用于估计来自质子疗法计划的剂量的系统
1.本技术是国际申请号为pct/ep2017/000370、国际申请日为2017年3月27日、进入中国国家阶段日期为2018年9月29日、国家申请号为201780021881.7、发明名称为“用于估计来自质子疗法计划的剂量的系统”的发明专利申请的分案申请。
技术领域
2.本描述总体上涉及放射疗法，更具体地涉及质子束疗法治疗计划开发。


背景技术：

3.放射疗法治疗计划开发通常采用医学成像，诸如x射线、计算机断层摄影(ct)、磁共振成像(mri)等。典型地，各自表示患者解剖结构的二维横截面“切片”的一系列二维患者图像被用于由患者解剖结构重建感兴趣体积(voi)或感兴趣结构的三维表示。
4.典型地，voi包括一个或多个感兴趣器官，其一般包括：计划靶体积(ptv)，诸如恶性生长或包括放射疗法所靶向的恶性组织在内的器官；处于放射疗法暴露风险的恶性生长附近的相对健康的风险器官(oar)；或者患者解剖结构的更大部分，其包括一个或多个ptv以及一个或多个oar的组合。典型地，放射疗法治疗计划开发的目的在于尽可能多地照射ptv尽可能接近处方剂量，同时试图最小化对邻近oar的照射。
5.在医疗过程期间使用所得到的放射疗法治疗计划来选择性地将诸如恶性肿瘤之类的身体的精确区域暴露于特定辐射剂量，以便破坏不期望的组织。在开发患者特异性放射疗法治疗计划期间，通常从三维模型中提取信息，以确定一个或多个ptv以及一个或多个oar的诸如形状、体积、位置和方位之类的参数。
6.质子束疗法准许关于从患者体内的质子束释放的能量的三维浓度的相对精细控制。特别地，质子束的深度剂量曲线相对于诸如电子、x射线或光子束之类的其他类型的辐射具有独特的特点。结果，诸如基于典型光子深度剂量曲线的那些方法之类的现有治疗计划开发方法无法准确预测质子束疗法可能实现的结果。


技术实现要素：

7.根据本发明的一个实施例，一种用于估计来自质子疗法计划的剂量的系统包括存储有机器指令的存储器和耦合到该存储器的处理器，该处理器执行机器指令以将感兴趣体积的表示细分为多个第一体素。处理器还执行机器指令以确定与第一计划质子场和多个第一体素中的一个第一体素相关联的第一距离。处理器还执行机器指令以基于第一距离和与第一计划质子场所横穿的靶体积相关联的第二距离来计算度量。
8.根据本发明的另一实施例，一种估计来自质子治疗疗法计划的剂量的计算机实现方法包括：将感兴趣体积的表示细分为多个第一体素；以及确定与第一计划质子场和多个第一体素中的一个第一体素相关联的第一距离。该方法还包括：基于第一距离和与第一计划质子场所横穿的靶体积相关联的第二距离来计算度量。
9.根据本发明的又一实施例，一种用于估计来自质子疗法计划的剂量的计算机程序
产品包括非暂态计算机可读存储介质，其编码有指令，这些指令适于由处理器执行以实现将感兴趣体积的表示细分为多个第一体素。指令还适于实现确定与第一计划质子场和多个第一体素中的一个第一体素相关联的第一距离。该指令还适于实现基于第一距离和与第一计划质子场所横穿的靶体积相关联的第二距离来计算度量。度量表示在第一体素处对感兴趣体积所接收的估计剂量的离散贡献。
10.下文在附图和描述中对本发明的一个或多个实施例的细节进行阐述。根据说明书和附图，本发明的其他特征、目的和优点将显而易见。
附图说明
11.图1是图示了按照本发明的实施例的、采用质子几何形状预期剂量来开发和估计患者特异性质子疗法治疗计划的示例性质子束剂量分布规划工具的框图。
12.图2是可以使用图1的质子束剂量分布规划工具估计的示例性放射疗法患者解剖结构的图示。
13.图3是描绘了可以使用图1的质子束剂量分布规划工具实现的示例性质子束深度剂量曲线的曲线图。
14.图4是描绘了可以实现图1的质子束剂量分布规划工具的示例性通用计算系统的示意图。
15.图5是表示按照本发明的实施例的、估计质子束的剂量分布的示例性方法的流程图。
具体实施方式
