Indication Specific Multi-Criteria Optimization in Radiotherapy Treatment Planning using Knowledge from previously delivered Treatment Plans
Translated title:
Indikationsspezifische Bestrahlungsplanung mittels multikriterieller Optimierung basierend auf bereits existierenden Bestrahlungsplänen
Author:
Harrer, Christian
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Physik
Advisor:
Wilkens, Jan J. (Prof. Dr.)
Referee:
Wilkens, Jan J. (Prof. Dr.); Pfeiffer, Franz (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MED Medizin; PHY Physik
TUM classification:
MED 540d
Abstract:
A multi-criteria optimization (MCO) approach for volumetric-modulated-arc (VMAT) radiotherapy treatment plan optimization with a low number of composite optimization objectives is presented. The solution space for a number of cranial and spinal patient geometries is explored and an approximation method of the solution space using trilinear dose interpolation is investigated. A machine learning (ML) driven approach for prediction of the characteristics of the solution space with respect to the patient geometry is developed and evaluated, followed by an outlook on how to combine the approximation method and the ML approach.
«
A multi-criteria optimization (MCO) approach for volumetric-modulated-arc (VMAT) radiotherapy treatment plan optimization with a low number of composite optimization objectives is presented. The solution space for a number of cranial and spinal patient geometries is explored and an approximation method of the solution space using trilinear dose interpolation is investigated. A machine learning (ML) driven approach for prediction of the characteristics of the solution space with respect to the pa...
»
Translated abstract:
Ein auf dem Prinzip der multikriteriellen Optimierung (MCO) basierender Ansatz für die Strahlentherapieplanung mittels volumetrisch modulierter Rotationsbestrahlung (VMAT) mit einer geringen Anzahl von zusammengesetzten Optimierungsparametern wird vorgestellt. Der Lösungsraum für eine Reihe von kraniellen und spinalen Patientengeometrien wird untersucht und eine Methode zur Approximation des Lösungsraums unter Verwendung der trilinearen Dosisinterpolation entwickelt. Eine Vorhersage von Eigenschaften des Lösungsraums in Bezug auf die Patientengeometrie erfolgt mittels machine-learning (ML), gefolgt von einem Ausblick auf eine Kombinationsmöglichkeit dieser zwei Techniken.
«
Ein auf dem Prinzip der multikriteriellen Optimierung (MCO) basierender Ansatz für die Strahlentherapieplanung mittels volumetrisch modulierter Rotationsbestrahlung (VMAT) mit einer geringen Anzahl von zusammengesetzten Optimierungsparametern wird vorgestellt. Der Lösungsraum für eine Reihe von kraniellen und spinalen Patientengeometrien wird untersucht und eine Methode zur Approximation des Lösungsraums unter Verwendung der trilinearen Dosisinterpolation entwickelt. Eine Vorhersage von Eigensch...
»