知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-07-21
(45)【発行日】2023-07-31
(54)【発明の名称】磁気共鳴容積イメージング
(51)【国際特許分類】
A61B 5/055 20060101AFI20230724BHJP
A61N 5/10 20060101ALN20230724BHJP
【ＦＩ】
A61B5/055 376
A61B5/055 382
A61B5/055 390
A61N5/10 M
【請求項の数】
18
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2022144956
(22)【出願日】2022-09-13
(62)【分割の表示】P 2018567084の分割
【原出願日】2017-06-21
(65)【公開番号】P2022174220
(43)【公開日】2022-11-22
【審査請求日】2022-09-20
(31)【優先権主張番号】62/353,530
(32)【優先日】2016-06-22
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】512129837
【氏名又は名称】ビューレイ・テクノロジーズ・インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】ＶｉｅｗＲａｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｉｎｃ．
(74)【代理人】
【識別番号】100126572
【弁理士】
【氏名又は名称】村越 智史
(72)【発明者】
【氏名】イワン・カブリコフ
(72)【発明者】
【氏名】ゲオルギ・ゲルガノフ
(72)【発明者】
【氏名】ジェイムズ・エフ・デンプシー
【審査官】冨永 昌彦
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１３－５４４１３７（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１２／０１０６７０４（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特表２０１６－５１６５０８（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／００８２２８８（ＵＳ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１５／１２５６００（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１２－０２９７６７（ＪＰ，Ａ）
【文献】M von Siebenthal, et al.，4D MR imaging of respiratory organ motion and its variability，Physics in Medicine & Biology，Volume 52, Number 6，米国，IOP Publishing，2007年03月21日，1547-1564
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／０５５
Ａ６１Ｂ ６／００ － ６／１４
Ａ６１Ｎ ５／００ － ５／１０
Ａ６１Ｍ ３６／１０ － ３６／１４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
命令を格納している非一時的な機械可読媒体であって、前記命令がコンピューティングシステムの少なくとも一部を形成する少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、
患者の現在の治療の前に、追跡データと容積データの間の相関を決定する処理と、
前記患者の現在の治療の前に、前記追跡データに関連する基準データを取得する処理と、
現在の患者の状態に基づいて治療計画の達成可能性の予測を生成する処理であって、当該生成する処理は、前記基準データとともに、前記追跡データと前記容積データの間の前記相関を利用する、処理と、
前記達成可能性の予測に基づき、前記治療計画を更新する処理と
を含む動作を生じさせる、機械可読媒体。
【請求項2】
前記動作は、前記更新された治療計画に基づいて放射線治療を行う処理をさらに含む、請求項1に記載の機械可読媒体。
【請求項3】
前記動作は、患者の運動を良好に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項２に記載の機械可読媒体。
【請求項4】
前記動作は、患者の体積運動を良好に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項２に記載の機械可読媒体。
【請求項5】
前記動作は、患者の運動を少なくとも部分的に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項２に記載の機械可読媒体。
【請求項6】
前記動作は、患者の体積運動を少なくとも部分的に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項２に記載の機械可読媒体。
【請求項7】
追跡データと容積データとの前記相関を決定する前記処理が、患者人体の運動を予測するモデルを使用する処理をさらに含む、請求項２に記載の機械可読媒体。
【請求項8】
前記動作は、前記放射線治療中に受信した追跡データおよび容積データを比較することによって、前記モデルを訓練する処理をさらに含む、請求項７に記載の機械可読媒体。
【請求項9】
前記更新された治療計画は、容積画像の再構築を行わずに生成されることを特徴とする請求項1に記載の機械可読媒体。
【請求項10】
少なくとも１つのプログラム可能プロセッサと、
命令を格納する非一時的な機械可読媒体と
を備えるシステムであって、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサにより前記命令が実行されると、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサに、
患者の現在の治療の前に、追跡データと容積データの間の相関を決定する処理と、
前記患者の現在の治療の前に、前記追跡データに関連する基準データを取得する処理と、
現在の患者の状態に基づいて治療計画の達成可能性の予測を生成する処理であって、当該生成する処理は、前記基準データとともに、前記追跡データと前記容積データの間の前記相関を利用する、処理と、
前記達成可能性の予測に基づき、前記治療計画を更新する処理と
を含む動作を実行させる、システム。
【請求項11】
前記動作は、前記更新された治療計画に基づいて放射線治療を行う処理をさらに含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項12】
前記動作は、患者の運動を良好に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記動作は、患者の体積運動を良好に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項14】
前記動作は、患者の運動を少なくとも部分的に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項15】
前記動作は、患者の体積運動を少なくとも部分的に予測する追跡データの特定の集合を使用する処理をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項16】
追跡データと容積データとの前記相関を決定する前記処理が、患者人体の運動を予測するモデルを使用する処理をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項17】
前記動作は、前記放射線治療中に受信した追跡データおよび容積データを比較することによって、前記モデルを訓練する処理をさらに含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項18】
前記更新された治療計画は、容積画像の再構築を行わずに生成されることを特徴とする請求項1０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、２０１６年６月２２日に受理され、「磁気共鳴容積イメージング」と題され
た、米国仮出願第６２／３５３５３０号に基づく優先権を主張し、当該仮出願の内容は、
全体を通して本明細書に組み込まれる。
た、米国仮出願第６２／３５３５３０号に基づく優先権を主張し、当該仮出願の内容は、
全体を通して本明細書に組み込まれる。
【0002】
本明細書で説明される要旨は、磁気共鳴データ取得及び画像再構築のためのシステム、
方法及びコンピュータプログラムに関する。
方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【0003】
磁気共鳴イメージングシステムによる患者の３Ｄイメージング、又は立体イメージング
は、患者の診断及び治療に有益な情報を提供する。患者の組織の時間経過に伴う動きを描
写する容積画像列の恩恵を受けることも有益であり得る。こういったものは技術的に、４
ＤＭＲＩ、シネ（ｃｉｎｅ）ＭＲＩ、又は時にはリアルタイムＭＲＩと呼ばれる。
は、患者の診断及び治療に有益な情報を提供する。患者の組織の時間経過に伴う動きを描
写する容積画像列の恩恵を受けることも有益であり得る。こういったものは技術的に、４
ＤＭＲＩ、シネ（ｃｉｎｅ）ＭＲＩ、又は時にはリアルタイムＭＲＩと呼ばれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ある態様では、患者動作ライブラリを拡充させるために、患者動作の間の患者人体の一
部に関係づけられた基準データが、磁気共鳴イメージングシステム（ＭＲＩ）から取得さ
れる。
部に関係づけられた基準データが、磁気共鳴イメージングシステム（ＭＲＩ）から取得さ
れる。
【課題を解決するための手段】
【0005】
対象期間の間、基準データと関係づけられ得る追跡データが取得される。対象期間の間
、追跡データの取得と概ね同時に、部分容積データが取得される。取得された部分容積デ
ータ及び取得された追跡データから、特定の動作を行う患者の人体の容積画像が構築され
得る。
、追跡データの取得と概ね同時に、部分容積データが取得される。取得された部分容積デ
ータ及び取得された追跡データから、特定の動作を行う患者の人体の容積画像が構築され
得る。
【0006】
いくつかの変形では、以下の特徴のうち１つ以上が、任意の所望の組み合わせで選択的
に含まれ得る。
に含まれ得る。
【0007】
基準データは、患者の人体の一部を通した統合投影であり得る。統合投影は、患者の人
体とＭＲＩシステムとの間の角度に基づいて平面ｋ空間データに変換され得る。
体とＭＲＩシステムとの間の角度に基づいて平面ｋ空間データに変換され得る。
【0008】
追跡データはラジアルｋ空間データの部分集合に対応し、当該部分集合は、追跡データ
と基準データとの最近傍マッチに対応する患者人体の一部分を再構築するために用いられ
得る。
と基準データとの最近傍マッチに対応する患者人体の一部分を再構築するために用いられ
得る。
【0009】
追跡データ及び部分容積データは、直接シーケンスで取得され得る。追跡データの取得
