JP2017528250A - 放射線治療計画最適化及び視覚化 - Google Patents

Abstract

放射線計画システムは、現在の近似線量を伴って、各コントロールポイントがリーフ位置の対応するセットを有する、コントロールポイントの集まりに基づいて、予測される線量を算出し、実現可能なリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を介して、予測されるフルエンスと現在の近似フルエンスとの差に基づいて、リーフ位置の対応するセットを有する付加的なコントロールポイントを決定する予測子修正子最適化ユニットを含む。識別された影響範囲に基づいて、現在の計画に対するパラメータ変更の影響を計画者が評価することを支援するためのツールが説明される。計画者は、計画オブジェクトとオブジェクト間の相関との視覚化に基づいて、現在の計画をインタラクティブに見直す。

Description

下記は、一般に、外部放射線治療計画に関する。下記は、放射線治療計画の構築、最適化及び視覚化に関連して特に適用例を見出し、特にこれらに関して説明されるであろう。しかしながら、下記は、他の使用シナリオにおいても適用例を見出し、必ずしも前述された適用例に限定されるとは限らないことが理解されるであろう。例えば、下記は、殺菌、ポリマー焼結、電気的特性、機械的特性、又は化学的特性の変更等などの様々な産業上の適用例における対象領域に対して、物理的な接触さえなしに、内部領域を含む工業製品の選択された領域に対して、選択された放射線量を供給するために使用され得る。

外照射療法（ＥＢＲＴ：Ｅｘｔｅｒｎａｌ Ｂｅａｍ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ Ｔｈｅｒａｐｙ）計画は、線形粒子加速器（ＬＩＮＡＣ：ｌｉｎｅａｒ ｐａｒｔｉｃｌｅ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）の機械的特性と各個々の患者の情報とに基づいて構築される。各患者の症例について、特定の機械の可能性の範囲内で、放射線治療を供給するために必要とされる機械的構成を含む計画が作成される。放射線のの目標は、リスク臓器（ＯＡＲ：ｏｒｇａｎｓ−ａｔ−ｒｉｓｋ）に対する放射線量を最小限に抑えつつ、腫瘍細胞に損傷を与えることである。

ＬＩＮＡＣなどの外照射療法（ＥＢＲＴ）デバイスは、典型的には、リスク臓器への線量を最小限に抑えるように様々な方向から放射線を照射する。様々な照射タイプが使用される。例えば、最もよく使用されるものは、光子であり、代替案は、電子、陽子、重イオンである。放射線ビームの形状は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ：ｍｕｌｔｉ−ｌｅａｆ ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）により制御され得る。ＭＬＣは、機械的制約の範囲内で配置可能であり、コントローラによって制御される、放射線遮蔽材料の複数対のリーフを含む。ビームの左側リーフと右側リーフとの両方についてのリーフ位置の１つのセットは、典型的には、コントロールポイント（ＣＰ）と称される。特定のビーム位置において全てのコントロールポイントによって形成される開口は、放射線治療計画システムにおいて、放射線ビームに対して直交するフルエンス面によって表されることが多い。治療計画システムは、一定の機械的構成から結果として生じる３次元線量分布を算出するアルゴリズムを含む。患者の密度情報は、これらの線量エンジンによって必要とされ、密度情報は、典型的には、ＣＴ画像から導出される。

強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ：Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ Ｔｈｅｒａｐｙ）において、放射線は、ステップアンドシュートモード又は連続モードで供給される。ステップアンドシュートモードでは、ＬＩＮＡＣは、機械が特定のコントロールポイントに従って構成される場合にのみ、線量を供給する。２つのコントロールポイントの間で移行している場合には、線量は供給されない。連続線量供給モードでは、機械は、線量を連続的に供給している間、ＣＰ間で連続的に移行する。

一定の線量分布基準を満たす機械的構成を見出す、ＩＭＲＴについての逆方向治療計画技法では、共通して、最適な放射線量解決策がオブジェクトのセットによって定義される。１つのタイプの逆方向治療計画技法は、ＣＰを連続して作成するが、既存のコントロールポイントの微調整は行わない発見的アルゴリズムを用いた列生成（ＣＧ：ｃｏｌｕｍｎ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）アプローチを使用する。ＣＰは、おそらくはオブジェクト関数の非凸性に起因して、十分に準最適となってしまい得る。ＣＧアプローチは、機械的制約の直接的な満足という利点を有しており、各ＣＰは、基準線量と計画された供給線量との間の差を最小限に抑えることに関して大域的最適解である。

代替的な技法は、ＣＰの完全なセットを使用し、オブジェクト関数に対する各リーフ位置の変位の導関数を通じてオブジェクト関数を改善する開口形状最適化（ＡＳＯ：Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｓｈａｐｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アプローチである。しかしながら、ＡＳＯアプローチは、局所的な微調整方法であり、そのため、開始点の選択に依存する。ＡＳＯアプローチは、収束も遅く、局所最適に収束することがあり、典型的には、機械的制約を満たすことが困難である。

逆方向治療計画アルゴリズムに対する理想的な線量分布及び入力は、大抵の場合、オブジェクトのセットによって定義される。オブジェクトは、典型的には、関心領域における線量と重み付け係数との関数である。オブジェクトによって使用される関心領域は、対象領域とリスク臓器領域とを含む。計画は、競合するオブジェクト間でトレードオフを行うことを伴う。例えば、腫瘍に線量を供給することは、健康なＯＡＲにいくらかの放射線を供給することを含むことがある。オブジェクトのセットは、複数の対象物及び／又は複数のＯＡＲを含むことができる。

ＯＡＲに対して供給される線量と対象物ボリュームとの間の、放射線治療（ＲＴ）計画におけるトレードオフは、典型的には、試行錯誤プロセスを通じて行われる。ＲＴ計画デバイスは、入力としてオブジェクトを有し、機械的設定を出力し、各処理に数分を要し得るブラックボックスタイプの動作において、計画された線量をもたらす。医療専門家は、出力された線量分布を見直し、オブジェクトを追加又は除去し、オブジェクトの重み又はパラメータを調整することによってオブジェクト関数を変更し、ＩＭＲＴ逆方向治療計画アルゴリズムを再実行する。計画された供給線量は、計画画像上に重ね合わせられる等線量曲線を通じて視覚化されることが多い。計画者は、典型的には、異なる出力を比較して、トレードオフと、入力に対する変更がどのくらい出力に影響を与えたかとについてのいくらかの理解を得るが、時間のかかる行為である。

