前瞻性适应性辐射治疗计划的制作方法

专利名称：前瞻性适应性辐射治疗计划的制作方法
前瞻性适应性辐射治疗计划本发明涉及医学领域、成像领域、磁共振领域以及相关领域。本发明特别应用于辐 射治疗，并且特别参考其来进行描述。在辐射治疗中，对肿瘤或含有癌性或恶性组织的其他区域施加空间靶定剂量的电 离辐射。正在生长和快速繁殖的癌细胞倾向于与正常细胞相比更容易受到来自电离辐射的 损伤的影响，并且因此，被通过正确的计划施予的更高的剂量加强，所施加的辐射优先地杀 死癌性或恶性组织。尽管如此，电离辐射对恶性细胞和健康细胞这两者都有害，因此，对于 在限制对健康组织的附带损伤的同时将有效的辐射治疗施加于恶性肿瘤而言，辐射的精确 的空间靶定很重要。还典型地通过在持续几天、几周或几个月的一系列会话中执行辐射治 疗而控制对健康组织的损伤，并且期望对健康组织的辐射损伤可以在处理会话之间的时间 间隔期间愈合。有时候把将辐射治疗会话分布在长期的时间段上的这种技术称为分次辐射 治疗，并且，有时候把每个会话叫做辐射治疗组分。在辐射治疗中，以结合而产生集中于将被处理的肿瘤或其他区域的靶定总辐射剂 量空间分布的方式在围绕对象的角位置处施加辐射束，同时保持某些辐射敏感的关键器官 的累积照射低于安全阈值。通过使用围绕对象分布的多个固定辐射源或通过使诸如线性加 速器(Iinac)的单辐射源围绕对象旋转(即断层摄影术)，可以实现角覆盖。预先针对特定 对象基于所采集的该对象的成像数据计划辐射治疗。典型地，计算机断层摄影(CT)成像被 用于辐射治疗计划，尽管还可以除CT外或代替CT利用诸如磁共振(MR)或正电子发射断层 摄影(PET)的其他成像模态。Brilliance Big Bore CT扫描器(可从荷兰艾恩德霍芬 的Koninklijke Philips Electronics N. V.获得)是适用于采集辐射治疗计划图像的说 明性CT扫描器。BrillianCeTMBig Bore CT扫描器具有85cm的患者孔径，该患者孔径大 到足以容纳布置在典型辐射治疗位置的患者。为了计划辐射治疗会话，在图像中描绘肿瘤或其他目标，还描绘必须限制其辐射 剂量的辐射敏感器官或区域。计算机仿真或其他电子计算被用于考虑到关于各种组织的辐 射衰减或吸收特性的已知信息而优化辐射束空间轮廓和强度，以将辐射集中于目标，同时 使敏感器官或区域的照射最小化。一种用于执行这种图像引导的辐射治疗的适当辐射治疗 计划系统是Pinnacle 辐射治疗计划系统(可从荷兰艾恩德霍芬的Koninkli jke Philips Electronics N. V.获得)。辐射治疗计划过程是计算密集的，并且典型的辐射治疗计划序 列可能花费半小时至几小时来执行。计划CT扫描器或其他计划成像模态典型地与线性加速器(Iinac)或其他辐射治 疗系统物理地分离。因此，对对象进行成像，随后进行辐射治疗计划以生成辐射治疗计划， 随后在大量的辐射治疗组分或会话期间执行辐射治疗计划。鉴于辐射治疗计划的长期的持 续时间，在单个会话中执行计划成像和辐射治疗这两者通常是不可能的。相反，在成像之 后，患者回家或去他或她的病房，并且稍后返回以进行第一辐射治疗会话。在每个辐射治疗 会话开始时，患者在辐射治疗系统中被定位在与在成像系统中和与在任何先前辐射治疗会 话中相同的位置(在切实可行的范围内)。在理论上，这确保了辐射治疗计划贯穿所有辐射 治疗会话仍然有效。
实际上，这种乐观的观点常常并不让人满意。即使假设对于成像和对于每个辐射 治疗会话而言患者被精确地以相同的方式定位，也仍然存在着解剖结构可能在各会话之间 变化的许多方式。体内器官可能随着时间的推移而移位；膀胱以及其他体内流体容器为排 空或充盈；胃内容物从一个会话至另一个会话变化；可能形成使解剖结构变化的胀气或气 囊；等等。此外，肿瘤或其他恶性肿瘤可能缩小(辐射治疗的典型目的)或扩大(如果尽管 进行了辐射治疗或其他处理，癌还继续生长，或者如果肿瘤由于辐射治疗导致的炎症效应 而扩大)。在现有的辐射治疗技术中，存在着解决这些解剖结构变化的两种原则方式。在一 种方法中，完全不采取补救行动。最多，可以在每个辐射治疗会话之前对患者进行成像，以 证实患者被正确地定位且证实自上一次会话起未发生禁止的大规模的解剖结构变化。如果 发生较小规模的变化，那么医师或其他医务人员作出在不管所观察到的解剖结构变化的情 况下执行最新的辐射治疗会话是否安全和合适的判断(可能由客观临床指南指导)。另一种方法是贯穿分次辐射治疗而不时地重复成像和辐射治疗计划。由于辐射治 疗计划过程的长度，对对象进行成像并且立即生成辐射治疗计划通常是不切实际的。作为 替代，对于每个辐射治疗计划更新，患者都必须访问成像设施，然后回家或回到他或她的病 房等待辐射治疗计划，并且然后返回以进行下一个预定的辐射治疗会话。这对于患者而言 不方便且费时，并且医师或其他医务人员也必须花费相当多的时间重复漫长的辐射治疗计 划过程。更进一步，通过重复的辐射治疗计划而提供的补救只是部分有效的。重复辐射治 疗计划可以适应在长期的时间段上缓慢发生的诸如肿瘤缩小的解剖结构变化。然而，对于 诸如可能在最新重复的计划成像和下一个辐射治疗会话之间的时间间隔内发生的较短期 的解剖结构变化，重复的辐射治疗计划可能不正确。短期的解剖结构变化可能由于膀胱水 平的变化、不同的胃内容物、体内胀气等而发生。本发明提供克服上述问题及其他问题的新型改进的装置及方法。根据一个公开的方面，公开了一种治疗方法，包括执行治疗计划过程，以基于对 象的计划图像以及对象的一个或多个可预见的变化而生成多个治疗计划；以及根据所述多 个治疗计划中的选定一个对对象执行治疗会话。根据另一个公开的方面，公开了一种数字存储介质，该数字存储介质存储可与治 疗给予装置协同执行以执行在前一段落中记载的方法的指令。根据另一个公开的方面，公开了一种系统，其包括治疗计划器，其被配置为基于 分割成描绘对象的特征的片段的计划图像构建治疗计划；预测计划适应模块，其被配置为 调整所述片段以表示对象的可预见的变化并调用治疗计划器来构建与所述可预见的变化 相对应的治疗计划；以及数据存储器，其用于存储由治疗计划器和预测计划适应模块基于 对象的至少一个计划图像针对对象生成的多个治疗计划。根据另一个公开的方面，公开了一种系统，其包括预测计划适应模块，其被配置 为通过将辐射治疗计划器应用于(i)被分割成描绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射 或其辐射照射受到约束或限制的一个或多个关键特征的片段的对象的计划图像以及(ii) 其中所述片段被调整为表示对象的一个或多个可预见的变化的所述计划图像而生成多个 辐射治疗计划；以及辐射治疗计划选择器，其被配置为基于为辐射治疗会话作准备而采集的准备辐射治疗图像选择所述多个辐射治疗计划之一以用于在治疗会话中使用。一个优点在于，提供了针对分次辐射治疗的更准确的辐射治疗计划。另一个优点在于，适应了在分次辐射治疗的过程期间发生的对象的变化。另一个优点在于，辐射治疗计划对对象的可预见的变化的计算高效的预测适应。在阅读并理解下列详细描述的基础上，进一步的优点将对本领域普通技术人员显 而易见。

图1图解显示分次辐射治疗系统；图2图解显示用于使用图1的系统来生成多个预测的适应的辐射治疗计划的方 法；图3图解显示用于使用图1的系统来选择针对给定辐射治疗会话的最合适的辐射 治疗计划的方法。参考图1，辐射治疗系统包括适用于采集用于计划辐射治疗的计划图像的成像模 态10。在一些实施例中，成像模态10是计算机断层摄影(CT)扫描器，诸如Brilliance Big Bore CT扫描器(可从荷兰艾恩德霍芬的Koninkli jke Philips Electronics N. V.获 得)。可以使用其他CT扫描器，以及其他成像模态，诸如正电子发射断层摄影(PET)、磁共 振(MR)、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)等。