JP2020516360A - 放射線治療計画作成における線量計算のモデル化のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

放射線治療計画の堅牢性を評価するための方法が、提案される。本方法は、それぞれが、フラクション間および／またはフラクション中のエラーを含む計画の各フラクションに関する１つ以上のエラーを含む、多くのシナリオを定義するステップと、シナリオから得られる線量分布を計算するステップとを含む。次に、計画の堅牢性が、以下：ｉ．シナリオを通じて臨床目標の達成として推定される臨床目標の組を達成する確率ｉｉ．シナリオを通じたＤＶＨ値の範囲ｉｉｉ．シナリオの線量を通じてボクセル式の集計として定義される線量分布に関する線量の統計値のうちの少なくとも１つに基づき、評価される。【選択図】図６

Description

本発明は、放射線治療計画の堅牢性を評価するためのシステムおよび方法に関する。

放射線療法において、電離放射線が、患者の身体の悪性細胞を殺滅または制御するために使用されている。悪性組織への放射線照射、および保護されるべき周辺組織への放射線照射は、臨床目標の組から逸脱しすぎない方法で、放射線が送達されることが重要である。

患者のビームに対する誤整列は、体外照射療法（ｅｘｔｅｒｎａｌ ｂｅａｍ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｔｈｅｒａｐｙ）において、計画された線量分布と送達された線量分布との間に大きな差異を生じ得る。このようなエラーに対処するための従来の手法は、患者がビームに対して変位しても、確実に標的が必要な線量を受ける、または健常な臓器は十分に低い線量を受けるように、治療計画作成中にいずれかの関心領域の周囲にマージンを設けることである。代替策として、考えられる多くの異なるシナリオを定義し、治療計画が考えられる全てのシナリオを満たす結果を生むように最適化されている、堅牢な最適化が使用され得る。

放射線療法は、多くの場合、通常、最大で３０または４０の多くのフラクション（分割照射回数：ｆｒａｃｔｉｏｎ）で患者に送達される。各フラクションで送達された放射線は、他のフラクションと同じであり得るか、または放射線はフラクション間で異なり得る。計画作成段階において生じた系統的なエラー（たとえば画像取得の間の設定エラー、画像のアーチファクト、ＣＴ密度から阻止能への変換におけるエラーなど）に加え、同じ方法で各フラクションに影響を与えるであろうエラーが存在し得る。また、各フラクションで、さらにはフラクション中であっても、無作為なエラーが存在し得る。これは、患者を治療に際して位置付ける際の設定エラー、臓器の動き、体重減少による幾何学的形状の変化などを含む。このことは、治療全体を考慮する際に、通常、フラクションを通じて異なるエラーの組み合わせから生じる多数の考えられるシナリオが存在することを意味している。

どの程度、結果が考えられる異なるシナリオに影響を与えるかどうかを評価するために、放射線治療計画の堅牢性を評価することが、多くの場合、有利である。これは、全般的に、時間のかかる正確なシナリオの線量計算により達成される。あるいは、計算量を低減する必要性は、不正確な近似値につながる。

Ｐｅｒｋｏ ｅｔ ａｌ． ２０１６， Ｆａｓｔ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ＩＭＰＴ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎｓ ｕｓｉｎｇ Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ Ｃｈａｏｓ Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ， Ｐｈｙｓｉｃｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ， ２１ Ｊｕｎｅ ２０１６は、多くのシナリオの線量計算に基づき、線量エンジンのモデルを作成している。このモデルは、近似のシナリオの線量を計算するために使用される。このような方法は、依然として、線量エンジンのモデルを作成するために、比較的多数の正確なシナリオの線量計算、たとえば２１７の線量計算を必要としている。さらにこれは、フラクション間のエラーまたはフラクション中のエラーを考慮するための機構を有していない。

Ｌｏｗｅ ｅｔ ａｌ． ２０１５， Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｆｒａｃｔｉｏｎａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｔｏｎ ｐｌａｎ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｔｏ ｓｅｔｕｐ ｅｒｒｏｒｓ， Ｐｈｙｓｉｃｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ １６ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２０１５は、非常に少ない正確なシナリオの線量計算、たとえば１４の線量計算に関する堅牢性の評価を基準として用いること、および堅牢性の指標としてボクセル式の最悪の事例のシナリオの線量を採用することを提案した。通常、非常に多くの考えられるシナリオが存在し、Ｌｏｗｅらにより提案されるようなシナリオの線量の数の限定は、通常、所与のボクセルが受ける線量の正確な提示を提供するものではない。にもかかわらず、１４の正確なシナリオの線量計算は、未だ所望の数よりも多い数であり、この方法は、フラクション中のエラーを考慮するものではない。限定された数のシナリオのため、この方法は、臨床目標を達成する確率を正確に計算するために使用することができない。

