JP7553366B2 - 判断支援システム、放射線治療システム及び判断支援システムにおける判断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、判断支援システム、放射線治療システム及び判断支援システムにおける判断支援方法に関する。

本発明は、好ましくは、治療中の患者の体内構造変化に対応するアダプティブ治療の判断支援機能を備えた放射線治療システムに関する。

放射線治療の目的は、患者体内の標的に集中した放射線を照射して治療することである。標的への線量集中性が向上すると標的周辺の臓器に対する線量が低減され副作用が低減できる。

放射線治療ではどの方向からどれだけの量を照射するかといった放射線照射方法をシミュレーションで決定する治療計画を実施し、その後、複数の日数に渡り照射を行う。治療計画時と照射の間には日にちが経つため、患者体内の構造は変化しうる。この構造変化に伴い、同じ照射方法で照射しても標的、及び、周辺臓器への線量は日々変化しうる。治療計画ではこの変化をあらかじめ見込んで標的・周辺臓器の線量を評価し、照射方法を決定している。一般的に変化が生じても標的に所望の線量が照射されるように、標的そのものよりも広い領域に対して照射するように計画する。

この患者の変化を照射直前に計測し、変化に適応して照射方法を調整出来れば、より標的に集中した線量が実現できると考えられる。これをアダプティブ治療と呼ぶ。このアダプティブ治療を、照射当日に撮影した画像に対し、患者を治療ベッドに寝かせたまま照射方法を調整し、照射することをオンラインアダプティブ治療と呼ぶが、これが実現すれば日々の構造変化に適応した高精度な治療が可能となる。

このオンラインアダプティブ治療を実行するためには、患者が治療ベッドに寝て待っている時間内に、構造変化の把握・計画の修正・検証を実行する必要があり、それぞれを高速に実行可能なソフトウェアと、その時々で必要となる判断を迅速にこなす熟練した操作者が必要となる。このオンラインアダプティブ治療が様々な病院で受け入れられるようになるためには、この治療中の迅速な判断や操作を支援する仕組みが必要である。

治療中の判断・操作を支援する方法は、例えば特許文献１に記載されている。特許文献１には「アダプティブ放射線治療についての自動ワークフローであって、計画された治療を表す情報を含む指示のセットを取得する手順と、指示のセットを用いて段階的に患者のモデルの生成、及び、患者モデルに対する第１及び第２の治療計画生成という一連の自動化されたステップと、現在の治療セッションに適した治療計画を選択する手順を含む」と記載されている。

米国特許出願公開第２０２０／０１２１９５１号明細書

特許文献１に記載の自動ワークフローを用いることで、予め作成された指示に基づき治療中は自動的に操作が行われて、迅速な治療が可能となる。しかし、自動操作が行われても、自動的に設定されたパラメータにより作成または選択された結果が、治療に適したものなのか判断し、次の操作に移るかどうかは決定するには、専門家の知見が必要となる。このような判断は、専門的な知見を必要とし、経験豊富なスタッフを持たない病院では困難である。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたもので、放射線治療のアダプティブ治療について経験の少ないスタッフの病院においても、治療中の判断・操作を支援することが可能な判断支援システム、放射線治療システム及び判断支援システムにおける判断支援方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、 判断支援システムは、治療中に評価する判断指標と判断基準値の組からなる判断支援データの入力を受け入れ、放射線照射治療の標的ごとに使用する判断支援データの選択入力を受け入れ、治療日に標的を含む所定領域を撮影する撮像装置により撮影された所定領域の画像に対して判断指標の値を計算し、判断指標の値と判断基準値とを比較して表示する。

本発明によれば、放射線治療のアダプティブ治療について経験の少ないスタッフの病院においても、治療中の判断・操作を支援することが可能となる。

実施例１に係る放射線治療システムの概略構成を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムにおける構造変化の判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムにおける構造変化の判断支援データの他の例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムにおける再計画の判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムにおける治療計画評価の判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの位置決め動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの輪郭作成要否判断動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの輪郭作成・検証動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの治療計画選択動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの治療計画評価動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの放射線照射動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムの輪郭作成要否判断動作において表示される判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの輪郭作成・検証動作において表示される判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの治療計画選択動作において表示される判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの治療計画評価動作において表示される判断支援データの一例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの動作を示すフローチャートである。 実施例１に係る放射線治療システムにおけるモニタの表示例を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの概略構成を示す図である。 実施例１に係る放射線治療システムの動作を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がな されている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

なお、実施形態を説明する図において、同一の機能を有する箇所には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

実施例１を図１～図１８を参照して説明する。

図１は実施例１における放射線治療システムの概略構成を示す図である。

本実施例の放射線治療システムは、被検体（患者）１を支持するベッド２と、被検体１を治療時に撮影する撮影装置３と、被検体に治療用の放射線を照射する治療放射線照射装置４とを備える。

通常の放射線治療では、被検体１はベッド２に固定され、撮影装置３により体内の構造を撮影し、その画像を参照してベッド２を移動させ、被検体１を計画された位置に移動させる。その後、治療放射線照射装置４から治療放射線を照射し、被検体中の標的５に対し放射線を照射する。

ここで、被検体１の位置を含む放射線を照射する治療計画は、治療開始前に治療計画装置１０にてオペレータ１１が作成する。治療計画装置１０を操作するオペレータ１１は、放射線治療を行う医者であってもよいし、放射線技師等であってもよい。治療計画装置１０では、撮影装置３、又は病院の別の撮影装置により撮影された被検体の画像を用い、体内の構造を把握したうえで、標的５及び周辺の臓器に対する線量分布をシミュレーションで評価しつつ治療放射線の照射方法を含む治療計画を作成する。作成された治療計画を用いて、計画された位置に被検体１を設置し、治療放射線照射装置４により放射線を照射することで、計画通りの線量が標的５に照射され、また、周辺臓器に対しては計画通りの線量に抑えることができる。

