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In-house Implementation and Validation of the Mid-Position CT approach for the Treatment Planning of Respiration-induced Moving Tumours in Radiotherapy for Lung and Upper abdomen cancer

Detalhes bibliográficos
Resumo:	A Radioterapia é uma das modalidades principais para tratamentos de foro oncológico que visa destruir a ação proliferativa das células cancerígenas e reduzir o volume tumoral. A sua ação terapêutica através do uso de radiação ionizante tem, subjacente, a máxima de irradiar o tumor com uma elevada dose, ao mesmo tempo que os órgãos de risco (OARs) adjacentes, são tanto quanto possível protegidos. Quando um tumor se localiza no pulmão ou abdómen superior, como no fígado ou pâncreas, o seu movimento devido à respiração pode alcançar até 4 cm, especialmente na direção crânio-caudal, aumentando as incertezas relativas à posição do tumor. No Centro Clínico Champalimaud (CCC), o planeamento convencional dos tratamentos de radioterapia faz uso de uma tomografia computadorizada (CT) que é adquirida aquando da respiração livre do doente e que, por isso, apresenta geralmente artefactos que podem ser uma fonte de erro durante o planeamento. Nos casos em que o movimento do tumor é considerável, é ainda adquirida uma tomografia computadorizada quadrimensional (4DCT) que consiste entre 8 e 10 CTs que representam fases do ciclo respiratório. Posteriormente, a 4DCT é utilizada para delinear o volume interno do alvo (ITV) que engloba toda a extensão do movimento do tumor. Apesar da estratégia do ITV garantir uma adequada cobertura do volume-alvo, os OARs ficam expostos a doses de radiação desnecessárias e a um maior risco de toxicidade. Este efeito é ainda mais preocupante em tratamentos hipofracionados, onde doses mais elevadas são administradas num número reduzido de frações. Nos últimos anos têm sido desenvolvidas estratégias que visam tornar os tratamentos de radioterapia mais eficazes. Uma delas é a reconstrução de uma CT que representa a posição média do doente ao longo do ciclo respiratório (Mid-P CT). Esta estratégia resulta em volumes de tratamento menores do que a estratégia do ITV, possibilitando o aumento da dose e maior controlo tumoral local. O primeiro passo para a reconstrução do Mid-P CT é o registo deformável de imagens (DIR) entre uma das fases da respiração (uma CT da 4DCT), definida como a fase de referência, e as restantes fases. Deste processo resultam campos vetoriais deformáveis (DVF) que contém informação do deslocamento dos tecidos. Os DVFs são subsequentemente utilizados para transformar cada uma das fases da respiração para a posição média. O método do Mid-P foi implementado com sucesso no Instituto do Cancro Holandês (NKI) em 2008. Apesar dos bons resultados clínicos, o número de centros de radioterapia que utiliza esta técnica é muito reduzido. Tal deve-se, por um lado, à inexistência de soluções comerciais com esta funcionalidade e, por outro, ao esforço necessário alocar para implementar e validar soluções desenvolvidas internamente. O presente projeto teve como principal objetivo implementar a estratégia do Mid-P no CCC (Portugal). Para tal, foi otimizado um módulo – RunMidP – desenvolvido para o software 3D Slicer, que calcula o Mid-P CT e estima a amplitude do movimento do tumor e OARs com base nos DVFs. Considerando que a precisão do módulo e a qualidade de imagem do Mid-P CT devem atender os requisitos para o planeamento em radioterapia, foram realizados testes para validar o módulo. Sempre que possível, a sua performance foi comparada com outras aplicações desenvolvidas para a implementação da técnica do Mid-P, nomeadamente com um protótipo desenvolvido pela empresa Mirada Medical Ltd. (Reino Unido) – Mirada – e com o software desenvolvido no NKI (Holanda) – Wimp. Os testes foram divididos em três estudos diferentes, cada um com um conjunto de dados diferente. No primeiro estudo (estudo A), foram utilizadas 4DCT de 2 fantomas digitais, cuja função respiratória e cardíaca foi modelada de forma simplificada, e de 18 doentes com tumores localizados no pulmão (N = 8), no fígado (N = 6) e no pâncreas (N = 4). Neste estudo, foram comparados dois algoritmos DIR disponíveis