Promotionsvortrag von Florian Mentzel

MRT ist eine vielversprechende vorklinische Strahlentherapie für einige Tumordiagnosen, wie beispielsweise Gliosarcome und radioresistente Melanome, für die auch moderne Therapiemethoden wie IMRT und VMAT schlechte Therapieaussichten haben. Die Dosisvorhersage während der Behandlungsplanung für MRT, ebenso wie für viele andere neue Strahlentherapien, wird meistens mit sehr zeitaufwändigen MC Simulationen durchgeführt. Dies zieht die Forschungsschritte in vorklinischen Studien in die Länge und verhindert vor allem die Optimierung von Behandlungsplänen. In dieser Arbeit werden mehrere Meilensteine für die Einführung einer schnellen MRT- Dosisberechnungsmethode auf der Basis von ML präsentiert. Zuerst wird ein ML-Dosisberechnungsmodell auf der Grundlage eines 3D U-Nets entwickelt. Dazu werden zunächst MC Trainingsdaten mithilfe von Geant4 Simulationen erzeugt, die die Dosisverteilung in verschiedenen Knochenscheibenphantomen und einem vereinfachten Kopfphantom nach Bestrahlung mit einem sogenannten Synchrotron broadbeam vorhersagen. Das entwickelte Modell erzeugt Dosisvorhersagen innerhalb von weniger als 100 ms, was signifikant schneller als die Laufzeit der verwendeten MC Simulationen (bis zu 20 Stunden) und ebenfalls die zur Zeit schnellsten MRT Dosisberechnungsmethode mithilfe von Approximationen, der sogenannten HybridDC Methode (ca. 30 Minuten). Darüber hinaus wird gezeigt, dass das vorgestellte Modell sowohl bessere Vorhersageergebnisse als ein alternativer ML-Ansatz auf Basis von GANs, als auch ein neues Transformer-basiertes ML-Modell namens DoTA erreicht. Der Vergleich mit dem DoTA-Modell erfolgt in einer Studie zur Dosisvorhersage einer anderen neuen Strahlentherapiemethode, der pMBRT. Anschließend wird das entwickelte ML-Modell und die MC Simulationen weiterentwickelt, um der räumlich fraktionierten Natur von MRT gerechnet zu werden. Dazu wird eine neue MC Scoringmethode entwickelt, welche separate Dosisverteilungen für den Peakbereich, in dem die Microbeams die Phantome durchqueren und eine hohe Dosi deponieren, und für den Valleybereich mit deutlich geringeren Dosisdepositionen dazwischen erstellt. Abschließend werden das entwickelte ML-Modell und die neue MC Scoringmethode in einer ersten Anwendung von ML-Dosisvorhersagemethoden in einer vorklinischen MRT-Studie einer Forschungsgruppe der University of Wollongong angewendet, in der mit Gliosarcomen implantierte Ratten an der IMBL am Australian Synchrotron bestrahlt wurden. Es wird gezeigt, dass das ML-Modell nach dem Training Dosisvorhersagen ohne Bias erzeugen kann, obwohl es mithilfe von MC Simulationen mit einer hohen statistischen Unsicherheit trainiert wird. Dies ist eine wichtige Erkenntnis für die beschleunigte Entwicklung zukünftiger ML-Modelle, da solche Daten deutlich schneller erzeugt werden können. Die produzierten Dosisvorhersagen weichen zumeist höchstens 10% von den MC Simulationen ab, daher wird das entwickelte Modell als geeigneter Kandidat für zukünftige schnelle Dosisvorhersagen für die Planungsoptimierung von MRT-Bestrahlungen eingeordnet.

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