Hybrid-Bildgebung in Hadrontherapy für Adaptive Ionen-Strahlentherapie (HIGH ART)

• Antragstellerinnen: Dr.-Ing. Chiara Gianoli, Ph.D.; Professorin Dr. Katia Parodi
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 372393016

Dieser Fortsetzungsantrag Fortführung des laufenden Forschungsprojektes mit dem Titel Hybrid-Bildgebung in Hadrontherapy für Adaptive Ionen-Strahlentherapie (HIGH ART) zielt darauf ab, den Weg für innovative Methoden in der bildgestützten Ionenstrahlentherapie zu ebnen, basierend auf dem Konzept der hybriden Ionen- und Röntgenbildgebung. Die Arbeit stützt sich auf leistungsfähige Simulations- und Rekonstruktionsplattformen, die verschiedene Detektorkonfigurationen in Betracht ziehen, welche von realistischen Bildgebungsprototypen inspiriert sind. Zusätzlich untersuchen wir verschiedene Ionenspezies, die beim Pencil-Beam-Scanning eingesetzt werden, einschließlich Protonen-, Helium- und Kohlenstoff-Ionen. Diese Plattformen wurden mit modernsten Bildgebungsverfahren zur tomographischen Bildrekonstruktion ausgestattet, die im laufenden Projekt speziell für verschiedene Detektorkonfigurationen entwickelt wurden. Die Kombination der radiographischen Ionenbildgebung mit der Bestrahlungsplanungs-Röntgenbildgebung wurde erfolgreich für die Bestrahlungsplanoptimierung und -anpassung (d.h. die Optimierung und Anpassung des Bestrahlungsplanungs-Röntgenbildes) auf der Grundlage konventioneller Optimierungsalgorithmen untersucht. In diesem Fortsetzungsantrag wird das Konzept der hybriden Ionen- und Röntgenbildgebung auf die Röntgenbildgebung im Bestrahlungsraum ausgeweitet und geht damit über den Stand der Technik der Bildgebungsmethoden für die tomografische Bildrekonstruktion sowie die unkonventionelle Optimierung der Bestrahlungsplanungs-Röntgenbildgebung auf der Basis von maschinellem Lernen hinaus.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen