WO2012119775A1 - Computergestütztes simulationswerkzeug zur unterstützung bei der planung einer thermotherapie - Google Patents

Computergestütztes simulationswerkzeug zur unterstützung bei der planung einer thermotherapie Download PDF

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WO2012119775A1
WO2012119775A1 PCT/EP2012/001034 EP2012001034W WO2012119775A1 WO 2012119775 A1 WO2012119775 A1 WO 2012119775A1 EP 2012001034 W EP2012001034 W EP 2012001034W WO 2012119775 A1 WO2012119775 A1 WO 2012119775A1
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field strength
power absorption
temperature
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PCT/EP2012/001034
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Jacek NADOBNY
Peng Liu
Jens-Thorsten OLLEK
Heike C. BENDER
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Magforce Ag
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    • A61K9/00Medicinal preparations characterised by special physical form
    • A61K9/48Preparations in capsules, e.g. of gelatin, of chocolate
    • A61K9/50Microcapsules having a gas, liquid or semi-solid filling; Solid microparticles or pellets surrounded by a distinct coating layer, e.g. coated microspheres, coated drug crystals
    • A61K9/5094Microcapsules containing magnetic carrier material, e.g. ferrite for drug targeting

Definitions

  • the invention relates to a computer-aided simulation tool for assisting in the planning of a thermotherapy, and more particularly a computer-aided
  • Specific Absorption Rate in Tissue are calculated from the Tomography (CT) determined specific particle distribution in connection with concrete H-field strength values in kA / m.
  • CT Tomography
  • the temperature distribution in the tumor area is calculated numerically using a Bioheat Transfer Equation (hereinafter BHTE for "Bio-Heat Transfer Equation”)
  • BHTE Bio-Heat Transfer Equation
  • An adaptation of the calculated temperature distribution to directly measured temperature values at reference points in or near the target area is performed (p. 675, section "Magnetic fluid"; p.
  • heat generation within the target tissue is determined as a function of magnetic field strength using a BHTE.
  • the magnetic field strength (hereinafter also referred to as “H field strength” or only “field strength”) should be chosen so that a temperature of 43 ° C outside a hem of 2 cm around the tumor is not exceeded.
  • Time domain which contains a temperature-dependent perfusion, on the basis of which numerical simulations of the temperature distribution in the human body are carried out (Abstract, p 1837, section “I. Introduction”, p 1838, section “II. Time-Dependent BHTE”; 1840-1841, Section IIIC: “Thermal Simulation Procedures", pp. 1845-1846, sections “V. Discussion", “VI. Conclusion”).
  • An object of the present invention is to provide a tool for the
  • thermotherapy the planning of a thermotherapy, and more specifically an inventive
  • thermotherapy involves a (local / regional) hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body.
  • the hyperthermia treatment involves the application of a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator.
  • heat energy can be introduced into at least one "depot volume", ie into a volume containing nanoparticles by means of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles previously deposited in the body present
  • Invention generally refers to elevated temperature therapy. At lower temperature increases up to about 45 ° C, this leads to an increase in the efficacy of chemotherapy and / or radiotherapy, hyperthermia in the narrower sense
  • thermoablation Jordan, A., et al., 2006.
  • the effect of thermotherapy using magnetic nanoparticles on rat malignant glioma Neurooncol 78 (1): 7-14, Epub 2005 Nov 29).
  • the depot volume or the depot volumes be wholly or at least partially within the treatment volume, preferably the tumor volume. This should have been ensured by the previous instillation of the nanoparticles.
  • the tumor volume or volumes should be totally or partially within the treatment volume, depending on the therapeutic target.
  • the treatment volume is the volume that should be primarily heated by hyperthermia. Whether and to what extent this goal can probably be achieved is predicted by the simulation method according to the invention.
  • the method of the invention is considered to be a simulation method for supporting the planning and optional control of thermotherapy because it simulates the temperature distributions in the body that occur during treatment with the magnetic field applicator without actually undergoing such treatment.
  • the method does not need to be calibrated by measured values which are measured during a currently occurring treatment. From the results of the
  • the user of the method or simulation tool according to the invention may be a physician, e.g. a radiologist or a radiotherapist, trained to operate a magnetic field applicator personnel with technical and / or medical training, or other users or users.
  • a physician e.g. a radiologist or a radiotherapist, trained to operate a magnetic field applicator personnel with technical and / or medical training, or other users or users.
  • the nanoparticles may generally be particles that interact in some way with a magnetic field such that tissue instillation occurs (after instillation of the particles into the body). These may be, for example, magnetic, paramagnetic or superparamagnetic nanoparticles, for example iron oxide nanoparticles with or without coating.
  • the particles can be any spatial forms and, for example, may be at least substantially spherical, spheroidal, ellipsoidal, prismatic or cuboidal in shape. Although the particles are referred to herein as "nanoparticles", in addition to particles having dimensions (eg smallest or largest radius or diameter) in the nanometer range, particles with other dimensions, for example particles with dimensions in the micrometer range, are also to be covered by this term.
  • Iron oxide nanoparticles are preferred with a diameter (determined by electron microscope) of up to 100 nm.
  • the simulation method according to the invention comprises the following steps: In a first calculation step, also referred to as “T-default” ("T” stands for temperature), calculating a field strength value or H field strength value to be set on the applicator based on a geometric distribution of the nanoparticles and at least a predetermined temperature limit, which should not be exceeded by the hyperthermia treatment; in an optional second calculation step, also referred to as “H-controller” ("H” stands for magnetic
  • Field strength or "fast H controller”, calculating an expected (resulting) temperature distribution for at least a portion of the body volume for each H field strength value of a plurality of predetermined H field strength values, and / or a user defined H field strength value, preferably in an optional third one
  • Calculation step (“H default”) automatically calculating an expected temperature distribution for a maximum allowable H field strength value if the H field strength value calculated in the first calculation step is greater than the maximum allowable H field strength value; Applicator to be set calculated H-field strength value and optionally at least one calculated resulting temperature distribution, eg that of the aforementioned H-field strength value, to assist the user in the planning of thermotherapy.
  • the predetermined temperature limit value or one of a plurality of predetermined temperature limit values relates to a maximum temperature or a maximum temperature only within the treatment volume to be heated.
  • the predefined temperature limit value may relate, for example, to a temperature maximum in a range of 60 ° C. to 100 ° C., preferably 70 ° C. to 90 ° C., in particular 80 ° C., in the treatment volume.
  • the predetermined temperature limit value or one of a plurality of predetermined temperature limit values may relate to a temperature maximum outside the treatment volume to be heated.
  • the predetermined temperature limit may relate to a temperature maximum in a range of 40 ° C to 45 ° C, especially 43 ° C, outside the treatment volume.
  • two predetermined temperature limit values which in each case relate to different volumes, enter into the first calculation step.
  • a predetermined temperature limit value within the treatment volume may relate to a temperature maximum of 80 ° C.
  • another predetermined temperature limit outside the treatment volume may relate to a temperature maximum of 43 ° C.
  • Temperature limit values may preferably enter into the first calculation step at the same time.
  • a third calculation step may comprise calculating an expected temperature distribution for an H field strength value defined as the maximum permissible value
  • the third calculation step can be carried out automatically, depending on the calculation result of the first calculation step (T specification), if the H field strength value calculated in the first calculation step is greater than the H defined as the maximum allowable H
  • T specification calculation result of the first calculation step
  • temperatures higher than 43 ° C. and / or temperatures higher than 80 ° C. may occur within the treatment volume. This allows the physician a more complete overview of the effects of the planned heat therapy than if he had only strictly temperature limit-based results of the calculation from the first calculation step available.
  • the calculations in the second calculation step may be for a plurality
  • predetermined, on the applicator adjustable H field strength values preferably between 3 and 20 H field strength values, more preferably between 5 and 10 H field strength values, are performed.
  • the calculations in the second calculation step for a plurality of predetermined, adjustable on the applicator H field strength values preferably between 3 kA / m and 20 kA / m, more preferably between 5 kA / m and 10 kA / m, performed (H Regulators).
  • the second calculation step (H controller, fast H controller) can only be triggered by a user input after the first calculation step (T specification) and possibly the third calculation step (H specification). If the user needs the output of the initial resulting temperature distribution with the associated initial H field strength value ("initial" is the result of the first or possibly the third one here)
  • Calculation step meant) no further orientation, the user can do without a user input and it can in this way resources of
  • the H field strength value in the first calculation step (T specification) is based on a
  • predetermined for example, derived from a reference measurement calculated characteristic curve, indicating a relationship between (reference) power absorption rate and H field strength.
  • the first calculation step comprises the steps of: calculating an average power absorption density (or equivalent size) in the applicator magnetic field in the deposit volume, wherein a relative power absorption density (or a magnitude equivalent thereto) based on a measured geometric distribution nanoparticles is calculated, a BHTE describing the model is solved numerically just once to obtain a basal temperature distribution without power absorption, and a descriptive of the model
  • BHTE is solved numerically once to obtain a relative temperature increment distribution based on the relative power absorption density; and wherein the relative power absorption density is scaled by a temperature-based scaling factor obtained based on the at least one predetermined temperature threshold, the basal temperature distribution, and the relative temperature increment distribution; Calculating, based on the calculated average power absorption density and a calculated mass of the nanoparticles, a reference power absorption rate indicative of, for example, the specific power absorption rate of an undiluted magnetic fluid containing the nanoparticles, usually based on the mass of the nanoparticles
  • Nanoparticles in W / g and calculating an H-field strength value based on the calculated reference power absorption rate and a predetermined, e.g. derived from a reference measurement characteristic, which relates to a relationship between the reference power absorption rate and applied H field strength; In addition, optional, calculate the resulting temperature distribution based on the basal
  • the basal temperature distribution calculated in the first calculation step and / or the relative temperature increment distribution can be at least one more
  • Use be provided beyond the first calculation step out, for example, be stored in the working memory and / or on a hard disk.
  • the use may, for example, relate to the fast calculation, in the second calculation step (for the "fast H controller" embodiment), of a resulting temperature distribution based on a user entered H field strength value, without the BHTE being used again Preservation of the temperature distribution and or the relative Temperahirinkrementver whatsoever must be solved numerically.
  • Variants of the simulation method according to the invention include that in the second calculation step (H controller, fast H controller) the expected resulting temperature distribution is calculated by means of power absorption-based scaling ("K") of a calculated or provided relative temperature increment distribution second computing step (H controller, fast H controller), comprising the steps of: calculating a relative power absorption density distribution (or equivalent size) and a relative mean power absorption density (or equivalent size) based on a measured geometric distribution of the nanoparticles; basal temperature distribution based on a numerical solution of a Model BHTE without power absorption, and providing a relative temperature increment distribution based on a numerical solution of a model describing BHTE with the calculated relative power absorption density distribution [provided by reading the previously stored distributions (in the "fast H controller") or a new numerical solution the BHTE (at the "H
  • Indicating magnetic fluid the calculation being based on the respective H-field strength value and a predetermined, e.g. based on a reference measurement derived curve, which relates to a relationship between the reference power absorption rate and applied H-field strength; Calculate, based on the reference power absorption rate and a calculated mass of nanoparticles in the depot volume, a mean
  • Power absorption density Power absorption based scaling, i. Calculating a power absorption-based scale factor based on the respective average power absorption density and the relative power absorption density; Calculate a respective resulting temperature distribution based on the basal
  • thermotherapy involves hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body.
  • the hyperthermia treatment involves the application of a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator.
  • thermal energy can be introduced by means of power absorption in the applied magnetic field by means of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles deposited in the body.
  • the simulation method relates to the calculation of an H-field strength to be set on the applicator based on a geometric distribution of the nanoparticles and at least one predetermined one
  • the H field strength value is based on a predetermined one, eg derived from a reference measurement, which indicates a relationship between power absorption rate and H field strength.
  • the simulation method comprises the steps of calculating an average power absorption density (or equivalent size) in the applicator magnetic field in the deposit volume, wherein a relative power absorption density is calculated based on a measured geometric distribution of the nanoparticles, a BHTE describing the model is solved numerically once for obtaining a basal temperature distribution without power absorption, and a BHTE describing the model, which is solved numerically only once to obtain a relative temperature increment distribution based on the relative power absorption density; and wherein the relative power absorption density is scaled by a temperature-based scaling factor obtained based on the at least one predetermined temperature threshold, the basal temperature distribution, and the relative temperature increment distribution; Calculating, based on the calculated average power absorption density and a calculated mass of the nanoparticles, a reference power absorption rate indicative of, for example, the specific power absorption rate of an undiluted magnetic fluid containing the nanoparticles; Calculating an H-field strength value based on the calculated reference power absorption rate and a predetermined
  • thermotherapy derived from a reference measurement characteristic, which relates to a relationship between the reference power absorption rate and applied H field strength; preferably calculating the resulting temperature distribution based on the basal temperature distribution, the relative temperature increment distribution, and the temperature-based scaling factor; and providing the calculated H-field strength value and optionally the resulting temperature distribution associated with that H-field strength value, calculated as described above, to assist the user in planning the thermotherapy.
  • thermotherapy includes hyperthermia treatment
  • the hyperthermia treatment involves applying a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator.
  • a magnetic field applicator In at least one deposit volume is by means of in Body deposited magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles by absorption of power in the applied magnetic field heat energy einbringbar.
  • the simulation method relates to the calculation, for each H field strength value of a plurality of predetermined H field strength values and / or a user-defined H field strength value, of an expected temperature distribution for at least part of the body volume (H controller).
  • the expected temperature distribution is calculated by means of a power absorption-based scaling of a calculated or provided relative temperature increment distribution.
  • a basal temperature distribution previously calculated (in the T-default step) and / or a previously (in T - Default step) calculated relative temperature increment distribution used faster H controller.
  • a BHTE describing the model may not numerically (H fast), H (default), or twice (H) are dissolved, to then determine the resulting temperature distribution.
  • the resulting temperature distribution is calculated from the basal temperature distribution previously calculated (in previous calculation steps) via BHTE and the previously calculated relative temperature increment distribution via
  • the simulation method comprises the steps of: calculating a relative power absorption density distribution (or a magnitude equivalent thereto) and a relative mean power absorption density (or equivalent size) based on a measured geometric distribution of the nanoparticles; Providing a basal temperature distribution based on a numerical solution of a model describing BHTE without power absorption, and providing a relative temperature increment distribution based on a numerical solution of a model descriptive BHTE with the calculated relative power absorption density distribution; Performing the following steps for each H field strength value of the plurality of predetermined H field strength values and / or the
  • H field strength value calculating a reference power absorption rate indicative of, for example, the specific power absorption rate of an undiluted magnetic fluid containing the nanoparticles, the calculation based on the respective H field strength value and a predetermined, e.g. based on a reference measurement derived curve, which relates to a relationship between reference power absorption rate and applied H-field strength; Calculating, based on the reference power absorption rate and a calculated mass of the nanoparticles in the deposit volume, an average power absorption density; Power absorption based scaling, i.
  • Execution of one of the simulation methods described herein causes, when the computer program is executed on a programmable computer device, for example a computer in a clinic or doctor's office.
  • the computer program can be stored or stored on a machine-readable data carrier, for example a permanent or rewritable medium in or in association with a programmable computer device or a CD-ROM, DVD or a USB stick.
  • the computer program may be provided for download to a programmable computing device, for example via a data network such as the Internet or a communication link such as a telephone line and / or a wireless connection.
  • a computer device is additionally provided, which is designed to support a thermotherapy planning.
  • thermotherapy involves hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body, wherein the hyperthermia treatment comprises applying a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator.
  • heat energy can be introduced into at least one depot volume by means of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles deposited in the body by absorption of power in the applied magnetic field.
  • the computer device has the following components: a first computation component, which is designed to calculate an H field intensity value to be set on the applicator, based on a geometrical distribution of the nanoparticles and at least one predetermined temperature limit, which should not be exceeded by the hyperthermia treatment; a second computational component configured to optionally calculate an expected temperature distribution for at least a portion of the body volume for each H field strength value of a plurality of predetermined H field strength values, and / or a user defined H field strength value; ; an optional third component configured to calculate an expected temperature distribution for a maximum allowable H field strength value when the H field strength value calculated in the first calculation step is greater than the maximum allowable H field strength value; and a component for providing (the user) the calculated H-field strength value to be set on the applicator and optionally at least one calculated temperature distribution (e.g., associated with the aforementioned H-field strength value) to assist the user in planning the thermotherapy.
  • T-default is designed to support a thermotherapy planning
  • Hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body comprises applying a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator.
  • heat energy can be introduced into at least one depot volume by means of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles deposited in the body by absorption of power in the applied magnetic field.
  • Computer device has a component which is designed to calculate an H-field intensity to be set on the applicator based on a geometric distribution the nanoparticles and at least one predetermined temperature limit, which should not be exceeded by the hyperthermia treatment.
  • the component has a module for calculating the H field strength value based on a predefined characteristic curve derived, for example, from a reference measurement, the characteristic curve having a
  • the computer device has the following modules: a module for calculating a mean value
  • Power absorption density is scaled by a temperature-based scaling factor obtained based on the at least one predetermined temperature limit, the basal temperature distribution, and the relative temperature increment distribution; a module for calculation based on the calculated mean
  • a power absorption density and a calculated mass of the nanoparticles a reference power absorption rate indicative of, for example, the specific power absorption rate of an undiluted magnetic fluid containing the nanoparticles; a module for calculating an H field strength value based on the calculated reference power absorption rate and a predetermined, e.g. derived from a reference measurement, characteristic curve, which relates to a relationship between reference - power absorption rate and applied field strength; ; optionally a module for calculating the resulting temperature distribution based on the basal
  • thermotherapy a module for providing the calculated field strength value to assist the user in planning the thermotherapy; and optionally, a module for providing the resulting temperature distribution associated with the calculated H field strength value to assist the user in planning the thermotherapy.
  • thermotherapy is a hyperthermia treatment of a tumor volume in one
  • Body volume of a human body and wherein the hyperthermia treatment comprises applying a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator. It is in at least one depot volume deposited in the body by magnetic, paramagnetic and / or
  • the computer device has a component which is designed to calculate, for each field strength value of a plurality of predetermined field strength values and / or a user-defined field strength value, an expected temperature distribution for at least a portion of the body volume.
  • the component has a module for calculating the expected
  • Temperature distribution by means of a power absorption based scaling of a calculated or provided temperature increment distribution is designed to provide, regardless of the number of predetermined and / or user-defined H field strength values, a temperature distribution provided (previously calculated in the T default step) and / or a previously calculated (previously calculated in the T-default step) use relative temperature increment distribution (fast H controller).
  • the component for calculating the expected temperature distribution is designed to calculate a maximum of two temperature distributions (H controller), independent of the number of predetermined and / or user-defined field strength values, namely a basal temperature distribution and / or a relative temperature distribution
  • the computer device preferably further comprises the following modules ("H controller,” “fast H controller”): a module for calculating a relative power absorption density distribution and a relative average
  • Power absorption density i. Calculating a power absorption-based scale factor based on the respective average power absorption density and the relative power absorption density;
  • thermotherapy power absorption based scaling factor
  • a system which outlines a computer device as described above and comprises a magnetic field applicator or its parts.
  • the computer device according to the invention can be designed for use with the magnetic field applicator, for example.
  • the magnetic field applicator can be adapted to the computer device according to the invention by the applicator receives data from this, such as to be set H field strength value (about after the end of the simulations as a default value and or at the behest of the user).
  • the computer device can also serve for planning or control for this embodiment.
  • a system is further proposed that outlines a computer program as outlined above, a data carrier as outlined above, a computer device as outlined above, or a system as outlined above, and which further comprises a Magnetic fluid containing magnetic nanoparticles.
  • the computer program according to the invention can be adapted to the use of the magnetic fluid by using the power characteristic specific to this specific characteristic. H field strength is used in the simulations.
  • the computer program may be configured for the use of a plurality of magnetic fluids; In this case, the user would have to enter the actual liquid to be used before starting the simulations, for example by selecting from a menu in a GUI of the computer device.
  • the nanoparticles could also be instilled into the body of the patient in another dosage form. All dosage forms should be included according to the invention.
  • Another object of the invention comprises a method for controlled
  • Heating an organ or tissue comprising the steps of: introducing magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles into an organ volume or tissue volume; Determining the amount of nanoparticles and / or distribution in the organ volume or tissue volume; Calculating an H-field intensity to be set in accordance with one of the corresponding methods outlined above or a resulting temperature distribution according to one of the corresponding methods outlined above; and depositing heat energy by application of a magnetic field, wherein the applied H field strength is set, the calculated field strength or derived from a calculated temperature distribution field strength in each case with a deviation of +/- 10%, preferably +/- 5%, in particular + / - 1% corresponds.
  • This method may optionally be performed in vitro.
  • a method for treating a tumor in a patient includes the steps of: introducing an appropriate amount of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles into a tumor volume; Determining the amount of nanoparticles and / or distribution in the tumor volume; Calculating a field intensity to be adjusted according to one of the corresponding methods outlined above or a resulting temperature distribution according to one of the corresponding methods outlined above; Deposit of heat energy by application of a
  • Magnetic fields which can be improved by the simulation methods according to the invention are known from the prior art.
  • Maier-Hauff et al. (2010, supra) conducted a successful study on 66 patients with brain tumors, 59 of them with
  • tumors in particular local and locally advanced tumors, or systemic tumors which cause local problems such as inoperable metastases.
  • Examples are brain tumors, e.g. Glioblastoma and astrocytoma, brain metastases, prostate cancer, pancreatic cancer, hepatocellular carcinoma, neck and neck tumors, bladder cancer, stomach cancer, colon cancer, renal cell carcinoma, ovarian carcinoma, cervical carcinoma, sarcoma, basal cell carcinoma and melanoma.
  • the methods of the invention for the controlled heating of an organ or tissue can be used, for example, for the treatment of osteoarthritis, arthritis and other rheumatic joint diseases.
  • the invention provides the user with extensive opportunities to get a
  • the simulation tool according to the invention automatically provides a temperature distribution which was calculated based on a maximum field strength but taking into account predetermined / entered temperature limit values.
  • two (or more) limit values can be taken into account, e.g. a maximum outside temperature
  • Treatment area to preserve the healthy tissue and / or a maximum
  • Temperature within the treatment area to destroy the tumor but still limit a power input in the body of the patient In principle, it is conceivable to specify a geometric temperature limit distribution which, for example, is
  • the simulation tool according to the invention can be "intelligent" in the sense that it discards a resulting field strength value if it is greater than, for example, a maximum adjustable value on the applicator / for a given patient. In this case, the simulation tool recalculates a new temperature distribution based on the maximum adjustable field strength value.
  • the simulation tool according to the invention offers the experienced user the possibility of terminating the planning without wasting resources.
  • Simulation tool can then, for example, already be used for the next patient.
  • the simulation tool may e.g. Calculate temperature distributions for multiple field strength values. These calculations can be performed in the background as soon as the user has made a corresponding input (if necessary, the simulation tool can also be configured to do these calculations)
  • the simulation tool receives a field strength value input by the user and calculates the resulting value for it
  • this is done in a time-saving manner without renewed numerical solution of the BHTE, so that the result is available to the user essentially without waiting time, for example already after one second or less.
  • the therapy goal as well as possible side effects is better and easier to predict and can thus be controlled better and more comprehensively.
  • the simulation tool according to the invention in this case requires both for the calculation of the temperature distribution based on predetermined temperature limits (first
  • Field strength values calculate the corresponding temperature distributions by simple scaling. As a result, the simulation tool is user-friendly, because the
  • simulation tool requires compared to an iterative trial and error approach only a fraction of the CPU's computing time, making clinically feasible application possible, even using
  • FIG. 1 in the form of a flowchart a general program flow of a first
  • the program package "temperature simulator” (called “simulator” for short) is called.
  • the simulator package includes three self-contained simulator (execution) programs (. Exe), but the simulator can also be used as an attachable
  • main subroutines Program library with three main subroutines ("main subroutines") are executed (see second embodiment Fig.6 to Fig.9);
  • FIG. 2 in the form of a flowchart a program flow of a first
  • Embodiment of a simulator according to the invention with a fixed sequence of calls of the simulator programs;
  • FIG. 3 in the form of a flowchart of a program flow of the simulator
  • FIG. 4 shows in the form of a flow chart a program sequence of the simulator from FIG.
  • Fig. 6 in the form of a flowchart a program flow of a second
  • Embodiment of a simulator according to the invention with a fixed sequence of calls of the simulator main subroutines;
  • FIG. 7 shows in the form of a flow chart a program sequence of one of the three main subroutines of the simulator from FIG. 6 in mode 2, namely
  • FIG. 8 shows in the form of a flowchart a program sequence of one of the three main subprograms of the simulator from FIG. 6 in mode 1, namely
  • FIG. 9 shows in the form of a flowchart a program sequence of one of the three main subprograms of the simulator from FIG. 6 in mode 3, namely
  • FIG. 1 shows in the form of a schematic representation of a program flow of a simulation method according to the invention in the form of a simulation software ® with the aim of supporting the nano-Therm therapy has been developed.
  • the software provides the attending physician (neurosurgeon, radiologist) with a thermo-therapy of malignant tumors such as brain tumors an orientation aid for the estimation of treatment temperatures and the necessary
  • Magnetic field strength based on a model describing BHTE.
  • the software offers the possibility to import image data in DICOM format eg from magnetic resonance and CT recordings
  • the software guides the user step by step to the result by querying the required parameters.
  • an estimate of the temperature distribution in the marked areas as a function of the field strength and the therapy time is shown. This is especially important for areas of limited accessibility, such as in the head frontobasal in the area of the chiasm opticum (hypothalamus), the sylvian fissure in which the vascular tree of the middle cerebral artery, the corpus callosum, or the brainstem.
  • the entered data as well as the created simulations can be saved and printed out and different scenarios can be created per patient.
  • the simulation tool thus supports the doctor or user in preparing the therapy plan.
  • the therapy plan is released, for example, by signature of the responsible physician on the printed therapy proposal.
  • Simulation results can serve as a guide and do not have to raise a specific accuracy claim.
  • the simulation software can be operated on customer-specific hardware,
  • the environmental conditions are the same as those of a medical software application environment.
  • the software includes as a program package a "temperature simulator” (hereinafter also referred to as “simulator”). After the introduction of magnetic fluid into a tumor, the simulator enables a simulation of the temperature distribution in the head region as a function of the magnetic field strength of the therapy device (applicator). The simulator calculates a certain field strength in the sense of a non-binding recommendation. In addition, temperature measurements can be carried out during the therapy for the passage of the perforated substance, so that simulation results and
  • Temperaturm essungen together can form the basis for assessing the therapy by the doctor, preferably the temperature measurements are authoritative.
  • the simulation results are neither a prerequisite for the feasibility of the therapy nor are they binding for the conduct.
  • Fig. 1 shows the main steps of a program flow.
  • the "Simulator” program package is called in a main step “Temperature simulation”.
  • the following main tasks are fulfilled by the simulator:
  • ferrimagnetic nanoparticles assuming a simplified
  • the simulator package is not directly part of the core of the simulation software, but is connected to the core via a well-defined external I / O interface in the sense of an external SOUP Software of Unknown Provenience.
  • the simulator package includes three independent simulator programs sim_t, sim h, and sim_hr written in FORTRAN77 (executables “sim_t.exe”, “sim_h.exe” and “sim_hr.exe")
  • the order in which the simulator programs are called and the simulator data is managed the core of the simulation software, here called "main program core".
  • the main program core also manages all other major steps shown in FIG. were presented, such as: Image fusion, segmentation, etc.
  • the data exchange between the core and the simulator including the output of
  • “Temperature Simulation” is controlled from the main program core and can be done according to a scheme as shown in FIG.
  • PTV Planning Target Volume
  • Treatment volume i. the volume to be treated or heated. This can be specified by the user in the main segmentation step (the
  • Simulation software can, for example, based on a manually made
  • Tumor contouring make a proposal for the treatment volume, eg.
  • Tumor volume plus hem which can be taken over or changed by the user, so for example limited or extended).
  • a temperature value of 43 ° C is implemented as a threshold temperature, above which damage to the healthy tissue can occur more frequently, which should be avoided as far as possible.
  • Temperature value of 80 ° C is implemented as a general temperature limit, which should not be exceeded in the entire body, so also in the tumor volume not; This simultaneously limits a total absorption of the body. From the two boundary conditions, the one which occurs at lower H field strength becomes effective.
  • Treatment of tumors can be applied in a body volume such as the human head.
  • Hyperthermia treatments related to other body volumes, such as the prostate area may be designed to comply with other limits.
  • the PTV threshold may be 100 ° C instead of 80 ° C for prostate tumor thermotherapy.
  • sim_t.exe After running sim_t.exe, the simulation software first examines internally, i. without informing the user via GUI how high the H field strength value output internally as sim_t output is. If this value is greater than 15 kA / m (kilo-amperes per meter), a run of sim_h.exe (mode 2) starts automatically (without the user having to make an entry) with the default 15 kA / m (H). Default), where 15 kA / m is the maximum adjustable H field strength value on the magnetic field applicator.
  • sim t.exe output value is less than or equal to 15 kA / m, no program run sim_h.exe must be started automatically and the next step follows directly.
  • the predetermined temperature of e.g. 43 ° C is not reached outside the PTV, and that is when the limit condition 80 ° C has already been reached in PTV at a lower H field strength value.
  • the H controller calculates ten temperature distributions for the following fixed values of the H field strength (multiple H specification): 5 kA / m, 6 kA / m, 7 kA / m, 8 kA / m, 9 kA / m, 10 kA / m, 11 kA / m, 12 kA / m, 13 kA / m and 14 kA / m.
