Adaptive radiation therapy :aspetti fisici
Marta Paiusco
Istituto Oncologico Veneto IRCCS
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Adaptive radiation therapy
Di Yan, Frank Vicini, John Wong and Alvaro Martinez
Phys. Med. Biol. 42 (1997) 123–132.
Adaptive radiation therapy is a
closed-loop
radiation treatment process where the treatment plan can be
modified using a
systematic feedback
of measurements.
Adaptive radiation therapy intends to improve radiation treatment
by systematically monitoring treatment variations
and incorporating them to re-optimize
the treatment plan early on during the course of treatment.
In this process, field margin and treatment dose can be routinely
customized
to each individual patient to achieve a safe dose escalation.
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Hp: Il margine personalizzato mj porta ad una ottimizzare il trattamento
Th: Esiste un valore D(mj) | TCP >> TCP0 con NTCP< NTCP0
Piano prostata
Prescrizione : D0
Margine : c*
Vincoli : NTCP0
Indice di qualità : TCP0
Tecnica Radiante :
66.6 + 1.67 Gy
2*0.5= 1 cm
< 5%
> 30%
Box
Determiniamo il margine del pz J con le prime
n acquisizione j = 0,3 cm
mj(c) = c(n) * j
98% confidenza : margine ampio riduzione di dose
68% confidenza :margine ridotto escalation di dose
c ripianifichiamo variando D
{(D m (c),D mj(c))} / NTCP< 5%
j
{
}
 (D,D)  (D mj(c),D mj(c)) /
TCP(D, D)= max TCP(D, D)
D. Yan, Phys. Med. Biol. 42 (1997) 123–132
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Un problema di controllo
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Il modello ART
Decisore
modificazione del trattamento
Identificazione e valutazione
variazioni
i-1 cum i-1 geom
 i-1
0
Adaptive
modificazione del trattamento 
i
Sistema
di erogazione della dose
Valutazione dose erogata
i cum
i-1 cum
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Il modello ART
Decisore
modificazione del trattamento
Identificazione e valutazione
variazioni
i-1 cum i-1 geom
 i-1
0
Adaptive
modificazione del trattamento 
i
Sistema
di erogazione della dose
Valutazione dose erogata
i cum
i-1 cum
1. Valuta le implicazioni :
• calcolo/stima della effettiva dose totale erogata
• valuta la possibile riposta
Modelli di valutazione : random o stazionari
L’obiettivo è di valutare le implicazioni finali sulla base del trattamento in
corso
2. Parametrizza la valutazione : imput al decisore
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Il modello ART
Decisore
modificazione del trattamento
Identificazione e valutazione
variazioni
i-1 cum i-1 geom
 i-1
0
Adaptive
modificazione del trattamento 
i
Sistema
di erogazione della dose
Valutazione dose erogata
i cum
i-1 cum
Contiene un set di predefinite regole e principi decisionali
Esistono dei valori soglia o cutoff che triggerano la decisione
di modificare il trattamento
I valori soglia sono strettamente connessi anche alla
robustezza del piano rispetto alle variazioni osservate.
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Il modello ART
Decisore
modificazione del trattamento
Identificazione e valutazione
variazioni
i-1 cum i-1 geom
 i-1
0
Adaptive
modificazione del trattamento 
i
Sistema
di erogazione della dose
Valutazione dose erogata
i cum
i-1 cum
4D Inverse planning
Ottimizzazione avviene tenuto conto:
1. La dose erogata sino alla frazione i-1
2. Un modello predittivo che permetta di includere le informazioni temporali
(4D) della variazione d’organo sino al termine del trattamento
Modello di descrizione delle variazioni d’organo
Analitico : l’algoritmo include una funzione analitica che descrive la variazione di
alcuni parametri (volume parotide,centro di gravità)
Probabilistico: l’algoritmo include una funzione frequenza di variazione (moto) o
probabilità di occupazione spaziale
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De la Zerda, Phys. Med. Biol. 52 (2007) 4137–4153
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De la Zerda, Phys. Med. Biol. 52 (2007) 4137–4153
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L’implementazione clinica dell’ ART
può variare in relazione ai
diversi obiettivi
e alle
diverse risorse
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ART ha come obiettivo quello di ridurre e compensare
per gli effetti delle variazioni paziente specifico
osservate durante il trattamento.
Poniamo come strettamente intrinseco al concetto di
ART la conoscenza delle implicazioni dosimetriche
delle variazioni osservate
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livelli di implementazione
off line IGRT-ART
Volume medio
CT ripetute e registrate sempre sulla base dell’osso per
poter determinare un nuovo CTV che tenga conto del
movimento e deformazione d’organo D.Yan,2000
Margine/Volume medio
5 CT/CBCT: match osseo
match prostata delle diverse CT sulla CTo per determinare il
vettore spostamento medio
riduzione da 10mm a 7 mm Hoogeman MS,2005
Adaptive Inverse planning
Descrizione probabilistica dei volumi
Distribuzione media calcolata sulla
CT0 dopo match elastico D.Yan,1999
Birkner M.,2003
Probabilità di copertura dei volumi
La probabilità del volume  di occupare la posizione  è calcolata da 5 acquisizioni
CT e questo è utilizzato come peso nella funzione obiettivo
Non prevede match elastico Baum C ,2006
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livelli di implementazione
on line IGRT-ART
1.
Correzione delle dimensioni campo in funzione della misura on-line della
deformazione dei volumi : ottimizza la copertura rispetto al semplice
riposizionamento del paziente; MU inalterate
2.
On-line imrt replanning
Limiti:
- tecnologia di imaging non ottimale: CBCT accuratezza rispetto alla CT di 1 mm
(reperi ossei) in realtà per i tessuti molli l’errore di registrazione è superiore con una
ampia DS: 1.1+2.9 mm
CBCT non ottimale per online
- tutti questi metodi adattano la distribuzione di dose alle variazione osservate
giornalmente e non si considera l’effetto della dose erogata nelle frazioni
precedenti.
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4D ART
1.
Match deformabile - segmentazione
2.
Online Inverse Planning in cui si tenga conto della dose erogata nelle sedute
precedenti
3.
Deformazione della dose per calcolo della dose accumulata
Metodi di registrazione
Obiettivo: trovare una trasformazione f che mappa il volumetto v dell’immagine
acquisita durante il trattamento nell’immagine di riferimento CT0
Modello elastico
Modello del fluido viscoso
Modello ottico
Modello biomeccanico
Modello funzionale (spline or b-spline function)
La validazione del modello non è di facile approccio:
esistono diverse metriche e metodi
Achievable accuracy of a Deformable Organ Registration method depends on the
shape of organ and clinical application.
For a hollow thin organ, most registration techniques are valid with correct boundary
point mapping.
For a solid organ, validation of a registration technique should rely on the clinical
practice and resulting dose discrepancy.
Registration discrepancy for a point of interest with relatively uniform dose in its
neighborhood has less effect on application.
Accuracy of Deformable Organ Registration in Image Guided Adaptive Radiotherapy
Y. Chi, J. Liang, D. Yan
Segmentazione
• Voxel based segmentation ( algoritmo a soglia è locale e non tiene conto di
tutto il volume
• Model based segmentation (contorno è modellato sulla base di forze elastiche
interne ed esterne)
• Knowledge segmentation
Conclusioni
• Esistono evidenze a supporto dell’implementazione di un
processo di ART
• La Strategia ART deve essere constesutalizzata
• Il processo deve essere semplificato nelle modalità di
implementazione
• Deve essere determinato un criterio di selezione dei pazienti
Per 4DART
• Metodi di segmentazione automatica dovrebbero essere
implementati
• Deve essere quantificato l’errore legato al match elastico
• Deve essere ottimizzato il metodo di calcolo della dose
cumulata al fine di poter considerare le variazioni di densità
dei tessuti
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