专利名称：包括高效剂量计算的剂量计算任务的安排的制作方法包括高效剂量计算的剂量计算任务的安排以下涉及肿瘤学领域、医学治疗领域、逆向辐射治疗规划领域、剂量优化领域和相关领域。辐射治疗工作流程通常需要对要经受辐射治疗的区域进行初始规划成像。计算机断层摄影(CT)是ー种典型的规划成像模态，但是 可以使用诸如磁共振(MR)的其他成像模态。有时使用单光子发射计算机断层摄影(SPECT)或正电子发射断层摄影(PET)提供关于恶性程度的功能信息。然后利用规划图像执行器官描绘任务，以描绘出目标器官和任何相邻的紧要器官。利用一个或多个规划图像执行剂量优化计算。剂量优化计算优化辐射治疗參数，例如多叶准直器(MLC)的设置、随角度变化的強度(对于采用旋转辐射源的断层摄影治疗会话(session)规划)等。针对目标优化这些參数，该目标例如为目标器官(亦即，包含恶性肿瘤的器官)中的期望辐射剂量、对邻近的紧要器官或解剖结构的最大辐射曝光的约束，等等。剂量优化相当干“逆向”福射治疗计算，因为优化开始于期望的剂量和任何剂量约束，取决于受治疗者体内的位置，计算基于计算机模拟应当输送期望剂量的辐射治疗配置。剂量优化的最终输出是辐射治疗计划，其指定将根据模拟输送满足目标的剂量空间特征的辐射治疗配置(由优化的辐射治疗參数定义)。有时利用在一段时间，例如几天或几周内，执行的若干相继的辐射治疗会话执行辐射治疗。这种方式的优点包括在时间上分布辐射剂量输送。在自适应辐射治疗中，基于治疗期间采集的成像或其他反馈更新相继的治疗会话(或相继治疗会话的一部分)。优化是复杂的，例如涉及针对目标器官和其他紧要相邻器官或结构的ー组剂量目标(例如，剂量约束或剂量目标)，优化数千或数万MLC參数。在自适应福射治疗中,可以通过适配来调节辐射治疗计划，以免从头开始执行完整的剂量优化。为了进行这样的适配，将接下来采集的图像与更早采集的图像配准，以评估变化，例如器官运动、肿瘤尺寸的减小等。为了提高执行这些复杂辐射治疗任务的计算能力，任选地，通过数字网络将多个计算机、月艮务器、数字处理器等互联在一起作为计算网格，以执行优化。即便如此，一些复杂的剂量优化规划会话能够花费几小时的计算时间。典型地，一个计算机充当计算网格的用户接ロ，并允许用户在计划优化之前或期间调节參数、目标和优化设置。经由用户接ロ计算机，用户识别或选择相关信息作为输入，例如规划图像；器官轮廓；网格或规划图像中目标器官和其他紧要结构的其他描绘；要规划的辐射治疗类型(典型地，指定目标器官和辐射治疗系统配置，包括可调节參数的识别)；以及剂量优化目标(典型地，要输送给目标器官的最小剂量或剂量范围，以及针对相邻紧要器官不能超过的最大剂量阈值)。用户接ロ计算机和/或另ー计算任务协调计算机然后组织剂量计算和优化计算会话，包括必要数据在数字网络上的传输，中间结果在计算机之间的传输，剂量优化信息在用户接ロ计算机处的最终收集。迭代地执行剂量优化计算，在毎次迭代结束时，确定(模拟的)剂量。在ー些方法中，针对射束的注量图是迭代优化中的可调节參数，通过将优化输出的最終注量图转换成MLC设置或其他受控辐射治疗參数来计算直接控制的辐射治疗參数(MLC设置、射束角等)。这种方法的缺点是在将注量图转换成受控辐射治疗參数的最后ー步期间可能会引入误差。在替代的直接机器參数优化(DMPO)方法中，受控辐射治疗參数(MLC设置、射束角等)是可调參数，其在迭代剂量优化期间被调节，因此不需要最終的转换步骤。在任一种情况下，迭代优化都持续到模拟剂量(或剂量图，亦即，对象中的剂量空间分布)满足所有辐射治疗目标为止，或直到满足另一停止标准，例如一次迭代到下一次迭代之间的增量改善低于停止阈值。在剂量优化会话完成后，用户利用用户接ロ计算机检查结果，并且如果符合要求，那么接受并存储该辐射治疗计划，用于辐射治疗会话。现有的辐射治疗规划是计算密集型的，并且可能形成整个辐射治疗处理工作流程中的瓶颈。此外，在一些情况下，针对优化的辐射治疗參数的最終模拟剂量可能无法满足一个或多个目标。根据对未实现的一个或多个目标所感知的重要性以及模拟剂量偏离未实现的一个或多个目标的程度，用户可以选择继续进行优化的辐射治疗计划(这可能导致辐射治疗有效性减弱和/或对紧要器官或解剖结构造成辐射诱发的损害)或者可以选择重复辐射治疗规划会话(这给辐射治疗规划系统带来更多计算负荷)。