Development and validation of deformable image registration for organ motion management in radiation therapy

Radiation oncology is a medical discipline which developed at the end of the 19th century. Since its beginnings new radiation techniques and diagnostics tools were continuously developed worldwide. Especially during the last decades radiotherapy has undergone a very fast technological development period enabling precise treatments. Multi-leaf collimators (MLC), ion beams, intensity modulated radiotherapy (IMRT), stereotactic radiosurgery (SRS) are examples of these techniques. Radio-oncology strategies have also been changing during the last decades, therefore the clinical workflow should change accordingly. More precise diagnostic images are needed to support the introduction of new treatment concepts. Adaptive radiation therapy (ART) is a novel approach for treatment delivery for which it is necessary to take patient images during the course of the treatment to verify the validity of the calculated dose prior to the start of the therapy. When anatomic variations occur it might be necessary to replan and re-calculate/correct the delivered dose. The expression "adaptive treatment" indicates a timewise patient-specific treatment, where all anatomical changes should be taken into account to compute the actual dose distribution. In an ART scenario deformable image registration (DIR) software has an important role for evaluating anatomical changes in the patient anatomy during the course of the treatment. The image deformation field, obtained by comparing and registering the treatment planning computed tomography (CT) image with a repeated fractional scan of the patient, can be used to evaluate the real dose distribution and therefore correct it whenever necessary. Some difficulties in ART may arise from both technical and medical points of view. From the medical point of view one of the most important issue is the organs contouring. The contour propagation by means of a deformation field makes the choice of the DIR software crucial. In the following chapters it is described as an in-house developed DIR algorithm has been validated and benchmarked using both phantom and patient dataset. The in-house DIR algorithm showed comparable to better results when benchmarked against commercially available algorithms, i.e. 3D Slicer and iPlan respectively, on phantom datasets. The performance of DIR on patients dataset was varying depending on the tumour site. No significant improvement was shown on pelvic patients images, i.e. prostate and gynaecological cancers after DIR was performed, while a clear indication for automated contour propagation was shown on lung patient image datasets thanks to the higher image contrast.Die Radioonkologie ist ein medizinischer Fachbereich, das seine Ursprünge im ausgehenden 19. Jahrhundert hat. Seither wurden weltweit kontinuierlich immer neue Bestrahlungstechniken und bildgebende Systeme entwickelt. Besonders in den letzten Jahrzehnten hat die Strahlentherapie eine rasante technologische Entwicklung durchgemacht. Behandlungen wurden etwa durch Multi-Leaf- Kollimatoren (MLC), Ionenstrahlen, intensitätsmodulierte Strahlentherapie (IMRT), stereotaktische Radiochirurgie (SRS) etc. verbessert. Auch die Strategien der Radioonkologie haben sich in den letzten Jahrzehnten verändert, weshalb klinische Arbeitsabläufe entsprechend angepasst werden mussten. Für die Einführung neuer Behandlungskonzepte ist es unerlässlich, präzise bildgebende Systeme und Werkzeuge zu verwenden. Adaptive Strahlentherapie (ART) ist ein neuer Ansatz für die radioonkologische Behandlung. Hierfür ist es erforderlich, im Laufe der Behandlung Bilder der Patienten zu erstellen, um die vor Beginn der Therapie berechnete Dosis laufend zu überprüfen. Wenn große anatomische Veränderungen auftreten, kann eine Neuplanung und eine Neuberechnung bzw. ein Korrigieren der verabreichten Dosis notwendig werden. Die Bezeichnung "adaptive Behandlung" weist auf eine zeit- und patientenspezifische Behandlung hin, bei der alle anatomischen Veränderungen berücksichtigt werden um die tatsächliche Dosisverteilung zu berechnen. In einem ART Szenario spielt die Deformable Image Registration (DIR) eine wichtige Rolle, um anatomische Veränderungen bei einem Patienten im Laufe der Behandlung auszuwerten. Das Bild-Verformungs-Vektor-Feld resultiert aus der Speicherung des Computertomographie (CT) Bildes, welches die Grundlage der Bestrahlungsplanung darstellt, und dessen Vergleich mit einem wiederholten fraktionellen Scan des Patienten. Es kann verwendet werden, um die tatsächliche Dosisverteilung zu bewerten und falls notwendig zu korrigieren. Einige Schwierigkeiten mit ART können sich unter technischen und medizinischen Gesichtspunkten ergeben. Aus medizinischer Sicht ist die Organ-Konturierung eine der wichtigsten offenen Fragen. Die Veränderung der Kontouren durch ein Verformungs-Feld veranschaulicht diese Problematik. In den folgenden Kapiteln wird ein an unserem Krankenhaus entwickelter DIR -Algorithmus sowie dessen Validierung durch einen Phantom- und einen Patientendatensatz beschrieben. Der DIR -Algorithmus wies beim Vergleich der Resultate von Phantomdatensätze zu kommerziell erhältlichen Algorithmen, wie etwa 3D Slicer und iPlan ähnliche oder bessere Performance auf. Das Ergebnis der DIR bei Patienten Datensätzen war von der Tumorlokalisation abhängig. Keine signifikanten Verbesserungen zeigten die Bilder der Beckenpatienten, z.B. bei Prostata- und gynäkologischen Krebserkrankungen, nachdem DIR durchgeführt wurde. Jedoch war dank der höheren Bildkontraste ein klarer Befund für die automatisierte Konturverbreitung auf den Bildern der Lungen Patienten zu erkennen.Valentina ZambranoAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersZsfassung in dt. SpracheWien, Med. Univ., Diss., 2013OeBB(VLID)171512