Scan path optimization for active beam delivery in charged particle therapy

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012De acordo com a Organização Mundial de Saúde, o cancro é uma das principais causas de morte em todo o mundo com certa de 7.6 milhões de mortes em 2008. Excluindo o cancro de pele não-melanoma foi estimado que cerca de 45% dos pacientes com cancro, se tratados, podem ser curados. Existem diferentes métodos de tratamento para o cancro sendo a cirurgia, quimioterapia e radioterapia os tratamentos padrão. A radioterapia possui um importante papel como método de tratamento do cancro, apresentando uma taxa de cura de cerca de 23% (12% se utilizada sozinha e 11% quando combinada com cirurgia ou quimioterapia). Atualmente a técnica de radioterapia dominante, conhecida como "convencional", utiliza fotões. Contudo, o interesse na utilização de aceleradores de partículas carregadas (considerando apenas partículas com massas iguais ou superiores à do protão) tem vindo a aumentar consideravelmente. Esse interesse deve-se principalmente ao facto de este tipo de partículas possuir uma curva de distribuição de dose em profundidade que apresenta um máximo ao qual se dá o nome de pico de Bragg. Antes do pico de Bragg a deposição de energia é praticamente constante, sendo que após este, decai bruscamente. Tendo em conta esta distribuição, Wilson propôs o uso de protões como técnica de alta precisão do tratamento do cancro. A terapia do cancro com partículas carregadas (protões e iões de carbono) tem vindo a mostrar um grande crescimento, sendo que atualmente já existem cerca de 38 centros no mundo onde esta técnica é utilizada. Um dos primeiros centros totalmente dedicado ao uso de partículas carregadas no tratamento do cancro é o Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica (CNAO), que se situa em Itália. Neste centro é utilizada uma técnica de irradiação de tumores denominada de active scanning technique. Neste método, o tumor é dividido em "fatias" a diferentes profundidades. Em cada "fatia" é definido um conjunto de pontos que necessitam de ser irradiados de forma a obter-se, no final, uma distribuição de dose uniforme no tumor. A irradiação de cada "fatia" pode ser feita utilizando duas técnicas diferentes: o discrete scanning e o quadiscrete scanning. Na técnica de discrete scanning, o feixe de irradiação é guiado ao longo da "fatia" irradiando os pontos anteriormente definidos, sendo desligado durante a transição de pontos consecutivos. Na técnica de quasidiscrete scanning o feixe não é desligado nessas transições, levando à irradiação desnecessária das áreas onde não se encontram pontos de irradiação. Esta irradiação desnecessária, leva à deposição de uma dose extra no tumor, que senão for tida em conta pode influenciar a distribuição de dose final do tumor. Desta forma, uma optimização do caminho feito pelo feixe, pode levar a uma diminuição da dose extra. Adicionalmente, em ambas as técnicas (discrete e quasidiscrete scanning) uma optimização do caminho poderá também levar a uma diminuição do tempo de irradiação e da energia utilizada pelo equipamento. O principal objetivo desta tese foi estudar o efeito da optimização do caminho feito pelo feixe em planos de tratamento de pacientes do CNAO. Foram definidos os seguintes objetivos secundários: • Identificação de possíveis estratégias para resolução do problema proposto através do estudo da literatura corrente sobre algoritmos de optimização; • Implementação e avaliação da performance das estratégias identificadas, utilizando planos de tratamento de pacientes do CNAO; • Avaliação do efeito clínico da utilização dos métodos propostos; • Desenvolvimento de uma ferramenta capaz de optimizar o caminho percorrido pelo feixe, utilizando os métodos de optimização identificados. Esta tese encontra-se dividida em cinco capítulos. No primeiro capítulo foram introduzidos alguns conceitos sobre terapia do cancro com partículas carregadas e algoritmos de optimização. No capítulo 2 foi explicada a abordagem tomada para a resolução do problema e quais os métodos utilizados. Os resultados obtidos para os métodos propostos encontram-se no capítulo 3. Finalmente no capítulo 4 e 5 é apresentada a discussão dos resultados e as conclusões obtidas. De forma a cumprir os objetivos propostos, foram identificados dois principais algoritmos de optimização: Simulated Annealing (SA) e Algoritmos Genéticos (GAs). O SA foi anteriormente proposto por Pardo e Kang como uma possível solução para o problema identificado. Este algoritmo é baseado no processo de annealing para formação de cristais. Enquanto que os algoritmos genéticos baseiam-se no principio da sobrevivência dos mais fortes introduzido por Darwin. Tal como este principio, os GA podem ser divididos em três partes: seleção, crossover ou reprodução e mutação. Neste trabalho foram testados diferentes métodos de crossover e mutação, sendo que o método que ofereceu melhores resultados (uma convergência mais rápida para uma "boa" solução) foi um algoritmo genético híbrido - Hybrid Genetic Algorithm with Heuristics (HyGA). O HyGA e o SA foram utilizados para optimização dos caminhos feitos pelo feixe de irradiação em 10 planos de tratamento de pacientes do CNAO. Em comparação com o HyGA, o SA apresentou em média, caminhos mais longos para "fatias" com pequenas quantidades de pontos de irradiação e para "fatias" onde estes se encontravam distribuídos de forma não uniforme. Contudo, os dois algoritmos obtiveram caminhos mais curtos que o sistema de planeamento do CNAO (CNAO’s TPS). Estes algoritmos também evitaram a presença de interseções nos seus caminhos e a irradiação de áreas onde não existiam pontos de irradiação. De forma a evitar a irradiação de áreas onde não existem pontos de irradiação, no CNAO é utilizado um equipamento (o chopper), que deflecte o feixe na zona de extração, evitando a irradiação da "fatia". No CNAO, o chopper é utilizado quando a distância entre pontos consecutivos é maior que 2 cm. Tendo em conta a existência do chopper, o HyGA foi implementado com um método de clustering. Este método agrupa os pontos de irradiação numa "fatia" em diferentes grupos (clusters) e optimiza o caminho percorrido pelo feixe em cada grupo de forma independente. Neste método o chopper foi utilizado quando ocorresse uma transição entre clusters. As implicações clinicas dos métodos propostos (SA e HyGA) foram avaliadas tendo em conta o número de partículas entregues, o número de partículas desperdiçadas devido ao uso do chopper e o número de vezes que este foi utilizado. O estudo do número de partículas entregues foi feito recorrendo a um pencil beam algorithm. Relativamente ao número de partículas entregues o SA e o HyGA, apesar de apresentarem caminhos mais curtos, não reduziram o número de partículas entregues nos caminhos calculados com o CNAO’s TPS. Contudo, o mesmo não foi verificado para o HyGA com clustering, que obteve uma redução de cerca de 2%. Uma das implicações da utilização do chopper é um aumento no número de partículas desperdiçadas pelo equipamento. O HyGA e o SA obtiveram uma redução média de 86% e 93% no número de partículas desperdiçadas com o CNAO’s TPS, enquanto que com o HyGA com clustering foi registado um aumento médio de cerca de 41%. Tendo em conta os resultados obtidos, foi possível concluir que os algoritmos de optimização propostos poderão ser úteis para duas diferentes finalidades. A primeira é na redução da energia gasta pelo equipamento. No CNAO, isto pode ser alcançado utilizando os algoritmos SA e o HyGA, pois irão reduzir o número de partículas desperdiçadas. Enquanto que para centros onde o chopper não seja utilizado, estes algoritmos obterão caminhos mais curtos levando a uma redução no funcionamento do equipamento. A segunda finalidade é na redução na dose extra no paciente, que pode ser reduzida no CNAO utilizando o HyGA com clustering. Noutros centros esta redução será devida ao encurtamento dos caminhos percorridos pelo feixe de irradiação. Visto que cada um dos diferentes métodos de optimização apresenta desvantagens e vantagens, foi desenvolvida uma ferramenta que oferece a possibilidade do cálculo individual de cada "fatia" utilizando os diferentes algoritmos de optimização: SA, HyGA, HyGA com clustering e CNAO’s TPS. Em suma, como trabalho futuro deverá ser estudado o efeito que a dose extra, entregue pelos algoritmos SA e HyGA, terá num paciente.The CNAO (Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica) performs charged particle therapy with an active scanning technique called quasidiscrete scanning. In active scanning the target volume is divided into isoenergy slices in which a set of irradiation spots is defined. The irradiation beam is then steered through the slice, delivering the number of particles prescribed to each spot. The beam is never turned off during the transition between irradiation spots, which leads to an extra dose of radiation delivered during these transitions. Optimization of the scan path for each slice is crucial for a reduction in the transit dose. The main aim of this work was to study the performance and the clinical implications of different optimization algorithms in ten real treatment plans from CNAO patients. The optimization algorithms used are Simulated Annealing and Genetic Algorithms. The performances of different genetic algorithm methods were studied, leading to the selection of the Hybrid Genetic Algorithm with Heuristics (HyGA). The SA and HyGA produced on average shorter paths than the current CNAO treatment plan system. At CNAO, in order to reduce the extra dose delivered to the patient, a device is used (the chopper), that deflects the beam out of the extraction line, when the transition between consecutive spots is greater than 2cm. To take advantage of this device, a clustering method was implemented with the HyGA, which assumed that the chopper was used during the transition between clusters. This method was able to reduce by 2% the number of particles delivered with the CNAO treatment plan system. One of the drawbacks of using the chopper is the high percentage of particles. The SA and HyGA were able to reduce the particles wasted significantly. However, they presented an increase of 3% and 5% in the particles delivered with the CNAO treatment plan system