治療計画のための連続的最適化
放射線治療計画のための方法および装置について記載する。本方法は、複数の放射線治療計画パラメータを受信することと、複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化することとを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連特許
本出願は、２００８年１０月２３日出願の米国特許仮出願第６１／１０７，９９７号の利益を主張するものである。
【０００２】
本発明の実施形態は、概して、放射線治療計画に関し、より具体的には、放射線治療計画を連続的に最適化することに関する。
【背景技術】
【０００３】
従来の放射線手術システムは、放射線治療中（例えば、放射線手術または放射線療法）に、病理解剖学的形態（例えば、腫瘍、病変、血管奇形、神経障害）を治療するために、順方向治療計画または逆方向治療計画を使用する。順方向治療計画では、医学物理学者が、所望の放射線量を腫瘍に適用するために、放射線源（ビーム）をどのように構成するかを判定し、重要構造（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）（すなわち、生命維持に不可欠な臓器）および他の健康な組織によって、どのくらいの放射線が吸収されるかを計算する。逆方向治療計画では、順方向治療計画とは対照的に、医学物理学者が、腫瘍への最小および最大線量、ならびに他の健康な組織への最大線量を個々に特定し、その後、治療計画システムが、特定の線量条件を達成するように、方向、大きさ、総回数、および時には放射線源のビームのエネルギーを選択する。従来の治療計画システムは、例えば、コンピュータＸ線断層撮影（ＣＴスキャン）といった、診断画像化源から３Ｄ画像を取り込むように設計される。ＣＴスキャンは、ＣＴスライスの収集物から生成された、関心体積（例えば、頭蓋骨、または体の他の腫瘍を持った部分）の正確な３次元モデルを提供し、それによって、治療を必要とする体積を、３次元で可視化することができる。ＶＯＩは通常、２Ｄ画像のピクセルに類似する、ボクセル（体積因子）として表される。
【０００４】
逆方向計画中、ソフトウェアパッケージがＣＴスキャンに取り込まれると、医学物理学者は、投与される放射線量に対して、標的とされるか、または避けられるべき構造を描出するように、ＣＴにおける関心体積（ＶＯＩ）の広がりを手動で描出する。すなわち、放射線源のビームは、すぐ近くの健康な組織の被爆を避ける一方で、標的を必要とする治療にできるかぎり密接に適合するＶＯＩの中に、放射線量を局在化させるように計算されたシークエンスに位置付けられる。標的（例えば、腫瘍）ＶＯＩが定義され、重要な軟部組織体積が特定されると、担当の放射線腫瘍医または医学物理学者は、標的ＶＯＩへの最小および最大放射線量、ならびに正常で重要な健康組織への最大線量を特定する。その後ソフトウェアにより、治療計画の最小／最大線量の制約にできるだけ密接に合致するように、放射線治療システムの位置性能に依存して、逆方向治療計画を作成する。
【０００５】
図１は、ＣＴ画像のスライスを表示する、治療計画システムの図形出力の概念図である。ＣＴ画像の図は、治療のために標的とされる病理解剖学的形態だけでなく、病理解剖学的形態付近に位置する重要領域を含む。従来、ユーザは、危険領域周辺の輪郭、および病理解剖学的形態周辺の標的領域の輪郭を生成するように、治療計画システムによって使用されるディスプレイ上に点（例えば、図１の輪郭線上のドットの一部）を手動で描出する。標的領域への特定された最小および最大線量、ならびに重要領域への最大線量に基づき、治療計画システムは、標的領域に対して線量等高線を生成する（例えば、線は等しい線量の点を結合し、例えば、４０Ｇｙ、５０Ｇｙといった絶対単位、あるいは例えば、６０％、７０％、８０％といった最大またはユーザ定義による線量の割合として表される）。理想的には、標的に送達される所望の線量の等高線は、標的領域の輪郭と完全に合致すべきである。ある場合には、治療計画システムによって生成される線量等高線は最適ではなく、図１に図示する通り、重要領域の部分を含み得る。
【０００６】
効果的な放射線治療に対する２つの主要な要件は、線量の共形性、および前者ほどではないが均一性である。均一性は、標的（例えば、腫瘍、病変、血管奇形等の病理解剖学的形態）の体積上の放射線量の一様性であり、線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）によって特徴付けることができる。病理解剖学的形態に対する理想的なＤＶＨは、図２に図示する通り、通常矩形関数とみなされ、線量は病理解剖学的形態の体積全体にわたる処方線量の１００パーセントである。重要領域に対する望ましいＤＶＨは、図３に図示する外形を有する可能性があり、重要な解剖学的構造の体積は、できるだけ少量の処方線量を受ける。
【０００７】
共形性は、放射線量分布の所望の線量等高線が、重要な隣接構造への損傷を最小限にするように、標的（例えば、腫瘍）の形および範囲に合致（適合）する度合いである。より具体的に言うと、共形性は、標的ＶＯＩ内の処方（Ｒｘ）線量（適用される線量）の尺度である。共形性は、共形性指数（ＣＩ）＝（≧Ｒｘ線量での総体積）／（≧Ｒｘ線量での標的体積）を使用して、測定することができる。完全な共形性では、ＣＩ＝１の結果になる。
【０００８】
治療計画過程では、通常、標的適用範囲、線量分布の共形性および均一性、治療時間等の、多くの治療計画の目的を完成させるために、ユーザが治療計画ソフトウェアプログラムを採用する必要がある。治療計画を最適化するために、従来の治療計画ソフトウェアプログラムは、複数の治療計画の目的を単一の数学的費用関数に分類し、費用関数全体を最適化する。単一の費用関数を最適化することによって、治療計画ソフトウェアプログラムは、複数の治療計画の目的を共に、同時に、かつまとめて最適化する。
【０００９】
１つの治療計画の目的を別の目的より優先させる、１つの従来の手法では、ユーザは、治療計画の目的のそれぞれに対して重み因子を特定する。しかしながら、目的は、同時にかつまとめて最適化されるため、複数の治療計画の目的の間に結果として生じるトレードオフの限定的制御が存在する。加えて、目的は、同時にかつまとめて最適化されるため、ユーザは、この集団的最適化過程を何度も行わなくてはならない場合があり、最適化を改善するために各最適化の反復後に治療計画を査定し、重み因子および線量の制約等のパラメータを手動で修正する。この手動の反復最適化過程は、時間と、最適化過程を改善するために治療計画パラメータを変更するユーザの経験とを必要とする。加えて、治療計画が患者ごとだけでなく、治療領域（例えば、脳対肺）でも異なるため、治療計画システムでは、治療計画過程を通じて、それぞれ異なる治療計画ごとに、ユーザが手動でパラメータを入力する必要がある。この手動過程には時間が必要とされ、決して最適の治療計画となり得ず、ユーザ入力エラーをもたらす可能性がある。
【００１０】
本発明は、添付の図において、限定のためでなく、例示のために示される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ＣＴ画像の断面を表示する、治療計画システムの図形出力を示す。
【図２】病理解剖学的形態に対する理想的なＤＶＨである。
【図３】重要領域に対する所望のＤＶＨである。
【図４Ａ】放射線治療送達システムの一実施形態のブロック図である。
【図４Ｂ】前立腺腫瘍を治療するためのスクリプトを生成する方法の一例示的実施形態のフロー図である。
【図４Ｃ】複数の放射線治療計画パラメータの連続的最適化の方法の一実施形態のフロー図である。
【図４Ｄ】個々の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを有する、スクリプトを生成する方法の別の実施形態のフロー図である。
【図５Ａ】ユーザが絶対的なモニタユニット（ＭＵ）を定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図５Ｂ】ユーザが最適化における各ＶＯＩに対して最大線量およびサンプリングパラメータを定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図５Ｃ】シェル構造が望ましい標的体積、および対称または非対称の拡張マージンを定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図６】ユーザが最適化ステップの順序付けられたシーケンスを定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図７Ａ】ユーザが個々の最適化ステップのシーケンスを有する、記憶されたスクリプトをロードすることを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図７Ｂ】ユーザが、ロードされているスクリプトの中のＶＯＩの名前を、治療計画に存在するＶＯＩ名に合致させることを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図８】一実施形態に従う、例示的最適化ステップの表である。
【図９】一実施形態に従う、例示的な目的、およびＤＶＨが各目的に対して最適化される方法の表である。
【図１０】一ビームごとに３つのボクセルに設定される、重要度サンプリングの一実施形態を示す。
【図１１】本発明の特徴が実現される放射線治療を行うように使用することができる、システムの一実施形態を示す。
【図１２】治療送達システムの別の実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図４Ａは、ロボットアーム４０６に載置された直線加速器（ＬＩＮＡＣ）４０５（放射線源）と、第２のロボットアーム（図示せず）に載置された治療台４１０と、画像検出器４１５Ａおよび４１５Ｂと、画像源４１６Ａおよび４１６Ｂとを含む、放射線治療送達システム４００を示している。Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ）は、図４Ａに示すようなシステムを製作および販売している。好ましくは、放射線治療送達システム４００は、放射線治療（例えば、放射線手術および／または放射線療法）、すなわち患者内の病変（例えば、腫瘍）の治療または破壊を行うのに使用される。
【００１３】
好ましくは、画像化の源４１６および検出器４１５は、当業者が理解する通り、治療台４１０（その上に患者を伴う）の位置の制御、および患者内の標的ＶＯＩへのＬＩＮＡＣ４０５からの放射線ビームの標的化を提供するように、画像誘導システムとして働く。好ましくは、ロボットアーム４０６は、患者の周囲の略球形状として描写される通り、その動作エンベロープ内にほとんど無数の可能性を伴う、ＬＩＮＡＣ４０５を位置付けることができる多自由度（例えば、６）を有する。種々の治療計画および衝突問題を解決するために、好ましくは、ロボットアーム４０６が、そこからＬＩＮＡＣ４０５が標的ＶＯＩに向かって放射線ビームを放射することができる有限数の空間ノードに、ＬＩＮＡＣ４０５を位置付け、ロボットアーム４０６が衝突を避けるように、空間ノード間で辿らなくてはならない特定経路（安全経路として知られる）を作成する。空間ノード、およびこれらの空間ノードを相互接続する関連の安全経路の集合は、「作業空間」または「ノードセット」と呼ばれる。図４Ａは、それぞれ「＋」記号によって表される（一対のみが標識化される）いくつかの空間ノード４１４を含む、略球状作業空間４１３を示している。当業者は、様々な形の作業空間を使用してもよいことを理解するであろう。ロボットアームに載置されたＬＩＮＡＣを有するシステムが本明細書において使用されるが、当業者は、本明細書に開示される本発明が、例えば、限定するものではないが、Ｖａｒｉａｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓによって製造および販売されるような、ガントリに載置されるＬＩＮＡＣといった、他のタイプの放射線手術および放射線療法に適用されることを理解するであろう。
【００１４】
まさに記載したような、放射線治療送達システムを利用するために、システムは、標的ＶＯＩへ放射線を送達するための治療計画を必要とする。本発明は、放射線治療計画の生成において、放射線治療計画パラメータを連続的に最適化するための、方法および治療計画システムを対象とする。放射線治療計画パラメータは、以下に記載する通り、放射線治療計画の属性である。本明細書のために、パラメータは最適化不可能なパラメータ（例えば、ＣＴ画像、ノード位置、標的、重要構造、またはシェル構造）、および最適化可能なパラメータ（例えば、重要構造への平均線量、均一性、または重要構造への最大線量）の２つのカテゴリに分割される。続く明細書では、本発明の徹底した理解を提供するように、特定システム、構成要素、方法の例等、数々の特定の詳細が説明される。しかしながら、当業者には、これらの特定の詳細が、本発明を実施するように用いられる必要はないことは明らかであろう。他の例では、本発明を必要に曖昧にすることを避けるために、よく知られる構成要素または方法については、詳細に記載していない。
【００１５】
複数の治療計画の目的が共に分類され、単一の費用関数の中に最適化される、上に記載した従来の最適化過程とは対照的に、本明細書に記載する実施形態は、個々の最適化ステップの順序付けられたシーケンスとして、複数の治療計画の目的を連続的に最適化する。本明細書のために、治療計画の目的は、（ｉ）最適化可能なパラメータ（以下により完全に記載する）、（ｉｉ）最適化命令（最適化の方向）、および（ｉｉｉ）目標値（以下により完全に記載する）という３つの事柄を含む。一実施形態では、各治療計画の目的は、単一の最適化パラメータに適用される、線形プログラミングアルゴリズムによって最適化される。最適化過程は、他の計画パラメータの値に関連する制約に従う一方で（これらの制約は、最適化過程全体に適用することができ、または前の最適化ステップを通して達成される他のパラメータの値に関連する場合がある）、順序付けられたシーケンスで、治療計画の目的のそれぞれを最適化することを含む。線形プログラミング最適化は、例えば、連続的最適化を行うシンプレックスアルゴリズムを含むが、それに限定されるものではなく、または当業者によって認識されるであろう通り、種々のアルゴリズムを、連続的最適化を行うために使用することができる。例えば、線形プログラミングアルゴリズムで効果的に最適化することができない、さらなる最適化の目的またはステップには、他のタイプの最適化アルゴリズムを使用することができる。
【００１６】
治療計画の目的の例は、定義された線量水準によって標的体積適用範囲を最大化することと、標的体積内で最小線量を最大化することと、重要構造（例えば、健康な組織、臓器、骨構造）に送達される最大または平均線量を、目標値に減少するよう試みることと、送達される総ＭＵを目標値に減少するよう試みることと、標的体積線量の均一性を目標値に増大するよう試みることと、標的体積周辺の線量分布の均一性を目標値に増大するよう試みることとを含むが、それらに限定されない。これらの治療計画の目的のそれぞれは、関連の最適化可能な計画パラメータ（例えば、膀胱への最大線量）、最適化の方向（例えば、最小化する）、および目標値（例えば、５Ｇｙ）を有する。代替として、他のタイプの治療計画の目的は、連続的な最適化ステップを使用して成し遂げることができる。このように、各最適化可能なパラメータは、別々にかつ順々に最適化される。
【００１７】
本明細書でスクリプトと呼ばれる、最適化ステップの順序付けられたシーケンスはまた、従来の単一の費用関数手法において各目的に対して重み因子を手動で定義する代わりに、治療計画の目的を優先させるように、ユーザによって定義することができる。本明細書に記載するある実施形態を使用して、ユーザの臨床知識を、例えば、ユーザにより確立される優先順序で、治療計画の目的を連続的に最適化することによって、より直接的に治療計画の問題に適用することができる。代替として、ユーザは、例えば、治療計画の目的および制約のいずれかまたは全てを含むこともできる、前立腺を治療するためのスクリプトといった、特定の治療用の所望の配列された順序を既に有する、事前に保存されたスクリプトを利用することができる。そのような実施形態では、ユーザに、特定の患者用にスクリプトをカスタマイズするために、目的および制約を修正する能力を与えることができる。
【００１８】
一実施形態では、連続的な最適化の間、治療計画システム（ＴＰＳ）は、以下でさらに説明する通り、各最適化ステップの結果を追加的制約として次の最適化ステップに適用する。このように、各ステップで最適化される治療計画パラメータは、後続の最適化ステップの結果として低下し得ないものの、本発明の実施形態は、後続の最適化ステップが、最大限事前に設定された量（以下に記載する、緩和値）によって、前に最適化された治療計画パラメータを変更することを可能にする。
【００１９】
また、ユーザが、各異なる治療計画用の治療計画過程全体を通して、手動でパラメータを入力する、上記の従来の最適化過程とは対照的に、本発明の実施形態は、スクリプトを実行することによって最適化された治療計画を自動的に生成する能力で、メモリからスクリプトを検索する。ユーザは、特定の患者用にカスタマイズするように、スクリプトのパラメータを修正する能力を有することができる。スクリプトは、最適化ステップまたは目的の順序付けられたシーケンスであり、あるいはＴＰＳによって順序付けられたシーケンスで記憶、ロード、編集、ならびに／または検索、および実行／最適化され得る、１つ以上のパラメータを含むデータ構造である。スクリプトはまた、以下の通り、連続的な最適化過程の各ステップ中に、順守されなくてはならない絶対的な制約等の、他の最適化不可能なパラメータおよび／または他のユーザ入力を含有することもできる。一実施形態では、ＴＰＳは、記憶されたスクリプトを取り込み、最適化された治療計画をもたらすスクリプトを自動的に実行する。別の実施形態では、ＴＰＳは、記憶されたスクリプトを取り込み、所望される場合には、ユーザが、記憶されたスクリプトを見直し編集することを可能にする。修正されたスクリプトはまた、当業者によって理解されるであろう通り、ＴＰＳでメモリに、または外部記憶デバイスに記憶することができる。
【００２０】
記載する通り、ＴＰＳはまた、ユーザによって査定することができる、事前作成されたスクリプトを含有することができる。例えば、ユーザは、最適化不可能なパラメータ（例えば、ＣＴ画像、ＣＴ画像の輪郭ＶＯＩ）をロードし、最小限のユーザ入力で、最適化された治療計画を作成するように、実行および連続的な最適化用の記憶されたスクリプトをロードすることができる。記憶されたスクリプトは、自動的に実行することができるか、または実行前にユーザによって修正することができる。記憶されたスクリプトに修正がなされようともなされずとも、記憶されたスクリプトを使用して治療計画を策定すると、従来の手法ほど時間がかからず、ユーザ入力エラーの影響を受けなくなるであろう。例えば、記憶されたスクリプトは、経験の浅いユーザに対する例として、またはいずれの経験水準のユーザに対するテンプレートとして機能を果たすことができる。一実施形態では、記憶されたスクリプトは、共同所有の特許出願である、２００５年９月３０日に出願した、米国特許公開第２００７／００７８３０６号Ａ１に記載のウィザード様作業フロー管理システム等の、作業フロー管理システムのテンプレートと併用して使用することができ、同特許は、参照することによって本明細書に組み込まれる。テンプレートは、解剖学的治療関心領域に適用可能な、１つ以上の事前に定義されたパラメータおよび設定（例えば、患者の体内領域で成功した過去の治療に基づく、パラメータおよび設定）を提供することができるのに対して、記憶されたスクリプトは、テンプレートから事前に定義されたパラメータおよび設定を使用して、最適化された治療計画を提供するように実行することができる、最適化ステップまたは目的の順序付けられたシーケンスを提供する。一実施形態では、１つ以上のスクリプトが、ＴＰＳの１つ以上のテンプレートの一部として記憶される。特定の関心領域に対する特定のテンプレートをユーザが選択すると、ＴＰＳは、領域に対して事前に定義された治療計画パラメータおよび設定だけでなく、対応するスクリプトをも自動的にロードすることができる。ＴＰＳは、最適化された治療計画を策定するように、スクリプトを自動的に実行し、あるいは特定の患者用にスクリプトをカスタマイズするように、ユーザがスクリプトおよび／または事前に定義された治療計画パラメータを手動で修正することを可能にすることができる。記憶されたスクリプトを含む、ウィザードユーザインターフェースおよびテンプレートの使用は、治療計画過程を完成させるために必要な時間を減少させ、ユーザエラーを減少させる利点を提供することができ、また、共同所有の特許出願に記載した通り、治療計画作業フローに関与する種々のタスクを単純化する方法を提供することもできる。
【００２１】
図４Ｂ〜７Ｂおよび対応する記載は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）が一例である、上記のような画像誘導のロボット放射線治療システムを使用して、前立腺腫瘍症例に対する治療計画を最適化する例を提供する。当業者によって理解されるであろう通り、本明細書に記載する実施形態は、他の標的構造／病変に対する治療計画を最適化するように使用することができ、例えば、ガントリを基盤とする（アイソセントリック）強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）システムといった他のタイプの放射線治療システムを使用することができる。
【００２２】
前立腺腫瘍用の最適化された放射線治療計画を策定する時、ＴＰＳは、診断画像システムから１つ以上の３Ｄ画像を取り込み、治療を必要とする体積の３次元視覚化を可能にするように、異なる画像診断法から２つ以上の画像を互いと融合させることができる。ＴＰＳは、計画標的体積（ＰＴＶ）、前立腺、膀胱、直腸、陰茎球、およびＰＴＶシェル構造等、治療中に標的にされるまたは避けられる、１つ以上のＶＯＩに対して輪郭を生成するように使用することができる。シェル構造は、線量分布に影響を与えるように、治療計画の一部として使用することができる。例えば、シェル構造は、標的体積の対称または非対称な拡張に基づき、標的体積の周辺に自動的に生成され得るが、それに限定されない。シェル構造は、標的体積を囲む正常な組織に送達される線量を抑制するように生成される同調構造であり、最大線量の制約に加えて、標的体積の周辺の線量分布の共形性を制限するように使用することができる。例えば、標的体積と接近して（例えば、１ｍｍ〜５ｍｍの拡張マージン）生成されるシェル構造に適用される最大線量の制約は、処方等線量の共形性を制限することがあり、標的体積からさらに離れて（例えば、１０ｍｍ〜３０ｍｍまたはそれ以上の拡張マージン）生成されるシェル構造に適用される最大線量の制約は、標的体積の周辺の低線量延長を制限することがある。シェル構造の標的体積および拡張マージンは、連続的な最適化スクリプトの構成要素として保存することができる。一実施形態では、シェル構造を含むスクリプトがロードされる時に、シェル構造が自動的に生成される。代替として、シェル構造は、手動で生成することもできる。ユーザまたはＴＰＳが、１つ以上のＶＯＩの輪郭を生成した後、ＴＰＳは、以下の実施形態に記載する通り、放射線治療計画を最適化するように、逆方向計画を行う。
【００２３】
放射線治療計画は、解剖学的領域（例えば、患者の前立腺領域）に方向付けられる、１セットの放射線ビームと、例えば、ビーム位置（例えば、ノード）、ビームの方向、ビーム強度、ビーム持続時間またはモニタユニット（ＭＵ）、フィールドサイズのような放射線ビームのそれぞれに対するビームパラメータと、ＶＯＩ、ＣＴ画像等の最適化不可能なパラメータと、均一性、共形性、重要構造への最大線量等の最適化可能なパラメータとを含むが、それらに限定されない、多くの異なる属性を備える。
【００２４】
放射線治療計画パラメータは、例えば、放射線ビームを介して患者の解剖学的領域に適用される放射線といった、物理的および有形の対象を表すデータであるが、それらに限定されない。一部の治療計画パラメータは最適化可能であり、例えば、１つの最適化可能なパラメータは、全放射線ビームに対するＭＵの総数であり、別の最適化可能なパラメータは、放射線ビームを向けられる患者の解剖学敵領域内の関心体積（例えば、前立腺、直腸、または膀胱）が受ける放射線の最大または最小線量である。ＴＰＳが作用すると、未加工データは、放射線ビームのビームパラメータに対する値に変形され、放射線ビームは、有形および物理的対称であり、患者の解剖学的領域に方向付けられる。例えば、ＴＰＳは、未加工データを、いくつかの放射線ビームの量、ビーム配向、ビーム強度、ビームの持続時間、および各放射線ビームのフィールドサイズに変形する。これらの変形された値は、１つ以上の放射線ビームの１セットの構成（本明細書では、最適化された治療計画と呼ばれる）を表し、放射線治療のために、患者の解剖学的領域に方向付けられる。
【００２５】
図４Ｂは、前立腺腫瘍を治療するためのスクリプトを生成する方法４２０の一例示的実施形態のフロー図である。方法４２０は、ハードウェア（回路、専用論理等、ソフトウェア（汎用コンピュータシステムまたは専用マシーン上で動くような）、ファームウェア（埋め込み式ソフトウェア等）、またはそれらのいずれの組み合わせを備えることができる、処理論理によって行われる。便宜上、処理論理を以下でＴＰＳと呼んでいるが、それに限定されない。一実施形態では、方法４２０は、治療計画システムの処理デバイス（例えば、図１１の処理デバイス３０１０）によって行われる。
【００２６】
通常、前立腺の症例では、第１次治療計画の目的は、ＰＴＶ（例えば、前立腺と関連する標的体積）の線量の均一性を最適化し、かつ周辺重要構造への最小線量を最適化することである。治療計画の目的は、本明細書に記載する通り、多かれ少なかれ最適化ステップを含むことができることには留意すべきであり、例えば、前立腺症例では、本開示の利益を有する当業者によって理解されるであろう通り、平均線量、または限定的サブ体積への線量を最小化する必要性が存在する場合がある。治療計画の目的のそれぞれは、最適化ステップのシーケンスを使用して、治療計画パラメータ（例えば、標的および重要領域への最大または最小線量）を連続的に最適化することによって達成することができる。各最適化ステップでは、ユーザは、その治療計画パラメータ、すなわち、目標値（以下でさらに議論する）に対する容認可能な最適化された値を確立するか、またはその治療計画パラメータに対する最適値（以下でさらに議論する）を達成しようとすべきであると示して、値を空白のままにしておくこともできる。治療計画の目的を優先させるために、ＴＰＳは本実施形態のユーザ入力に基づいてスクリプトを生成し、各最適化ステップは治療計画の目的に対応することができる。ユーザ入力に応じて、ＴＰＳは、治療計画の目的を達成するように、ユーザ定義のまたはＴＰＳ生成の好ましい連続的順序で、一連の最適化ステップ、すなわち、第１の目標値（例えば、３８Ｇｙ）以下の可能性の最も高い最小線量をＰＴＶへ送達する、第１の最適化ステップ（最小線量最適化（ＯＭＩ）、ブロック４２２）と、第２の目標値以下である可能性の最も高い平均線量をＰＴＶへ送達するため、均一性を最大化する、第２の最適化ステップ（均一性最適化（ＯＨＩ）、ブロック４２４）と、第３の目標値まで直腸への平均線量を減少しようとする、第３の最適化ステップ（平均線量最適化（ＯＭＥ）、ブロック４２６）と、第４の目標値まで膀胱への平均線量を減少しようとする、第４の最適化ステップ（最大線量最適化（ＯＭＥ）、ブロック４２８）と、ＭＵの総数を最小化する、第５の最適化ステップ（モニタユニット最適化（ＯＭＵ）、ブロック４３０）とを生成し（ブロック４２２〜４３０）、実行する（ブロック４３２）。別の実施形態では、別の最適化ステップは、尿道への平均または最大線量を特定の目標値まで減少しようとする場合がある。スクリプトの最適化ステップが生成されると、ＴＰＳは、最適化された治療計画を生成するように、スクリプトの最適化ステップのそれぞれを個々にかつ順々に実行する（ブロック４３２）。図４Ｃに示す等、本実施形態に関して図示および記載する通り、最適化ステップ中に使用するための治療計画パラメータは、ユーザによって提供され、メモリまたは両方から取得することができ、ＴＰＳは、より多いまたはより少ない治療計画パラメータを最適化することができることは、理解されるであろう。
【００２７】
図４Ｃは、ＴＰＳが治療計画を最適化する方法の別の実施形態を示している。ＴＰＳは、メモリまたはユーザから、治療計画の複数の放射線治療計画の目的を受信することから開始し（ブロック４５２）（例えば、標的体積への所望の最小線量、重要構造（例えば、膀胱または直腸）への平均線量、重要構造（例えば、膀胱または直腸）への最大線量、および総ＭＵに対する値）、ＴＰＳはまた、ユーザから最適化ステップの順序付けられたシーケンスを受信することができ、ブロック４５４では、その後ＴＰＳは、複数の治療計画パラメータを最適化し、治療計画を生成するように、各治療計画の目的に対する最適化ステップを連続的に実行する。代替として、ＴＰＳは、最適化ステップの事前に定義され順序付けられたシーケンスを有するメモリから、スクリプトを検索することができ、ユーザは、治療計画パラメータの残余部を提供する。他のタイプの放射線治療計画パラメータの例は本明細書に記載され、これらは例として使用されるが、限定するものではない。最適化ステップは、例えば、最小線量の最適化（ＯＭＩ）、線量適用範囲の最適化（ＯＣＯ）、均一性の最適化（ＯＨＩ）、最大線量の最適化（ＯＭＡ）、平均線量の最適化（ＯＭＥ）、共形性の最適化（ＯＣＩ）、およびモニタユニットの最適化（ＯＭＵ）を含むことができる。代替として、他の最適化ステップが実施され得る。
【００２８】
上記の通り、ＴＰＳは、第１の治療計画パラメータ、例えば、標的体積への最小線量に対する値を最適化（ＯＭＩ）するように、第１の最適化ステップを実行する。本実施形態では、最適化ステップ（例えば、ＰＴＶへの最小線量）の結果は、後続の最適化ステップにより、前に最適化された治療計画パラメータ（例えば、ＰＴＶへの最小線量）を低下させ得ないように、後続の最適化ステップ（例えば、直腸への平均線量の最適化）への追加的制約（以下により完全に記載する）として機能を果たす。代替として、前立腺では、例えば、膀胱への最大線量の最適化により、直腸への平均線量の前に最適化された最小化を低下させ得ない。しかしながら、以下により完全に記載する通り、最適化されたパラメータは、ＴＰＳが後続のステップのために容認可能な最適化に到達するのに役立つように、最大で緩和値によって特定される所与の量までによって、低下することが可能になる場合がある。
【００２９】
例えば、最適化過程は、治療計画ごとの最大ＭＵ、ノードごとの最大ＭＵ、ビームごとの最大ＭＵ、１つ以上の標的構造に対する最大線量、１つ以上の重要構造に対する最大線量、および１つ以上の派生構造に対する最大線量（例えば、ＰＴＶ）といった、最適化制約によって境界を示すことができるが、それらに限定されない。一実施形態では、最適化制約は多制約費用関数の制約である。別の実施形態では、最適化制約は、１つ以上の治療計画の目的（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、ＯＨＩ、ＯＭＡ、ＯＭＥ、ＯＣＩ、ＯＭＵ等）を達成するように、１つ以上の最適化ステップの最適化されたパラメータである。最適化可能なパラメータを最適化するために、例えば、最適化ステップ、つまりシェル拡張（すなわち、派生構造の）に対する目標値（例えば、ＶＯＩ最大線量およびＭＵ限界）、緩和値、収束基準といった、他のユーザ入力を使用することができる。目標値は、最適化可能なパラメータの最適化に起因する、ユーザ定義またはＴＰＳ定義の所望の最適化された値である。ＴＰＳが目標値を達成すれば、その最適化ステップは完成する。しかしながら、ＴＰＳが達成することができる最高値は、その特定のパラメータに対する最適値であり、目標値と異なり得るが、同じである場合がある。故に、ＴＰＳは目標値に到達した時に、または最適値に到達した時、すなわち、目標値に到達できない場合に、目標値に最も近い最善の値に到達した時に、最適化ステップを完成することができる。緩和値は、ＴＳＰが、それによって、後続の最適化ステップで前に最適化された治療計画パラメータを低下させることができる量である。緩和値は、ユーザ入力に、または前に保存されたスクリプトに由来する場合がある。緩和値は、ＴＰＳが、後続の最適化ステップの目標値を達成する、またはそうでなければ後続の最適化ステップを完成するのを促進する。同時にかつまとめて全ての目的を最適化する従来の方法とは異なり、本発明の実施形態は、ＴＰＳが順々に治療計画の目的を個々に最適化し、一部の実施形態では、後続の最適化ステップのより良い最適化を可能にするように、定義された緩和値以下によって、前の最適化ステップからの最適化を緩和することを可能にする。前のステップの緩和がなければ、後続のステップの目標は達成されず、有意に改善されることもない。
【００３０】
放射線治療計画のパラメータ全てを最適化することはできないが、依然として治療計画の作成に必要であるとみなすことはできる。例えば、治療計画の最適化不可能なパラメータは、ＣＴ画像、標的ＶＯＩ、ＶＯＩパラメータ、重要構造（危険臓器（ＯＡＲ）とも呼ばれる）、ノードのセット、密度モデルパラメータ、または等曲線パラメータを含むが、それらに限定されない。また、他のユーザ入力も、例えば、限定するものではないが、最適化ステップのうちの１つ以上に対する目標値、緩和値、収束基準、絶対的制約、シェル構造の拡張といった、治療計画の作成に使用することができる。
【００３１】
