3 resultados para second Treatment Planning software
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
Durante i trattamenti radioterapici dei pazienti oncologici testa-collo, le ghiandole parotidee (PGs) possono essere indebitamente irradiate a seguito di modificazioni volumetriche-spaziali inter/intra-frazione causate da fattori quali il dimagrimento, l’esposizione a radiazioni ionizzanti ed il morphing anatomico degli organi coinvolti nelle aree d’irraggiamento. Il presente lavoro svolto presso la struttura di Fisica Medica e di Radioterapia Oncologica dell’A.O.U di Modena, quale parte del progetto di ricerca del Ministero della Salute (MoH2010, GR-2010-2318757) “ Dose warping methods for IGRT and Adaptive RT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments ”, sviluppa un modello biomeccanico in grado di rappresentare il processo di deformazione delle PGs, considerandone la geometria, le proprietà elastiche e l'evoluzione durante il ciclo terapeutico. Il modello di deformazione d’organo è stato realizzato attraverso l’utilizzo di un software agli elementi finiti (FEM). Molteplici superfici mesh, rappresentanti la geometria e l’evoluzione delle parotidi durante le sedute di trattamento, sono state create a partire dai contorni dell’organo definiti dal medico radioterapista sull’immagine tomografica di pianificazione e generati automaticamente sulle immagini di setup e re-positioning giornaliere mediante algoritmi di registrazione rigida/deformabile. I constraints anatomici e il campo di forze del modello sono stati definiti sulla base di ipotesi semplificative considerando l’alterazione strutturale (perdita di cellule acinari) e le barriere anatomiche dovute a strutture circostanti. L’analisi delle mesh ha consentito di studiare la dinamica della deformazione e di individuare le regioni maggiormente soggette a cambiamento. Le previsioni di morphing prodotte dal modello proposto potrebbero essere integrate in un treatment planning system per metodiche di Adaptive Radiation Therapy.
Resumo:
This thesis focuses on advanced reconstruction methods and Dual Energy (DE) Computed Tomography (CT) applications for proton therapy, aiming at improving patient positioning and investigating approaches to deal with metal artifacts. To tackle the first goal, an algorithm for post-processing input DE images has been developed. The outputs are tumor- and bone-canceled images, which help in recognising structures in patient body. We proved that positioning error is substantially reduced using contrast enhanced images, thus suggesting the potential of such application. If positioning plays a key role in the delivery, even more important is the quality of planning CT. For that, modern CT scanners offer possibility to tackle challenging cases, like treatment of tumors close to metal implants. Possible approaches for dealing with artifacts introduced by such rods have been investigated experimentally at Paul Scherrer Institut (Switzerland), simulating several treatment plans on an anthropomorphic phantom. In particular, we examined the cases in which none, manual or Iterative Metal Artifact Reduction (iMAR) algorithm were used to correct the artifacts, using both Filtered Back Projection and Sinogram Affirmed Iterative Reconstruction as image reconstruction techniques. Moreover, direct stopping power calculation from DE images with iMAR has also been considered as alternative approach. Delivered dose measured with Gafchromic EBT3 films was compared with the one calculated in Treatment Planning System. Residual positioning errors, daily machine dependent uncertainties and film quenching have been taken into account in the analyses. Although plans with multiple fields seemed more robust than single field, results showed in general better agreement between prescribed and delivered dose when using iMAR, especially if combined with DE approach. Thus, we proved the potential of these advanced algorithms in improving dosimetry for plans in presence of metal implants.
Resumo:
La radioterapia è una tecnica molto impiegata per la cura del cancro. Attualmente la somministrazione avviene principalmente attraverso la intensity modulated radiotherapy (IMRT, sovrapposizione di campi ad intensità modulata), un cui sviluppo recente è la volumetric modulated arc therapy (VMAT, irradiazione continua lungo un arco ininterrotto). La generazione di piani richiede esperienza ed abilità: un dosimetrista seleziona cost functions ed obiettivi ed un TPS ottimizza la disposizione dei segmenti ad intensità modulata. Se il medico giudica il risultato non soddisfacente, il processo riparte da capo (trial-and-error). Una alternativa è la generazione automatica di piani. Erasmus-iCycle, software prodotto presso ErasmusMC (Rotterdam, The Netherlands), è un algoritmo di ottimizzazione multicriteriale di piani radioterapici per ottimizzazione di intensità basato su una wish list. L'output consiste di piani Pareto-ottimali ad intensità modulata. La generazione automatica garantisce maggiore coerenza e qualità più elevata con tempi di lavoro ridotti. Nello studio, una procedura di generazione automatica di piani con modalità VMAT è stata sviluppata e valutata per carcinoma polmonare. Una wish list è stata generata attraverso una procedura iterativa su un gruppo ristretto di pazienti con la collaborazione di fisici medici ed oncologi e poi validata su un gruppo più ampio di pazienti. Nella grande maggioranza dei casi, i piani automatici sono stati giudicati dagli oncologi migliori rispetto ai rispettivi piani IMRT clinici generati manualmente. Solo in pochi casi una rapida calibrazione manuale specifica per il paziente si è resa necessaria per soddisfare tutti i requisiti clinici. Per un sottogruppo di pazienti si è mostrato che la qualità dei piani VMAT automatici era equivalente o superiore rispetto ai piani VMAT generati manualmente da un dosimetrista esperto. Complessivamente, si è dimostrata la possibilità di generare piani radioterapici VMAT ad alta qualità automaticamente, con interazione umana minima. L'introduzione clinica della procedura automatica presso ErasmusMC è iniziata (ottobre 2015).