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Uncertainties in high precision radiation therapy: Impact of deformable image registration methods and of delineation variations on the accumulating dose distribution

Subject Area Medical Physics, Biomedical Technology
Nuclear Medicine, Radiotherapy, Radiobiology
Term from 2014 to 2018
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 252959556
 
Final Report Year 2017

Final Report Abstract

Elastische Bildregistrierungsverfahren spielen heute eine nicht mehr weg zu denkende Schlüsselrolle im Workflow der adaptiven Strahlentherapie. Mit ihnen verbundene Fehlerintervalle der Positionsbestimmung aller anatomischen Strukturen addieren sich im zyklischen Therapieverlauf auf. Die fehlende Quantifizierbarkeit dieser Fehlerintervalle und ihrer Auswirkungen auf die applizierte Dosis stellen bisher den größten Hinderungsgrund dar, die adaptiven Strategien vollends in die klinische Routine zu integrieren. Bisherige Ansätze, diese Fehlerintervalle für die individuelle Patientenanatomie messbar zu machen, hinken hinter den Realitätsanforderungen der klinischen Praxis hinterher: Entweder verlangen sie, auf die im Voraus - an Phantom- und wenigen Patientendaten - gemessene Registrierungsqualität zu vertrauen. Was für jeden individuellen Fall, begleitet lediglich durch eine visuelle Bildüberlagerungskontrolle, schwerfällt. Oder sie bürden dem behandelnden Personal einen nicht zu tragenden Verpunktungsaufwand der individuellen Datensätze auf. In diesem Projekt haben wir den aufkeimenden Trend zur Nutzung der biomechanischen anthropomorphen Bewegungsmodellierung aufgegriffen und ihn, mit dem Anspruch die Basis für ein in die Klinik übertragbares System zu schaffen, für den Kopf-Hals-Bereich realisiert. Im Kontrast zu bisherigen Objekt-basierten Modellierungsansätzen haben wir ein kinematisch-getriebenes Skelettbewegungsmodell mit einem schnellen quasi-physikalischen Weichteildeformationsmodell kombiniert und damit ein interaktives Werkzeug zur individuellen Qualitätsmessung der bildverarbeitenden Verfahren etabliert. Die Berechnungszeiten des Modell-Prototypen liegen im Bereich von 25 fps für das Skelettbewegungsmodell und wenigen Sekunden für die heterogene Weichteil-Deformationspropagation bei voller CT-scan-Auflösung. Neben den in der Strahlentherapie typisch auftretenden Deformationen von einigen Millimetern, kann das neu entwickelte Modell auch große Positionsänderungen realitätsnah simulieren. Besonders herausfordernd ist es, den Bildinhalt mit der Positionierung beider Arme nach oben in die Positionierung mit Armen nach unten zu überführen. Dies ist im Gegensatz zum entwickelten Modell mit den heutigen verbreiteten Bildregistrierungsverfahren kaum möglich. Die wesentlichen noch verbleibenden Limitationen des Modells liegen in der benötigten Segmentierung einzelner Knochen im CT als Vorverarbeitung und in der noch fehlenden lokalen Volumenerhaltungsfähigkeit des Weichteildeformationsmodells. An diesen beiden Stellen konnten wir den wesentlichen weiteren Entwicklungsbedarf identifizieren. Prinzipiell ist dieser Modell-Ansatz auf alle Körperbereiche übertragbar. Durch aufgezeigte Eigenschaften hat das entwickelte Modell Potential in einem Registrierungsverfahren als Transformationsmodell eingebettet zu glänzen. Denn durch das biomechanisch bestimmte Verhalten werden viele unrealistische Deformationen im Lösungsraum während der Optimierung unterdrückt, was sowohl die Fehlregistrierungsquote zu minimieren als auch die Laufzeit durch Einschränkung der Freiheitsgrade zu verkürzen verspricht. Zusätzlich haben wir durch bessere Vektorfeldvisualisierungen mittels animierter Streamline-Ansätze eine leichter interpretierbare 3D Darstellung der Vektorfelder entwickelt, die auch in der Routine eine visuelle Kontrolle der Realitätsnähe der ermittelten Deformation erleichtert. Wir konnten weiterhin zeigen, dass Monte Carlo Simulation aus tessellierten Patientenmodellen sowohl Artefakt-freie künstliche CT-Generierung mit verformter Anatomie zur Qualitätsprüfung von Registrierungsverfahren ermöglicht, als auch Potential hat, akkurater applizierte Dosis in sich verformenden anatomischen Strukturen vorherzusagen. Dies ist besonders wichtig in Strukturen mit Ausdehnung vergleichbar zu CT-Auflösung, wie zum Beispiel Haut, Organwände, Nervenstränge oder Blutgefäße. Der entwickelte Kopf-Hals-Prototyp des tessellierten in-silico Patienten hat Vorbildfunktion wie zukünftig adaptive Strategien mit minimalen Fehlerintervallen simuliert und überwacht werden müssen.

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