日本アキュレイ 2(PDF - 大阪大学 放射線治療学講座

2/7/2014
平成26年2月8日
内容
第2回大阪大学放射線治療セミナー(医学物理編)
トモセラピーの概要・システム構成
トモセラピーの装置仕様
トモセラピーのビームデータ・モデル
TomoTherapy 治療機・線量計算の仕組み
トモセラピーでの線量計算・最適化問題
日本アキュレイ(株)中林 匡
IB事業部 Physics/Application/Training
1
2
TomoTherapy,プロトタイプ
CT一体化型の治療システム、Mackie 教授により発案(1993年)
T. R. Mackie, “History of tomotherapy”
Phys. Med. Biol. 51 (2006) R427–R453
TomoTherapy Unit
Temporary Modulated
Multileaf Collimator
(MLC)
In-Line
Linac
Slit Defining
Secondary
Collimator
Ring
Target
Patient
CT X-ray
Source
1. TomoTherapyの概要
CT Image
Detectors
Table
Megavoltage
Image Detectors
トモセラピーの概念設計、
トモセラピーの実際の動き、治療・照射の様子
トモセラピーによる代表的な治療部位
Beam Stop
Image Reconstruction
Treatment Planning
Treatment Verification
Computer
Accelerator Control
Temporary Modulated
Multileaf Collimator
Computer
Figure 9. The author, Rock Mackie, beside the first clinical helical tomotherapy prototype.
The unit was largely hand built and assembled by Dave Pearson and Eric Schloesser. The
photograph was taken in May 2000 at UW PSL, during assembly. The unit is built around a
GEMS HiSpeed AdvantageTM CT gantry.
Figure 1. Conceptual drawing of a helical tomotherapy unit in the first tomotherapy paper (Mackie et al 1993).
3
4
1
2/7/2014
TomoTherapy® 2つの照射技法
TomoTherapy® のシステム構成
治療計画装置
データサーバー
治療計画の計算
治療装置
画像再構成の計算
患者データの管理
機械情報の管理
照射実行装置
5
6
TomoTherapy® 数、約40台/400台
Australia, 4
Belguim,
9
Vietnam, 0
El Salvador
China, 10
Czech Republic
Canada,
11
Finland
Columbia
France, 14
Venezela
Germany, 15
Greece
Hong Kong, 4
Indea, 3
Italy, 20
USA
Japan, 44
Malaysia, 2
Mexico,
1
Myanmar
Netherlands, 2
Pakistan, 0
Poland
South
Korea, 16
United
Kingdom, 10
United Arab Emirates, 1
Ukraine, 0
Turkey
Taiwan
ROC,
13
Philippines,
1
Russia, 0
Saudi
Arabia, 1
Spain, 5
Sweden, 2
Thailand, 1
Singapore,
2
Switzerland, 6
Australia
Belguim
Canada
China
Columbia
Czech Republic
El Salvador
Finland
France
Germany
Greece
Hong Kong
Indea
Italy
Japan
Malaysia
Mexico
Myanmar
Netherlands
Pakistan
Philippines
Poland
Russia
Saudi Arabia
Singapore
South Korea
Spain
Sweden
Switzerland
Taiwan ROC
Thailand
Turkey
Ukraine
United Arab Emirates
United Kingdom
USA
Venezela
Vietnam
2. TomoTherapy
の装置仕様
Gantry,
Beamline Component = Linac, Jaw, Binary-MLC
MVCT Detector
7
8
2
2/7/2014
TomoTherapy® 座標系
TomoTherapy® Overview
IEC-Z (+)
ガントリ回転周期(治療時):
700 mm
700 mm
Virtual
I.C.
IEC-X (+)
IEC-Y (-)
12~60 sec
SAD 85 cm, ボア径 85 cm
IEC-Y
回転方向:CW
IEC-X
1回転あたり“照射回数”:
51 projection
カウチ・ジョー・MLC
全て Y方向の動き
9
10
TomoTherapy® Fan Beam MVCT
51門ビームの理由
ガントリ回転周期(MVCT撮影):
10 sec
Field Width :
4 mm at iso. の扇形ビーム
1 Projection
5 Projections
11 Projections
17 Projections
25 Projections
51 Projections
カウチ移動量(3種):
Fine/ Normal/ Coarse
(各々1回転あたり 4, 8, 12 mm)
Imaging Dose ≒ 2-3 cGy
11
12
3
2/7/2014
TomoTherapy® System Components
X線のエネルギースペクトル
Photon Energy Spectrum
Onboard Injector Accelerator Magnetron
Controller Board
Accelerator
Fixed Target Linac
Primary Collimator
Jaws
Multi-Leaf Collimator
Gantry Drive
Controller
Data Receiver
Server (DRS)
Gantry Front
SSM Controler
Detector
Energy(Nominal)
1.0
Fluence (Normalized to Peak Fluence)
Stationary
Controller
Temperature Control
System (TCS)
TomoTherapy® Linac (Fixed Target)
Solid State
Modulator (SSM)
6 MV
Treatment Beam
3.5 MV
Peak Energy = 1.13 MeV
Accelerator
Mean
Energy = 1.63 MeV
for treatment
for imaging
Fixed Target Linac
0.5
