REGISTRAZIONE DEFORMABILE IN RADIOTERAPIA: OPPORTUNITÀ E LIMITI

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1 REGISTRAZIONE DEFORMABILE IN RADIOTERAPIA: OPPORTUNITÀ E LIMITI CARLO CAVEDON UOC DI FISICA SANITARIA AZIENDA OSPEDALIERA UNIVERSITARIA INTEGRATA VERONA ADAPTIVE RADIOTHERAPY TRA TECNOLOGIA E CLINICA ISTITUTO ONCOLOGICO VENETO IRCCS PADOVA, 9 DICEMBRE 2013

2 AMBITI DI IMPIEGO Le tecniche di registrazione deformabile di immagini (DIR) trovano (potenziale) applicazione in adaptive radiotherapy per: - dose tracking dose accumulation - misura della deformazione - verifica in-room della posizione - auto-propagazione dei contorni - valutazione di risposta alla terapia -

3 ESEMPIO: DIR PER DOSE TRACKING DOSE ACCUMULATION Uso di tecniche DIR al fine di includere nel calcolo della distribuzione di dose: - modificazioni anatomiche intervenute durante il trattamento - diversa posizione del paziente (tra imaging e trattamento / variazioni interfrazione) G Janssens, J Orban de Xivry, S Fekkes, A Dekker, B Macq, P Lambin, W van Elmpt, Evaluation of non rigid registration models for interfraction dose accumulation in radiotherapy. Med. Phys. 36(9), (2009)

4 TECNICHE DI REGISTRAZIONE DEFORMABILE Le tecniche DIR si caratterizzano per: - il tipo di trasformazione - la misura di similarità - l algoritmo di ottimizzazione (metodo di ricerca del minimo della funzione costo di similarità) ciascuna caratteristica (specialmente le prime due) presenta vantaggi e limiti in funzione dello specifico problema affrontato (ad es. in funzione della regione anatomica)

5 TIPO DI TRASFORMAZIONE Il tipo di trasformazione nelle tecniche di DIR può essere distinto in: - Fast free-form deformation (F3D) - B splines (cubic B splines) / thin plate splines - Trasformazione multiaffine (localmente affine) - Modelli biomeccanici - Finite elements method (FEM) - Modelli visco-elastici - Combinazioni dei precedenti - M-reps, snakes,

6 TIPO DI TRASFORMAZIONE thin plate splines: trasf. localmente affine + termine di deformazione (warping) B splines: trasformazione costruita con funzioni di base polinomiali a tratti courtesy: Kristy Brock

7 TIPO DI TRASFORMAZIONE DIR basata su B-splines: - funzioni continue e derivabili in ogni punto del dominio - semplicità di implementazione velocità di calcolo - difficoltà nei punti di discontinuità anatomici D Rueckert, LI Sonoda, C Hayes, DLG. Hill, MO Leach, DJ Hawkes, Nonrigid registration using free-form deformation: Application to breast MR images, IEEE Trans. Med. Imaging 18, (1999). J Kybic, M Unser, Fast parametric elastic image registration, IEEE Trans. Med. Imaging 12, (2003).

8 TIPO DI TRASFORMAZIONE discontinuità anatomiche: esempio di interfaccia tra organi e tessuti moto polmone/gabbia toracica (altri esempi: interfaccia polmone/fegato - fegato/intestino pancreas/duodeno ecc.)

9 TIPO DI TRASFORMAZIONE DIR basata su modelli biomeccanici: - risolve (potenzialmente) il problema del mancato riconoscimento di caratteristiche fisiche di tessuti e organi delle tecniche intensity-based - processo a più stadi: - segmentazione dei singoli organi - deformazione singolo organo - definizione condizioni al contorno sulle superfici - deformazione multi-organo

10 TIPO DI TRASFORMAZIONE Esempio di DIR basata su modelli biomeccanici: Finite Elements Method (Modeling) (FEM) KK Brock, MB Sharpe, LA Dawson, SM Kim, DA Jaffray, Accuracy of finite element model-based multi-organ deformable image registration. Med. Phys. 32(6), pp (2005).