は、以前取得されたラジアルｋ空間データにおける対応するラジアル線を置き換えること
を含み得る。基準データ、追跡データ及び部分容積データは、ｋ空間データ又は平面画像
データであり得る。部分容積データは、追跡データと相互に関係づけられてよい。
は、以前取得されたラジアルｋ空間データにおける対応するラジアル線を置き換えること
を含み得る。基準データ、追跡データ及び部分容積データは、ｋ空間データ又は平面画像
データであり得る。部分容積データは、追跡データと相互に関係づけられてよい。
【0010】
追跡データは、基準データをデジタル補間、外挿、又は変換で変形することで追跡デー
タと基準データとの関係づけの品質を示す適合度メトリックを改善することにより含む、
基準データと関係づけられ得る。当該変形はさらに、追跡データから計測された患者動作
の速度に基づき得る。
タと基準データとの関係づけの品質を示す適合度メトリックを改善することにより含む、
基準データと関係づけられ得る。当該変形はさらに、追跡データから計測された患者動作
の速度に基づき得る。
【0011】
部分容積データは、ｋ空間領域の予め定められたシーケンスに従って取得されるか、又
は予め定められたシーケンスのうち、まだ取得されていないあるｋ空間領域に対応し得る
。部分容積データは、患者人体の一部分における平面に対応する平面データであり得る。
は予め定められたシーケンスのうち、まだ取得されていないあるｋ空間領域に対応し得る
。部分容積データは、患者人体の一部分における平面に対応する平面データであり得る。
【0012】
部分容積データは、追跡データの取得の直後に取得され得る。また、追跡データ及び部
分容積データの取得は、連続でありかつ追跡データ及び部分容積データの取得の間で交互
に切り替わり得る。
分容積データの取得は、連続でありかつ追跡データ及び部分容積データの取得の間で交互
に切り替わり得る。
【0013】
追跡データ又は部分容積データの少なくともいくつかは、患者動作ライブラリに追加さ
れ得る。追跡データは、平面ｋ空間データ又は３次元ｋ空間データであり得る。
れ得る。追跡データは、平面ｋ空間データ又は３次元ｋ空間データであり得る。
【0014】
時間分解容積画像シーケンスを生成するために、容積画像が構築されて組み合わせられ
得る。容積画像を構築するステップは、患者動作ライブラリを、各々が患者動作の一部分
に対応する動作状態へと分類するステップを含み得る。また、追跡データ及び基準データ
の間の最近傍マッチを見つけることで、追跡データに対応する動作状態を決定するステッ
プを含む。決定された動作状態に基づいて、複数の動作状態のうちの１つの間に取得され
た部分容積データは、当該動作状態の１つに対応する容積データ集合に追加され得る。構
築された容積画像は、部分容積データの完全集合を含む。
得る。容積画像を構築するステップは、患者動作ライブラリを、各々が患者動作の一部分
に対応する動作状態へと分類するステップを含み得る。また、追跡データ及び基準データ
の間の最近傍マッチを見つけることで、追跡データに対応する動作状態を決定するステッ
プを含む。決定された動作状態に基づいて、複数の動作状態のうちの１つの間に取得され
た部分容積データは、当該動作状態の１つに対応する容積データ集合に追加され得る。構
築された容積画像は、部分容積データの完全集合を含む。
【0015】
放射線治療は、少なくとも追跡データに基づいて患者に提供され得る。また、対象期間
は患者への放射線治療の提供が行われている期間であり得る。対象期間は診断のための観
察の間であり得る。基準データを取得するステップは、患者に放射線治療を提供する前に
起こり得る。基準データを取得するステップは、患者に放射線治療を提供した後に起こり
得る。
は患者への放射線治療の提供が行われている期間であり得る。対象期間は診断のための観
察の間であり得る。基準データを取得するステップは、患者に放射線治療を提供する前に
起こり得る。基準データを取得するステップは、患者に放射線治療を提供した後に起こり
得る。
【0016】
相互に関係する態様において、患者と交差する少なくとも１つの平面からの追跡データ
及び患者の対象容積の部分容積データが、患者の治療の間に取得され得る。
及び患者の対象容積の部分容積データが、患者の治療の間に取得され得る。
【0017】
いくつかの変形では、以下の特徴の１つ以上が、任意の所望の組み合わせで選択的に含
まれ得る。追跡データ及び部分容積データは、交互のやり方で取得され得る。追跡データ
は少なくとも１つの平面に対応する、２Ｄラジアルｋ空間データであり得る。追跡データ
を、複数の動作を行う患者のある領域を説明する基準データと比較した比較結果に基づい
て、患者の動作フェーズが識別される。
まれ得る。追跡データ及び部分容積データは、交互のやり方で取得され得る。追跡データ
は少なくとも１つの平面に対応する、２Ｄラジアルｋ空間データであり得る。追跡データ
を、複数の動作を行う患者のある領域を説明する基準データと比較した比較結果に基づい
て、患者の動作フェーズが識別される。
【0018】
現在の要旨の実施例は、１つ以上の機械（たとえば計算機など）に、説明された特徴の
１つ以上を実行する操作を引き起こさせるよう操作可能な、明白に具体化された機械可読
媒体に加えて、本明細書で提供された説明に従う方法を含み得るが、それらに限定されな
い。同様に、１つ以上のプロセッサと、当該１つ以上のプロセッサに結合された１つ以上
のメモリを含むコンピュータシステムも説明される。計算機可読な記憶媒体を含み得るメ
モリは、１つ以上のプロセッサに、本明細書で説明される操作のうち１つ以上を実行させ
る１つ以上のプログラムを、内包、エンコード又は格納等してよい。現在の要旨の１つ以
上の実施例に従う計算機により実行される方法は、単一の計算システム又は複数の計算シ
ステムに内在する１つ以上のデータプロセッサにより実行され得る。上記複数の計算シス
テムは互いに接続されていてよく、ネットワーク（例えば、インターネット、無線広域ネ
ットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワークなど）上の接続を
含むがそれらに限定されない１つ以上の接続を通じて、データ及び／又は命令若しくは他
の命令などを交換し得る。
１つ以上を実行する操作を引き起こさせるよう操作可能な、明白に具体化された機械可読
媒体に加えて、本明細書で提供された説明に従う方法を含み得るが、それらに限定されな
い。同様に、１つ以上のプロセッサと、当該１つ以上のプロセッサに結合された１つ以上
のメモリを含むコンピュータシステムも説明される。計算機可読な記憶媒体を含み得るメ
モリは、１つ以上のプロセッサに、本明細書で説明される操作のうち１つ以上を実行させ
る１つ以上のプログラムを、内包、エンコード又は格納等してよい。現在の要旨の１つ以
上の実施例に従う計算機により実行される方法は、単一の計算システム又は複数の計算シ
ステムに内在する１つ以上のデータプロセッサにより実行され得る。上記複数の計算シス
テムは互いに接続されていてよく、ネットワーク（例えば、インターネット、無線広域ネ
ットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワークなど）上の接続を
含むがそれらに限定されない１つ以上の接続を通じて、データ及び／又は命令若しくは他
の命令などを交換し得る。
【0019】
本明細書で説明される解決課題の１つ以上の変形の詳細は、添付の図面及び以下の詳細
に記載される。説明及び図面から、並びに特許請求の範囲から、本明細書で説明される解
決課題の他の特徴及び利点は明らかである。例示を目的として、現在開示されている解決
課題の特定の特徴は、部分的ＭＲＩ画像データから容積画像を生成するためのシステムに
触れながら説明されているが、そのような特徴が限定を意図するものではないことは即座
に理解されるべきである。本開示に続く特許請求の範囲は、保護される解決課題の保護範
囲を画定することを意図するものである。
に記載される。説明及び図面から、並びに特許請求の範囲から、本明細書で説明される解
決課題の他の特徴及び利点は明らかである。例示を目的として、現在開示されている解決
課題の特定の特徴は、部分的ＭＲＩ画像データから容積画像を生成するためのシステムに
触れながら説明されているが、そのような特徴が限定を意図するものではないことは即座
に理解されるべきである。本開示に続く特許請求の範囲は、保護される解決課題の保護範
囲を画定することを意図するものである。
【0020】
本明細書の一部分に組み込まれてそれを構成する添付の図面は、説明とともに本明細書
に開示される解決課題の特定の態様を示し、開示される実施例と関係づけられた原理のい
くつかを説明するのを助ける。
に開示される解決課題の特定の態様を示し、開示される実施例と関係づけられた原理のい
くつかを説明するのを助ける。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】イメージング平面及び対象容積によって交差された患者を示す図である。
【図2】基準データ、部分容積データ、及び追跡データを取得するためのシーケンスの例を示す図である。
【図3】平面ｋ空間データ及び平面画像を示す図である。
【図4】基準データの動作状態へのクラスタリングの例を示す図である。
【図5】追跡データ及び基準データから患者の動作状態を決定するための概念の例を示す図である。
【図6】より多くのフル容積データ集合を形成するために、部分容積データ集合同士を組み合わせるやり方の例を示す図である。
【図7】時間分解容積画像シーケンスの構築のやり方の例を示す図である。
【図8】患者の人体の容積画像の構築のための方法の例を示すフローチャートである。
【図9】本開示のある実施例に係る放射線療法と共に用いられる磁気共鳴イメージングシステムの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0022】
実用的な場合は、類似の符号は、類似の構造、特徴、又は要素を示す。
【0023】
図１は、撮像平面１１０により交差されかつ、対象容積１２０を含む患者１００を示す
図である。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）は、患者１００のナビゲータ（１次元）、平
面（２次元）、又は容積（３次元）画像を提供できる。
図である。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）は、患者１００のナビゲータ（１次元）、平
面（２次元）、又は容積（３次元）画像を提供できる。
【0024】
対象容積１２０内の患者人体（内臓、腫瘍など）の３次元画像は、対象期間にわたって
（例えば、患者の治療の間）、撮影されてよく、患者人体の動作（動作は例えば、鼓動、
消化プロセス、呼吸などの結果生じる）を示す時間分解容積画像シーケンスを生成するた
めに組み合わされ得る。理想的には、特定の対象期間の間（例えば、ＭＲＩ補助の診断の
間、又は患者の治療の間）、患者人体のリアルタイム容積画像が生成されて表示される。
代替的に、本開示のある実施例によれば、対象期間の間に部分データが取得され、後から
容積画像が再構築されてよい。対象期間の間患者１００は動作中であることを想定すると
、取得される部分容積データは患者１００の異なる位置（又は動作状態）と対応し得る。
（例えば、患者の治療の間）、撮影されてよく、患者人体の動作（動作は例えば、鼓動、
消化プロセス、呼吸などの結果生じる）を示す時間分解容積画像シーケンスを生成するた
めに組み合わされ得る。理想的には、特定の対象期間の間（例えば、ＭＲＩ補助の診断の
間、又は患者の治療の間）、患者人体のリアルタイム容積画像が生成されて表示される。
代替的に、本開示のある実施例によれば、対象期間の間に部分データが取得され、後から
容積画像が再構築されてよい。対象期間の間患者１００は動作中であることを想定すると
、取得される部分容積データは患者１００の異なる位置（又は動作状態）と対応し得る。
【0025】
取得された部分容積データを動作状態へとソートするのを補助する目的で、有益な追跡
データを提供するために、概ね部分容積データの取得と同時に、患者１００の単一平面領
域の画像が取得されてよい。平面画像はその後、患者１００の平面画像の、患者の動作（
例えば、治療台に横たわって、正常に呼吸している）を証明するライブラリと比較され得
る。比較の結果から、患者動作の特定の状態が識別され得る。その後、その動作状態の間
の対象容積に対する完全な（又は実質的に完全な）容積データ集合を提供するために、同
一の動作状態に対応する部分容積データ集合の取得同士が組み合わされてよい。時間分解
容積画像のシーケンスは、追跡データにより示されたように、時間経過とともに示される
患者の動作状態に係る完全容積データ集合を配列することで生成され得る。
データを提供するために、概ね部分容積データの取得と同時に、患者１００の単一平面領
域の画像が取得されてよい。平面画像はその後、患者１００の平面画像の、患者の動作（
例えば、治療台に横たわって、正常に呼吸している）を証明するライブラリと比較され得
る。比較の結果から、患者動作の特定の状態が識別され得る。その後、その動作状態の間
の対象容積に対する完全な（又は実質的に完全な）容積データ集合を提供するために、同
一の動作状態に対応する部分容積データ集合の取得同士が組み合わされてよい。時間分解
容積画像のシーケンスは、追跡データにより示されたように、時間経過とともに示される
患者の動作状態に係る完全容積データ集合を配列することで生成され得る。
【0026】
本明細書で説明されるシステム、方法、及びソフトウェアにより生成された時間分解容
積画像シーケンスは、４ＤＭＲＩ、シネ（ｃｉｎｅ）ＭＲＩ、リアルタイムＭＲＩ等と呼
ばれる。こういったシーケンスは、時間経過にともなう３Ｄ動作の図示により恩恵を得ら
れる、患者の診断において用いられ得る。こういったシネＭＲＩは、例えば治療行為の間
の手術道具の動きにともなう患者の動作の４Ｄ表示を提供する等、介入治療にも応用され
得る。
積画像シーケンスは、４ＤＭＲＩ、シネ（ｃｉｎｅ）ＭＲＩ、リアルタイムＭＲＩ等と呼
ばれる。こういったシーケンスは、時間経過にともなう３Ｄ動作の図示により恩恵を得ら
れる、患者の診断において用いられ得る。こういったシネＭＲＩは、例えば治療行為の間
の手術道具の動きにともなう患者の動作の４Ｄ表示を提供する等、介入治療にも応用され
得る。
【0027】
別の応用において、時間分解容積画像シーケンスは、放射線療法による治療を改善する
ために用いられる。例えば、放射線が患者に向けられている間の、患者の組織の位置を知
ることにより、治療の間に患者の組織により受けられる放射線量の正確な計算が可能とな
る。放射線療法による治療についてのさらなる利点は、以下で議論される。本明細書では
「治療」、「治療画像」、「治療時間」等の単語が用いられるが、本開示はそのイメージ
ング技術が、治療、診断法、又は本技術が有益にはたらく任意の他の行為であろうと、い
かなる対象期間の間にも用いられることを想定している。
ために用いられる。例えば、放射線が患者に向けられている間の、患者の組織の位置を知
ることにより、治療の間に患者の組織により受けられる放射線量の正確な計算が可能とな
る。放射線療法による治療についてのさらなる利点は、以下で議論される。本明細書では
「治療」、「治療画像」、「治療時間」等の単語が用いられるが、本開示はそのイメージ
ング技術が、治療、診断法、又は本技術が有益にはたらく任意の他の行為であろうと、い
かなる対象期間の間にも用いられることを想定している。
【0028】
図２は、基準データ２００、部分容積データ２１０、及び追跡データ２２０を取得する
ためのシーケンスを示す図である。
ためのシーケンスを示す図である。
【0029】
図２に示されたタイムラインの例は、患者動作ライブラリに格納された基準データ２０
０を取得することから始まる。本開示は、この基準データ２００の取得が、例えば容積デ
ータの取得よりも後、又は特定の対象期間の前、途中、若しくは後などの他の時刻に発生
することも想定している。基準データ２００は、患者人体の動作状態を定義づけるのに用
いられ得る。患者１００が放射線治療を受けている一例では、治療の間に患者が動き得る
広いレンジの動作を提供するため、基準データ２００の取得の間、患者は深呼吸するよう
指示される。患者が首に治療を受けている場合、基準データ２００の取得の間、患者は頭
を動かし、発声し、又は飲み込むよう指示される。
０を取得することから始まる。本開示は、この基準データ２００の取得が、例えば容積デ
ータの取得よりも後、又は特定の対象期間の前、途中、若しくは後などの他の時刻に発生
することも想定している。基準データ２００は、患者人体の動作状態を定義づけるのに用
いられ得る。患者１００が放射線治療を受けている一例では、治療の間に患者が動き得る
広いレンジの動作を提供するため、基準データ２００の取得の間、患者は深呼吸するよう
指示される。患者が首に治療を受けている場合、基準データ２００の取得の間、患者は頭
を動かし、発声し、又は飲み込むよう指示される。
【0030】
タイムラインの例に示されるように、基準データ２００が取得された後、部分容積デー
タ２１０を取得する期間及び追跡データ２２０を取得する期間が交互に発生し得る。患者
動作ライブラリは、例えば遠隔のサーバ、患者の治療を制御するコンピュータ、ＭＲＩシ
ステム等に位置する不揮発性メモリに格納されたデータであり得る。
タ２１０を取得する期間及び追跡データ２２０を取得する期間が交互に発生し得る。患者
動作ライブラリは、例えば遠隔のサーバ、患者の治療を制御するコンピュータ、ＭＲＩシ
ステム等に位置する不揮発性メモリに格納されたデータであり得る。
【0031】
例えば患者１００の放射線治療の間、又は診断のための観測期間の間といった対象期間
の間、追跡データ２２０が取得され、基準データ２００と関係づけられる。ある方法の例
では、対象期間の間の、追跡データ２２０の取得とほぼ同時に、部分容積データ２１０が
取得される。ここで、「ほぼ同時」とは、追跡データ２２０及び部分容積データ２１０が
、直接シーケンスで（すなわち、一方がもう一方の直後に）取得されるか、２種類の取得
の間に短いギャップを伴って取得されるか、又は可能であれば重複する時間において取得
されることを意味する。いかなる場合でも、部分容積データ２１０が追跡データ２２０と
相互に関係づけられるよう、部分容積データ２１０が取得された時と患者人体が概ね同じ
位置、方向、及び形にある間に追跡データ２２０が取得できるに足るほどに、ギャップが
短いということが主な制約である。追跡データ２２０及び部分容積データ２３０はそれぞ
れ、主として単一の動作状態の間に取得されるということが別の制約であり得る。
の間、追跡データ２２０が取得され、基準データ２００と関係づけられる。ある方法の例
では、対象期間の間の、追跡データ２２０の取得とほぼ同時に、部分容積データ２１０が
取得される。ここで、「ほぼ同時」とは、追跡データ２２０及び部分容積データ２１０が
、直接シーケンスで（すなわち、一方がもう一方の直後に）取得されるか、２種類の取得
の間に短いギャップを伴って取得されるか、又は可能であれば重複する時間において取得
されることを意味する。いかなる場合でも、部分容積データ２１０が追跡データ２２０と
相互に関係づけられるよう、部分容積データ２１０が取得された時と患者人体が概ね同じ
位置、方向、及び形にある間に追跡データ２２０が取得できるに足るほどに、ギャップが
短いということが主な制約である。追跡データ２２０及び部分容積データ２３０はそれぞ
れ、主として単一の動作状態の間に取得されるということが別の制約であり得る。
【0032】
ある実施例では、図２に示すように、追跡データ２２０及び部分容積データ２１０の取
得は連続的でありかつ、追跡データ２２０の取得及び部分容積データ２１０の取得を交互
に切り替える。図２の例に示すように、追跡データ２２０は、２００ミリ秒おきの部分容
積データ２１０の取得に挟まれて、５０ミリ秒おきに取得される。他の実施例では、追跡
データ２２０は５ミリ秒、１０ミリ秒、２５ミリ秒、又は１００ミリ秒おきに取得されて
よい。同様に、部分容積データ２１０は、他の実施例では、１０ミリ秒、５０ミリ秒、１
００ミリ秒、３００ミリ秒、４００ミリ秒、又は５００ミリ秒おきに取得されてよい。
得は連続的でありかつ、追跡データ２２０の取得及び部分容積データ２１０の取得を交互
に切り替える。図２の例に示すように、追跡データ２２０は、２００ミリ秒おきの部分容
積データ２１０の取得に挟まれて、５０ミリ秒おきに取得される。他の実施例では、追跡
データ２２０は５ミリ秒、１０ミリ秒、２５ミリ秒、又は１００ミリ秒おきに取得されて
よい。同様に、部分容積データ２１０は、他の実施例では、１０ミリ秒、５０ミリ秒、１
００ミリ秒、３００ミリ秒、４００ミリ秒、又は５００ミリ秒おきに取得されてよい。
【0033】
追跡データ２２０及び部分容積データ２１０を交互に取得する交互のパターンにより、
部分容積データ２１０は追跡データ２２０の隣接部分と関係づけられる。従って、部分容
積データ２１０を基準データ２００に関係づけるために、追跡データ２２０は基準データ
２００と比較され得る。ある特定の例では、追跡データ２２０が対応している基準データ
２００を識別することで、部分容積データ２１０は、患者動作ライブラリ中に定義された
特定の動作状態にビン化され得る。患者人体の３次元画像を作るのに十分な完全な、又は
完全に近い容積データ集合が取得されたとき、その動作状態の間の人体の三次元画像が再
構築され得る。基準データ２００、追跡データ２２０及び部分容積データ２１０の取得の
詳細については、以下でさらに説明される。
部分容積データ２１０は追跡データ２２０の隣接部分と関係づけられる。従って、部分容
積データ２１０を基準データ２００に関係づけるために、追跡データ２２０は基準データ
２００と比較され得る。ある特定の例では、追跡データ２２０が対応している基準データ
２００を識別することで、部分容積データ２１０は、患者動作ライブラリ中に定義された
特定の動作状態にビン化され得る。患者人体の３次元画像を作るのに十分な完全な、又は
完全に近い容積データ集合が取得されたとき、その動作状態の間の人体の三次元画像が再
構築され得る。基準データ２００、追跡データ２２０及び部分容積データ２１０の取得の
詳細については、以下でさらに説明される。
【0034】
図３は、平面画像３２０を生成するのに用いられる平面ｋ空間データ３１０を示す図で
ある。ＭＲＩシステムは、患者の動作の間に、患者人体の一部分に関係する基準データ２
００を取得できる。基準データ２００はその後、患者１００の動作状態を説明する患者動
作ライブラリを拡充するのに用いられ得る。基準データ２００は、ｋ空間データ（例えば
、１Ｄ、２Ｄ、３Ｄ）、投影データ、平面画像データ、容積データ、又はそれらの組み合
わせなどの任意の種類であり得る。基準データ２００は、患者人体の一部分を通じた１つ