  • the entire range of adjustment of the applicator used in this example is covered in IkA / m increments.
  • H-field strength values relates to the treatment of, for example, glioblastomas in the head.
  • Other values may be specified for treatments in other body areas or volumes. For example. can be used to treat
  • Prostate tumors a step size of only 0.5 kA m for values between 2 kA / m, 2.5 kA / m, ...., 8 kA / m are given.
  • the H controller has no limitations on the temperatures reached (unlike sim_t.exe in the initial run). Therefore, there may be cases that the temperatures reached are higher (or lower) than 80 ° C in the calculation area and / or higher (and / or lower) than 43 ° C outside PTV.
  • the user may also return to the segmentation step at any time
  • the nanoparticles cause a local in the magnetic field
  • Power absorption expressed by a power absorption density (W / m 3 ) or rate (W / kg), generally referred to herein as SAR (Specific Absorption Rate);
  • this SAR acts as the (main) source of the
  • T-distribution Determination of the temperature distribution (T-distribution) from the SAR distribution (in the so-called “T-solver”).
  • the SAR is determined on the basis of metrological data, for example based on a CT (computed tomography) data set with labeled magnetic fluid depots (see above) and a metrologically determined dependence of the iron core SAR on the H field strength.
  • CT computed tomography
  • T-solver a time-dependent BHTE with the help of filled differences is given taking into account special conditions of application with magnetic fluids solved numerically.
  • the T-solver can use explicit temperature gradients, as described, for example, in Nadobny et al. 2007, Appendix.
  • the geometric shape of the SAR distribution (and consequently the temperature distribution) is strongly dependent on the geometric positions of the nanoparticles or depots of the magnetic fluid ("nanodepots", “depot volume”) docked in the tissue. These nanoparticle positions must be reported to the simulator as input to determine the SAR.
  • a segmented (eg binary) three-dimensional data set here referred to as "LV.raw”, with LV for "Labeled Volume”, see below
  • LV.raw segmented three-dimensional data set
  • the values of the Hounsfield units must be known at the locations of the nanoparticles. This is done by reading in the binary CT file CT.raw.
  • the power absorption of the nanoparticles in the magnetic field can be represented in different ways in the simulator.
  • a specific power absorption can be quantified by a Specific Absorption Rate (SAR) in units of watts per kilogram or gram (W / kg or W / g), taking as mass the magnetically effective mass, ie about the mass of
  • SAR Specific Absorption Rate
  • Magnetic fluid here the SAR is usually indicated in W / kg.
  • Iron mass in nanoparticles with iron core (here the SAR is usually given in W / g).
  • specific power absorption may also be represented by a power absorption density in units of watts per cubic meter or
  • a specific reference power absorption rate or density may refer to the (measured) power absorption of a magnetic fluid with a carrier (such as water) and the nanoparticles "dissolved” therein.
  • the amount of nanoparticles in the carrier is precisely known in such a reference measurement (eg in molar mass).
  • the reference therefore refers to a magnetic liquid in the reference state before instillation.
  • the iron core SAR "SAR_fe" used here is one such reference, usually related to the iron mass and expressed in W / g.
  • the actual absorbed absorption (“Absorbed Power Rate” or “Absorbed Power Density”, APD, in W / m 3 ) in the tissue depends on the density of the magnetically active (masses) of the nanoparticles present there. Thus, the actual or
  • tissue specific power absorption in the tissue versus density of the specific reference power is thus density dependent;
  • the use of APD should be avoided. We therefore speak also in the actual
  • Power absorption densities can each be converted into each other by a density factor (magnetically effective mass density in the magnetic fluid / in the tissue after instillation). In this sense, we also speak of one here
  • volume-SAR volume-SAR.
  • power absorption density refers to a (volume) SAR
  • reference size refers to a non-body (in vitro) metrologically determined reference size, such as the SAR fe.
  • Power absorption rate in W / kg are understood, as well as a deposited in the body power absorption density in units of, for example, W / m 3 (watts per cubic meter) are understood.
  • an indication may be a location-dependent distribution, ie SAR (x, y, z), or a location-independent value, for example an average power absorption density such as the volume SAR SAR_aver. Whether a distribution is present or not is clear to the person skilled in the art from the general context.
  • simulator execution program "sim_t.exe”, “sim_h.exe” or “sim_hr.exe” from the main program of
  • the simulator offers two ways or options for determining (simulation) an absolute temperature distribution:
  • H stands for H-field strength
  • H the absolute value of the field strength H (typically in kA / m) is specified.
  • T the temperature distribution T (x, y, z) (in ° C).
  • Temperature limit values T_limit (in ° C) are specified, the field strength value H (in kA / m) and the associated temperature distribution T (x, y, z) (in ° C) are searched.
  • the T-default is realized with the execution program "sim_t.exe” and the H-default with the execution program sim_h.exe
  • the third program module, sim_hr.exe also works with a (multiple) H-default.
  • Sim_t.exe and sim_h.exe each calculate a temperature distribution, while sim_hr.exe (the so-called "H controller") determines ten temperature distributions in a sequence for ten values of the H field strength.
  • the calculation type "T-default" (sim_t.exe) is assigned a transfer parameter (resp.
  • FIG. 1 A schematic representation of the sequence of the program module sim_h.exe is shown in FIG.
  • the absolute value of the H field strength H is specified.
  • the temperature distribution T (x, y, z) is sought.
  • V_NP nanodepot volume
  • V_NP nanoparticle volume
  • the mean iron concentration and hence the iron mass "m_fe” (more generally: the particle mass) in the V_NP is estimated from the mean value "HU_aver", whereby it is assumed here that the nanoparticles have an iron core as the magnetically active component.
  • m fe is estimated from the average iron concentration, which in turn is estimated from the mean HU value.
  • the concentration of nanoparticles after instillation into the patient is determined from the CT data. Only about 50% of the instilled particles remain in the body and are present in the "nanodepots" in concentrations or distributions that are difficult to predict. Regardless, the H-field strength simulator directs the iron core SAR
  • SAR fe This is a reference power absorption rate in units of e.g. W / g in terms of iron mass, which is a measured
  • the nanoparticles can be magnetic (ie, ferromagnetic or ferrimagnetic),
  • paramagnetic and / or superparamagnetic.
  • a mixture of different magnetic properties may be present.
  • the calculation of the SAR fe is done using a previously for the
  • Magnetic fluid metrologically determined non-linear characteristic SAR fe f (H).
  • the characteristic curve is determined for a specific applicator as well as specifically used nanoparticles (magnetic fluid). It is assumed that the treatment area is centrally located between pole pieces of the applicator (for example in a range of ⁇ +/- 10 centimeters), so that the same (maximum) H field strength value can be used everywhere in good approximation.
  • SAR_fe aH b + c (1), with the units SAR_fe in W / g (watts per gram) and H in kA / m.
  • the BHTE describing the model is dynamic, i. time-dependent. After some time, a steady-state state is reached in which the heat supply through
  • the simulator works in the time domain and can thus model and provide any time before a value of 20 min or 30 min.
  • the H default option (sim_h.exe) (MODE 2) needs only a single one
  • the temperature is not limited in the case of the H default, ie, any temperatures may vary depending on the height of the H field strength in the body, which may also be above the usual temperature limits (eg 43 ° C in healthy tissue).
  • Fig. 4 shows schematically a program flow of the simulator in the T-default mode. Temperature limit values T_limit (x, y, z) are specified
  • the nanoparticle distribution from LV.raw and the Hounsfield units are read in via CT.raw.
  • the iron concentration generally the magnetically active particle concentration
  • m_fe generally the magnetically effective particle mass
  • sim_t.exe The further course of sim_t.exe, however, is different than with sim_h.exe, because the absolute value of the field strength is not specified, but now searched.
  • the procedure involves calculating a corresponding volume SAR (in W / kg, or optionally as a power absorption density in W / m 3 ) that "matches" the given limit temperature and finding the H field strength from the calculated volume SAR.
  • the "non-PTV" region corresponds approximately to the healthy or non-treated tissue.
  • the resulting field strength H must satisfy both specifications, ie it should be so low that all temperatures T (x, y, z) are less than or equal to 80 ° C in the PTV and at the same time less than or equal to 43 ° C outside the PTV. In other words, of two field strength values each satisfying one of the two T specifications, the lower one is output.
  • the procedure here is different in order to determine the H-field strength value directly, resource-conserving and nevertheless precisely.
  • the problem is by no means trivial, since the SAR (and thus temperature) depends on the H field strength in a non-linear manner.
  • a linear relationship can be stated between the SAR and the temperature (see “decomposition way" in Nadobny et al., 2007, p.1841, Eqs. (5a), (5b), (6)).
  • the temperature distribution T (x, y, z) first becomes a basal component
  • T_ increase (x, y, z) K * AT (x, y, z) divided so that:
  • T (x, y, z) T0 (x, y, z) + K * AT (x, y, z), (4) and applies to the SAR
  • Power absorption density can be called or equivalent to this.
  • S AR_aver no absolute value S AR_aver is determined from S AR fe, but an arbitrary (relative) test mean "ASAR_aver" for the relative Volume SAR ASAR (x, y, z) specified internally.
  • ASAR aver 100 W / kg. Similar to gig.
  • ASAR aver 100 W / kg. Similar to gig.
  • ASAR aver 100 W / kg. Similar to gig.
  • T_limit (x, y, z) 80 ° C in Non_PTV and 43 ° C in PTV.
  • Fig. 5 shows schematically a program flow of the simulator in H-controller mode.
  • the simulator program sim_hr.exe simulates several in one call Temperature distributions in the sense of a multiple H specification, ie for different absolute values of H, which are provided as input values.
  • a set of ten temperature distributions are determined for a set of ten fixed field strength values (5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 and 14 kA / m).
  • the H-controller is not simply a tenfold successive sim_h.exe with ten passes for the numerical solution of the BHTE.
  • sim_t.exe only two passes are needed, namely also for T0 (x, y, z) and AT (x, y, z).
  • the average HU value HU_aver is calculated from the evaluation of the geometric nanoparticle distribution (read in via LV.raw) and comparison of the Hounsfield units (read in via CT.raw). or iron concentration and from this the particle or iron mass m_fe determined. These values are the same for all H values.
  • Steps. From the value - as with sim_h.exe - each time via the application of the characteristic SAR_fe f (H) to Gig. (1) calculates the corresponding value SAR_fe (i) and estimates from this (and from the initially determined mass of iron m_fe) the absolute mean value of the volume SAR, SAR aver (i).
  • K (i) S AR_aver (i) / AS AR_aver. (10)
  • the power absorption-based scaling factor K (i) results in an absolute temperature distribution for each i:
  • T (x, y, z, i) T0 (x, y, z) + K (i) * AT (x, y, z), (11) which is subsequently output.
  • K (i) * AT (x, y, z), (11) which is subsequently output.
  • 10 absolute (scaled) temperature distributions are successively output, although only two passes were needed to numerically solve the BHTE.
  • the power absorption-based scaling factor K at the H controller (Fig. 10) can not be easily formed by the formation of a ratio of H values, which results from the generally present invention
  • This 3-D dataset can represent a regular 3D grid whose elements (pixels) are assigned CT density values (Hounsfield units, as "short” numbers).
  • CT density values Heunsfield units, as "short” numbers.
  • the geometric reference to the position (x, y, z) of an element in the CT grid is given by the x, y, z index and the information on the bounding box, which are additionally passed to the simulator.
  • the x-coordinate is the fastest changing (inner
  • the CT data set must correspond to the postoperative planning CT and include nanoparticles (after the magnetic fluid has been instilled).
  • the CT values in the nanoparticle pixels are of particular interest. From these values, the simulator passes the information about the current (present in the body after instillation)
  • Iron concentration which is relevant for the calculation of the SAR and / or the temperature.
  • Binary input file LV.raw This record (LV stands for "Labeled Volume”) can also represent a regular 3D grid whose elements are assigned coded labels ("byte" numbers). The geometric relation to the 3D position (x, y, z) of an element in the LV grid is given by the index and the information on the bounding box.
  • the bounding box of LV.raw can be identical to that of CT.raw.
  • the data set LV.raw is generated in the previous main program step "segmentation", for example on the basis of the planning CT.
  • the labels describe / encode the following three types of regions:
  • the thermal interface between the body and the exterior is modeled, and therefore, the corresponding geometry must be known. It is also expected that the doctor draws the tumor, although the simulator can also count without segmented tumor. It is distinguished between body (part) volume, so about "head, treatment volume
  • Nanoparticle regions (swelling volumes): Geometric positions (marked as
  • nanoparticles Labels of the nanoparticles or depots of the magnetic fluid docked in the tissue ("nanodepots", depot volume). These nanoparticle positions must be reported to the simulator as input to determine the SAR. Only at the positions of the nanoparticles does the SAR arise.
  • the nanoparticle regions may interact with the geometric-anatomical regions and the thermal boundary condition
  • Regions overlap.
  • the geometric distribution of the nanoparticles within the depot volume or the depot volumes is important for the calculations, for example in the T-solver or H-controller.
  • ⁇ Thermal Boundary Regions regions or organs where specific
  • Temperatures T_limit (x, y, z) should not be exceeded. It is e.g.
  • the boundary condition regions can overlap with the geometric-anatomical regions and the nanoparticle regions.
  • the segmentation editor offers as PTV the tumor plus a tumor space of 1 cm.
  • the coding of the LV.raw is realized in such a way that for each 8-bit label 6 bits for the coding of the geometrical-anatomical information, and one bit for the coding of the nanoparticles (YES / NO) and the PTV (YES / NO ) be used.
  • a program package implements a temperature simulator (sometimes referred to as a "simulator") that is part of a simulation software developed to support cancer therapies.
  • a temperature simulator sometimes referred to as a "simulator”
  • the second embodiment is also provided for simulations in the head area.
  • nanoparticle depots or “nanodepots” in this area.
  • these nanoparticles can be activated by means of high low frequency external magnetic fields, i. the influence of the magnetic field can lead to a local temperature increase.
  • the simulator creates a simulation (prediction) of the temperature distribution in the head area as a function of the magnetic field strength of the therapy device (magnetic field activator). This happens after the instillation, but before the therapy.
  • the results provided by the simulator are neither a prerequisite for the feasibility of a therapy nor are they binding for their implementation, for example, in relation to a certain calculated by the simulator application field strength.
  • the therapeutic procedure can be influenced, for example, by a temperature measurement carried out during the therapy. This has more decisive character for the doctor than simulation results. Simulation results and - decisive - temperature measurement can give the doctor hints for an evaluation of the therapy.
  • the simulator satisfies u.a. the following
  • Main tasks - Simulation of a three-dimensional temperature distribution, as expected from the application of the magnetic field to nanoparticles assuming a simplified physical model;
  • the simulator is not part of one here
  • Main program core is connected in the sense of an external SOUP ("Software of Unknown Provenience") to the main program core.
  • SOUP Software of Unknown Provenience
  • Execution programs such as sim_t.exe, sim_h.exe and sim_hr.exe;
  • the simulator included three standalone FORTRAN execution programs "sim_t.exe”, “sim_h.exe” and “sim_hr.exe", each one
  • Program was responsible for a specific default mode (modes 1, 2 and 3).
  • a transfer parameter or input value from the point of view of the simulator
  • Directory interfaces but via memory. Advantages of this solution include u.a. The fact that reading and reading large amounts of data via external directories (that is, from or to a hard disk) is no longer necessary and thus the
  • the simulator implemented as a program library can be called from the main program core.
  • the main program of the program library forms an interface to the main program core, so it assumes the tasks of the external "SOUP side"
  • CT data and the segmented label data do not become, as in the first embodiment, binary data sets CT.raw (CT record) and LV.raw
  • Main program of the simulator and on to the main program core via main memory are: MODE (1,2,3), resulting H-field strength, resulting maximum temperature in the non-PTV area, resulting maximum temperature in the PTV area, percentage of tumor with resulting temperatures> 39 degrees, nanoparticle Volume, tumor volume, resulting mean volume SAR, resulting mean Hounsfield Unit value in nanoparticle volume, mean iron core SAR.
  • the simulator offers the user or user two options for determining the absolute temperature distribution:
  • Temperature limit values T_limit (in ° C) are specified, the field strength value H (in kA / m) and the associated value are searched for
  • the fast H-controller (MODE 3), which in principle also represents an H-default, is realized by calling the main subroutine mainsubroutine_sim_hr_voxel_win, but requires at least one call to mainsubroutine_sim_t_voxel_win, because it uses output from mainsubroutine_sim_t_voxel_win as input.
  • the timing of the calls to the simulator programs is controlled from the main program core and is done according to a fixed scheme, which is shown in FIG.
  • this value is considered to be the threshold temperature above which damage to healthy tissue may occur more frequently.
  • the whole body limit of 80 ° C could also be chosen differently, for example.
  • a value in the range between 50 ° C and below 100 ° C, preferably between 60 ° C and 90 ° C could be selected. From the two boundary conditions, the one which occurs at lower H field strength becomes effective.
  • the maximum temperature outside the PTV is less than the maximum allowable temperature (e.g., 43 ° C) when the boundary condition of e.g. 80 ° C has been achieved in PTV.
  • the fast H-controller has no limits in terms of achieved
  • MODE 2 (H-default, called mainsubroutine sim h voxel win)
  • the patient model is generated. This is based on the combination of two data sets (arrays):
  • Patient data is read in. (See Fig. 3, in this basic procedure, first and second embodiments are very similar); - LV data set (array) ("LV” stands for "Labeled Volume”), ie a coded label array, which is generated by the simulation program during segmentation (see Fig. 3).
  • LV stands for "Labeled Volume”
  • the basis for the patient model are the LV elements ("labels") in which the following information is encoded voxel-based:
  • treatment area also referred to as PTV, "Planning Target Volume”
  • NP nanoparticles
  • the evaluation of the NP distribution leads to the determination of the NP volume V_NP.
  • the comparison is made with the CT data set, whereby the mean Hounsfield Unit (HU) value "HU_aver” is determined by averaging those values of HU (x, y, z) that fall in the V_NP.
  • HU Hounsfield Unit
  • the average iron concentration and hence the average iron mass m_fe in the V_NP is estimated from the mean value HU aver.
  • SAR_fe a H b + c (12) with SAR_fe in W / g (watts per gram) and H in kA / m (kiloamps per meter).
  • T (x, y, z) f (SAR (x, y, z)) solved numerically, cf. Nadobny et al. 2007, Gig. (L) - (2).
  • a finite difference method with explicit temperature gradient calculation can be used, as described, for example, in Nadobny et al. 2007, Gig. (8) - (15).
  • MODUS 2 solves the BHTE describing the model for absolute values of the SAR derived from the absolute H-default value.
  • the temperature is not limited, i. Depending on the H-field strength, any temperatures in the body can be adjusted, which also exceeds the usual
  • Temperature limits e.g., 43 ° C in healthy tissue.
  • MODE l (T-default, called: mainsubroutine sim t voxel win)
  • Temperature limit values T_limit (x, y, z) are specified
  • the patient model is created from the LV and CT data, and then HU_aver and m fe are determined for the NP volume (these quantities are independent of applied H field strength).
  • T_limit (x, y, z) are:
  • the "non-PTV" region corresponds approximately to the healthy or not
  • T_grenz temperature limit
  • the resulting field strength H must satisfy both requirements, i. it should be so low that all temperatures T (x, y, z) are less than or equal to 80 ° C in the PTV and at the same time less than or equal to 43 ° C outside PTV. Of the two field strength values, which each satisfy one of the two T specifications, the lower one is output.
  • T (x, y, z) T0 (x, y, z) + K * AT (x, y, z) where (15) applies to the SAR
  • AT (x, y, z) is the relative temperature increment
  • ASAR (x, y, z) is the relative SAR distribution
  • mainsubroutine_sim_t_voxel_win not only the actual temperature distribution T (x, y, z), but also the distributions T0 (x, y, z) and AT (x, y, z). These temperature distributions are characterized in detail as follows:
  • T (x, y, z) is also output in the simulation program according to the first embodiment.
  • T (x, y, z) is one of the data in the GUI
  • the initial temperature and the basal temperature for the numerical solution of the time-dependent BHTE are identical to those for the solution after T (x, y, z). This temperature distribution is temporarily stored in the working memory and is then available as input for the fast Ii controller.
  • ASAR (x, y, z) HU (x, y, z) * ASAR_aver / HU_aver in V_NP, (17)
  • T (x, y, z), T0 (x, y, z) and AT (x, y, z) form the output of mainsubroutine_sim_t_voxel_win.
  • MODE-3 (Fast H-controller", called mainsubroutine sim hr voxel win)
  • the prerequisite is to read T0 (x, y, z) and ⁇ T (x, y, z) as input from mainsubroutine_sim_hr_voxel_win.
  • Calculation paths in a program package can be advantageous, for example, for test purposes as well as for maintenance and further development.
  • one of the two calculation paths in a concrete environment e.g.
  • the simulator may be configured to be configurable.
  • the input values for the simulator were passed from the simulator via an external text directory interface of main program core.
  • a text file Simlnput.txt was formed, which had a certain fixed-line-specific structure.
  • the input values were read when the exe programs were called from Simlnput.txt.
  • Simulator Simlnput.txt no longer exists and the data transfer takes place via an internal interface between the main program core and the simulator program library via main memory, i. the data is transferred via an internal program interface.
  • the simulator input is generated from the main program core (say in C ++) and passed to the FORTRAN simulation library via argument lists.
  • Input parameters include, for example:
  • the simulator output is generated in the FORTRAN library and sent to the
  • the output arrays or parameters include, for example:
  • the 3D CT data can be represented in the form of dynamic ID FORTRAN arrays located in the main program core in the Patient Data step and in the step
  • An array can represent the 3D CT data of a regular 3D grid whose elements (pixels) are assigned CT density values ("Hounsfield Units", i.e. "HU values").
  • CT density values "Hounsfield Units", i.e. "HU values"
  • the geometric reference to the position (x, y, z) of an element in the CT grid is given by the x, y, z index and the information on the bounding box, which is given in the
  • the CT data set must correspond to the postoperative planning CT and contain image information about the nanoparticles (after instillation of the magnetic fluid).
  • the HU values in the nanoparticle pixels are of interest. From these values, the simulator derives information about the iron concentration present in the body after instillation. These are relevant for the calculation of the SAR and then the temperature.
  • Another array may represent encoded Labeled Volume (LV) data (labels) generated as a result of the segmentation based on the scheduling CT.
  • LV Labeled Volume
  • this array maps a regular 3D grid whose elements are assigned coded labels (numbers).
  • the geometric relation to the 3D position (x, y, z) of an element in the LV grid is given by the index and the information on the bounding box.
  • the bounding box of such an LV data record or grid is identical to that of the CT data record.
  • the LV data (labels) describe the following three categories of regions: - Geometric-anatomical regions (outer space, "head,” tumor ”): these
  • the thermal interface between the body and the exterior is modeled and therefore its geometry must be known.
  • the tumor should be represented, although the simulator may also be without a segmented tumor can count.
  • the "head region” means in a precise sense “head minus tumor”.
  • Nanoparticle regions (swelling volumes): geometric positions (marked as labels) of the nanoparticles docked in the tissue ("nanodepots"). These nanoparticle positions must be communicated to the simulator as input for determining the SAR. Only at the positions of the nanoparticles does the SAR arise.
  • the nanoparticle regions may be linked to the geometric-anatomical regions and the regions with e.g. overlap thermal boundary conditions. In the absence
  • Thermal boundary conditions regions regions (e.g., organs) in which certain temperatures T_limit (x, y, z) should not be exceeded.
  • Embodiment is distinguished only between the treatment area (PTV) and the rest of the head (non-PTV region), i. the region outside the treatment area, and therefore the healthy tissue.
  • the boundary condition regions may overlap with the geometric-anatomical regions and the nanoparticle regions.
  • the segmentation editor can generate the PTV region as a tumor plus a tumor space of the desired width. In the absence of the segmented PTV region occurs
  • the coding of the LV data can be realized in the main "segmentation" step by providing for each element of an 8-bit label 6 bits for the coding of the geometrical anatomical information, and one bit each for the coding of the nanoparticles (YES / NO) and the PTV (YES / NO) can be used.
  • the first exemplary embodiment described with reference to FIGS. 2 to 5 differs, among other things in the following aspects, from the second exemplary embodiment described with reference to FIGS. 6 to 9:
  • the temperature simulator is implemented in the form of separate / self-sufficient execution programs.
  • the temperature simulator is implemented as a program library.
  • the temperature simulator programs are not called as standalone exe files via an external directory interface, but as methods of a program library linked to the main program core via an internal, from
  • Embodiment is not required. This eliminates the comparatively slow disk write or read operations, which can increase the execution speed of the simulator. Also, such a possible source of error is eliminated.
  • H controller in the first embodiment, in contrast to the "fast H controller” of the second embodiment, it is noted that in the simple H controller two temperature distributions, namely the basal
  • Each loop pass i l 10 becomes a power absorption based
  • Hard disk is associated with a number of operations, such as loading the contours, calculating a catheter spline, etc., which may be comparable in resource consumption to passage of the BHTE. Under certain circumstances, the advantage of switching between the different pre-calculated data sets can not be exhausted.
  • the "simple" H controller according to the first embodiment only provides
  • the second embodiment implements another approach to the H controller, referred to herein as the "fast H controller.”
  • This is characterized by its speed compared to the simple H controller, since it does not require a numerical solution of the BHTE, but instead performs a scaling of the provided relative temperature increment distribution (previously calculated in the T-default step).
  • the fast H controller performs the determination of the power absorption based
  • Scaling factor K for a single H-field strength value, and then the respective temperature distribution is formed according to the scaling approach described above.
  • the fast H controller therefore does not carry out time-consuming and memory-intensive precalculation of several (for example 10) distributions, and is thus particularly suitable, for example, for large data sets. Any H field strength value can be set and calculated in a resource-saving way.
  • the fast H-controller needs a previous run in the
  • Mode l.
  • the two temperature distributions calculated there must be available to the fast H controller as input. Appropriate memory space must be available.
  • the first embodiment of a simulation tool for a simulation tool tends to take longer to run, and also requires more hard disk space (this is usually not a problem with today's systems), but less so
  • this simulator is possibly particularly suitable for execution on a PC, such as a single-user PC, or even a mobile computer such as a notebook or the like.
  • the second embodiment tends to work faster, especially in the processing by the user or user input H-. Field strength values, and requires less hard disk space, but a larger amount of memory.
  • the second embodiment of a simulator for a simulation tool tends to be suitable for use on high-performance computers such as workstations or in mainframe systems.
  • thermotherapy comprises hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body
  • hyperthermia treatment comprises applying a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator, wherein at least a depot volume by means of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles deposited in the body heat energy can be introduced by power absorption in the applied magnetic field
  • the method comprises the following steps:
  • T-default a field strength value to be set on the applicator based on a geometric distribution of the nanoparticles and at least one predetermined temperature limit, which should not be exceeded by the hyperthermia treatment;
  • H-controller in an optional second calculation step (“H-controller"), calculating, for each field strength value of a plurality of predetermined field strength values, an expected one
  • Temperature limit or one of several temperature limits relates to a maximum temperature outside the treatment volume to be heated. 5. The method of item 4, wherein the temperature limit is a predetermined
  • T-default enter two temperature limits, each affecting different volumes.
  • predetermined maximum field strength value in particular a maximum adjustable
  • Calculation step (“H-default”) is triggered by a user input. 11. The method according to one of the preceding objects, wherein after output of the calculation results, a fourth calculation step (“H default”) is performed, in which a user input of a field strength is received and based on the received field strength, an expected temperature distribution is calculated.
  • Applicator magnetic field in the depot volume with a relative
  • Power absorption density is scaled by a scaling factor obtained based on the at least one predetermined temperature limit, the basal temperature distribution, and the relative temperature increment distribution;
  • a reference power absorption rate indicative of, for example, the specific power absorption rate of an undiluted magnetic fluid containing the nanoparticles
  • Temperature distributions includes.
  • K (i) a scaling factor based on the respective average power absorption density (“SAR_aver (i)”) and the relative mean power absorption density (("ASAR_aver”);
  • thermotherapy comprises a hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body, wherein the hyperthermia treatment applying a magnetic field in a
  • Treatment volume by means of a magnetic field applicator comprises, wherein in at least one depot volume deposited in the body magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles heat energy can be introduced by power absorption in the applied magnetic field, the method calculating a set on the applicator field strength based on a geometric distribution of the Nanoparticles and at least one predetermined temperature limit, which should not be exceeded by the hyperthermia treatment concerns ("T-default");
  • Applicator magnetic field in the depot volume with a relative
  • Power absorption density is scaled by a scaling factor obtained based on the at least one predetermined temperature limit, the basal temperature distribution, and the relative temperature increment distribution;
  • a reference power absorption rate (SAR Fe)
  • thermotherapy comprises hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body
  • hyperthermia treatment comprises applying a magnetic field in a body
  • Treatment volume by means of a magnetic field applicator comprises, wherein in at least one depot volume deposited in the body magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles heat energy can be introduced by power absorption in the applied magnetic field, the method, the calculation, for each field strength value of a plurality of predetermined field strength values, one expected temperature distribution for at least part of the body volume ("H-controller"); and wherein the method comprises the following steps:
  • T0 (x, y, z) Providing a basal temperature distribution ("T0 (x, y, z)" based on a
  • K (i) a scaling factor based on the respective average power absorption density
  • SAR aver (i) the relative power absorption density
  • thermotherapy comprises hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body
  • hyperthermia treatment comprises applying a magnetic field in a treatment volume by means of a magnetic field applicator
  • thermal energy can be introduced into at least one depot volume by means of magnetic absorption in the applied magnetic field by means of magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles deposited in the body, and wherein the computer device comprises the following components:
  • a first calculation component (“sim_t.exe”) adapted to calculate a field strength value to be set on the applicator based on a geometric distribution of the nanoparticles and at least one predetermined
  • a second computational component adapted to optionally calculate, for each field strength value of a plurality of predetermined field strength values, an expected temperature distribution for at least a portion of the
  • thermotherapy a component for providing the calculated field strength value and optionally the calculated temperature distributions to assist the user in planning the thermotherapy.
  • thermotherapy comprises hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body, the hyperthermia treatment applying a magnetic field in a treatment volume by means of a
  • Magnetic field applicator comprises, wherein in at least one depot volume by means deposited in the body magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles heat energy can be introduced by power absorption in the applied magnetic field, wherein the computer device comprises a component ("sim_t.exe”), which is designed for calculation a field strength to be set on the applicator based on a geometric distribution of the nanoparticles and at least one predetermined temperature limit, which should not be exceeded by the hyperthermia treatment; and wherein the component (“sim_t.exe”) has the following modules:
  • Applicator magnetic field in the depot volume with a relative
  • Power absorption density is scaled by a scaling factor obtained based on the at least one predetermined temperature limit, the basal temperature distribution, and the relative temperature increment distribution; a module for calculating, based on the calculated average power absorption density and a calculated mass of the nanoparticles, a reference power absorption rate, for example the specific
  • thermotherapy a module for providing the calculated field strength value to assist the user in planning the thermotherapy.
  • thermotherapy comprises hyperthermia treatment of a tumor volume in a body volume of a human body, the hyperthermia treatment applying a magnetic field in a treatment volume by means of a
  • Magnetic field applicator comprises, wherein in at least one depot volume by means deposited in the body magnetic, paramagnetic and / or superparamagnetic nanoparticles heat energy can be introduced by power absorption in the applied magnetic field, wherein the computer device comprises a component ("sim_hr.exe”), which is designed for calculation for each field strength value of a plurality of predetermined field strength values, an expected temperature distribution for at least a portion of the body volume; and wherein the component (“sim_hr.exe”) has the following modules:
  • a reference power absorption rate indicative of, for example, the specific power absorption rate of an undiluted magnetic fluid containing the nanoparticles, the calculation based on the respective field strength value and a predetermined characteristic relating to a relationship between the reference power absorption rate and the applied field strength;
  • a system comprising a computing device according to any one of items 20 to 22, and a magnetic field applicator.
  • a system comprising a computer program for item 18, a data carrier for item 19, a computer device according to any of items 20 to 22, or a system for item 23, and comprising a magnetic fluid containing magnetic nanoparticles.
  • a method of controlled heating of an organ or tissue comprising the steps

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein computergestütztes Simulationswerkzeug, insbesondere computergestützte Simulationsverfahren zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung sowie entsprechend ausgebildete Computereinrichtungen. Die Thermotherapie umfasst eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers. Die Hyperthermie-Behandlung umfasst das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators. In mindestens einem Depotvolumen ist mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar. Es werden Feldstärkewerte und optional berechnete Temperaturverteilungen zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie bereitgestellt.