ＲＴ計画デバイスは、典型的には、オブジェクトの関係に関する又は異なるオブジェクト間の相互作用に関する情報を提供しない。さらに、逆方向治療計画アルゴリズムは、複雑であり、極小値を伴う困難を有し得る。例えば、計画者は、計画に対して一見些細な効果を伴うオブジェクトのセットを変更できる。言い換えれば、入力におけるどういった変更が有意義な差を生み出し得るのかは、計画者にとって明確でないことが多い。

この試行錯誤アプローチは、フルエンスマップ最適化（ＦＭＯ：ｆｌｕｅｎｃｅ ｍａｐ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、直接機械パラメータ最適化（ＤＭＰＯ：ｄｉｒｅｃｔ ｍａｃｈｉｎｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、及び強度変調アーク放射線治療（ＶＭＡＴ：ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ａｒｃ ｔｈｅｒａｐｙ）逆方向治療計画アプローチにおける強度変調放射線治療（ＩＭＲＴ）において見られ得る。

下記は、上述された問題及び他の問題に対処する、新規且つ改良された放射線供給計画最適化及び視覚化アプローチを開示する。

１つの態様によれば、放射線供給計画の方法は、各コントロールポイントが、マルチリーフコリメータについてのリーフ位置の対応するセットを有する、コントロールポイントの集まりから結果として生じる現在の線量ｄ_ｃｕｒｒを含む放射線治療計画を受け取ることを含む。コントロールポイントは、離散値ｘ_ｃｕｒｒを有するフルエンス面のセットへ組み合わせられ得る。フルエンス面値ｘと３次元線量ボリュームｄとの間の関係は、フルエンス面における変更に対するオブジェクト関数Ｏの導関数
を算出するために必要とされる。リーフ位置の対応するセットを有する付加的なコントロールポイントは、各リーフ対についての対になったリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を介して予測フルエンス面値ｘ^＊と、現在の近似フルエンス面値ｘ_ｃｕｒｒとの差の訂正マッピングによって決定される。リーフ位置の対応するセットを有する、結果として得られるコントロールポイントは、コントロールポイントの集まりに加えられ、しばしば、個々のコントロールポイントの重みを調整するためのセグメント重み最適化が後に続く。

別の態様によれば、放射線供給計画のためのシステムは、コントロールポイント管理ユニットと、予測ユニットと、訂正ユニットとを含む。コントロールポイント管理ユニットは、各コントロールポイントがマルチリーフコリメータについてのリーフ位置の対応するセットを有する、コントロールポイントの集まりを含む放射線治療計画を受け取るように構成され、ｘ_ｃｕｒｒは、これらのコントロールポイントから導出される。予測ユニットは、フルエンス面値ｘ^＊の予測セットを計算するように構成される。訂正ユニットは、コントロールポイントを選択し、そのコントロールポイントについてのリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を介して予測フルエンス面値と、現在の近似フルエンス面値との差ｘ^＊−ｘ_ｃｕｒｒの訂正マッピングによって、リーフ位置の代替的なセットを決定する。随意的に、最短経路は、元のコントロールポイントの位置の所与の範囲内に存在するようなリーフ位置に制限され得る。コントロールポイント管理ユニットは、リーフ位置の決定された代替的なセットを、コントロールポイントに対して加えるようにさらに構成される。中間セグメント重み最適化の有無に関わらず、リーフ位置の新たなセットを受け入れるように、又はオブジェクト関数の相対的な改良に応じて、過去の位置を維持するように、条件が定義され得る。

別の態様によれば、放射線供給計画の方法は、放射線計画パラメータθの変更によって引き起こされる、オブジェクト関数Ｏ（ｄ；θ_０）における変更を受け取ることを含む。ここで、θ_０は放射線計画パラメータθの現在値である。線量空間における影響範囲は、関数
に基づいて、パラメータにおける変更から識別される。

別の態様によれば、放射線供給計画の方法は、線量ボクセルｄと計画オブジェクトＯとを含む放射線治療計画を受け取ることを含む。計画オブジェクト同士は相関している。計画オブジェクト間の相関を視覚化する、グラフ又はピボットテーブルなどの図が構築される。構築された図は、表示デバイス上に表示される。

説明された態様の利点は、下記の通りである。

１つの利点は、コントロールポイントのリーフ位置の決定が、あらゆる機械的要件を直接考慮に入れる点である。

別の利点は、ＲＴ計画を含む放射線供給計画の異なるオブジェクト間での好適なトレードオフのより良好で、より速い決定である。

別の利点は、放射線治療計画者に対して、個々のＲＴ計画のより良好な理解を提供するツールにある。

別の利点は、ＣＰを反復的に微調整する、ＲＴ計画に対する列生成（ＣＧ）アプローチにある。

別の利点は、提案されるＲＴ計画パラメータ変更の潜在的な影響を計画者のために視覚化することにある。

別の利点は、ＲＴ計画オブジェクト間の相互作用を計画者のために視覚化することにある。

他のさらなる利点は、詳細な説明を読み、理解することで、当業者に認識されるであろう。

本発明は、様々な構成要素及び構成要素の構成、並びに様々なステップ及びステップの構成を取り得る。図面は、好適な実施形態を例示する目的のためのものに過ぎず、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。

放射線供給計画最適化及び視覚化システムの一実施形態を概略的に例示する図である。 予測子修正子最適化ユニットの１つの実施形態を概略的に例示する図である。 視覚化された影響範囲の一例を例示する図である。 視覚化されたオブジェクト相関図の一例を例示する図である。 ＲＴ計画におけるＣＰの反復微調整の方法の１つの実施形態をフローチャートに描く図である。 影響範囲を視覚化する方法の１つの実施形態をフローチャートに描く図である。 ＲＴ計画オブジェクト関係を視覚化する方法の１つの実施形態をフローチャートに描く図である。

