用于针对放射治疗的自动目标标识制造技术

本文中公开了用于使用肿瘤标识

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于针对放射治疗的自动目标标识、追踪和安全性评估的方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求
2021
年2月
26
日提交的美国临时专利申请
63/154,295、2021
年7月
14
日提交的美国临时专利申请
63/221,859
以及
2021
年9月
20
日提交的美国临时专利申请
63/246,212
的优先权，这些美国临时专利申请的公开内容据此以全文引用方式并入
。

技术介绍

[0003]放射治疗的目标是向肿瘤递送致死剂量的辐射，同时限制周围健康组织的辐射暴露量
。
然而，因为肿瘤和辐射都不容易可见或不明显
(
因为肿瘤在患者体内，并且高能
X
射线不在可见光谱中
)
，所以可能难以确定治疗辐射射束是否正确地靶向肿瘤
。
当前的放射治疗方法试图通过以下操作来减轻此定位问题：基于计划图像来计划辐射递送，并且假设如果患者定位在与他们在采集计划图像时所处的位置相同的位置中，则肿瘤也将在相同的位置中
。
在治疗时，采集患者的定位解剖图像
(
诸如
CT
扫描
)
，并且将此图像与患者的计划图像进行比较
。
随后可以基于该比较来移动患者，使得他们处于计划图像位置
。
[0004]尽管定位图像可以帮助对患者进行定位，使得将肿瘤定位在它们的计划位置处，但在治疗疗程期间通常会有一定的患者运动，从而可能导致肿瘤改变位置
。
例如，由于呼吸
、
内部器官运动，肿瘤可能在治疗疗程期间改变位置，并且有时可能会相对于用于将治疗定位图像与计划图像对准的解剖标志改变位置
。
在治疗疗程开始时采集的定位图像没有考虑这些位置变化
。
当前的放射治疗系统试图通过将运动模型并入到治疗计划中
、
基于运动模型来选通辐射发射
、
扩大治疗裕度
(
例如计划目标体积或
PTV)
等来减轻由分次内
(intra
‑
fractional)
肿瘤运动引起的递送伪影
。
当有超过一个肿瘤将被照射时，上文描述的不确定性变复杂
。
[0005]因此，需要用于标识目标区位置的改进方法，尤其是在治疗转移性疾病的情境下
。

技术实现思路

[0006]本文中公开了用于在治疗疗程期间使用肿瘤标识
(ID)
简档来标识一个或多个目标区的位置的放射治疗系统和方法
。
这些方法可以有助于在治疗疗程期间对一个或多个目标区进行定位
。
本文中描述的系统和方法也可用于评估在治疗疗程期间持续辐射递送的安全性
。
[0007]本文中还公开了用于通过基于使用稀疏成像数据更新的统计图
(
例如似然值图
)
迭代地修改目标区的图像来更新移动目标区
(
例如肿瘤
)
的位置的方法
。
[0008]本文中还公开了用于通过基于伽马准则生成有界剂量体积直方图
(bDVH)
来分析针对目标区的剂量分布的方法，所述伽马准则包括距离一致
(DTA)
准则和剂量差
(DD)
准则
。
基于伽马准则生成的
bDVH(
也称为伽马导出的
bDVH)
可以在用于选择用于评估放射治疗计划的伽马准则的方法中使用
。
在一个变型中，用于选择伽马准则的方法可以包括基于一组伽马准则来生成一个或多个
bDVH
，标识拟合在可接受
bDVH
的界限内的伽马导出的
bDVH
，以
及选择与所标识的伽马导出的
bDVH
相关联的伽马准则以评估治疗计划
。
[0009]用于标识患者目标区的方法的一个变型可以包括：采集具有目标区的患者的
PET
图像；标识
PET
图像内具有满足肿瘤标识
(ID)
简档的
PET
数据准则的
PET
数据的区，其中肿瘤
ID
简档还包括剂量度量准则；对于标识区中的每个标识区，基于
PET
图像中的
PET
数据来计算剂量度量值；以及选择具有符合剂量度量准则的剂量度量值的区作为目标区
。
剂量度量值可以是根据
PET
数据计算的预期递送剂量
。
剂量度量准则可以是阈值或标准值，该阈值或标准值用于评估针对图像
(
例如
PET
图像
)
的区的剂量分布，例如以确定所述区是否有可能是目标区的一部分
。
肿瘤
ID
简档可以包括多个标识参数，所述多个标识参数包括
PET
数据准则和剂量度量准则，并且所述肿瘤
ID
简档还可以包括已在治疗计划期间使用
PET
成像数据
、CT
成像数据和
MR
成像数据中的一者或多者定义的目标区轮廓和生物学追踪区域
(BTZ)
轮廓
。BTZ
是定义区
(
例如体积
)
，
PET
成像数据用于根据该定义区计算用于递送的辐射注量
。BTZ
轮廓可以涵盖目标区轮廓
。
在一些变型中，
BTZ
轮廓可以是图像掩模，使得在
BTZ
轮廓之外的图像像素被设定为零
。PET
数据准则可以是阈值或标准值，该阈值或标准值用于评估
PET
数据，例如以确定
PET
图像的区是否有可能是目标区的一部分
。PET
数据准则可以包括平均
SUV、
最大
SUV、
归一化目标信号
(NTS)
和平均
PET
示踪剂浓度中的一者或多者
。
在一些变型中，
NTS
可以是
BTZ
轮廓内的最大
PET
信号值与
BTZ
轮廓内的平均
PET
信号值的比率
。
替代地，
NTS
可以是目标区轮廓内的平均
SUV
值与
BTZ
轮廓内的平均
SUV
之间的差与在
BTZ
轮廓内但在目标区轮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.