Description

Computergestütztes Simulationswerkzeug zur Unterstützung bei
der Planung einer Thermotherapie
Die Erfindung betrifft ein computergestütztes Simulationswerkzeug zur Unterstützung bei der Planung einer Thermotherapie, und genauer gesagt ein computergestütztes
Simulationsverfahren zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung sowie
entsprechend ausgebildete Computereinrichtungen.
STAND DER TECHNIK
Gneveckow et al,„Description and characterization of the novel hyperthermia- and thermoablation-system MFH® 300F for clinical magnetic fluid hyperthermia", Med. Phys. 31 (6), June 2004, 1444 ff. beschreiben unter anderem die messtechnische Bestimmung von Kennlinien, welche den Zusammenhang zwischen den Werten der magnetischen Feldstärke ("H-Feldstärkewerten" in Kiloampere pro Metern, kA/m) und der auf die Eisenmasse bezogenen Leistungsabsorptionsraten SARfe ("Specific Absorption Rate of Iron", in Watt pro Gramm, W/g) für bestimmte Magnetflüssigkeiten angeben. Weitere Aspekte einer Hyperthermie-Behandlung basierend auf Magnetflüssigkeiten werden beschrieben (Abstract; S. 1445-1446, Abschnitt "II. Methods"; S. 1447, Abschnitt "HIB. Power absorption" iVm. Fig. 5; S. 1448, Abschnitt "IIID. Thermal distribution in the quasi- steady State"; S. 1449-1450, Abschnitt 'TV. Discussion").
Wust et al.,„Magnetic nanoparticles for interstitial thermotherapy - feasibility, tolerance and achieved temperatures", Int. J. Hyperthermia, Dezember 2006, 22(8), 673-685, beschreiben ein Konzept für eine Hyperthermie-Behandlung basierend auf Magnet- flüssigkeiten. Die Magnetflüssigkeit enthält Eisenoxid-Nanopartikel, dispergiert in Wasser. Die Magnetflüssigkeit muss im Tumor verteilt werden und wird nachfolgend durch
Applikation eines magnetischen Wechselfeldes über einen Applikator aufgeheizt.
Resultierende Temperaturverteilungen werden analysiert. Resultierende Werte der
Spezifischen Absorptionsrate im Gewebe (SAR) werden aus der mittels Computer- tomographie (CT) bestimmten Partikelverteilung in Zusammenhang mit konkreten H- Feldstärkewerten in kA/m ermittelt. Die Temperaturverteilung im Tumorbereich wird unter Verwendung einer Bioheat-Transfer-Gleichung (nachfolgend BHTE für„Bio-Heat Transfer- Equation") numerisch berechnet. Eine Anpassung der berechneten Temperatur- Verteilung an direkt gemessene Temperaturwerte an Referenzpunkten in oder nahe bei dem Zielbereich wird mittels einer geeignet gewählten, mittleren Perfusionsrate vorgenommen. (Abstract; S. 675, Abschnitt "Magnetic fluid"; S. 677, Abschnitt "Post-implantation analysis (PIA) and Thermotherapy"). Maier-Hauff et al.,„Efficacy and safety of intratumoral thermotherapy using magnetic iron-oxide nanoparticles combined with external beam radiotherapy on patients with recurrent glioblastoma multiforme", J. Neurooncol. DOI 10/2007/sl 1060-010-0389-0, veröffentlicht online am 16. September 2010, beschreiben intratumorale Thermotherapie- verfahren unter Verwendung magnetischer Nanopartikel. Eine Dichte der Nanopartikel nach dem Einbringen wird mittels CT- Verfahren ermittelt. Auf Basis der Dichteverteilung der Nanopartikel, ihrer SAR und einer abgeschätzten Perfusionsrate innerhalb des
Tumorgebietes wird die Wärmeerzeugung innerhalb des Zielgewebes als Funktion einer magnetischen Feldstärke unter Verwendung einer BHTE bestimmt. Die magnetische Feldstärke (nachfolgend auch als„H-Feldstärke" oder nur„Feldstärke" bezeichnet) sollte so gewählt werden, dass eine Temperatur von 43 °C außerhalb eines Saumes von 2 cm um den Tumor herum nicht überschritten wird. Während der Behandlungen wurden
unmittelbare Temperaturmessungen in einem vorab platzierten Thermometrie- atheter vorgenommen. Hierdurch wird die Einhaltung der Grenztemperatur überwacht (Abstract; S. 3, Fig. 1 und linke Spalte und rechte Spalte, 1. Absatz).
Nadobny et al.,„Evaluation of MR-Induced Hot Spots for Different Temporal SAR Modes Using a Time-Dependent Finite Difference Method With Explicit Temperature Gradient Treatment", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 54, No. 10, Oktober 2007, S. 1837 ff. beschreibt die numerische Lösung einer nichtlinearen BHTE im
Zeitbereich, die eine temperaturabhängige Perfusion enthält, und auf deren Basis numerische Simulationen zur Temperaturverteilung im menschlichen Körper durchgeführt werden (Abstract; S. 1837, Abschnitt "I. Introduction"; S. 1838, Abschnitt "II. Time- Dependent BHTE"; S. 1840-1841, Abschnitt IIIC: "Thermal Simulation Procedures"; S. 1845-1846, Abschnitte "V. Discussion", "VI. Conclusion"). Unter anderem wurde in Nadobny et al. ein Verfahren (sog.„decomposition way") beschrieben, wonach zur numerischen Lösung der BHTE mit Hilfe der Finite-Differenzen (FD)-Methode eine Aufteilung der Temperaturverteilung in einen basalen und einen SAR-abhängigen Teil erfolgt (S. 1841, linke Spalte, Gleichungen 5a, 5b und 6).
ALLGEMEINE DARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Werkzeug für die
Vorbereitung einer Thermotherapie vorzuschlagen, das einem Arzt oder sonstigem medizinischen Personal einen umfassenden Uberblick über unterschiedliche
Therapieoptionen bereitstellt, um eine Entscheidung für eine bestimmte Option zu erleichtern.
Diese Aufgabe wird durch ein erfindungsgemäßes computergestütztes
Simulationswerkzeug zur Unterstützung bei
der Planung einer Thermotherapie, und genauer gesagt ein erfindungsgemäßes
computergestütztes Simulationsverfahren zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung sowie entsprechend ausgebildete Computereinrichtungen gelöst. Erfindungsgemäß wird ein computergestütztes Simulationsverfahren zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung vorgeschlagen. Die Thermotherapie umfasst eine (lokale/ regionale) Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers. Die Hyperthermie-Behandlung umfasst das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators. Dabei ist - mittels zuvor im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel - durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie in mindestens ein„Depotvolumen", d.h. in ein Volumen, welches Nanopartikel beinhaltet, einbringbar. Entsprechend wird unter Hyperthermie-Behandlung im Rahmen der vorliegenden
Erfindung allgemein eine Therapie mittels erhöhter Temperatur bezeichnet. Bei geringeren Temperaturerhöhungen bis ca. 45 °C führt dies zur Steigerung der Wirksamkeit von Chemotherapie und/oder Radiotherapie, der Hyperthermie im engeres Sinn
(Hildebrandt, B., et al. (2002). "The cellular and molecular basis of hyperthermia." Critical Reviews in Oncology Hematology 43(1): 33-56). Bei Temperaturerhöhungen auf mehr als 45 °C erfolgt das direkte Absterben von (Tumor-)Zellen, der sogenannten Thermoablation (Jordan, A., et al. (2006). "The effect of thermotherapy using magnetic nanoparticles on rat malignant glioma." J Neurooncol. 78(1): 7-14. Epub 2005 Nov 29).
Anzustreben ist, dass sich das Depotvolumen oder die Depotvolumina ganz oder zumindest teilweise innerhalb des Behandlungsvolumens, vorzugsweise des Tumorvolumens, befinden. Dies sollte durch die vorausgegangene Instillation der Nanopartikel sichergestellt worden sein. Das Tumorvolumen oder die Tumorvolumina sollten ganz oder teilweise im Behandlungsvolumen liegen, je nach Therapieziel. Damit ist das Behandlungsvolumen das Volumen, das durch die Hyperthermie primär erwärmt werden soll. Ob und inwieweit dieses Ziel voraussichtlich erreicht werden kann, wird durch das erfindungsgemäße Simulationsverfahren vorhergesagt.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird als ein Simulationsverfahren zur Unterstützung der Planung und -optional- Steuerung einer Thermotherapie angesehen, weil es die bei einer Behandlung mit dem Magnetfeld- Applikator auftretenden Temperaturverteilungen im Körper simuliert, ohne dass tatsächlich eine derartige Behandlung vorgenommen wird. Das Verfahren benötigt also bspw. keine Eichung durch Messwerte, die bei einer momentan ablaufenden Behandlung gemessen werden. Aus den Ergebnissen, die vom
erfindungsgemäßen Simulationswerkzeug geliefert werden, können Rückschlüsse auf Behandlungsparameter einer nachfolgenden tatsächlichen Behandlung gezogen werden, z.B. in Bezug auf den zu wählenden Feldstärkewert bzw. H-Feldstärkewert.
Der Anwender des erfindungsgemäßen Verfahrens bzw. Simulationswerkzeugs kann ein Arzt sein, z.B. ein Radiologe oder ein Strahlentherapeut, zur Bedienung eines Magnetfeld- Applikators ausgebildetes Personal mit technischer und/oder medizinischer Ausbildung, oder sonstige Benutzer bzw. Anwender.
Bei den Nanopartikeln kann es sich generell um Teilchen handeln, die auf irgendeine Weise mit einem Magnetfeld derart wechselwirken, dass es (nach Instillation der Teilchen in den Körper) zu einer Gewebeerwärmung kommt. Es kann sich etwa um magnetische, paramagnetische oder superparamagnetische Nanopartikel handeln, z.B. um Eisenoxid- Nanopartikel mit oder ohne Beschichtung. Die Teilchen können beliebige Raumformen haben, und können bspw. zumindest im Wesentlichen kugelförmig, sphäroidal, ellipsoidal, prismen- oder quaderförmig geformt sein. Obwohl die Teilchen hier als "Nanopartikel' bezeichnet werden, sollen unter diesen Begriff neben Teilchen mit Abmessungen (z.B. kleinster oder größter Radius oder Durchmesser) im Nanometerbereich auch Teilchen mit anderen Abmessungen fallen, bspw. Teilchen mit Abmessungen im Mikrometerbereich. Bevorzugt sind Eisenoxid-Nanopartikel mit einem Durchmesser (bestimmt im Elektronenmikroskop) von bis zu 100 nm.
Das erfindungsgemäße Simulationsverfahren umfasst die folgenden Schritte: In einem ersten Berechnungsschritt, auch bezeichnet als„T- Vorgabe" („T" steht für Temperatur), Berechnen eines am Applikator einzustellenden Feldstärkewertes bzw. H-Feldstärkewertes basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll; in einem optionalen zweiten Berechnungsschritt, auch bezeichnet je nach Ausführungsform als„H-Regler" („H" steht für magnetische
Feldstärke) oder„schneller H-Regler", Berechnen einer zu erwartenden (resultierenden) Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens für jeden H- Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener H-Feldstärkewerte, und/oder einen anwenderdefinierten H-Feldstärkewertvorzugsweise in einem optionalen dritten
Berechnungsschritt („H- Vorgabe") automatisches Berechnen, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für einen maximal zulässigen H-Feldstärkewert, wenn der im ersten Berechnungsschritt berechnete H-Feldstärkewert größer ist als dieser maximal zulässige H- Feldstärkewert; und Bereitstellen (dem Anwender) des am Applikator einzustellenden berechneten H-Feldstärkewertes und optional mindestens einer berechneten resultierenden Temperaturverteilung, z.B. derjenigen zum vorgenannten H-Feldstärkewert zugehörigen, zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
Bei bestimmten Varianten des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens betrifft der vorgegebene Temperaturgrenzwert oder einer von mehreren vorgegebenen Temperaturgrenzwerten eine maximale Temperatur bzw. ein Temperarurmaximum nur innerhalb des zu erhitzenden Behandlungsvolumens. Der vorgegebene Temperaturgrenzwert kann etwa ein Temperaturmaximum in einem Bereich von 60°C bis 100°C, bevorzugt 70°C bis 90°C, insbesondere 80°C, im Behandlungsvolumen betreffen. Zusätzlich oder alternativ kann der vorgegebene Temperaturgrenzwert oder einer von mehreren vorgegebenen Temperaturgrenzwerten ein Temperaturmaximum außerhalb des zu erhitzenden Behandlungsvolumens betreffen. Zum Beispiel kann der vorgegebene Temperaturgrenzwert ein Temperaturmaximum in einem Bereich von 40°C bis 45°C, insbesondere 43°C, außerhalb des Behandlungsvolumens betreffen.
Bei einigen Ausfuhrungsformen des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens gehen in den ersten Berechnungsschritt zwei vorgegebene Temperaturgrenzwerte ein, die jeweils unterschiedliche Volumina betreffen. Beispielsweise kann ein vorgegebener Temperatur- grenzwert innerhalb des Behandlungsvolumens ein Temperaturmaximum von 80°C betreffen und ein anderer vorgegebener Temperaturgrenzwert außerhalb des Behandlungsvolumens ein Temperaturmaximum von 43 °C betreffen. Die zwei vorgegebenen
Temperaturgrenzwerte können dabei vorzugsweise gleichzeitig in den ersten Berechnungsschritt eingehen.
Ein dritter Berechnungsschritt („H- Vorgabe") kann umfassen, dass für einen als maximal zulässig definierten H-Feldstärkewert eine zu erwartende Temperaturverteilung berechnet wird. Der als maximal zulässig definierte H-Feldstärkewert kann beispielsweise einen maximal einstellbaren H-Feldstärkewert am Applikator, oder einen als maximal zulässig definierten H-Feldstärkewert pro Patient betreffen. Der dritte Berechnungsschritt kann abhängig vom Berechnungsergebnis des ersten Berechnungsschrittes (T- Vorgabe) automatisch dann durchgeführt werden, wenn der im ersten Berechnungsschritt berechnete H-Feldstärkewert größer ist als der als maximal zulässig definierte H-Feldstärkewert. Bei bestimmten Varianten des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens geht in die
Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt (H-Regler; schneller H-Regler) und/oder im dritten Berechnungsschritt (H- Vorgabe) kein Temperaturgrenzwert ein. Die ggf.
resultierenden simulierten Temperaturverteilungen können daher bei diesen Berechnungen den oder die Grenzwerte, die im ersten Berechnungsschritt beachtet wurden, übertreffen. Es können also bspw. außerhalb des Behandlungsvolumens Temperaturen höher als 43 °C und/oder innerhalb des Behandlungsvolumens Temperaturen höher als 80°C auftreten. Dies ermöglicht dem Arzt eine umfassendere Übersicht über die Auswirkungen der geplanten Wärmetherapie als wenn er nur strikt Temperaturgrenzwert-basierten Ergebnisse der Berechnung aus dem ersten Berechnungsschritt zur Verfügung hätte. Die Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt können für eine Mehrzahl
vorgegebener, am Applikator einstellbarer H-Feldstärkewerte, bevorzugt zwischen 3 und 20 H-Feldstärkewerten, besonders bevorzugt zwischen 5 und 10 H-Feldstärkewerten, durchgeführt werden. Zusätzlich oder alternativ können die Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt für eine Mehrzahl vorgegebener, am Applikator einstellbarer H- Feldstärkewerte, bevorzugt zwischen 3 kA/m und 20 kA/m, besonders bevorzugt zwischen 5 kA/m und 10 kA/m, durchgeführt werden (H -Regler). Der zweite Berechnungsschritt (H -Regler; schneller H-Regler) kann nach dem ersten Berechnungsschritt (T- Vorgabe) und ggf. dritten Berechnungsschritt (H- Vorgabe) erst durch eine Anwendereingabe ausgelöst werden. Benötigt der Anwender nach der Ausgabe der initialen resultierenden Temperaturverteilung mit dazugehörigem initialen H- Feldstärkewert (als„initial" wird hier das Ergebnis des ersten oder ggf. des dritten
Berechnungsschrittes gemeint) keine weitere Orientierung mehr, kann der Anwender auf eine Anwendereingabe verzichten und es können auf diese Weise Ressourcen der
Computereinrichtung, auf der das erfindungsgemäße Simulationsverfahren implementiert ist, gespart oder anderweitig verwendet werden. Varianten des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens führen insbesondere bei der Berechnung des einzustellenden H-Feldstärkewertes im ersten Berechnungsschritt (T- Vorgabe) keine zahlreichen Iterationen nach dem Prinzip "Trial and Error" aus, bei denen aus gewählten Feldstärkewerten resultierende Temperaturverteilungen über numerische Lösung der BHTE berechnet werden, um so iterativ zu dem gesuchten H-Feldstärkewert zu gelangen. Derartige Iterationen, bei denen jedes Mal eine BHTE numerisch gelöst wird, benötigen sehr viele Ressourcen in Bezug auf Rechenleistung, -zeit und Speicherbedarf und sind daher für ein Simulationswerkzeug nicht geeignet, das einem Anwender einen Überblick über geplante Therapieoptionen vermitteln soll. Stattdessen wird im ersten Berechnungsschritt, wie weiter unten ausgeführt, die BHTE lediglich exakt zwei Mal numerisch gelöst.
Bei einer Ausfuhrungsform des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens wird der H- Feldstärkewert im ersten Berechnungsschritt (T- Vorgabe) basierend auf einer
vorgegebenen, zum Beispiel aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie berechnet, die einen Zusammenhang zwischen (Referenz-) Leistungsabsorptionsrate und H-Feldstärke angibt.
Bei einer spezifischen Variante dieser Ausführungsform weist der erste Berechnungsschritt die folgenden Schritte auf: Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte (oder einer hierzu äquivalenten Größe) im Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative Leistungsabsorptionsdichte (oder einer hierzu äquivalenten Größe) basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine das Modell beschreibende BHTE genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ohne Leistungsabsorption numerisch gelöst wird, und eine das Modell beschreibende
BHTE genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte numerisch gelöst wird; und wobei die relative Leistungsabsorptionsdichte durch einen temperaturbasierten Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird; Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, üblicherweise bezogen auf die Masse der
Nanopartikel in W/g; und Berechnen eines H-Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen, z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz- Leistungsabsorptionsrate und applizierter H-Feldstärke betrifft; Darüber hinaus optional, Berechnen der resultierenden Temperaturverteilung basierend auf der basalen
Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem
temperaturbasierten Skalierungsfaktor.
Die im ersten Berechnungsschritt berechnete basale Temperaturverteilung und/oder die relative Temperaturinkrementverteilung kann/können für mindestens eine weitere
Verwendung über den ersten Berechnungsschritt hinaus bereitgestellt werden, bspw. im Arbeitsspeicher und/oder auf einer Festplatte abgespeichert werden. Die Verwendung kann bspw. die schnelle Berechnung, im zweiten Berechnungsschritt (für die Ausführungsform „schneller H-Regler"), einer resultierenden Temperaturverteilung basierend auf einem vom Anwender eingegebenen H-Feldstärkewert betreffen, ohne dass erneut die BHTE zum Erhalt der Temperaturverteilung und oder der relativen Temperahirinkrementverteilung numerisch gelöst werden muss.
Im zweiten Berechnungsschritt bei der Ausführungsform„schneller„H-Regler" kann unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten H- Feldstärkewerte eine bereit gestellte (zuvor im ersten Berechnungsschritt berechnete) basale Temperaturverteilung und/oder eine bereit gestellte (zuvor im ersten
Berechnungsschritt berechnete) relative Temperaturinkrementverteilung herangezogen werden, bspw. die vorstehend erwähnten Temperaturverteilungen (basal und relativ inkremental), die aus dem ersten Berechnungsschritt heraus bereit gestellt werden. Damit kann eine erneute Speicher- und Rechenzeit-intensive numerische Lösung der BHTE für die Berechnung der basalen und/oder relativen inkremental en Temperaturverteilung vermieden werden. Bei bestimmten Ausführungsformen des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens (Ausführungsform„H-Regler") ist der zweite Berechnungsschritt so ausgelegt, dass die basale Temperaturverteilung und die relative inkrementelle Temperaturverteilung nicht aus dem Arbeitsspeicher bzw. von der Festplatte herangezogen werden, sondern als Teil des zweiten Berechnungsschrittes via numerischer Lösung der BHTE neu berechnet werden müssen. Dabei wird, unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder
anwenderdefinierten H-Feldstärkewerte, die BHTE maximal zwei Mal numerisch gelöst, nämlich einmal zur Berechnung der basalen Temperaturverteilung und einmal zur
Berechnung der relativen Temperaturinkrementverteilung. Varianten des erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens umfassen, dass im zweiten Berechnungsschritt (H-Regler, schneller H-Regler) die zu erwartende resultierende Temperaturverteilung mittels einer leistungsabsorptionsbasierten Skalierung („K") einer berechneten oder bereit gestellten relativen Temperaturinkrementverteilung berechnet wird. Spezifische Ausführungsformen des Simulationsverfahrens umfassen im zweiten Berechnungsschritt (H-Regler, schneller H-Regler) die folgenden Schritte: Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung (oder einer hierzu äquivalenten Größe) und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte (oder einer hierzu äquivalenten Größe) basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel; Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden BHTE ohne Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden BHTE mit der berechneten relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung [die Bereitstellung erfolgt über Einlesen der zuvor abgespeicherten Verteilungen (beim „schnellen H-Regler") oder eine erneute numerische Lösung der BHTE(beim„H-
Regler")]; Durchführen der folgenden Schritte für jeden H-Feldstärkewert der Mehrzahl vorgegebener H-Feldstärkewerte und/oder den anwenderdefinierten H-Feldstärkewert: Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten
Magnetflüssigkeit angibt, wobei die Berechnung auf dem jeweiligen H-Feldstärkewert und einer vorgegebenen, z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter H- Feldstärke betrifft; Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren
Leistungsabsorptionsdichte; Leistungsabsorptionsbasierte Skalierung, d.h. Berechnen eines leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktors basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte und der relativen Leistungsabsorptionsdichte; Berechnen einer jeweiligen resultierenden Temperaturverteilung basierend auf der basalen
Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem
leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor.
Erfindungsgemäß wird ein weiteres computergestütztes Simulationsverfahren (T- Vorgabe) zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung vorgeschlagen. Die Thermotherapie umfasst eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers. Die Hyperthermie-Behandlung umfasst das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators. In mindestens einem Depotvolumen ist mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar. Das Simulationsverfahren betrifft die Berechnung einer am Applikator einzustellenden H-Feldstärke basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen
Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll (T- Vorgabe). Der H-Feldstärkewert wird basierend auf einer vorgegebenen, z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie berechnet, die einen Zusammenhang zwischen Leistungsabsorptionsrate und H-Feldstärke angibt.
Bei einer bestimmten Ausführungsform weist das Simulationsverfahren die folgenden Schritte auf: Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte (oder einer hierzu äquivalenten Größe) im Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine das Modell beschreibende BHTE genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ohne Leistungsabsorption numerisch gelöst wird, und eine das Modell beschreibende BHTE, die genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte numerisch gelöst wird; und wobei die relative Leistungsabsorptionsdichte durch einen temperaturbasierten Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird; Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt; Berechnen eines H-Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen, z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz- Leistungsabsorptionsrate und applizierter H-Feldstärke betrifft; vorzugsweise Berechnen der resultierenden Temperaturverteilung basierend auf der basalen Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem temperaturbasierten Skalierungs- faktor; und Bereitstellen des berechneten H-Feldstärkewertes und optional der zu diesem H-Feldstärkewert gehörigen resultierenden Temperaturverteilung, berechnet wie oben beschrieben, zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
Erfindungsgemäß wird ein nochmals weiteres computergestütztes Simulationsverfahren (H-Regler; schneller H-Regler) zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung vorgeschlagen. Die Thermotherapie umfasst eine Hyperthermie-Behandlung eines
Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers. Die Hyperthermie- Behandlung umfasst das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators. In mindestens einem Depotvolumen ist mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar. Das Simulationsverfahren betrifft die Berechnung, für jeden H-Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener H-Feldstärkewerte und/oder einen anwenderdefinierten H- Feldstärkewert, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens (H-Regler). Die zu erwartende Temperaturverteilung wird mittels einer leistungsabsorptionsbasierten Skalierung einer berechneten oder bereit gestellten relativen Temperaturinkrementverteilung berechnet. Bei bestimmten Varianten wird unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten H-Feldstärkewerte , z.B. zum Ziele der Vermeidung der erneuten numerischen Lösung der BHTE eine zuvor (im T- Vorgabe-Schritt) berechnete basale Temperaturverteilung und/oder eine zuvor (im T- Vorgabe-Schritt) berechnete relative Temperaturinkrementverteilung herangezogen (schneller H-Regler). Zusätzlich oder alternativ kann - unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten H-Feldstärkewerte - eine das Modell beschreibende BHTE kein Mal (schneller H-Regler), ein Mal (H- Vorgabe) oder maximal zwei Mal (H-Regler) numerisch gelöst werden, um anschließend die resultierende Temperaturverteilung zu bestimmen. Im Fall„kein Mal" (schneller H-Regler) wird die resultierende Temperaturverteilung aus der zuvor (in früheren Berechnungsschritten) via BHTE berechneten basalen Temperaturverteilung und der zuvor berechneten relativen Temperaturinkrementverteilung via
leistungsabsorptionbasierter Skalierung zusammengesetzt. Im Fall„ein Mal" (H-Vorgabe) wird die resultierende Temperaturverteilung direkt, d.h. ohne Spaltung in basale und inkrementale Anteile via Lösung der BHTE numerisch berechnet. Im Fall„zwei Mal" (H- Regler) werden die basalen und die inkrementalen Temperaturverteilungen in diesem (zweiten) Berechnungsschritt einzeln via Lösung der BHTE numerisch berechnet und anschließend via leistungsabsorptionbasierter Skalierung zur resultierenden
Temperaturverteilung zusammengesetzt. Bei bestimmten Ausführungsformen weist das Simulationsverfahren die folgenden Schritte auf: Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung (oder einer hierzu äquivalenten Größe) und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte (oder einer hierzu äquivalenten Größe) basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel; Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden BHTE ohne Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden BHTE mit der berechneten relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung; Durchführen der folgenden Schritte für jeden H- Feldstärkewert der Mehrzahl vorgegebener H-Feldstärkewerte und/oder den
benutzerdefinierten H-Feldstärkewert: Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die Berechnung auf dem jeweiligen H-Feldstärkewert und einer vorgegebenen, z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungs- absorptionsrate und applizierter H-Feldstärke betrifft; Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte; Leistungsabsorptionsbasierte Skalierung, d.h. Berechnen eines leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktors basie- rend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte und der relativen Leistungsabsorptionsdichte; Berechnen einer jeweiligen resultierenden Temperaturverteilung basierend auf der basalen Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor; Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
Erfindungsgemäß wird ferner ein Computerprogramm vorgeschlagen, welches die
Ausführung eines der hierin beschriebenen Simulationsverfahrens bewirkt, wenn das Computerprogramm auf einer programmierbaren Computereinrichtung ausgeführt wird, bspw. einem Computer in einer Klinik oder Arztpraxis. Das Computerprogramm kann auf einem maschinenlesbaren Datenträger gespeichert sein bzw. gespeichert vorliegen, bspw. einem permanenten oder wiederbeschreibbaren Medium in oder in Zuordnung zu einer programmierbaren Computereinrichtung oder einer CD-ROM, DVD oder einem USB- Stick. Zusätzlich oder alternativ kann das Computerprogramm zum Herunterladen auf eine programmierbare Computereinrichtung bereitgestellt werden, zum Beispiel über ein Datennetzwerk wie das Internet oder eine Kommunikationsverbindung wie etwa eine Telefonleitung und/oder eine drahtlose Verbindung. Erfindungsgemäß wird darüber hinaus eine Computereinrichtung bereitgestellt, die zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung ausgebildet ist. Die Thermotherapie umfasst dabei eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers, wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators umfasst. Dabei ist in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar. Die
