Optimisation des plans de traitement en radiothérapie grâce aux dernières techniques de calcul de dose rapide PDF Download
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Author: Ming Chao Yang
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Languages : fr
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Book Description
Cette thèse s'inscrit dans la perspective des traitements de radiothérapie en insistant sur la nécessité de disposer d'un logiciel de planification de traitement (TPS) rapide et fiable. Le TPS est composé d'un algorithme de calcul de dose et d'une méthode d'optimisation. L'objectif est de planifier le traitement afin de délivrer la dose à la tumeur tout en sauvegardant les tissus sains et sensibles environnant. La planification des traitements consiste à déterminer les paramètres d'irradiation les mieux adaptés au patient. Dans le cadre de cette thèse, les paramètres d'un traitement par RCMI (Radiothérapie Conformationnelle avec Modulation d'Intensité) sont la position de la source, les orientations des faisceaux et, pour chaque faisceau composé de faisceaux élémentaires, la fluence de ces derniers. La fonction objectif est multicritère en associant des contraintes linéaires. L'objectif de la thèse est de démontrer la faisabilité d'une méthode d'optimisation du plan de traitement fondée sur la technique de calcul de dose rapide développée par (Blanpain, 2009). Cette technique s'appuie sur un fantôme segmenté en mailles homogènes. Le calcul de dose s'effectue en deux étapes. La première étape concerne les mailles : les projections et pondérations y sont paramétrées en fonction de critères physiques et géométriques. La seconde étape concerne les voxels: la dose y est calculée en évaluant les fonctions préalablement associées à leur maille.Une reformulation de cette technique permet d'aborder le problème d'optimisation par la méthode de descente de gradient. L'optimisation en continu des paramètres du traitement devient envisageable. Les résultats obtenus dans le cadre de cette thèse ouvrent de nombreuses perspectives dans le domaine de l'optimisation des plans de traitement en radiothérapie.
Author: Ming Chao Yang
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Cette thèse s'inscrit dans la perspective des traitements de radiothérapie en insistant sur la nécessité de disposer d'un logiciel de planification de traitement (TPS) rapide et fiable. Le TPS est composé d'un algorithme de calcul de dose et d'une méthode d'optimisation. L'objectif est de planifier le traitement afin de délivrer la dose à la tumeur tout en sauvegardant les tissus sains et sensibles environnant. La planification des traitements consiste à déterminer les paramètres d'irradiation les mieux adaptés au patient. Dans le cadre de cette thèse, les paramètres d'un traitement par RCMI (Radiothérapie Conformationnelle avec Modulation d'Intensité) sont la position de la source, les orientations des faisceaux et, pour chaque faisceau composé de faisceaux élémentaires, la fluence de ces derniers. La fonction objectif est multicritère en associant des contraintes linéaires. L'objectif de la thèse est de démontrer la faisabilité d'une méthode d'optimisation du plan de traitement fondée sur la technique de calcul de dose rapide développée par (Blanpain, 2009). Cette technique s'appuie sur un fantôme segmenté en mailles homogènes. Le calcul de dose s'effectue en deux étapes. La première étape concerne les mailles : les projections et pondérations y sont paramétrées en fonction de critères physiques et géométriques. La seconde étape concerne les voxels: la dose y est calculée en évaluant les fonctions préalablement associées à leur maille.Une reformulation de cette technique permet d'aborder le problème d'optimisation par la méthode de descente de gradient. L'optimisation en continu des paramètres du traitement devient envisageable. Les résultats obtenus dans le cadre de cette thèse ouvrent de nombreuses perspectives dans le domaine de l'optimisation des plans de traitement en radiothérapie.