ＴＰＳはまた、最適化ステップを完成するのを促進するように、ユーザ定義またはＴＰＳ定義の収束基準を使用することができる。ＴＰＳは、目標値に到達するのに困難を有する場合、当業者によって理解される様々な異なる理由で、例えば、最適化されているパラメータが、特定の時間または反復回数にわたり、定義された量（収束基準）では変更されない時、「十分である」と言うのに収束基準を使用することができる。例えば、ＴＰＳは、最適化ステップの現行値が、特定された目標値に到達することなく、または例えば、標的への最小線量といった特定の治療計画パラメータに対する真に最適な出力を生み出すことなく、特定された回数の連続する反復に対して、１万分の１より少ない程度変化する時に、最適化ステップが完成したと示す、収束基準を特定することができる。実際には、収束基準は、最適化ステップが、特定の目標値に到達するように、反復の回数および／または時間の量を減少することによって、どのくらい迅速に最適化された値に到達するかに影響を与えることができる。収束基準の他の例は、当業者には明らかであろう。一実施形態では、ＴＰＳが、収束基準に基づき、最適化ステップの実行を終了する（目標値および最適値のどちらにも、まだ到達していないことを意味する）場合、そのパラメータに対する目標値は、依然として後続の最適化ステップに対して同じまま残り、かつ緩和値のみによる分散値を条件とするまま残り、または代替として、目標値は、実際に達成される値に変更され得る。一実施形態では、収束基準は、ユーザインターフェースを介して、最適化ステップごとにオンまたはオフに切り替えることができ、最適化ステップのそれぞれで異なることもでき、能力が各最適化ステップに対する収束基準を個々に変更することを可能にする。例えば、ユーザは、ＯＨＩステップに対する収束基準をオンに切り替えることができる（ユーザが、小さな利得のために多くの時間を費やしたくない場合に対して）が、重要構造等の特定の危険臓器ステップに対して、収束基準をオフのままにしておくこともできる。全ての目的を同時にかつまとめて最適化する従来の方法とは異なり、これらの実施形態は、ユーザが、各最適化ステップに対して収束基準を個々に変更することを可能にする。代替として、収束基準は、設定をオンまたはオフにし、スクリプトの中の全ての最適化ステップに対してまとめて同一に設定することができる。
【００３２】
またＴＰＳは、メモリから、または他のユーザ入力（例えば、目標値、緩和値、収束基準、絶対的制約、シェル構造拡張）から受信することができる。厳格な制約とも呼ばれる絶対的制約は、連続的最適化中に破ることのできない最大限界であり、連続的最適化のための解空間を限定することができる。絶対的制約は、例えば、治療計画に対する総最大ＭＵ（例えば、９５０００の最大ＭＵ）、ビームごとの最大ＭＵ（例えば、５００）、ノードごとの最大ＭＵ（例えば、１０００）、１つ以上の標的ＶＯＩに対する最大線量（例えば、７６００ｃＧｙ）、１つ以上の重要構造に対する最大線量（例えば、膀胱の中の最大線量は４１８０ｃＧｙ）、１つ以上のシェル構造に対する最大線量（例えば、３８００ｃＧｙ）、総最大線量、ビーム形状に関する制約、およびビーム使用法に関する制約であることができるが、それらに限定されない。これらの絶対的制約の一部については、図５Ａおよび５Ｂに関する以下に記載する。シェル構造については、上でより完全に記載する。
【００３３】
また治療計画の態様は、最適化ステップの順序付けられたシーケンスの実行からの治療計画の放射線ビームに関する、種々の最適化された治療計画パラメータを含むことができる。これらは、例えば、いくつかの放射線ビーム、各ビームに対するノードおよび配向、各ビームに対するＭＵ、ならびに各ビームに対するフィールドサイズ、あるいはビーム形状またはビーム使用法に関連する他のパラメータを含むことができるが、それらに限定されない。一部の実施形態では、放射線ビームの特性は、治療計画パラメータとして最適化することができ、例えば、ＴＰＳは、非ゼロＭＵを伴うビームの数を最小化し、または総ＭＵを最小化することができるが、それらに限定するものではない。他の実施形態では、非ゼロビームの数を最小化する代わりに、ユーザが、ビームＭＵのカットオフ値を設定し、その後、そのＭＵ値がこのカットオフ値より下にあるビームなしで、最初から連続的最適化を再実行することができる。非ゼロＭＵを伴うビームの数を減少させる利点は、ロボット走査時間、すなわち総治療時間が減少することである。
【００３４】
一実施形態では、ＴＰＳは、ユーザからユーザインターフェースによって治療計画パラメータを受信する。前に記載した最適化不可能なパラメータは、ＣＴ画像、収束基準、他のモダリティの画像、絶対的制約、ＶＯＩ、ノードのセット、コリメータ直径、またはサンプリングパラメータを含む（それらに限定されない）ことができる。ＶＯＩは、例えば、病理解剖学的形態等の標的、重要構造、またはシェル構造（本明細書に記載する通り）であることができるが、それらに限定されない。前に記載した最適化可能なパラメータは、治療計画ごと、ノードごと、ビームごとの総ＭＵ、１つ以上の標的および派生構造（例えば、ＰＴＶ）に対する最小線量、ならびに１つ以上の標的または重要構造に対する最大線量を含む（それらに限定されないものの）ことができる。
【００３５】
別の実施形態では、ＴＰＳは、最適化可能なパラメータ、最適化不可能なパラメータ、および／または他のユーザ入力（例えば、最適化ステップのうちの１つ以上に対する目標値、緩和値、収束基準、絶対的制約、シェル構造拡張）を、同じ患者、異なる患者用の過去の治療計画等のメモリから、あるいは前に記憶されたスクリプトから受信する。ＴＰＳは、記憶された入力をロードすることができ、ユーザが記憶された入力を修正することを可能にすることができる。一実施形態では、最適化可能なならびに／あるいは最適化不可能な、パラメータおよび／またはユーザ入力は、ユーザによって事前に定義されるか、または代替として、本明細書に記載する走査を行うＴＰＳの製造業者によって事前に定義される。代替として、パラメータおよびユーザ入力は、例えば、同じ解剖学的関心体積に対する前の治療計画に基づく学習過程によって、またはウィザード様の作業フローマネージャ（上により完全に記載した）からといった、当業者によって理解されるであろう通りの他の方法で定義することができる。
【００３６】
最適化ステップ、目標値、１つ以上の絶対的制約、最適化可能なパラメータ、および最適化不可能なパラメータを定義するのに必要な情報を、受信した（ユーザからまたはメモリからのいずれか、あるいは両方の組み合わせ）後、ＴＰＳは、第１の治療パラメータを第１の目標値に最適化するように、第１の最適化ステップを実行する。例えば、第１の目標値は、最大線量の制約（最小線量を標的にまで最大化する）以下の標的に送達される、可能性の最も高い最小線量を表すことができる。第１の最適化ステップは、１つ以上の絶対的制約のうちのいずれをも破ることなく、標的に送達される最小線量を最大化する。第１の最適化ステップ（最適化された治療計画パラメータとも呼ばれる）の結果は、後続の最適化ステップに対する追加的制約として機能を果たす。次に、ＴＰＳは、第１の最適化ステップからの絶対的制約または追加的制約のうちのいずれをも破ることなく、第２の治療パラメータを第２の目標値に最適化されるように、第２の最適化ステップを実行する。例えば、第２の目標値は、最大線量の制約以下のＰＴＶの中の可能性の最も高い平均線量（均一性を最大化する）、ある割合（例えば、７５％）より大きい割合の処方線量を受ける、重要構造（例えば、直腸、膀胱）の最も低い可能性の体積（平均線量を最適化する）、または可能性の最も低い総ＭＵ（ＭＵを最適化する）を表すことができるが、それらに限定されない。ＴＰＳは、一部の実施形態では、第２の最適化ステップの実行の間に、第２の最適化ステップの実行が、緩和値によって追加的制約を最大限変更することを可能にすることによって、第１の最適化ステップの結果を緩和することができる。第１の最適化ステップの結果が、追加的制約として保持される実施形態では、第２の最適化ステップは、１つ以上の絶対的制約のうちのいずれをも破ることなく、かつ第２の最適化ステップの実行の間に、緩和値より大きく第１の最適化ステップから追加的制約を変更することなく、第２の最適化制約を第２の目標値に最適化する。緩和値が前の最適化ステップの結果（すなわち、結果は固定化された制約）に適用されない場合、後続のステップは、さらなる最適化に対する余地をほとんど有すことができないことは留意されるべきである。一方で、前の最適化ステップの結果に合理的な緩和値を適用すること（すなわち、結果は柔軟な制約）により、前の最適化された治療計画パラメータへの小さな影響を伴う、後続の最適化ステップの連続での完成を促進することができる。当業者によって理解されるであろう通り、１つの最適化ステップの実行は、前の最適化ステップによって課される制約、および／または制約が固定であるか、柔軟であるかによって、より難しくあるいはより容易になり得る。したがって、最適化ステップが行われるシーケンスは、複数の治療計画の目的間のトレードオフを判定する鍵となる因子である場合がある。
【００３７】
上記の通り、スクリプトは、最適化ステップの実行の間の連続的最適化だけでなく、後の使用のために最適化ステップを記憶するための、最適化ステップの順序付けられたシーケンスである。図４Ｄは、スクリプトを生成する方法の一実施形態を示している。図４Ｄは、個々の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを有する、スクリプトを生成する方法４６０の一実施形態のフロー図である。方法４２０のように、方法４６０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらのいずれかの組み合わせを備えることができる、処理論理（便宜上、ＴＰＳと呼ぶ）によって行われる。ＴＰＳは、複数の治療計画パラメータ、および最適化された治療計画を生成する複数の最適化ステップを定義するように、例えば、ユーザからユーザインターフェースによって、またはメモリからの入力を受信することから開始する（ブロック４６２）。ブロック４６４では、ＴＰＳは、ＴＰＳで受信された１つ以上の治療計画パラメータから、最適化ステップの順序付けられたシーケンスを有するスクリプトを生成する。一実施形態では、スクリプトは、後の検索のために、メモリの中にまたは外部記憶デバイスへ保存することができる（ブロック４６６）。別の実施形態では、ＴＰＳは、スクリプトによって特定された順序で、最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化するように、スクリプトを実行する。
【００３８】
図５Ａ〜７Ｂに関する以下の記述は、連続的最適化に使用することができる、ＴＰＳのユーザインターフェースの種々の実施形態について記載している。図５Ａ〜７Ｂのユーザインターフェースは、上で紹介した前立腺の例に対して例示的値を使用する。当業者によって理解される通り、連続的最適化は、前立腺以外の他の標的に適用することができる。
【００３９】
図５Ａは、ユーザが、全体治療計画に対する総ＭＵ５０２、ビームごとの最大ＭＵ５０４、およびノードごとの最大ＭＵ５０６を含む、絶対的なＭＵ制約を定義することを可能にする、ユーザインターフェース５００の一実施形態を示している。図５Ｂは、ユーザが、治療計画の中の各ＶＯＩに対する最大線量（ＶＯＩ限界５５２）だけでなく、各ＶＯＩに対するサンプリングパラメータ、例えば、ボクセルサンプリングをも定義することを可能にする、ユーザインターフェース５５０の一実施形態を示している。以下により完全に記載するサンプリングパラメータは、各ＶＯＩがより効率的な最適化のために、どのようにサンプリングされるべきかを特定するのに使用することができるパラメータである。ＶＯＩ内の全てのボクセルに最適化過程を行う代わりに、これらのボクセルの部分集合のみにて線量を最適化することで、最適化速度を増加することができる。ＴＰＳは、例えば、ユーザ入力に応じて、例えば、その中でＴＰＳが、特定されたＶＯＩ内の「最も重要な標本点」のみを選択し、いくつの標本点（例えば、１から５）が使用されるべきかを選択する、ボクセルをサンプリングするように、重要度サンプリング５６０（以下により完全に述べる）を使用することができる。別の実施形態では、重要度サンプリングを使用する代わりに、ＴＰＳは、ＶＯＩ中にわたって標本点を無作為に選ぶことができ、ユーザが、無作為に選ばれた点の全体的な数を選ぶことができる。図５Ｂのユーザインターフェースはまた、本明細書に記載する通り、ユーザが、ボクセルサンプリングスキップ係数５５６（例えば、１〜１０００）、およびビームごとのボクセルの数５５８（例えば、１〜５）等、他の最適化可能なおよび最適化不可能なパラメータを特定することを可能にすることができる。加えて、図５Ｂのユーザインターフェースはまた、ユーザが、連続的最適化のためにいずれか特定のＶＯＩが使用中であるか否かを選ぶ５６２ことを可能にすることもできる。ＶＯＩおよびビームに対する放射線量の外形が、３次元形状の画像（例えば、ＣＴ画像）の点から見て定義されるため、ＶＯＩおよび放射線量値は、画像に含有されるボクセルに離散化される。故に、続く記載において、最適化過程への入力（例えば、「各ボクセルへの最大線量」）と呼ぶ時は、その特定の画像ボクセルによって記載される離散空間の中の放射線量値について記載している。
【００４０】
図５Ｂは、前立腺、尿道、ＰＴＶ、膀胱、直腸、陰茎球、ならびに第１のおよび第２のＰＴＶシェル構造（図５Ｃに関して以下に記載する通り）等、例示的ＶＯＩ名５６４を示していることは留意されるべきである。代替として、他のＶＯＩだけでなく、他の最大線量値５５２も使用することができる。ユーザインターフェース５００はまた、境界ボクセルが使用されるべきか否か、例えば、境界のみボックス５６６が確認されるか否かをも特定することができる。
【００４１】
図５Ｃは、ユーザが、シェル構造（例えば、ＰＴＶ‐シェル１またはＰＴＶ‐シェル２）５７６が望ましい標的体積、および対称または非対称な拡張マージン５７７を定義することを可能にする、ユーザインターフェース５７５の一実施形態を示している。これらのシェル構造５７６は、標的体積を囲む正常な組織へ送達される線量を抑制するように生成される同調構造であり、最大線量の制約に加えて、標的体積周辺の線量分布の共形性を制限するように使用することができる。
【００４２】
連続的な手法を使用すると、ＴＰＳは、図５Ａおよび５Ｂに示す制約等の絶対的制約だけでなく、図６に示す通り、治療計画の目的（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、ＯＨＩ、ＯＭＡ、ＯＭＥ、ＯＣＩ、またはＯＭＵ）に対応する最適化ステップの順序付けられたシーケンスをも設定する、スクリプトを生成することができる。スクリプトを実行する時、ＴＰＳは、例えば、ユーザ入力によって特定される最適化ステップの重要性に従うように、スクリプトによって特定される順序に従い順々に、各治療計画の目的を個々に最適化する。別の実施形態では、ＴＰＳは、達成される特定の最適化ステップに対する相対的障害に従い、最適化ステップの順序を設定する。別の実施形態では、ＴＰＳは、治療計画の目的の重要性の順序に合致するように、スクリプトの順序を設定する。代替として、他の基準は、スクリプトの順序を設定するのに使用することができ、例えば、ＴＰＳは、最適化ステップの重要性に応じて、かつ相対的障害に応じて、順序を設定することができる。本明細書に記載する通り、最適化ステップは、ビーム形状の性質、ビーム使用法の性質、１つ以上のＶＯＩの性質、治療計画の性質等に適用することができる。
【００４３】
図６は、ユーザが最適化ステップ６０２の順序付けられたシーケンスを定義することを可能にする、ユーザインターフェース６００の一実施形態を示す。図６の描写される実施形態では、最適化ステップの順序付けられたシーケンスは、６つのステップ６０２を含み、各ステップが、治療計画の目的（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、ＯＭＥ、およびＯＭＵ）を含む。本実施形態では、第１の治療計画の目的は、１００ｃＧｙの緩和値６０５を伴う３８００ｃＧｙに到達する目標値線量６０３で、最小線量をＰＴＶに設定することである。第２の治療計画の目的は、２５０ｃＧｙの緩和値６０４を伴う５７００ｃＧｙの目標値線量６０３を有するまでに、ＰＴＶの体積を最大化することである。３つの治療計画の目的により、それぞれ３８００、２８５０、および２８５０ｃＧｙの目標値線量６０３で、かつ１００ｃＧｙの緩和値６０４でそれぞれ、尿道、直腸、および膀胱への平均線量を最小化する。最後の治療計画の目的は、モニタユニットの総数を最小化すること（ＯＭＵ）である。図６のユーザインターフェースは、種々のＶＯＩに対する最大線量の制約を表示することにも留意すべきである。
【００４４】
一実施形態では、ユーザインターフェース６００は、治療計画の目的、目標値６０３、緩和値６０４、および最適化ステップ６０２の順序を定義するように、ユーザからのユーザ入力を受信する。最適化ステップのそれぞれが緩和値６０４を含むが、一部の実施形態では、緩和値のうちのいずれも、第６の最適化ステップにおける緩和値６０４等、ゼロに設定することができる。別の実施形態では、ユーザインターフェース６００は、保存されたスクリプトがメモリからロードされる時には、自動的に追加され、かつユーザインターフェース６００は、ユーザが実行前にロードされたスクリプトの最適化ステップを編集することを可能にすることができる。
【００４５】
描写する実施形態では、各ステップ６０２は、設定する時には、ステップ６０２を最適化ステップの最後で一時停止させ、解除する時には、例えば、ユーザ入力によって、前の最適化ステップが完成した後に、ＴＰＳが次の最適化ステップを自動的に開始することを可能にする、一時停止フラグ６０５を有する。一部の場合には、最適化ステップ６０２は、最適化ステップを完成するように、それらのそれぞれの目標値６０３に到達する。他の場合には、最適化ステップ６０２は、上記の通り、収束基準、または代替として最適値に到達する。
【００４６】
類似の病状は、相対的重要性または相対的優先度の同一あるいは類似の順序で、同じ治療計画の目的を使用することができることは留意されるべきである。したがって、スクリプトは、メモリに保存し、続いて、同一または異なる患者の治療計画セッションの間に、メモリから検索することもできる。ＴＰＳは、治療計画の開発中に使用するように、ユーザによって選択することができる、１つ以上のスクリプトを記憶することができる。一実施形態では、ユーザによって選択されると、ＴＰＳは治療計画用のスクリプトを自動的に生成する。別の実施形態では、ＴＰＳはユーザの選択に応じて、メモリから選択されたスクリプトを検索し、ユーザが、選択されたスクリプトの１つ以上の最適化ステップを編集することを可能にすることができる。一実施形態では、スクリプトは、上記の通り、図５Ａ、５Ｂ、および６に関して、最大ＭＵの制約、最大線量の制約、自動のシェル構造パラメータ、最適化ステップの順序付けられたシーケンスを含む。代替として、スクリプトは、最大線量より多いまたは少ない制約、ならびに図５Ａ、５Ｂ、および６に図示する最適化ステップの順序付けられたシーケンスを含むことができる。
【００４７】
図７Ａは、ユーザが個々の最適化ステップのシーケンスを有する、記憶されたスクリプトをロードすることを可能にする、ユーザインターフェース７００の一実施形態を示す。図７Ａのユーザインターフェースは、記憶されたスクリプトをロードすることができる、ダイアログである。描写されるスクリプトは、危険度の低い前期前立腺癌の治療に使用することができる。図７Ａのダイアログユーザインターフェースは、記憶されたスクリプトのスクリプト名７０２（例えば、前立腺不均一性）、スクリプトの説明７０４、ならびに個々の最適化ステップのシーケンス、ＭＵの最大制約、およびＶＯＩの最大制約を含む、スクリプト概要７０６を含む。例えば、記憶されたスクリプト７０２は、図５Ａに関して記載した通り、計画に対する絶対的制約（９５０００個のモニタユニット）、ノード（１０００個のモニタユニット）、およびビーム（５００個のモニタユニット）を有する。記憶されたスクリプト７０２はまた、図５Ｂに関して記載した通り、解剖的な体積（例えば、ＰＴＶ‐シェル１およびＰＴＶ‐シェル２）に対する最大線量をも含む。記憶されたスクリプト７０２の最適化シーケンスは、図６に示される。このような文脈において、治療計画中、ＣＴ画像をロードしＶＯＩの輪郭を描いた後、ユーザは、ロードされるように、記憶されたスクリプト７０２を選ぶことができる。記憶されたスクリプト７０２がロードされると、ユーザは、記憶されたスクリプトに関連する１つ以上の最適化ステップを編集するか、またはＴＰＳを使用して、１つ以上のさらなる最適化ステップを追加することができる。ユーザは、メモリに修正されたスクリプトを保存するように、ＴＰＳを使用することができる。ユーザはまた、図７Ｂに関して記載した通り、治療計画におけるＶＯＩを、ロードされたスクリプトの中のＶＯＩに合致させるように、ＴＰＳを使用することができる。
【００４８】
図７Ｂは、ユーザが、ロードされているスクリプトの中のＶＯＩ６５１の名前を、本治療計画に存在するＶＯＩ名６５２に合致させることを可能にする、ユーザインターフェース６５０の一実施形態を示す。ロードされているスクリプトの中のＶＯＩ名６５１が、本治療計画におけるＶＯＩの名前６５２に合致する時、ＴＰＳは、スクリプトを自動的にロードし、かつスクリプトを自動的に実行するか、またはロードされたスクリプトへのさらなる修正を可能にすることができる。一実施形態では、ＴＰＳは、ユーザが記憶されたスクリプトを選ぶと、本治療計画におけるＶＯＩの名前６５２を、ＶＯＩ名６５１に自動的に合致させる。別の実施形態では、例えば、名前が自動的には合致しない時、ユーザは、ユーザインターフェース６５０を使用して、ロードされているスクリプトの中のＶＯＩ６５１を、本治療計画におけるＶＯＩ６５２に手動で合致させることができる。
【００４９】
連続的最適化の一実施形態に対する数学的基礎
以下に記載するのは、本発明の実施形態に従う、連続的最適化に対する数学的基礎である。連続的最適化過程の各最適化ステップは、線形費用関数Ｆ（ｘ）を最小化することを伴い、式（１）に表す通り、ｘは、ＭＵにおけるビーム重量を含有するベクトルである。
（１）
【００５０】
費用関数最小化は、線形プログラミングを使用して行われる。ｃ係数は、単位元またはゼロのいずれかに設定される。アルゴリズムの連続的本質は、最小化手順の間、１つのｃ係数のみを単位元に、全ての他の係数をゼロに定めることによって達成され、このようにして各項が個々に最適化されることを可能にする。したがって、費用関数は、式（１）に記載する５タイプの項のうちの１つにまで減少され、また一度に１つずつのＶＯＩに適用される（総モニタユニットに適用される、最後の項以外）。始めの４項は、各ＶＯＩに対して存在することができ、そのように、例えば、２つのＶＯＩに対しては９項ある場合があり、そのうちの１つだけが、いずれの１つのステップに非ゼロ係数ｃを有することは留意されるべきである。最適化手順全体は、係数ｃが各最適化ステップにてゼロと１の間で変化する、一連の最適化ステップとして実行される。費用関数内の５タイプの項について、以下に記載する。
【００５１】
各最小化過程は、解が、治療計画の目的を表す上位または下位の制約を破ることができないように制約される。一実施形態では、上位の絶対的制約のみが、最適化の前に定義することができる。これは、いつも初期最適化問題が起こり得、すなわち、全ビーム重量をゼロに定めることで放射線量がゼロとなるため、問題の解がいつも存在し、故に全ての初期の絶対的制約に従うことを意味する。さらなる上位および下位の制約が、各最適化ステップの結果に基づき、問題に追加される。下位の制約のみは、最適化ステップの結果に基づいて定義することができるため、最小化過程の間に、問題が起こり得るままであるのは間違いない。最小化の間に適用される上位および下位の制約の例が、続く表１‐１にまとめられている。
表１−１ 最小化の間に適用される制約の例
【００５２】
式（１）の項「最小線量最大化」
は、ユーザ定義の目標値（
）
より下のＶＯＩの最小線量
（
）
の偏差を測定する。この偏差は式（２）によって求められる。
（２）
【００５３】
したがって、この項を費用関数内で最小化することにより、既存の制約（例えば、絶対的制約、または緩和値によって適用可能な場合に修正された、前に最適化された治療計画パラメータ）を破ることなく、ＶＯＩ内の最小線量を目標値（例えば、できるだけ近く）に向かって増加する。この項は、最小線量最適化（ＯＭＩ）ステップとして実行され、通常、標的ＶＯＩに対してのみ適用可能である。
【００５４】
ＯＭＩステップの後、最適な最小線量は、標的ＶＯＩの中の全ボクセルに適用される追加的線量の制約として保持される。上記の通り、前の最適化ステップの結果は、後続の最適化ステップに対する追加的制約となる。この追加的線量の制約は、式（３）によって求められる。
（３）
式中、
は、最適化後のＶＯＩにおける最小ボクセルの線量であり、
は、この最適化ステップに起因する最小偏差であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。この追加的線量の制約は、前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最小線量より下に設定することはできない。これにより、後続の最適化ステップが行われると、標的ＶＯＩ内の最小線量は、ユーザ定義の緩和値より大きく減少することはできないことが保証される。
【００５５】
式（１）の項「最大線量最小化」
（
）
は、ユーザ定義の目標値
（
）
より上のＶＯＩ最大線量（
）の偏差を測定する。この偏差は式（４）によって求められる。
（４）
【００５６】
したがって、費用関数内のこの項を最小化することにより、既存の制約を破ることなく、目標値に適用可能なほど近くなるように、ＶＯＩ内の最大線量を減少させる。この項は、重要構造に適用される時は最大線量最適化（ＯＭＡ）の最適化ステップとして、自動シェル構造に適用される時は共形性最適化（ＯＣＩ）の最適化ステップとして実行される。
【００５７】
この最適化ステップの後、最適な最大線量は、ＶＯＩの中の全ボクセルに適用される追加的線量の制約として保持される。この追加的線量の制約は、式（５）によって求められる。
（５）
式中、
は、最適化後のＶＯＩにおける最大ボクセルの線量であり、は、この最適化ステップに起因する最小偏差であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。この新しい線量の制約は、最適化の前に適宜される、または前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最大線量より上に設定することはできない。これにより、後続の最適化ステップが行われると、ＶＯＩ内の最大線量は、緩和値より大きく増加することはできないことが保証される。
【００５８】
式（１）の項「平均線量最大化」（ｃmaximize_mean
）は、ユーザ定義の目標値（
）の下の各ボクセルでの線量（
）の合計偏差を測定する。この偏差は式（６）によって求められる。
（６）
【００５９】
したがって、費用関数内のこの項を最小化することにより、既存の制約を破ることなく、目標値に適用可能なほど近くなるように、全てのボクセルにわたって合計した総線量（および、故に平均線量）をできるだけ多く増加させる。この項は、適用範囲最適化（ＯＣＯ）および均一性最適化（ＯＨＩ）ステップとして実行され、標的ＶＯＩに対してのみ利用することができる。適用範囲最適化および均一性最適化の最適化ステップは、それらの目標においてのみ異なる。
【００６０】
この最適化ステップの後、最適な適用範囲または均一性は、ＶＯＩの中の全ボクセルからの線量の合計に適用される追加的線量の制約として保持される。追加的線量の制約は、式（７）によって求められる。
（７）
式中、
は、最適化ステップに起因する平均線量であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。この新しい制約は、前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最小線量より下に緩和することはできない。一実施形態では、ＶＯＩ内の最低線量が前のＶＯＩ最小線量より大きい場合、新しい値が使用される。これにより、後続の最適化ステップが行われると、ＶＯＩ内の最小線量は、緩和値より大きく減少することはできないことが保証される。
【００６１】
式（１）の項「平均線量最小化」（ｃminimize_mean
）は、ユーザ定義の目標値（
）より上の各ボクセルでの線量（
）の合計偏差を測定する。この偏差は式（８）によって求められる。
（８）
したがって、費用関数内のこの項を最小化することにより、既存の制約を破ることなく、目標値に適用可能なほど近くなるように、全てのボクセルにわたって合計した総線量、それゆえ、平均線量をできるだけ多く減少させる。この項は、平均線量最適化（ＯＭＥ）ステップとして実行され、重要構造に対して適用可能である。
【００６２】
この最適化ステップの後、最適な平均線量は、ＶＯＩの中の全ボクセルにわたる合計線量に適用される、追加的線量の制約として保持される。新しい制約は、式（９）によって求められる。
（９）
式中、
は、最適化ステップに起因する平均線量であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。ボクセルは、目標値より下の線量値に制約されない。これにより、後続の最適化ステップに対する最適化問題を過度に制約する場合がある。これらの新しい制約は、最適化の前に定義される、または前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最大線量より上に設定することはできない。一実施形態では、ＶＯＩ内の最多線量が前のＶＯＩ最大線量より低い場合、新しい値が使用される。これにより、後続の最適化ステップが行われると、ＶＯＩ内の最大線量は、緩和値より大きく増加することはできないことが保証される。
【００６３】
式（１）の項「モニタユニット最小化」（ｃminimize_MU
）は、治療計画に対する総ＭＵを測定し、例えば、限定するものではないがゼロといった目標値を達成するように、総ＭＵを減少しようと試みる。当業者によって理解されるであろう通り、他の目標値を使用することもできる。費用関数内のこの項を最小化することにより、できる限り総ＭＵを減少し、その結果治療時間を削減する。これは、モニタユニット最適化（ＯＭＵ）の最適化ステップとして実行される。
【００６４】
この最適化ステップの後、最適なモニタユニットは、式１０によって求められる総ＭＵ制約を更新するのに使用される。
（１０）
式中、ｏｐｔ Ｘは、この最適化ステップに起因する最小値であり、Ｘ Ｒは、ユーザ定義の緩和値である。これにより、後続の最適化ステップが行われると、総モニタユニットは、略Ｘ Ｒより大きく増加することはできないことが保証される。
【００６５】
絶対的制約
初期の最大制約は、最適化過程中にわたって絶対である。一部の例示的な絶対的制約を表１‐２にまとめている。
表１−２ 絶対的制約
【００６６】
例えば、各ビームに対する、各ノードに対する、ならびに治療計画全体に対する最大ＭＵ、標的および重要構造に対する最大線量といった初期の制約は、最適化過程の間に破られるべきではなく、後続のステップ中の前の最適化ステップの結果の保持を確実にするために適用される制約は、緩和することができる。
【００６７】
最適化ステップ
本明細書に記載する通り、一実施形態では、スクリプトの各最適化ステップは、単一の治療計画の目的を対応する目標値に最適化するように設計される。プログラムは、目標値にできるだけ近い結果を達成しようとするが、目標値は保証されない。
【００６８】
図８は、一実施形態に従う、例示的最適化ステップの表である。図８の表の各項目は、ＶＯＩのタイプ８０１、治療計画の目的８０２、説明８０３、およびＤＶＨの例示的グラフ８０４を含む。ＤＶＨ８０４のそれぞれでは、直線８０５は目標値を表し、直線８０７は最適化ステップ前の標的ＤＶＨを表し、直線８０６は最適化ステップ後の標的ＤＶＨを表し、矢印８０８は最適化ステップの方向を表す。
【００６９】
最適化ステップによって確立される制約および緩和
本明細書に記載する通り、一実施形態では、各最適化ステップの結果は、全ての後続の最適化ステップに対する追加的制約として保持される。各最適化ステップの結果は、新しい制約として変えずに保持することができるか、または結果は、制約として適用される前に緩和することができる。
【００７０】
図９は、一実施形態に従う、例示的な目的の表であり、ＤＶＨが各目的に対して最適化される方法を示す。図９の表の各項目は、ＶＯＩのタイプ９０１、治療計画の目的９０２、最適化のＤＶＨ９０３、緩和なしで制約される最適化のＤＶＨ９０４、およびユーザ定義の緩和後に制約される最適化のＤＶＨ９０５を含む。ＤＶＨのそれぞれでは、直線９０６は目標値を表し、直線９０７は最適化ステップの出発点のＤＶＨを表し、直線９０８（最適化９０３では点線、緩和なしの制約９０４および緩和ありの制約９０５では実線）は最適化ステップの最後のＤＶＨを表し、矢印９０９は最適化ステップの方向を表し、直線９１０は、最適化ステップの開始時に最適化されているパラメータの値を表し、矢印９１１はユーザ定義の緩和を表す。
【００７１】
標的体積（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、およびＯＨＩ）に適用する最適化ステップに対して、新しい制約は、目標値の最小または（最小）線量から緩和値を引いて設定される。目標値より上に線量を制約することにより、標的体積内に望ましくない高線量を保持する場合もあり、後続の最適化ステップに対する問題を過度に制約する場合もある。新しい制約はまた、制約が保持されることを保証するように、前の最適化ステップによって確立された、少なくともその最小線量の制約であるように設定される。より多くの最適化ステップが行われると、最小線量の制約のみが増加することができる。
【００７２】
重要構造または自動シェル構造（例えば、ＯＭＡ、ＯＭＥ、およびＯＣＩ）に適用する最適化ステップに対して、新しい制約は、目標値の最大または（最大）線量に緩和値を足した値に縮められる。目標値より下に線量を制約することにより、後続の最適化ステップに対する問題を過度に制約する場合がある。新しい制約はまた、より多くの最適化ステップが行われると、最大制約のみが減少することを保証するように、ＶＯＩ限界の中に定義される、または前の最適化ステップによって確立された最大線量の制約より下へと縮められる。
【００７３】
最適化ステップの順序付け
