Sommation spatio-temporelle d’images 4D du thorax pour le cumul rétrospectif des doses en radiothérapie du poumon



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tarix02.11.2017
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#27470


Sommation spatio-temporelle d’images 4D du thorax pour le cumul rétrospectif des doses en radiothérapie du poumon

  • Laurent ZAGNI,

  • INSA, département Informatique, 5ème année

  • MASTer Recherche InformAtique de Lyon,

  • mention Informatique Graphique et Images

  • Encadrant : David SARRUT


Plan

  • Introduction

    • Laboratoire d’accueil
    • Contexte de la recherche
  • Contexte scientifique

  • Travaux

  • Conclusion et perspectives



I. Introduction (1/3) Mon laboratoire d’accueil

  • Centre Léon-Bérard

    • Centre régional de lutte contre le cancer, 1000 employés, 150 chercheurs, établissement privé à but non lucratif.
    • Trois missions : les soins, la recherche et l’enseignement
  • Equipe Rayonnement, Images, Oncologie

    • Equipe pluridisciplinaire (physiciens médicaux, médecins, informaticiens).
    • 3 axes
      • 1. Acquisition d'images TDM 4D
      • 2. Prédiction de la dose portale par simulation Monte Carlo
      • 3. Modélisation du thorax respirant par recalage déformable et dosimétrie 4D


I. Introduction (2/3) Contexte de recherche

    • La radiothérapie :
    • Technique de traitement du cancer (2/3 des malades du cancer)
    • Délivrer au moyen de photons et/ou d’électrons une dose (énergie déposée par unité de masse) dans un volume tumoral tout en épargnant au maximum les tissus sains


I. Introduction (3/3) Contexte de recherche

  • On cherche à prévoir les doses déposées dans le thorax du patient pendant son traitement

    • Etat actuel : on est capable de simuler un traitement sur des cibles (tumeurs) statiques.
    • Objectif : simuler sur des cibles dynamiques -> Distribution Dynamique de Doses
    • Méthode : sommer les doses connues à des instants intermédiaires du cycle respiratoire
  • Mise en jeu de plusieurs travaux précédents de l'équipe :

    • Acquisition d’images 4D représentant explicitement le mouvement
    • Simulation de traitement par méthodes Monte Carlo
    • Recalage d'images scanner 4D (3D+T) du thorax pour connaître les déformations induites par la respiration.


Plan

  • Introduction

  • Contexte scientifique

    • Images tomodensitométriques 4D
    • Champs de déformation du thorax
    • Signaux respiratoires
    • Cumul de doses
  • Travaux

  • Conclusion et Perspectives



II. Contexte scientifique (1/7)



II. Contexte (2/7) Images TDM 4D

  • Image TDM 4D = n images 3D au long d’un cycle respiratoire

  • Un moyen de visualiser le mouvement des cibles en radiothérapie (Keall, 2004)

  • Acquisition scanner + signal respiratoire (Vedam et al., 2003)



II. Contexte (3/7) Images TDM 4D



II. Contexte (4/7) Champ de déformation du thorax

  • Recalage déformable:

    • Thorax : mouvement complexe et irrégulier
    • Calcule déformations locales - le mouvement de déformation des différents organes au cours de la respiration.
  • Les champs de déformation entre

    • les images sur lesquelles les distributions de doses statiques ont été calculées,
    • l’image de référence sur laquelle on va sommer les doses.


II. Contexte (5/7) Champ de déformation du thorax



II. Contexte (6/7) Signaux respiratoires



II. Contexte (7/7) Cumul de doses

  • Prise en compte des déplacements et des déformations des voxels (éléments tissulaires) pendant le traitement.

    • Matériel:
      • Image TDM 4D de la respiration du patient à différentes phases
      • Champs de déformation entre les images
    • Calcul de doses dynamiques par suivi de voxels:
      • Direct -> Monte Carlo 4D (Paganetti et al. 2004, Heath et Seuntjens, 2006)
      • Rétrospectif (Shaly et al., 2004 et Rosu et al., 2005)


Plan

  • Introduction

  • Contexte

  • Etudes

    • Pondération temporelle d’images à partir d’un signal respiratoire irrégulier
    • Intégration spatiale des images – conservation des masses pendant la déformation
  • Conclusion et perspectives



III. Etude A (1/11)

  • Pondération temporelle d’images à partir d’un signal respiratoire irrégulier

  • Pondération temporelle :

  • pour chaque image -> temps passé par le patient dans la position correspondante à cette image

  • = probabilité que le patient soit dans cette position

    • Objectif : Evaluer le nombre minimal de cycles pour pouvoir considérer la pondération de façon statistique.