Author: Matthieu Coulanges
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Languages : fr
Pages : 250
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Le chapitre 2 traite de l'évaluation de l'extension tumorale qui est un pré-requis à la définition d'un plan de traitement. Ceci correspond à la définition précise du CTV qui doit conduire à l'élimination totale des cellules cancéreuses. La difficulté de cette tâche repose sur l'histoire de la tumeur, sa nature, sa position et les organes à risque environnant. Un premier axe de travail concerne l'étude de bases de données de patients (cas du caner du sein) au travers de modèles de type statistiques ou notamment des KPPV. Un deuxième axe de travail concerne l'élaboration de modèles prédictifs de croissance tumorale. Le chapitre 3 est consacré à la prise en compte des incertitudes de mouvement ou de position dans le plan de traitement. Après avoir analyser l'influence de ces incertitudes sur les doses reçues, puis proposer un modèle rapide d'évaluation du calcul de dose en fonction du positionnement, nous proposerons une nouvelle méthode globale d'évaluation de plan de traitement par calcul des DVH statistiques prenant en compte les incertitudes de positionnement et de bougé. Ce travail se voulant très prospectif, nous conclurons en analysant les perspectives potentielles à donner à ce travail, d'une part concernant l'évaluation de l'envahissement tumoral, et d'autre part concernant la nécessité de réduire les incertitudes de positionnement.
Author: Songye Cui
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Languages : en
Pages : 111
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L'objectif général de cette thèse est d'utiliser les connaissances en physique de la radiation, en programmation informatique et en équipement informatique à la haute pointe de la technologie pour améliorer les traitements du cancer. En particulier, l'élaboration d'un plan de traitement en radiothérapie peut être complexe et dépendant de l'utilisateur. Cette thèse a pour objectif de simplifier la planification de traitement actuelle en curiethérapie de la prostate à haut débit de dose (HDR). Ce projet a débuté à partir d'un algorithme de planification inverse largement utilisé, la planification de traitement inverse par recuit simulé (IPSA). Pour aboutir à un algorithme de planification inverse ultra-rapide et automatisé, trois algorithmes d'optimisation multicritères (MCO) ont été mis en oeuvre. Suite à la génération d'une banque de plans de traitement ayant divers compromis avec les algorithmes MCO, un plan de qualité a été automatiquement sélectionné. Dans la première étude, un algorithme MCO a été introduit pour explorer les frontières de Pareto en curiethérapie HDR. L'algorithme s'inspire de la fonctionnalité MCO intégrée au système Raystation (RaySearch Laboratories, Stockholm, Suède). Pour chaque cas, 300 plans de traitement ont été générés en série pour obtenir une approximation uniforme de la frontière de Pareto. Chaque plan optimal de Pareto a été calculé avec IPSA et chaque nouveau plan a été ajouté à la portion de la frontière de Pareto où la distance entre sa limite supérieure et sa limite inférieure était la plus grande. Dans une étude complémentaire, ou dans la seconde étude, un algorithme MCO basé sur la connaissance (kMCO) a été mis en oeuvre pour réduire le temps de calcul de l'algorithme MCO. Pour ce faire, deux stratégies ont été mises en oeuvre : une prédiction de l'espace des solutions cliniquement acceptables à partir de modèles de régression et d'un calcul parallèle des plans de traitement avec deux processeurs à six coeurs. En conséquence, une banque de plans de traitement de petite taille (14) a été générée et un plan a été sélectionné en tant que plan kMCO. L'efficacité de la planification et de la performance dosimétrique ont été comparées entre les plans approuvés par le médecin et les plans kMCO pour 236 cas. La troisième et dernière étude de cette thèse a été réalisée en coopération avec Cédric Bélanger. Un algorithme MCO (gMCO) basé sur l'utilisation d'un environnement de développement compatible avec les cartes graphiques a été mis en oeuvre pour accélérer davantage le calcul. De plus, un algorithme d'optimisation quasi-Newton a été implémenté pour remplacer le recuit simulé dans la première et la deuxième étude. De cette manière, un millier de plans de traitement avec divers compromis et équivalents à ceux générés par IPSA ont été calculés en parallèle. Parmi la banque de plans de traitement généré par l'agorithme gMCO, un plan a été sélectionné (plan gMCO). Le temps de planification et les résultats dosimétriques ont été comparés entre les plans approuvés par le médecin et les plans gMCO pour 457 cas. Une comparaison à grande échelle avec les plans approuvés par les radio-oncologues montre que notre dernier algorithme MCO (gMCO) peut améliorer l'efficacité de la planification du traitement (de quelques minutes à 9:4 s) ainsi que la qualité dosimétrique des plans de traitements (des plans passant de 92:6% à 99:8% selon les critères dosimétriques du groupe de traitement oncologique par radiation (RTOG)). Avec trois algorithmes MCO mis en oeuvre, cette thèse représente un effort soutenu pour développer un algorithme de planification inverse ultra-rapide, automatique et robuste en curiethérapie HDR.