この一連のフローにおいて、治療計画から複数日に渡る治療日の最終日までの間で患者体内の構造変化が生じる。最初に作成した治療計画を初日から最終日まで使用する従来の治療の治療計画においては、この構造変化を予め想定し、構造変化が起きたとしても標的に所望の線量が照射されるように、標的そのものよりも広い領域に対して照射するように計画する。これにより、最初に作成された治療計画通りに治療最終日まで照射しても標的に所望の線量を付与することが可能となる。

一方で、治療日において、患者体内の構造を把握し直し、それに伴って治療計画を修正または新たに作成するアダプティブ治療を実施すれば、構造変化を見込んだ広い範囲への照射が不要となり、周辺臓器への線量をさらに低減可能である。

アダプティブ治療を実現するためには、治療日に迅速に計画を修正する必要があるため、治療室６に隣接し、治療装置を制御するための治療制御室１３において、治療計画修正の作業が行われる。続いて、治療制御室１３に行われる作業の概略を説明する。なお、治療計画の修正または再作成を、以後、再計画と呼ぶことがある。

まず、撮影装置３で撮影された画像がネットワークを介して患者構造変化認識装置１４に送られる。患者構造変化認識装置１４では、撮影されたばかりの被検体画像と、治療計画時、又は、その後の治療日で計画を修正した時点での被検体画像とを比較し、被検体の構造変化を認識し、変化後の各臓器の輪郭を生成する。この構造変化の認識、及び、各臓器の輪郭生成には、非剛体レジストレーションの手法を用いても良いし、セグメンテーションの手法を用いても良いし、またそれらの複合的な手法を用いても良い。

構造変化情報、及び、生成された各臓器の輪郭情報は、モニタ１２に表示され、オペレータ１１が目視により確認する。確認した情報が正しければ承認操作を行い、誤っていれば、手動で修正を行う。この承認作業は、どの程度の構造変化を許容できるかなど、オペレータ１１には専門的な知識が必要とされる。承認された構造変化情報や各臓器の輪郭情報と撮影された画像情報は治療計画装置１０に送信される。又は、同一のコンピュータ上のソフトウェアである場合には、記憶媒体経由で情報が伝達される。

治療計画装置１０では、新たに得られた画像、輪郭情報等を用いて、計画で定められた照射方法により照射を実施した場合の線量分布を求める。得られた線量分布に対し、上記輪郭情報を用いて各臓器の線量評価指標を計算する。線量の指標としては、最大・最小線量、線量平坦度、ＤＶＨ（Dose Volume Histogram）と呼ばれる指標が良く用いられる。これらの指標から照射の修正の要否をオペレータ１１が判断する。

この時、治療計画で想定された治療効果が得られるかどうかが判断の基準となるが、線量評価指標から治療効果を予測するには膨大な知識・経験が必要である。判断の結果、再計画が不要であれば、そのまま照射に移行し、治療放射線照射装置４にて照射を行う。一方、再計画が必要な場合、治療計画時に設定した各臓器への線量目標を満たすように照射方法を最適化し直す。

Ｘ線治療のＩＭＲＴ（Intensity Modulated Radiation Therapy）やＶＭＡＴ（Volumetric Modulated Arc Therapy）、粒子線治療のスキャニング照射等の照射法では、線量目標をできる限り満たすように照射方法を自動的に決定する機能が備わっている。この時全ての線量目標が満たされれば良いが、満たされない場合、どのような優先順位で線量目標を満たすのか、どのように線量分布を修正するのかには、治療計画時と同様の高度な判断が必要となり、アダプティブ治療、特にオンラインアダプティブ治療の迅速性が求められる中での判断には豊富な経験が必要である。必要な照射方法の修正が完了するとオペレータ１１は承認操作を行う。

承認された治療計画情報は、治療計画検証装置１５に送信される。治療計画検証装置１５では、治療計画装置１０で計算された線量分布が妥当かどうかを検証する。通常の治療においては、この検証作業は実際の治療放射線の照射を伴う照射試験により実施される。しかしながら、オンラインアダプティブ治療では、治療室６内に被検体１がいる状態で実施する必要があるため、照射試験は実施できない。替わりに別の計算手法で求めた線量分布と比較する、独立検証と呼ばれる方法が用いられる場合がある。独立検証の場合には、別手法によって求められた線量分布と最適化し直した分布を比較する。

この比較において一致する場合には問題ないが、不一致が起きた場合、それが治療可能な範囲内なのかをその場で判断する必要がある。その違いが何によって生じ、それが許容範囲内なのかは場合場合によって異なるため、豊富な経験による判断が必要となる。許容範囲内と判断した場合にはオペレータ１１は承認作業を行う。

上記の流れによって、承認された再計画ずみの照射方法データが作成される。これら全体の操作から最終的に、元の計画データを用いるか、再計画データを用いるかを総合的に判断して、どちらのデータで照射するかオペレータ１１が判断して、承認操作し最終的に照射に移行する。

本実施例において、治療計画装置１０、患者構造変化認識装置１４、及び治療計画検証装置１５は、各種情報処理が可能な装置、一例としてコンピュータ等の情報処理装置から構成される。情報処理装置は、演算素子、記憶媒体及び通信インターフェースを有し、さらに、必要に応じてマウス、キーボード等の入力部、ディスプレイ等の表示部を有する。

演算素子は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等である。記憶媒体は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの磁気記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの半導体記憶媒体等を有する。また、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の光ディスク及び光ディスクドライブの組み合わせも記憶媒体として用いられる。その他、磁気テープメディアなどの公知の記憶媒体も記憶媒体として用いられる。

記憶媒体には、ファームウェアなどのプログラムが格納されている。治療計画装置１０等の動作開始時（例えば電源投入時）にファームウェア等のプログラムをこの記憶媒体から読み出して実行し、治療計画装置１０等の全体制御を行う。また、記憶媒体には、プログラム以外にも、治療計画装置１０等の各処理に必要なデータ等が格納されている。

なお、本実施例の治療計画装置１０等は、それぞれ、情報処理装置が通信ネットワークを介して通信可能に構成された、いわゆるクラウドにより構成されてもよい。

本実施例では、オペレータ１１が要所要所で行う判断を支援するために、判断支援データ入力装置２０を備える。

判断支援データ入力装置２０は、治療施設外から治療施設内へ判断支援データを取り込む機能を持つ。他の経験豊富なスタッフを擁する施設で作成された判断支援データを治療施設内で使用することを可能とする。

判断支援データは、図２～図５を参照して後に詳述するように、治療部位毎、治療方針毎に分類された判断支援情報のセットであり、治療法に必要な治療装置の機能情報、輪郭生成後の成否判断に必要な輪郭判断指標、再計画時に必要な各部位の線量評価指標情報・各指標の基準値・優先度、線量評価時に必要な線量評価指標情報・各指標の基準値・優先度を含む。

輪郭作成時の構造変化判断指標は、各部位（標的）ごとの体積変化率、輪郭変形率等である。再計画の判断に必要な線量評価指標は、低線量領域、高線量領域の線量、平均線量、ＤＶＨ指標等である。ＤＶＨ指標は、例えば、９５％以上の体積に照射された最低線量や、処方線量の２０％以上が照射される体積といった値で指定される。治療計画の評価時に使用される指標は、例えば再計画時の分布の一致度、標的のＤＶＨに対する処方の達成度の変化、周辺臓器のＤＶＨに対する処方の達成度の変化等が用いられる。分布の一致度としては、例えばγインデックスと呼ばれる指標を用いることができ、二つの線量分布を小片にわけ、定められた移動量内に定められた差異の線量を持つ小片がどれくらいの割合かで評価する。

判断支援データについて図２～図５を参照してより詳細に説明する。

判断支援データは、判断指標、判断基準値から構成される。また、判断指標毎に、必要性または指標の優先度をつけてもいい。

判断支援データは、病院や医師、患者の属性（大人、子供、肥満、やせ型、男性、女性など）、腫瘍の部位（肝臓、すい臓、肺など。さらには、肺を右上葉、右中葉等に分けるなど臓器中の腫瘍の位置ごとにさらに細分化してもよい）、治療方針ごとに作成され、格納されており、治療を行うオペレータ１１は中から好適なものを選択できる。

判断基準値は、○○％や○○ｍｍと示されているが、入力する医師や病院ごとに最適な表示方法を選ぶことができ、判断の基準を示していれば、これに限定されない。

構造変化の判断支援データの一例を図２及び図３に示す。

構造変化の判断支援データの判断指標としては、例えば、標的の形状変化率、周辺臓器の形状変化率、体表から標的までの深さ変化率などが用いられる。このうち、標的の形状変化率と周辺臓器の形状変化率とは、必須の項目である。ここでいう変化率とは、標的の形状変化率は治療計画作成時に撮像したときから、治療時に撮像したとき（たとえば後述する図７のＳ１５での撮影）への変化率である。

標的の形状変化率としては、例えば、標的の体積の変化率や、Jaccard係数またはDice係数などで示される標的の体積一致度が用いられる。標的形状の変化が大きい場合、標的に対する放射線の照射量や分布が当初の計画とずれてしまう可能性が高くなる。そのため、当初の計画のまま照射を行うには、標的の形状変化率が判断基準値以下であることが望ましい。また、体積の変化率の他に、輪郭線の長さの変化率等の輪郭の変化率を使用してもよい。

周辺臓器の形状変化率としては、例えば、周辺臓器の体積の変化率や、Jaccard係数またはDice係数などで示される周辺臓器の体積一致度が用いられる。周辺臓器の形状の変化が大きい場合、周辺臓器に対して当初の計画以上の放射線が照射されてしあう可能性がでてくる。そのため、当初の計画のまま照射を行うには、周辺臓器の形状変化率が判断基準値以下であることが望ましい。また、体積の変化率の他に、輪郭線の長さの変化率等の輪郭の変化率を使用してもよい。

体表から標的までの深さ変化率としては、例えば、水等価厚の変化率が用いられる。照射する放射線が粒子線の場合、照射するビームのエネルギーの大きさによって、最大線量を放出する深さ方向の位置が異なってくる。そのため、標的までの深さ方向の距離や水等価厚が変化すれば、計画した線量や分布と深さ方向でずれが生じてしまう。そのため、当初の計画のまま照射を行うには、体表から標的までの深さの変化率が判断基準値以下であることが望ましい。

標的の形状変化率、周辺臓器の形状変化率、体表から標的までの深さ変化率など、当初の計画通りに放射線を照射するには、どの指標を用いてどの範囲まで許容できるのかの判断は、医師の経験によるところが大きい。本実施例では、この判断指標をあらかじめ取得して、表示することにより、判断を適正化、迅速化でき、高精度・短時間の治療を可能とする。