下文提供了克服上述问题和其他问题的新的改善的设备和方法。根据ー个公开的方面，一种系统包括治疗任务安排模块，其被配置为构造用于执 行包括剂量优化的多项治疗任务的工作流程安排；以及剂量优化模块，其被配置为根据所述工作流程安排执行剂量优化，以生成与所述剂量优化对应的治疗计划；其中所述治疗任务安排模块和所述剂量优化模块包括ー个或多个数字处理器。根据另一公开的方面，公开了ー种如紧接的前段所述的治疗剂量优化系统，其中所述剂量优化模块被配置为执行逆向辐射治疗规划，所述逆向辐射治疗规划迭代地调节辐射治疗參数集，以针对辐射治疗目标集优化模拟剂量空间分布。根据另一公开的方面，一种存储介质存储指令，当所述指令在ー个或多个数字处理器上执行时，执行ー种方法，包括执行剂量优化以通过逆向辐射治疗规划生成治疗计划，所述逆向辐射治疗规划迭代地调节辐射治疗參数集，以针对辐射治疗目标集优化模拟剂量空间分布，其中所述逆向辐射治疗规划中的至少ー些迭代更新注量图中小于整个注量图的区域。根据另一公开的方面，一种存储介质存储指令，当所述指令在ー个或多个数字处理器上执行时，执行ー种方法，包括执行剂量优化以通过逆向辐射治疗规划生成治疗计划，所述逆向辐射治疗规划迭代地调节辐射治疗參数集，以针对辐射治疗目标集优化具有不均匀体素尺寸的模拟剂量空间分布。根据另一公开的方面，一种存储介质存储指令，当所述指令在ー个或多个数字处理器上执行时，执行ー种方法，包括执行剂量优化以通过逆向辐射治疗规划生成治疗计划，所述逆向辐射治疗规划迭代地调节辐射治疗參数集，以针对辐射治疗目标集优化模拟剂量空间分布，其中所述逆向辐射治疗规划中的至少ー些迭代针对所述辐射治疗目标集的子集优化模拟剂量空间分布。根据另一公开的方面，公开了ー种如紧接的前三段的任一段所述的存储介质，其中所述方法还包括在第一一个或多个处理器上执行第一剂量优化以通过逆向辐射治疗规划生成第一治疗计划；以及同时在第二一个或多个处理器上执行第二剂量优化以通过逆向辐射治疗规划生成第二治疗计划。ー个优点在于辐射治疗规划更有效率地利用计算和数字数据传输资源。另ー个优点在于生成满足所有，或至少最重要的辐射治疗目标的辐射治疗计划的增大的可能性。在阅读和理解以下详细描述之后，对于本领域的普通技术人员而言进一步的优点将是显而易见的。图I图解地示出了辐射治疗系统。图2图解地示出了图I的辐射治疗系统的剂量优化安排模块。图3图解地示出了剂量优化安排模块和剂量优化模块为执行两个剂量优化过程的同时处理的协作操作。图4图解地示出了图I的辐射治疗系统的剂量优化模块。 图5图解地示出了针对患者“John Doe”的辐射治疗日程的一部分。參考图1，辐射治疗系统包括辐射治疗设备10、ー个或多个成像系统12、数据存储器14和辐射治疗剂量优化系统16。计算机20提供用户接ロ，用于操作辐射治疗剂量优化系统16。辐射治疗设备10在图I中图解地示出，并且由基本任何类型的输送空间上能配置的治疗辐射剂量的辐射治疗输送系统适当地实现。例如，辐射治疗设备10可以是直线加速器。辐射治疗设备10可以包括单个射束源(任选地绕着辐射治疗对象以断层摄影方式旋转)，或多个射束源，用于从不同立体角或方向向对象同时施加射束。一个或多个射束源被配直为输送一种或多种选定类型的治疗福射束，例如治疗电子束、治疗Y射线束、治疗质子束等。辐射治疗设备10任选地包括一个或多个多叶准直器(MLC)部件，用于对辐射束进行精确地成形或空间调制，和/或可以在调制射束強度的同时以断层摄影方式绕对象旋转辐射束，以便实现选定的时间积分剂量。或者，可以由另ー种治疗输送系统实现辐射治疗设备10，该治疗输送系统输送目标剂量的治疗剂，例如质子束治疗系统、辐射消融治疗系统、高强度聚焦超声(HIFU)治疗、短距离放射治疗、化学治疗等。ー个或多个成像系统12提供成像数据，从成像数据评估对象与辐射束的相互作用。通常，通过ー个或多个成像系统12采集的图像确定对象的解剖结构，基于这种解剖信息，可以计算各种组织中的预期辐射吸收。任选地，也可以使用一个或多个成像12采集的图像评估各种组织的辐射吸收特性(例如，以吸收系数为特征)。