Quantification and management of uncertainties in radiation therapy

Hofmaier, Jan (2023): Quantification and management of uncertainties in radiation therapy. Dissertation, LMU München: Medizinische Fakultät

Abstract

For the therapeutic success of radiotherapy treatment it is crucial that the actual dose distribution delivered to a patient coincides as precisely as possible with the planned distribution, since deviations might lead to unexpected treatment toxicities or tumor recurrences. In this cumulative dissertation, an approach for patient positioning to manage the impact of anatomical changes in photon therapy is evaluated, and a framework for quantitative analyses of various types of uncertainty in proton therapy is developed. In the first project, an existing algorithm for scatter correction of cone beam computed tomography (CBCT) images is used to enable a dose recalculation on the changed patient anatomy. This is combined with a software tool for multi-criterial optimization of the patient position based on dosimetric parameters. The feasibility of the approach is shown for two clinical datasets of head and neck cancer patients, and potential benefits in comparison with the clinical standard - a rigid registration of the CBCT to the planning images - are evaluated. It is concluded that the approach offers increased control over target coverage and organ-at-risk (OAR) doses, since in many cases target coverage or OAR dose could be improved compared to the rigid image registration approach. However, for pronounced anatomical changes, both approaches were unable to restore an acceptable target coverage. In the second project of this thesis, a framework for variance-based sensitivity analysis of uncertainties in proton therapy was developed. With a fast, GPU-based pencil beam algorithm, a large number of error scenarios for a proton therapy treatment plan can be calculated. In these scenarios, patient position, proton range and relative biological effectiveness (RBE) model parameters are varied simultaneously and independently within their assumed uncertainty distributions. With this Monte Carlo approach, also interactions between multiple types of uncertainty are taken into account. For the dose distribution and dosimetric parameters such as dose volume histogram (DVH) quantiles for target structures and OARs the overall uncertainty as well as sensitivity indices are calculated. These indices allow for a ranking of the individual input uncertainties with respect to their impact on the overall uncertainty. The feasibility and the capabilities of the framework are shown with two clinical patient datasets. In a further step, the framework is extended to include IOV in target definition. In a study with ten patients and 10 observers, the impact of IOV in comparison with setup and range uncertainty on clinical target volume (CTV) coverage is evaluated. For two out of ten patients, a relevant impact of IOV was found. In future studies, this framework might help to determine which types of uncertainty are driving the overall uncertainty of clinically relevant dosimetric parameters and might help to prioritize research attempts aiming at the reduction of uncertainty.

Abstract

Für den Therapieerfolg in der Strahlentherapie ist es von essentieller Bedeutung, dass die applizierte Dosisverteilung möglichst genau mit der geplanten übereinstimmt, da Abweichungen zu unerwarteten Nebenwirkungen oder Rezidiven führen können. Die vorliegende kumulative Arbeit befasst sich mit einem Konzept zur Positionierungkorrektur in der Photonentherapie zur Minimierung des dosimetrischen Einflusses von anatomischen Veränderungen in der Photonentherapie und mit der quantitativen Analyse des Zusammenspiels verschiedener Quellen von dosimetrischer Unsicherheit in der Protonentherapie. In ersterem Projekt wird ein bestehender Algorithmus zur Streuungskorrektur von CBCT-Bildern dazu verwendet, eine Dosisneuberechnung auf der aktuellen Patientenanatomie durchzuführen. Dies wird kombiniert mit einem Softwaretool zur multikriteriellen Optimierung der Patientenposition basierend auf dosimetrischen Parametern. Die Machbarkeit des Ansatzes wird für Patienten mit Kopf-Hals-Tumoren gezeigt, und potentielle Vorteile gegenüber dem klinischen Standard für die Positionskorrektur - einer rigiden Registrierung des CBCT auf die Planungsbildgebung - werden anhand von klinischen Bilddaten untersucht. Es wurde gezeigt, dass der Ansatz machbar ist und verbesserte Kontrolle über Dosis im Zielvolumen und Risikoorganen bietet. Meist konnte Zielvolumenabdeckung oder Dosis in Risikoorganen gegenüber der rigiden Bilderegistrierung verbessert werden, jedoch konnte für beide Methoden im Falle zu ausgeprägter anatomischer Veränderungen keine ausreichende Zielvolumenabdeckung mehr hergestellt werden. Im zweiten Teil der Arbeit wurde ein Framework zur Anwendung der statistischen Methode der varianzbasierten Sensitivitätsanalyse auf dosimetrische Unsicherheiten in der Protonentherapie entwickelt. Dieses ermöglicht mit Hilfe eines GPU-basierten Pencil-Beam-Algorithmus die schnelle Berechnung einer großen Zahl an Fehlerszenarien für einen bestehenden Bestrahlungsplan. Während der Berechnung werden Patientenposition, Protonenreichweite und Parameter der Modelle zur Berechnung der relativen biologischen Wirksamkeit der Strahlung gleichzeitig und unabhängig voneinander innerhalb der für sie angenommenen Unsicherheiten variiert. In diesem Monte-Carlo-Ansatz können durch die gleichzeitige Variation aller Parameter auch Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Quellen von Unsicherheit berücksichtigt werden. Für die Dosisverteilung und relevante dosimetrische Parameter (DVH-Quantile für Zielvolumina und Risikoorgane) können sowohl die Gesamtunsicherheit als auch Sensitivitätsindizes bestimmt werden. Diese Indizes ermöglichen eine Quantifizierung des Einflusses der einzelnen Eingangsunsicherheiten auf die Gesamtunsicherheit. Die Machbarkeit und die Möglichkeiten des Frameworks werden anhand von zwei klinischen Datensätzen gezeigt. Schließlich wird das Framework erweitert, um zusätzlich noch Inter-Observer-Variabilität in der Definition der Zielvolumina berücksichtigen zu können. In einer Studie mit zehn Patienten und vier Observern wird der Einfluss der Inter-Observer-Variabilität im Vergleich mit Reichweiten- und Setupunsicherheit auf die Abdeckung des klinischen Zielvolumens untersucht. Für zwei von zehn Patienten ergab sich hierbei ein relevanter Einfluss der Inter-Observer-Variabilität. Zukünftige Studien mit dem Framework könnten Aufschluss darüber geben, für welche Parameter eine Reduktion der Unsicherheit den größten Einfluss auf die Gesamtunsicherheit klinisch relevanter Parameter hat und dadurch helfen, entsprechende Forschungsvorhaben zu priorisieren.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Themengebiete: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften ; 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin und Gesundheit
• Fakultäten: Medizinische Fakultät
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 30. Januar 2023
• 1. Bericht­erstatter:in: Parodi, Katia