Automated VMAT planning for postoperative adjuvant treatment of advanced gastric cancer

Background: Postoperative/adjuvant radiotherapy of advanced gastric cancer involves a large planning target volume (PTV) with multi-concave shapes which presents a challenge for volumetric modulated arc therapy (VMAT) planning. This study investigates the advantages of automated VMAT planning for this site compared to manual VMAT planning by expert planners. Methods: For 20 gastric cancer patients in the postoperative/adjuvant setting, dual-arc VMAT plans were generated using fully automated multi-criterial treatment planning (autoVMAT), and compared to manually generated VMAT plans (manVMAT). Both automated and manual plans were created to deliver a median dose of 45 Gy to the PTV using identical planning and segmentation parameters. Plans were evaluated by two expert radiation oncologists for clinical acceptability. AutoVMAT and manVMAT plans were also compared based on dose-volume histogram (DVH) and predicted normal tissue complication probability (NTCP) analysis. Results: Both manVMAT and autoVMAT plans were considered clinically acceptable. Target coverage was similar (manVMAT: 96.6 ± 1.6%, autoVMAT: 97.4 ± 1.0%, p = 0.085). With autoVMAT, median kidney dose was reduced on average by > 25%; (for left kidney from 11.3 ± 2.1 Gy to 8.9 ± 3.5 Gy (p = 0.002); for right kidney from 9.2 ± 2.2 Gy to 6.1 ± 1.3 Gy (p <  0.001)). Median dose to the liver was lower as well (18.8 ± 2.3 Gy vs. 17.1 ± 3.6 Gy, p = 0.048). In addition, Dmax of the spinal cord was significantly reduced (38.3 ± 3.7 Gy vs. 31.6 ± 2.6 Gy, p <  0.001). Substantial improvements in dose conformity and integral dose were achieved with autoVMAT plans (4.2% and 9.1%, respectively; p <  0.001). Due to the better OAR sparing in the autoVMAT plans compared to manVMAT plans, the predicted NTCPs for the left and right kidney and the liver-PTV were significantly reduced by 11.3%, 12.8%, 7%, respectively (p ≤ 0.001). Delivery time and total number of monitor units were increased in autoVMAT plans (from 168 ± 19 s to 207 ± 26 s, p = 0.006) and (from 781 ± 168 MU to 1001 ± 134 MU, p = 0.003), respectively. Conclusions: For postoperative/adjuvant radiotherapy of advanced gastric cancer, involving a complex target shape, automated VMAT planning is feasible and can substantially reduce the dose to the kidneys and the liver, without compromising the target dose delivery

Automated Radiotherapy Planning for Patient-Specific Exploration of the Trade-Off Between Tumor Dose Coverage and Predicted Radiation-Induced Toxicity-A Proof of Principle Study for Prostate Cancer

Background: Currently, radiation-oncologists generally evaluate a single treatment plan for each patient that is possibly adapted by the planner prior to final app

Automatic configuration of the reference point method for fully automated multi-objective treatment planning applied to oropharyngeal cancer

Purpose: In automated treatment planning, configuration of the underlying algorithm to generate high-quality plans for all patients of a particular tumor type can be a major challenge. Often, a time-consuming trial-and-error tuning procedure is required. The purpose of this paper is to automatically configure an automated treatment planning algorithm for oropharyngeal cancer patients. Methods: Recently, we proposed a new procedure to automatically configure the reference point method (RPM), a fast automatic multi-objective treatment planning algorithm. With a well-tuned configuration, the RPM generates a single Pareto optimal treatment plan with clinically favorable trade-offs for each patient. The automatic configuration of the RPM requires a set of computed tomography (CT) scans with corresponding dose distributions for training. Previously, we demonstrated for prostate cancer planning with 12 objectives th

Impact of MLC properties and IMRT technique in meningioma and head-and-neck treatments

