Planificación radioterápica de intensidad modulada basada en un modelo de simulación explícita del transporte de partículas mediante optimización por imágen médica
- Autores: Ana Ureba Sánchez
- Directores de la Tesis: Antonio Leal Plaza (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2015
- Idioma: español
- Número de páginas: 241
- Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Sánchez-Doblado (presid.), Juan Vicente Rosello Ferrando (secret.), Juan Pardo Montero (voc.), Rafael Arráns (voc.), Francisco Javier Salguero Castaño (voc.)
- Materias:
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- Tesis en acceso abierto en: Idus
- Resumen
Introducción: La planificación radioterápica más precisa es la basada en un cálculo del transporte explícito del haz de partículas, desde su generación en la cabeza del acelerador lineal, y en su interacción con los modificadores y colimadores, hasta la deposición de su energía en los tejidos del paciente con densidades heterogéneas. No obstante, este cálculo exige un tiempo de computación inviable para la práctica clínica diaria. En este trabajo se presenta un modelo de optimización de abertura directa que está exclusivamente basado en los datos de la imagen del paciente, y que se implementa en un sistema propio de planificación de tratamientos Monte Carlo (MCTPS), con objeto de resolver tratamientos de radioterapia complejos con resultados óptimos y en tiempos eficientes para ser adaptado a la práctica clínica.
Método: El sistema de planificación es un sistema full Monte Carlo (fMC), controlado mediante una interfaz de Matlab®, que está basado en la generación de matrices, que conforman un mapa denominado biofísico, el cual es generado a partir de los datos de la imagen del paciente para conseguir un juego de segmentos realizable óptimo. En orden a reducir los tiempos de computación necesarios, el mapa de fluencia convencional ha sido sustituido por el conjunto de mapas biofísicos, el cual es secuenciado para proporcionar las aberturas que posteriormente serán pesadas mediante un algoritmo de optimización basado en un modelo de programación lineal, que permite optimizar la distribución de dosis al nivel del vóxel. Un algoritmo de ray-casting extrae del CT del paciente la información de las estructuras de interés, el espesor atravesado, así como los valores PET, si los hay. Los datos son guardados para generar los mapas biofísicos en cada incidencia. Estos mapas son los ficheros inputs de un secuenciador propio desarrollado para este fin. Se simularon espacios de fase para distintos aceleradores (Primus de Siemens y Axesse de Elekta) para varias energías (6, 9, 12, 15 MeVy 6 MV). Los espacios de fase fueron simulados con el código EGSnrc/BEAMnrc. El cálculo de dosis en el paciente fue simulado con el código BEAMDOSE. Este código es una versión modificada de EGSnrc/DOSXYZnrc capaz de calcular la dosis sobre cada vóxel debido a cada segmento, y así estar en disposición de combinarlos con diferentes pesos durante el proceso de optimización.
Resultados: Se han estudiado casos complejos con distintas características, para chequear el algoritmo de planificación en situaciones en las que el cálculo MC ofrece un valor añadido: Un caso de cabeza y cuello (Caso I) con tres blancos delineados a partir de la imagen PET/CT y con un escalado de dosis exigente; un caso de mama parcial (Caso II) para ser resuelto con haces de electrones modulados (IMRT+MERT); y un caso de lecho prostático (Caso III) con una geometría cóncava acusada. En estos tres casos, las dosis de prescripción y límites en los órganos de riesgo fueron satisfactorias en un tiempo lo suficientemente corto como para permitir implementarlo en la rutina clínica. Estas soluciones teóricas fueron verificadas experimentalmente con éxito.
Conclusiones: Se ha desarrollado un modelo de planificación de tratamiento Monte Carlo basado exclusivamente en mapas diseñados a partir de la imagen del paciente. La secuenciación de estos mapas permite obtener aberturas realizables las cuales son moduladas mediante una formulación de programación lineal, permitiendo una optimización de la dosis al nivel del vóxel. El modelo es capaz de resolver casos complejos de radioterapia con una gran precisión y empleando tiempos de computación asumibles para la aplicación clínica.
