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Robust optimization in 4D treatment planning for carbon ion therapy of lung tumors

Wolf, Moritz Ernst :
Robust optimization in 4D treatment planning for carbon ion therapy of lung tumors.
Technische Universität, Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2018)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Robust optimization in 4D treatment planning for carbon ion therapy of lung tumors
Language: English
Abstract:

Particle therapy (PT) with scanned carbon ions has been shown to improve the treatment of stage IV lung cancer patients through reduced dose exposure of critical organs. In order to maximize this effect, the application of intensity modulated particle therapy (IMPT) is needed. However, PT is particularly susceptible to internal dose gradients due to its range dependence. This challenge is exacerbated in the presence of organ motion. Both, motion and internal dose gradients, can be addressed by dedicated robust 4D optimization strategies. In addition, as IMPT needs congruent target volumes, only robust 4D optimization can incorporate field-specific range uncertainties and motion-induced range changes. Hence, a ’worst-case’ method was implemented into GSI’s in-house treatment planning system TRiP4D and adapted for different 4D optimization strategies, accounting for setup and range uncertainties.

The uncertainty scenarios of robust optimization increase the required computer memory, especially when also motion states are explicitly considered, as for robust 4D ITV optimization. Several strategies to reduce problem size and to increase the computation speed were implemented and tested, such as splitting the optimization matrix by dose contribution or randomized voxel subsampling.

Plan robustness was tested by performing robustness analysis, where dose distributions were calculated for a variety of uncertainty scenarios. By creating the superposition of patient setup errors with particle range changes, uncertainty scenarios beyond the ones already used in the optimization were tested. In a patient study with 8 complex lung cancer patients, it was possible to increase plan robustness in the majority of patients using robust optimization.

For conventional optimization, especially the dose volume exposure of the smaller airways (SA) became a limiting factor. Using the same 4D ITV planning strategy but with robust optimization enabled the OAR constraint for the SA to be fulfilled in 98.8 % of the cases, up from 79.8 % for conventional optimization. It is to note, that this increase in robustness could mean sacrificing target coverage in some patients.

Furthermore, a robust implementation of conformal 4D optimization was developed, based on a library of treatment plans for each motion phase of a 4DCT. The reduction of irradiated volume considerably improved OAR exposure, but increased the need for robust optimization even further in order to maintain robustness against deviations of the delivered dose distribution from the planned dose distribution.

For a lung cancer patient with large tumor motion, the robust conformal 4D optimization method could be shown to generate treatment plans with increased robustness against range and setup errors. As a result of the increased robustness, target coverage could be increased and dose exposure to the OARs could be decreased at the same time.

In conclusion, both robust optimization methods for 4D treatment planning in PT yield promising results, generating new options for robust, safe intensity modulated particle therapy and thus beneficial treatment plans for lung cancer patients.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die Partikeltherapie (PT) mit gescannten Kohlenstoffionen könnte die Behandlung von Patienten mit Lungenkrebs im Stadium IV verbessern, indem die Dosisbelastung kritischer Organe reduziert wird. Vorzugsweise wird hierbei die intensitätsmodulierten Partikeltherapie (IMPT) eingesetzt. PT ist aber wegen ihrer Reichweitenabhängigkeit besonders anfällig für interne Dosisgradienten, insbesondere wenn sich die betroffenen Organe bewegen. Sowohl bewegungsinduzierte als auch interne Dosisgradienten können durch entsprechend robuste 4D-Optimierungsstrategien kontrolliert werden. Da IMPT kongruente Zielvolumina benötigt, können nur mittels robuster 4D-Optimierung feldspezifische Reichweitenunsicherheiten und bewegungsinduzierte Reichweitenänderungen simultan berücksichtigt werden. Daher wurde in das GSI-eigene Bestrahlungsplanungssystem TRiP4D eine "Worst-Case"-Methode, welche Fehler in der Patientenpositionierung und Reichweitenunsicherheiten berücksichtigen kann, implementiert und an verschiedene 4D-Optimierungsstrategien angepasst. Die Unsicherheitsszenarien der robusten Optimierung erhöhen den Bedarf an Arbeitsspeicher, insbesondere wenn auch Bewegungszustände explizit berücksichtigt werden, wie bei der robusten 4D ITV-Optimierung. Mehrere Strategien zur Reduzierung von Problemgröße und Rechenzeit wurden implementiert und getestet, wie z.B. das Aufteilen der Optimierungsmatrix nach Dosisbeitrag oder randomisierte Reduzierung der in der Optimierung verwendeten Voxel. Die Pläne wurden einer Robustheitsanalyse unterzogen, bei der Dosisverteilungen für eine Vielzahl von Unsicherheitsszenarien berechnet wurden. Durch die Überlagerung von Positionierungs- und Reichweitenfehlern wurden Szenarien getestet, die über die bereits in der Optimierung verwendeten hinausgehen. In einer Studie mit 8 komplexen Lungenkrebspatienten konnte die Planrobustheit bei der Mehrheit der Patienten durch robuste Optimierung erhöht werden. Für die konventionelle Optimierung war insbesondere die Volumendosis der kleineren Atemwege ein limitierender Faktor. Mittels robuster 4D ITV-Optimierung konnte die Vorgabe für die kleineren Atemwege in 98.8 % der Fälle erfüllt werden, gegenüber 79.8 % bei konventioneller Optimierung. Diese verstärkte Robustheit führte bei einigen Patienten zu einem Verlust der Zielabdeckung. Weiterhin wurde eine robuste Implementierung der konformen 4D-Optimierung entwickelt, die auf einer Bibliothek von Behandlungsplänen für jede Phase eines 4DCTs basiert. Dieses Verfahren reduziert das bestrahlte Volumen erheblich, erhöht aber auch die Notwendigkeit einer robusten Optimierung, um weiterhin die Robustheit gegenüber Abweichungen der abgestrahlten von der geplanten Dosisverteilung gewährleisten zu können. Für einen Lungenkrebspatienten mit großer Tumorbewegung konnte mittels robuster konformer 4D-Optimierung die Zielabdeckung deutlich erhöht und gleichzeitig die Dosisbelastung kritischer Organe reduziert werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide robusten Optimierungsmethoden für PT mit 4D-Behandlungsplanung vielversprechende Ergebnisse liefern und neue Optionen für eine robuste, sichere intensitätsmodulierte Partikeltherapie und damit vorteilhafte Behandlungspläne für Lungenkrebspatienten schaffen.German
Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
Divisions: 05 Department of Physics > Institute for condensed matter physics
05 Department of Physics > Institute for condensed matter physics > Bio Physics
Date Deposited: 17 Jan 2019 09:38
Last Modified: 17 Jan 2019 09:38
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-83540
Referees: Durante, Prof. Dr. Marco and Bert, Prof. Dr. Christoph
Refereed: 17 December 2018
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/8354
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