3.3 Génération des voxels kernels
4.3.2 Analyse des dosimétries
4.3.2.1 Temps de calcul
Algorithme Temps de calcul
DEL 0,1 s
CH 16 s
CH div densités 52 s C/S hétérogène 4,4 h Simulation Monte-Carlo 48,6 h
Tableau 38 – Temps de calcul pour chaque algorithme
Le gain de temps de calcul entre algorithmes par rapport à la simulation Monte-Carlo varie d’un facteur 11 pour la C/S hétérogène à un facteur 1,7.106 pour le DEL. Le temps de calcul des méthodes de convolution est
appliqué à un filtre DVK de 493 voxels pour un nombre de voxels sources de 1667.
4.3.2.2 Isodoses
Les isodoses sont représentées sur la Figure 72 qui est une coupe représentative TDM avec une échelle de couleurs de dose absorbée en gray.
Figure 72 – Isodoses du DEL (à g.) et de la CH (à d.)
Les isodoses du DEL sont logiquement limitées à la segmentation du radio-isotope alors que celles de la CH sont cohérentes avec la propagation de l’énergie des émissions de l’166Ho, dans un milieu homogène. Ainsi,
les dépôts d’énergie ne sont pas affectés par la présence des hétérogénéités tissulaires présentes telles que l’os, l’air et la densité de l’holmium.
111
Figure 73 – Isodoses de la CH div densités (à g.) et de la C/S hétérogène (à d.)
L’algorithme de la CH avec division par la densité locale en Figure 73 tient compte des hétérogénéités en apportant des modifications cohérentes des dépôts d’énergies : au niveau de l’os, les isodoses de dose absorbée sont moins avancées et l’inverse est observé pour l‘air. Ce comportement similaire est visible avec la C/S hétérogène, bien que la nature des corrections apportées soient plus avancées.
Figure 74 – Isodoses de la simulation Monte-Carlo (à d.)
Les isodoses de la C/S hétérogène sont les plus proches de la simulation Monte-Carlo illustrée en Figure 74. Cette observation indique la prise en compte la plus adéquate des hétérogénéités de la C/S hétérogène, sur le critère des isodoses. La distance radiologique apporte ainsi une précision supplémentaire dans la prise en compte des hétérogénéités tissulaires comparée à une simple division locale.
112
4.3.2.3 Histogrammes dose-volume
Figure 75 – HDV du GBM du porc
Les résultats des HDV de la figure 75 confirment les résultats qualitatifs observés avec les isodoses. La méthode du DEL n’est pas adaptée à cet échantillonnage spatial et affiche les résultats les moins proches de la simulation Monte-Carlo. Contrairement au DEL, une bonne conformité générale est observée avec l’ensemble des algorithmes des méthodes de convolution.
La CH div densités apporte une amélioration mais la C/S hétérogène présente la meilleure concordance avec la simulation Monte-Carlo qui est confirmée par sa valeur T de 211,5 la plus basse, visible dans le Tableau 39. Algorithme V60 Gy (%) V95 Gy (%) T, Statistique du 2 DEL 74,3 % 72,8 % 19933,2 CH 99,3 % 97,5 % 2754,0 CH div densités 98,9 % 96,7 % 940,0 C/S hétérogène 97,6 % 95,0 % 211,5 Simulation Monte-Carlo 97,7 % 95,1 %
Tableau 39 –V60Gy, V95 Gy et somme T pour les six algorithmes
Les écarts absolus entre algorithmes de convolution restent faibles, probablement en raison de la prédominance du tissu cérébral dans l’environnement du GBM comparé aux hétérogénéités.
0 20 40 60 80 100 0 500 1000 1500 2000 Fra ct ion du v ol ume (% ) D (Gy) DEL CH CH div densité C/S hétérogène Simulation Monte- Carlo
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4.3.2.4 γ-index local
Les voxels rouges représentent les discordances (γ >1) entre l’algorithme évalué et la simulation Monte- Carlo. Les contours de la segmentation de l’holmium sont visibles en traits roses et les images ne correspondent qu’aux critères de tolérances les plus sévères de (5%, 0 mm).
Figure 76 – γ-index local du DEL (à g.) et de la CH (à d.)
Figure 77 – γ-index local du CH div densités (à g.) et de la C/S hétérogène (à d.)
Les γ-index locaux indiquent que l’algorithme de la C/S hétérogène obtient les résultats les plus proches de la simulation Monte-Carlo quel que soit les deux critères de tolérances de (5 %, 0 mm) ou (5%, 1 mm) considéré, ce qui est en accord avec toutes les observations des isodoses et des HDV.
