用于剂量映射不确定性的稳健放疗治疗计划的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及用于剂量映射不确定性的稳健放疗治疗计划的方法和系统。一种用于为对象的治疗体积生成稳健放疗治疗计划的方法，治疗体积使用多个体素来定义，该方法包括以下步骤：接收治疗体积的第一图像；接收治疗体积的至少一个第二图像；通过使用图像配准将在至少一个第二图像中定义的剂量映射到第一图像来生成第一图像中的映射的剂量的分布；使用针对与放疗治疗相关的总剂量的至少一个优化函数来定义优化问题；基于第一图像中的映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量来计算至少一个优化函数值；以及通过优化通过考虑在映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量而评估的至少一个优化函数值来生成放疗治疗计划。一个优化函数值来生成放疗治疗计划。一个优化函数值来生成放疗治疗计划。

【技术实现步骤摘要】
用于剂量映射不确定性的稳健放疗治疗计划的方法和系统


[0001]本公开总体涉及放疗治疗领域，特别地，涉及放疗治疗计划的生成、优化和评估。

技术介绍

[0002]医学成像在放疗治疗计划中被广泛使用，以识别和勾画患者体内的目标(肿瘤)和处于危险中的器官(OAR)。连同其它放疗计划参数，诸如向肿瘤递送的最小或目标剂量和用于OAR的最大剂量，来自采集的图像的勾画的目标和OAR用作输入以优化计划的剂量分布，使得辐射集中到目标，同时限制OAR的暴露。
[0003]在许多治疗情况下，在不同的时间和/或空间点采集患者的多个图像。示例包括但不限于自适应计划，其中，原始计划在放疗治疗、再治疗以及4维稳健优化中进行调适，在再治疗中，患者经历附加放疗治疗，在4维稳健优化中，例如在一个呼吸周期内采集多个图像。
[0004]为了比较在不同时间和/或从不同角度采集的同一患者的医学图像并获得递送剂量的信息，图像经历图像配准(IR)，以将不同数据集变换成一个坐标系，例如，一个第一图像。然而，在放疗治疗过程中，可能发生变化，该变化影响剂量递送的精度和有效剂量的空间分布。这样的变化能够包括肿瘤移位、收缩或扩张，或患者体内的肿瘤和周围解剖结构的形状变化，例如，由于体重减轻/增加。
[0005]为了减轻解剖变化的影响，使用可变形图像配准(DIR)，其中，各个体积元素使用非刚性平移和/或旋转从一个图像映射到另一图像，从而导致变形映射或变形矢量场(DVF)。尽管如此，由于没有完美地使所有解剖区域变形的性能良好的变形，所以DIR的当前方法是不明确的，因此，基于DIR的任何剂量映射是固有不确定的。
[0006]现有技术没有准确地考虑到这种不确定性。相反，选择是在信任一个区域中的变形矢量场(DVF)或将其完全拒绝之间，从而应用潜在的过于保守的估计作为映射的剂量。
[0007]WO 2012/069965A1公开了一种用于手动或自动校正由两个计划图像集的配准产生的变形映射的系统和方法。然而，校正过程耗时，需要用户专业知识并且不能充分克服剂量映射中的不确定性。

