CN108367159B - 自适应辐射治疗规划 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于生成放疗处置计划(33；34)以处置患者身体内的目标结构的系统。所述系统包括：(i)建模单元，其被配置为基于量化所述目标结构的轮廓随时间的变化的模型来确定针对辐射治疗处置期间的连续时间点的所述轮廓的一系列估计(31a‑d；32a‑d)；以及(ii)规划单元，其被配置为基于所述目标结构的所述轮廓的所述系列估计(31a‑d；32a‑d)来确定所述处置计划(33；34)。此外，本发明涉及在所述系统中执行的方法。

Description

自适应辐射治疗规划

技术领域

本发明总体上涉及对患者的外部射束辐射治疗处置的规划。更具体地，本发明涉及用于生成针对患者的放疗处置计划的系统、方法和计算机程序。

背景技术

在外部射束辐射治疗中，电离辐射被应用于患者身体内的目标结构，诸如肿瘤，以便控制癌细胞的生长或杀死癌细胞。辐射处置通常在多个会话中递送，所述会话在本领域中也被称为分次处置。在更先进的辐射治疗类型(诸如所谓的强度调制辐射治疗(IMRT))中，精确剂量的辐射被施加到患者身体的区域。在这方面，通常目标是向目标结构提供足够高的辐射剂量，并尽可能节省目标结构附近的敏感结构，诸如器官。

在规划系统中生成的处置计划中定义了用于递送辐射和控制辐射处置设备的处置参数。具体而言，可以借助于规划系统来执行所谓的逆向规划流程。在这样的流程中，目标结构和要节省的周围结构被识别，并且处置目标被指定。这样的处置目标包括可以指定应该满足的对递送到患者的特定区域的辐射剂量的要求和必须满足的目标和/或对递送到特定区域的辐射剂量的约束的目标。然后，执行优化过程以找到满足指定处置目标的处置计划。该优化过程通常是操作者指导的流程，其中，操作者(例如医师)在若干步骤中查看由处置计划产生的剂量分布，并且对处置目标进行改变以便找到最佳剂量分布。

这种逆向规划流程通常是在目标结构的静止轮廓(delineation)的基础上执行的，静止轮廓在辐射处置期间不会改变。然而，目标结构的轮廓通常在辐射处置期间变化。因此，肿瘤由于其自然进展(器通常会导致肿瘤的生长)而变化，并且最显著的是，由于辐射治疗的效果(其导致肿瘤的(净)收缩)而变化。更具体而言，低分次方案的一个分次处置已经递送了高剂量(即以较少数目的分次递送的辐射治疗处置)，辐射治疗通常以2的因子将活性肿瘤细胞的数目减少，并且在辐射处置的结束附近，通常仅剩下少量活性肿瘤细胞。

如果在目标结构的收缩后使用基于肿瘤或目标结构的(静止)轮生成的原始处置计划，则通过对这些组织应用高辐射剂量影响健康组织的风险很高。这可以在所谓的自适应辐射治疗中避免。根据这种方法，在辐射治疗的过程期间(尤其是在特定分次处置之间)捕获目标结构的图像，以便确定目标结构的经改变的轮廓。然后，重新规划流程被执行以使处置计划适应目标结构的经改变的轮廓。

这种自适应辐射治疗的一个缺点是与重新规划流程关联的增加的临床工作量，所述重新规划流程通常也是在与原始处置计划的生成类似的操作者引导的流程中进行的。这甚至能够导致辐射处置的递送的延迟，这能够损害辐射治疗的结果，因为仅当其递送足够快时才实现治疗的最大影响，使得避免了肿瘤细胞的再增殖。

WO2010/094777公开了一种用于生成辐照患者的处置体积的处置计划的系统。在系统中，基于关于处置体积随着时间的预期变化的变形信息来生成多个不同的处置计划。在一个实施例中，变形信息是基于处置体积内的弹性信息对象使用关于处置体积的物理变化的计算获得的。使用这样的变形信息生成多幅经修改的图像，并且对于每幅经修改的图像生成处置计划。为了递送处置，系统选择与处置的时间处与患者数据最好匹配的经修改的图像对应的处置计划。

P.Zhang的“Predictive Treatment Management:Incorporating a PredictiveTumor Response Model Into Robust Prospective Treatment Planning for Non-SmallCell Lung Cancer”(International Journal of Radiation：Oncology BiologyPhysics，第88卷，第2期，第446-452页(XP028812643))公开了用于规划对癌症的处置的流程，其使用预测性肿瘤响应模型。为了考虑沿处置过程中的肿瘤的缩小，使用模型创建壳结构的系列。在规划流程中，目标剂量然后线性地跟随肿瘤缩小的预测演变模式。其开始于针对原始肿瘤体积的特定规定剂量，并且线性增加每个演变壳的剂量，直到达到在最内壳处可实现的最高剂量。

发明内容

本发明的目的是允许更高效地生成用于放疗处置的处置计划，其考虑了辐射处置期间目标结构的轮廓的变化。

根据第一方面，本发明提出了一种用于生成放疗处置计划以处置患者身体内的目标结构的系统，所述处置计划包括用于控制辐射到所述目标结构的递送的参数。所述系统包括：(i)建模单元，其被配置为基于量化所述目标结构的轮廓随时间的变化的模型来确定针对所述辐射治疗处置期间的连续时间点的所述轮廓的一系列估计；以及(ii)规划单元，其被配置为基于所述目标结构的所述轮廓的所述系列估计来确定所述处置计划，其中，针对一时间点的轮廓的估计是基于根据处置计划要在所述时间点之前施加到所述目标结构的辐射剂量来确定的。

通过基于目标结构的轮廓的一系列估计生成处置计划，考虑到目标结构的轮廓的变化的处置计划已经可以在处置的递送之前的初始规划阶段中确定，并且不再需要在辐射处置期间将处置适应于这些变化。因此，可以更高效地生成处置计划。尤其是，可以减少用于生成处置计划的临床工作量，并且可以避免在处置期间由于重新计划而导致的延迟。

为了确定目标结构的轮廓的估计，建模单元优选地还接收目标结构的参考图像，并且其优选地基于参考图像确定轮廓的一系列估计。具体地，建模单元可以估计从如参考图像中所示的轮廓开始的目标结构的轮廓的变化。优选地，参考图像是目标结构的三维图像。

通过基于根据处置计划要在时间点之前施加到目标结构的辐射剂量确定针对时间点的轮廓的估计，能够考虑目标结构的轮廓的变化，所述变化是由在辐射处置期间将辐射施加于目标结构产生的。这样的变化通常涉及处置过程中目标结构的收缩，并且该实施例具体地允许使处置计划适应于辐射治疗处置的较后阶段中目标结构的体积的变化。

在放疗处置之前或在放疗处置期间，可以对目标结构施加额外的处置，例如化疗处置。就此而言，本发明的一个实施例指定，除了在时间点之前的辐射处置之外，基于施加于目标结构的一种或多种处置的预期效果来确定针对时间点的轮廓的估计。因此，也能够考虑在生成处置计划时由额外的处置引起的目标结构的轮廓的变化。当在放疗处置之前将这样的额外的处置施加于目标结构时，尤其能够在施加额外的处置之前已经生成经调整的处置计划，使得简化规划流程的安排。当在放疗处置期间(例如在两个分次处置之间)施加额外的处置时，可以避免在处置期间由处置计划的调整而引起的延迟。

此外，如上所述，目标结构的轮廓通常也由于自然进展而改变，尤其是由于细胞扩散和/或增殖。就这一点而言，本发明的一个实施例指定，基于目标结构的预期变化来确定针对时间点的轮廓的估计，该预期变化独立于外部干预。具体地，估计可以基于组织细胞的预期扩散和/或增殖来确定。另外或作为备选，可以考虑围绕目标结构的结构的变化以便确定估计。以这种方式，可以进一步改进针对时间点的轮廓的估计的准确度。

在另一实施例中，辐射在多个相继分次处置中递送到目标结构，并且时间点对应于至少一些分次处置。具体地，时间点可以对应于每个相关分次处置期间的一个选定时间点，其中，相关分次处置期间的时间点原则上可以任意选择。根据一个范例，时间点可以对应于相关分次处置的计划开始时间。

此外，基于模型确定的目标结构的轮廓的估计能够偏离针对时间点的实际轮廓，例如，因为模型没有完全准确地描述轮廓的变化和/或由于用于模型计算的不正确的输入参数。

在一个实施例中，建模单元因此被配置为根据轮廓随时间的不同变化来估计轮廓的多个系列估计，并且计划单元被配置为确定多个处置计划，所述多个处置计划包括针对轮廓的每个系列估计的一个处置计划。

在相关实施例中，系统还包括：成像单元，其用于与目标结构的分次处置的施加结合捕获目标结构的图像；以及监测单元，其被配置为基于如图像中所示的目标结构的轮廓来从多个处置计划选择处置计划。图像可以具体地是三维图像。

这些实施例允许在递送放疗处置之前生成处置计划的集合，其包括针对目标结构的轮廓的不同系列估计的处置计划。如果确定在辐射治疗的递送期间目标结构的实际轮廓偏离估计中的一个，则能够改变基于更好地匹配实际轮廓的估计生成的另一处置计划。因此，在目标结构的实际轮廓与基于模型的估计之间的偏差的情况下，在放疗处置期间重新生成处置计划尤其没有必要。

在本发明的另一相关实施例中，监测单元被配置为确定如图像中所示的目标结构轮廓的至少一个参数的值，并且选择分配给具有最紧密匹配确定的值的至少一个参数的值的轮廓的处置计划。参数可以对应于目标结构的体积和/或目标结构的直径，尤其是对应于目标结构的最大直径。在另外的实施例中，参数是基于位于轮廓上的标志点与预定点之间的距离来计算的。预定点可以具体地对应于目标结构的估计中心。同样，可以使用其他参数。

此外，本发明的一个实施例包括：监测单元被配置为将如图像中所示的目标结构的轮廓的至少一个参数的值与包括当前选定的处置计划被分配到的轮廓的一系列估计的目标结构的轮廓的参数的值进行比较，并且选择单元还被配置为在参数的值之间的差异超过预定阈值的情况下，选择另一处置计划。该实施例的优点在于，每次捕获目标结构的图像时，监测单元不必搜索更好的处置计划。相反，该搜索-可能涉及一些计算复杂性-仅在目标结构的轮廓的估计与如图像中显示的实际轮廓之间存在较大偏差的情况下进行。