一种用于标识患者目标区的方法，所述方法包括：采集具有目标区的患者的
PET
图像；标识所述
PET
图像内具有满足肿瘤标识
(ID)
简档的
PET
数据准则的区，其中所述肿瘤
ID
简档还包括剂量度量准则；对于标识区中的每个标识区，基于所述
PET
图像中的所述
PET
数据来计算剂量度量值；以及选择具有符合所述剂量度量准则的剂量度量值的所述区作为所述目标区
。2.
如权利要求1所述的方法，其中所述肿瘤
ID
简档包括多个标识参数，所述多个标识参数包括所述
PET
数据准则和所述剂量度量准则，并且所述肿瘤
ID
简档还包括已在治疗计划期间使用
PET
成像数据
、CT
成像数据和
MR
成像数据中的一者或多者定义的目标区轮廓和生物学追踪区域
(BTZ)
轮廓，其中所述
BTZ
轮廓涵盖所述目标区轮廓
。3.
如权利要求2所述的方法，其中所述
BTZ
轮廓是图像掩模，使得在所述
BTZ
轮廓之外的图像像素被设定为零
。4.
如权利要求2所述的方法，其中所述
PET
数据准则包括平均
SUV、
最大
SUV、
归一化目标信号
(NTS)
和平均
PET
示踪剂浓度中的一者或多者
。5.
如权利要求4所述的方法，其中所述
NTS
是
BTZ
轮廓内的最大
PET
信号值与所述
BTZ
轮廓内的平均
PET
信号值的比率
。6.
如权利要求4所述的方法，其中所述
NTS
是所述目标区轮廓内的平均
SUV
值与所述
BTZ
轮廓内的平均
SUV
之间的差与在所述
BTZ
轮廓内但在所述目标区轮廓之外的平均
SUV
的比率
。7.
如权利要求4所述的方法，其中所述
NTS
是在所述
BTZ
轮廓内体素值大于所述
BTZ
轮廓中的最大体素值的
50
％的体素的平均值
(PET
mean
‑
50
％
)
与在涵盖所述
BTZ
轮廓的
BTZ
壳轮廓内的像素
/
体素的平均值
(PET
mean
‑
bkgnd
)
的比率：
8.
如权利要求2所述的方法，其中针对所述标识区中的每个标识区计算所述剂量度量值包括计算预期递送剂量体积
(D)。9.
如权利要求8所述的方法，其中所述剂量度量值是针对所述目标区的基于所述剂量体积
D
和所述目标区轮廓计算的预期递送剂量，并且其中所述剂量度量准则是所述目标区轮廓内的平均剂量和
/
或最大剂量
。10.
如权利要求8所述的方法，其中所述剂量度量值是针对所述目标区的基于所述剂量体积
D
和所述
BTZ
轮廓计算的预期递送剂量，并且其中所述剂量度量准则是所述
BTZ
轮廓内的平均剂量和
/
或最大剂量
。11.
如权利要求8所述的方法，其中所述剂量度量准则是向所述患者递送的平均剂量
、
最大剂量和最小剂量中的一者或多者
。12.
如权利要求8所述的方法，其中所述剂量度量准则包括所述剂量体积
D
中的等剂量线内所包含的体积量
。13.
