S. Chiavassa*, M. Bardiès†, M. Zankl‡ et I. Aubineau-Lanièce* Dosimétrie personnalisée en radiothérapie interne à l’aide de fantômes voxélisés S. Chiavassa*, M. Bardiès†, M. Zankl‡ et I. Aubineau-Lanièce* * IRSN/DPHD/SDI/LEDI BP.17 F92262 Fontenay-aux-Roses. † INSERM, U463, Institut de biologie, Nantes. ‡ GSF - National Research Center for Environment and Health Institute of Radiation Protection. Neuherberg AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Dosimétrie personnalisée en radiothérapie interne à l’aide de fantômes voxélisés Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Développements spécifiques à la radiothérapie interne Comparaison EGS4 / MCNPX Conclusions Perspectives Pour introduire le sujet, je vous parlerai tout d’abord des enjeux en radiothérapie interne. Puis je vous d’écrirai le principe de l’interface graphique Œdipe pour d’Outil d’Évaluation de la Dose Interne Personnalisée. Il s’agit d’un logiciel développé au LEDI, initialement pour les besoins de la radioprotection. Je détaillerai ensuite les travaux réalisés pour adapter Œdipe à la radiothérapie interne. Enfin, après une conclusion, je vous parlerai des perspectives de ces travaux. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Enjeux de radiothérapie interne Sources non scellées pour délivrer des doses aux tumeurs ou organes cibles par l’intermédiaire de vecteurs Radiothérapie interne Dosimétrie préventive Dose aux cellules tumorales Dose aux cellules saines La radiothérapie interne consiste à injecter aux patients des sources non scellées pour délivrer des doses aux tumeurs ou organes cibles par l’intermédiaire de vecteurs. Le vecteur peut être le radioélément lui-même. On parle alors de radiothérapie métabolique puisque le radioélément va s’adapter au métabolisme des cellules cibles. C’est le cas, par exemple de l’iode pour la thyroïde. Le vecteur peut être également un immunoconjugué. On parle alors de radioimmunothérapie. Compte tenu des objectifs thérapeutiques, on réalise en routine, dans les services de MN, une dosimétrie préventive. Celle-ci a pour but de trouver le meilleur compromis entre une dose maximale aux cellules tumorales afin de s’assurer qu’elles seront détruites, et une dose minimale aux cellules saines afin de ne pas les endommagées. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Enjeux en radiothérapie interne Méthode actuelle Formalisme du MIRD (MIRDOSE, MABDOSE, NUCLIDOSE…) Modèle anatomique standard Pas de prise en compte des tumeurs Estimation dosimétrique par organe Activités homogènes au sein des organes. Fantôme Mathématique standard Actuellement, cette dosimétrie préventive est réalisée dans les services de MN, avec des logiciels basés sur le formalisme du MIRD. Les plus connus étant MIRDOSE, MABDOSE, ainsi que NUCLIDOSE. Ces logiciels utilisent des fantômes mathématiques standard pour modéliser les patients. Par exemple, on a ici le fantôme standard d’un adulte. Il est décrit par des formes mathématiques simples. Il s’agit d’un fantôme hermaphrodite, utilisé aussi bien pour les hommes que pour les femmes. Il existe également des fantômes pour des enfants de divers âges et le fantôme d’une femme enceinte. Ces logiciels sont tout à fait adéquat pour des applications diagnostics pour lesquelles ont souhaite uniquement obtenir un ordre de grandeur des doses reçues. Cependant, cette évaluation dosimétrique n’est pas propre au patient puisque réalisée sur fantôme standard. De plus, elle ne prend pas en compte la présence de la tumeur ou la prend en compte de façon superficielle. En effet, celle-ci est représentée par une sphère pour laquelle seule la composante béta est prise en compte, en supposant un dépôt de dose local. Enfin, l’estimation dosimétrique est faites au niveau des organes. Les logiciels basés sur le formalisme du MIRD sont donc adéquats pour les applications diagnostics mais insuffisants dans le cas de la thérapie qui requiert une précision plus important afin d’optimiser le traitement. Adéquat pour le diagnostic Insuffisant pour la thérapie AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Enjeux en radiothérapie interne Dosimétrie personnalisée Simulations Monte Carlo (MCNP) Anatomie personnalisée Prise en compte de la tumeur du patient Dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire et dose moyenne aux organes Fantôme voxélisé propre au patient On souhaite donc réaliser, pour les applications thérapeutiques, une dosimétrie personnalisée. Pour cela, le LEDI a choisi d’utiliser des fantômes voxélisés, i.e., des fantômes échantillonnés en éléments cubiques appelés voxels, associés à un code MC, en l’occurrence MCNP. L’association de fantômes voxels à des codes MC est utilisé par plusieurs équipes dans le monde. Cependant, l’originalité de la démarche adoptée par le LEDI réside dans le fait que les fantômes voxélisés crées sont propre au patient puisque crées à partir d’images scanner ou IRM de ce patient. L’objectif de cette démarche est donc de réaliser une dosimétrie qui prenne en compte les caractéristiques anatomiques de chaque patient, qui prennent également en compte la présence de la tumeur et enfin d’obtenir une dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire en plus de la dose moyenne aux organes. La précision ainsi obtenu permettra de réaliser un réel travail d’optimisation des traitement et de respecter la directive Euratom 97/43 pour la thérapie. Respect de la directive Euratom 97/43 pour la thérapie AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Dosimétrie personnalisée en radiothérapie interne à l’aide de fantômes voxélisés Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Développements spécifiques à la radiothérapie interne Comparaison EGS4 / MCNPX Conclusions Perspectives Par ailleurs, le LEDI a développé une interface graphique baptisée Œdipe dont je vais vous décrire le principe. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Outil d’Evaluation de la Dose Interne PErsonnalisée Principe d’Œdipe : Outil d’Evaluation de la Dose Interne PErsonnalisée Géométrie Scanner Scintigraphie Source Fichier d’entrée MCNP Géométrie Source Tallies Énergie déposée Dose Ce logiciel baptisé Œdipe pour d’Outil d’Évaluation de la Dose Interne Personnalisée a été initialement développé au sein du LEDI pour la radioprotection, dans des cas de contamination interne accidentelle. Il possède deux applications qui sont l’Anthropogammamétrie et le calcul de dose. Je vais vous décrire ici plus spécialement le principe d’Œdipe pour le calcul de dose dans le cas de la radiothérapie interne. Œdipe est une interface graphique conviviale qui fait lien entre l’utilisateur et le code MC MCNP. Il écrit notamment de façon automatique le fichier d’entrée MCNP. Celui-ci comprend 3 parties. La première consiste en la description de la géométrie. Elle écrite automatiquement par Œdipe à partir d’images scanner au préalablement segmentées dans l’interface à l’aide d’outil dont je vous parlerai par la suite.La deuxième partie du fichier d’entrée consiste à définir la source. Les information sont issues d’images scintigraphiques et se présente sous la forme de répartition d’activités cumulées dans les organes.Enfin, la troisième partie, appelée tallies, consiste à spécifier les résultats souhaités. Dans notre cas, il s’agit de l’énergie déposée ou directement de la dose. Le code MCNP réalise la simulation à partir de ce fichier d’entrée à l’extérieur de l’interface et écrit les résultats dans un fichier de sortie. Œdipe va lire automatiquement ces résultats et les afficher sous forme de doses aux organes et également d’isodoses corps entier. (exemple) Dans la première version d’Œdipe, le code MCNP possédant une limite intrinsèque de 100.000 cellules pour décrire la géométrie, on ne pouvait réaliser le calcul de dose que sur une zone restreint ou sur une zone plus étendue en dégradant la Rs. Dans le cadre de la radioprotection, cette limite n’est pas un problème grâce à une méthode appelée voxel coupling consistant à regrouper les voxels hors de la zone d’intérêt. Par contre, pour la radiothérapie interne, on souhaite une dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire ce qui exclue le voxel coupling. Doses aux organes Isodoses corps entier

Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Dosimétrie personnalisée en radiothérapie interne à l’aide de fantômes voxélisés Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Développements spécifiques à la radiothérapie interne Comparaison EGS4 / MCNPX Conclusions Perspectives Divers travaux, que je vais détailler maintenant, ont donc été réalisés pour adapter le logiciel Œdipe aux besoins de la radiothérapie interne. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Développements spécifiques à la radiothérapie interne Dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire Limitation à 100.000 cellules Optimisation des temps de calcul Temps de calcul importants Segmentation semi-automatique des images CT Implémentation des fonctionnalités dans Œdipe Le premier travail réalisé à été de dépasser la limite des 100.000 cellules pour réaliser une dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire. Par la suite, les fantômes obtenus étant de très grande taille, les temps de calcul CPU étaient très importants. Une étude d’optimisation des temps de calcul a donc été réalisée. En parallèle, un outil de segmentation semi-automatique a été crée, et ces nouvelles modalités ont été implémentées dans Œdipe pour automatiser la procédure. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Dosimétrie corps entier Limite intrinsèque au code MCNP en programmation classique de 100.000 cellules Corps entier et Rs=qques mm  qques 106 voxels ? Structures répétées Les 4 cellules élémentaires : Air Tissus Mous Os Poumon Comme je l’ai dit précédemment, le code MCNP possède une limite intrinsèque de 100.000cellules pour une programmation classique de la géométrie. Or, on souhaite, dans le cas de la radiothérapie interne, réaliser une dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire et prendre en compte les rayonnements électroniques dont le parcours total est de qques mm. Une résolution spatiale de qques mm est permise par les scanners classique. Cependant, une telle Rs appliquée à un corps entier nous amène à décrire des fantômes de pls millions de voxels. La programmation classique consiste à définir des surfaces dans les 3 dimensions pour délimiter des volumes élémentaires appelés cellules. Dans le cas des fantômes voxels, les cellules correspondent aux voxels du fantôme. On ne peut donc pas décrire pls millions de voxels puisque l’on dépasse largement la limite des 100.000 cellules. Cependant, on voit que les voxels sont tous de taille et de forme identiques. La seule différence étant la nature du matériau qui les rempli. Cette caractéristique nous a permit d’utiliser le format des structures répétées. Ce format consiste à décrire autant de voxels élémentaires qu’il y a de matériaux différents dans le fantôme. Ici, par exemple, 4 voxels élémentaires sont définis, pour 4 matériaux qui sont l’air, les tissus mous, l’os et les poumons. Ces voxels élémentaires sont ensuite répétés de façon ordonnée pour reconstituer le fantôme dans son intégralité. Ils ne sont pas répétés au hasard, mais au sein d’un réseau appelé « lattice » de la taille du fantôme et dont la maille est de la taille des voxels. Les voxels sont alors repérés par leur coordonnées au sein du lattice. Bien que répétés un gd nbre de fois, les voxels ne sont définis qu’une seule fois. Le nombre de voxels définis est donc bien en dessous de la limite de 100.000 voxels, alors que le fantôme décrit en comporte pls millions. qques cellules qques 106 voxels AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Développements spécifiques à la Radiothérapie interne Dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire Limitation à 100.000 cellules Optimisation des temps de calcul Temps de calcul importants Segmentation semi-automatique des images CT Implémentation des fonctionnalités dans Œdipe Une fois le fantôme définis en format MCNP, on réalise une simulation pour obtenir la dose dans chacun des voxels. Les fantômes comportant pls millions de voxels , nous avions des temps de calcul très importants, de l’ordre de pls jours, voir pls semaines. Nous avons donc réaliser une étude afin d’optimiser ces temps de calcul. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Optimisation des temps de calcul du code MCNP Résultat (tally) = Dose (MeV/g) tally « classique » lattice tally mesh tally Les temps de calcul dépendent du nombre de voxels dans le fantôme et également de la version du code utilisé et du format de tally choisi, i.e., de la façon dont on va spécifier les résultats souhaités. Pour MCNP, il y a 3 formats de tally. Le premier, dit classique, s’utilise avec une description classique de la géométrie. Il consiste à lister les numéros de voxels dans lesquels ont souhaite avoir la dose. Le deuxième format, appelé « lattice tally » s’utilise avec les structures répétées et consiste à réutiliser le lattice qui a servi à la description de la géométrie. Enfin, le troisième format, appelé « mesh tally », consiste à définir une grille indépendante de la géométrie. Les doses seront calculées dans les mailles de cette nouvelle grille, et cette dernière est superposée à la géométrie. Dans notre cas, les grilles du mesh et de la géométrie sont identiques puisque l’on souhaite avoir la dose dans chaque voxels. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Optimisation des temps de calcul du code MCNP Données de l’étude : Géométrie : corps entier issu d’images scanner 256 x 256 x 157 voxels Rs= 0.1875 cm x 0.1875 cm x 0.528001 cm 100.000 400.000 800.000 3.500.000 A partir de ces différents formats, une étude a été réalisée. Les paramètres de cette études sont les suivants. Pour la géométrie, nous avons pris un fantôme corps entier de 256 x 256 x 157 voxels d’une résolution spatiale d’environ 2 x 2 x 5 mm. Cela représente un fantôme de plus de 10 millions de voxels. Ce fantôme a été obtenu à partir d’images scanners. Cette image représente le fantôme segmenté avec en rouge les tissus mous, en jaune les os, en bleu les poumons et en noir l’air. Afin d’obtenir à partir de ce fantôme initial des fantômes de nombres de voxels différents, nous avons extrait des coupes transversales situées au niveau du thorax. Par exemple, deux coupes représentent environ 100.000 voxels, 6 coupes environ 400.000, 12 coupes environ 800.000 et enfin, 54 coupes, ce qui correspond à un fantôme allant du cou à la base des cuisses, environ 3.500.000 voxels Nbre de voxels AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Optimisation des temps de calcul du code MCNP Données de l’étude (suite): Source : 131I homogène dans les tissus mous % E (keV) 364.489 81.7 10 Paramètre de simulation MCNP mode = p (photons) Energies nps = 1 million d’histoires Tally = Dose (MeV/g) dans chaque voxel Dans le but de réaliser une étude réaliste, la source qui a été choisie est l’iode 131 répartie de façon homogène dans les tissus mous. Nous ne considérons pour cette étude que les photons de l’iode 131 dont le spectre énergétique comporte une raie principale de 81.7 °/° à 364.489 keV. Le nombre d’histoires considérées est de 1 millions et enfin, le tally demandé est le calcul de la dose dans chacun des voxels. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Optimisation des temps de calcul du code MCNP MCNPX2.4 : Lattice tally Tally classique Mesh tally Temps CPU (heures) Nous avons obtenus les courbes suivantes dont les points correspondent chacun à une simulation. En ordonnées, nous avons le temps CPU en heures et en abscisse le nombre des voxels des différents fantômes ici représentés en log. Une première série de simulation ont été réalisées avec la version MCNPX2.4 du code et pour les 3 format de tally : classique, lattice et mesh. On voit que pour cette version, le format mesh tally est le format optimal. Cependant, on voit également que pour un fantôme de moins de 1.000.000 de voxels, on a déjà un temps de calcul de environ 150 heures ce qui correspond environ à 6 jours et demi de calcul. Nombre de voxels AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Optimisation des temps de calcul du code MCNP MCNPX2.4 : Lattice tally Tally classique Mesh tally MCNPX2.5.d Gain d’un facteur > 100 Temps CPU (heures) En travaillant en collaboration avec les concepteur du code basés a Los Alamos, nous avons obtenus la version MCNPX2.5c agrémentée d’un module fast qui, associé au format lattice tally sous certaines conditions nous permet d’obtenir la courbe verte qui présente des temps de calculs très inférieurs à ce que l’on avait précédemment. Nous n’avons pas pu poursuivre l’étude car pour des fantômes avec un grand nombre de voxel, nous avons été confrontés à un problème de temps d’initialisation des paramètres de la géométrie. Ce problème est en cours de résolution grâce à des modifications qui vont être apportées très prochainement par les concepteurs du code.Cependant, si l’on extrapole la courbe de façon linéaire et d’après les informations que nous avons eues, nous pouvons envisager un gain de temps d’au moins un facteur 20 pour des fantômes de plus d’1 millions de voxels. Cela nous permet d’envisager un temps de calcul de l’ordre de 1 jours pour un fantôme de 3.500.000 voxels allant du cou à la base des cuisses, et ceux pour 1 million d’histoires. Nombre de voxels AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Optimisation des temps de calcul du code MCNP 1h30 Temps CPU (heures) En travaillant en collaboration avec les concepteur du code basés a Los Alamos, nous avons obtenus la version MCNPX2.5c agrémentée d’un module fast qui, associé au format lattice tally sous certaines conditions nous permet d’obtenir la courbe verte qui présente des temps de calculs très inférieurs à ce que l’on avait précédemment. Nous n’avons pas pu poursuivre l’étude car pour des fantômes avec un grand nombre de voxel, nous avons été confrontés à un problème de temps d’initialisation des paramètres de la géométrie. Ce problème est en cours de résolution grâce à des modifications qui vont être apportées très prochainement par les concepteurs du code.Cependant, si l’on extrapole la courbe de façon linéaire et d’après les informations que nous avons eues, nous pouvons envisager un gain de temps d’au moins un facteur 20 pour des fantômes de plus d’1 millions de voxels. Cela nous permet d’envisager un temps de calcul de l’ordre de 1 jours pour un fantôme de 3.500.000 voxels allant du cou à la base des cuisses, et ceux pour 1 million d’histoires. MCNPX2.5.d (lattice tally) Nombre de voxels AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Développements spécifiques à la Radiothérapie interne Dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire Limitation à 100.000 cellules Optimisation des temps de calcul Temps de calcul importants Segmentation semi-automatique des images CT Implémentation des fonctionnalités dans Œdipe En parallèle à ces travaux, nous avons crée un module de segmentation semi-automatique pour images scanner. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Fantômes segmentés automatiquement Segmentation semi- automatique (CT) Images CT Fantômes segmentés automatiquement Échelle de Hounsfield Os Tissus mous Poumons Air En effet, dans le cas de la radiothérapie interne, les informations anatomiques sont issues exclusivement d’image scanner puisqu’un scanner fait partie du processus thérapeutique des patients. La spécificité des images scanner est d’être composés de nombres de hounsfield, directement proportionnels à la densité électronique des matériaux. Le module utilise cette Spécificité et en se basant sur l’échelle de hounsfield, regroupe les nombres de hounsfield en, plages correspondant à des matériaux qui sont pour nous les os, les tissus mous, les poumons et l’air. Sur ces coupes transversales, vous pouvez voir des exemples de segmentation automatiques. Sur cette coupe, on voit que les os sont bien définis (tête fémorale, pelvis et doigt). Sur la coupe du bas, on voit que les poumons en bleu sont bien définis. Cependant, on voit également un couche bleue correspondant au matériau autour du thorax. Ceci est du à la moyenne entre les nombres de hounsfield de l’air et ceux du tissu mou. Il s’agit d’un artéfact que l’utilisateur pourra modifier manuellement grâce à des outils de retouchage existant dans oedipe. De même, si l’utilisateur souhaite réaliser une segmentation plus fine pour identifier des organes critiques pouvant être par exemple le foie, les reins, la thyroïde ou des tumeurs, il devra réaliser cette segmentation par contourage manuel dans l’interface. L’outil de segmentation créé est donc semi-automatique. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Développements spécifiques à la Radiothérapie interne Dosimétrie corps entier à l’échelle tissulaire Limitation à 100.000 cellules Optimisation des temps de calcul Temps de calcul importants Segmentation semi-automatique des images CT Implémentation des fonctionnalités dans Œdipe Enfin, les nouvelles fonctionnalités que je vous est présentée ont été implémentées dans le logiciel Œdipe afin d’automatiser la procédure. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Implémentation des nouvelles fonctionnalités dans Œdipe (PV-WAVE) Outil de segmentation semi-automatique (CT) La fenêtre de l’outil de segmentation semi-automatique propose à l’utilisateur l’histogramme des nombres de hounsfield des images initiales, ainsi que les plages définies automatiquement. Il pourra les accepter telle quelle ou les modifier selon sont choix. L’utilisateur peut voir ici le résultat de la segmentation et, par ce bouton, accéder au menu de retouchage manuel. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Implémentation des nouvelles fonctionnalités dans Œdipe (PV-WAVE) Outil de segmentation semi-automatique (CT) Écriture automatique des fichiers d’entrée Convivialité - Lecture (20mns -> 1mn) - Zoom Histogramme Dose Volume Un module a été rajouté permettant l’écriture automatique des fichiers d’entrée au format des structures répétées, et ceux pour les formats mesh tally et lattice tally. La convivialité de l’interface a été améliorée. Elle a été rendue compatible sous station Unix. Et un module de visualisation 3D a été créé. Il permet de voir le fantôme sous tous les angles et d’afficher les matériaux en mode plein ou en mode filaire. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Implémentation des nouvelles fonctionnalités dans Œdipe (PV-WAVE) Outil de segmentation semi-automatique (CT) Écriture automatique des fichiers d’entrée Convivialité - Lecture (20mns -> 1mn) - Zoom Histogramme Dose Volume Un module a été rajouté permettant l’écriture automatique des fichiers d’entrée au format des structures répétées, et ceux pour les formats mesh tally et lattice tally. La convivialité de l’interface a été améliorée. Elle a été rendue compatible sous station Unix. Et un module de visualisation 3D a été créé. Il permet de voir le fantôme sous tous les angles et d’afficher les matériaux en mode plein ou en mode filaire. Compatibilité PC/Unix Visualisation 3D AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Dosimétrie personnalisée en radiothérapie interne à l’aide de fantômes voxélisés Enjeux de la radiothérapie interne Principe d’Œdipe Développements spécifiques à la radiothérapie interne Comparaison EGS4 / MCNPX Conclusions Perspectives Par ailleurs, le LEDI a développé une interface graphique baptisée Œdipe dont je vais vous décrire le principe. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Comparaison EGS4 / MCNPX Données de l’étude Géométrie : Fantôme de zubal (tête et torse) : 128 x 128 x 236 voxels Résolution spatiale : 0.375 x 0.375 x 0.4 cm Source : Iode 131 électrons et photons : Foie = 6.734E+06 KBq.h Reins = 3.3004E+06 KBq.h Tumeur (thyroïde) = 4.699E+06 KBq.h Corps entier = 1.3875E+08 Kbq.h Par ailleurs, le LEDI a développé une interface graphique baptisée Œdipe dont je vais vous décrire le principe. Résultats : Doses absorbées au foie, reins, thyroïde et corps entier (en mGy/kBq/h) Erreur relative < 10 % AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Comparaison EGS4 / MCNPX Résultats Source = foie Source = thyroïde   Source = reins EGS4 MCNPX2.5d Par ailleurs, le LEDI a développé une interface graphique baptisée Œdipe dont je vais vous décrire le principe. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Conclusions Limite de 100.000 voxels dépassée : modélisation d’un corps entier réalisée Optimisation de la méthode de calcul : 1h30 de calcul par million de particules suivies Outil de segmentation semi-automatique réalisé Fonctionnalités implémentées dans Œdipe Validation du logiciel Œdipe : comparaison EGS4 / MCNPX Pour conclure, je dirai que le format des structures répétées nous a permis de modéliser des fantômes corps entier et que nous avons optimiser les temps de calcul CPU ce qui nous permet d’envisager un temps de calcul de l’ordre de 1 jour par million de particules suivies pour un fantôme de pls millions de voxels. Un outil de segmentation semi-automatique pour images scanners a été créé et ces nouvelles fonctionnalités ont été implémentées dans Œdipe. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003

Perspectives Optimisation du fichier d’entrée Création d’un fichier unique Validation d’Œdipe Oedipe / mesures TLD sur fantômes physiques Comparaison Œdipe / MIRD Participation à la dosimétrie lors d’essais cliniques sur patients Dans l’avenir, nous souhaitons continuer à optimiser les temps de calcul en travaillant notamment sur les importance (imp=0 dans l’air) et sur les techniques de biaisage proposées par MCNP comme par exemple le weight window. D’autre part, nous souhaitons améliorer l’interface au niveau du traitement des données dosimétriques, en l’adaptant au milieu médical, au niveau des unités et en créant des outils spécifiques comme les histogrammes dose volumes très utilisés par les médecins. Nous souhaitons également valider le logiciel Œdipe par diverse comparaisons. Une collaboration est en cours avec le laboratoire allemand GSF afin de comparer les codes MCNP et ALGAM en considérant le fantôme de référence Zubal. Nous envisageons également de réaliser des mesures avec diodes thermoluminescantes sur fantômes physique et de comparer ces mesures avec les résultats d’Œdipe. Enfin, grâce à la collaboration avec l’INSERM de Nantes eux même en collaboration avec le centre anti-cancéreux rené Gauducheau, nous envisageons de participer à la dosimétrie lors d’essais cliniques sur patient. AUSSOIS : JOURNÉES JEUNES CHERCHEURS - 2003