根据本发明的另一方面，提出了一种用于生成放疗处置计划以处置患者身体内的目标结构的方法，所述处置计划包括用于控制辐射到所述目标结构的递送的参数。所述方法包括：

基于量化所述目标结构的轮廓随时间的变化的模型来确定针对所述辐射治疗处置期间的连续时间点的所述轮廓的一系列估计，并且

基于所述目标结构的所述轮廓的所述系列估计来确定所述处置计划，

其中，针对一时间点的轮廓的估计是基于根据处置计划要在所述时间点之前施加到所述目标结构的辐射剂量来确定的。

根据另一方面，本发明提出一种能够在系统的处理单元中运行的计算机程序，所述系统用于生成用于处置患者身体内的目标结构的辐射处置计划，所述处置计划包括用于控制辐射到所述目标结构的递送的参数。所述计算机程序包括用于使处理单元执行前述方法的程序代码模块。应该理解，用于生成放疗处置计划以处置患者身体内的目标结构的系统、用于生成放疗处置计划的方法和存储能够在系统的处理单元中运行的用于生成放射治疗处置计划以处置患者身体内的目标结构的计算机程序的计算机可读介质具有相似和/或相同的优选实施例。

应该理解，本发明的优选实施例也可以是从属权利要求或以上实施例与相应独立权利要求的任何组合。

参考下文描述的实施例，本发明的这些方面和其他方面将显而易见并得到阐述。

附图说明

在下图中：

图1示意性且示范性地示出了包括用于生成处置计划的规划的辐射治疗系统，

图2示意性且示范性地示出了辐射治疗期间和之后肿瘤随时间的进展的范例，并且

图3示意性且示范性地示出了目标结构的轮廓的两个系列估计和对应处置计划以及目标结构的一系列实际轮廓。

具体实施方式

图1示意性其示范性地示出了用于将辐射处置递送到人或动物患者身体内的结构的辐射治疗系统的实施例。具体而言，该系统可用于处置身体的特定结构内的肿瘤。这种结构的一个范例是肺部，因为已知辐射治疗，尤其是所谓的立体定向消融辐射治疗(SBART)，特别适用于处置肺癌。已经观察到尤其是是肺肿瘤的SBART处置在每个分次处置中导致肿瘤体积的显着变化。可以通过调整用于辐射治疗处置的处置计划来考虑其他放疗处置的这种变化和类似变化，如下文所解释的。

在图示的实施例中，辐射治疗系统包括辐射源1，辐射源1可以被操作为发射要递送到被定位于支撑件上的系统的处置区2中的人或动物体内的肿瘤或另一患病目标结构的电离辐射，所述支撑件可以被配置为患者台。辐射源1相对于身体或目标结构的相对位置和取向可以在一定范围的位置和取向上变化。为此目的，辐射源1可以安装在可旋转机架3上，使得辐射源1可以在为360°或更小的特定角度范围内围绕处置区或身体旋转。此外，机架3和/或患者台可以在平行于机架3的旋转轴的方向上来回可移动。此外，也可以围绕垂直于机架3的旋转轴的轴旋转患者台。

辐射源1可以包括用于产生一个电离辐射束的X射线管或线性粒子加速器；在另外的实施例中，放射系统可以以类似的方式产生若干辐射射束。辐射源1是可控的，以便改变辐射射束的强度和/或能量。此外，辐射源1可以被提供有用于对辐射射束整形的准直器4。准直器4可以具体地允许以定义的方式改变跨辐射射束的辐射强度。为此目的，准直器4可以被配置为所谓的多叶准直器。在递送辐射处置期间，通常基于处置计划改变准直器4的配置，使得辐射射束以时变的形状被递送。

在一个实施方式中，根据连续的所谓的分割来递送辐射处置，其中，每个分割对应于特定准直器配置或射束形状以及特定(发射的)辐射剂量，其可以以监测单元(MU)指定。在两个分割之间，准直器配置从分割中的第一个的配置改变为分割中的第二个的配置。在该时段期间，可以关闭辐射射束(这通常也称为逐步拍摄方法)。类似地，例如能够在不中断辐射射束的情况下根据分割连续地改变准直器配置和/或发射剂量，如在体积调节弧治疗(VMAT)中的情况。

为了在处置期间控制辐射源1、准直器4和患者台(如果可移动的话)(尤其是为了控制辐射源1、准直器4和患者台的可修改参数)，系统包括控制单元5。在放疗处置期间，控制单元5通过定位机架3和/或患者台来控制辐射源1和身体的相对位置和取向。此外，控制单元5控制辐射射束的强度和能量以及辐射射束形状。优选地，控制单元5被实施在包括微处理器的处理器单元中，以用于执行包括由控制单元5执行的控制例程的控制程序。

此外，辐射治疗系统优选地包括用于捕获要在患者身体内处置的结构的图像的成像单元6。在不同的实施例中，成像单元6可以包括例如超声设备、计算机断层摄影(CT)设备(尤其是锥形束计算机断层摄影(CBCT)设备)、磁共振成像(MRI)设备或荧光透视成像单元。这样的设备本身是本领域技术人员已知的，因此在此不再详细描述。借助于这样的设备，成像单元6产生包括要处置的结构的身体区域的二维或三维图像。成像单元6可以被布置在处置区2的附近，使得当患者被定位于处置区2中时可以捕获相关身体区域的图像，尤其是在辐射处置期间或者当分次辐射处置被准备时。为此目的，成像单元6和辐射源1可以集成到一个设备中，或者成像单元6可以是布置在处置区2附近的单独且可能可移动的设备。

身体内的结构的辐射处置可以在多个分次期间执行，其中，分次可以在连续的日子或另一个周期中递送到结构。为了将一个分次递送到身体内的结构，身体定位在辐射治疗系统的处置区域2中在相对于辐射源1的定义的位置处。在将身体定位在处置区域中后，控制单元5控制向要处置的结构递送辐射。通过这样做，控制单元5根据存储在控制单元5中的用于处置特定患者的处置计划来对准辐射源1并且控制辐射源1和准直器4的另外的参数。