16.图1中示出了本发明的实施例，其图示了采用质子束几何形状预期剂量(ged)来开发和估计患者特异性质子疗法治疗计划的示例性质子束剂量分布规划工具10。质子束剂量分布规划工具10预测感兴趣体积(诸如靶体积)在质子束疗法疗程期间所接收的剂量。质子束剂量分布规划工具10基于患者解剖结构和质子场几何结构来预测用于新患者的三维剂量分布。
17.质子束剂量分布规划工具10包括患者几何参数化模块12、剂量预测模块14、知识同化模块16和知识库18。患者几何参数化模块12基于相对于影响质子束剂量分布的各种因素的个体患者解剖几何形状来生成参数或度量集合。不同的患者几何特征可以影响质子束剂量分布。考虑到这些几何特征的度量提供了预测的质子束剂量分布与患者几何结构中的结构位置之间的相对改善的相关性。
18.参照图2，示出了可以使用图1的质子束剂量分布规划工具10估计的示例性放射疗法患者解剖结构20的图示。质子源22朝向患者解剖结构20中的靶体积26发射质子束或场24。质子场24在距质子源22的距离ts处进入靶体积26的近端边界28，并在距质子源22的距离te处到达靶体积26的远端边界30。质子场24行进距离δ而通过靶体积26。
19.图1的患者几何参数化模块12确定参数或度量集合，以表示图2的患者解剖结构20。在实施例中，患者解剖结构20可以被细分为若干个个体体积分区或体素，诸如示例性体素32，其相对于剂量分布被个体地估计。可以基于例如从每个场原点到体素的距离、靶体积26的处方剂量和基于计划质子场的场参数来为每个体素指派度量。度量可以考虑到场位置
和定向。
20.除了风险器官(oar)-靶接近度之外的预期剂量度量的示例包括但不限于靶结构的体积、oar的体积、oar的不在质子束的场内的任何部分、所施加的质子束场的数目和定向、场几何形状、靶和oar组织密度、处方剂量等。例如，各种度量可以考虑在患者几何结构中的每个点处会聚的场的数目、或者在到达靶体积之前场所通过的任何器官。附加度量可以考虑到组织特点，例如，亨氏单位(hu)量表可以表示能量沉积和色散特点。
21.例如，剂量衰减或减退轮廓不是对称的，而是随着位置朝向场外区域延伸超出靶体积附近而下降得更快。另外，在距oar中的点的不同距离处施加具有不同靶剂量水平的多个场进一步使得使用组合度量确定等效距离复杂化。
22.本发明的实施例基于几何可预期剂量(ged)分布来生成相对于靶体积和oar的度量。ged度量包含关于如何相对于靶形状组织临床剂量递送的一般假设。ged度量还考虑到场设置的几何形状。由于所施加的靶水平场中的每个靶水平场，oar中任何点处的剂量等于该位置或体素处的各个贡献剂量的总和。
23.在一个实施例中，oar几何结构被包含在ged度量中，例如，在到达靶体积之前由场跨过的oar中的体素的数目。在另一实施例中，采用适形剂量度量，其包括描述性设置和患者几何形状因素。射束定向模块14估计患者几何形状度量，并且以满足靶体积和oar的约束的一个或多个射束定向的方式来确定优选的射束几何形状。
24.在一个实施例中，调节场强度以针对剂量分布定制特定靶形式。定义靶解剖特征，其包括例如靶相对于多个场、优选方向或射束方位的形状、伸长和位置。因此，例如，允许垂直于靶主方向的场递送比平行于靶主方向的场更少的能量。
25.进一步地，在实施例中，相对于指派给场内每个子束的ged度量，对跨场递送的能量水平进行调制。例如，可以定义关于小射束所跨过的体素的数目、或者小射束在到达靶体积之前行进通过患者的距离的度量，并且可以根据度量调整小射束的强度。
26.剂量预测模块14估计相对于特定度量集合和质子束定向的特定分组的质子束剂量分布。剂量预测模块14采用基于知识的质子剂量预测算法，其基于解剖特征集合来预测感兴趣结构上的可行质子束剂量分布。质子剂量预测算法基于对特定靶几何形状和场几何形状的详细规划来估计所实现的治疗计划的质量。
