Englische Übersetzung des Titels: Precise modeling of organs at risk and target volume for proton therapy of intraocular tumors

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Abstract

In der vorliegenden Arbeit wurde ein Verfahren zur pr. azisen Modellierung von Ri- sikostrukturen und Zielvolumina f. ur die Protonentherapie intraocularer Tumore ent- wickelt. Ziel ist, durch die genaue Kenntnis der Patientengeometrie die Gefahr von . Uberdosierungen im Normalgewebe und damit die Wahrscheinlichkeit von unerw. unsch- ten Nebenwirkungen zu minimieren. Es wurde ein dreidimensionales geometrisches Au- genmodell entwickelt, das im Rahmen einer multimodalen modellbasierten Segmentie- rung auf Grundlage von 3D-Bilddaten pr. azise an die Geometrie des Auges angepa¡t werden kann. Da sich in den 3D-Daten jedoch das Zielvolumen nicht eindeutig abgren- zen l. a¡t, werden hierzu Fotogra en des Augenhintergrundes herangezogen. Dazu wurde eine Methode entwickelt, die die Informationen aus Modell, 3D-Daten und Fundusfoto- gra e geometrisch korreliert in einem zweidimensionalen Diagramm des Augenhinter- grundes vereinigt und eine eineindeutige Zuordnung zwischen dem zweidimensionalen Fundusdiagramm und den 3D-Daten erm. oglicht. Die dreidimensionale Tumorober . ache wird aus der vom Benutzer direkt in das Fundusdiagramm eingezeichneten Tumorba- sis und der aus Ultraschallmessungen gewonnenen Tumorh. ohe automatisch berechnet. Dieses Verfahren erm. oglicht die Erstellung eines dreidimensionalen Patientenmodells, das sowohl die einzelnen Strukturen des Auges als auch dasTumorvolumen pr. azise be- schreibt. Zur Anwendung in der Protonentherapie von Augentumoren wurde hieraus ein Softwaremodul erstellt und in das Bestrahlungsplanungssystem OCTOPUS integriert.

Übersetzung des Abstracts (Englisch)

In the present work a new method was developed that allows precise modeling of or- gans at risk and target volume for proton therapy ofintraocular tumors. The aim is to optimize the dose distribution and thus to reduce normal tissue complication probabi- lity. A geometrical 3D model was created that can be used for multi-modal modelbased segmentation of 3D patient data. The tumor volume cannot be clearly identi ed in CT and MR data, whereas the the tumor outline can be discriminated very precisely in fundus photographs. Therefore, a multi-modal 2-dimensional fundus diagram was developed, which allows to correlate and display simultaneously the information from the eye model, 3D data and the fundus photograph. Thus, the connection of fundus photograph and 3D data is well-de ned and the 3D volume can be calculated directly from the tumor outline drawn onto the fundus photograph and the height tumor height that can be measured by ultrasound. The method described in this thesis allows the calculation of a precise 3D eye model of the patient, including the di erent structures of the eye aswell as the tumor volume. A tool based on this method was implemented in the planning system OCTOPUS for proton therapy of ocular tumors.