11 TIPO DI TRASFORMAZIONE DIR basata su modelli biomeccanici: - difficoltà in caso di superfici/interfacce non ben definite (ad es. prostata in CT) - necessità di conoscere caratteristiche fisiche (viscoelastiche) dei singoli organi e tessuti - ad es. modulo di Young dati da letteratura omogenei per organo e non personalizzabili - MR-elastography*? US? * A Samani, J Bishop, MJ Yaffe, DB Plewes, Biomechanical 3-Dfinite element modeling of the human breast using MRI data, IEEE Trans. Med. Imaging 20, (2001). K Uffmann, S Maderwald, W Ajaj, CG Galban, S Mateiescu, HH Quick, ME Ladd, In vivo elasticity measurements of extremity skeletal muscle with MR elastography,, NMR Biomed. 17, (2004)

12 MISURA DI SIMILARITÀ E REGOLARIZZAZIONE La misura di similarità nelle tecniche di DIR è generalmente strutturata come: T = arg max( sim( I, I T T Ref fl ) + λ Reg( T )) termine di similarità termine di regolarizzazione

13 MISURA DI SIMILARITÀ E REGOLARIZZAZIONE Termini di similarità: basati sul contenuto dei voxel mutual information (MI o NMI) preferita per problemi multimodalità cross correlation (intensità-distanza) preferita per problemi intramodalità basati su analisi di caratteristiche (features) distanza quadratica tra punti noti contorni - superfici minimizzazione dell energia di deformazione locale approccio bayesiano prior knowledge based corrispondenza di forme

14 MISURA DI SIMILARITÀ E REGOLARIZZAZIONE Termini di regolarizzazione: penalizzano trasformazioni improbabili generalmente basati su condizioni sulla matrice jacobiana della trasformazione D D T = I oppure J+1 = 0 ecc. corrispondenti a conservazione locale del volume

15 EFFETTO DEL TERMINE DI REGOLARIZZAZIONE IMMAGINE MOBILE FASE DI MASSIMO INSPIRIO REGISTRATA SU FASE DI MASSIMO ESPIRIO no regolarizzazione REGISTRATA SU FASE DI MASSIMO ESPIRIO regolarizzazione lieve REGISTRATA SU FASE DI MASSIMO ESPIRIO regolarizzazione forte

16 MISURA DI SIMILARITÀ E REGOLARIZZAZIONE Termini di regolarizzazione: la conservazione locale del volume può essere inadeguata in alcuni casi, ad es. nel polmone in alcune implementazioni conservazione della massa in alternativa Y Yin, EA Hoffman, CL Linb, Mass preserving nonrigid registration of CT lung images using cubic B-spline. Med. Phys. 36(9), (2009).

17 VALIDAZIONE E VERIFICA Tecniche DIR per uso clinico devono essere validate e i risultati devono essere verificati Possibili strategie: - ispezione visiva - brain power optimization - segmentazione e confronto di contorni e superfici - dipendenti dall algoritmo di segmentazione - uso di fantocci deformabili (fisici o virtuali) - non sempre facilmente reperibili fant. virtuali idealizzati - fiducial markers - problematici se non già presenti occasionalmente - criteri matematici test di consistenza / similarità - a volte non sufficientemente robusti

18 VALIDAZIONE E VERIFICA - fantocci deformabili fisici - reperibili sul mercato - possibile costruzione M Serban, E Heath, G Stroian, DL Collins, J Seuntjens, A deformable phantom for 4D radiotherapy verification: Design and image registration evaluation, Med. Phys. 35, 1094 (2008)

19 VALIDAZIONE E VERIFICA - fantocci virtuali - disponibili su richiesta - ad es. NCAT WP Segars, Johns Hopkins Univ. - wsegars@jhmi.edu W. Paul Segars and Benjamin M. W. Tsui, Study of the Efficacy of Respiratory Gating in Myocardial SPECT Using the New 4D NCAT Phantom, IEEE Trans Nucl Sci, 49(3): , 2002

20 STRUMENTI INDIPENDENTI MATLAB + DIRART D Yang, S Brame, I El Naqa, A Aditya, Y Wu, SM Goddu, S Mutic, JO Deasy, DA Low, DIRART A software suite for deformable image registration and adaptive radiotherapy research, Med. Phys. 38, 67 (2011) MATLAB + SPM Wellcome Trust Centre for Neuroimaging University College London ITK Insight ToolKit (open source) United States National Library of Medicine Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) IRTK Image Registration ToolKit Visual Information Processing Group Department of Computing - Imperial College London

21 STRUMENTI INDIPENDENTI ELASTIX (basato su ITK) ANTS (basato su ITK) FLIRT-FNIRT (FSL - FMRIB) toolbox di registrazione lineare e non lineare di FSL

22 CONCLUSIONI TAKE HOME MESSAGES - le tecniche di registrazione deformabile in Radioterapia possono aumentare l accuratezza di una distribuzione di dose ma sono di difficile applicazione (regolarizzazione) - richiedono molta cautela, analisi critica e verifiche indipendenti - problemi diversi possono avere soluzioni ottimali diverse (ad esempio, per regione anatomica) - non esiste un unico o migliore metodo di validazione e verifica; la valutazione visiva dovrebbe sempre essere inclusa