Improving thermal cancer treatment with 2D to 3D heat map reconstruction

Abstract

Krebs ist eine sich schnell ausbreitende Krankheit mit vielen Behandlungsmöglichkeiten. Eine dieser Behandlungsmethoden ist der Einsatz von Wärmeenergie zur Zerstörung des bösartigen Gewebes, ohne dass eine offene Operation erforderlich ist. Bei diesen minimal-invasiven Verfahren ist die Überwachung der Wärmeverteilung ein dringender klinischer Bedarf. Mit Hilfe der MRT kann die Temperatur im Gewebe mit Methoden wie der Protonenresonanzfrequenzverschiebung berechnet werden. Bislang ist die Erfassung von volumetrischen Wärmekarten entweder auf die Entwicklung spezieller MR-Sequenzen oder auf die Verwendung interventioneller Simulationen beschränkt. Bei den MR-Sequenzen kann zwischen reinen 3D- und überlagerten 2D-Sequenzen unterschieden werden. Im Hinblick auf die interventionelle Simulation sind die Pennes’sche Biowärmeübertragungsgleichung in Kombination mit Levenberg-Marquardt-Schätzern und erweiterten Kalman-Filtern beliebte Ansätze. Dennoch haben sowohl der MR-Sequenzansatz als auch die Simulationsansätze Nachteile. Vollständige 3D-Sequenzen sind anfälliger für z. B. MR-Interferenzen und Bewegungen als 2D-Sequenzen. Für Simulationen mit dem Kalman-Filter ist die Einführung eines behandlungsspezifischen Wärmequellenterms erforderlich. Dieser Term erhöht den Rechenaufwand erheblich und erfordert viel A-priori-Wissen. In dieser Arbeit wird ein Konzept für die Rekonstruktion von volumetrischenWärmekarten vorgestellt. Dazu wird ein neues Sequenzprotokoll vorgestellt, das eine Standard- Gradient-Recalled-Echo-Sequenz verwendet, die in vielen klinischen Einrichtungen verfügbar ist. Diese 2D-Sequenz wird mit Hilfe einer Fernsteuerungsschnittstelle des Scanners um die Hauptachse des Applikators gedreht. Durch diese spezielle Art der Abtastung des 3D-Raums ist das resultierende Rekonstruktionsproblem weniger komplex und kann entweder mit üblichen Bildverarbeitungsmethoden oder einfachen Simulationsansätzen gelöst werden, ohne dass ein behandlungsspezifischer Wärmequellenterm eingeführt werden muss. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit gezeigt, dass einfache 2D-zu-3D-Rekonstruktionsalgorithmen geeignet sind, eine volumetrischeWärmekarte zu rekonstruieren. Darüber hinaus wird ein neuer Ansatz für adpative Simulationen während des Eingriffs vorgestellt, um die Genauigkeit der berechneten volumetrischen Wärmekarten weiter zu erhöhen. Die in dieser Arbeit entwickelten Algorithmen können in einer Vielzahl von klinischen Situationen eingesetzt werden.

Cancer is a rapidly spreading disease with many treatment options. One of these treatment procedures is the use of thermal energy to destroy the malignant tissue without the need of open surgery. During those minimally invasive procedures the monitoring of the heat distribution is an urgent clinical need. Using MRI, the temperature inside the tissue can be computed using methods like the proton resonance frequency shift. Until this time, the acquisition of volumetric heat maps is limited either to the development of special MR sequences or the use of intervetional simulations. Regarding the MR sequences, fully 3D and stack of 2D sequences can be divided. with respect to the inertventional simulation, the Pennes’ bioheat transfer equation in combination with Levenberg-Marquardt estimators and extended Kalman filters are popular approaches. Nonetheless, the MR sequence approach as well as the simulation approaches yield disadvantages. Fully 3D sequences are more prone to e.g., MR interference and motion than 2D sequences. For simulations using the Kalman filter the introduction of a treatment specific heat source term is necessary. This term increases the computational effort significantly and requires much a priori knowledge. In this thesis a concept for the reconstruction of volumetric heat maps is proposed. Here, a new sequence protocol is introduced, which utilizes a standard gradientrecalled echo sequence available to a wide range of clinical setups. This 2D sequence will be rotated around the applicator’s main axis using a scanner remote control interface. By sampling the 3D space in this special way the resulting reconstruction problem is less complex and can be solved with either common image processing methods or simple simulation approaches without the introduction of a treatment specific heat source term. For this purpose, we will show that that simple 2D to 3D reconstruction algorithms are suitable to reconstruct a volumetric heat map. In addition, a new approach for adaptive simulations during the intervention is introduced to further increase the accuracy of the computed volumetric heat maps. The algorithms developed in this thesis will be applicable to a wide range of clinical setups.