Primary Collimator
Jaws
Multi-Leaf Collimator
0.0
0
1
2
3
4
Energy (MeV)
Gantry Back
5
6
13
TomoTherapy® Jaws
14
TomoTherapy® Jaws
Relative Output from Linac
Tungsten, 15 cm thick
Relative Intensity
Y= 1.0, 2.5, 5.0 cm (nominal)
Accelerator
Fixed Target Linac
Relative Output
100%
X=40.0 cm
60%
40%
0% 20cm
Primary Collimator
Cone-Beam
Jaws
Distance from Isocenter
0cm
Distance from Isocenter
+20cm
Fan-Beam
Multi-Leaf Collimator
15
16
4
2/7/2014
Flattening Filter Free のメリット
TomoTherapy® Binary MLC
Pneumatic “binary” MLC
X線のエネルギースペクトル
(中心軸~軸外20 cmの成分)
Accelerator
# Leaves
64
Material
Tungsten
Width @IC
6.25 mm
Thickness
10 cm
Leaf transit time
~20 ms
Leakage
0.2~0.5%
Fixed Target Linac
Primary Collimator
Jaws
Multi-Leaf Collimator
『ビーム・モデリングが容易』
『実測の再現性』
17
TomoTherapy® Binary MLC のQA
Binary MLCによる強度変調レベル
1 projection の時間
1 projection 最中の
強度変調のレベル(階調)
t projection 
tgantry period
# mod. 
t projection
51
6.6 msec
18
 0.24  1.18 sec,
 35  178
19
20
5
2/7/2014
MVCT 用 検出器 (Xeガス入電離箱)
TomoTherapy® Couch (HP Couch)
Cobra motion
No couch kicks
Constant couch velocity
Transverse (IEC-X) Beam Profile
Focus Point
Premium carbon fiber table top
Backlit Couch Control Keypad (each side)
Integrated indexing system
Push button free float Y control
Motorized X, Y, Z translation
Rugged roller screw vertical Z lift
Z:Max.=IC-30mm
Min. Height =600mm
above floor
Y 1,725 mm
(≒1350 mm
Gas Cavities
Xe 5 atm.
for treatment)
129.2 cm
103.6 cm
X ±25 mm
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Measured Output (Normalized)
Photon Source
Black:seen on Detector
Grey :seen in Water Tank
Chamber Number
Septal Plates
21
(昔の)Target (Rotational Target)
22
(今の) Target (Fixed Target)
今の Target
(Fixed Target)
23
24
6
2/7/2014
TomoTherapy® の”改善”
1時間以上のダウンタイムが
日数
発生した日数
16
14
12
10
8
6
4
2
0
80
70
60
50
40
30
20
10
0
故障に伴って治療停止
数
となった患者数
16
14
10
9
3. TomoTherapy System の
ビームデータとモデル
1
2009
2010
76
2011
81
2012
2013
トモセラピーのコミショニングに必要なビームデータ
トモセラピーのビームモデル
49
11
1
2009
2010
2011
2012
2013
25
TomoTherapy® ビームデータ
Jaw Machine
Settings
Nominal Field
at I.C. (cm)
J42
5.0
J20
2.5
J07
1.0
26
TomoTherapy® ビームモデル
Cone
Filter
Cone
Filter
(X)(X)
OCR (X)
データサーバー
Energy
Energy Spectrum
Spectrum
Cone
Filter
Cone
Filter
(Y)(Y)
PDD
Fluence
FluenceAttenuation
Attenuation
Kernel
Kernel
OCR (Y)
27
28
7
2/7/2014
TomoTherapy® 専用治療計画装置
Planning Station
Contouring
4. TomoTherapy
治療計画の線量計算・最適化
Plan Setting
Optimization
Prescription
Table
TomoTherapy 専用の治療計画装置…Planning Station
TomoTherapy 計画における計算アルゴリズム
29
Planning Station, 計画パラメータ
線量計算
IVDT (Image Value Density Table)
kV-CT の場合
- Convolution/Superposition
照射モード選択
MV-CT の場合
(Helical or Direct)
Jaw の設定
(Jaw Settings)
強度変調度合を設定
カウチ速度設定
30
(Modulation Factor)
(Helical Pitch)
線量処方テーブルの各臓器毎の各種の重み
Max. leaf open time
Avg. leaf open time
beamlet
MF 
t max .leaf open time
t ave.leaf open time
pitch 
テーブル外の値…最後の2点で外挿
d couch / rot.
field width
密度の最大値は… 22.6 g/cc
31
32
8
2/7/2014
線量分布の「ねじ山」効果
線量分布「ねじ山」効果 実例
p
0.86
n
33
PAT_TTE0001 — Company Confidential
線量計算アルゴリズム, C/S
34
最適化に必要な「beamletの数」
#leaf
Planned Sinogram
線量 = TERMA × 散乱 Kernel
𝐷 𝑟 =
𝑉
線量分布
𝜇
Ψ 𝑟′ 𝐴 𝑟 − 𝑟′ 𝑑𝑉
𝜌
TERMA
Ray Tracing
Binary MLC
による
強度変調
Kernel
(Look-up)
#rotation
1-projection
= 97,920
#leaf
64
#projection
51
#rotation
30
≒100,000
(beamlet)
35
36
9
2/7/2014
IMRT 最適化問題の定義
最適化アルゴリズムの概要
最適化計算する beamlet の数,
計算する voxel の数,

