Um die CT- und Röntgenbilder zu analysieren, wurde von Varian eine eigene Software zur Verfügung gestellt. Mittels dieser Software wurden Daten aus dem Matching-Algorithmus gesammelt und analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Winkel, welche unter 90 Grad sind unter Aufbringen höherer Ressourcen, erfolgsversprechend sind.
| Betriebssystem | Microsoft Windows 10 |
|---|---|
| Programmiersprache | Python |
| Zusätzlich | Tools von Varian |
Während der Krebsbestrahlung wird die Position des Patienten anhand von 2D- und 3D-Daten aus der medizinischen Bildgebung bestimmt. Bei der Behandlungsplanung wird ein hochauflösendes 3D-CT-Bild aufgenommen, um die Position und Grösse des Tumors zu lokalisieren und die Behandlungsparameter vorzubereiten. Die Position des Patienten wird anhand von zwei 2D-Röntgenbildern eingestellt, die unmittelbar vor jeder Behandlung aufgenommen werden. Zu diesem Zweck gleicht eine Applikation die 2D-Röntgenbilder und die 3D-CTs ab, um Translationen und Rotationen in der X-, Y- und Z-Achse zu berechnen, um den Patienten genau auf dem Behandlungsgerät zu positionieren.
In der Regel werden diese beiden Röntgenbilder in einem Winkel von 90° zueinander aufgenommen, da dies die beste Qualität der Übereinstimmung ermöglicht. Bei bestimmten Behandlungspositionen ist ein 90°-Winkel zwischen den beiden Bildern jedoch nicht möglich.
Die gewonnene Freiheit hat den Vorteil, dass die Strahlendosis auf mehrere Achsen verteilt wird, was bedeutet, dass die Strahlung im Patienten auf den Tumor fokussiert bleibt, aber ein- und austretende Strahlung besser auf das gesunde Gewebe verteilt wird.
Zur Weiterentwicklung ihrer Krebsbehandlungsgeräte erforscht Varian Medical Systems Imaging Laboratory die Röntgenbildgebung mit Winkeln kleiner als 90°. Bei den Röntgenbildgebungswinkeln ist Varian sehr daran interessiert, herauszufinden, wie gut ihr Matching-Algorithmus funktioniert. Es gibt eine Vielzahl von Parametern, die das Matching-Ergebnis beeinflussen können. Da die Messung aller möglichen Parameterkombinationen sehr rechenaufwendig wäre, begrenzt eine Analyse der Leistung und des Einflusses der Parameter den erforderlichen Rechenaufwand und kann unbekannte Fehler aufdecken.
Analyse des Geometrical Assessment und der Similarity Function unter Verwendung der Varian-internen Software.
Die geometrische Bewertung, die die Anwendung von Shifts in verschiedenen Achsen unter verschiedenen Winkeln und die Analyse der Abweichungen der Bilder umfasst. Shifts waren Verschiebungen mit einer bestimmten Schrittgrösse in Millimeter oder Grad in einer Dimension (z.B. Translation oder Rotation in der x-, y- oder z-Achse).
Die Analyse der Similarity Function gab Aufschluss über die Ähnlichkeit zwischen dem Originalbild und dem Matching-Ergebnis. Es konnten also Aussagen über diese Funktion gemacht werden.
Die analysierten Daten bringen Aufschluss darüber, dass der Algorithmus mit weniger als 40 Grad funktioniert. Dafür müssen aber ebenfalls gewisse Parameter, bspw. die Auflösung der Bilder mit der verglichen wird, stimmen.
Weitere Experimente können helfen, eine Systematik in den Abweichungen zu finden.
| Projektdauer | Aufwand in Personenstunden | Teamgrösse |
|---|---|---|
| 20. Februar 2023 bis 16. Juni 2023 | 2 * 180 Stunden | 2 Personen |
Alex Campos Batista, BSc Informatik
Marc Scheidegger, BSc Informatik