27.特别地，剂量预测模块14创建并应用质子特异性剂量体积直方图(dvh)估计模型。剂量预测模块14考虑到质子束的特点，以便估计场几何形状。参考图3，曲线图40描绘了示例性质子束深度剂量曲线42，其可以由剂量预测模块14用于创建dvh估计模型。在一个实施例中，深度剂量曲线42表示在假设来自每个射束的靶剂量覆盖均匀的情况下的近似剂量分布。
28.根据深度剂量曲线42，质子束沿着其路径释放的能量的数量从质子束源44到质子束进入靶体积ts、46的点呈指数增加。另外，根据剂量曲线42，通过靶体积行进距离δ、48的质子束所递送的剂量从质子束进入靶体积的点ts、46到质子束到达靶体积的远极端的点te、50是均匀的。可以假设渐近值取决于射线在靶体积内部行进的距离δ、48。进一步地，根据剂量曲线42，质子束释放的能量没有超过靶体积的远极端te、50。
29.例如，在一个实施例中，剂量预测模块14应用以下质子束几何形状预期剂量(ged)度量的定义表示质子束相对于位置或体素的剂量贡献：
[0030][0031]
其中gx是单个质子场对几何形状预期剂量的贡献，x是距质子束源的距离，靶体积在距离ts处开始并在距离te处结束，δ是射线在靶体积中横穿的距离，d是从指定区域到靶的处方剂量水平，参数a和b是现象学系数。在一个实施例中，对距离进行测量，其中单位与远在brachy峰值之前的质子束的能量释放相对应。
[0032]
系数a和b是指数参数，其取决于质子疗法设置的所选尺寸。在一个实施例中，系数a和b可以使用患者几何形状和对来自历史质子束治疗计划的剂量信息的统计分析来确定。例如，依据所选尺寸，系数a的值可以大约在0.4到0.8的范围内，并且系数b的值可以大约在2.75到12的范围内。在一个实施例中，根据经验确定的系数a＝0.6和b＝5产生了有用的预测。
[0033]
在一个实施例中，剂量预测模块14准许对待处理的靶体积进行交互式定义和微调，同时提供对可实现的计划质量的即时估计。例如，可以通过预测可能针对特定靶体积实现的剂量体积直方图(dvh)来描述质量。剂量预测模块14可以便于进行决定，例如，关于待辐射的空间区域的大小和关键器官的保留之间的临床权衡的决定。
[0034]
在另一实施例中，剂量预测模块14准许质子束场几何形状进行交互式定义和修改，同时提供可实现的计划质量的即时估计。因此，对于每个候选靶体积和场几何形状，不需要独立剂量优化。进一步地，在实施例中，相对于多个靶体积，对质子束剂量分布进行估计，例如，添加加权贡献或分数，其与从oar到具有不同剂量水平的多个靶体积的各种修改后的距离相对应。
[0035]
在各种实施例中，ged度量用于剂量体积直方图(dvh)估计、注量估计或三维剂量估计。在一个实施例中，将基于ged度量的估计剂量分布与在临床治疗中实际实现的对应质子束剂量分布进行比较，以调整实际知识模型。
[0036]
知识同化模块16从表示实际历史患者群体的现有质子疗法数据集中提取主要剂量测定特征。在基于知识的剂量预测中，从实际历史计划收集的信息用于估计关于新患者的可实现的质子剂量分布。例如，多个历史质子束治疗计划的患者几何形状和剂量信息被提炼到预测模型中，该预测模型可以用于质子束疗法剂量预测，而不存储来自原始计划集合的所有信息。
[0037]
知识库18存储表示实际患者解剖信息和实现的剂量信息的历史群体的现有质子疗法数据集。因此，质子束剂量分布规划工具10可以基于现有质子计划集合来创建质子特异性dvh估计模型。本文中所描述的系统可以提供诸如估计具有不同质子场几何形状的计划、估计具有剂量水平不同的多个靶体积的计划、以及分析靶体积形状对剂量分布的影响之类的优点。
[0038]
本发明的实施例将实际历史患者质子疗法治疗计划中实现的剂量分布与特定的潜在患者解剖结构相关，并将得到的相关信息存储在知识库18中。对知识库18中的相关信息进行访问，以便基于患者解剖结构来预测用于新患者的三维剂量分布。因此，质子束剂量分布规划工具10将在处于放射疗法治疗的实际患者中实现的质子束剂量分布与潜在患者解剖结构或几何形状相关。
[0039]