以上の統合投影を伴うことができる。投影は、例えば心臓、肺、又は腎臓等の、患者の人
体の一部と交差する平面部（図１も参照）を含み得る。統合投影は、患者人体及びＭＲＦ
システムの間の角度に基づいて、平面ｋ空間データ３１０に変換され得る。いくつかの実
施例では、基準データ２００のために用いられた平面は、部分容積データ２１０に対応す
るどの容積からも分けられることができる。
ある。ＭＲＩシステムは、患者の動作の間に、患者人体の一部分に関係する基準データ２
００を取得できる。基準データ２００はその後、患者１００の動作状態を説明する患者動
作ライブラリを拡充するのに用いられ得る。基準データ２００は、ｋ空間データ（例えば
、１Ｄ、２Ｄ、３Ｄ）、投影データ、平面画像データ、容積データ、又はそれらの組み合
わせなどの任意の種類であり得る。基準データ２００は、患者人体の一部分を通じた１つ
以上の統合投影を伴うことができる。投影は、例えば心臓、肺、又は腎臓等の、患者の人
体の一部と交差する平面部（図１も参照）を含み得る。統合投影は、患者人体及びＭＲＦ
システムの間の角度に基づいて、平面ｋ空間データ３１０に変換され得る。いくつかの実
施例では、基準データ２００のために用いられた平面は、部分容積データ２１０に対応す
るどの容積からも分けられることができる。
【0035】
図３に示される平面ｋ空間データ３１０に対するラジアルパターンは、ｋ空間領域のイ
メージングのためのパターンの一例を示す。ラジアル取得のシーケンスは、例えばサイク
ル４、サイクル８などサイクル配列図であってよい。他のラジアル取得の選択肢は、ある
ｋ空間直線のラジアル分布に対して例えば、角黄金比、ビット反転（０，４，６，１，５
，３，７）、無作為、線０－１，５－６，１０－１１といった角度的に近接または隣接す
る一定間隔おきにとった複数の線を含み得る。十分なｋ空間データ集合が取得されていれ
ば、平面画像３２０は逆フーリエ変換により再構築され得る。平面画像３２０はその後、
患者動作ライブラリに格納され得る。
メージングのためのパターンの一例を示す。ラジアル取得のシーケンスは、例えばサイク
ル４、サイクル８などサイクル配列図であってよい。他のラジアル取得の選択肢は、ある
ｋ空間直線のラジアル分布に対して例えば、角黄金比、ビット反転（０，４，６，１，５
，３，７）、無作為、線０－１，５－６，１０－１１といった角度的に近接または隣接す
る一定間隔おきにとった複数の線を含み得る。十分なｋ空間データ集合が取得されていれ
ば、平面画像３２０は逆フーリエ変換により再構築され得る。平面画像３２０はその後、
患者動作ライブラリに格納され得る。
【0036】
基準データ２００、追跡データ２２０、平面画像３２０（たとえば、追跡データ２２０
又は基準データ２００から再構築されたもの）、及び／又は部分容積データ２１０は、例
えば放射線治療を実行する前、放射線治療中、又は放射線治療を実行した後等、任意のタ
イミングで患者動作ライブラリに追加されることができる。前の期間からの、又は他の患
者からの基準データ２００を追加することにより、患者動作ライブラリの質は継続的に改
善され得る。基準データ２００の追加により、それ以前の複数の計測値を平均することで
、画像の解像度を向上させ、ノイズを取り除くことができる。ある実施例では、基準デー
タ２００の部分集合に対して単純平均が実行され得る。他の実施例では、平滑化は、基準
データ２００が取得された時刻に基づく重み付け、イメージングされた患者人体に基づく
重み付け、基準データ２００の類似度を決定するための前基準データとの相関などに基づ
く重み付け等といった、より高度な技術を含み得る。追加の基準データ２００を含めるこ
とにより、上で述べたのと同じやり方で、利用可能な動作状態の数を拡張もされ得る。
又は基準データ２００から再構築されたもの）、及び／又は部分容積データ２１０は、例
えば放射線治療を実行する前、放射線治療中、又は放射線治療を実行した後等、任意のタ
イミングで患者動作ライブラリに追加されることができる。前の期間からの、又は他の患
者からの基準データ２００を追加することにより、患者動作ライブラリの質は継続的に改
善され得る。基準データ２００の追加により、それ以前の複数の計測値を平均することで
、画像の解像度を向上させ、ノイズを取り除くことができる。ある実施例では、基準デー
タ２００の部分集合に対して単純平均が実行され得る。他の実施例では、平滑化は、基準
データ２００が取得された時刻に基づく重み付け、イメージングされた患者人体に基づく
重み付け、基準データ２００の類似度を決定するための前基準データとの相関などに基づ
く重み付け等といった、より高度な技術を含み得る。追加の基準データ２００を含めるこ
とにより、上で述べたのと同じやり方で、利用可能な動作状態の数を拡張もされ得る。
【0037】
さらに別の実施例では、部分容積データ、追跡データ、容積画像、平面画像３２０、又
は、患者動作ライブラリに格納された任意の基準データ２００は、基準データ２００が取
得された以外の患者動作のレンジに対する追加の基準データ２００を提供するために、操
作又は変更され得る。一例として、基準データ取得中に、腫瘍又は患者人体の他の一部分
は、ある方向に５ｃｍのレンジ内で移動したとして記録され得る。しかしながら、治療中
に、腫瘍は６ｃｍのレンジ内で移動したと観測され得る。患者人体のイメージングされた
動作にマッチングしようとするかわりに、システムは基準データ２００の境界線を外れた
ことを識別することができる。腫瘍が現在の腫瘍位置に到達するか、又はほぼそうである
よう変換される追加の（又は合成の）基準データが、生成され得る。追加の基準データは
、追加の動作状態として定義され得る。追加の基準データを生成するために、既存の基準
データ２００は、変形可能な画像登録により補間、外挿又は変換されることで、患者人体
の他の形又はコンディションと対応づき得る。
は、患者動作ライブラリに格納された任意の基準データ２００は、基準データ２００が取
得された以外の患者動作のレンジに対する追加の基準データ２００を提供するために、操
作又は変更され得る。一例として、基準データ取得中に、腫瘍又は患者人体の他の一部分
は、ある方向に５ｃｍのレンジ内で移動したとして記録され得る。しかしながら、治療中
に、腫瘍は６ｃｍのレンジ内で移動したと観測され得る。患者人体のイメージングされた
動作にマッチングしようとするかわりに、システムは基準データ２００の境界線を外れた
ことを識別することができる。腫瘍が現在の腫瘍位置に到達するか、又はほぼそうである
よう変換される追加の（又は合成の）基準データが、生成され得る。追加の基準データは
、追加の動作状態として定義され得る。追加の基準データを生成するために、既存の基準
データ２００は、変形可能な画像登録により補間、外挿又は変換されることで、患者人体
の他の形又はコンディションと対応づき得る。
【0038】
図４は、基準データ２００の動作状態４００（ａ～ｊ）へのクラスタリングを示す図で
ある。基準データ２００は、患者人体の画像を複数の動作状態４００においてキャプチャ
することができる。例えば呼吸サイクルといった、任意のイメージングされた動作は、任
意の数の動作状態４００へと分割され得る。例えば、患者の呼吸の１サイクルは、最大吸
息及び呼息に対応する１０～１５呼の動作状態４００へと分割され得る。図４に示される
例において、１０個の動作状態４００（ａ～ｊ）が示されている。また、動作状態４００
は、異なる種類の患者動作の複素であってもよい。例えば、心臓付近の腫瘍の位置は、患
者１００の呼吸の動作だけでなく、心臓の収縮及び拡張によっても影響され得る。この例
において、動作状態４００の１集合は、心臓及び肺の動きによる移動の任意の組み合わせ
を含み得る。
ある。基準データ２００は、患者人体の画像を複数の動作状態４００においてキャプチャ
することができる。例えば呼吸サイクルといった、任意のイメージングされた動作は、任
意の数の動作状態４００へと分割され得る。例えば、患者の呼吸の１サイクルは、最大吸
息及び呼息に対応する１０～１５呼の動作状態４００へと分割され得る。図４に示される
例において、１０個の動作状態４００（ａ～ｊ）が示されている。また、動作状態４００
は、異なる種類の患者動作の複素であってもよい。例えば、心臓付近の腫瘍の位置は、患
者１００の呼吸の動作だけでなく、心臓の収縮及び拡張によっても影響され得る。この例
において、動作状態４００の１集合は、心臓及び肺の動きによる移動の任意の組み合わせ
を含み得る。
【0039】
基準データ２００は、所定の数の動作状態４００へと分割され得る。この分割は、パタ
ーンマッチング、ランキング、又はクラスタリングを採用するアルゴリズムにより実行さ
れ得る。以下の例は、クラスタリングアルゴリズムの一実施例を説明する。ある実施例に
おいて、患者動作ライブラリ中の各平面画像３２０は、Ｎ次元空間中のある１点から成る
と定義され得る。ただし、Ｎは再構築された平面画像３２０におけるピクセルの数である
。２点間の距離は、ユークリッド距離として、又は相互相関係数（ＣＣ）の関数として表
現され得る。（１－ＣＣ）は、このような距離関数の一例である。ここで、ＣＣが１の場
合、それは２つの平面画像の間のゼロ距離を示す（すなわち、２つは同じ画像である）。
最初に、患者動作ライブラリから、最も離れている（最も異なる）２つの平面画像が検索
される。２つの画像が見つかると、それらは２つの異なるクラスタに割り当てられる。そ
の後、残りの各平面画像は、２つのクラスタのうち最も近いものに割り当てられる。この
時点では、患者動作ライブラリには２つの動作状態が定義されている。追加の動作状態を
生成するために、最も偏差の大きいクラスタが識別され得る。識別は、そのクラスタに属
する平面画像３２０の、そのクラスタの中心からの距離の偏差を決定することにより実行
され得る。偏差最大のクラスタが識別されると、そのクラスタに属する平面画像３２０は
、上述されたのと同じやり方で２つの追加のクラスタへと分割され得る。この処理は、ク
ラスタの数が所定の動作状態４００の数と等しくなるまで継続される。
ーンマッチング、ランキング、又はクラスタリングを採用するアルゴリズムにより実行さ
れ得る。以下の例は、クラスタリングアルゴリズムの一実施例を説明する。ある実施例に
おいて、患者動作ライブラリ中の各平面画像３２０は、Ｎ次元空間中のある１点から成る
と定義され得る。ただし、Ｎは再構築された平面画像３２０におけるピクセルの数である
。２点間の距離は、ユークリッド距離として、又は相互相関係数（ＣＣ）の関数として表
現され得る。（１－ＣＣ）は、このような距離関数の一例である。ここで、ＣＣが１の場
合、それは２つの平面画像の間のゼロ距離を示す（すなわち、２つは同じ画像である）。
最初に、患者動作ライブラリから、最も離れている（最も異なる）２つの平面画像が検索
される。２つの画像が見つかると、それらは２つの異なるクラスタに割り当てられる。そ
の後、残りの各平面画像は、２つのクラスタのうち最も近いものに割り当てられる。この
時点では、患者動作ライブラリには２つの動作状態が定義されている。追加の動作状態を
生成するために、最も偏差の大きいクラスタが識別され得る。識別は、そのクラスタに属
する平面画像３２０の、そのクラスタの中心からの距離の偏差を決定することにより実行
され得る。偏差最大のクラスタが識別されると、そのクラスタに属する平面画像３２０は
、上述されたのと同じやり方で２つの追加のクラスタへと分割され得る。この処理は、ク
ラスタの数が所定の動作状態４００の数と等しくなるまで継続される。
【0040】
