Ключевые слова
Как цитировать
Аннотация
Развитие математического аппарата и программного обеспечения деформируемой регистрации томографических изображений различной модальности позволило приблизиться к решению целого ряда задач, таких как автоматическое оконтуривание по атласу, адаптивная лучевая терапия с повторным планированием, оценка реально полученных пациентом распределений поглощенной дозы. Одной из программных систем, реализующих деформируемую регистрацию, является MIM и ее модуль, ориентированный на лучевую терапию MIM Maestro. Математической основой работы системы MIM являются алгоритмы деформируемой регистрации, от точности и скорости работы которых зависит эффективность использования системы при подготовке планов. Эти параметры оценивались на основе проведения деформируемой регистрации данных CBCT, полученных на ускорителе TrueBeam в процессе реализации планов облучения, и первоначальных данных КТ, на основе которых проводилось планирование облучения. Ряд преимуществ системы MIM (возможность работы во всех основных сечениях, предсказание формы контура) хотя и обеспечивают дополнительное удобство и скорость выполнения работы, но не позволяют полностью отказаться от использования соответствующего модуля системы Eclipse вследствие имеющихся в нем возможностей, связанных со спецификой лучевой терапии (работа с болюсами, библиотекой терапевтических столов, назначение свойств материала и т.п.). Автоматическое оконтуривание по атласу, основанное на алгоритмах деформируемой регистрации, работает с приемлемой скоростью, однако требует ручного редактирования полученного результата как при использовании атласа, прилагаемого к системе MIM Maestro фирмой-изготовителем, так и при использовании наших собственных атласов, созданных в процессе тестирования системы. Таким образом, система MIM Maestro, обладая высоким потенциалом реализованных в ней методов деформируемой регистрации, в то же время не позволяет полностью автоматизировать процесс, но требует тщательного визуального контроля и трудоемкой ручной коррекции результата.
Библиографические ссылки
Васильев В.Н., Смыслов А.Ю., Русецкий С.С. и др. Анализ характеристик КТ-изображений и электронной плотности органов и тканей, полученных в коническом пучке на ускорителе TrueBeam и рентгеновском симуляторе simulix-HQ // Мед. физика. - 2018. - № 4. - С. 5-17.
Измайлов Т.Р, Смыслов А.Ю., Амелина Н.С. Подготовка и реализация планов облучения пациента, проходившего лечение в ФГБУ "РНЦРР" с использованием метода стереотаксиса // Вестник "Российского научного центра рентгенорадиологии. - 2017. - № 3. - http://vestnik.mcrr.ru/vestnik/v17/docs/izmailov.pdf.
Смыслов А.Ю., Русецкий С.С., Васильев В.Н., Коконцев А.А. Влияние погрешности калибровки электронной плотности на расчет дозы при планировании лучевой терапии // Мед. физика. - 2017. - № 2. - С. 17-28.
Abe T., Tamaki T, Makino S. et al. Assessing cumulative dose distributions in combined radiotherapy for cervical cancer using deformable image registration with preimaging preparations // Radiat. Oncol. - 2014. - Vol. 20. - № 9. - P. 293. - DOI: 10.1186/s13014-014-0293
Broggi s., scalco E., Belli M.L. et al. A Comparative Evaluation of 3 Different Free-Form Deformable Image Registration and Contour Propagation Methods for Head and Neck MRI: the Case of Parotid Changes During Radiotherapy // Technol. Cancer. Res. Treat. - 2017. - Vol. 16. - № 3. - P. 373-381.
Eldesoky A.R., Yates E.S., Nyeng T.B. et al. Internal and external validation of an ESTRO delineation guideline - dependent automated segmentation tool for loco-regional radiation therapy of early breast cancer // Radiother.Oncol. - 2016. - Vol. 121. - № 3. - P. 424-430.
Ferjani s., Huang G., Shang Q., Xia P. Using shifting Planned Dose Matrix to Evaluate Daily Dose Changes for IMRT Prostate Treatment // Med.Phys. - 2012. - Vol. 39. - P. 3659.
Johnson P.B., Padgett K.R., Chen K.L., Dogan N. evaluation of the tool "Reg Refine" for user-guided deformable image registration // Journal of Applied Clinical Medical Physics. - 2016. - Vol. 17. - № 3. - P. 158-170.
Horvat M., Nelson A.S., Pirozzi S.D. Time savings of a Multi-Atlas Approach for Liver segmentation // J.NucI. Med. - 2014. - Vol. 55(suppl. 1). - P. 1523.
Kirby N., Chuang C., Ueda U., Pouliot J. The need for application-based adaptation of deformable image registration // Med. Phys. - 2013. - Vol. 40. - № 1. - 011702-1-10.
