Vecchi, Claudio
(2014)
Scripting automation e modelli bayesiani: Applicazioni cliniche in radioterapia e sviluppo di tecniche innovative per adaptive radiation therapy.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Fisica [LM-DM270]
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Abstract
La presente ricerca consiste nel validare ed automatizzare metodiche di Adaptive Radiation Therapy (ART), che hanno come obiettivo la personalizzazione continua del piano di trattamento radioterapico in base alle variazioni anatomiche e dosimetriche del paziente. Tali variazioni (casuali e/o sistematiche) sono identificabili mediante l’utilizzo dell’imaging diagnostico.
Il lavoro svolto presso la struttura di Fisica Medica dell’Azienda Ospedaliera Universitaria del Policlinico di Modena, si inserisce in un progetto del Ministero della Salute del bando Giovani Ricercatori dal titolo: “Dose warping methods for IGRT and ADAPTIVERT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments”.
Questa metodica si sta affermando sempre più come nuova opportunità di trattamento e, per tale motivo, nasce l’esigenza di studiare e automatizzare processi realizzabili nella pratica clinica, con un utilizzo limitato di risorse.
Si sono sviluppati script che hanno permesso l’automazione delle operazioni di Adaptive e deformazioni, raccogliendo i dati di 51 pazienti sottoposti a terapia mediante Tomotherapy.
L’analisi delle co-registrazioni deformabili delle strutture e delle dosi distribuite, ha evidenziato criticità del software che hanno reso necessario lo sviluppo di sistemi di controllo dei risultati, per facilitare l’utente nella revisione quotidiana dei casi clinici.
La letteratura riporta un numero piuttosto limitato di esperienze sulla validazione e utilizzo su larga scala di questi tools, per tale motivo, si è condotto un esame approfondito della qualità degli algoritmi elastici e la valutazione clinica in collaborazione di fisici medici e medici radioterapisti.
Sono inoltre stati sviluppati principi di strutturazione di reti Bayesiane, che consentono di predirre la qualità delle deformazioni in diversi ambiti clinici (H&N, Prostata, Polmoni) e coordinare il lavoro quotidiano dei professionisti, identificando i pazienti, per i quali sono apprezzabili variazioni morfo-dosimetriche significative.
Da notare come tale attività venga sviluppata automaticamente durante le ore notturne, sfruttando l’automation come strumento avanzato e indipendente dall’operatore.
Infine, il forte sviluppo, negli ultimi anni della biomeccanica applicata al movimento degli organi (dimostrato dalla numerosa letteratura al riguardo), ha avuto come effetto lo sviluppo, la valutazione e l’introduzione di algoritmi di deformazione efficaci. In questa direzione, nel presente lavoro, si sono analizzate quantitivamente le variazioni e gli spostamenti delle parotidi, rispetto all’inizio del trattamento, gettando le basi per una proficua linea di ricerca in ambito radioterapico.
Abstract
La presente ricerca consiste nel validare ed automatizzare metodiche di Adaptive Radiation Therapy (ART), che hanno come obiettivo la personalizzazione continua del piano di trattamento radioterapico in base alle variazioni anatomiche e dosimetriche del paziente. Tali variazioni (casuali e/o sistematiche) sono identificabili mediante l’utilizzo dell’imaging diagnostico.
Il lavoro svolto presso la struttura di Fisica Medica dell’Azienda Ospedaliera Universitaria del Policlinico di Modena, si inserisce in un progetto del Ministero della Salute del bando Giovani Ricercatori dal titolo: “Dose warping methods for IGRT and ADAPTIVERT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments”.
Questa metodica si sta affermando sempre più come nuova opportunità di trattamento e, per tale motivo, nasce l’esigenza di studiare e automatizzare processi realizzabili nella pratica clinica, con un utilizzo limitato di risorse.
Si sono sviluppati script che hanno permesso l’automazione delle operazioni di Adaptive e deformazioni, raccogliendo i dati di 51 pazienti sottoposti a terapia mediante Tomotherapy.
L’analisi delle co-registrazioni deformabili delle strutture e delle dosi distribuite, ha evidenziato criticità del software che hanno reso necessario lo sviluppo di sistemi di controllo dei risultati, per facilitare l’utente nella revisione quotidiana dei casi clinici.
La letteratura riporta un numero piuttosto limitato di esperienze sulla validazione e utilizzo su larga scala di questi tools, per tale motivo, si è condotto un esame approfondito della qualità degli algoritmi elastici e la valutazione clinica in collaborazione di fisici medici e medici radioterapisti.
Sono inoltre stati sviluppati principi di strutturazione di reti Bayesiane, che consentono di predirre la qualità delle deformazioni in diversi ambiti clinici (H&N, Prostata, Polmoni) e coordinare il lavoro quotidiano dei professionisti, identificando i pazienti, per i quali sono apprezzabili variazioni morfo-dosimetriche significative.
Da notare come tale attività venga sviluppata automaticamente durante le ore notturne, sfruttando l’automation come strumento avanzato e indipendente dall’operatore.
Infine, il forte sviluppo, negli ultimi anni della biomeccanica applicata al movimento degli organi (dimostrato dalla numerosa letteratura al riguardo), ha avuto come effetto lo sviluppo, la valutazione e l’introduzione di algoritmi di deformazione efficaci. In questa direzione, nel presente lavoro, si sono analizzate quantitivamente le variazioni e gli spostamenti delle parotidi, rispetto all’inizio del trattamento, gettando le basi per una proficua linea di ricerca in ambito radioterapico.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Vecchi, Claudio
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum E: Fisica applicata
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Radioterapia, Adaptive Radiation Therapy, reti Bayesiane, TPS, DICOM, automazione, biomeccanica, co-registrazioni immagini, algoritmi, python, script.
Data di discussione della Tesi
28 Marzo 2014
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Vecchi, Claudio
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum E: Fisica applicata
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Radioterapia, Adaptive Radiation Therapy, reti Bayesiane, TPS, DICOM, automazione, biomeccanica, co-registrazioni immagini, algoritmi, python, script.
Data di discussione della Tesi
28 Marzo 2014
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