再計画の判断支援データの一例を図４に示す。

再計画の判断支援データの判断指標としては、例えば、標的５の低線量領域の線量、周辺臓器の高線量領域の線量、周辺臓器と飛程終端との距離の変化、標的５のＤＶＨに対する処方の達成度の変化、周辺臓器のＤＶＨに対する処方の達成度の変化、等が用いられる。

標的５に対しては、再計画の作成前に指定された処方線量が標的全体にわたって一様に照射されることが理想である。しかし、危険臓器の位置や照射角度等の制限から完全に一様にすることは難しい。しかし、標的５内の低線量領域の線量は、処方線量の基準値以上の線量であることが望ましい。そこで、本実施例では、たとえば、処方線量の９０％以上と定めている。

標的５に線量を集中させ、正常な周辺臓器への照射される線量は抑える必要がある。そのため、周辺臓器の高線量領域の線量は、制約線量の基準値以下であることが望ましい。そこで、本実施例では、たとえば、基準値は制約線量の１１０％以下と定めている。

また、周辺臓器と飛程終端との距離の変化は、放射線として粒子線を用いる場合、周辺臓器への線量を抑制するため、周辺臓器と飛程終端との距離が所定の距離以上保たれるように治療計画を立てる。この距離が計画時から変化し、近づきすぎていないか判定する。

標的５のＤＶＨに対する処方の達成度として、たとえば、Ｄ○○という指標が用いられる。これは標的５の体積○○％をカバーする最低線量のことで、Ｄ９５＝６０Ｇｙならば、標的５の体積の９５％に６０Ｇｙ以上の線量が処方されることを示している。

このＤ９５＝６０Ｇｙは、治療計画の作成前に指定され、この指標を満たすように治療計画が作成される。すなわち、標的に十分な量の線量が照射される必要があるため、再計画時の達成度の変化は、基準値以上の値であることが望ましい。すなわち、計画時がＤ９５＝６０Ｇｙであり、基準値が５％以下ならば、標的５の体積の９５％処方されている線量の変化が５％以内、すなわちＤ９５＝５７～６３Ｇｙならば基準クリアとなる。

周辺臓器のＤＶＨに対する処方の達成度として、たとえば、平均線量が用いられる。周辺臓器、例えばすい臓、に処方される平均の線量が１０Ｇｙ以下のように、治療計画の作成前に平均線量の制約値が指定され、この指標を満たすように治療計画が作成される。周辺臓器への線量は低いことが望ましいため、再計画時の達成度の変化は、基準値以下であることが望ましい。

治療計画評価の判断支援データの一例を図５に示す。

治療計画評価の判断支援データの判断指標としては、再計画時の分布の一致度、標的の低線量領域の線量、周辺臓器の高線量領域の線量、標的のＤＶＨに対する処方の達成度の変化、周辺臓器のＤＶＨに対する処方の達成度の変化、等が用いられる。再計画時の分布の一致度としては、ガンマ解析のパス率などが用いられる。

なお、一般の治療計画装置１０において外部からデータを導入して治療計画を作成することは既知である。本実施例では、これに加えて、外部から判断支援データを導入することに特徴がある。より具体的には、構造変化の計算において、撮影されたばかりの被検体画像と、治療計画時、又は、その後の治療日で計画を修正した時点での被検体画像とを取り込むことは既知であるが、どの程度の構造変化を許容できるか、判断指標と基準値を導入することが特徴である。また、再計画において、達成すべきＤＶＨの値をデータとして取り込み、治療計画を修正または再作成することは既知である。一方、再作後の治療計画である再計画に対して、所望の線量をその程度達成しているか、その判断指標と基準値を導入することが特徴である。また、治療計画評価の判断においても、所望の線量をその程度達成しているか、その判断指標と基準値を導入することが特徴である。

施設内に取り込まれた判断支援データは、判断支援データベース２１に保存される。オペレータ１１は治療開始時にこの判断支援データベース２１にアクセスし、治療する被検体に適合する判断支援データのセットを選択する。選択された判断支援データのセットは、患者構造変化認識装置１４、治療計画装置１０、治療計画検証装置１５にそれぞれ送信される。

各々の装置は、判断指標の種類・優先度・基準値を表示し、治療日におけるそれらの値を計算し、モニタ１２に表示する。図１８に示すように、モニタ１２の表示画面４０では、判断指標４１、判断基準値４２、計算された判断４３が表示され、判断基準値４２と判断指標値４３の比較から達成度４４を表示している。

それを見て、オペレータ１１は判断し、承認操作を行う。判断において、参照すべき項目とそれらの優先度や基準値が表示されているため、治療日の値が基準値を満たしているか、また満たしていない場合、優先度の高いものから満たされているかを参照することが可能となり、判断が容易となる。

以上のシステムは、患者構造変化認識装置１４、治療計画装置１０、治療計画検証装置１５が各々別のハードウェアに実装され、ネットワークで連携しているシステムについて説明したが、共通のコンピュータ上にソフトウェアとして実装されていてもよい。

次に、図６～図１２のフローチャートを参照して、本実施例の放射線治療システムの動作について説明する。

図６は、実施例１に係る放射線治療システムの動作を示すフローチャートであり、より詳細には、本実施例の放射線治療システムによるオンラインアダプティブ放射線治療の流れを示すフローチャートである。

まず、Ｓ０では、オペレータ１１が、判断支援データベース２１から治療する患者に適した判断支援データを選択する。ここで、判断支援データを作成した病院や患者の特性、がんの部位などから、構造変化の判断支援データ、再計画の判断支援データ、治療計画評価の判断支援データを一括で選択してもよい。また、構造変化の判断支援データ、再計画の判断支援データ、治療計画評価の判断支援データ、それぞれを個別にオペレータが選択してもよい。

次いで、判断支援データベース２１は、オペレータ１１により選択された判断支援データを患者構造変化認識装置１４、治療計画装置１０、治療計画検証装置１５に送信する。

なお、このＳ０は、図６に示す全体ワークフローの開始時に実行しているが、判断支援データの選択及び／または送信は、判断支援データを表示する前であればいつでもよい。すなわち、構造変化の判断支援データの選択・送信は、図８に示すＳ２５より前であればよく、再計画の判断支援データの選択・送信は図９に示すＳ４７より前であればよく、治療計画評価の判断支援データの選択・送信は図１０に示すＳ６７より前であればよい。

次に、Ｓ１では、患者１がベッド２に固定され、ベッド２を移動させ、患者１を治療位置まで動かす。Ｓ２では、患者１の治療日に撮像した画像から、各臓器の輪郭の作成の要否判断が行われる。

Ｓ３では、臓器の輪郭の作成が必要な場合（Ｓ３がＹｅｓ）、Ｓ４に進む。臓器の輪郭の作成が不要な場合（Ｓ３がＮｏ）、Ｓ８に進む。

Ｓ４では、治療日に撮像した画像から、各臓器の輪郭の作成と作成した輪郭の検証が行われる。Ｓ５では、Ｓ４で作成された輪郭を用いて、治療計画の再計画が行われる。Ｓ６では、Ｓ５で再計画された治療計画の評価と、計画時に作成された治療計画と再計画された治療計画との選択が行われる。この選択で再計画された治療計画が選択されるとＳ７が実行され、計画時に作成された治療計画が選択されるとＳ７を飛ばしてＳ８を実行してよい。Ｓ７では、Ｓ６で評価・選択された治療計画の評価が行われる。

Ｓ８では、Ｓ７の評価結果が問題なく承認されると、承認された治療計画にしたがって、治療放射線照射装置４から放射線が患者１に照射される。このとき、放射された放射線はログとして記憶される。Ｓ９では、Ｓ８で出力されたログの評価が行われ、アダプティブワークフローで制御された一連の治療室６での放射は完了する。

図７は、実施例１に係る放射線治療システムの位置決め動作を示すフローチャートであり、図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。図７のフローチャートに示す動作は、治療放射線照射装置４に備えられた図略の位置決め装置により行われる。

まず、Ｓ１１では、患者１をベッド２に固定する。患者１を固定したら、放射線の照射中心（アイソセンタ）と患部とが大まかに合うように、アイソセンタ位置を示すレーザを使い、ベッド２を移動させる。なお、撮影装置３で患者１の治療日当日の体内の状態を撮影してから患者１をベッド２に固定してもよい。また、患者１の固定後、アイソセンタに患者１を移動させる前に、撮影装置３で患者１の治療日当日の体内の状態を撮影し、その後、患者をアイソセンタ位置に移動させてもよい。

次に、Ｓ１３では、アイソセンタ位置に移動した患者１の体内を撮影するため、患者１の患部位置や体型などに合った撮影のパラメータを設定する。撮影パラメータは、患者１の情報から自動で設定されてもいいし、手動で設定されてもいい。なお、撮影は、撮影装置３をアイソセンタまで移動させて撮影をしてもいいし、治療放射線照射装置４に取り付けられるなどした別の撮影装置によって撮影されてもよい。また、Ｓ１１とＳ１３の実行順序に決まりはなく、Ｓ１３を先に実行してもよい。

次に、Ｓ１５では、オペレータ１１が撮影を指示し、撮影装置３が患者１体内を撮影する。Ｓ１７では、治療計画時に撮影した画像と、Ｓ１５で撮影したと画像から、患者１の患部とアイソセンタとを一致させるための移動量を計算する。Ｓ１９では、オペレータ１１が移動を承認すると、患者１を載せたベッド２が移動し、患者１の患部とアイソセンタとが精度よく合わさる。

図８は、実施例１に係る放射線治療システムの輪郭作成要否判断動作を示すフローチャートであり、図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。図８のフローチャートに示す動作は、患者構造変化認識装置１４が実行する。

まず、Ｓ２１では、治療日当日に撮影した画像から水等価厚（water equivalent Thickness：ＷＥＴ）を計算する。治療計画時の画像から求められる水等価厚と、治療日当日に撮影した画像から水等価厚とを比較し、水等価厚の変化ΔＷＥＴを計算する。なお、ここでは、ＷＥＴを計算することを例に説明したが、他の判断指標でもよい。計算する判断指標は、構造変化の判断支援データを取得し、取得した構造変化の判断支援データに含まれる判断指標を特定し、特定した判断指標を計算するようにしてもよい。

Ｓ２５では、Ｓ２１で計算した結果と構造変化の判断支援データとを表示する。Ｓ２５では、図１３に示すように、判断指標、判断基準値、判断指標値が表示される。判断指標と判断基準値は、判断支援データから取得した値であり、判断指標値は当日計算した値である。オペレータ１１が判断しやすいように、各指標の優先度も合わせて表示してもよい。判断基準値と判断指標値とを比較した結果を表示してもよい。また、判断基準値と判断指標値とを表示せずに、判断指標と比較結果のみを表示してもよい。

