Real-time motion management in MRI-guided radiotherapy: Current status and AI-enabled prospects

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作者
Elia Lombardo,Jennifer Dhont,Denis Pagé,Cristina Garibaldi,Luise A. Künzel,Coen Hurkmans,Rob H.N. Tijssen,Chiara Paganelli,Paul Z. Y. Liu,Paul Keall,Marco Riboldi,Christopher Kurz,Guillaume Landry,Davide Cusumano,M. Fusella,Lorenzo Placidi
出处
期刊:Radiotherapy and Oncology [Elsevier]
卷期号:190: 109970-109970 被引量:34
标识
DOI:10.1016/j.radonc.2023.109970
摘要

Abstract

MRI-guided radiotherapy (MRIgRT) is a highly complex treatment modality, allowing adaptation to anatomical changes occurring from one treatment day to the other (inter-fractional), but also to motion occurring during a treatment fraction (intra-fractional). In this vision paper, we describe the different steps of intra-fractional motion management during MRIgRT, from imaging to beam adaptation, and the solutions currently available both clinically and at a research level. Furthermore, considering the latest developments in the literature, a workflow is foreseen in which motion-induced over- and/or under-dosage is compensated in 3D, with minimal impact to the radiotherapy treatment time. Considering the time constraints of real-time adaptation, a particular focus is put on artificial intelligence (AI) solutions as a fast and accurate alternative to conventional algorithms.
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