Deutsche Übersetzung des Titels: Multikriterielle Optimierung in der inversen Strahlentherapieplanung

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Abstract

The development of intensity-modulated radiotherapy (IMRT) has greatly enhanced the possibilities of shaping the dose distribution. However, because of physical limitations, even with IMRT a certain dose to organs at risk is unavoidable, so in treatment planning often a compromise between different plan criteria has to be found. This thesis presents a new optimization concept that is dedicated to this type of problem. It is based on the fact that there is no single optimal plan, but many so-called Pareto optimal plans, which cannot be improved in one criterion without worsening another. A database with all Pareto optimal plans is generated and the decision which compromise is clinically the best is left to the planner. Because of the higher calculation complexity, the dose calculation of the existing planning system was accelerated by a factor of three through statistical sampling of the calculation matrices. To describe a plan, a vector containing the 'equivalent uniform doses' (EUDs) of each structure is used. Therefore two EUD models were analyzed, the 'max & mean' and the 'generalized mean' model. An algorithm was developed to include the 'generalized mean' model in the plan optimization. At the end of the thesis, the database containing all Pareto optimal solutions of a clinical test case with 1 target volume and 2 organs at risk was generated and visualized. The planner can see at first sight the dependencies of the different plan elements and can decide which plan is clinically the best.

Übersetzung des Abstracts (Deutsch)

Die Entwicklung der intensitätsmodulierten Strahlentherapie (IMRT) hat die Möglichkeiten zur Gestaltung der Dosisverteilung stark erweitert. Aber auch mit IMRT ist aufgrund physikalischer Begrenzungen eine gewisse Dosis in Risikoorganen unvermeidbar, so dass in der Bestrahlungsplanung oft ein Kompromiss zwischen einzelnen Plankriterien geschlosssen werden muss. Diese Arbeit stellt ein neues Optimierungskonzept vor, das diesem Problemcharakter angepasst ist. Es basiert auf der Tatsache, dass es nicht einen einzigen optimalen Plan gibt, sondern viele sog. Pareto optimale Pläne, die in keinem Kriterium zu verbessern sind, ohne ein anderes zu verschlechtern. Es wird eine Datenbank mit allen Pareto optimalen Plänen erstellt und dem Planer die endgültige Entscheidung über den klinisch sinnvollsten Kompromiss überlassen. Wegen des erhöhten Rechenaufwandes wurde zunächst die Dosisberechnung des vorhandenen Planungssystems durch statistisches Ausdünnen der Berechnungsmatrizen um den Faktor drei beschleunigt. Zur Beschreibung eines Plans wird ein Vektor mit den 'equivalent uniform doses' (EUDs) der einzelnen Strukturen verwendet. Dazu wurden zwei Modelle der EUD analysiert, das 'max & mean' Modell und das 'generalized mean' Modell. Weiterhin wurde ein Verfahren entwickelt, das das 'generalized mean' Modell der EUD in die Optimierung eines Plans einbezieht. Zum Abschluss der Arbeit wurde für einen klinischen Beispielfall mit 1 Zielvolumen und 2 Risikoorganen die Datenbank aller Pareto optimalen Lösungen generiert und visualisiert. Der Planer kann damit auf einen Blick die Abhängigkeiten der einzelnen Planstrukturen erkennen und sich für den klinisch besten Plan entscheiden.