図１を参照すると、放射線供給計画最適化及び視覚化システム１０の一実施形態が、放射線供給の拡大図と共に概略的に例示されている。放射線治療（ＲＴ）計画又は放射線供給計画１２は、ＣＴ撮像デバイス、ＭＲＩ撮像デバイス等などの撮像デバイス１８から取得された被験者１６の解剖学的画像又は内部計画画像１４に基づいて構築される。計画画像１４は、１つ又は複数の対象物及びＯＡＲの境界を含む関心領域（ＲＯＩｓ：ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ）を識別し、線量の算出を可能にする３次元密度分布を決定するために使用される。ＲＴ計画オブジェクト２０は、ＲＴ計画を作成する逆方向治療計画ユニット又は逆方向治療計画手段２２に対する入力パラメータとして、ＲＯＩ、重み、及び、基準線量のような他のオブジェクトタイプ固有パラメータを参照し、又は記憶することができる。

ＲＴ計画ユニット２２内で、予測子修正子最適化ユニット又は予測子修正子最適化手段２４は、計画オブジェクトと、コントロールポイント２６のセットと、線量エンジンによって計算された現在の線量ｄ_ｃｕｒｒとを受け取る。フルエンス面値ｘ^＊の予測されるセットが、ＣＰのセットに基づいて形式上のパラメータ空間において決定される。最適化ユニットは、
という形の利得関数を使用して、最短経路解法により階層グラフ構造を使用した、重みγを有するリーフ位置ｓの新たなセット２７を識別する。予測子修正子最適化ユニットは、ユーザ停止基準に達するまで、例えば、最大反復回数、オブジェクト関数における最小差の改善、最大算出時間又は最大コントロールポイント数などが達成されるまで、リーフ位置を有する新たな又は微調整されたコントロールポイントの作成を反復する。予測子修正子最適化ユニットは、コンピュータメモリ、ファイルシステム内のファイル、データベース内のオブジェクト等などのＲＴ計画データストア１２に対して、ＣＰのセットと共にＲＴ計画を出力する。データストアは、ソリッドステート、ハードディスク、光媒体等などのランダムアクセスメモリにより実施され得る。

コントロールポイントは、被験者組織１４の一部に対する放射線源３０の拡大図と共に示される線形加速器（ＬＩＮＡＣ）などの放射線供給デバイス又は放射線供給手段２８のコントロールポイントである。放射線供給デバイスは、顎部と、複数対の配置可能なリーフを有するマルチリーフコリメータ３２とを含む。放射線が通過する開口は、離散フルエンス面３６において照射パターン３４を形成する。リーフ位置のセットを各々有するコントロールポイントは、集合的に制御命令を形成し、この制御命令は、コントローラユニット又はコントローラ手段３８を動作させて、ＲＴ計画によって定義された形状及び位置の放射線の外照射を、被験者１６の組織又は内部領域１４に対して供給する。

より矩形などの、より滑らかなセグメント形状は、線量算出における不確実性の低減をもたらす。より大きいセグメント開口は、機械（監視ユニット）によって送られる総エネルギーがより小さい計画をもたらす。エネルギーの効率が高ければ高いほど、監視ユニット全体が小さければ小さいほど、典型的には、リスク臓器に対する（漏洩）線量が少なくなり、供給がより迅速になり、線量がより高い精度で算出され得る。コントロールポイント間の重みの変化は、ＶＭＡＴ計画についての検討事項となり得る。ＶＭＡＴにおいて、機械は、機械がコントロールポイント間で連続的に変化する間に放射線を照射する。コントロールポイント重みにおけるより少ない変化は、線量の近似値を求めることをより簡単にする。１つの実施形態において、コントロールポイントのうちのいくつかについてのリーフ位置の連続的な再決定は、最適化ルーチン、例えば、ＤＭＰＯ又はＶＭＡＴの一部となり得る。この連続的な再決定は、計画適応戦略の一部ともなり得る。但し、得られる計画は、セグメント形状の再決定中に使用されるものとは異なる形状の関心領域及び患者の密度情報を使用して作成されたものである。このコンテキストにおいて、元の形状と類似した形状へのセグメント形状の限定は、計画が必要とする、典型的には医師による、適応後の見直しが少なくなるという点で、算出効率を超えた利点を有し得る。

オブジェクト視覚化ユニット又はオブジェクト視覚化手段４０は、オブジェクトと共にＲＴ計画を受け取り、オブジェクト又は計画パラメータの勾配の相関を算出し、オブジェクト間の相関を視覚化する、グラフ又はピボットテーブルなどの図４２を構築する。例えば、相関の概観は、ピボットテーブルによって表され得る。構築された図は、ＬＣＤディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、投影ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ等のうちの１つ又は複数などの表示デバイス４２上に表示される。表示された図は、計画者に、様々なオブジェクト間の相互作用の視覚的表現を提供する。表示された図は、オブジェクト又は選択されたオブジェクトのインジケータと、相関のタイプ及びサイズを示すコネクタとを含む。コネクタは、符号、例えば、正相関又は負相関と、相関の大きさ又はサイズとを含む。

オブジェクト視覚化ユニット４０は、相関関数
によって記載される線量に対する計画オブジェクトの勾配によって相関付けを行う。ここで、θ_０は現在のパラメータ値であり、Ｏ_ｉ及びＯ_ｊは、それぞれｉ番目のオブジェクト及びｊ番目のオブジェクトのパラメータであり、ｄは、線量ボリューム値である。

別の実施形態において、オブジェクト視覚化ユニット４０は、相関関数
によって記載されるフルエンス面におけるピクセルの強度値又は直接機械パラメータにおけるリーフ位置などの最適化問題のパラメータに対する計画オブジェクトの勾配によって相関付けを行う。ここで、θは、ＲＴ計画のパラメータである。