Purpose: The impact of multileaf collimator (MLC) design and IMRT technique on plan quality and delivery improvements for head-and-neck and meningioma patients is compared in a planning study. Material and methods: Ten previously treated patients (5 head-and-neck, 5 meningioma) were re-planned for step-and-shoot IMRT (ssIMRT),sliding window IMRT (dMLC) and VMAT using the MLCi2 without (-) and with (+) interdigitation and the Agility-MLC attached to an Elekta 6MV linac. This results in nine plans per patient. Consistent patient individual optimization parameters are used. Plans are generated using the research tool Hyperion V2.4 (equivalent to Elekta Monaco 3.2) with hard constraints for critical structures and objectives for target structures. For VMAT plans, the improved segment shape optimization is used. Critical structures are evaluated based on QUANTEC criteria. PTV coverage is compared by EUD, D-mean, homogeneity and conformity. Additionally, MU/plan, treatment times and number of segments are evaluated. Results: As constrained optimization is used, all plans fulfill the hard constraints. Doses to critical structures do not differ more than 1Gy between the nine generated plans for each patient. Only larynx, parotids and eyes differ up to 1.5Gy (D-mean or D-max) or 7 % (volume-constraint) due to (1) increased scatter,(2) not avoiding structures when using the full range of gantry rotation and (3) improved leaf sequencing with advanced segment shape optimization for VMAT plans. EUD, Dmean, homogeneity and conformity are improved using the Agility-MLC. However, PTV coverage is more affected by technique. MU increase with the use of dMLC and VMAT, while the MU are reduced by using the Agility-MLC. Fastest treatments are always achieved using Agility-MLC, especially in combination with VMAT. Conclusion: Fastest treatments with the best PTV coverage are found for VMAT plans with Agility-MLC, achieving the same sparing of healthy tissue compared to the other combinations of ssIMRT, dMLC and VMAT with either MLCi2(-/+) or Agility

Intensity Modulated Proton Therapy Optimization Under Uncertainty: Field Misalignment and Internal Organ Motion

Intensity modulated proton therapy (IMPT) is one of the most advanced forms of radiation therapy, which can deliver a highly conformal dose to the tumor while sparing the dose in healthy tissues. Compared to conventional photon-based radiation therapy, IMPT is more flexible in delivering radiation dose according to different tumor shapes. However, this flexibility also makes the optimization problems in IMPT harder to solve, e.g., it requires larger memory to store data and longer computational time. Furthermore, proton beams are very sensitive to different uncertainties, such as setup uncertainty, range uncertainty and internal organ motion. These uncertainties can greatly impact the quality of clinical treatment. Therefore, this dissertation aims to investigate different optimization methods for treatment planning and to handle a variety of uncertainties in IMPT. First, to solve the fluence map optimization (FMO) problem in IMPT, we propose a method to formulate the FMO problem into a molecular dynamics model. So that, the FMO problem can be optimized according classical dynamics system. This method combines the advantages of gradient-based algorithms and heuristic search algorithms. Next, we develop and validate a robust optimization method for IMPT treatment plans with multi-isocenter large fields to overcome the dose inhomogeneity problem caused by the setup misalignment in field junctions. Numerical results show that the robust optimized IMPT plans create a low gradient field radiation dose in the junction regions, which can minimize the impact from misalignment uncertainty. Compare to conventional techniques, the robust optimization method leads the whole treatment much more efficient. Lastly, we focus on a two-stage method to solve the beam angle optimization (BAO) problem in IMPT with internal organ motion uncertainty. In the first stage, a $p$-median algorithm is developed for beam angle clustering. In the second stage, a bi-level search algorithm is used to find the final beam angle set for the treatment. Furthermore, Support vector machine (SVM) is used for beam angle classification to reduce the search space and the 4D-CT information is incorporated to handle the internal organ motion uncertainty. Results show that the two-stage BAO method consistently finds a high-quality solution in a short time.Industrial Engineering, Department o

