CHAPITRE 3. SIMULATION DE MONTE CARLO REALISTE DES DONNEES TEP
3.1. Simulation de Monte Carlo des données TEP
3.1.4. Comparaison des codes existants
Il existe deux grandes familles de code Monte Carlo permettant de simuler des acquisitions TEP : les codes généraux de propagation de particules et les codes dédiés. Les codes généraux de propagation de particules dans la matière, comme EGS4, Géant et MCNP, ne sont pas écrits pour une application spécifique et consistent en une bibliothèque de fonctions permettant de simuler un grand nombre de particules différentes dans une gamme d’énergie généralement beaucoup plus grande que celle pertinente en TEP. De tels codes sont généralement bien validés et bien documentés mais contiennent nécessairement de nombreuses fonctions sans intérêt pour la simulation des acquisitions TEP, ce qui les rend peu compacts, relativement lents et difficiles à modifier. Des codes dédiés à la simulation TEP sont le plus souvent utilisés.
3.1.4.1. Présentation des principaux codes dédiés
Les codes dédiés sont spécifiquement écrits et optimisés pour la simulation des données TEP. Ils sont donc en général plus rapides et compacts que les codes généraux et contiennent des modèles plus ou moins sophistiqués du patient et du scanner.
3.1.4.1.a. PETSIM
PETSIM est un code de Monte Carlo des acquisitions TEP gratuit développé par C. Thomson (Université de McGill) permettant de simuler la propagation de photons gammas dans des distributions simples décrites analytiquement ainsi que dans les septa et le détecteur organisé en blocs et cristaux. PETSIM contient des modules de simulation du temps mort et des coïncidences fortuites [Thomson 1992].
3.1.4.1.b. GATE
Geant 4 Application to Emission Tomography (GATE) est un code gratuit disponible en ligne (http://www-lphe.epfl.ch/~PET/research/gate/index.html#introduction) dédié à la simulation de scanners TEP et TEMP [Santin 2003]. GATE utilise les routines de Geant 4 et permet donc de simuler la propagation de photons et électrons ainsi que de nombreuses autres particules dans une gamme d’énergie bien supérieure au TeV. GATE utilise une description hiérarchique flexible du scanner permettant de modéliser un grand nombre de géométries d’acquisition, et contient des modules de simulation du temps mort, des coïncidences fortuites et de la perte de résolution et d’énergie dans les blocs. Il permet de simuler des distributions d’activité et d’atténuation discrètes et analytiques. GATE est un outil de simulation très largement utilisé et bien validé, il est cependant relativement lent à cause de la complexité du code sur lequel il est basé et l’absence, à la date de rédaction de ce travail, de méthodes de réduction de variance pour la modélisation de la propagation des photons gammas.
3.1.4.1.c. Eidolon
Eidolon est un code developé par H. Zaidi et C. Morel (Université de Genève) disponible gratuitement en ligne (http://dmnu-pet5.hcuge.ch/eido/index.html ) [Zaidi 1997] et dédié aux simulations TEP. Eidolon permet de modéliser des distributions d’activité et d’atténuation discrètes quelconques mais ne modélise pas la propagation des photons gammas dans le détecteur, i.e. tous les photons sont parfaitement détectés dans ce modèle simple. Les coïncidences fortuites et le temps mort ne sont pas modélisés et le code n’est pas accéléré par des méthodes de réduction de variance.
3.1.4.1.d. SimSET
Simulation System for Emission Tomography est un code développé par R. Harrison, S. Vannoy et D. Haynor (Université de Washington) disponible gratuitement en ligne (http://depts.washington.edu/simset/html/simset_main.html) dédié aux simulations TEP et TEMP. Il permet de modéliser des distributions discrètes et analytiques d’atténuation et d’activité et simule la propagation de photons gammas dans les septa et le détecteur. SimSET est un code bien validé et a l’avantage majeur de contenir des méthodes de réduction de variance permettant d’accélérer significativement les simulations. Jusqu’à présent, il ne contient cependant pas de modèle réaliste des scanners TEP organisés en blocs et cristaux (le détecteur est à la place modélisé par une couronne cylindrique), ni du temps mort et des coïncidences fortuites.
3.1.4.1.e. Autres codes
De nombreux autres codes de simulation des données TEP existent mais sont moins couramment utilisés que ceux mentionnés ci avant, e.g. PET SORTEO, Penelopet et GePETo. Ces codes n’offrent pas d’avantage décisif par rapport à ceux, plus couramment utilisés, décrits précédemment et sont généralement moins bien validés.
