German Title: Bewegbares Patientenmodell in der Hochpräzisions-Strahlentherapie

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Abstract

In modern high precision radiotherapy, changes in the anatomy of the patient over the course of treatment pose a major challenge. An accurate assessment of occurring anatomical variations is the key requirement to enable an adaptation of the treatment plan for ensuring a highly precise treatment. Comparison of commonly used deformable image registration shows large discrepancies regarding the quality of anatomical alignment, benchmarked on a common data pool. One of the main reasons is found in widely used transformation models, insufficiently reflecting the actual deformation behaviour of the underlying tissue. Thus, especially in the highly heterogeneous head and neck area, which is characterized by many organs at risk being in proximity to the tumor as well as posture changes induced by the interplay of several bones, an accurate assessment of anatomical changes is essential for a successful adaptive radiotherapy. A physically meaningful transformation model offering a high biofidelity is required to provide an accurate anatomical alignment in such area. In this work, a novel biomechanical deformation model based on kinematics and multi-body physics for the whole head and neck area is introduced to guarantee the representation of physically meaningful transformations. The developed kinematic model is individually tailored to each patient as it is based on the delineated bones extracted from the computer tomography scan. It encompasses all bones relevant for head and neck cancer treatment, including bones of the proximal upper extremities, the shoulder girdle, cranial region, the rib cage and the vertebral column. Moreover, the model is designed to be easily extendible to other body regions. All bones are connected by ball and socket joints, which are automatically localized based on their individual geometries. A kinematic graph maintains the hierarchy of the connected bones across the whole skeleton to enable the propagation of local transformations to other body regions by inverse kinematics. Accuracy, robustness and computational efficiency of the kinematic model were retrospectively evaluated on patient datasets representative for typical inter-fractional variations as well as separately acquired image scans with large arms-up to arms-down posture changes. Using landmarks defined by multiple observers as reference, the overall mean accuracy of the kinematic model in reproducing postures in the image scans was found to be around 1 millimetre, which is settled slightly above the inter-observer variation. In detail, the assessed accuracy revealed potential for improvement regarding the automated positioning of the intervertebral joints in the region of the cervical spine. Due to the complex shape of the vertebrae, a relocation of the joint rotation centres towards the line connecting the centres of the intervertebral disks seems beneficial. Moreover, the use of ball and socket joints for the acromioclavicular joints has shown to be insufficient for mimicking the large arms-up to arms-down posture change due to the lack of representing translational offsets, observed in the image scans. The strong regularization of the permissible deformations in the skeletal anatomy leads to a higher robustness against conflicting input such as flawed or mixed-up anatomical feature points. Furthermore, such a physical-object-oriented transformation model requires even less input to describe meaningful deformations. With the total degrees of freedom of the kinematic head and neck model limited to those specified by the joints, the computation of new arbitrary skeletal postures is achieved within less than 50 milliseconds. With such efficient computation on the one hand and the strong regularization of deformations on the other hand, the kinematic model seems suitable for its application in a registration approach. In addition, it was demonstrated how the kinematic model can be successfully embedded into a registration approach as a transformation model to enable the fully automatic extraction of anatomical variations from image scans. This was accomplished by coupling the model to an extended simplex downhill optimizer and an overlap based similarity metric. The anatomy of pre-selected bones is aligned following a hierarchical optimization scheme. In conclusion, the novel developed kinematic model guarantees a deformation modelling of high biofidelity and efficiency, thus promising an assessment of anatomical changes without the need of an extensive visual inspection of the results as otherwise expected. To date, successful application of adaptive radiotherapy especially for tumors in regions characterized by a high anatomical flexibility is hampered by a lacking reliability of conventional deformation models. While associated uncertainties can be compensated at the cost of extended safety margins for photon therapy, prevailing range uncertainties when using particles currently impede the treatment of tumors in such areas. The dissemination of the proposed kinematic deformation model into the clinics provides a way to lay the foundation towards broadening the spectrum of patients eligible for treatment with particles, carried out at the increasing number of particle therapy centres worldwide.

Translation of abstract (German)