在某些监管的管辖之下，CT的使用是辐 射治疗计划的强制性组成部分。成像模态10还可以是实现为独立型扫描器或诸如混合型 SPECT/CT扫描器的混合型扫描器的多个不同的成像模态，诸如CT和PET。所采集的图像被存储于图像存储器12中，并且被特征分割器14分割，以识别描绘 将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受到约束或限制的一个或多个关键特 征的片段。如本文所使用的，术语“关键特征”表示影响辐射透射或其辐射照射受到约束或 限制的任何解剖结构特征。例如，将被辐照的目标特征可以是癌性肿瘤或其他恶性肿瘤，并 且一个或多个关键特征可以包括例如心脏、肺或辐射敏感的体内器官或者影响(在这种情 况下为阻碍)辐射透射的金属植入物。如本文所使用的，术语“分割”以及类似的术语是指 描绘目标特征和描绘影响辐射透射或其辐射照射受到控制或限制的关键器官的特征的任 何算法、技术或者用户接口设备或系统。通过采用基于诸如边缘的图像特性、具有类似的强 度或灰度级的像素或体素的连接分组等在图像中识别相关区域的算法，可以使分割部分地 或完全地自动化。分割可以是部分地或完全地手动的，例如提供显示图像切片的用户界面， 其中医务人员可以在该界面上使用鼠标指针等来识别和描绘目标特征和邻近的关键特征。 还可预期将自动算法与手动调整或输入结合的半自动分割技术。特征分割器14可以例如 由计算机或其他数字处理器P体现，该计算机或其他数字处理器P包括或可操作地连接到 用于显示图像切片或绘制的适当的显示器D以及启用用于定义或调整特征描绘片段的用 户输入的诸如键盘、鼠标、跟踪球、跟踪板、触摸敏感屏幕等的一个或多个用户输入设备N。辐射治疗计划器16接收分割成描绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐 射照射受到约束或限制的一个或多个关键特征的片段的计划图像，并且基于经分割的计划 图像连同关于片段的组织的辐射衰减或吸收信息、关于向将被辐照的目标特征给予的累积 辐射剂量的定量规范和关于对辐射照射受到约束或限制的关键特征的辐射照射的定量约 束或限制的定量规范并且任选地还基于与构建辐射治疗计划相关的其他信息来构建辐射 治疗计划。在一些实施例中，辐射治疗计划器16适当地体现为执行定义Pinnacle 辐射治疗计划系统(可从荷兰艾恩德霍芬的Koninklijke Philips Electronics N. V.获得)的 软件的计算机或其他处理器P。从经分割的一个或多个计划图像生成辐射治疗计划是计算密集的过程。在一些实 施例中，辐射治疗计划器16可能花费半小时至十个小时或者更久来从经分割的一个或多 个计划图像生成辐射治疗计划。由辐射治疗计划器16从经分割的计划图像生成的辐射治 疗计划在本文中被称为基础辐射治疗计划，并且该基础辐射治疗计划被存储在辐射治疗计 划数据存储器18中，以便稍后用于控制辐射治疗会话。基础辐射治疗计划适用于只要在 采集一个或多个计划图像和执行辐射治疗会话之间的中间时期中对象未发生显著的变化， 就对对象执行辐射治疗会话。然而，实际上，在采集一个或多个计划图像和执行辐射治疗会话之间的时间中可 能发生一些变化。此外，分次辐射治疗包括在可能持续几天、几周、几个月或更久的长期时 段内执行的一系列分次辐射治疗会话，这进一步增大了对象在分次辐射治疗的过程期间的 某点处表现出变化的可能性。本文所使用的术语“解剖结构变化”包含对象解剖结构的可 能影响辐射治疗的任何变化。解剖结构变化例如包括解剖结构特征的大小或几何结构的 变化，诸如肿瘤生长或缩小、膀胱充盈或排空等；由于包括特征的组织的密度变化而产生的 该特征的辐射吸收或衰减特性的变化；或者由于诸如金属板等的插入、诸如阑尾的器官的 手术切除等的外科手术而产生的解剖结构特征的添加或切除。更一般地，术语“对象的变 化”包含可能影响治疗的任何变化，并且包含对象的解剖结构变化以及其他相关变化，诸如 肿瘤的部分坏死。