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.
7.173,91
A''
163,53
A'
1.893,78
A1/2
3.243,47
CI10
13.482
CImax
550
h10
56
A1
22,68
A3
18,11
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 23. september 2023; A3 za obdobje 2017-2021
Podatki za razpise ARIS ( 04.04.2019 - Programski razpis, arhiv )
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  629  13.893  12.536  19,93 
Scopus  720  17.243  15.488  21,51 
Raziskovalci (29)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  34826  dr. Kristjan Anderle  Naravoslovje  Raziskovalec  2021 - 2023 
2.  53941  Žiga Bizjak  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  17 
3.  25528  dr. Miran Burmen  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  106 
4.  15973  dr. Božidar Casar  Naravoslovje  Raziskovalec  2021 - 2023  125 
5.  37220  mag. Janka Čarman  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  32 
6.  51911  Lara Dular  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023 
7.  38482  dr. Blaž Grošelj  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  63 
8.  24481  Rihard Hudej  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  37 
9.  33446  dr. Bulat Ibragimov  Tehnika  Raziskovalec  2022 - 2023  42 
10.  57298  Leon Jarabek  Tehnika  Raziskovalec  2022 - 2023 
11.  34586  dr. Luka Jeromel  Naravoslovje  Raziskovalec  2022 - 2023  48 
12.  51868  Marko Kokalj  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  13 
13.  36355  dr. Jan Kralj  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  38 
14.  35410  dr. Žiga Lesjak  Tehnika  Raziskovalec  2022 - 2023  11 
15.  15678  dr. Boštjan Likar  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  381 
16.  34300  dr. Marija Marčan  Tehnika  Raziskovalec  2021  32 
17.  33166  dr. Uroš Mitrović  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  18 
18.  36457  dr. Peter Naglič  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  46 
19.  51734  dr. Matjaž Payrits  Naravoslovje  Raziskovalec  2021 - 2023 
20.  06857  dr. Franjo Pernuš  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  518 
21.  12531  dr. Primož Peterlin  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  130 
22.  38481  Gaber Plavc  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  29 
23.  54815  Gašper Podobnik  Tehnika  Mladi raziskovalec  2021 - 2023 
24.  55680  Domen Preložnik  Tehnika  Raziskovalec  2022 - 2023 
25.  14576  dr. Primož Strojan  Medicina  Raziskovalec  2021 - 2023  797 
26.  52801  Željko Šljivić  Medicina  Raziskovalec  2021  11 
27.  28465  dr. Žiga Špiclin  Tehnika  Vodja  2021 - 2023  125 
28.  23404  dr. Tomaž Vrtovec  Tehnika  Raziskovalec  2021 - 2023  194 
29.  50679  mag. Yevhen Zelinskyi  Tehnika  Mladi raziskovalec  2021 - 2022  12 
Organizacije (3)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  0302  ONKOLOŠKI INŠTITUT LJUBLJANA  Ljubljana  5055733000  14.826 
2.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  27.347 
3.  2548  COSYLAB, laboratorij za kontrolne sisteme, d.d.  Ljubljana  2161621  1.289 
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