Algorithme γ-index local
(5 %, 0 mm) (5 %, 1 mm)
DEL 1,94 % 14,9 %
CH 22,29 % 64,9 %
CH div densités 23,19 % 66,3 % C/S hétérogène 68,60 % 83,4 %
114 La figure 78 permet de confronter le temps de calcul et γ-index local (5 %, 0 mm) :
Figure 78 – γ-index local des algorithmes vs temps de calcul
Tous les algorithmes de convolution ont des efficacités compatibles avec la routine clinique. Cependant, le choix de la C/S hétérogène est à privilégier en présence d’hétérogénéités à proximité des volumes d’intérêts.
4.3.2.5 Indice de conformation
L’indice de conformation résultant de l’injection en se référant à la simulation Monte-Carlo est de 0,82 et visible dans le Tableau 42.
Algorithme Indice de conformation Différence relative
DEL 0,60 -26,8 %
CH 0,88 7,3 %
CH div densités 0,86 4,9 %
C/S hétérogène 0,84 2,4 %
Simulation Monte-Carlo 0,82
Tableau 41 – Indices de conformation par algorithmes de calcul
L’indice de conformation de 0,84 calculé par la C/S hétérogène est le plus proche de la référence, avec une différence relative de 2,4 % avec la référence.
0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 10 20 30 40 50 γ -index loca l ( % ) Temps de calcul (h) DEL CH CH div densités C/S hétérogène Simulation Monte-Carlo
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4.3.2.6 Facteur volumique de sous-dosage lésionnel
Le facteur volumique de sous-dosage lésionnel résultant de l’injection en se référant à la simulation Monte-Carlo est de 2,0.10-2 et visible dans le Tableau 43.
Algorithme de calcul FsL Différence relative
DEL 1,7.10-1 745,0 %
CH 5,7.10-3 -71,6 %
CH div densités 1,3.10-2 -35,0 % C/S hétérogène 2,4.10-2 19,0 % Simulation Monte-Carlo 2,0.10-2
Tableau 42 – FsL par algorithmes de calcul
Le FsL calculé sur la C/S hétérogène est le plus proche de la référence, avec une différence relative de 19,0 % avec la référence.
Tous les résultats amènent à la conclusion d’une bonne performance générale des algorithmes de convolution, avec un gain de calcul considérable par rapport à la simulation Monte-Carlo variant d’un facteur 11 à 104. Comme attendu pour cette application, l’algorithme du DEL est inadapté à cet échantillonnage spatial. La
dosimétrie présentant la meilleure concordance avec la simulation Monte-Carlo est la C/S hétérogène.
L’arrêt prématuré du projet TheraneaM en septembre 2017 n’a permis que d’étudier six cas, visibles en Annexe. Il serait intéressant en perspective de s’étendre à davantage de cas précliniques afin renforcer la robustesse de ce protocole de quantification aboutissant à des calculs de dose absorbée.
4.4 Conclusion
Le traitement des images TDM des injections de HoMP ont permis de démontrer la faisabilité d’une quantification relative. Cette quantification donne accès à une carte de distribution d’activité à échantillonnage spatial plus fin que celles habituellement retrouvées en TEMP. De plus, un suivi de la diffusion de l’injection est possible, ouvrant la voie à une dosimétrie adaptative si nécessaire.
La réalisation de calculs de dose absorbée avec trois catégories d’algorithmes permet de démontrer que les méthodes de convolution sont adaptées à une utilisation en routine clinique dans une localisation cérébrale. Des cas précliniques supplémentaires pourraient permettre une meilleure évaluation de la précision de ces algorithmes par rapport aux effets biologiques constatés.
117
Dosimétrie multirésolution en
milieux homogène et hétérogène
5.1 Introduction
Le Chapitre 4 a présenté une application dosimétrique d’une microcuriethérapie à l’holmium à partir de l’application de cinq algorithmes au total et la simulation Monte-Carlo. Ce chapitre propose de généraliser ces applications à d’autres échantillonnages spatiaux et radio-isotopes dans des contextes d’application fondamentaux et clinique, indépendants du projet TheraneaM. L’objectif est d’évaluer la précision dosimétrique par rapport à la simulation Monte-Carlo résultant de la variation de l’échantillonnage spatial, de la nature du milieu et des radio-isotopes afin d’émettre des recommandations sur l’utilisation des algorithmes de dosimétrie en radiothérapie interne. Dans cet objectif, l’étude se divise en deux échelles et deux milieux tissulaires.