JP4271941B2 - 患者の断層撮影投影画像を増強するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、放射線治療および放射線医学一般に関する。より詳細には、放射線治療装置および治療の確認のために不完全な患者データを再構成するための方法に関する。

放射線治療のための医学機器は、高エネルギー照射により腫瘍組織の治療を行う。腫瘍を破壊するために十分な放射線を腫瘍に確実に照射し、周囲および隣接する腫瘍を起こしていない組織への損傷を確実に最小限度にするためには、放射線の量およびその放射線の照射位置を正確に制御しなければならない。

外部源放射線治療の場合には、患者の外部の放射線源が内部の腫瘍を治療する。外部放射線源は、腫瘍のある部位のみにビームを照射するために通常視準される。高エネルギー放射線の放射線源としては、Ｘ線または２〜２５ＭｅＶの範囲内の線形加速器からの電子、または１．２５ＭｅＶのエネルギーを持つＣｏ．ｓｕｐ．６０源のような高焦点のラジオアイソトープからのガンマ線等がある。

ある外部放射線治療は、癌性組織を照射するために、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャナの精度を使用する。何故なら、患者を治療装置上の治療位置に寝かせた状態で、放射線の照射直前、放射線の照射直後、または放射線の照射中、ＣＴスキャン（例えば、メガ電圧ＣＴまたはキロ電圧ＣＴ）を行うことができるからである。この治療法技術は、従来の治療法よりより多くの角度、およびより多くの部位で、患者の身体に入射する放射強度変調ビームを使用し、それにより、健康な組織への放射線の量を少なくし、放射線を癌性部位の放射線を最も必要とする部位に集中する。本質的には、癌の近くの健康な組織への放射線量を少なく維持するために、放射線フィールドは、癌性組織の形に一致するように「調整」される。

放射線治療計画は、患者のコンピュータ断層撮影（「ＣＴ」）画像に基づいて立てることができる。当業者であれば周知のように、ＣＴ画像は、患者の周囲の異なる角度から入手した多くの投影画像を数学的に再構成することにより生成される。典型的なＣＴスキャンにおいては、投影は、患者の「スライス」によるビームの減衰を示す一次元の線の画像である。実際のＣＴデータは、マトリックスに保持され、マトリックスにおいては、各行は角度を表し、各列は距離を表す。ＣＴスキャンで入手したデータのマトリックスは、図１に示すように、サイノグラムとして表示することもできるし、または図２に示すように、二次元の画像に再構成することもできる。

ある放射線治療システムの場合には、腫瘍遺伝子学者が、ＣＴ画像上の癌性領域を表示し、腫瘍の治療に使用する（腫瘍画像に対して識別された）ビームの角度および放射線強度を決定する。引用によって本明細書の記載に援用する、米国特許第５，６６１，７７３号に開示されているようなある自動システムの場合には、医者が腫瘍領域および治療のための放射線量の上限および下限を識別した後で、コンピュータ・プログラムが、ビームの角度および放射線強度を選択する。

より詳細に説明すると、治療計画画像は、問題の領域の三次元治療計画を作成するために使用される。問題の領域は、容積ピクセルとして定義されるボクセルと呼ばれる単位に分割される。次に、各ボクセルは、組織のタイプ、または例えば、癌性組織、空気等のようなそれが含む他のデータにより特定の放射線量に割り当てられる。

通常、患者のＣＴ画像は、治療計画を作成する時間を考慮に入れて、放射線治療のかなり前に入手される。しかし、治療対象の器官または他の組織の位置は、いろいろな要因により日々変わる恐れがある。さらに、呼吸、筋肉の動き等のために治療中患者は体を動かす。もとのＣＴ画像に対する患者の位置が明確でないと、放射線照射の位置が変位する恐れがある。

それ故、治療の直前に入手したデータに基づいて治療計画を確認することは非常に好ましいことである。この確認プロセスは、治療計画画像を治療時の患者の画像と比較する技術により実行することができる。

都合の悪いことに、患者のモデルを作成するために使用する治療を行う日に入手したデータ・セットは、多くの場合不完全なものである。体の大きい患者は、放射線量を照射する治療器具に取り付けられたＣＴ機械の視野（ＦＯＶ）内に入らない場合があり、図１の画像の一部しか含んでいない図３の画像のような画像ができる場合がある。視野が制限されるばかりでなく、縁部の周囲のデータは、有意のアーティファクトを含んでいて、そのため画像は不規則な白い境界を持ち、内部の値は歪んでいる。別の方法としては、限定されたサンプル・サイズのスライスだけを入手することもできる。他にいくつかの制限があって、そのため入手したデータ・セットが不完全なものになる場合がある。