Tableau 3.1. Codes de Monte Carlo dediés à la simulation des acquisitions TEP1
PETSIM Eidolon GATE SimSET
Interactions : Photoélectrique Compton Rayleigh Non colinéarité Positon prop. Oui Oui ? Oui Oui Oui* Oui* Oui* Non Non Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Description de l’objet : Analytique Discret Oui Non Oui Oui Oui Oui Oui Oui Détecteur : Blocs Cristaux Septa Temps mort Coinc. fortuites Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Oui Non Non Oui Oui Oui Oui Oui Non** Non** Oui Non** Non** Méthodes de réduction de variance Non Non Non Oui
* Dans l’objet mais pas le détecteur ** A la date de rédaction de ce travail
3.1.4.2. Choix du code de Monte Carlo pour ce travail
La simulation de Monte Carlo est un outil extrêmement utile permettant de générer des acquisitions TEP virtuelles réalistes pour lesquelles toutes les distributions de références sont connues, e.g. la distribution des coïncidences diffusées et la distribution d’activité. De telles simulations sont typiquement utilisées pour :
• Évaluer de nouvelles géométries d’acquisition sans avoir à construire des prototypes réels, les performances d’une géométrie d’acquisition pouvant être à la place simulées si l’outil de simulation est réaliste.
• Développer et évaluer de nouvelles méthodes de quantification en comparant les distributions estimées aux distributions de référence connues dans ces simulations. Il est
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crucial pour cette application que la simulation utilisée soit réaliste afin que de telles méthodes de quantification soient ensuite applicables à des données réelles.
• Evaluer la sensibilité et spécificité de méthode diagnostiques (études ROC pour « receiver operating caracteristic » en anglais) en générant de multiples études virtuelles pour lesquelles le diagnostique de référence est connu.
Les codes mentionés dans cette section ont tous des avantages et des inconvénients, et sont par conséquent plus ou moins adaptés à des applications spécifiques. L’objectif ultime de ce travail étant de développer une nouvelle méthode de correction de la diffusion en TEP, il est important que nous utilisions un simulateur réaliste bien validé afin que toute méthode de quantification développée et testée sur ces données simulées soit ensuite applicable à des données réelles. Le simulateur utilisé doit donc pouvoir modéliser des distributions d’activité et d’atténuation discrétisées, la géométrie en blocs et cristaux du détecteur ainsi que le temps mort et les coïncidences fortuites. Comme nous utiliserons aussi ce simulateur pour générer des acquisitions virtuelles contenant un grand nombre de coups, il est aussi nécessaire que le code choisi soit rapide afin de pouvoir simuler un grand nombre de photons en un temps raisonnable. On note qu’il n’est pas crucial pour ce travail que le simulateur utilisé soit extrêmement flexible, en particulier nous ne souhaitons pas sacrifier la rapidité d’exécution au profit d’une plus grande flexibilité de modélisation du détecteur.
Clairement, les deux codes les plus pertinents pour ce travail sont GATE et SimSET (voir Tableau 3.1). En effet, PETSIM ne permet pas de simuler des distributions d’atténuation et d’activités discrètes nécessaires à la modélisation réaliste du patient et Eidolon ne simule pas la propagation des photons gammas dans le détecteur. GATE est un outil de simulation bien validé qui a l’avantage d’être flexible, cependant au prix d’une lenteur d’exécution. SimSET est un outil bien validé, moins flexible que GATE mais beaucoup plus rapide car plus léger et contenant des techniques de réduction de variances. L’inconvénient principal de SimSET est qu’il ne contient pas une description réaliste du détecteur TEP. Au lieu d’accélérer GATE, ce qui nécessiterait de réorganiser complètement son code déjà complexe et d’y implémenter des méthodes de réduction de variance, nous proposons d’incorporer dans SimSET un modèle réaliste des scanners TEP prenant en compte la géométrie en blocs et cristaux du détecteur ainsi que le temps mort et les coïncidences fortuites. Notre modèle sera fondé sur SimSET, i.e. nous ne ré-écrirons pas les fonctions existantes permettant de propager des photons gammas dans la matière, et nos modifications concerneront uniquement l’étape de détection des photons d’annihilation (nous pourrons donc utiliser la version standard de SimSET pour l’étape de propagation dans le patient et les septa). Nous validerons nos modifications en
comparant ce nouveau simulateur à GATE, pour lequel la modélisation du détecteur discrétisé en blocs et cristaux est bien validée, ainsi qu’à des données expérimentales acquises sur un scanner TEP-TDM General Electric Discovery STE. Cette étape de validation sera spécifique au scanner GE DSTE, cependant une fois validé notre simulateur pourra être utilisé pour simuler n’importe quel scanner TEP ayant une géométrie en blocs et cristaux.