在特定治疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗计划的系统和方法

在特定治疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗计划的系统和方法
【专利说明】在特定治疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗 计划的系统和方法
[0001] 交叉引用相关申请文件 该专利享有专利申请号为61/836, 253,申请日为2013年6月18日，名称为在特定治 疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗计划的系统和方法的美国临时专利的优 先权。W及享有专利申请号为61/891，941，申请日为2013年10月17日，名称为在特定治 疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗计划的系统和方法的美国临时专利的优 先权。本文所公开的通过结合参考全部引用于此。
技术领域
[0002] 本发明设及放射治疗领域，尤其设及在特定治疗标准及特定治疗参数下用于特定 患者放射治疗计划的系统和方法。
【背景技术】
[0003] 普通放射治疗或者特殊放射治疗都使用医疗电离福射控制恶性细胞。在强度调节 放射治疗（IMRT)下，福射的强度和范围根据医疗计划是可调的，根据恶性细胞的计划目标 体积（PTV)给予高适形的福射剂量，同时避免其周围的病危器官（ORA)和其他健康组织遭 受福射伤害。通过将计划目标体积（PTV)和病危器官（ORA)分隔成单个体积元素(体素)， 强度调节放射治疗（IMRT)的治疗方法可W使用=维剂量分布将每一个体积元素的福射大 小特征区分开来。另外，剂量分布的二维图可W用剂量体积直方图（DVH)表示。许多关于 器官福射损伤和福射剂量的临床毒性数据和指导方针在DVH参数中被表示(也就是，Xl体 积％，或x2体积CC超过yl剂量％或y2剂量Gy)。
[0004] 在不影响其他参数的情况下，如果不能进一步提高剂量测定参数的准确性则采用 帕累托最优计划。帕累托最优计划具有一系列可W满足不同计划参数和对象的方案。强度 调节放射治疗（IMRT)的治疗计划（简称"IMRT计划"）几乎包括了所有形式的治疗计划， 在放射治疗过程中福射强度可WW不均匀的方式传送，包括但不限于：强度调节放射治疗 (IMRT)，体积调节电弧疗法（VMAT)，治疗方案设计使用特码特瑞（T0M0TERPAYTM)，安科锐 (ACCURAYTM)，质子疗法，祐锐（VIEWRAYTM)，疫苗（VEROTM)等。
[0005] 强度调节放射治疗（IMRT)的治疗计划(简称"IMRT计划"）实施过程中通常会设及 到一个复杂的优化过程，为了达到计划目标体积规定的福射剂量需要控制福射光速角度和 力度，还需要避免福射传递到附近的正常组织。虽然IMRT计划过程的一部分可W通过计算 机优化程序执行，但很多特定的过程需要有输入量和专业人员。计算机优化算法计算出来 的剂量分布直方图（DVHs)上分别显示计划目标体积（PTV)和病危器官（OAR)的当前状态， 需要将运些值与目标对象剂量分布的输入值作比较。利用运两组剂量分布值的区别及预先 确定的公式来调节每束福射光的强度。
[0006] 而且，操作人员通常需要长时间重复试错来手动调整输入计划剂量目标巧日剂量 范围，剂量体积直方图范围等)。试错法的本质是因为操作者不能确定一系列被给的剂量数 据是否能够达到所有相关医师想要避免组织器官处于风险的目的(称为"目标保留")。正因 如此，如何权衡计划目标体积（PTV)的覆盖范围与病危器官（OARs)的保留范围可进一步改 善。