处置计划定义用于对结构的辐射处置的辐照参数。这些参数包括辐射源1相对于患者身体内的目标区域的对准，要在处置期间使用的准直器配置以及辐射强度。

为了生成处置计划，辐射治疗系统包括规划单元7。规划单元7可以被配置为计算机设备，例如个人计算机，其执行用于生成处置计划的处置规划软件，然后由控制单元5使用处置计划控制分次处置的执行。在一个实施例中，规划单元7可以被定位于控制单元5的附近并且可以直接连接至控制单元5，其中，处置计划可以经由该连接从计划单元5传输至控制单元4。在另外的实施例中，规划单元7可以通过一个或多个数据网络连接到控制单元5，并且处置计划可以经由网络连接传输。备选地，规划单元7可以将处置计划存储在适当的数据记录模块中，并且该数据记录模块可以被传送到控制单元5，然后控制单元5可以从数据记录模块读取处置计划。在后面的实施例中，规划单元7也可以被定位为远离控制单元5。

在规划单元7中，可以使用逆向规划流程来生成处置计划。在这样的流程中，可以是医师的规划单元7的操作者指定处置目标，并且规划单元7产生满足处置目标的处置计划。处置目标具体地包括以下目标，即在辐射治疗处置的分次处置期间由规划单元7的操作者指定的特定辐射剂量被递送到目标结构。另外的处置目标可以额外地涉及特定临界身体区域，例如位于目标结构附近并且也被称为风险听力结构的器官。根据处置目标，这些风险结构在辐射治疗期间将不会接收辐射或接收低于目标结构的辐射剂量，以便防止辐射引起的风险结构的损伤。

处置目标具体指定目标结构和风险结构的轮廓或体积，以及要被递送到目标结构和风险结构的辐射剂量的规格。基于这些输入数据，规划单元可以按照自动流程生成处置计划。作为备选，处置计划可以在迭代的用户引导流程中生成。在该过程的每个步骤中，规划单元7可以基于处置目标估计处置计划并且可以估计由处置计划产生的剂量分布。然后，规划单元7的操作者可以查看剂量分布并且可以在他/她对剂量分布不满意的情况下改变处置目标。以这种方式，处置计划可以在迭代步骤的序列中产生。

基于目标结构及其周围的优选三维参考图像来确定目标结构和风险结构的轮廓。可以使用辐射治疗系统的成像单元6来捕获参考图像，或者可以使用另一成像单元来捕获参考图像。在参考图像中，模式识别算法可以自动识别目标结构和风险结构以及这些结构的边界或轮廓。作为备选，目标结构和风险结构可以由规划单元7的操作者手动绘制，或者目标结构和风险结构的轮廓可以在半自动流程中确定，其中，模式识别算法自动地建议结构及其边界，并且其中，规划单元7的操作者可以对自动识别的轮廓进行手动改变。

在常规逆向规划流程中，目标结构(以及风险结构)的轮廓被认为是静止的，并且基于以下假设来生成处置计划：目标结构的轮廓不改变，直到辐射治疗处置结束。然而，这种假设通常是不正确的，因为目标结构的轮廓通常在处置的典型时间段内变化，其可以是几天或几周。具体而言，肿瘤的体积由于自然过程(即，独立于外部干预，诸如医学处置)而改变，例如肿瘤细胞的增殖和扩散。这些过程通常会导致肿瘤的生长。此外，肿瘤的体积由于外部干预而改变。这些干预包括辐射治疗处置，并且还可以包括另外的干预，例如辐射治疗处置之前的化学治疗处置。这种外部干预导致肿瘤缩小。

为了高效地考虑辐射治疗处置期间目标结构轮廓的这样的变化，辐射治疗系统能够基于模型计算估计变化并且基于辐射治疗处置期间变化的目标结构的动态轮廓来生成一个或多个处置计划。为此目的，辐射治疗系统具体地包括建模单元8，其被配置为执行目标结构的轮廓的变化的模型计算。建模单元8可以耦合到规划单元7并且可以被配置为在与规划单元7相同的计算机设备上运行的软件程序模块。作为备选，建模单元8还可以被实现在与规划单元7耦合的单独的计算机设备中。

建模单元8计算对目标结构进行辐射处置期间的一系列连续时间点的目标结构轮的廓的估计。在一个实施方案中，时间点对应于分次处置，如本文下面也将假设的。更具体而言，可以针对每个分次处置的一个时间点计算估计。然而，该时间点可以任意选择，因为在一个分次处置期间目标结构体积的任何变化通常很小。

在计算目标结构轮廓的估计时，建模单元8优选考虑轮廓的“自然”变化(即，其区域与外部处置选项无关的变化)。此外，建模单元8被配置为基于在前面的分次处置(如果有的话)中递送到目标结构的辐射剂量来计算针对一个分次处置的目标结构的轮廓的估计。此外，可以考虑变化，所述变化是由参考图像的捕获和辐射处置之间目标结构的其他处置产生的。这样的额外的处置的范例是在辐射治疗之前施加于患者的化学治疗。因此，除了目标结构轮廓的自然变化(其通常导致肿瘤生长)之外，由于施加外部治疗选项而导致的目标结构的变化(其通常结果)在基于目标结构的估计轮廓来生成处置计划时被考虑在内。

在图2中示意性且示范性地图示了肿瘤体积GTV随时间t的典型变化。图包括曲线21-24，每条曲线示出了在多分次放疗处置期间(时间段T₁)和完成辐射治疗后肿瘤体积的变化。