M
O( D)  k Dk
N
処方
 Dk
   p V
計算 2


O
  0, ( w  beamlet vector)
w
importance
k
ROI
k
 DVH Penalty
  pk


1. Preprocessing:マトリクス B の計算
2. 各beamlet の重み w を指定
Objective Function O(D)
線量分布計算
3. 線量を計算: d = B w


d  B  w  d i  Bi , j  w j
4. 最適化関数 O(d) を計算
5. 最適化関数の変化 ∂O(d)/∂w を計算
最適化関数の定義、
min
最適化関数の解
O(d) 

O(d )


w
6. 各 beamlet の重み w をアップデート
Parameter
Parameter
7. Clinical ゴール or プロセス3.へ戻る
37
最適化問題の利点
最適化問題の抱える問題 (Tomo)
最適化計算する beamlet の数,
計算する voxel の数,
M
M


d  B  w  d i  Bi , j  w j
線量分布計算
 B11

B
B   21


B
 N1
計算が linear でシンプル
計算機に実装しやすい
39
B12
B22

BN 2
M
最適化計算する
beamlet beamlet
の数, の数,
(≒ 100,1000)
最適化計算する
N
N
計算する voxel の数,
計算する voxel の数,
(≒ 10,000,1000)
N
線量分布計算
38
 B1M 

 B2 M 

 