如权利要求
12
所述的方法，其中所述等剂量线是
X
％等剂量线，其中
X
为约
50
至约
100。
14.
如权利要求8所述的方法，其中所述多个标识参数还包括关于所述剂量体积
D
中的一个或多个子体积的剂量体积直方图
(DVH)
准则，并且针对所述标识区中的每个标识区计算所述剂量度量值还包括针对所述目标区轮廓和所述
BTZ
轮廓中的一者或多者计算
DVH
，并且其中选择所述区作为所述目标区包括选择具有符合所述肿瘤
ID
简档的所述
DVH
准则的
DVH
的所述区
。15.
如权利要求
14
所述的方法，其中所述多个标识参数包括风险器官
(OAR)DVH
准则，并且针对所述标识区中的每个标识区计算所述剂量度量值包括针对
OAR
轮廓计算
DVH
，并且其中选择所述区作为所述目标区还包括选择具有符合所述肿瘤
ID
简档的所述
OAR DVH
准则的
OAR DVH
的所述区
。16.
如权利要求2所述的方法，其中标识所述
PET
图像内的区包括：标识所述
PET
图像的具有与所述患者目标区的先前采集的
PET
图像的图像特征相似的图像特征的部分；将所述
BTZ
轮廓和所述目标区轮廓移位到所述
PET
图像的标识部分；针对所述
PET
图像的所述标识部分中的每个标识部分处的移位目标区轮廓计算
SUV
度量值；以及通过将所计算的
SUV
度量值与所述肿瘤
ID
简档的
PET
数据准则进行比较来标识所述
PET
图像内的区
。17.
如权利要求
16
所述的方法，其中标识所述
PET
图像的具有与所述先前采集的
PET
图像的图像特征相似的图像特征的部分包括使用互相关的基于模板的匹配
。18.
如权利要求2所述的方法，其中所述
PET
图像的所述
PET
数据包括归一化目标信号
(NTS)
值和所述
BTZ
轮廓内的
PET
示踪剂浓度中的一者或多者
。19.
如权利要求
18
所述的方法，其中所述肿瘤
ID
简档的所述
PET
数据准则包括针对
NSUV
的最小阈值
、
所述
BTZ
轮廓内的最小
PET
示踪剂浓度中的一者或多者
。20.
如权利要求1所述的方法，其中标识所述
PET
图像内的区包括生成突出显示所述
PET
图像中的所述标识区中的每个标识区的视觉标记，以及在显示设备上显示所述视觉标记
。21.
如权利要求1所述的方法，其中选择所述区作为所述目标区包括生成突出显示所述目标区的视觉标记，以及在显示设备上显示所述视觉标记
。22.
如权利要求1所述的方法，其中所述目标区是第一目标区，并且所述肿瘤
ID
简档是第一肿瘤
ID
简档，并且其中所述
PET
图像包括第二目标区，并且所述方法还包括：标识所述
PET
图像内具有符合第二肿瘤
ID
简档的
PET
数据准则的
PET
数据的第二组区，其中所述第二肿瘤
ID
简档还包括剂量度量准则；对于所述第二组中的所述标识区，基于所述
PET
图像中的所述
PET
数据来计算剂量度量值；以及选择第二组标识区中具有符合所述第二肿瘤
ID
简档的所述剂量度量准则的剂量度量值的所述区作为所述第二目标区
。23.
一种用于定义肿瘤标识
(ID)
简档的方法，所述方法包括：在所采集的
PET
图像和
CT
图像内勾画目标区；勾画涵盖所述目标区的生物学追踪区域
(BTZ)
；使用所述
PET
图像计算所述目标区的
PET
数据度量值；
基于所述
PET
图像
、BTZ
勾画线以及基于针对所述目标区的规定剂量计算的激发滤波器来计算所述目标区的剂量度量值；以及生成包括多个标识参数的所述肿瘤标识
(ID)
简档，所述多个标识参数包括根据所述
PET
数据度量值计算的
PET
数据准则以及根据所述剂量度量值计算的剂量度量准则
。24.
如权利要求
23
所述的方法，其中所述多个标识参数还包括目标区勾画线和所述
BTZ
勾画线
。25.
如权利要求
23
所述的方法，所述方法还包括采集
MR
成像数据，并且其中勾画所述目标区以及勾画所述
BTZ
使用所述
MR
成像数据
。26.
如权利要求
23
所述的方法，其中所述
BTZ
是针对图像的空间掩模，使得在所述
BTZ
之外的图像像素被设定为零
。27.