図５は、追跡データ２２０及び基準データ２００から現在の患者動作状態５１０を決定
するためのやり方の例を示す図である。追跡データ２２０は、現在の動作状態に対応する
平面画像を再構築するために用いられるかわりに、例えば、動作状態４００と対応付けら
れた基準データ２００との比較のために用いられてよい。ここで基準データは平面ｋ空間
データ３１０の形式であってよい。比較結果に基づいて、現在の患者動作状態５１０が、
例えば以下で説明するように決定され得る。
するためのやり方の例を示す図である。追跡データ２２０は、現在の動作状態に対応する
平面画像を再構築するために用いられるかわりに、例えば、動作状態４００と対応付けら
れた基準データ２００との比較のために用いられてよい。ここで基準データは平面ｋ空間
データ３１０の形式であってよい。比較結果に基づいて、現在の患者動作状態５１０が、
例えば以下で説明するように決定され得る。
【0041】
ある実施例において、平面ｋ空間データ３１０は、例えば図１に示す平面のいずれか１
つに対応する追跡データ２２０として取得され得る。追跡平面は、患者人体の治療の対象
となる一部分と交差するようにも選択され得る。例えば、患者１００の肺における腫瘍の
治療の間、腫瘍を通る矢状断面が用いられてよい。他の実施例において、追跡データ２２
０は例えば、任意の種類のｋ空間データ（例えば１Ｄ、２Ｄ、３Ｄ）、投影データ、平面
画像データ、容積データ、それらの組み合わせなどを含み得る。３次元ｋ空間追跡データ
２２０は、部分容積データ２１０と同じ容積のものであっても、異なる容積のものであっ
てもよい。ある実施例において、追跡平面は、患者人体を通り、一般に基準データ２００
が取得された位置に対応し得る固定された平面であり得る。本開示は、選択された種類の
基準データ２００に関係づけられる可能性のある任意の種類の追跡データ２２０を想定す
る。
つに対応する追跡データ２２０として取得され得る。追跡平面は、患者人体の治療の対象
となる一部分と交差するようにも選択され得る。例えば、患者１００の肺における腫瘍の
治療の間、腫瘍を通る矢状断面が用いられてよい。他の実施例において、追跡データ２２
０は例えば、任意の種類のｋ空間データ（例えば１Ｄ、２Ｄ、３Ｄ）、投影データ、平面
画像データ、容積データ、それらの組み合わせなどを含み得る。３次元ｋ空間追跡データ
２２０は、部分容積データ２１０と同じ容積のものであっても、異なる容積のものであっ
てもよい。ある実施例において、追跡平面は、患者人体を通り、一般に基準データ２００
が取得された位置に対応し得る固定された平面であり得る。本開示は、選択された種類の
基準データ２００に関係づけられる可能性のある任意の種類の追跡データ２２０を想定す
る。
【0042】
いくつかの実施例において、基準データ２００は、患者人体の一部分の平面画像の再構築を可能にするフル２Ｄデータ集合（極座標ｋ空間データなど）であり得る。しかしながら、かわりに追跡データ２２０は、極座標ｋ空間データの部分集合であり得る。例えば、基準データ２００及び追跡データ２２０が２Ｄ極座標ｋ空間データであるとき、追跡データ２２０は、基準データ２００におけるフルｋ空間データ集合よりも少ないラジアル線を含み得る。他の実施例において、追跡データ２２０は、ｋ空間において基準データ２００が及ぶ角度分布の一部のみに及び得る。本明細書ではマッチング線５２０（図５に太線で示す）と呼ばれるｋ空間データの部分集合（図解のため疎に示す）は、基準データ２００の対応する複数の線とマッチングされ得る。マッチングは、例えば、追跡データ２２０の線に最も近いマッチである、基準データ２００におけるｋ空間直線の線形結合を探す手順を含み得る。また別の実施例において、追跡データ２２０を基準データ２００に対応づけるか又は関係づける手順は、追跡データ２２０の基準データ２００への関係づけの質を示す適合度メトリックを改善するために、補完、外挿、又は平行移動により変形する手順を含んでよい。基準データ２００における平面ｋ空間データ３１０からの線は、足りない線を補うために、マッチング線５２０に追加され得る。その後、現在の患者動作状態５１０に対応する患者人体の平面画像が、組み合わせられた基準データ２００及び追跡データ２２０から再構築され得る。選択的に、最終の画質を改善するために、患者動作ライブラリからの追加の類似画像が、再構築された画像に混合され得る。
【0043】
ある実施例において、平面画像３２０は以下で詳説される手続により構築され得る。
・ステップ１－患者動作ライブラリから、計測されたマッチング線５２０と最も高い相互
相関係数を持つｋ空間データ集合を見つける。
・ステップ２－計測されたマッチング線５２０に最も適合する、ｋ空間データ集合の線形
結合を見つける。
・ステップ３－ステップ２で見つかった係数の線形結合を用いて、足りないｋ空間データ
を補う。
・ステップ１－患者動作ライブラリから、計測されたマッチング線５２０と最も高い相互
相関係数を持つｋ空間データ集合を見つける。
・ステップ２－計測されたマッチング線５２０に最も適合する、ｋ空間データ集合の線形
結合を見つける。
・ステップ３－ステップ２で見つかった係数の線形結合を用いて、足りないｋ空間データ
を補う。
【0044】
［但し書き］
【0045】
Ｍ－マッチング線の数。
【0046】
Ｎ－ラジアルサンプリングパターンにおける線の合計数。
【0047】
Ｃ－チャネル／コイルの数。
【0048】
Ｐ－ラジアル線あたりの点の数。
【0049】
Ｋｌｉｂ－患者動作ライブラリ中で有効なフルｋ空間データ集合の合計数。
【0050】
ｌ１，ｌ２，…ｌＮ－用いられる順序付けスキームによる、サンプリングパターンにお
ける線の線インデックス
ける線の線インデックス
【0051】
【数1】
れた複素データ
【0052】
【数2】
ラリにおける複素ｋ空間データ
【0053】
【数3】
【数4】
【数5】
【0054】
【数6】
【数7】
【0055】
［ステップ１詳細］
【0056】
このステップを実行するために、計測されたマッチング線５２０と、患者動作ライブラ
リにおける各ｋ空間データ集合との間の相互相関係数が計算され得る。その後、最大のＣ
Ｃを持つｋ空間データ集合が選択され得る。
リにおける各ｋ空間データ集合との間の相互相関係数が計算され得る。その後、最大のＣ
Ｃを持つｋ空間データ集合が選択され得る。
【0057】
【数8】
【0058】
【数9】
【0059】
【数10】
【0060】
その後、Ｋｌｉｂ個のＣＣ係数が、以下のように計算される。
【0061】
【数11】
【0062】
いくつかの実施例では、Ｋｌｉｂは１０である。最大のＣＣ係数を持つｋ空間データ集
合のインデクスは、ｄ１，ｄ２，…，ｄＫで示される。
合のインデクスは、ｄ１，ｄ２，…，ｄＫで示される。
【0063】
［ステップ２詳細］
【0064】
計測されたデータ
に最も適合する線形結合
のために検索が実行され得る：
【数12】
【数13】
【0065】
【数14】
【0066】
複素係数αｉは、以下の実数連立一次方程式を解くことで得られる：
【0067】
【数15】
【0068】
ここで、行列Ｒ，Ｉ及びベクトルＡ，Ｂは以下のように定義される：
【0069】
【数16】
【0070】
【数17】
【0071】
【数18】
【0072】
【数19】
【0073】
ここで、Ｒ（ａ）、Ｔ（ａ）、及びａ＊は、それぞれ複素数ａの実部、虚部、及び複素
共役である。
共役である。
【0074】
［ステップ３詳細］
【0075】
ステップ２に現れる線形結合は、以下の線形結合により得られた複数のマッチング線に
、患者動作ライブラリからのｋ空間データを追加するために用いられ得る：
、患者動作ライブラリからのｋ空間データを追加するために用いられ得る：
【数20】
【0076】
代替のアプローチは、ｄ１，ｄ２，…ｄＫにおける複数の線と同様の効果を持つ、ｄ１
－１，ｄ２－１，…ｄＫ－１患者動作ライブラリデータ集合における線を考慮する。マッ
チング線に対して既知のデータ集合が取得された時間における近さも考慮され得る。例え
ば、データ集合ｄ１における線ｌＭ＋１は、線をマッチングした直後に取得され、結合に
おいてデータ集合ｄ１－１におけるｌＭ＋１番目の線よりも大きい重みづけをされ得る。
このような方法の一実施例は、以下のように表現され得る。
－１，ｄ２－１，…ｄＫ－１患者動作ライブラリデータ集合における線を考慮する。マッ
チング線に対して既知のデータ集合が取得された時間における近さも考慮され得る。例え
ば、データ集合ｄ１における線ｌＭ＋１は、線をマッチングした直後に取得され、結合に
おいてデータ集合ｄ１－１におけるｌＭ＋１番目の線よりも大きい重みづけをされ得る。
このような方法の一実施例は、以下のように表現され得る。
【数21】
【数22】
【0077】
上述された方法により、平面ｋ空間データ３１０から構築された平面画像３２０は、追
跡データ２２０がｋ空間内の単一のラジアル線に沿って取得される既得のラジアルｋ空間
データにおける対応するラジアル線を置き換えることで更新され得る。こうすることで、
再構築された平面画像は、複数の「古い」ラジアル線及び、１つの新しいラジアル線を含
む。これにより、全てのラジアル線の再取得を待つことなく、部分的に更新された平面画
像３２０は即座に生成可能となる。
跡データ２２０がｋ空間内の単一のラジアル線に沿って取得される既得のラジアルｋ空間
データにおける対応するラジアル線を置き換えることで更新され得る。こうすることで、
再構築された平面画像は、複数の「古い」ラジアル線及び、１つの新しいラジアル線を含
む。これにより、全てのラジアル線の再取得を待つことなく、部分的に更新された平面画
像３２０は即座に生成可能となる。
【0078】
患者１００は、追跡データ２２０及び基準データ２００の間の十分に良好なマッチが見つからないようなやり方で移動できる可能性がある。これにどう対処するかの例は、基準データ２００に外挿を行い、追跡データ２２０及び基準データ２００の間のマッチングの改善を試みるものであり得る。例えば、基準データ２００が通常の呼吸をキャプチャしたが、対象期間の間患者１００が非常に深い呼吸をしていた場合、基準データ２００はデジタルで外挿され、追跡データ２２０とのマッチングが試みられてよい。外挿は、患者人体の変化する形の速度に基づき得る。例えば、追跡データ２２０により計測された肺の拡張の速度に基づいている。マッチングが改善されるか又は十分となるようであれば、外挿された基準データは、患者動作ライブラリに追加され得る。
【0079】
追跡（又は部分容積）データは、患者１００をイメージングする際に取得される追跡又
は部分容積データ２１０のｋ空間表現に対応するｋ空間ベクトルで表現される。これらの
ｋ空間ベクトルは、実部及び虚部を持つ複素量であり得る。代替的に記述すると、ｋ空間
ベクトルは大きさ及び位相角を持ち得る。いくつかの実施例では、追跡２２０又は部分容
積データ２１０の各座標又はボクセルに含まれる位相角における変化は、異なる時刻に取
得された追跡又は部分容積データ２１０に対応する位相角の計測値の差をとることで決定
され得る。
は部分容積データ２１０のｋ空間表現に対応するｋ空間ベクトルで表現される。これらの
ｋ空間ベクトルは、実部及び虚部を持つ複素量であり得る。代替的に記述すると、ｋ空間
ベクトルは大きさ及び位相角を持ち得る。いくつかの実施例では、追跡２２０又は部分容
積データ２１０の各座標又はボクセルに含まれる位相角における変化は、異なる時刻に取
得された追跡又は部分容積データ２１０に対応する位相角の計測値の差をとることで決定
され得る。
【0080】