Computereinrichtung weist die folgenden Komponenten auf: eine erste Berechnungs- komponente, die zum Berechnen eines am Applikator einzustellenden H-Feldstärkewertes ausgebildet ist, basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie- Behandlung nicht überschritten werden soll; eine zweite Berechnungskomponente, die zum optionalen Berechnen einer zu erwartenden Temperaturverteilung ausgebildet ist, für mindestens einen Teil des Körpervolumens für jeden H-Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener H-Feldstärkewerte, und/oder einen anwenderdefinierten H-Feldstärkewert; ; eine optionale dritte Komponente ausgebildet zum Berechnen einer zu erwartenden Temperaturverteilung für einen maximal zulässigen H-Feldstärkewert, wenn der im ersten Berechnungsschritt berechnete H-Feldstärkewert größer ist als dieser maximal zulässige H- Feldstärkewert; und eine Komponente zum Bereitstellen (dem Anwender) des berechneten am Applikator einzustellenden H-Feldstärkewertes und optional mindestens einer berechneten Temperaturverteilung (z.B. derjenigen zum vorgenannten H-Feldstärkewert zugehörigen) zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie. Eine weitere erfindungsgemäße Computereinrichtung („T- Vorgabe") ist ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine
Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst und wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators umfasst. Dabei ist in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar. Die
Computereinrichtung weist eine Komponente auf, die ausgebildet ist zur Berechnung einer am Applikator einzustellenden H-Feldstärke basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll. Die Komponente weist dabei ein Modul zum Berechnen des H-Feldstärkewertes basierend auf einer vorgegebenen z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten, Kennlinie auf, wobei die Kennlinie einen
Zusammenhang zwischen Leistungsabsorptionsrate und H-Feldstärke angibt. In einer bevorzugten erfindungsgemäßen Variante der Computereinrichtung weist die Computereinrichtung die folgenden Module auf: ein Modul zum Berechnen einer mittleren
Leistungsabsorptionsdichte im Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine das Modell beschreibende BHTE genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ohne Leistungsabsorption numerisch gelöst wird, und eine das Modell beschreibende BHTE genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrem entverteilung basierend auf der relativen
Leistungsabsorptionsdichte numerisch gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte durch einen temperaturbasierten Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird; ein Modul zum Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren
Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz- Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt; ein Modul zum Berechnen eines H-Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz- Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen , z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten, Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz - Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft; ; optional ein Modul zum Berechnen der resultierenden Temperaturverteilung basierend auf der basalen
Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem
temperaturbasierten Skalierungsfaktor; ein Modul zum Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie; und optional ein Modul zum Bereitstellen der zu dem berechneten H-Feldstärkewert gehörigen resultierenden Temperaturverteilung zur Unterstützung des Anwenders es bei der Planung der Thermotherapie.
Eine weitere erfindungsgemäße Computereinrichtung („H-Regler",„schneller H-Regler") ist ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem
Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst und wobei die Hyperthermie- Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators umfasst. Dabei ist in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder
superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten
Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar. Die Computereinrichtung weist eine Komponente auf, die ausgebildet ist zur Berechnung, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte und/oder einen anwenderdefinierten Feldstärkewert, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens. Die Komponente weist dabei ein Modul zum Berechnen der zu erwartenden
Temperaturverteilung mittels einer leistungsabsorptionsbasierten Skalierung einer berechneten oder bereit gestellten Temperaturinkrementverteilung auf. Vorzugsweise ist die Komponente zum Berechnen der zu erwartenden Temperaturverteilung ausgebildet, um unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten H- Feldstärkewerte eine bereit gestellte (zuvor berechnete im T- Vorgabe-Schritt) basale Temperaturverteilung und/oder eine bereit gestellte (zuvor berechnete im T- Vorgabe- Schritt) relative Temperaturinkrementverteilung heranzuziehen (schneller H-Regler).
Weiter vorzugsweise ist die Komponente zum Berechnen der zu erwartenden Temperaturverteilung ausgebildet, unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten Feldstärkewerte maximal zwei Temperaturverteilungen zu berechnen (H- Regler), nämlich eine basale Temperaturverteilung und/oder eine relative
Temperaturinkrementverteilung.
Die erfindungsgemäße Computereinrichtung weist weiter vorzugsweise die folgenden Module auf („H-Regler,„schneller H-Regler"): ein Modul zum Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung und einer relativen mittleren
Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel; ein Modul zum Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden BHTE ohne
Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden BHTE mit der berechneten relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung; ein Modul zum Durchführen der folgenden Schritte für jeden H-Feldstärkewert der Mehrzahl vorgegebener H- Feldstärkewerte: Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die Berechnung auf dem jeweiligen H-Feldstärkewert und einer vorgegebenen, z.B. aus einer Referenzmessung abgeleiteten Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter H- Feldstärke betrifft; Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren
Leistungsabsorptionsdichte; leistungsabsoptionsabhängige Skalierung, d.h. Berechnen eines leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktors basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte und der relativen Leistungsabsorptionsdichte;
Berechnen einer jeweiligen resultierenden Temperaturverteilung basierend auf der basalen Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem
leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor; und ein Modul zum Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
Erfindungsgemäß wird außerdem ein System vorgeschlagen, welches eine Computer- einrichtung wie vorstehend skizziert und einen Magnetfeld- Applikator bzw. seine Teile umfasst. Die erfindungsgemäße Computereinrichtung kann zur Verwendung mit dem Magnetfeld-Applikator ausgebildet sein, bspw. dadurch dass etwa eine am Applikator maximal einstellbare H-Feldstärke und/oder messtechnische Eingangsdaten wie eine, z. B. aus einer Referenzmessung abgeleitete Kennlinie zur Leistungsabsorption in Abhängigkeit von der H-Feldstärke herangezogen werden. Der Magnetfeld-Applikator kann an die erfindungsgemäße Computereinrichtung angepasst werden, indem der Applikator Daten von diesem entgegennimmt, wie etwa einen einzustellenden H-Feldstärkewert (etwa nach Ende der Simulationen als Defaultwert und oder auf Veranlassung des Anwenders). Die Computereinrichtung kann für diese Ausführungsform auch zur Planung oder Steuerung dienen.
Erfindungsgemäß wird weiterhin ein System vorgeschlagen, dass ein Computerprogramm wie oben skizziert, einen Datenträger wie oben skizziert, eine Computereinrichtung wie oben skizziert, oder ein System wie oben skizziert umfasst, und welches weiterhin eine Magnetflüssigkeit umfasst, die magnetische Nanopartikel enthält. Das erfindungsgemäße Computerprogramm kann auf die Verwendung der Magnetflüssigkeit angepasst sein, indem die für diese spezifische Kennlinie Leistungsabsorption vs. H-Feldstärke bei den Simulationen herangezogen wird. Das Computerprogramm kann für die Verwendung einer Mehrzahl von Magnetflüssigkeiten ausgebildet sein; hierbei müsste der Anwender vor Beginn der Simulationen die tatsächlich zu verwendende Flüssigkeit eingeben, etwa durch Auswahl aus einem Menü in einer GUI der Computereinrichtung.
Statt in einer Magnetflüssigkeit könnten die Nanopartikel prinzipiell auch in einer anderen Darreichungsform in den Körper des Patienten instilliert werden. Alle Darreichungsformen sollen erfindungsgemäß umfasst sein.
Ein weiterer Gegenstand der Erfindung umfasst ein Verfahren zur kontrollierten
Erwärmung eines Organs oder Gewebes mit den folgenden Schritten: Einbringen von magnetischen, paramagnetischen und/oder superparamagnetischen Nanopartikeln in ein Organvolumen oder Gewebevolumen; Ermitteln der Nanopartikelmenge und/oder - Verteilung in dem Organvolumen oder Gewebevolumen; Berechnen einer einzustellenden H-Feldstärke gemäß einem der entsprechenden, oben skizzierten Verfahren oder einer resultierenden Temperaturverteilung gemäß einem der entsprechenden, oben skizzierten Verfahren; und Deponieren von Wärmeenergie mittels Applikation eines Magnetfeldes, wobei die applizierte H-Feldstärke eingestellt wird, die der berechneten Feldstärke oder der aus einer berechneten Temperaturverteilung abgeleiteten Feldstärke jeweils mit einer Abweichung von +/- 10%, bevorzugt +/- 5%, insbesondere +/- 1% entspricht. Dieses Verfahren kann gegebenenfalls in vitro durchgeführt werden.
Ein Verfahren zur Behandlung eines Tumors in einem Patienten enthält die folgenden Schritte: Einbringen einer geeigneten Menge von magnetischen, paramagnetischen und/oder superparamagnetischen Nanopartikeln in ein Tumorvolumen; Ermitteln der Nanopartikelmenge und/oder -Verteilung in dem Tumorvolumen; Berechnen einer einzustellenden Feldstärke gemäß einem der entsprechenden, oben skizzierten Verfahren oder einer resultierenden Temperaturverteilung gemäß einem der entsprechenden, oben skizzierten Verfahren; Deponieren von Wärmeenergie mittels Applikation eines
Magnetfeldes, wobei die applizierte Feldstärke eingestellt wird, die der berechneten Feldstärke oder der aus einer berechneten Temperaturverteilung abgeleiteten Feldstärke jeweils mit einer Abweichung von +/- 10%, bevorzugt +/- 5%, insbesondere +/- 1% entspricht.
Geeignete Verfahren zur Behandlung von Tumoren oder zur kontrollierten Erwärmung eines Organs oder Gewebes mittels geeigneter Nanopartikel und Applikation eines
Magnetfeldes, die durch die erfindungsgemäßen Simulationsverfahren verbessert werden können, sind aus dem Stand der Technik bekannt. So beschreiben Maier-Hauff et al. (2010, supra) eine erfolgreiche Studie an 66 Patienten mit Gehirntumoren, 59 davon mit
Glioblastoma. Darüber hinaus wurden ähnliche Verfahren erfolgreich an Prostata- karzinompatienten durchgeführt (Johannsen, M., et al. (2007), Eur Urol. 52(6): 1653-61. Epub 2006 Nov 17; Johannsen, M., et al. (2010), Int J Hyperthermia 26(8): 790-5.) sowie in einer Studie, in der Patienten mit verschiedenen Tumoren, nämlich Chondrosarkom, Rektalkarzinom, Zervixkarzinom, Rhabdomyosarkom, Pharapharyngealsarkom und Prostatakarzinom, eingeschlossen und behandelt wurden (Wust, P., et al. (2006), Int J Hyperthermia. 22(8): 673-85.). Klinische Daten aus geeigneten Verfahren sind in Thiesen, B. and A. Jordan (2008, Int J Hyperthermia. 24(6): 467-74) zusammengefasst. Weitere Verfahren zur Behandlung von Tumoren bzw. zur kontrollierten Erwärmung eines Organs oder Gewebes mittels geeigneter Nanopartikel und Applikation eines Magnetfeldes sind aus US 20080268061, US 20110052609, WO 2009/100716 und WO 2011/082796 bekannt.
Bevorzugt sind solide Tumore, insbesondere lokale und lokal fortgeschrittene Tumore, oder systemische Tumorerkrankungen, die lokale Probleme bereiten wie inoperable Metastasen. Beispiele sind Gehirntumore, z.B. Glioblastom und Astrozytom, Gehirn- metastasen, Prostatakrebs, Pankreaskrebs, hepatozelluläres Karzinom, Hals- und Nacken- tumore, Blasenkrebs, Magenkrebs, Darmkrebs, Nierenzellkarzinom, Ovarialkarzinom, Cervixkarzinom, Sarkome, Basalzellkarzinom und Melanom.
Die erfindungsgemäßen Verfahren zur kontrollierten Erwärmung eines Organs oder Gewebes können beispielsweise zur Behandlung von Arthrose, Arthritis und anderen rheumatischen Gelenkerkrankungen angewandt werden. Die Behandlung dieser
Erkrankungen mittels ähnlicher Verfahren sind z.B. aus WO 01/13949 bekannt. VORTEILE DER ERFINDUNG
Die Erfindung stellt dem Anwender umfassende Möglichkeiten bereit, sich einen
Überblick über verschiedene Therapieoptionen bzw. deren Auswirkungen zu verschaffen und die Therapie entsprechend zu planen. Das erfindungsgemäße Simulationswerkzeug stellt dazu automatisch eine Temperaturverteilung zur Verfügung, die basierend auf einer maximalen Feldstärke, aber unter Berücksichtigung von vorgegebenen /eingegebenen Temperaturgrenzwerten errechnet wurde. Erfindungsgemäß können zwei (oder mehr) Grenzwerte berücksichtigt werden, z.B. eine maximale Temperatur außerhalb des
Behandlungsgebietes, um das gesunde Gewebe zu schonen, und/oder eine maximale
Temperatur innerhalb des Behandlungsgebietes, um den Tumor zu zerstören aber dennoch einen Leistungseintrag in den Körper des Patienten zu begrenzen. Es ist prinzipiell denkbar, eine geometrische Temperaturgrenzwertverteilung vorzugeben, die bspw.
gewebespezifische Besonderheiten berücksichtigt.
Das erfindungsgemäße Simulationswerkzeug kann "intelligent" sein in dem Sinne, dass er einen resultierenden Feldstärkewert verwirft, wenn dieser größer ist als bspw. ein maximaler einstellbarer Wert am Applikator / für einen gegebenen Patienten. In diesem Falle berechnet das Simulationswerkzeug eine neue Temperaturverteilung neu basierend auf dem maximal einstellbaren Feldstärkewert.
Der Anwender kann entscheiden, ob er den hieraus resultierenden Feldstärkewert heranziehen will, ohne weitere Simulationen durchzuführen. Hierdurch eröffnet das erfindungsgemäße Simulationswerkzeug dem erfahrenen Anwender die Möglichkeit, die Planung zu beenden, ohne dass Ressourcen verschwendet werden. Das
Simulationswerkzeug kann dann bspw. bereits für den nächsten Patienten verwendet werden.
Der Anwender kann auch entscheiden, sich einen umfassenderen Überblick zu verschaffen. In diesem Fall kann das Simulationswerkzeug z.B. Temperaturverteilungen für mehrere Feldstärkewerte berechnen. Diese Berechnungen können im Hintergrund durchgeführt werden, sobald der Benutzer eine entsprechende Eingabe gemacht hat (ggf. kann das Simulationswerkzeug auch so konfiguriert werden, dass es diese Berechnungen
automatisch im Hintergrund startet, nachdem die initiale Temperaturverteilung bereitgestellt wurde). Somit kann der Anwender ohne Zeitverzug bereits mit den
Ergebnissen des ersten Berechnungsschrittes arbeiten.
Bei diesen Temperaturverteilungen werden die oben diskutierten Temperaturgrenzwerte nicht berücksichtigt. Somit erhält der Anwender hier eine umfassende Entscheidungsgrundlage über die Auswirkungen bestimmter Feldstärkeeinstellungen und kann sich je nach dem Therapieziel, der Schwere der Erkrankung, dem ggf. betroffenen Gewebe etc. u.U. für eine Therapieoption entscheiden, bei der der Temperaturgrenzwert oder die Grenzwerte nicht überall eingehalten werden.
Zusätzlich oder alternativ nimmt das Simulationswerkzeug einen vom Anwender eingegebenen Feldstärkewert entgegen und berechnet für diesen die resultierende
Temperaturverteilung. Bei bestimmten Ausführungsformen der Erfindung geschieht dies zeitsparend ohne erneute numerische Lösung der BHTE, so dass dem Anwender das Ergebnis im Wesentlichen ohne Wartezeit zur Verfügung steht, bspw. bereits nach einer Sekunde oder weniger.
Mittels des erfindungsgemäßen Simulationswerkzeuges ist also das Therapieziel ebenso wie mögliche Nebenwirkungen besser und einfacher vorhersagbar und kann so auch besser und umfassender kontrolliert werden.
Das erfindungsgemäße Simulationswerkzeug benötigt hierbei sowohl für die Berechnung der Temperaturverteilung anhand vorgegebener Temperatur-Grenzwerte (erster
Berechnungsschritt, s.u. Temperaturvorgabe bzw. "T- Vorgabe") als auch für die
Berechnung einer Skala von Temperaturverteilungen oder eines anwenderdefinierten Feldstärkewertes (zweiter Berechnungsschritt, s.u. H-Feldstärkeregler, "H-Regler" oder "schneller H-Regler") genau zwei numerische Lösungen einer BHTE mit anschließender Skalierung, kommt also im ersten Schritt ohne iterative Trial-and-Error- Annäherungen (via immer wieder neu gestartete numerische Lösungen der BHTE) an den gesuchten
Feldstärkewert aus und kann im zweiten Schritt für prinzipiell beliebig viele
Feldstärkewerte die entsprechenden Temperaturverteilungen per einfacher Skalierung berechnen. Hierdurch ist das Simulationswerkzeug anwenderfreundlich, weil die
Berechnungsergebnisse äußerst genau und dennoch schnell verfügbar sind. Das
erfindungsgemäße Simulationswerkzeug benötigt im Vergleich zu einem iterativen Trial- and-Error- Ansatz nur einen Bruchteil der CPU-Rechenzeit und macht dadurch eine klinisch praktikable Anwendung erst möglich, sogar unter Benutzung von
älteren/ressourcenbegrenzten Rechnern.
KURZBESCHREIBUNG DER FIGUREN
Weitere Aspekte und Vorteile der Erfindung werden nunmehr anhand der beigefugten Figuren eingehender beschrieben. Hierbei zeigt:
Fig. 1 in Form eines Flussdiagramms einen generellen Programmablauf eines ersten
Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Simulationswerkzeugs mit den Hauptschritten:„Patientendaten",„Bildfüsionierung",„Segmentierung", „Temperatursimulation" und„Therapieplan". Im Hauptschritt„Temperatursimulation" wird das Programmpaket„Temperatursimulator" (kurz „Simulator" genannt) aufgerufen. In dem ersten Ausfuhrungsbeispiel (Fig.1 bis Fig.5) beinhaltet das Simulator-Paket drei autarke Simulator-(Ausführungs-) Programme (.exe), jedoch kann der Simulator auch als eine anlinkbare
Programmbibliothek mit drei Haupt-Unterprogrammen („ mainsubroutines ") ausgeführt werden (s. zweites Ausführungsbeispiel Fig.6 bis Fig.9);
Fig. 2 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf eines ersten
Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Simulators, mit einer festgelegten Abfolge von Aufrufen der Simulator-Programme;
Fig. 3 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf des Simulators aus
2 im sog. Modus 2 (Ausführungsprogramm "sim_h.exe": Vorgabe der H- Feldstärke, abgekürzt "H- Vorgabe";
Fig. 4 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf des Simulators aus Fig.
2 im Modus 1 (Ausführungsprogramm "sim_t.exe": Temperaturvorgabe, abgekürzt T- Vorgabe"); Fig. 5 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf des Simulators aus Fig.
2 im Modus 3 (Ausfuhrungsprogramm "sim_hr.exe": sog. H-Feldstärkeregler, abgekürzt "H-Regler"); Fig. 6 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf eines zweiten
Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Simulators, mit einer festgelegten Abfolge von Aufrufen der Simulator-Haupt-Unterprogramme;
Fig. 7 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf einer der drei Haupt- Unterprogramme des Simulators aus Fig. 6 im Modus 2, nämlich
"mainsubroutine sim h voxel win" (H-Vorgabe);
Fig. 8 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf einer der drei Haupt- Unterprogramme des Simulators aus Fig. 6 im Modus 1 , nämlich
"mainsubroutine sim t voxel win" (T- Vorgabe); und
Fig. 9 in Form eines Flussdiagramms einen Programmablauf einer der drei Haupt- Unterprogramme des Simulators aus Fig. 6 im Modus 3, nämlich
"mainsubroutine sim hr voxel win" (sog.„Schneller H-Regler").
AUSFÜHRUNGSBEISPIELE DER ERFINDUNG
Nachfolgend wird ein erstes Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen
Simulationswerkzeugs genauer beschrieben. Fig. 1 zeigt in Form einer schematischen Darstellung einen Programmablauf eines erfindungsgemäßen Simulationsverfahrens in Form einer Simulationssoftware, die mit dem Ziel der Unterstützung der Nano Therm® Therapie entwickelt wurde. Die Software liefert dem behandelnden Arzt (Neurochirurg, Radiologe) im Rahmen einer Thermotherapie von malignen Tumoren wie bspw. Hirntumoren eine Orientierungshilfe zur Abschätzung der Behandlungstemperaturen und der dazu erforderlichen
Magnetfeldstärke auf Basis einer das Modell beschreibenden BHTE. Zur Abschätzung der Therapiefeldstärke bietet die Software die Möglichkeit, Bilddaten im DICOM-Format z.B. von Kernspin- und CT-Aufnahmen zu importieren und zu
registrieren. Ebenso besteht die Möglichkeit, Konturierungen auf allen verwendeten Bilddateien durchzuführen (Segmentierung).
Die Software führt den Anwender durch Abfrage der erforderlichen Parameter schrittweise bis zum Ergebnis. Dies beinhaltet zum einen eine 3-D Visualisierung, aus der die konturierten Bereiche wie Tumor, Katheter und Nanopartikeldepots zu ersehen sind. Zum anderen wird eine Abschätzung der Temperaturverteilung in den gekennzeichneten Bereichen in Abhängigkeit von der Feldstärke und der Therapiezeit dargestellt. Dies ist besonders wichtig für Bereiche, die nur eingeschränkt behandelbar sind, wie zum Beispiel im Kopf frontobasal im Bereich des Chiasma opticum (Hypothalamus), der Sylvischen Fissur in der der Gefaßbaum der Arteria cerebri media verläuft, des Corpus callosum, oder des Hirnstamms.
Die eingegebenen Daten sowie die erstellten Simulationen können gespeichert und ausgedruckt werden und es können verschiedene Szenarien pro Patient erstellt werden. Das Simulationswerkzeug unterstützt so den Arzt oder Anwender bei der Anfertigung des Therapieplans. Die Freigabe des Therapieplans erfolgt bspw. durch Unterschrift des verantwortlichen Arztes auf dem ausgedruckten Therapievorschlag. Die im
Therapievorschlag präsentierten Simulationsergebnisse können zur Orientierung dienen und müssen keinen bestimmten Genauigkeitsanspruch erheben.
Die Simulationssoftware kann auf kundeneigener Hardware betrieben werden,
entsprechende Mindestanforderungen müssen erfüllt sein. Die Umgebungsbedingungen entsprechen denen einer Umgebung zur Anwendung medizinischer Software.
Überblick über das erste Ausführungsbeispiel
Die Software umfasst als Programmpaket einen "Temperatur-Simulator" (im Folgenden auch kurz als "Simulator" bezeichnet). Nach der Einbringung von Magnetflüssigkeit in einen Tumor ermöglicht der Simulator eine Simulation der Temperaturverteilung im Kopfbereich in Abhängigkeit von der Magnetfeldstärke des Therapiegerätes (Applikator). Der Simulator berechnet eine bestimmte Feldstärke im Sinne einer unverbindlichen Empfehlung. Für die TTierapiedurchführung können zusätzlich während der Therapie Temperaturmessungen durchgeführt werden, so dass Simulationsergebnisse und
Temperaturm essungen gemeinsam die Basis zur Beurteilung der Therapie durch den Arzt bilden können, wobei bevorzugt die Temperaturmessungen maßgebend sind. Natürlich sind die Simulationsergebnisse weder Voraussetzung für die Durchführbarkeit der Therapie noch sind sie für die Durchführung bindend.
Fig. 1 zeigt die Hauptschritte eines Programmablaufs. Das Programmpaket "Simulator" wird in einem Hauptschritt "Temperatursimulation" aufgerufen. Folgende Hauptaufgaben werden vom Simulator erfüllt:
• Simulation der dreidimensionalen Temperaturverteilung, die sich durch die
Anwendung des Magnetfeldes auf z.B. superparamagnetische oder
ferrimagnetische Nanopartikel unter der Annahme eines vereinfachten
physikalischen Modells (dieses wird unten genauer beschrieben) voraussichtlich ergibt; und
• Abschätzung der H-Feldstärke etwa auf Basis von bestimmten Temperaturvorgaben für das Patientenmodell.
Das Simulator-Paket ist nicht direkt Teil des Cores der Simulationssoftware, sondern ist im Sinne einer externen SOUP Software ofUnknown Provenience") über eine fest definierte externe I/O-Schnittstelle an den Core angebunden. Das Simulator-Paket umfasst drei unabhängige Simulator-Programme sim_t, sim h, und sim_hr, die in FORTRAN77 geschrieben sind (Ausführungsprogramme "sim_t.exe", "sim_h.exe" und "sim_hr.exe"). Die Reihenfolge der Aufrufe der Simulator-Programme und die Verwaltung der Simulator-Daten übernimmt der Core der Simulationssoftware, hier„Hauptprogramm-Core" genannt. Der Hauptprogramm-Core verwaltet auch alle anderen Hauptschritte, die in Fig.l. dargestellt wurden, wie z:B. Bildfusionierung, Segmentierung, u.a. In diesem ersten Ausführungsbeispiel erfolgt der Datenaustausch zwischen dem Core und dem Simulator, inklusive der Ausgabe von
Programmabbruchmeldungen, über das Lesen/Schreiben in bzw. aus einem Festplatten- Verzeichnis. Der Programm-Hauptschritt "Temperatursimulation" im Detail
Die zeitliche Abfolge der Aufrufe der Simulator-Programme im Hauptschritt
„Temperatursimulation" wird vom Hauptprogramm-Core aus gesteuert bzw. verwaltet und kann nach einem Schema erfolgen, wie es in Fig. 2 dargestellt ist.
Es ist festgelegt, dass nach jeweiligem User-Wechsel in der GUI ("Graphical User
Interface", graphische Benutzeroberfläche) beim Wechsel vom Segmentierungs-Menue zum Temperatursimulations-Menue, in diesem Menue als erstes das T- Vorgabe-Programm sim_t.exe (Modus=l) startet. Dieses Programm hat automatisch (d.h. ohne Eingabe des Nutzers) folgende zwei Grenztemperatur- Vorgaben zu erfüllen:
• Maximal 43°C außerhalb des PTV („Non-PTV-43°C-Limit")
• Maximal 80°C überall sonst, d.h. de facto innerhalb des PTV („Whole-Body-80°C- Limit").
Dabei bezeichnet PTV ("Planning Target Volume") das Behandlungsgebiet /
Behandlungsvolumen, d.h. das zu behandelnde bzw. zu erwärmende Volumen. Dieses kann vom Anwender im Hauptschritt Segmentierung festgelegt werden (die
Simulationssoftware kann, etwa auf Basis einer manuell vorgenommenen
Tumorkonturierung, einen Vorschlag für das Behandlungsvolumen machen, bspw.
Tumorvolumen plus Saum, der vom Anwender übernommen oder verändert werden kann, also etwa eingeschränkt oder ausgeweitet werden kann). Ein Temperaturwert von 43 °C wird als Schwelltemperatur implementiert, oberhalb welcher Schädigungen des gesunden Gewebes vermehrt auftreten können, die möglichst vermieden werden sollen. Ein
Temperaturwert von 80°C wird als allgemeine Temperaturbegrenzung implementiert, die im gesamten Körper nicht überschritten werden soll, also etwa auch im Tumorvolumen nicht; hierdurch wird gleichzeitig eine Leistungsabsorption vom Körper insgesamt begrenzt. Von den beiden Grenzbedingungen wird diejenige wirksam, die bei niedrigerer H-Feldstärke eintritt.
Es ist jedoch anzumerken, dass die Grenzwerte von 43°C und 80°C auf bspw. die
Behandlung von Tumoren in einem Körpervolumen wie dem menschlichen Kopf angewendet werden. Hyperthermie-Behandlungen bezogen auf andere Körpervolumina wie bspw. Prostatabereich können auf die Beachtung anderer Grenzwerte ausgerichtet sein. Bspw. kann der Grenzwert im PTV 100°C statt 80°C bei einer Thermotherapie eines Prostatatumors betragen.
Nach der Ausführung von sim_t.exe untersucht die Simulationssoftware zunächst intern, d.h. ohne dass dem Nutzer die Werte per GUI mitgeteilt werden, wie hoch der intern als sim_t-Output ausgegebene H-Feldstärkewert ist. Ist dieser Wert größer als 15 kA/m (Kilo- Ampere pro Meter), so startet automatisch (ohne dass der Nutzer eine Eingabe machen muss) ein Durchlauf von sim_h.exe (Modus 2) mit der Vorgabe 15 kA/m (H- Vorgabe), wobei 15 kA/m der maximale einstellbare H-Feldstärkewert am Magnetfeld- Applikator ist.
Ist der sim t.exe-Outputwert kleiner oder gleich 15 kA/m, muss kein Programmlauf sim_h.exe automatisch gestartet werden und es folgt direkt der nächste Schritt.
In diesem nächsten Schritt erfolgt die graphische Ausgabe der Temperaturverteilung und der folgenden Werte an die GUI:
• die H-Feldstärke-Empfehlung (der Output von sim_t.exe oder 15 kA/m vom
automatischen Lauf sim_h.exe); diese Ausgabe erfolgt im GUI-Fenster; und
• die erreichte Maximaltemperatur außerhalb des PTV, sowie die erreichte
Maximaltemperatur im Behandlungsgebiet, sowie ggf. weitere Outputgrößen; diese Ausgabe erfolgt in einem Pop-Up Fenster.
Es kann Fälle geben, in denen die vorgegebene Temperatur von z.B. 43°C außerhalb des PTV nicht erreicht wird, und zwar dann, wenn bereits bei kleinerem H-Feldstärkewert die Grenzbedingung 80°C im PTV erreicht worden ist.
Nach der oben beschriebenen Ausgabe des Initialergebnisses kann der Benutzer
veranlassen, dass der "H-Regler" bzw. Feldstärkeregler sim_hr.exe (Modus=3) gestartet wird (bei anderen Ausfuhrungsbeispielen kann der Feldstärkeregler auch automatisch gestartet werden). Das System führt diese Berechnungen im Hintergrund durch, so dass der Nutzer die Gelegenheit hat, sich in der Zwischenzeit die initial ermittelte
Temperaturverteilung anzuschauen. Optional kann der Benutzer den Start des H-Reglers überspringen, oder die Berechnung ordentlich abbrechen. Der H-Regler berechnet im hier beschriebenen Konfigurationsbeispiel zehn Temperaturverteilungen für die folgenden festen Werte der H-Feldstärke (multiple H- Vorgabe): 5 kA/m, 6 kA/m, 7 kA/m, 8 kA/m, 9 kA/m, 10 kA/m, 11 kA/m, 12 kA/m, 13 kA/m und 14 kA/m. Damit ist der gesamte Einstellbereich des bei diesem Beispiel verwendeten Applikators in IkA/m-Schritten abgedeckt. Wenn der Durchlauf erfolgt ist, bekommt der Nutzer die Möglichkeit, sich mittels der Einstellung einer Position am entsprechenden Balken die Temperaturverteilungen für diese H-Feldstärkewerte anzuschauen.
Die angegebene Liste der H-Feldstärkewerte bezieht sich auf die Behandlung von bspw. Glioblastomen im Kopf. Für Behandlungen in anderen Körperbereichen bzw. -volumina können andere Werte vorgegeben werden. Bspw. kann zur Behandlung von
Prostatatumoren eine Schrittweite von nur 0.5 kA m für Werte zwischen 2 kA/m, 2.5 kA/m, ...., 8 kA/m vorgegeben werden.
Der H-Regler hat keinerlei Begrenzungen hinsichtlich der erreichten Temperaturen (anders als sim_t.exe im Initiallauf). Daher kann es Fälle geben, dass die erreichten Temperaturen höher (oder niedriger) sind als 80°C im Berechnungsgebiet und/oder höher (und/oder niedriger) als 43 °C außerhalb von PTV.
