фиг.4 схематически показан программный цикл для симулятора в режиме выбора T. Предельные значения температуры T_limit(x, y, z) являются предписанными, и осуществляется поиск значения напряженности поля H и ассоциированного распределения температур T(x, y, z).
Сначала распределение наночастиц считывается из LV.raw и единицы Хаунсфилда считываются через CT.raw - как в случае sim_h.exe. Затем определяется концентрация железа (как правило, концентрация магнитно эффективных частиц), и по ней определяется масса железа m_fe (как правило, масса магнитно эффективных частиц), как в случае sim_h.exe. Эти переменные являются независимыми от полученной напряженности поля H.
3
Однако дальнейший ход выполнения sim_t.exe отличается от хода выполнения в случае sim_h.exe, поскольку абсолютное значение напряженности поля не является предписанным, но теперь подлежит поиску. Процедура включает в себя вычисление соответствующего объемного SAR (в Вт/кг или, необязательно, как плотность поглощения энергии в Вт/м), которое “подобрано” для предписанной предельной температуры и, также, нахождение напряженности поля H по вычисленному объему SAR.
Выбор предельных температур T_limit(x, y, z), которые должны соблюдаться одновременно и с одинаковой авторизацией в примере, описанном здесь, проводится следующим образом:
для “области вне PTV” (для булевской операции “объем тела минус PTV”) максимально допустимое значение температуры (= предельное значение температуры) T_limit (вне PTV) является предписанным. В качестве примера, данное значение могло бы быть установлено на 43°C по умолчанию в основной программе программного обеспечения моделирования и, таким образом, передано симулятору, то есть T_limit(non-PTV)=43°C. Область “вне PTV” грубо соответствовала здоровой ткани или ткани, которая не должна подвергаться обработке.
Предполагается, что температура в любом другом месте не должна превышать 80°C. Данное значение, например, могло бы быть установлено в качестве условия внутри симулятора. Вместе с указанным выше предельным значением, на основании которого предполагается, что для PTV значение составляет не более 43°C, данный предел используется для области обработки PTV, и, следовательно, T_limit(PTV)=80°C.
Результирующая напряженность поля H должна соответствовать обоим значениям, то есть предполагается, что она является достаточно низкой для того, чтобы все температуры T(x, y, z) были меньше, либо равны 80°C в PTV и, в то же время, были меньше, либо равны 43°C вне PTV. Другими словами, из двух значений напряженности поля, каждое из которых соответствует двум выбранным T, выводится меньшее.
Для соблюдения этих выбранных T теоретически было бы возможно запустить sim_h.exe много раз и регулярно перенастраивать входную напряженность поля, с тем, чтобы выбранные T соблюдались в конце такого итеративного процесса. Данный итеративный процесс и соответствующий ему неточный и сложный путь (см. “iterative way” в работе Nadobny et al. 2007, стр.1841) не используется в данном случае.
Процедура по изобретению в данном случае имеет отличия с целью непосредственного определения значения напряженности поля H, в условиях экономии ресурсов, но при этом точно. В данном случае следует учитывать, что постановка задачи никоим образом не является тривиальной, поскольку SAR (и, следовательно, температура) зависит от напряженности поля H нелинейным образом. Однако линейная взаимосвязь может быть показана по меньшей мере для части поставленной задачи, в частности, между SAR и температурой (см. “decomposition way” в работе Nadobny et al. 2007, стр.1841, формулы (5a), (5b), (6)). Таким образом, распределение температур T(x, y, z) сначала разделяется на базисный компонент T0(x, y, z), который получают без SAR, и компонент подъема температуры T_rise(x, y, z)=K*ΔT(x, y, z), в результате чего получаем:
T(x, y, z)=T0(x, y, z)+K * ΔT(x, y, z), (4)
и для SAR имеет место следующее:
SAR(x, y, z)=K * ΔSAR(x, y, z). (5)
K представляет собой скалярный показатель масштабирования (в РЕЖИМЕ=1 мы называем его “основанным на температуре” показателем масштабирования), ΔT(x, y, z) представляет собой относительное приращение температуры, и ΔSAR(x, y, z) представляет собой относительное распределение SAR, которое также может называться относительной плотностью поглощения энергии или является ее эквивалентом. В отличие от случая sim_h.exe, абсолютное значение SAR_aver не определяется по SAR_fe, а внутренним образом предписывается произвольное (относительное) тестовое среднее “ΔSAR_aver” для относительного объемного SAR - ΔSAR(x, y, z). В качестве примера, данное тестовое среднее может быть установлено в симуляторе как ΔSAR_aver = 100 Вт/кг. Аналогичным указанному в формуле (2) образом в изобретении аппроксимируются зависимые от места значения ΔSAR(x, y, z) следующим образом:
ΔSAR(x, y, z)=HU(x, y, z)*ΔSAR_aver/HU_aver в V_NP, (6)
ΔSAR(x, y, z)=0 вне V_NP. (7)
Затем два прохода для численного решения BHTE запускаются последовательно: один раз для T0(x, y, z) (с SAR(x, y, z)=0) и один раз для относительного приращения температуры ΔT(x, y, z)=f(ΔSAR(x, y, z)). Затем находят основанный на температуре показатель масштабирования с применением поиска минимума по всем поддерживаемым точкам или вокселам x, y, z:
K=Min(T_limit(x, y, z)-T0(x, y, z))/ΔT(x, y, z)), (8)
где T_limit(x, y, z)= 80°C вне PTV и 43°C в PTV.
После того, как был найден основанный на температуре показатель масштабирования K, сразу же можно указать абсолютные SAR(x, y, z) и T(x, y, z) с использованием формул (5) и (4) без необходимости повторного численного решения BHTE. Для среднего SAR(x, y, z) также имеет место следующее:
SAR_aver=K * ΔSAR_aver. (9)
Затем в изобретении выполняются исходные этапы для sim_h.exe в обратном порядке: сначала SAR железного ядра SAR_fe определяется по среднему SAR_aver и ранее определенной массе железа m_fe. Последним этапом является применение, по существу, нелинейной характеристической кривой SAR_fe=f(H) в обратном смысле, то есть значение SAR_fe используется для установления значения напряженности поля H, которое затем выдается, в конечном счете, в дополнение к распределению температур T(x, y, z), пользователю в качестве выходных данных.
H-регулятор (РЕЖИМ=3, sim_hr.exe)
На фиг.5 схематически показан программный цикл для симулятора в режиме H-регулятора. При вызове программа симулятора sim_hr.exe сразу же моделирует множество распределений температур для множества выбранных H, то есть для различных абсолютных значений H, которые задаются в качестве входных значений.
В примере, описанном здесь, множество из десяти распределений температур определяется для множества из десяти жестко предписанных значений напряженности поля (5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 и 14 кА/м). Однако H-регулятор не является просто выполненным последовательно десять раз sim_h.exe с десятью проходами для численного решения BHTE. В целях экономии времени вычислений, вместо этого требуется только два прохода - аналогичным sim_t.exe образом, а именно, аналогично для T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z).
Сначала применяется оценка геометрического распределения наночастиц (считанного через LV.raw) и сравнение единиц Хаунсфилда (считанных через CT.raw) - аналогичным случаю sim_h.exe образом - для определения среднего значения HU -HU_aver, и определения по этому значению средней концентрации частиц или железа, и определения по этим значениям массы частиц или железа m_fe. Данные значения одинаковы для всех значений H.
Затем для относительного значения ΔSAR_aver=100 производится оценка ΔSAR_aver и аппроксимация ΔSAR(x, y, z) - как в sim_t.exe - на основании формул (6) и (7), указанных выше.
Аналогичным случаю sim_t.exe образом, затем выполняется два прохода с целью численного решения BHTE для T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z).
Затем запускается цикл, имеющий i=10 повторений. Каждый раз считывается значение относительной напряженности поля H, H(i), то есть, например, 5...14 кА/м с шагом 1 кА/м. Путем применения характеристической кривой SAR_fe=f(H) на основании формулы (1) используется значение - как в случае sim_h.exe - каждый раз для вычисления соответствующего значения SAR_fe(i), и это значение (и исходно определенная масса железа m_fe) используется для оценки абсолютного среднего объемного SAR, SAR_aver(i).