ー个或多个成像系统12可以包括，例如计算机断层摄影(CT)成像系统、磁共振(MR)成像系统；ー个或多个辐射发射成像系统，例如正电子发射断层摄影(PET)或单光子发射计算机断层摄影(SPECT)成像系统等。CT是用于辐射治疗规划的常用成像模态，因为CT提供了大量解剖信息。此外，在一些方法中，使用CT图像导出组织的辐射吸收特性。任选地使用PET和/或SPECT提供功能性信息，例如标准化的摄取值(SUV)信息。数据存储器14存储执行剂量优化或与辐射治疗相关的其他任务所需的信息，所述任务例如是刚性或非刚性图像配准、自动、半自动或手动器官描绘、剂量逻辑(例如剂量累积或減少)等。例如，对于剂量优化，这种信息可以包括ー个或多个成像系统12采集的规划图像；辐射治疗会话类型的识别(确定了要优化的辐射治疗參数，例如，如果辐射治疗系统10包括MLC，则为MLC的设置；如果辐射治疗系统10是断层摄影，则为随角度变化的強度，等等)；目标器官描绘；紧要器官或结构的描绘；以及辐射治疗目标集，例如要输送给目标器官的最小剂量(或剂量范围)、紧要器官中不能超过的最大剂量等。对于器官描绘任务，必要的信息可以包括一幅或多幅图像以及(对于自动或半自动器官描绘)能变形的解剖模型或用于自动或半自动图像分割中的其他补充信息。在器官描绘任务中，从ー个或多个成像系统12采集的规划图像生成对目标器官和紧要器官(如果有的话)的描绘。可以经由例如计算机手动生成这些描绘，该计算机提供用于显示规划图像并使得用户能够手动描绘目标和紧要器官周围的轮廓的图形用户界面。额外地或替代地，可以利用例如自动图像分割算法自动生成这些描绘。可以由ー个或多个成像系统12的计算机，或由辐射治疗剂量优化系统16的用户接ロ计算机20，或由另ー计算机或数字装置，例如放射科医师的个人计算机(未示出)执行描绘任务操作。可以将数据存储器14实现为一个或多个逻辑或物理存储器元件，例如存储规划图像的图像存档及通信系统(PACS)存储器和/或辐射治疗规划系统16的系统存储器和/或其他。在图像配准任务中，例如作为自适应辐射治疗会话(其中针对改变的条件调整辐射治疗计划(而不是从头开始执行剂量优化))的一部分而执行的任务中，必要的信息包括表示患者更早状态的ー个或多个更早图像，以及表示患者当前状态的ー个或多个当前图像。可以出于其他目的执行图像配准任务，例如，为了融合由诸如CT和PET的不同模态采集的图像。剂量逻辑任务执行分析，例如计算剂量累积，并且必要的信息包括关于相关辐射剂量的定量信息，例如在几个治疗会话的每个内输送给患者的相关辐射剂量。 在数据存储器14中有必要的数据之前，不能执行剂量优化或与辐射治疗相关的其他任务。例如，在如下情况之前不能执行剂量优化(i)必要的规划图像己采集并存储在数据存储器14中；(ii)器官描绘己从那些规划图像生成并存储在数据存储器14中；以及(iii)辐射治疗会话的类型连同辐射治疗目标集的输入一起被识别。因此，可以在数据存储器14中存储等待执行的ー个或多个剂量优化，其中的一些剂量优化可以等待必要数据的接收和存储，其中ー些必要数据可以是为要执行的剂量优化准备好的完整数据集。不失ー般性，图I图解地示出了数据存储器14中存储的等待执行的N个剂量优化，其中N是大于或等于ー的整数，在一些实施例中是大于或等于ニ的整数。作为另ー范例，图I还图解地示出了等待执行的图像配准任务、等待执行的器官描绘任务以及等待执行的剂量逻辑任务。由多个计算机实现图示的辐射治疗剂量优化系统16，包括提供用于操作辐射治疗剂量优化系统16的用户接ロ的用户接ロ计算机20，以及执行剂量优化以生成对应于剂量优化的辐射治疗计划的多个计算机22。经由数字网络将多个计算机22互联，以形成用于执行剂量优化的计算网格24。互联计算机22的计算网格24共同操作以实现执行剂量优化的剂量优化模块26。尽管未示出，但计算网格24也可以提供用于执行与诸如图像配准或器官描绘的辐射治疗相关的其他任务的模块。在图示的实施例中，用户接ロ计算机20不是计算网格24的一部分；然而，任选地，用户接ロ计算机20也可以包括在计算网格中。用户接ロ计算机20提供用户接ロ(任选地为图形用户接ロ或⑶I )，放射科医师或其他人类用户通过其与辐射治疗剂量优化系统16交互。