技术实现思路

[0008]本公开的目标在于提供一种改进的解决方案，其中，提供了一种稳健优化方法来应对图像配准中的剂量映射不确定性。该目标在本公开的第一方面中实现，其中，提供了一种用于为对象的治疗体积生成稳健放疗治疗计划的方法，所述治疗体积使用多个体素来定义，所述方法包括以下步骤：
[0009]‑
接收治疗体积的第一图像；
[0010]‑
接收治疗体积的至少一个第二图像；
[0011]‑
通过使用图像配准将在至少一个第二图像中定义的剂量映射到第一图像来生成第一图像中的映射的剂量的分布；
[0012]‑
使用针对与放疗治疗相关的总剂量的至少一个优化函数来定义优化问题，其中，
总剂量是在第一图像中定义的剂量和在至少一个第二图像中定义的剂量的函数；
[0013]‑
基于第一图像中的映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量来计算至少一个优化函数值；以及
[0014]‑
通过优化通过考虑在映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量而评估的至少一个优化函数值来生成放疗治疗计划。
[0015]通过将DVF考虑为在合理限制内的不确定，或者考虑多个可信DVF，本公开使得能够获得对所建模的剂量映射不确定性稳健的总剂量。主要优点在于，通过考虑映射的剂量的分布而不是仅考虑标称映射的剂量，能够将优化器引导到确保足够总剂量的解决方案，即使在陡峭剂量梯度和IR不确定性的区域中也是如此。
[0016]本公开提供了关于已经递送的剂量的不确定性的稳健性，而常规方法仅考虑将来将要递送的剂量。此外，第一图像中的映射的剂量的分布的生成能够以几种方式完成，并且不限于治疗体积中的体素之间的任何特定依赖结构。在该背景下，分布能够被定义为映射的剂量的集合，并且可选地被定义为集合中的每个成员的对应概率。替代地，分布能够被定义为标称值和误差估计。例如，这些值可以是每个体素的平均值和每个体素的标准偏差，或者替代地是每个体素的最大偏差。
[0017]在一个实施例中，使用可变形图像配准(DIR)来执行将至少一个第二图像中的剂量映射到第一图像。DIR可以解释解剖结构中的非刚性平移、旋转和/或其它变化。
[0018]在一个实施例中，使用至少两个不同的图像配准来执行将至少一个第二图像中的剂量映射到第一图像，其中，映射的剂量的分布是包含至少两个映射的剂量的集合。增加图像配准的数目，例如，使用几种不同的算法或算法参数选择，提供了剂量映射不确定性的更可靠估计。
[0019]在一个实施例中，通过针对由图像配准产生的变形矢量场中的每个矢量进行误差估计来执行将至少一个第二图像中的剂量映射到第一图像，其中，映射的剂量的分布是基于根据误差估计使用至少两个不同扰动而扰动的变形的矢量场产生的至少两个映射的剂量。扰动之一能够是零扰动。
[0020]在一个实施例中，至少一个第二图像中的剂量是来自先前治疗、治疗分次或部分治疗分次的剂量，并且其中，生成放疗治疗计划的步骤包括生成放疗再治疗计划或调适预先存在的放疗治疗计划。
[0021]在一个实施例中，至少一个第二图像中的剂量是4维放疗治疗计划中的部分射束剂量。
[0022]在一个实施例中，优化问题包括定义在优化期间保持的参数的约束。约束可以例如是定义的子体积(例如，目标)中的预定剂量的形式，其在优化期间不被改变。以这种方式，目标剂量被保持以确保一定的剂量分布，但是放疗治疗计划的剩余部分被稳健地优化。
[0023]在一个实施例中，优化问题包括生物或物理目的。优选地，物理目的包括对治疗体积中的目标和处于危险中器官(OAR)的剂量限制、剂量体积直方图(DVH)限制、LET限制、粒子停止的位置和/或均匀性和适形指数。以这种方式，生物不确定性也能够与其它(物理)目标组合。计划优化和评估应能够结合使用不同的生物模型以及结合物理优化功能和目的。优化问题可以是物理目的的组合，诸如分别对目标和处于风险中的器官的最小和最大剂量，以及DVH限制，以及生物目的，诸如BED、EQD2、EUD、TCP和NTCP。
[0024]在一个实施例中，物理目的包括对治疗体积中的目标和处于危险中的器官(OAR)的剂量限制、剂量体积直方图(DVH)限制、线性能量传递(LET)限制、粒子停止的位置和/或均匀性和适形指数。
[0025]在一个实施例中，优化包括：随机编程方法，其中，优化函数在映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量上的期望值被最小化；极小化极大方法，其中，优化函数在映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量上的最大值被最小化；或者这两者的任何组合，通常称为极小化极大随机编程；或逐体素最坏情况方法，在逐体素最坏情况方法中，对单独考虑的每个体素的最坏情况剂量进行优化。
[0026]在一个实施例中，映射的剂量的分布中的至少两个映射的剂量进一步与附加误差场景集合组合，其中，该附加误差场景集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于为对象的治疗体积生成稳健放疗治疗计划的方法，所述治疗体积使用多个体素来定义，所述方法包括以下步骤：
‑
接收(S100)所述治疗体积的第一图像；
‑
接收(S102)所述治疗体积的至少一个第二图像；
‑
通过使用图像配准将在所述至少一个第二图像中定义的剂量映射到所述第一图像来生成(S104)所述第一图像中的映射的剂量的分布；
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使用针对与所述放疗治疗相关的总剂量的至少一个优化函数来定义(S106)优化问题，其中，所述总剂量是在所述第一图像中定义的剂量和在所述至少一个第二图像中定义的所述剂量的函数；
‑
基于所述第一图像中的映射的剂量的所述分布中的至少两个映射的剂量来计算(S108)至少一个优化函数值；以及
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通过优化通过考虑在映射的剂量的所述分布中的所述至少两个映射的剂量而评估的所述至少一个优化函数值来生成(S110)放疗治疗计划。2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用可变形图像配准来执行将所述至少一个第二图像中的所述剂量映射到所述第一图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，使用至少两个不同的图像配准来执行将所述至少一个第二图像中的所述剂量映射到所述第一图像，其中，映射的剂量的所述分布是所述至少两个映射的剂量之间的变化。4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，通过针对由所述图像配准产生的变形矢量场中的每个矢量进行误差估计来执行将所述至少一个第二图像中的所述剂量映射到所述第一图像，其中，映射的剂量的所述分布是基于根据所述误差估计使用至少两个不同扰动而扰动的变形的矢量场产生的至少两个映射的剂量。5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述至少一个第二图像中的所述剂量是来自先前治疗、治疗分次或部分治疗分次的剂量，并且其中，生成放疗治疗计划的步骤包括生成放疗再治疗计划或调适预先存在的放疗治疗计划。6.根据前述权利要求1至4中的任一项所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：伊瓦尔，
申请(专利权)人：光线搜索实验室公司，
类型：发明
国别省市：