１つの実施形態において、図は、ＣＴ画像又は線量ボリューム表現を含む。別の実施形態において、図は、計画者によって入力デバイスを使用して選択されるインタラクティブな特徴を含む。相関は、相関値に応じた色及び／又はテクスチャシェーディングにより示される。例えば、パラメータの現在の値θ_０における選択されたオブジェクトの和Σ_ｉＯ_ｉは、ＣＴ画像及び／又は線量ボリューム表現上に示され得る、選択されたオブジェクトに対するボクセルごとの寄与を視覚化する。但し、Ｏは、線量ボクセルごとのオブジェクト値に対する寄与を有するベクトルである。計画者は、オブジェクト及びオプション選択して、ボクセルごとの寄与を視覚化する。別の例において、パラメータの現在の値θ_０における選択されたオブジェクトの導関数の和
は、オブジェクト値に寄与する線量ボリュームのボクセルと、各ボクセルにおける線量に対するオブジェクトの感度とを視覚化する。計画者は、オブジェクト及びオプションを選択して、線量ボリュームの寄与ボクセルを視覚化する。第３の例において、選択されたパラメータの導関数の和
は、選択されるパラメータの値が変化した際の期待される線量変化を視覚化する。計画者は、フルエンスピクセル又はリーフ位置などのパラメータ及びオプションを選択して、期待される線量変化を視覚化する。第４の例において、選択されたオブジェクトの導関数の和は、選択されたパラメータのパラメータごとの線量により乗算される。
但し、Ｔは、選択されたパラメータと選択されたオブジェクトとの間の関連を分析するための行列転置を表す。第５の例において、オブジェクトの２つの選択されたセットｉ及びｊは、線量空間において相関される。
第６の例において、オブジェクトの２つの選択されたセットｉ及びｊの導関数の相関
は、線量に対応するパラメータのセットに対する変化を視覚化する。第７の例において、選択されたオブジェクトのセットの微分の相関
は、対象物及び／又は患者の動きに起因する線量変化Δｄを視覚化する。

等線量視覚化ユニット又は等線量視覚化手段４６は、計画画像１４上に重ね合わせられた現在のＲＴ計画の計画された線量を視覚化する。例えば、解剖学的画像は、解剖学的画像上に重ね合わせられた現在のＲＴ計画からの計画された線量レベルを示す等線量曲線４８と共に、計画者に対して、表示デバイス４４上に表示される。ＲＯＩ境界は、計画画像上にさらに示され得る。

影響範囲ユニット又は影響範囲手段５０は、計画者から、マウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイのうちの１つ又は複数、１つ又は複数のボタン、１つ又は複数のスイッチ、１つ又は複数のトグル等などの入力デバイス５４を使用して、現在のＲＴ計画のオブジェクトに対する提案されるパラメータ変化５２を受け取る。現在のＲＴ計画は、オブジェクト関数Ｏ（ｄ_ｃｕｒｒ；θ）を有する。但し、θは、現在値θ_０を有するＲＴ計画パラメータであり、オブジェクト関数は、現在の近似線量又はフルエンスにわたって最適化されている。影響範囲ユニットは、関数
に基づいて、パラメータにおける変化から、線量空間における影響範囲を識別する。ここで、ｄは、線量ボリュームにおけるボクセルの値、例えば、全てのロケーションにおける現在の近似線量である。関数の評価は、解剖学的空間又は計画空間に対してマッピングされる線量空間における線量に対する変化を提供する。例えば、関数の評価に基づいて線量が変化するボクセルが識別される。影響範囲ユニットは、計画画像１４上に重ね合わせられる影響範囲の視覚表現を構築する。計画画像上に重ね合わせられた視覚化された影響範囲は、表示デバイス４４上に表示される。１つの実施形態において、ディスプレイは、等線量視覚化ユニット４６によって構築された等線量曲線と共に画像を含む。別の実施形態において、線量における変化の大きさは、視覚的に示される。

影響範囲ユニット５０は、個々のパラメータに対する変更をインタラクティブに受け取り、その変更を計画者に対して視覚化し、これは、計画者がパラメータ変更の潜在的な影響を理解し、最も有益なＲＴ計画又は最良のＲＴ計画を提供するパラメータ変更を選択することを可能にする。次いで、選択されたパラメータは、ＲＴ計画ユニット２２及び予測子修正子最適化ユニット２４に対して再入力され、予測子修正子最適化ユニット２４がＲＴ計画を修正する。ＲＴ計画の各修正により、計画者は、影響範囲ユニット５０を用いて潜在的なパラメータ変更を次のステップとして視覚化し、オブジェクト視覚化ユニット４０を用いてオブジェクト間の関係を見直すことができる。パラメータ変更は、重み及び基準線量のようなオブジェクトパラメータに対する変更を含むことができる。

様々なユニット２２、２４、３８、４０、４６、５０は、ワークステーション５８の電子プロセッサ若しくは電子処理デバイス若しくは光処理デバイス５６などのコンピュータデバイス若しくはデータ処理デバイスによって、又はネットワークによってワークステーション５８に動作可能に接続されたネットワークベースのサーバコンピュータ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、機械的な算出機械若しくは流体算出機械又は機械的な計算機械若しくは流体計算機械、チューリングマシンの物理的シミュレーション等によって、適切に具現化される。さらに、開示されるＲＴ計画、最適化及び視覚化技法は、開示される技法を実行するために、電子データ処理デバイスによって読取可能であり、電子データ処理デバイスによって実行可能な命令（例えば、ソフトウェア）を記憶した非一時的な記憶媒体を使用して、適切に実装される。

