Automated marker tracking using noisy X-ray images degraded by the treatment beam

In dieser Studie wird die Detektion von intrafraktioneller Organbewegung unter Verwendung von kV-Röntgenbildern, welche durch den MV-Behandlungsstrahl stark beeinträchtigt sind, mittels automatischer Markererkennung in Echtzeit demonstriert. Die Autoren haben in einer bereits publizierten Studie die In-line-Bildgebungsgeometrie vorgestellt, in welcher der Flat-Panel-Detektor (FPD) direkt unter dem Bestrahlungskopf des Linearbeschleunigers sitzt. Dabei wurde beobachtet, dass die 121-kVp-Röntgenbilder in ihrer Qualität durch die gleichzeitigen Wechselwirkungen des 6-MV-Therapiestrahls mit dem FPD sehr eingeschränkt sind. Die MV-induzierten Bildartefakte stellen eine besondere Herausforderung für automatische Marker-Detektions-Algorithmen dar. Für diese Studie haben die Autoren eine modifizierte Bildgebungsgeometrie entwickelt: dazu wurden der FPD und die Röntgenröhre relativ zum Therapiestrahl verschoben. Dies erhöhte das Kontrast-zu-Rausch-Verhältnis zwischen 40% und 72% bei einem Setting von 1,2 mAs/Bild und ermöglichte eine schnelle und stabile Detektion der Bewegung mittels eines template-basierten Algorithmus. Der Aufbau wurde mittels eines anthropomorphen Lungenphantoms untersucht. Ein implantierter Lungentumor wurde mit einem oder drei Calypso® Beacons ausgestattet um einen besseren Kontrast während der MV-Bestrahlung zu erhalten. Unter Verwendung eines Beacons dauerte die Bildaufnahme und automatische Markererkennung ca. 76±6 ms. Die Erfolgsrate war stark abhängig von der Bilddosis und dem Gantrywinkel. Um mögliche falsche Markererkennungen zu eliminieren, haben die Autoren eine Trainingsphase vor der MV-Bestrahlung sowie Geschwindigkeitsgrenzen für die Bewegung zwischen aufeinander folgenden Bildern implementiert.