述べた通り、治療計画の目的の順序をスクリプトのステップにマッピングすることは、最適化過程における重要な要素である。いくつかの手法に従って、治療計画の目的によって、絶対的制約の連続的最適化セットおよび最適化ステップのシーケンスを定義することができる。例えば、一実施形態では、重要構造への線量が腫瘍適用範囲以上の優先度を有する場合、重要構造に対する最大線量の制約は、臨床上の限界に設定することができ、その後、最適化ステップは、重要構造への線量を損なうことなく、腫瘍への線量を最適化するように適用することができる。別の実施形態では、腫瘍適用範囲が重要構造以上の優先度を有する場合、最大線量の制約は、合理的な値で重要構造に設定することができるが、臨床上の限界値より高く、その後腫瘍の線量は最適化され得る。次に、最大線量は最適化することができるか、または重要構造への平均線量は、標的体積の線量分布を損なうことなく、それらの最大線量をできる限り減少させるように最適化することができる。別の実施形態では、治療時間を最小化することが主要な目的である場合、治療計画における総ＭＵに関する絶対的制約を設定することができ、総ＭＵは早期の最適化ステップの間に最適化することができる。しかしながら、シーケンスにおいて早期にＭＵを最適化する場合、ビーム／ノードごとのＭＵの制約および／またはシェル構造に関する最大線量の制約は、いくつかのビームの方向のみが選ばれる可能性を避けるように使用することができる。
【００７４】
絶対的制約の適切なセットおよび最適化ステップのシーケンスが、典型的な臨床アプリケーションに対して識別されると、スクリプトとして記憶され、将来、類似の臨床症例に適用することができる。各スクリプトは、治療計画システムのユーザインターフェース内で完全に編集可能であることができる。
【００７５】
臨床例
以下の例は、１）主目的が線量の均一性および周辺の重要構造への低線量である、前立腺腫瘍の症例、２）主目的が線量適用範囲および脊椎への低線量である、脊椎腫瘍の症例、および３）主目的が線量の共形性および治療時間の制限である、肺腫瘍の症例を含む、仮定の臨床設定における連続的最適化ステップの使用を示している。各記述には最適化ステップを定義する表が付随する。
【００７６】
１）サンプルの前立腺症例
本実施形態では、臨床医は前立腺を治療し、ＰＴＶ内にできるだけ一様に線量を送達することを望んでいる。例えば、臨床医は、最小および最大線量の間に最大限２０％を望み、したがって、ＰＴＶ最大を処方線量より大きい２０％に設定する場合がある。直腸および膀胱への最大線量は、各臓器に対する既知の耐量に設定される。臨床医は、正常な組織へ送達される線量を減少するように、ＰＴＶから離れた全方向の線量勾配が高いことを必要とする。前に治療した症例から、ＰＴＶに近い線量を処方線量に、かつより遠い距離の線量を処方線量の５０％に制約することにより、他の治療計画の目的を抑制することなく、優れた共形性を提供することが知られている。このようにして、２つの自動シェル構造がこれらの距離で生成され、処方線量および処方線量値の５０％が、最大線量として設定される。最大総ＭＵ、ビームごとのＭＵ、およびノードごとのＭＵは、類似する前に治療した症例において、所望の線量分布および入射線量を達成するように実証された、合理的な値に設定される。
【００７７】
いくつかの重要構造が前立腺を囲んでいる。これらのうち、直腸は最も低い線量制限を有し、処方線量が直腸壁に接するべきではないことを意味する。ＯＭＩステップの目標値は、直腸壁への最大線量に抵触しない処方線量に設定される。その後に、ＯＨＩステップが続き、腫瘍線量の均一性を最大化する。次いで、ＯＭＥステップが、直腸および膀胱への線量をさらに減少するように追加される。臨床医が膀胱より上の優先度を与えるため、直腸のステップは第１に行われる。目標値は、合併症の確率と相関すると知られる処方（Ｖ７５と標識化）の７５％より多くを受ける体積を最小化するように、処方線量の７５％に設定される。ＯＭＥのステップの後に、ＯＭＵステップが続き、先行する最適化ステップから達成された計画の質を維持する一方で、可能性の最も低い総ＭＵを達成する。
表２−１ サンプルの前立腺症例
【００７８】
２）サンプルの脊椎症例
本実施形態では、臨床医は、脊椎へ送達される線量を抑制する一方で、脊髄腫瘍の最高の適用範囲を得ることを望んでいる。線量の均一性は重要ではなく、ＰＴＶの最大線量は大きな値に設定される。脊椎への最大線量は、既知の耐量に設定される。
【００７９】
７５％の処方線量直線をある距離に制約することにより、脊椎または腫瘍の適用範囲への線量に影響を与えることなく、周辺の正常な組織への線量を低く維持する。自動シェル構造が生成され、処方線量の７５％は最大線量として設定される。最大総ＭＵ、ビームごとのＭＵ、およびノードごとのＭＵは、類似する前に治療した症例において、所望の線量分布および入射線量を達成するように実証された、合理的な値に設定される。
【００８０】
腫瘍は脊椎の近くに位置し、脊椎が耐えられる線量は処方線量より低い。したがって、ＯＭＩステップの目標値は、脊椎への耐えられる最大線量に設定される。その後に、ＯＣＯステップが続き、腫瘍線量適用範囲を最大化する。次いで、ＯＭＥステップが、脊椎への線量をさらに減少するように追加される。目標値は、脊椎への平均線量を最小化するように、ゼロに設定される。先行する最適化ステップによって達成された治療計画の質を維持しながら、その後にＯＭＵステップが続き、最も可能性の低い総ＭＵを得る。
表２−２ サンプルの脊椎症例
【００８１】
３）サンプルの肺症例
本実施形態では、臨床医は、約２０％の線量の一様性で、左肺の中の病変を治療することを望んでいる。ＰＴＶ最大線量は、処方線量より２０％大きく設定される。食道および心臓への最大線量は、各臓器に対する既知の耐量に設定される。
【００８２】
臨床医は、ＰＴＶの優れた適用範囲を達成するために、小さな体積の周辺の肺組織が完全な処方線量を受けることを進んで可能にするため、左肺は最適化から除外される。しかしながら、臨床医は、正常な肺内の平均線量を減少するために、ＰＴＶから離れた全方向において、高い線量勾配を必要とする。
【００８３】
類似症例の前の計画は、達成可能な最も急な線量勾配が、ＰＴＶからの特定の距離に、７５％の処方線量直線および５０％の処方線量直線を位置付けることを特性とすることができることを示している。このようにして、２つの自動シェル構造がこれらの距離に生成され、初期最大線量は、両方の自動シェル構造に対して処方線量に設定される。最大総ＭＵ、ビームごとのＭＵ、およびノードごとのＭＵは、類似する前に治療した症例において、所望の線量分布および入射線量を達成するように実証されている値に設定される。
【００８４】
肺以外の重要構造で、病変に極めて接近しているものはないため、ＯＭＩステップの目標は処方線量に設定される。ＯＭＩステップの後に、ＯＣＯステップが続き、腫瘍適用範囲を最大化する。
【００８５】
その後、本症例の主要な目的が、治療時間を最小化することであるため、連続的最適化過程において非常に早期に、ＯＭＵステップが置かれる。ＯＭＵステップの後に、２つのＯＣＩステップが続き、７５％の処方線量直線により近い内部シェル構造、および５０％の処方線量直線により近い外部シェル構造上の線量分布の共形性を最適化する。
表２−３ サンプルの肺症例
【００８６】
上記実施形態は、前立腺、脊椎、および肺の症例に対する特定の値ならびに目的について記載しているが、他の実施形態では、他の値および目的を使用することができることに留意すべきである。
【００８７】
ビーム削減
連続的最適化は、腫瘍に向かって略２，０００から６，０００の候補ビーム（例えば、選ばれたコリメータサイズの数に応じて）を標的にすることができる。通常、連続的最適化により、非ゼロＭＵを有する略１００から４００ビームによる治療計画をもたらされる。全体の治療時間を減少させるために、ビームの数を減少させるように、ビーム削減を行うことができる。ビーム削減により、最適化過程からそのＭＵがユーザ特定のカットオフを下回るそれらのビームを除去され、残りのビームのみを使用して随意に再最適化される。数千から数百の候補ビームの削減により、著しくより短い最適化および治療時間をもたらす。ビーム削減により、治療計画に有意には貢献しないそれらのビームを効率的に除外し、現行の腫瘍体積および重要構造に効果的ではないと判明した、それらのビームのみを随意で再最適化する。合理的なＭＵカットオフ値のために、治療計画は、より少ない総ＭＵを有することができる、より少ないビームを使用することができ、線量分布の無視できるほどの壊変を経験する場合がある。
【００８８】
概して、再最適化は、同じ絶対的制約および最適化ステップを使用して行われる。しかしながら、残りのビームが、現行の腫瘍体積および重要構造に対して幾何的に効果的であると仮定すると、同じビームもまた、わずかに異なる最適化パラメータ（最大線量限界、ＭＵ限界、目標値等）とよく働くはずである。再び、合理的なＭＵカットオフ値に対して、絶対的制約および最適化ステップを微調整し、線量分布に小さな調整を行うように、候補ビームのより小さなセットを伴う結果となる、短い最適化時間を活用することが可能となる。一実施形態では、小さなカットオフ値は第１に、計画の品質を損なうのを避けるように使用することができ、その後、計画の品質が、無視することができるほどの変化を有するようであるが、第１のカットオフ値では残りのビームが多くありすぎる場合、最適化は、増加したカットオフ値で再実行することができる。この付加的手法は少し時間が長くかかるが、多すぎるビーム（ビームセットを再設定することなく、保持することができない）を減少させるのを避けることができる。当業者によって理解されるであろう通り、他の構成も可能である。
【００８９】
自動コリメータ選択
一実施形態では、連続的最適化は、自動コリメータ選択アルゴリズムを使用する。自動コリメータ選択アルゴリズムは、連続的最適化中の使用のために、２つまたは３つの固定コリメータサイズを選ぶ。この選択は、標的体積の寸法に基づき、幾何学的ヒューリスティックを使用して行うことができる。均一性または共形性に対するユーザの好みにより、ヒューリスティックがそれぞれより大きなまたはより小さなコリメータサイズを選ぶであろうか否かを判定する。他の実施形態では、自動コリメータ選択アルゴリズムは、連続的最適化の間、種々のサイズのコリメータと使用することができる。
【００９０】
実際、線量を制限する危険臓器が標的体積に近い時に、共形性の選択肢はしばしば有用である。一実施形態では、ＴＰＳは、コリメータ選択過程における開始点を提供するように設計される。幾何学的ヒューリスティックは、最適計画解（すなわち、２つまたは３つのコリメータサイズのいずれの可能な組み合わせで達成可能な最低費用項）をもたらすとは全く保証できない。したがって、この選択は、特定の計画の問題についての臨床的理解に基づき、注意深く評価されるべきである。
【００９１】
重要度サンプリング
一実施形態では、連続的最適化は、重要度サンプリング（例えば、図５Ａの５６０）を使用する。Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）から市販されているＭＵＬＴＩＰＬＡＮ（登録商標）Ｓｙｓｔｅｍ等の治療計画システムは、線量計算に使用されるものと同じグリッドから、最適化のための点をサンプリングすることができる。通常は、このサンプリングは、ビームの数およびタイプ、ならびにコリメータの数、タイプ、およびサイズとは独立し、ユーザは、スキップ係数（例えば、図５Ａの５５６）を使用することによって、点の密度を制御することができる。例えば、２つのうちのスキップ係数は、スキップ係数が１つに設定される時に結果をもたらす完成セットと比較すると、所与のＶＯＩに対するサンプリング点の総数の略半数をもたらす。
【００９２】
重要度サンプリングは、どのＯＡＲまたはシェル構造の点が、ＯＡＲまたはシェル構造に対して境界最大制約になりそうかを判定するよう試みることによって、最適化の目的のためにサンプリング点の割当に異なる手法を取る。例として、線形プログラムが、一セットの制約｛ｘ＜５，ｘ＜７．２，ｘ＜４．５｝を有する場合、制約ｘ＜４．５は、他の制約の全てに優先するため境界制約である。重要度サンプリングの基本前提は、ビーム（例えば、図１０のビームｎ１００１）からのＭＵ係数ごとの最高ｃＧＹを伴う、ＯＡＲまたは自動シェル構造の中のボクセルは、ＯＡＲまたは自動シェル構造を通過するビームからの線量に最も影響を受ける点となるということである。定義による標的は、高度に一様な線量を必要とし、最小線量制約を有するため、重要構造または自動シェル構造のみがこの方法を使用することができ、全ての点が、ある最小境界制約の一部である場合がある。
【００９３】
「最も重要な」点の選択の方法は、図１０に示す描写された実施形態を考慮することによって実証することができる。重要度サンプリングのビームごとのボクセル（例えば、５５８）が３に設定される場合では、アルゴリズムは、各ビーム（例えば、ビームｎ１００１およびｍ１００２）に対する最高の線量係数を有する、３つのボクセル１００３および１００４（線量体積１００６内）を抽出するであろう。全ビームに対するボクセル１００３および１００４の一覧は連結し、多重ビームからサンプリングされたいずれの同一点（例えば、ボクセル１００５）は除去される。重要度サンプリングは、図１０では、ビームごとに３つのボクセルに設定される。図１０に図示するビームの重複により、２つのビームに対して５つのボクセルがもたらされる。斜線が付された円は、図示するビーム１００１および１００２両方に対してサンプリングする時に含まれる、ボクセル１００３および１００４を示す。サンプリングされるボクセルの総数は、ビームの総数と厳密には比例していない。要約すれば、重要度サンプリングは、１）ビームごとのボクセルの数（例えば、１〜５に限定）の入射を可能にし、２）重要構造（または境界のみボックス５６６が確認される場合はそれらの境界）およびシェル構造にのみ適用され、３）いずれのビームからの比較的少ないＭＵごとの線量を受ける、ＶＯＩ上の制約点を含まず、４）ＶＯＩ上の他の点が、同じ最大線量の境界によってより厳密に制約される時に、ほとんど線量を受けない点が冗長であるため、最適化に関する「重要な」最大制約を維持する。
【００９４】
治療計画システム
本明細書に記載する実施形態は、治療立案の方法として、またはＴＰＳを含む治療計画システムとして実施することができる。一実施形態では、一部分以上のＴＰＳは、「ウィザード」または「ウィザード様」のユーザインターフェースに関与し、ＴＰＳは、治療計画の１つ以上の複雑なタスクを通してユーザを誘導する。ＴＰＳは、治療計画過程を開始するように、ウィザードまたはウィザード様のユーザインターフェースを提供することができる。例えば、一実施形態では、ウィザードユーザインターフェースは、治療計画を連続的に最適化するために、３Ｄ画像を取り込み、ＶＯＩの輪郭を描く等、治療計画過程を通してユーザを誘導するように、段階的なダイアログに関与することができる。特に連続的最適化に対して、ウィザードインターフェースは、最適化ステップ、最適化ステップのシーケンス、１つ以上の絶対的制約、目標値、緩和値等を定義するように、ユーザ入力を取得するのに使用することができる。一実施形態では、ウィザードは、２００５年９月３０日出願の米国特許第２００７／００７８３０６ Ａ１号に記載の通り、治療計画用の作業フローにユーザを誘導する。当業者によって理解されるであろう通り、他のタイプのＴＰＳす使用することもできる。
【００９５】
一実施形態では、本明細書に記載する通り、ユーザは、患者の特定の治療領域に対する治療計画を策定するように、ウィザードユーザインターフェースを使用することができる。別の実施形態では、本明細書に記載する通り、ユーザは、後の使用のために記憶された１つ以上のスクリプトを策定するように、ウィザードユーザインターフェースを使用することができる。別の実施形態では、ユーザは、現行の治療計画を策定する時に保存されたスクリプトを選択するように、ウィザードユーザインターフェースを使用することができる。保存されたスクリプトは、解剖学的な治療の関心体積に適用可能な、１つ以上の事前に定義された治療計画パラメータを提供することができる。例えば、一実施形態では、治療計画立案の間、ユーザは、放射線治療のために、ユーザインターフェース上の体内図に表される、患者の体内領域を選ぶことによって等、ウィザードユーザインターフェースにおいて放射線治療のために標的とされる、解剖学的領域を特定することができる。選ばれた体内領域に基づき、好適な計画テンプレートのライブラリは、事前に適宜された計画パラメータを伴い更新することができる。テンプレート用の治療計画パラメータは、特定の体内領域（例えば、脳、脊椎、肺）に対して成功した過去の治療に基づく場合がある。治療計画パラメータは、工場（例えば、ＴＰＳの製造業者）によって事前に定義されるか、ユーザによって事前に定義され記憶されるか、または同じ治療部位に対する前の計画からのシステムによって、学習過程から事前に定義されることができる。１つのかかる治療計画パラメータは、治療計画の共形性、ＤＶＨ、および送達時間を最適化するのに最も適するノードセット（または部分集合）であることができる。ユーザは、治療計画の最適化を開始する前に、記憶されたスクリプトの事前に定義されたパラメータ値を再検討し、修正し、受け入れることができる。ユーザはまた、事前に定義された治療計画パラメータを修正し、後の使用のために新しいスクリプト名の下、それらを保存することができる。ウィザードユーザインターフェースおよび保存されたスクリプトの、単体または組み合わせてのいずれかでの使用は、治療計画過程を完成するのに必要とされる時間を削減する利点を提供し、ユーザエラーを減少させることができ、また、治療計画作業フローにおいて関与される種々のタスクを単純化する方法を提供することもできる。
【００９６】
一実施形態では、ＴＰＳは、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ２００３製品プラットフォーム（代替として、他のオペレーティングシステムプラットフォームを使用することもできる）上で実施され、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）システムおよび第３者の画像システムと統合するように設計される。一実施形態では、ＴＰＳは、医用画像の分布及び観察用のＤｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＤＩＣＯＭ）標準（例えば、ＤＩＣＯＭＲＴ標準）に完全に準拠し、ＴＰＳは、これらのユーティリティで事前に構成され、さらなるソフトウェアを全く必要としない。
【００９７】
別の実施形態では、ＴＰＳは、ユーザ定義の最小／最大線量の制約に基づき線量分布を最適化するために、種々のタイプのアルゴリズムを含む。これらのアルゴリズムのうちの１つは、最大線量の制約より上および最小線量の制約より下に偏差を最適化する、反復アルゴリズムであることができる。反復計画アルゴリズムは第１に、１セットの放射線ビームを生成し、初期の線量分布計算を行い、続いて、１つ以上の放射線ビームを改変することによって、初期線量分布の計算を向上させるよう試みる。これらのアルゴリズムのうちの他の１つは、シンプレックスアルゴリズムであることができ、最小／最大線量の制約を条件とするＭＵの数を最小化することを伴う。反復アルゴリズムまたはシンプレックスアルゴリズムのいずれかの使用は、スクリプトによって事前に設定されるか、またはユーザによって定義されることができる、別の治療計画パラメータである。一実施形態では、両方のアルゴリズムの組み合わせを使用することができる。例えば、計画の最適化は、必要とされる最小ＭＵを判定するように、シンプレックスアルゴリズムで開始し、その後に反復アルゴリズムが続くか、またはその逆であってもよい。
【００９８】
一実施形態では、治療計画過程は、順方向および逆方向治療計画技術の両方の態様に関与し、それによって、順方向および逆方向治療計画技術の強みを組み合わせる。例えば、操作者は、順方向計画の一部としてアイソセントリックビーム形状、または非アイソセントリックおよびアイソセントリックビーム形状の混合を利用し、続いて、逆方向計画の間に等線量輪郭のトポロジを直接修正することができる。操作者は、放射線放出点、標的領域への距離、配向、および放射線量の重量の点から見て、治療計画における使用のために各ビームを制御することができる。代替として、各ビームの特性は、選ばれたテンプレートの治療計画パラメータに従い、事前に設定することができる。ＴＰＳは、操作者が、順方向計画過程の一部として使用されるように、１セットの放射線ビーム（および関連経路、放出点、および線量の重量）を、および逆方向計画の一部として使用されるように、別セットのビームを特定することを可能にすることができる。逆方向計画用に準備されるビームのセットは、治療計画システムにより自動的に生成される、制約点の１つ以上のエンベロープを利用することによって、最適化することができる。
【００９９】
図１１は、本発明の特徴が実施される放射線治療を行うように使用することができる、システムの一実施形態を示す。以下に記載し図１１に示す通り、システム１０００は、診断画像化システム２０００、治療計画システム３０００、および治療送達システム４０００を含む。
【０１００】
診断画像化システム２０００は、後続の医療診断、治療計画立案および／または治療送達に使用することができる、患者の中のＶＯＩの医療診断画像を作成することが可能な、いずれのシステムであることができる。例えば、診断画像化システム２０００は、ＣＴシステム、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）システム、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）システム、超音波（ＵＳ）システム等であることができる。議論を容易にするために、診断画像化システム２０００について、時にはＣＴ−Ｘ線画像診断法と関連させて、以下で議論する場合がある。しかしながら、上記のような他の画像診断法もまた使用することができる。
【０１０１】
診断画像化システム２０００は、画像ビーム（例えば、Ｘ線、超音波、高周波等）を生成する画像源２０１０と、画像源２０１０により生成されたビームを検出し受信する画像検出器２０２０とを含むか、または画像源（例えば、ＭＲＩまたはＰＥＴスキャン）からのビームにより刺激された二次ビームまたは放出を含む。一実施形態では、診断画像化システム２０００は、２つ以上の診断Ｘ線源、および２つ以上の対応する画像検出器を含む。例えば、２つのＸ線源は、画像化される患者の周辺に配置し、互いから角度分離（例えば、９０度、４５度等）で固定し、Ｘ線源とは反対に置くことができる、画像検出器に向かって患者を介して狙うことができる。また、各Ｘ線画像源によって照射されるであろう、単一の大型画像検出器、または複数の画像検出器を使用することもできる。当業者によって理解されるであろう通り、画像源および画像検出器の他の数ならびに構成を使用することもできる。
【０１０２】
画像源２０１０および画像検出器２０２０は、画像化操作を制御し、画像データを処理するように、デジタル処理システム２０３０に連結される。診断画像化システム２０００は、デジタル処理システム２０３０、画像源２０１０、および画像検出器２０２０間で、データならびにコマンドを転送するためのバスまたは他の手段２０３５を含む。デジタル処理システム２０３０は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）等の専用プロセッサ、またはコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等の他のタイプの処理デバイスを含むことができる。デジタル処理システム２０３０はまた、メモリ、記憶デバイス、ネットワークアダプタ等の他の構成要素（図示せず）を含むことができる。デジタル処理システム２０３０は、例えば、ＤＩＣＯＭフォーマットのような標準フォーマットで、デジタル診断画像を生成するように構成することができる。他の実施形態では、デジタル処理システム２０３０は、他の標準または非標準デジタル画像フォーマットを生成することができる。デジタル処理システム２０３０は、例えば、直接リンク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）リンク、またはインターネット等の広域ネットワーク（ＷＡＮ）リンクであることができる、データリンク１５００上で治療計画システム３０００へ診断画像ファイル（例えば、前述のＤＩＣＯＭフォーマットファイル）を伝送することができる。加えて、システム間を転送される情報は、遠隔診断または治療計画構成等のシステムに接続する通信媒体にわたって、入れることができるか、または引き出したりすることができるかのいずれかである。遠隔診断または治療計画において、ユーザは、システムユーザと患者との間に物理的分離が存在するにもかかわらず、治療するために本発明の実施形態、または治療計画を利用することができる。
【０１０３】
治療計画システム３０００は、画像データを受信し処理する処理デバイス３０１０を含む。処理デバイス３０１０は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、ＤＳＰ等の専用プロセッサ、またはコントローラ、ＦＰＧＡ等の他のタイプの処理デバイスに相当する場合がある。処理デバイス３０１０は、例えば、複数の治療計画パラメータを連続的に最適化し、治療計画用のスクリプトを生成し、ウィザードユーザインターフェースによってユーザを誘導し、ユーザが記憶されたスクリプトを選択することを可能にする等、本明細書で議論するＴＰＳ操作を行うための命令を実行するように構成することができる。
【０１０４】
治療計画システム３０００はまた、処理デバイス３０１０によって実行されるように情報および命令を記憶するために、バス３０５５によって処理デバイス３０１０に連結される、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができるシステムメモリ３０２０、または他の動的記憶デバイスを含むことができる。システムメモリ３０２０はまた、処理デバイス３０１０によって、命令の実行の間に一時変数または他の中間情報を記憶するために使用することができる。システムメモリ３０２０は、処理デバイス３０１０用の静的情報および命令を記憶するためにバス３０５５に連結される、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）および／または他の静的記憶デバイスを含むことができる。一実施形態では、システムメモリ３０２０は、連続的最適化．処理デバイスによって実行される時、連続的最適化に関して本明細書に記載の操作を行う、その上に記憶される命令を有する、機械で読み取り可能な記憶媒体である。
【０１０５】
治療計画システム３０００はまた、記憶デバイス３０３０を含むことができ、情報および命令を記憶するためにバス３０５５に連結される、１つ以上の記憶デバイス（例えば、磁気ディスクドライブまたは光学ディスクドライブ）に相当する。記憶デバイス３０３０は、連続的最適化アルゴリズム等、本明細書で議論する治療計画ステップを行うための命令を記憶するために使用することができる。
【０１０６】
処理デバイス３０１０はまた、ユーザへ情報（例えば、ＶＯＩの２次元または３次元表示）を表示するために、ブラウン管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のディスプレイデバイス３０４０に連結することができる。キーボード等の入力デバイス３０５０は、処理デバイス３０１０に情報および／またはコマンド選択を通信するために、処理デバイス３０１０に連結することができる。１つ以上の他のユーザ入力デバイス（例えば、マウス、トラックボール、またはカーソル方向キー）はまた、処理デバイス３０１０用のコマンドを選び、ディスプレイ３０４０上でのカーソル移動を制御するように、方向情報を通信するのに使用することができる。
【０１０７】
治療計画システム３０００は治療計画システムの一例のみを表し、多くの異なる構成およびアーキテクチャを有することができ、治療計画システム３０００より多くの構成要素またはより少ない構成要素を含むことができ、本発明と共に採用することができることは理解されるであろう。例えば、一部のシステムはしばしば、周辺機器用バス、専用キャッシュバス等の複数のバスを有する。治療計画システム３０００はまた、ＤＩＣＯＭ取り込みを補助するように、ＭＩＲＩＴ（Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ Ｉｍｐｏｒｔ Ｔｏｏｌ）を含むことができ（そのため、画像は融合することができ、標的は異なるシステム上に描出され、その後、計画立案および計線量計算のために治療計画システムに取り込むことができる）、ユーザが治療計画を策定し、種々の画像診断法（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴ等）のうちのいずれか１つ上で線量分布を眺めることを可能とする画像融合能力を拡大する。治療計画システムのさらなる詳細は、当業者によって理解されるであろうため、より詳細な議論は提供されない。
【０１０８】
治療計画システム３０００は、治療送達の前に治療計画システムから書き出す必要はなくてもよいように、そのデータベース（例えば、記憶デバイス３０３０の中に記憶されるデータ）を、治療送達システム４０００等の治療送達システムと共有することができる。治療計画システム３０００は、データリンク１５００に関して上で議論した通り、直接リンク、ＬＡＮリンク、またはＷＡＮリンクであることができるデータリンク２５００を介して、治療送達システム４０００にリンクすることができる。データリンク１５００および２５００が、ＬＡＮまたはＷＡＮ接続として実現される時に、診断画像化システム２０００、治療計画システム３０００、および／または治療送達システム４０００のうちのいずれかは、システムが互いに物理的に遠隔であることができるように、分散的場所にあることができることは留意されるべきである。代替として、診断画像化システム２０００、治療計画システム３０００、および／または治療送達システム４０００のうちのいずれかは、１つ以上のシステムにおいて互いに統合することができる。
【０１０９】
治療送達システム４０００は、治療計画に従い処方された放射線量を標的体積に投与するように、療法用および／または外科用放射線源４０１０を含む。治療送達システム４０００はまた、放射線源に対して患者を位置付けるように、上記の診断画像との登録または相関のために、患者の体積（標的体積を含む）の治療中の画像を捕捉する、画像システム４０２０を含むことができる。治療送達システム４０００はまた、放射線源４０１０を制御するデジタル処理システム４０３０、画像システム４０２０、および治療台４０４０等の患者補助デバイスを含むことができる。デジタル処理システム４０３０は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、ＤＳＰ等の専用プロセッサ、またはコントローラ、ＦＰＧＡ等の他のタイプの処理デバイスを含むことができる。デジタル処理システム４０３０はまた、メモリ、記憶デバイス、ネットワークアダプタ等の他の構成要素（図示せず）を含むことができる。デジタル処理システム４０３０は、バス４０４５、または他のタイプの制御および通信インターフェースによって、放射線源４０１０、画像システム４０２０、ならびに治療台４０４０に連結することができる。
【０１１０】
一実施形態では、図１２に示す通り、治療送達システム４０００は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）システム等の、ロボートをベースとした画像誘導放射線治療システム（例えば、放射線手術を行うため）であることができる。図１２では、放射線源４０１０は、患者の周辺の操作体積（例えば、球）において、多くの角度から送達されるビームで、病理解剖学的形態（標的領域または体積）を照射するように、直線加速器（ＬＩＮＡＣ）４０５１を位置付けるために、多（例えば、５以上）自由度を有するロボットアーム４０５２の端部に載置されるＬＩＮＡＣ４０５１によって表される。治療は、単一のアイソセンタ（収束の点）、複数のアイソセンタを伴う、または非アイソセントリック手法によるビーム通路を取り込むことができる（すなわち、ビームは、病理解剖学標的体積との交差のみを必要とし、必ずしも標的内の単一点、すなわちアイソセンタに集束しない）。治療は、単一セッション（モノフラクション）、または治療計画の間に判定されるような少数のセッションのいずれかで送達することができる。治療送達システム４０００により、一実施形態では、放射線ビームは、術前治療計画段階の間に、標的体積の術中の位置を標的体積の位置に登録するように、患者を強固な外部フレームに固定することなく、治療計画に従って送達することができる。
【０１１１】
図１２では、画像システム４０２０は、Ｘ線源４０５３および４０５４、ならびにＸ線画像検出器（撮像装置）４０５６および４０５７によって表されている。一実施形態では、例えば、２つのＸ線源４０５３および４０５４は、通常、２つの異なる角度の位置（例えば、９０度、４５度等で分離）から患者を通って画像Ｘ線ビームを投影するように整列し、それぞれの検出器４０５６および４０５７に向かって治療台４０５０上の患者を通って狙うことができる。別の実施形態では、各Ｘ線画像源によって照らされるであろう単一の大型撮像装置を使用することができる。当業者によって理解されるであろう通り、画像源および撮像装置の他の数ならびに構成を使用することもできる。
【０１１２】
デジタル処理システム４０３０は、治療送達システム４０００内に治療台４０５０上の患者を整列させ、かつ標的体積に対して放射線源を位置付けるように、画像システム４０２０から獲得された画像を、術前治療計画画像に登録するアルゴリズムを実施することができる。
【０１１３】
治療台４０５０は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄによって開発されたＲＯＢＯＣＯＵＣＨ（登録商標）治療台等、多自由度（例えば、５以上）を有する位置決めシステム４０６０の別のロボットアームに連結することができる。カウチアームは、回転自由度５および実質的に垂直な直線自由度１を有することができる。代替として、カウチアームは、回転自由度６および実質的に垂直な直線自由度１、または回転自由度少なくとも４を有することができる。カウチアームは、柱または壁に垂直に載置するか、あるいは台座、床、または天井に水平に載置することができる。代替として、治療台４０５０は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＡＸＵＭ（登録商標）治療台、または当業者によって理解されるであろうような他のタイプの治療台等、別の機械メカニズムの構成要素であることができる。
【０１１４】