図２を参照すると、予測子修正子最適化ユニット２４の１つの実施形態が、概略的に例示されている。予測子修正子最適化ユニット２４は、現在の線量と、各ＣＰが、離散フルエンス面値ｘ_ｃｕｒｒ３６の近似セットを形成するＭＬＣについてのリーフ位置２７の対応するセットを有する、ＣＰ２６の集まりとを含む放射線治療計画を受け取り、仮パラメータ空間６２において線量ｄ_ｃｕｒｒを計算するように構成された予測ユニット６０を含む。近似された離散フルエンスマップｘ_ｃｕｒｒを線量に対してマッピングする１つの方法は、フルエンス線量寄与行列Ｐを用いることである。各ＣＰについて、ＭＬＣリーフ位置２７のセットから線量ボリュームｄへの非負のマッピングが存在する。各ＣＰは、正の重みγとリーフ位置のセットｓとの属性を含む。リーフ位置のセットは、関数ｘ_ｉにより表される光線遮蔽領域及び光線通過領域を定義する。但し、この関数は、通過領域では１となり、遮蔽領域では０となる。したがって、各ビーム位置について、現在の近似フルエンス面は、
によって定義される。但し、γ_ｉは、コントロールポイントｉの正の重みであり、ｘ_ｊは、フルエンスマップ最適化（ＦＭＯ）において使用されるようなフルエンス面の各ｊ番目の位置又はピクセルについての通過関数である。予測ユニット６０は、予測されるフルエンス面値ｘ^＊を計算し、対応する線量ｄを用いて、
の値を使用して、オブジェクト関数を算出する。ＦＭＯにおいて、ブロイデン・フレッチャー・ゴールドファーブ・シャンノ・アルゴリズム（Ｂｒｏｙｄｅｎ−Ｆｌｅｔｃｈｅｒ−Ｇｏｌｄｆａｒｂ−Ｓｈａｎｎｏ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）などの非線形最適化アルゴリズムは、パラメータｘを最適化して、オブジェクト関数値Ｏを最小化する。

訂正ユニット又は訂正算出デバイス６４は、各潜在的なＣＰについてのリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を経由する、そのビーム位置におけるコントロールポイントの現在のセットから結果として生じる現在の近似フルエンス面値と、例えばＦＭＯルーチンを使用して得られる理想的なフルエンス面値との差ｘ^＊−ｘ_ｃｕｒｒの修正マッピングによって、リーフ位置の対応するセットを有する付加的なコントロールポイントを決定するように構成される。階層グラフは、
によって定義される費用関数を使用する。但し、γは、未知の重みを表し、ｓは、リーフ位置の未知のセットを表す。費用関数は、セグメント形状、セグメント開口、及びコントロールポイント間の重みにおける変化のような、他の選好を含むように拡張され得る。

階層グラフユニット又は階層グラフ算出デバイス６６は、各潜在的なＣＰについて、ＭＬＣにおけるリーフの全ての取り得る位置についての階層グラフ構造６８を構築する。取り得るＭＬＣリーフ位置を有する階層グラフ構造は、２０１３年５月２９日に出願された欧州仮特許出願ＥＰ１３１６９７０９．６「ＩＭＲＴについての照射分布を決定するための装置（Ｄｅｖｉｃｅ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ＩＭＲＴ）」において、より完全に解説されている。階層グラフは、静的及び動的なビーム設定、例えば、ＤＭＰＯ及びＶＭＡＴに対して適用可能である。階層グラフ構造は、１対のリーフについての各対の位置についてのノードを有する階層を含む。階層は、全てのリーフ対、例えば、各リーフ対についての層を表す。各ｉ番目の層は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）のｉ番目の行におけるリーフ対を表す。各層のノードは、実現可能なリーフ対位置を表す。各ノードは、ベクトルｂ_ｒによって表され、ベクトルｂ_ｒは、各ビットが１の値を通過、０の値を遮蔽としてピクセル又は開口を表す２進数列を含む。隣接する層のノードは、第１の重みｅ_ｒと正則化値とが割り当てられるグラフエッジによって接続される。フルエンスマップ勾配ベースのオブジェクト関数は、エッジ重みを計算するために使用される。１つの実施形態において、複数のマッピング又は最短経路は、各々がＣＰを決定する階層グラフ構造を用いて決定され、最良のＣＰは、所定の測定基準に従って、ＣＰから選択される。

ＣＰマネージャユニット又はＣＰ算出デバイス７０は、リーフ位置の対応するセットを有する付加的な又は選択されたＣＰを、ＣＰ２６の集まりに対して加える。予測子修正子最適化ユニット２４は、ユーザ停止基準が満たされるまで、予測ユニット６０及び訂正ユニット６４を反復して起動する。リーフ位置の対応するセットを有するＣＰの集まりは、修正されたＲＴ計画１２を形成する。１つの実施形態において、ＣＰのうちの１つは、近似フルエンス面値を計算する前に、集まりから除去される。別の実施形態においては、新たなコントロールポイントのリーフ位置が決定される。

図３を参照すると、視覚化された影響範囲８０の一例が、等線量曲線８２の表示及び例示的な解剖学的画像８４上に重ね合わせて例示されている。解剖学的画像は、２ＤのＣＴ画像スライスである。等線量曲線は、計画された線量を描く線である。この線は、色で示され、又は他の手法で解剖学的画像と対照させられ得る。影響範囲は、解剖学的画像及び等線量曲線と対照的に、パターン、テクスチャ、及び／又は色を用いて空間的に示される。視覚化された影響範囲及び選択されたパラメータに基づいて、計画者は、パラメータ変更を受け入れて、パラメータ変更に基づいてＲＴ計画を修正するべきか、又は別のパラメータを選択するべきかを決定することができる。影響範囲は、空間的に分離された領域を含むことができる。１つの実施形態において、影響範囲は、パラメータ変更ごとに保存されてもよく、各保存された影響範囲について目視比較が行われ得る。色ラベリング又は他の識別が、各影響範囲を識別するために使用される。視覚化は、計画者とシステムとの間でインタラクティブである。計画者は、パラメータ値における変更を選択し、これは、影響範囲を決定し、どのパラメータ変更が視覚化されるかをさらに選択する。

図４を参照すると、視覚化されたオブジェクト相関図の一例が例示されている。この図は、矩形で表されるオブジェクトＲＯＩ９０のインジケータを含む。オブジェクトＲＯＩは、対象物及び／又はＯＡＲを含む。オブジェクト矩形は、オブジェクト値の和に対する各オブジェクトの影響に応じた大きさにされている。例えば、「対象物１」９２は、オブジェクト値の和に対して、他の示されるオブジェクトよりも比例的に大きく寄与する最大の矩形であり、「対象物３」９４は、オブジェクト値の和に対して、他の示されるオブジェクトよりも比例的に小さく寄与する最小の矩形である。オブジェクトのインジケータは、代替的に、他の形状、色、テクスチャ等を含むことができる。例えば、対象物は、第１の色を用いて示され、対象物オブジェクトについてのオブジェクト値の和に応じた大きさにされ、ＯＡＲは、第２の色を用いて示され、ＯＡＲオブジェクトについてのオブジェクト値の和に応じた大きさにされる。