Таким образом, для каждого повторения цикла показатель масштабирования K(i) может быть определен в соответствии с изобретением по формуле (в соответствии с изобретением, мы называем его в РЕЖИМЕ=3 “основанным на поглощении энергии” показателем масштабирования):
K(i)=SAR_aver(i)/ΔSAR_aver. (10)
С использованием основанного на поглощении энергии показателя масштабирования K(i) абсолютное распределение температур получают для каждого i:
T(x, y, z,i)=T0(x, y, z)+K(i)*ΔT(x, y, z), (11)
и затем оно выводится. Таким образом, последовательно выводятся десять абсолютных (масштабированных) распределений температур, хотя только два прохода потребовалось для численного решения BHTE.
Следует отметить, что основанное на поглощении энергии масштабирование (основанный на поглощении энергии показатель масштабирования K, как в формуле 10), выполняемое в случае H-регулятора (РЕЖИМ=3), основано на удельном коэффициенте поглощения энергии (SAR) и, следовательно, принципиально отличается от масштабирования, которое выполняется в выборе T (РЕЖИМ=1) на основании (предельной) температуры (основанный на температуре показатель масштабирования K, как в формуле 8). Кроме того, следует отметить, что основанный на поглощении энергии показатель масштабирования K в случае H-регулятора (формула 10) не может быть сформирован просто посредством формирования отношений значений H, что объясняется присутствующей в общем случае нелинейностью характеристической кривой SAR_fe=f(H).
Двоичный входной файл CT.raw
Такая запись 3D-данных может представлять собой регулярную трехмерную сетку, элементы (пиксели) которой имеют ассоциированные значения плотности CT (единицы Хаунсфилда, как “короткие” числа). Геометрическую ссылку на позицию (x, y, z) элемента в сетке CT получают через индекс x, y, z и спецификации, относящиеся к граничной рамке, которая дополнительно передается симулятору. Координата x является самой быстро изменяющейся (внутренний цикл), и координата z является самой медленно изменяющейся (внешний цикл). Запись данных CT должна соответствовать CT послеоперационного планирования и должна содержать наночастицы (после инстилляции магнитной жидкости). Особенный интерес для симулятора представляют значения CT в пикселях наночастиц. Для этих значений симулятор выводит информацию о текущей концентрации железа (которая имеет место после инстилляции в тело), которая относится к вычислению SAR и/или температуры.
Двоичный входной файл LV.raw
Запись данных (LV означает “помеченный объем”) может, аналогично, представлять собой регулярную трехмерную сетку, элементы которой имеют ассоциированные с ними закодированные метки (номера “байтов”). Геометрическую ссылку на позицию (x, y, z) элемента в сетке LV получают через индекс x, y, z и спецификации, относящиеся к граничной рамке. Граничная рамка LV.raw может быть идентичной граничной рамке CT.raw. Запись данных LV.raw выдается на предыдущем основном этапе “сегментация”, например, на основании CT планирования. Метки используются для описания/кодирования следующих трех типов областей:
геометрические анатомические области (внешняя среда, “голова”, опухоль): данная информация требуется для выполнения вычисления распределения температур. В качестве примера, симулятор моделирует термальную поверхность раздела между телом и внешней средой и, следовательно, должны быть известны соответствующие геометрические параметры. Также ожидается, что врач рисует опухоль, даже хотя симулятор также может производить вычисления без сегментированной опухоли. Рисуется отличие между объемами (части) тела, то есть, например, “головой”, обрабатываемыми объемами (PTV), то есть, например, “опухоль + граница вокруг опухоли”, и объемами размещения, то есть одним или более (множеством) вокселей, содержащих наночастицы. Таким образом, “вне PTV” будет в данном примере представлять собой “голова минус опухоль (включая границу)”.
Области наночастиц (исходные объемы): геометрические позиции (отмеченные как метки) наночастиц или отложений магнитной жидкости, которые удерживаются в ткани (“наноотложения”, объемы размещения). Данные позиции наночастиц должны быть переданы симулятору в качестве входных данных с целью определения SAR. SAR выдается только в позициях наночастиц. Области наночастиц могут перекрываться с геометрическими анатомическими областями и областями условия предельной температуры. Геометрическое распределение наночастиц внутри объема размещения или объемов размещения является важным для вычислений, например, в решателе T или H-регуляторе.
Области условия предельной температуры: области или органы, в которых, как предполагается, не должны превышаться конкретные температуры T_limit(x, y, z). В качестве примера, нарисовано различие между областью обработки (“PTV”, “целевой объем планирования”) и остальной частью головы для здоровой ткани (“область вне PTV”, то есть область вне области обработки). Области ограничивающего условия могут перекрываться с геометрическими анатомическими областями и областями наночастиц. В качестве стандартной опции редактор сегментации выдает в качестве PTV опухоль плюс границу опухоли размером 1 см.
Кодирование LV.raw реализуется таким образом, что для каждой 8-битной метки 6 бит используются для кодирования геометрической анатомической информации, и 1 бит используется для кодирования наночастиц (ДА/НЕТ) и PTV (ДА/НЕТ), соответственно.
Ниже точнее описывается второй типовой вариант осуществления средства имитационного моделирования по изобретению. Пакет программ реализует симулятор температуры (ниже иногда называемый просто “симулятор”), который является частью элемента программного обеспечения имитационного моделирования, которое было разработано с целью предоставления помощи в терапии рака. Как и первый типовой вариант осуществления, описанный выше, второй типовой вариант осуществления также представлен для моделирования в области головы.
В результате введения магнитной жидкости в область опухоли (“инстилляция” или “имплантация”) в этой области могут быть обнаружены так называемые “отложения наночастиц” или “наноотложения”. В течение терапии данные наночастицы могут быть активированы посредством высокоуровневых низкочастотных внешних магнитных полей, то есть влияние магнитного поля может привести к локальному повышению температуры. На основании данных CT симулятор выдает моделирование (сохранения) распределения температур в области головы на основании напряженности магнитного поля терапевтического прибора (активатора магнитного поля). Это происходит после инстилляции, но до терапии. Результаты, предоставленные симулятором, не являются ни предварительными требованиями для возможности выполнения терапии, ни являются связанными с выполнением указанной терапии, например, в отношении конкретной напряженности приложенного поля, вычисленной симулятором. В качестве примера, на выполнение терапии может повлиять измерение температуры, проводимое в течение терапии. Данное измерение температуры является по своей природе более значимым для врача, чем результаты моделирования. Результаты моделирования и, самое главное, измерение температуры может предоставить врачу показатели для оценки терапии.
Аналогичным первому типовому варианту осуществления образом симулятор выполняет, помимо прочего, следующие основные задачи:
- моделирование трехмерного распределения температур, которое, вероятно, возникает вследствие приложения магнитного поля к наночастицам, например, исходя из упрощенной физической модели;
- оценка напряженности магнитного поля (напряженность поля H) на основании конкретных выбранных температур для модели пациента.
Аналогичным первому типовому варианту осуществления образом симулятор не является частью ядра основной программы в данном случае, а связан с ядром основной программы как часть внешнего SOUP (“программное обеспечение неизвестного происхождения”). Однако обмен данными между симулятором и ядром основной программы больше не выполняется через внешний жесткий интерфейс директорий (полная запись и чтение данных через жесткий диск), а симулятор связан с библиотекой программ и, следовательно, обмен данными происходит через основную память. Важные изменения, которые возникают в результате данной отличающейся структуры или архитектуры программного обеспечения, включают:
- подсоединение симулятора в качестве библиотеки программ вместо исполняемых программ, таких как sim_t.exe, sim_h.exe и sim_hr.exe;
- введение “быстрого H-регулятора” вместо “H-регулятора”;
- управление динамическим выделением памяти для массивов ФОРТРАНа.
Модификация H-регулятора подробно описана ниже. Кроме того, будет кратко описано подключение в качестве библиотеки программ.
В случае первого типового варианта осуществления симулятор содержал три отдельные исполняемые программы на ФОРТРАНе “sim_t.exe”, “sim_h.exe” и “sim_hr.exe”, и каждая программа была ответственна за конкретный режим выбора (режимы 1, 2 и 3). Соответственно, передаваемый параметр (или входное значение с точки зрения симулятора) “РЕЖИМ” со значением РЕЖИМ=1 передавался для типа вычисления “выбор T” (“T” означает “температура”; программа sim_t.exe), РЕЖИМ=2 передавался для “выбора H” (“H” означает “магнитное”, то есть выбор напряженности поля H; программа sim_h.exe), и РЕЖИМ=3 был назначен для “H-регулятора” (множество желаемых значений напряженности поля, программа sim_hr.exe).