[0007] 相关医师确定病变组织范围通常源于对普通人群的临床试验研究巧日肿瘤放射治 疗组（RTOG)的肿瘤范围确定，正常组织的临床定量卵ANTEC分析数据，等）而不考虑解剖 学，几何学，人口统计信息对每个病人的影响，且数据仅代表每个器官剂量承受的最大上限 而不是每个患者器官的最少获得剂量。总之，由于缺乏联系解剖学参数和正常器官组织保 留剂量参数的特定工具，操作者必须依靠个人经验和专业知识对每个病人做出调整。进一 步讲，由于缺乏提供各种计划目标体积（PTV)覆盖范围与各种病危器官（OARs)保留范围之 间的权衡点的特定工具，医生和操作者必须依靠个人经验和专业知识分别对每个患者提供 治疗决策。有人指出权衡点可W是离散或者连续的，也就意味着对一个患者来说可能有两 个或者两个W上的权衡点。
[0008] 至少基于上述原因，需要对放射治疗决策和放射治疗的治疗计划提供改进的系统 和方法。

【发明内容】

[0009] 本文公开了在特定治疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗计划的系 统和方法。首先，该方法包括收集患者的数据并采用相关的医疗知识和经验近似计算出患 者一个或者多个病变器官目标体积的几何特征。然后，该方法还包括通过收集的数据、计算 得到的几何特征和相关的知识经验生成的第一组放射治疗计划参数，该参数可为患者提供 质量更好的治疗计划。其次，该方法还包括利用特定数据并基于模型预测得到的第二组或 者更多组的放射治疗计划参数，运些参数对待治疗病人的不同器官保留对象提供更好的治 疗计划。第一组放射治疗计划参数不同于第二组或者其他更多组的放射治疗计划参数。两 组或者多组参数可单独使用或者结合使用生成具有不同临床重点的治疗方案。该方法通过 用户界面提供一组或者多组放射治疗计划参数。该方法可W通过一个具有实现上述功能的 计算机程序的合适计算机装置来实现。
[0010] 本文的系统和方法利用所有从放射治疗知识领域中提取的信息，包括但并不限于 专家提供的患者治疗计划，多目标优化方案或者类似系统产生的帕累托IMRT计划，已刊登 的放射治疗指南和个人治疗计划信息，等。
【附图说明】
[0011] 本发明技术主题的前述内容和其他特征，下文将结合附图对此加W说明： 图IA为依据本发明公开实施例放射治疗计划参数产生系统的一个实施例的框图； 图IB为依据本发明公开实施例放射治疗计划参数产生系统的另一个实施例的框图； 图2为病例和患者治疗计划数据的实施例框图； 图3为器官实际体积数据和计划目标体积（PTV)数据的实施例框图； 图4为几何特征的实施例框图； 图5为剂量体积直方图的实施例框图； 图6为依据本发明公开实施例的第一个说明性剂量体积直方图值VH); 图7为依据本发明公开实施例描述的第二个说明性剂量体积直方图值VH)，称为累积 剂量体积直方图； 图8为依据本发明公开实施例描述的目标体积中一个或者多个病变器官的几何特征 说明图；一个或者多个计划目标体积（PTV)相关于病危器官（ORA)(在运个例子，水平轴为 OAR的距离，Y轴为PTV体积％或CC); 图9为依据本发明公开实施例的放射治疗计划实施方法的流程图； 图10为依据本发明公开实施例实施图9所述实施方法的流程图； 图11根据本发明公开实施例描述了一个详细的工作流程图； 图12根据本发明公开实施例描述了一个详细的子工作流程图； 图13根据本发明公开实施例描述了一个详细的子工作流程图； 图14根据本发明公开实施例描述了一个详细的工作流程图； 图15根据本发明公开实施例描述了一个详细的子工作流程图； 图16根据本发明公开实施例描述了一个详细的子工作流程图； 图17根据本发明公开实施例描述了一个放射治疗计划的实施例的流程图； 图18为从训练样本中提取的四个单边保留病例和四个双边保留病例的实际剂量体积 直方图值VHs)与预测模型剂量体积直方图值VHs)的双边腮腺图； 图19为单边腮腺保留的剂量标准图； 图20为由单边保留阔值变量dl和d2W及用现有案例比较阔值识别出单边保留病例 构成的ROC曲线的立体图； 图21A，21B，21C和21D为两个被正确分类的案例和两个被错误分类的案例图； 图22A和22B为通过标准和组合模型显示腮腺中值预测精度（D50)的箱形图； 图23 (a)为用等剂量线覆盖的前列腺平面的PTV轮廓、膀脫、直肠的矢状面CT图；（b) 