如权利要求
23
所述的方法，其中所述
PET
数据准则包括针对所述目标区的标准摄取值
(SUV)
度量值
。28.
如权利要求
27
所述的方法，其中所述
SUV
度量值包括归一化目标信号
(NTS)、
平均
SUV
和最大
SUV
中的一者或多者
。29.
如权利要求
24
所述的方法，其中所述标识参数还包括已由所述
BTZ
掩蔽的
PET
成像数据
。30.
如权利要求
24
所述的方法，其中所述标识参数还包括已由所述
BTZ
掩蔽的
CT
成像数据
。31.
如权利要求
23
所述的方法，其中所述标识参数还包括从患者的所述
PET
图像和所述
CT
图像中导出的代谢肿瘤体积
。32.
如权利要求
23
所述的方法，其中在所述
PET
图像和所述
CT
图像中的一者或多者中描绘目标区勾画线
。33.
如权利要求
23
所述的方法，其中所述
PET
数据准则包括所述目标区勾画线内的
PET
示踪剂浓度
。34.
如权利要求
33
所述的方法，其中所述
PET
示踪剂浓度是归一化
PET
示踪剂浓度，其中所述目标区勾画线内的所述
PET
示踪剂浓度被归一化为所述
BTZ
勾画线内的
PET
示踪剂浓度
。35.
如权利要求
23
所述的方法，其中所述
PET
数据准则包括所述
BTZ
勾画线中的
PET
示踪剂浓度
。36.
如权利要求
23
所述的方法，其中计算所述剂量度量值包括基于所采集的
PET
图像和
CT
图像来计算预期递送剂量体积
(D)。37.
如权利要求
36
所述的方法，其中所述剂量度量准则是所述目标区勾画线内使用所述剂量体积
D
计算的平均剂量和
/
或最大剂量
。38.
如权利要求
36
所述的方法，其中所述剂量度量准则是所述
BTZ
勾画线内使用所述剂量体积
D
计算的平均剂量和
/
或最大剂量
。39.
如权利要求
36
所述的方法，其中所述剂量度量准则由针对所述目标区勾画线和所述
BTZ
勾画线中的一者或多者的剂量体积直方图
(DVH)
指定
。40.
如权利要求
36
所述的方法，其中所述剂量度量准则是针对所述目标区的平均剂量
、
最大剂量和最小剂量中的一者或多者
。
41.
如权利要求
36
所述的方法，其中所述剂量度量准则是针对辐射规避区的平均剂量
、
最大剂量和最小剂量中的一者或多者
。42.
一种用于计算多个递送注量的方法，所述方法包括：调整患者在放射治疗系统的患者平台上的位置，使得解剖标志的位置与所述解剖标志的计划位置匹配；采集所述患者的包括第一目标区和第二目标区的
PET
成像数据；使用所采集的
PET
成像数据以及包括表征所述第一目标区的多个标识参数的第一肿瘤标识
(ID)
简档来标识所述第一目标区的第一位置；使用所采集的
PET
成像数据以及包括表征所述第二目标区的第二多个标识参数的第二肿瘤标识
(ID)
简档来标识所述第二目标区的第二位置；使用所采集的
PET
成像数据来计算用于向所述第一目标区的所述第一位置递送的第一递送注量；以及使用采集
PET
成像数据来计算针对所述第二目标区的所述第二位置的第二递送注量
。43.
如权利要求
42
所述的方法，其中计算所述第一递送注量包括基于所述第一位置来计算第一定位函数，以及将所述第一定位函数应用于第一移位不变激发滤波器以计算所述第一递送注量
。44.
如权利要求
43
所述的方法，其中所述第一位置与针对所述第一目标区的第一计划定位参考点相对应，并且其中所述第一移位不变激发滤波器从所述第一计划定位参考点中导出
。45.
如权利要求
44
所述的方法，其中将所述第一定位函数应用于第一移位不变激发滤波器包括将所述第一定位函数与所述第一移位不变激发滤波器进行卷积
。46.
如权利要求
43
所述的方法，其中所述第一定位函数是
δ
函数
、
高斯函数
、
圆函数和插值中的一者
。47.
如权利要求
43
所述的方法，其中计算所述第二递送注量包括基于所述第二位置来计算第二定位函数，以及将所述第二定位函数应用于第二移位不变激发滤波器以计算所述第二递送注量
。48.
如权利要求
47
所述的方法，其中所述第二位置与针对所述第二目标区的第二计划定位参考点相对应，并且其中所述第二移位不变激发滤波器基于所述第二计划定位参考点来导出
。49.