Author: Jérémi Vũ Bezin
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Languages : fr
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La proportion de survivants à un cancer dans la population des pays développés augmente rapidement. Dans plus de la moitié des cas, la radiothérapie a été une composante de leur traitement. Les rayons ionisants alors administrés peuvent induire de graves conséquences à long terme, en particulier les cancers radio-induits et les maladies cardiovasculaires. Ces évènements sont dus non seulement aux fortes doses administrées au volume cible, mais également aux doses plus faibles, de quelques milligray à quelques gray, non souhaitées, mais inévitablement administrées dans le reste du corps du patient par la dose hors champ. L'évolution des techniques de planification du traitement et de l'informatique en médecine permettent aujourd'hui d'obtenir, systématiquement, l'évaluation précise des doses les plus fortes administrées au patient. Les doses faibles à intermédiaires administrées en dehors du faisceau de traitement, ne sont pour leur part, ni habituellement prises en compte, ni correctement évaluées par les systèmes actuels de planification du traitement. L'objectif de ce travail était de proposer des méthodes pour estimer le rayonnement hors champ des faisceaux de photons des accélérateurs de radiothérapie externe. L'utilisation d'une bibliothèque graphique nous a permis de réaliser une représentation géométrique 3D partielle des appareils de traitement et des sources photoniques responsables de la dose reçue par le patient. Nous avons déterminé l'intensité de ces sources en utilisant des mesures réalisées dans des champs simples. Le modèle ainsi calibré permettait de simuler la variation de l'intensité des sources en fonction de la taille du champ. Cette approche a permis de décrire avec succès la variation de la dose mesurée par TLD en fonction de la distance et de la taille du champ en dehors de champs carrés. Les écarts entres les doses calculées et celles mesurées étaient inférieurs à 10 %. Une application dans des conditions cliniques a été menée, l'écart était alors en moyenne de 25 %.
Author: Paul Edimo
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Languages : en
Pages : 79
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La curiethérapie est une modalité particulière de traitement en radiothérapie qui se différencie de la radiothérapie externe par l'implantation des sources radioactives scellées à l'intérieur ou au voisinage immédiat du volume tumoral, de façon permanente ou temporaire. Cette modalité de traitement a bénéficié des avancées technologiques telles que l'utilisation des projecteurs de sources et le développement de nouveaux algorithmes d'optimisation de dose qui ont contribué à l'amélioration de la qualité des plans de traitement. Cependant, le processus de planification de traitement en curiethérapie, indépendamment de l'algorithme d'optimisation implanté dans le système de planification de traitement (TPS), requiert toujours une forte interaction entre le planificateur et le TPS. Cette forte interaction, non seulement, augmente la durée de la planification, mais conduit aussi souvent à des plans finaux dont la qualité est tributaire du jugement et de l'expérience du planificateur. Le présent projet a consisté à développer des modèles pour l'optimisation de la qualité des plans en curiethérapie de la prostate haut débit de dose, optimisation basée sur les paramètres géométriques spécifiques à chaque patient, grâce au formalisme de l'analyse de frontière stochastique, une méthode empruntée de l'économie. Les paramètres géométriques qui ont permis de caractériser chaque plan sont : le volume des différentes structures [volume cible anatomoclinique, organes à risque (OAR)], leurs proximités mutuelles par le biais de la distance de Hausdorff, et la divergence des cathéters dans la prostate. Les modèles ainsi développés constituent un outil d'aide à la planification en prédisant à l'avance (au début du processus de planification) le meilleur compromis qu'il est possible d'atteindre entre la couverture du volume tumorale et la limitation de la dose aux OARs alentour. Les modèles ont été développés pour les indices dosimétriques d'intérêt analysés en clinique pour la validation des plans pour chacune des structures telles que : la prostate, la vessie, le rectum et l'urètre. Les résultats obtenus sur la base d'un échantillon de 495 patients montrent que ces modèles peuvent aider le planificateur à personnaliser le processus d'optimisation sur la base du profil de paramètres géométriques de ce dernier, minimisant ainsi l'impact du jugement et l'expérience du planificateur sur la qualité du plan final. Leur utilisation peut être étendue comme un outil robuste pour la sélection de meilleurs plans pour les études de type "knowledge-based study". Le projet doit cependant se poursuivre par l'exploration d'autres paramètres géométriques et par la validation clinique des différents modèles avant leur implémentation en routine clinique.