画像の一部だけしか入手できない限定されたデータ・セットの問題を解決するために、種々の検出装置で、または種々の患者の位置で患者のいくつかのスキャンを行い、完全なデータ・セットにすることができる。この方法はサイノグラム・データを１つにまとめることにより実行することができる。しかし、画像形成装置の位置または患者の位置を、必要に応じて信頼できる方法で修正できなければならないが、このような修正はいつでも行えるわけではない。さらに、このようなデータ・セット間のかなりの程度のズレによるアーティファクト発生の問題が依然として残っているし、患者の追加処理はさらにコスト高になり、時間がかかり、虚弱な患者の場合には困難な場合がある。さらに、１回のスキャンと比較すると、複数のスキャンの場合には、患者はより多くの放射線量で照射されることになる。

現在使用することができる技術により不完全なデータ・セットを再構成すると、患者の身体全体が写っていないで、アーティファクトおよび不正確なボクセル値を含んでいる恐れがあり、そのため、画像を照射の確認、線量の再構成、および患者のセットアップのために使用することができる範囲が制限されることになり、患者の位置合わせおよび線量の位置合わせが狂う恐れがある。

従って、限定された限定されたデータ・セットにより生じる問題を解決することができるシステムおよび方法の開発が待望されている。

本発明は、完全であり有意なアーティファクトを含んでいない患者の画像を生成するために、不完全なＣＴ患者データ・セットを現在のＣＴ患者データ・セットと結合することができる方法に関する。

この方法は、患者から第１のサイノグラム・データ・セットを入手し、患者から第２のサイノグラム・データ・セットまたは画像を入手するステップを含む。両方のデータ・セットは画像に変換され、統計的に２つの画像間に最適な位置合わせが行われるように整合される。整合または「融合された」画像は、サイノグラムとして再投影される。この再投
影されたサイノグラムは、第１または第２のサイノグラムの範囲の外にどんなデータが存在するのかを判断するために、第１または第２のサイノグラムと比較される。増強したサイノグラムを入手するために、この追加のデータは融合したサイノグラムと比較したサイノグラムに追加される。増強したサイノグラムは、融合整合再投影画像と呼ばれる画像に変換される。

本発明の方法は、１つだけの限定されたデータ・サイノグラム／画像しか利用できない場合でも、正確な照射の確認、線量の再構成、患者のセットアップ等を行う機能が影響を受けないという点で有利である。限定されたデータ画像または「第１の画像」は、前に入手した完全な画像、すなわち、「第２の画像」と融合される。融合した画像を表すサイノグラムは、限定されたデータ・サイノグラムと比較され、それから増強した限定されたデータ・サイノグラムが作成される。増強した限定されたデータ・サイノグラムから、融合整合された再投影（ＦＡＲ）画像が入手される。ＦＡＲ画像は、治療領域に放射線を正確に放射するために使用され、放射を前に入手した完全な画像内に示したのとは異なるように行うことができる。

治療の際または線量確認の時点で現在のデータを入手すると、多くの利点が得られる。健康な組織への損傷が低減し、癌を起こしているまたは疾患にかかっている組織に、より正確に狙いをつけられる。これらの違いは、人体の胴体または前立腺など、頻繁に内部の解剖学的構造に変化を起こす領域内においては特に重要である。

本発明は、医療分野において特に有用であるが、他の用途にも使用することができ、癌の治療に使用できるといっても、本発明の用途が癌の治療だけに限定されると見なすべきではない。本発明は、類似の性能機能および特性を必要とする用途に有利に適合させることができる。本発明の上記および他の目的および利点は、詳細な説明、特許請求の範囲および添付の図面を見れば理解することができるだろう。

図４のフローチャートは、本発明による好適な方法を示す。治療領域を示す限定されたデータ・サイノグラム５０は患者から入手される。本発明のある好適な実施形態の場合には、限定されたデータ・サイノグラム５０は、患者が自分の放射線治療を受ける時点の近くで作成される。しかし、限定されたデータ・サイノグラム５０は、どの時点でも入手することができる。

限定されたデータ・サイノグラム５０は図３の例に示すように、限定されたデータ画像５２に再構成され、図６に限定された対象物１５６として概略表示される。図３は、白い不規則な境界５３のようなかなりの量のアーティファクト、および画像の値のある程度の歪みを含む。一例を挙げて説明すると、図３の治療目標領域は前立腺である。本発明の方法は、人体の任意の部分の画像に適用することもできるし、または獣医の分野または放射線治療の分野でも使用することができる。

図２は、同じ患者および同じ治療領域の完全な画像５４である。図５は、対象物１５４の略図である。通常、この完全な画像５４は、治療計画のために限定されたデータ画像５２を入手する前に作成されてきた。限定された画像５２が完全なデータ画像５４のたった数分後に撮られた場合でも、患者が身体を動かしたことにより、または他の身体的機能により、ある器官または組織の位置の間にはほとんどいつでも固有の違いがある。画像間の時間が長いと、体重が減少したり、ある組織が成長する恐れがある。

