@conference{RS13a, Author = {R. Dürichen, O. Blanck, J. Dunst, G. Hildebrandt, A. Schlaefer, A. Schweikard}, Title = {Atemphasenabhängige Prädiktionsfehler in der extrakraniellen stereotaktischen Strahlentherapie}, Year = {2013}, Booktitle = {Deutschen Gesellschaft für Radioonkologie (DEGRO)}, Abstract = {Fragestellung: Die Kompensation von atembedingten Tumorbewegungen während der extrakraniellen stereotaktischen Strahlentherapie ist nicht trivial. Beim robotergestützten CyberKnife, einem immer häufiger eingesetzten aktive Bewegungskompensationssystem, werden dabei interne Tumorbewegungen mit optischen Marker auf der Brust korreliert und während der Behandlung mittels Prädiktionsalgorithmen vorhergesagt, um den Roboter synchron mit dem Tumor bewegen zu können. Genauigkeitsanalysen des Systems wurden mehrfach publiziert. Wir untersuchten nun, in wie weit die Prädiktionsgenauigkeit von der Atemphase abhängig ist, um Fehler besser bewerten und Patienten besser auf die Behandlung vorbereiten zu können. Methodik: Für die Analyse verwendeten wir Patientendaten von 37 Abdominellen- und 34 Lungenbehandlungen \(143 bzw. 124 Fraktionen\), die in unserem Zentrum behandelt wurden. Zur Untersuchung des Prädiktionsfehlers unterteilten wir die gemessene und prädizierte Atembewegung jedes Patienten, die in den CyberKnife Log-Dateien gespeichert werden, in je 10 Atemphasen. Anschließend berechneten wir die mittleren und maximalen Prädiktionsfehlers pro Phase in x, y und z Richtung und in 3D und verglichen die jeweiligen Atemphasen miteinander. Ergebnis: Der Median für den mittleren 3D Prädiktionsfehler für alle Leberpatienten betrug exemplarisch 0.14 mm \(Phase 1\), 0.09 mm \(Phase 3\), 0.07 mm \(Phase 5\) und 0.08 mm \(Phase 8\). Für Lungenpatienten beträgt der Median exemplarisch 0.05 mm \(Phase 1\), 0.03 mm \(Phase 3\), 0.03 mm \(Phase 5\) und 0.03 mm \(Phase 8\). Im Mittel sind die Prädiktionsfehler für Leberpatienten größer als für Lungenpatienten, was auf die größeren Bewegungen in der Leber zurückzuführen sein mag. Der maximale mittlere Prädiktionsfehler für einen Leberpatienten beträgt 0.7 mm \(Phase 1\) und für einen Lungenpatienten 0.81 mm \(Phase 3\). Die Ergebnisse zeigen, dass eine große Abhängigkeit zwischen Atemphasen und Prädiktionsfehler besteht. Der Prädiktionsfehler ist besonders an den Übergängen von Ex- zu Inspiration \(Phase 1/10\) größer als in den Phasen von reiner Inspiration \(Phase 3\), Exspirationen\ (Phase 8\) und Übergang von In- zu Exspiration \(Phase 5/6\). Diese Fehlerverteilung ist für Lungen und Leber Patienten gleich. Schlussfolgerung: Diese Analyse zeigt, dass der mittlere atemphasenabhängige Prädiktionsfehler für Lungen- und Leberpatienten zwar sehr klein ist, jedoch für einzelne Patienten dennoch teilweise hohe mittlere Prädiktionsfehler auftreten können. Dies ist vor allem dadurch bedingt, dass die Prädiktion der Atmungsbewegung nach längerer Ruhephase (Ausatmung) schwierig ist. Besseres Training der Patienten hinsichtlich einer regelmäßigen Atmung ohne Pause könnten hier Verbesserungen schaffen. Als nächsten Schritt planen wir den dosimetrischen Effekt für Patienten mit einem hohen Prädiktionsfehler genauer zu untersuchen. Zusätzlich soll das Potential von neueren Prädiktionsalgorithmen untersucht werden.} } @COMMENT{Bibtex file generated on 2017-9-26 with typo3 si_bibtex plugin. Data from /mtec/publications/2017-2013.html }