Seit einigen Jahren werden bei der Hyperthermietherapie mit Radiofrequenzen (RF-Hyperthermie) moderne, MR-gängige Multiantennen-Applikatoren eingesetzt, die eine gezielte Steuerung der Leistungsdichte (SAR: spezifische Absorptionsrate) und ein Monitoring der Temperaturverteilung im Patienten während der Therapie ermöglichen (MR-Thermometrie, z.B. durch Ausnutzung der PRFS: proton resonance frequency shift). Die Steuerparameter für die Ansteuerung des Applikators werden durch Hyperthermie-Planungsrechnungen (FDTD: finite-difference time-domain, FE: finite element) vor der Therapie ermittelt. Modellierungsfehler bezüglich der Phantom-/Patientengeometrie und Gewebezuordnung, Positionierungsfehler und Schwankungen im Antennennetzwerk führen jedoch häufig zu ungenauen Ergebnissen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Hyperthermieplanung während der Therapie auf Basis der MR- Thermometriedaten so anzupassen, dass eine verbesserte Ansteuerung berechnet werden kann (Regelung). Die Minimierung der Abweichung von gemessener und berechneter SAR wird durch die Lösung eines nichtlinearen Ausgleichsproblems für die jeweiligen Antennenprofile (ausgestrahlte elektrische Felder der einzelnen Antenne) erreicht. Damit ist es nach jeder MR-Thermometriemessung möglich die Antennenprofile zu adaptieren und damit die SAR zu optimieren. An Phantomen wird demonstriert, dass bereits nach einer MR-Thermometriemessung im Mittel eine Verbesserung der Therapievorhersage um 40% im Vergleich zur Standardplanung (FDTD) möglich ist. Nach Vorliegen von zwei MR- Thermometriemessungen kann die Vorhersagegenauigkeit gegenüber der Standardplanung sogar verdoppelt werden. Das hier vorgestellte Verfahren ermöglicht eine gezielte Ansteuerung des Hyperthermieapplikators durch die deutliche Verbesserung der SAR-Vorhersage nach bereits einer MR- Thermometriemessung. Hierdurch wird eine Etablierung dieser Regelung der Magnetresonanz-kontrollierten Teilkörper-Hyperthermie im klinischen Einsatz möglich.
Since a few years modern, multi-antenna applicators, which are placeable inside a tunnel-type MR tomograph, are in clinical use. Those applicators allows selective control of the power density (SAR: specific absorption rate) and the monitoring of the temperature distribution in the patients during the therapy (MR thermometry, e.g. by using the PRFS: proton resonance frequency shift). Before the therapy the parameter settings for triggering the applicators are determined by hyperthermia planning (FDTD: finite-difference time-domain, FE: finite element). However, inevitable modeling errors in the phantom/patient geometry and tissue behavior, positioning errors, variations in the feeding network, and inaccurate amplifier behavior often lead to inexact results. The aim of this work was the adaptation of hyperthermia planning during hyperthermia therapy on basis of MR thermometry data so that improved control can be calculated (closed-loop control). In order to minimize the deviation of measured and calculated SAR a nonlinear compensation problem for the antenna profiles (broadcast electric fields of each antenna) is developed. With it, it is possible after each measurement to adept the antenna profiles and to optimize the SAR. For phantoms it is demonstrated, that even after one MR thermometry measurement an improvement in the prediction of therapy by 40% compared to standard planning (FDTD) is possible in mean. After existence of two MR-thermometry measurements, the prediction accuracy compared to the standard planning even can be doubled. The here presented method allows a better control of the hyperthermia applicators by improvement of the SAR prediction after already one MR thermometry measurement. This will ensure that the establishment of this scheme of MR guided part-body hyperthermia in clinical use is possible.
