IMRT-s besugárzástervezés

   Tankönyv Fizikusoknak  »  Képalkotás szerepe a sugárterápiában  »  Intenzitásmodulált sugárterápia (IMRT)  »  IMRT-s besugárzástervezés

A hagyományos, 3D-s konformális besugárzás (3D-CRT) tervezésekor az optimális dóziseloszlás elérését ún. "forward" módon végezzük. A céltérfogat és védendő szervek berajzolása és a konformális sugárzási mezők manuális felvétele után kiszámoljuk a dóziseloszlást, majd az izodózisgörbék szemrevételezésével és dózis-térfogat hisztogram (DVH) paraméterek meghatározásával kiértékeljük a dózistervet. Amennyiben a dózis-eloszlás nem megfelelő, a sugárnyalábok beesési szögét, a mezők súlyozását vagy a mezők számát változtatva újra kiszámoljuk a dóziseloszlást. Mindezt addig folytatjuk, amíg a dóziseloszlás nem teljesíti a kívánt feltételeket. Ezzel szemben IMRT-nél a tervezés lépései ettől eltérnek, a folyamat iránya is különböző, és a módszert inverz besugárzás-tervezésnek hívjuk (1. ábra).

1. ábra: Inverz besugárzástervezés folyamatának lépési.

 
A céltérfogat és védendő szervek körberajzolása hasonló, mint a konformális sugárterápiánál, azzal a különbséggel, hogy általában több kritikus szervet rajzolunk be, és gyakran létrehozunk nem valódi anatómiai szervet jellemző térfogatot is, amit csak a dózisoptimalizáláshoz használunk. A mezők száma általában 5 - 9 között van, és elrendezésük egyenletes a beteg körül. Az irányok és az energia meghatározásán kívül semmilyen más paramétert nem kell megadni. A mezők intenzitásprofiljai és súlyfaktorai az optimalizáló algoritmusokkal lesznek meghatározva. Ehhez a berajzolt céltérfogatokra és védendő szervekre ún. dózis-térfogat megszorításokat használunk, melyeket a 3D-CRT-s tervezések, ill. a klinikai tapasztalatok alapján állítunk fel. Általában azt írjuk elő, hogy egy adott céltérfogat/szerv mekkora térfogata kapjon vagy ne kapjon bizonyos nagyságú dózist, vagy mekkora legyen az átlagos dózis a szervben. A feltételekkel valójában az adott szervre vonatkozó DVH görbe alakját írjuk elő. A különböző feltételek teljesülésének fontossági sorrendjét relatív súlyfaktorokkal vehetjük figyelembe (2. ábra).

2. ábra: Céltérfogatra és védendő szervekre előírt dózis-térfogat megszorítások IMRT-nél.

 
Az optimalizálás végén megkapjuk a kétdimenziósan intenzitásmodulált mezőket és a dóziseloszlást, amit a hagyományos módszerekkel (izodózisok, DVH-k) értékelünk ki. Amennyiben ez nem megfelelő, a dózis-térfogat megszorítások változtatásával újra indítjuk az optimalizálást. Kezdetben ez is többszöri próbálkozást igényel, de megfelelő tapasztalatok megszerzése után az egész tervezési folyamat protokollok alkalmazásával egyszerűen végezhető. A különböző szervlokalizációk besugárzására kidolgozott tervezési protokollok alapján relatív gyorsan és reprodukálhatóan végezhető az IMRT-s besugárzástervezés.
Inverz besugárzástervezéskor a számítógépes optimalizálás során a klinikai célokat matematikailag ún. célfüggvény segítségével fogalmazzuk meg, melynek értéke jellemző lesz a besugárzási terv jóságára. Az optimalizálás célja ennek az értéknek a minimalizálása. Az egyik leggyakrabban használt módszer a dózisnak az előírt dózishoz viszonyított varianciájának a minimalizálása céltérfogatra vagy a védendő szervek dóziskorlátaira. A végső célfüggvény pedig a különböző anatómiai struktúrákra megfelelő súlyozással számított varianciák összege. A csupán fizikai dózisokra történő optimalizálásnak azonban vannak korlátai, ezért a modern tervező rendszerekben már a biológiai hatásokat (dózis - válasz) is figyelembe vevő algoritmusokat is lehet használni.
A célfüggvény minimumának megkeresésére különböző számítógépes algoritmusokat dolgoztak ki, melyek két fő kategóriára oszthatók: gradiens és sztochasztikus módszerek. A mezőket valamilyen kezdeti súlyfaktorokkal sok kis nyalábra (beamlet vagy bixel) felosztjuk, majd a dóziseloszlást kiszámoljuk a térfogati egységekben (voxel) és meghatározzuk a célfüggvény értékét. Ezután megváltoztatjuk a súlyfaktorokat, újra számoljuk a dóziseloszlást és az új függvény értéket összehasonlítjuk az előző értékkel. Amennyiben a függvény értéke csökkent, a változtatás irányát megtartjuk és újabb változtatást végzünk. Ellenkező esetben a változtatás irányát megfordítjuk. Ezt a folyamatot iteratív módon addig végezzük, amíg nincs további javulás. Ezzel a módszerrel egyszerűbb esetekben megtalálhatjuk az abszolút minimumot, de bonyolultabb feltételek mellet a megtalált minimum esetleg csak lokális. Ekkor valamilyen sztochasztikus módszert is kell alkalmazni, hogy a többszörös minimum közül megtaláljuk a legkisebbet. A leggyakrabban alkalmazott sztochasztikus módszer az ún. "simulated annealing”, amivel megtalálható az abszolút minimum, de ez lassúbb folyamat. Az elnevezés a fémeknek felmelegítés majd lehűtés hatására történő kristályosodási folyamatára utal, amikor a folyamat során a belső energia csökken a lokális minimumból történő kilépés után.