atp edition Einsatz robotergeführter Patientenliegen (Vorschau)

tivem Anteil benötigt wurde. Hier wurde ein PI-Regler
ausgewählt, da er aufgrund des proportionalen Anteils
eine schnellere Regelung ermöglicht. Für die modellprädiktive
Regelung wurde das identifizierte ARX-
Modell verwendet. Die Abtastzeit beträgt aufgrund des
Robotertaktes 12 ms.
3. VERSUCHE UND ERGEBNISSE
3.1 Quantifizierung des Positionsfehlers
Das Ergebnis der Messung der Trajektorientreue mit
einem Trackingsystem kann als relativer Worst-Case-
Fehler der Dosisverteilung zu der PTV als ein Resultat
der Tumorbewegung bezogen auf die optimale
Dosisverteilung eines stationären Tumors interpretiert
werden. Der Fehler wird im Folgenden als medizinischer
Fehler bezeichnet. Diese Annahme basiert
auf der Annahme eines kugelförmigen Tumors
mit einem Radius von 10 mm und 2 s Bestrahlungsdauer.
In Bild 2 ist das Ergebnis der Messung der Trajektorientreue
dargestellt. Es werden die drei Fälle (1) keine
Regelung, (2) FFC und (3) MPC verglichen. Ohne
Regelung wird ein medizinischer Fehler von 13,47 %
erreicht. Mit Reglern liegt dieser Fehler immer unter
2,5 % – die Abhängigkeit von der Intraprädiktionsvarianz
und Interprädiktionsvarianz ist in Bild 3 dargestellt.
Bild 3 zeigt, dass FFC bezogen auf die Interprädiktionsvarianz
weniger Robustheit als MPC ausweist.
Nichtsdestotrotz erzielen beide Regler zufriedenstellende
Resultate im Zusammenhang mit der 4-D-Radiotherapie.
Ein Nachteil von beiden Techniken ist ihre
starke Abhängigkeit von einem ausreichend akkuraten
Modell des geregelten Systems. Wie dargestellt, kann
ein solches Modell durch Systemidentifikationstechniken
erhalten werden, während es jedoch vom Roboter
und seinem Arbeitspunkt abhängt. Dementsprechend
kann die erneute Konfiguration des internen
Modells des Reglers von Roboter zu Roboter, von Patient
zu Patient und sogar von Behandlung zu Behandlung
nötig sein, um zufriedenstellende Resultate zur
Regelung der Lokalisierung zu erhalten.
Im nächsten Schritt wird bei diesem Projekt die
Robustheit von FFC und MPC in Bezug auf Modellunsicherheiten
und die resultierende Komplexität der
praktischen Anwendung dieser Regler beurteilt.
Ebenso werden alternative Regelungsmethoden angewandt
und getestet, die zukünftig weniger Modellgenauigkeit
voraussetzen. Mögliche Methoden sind
dafür die repetitive Regelung und die Iterative Learning-Regelung.
FAZIT
Basierend auf den beschriebenen Untersuchungen
lässt sich zusammenfassen, dass die Vorsteuerung mit
PI-Regler und die MPR für das Nachführen von Atemtrajektorien
im Vergleich zum Fall, dass kein Regler
verwendet wird, den medizinischen Fehler verringern.
Diese Regler eignen sich somit für das Nachführen
von Atemtrajektorien. Für größere Amplituden
erwiesen sich die Regler als stabil hinsichtlich des
medizinischen Fehlers. Dieser stieg mit der Amplitude
nur moderat an. Der Vergleich des medizinischen
Fehlers mit Atemtrajektorien mit besonderer Charakteristik
ergab keine abweichende Bewertung der Regelungsverfahren
und bestätigte damit die bisherigen
Ergebnisse. Ein genauer Vergleich der geeigneten Regler
ergibt, dass die MPR den kleinsten medizinischen
BILD 3: Darstellung des medizinischen Fehlers
in Abhängigkeit von der Intraprädiktionsvarianz
und Interprädiktionsvarianz
BILD 2: Ergebnis. rot: Referenz,
türkis: keine Regelung, grün: FFC, blau: MPC
atp edition
7-8 / 2014
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