可以通过使用成像模态10采集表现出变化的新的一个或多个计划图像并且应用 辐射治疗计划器16生成适应变化的新的辐射治疗计划来说明对象的变化。然而，该方法在 许多情况下是站不住脚的，诸如当经由在开始辐射治疗会话之前不久采集的准备图像探测 变化时、当重复成像成本过高时或当对象的变化大到足以影响辐射治疗但又太小而不能证 明重复辐射治疗计划是正当的时。因此，图1的辐射治疗系统包括预测计划适应模块20，该预测计划适应模块20与 变形特征模型22协同操作，以使经分割的一个或多个计划图像的至少一个片段变形或另 外调整该片段，从而表示对象的可预见的变化。预测计划适应模块20然后相应于经调整的 分割的一个或多个计划图像而调用辐射治疗计划器16，以便生成适合于在实际发生可预见 的变化的情况下使用的预测的适应的辐射治疗计划。预测的适应的辐射治疗计划被存储在 辐射治疗计划数据存储器18中，并且该过程可以任选地重复多次，以生成适合于对象的对 应的多个不同的可预见的变化的多个预测的适应的辐射治疗计划。本文所使用的术语“可 预见的变化”是指被认为在对象中十分有可能发生的对象的任何变化以证明生成适合于该 变化的预测的适应的辐射治疗计划是正当的。可预见的解剖结构变化的一些说明性示例包括将被辐照的肿瘤或其他目标特征 的缩小的变化程度(由于分次辐射治疗的目的是肿瘤在一系列辐射治疗会话期间逐渐缩 小而可预见)；将被辐照的肿瘤或其他目标特征的生长的变化程度(由于辐射治疗和其他 肿瘤处理并不总是完全地成功而可预见，并且，可能可预见尽管进行辐射治疗或其他肿瘤 处理，肿瘤还可能生长)；体内膀胱的变化的大小(由于膀胱大小随着所包含的流体量变化 而可预见)；已知具有可变位置的某些关键器官的平移运动和/或旋转运动等。其他可预见的变化可以包括例如响应于肿瘤治疗的肿瘤或肿瘤部分的坏死(由于这是辐射治疗的 目的而可预见)。辐射治疗计划器16和预测计划适应模块20的操作的结果是生成存储在辐射治疗 计划存储器18中的多个辐射治疗计划。如果与采集一个或多个计划图像时的对象相比，对 象基本上不改变，则基础辐射治疗计划是适当的。如果对象以与预测的适应的辐射治疗计 划相对应的预见的方式改变，则各种预测的适应的辐射治疗计划是适当的。在开始辐射治疗会话时，作出适当的努力以确定对象的状态。在一些实施例中，在 施加治疗辐射之前不久(例如，在同一天，并且优选在一小时之内或者几小时之前)采集对 象的准备图像。可以使用与用于采集一个或多个计划图像的成像装置相同的成像装置10 来采集对象的准备图像，或者可以使用不同的成像装置。在一些可预期的实施例中，准备图 像是使用CT扫描架来采集的锥束CT图像，该CT扫描架包括与给予治疗辐射的设备一起安 装的或另外与该设备相集成的千伏X射线源和X射线探测器。所采集的准备图像由特征分 割器14适当地分割，以识别描绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受到 约束或限制的一个或多个关键特征的最新片段。将这些片段与经分割的计划图像的对应片 段相比较能够确定特征的几何结构变化、特征的密度变化(并且因此确定该特征的辐射吸 收或透射特性的对应变化)或通过手术或其他手段切除特征或者实现诸如在功能成像的 情况下可探测的区域坏死的功能变化或其他变化。辐射治疗计划选择器30基于以对象的准备图像为基础而识别的变化(如果有的 话)而从存储在辐射治疗计划数据存储器18中的多个辐射治疗计划之中选择最合适的辐 射治疗计划。例如，如果未识别到显著的变化，那么，适当地选择基础辐射治疗计划。另一 方面，如果准备图像指示出相当大的肿瘤缩小或生长，则选择与最新的肿瘤缩小或生长程 度最密切对应的预测的适应的辐射治疗计划。通过使用与关键特征的最新状态最密切对应 的预测的适应的辐射治疗计划，可以同样地适应关键特征的所识别的变化。准备图像是用于识别与辐射治疗相关的大多数变化的适当工具；然而，可以使用 其他方法来识别对象的变化。