Utilisation du recalage déformable sur image patient

2.5.1 Calcul de dose

La technique de recalage déformable de l’image avec anatomie de référence sur l’image avec l’ana- tomie déformée est appliquée sur les images cliniques du patient P9, pour une fraction du traitement. Les images CT, CBCT et l’image CT recalée utilisées pour les calculs de dose sont illustrées à la figure

2.17. L’image CBCT seuillée pour sa part est montrée à la figure1.4. Le calcul du plan de traitement produit l’histogramme dose-volume montré à la figure2.18. Les courbes affichées correspondent à la dose déposée à la prostate et au rectum sur les images CT de planification, sur l’image CBCT du jour, sur l’image CT recalée sur le CBCT du jour et sur l’image CBCT dont les densités ont été divisées en 4 catégories. Comme aux figures précédentes, les 4 courbes pour la prostate sont à la droite de la zone de graphique, tandis que les courbes pour le rectum sont à la gauche.

CT planif

CT recalé

CBCT

FIGURE2.17 – Images CT, CT recalée et CBCT utilisées pour le calcul de dose d’un plan de radio- thérapie conformationnelle sur une image patient

0

50

100

150

200

250

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Dose [cGy]

Volume normalisé

FIGURE2.18 – Histogramme dose-volume de la prostate (droite) et du rectum (gauche) pour un cal- cul de dose sur l’image CT de planification, l’image CBCT, l’image CT recalée et l’image CBCT segmentée avec 4 groupes de densités pour un déplacement typique de la prostate (environ 0,5 cm)

Bien que cette image n’ait pas de vérité absolue comme les images fantômes, les résultats à cette figure montrent un comportement cohérent. La courbe de dose de la prostate sur l’image recalée est décalée vers les plus basses doses par rapport à celle de l’image CT. C’est le comportement attendu étant donné qu’une plus petite partie de la prostate est irradiée lorsqu’elle est déplacée à l’extérieur du plateau de dose planifié pour le traitement.

2.5.2 Possibilité d’utiliser le recalage déformable sur des images de patients

Dans le cadre de ces tests effectués sur l’image patient, deux techniques étaient évaluées. Ces deux méthodes comparées ici étaient considérées comme des solutions possibles en clinique pour le recalcul de la dose en utilisant l’image CBCT du jour. D’une part, le recalage déformable est une méthode qui nécessite du temps de calcul et qui comporte ses causes d’incertitudes, entre autres la relation entre les intensités dans les images CT et CBCT et la perte de masse dans le temps [82]. Toutefois, les résultats sur image patient montrent que le logiciel offre un comportement réaliste. La prostate n’est déplacée que de 5 mm, donc on s’attend à ce que la courbe de l’image recalée de la figure2.18soit près de celle de l’image CT de planification. La courbe de l’image recalée est à la fois près de celle du CT, elle montre une courbe cohérente avec la physique. Le fait que la courbe du rectum ne soit pas exactement superposée à celle du CT montre en partie l’incertitude reliée au fait de recaler une image. Néanmoins, les doses semblent similaires. D’un autre côté, la technique de correction des densités dans l’image CBCT n’est pas satisfaisante. La raison la plus probable est le choix de valeurs de densités qui viennent rapidement affecter le calcul de dose, car les divisons créent de grandes régions avec ces densités. Évidemment, par la surface qu’elle occupe, la région des tissus mous de faible densité est la région où un petit écart de densité pourrait faire une grande différence de dose. Cette méthode visait à retirer les artéfacts et les erreurs de densités électroniques dans l’image CBCT afin de produire un calcul de dose plus adéquat, tout en utilisant des contours tracés sur l’image CBCT. Par contre, le résultat montre que le calcul de dose ressemble beaucoup au calcul sur l’image CBCT originale. Cela fait en sorte que cette méthode ne peut pas être retenue comme étant envisageable en clinique tel quel. Il serait donc intéressant de poursuivre l’étude du recalage déformable afin de vérifier si cette méthode peut être employée dans le contexte de la radiothérapie adaptative.