为用等剂量线覆盖的HN方案中PTV轮廓、左右腮腺的冠状CT图；（C)和（d)为PTV表面的 剂量和距离之间关系的散布图，利用欧式距离度量和非欧式距离度量（C)前列腺计划中膀 脫内体素和（d)HN计划中右腮腺宁日体素； 图24A至图24B为前列腺的剂量体积直方图（DVH)和HN的剂量体积直方图（DVH); 图25显示了（a)直肠和（b)直肠主成分的剂量体积直方图（DVH); 图26中示出了（a)关于0AR60%体积的距离与，腮腺DTH和膀脫PCSI之间的关系图； (b)膀脫PCS2和DTH腮腺，与在dl-d2距离范围内DTH平均梯度之间的关系图；（C)关于 0AR50%体积（D50)的剂量，与膀脫PCSI和腮腺DVH之间的关系图；W及（d)膀脫PCS2和 DVH腮腺，与在D1-D2距离范围内DTH平均梯度之间的关系图； 图27A-27C为实际DVH和预测模型DVH的比较图； 图28显示了模拟值和实际值之间相关性的验证情况； 图29为在两个HN方案中腮腺的DWs和DVHs图，其中（a)为DTH交叉点（b)为DVH交 叉点； 图30为依据本发明实施例的放射治疗计划实施方法的流程图； 图31显示了源于各种模型的集成计算机知识。
[001引详细描述 为了进一步理解现有公开的技术，各种具体化和特定的语言将被用来参考。然而，公开 的技术范围没有限制，需要进一步修改公开技术作为说明，需要注意的是通常会出现一个 技术特征与公开技术相关的情况。为了促进理解目前披露的原则，参考现在将各种化身和 特定的语言将被用来描述相同。它依然被理解，没有披露的范围从而限制，等变更和披露 进一步的修改说明，正在酝酿，通常会出现一个熟练的艺术的披露有关。
[0013] 目前公开的主题与为在特定治疗标准和特定治疗参数下用于特定患者的放射治 疗计划W及放射治疗选项的选取提供决策的工具相关。例如，目前公开的主题与为在特定 治疗标准和特定治疗参数下用于特定患者的放射治疗计划W及在不同的治疗目的和对象 间权衡选择提供决策的系统和方法相关。根据本质特性，一种权衡PTV覆盖面积和OAR保 留面积的建模方法被提供。另一方面，一种本体框架被用来对已发表的期刊及其他材质文 本的治疗方针建模。
[0014] 另一方面，一种结合所有模型计算机知识的方法在一个直观和互动的本体框架中 体现。例如，某个系统可W在分布式协作平台上收集治疗方案的证据、经验和知识，并通过 持续更新，自我修复和验证的过程将证据、经验和知识转化为计算机模型。
[0015]另一方面，某系统使用模型提供决策支持，为了增量学习和增强计算机模型需要 向该模型系统传递新证据。
[0016] 运篇文章中的语法对象"一个"和"一"分别表示一个和至少一个。例如，一元素 表示至少有一个元素，可W多于一个元素。
[0017] 除非另有定义，所有在本文中使用的技术术语意思相同且都理解为公开内容的普 通技术。
[001引本文中，术语"计算设备"应该被宽泛地解释。它可W是包括硬件、软件、固件及其 组合的任何类型的设备。计算设备可W包括一个或者多个处理器和存储器或者其他合适的 部件，计算机可读存储介质具有依据本发明实施例实现所需方法的计算机可读程序代码。 计算设备可W是零售的POS机。计算设备还可W是服务器或者是属于零售行业并与其他计 算设备巧日POS机，计算机）直接相连用于会计管理、购买交易和其他零售业操作过程的计 算机。计算设备可W是移动计算设备，但不限于智能手机、大哥大、传呼机、私人PAD、具有 智能手机客户端的移动电脑，等。计算设备可W是任何类型的嵌入式计算机，如具有HMD的 电脑。计算设备可W是任何类型的普通计算机，如笔记本电脑和平板电脑。典型的移动计 算设备是无线数据设备巧日苹果手机，黑替手机，苹果平板电脑，等)，能够使用互联网协议、 IP协议、无线应用协议或WAPW无线方式发送和接受数据。允许用户通过智能手机、移动电 话、寻呼机、双向收音机、通讯器等无线设备访问信息。