German Title: Ein Heterogenes und "Multi-Range" Deformationsmodell für Weichgewebe für Anwendungen in der Adaptiven Strahlentherapie

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Abstract

During fractionated radiotherapy, anatomical changes result in uncertainties in the applied dose distribution. With increasing steepness of applied dose gradients, the relevance of patient deformations increases. Especially in proton therapy, small anatomical changes in the order of millimeters can result in large range uncertainties and therefore in substantial deviations from the planned dose. To quantify the anatomical changes, deformation models are required. With upcoming MR-guidance, the soft-tissue deformations gain visibility, but so far only few soft-tissue models meeting the requirements of high-precision radiotherapy exist. Most state-of-the-art models either lack anatomical detail or exhibit long computation times.

In this work, a fast soft-tissue deformation model is developed which is capable of considering tissue properties of heterogeneous tissue. The model is based on the chainmail (CM)-concept, which is improved by three basic features. For the first time, rotational degrees of freedom are introduced into the CM-concept to improve the characteristic deformation behavior. A novel concept for handling multiple deformation initiators is developed to cope with global deformation input. And finally, a concept for handling various shapes of deformation input is proposed to provide a high flexibility concerning the design of deformation input.

To demonstrate the model flexibility, it was coupled to a kinematic skeleton model for the head and neck region, which provides anatomically correct deformation input for the bones. For exemplary patient CTs, the combined model was shown to be capable of generating artificially deformed CT images with realistic appearance. This was achieved for small-range deformations in the order of interfractional deformations, as well as for large-range deformations like an arms-up to arms-down deformation, as can occur between images of different modalities. The deformation results showed a strong improvement in biofidelity, compared to the original chainmail-concept, as well as compared to clinically used image-based deformation methods. The computation times for the model are in the order of 30 min for single-threaded calculations, by simple code parallelization times in the order of 1 min can be achieved.

Applications that require realistic forward deformations of CT images will benefit from the improved biofidelity of the developed model. Envisioned applications are the generation of plan libraries and virtual phantoms, as well as data augmentation for deep learning approaches. Due to the low computation times, the model is also well suited for image registration applications. In this context, it will contribute to an improved calculation of accumulated dose, as is required in high-precision adaptive radiotherapy.

Translation of abstract (German)

Anatomische Veränderungen im Laufe der fraktionierten Strahlentherapie erzeugen Unsicherheiten in der tatsächlich applizierten Dosisverteilung. Je steiler die Dosisgradienten in der Verteilung sind, desto größer wird der Einfluss von Patientendeformationen. Insbesondere in der Protonentherapie erzeugen schon kleine anatomische Veränderungen im mm-Bereich große Unsicherheiten in der Reichweite und somit extreme Unterschiede zur geplanten Dosis. Um solche anatomischen Veränderungen zu quantifizieren, werden Deformationsmodelle benötigt. Durch die aufkommenden Möglichkeiten von MR-guidance gewinnt das Weichgewebe an Sichtbarkeit. Allerdings gibt es bisher nur wenige Modelle für Weichgewebe, welche den Anforderungen von hochpräziser Strahlentherapie genügen. Die meisten Modelle berücksichtigen entweder nicht genügend anatomische Details oder benötigen lange Rechenzeiten.

In dieser Arbeit wird ein schnelles Deformationsmodell für Weichgewebe entwickelt, welches es ermöglicht, Gewebeeigenschaften von heterogenem Gewebe zu berücksichtigen. Dieses Modell basiert auf dem Chainmail (CM)-Konzept, welches um drei grundlegende Eigenschaften erweitert wird. Rotationsfreiheitsgrade werden in das CM-Konzept eingebracht, um das charakteristische Deformationsverhalten zu verbessern. Es wird ein neues Konzept für multiple Deformationsinitiatoren entwickelt, um mit globalem Deformationsinput umgehen zu können. Und zuletzt wird ein Konzept zum Umgang mit verschiedenen Formen von Deformationsinput vorgestellt, welches eine hohe Flexibilität für die Kopplung zu anderen Modellen ermöglicht.

Um diese Flexibilität des Modells zu zeigen, wurde es mit einem kinematischen Skelettmodell für die Kopf-Hals-Region gekoppelt, welches anatomisch korrekten Input für die Knochen liefert. Basierend auf exemplarischen Patientendatensätzen wurde gezeigt, dass das gekoppelte Modell realistisch aussehende, künstlich deformierte CTs erzeugen kann. Dies war sowohl für eine kleine Deformation im Bereich von interfraktionellen Bewegungen als auch für eine große Deformation, wie z.B. eine arms-up zu arms-down Bewegung, welche zwischen multimodalen Bildern auftreten kann, möglich. Die Ergebnisse zeigen eine starke Verbesserung der Biofidelity im Vergleich zum CM-Modell, und auch im Vergleich zu klinisch eingesetzten bildbasierten Deformationsmodellen. Die Rechenzeiten für das Modell liegen im Bereich von 30 min für single-threaded Berechnungen. Durch einfache Code-Parallelisierung können Zeiten im Bereich von 1 min erreicht werden.

Anwendungen, die realistische CTs aus Vorwärtsdeformationen benötigen, werden von der verbesserten Biofidelity des entwickelten Modells profitieren. Mögliche Anwendungen sind die Erstellung von Plan-Bibliotheken und virtuellen Phantomen sowie Daten-Augmentation für deep-learning Ansätze. Aufgrund der geringen Rechenzeiten ist das Modell auch für Anwendungen in der Bildregistrierung gut geeignet. In diesem Kontext wird es zu einer verbesserten Berechnung der akkumulierten Dosis beitragen, welche für hochpräzise adaptive Strahlentherapie benötigt wird.