代替として、治療送達システム４０００は、例えば、ガントリを基盤とする（アイソセントリック）の強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）システムといった、別のタイプの治療送達システムであることができる。ガントリを基盤とするシステムでは、放射線源（例えば、ＬＩＮＡＣ）は、患者の軸方向のスライスに対応する面で回転するように、ガントリ上に載置される。その後、放射線は、回転の円形面上のいくつかの位置から送達される。ＩＭＲＴでは、放射線ビームの形は、患者への残りのビーム入射が事前に定義された形を有するように、複数部分のビームを遮断することを可能にする多分割コリメータによって定義される。結果生じるシステムは、標的に線量分布を送達するように、アイソセンタで互いに交差する任意の形状である、放射線ビームを生成する。ＩＭＲＴ計画立案では、最適化アルゴリズムは、処方された線量制約に最適に合致するように、主なビームの部分集合を選び、患者が各部分集合にさらされるべき時間の量を判定する。特定の一実施形態では、ガントリを基盤とするシステムは、Ｏリングを有することができ、ＬＩＮＡＣがジンバル式ヘッドアセンブリ上に載置される。
【０１１５】
他の実施形態では、例えば、スウェーデンのＥｌｅｋｔａから市販されているＧＡＭＭＡＫＮＩＦＥ（登録商標）等の定位固定フレームシステムといった、また別のタイプの治療送達システム４０００を使用することができる。かかるシステムにより、治療計画の最適化アルゴリズム（球充填アルゴリズムとも呼ばれる）は、提供された線量制約に最も合致するように、アイソセンタを形成するビームの一群に割り当てられた選択および線量の重要性を判定する。
【０１１６】
本明細書に記載の方法および装置は、医療診断画像化および治療でのみ使用するように限定されないことは留意されるべきである。代替の実施形態では、本明細書の方法および装置は、工業用の画像化および材料の非破壊検査（例えば、自動車産業のモータブロック、航空産業の機体、建設産業の溶接、および石油産業のドリルコア）、ならびに地震測量等の医療技術分野以外に適用して使用することができる。かかる応用では、例えば、「治療」は概して、放射線ビームの適用を指す場合がある。
【０１１７】
本発明の実施形態は、本明細書に記載する通り種々のステップを含む。本発明のステップは、ハードウェア構成要素によって行うことができるか、または機械で実行可能な命令に統合することができ、命令を伴いプログラムされた汎用プロセッサまたは専用プロセッサに、ステップを行わせるように使用することができる。代替として、ステップは、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって行うことができる。
【０１１８】
本発明の実施形態は、コンピュータプログラム製品またはソフトウェアとして提供することができ、それらは、本明細書に記載の操作の方法を行うように、コンピュータシステム（または他の電子デバイス）をプログラムするのに使用することができる、その上に記憶される命令を有する、機械で読み取り可能な記憶媒体を含むことができる。機械で読み取り可能な媒体は、機械（例えば、コンピュータ）によって読み取り可能な形状（例えば、ソフトウェア、処理アプリケーション）で、情報を記憶または伝送するためのいずれのメカニズムを含む。機械で読み取り可能な記憶媒体は、磁気記憶媒体（例えば、フロッピーディスク）、光学記憶媒体（例えば、ＣＤＲＯＭ）、磁気−光学記憶媒体、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消却プログラム可能メモリ（例えば、ＥＰＲＯＭおよびＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または電子命令を記憶するのに好適な他のタイプの媒体を含むことができるが、それらに限定されない。機械で読み取り可能な伝送媒体は、電気、光学、音響、または他のタイプの電子命令を伝送するのに好適な媒体を含むことができるが、それらに限定されない。
【０１１９】
本発明の実施形態はまた、分散型コンピュータ環境にて実践することが可能であり、機械で読み取り可能な記憶媒体は、１つより多いコンピュータシステム上に記憶され、および／または１つより多いコンピュータシステムによって実行される。加えて、コンピュータシステム間を転送される情報は、遠隔診断または監視システム等のコンピュータシステムに接続する通信媒体にわたって、出し入れのいずれかを行うことができる。遠隔診断または監視において、ユーザは、ユーザと患者との間に物理的分離が存在するにもかかわらず、患者を診断または監視するように、本発明の実施形態を利用することができる。加えて、治療送達システムは、治療計画システムから遠隔にあることができる。
【０１２０】
前述の明細書では、本発明について、それらの特定の例示的実施形態を参照しながら記載した。しかしながら、添付の特許請求の範囲に記載通りの、本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、種々の修正および変更をなすことができることは明らかであろう。したがって、本明細書および図面は、限定の意味ではなくむしろ、説明的意味とみなされるべきである。
【技術分野】
【０００１】
関連特許
本出願は、２００８年１０月２３日出願の米国特許仮出願第６１／１０７，９９７号の利益を主張するものである。
【０００２】
本発明の実施形態は、概して、放射線治療計画に関し、より具体的には、放射線治療計画を連続的に最適化することに関する。
【背景技術】
【０００３】
従来の放射線手術システムは、放射線治療中（例えば、放射線手術または放射線療法）に、病理解剖学的形態（例えば、腫瘍、病変、血管奇形、神経障害）を治療するために、順方向治療計画または逆方向治療計画を使用する。順方向治療計画では、医学物理学者が、所望の放射線量を腫瘍に適用するために、放射線源（ビーム）をどのように構成するかを判定し、重要構造（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）（すなわち、生命維持に不可欠な臓器）および他の健康な組織によって、どのくらいの放射線が吸収されるかを計算する。逆方向治療計画では、順方向治療計画とは対照的に、医学物理学者が、腫瘍への最小および最大線量、ならびに他の健康な組織への最大線量を個々に特定し、その後、治療計画システムが、特定の線量条件を達成するように、方向、大きさ、総回数、および時には放射線源のビームのエネルギーを選択する。従来の治療計画システムは、例えば、コンピュータＸ線断層撮影（ＣＴスキャン）といった、診断画像化源から３Ｄ画像を取り込むように設計される。ＣＴスキャンは、ＣＴスライスの収集物から生成された、関心体積（例えば、頭蓋骨、または体の他の腫瘍を持った部分）の正確な３次元モデルを提供し、それによって、治療を必要とする体積を、３次元で可視化することができる。ＶＯＩは通常、２Ｄ画像のピクセルに類似する、ボクセル（体積因子）として表される。
【０００４】
逆方向計画中、ソフトウェアパッケージがＣＴスキャンに取り込まれると、医学物理学者は、投与される放射線量に対して、標的とされるか、または避けられるべき構造を描出するように、ＣＴにおける関心体積（ＶＯＩ）の広がりを手動で描出する。すなわち、放射線源のビームは、すぐ近くの健康な組織の被爆を避ける一方で、標的を必要とする治療にできるかぎり密接に適合するＶＯＩの中に、放射線量を局在化させるように計算されたシークエンスに位置付けられる。標的（例えば、腫瘍）ＶＯＩが定義され、重要な軟部組織体積が特定されると、担当の放射線腫瘍医または医学物理学者は、標的ＶＯＩへの最小および最大放射線量、ならびに正常で重要な健康組織への最大線量を特定する。その後ソフトウェアにより、治療計画の最小／最大線量の制約にできるだけ密接に合致するように、放射線治療システムの位置性能に依存して、逆方向治療計画を作成する。
【０００５】
図１は、ＣＴ画像のスライスを表示する、治療計画システムの図形出力の概念図である。ＣＴ画像の図は、治療のために標的とされる病理解剖学的形態だけでなく、病理解剖学的形態付近に位置する重要領域を含む。従来、ユーザは、危険領域周辺の輪郭、および病理解剖学的形態周辺の標的領域の輪郭を生成するように、治療計画システムによって使用されるディスプレイ上に点（例えば、図１の輪郭線上のドットの一部）を手動で描出する。標的領域への特定された最小および最大線量、ならびに重要領域への最大線量に基づき、治療計画システムは、標的領域に対して線量等高線を生成する（例えば、線は等しい線量の点を結合し、例えば、４０Ｇｙ、５０Ｇｙといった絶対単位、あるいは例えば、６０％、７０％、８０％といった最大またはユーザ定義による線量の割合として表される）。理想的には、標的に送達される所望の線量の等高線は、標的領域の輪郭と完全に合致すべきである。ある場合には、治療計画システムによって生成される線量等高線は最適ではなく、図１に図示する通り、重要領域の部分を含み得る。
【０００６】
効果的な放射線治療に対する２つの主要な要件は、線量の共形性、および前者ほどではないが均一性である。均一性は、標的（例えば、腫瘍、病変、血管奇形等の病理解剖学的形態）の体積上の放射線量の一様性であり、線量体積ヒストグラム（ＤＶＨ）によって特徴付けることができる。病理解剖学的形態に対する理想的なＤＶＨは、図２に図示する通り、通常矩形関数とみなされ、線量は病理解剖学的形態の体積全体にわたる処方線量の１００パーセントである。重要領域に対する望ましいＤＶＨは、図３に図示する外形を有する可能性があり、重要な解剖学的構造の体積は、できるだけ少量の処方線量を受ける。
【０００７】
共形性は、放射線量分布の所望の線量等高線が、重要な隣接構造への損傷を最小限にするように、標的（例えば、腫瘍）の形および範囲に合致（適合）する度合いである。より具体的に言うと、共形性は、標的ＶＯＩ内の処方（Ｒｘ）線量（適用される線量）の尺度である。共形性は、共形性指数（ＣＩ）＝（≧Ｒｘ線量での総体積）／（≧Ｒｘ線量での標的体積）を使用して、測定することができる。完全な共形性では、ＣＩ＝１の結果になる。
【０００８】
治療計画過程では、通常、標的適用範囲、線量分布の共形性および均一性、治療時間等の、多くの治療計画の目的を完成させるために、ユーザが治療計画ソフトウェアプログラムを採用する必要がある。治療計画を最適化するために、従来の治療計画ソフトウェアプログラムは、複数の治療計画の目的を単一の数学的費用関数に分類し、費用関数全体を最適化する。単一の費用関数を最適化することによって、治療計画ソフトウェアプログラムは、複数の治療計画の目的を共に、同時に、かつまとめて最適化する。
【０００９】
１つの治療計画の目的を別の目的より優先させる、１つの従来の手法では、ユーザは、治療計画の目的のそれぞれに対して重み因子を特定する。しかしながら、目的は、同時にかつまとめて最適化されるため、複数の治療計画の目的の間に結果として生じるトレードオフの限定的制御が存在する。加えて、目的は、同時にかつまとめて最適化されるため、ユーザは、この集団的最適化過程を何度も行わなくてはならない場合があり、最適化を改善するために各最適化の反復後に治療計画を査定し、重み因子および線量の制約等のパラメータを手動で修正する。この手動の反復最適化過程は、時間と、最適化過程を改善するために治療計画パラメータを変更するユーザの経験とを必要とする。加えて、治療計画が患者ごとだけでなく、治療領域（例えば、脳対肺）でも異なるため、治療計画システムでは、治療計画過程を通じて、それぞれ異なる治療計画ごとに、ユーザが手動でパラメータを入力する必要がある。この手動過程には時間が必要とされ、決して最適の治療計画となり得ず、ユーザ入力エラーをもたらす可能性がある。
【００１０】
本発明は、添付の図において、限定のためでなく、例示のために示される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ＣＴ画像の断面を表示する、治療計画システムの図形出力を示す。
【図２】病理解剖学的形態に対する理想的なＤＶＨである。
【図３】重要領域に対する所望のＤＶＨである。
【図４Ａ】放射線治療送達システムの一実施形態のブロック図である。
【図４Ｂ】前立腺腫瘍を治療するためのスクリプトを生成する方法の一例示的実施形態のフロー図である。
【図４Ｃ】複数の放射線治療計画パラメータの連続的最適化の方法の一実施形態のフロー図である。
【図４Ｄ】個々の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを有する、スクリプトを生成する方法の別の実施形態のフロー図である。
【図５Ａ】ユーザが絶対的なモニタユニット（ＭＵ）を定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図５Ｂ】ユーザが最適化における各ＶＯＩに対して最大線量およびサンプリングパラメータを定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図５Ｃ】シェル構造が望ましい標的体積、および対称または非対称の拡張マージンを定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図６】ユーザが最適化ステップの順序付けられたシーケンスを定義することを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図７Ａ】ユーザが個々の最適化ステップのシーケンスを有する、記憶されたスクリプトをロードすることを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図７Ｂ】ユーザが、ロードされているスクリプトの中のＶＯＩの名前を、治療計画に存在するＶＯＩ名に合致させることを可能にする、ユーザインターフェースの一実施形態を示す。
【図８】一実施形態に従う、例示的最適化ステップの表である。
【図９】一実施形態に従う、例示的な目的、およびＤＶＨが各目的に対して最適化される方法の表である。
【図１０】一ビームごとに３つのボクセルに設定される、重要度サンプリングの一実施形態を示す。
【図１１】本発明の特徴が実現される放射線治療を行うように使用することができる、システムの一実施形態を示す。
【図１２】治療送達システムの別の実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図４Ａは、ロボットアーム４０６に載置された直線加速器（ＬＩＮＡＣ）４０５（放射線源）と、第２のロボットアーム（図示せず）に載置された治療台４１０と、画像検出器４１５Ａおよび４１５Ｂと、画像源４１６Ａおよび４１６Ｂとを含む、放射線治療送達システム４００を示している。Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ）は、図４Ａに示すようなシステムを製作および販売している。好ましくは、放射線治療送達システム４００は、放射線治療（例えば、放射線手術および／または放射線療法）、すなわち患者内の病変（例えば、腫瘍）の治療または破壊を行うのに使用される。
【００１３】
好ましくは、画像化の源４１６および検出器４１５は、当業者が理解する通り、治療台４１０（その上に患者を伴う）の位置の制御、および患者内の標的ＶＯＩへのＬＩＮＡＣ４０５からの放射線ビームの標的化を提供するように、画像誘導システムとして働く。好ましくは、ロボットアーム４０６は、患者の周囲の略球形状として描写される通り、その動作エンベロープ内にほとんど無数の可能性を伴う、ＬＩＮＡＣ４０５を位置付けることができる多自由度（例えば、６）を有する。種々の治療計画および衝突問題を解決するために、好ましくは、ロボットアーム４０６が、そこからＬＩＮＡＣ４０５が標的ＶＯＩに向かって放射線ビームを放射することができる有限数の空間ノードに、ＬＩＮＡＣ４０５を位置付け、ロボットアーム４０６が衝突を避けるように、空間ノード間で辿らなくてはならない特定経路（安全経路として知られる）を作成する。空間ノード、およびこれらの空間ノードを相互接続する関連の安全経路の集合は、「作業空間」または「ノードセット」と呼ばれる。図４Ａは、それぞれ「＋」記号によって表される（一対のみが標識化される）いくつかの空間ノード４１４を含む、略球状作業空間４１３を示している。当業者は、様々な形の作業空間を使用してもよいことを理解するであろう。ロボットアームに載置されたＬＩＮＡＣを有するシステムが本明細書において使用されるが、当業者は、本明細書に開示される本発明が、例えば、限定するものではないが、Ｖａｒｉａｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓによって製造および販売されるような、ガントリに載置されるＬＩＮＡＣといった、他のタイプの放射線手術および放射線療法に適用されることを理解するであろう。
【００１４】
まさに記載したような、放射線治療送達システムを利用するために、システムは、標的ＶＯＩへ放射線を送達するための治療計画を必要とする。本発明は、放射線治療計画の生成において、放射線治療計画パラメータを連続的に最適化するための、方法および治療計画システムを対象とする。放射線治療計画パラメータは、以下に記載する通り、放射線治療計画の属性である。本明細書のために、パラメータは最適化不可能なパラメータ（例えば、ＣＴ画像、ノード位置、標的、重要構造、またはシェル構造）、および最適化可能なパラメータ（例えば、重要構造への平均線量、均一性、または重要構造への最大線量）の２つのカテゴリに分割される。続く明細書では、本発明の徹底した理解を提供するように、特定システム、構成要素、方法の例等、数々の特定の詳細が説明される。しかしながら、当業者には、これらの特定の詳細が、本発明を実施するように用いられる必要はないことは明らかであろう。他の例では、本発明を必要に曖昧にすることを避けるために、よく知られる構成要素または方法については、詳細に記載していない。
【００１５】
複数の治療計画の目的が共に分類され、単一の費用関数の中に最適化される、上に記載した従来の最適化過程とは対照的に、本明細書に記載する実施形態は、個々の最適化ステップの順序付けられたシーケンスとして、複数の治療計画の目的を連続的に最適化する。本明細書のために、治療計画の目的は、（ｉ）最適化可能なパラメータ（以下により完全に記載する）、（ｉｉ）最適化命令（最適化の方向）、および（ｉｉｉ）目標値（以下により完全に記載する）という３つの事柄を含む。一実施形態では、各治療計画の目的は、単一の最適化パラメータに適用される、線形プログラミングアルゴリズムによって最適化される。最適化過程は、他の計画パラメータの値に関連する制約に従う一方で（これらの制約は、最適化過程全体に適用することができ、または前の最適化ステップを通して達成される他のパラメータの値に関連する場合がある）、順序付けられたシーケンスで、治療計画の目的のそれぞれを最適化することを含む。線形プログラミング最適化は、例えば、連続的最適化を行うシンプレックスアルゴリズムを含むが、それに限定されるものではなく、または当業者によって認識されるであろう通り、種々のアルゴリズムを、連続的最適化を行うために使用することができる。例えば、線形プログラミングアルゴリズムで効果的に最適化することができない、さらなる最適化の目的またはステップには、他のタイプの最適化アルゴリズムを使用することができる。
【００１６】
治療計画の目的の例は、定義された線量水準によって標的体積適用範囲を最大化することと、標的体積内で最小線量を最大化することと、重要構造（例えば、健康な組織、臓器、骨構造）に送達される最大または平均線量を、目標値に減少するよう試みることと、送達される総ＭＵを目標値に減少するよう試みることと、標的体積線量の均一性を目標値に増大するよう試みることと、標的体積周辺の線量分布の均一性を目標値に増大するよう試みることとを含むが、それらに限定されない。これらの治療計画の目的のそれぞれは、関連の最適化可能な計画パラメータ（例えば、膀胱への最大線量）、最適化の方向（例えば、最小化する）、および目標値（例えば、５Ｇｙ）を有する。代替として、他のタイプの治療計画の目的は、連続的な最適化ステップを使用して成し遂げることができる。このように、各最適化可能なパラメータは、別々にかつ順々に最適化される。
【００１７】
本明細書でスクリプトと呼ばれる、最適化ステップの順序付けられたシーケンスはまた、従来の単一の費用関数手法において各目的に対して重み因子を手動で定義する代わりに、治療計画の目的を優先させるように、ユーザによって定義することができる。本明細書に記載するある実施形態を使用して、ユーザの臨床知識を、例えば、ユーザにより確立される優先順序で、治療計画の目的を連続的に最適化することによって、より直接的に治療計画の問題に適用することができる。代替として、ユーザは、例えば、治療計画の目的および制約のいずれかまたは全てを含むこともできる、前立腺を治療するためのスクリプトといった、特定の治療用の所望の配列された順序を既に有する、事前に保存されたスクリプトを利用することができる。そのような実施形態では、ユーザに、特定の患者用にスクリプトをカスタマイズするために、目的および制約を修正する能力を与えることができる。
【００１８】
一実施形態では、連続的な最適化の間、治療計画システム（ＴＰＳ）は、以下でさらに説明する通り、各最適化ステップの結果を追加的制約として次の最適化ステップに適用する。このように、各ステップで最適化される治療計画パラメータは、後続の最適化ステップの結果として低下し得ないものの、本発明の実施形態は、後続の最適化ステップが、最大限事前に設定された量（以下に記載する、緩和値）によって、前に最適化された治療計画パラメータを変更することを可能にする。
【００１９】
また、ユーザが、各異なる治療計画用の治療計画過程全体を通して、手動でパラメータを入力する、上記の従来の最適化過程とは対照的に、本発明の実施形態は、スクリプトを実行することによって最適化された治療計画を自動的に生成する能力で、メモリからスクリプトを検索する。ユーザは、特定の患者用にカスタマイズするように、スクリプトのパラメータを修正する能力を有することができる。スクリプトは、最適化ステップまたは目的の順序付けられたシーケンスであり、あるいはＴＰＳによって順序付けられたシーケンスで記憶、ロード、編集、ならびに／または検索、および実行／最適化され得る、１つ以上のパラメータを含むデータ構造である。スクリプトはまた、以下の通り、連続的な最適化過程の各ステップ中に、順守されなくてはならない絶対的な制約等の、他の最適化不可能なパラメータおよび／または他のユーザ入力を含有することもできる。一実施形態では、ＴＰＳは、記憶されたスクリプトを取り込み、最適化された治療計画をもたらすスクリプトを自動的に実行する。別の実施形態では、ＴＰＳは、記憶されたスクリプトを取り込み、所望される場合には、ユーザが、記憶されたスクリプトを見直し編集することを可能にする。修正されたスクリプトはまた、当業者によって理解されるであろう通り、ＴＰＳでメモリに、または外部記憶デバイスに記憶することができる。
【００２０】
記載する通り、ＴＰＳはまた、ユーザによって査定することができる、事前作成されたスクリプトを含有することができる。例えば、ユーザは、最適化不可能なパラメータ（例えば、ＣＴ画像、ＣＴ画像の輪郭ＶＯＩ）をロードし、最小限のユーザ入力で、最適化された治療計画を作成するように、実行および連続的な最適化用の記憶されたスクリプトをロードすることができる。記憶されたスクリプトは、自動的に実行することができるか、または実行前にユーザによって修正することができる。記憶されたスクリプトに修正がなされようともなされずとも、記憶されたスクリプトを使用して治療計画を策定すると、従来の手法ほど時間がかからず、ユーザ入力エラーの影響を受けなくなるであろう。例えば、記憶されたスクリプトは、経験の浅いユーザに対する例として、またはいずれの経験水準のユーザに対するテンプレートとして機能を果たすことができる。一実施形態では、記憶されたスクリプトは、共同所有の特許出願である、２００５年９月３０日に出願した、米国特許公開第２００７／００７８３０６号Ａ１に記載のウィザード様作業フロー管理システム等の、作業フロー管理システムのテンプレートと併用して使用することができ、同特許は、参照することによって本明細書に組み込まれる。テンプレートは、解剖学的治療関心領域に適用可能な、１つ以上の事前に定義されたパラメータおよび設定（例えば、患者の体内領域で成功した過去の治療に基づく、パラメータおよび設定）を提供することができるのに対して、記憶されたスクリプトは、テンプレートから事前に定義されたパラメータおよび設定を使用して、最適化された治療計画を提供するように実行することができる、最適化ステップまたは目的の順序付けられたシーケンスを提供する。一実施形態では、１つ以上のスクリプトが、ＴＰＳの１つ以上のテンプレートの一部として記憶される。特定の関心領域に対する特定のテンプレートをユーザが選択すると、ＴＰＳは、領域に対して事前に定義された治療計画パラメータおよび設定だけでなく、対応するスクリプトをも自動的にロードすることができる。ＴＰＳは、最適化された治療計画を策定するように、スクリプトを自動的に実行し、あるいは特定の患者用にスクリプトをカスタマイズするように、ユーザがスクリプトおよび／または事前に定義された治療計画パラメータを手動で修正することを可能にすることができる。記憶されたスクリプトを含む、ウィザードユーザインターフェースおよびテンプレートの使用は、治療計画過程を完成させるために必要な時間を減少させ、ユーザエラーを減少させる利点を提供することができ、また、共同所有の特許出願に記載した通り、治療計画作業フローに関与する種々のタスクを単純化する方法を提供することもできる。
【００２１】
図４Ｂ〜７Ｂおよび対応する記載は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）が一例である、上記のような画像誘導のロボット放射線治療システムを使用して、前立腺腫瘍症例に対する治療計画を最適化する例を提供する。当業者によって理解されるであろう通り、本明細書に記載する実施形態は、他の標的構造／病変に対する治療計画を最適化するように使用することができ、例えば、ガントリを基盤とする（アイソセントリック）強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）システムといった他のタイプの放射線治療システムを使用することができる。
【００２２】
前立腺腫瘍用の最適化された放射線治療計画を策定する時、ＴＰＳは、診断画像システムから１つ以上の３Ｄ画像を取り込み、治療を必要とする体積の３次元視覚化を可能にするように、異なる画像診断法から２つ以上の画像を互いと融合させることができる。ＴＰＳは、計画標的体積（ＰＴＶ）、前立腺、膀胱、直腸、陰茎球、およびＰＴＶシェル構造等、治療中に標的にされるまたは避けられる、１つ以上のＶＯＩに対して輪郭を生成するように使用することができる。シェル構造は、線量分布に影響を与えるように、治療計画の一部として使用することができる。例えば、シェル構造は、標的体積の対称または非対称な拡張に基づき、標的体積の周辺に自動的に生成され得るが、それに限定されない。シェル構造は、標的体積を囲む正常な組織に送達される線量を抑制するように生成される同調構造であり、最大線量の制約に加えて、標的体積の周辺の線量分布の共形性を制限するように使用することができる。例えば、標的体積と接近して（例えば、１ｍｍ〜５ｍｍの拡張マージン）生成されるシェル構造に適用される最大線量の制約は、処方等線量の共形性を制限することがあり、標的体積からさらに離れて（例えば、１０ｍｍ〜３０ｍｍまたはそれ以上の拡張マージン）生成されるシェル構造に適用される最大線量の制約は、標的体積の周辺の低線量延長を制限することがある。シェル構造の標的体積および拡張マージンは、連続的な最適化スクリプトの構成要素として保存することができる。一実施形態では、シェル構造を含むスクリプトがロードされる時に、シェル構造が自動的に生成される。代替として、シェル構造は、手動で生成することもできる。ユーザまたはＴＰＳが、１つ以上のＶＯＩの輪郭を生成した後、ＴＰＳは、以下の実施形態に記載する通り、放射線治療計画を最適化するように、逆方向計画を行う。
【００２３】
放射線治療計画は、解剖学的領域（例えば、患者の前立腺領域）に方向付けられる、１セットの放射線ビームと、例えば、ビーム位置（例えば、ノード）、ビームの方向、ビーム強度、ビーム持続時間またはモニタユニット（ＭＵ）、フィールドサイズのような放射線ビームのそれぞれに対するビームパラメータと、ＶＯＩ、ＣＴ画像等の最適化不可能なパラメータと、均一性、共形性、重要構造への最大線量等の最適化可能なパラメータとを含むが、それらに限定されない、多くの異なる属性を備える。
【００２４】
放射線治療計画パラメータは、例えば、放射線ビームを介して患者の解剖学的領域に適用される放射線といった、物理的および有形の対象を表すデータであるが、それらに限定されない。一部の治療計画パラメータは最適化可能であり、例えば、１つの最適化可能なパラメータは、全放射線ビームに対するＭＵの総数であり、別の最適化可能なパラメータは、放射線ビームを向けられる患者の解剖学敵領域内の関心体積（例えば、前立腺、直腸、または膀胱）が受ける放射線の最大または最小線量である。ＴＰＳが作用すると、未加工データは、放射線ビームのビームパラメータに対する値に変形され、放射線ビームは、有形および物理的対称であり、患者の解剖学的領域に方向付けられる。例えば、ＴＰＳは、未加工データを、いくつかの放射線ビームの量、ビーム配向、ビーム強度、ビームの持続時間、および各放射線ビームのフィールドサイズに変形する。これらの変形された値は、１つ以上の放射線ビームの１セットの構成（本明細書では、最適化された治療計画と呼ばれる）を表し、放射線治療のために、患者の解剖学的領域に方向付けられる。
【００２５】
図４Ｂは、前立腺腫瘍を治療するためのスクリプトを生成する方法４２０の一例示的実施形態のフロー図である。方法４２０は、ハードウェア（回路、専用論理等、ソフトウェア（汎用コンピュータシステムまたは専用マシーン上で動くような）、ファームウェア（埋め込み式ソフトウェア等）、またはそれらのいずれの組み合わせを備えることができる、処理論理によって行われる。便宜上、処理論理を以下でＴＰＳと呼んでいるが、それに限定されない。一実施形態では、方法４２０は、治療計画システムの処理デバイス（例えば、図１１の処理デバイス３０１０）によって行われる。
【００２６】
通常、前立腺の症例では、第１次治療計画の目的は、ＰＴＶ（例えば、前立腺と関連する標的体積）の線量の均一性を最適化し、かつ周辺重要構造への最小線量を最適化することである。治療計画の目的は、本明細書に記載する通り、多かれ少なかれ最適化ステップを含むことができることには留意すべきであり、例えば、前立腺症例では、本開示の利益を有する当業者によって理解されるであろう通り、平均線量、または限定的サブ体積への線量を最小化する必要性が存在する場合がある。治療計画の目的のそれぞれは、最適化ステップのシーケンスを使用して、治療計画パラメータ（例えば、標的および重要領域への最大または最小線量）を連続的に最適化することによって達成することができる。各最適化ステップでは、ユーザは、その治療計画パラメータ、すなわち、目標値（以下でさらに議論する）に対する容認可能な最適化された値を確立するか、またはその治療計画パラメータに対する最適値（以下でさらに議論する）を達成しようとすべきであると示して、値を空白のままにしておくこともできる。治療計画の目的を優先させるために、ＴＰＳは本実施形態のユーザ入力に基づいてスクリプトを生成し、各最適化ステップは治療計画の目的に対応することができる。ユーザ入力に応じて、ＴＰＳは、治療計画の目的を達成するように、ユーザ定義のまたはＴＰＳ生成の好ましい連続的順序で、一連の最適化ステップ、すなわち、第１の目標値（例えば、３８Ｇｙ）以下の可能性の最も高い最小線量をＰＴＶへ送達する、第１の最適化ステップ（最小線量最適化（ＯＭＩ）、ブロック４２２）と、第２の目標値以下である可能性の最も高い平均線量をＰＴＶへ送達するため、均一性を最大化する、第２の最適化ステップ（均一性最適化（ＯＨＩ）、ブロック４２４）と、第３の目標値まで直腸への平均線量を減少しようとする、第３の最適化ステップ（平均線量最適化（ＯＭＥ）、ブロック４２６）と、第４の目標値まで膀胱への平均線量を減少しようとする、第４の最適化ステップ（最大線量最適化（ＯＭＥ）、ブロック４２８）と、ＭＵの総数を最小化する、第５の最適化ステップ（モニタユニット最適化（ＯＭＵ）、ブロック４３０）とを生成し（ブロック４２２〜４３０）、実行する（ブロック４３２）。別の実施形態では、別の最適化ステップは、尿道への平均または最大線量を特定の目標値まで減少しようとする場合がある。スクリプトの最適化ステップが生成されると、ＴＰＳは、最適化された治療計画を生成するように、スクリプトの最適化ステップのそれぞれを個々にかつ順々に実行する（ブロック４３２）。図４Ｃに示す等、本実施形態に関して図示および記載する通り、最適化ステップ中に使用するための治療計画パラメータは、ユーザによって提供され、メモリまたは両方から取得することができ、ＴＰＳは、より多いまたはより少ない治療計画パラメータを最適化することができることは、理解されるであろう。
【００２７】
図４Ｃは、ＴＰＳが治療計画を最適化する方法の別の実施形態を示している。ＴＰＳは、メモリまたはユーザから、治療計画の複数の放射線治療計画の目的を受信することから開始し（ブロック４５２）（例えば、標的体積への所望の最小線量、重要構造（例えば、膀胱または直腸）への平均線量、重要構造（例えば、膀胱または直腸）への最大線量、および総ＭＵに対する値）、ＴＰＳはまた、ユーザから最適化ステップの順序付けられたシーケンスを受信することができ、ブロック４５４では、その後ＴＰＳは、複数の治療計画パラメータを最適化し、治療計画を生成するように、各治療計画の目的に対する最適化ステップを連続的に実行する。代替として、ＴＰＳは、最適化ステップの事前に定義され順序付けられたシーケンスを有するメモリから、スクリプトを検索することができ、ユーザは、治療計画パラメータの残余部を提供する。他のタイプの放射線治療計画パラメータの例は本明細書に記載され、これらは例として使用されるが、限定するものではない。最適化ステップは、例えば、最小線量の最適化（ＯＭＩ）、線量適用範囲の最適化（ＯＣＯ）、均一性の最適化（ＯＨＩ）、最大線量の最適化（ＯＭＡ）、平均線量の最適化（ＯＭＥ）、共形性の最適化（ＯＣＩ）、およびモニタユニットの最適化（ＯＭＵ）を含むことができる。代替として、他の最適化ステップが実施され得る。
【００２８】