no software 3D Slicer, o Plastimatch e o Elastix, em termos da precisão do registo e da qualidade de imagem do Mid-P CT reconstruído. Foi ainda avaliado a capacidade dos softwares RunMidP e Mirada representarem corretamente a posição média do doente e as diferenças das amplitudes do movimento do tumor estimadas pelos dois softwares. No estudo B, foram realizados testes de verificação semelhantes aos supre mencionados, em imagens sintéticas provenientes de 16 doentes, desta vez com a vantagem de se conhecer o “verdadeiro” Mid-P CT e as “verdadeiras” amplitudes do movimento do tumor. Estes foram comparados com os resultados obtidos com os softwares RunMidP e Mirada. Ainda, as unidades de Hounsfield (HU) no Mid-P CT reconstruído por RunMidP e Mirada foram comparadas com as HU na fase de referência, de modo a verificar se os Mid P CTs produziriam diferenças dosimétricas relevantes. No último estudo (estudo C), a qualidade de imagem do Mid-P CT foi avaliada quantitativamente e qualitativamente. Durante a análise qualitativa, foi pedido a dois médicos especialistas que avaliassem a viabilidade dos Mid-P CTs, reconstruídos pelos três softwares (RunMidP, Mirada e Wimp), para o planeamento dos tratamentos. O tempo da reconstrução do Mid-P CT a partir da 4DCT foi de cerca de 1h. Ambos os algoritmos, Plastimach e Elastix, demonstraram ser adequados para DIR de imagens do pulmão e abdómen superior, com diferenças estatisticamente não significativas (p > 0.05) em termos da precisão do registo. Contudo, o Mid-P CT reconstruído com Elastix apresentou uma melhoria na qualidade de imagem, sendo assim o algoritmo DIR escolhido para ser implementado no RunMidP. Em termos de métricas aplicadas a contornos definidos manualmente, tais como a distância de Hausdorf (HD) e coeficiente de Dice (DSC), o erro do registo de imagem foi menor que 1 mm, dentro do contorno do tumor, e 2 mm no pulmão. Os Mid-P CTs reconstruídos com o RunMidP e Mirada apresentaram maiores diferenças, relativamente ao “verdadeiro” Mid-P CT, na região do diafragma e zonas de maior homogeneidade como, por exemplo, no ar presente no intestino. Contudo, para a maioria dos doentes do estudo B, o Mid-P CT reconstruído com o software Mirada apresentou maior índice de similaridade estrutural (SSIM) relativamente ao “verdadeiro” Mid-P CT. Estes resultados podem estar na origem do uso de diferentes algoritmos DIR, mas deveram-se principalmente a uma falha na aplicação das transformações deformáveis pelo módulo RunMiP que foi corrigida posteriormente. Ainda, as diferenças entre as amplitudes estimadas e previstas foram menores que 1 mm para 37 tumores (78,9%), que resultam em diferenças menores que 0.3mm quando convertidas em margens de planeamento. Para além disso, as diferenças nos valores de HU dos Mid-P CTs comparativamente à fase de referência foram, em média, de 1 HU no tumor e OARs. Foram também observadas melhorias na qualidade de imagem do Mid-P CT, nomeadamente um aumento da relação sinal-ruído (SNR) e diminuição dos artefactos. Estes resultados estão de acordo com a avaliação dos médicos que, em geral, consideraram que os Mid-P CTs reconstruídos pelos três softwares são adequados para o planeamento dos tratamentos. No entanto, os Mid-P CTs reconstruídos com dados 4DCT provenientes do CCC apresentaram classificações inferiores aos reconstruídos com dados 4DCT do NKI. Em suma, as modificações do algoritmo DIR Plastimach para Elastix e a correção do método para aplicar as transformações deformáveis, permitiram uma melhoria na qualidade de imagem do Mid P CT e melhor performance do algoritmo, respetivamente. O módulo RunMidP, neste projeto otimizado e validado, apresenta um forte potencial para a reconstrução e implementação da estratégia do Mid-P na clínica, com performance comparável a outras aplicações existentes (Mirada e Wimp). Atenção especial deve ser dada aos dados 4DCT de input que parecem afetar a qualidade de imagem final do Mid-P CT. No futuro, valerá a pena otimizar os parâmetros de aquisição e reconstrução da 4DCT de modo a melhorar a qualidade de imagem e, ainda, o módulo RunMidP pode potencialmente ser otimizado no que respeita ao tempo de reconstrução do Mid-P CT e à precisão do DIR.
