Validazione di modelli di tracking del tumore in tempo reale mediante imaging a risonanza magnetica 4D
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Data inizio: 01/01/2012
Durata: 36 mesi
Sommario
Il movimento respiratorio rappresenta attualmente un limite all’utilizzo di trattamenti di radioterapia a fasci esterni applicati a tumori extra-cranici. La disponibilità di tecniche precise per il rilascio della dose è vanificato dalle incertezze dovute alla variabilità intrinseca del respiro.
Di conseguenza vengono applicate tecniche estremamente conservative, causando un risparmio non ottimale per i tessuti sani circostanti al tumore nel rilascio della dose terapeutica. L’obiettivo di questo progetto di ricerca è quello di esplorare metodi di imaging multimodale per la quantificazione della variabilità respiratoria, al fine di implementare modelli matematici per il tracking del tumore in tempo reale. L’imaging a risonanza magnetica nucleare 4D (MRI 4D) è utilizzato in combinazione al rilievo di superfici anatomiche in tempo reale per acquisire dati risolti nel tempo, nei quali l’informazione anatomica di tipo volumetrica (MRI) è unita a modelli di movimento della superficie esterna.
Differenti approcci competitivi per imaging MRI 4D sono in fase di test, comprendendo sia l’imaging volumetrico in regioni specifiche, sia il riordinamento retrospettivo delle immagini acquisite sulla base di surrogati esterni e di variazioni dell’anatomia interna.
Il dataset generato verrà utilizzato per l’ottimizzazione e la validazione di modelli di correlazione esterno/interno, allo scopo di ottenere un tracking in tempo reale accurato basato su radiazioni non ionizzanti. Tale dataset permetterà inoltre di quantificare l’effettivo beneficio delle ultimissime tecnologie di terapia guidata da immagini MRI per l’effettivo tracking del tumore in tempo reale.
Di conseguenza vengono applicate tecniche estremamente conservative, causando un risparmio non ottimale per i tessuti sani circostanti al tumore nel rilascio della dose terapeutica. L’obiettivo di questo progetto di ricerca è quello di esplorare metodi di imaging multimodale per la quantificazione della variabilità respiratoria, al fine di implementare modelli matematici per il tracking del tumore in tempo reale. L’imaging a risonanza magnetica nucleare 4D (MRI 4D) è utilizzato in combinazione al rilievo di superfici anatomiche in tempo reale per acquisire dati risolti nel tempo, nei quali l’informazione anatomica di tipo volumetrica (MRI) è unita a modelli di movimento della superficie esterna.
Differenti approcci competitivi per imaging MRI 4D sono in fase di test, comprendendo sia l’imaging volumetrico in regioni specifiche, sia il riordinamento retrospettivo delle immagini acquisite sulla base di surrogati esterni e di variazioni dell’anatomia interna.
Il dataset generato verrà utilizzato per l’ottimizzazione e la validazione di modelli di correlazione esterno/interno, allo scopo di ottenere un tracking in tempo reale accurato basato su radiazioni non ionizzanti. Tale dataset permetterà inoltre di quantificare l’effettivo beneficio delle ultimissime tecnologie di terapia guidata da immagini MRI per l’effettivo tracking del tumore in tempo reale.
Risultati del progetto ed eventuali pubblicazioni scientifiche/brevetti
- Paganelli C., Summers P., Bellomi M., Baroni G., Riboldi M. Image-based retrospective 4D MRI for different anatomical orientations. IEEE NUCLEAR SCIENCE SYMPOSIUM & MEDICAL IMAGING CONFERENCE. Seattle, WA (USA), 8-15 November 2014.
- Bert C., Graeff C., Riboldi M., Nill S., Baroni G., Knopf AC. Advances in 4D Treatment Planning for Scanned Particle Beam Therapy - Report of Dedicated Workshops. Technol Cancer Res Treat 2014 Dec; 13: 485-95.
- Fattori G., Saito N., Seregni M., Kaderka R., Pella A., Constantinescu A., Riboldi M., Steidl P., Cerveri P., Bert C., Durante M., Baroni G. Commissioning of an integrated platform for time-resolved treatment delivery in scanned ion beam therapy by means of optical motion monitoring. Technol Cancer Res Treat 2014 Dec;13(6):517-28.
- Fassi A., Schaerer J., Fernandes M., Riboldi M., Sarrut D., Baroni G. Tumor tracking method based on a deformable 4D CT breathing motion model driven by an external surface surrogate. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2014 Jan; 88: 182-8.
- Paganelli C., Peroni M., Riboldi M., Sharp G.C., Ciardo D., Alterio D., Orecchia R., Baroni G. Scale invariant feature transform in adaptive radiation therapy: a tool for deformable image registration assessment and re-planning indication. Phys Med Biol 2013 Jan; 58: 287-99.
- Paganelli C., Peroni M., Baroni G., Riboldi M. Quantification of organ motion based on an adaptive image-based scale invariant feature method. Med Phys 2013 40(11): 111701/1-12.
- Paganelli C., Summers P., Baroni G., Bellomi M. and Riboldi M. Image-based retrospective 4D MRI. 4D treatment (planning) workshop, November 28th-29th, 2013, Paul Scherrer Institut, Villigen, Switzerland.
- Seregni M., Kaderka R., Fattori G., Riboldi M., Pella A., Constantinescu A., Saito N., Durante M., Cerveri P., Bert C., Baroni G. Tumor tracking based on correlation models in scanned ion beam therapy: an experimental study. Phys Med Biol 2013 Jul; 58: 4659-78.
- Paganelli C., Peroni M., Pennati F., Baroni G., Summers P., Bellomi M., Riboldi M. Scale Invariant Feature Transform as feature tracking method in 4D imaging: a feasibility study. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2012; 2012: 6543-6.
- Paganelli C., Peroni M., Baroni G., Riboldi M. Validation of deformable registration in adaptive therapy with scale invariant feature transform. Proceedings of the 9th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2012, p. 680-683.
- Seregni M., Cerveri P., Riboldi M., Pella A., Baroni G. Robustness of external/internal correlation models for real-time tumor tracking to breathing motion variations. Phys Med Biol 2012 Nov; 57: 7053-74.
- Riboldi M., Orecchia R., Baroni G. Real-time tumour tracking in particle therapy: technological developments and future perspectives. Lancet Oncol 2012 Sep; 13: e383-91.