上記の通り、ＴＰＳは、第１の治療計画パラメータ、例えば、標的体積への最小線量に対する値を最適化（ＯＭＩ）するように、第１の最適化ステップを実行する。本実施形態では、最適化ステップ（例えば、ＰＴＶへの最小線量）の結果は、後続の最適化ステップにより、前に最適化された治療計画パラメータ（例えば、ＰＴＶへの最小線量）を低下させ得ないように、後続の最適化ステップ（例えば、直腸への平均線量の最適化）への追加的制約（以下により完全に記載する）として機能を果たす。代替として、前立腺では、例えば、膀胱への最大線量の最適化により、直腸への平均線量の前に最適化された最小化を低下させ得ない。しかしながら、以下により完全に記載する通り、最適化されたパラメータは、ＴＰＳが後続のステップのために容認可能な最適化に到達するのに役立つように、最大で緩和値によって特定される所与の量までによって、低下することが可能になる場合がある。
【００２９】
例えば、最適化過程は、治療計画ごとの最大ＭＵ、ノードごとの最大ＭＵ、ビームごとの最大ＭＵ、１つ以上の標的構造に対する最大線量、１つ以上の重要構造に対する最大線量、および１つ以上の派生構造に対する最大線量（例えば、ＰＴＶ）といった、最適化制約によって境界を示すことができるが、それらに限定されない。一実施形態では、最適化制約は多制約費用関数の制約である。別の実施形態では、最適化制約は、１つ以上の治療計画の目的（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、ＯＨＩ、ＯＭＡ、ＯＭＥ、ＯＣＩ、ＯＭＵ等）を達成するように、１つ以上の最適化ステップの最適化されたパラメータである。最適化可能なパラメータを最適化するために、例えば、最適化ステップ、つまりシェル拡張（すなわち、派生構造の）に対する目標値（例えば、ＶＯＩ最大線量およびＭＵ限界）、緩和値、収束基準といった、他のユーザ入力を使用することができる。目標値は、最適化可能なパラメータの最適化に起因する、ユーザ定義またはＴＰＳ定義の所望の最適化された値である。ＴＰＳが目標値を達成すれば、その最適化ステップは完成する。しかしながら、ＴＰＳが達成することができる最高値は、その特定のパラメータに対する最適値であり、目標値と異なり得るが、同じである場合がある。故に、ＴＰＳは目標値に到達した時に、または最適値に到達した時、すなわち、目標値に到達できない場合に、目標値に最も近い最善の値に到達した時に、最適化ステップを完成することができる。緩和値は、ＴＳＰが、それによって、後続の最適化ステップで前に最適化された治療計画パラメータを低下させることができる量である。緩和値は、ユーザ入力に、または前に保存されたスクリプトに由来する場合がある。緩和値は、ＴＰＳが、後続の最適化ステップの目標値を達成する、またはそうでなければ後続の最適化ステップを完成するのを促進する。同時にかつまとめて全ての目的を最適化する従来の方法とは異なり、本発明の実施形態は、ＴＰＳが順々に治療計画の目的を個々に最適化し、一部の実施形態では、後続の最適化ステップのより良い最適化を可能にするように、定義された緩和値以下によって、前の最適化ステップからの最適化を緩和することを可能にする。前のステップの緩和がなければ、後続のステップの目標は達成されず、有意に改善されることもない。
【００３０】
放射線治療計画のパラメータ全てを最適化することはできないが、依然として治療計画の作成に必要であるとみなすことはできる。例えば、治療計画の最適化不可能なパラメータは、ＣＴ画像、標的ＶＯＩ、ＶＯＩパラメータ、重要構造（危険臓器（ＯＡＲ）とも呼ばれる）、ノードのセット、密度モデルパラメータ、または等曲線パラメータを含むが、それらに限定されない。また、他のユーザ入力も、例えば、限定するものではないが、最適化ステップのうちの１つ以上に対する目標値、緩和値、収束基準、絶対的制約、シェル構造の拡張といった、治療計画の作成に使用することができる。
【００３１】
ＴＰＳはまた、最適化ステップを完成するのを促進するように、ユーザ定義またはＴＰＳ定義の収束基準を使用することができる。ＴＰＳは、目標値に到達するのに困難を有する場合、当業者によって理解される様々な異なる理由で、例えば、最適化されているパラメータが、特定の時間または反復回数にわたり、定義された量（収束基準）では変更されない時、「十分である」と言うのに収束基準を使用することができる。例えば、ＴＰＳは、最適化ステップの現行値が、特定された目標値に到達することなく、または例えば、標的への最小線量といった特定の治療計画パラメータに対する真に最適な出力を生み出すことなく、特定された回数の連続する反復に対して、１万分の１より少ない程度変化する時に、最適化ステップが完成したと示す、収束基準を特定することができる。実際には、収束基準は、最適化ステップが、特定の目標値に到達するように、反復の回数および／または時間の量を減少することによって、どのくらい迅速に最適化された値に到達するかに影響を与えることができる。収束基準の他の例は、当業者には明らかであろう。一実施形態では、ＴＰＳが、収束基準に基づき、最適化ステップの実行を終了する（目標値および最適値のどちらにも、まだ到達していないことを意味する）場合、そのパラメータに対する目標値は、依然として後続の最適化ステップに対して同じまま残り、かつ緩和値のみによる分散値を条件とするまま残り、または代替として、目標値は、実際に達成される値に変更され得る。一実施形態では、収束基準は、ユーザインターフェースを介して、最適化ステップごとにオンまたはオフに切り替えることができ、最適化ステップのそれぞれで異なることもでき、能力が各最適化ステップに対する収束基準を個々に変更することを可能にする。例えば、ユーザは、ＯＨＩステップに対する収束基準をオンに切り替えることができる（ユーザが、小さな利得のために多くの時間を費やしたくない場合に対して）が、重要構造等の特定の危険臓器ステップに対して、収束基準をオフのままにしておくこともできる。全ての目的を同時にかつまとめて最適化する従来の方法とは異なり、これらの実施形態は、ユーザが、各最適化ステップに対して収束基準を個々に変更することを可能にする。代替として、収束基準は、設定をオンまたはオフにし、スクリプトの中の全ての最適化ステップに対してまとめて同一に設定することができる。
【００３２】
またＴＰＳは、メモリから、または他のユーザ入力（例えば、目標値、緩和値、収束基準、絶対的制約、シェル構造拡張）から受信することができる。厳格な制約とも呼ばれる絶対的制約は、連続的最適化中に破ることのできない最大限界であり、連続的最適化のための解空間を限定することができる。絶対的制約は、例えば、治療計画に対する総最大ＭＵ（例えば、９５０００の最大ＭＵ）、ビームごとの最大ＭＵ（例えば、５００）、ノードごとの最大ＭＵ（例えば、１０００）、１つ以上の標的ＶＯＩに対する最大線量（例えば、７６００ｃＧｙ）、１つ以上の重要構造に対する最大線量（例えば、膀胱の中の最大線量は４１８０ｃＧｙ）、１つ以上のシェル構造に対する最大線量（例えば、３８００ｃＧｙ）、総最大線量、ビーム形状に関する制約、およびビーム使用法に関する制約であることができるが、それらに限定されない。これらの絶対的制約の一部については、図５Ａおよび５Ｂに関する以下に記載する。シェル構造については、上でより完全に記載する。
【００３３】
また治療計画の態様は、最適化ステップの順序付けられたシーケンスの実行からの治療計画の放射線ビームに関する、種々の最適化された治療計画パラメータを含むことができる。これらは、例えば、いくつかの放射線ビーム、各ビームに対するノードおよび配向、各ビームに対するＭＵ、ならびに各ビームに対するフィールドサイズ、あるいはビーム形状またはビーム使用法に関連する他のパラメータを含むことができるが、それらに限定されない。一部の実施形態では、放射線ビームの特性は、治療計画パラメータとして最適化することができ、例えば、ＴＰＳは、非ゼロＭＵを伴うビームの数を最小化し、または総ＭＵを最小化することができるが、それらに限定するものではない。他の実施形態では、非ゼロビームの数を最小化する代わりに、ユーザが、ビームＭＵのカットオフ値を設定し、その後、そのＭＵ値がこのカットオフ値より下にあるビームなしで、最初から連続的最適化を再実行することができる。非ゼロＭＵを伴うビームの数を減少させる利点は、ロボット走査時間、すなわち総治療時間が減少することである。
【００３４】
一実施形態では、ＴＰＳは、ユーザからユーザインターフェースによって治療計画パラメータを受信する。前に記載した最適化不可能なパラメータは、ＣＴ画像、収束基準、他のモダリティの画像、絶対的制約、ＶＯＩ、ノードのセット、コリメータ直径、またはサンプリングパラメータを含む（それらに限定されない）ことができる。ＶＯＩは、例えば、病理解剖学的形態等の標的、重要構造、またはシェル構造（本明細書に記載する通り）であることができるが、それらに限定されない。前に記載した最適化可能なパラメータは、治療計画ごと、ノードごと、ビームごとの総ＭＵ、１つ以上の標的および派生構造（例えば、ＰＴＶ）に対する最小線量、ならびに１つ以上の標的または重要構造に対する最大線量を含む（それらに限定されないものの）ことができる。
【００３５】
別の実施形態では、ＴＰＳは、最適化可能なパラメータ、最適化不可能なパラメータ、および／または他のユーザ入力（例えば、最適化ステップのうちの１つ以上に対する目標値、緩和値、収束基準、絶対的制約、シェル構造拡張）を、同じ患者、異なる患者用の過去の治療計画等のメモリから、あるいは前に記憶されたスクリプトから受信する。ＴＰＳは、記憶された入力をロードすることができ、ユーザが記憶された入力を修正することを可能にすることができる。一実施形態では、最適化可能なならびに／あるいは最適化不可能な、パラメータおよび／またはユーザ入力は、ユーザによって事前に定義されるか、または代替として、本明細書に記載する走査を行うＴＰＳの製造業者によって事前に定義される。代替として、パラメータおよびユーザ入力は、例えば、同じ解剖学的関心体積に対する前の治療計画に基づく学習過程によって、またはウィザード様の作業フローマネージャ（上により完全に記載した）からといった、当業者によって理解されるであろう通りの他の方法で定義することができる。
【００３６】
最適化ステップ、目標値、１つ以上の絶対的制約、最適化可能なパラメータ、および最適化不可能なパラメータを定義するのに必要な情報を、受信した（ユーザからまたはメモリからのいずれか、あるいは両方の組み合わせ）後、ＴＰＳは、第１の治療パラメータを第１の目標値に最適化するように、第１の最適化ステップを実行する。例えば、第１の目標値は、最大線量の制約（最小線量を標的にまで最大化する）以下の標的に送達される、可能性の最も高い最小線量を表すことができる。第１の最適化ステップは、１つ以上の絶対的制約のうちのいずれをも破ることなく、標的に送達される最小線量を最大化する。第１の最適化ステップ（最適化された治療計画パラメータとも呼ばれる）の結果は、後続の最適化ステップに対する追加的制約として機能を果たす。次に、ＴＰＳは、第１の最適化ステップからの絶対的制約または追加的制約のうちのいずれをも破ることなく、第２の治療パラメータを第２の目標値に最適化されるように、第２の最適化ステップを実行する。例えば、第２の目標値は、最大線量の制約以下のＰＴＶの中の可能性の最も高い平均線量（均一性を最大化する）、ある割合（例えば、７５％）より大きい割合の処方線量を受ける、重要構造（例えば、直腸、膀胱）の最も低い可能性の体積（平均線量を最適化する）、または可能性の最も低い総ＭＵ（ＭＵを最適化する）を表すことができるが、それらに限定されない。ＴＰＳは、一部の実施形態では、第２の最適化ステップの実行の間に、第２の最適化ステップの実行が、緩和値によって追加的制約を最大限変更することを可能にすることによって、第１の最適化ステップの結果を緩和することができる。第１の最適化ステップの結果が、追加的制約として保持される実施形態では、第２の最適化ステップは、１つ以上の絶対的制約のうちのいずれをも破ることなく、かつ第２の最適化ステップの実行の間に、緩和値より大きく第１の最適化ステップから追加的制約を変更することなく、第２の最適化制約を第２の目標値に最適化する。緩和値が前の最適化ステップの結果（すなわち、結果は固定化された制約）に適用されない場合、後続のステップは、さらなる最適化に対する余地をほとんど有すことができないことは留意されるべきである。一方で、前の最適化ステップの結果に合理的な緩和値を適用すること（すなわち、結果は柔軟な制約）により、前の最適化された治療計画パラメータへの小さな影響を伴う、後続の最適化ステップの連続での完成を促進することができる。当業者によって理解されるであろう通り、１つの最適化ステップの実行は、前の最適化ステップによって課される制約、および／または制約が固定であるか、柔軟であるかによって、より難しくあるいはより容易になり得る。したがって、最適化ステップが行われるシーケンスは、複数の治療計画の目的間のトレードオフを判定する鍵となる因子である場合がある。
【００３７】
上記の通り、スクリプトは、最適化ステップの実行の間の連続的最適化だけでなく、後の使用のために最適化ステップを記憶するための、最適化ステップの順序付けられたシーケンスである。図４Ｄは、スクリプトを生成する方法の一実施形態を示している。図４Ｄは、個々の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを有する、スクリプトを生成する方法４６０の一実施形態のフロー図である。方法４２０のように、方法４６０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらのいずれかの組み合わせを備えることができる、処理論理（便宜上、ＴＰＳと呼ぶ）によって行われる。ＴＰＳは、複数の治療計画パラメータ、および最適化された治療計画を生成する複数の最適化ステップを定義するように、例えば、ユーザからユーザインターフェースによって、またはメモリからの入力を受信することから開始する（ブロック４６２）。ブロック４６４では、ＴＰＳは、ＴＰＳで受信された１つ以上の治療計画パラメータから、最適化ステップの順序付けられたシーケンスを有するスクリプトを生成する。一実施形態では、スクリプトは、後の検索のために、メモリの中にまたは外部記憶デバイスへ保存することができる（ブロック４６６）。別の実施形態では、ＴＰＳは、スクリプトによって特定された順序で、最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化するように、スクリプトを実行する。
【００３８】
図５Ａ〜７Ｂに関する以下の記述は、連続的最適化に使用することができる、ＴＰＳのユーザインターフェースの種々の実施形態について記載している。図５Ａ〜７Ｂのユーザインターフェースは、上で紹介した前立腺の例に対して例示的値を使用する。当業者によって理解される通り、連続的最適化は、前立腺以外の他の標的に適用することができる。
【００３９】
図５Ａは、ユーザが、全体治療計画に対する総ＭＵ５０２、ビームごとの最大ＭＵ５０４、およびノードごとの最大ＭＵ５０６を含む、絶対的なＭＵ制約を定義することを可能にする、ユーザインターフェース５００の一実施形態を示している。図５Ｂは、ユーザが、治療計画の中の各ＶＯＩに対する最大線量（ＶＯＩ限界５５２）だけでなく、各ＶＯＩに対するサンプリングパラメータ、例えば、ボクセルサンプリングをも定義することを可能にする、ユーザインターフェース５５０の一実施形態を示している。以下により完全に記載するサンプリングパラメータは、各ＶＯＩがより効率的な最適化のために、どのようにサンプリングされるべきかを特定するのに使用することができるパラメータである。ＶＯＩ内の全てのボクセルに最適化過程を行う代わりに、これらのボクセルの部分集合のみにて線量を最適化することで、最適化速度を増加することができる。ＴＰＳは、例えば、ユーザ入力に応じて、例えば、その中でＴＰＳが、特定されたＶＯＩ内の「最も重要な標本点」のみを選択し、いくつの標本点（例えば、１から５）が使用されるべきかを選択する、ボクセルをサンプリングするように、重要度サンプリング５６０（以下により完全に述べる）を使用することができる。別の実施形態では、重要度サンプリングを使用する代わりに、ＴＰＳは、ＶＯＩ中にわたって標本点を無作為に選ぶことができ、ユーザが、無作為に選ばれた点の全体的な数を選ぶことができる。図５Ｂのユーザインターフェースはまた、本明細書に記載する通り、ユーザが、ボクセルサンプリングスキップ係数５５６（例えば、１〜１０００）、およびビームごとのボクセルの数５５８（例えば、１〜５）等、他の最適化可能なおよび最適化不可能なパラメータを特定することを可能にすることができる。加えて、図５Ｂのユーザインターフェースはまた、ユーザが、連続的最適化のためにいずれか特定のＶＯＩが使用中であるか否かを選ぶ５６２ことを可能にすることもできる。ＶＯＩおよびビームに対する放射線量の外形が、３次元形状の画像（例えば、ＣＴ画像）の点から見て定義されるため、ＶＯＩおよび放射線量値は、画像に含有されるボクセルに離散化される。故に、続く記載において、最適化過程への入力（例えば、「各ボクセルへの最大線量」）と呼ぶ時は、その特定の画像ボクセルによって記載される離散空間の中の放射線量値について記載している。
【００４０】
図５Ｂは、前立腺、尿道、ＰＴＶ、膀胱、直腸、陰茎球、ならびに第１のおよび第２のＰＴＶシェル構造（図５Ｃに関して以下に記載する通り）等、例示的ＶＯＩ名５６４を示していることは留意されるべきである。代替として、他のＶＯＩだけでなく、他の最大線量値５５２も使用することができる。ユーザインターフェース５００はまた、境界ボクセルが使用されるべきか否か、例えば、境界のみボックス５６６が確認されるか否かをも特定することができる。
【００４１】
図５Ｃは、ユーザが、シェル構造（例えば、ＰＴＶ‐シェル１またはＰＴＶ‐シェル２）５７６が望ましい標的体積、および対称または非対称な拡張マージン５７７を定義することを可能にする、ユーザインターフェース５７５の一実施形態を示している。これらのシェル構造５７６は、標的体積を囲む正常な組織へ送達される線量を抑制するように生成される同調構造であり、最大線量の制約に加えて、標的体積周辺の線量分布の共形性を制限するように使用することができる。
【００４２】
連続的な手法を使用すると、ＴＰＳは、図５Ａおよび５Ｂに示す制約等の絶対的制約だけでなく、図６に示す通り、治療計画の目的（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、ＯＨＩ、ＯＭＡ、ＯＭＥ、ＯＣＩ、またはＯＭＵ）に対応する最適化ステップの順序付けられたシーケンスをも設定する、スクリプトを生成することができる。スクリプトを実行する時、ＴＰＳは、例えば、ユーザ入力によって特定される最適化ステップの重要性に従うように、スクリプトによって特定される順序に従い順々に、各治療計画の目的を個々に最適化する。別の実施形態では、ＴＰＳは、達成される特定の最適化ステップに対する相対的障害に従い、最適化ステップの順序を設定する。別の実施形態では、ＴＰＳは、治療計画の目的の重要性の順序に合致するように、スクリプトの順序を設定する。代替として、他の基準は、スクリプトの順序を設定するのに使用することができ、例えば、ＴＰＳは、最適化ステップの重要性に応じて、かつ相対的障害に応じて、順序を設定することができる。本明細書に記載する通り、最適化ステップは、ビーム形状の性質、ビーム使用法の性質、１つ以上のＶＯＩの性質、治療計画の性質等に適用することができる。
【００４３】
図６は、ユーザが最適化ステップ６０２の順序付けられたシーケンスを定義することを可能にする、ユーザインターフェース６００の一実施形態を示す。図６の描写される実施形態では、最適化ステップの順序付けられたシーケンスは、６つのステップ６０２を含み、各ステップが、治療計画の目的（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、ＯＭＥ、およびＯＭＵ）を含む。本実施形態では、第１の治療計画の目的は、１００ｃＧｙの緩和値６０５を伴う３８００ｃＧｙに到達する目標値線量６０３で、最小線量をＰＴＶに設定することである。第２の治療計画の目的は、２５０ｃＧｙの緩和値６０４を伴う５７００ｃＧｙの目標値線量６０３を有するまでに、ＰＴＶの体積を最大化することである。３つの治療計画の目的により、それぞれ３８００、２８５０、および２８５０ｃＧｙの目標値線量６０３で、かつ１００ｃＧｙの緩和値６０４でそれぞれ、尿道、直腸、および膀胱への平均線量を最小化する。最後の治療計画の目的は、モニタユニットの総数を最小化すること（ＯＭＵ）である。図６のユーザインターフェースは、種々のＶＯＩに対する最大線量の制約を表示することにも留意すべきである。
【００４４】
一実施形態では、ユーザインターフェース６００は、治療計画の目的、目標値６０３、緩和値６０４、および最適化ステップ６０２の順序を定義するように、ユーザからのユーザ入力を受信する。最適化ステップのそれぞれが緩和値６０４を含むが、一部の実施形態では、緩和値のうちのいずれも、第６の最適化ステップにおける緩和値６０４等、ゼロに設定することができる。別の実施形態では、ユーザインターフェース６００は、保存されたスクリプトがメモリからロードされる時には、自動的に追加され、かつユーザインターフェース６００は、ユーザが実行前にロードされたスクリプトの最適化ステップを編集することを可能にすることができる。
【００４５】
描写する実施形態では、各ステップ６０２は、設定する時には、ステップ６０２を最適化ステップの最後で一時停止させ、解除する時には、例えば、ユーザ入力によって、前の最適化ステップが完成した後に、ＴＰＳが次の最適化ステップを自動的に開始することを可能にする、一時停止フラグ６０５を有する。一部の場合には、最適化ステップ６０２は、最適化ステップを完成するように、それらのそれぞれの目標値６０３に到達する。他の場合には、最適化ステップ６０２は、上記の通り、収束基準、または代替として最適値に到達する。
【００４６】
類似の病状は、相対的重要性または相対的優先度の同一あるいは類似の順序で、同じ治療計画の目的を使用することができることは留意されるべきである。したがって、スクリプトは、メモリに保存し、続いて、同一または異なる患者の治療計画セッションの間に、メモリから検索することもできる。ＴＰＳは、治療計画の開発中に使用するように、ユーザによって選択することができる、１つ以上のスクリプトを記憶することができる。一実施形態では、ユーザによって選択されると、ＴＰＳは治療計画用のスクリプトを自動的に生成する。別の実施形態では、ＴＰＳはユーザの選択に応じて、メモリから選択されたスクリプトを検索し、ユーザが、選択されたスクリプトの１つ以上の最適化ステップを編集することを可能にすることができる。一実施形態では、スクリプトは、上記の通り、図５Ａ、５Ｂ、および６に関して、最大ＭＵの制約、最大線量の制約、自動のシェル構造パラメータ、最適化ステップの順序付けられたシーケンスを含む。代替として、スクリプトは、最大線量より多いまたは少ない制約、ならびに図５Ａ、５Ｂ、および６に図示する最適化ステップの順序付けられたシーケンスを含むことができる。
【００４７】
図７Ａは、ユーザが個々の最適化ステップのシーケンスを有する、記憶されたスクリプトをロードすることを可能にする、ユーザインターフェース７００の一実施形態を示す。図７Ａのユーザインターフェースは、記憶されたスクリプトをロードすることができる、ダイアログである。描写されるスクリプトは、危険度の低い前期前立腺癌の治療に使用することができる。図７Ａのダイアログユーザインターフェースは、記憶されたスクリプトのスクリプト名７０２（例えば、前立腺不均一性）、スクリプトの説明７０４、ならびに個々の最適化ステップのシーケンス、ＭＵの最大制約、およびＶＯＩの最大制約を含む、スクリプト概要７０６を含む。例えば、記憶されたスクリプト７０２は、図５Ａに関して記載した通り、計画に対する絶対的制約（９５０００個のモニタユニット）、ノード（１０００個のモニタユニット）、およびビーム（５００個のモニタユニット）を有する。記憶されたスクリプト７０２はまた、図５Ｂに関して記載した通り、解剖的な体積（例えば、ＰＴＶ‐シェル１およびＰＴＶ‐シェル２）に対する最大線量をも含む。記憶されたスクリプト７０２の最適化シーケンスは、図６に示される。このような文脈において、治療計画中、ＣＴ画像をロードしＶＯＩの輪郭を描いた後、ユーザは、ロードされるように、記憶されたスクリプト７０２を選ぶことができる。記憶されたスクリプト７０２がロードされると、ユーザは、記憶されたスクリプトに関連する１つ以上の最適化ステップを編集するか、またはＴＰＳを使用して、１つ以上のさらなる最適化ステップを追加することができる。ユーザは、メモリに修正されたスクリプトを保存するように、ＴＰＳを使用することができる。ユーザはまた、図７Ｂに関して記載した通り、治療計画におけるＶＯＩを、ロードされたスクリプトの中のＶＯＩに合致させるように、ＴＰＳを使用することができる。
【００４８】
図７Ｂは、ユーザが、ロードされているスクリプトの中のＶＯＩ６５１の名前を、本治療計画に存在するＶＯＩ名６５２に合致させることを可能にする、ユーザインターフェース６５０の一実施形態を示す。ロードされているスクリプトの中のＶＯＩ名６５１が、本治療計画におけるＶＯＩの名前６５２に合致する時、ＴＰＳは、スクリプトを自動的にロードし、かつスクリプトを自動的に実行するか、またはロードされたスクリプトへのさらなる修正を可能にすることができる。一実施形態では、ＴＰＳは、ユーザが記憶されたスクリプトを選ぶと、本治療計画におけるＶＯＩの名前６５２を、ＶＯＩ名６５１に自動的に合致させる。別の実施形態では、例えば、名前が自動的には合致しない時、ユーザは、ユーザインターフェース６５０を使用して、ロードされているスクリプトの中のＶＯＩ６５１を、本治療計画におけるＶＯＩ６５２に手動で合致させることができる。
【００４９】
連続的最適化の一実施形態に対する数学的基礎
以下に記載するのは、本発明の実施形態に従う、連続的最適化に対する数学的基礎である。連続的最適化過程の各最適化ステップは、線形費用関数Ｆ（ｘ）を最小化することを伴い、式（１）に表す通り、ｘは、ＭＵにおけるビーム重量を含有するベクトルである。
（１）
【００５０】
費用関数最小化は、線形プログラミングを使用して行われる。ｃ係数は、単位元またはゼロのいずれかに設定される。アルゴリズムの連続的本質は、最小化手順の間、１つのｃ係数のみを単位元に、全ての他の係数をゼロに定めることによって達成され、このようにして各項が個々に最適化されることを可能にする。したがって、費用関数は、式（１）に記載する５タイプの項のうちの１つにまで減少され、また一度に１つずつのＶＯＩに適用される（総モニタユニットに適用される、最後の項以外）。始めの４項は、各ＶＯＩに対して存在することができ、そのように、例えば、２つのＶＯＩに対しては９項ある場合があり、そのうちの１つだけが、いずれの１つのステップに非ゼロ係数ｃを有することは留意されるべきである。最適化手順全体は、係数ｃが各最適化ステップにてゼロと１の間で変化する、一連の最適化ステップとして実行される。費用関数内の５タイプの項について、以下に記載する。
【００５１】
各最小化過程は、解が、治療計画の目的を表す上位または下位の制約を破ることができないように制約される。一実施形態では、上位の絶対的制約のみが、最適化の前に定義することができる。これは、いつも初期最適化問題が起こり得、すなわち、全ビーム重量をゼロに定めることで放射線量がゼロとなるため、問題の解がいつも存在し、故に全ての初期の絶対的制約に従うことを意味する。さらなる上位および下位の制約が、各最適化ステップの結果に基づき、問題に追加される。下位の制約のみは、最適化ステップの結果に基づいて定義することができるため、最小化過程の間に、問題が起こり得るままであるのは間違いない。最小化の間に適用される上位および下位の制約の例が、続く表１‐１にまとめられている。
表１−１ 最小化の間に適用される制約の例
【００５２】
式（１）の項「最小線量最大化」
は、ユーザ定義の目標値（
）
より下のＶＯＩの最小線量
（
）
の偏差を測定する。この偏差は式（２）によって求められる。
（２）
【００５３】
したがって、この項を費用関数内で最小化することにより、既存の制約（例えば、絶対的制約、または緩和値によって適用可能な場合に修正された、前に最適化された治療計画パラメータ）を破ることなく、ＶＯＩ内の最小線量を目標値（例えば、できるだけ近く）に向かって増加する。この項は、最小線量最適化（ＯＭＩ）ステップとして実行され、通常、標的ＶＯＩに対してのみ適用可能である。
【００５４】
ＯＭＩステップの後、最適な最小線量は、標的ＶＯＩの中の全ボクセルに適用される追加的線量の制約として保持される。上記の通り、前の最適化ステップの結果は、後続の最適化ステップに対する追加的制約となる。この追加的線量の制約は、式（３）によって求められる。
（３）
式中、
は、最適化後のＶＯＩにおける最小ボクセルの線量であり、
は、この最適化ステップに起因する最小偏差であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。この追加的線量の制約は、前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最小線量より下に設定することはできない。これにより、後続の最適化ステップが行われると、標的ＶＯＩ内の最小線量は、ユーザ定義の緩和値より大きく減少することはできないことが保証される。
【００５５】
式（１）の項「最大線量最小化」
（
）
は、ユーザ定義の目標値
（
）
より上のＶＯＩ最大線量（
）の偏差を測定する。この偏差は式（４）によって求められる。
（４）
【００５６】
したがって、費用関数内のこの項を最小化することにより、既存の制約を破ることなく、目標値に適用可能なほど近くなるように、ＶＯＩ内の最大線量を減少させる。この項は、重要構造に適用される時は最大線量最適化（ＯＭＡ）の最適化ステップとして、自動シェル構造に適用される時は共形性最適化（ＯＣＩ）の最適化ステップとして実行される。
【００５７】
この最適化ステップの後、最適な最大線量は、ＶＯＩの中の全ボクセルに適用される追加的線量の制約として保持される。この追加的線量の制約は、式（５）によって求められる。
（５）
式中、
は、最適化後のＶＯＩにおける最大ボクセルの線量であり、は、この最適化ステップに起因する最小偏差であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。この新しい線量の制約は、最適化の前に適宜される、または前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最大線量より上に設定することはできない。これにより、後続の最適化ステップが行われると、ＶＯＩ内の最大線量は、緩和値より大きく増加することはできないことが保証される。
【００５８】
式（１）の項「平均線量最大化」（ｃmaximize_mean
）は、ユーザ定義の目標値（
）の下の各ボクセルでの線量（
）の合計偏差を測定する。この偏差は式（６）によって求められる。
（６）
【００５９】
したがって、費用関数内のこの項を最小化することにより、既存の制約を破ることなく、目標値に適用可能なほど近くなるように、全てのボクセルにわたって合計した総線量（および、故に平均線量）をできるだけ多く増加させる。この項は、適用範囲最適化（ＯＣＯ）および均一性最適化（ＯＨＩ）ステップとして実行され、標的ＶＯＩに対してのみ利用することができる。適用範囲最適化および均一性最適化の最適化ステップは、それらの目標においてのみ異なる。
【００６０】
この最適化ステップの後、最適な適用範囲または均一性は、ＶＯＩの中の全ボクセルからの線量の合計に適用される追加的線量の制約として保持される。追加的線量の制約は、式（７）によって求められる。
（７）
式中、
は、最適化ステップに起因する平均線量であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。この新しい制約は、前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最小線量より下に緩和することはできない。一実施形態では、ＶＯＩ内の最低線量が前のＶＯＩ最小線量より大きい場合、新しい値が使用される。これにより、後続の最適化ステップが行われると、ＶＯＩ内の最小線量は、緩和値より大きく減少することはできないことが保証される。
【００６１】
式（１）の項「平均線量最小化」（ｃminimize_mean
）は、ユーザ定義の目標値（
）より上の各ボクセルでの線量（
）の合計偏差を測定する。この偏差は式（８）によって求められる。
（８）
したがって、費用関数内のこの項を最小化することにより、既存の制約を破ることなく、目標値に適用可能なほど近くなるように、全てのボクセルにわたって合計した総線量、それゆえ、平均線量をできるだけ多く減少させる。この項は、平均線量最適化（ＯＭＥ）ステップとして実行され、重要構造に対して適用可能である。
【００６２】
この最適化ステップの後、最適な平均線量は、ＶＯＩの中の全ボクセルにわたる合計線量に適用される、追加的線量の制約として保持される。新しい制約は、式（９）によって求められる。
（９）
式中、
は、最適化ステップに起因する平均線量であり、
は、ユーザ定義の緩和値である。ボクセルは、目標値より下の線量値に制約されない。これにより、後続の最適化ステップに対する最適化問題を過度に制約する場合がある。これらの新しい制約は、最適化の前に定義される、または前の最適化ステップによって定義される、ＶＯＩの最大線量より上に設定することはできない。一実施形態では、ＶＯＩ内の最多線量が前のＶＯＩ最大線量より低い場合、新しい値が使用される。これにより、後続の最適化ステップが行われると、ＶＯＩ内の最大線量は、緩和値より大きく増加することはできないことが保証される。
【００６３】
式（１）の項「モニタユニット最小化」（ｃminimize_MU
）は、治療計画に対する総ＭＵを測定し、例えば、限定するものではないがゼロといった目標値を達成するように、総ＭＵを減少しようと試みる。当業者によって理解されるであろう通り、他の目標値を使用することもできる。費用関数内のこの項を最小化することにより、できる限り総ＭＵを減少し、その結果治療時間を削減する。これは、モニタユニット最適化（ＯＭＵ）の最適化ステップとして実行される。
【００６４】
この最適化ステップの後、最適なモニタユニットは、式１０によって求められる総ＭＵ制約を更新するのに使用される。
（１０）
式中、ｏｐｔ Ｘは、この最適化ステップに起因する最小値であり、Ｘ Ｒは、ユーザ定義の緩和値である。これにより、後続の最適化ステップが行われると、総モニタユニットは、略Ｘ Ｒより大きく増加することはできないことが保証される。