Finalement, une autre conclusion intéressante et encourageante qui motive l’utilisation de la métho- dologie utilisée pour cette étude est que le recalage offre les mêmes résultats lorsque la prostate est déplacée d’une distance de 0,5 cm que lorsqu’elle est déplacée de 1 cm. Ces deux déplacements sont réalistes et ce sont ceux qui sont les plus susceptibles de se produire en clinique [12,14,15,16]. Bien que le nombre de tests qui ont pu être effectués avec ce fantôme sont limités, les tests montrent un comportement encourageant, soit que sur cette plage de déformation, l’algorithme utilisé avec le logi- ciel Elastix semble cohérent et permet d’obtenir des résultats satisfaisants en ce qui a trait au calcul de dose sur ces images. Cette conclusion doit toutefois être nuancée par le fait que le fantôme employé pour cette étude est une version très simplifiée de l’anatomie d’un patient et le plan qui a été utilisé est simple lui aussi. Ainsi, si l’on pouvait contourer d’autres tissus ou organes autour de la prostate,

il serait possible de mieux caractériser les recalages des images du fantôme. Cette manière de faire reviendrait à mieux caractériser le comportement du logiciel dans un contexte d’image plus complexe et ainsi augmenter notre motivation à utiliser le logiciel en clinique.

Chapitre 3

Deformable image registration and

automatic contouring using cone-beam

CT : A study of similarity indices

3.1

Résumé

L’utilisation du recalage déformable pour des fins de propagation des contours représente un outil potentiellement utile afin de segmenter automatiquement et rapidement les organes dans un contexte clinique, tout en diminuant la variabilité des contours obtenus. Cet outil pourrait aussi servir à vérifier les variations anatomiques dans un protocole de radiothérapie adaptative. Le but de cette étude est de quantifier la précision des contours tracés automatiquement en les comparant avec des contours tracés manuellement à l’aide de métriques de similarité.

L’étude a été effectuée à l’aide du logiciel OnQ rts. Il inclut des modules pour recaler ou recontourer des images et évaluer la qualité des contours générés. Trois méthodes sont évaluées dans le but de produire des contours durant le cours du traitement : en utilisant la segmentation automatique des images CBCT par recherche dans un atlas de contour ; en recalant les contours de l’image CT sur l’image CBCT ; en recalant l’image CT sur chaque image CBCT et en appliquant les paramètres de déformation sur les contours du CT pour les coller sur la nouvelle image recalée et finalement en utilisant cette technique avec l’aide d’une région d’intérêt pour recaler précisément dans une région. Ces quatre ensembles de contours déformés sont comparés par la suite avec les contours sur l’image CBCT tracés manuellement sur ces mêmes organes. La vérité absolue du recalage désiré est donc donnée par des métriques de similarité comme l’indice de conformité ou l’indice de Dice obtenues entre les contours tracés manuellement sur l’image CT et sur l’image CBCT.

Les résultats montrent que les méthodes Adaptive planning et Re-contouring tendent à surestimer l’indice de Dice pour plusieurs organes, provoqué par une trop faible déformation. Il est également montré que le rapport des indices de conformité tend à diverger avec une augmentation de la distance

absolue moyenne à la conformité pour les contours manuels. Pour l’organe le plus petit de cette étude, les vésicules séminales, la variabilité de l’indice de conformité de tous les contours automatiques était 9 fois plus élevée que celle des contours les plus grands. La méthode qui a produit les contours les plus précis était l’Auto-contouring, de par son utilisation du recalage déformable et de la correction de ceux-ci par la suite. De plus, lorsque l’indice d’inclusivité est calculé sur la prostate ou le contour externe du corps, cela produit un indice d’inclusivité plus précis.

Pour conclure, la précision de la segmentation automatique des contours sur les images CBCT dépend de l’organe, de la méthode utilisée et de l’ampleur de la déformation requise. Ce qui est le plus adé- quat pour détecter des variations anatomiques avec précision est une méthode qui emploie à la fois le recalage déformable et le traitement des contours, comme l’Auto-contouring. Les grands organes donnent également les contours les plus robustes en ce qui a trait aux calculs de similarité, comme pour l’indice d’inclusivité. Dans le futur, cette étude devrait être étendue à davantage de patients afin de mieux évaluer la précision de la méthode de détection des variations anatomiques.