完全な画像５４または限定された画像５２は、必ずしもＣＴスキャンからのものでなくてもよいし、この技術は、磁気共鳴画像法、ポジトロン放射形断層撮影法、および単一光
子放射形断層撮影法のような異なる投影画像診断療法からの画像を整合するために一般的に使用することができる。それ故、データ収集方法が異なるために、２つの画像の間に整合のズレまたは不一致が起こる場合がある。

図２および図３に示し、また図５および図６の対象物１５４および１５６で概略示す２つの画像は一致しない。図２および図３の実際の画像例においては、図３に示す腸内ガスがあり、それにより治療目標がズレる。略図で示す例の場合には、対象物１５４は、フレーム１６２ａ内の対角線１５８ａおよび１６０ａおよび含有物１６１ａからなる。限定された対象物１５６は、対応する対角線１６０ｂおよび１５８ｂ、および１６１ｂで示す含有物の一部だけを示す。それ故、対角線１５８ａおよび１５８ｂおよび含有物１６１ｂのデータの一部間に変化が見られる。

図７について説明すると、限定されたデータ画像５２を完全な画像５４に整合するために「融合」または画像位置合わせ技術を使用している。略図の例の場合には、限定された対象物１５６は完全な対象物１５４と融合され、その結果、統計的に、対象物１５４および１５６間で最適な位置合わせが行われる。図７は、対象物１５４の向きを対象物１５６の向きにできるだけ一致するように整合する方法を示す。図７Ａは、対角線１６０ａ，１６０ｂの間で完全に位置合わせされている対角線１６０ｃを示す。対角線１５８ａ，１５８ｂは、完全には位置合わせされていない。両方の対角線は重畳はしているが、この融合が２つの縁部１６３が示すように、完全でないことを示している。これは単に例示としてのものに過ぎない。

画像の位置合わせまたは融合は、いくつかの技術で行うことができる。このような技術の中の１つは、周知のアルゴリズムがすでに開発されている相互情報（ＭＩ）と呼ばれる。複数の様式の画像を位置合わせするのに使用されているこのアルゴリズムのこのような例の１つが、引用によって本明細書の記載に援用する下記の出版物に記載されている。（１９９７年４月）Ｆｒｅｄｅｒｉｋ Ｍａｅｓ、Ａｎｄｒｅ Ｃｏｌｌｉｇｎｏｎ、Ｄｉｒｋ Ｖｅｎｄｅｒｍｅｕｌｅｎ、Ｇｕｙ ＭａｒｃｈａｌおよびＰａｕｌ Ｓｕｅｔｅｎｓの医療診断画像についてのＩＥＥＥ議事録１６巻、第２号の１８７ページ掲載の「相互情報の最大化による多様式画像の位置合わせ」（Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｉｔｙ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｂｙ Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）に記載されている。

抽出特徴融合（ＥＦＦ）は、従来技術と比較すると多くの利点を持つもう１つの位置合わせ技術である。ＥＦＦは、ボクセルをベースとする画像位置合わせ方法であり、画像の抽出した特徴だけが位置合わせまたは融合される。例えば、患者の骨の構造は、患者の体重がかなり減った場合でも通常変化しない。それ故、整合のために各画像検体から骨を実際に抽出し、次に、統計的な方法で位置合わせすることができる。図５の簡単な例の場合には、対角線１６０ａおよびフレーム１６２は、時間が経過しても比較的一定のままでいる骨または組織を示す。それ故、これらの比較的変化しない特徴だけを融合のために選択することができ、一方、より変化を起こし易い特徴、おそらく対角線１５８ａ，ｂおよび含有物１６１ａ，ｂは位置合わせの計算に含めなくてもよい。

画像の抽出した部分だけを位置合わせする方法の利点は、計算時間が短縮すること、正確さが改善されること、および患者の形状がかなり変化した場合に、整合のための目標をより明確に定義することができることである。このような利点は、この場合はボクセルである少ない数のデータ点を位置合わせするために得られるものである。全処理時間は、一般的に、選択した点の数に比例する。それ故、全三次元画像セットのサイズから、ある基準（例えば、骨を表すまたは空気を表さないボクセル）に適合する点のサブセットに低減すると、通常計算時間が短縮する。このボクセルの低減は、レギュラー・ダウン・サンプ
リングのようなＭＩ技術のためにボクセルの数を低減する他の方法と比較すると、結果はより正確になる。

他の画像位置合わせ技術は、手動融合、幾何学的特徴（例えば、面）による整合、勾配法、およびボクセル類似技術を含む。

図４について説明すると、整合または変換した完全な画像５６は、サイノグラム５８として再投影される。サイノグラム５８に対するデータは、各行が角度を表し、各列が距離を表すマトリックス内にもう一度入れられる。再投影されたサイノグラムのデータ・マトリックスは、限定されたサイノグラムからどのデータが喪失しているのかを判断するために、限定されたデータ・サイノグラム５０に対するデータ・マトリックスと比較される。そうすることが可能になったのは、完全なサイノグラムが、限定されたサイノグラムと整合しているからである。

画像１５４の再投影され、融合整合されたバージョンからの喪失サイノグラム・データの近似は、増強した限定されたデータ・サイノグラム、または増強したサイノグラム６０を生成するために、限定されたサイノグラム５０に加算される。増強したサイノグラム６０は、限定されたデータ画像を入手した時点での完全な画像の外観の近似である融合整合再投影画像（ＦＡＲ画像）６２に再構成される。図８は、ＦＡＲ画像６２の略図である。フレーム１６２は図５のものと同じであり、この時点で、対角線１５８ｃおよび１６０ｃおよび含有物１６１ｃは完全なものになる。完全な画像を入手できる場合には、これを治療の時点で入手した画像を表す図９の対象物１６８と比較することができる。対角線１５８ｄの外側の領域１７０が対角線１５８ｃと同じでないことは、本発明にとって重要なことではない。図１０は、本発明の方法により図２および図３を結合することにより入手した再構成画像である。薄いリング１８０のような若干のアーティファクトができることがわかる。しかし、このようなアーティファクトはとるに足らないものである。何故なら、このようなアーティファクトは、視野内の重要な構造の明瞭度を損ねることはなく、線量の計算またはこれらの画像を使用する他のプロセスにそれほど有害ではないからである。

本発明の方法により入手した再構成した画像は、次に、患者のセットアップ（照射の前の患者の位置決め）、線量の位置合わせ（患者の位置または腫瘍の形の変化を補正するための照射パターンの変更）、照射確認（患者に向けられたエネルギーの影響を計算するたの出口検出装置のところで測定した信号による）、変化する恐れがある患者の位置合わせおよび変化する恐れがある線量の位置合わせ（各部分間の患者の解剖学的構造の変化をマッピングするための解剖学的データ、バイオメカニカル・データおよび問題のデータによる、再構成された線量は、累積線量を入手するために基準画像にマッピングされる）に対して使用される。

当業者であれば、例えば、硬質の身体の並進または回転を超える変化を認識する方法を含む画像を比較するための他の方法も使用することができることを理解することができるだろう。

最も実際的で好適な実施形態により、本発明を本明細書において図示し、説明してきたが、本発明は上記特定の実施形態に制限されるものではないことを理解されたい。本発明の当業者であれば、当然本発明の精神または範囲から逸脱することなしに種々の変更を行うことができることがわかるだろう。それ故、本発明は、添付の特許請求の範囲の主題に対するすべての妥当な等価物を含むものと解釈すべきである。

患者のＣＴスキャンから入手したサイノグラムの一例。 図１に示したものと類似のＣＴスキャン・サイノグラムから入手した治療計画ＣＴ画像の一例。 視野が限定されたＣＴ画像の一例。 本発明のプロセス・ステップを示すフローチャート。 患者のＣＴスキャンの一例の略図。 対象物の中心の限定されたスキャン部分、および点線内の残りのスキャンしなかった部分を示す図６の限定された略図。 図６の限定された画像を融合プロセスにより図５の全画像と整合させる方法。 図５および図６からの画像の実際の整合、すなわち「融合」の図。 融合整合した再投影画像の略図。 図６に対応する全画像の略図。 本発明の方法により融合および整合した図２および図３の再構成した画像。

Claims (2)

1. 患者の断層撮影投影画像を増強するための方法であって、
   患者から入手された第１のサイノグラム・データ・セットを第１の画像に再構成するステップと、
   前記第１の画像と第２の画像の位置合わせが最適になるように、第２の画像を前記第１の画像に整合させるステップと、
   前記整合した画像を第３のサイノグラム・データ・セットに再投影するステップと、
   前記第３のサイノグラム・データ・セットから、前記第１のサイノグラム・データ・セットで入手することができないデータを抽出するステップと、
   増強したサイノグラム・データ・セットを入手するために、前のステップからの前記抽出データで前記第１のサイノグラム・データ・セットを増強するステップと、
   前記増強したサイノグラム・データ・セットを第３の画像に再構成するステップとからなる方法。
2. 患者の断層撮影投影画像を増強するための方法であって、
   限定されたデータ・サイノグラムを限定されたデータ画像に変換するステップと、
   変形した完全画像を入手するために、完全画像を前記限定されたデータ画像に整合させるステップと、
   前記変形した完全画像のためにサイノグラムを再投影するステップと、
   前記再投影したサイノグラムから入手した追加データで、前記限定されたデータ・サイノグラムを増強するステップと、
   前記増強した限定されたデータ・サイノグラムを画像に変換するステップとを含む方法。

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