Will sich der Nutzer neben der Feldstärkeempfehlung von sim_t.exe und ggf. den 10 Ergebnissen des H-Reglers einen nochmals weiteren Überblick verschaffen, so hat er die Möglichkeit, einen gewünschten Input-H-Feldstärke-Wert in einem GUI-Fenster manuell einzutippen. Dann startet die Berechnung im H-Vorgabe-Modus (sim_h.exe). Dies kann er beliebig wiederholen.
Im H-Vorgabe-Modus gibt es keinerlei Begrenzungen hinsichtlich der erreichten
Temperaturen (anders als sim_t.exe im Initiallauf). Daher kann es Fälle geben, dass die erreichten Temperaturen höher (oder niedriger) sind als 80°C im Berechnungs- bzw.
Behandlungsgebiet und/oder höher (und/oder niedriger) als 43°C außerhalb des PTV.
Der Nutzer kann außerdem jederzeit zum Segmentierungsschritt zurückkehren, um
Korrekturen am PTV oder andere Segmentierungskorrekturen vorzunehmen. In diesem Fall wechselt der Simulator in den Ausgangszustand. Sobald ein neuer segmentierter Datensatz (sog. "Labeled Volume-" bzw. LV-Datensatz, s.u.) vorliegt und der User vom Segmentierungsschritt in das Temperaturberechnungsmenue wechselt, wiederholt sich die ganze Prozedur, d.h. der Simulator startet mit dem Initiallauf sim_t.exe. Allgemeiner technischer Ansatz
Die Erzeugung der Temperaturerhöhung durch Nanopartikel im Magnetfeld wird gedanklich in zwei Schritte aufgespalten:
1. In einem ersten Schritt bewirken die Nanopartikel im Magnetfeld eine lokale
Leistungsabsorption, angegeben durch eine Leistungsabsorptionsdichte (W/m3) bzw. -rate (W/kg), hier allg. mit SAR ("Specific Absorption Rate") bezeichnet;
2. In einem zweiten Schritt fungiert diese SAR als (Haupt-) Quelle der
Temperaturerhöhung.
Die Simulation von Temperaturen, die sich aus Werten der H-Feldstärke ergeben, wird im Simulator in zwei Hauptschritte aufgeteilt:
1. Ermittlung einer SAR- Verteilung für eine gegebene H-Feldstärke durch einen hier so bezeichneten "SAR-Solver" (d.h. eine entsprechende Berechnungskomponente bzw. ein
Berechnungsmodul); und
2. Ermittlung der Temperaturverteilung ("T- Verteilung") aus der SAR- Verteilung (im sog. "T-Solver").
In dem oben eingeführten SAR-Solver wird die SAR anhand messtechnischer Daten bestimmt, bspw. basierend auf einem CT(Computertomographie)-Datensatz mit markierten Magnetflüssigkeitsdepots (s.u.) und einer messtechnisch ermittelten Abhängigkeit der Eisenkern-SAR von der H-Feldstärke. Physikalische Approximationen können zur Implementierung herangezogen werden wie sie bspw. in Gneveckow et al. 2004 dargestellt sind.
Im T-Solver wird eine zeitabhängige BHTE mit Hilfe von Füllten Differenzen unter Berücksichtigung besonderer Gegebenheiten der Anwendung mit Magnetflüssigkeiten numerisch gelöst. Der T-Solver kann explizite Temperaturgradienten verwenden, wie sie bspw. in Nadobny et al. 2007, Appendix, beschrieben sind.
Im Simulator-Paket bilden der SAR-Solver und der T-Solver keine getrennten
Programmeinheiten, sondern sind zu einem gemeinsamen Programm verschmolzen, wobei je nach Vorgabe-Modus die SAR- und T-Solver- Anteile im Programmablauf
verschiedenartig untereinander„vermischt" sind. Dies wird unten genauer beschrieben.
Die geometrische Form der SAR- Verteilung (und infolgedessen der Temperaturverteilung) ist stark von den geometrischen Positionen der im Gewebe angedockten Nanopartikel bzw. Depots der magnetischen Flüssigkeit ("Nanodepots", "Depotvolumen") abhängig. Diese Nanopartikel-Positionen müssen dem Simulator als Input mitgeteilt werden, um die SAR zu bestimmen. Hierzu muss im vorangegangenen Hauptschritt "Segmentierung" ein auf der Grundlage des Planungs-CTs erzeugter segmentierter (z.B. binärer) dreidimensionaler Datensatz (hier als "LV.raw" bezeichnet, mit LV für "Labeled Volume", s.u.) mit markierten Nanopartikeln dem Simulator zur Verfügung gestellt werden. Außerdem müssen die Werte der Hounsfield Units an den Stellen der Nanopartikel bekannt sein. Dies geschieht durch das Einlesen des binären CT-Files CT.raw.
Die Leistungsabsorption der Nanopartikel im Magnetfeld kann im Simulator auf unterschiedliche Weise repräsentiert werden. Eine spezifische Leistungsabsorption kann durch eine Leistungsabsorptionsrate ("Specific Absorption Rate", SAR) in Einheiten von Watt pro Kilogramm oder Gramm (W/kg bzw. W/g) quantifiziert werden, wobei hier als Masse die magnetisch wirksame Masse anzusetzen ist, also etwa die Masse der
Magnetflüssigkeit (hier wird die SAR üblicherweise in W/kg angegeben) oder die
Eisenmasse bei Nanopartikeln mit Eisenkern (hier wird die SAR üblicherweise in W/g angegeben). Statt durch eine Rate kann eine spezifische Leistungsabsorption auch durch eine Leistungsabsorptionsdichte in Einheiten von Watt pro Kubikmeter oder
Kubikzentimeter (W/m oder W/cm ) angegeben werden. Insoweit es sich um eine spezifische Leistungsabsorptionsdichte handelt, beträfe das Volumen etwa das Volumen der Magnetflüssigkeit. Eine spezifische Referenz-Leistungsabsorptionsrate oder -dichte kann sich z.B. auf die (gemessene) Leistungsabsorption einer Magnetflüssigkeit mit einem Carrier (wie etwa Wasser) und den darin "gelösten" Nanopartikeln beziehen. Dabei ist die Menge der Nanopartikel im Carrier bei einer solchen Referenzmessung genauestens bekannt (z.B. in molarer Masse). Die Referenzangabe bezieht sich also auf eine Magnetflüssigkeit im Referenzzustand vor der Instillation. Die hier verwendete Eisenkern-SAR "SAR_fe" ist eine solche Referenzangabe, die üblicherweise auf die Eisenmasse bezogen ist und in W/g angegeben wird. Die tatsächliche Leistungsabsorption ("Absorbed Power Rate" bzw. "Absorbed Power Density", APD, in W/m3) im Gewebe hängt von der dort vorhandenen Dichte der magnetisch wirksamen (Massen der) Nanopartikel ab. Somit ist die tatsächliche bzw.
gewebespezifische Leistungsabsorption im Gewebe gegenüber der spezifischen Referenz- Leistungsabsorption in dieser Weise dichteabhängig verändert; i.A. liegen die Nanopartikel im Gewebe in gegenüber der Referenz-Magnetflüssigkeit geringerer Dichte vor (sie sind "verdünnt"). Um die Menge der verwendeten Begriffe zu begrenzen, soll die Verwendung der APD vermieden werden. Wir sprechen daher auch bei der tatsächlichen
Leistungsabsorption weiter bspw. von der SAR oder einer räumlichen SAR- Verteilung SAR (x,y,z), auch wenn strenggenommen die Einheit W/m3 anzusetzen wäre. Der
Sprachgebrauch ist insofern gerechtfertigt, als die Umrechnung von SAR in APD oder umgekehrt für den Simulator einfach möglich ist: Die tatsächliche Dichte der (Eisenmasse der) Nanopartikel pro Voxel ist bekannt, sie wird aus den CT-Daten (z.B. Grauwerte in HU) abgeleitet. Auch die (spezifische / tatsächliche) Leistungsabsorptionsrate und
Leistungsabsorptionsdichte können jeweils durch einen Dichtefaktor (magnetisch wirksame Massendichte in der Magnetflüssigkeit / im Gewebe nach der Instillation) ineinander umgerechnet werden. In diesem Sinne sprechen wir hier auch von einer
Volumen-SAR. Somit sind die Begriffe "SAR" bzw. "Volumen-SAR" mit dem Begriff der Leistungsabsorptionsdichte äquivalent, und es ist eine Frage der numerischen Optimierung, in welcher Form die Daten vom Simulator gehalten werden, anders als bei der "(Referenz-) Leistungsabsorptionsrate", z.B. der SAR fe, die auf die Masse der Nanopartikel in W/g bezogen ist.
Anders gesagt betrifft der Begriff der "Leistungsabsorptionsdichte" wie er hier verwendet wird eine (Volumen-)SAR, während der Begriff der "(Referenz-) Leistungsabsorptionsrate" eine außerhalb des Körpers (in vitro) messtechnisch bestimmte Referenzgröße betrifft, wie die SAR fe.
Unter einer Volumen-SAR kann also sowohl eine im Körper deponierte
Leistungsabsorptionsrate in W/kg verstanden werden, als auch eine im Körper deponierte Leistungsabsorptionsdichte in Einheiten von z.B. W/m3 (Watt pro Kubikmeter)verstanden werden. Daneben wird auch eine (Referenz-) SAR-Rate bzw. (Referenz-)
Leistungsabsorptionsrate verwendet, die in Einheiten von z.B. W/kg (Watt pro
Kilogramm), W/g (Watt pro Gramm), etc. angegeben wird.
Dem allgemeinen Sprachgebrauch folgend, wird der Zusatz "-Verteilung" gelegentlich weggelassen. Es kann sich also bei einer Angabe um eine ortsabhängige Verteilung handeln, also SAR (x,y,z), oder um einen ortsunabhängigen Wert, etwa eine mittlere Leistungsabsorptionsdichte wie die Volumen-SAR SAR_aver. Ob eine Verteilung vorliegt oder nicht, ergibt sich dem Fachmann aus dem allgemeinen Zusammenhang.
Zur Funktionalität einzelner Komponenten bzw. Module beim ersten Ausführungsbeispiel Je nach Input- bzw. Vorgabe-Modus wird das Simulator- Ausführungsprogramm „sim_t.exe",„sim_h.exe" oder„sim_hr.exe" vom Hauptprogramm der
Simulationssoftware aus in einer bestimmten zeitlichen Reihenfolge aufgerufen. Mögliche Reihenfolgen wurden oben bereits besprochen.
Der Simulator bietet zwei Wege bzw. Optionen zur Ermittlung (Simulation) einer absoluten Temperaturverteilung:
· Über die sog. "H- Vorgabe" ("H" steht als Symbol für H-Feldstärke). Vorgegeben wird der absolute Wert der Feldstärke H (typischerweise in kA/m). Gesucht wird die Temperaturverteilung T(x,y,z) (in °C).
• Über die sog. "T- Vorgabe" ("T" steht für die Temperatur). Vorgegeben werden Temperaturgrenzwerte T_grenz (in °C), gesucht wird der Feldstärkewert H (in kA/m) und die dazugehörige Temperaturverteilung T(x,y,z) (in °C).
Die T- Vorgabe wird mit dem Ausfuhrungsprogramm„sim_t.exe" und die H- Vorgabe mit dem Ausführungsprogramm sim_h.exe realisiert. Das dritte Programmodul, sim_hr.exe, arbeitet auch mit einer (multiplen) H- Vorgabe. Sim_t.exe und sim_h.exe berechnen jeweils eine Temperaturverteilung, während bei sim_hr.exe (dem sog. "H-Regler") in einem Ablauf für zehn Werte der H-Feldstärkezehn Temperaturverteilungen ermittelt werden. Dem Berechnungstyp "T- Vorgabe" (sim_t.exe) wird ein Übergabe-Parameter (bzw.
Inputwert aus der Sicht des Simulators) "MODUS" mit dem Wert MODUS=l, der Ή- Vorgabe" (sim_h.exe) MODUS=2 und dem "H-Regler" (sim_hr.exe) MODUS=3 zugewiesen. Im Folgenden werden die drei Simulator-Programmodule (die jeweils auch als
eigenständige Programme vorliegen könnten) mit ihren Funktionalitäten beispielhaft genauer beschrieben.
H- Vorgabe (MODUS=2, sim h.exe)
Eine schematische Darstellung des Ablaufs des Programmoduls sim_h.exe ist in Fig. 3 dargestellt. Vorgegeben wird der absolute Wert der H-Feldstärke H. Gesucht wird die Temperaturverteilung T(x,y,z).
Zunächst werden aus der Auswertung der geometrischen Nanopartikel-Verteilung
(eingelesen via LV.raw) und Vergleich der Hounsfield-Units ("HU(x,y,z)", eingelesen via CT.raw) das Nanodepot- Volumen (Depotvolumen) bzw. Nanopartikel- Volumen ("V_NP") und ein mittlerer HU- Wert "HU_aver" aus allen Werten HU(x,y,z) im V_NP gebildet.
Anschließend wird aus dem Mittelwert "HU_aver" die mittlere Eisenkonzentration und daraus die Eisenmasse "m_fe" (allgemeiner: die Partikelmasse) im V_NP abgeschätzt, wobei hier davon ausgegangen wird, das die Nanopartikel einen Eisenkern als magnetisch wirksame Komponente haben. Diesem Vorgehen liegen also mehrere Approximationen zugrunde: m fe wird aus der mittleren Eisenkonzentration abgeschätzt, die wiederum aus dem mittlerem HU-Wert abgeschätzt wird. Die Konzentration der Nanopartikel nach der Instillation in den Patienten wird aus den CT-Daten bestimmt. Nur etwa 50% der instillierten Partikel bleiben im Körper und liegen in den "Nanodepots" in schwer vorherzusehenden Konzentrationen bzw. Verteilungen vor. Unabhängig davon leitet der Simulator aus der H-Feldstärke die Eisenkern-SAR
"SAR fe" ab. Hierbei handelt es sich um eine Referenz-Leistungsabsorptionsrate in Einheiten von z.B. W/g bezogen auf die Eisenmasse, die eine gemessene
Leistungsabsorption der Nanopartikel in einem unverdünnten Referenzzustand angibt, also etwa die Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit (unverdünnten Charge) vor der Instillation in einen Patienten.
Die Nanopartikel können magnetisch (also etwa ferro- oder ferrimagnetisch),
paramagnetisch, und/oder superparamagnetisch sein. Je nach Parametern wie Material, Größen Verteilung, etc. kann eine Mischung verschiedener magnetischer Eigenschaften vorliegen.
Die Berechnung der SAR fe geschieht über Anwendung einer zuvor für die
Magnetflüssigkeit messtechnisch bestimmten nicht-linearen Kennlinie SAR fe = f(H). Die Kennlinie wird für einen konkreten Applikator sowie konkret verwendete Nanopartikel (Magnetflüssigkeit) bestimmt. Es wird angenommen, dass sich das Behandlungsgebiet zentral zwischen Polschuhen des Applikators befindet (z.B. in einem Bereich von <+/-10 Zentimetern), so dass dort überall in guter Näherung derselbe (maximale) H- Feldstärkewert eingesetzt werden kann. Um eine aufwendige tabellarische Darstellung zu vermeiden, kann die Kennlinie SAR_fe = f(H) durch drei Fitting-Faktoren a, b, c, approximiert werden, sodass sie eine Form
SAR_fe=aHb+c (1) annehmen kann, mit den Einheiten SAR_fe in W/g (Watt pro Gramm) und H in kA/m.
Mit m_fe, SAR_fe und V_NP wird nun ein Mittelwert "SAR_aver" der Volum en- SAR(x,y,z) bezogen auf die Gewebemasse in W/kg (oder, äquivalent: multipliziert mit der spezifischen lokalen Dichte in W/m3 oder W/cm3) im Nanodepot abgeschätzt. Hierbei handelt es sich also um eine mittlere Leistungsabsorptionsdichte im deponierten Zustand der Nanopartikel. Anschließend erfolgt die Bildung einer ortsabhängigen Volumen-SAR- Verteilung, wobei erfindungsgemäß mit guter Näherung angenommen wird, dass in V_NP die SAR- Werte zu den HU- Werten proportional sind, d.h. SAR(x,y,z)=HU(x,y,z)*SAR_aver/HU_aver in V NP (2),
SAR(x,y,z)=0 außerhalb von V_NP (3).
Alle Werte HU(x,y,z) sind in V_NP positiv, so dass keine physikalisch unmöglichen negativen SAR- Werte auftreten können.
Mit ortsabhängiger Leistungsabsorptions- "Dichte"- Verteilung SAR(x,y,z) als Quelle der Temperatur wird dann eine BHTE T(x,y,z) = f(SAR(x,y,z)) numerisch gelöst, z.B.
basierend auf Nadobny et al. 2007, Eqs. (l)-(2), wobei hierbei ein Finite-Differenzen- Verfahren mit expliziter Temperaturgradienten-Berechnung nach Nadobny et al. 2007, Eqs. (8)-(15) angewandt wird.
Die das Modell beschreibende BHTE ist dynamisch, d.h. zeitabhängig. Nach einiger Zeit wird ein Steady-State-Zustand erreicht, bei dem die Wärmezufuhr durch
Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld der Wärmeabfuhr durch Blutfluss, Kühlung an der Umgebung, Perfusionsterme gleich ist. Erfahrungsgemäß wird ein derartiger Zustand nach ca. 20 min erreicht. Im Simulator kann vorgegeben sein, dass unter Berücksichtigung einer entsprechenden Sicherheitsmarge der Steady-State-Zustand nach z.B. 30 min (Minuten) als erreicht gelten soll (eine Hyperthermie-Behandlung kann z.B. 1 Stunde bis zu 1.5 Stunden dauern). Im Prinzip kann der Anwender auch an der
anfänglichen Phase (vor Erreichen eines Steady-State) interessiert sein. Der Simulator arbeitet im Zeitbereich, kann somit auch beliebige Zeitpunkte vor einem Wert von 20 min oder 30 min modellieren und bereitstellen (ausgeben). Die H- Vorgabe-Option (sim_h.exe) (MODUS=2) benötigt lediglich einen einzigen
Durchlauf zur numerischen Lösung der BHTE T(x,y,z) = f(SAR(x,y,z)).
Es wird erfindungsgemäß vorgeschlagen, dass bei der H-Vorgabe die Temperatur nicht begrenzt wird, d.h. je nach der Höhe der H-Feldstärke können sich beliebige Temperaturen im Körper einstellen, die auch über den üblichen Temperaturgrenzwerten (z.B. 43 °C im gesunden Gewebe) liegen können.
T- Vorgabe (MODUS=l. sim t.exe)
Fig. 4 zeigt schematisch einen Programmablauf des Simulators im T- Vorgabe Modus. Vorgegeben werden Temperaturgrenzwerte T_grenz(x,y,z), gesucht wird der
Feldstärkewert H und die dazugehörige Temperarurverteilung T(x,y,z).
Zunächst werden - wie bei sim_h.exe - die Nanopartikel- Verteilung aus LV.raw und die Hounsfield Units via CT.raw eingelesen. Anschließend wird die Eisenkonzentration (allg. die magnetisch wirksame Partikelkonzentration) und daraus die Eisenmasse m_fe (allg. die magnetisch wirksame Partikelmasse) wie bei sim_h.exe bestimmt. Diese Größen sind unabhängig von einer angelegten H-Feldstärke.
Der weitere Verlauf von sim_t.exe ist jedoch anders als bei sim_h.exe, da der absolute Wert der Feldstärke nicht vorgegeben, sondern nunmehr gesucht wird. Die Prozedur umfasst die Berechnung einer entsprechenden Volumen-SAR (in W/kg, oder wahlweise als Leistungsabsorptionsdichte in W/m3), die zur vorgegebenen Grenztemperatur "passt", sowie die Findung der H-Feldstärke aus der berechneten Volumen-SAR.
Die im hier beschriebenen Beispiel gleichzeitig und gleichberechtigt zu erfüllenden Grenztemperatur- Vorgaben T_grenz(x,y,z) sind:
• Für die sog. "Non-PTV"-Region" (im Sinne einer Boolschen Operation
"Körpervolumen minus PTV") wird ein maximal zulässiger Temperaturwert (=Temperaturgrenzwert) T_grenz(Non-PTV) vorgegeben. Dieser Wert kann z.B. defaultmäßig im Hauptprogramm der Simulationssoftware auf 43 °C gesetzt sein und so dem Simulator übergeben werden, d.h. T_grenz(Non-PTV) = 43°C. Die "Non-PTV"-Region entspricht in etwa dem gesunden bzw. nicht zu behandelndem Gewebe.
• Die Temperatur überall im Körpervolumen soll maximal 80°C betragen. Dieser Wert kann z.B. intern im Simulator festgesetzt sein. Im Zusammenspiel mit dem obigen Grenzwert, nach dem im Non-PTV höchstens 43 °C herrschen sollen, ist dies eine Begrenzung für das Behandlungsgebiet PTV, daher T_grenz(PTV)=80°C. Die resultierende Feldstärke H muss beide Vorgaben erfüllen, d.h. sie soll so niedrig sein, dass alle Temperaturen T(x,y,z) kleiner gleich 80°C im PTV und gleichzeitig kleiner gleich 43°C außerhalb des PTV sind. Mit anderen Worten, von zwei Feldstärkewerten, die jeweils eine der beiden T- Vorgaben erfüllen, wird der niedrigere ausgegeben.
Zur Erfüllung dieser T- Vorgaben könnte theoretisch sim_h.exe mehrere Male gestartet werden und die Input-Feldstärke immer wieder nachgestellt werden, so dass am Ende eines solchen iterativen Prozesses die T- Vorgaben erfüllt wären. Dieser iterative und
entsprechend ungenaue bzw. aufwendige Weg (vgl.„ iterive way" in Nadobny et al. 2007, S.1841) wird hier nicht verfolgt.
Erfindungsgemäß wird hier anders vorgegangen, um den H-Feldstärkewert direkt, ressourcenschonend und dennoch genau zu bestimmen. Dabei ist zu beachten, dass die Problemstellung keineswegs trivial ist, da die SAR (und damit Temperatur) von der H- Feldstärke auf nicht-lineare Weise abhängt. Jedoch lässt sich zumindest für einen Teil der Problemstellung ein linearer Zusammenhang angeben, und zwar zwischen der SAR und der Temperatur (vgl.„decomposition way" in Nadobny et al. 2007, S.1841, Eqs. (5a), (5b), (6)). So wird die Temperaturverteilung T(x,y, z) zunächst in einen basalen Anteil
T0(x,y,z), der sich ohne SAR ergibt, und in einen Temperaturanstiegs-Anteil
T_anstieg(x,y,z) = K*AT(x,y,z) aufgeteilt, so dass:
T(x,y,z) = T0(x,y,z) + K * AT(x,y,z), (4) und für die SAR gilt
SAR(x,y,z) = * ASAR(x,y,z). (5)
K ist ein skalarer Skalierungsfaktor (wir sprechen im MODUS=l vom
„temperaturbasierten" Skalierungsfaktor), AT(x,y,z) ist der relative Temperaturinkrement und ASAR(x,y,z) ist die relative SAR- Verteilung, die auch als relative
Leistungsabsorptionsdichte bezeichnet werden kann bzw. zu dieser äquivalent ist.
Anders als bei sim h exe wird kein absoluter Wert S AR_aver aus S AR fe bestimmt, sondern es wird ein beliebiger (relativer) Test-Mittelwert "ASAR_aver" für die relative Volumen-SAR ASAR(x,y,z) intern vorgegeben. Zum Beispiel kann im Simulator dieser Test-Mittelwert als AS AR aver = 100 W/kg gesetzt sein. Ähnlich wie in Gig. (2) werden erfindungsgemäß daraus die ortsabhängigen ASAR(x,y,z)-Werte wie folgt approximiert: ASAR(x,y,z)=HU(x,y,z) * ASAR_aver/HU_aver in V_NP, (6)
ASAR(x,y,z)=0 außerhalb von V_NP. (7)
Als Nächstes werden zwei Durchläufe zur numerischen Lösung der BHTE nacheinander gestartet: einmal für T0(x,y,z) (mit SAR(x,y,z)=0) und einmal für den relativen
Temperaturinkrement AT(x,y,z)=f(ASAR(x,y,z)). Anschließend wird der
temperaturbasierte Skalierungsfaktor mit Hilfe einer Minimumsuche über alle Stützpunkte bzw. Voxel x,y,z gefunden: K=Min(T_grenz(x,y,z)-TO(x,y,z)) / AT(x,y,z)), (8) mit T_grenz(x,y,z) = 80°C im Non_PTV und 43 °C im PTV.
Nachdem der temperaturbasierte Skalierungsfaktor K gefunden wurde, können sofort die absolute SAR(x,y,z) und T(x,yz) mit Hilfe der Gin. (5) und (4) angegeben werden, ohne dass noch einmal die BHTE numerisch gelöst werden muss. Für den Mittelwert von SAR(x,y,z) gilt ebenfalls:
SAR_aver = K * ASAR_aver. (9) Anschließend werden erfindungsgemäß die Anfangsschritte aus sim_h.exe in inverser Reihenfolge durchgeführt: Als erstes wird aus dem Mittelwert S AR_aver und der zuvor bestimmten Eisenmasse m_fe die Eisenkern-SAR SAR_fe bestimmt. Der letzte Schritt ist die Anwendung einer im allgemeinen nicht-linearen Kennlinie SAR fe = f(H) im inversen Sinne, d.h. aus dem Wert SAR_fe wird der H-Feldstärkewert ermittelt, der dann schließlich - neben der Temperaturverteilung T(x,y,z) - als Output dem Nutzer mitgeteilt wird.
H-Regler (MODUS=3. sim hi.exe)
Fig. 5 zeigt schematisch einen Programmablauf des Simulators im H-Regler Modus. Das Simulator-Programm sim_hr.exe simuliert in einem Aufruf gleich mehrere Temperaturverteilungen im Sinne einer multiplen H-Vorgabe, d.h. für verschiedene Absolutwerte von H, die als Eingabewerte zur Verfügung gestellt werden.
In dem hier beschriebenen Beispiel wird ein Satz von zehn Temperaturverteilungen für einen Satz von zehn fest vorgegebenen Feldstärkewerten (5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 und 14 kA/m) bestimmt. Der H-Regler ist jedoch nicht einfach ein zehnfach nacheinander durchlaufendes sim_h.exe mit zehn Durchläufen zur numerischen Lösung der BHTE. Um Rechenzeit zu sparen, werden vielmehr - ähnlich wie in sim_t.exe - nur zwei Durchläufe benötigt, nämlich ebenfalls für T0(x,y,z) und AT(x,y,z).
Zunächst wird - ähnlich wie bei sim_h.exe - aus der Auswertung der geometrischen Nanopartikel-Verteilung (eingelesen via LV.raw) und Vergleich der Hounsfield-Units (eingelesen via CT.raw) der mittlere HU-Wert HU_aver, daraus die mittlere Partikel- bzw. Eisenkonzentration und daraus die Partikel- bzw. Eisenmasse m_fe bestimmt. Diese Werte sind für alle H-Werte gleich.
Anschließend erfolgt - wie in sim_t-exe - für einen relativen Wert von ASAR_aver=100 die Abschätzung von ÄSAR_aver und eine Approximation von ÄSAR(x,y,z) nach den obigen Gin. (6) und (7).
Ähnlich wie in sim t exe werden als nächstes zwei Durchläufe zur numerischen Lösung der BHTE für T0(x,y,z) und AT(x,y,z) durchgeführt.
Als Nächstes startet eine Schleife mit i=10 Wiederholungen. Jedes Mal wird der entsprechende H-Feldstärke-Wert H(i) eingelesen, also z.B. 5...14 kA/m in 1 kA/m-
Schritten. Aus dem Wert wird - wie bei sim_h.exe - jedes Mal über die Anwendung der Kennlinie SAR_fe=f(H) nach Gig. (1) der entsprechende Wert SAR_fe(i) berechnet und aus diesem (und aus der anfangs bestimmten Eisenmasse m_fe) der absolute Mittelwert der Volumen-SAR, SAR aver(i), abgeschätzt.
Damit kann für jede Schleifenwiederholung ein Skalierungsfaktor K(i) erfindungsgemäß bestimmt werden aus (wir sprechen im MODUS=3 erfindungsgemäß vom
„leistungsabsorptionsbasierten" Skalierungsfaktor) :
K(i) = S AR_aver(i) / AS AR_aver. (10) Mit dem leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor K(i) ergibt sich für jedes i eine absolute Temperaturverteilung:
T(x,y,z,i) = T0(x,y,z) + K(i)*AT(x,y,z), (11) die anschließend ausgegeben wird. Damit werden nacheinander 10 absolute (skalierte) Temperaturverteilungen ausgegeben, obwohl nur zwei Durchläufe zur numerischen Lösung der BHTE notwendig waren. Es wird daraufhingewiesen, dass die beim H-Regler (MODUS=3) vorgenommene leistungsabsorptionsbasierte Skalierung (leistungsabsorptionsbasierter Skalierungsfaktor K gem. Gig. 10) auf der spezifischen Leistungs- Absorptionsrate (SAR) basiert und sich damit grundlegend von der Skalierung unterscheidet, die in der T- Vorgabe (MODUS=l) (grenz- )temperaturbasiert vorgenommen wird (temperaturbasierter Skalierungsfaktor K gem. Gig. 8). Weiterhin wird angemerkt, dass der leistungsabsorptionsbasierte Skalierungsfaktor K beim H-Regler (Gig. 10) nicht einfach durch die Bildung eines Verhältnisses von H- Werten gebildet werden kann, was sich aus der im allgemeinen vorliegenden
Nichtlinearität der Kennlinie SAR_fe=f(H) erklärt. Binäre Eingabedatei CT.raw
Dieser 3-D-Datensatz kann ein reguläres 3D-Gitter repräsentieren, dessen Elementen (Pixeln) CT-Dichtewerte (Hounsfield Units, als "Short"-Zahlen) zugeordnet sind. Der geometrische Bezug zur Position (x,y,z) eines Elementes im CT-Gitter ergibt sich über den x,y,z-Index und die Angaben zur Bounding Box, die zusätzlich an den Simulator übergeben werden. Die x-Koordinate ist die sich am schnellsten ändernde (innere
Schleife), die z-Koordinate am langsamsten (äußere Schleife). Der CT-Datensatz muss dem postoperativen Planungs-CT entsprechen und Nanopartikel beinhalten (nach erfolgter Instillation der magnetischen Flüssigkeit). Für den Simulator sind insbesondere die CT- Werte in den Nanopartikel-Pixeln von Interesse. Aus diesen Werten leitet der Simulator die Information über die aktuelle (nach der Instillation im Körper vorliegende)
Eisenkonzentration ab, die relevant für die Berechnung der SAR- und/oder der Temperatur ist.
Binäre Eingabedatei LV.raw Dieser Datensatz (LV steht für "Labeled Volume") kann ebenfalls ein reguläres 3D-Gitter repräsentieren, dessen Elementen kodierte Labels ("Byte"-Zahlen) zugeordnet sind. Der geometrische Bezug zur 3D-Position (x,y,z) eines Elements im LV-Gitter ergibt sich über den Index und die Angaben zur Bounding Box. Die Bounding Box von LV.raw kann identisch mit der von CT.raw sein. Der Datensatz LV.raw wird im vorangegangenen Programm-Hauptschritt "Segmentierung" bspw. auf der Grundlage des Planungs-CTs erzeugt. Mit den Labels werden folgende drei Arten von Regionen beschrieben/kodiert:
• Geometrisch-anatomische Regionen (Außenraum, "Kopf, Tumor): Diese
Informationen sind erforderlich, um die Berechnung der Temperaturverteilung auszuführen. Beispielsweise wird im Simulator die thermische Grenzfläche zwischen dem Körper und dem Außenraum modelliert und daher muss die entsprechende Geometrie bekannt sein. Auch wird erwartet, dass der Arzt den Tumor einzeichnet, obwohl der Simulator auch ohne segmentierten Tumor rechnen kann. Es wird unterschieden zwischen Körper(teil)volumen, also etwa "Kopf, Behandlungsvolumen
(PTV), also etwa "Tumor + Saum um den Tumor", und Depotvolumen, also ein oder mehrere (viele) Voxel enthaltend Nanopartikel. "Non-PTV" wäre also im Beispiel "Kopf minus Tumor (inkl. Saum)". · Nanopartikel-Bereiche (Quellvolumina): Geometrische Positionen (markiert als
Labels) der im Gewebe angedockten Nanopartikel bzw. Depots der magnetischen Flüssigkeit ("Nanodepots", Depotvolumen). Diese Nanopartikel-Positionen müssen dem Simulator als Input mitgeteilt werden, um die SAR zu bestimmen. Nur an den Positionen der Nanopartikel entsteht die SAR. Die Nanopartikel-Bereiche können sich mit den geometrisch-anatomischen Regionen und den thermischen Grenzbedingungs-
Regionen überlappen. Die geometrische Verteilung der Nanopartikel innerhalb des Depotvolumens oder der Depotvolumina ist wichtig für die Berechnungen etwa im T- Solver oder H-Regler. · Thermische Grenzbedingungs-Regionen: Regionen oder Organe wo bestimmte
Temperaturen T_grenz(x,y,z) nicht überschritten werden sollen. Es wird z.B.
unterschieden zwischen dem Behandlungsgebiet ("PTV", "Planning Target Volume") und dem Rest des Kopfes im Sinne des gesunden Gewebes ("Non-PTV-Region", d.h. Region außerhalb des Behandlungsgebietes). Die Grenzbedingungs-Regionen können sich mit den geometrisch-anatomischen Regionen und den Nanopartikel-Bereichen überlappen. Als Standard-Option bietet der Segmentierungseditor als PTV den Tumor zzgl. eines Tumorsaumes von 1 cm an. Die Kodierung des LV.raw wird so realisiert, dass für jedes 8 -Bit-Label 6 Bits für die Kodierung der geometrisch-anatomischen Information, und je ein Bit für die Kodierung der Nanopartikel (JA/NEIN) und des PTV (JA/NEIN) verwendet werden.
Nachfolgend wird ein zweites Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen
Simulationswerkzeugs genauer beschrieben. Ein Programmpaket implementiert einen Temperatur-Simulator (im Folgenden gelegentlich auch nur als "Simulator" bezeichnet), der Teil einer Simulationssoftware ist, die mit dem Ziel der Unterstützung von Krebs- Therapien entwickelt wurde. Wie das vorstehend beschriebene erste Ausführungsbeispiel ist auch das zweite Ausführungsbeispiel für Simulationen im Kopfbereich vorgesehen.
Als Folge der Einbringung der Magnetflüssigkeit in den Tumorbereich ("Instillation" oder "Implantation") befinden sich sog. "Nanopartikel-Depots" bzw. "Nanodepots" in diesem Bereich. Während der Therapie können diese Nanopartikel mittels hoher niederfrequenter externer Magnetfelder aktiviert werden, d.h. der Einfluss des Magnetfeldes kann zu einer lokalen Temperaturerhöhung führen. Auf der Basis der CT-Daten erstellt der Simulator eine Simulation (Vorhersage) der Temperaturverteilung im Kopfbereich in Abhängigkeit von der Magnetfeldstärke des Therapiegerätes (Magnetfeld- Aktivator). Dies geschieht nach der Instillation, aber noch vor der Therapie. Die vom Simulator bereitgestellten Ergebnisse sind weder Voraussetzung für die Durchführbarkeit einer Therapie noch sind sie für deren Durchführung bindend, bspw. in Bezug auf eine bestimmte vom Simulator berechnete Applikations-Feldstärke. Die Therapiedurchführung kann bspw. durch eine während der Therapie durchgeführte Temperaturmessung beeinflusst werden. Diese hat für den Arzt maßgebenderen Charakter als Simulationsergebnisse. Simulationsergebnisse und - maßgebend - Temperaturmessung können dem Arzt Hinweise für eine Beurteilung der Therapie geben.