【００６５】
絶対的制約
初期の最大制約は、最適化過程中にわたって絶対である。一部の例示的な絶対的制約を表１‐２にまとめている。
表１−２ 絶対的制約
【００６６】
例えば、各ビームに対する、各ノードに対する、ならびに治療計画全体に対する最大ＭＵ、標的および重要構造に対する最大線量といった初期の制約は、最適化過程の間に破られるべきではなく、後続のステップ中の前の最適化ステップの結果の保持を確実にするために適用される制約は、緩和することができる。
【００６７】
最適化ステップ
本明細書に記載する通り、一実施形態では、スクリプトの各最適化ステップは、単一の治療計画の目的を対応する目標値に最適化するように設計される。プログラムは、目標値にできるだけ近い結果を達成しようとするが、目標値は保証されない。
【００６８】
図８は、一実施形態に従う、例示的最適化ステップの表である。図８の表の各項目は、ＶＯＩのタイプ８０１、治療計画の目的８０２、説明８０３、およびＤＶＨの例示的グラフ８０４を含む。ＤＶＨ８０４のそれぞれでは、直線８０５は目標値を表し、直線８０７は最適化ステップ前の標的ＤＶＨを表し、直線８０６は最適化ステップ後の標的ＤＶＨを表し、矢印８０８は最適化ステップの方向を表す。
【００６９】
最適化ステップによって確立される制約および緩和
本明細書に記載する通り、一実施形態では、各最適化ステップの結果は、全ての後続の最適化ステップに対する追加的制約として保持される。各最適化ステップの結果は、新しい制約として変えずに保持することができるか、または結果は、制約として適用される前に緩和することができる。
【００７０】
図９は、一実施形態に従う、例示的な目的の表であり、ＤＶＨが各目的に対して最適化される方法を示す。図９の表の各項目は、ＶＯＩのタイプ９０１、治療計画の目的９０２、最適化のＤＶＨ９０３、緩和なしで制約される最適化のＤＶＨ９０４、およびユーザ定義の緩和後に制約される最適化のＤＶＨ９０５を含む。ＤＶＨのそれぞれでは、直線９０６は目標値を表し、直線９０７は最適化ステップの出発点のＤＶＨを表し、直線９０８（最適化９０３では点線、緩和なしの制約９０４および緩和ありの制約９０５では実線）は最適化ステップの最後のＤＶＨを表し、矢印９０９は最適化ステップの方向を表し、直線９１０は、最適化ステップの開始時に最適化されているパラメータの値を表し、矢印９１１はユーザ定義の緩和を表す。
【００７１】
標的体積（例えば、ＯＭＩ、ＯＣＯ、およびＯＨＩ）に適用する最適化ステップに対して、新しい制約は、目標値の最小または（最小）線量から緩和値を引いて設定される。目標値より上に線量を制約することにより、標的体積内に望ましくない高線量を保持する場合もあり、後続の最適化ステップに対する問題を過度に制約する場合もある。新しい制約はまた、制約が保持されることを保証するように、前の最適化ステップによって確立された、少なくともその最小線量の制約であるように設定される。より多くの最適化ステップが行われると、最小線量の制約のみが増加することができる。
【００７２】
重要構造または自動シェル構造（例えば、ＯＭＡ、ＯＭＥ、およびＯＣＩ）に適用する最適化ステップに対して、新しい制約は、目標値の最大または（最大）線量に緩和値を足した値に縮められる。目標値より下に線量を制約することにより、後続の最適化ステップに対する問題を過度に制約する場合がある。新しい制約はまた、より多くの最適化ステップが行われると、最大制約のみが減少することを保証するように、ＶＯＩ限界の中に定義される、または前の最適化ステップによって確立された最大線量の制約より下へと縮められる。
【００７３】
最適化ステップの順序付け
述べた通り、治療計画の目的の順序をスクリプトのステップにマッピングすることは、最適化過程における重要な要素である。いくつかの手法に従って、治療計画の目的によって、絶対的制約の連続的最適化セットおよび最適化ステップのシーケンスを定義することができる。例えば、一実施形態では、重要構造への線量が腫瘍適用範囲以上の優先度を有する場合、重要構造に対する最大線量の制約は、臨床上の限界に設定することができ、その後、最適化ステップは、重要構造への線量を損なうことなく、腫瘍への線量を最適化するように適用することができる。別の実施形態では、腫瘍適用範囲が重要構造以上の優先度を有する場合、最大線量の制約は、合理的な値で重要構造に設定することができるが、臨床上の限界値より高く、その後腫瘍の線量は最適化され得る。次に、最大線量は最適化することができるか、または重要構造への平均線量は、標的体積の線量分布を損なうことなく、それらの最大線量をできる限り減少させるように最適化することができる。別の実施形態では、治療時間を最小化することが主要な目的である場合、治療計画における総ＭＵに関する絶対的制約を設定することができ、総ＭＵは早期の最適化ステップの間に最適化することができる。しかしながら、シーケンスにおいて早期にＭＵを最適化する場合、ビーム／ノードごとのＭＵの制約および／またはシェル構造に関する最大線量の制約は、いくつかのビームの方向のみが選ばれる可能性を避けるように使用することができる。
【００７４】
絶対的制約の適切なセットおよび最適化ステップのシーケンスが、典型的な臨床アプリケーションに対して識別されると、スクリプトとして記憶され、将来、類似の臨床症例に適用することができる。各スクリプトは、治療計画システムのユーザインターフェース内で完全に編集可能であることができる。
【００７５】
臨床例
以下の例は、１）主目的が線量の均一性および周辺の重要構造への低線量である、前立腺腫瘍の症例、２）主目的が線量適用範囲および脊椎への低線量である、脊椎腫瘍の症例、および３）主目的が線量の共形性および治療時間の制限である、肺腫瘍の症例を含む、仮定の臨床設定における連続的最適化ステップの使用を示している。各記述には最適化ステップを定義する表が付随する。
【００７６】
１）サンプルの前立腺症例
本実施形態では、臨床医は前立腺を治療し、ＰＴＶ内にできるだけ一様に線量を送達することを望んでいる。例えば、臨床医は、最小および最大線量の間に最大限２０％を望み、したがって、ＰＴＶ最大を処方線量より大きい２０％に設定する場合がある。直腸および膀胱への最大線量は、各臓器に対する既知の耐量に設定される。臨床医は、正常な組織へ送達される線量を減少するように、ＰＴＶから離れた全方向の線量勾配が高いことを必要とする。前に治療した症例から、ＰＴＶに近い線量を処方線量に、かつより遠い距離の線量を処方線量の５０％に制約することにより、他の治療計画の目的を抑制することなく、優れた共形性を提供することが知られている。このようにして、２つの自動シェル構造がこれらの距離で生成され、処方線量および処方線量値の５０％が、最大線量として設定される。最大総ＭＵ、ビームごとのＭＵ、およびノードごとのＭＵは、類似する前に治療した症例において、所望の線量分布および入射線量を達成するように実証された、合理的な値に設定される。
【００７７】
いくつかの重要構造が前立腺を囲んでいる。これらのうち、直腸は最も低い線量制限を有し、処方線量が直腸壁に接するべきではないことを意味する。ＯＭＩステップの目標値は、直腸壁への最大線量に抵触しない処方線量に設定される。その後に、ＯＨＩステップが続き、腫瘍線量の均一性を最大化する。次いで、ＯＭＥステップが、直腸および膀胱への線量をさらに減少するように追加される。臨床医が膀胱より上の優先度を与えるため、直腸のステップは第１に行われる。目標値は、合併症の確率と相関すると知られる処方（Ｖ７５と標識化）の７５％より多くを受ける体積を最小化するように、処方線量の７５％に設定される。ＯＭＥのステップの後に、ＯＭＵステップが続き、先行する最適化ステップから達成された計画の質を維持する一方で、可能性の最も低い総ＭＵを達成する。
表２−１ サンプルの前立腺症例
【００７８】
２）サンプルの脊椎症例
本実施形態では、臨床医は、脊椎へ送達される線量を抑制する一方で、脊髄腫瘍の最高の適用範囲を得ることを望んでいる。線量の均一性は重要ではなく、ＰＴＶの最大線量は大きな値に設定される。脊椎への最大線量は、既知の耐量に設定される。
【００７９】
７５％の処方線量直線をある距離に制約することにより、脊椎または腫瘍の適用範囲への線量に影響を与えることなく、周辺の正常な組織への線量を低く維持する。自動シェル構造が生成され、処方線量の７５％は最大線量として設定される。最大総ＭＵ、ビームごとのＭＵ、およびノードごとのＭＵは、類似する前に治療した症例において、所望の線量分布および入射線量を達成するように実証された、合理的な値に設定される。
【００８０】
腫瘍は脊椎の近くに位置し、脊椎が耐えられる線量は処方線量より低い。したがって、ＯＭＩステップの目標値は、脊椎への耐えられる最大線量に設定される。その後に、ＯＣＯステップが続き、腫瘍線量適用範囲を最大化する。次いで、ＯＭＥステップが、脊椎への線量をさらに減少するように追加される。目標値は、脊椎への平均線量を最小化するように、ゼロに設定される。先行する最適化ステップによって達成された治療計画の質を維持しながら、その後にＯＭＵステップが続き、最も可能性の低い総ＭＵを得る。
表２−２ サンプルの脊椎症例
【００８１】
３）サンプルの肺症例
本実施形態では、臨床医は、約２０％の線量の一様性で、左肺の中の病変を治療することを望んでいる。ＰＴＶ最大線量は、処方線量より２０％大きく設定される。食道および心臓への最大線量は、各臓器に対する既知の耐量に設定される。
【００８２】
臨床医は、ＰＴＶの優れた適用範囲を達成するために、小さな体積の周辺の肺組織が完全な処方線量を受けることを進んで可能にするため、左肺は最適化から除外される。しかしながら、臨床医は、正常な肺内の平均線量を減少するために、ＰＴＶから離れた全方向において、高い線量勾配を必要とする。
【００８３】
類似症例の前の計画は、達成可能な最も急な線量勾配が、ＰＴＶからの特定の距離に、７５％の処方線量直線および５０％の処方線量直線を位置付けることを特性とすることができることを示している。このようにして、２つの自動シェル構造がこれらの距離に生成され、初期最大線量は、両方の自動シェル構造に対して処方線量に設定される。最大総ＭＵ、ビームごとのＭＵ、およびノードごとのＭＵは、類似する前に治療した症例において、所望の線量分布および入射線量を達成するように実証されている値に設定される。
【００８４】
肺以外の重要構造で、病変に極めて接近しているものはないため、ＯＭＩステップの目標は処方線量に設定される。ＯＭＩステップの後に、ＯＣＯステップが続き、腫瘍適用範囲を最大化する。
【００８５】
その後、本症例の主要な目的が、治療時間を最小化することであるため、連続的最適化過程において非常に早期に、ＯＭＵステップが置かれる。ＯＭＵステップの後に、２つのＯＣＩステップが続き、７５％の処方線量直線により近い内部シェル構造、および５０％の処方線量直線により近い外部シェル構造上の線量分布の共形性を最適化する。
表２−３ サンプルの肺症例
【００８６】
上記実施形態は、前立腺、脊椎、および肺の症例に対する特定の値ならびに目的について記載しているが、他の実施形態では、他の値および目的を使用することができることに留意すべきである。
【００８７】
ビーム削減
連続的最適化は、腫瘍に向かって略２，０００から６，０００の候補ビーム（例えば、選ばれたコリメータサイズの数に応じて）を標的にすることができる。通常、連続的最適化により、非ゼロＭＵを有する略１００から４００ビームによる治療計画をもたらされる。全体の治療時間を減少させるために、ビームの数を減少させるように、ビーム削減を行うことができる。ビーム削減により、最適化過程からそのＭＵがユーザ特定のカットオフを下回るそれらのビームを除去され、残りのビームのみを使用して随意に再最適化される。数千から数百の候補ビームの削減により、著しくより短い最適化および治療時間をもたらす。ビーム削減により、治療計画に有意には貢献しないそれらのビームを効率的に除外し、現行の腫瘍体積および重要構造に効果的ではないと判明した、それらのビームのみを随意で再最適化する。合理的なＭＵカットオフ値のために、治療計画は、より少ない総ＭＵを有することができる、より少ないビームを使用することができ、線量分布の無視できるほどの壊変を経験する場合がある。
【００８８】
概して、再最適化は、同じ絶対的制約および最適化ステップを使用して行われる。しかしながら、残りのビームが、現行の腫瘍体積および重要構造に対して幾何的に効果的であると仮定すると、同じビームもまた、わずかに異なる最適化パラメータ（最大線量限界、ＭＵ限界、目標値等）とよく働くはずである。再び、合理的なＭＵカットオフ値に対して、絶対的制約および最適化ステップを微調整し、線量分布に小さな調整を行うように、候補ビームのより小さなセットを伴う結果となる、短い最適化時間を活用することが可能となる。一実施形態では、小さなカットオフ値は第１に、計画の品質を損なうのを避けるように使用することができ、その後、計画の品質が、無視することができるほどの変化を有するようであるが、第１のカットオフ値では残りのビームが多くありすぎる場合、最適化は、増加したカットオフ値で再実行することができる。この付加的手法は少し時間が長くかかるが、多すぎるビーム（ビームセットを再設定することなく、保持することができない）を減少させるのを避けることができる。当業者によって理解されるであろう通り、他の構成も可能である。
【００８９】
自動コリメータ選択
一実施形態では、連続的最適化は、自動コリメータ選択アルゴリズムを使用する。自動コリメータ選択アルゴリズムは、連続的最適化中の使用のために、２つまたは３つの固定コリメータサイズを選ぶ。この選択は、標的体積の寸法に基づき、幾何学的ヒューリスティックを使用して行うことができる。均一性または共形性に対するユーザの好みにより、ヒューリスティックがそれぞれより大きなまたはより小さなコリメータサイズを選ぶであろうか否かを判定する。他の実施形態では、自動コリメータ選択アルゴリズムは、連続的最適化の間、種々のサイズのコリメータと使用することができる。
【００９０】
実際、線量を制限する危険臓器が標的体積に近い時に、共形性の選択肢はしばしば有用である。一実施形態では、ＴＰＳは、コリメータ選択過程における開始点を提供するように設計される。幾何学的ヒューリスティックは、最適計画解（すなわち、２つまたは３つのコリメータサイズのいずれの可能な組み合わせで達成可能な最低費用項）をもたらすとは全く保証できない。したがって、この選択は、特定の計画の問題についての臨床的理解に基づき、注意深く評価されるべきである。
【００９１】
重要度サンプリング
一実施形態では、連続的最適化は、重要度サンプリング（例えば、図５Ａの５６０）を使用する。Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）から市販されているＭＵＬＴＩＰＬＡＮ（登録商標）Ｓｙｓｔｅｍ等の治療計画システムは、線量計算に使用されるものと同じグリッドから、最適化のための点をサンプリングすることができる。通常は、このサンプリングは、ビームの数およびタイプ、ならびにコリメータの数、タイプ、およびサイズとは独立し、ユーザは、スキップ係数（例えば、図５Ａの５５６）を使用することによって、点の密度を制御することができる。例えば、２つのうちのスキップ係数は、スキップ係数が１つに設定される時に結果をもたらす完成セットと比較すると、所与のＶＯＩに対するサンプリング点の総数の略半数をもたらす。
【００９２】
重要度サンプリングは、どのＯＡＲまたはシェル構造の点が、ＯＡＲまたはシェル構造に対して境界最大制約になりそうかを判定するよう試みることによって、最適化の目的のためにサンプリング点の割当に異なる手法を取る。例として、線形プログラムが、一セットの制約｛ｘ＜５，ｘ＜７．２，ｘ＜４．５｝を有する場合、制約ｘ＜４．５は、他の制約の全てに優先するため境界制約である。重要度サンプリングの基本前提は、ビーム（例えば、図１０のビームｎ１００１）からのＭＵ係数ごとの最高ｃＧＹを伴う、ＯＡＲまたは自動シェル構造の中のボクセルは、ＯＡＲまたは自動シェル構造を通過するビームからの線量に最も影響を受ける点となるということである。定義による標的は、高度に一様な線量を必要とし、最小線量制約を有するため、重要構造または自動シェル構造のみがこの方法を使用することができ、全ての点が、ある最小境界制約の一部である場合がある。
【００９３】
「最も重要な」点の選択の方法は、図１０に示す描写された実施形態を考慮することによって実証することができる。重要度サンプリングのビームごとのボクセル（例えば、５５８）が３に設定される場合では、アルゴリズムは、各ビーム（例えば、ビームｎ１００１およびｍ１００２）に対する最高の線量係数を有する、３つのボクセル１００３および１００４（線量体積１００６内）を抽出するであろう。全ビームに対するボクセル１００３および１００４の一覧は連結し、多重ビームからサンプリングされたいずれの同一点（例えば、ボクセル１００５）は除去される。重要度サンプリングは、図１０では、ビームごとに３つのボクセルに設定される。図１０に図示するビームの重複により、２つのビームに対して５つのボクセルがもたらされる。斜線が付された円は、図示するビーム１００１および１００２両方に対してサンプリングする時に含まれる、ボクセル１００３および１００４を示す。サンプリングされるボクセルの総数は、ビームの総数と厳密には比例していない。要約すれば、重要度サンプリングは、１）ビームごとのボクセルの数（例えば、１〜５に限定）の入射を可能にし、２）重要構造（または境界のみボックス５６６が確認される場合はそれらの境界）およびシェル構造にのみ適用され、３）いずれのビームからの比較的少ないＭＵごとの線量を受ける、ＶＯＩ上の制約点を含まず、４）ＶＯＩ上の他の点が、同じ最大線量の境界によってより厳密に制約される時に、ほとんど線量を受けない点が冗長であるため、最適化に関する「重要な」最大制約を維持する。
【００９４】
治療計画システム
本明細書に記載する実施形態は、治療立案の方法として、またはＴＰＳを含む治療計画システムとして実施することができる。一実施形態では、一部分以上のＴＰＳは、「ウィザード」または「ウィザード様」のユーザインターフェースに関与し、ＴＰＳは、治療計画の１つ以上の複雑なタスクを通してユーザを誘導する。ＴＰＳは、治療計画過程を開始するように、ウィザードまたはウィザード様のユーザインターフェースを提供することができる。例えば、一実施形態では、ウィザードユーザインターフェースは、治療計画を連続的に最適化するために、３Ｄ画像を取り込み、ＶＯＩの輪郭を描く等、治療計画過程を通してユーザを誘導するように、段階的なダイアログに関与することができる。特に連続的最適化に対して、ウィザードインターフェースは、最適化ステップ、最適化ステップのシーケンス、１つ以上の絶対的制約、目標値、緩和値等を定義するように、ユーザ入力を取得するのに使用することができる。一実施形態では、ウィザードは、２００５年９月３０日出願の米国特許第２００７／００７８３０６ Ａ１号に記載の通り、治療計画用の作業フローにユーザを誘導する。当業者によって理解されるであろう通り、他のタイプのＴＰＳす使用することもできる。
【００９５】
一実施形態では、本明細書に記載する通り、ユーザは、患者の特定の治療領域に対する治療計画を策定するように、ウィザードユーザインターフェースを使用することができる。別の実施形態では、本明細書に記載する通り、ユーザは、後の使用のために記憶された１つ以上のスクリプトを策定するように、ウィザードユーザインターフェースを使用することができる。別の実施形態では、ユーザは、現行の治療計画を策定する時に保存されたスクリプトを選択するように、ウィザードユーザインターフェースを使用することができる。保存されたスクリプトは、解剖学的な治療の関心体積に適用可能な、１つ以上の事前に定義された治療計画パラメータを提供することができる。例えば、一実施形態では、治療計画立案の間、ユーザは、放射線治療のために、ユーザインターフェース上の体内図に表される、患者の体内領域を選ぶことによって等、ウィザードユーザインターフェースにおいて放射線治療のために標的とされる、解剖学的領域を特定することができる。選ばれた体内領域に基づき、好適な計画テンプレートのライブラリは、事前に適宜された計画パラメータを伴い更新することができる。テンプレート用の治療計画パラメータは、特定の体内領域（例えば、脳、脊椎、肺）に対して成功した過去の治療に基づく場合がある。治療計画パラメータは、工場（例えば、ＴＰＳの製造業者）によって事前に定義されるか、ユーザによって事前に定義され記憶されるか、または同じ治療部位に対する前の計画からのシステムによって、学習過程から事前に定義されることができる。１つのかかる治療計画パラメータは、治療計画の共形性、ＤＶＨ、および送達時間を最適化するのに最も適するノードセット（または部分集合）であることができる。ユーザは、治療計画の最適化を開始する前に、記憶されたスクリプトの事前に定義されたパラメータ値を再検討し、修正し、受け入れることができる。ユーザはまた、事前に定義された治療計画パラメータを修正し、後の使用のために新しいスクリプト名の下、それらを保存することができる。ウィザードユーザインターフェースおよび保存されたスクリプトの、単体または組み合わせてのいずれかでの使用は、治療計画過程を完成するのに必要とされる時間を削減する利点を提供し、ユーザエラーを減少させることができ、また、治療計画作業フローにおいて関与される種々のタスクを単純化する方法を提供することもできる。
【００９６】
一実施形態では、ＴＰＳは、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ２００３製品プラットフォーム（代替として、他のオペレーティングシステムプラットフォームを使用することもできる）上で実施され、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）システムおよび第３者の画像システムと統合するように設計される。一実施形態では、ＴＰＳは、医用画像の分布及び観察用のＤｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＤＩＣＯＭ）標準（例えば、ＤＩＣＯＭＲＴ標準）に完全に準拠し、ＴＰＳは、これらのユーティリティで事前に構成され、さらなるソフトウェアを全く必要としない。
【００９７】
別の実施形態では、ＴＰＳは、ユーザ定義の最小／最大線量の制約に基づき線量分布を最適化するために、種々のタイプのアルゴリズムを含む。これらのアルゴリズムのうちの１つは、最大線量の制約より上および最小線量の制約より下に偏差を最適化する、反復アルゴリズムであることができる。反復計画アルゴリズムは第１に、１セットの放射線ビームを生成し、初期の線量分布計算を行い、続いて、１つ以上の放射線ビームを改変することによって、初期線量分布の計算を向上させるよう試みる。これらのアルゴリズムのうちの他の１つは、シンプレックスアルゴリズムであることができ、最小／最大線量の制約を条件とするＭＵの数を最小化することを伴う。反復アルゴリズムまたはシンプレックスアルゴリズムのいずれかの使用は、スクリプトによって事前に設定されるか、またはユーザによって定義されることができる、別の治療計画パラメータである。一実施形態では、両方のアルゴリズムの組み合わせを使用することができる。例えば、計画の最適化は、必要とされる最小ＭＵを判定するように、シンプレックスアルゴリズムで開始し、その後に反復アルゴリズムが続くか、またはその逆であってもよい。
【００９８】
一実施形態では、治療計画過程は、順方向および逆方向治療計画技術の両方の態様に関与し、それによって、順方向および逆方向治療計画技術の強みを組み合わせる。例えば、操作者は、順方向計画の一部としてアイソセントリックビーム形状、または非アイソセントリックおよびアイソセントリックビーム形状の混合を利用し、続いて、逆方向計画の間に等線量輪郭のトポロジを直接修正することができる。操作者は、放射線放出点、標的領域への距離、配向、および放射線量の重量の点から見て、治療計画における使用のために各ビームを制御することができる。代替として、各ビームの特性は、選ばれたテンプレートの治療計画パラメータに従い、事前に設定することができる。ＴＰＳは、操作者が、順方向計画過程の一部として使用されるように、１セットの放射線ビーム（および関連経路、放出点、および線量の重量）を、および逆方向計画の一部として使用されるように、別セットのビームを特定することを可能にすることができる。逆方向計画用に準備されるビームのセットは、治療計画システムにより自動的に生成される、制約点の１つ以上のエンベロープを利用することによって、最適化することができる。
【００９９】
図１１は、本発明の特徴が実施される放射線治療を行うように使用することができる、システムの一実施形態を示す。以下に記載し図１１に示す通り、システム１０００は、診断画像化システム２０００、治療計画システム３０００、および治療送達システム４０００を含む。
【０１００】
診断画像化システム２０００は、後続の医療診断、治療計画立案および／または治療送達に使用することができる、患者の中のＶＯＩの医療診断画像を作成することが可能な、いずれのシステムであることができる。例えば、診断画像化システム２０００は、ＣＴシステム、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）システム、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）システム、超音波（ＵＳ）システム等であることができる。議論を容易にするために、診断画像化システム２０００について、時にはＣＴ−Ｘ線画像診断法と関連させて、以下で議論する場合がある。しかしながら、上記のような他の画像診断法もまた使用することができる。
【０１０１】
診断画像化システム２０００は、画像ビーム（例えば、Ｘ線、超音波、高周波等）を生成する画像源２０１０と、画像源２０１０により生成されたビームを検出し受信する画像検出器２０２０とを含むか、または画像源（例えば、ＭＲＩまたはＰＥＴスキャン）からのビームにより刺激された二次ビームまたは放出を含む。一実施形態では、診断画像化システム２０００は、２つ以上の診断Ｘ線源、および２つ以上の対応する画像検出器を含む。例えば、２つのＸ線源は、画像化される患者の周辺に配置し、互いから角度分離（例えば、９０度、４５度等）で固定し、Ｘ線源とは反対に置くことができる、画像検出器に向かって患者を介して狙うことができる。また、各Ｘ線画像源によって照射されるであろう、単一の大型画像検出器、または複数の画像検出器を使用することもできる。当業者によって理解されるであろう通り、画像源および画像検出器の他の数ならびに構成を使用することもできる。
【０１０２】
画像源２０１０および画像検出器２０２０は、画像化操作を制御し、画像データを処理するように、デジタル処理システム２０３０に連結される。診断画像化システム２０００は、デジタル処理システム２０３０、画像源２０１０、および画像検出器２０２０間で、データならびにコマンドを転送するためのバスまたは他の手段２０３５を含む。デジタル処理システム２０３０は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）等の専用プロセッサ、またはコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等の他のタイプの処理デバイスを含むことができる。デジタル処理システム２０３０はまた、メモリ、記憶デバイス、ネットワークアダプタ等の他の構成要素（図示せず）を含むことができる。デジタル処理システム２０３０は、例えば、ＤＩＣＯＭフォーマットのような標準フォーマットで、デジタル診断画像を生成するように構成することができる。他の実施形態では、デジタル処理システム２０３０は、他の標準または非標準デジタル画像フォーマットを生成することができる。デジタル処理システム２０３０は、例えば、直接リンク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）リンク、またはインターネット等の広域ネットワーク（ＷＡＮ）リンクであることができる、データリンク１５００上で治療計画システム３０００へ診断画像ファイル（例えば、前述のＤＩＣＯＭフォーマットファイル）を伝送することができる。加えて、システム間を転送される情報は、遠隔診断または治療計画構成等のシステムに接続する通信媒体にわたって、入れることができるか、または引き出したりすることができるかのいずれかである。遠隔診断または治療計画において、ユーザは、システムユーザと患者との間に物理的分離が存在するにもかかわらず、治療するために本発明の実施形態、または治療計画を利用することができる。
【０１０３】
治療計画システム３０００は、画像データを受信し処理する処理デバイス３０１０を含む。処理デバイス３０１０は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、ＤＳＰ等の専用プロセッサ、またはコントローラ、ＦＰＧＡ等の他のタイプの処理デバイスに相当する場合がある。処理デバイス３０１０は、例えば、複数の治療計画パラメータを連続的に最適化し、治療計画用のスクリプトを生成し、ウィザードユーザインターフェースによってユーザを誘導し、ユーザが記憶されたスクリプトを選択することを可能にする等、本明細書で議論するＴＰＳ操作を行うための命令を実行するように構成することができる。
【０１０４】
治療計画システム３０００はまた、処理デバイス３０１０によって実行されるように情報および命令を記憶するために、バス３０５５によって処理デバイス３０１０に連結される、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができるシステムメモリ３０２０、または他の動的記憶デバイスを含むことができる。システムメモリ３０２０はまた、処理デバイス３０１０によって、命令の実行の間に一時変数または他の中間情報を記憶するために使用することができる。システムメモリ３０２０は、処理デバイス３０１０用の静的情報および命令を記憶するためにバス３０５５に連結される、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）および／または他の静的記憶デバイスを含むことができる。一実施形態では、システムメモリ３０２０は、連続的最適化．処理デバイスによって実行される時、連続的最適化に関して本明細書に記載の操作を行う、その上に記憶される命令を有する、機械で読み取り可能な記憶媒体である。
【０１０５】
治療計画システム３０００はまた、記憶デバイス３０３０を含むことができ、情報および命令を記憶するためにバス３０５５に連結される、１つ以上の記憶デバイス（例えば、磁気ディスクドライブまたは光学ディスクドライブ）に相当する。記憶デバイス３０３０は、連続的最適化アルゴリズム等、本明細書で議論する治療計画ステップを行うための命令を記憶するために使用することができる。
【０１０６】
処理デバイス３０１０はまた、ユーザへ情報（例えば、ＶＯＩの２次元または３次元表示）を表示するために、ブラウン管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のディスプレイデバイス３０４０に連結することができる。キーボード等の入力デバイス３０５０は、処理デバイス３０１０に情報および／またはコマンド選択を通信するために、処理デバイス３０１０に連結することができる。１つ以上の他のユーザ入力デバイス（例えば、マウス、トラックボール、またはカーソル方向キー）はまた、処理デバイス３０１０用のコマンドを選び、ディスプレイ３０４０上でのカーソル移動を制御するように、方向情報を通信するのに使用することができる。
【０１０７】
治療計画システム３０００は治療計画システムの一例のみを表し、多くの異なる構成およびアーキテクチャを有することができ、治療計画システム３０００より多くの構成要素またはより少ない構成要素を含むことができ、本発明と共に採用することができることは理解されるであろう。例えば、一部のシステムはしばしば、周辺機器用バス、専用キャッシュバス等の複数のバスを有する。治療計画システム３０００はまた、ＤＩＣＯＭ取り込みを補助するように、ＭＩＲＩＴ（Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ Ｉｍｐｏｒｔ Ｔｏｏｌ）を含むことができ（そのため、画像は融合することができ、標的は異なるシステム上に描出され、その後、計画立案および計線量計算のために治療計画システムに取り込むことができる）、ユーザが治療計画を策定し、種々の画像診断法（例えば、ＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴ等）のうちのいずれか１つ上で線量分布を眺めることを可能とする画像融合能力を拡大する。治療計画システムのさらなる詳細は、当業者によって理解されるであろうため、より詳細な議論は提供されない。
【０１０８】
治療計画システム３０００は、治療送達の前に治療計画システムから書き出す必要はなくてもよいように、そのデータベース（例えば、記憶デバイス３０３０の中に記憶されるデータ）を、治療送達システム４０００等の治療送達システムと共有することができる。治療計画システム３０００は、データリンク１５００に関して上で議論した通り、直接リンク、ＬＡＮリンク、またはＷＡＮリンクであることができるデータリンク２５００を介して、治療送達システム４０００にリンクすることができる。データリンク１５００および２５００が、ＬＡＮまたはＷＡＮ接続として実現される時に、診断画像化システム２０００、治療計画システム３０００、および／または治療送達システム４０００のうちのいずれかは、システムが互いに物理的に遠隔であることができるように、分散的場所にあることができることは留意されるべきである。代替として、診断画像化システム２０００、治療計画システム３０００、および／または治療送達システム４０００のうちのいずれかは、１つ以上のシステムにおいて互いに統合することができる。
【０１０９】