无线数据访问支持许多无线网络，包 括但不限于CDPD,CDMA,GSM,PDC,P服，TDMA,FLEX,ReFLEX,iDEN,TETRA,DECT,TAC 数据，Mobitex，邸GE和其他2G, 3G，4GW及LTE技术，运行于许多手持设备操作系统，如 PalmOS,EPOC,WindowsCE,FLEX0S, 0S/9,JavaOS,iOS和An化oid。通常，运些设备使 用图形显示器且在所谓的小型或者微型显示器上能够访问互联网（或其他通讯网络)，运些 网络浏览器的内容很小可W适应无线网络的内存限制。一个典型的特性，移动设备如移动 电话或智能电话运行在GPRS上，运是GSM网络的一个数据技术。除了传统的语音通信，一个 移动设备可W通过许多不同类型的信息传递技术同另一个移动设备通信，如SMS，EMS，MMS， 电子邮件WAP，传呼机传呼，其他已知或将要出现的无线数据格式。尽管许多在运里提供的 例子都实现在智能手机上，运些例子也同样可W实现在任何合适的计算设备上，如电脑。该 系统可W在云计算环境中实现。
[0019] 此处所称的术语"用户界面"是用户与计算设备交互的系统。用户界面包括允许 用户操作计算设备的输入，W及包括允许计算设备对用户操作显示相应信息和数据的输出 等。计算设备上的用户界面包括允许用户与程序或应用软件交互不限于打字的图形用户界 面（GUI)。图形显示界面通常具有显示对象和视觉指示，而不是只具有文本界面，输入命令 标签或者文本导航为用户呈现可用的信息和行为。例如，一个用户界面可由用户选择计算 设备交互来显示窗口或显示对象。显示对象可W在计算设备的显示屏上显示，可W由用户 在用户界面上交互选择。例如，显示的计算设备可W是触屏，该触屏具有显示图标。用户按 下显示屏上显示图标区域就可W选中显示图标。用户可W使用任何其他合适的计算设备用 户使用界面，如键盘、选中显示图标或显示对象。例如，用户可W使用轨迹球或箭头键来移 动光标并选择显示对象。
[0020] 主要知识源是剂量体积影响知识，该知识是医生执行用于每个患者的福射剂量处 方。运些知识可W从大量的临床试验，研究发表的报纸文章指南，W及医生的个人经验中取 得。医生用于剂量处方的过于复杂的决策过程很少得到支持。一个结合特定预测模型与计 算机模型的决策支持系统在运里被公开，计算机模型包括在正式本体论网络中的临床试验 文献。
[0021] 目前公开的技术可W提供在过去经验和知识中形成的用于试验或临床放射肿瘤 学的特定最优规划参数预测模型。运里公开了专利号为2012/0014507,主题为自动生成特 定放射治疗计划参数的美国专利文献，该专利的全部内容作为本文的引用基础。现有公开 技术还公开了通过由专家生成的患者治疗方案学习数据库确定的剂量预测模型，帕累托最 优计划由多目标优化或者类似系统生成，该系统从公开的放射治疗指南和个人治疗计划知 识等方面学习。Apian是帕累托最优计划在不影响其他参数的情况下不可能进一步提高的 特定剂量测定参数。帕累托最优计划包括一组可W满足不同规划标准和目标的计划。运 些从剂量预测模型中提取出来的知识被写入计划中，包括但不限于（1)特定解剖特征，与剂 量体积直方图（DVHs)和病危器官（OAR)相关联，基于自己的特定肿瘤目标和与器官形状或 位置相对应的肿瘤体积，（2)源于放射肿瘤学家与规划者对照射配置的经验与专长的临床 知识（如能源，瞄准仪的尺寸和方向，特殊块等)，剂量约束设置(剂量体积关系和重量因素 A^r \AfrAfr O
[0022] 本发明还公开了一种为权衡PTV覆盖面积与OAR保留面积建模的方法，或者为权 衡不同的OAR保留面积建模，或者本质上包括学习上文所述的各种知识源。剂量预测模型 包括很多东西，包括但不限于，与PTV相关的各种类型的OARs,照射光束的设置及组成，针 对不同患者的不同状况需要不同的剂量设置，等。用在剂量预测模型上的患者解剖特征，包 括但不限于一个或者多个W下内容：〇AR体积，PTV体积，OAR体积与PTV体积重叠的部分； OAR体积超出治疗范围的部分；与关键的毒性数据点相关的OAR体积部分；在欧几里德体系 或其他非欧几里德体系中的目标直方图距离（DTH);在欧几里德体系或其他非欧几里德体 系中的目标OAR直方图距离（DOH) ;0AR周围的PTV部分；其他类型的描述、组合等。