コネクタ９６は、オブジェクトを接続し、オブジェクト間の相関を示す。オブジェクト間の相関は、可変の長さ及び幅の接続線として表される。線の接続幅９８は、相関の大きさを示す。点線１００は、負の符号の相関を示す。オブジェクト視覚化ユニットの他の実施形態において、コネクタは、異なる長さ、面積、幅、形状、色、テクスチャ等などのインジケータを含む。代替的な図は、ＲＯＩ、重み、及び線量などの、異なる選択されたオブジェクトパラメータを含む。代替的な図は、図１及びオブジェクト視覚化ユニット４０を参照して論じられた例におけるように、オブジェクトパラメータの異なる相関態様を含み得る。オブジェクト又はオブジェクトのサブセットは、インタラクティブに選択され得る。図は、相関の大きさ、コネクタの数、並びに／又は、オブジェクトパラメータ値及び／若しくはＲＯＩのタイプ、例えば、対象物若しくはＯＡＲなどのオブジェクトによってフィルタリングされ得る。

図５を参照すると、ＲＴ計画におけるＣＰの反復微調整の方法の１つの実施形態が、フローチャートに描かれている。ステップ１１０において又はモジュール１１０によって、近似された放射線治療（ＲＴ）計画が受け取られる。ＲＴ計画は、現在の近似線量ｄ_ｃｕｒｒと、コントロールポイントの集まりとを含む。各コントロールポイントは、マルチリーフコリメータのリーフ位置の対応するセットを含む。リーフ位置のセットは、離散フルエンス面値ｘ_ｃｕｒｒを近似する。

フルエンス面値ｘ^＊の予測セットが、ステップ１１２において又はモジュール１１２によって計算される。離散フルエンスマップは、集まり内の各ＣＰに基づく。１つの実施形態において、集まり内のＣＰのうちの１つは、近似フルエンス面値を計算する前に、選択及び除去される。選択は、ＣＰのうちの各々が反復にわたって除去されるように、例えば、各反復について１つのＣＰ、ＣＰの集まりに対して複数の反復というように、各反復において順序付けられた選択を含み得る。

リーフ位置の対応するセットを有する付加的なコントロールポイントが、ステップ１１４において又はモジュール１１４によって決定される。付加的なＣＰは、現在の近似フルエンスと予測フルエンスとの差ｘ^＊−ｘ_ｃｕｒｒの訂正マッピングによって決定される。マッピングは、各潜在的なＣＰについてのリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を経由する。リーフ位置の対応するセットを有する付加的なＣＰは、ＣＰの集まりに対して加えられ、これは、次の反復のためのＣＰの集まりを形成する。

ステップ１１６において又はモジュール１１６によって、所定の停止基準が満たされるまで、ステップが繰り返される。例えば、停止基準は、反復の回数及び／又は現在のオブジェクト関数値の差における閾値変更を含むことができる。放射線治療の観点から説明されているが、選択された放射線ビームにより無生物物質に放射線が照射される、様々な産業用途、製造用途、及び他の用途のための照射を計画することにも、本方法は適用可能であることが認識されるべきである。

図６を参照すると、影響範囲を視覚化する方法の１つの実施形態が、フローチャートに描かれている。ステップ１２０において又はモジュール１２０によって、オブジェクト関数Ｏ（ｄ；θ）において現在のパラメータ値θ_０を有する放射線計画パラメータθにおける変更が受け取られる。値は、入力デバイスから受け取られる。パラメータ値は、線量空間と、関心領域、線量レベル、及びオブジェクトの相対的な重みなどの複数の計画オブジェクトパラメータとを含む放射線治療計画の値である。オブジェクト関数Ｏは、フルエンス又は線量にわたって最適化される。

線量空間における影響範囲は、関数
に基づいて、ステップ１２２において又はモジュール１２２によって、パラメータにおける変更から識別される。但し、ｄは、線量ボリュームである。関心領域のうちの少なくとも１つに対する影響範囲の効果が視覚化される。例えば、影響範囲の効果の数値表現及び／又は目立たせられた空間的位置が、１つ又は複数のＲＯＩ上に示される。別の実施形態において、視覚化は、影響範囲の効果の線量尺度の表形式の表示を含む。

ステップ１２４において又はモジュール１２４によって、影響範囲の視覚表現が表示される。この表示は、等線量曲線の表示と計画画像及び／又はＲＯＩとの上に重ね合わせられた、視覚化された表現を含むことができる。表示は、表形式の表示を含むことができる。表示は、ＲＯＩのうちの１つ又は複数に限定され得る。

図７を参照すると、ＲＴ計画オブジェクト関係を視覚化する方法の１つの実施形態が、フローチャートに描かれている。ステップ１３０において又はモジュール１３０によって、現在の線量又は線量ボクセルｄと計画オブジェクトとを含む放射線治療計画が受け取られる。

ステップ１３２において又はモジュール１３２によって、計画オブジェクト又は計画パラメータの１つ又は複数のセットが選択される。例えば、全ての計画オブジェクトがデフォルト設定として選択され得る。別の例では、計画オブジェクトの１つ又は複数のサブセットが、図１及びオブジェクト視覚化ユニット４０を参照しつつ論じられたように、計画者によってインタラクティブに選択される。

相関のタイプは、ステップ１３４において又はモジュール１３４によって選択される。相関タイプは、選択されたオブジェクト又はパラメータがどのように相関されるべきかを含むことができる。例えば、オブジェクト間の１つの相関は、線量と関数
とに関する計画オブジェクトの勾配を含み得る。ここで、θ_０は、現在のパラメータ値であり、Ｏ_ｉ及びＯ_ｊは、それぞれオブジェクトであり、ｄは、線量ボリュームである。別の例では、相関は、フルエンス面におけるピクセルの強度値又は直接機械パラメータにおけるリーフ位置などの最適化問題のパラメータと、関数
とに対する計画オブジェクトの勾配を含む。但し、θは、最適化問題のパラメータである。他の例は、図１及びオブジェクト視覚化ユニット４０を参照しつつ論じられている。相関は、選択された相関タイプ並びに／又は選択されたオブジェクト及び／若しくはパラメータを用いて、ステップ１３６において又はモジュール１３６によって算出される。

