RJC Annecy Décembre 2010 Développement et validation expérimentale d’un logiciel de planification de traitement pour déterminer la dose corps entier en.

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1 RJC Annecy Décembre 2010 Développement et validation expérimentale d’un logiciel de planification de traitement pour déterminer la dose corps entier en radiothérapie Igor BESSIERES CEA-Saclay DRT/LIST/DCSI/LM2S Directeur de thèse : Jean-Marc BORDY Encadrant : Bénédicte POUMAREDE Université Paris-Sud XI Ecole doctorale MIPEGE Thèse se terminant en 12/2012

2 Radiothérapie Traitement des cancers par irradiation des cellules tumorales Faisceau de photons Effet quantifié par la dose (énergie déposée par unité de masse, unité: le gray) Irradier au maximum la tumeur et épargner les tissus sains

3 Radiothérapie Traitement des cancers par irradiation des cellules tumorales Faisceau de photons Effet quantifié par la dose (énergie déposée par unité de masse, unité: le gray) Irradier au maximum la tumeur et épargner les tissus sains PROBLEMATIQUE: Fuites et diffusions  dépôt périphérique de faibles doses (~ mGy)

4 Radiothérapie Traitement des cancers par irradiation des cellules tumorales Faisceau de photons Effet quantifié par la dose (énergie déposée par unité de masse, unité: le gray) Irradier au maximum la tumeur et épargner les tissus sains PROBLEMATIQUE: Fuites et diffusions  dépôt périphérique de faibles doses (~ mGy) Relation faibles doses/effets mal connue (peu d’études épidémiologiques, pas de dosimétrie hors-champ) Apparition de cancers secondaires et maladies cardiaques dans et en bordure de champs Durée de vie après traitement s’allonge  augmente la susceptibilité de développer un cancer secondaire

5 IMPORTANCE DE CONNAITRE ET DE MINIMISER LA DOSE PERIPHERIQUE
Radiothérapie Traitement des cancers par irradiation des cellules tumorales Faisceau de photons Effet quantifié par la dose (énergie déposée par unité de masse, unité: le gray) Irradier au maximum la tumeur et épargner les tissus sains PROBLEMATIQUE: Fuites et diffusions  dépôt périphérique de faibles doses (~ mGy) Relation faibles doses/effets mal connue (peu d’études épidémiologiques, pas de dosimétrie hors-champ) Apparition de cancers secondaires et maladies cardiaques dans et en bordure de champs Durée de vie après traitement s’allonge  augmente la susceptibilité de développer un cancer secondaire IMPORTANCE DE CONNAITRE ET DE MINIMISER LA DOSE PERIPHERIQUE

6 Objectifs Développement d’un outil de calcul Monte Carlo de la dose hors-champ Accélération du code (réduire le temps de calcul en vue d’une application clinique)  Implémentation d’une technique de réduction de variance de transport pseudo déterministe Validation expérimentale du code  2 types d’accélérateurs dans 2 milieux Application de la technique à un cas clinique

7 Objectifs Développement d’un outil de calcul Monte Carlo de la dose hors-champ Accélération du code (réduire le temps de calcul en vue d’une application clinique)  Implémentation d’une technique de réduction de variance de transport pseudo déterministe Validation expérimentale du code  2 types d’accélérateurs dans 2 milieux Application de la technique à un cas clinique Prise en compte la dose périphérique lors de la planification du traitement

8 Simulation Monte Carlo
Méthode statistique de résolution des équations de transport des particules Penelope, code Monte Carlo développé par Pr. Salvat de l’Universitat de Barcelona  Calcul précis du dépôt de dose  Temps de calcul long But: maximiser l’efficacité ε du calcul: T = temps de calcul σ = incertitude associée au calcul Rien à modifier Utilisation de technique de réduction de variance: favorisent les parcours et interactions « utiles » (régions privilégiées, symétrie, énergie de coupure…) modélisation accélérateur Saturne 43 avec Penelope

9 Résultats de simulation
CONFIGURATION: SATURNE 43, 12 MV, champ 10x10cm², SSD=90cm Saturne 43 modélisée + cuve à eau 60x60x30 cm3 108 particules initiales 5 jours sur 16 processeurs Parler du pourcentage en fonction de la distance, donc doses faibles, et ensuite parler de l’incertitude, difficultés à faire converger le calcul. 0.04 % .Dmax 1 % .Dmax

10 Résultats de simulation
Incertitude relative sur la dose Jusqu’à 20 % 9 jours et 6 heures 108 particules 8 processeurs Subdiviser en 2 ou 3. Diminution incertitude, après optimisation des paramètres, mais temps de calcul bien trop important, optique application clinique

11 Résultats de simulation
Incertitude relative sur la dose Jusqu’à 20 % 9 jours et 6 heures 108 particules 8 processeurs OPTIMISATION des PARAMETRES de SIMULATION Subdiviser en 2 ou 3. Diminution incertitude, après optimisation des paramètres, mais temps de calcul bien trop important, optique application clinique Jusqu’à 9 % 21 jours et 12 heures 108 particules 8 processeurs

12 Résultats de simulation
Incertitude relative sur la dose Jusqu’à 20 % 9 jours et 6 heures 108 particules 8 processeurs OPTIMISATION des PARAMETRES de SIMULATION Subdiviser en 2 ou 3. Diminution incertitude, après optimisation des paramètres, mais temps de calcul bien trop important, optique application clinique Jusqu’à 9 % 21 jours et 12 heures 108 particules 8 processeurs TEMPS de CALCUL TROP IMPORTANT !!!