治療送達システム４０００は、治療計画に従い処方された放射線量を標的体積に投与するように、療法用および／または外科用放射線源４０１０を含む。治療送達システム４０００はまた、放射線源に対して患者を位置付けるように、上記の診断画像との登録または相関のために、患者の体積（標的体積を含む）の治療中の画像を捕捉する、画像システム４０２０を含むことができる。治療送達システム４０００はまた、放射線源４０１０を制御するデジタル処理システム４０３０、画像システム４０２０、および治療台４０４０等の患者補助デバイスを含むことができる。デジタル処理システム４０３０は、１つ以上の汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、ＤＳＰ等の専用プロセッサ、またはコントローラ、ＦＰＧＡ等の他のタイプの処理デバイスを含むことができる。デジタル処理システム４０３０はまた、メモリ、記憶デバイス、ネットワークアダプタ等の他の構成要素（図示せず）を含むことができる。デジタル処理システム４０３０は、バス４０４５、または他のタイプの制御および通信インターフェースによって、放射線源４０１０、画像システム４０２０、ならびに治療台４０４０に連結することができる。
【０１１０】
一実施形態では、図１２に示す通り、治療送達システム４０００は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＣＹＢＥＲＫＮＩＦＥ（登録商標）システム等の、ロボートをベースとした画像誘導放射線治療システム（例えば、放射線手術を行うため）であることができる。図１２では、放射線源４０１０は、患者の周辺の操作体積（例えば、球）において、多くの角度から送達されるビームで、病理解剖学的形態（標的領域または体積）を照射するように、直線加速器（ＬＩＮＡＣ）４０５１を位置付けるために、多（例えば、５以上）自由度を有するロボットアーム４０５２の端部に載置されるＬＩＮＡＣ４０５１によって表される。治療は、単一のアイソセンタ（収束の点）、複数のアイソセンタを伴う、または非アイソセントリック手法によるビーム通路を取り込むことができる（すなわち、ビームは、病理解剖学標的体積との交差のみを必要とし、必ずしも標的内の単一点、すなわちアイソセンタに集束しない）。治療は、単一セッション（モノフラクション）、または治療計画の間に判定されるような少数のセッションのいずれかで送達することができる。治療送達システム４０００により、一実施形態では、放射線ビームは、術前治療計画段階の間に、標的体積の術中の位置を標的体積の位置に登録するように、患者を強固な外部フレームに固定することなく、治療計画に従って送達することができる。
【０１１１】
図１２では、画像システム４０２０は、Ｘ線源４０５３および４０５４、ならびにＸ線画像検出器（撮像装置）４０５６および４０５７によって表されている。一実施形態では、例えば、２つのＸ線源４０５３および４０５４は、通常、２つの異なる角度の位置（例えば、９０度、４５度等で分離）から患者を通って画像Ｘ線ビームを投影するように整列し、それぞれの検出器４０５６および４０５７に向かって治療台４０５０上の患者を通って狙うことができる。別の実施形態では、各Ｘ線画像源によって照らされるであろう単一の大型撮像装置を使用することができる。当業者によって理解されるであろう通り、画像源および撮像装置の他の数ならびに構成を使用することもできる。
【０１１２】
デジタル処理システム４０３０は、治療送達システム４０００内に治療台４０５０上の患者を整列させ、かつ標的体積に対して放射線源を位置付けるように、画像システム４０２０から獲得された画像を、術前治療計画画像に登録するアルゴリズムを実施することができる。
【０１１３】
治療台４０５０は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄによって開発されたＲＯＢＯＣＯＵＣＨ（登録商標）治療台等、多自由度（例えば、５以上）を有する位置決めシステム４０６０の別のロボットアームに連結することができる。カウチアームは、回転自由度５および実質的に垂直な直線自由度１を有することができる。代替として、カウチアームは、回転自由度６および実質的に垂直な直線自由度１、または回転自由度少なくとも４を有することができる。カウチアームは、柱または壁に垂直に載置するか、あるいは台座、床、または天井に水平に載置することができる。代替として、治療台４０５０は、Ａｃｃｕｒａｙ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって開発されたＡＸＵＭ（登録商標）治療台、または当業者によって理解されるであろうような他のタイプの治療台等、別の機械メカニズムの構成要素であることができる。
【０１１４】
代替として、治療送達システム４０００は、例えば、ガントリを基盤とする（アイソセントリック）の強度変調放射線療法（ＩＭＲＴ）システムといった、別のタイプの治療送達システムであることができる。ガントリを基盤とするシステムでは、放射線源（例えば、ＬＩＮＡＣ）は、患者の軸方向のスライスに対応する面で回転するように、ガントリ上に載置される。その後、放射線は、回転の円形面上のいくつかの位置から送達される。ＩＭＲＴでは、放射線ビームの形は、患者への残りのビーム入射が事前に定義された形を有するように、複数部分のビームを遮断することを可能にする多分割コリメータによって定義される。結果生じるシステムは、標的に線量分布を送達するように、アイソセンタで互いに交差する任意の形状である、放射線ビームを生成する。ＩＭＲＴ計画立案では、最適化アルゴリズムは、処方された線量制約に最適に合致するように、主なビームの部分集合を選び、患者が各部分集合にさらされるべき時間の量を判定する。特定の一実施形態では、ガントリを基盤とするシステムは、Ｏリングを有することができ、ＬＩＮＡＣがジンバル式ヘッドアセンブリ上に載置される。
【０１１５】
他の実施形態では、例えば、スウェーデンのＥｌｅｋｔａから市販されているＧＡＭＭＡＫＮＩＦＥ（登録商標）等の定位固定フレームシステムといった、また別のタイプの治療送達システム４０００を使用することができる。かかるシステムにより、治療計画の最適化アルゴリズム（球充填アルゴリズムとも呼ばれる）は、提供された線量制約に最も合致するように、アイソセンタを形成するビームの一群に割り当てられた選択および線量の重要性を判定する。
【０１１６】
本明細書に記載の方法および装置は、医療診断画像化および治療でのみ使用するように限定されないことは留意されるべきである。代替の実施形態では、本明細書の方法および装置は、工業用の画像化および材料の非破壊検査（例えば、自動車産業のモータブロック、航空産業の機体、建設産業の溶接、および石油産業のドリルコア）、ならびに地震測量等の医療技術分野以外に適用して使用することができる。かかる応用では、例えば、「治療」は概して、放射線ビームの適用を指す場合がある。
【０１１７】
本発明の実施形態は、本明細書に記載する通り種々のステップを含む。本発明のステップは、ハードウェア構成要素によって行うことができるか、または機械で実行可能な命令に統合することができ、命令を伴いプログラムされた汎用プロセッサまたは専用プロセッサに、ステップを行わせるように使用することができる。代替として、ステップは、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって行うことができる。
【０１１８】
本発明の実施形態は、コンピュータプログラム製品またはソフトウェアとして提供することができ、それらは、本明細書に記載の操作の方法を行うように、コンピュータシステム（または他の電子デバイス）をプログラムするのに使用することができる、その上に記憶される命令を有する、機械で読み取り可能な記憶媒体を含むことができる。機械で読み取り可能な媒体は、機械（例えば、コンピュータ）によって読み取り可能な形状（例えば、ソフトウェア、処理アプリケーション）で、情報を記憶または伝送するためのいずれのメカニズムを含む。機械で読み取り可能な記憶媒体は、磁気記憶媒体（例えば、フロッピーディスク）、光学記憶媒体（例えば、ＣＤＲＯＭ）、磁気−光学記憶媒体、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消却プログラム可能メモリ（例えば、ＥＰＲＯＭおよびＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または電子命令を記憶するのに好適な他のタイプの媒体を含むことができるが、それらに限定されない。機械で読み取り可能な伝送媒体は、電気、光学、音響、または他のタイプの電子命令を伝送するのに好適な媒体を含むことができるが、それらに限定されない。
【０１１９】
本発明の実施形態はまた、分散型コンピュータ環境にて実践することが可能であり、機械で読み取り可能な記憶媒体は、１つより多いコンピュータシステム上に記憶され、および／または１つより多いコンピュータシステムによって実行される。加えて、コンピュータシステム間を転送される情報は、遠隔診断または監視システム等のコンピュータシステムに接続する通信媒体にわたって、出し入れのいずれかを行うことができる。遠隔診断または監視において、ユーザは、ユーザと患者との間に物理的分離が存在するにもかかわらず、患者を診断または監視するように、本発明の実施形態を利用することができる。加えて、治療送達システムは、治療計画システムから遠隔にあることができる。
【０１２０】
前述の明細書では、本発明について、それらの特定の例示的実施形態を参照しながら記載した。しかしながら、添付の特許請求の範囲に記載通りの、本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、種々の修正および変更をなすことができることは明らかであろう。したがって、本明細書および図面は、限定の意味ではなくむしろ、説明的意味とみなされるべきである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって、
治療計画システムにて、複数の放射線治療計画パラメータを受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータが、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、受信することと、
前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化することと、を含む、方法。
【請求項２】
連続的に最適化することは、
前記複数の治療計画パラメータのうち第１のパラメータを最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することと、
前記複数の治療計画パラメータのうちの第２パラメータを最適化するように、前記第２の最適化ステップを行うことと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
連続的に最適化することは、スクリプトによって特定される順に、前記複数の治療計画パラメータを、連続的かつ個々に最適化することを含み、前記スクリプトは、最適化ステップのシーケンスである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の治療計画パラメータは、最適化費用関数の複数の最適化制約を備え、連続的かつ個々に最適化することは、
前記複数の最適化制約のうちの第１の最適化制約を第１の目標値に最適化するように、前記スクリプトの第１の最適化ステップを実行することと、
前記第１の最適化ステップの結果を、後続の最適化ステップに対する追加的制約として適用することと、
前記追加的制約を破ることなく、前記複数の最適化制約のうちの１つ以上の追加的最適化制約を最適化するように、前記スクリプトの１つ以上の後続の最適化ステップを実行することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
連続的かつ個々に最適化することは、前記１つ以上の後続の最適化ステップの実行の間に、緩和値によって前記第１の最適化ステップの前記結果を最大限緩和することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
連続的かつ個々に最適化することは、１つ以上の絶対的制約のうちのいずれかを破ることなく、前記最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の最適化ステップは、標的関心体積（ＶＯＩ）に適用され、前記１つ以上の後続の最適化ステップのうちの少なくとも１つは、重要構造（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記スクリプトをメモリに保存することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記スクリプトの前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、
連続的かつ個々に最適化することは、
患者の前立腺の少なくとも一部分を含有する計画標的体積（ＰＴＶ）に適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第１のステップを定義することであって、前記第１の最適化ステップは、第１の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶへの最小線量を最適化すること（ＯＭＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶに適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第２のステップを定義することであって、前記第２の最適化ステップは、第２の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶの均一性を最適化すること（ＯＨＩ）を含む、定義することと、
直腸の少なくとも一部分を含有する第１の関心体積（ＶＯＩ）に適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第３のステップを定義することであって、前記第３の最適化ステップは、第３の治療計画の目的を達成するように、前記第１のＶＯＩの平均線量を最適化すること（ＯＭＥ）を含む、定義することと、
膀胱の少なくとも一部分を含有する第２のＶＯＩに適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第４のステップを定義することであって、前記第４の最適化ステップは、第４の治療計画の目的を達成するように、前記第２のＶＯＩの平均線量を最適化すること（ＯＭＥ）を含む、定義することと、
個々かつ順々に、前記第１、第２、第３、および第４の最適化ステップを連続的に実行することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
前記連続的に最適化することの間に破られ得ない、１つ以上の絶対的制約を定義することをさらに含み、
前記１つ以上の絶対的制約は、以下、
前記治療計画のための最大モニタユニット（ＭＵ）、
ビームごとの最大ＭＵ、および
ノードごとの最大ＭＵ、のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
連続的かつ個々に最適化することは、
前記解剖学的領域に標的体積の少なくとも一部分を含有する、計画標的体積（ＰＴＶ）を少なくとも部分的に囲む、第１のシェル構造に対する最大線量を定義することと、
前記ＰＴＶを少なくとも部分的に囲む、第２のシェル構造に対する最大線量を定義することであって、前記第１のシェル構造に対する前記最大線量は、前記第２のシェル構造に対する前記最大線量より少ない、定義することと、をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の最適化ステップの制約は、１つ以上の絶対的制約を含み、前記第２の最適化ステップの制約は、前記第１の最適化ステップの結果と、前記絶対的制約とを含み、前記第３の最適化ステップの制約は、前記第１の最適化ステップの前記結果と、前記第２の最適化ステップの結果と、前記絶対的制約とを含み、前記第４の最適化ステップの制約は、前記第１および第２の最適化ステップの前記結果と、前記第３の最適化ステップの結果と、前記絶対的制約とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の最適化ステップの制約は、１つ以上の絶対的制約を含み、前記第２の最適化ステップの制約は、前記絶対的制約と、後続の最適化ステップの実行の時に、第１の緩和値以下逸脱し得る、前記第１の最適化の結果とを含み、前記第３の最適化ステップの制約は、前記絶対的制約と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第１の緩和値逸脱し得る、前記第１の最適化ステップの前記結果と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第２の緩和値以下逸脱し得る、前記第２の最適化の結果とを含み、前記第４の最適化ステップの制約は、前記絶対的制約と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第１の緩和値以下逸脱し得る、前記第１の最適化ステップの前記結果と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第２の緩和値以下逸脱し得る、前記第２の最適化ステップの前記結果と、第３の緩和値以下逸脱し得る、前記第３の最適化ステップの結果とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１４】
前記スクリプトの前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、
連続的かつ個々に最適化することは、
患者の脊椎付近の計画標的体積（ＰＴＶ）に適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第１のステップを定義することであって、前記第１の最適化ステップは、第１の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶへの最小線量を最適化すること（ＯＭＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶに適用される、第２の最適化ステップを定義することであって、前記第２の最適化ステップは、第２の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶの適用範囲を最適化すること（ＯＣＯ）を含む、定義することと、
脊椎の少なくとも一部分を含有する第１の関心体積（ＶＯＩ）に適用される、第３の最適化ステップを定義することであって、前記第３の最適化ステップは、第３の治療計画の目的を達成するように、前記第１のＶＯＩの平均線量を最適化すること（ＯＭＥ）を含む、定義することと、
第４の治療計画の目的を達成するために、前記治療計画におけるモニタユニット（ＭＵ）の総数を最適化するように、第４の最適化ステップを定義することと、
個々にかつ順々に、前記第１、第２、第３、および第４の最適化ステップを連続的に最適化することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１５】
前記スクリプトの前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、連続的かつ個々に最適化することは、
患者の肺付近の計画標的体積（ＰＴＶ）に適用される、第１の最適化ステップを定義することであって、前記第１の最適化ステップは、第１の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶへの最小線量を最適化すること（ＯＭＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶに適用される、第２の最適化ステップを定義することであって、前記第２の最適化ステップは、第２の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶの適用範囲を最適化すること（ＯＣＯ）を含む、定義することと、
第３の治療計画の目的を達成するために、前記治療計画におけるモニタユニット（ＭＵ）の総数を最適化するように、第３の最適化ステップを定義することと、
前記ＰＴＶを少なくとも部分的に囲む第１のシェル構造に適用される、第４の最適化ステップを定義することであって、前記第４の最適化ステップは、第４の治療計画の目的を達成するように、前記第１のシェル構造の共形性を最適化すること（ＯＣＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶを少なくとも部分的に囲む第２のシェル構造に適用される、第５の最適化ステップを定義することであって、前記第５の最適化ステップは、第５の治療計画の目的を達成するように、前記第２のシェル構造の共形性を最適化すること（ＯＣＩ）を含み、前記第１のシェル構造に対する前記最大線量は、前記第２のシェル構造に対する前記最大線量より少ない、定義することと、
個々にかつ順々に、前記第１、第２、第３、第４、および第５の最適化ステップを連続的に最適化することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１６】
コンピュータにより実施される方法であって、
複数の放射線治療計画パラメータを定義するように、治療計画システムにて入力を受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータは、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、受信することと、
前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータからスクリプトを生成することであって、前記スクリプトは、前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、複数の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを備える、生成することと、を含む、方法。
【請求項１７】
後の検索のために、メモリに前記スクリプトを保存することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記スクリプトを生成することは、メモリからスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、１つ以上の事前に定義された最適化ステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記スクリプトを生成することは、前記ロードされたスクリプトに関連付けられる、前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップのうちの少なくとも１つを編集することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップは、１つ以上の過去の放射線治療計画に基づく、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップは、前記スクリプトを生成する治療計画システムの製造業者によって事前に定義される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記１つ以上の最適化ステップは、前記解剖学的関心体積に対する前の放射線治療計画に基づく学習過程によって事前に定義される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記スクリプトを生成することは、メモリからスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、１つ以上の事前に定義された最適化ステップと、１つ以上の事前に定義された最適化不可能な入力とを備え、前記最適化不可能な入力は、１つ以上の関心体積（ＶＯＩ）を備え、各々がＶＯＩ名およびＶＯＩタイプを有し、前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップは、各ＶＯＩに対して最小または最大線量の制約を備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記スクリプトを生成することは、メモリから保存されたスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、前記スクリプトの前記複数の最適化ステップを定義する、複数の事前に定義された最適化ステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数の最適化ステップは、ビーム形状またはビーム使用法のうちの少なくとも１つに適用される、１つ以上の最適化ステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
前記スクリプトによって特定される前記順に、前記複数の最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化するように、前記スクリプトを実行することをさらに含み、前記実行することは、前記治療計画システムによって行われる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２７】
前記実行することは、
第１の目標値に向かって第１の制約を最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果値を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することであって、前記追加的制約は、後続の最適化ステップにおいて、最大で緩和値まで緩和されてもよい、適用することと、
第２の目標値に向かって第２の制約を最適化するように、第２の最適化ステップを行うことであって、前記第２の最適化ステップは、前記追加的制約を最大で前記緩和値まで緩和してもよい、行うことと、を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記緩和値、ならびに前記第１および第２の目標値を定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数の最適化ステップの前記順序付けられたシーケンスを定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。ｖ
【請求項３０】
達成される特定の最適化ステップに対して、ユーザ定義される相対的障害に応じて、前記複数の最適化ステップの前記順序付けられたシーケンスを定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項３１】
前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、前記方法は、
前記複数の最適化ステップの重要性に応じて、かつ達成される特定の最適化ステップに対する前記相対的障害に応じて、前記複数の最適化ステップの前記順序付けられたシーケンスを定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項３２】
コンピュータにより実施される方法であって、
治療計画システムを使用してスクリプトを生成することであって、前記スクリプトは、放射線治療計画の一部として標的体積および周辺領域に適用される、複数の最適化ステップの順序付けられたシーケンスであり、前記複数の最適化ステップは、放射線ビームを介して、前記患者の前記標的体積および前記周辺領域に適用される、放射線の特性を表す、生成することと、
前記治療計画システムを使用して前記スクリプトを実行することであって、前記スクリプトを実行することは、多制約最適化費用関数の線形プログラミング最適化を行うことを含み、前記線形プログラミング最適化を行うことは、前記多制約最適化費用関数の制約を個々に最適化するように、前記順序付けられたシーケンスで、前記複数の最適化ステップのそれぞれを行うことを含み、前記多制約最適化費用関数は、前記標的体積および前記周辺領域に方向付けられるように、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を表す、実行することと、を含む、方法。
【請求項３３】
前記スクリプトの前記実行中に破られ得ない１つ以上の絶対的制約を定義するように、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することと、
前記複数の最適化ステップのそれぞれに対して目標値を定義するように、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することであって、前記順序付けられたシーケンスで前記複数の最適化ステップのそれぞれを前記行うことは、
前記標的体積に適用される線量の代表である第１の目標値に、前記多制約最適化費用関数の第１の制約を最適化するように、第１の最適化ステップを行うことであって、前記第１の最適化ステップは、前記１つ以上の絶対的制約のうちのいずれをも破ることなしに、前記標的体積に送達される前記最小線量を最大化し、前記第１の最適化ステップの前記結果は、後続の最適化ステップに対する追加的制約として保持される、行うことと、
前記１つ以上の絶対的制約または前記追加的制約のうちのいずれをも破ることなく、前記多制約最適化費用関数の第２の制約を、第２の目標値に最適化するように、後続の最適化ステップを行うことと、を含むことを、さらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記順序付けられたシーケンスで前記複数の最適化ステップのそれぞれを前記行うことは、前記後続の最適化ステップを行う間に、前記治療計画システムを使用して、前記第１の最適化ステップの前記結果を緩和することを含み、前記結果を緩和することは、前記治療計画システムが、前記後続の最適化ステップを行う間に、緩和値によって前記追加的制約を最大限変更することを可能にする、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記１つ以上の絶対的制約は、
各ビームに対する最大モニタユニット（ＭＵ）、
各ノードに対する最大ＭＵ、
前記放射線治療計画に対する最大ＭＵ、
前記放射線治療計画のおける標的関心体積（ＶＯＩ）に対する最大線量、または
前記放射線治療計画のおける別のＶＯＩに対する最小線量、
のうちの少なくとも１つを備える、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記複数の最適化ステップは、前記標的体積に適用される第１の最適化ステップと、前記標的体積の前記周辺領域の中の重要構造に適用される第２の最適化ステップとを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記複数の最適化ステップは、前記標的体積に適用される第１の最適化ステップと、前記標的体積を少なくとも部分的に囲む、シェル構造に適用される第２の最適化ステップとを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
前記多制約最適化費用関数の前記制約のそれぞれが、治療計画の目的に対応し、前記治療計画の目的のそれぞれは、
前記治療計画システムによる、前記標的体積の最小線量最適化（ＯＭＩ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積の適用範囲最適化（ＯＣＯ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積の均一性最適化（ＯＨＩ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積付近にある重要構造の最大線量最適化（ＯＭＡ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積付近にある重要構造の平均線量最適化（ＯＭＥ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積を少なくとも部分的に囲む、シェル構造の共形性最適化（ＯＣＩ）、または
前記治療計画システムによって前記標的体積に適用される、モニタユニット最適化（ＯＭＵ）、
のうちの少なくとも１つである、請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】
治療計画システムによって実行される時、前記治療計画システムに方法を行わせる、その上に記憶される命令を有する、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、
前記治療計画システムにて、複数の放射線治療計画パラメータを受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータが、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、受信することと、
前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化することと、を備える、媒体。
【請求項４０】
連続的に最適化することは、
前記複数の治療計画パラメータのうちの第１のパラメータを最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することと、
前記複数の治療計画パラメータのうちの第２パラメータを最適化するように、前記第２の最適化ステップを行うことと、を含む、請求項３９に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４１】
連続的に最適化することは、スクリプトによって特定される順に、前記複数の治療計画パラメータを、連続的かつ個々に最適化することを含み、前記スクリプトは、最適化ステップのシーケンスである、請求項３９に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４２】
治療計画システムによって実行される時、前記治療計画システムに方法を行わせる、その上に記憶される命令を有する、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、
複数の放射線治療計画パラメータを定義するように、前記治療計画システムにて入力を受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータは、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、定義することと、
