Deep learning-based optimization of field geometry configuration for total marrow irradiation

Total marrow and Lymphoid irradiation (TMLI) is an radiation therapy treatment used to selectively target the bone marrow and lymph nodes in conditioning regimens for allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. A complex field geometry is required to cover the large planning target volume of TMLI with volumetric modulated arc therapy. Five isocenters and ten overlapping fields are necessary for the upper body, while, for obese patients, two specific isocenters are placed on the arms. The purpose of this work is to develop a pipeline that, through data manipulation, a convolutional neural network model, and a final optimization phase, automatically generates the field geometry of TMLI. Two models have been created to address this problem, yielding clinically acceptable and adequate results, even for a medical professional with a high level of expertise in TMLI.

La terapia di Irradiazione Totale del Midollo Osseo e Linfatico (TMLI) è un trattamento radioterapico utilizzato per mirare selettivamente il midollo osseo e i linfonodi nei regimi di condizionamento per il trapianto allogenico di cellule staminali ematopoietiche. E’ necessaria una geometria di campo complessa per coprire il grande volume bersaglio di pianificazione di TMLI con la terapia ad arco modulato volumetricamente. Cinque isocentri e dieci campi sovrapposti sono necessari per la parte superiore del corpo, mentre, per i pazienti obesi, due isocentri specifici vengono posizionati sulle braccia. Lo scopo di questo lavoro è sviluppare una soluzione che, attraverso la manipolazione dei dati, un modello di reti neurali convoluzionali e una fase di ottimizzazione finale, generi automaticamente la geometria del campo di TMLI. Sono stati creati due modelli per affrontare il problema, con risultati clinicamente accettabili e adeguati, anche per un medico specializzato con un alto livello di competenza in TMLI.