Automatic radiotherapy treatment planning using Particle Swarm Optimization

Strahlentherapeutische Behandlungen werden für jeden Patienten individuell ge- plant, um den bestmöglichen Plan zu gewährleisten. Moderne VMAT-Behandlungen werden heute standardmäßig invers geplant, dabei werden Planungszielvorgaben und -beschränkungen genutzt, um die Dosis im Zielvolumen und im umliegenden gesunden Gewebe zu charakterisieren. Je nach individueller Patientenanatomie muss unterschiedlich viel Dosis im gesunden Gewebe akzeptiert werden, um die Abdeckung des Tumors mit der benötigten Dosis zu gewährleisten. In der manuellen Planung müssen dafür unterschiedliche Kombinationen von Zielvorgaben und Beschränkungen erprobt werden. Damit hängt der Planungsprozess maßgeblich von der Erfahrung des Planers und der zur Verfügung stehenden Zeit ab. In den letzten Jahren wurden daher verschiedene automatische Planungsansätze vorgeschlagen, für die Anwendbarkeit und Nutzen bereits gezeigt wurden. Alle bisher vorgeschlagenen Ansätze nutzen differentielle Informationen als Grundlage für die Optimierung, was ihre Anwendung auf einen Suchraum, der durch konvexe Beschränkungen beschrieben wird, begrenzt. Statistische Optimierungen stellen eine vielversprechende Möglichkeit dar, dieses Problem zu beheben, da sie den Suchraum zufällig erkunden. Die Partikelschwarmoptimierung (PSO) ist ein solches naturanaloges, statistisches, iteratives und kollektives Optimierungsverfahren, welches sich am Verhalten von Vogelschwärmen oder Fischgruppen orientiert. Ein Schwarm setzt sich dabei aus In- dividuen, auch Partikel genannt, zusammen, welche den Suchraum zufällig erkunden. Indem die Partikel Informationen über die Güte der von ihnen besuchten Positio- nen austauschen, verändert jeder Partikel seine Position im Suchraum iterativ und versucht dabei, sich dem globalen Optimum anzunähern. In dieser Arbeit wurde ein automatischer Planungsansatz beruhend auf einer PSO implementiert und erfol- greich für post-operative Prostatakrebsfälle getestet. Für die strahlentherapeutische Planung entspricht dabei jeder Partikel einem Plan, dessen Position im Suchraum durch einen Vektor von Planungsbeschränkungen definiert wird. Die PSO verändert die Beschränkungen iterative. Dies wurde in dieser Doktorarbeit in Python 2.7.3 realisiert. In Verbindung mit dem Bestrahlungsplanungssystem Hyperion, das zur Planberechnung genutzt wurde, konnte ein automatischer Planungsansatz realisiert und getestet werden. Im ersten Teil der Arbeit wurde die Implementierung analysiert, dafür wurde die Fähigkeit des Algorithmus untersucht, den gesamten Suchraum zu erforschen und einen kleineren Suchraum genauer zu erkunden. Dies wurde durch die Wahl des Trägheitsgewicht ω umgesetzt. Weiterhin wurde das Konvergenzverhalten untersucht, wofür der mittlere Wert der drei Planungsbeschränkungen zwischen aufeinanderfolgenden Generation und der Abstand zwischen höchster und niedrigster Beschränkung untersucht wurden. Dabei zeigte sich, dass die Implementierung geeignet ist, um als automatischer Bestrahlungsplanungsansatz verwendet zu werden. Dennoch sollte die Implementierung in Zukunft weiter verbessert werden, vor allem in Hinblick auf die Rechenzeit. Ein wichtiger Punkt für alle automatischen Planungsansätze ist der faire und reproduzierbare Vergleich von zwei konkurrierenden Plänen. Vor allem für Optimierungsalgorithmen ist es wichtig, einen optimalen Plan zu definieren, da diese Information genutzt wird, um die weitere Suchrichtung festzulegen. In dieser Ar- beit wurde ein ‚plan quality score‘ (PQS) eingeführt, der auf bereits bekannten Dosis-Volumen-Histogramm (DVH)-Parametern beruht. Dafür wurden die DVH-Parameter, die in der hausinternen ‚standard operating procedure‘ (SOP) definiert sind, verwendet. Der PQS spiegelt damit den klinischen Standard wieder. Das Prinzip des PQS beruht darauf, die Einhaltung der DVH-Parameter zu belohnen und deren Verletzung zu bestrafen. In der Studie wurde ein PQS für post-operative Prostatabestrahlungen implementiert. Dafür wurden 10 Fälle automatisch mit der implementierten PSO geplant und im zweiten Teil der Arbeit mit den manuell erstellten Plänen verglichen. Die manuellen und automatischen PSO-Pläne waren hinsichtlich ihrer allgemeinen Planqualität vergleichbar, aber die PSO-Pläne erreichten eine signifikant bessere Schonung des Rektums im Bereich hoher Dosen. Dafür musste eine etwas schlechtere Schonung der Blase akzeptiert werden. Dieser unterschiedliche Kompromiss zwischen Rektum- und Blasenschonung spiegelt die Definition des PQS wieder, es wären aber auch andere Kompromisse möglich. Damit wurde in dieser Arbeit die Anwendbarkeit der PSO als automatischer Planungsansatz gezeigt. Da der PQS spezifisch für jede Tumorentität und das Behandlungskonzept definiert werden muss, muss die Übertragbarkeit auf weiter Prostatabestrahlungen und andere Tumorlokalisationen in zukünftigen Studien untersucht werden

