Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Sprotno prilagajanje načrta protonske in radioterapije

Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.06.00  Tehnika  Sistemi in kibernetika   

Koda Veda Področje
2.06  Tehniške in tehnološke vede  Zdravstveni inženiring 
Ključne besede
zdravljenje raka, načrtovanje obsevanja, dozni izračun, modeliranje in optimizacija obsevalne doze, prilaganje načrta, toga in netoga poravnava slik, obrisovanje tarč in kritičnih struktur, računsko učinkoviti računalniški algoritmi, prospektivna klinična študija
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Upoš. tč.
7.080,92
A''
426,72
A'
1.917,78
A1/2
3.139,64
CI10
14.666
CImax
527
h10
57
A1
22,58
A3
10,4
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 28. junij 2024; A3 za obdobje 2018-2022
Podatki za razpise ARIS ( 04.04.2019 - Programski razpis, arhiv )
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  638  14.760  13.381  20,97 
Scopus  729  18.415  16.637  22,82 
Raziskovalci (30)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  34826  dr. Kristjan Anderle  Fizika  Raziskovalec  2021 - 2024 
2.  53941  Žiga Bizjak  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024 
3.  25528  dr. Miran Burmen  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024 
4.  15973  dr. Božidar Casar  Fizika  Raziskovalec  2021 - 2024 
5.  37220  mag. Janka Čarman  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
6.  51911  Lara Dular  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024 
7.  38482  dr. Blaž Grošelj  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2024 
8.  24481  Rihard Hudej  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
9.  33446  dr. Bulat Ibragimov  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2023 
10.  57298  Leon Jarabek  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024 
11.  34586  dr. Luka Jeromel  Fizika  Raziskovalec  2022 - 2023 
12.  51873  dr. Urša Kešar  Medicina  Raziskovalec  2023 - 2024 
13.  51868  Marko Kokalj  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
14.  36355  dr. Jan Kralj  Komunikacijska tehnologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
15.  35410  dr. Žiga Lesjak  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 
16.  15678  dr. Boštjan Likar  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024 
17.  34300  dr. Marija Marčan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 
18.  33166  dr. Uroš Mitrović  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2024 
19.  36457  dr. Peter Naglič  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2022 
20.  51734  dr. Matjaž Payrits  Fizika  Raziskovalec  2021 - 2024 
21.  06857  dr. Franjo Pernuš  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024 
22.  12531  dr. Primož Peterlin  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
23.  38481  Gaber Plavc  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
24.  54815  Gašper Podobnik  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2021 - 2024 
25.  55680  Domen Preložnik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2024 
26.  14576  dr. Primož Strojan  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2024 
27.  52801  Željko Šljivić  Medicina  Raziskovalec  2021 
28.  28465  dr. Žiga Špiclin  Sistemi in kibernetika  Vodja  2021 - 2024 
29.  23404  dr. Tomaž Vrtovec  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024 
30.  50679  mag. Yevhen Zelinskyi  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2021 - 2022 
Organizacije (3)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  65 
2.  0302  ONKOLOŠKI INŠTITUT LJUBLJANA  Ljubljana  5055733000 
3.  2548  COSYLAB, laboratorij za kontrolne sisteme, d.d.  Ljubljana  2161621 
Povzetek