额外地，在图示的实施例中，用户接ロ计算机20包含辐射治疗任务安排模块30，其被配置为构造用于执行多个剂量优化、图像配准任务、器官描绘任务或其他辐射治疗任务的工作流程安排，其他辐射治疗任务例如是图示实施例中的N个剂量优化，其数据存储于数据存储器14中。任选地，辐射治疗任务安排模块30核查每项任务的数据完整性，并且如果检测到阻碍任务的执行的缺失数据，调用缺失数据通知模块32以通知用户缺失数据。剂量优化模块26根据福射治疗任务安排模块30生成的工作流程安排执行多个剂量优化，以生成与多个剂量优化对应的多个辐射治疗计划。任选地，剂量优化模块26还核查用于每个剂量优化的数据是否完整，并且调用缺失数据通知模块32通知用户任何缺失数据。该第二次核查是任选的，但如果采用，能够有利地检测到安排剂量优化的时间之后某ー时间被删除、破坏或以其他方式受影响的数据。在福射治疗计划存储器34中存储生成的福射治疗计划，在图的实施例中该存储器是用户接ロ计算机20的数据存储部件，但一般可以由任何现有存储器实现它，例如数据存储器14或与辐射治疗设备10相关联的存储器等。监视/检查模块36使得放射科医师或其他人类用户能够检查辐射治疗计划，包括针对辐射治疗计划模拟的剂量空间分布，以验证、批准或以其他方式评估辐射治疗计划。最終，辐射治疗设备10执行辐射治疗计划以向对象提供辐射治疗。已经參考图I描述了辐射治疗系统。继续參考图I并參考其他附图，描述了辐射治疗系统的其他方面。 參考图2，辐射治疗任务安排模块30的示例性实施例安排任务，使得工作负荷得到很好的分布，并为即将来临的剂量计算做预期和准备。不同类型的剂量优化或与辐射治疗相关的其他任务在计算复杂性或负荷方面不同，并且在所涉及的用户交互的量上也不同。通过估计优化计划集或其他要执行的任务的计算时间，可以布置并安排计划，使得工作负荷很好地分布于更长时间段上。利用安排和/或由打开剂量优化的用户来触发，安排模块30能够预期并安排后续步骤，例如加载可以从数据存储器14加载的数据，以及执行诸如生成高分辨率密度图和核计算的特定的计算。在剂量优化期间，可以在随机存取存储器(RAM)或另ー快速存取存储器中保留与剂量计算相关的数据。替代地，可以在数据存储器14中存储数据，并考虑预计何时会对该射束进行下一次剂量计算而重新存回RAM或其他快速存取存储器。在协议的帮助下，安排模块30能够安排自动任务，通过根据确定的(最佳)工作流程安排将时间紧迫的计算优先并安排需要用户交互的后续步骤，来调节剂量优化模块26的工作负荷。在图2的实施例中，在操作40中，向处理队列中添加新的剂量优化，在操作41中，检索剂量优化数据集。典型地，操作40对应于数据集(例如包括规划图像、器官描绘、会话类型识别以及该辐射治疗目标集的选择)的完成，但在ー些实施例中，假设在按安排要执行剂量优化时将具备所有数据的情况下，可以在收集所有相关数据之前安排剂量优化。在任选的核查操作42处，确定是否缺失任何必要数据，如果是这样的话，调用缺失数据通知模块32以通知用户缺失数据。在操作44中，向新的剂量优化分配复杂性度量。在一些实施例中，为剂量优化分配单个复杂性度量。在其他实施例中，例如，针对构成剂量优化的不同任务，分配多个复杂性度量。一个或多个复杂性度量可以基于与计算复杂性相关的各种因素，例如辐射治疗会话类型(例如，可以预计向腹部器官输送辐射剂量的辐射治疗会话的剂量优化比要输送给颈部的辐射剂量的剂量优化的计算强度小，因为颈部辐射治疗一般需要更复杂的剂量分布，因此需要更多用于优化的參数，例如更多射束和/或每个射束更多段);辐射治疗參数的数量(更多參数一般与更高的计算复杂性相关)；空间分辨率(更高空间分辨率一般与更高计算强度相关)；必要的精度(更精确的剂量优化可能需要更多次迭代，因此花费更多计算时间)等。如果为剂量优化的不同任务分配多个复杂性度量，那么每个复杂性度量适当地取决于相关因素。例如，更高数量的辐射治疗参数可能对每次迭代注量图更新任务几乎没有或没有影响，但可能对每次迭代参数更新任务有大的影响。一个或多个复杂性度量提供了实测剂量优化或剂量优化任务施加的工作负荷的定量评价。在操作46中，至少基于复杂性度量和剂量优化模块26的可用处理资源构造或更新工作流程安排。处理资源例如可以包括由剂量优化模块26提供的并行处理通道(如果有的话)的数量。(参见图3，了解关于本方面的进一步公开)。处理资源的另一方面可以是任何专用集成电路(ASIC)。例如，专用于单次剂量优化任务的ASIC减少了该任务的计算负荷。除了复杂性度量和可用处理资源之外，工作流程安排操作46可以在生成工作流程安排时考虑其他信息。例如，可以配置剂量优化安排模块30以构造工作流程安排，从而在非工作时间段期间执行不需要用户输入的操作。优选将需要用户输入的任务安排在正常工作时间期间执行，或者替代地，可以排队以在放射科医师或其他人登录到用户接口计算机20中时执行。就此而言，任选地配置剂量优化安排模块以构造工作流程安排，使得不同 时安排不同的用户输入操作。作为另一范例，工作流程安排操作46能够构造工作流程安排，包括该工作流程安排中定时的已安排的成像数据预加载操作和一个或多个已安排的数据处理操作，从而由已安排的成像数据预加载操作将由一个或多个已安排的数据处理操作处理的成像数据预加载到存储器中。作为另一范例，工作流程安排操作46能够构造工作流程安排，以(i)将对公共数据集操作的多个数据处理操作集合到一起；以及(ii)在执行对公共数据集操作的多个数据处理操作期间保留存储器中的公共数据集。公共数据集可以包括已处理数据、由计算利用的诸如查阅表的数据等。任选地，在这样的情况下，工作流程安排操作46还被配置为在执行对公共数据集操作的多个数据处理操作之前安排向存储器中加载公共数据集的数据加载操作。继续参考图2，一旦生成了工作流程安排，那么操作48与剂量优化模块26通信以开始执行剂量优化(或者任选地，如果剂量优化模块26提供如图3所示的并行处理通道，执行两个或更多剂量优化)。任选地，在执行一个或多个剂量优化期间，如果在队列中接收到新的剂量优化，那么执行操作40。任选地，在(一个或多个)剂量优化的执行期间，如果到目前为止的执行已偏离或正在显著偏离工作流程安排构造操作46采取的计算工作负荷或计算时间，则执行操作44、46。例如，如果当前执行的剂量优化任务实际比预期的计算强度更大，那么可以调用工作流程安排构造操作46来调节工作流程安排以并行地或相继地执行计算强度较小的操作。返回参考图I并进一步参考图3，在一些实施例中，剂量优化模块26提供多个并行处理通道，例如图3中所示的三个并行处理通道50。并行处理通道50可以例如对应于计算网格24的不同计算机22。如果一个或多个计算机22具有多核处理器，那么并行处理通道50可以对应于多核处理器的不同处理内核。如果一个或多个计算机22包括专用于特定剂量优化任务的ASIC或可以操作性访问该ASIC，那么ASIC任选地定义并行处理通道50之一。任选地，一个或多个计算机22可以包括图形处理单元(GPU)，其提供更高计算速度的并行处理通道。再者，实际上，例如，可以由单个计算机22执行的软件实现的多任务虚拟地定义并行处理通道50中的一个或多个。如图3中图解指示地，在剂量优化模块26提供多个并行处理通道50的实施例中，任选地同时执行两个或更多个剂量优化(例如，示例性图3中的剂量优化#1和剂量优化#2)。额外地或替代地，可以使用多个并行处理通道50同时执行单个剂量优化的不同任务。例如，示例性剂量优化#1和剂量优化#2均包括图像数据加载任务、密度图生成任务、卷积核计算任务等。可以同时执行各种这些任务。不过，如果一项任务需要另一项任务的输出作为输入，那么不能同时执行那两项任务。为此目的，剂量优化#1包括任务相关性数据52，类似地，剂量优化#2包括任务相关性数据54。于是，例如，如果任务相关性数据52指示任务“B”取决于任务“A”，那么不能同时执行任务“A”和“B”，并且事实上必须要在任务“B”之前执行任务“A”。在不同的相关性中，如果任务“B”采用任务“A”的输出数据流的先进先出(FIFO)用法，那么可以任选地同时执行任务“A”和“B”，只要任务“A”首先开始，延迟任务“B”，直到任务“A”生成其足够的数据流，供任务“B”有用地处理。 总的来说，工作流程安排操作46构造工作流程安排，以减小选定时间范围上计算负荷的变化。例如，工作流程安排操作46可以在24小时(或36小时，或48小时等)的时间范围上安排N次剂量优化。