例如，可以使用其他肿瘤诊断或监测技术来探测肿瘤的生长 或缩小。可以基于手术切除的知识而以重复的方式识别诸如阻碍辐射的金属植入物的关键 特征的手术切除。可以基于流体潴留测量来估计膀胱扩大。辐射治疗计划选择器30可以 代替基于一个或多个准备图像或除基于一个或多个准备图像外还基于这些变化识别来选 择最合适的辐射治疗计划。由于各种预测的适应的辐射治疗计划是基于对象的可预见的变化而生成的，因而 可以在开始任何辐射治疗会话之前很久调用预测计划适应模块20时由辐射治疗计划器16 生成这些各种预测的适应的辐射治疗计划。由此，各种预测的适应的辐射治疗计划在开始 辐射治疗计划时可以是并且优选是可用的。结果，辐射治疗计划选择器30的操作将很少延 迟或者不将延迟引入辐射治疗会话。即，如果使用准备图像或另一工具来识别预见的变化， 则辐射治疗计划选择器30选择已经存在的相关的预测的适应的辐射治疗计划。一旦辐射治疗计划选择器30选择最合适的辐射治疗计划，用于给予治疗辐射的 适当的装置32就由适当的辐射治疗控制系统34控制，以根据所选择的最合适的辐射治疗 计划给予治疗辐射。例如，在图示说明的实施例中，辐射治疗给予装置32是断层摄影线性 加速器(Iinac)，并且，辐射治疗控制系统34操作多叶准直器(MLC)或线性加速器32的其他辐射束轮廓成形装置，以在使线性加速器围绕对象旋转时调制束强度和轮廓，以便对对 象给予向目标特征提供期望的累积辐射剂量同时适当地限制或约束敏感的关键特征的辐 射照射的辐射剂量分布。辐射治疗系统的各种模块和其他计算部件14、16、20、30、34可以由单个数字处理 器、两个或更多数字处理器、计算机、专用集成电路(ASIC)等各种各样地体现。例如，所图 示说明的计算机P可以体现所有计算部件14、16、20、30、34，或者计算机的第一实例可以体 现与成像和计划相关的计算部件14、16、20，而计算机的第二实例可以实现与辐射治疗会话 相关的计算部件30、34等。类似地，数据存储部件12、18、22可以各种各样地体现为随机存 取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、磁性存储介质(例如磁盘或计算机硬驱动等)、光学存 储介质(例如CD、DVD或其他光盘)、静电存储介质(例如FLASH存储器)等的各种实例或 者实例的组合。参考图2，进一步描述辐射治疗计划器16和预测计划适应模块20的操作。分割形 式(即，在被特征分割器14分割之后)的计划图像40被输入至辐射治疗计划器16，以生成 基础辐射治疗计划，该基础辐射治疗计划被存储在辐射治疗计划数据存储器18中。经分割的计划图像40还被输入至预测计划适应模块20。该模块20识别预测的变 化42，该预测的变化42可以被存储在预测计划适应模块20的内部存储器中或者可以被用 户(例如，经由一个或多个用户输入设备N)输入至预测计划适应模块20，等等。例如，预测 的变化42可以被存储为大致球形的肿瘤的平均直径的一组预见的百分比或分数变化，或 者存储为流体膀胱的一系列大小和形状。对于预测的变化42中的第一个，在计算操作44中将经分割的计划图像40的片段 调整为一个或多个预测的变形(或者一个或多个密度变化或其他变化)。对于诸如肿瘤缩 小或生长、器官运动、大小或形状变化等的几何解剖结构变化，变形操作44任选地利用变 形特征模型22来对预见的几何解剖结构变化建模。在一些情况下，单个预见的解剖结构变 化可能需要两个或更多片段的变形。例如，与挤压右肺的肿瘤的缩小相对应的预测的解剖 结构变化可以包括描绘肿瘤的片段的大小的减小和描绘右肺的片段的大小的增大这两者， 并且可能包括描绘右肺的片段的形状的变化。可以通过调整片段的辐射衰减或吸收来说明 片段的组织密度的变化。可以通过缩小辐射治疗的目标区域以排除肿瘤的坏死部分来说明 肿瘤的部分坏死。预测变化操作44的输出是经调整的分割的计划图像46，然后，该经调整的分割的 计划图像46被输入至辐射治疗计划器16，以生成预测的适应的辐射治疗计划，该预测的适 应的辐射治疗计划也被存储在辐射治疗计划数据存储器18中。