Ｂｅｃｋｈａｍ ｅｔ ａｌ． ２００２， Ａ ｆｌｕｅｎｃｅ−ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｔｈｅｒａｐｙ ｄｏｓｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｔｈａｔ ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅ ｒａｎｄｏｍ ｓｅｔ−ｕｐ ｅｒｒｏｒ， Ｐｈｙｓｉｃｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｙ， ７ Ｏｃｔｏｂｅｒ ２００２は、光子線療法に関する無作為な設定エラーの作用を概算している。Ｂｅｃｋｈａｍらは、これを、Ｇａｕｓｓｉａｎ ｋｅｒｎｅｌによりフルエンスをコンボリューションすることにより行い、無作為な設定エラーの作用を概算する単一の線量分布を作成している。しかしながら、このような単一の線量分布は、フラクションの数が非常に多い場合のみ正確であり、よって少分割照射による治療では有用性が限定されている。さらにこれは、系統的なエラーまたはフラクション中のエラーを考慮しておらず、臨床目標の達成またはＤＶＨの範囲またはエンベロープに関する統計を計算するために使用することができない。

上記の欠点を克服する、放射線治療計画の堅牢性を評価するための方法を見出すことが望まれている。

本発明の目的は、以前の方法よりも正確な結果を提示し、同時にコンピュータ計算が効率的である、放射線治療計画の堅牢性を評価するための方法を提案することである。

本発明は、多くの治療フラクションを含む放射線治療計画の堅牢性を評価するための方法であって、
ａ．評価される計画を得るステップと、
ｂ．各フラクションに関する１つ以上のエラーを含むシナリオを定義するステップと、
ｃ．シナリオから得られる線量分布を計算し、シナリオから得られる総線量分布に対する各ビームの寄与を、単一のビームの線量計算により概算するステップと、
ｄ．多くの異なるシナリオに関して、ステップｂおよびｃを繰り返すステップと、
ｅ．以下：
ｉ．シナリオを通じて臨床目標の達成として推定される臨床目標の組を達成する確率、
ｉｉ．シナリオを通じたＤＶＨ値の範囲、
ｉｉｉ．シナリオの線量を通じてボクセル式の集計として定義される線量分布に関する線量の統計値
のうちの少なくとも１つに基づき、計画の堅牢性を評価するステップと、
を含む、方法を提案している。

本発明に係る方法は、多くの異なるシナリオに関して得られる線量分布を、従来の方法を用いる場合よりも迅速かつ正確に計算することを可能にする。管理可能な計算量で信頼できる評価を得るために、系統的なエラー、フラクション間（ｉｎｔｅｒｆｒａｃｔｉｏｎａｌ）のエラーおよびフラクション中（ｉｎｔｒａｆｒａｃｔｉｏｎａｌ）のエラーを含む、治療のいずれかの部分で生じたエラーを、計画で考えられる結果の評価に用いることができる。シナリオは、治療を通じて１つの一連の考えられるエラーを描いており、系統的なエラー、治療フラクション間に起こるフラクション間のエラー、または治療フラクション中に起こるフラクション中のエラー、またはそれらの組み合わせを描き得る。

さらに、本発明に係る方法は、ボクセル間の相関を保持しており、よって臨床目標に関する統計値を計算するために使用することができる。

好ましい実施形態では、ステップａ〜ｄは、以下：
・１つ以上の患者の画像
・１つ以上の人工的な患者の画像
・１つ以上の密度のエラー
のうちの少なくとも１つにおける要素のそれぞれに関して、少なくとも１回行われ、
これは、実際の患者の画像もしくは人工的な患者の画像、および／または密度のエラーに基づく計画の評価を可能にする。人工的な患者の画像は、予測される経時的な患者の変化に類似するように作成され得る。このような変化は、たとえば移動または体重減少により生じ得る。

通常、各フラクションに関する１つ以上のエラーは、少なくとも全てのフラクションに影響を与える系統的なエラーおよび／または少なくともあるフラクションに特異的なエラーを含む。

シナリオ下で得られる総線量分布に対する各ビームの寄与は、好ましくは、単一のビーム線量計算によって概算される。この実際の実装形態は、治療の種類により異なる。フルエンスベースの治療で使用される場合、これは、各ビームの方向およびエネルギーに関する単一のフルエンス分布を使用して、シナリオ下での計画から得られる総線量分布の近似値を計算することを含む。この、各ビームおよびエネルギーに関する単一のフルエンス分布は、たとえば、ビームのフルエンス面に投影される対応する設定エラーにより変換された全てのフラクションに関するフルエンス分布の合計として計算され得る。

本発明の方法が、スポットスキャニング式の電離線ベースの治療計画（ｓｐｏｔ ｓｃａｎｎｉｎｇ ｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎ）で使用される場合、これは、各ビームに関するスポットの重量の単一の組が、シナリオ下での計画から得られる総線量分布の近似値を計算するために使用されることを意味する。

これは、以下のように、各ビームに関するスポットの重量の単一の組を、各フラクションに関するスポットの重量の合計として計算することを含み得る：シナリオによるフラクションの設定エラーによりスポット面に投影されたスポットの位置を変換すること、範囲または密度のエラーによりスポットのエネルギーを変化させること、およびスポット間にスポットの重量を内挿することにより変換されたスポットの位置に関連するスポットの重量を計画した（変換されていない）スポットの位置に割り当てること。

