Methods for the integration of combined PET/MR into radiotherapy planning

Abstract

Despite recent advances in radiotherapy (RT) there are still tumor types for which a high fraction of recurrences is observed following treatment. Limiting factors in current treatment concepts seem to be inaccuracies in image-based tumor delineation and missing consideration of the biological heterogeneity of individual tumors. In this respect, the abundant anatomical and functional information provided by magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) may lead to major advances in RT treatment. Recently available combined PET/MR scanners allow for the acquisition of simultaneous, intrinsically registered PET/MR data, facilitating their combined analysis for the integration into RT.

In this thesis, dedicated methods and algorithms for the analysis and integration of the multimodal PET/MR datasets into RT are developed. In the first part, a method for multimodal deformable registration is developed, to enable the spatial transformation of PET/MR data to the computed tomography used for treatment planning. The second part is concerned with the development of an automatic tumor segmentation algorithm, considering PET and MR information simultaneously. In the last part, a correlation analysis of various functional datasets is motivated and performed in order to support the definition of a biologically adapted dose prescription.

Trotz jüngster Fortschritte in der Strahlentherapie (ST) gibt es noch immer Tumorarten mit einem hohen Prozentsatz an Rezidiven nach der Behandlung. Limitierende Faktoren in aktuellen Behandlungskonzepten scheinen vor allem Ungenauigkeiten in der bildbasierten Tumorabgrenzung sowie die fehlende Berücksichtigung der biologischen Heterogenität der einzelnen Tumoren zu sein. In dieser Hinsicht erscheint die Einbeziehung der vielfältigen anatomischen und funktionellen Bildgebungsmöglichkeiten der Magnetresonanztomographie (MRT), sowie der Positronenemissionstomographie (PET), in die ST vielversprechend. Seit kurzem verfügbare PET/MR-Scanner erlauben die Akquisition simultaner, intrinsisch registrierter PET/MR-Datensätze, wodurch deren kombinierte Analyse und Integration in die Therapieplanung erleichtert wird.

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von dedizierten Methoden und Algorithmen für die Analyse und Integration der multimodalen PET/MR-Datensätze in die ST. Im ersten Teilprojekt wurde eine Methode zur multimodalen deformierbaren Registrierung entwickelt, um die räumliche Transformation der PET/MR-Daten auf die zur Therapieplanung notwendige Computertomographie-Aufnahme zu ermöglichen. Im zweiten Teil wurde ein Algorithmus zur automatischen Tumorsegmentierung unter simultaner Berücksichtigung von PET- und MR-Information entwickelt. Abschließend wurde im dritten Teil eine Korrelationsanalyse der funktionellen PET- und MR-Datensätze motiviert und ausgeführt, um die Definition einer biologisch adaptierten Dosisverschreibung zu unterstützen.