循环、迭代或其他顺序处理 操作48使预测计划适应模块20相继地应用预测变化操作44和辐射治疗计划器16的调用， 以生成针对预测的变化42中的每个的不同的预测的适应的辐射治疗计划。在该过程中，调用辐射治疗计划器16来针对对象的每个预见的变化生成不同的 辐射治疗计划。在一些实施例中，每个不同的辐射治疗计划是独立地生成的，即，与其他所 生成的辐射治疗计划无关。然而，将意识到，对象的预见的变化典型地相对较小。例如，期 望与肿瘤的10%的缩小相对应的预测的适应的辐射治疗与基础辐射治疗计划虽然不等同 但相对相似。因此，辐射治疗计划器16可以任选地利用来自先前生成的辐射治疗计划的信息来产生随后的辐射治疗计划。例如，在一些实施例中，辐射治疗计划器16从一组初始参数 值(例如，取决于断层摄影位置的MLC参数)开始迭代地操作，以生成最终的优化参数值。 例如，考虑这样的说明性示例，其中基础辐射治疗计划将被生成，连同针对每个下列预见的 肿瘤缩小水平的额外的预测的适应的辐射治疗计划10^^30^^50%以及80%的缩小。在 该说明性示例中，一种适当的方法是首先生成基础辐射治疗计划。然后，通过将基础辐射治 疗计划的优化参数用作用于进行优化的初始参数值来针对预见的10%的缩小适当地生成 预测的适应的辐射治疗计划。然后，通过将10%的缩小的预测的适应的辐射治疗计划的优 化参数用作用于进行优化的初始参数值来针对预见的20%的缩小适当地生成预测的适应 的辐射治疗计划，依此类推地生成30%、50%以及80%的缩小的预测的适应的辐射治疗计 划中的每个。如果将针对变化的肿瘤生长百分比生成额外的预测的适应的辐射治疗计划， 那么可以类似地通过将基础辐射治疗计划的参数用作初始参数值从最小的百分比生长开 始并朝向更大的肿瘤生长百分比向上计算来生成这些额外的预测的适应的辐射治疗计划。可以使用类似的方法来生成适应可预见的变化的各种组合的辐射治疗计划。例 如，可以针对(i)肿瘤生长或缩小的不同百分比和(ii)膀胱充盈的不同水平的各种可预见 的组合生成辐射治疗计划。可以针对可预见的变化的这种组合利用将早先生成的计划用 作初始条件或开始点来生成随后的计划的任选的方法。取先前的示例，可以将10%、30%、 50%以及80%的肿瘤缩小的计划用作用于生成包含该肿瘤缩小百分比下的不同膀胱充盈 水平的额外计划的开始点或初始条件。参考图3，进一步描述辐射治疗计划选择器30的操作。在该实施例中，假设辐射治 疗选择器30对已被特征分割器14分割的经分割的准备图像50进行操作，以识别描绘将被 辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受到约束或限制的一个或多个关键特征的 最新片段。辐射治疗计划选择器30任选地利用变形特征模型22来将变形拟合适当地应用 于特征片段，以便在过程操作52中识别解剖结构变化。尽管未图示说明，但还可以通过对 经分割的准备和计划图像40、50中的片段的体素的灰度级进行比较来探测组织密度的变 化(与组织的辐射衰减或吸收的变化相对应)。可以使用能够提供功能信息的PET或另一 模态来探测功能变化。然后，选择操作M从辐射治疗计划数据存储器18选择最合适的辐 射治疗计划。任选地，选择操作M可以选择多于一个最合适的辐射治疗计划。例如，在预 测的辐射治疗计划对于10^^30^^50%以及80%的肿瘤缩小可用的先前示例中，如果肿 瘤的最新片段指示出40%的缩小，那么选择操作M可以适当地选择与30%的缩小相对应 的和与50%的缩小相对应的预测的辐射治疗计划。在这样的实施例中，插值或求平均过程 60 (在图3中的虚框中指示，以显示该任选的操作)适当地对30%的缩小和50%的缩小的 辐射治疗计划的参数值进行插值或求平均，以生成最匹配40%的缩小的最新值的经插值的 预测的辐射治疗计划。