一実施形態では、各フラクションのフルエンス分布が、ビームのフルエンス面に直交する、対応する設定エラーの構成要素によりスケーリングされる。

好ましい実施形態はさらに、評価される計画に関する少なくとも１つの臨床目標を含む、臨床目標の組を得るステップを含む。評価のベースとなる臨床目標の組は、好ましくは、評価される計画を作成するために使用される臨床目標の組である。次に、本方法はさらに、適宜、少なくとも１つの臨床目標を達成する確率を決定するステップと、この評価の確率を使用するステップを含む。

スポット間にスポットの重量を内挿するステップは、好ましくは、計画されるスポットからある距離にある予備のスポットを決定するステップを含み、距離は、患者とスポット面または放射線源との間の相対的な位置の少なくとも１つの想定される変位に依存しており、内挿に予備のスポットを含む。よって、内挿において、変換されたスポットの重量は、通常、計画されたスポットおよび予備のスポットに割り当てられる。次に、計画されたスポットおよび予備のスポットは、その後の線量計算に使用される。

放射線療法には、フルエンスと線量との間に線形の相関があることが知られている。本発明では、この相関が、従来技術の方法により行われる単一のフラクションまたは無限数のフラクションのいずれかで線量を計算する場合よりも正確な数のフラクションを通じておおよその蓄積したフルエンスに基づき蓄積線量を計算するために使用される。

また本発明は、コンピュータで実行する際に、上述の方法をコンピュータに行わせるコンピュータ可読コード手段を含む、コンピュータプログラム製品に関する。これは、上記コード手段を含む、非一時的メモリなどのメモリデバイスを含み得る。

また本発明は、プロセッサ、計画作成に使用される臨床目標の組を含む、治療計画を得るためのデータを含むデータメモリ、および上述のコンピュータプログラム製品を含むプログラムメモリを含む、治療計画作成システムに関する。

本発明を、一例として、かつ添付の図面を参照して以下でより詳細に説明されることになる。

放射線治療を受けている患者の第１の概略的な断面図を示す。 放射線治療を受けている患者の第２の概略的な断面図を示す。 本発明の方法の第１の実施形態のフローチャートである。 放射線治療を受けている患者の第３の概略的な断面図を示す。 本発明の方法の第２の実施形態のフローチャートである。 本発明の実施形態に係る方法が実施され得る放射線治療システムの図式的な概観である。

全般的に、本発明の好ましい実施形態では、シミュレーションした治療に関する多数の総線量が計算され、ここでの総線量は、治療フラクションを通じた線量の合計である。

図１は、腫瘍１３を有する患者の概略的な断面図１１を含む、治療の設定を概略的に示している。放射線源１５が、患者の上に配置されている。放射線源１５と患者との間に、フルエンス面１７が画定されており、ここで放射線から生じるフルエンスが計算される。放射線源１５とフルエンス面との間に、ビームの断面を限定する、コリメータ１９または同様の要素が存在する。通常、光子線療法において、コリメータの開口領域は、どの程度の放射線が患者の特定部分に達するべきかを決定するために、フラクション間、同様にフラクション中に変動し得る。理解されるように、この図面は、３次元の状況を２次元で表している。

患者１１が放射線源１５およびフルエンス面に対して変位すると、患者に対する線量は、意図された線量と比較して変化するであろう。通常、同じように、全ての治療フラクションに影響を与える計画作成段階における患者の変位、および各フラクションにおける患者の無作為な変位が存在する。これらの変位の方向および大きさを予測することは不可能である。

図２は、光子ベースの放射線治療計画のための方法の機能を例示する。図１のように、腫瘍２３を有する患者２１が示されている。放射線源２５が、患者の上に配置されており、フルエンス面２７が、放射線源２５と患者との間に画定されている。放射線源２５とフルエンス面との間に、ビームの断面を限定する、コリメータ２９または同様の要素が存在する。

フルエンスは、第１のフラクションに対応し、フルエンス面に示された、異なる高さの実線のボックス３１により表されるように、照射される領域にわたり変動する。図２は１次元でのみフルエンスの各構成要素を示しているが、フルエンスは、フルエンス面と平行な２次元の下位領域に分布している。これらの下位領域は、ビクセル（ビームのピクセル）と呼ばれ、各ビクセルは、漏出およびフェザリングなどの要因による放射線に加え、コリメータの対応する領域の開口時間により決定される量の放射線を受ける。フルエンス面にわたるフルエンスの２Ｄマップは、フルエンス分布と呼ばれる。第２のフラクションのフルエンスは、第１のフラクションのボックスの上に加えられた、左に変位した破線のボックス３３により表されている。通常の放射線療法による治療では、たとえば２０以上といった、多くのこのようなフラクションが、数週間の期間にわたり、患者に送達される。