Author: Alice Petitguillaume
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Languages : fr
Pages : 0
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Techniques médicales en plein essor suscitant d'importants espoirs thérapeutiques, les radiothérapies internes vectorisées (RIV) consistent à administrer un radiopharmaceutique pour traiter sélectivement les tumeurs. A l'heure actuelle, l'activité injectée au patient est généralement standardisée. Cependant, afin d'établir des relations dose-effet robustes et d'optimiser le traitement en préservant au mieux les tissus sains, une dosimétrie personnalisée doit être réalisée, à l'image des pratiques cliniques existant en radiothérapie externe. Dans ce cadre, l'objectif de la thèse était de développer, à l'aide du logiciel OEDIPE, une méthode de dosimétrie personnalisée reposant sur des calculs Monte Carlo directs. La méthode mise au point permet de calculer la distribution tridimensionnelle des doses absorbées en fonction de l'anatomie du patient, définie à l'aide d'images TDM ou IRM, ainsi que de la biodistribution de l'activité spécifique au patient, définie à partir de données d'émission TEMP ou TEP. Des aspects radiobiologiques, tels que les différences de radiosensibilité et de vitesse de réparation entre les tissus sains et les lésions tumorales, ont également été intégrés par l'intermédiaire du modèle linéaire-quadratique. Cette méthode a été appliquée à la radiothérapie interne sélective (SIRT) qui consiste à injecter des 90Y-microsphères pour traiter sélectivement les cancers hépatiques inopérables. Les distributions des doses absorbées et doses biologiques efficaces (BED) ainsi que les doses biologiques efficaces équivalentes uniformes (EUD) aux lésions hépatiques ont été calculées à partir des distributions d'activité de l'étape d'évaluation aux 99mTc-MAA pour 18 patients traités à l'hôpital européen Georges Pompidou. Ces résultats ont été comparés aux méthodes classiques utilisées en clinique et l'intérêt d'une dosimétrie précise et personnalisée pour la planification de traitement a été étudié. D'une part, la possibilité d'augmenter l'activité de manière personnalisée a été mise en évidence par le calcul de l'activité maximale injectable au patient en fonction de critères de tolérance donnés aux organes à risque. D'autre part, l'utilisation des grandeurs radiobiologiques a également permis d'évaluer l'apport potentiel de protocoles fractionnés en SIRT. L'outil développé peut donc être utilisé comme aide à l'optimisation des plans de traitement. En outre, une étude a été initiée en vue d'améliorer la reconstruction des données post-traitement de la TEMP-90Y. L'évaluation à partir de ces données des doses délivrées lors du traitement pourra permettre, d'une part, de prédire le contrôle tumoral et d'anticiper le risque de toxicité aux tissus sains et, d'autre part, d'établir des relations dose-effet précises pour ces traitements.