Во втором типовом варианте осуществления, который обсуждается здесь, сохраняется базовое разделение программы на три режима (РЕЖИМ=1, РЕЖИМ=2 и РЕЖИМ=3), при этом РЕЖИМ=3 был изменен в отношении программного обеспечения (подробнее см. ниже). Однако симулятор больше не содержит три отдельные exe-программы, а функционирует как библиотека программ. Следовательно, взаимодействие или обмен данными между ядром основной программы и симулятором больше не происходит через интерфейсы внешних директорий, а происходит через основную память. Преимущества данного решения состоят, помимо прочего, в том, что больше не нужно считывать большие объемы данных через внешние директории (то есть с жесткого диска или на него), и, таким образом, возрастает скорость выполнения программ и/или исключаются источники возможных ошибок.
Симулятор, реализованный в форме библиотеки программ, может быть вызван из ядра основной программы. Основная программа библиотеки программ формирует интерфейс с ядром основной программы, то есть берет на себя задачи внешнего интерфейса из первого типового варианта осуществления - интерфейса, который обеспечивает предоставление CT.raw, LV.raw в указанном варианте осуществления - на “стороне SOUP”.
Все основные программы в первом типовом варианте осуществления, то есть sim_t.exe (для РЕЖИМА=1, выбор T), sim_h.exe (для РЕЖИМА=2, выбор H) и sim_hr.exe (для РЕЖИМА=3, H-регулятор) представлены во втором типовом варианте осуществления как (основные) подпрограммы на ФОРТРАНе, которые затем последовательно вызываются (в зависимости от РЕЖИМА) основной программой. Данные настроенные основные подпрограммы называются в настоящем описании “основными подпрограммами”. Порядок, в котором вызываются режимы симулятора и осуществляется управление данными симулятора, по-прежнему контролируется и управляется из ядра основной программы.
Имеются следующие основные подпрограммы:
- “mainsubroutine_sim_t_voxel_win” (для РЕЖИМА=1, выбор T),
- “mainsubroutine_sim_h_voxel_win” (для РЕЖИМА=2, выбор H), и
- “mainsubroutine_sim_hr_voxel_win” (для РЕЖИМА=3, быстрый H-регулятор).
Данные CT и данные меток сегментации не записываются, как в первом типовом варианте осуществления, на жесткий диск ядром основной программы в форме записей двоичных данных CT.raw (запись данных CT) и LV.raw (запись данных с закодированными метками) и затем не считываются повторно с жесткого диска в качестве двоичных входных данных для симулятора. Вместо этого такие данные в данном случае передаются в форме массивов в основной памяти через симулятор.
Текстовый файл SimInput.txt (предоставляющий входные данные для первого типового варианта осуществления симулятора) в данном случае не нужен. Все входные параметры передаются в списках аргументов из ядра основной программы в основную программу симулятора и в три основные подпрограммы. Это относится, помимо прочего, к следующим входным параметрам: РЕЖИМ (1,2,3), желаемая напряженность поля H (H = напряженность магнитного поля, указанная в кА/м), желаемая максимальная температура в области вне PTV, молярность и факторы подбора a, b, c (профиль характеристической кривой SAR_fe=f(H)), все параметры размерности в файле CT (число элементов, граничная рамка, записи, относящиеся к используемой системе координат (м, см, мм), число областей).
Записи выходных данных температуры также не записываются симулятором на жесткий диск и не считываются затем опять в ядро основной программы в данном случае. Вместо этого соответствующие массивы передаются из основной программы симулятора в ядро основной программы через основную память.
Все выходные параметры, вычисленные в первом типовом варианте осуществления программы моделирования и затем записанные в выходной файл SimOutput.txt, в данном случае передаются из программы моделирования через списки аргументов из основных подпрограмм в основную программу симулятора и в ядро основной программы через основную память. Наиболее важными выходными параметрами являются: РЕЖИМ (1,2,3), результирующая напряженность поля H, результирующая максимальная температура в области вне PTV, результирующая максимальная температура в области PTV, процентная часть опухоли с результирующей температурой >39 градусов, объем наночастиц, объем опухоли, результирующий средний объемный SAR, результирующее среднее значение единиц Хаунсфилда в объеме наночастиц, средний SAR железного ядра.
Следующие дополнительные параметры передаются в списках аргументов основных подпрограмм в основную программу симулятора: сообщения об ошибках и параметры, которые контролируют порядок вызовов основных подпрограмм (РЕЖИМ=3 не должен вызываться до РЕЖИМА=1, см. ниже).
Обзор циклов второго типового варианта осуществления
Симулятор предоставляет пользователю два варианта установления распределения абсолютных температур:
- посредством выбора H: Абсолютное значение напряженности поля H является предписанным (в кА/м); осуществляется поиск распределения температур T(x, y, z) (в °C); и
- посредством выбора T: предельные значения температуры T_limit (в °C) являются предписанными, и осуществляется поиск значения напряженности поля H (в кА/м) и ассоциированного распределения температур T(x, y, z) (в °C).
Выбор T (РЕЖИМ=1) реализуется посредством вызова основной подпрограммы mainsubroutine_sim_t_voxel_win. Для выбора H (РЕЖИМ=2) требуется вызов другой основной подпрограммы mainsubroutine_sim_h_voxel_win. Быстрый H-регулятор (РЕЖИМ=3), который, в принципе, также представляет собой выбор H, реализуется посредством вызова основной подпрограммы mainsubroutine_sim_hr_voxel_win, но требует предварительного вызова по меньшей мере один раз mainsubroutine_sim_t_voxel_win, поскольку она использует вывод mainsubroutine_sim_t_voxel_win в качестве входа.
Хронологическая последовательность вызовов программ симулятора контролируется или управляется из ядра основной программы и осуществляется на основании фиксированной схемы, которая показана на фиг.6.
Обязательно предусматривается, что после перехода от редактора сегментации GUI к редактору моделирования температуры GUI, сначала всегда автоматически запускается РЕЖИМ=1, то есть подпрограмма выбора T mainsubroutine_sim_t_voxel_win, то есть без требования или необходимости ввода пользователя. Данная программа соблюдает две фиксированные выбранные предельные температуры:
- максимум 43°C вне PTV (“предел 43°C вне PTV”)
и
- максимум 80°C в любом другом месте, то есть, фактически, внутри PTV (“предел 80°C для всего тела”).
В отношении предела 43°C вне PTV отмечается, что данное значение рассматривается в качестве пороговой температуры, выше которой может происходить все более возрастающее повреждение здоровой ткани. Значение температуры для всего тела 80°C также может быть выбрано по-другому, например, может быть выбрано значение в диапазоне от 50°C до 100°C, предпочтительно от 60°C до 90°C. Из двух ограничивающих условий действует то, которое возникает при более низкой напряженности поля H.
После выполнения первого, то есть автоматического, прохода в РЕЖИМЕ=1 ядро основной программы исследует изнутри (без вывода посредством GUI), каким является уровень значения напряженности поля H, которое выводится внутри в качестве выхода основной программы библиотеки программ симулятора. Если данное значение превышает 15 кА/м, то проход в РЕЖИМЕ=2 опять запускается автоматически с выбранным H, составляющим 15 кА/м, или, в общем случае, с максимальным значением напряженности поля H, которое может быть физически установлено на активаторе магнитного поля. Если выходное значение из РЕЖИМА=1 меньше либо равно 15 кА/м, то отсутствует необходимость для запуска программы в РЕЖИМЕ=2, и сразу же начинается следующий этап.
После завершения автоматических проходов, описанных выше, следующие данные выдаются на GUI:
- распределение температур;
- рекомендуемая напряженность поля H, то есть
выход РЕЖИМА=1, когда H<15 кА/м, или
значение 15 кА/м (ограничивающий проход был выполнен в РЕЖИМЕ=2),
- максимальная температура, достигнутая вне PTV, максимальная температура, достигнутая во всей области вычислений, и другие переменные.
Могут иметь место случаи, в которых максимальная температура вне PTV меньше, чем максимальная допустимая температура (например, 43°C), в частности, когда ограничивающее условие для, в качестве примера, 80°C уже было достигнуто в PTV.
После рассмотрения первоначального результата (результата автоматических запусков) на мониторе пользователь решает, удовлетворен ли он результатом. Если нет, он может набрать любое желаемое значение напряженности поля H и начать быстрое вычисление распределения температур в РЕЖИМЕ=3 (быстрый H-регулятор) для данного значения настолько часто, насколько считает необходимым.
Быстрый H-регулятор не имеет ограничений в отношении достигаемых температур, в отличие от выбора T при первоначальном проходе. Следовательно, могут иметь место случаи, когда достигаемые температуры будут выше (или ниже) 80°C в области вычислений и/или выше (и/или ниже) 43°C вне PTV.