如权利要求
48
所述的方法，其中将所述第二定位函数应用于第二移位不变激发滤波器包括将所述第二定位函数与所述第二移位不变激发滤波器进行卷积
。50.
如权利要求
47
所述的方法，其中所述第二定位函数是
δ
函数
、
高斯函数
、
圆函数和插值中的一者
。51.
如权利要求
42
所述的方法，其中标识所述第一目标区的所述第一位置还包括基于所采集的
PET
成像数据来计算第一预测递送剂量，以及确定所述第一预测递送剂量是否在批准剂量阈值内
。52.
如权利要求
51
所述的方法，其中标识所述第二目标区的所述第二位置还包括基于所采集的
PET
成像数据来计算第二预测递送剂量，以及确定所述第二预测递送剂量是否在批准剂量阈值内
。
53.
如
52
所述的方法，其中所述第一预测递送剂量在批准剂量阈值内，并且所述方法还包括向所述第一位置发射所述第一递送注量
。54.
如
52
所述的方法，其中所述第一预测递送剂量在批准剂量阈值内，并且所述第二预测剂量不在批准剂量阈值内，并且所述方法还包括向所述第一位置发射所述第一递送注量，以及不向所述第二位置发射所述第二递送注量
。55.
如
52
所述的方法，其中所述第二预测递送剂量在批准剂量阈值内，并且所述方法还包括向所述第二位置发射所述第二递送注量
。56.
如权利要求
55
所述的方法，其中同时发射所述第一递送注量和所述第二递送注量的至少一部分
。57.
如权利要求
52
所述的方法，所述方法还包括生成描绘所述第一预测递送剂量
、
针对所述第一目标区的第一计划递送剂量
、
所述第二预测递送剂量以及针对所述第二目标区的第二计划递送剂量的图形表示，以及在显示设备上输出所述图形表示
。58.
如权利要求
42
所述的方法，其中所述第一肿瘤
ID
简档的所述标识参数包括
PET
数据准则，并且其中所述方法还包括计算所述第一目标区的
PET
数据度量值，并且如果所述
PET
数据度量符合所述
PET
数据准则，则继续向所述第一位置发射所述第一递送注量
。59.
如权利要求
58
所述的方法，其中所述第二肿瘤
ID
简档的所述标识参数包括第二
PET
数据准则，并且其中所述方法还包括计算所述第二目标区的第二
PET
数据度量值，并且如果所述第二
PET
数据度量符合所述第二
PET
数据准则，则继续向所述第二位置发射所述第二递送注量
。60.
如权利要求
42
所述的方法，所述方法还包括：生成图形表示，所述图形表示描绘叠加在第一计划位置处的所述第一目标区上的所标识的第一位置处的所述第一目标区，以及叠加在第二计划位置处的所述第二目标区上的第二标识目标位置处的所述第二目标区；以及在显示设备上输出所述图形表示
。61.
一种在放射治疗期间评估安全性的方法，所述方法包括：采集目标区的
PET
成像数据；使用所采集的
PET
成像数据以及包括表征所述目标区的多个标识参数的肿瘤标识
(ID)
简档来标识所述目标区的位置；基于所采集的
PET
成像数据
、
所述目标区的所述位置和目标区轮廓来计算预测递送剂量；以及确定所述预测递送剂量是否在批准剂量阈值内
。62.
如权利要求
61
所述的方法，其中采集
PET
成像数据
、
标识所述位置
、
计算所述预测递送剂量以及确定所述预测递送剂量是否在批准剂量阈值内与向所述目标区递送辐射同时进行
。63.
如权利要求
61
所述的方法，其中采集
PET
成像数据包括在治疗疗程期间在一定时间间隔期间采集
PET
成像数据
。64.
如权利要求
63
所述的方法，其中所述时间间隔具有约
30
秒至约
15
分钟的持续时间
。65.
如权利要求
63
所述的方法，其中所述时间间隔具有小于约一分钟的持续时间
。66.
如权利要求
63
所述的方法，其中计算所述预测递送剂量使用在所述时间间隔期间采集的
PET
成像数据
。
67.
如权利要求
63
所述的方法，其中计算所述预测递送剂量使用在所述治疗疗程期间累积采集的
PET
成像数据
。68.
如权利要求
61
所述的方法，所述方法还包括生成描绘所述预测递送剂量
、
针对所述目标区的计划递送剂量的...

【专利技术属性】
技术研发人员：Y，
申请(专利权)人：反射医疗公司，
类型：发明
国别省市：