Author: LAURE.. VIEILLEVIGNE
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Languages : fr
Pages : 249
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Book Description
LE BUT DE LA THESE ETAIT D'ETUDIER L'OPTIMISATION INVERSE EN RADIOTHERAPIE CONFORMATIONNELLE. AFIN D'EXAMINER DE MANIERE APPROFONDIE LA PROBLEMATIQUE POSEE PAR LA RESOLUTION DU PROBLEME INVERSE, NOUS AVONS CONSTITUE DEUX ENVIRONNEMENTS DE RECHERCHE. LE PREMIER ENVIRONNEMENT, PERMETTANT DE MIEUX APPREHENDER LE PROBLEME INVERSE, EST BASE SUR UN MODELE THEORIQUE UTILISANT UNE MATRICE DE DOSE BIDIMENSIONNELLE ET DES FAISCEAUX PARALLELES UNIDIMENSIONNELS. LE DEUXIEME ENVIRONNEMENT UTILISE L'ANATOMIE TRIDIMENSIONNELLE DU PATIENT, DES FAISCEAUX DIVERGENTS BIDIMENSIONNELS ET UN MODELE DE CALCUL DE DOSE UTILISE EN DOSIMETRIE CLINIQUE. L'INVESTIGATION ORIGINALE A CONSISTE A REMODELER LE CALCUL DE DOSE BASE SUR LA SEPARATION DU RAYONNEMENT PRIMAIRE ET DIFFUSE POUR L'ADAPTER A UN SYSTEME D'OPTIMISATION INVERSE. DANS LES DEUX ENVIRONNEMENTS, NOUS AVONS MODELISE LE PROCESSUS INVERSE ET ANALYSE LES PARAMETRES QUI AGISSENT SUR SA RESOLUTION A L'AIDE D'UNE ANALYSE NON APPLIQUEE PRECEDEMMENT DANS CE DOMAINE QUI EST LA DECOMPOSITION EN VALEURS SINGULIERES (SVD). L'INTERET DE SVD RESIDE DANS SA CAPACITE A FOURNIR DES INFORMATIONS PHYSIQUES SUR LA PROCEDURE D'IRRADIATION ET A CORRIGER LE MAUVAIS CONDITIONNEMENT GRACE A L'UTILISATION DE FILTRES REGULARISANTS. NOUS AVONS ETUDIE L'INFLUENCE DES PARAMETRES (A) PHYSIQUES : MODELE DE CALCUL DE DOSE, ENERGIE DES PHOTONS ET (B) ALGORITHMIQUES : ECHANTILLONNAGE DE L'ESPACE DE DOSE ET DES FAISCEAUX, NOMBRE DE FAISCEAUX SUR LE CONDITIONNEMENT DU PROCESSUS INVERSE, LA QUALITE DE LA DISTRIBUTION DE DOSE ET LA FORME DES PROFILS D'INTENSITE MODULEE. LES RESULTATS ONT MONTRE QUE LES PARAMETRES PRECEDENTS AVAIENT UNE INFLUENCE IMPORTANTE SUR LE CONDITIONNEMENT DU PROCESSUS INVERSE. CEPENDANT, UN MAUVAIS CONDITIONNEMENT N'IMPLIQUAIT PAS FORCEMENT UNE MAUVAISE QUALITE DE LA DISTRIBUTION DE DOSE INVERSE MAIS SE REPERCUTAIT SUR LA FORME DES PROFILS D'INTENSITE MODULEE QUI PRESENTAIENT DES OSCILLATIONS. LA FORME DES PROFILS CONDITIONNERA LEUR APPLICABILITE PAR UNE DES TECHNIQUES D'EXECUTION DU TRAITEMENT (COMPENSATEURS, COLLIMATEURS MULTILAMES). CONCERNANT LE MODELE DE CALCUL DE DOSE, NOS RESULTATS ONT CONFIRME LA POSSIBILITE DE CALCULER LE PROFIL D'INTENSITE MODULEE EN IGNORANT LE RAYONNEMENT DIFFUSE.
Author: Yassine Ben Hdech
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Languages : fr
Pages : 289
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Book Description
En raison des besoins de précision et de l’importance des risques associés, les traitements anticancéreux par radiothérapie externe sont simulés sur des Systèmes de Planification des Traitements ou TPS avant d’être réalisés, afin de s’assurer que la prescription médicale est respectée tant du point de vue de l’irradiation des volumes cibles que de la protection des tissus sains. Ainsi les TPS calculent des distributions de dose prévisionnelles dans le patient et les temps de traitement par faisceau qui seront nécessaires pour délivrer la dose prescrite. Le TPS occupe une position clé dans le processus décisionnel des traitements par radiothérapie. Il est donc impératif qu’il fasse l’objet d’un contrôle approfondi des ses performances (contrôle de qualité ou CQ) et notamment de ses capacités à calculer avec précision les distributions de dose dans les patients pour l’ensemble des situations cliniques qu’il est possible de rencontrer. Les méthodes « traditionnelles » recommandées pour le CQ dosimétrique des algorithmes de calcul de dose implémentés dans les TPS s’appuient sur des comparaisons entre des distributions de dose calculées par le TPS et des distributions de dose mesurées sous l’appareil de traitement dans des Objets-Tests Physiques (OTP). Dans ce travail de thèse nous proposons de substituer aux mesures de dose de référence réalisées dans des OTP des calculs de distribution de dose dans des Objets-Tests Numériques, calculs réalisés grâce au code Monte-Carlo PENELOPE. L’avantage de cette méthode est de pouvoir d’une part, simuler des conditions proches de la clinique, conditions très souvent inaccessibles par la mesure du fait de leur complexité, et d’autre part, de pouvoir automatiser le processus de CQ du fait de la nature d’emblée numérique des données de référence. Enfin une telle méthode permet de réaliser un CQ du TPS extrêmement complet sans monopoliser les appareils de traitement prioritairement utilisés pour traiter les patients. Cette nouvelle méthode de CQ a été testée avec succès sur le TPS Eclipse de la société Varian Medical Systems.
