Metodi predittivi per Adaptive Radiation Theraphy: effetti del movimento d'organo, degli algoritmi di registrazione deformabile e dell'accumulo di dose
Predictive methods for Adaptive Radiation Therapy: effects of the organ motion, of the deformable registration algorithms and of the dose accumulation.
Creators: name: Guidi, Gabriele <1974>
Publisher: name: Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
Year: 2016
Subjects: FIS/07 Fisica applicata (a beni culturali, ambientali, biologia e medicina)

description: Il lavoro di ricerca è finanziato dal Ministero della Salute - Bando Giovani Ricercatori 2010 MoH (GR-2010-2318757) “Dose warping methods for IGRT and Adaptive RT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments”.
La ricerca ha sviluppato metodi predittivi per Adaptive Radiation Therapy.
Il paziente è soggetto a macro-micro variazioni anatomiche intra-inter frazione e funzionali durante le fasi di preparazione del piano terapeutico e la ripetitività durante le sedute di radioterapia sono affette da fattori quali movimento d’organo e variazione morfologica, che possono influenzare il programma terapeutico. I sistemi avanzati di calcolo e accumulo di dose consentono la registrazione delle dosi erogate, tenendo in considerazione variazioni locali e globali.
Il ricorso a tecnologiche e risorse umane infinite per verificare, istante per istante, la dose erogata a un singolo paziente, sarebbero impensabili nella pratica clinica. I modelli predittivi mediante reti neurali o epidemiologici contribuiscono al monitoraggio del paziente, mediante metodi fisici e statistici.
Sono stati valutati fattori di movimento d’organo, le variazioni anatomiche, la deformazione delle immagini e l’accumulo di dose come principali elementi ed effetti nell’utilizzo di metodi predittivi. Questi fattori richiedono la validazione e sviluppo, mediante analisi Bayesiane e misure sperimentali che confermino qualità e accuratezza degli algoritmi.
Lo sviluppo e utilizzo di metodiche di dose accumulation e la verifica delle dosi erogate, considerando movimento e deformazione, ha portato allo sviluppo di prototipi robotici, per dosimetria in-vivo e valutazione del movimento, mediante LEGO®.
Lo sviluppo delle reti neurali, delle metodiche epidemiologiche e di Support Vector Machine ha consentito di estendere, mediante un progetto di data-mining, le metodologie a centri di livello nazionale.
La ricerca mostra le criticità dei metodi predittivi dimostrando l’efficienza delle reti neurali e modelli epidemiologici, nei trattamenti avanzati del tumore della testa e collo, prostata, pancreas e polmone.
description: The research is funded by the Ministry of Health - Young Researchers in 2010 MoH (GR-2010-2318757) "Dose warping methods for IGRT and Adaptive RT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments".
The research has developed predictive methods for Adaptive Radiation Therapy.
The patient is subjected to macro-micro anatomical and functional variations during the preparation of the treatment plan and during radiation therapy treatments. They are affected by factors such as organs movement and morphological variations, which may influence the therapeutic program. The advanced systems for dose calculation and accumulation allow the recording of doses delivered, taking into account local and global variations.
The use of technological and human resources endless to check, moment by moment, the dose delivered to an individual patient, would be unthinkable in clinical practice. Predictive models using neural networks or epidemiological contribute to the monitoring of the patient by physical and statistics methods.
Were evaluated factors of organ motion, anatomical variations, deformable registration and dose accumulation as principal elements and effects in the use of predictive methods. These factors require validation and development, using Bayesian analysis and experimental measurements that confirm the quality and accuracy of the algorithms.
The development and use of methods of dose accumulation and verification of doses delivered, considering movement and deformation, has led to the development of robotic prototypes for in-vivo dosimetry and evaluation of the movement, using LEGO.
The development of neural networks, of epidemiological methods and Support Vector Machine have allowed extending, by means of a data-mining project, the methodologies in nationwide centers.
Research shows the criticality of predictive methods proving the efficiency of neural networks and epidemiological models, for advanced treatments of the head and neck, prostate, pancreas and lung cancer.