为了计算目标结构的轮廓的估计，建模单元8使用肿瘤进展模型。这样的模型这样一来是本领域技术人员已知的，并且原则上可以在建模单元8中应用任何已知的肿瘤进展模型。

在一个实施例中，使用这样的肿瘤进展模型，其中，目标结构的自然变化是独立于由外部干预引起的变化而估计的，并且其中，目标结构的轮廓的净变化被确定为自然变化和由外部干预引起的变化之和。

鉴于目标结构的轮廓的自然变化，已经发现由于肿瘤细胞的增殖和由于肿瘤细胞的扩散的肿瘤变化。为了对肿瘤细胞的扩散建模，可以假设由于扩散的通量与肿瘤细胞密度的梯度成比例。关于细胞增殖，可以假定肿瘤细胞密度的线性关系，导致肿瘤的指数增长。这通常在与初始肿瘤发展后的预期相比较短的时间尺度上提供对肿瘤生长的准确描述。在这些假设下，肿瘤细胞密度根据下式变化：

其中，n指代肿瘤细胞密度，D指代肿瘤细胞的扩散率，μ指代细胞增殖率，n₀指代参考肿瘤细胞密度，并且t是时间变量。基于该方程，可以计算感兴趣区域内的肿瘤细胞密度的变化，并且基于该计算的结果，可以确定由自然发展引起的目标结构的轮廓的变化。

辐射治疗和其他外部干预的效果可以基于肿瘤细胞在干预中存活的估计概率或基于肿瘤细胞在外部干预中存活的估计比例来建模。关于辐射治疗，这些参数取决于施加于肿瘤的辐射剂量以及患者的身体如何生物地接收所施加的放射。因此，可以基于在辐射处置期间(在进行计算的时间点之前)施加的辐射剂量并且基于所谓的生物有效剂量(BED)来计算参数，所述生物有效剂量定量地指示放疗处置的生物效果。可以将由外部干预引起的肿瘤细胞密度的净估计变化添加到方程(1)的右侧，使得肿瘤细胞密度的总体变化由以下模型方程给出：

其中，函数f并入由外部干预强加的肿瘤细胞密度的净衰变(或生长)。如方程(2)指示的，该函数通常取决于时间t、位置

和肿瘤细胞密度n。基于该方程或类似，可以计算肿瘤细胞密度的变化，并且可以根据这些变化确定肿瘤的体积或轮廓的变化。

可以针对特定患者测量或估计模型的参数，或者可以根据之前的患者数据推导出模型的参数。具体而言，可以监测更大数量的患者的肿瘤进展，并且可以将模型拟合至观察到的肿瘤进展以便估计参数。以这种方式，模型可以基于先前的患者数据被“训练”。

关于脑肿瘤，S.Nawrocki，B.Zubik-Kowal的“Clinical study and numericalsimulation of brain cancer dynamics under radiotherapy”(Commun Nonlinear SciNumer Simulat 22(2015)第564-573页(doi：10.1016/j.cnsns.2014.08.001))也描述了肿瘤进展的类似模型。该出版物描述了一个特定的模型计算，其也可以在建模单元8中执行，以便计算目标结构的轮廓的估计。另外的肿瘤进展模型(其也适于在放疗处置之前考虑化疗处置的效果并且可以应用于建模单元8)描述于以下文献中：G.Powathil等人的“TowardsPredicting the Response of a Solid Tumor to Chemotherapy and RadiotherapyTreatments：Clinical Insights from a Computational Model”(PLoS Comput Biol 9(7)：e1003120(doi：10.1371/journal.pcbi.1003120))，以及Y.Liu等人的“PatientSpecific Tumor Growth Prediction Using Multimodal Images”(Med Image Anal.2014年4月；18(3)：第555-566页(doi：10.1016/j.media.2014.02.005))。A.D.Yock等人的“Forecasting longitudinal changes in oropharyngeal tumor morphologythroughout the course of head and neck radiation therapy”(Medical Physics，2014 41(8)：第119-129页)中公开了其它合适的肿瘤进展模型。本出版物中使用的模型预测变化肿瘤形态的纵向趋势。具体而言，建模单元8可以使用该出版物中描述的线性模型。

使用合适的肿瘤进展模型，例如上述肿瘤进展模型之一，建模单元8计算针对在放疗处置期间的时间点的目标结构的轮廓的估计。计算开始于如参考图像中所示的目标结构的轮廓。此外，在模型计算中使用的患者特异性生物参数(例如肿瘤细胞扩散率、细胞增殖率和指定患者身体如何接收辐射的参数)可以基于患者的合适的医学检查和/或基于一般医学数据来进行估计。此外，建模单元8基于要在分次处置之前(即，在先前的分次处置中)递送到目标结构的辐射剂量来计算针对特定分次处置的目标结构的轮廓的估计。

除了目标结构轮廓的变化外，目标结构附近的风险结构的轮廓也会变化。这样的变化由目标结构的体积变化引起，并且也可以由风险结构的固有动力学引起。就这一点而言，建模单元8还可以确定风险结构的轮廓的估计，并且可以在估计目标结构的轮廓时考虑风险结构的(固有的)变化。对风险结构的估计能够具体地基于关于风险结构对某个身体区域内的目标结构或肿瘤的体积变化的响应的先验知识来确定，并且此外，建模单元8也可以使用用于风险结构的固有动力学的模型。

可以基于目标结构的变化来模拟风险结构的动力学。因此，目标结构减小的体积通常会导致风险结构的较小的压缩，并且因此风险结构能够移动和/或其体积能够变化。为了估计这种移动和/或体积变化，可以使用患者数据。具体而言，可以监测多个患者的目标结构和周围风险结构的变化，并且可以对这些变化进行统计评价，以便创建风险结构随目标结构的变化的变化的模型。使用这样的模型，建模单元8可以基于目标结构的估计变化来估计风险结构的轮廓的变化。