III. Etude A (2/11) Signaux modélisés

  • Modèle de Lujan et al. (1999):

    • Sinusoïde asymétrique:
  • Etude de George et al. (2005): calcule les 3 paramètres sur plusieurs cycles de 24 patients (n fixé à 1)



III. Etude A (3/11) Génération aléatoire d’un signal continu irrégulier

    • relation entre b et z0 -> paramètres non indépendants




IV. Etude A (5/11) Calcul du poids d’une image triée en amplitude



IV. Etude A (6/11) Calcul du poids d’une image triée en phase



IV. Etude A (7/11) Calcul du poids d’une image triée en phase



IV. Etude A (8/11) Expérimentations

  • On évalue sur un signal de 1 à 1000 cycles, les poids pour chaque cycle (10 images)

  • Moyenne des écarts types des poids en fonction du nombre de cycles



IV. Etude A (9/11) Résultats convergence

    • Moyenne des écarts types des poids en fonction du nombre de cycles


IV. Etude A (10/11) Résultats convergence



IV. Etude A (11/11) Conclusion



IV. Etude B (1/7)

  • Intégration spatiale des images – conservation des masses pendant la déformation

  • Conservation des masses  conservation des doses

    • Objectif : Evaluer le respect des masses dans les anatomies entre les images avant et après la déformation.
      • Utilité du Jacobien du champ de déformation pour le calcul des nouvelles valeurs des voxels.


IV. Etude B (2/7) Conservation des doses pendant la déformation

  • Deux approches pour estimer la dose reçue à l’inspiration par chaque voxel de la grille d’expiration (Rosu et al., 2005)

    • Approximation directe
    • Approximation affinée


IV. Etude B (3/7) Conservation des masses pendant la déformation

  • Matériel :

  • Image TDM 4D (Massachusetts General Hospital, Boston)

    • 398*256*88 voxels (dx = 0.97656, dy = 0.97656 et dz = 2.5)
    • 6 images = 1 image de fin d’inspi + 1 image de fin d’expi + 4 d’expiration
  • Champ de déformation

    • Backward mapping, lissage gaussien


IV. Etude B (4/7) Conservation des masses

  • Méthode :

  • Jacobien du champ de déformation :

  • Valeurs des Jacobiens :

    • >1 : dilatation
    • < 1 : contraction
    • =1 : volume identique
    • = ou < 0 : valeur fausse, affectation de valeur par défaut (0)
  • Utilisation du Jacobien pour le calcul de l’image déformée (en HU pour les images TDM)



IV. Etude B (5/7) conservation des masses



IV. Etude B (6/7) Conservation des masses



IV. Etude B (7/7) Conclusion

  • Apport du Jacobien pour la conservation des masses

    • Amélioration montrée sur une séquence d’images d’un patient (6 images d’expiration)
    • Influence du mode d’interpolation sur la conservation des masses encore inconnue -> nécessité de tester d’autres interpolateurs (Lehmann et al., 1999, Rosu et al.)
    • les bornes du Jacobien nécessiteraient aussi une étude supplémentaire


Plan

  • Introduction

  • Contexte

  • Etat de l’Art

  • Etudes

  • Conclusion et perspectives

    • Conclusion générale
    • Perspectives


V. Conclusion (1/2)

  • Contexte :

    • Cumul rétrospectif de doses
  • Etude A :

    • Etude quantitative du nombre de cycles pour que les poids convergent sur un signal irrégulier
    • Tri en phase ou en pourcentage d'amplitude : autour de 120 cycles, tri en amplitude : autour de 600 cycles.
    • Signal régulier (Craig et al., 2001) : environ 350 cycles.
  • Etude B :

    • Conservation des masses  conservation des doses
    • Apport du Jacobien montré sur une séquence d’images d’un patient (6 images d’expiration)


V. Conclusion (2/2) Perspectives

  • Etude A

    • Valider l’étude des erreurs sur les poids pour un nombre de cycles correspondant à quelques fractions ou à tout le traitement.
  • Etude B

    • Valider l’hypothèse de la meilleure conservation des masses avec un échantillon plus grand de patients.
    • Influence de l’interpolateur? (Rosu et al., 2005)
    • Approche locale de l’étude du Jacobien
  • Travail sur les doses : nombre de doses statiques minimum pour construire une dose dynamique (Flampouri et al., 2006)



Références




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