Ähnlich wie im ersten Ausführungsbeispiel erfüllt der Simulator u.a. folgende
Hauptaufgaben: - Simulation einer dreidimensionalen Temperaturverteilung, wie sie sich durch die Anwendung des Magnetfeldes auf Nanopartikel unter der Annahme eines vereinfachten physikalischen Modells voraussichtlich ergibt;
- Abschätzung einer magnetischen Feldstärke (H-Feldstärke) auf der Basis von
bestimmten Temperaturvorgaben für das Patientenmodell.
Ähnlich wie im ersten Ausfuhrungsbeispiel ist der Simulator hier kein Teil eines
Hauptprogramm-Cores, sondern ist im Sinne einer externen SOUP ("Software of Unknown Provenience") an den Hauptprogramm-Core angebunden. Allerdings erfolgt der
Datenaustausch zwischen dem Simulator und dem Hauptprogramm-Core nicht mehr über externe starre Verzeichnis-Schnittstelle (komplettes Ausschreiben und Einlesen der Daten über Festplatte), sondern der Simulator wird als Programmbibliothek angelinkt und daher erfolgt der Datenaustausch via Arbeitsspeicher. Wichtige Änderungen, die sich durch diese andere Softwarestruktur bzw. -architektur ergeben, umfassen:
- Anbindung des Simulators als Programmbibliothek anstelle von
Ausführungsprogrammen wie sim_t.exe, sim_h.exe und sim_hr.exe;
- Einführung des "schnellen H-Reglers" anstelle des "H-Reglers";
- Dynamische Speicherplatzverwaltung der FORTRAN- Arrays.
Die Modifizierung des H-Reglers wird im Detail weiter unten beschrieben. Im Folgenden wird zunächst kurz die Anbindung als Programmbibliothek behandelt.
Beim ersten Ausführungsbeispiel umfasste der Simulator drei eigenständige FORTRAN- Ausführungsprogramme "sim_t.exe", "sim_h.exe" und "sim_hr.exe", wobei jedes
Programm für einen bestimmten Vorgabe-Modus verantwortlich war (Modi 1, 2 und 3). Entsprechend wurde dem Berechnungstyp "T- Vorgabe" ("T" für "Temperatur"; Programm sim_t.exe) ein Übergabe-Parameter (bzw. Inputwert aus Sicht des Simulators) "MODUS" mit dem Wert MODUS=l übergeben, der sog. "H- Vorgabe" ("H" steht für "magnetisch", d.h. Vorgabe einer H-Feldstärke; Programm sim_h.exe) MODUS=2 übergeben, und dem sog. "H-Regler" (Mehrere gewünschte Feldstärkewerte, Programm sim_hr.exe)
MODUS=3 zugewiesen.
Bei dem hier diskutierten zweiten Ausfuhrungsbeispiel wird die prinzipielle Aufteilung des Programms in drei Modi beibehalten (MODUS=l, MODUS=2 und MODUS=3), wobei der MODUS=3 softwaremäßig modifiziert wurde (vgl. weiter unten). Allerdings besteht der Simulator nicht mehr aus drei eigenständigen exe-Programmen, sondern fungiert als eine Programmbibliothek. Damit erfolgt die Kommunikation bzw. der Datenaustausch zwischen dem Hauptprogramm-Core und dem Simulator nicht mehr über externe
Verzeichnisschnittstellen, sondern via Arbeitsspeicher. Vorteile dieser Lösung liegen u.a. darin, dass das Aus- und Einlesen von großen Datenmengen über externe Verzeichnisse (d.h. von bzw. auf eine Festplatte) nicht mehr erforderlich ist und sich so die
Programmausführungsgeschwindigkeiten erhöhen und/oder mögliche Fehlerquellen entfallen.
Der als Programmbibliothek implementierte Simulator ist vom Hauptprogramm-Core aus aufrufbar. Das Hauptprogramm der Programmbibliothek bildet eine Schnittstelle zum Hauptprogramm-Core, übernimmt also "SOUP-seitig" die Aufgaben der externen
Schnittstelle im ersten Ausführungsbeispiel, welche dort die Bereitstellung von CT.raw, LV.raw gewährleistet hatte.
Alle Hauptprogramme im ersten Ausführungsbeispiel, d.h. sim_t.exe (für MODUS=l, T- Vorgabe), sim_h.exe (für MODUS=2, H- Vorgabe) und sim_hr.exe (für MODUS=3, H- Regler), werden beim zweiten Ausführungsbeispiel als Fortran-(Haupt-)-Unterprogramme bereitgestellt, die nun alle sequentiell (je nach MODUS) vom Hauptprogramm aufgerufen werden. Diese angepassten Haupt-Unterprogramme werden hier als "Haupt-Subroutinen" ("mainsubroutines") bezeichnet. Die Reihenfolge des Aufrufens der Simulator-Modi und Verwaltung der Simulator-Daten wird weiterhin vom Hauptprogramm-Core aus gesteuert bzw. verwaltet.
Es gibt folgende Haupt-Unterprogramme:
- "mainsubroutine_sim_t_voxel_win" (für MODUS=l, T- Vorgabe),
- "mainsubroutine_sim_h_voxel_win" (für MODUS=2, H-Vorgabe), und
- "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win" (für MODUS=3, Schneller H-Regler). Die CT-Daten und die segmentierten Label -Daten werden nicht, so wie beim ersten Ausfuhrungsbeispiel, als binäre Datensätze CT.raw (CT-D atensatz) und LV.raw
(Datensatz mit kodierten Labels) vom Hauptprogramm-Core auf die Festplatte geschrieben und dann wieder von der Festplatte als binärer Input für den Simulator eingelesen.
Vielmehr werden diese Daten hier als Arrays im Arbeitsspeicher via dem Simulator übergeben.
Eine Text-Datei Simlnput.txt (diese stellt den Input für das erste Ausführungsbeispiel des Simulators bereit) wird hier nicht benötigt. Alle Inputparameter werden in Argumentlisten vom Hauptprogramm-Core zum Hauptprogramm des Simulators und weiter zu den drei mainsubroutines gereicht. Dies betrifft u.a. folgende Inputparameter: MODUS (1,2,3), gewünschte H-Feldstärke (H=magnetische Feldstärke, Angabe in KA/m), gewünschte maximale Temperatur im Non-PTV-Gebiet, Molarität und Fitting-Faktoren a,b,c (Verlauf der Kennlinie SAR_fe=f(H)), alle CT-File-Dimensionsparameter (Anzahl der Elemente, Bounding Box, Angaben zum benutzten Koordinatensystem (m, cm, mm), Anzahl der Regionen).
Es werden hier auch keine Output-Temperaturdatensätze vom Simulator auf die Festplatte geschrieben und dann wieder in den Hauptprogramm-Core eingelesen. Stattdessen werden entsprechende Arrays vom Hauptprogramm des Simulators dem Hauptprogramm-Core via Arbeitsspeicher übergeben.
Alle im ersten Ausführungsbeispiel des Simulationsprogramms berechneten und anschließend in die Ausgabedatei SimOutput.txt geschriebenen Outputparameter werden hier vom Simulationsprogramm via Argumentlisten von den mainsubroutines zum
Hauptprogramm des Simulators und weiter zum Hauptprogramm-Core via Arbeitsspeicher übergeben. Die wichtigsten Outputparameter sind: MODUS (1,2,3), resultierende H- Feldstärke, resultierende maximale Temperatur im Non-PTV-Gebiet, resultierende maximale Temperatur im PTV-Gebiet, prozentueller Anteil von Tumor mit resultierenden Temperaturen > 39 Grad, Nanopartikel-Volumen, Tumor- Volumen, resultierende mittlere Volumen-SAR, resultierender mittlerer Hounsfield-Unit-Wert im Nanopartikel-Volumen, mittlere Eisenkern-SAR. Die folgenden zusätzlichen Parameter werden in den Argumentlisten der mainsubroutines dem Hauptprogramm des Simulators übergeben: Fehlermeldungen, und Parameter, welche die Reihenfolge der Aufrufe der mainsubroutines überwachen (MODUS=3 darf nicht vor MODUS=l aufgerufen werden, s.u.).
Überblick über die Abläufe im zweiten Ausführungsbeispiel
Der Simulator bietet dem Anwender bzw. Benutzer zwei Optionen zur Ermittlung der absoluten Temperaturverteilung an:
- über die H- Vorgabe: Vorgegeben wird der absolute Wert der H-Feldstärke (in
KA/m); gesucht wird die Temperaturverteilung T(x,y,z) (in °C); und
- über die T- Vorgabe: Vorgegeben werden Temperaturgrenzwerte T_grenz (in °C), gesucht wird der Feldstärkewert H (in kA/m) und die dazugehörige
Temperaturverteilung T(x,y,z) (in °C).
Die T- Vorgabe (MODUS=l) wird über den Aufruf des Haupt-Unterprogramms
mainsubroutine_sim_t_voxel_win realisiert. Die H- Vorgabe (MODUS=2) erfordert den Aufruf des anderen Haupt-Unterprogramms mainsubroutine_sim_h_voxel_win. Der schnelle H-Regler (MODUS=3), der im Prinzip auch eine H- Vorgabe darstellt, wird über den Aufruf des Haupt-Unterprogramms mainsubroutine_sim_hr_voxel_win realisiert, erfordert jedoch zuvor mindestens einen Aufruf von mainsubroutine_sim_t_voxel_win, da er Output von mainsubroutine_sim_t_voxel_win als Input verwendet.
Die zeitliche Abfolge der Aufrufe der Simulator-Programme wird vom Hauptprogramm- Core aus gesteuert bzw. verwaltet und erfolgt nach einem festen Schema, welches in Fig. 6 dargestellt ist.
Es ist zwingend festgelegt, dass nach einem Umschalten vom GUI-Segmentierungseditor zum GUI-Temperatursimulationseditor als erstes immer der MODUS=l automatisch gestartet wird, d.h. das T- Vorgabe-Unterprogramm mainsubroutine_sim_t_voxel_win, d.h. ohne das hierzu eine Eingabe des Nutzers bzw. Anwenders erforderlich wäre oder nötig ist. Dieses Programm erfüllt zwei feste Grenztemperatur- Vorgaben:
- maximal 43°C außerhalb des PTV ("Non-PTV-43°C-Limit"'), und - maximal 80°C überall sonst, d.h. de facto innerhalb des PTV ("Whole-Body-80°C- Limit").
Zum Non-PTV-43°C-Limit wird angemerkt, dass dieser Wert als Schwelltemperatur angesehen wird, oberhalb dessen Schädigungen des gesunden Gewebes vermehrt auftreten können. Das Whole-Body-Limit von 80°C könnte auch anders gewählt werden, bspw. könnte ein Wert im Bereich zwischen 50°C und unter 100°C, bevorzugt zwischen 60°C und 90°C gewählt werden. Von den beiden Grenzbedingungen wird diejenige wirksam, die bei niedrigerer H-Feldstärke eintritt.
Nach dem Durchlaufen des ersten, d.h. automatischen, Laufs im MODUS=l untersucht der Hauptprogramm-Core intern (ohne dass eine Ausgabe per GUI erfolgt), wie hoch der intern als Output aus dem Hauptprogramm der Simulator-Programmbibliothek
ausgegebene H-Feldstärkewert ist. Ist dieser Wert größer als 15 kA/m, so startet wiederum automatisch ein Durchlauf im MODUS=2 mit der H-Vorgabe 15 kA/m, bzw. allgemein dem physikalisch maximal einstellbaren H-Feldstärkewert am Magnetfeldaktivator. Ist der Outputwert von MODUS=l kleiner oder gleich 15 kA/m, muss kein Programmlauf im MODUS=2 gestartet werden und es folgt direkt der nächste Schritt.
Nach dem Beenden der automatischen Läufe wie oben beschrieben erfolgt die Ausgabe folgender Daten an die GUI:
- Temperaturverteilung;
- H-Feldstärke-Empfehlung, d.h.
o der Output von MODUS=l wenn H<15kA/m, oder
o der Wert 15 kA/m (Begrenzungslauf im MODUS=2 wurde durchgeführt),
- erreichte Maximaltemperatur außerhalb von PTV, erreichte Maximaltemperatur im ganzen Berechnungsgebiet, und weitere Größen.
Es kann Fälle geben, in denen die Maximaltemperatur außerhalb des PTV kleiner als die maximal zulässige Temperatur (z.B. 43°C) ist, und zwar dann, wenn die Grenzbedingung von z.B. 80°C im PTV erreicht worden ist.
Nach der Betrachtung dieses Initialergebnisses (des Ergebnisses der automatischen Läufe) am Monitor entscheidet der Benutzer, ob er mit dem Ergebnis zufrieden ist. Ist dies nicht der Fall, so kann er einen beliebigen H-Feldstärkewert eintippen und für diesen Wert eine schnelle Berechnung der Temperaturverteilung im MODUS=3 (schneller H-Regler) so oft wie gewünscht starten. Der schnelle H-Regler hat keinerlei Begrenzungen hinsichtlich der erreichten
Temperaturen, anders als die T- Vorgabe im Initiallauf. Daher kann es Fälle geben, bei denen die erreichten Temperaturen höher (oder niedriger) sind als 80°C im
Berechnungsgebiet und/oder höher (und/oder niedriger) als 43°C außerhalb von PTV. Der Nutzer kann jederzeit zum Programm-Hauptschritt "Segmentierung" zurückkehren, um Segmentierungskorrekturen wie etwa Korrekturen am PTV vorzunehmen. In diesem Fall wechselt der Simulator in den Ausgangszustand. Sobald als Output der Segmentierung neue LV-Daten vorliegen und der User vom Programm-Hauptschritt "Segmentierung" in den Temperaturberechnungseditor wechselt, wiederholt sich die oben beschriebene Prozedur, d.h. der Simulator startet mit dem Initiallauf "T- Vorgabe", etc. Der Initiallauf im MODUS=l kann aber auch ohne Rückkehr zum Segmentierungseditor mit Hilfe eines GUI-Buttons "Automatische Temperatursimulation neu starten" ausgelöst werden. Auch in diesem Falle wiederholt sich die Prozedur, bei welcher der Simulator mit dem Initiallauf "T- Vorgabe" startet, etc.
Nachfolgend werden die drei Simulator-Modi nach ihren Zielen und Funktionen beschrieben.
MODUS=2 (H- Vorgabe, aufgerufen wird mainsubroutine sim h voxel win)
Vorgegeben wird der absolute Wert der H-Feldstärke. Gesucht wird die
Temperaturverteilung T(x,y,z), vgl. den in Fig. 7 schematisch dargestellten Ablauf.
Zunächst wird das Patientenmodell generiert. Dieses basiert auf der Kombination von zwei Datensätzen (Arrays):
- CT-Datensatz (Array), der vom Simulationsprogramm als Teil einzulesender
Patientendaten eingelesen wird (vgl. hierzuFig.3; in diesem grundsätzlichem Ablauf sind sich erstes und zweites Ausführungsbeispiel sehr ähnlich); - LV-Datensatz (Array) ("LV" steht für "Labeled Volume"), d.h. ein kodiertes Label- Array, welches vom Simulationsprogramm während der Segmentierung erzeugt wird (vgl.Fig.3).
Als Basis für das Patientenmodell dienen die LV-Elemente ("Labels"), in denen voxel- basiert folgende Informationen kodiert sind:
- die geometrisch-anatomischen Regionen ("Kopf, "Tumor", etc.);
- die thermisch relevanten Regionen (Behandlungsgebiet, auch als PTV, "Planning Target Volume" bezeichnet);
- geometrische Verteilung der Nanopartikel (NP).
Die Auswertung der NP-Verteilung führt zur Ermittlung des NP -Volumens V_NP. Nun erfolgt der Vergleich mit dem CT-Datensatz, wobei der mittlere Hounsfield Unit(HU)- Wert "HU_aver" über die Mittelwertbildung derjenigen Werte von HU(x,y,z) bestimmt wird, die in das V_NP fallen.
Als nächstes wird aus dem Mittelwert HU aver die mittlere Eisenkonzentration und daraus die mittlere Eisenmasse m_fe im V_NP abgeschätzt.
Unabhängig, z.B. parallel zu diesen Schritten leitet der Simulator aus der H-Feldstärke die Eisenkern-SAR ab ("SAR_fe"). Dies geschieht über Anwendung einer experimentell für die verwendete Magnetflüssigkeit bestimmten, im allgemeinen nicht-linearen Kennlinie SAR_fe = f(H). Dabei wird angenommen, dass sich das Behandlungsgebiet zentral zwischen den Polschuhen des Magnetfeld- Applikators befindet, wo in guter Näherung diesselbe (maximale, konstante) H-Feldstärke vorliegt. Um eine aufwendige tabellarische Darstellung zu vermeiden, kann die Kennlinie SAR_fe=f(H) durch drei Fitting-Faktoren a, b, c, etwa wie folgt approximiert werden:
SAR_fe=a Hb+c (12) mit SAR_fe in W/g (Watt pro Gramm) und H in kA/m (Kiloampere pro Meter).
Mit m_fe, SAR_fe und V_NP wird nun der Mittelwert "SAR_aver" der Volumen- SAR(x,y,z) im Nanodepot abgeschätzt, vgl. etwa Gleichung (2) in Gneveckow et al. 2004. Anschließend erfolgt die Bildung der ortsabhängigen Volumen-SAR- Verteilung, wobei angenommen wird, dass in V_NP die SAR- Werte zu den HU- Werten proportional sind, d.h.
SAR(x,y,z)=HU(x,y,z)*SAR_aver/HU_aver in V_NP (13) SAR(x,y,z)=0 außerhalb von V_NP. (14)
Alle Werte HU(x,y,z) sollen in V_NP positiv sein, damit keine physikalisch unmöglichen negativen SAR- Werte auftreten. Dies kann etwa bereits im Segmentierungseditor durch eine entsprechende Filterung bzw. Threshold-Setzung gewährleistet werden und ggf. im Simulator noch einmal kontrolliert werden.
Mit ortsabhängiger SAR(x,y,z) als Quelle der Temperatur wird dann die BHTE
T(x,y,z)=f(SAR(x,y,z)) numerisch gelöst, vgl. Nadobny et al. 2007, Gig. (l)-(2). Zur Lösung kann ein Finite-Differenz- Verfahren mit expliziter Temperaturgradienten- Berechnung verwendet werden, wie es etwa in Nadobny et al. 2007, Gig. (8)-(15) beschrieben wird.
Anders als im MODUS=l und MODUS=3 wird bei MODUS=2 die das Modell beschreibende BHTE für absolute Werte der SAR gelöst, die sich aus dem absoluten H- Vorgabe-Wert ableiten. Die H-Vorgabe-Option im MODUS=2 benötigt daher - anders als in MODUS=l und MODUS=3, lediglich einen einzigen Durchlauf zur numerischen Lösung der BHTE T(x,y,z)=f(SAR(x,y,z).
Bei der H- Vorgabe wird die Temperatur nicht begrenzt, d.h. je nach H-Feldstärke können sich beliebige Temperaturen im Körper einstellen, die auch über den üblichen
Temperaturgrenzwerten (z.B. 43 °C im gesunden Gewebe) liegen.
MODUS=l (T- Vorgabe, aufgerufen wird: mainsubroutine sim t voxel win)
Vorgegeben werden Temperaturgrenzwerte T_grenz(x,y,z), gesucht wird der
Feldstärkewert H und die dazugehörige Temperaturverteilung T(x,y,z), vgl. die schematische Darstellung in Fig. 8. Im Unterschied zur T- Vorgabe im ersten
Ausführungsbeispiel werden für den späteren Aufruf von MODUS=3 (schneller H-Regler) bestimmte Datensätze ausgegeben und im Arbeitsspeicher temporär bereitgestellt. Zunächst wird - wie im MODUS=2 - aus den LV- und CT-Daten das Patientenmodell erstellt und anschließend werden HU_aver und m fe für das NP -Volumen bestimmt (diese Größen sind unabhängig von angelegter H-Feldstärke). Der weitere Ablauf im MODUS=l ist jedoch anders als bei MODUS=2, da der absolute Wert der Feldstärke nicht
vorgegeben, sondern gesucht ist. Zu einer Prozedur zur Ermittlung einer entsprechenden Volumen-SAR, die zu der vorgegebenen Grenztemperatur korrespondiert, kommt bei der Anwendung mit Nanopartikeln noch ein zusätzlicher Schritt hinzu, nämlich die
Berechnung der H-Feldstärke aus der Volumen-SAR.
Die gleichzeitig und gleichberechtigt zu erfüllenden Grenztemperatur- Vorgaben
T_grenz(x,y,z) sind:
- Die "Non-PTV"- Region entspricht in etwa dem gesunden bzw. nicht zu
behandelndem Gewebe. Für diese Non-PTV-Region, bei der es sich im Booleschen Sinne um "Körper minus PTV" bzw. "Kopf minus PTV" handelt, wird ein maximal zulässiger Temperaturwert (=Temperaturgrenzwert) T_grenz(Non-PTV) vorgegeben. Dieser Wert kann durch den Anwender veränderbar sein, oder aber kann fest vorgegeben sein. Der Wert kann default-mäßig auf 43 °C gesetzt sein, d.h. T_grenz(Non-PTV)=43 °C.
- Die Temperatur im Körper soll nirgendwo einen Maximalwert von bspw. 80°C überschreiten. Dieser Wert kann bspw. im Simulator fest vorgegeben sein. Da gleichzeitig im Non-PTV höchstens 43 °C herrschen sollen, wirkt die zweite Begrenzung für das Behandlungsgebiet PTV, d.h. T_grenz(PTV)=80°C.
Die resultierende Feldstärke H muss beide Vorgaben erfüllen, d.h. sie soll so niedrig sein, dass alle Temperaturen T(x,y,z) kleiner oder gleich 80°C im PTV sind, und gleichzeitig kleiner oder gleich 43 °C außerhalb von PTV sind. Von den beiden Feldstärkewerten, die jeweils eine der beiden T- Vorgaben erfüllen, wird der niedrigere ausgegeben.
Zur Erfüllung dieser T- Vorgaben könnte MODUS=2 mehrere Male gestartet werden, wobei die Input-Feldstärke immer wieder nachgestellt würde, so dass am Ende eines solchen iterativen Prozesses die T- Vorgaben erfüllt wären. Dieser iterative und
entsprechend ungenaue bzw. aufwendige Weg (vgl.„ iterive way" in Nadobny et al. 2007, S.1841) wird hier nicht verfolgt. Erfindungsgemäß wird hier anders vorgegangen, um den H-Feldstärkewert direkt, ressourcenschonend und dennoch genau zu bestimmen. Dabei ist zu beachten, dass die Problemstellung keineswegs trivial ist, da die SAR (und damit Temperatur) von der H- Feldstärke auf nicht-lineare Weise abhängt. Jedoch lässt sich zumindest für einen Teil der Problemstellung ein linearer Zusammenhang angeben, und zwar zwischen der SAR und der Temperatur (vgl.„decomposition way" in Nadobny et al. 2007, S.1841, Eqs.
(5a),(5b),(6)). So wird die Temperaturverteilung T(x,y,z) zunächst in einen basalen Anteil T0(x,y,z) (wie sie sich ohne SAR ergeben würde) und in einen Temperaturanstiegs- Anteil T_anstieg(x,y,z)=K*AT(x,y,z) aufgeteilt wird, mit:
T(x,y,z)=T0(x,y,z)+K*AT(x,y,z), (15) wobei für die SAR gilt
SAR(x,y,z)= K*ASAR(x,y,z). (16)
K ist ein - zu ermittelnder - skalarer Skalierungsfaktor (wir sprechen im MODUS=l vom „temperaturbasierten" Skalierungsfaktor), AT(x,y,z) ist das relative Temperaturinkrement, und ASAR(x,y,z) ist die relative SAR Verteilung.
Im Unterschied zum ersten Ausführungsbeispiel umfasst der Output von
mainsubroutine_sim_t_voxel_win nicht nur die eigentliche Temperaturverteilung T(x,y,z), sondern auch die Verteilungen T0(x,y,z) und AT(x,y,z). Diese Temperaturverteilungen sind im Detail wie folgt charakterisiert:
- T(x,y,z): Absolute resultierende Temperaturverteilung, die zu einer bestimmten
absoluten SAR korrespondiert, welche notwendig ist, um bestimmte Randbedingungen zu erfüllen, z.B. im MODUS=l stellen die Grenz-Temperaturen solche
Randbedingungen dar. T(x,y,z) wird auch im Simulationsprogramm gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel ausgegeben. T(x,y,z) gehört zu den Daten, die in der GUI
("Graphical User Interface") des Simulationsprogramms visualisiert werden .
- T0(x,y,z): Absolute "basale" Temperaturverteilung, wie sie sich ohne SAR ergibt;
Anfangstemperatur und basale Temperatur zur numerischen Lösung der zeitabhängigen BHTE sind identisch wie bei der Lösung nach T(x,y,z). Diese Temperaturverteilung wird im Arbeitsspeicher temporär abgelegt und liegt dann als Input für den schnellen Ii- Regler vor.
- AT(x,y,z): Die Verteilung des relativen Temperaturanstiegs (=Temperaturinkrements), die sich für einen willkürlichen, fest vorgegebenen und/oder durch den Nutzer bzw. Anwender definierten SAR- Level ("Festwert" in Fig. 8) ergibt. Da hier nicht die Temperatur, sondern das Temperaturinkrement simuliert wird, sind Anfangstemperatur und basale Temperatur zur numerischen Lösung der zeitabhängigen BHTE gleich Null. Diese Temperaturverteilung wird ebenfalls temporär im Arbeitsspeicher abgelegt und liegt dann als Input für den schnellen H-Regler vor.
Anders als im MODUS=2 wird kein absoluter Wert SAR aver aus SAR fe bestimmt, sondern es wird ein beliebiger (relativer) Test-Mittelwert "ÄSAR aver" für die relative Volumen-SAR ASAR(x,y,z) intern im Sinne eines "Festwertes" (Konstante, vgl. Fig.8) vorgegeben (im Simulator ist dieser Test-Mittelwert als "ASAR_aver=100 W/kg gesetzt). Ähnlich wie in Gig. (13) werden daraus die ortsabhängigen ASAR(x,y,z)-Werte wie folgt approximiert:
ASAR(x,y,z)=HU(x,y,z)* ASAR_aver/HU_aver in V_NP, (17)
ASAR(x,y,z) außerhalb von V_NP. (18)
Als Nächstes werden zwei Durchläufe zur numerischen Lösung der BHTE nacheinander gestartet: einmal für T0(x,y,z)=f(SAR=0) und einmal für das relative Temperaturinkrement AT(x,y,z)=f(ASAR(x,y,z)). Anschließend wird der Skalierungsfaktor mit Hilfe einer Minimumsuche über alle Stützpunkte (V oxel) x,y,z gefunden („temperaturbasierter Skalierungsfaktor"):
K=Min(T_grenz(x,y,z)-TO(x,y,z))/AT(x,y,z) ( 19) mit T_grenz(x,y,z)=80°C in Non PTV und 43 °C in PTV. Nachdem der temperaturbasierte Skalierungsfaktor K gefunden wurde, können sofort die absolute SAR(x,y,z) und T(x,y,z) mit Hilfe der Gin. (16) und (15) angegeben werden, ohne dass noch einmal die BHTE numerisch gelöst werden muss. Für den Mittelwert von SAR(x,y,z) gilt ebenfalls:
SAR_aver=K*ASAR_aver. (20) Anschließend werden die Anfangsschritte aus MODUS=2 in inverser Reihenfolge durchgeführt: i) es wird aus dem Mittelwert SAR aver und der zuvor bestimmten
Eisenmasse m_fe die Eisenkern-SAR SAR fe bestimmt; ii) es wird die nicht-linearen Kennlinie SAR_fe=f(H) (vgl. Gneveckow et al. 2004, Fig.5) im inversen Sinne angewendet, d.h. aus dem Wert SAR fe wird der H-Feldstärkewert ermittelt. Dieser wird als Output von mainsubroutine_sim_t_voxel_win zum Hauptprogramm der
Programmbibliothek und weiter zum Hauptprogramm-Core bzw. an die GUI übergeben. Zwar bilden die drei Datensätze T(x,y,z), T0(x,y,z) und AT(x,y,z) den Output von mainsubroutine_sim_t_voxel_win. Allerdings wird nur T(x,y,z) zur GUI weitergereicht. T0(x,y,z) und AT(x,y,z) werden im Arbeitsspeicher temporär abgelegt, um anschließend als Input von mainsubroutine_sim_hr_voxel_win im MODUS=3 bereitgestellt zu werden.
MODUS-3 ("Schneller H-Regler", aufgerufen wird mainsubroutine sim hr voxel win) Im MODUS=3 wird sekundenschnell eine Temperaturverteilung für beliebige H-Vorgabe ermittelt, ohne dass die BHTE bspw. mit einem Finite-Differenzen-Programm gelöst werden muss. Die Voraussetzung ist das Einlesen von T0(x,y,z) und ÄT(x,y,z) als Input von mainsubroutine_sim_hr_voxel_win. Diese Temperaturdatensätze sollten bereits im Arbeitsspeicher vorhanden sein, d.h. dass für ein gegebenes Patientenmodell z.B. schon mindestens einmal MODUS=l erfolgreich aufgerufen und beendet wurde, vgl. Fig. 9.
Zunächst wird - wie im MODUS=l bzw. MODUS=2 - aus den LV- und CT-Daten das Patientenmodell erstellt. Anschließend werden HU_aver und m_fe für das NP -Volumen bestimmt. Diese Größen sind unabhängig von angelegter H-Feldstärke. Die mittlere Eisenmasse m_fe wurde bereits in MODUS=l (T- Vorgabe) berechnet. Alternativ zur Neuberechnung ist es auch denkbar, dass die mittlere Eisenmasse m_fe nach der
Berechnung im MODUS=l (T- Vorgabe) im Arbeitsspeicher für den Zugriff durch MODUS=3 (schneller H-Regler) gehalten wird. Nachdem das zugrundeliegende
Patientenmodell unabhängig vom MODUS stets dasselbe ist, könnte eine Berechnung wie diejenige für die mittlere Eisenmasse m_fe auch ganz ausgelagert werden, etwa in den Segmentierungsschritt (vgl. Fig. 1). Die lokale Berechnung derartiger Größen kann allerdings vorteilhaft sein etwa in Bezug auf Aspekte wie eine modulare Struktur des Programmpakets, Durchführung von Softwaretests, etc. Unabhängig von der Berechnung der mittleren Eisenmasse wird - ähnlich wie bei
MODUS=2 - ein vom User in der GUI eingegebener Feldstärkewert H eingelesen und über die Anwendung der Kennlinie SAR_fe=f(H) der entsprechende Wert der Eisenkem- S AR S AR_fe berechnet. Aus diesem Wert und aus der zuvor bestimmten Eisenmasse m_fe, wird dann der absolute Mittelwert der Volumen-SAR, SAR aver, ermittelt.
Gleichzeitig erfolgt - wie im MODUS=l— die Vorgabe eines relativen Festwertes von ASAR_aver=100 W/kg, wobei der Festwert ASAR aver in MODUS=3 identisch mit dem Festwert ASAR_aver in MODUS=l sein muss. Damit kann erfindungsgemäß der Skalierungsfaktor K bestimmt werden aus (wir sprechen im MODUS=3 erfindungsgemäß vom„leistungsabsorptionsbasierten" Skalierungsfaktor):
K=S AR_aver / AS AR_aver. (21 ) Mit dem berechneten leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor K und mit den zuvor in MODUS=l berechneten und im Arbeitsspeicher vorhandenen T0(x,y,z) und AT(x,y,z) ergibt sich durch die Anwendung der Gig. (15) die gesuchte Temperaturverteilung
T(x,y,z), die anschließend an die GUI ausgegeben wird. Da beim schnellen H-Regler keine BHTE gelöst werden muss, läuft das oben beschriebene Verfahren mit einem üblichen Prozessor sekundenschnell ab.
Es wird daraufhingewiesen, dass die beim schnellen H-Regler (MODUS=3)
vorgenommene leistungsabsorptionsbasierte Skalierung (leistungsabsorptionsbasierter Skalierungsfaktor K gem. Gig. 21) auf der spezifischen Leistungs- Absorptionsrate (SAR) basiert und sich damit grundlegend von der Skalierung unterscheidet, die in der T- Vorgabe (MODUS=l) (grenz-)temperaturbasiert vorgenommen wird (temperaturbasierter
Skalierungsfaktor K gem. Gig. 19). Weiterhin wird angemerkt, dass der
leistungsabsorptionsbasierte Skalierungsfaktor K beim schnellen H-Regler (Gig. 21) nicht einfach durch die Bildung eines Verhältnisses von H-Werten gebildet werden kann, was sich aus der im allgemeinen vorliegenden Nichtlinearität der Kennlinie SAR_fe=f(H) erklärt.
Bei dem hier beschriebenen zweiten Ausführungsbeispiel werden die basale
Temperaturverteilung und die relative Temperaturinkrementverteilung im MODUS=l (T- Vorgabe) berechnet und im Arbeitsspeicher als Basis für den u.U. nachfolgend
aufgerufenen schnellen H-Regler (MODUS=3) bereitgestellt. Andere
Ausführungsbeispiele sind ebenso denkbar. Zum Beispiel könnten die beiden
Temperaturverteilungen (erst) beim ersten Aufruf des schnellen H-Reglers berechnet und im Arbeitsspeicher bereitgestellt werden. In diesem Falle würde die Reaktion des
Simulators auf den ersten Aufruf des schnellen H-Reglers langsamer erfolgen, während auf die nachfolgenden Aufrufe des schnellen H-Reglers dann sehr schnell, d.h. praktisch ohne Wartezeiten, mit der Ausgabe der aus der eingegebenen H-Feldstärke resultierenden Temperaturverteilung reagiert würde.
Das hier beschriebene zweite Ausführungsbeispiel verfügt über zwei
Programmkomponenten zur Berechnung einer konkreten Temperaturverteilung basierend auf einem vorgegebenem oder einem anwenderdefiniertem H-Feldstärkewert, nämlich einmal der H- Vorgabe (MODUS=2) und außerdem dem (schnellen) H-Regler. Bei einem anderen Ausfuhrungsbeispiel könnte auch nur der (schnelle) H-Regler vorgesehen sein. Es wird allerdings angemerkt, dass die H- Vorgabe eine konkrete Temperaturverteilung unabhängig von einer basalen Temperaturverteilung und einer relativen
Temperaturinkrementverteilung berechnet. Das Vorliegen zweier unabhängiger
Berechnungswege in einem Programmpaket kann etwa für Testzwecke wie auch zur Pflege und Weiterentwicklung vorteilhaft sein.
Auch kann einer der beiden Berechnungswege in einem konkreten Umfeld, z.B.
Hardwareumgebung, oder je nach konkreten Anforderungen besser geeignet sein. So kann bei einem bestimmten Ausführungsbeispiel etwa der Simulator konfigurierbar gestaltet sein. Ein erfahrener Bediener würde den Simulator z.B. so einstellen, dass im MODUS=l (T- Vorgabe) basale Temperaturverteilung und relative Temperaturinkrementverteilung nicht herausgeschrieben werden, um so Arbeitsspeicher zu sparen. Der Bediener favorisiert aus seiner Erfahrung und der Ausgabe aus der T- Vorgabe (MODUS=l) ohnehin bereits einen bestimmten H-Wert, so dass die resultierende, endgültige Temperaturverteilung durch einmaligen Aufruf der H- Vorgabe berechnet werden kann. Nachdem hierbei der Arbeitsspeicherbedarf begrenzt ist, eignet sich eine derartige Konfiguration unter
Umständen auch für eine Hardwarekonfiguration mit entsprechend begrenzten Ressourcen. Bei einer nochmals anderen Variante wird auf den automatischen Start der T- Vorgabe (MODUS=l) verzichtet. Vielmehr erwartet der Simulator eine Benutzereingabe. Umfasst diese ein entsprechendes Kommando, kann die Berechnung der T- Vorgabe beginnen, z.B. ausgehend von den vorgegebenen Temperaturgrenzwerten. Umfasst die Benutzereingabe einen H-Feldstärkewert, kann die H- Vorgabe gestartet werden, oder der schnelle H-Regler (dies kann wiederum von den verfügbaren Hardwareressourcen abhängig sein). Stehen letzterem basale Temperaturverteilung und relative Temperaturinkrementverteilung noch nicht zur Verfügung, müssten diese beim ersten Aufruf erzeugt werden.
