Valutazione voxel-based dell'accuratezza di un software di registrazione non rigida mediante consistenza inversa in volumi TC testa-collo = Voxel-based accuracy evaluation of a non-rigid registration software using inverse consistency in head and neck CT volumes

La radioterapia ha come obiettivo il danneggiamento del DNA delle cellule del tessuto tumorale massimizzando l’erogazione di radiazioni ionizzanti al volume target e nel contempo minimizzando la dose inviata alle strutture sane circostanti. Tuttavia durante il corso del trattamento il paziente va incontro a modificazioni nel posizionamento e anatomiche inter- e intra-frazionamento che possono risultare in una deviazione della dose erogata rispetto alla dose pianificata. Per tener conto di questi cambiamenti si fa ricorso alle tecniche di radioterapia adattiva che, avvalendosi di algoritmi di registrazione di immagini deformabile (DIR), permettono di adattare il profilo di dose definito durante la fase di pianificazione del trattamento alla nuova geometria del paziente. Per questo motivo l’accuratezza della DIR gioca un ruolo importante nella definizione dell’incertezza della dose erogata. La misura quantitativa dell’accuratezza può essere calcolata sulla base di corrispondenze anatomiche, dai valori di intensità dell’immagine o dalle caratteristiche fisiche del campo di deformazione vettoriale (DVF). Nonostante le prime due rappresentino le metodiche più utilizzate, non forniscono un’informazione voxel per voxel e sono dispendiose dal momento che richiedono l’intervento di un clinico. Lo scopo del lavoro è lo sviluppo di un metodo automatico di misura quantitativa voxel-based dell’accuratezza della registrazione prodotta da un algoritmo DIR nella pratica clinica. Dal momento che l’errore di consistenza inversa (ICE), che misura l’invertibilità tra i DVFs diretto e inverso, può essere calcolato direttamente da i DVFs generati dal sistema di pianificazione del trattamento (TPS), sembra essere una valida metrica di valutazione dell’errore spaziale nel processo di registrazione. Per confermare questa ipotesi, l’ICE è stato confrontato con l’errore di registrazione spaziale noto grazie all’utilizzo di fantocci virtuali. Lo studio è stato condotto su fantocci digitali forniti dall’azienda Tecnologie Avanzate, in collaborazione con il Dipartimento di Oncologia dell’Università degli Studi di Torino, assieme ai DVFs ground-truth, generati utilizzando il software di deformazione ImSimQA. Due tipi di fantocci sono stati utilizzati: fantocci geometrici per la fase di sviluppo dell’algoritmo, e fantocci testa-collo (HN). Al fine di valutare la robustezza della metrica, sono state inoltre applicate al fantoccio di partenza piccole deformazioni ricorsive in modo da riprodurre uno scenario clinicamente realistico. I fantocci sono stati poi importati nel TPS RayStation per calcolare i DVFs di test. Dopo aver esportato e interpretato i DVFs, l’errore di registrazione voxel-based associato a RayStation è stato calcolato a partire dalla deformazione ground-truth generata da ImSimQA, mentre l’ICE della DIR è stato calcolato tramite composizione tra i DVFs inverso e diretto generati da RayStation. Sono stati inoltre calcolati l’errore quadratico medio, il coefficiente di cross-correlazione e la mutua informazione per valutare la bontà delle immagini registrate, ed è stato valutato l’andamento dell’ICE al variare del livello di deformazione e dell’effettivo errore spaziale di registrazione. I risultati ottenuti dimostrano che il TPS RayStation implementa un valido algoritmo DIR sia in termini di qualità dell’immagine registrata che in termini di consistenza inversa della trasformazione: l’ICE presenta infatti valori al di sotto del limite di tolleranza.