其中多个并行处理通道50由剂量优化模块26提供，工作流程安排操作46优选地构造工作流程安排操作46，以在多个并行处理通道50之间平衡工作负荷。可以通过优化工作流程安排来这样做，使得由不同处理通道50执行的任务的复杂性度量(任选地在选定的处理时间单元上平均)相似或相同。然而，如果并行处理通道50中的两个采用相同的处理硬件(例如，在同一计算机上利用软件实现的多任务而虚拟实现的两个处理通道)，那么优选将那两个处理通道的工作负荷一起作为单元处理，目的是为了平衡工作负荷，例如，通过对分配给那两个通道的任务的复杂性度量求和(或在处理的时间单元上对复杂性度量积分)。参考图4,描述了剂量优化模块26的示例性实施例。示例性剂量优化模块26包括用于增强效率的各方面，包括在剂量优化期间使数据传输最小化的技术、在剂量优化期间使无变化数据的重复计算最小化的技术、调整尺度并提供剂量大小的非常数体素尺寸的技术，以及在优化中的调整目标集的技术。在操作60中，检索剂量优化数据集，在任选的核查操作62中，核查检索到的数据集看是否有缺失数据，如果识别到有数据缺失，调用缺失数据通知模块32。如上所述，在一些实施例中，可以提前执行操作60、62，作为安排模块30安排的数据预加载任务。示例性剂量优化是逆向辐射治疗规划，其迭代地调节辐射治疗参数集，以针对辐射治疗目标集优化剂量(或更确切地说，对象体内的剂量空间分布)。在第一次迭代之前适当地执行各种初始化过程操作(图4中未示出)，例如构造对象的密度图(除非数据存储器14中已经提供)；选择辐射治疗参数的初始值(可以通过接受用户输入的初始参数值，使用“典型”参数值等来这样做);计算卷积核；基于对象的密度图和初始辐射治疗参数等计算初始(模拟)剂量空间分布。这些初始操作的输出是当前辐射治疗参数值70的集合和当前模拟的剂量空间分布72。迭代地优化当前辐射治疗参数值70的集合，直到当前注量图72满足该辐射治疗目标集。在一些实施例中，辐射治疗参数值70是射束的注量图，然后在完成优化之后将其转换成直接控制的辐射治疗参数，例如MLC设置。在其他实施例中，采用直接机器参数优化(DMPO)方法，其中辐射治疗参数值70是直接控制的辐射治疗参数，例如MLC设置。为了开始迭代，任选的注量图区域选择器74选择注量图中小于整个注量图72的区域，用于通过对迭代逆向辐射治疗规划的迭代来更新。包括区域选择器74基于这里给出的发现，即，在优化计划的相继迭代中，MLC位置的差异通常很小。通过采用以先前的注量图迭代作为参考的区域选择器74，仅选择该注量图的一区域在新迭代中再次通过密度体积传播(propagate)以计算隐藏目标(terma)。可以将所得隐藏目标的差异用于利用卷积的剂量计算中的差异。在通过数字网络互联多个处理器的实施例中，通过在迭代期间通过数字网络仅传输注量图的所选择的区域来提高效率。提高效率的另一种方法是配置剂量优化模块26以定义剂量空间分布72，用于利用整个体积内不均匀的体素尺寸处理。为了这一目的，体素尺寸分布选择器76调节逆向辐射治疗规划的迭代之间剂量分布72的体素的体素尺寸。换言之，取代使用具有恒定尺度和 体素尺寸的剂量网格，体素尺寸分布选择器76在每次迭代之前(或者在一不同实施例中，在一组迭代之前)定义具有不同体素尺寸的剂量体素集。体素的位置和尺寸适当地取决于优化和辐射治疗目标。例如，在一些实施例中，为开始优化使用大的体素尺寸，在接近最终解时减小体素尺寸。体素尺寸在迭代之间的这种逐步减小可以在空间上不均匀，在一次迭代到下一次变化小(表示在该区域中优化接近收敛)的空间区域中尺寸减小更快。体素尺寸分布选择器76还能够调节体素尺寸以在剂量空间分布的精度重要的区域中，例如在目标器官和紧要器官紧密靠近的区域中，使用更小的体素。另一方面，可以在剂量的空间分布的精度较不重要的区域中，例如在距目标器官和任何紧要器官都遥远的区域中，使用更大的体素。继续参考图4，逆向辐射治疗规划迭代地调节辐射治疗参数70，以针对辐射治疗目标集78优化剂量72。在一些实施例中，目标选择器80选择辐射治疗目标集的子集，并且逆向辐射治疗规划中的至少一些迭代针对所选择的辐射治疗目标集的子集优化剂量72。