Over the last few years, there has been growing interest in the use of Magnetic Resonance Imaging (MRI) in image-guided radiotherapy. The excellent soft-tissue contrast, the good temporal resolution and the absence of ionizing radiation render MRI an attractive technology for target and organs at risk definition. In addition, the appealing properties of MRI motivated several recent technological developments towards the integration of MRI with radiation therapy treatment units, raising the prospect of fully MRI-guided treatments. This PhD project aims therefore at the development of novel methodological contributions through the use of MRI in external beam radiotherapy, to tackle the issue of organ motion due to respiration. Specifically for treatment planning, a feature extraction method based on scale invariant feature transform algorithm is implemented in order to provide a tool for organ motion quantification. In addition, a novel method for the retrospective sorting to create a 4D MRI dataset is proposed to improve treatment planning. The development of advanced strategies for in-room MRI-guidance is also studied by applying the feature extraction method to fast 2D T2-weighted cine-MRI slices to provide a tool for patient stratification in MRI-guidance and tumor rotation quantification. The derivation of a global motion model and the creation of a 3D reconstruction method are proposed to translate the 3D information obtained in the planning step into the treatment scenario. We also present a preliminary simulation of MRI sequences to derive a digital 4D MRI phantom for abdominal organs, with the aim of providing a tool for the evaluation of MRI-guided methods in external beam radiotherapy. An application of the digital phantom to a clinical scenario to evaluate the creation of a “virtual” 4D T1-weighted MRI is also reported.

Durante gli ultimi anni, si è mostrato un interesse crescente nell’utilizzo della Risonanza Magnetica (MRI) nella radioterapia guidata dalle immagini. L’eccellente contrasto dei tessuti molli, la buona risoluzione temporale e l’assenza di radiazioni ionizzanti, rendono la MRI una tecnologia interessante per lo studio di tessuti target e organi a rischio. Inoltre, queste proprietà della MRI hanno motivato diversi sviluppi tecnologici verso l’integrazione della MRI con unità di trattamento di radioterapia, con lo scopo di portare a trattamenti completamente guidati dalla MRI (MRI-guidance). Questo progetto di dottorato ha lo scopo quindi di sviluppare nuovi contributi metodologici attraverso l’utilizzo della MRI in radioterapia per affrontare il problema del movimento di organi (organ motion) dovuto al respiro. Nel dettaglio per quanto concerne la pianificazione del trattamento, un metodo di estrazione di feature basato su un algoritmo invariante alla scala è stato implementato con lo scopo di fornire un mezzo per la quantificazione dell’organ motion. Inoltre, è stato sviluppato un nuovo metodo per il riordinamento retrospettivo capace di creare 4D MRI con lo scopo di migliorare la pianificazione del trattamento. Lo sviluppo di strategie avanzate per MRI-guidance in-room è stato inoltre studiato, applicando il metodo di estrazione di feature a fette 2D cine-MRI pesate in T2 acquisite velocemente, con lo scopo di fornire un metodo per la stratificazione di pazienti in MRI-guidance e per la quantificazione della rotazione del tumore. L’utilizzo di modelli globali di movimento e l’implementazione di un metodo di ricostruzione 3D sono proposti per traslare l’informazione 3D ottenuta nella fase di pianificazione nella fase di trattamento. Infine, abbiamo anche presentato una simulazione preliminare di sequenze MRI per derivare un fantoccio di 4D MRI digitale del distretto addominale, con lo scopo di fornire una strategia per la valutazione di metodi di MRI-guidance in radioterapia con fasci esterni. Un’applicazione del fantoccio digitale è riportata in uno scenario clinico per valutare la creazione di una 4D MRI pesata in T1 “virtuale”.

MRI-guidance in external beam radiotherapy: from planning to treatment

PAGANELLI, CHIARA

Abstract

Over the last few years, there has been growing interest in the use of Magnetic Resonance Imaging (MRI) in image-guided radiotherapy. The excellent soft-tissue contrast, the good temporal resolution and the absence of ionizing radiation render MRI an attractive technology for target and organs at risk definition. In addition, the appealing properties of MRI motivated several recent technological developments towards the integration of MRI with radiation therapy treatment units, raising the prospect of fully MRI-guided treatments. This PhD project aims therefore at the development of novel methodological contributions through the use of MRI in external beam radiotherapy, to tackle the issue of organ motion due to respiration. Specifically for treatment planning, a feature extraction method based on scale invariant feature transform algorithm is implemented in order to provide a tool for organ motion quantification. In addition, a novel method for the retrospective sorting to create a 4D MRI dataset is proposed to improve treatment planning. The development of advanced strategies for in-room MRI-guidance is also studied by applying the feature extraction method to fast 2D T2-weighted cine-MRI slices to provide a tool for patient stratification in MRI-guidance and tumor rotation quantification. The derivation of a global motion model and the creation of a 3D reconstruction method are proposed to translate the 3D information obtained in the planning step into the treatment scenario. We also present a preliminary simulation of MRI sequences to derive a digital 4D MRI phantom for abdominal organs, with the aim of providing a tool for the evaluation of MRI-guided methods in external beam radiotherapy. An application of the digital phantom to a clinical scenario to evaluate the creation of a “virtual” 4D T1-weighted MRI is also reported.
ALIVERTI, ANDREA
POZZI, GIUSEPPE
SUMMERS, PAUL EUGENE
13-gen-2016
Durante gli ultimi anni, si è mostrato un interesse crescente nell’utilizzo della Risonanza Magnetica (MRI) nella radioterapia guidata dalle immagini. L’eccellente contrasto dei tessuti molli, la buona risoluzione temporale e l’assenza di radiazioni ionizzanti, rendono la MRI una tecnologia interessante per lo studio di tessuti target e organi a rischio. Inoltre, queste proprietà della MRI hanno motivato diversi sviluppi tecnologici verso l’integrazione della MRI con unità di trattamento di radioterapia, con lo scopo di portare a trattamenti completamente guidati dalla MRI (MRI-guidance). Questo progetto di dottorato ha lo scopo quindi di sviluppare nuovi contributi metodologici attraverso l’utilizzo della MRI in radioterapia per affrontare il problema del movimento di organi (organ motion) dovuto al respiro. Nel dettaglio per quanto concerne la pianificazione del trattamento, un metodo di estrazione di feature basato su un algoritmo invariante alla scala è stato implementato con lo scopo di fornire un mezzo per la quantificazione dell’organ motion. Inoltre, è stato sviluppato un nuovo metodo per il riordinamento retrospettivo capace di creare 4D MRI con lo scopo di migliorare la pianificazione del trattamento. Lo sviluppo di strategie avanzate per MRI-guidance in-room è stato inoltre studiato, applicando il metodo di estrazione di feature a fette 2D cine-MRI pesate in T2 acquisite velocemente, con lo scopo di fornire un metodo per la stratificazione di pazienti in MRI-guidance e per la quantificazione della rotazione del tumore. L’utilizzo di modelli globali di movimento e l’implementazione di un metodo di ricostruzione 3D sono proposti per traslare l’informazione 3D ottenuta nella fase di pianificazione nella fase di trattamento. Infine, abbiamo anche presentato una simulazione preliminare di sequenze MRI per derivare un fantoccio di 4D MRI digitale del distretto addominale, con lo scopo di fornire una strategia per la valutazione di metodi di MRI-guidance in radioterapia con fasci esterni. Un’applicazione del fantoccio digitale è riportata in uno scenario clinico per valutare la creazione di una 4D MRI pesata in T1 “virtuale”.
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