NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Validación del registro deformable de imágenes en radioterapia adaptativa

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Validación del registro deformable de imágenes en radioterapia adaptativa

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dc.contributor.advisor Ballester Pallarés, Facundo
dc.contributor.advisor Pérez Calatayud, José
dc.contributor.author García Mollá, Rafael
dc.contributor.other Departament de Física Atòmica, Molecular i Nuclear es_ES
dc.date.accessioned 2017-09-27T11:06:54Z
dc.date.available 2017-09-28T04:45:05Z
dc.date.issued 2017 es_ES
dc.date.submitted 28-09-2017 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10550/61193
dc.description.abstract En los últimos años, una de las áreas de mayor interés en la radioterapia ha sido la radioterapia adaptativa (ART), siendo la forma más versátil y eficiente de realizarla utilizar el registro de imágenes deformable (DIR). Este se basa en crear un campo de deformación vectorial entre dos imágenes, que permite relacionar los vóxels de una imagen con la otra. Una de las grandes dificultades para implementar la ART en los centros hospitalarios es la dificultad para validar si el algoritmo de DIR relaciona correctamente las dos imágenes que queremos registrar deformablemente. En esta tesis se pretende validar el algoritmo hibrido del sistema de planificación computarizada (TPS) RayStation (v.4.0.1.4, RaySearch Laboratories AB, Stockholm, Sweden), para dos diferentes localizaciones (cabeza y cuello y próstata), donde, por sus diferentes características anatómicas, se abordan desde diferentes métodos. Para los pacientes con cáncer de cabeza y cuello, para validar el algoritmo se utilizan (1) las distancias entre puntos de interés (POI) en la tomografía computarizada (TC) y (2) los POIs seleccionados en las mimas áreas y proyectados desde las imágenes de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT). Para determinar, en términos de dosis absorbida, la incertidumbre del DIR, se utiliza la propiedad de consistencia inversa (IC). Un algoritmo DIR con IC se define como aquel que, cuando se realiza un registro deformable entre dos imágenes, independientemente de si se deforma una imagen o la otra, el resultado del campo de deformación es exactamente igual. Por ello, en primer lugar, se determinó la precisión del algoritmo híbrido del TPS mediante la colocación de POIs sobre características anatómicas en las imágenes del CT y CBCT de cinco pacientes con cáncer de cabeza y cuello. En segundo lugar, se desarrolló un método para estimar la implicación de estas distancias en la dosis absorbida de las estructuras de interés utilizando la propiedad IC del algoritmo de DIR. El método se realizaba proyectando las estructuras desde la imagen de CT a una imagen de CBCT, luego se proyectaron de vuelta al CT, y este proceso se repitió dos veces, por lo que en total se deformaron cuatro veces. Con este método se comparó la dosis absorbida recibida por las estructuras contorneadas en la TC por el médico, y las estructuras que fueron cuádruplemente deformadas por el algoritmo híbrido DIR. Para los pacientes de cáncer de próstata, se validó de nuevo el algoritmo hibrido en términos de valores del histograma dosis-volumen (DVH) para la arco-terapia modulada volumétrica (VMAT). En este caso, se seleccionaron veinte pacientes con cáncer de próstata, cada uno con 15 sesiones hipofraccionadas de VMAT, utilizando un total de 20 TC y 180 CBCT. Se determinó la incertidumbre del DIR, con, o sin, la utilización ROIs para guiar el algoritmo, comparando el DVH de los ROI originales, con los ROIs corregidas y proyectadas desde de cada CBCT. Con la utilización de este método como base, también se desarrolló un software propio para determinar la incertidumbre en el proceso de radioterapia adaptativa (ART). Para la estimación de la incertidumbre en distancias de los pacientes de cabeza y cuello, la precisión del algoritmo, estimada mediante el método de distancias entre puntos, fue 1,7 ± 0,8 mm (k = 1). La distancia promedio obtenida con el método de IC, en el cual se deforman cuatro veces los puntos, fue de 1,7 ± 0,9 mm. Es decir, la diferencia en distancias entre aplicar dos veces el método IC, y la diferencia en distancias entre los puntos (método para validar en distancias el TPS) no fue significativa. Esto nos permite obtener los resultados en termino de dosis absorbida mediante el método IC, y se muestran pocas variaciones en los DVH cuando se comparan las estructuras originales y cuádruplemente deformadas. En la localización de próstata, los resultados de las pruebas de Wilcoxon mostraron una diferencia significativa en todas las estructuras si se utilizan, o no, las ROIs de control. Los resultados para próstata fueron mejores para la media, la desviación estándar y el máximo y mínimo cuando se utilizan las ROIs de control. Como conclusión, podemos señalar que este algoritmo es útil para la planificación de tratamientos de radiación adaptativa utilizando CBCT en pacientes con cáncer de cabeza y cuello, aunque la incertidumbre incluida por el algoritmo debe tenerse en cuenta al tomar una decisión clínica para adaptar el plan de tratamiento del paciente. Para los pacientes con cáncer de próstata, el algoritmo debe utilizarse con precaución cuando no se utilicen las ROIs de control. Por lo tanto, aconsejamos utilizar este u otro método de validación del DIR para cuantificar las incertidumbres en cada paciente en el que se va a aplicar ART. es_ES
