ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ СИСТЕМЫ MIM В ПРОЦЕССЕ ПОДГОТОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ ДИСТАНЦИОННОЙ ЛУЧЕВОЙ ТЕРАПИИ
卷 66 编号 2 (2020), ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ. А. ПРОТОКОЛЫ КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
卷 66 编号 2 (2020)

ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ СИСТЕМЫ MIM В ПРОЦЕССЕ ПОДГОТОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ ДИСТАНЦИОННОЙ ЛУЧЕВОЙ ТЕРАПИИ

ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ. А. ПРОТОКОЛЫ КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-2-187-195
已出版 01.02.2020
Георгий Паньшин
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
Владимир Сотников
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
Тимур Измайлов
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
Елена Слобина
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
Алексей Смыслов
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
Владимир Васильев
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
П. Полушкин
ФРБУ «РНЦРР» М3 РФ
##article.numberofdownloads## 46
##article.numberofviews## 238
PDF (Русский)

关键词

ДИСТАНЦИОННАЯ ЛУЧЕВАЯ ТЕРАПИЯ
СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЛУЧЕВОЙ ТЕРАПИИ
ДЕФОРМИРУЕМАЯ РЕГИСТРАЦИЯ
ОКОНТУРИВАНИЕ
ГОЛОВА-ШЕЯ

How to Cite

Паньшин, Г., Сотников, В., Измайлов, Т., Слобина, Е., Смыслов, А., Васильев, В., & Полушкин, П. (2020). ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ СИСТЕМЫ MIM В ПРОЦЕССЕ ПОДГОТОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ ДИСТАНЦИОННОЙ ЛУЧЕВОЙ ТЕРАПИИ. VOPROSY ONKOLOGII, 66(2), 187–195. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-2-187-195
ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver

摘要

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.

https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-2-187-195
##article.numberofdownloads## 46
##article.numberofviews## 238
PDF (Русский)

参考

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.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

© АННМО «Вопросы онкологии», Copyright (c) 2020