そして、Ｓ２７では、オペレータ１１は、判断支援データを参照しながら、輪郭作成の要否を選択し、入力する。

図９は、実施例１に係る放射線治療システムの輪郭作成・検証動作を示すフローチャートであり、図６のＳ４の詳細を示すフローチャートである。図９のフローチャートに示す動作は、患者構造変化認識装置１４が実行する。

まず、Ｓ４１及びＳ４３では、撮影されたばかりの被検体画像と、治療計画時、又は、その後の治療日で計画を修正した時点での被検体画像を患者構造変化認識装置１４に設定する。患者構造変化認識装置１４では、撮影されたばかりの被検体画像と、治療計画時、又は、その後の治療日で計画を修正した時点での被検体画像とを比較し、被検体の構造変化を認識し、変化後の各臓器の輪郭を生成する。

この構造変化の認識、及び、各臓器（ＯＡＲ（Organ at Risk）、標的、周辺臓器）の輪郭生成には、非剛体画像レジストレーション（deformable image registration：ＤＩＲ）の手法を用いても良いし、セグメンテーションの手法を用いても良いし、またそれらの複合的な手法を用いても良い。ここで、構造変化の判断支援データで比較に用いる標的や周辺臓器の体積も求める。なお、ここでは、標的や周辺臓器の体積を計算することを例に説明したが、他の判断指標でもよい。計算する判断指標は、構造変化の判断支援データを取得し、取得した構造変化の判断支援データに含まれる判断指標を特定し、特定した判断指標を計算するようにしてもよい。

次に、Ｓ４５では、作成した輪郭のデータを輪郭検証装置（プログラム）にセットし、輪郭が作成されているか検証する。

Ｓ４７及びＳ４９では、図１４に示すように、構造変化情報、及び、生成された各臓器の輪郭情報は、モニタ１２に表示され、オペレータ１１が目視により確認する。確認した情報が正しければ承認操作を行い、誤っていれば、手動で修正を行う。承認された構造変化情報や各臓器の輪郭情報と撮影された画像情報は治療計画装置１０に送信される。又は、同一のコンピュータ上のソフトウェアである場合には、記憶媒体経由で情報が伝達される。

なお、図９に示すフローチャートにおいて、Ｓ４１～Ｓ４３とＳ４５～Ｓ４９を異なる装置で実行してもよい。

図１０は、実施例１に係る放射線治療システムの治療計画選択動作を示すフローチャートであり、図６のＳ６の詳細を示すフローチャートである。図１０のフローチャートに示す動作は、治療計画検証装置１５が実行する。

まず、Ｓ６１では、当日に撮影した画像と計画時に作成した治療計画とを用いて、計画時に作成した治療計画で放射線を照射した場合の線量を計算する。たとえば、計画時の画像で作成された治療計画の線量分布を、当日に撮影した画像に合わせて変形させることにより求める。次に、Ｓ６３では、照射角度や照射エネルギーなど、計画時とは異なる照射方法で放射線を照射した場合の新たな治療計画を作成、線量を計算する。なお、Ｓ６１とＳ６３の実行順序に決まりはなく、Ｓ６３を先に実行してもよい。Ｓ６１とＳ６３の線量計算では、計画時に指定された達成すべきＤＶＨの値を用いる、または、新たに達成すべきＤＶＨを指定して計算がされる。

さらに、Ｓ６５では、Ｓ６１とＳ６３で得られた線量に対してそれぞれ、輪郭情報を用いて各臓器の線量評価指標を計算する。線量の指標としては、最大・最小線量、線量平坦度、ＤＶＨ（Dose Volume Histogram）と呼ばれる指標が良く用いられる。Ｓ０で選択した判断支援データに含まれる項目を取得し、取得した項目を計算してもよい。

Ｓ６７では、図１５に示すように、判断支援データに含まれる評価指標と評価基準値、Ｓ６５で算出した評価指標値と、を表示する。

Ｓ６９では、これらの指標から照射の修正の要否をオペレータ１１が判断する。この時、治療計画で想定された治療効果が得られるかどうかが判断の基準となるが、線量評価指標から治療効果を予測するには膨大な知識・経験が必要である。判断の結果、再計画が不要であれば、そのまま照射に移行し、治療放射線照射装置４にて照射を行う。一方、再計画が必要な場合、治療計画時に設定した各臓器への線量目標を満たすように照射方法を最適化し直す。

Ｘ線治療のＩＭＲＴ（Intensity Modulated Radiation Therapy）やＶＭＡＴ（Volumetric Modulated Arc Therapy）、粒子線治療のスキャニング照射等の照射法では、線量目標をできる限り満たすように照射方法を自動的に決定する機能が備わっている。この時全ての線量目標が満たされれば良いが、満たされない場合、どのような優先順位で線量目標を満たすのか、どのように線量分布を修正するのかには、治療計画時と同様の高度な判断が必要となり、オンラインアダプティブ治療の迅速性が求められる中での判断には豊富な経験が必要である。必要な照射方法の修正が完了するとオペレータ１１は承認操作を行う。

すなわち、治療計画時の治療計画で照射を行うか、新たに作成された（再計画された）治療計画で照射を行うか選択する。治療計画時の治療計画が選択された場合は、図６のＳ９に進む。再計画の資料計画が選択された場合は、図６のＳ７にすすみ、承認された治療計画情報は、治療計画検証装置１５に送信される。

図１１は、実施例１に係る放射線治療システムの治療計画評価動作を示すフローチャートであり、図６のＳ７の詳細を示すフローチャートである。図１１のフローチャートに示す動作は、治療計画検証装置１５が実行する。