Column Generation-Based Techniques for Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT) and Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) Treatment Planning

RÉSUMÉ: Les statistiques ont estimé à environ 14,1 millions le nombre de cas de cancer en 2018 dans le monde, et qui devrait passer à 24 millions d’ici 2035. La radiothérapie est l’une des premières méthodes de traitement du cancer, qu’environ 50% des patients reçoivent au cours de leur maladie. Cette méthode endommage le matériel génétique des cellules cancéreuses, détruisant ainsi leur capacité de reproduction. Cependant, les cellules normales sont également affectées par le rayonnement ; par conséquent, le traitement doit être effectué de manière à maximiser la dose de rayonnement aux tumeurs, tout en minimisant les effets néfastes des radiations sur les tissus sains. Les techniques d’optimisation sont utilisées afin de déterminer la dose et la position du rayonnement à administrer au corps du patient. Ce projet aborde la radiothérapie externe à travers la radiothérapie par modulation d’intensité (IMRT), ainsi qu’une nouvelle forme appelée modulation d’intensité volumétrique par thérapie par arcs (VMAT). En IMRT, un nombre fini de directions sont déterminées pour le rayonnement du faisceau, tandis qu’en VMAT l’accélérateur linéaire tourne autour du corps du patient alors que le faisceau est allumé. Cette technologie permet de modifier dynamiquement la forme du faisceau et le débit de dose pendant le traitement. Le problème de planification du traitement consiste à choisir une séquence de distribution des formes de faisceaux, à optimiser le dé bit de dose du faisceau et à déterminer la vitesse de rotation du portique, si nécessaire. Cette recherche tire profit de la méthode de génération de colonnes, en tant que méthode d’optimisation efficace en particulier pour les problèmes à grande échelle. Cette technique permet d’améliorer le temps de traitement et les objectifs cliniques non linéaires et non convexes, dans la planification de traitement en VMAT. Un nouveau modèle multi-objectif de génération de colonnes pour l’IMRT est également développé. Dans le premier essai, nous développons un nouvel algorithme de génération de colonnes qui optimise le compromis entre le temps et la qualité du traitement délivré pour la planification de traitement en VMAT. Pour ce faire, une génération simultanée de colonnes et de rangées est développée, afin de relier les colonnes, contenant la configuration des ouvertures de faisceaux, aux rangées du modèle, représentant la restriction de temps de traitement. De plus, nous proposons une technique de regroupement par grappe modifiée, afin d’agréger des éléments de volume similaires du corps du patient, et de réduire efficacement le nombre de contraintes dans le modèle. Les résultats de calcul montrent qu’il est possible d’obtenir un traitement de haute qualité sur quatre processeurs en parallèle. Dans le deuxième essai, nous développons une approche de planification automatique intégrant les critères de l’histogramme dose-volume (DVH). Les DVH sont la représentation de dose la plus courante pour l’évaluation de la qualité de traitement en technologie VMAT. Nous profitons de la procédure itérative de génération de colonnes pour ajuster les paramètres du modèle lors de la génération d’ouverture, et répondre aux critères DVH non linéaires, sans tenir compte des contraintes dures dans le modèle. Les résultats sur les cas cliniques montrent que notre méthodologie a été significativement améliorée, pour obtenir des plans cliniquement acceptables sans intervention humaine par rapport à une simple optimisation VMAT. De plus, la comparaison avec un système de planification de traitement commercial existant montre que la qualité des plans obtenus à partir de la méthode proposée, en particulier pour les tissus sains, est largement meilleure alors que le temps de calcul est moindre. Dans le troisième essai, nous abordons la planification de traitement en IMRT, qui est formulée comme un problème d’optimisation convexe à grande échelle, avec un espace de faisabilité simplex. Nous intégrons d’abord une nouvelle approche de solution basée sur la méthode Frank-Wolfe, appelée Blended Conditional Gradients, dans la génération de colonnes, pour améliorer les performances de calcul de la méthode. Nous proposons ensuite une technique de génération de colonnes multi-objectif, pour obtenir directement des ouvertures qui se rapprochent d’un ensemble efficace de plans de traitement non dominés. A cette fin, nous trouvons les limites inférieure et supérieure du front de Pareto, et générons une colonne avec un vecteur de poids des objectifs pré-assigné ou nouveau, réduisant la distance maximale de deux bornes. Nous prouvons que cet algorithme converge vers le front de Pareto. Les résultats de recherche d’un bon compromis de traitement entre la destruction des volumes cibles et la protection des structures saines dans un espace objectif bidimensionnel, montrent l’efficacité de l’algorithme dans l’approche du front de Pareto, avec des plans de traitement livrables en 3 minutes environ, et évitant un grand nombre de colonnes. Cette méthode s’applique également à d’autres classes de problèmes d’optimisation convexe, faisant appel à la fois à une génération de colonnes et à une optimisation multi-objectifs.