Development and testing of extra-cranial tumour tracking methods for intra-fraction organ motion compensation in particle radiation therapy

Active scanning techniques in particle radiation therapy provide an improved dose conformity to the target volume, but feature a high sensitivity to intra-fraction organ motion mainly due to breathing. The opportunity to extend these advantageous techniques to the treatment of extra-cranial moving tumours necessarily requires the application of adequate strategies for organ motion compensation. The aim of this thesis was to develop and evaluate a surface-based tumour tracking method, for the dynamic localization and continuous monitoring of thoraco-abdominal lesions during radiotherapy treatments. The proposed approach is based on external surface surrogates estimated from non-invasive optical devices, and on adaptive breathing motion models derived from time-resolved planning and in-room X-ray imaging systems. A patient-specific motion model, parameterized as a function of the respiratory tumour baseline, amplitude and phase, is estimated from 4D Computed Tomography (CT) planning images by applying deformable registration algorithms. The tumour baseline is adapted at each treatment fraction according to the daily information on target localization derived from volumetric Cone Beam CT (CBCT) images. The breathing amplitude and phase parameters are retrieved from the external surface motion, acquired by means of 3D surface imaging systems. Deformable mesh registration algorithms are applied to derive the spatial correspondence between markerless optical surfaces. The obtained trajectories of all thoraco-abdominal surface points are summarized into a single respiratory surrogate signal. The instantaneous values of the breathing amplitude and phase are extracted from the surrogate signal by comparing surface motion during treatment planning and delivery phases. The adapted breathing parameters are finally integrated in the 4D CT motion model in order to estimate the intra-fraction 3D target motion. The developed tumour tracking method was tested on a clinical database of seven lung cancer patients, including the synchronized information on the external surface and internal tumour breathing motion during CBCT scans. About 30 seconds of synchronized acquisition of CBCT projections and optical surfaces, captured with the VisionRT system, were analyzed for each patient. The lung tumour trajectories estimated from surface displacement combined with the a priori 4D CT motion model were compared to the real target trajectories, identified on CBCT images through a novel developed technique of tumour-contrast enhancement in X-ray projections. The resulting absolute differences between real and estimated target motion ranged between 0.7 and 2.4 mm, with median values of 1.5 mm both along the horizontal and vertical image dimensions. The measured phase shifts did not exceed 7% of the breathing cycle length. The proposed tumour tracking method proved to be effective in estimating target motion from the external surface displacement even in presence of breathing irregularities. The innovative methodological aspects, related to the use of patient-specific adaptive motion models and to the redundancy of markerless surface data from optical scans, are put forward to improve the accuracy and robustness of targeting techniques for intra-fraction organ motion compensation, potentially allowing the extension of active scanning particle therapy methods to the treatment of extra-cranial moving tumours.

Le tecniche di scansione attiva dei fasci di particelle in adroterapia consentono una miglior conformità della dose al volume bersaglio, ma risultano altamente sensibili al movimento intra-frazione della lesione legato principalmente al respiro. L'opportunità di estendere tali tecniche al trattamento di tumori extra-cranici richiede necessariamente l'applicazione di strategie adeguate per la compensazione dell'organ motion. Lo scopo di questa tesi è consistito nello sviluppare e testare un metodo di tumour tracking basato su superfici, per la localizzazione dinamica e il monitoraggio continuo di lesioni toraco-addominali durante trattamenti radioterapici. L'approccio proposto si basa su surrogati esterni di superficie ottenuti mediante dispositivi ottici non-invasivi, e su modelli adattativi del movimento respiratorio derivati da immagini di pianificazione risolte in tempo e da sistemi in-room di imaging a raggi X. Applicando algoritmi di registrazione con deformazione alle immagini di Tomografia Computerizzata 4D (4D CT), viene stimato un modello di movimento della lesione paziente-specifico, parametrizzato in funzione della linea di base, ampiezza e fase respiratoria. La linea di base è adattata a ciascuna frazione di trattamento in base alle informazioni sulla localizzazione del target derivate da immagini volumetriche di Cone Beam CT (CBCT). L'ampiezza e la fase respiratoria sono ricavate dal movimento della superficie esterna, acquisito mediante sistemi 3D di imaging di superficie. Vengono applicati algoritmi di registrazione con deformazione di superfici per derivare la corrispondenza spaziale tra superfici ottiche. Le traiettorie ottenute di tutti i punti della superficie toraco-addominale sono sintetizzate in un unico segnale respiratorio surrogato. I valori istantanei di ampiezza e fase sono estratti dal segnale surrogato confrontando il movimento della superficie durante le fasi di pianificazione e di trattamento. I parametri respiratori adattati vengono infine integrati nel modello 4D CT per stimare il movimento 3D intra-frazione della lesione. Il metodo di tumour tracking sviluppato è stato testato su un database clinico di sette pazienti con lesioni al polmone, che include informazioni sincronizzate sul movimento respiratorio della lesione e della superficie esterna durante scansioni CBCT. Per ciascun paziente sono stati analizzati circa 30 secondi di acquisizione sincronizzata di proiezioni CBCT e superfici ottiche, acquisite con il sistema VisionRT. Le traiettorie delle lesioni stimate dallo spostamento della superficie, in combinazione con il modello di movimento 4D CT, sono state confrontate con le traiettorie reali del target, identificato su immagini CBCT attraverso una tecnica sviluppata di esaltazione del contrasto di tumori su proiezioni a raggi X. Le differenze assolute risultanti tra il movimento reale e stimato del target sono comprese tra 0.7 e 2.4 mm, con valori mediani di 1.5 mm sia lungo le dimensioni orizzontali e verticali dell'immagine. Gli sfasamenti misurati non superano il 7% della lunghezza del ciclo respiratorio. Il metodo di tumour tracking proposto si è dimostrato efficace nello stimare il movimento del target a partire dallo spostamento della superficie esterna, anche in presenza di irregolarità respiratorie. Ci si aspetta che le innovazioni metodologiche introdotte, relative all'utilizzo di modelli di movimento adattativi paziente-specifici e alla ridondanza di dati di superficie ottenuti da scansioni ottiche, migliorino l'accuratezza e la robustezza delle tecniche di targeting per la compensazione dell'organ motion intra-frazione, consentendo potenzialmente di estendere i metodi di scansione attiva in adroterapia al trattamento di tumori extra-cranici.