Deutsche Übersetzung des Titels: Anwendung multikriterieller Optimierungskonzepte in der inversen Strahlentherapieplanung

Vorschau

PDF, Englisch Download (7MB) | Nutzungsbedingungen

Abstract

Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) belongs to the most advanced techniques in cancer treatment. Due to the large number of degrees of freedom the inverse problem of IMRT is formulated as a scalar optimization problem. The conventional scalarization approach of the objective function represents an a priori trade-off between the planning goals and can lead to time consuming planning process. New multiobjective approaches try to overcome the difficulties by a precalculation of a set of Pareto optimal treatment plans from which the planner can subsequently choose the best suited plan. In this work we evaluate a new multiobjective treatment planning system. We investigate three different generalized equivalent uniform dose (gEUD) based modeling approaches and study the sensitivities of the corresponding model parameters. Quality measures for entire Pareto optimal databases are developed and applied to clincal cases. In retrospective planning studies we show that the new system is compatible with a clinical reference treatment planning system and that the total planning time for prostate cases can be significantly reduced. In the last part we develop a method to detect the imperative trade-offs in a plan database and apply techniques from linear as well as non-linear dimensionality reduction. They allow meaningful visualizations of high dimensional Pareto fronts and an insight into the underlying trade-offs between the planning goals.

Übersetzung des Abstracts (Deutsch)

Die Intensitätsmodulierte Strahlentherapie (IMRT) gehört zu den modernsten Methoden der Krebsbehandlung. Aufgrund der hohen Zahl der Freiheitsgrade wird das inverse Problem der IMRT als skalares Optimierungsproblem formuliert. Der konventionelle Ansatz einer Skalarisierung der Zielfunktion entspricht einem a priori Kompromiss zwischen den verschiedenen Planungszielen und kann zu einem zeitaufwändigen Planungsprozess führen. Neue multikriterielle Optimierungsansätze versuchen, die Nachteile der konventionellen Planung zu umgehen. Dazu wird eine Datenbank Pareto optimaler Bestrahlungspläne berechnet, aus der der Planer im Anschluss den besten Plan auswählen kann. In dieser Arbeit wird ein neues multikriterielles Planungssystem evaluiert. Wir untersuchen drei verschiedene auf der generalized equivalent uniform dose (gEUD) basierende Modellierungsansätze und die Sensitivitäten der dazugehörigen Modellparameter. Für die Charakterisierung von ganzen Pareto optimalen Datenbanken werden Qualitätsinidikatoren entwickelt und auf klinische Fälle angewandt. In restropektiven Planungsstudien wird gezeigt, dass das neue Planungssystem die gleiche Planqualität wie das klinische Referenzsystem erreicht und eine erhebliche Verringerung der Gesamtplanungszeit für Prostatafälle erzielt werden kann. Im letzten Teil entwickeln wir eine Methode zum Auffinden der zwingenden Kompromisse in einer Plandatenbank und verwenden Techniken der linearen und nicht-linearen Dimensionsreduktion. Diese erlauben die aussagekräftige Visualisierung von hochdimensionalen Paretofronten und eine Offenlegung der zugrundeliegenden Kompromisse zwischen den beteiligten Planungszielen.