各フラクションの放射線は、患者にフラクション線量を与えることになり、フラクション線量は照射されるボリュームによって変動するであろう。全てのフラクションの総放射線により、患者は蓄積線量を得ることになる。エラーが存在しない、すなわち患者の幾何学的形状が治療全体を通じて一定である場合、患者への蓄積線量は、全てのフラクションを通じて、フルエンス面に蓄積されたフルエンスと線形の関係を有する。このことは、ビクセルから蓄積されたフルエンスは、全てのフラクションに関してコリメータの対応する領域の開口時間を加算することにより計算でき、同様に、患者に蓄積されたフルエンス分布は、全てのフラクションに関するフルエンス分布を加算することにより計算することができる。次に、蓄積されたフルエンス分布を使用して、蓄積線量を計算することができる。

実際には、患者は、それぞれがフラクションのフルエンスを表す実線のボックスおよび破線のボックスにより表されるように、送達の間、計画作成中とは正確に同じ位置にはいない。また患者は、通常、各フラクション中に移動する。よって患者は、放射線源、よってフルエンス面に対しても移動し、これにより所与のビクセルは、異なるフラクション下または所与のフラクション中でさえ、患者に異なった影響を与える。このことは、所与のビクセルから蓄積されたフルエンスは、患者に対する蓄積線量を計算するためには、直接使用できないことを意味する。

この計算を単純化し、所与のビクセルから蓄積されたフルエンスを、患者に対する蓄積線量の計算に使用できるように、本発明は、患者が、放射線源およびフルエンス面に対して固定されているとみなされる近似値を利用する。放射線源に対する患者の相対的な移動が、固定されたフルエンス面でのフルエンス分布の変位、あるいは内挿およびスケーリングとして、概算される。フルエンス面の変位は、フルエンス面上の患者の変位の投影として、決定される。この近似値の作用は、フルエンス分布が変位する場合に、あらかじめビクセルｘを介して送達されたフルエンスが、ビクセルｘのものとは異なる放射線源に対する位置を有し、よってこの放射線が、ビクセルｘとは異なる方向および発散（ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を有するビクセルｙを介して送達される際に、新たに概算されることである。実際には、放射線の発散は、患者の移動の結果として変化しない。スケーリングを行う場合、これは、フルエンス面と直交する患者の変位の構成要素から逆二乗の法則により計算することができる。たとえば、患者が、１つのフラクション下で放射線源から離れるように変位すると、このフラクションのフルエンスの構成要素は、変位および逆二乗の法則に従いスケーリングされる。上述の近似値を使用して、各フラクションに関するエラーまたは各フラクション中の複数のエラーでさえを含む、蓄積されたフルエンス分布を、エラーによって変位しスケーリングされたフルエンス分布の合計として、計算することができる。次に、蓄積されたフルエンス分布を使用して、患者に対する蓄積線量を計算することができる。

本発明に係る方法は、計画作成中になされ、同じように全てのフラクションに影響を与える、系統的な設定および／または密度のエラーが存在するという前提に基づいている。さらに、フラクションごとの無作為なエラーとして処理されるであろうフラクションに特異的なフラクション間のエラー、および恐らくは、各フラクション中の多くの無作為なエラーとして処理されるであろう１つ以上のフラクションに特異的なフラクション中のエラーが存在する。計画の堅牢性を決定するために、線量送達に影響を与えるエラーの考えられる異なる組を定義し、このような組のそれぞれに関して得られる線量が決定され、計画の臨床目標と比較される。エラーの組は、全てのフラクションで同じである１つの系統的なエラーと、フラクション間で変動するフラクションごとのフラクション間の１つの無作為なエラーと、各フラクション中に変動するフラクションごとのフラクション中のゼロまたはそれ以上の無作為なエラーとを含む。

各エラーは、計画した画像に対する、患者の身体的な幾何学的形状の偏差を反映している。所与の各ビームにおいて、エラーは、２つの幾何学的次元で、恐らくはスケール因子と合わせて、定義される。しかしながら、総線量を計算するために、いくつかのビームから得られる線量の合計が計算されなければならない。患者の物理的な位置および／または幾何学的形状は、３次元または範囲をも考慮すべき場合には４次元において変動し得る。３次元の設定エラーは、２次元および同様に恐らくは通常各ビームに固有であるスケール因子におけるフルエンスの変位（ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ）に投影される。患者の密度の差異に起因する範囲のエラーも、ビームに異なった影響を与える。

図３は、本発明に係る方法のフローチャートである。ステップＳ３１で、評価する治療計画を得る。この計画は、任意の適切な方法で得ることができる。通常、すでに計算された計画が、評価のために選択される。計画を計算した方法は重要ではない。計画を評価するために使用され得る入力データの組もまた、通常この段階で得られるが、これは、比較および評価のステップＳ３８で利用可能である限り、この手順の間のいずれのポイントでも得ることができる。この入力データの組は、１つ以上の目標を含む臨床目標、通常は、計画を最適化する際に入力として使用される臨床目標の組を含み得る。あるいは、入力データは、シミュレーションした治療由来のＤＶＨデータに基づいていてもよい。第３の選択肢は、患者の２次元または３次元の画像における正常な線量分布を提示する通常の方法で提示される、ボクセル式の線量の統計値を使用することである。ステップＳ３２およびＳ３３では、シナリオは、計画作成する際に想定した設定からの逸脱の観点から、定義される。

