Patient-specific modeling of radiofrequency ablation, and characterization of thermally induced tissue shrinkage

Abstract

In klinischen Tumorbehandlungsmethoden wie therapeutischer Hyperthermie und Ablation werden supraphysiologische Temperaturen verwendet um Tumorzellen zu zerstören. Für thermische Ablation wie zum Beispiel Radiofrequenz- (RFA) oder Mikrowellen (MWA)-Ablation werden Temperaturen über 50 ° C verwendet, um pathologisches Gewebe in Organen wie Niere, Lunge und Leber sowie im Knochen zu behandeln. Unter Beihilfe von bildgebenden Verfahren wird ein Applikator (Elektrode für RFA, Antenne für MWA) via minimal invasiver Prozedur im Tumor platziert.<br />Mittels Radiofrequenzgenerator wird hochfrequenter Strom an den Applikator geschickt, was in weiterer Folge zu lokalen Erwaermung des Gewebes und letztendlich zur Tumorzerstoerung führt. Dennoch fuehren unausreichende Echtzeit-Visualisierung der Ablationszonenausbreitung während der Behandlung, die Kuehlwirkung von großen Gefäßen im Behandlungsbereich, maximal behandelbare Tumorgröße von ~ 3 cm und Tumorzugänglichkeit zu erhöhten Chancen, dass Tumorzellen nicht vollstaendig zerstoert werden und der Tumor wiederkehrt. In der klinischen Routine werden Ablationsbehandlungen von Radiologen basierend auf pre- und post-prozeduralen Bilddaten geplant, durchgeführt und ausgewertet, meistens ohne Softwareunterstützung. Dabei muss der Radiologe sicherstellen, dass ausreichend thermische Energie dem Tumor zugeführt wird, um Krebszellen und einen zusätzlichen Sicherheitsbereich von gesundem Gewebe zu zerstören. Dies ist ein entscheidender Aspekt; wenn keine zusätzlichen Planungshilfe verwendet wird, sind Behandlungsergebnisse und deren Beurteilung stark von der Erfahrung des behandelten Arztes abhaengig. In der vorliegenden Arbeit wird eine Softwareplattform praesentiert, welche für die Generierung von patienten-spezifischen Simulationsmodellen für Radiofrequenzablation entwickelt wurde. Mittels dieser Plattform wurde in dieser Studie ein transientes Finite Elemente (FE) Modell erstellt, wobei die Modellgeometrie and Hand von pre-operativen Computer Tomography Daten generiert wurde.<br />Semi-automatische Segmentierung wurde verwendet um die individuellen Geometrien aus dem Bilddatensatz zu extrahieren. Mittels Segmentierungsdaten wurde dann die Modellgeometrie abgeleitet und die Materialeigenschaften, einschließlich temperaturabhängiger Materialparameter für die Leber, den entsprechenden Regionen zugewiesen.<br />Leberperfusion sowie vaskulaere Kuehlung wurde mittels Bioheat Gleichung und thermischer Konvektion (via Koeffizient) beruecksichtigt. Nach Simulation von zwoelf Minuten RFA-Behandlung wurde die Plattform fuer die kombinierte Visualisierung von Simulationsergebnissen und patienten-spezifischen Bilddaten verwendet. Das vorgestellte Tool beinhaltet alle noetigen Funktionen und ermoegliche eine rasche und akkurate Erstellung von patienten-spezifischen FE-Modellen. Mit diesem Tool koennen ablative Behandlungsmethoden simuliert werden und zur interaktiven Behandlungsplanung eingesetzt werden. Dies ermoeglicht Aerzten verschiedene Behandlungsszenarien pre-operativ zu simulieren und zu bewerten ohne dass ein Risiko für den Patienten entsteht.<br />Waehrend ablativer Tumorbehandlungen tritt Gewebekontraktion (Schrumpfung) zufolge von Proteindenaturierung, Dehydrierung und Kontraktion von Kollagen auf, sobald Temperaturen größer 50 ° C erreicht werden. Thermische Gewebeschrumpfung ist besonders dann von Bedeutung, wenn bildgebende Verfahren zur Unterstuetzung von Therapien eingesetzt werden; Vernachlaessigung der Schrumpfungseffekte koennen zu einer Unterschaetzung der Ablationszone und Fehlinterpretationen der Behandlung fuehren, wenn pre- und post-operative Bilder verwendet werden, um die Behandlung zu beurteilen.<br />In dieser Arbeit wurde thermisch induzierte Schrumpfung von Organgewebe waehrend Radiofrequenzablation analysiert und beschrieben. Experimente mit ex vivo Schweineleber im ablativen Temperaturbereich wurden durchgefuehrt, und ein phaenomenologisches Gleichungsmodell mit gefitteten Parametern verwendet, um die dynamische, temperaturabhaengige Gewebeschrumpfung charakterisieren. Die Gewebekontraktion folgte drei charakteristischen Regimen: Ein Anfangsregime mit langsamer Kontraktion, wo wenig bis gar keine Schrumpfung auftrat, Uebergangsregime mit rapider Kontraktion und ein Langzeitregime mit kontinuierlich langsamer Schrumpfung. Am signifikantesten war die Gewebeknotraktion in den ersten zwei Minuten der Aufheizphase und klang danach ab; die kleinse Kontraktion trat bei 60 ⁰C auf und betrug 10,8%, die hoechste Kontraktion wurde bei 95 ⁰C gemessen und betrug 22,1%. Das mathematische Modell ermoeglicht die Berechnung der Schrumpfung fuer jede Temperatur innerhalb des 65 bis 95 °C Temperaturbereiches und erlaubt Extrapolation der Schrumpfung um Ergebnisse in laengerandauernden Ablationen vorherzusagen. Das vorgestellte Schrumpfungsmodell kann in Software-Tools für die Planung und Optimierung von Tumorablationsbehandlungen verwendet werden, um eine entsprechende Tumorablation zu gewaehrleisten, waehrend moegliche Schaeden von umgebenden gesunden Strukturen minimiert wird.<br />

In heat mediated procedures such as traditional hyperthermia and ablation treatments, supraphysiological temperatures are used to destroy cancer. In thermal ablation treatments such as radiofrequency (RFA) or microwave (MWA) ablation temperatures above 50 ⁰C are used to treat unwanted tissue in kidney, lung, bone and liver tissue. Under image guidance an applicator (electrode for RFA, antenna for MWA) is inserted into the tumor in a minimal invasive fashion. Via power generator high frequency current is applied to the probe resulting in local tissue heating and tumor destruction near the active part of the applicator. Particularly for patients not eligible for surgical resection, which is the preferred treatment of choice, ablation treatments are commonly used as alternative. However, lack of inadequate real-time visualization of the extend of the ablation zone during the treatment, cooling effect of large vessels next to the treatment zone, limitation to maximum treatable tumor size of ~3 cm and tumor accessibility increase chance of surviving tumor cells and tumor recurrence. In standard clinical routine ablation treatments are planned, performed and assessed by radiologists based on pre- and post-procedural image data usually without additional software aid. The operator has to ensure that the treatment modality of choice is able to deliver sufficient energy to entirely destroy the tumor and an additional safety margin of healthy tissue. This is a critical aspect if no additional planning aid is used, because the treatment outcome and assessment strongly depend on the operator's experience. A platform to generate patient-specific simulation models for thermal ablation treatments was developed and application for radiofrequency ablation in the liver treatment was demonstrated. The platform developed in this study was used to generate a transient finite element (FE) simulation model including patient-specific geometry based on pre-operative computed tomography (CT) images. Semi-automatic segmentation was used to extract the individual geometries from the image data. Based on the segmentation data the FE model geometry was derived and material properties including temperature-dependent material parameters for the liver were applied to the individual regions. Liver perfusion as well as vascular cooling was considered via the Bioheat equation and thermal convection (coefficient), respectively. After twelve minutes RFA treatment simulation the platform was used for combined visualization of simulation results and patient-specific image data. The presented tool provides a streamlined way of rapidly generating accurate patient-specific FE models and providing all necessary processing utilities within one framework. It facilitates interactive planning and accurate prediction of patient-specific ablative treatment procedures, which allows physicians to simulate different scenarios and evaluate treatment outcome preoperatively without any risk for the patient.<br />During ablative tumor treatments, contraction (shrinkage) occurs at temperatures greater than 50 ºC as a result of protein denaturation, dehydration, and contraction of collagen. Tissue contraction is particularly important for image-guided therapies; neglect of shrinkage effects might lead to an underestimation of the ablation zone and misinterpretation of the treatment when comparing the pre- and post-operative images to assess the treatment. Thermally induced contraction of organ tissue during radiofrequency ablation was analyzed and described in this thesis. Experiments with ex vivo porcine liver in the ablative temperature range were performed, and a phenomenological equation model with fitted parameters was used to characterize the dynamic temperature-dependent tissue shrinkage. Shrinkage followed three characteristic regimes: a slow initial regime, where little to no shrinkage occurred, a transition regime with rapid shrinkage, and a long-term regime with continuing slow shrinkage.<br />Contraction was most significant in the first two minutes of heating and decreased afterwards; the smallest contraction occurred at 60 ⁰C and was 10.8 %; the highest contraction was measured at 95 ⁰C and was 22.1 %. The mathematical model described the measured shrinkage data satisfactorily and allows shrinkage prediction for any temperature within the 65 to 95 °C temperature range including extrapolation for longer heating durations for liver ablation therapies. The presented shrinkage model can be implemented into software tools used for planning and optimization of tumor ablation treatments to ensure adequate tumor coverage, while potential damage surrounding structures is minimized.<br />