concepts of imageguided adaptive treatment planning and of simulations of treatment courses for intensity modulated radiotherapy

Es wird ein Optimierungskonzept vorgestellt, das durch die Einbeziehung der zeitlichen geometrischen Variationen der Patientenanatomie in die Bestrahlungsplanung eine weit größere Anzahl an Freiheitsgraden ausnutzt, um bei der Bestrahlung mit fluenzmodulierten Strahlenfeldern (IMRT) die gleichzeitige Schonung von Normalgewebe und die Maximierung der Tumordosis zu erreichen. Die probabilistische Beschreibung der Patientengeometrien durch kumulative Aufenthaltswahrscheinlichkeiten ermöglicht die Optimierung des Erwartungswertes der Dosisverteilung über die geometrischen Veränderungen der Organposition und –form im Patienten. Durch die multiple Anwendung heute gängiger Bildgebungsverfahren (Feldkontrollaufnahmen, CT, MRI) wird die individuelle Beschreibung von Lagerungsfehlern und innerer Organbewegung möglich. Aus den überlagerten Datensätzen lassen sich auf einfache Weise für jeden Punkt im Raum kumulative Wahrscheinlichkeiten berechnen, die angeben, wie wahrscheinlich dieser Punkt durch ein beliebiges Volumenelement des jeweiligen Organs während des Behandlungsverlaufs überdeckt wird. Die so erhaltene individuelle, geometrische Information kann auf einfache Weise für die Abschätzung des wahrscheinlichen Behandlungsergebnisses und damit für die probabilistische Optimierung intensitätsmodulierter Bestrahlungspläne genutzt werden. Die Bewertung der Dosisverteilungen erfolgt in dieser Arbeit durch eine Untersuchung des Einflusses der geometrischen Unsicherheiten innerhalb der Patientenanatomie auf Behandlungsergebnisse. Dazu wird in dieser Arbeit ein schnelles Monte-Carlo-Verfahren entwickelt, mit dem Behandlungsverläufe simuliert und die dazugehörige Behandlungsdosis sehr genau berechnet werden kann. Die daraus resultierenden Wahrscheinlichkeiten für die verschiedenen Ergebnisse der Behandlungsdosis erlauben Aussagen über die Robustheit der verschiedenen Behandlungskonzepte gegenüber geometrischen Unsicherheiten. Es werden verschiedene, adaptive Strategien zur off-line Rückkopplung von Bildinformation in die IMRT-Bestrahlungsplanung in zwei Planungs- und Simulationsstudien an mehreren Patienten mit Prostatakarzinom studiert. In einer ersten Studie wird anhand von simulierten Behandlungsverläufen gezeigt, dass durch eine off-line Korrektur von Lagerungsfehlern, die aus Feldkontrollaufnahmen ermittelt werden, eine sehr gute Übereinstimmung von Planungs- und Behandlungsdosis erreicht werden kann. In der zweiten Studie werden verschiedene Ansätze zur Definition der Planungsvolumina für die Bestrahlungsplanung untersucht. Die Dosisverteilungen des probabilistischen Ansatzes der kumulativen Aufenthaltswahrscheinlichkeiten erweisen sich als robuster gegenüber geometrischen Veränderungen im Patienten in Bezug auf die Organdosis als die anderen untersuchten Strategien (insbesondere als der herkömmliche Ansatz). Die Rückkopplung von Bildinformation in den Planungs- und Behandlungsprozess durch die Verwendung von kumulativen Aufenthaltswahrscheinlichkeiten stellt ein sicheres, robustes Verfahren dar, mit dem sich Risiken einer zu hohen Belastung von tumorumgebendem Normalgewebe vor allem bei Dosiseskalation im Zielvolumen vermeiden lassen. Auch bei künftigen Erweiterungen der Methode der adaptiven Strahlentherapie, beispielsweise durch Integration funktioneller Bildgebung, wird sich das Konzept der kumulativen Aufenthaltswahrscheinlichkeiten als sehr nützlich und vorteilhaft erweisen.An optimisation concept for intensity modulated radiotherapy (IMRT) is presented which makes use of a patient's geometrical variations in order to achieve simultaneous normal tissue sparing and maximum tumour control. The probabilistic description of the patient anatomy by means of a cumulative coverage probability density allows to optimise the expectation value of a dose distribution with respect to the geometrical uncertainties of organ shape and position within the patient. Multiple imaging (portal images, CT, MRI) is used for the individual quantification of setup errors and internal organ motion. The coverage probabilities for each point can be derived easily from the fused imaging data as they describe how often it is covered by any part of an organ during treatment. Thus, the image infomation is used for a simple estimation of the most probable treatment outcome and for the probabilistic optimisation of intensity modulated radiation beams. Dose distributions are evaluated in this thesis by investigating the influence of geometrical uncertainties on treatment results. A fast Monte Carlo approach is presented to simulate treatment courses and to calculate treatment dose with a high accuracy. The resulting probability distribution of treatment quality parameters allows to compare different treatment planning approaches and the robustness of their dose distributions against geometrical uncertainties. Several adaptive strategies for off-line image feedback into IMRT planning are investigated in two treatment planning and simulation studies on few patients with prostate cancer. In the first study, it is shown that application off-line setup error correction protocols results in a good agreement between treatment dose and planned dose. In a second study, different approaches of planning volume definition for treatment planning are investigated. The dose distributions of the coverage probability approach turn out to be more robust against geometrical uncertainties than the other approaches (including the conventional planning volume definition concept). The image feedback into treatment planning and treatment process by using cumulative coverage probabilities is a safe and robust concept reducing the risk of an overdosage in the healthy tissue and allowing dose escalation in the tumour. The concept of coverage probabilities will be helpful for future extensions of the adaptive radiotherapy (e.g. inclusion of functional imaging data)