ステップＳ３２では、全てのフラクションに影響を与える系統的なエラーを決定する。系統的なエラーは、たとえば、計画作成したスキャンを得る際に、患者が完全に整列されていないことにより生じ得る。当然、系統的なエラーはゼロに設定されてもよいが、各場合において、計画と実際の状況との間に何等かの誤整列が存在する可能性がある。

ステップＳ３３では、フラクション間の無作為なエラーが、計画の治療フラクションそれぞれに関して、選択される。繰り返すが、１つ以上のエラーが、ゼロに設定されてもよい。

ステップＳ３４では、ゼロまたはそれ以上のフラクション中の無作為なエラーが、計画の治療フラクションのそれぞれに関して、選択される。繰り返すが、１つ以上のエラーが、ゼロに設定されてもよい。

ステップＳ３５では、現在のシナリオから線量分布を決定するためのシミュレーションが、行われる。光子ベースの治療計画、またはフルエンスを表すためにビクセルのグリッド（ｇｒｉｄ）を使用した他の方式の計画では、これは、ビクセルが全てのフラクションの蓄積期間にわたり開口している蓄積時間がどの程度かを決定することにより、ビクセルなどの各下位領域に関して、達成することができる。これを行うために、フルエンスが、エラーの作用として固定したフルエンス面において、変換、ならびに恐らくは内挿およびスケーリングされている近似値を利用する。この蓄積した開口時間に基づき、蓄積した患者の各下位体積（ｓｕｂｖｏｌｕｍｅ）に蓄積し送達された線量を、計算することができる。

ステップＳ３６は、臨床目標を、現在のシミュレーションした治療の線量に関して評価する、任意選択のステップである。臨床目標が達成される、シミュレーションした治療の回数を計測することにより、臨床目標を達成する確率を推定することができ、同時にメモリに全てのシナリオの線量を保存する必要はない。この評価は、対応するシナリオの可能性の確率に応じて、シミュレーションした治療のそれぞれの重み付けした寄与に基づき得る。

シミュレーションおよび評価の後に、より多くのシナリオをシミュレーションすべきかどうかの決定ステップＳ３７が存在する。ｙｅｓの場合、ステップＳ３２に進み、ｎｏの場合、Ｓ３８に進む。理解されるように、このフローチャートのループは、単に、各ステップを論述するための例示であり、１つのシミュレーションだけをいずれかの所与の時間で行うことができることを意味すると受け取るべきではない。当業者が理解するように、並行していくつかのシミュレーションを行うことが可能である。

ステップＳ３２〜Ｓ３７までのループは、考えられるシナリオの数に応じて、必要とみなされる可能な限り多くの回数が、繰り返される。通常、数百またはさらには数千のシナリオが、考えられる。

ステップＳ３８では、ステップＳ３４で計算された、得られる線量分布が評価される。評価は、いくつかの方法において行うことができ、自動的またはユーザ入力により、選択され得る。たとえば、臨床目標を評価することができる。好ましくは、独立してまたは条件付きで、またはその両方において、達成される臨床目標の確率が計算される。これらの確率を計算する方法は、以下に論述する。計算された確率は、計画の堅牢性を評価するために使用される。あるいは、全てのシナリオに関するＤＶＨまたはシナリオを通じたＤＶＨの可変の範囲に基づくＤＶＨのバンドが、提示され得る。別の代替案は、シナリオを通じて、ボクセル式の最小値または最大値または分位点の線量などの、ボクセル式の統計値を示すことである。あるいはこの比較は、ステップＳ３６の一部として各シナリオで行われてもよく、最終的な評価のみがステップＳ３８で行われてもよい。

スポットスキャニング式の陽子線療法では、陽子線は、スポットと呼ばれる小さなサブビームに収束され、患者の中の正確な位置に誘導される。スポットは、ビームの方向およびそのエネルギーにより定義される。特定のスポットのスポット重量は、特定の方向および特定のエネルギーでビームを照射する時間により、決定される。

図４は、スポットスキャニング式陽子線療法を例示する。図１のように、腫瘍４３を有する患者４１が存在する。放射線源４５は、患者の上に配置されている。放射線源４５と患者との間に、スポット面４７が、ビームの各エネルギーに関して画定されている。スポット面および患者は、スポット面におけるスポットの位置、すなわち、スポットが横断するスポット面の中のポイントを表すように、３次元で概略的に示されている。多くのスポット４９が、スポット面に示されている。

スポットスキャニング式の方法では、本発明は、意図した位置から実際の位置までの、スポット面におけるスポットの位置の変位としての、放射線源およびスポット面に対する患者の移動を概算する。これは、本発明が、フルエンスベースの治療のため、患者、放射線源、およびフルエンス面を互いに対して固定されているとみなす方法と同様に、患者、放射線源、およびスポット面が互いに対して固定されているとみなしていることを意味している。スポット面におけるスポットの位置の変位は、スポット面上の患者の変位の投影として決定される。スポットの位置の変位は、いくつかの理由のため、線量計算を困難にしている。第１に、スポットは、通常、任意に分布しており、規定のグリッド上にはない。さらに、スポットが規定通りに分布している場合であっても、通常、設定エラーは、スポットの間隔に一致しない。また、スポットの重量は、位置と同様に範囲の不確実性を考慮して、３次元に変換されなければならない。これは、計画されたもの以外の密度から得られる各ブラッグピークの変位が、エネルギーの変化として計算および概算されること、ならびに、異なるエネルギー層のスポット面にあるスポットの位置は、通常、整列していないことを意味する。