治療計画検証装置１５では、治療計画装置１０で計算された線量分布が妥当かどうかを検証する。通常の治療においては、この検証作業は実際の治療放射線の照射を伴う照射試験により実施される。しかしながら、オンラインアダプティブ治療では、治療室６内に被検体１がいる状態で実施する必要があるため、照射試験は実施できない。替わりに別の計算手法で求めた線量分布と比較する、独立検証と呼ばれる方法が用いられる場合がある。独立検証の場合には、別手法によって求められた線量分布と最適化し直した分布を比較する。この比較において一致する場合には問題ないが、不一致が起きた場合、それが治療可能な範囲内なのかをその場で判断する必要がある。その違いが何によって生じ、それが許容範囲内なのかは場合場合によって異なるため、豊富な経験による判断が必要となる。許容範囲内と判断した場合にはオペレータ１１は承認作業を行う。

まず、Ｓ７１では、図１０のＳ６１で計算した当日線量とは異なるアルゴリズムで独立して、治療時の患者１の画像や各臓器の輪郭に基づいて、線量を計算する。次に、Ｓ７３では、治療放射線照射装置４が、図１０のＳ６９で承認された治療計画の通りに放射線を照射するように動作するか検証を行う。なお、Ｓ７１とＳ７３とは、独立に動作してもいいし、順番が逆でもよい。

Ｓ７５では、図１６に示すように、Ｓ７１で計算した結果と治療計画評価の判断支援データとが表示される。なお、図１０に既に示しているように、この時点で判断指標は既に算出されている。そして、Ｓ７７では、オペレータ１１に承認された治療計画が治療放射線照射装置４に送信される。

図１２は、実施例１に係る放射線治療システムの放射線照射動作を示すフローチャートであり、図６のＳ８、Ｓ９の詳細を示すフローチャートである。図１２のフローチャートに示す動作は、Ｓ８については治療放射線照射装置４が、Ｓ９については治療計画検証装置１５が実行する。

まず、Ｓ８１では、オペレータ１１が照射を指示すると、治療放射線照射装置４が患者１に図１０のＳ６９で承認された治療計画の通りに放射線を照射する。Ｓ８３では、治療放射線照射装置４は、照射した放射線の位置や線量、装置の動作をログとして生成する。生成されたログは、治療計画検証装置１５へと送信される。

Ｓ９１では、治療計画検証装置１５が治療計画とログとを比較し、実際に照射された放射線の位置や線量（実績線量評価）を評価する。そして、Ｓ９３では、治療計画検証装置１５が装置の動作が精確であったかを検証する。

図１７は、実施例１に係る放射線治療システムの動作を示すフローチャートであり、本実施例の動作の要部を取り出して示すフローチャートである。

まず、Ｓ１０２において、予め治療前にオペレータ１１が判断支援データ入力装置２０を用いて判断支援データを入力する。次のＳ１０３において、判断支援データ入力装置２０は、判断支援データを判断支援データベース２１に保存する。

次のＳ１０４において、オペレータ１１が治療する患者に適した判断支援データを選択する。次のＳ１０５において、判断支援データベース２１が判断支援データを患者構造変化認識装置１４、治療計画装置１０、治療計画検証装置１５に送信する。これらＳ１０４、１０５は図６のＳ０に対応する。

次のＳ１０６において、患者構造変化認識装置１４、治療計画装置１０、治療計画検証装置１５が判断支援データに基づき判断指標の種類・基準値・達成度を表示する。次のステップ１０７において、オペレータ１１が指標を確認し、承認操作を行う。以上の全てのステップで承認操作が行われると、治療放射線照射装置が治療ビームの照射を行う。これらＳ１０６、Ｓ１０７は、図８のＳ２５～Ｓ２７、図９のＳ４７～Ｓ４９、及び図１０のＳ６７～Ｓ６９に対応する。

従って、本実施例の放射線治療システムによれば、治療中の判断に必要な適切な評価指標とその成否の基準値、優先度が与えられ、それらの達成度を確認しながら判断が可能となるため、経験の浅い操作者が短時間で適切に判断し、アダプティブ治療が可能となる。

言い換えれば、本実施例によれば、予め経験の豊富なスタッフを擁する病院において作成された判断指標や基準値を、経験の浅いスタッフを擁る病院にて治療に取り入れることが可能となり、治療中の判断を必要とする新規の治療法を迅速に取り入れることが可能となる。また、治療中の判断が適正化・迅速化されることにより、高精度・短時間の治療が可能となる。

なお、本実施例では、判断支援データ入力装置２０により判断支援データを治療施設外より取り入れる例を示したが、治療施設内で作成した判断支援データを入力しても良い。また、判断支援データは実績に基づき、ＡＩ等で修正・更新されても良い。

実施例２の放射線治療システムを図１９、図２０を参照して説明する。

実施例１に記載の放射線治療システムに対して、実施例２の放射線治療システムでは、判断支援データ入力装置２０がクラウドサーバ３０に接続されており、適宜判断支援データ入力装置２０がデータを取得することで、常に判断支援データベース上のデータが最新となり、また新たに開発された治療法を迅速に導入可能となる。

ここで、判断支援データには、適合する装置の要件を含んでおり、判断支援データ入力装置２０が適合性を判断し、当該施設に適合する判断支援データのみ判断支援データベース２１に保存することで、適さないデータを活用した照射を防ぐことが可能となり、迅速に治療データを導入可能となる。施設への適合性の判断指標は、撮影装置の種類・性能、治療放射線照射装置の放射線照射精度、対応する照射技法等である。また、導入されたデータに対し、その施設の特徴を反映した編集を受け入れても良い。具体的には患者位置決めを特徴的な方法で高精度化したり、患者の動きを特徴的な方法で制限したりして高精度化している場合などには、判断指標の基準値を変更して高精度な治療を支援することができる。