算出された相関及び選択されたオブジェクトは、ステップ１３８において又はモジュール１３８によって構築される図において視覚化される。図は、相関を空間的に及び／又は数値的に視覚化するグラフ又はピボットテーブルを含むことができる。例えば、図は、各計画オブジェクトについての第１のインジケータタイプ、例えば、オブジェクト値の和に対する各オブジェクトの影響に関連した大きさにされた矩形などと、各相関についての第２のインジケータタイプ、例えば、相関の符号及び大きさに関連した大きさ及び形状にされた、相関するオブジェクト間を接続する線などとを含む。視覚化された図は、ステップ１４０において又はモジュール１４０によって、表示デバイス上に表示される。

方法ステップは、少なくとも所望のレベルの放射線曝露を受けるべき定義された部分と、最小限に抑えられた線量を受ける他の定義された部分とを含む、被検体の選択された領域に対する放射線の外照射への適用が予期される。例えば、食品を照射することを最小限に抑えながら、食品及び／又は食品パッケージの表面が照射される。別の例では、照射によって形成される架橋ポリマー、例えば、管形成が、プレ架橋したポリマー溶液に対する放射線ビームの選択的な付与により、正確な形状で形成され得る。

本明細書において提示された特定の例示的な実施形態に関連して、一定の構造的及び／又は機能的特徴は、定義された要素及び／又は構成要素に組み込まれるものとして説明されていることが認識されるべきである。しかしながら、これらの特徴は、同じ利益又は同様の利益のために、適切な場合には、他の要素及び／又は構成要素にも同様に組み込まれてもよいことが予期される。例示的な実施形態の異なる態様が、所望の適用例に適した他の代替的な実施形態を実現するために、必要に応じて選択的に採用されてもよく、当該他の代替的な実施形態は、それによって、本明細書に組み込まれている態様のそれぞれの利点を実現することも認識されるべきである。

本明細書において説明された特定のユニット、手段、要素又は構成要素は、それらの機能性を、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせにより適切に実装され得ることも認識されるべきである。また、本明細書において共に組み込まれるものとして説明された一定の要素は、適切な状況下では、スタンドアロン要素であってもよく、又は別の手法で分割されてもよいことが、認識されるべきである。同様に、１つの特定の要素によって実行されるものとして説明された複数の特定の機能は、個々の機能を実行するために独立して動作する複数の別個の要素によって実行されてもよく、又は、一定の個々の機能は、分割され、協調して動作する複数の別個の要素によって実行されてもよい。代替的に、互いに別個のものとして本明細書において他の手法で説明及び／又は図示されたいくつかの要素又は構成要素は、適切な場合には、物理的に又は機能的に組み合わせられてもよい。

簡潔に言えば、本明細書は、好適な実施形態を参照しつつ記載されてきた。明らかに、本明細書を読み、理解すれば、変形例及び変更例を他者は想起するであろう。本発明は、そのような変形例及び変更例が添付の特許請求の範囲及びその均等物の範囲内に収まる限り、そのような変形例及び変更例の全てを含むものとして解釈されるべきであることが意図される。つまり、様々な上記に開示された特徴及び機能並びに他の特徴及び機能、又はこれらの代替案は、多くの他の異なるシステム又は適用例へと望ましく組み合わせられてもよいこと、また、様々な現段階では予見しない又は予期しない代替案、変形例、バリエーション又はこれらにおける改良は、当業者によって後に行われる可能性があり、これらは同様に、下記の特許請求の範囲によって包含されることを意図されていることが、認識されるであろう。

Claims (27)