 BNM 


d  B  w  d i  Bi , j  w j
行列 B の成分の数=
10,000,000×100,1000(1 テスラ)
B の計算時間=数10分~数時間
40
10
2/7/2014
典型的な計算時間、頭頚部
計算する voxel の数,
VoLOTM ,Non-Voxel-based Broad Beam
最適化計算する beamlet の数,
N
M(≒ 100,1000)
(≒ 10,000,1000)
GPU 並列計算向けにアルゴリズム改良
離散化方式を廃止、BEV座標系への変換
Fluence-map のモデリング、DTPO 適用
Fine Resolution
DC3
反復線量計算の高速化(近似計算導入)
FCBB (Fluence Convolution Broad Beam)
Normal Resolution
CPUの数を増やす!
DC3
0:00
Beamlets
Optimization
0:30
1:00
1:30
2:00
2:30
CCCS で精密計算チェック
3:00
NVBB framework で最適化問題を解く
Time (hours:minutes)
41
VoLOTM ,GPU (node) の仕様
42
NVBB , Voxel-Less, BEVの意義
Voxel-base の場合
Voxel-less の場合
GPU Card 1
The 1U GPU node
Beam B
GPU Card 2
consists of the following components:
4 CPU cores
6GB of main system memory
500GB Hard Drive
Slimline DVD ROM Drive
Beam A
Secondary
System
Memory
(Empty)
Beam A
Secondary
Processor
(Empty)
Primary
Processor
Dual Tesla GPU Cards,
Primary
System
Memory
each containing:
448 Processor cores
6GB of memory
Beam B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
+
Power
Supply
Hard Drive
座標系: 固定
DVD Drive
43
座標系: BEV
44
11
2/7/2014
線量計算の高速化
BEV 座標系のTERMAと FCBB
最適化計算の反復過程で、
TERMA
近似計算と精密計算(Convolution/Superposition法)を併用
線量
“反復”線量
Df
~
D f  D f  D f 0

D
f
~
Df
(真面目な計算、C/S) 10回毎
(近似計算、FCBB)
d
d
T 


dm
dV
  (r ) 

T *  f (u )  a(r )  A(rˆ)   e 
  (r ) 

 f (u )  a(r )  A(rˆ)
s : SAD(85cm)
BEV 面
r0
r
FCBB(近似計算)
D f 0

 
D * ( x)   f (u )  B( x, u )du 

  
 c(rˆ)  a(r )   f (u ' )  k (u  u ' )du '

 c(rˆ)  a(r )  g (u )
→ 反復回数
dV 

r 2s
dudvdr
3
r0
1
dudvdr
a(r )
45
DTPO…Jaw, MLC のモデリング
BEV 座標系のTERMAと FCBB
d
d


dm
dV
  (r ) 

T *  f (u )  a(r )  A(rˆ)   e 
  (r ) 

 f (u )  a(r )  A(rˆ)
T 
Jaw, MLC はY方向の動きのみ:モデリングが容易
5MV
IPB =BB
f jaw (v)  O(l , r )  C (v)  ( L(l , v)  R(r , v)  1)

8MV
IPB ≒BB
f leaf (u )  Tb   t j ( j (u ) b (u ))   min( t j 1 , t j ) j (u )
FCBB(近似計算)

 
D * ( x)   f (u )  B( x, u )du 

  
 c(rˆ)  a(r )   f (u ' )  k (u  u ' )du '

 c(rˆ)  a(r )  g (u )
f jaw f jaw
,
l
r

18MV
f leaf
t j
1.2
1
Relative Value
TERMA
46
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.25
47
-0.24
-0.23
-0.22
-0.21
48
12
2/7/2014
最適化関数の”処理”
VoLOTM による計画計算時間の例
Direct-Treatment Parameter Optimization による近似・高速化
最適化関数と問題の定義
 
O( D)   FD ( x )  dx
O( D)
?
pm




FD ( x )  A( x )  ( D( x )  Dp ( x )) 2



O( D)
F ( x ) D( x ) 
  D

dx
pm
D
pm


 
F ( x )  D( x ) f
  D

dudv   dx
D   f pm

FCBB(近似計算)

  
D * ( x)  c(rˆ)  a(r )   f (u ' )  k (u  u ' )du '
  
D *
f
 c(rˆ)  a(r )  
 k (u  u ' )du
pm
pm
治療計画 計算時間
O( D)
O( D*)


pm
pm
   F
f
 
 pm  k (u  u ' )    DD**  c(rˆ)dr du
Total planning times
shown here are
approximate and
based on internal
Accuray test data.
Times may vary with
various clinical
situations.
Prostate
Timings based on 100
iterations plus full dose and
final dose calculations. Fine
grid resolution used for final
dose.
Head &
Neck
CranioSpinal
0
1
2
3
4 5 6
(minutes)
7
8
49
50
体輪郭外の線量
皮膚無し の場合
皮膚有りの場合
ご清聴ありがとうございました
51
52
13