Deutsche Übersetzung des Titels: Berücksichtigung von Organbewegungen in der IMRT Optimierung durch probabilistische Bestrahlungsplanung

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Abstract

Die vorliegende Arbeit beschreibt ein Verfahren zur Berücksichtigung von Organbewegungen in der Bestrahlungsplanung für die fraktionierte intensitätsmodulierte Strahlentherapie (IMRT). Organbewegungen werden durch ein mathematisches Modell beschrieben welches die Grundlage der Bestrahlungsplan-Optimierung darstellt. Das Modell enthält Zufallsvariablen um die stochastische Natur von Organbewegungen zu beschreiben. Die vorausgesagte Dosisverteilung im Patienten muss daher ebenfalls als Zufallsvariable aufgefasst werden und wird durch einen Erwartungswert der Dosis und dessen Varianz charakterisiert. Zur Optimierung des Bestrahlungsplans unter Berücksichtigung des Bewegungsmodells wird der Erwartungswert einer quadratischen Kostenfunktion minimiert, der sich als Summe der Dosisvarianz und der quadratischen Differenz von Solldosis und Erwartungswert der Dosis darstellen lässt. Die daraus resultierenden Bestrahlungspläne haben die Eigenschaft, dass Bereiche in denen Tumorgewebe nur relativ selten lokalisiert ist mit einer geringeren Dosis bestrahlt werden. Dies wird ausgeglichen durch eine Dosisüberhöhung in benachbarten Bereichen, so dass sich durch den Einfluss der Bewegung im Verlauf der gesamten Therapie eine näherungsweise homogene Gesamtdosisverteilung im Tumor ergibt. Das Verfahren erlaubt eine potentiell bessere Schonung von angrenzenden gesunden Geweben im Vergleich zur Sicherheitsrand-Methode.

Übersetzung des Abstracts (Englisch)

The presented thesis describes an off-line approach to incorporate organ motion into the treatment plan optimization for fractionated intensity modulated radiotherapy (IMRT). Organ movement is described in terms of a mathematical model that represents the basis of the treatment plan optimization process. The motion model contains random variables in order to describe the stochastic nature of organ movements. As a consequence, the predicted dose distribution in the patient must be considered as a random variable as well. It is characterized by the expectation value and the variance of the dose. For treatment plan optimization incorporating the motion model, the expectation value of a quadratic cost function is minimized, which can be expressed as the sum of the variance of the dose and the quadratic difference of expected and prescribed dose. The resulting treatment plans show a reduction of the dose in regions where tumor tissue is only rarely present. This is compensated for by delivering a higher dose to neighboring regions that are mostly occupied by tumor tissue. Due to organ movement during the course of treatment, a widely homogeneous cumulative dose distribution is delivered to the tumor. This method, compared to the standard safety margin approach, potentially allows for a better sparing of healthy tissues from dose burden.