Rak in njegovo zdravljenje predstavljata osrednji zdravstveni izziv v svetu. Po podatkih Svetovne zdravstvene organizacije je rak drugi najpogostejši vzrok smrti v svetu in je v letu 2018 povzročil 9.6 milijona smrti (1 od 6), pri čemer je bilo v istem letu za rakom na novo diagnosticiranih 17 milijonov ljudi. Slovenija te črne obete in izzive med drugim naslavlja z gradnjo centra za protonsko terapijo do leta 2023, hkrati pa je še toliko bolj pomembno ustvariti podporno okolje in domače znanje preko znanstveno-razvojnega sodelovanja pri inovacijah in izboljšavah v zdravljenju raka. Več kot 50% bolnikov z rakom je zdravljenih z radioterapijo (RT), ki ima cilj v večih frakcijah dostaviti čim višjo dozo v tumor in čim manjšo v okoliško tkivo. Tumor in bolnika lahko precej točno lokaliziramo s slikovno podprto RT v operacijski sobi, mnogo bolj zahtevno pa je prilagoditi obsevanje naključnim dnevnim anatomskim spremembam. Uveljavljen pristop je s povečanjem varnostnega roba tumorja, vendar to poveča izpostavljenost kritičnih organov (OAR). Osredotočili se bomo na sprotno prilagajanje načrta RT (online ART), ki s CBCT slikanjem v operacijski dvorani izvede lokalizacijo bolnika, kvantitativno vrednotenje ustreznosti načrta in, v primeru kritičnih odstopanj, prilagoditev načrta in njegovo vrednotenje, vse v roku 5 minut, medtem ko je bolnik nepremično vpet na operacijsko mizo. Neposredne prednosti so izboljšana kvaliteta RT za različne tipe rakov, zmanjšanje varnostnega roba, izpostavljenosti OAR, toksičnosti in/ali zmožnost povečanja obsevalne doze tumorja. Navkljub očitnim prednostim je uvajanje sprotne ART v klinično rutino izjemno zahtevno. Poleg skrčene časovnice igrajo pomembno vlogo pomanjkanje integriranih RT, slikovnih in obsevalnih sistemov, in omejena interoperabilnost komercialnih sistemov za načrtovanje RT in opreme. To so razlogi zakaj se sprotna ART izvaja le v peščici RT centrov po svetu (okoli 6%). V tem predlogu bomo premostili pomembne raziskovalne in izvedbene ovire z razvojem in vrednotenjem celotne verige naprednih računskih orodij, ki so potrebna za dejansko vzpostavitev sprotne RT v kliničnem okolju. Predlagani projekt ima 11 pričakovanih rezultatov, ki vključujejo (D1) zajete in ročno označene planirne CT/MR slike, CBCT slike pred vsako frakcijo in CT/MR slike med frakcijama in (D2) zbirko pridruženih kliničnih izidov kot so simptomi, toksičnost, ponovitev in preživetje. Za sprotno ART bomo razvili (D3) nov avtomatski postopek CT-MR in CT-CBCT poravnave in (D4) deformabilno CT-CBCT poravnavo, in sicer z uporabo genetskega algoritma s spodbujanim učenjem. Temu sledi sinteza CT iz CBCT slike in njena (D5) samodejna razgradnja na področje tumorja in OAR, z uporabo globokega učenja. Razvili bomo (D6) nove napovedne modele za indikacijo ART, ki bo temeljila na merjenju geometrijskih in dozni odstopkov. Slednje bomo pridobili z deformabilno CT-CBCT poravnavo in (D7) simulacijskimi izračuni doze. Če je prilagajanje načrta potrebno, potem se bo ustvaril (D8) nov načrt s pomočjo napovedi doze iz slike in inveznim modeliranjem in optimizacijo načrta za obsevalno napravo. Poleg (D11) pričakovanih vplivnih znanstvenih publikacij sta v projektu dva osrednja cilja: (D10) razvoj in prospektivno vrednotenje postopka načrtovanja RT in (D10) integracija razvitih orodij v polno zmogljiv sistem za sprotno ART in njegovo vrednotenje v prospektivni klinični študiji za bolnike z rakom glave in vratu in prostate, v centrih za protonsko in fotonsko RT. Izvedljivost projekta zagotavljajo ugledni partnerji, ki združujejo štiri ključne dejavnike: klinične in industrijske izkušnje v vseh aspektih RT, in vrhunske raziskovalce s področja medicinskih slikovnih tehnologij in računalništva.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno