Aufgrund der sich stetig weiterentwickelnden Computertechnologien wird die intensitätsmodulierte Strahlentherapie (IMRT) für medizinische Anwendungen zunehmend wichtiger. Die Verwendung intensitätsmodulierter Felder ermöglicht eine effektive und präzise Bestrahlung des Zielvolumens bei gleichzeitiger Schonung gesunden Normalgewebes. Die Bestimmung optimaler Feldmodulationen und die Verifikation der daraus resultierenden Dosisverteilung gestaltet sich wegen der Notwendigkeit nichtlinearer Optimierungsverfahren noch immer als rechenintensiv und qualitativ verbesserungsbedürftig.
In der vorliegenden Arbeit wurde das von Shepard et. al. [18] im Jahre 2002 erstmals vorgestellte Prinzip der direkten Aperturoptimierung (DAO) mit stochastischen Optimierungsmethoden erneut aufgegriffen. Als Methode zur Berechnung der Dosisverteilungen wird jedoch die am Universtitätsklinikum Regensburg von L. Bogner et. al. [2] entwickelte IK-Doseengine verwendet. Im Rahmen einer Studie sollte ein auf Simulated Annealing (SA) basierender Algorithmus entwickelt und untersucht werden, der DAO mit der Monte-Carlo präzisen IK-Technik verbindet.
Die Verifikation der Leistungsfähigkeit der DAO Methode erfolgt durch den Vergleich mit IKO [2] optimierten IMRT Bestrahlungsplänen. Es werden dazu zwei Prostatafälle und ein Quasimodo Phantom untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass DAO die herkömmlichen IKO Fluenzoptimierungsmethoden, die weitere Segmentierungs- und Reoptimierungsmaßnahmen erfordern, im Allgemeinen qualitativ übertrifft.
Es wird eine bessere Homogenität im PTV bei mindestens gleichwertiger Risikoorganschonung erreicht.
Hohe Laufzeiten und Probleme bei konvex geformten Zielstrukturen erfordern noch zusätzliche Studien zur Verbesserung und Weiterentwicklung des DAO Verfahrens. Dennoch sind bereits jetzt praktische Anwendungen möglich. Desweiteren kann wegen der einfachen Adaption zusätzlicher MLC-Constraints in DAO die IK-Technik auf sämtliche IMRT Bestrahlungsgeräte übertragen werden.

The continuous progress in computer technologies causes an increasing importance of intensity modulated radiotherapy. The usage of intensity modulated fields provides an effective and precise irradiation of target volumes with simultaneously better protection of unaffected tissues. However, the need for non-linear optimisation methods makes the determination of optimal modulated fields and the verification of the resulting dose distribution still computationally intensive. In addition, the plan quality suffers from the necessary segmentation procedures, even being improved by re optimization algorithms.
In 2002 Shepard et. al. published the principle of direct aperture optimisation (DAO) using a stochastic simulated annealing (SA) optimisation code and a very precise, but extremely time consuming Monte-Carlo dose algorithm. Bogner et. al. (2006) showed that inverse treatment planning is possible with Monte-Carlo precision in a fast way by the use of so-called inverse kernels (IKO). The objective of this work was to design a simulated annealing based optimisation algorithm by combining DAO with the inverse kernel technology.
The first results show that in general this DAO planning method is able to beat IKO calculated treatment plans. There is a higher protection of risk structures and usually a better PTV homogeneity, but on the price of a longer computation time.