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

Automatisierte Markererkennung zur Bewegungsnachführung in vom Therapiestrahl stark beeinträchtigten Röntgenbildern
 
: Wisotzky, E.; Fast, M.F.; Oelfke, U.; Nill, S.

:

Zeitschrift für Medizinische Physik 25 (2015), Nr.2, S.123-134
ISSN: 0040-5973
ISSN: 0939-3889
Englisch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IPK ()

Abstract
This study demonstrates the feasibility of automated marker tracking for the real-time detection of intrafractional target motion using noisy kilovoltage (kV) X-ray images degraded by the megavoltage (MV) treatment beam. The authors previously introduced the in-line imaging geometry, in which the flat-panel detector (FPD) is mounted directly underneath the treatment head of the linear accelerator. They found that the 121 kVp image quality was severely compromised by the 6 MV beam passing through the FPD at the same time. Specific MV-induced artefacts present a considerable challenge for automated marker detection algorithms. For this study, the authors developed a new imaging geometry by re-positioning the FPD and the X-ray tube. This improved the contrast-to-noise-ratio between 40% and 72% at the 1.2 mAs/image exposure setting. The increase in image quality clearly facilitates the quick and stable detection of motion with the aid of a template matching algorithm. The setup was tested with an anthropomorphic lung phantom (including an artificial lung tumour). In the tumour one or three Calypso® beacons were embedded to achieve better contrast during MV radiation. For a single beacon, image acquisition and automated marker detection typically took around 76±6 ms. The success rate was found to be highly dependent on imaging dose and gantry angle. To eliminate possible false detections, the authors implemented a training phase prior to treatment beam irradiation and also introduced speed limits for motion between subsequent images.

 

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.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-352316.html