図２０は、実施例２のシステムのフロー図である。実施例１のフロー図（図１７）に対して、Ｓ１０２及びＳ１０３がＳ２０１、Ｓ２０２に変更となっている。

まず、Ｓ２０１にて、判断支援データ入力装置２０がクラウドサーバ３０から判断支援データを取得する。次に、Ｓ２０２にて、判断支援データ入力装置２０が取得した判断支援データに含まれる装置情報が当該施設に適合するデータのみ判断支援データベース２１に保存する。上記データは治療対象部位や治療方法毎に分類されており、個別に適合性が判断され保存される。

従って、本実施例の放射線治療システムによっても、実施例１の放射線治療システムと同様の効果を得ることができる。

なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１：被検体 ２：ベッド ３：撮影装置 ４：治療放射線照射装置 ５：標的 ６：治療室 １０：治療計画装置 １１：オペレータ １２：モニタ １３：治療制御室 １４：患者構造変化認識装置 １５：治療計画検証装置 ２０：判断支援データ入力装置 ２１：判断支援データベース ３０：クラウドサーバ ４０：表示画面 ４１：判断指標 ４２：判断基準値 ４３：判断指標値 ４４：達成度

Claims (11)

1. 放射線照射治療中に評価する判断指標と判断基準値の組からなる判断支援データの入力を受け入れ、前記放射線照射治療の標的に対応する前記判断支援データの選択入力を受け入れ、当該選択入力された前記判断支援データの前記判断指標について、前記標的を含む所定領域を撮影する撮像装置により治療日に撮影された前記所定領域の画像に対して前記判断指標の値を計算し、前記判断指標の値と前記判断基準値とを比較して表示し、
   前記判断指標は、前記標的の形状変化率又は形状変化量、前記撮像装置により撮影された前記所定領域の画像内に存在する臓器の形状変化率又は形状変化量、体表から前記標的までの深さ変化率又は深さ変化量の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする判断支援システム。
2. 前記判断支援データを保持する判断支援データベースを有することを特徴とする請求項１に記載の判断支援システム。
3. 前記判断指標の値の計算は、前記撮像装置により撮影された前記所定領域の画像に基づいてこの画像内に存在する臓器の輪郭作成要否の判断動作中に行うことを特徴とする請求項１に記載の判断支援システム。
4. 前記判断指標の値の計算は、前記撮像装置により撮影された前記所定領域の画像に基づいてこの画像内に存在する臓器の輪郭作成動作中に行うことを特徴とする請求項１に記載の判断支援システム。
5. 前記判断指標の値の計算は、前記放射線照射治療の治療再計画の評価時に行うことを特徴とする請求項１に記載の判断支援システム。
6. 前記判断指標は、前記標的の低線量領域の線量、臓器の高線量領域の線量、前記臓器と飛程終端との距離の変化、前記標的の線量体積ヒストグラム（Dose Volume Histogram）に対する処方の達成度の変化、前記臓器の前記線量体積ヒストグラムに対する処方の達成度の変化の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項５に記載の判断支援システム。
7. 前記判断指標の値の計算は、前記放射線照射治療の治療計画評価時に行うことを特徴とする請求項１に記載の判断支援システム。
8. 前記判断指標は、前記放射線照射治療の再計画時の分布の一致度、前記標的の低線量領域の線量、臓器の高線量領域の線量、前記標的の線量体積ヒストグラムに対する処方の達成度の変化、前記臓器の前記線量体積ヒストグラムに対する処方の達成度の変化の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項７に記載の判断支援システム。
9. 前記判断指標の選択入力を受け入れ、前記選択入力された前記判断指標に基づいて前記判断支援データベースから前記判断支援データの入力を受け入れることを特徴とする請求項２に記載の判断支援システム。
10. 標的を含む所定領域を撮像する撮像装置と、
    前記標的に対して放射線を照射するための放射線照射装置と、
    この放射線照射装置を制御する照射制御装置と、
    を備え、
    前記照射制御装置は、治療中に評価する判断指標と判断基準値の組からなる判断支援データの入力を受け入れ、前記標的に対応する記判断支援データの選択入力を受け入れ、当該選択入力された前記判断支援データの前記判断指標について、前記撮像装置により治療日に撮影された前記所定領域の画像に対して前記判断指標の値を計算し、前記判断指標の値と前記判断基準値とを比較して表示し、
    前記判断指標は、前記標的の形状変化率又は形状変化量、前記撮像装置により撮影された前記所定領域の画像内に存在する臓器の形状変化率又は形状変化量、体表から前記標的までの深さ変化率又は深さ変化量の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする放射線治療システム。
11. 判断支援システムにおける判断支援方法であって、
    前記判断支援システムは、放射線照射治療中に評価する判断指標と判断基準値の組からなる判断支援データの入力を受け入れ、前記放射線照射治療の標的に対応する前記判断支援データの選択入力を受け入れ、当該選択入力された前記判断支援データの前記判断指標について、前記標的を含む所定領域を撮影する撮像装置により治療日に撮影された前記所定領域の画像に対して前記判断指標の値を計算し、前記判断指標の値と前記判断基準値とを比較して表示し、
    前記判断指標は、前記標的の形状変化率又は形状変化量、前記撮像装置により撮影された前記所定領域の画像内に存在する臓器の形状変化率又は形状変化量、体表から前記標的までの深さ変化率又は深さ変化量の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする判断支援システムにおける判断支援方法。