作为又一选项，可以对经插值的预测的辐射治疗计划执行验证操作 62，以确保插值不导致对敏感的关键特征的辐射照射的不被允许的增加或者对目标特征给 予的辐射剂量的不被允许的减少等。输出是用于在辐射治疗会话中使用的所选择的辐射治 疗计划66。在分次辐射治疗中，在分次辐射治疗的预定数量的辐射治疗会话之前，重复如图3 中所图解描述的由辐射治疗计划选择器30执行的处理。结果，所选择的辐射治疗计划66 对于不同的辐射治疗会话而言通常不同。关于“通常不同”，其意味着所选择的辐射治疗计划66对于每个相继的辐射治疗会话而言典型地不同(例如，由于肿瘤从一个会话至另一个 会话逐渐地缩小，因而通常选择不同的预测的适应的辐射治疗计划)，但在一些实例中，可 以针对两个或更多不同的辐射治疗会话选择同一计划(例如，在两个相继的辐射治疗会话 之间，肿瘤缩小可能可忽略，从而可以针对这两个相继的辐射治疗会话选择同一辐射治疗 计划)。所图示说明的实施例与辐射治疗程序和辐射治疗计划相关。然而，所公开的技术 还可以用于其他介入性程序及计划，诸如高强度聚焦超声(HIFU)程序及HIFU计划、近距离 治疗、消融程序等。说明性示例是分次或多会话治疗程序。然而，所公开的技术还可以在单会话辐射 治疗或其他单会话治疗程序中使用，其中，根据从治疗计划图像生成的计划，一时间间隔将 治疗计划图像的采集和治疗程序的执行分隔开。本文所公开的技术可以在单会话治疗程序 中使用，以生成包含可能在成像和程序的执行之间发生的各种可预见的变化的多个治疗计 划。已参考优选实施例描述了本发明。在阅读并理解前面的详细描述的基础上，其他 人员可以进行修改和改变。意在将本发明解释为包括所有这样的修改和改变，只要它们落 入所附权利要求书或其等价物的范围内。
权利要求
1.一种治疗方法，包括执行治疗计划过程，以基于对象的计划图像和所述对象的一个或多个可预见的变化而 生成多个治疗计划；以及根据所述多个治疗计划中的选定的一个对所述对象执行治疗会话。
2.如权利要求1所述的治疗方法，还包括确定在所述治疗计划过程的所述执行之后发生的所述对象的实际变化；以及 基于所确定的实际变化选择所述多个治疗计划中的所述选定的一个。
3.如权利要求1所述的治疗方法，其中，治疗会话的所述执行包括 采集所述对象的至少一个准备图像；基于所述至少一个准备图像选择所述多个治疗计划中的所述选定的一个；以及 根据所述多个治疗计划中的所述选定的一个对所述对象执行治疗。
4.如权利要求3所述的治疗方法，其中，所述治疗是辐射治疗，并且，所述选择包括 分割所述准备图像，以识别描绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受到约束或限制的一个或多个关键特征的最新片段；以及至少基于所述最新片段选择所述多个治疗计划中的所述选定的一个。
5.如权利要求3所述的治疗方法，其中，所述治疗是辐射治疗，并且，所述选择包括 分割所述准备图像，以识别描绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受到约束或限制的一个或多个关键特征的最新片段；以及至少基于所述最新片段的密度特性选择所述多个治疗计划中的所述选定的一个。
6.如权利要求1至5中的任一项所述的治疗方法，其中，所述治疗是辐射治疗，并且，辐 射治疗计划过程的所述执行包括分割所述计划图像，以识别描绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受 到约束或限制的一个或多个关键特征的片段； 基于所述片段构建基础辐射治疗计划； 使至少一个所述片段变形，以表示可预见的解剖结构变化；基于包括经变形的至少一个所述片段的所述片段进一步构建预测的适应的辐射治疗 计划；以及存储所述多个治疗计划，所述多个治疗计划至少包括所述基础辐射治疗计划以及通过 所述变形和进一步构建而生成的一个或多个预测的适应的辐射治疗计划。
7.如权利要求6所述的治疗方法，其中，所述变形包括使用由经历所述变形的片段描绘的所述目标特征或关键特征的变形模型来使至少一 个所述片段变形。
8.如权利要求6至7中的任一项所述的治疗方法，其中，针对具有单调递增或单调递减 的幅值的多个可预见的解剖结构变化重复所述变形和所述进一步构建，以针对所述多个可 预见的解剖结构变化中的每个构建预测的适应的辐射治疗计划，并且通过将先前构建的预 测的适应的辐射治疗计划的辐射计划参数用作用于随后的进一步构建操作的初始参数值 来按照单调递增或单调递减的幅值执行进一步构建的重复。
9.如权利要求1至8中的任一项所述的治疗方法，其中，治疗计划过程的所述执行包括分割所述计划图像，以识别描绘所述对象的特征的片段；基于所述片段构建基础治疗计划；调整至少一个所述片段，以反映所述对象的可预见的变化；基于包括经调整的至少一个所述片段的所述片段进一步构建预测的适应的治疗计划；以及存储所述多个治疗计划，所述多个治疗计划至少包括所述基础治疗计划以及通过所述 调整和进一步构建而生成的一个或多个预测的适应的治疗计划。
10.如权利要求1至9中的任一项所述的治疗方法，其中，将治疗会话的所述执行重 复多次，并且所述多个辐射治疗计划中的所述选定的一个对于不同的治疗会话而言通常不 同。
11.一种数字存储介质，其存储有可与治疗给予装置(3 协同执行以执行如权利要求 1至10中的任一项所述的方法的指令。
12.—种系统，包括治疗计划器(16)，其被配置为基于分割成描绘对象的特征的片段的计划图像构建治疗 计划；预测计划适应模块(20)，其被配置为调整所述片段以表示所述对象的可预见的变化并 调用所述治疗计划器来构建与所述可预见的变化相对应的治疗计划；以及数据存储器(18)，其用于存储由所述治疗计划器和所述预测计划适应模块基于对象的 至少一个计划图像针对所述对象生成的多个治疗计划。
13.如权利要求12所述的系统，其中，所述预测计划适应模块00)被配置为采用变形 特征模型02)来调整至少一个所述片段的几何结构以表示可预见的解剖结构变化。
14.如权利要求12至13中的任一项所述的系统，还包括治疗计划选择器(30)，其被配置为基于分割成描绘所述对象的最新特征的最新片段的 准备图像选择用于在治疗会话中使用的所述多个治疗计划之一。
15.如权利要求12至14中的任一项所述的系统，其中，所述治疗计划器00)和所述预 测计划适应模块OO)体现为一个或多个数字处理器(P)。
16.一种系统，包括预测计划适应模块(20)，其被配置为通过将辐射治疗计划器(16)应用于(i)分割成描 绘将被辐照的目标特征和影响辐射透射或其辐射照射受到约束或限制的一个或多个关键 特征的片段的对象的计划图像以及(ii)其中所述片段被调整为表示所述对象的一个或多 个可预见的变化的所述计划图像而生成多个辐射治疗计划；以及辐射治疗计划选择器(30)，其被配置为基于为辐射治疗会话作准备而采集的准备辐射 治疗图像选择所述多个辐射治疗计划之一以用于在所述治疗会话中使用。
17.如权利要求16所述的系统，还包括所述辐射治疗计划器(16)。
18.如权利要求17所述的系统，还包括特征分割器(14)，其被配置为将所述计划图像分割为所述片段。
全文摘要
治疗计划器(16)被配置为基于分割成描绘对象的特征的片段的计划图像构建治疗计划。预测计划适应模块(20)被配置为调整所述片段以表示对象的可预见的变化并调用治疗计划器来构建与所述可预见的变化相对应的治疗计划。数据存储器(18)存储由治疗计划器和预测计划适应模块基于对象的至少一个计划图像针对对象生成的多个治疗计划。治疗计划选择器(30)被配置为基于为治疗会话作准备而采集的准备图像选择所述多个治疗计划之一以用于在治疗会话中使用。
文档编号A61N5/10GK102132279SQ200980131566
公开日2011年7月20日 申请日期2009年7月22日 优先权日2008年8月14日
发明者H·舒尔茨, I·C·卡尔森, K·梅茨, R·维姆科, S·扬 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司