Пользователь может вернуться к этапу основной программы "сегментация" с целью внесения поправок сегментации, таких как поправки PTV. В данном случае симулятор переходит в исходное состояние. Как только появляются новые данные LV, присутствующие в форме выходных данных для сегментации, и пользователь переходит от основного этапа программы “сегментация” к редактору вычисления температур, описанная выше процедура повторяется, то есть симулятор запускается с первоначальным проходом “выбор T” и т.д. Альтернативно, исходный проход в РЕЖИМЕ=1 может быть инициирован без возвращения к редактору сегментации путем использования кнопки GUI “перезапуск автоматического моделирования температуры”. В данном случае также повторяется процедура, в которой симулятор начинает первоначальный проход “выбор T” и т.д.
Три режима симулятора описаны ниже в соответствии с их целями и функциями.
РЕЖИМ=2 (выбор H, вызов основной подпрограммы sim_h_voxel_win)
Абсолютное значение напряженности поля H является предписанным. Осуществляется поиск распределения температур T(x, y, z), см. цикл, показанный схематически на фиг.7. Сначала генерируется модель пациента. Она основана на комбинации двух записей (массивов) данных:
- запись (массив) данных CT, которая считывается программой моделирования как часть считываемых данных пациента (в этом отношении см. фиг.3; в данном фундаментальном цикле первый и второй типовые варианты осуществления очень похожи);
- запись (массив) данных LV (“LV” означает “помеченный объем”), то есть массив закодированных меток, который выдается программой моделирования во время сегментации (см. фиг.3).
Модель пациента основана на элементах LV (“метках”), в которых следующая информация закодирована на основе вокселей:
- геометрические анатомические области (“голова”, “опухоль” и т.д.);
- области приложения тепла (область обработки, также называемая PTV, “целевой объем планирования”);
- геометрическое распределение наночастиц (NP).
Оценка распределения NP приводит к установлению объема NP-V_NP. Затем происходит сравнение с записью данных CT, при этом среднее значение единицы Хаунсфилда (HU) “HU_aver” определяется путем усреднения тех значений HU(x, y, z), которые попадают в V_NP.
Затем среднее HU_aver используется для оценки средней концентрации железа, и, для данного значения, средней массы железа m_fe в V_NP.
Независимо, например, параллельно с данными этапами, симулятор получает SAR железного ядра (“SAR_fe”) по напряженности поля H. Это достигается путем применения, по существу, нелинейной характеристической кривой SAR_fe=f(H), экспериментально определенной метрологически для используемой магнитной жидкости. В данном случае предполагается, что область обработки расположена в центре между двумя полюсными наконечниками аппликатора магнитного поля, где имеется одинаковая (максимальная, постоянная) напряженность поля H в хорошем приближении. Во избежание сложного табличного представления характеристическая кривая SAR_fe=f(H) может быть аппроксимирована тремя факторами подбора a, b, c, например, следующим образом:
b
SAR_fe=a H+c (12)
с единицами SAR_fe в Вт/г (ватт на грамм) и H в кА/м (килоампер на метр).
m_fe, SAR_fe и V_NP теперь используются для оценки среднего “SAR_aver” для объема SAR(x, y, z) в наноотложении, см., например, формулу (2) в работе Gneveckow et al. 2004.
Затем формируется зависимое от положения распределение объемного SAR, и предполагается, что в V_NP значения SAR пропорциональны значениям HU, то есть
SAR(x, y, z)=HU(x, y, z)*SAR_aver/HU_aver в V_NP (13)
SAR(x, y, z)=0 вне V_NP. (14)
Все значения HU(x, y, z) предполагаются положительными в V_NP, что означает отсутствие возможности появления физически невозможных отрицательных значений SAR. Это может быть обеспечено в редакторе сегментации, например, посредством соответствующей фильтрации или установки порога, и может, необязательно, повторно проверяться в симуляторе.
С использованием зависимого от положения SAR(x, y, z) в качестве источника температуры BHTE T(x, y, z)=f(SAR(x, y, z)) численно решается, например, на основании формул (1)-(2) из работы Nadobny et al. 2007. Оно может решаться с применением метода конечных разностей с явным вычислением градиентов температуры, как описано, например, в работе Nadobny et al. 2007, формулы (8)-(15).
В отличие от РЕЖИМА=1 и РЕЖИМА=3, в РЕЖИМЕ=2 BHTE, описывающее модель, решается для абсолютных значений SAR, которые получают из выбранного абсолютного значения H. В варианте выбора H в РЕЖИМЕ=2, следовательно, требуется, в отличие от РЕЖИМА=1 и РЕЖИМА=3, только один проход для численного решения BHTE T(x, y, z)=f(SAR(x, y, z)).
В случае выбора H температура не ограничивается, то есть в зависимости от уровня напряженности поля H в теле могут возникнуть любые температуры, которые также могут быть выше обычных предельных значений температуры (например, 43°C в здоровой ткани).
РЕЖИМ=1 (выбор T, вызов основной подпрограммы sim_t_voxel_win)
Предельные значения температуры T_limit(x, y, z) являются предписанными, и осуществляется поиск значения напряженности поля H и ассоциированного распределения температур T(x, y, z), см. схематическую иллюстрацию на фиг.8. В отличие от выбора T в первом типовом варианте осуществления, конкретные записи данных выдаются для последующего вызова в РЕЖИМЕ=3 (быстрый H-регулятор) и временно находятся в основной памяти.
Сначала строится модель пациента, как в РЕЖИМЕ=2, по данным LV и CT, и затем HU_aver и m_fe определяются для объема NP (данные переменные не зависят от напряженности приложенного поля H). Однако остальная часть цикла в РЕЖИМЕ=1 отличается от случая РЕЖИМА=2, поскольку абсолютное значение напряженности поля не является предписанным, и осуществляется его поиск. В процедуре установления соответствующего объемного SAR, который соответствует предписанной предельной температуре, также добавляется дополнительный этап для применения наночастиц, а именно, вычисление напряженности поля H по объемному SAR.
Выбор предельных температур T_limit(x, y, z), которые должны соблюдаться одновременно и с одинаковой авторизацией, состоит в следующем:
- “область вне PTV” приблизительно соответствует здоровой ткани, или ткани, которая не нуждается в обработке. Для этой области вне PTV, которая в смысле булевской операции представляет собой “объем тела минус PTV” или "голова минус PTV”, максимально допустимое значение температуры (= предельное значение температуры) T_limit (вне PTV) является предписанным. Данное значение может иметь возможность изменения пользователем, или может быть жестко предписанным. Данное значение могло бы быть установлено на 43°C по умолчанию, то есть T_limit(non-PTV)=43°C.
- предполагается, что температура в теле не должна превышать 80°C, например, везде. Данное значение, например, могло бы быть жестко предписано в симуляторе. Поскольку предполагается, что вне PTV температура в то же время не превышает 43°C, второе ограничение действует для области обработки PTV, то есть T_limit(PTV)=80°C.
Результирующая напряженность поля H должна соответствовать обоим значениям, то есть предполагается, что она является достаточно низкой для того, чтобы все температуры T(x, y, z) были меньше либо равны 80°C в PTV и в то же время были меньше либо равны 43°C вне PTV. Из двух значений значения напряженности поля, каждое из которых соответствует двум выбранным T, выводится меньшее.
Для соблюдения данных выбранных T было бы возможно запустить РЕЖИМ=2 много раз и регулярно перенастраивать входную напряженность поля, чтобы выбранные T соблюдались в конце такого итеративного процесса. Данный итеративный процесс и соответствующий ему неточный и сложный путь (см. “iterative way” в работе Nadobny et al. 2007, стр.1841) не используется в данном случае.
Процедура по изобретению в данном случае имеет отличия с целью непосредственного определения значения напряженности поля H в условиях экономии ресурсов, но при этом точно. В данном случае следует учитывать, что постановка задачи никоим образом не является тривиальной, поскольку SAR (и, следовательно, температура) зависит от напряженности поля H нелинейным образом. Однако линейная взаимосвязь может быть показана по меньшей мере для части поставленной задачи, в частности, между SAR и температурой (см. “decomposition way” в работе Nadobny et al. 2007, страница 1841, формулы (5a), (5b), (6)). Таким образом, распределение температур T(x, y, z) сначала разделяется на базисный компонент component T0(x, y, z) (который получили бы без SAR) и компонент подъема температуры T_rise(x, y, z)=K*ΔT(x, y, z), при этом
T(x, y, z)=T0(x, y, z)+K*ΔT(x, y, z), (15)
где для SAR имеет место следующее:
SAR(x, y, z)=K*ΔSAR(x, y, z). (16)
K представляет собой скалярный показатель масштабирования, который должен быть установлен (в РЕЖИМЕ=1 мы называем его “основанным на температуре” показателем масштабирования), ΔT(x, y, z) представляет собой относительное приращение температуры и ΔSAR(x, y, z) представляет собой относительное распределение SAR.
