A location-mixture autoregressive model for online forecasting of lung tumor motion

Lung tumor tracking for radiotherapy requires real-time, multiple-step ahead forecasting of a quasi-periodic time series recording instantaneous tumor locations. We introduce a location-mixture autoregressive (LMAR) process that admits multimodal conditional distributions, fast approximate inference using the EM algorithm and accurate multiple-step ahead predictive distributions. LMAR outperforms several commonly used methods in terms of out-of-sample prediction accuracy using clinical data from lung tumor patients. With its superior predictive performance and real-time computation, the LMAR model could be effectively implemented for use in current tumor tracking systems.Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS744 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

PREDICTION OF RESPIRATORY MOTION

Radiation therapy is a cancer treatment method that employs high-energy radiation beams to destroy cancer cells by damaging the ability of these cells to reproduce. Thoracic and abdominal tumors may change their positions during respiration by as much as three centimeters during radiation treatment. The prediction of respiratory motion has become an important research area because respiratory motion severely affects precise radiation dose delivery. This study describes recent radiotherapy technologies including tools for measuring target position during radiotherapy and tracking-based delivery systems. In the first part of our study we review three prediction approaches of respiratory motion, i.e., model-based methods, model-free heuristic learning algorithms, and hybrid methods. In the second part of our work we propose respiratory motion estimation with hybrid implementation of extended Kalman filter. The proposed method uses the recurrent neural network as the role of the predictor and the extended Kalman filter as the role of the corrector. In the third part of our work we further extend our research work to present customized prediction of respiratory motion with clustering from multiple patient interactions. For the customized prediction we construct the clustering based on breathing patterns of multiple patients using the feature selection metrics that are composed of a variety of breathing features. In the fourth part of our work we retrospectively categorize breathing data into several classes and propose a new approach to detect irregular breathing patterns using neural networks. We have evaluated the proposed new algorithm by comparing the prediction overshoot and the tracking estimation value. The experimental results of 448 patients’ breathing patterns validated the proposed irregular breathing classifier

Compensation of intra-fractional organ motion through multileaf collimator tracking

In this thesis, we present substantial improvements and extensions of a previously inhouse developed multileaf collimator (MLC) tracking system. The MLC tracking system compensates for intra-fractional organ motion by adapting the aperture of a dynamic MLC in real-time to continuously monitored target motion. Our main improvements are: Firstly, the integration of clinically applicable intra-fractional motion monitoring devices based on implanted electromagnetic transponders, a novel x-ray imaging system or a combined external surrogate monitoring and x-ray imaging system. Secondly, the implementation of state-of-the-art respiratory motion forward prediction models to compensate for total system latencies of 0.5 s to 0.6 s. Thirdly, a complete redesigned of the MLC control software towards a high level of application reliability and stability as well as software maintainability and further extendability. We assess the tracking performance in various phantom experiments with sinusoidal, irregular breathing and prostate trajectories. We can reduce the remaining geometric MLC tracking uncertainties to the respiratory motion forward prediction error. Our film dosimetry evaluations demonstrate that the integrated MLC tracking system can largely eliminate the negative effects of intra-fractional organ motion on the dose distribution

Non-invasive lung tumor motion estimation and mitigation in real-time during radiation therapy

Die interfraktionelle Bewegung von Lungentumoren während der Applikation von externer Strahlentherapie kann ein limitierender Faktor für den ehandlungserfolg sein. Tumorbewegung kann sowohl eine Unterdosierung des Zielvolumens als auch eine schwerwiegende Überdosierung des umliegenden gesunden Gewebes zur Folge haben. Die vorliegende Arbeit besteht aus drei Teilen. Im ersten Teil wird eine Methode zur bildgestützten Bewegungsabschätzung von Lungentumoren in Echtzeit vorgestellt. Vorteile des Verfahrens sind die Unabhängigkeit von implantierten Markern (Pneumothorax Risiko) und die Vermeidung von zusätzlicher Bildgebungsstahlendosis, da das Verfahren mit dem Therapiestrahl akquirierte fluoroskopische Bildsequenzen nutzt. Die Validierung erfolgte sowohl anhand von Bildern, die mit einem beweglichen Thoraxphantom aufgenommen wurden, als auch anhand von Bildern, die während einer Reihe von Lungenstereotaxiebehandlungen aufgenommen wurden. Der Fehler (rmse) wurde für den Phantomdatensatz zu < 1mm und für den klinischen Datensatz zu (2.1 ± 1.7)mm bestimmt. Der zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit der Implementierung und Charakterisierung eines dynamischen, adaptiven Bestralungsystems, das durch das Nachführen des Therapiestrahls in Echtzeit Bewegungen des Zielvolumens kompensieren kann. Das System nutzt eine computergestützte, dynamisch ansteuerbare Strahlungsapertur (MLC), welche mit der Position des Zielvolumens aus dem ersten Teil in Echtzeit angesteuert wird. Die Latenzzeit wurde gemessen ( 250 ms) und durch einen linearen Vorhersagealgorithmus kompensiert. Das System wurde mit einem mit Lungentumortrajektorien programmierten dynamischen Thoraxphantom getestet. Der Fehler konnte von 2.4mm bis 3.5mm auf unter 1mm reduziert werden. Im dritten Teil dieser Arbeit wird der Algorithmus vom ersten Teil eingesetzt, um nach jeder Fraktion einer Lungenstereotaxiebehandlung die applizierte Dosis zu berechnen. Das Konzept wurde mit einem dynamischen Thoraxphantom validiert. Mit der retrospektiven Bildanalyse einer Lungenstereotaxiebehandlung konnte gezeigt werden, daß sich fraktionelle Unterdosierungen des Zielvolumens, etwa durch nicht optimale Patientenpositionierung, mit dieser Methode in Form eines Dosis-Volumen Histogramms (DVH) quantifizieren lassen