Barbareschi, Agnese
 
(2016)
Multi Field Optimization plans in protontherapy: robustness and quality assurance.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Fisica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
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      Abstract
      Scopo di qualsiasi trattamento radioterapico è ottenere il miglior controllo locale del tumore (coprire adeguatamente il volume target) risparmiando al contempo organi sani in prossimità di esso. La modulazione della dose è migliorabile mediante la tecnica “multi field optimization” (MFO), dove la distribuzione di dose (omogenea) al target è ottenuta mediante campi altamente disomogenei. Il problema di tali piani di trattamento è che sono intrinsecamente meno robusti (un piano è robusto se dose calcolata ed erogata sono in accordo nonostante la presenza di incertezze) rispetto a quelli dove ogni campo deposita una distribuzione di dose omogenea al volume target (Single Field Optimization, SFO).
Il presente lavoro di tesi, svolto presso il centro di protonterapia di Trento, riguarda una analisi sulla robustezza di tali piani. Inizialmente è stato necessario uno studio preliminare sui parametri di robustezza di 10 piani clinici di pazienti trattati in questo centro, per avere un riferimento. Abbiamo testato due modalità per tenere conto delle incertezze durante la pianificazione: l'ottimizzazione sul PTV (espansione del volume target) e l'ottimizzazione robusta (rMFO). In fine abbiamo ipotizzato una modalità per svolgere i controlli di qualità (QA) su questi piani.
La prima parte del lavoro ci ha permesso di ottenere un range di valori dei parametri di robustezza per i piani approvati. Abbiamo poi analizzato piani creati mediante la tecnica MFO e rMFO. I piani rMFO, a differenza di quelli MFO, hanno ottenuto parametri di robustezza analoghi a quelli dei piani clinici. Abbiamo quindi dimostrato come per i piani MFO l'uso del PTV non sia d'aiuto per ottenere piani robusti, ma questi si possano ottenere mediante l'ottimizzazione robusta. Nell'ultima parte abbiamo effettuato misure di QA sia utilizzando il fantoccio in plastica utilizzato per i piani SFO che mediante un fantoccio ad acqua che permette di scegliere più liberamente la profondità di misura.
     
    
      Abstract
      Scopo di qualsiasi trattamento radioterapico è ottenere il miglior controllo locale del tumore (coprire adeguatamente il volume target) risparmiando al contempo organi sani in prossimità di esso. La modulazione della dose è migliorabile mediante la tecnica “multi field optimization” (MFO), dove la distribuzione di dose (omogenea) al target è ottenuta mediante campi altamente disomogenei. Il problema di tali piani di trattamento è che sono intrinsecamente meno robusti (un piano è robusto se dose calcolata ed erogata sono in accordo nonostante la presenza di incertezze) rispetto a quelli dove ogni campo deposita una distribuzione di dose omogenea al volume target (Single Field Optimization, SFO).
Il presente lavoro di tesi, svolto presso il centro di protonterapia di Trento, riguarda una analisi sulla robustezza di tali piani. Inizialmente è stato necessario uno studio preliminare sui parametri di robustezza di 10 piani clinici di pazienti trattati in questo centro, per avere un riferimento. Abbiamo testato due modalità per tenere conto delle incertezze durante la pianificazione: l'ottimizzazione sul PTV (espansione del volume target) e l'ottimizzazione robusta (rMFO). In fine abbiamo ipotizzato una modalità per svolgere i controlli di qualità (QA) su questi piani.
La prima parte del lavoro ci ha permesso di ottenere un range di valori dei parametri di robustezza per i piani approvati. Abbiamo poi analizzato piani creati mediante la tecnica MFO e rMFO. I piani rMFO, a differenza di quelli MFO, hanno ottenuto parametri di robustezza analoghi a quelli dei piani clinici. Abbiamo quindi dimostrato come per i piani MFO l'uso del PTV non sia d'aiuto per ottenere piani robusti, ma questi si possano ottenere mediante l'ottimizzazione robusta. Nell'ultima parte abbiamo effettuato misure di QA sia utilizzando il fantoccio in plastica utilizzato per i piani SFO che mediante un fantoccio ad acqua che permette di scegliere più liberamente la profondità di misura.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Barbareschi, Agnese
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
          Indirizzo
          Curriculum E: Fisica applicata
          
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Protontherapy,Plan robustness,multi field optimization,MFO,IMPT,Quality Assurance
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          16 Dicembre 2016
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Barbareschi, Agnese
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
          Indirizzo
          Curriculum E: Fisica applicata
          
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Protontherapy,Plan robustness,multi field optimization,MFO,IMPT,Quality Assurance
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          16 Dicembre 2016
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
  
  
  
  
    
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