この方法は、（シフト又は回転したかもしれない患者人体に対する）取得されたｋ空間
データを、既存のｋ空間データによりよくマッチングさせるために用いられ得る。例えば
、患者人体に対応する基準２００、部分容積２１０、又は追跡２２０データを含むｋ空間
データがあり得る。患者人体が本質的に同じ物理的形状を保ったままシフト（たとえば線
形変換）、回転、又はその両方を行い得ることを知っていれば、取得されたいずれのｋ空
間データにおける変化も、平行移動又は回転が起こったか否かを判断するために適用され
得る。特に、人体のシフト又は回転を表現するために、ｋ空間データに拡縮及び回転が適
用され得る。ｋ空間拡縮は、デカルト空間における線形シフトに比例し得る。ｋ空間にお
ける回転は、デカルト空間における回転に比例し得る。適用されたｋ空間への変化により
、そのｋ空間データの、既知のｋ空間データ（たとえば基準２００、部分容積２１０、追
跡２２０データ）とのマッチングが改善されたならば、たとえｋ空間データが患者人体の
移動により変化していても、患者動作フェーズが判断され得る。こうすることで、実際に
は既に患者動作ライブラリにあるものと同じであり得る患者動作状態を、完全に新しいも
のとして再構築する必要なく、ｋ空間データにおける回転又はシフトの値を変化させるだ
けで、いくつかのマッチング又は再構築が起こり得る。これにより、患者人体が移動又は
回転するが、それ以外の変形を伴わない場合に、取得及びマッチングを加速させることが
できる。
データを、既存のｋ空間データによりよくマッチングさせるために用いられ得る。例えば
、患者人体に対応する基準２００、部分容積２１０、又は追跡２２０データを含むｋ空間
データがあり得る。患者人体が本質的に同じ物理的形状を保ったままシフト（たとえば線
形変換）、回転、又はその両方を行い得ることを知っていれば、取得されたいずれのｋ空
間データにおける変化も、平行移動又は回転が起こったか否かを判断するために適用され
得る。特に、人体のシフト又は回転を表現するために、ｋ空間データに拡縮及び回転が適
用され得る。ｋ空間拡縮は、デカルト空間における線形シフトに比例し得る。ｋ空間にお
ける回転は、デカルト空間における回転に比例し得る。適用されたｋ空間への変化により
、そのｋ空間データの、既知のｋ空間データ（たとえば基準２００、部分容積２１０、追
跡２２０データ）とのマッチングが改善されたならば、たとえｋ空間データが患者人体の
移動により変化していても、患者動作フェーズが判断され得る。こうすることで、実際に
は既に患者動作ライブラリにあるものと同じであり得る患者動作状態を、完全に新しいも
のとして再構築する必要なく、ｋ空間データにおける回転又はシフトの値を変化させるだ
けで、いくつかのマッチング又は再構築が起こり得る。これにより、患者人体が移動又は
回転するが、それ以外の変形を伴わない場合に、取得及びマッチングを加速させることが
できる。
【0081】
図６は、容積データ集合６２０を形成するために組み立てられた部分容積データ６１０
のスライスを示す図である。取得された部分容積データ２１０及び取得された追跡データ
２２０から、特定の動作状態６３０を示す患者人体の容積画像が構築され得る。図６にお
いて、特定の動作状態６３０の例が、解剖的画像により示される。部分容積データ２１０
は、例えば、３Ｄデカルトｋ空間におけるスライス６１０又は平面の列として、又は平面
画像データの集合として取得される。部分容積データ２１０は、ｋ空間内の平面を含むの
に加えて、患者人体と交差する任意の数の平面と対応し得る。部分容積データ２１０の取
得の期間中、１つ以上の（画像平面又はｋ空間データの形の）スライス６１０が取得され
得る。
のスライスを示す図である。取得された部分容積データ２１０及び取得された追跡データ
２２０から、特定の動作状態６３０を示す患者人体の容積画像が構築され得る。図６にお
いて、特定の動作状態６３０の例が、解剖的画像により示される。部分容積データ２１０
は、例えば、３Ｄデカルトｋ空間におけるスライス６１０又は平面の列として、又は平面
画像データの集合として取得される。部分容積データ２１０は、ｋ空間内の平面を含むの
に加えて、患者人体と交差する任意の数の平面と対応し得る。部分容積データ２１０の取
得の期間中、１つ以上の（画像平面又はｋ空間データの形の）スライス６１０が取得され
得る。
【0082】
デカルトｋ空間内のスライスは、いくつかのやり方で取得され得る。１つめに、ＭＲＩ
システムは所望の平面領域のみを活性化させることができる。これにより、その平面領域
にのみ関係するという知識とともに、データを取得することができる。第２の方法の例は
、患者容積の全体を活性化させ、患者１００を通るｋ空間データ又は平面の特定の一部分
のみを取得するものである。
システムは所望の平面領域のみを活性化させることができる。これにより、その平面領域
にのみ関係するという知識とともに、データを取得することができる。第２の方法の例は
、患者容積の全体を活性化させ、患者１００を通るｋ空間データ又は平面の特定の一部分
のみを取得するものである。
【0083】
部分容積データ２１０の、追跡データ２２０の特定の取得への時間的近接により、部分
容積データ２１０は当該追跡データ２２０に対応する動作状態を表現し得る。矢印により
示される通り、部分容積データ２１０はその後、特定の動作状態６３０によりビン化され
得る。部分容積データ２１０を適切な動作状態４００にグループ分け又はビン化するため
に、ソートアルゴリズムが実行され得る。図６に示されるように、取得の開始又は終了以
外にも、部分容積データ２１０の取得の各々は、２つの追跡データ２２０の取得により挟
まれていてよい。部分容積データ２１０はその後、時間的な接近により、いずれか１つの
追跡データ２２０と相関関係にあり得る。２つの取得に関連する２組の追跡データ２２０
の各々は、クラスタリングされた基準データ２００と相互相関関係にあり得る。いくつか
の実施例において、各クラスタにおける平均相互相関係数が、重み係数として用いられ得
る。部分容積データ２１０はその後、最大の重みを持つ２つのクラスタに対する動作状態
と関係づけられた２つのビンへと蓄積され得る。蓄積は、それらの動作状態に対する重み
係数（又は相関係数）によっても重み付けされ得る。一例として、ある時刻において取得
された追跡データ２２０は、ＣＣが０．８の動作フェーズ２と、ＣＣが０．３の動作フェ
ーズ５と、ＣＣが０．１の動作フェーズ８を有するとする。従ってこの例では、部分容積
データ２１０は、動作フェーズ２へとビン化され、０．８の重みを与えられる。また、部
分容積データ２１０は、動作フェーズ５にもビン化され、０．３の重みを与えられる。他
の実施例において、部分容積データ２１０は、重み付けによって任意の数のビンにより受
け取られ得る。例えば、（最大の重みに対応する）唯一のビンが部分容積データ２１０を
受け取り得る。別の実施例では、状況に応じて重み付けされた全てのビンが、部分容積デ
ータ２１０を受け取り得る。
容積データ２１０は当該追跡データ２２０に対応する動作状態を表現し得る。矢印により
示される通り、部分容積データ２１０はその後、特定の動作状態６３０によりビン化され
得る。部分容積データ２１０を適切な動作状態４００にグループ分け又はビン化するため
に、ソートアルゴリズムが実行され得る。図６に示されるように、取得の開始又は終了以
外にも、部分容積データ２１０の取得の各々は、２つの追跡データ２２０の取得により挟
まれていてよい。部分容積データ２１０はその後、時間的な接近により、いずれか１つの
追跡データ２２０と相関関係にあり得る。２つの取得に関連する２組の追跡データ２２０
の各々は、クラスタリングされた基準データ２００と相互相関関係にあり得る。いくつか
の実施例において、各クラスタにおける平均相互相関係数が、重み係数として用いられ得
る。部分容積データ２１０はその後、最大の重みを持つ２つのクラスタに対する動作状態
と関係づけられた２つのビンへと蓄積され得る。蓄積は、それらの動作状態に対する重み
係数（又は相関係数）によっても重み付けされ得る。一例として、ある時刻において取得
された追跡データ２２０は、ＣＣが０．８の動作フェーズ２と、ＣＣが０．３の動作フェ
ーズ５と、ＣＣが０．１の動作フェーズ８を有するとする。従ってこの例では、部分容積
データ２１０は、動作フェーズ２へとビン化され、０．８の重みを与えられる。また、部
分容積データ２１０は、動作フェーズ５にもビン化され、０．３の重みを与えられる。他
の実施例において、部分容積データ２１０は、重み付けによって任意の数のビンにより受
け取られ得る。例えば、（最大の重みに対応する）唯一のビンが部分容積データ２１０を
受け取り得る。別の実施例では、状況に応じて重み付けされた全てのビンが、部分容積デ
ータ２１０を受け取り得る。
【0084】
部分容積データ２１０は、上述された平面ｋ空間データに対するものと同様の、ｋ空間
領域のシーケンスにより取得され得る。取得が開始した後、ｋ空間の、既に特定の動作状
態４００に対して取得された一部分に対するデータを再取得するのを避けるために、まだ
取得されていないｋ空間領域に対して部分容積データ２１０が取得され得る。どのｋ空間
領域を取得するかの選択は、継続的に更新される取得予定領域のリストに基づき得る。シ
ーケンスからｋ空間領域が取得された後、当該ｋ空間領域はリストから取り除かれ得る。
ある実施例では、ｋ空間スキャンシーケンスが事前に定義され実行されてもよい。部分容
積データ２１０が取得され動作状態にビン化される際、ｋ空間スキャンシーケンスは、ま
だ十分にイメージングされていないか、若しくはイメージングされた回数が最小の動作状
態に対応する部分容積データ２１０だけを、又はそれを優先的に、取得するようにアップ
デートされ得る。一例として、３種の動作状態があり、動作状態１及び２は１０回イメー
ジングされ、動作状態３は５回のみイメージングされた場合、部分容積データ２１０の取
得は、追跡データ２２０が患者人体は動作状態３にあると示すときにのみトリガーされ得
る。
領域のシーケンスにより取得され得る。取得が開始した後、ｋ空間の、既に特定の動作状
態４００に対して取得された一部分に対するデータを再取得するのを避けるために、まだ
取得されていないｋ空間領域に対して部分容積データ２１０が取得され得る。どのｋ空間
領域を取得するかの選択は、継続的に更新される取得予定領域のリストに基づき得る。シ
ーケンスからｋ空間領域が取得された後、当該ｋ空間領域はリストから取り除かれ得る。
ある実施例では、ｋ空間スキャンシーケンスが事前に定義され実行されてもよい。部分容
積データ２１０が取得され動作状態にビン化される際、ｋ空間スキャンシーケンスは、ま
だ十分にイメージングされていないか、若しくはイメージングされた回数が最小の動作状
態に対応する部分容積データ２１０だけを、又はそれを優先的に、取得するようにアップ
デートされ得る。一例として、３種の動作状態があり、動作状態１及び２は１０回イメー
ジングされ、動作状態３は５回のみイメージングされた場合、部分容積データ２１０の取
得は、追跡データ２２０が患者人体は動作状態３にあると示すときにのみトリガーされ得
る。
【0085】
ある実施例において、平面画像を構築するのに十分な量の部分容積データ２１０が取得
された場合、その後追跡データ２２０は、部分容積データ２１０の当該部分集合により置
き換えられ得る。こうすることで、容積データから追跡データ２２０が抽出され、上述の
ように、部分容積データ２１０をある動作状態と相関させるために用いられ得る。