La Macchia M., Fellin F., Amichetti M. et al. systematic evaluation of three different commercial software solutions for automatic segmentation for adaptive therapy in head-and-neck, prostate and pleural cancer // Radiat Oncol. - 2012. - Vol. 7. - P. 160. - DOI: 10.1186/1748-717X-7-160
Li W., Vassil A., Zhong Y., Xia P. Evaluation of Atlas-Based Auto-segmentation on Daily In-Room CT for Prostate Cancer // Med.Phys. - 2012. - Vol. 39. - P. 3676.
Lin A., Kubicek G., Piper J.W. et al. Atlas-Based segmentation in Prostate IMRT: Timesavings in the Clinical Workflow // Int.J.Radiat.Oncol.Biol.Phys. - 2008. - Vol. 72(suppl.1). - P. s328-s329.
Liu H., Greskovich J., Koyfman S., Xia P. Evaluation of Volumetric Change and Dosimetric Discrepancy with Daily Cone-Beam CT for Patients with Head-and-Neck Cancer // Med.Phys. - 2012. - Vol. 39. - P. 3782.
Nelson A.S., Piper J.W., Pirozzi S.D. et al. evaluation of Deformable Prostate Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) Contouring Methods for Adaptive Radiation Therapy // Int.J.Radiat.Oncol.Biol.Phys. - 2013. - Vol. 87. - № 2. - P. s719.
Nelson A.S., Duchateau M., Piper J.W. et al. evaluation of a Free-Form Intensity Based Deformable Registration Method Using the PoPI Model // Med.Phys. - 2014. - Vol. 41. -P. 202.
Nelson A.S., Brockway J., Liu M. et al. evaluation of an Atlas-Based segmentation Method for Prostate MRI // Int.J.Radiat.Oncol.Biol.Phys. - 2014. - Vol. 90. - № 1. - P. s419-s420.
Nelson A.S., Duchateau M., Piper W.J. et al. Deformable Dose Mapping Accuracy Using a Framework for User-Intervened Correction of Deformable Registration // Med. Phys. - 2014. - Vol. 41. - P. 207.
Nie K., Chuang C., Kirby N. et al. site-specific deformable imaging registration algorithm selection using patient-based simulated deformations // Med.Phys. - 2013. - Vol. 40. - № 4. - P. 041911.
Nigay Е., Bonsall H., Meyer B. et al. Offline adaptive radiation therapy in the treatment of prostate cancer: a case study // Med.Dosim. - 2019. - Vol. 44. - № 1. - P 1-6.
Padgett K.R., Stoyanova R., Pirozzi S. et al. Validation of a deformable MRI to CT registration algorithm employing same day planning MRI for surrogate analysis // J.Appl. Clin.Med.Phys. - 2018. - Vol. 19. - № 2. - P. 258264.
Patel R.B., Traughber B., Kaminsky D. et al. evaluation of an Atlas-Based segmentation Method for High Risk Prostate Cancer with RTOG Defined Pelvic Lymph node // Int.J.Radiat.Oncol.Biol.Phys. - 2014. - Vol. 90. - № 1. - P. s74-s75.
Piper J.W. Evaluation of An Intensity-Based Free-form Deformable Registration Algorithm // Medical Physics. - 2007. - Vol. 34. - № 6. - P. 2353-2354.
Piper J.W. Evaluation of a CT to Cone-Beam CT Deformable Registration Algorithm // Int.J.Radiat.Oncol.Biol. Phys. - 2007. - Vol. 69. - № 3. - P. s418-s419.
Pirozzi S., Horvat M., Piper J., Nelson A.S. Atlas-based segmentation: evaluation of a Multi-Atlas Approach for Lung Cancer // Med Phys. - 2012. - Vol. 39. - P 3677.
Pirozzi S., Piper J., Nelson A. et al. A Novel Framework for User-Intervened Correction of Deformable Registration // Int.J.Radiat.Oncol.Biol.Phys. - 2013. - Vol. 87. - № 2. - P. s144.
Pirozzi S., Piper J., Nelson A. et al. Novel Framework for Deformable Registration Evaluation and Quality Assurance // Int.J.Radiat.Oncol.Biol.Phys. - 2013. - Vol. 87. - № 2. - P. s719.
Sugawara Y., Tachibana H., Kadoya N. et al. Prognostic factors associated with the accuracy of deformable image registration in lung cancer patients treated with stereotactic body radiotherapy // Med. Dosim. - 2017. - Vol. 42. - № 4. - P. 326-333.
Vickress J., Battista J., Barnett R., Yartsev S. Representing the dosimetric impact of deformable image registration errors // Phys.Med.Biol. - 2017. - Vol. 62. - № 17. - P. N391-N403.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
© АННМО «Вопросы онкологии», Copyright (c) 2020