13 Simulation Monte Carlo
Principe du Transport pseudo-déterministe (réduction de variance à implémenter): Technique existante dans MCNPX Lors de chaque interaction, la particule est subdivisée en deux: une particule virtuelle (déterministe) forcée d’atteindre sans collision une zone d’intérêt définie avec une probabilité appropriée et la particule réelle (non-déterministe) Le particule virtuelle est ensuite traitée de façon non déterministe lorsqu’elle entre dans le zone d’intérêt Le poids de la particule non déterministe n’est pas modifié, mais elle est tuée si elle atteint la zone d’intérêt Rien à modifier

14 Validation expérimentale
Etude du dosimètre (OSL) [Avril 2010] Al2O3:C piège les électrons excités par l’irradiation Lecture par flash lumineux Caractérisation du dosimètre: réponse large en dose (de 0.1 mGy à 10 Gy) incertitude sur la lecture 1.5 à 2 % pas de dépendance en débit de dose pas de dépendance angulaire forte dépendance aux basses énergies déplétion importante (1%/lecture) ~10 mm OSL Nanodots de LCIE Landauer Parler du fonctionnement du dosimètre, voir papier rédigé sur la présentation de l’OSL Lecteur MicroStar

15 Validation expérimentale
Etude du dosimètre (OSL) [Avril 2010] Réponse en énergie Parler de l’importance de faire attention à cette dépendance en énergie, notamment du fait que la dose périphérique provient essentiellement de particules diffusées, donc énergétiquement faibles…

16 Validation expérimentale
Radiothérapie Conventionnelle [Juillet 2010] Dans une cuve à eau Réalisation cuve spécifique Manipulation en labo métrologique LNHB sur Saturne 43 partenaires EURADOS (UNIPI, Italie; IFI, Pologne; UAB, Espagne; SCKCEN, Belgique; IRB, Croatie) Analyse en cours Irradiation à 6, 12 et 20 MV Champ 10x10 cm² Profondeurs: 10 (référence), 15, 20, 25 cm Hauteurs: 0 (référence), 5, 10 cm Fabriquer par nos soins, détailler montage, large, tube, influence tube?!!?, partenaire européen cuve montée

17 Radiothérapie conventionnelle
SIMULATION CONFIGURATION: SATURNE 43, 12 MV, champ 10x10cm², SSD=90cm Saturne 43 modélisée, 108 particules initiales Modélisation cuve Mettre aussi l’influence en profondeur….

18 Validation expérimentale
Radiothérapie Conventionnelle [Juillet 2010] Corrections apportées à la lecture brute: Sensibilité de chaque OSL et facteur d’étalonnage dans l’air Deau/Kair Comparaison avec des mesures de chambre d’ionisation Dire que l’on retrouve cet écart/ cette sur-réponse pour toutes les qualités de faisceaux, dire que la chambre d’ionisation est le dosimètre absolu de référence, expliquer le pourquoi de la dépendance en énergie (diffusé, faible énergie…)

19 Validation expérimentale
Radiothérapie Conventionnelle [Juillet 2010] Calcul des spectres par MC Importance du pic à 70 keV en s’éloignant du champ Dire que l’on retrouve cet écart/ cette sur-réponse pour toutes les qualités de faisceaux, dire que la chambre d’ionisation est le dosimètre absolu de référence, expliquer le pourquoi de la dépendance en énergie (diffusé, faible énergie…)

20 Validation expérimentale
Radiothérapie Conventionnelle [Juillet 2010] Début de comparaison avec les simulations Toujours pas de correction de la dépendance en énergie, sous réponse du Monte Carlo après 20cm du centre du faisceaux…Faut-il d’avantage suivre les photons de basse énergie, réduire les énergies de coupure… Peut-être retracer l’ensemble avec toutes les positions (0 à 45cm) et le montrer en logarithmique.

21 Validation expérimentale
Radiothérapie IMRT [Avril 2011] Accélérateur utilisé en clinique (Validation à l’UNIPI de Pise, Italie) Dose hors-champ plus importante (Irradiation + longue  exposition diffusion & fuite + importante) Etude dans une cuve à eau (milieu de référence) et fantôme anthropomorphe (rapprochement cas réel) Faire la transition en disant qu’une fois la correction en énergie apportée, l’OSL sera adapté à une validation in-vivo du code... Parler brièvement du fonctionnement d’un IMRT comparativement à un conventionnel, Multi-lames

22 Échéances à venir Prochainement: Par la suite: Communications:
Correction de la dépendance en énergie des mesures de juillet 2010 (en cours) Implémentation du transport pseudo-déterministe dans Penelope (à débuter) Par la suite: Comparaison Penelope modifié/MCNPX Validation sur fantôme anthropomorphe Communications: Article (soumission prévue en juin 2011) Conférences: ESTRO Londres (Mai 2011), AAPM Vancouver (Juillet 2011) Combiner les deux dernières slides…