患者と、スポット面のスポットの位置との間の相対的な移動の作用を説明するために、本発明は、内挿に対する入力としてのスポットの変換された位置を使用し、内挿により、変換されたスポットの位置に関連するスポットの重量を既存の（変換されていない）スポットの位置に割り当てる。このような内挿は、スポット距離の増大に伴い増大する、エラーを引き起こす。よって、スポットが離れている場合、精度はより低くなる。

本発明の実施形態では、シミュレーションを行う各治療の各フラクションにおいて、設定および範囲のエラーにより変位したスポットの位置が、計算される。考えられる全てのスポットの位置の組を使用して、予備のスポットが選択される。予備のスポットは、好ましくは、スポットの総数および内挿のエラーを少なく保つように、選択される。これは、当該分野で知られている異なる方法、たとえばクラスタリングまたは様々な種類のグリッドにより、達成することができる。あるいは、スポットは、あらかじめシミュレーションした各治療の各フラクションにより変位したスポットの位置の計算を必要とせずに、所望の精度での内挿を可能にするために十分に微細かつ大きなグリッド上で、あらかじめ計算することができる。

図５は、スポットスキャニング式の治療計画に本発明の方法をどの程度適用できるかを示すフローチャートである。

第１のステップＳ５１で、計画されるスポットと呼ばれる多くのスポットを含む、スポットスキャニング式陽子線治療計画が、得られる。ステップＳ３１の場合、どのように計画が計算されたかは重要ではない。計画を評価するための入力データの組も、好ましくは、この段階で得られるが、図３の手順のように、比較および評価のステップＳ６１で利用可能である限り、この手順の間のいずれかのポイントで得てもよい。これは、たとえば、１つ以上の目標を含む臨床目標、通常は、計画を最適化する際に入力として使用される臨床目標の組であり得る。

ステップＳ５２では、同じように、全ての治療フラクションに影響を与える、シナリオのための系統的なエラーが決定される。ステップＳ５３では、このシナリオにおける各フラクションに関する無作為なエラーが、決定される。これは、任意選択で、計画の治療フラクションのそれぞれに関する１つ以上のフラクション中の無作為なエラーを選択するステップを含む。繰り返すが、１つ以上のエラーが、ゼロに設定されてもよい。

ステップＳ５４では、全てのフラクション、またはさらには各フラクション中のそれぞれのエラーに関してさえも、変位した計画されるスポットの位置が、スポット面に投影された設定エラーによる計画されるスポットの位置の変位として決定される。これを行う際に、スポットの重量もまた、たとえば逆二条の法則およびスポット面と直交する設定エラーの構成要素、および範囲のエラーによるエネルギーの変化により、スケーリングされ得る。

好ましくは、予備のスポットは、シミュレーションされる全ての治療において、予備のスポットの位置を決定するためにこれらの変位した計画されるスポットの位置を使用して、全てのフラクションまたは各フラクション中の全てのエラーに関してさえも、変位した計画されるスポットの位置を計算することにより、あらかじめ計算されている。計画されるスポットおよび予備のスポットの組は、内挿スポットの組と呼ばれる。あるいは、考慮される考えられる全てのエラーを含む予備のスポットのグリッドをあらかじめ計算することにより、どのシミュレーションした治療を事前に検討するかを決定する必要性を省略することができる。

次に、ステップＳ５５で、内挿が、問題となる内挿スポットの位置に隣接する変位した計画されるスポットの位置における重量に基づき、内挿スポットのそれぞれにおける重量の寄与を決定するために、行われる。変位した計画されるスポットの重量が、内挿（任意のグリッドでは最も近くの内挿または散乱データの内挿、または規定のグリッドでは二線もしくは三線の内挿など）により内挿スポットに関して分布および蓄積される。

ステップＳ５４およびＳ５５は、全てのフラクションの中の全てのエラーの変位した計画されるスポットの位置が、まず計算され、これらの全てに関する内挿がその後行われるかまたは混合されることにより、各フラクションの中の各エラーに関して、変位した計画されるスポットの位置が決定され、内挿が行われるように、順次行われる。

最終的に、ステップＳ５６において、各内挿スポットの蓄積された重量を使用して、このスポットからの線量寄与を計算し、シミュレーションした治療の線量分布を、全ての内挿スポットの線量寄与の合計として計算する。

