Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Proton Arc Therapy Optimization
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Optimization and Systems Theory.
2019 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Optimering av bågterapi för protoner (Swedish)
Abstract [en]

Cancer is ranked among the leading causes of death in the world. During the last decades, the development of advanced cancer treatment software has had an increasingly important role in its treatment. To treat cancer, there are many different therapies, one of which is radiation therapy. In radiation therapy, a central component of the treatment planning software is mathematical optimization of the radiation dose. This thesis concerns proton radiation therapy and aims to propose novel methods for generating advanced treatments using a new technique for delivering the radiation.

In conventional proton therapy, the patient is irradiated from a few selected directions, typically two or three. To each irradiating direction corresponds a proton beam whose energy is modulated to control the depth at which the protons deposit their energy. This thesis concerns methods for an alternative technique, called proton arc therapy, where the central idea is to irradiate the patient from significantly more directions, but with fewer energies from each direction. This has the possibility of improving both the outcome and the efficiency of the treatment. The number of energies needs to be constrained due to the fact that they are the major determinant of the treatment delivery time, which is important as it is desired to irradiate the patient for as short time as possible. Thus, the central problem to be solved in proton arc therapy is which energies to use for irradiation at each possible angle. The work in this thesis aims at improving the state of the art by implementing methods for optimally solving this problem.

When modeling the treatment as an optimization problem, the objective function is a quantitative evaluation criterion for the delivered dose distribution. In this work, the conventional optimization problem used for proton therapy is extended to proton arc therapy by including a constraint on the number of energies used over the arc. This problem is solved by using different algorithms and heuristics. The methods are evaluated on three different pancreatic tumor cases according to these evaluation criteria: objective function value, treatment delivery time and biological effect of the delivered dose.

The developed methods are all able to produce proton arc treatments outperforming conventional treatments with respect to all the evaluation criteria. It is concluded that the proton arc therapy has the potential to outperform conventional proton therapy in all regards. The suggested method to perform the energy selection is a hybrid approach of greedy and reverse greedy algorithms. Future work should focus on the possibility of taking the biological effect into account in the optimization, as well as incorporating machine-specific constraints in the optimization model.

Abstract [sv]

Cancer tillhör de främsta dödsorsakerna i världen. Under de senaste decennierna har utvecklingen av avancerad mjukvara haft en ökad betydelse för cancerbehandlingsplanering. Idag används flera metoder för att behandla cancer. Till dem hör strålterapi. Inom strålterapi är matematisk optimering av stråldosen en central komponent i den mjukvara som används för att ta fram behandlingsplaner. Detta examensarbete fokuserar på denna optimering specifikt inom protonterapi och syftar till att utveckla nya metoder för att generera avancerade behandlingar med en ny form av strålteknik.

I konventionell protonterapi så strålas patienten från ett fåtal bestämda riktningar, vanligen två eller tre. Från varje riktning skjuts en protonstråle, vars energi moduleras för att kontrollera vid vilket djup protonerna levererar sin energi. Detta arbete behandlar en alternativ teknik som kallas protonbågsterapi, där den centrala idén är att stråla patienten från betydligt fler riktningar, men med färre energier från varje riktning. Denna teknik möjliggör förbättringar av behandlingens utfall liksom dess hastighet. Antalet protonenergier som används måste dock begränsas, eftersom ändringar av energin står för den primära tidsåtgången i behandlingen och det är önskvärt att stråla patienten under så kort tid som möjligt. Därmed är den centrala uppgiften i protonbågsterapi att bestämma vilka och hur många energier som ska användas från varje möjlig strålvinkel. Syftet med detta arbete är att ta fram metoder som presterar bättre än de befintliga för att lösa denna uppgift på ett optimalt sätt.

När en strålbehandling modelleras som ett optimeringsproblem så är målfunktionen ett kvantitativt evalueringsmått baserat på den levererade dosfördelningen i patienten. I detta arbete utvidgas den konventionella problemformuleringen till att även involvera ett bivillkor avseende antalet energier som används i behandlingen. Problemet löses sedan med olika algoritmer och heuristiska metoder. Metoderna utvärderas genom att generera behandlingar i tre olika patientfall, samtliga med bukspottkörtelcancer. Tre krit

erier utvärderas: målfunktionsvärde, behandlingstid samt dosens biologiska effekt. De utvecklade metoderna producerar samtliga behandlingar bättre än den som ges med konventionell protonterapi, med avseende på alla tre utvärderingskriterier. Således dras slutsatsen att protonbågsterapi kan vara en förbättring av konventionell protonterapi. Den föreslagna metoden för att välja energier är en hybridmetod bestående av en girig och en omvänt girig optimeringsmetod. Framtida arbete bör fokusera på att inkludera den biologiska effekten av dosen i optimeringsmodellen, och även att ta hänsyn till maskinspecifika begränsningar.

Place, publisher, year, edition, pages
2019.
Series
TRITA-CBH-GRU ; 2019:222
National Category
Mathematics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-253362OAI: oai:DiVA.org:kth-253362DiVA, id: diva2:1326105
External cooperation
RaySearch Laboratories AB
Subject / course
Optimization and Systems Theory
Educational program
Master of Science - Applied and Computational Mathematics
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-06-17 Created: 2019-06-17 Last updated: 2019-06-17Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(7512 kB)102 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 7512 kBChecksum SHA-512
f83d60dc3a29a7381ce6f0085dbea7e2584972c9a180c64eba3916ab4c9b2e558e86218c8321d2ecf296b51f865b069a77b48ddf70a3d76bb5161508af06dae0
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Optimization and Systems Theory
Mathematics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 102 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 798 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf