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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Plan I.Introduction Laboratoire d’accueil Contexte de la recherche II.Contexte scientifique III.Travaux IV.Conclusion et perspectives

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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.

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Plan I.Introduction II.Contexte scientifique Images tomodensitométriques 4D Champs de déformation du thorax Signaux respiratoires Cumul de doses III.Travaux IV.Conclusion et Perspectives

Soutenance Master, Jeudi 22 juin II. Contexte scientifique (1/7) Image TDM 4D (3D + T) des poumons n images 3D Calcul de n doses par simulation Monte Carlo Calcul des champs de déformation par recalage déformable Cumul des doses statiques Coefficients de pondération temporelle 1 Distribution de Doses Dynamique 3D n Distributions de Doses Statiques Mon sujet de recherche Composé de Etude A Etude B

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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 (2/7) Images TDM 4D

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 2006 II. Contexte (3/7) Images TDM 4D

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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 1.les images sur lesquelles les distributions de doses statiques ont été calculées, 2.l’image de référence sur laquelle on va sommer les doses.

Soutenance Master, Jeudi 22 juin II. Contexte (5/7) Champ de déformation du thorax Champ de la déformation de I à J (thèse V. Boldea, 2006) IJ

Soutenance Master, Jeudi 22 juin II. Contexte (6/7) Signaux respiratoires

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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)

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Plan I.Introduction II.Contexte III.Etudes A.Pondération temporelle d’images à partir d’un signal respiratoire irrégulier B.Intégration spatiale des images – conservation des masses pendant la déformation IV.Conclusion et perspectives

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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.

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Z 0 = … b = … Τ = … Z 0 = … b = … Τ = … Z 0 = … b = … Τ = … Z 0 = … b = … Τ = … 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)

Soutenance Master, Jeudi 22 juin III. Etude A (3/11) Génération aléatoire d’un signal continu irrégulier – Tests de validation des signaux – relation entre b et z 0 -> paramètres non indépendants

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude A (4/11) Tri des images sur le signal Les n images 3D de l’image 4D sont triées selon un critère donné du signal respiratoire : – amplitude – pourcentage d’amplitude – phase En séparant ou non les images de l’inspiration et de l’expiration

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Signal de tri IV. Etude A (5/11) Calcul du poids d’une image triée en amplitude I1I1 I2I2 I3I3 + P(I 2 )= ++ + Intervalle de Définition de I 2

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude A (6/11) Calcul du poids d’une image triée en phase Tri en phase : Cycles completsDemi cycles

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Signal de tri IV. Etude A (7/11) Calcul du poids d’une image triée en phase I1I1 I2I2 I3I3 + P(I 2 )= + Intervalle de Définition de I 2

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 2006 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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude A (9/11) Résultats convergence Moyenne des écarts types des poids en fonction du nombre de cycles

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude A (10/11) Résultats convergence

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude A (11/11) Conclusion Etude quantitative du nombre de cycles pour que les poids convergent Tri en phase ou en pourcentage d'amplitude : autour de 120 cycles (écarts-types très faibles : 0,025). Tri en amplitude : autour de 600 cycles. Travaux de Craig et al. (2001) : nombre de fractions de traitement pour que le modèle de Lujan converge = 20 fractions de 1 minutes, soit environ 350 cycles. Séparation inspiration/expiration – meilleure convergence pour le tri en amplitude (écart-type réduit de moitié) – convergence beaucoup plus tardive pour les tris en pourcentage d'amplitude et en phase (autour de 600 cycles, écart type 6 à 8 fois supérieur).

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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.

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude B (3/7) Conservation des masses pendant la déformation Matériel : Image TDM 4D (Massachusetts General Hospital, Boston) – 398*256*88 voxels (dx = , dy = 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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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)

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude B (5/7) conservation des masses Evaluation de l’incertitude sur les masses du poumon et de {thorax-poumons} Création d’un masque 4D pour les poumons et pour l’ensemble {thorax-poumons} On détermine un intervalle de confiance pour les moyennes des masses  Intervalle de référence

Soutenance Master, Jeudi 22 juin IV. Etude B (6/7) Conservation des masses Apport du Jacobien 5 autres images déformées vers l’image de fin d’inspiration dans 6 cas : – sans prise en compte du Jacobien, avec Jacobien ou avec Jacobien borné (valeurs entre 0 et 20) – en interpolation linéaire ou en PPV. On compte le nombre de masses conformes à l’intervalle :

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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

Soutenance Master, Jeudi 22 juin Plan I.Introduction II.Contexte III.Etat de l’Art IV.Etudes V.Conclusion et perspectives Conclusion générale Perspectives

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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)

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 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)

Soutenance Master, Jeudi 22 juin 2006 Références