在对规划过程的以下描述中，并不总是明确涉及风险结构的轮廓的估计。相反，仅涉及对目标结构轮廓的估计。然而，应该理解的是，对目标结构的轮廓的每个单个估计都可以伴随着风险结构的轮廓的对应的估计，并且这些估计也用于生成处置计划。

基于对目标结构的轮廓的估计(并且如上所述，还基于风险结构的估计(如果存在的话))，规划单元7生成一个或多个处置计划。在该过程中，处置参数和目标结构的轮廓的估计可以在规划单元7和建模单元8之间交换。具体地，(一个或多个)处置计划可以在迭代过程中生成，其中，规划单元7确定特定分次处置的处置参数。基于这些处置参数，尤其是基于施加到目标结构的最终的辐射剂量，建模单元8然后可以确定针对一个或多个后续分次处置的目标结构的轮廓的估计，并且估计可以由规划单元7使用以便确定(一个或多个)后续分次处置的处置参数。以这种方式，所有分次处置的处置参数可以基于目标结构的轮廓的估计来确定。

在一个相关实施例中，规划单元7可以在常规逆向规划流程中(即，不考虑目标结构的轮廓的变化)基于参考图像来计算第一处置计划。在该处置计划中，第一分次处置的处置参数将在最终处置计划中保持，而其他分次处置的处置参数可以基于在建模单元8中所确定的目标结构的轮廓的估计重新计算。更具体地，建模单元8可以基于根据处置计划在第一分次处置期间递送到目标结构的辐射来计算第二分次处置的目标结构的轮廓的估计。基于该估计，规划单元7然后可以在逆向规划流程中重新计算第二和后续分次处置的处置参数。从所得的处置计划中，针对第二分次处置维持处置参数。然后可以以与第二分次处置的处置参数相似的方式基于在建模单元8中确定的目标结构的轮廓的对应的估计来确定第三分次处置和后续分次处置的处置参数。

上述方法原则上对应于常规自适应处置规划。其与这样的常规自适应处置规划不同在于，处置计划的调整不是基于在辐射处置期间捕获的目标结构的图像而是基于在处置之前的规划阶段中建模单元8中所确定的目标结构的轮廓的估计来进行的。

以上面解释的方式，规划单元7可以生成用于患者的放疗处置的处置计划，其考虑目标结构的轮廓的估计变化。该处置计划可以被提供给辐射治疗系统的控制单元5，并且控制单元5可以使用处置计划控制向患者递送放疗处置。

如上所述，如在建模单元8中确定的目标结构的轮廓的估计取决于与患者的生物学特性有关的输入参数。在一些情况下，这些参数不能针对患者准确确定。另外，模型计算本身通常不考虑影响目标结构的轮廓的变化的所有相关因子。尤其是出于这些原因，目标结构的轮廓的实际变化在一些情况下将不同于建模单元8中计算的估计。

鉴于目标结构的轮廓的估计和实际轮廓之间的这样的偏差，可以使用成像单元6来捕获目标结构的图像。具体地，可以在准备每个或一些分次处置时捕获图像。然而，同样可能的是在递送放疗处置期间采集目标结构的图像。目标结构的图像被提供给辐射治疗系统的监测单元9，监测单元9例如可以被集成到控制单元5中，并且还从建模单元8获得目标结构的轮廓的估计或者如下所述的分配的参数。监测单元9将每幅图像与目标结构的轮廓的对应估计(即对使用成像单元6捕获图像的分次处置的估计)进行比较。基于比较，监测单元8确定检测出目标结构轮廓的估计与如图像中示出的实际轮廓之间的可能的偏差。为此目的，可以基于任何合适的标准进行比较。具体地，监测单元9可以确定目标结构的轮廓的一个或多个参数的值，并将其与估计的对应参数值进行比较。

这些参数的范例是目标结构的最大直径和目标结构的体积。在另一实施例中，对应的标志被分配给如图像中所示的目标结构和目标结构的估计，并且将标志图案的位置彼此比较。为此目的，可以针对如图像中所示的目标结构的标志图案计算相似性参数，并且可以将该相似性量度与针对目标结构的估计轮廓确定的对应相似性参数进行比较。在该流程的一个实施方式中，目标结构并且优选地还有风险结构在相关身体区域的三维捕获图像中被提供有表面标志。此外，该图像被配准到已经基于其生成处置计划的目标结构和风险结构的对应的估计图片。在该配准过程中，图像和包括的标志图案变形，并且变形的标志图案被用作目标结构和可能的风险结构的估计轮廓的标志图案。然后，可以分别基于图像中的标志图案和针对估计的标志图案来计算特征向量。针对目标结构并且任选地针对每个风险结构，特征向量可以针对每个标志包括标志与结构中心之间的距离。此外，特征向量可以包括针对目标结构和每个相关风险结构的上述参数。然后可以将相似性参数计算为特征向量的分量的函数，所述特征向量可以包括针对与目标结构有关的分量和与不同风险结构有关的分量的不同权重。

当监测单元9确定针对实际轮廓和估计的相似性参数之间的差值超过一个或多个预定阈值时，处置计划优选不再用于控制辐射治疗处置到患者的递送。在一个实施例中，规划单元7可以以上述方式在这种情况下生成新的处置计划，其中，图像可以用作用于生成新的处置计划的参考图像，并且其中，处置目标(尤其是指定要被递送到目标结构的辐射剂量)适于辐射处置的先前递送。

