- AutorIn
- Theresa Lenk
- Titel
- Analyse von Energie-Zeit-Verteilungen prompter Gammastrahlung für die Behandlungsverifikation in der Protonentherapie
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-840468
- Erstveröffentlichung
- 2022
- Datum der Einreichung
- 31.08.2022
- Datum der Verteidigung
- 15.09.2022
- Abstract (DE)
- Bei der Prompt Gamma-Ray Timing Methode wird die Reichweitenveränderung von Protonen anhand der Zeitverteilung der erzeugten prompten Gammastrahlung bestimmt. Die Eignung der simultan gemessenen Energieverteilung zur Bestimmung der Reichweitenveränderung wurde in dieser Arbeit durch die Analyse von zweidimensionalen Energie-Zeit-Histogrammen untersucht. Zuerst wurde hierfür eine zweidimensionale Untergrundkorrektur entwickelt. Anschließend wurden die Histogramme in verschiedene Prompt-Gamma-Energiebereiche aufgeteilt und automatisiert Bildmerkmale extrahiert. Aus diesen wurden mit Hilfe von maschinellem Lernen Merkmale ausgewählt und multivariate lineare Regressionsmodelle erstellt. Die entwickelten Modelle wurden auf zwei Testkohorten angewandt. Dabei zeigte sich, dass sich die Modelle, die anhand einer Trainingskohorte aus statisch applizierten Spots trainiert wurden, auch gut auf die Testkohorte aus statisch applizierten Spots übertragen ließen. In der zweiten Testkohorte, bestehend aus Spots eines gescannten Bestrahlungsplanes, zeigten sich hingegen große Abweichungen zwischen der wahren und der errechneten Kavitätsdicke. Die Untergrundkorrektur verbesserte insgesamt die Vorhersagekraft der Modelle und das Modell des größten Energiebereiches hatte die beste Vorhersagekraft der Modelle der untersuchten Prompt-Gamma-Energiebereiche. Durch die entwickelte Methode konnte die Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu den zuvor genutzten multivariaten Modellen der eindimensionalen Histogramme (angewendet auf statische Spots) um 38 % (1,5 mm) verbessert werden. Die Erkenntnisse dieser Arbeit können somit zur weiteren Verbesserung der Prompt Gamma-Ray Timing Methode beitragen.
- Abstract (EN)
- Prompt Gamma-Ray Timing is a method that uses the temporal distribution of produced prompt gamma-rays to determine changes in the proton range. The suitability of the simultanously measured energy distribution for range verification was investigated by analysing two-dimensional energy-time histograms. First, a background correction was developed. Then, the histograms were divided into sections by prompt gamma-ray energy and image features were extracted automatically. Features were chosen with machine learning algorithms and multivariate linear regression models were developed. The developed models were applied to two different test cohorts. It was shown that the models trained with static beam spots and applied to a static beam test cohort had a high predictive power. However, applied to scanned field spots the model was not able to determine the real cavity thickness. The background correction improved the overall predictive power of the models and the model of the largest section performed best over all models of prompt gamma-ray energy sections. In comparison to the previously used multivariate models for one-dimensional histograms, the accuracy of the prediction (for static beam spots) was improved by 38 % (1,5 mm). The knowledge gained in this work can contribute to further optimization of the prompt gamma-ray timing method.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Prompt Gamma-Ray Timing, Reichweiteverifikation, Protonentherapie
- GutachterIn
- Prof. Dr. Steffen Löck
- Prof. Dr. Wolfgang Enghardt
- BetreuerIn Hochschule / Universität
- Prof. Dr. Steffen Löck
- Dr. Sonja Schellhammer
- Dr. Toni Kögler
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-840468
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 10.03.2023
- Dokumenttyp
- Masterarbeit / Staatsexamensarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
- CC BY-NC-ND 4.0