Simulation und Evaluation tiefenbildgebender Verfahren zur Prädiktion atmungsbedingter Organ- und Tumorbewegungen

Lokalisationsunsicherheiten von Tumoren und umliegender Risikostrukturen durch Atembewegungen stellen ein zentrales Problem bei der Bestrahlung von abdominalen und thorakalen Tumoren dar. Moderne Ansätze zur Kompensation der Atembewegung werden in der Regel durch externe Atemsignale gesteuert, die ein Surrogat der inneren Tumor- und Organbewegung darstellen. Unter der Annahme eines Wirkungszusammenhangs zwischen Surrogatsignal und interner Bewegung lassen sich patientenspezifische Korrespondenzmodelle trainieren, um die internen Bewegungen zu prädiktieren. In diesem Beitrag wird der Einfluss der Dimensionalität des Surrogats auf die Genauigkeit der Prädiktion von Organ- und Tumorbewegungen mithilfe eines multivariaten linearen Modells untersucht. Hierzu wird die externe Verfolgung der Brustwandbewegung durch tiefenbildgebende Verfahren simuliert und das resultierende Signal als mehrdimensionales Surrogat aufgefasst. Resultate auf der Basis von 10 Lungentumorpatienten zeigen, dass durch den Einsatz von mehrdimensionalen externen Atemsignalen (Linien- und Regionenabtastungen) im Vergleich zu eindimensionalen Signalen eine signifikante Verbesserung der Prädiktionsgenauigkeit erreicht wird.