In der modernen Hochpräzisions-Strahlentherapie stellen Veränderungen in der Anatomie des Patienten während des Behandlungsverlaufs eine wesentliche Herausforderung dar. Die akkurate Quantifizierung von auftretenden anatomischen Veränderungen ist eine maßgebliche Voraussetzung für eine Adaptierung des Behandlungsplans zur Gewährleistung einer hochpräzisen Bestrahlung. Vergleichsstudien zu häufig benutzten elastischen Registrierungsverfahren auf einem gemeinsamen Datenpool zeigen deutliche Diskrepanzen bezüglich der erreichten anatomischen Übereinstimmung nach der Registrierung. Einer der Hauptgründe wird in den herkömmlich benutzten Transformationsmodellen gesehen, die das Deformationsverhalten von zugrunde liegenden Gewebetypen nur unzureichend widerspiegeln. Daher gilt besonders in der stark heterogenen Kopf-Hals Region, die durch viele Risikoorgane in unmittelbarer Umgebung der Tumore geprägt ist, und Verformungen der Patientenanatomie durch das Zusammenspiel vieler Knochen erfährt, dass eine genaue Erfassung der anatomischen Veränderungen essentiell ist für den Erfolg einer adaptiven Strahlentherapie. Es wird ein physikalisch sinnvolles Transformationsmodell von hoher biofidelity benötigt, um selbst in solchen Regionen eine akkurate Übereinstimmung der Anatomie zu erreichen. In dieser Arbeit wird ein neuartiges biomechanisches Deformationsmodell basierend auf Kinematik und Mehrkörperphysik für den gesamten Kopf-Hals Bereich vorgestellt, das die Abbildung physikalisch sinnvoller Transformationen garantiert. Das entwickelte kinematische Modell kann auf jeden individuellen Patienten zugeschnitten werden, da es auf den Segmentierungen der Knochen, die aus der Computertomographie extrahiert werden, basiert. Es erstreckt sich über alle für die Behandlung von Kopf-Hals Tumoren relevanten Knochen, einschließlich derer in den proximalen oberen Extremitäten, des Schultergürtels, der kranialen Region, des Brustkorbs sowie der Wirbelsäule. Darüber hinaus ist das Modell so konzipiert worden, dass eine einfache Erweiterbarkeit auf andere Köperregionen jederzeit gegeben ist. Die Knochen sind über Kugelgelenke miteinander verbunden, welche über Informationen der individuellen Knochengeometrie automatisch lokalisiert werden können. Ein kinematischer Graph bildet die Hierarchie aller verbundenen Knochen im gesamten Skelett ab, um eine Propagation lokaler Transformationen in andere Körperregionen mittels inverser Kinematik zu ermöglichen. Genauigkeit, Robustheit und Berechnungsgeschwindigkeit wurden auf Patientendatensätzen retrospektiv evaluiert, die zum einen typische interfraktionelle Bewegungen aufweisen, als auch auf separat aufgenommenen Daten, die Änderungen in der Haltung eines Patienten, verursacht durch große Armbewegungen, abbilden. Im Vergleich zu manuell von mehreren Experten bestimmten Landmarken wurde die gesamt erreichte Genauigkeit des kinematischen Modells in der Nachahmung/Nachbildung der in den Bildaufnahmen enthaltenden unterschiedlichen Patientenhaltungen von ungefähr 1 Millimeter festgestellt, welche sich leicht über der interobserver-Variabilität ansiedelt. Im Einzelnen zeigte sich anhand der ermittelten Genauigkeit in Bezug auf die automatisierte Positionierung der Zwischenwirbelgelenke im Gebiet der Wirbelsäule ein Verbesserungspotenzial. Aufgrund der komplexen Form der Wirbelkörper scheint eine Verschiebung der Rotationspunkte der Gelenke in Richtung der Linie, die die Bandscheiben untereinander verbindet, vorteilhaft. Darüber hinaus zeigte sich die Verwendung von Kugelgelenken zur Repräsentation der Schultereckgelenke aufgrund fehlender Translationsfreiheitsgrade als unzureichend bei der Nachahmung der durch große Armbewegungen verursachten Änderung der Patientenhaltung in den Bildaufnahmen. Die starke Regularisierung der zulässigen Deformationen in der skelettalen Anatomie führt zu einer gesteigerten Robustheit gegenüber widersprüchlichem Input in Form mangelbehafteter oder fälschlicherweise vertauschter Landmarken. Weitergehend benötigt solch ein objektorientiertes physikalisches Transformationsmodell sogar weniger Input zur Beschreibung sinnvoller Deformationen. Durch die Einschränkung des Modells auf die Freiheitsgrade der Gelenke wird eine Berechnungszeit von neuen beliebigen skelettalen Haltungen innerhalb von weniger als 50 Millisekunden erreicht. Durch die einerseits effiziente Berechnung und der andererseits starken Regularisierung von Deformationen zeigt sich das kinematische Modell als geeignet, um in einem Registrierungskontext eingesetzt zu werden. Im Weiteren wurde gezeigt, wie das kinematische Modell als Transformationsmodell erfolgreich in einen Registrierungsansatz eingebettet werden kann, um so eine vollautomatisierte Extraktion der anatomischen Veränderungen aus den Bilddaten zu ermöglichen. Dies wurde durch die Ankopplung des Modells an einen erweiterten Simplex-Downhill Optimierer und einer Ähnlichkeitsmetrik basierend auf dem Maß der Überlappung erreicht. Ein hierarchisches Optimierungsschema wurde eingeführt. Zusammenfassend garantiert das entwickelte neuartige kinematische Modell eine effiziente Deformationsmodellierung mit hoher biofidelity, die eine Quantifizierung anatomischer Veränderungen ohne eine aufwändige visuelle Kontrolle der Ergebnisse verspricht. Bislang ist die erfolgreiche Anwendung der adaptiven Strahlentherapie besonders bei Tumoren in bewegungsstarken Regionen durch die mangelhafte Zuverlässigkeit der herkömmlichen Deformationsmodelle stark eingeschränkt.Während die damit assoziierten Unsicherheiten durch erweiterte Sicherheitssäume in der Behandlung mit Photonen erkauft werden können, verhindern die bei Partikelbestrahlung vorherrschenden Reichweitenunsicherheiten die Behandlung von Tumoren in solchen Regionen. Die Translation des vorgestellten kinematischen Deformationsmodells in die klinische Anwendung stellt das Fundament dar, das Spektrum der für Partikelbestrahlung infrage kommenden Patienten zu vergrößern, die an den weltweit wachsenden Partikelstrahlzentren behandelt werden.