ステップＳ５９は、臨床目標を、現在のシミュレーションした治療の線量に関して評価する、任意選択のステップである。臨床目標が達成される、シミュレーションした治療の回数を計測することにより、臨床目標を達成する確率を推定することができ、同時にメモリに全てのシナリオの線量を保存する必要はない。ステップＳ６０において、別のシナリオを考慮すべきかどうかが決定される。ｙｅｓの場合、プロセスはステップＳ５２に戻り、上述のループＳ５２−Ｓ６０が、別のシナリオで再度行われる。このループは、必要とみなされる可能な限り多くのシナリオで繰り返され得る。ステップＳ６０における決定は、異なる基準に基づいてもよい。通常、所定の数のシナリオが、ステップＳ６１を継続する前に、考慮される。ステップＳ６１では、臨床目標のそれぞれを達成する確率が評価される。また、１つのシナリオが容認し難く臨床目標を達成できない場合には、計画が適切ではないことを意味し、停止する可能性がある。この場合、計画は修正され、再度評価され得る。理解されるように、ステップＳ５９の計算は、臨床目標を達成する全てのシナリオの確率がステップＳ６１で計算されるように、延期されてもよい。

好ましくは、この計算を速めるために、各内挿スポットに関する患者に対する線量寄与は、各新規の評価に関して再度計算する代わりにデータベースまたは他の種類のメモリから得ることができるように、あらかじめ計算されている。この方法では、シミュレーションした治療の線量は、ステップＳ５５において、内挿した重量により重み付けされた事前の値の合計として計算することができる。

Ｆｒｅｄｒｉｋｓｓｏｎ， Ｆｏｒｓｇｒｅｎ ａｎｄ Ｈａｒｄｅｍａｒｋ： Ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓａｔｉｓｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｇｏａｌｓ ｉｎ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｔｈｅｒａｐｙ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｕｎｄｅｒ ｓｅｔｕｐ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ， Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ， Ｖｏｌ． ４２， Ｎｏ． ７， Ｊｕｌｙ ２０１５は、不確実性を考慮して処置計画の堅牢な最適化を達成する方法を開示している。しかしながらこれは、既存の治療計画の堅牢性を評価する方法を論述していない。

生物学的に補正された線量が望ましい場合、内挿を使用して、多数の単一フラクションのシナリオの線量を計算することができ、次にこれらを、任意の（線形ではない）関数を使用して組み合わせることができる。

計画の評価は、特定のパーセンテージに対して臨床目標を達成する確率を決定するためになされる。シミュレーションした治療に関する線量を考慮すると、臨床目標の列挙は、この目標を達成する確率を表示するカラムで拡張され得る。たとえば目標は、標的の範囲の９０％の確率、およびリスク臓器を温存する９０％の確率を含み得る。さらに、たとえば上記の２つの目標からなるグループといった、１つ以上の目標のグループを選択することができ、これらの目標を同時に達成する確率を評価することができる。例として、両方の目標を同時に達成する確率は、８１〜９０％であり得る。

上記により計算された線量は、たとえばＤＶＨ曲線、ＤＶＨバンド、または患者の画像と重ね合わせるなどの、任意の適切な方法で表示され得る。また、全てのシナリオを通じていずれかの所与のボクセルに対する最悪の線量、または標準偏差を伴う各ボクセルに対する平均値などの、線量に関連するボクセル式の統計値を表示することも可能である。

図６は、放射線治療のイメージングおよび計画作成のためのシステムの図式的な概観である。理解されるように、このようなシステムは、任意の適切な方法で設計されてもよく、図６に示される設計は、単なる例である。患者６１は、治療台６３上に位置付けられている。このシステムは、台６３上に位置付けられた患者に向けて放射線を発するためのガントリー６７に搭載された放射線源６５を有するイメージング部を含む。通常、台６３およびガントリー６７は、患者に対して可能な限り柔軟かつ正確に放射線照射を提供するように、互いに対していくつかの次元で移動可能である。システムをイメージングのために使用する場合、適切な場所、通常は台６３のガントリー６７とは反対側に配置された検出器６９も存在する。これらの部分は、当業者によく知られている。このシステムはまた、放射線治療計画作成のためおよび／または放射線治療を制御するために使用され得るコンピュータ７１を含む。理解されるように、コンピュータ７１は、イメージング部に接続されていない別個のユニットであってもよい。

コンピュータ７１は、プロセッサ７３、データメモリ７４、およびプログラムメモリ７６を含む。好ましくは、キーボード、マウス、ジョイスティック、音声認識手段、または他のいずれかの利用可能なユーザ入力手段の形態の、１つ以上のユーザ入力手段７８、７９も存在している。またユーザ入力手段は、外部のメモリユニットからデータを受信するように配置され得る。

データメモリ７４は、計画作成に使用される臨床目標の組を含む、治療計画を得るために使用される臨床データおよび／または他の情報を含む。またデータメモリ７４は、本発明の実施形態に係る治療計画作成に使用される１人以上の患者のための１つ以上の線量マップを含む。プログラムメモリ７６は、治療計画の最適化のために配置されている、それ自体が公知であるコンピュータプログラムを保持する。またプログラムメモリ７６は、図３に関連して論述される方法のステップをコンピュータに行わせるように構成されたコンピュータプログラム、および／または図５に関連して論述される方法のステップをコンピュータに行わせるように構成されたコンピュータプログラムをも保持している。

理解されるように、データメモリ７４およびプログラムメモリ７６は、単に概略的に示され論述されている。それぞれが１つ以上の異なる種類のデータを保持しているいくつかのデータメモリユニット、または適宜構築された方法で全てのデータを保持している１つのデータメモリが存在し得、プログラムメモリでも同様である。また１つ以上のメモリは、他のコンピュータに保存されてもよい。たとえばコンピュータは、単に本方法のうちの１つを行うように構成されてもよく、最適化を行うために別のコンピュータが存在する。

Claims (14)

1. 多くの治療フラクションを含む放射線治療計画の堅牢性を評価するコンピュータにより実施される方法であって、
   ａ．評価される計画を得るステップと、
   ｂ．各フラクションに関する１つ以上のエラーを含むシナリオを定義するステップと、
   ｃ．前記シナリオ下での計画から得られる線量分布を計算し、シナリオから得られる総線量分布に対する各ビームからの寄与を、単一のビームの線量計算により概算するステップと
   ｄ．多くの異なるシナリオに関して、ステップｂおよびｃを繰り返すステップと、
   ｅ．以下：
   ｉ．前記シナリオを通じて臨床目標の達成として推定される臨床目標の組を達成する確率
   ｉｉ．前記シナリオを通じたＤＶＨ値の範囲
   ｉｉｉ．前記シナリオの線量を通じてボクセル式の集計として定義される線量分布に関する線量の統計値
   のうちの少なくとも１つに基づき、各シナリオに関して計算された線量分布を、臨床目標の組と比較することにより、前記計画の堅牢性を評価するステップと、
   を含む、方法。
2. 以下：
   ・１つ以上の患者の画像
   ・１つ以上の人工的な患者の画像
   ・１つ以上の密度のエラー
   のうちの少なくとも１つにおける要素のそれぞれに関して、ステップａ〜ｄが少なくとも１回行われる、請求項１に記載の方法。
3. 前記各フラクションに関する１つ以上のエラーが、少なくとも全てのフラクションに影響を与える系統的なエラーおよび／または少なくともあるフラクションに特異的なエラーを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 各ビームの方向およびエネルギーに関する単一のフルエンス分布が、シナリオから得られる総線量分布の近似値を計算するために使用される、請求項１乃至３に記載の方法。
5. 各ビームおよびエネルギーに関する単一のフルエンス分布が、前記ビームのフルエンス面に投影される対応する設定エラーにより変換された全てのフラクションに関するフルエンス分布の合計として計算される、請求項４に記載の方法。
6. 各フラクションにおけるフルエンス分布が、前記ビームのフルエンス面に直交する、対応する設定エラーの構成要素によりスケーリングされる、請求項５に記載の方法。
7. スポットスキャニング式の電離線ベースの治療計画のために、各ビームに関するスポットの重量の単一の組が、シナリオから得られる総線量分布の近似値を計算するために使用される、請求項１乃至３に記載の方法。
8. 前記各ビームに関するスポットの重量の単一の組が、全てのフラクションに関するスポットの重量の合計として計算され、前記各フラクションに関するスポットの重量が、フラクションの対応する設定エラーによりスポット面に投影されたスポットの位置を変換し、前記フラクションの範囲または密度のエラーによりスポットのエネルギーを変化させ、かつ、スポット間にスポットの重量を内挿することにより変換されたスポットの位置に関連するスポットの重量を既存の変換されていないスポットの位置に割り当てることにより、計算される、請求項７に記載の方法。
9. 各フラクションにおけるスポットの重量が、前記ビームのスポット面に直交する、対応する設定エラーの構成要素によりスケーリングされる、請求項８に記載の方法。
10. 前記スポット間にスポットの重量を内挿するステップが、計画されるスポットからある距離にある予備のスポットを決定するステップを含み、前記距離が、前記患者と前記スポット面または前記放射線源との間の相対的な位置の少なくとも１つの想定される変位に依存しており、前記内挿に予備のスポットを含む、請求項８または９に記載の方法。
11. 評価される計画、好ましくは評価される計画を作成するために使用される組に関する少なくとも１つの臨床目標を含む臨床目標の組を得るステップをさらに含む、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記少なくとも１つの臨床目標が、ステップｃで計算された線量分布に関して達成されたかどうかを決定するステップｃ２をさらに含み、ステップｄが、異なるシナリオでステップｂ、ｃ、およびｃ２を繰り返すステップを含み、ステップｅが、ステップｃ２で達成された少なくとも１つの臨床目標下にあるシナリオのフラクションにより前記少なくとも１つの臨床目標を満たす確率を概算するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
13. コンピュータ内で実行される際に、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法を前記コンピュータに行わせる、コンピュータ可読コード手段を含むコンピュータプログラム製品。
14. プロセッサ（７３）、計画作成に使用される臨床目標の組を含む治療計画を得るためのデータを含むデータメモリ（７４）、および請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品を含むプログラムメモリ（７６）を含む、治療計画作成システム（７１）。

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