这个方面是由这里的如下认识激发的每个目标都增大了剂量优化期间要解决的逆向问题的解空间复杂性。通过操作目标选择器80让系统逐渐增加目标的数量，可以使优化更加鲁棒。例如，针对该辐射治疗目标集的第一子集适当执行逆向辐射治疗规划的第一一次或多次迭代，接下来针对该辐射治疗目标集中不同于第一子集的第二子集执行逆向辐射治疗规划的第二一次或多次迭代。该辐射治疗目标集的第二子集适当地包括该辐射治疗目标集的第一子集中包含的所有辐射治疗目标，还包括该辐射治疗目标集中的未包含在该辐射治疗目标集的第一子集中的至少一个额外的辐射治疗目标。通过扩展这个过程，可以在优化剂量72时并入更多额外的辐射治疗目标，直到并入辐射治疗目标的完整集78。在一种不同的方法中，该辐射治疗目标集包括(不失一般性)N个辐射治疗目标，其中N大于或等于二。此外，在这一实施例中，按照优先级排列该辐射治疗目标集78的辐射治疗目标。例如，将输送给特别重要的器官的剂量保持为低于特定阈值目标可能有最高优先级。较低优先级可以是将输送给重要性较低(但仍然紧要)的器官的剂量保持低于特定阈值。再低的优先级可以是将提供给该重要性较低器官的剂量保持低于另一(更低)剂量阈值。目标选择器80选择的该辐射治疗目标集的子集包括该辐射治疗目标集78中个具有最高优先级等级的辐射治疗目标，其中〈N。实际上，这样确保了优化的第一次迭代调节辐射治疗参数，以使得剂量72满足个最高优先级的辐射治疗目标。一旦满足这些最高优先级的目标，可以增大的值以包括额外的更低优先级目标，直到最后将增大到等于N，且最终的迭代调节剂量72以满足整个辐射治疗目标集78。这种方法的优点是它提高了生成至少满足按优先级等级排序排列的最重要辐射治疗目标的辐射治疗计划的可能性。在一些实施例中，按照次序由目标选择器80在相继迭代中增加目标，使得在剂量优化期间评估的辐射治疗计划的路径包含有用信息。例如，目标选择器80可以被配置为执行前面几次迭代，仅选择肿瘤控制概率(TCP)目标。一旦达到合理的收敛，目标选择器80就增加正常组织并发症概率(NTCP)目标。在这种情况下，用户可以稍后滚动并(重新)评估肿瘤控制和正常组织并发症概率之间做出的折衷。并行地，可以开始优化，其偏向NTCP目标，TCP目标分配以低权重，稍后增加TCP目标(通过增大其权重)以估计可能具有不同 NTCP-TCP比例的扩展/变化。继续参考图4，一旦任选的注量图区域选择器74选择了要通过迭代调节的注量区域，并且体素尺寸分布选择器76调节了用于迭代的体素尺寸空间分布，目标选择器80选择用于迭代的目标(子)集合，剂量优化迭代计算模块82执行迭代，包括计算调节的辐射治疗参数(例如，调节的针对射束的注量图或对于DMPO而言调节的MLC设置)以及被模拟成要由调节的辐射治疗参数生成的更新的模拟剂量空间分布。然后这些分别变为当前的辐射治疗参数70和当前剂量72。在决策操作84中，对照一个或多个停止标准核查迭代处理。如果不符合停止标准，那么处理返回到操作74，执行下一次迭代。一旦决策操作84判定满足停止标准，则停止迭代。在射束的注量图充当迭代优化期间的辐射治疗参数70的实施例中，最终的转换步骤(图4中未示出)将注量图转换成MLC设置或其他直接控制的辐射治疗参数。对于DMPO而言不需要这种转换操作。返回到图1，在存储器34中存储优化的辐射治疗计划，可以由放射科医师或其他用户经由监视/检查模块36检查，最后可以由辐射治疗设备10执行优化的辐射治疗计划，以便向对象输送治疗辐射。继续参考图I并进一步参考图5，辐射治疗任务安排模块30能够类似地安排剂量优化之外与辐射治疗相关的其他任务。如图5中所示，辐射治疗设施通常维持患者的日程，例如图5中(部分)所不用于“John Doe”的不例性日程。用于John Doe的日程对应于多个治疗会话的自适应辐射处置，包括要执行的任务列表，还有每个任务的状态和每个任务的最后期限。在多个会话辐射治疗中，辐射处置会话和诸如成像的辅助操作的安排是严格的，必须要满足指出的最后期限。另一方面，在采集必要信息并可用之前，例如在图I的数据存储器14中，不能执行任务，此外，在有些情况下，在完成较早任务之前，不能执行后面的任务。(作为小范例，直到在辐射治疗会话#2完成之后，不能执行辐射治疗会话#3)。于是，示例性日程中的每项任务都具有指示任务已完成的状态“完成”或指示任务准备好执行(亦即，采集了必要信息)但尚未执行的“等待执行”，或指示需要一些必要信息或必须首先执行一些更早任务的“未就绪”。在图5的示例性“时间快照”中，日期大约为2010年7月12日或2010年7月13日，患者很快要接受第一辐射治疗会话，其最后期限为2010年7月14日。为此目的，已经执行了采集规划图像和执行器官描绘的任务(状态=“完成”)，剂量优化任务在等待执行，最后期限为2010年7月13日。还安排了额外的两个辐射治疗会话(#2和#3)。这些治疗会话将使用与会话#1中所用相同的剂量优化。之后，通过CT或另一种适当的成像技术采集新的患者图像并与会话#1之前采集的图像配准。然后安排医生检查/决策任务，在此时John Doe的医生将评估处置的进展。预期医生的决策将是继续，此时利用新的患者图像执行器官描绘，继之以自适应优化任务，调节剂量优化以补偿任何变化(例如，肿瘤的收缩、器官的运动等)。医生检查/决策之后的这些事件尚未设定最后期限，因为医生的检查可能导致针对患者John Doe的后续日程变化。不过，还想到尽管状态是“未就绪”并且没有决策最后期限，但可以为决策分配时隙，使得后续开放性任务(可能有分配给它们的发生概率)能够被辐射治疗任务安排模块30用于生成将来工作负荷的估计，用于辐射治疗相关的任务安排。继续参考图I和5并进一步参考图2，由于日程中的每项任务都从状态“未就绪”过渡到状态“等待执行”，所以将该任务添加到与图2中所示操作40对应的操作中的处理队列。也为排队的任务标记其关联的最后期限。辐射治疗任务安排模块30然后更新工作流程安排以按照这里参考图2所述的过程包含新添加的任务。图2的过程涉及通过示例性范 例安排剂量优化任务；然而，针对诸如图像配准任务或器官描绘任务的其他类型的任务也执行相似处理。按照操作41、42检索并任选地核查必要信息，按照操作44定量评估新排队任务的复杂性，按照操作46更新工作流程安排以包括新排队的任务，并按照操作48根据更新的工作流程安排执行等待执行的任务。操作44中采用的复杂性度量是适当具有任务特异性的。这里针对剂量优化任务阐述了范例；作为另一示例性范例，对于图像配准任务，复杂性度量可以基于要配准的图像尺寸、配准类型(例如刚性或非刚性图像配准)、指定的空间精度等。在执行安排的更新操作46时，将任务最后期限作为硬性约束处理，即新排队的任务必须要在其分配的最后期限之前完成。更新操作46可以任选地还包括其他约束。例如，如果仅有一个用户接口可用于执行手动或半自动的器官描绘，那么应当约束更新，使得在任何给定时间仅安排一个这样的器官描绘任务。一旦安排了，就通过调用适当的任务模块按照操作48执行等待执行的任务。例如，由剂量优化模块26 (如图所示)适当执行剂量优化，由图像配准模块(未示出)适当执行图像配准任务，等等。返回参考图1，还可以将辐射治疗剂量优化系统16实现为存储指令的存储介质，当指令在一个或多个数字处理器20、22上执行时，执行所述辐射治疗剂量优化操作。例如，存储介质可以包括硬盘驱动器或其他磁存储介质；光盘或其他光存储介质；闪速存储器，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)或其他电子存储介质；其各种组合等。本申请已经描述了一个或多个优选实施例。他人在阅读和理解以上详细描述之后可能想到修改和变更。应当将本申请解释为包括所有这样的修改和变更，只要它们在所附权利要求或其等价要件的范围之内。
一种系统，包括治疗任务安排模块(30)，其构造为用于执行包括剂量优化的多个治疗任务的工作流程安排；以及剂量优化模块(26)，其根据工作流程安排执行剂量优化以生成治疗计划。所述剂量优化模块执行逆向辐射治疗规划，所述逆向辐射治疗规划迭代地调节(82)辐射治疗参数集(70)，以针对辐射治疗目标集(78)优化模拟剂量空间分布(72)。在一些实施例中，至少一些迭代更新注量图中小于整个注量图的区域。在一些实施例中，至少一些迭代针对所述辐射治疗目标集的子集优化模拟剂量空间分布。在一些实施例中，模拟剂量空间分布具有不均匀的体素尺寸。