[논문 리뷰] OpenTPS -- Open-source treatment planning system for research in proton therapy

S. Wuyckens, D. Dasnoy외 10명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 01.

Radiation Therapy and Dosimetry인용 수 9

한 줄 요약

OpenTPS는 양성자 치료 연구를 위한 오픈 소스 Python 기반 치료 계획 시스템으로, 커뮤니티 주도 개발과 함께 유연한 계획 수립, 선량 계산, 강력한 최적화를 가능하게 합니다.

ABSTRACT

Introduction. Treatment planning systems (TPS) are an essential component for simulating and optimizing a radiation therapy treatment before administering it to the patient. It ensures that the tumor is well covered and the dose to the healthy tissues is minimized. However, the TPS provided by commercial companies often come with a large panel of tools, each implemented in the form of a black-box making it difficult for researchers to use them for implementing and testing new ideas. To address this issue, we have developed an open-source TPS. Approach. We have developed an open-source software platform, OpenTPS (opentps.org), to generate treatment plans for external beam radiation therapy, and in particular for proton therapy. It is designed to be a flexible and user-friendly platform (coded with the freely usable Python language) that can be used by medical physicists, radiation oncologists, and other members of the radiation therapy community to create customized treatment plans for educational and research purposes. Result. OpenTPS includes a range of tools and features that can be used to analyze patient anatomy, simulate the delivery of the radiation beam, and optimize the treatment plan to achieve the desired dose distribution. It can be used to create treatment plans for a variety of cancer types and was designed to be extended to other treatment modalities. Significance. A new open-source treatment planning system has been built for research in proton therapy. Its flexibility allows an easy integration of new techniques and customization of treatment plans. It is freely available for use and is regularly updated and supported by a community of users and developers who contribute to the ongoing development and improvement of the software.

연구 동기 및 목표

• 개방적으로 접근 가능한 TPS 플랫폼을 제공하여 양성자 치료 연구를 촉진하고 가능하게 한다.
• 데이터 관리, 선량 계산, 계획 수립 및 평가를 위한 유연하고 확장 가능한 소프트웨어 아키텍처(코어와 GUI)를 제공한다.
• 공유 프레임워크 내에서 새로운 선량 엔진, 최적화 방법 및 견고성 개념의 통합을 촉진한다.
• 데이터 증강 및 4D 이미징 도구를 통해 교육용 사용과 AI/머신러닝 연구를 지원한다.

제안 방법

• 데이터 처리, 선량 계산, 계획 수립을 위한 코어 라이브러리와 시각화 및 상호 작용을 위한 GUI로 구성된 두 패키지 아키텍처를 개발한다.
• beamlet 선량과 선량 분포를 계산하기 위해 MCsquare를 통한 빠른 몬테카를로 선량 계산을 통합한다.
• beamlet 행렬 A를 이용한 보셀 기반 선량 모델링으로 IMPT 중심의 계획 설계 및 최적화를 구현한다.
• 그래디언트 기반, 준-뉴턴, FISTA, LP, 내부점법 등 여러 최적화 해를 제공하며, 옵션으로 Gurobi를 포함한다.
• 다중 설정 및 거리 불확실성에 걸친 최악 사례 평가를 활용한 강건 최적화를 도입한다.
• 4DCT, MidP, 변형 필드 등을 포함한 강건 및 4D 선량 시뮬레이션과 구간별/구간 간 움직임 분석을 지원한다.
• AI/데이터 생성을 위한 구간 간/구간 내 모션을 시뮬레이션하는 데이터 증가 도구를 포함한다.

Figure 1: Main window of the OpenTPS GUI.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 오픈 소스 TPS가 양성자 치료에서 유연하고 연구 지향적인 개발을 어떻게 지원할 수 있을까?
• RQ2 오픈 프레임워크 내에서 IMPT 계획 최적화를 위해 어떤 최적화 전략과 해가 효과적일까?
• RQ3 설정, 거리, 모션 불확실성에 대한 강건성을 연구용 TPS에 어떻게 포함하고 평가할 수 있을까?
• RQ4 4D 선량 및 모션 모델을 어떻게 통합하고 계획 평가 및 데이터 생성을 위해 활용할 수 있을까?
• RQ5 새로운 모달리티(예: 호 전체 방사선치료 Arc) 및 AI 보조 계획의 통합을 오픈 플랫폼이 얼마나 가속화할 수 있을까?

주요 결과

• OpenTPS는 데이터 처리, 선량 계산(MCsquare), 계획 최적화 기능을 갖춘 모듈식 Core/GUI 아키텍처를 제공합니다.
• 그래디언트 기반, FISTA, LBFGS, LP, 내부점 등 다양한 해를 지원하며, 최적화를 위한 Gurobi 기반 선형 모델을 제공합니다.
• 설정 7개 x 거리 3개로 구성된 21가지 시나리오를 통한 최악의 경우를 이용한 강건 최적화가 구현되어 작동합니다.
• 모션 관련 선량 저하를 분석하기 위한 4D 선량 시뮬레이션(4DD 및 4D)과 4D 모션 모델링을 지원합니다.
• AI 및 방법 개발을 위한 학습/테스트 데이터를 생성하기 위한 구간 간/구간 내 모션을 포함한 광범위한 데이터 증가 도구가 포함되어 있습니다.

Figure 2: The tumor motion is schematically represented by the hysteresis formed by the tumor position (gray circles) at each phase of the 4DCT (a). Deformation fields (blue vectors) are generated using registration between the first phase (P1) and all others phases (b). Then, all phases can be defo