dc.description.abstract In recent years, one of the areas of greatest interest in radiotherapy has been adaptive radiotherapy (ART), being the most versatile and efficient way using deformable imaging registration (DIR). This is based on creating a deformation vector (DVF) field between two images, which allows to relate the voxels of one image with the other. One of the great difficulties to implement the ART in the hospital centers is the difficulty to validate if the algorithm of DIR correctly relates the two images. This thesis aims to validate the hybrid algorithm of the computerized planning system (TPS) RayStation (v.4.0.1.4, RaySearch Laboratories AB, Stockholm, Sweden), for two different locations (head and neck and prostate), where, for their different anatomical characteristics, are approached from different methods. For patients with head and neck cancer, to validate the algorithm, we use (1) the distances between points of interest (POI) in computed tomography (CT) and (2) the POIs selected in the areas and projected from the Cone Beam Computed Tomography (CBCT) imaging. To determine, in terms of absorbed dose, the uncertainty of the DIR, the inverse consistency (IC) property is used. A DIR algorithm have a perfect IC metric if the DVF of the deformation image registration is the same independently which is image is deformed. Therefore, the accuracy of the TPS hybrid algorithm was determined by placing POIs on anatomical characteristics in CT and CBCT images of five patients with head and neck cancer. Second, a method was developed to estimate the implication of these distances in the absorbed dose of the structures of interest using the IC property of the DIR algorithm. The method was performed by projecting the structures from the CT image to a CBCT image, then projected back to the CT, and this process was repeated twice, so that in total they were deformed four times. With this method, we compared the absorbed dose received by the structures contoured on the CT by the physician, and the structures that were quadruplely deformed by the hybrid algorithm DIR. For the prostate cancer patients, the hybrid algorithm was again validated in terms of dose-volume histogram (DVH) values for volumetric modulated arc-therapy (VMAT). In this case, twenty patients with prostate cancer, each with 15 hypofractionated VMAT sessions, were selected a total of 20 TC and 180 CBCT. The uncertainty of the DIR was determined with, or without, the use of ROIs to guide the algorithm, by comparing the DVH of the original ROI with the ROIs corrected and projected from each CBCT. With the use of this method as base, also developed its own software to determine the uncertainty in the process of adaptive radiotherapy (ART). For the estimation of the uncertainty at distances of head and neck patients, the accuracy of the algorithm, estimated using the point distances method, was 1.7 ± 0.8 mm (k = 1). The average distance obtained with the IC method, in which the points were deformed four times, was 1.7 ± 0.9 mm. That is, the difference in distances between applying the IC method twice, and the difference in distances between the points (method to validate at distances the TPS) was not significant. This allows us to obtain the results in terms of absorbed dose using the IC method, and there are few variations in the DVH when comparing the original and quadratically deformed structures. In prostate localization, Wilcoxon test results showed a significant difference in all structures whether, or not, control ROIs were used. The results for prostate were better for the mean, the standard deviation and the maximum and minimum when the control ROIs were used. As a conclusion, we can point out that this algorithm is useful for the planning of adaptive radiation treatments using CBCT in patients with head and neck cancer, although the uncertainty included by the algorithm should be considered when making a clinical decision to adapt the treatment plan of the patient. For patients with prostate cancer, the algorithm should be used with caution when control ROIs are not used. Therefore, we recommend using this or another method of validation of the DIR to quantify the uncertainties in each patient in which ART is to be applied. en_US
dc.format.extent 125 p. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Radioterapia adaptativa es_ES
dc.subject Registro deformable de imágenes es_ES
dc.title Validación del registro deformable de imágenes en radioterapia adaptativa es_ES
dc.type doctoral thesis es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::FÍSICA es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES

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