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Stopping-power prediction with dual-energy computed tomography

Möhler, Christian

German Title: Reichweitenvorhersage mit der Zwei-Spektren-Computertomographie

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Abstract

A substantial component of range uncertainty in ion therapy is attributed to the prediction of ion stopping-power ratio (SPR) from x-ray computed tomography (CT). Besides imaging technology that uses the same particles as are employed for treatment (e.g., proton CT), dual-energy CT (DECT) has been proposed to potentially improve this prediction within the framework of clinical x-ray CT. The aim of this thesis was to demonstrate improved SPR prediction with DECT from theoretical, experimental and clinical viewpoints.

In the first step, an optimized approach was developed on the basis of a rigorous theoretical framework. Since variability in the SPR of human tissue is dominated by electron density, its universal and accurate determination solves the larger part of the problem and reduces the empirical component to the stopping number, which represents the second factor in SPR. By inferring the stopping number from DECT-derived photon cross sections, linear mixing behavior was demonstrated, which enabled proper calibration and the possibility to quantify uncertainty. The optimized approach was experimentally verified and benchmarked against the clinical gold standard in homogeneous animal tissues (human-like composition) and an anthropomorphic head phantom (human-like geometry). Furthermore, significant range differences to the standard approach were observed in patients, highlighting clinical relevance.

From a methodological and experimental perspective, the developed method of SPR prediction with DECT outperforms the clinical gold standard and reduces the associated uncertainty to below 1%, which might eventually lead to the reduction of treatment margins.

The thesis is presented in cumulative format and comprises eight peer-reviewed publications.

Translation of abstract (German)

In der Ionentherapie ist ein wesentlicher Anteil der Reichweiteunsicherheit auf die Vorhersage des Ionenbremsvermögens (SPR) mittels Röntgen-Computertomographie (CT) zurückzuführen. Anstatt die Bildgebung mit den gleichen Partikeln wie bei der Therapie durchzuführen (z.B. Protonen-CT), wurde die Zwei-Spektren-Computertomographie (DECT) als vielversprechend angesehen, die Vorhersagegenauigkeit der klinischen CT-Bildgebung mit Röntgenstrahlen zu verbessern. Im Rahmen dieser Arbeit wurde diese Hypothese durch theoretische, experimentelle und klinische Untersuchungen überprüft.

Dazu wurde zunächst ein optimiertes Verfahren zur SPR-Vorhersage mithilfe von DECT entwickelt, welches auf einer fundierten theoretischen Basis beruht. Da das Bremsvermögen von menschlichen Geweben maßgeblich von der Elektronendichte abhängt, trägt dessen universale und genaue Bestimmung bereits zur überwiegenden Problemlösung bei und beschränkt den Effekt der Empirie auf die zweite Einflussgröße des Bremsvermögens, die Bremszahl. Leitet man die Bremszahl aus Wechselwirkungsquerschnitten von Photonen her, stellt sich ein lineares Mischungsverhalten ein, welches eine ordnungsgemäße Kalibrierung und Unsicherheitsabschätzung ermöglicht. Diese optimierte Vorgehensweise wurde in homogenen tierischen Geweben (mit menschenähnlicher Zusammensetzung) und in einem anthropomorphen Kopfphantom (mit menschenähnlicher Geometrie) experimentell verifiziert und mit dem derzeitigen klinischen Standardverfahren verglichen. Des Weiteren wurden zwischen beiden Methoden signifikante Reichweiteunterschiede in Patienten festgestellt, die dessen klinische Relevanz betonen.

Im Vergleich zum derzeitigen klinischen Standardverfahren konnte die eigens entwickelte DECT-basierte SPR-Vorhersage aus methodischer und experimenteller Sicht überzeugen und die Unsicherheiten auf unter 1% verringern, welches schließlich zu einer Verkleinerung von Sicherheitssäumen in der Patientenbehandlung führen kann.

Die vorliegende Doktorarbeit wurde kumulativ angefertigt und umfasst acht von Experten begutachtete Veröffentlichungen.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Seco, Prof. Dr. Joao
Date of thesis defense: 24 January 2018
Date Deposited: 15 Feb 2018 11:07
Date: 2018
Faculties / Institutes: The Faculty of Physics and Astronomy > Dekanat der Fakultät für Physik und Astronomie
Subjects: 530 Physics
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