された場合、その後追跡データ２２０は、部分容積データ２１０の当該部分集合により置
き換えられ得る。こうすることで、容積データから追跡データ２２０が抽出され、上述の
ように、部分容積データ２１０をある動作状態と相関させるために用いられ得る。
【0086】
上述の平面データの速い取得と同様、部分（又は完全）容積データがより早い時点から
利用可能である場合、当該データは即時に取得された部分容積データ２１０と組み合わせ
られることができる。例えば、ある動作フェーズに対する容積データの完全集合がある場
合、古い部分容積データ２１０のある領域は、新しく取得された部分容積データ２１０で
置き換えられ得る。更新された容積データの完全集合は、更新された容積画像を生成する
のに用いられ得る。
利用可能である場合、当該データは即時に取得された部分容積データ２１０と組み合わせ
られることができる。例えば、ある動作フェーズに対する容積データの完全集合がある場
合、古い部分容積データ２１０のある領域は、新しく取得された部分容積データ２１０で
置き換えられ得る。更新された容積データの完全集合は、更新された容積画像を生成する
のに用いられ得る。
【0087】
図７は、時間分解容積画像シーケンスの構築を示す図である。患者容積の再構築は、蓄
積された部分容積データ２１０を用いて実行される。上述の通り、これは決定された動作
状態に基づいて、動作状態４００の１つに対応する容積データ集合６２０に、動作状態の
１つの間に取得された部分容積データ２１０を追加することで行われ得る。３Ｄの高速フ
ーリエ変換（ＦＦＴ）により、部分容積データ２１０の完全集合又はほぼ完全集合から、
容積画像７００が構築され得る。ＦＦＴが完全なクラスタにおいて実行された場合、再構
築された容積画像７００はｋ空間の項により定義された解像度のものになる。３Ｄ容積デ
ータ集合が不完全であれば、（図７のあるデータ集合に対して示されるように）１つも利
用可能な画像がなくなるか、又は理想的な完全容積画像と比べて歪んでしまう。容積画像
７００はその後、概ね図７の矢印で示される通り、時間分解容積画像シーケンスを生成す
るために組み合わせられ得る。
積された部分容積データ２１０を用いて実行される。上述の通り、これは決定された動作
状態に基づいて、動作状態４００の１つに対応する容積データ集合６２０に、動作状態の
１つの間に取得された部分容積データ２１０を追加することで行われ得る。３Ｄの高速フ
ーリエ変換（ＦＦＴ）により、部分容積データ２１０の完全集合又はほぼ完全集合から、
容積画像７００が構築され得る。ＦＦＴが完全なクラスタにおいて実行された場合、再構
築された容積画像７００はｋ空間の項により定義された解像度のものになる。３Ｄ容積デ
ータ集合が不完全であれば、（図７のあるデータ集合に対して示されるように）１つも利
用可能な画像がなくなるか、又は理想的な完全容積画像と比べて歪んでしまう。容積画像
７００はその後、概ね図７の矢印で示される通り、時間分解容積画像シーケンスを生成す
るために組み合わせられ得る。
【0088】
図８は、患者人体の容積画像７００の構築のためのプロセスフローチャートである。ス
テップ８１０において、患者の動作の間の患者人体の一部分に関する基準データがＭＲＩ
システムにより取得され、患者動作ライブラリが拡充され得る。ステップ８２０において
、基準データと関係し得る追跡データが、対象期間の間に取得され得る。ステップ８３０
において、対象期間の間、追跡データの取得とほぼ同時に、部分容積データが取得される
。ステップ８４０において、取得された武運容積データ及び取得された追跡データから、
特定の動作状態を表す患者人体の容積画像が構築され得る。これらのステップには本明細
書で説明された変更を行ってよく、他のステップが追加されてよい。例えば、複数の容積
画像を構築し、その後それらを組み合わせて時間分解容積画像シーケンスを生成してもよ
い。
テップ８１０において、患者の動作の間の患者人体の一部分に関する基準データがＭＲＩ
システムにより取得され、患者動作ライブラリが拡充され得る。ステップ８２０において
、基準データと関係し得る追跡データが、対象期間の間に取得され得る。ステップ８３０
において、対象期間の間、追跡データの取得とほぼ同時に、部分容積データが取得される
。ステップ８４０において、取得された武運容積データ及び取得された追跡データから、
特定の動作状態を表す患者人体の容積画像が構築され得る。これらのステップには本明細
書で説明された変更を行ってよく、他のステップが追加されてよい。例えば、複数の容積
画像を構築し、その後それらを組み合わせて時間分解容積画像シーケンスを生成してもよ
い。
【0089】
図９は、とりわけ、診療椅子９４０に横たわる患者１００を覆うガントリー９２０を含
む磁気共鳴イメージングシステム９１０を示す図である。この例では、ＭＲＩ９１０のメ
イン磁場は、分割されたメイン磁気コイル９５０により生成される（が、他の磁石配置も
用いられ得る）。ＭＲＩ９１０は、ＭＲＩ主導の放射線療法の治療を提供するための、放
射線治療装置９６０が統合されている。図９に示される特定の例において、治療は線形加
速器により提供される。線形加速器は、ガントリー９２０を囲う３つの個別のシールドコ
ンテナに含まれるサブコンポーネントに分解されている。しかしながら、本開示は、患者
１００に放射線を届けることのできる任意の種類の放射線治療装置を想定している。これ
は例えば、アイソトープ治療、陽子の治療法、重イオン療法などである。
む磁気共鳴イメージングシステム９１０を示す図である。この例では、ＭＲＩ９１０のメ
イン磁場は、分割されたメイン磁気コイル９５０により生成される（が、他の磁石配置も
用いられ得る）。ＭＲＩ９１０は、ＭＲＩ主導の放射線療法の治療を提供するための、放
射線治療装置９６０が統合されている。図９に示される特定の例において、治療は線形加
速器により提供される。線形加速器は、ガントリー９２０を囲う３つの個別のシールドコ
ンテナに含まれるサブコンポーネントに分解されている。しかしながら、本開示は、患者
１００に放射線を届けることのできる任意の種類の放射線治療装置を想定している。これ
は例えば、アイソトープ治療、陽子の治療法、重イオン療法などである。
【0090】
本明細書で説明されたように構築された画像及び時間分解容積画像シーケンスは、放射
線治療の提供を改善するために用いられ得る。例えば、放射線治療は追跡データ２２０に
基づいて患者１００に提供され得る。上で議論されたように、追跡データ２２０は例えば
平面画像データであり、患者の治療の間に平面画像３２０へと再構築され得る。平面画像
３２０は、放射線治療装置９６０からの放射線に対する患者人体の位置についての情報を
提供できる。その後放射線治療の線は、瞬間的な患者人体の状態及び位置を知っているこ
とに基づいて、変化させられてよい。例えば、放射線治療装置９６０の出力は、受信した
追跡データ２２０及び／又は再構築した患者人体の画像に基づいてゲート制御、又は反転
などされ得る。
線治療の提供を改善するために用いられ得る。例えば、放射線治療は追跡データ２２０に
基づいて患者１００に提供され得る。上で議論されたように、追跡データ２２０は例えば
平面画像データであり、患者の治療の間に平面画像３２０へと再構築され得る。平面画像
３２０は、放射線治療装置９６０からの放射線に対する患者人体の位置についての情報を
提供できる。その後放射線治療の線は、瞬間的な患者人体の状態及び位置を知っているこ
とに基づいて、変化させられてよい。例えば、放射線治療装置９６０の出力は、受信した
追跡データ２２０及び／又は再構築した患者人体の画像に基づいてゲート制御、又は反転
などされ得る。
【0091】
時間分解容積画像シーケンスは、放射線治療の間の患者人体の位置について詳細な情報
を提供することができる。したがってこれは、例えば実際の線量分布を算出して、規定の
線量分布と比較することにより、治療がどの程度良好に提供されたかを治療の後に確かめ
るために用いられ得る。
を提供することができる。したがってこれは、例えば実際の線量分布を算出して、規定の
線量分布と比較することにより、治療がどの程度良好に提供されたかを治療の後に確かめ
るために用いられ得る。
【0092】
加えて、治療の間に受信された追跡データを計測された容積データと比較することによ
り、患者人体の動作を予見するモデルがより訓練されたものとなり得る。例えば、追跡デ
ータの特定の集合が患者動作を良好に予見するものである場合、当該データは放射線治療
を提供する際に優先的に用いられ得る。
り、患者人体の動作を予見するモデルがより訓練されたものとなり得る。例えば、追跡デ
ータの特定の集合が患者動作を良好に予見するものである場合、当該データは放射線治療
を提供する際に優先的に用いられ得る。
【0093】
さらに、十分に相関の高い追跡データ及び容積データを用いている場合、治療計画の達
成可能性は、基準データ２００のみに基づいて予見できる。これにより、容積画像の再構
築を実行する必要なしに、現在の患者の状況に基づいて、セッション毎に治療計画を更新
することが可能となる。
成可能性は、基準データ２００のみに基づいて予見できる。これにより、容積画像の再構
築を実行する必要なしに、現在の患者の状況に基づいて、セッション毎に治療計画を更新
することが可能となる。
【0094】
本明細書で述べられる要旨の１つ以上の態様又は特徴は、デジタル電子回路、組み込み
回路、特殊設計された特定用途向け組み込み回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブ
ルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア
、及び／又はそれらの組み合わせにより実現され得る。これらの様々な態様又は特徴は、
少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能
及び／又は解釈可能な１つ以上のコンピュータプログラムにおける実行を含み得る。上記
プログラマブルプロセッサは、特殊用途向け又は一般用と向けであってよく、データ及び
命令を受信し、及びデータ及び命令を送信するために、ストレージシステム、少なくとも
１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置と接続されている。プログラマブルシス
テム又は計算システムは、クライアント及びサーバを含んでよい。クライアント及びサー
バは一般に互いに遠隔であり、典型的には遠隔通信ネットワークを通じて相互作用する。
クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータの上で実行されて互いにクラ
イアント対サーバの関係にさせるコンピュータプログラムにより起こる。
回路、特殊設計された特定用途向け組み込み回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブ
ルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア
、及び／又はそれらの組み合わせにより実現され得る。これらの様々な態様又は特徴は、
少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能
及び／又は解釈可能な１つ以上のコンピュータプログラムにおける実行を含み得る。上記
プログラマブルプロセッサは、特殊用途向け又は一般用と向けであってよく、データ及び
命令を受信し、及びデータ及び命令を送信するために、ストレージシステム、少なくとも