如图4所图示的，可以在图1的质子束剂量分布规划工具10中采用的示例性通用计算设备52包括处理器54、存储器56、输入/输出设备(i/o)58、存储装置60和网络接口62。计算设备52的各种部件通过本地数据链路64耦合，该本地数据链路64在各种实施例中包含例如地址总线、数据总线、串行总线、并行总线或这些的任何组合。
[0040]
计算设备52通过i/o 58向用户或其他设备传送信息并向其请求输入，该i/o 58在各种实施例中包含例如交互式菜单驱动的基于视觉显示的用户界面、或者图形用户界面(gui)，诸如指示设备，通过该指示设备用户可以使用gui的直接操纵来交互地输入信息。
[0041]
计算设备52可以通过网络接口62耦合到通信网络，该网络接口62在各种实施例中包含例如设备的任何组合、以及任何相关联的软件或固件，其被配置为耦合基于处理器的系统，这些系统包括调制解调器、接入点、网络接口卡、lan或wan接口、无线或光学接口等、以及如设计可能需要或要求的任何相关联的传输协议。
[0042]
例如，计算设备52可以用于实现图1的质子束剂量分布规划工具10的部件的功能。在各种实施例中，计算设备52可以包括例如服务器、控制器、工作站、大型计算机、个人计算机(pc)、记事本、计算平板电脑、个人数字助理(pda)、智能手机、可穿戴式设备等。存储在计算机可读介质(诸如存储装置60或耦合到计算设备52的外围存储部件)上的编程代码(诸如源代码、目标代码或可执行代码)可以被加载到存储器56中并由处理器54执行，以便执行质子束剂量分布规划工具10的功能。
[0043]
现在参考图5，图示了示例性工艺流程，其可以例如通过图1的质子束剂量分布规划工具10执行以实现本公开中所描述的方法的实施例，以用于采用质子束几何形状预期剂量(ged)来开发和估计患者特异性质子疗法治疗计划。该过程在方框70处开始，其中如上文所描述的，诸如靶体积或风险器官(oar)之类的感兴趣体积被细分为一组体素，例如，大小相等的三维单元。
[0044]
如上文进一步描述的，在方框72中，确定从计划质子束场原点到每个体素的距离。在方框74中，确认用于靶的处方剂量。在方框76中，确定取决于质子疗法设置的所选尺寸的一个或多个现象学系数的值。
[0045]
在方框78中，如上文所解释的，针对相对于每个计划质子场的所有体素，计算基于几何形状的预期剂量(ged)度量。在方框80中，针对相对于每个场的感兴趣体积中的所有体素，对ged度量进行求和。ged度量的总和提供了对处于计划质子束疗法的感兴趣体积所接收的总剂量的估计。
[0046]
本文中参考流程图图示或框图对本公开的各方面进行了描述，其中每个方框或方框的任何组合可以由计算机程序指令实现。指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器以实现机器或制品，并且当由处理器执行时，指令创建用于实现在图中的每个方框或方框的组合中指定的功能、动作或事件的器件。
[0047]
在这方面，流程图或框图中的每个方框可以与包括用于实现一个或多个指定逻辑功能的一个或多个可执行指令的代码的模块、片段或部分。还应当指出，在一些备选实现方式中，与任何方框相关联的功能可以不按图中所示的顺序发生。例如，连续示出的两个方框实际上可以基本上同时执行，或者方框有时可以以相反的顺序执行。
[0048]
本领域普通技术人员应当领会，本公开的各方面可以被体现为设备、系统、方法或计算机程序产品。因而，本公开的各方面(在本文中通常被称为电路、模块、部件或系统等)
可以以硬件、软件(包括固件、常驻软件、微代码等)、或者以软件和硬件的任何组合实现，其包括计算机可读介质中体现的计算机程序产品，该计算机可读介质上体现计算机可读程序代码。
[0049]
应当理解，可以进行各种修改。例如，如果所公开的技术的各个步骤以不同的顺序执行，和/或如果所公开的系统中的各个部件以不同方式组合和/或由其他部件替换或补充，则仍然可以实现有用的结果。因而，其他实现方式在权利要求的范围之内。