Publication Date:
2022-07-19
Description:
Das Ziel der Strahlentherapie ist, eine möglichst hohe Dosis in den Tumor zu applizieren und zeitgleich die Strahlenexposition des Normalgewebes zu minimieren. Insbesondere bei thorakalen und abdominalen Tumoren treten aufgrund der Atmung während der Bestrahlung große, komplexe und patientenspezifisch unterschiedliche Bewegungen der Gewebe auf. Um den Einfluss dieser Bewegung auf die i.d.R. statisch geplante Dosisverteilung abzuschätzen, können unter Verwendung der nicht-linearen Bildregistrierung anhand von 3D-CT-Aufnahmen eines Atmungszyklus - also 4D-CT-Daten - zunächst die Bewegungsfelder für die strahlentherapeutisch relevanten Strukturen, beispielsweise für die Lunge, berechnet werden. Diese Informationen bilden die Grundlage für sogenannte 4D-Dosisberechnungs- oder Dosisakkumulationsverfahren. Deren Genauigkeit hängt aber wesentlich von der Genauigkeit der Bewegungsfeldschätzung ab.
Klassisch erfolgt die Berechnung der Bewegungsfelder mittels paarweiser Bildregistrierung, womit für die Berechnung des Bewegungsfeldes zwischen zwei Bildern im Allgemeinen eine sehr hohe Genauigkeit erreicht wird. Auch für CT-Bilder, die Bewegungsartefakte, wie beispielsweise doppelte oder unvollständige Strukturen, enthalten, wird unter Verwendung der paarweisen Bildregistrierung im Kontext der Registrierung eine exakte Abbildung der anatomischen Strukturen zwischen den beiden Bildern erreicht. Dabei erfolgt aber eine physiologisch unplausible Anpassung der Felder an die Artefakte. Bei Verwendung der paarweisen Bildregistrierung müssen weiterhin für einen Atemzyklus die Voxel-Trajektorien aus Bewegungsfeldern zwischen mehreren dreidimensionalen Bildern zusammengesetzt werden. Durch Bewegungsartefakte entsprechen diese Trajektorien dann teilweise keiner natürlichen Bewegung der anatomischen Strukturen. Diese Ungenauigkeit stellt in der klinischen Anwendung ein Problem dar; dies gilt umso mehr, wenn Bewegungsartefakte im Bereich eines Tumors vorliegen.
Im Gegensatz zu der paarweisen Registrierung kann mit der gruppenweisen Registrierung das Problem der durch Bewegungsartefakte hervorgerufenen ungenauen Abbildung der physiologischen Gegebenheiten dadurch reduziert werden, dass im Registrierungsprozess Bildinformationen aller Bilder, also in diesem Kontext der CT-Daten zu unterschiedlichen Atemphasen, gleichzeitig genutzt werden. Es kann bereits im Registrierungsprozess eine zeitliche Glattheit der Voxel-Trajektorien gefordert werden.
In dieser Arbeit wird eine Methode zur B-Spline-basierten zeitlich regularisierten gruppenweisen Registrierung entwickelt. Die Genauigkeit der entwickelten Methode wird für frei zugängliche klinische Datensätze landmarkenbasiert evaluiert. Dabei wird mit dem Target Registration Error (TRE) die durchschnittliche dreidimensionale euklidische Distanz zwischen den korrespondierenden Landmarken nach Transformation der Landmarken bezeichnet. Eine Genauigkeit in der Größenordnung von aktuellen paarweisen Registrierungen verdeutlicht die Qualität des vorgestellten Registrierungs-Algorithmus. Anschließend werden die Vorteile der gruppenweisen Registrierung durch Experimente an einem Lungenphantom und an manipulierten, artefaktbehafteten klinischen 4D-CT-Bilddaten demonstriert. Dabei werden unter Verwendung der gruppenweisen Registrierung im Vergleich zu der paarweisen Registrierung glattere Trajektorien berechnet, die der realen Bewegung der anatomischen Strukturen stärker entsprechen. Für die Patientendaten wird außerdem anhand von automatisch detektierten Landmarken der TRE ausgewertet. Der TRE verschlechterte sich für die paarweise Bildregistrierung unter Vorliegen von Bewegungsartefakten von durchschnittlich 1,30 mm auf 3,94 mm. Auch hier zeigte sich für die gruppenweise Registrierung die Robustheit gegenüber Bewegungsartefakten und der TRE verschlechterte sich nur geringfügig von 1,45 mm auf 1,71 mm.
Language:
German
Type:
masterthesis
,
doc-type:masterThesis
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