1. マルチリーフコリメータが離散フルエンス面を近似するためのリーフ位置の対応するセットを各コントロールポイントが有する、当該コントロールポイントの集まりを含む放射線供給計画を受け取るステップと、
   対応する線量ボリュームを伴うフルエンス面値ｘ^＊の予測セットを計算するステップと、
   各潜在的なコントロールポイントについてのリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を介して、予測フルエンスと現在の近似フルエンス面との差ｘ^＊−ｘ_ｃｕｒｒの訂正マッピングによって、リーフ位置の対応するセットを有する付加的なコントロールポイントを決定し、リーフ位置の対応するセットを有する決定された前記コントロールポイントを、前記コントロールポイントの集まりに加えるステップと、
   を含む、放射線供給計画の方法。
2. 反復の回数及び／又は現在の近似線量と予測線量との差における閾値変更などの所定の停止基準が満たされるまで、前記方法のステップを反復するステップ
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 理想的なフルエンス値ｘ^＊が、
   を最小化することによって決定され、ここで、ｘはフルエンス面値であり、Ｏ_ｊはｊ番目の線量オブジェクトであり、αはオブジェクトの重みである、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記ｘ^＊が、非線形最適化アルゴリズムにより算出される、請求項３に記載の方法。
5. 前記非線形最適化アルゴリズムが、省メモリ版を含むブロイデン・フレッチャー・ゴールドファーブ・シャノン・アルゴリズムである、請求項１に記載の方法。
6. 前記最短経路が、
   によって定義される費用関数によって表され、ここで、γは未知の重みを表し、ｓはリーフ位置の未知のセットを表し、前記費用関数は、セグメント形状、セグメント開口、及びコントロールポイント間の重みにおける変化のような、他の選好を含むように拡張され得る、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記計算するステップが、近似フルエンス及び線量を計算する前に、前記集まりから前記コントロールポイントのうちの１つを除去するステップを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記階層グラフ構造が、除去された前記コントロールポイントの近接範囲内のコントロールポイントを制御するように限定される、請求項７に記載の方法。
9. 前記訂正マッピングは、各々がコントロールポイントを生み出す複数の訂正マッピングを含み、
   前記加えるステップが、所定の測定基準に従って、前記決定されたコントロールポイントのうちの１つの選択を含む、
   請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記階層グラフ構造が、各潜在的なコントロールポイントについてのノードを有する層を含み、各ｉ番目の層は、マルチリーフコリメータ（ＭＬＣ）のｉ番目の行におけるリーフ対を表し、層内の前記ノードは、全ての実現可能なリーフ対位置を表し、各ノードは、各ビットが、１の値をコリメートされていない、０の値をコリメートされているとしたピクセル又は開口を表す２進数列を含むベクトルｂ_ｒによって表され、隣接する層のノードは、第１の重みｅ_ｒと正則化値とが割り当てられるグラフエッジによって接続される、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記現在の近似フルエンスｘ_ｃｕｒｒが、
    によって定義され、ここで、ｗは重みであり、χは１を通過位置０を遮蔽位置とする特徴関数であり、各コントロールポイントｉについて加算される、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
12. 放射線供給デバイスと、
    放射線供給計画に沿って放射線を供給するように前記放射線供給デバイスを制御するコントローラと、
    請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法のステップを実行することによって前記放射線供給計画を決定する１つ又は複数のプロセッサと、
    を含む、放射線供給システム。
13. 現在の近似線量ｄ_ｃｕｒｒとコントロールポイントの集まりとを含む放射線供給計画を受け取るコントロールポイント管理ユニット又はコントロールポイント管理手段であって、各コントロールポイントは、マルチリーフコリメータが離散フルエンス面を近似するためのリーフ位置の対応するセットを有する、コントロールポイント管理ユニット又はコントロールポイント管理手段と、
    線量行列ｄを用いてパラメータ空間にマッピングする予測フルエンスｘ^＊を計算する予測ユニット又は予測手段と、
    各潜在的なコントロールポイントについてのリーフ位置の階層グラフ構造における最小コスト経路又は最短経路を介して、予測フルエンス値と現在のフルエンス面値との差ｘ^＊−ｘ_ｃｕｒｒの訂正マッピングによって、リーフ位置の対応するセットを有する付加的なコントロールポイントを決定する訂正ユニット又は訂正手段と、
    を備え、
    前記コントロールポイント管理ユニット又は前記コントロールポイント管理手段は、さらに、リーフ位置の対応するセットを有する決定された前記コントロールポイントを、前記コントロールポイントの集まりに加える、
    放射線供給計画のためのシステム。
14. 線量空間と、複数の計画オブジェクトパラメータとを含む放射線供給計画の入力デバイスから放射線計画パラメータにおける変更を受け取るステップと、
    前記放射線計画パラメータにおける前記変更から、前記線量空間における影響範囲を識別するステップと、
    を含む、放射線供給計画の方法。
15. 前記線量空間の等線量曲線の表示上に重ね合わせられる前記影響範囲を視覚化するステップと、
    前記等線量曲線の表示を前記視覚化された影響範囲と共に表示するステップと、
    をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 関心領域のうちの少なくとも１つに対する前記影響範囲の効果を視覚化するステップと、
    前記視覚化された効果を、
    前記関心領域のうちの前記少なくとも１つに対する前記影響範囲の効果の容積尺度を含む表形式の表示、又は、
    計画画像上に重ね合わせられた前記影響範囲の効果の目立たせられた空間的位置を含む空間的表示
    のうちの１つにおいて表示するステップと、
    をさらに含む、請求項１４又は１５に記載の方法。
17. 前記放射線計画パラメータθが、オブジェクト関数Ｏ（ｄ；θ）に含まれ、ここで、θ_０は前記放射線計画パラメータθの現在値であり、前記影響範囲を識別するステップが、関数
    に基づき、ここで、ｄは線量ボリュームである、請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記計画オブジェクトが、関心領域、線量レベル、及びオブジェクトの相対的な重みを含み、前記オブジェクト関数が、フルエンス面値又はリーフ位置にわたって最適化される、請求項１４乃至１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記影響範囲の効果が、数値表現又は目立たせられた空間的位置のうちの１つとして視覚化される、請求項１４乃至１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 線量ボクセルｄと計画オブジェクトＯとを含む放射線供給計画を受け取るステップと、
    複数の前記計画オブジェクトを相関させるステップと、
    前記計画オブジェクトのうちの少なくとも２つの間の前記相関を視覚化する図を構築するステップと、
    構築された前記図を表示デバイス上に表示するステップと、
    を含む、放射線供給計画の方法。
21. 前記図が、グラフ又は表のうちの少なくとも１つを含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記図が、
    各計画オブジェクトについての第１のインジケータタイプと、
    計画オブジェクト間の各相関を示す第２のインジケータタイプと、
    を含む、請求項２０又は２１に記載の方法。
23. 前記第１のインジケータタイプが、オブジェクト値の和に対して各オブジェクトが有する影響に関連した大きさにされたボックスを含む、請求項２２に記載の方法。
24. 前記第２のインジケータタイプが、前記第１のインジケータタイプ間を接続し、前記相関の符号及び大きさに関連した大きさ及び形状にされた線を含む、請求項２２又は２３に記載の方法。
25. 前記計画オブジェクトのうちの少なくとも２つが、
    線量に関する前記計画オブジェクトの勾配及び関数
    であって、ここで、θ_０は現在のパラメータ値であり、Ｏ_ｉ及びＯ_ｊはそれぞれオブジェクトであり、ｄは線量ボリュームであるか、又は、
    最適化問題のパラメータに関する前記計画オブジェクトの勾配及び関数
    であって、ここで、θは最適化問題のパラメータである、
    うちの少なくとも１つによって相関される、請求項２０乃至２４のいずれか一項に記載の方法。
26. 最適化のパラメータが、フルエンス面のピクセルの強度値又は直接機械パラメータのリーフ位置のうちの少なくとも１つを含む、請求項２５に記載の方法。
27. ソフトウェアを担持する非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、１つ又は複数の電子データ処理デバイスを制御して、請求項１乃至１１及び請求項１４乃至２６のいずれか一項に記載の方法を実行させる、非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。