在另外的实施例中，建模单元8计算目标结构的轮廓的若干系列估计，并且针对每个系列，在起始放疗处置之前的规划阶段期间在规划单元7中生成处置计划。在该实施例中，可以在建模单元8中基于患者的生物参数的不同值来计算轮廓的不同系列估计，其中，每个系列可以基于包括针对每个相关参数的特定值的一个参数集来计算。参数值的一个集合可以对应于针对患者测量的和/或基于测量结果估计的相关参数的值。参数值的其他集合可以对应于根据测量结果导出的值附近的值。另外或作为备选，可以使用不同的模型来计算目标结构的轮廓的不同系列估计。模型的某些模型参数的值可能不同，或者可能使用结构上不同的模型。

对于目标结构的轮廓的每个系列估计，以与上述类似方式基于估计生成处置计划。这些处置计划优选地提供相同的总辐射剂量到目标结构的递送。然而，处置计划关于应用于风险结构的辐射剂量可能会不同。

因此，规划单元7生成处置计划的集合，并且每个处置计划与目标结构的轮廓的以系列估计相关联。然后，将处置计划的集合提供给控制单元5，并且将系列估计或针对估计的相关参数值提供给监测单元9。然后，可以使用该集合的一种处置计划开始患者的放疗处置。例如，如果使用不同的参数值组生成不同系列估计，则这可以是使用基于测量参数值计算的系列估计生成的处置计划。在根据患者数据导出参数值和/或使用结构上不同的模型的情况下，可以使用利用基于最佳描述更大数量的患者的肿瘤进展的模型或参数集计算的系列估计生成的处置计划开始处置。在辐射处置期间和/或在准备分次处置的过程中，成像单元6采集目标结构的图像，并且监测单元9比较如图像中所示的目标结构的轮廓与同选定处置计划关联的目标结构的轮廓的估计。该比较可以基于目标结构的一个或多个相似性参数进行，如上所述。如果监测单元9确定实际轮廓和估计的参数值之间的(一个或多个)差异超过预定阈值，则监测单元9访问目标结构轮廓的系列估计，其与处置计划的集合的其他处置计划相关联。根据这些系列，监测单元9选择对应于与所采集的图像相同的分次处置并且具有与实际轮廓的参数值具有最小差异的相关相似性参数的值的轮廓的估计。此外，监测单元可以检查已经施用的辐射剂量是否对应于在使用选定的新的处置计划的情况下已经施用的辐射剂量。如果两个剂量之间的差异小于阈值，则选择的新的处置计划可以成功地考虑目标结构的变化，并且监测单元9可以命令控制单元5切换到该处置计划。

在另一实施例中，监测单元8还考虑到风险结构的轮廓的估计以及这些结构的实际轮廓。这些轮廓可以具体地在计算相似性参数时考虑，例如以上述方式。在该实施例中，监测单元8确定目标结构的轮廓的估计以及伴随的风险结构的轮廓的估计，其根据预定义的匹配标准最佳匹配示出目标结构和风险结构的捕获图像。在一些情况下，这可以导致与仅考虑目标结构的估计轮廓和实际轮廓的情况下不同的选择。

在选择了如上所述的目标结构的轮廓的估计的情况下，监测单元9命令控制单元5使用与选定的估计相关联的处置计划来进一步控制患者的辐射处置。在该指示的情况下，控制单元5启用新的处置计划并使用该处置计划来进一步控制辐射处置。在在这样做的情况下，控制单元5访问对应于当前分次处置和随后的分次处置的新处置计划的部分。

在辐射处置的另外的过程中，监测单元9优选地继续比较目标结构的实际轮廓(如由成像单元9采集的图像中所示)和与启用的处置计划相关联的轮廓的估计，并且当其确定实际轮廓与估计之间的偏差变得太大时，命令控制单元5改变到新的处置计划。

因此，在前述实施例中，具体地能够通过提供与目标结构的轮廓的不同系列估计相关联的处置计划的集合并且通过使用与在特定时间点处最佳地匹配实际轮廓的系列估计相关联的处置计划来校正目标结构的轮廓的模型计算的不准确度。

这也在图3中示范性且示意性地图示。该图示意性地示出了包括在第一系列估计中的不同时间点的目标结构的轮廓的四个估计31a-31d以及包括在第二系列估计中的相同时间点的目标结构的轮廓的四个估计32a-32d。目标结构的轮廓的第一系列估计对应于第一处置计划33，并且第二系列对应于第二处置计划34。另外，图3示出了如在相关时间点处捕获的图像中所示的目标结构的实际轮廓35a-35d(这可以对应于上面解释的分次处置)。

在图3示范性图示的情况下，第一处置计划33用于控制在第一时间点和第二时间点时的放疗处置。在第三时间点处，目标结构的轮廓的对应估计31c(与第一处置计划33相关联)与目标结构的实际轮廓35c之间的偏差变大，并且目标结构的轮廓的估计32c(与第二处置计划34相关联)更好地对应于目标结构的实际轮廓35c。因此，第一处置计划33不再处于第三时间点。而是，在第三时间点时根据第二处置计划34来控制辐射处置。

在以上解释的实施方式中，考虑到目标结构和风险结构的体积的变化而生成处置计划。此外，还能够考虑目标结构的位置变化并且优选还考虑风险结构的位置变化。为此目的，上述处置计划中的每个可以被处置计划的集合取代，其中，该集合的每个处置计划针对目标结构的不同位置而生成。如果如上所述确定目标结构的轮廓的多个系列估计和对应的处置计划的集合，那么这些集合中的一个可以用于被包括在集合中的每个处置计划。例如，不同的位置可以对应于围绕目标结构在参考图像中的实际位置的规则网格的网格点。