В отличие от первого типового варианта осуществления, выход mainsubroutine_sim_t_voxel_win содержит не только фактическое распределение температур T(x, y, z), но также и распределения T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z). Данные распределения температур подробно характеризуются следующим образом:
- T(x, y, z): результирующее распределение абсолютных температур, которое соответствует конкретному абсолютному SAR, которое является необходимым с целью соответствия конкретным ограничениям, например, в РЕЖИМЕ=1 предельные температуры являются такими ограничениями. T(x, y, z) также выводится в программе моделирования в соответствии с первым типовым вариантом осуществления. T(x, y, z) относится к данным, которые визуализируются на GUI (“графический интерфейс пользователя”) программы моделирования.
- T0(x, y, z): “базисное” распределение абсолютных температур, полученное без SAR; исходная температура и базисная температура для численного решения зависимого от времени BHTE являются идентичными, как и в решении, основанном на T(x, y, z). Данное распределение температур временно хранится в основной памяти и, следовательно, доступно в качестве входных данных для быстрого H-регулятора.
- ΔT(x, y, z): распределение относительного подъема температуры (= приращение температуры), при этом указанное распределение получают для произвольного, жестко предписанного и/или заданного пользователем уровня SAR (“фиксированное значение” на фиг.8). Поскольку в данном случае моделируется не температура, а приращение температуры, исходная температура и базисная температура для численного решения, зависимого от времени BHTE равны нулю. Данное распределение температур аналогично временно хранится в основной памяти и затем доступно в качестве входного для быстрого H-регулятора.
В отличие от РЕЖИМА=2, абсолютное значение SAR_aver не определяется по SAR_fe, а произвольное (относительное) тестовое среднее “ΔSAR_aver” для относительного объемного SAR-ΔSAR(x, y, z) - внутренне предписано как “фиксированное значение” (константа, см. фиг.8) (в симуляторе данное тестовое среднее установлено как ΔSAR_aver=100 Вт/кг). Аналогичным формуле (13) образом это используется для аппроксимации зависящих от положений значений ΔSAR(x, y, z) следующим образом:
ΔSAR(x, y, z)=HU(x, y, z)* ΔSAR_aver/HU_aver в V_NP, (17)
ΔSAR(x, y, z) вне V_NP (18)
Затем два прохода для численного решения BHTE запускаются последовательно: один раз для T0(x, y, z)=f(SAR=0) и один раз для относительного приращения температуры ΔT(x, y, z)=f(ΔSAR(x, y, z)). Затем находят показатель масштабирования с применением поиска минимума по всем поддерживаемым точкам (вокселам) x, y, z (“основанный на температуре показатель масштабирования”):
K=Min(T_limit(x, y, z)-T0(x, y, z))/ΔT(x, y, z) (19)
с T_limit(x, y, z)=80°C вне PTV и 43°C в PTV.
После того, как был найден основанный на температуре показатель масштабирования K, сразу же можно указать абсолютные SAR(x, y, z) и T(x, y, z) с использованием формул (16) и (15) без необходимости повторного численного решения BHTE. Для среднего SAR(x, y, z) также имеет место следующее:
SAR_aver=K*ΔSAR_aver. (20)
Исходные этапы РЕЖИМА=2 затем выполняются в обратном порядке: i) SAR железного ядра SAR_fe определяется по среднему SAR_aver и ранее определенной массе железа m_fe; ii) нелинейная характеристическая кривая SAR_fe=f(H) (см. Gneveckow et al. 2004, фиг.5) применяется в обратном смысле, то есть значение напряженности поля H устанавливается по значению SAR_fe. Указанное значение напряженности поля H передается как выход mainsubroutine_sim_t_voxel_win в основную программу библиотеки программ и в ядро основной программы, или на GUI. Хотя три записи данных T(x, y, z), T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z) формируют выход mainsubroutine_sim_t_voxel_win, только T(x, y, z) передается на GUI. T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z) временно хранятся в основной памяти с целью последующего использования в качестве входа для mainsubroutine_sim_hr_voxel_win в РЕЖИМЕ=3.
РЕЖИМ=3 (“быстрый H-регулятор”, вызов основной подпрограммы sim_hr_voxel_win)
В РЕЖИМЕ=3 распределение температур устанавливается для произвольного выбора H в течение нескольких секунд без необходимости решения BHTE, например, с использованием программы для конечных разностей. Предварительным условием является то, что T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z) считываются в качестве входных данных для mainsubroutine_sim_hr_voxel_win. Данные записи температурных данных должны уже присутствовать в основной памяти, то есть РЕЖИМ=1 уже должен быть успешно вызван и завершен по меньшей мере один раз, например, для заданной модели пациента, см. фиг.9.
Сначала строится модель пациента, как в РЕЖИМЕ=1 или РЕЖИМЕ=2, по данным LV и CT. Затем HU_aver и m_fe определяются по объему NP. Данные переменные не зависят от напряженности приложенного поля H. Средняя масса железа m_fe уже была вычислена в РЕЖИМЕ=1 (выбор T). В качестве альтернативы повторному вычислению также предполагается, что средняя масса железа m_fe может храниться в основной памяти после вычисления в РЕЖИМЕ=1 (выбор T) для доступа из РЕЖИМА=3 (быстрый H-регулятор). Поскольку лежащая в основе модель пациента всегда одна и та же независимо от РЕЖИМА, вычисление, такое как вычисление средней массы железа m_fe, также может быть полностью перенесено, например, на этап сегментации (см. фиг.1). Однако локальное вычисление таких переменных может иметь преимущество, например, в отношении таких аспектов, как модульная структура для пакета программ, выполнение тестирования программного обеспечения и т.д.
Независимо от вычисления средней массы железа, считывается значение напряженности поля H, которое было введено пользователем в GUI - аналогичным случаю РЕЖИМА=2 образом - и соответствующее значение SAR железного ядра SAR_fe вычисляется посредством применения характеристической кривой SAR_fe=f(H). По данному значению и по ранее определенной массе железа m_fe затем устанавливается абсолютное среднее объемного SAR, SAR_aver. В то же время предписывается относительное фиксированное значение ΔSAR_aver=100 Вт/кг, как в РЕЖИМЕ=1, при этом фиксированное значение ΔSAR_aver в РЕЖИМЕ=3 должно быть идентичным фиксированному значению ΔSAR_aver в РЕЖИМЕ=1.
Следовательно, изобретение позволяет определить показатель масштабирования K следующим образом (в соответствии с изобретением, в РЕЖИМЕ=3 он называется “основанным на поглощении энергии” показателем масштабирования):
K=SAR_aver / ΔSAR_aver. (21)
Вычисленный, основанный на поглощении энергии показатель масштабирования K и T0(x, y, z) и ΔT(x, y, z), которые были вычислены ранее в РЕЖИМЕ=1 и присутствуют в основной памяти, приводят к искомому распределению температур T(x, y, z) после применения формулы (15), при этом указанное распределение температур затем выводится на GUI. Поскольку отсутствует необходимость решения BHTE в случае быстрого H-регулятора, способ, описанный выше, выполняется посредством стандартного процессора за несколько секунд.
Следует отметить, что основанное на поглощении энергии масштабирование, выполняемое в случае быстрого H-регулятора (РЕЖИМ=3) (основанный на поглощении энергии показатель масштабирования K, как в формуле 21), основано на удельном коэффициенте поглощения энергии (SAR) и, следовательно, принципиально отличается от масштабирования, которое выполняется в выборе T (РЕЖИМ=1) на основании (предельной) температуры (основанный на температуре показатель масштабирования K, как в формуле 19). Кроме того, следует отметить, что основанный на поглощении энергии показатель масштабирования K в случае H-регулятора (формула 10) не может быть сформирован просто посредством формирования отношений значений H в случае быстрого H-регулятора (формула 21), что объясняется присутствующей в общем случае нелинейностью характеристической кривой SAR_fe=f(H).