前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータからスクリプトを生成することであって、前記スクリプトは、前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、複数の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを備える、生成することと、を備える、媒体。
【請求項４３】
後の検索のために、メモリに前記スクリプトを保存することをさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４４】
前記スクリプトを生成することは、メモリから保存されたスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、前記スクリプトの前記複数の最適化ステップを定義するように、複数の事前に定義された最適化ステップを含む、請求項４２に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４５】
前記スクリプトによって特定される前記順に、前記複数の最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化するように、前記スクリプトを実行することをさらに含み、前記実行することは、
第１の目標値に向かって第１の制約を最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果値を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することであって、前記追加的制約は、後続の最適化ステップにおいて、最大で緩和値まで緩和されてもよい、適用することと、
第２の目標値に向かって第２の制約を最適化するように、第２の最適化ステップを行うことであって、前記第２の最適化ステップは、前記追加的制約を最大で前記緩和値まで緩和してもよい、行うことと、を含む、請求項４２に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４６】
放射線治療計画を生成する、治療計画システムであって、
前記放射線治療計画の複数の放射線治療計画パラメータを受信する、インターフェースデバイスであって、前記複数の放射線治療計画パラメータが、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、インターフェースデバイスと、
前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、前記複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化する前記インターフェースに連結される、処理デバイスと、を備える、治療計画システムを備える、システム。
【請求項４７】
前記治療計画システムから、前記最適化された放射線治療計画を受信するように連結される、治療送達システムをさらに備え、前記治療計画システムは、前記最適化された放射線治療計画に従い、放射線ビームを適用する放射線源を備える、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記放射線源は、直線加速器（ＬＩＮＡＣ）である、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記ＬＩＮＡＣは、５以上の自由度を有するロボットアームに載置される、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記ＬＩＮＡＣは、ジンバル式ヘッドアセンブリに載置される、請求項４８に記載のシステム。
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって、
治療計画システムにて、複数の放射線治療計画パラメータを受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータが、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、受信することと、
前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化することと、を含む、方法。
【請求項２】
連続的に最適化することは、
前記複数の治療計画パラメータのうち第１のパラメータを最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することと、
前記複数の治療計画パラメータのうちの第２パラメータを最適化するように、前記第２の最適化ステップを行うことと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
連続的に最適化することは、スクリプトによって特定される順に、前記複数の治療計画パラメータを、連続的かつ個々に最適化することを含み、前記スクリプトは、最適化ステップのシーケンスである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の治療計画パラメータは、最適化費用関数の複数の最適化制約を備え、連続的かつ個々に最適化することは、
前記複数の最適化制約のうちの第１の最適化制約を第１の目標値に最適化するように、前記スクリプトの第１の最適化ステップを実行することと、
前記第１の最適化ステップの結果を、後続の最適化ステップに対する追加的制約として適用することと、
前記追加的制約を破ることなく、前記複数の最適化制約のうちの１つ以上の追加的最適化制約を最適化するように、前記スクリプトの１つ以上の後続の最適化ステップを実行することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
連続的かつ個々に最適化することは、前記１つ以上の後続の最適化ステップの実行の間に、緩和値によって前記第１の最適化ステップの前記結果を最大限緩和することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
連続的かつ個々に最適化することは、１つ以上の絶対的制約のうちのいずれかを破ることなく、前記最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の最適化ステップは、標的関心体積（ＶＯＩ）に適用され、前記１つ以上の後続の最適化ステップのうちの少なくとも１つは、重要構造（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に適用される、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記スクリプトをメモリに保存することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記スクリプトの前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、
連続的かつ個々に最適化することは、
患者の前立腺の少なくとも一部分を含有する計画標的体積（ＰＴＶ）に適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第１のステップを定義することであって、前記第１の最適化ステップは、第１の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶへの最小線量を最適化すること（ＯＭＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶに適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第２のステップを定義することであって、前記第２の最適化ステップは、第２の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶの均一性を最適化すること（ＯＨＩ）を含む、定義することと、
直腸の少なくとも一部分を含有する第１の関心体積（ＶＯＩ）に適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第３のステップを定義することであって、前記第３の最適化ステップは、第３の治療計画の目的を達成するように、前記第１のＶＯＩの平均線量を最適化すること（ＯＭＥ）を含む、定義することと、
膀胱の少なくとも一部分を含有する第２のＶＯＩに適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第４のステップを定義することであって、前記第４の最適化ステップは、第４の治療計画の目的を達成するように、前記第２のＶＯＩの平均線量を最適化すること（ＯＭＥ）を含む、定義することと、
個々かつ順々に、前記第１、第２、第３、および第４の最適化ステップを連続的に実行することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
前記連続的に最適化することの間に破られ得ない、１つ以上の絶対的制約を定義することをさらに含み、
前記１つ以上の絶対的制約は、以下、
前記治療計画のための最大モニタユニット（ＭＵ）、
ビームごとの最大ＭＵ、および
ノードごとの最大ＭＵ、のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
連続的かつ個々に最適化することは、
前記解剖学的領域に標的体積の少なくとも一部分を含有する、計画標的体積（ＰＴＶ）を少なくとも部分的に囲む、第１のシェル構造に対する最大線量を定義することと、
前記ＰＴＶを少なくとも部分的に囲む、第２のシェル構造に対する最大線量を定義することであって、前記第１のシェル構造に対する前記最大線量は、前記第２のシェル構造に対する前記最大線量より少ない、定義することと、をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の最適化ステップの制約は、１つ以上の絶対的制約を含み、前記第２の最適化ステップの制約は、前記第１の最適化ステップの結果と、前記絶対的制約とを含み、前記第３の最適化ステップの制約は、前記第１の最適化ステップの前記結果と、前記第２の最適化ステップの結果と、前記絶対的制約とを含み、前記第４の最適化ステップの制約は、前記第１および第２の最適化ステップの前記結果と、前記第３の最適化ステップの結果と、前記絶対的制約とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の最適化ステップの制約は、１つ以上の絶対的制約を含み、前記第２の最適化ステップの制約は、前記絶対的制約と、後続の最適化ステップの実行の時に、第１の緩和値以下逸脱し得る、前記第１の最適化の結果とを含み、前記第３の最適化ステップの制約は、前記絶対的制約と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第１の緩和値逸脱し得る、前記第１の最適化ステップの前記結果と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第２の緩和値以下逸脱し得る、前記第２の最適化の結果とを含み、前記第４の最適化ステップの制約は、前記絶対的制約と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第１の緩和値以下逸脱し得る、前記第１の最適化ステップの前記結果と、後続の最適化ステップによる実行の時に、第２の緩和値以下逸脱し得る、前記第２の最適化ステップの前記結果と、第３の緩和値以下逸脱し得る、前記第３の最適化ステップの結果とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１４】
前記スクリプトの前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、
連続的かつ個々に最適化することは、
患者の脊椎付近の計画標的体積（ＰＴＶ）に適用される、前記複数の最適化ステップのうちの第１のステップを定義することであって、前記第１の最適化ステップは、第１の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶへの最小線量を最適化すること（ＯＭＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶに適用される、第２の最適化ステップを定義することであって、前記第２の最適化ステップは、第２の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶの適用範囲を最適化すること（ＯＣＯ）を含む、定義することと、
脊椎の少なくとも一部分を含有する第１の関心体積（ＶＯＩ）に適用される、第３の最適化ステップを定義することであって、前記第３の最適化ステップは、第３の治療計画の目的を達成するように、前記第１のＶＯＩの平均線量を最適化すること（ＯＭＥ）を含む、定義することと、
第４の治療計画の目的を達成するために、前記治療計画におけるモニタユニット（ＭＵ）の総数を最適化するように、第４の最適化ステップを定義することと、
個々にかつ順々に、前記第１、第２、第３、および第４の最適化ステップを連続的に最適化することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１５】
前記スクリプトの前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、連続的かつ個々に最適化することは、
患者の肺付近の計画標的体積（ＰＴＶ）に適用される、第１の最適化ステップを定義することであって、前記第１の最適化ステップは、第１の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶへの最小線量を最適化すること（ＯＭＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶに適用される、第２の最適化ステップを定義することであって、前記第２の最適化ステップは、第２の治療計画の目的を達成するように、前記ＰＴＶの適用範囲を最適化すること（ＯＣＯ）を含む、定義することと、
第３の治療計画の目的を達成するために、前記治療計画におけるモニタユニット（ＭＵ）の総数を最適化するように、第３の最適化ステップを定義することと、
前記ＰＴＶを少なくとも部分的に囲む第１のシェル構造に適用される、第４の最適化ステップを定義することであって、前記第４の最適化ステップは、第４の治療計画の目的を達成するように、前記第１のシェル構造の共形性を最適化すること（ＯＣＩ）を含む、定義することと、
前記ＰＴＶを少なくとも部分的に囲む第２のシェル構造に適用される、第５の最適化ステップを定義することであって、前記第５の最適化ステップは、第５の治療計画の目的を達成するように、前記第２のシェル構造の共形性を最適化すること（ＯＣＩ）を含み、前記第１のシェル構造に対する前記最大線量は、前記第２のシェル構造に対する前記最大線量より少ない、定義することと、
個々にかつ順々に、前記第１、第２、第３、第４、および第５の最適化ステップを連続的に最適化することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１６】
コンピュータにより実施される方法であって、
複数の放射線治療計画パラメータを定義するように、治療計画システムにて入力を受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータは、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、受信することと、
前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータからスクリプトを生成することであって、前記スクリプトは、前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、複数の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを備える、生成することと、を含む、方法。
【請求項１７】
後の検索のために、メモリに前記スクリプトを保存することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記スクリプトを生成することは、メモリからスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、１つ以上の事前に定義された最適化ステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記スクリプトを生成することは、前記ロードされたスクリプトに関連付けられる、前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップのうちの少なくとも１つを編集することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップは、１つ以上の過去の放射線治療計画に基づく、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップは、前記スクリプトを生成する治療計画システムの製造業者によって事前に定義される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記１つ以上の最適化ステップは、前記解剖学的関心体積に対する前の放射線治療計画に基づく学習過程によって事前に定義される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記スクリプトを生成することは、メモリからスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、１つ以上の事前に定義された最適化ステップと、１つ以上の事前に定義された最適化不可能な入力とを備え、前記最適化不可能な入力は、１つ以上の関心体積（ＶＯＩ）を備え、各々がＶＯＩ名およびＶＯＩタイプを有し、前記１つ以上の事前に定義された最適化ステップは、各ＶＯＩに対して最小または最大線量の制約を備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記スクリプトを生成することは、メモリから保存されたスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、前記スクリプトの前記複数の最適化ステップを定義する、複数の事前に定義された最適化ステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数の最適化ステップは、ビーム形状またはビーム使用法のうちの少なくとも１つに適用される、１つ以上の最適化ステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
前記スクリプトによって特定される前記順に、前記複数の最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化するように、前記スクリプトを実行することをさらに含み、前記実行することは、前記治療計画システムによって行われる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２７】
前記実行することは、
第１の目標値に向かって第１の制約を最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果値を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することであって、前記追加的制約は、後続の最適化ステップにおいて、最大で緩和値まで緩和されてもよい、適用することと、
第２の目標値に向かって第２の制約を最適化するように、第２の最適化ステップを行うことであって、前記第２の最適化ステップは、前記追加的制約を最大で前記緩和値まで緩和してもよい、行うことと、を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記緩和値、ならびに前記第１および第２の目標値を定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数の最適化ステップの前記順序付けられたシーケンスを定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。ｖ
【請求項３０】
達成される特定の最適化ステップに対して、ユーザ定義される相対的障害に応じて、前記複数の最適化ステップの前記順序付けられたシーケンスを定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項３１】
前記複数の最適化ステップのそれぞれが、治療計画の目的に対応し、前記方法は、
前記複数の最適化ステップの重要性に応じて、かつ達成される特定の最適化ステップに対する前記相対的障害に応じて、前記複数の最適化ステップの前記順序付けられたシーケンスを定義するように、ユーザインターフェースを介して、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項３２】
コンピュータにより実施される方法であって、
治療計画システムを使用してスクリプトを生成することであって、前記スクリプトは、放射線治療計画の一部として標的体積および周辺領域に適用される、複数の最適化ステップの順序付けられたシーケンスであり、前記複数の最適化ステップは、放射線ビームを介して、前記患者の前記標的体積および前記周辺領域に適用される、放射線の特性を表す、生成することと、
前記治療計画システムを使用して前記スクリプトを実行することであって、前記スクリプトを実行することは、多制約最適化費用関数の線形プログラミング最適化を行うことを含み、前記線形プログラミング最適化を行うことは、前記多制約最適化費用関数の制約を個々に最適化するように、前記順序付けられたシーケンスで、前記複数の最適化ステップのそれぞれを行うことを含み、前記多制約最適化費用関数は、前記標的体積および前記周辺領域に方向付けられるように、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を表す、実行することと、を含む、方法。
【請求項３３】
前記スクリプトの前記実行中に破られ得ない１つ以上の絶対的制約を定義するように、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することと、
前記複数の最適化ステップのそれぞれに対して目標値を定義するように、前記治療計画システムにてユーザ入力を受信することであって、前記順序付けられたシーケンスで前記複数の最適化ステップのそれぞれを前記行うことは、
前記標的体積に適用される線量の代表である第１の目標値に、前記多制約最適化費用関数の第１の制約を最適化するように、第１の最適化ステップを行うことであって、前記第１の最適化ステップは、前記１つ以上の絶対的制約のうちのいずれをも破ることなしに、前記標的体積に送達される前記最小線量を最大化し、前記第１の最適化ステップの前記結果は、後続の最適化ステップに対する追加的制約として保持される、行うことと、
前記１つ以上の絶対的制約または前記追加的制約のうちのいずれをも破ることなく、前記多制約最適化費用関数の第２の制約を、第２の目標値に最適化するように、後続の最適化ステップを行うことと、を含むことを、さらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記順序付けられたシーケンスで前記複数の最適化ステップのそれぞれを前記行うことは、前記後続の最適化ステップを行う間に、前記治療計画システムを使用して、前記第１の最適化ステップの前記結果を緩和することを含み、前記結果を緩和することは、前記治療計画システムが、前記後続の最適化ステップを行う間に、緩和値によって前記追加的制約を最大限変更することを可能にする、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記１つ以上の絶対的制約は、
各ビームに対する最大モニタユニット（ＭＵ）、
各ノードに対する最大ＭＵ、
前記放射線治療計画に対する最大ＭＵ、
前記放射線治療計画のおける標的関心体積（ＶＯＩ）に対する最大線量、または
前記放射線治療計画のおける別のＶＯＩに対する最小線量、
のうちの少なくとも１つを備える、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記複数の最適化ステップは、前記標的体積に適用される第１の最適化ステップと、前記標的体積の前記周辺領域の中の重要構造に適用される第２の最適化ステップとを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記複数の最適化ステップは、前記標的体積に適用される第１の最適化ステップと、前記標的体積を少なくとも部分的に囲む、シェル構造に適用される第２の最適化ステップとを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
前記多制約最適化費用関数の前記制約のそれぞれが、治療計画の目的に対応し、前記治療計画の目的のそれぞれは、
前記治療計画システムによる、前記標的体積の最小線量最適化（ＯＭＩ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積の適用範囲最適化（ＯＣＯ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積の均一性最適化（ＯＨＩ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積付近にある重要構造の最大線量最適化（ＯＭＡ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積付近にある重要構造の平均線量最適化（ＯＭＥ）、
前記治療計画システムによる、前記標的体積を少なくとも部分的に囲む、シェル構造の共形性最適化（ＯＣＩ）、または
前記治療計画システムによって前記標的体積に適用される、モニタユニット最適化（ＯＭＵ）、
のうちの少なくとも１つである、請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】
治療計画システムによって実行される時、前記治療計画システムに方法を行わせる、その上に記憶される命令を有する、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、
前記治療計画システムにて、複数の放射線治療計画パラメータを受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータが、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、受信することと、
前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化することと、を備える、媒体。
【請求項４０】
連続的に最適化することは、
前記複数の治療計画パラメータのうちの第１のパラメータを最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することと、
前記複数の治療計画パラメータのうちの第２パラメータを最適化するように、前記第２の最適化ステップを行うことと、を含む、請求項３９に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４１】
連続的に最適化することは、スクリプトによって特定される順に、前記複数の治療計画パラメータを、連続的かつ個々に最適化することを含み、前記スクリプトは、最適化ステップのシーケンスである、請求項３９に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４２】
治療計画システムによって実行される時、前記治療計画システムに方法を行わせる、その上に記憶される命令を有する、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、
複数の放射線治療計画パラメータを定義するように、前記治療計画システムにて入力を受信することであって、前記複数の放射線治療計画パラメータは、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、定義することと、
前記治療計画システムを使用して、前記複数の放射線治療計画パラメータからスクリプトを生成することであって、前記スクリプトは、前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、複数の最適化ステップの順序付けられたシーケンスを備える、生成することと、を備える、媒体。
【請求項４３】
後の検索のために、メモリに前記スクリプトを保存することをさらに含む、請求項４２に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４４】
前記スクリプトを生成することは、メモリから保存されたスクリプトをロードすることをさらに含み、前記保存されたスクリプトは、前記スクリプトの前記複数の最適化ステップを定義するように、複数の事前に定義された最適化ステップを含む、請求項４２に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４５】
前記スクリプトによって特定される前記順に、前記複数の最適化ステップのそれぞれを連続的に最適化するように、前記スクリプトを実行することをさらに含み、前記実行することは、
第１の目標値に向かって第１の制約を最適化するように、第１の最適化ステップを行うことと、
前記第１の最適化ステップの結果値を、追加的制約として第２の最適化ステップに適用することであって、前記追加的制約は、後続の最適化ステップにおいて、最大で緩和値まで緩和されてもよい、適用することと、
第２の目標値に向かって第２の制約を最適化するように、第２の最適化ステップを行うことであって、前記第２の最適化ステップは、前記追加的制約を最大で前記緩和値まで緩和してもよい、行うことと、を含む、請求項４２に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【請求項４６】
放射線治療計画を生成する、治療計画システムであって、
前記放射線治療計画の複数の放射線治療計画パラメータを受信する、インターフェースデバイスであって、前記複数の放射線治療計画パラメータが、放射線ビームを介して解剖学的領域に適用される放射線の特性を表す、インターフェースデバイスと、
前記解剖学的領域に方向付けられる、複数の放射線ビームの最適化された治療計画を取得するように、前記複数の放射線治療計画パラメータを連続的に最適化する前記インターフェースに連結される、処理デバイスと、を備える、治療計画システムを備える、システム。
【請求項４７】
前記治療計画システムから、前記最適化された放射線治療計画を受信するように連結される、治療送達システムをさらに備え、前記治療計画システムは、前記最適化された放射線治療計画に従い、放射線ビームを適用する放射線源を備える、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記放射線源は、直線加速器（ＬＩＮＡＣ）である、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記ＬＩＮＡＣは、５以上の自由度を有するロボットアームに載置される、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記ＬＩＮＡＣは、ジンバル式ヘッドアセンブリに載置される、請求項４８に記載のシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図４Ｄ】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図５Ｃ】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図４Ｄ】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図５Ｃ】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公表番号】特表２０１２−５０６７２４（Ｐ２０１２−５０６７２４Ａ）
【公表日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５３３１９７（Ｐ２０１１−５３３１９７）
【出願日】平成２１年８月２８日（２００９．８．２８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０５５３４１
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／０４７８７８
【国際公開日】平成２２年４月２９日（２０１０．４．２９）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＷＩＮＤＯＷＳ
２．フロッピー
【出願人】（５０５１７２８２４）アキュレイ インコーポレイテッド (13)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年８月２８日（２００９．８．２８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０５５３４１
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／０４７８７８
【国際公開日】平成２２年４月２９日（２０１０．４．２９）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＷＩＮＤＯＷＳ
２．フロッピー
【出願人】（５０５１７２８２４）アキュレイ インコーポレイテッド (13)
【Ｆターム（参考）】
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