１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置と接続されている。プログラマブルシス
テム又は計算システムは、クライアント及びサーバを含んでよい。クライアント及びサー
バは一般に互いに遠隔であり、典型的には遠隔通信ネットワークを通じて相互作用する。
クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータの上で実行されて互いにクラ
イアント対サーバの関係にさせるコンピュータプログラムにより起こる。
【0095】
これらのコンピュータプログラムは、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリ
ケーション、アプリケーション、コンポネント、又はコード等と呼ばれ、プログラマブル
プロセッサへの機械命令を含み、並びに、高級手続言語、オブジェクト指向プログラミン
グ言語、関数型プログラミング言語、論理プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／
機械言語で実行され得る。本明細書で用いられる「機械可読媒体」は、機械命令及び／又
はデータをプログラマブルプロセッサに提供するのに用いられる、磁気ディスク、光ディ
スク、メモリ及びプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）などの任意のコンピュータプロ
グラム製品、装置及び／又はデバイスを指し、機械可読信号としての機械命令を受信する
機械可読媒体を含む。「機械可読信号」とは、プログラマブルプロセッサに機械命令及び
／又はデータを提供するために用いられる任意の信号を指す。機械可読媒体は、非一時的
ソリッドステートメモリ若しくは磁気ハードドライブ、又は任意の等価な記憶媒体と同様
、そのような機械命令を非一時的に格納できる。機械可読媒体は、代替的に又は追加で、
プロセッサキャッシュ又は他の、１つ以上のプロセッサ物理コアと関連づけられたランダ
ムアクセスメモリがするように、そのような機械命令を一時的な方式で格納できる。
ケーション、アプリケーション、コンポネント、又はコード等と呼ばれ、プログラマブル
プロセッサへの機械命令を含み、並びに、高級手続言語、オブジェクト指向プログラミン
グ言語、関数型プログラミング言語、論理プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／
機械言語で実行され得る。本明細書で用いられる「機械可読媒体」は、機械命令及び／又
はデータをプログラマブルプロセッサに提供するのに用いられる、磁気ディスク、光ディ
スク、メモリ及びプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）などの任意のコンピュータプロ
グラム製品、装置及び／又はデバイスを指し、機械可読信号としての機械命令を受信する
機械可読媒体を含む。「機械可読信号」とは、プログラマブルプロセッサに機械命令及び
／又はデータを提供するために用いられる任意の信号を指す。機械可読媒体は、非一時的
ソリッドステートメモリ若しくは磁気ハードドライブ、又は任意の等価な記憶媒体と同様
、そのような機械命令を非一時的に格納できる。機械可読媒体は、代替的に又は追加で、
プロセッサキャッシュ又は他の、１つ以上のプロセッサ物理コアと関連づけられたランダ
ムアクセスメモリがするように、そのような機械命令を一時的な方式で格納できる。
【0096】
ユーザとのインタラクションを提供するため、本明細書で説明される要旨の１つ以上の
態様又は特徴は、ユーザに情報を表示するためのカソードレイチューブ（ＣＲＴ）若しく
は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、又は発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタと、ユーザがコン
ピュータへの入力を提供するためのキーボード及びポインティングデバイスとを有するコ
ンピュータ上で実行され得る。ポインティングデバイスは、例えばマウス又はトラックボ
ール等である。同様に、ユーザとのインタラクションを提供するために、他の種類の装置
が用いられてもよい。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形の感覚フ
ィードバックであり得る。これは例えば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック
、又は触覚的フィードバックといったものである。また、ユーザからの入力は、機械的、
発話的、又は触覚的な入力など、任意の形で受信され得るが、これらに限定されない。他
の可能な入力装置は、タッチスクリーン又は、単一点式又は複数点式の、抵抗トラックパ
ッド又は静電容量式トラックパッドといった他の接触感知デバイス、音声認識ハードウェ
ア及びソフトウェア、光学スキャナ、光ポインタ、並びに、デジタルイメージキャプチャ
デバイス及び関係づけられた解釈ソフトウェア等であり得るが、これらに限定されない。
態様又は特徴は、ユーザに情報を表示するためのカソードレイチューブ（ＣＲＴ）若しく
は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、又は発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタと、ユーザがコン
ピュータへの入力を提供するためのキーボード及びポインティングデバイスとを有するコ
ンピュータ上で実行され得る。ポインティングデバイスは、例えばマウス又はトラックボ
ール等である。同様に、ユーザとのインタラクションを提供するために、他の種類の装置
が用いられてもよい。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形の感覚フ
ィードバックであり得る。これは例えば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック
、又は触覚的フィードバックといったものである。また、ユーザからの入力は、機械的、
発話的、又は触覚的な入力など、任意の形で受信され得るが、これらに限定されない。他
の可能な入力装置は、タッチスクリーン又は、単一点式又は複数点式の、抵抗トラックパ
ッド又は静電容量式トラックパッドといった他の接触感知デバイス、音声認識ハードウェ
ア及びソフトウェア、光学スキャナ、光ポインタ、並びに、デジタルイメージキャプチャ
デバイス及び関係づけられた解釈ソフトウェア等であり得るが、これらに限定されない。
【0097】
上記の説明及び特許請求の範囲において、「少なくとも１つの」又は「１つ以上の」に
類する表現は、要素又は特徴の接続的なリストにより追随されて現れ得る。「及び／又は
」の用語も、２つ以上の要素又は特徴のリストにおいても現れ得る。これらの表現は、前
後の文脈で暗に又は明に言及されているのでない限り、記載された要素又は特徴のいずれ
かを個別に意味するか、又は、列挙された要素又は特徴のいずれか１つを、他の列挙され
た要素又は特徴のいずれか１つと組み合わせたものを意味することを意図するものである
。例えば、「Ａ及びＢの少なくとも１つ」、「Ａ及びＢのうち１つ以上」及び「Ａ及び／
又はＢ」の表現はいずれも、「Ａのみ、Ｂのみ、又はＡ及びＢの両方」を意味する。同様
の解釈は、３つ以上のものを含むリストにおいても同様に意図されている。例えば、「Ａ
、Ｂ及びＣの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ及びＣのうち１つ以上」及び「Ａ、Ｂ及び／又
はＣ」の表現はいずれも、「Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢの両方、Ａ及びＣの両方
、Ｂ及びＣの両方、並びに、Ａ～Ｃのすべて」を意味することが意図されている。上述及
び特許請求の範囲における「～に基づいて」の表現は、「少なくとも部分的に～に基づい
て」を意味し、列挙されていない特徴又は要素も許容するものである。
類する表現は、要素又は特徴の接続的なリストにより追随されて現れ得る。「及び／又は
」の用語も、２つ以上の要素又は特徴のリストにおいても現れ得る。これらの表現は、前
後の文脈で暗に又は明に言及されているのでない限り、記載された要素又は特徴のいずれ
かを個別に意味するか、又は、列挙された要素又は特徴のいずれか１つを、他の列挙され
た要素又は特徴のいずれか１つと組み合わせたものを意味することを意図するものである
。例えば、「Ａ及びＢの少なくとも１つ」、「Ａ及びＢのうち１つ以上」及び「Ａ及び／
又はＢ」の表現はいずれも、「Ａのみ、Ｂのみ、又はＡ及びＢの両方」を意味する。同様
の解釈は、３つ以上のものを含むリストにおいても同様に意図されている。例えば、「Ａ
、Ｂ及びＣの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ及びＣのうち１つ以上」及び「Ａ、Ｂ及び／又
はＣ」の表現はいずれも、「Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢの両方、Ａ及びＣの両方
、Ｂ及びＣの両方、並びに、Ａ～Ｃのすべて」を意味することが意図されている。上述及
び特許請求の範囲における「～に基づいて」の表現は、「少なくとも部分的に～に基づい
て」を意味し、列挙されていない特徴又は要素も許容するものである。
【0098】
本明細書で説明された要旨は、所望される配置によってシステム、装置、方法、コンピ
ュータソフトウェア、又は物品の上で実施され得る。先述の説明で記載された実施例は、
本明細書で説明された要旨と一致する全ての実施例を表現するものではなく、それらは説
明された要旨に関連する態様と一致するいくつかの例に過ぎない。いくつかの変形は上記
で詳細に説明されたが、他の変更又は追加も可能である。特に、本明細書に記載されたも
のに加え、さらなる特徴及び／又は変形が提供され得る。例えば、上述された実施例は、
開示された要素の様々な組み合わせ及び部分的組み合わせ、及び／又は上で開示された、
いくつかのさらなる特徴の組み合わせ及び部分的組み合わせが対象となり得る。加えて、
添付の図面で示され、及び／又は本明細書で説明された論理フローは、所望の結果を達成
するために、必ずしも示された順序、又は手続順序を必要としない。他の実施例は、以下
の特許請求の範囲の保護範囲に含まれ得る。
ュータソフトウェア、又は物品の上で実施され得る。先述の説明で記載された実施例は、
本明細書で説明された要旨と一致する全ての実施例を表現するものではなく、それらは説
明された要旨に関連する態様と一致するいくつかの例に過ぎない。いくつかの変形は上記
で詳細に説明されたが、他の変更又は追加も可能である。特に、本明細書に記載されたも
のに加え、さらなる特徴及び／又は変形が提供され得る。例えば、上述された実施例は、
開示された要素の様々な組み合わせ及び部分的組み合わせ、及び／又は上で開示された、
いくつかのさらなる特徴の組み合わせ及び部分的組み合わせが対象となり得る。加えて、
添付の図面で示され、及び／又は本明細書で説明された論理フローは、所望の結果を達成
するために、必ずしも示された順序、又は手続順序を必要としない。他の実施例は、以下
の特許請求の範囲の保護範囲に含まれ得る。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