Autores principais:	Pereira, Mariana Nunes
Assunto:	Radioterapia Movimento do Tumor Tomografia Computadorizada Quadrimensional Registo Deformável de Imagens Tomografia Computadorizada de Posição Média Teses de mestrado - 2022
Ano:	2022
País:	Portugal
Tipo de documento:	dissertação de mestrado
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	Universidade de Lisboa
Idioma:	inglês
Origem:	Repositório da Universidade de Lisboa

Descrição
Resumo:	A Radioterapia é uma das modalidades principais para tratamentos de foro oncológico que visa destruir a ação proliferativa das células cancerígenas e reduzir o volume tumoral. A sua ação terapêutica através do uso de radiação ionizante tem, subjacente, a máxima de irradiar o tumor com uma elevada dose, ao mesmo tempo que os órgãos de risco (OARs) adjacentes, são tanto quanto possível protegidos. Quando um tumor se localiza no pulmão ou abdómen superior, como no fígado ou pâncreas, o seu movimento devido à respiração pode alcançar até 4 cm, especialmente na direção crânio-caudal, aumentando as incertezas relativas à posição do tumor. No Centro Clínico Champalimaud (CCC), o planeamento convencional dos tratamentos de radioterapia faz uso de uma tomografia computadorizada (CT) que é adquirida aquando da respiração livre do doente e que, por isso, apresenta geralmente artefactos que podem ser uma fonte de erro durante o planeamento. Nos casos em que o movimento do tumor é considerável, é ainda adquirida uma tomografia computadorizada quadrimensional (4DCT) que consiste entre 8 e 10 CTs que representam fases do ciclo respiratório. Posteriormente, a 4DCT é utilizada para delinear o volume interno do alvo (ITV) que engloba toda a extensão do movimento do tumor. Apesar da estratégia do ITV garantir uma adequada cobertura do volume-alvo, os OARs ficam expostos a doses de radiação desnecessárias e a um maior risco de toxicidade. Este efeito é ainda mais preocupante em tratamentos hipofracionados, onde doses mais elevadas são administradas num número reduzido de frações. Nos últimos anos têm sido desenvolvidas estratégias que visam tornar os tratamentos de radioterapia mais eficazes. Uma delas é a reconstrução de uma CT que representa a posição média do doente ao longo do ciclo respiratório (Mid-P CT). Esta estratégia resulta em volumes de tratamento menores do que a estratégia do ITV, possibilitando o aumento da dose e maior controlo tumoral local. O primeiro passo para a reconstrução do Mid-P CT é o registo deformável de imagens (DIR) entre uma das fases da respiração (uma CT da 4DCT), definida como a fase de referência, e as restantes fases. Deste processo resultam campos vetoriais deformáveis (DVF) que contém informação do deslocamento dos tecidos. Os DVFs são subsequentemente utilizados para transformar cada uma das fases da respiração para a posição média. O método do Mid-P foi implementado com sucesso no Instituto do Cancro Holandês (NKI) em 2008. Apesar dos bons resultados clínicos, o número de centros de radioterapia que utiliza esta técnica é muito reduzido. Tal deve-se, por um lado, à inexistência de soluções comerciais com esta funcionalidade e, por outro, ao esforço necessário alocar para implementar e validar soluções desenvolvidas internamente. O presente projeto teve como principal objetivo implementar a estratégia do Mid-P no CCC (Portugal). Para tal, foi otimizado um módulo – RunMidP – desenvolvido para o software 3D Slicer, que calcula o Mid-P CT e estima a amplitude do movimento do tumor e OARs com base nos DVFs. Considerando que a precisão do módulo e a qualidade de imagem do Mid-P CT devem atender os requisitos para o planeamento em radioterapia, foram realizados testes para validar o módulo. Sempre que possível, a sua performance foi comparada com outras aplicações desenvolvidas para a implementação da técnica do Mid-P, nomeadamente com um protótipo desenvolvido pela empresa Mirada Medical Ltd. (Reino Unido) – Mirada – e com o software desenvolvido no NKI (Holanda) – Wimp. Os testes foram divididos em três estudos diferentes, cada um com um conjunto de dados diferente. No primeiro estudo (estudo A), foram utilizadas 4DCT de 2 fantomas digitais, cuja função respiratória e cardíaca foi modelada de forma simplificada, e de 18 doentes com tumores localizados no pulmão (N = 8), no fígado (N = 6) e no pâncreas (N = 4). Neste estudo, foram comparados dois algoritmos DIR disponíveis no software 3D Slicer, o Plastimatch e o Elastix, em termos da precisão do registo e da qualidade de imagem do Mid-P CT reconstruído. Foi ainda avaliado a capacidade dos softwares RunMidP e Mirada representarem corretamente a posição média do doente e as diferenças das amplitudes do movimento do tumor estimadas pelos dois softwares. No estudo B, foram realizados testes de verificação semelhantes aos supre mencionados, em imagens sintéticas provenientes de 16 doentes, desta vez com a vantagem de se conhecer o “verdadeiro” Mid-P CT e as “verdadeiras” amplitudes do movimento do tumor. Estes foram comparados com os resultados obtidos com os softwares RunMidP e Mirada. Ainda, as unidades de Hounsfield (HU) no Mid-P CT reconstruído por RunMidP e Mirada foram comparadas com as HU na fase de referência, de modo a verificar se os Mid P CTs produziriam diferenças dosimétricas relevantes. No último estudo (estudo C), a qualidade de imagem do Mid-P CT foi avaliada quantitativamente e qualitativamente. Durante a análise qualitativa, foi pedido a dois médicos especialistas que avaliassem a viabilidade dos Mid-P CTs, reconstruídos pelos três softwares (RunMidP, Mirada e Wimp), para o planeamento dos tratamentos. O tempo da reconstrução do Mid-P CT a partir da 4DCT foi de cerca de 1h. Ambos os algoritmos, Plastimach e Elastix, demonstraram ser adequados para DIR de imagens do pulmão e abdómen superior, com diferenças estatisticamente não significativas (p > 0.05) em termos da precisão do registo. Contudo, o Mid-P CT reconstruído com Elastix apresentou uma melhoria na qualidade de imagem, sendo assim o algoritmo DIR escolhido para ser implementado no RunMidP. Em termos de métricas aplicadas a contornos definidos manualmente, tais como a distância de Hausdorf (HD) e coeficiente de Dice (DSC), o erro do registo de imagem foi menor que 1 mm, dentro do contorno do tumor, e 2 mm no pulmão. Os Mid-P CTs reconstruídos com o RunMidP e Mirada apresentaram maiores diferenças, relativamente ao “verdadeiro” Mid-P CT, na região do diafragma e zonas de maior homogeneidade como, por exemplo, no ar presente no intestino. Contudo, para a maioria dos doentes do estudo B, o Mid-P CT reconstruído com o software Mirada apresentou maior índice de similaridade estrutural (SSIM) relativamente ao “verdadeiro” Mid-P CT. Estes resultados podem estar na origem do uso de diferentes algoritmos DIR, mas deveram-se principalmente a uma falha na aplicação das transformações deformáveis pelo módulo RunMiP que foi corrigida posteriormente. Ainda, as diferenças entre as amplitudes estimadas e previstas foram menores que 1 mm para 37 tumores (78,9%), que resultam em diferenças menores que 0.3mm quando convertidas em margens de planeamento. Para além disso, as diferenças nos valores de HU dos Mid-P CTs comparativamente à fase de referência foram, em média, de 1 HU no tumor e OARs. Foram também observadas melhorias na qualidade de imagem do Mid-P CT, nomeadamente um aumento da relação sinal-ruído (SNR) e diminuição dos artefactos. Estes resultados estão de acordo com a avaliação dos médicos que, em geral, consideraram que os Mid-P CTs reconstruídos pelos três softwares são adequados para o planeamento dos tratamentos. No entanto, os Mid-P CTs reconstruídos com dados 4DCT provenientes do CCC apresentaram classificações inferiores aos reconstruídos com dados 4DCT do NKI. Em suma, as modificações do algoritmo DIR Plastimach para Elastix e a correção do método para aplicar as transformações deformáveis, permitiram uma melhoria na qualidade de imagem do Mid P CT e melhor performance do algoritmo, respetivamente. O módulo RunMidP, neste projeto otimizado e validado, apresenta um forte potencial para a reconstrução e implementação da estratégia do Mid-P na clínica, com performance comparável a outras aplicações existentes (Mirada e Wimp). Atenção especial deve ser dada aos dados 4DCT de input que parecem afetar a qualidade de imagem final do Mid-P CT. No futuro, valerá a pena otimizar os parâmetros de aquisição e reconstrução da 4DCT de modo a melhorar a qualidade de imagem e, ainda, o módulo RunMidP pode potencialmente ser otimizado no que respeita ao tempo de reconstrução do Mid-P CT e à precisão do DIR.