----------ABSTRACT: The statistics have estimated about 18.1 million cancer cases in 2018 around the world, which is expected to increase to 24 million by 2035. Radiation therapy is one of the most important cancer treatment methods, which about 50% of patients receive during their illness. This method works by damaging the genetic material within cancerous cells and destroying their ability to reproduce. However, normal cells are also affected by radiation; therefore, the treatment should be performed in such a way that it maximizes the dose of radiation to tumors, while simultaneously minimizing the adverse effects of radiations to healthy tissues. The optimization techniques are useful to determine where and how much radiation should be delivered to patient’s body. In this project, we address the intensity-modulated radiation therapy (IMRT) as a widelyused external radiotherapy method and also a novel form called volumetric modulated arc therapy (VMAT). In IMRT, a finite number of directions are determined for the beam radiation, while in VMAT, the linear accelerator rotates around the patient’s body while the beam is on. These technologies give us the ability of changing the beam shape and the dose rate dynamically during the treatment. The treatment planning problem consists of selecting a delivery sequence of beam shapes, optimizing the dose rate of the beam, and determining the rotation speed of the gantry, if required. In this research, we take advantages of the column generation technique, as a leading optimization method specifically for large-scale problems, to improve the treatment time and non-linear non-convex clinical objectives in VMAT treatment planning, and also develop a new multi-objective column generation framework for IMRT. In the first essay, we develop a novel column generation algorithm optimizing the trade-off between delivery time and treatment quality for VMAT treatment planning. To this end, simultaneous column-and-row generation is developed to relate the configuration of beam apertures in columns to the treatment time restriction in the rows of the model. Moreover, we propose a modified clustering technique to aggregate similar volume elements of the patient’s body and efficiently reduce the number of constraints in the model. The computational results show that a high-quality treatment is achievable using a four-thread CPU. In the second essay, we develop an automatic planning approach integrating dose-volume histogram (DVH) criteria, the most common method of treatment evaluation in practice, for VMAT treatment planning. We take advantage of the iterative procedure of column generation to adjust the model parameters during aperture generation and meet nonlinear DVH criteria without considering hard constraints in the model. The results on clinical cases show that our methodology had significant improvement to obtain clinically acceptable plans without human intervention in comparison to simple VMAT optimization. In addition, the comparison to an existing commercial treatment planning system shows the quality of the obtained plans from the proposed method, especially for the healthy tissues, is significantly better while the computational time is less. In the third essay, we address the IMRT treatment planning, which is formulated as a large scale convex optimization problem with simplex feasibility space. We first integrate a novel Frank-Wolfe-based solution approach, so-called Blended Conditional Gradients, into the column generation to improve the computational performance for the method. We then propose a multi-objective column generation technique to directly obtain apertures that approximate an efficient non-dominated set of treatment plans. To this end, we find lower and upper bounds for the Pareto front and generate a column with a pre-assigned or new weight-vector of the objectives, reducing the maximum distance of two bounds. We prove this algorithm converges to the Pareto front. The results in a two-dimensional objective space to find the trade-off plans between the treat of target volumes and sparing the healthy structures show the efficiency of the algorithm to approximate the Pareto front with deliverable treatment plans in about 3 minutes, avoiding a large number of columns. This method is also applicable for other classes of convex optimization problems requiring both column generation and multi-objective optimization