We present an evaluation of various non-rigid registration algorithms for the purpose of compensating interfractional motion of the target volume and organs at risk areas when acquiring CBCT image data prior to irradiation. Three different deformable registration (DR) methods were used: the Demons algorithm implemented in the iPlan Software (BrainLAB AG, Feldkirchen, Germany) and two custom-developed piecewise methods using either a Normalized Correlation or a Mutual Information metric (featureletNC and featureletMI). These methods were tested on data acquired using a novel purpose-built phantom for deformable registration and clinical CT/CBCT data of prostate and lung cancer patients. The Dice similarity coefficient (DSC) between manually drawn contours and the contours generated by a derived deformation field of the structures in question was compared to the result obtained with rigid registration (RR). For the phantom, the piecewise methods were slightly superior, the featureletNC for the intramodality and the featureletMI for the intermodality registrations. For the prostate cases in less than 50% of the images studied the DSC was improved over RR. Deformable registration methods improved the outcome over a rigid registration for lung cases and in the phantom study, but not in a significant way for the prostate study. A significantly superior deformation method could not be identified.
In vorliegender Arbeit wird eine Evaluierung verschiedener nicht-rigider Registrationsalgorithmen zur Kompensation interfraktioneller Bewegungen des Zielvolumens und von Risikoorganen anhand von vor der Bestrahlung gewonnenen Conebeam-Computertomographien (CBCT) vorgestellt. Drei verschiedene Methoden zur deformierbaren Registrierung (DR) kamen hierbei zur Anwendung: Einerseits wurde der Demons-Algorithmus der iPlan Software (BrainLAB AG, Feldkirchen, Deutschland) verwendet, andererseits kamen zwei Eigenentwicklungen zur stückweise rigiden Registrierung zum Einsatz. Letztere verwendeten entweder eine normierte Korrelationsmetrik (featureletNC) oder eine auf der Mutual Information basierende Bildvergleichsmethode (featureletMI). Diese Verfahren wurden mit einem neuartigen Phantom für die DR- und klinischen CT- bzw. CBCT-Daten von Prostata- und Lungenkarzinompatienten validiert. Die Ergebnisse wurden anhand des Dice- Index (Dice Similarity Coefficient – DSC) für manuell eingezeichnete Konturen und durch die DR generierte Konturen der Zielregionen mit dem Ergebnis einer rigiden Registrierung (RR) verglichen. Im Falle des Phantoms zeigten sich die stückweise rigiden Verfahren leicht überlegen, wobei sich featureletNC bei der intramodalen und featureletMI bei der intermodalen Registration auszeichneten. Im Fall der Prostata konnte nur in etwa 50 % der Fälle eine Verbesserung des DSC gegenüber der RR festgestellt werden. Es zeigte sich, dass DR-Verfahren das Ergebnis einer rigiden Registrierung im Fall der Lunge und auch in der Phantomstudie verbesserten, was im Fall der Prostata nicht signifikant nachgewiesen werden konnte. Eine eindeutig überlegene Methode zur DR konnte ebenfalls nicht ermittelt werden.
Keywords: Deformable registration; Deformierbare Registrierung; Organbewegung; Radiotherapie; organ motion; radiotherapy.
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