Author: ALI AHMED HASSAN.
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Languages : fr
Pages : 104
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Book Description
La radiothérapie consiste à délivrer dans un volume de l'organisme qui contient une lésion cancéreuse une dose de radiations ionisantes adéquate. Parmi les différentes modalités, la radiothérapie externe transcutanée représente le mode d'irradiation de loin le plus utilisé et nous n'envisagerons dans ce travail que la radiothérapie externe transcutanée par Cobalt. L'irradiation d'une tumeur située à quelque profondeur dans les tissus ne peut pas en général être correctement réalisée avec un seul faisceau, car, d'une part la dose que celui-ci délivre aux tissus sains situés en avant de la tumeur est supérieure à celle délivrée à la tumeur, et d'autre part le gradient de la dose à l'intérieur de la tumeur peut être important si l'épaisseur est grande. L'utilisation de plusieurs faisceaux convergents vers la tumeur réduit la dose que les tissus sains reçoivent. Le cas où les axes des faisceaux sont coplanaires est le plus fréquent. Le but d'un plan de traitement radiothérapique est de réaliser l'irradiation homogène de la tumeur en limitant au mieux les tissus en dehors de celle-ci et la dose qui y est délivrée, compte tenu de la radiosensibilité propre à chaque tissu ou organe intéressé.
Author: Angélique Pirenne
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Languages : fr
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Book Description
Depuis une dizaine d'années, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) est d'un intérêt grandissant pour la radiothérapie, notamment grâce à la radiothérapie guidée par IRM mais surtout par le développement de l'IRM-linac qui est sur le point d'arriver en clinique. L'avantage de l'IRM est de fournir un excellent contraste pour les tissus mous tout en ne donnant aucune dose de radiation au patient. Cependant, l'information nucléaire contenue dans les images IRM n'a que peu de lien avec l'information électronique nécessaire à la planification de traitement et qui est donnée par la tomodensitométrie (CT). Différents groupes de recherche ont développé plusieurs méthodes pour simuler des images CT à partir des données IRM, aussi appelées CT synthétiques. L'objectif de ce travail est d'évaluer une nouvelle approche bayésienne de production de CT synthétique utilisant un modèle de régression gaussienne (GMR). La méthode est également comparée à une méthode GMR existante. Les images IRM de trois têtes de cochon ont été acquises avec des séquences T1, T2, DP et PETRA, fournissant un total de 13 contrastes. Des images CT à 120 kVp ont également été obtenues pour les trois têtes. Les intensités des CT synthétiques sont ensuite comparées aux images CT et les erreurs sur les intensités sont analysées. Finalement, pour évaluer l'impact sur la dosimétrie, trois plans de traitement fictifs ont été calculés en utilisant le système de planification de traitement Eclipse. Les plans ont été réalisés sur les images CT et ensuite transférés sur les CT synthétiques. Les erreurs de dose sont évaluées à l'aide des histogrammes dose-volume (DVH) et des statistiques de dose ainsi qu'avec une analyse par indice gamma. Les résultats montrent que l'erreur moyenne sur les HU est de -7 ± 20 HU pour la méthode Bayes-GMR et de -4 ± 29 HU pour la méthode GMR. L'erreur la plus importante est observée pour les os avec une erreur maximale de 150 HU. Cependant, ces erreurs produisent une erreur moyenne sur la dose de moins de 0.5 % pour la plupart des plans de traitement. Bien que la méthode Bayes-GMR ait de meilleurs résultats que la méthode GMR dans 7 plans de traitement sur les 9 étudiés, une amélioration clinique apportée par la méthode bayésienne reste à démontrer.