在该实施例中，监测单元9还可以确定目标结构和可选的结构的实际位置，并且可以在实际位置偏离生成当前使用的处置计划时假定的位置的情况下选择新的处置计划。特别是在确定目标结构的轮廓的多个系列估计和处置计划的对应的集合的情况下，当计算捕获的图像的相似性参数和估计(包括本实施例中对不同位置的估计)时，也可以考虑目标结构和风险结构的位置。这可以通过在上述特征向量中包括每个相关结构的中心位置来完成。

通过研究附图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实践要求保护的本发明时可以理解和实现所公开的实施例的其他变型。

在权利要求中，“包括”一词不排除其他元素或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个单元或设备可以实现权利要求中记载的若干项目的功能。在相互不同的从属权利要求中记载了特定措施这一事实并不表示这些措施的组合不能被有利地使用。

计算机程序可以存储/分布在与其他硬件一起提供或作为其他硬件的部分提供的合适介质上，例如光存储介质或固态介质，但也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线电信系统分布。

权利要求中的任何附图标记不应被解释为对范围的限制。

Claims (14)

1.一种用于生成放疗处置计划(33；34)以处置患者身体内的目标结构的系统，所述处置计划包括用于控制辐射到所述目标结构的递送的参数，所述系统包括：

建模单元(8)，其被配置为基于量化所述目标结构的轮廓随时间的变化的模型来确定针对辐射治疗处置期间的连续时间点的所述轮廓的一系列估计(31a-d；32a-d)，以及

规划单元(7)，其被配置为基于所述目标结构的所述轮廓的所述系列估计(31a-d；32a-d)来确定所述处置计划(33；34)，

其中，针对一时间点的所述轮廓的估计(31a-d；32a-d)是基于根据所述处置计划(33；34)要在所述时间点之前被施加到所述目标结构的辐射剂量来确定的。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述建模单元(8)被配置为接收所述目标结构的参考图像并且基于参考图像来确定所述轮廓的所述系列估计(31a-d；32a-d)。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，针对一时间点的所述轮廓的估计(31a-d；32a-d)是基于在所述时间点之前除了所述辐射治疗处置之外被施加到所述目标结构的一个或多个处置的预期效果来确定的。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，针对一时间点的所述轮廓的估计(31a-d；32a-d)是基于独立于外部干预的所述目标结构的预期变化来确定的。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述辐射在多个相继的分次处置中被递送到所述目标结构，并且其中，所述时间点对应于所述分次处置中的至少一些。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述建模单元(8)被配置为根据所述轮廓随时间的不同变化来估计所述轮廓的多个系列估计(31a-d；32a-d)，并且其中，所述规划单元(7)被配置为确定多个处置计划(33、34)，所述多个处置计划包括针对所述轮廓的每个系列估计的一个处置计划。

7.根据权利要求6所述的系统，还包括：成像单元(6)和监测单元(9)，所述成像单元用于与将分次处置施加到所述目标结构结合捕获所述目标结构的图像，所述监测单元被配置用于基于如所述图像中所示的所述目标结构(35a-35b)的所述轮廓来从所述多个处置计划(33；34)选择处置计划(33；34)。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述图像是三维图像。

9.根据权利要求7所述的系统，其中，所述监测单元(9)被配置为确定如所述图像中所示的所述目标结构(35a-d)的所述轮廓的至少一个参数的值，并且选择被分配到具有最接近地匹配所确定的值的所述至少一个参数的值的轮廓的处置计划(33；34)。

10.根据权利要求7所述的系统，其中，所述监测单元(9)被配置为将如所述图像中所示的所述目标结构(35a-d)的所述轮廓的至少一个参数的值与包括当前选定的处置计划(33；34)被分配到的所述目标结构的轮廓的所述系列估计(31a-d；32a-d)的所述轮廓的所述参数的值进行比较，并且其中，所述监测单元(9)还被配置为在所述参数的所述值之间的差异超过预定阈值的情况下选择另一处置计划(33；34)。

11.根据权利要求9或10所述的系统，其中，所述参数对应于所述目标结构的体积和/或所述目标结构的直径，具体而言对应于所述目标结构的最大直径。

12.根据权利要求9或10所述的系统，其中，所述参数是基于被定位于所述轮廓上的标志点与预定点之间的距离来计算的，所述预定点具体而言对应于所述目标结构的估计中心。

13.一种用于生成放疗处置计划(33；34)的方法，所述放疗处置计划(33；34)包括用于控制辐射到目标结构的递送的参数，所述方法包括：

基于量化所述目标结构的轮廓随时间的变化的模型来确定针对辐射治疗处置期间的连续时间点的所述轮廓的一系列估计(31a-d；32a-d)，并且

基于所述目标结构的所述轮廓的所述系列估计来确定所述处置计划，

其中，针对一时间点的所述轮廓的估计(31a-d；32a-d)是基于根据所述处置计划(33；34)要在所述时间点之前被施加到所述目标结构的辐射剂量来确定的。

14.一种存储能够在系统的处理单元中运行的用于生成放射治疗处置计划以处置患者身体内的目标结构的计算机程序的计算机可读介质，所述处置计划包括用于控制辐射到所述目标结构的递送的参数，所述计算机程序包括程序代码模块，所述程序代码模块用于使所述处理单元执行根据权利要求13所述的方法。

Images