Riassunto analitico
Il glioblastoma multiforme è un tumore cerebrale molto aggressivo che ha un tempo medio di sopravvivenza che varia dai 7,1 ai 17,5 mesi. Il trattamento combinato di chirurgia, chemioterapia e radioterapia ha mostrato un miglioramento nei tempi di sopravvivenza dei pazienti, ma senza raggiungere un controllo vero e proprio della malattia sfociando quindi in recidive dall’esito infausto. All'Arcispedale Santa Maria Nuova di Reggio Emilia è stato sperimentato un nuovo tipo di trattamento il cui obiettivo, a differenza dei trattamenti tradizionali, era distribuire la dose in maniera non uniforme sul target identificato come tumore tramite le tecniche di imaging CT (Tomografia Computerizzata) e MR (Risonanza Magnetica) guidate dalla diffusione, allo scopo di colpire con una dose più alta quelle zone che si pensa siano la causa delle recidive. Il piano di trattamento si ottiene tramite un processo di ottimizzazione di una funzione di costo che tiene conto di strutture (target e organi a rischio) e dei limiti fisici della macchina che eroga il trattamento. Non esiste al momento in commercio un software che permetta di ottimizzare una distribuzione di dose non uniforme, per questo è necessario aggirare questa limitazione e scegliere all’interno della struttura target un numero limitato di sottostrutture di diversi livelli di dose in modo da mimare una distribuzione di dose non uniforme. La tesi presenta un algoritmo di ottimizzazione, realizzato in ambiente matlab, che in base all’imaging del singolo paziente, da cui deriva la distribuzione di dose non uniforme, selezioni il numero di livelli di dose e i valori di dose da utilizzare per ottenere un piano effettivamente erogabile.
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