Schnittstellen zwischen Temperatur-Simulator und Hauptpro gramm-Core
Im ersten Ausführungsbeispiel wurden die Inputwerte für den Simulator über eine externe Text- Verzeichnisschnittstelle von Hauptprogramm-Core aus dem Simulator übergeben. Hierzu wurde ein Textfile Simlnput.txt gebildet, der eine bestimmte festdefinierte zeilenbezogene Struktur aufwies. Die Inputwerte wurden bei Aufruf der exe-Programme aus Simlnput.txt gelesen. Im hier (im zweiten Ausführungsbeispiel) beschriebenen
Simulator existiert Simlnput.txt nicht mehr und die Datenübergabe erfolgt über eine interne Schnittstelle zwischen dem Hauptprogramm-Core und der Simulator- Programmbibliothek via Arbeitsspeicher, d.h. die Datenübergabe erfolgt über eine interne Programmschnittstelle.
Simulatorseitig wird diese Schnittstelle über Argumentlisten realisiert. Der Simulator-Input wird von Hauptprogramm-Core aus generiert (etwa in C++) und an die FORTRAN- Simulationsbibliothek über Argumentlisten übergeben. Die Input-Arrays und
Inputparameter umfassen z.B.:
- 1 -D Array mit CT-Daten, d.h. HU-Werte;
- 1-D Array mit LV-Daten, d.h. die segmentierten Labels;
- Inputparameter in Argumentlisten, vergleichbar mit denjenigen aus der ehemaligen Textdatei Simlnput.txt des ersten Ausführungsbeispiels.
Der Simulator-Output wird in der FORTRAN-Bibliothek generiert und an den
Hauptprogramm-Core bzw. die GUI über Argumentlisten übergeben. Die Output-Arrays bzw. Parameter umfassen z.B.:
- 1 -D- Array mit den Temperaturwerten T(x,y,z); und - Outputparameter in Argumentlisten, die in der GUI und zur Erstellung eines Therapieplans benötigt werden können (ein Teil dieser Parameter wird im ersten Ausführungsbeispiel in ein Outputfile SimOutput.txt geschrieben).
Die 3D-CT-Daten können in Form dynamischer lD-FORTRAN-Arrays repräsentiert werden, die im Hauptprogramm-Core im Schritt "Patientendaten" und im Schritt
"Segmentierung" eingelesen werden können.
Ein Array kann die 3D-CT-Daten eines regulären 3D-Gitters repräsentieren, dessen Elementen (Pixel) CT-Dichtewerte ("Hounsfield Units"- Werte, d.h. "HU-Werte") zugeordnet sind. Der geometrische Bezug zur Position (x,y,z) eines Elementes im CT- Gitter ergibt sich über den x,y,z-Index und die Angaben zur Bounding Box, die im
Arbeitsspeicher vom Hauptprogramm-Core an den Simulator übergeben werden. Der CT- Datensatz muss dem postoperativen Planungs-CT entsprechen und Bildinformationen über die Nanopartikel beinhalten (nach Instillation der magnetischen Flüssigkeit). Für den
Simulator sind insbesondere die HU-Werte in den Nanopartikel-Pixeln von Interesse. Aus diesen Werten leitet der Simulator Informationen über die nach der Instillation im Körper vorliegende Eisenkonzentration ab. Diese sind relevant für die Berechnung der SAR und anschließend der Temperatur.
Ein weiteres Array kann kodierte "Labeled Volume" (LV)-Daten (Labels) repräsentieren, die als Folge der Segmentierung auf der Grundlage des Planungs-CTs generiert werden. Im geometrischen Sinne bildet dieses Array ein reguläres 3D-Gitter ab, dessen Elementen kodierte Labels (Zahlen) zugeordnet sind. Der geometrische Bezug zur 3D-Position (x,y,z) eines Elements im LV-Gitter ergibt sich über den Index und die Angaben zur Bounding Box. Die Bounding Box eines solchen LV-Datensatzes bzw. -Gitters ist identisch mit der des CT-Datensatzes. Mit den LV-Daten (Labels) werden folgende drei Kategorien von Regionen beschrieben: - Geometrisch-anatomische Regionen (Außenraum, "Kopf, "Tumor"): Diese
Informationen sind für die Berechnung der Temperaturverteilung erforderlich.
Insbesondere wird im Simulator die thermische Grenzfläche zwischen dem Körper und dem Außenraum modelliert und daher muss ihre Geometrie bekannt sein. Auch sollte der Tumor repräsentiert sein, obwohl der Simulator auch ohne segmentierten Tumor rechnen kann. Die "Kopf-Region bedeutet im präzisen Sinne "Kopf minus Tumor".
- Nanopartikel-Bereiche (Quellvolumina): geometrische Positionen (markiert als Labels) der im Gewebe angedockten Nanopartikel ("Nanodepots"). Diese Nanopartikel- Positionen müssen dem Simulator als Input für die Bestimmung der SAR mitgeteilt werden. Nur an den Positionen der Nanopartikel entsteht die SAR. Die Nanopartikel- Bereiche können mit den geometrisch-anatomischen Regionen und den Regionen mit z.B. thermischen Grenzbedingungen überlappen. Beim Nichtvorhandensein
segmentierten Nanopartikelregionen kommt es zum Programmabbruch.
- Thermische Grenzbedingungs-Regionen: Regionen (z.B. Organe), in denen bestimmte Temperaturen T_grenz(x,y,z) nicht überschritten werden sollen. Im zweiten
Ausführungsbeispiel wird lediglich zwischen dem Behandlungsgebiet (PTV) und dem Rest des Kopfes (Non-PTV-Region) unterschieden, d.h. der Region außerhalb des Behandlungsgebietes, mithin dem gesunden Gewebe. Die Grenzbedingungs-Regionen können sich mit den geometrisch-anatomischen Regionen und den Nanopartikel- Bereichen überlappen. Als Standard-Option kann im Segmentierungseditor die PTV- Region als Tumor zzgl. eines Tumorsaumes von gewünschter Breite erzeugt werden. Beim Nichtvorhandensein der segmentierten PTV-Region kommt es zum
Programmabbruch.
Die Kodierung der LV-Daten kann im Hauptschritt "Segmentierung" realisiert werden, indem für jedes Element eines 8-Bit-Labels 6 Bit für die Kodierung der geometrischanatomischen Information, und je ein Bit für die Kodierung der Nanopartikel (JA/NEIN) und des PTV (JA/NEIN) verwendet werden.
Zu den Unterschieden zwischen dem ersten und zweiten Ausführungsbeispiel
Das anhand der Figuren 2 - 5 beschriebene erste Ausführungsbeispiel unterscheidet sich unter anderen in den folgenden Aspekten vom anhand der Figuren 6 - 9 beschriebenen zweiten Ausführungsbeispiel:
- Anbindung des Temperatur-Simulators als Programmbibliothek ("SOUP
Integration");
- Andere Programmierung / Implementierung des H-Reglers bzw. schnellen H- Reglers. Beim ersten Ausführungsbeispiel ist der Temperatur-Simulator in Form von getrennten / autarken Ausfuhrungsprogrammen implementiert. Beim zweiten Ausführungsbeispiel ist der Temperatur-Simulator als Programmbibliothek implementiert. Dabei werden die Temperatur-Simulator-Programme nicht als eigenständige exe-Files über eine externe Verzeichnisschnittstelle aufgerufen, sondern diese sind als Methoden einer mit dem Hauptprogramm-Core verknüpften Programmbibliothek über eine interne, vom
Hauptprogramm-Core aus direkt ansteuerbare Schnittstelle zu verwalten. Eine der Vorteile dieser Lösung liegt darin, dass das Schreiben bzw. Einlesen von großen Datenmengen über externe Verzeichnisse auf die bzw. von der Festplatte (wie beim ersten
Ausführungsbeispiel) nicht erforderlich ist. Somit entfallen die vergleichsweise langsamen Festplatten-Schreib- bzw. -Lesevorgänge, was die Ausführungsgeschwindigkeit des Simulators erhöhen kann. Auch wird so eine mögliche Fehlerquelle beseitigt. Zur Funktionsweise des "H-Reglers" im ersten Ausführungsbeispiel im Unterschied zum "schnellen H-Regler" des zweiten Ausführungsbeispiels wird angemerkt, dass beim einfachen H-Regler zwei Temperaturverteilungen, nämlich die basale
Temperaturverteilung und die relative Temperaturinkrementverteilung, ähnlich wie in Modus=l, durch zweifache Lösung der BHTE numerisch berechnet werden. Anschließend wird eine Schleife mit z.B. i=10 Durchgängen aufgerufen. Für jeden Durchgang dient ein vordefinierter H-Feldstärke-Wert H(i) als Input, so dass Berechnungen für insgesamt 10 H- Feldstärkewerte, z.B. von 5 kA/m bis 14 kA/m, in 1 kA/m- Schritten durchgeführt werden.
Bei jedem Schleifen-Durchlauf i=l 10 wird ein leistungsabsorptionsbasierte
Skalierungsfaktor K(i) bestimmt, mit dem die Temperaturinkrementverteilung multipliziert wird. Es ergeben sich i=10 resultierende Temperaturverteilungen, gebildet nach dem weiter oben beschriebenen Skalierungsschema. Anschließend werden diese i= 1 10
Temperaturverteilungen nacheinander in ein externes Festplattenverzeichnis geschrieben. Von dort aus können diese nach Wunsch des Users eingeladen werden. Hinter diesem Lösungsansatz steht die Annahme, dass die 10 Verteilungen (i=l ...10) im Hintergrund (ähnlich einem Batchjob) gerechnet werden können, während sich der User etwa die im ersten automatischen Lauf (Modus=l) ermittelte Temperaturverteilung am Bildschirm anschaut. Somit geht dem User keine Zeit verloren, und wenn er mit dem Betrachten der Temperaturverteilung fertig ist, stehen ihm 10 weitere Temperaturverteilungen zur Verfügung, die den gesamten einstellbaren H- Feldstärkebereich abdecken. Somit kann er zwischen diesen Temperaturverteilungen umschalten. Interessiert er sich für einen speziellen Wert, der zwischen den fest vorgegebenen H(i)-Werten liegt, könnte er für diesen Wert noch einmal einen Lauf mit Modus=2 (H- Vorgabe) rechnen.
In der praktischen Anwendung benötigt man hierbei allerdings für große Datensätze vergleichsweise viel Speicherplatz auf der Festplatte, um alle 10 Verteilungen zu speichern; ein typischer Wert liegt hier in der Größenordnung von 2GByte. Das Schreiben der 10 Temperaturverteilungen auf die Festplatte und das Lesen von der Festplatte dauert entsprechend lang. Das sequentielle Einladen der Temperatur-Datensätze von der
Festplatte ist mit einer Reihe von Operationen verbunden, wie etwa dem Laden der Konturen, Berechnen eines Katheter-Splines, etc., wobei diese vom Ressourcenverbrauch her mit einem Durchgang der BHTE vergleichbar sein können. Unter Umständen kann so der Vorteil des Umschaltens zwischen den verschiedenen vorab berechneten Datensätzen nicht ausgeschöpft werden.
Der„einfache" H-Regler gemäß erstem Ausführungsbeispiel stellt nur
Temperaturverteilungen für fest vordefinierte H-Feldstärken zur Verfügung. Ist ein Wert zwischen den vordefinierten Werten interessant, muss ein Temperatur-Simulator- Durchlauf z.B. unter der H- Vorgabe (Modus=2) gestartet werden. Dies bedeutet mindestens eine numerische Lösung der BHTE, also eine zeitintensive Berechnung.
Das zweite Ausführungsbeispiel verwirklicht einen anderen Ansatz für den H-Regler, der hier als "schneller H-Regler" bezeichnet wird. Dieser zeichnet sich gegenüber dem einfachen H-Regler durch seine Schnelligkeit aus, da er keine numerische Lösung der BHTE erfordert, sondern eine Skalierung der bereit gestellten (zuvor im T- Vorgabe-Schritt berechneten) relativen Temperaturinkrementverteilung durchführt. Mit anderen Worten, der schnelle H-Regler führt die Ermittlung des leistungsabsorptionsbasierten
Skalierungsfaktors K für einen einzigen H-Feldstärke-Wert durch, und dann wird die jeweilige Temperaturverteilung nach dem weiter oben beschriebenen Skalierungsansatz gebildet. Der schnelle H-Regler führt somit keine zeit- und speicherplatzintensive Vorberechnung von mehreren (bspw. 10) Verteilungen durch, und ist somit besonders geeignet etwa für große Datensätze. Jeder beliebige H-Feldstärkewert ist einstellbar und ressourcenschonend berechenbar. Allerdings benötigt der schnelle H-Regler einen vorherigen Lauf im
Modus=l . Die dort berechneten beiden Temperaturverteilungen müssen dem schnellen H- Regler als Input zur Verfügung stehen. Entsprechender Arbeitsspeicherplatz muss zur Verfügung stehen.
Das erste Ausführungsbeispiel eines Simulators für ein Simulationswerkzeug braucht zur Ausführung somit tendenziell länger, benötigt auch mehr Festplattenspeicher (dies stellt bei heute üblichen Systemen in der Regel kein Problem dar), jedoch weniger
Arbeitsspeicher. Damit ist dieser Simulator unter Umständen besonders geeignet zur Ausführung auf einem PC, etwa einem Einzelplatz-PC, oder auch einem mobilem Rechner wie einem Notebook oder dgl. Demgegenüber arbeitet das zweite Ausführungsbeispiel tendenziell schneller, insbesondere bei der Verarbeitung vom Benutzer oder Anwender eingegebener H-Feldstärkewerte, und benötigt weniger Festplattenspeicherplatz, jedoch einen größeren Arbeitsspeicher. Damit ist das zweite Ausführungsbeispiel eines Simulators für ein Simulationswerkzeug tendenziell für den Einsatz auf leistungsfähigen Rechnern wie etwa Workstations oder in Mainframe-Systemen geeignet.
Es sind weitere Abwandlungen der Ausführungsbeispiele denkbar, die zu Mischformen zwischen den beschriebenen Funktionalitäten des ersten und zweiten Ausführungsbeispiels führen. So ist es denkbar, dass eine ausführbare Datei wie z.B. sim_t.exe des ersten Ausführungsbeispiels die basale Temperaturverteilung sowie die relative Temperatur- inkrementverteilung auf die Festplatte schreibt, von wo sie dann durch ein anderes ausführbare Datei wie etwa sim_hr.exe wie im ersten Ausführungsbeispiel beschrieben wieder eingelesen werden kann. Auf diese Weise kann ein "schneller H-Regler" ohne erneute numerische Lösung der BHTE realisiert werden, allerdings dürfte das Schreiben und Auslesen der Daten auf die bzw. von der Festplatte den Ablauf verzögern. Dennoch kann diese Abwandlung für bestimmte Softwarekonfigurationen,
Hardwarekonfigurationen, und/oder Anwendungsfälle insgesamt vorteilhaft sein.
Die Erfindung ist nicht auf die hier beschriebenen Ausführungsbeispiele und die darin hervorgehobenen Aspekte beschränkt; vielmehr sind innerhalb des durch die anhängenden Ansprüche angegebenen Bereichs eine Vielzahl von Abwandlungen möglich, die im Rahmen fachmännischen Handelns liegen.
Nachfolgend ist der Vollständigkeit halber der Gegenstand der prioritätsbegründenden Patentanmeldung kurz zusammengefasst wiederholt:
1. Computergestütztes Simulationsverfahren zur Unterstützung einer Thermotherapie- Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst, wobei die Hyperthermie- Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators umfasst, wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, und wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:
- in einem ersten Berechnungsschritt ("T- Vorgabe"), Berechnen eines am Applikator einzustellenden Feldstärkewertes basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll;
- in einem optionalen zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler"), Berechnen, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte, einer zu erwartenden
Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens; und
- Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes und optional der berechneten
Temperaturverteilungen zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
2. Verfahren nach Gegenstand 1 , wobei der Temperaturgrenzwert oder einer von mehreren Temperaturgrenzwerten eine maximale Temperatur nur innerhalb des zu erhitzenden Behandlungsvolumens betrifft. 3. Verfahren nach Gegenstand 2, wobei der Temperaturgrenzwert ein vorgegebenes
Temperaturmaximum in einem Bereich von 60°C bis 100°C, bevorzugt 70°C bis 90°C, insbesondere 80°C, im Behandlungsvolumen betrifft. 4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei der
Temperaturgrenzwert oder einer von mehreren Temperaturgrenzwerten eine maximale Temperatur außerhalb des zu erhitzenden Behandlungsvolumens betrifft. 5. Verfahren nach Gegenstand 4, wobei der Temperaturgrenzwert ein vorgegebenes
Temperaturmaximum in einem Bereich von 40°C bis 45°C, insbesondere 43°C, außerhalb des Behandlungsvolumens betrifft.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei in den ersten
Berechnungsschritt ("T- Vorgabe") zwei Temperaturgrenzwerte eingehen, die jeweils unterschiedliche Volumina betreffen.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei abhängig vom
Berechnungsergebnis des ersten Berechnungsschrittes ("T- Vorgabe") automatisch dann ein dritter Berechnungsschritt ("H-Vorgabe") durchgeführt wird, wenn der im ersten
Berechnungsschritt ("T- Vorgabe") berechnete Feldstärkewert größer ist als ein
vorgegebener maximaler Feldstärkewert, insbesondere ein maximal einstellbarer
Feldstärkewert am Applikator, wobei im dritten Berechnungsschritt ("H-Vorgabe") für den vorgegebenen maximalen Feldstärkewert eine zu erwartende Temperaturverteilung berechnet wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei in die Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler") und/oder im dritten Berechnungsschritt (Ή- Vorgabe") kein Temperaturgrenzwert eingeht.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei die Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler") für eine Mehrzahl vorgegebener, am Applikator einstellbarer Feldstärkewerte, bevorzugt zwischen 3 und 20 Feldstärkewerten, besonders bevorzugt zwischen 5 und 10 Feldstärkewerten, durchgeführt werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei der zweite
Berechnungsschritt ("H-Regler") nach dem ersten ("T- Vorgabe") und ggf. dritten
Berechnungsschritt ("H-Vorgabe") durch eine Anwendereingabe ausgelöst wird. 11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei nach Ausgabe der Berechnungsergebnisse ein vierter Berechnungsschritt ("H-Vorgabe") durchgeführt wird, bei dem eine Anwendereingabe einer Feldstärke entgegengenommen wird und basierend auf der entgegengenommenen Feldstärke eine zu erwartende Temperaturverteilung berechnet wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände,
wobei die Berechnung des einzustellenden Feldstärkewertes im ersten Berechnungsschritt ("T- Vorgabe") keine Iteration umfasst, bei der aus gewählten Feldstärkewerten
Temperaturverteilungen berechnet werden, um so iterativ zu dem gesuchten Feldstärkewert zu gelangen.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei der erste
Berechnungsschritt ("T-Vorgabe") die folgenden Schritte aufweist:
- Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR_aver") im
Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative
Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen
Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine vorgegebene Bio-Heat-Transfer- Gleichung genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ohne Leistungsabsorption gelöst wird, und die Bio-Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte durch einen Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird;
- Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt; und
- Berechnen eines Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz- Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen Kennlinie, die einen
Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft. 14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei die Berechnung der Temperaturverteilungen im zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler") unabhängig von der Zahl der vorgegebenen Feldstärkewerte genau zwei Berechnungen von
Temperaturverteilungen umfasst.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Gegenstände, wobei der zweite
Berechnungsschritt ("H-Regler") die folgenden Schritte aufweist:
- Berechnen einer relativen Leistungsabso tionsdichteverteilung ("ASAR(x,y,z)") und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR_aver") basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel;
- Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") basierend auf einer Lösung einer vorgegebenen Bio-Heat-Transfer-Gleichung ohne
Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") basierend auf einer Lösung der Bio- Heat-Transfer-Gleichung mit der berechneten relativen
Leistungsabsorptionsdichteverteilung ("ASAR(x,y,z)");
- Durchführen der folgenden Schritte für jeden Feldstärkewert der Mehrzahl
vorgegebener Feldstärkewerte:
o Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe(i)"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die
Berechnung auf dem jeweiligen Feldstärkewert und einer vorgegebenen Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz- Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft; o Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe(i)") und einer berechneten Masse der Nanopartikel im
Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR_aver(i)");
o Berechnen eines Skalierungsfaktors ("K(i)") basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR_aver(i)") und der relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte (("ASAR_aver");
o Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung ("T(x,y,z,i)") basierend auf der basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)")5 der relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)"), und dem Skalierungsfaktor (" (i)").
16. Computergestütztes Simulationsverfahren ("T- Vorgabe") zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst, wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem
Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst, wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, wobei das Verfahren die Berechnung einer am Applikator einzustellenden Feldstärke basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll, betrifft ("T- Vorgabe");
wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
- Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR aver") im
Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative
Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen
Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine vorgegebene Bio-Heat-Transfer- Gleichung genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ohne
Leistungsabsorption gelöst wird, und die Bio-Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte durch einen Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird;
- Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die
Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt;
- Berechnen eines Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz - Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft; und
- Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
17. Computergestütztes Simulationsverfahren ("H-Regler") zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst, wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem
Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst, wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, wobei das Verfahren die Berechnung, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens betrifft ("H-Regler"); und wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
- Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung ("ASAR(x,y,z)") und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("ÄSAR aver") basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel;
- Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") basierend auf einer
Lösung einer vorgegebenen Bio-Heat-Transfer-Gleichung ohne
Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") basierend auf einer Lösung der Bio- Heat-Transfer-Gleichung mit der berechneten relativen Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR(x,y,z)");;
- Durchführen der folgenden Schritte für jeden Feldstärkewert der Mehrzahl
vorgegebener Feldstärkewerte:
o Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe(i)"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die
Berechnung auf dem jeweiligen Feldstärkewert und einer vorgegebenen Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz- Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft; o Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate
("SAR_Fe(i)") und einer berechneten Masse der Nanopartikel im
Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR aver(i)");
o Berechnen eines Skalierungsfaktors ("K(i)") basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR aver(i)") und der relativen Leistungsabsorptionsdichte (("ASAR_aver");
o Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung ("T(x,y,z,i)") basierend auf der basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)"), der relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)"), und dem Skalierungsfaktor (»K(i)»);
- Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur Unterstützung des
Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
18. Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der
vorhergehenden Gegenstände, wenn das Computerprogramm auf einer
programmierbaren Computereinrichtung ausgeführt wird.
19. Datenträger, auf dem das Computerprogramm nach Gegenstand 18 aufgezeichnet ist.
20. Computereinrichtung ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst,
wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld-Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, und wobei die Computereinrichtung die folgenden Komponenten umfasst:
- eine erste Berechnungskomponente ("sim_t.exe") ausgebildet zum Berechnen eines am Applikator einzustellenden Feldstärkewertes basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen
Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll; - eine zweite Berechnungskomponente ("sim_hr.exe") ausgebildet zum optionalen Berechnen, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des
Körpervolumens; und
- eine Komponente zum Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes und optional der berechneten Temperaturverteilungen zur Unterstützung des Anwenders es bei der Planung der Thermotherapie.
21. Computereinrichtung ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst, wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines
Magnetfeld- Applikators umfasst, wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, wobei die Computereinrichtung eine Komponente ("sim_t.exe") aufweist, die ausgebildet ist zur Berechnung einer am Applikator einzustellenden Feldstärke basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll; und wobei die Komponente ("sim_t.exe") die folgenden Module aufweist:
- ein Modul zum Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte im
Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative
Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen
Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine vorgegebene Bio-Heat-Transfer- Gleichung genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ohne Leistungsabsorption gelöst wird, und die Bio-Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte durch einen Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird; - ein Modul zum Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische
Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt;
- ein Modul zum Berechnen eines Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft; und
- ein Modul zum Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
22. Computereinrichtung ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst, wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines
Magnetfeld-Applikators umfasst, wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, wobei die Computereinrichtung eine Komponente ("sim_hr.exe") aufweist, die ausgebildet ist zur Berechnung, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens; und wobei die Komponente ("sim_hr.exe") die folgenden Module aufweist:
- ein Modul zum Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel;
- ein Modul zum Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung basierend auf einer Lösung einer vorgegebenen Bio-Heat-Transfer-Gleichung ohne
Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen
Temperaturinkrementverteilung basierend auf einer Lösung der Bio-Heat-Transfer- Gleichung mit der berechneten relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung; - ein Modul zum Durchführen der folgenden Schritte für jeden Feldstärkewert der Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte:
o Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die Berechnung auf dem jeweiligen Feldstärkewert und einer vorgegebenen Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft;
o Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte;
o Berechnen eines Skalierungsfaktors basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte und der relativen Leistungsabsorptionsdichte; o Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung basierend auf der basalen Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem Skalierungsfaktor;
- ein Modul zum Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur
Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
23. System, umfassend eine Computereinrichtung nach einem der Gegenstände 20 bis 22, und einen Magnetfeld- Applikator.
24. System, umfassend ein Computerprogramm nach Gegenstand 18, einen Datenträger nach Gegenstand 19, eine Computereinrichtung nach einem der Gegenstände 20 bis 22, oder ein System nach Gegenstand 23, sowie umfassend eine Magnetflüssigkeit enthaltend magnetische Nanopartikel.
25. Verfahren zur kontrollierten Erwärmung eines Organs oder Gewebes enthaltend die Schritte
A) Einbringen von magnetischen, paramagnetischen und/oder
superparamagnetischen Partikeln in ein Organvolumen oder Gewebevolumen,
B) Ermitteln der Partikelmenge und/oder -Verteilung in dem Organvolumen oder Gewebevolumen, C) Berechnen einer einzustellenden Feldstärke gemäß dem Verfahren nach
Gegenstand 1 oder 16 oder einer Temperaturverteilung gemäß dem Verfahren nach Gegenstand 17,
D) Deponieren von Wärmeenergie mittels Applikation eines Magnetfeldes, wobei die applizierte Feldstärke der berechneten Feldstärke oder der aus einer berechneten Temperaturverteilung abgeleiteten Feldstärke jeweils mit einer Abweichung von +/- 10%, bevorzugt +/- 5%, insbesondere +/- 1 % entspricht. erfahren zur Behandlung eines Tumors in einem Patienten enthaltend die Schritte
A) Einbringen von magnetischen, paramagnetischen und/oder
superparamagnetischen Partikeln in ein Tumorvolumen,
B) Ermitteln der Partikelmenge und/oder -Verteilung in dem Tumorvolumen,
C) Berechnen einer einzustellenden Feldstärke gemäß dem Verfahren nach
Gegenstand 1 oder 16 oder einer Temperaturverteilung gemäß dem Verfahren nach Gegenstand 17,
D) Deponieren von Wärmeenergie mittels Applikation eines Magnetfeldes, wobei die applizierte Feldstärke der berechneten Feldstärke oder der aus einer berechneten Temperaturverteilung abgeleiteten Feldstärke jeweils mit einer Abweichung von +/- 10%, bevorzugt +1- 5%, insbesondere +/- 1% entspricht.

Claims

Patentansprüche
1. Computergestütztes Simulationsverfahren zur Unterstützung einer Thermotherapie- Planung,
wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst,
wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, und wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:
- in einem ersten Berechnungsschritt ("T- Vorgabe"), Berechnen eines am Applikator einzustellenden Feldstärkewertes basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll;
- in einem optionalen zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler", "schneller H- Regler"), Berechnen einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens für
o jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte,
und/oder
o einen anwenderdefinierten Feldstärkewert; und
- Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes und optional mindestens einer
berechneten Temperaturverteilung zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Temperaturgrenz wert oder einer von mehreren Temperaturgrenzwerten eine maximale Temperatur nur innerhalb des zu erhitzenden Behandlungsvolumens betrifft.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei der Temperaturgrenzwert ein vorgegebenes
Temperaturmaximum in einem Bereich von 60°C bis 100°C, bevorzugt 70°C bis 90°C, insbesondere 80°C, im Behandlungsvolumen betrifft.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
wobei der Temperaturgrenzwert oder einer von mehreren Temperaturgrenzwerten eine maximale Temperatur außerhalb des zu erhitzenden Behandlungsvolumens betrifft.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Temperarurgrenzwert ein vorgegebenes
Temperaturmaximum in einem Bereich von 40°C bis 45°C, insbesondere 43°C, außerhalb des Behandlungsvolumens betrifft.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei in den ersten
Berechnungsschritt ("T-Vorgabe") zwei Temperaturgrenzwerte eingehen, die jeweils unterschiedliche Volumina betreffen.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei abhängig vom
Berechnungsergebnis des ersten Berechnungsschrittes ("T-Vorgabe") automatisch dann ein dritter Berechnungsschritt ("H- Vorgabe") durchgeführt wird, wenn der im ersten
Berechnungsschritt ("T-Vorgabe") berechnete Feldstärkewert größer ist als ein
vorgegebener maximaler Feldstärkewert, insbesondere ein maximal einstellbarer
Feldstärkewert am Applikator, wobei im dritten Berechnungsschritt ("H- Vorgabe") für den vorgegebenen maximalen Feldstärkewert eine zu erwartende Temperaturverteilung berechnet wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei in die Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler", "schneller H-Regler") und/oder im dritten Berechnungsschritt ("H- Vorgabe") kein Temperaturgrenzwert eingeht.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Berechnungen im zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler") für eine Mehrzahl vorgegebener, am Applikator einstellbarer Feldstärkewerte, bevorzugt zwischen 3 kA/m und 20 kA/m, besonders bevorzugt zwischen 5 kA/m und 10 kA/m, durchgeführt werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der zweite
Berechnungsschritt ("H-Regler", "schneller H-Regler") nach dem ersten ("T-Vorgabe") und ggf. dritten Berechnungsscbritt ("H- Vorgabe") durch eine Anwendereingabe ausgelöst wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Berechnung des einzustellenden Feldstärkewertes im ersten Berechnungsschritt ("T- Vorgabe") keine Iteration umfasst, bei der aus gewählten Feldstärkewerten Temperaturverteilungen berechnet werden, um so iterativ zu dem gesuchten Feldstärkewert zu gelangen.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Feldstärkewert im ersten Berechnungsschritt ("T- Vorgabe") basierend auf einer vorgegebenen Kennlinie berechnet wird, die einen Zusammenhang zwischen (Referenz-) Leistungsabsorptionsrate und Feldstärke angibt.
13. Verfahren nach Anspruch 12, wobei der erste Berechnungsschritt ("T- Vorgabe") die folgenden Schritte aufweist:
- Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR_aver") im
Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative
Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR(x,y,z)") basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine das Modell beschreibende Bio-Heat- Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") ohne Leistungsabsorption numerisch gelöst wird, und die Bio-Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte numerisch gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR(x,y,z)") durch einen temperaturbasierten Skalierungsfaktor ("K") skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird;
- Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt;
- Berechnen eines Feldstärkewertes ("H") basierend auf der berechneten Referenz- Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe") und einer vorgegebenen Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke ("H") betrifft; und
- Optionales Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung ("T(x,y,z)") basierend auf der basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)"), der relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)"), und dem temperaturbasierten
Skalierungsfaktor ("K").
14. Verfahren nach Anspruch 13, wobei die basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder die relative Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") für mindestens eine weitere Verwendung ("schneller H-Regler") über den ersten Berechnungsschritt hinaus bereit gestellt werden.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei im zweiten
Berechnungsschritt ("schneller H-Regler" ) unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten Feldstärkewerte eine bereit gestellte (zuvor im ersten
Berechnungsschritt berechnete) basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder eine bereit gestellte (zuvor im ersten Berechnungsschritt berechnete) relative
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") herangezogen werden.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, wobei im zweiten Berechnungsschritt ("H-Regler") unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten Feldstärkewerte maximal zwei Temperaturverteilungen berechnet werden, nämlich eine basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder eine relative
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)").
17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei im zweiten
Berechnungsschritt ("H-Regler", "schneller H-Regler") die zu erwartende
Temperaturverteilung mittels einer leistungsabsorptionsbasierten Skalierung ("K") einer berechneten oder bereitgestellten relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") berechnet wird.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 17, wobei der zweite Berechnungsschritt ("H-Regler", "schneller H-Regler") die folgenden Schritte aufweist: - Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung ("ASAR(x,y,z)") und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR_aver") basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel;
- Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden Bio-Heat-Transfer- Gleichung ohne Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") basierend auf einer numerischen Lösung der Bio-Heat-Transfer-Gleichung mit der berechneten relativen
Leistungsabsorptionsdichteverteilung ("ASAR(x,y,z)");
- Durchführen der folgenden Schritte für jeden Feldstärkewert der Mehrzahl
vorgegebener Feldstärkewerte und/oder den anwenderdefinierten Feldstärkewert: o Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die
Berechnung auf dem jeweiligen Feldstärkewert ("H") und einer
vorgegebenen Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe") und applizierter Feldstärke ("H") betrifft;
o Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe") und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR_aver"); o Berechnen eines leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktors ("K") basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte
("SAR_aver") und der relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR_aver");
o Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung ("T(x,y,z)") basierend auf der basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)"), der relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)"), und dem
leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor ("K").
19. Computergestütztes Simulationsverfahren ("T- Vorgabe") zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung,
wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst, wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungs volumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist,
wobei das Verfahren die Berechnung einer am Applikator einzustellenden
Feldstärke basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll, betrifft ("T- Vorgabe");
und wobei der Feldstärkewert basierend auf einer vorgegebenen Kennlinie berechnet wird, die einen Zusammenhang zwischen (Referenz-) Leistungsabsorptionsrate und Feldstärke angibt.
20. Verfahren nach Anspruch 19, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist („T- Vorgabe"):
- Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR_aver") im
Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative
Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR(x,y,z)") basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine das Modell beschreibende Bio-Heat- Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") ohne Leistungsabsorption numerisch gelöst wird, und die Bio-Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte numerisch gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR(x,y,z)") durch einen temperaturbasierten
Skalierungsfaktor ("K") skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrementverteilung erhalten wird;
- Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate
("SAR_Fe"), die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt;
- Berechnen eines Feldstärkewertes ("H") basierend auf der berechneten Referenz- Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe") und einer vorgegebenen Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe") und applizierter Feldstärke ("H") betrifft;
- Optionales Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung ("T(x,y,z)") basierend auf der basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)")5 der relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)"), und dem temperaturbasierten Skalierungsfaktor ("K");
- Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes ("H") zur Unterstützung des
Anwenders bei der Planung der Thermotherapie; und
- Optionales Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilung ("T(x,y,z)") zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie
21. Computergestütztes Simulationsverfahren ("H-Regler", "schneller H-Regl er") zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung,
wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst,
wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist,
wobei das Verfahren die Berechnung, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte und/oder einen anwenderdefinierten Feldstärkewert, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens betrifft;
und wobei die zu erwartende Temperaturverteilung mittels einer
leistungsabsorptionsbasierten Skalierung ("K") einer berechneten oder bereit gestellten relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") berechnet wird.
22. Verfahren nach Anspruch 21, wobei unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten Feldstärkewerte eine bereit gestellte (zuvor im T- Vorgabe- Schritt berechnete) basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder eine bereit gestellte (zuvor im T- Vorgabe- Schritt berechnete) relative Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") herangezogen werden ("schneller H-Regler").
23. Verfahren nach Anspruch 21,
wobei unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten
Feldstärkewerte maximal zwei Temperaturverteilungen berechnet werden ("Η-Regl· nämlich eine basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder eine relative
Temperaturinkrementverteilung (" AT(x,y ,z) ") .
24. Verfahren nach einem der Ansprüche 21 bis 23,
wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist („H-Regler,„schneller H-Regler"):
- Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung ("ASAR(x,y,z)") und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR_aver") basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel;
- Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden Bio-Heat-Transfer- Gleichung ohne Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen
Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") basierend auf einer numerischen
Lösung der Bio-Heat-Transfer-Gleichung mit der berechneten relativen
Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR(x,y,z)");
- Durchführen der folgenden Schritte für jeden Feldstärkewert der Mehrzahl
vorgegebener Feldstärkewerte und/oder den benutzerdefinierten Feldstärkewert: o Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe"), die zum
Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die
Berechnung auf dem jeweiligen Feldstärkewert („H") und einer vorgegebenen Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR Fe") und applizierter Feldstärke
(„H") betrifft;
o Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate ("SAR_Fe") und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte ("SAR aver"); o Berechnen eines leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktors ("K") basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte
("SAR aver") und der relativen Leistungsabsorptionsdichte ("ASAR_aver"); o Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung ("T(x,y,z)") basierend auf der basalen Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)"), der relativen Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)"), und dem
leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor ("K");
- Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur Unterstützung des
Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
25. Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der
vorhergehenden Ansprüche, wenn das Computerprogramm auf einer
programmierbaren Computereinrichtung ausgeführt wird.
26. Datenträger, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 25 aufgezeichnet ist.
27. Computereinrichtung ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung, wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst,
wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist,
und wobei die Computereinrichtung die folgenden Komponenten umfasst:
- eine erste Berechnungskomponente ("sim_t.exe",
"mainsubroutine_sim_t_voxel_win") ausgebildet zum Berechnen („T- Vorgabe") eines am Applikator einzustellenden Feldstärkewertes basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll;
- eine zweite Berechnungskomponente ("sim_hr.exe",
"mainsubroutine_sim_hr_voxel_win") ausgebildet zum optionalen Berechnen („H-
Regler, schneller H-Regler") einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens für
o jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte,
und/oder o einen anwenderdefinierten Feldstärkewert; und
- eine Komponente zum Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes und optional mindestens einer berechneten Temperaturverteilung zur Unterstützung des
Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
28. Computereinrichtung ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung („T-Vorgabe"),
wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst,
wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem
Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist,
wobei die Computereinrichtung eine Komponente ("sim_t.exe",
"mainsubroutine_sim_t_voxel_win") aufweist, die ausgebildet ist zur Berechnung einer am Applikator einzustellenden Feldstärke basierend auf einer geometrischen Verteilung der Nanopartikel und mindestens einem vorgegebenen Temperaturgrenzwert, der durch die Hyperthermie-Behandlung nicht überschritten werden soll;
und wobei die Komponente ("sim_t.exe", "mainsubroutine_sim_t_voxel_win") ein
Modul zum Berechnen des Feldstärkewertes basierend auf einer vorgegebenen Kennlinie aufweist, wobei die Kennlinie einen Zusammenhang zwischen Leistungsabsorptionsrate und Feldstärke angibt.
29. Computereinrichtung nach Anspruch 28, wobei die Computereinrichtung die folgenden Module aufweist („T-Vorgabe"):
- ein Modul zum Berechnen einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte im
Applikator-Magnetfeld im Depotvolumen, wobei eine relative
Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen
Verteilung der Nanopartikel berechnet wird, eine das Modell beschreibende Bio-
Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer basalen
Temperaturverteilung ohne Leistungsabsorption numerisch gelöst wird, und die Bio-Heat-Transfer-Gleichung genau einmal zum Erhalt einer relativen
Temperaturinkrementverteilung basierend auf der relativen Leistungsabsorptionsdichte numerisch gelöst wird; und wobei die relative
Leistungsabsorptionsdichte durch einen Skalierungsfaktor skaliert wird, der basierend auf dem mindestens einen vorgegebenen Temperaturgrenzwert , der basalen Temperaturverteilung und der relativen Temperaturinkrem entverteilung erhalten wird („temperaturbasierter Skalierungsfaktor");
- ein Modul zum Berechnen, basierend auf der berechneten mittleren
Leistungsabsorptionsdichte und einer berechneten Masse der Nanopartikel, einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische
Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt;
- ein Modul zum Berechnen eines Feldstärkewertes basierend auf der berechneten Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer vorgegebenen Kennlinie, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft;
- ein Modul zum Bereitstellen des berechneten Feldstärkewertes zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie,
- optional ein Modul zum Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung
basierend auf der basalen Temperaturverteilung, der relativen
Temperaturinkrementverteilung, und dem temperaturbasierten Skalierungsfaktor; und
- optional ein Modul zum Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
30. Computereinrichtung ausgebildet zur Unterstützung einer Thermotherapie-Planung („H-Regler",„schneller H-Regler"),
wobei die Thermotherapie eine Hyperthermie-Behandlung eines Tumorvolumens in einem Körpervolumen eines menschlichen Körpers umfasst,
wobei die Hyperthermie-Behandlung das Applizieren eines Magnetfeldes in einem Behandlungsvolumen mittels eines Magnetfeld- Applikators umfasst,
wobei in mindestens einem Depotvolumen mittels im Körper deponierter magnetischer, paramagnetischer und/oder superparamagnetischer Nanopartikel durch Leistungsabsorption im applizierten Magnetfeld Wärmeenergie einbringbar ist, wobei die Computereinrichtung eine Komponente ("sim_hr.exe", "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win") aufweist, die ausgebildet ist zur Berechnung, für jeden Feldstärkewert einer Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte und/oder einen anwenderdefinierten Feldstärkewert, einer zu erwartenden Temperaturverteilung für mindestens einen Teil des Körpervolumens;
und wobei die Komponente ("sim_hr.exe", "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win") ein Modul zum Berechnen der zu erwartenden Temperaturverteilung mittels einer leistungsabsorptionsbasierten Skalierung ("K") einer berechneten oder bereit gestellten Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") aufweist.
31. Computereinrichtung nach Anspruch 30,
wobei die Komponente ("mainsubroutine sim hr voxel win") zum Berechnen der zu erwartenden Temperaturverteilung ausgebildet ist, um unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten Feldstärkewerte eine bereit gestellte (zuvor in mainsubroutine_sim_t_voxel_win berechnete) basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder eine bereit gestellte (zuvor in mainsubroutine sim t voxel win berechnete) relative Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)") heranzuziehen ("schneller H- Regler").
32. Computereinrichtung nach Anspruch 30,
wobei die Komponente ("sim_hr.exe") zum Berechnen der zu erwartenden
Temperaturverteilung ausgebildet ist, unabhängig von der Zahl der vorgegebenen und/oder anwenderdefinierten Feldstärkewerte maximal zwei Temperaturverteilungen zu berechnen ("H-Regler"), nämlich eine basale Temperaturverteilung ("T0(x,y,z)") und/oder eine relative Temperaturinkrementverteilung ("AT(x,y,z)").
33. Computereinrichtung nach einem der Ansprüche 30 bis 32, wobei die
Computereinrichtung die folgenden Module aufweist („H-Regler,„schneller H-Regler"):
- ein Modul zum Berechnen einer relativen Leistungsabsorptionsdichteverteilung und einer relativen mittleren Leistungsabsorptionsdichte basierend auf einer gemessenen geometrischen Verteilung der Nanopartikel;
- ein Modul zum Bereitstellen einer basalen Temperaturverteilung basierend auf einer numerischen Lösung einer das Modell beschreibenden Bio-Heat-Transfer- Gleichung ohne Leistungsabsorption, und Bereitstellen einer relativen Temperaturinkrementverteilung basierend auf einer numerischen Lösung der Bio- Heat-Transfer-Gleichung mit der berechneten relativen
Leistungsabsorptionsdichteverteilung;
- ein Modul zum Durchführen der folgenden Schritte für jeden Feldstärkewert der Mehrzahl vorgegebener Feldstärkewerte und/oder den benutzerdefinierten
Feldstärkewert:
o Berechnen einer Referenz-Leistungsabsorptionsrate, die zum Beispiel die spezifische Leistungsabsorptionsrate einer die Nanopartikel enthaltenden, unverdünnten Magnetflüssigkeit angibt, wobei die Berechnung auf dem jeweiligen Feldstärkewert und einer vorgegebenen Kennlinie basiert, die einen Zusammenhang zwischen Referenz-Leistungsabsorptionsrate und applizierter Feldstärke betrifft;
o Berechnen, basierend auf der Referenz-Leistungsabsorptionsrate und einer berechneten Masse der Nanopartikel im Depotvolumen, einer mittleren Leistungsabsorptionsdichte;
o Berechnen eines leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktors basierend auf der jeweiligen mittleren Leistungsabsorptionsdichte und der relativen Leistungsabsorptionsdichte;
o Berechnen einer jeweiligen Temperaturverteilung basierend auf der basalen Temperaturverteilung, der relativen Temperaturinkrementverteilung, und dem leistungsabsorptionsbasierten Skalierungsfaktor;
- ein Modul zum Bereitstellen der berechneten Temperaturverteilungen zur
Unterstützung des Anwenders bei der Planung der Thermotherapie.
34. System, umfassend eine Computereinrichtung nach einem der Ansprüche 27 bis 34, und einen Magnetfeld-Applikator.
35. System, umfassend ein Computerprogramm nach Anspruch 25, einen Datenträger nach Anspruch 26, eine Computereinrichtung nach einem der Ansprüche 27 bis 34, oder ein System nach Anspruch 34, sowie umfassend eine Magnetflüssigkeit enthaltend
magnetische Nanopartikel.
36. Verfahren zur kontrollierten Erwärmung eines Organs oder Gewebes enthaltend die Schritte A) Einbringen von magnetischen, paramagnetischen und/oder
superparamagnetischen Partikeln in ein Organvolumen oder Gewebevolumen,
B) Ermitteln der Partikelmenge und/oder -Verteilung in dem Organvolumen oder Gewebevolumen,
C) Berechnen einer einzustellenden Feldstärke gemäß dem Verfahren nach Anspruch 1 oder 19 oder einer Temperaturverteilung gemäß dem Verfahren nach Anspruch 21,
D) Deponieren von Wärmeenergie mittels Applikation eines Magnetfeldes, wobei die applizierte Feldstärke eingestellt wird, die der berechneten Feldstärke oder der aus einer berechneten Temperaturverteilung abgeleiteten Feldstärke jeweils mit einer Abweichung von +/- 10%, bevorzugt +/- 5%, insbesondere +/- 1% entspricht.
37. Verfahren zur Behandlung eines Tumors in einem Patienten enthaltend die Schritte
A) Einbringen von magnetischen, paramagnetischen und/oder
superparamagnetischen Partikeln in ein Tumorvolumen,
B) Ermitteln der Partikelmenge und/oder -Verteilung in dem Tumorvolumen,
C) Berechnen einer einzustellenden Feldstärke gemäß dem Verfahren nach Anspruch 1 oder 19 oder einer Temperaturverteilung gemäß dem Verfahren nach Anspruch 21,
D) Deponieren von Wärmeenergie mittels Applikation eines Magnetfeldes, wobei die applizierte Feldstärke eingestellt wird, die der berechneten Feldstärke oder der aus einer berechneten Temperaturverteilung abgeleiteten Feldstärke jeweils mit einer Abweichung von +/- 10%, bevorzugt +/- 5%, insbesondere +/- 1% entspricht.
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KR1020137026652A KR101985981B1 (ko) 2011-03-10 2012-03-08 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 도구
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020174476A1 (en) * 2019-02-28 2020-09-03 Hadasit Medical Research Services And Development Ltd. Targeted magnetic vehicles and method of using the same

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016010977A1 (en) * 2014-07-14 2016-01-21 The Trustees Of Dartmouth College Method and apparatus utilizing magnetic nanoparticles for performing hyperthermal therapies
WO2012119775A1 (de) 2011-03-10 2012-09-13 Magforce Ag Computergestütztes simulationswerkzeug zur unterstützung bei der planung einer thermotherapie
US9271789B2 (en) 2012-07-18 2016-03-01 The Trustees Of Dartmouth College Method and apparatus utilizing magnetic nanoparticles for sterilizing female placental mammals, including women
WO2017071965A1 (en) 2015-10-30 2017-05-04 Koninklijke Philips N.V. Adaptive treatment planning for hyperthermia-enhanced radiation therapy
JP6986358B2 (ja) * 2017-03-29 2021-12-22 三菱重工業株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US10453224B1 (en) * 2018-03-27 2019-10-22 Ziwei Lin Pseudo-CT generation with multi-variable regression of multiple MRI scans
JP7043317B2 (ja) * 2018-03-29 2022-03-29 富士フイルムヘルスケア株式会社 医療システム
DE102018206188A1 (de) 2018-04-23 2019-10-24 Ford Global Technologies, Llc System zum Durchführen von XiL-Tests von Komponenten selbstfahrender Kraftfahrzeuge
WO2020205931A1 (en) * 2019-04-02 2020-10-08 The Uab Research Foundation Method for detecting radiological progression in cancer surveillance

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001013949A2 (de) 1999-08-19 2001-03-01 Magforce Applications Gmbh Medizinisches präparat zur behandlung von arthrose, arthritis und anderen rheumatischen gelenkerkrankungen
WO2006102307A2 (en) * 2005-03-21 2006-09-28 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Target specific nanoparticles for enhancing optical contrast enhancement and inducing target-specific hyperthermia
WO2007113572A1 (en) * 2006-04-03 2007-10-11 Keele University Targeted therapy
US20080268061A1 (en) 2005-04-12 2008-10-30 Andreas Jordan Nanoparticle/Active Ingredient Conjugates
WO2009100716A2 (de) 2008-02-11 2009-08-20 Magforce Nanotechnologies Ag Implantierbare nanopartikel-enthaltende produkte
US20110052609A1 (en) 2008-01-09 2011-03-03 Norbert Waldoefner Magnetic transducers
WO2011082796A2 (de) 2009-12-16 2011-07-14 Magforce Nanotechnologies Ag Temperaturabhängige aktivierung von katalytischen nukleinsäuren zur kontrollierten wirkstofffreisetzung

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE512603C2 (sv) 1997-06-19 2000-04-10 Elekta Ab Metod och anordning för automatiserad dosplanering
CA2320122C (en) 1998-02-09 2007-06-12 University Of Southampton Treatment planning method and apparatus for radiation therapy
WO2002089902A2 (en) 2001-05-04 2002-11-14 Board Of Regents, The University Of Texas System Apparatus and methods for delivery of transcranial magnetic stimulation
US6997863B2 (en) * 2001-07-25 2006-02-14 Triton Biosystems, Inc. Thermotherapy via targeted delivery of nanoscale magnetic particles
US7471974B2 (en) 2002-09-13 2008-12-30 Brainlab Ag Method for planning stimulation of hyper/hypometabolic cortical areas
JP4534053B2 (ja) * 2004-02-19 2010-09-01 学校法人明治大学 局所加温装置
US7641828B2 (en) 2004-10-12 2010-01-05 Align Technology, Inc. Methods of making orthodontic appliances
US20090081122A1 (en) * 2005-05-23 2009-03-26 Universite De Geneve Injectable superparamagnetic nanoparticles for treatment by hyperthermia and use for forming an hyperthermic implant
US20100010596A1 (en) * 2006-05-23 2010-01-14 Electromagnetic Consulting Sweden Ab Method and system relating to hyperthermia
EP2082777A1 (de) * 2008-01-27 2009-07-29 Oncotherm Kft. Flexible, poröse, großflächige Elektrode zum Heizen
JP2009196614A (ja) 2008-02-25 2009-09-03 Hitachi Ltd 列車運行指令装置
JP5172384B2 (ja) * 2008-02-25 2013-03-27 株式会社東芝 撮像装置
RU2385747C2 (ru) * 2008-03-03 2010-04-10 Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Уральская государственная медицинская академия дополнительного образования Федерального агентства по здравоохранению и специальному развитию" (ГОУ ДПО УГМАДО Росздрава) Способ ультразвукового контроля эффективности лазерной деструкции доброкачественных новообразований молочной железы
US20100292564A1 (en) * 2009-05-18 2010-11-18 Cantillon Murphy Padraig J System and Method For Magnetic-Nanoparticle, Hyperthermia Cancer Therapy
US8757166B2 (en) * 2011-01-24 2014-06-24 Actium BioSystems, LLC System for defining energy field characteristics to illuminate nano-particles used to treat invasive agents
WO2012119775A1 (de) 2011-03-10 2012-09-13 Magforce Ag Computergestütztes simulationswerkzeug zur unterstützung bei der planung einer thermotherapie

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001013949A2 (de) 1999-08-19 2001-03-01 Magforce Applications Gmbh Medizinisches präparat zur behandlung von arthrose, arthritis und anderen rheumatischen gelenkerkrankungen
WO2006102307A2 (en) * 2005-03-21 2006-09-28 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Target specific nanoparticles for enhancing optical contrast enhancement and inducing target-specific hyperthermia
US20080268061A1 (en) 2005-04-12 2008-10-30 Andreas Jordan Nanoparticle/Active Ingredient Conjugates
WO2007113572A1 (en) * 2006-04-03 2007-10-11 Keele University Targeted therapy
US20110052609A1 (en) 2008-01-09 2011-03-03 Norbert Waldoefner Magnetic transducers
WO2009100716A2 (de) 2008-02-11 2009-08-20 Magforce Nanotechnologies Ag Implantierbare nanopartikel-enthaltende produkte
WO2011082796A2 (de) 2009-12-16 2011-07-14 Magforce Nanotechnologies Ag Temperaturabhängige aktivierung von katalytischen nukleinsäuren zur kontrollierten wirkstofffreisetzung

Non-Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GNEVECKOW ET AL.: "Description and characterization of the novel hyperthermia- and thermoablation-system MFHQD 300F for clinical magnetic fluid hyperthermia", MED. PHYS., vol. 31, no. 6, June 2004 (2004-06-01), pages 1444 FF, XP012074916, DOI: doi:10.1118/1.1748629
HILDEBRANDT, B. ET AL.: "The cellular and molecular basis of hyperthermia", CRITICAL REVIEWS IN ONCOLOGY HEMATOLOGY, vol. 43, no. 1, 2002, pages 33 - 56
JOHANNSEN, M. ET AL., EUR UROL., vol. 52, no. 6, 17 November 2006 (2006-11-17), pages 1653 - 61
JOHANNSEN, M. ET AL., INT J HYPERTHERMIA, vol. 26, no. 8, 2010, pages 790 - 5
JORDAN, A. ET AL.: "The effect ofthermotherapy using magnetic nanoparticles on rat malignant glioma", J NEUROONCOL., vol. 78, no. 1, 29 November 2005 (2005-11-29), pages 7 - 14
MAIER-HAUFF: "Efficacy and safety of intratumoral thermotherapy using magnetic iron-oxide nanoparticles combined with extemal beam radiotherapy on patients with recurrent glioblastoma multiforme", J. NEUROONCOL., 16 September 2010 (2010-09-16)
NADOBNY: "Evaluation of MR-Induced Hot Spots for Different Temporal SAR Modes Using a Time-Dependent Finite Difference Method With Explicit Temperature Gradient Treatment", IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, vol. 54, no. 10, pages 1837 FF
THIESEN, B.; A. JORDAN, INT J HYPERTHERMIA, vol. 24, no. 6, 2008, pages 467 - 74
WUST, P. ET AL., INT J HYPERTHERMIA, vol. 22, no. 8, 2006, pages 673 - 85
WUST: "Magnetic nanoparticles for interstitial thermotherapy - feasibility, tolerance and achieved temperatures", INT. J. HYPERTHERMIA, vol. 22, no. 8, December 2006 (2006-12-01), pages 673 - 685

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020174476A1 (en) * 2019-02-28 2020-09-03 Hadasit Medical Research Services And Development Ltd. Targeted magnetic vehicles and method of using the same

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