Второй типовой вариант осуществления, описанный здесь, включает в себя вычисление базисного распределения температур и распределение относительных приращений температуры в РЕЖИМЕ=1 (выбор T), и предоставление указанных распределений в основной памяти в качестве основы для быстрого H-регулятора, который иногда вызывается после этого (РЕЖИМ=3). Также могут быть предусмотрены другие типовые варианты осуществления. В качестве примера, два распределения температур могут быть вычислены и представлены (только) в основной памяти, когда быстрый H-регулятор вызывается в первый раз. В данном случае симулятор будет реагировать на первый вызов H-регулятора медленнее, тогда как последующие вызовы быстрого H-регулятора будут затем выполняться очень быстро, то есть, практически, без ожидания, с выдачей распределений температур, которые получают по входной напряженности поля H.
Второй типовой вариант осуществления, описанный здесь, имеет два программных компонента для вычисления конкретного распределения температур на основании предписанного или заданного пользователем значения напряженности поля H, а именно, один - для выбора H (РЕЖИМ=2) и один - для (быстрого) H-регулятора. В другом типовом варианте осуществления также может быть возможным предоставление только (быстрого) H-регулятора. Однако следует отметить, что выбор H вычисляет конкретное распределение температур независимо от базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры. Наличие двух независимых путей вычисления в одном пакете программ может давать преимущества, например, в тестировании, а также для поддержки и дальнейшей разработки.
Один из двух путей вычисления также может лучше подходить в конкретной среде, например, среде аппаратного обеспечения, или в соответствии с конкретными требованиями. Таким образом, в одном конкретном типовом варианте осуществления симулятор может иметь, например, конфигурируемую конструкцию. Опытный пользователь настроит симулятор таким образом, что, в качестве примера, базисное распределение температур и распределение относительных приращений температуры не записываются в РЕЖИМЕ=1 (выбор T), с тем, чтобы сэкономить основную память. На основании своего опыта и вывода для выбора T (РЕЖИМ=1) пользователь уже в любом случае имеет предпочтение по конкретному значению H, что означает, что результирующее, конечное распределение температур может быть вычислено посредством однократного вызова выбора H. Поскольку требования к основной памяти в данном случае ограничены, такая конфигурация также иногда подходит для конфигурации аппаратного обеспечения с соответственно ограниченными ресурсами.
В еще одном варианте не производится автоматический запуск выбора T (РЕЖИМ=1). Вместо этого симулятор ожидает пользовательского ввода. Если он содержит соответствующую команду, то может начинаться вычисление выбора T, например, на основании предписанных предельных значений температуры. Если пользовательский ввод содержит значение напряженности поля H, то может быть запущен выбор H, или быстрый H-регулятор (это может, в свою очередь, зависеть от имеющихся ресурсов аппаратного обеспечения). Если последнее базисное распределение температур и распределение относительных приращений температуры еще не доступны, то они должны быть построены после первого вызова.
Интерфейсы между симулятором температуры и ядром основной программы
В первом типовом варианте осуществления входные значения для симулятора передавались на симулятор из ядра основной программы через внешний интерфейс текстовых директорий. С этой целью формировался текстовый файл SimInput.txt, который имел конкретную, жестко заданную строковую структуру. Входные значения считывались из SimInput.txt, когда вызывались exe-программы. В симуляторе, описанном здесь (во втором типовом варианте осуществления), SimInput.txt больше не используется, и данные передаются через внутренний интерфейс между ядром основной программы и библиотекой программ симулятора через основную память, то есть данные передаются через внутренний интерфейс программы.
На стороне симулятора данный интерфейс реализуется посредством списков аргументов. Входные данные симулятора генерируются в ядре основной программы (например, написанном на C++) и передаются в библиотеку моделирования, написанную на ФОРТРАНе, посредством списков аргументов. В качестве примера, входные массивы и входные параметры содержат:
- одномерный массив с данными CT, то есть значениями HU;
- одномерный массив с данными LV, то есть метками сегментации;
- входные параметры в списках аргументов, сравнимые с параметрами из текстового файла SimInput.txt, используемого в первом типовом варианте осуществления.
Выходные данные симулятора генерируются в библиотеке, написанной на ФОРТРАНе, и передаются в ядро основной программы или на GUI посредством списков аргументов. В качестве примера, выходные массивы или параметры содержат:
- одномерный массив со значениями температур T(x, y, z); и
- выходные параметры в списках аргументов, которые могут быть затребованы в GUI, и для построения плана терапии (некоторые из этих параметров записываются в выходной файл SimOutput.txt в первом типовом варианте осуществления).
Трехмерные данные CT могут быть представлены в ФОРТРАНе в форме динамических одномерных массивов, которые могут быть считаны ядром основной программы на этапе “данных пациента” и на этапе “сегментации”.
Массив может представлять трехмерные данные CT для регулярной трехмерной сетки, элементы (пиксели) которой имеют ассоциированные значения плотности CT (единицы Хаунсфилда, то есть “значения HU”). Геометрическую ссылку на позицию (x, y, z) элемента в сетке CT получают через индекс x, y, z и спецификации, относящиеся к граничной рамке, которые дополнительно передаются симулятору в основной памяти из ядра основной программы. Запись данных CT должна соответствовать CT послеоперационного планирования и должна содержать визуальную информацию о наночастицах (после инстилляции магнитной жидкости). Особенный интерес для симулятора представляют значения HU в пикселях наночастиц. Для этих значений симулятор выводит информацию о текущей концентрации железа, которая имеет место после инстилляции в тело. Информация относится к вычислению SAR и затем - температуры.
Еще один массив может представлять собой закодированные данные (метки) “помеченного объема” (LV), которые генерируются в результате сегментации на основании CT планирования. В геометрическом смысле данный массив отображает регулярную трехмерную сетку, элементы которой имеют ассоциированные с ними закодированные метки (числа). Геометрическую ссылку на трехмерную позицию (x, y, z) элемента в сетке LV получают через индекс и спецификации, относящиеся к граничной рамке. Граничная рамка такой записи данных или сетки LV идентична записи данных или сетке CT. Данные (метки) LV используются для описания следующих трех категорий областей:
- геометрические анатомические области (внешняя среда, “голова”, опухоль): данная информация требуется для выполнения вычисления распределения температур. В частности, симулятор моделирует термальную поверхность раздела между телом и внешней средой и, следовательно, должны быть известны соответствующие геометрические параметры. Также должна быть представлена опухоль, хотя симулятор также может производить вычисления без сегментированной опухоли. Точнее говоря, область “головы” означает “голова минус опухоль”.
- области наночастиц (исходные объемы): геометрические позиции (отмеченные как метки) наночастиц (“наноотложения”), удерживаемых в ткани. Данные положения наночастиц должны быть переданы симулятору в качестве входных данных с целью определения SAR. SAR выдается только в позициях наночастиц. Области наночастиц могут перекрываться с геометрическими анатомическими областями и областями с, например, условиями предельной температуры. Если сегментированные области наночастиц отсутствуют, то программа завершается.
- области условия предельной температуры: области (например, органы, в которых, как предполагается, не должны превышаться конкретные температуры T_limit(x, y, z). Во втором типовом варианте осуществления нарисовано различие между областью обработки (“PTV”) и остальной частью головы (“область вне PTV), то есть областью вне области обработки, следовательно, здоровой тканью. Области ограничивающего условия могут перекрываться с геометрическими анатомическими областями и областями наночастиц. В качестве стандартной опции редактор сегментации выдает в качестве PTV опухоль плюс границу опухоли желаемой ширины. Если сегментированная область PTV отсутствует, то программа завершается.
Кодирование данных LV может быть реализовано на основном этапе "сегментации" посредством использования для каждой 8-битной метки 6 бит для кодирования геометрической анатомической информации, и 1 бит для кодирования наночастиц (ДА/НЕТ) и PTV (ДА/НЕТ), соответственно.
Различия между первым и вторым типовыми вариантами осуществления
Первый типовой вариант осуществления, описанный со ссылкой на фиг.2-5, отличается от второго типового варианта осуществления, описанного со ссылкой на фиг.6-9, помимо прочего, в следующих аспектах:
- подсоединение программы моделирования температуры в форме библиотеки программ (“интеграция SOUP”);
- другое программирование/реализация H-регулятора или быстрого H-регулятора.
В первом типовом варианте осуществления программа моделирования температуры реализуется в форме отдельных/самодостаточных исполняемых программ. Во втором типовом варианте осуществления программа моделирования температуры реализуется как библиотека программ. В данном случае программы симулятора температуры не вызываются как отдельные exe-файлы через внешний интерфейс директорий, а должны управляться как методы в библиотеке программ, которая связывается с ядром основной программы путем использования внутреннего интерфейса, который может быть активизирован непосредственно из ядра основной программы. Одно из преимуществ данного решения состоит в том, что больше не нужно считывать большие объемы данных через внешние директории с жесткого диска или на него (как в случае первого типового варианта осуществления). Таким образом, исключаются сравнительно медленные операции записи и чтения с жесткого диска, что увеличивает скорость выполнения симулятора. Таким образом, также устраняется возможный источник ошибок.
В отношении функционирования “H-регулятора” в первом типовом варианте осуществления, в отличие от “быстрого H-регулятора” во втором типовом варианте осуществления, следует отметить, что простой H-регулятор включает численное вычисление двух распределений температур, а именно, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры, аналогичным РЕЖИМУ=1 способом, посредством двукратного решения BHTE. Затем вызывается цикл, например, с i=10 проходами. Для каждого прохода предварительно заданное значение напряженности поля H - H(i) - служит в качестве входа, то есть выполняются вычисления для суммарно 10 значений напряженности поля H, например, от 5 кА/м до 14 кА/м, с шагом 1 кА/м. Каждый проход цикла i=1...10 включает определение основанного на поглощении энергии показателя масштабирования K(i), на который умножаются распределения приращений температуры. Получают i=10 результирующих распределений, сформированных на основании схемы масштабирования, описанной выше. Эти i=1...10 распределений температур затем последовательно записываются в директорию внешнего жесткого диска. Оттуда они могут быть загружены по требованию пользователя.
Помимо данного подхода к решению, имеется предположение, что десять распределений (i=1...10) могут быть вычислены в фоновом режиме (аналогичным пакетному заданию образом), пока пользователь просматривает на экране распределение температур, установленное в первом автоматическом проходе (РЕЖИМ=1). Это означает, что пользователь не теряет времени и, когда он закончит просмотр распределения температур, у него будет иметься еще 10 распределений температур, которые покрывают весь диапазон значений напряженности поля H, которые могут быть установлены. Следовательно, пользователь может переключаться между этими распределениями температур. Если он заинтересован в конкретном значении, которое лежит между жестко предписанными значениями H(i), он может провести повторное вычисление в РЕЖИМЕ=2 (выбор H) для данного значения.
Однако при практическом применении это требует сравнительно большого объема памяти на жестком диске для больших записей данных с целью хранения всех 10 распределений; обычное значение в данном случае по порядку величины составляет 2 Гбайт. Запись 10 распределений температур на жесткий диск и считывание их с жесткого диска, соответственно, занимает много времени. Последовательная загрузка записей данных температуры с жесткого диска ассоциирована с рядом операций, например, загрузкой контуров, вычислением канавки катетера и т.д., что, возможно, является сравнимым с проходом BHTE с точки зрения потребления ресурсов. Иногда преимущество переключения между различными, ранее вычисленными записями данных является, таким образом, неограниченным.
“Простой” H-регулятор, основанный на первом типовом варианте осуществления, предоставляет распределения температур только для жестко заданных предварительно напряженностей поля H. Если представляет интерес значение между заранее заданными значениями, то необходимо запустить проход симулятора температуры, например, с использованием выбора H (РЕЖИМ=2). Это означает по меньшей мере одно численное решение BHTE, то есть занимающее много времени вычисление.
Второй типовой вариант осуществления реализует другой подход для H-регулятора, который в данном случае называется “быстрым H-регулятором”. Он отличается от простого H-регулятора по скорости, поскольку он не требует численного решения BHTE, а масштабирует предоставленное (ранее вычисленное на этапе выбора T) распределение относительных приращений температуры. Другими словами, быстрый H-регулятор устанавливает основанный на поглощении энергии показатель масштабирования K для одного значения напряженности поля H, и соответствующее распределение температур затем формируется на основании масштабирующего подхода, описанного выше.
Быстрый H-регулятор, следовательно, не выполняет занимающего много времени и памяти предварительного вычисления множества (например, 10) распределений, и, следовательно, является особенно подходящим, например, для больших записей данных. Любое желаемое значение напряженности поля H может быть установлено и затем вычислено в условиях экономии ресурсов. Однако быстрый H-регулятор требует предварительного прохода в РЕЖИМЕ=1. Два распределения температур, вычисляемые в течение этого прохода, должны быть доступны быстрому H-регулятору в качестве входных данных. Должен быть доступен соответствующий объем памяти.
Следовательно, первый типовой вариант осуществления симулятора для средства моделирования имеет тенденцию требовать большего времени выполнения, и также требует больше памяти на жестком диске (обычно это не является проблемой для обычных, имеющихся в настоящее время систем), но требует меньше основной памяти. Таким образом, симулятор иногда является особенно подходящим для выполнения на ПК, например, отдельном ПК, или на мобильном компьютере, таком как ноутбук и т.п. В отличие от этого, второй типовой вариант осуществления имеет тенденцию к очень быстрой работе, особенно при обработке значений напряженности поля H, которые введены пользователем, и требует меньше места на жестком диске, но больше основной памяти. Таким образом, второй типовой вариант осуществления симулятора для средства моделирования обычно подходит для использования на мощных компьютерах, таких как рабочие станции или мейнфреймные системы.
Предусматриваются дополнительные модификации типовых вариантов осуществления, результатом которых будут гибридные формы функциональностей, описанных для первого и второго типовых вариантов осуществления. Таким образом, для исполняемого файла, такого как sim_t.exe из первого типового варианта осуществления, предусматривается запись базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры на жесткий диск, с которого они могут считываться другим исполняемым файлом, таким как sim_hr.exe, как описано в первом типовом варианте осуществления. Таким образом, можно предоставить “быстрый H-регулятор” без повторного численного решения BHTE, но запись и чтение данных на жесткий диск и с него может замедлить цикл. Тем не менее, данная модификация может иметь преимущества для конкретных конфигураций программного обеспечения, конфигураций аппаратного обеспечения и/или приложений в целом.
Изобретение не ограничивается типовыми вариантами осуществления, описанными здесь и аспектами, выделенными в них; напротив, большое количество модификаций, которые находятся в пределах объема действий специалиста в данной области техники, возможны в пределах области, указанной в прилагаемой формуле изобретения.
В целях полноты изобретение по заявке на патент, устанавливающей приоритет, ниже повторно охарактеризовано в краткой форме.
1. Компьютеризованный способ имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии, при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля, при этом тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело, и при этом способ включает в себя следующие этапы:
- на первом этапе вычислений (“выбор T”) вычисление значения напряженности поля, которое должно быть установлено на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке;
- на необязательном втором этапе вычислений (“H-регулятор”) вычисление, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля, распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела; и
- предоставление вычисленного значения напряженности поля и, необязательно, вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
2. Способ по объекту 1, в котором предельное значение температуры или одно из множества предельных значений температуры относится к максимальной температуре только в пределах обрабатываемого объема, который будет нагреваться.
3. Способ по объекту 2, в котором предельное значение температуры относится к предписанному максимуму температуры в диапазоне от 60°C до 100°C, предпочтительно от 70°C до 90°C, в частности 80°C, в обрабатываемом объеме.
4. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором предельное значение температуры или одно из множества предельных значений температуры относится к максимальной температуре вне обрабатываемого объема, который будет нагреваться.
5. Способ по объекту 4, в котором предельное значение температуры относится к предписанному максимуму температуры в диапазоне от 40°C до 45°C, в частности 43°C, вне обрабатываемого объема.
6. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором два предельных значения температуры, каждое из которых относится к различным объемам, используется на первом этапе вычислений (“выбор T”).
7. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором результат вычисления с первого этапа вычислений (“выбор T”) берется в качестве основы для автоматического выполнения третьего этапа вычислений (“выбор H”), когда значение напряженности поля, вычисленное на первом этапе вычислений (“выбор T”), превышает предписанное максимальное значение напряженности поля, в частности максимально устанавливаемое значение напряженности поля на аппликаторе, при этом распределение температур, которое должно ожидаться, вычисляется на третьем этапе вычислений (“выбор H”) для предписанного максимального значения напряженности поля.
8. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором предельное значение температуры не используется в вычислениях на втором этапе вычислений (“H-регулятор”) и/или на третьем этапе вычислений (“выбор H”).
9. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором вычисления на втором этапе вычислений (“H-регулятор”) выполняются для множества предписанных значений напряженности поля, которое может быть установлено на аппликаторе, предпочтительно от 3 до 20 значений напряженности поля, особенно предпочтительно от 5 до 10 значений напряженности поля.
10. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором второй этап вычислений (“H-регулятор”) инициируется после первого (“выбор T”) и, возможно, третьего (“выбор H”) этапа вычислений посредством пользовательского ввода.
11. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором после вывода результатов вычислений следует выполнение четвертого этапа вычислений (“выбор H”), на котором принимается пользовательский ввод напряженности поля и на основании принятой напряженности поля вычисляется распределение температур, которое должно ожидаться.
12. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором вычисление значения напряженности поля, которое должно быть установлено, на первом этапе вычислений (“выбор T”) не включает в себя итерацию, в которой распределения температур вычисляются по выбранным значениям напряженности поля, с тем чтобы итеративно придти к искомому значению напряженности поля.
13. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором первый этап вычислений (“выбор T”) имеет следующие этапы:
- вычисление средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver”) в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии вычисляется на основании измеренного геометрического распределения наночастиц, и предписанное уравнение переноса биотепла решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и уравнение переноса биотепла решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основании относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется посредством показателя масштабирования, который получают на основании по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры;
- вычисление, на основании вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы; и
- вычисление значения напряженности поля на основании вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля.
14. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором вычисление распределений температур на втором этапе вычислений (“H-регулятор”) включает в себя ровно два вычисления распределений температур независимо от количества предписанных значений напряженности поля.
15. Способ по одному из предшествующих объектов, в котором второй этап вычислений (“H-регулятор”) имеет следующие этапы:
- вычисление распределения относительной плотности поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”) и относительной средней плотности поглощения энергии (“ΔSAR_aver”) на основании измеренного геометрического распределения наночастиц;
- предоставление базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”) на основании решения предписанного уравнения переноса биотепла без поглощения энергии, и предоставление распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) на основании решения уравнения переноса биотепла с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”);
- выполнение следующих этапов для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля:
- вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe(i)”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля;
вычисление, на основании контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe(i)”) и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver(i)”);
вычисление показателя масштабирования (“K(i)”) на основании соответствующей средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver(i)”) и относительной средней плотности поглощения энергии (“ΔSAR_aver”);
вычисление соответствующего распределения температур (“T(x, y, z, i)”) на основании базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”), распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) и показателя масштабирования (“K(i)”).
16. Компьютеризованный способ имитационного моделирования (“выбор T”) для предоставления помощи в планировании термотерапии, при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля, при этом тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело, при этом способ относится к вычислению напряженности поля, которая должна быть установлена на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке (“выбор T”); при этом способ имеет следующие этапы:
- вычисление средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver”) в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии вычисляется на основании измеренного геометрического распределения наночастиц, и предписанное уравнение переноса биотепла решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и уравнение переноса биотепла решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основании относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется посредством показателя масштабирования, который получают на основании по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры;
- вычисление, на основании вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы;
- вычисление значения напряженности поля на основании вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля; и
- предоставление вычисленного значения напряженности поля для предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
17. Компьютеризованный способ имитационного моделирования (“H-регулятор”) для предоставления помощи в планировании термотерапии, при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля, при этом тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело, при этом способ относится к вычислению, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля, распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела (“H-регулятор”); и при этом способ имеет следующие этапы:
- вычисление распределения относительной плотности поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”) и относительной средней плотности поглощения энергии (“ΔSAR_aver”) на основании измеренного геометрического распределения наночастиц;
- предоставление базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”) на основании решения предписанного уравнения переноса биотепла без поглощения энергии, и предоставление распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) на основании решения уравнения переноса биотепла с вычисленной относительной плотностью поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”);
- выполнение следующих этапов для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля:
вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe(i)”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля;
вычисление, на основании контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe(i)”) и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver(i)”);
вычисление показателя масштабирования (“K(i)”) на основании соответствующей средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver(i)”) и относительной плотности поглощения энергии (“ΔSAR_aver”);
вычисление соответствующего распределения температур (“T(x, y, z,i)”) на основании базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”), распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) и показателя масштабирования (“K(i)”);
- предоставление вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
18. Компьютерная программа для выполнения способа по одному из предшествующих объектов, когда компьютерная программа исполняется на программируемом вычислительном устройстве.
19. Накопитель данных, на котором записана компьютерная программа по объекту 18.
20. Вычислительное устройство, спроектированное для предоставления помощи в планировании термотерапии,
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
и при этом вычислительное устройство содержит следующие компоненты:
- первый вычислительный компонент (“sim_t.exe”), спроектированный для вычисления значения напряженности поля, которое должно быть установлено на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке;
- второй вычислительный компонент (“sim_hr.exe”), спроектированный для необязательного вычисления, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля, распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела; и
- компонент для выдачи вычисленного значения напряженности поля и, необязательно, вычисленных распределений температур, с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
21. Вычислительное устройство, спроектированное для предоставления помощи в планировании термотерапии, при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля, при этом тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело, при этом вычислительное устройство имеет компонент (“sim_t.exe”), который спроектирован для вычисления напряженности поля, которая должна быть установлена на аппликаторе, на основании геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке; и при этом компонент (“sim_t.exe”) имеет следующие модули:
- модуль для вычисления средней плотности поглощения энергии в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии вычисляется на основании измеренного геометрического распределения наночастиц, и предписанное уравнение переноса биотепла решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и уравнение переноса биотепла решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основании относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется посредством показателя масштабирования, который получают на основании по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры;
- модуль для вычисления, на основании вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы;
- модуль для вычисления значения напряженности поля на основании вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля; и
- модуль для предоставления вычисленного значения напряженности поля с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
22. Вычислительное устройство, спроектированное для предоставления помощи в планировании термотерапии,
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма, при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля, при этом тепловая энергия может быть введена по меньшей мере в один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело, при этом вычислительное устройство имеет компонент (“sim_hr.exe”), который спроектирован для вычисления, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля, распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела; и при этом компонент (“sim_hr.exe”) имеет следующие модули:
- модуль для вычисления распределения относительной плотности поглощения энергии и относительной средней плотности поглощения энергии на основании измеренного геометрического распределения наночастиц;
- модуль для предоставления базисного распределения температур на основании решения предписанного уравнения переноса биотепла без поглощения энергии, и предоставления распределения относительных приращений температуры на основании решения уравнения переноса биотепла с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии;
- модуль для выполнения следующих этапов для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля:
вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля;
вычисление, на основании контрольного коэффициента поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии;
вычисление показателя масштабирования на основании соответствующей средней плотности поглощения энергии и относительной плотности поглощения энергии;
вычисление соответствующего распределения температур на основании базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и показателя масштабирования;
- модуль для предоставления вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
23. Система, содержащая вычислительное устройство по одному из объектов 20-22 и аппликатор магнитного поля.
24. Система, содержащая компьютерную программу по объекту 18, накопитель данных по объекту 19, вычислительное устройство по одному из объектов 20-22 или систему по объекту 23 и также содержащая магнитную жидкость, содержащую магнитные наночастицы.
25. Способ для управляемого нагрева органа или ткани, включающий в себя этапы
A) введения магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных частиц в объем органа или объем ткани,
B) установления количества и/или распределения частиц в объеме органа или объеме ткани,
C) вычисления напряженности поля, которая может быть установлена, на основании способа по объекту 1 или 16, или вычисления распределения температур на основании способа по объекту 17,
D) введения тепловой энергии посредством приложения магнитного поля, при этом напряженность приложенного поля соответствует вычисленной напряженности поля или напряженности поля, полученной по вычисленному распределению температур, в каждом случае с отклонением +/- 10%, предпочтительно +/- 5%, в частности +/- 1%.
26. Способ для лечения опухоли у пациента, включающий в себя этапы
A) введения магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных частиц в объем опухоли,
B) установления количества и/или распределения частиц в объеме опухоли,
C) вычисления напряженности поля, которая может быть установлена, на основании способа по объекту 1 или 16, или вычисление распределения температур на основании способа по объекту 17,
D) введения тепловой энергии посредством приложения магнитного поля, при этом напряженность приложенного поля соответствует вычисленной напряженности поля или напряженности поля, полученной по вычисленному распределению температур, в каждом случае с отклонением +/- 10%, предпочтительно +/- 5%, в частности +/- 1%.