U.F.R SCIENCES
THESE
pour obtenir le grade de
DOCTEUR DE L’UNIVERSITE TOULOUSE III Discipline : RADIOPHYSIQUE ET IMAGERIE MEDICALES
présentée et soutenue par
Léone BLAZY-AUBIGNAC le 4 septembre 2007
C
ONTROLE QUALITE DES SYSTEMES DE PLANIFICATIONDOSIMETRIQUE DES TRAITEMENTS EN RADIOTHERAPIE EXTERNE
AU MOYEN DU CODE MONTE
-
CARLO PENELOPECo-Directeurs de thèse : M. Jean BARTHE et M. Michel TERRISSOL
JURY
M. M TERRISSOL Professeur, UFR Sciences Toulouse III - Paul Sabatier, Toulouse Président M. S HACHEM Professeur, UFR Sciences-UNSA, Nice Rapporteur M. A NOEL HDR, Chef du service de physique médicale Rapporteur
Centre Alexis Vautrin, Vandoeuvre les Nancy
M. J BARTHE Directeur de recherche CEA, Saclay Directeur de thèse M. S BEAUMONT Physicien médical, La Roche-sur-Yon Examinateur
Directeur technique, société QUALIFORMED
M. JM BORDY Ingénieur chercheur CEA Examinateur Responsable du Laboratoire de la Métrologie de la Dose, Saclay
Remerciements
Je remercie Messieurs Bruno Chauvenet et François Damoy, responsables successifs du Laboratoire National Henri Becquerel, pour m’avoir permis d’effectuer mes travaux de recherche au sein de leur laboratoire.
Je tiens à exprimer ma profonde reconnaissante à Monsieur Jean Barthe, Directeur de recherche au CEA Saclay, pour avoir co-dirigé ce travail de recherche pendant ces trois années. Je le remercie pour la confiance qu’il m’a accordée et pour le temps qu’il a consacré à la relecture de ce manuscrit.
Je tiens à remercier Stéphane Beaumont, physicien médical et directeur technique de la société Qualiformed, pour son encadrement et sa rigueur scientifique qui ont permis d’accomplir ce travail. Ses conseils avisés pour améliorer mon étude de thèse ainsi que son soutien ont été une source constante de motivation. Je souhaite également le remercier pour le temps qu’il a consacré à la correction du manuscrit, pour les fructueuses discussions que nous avons eues ensemble et enfin, pour ses compétences dans le domaine de la physique médicale. Qu’il trouve dans l’accomplissement de ce travail toute la sympathie et le respect que je lui porte.
Je remercie également Jean-Marc Bordy, responsable du Laboratoire de la Métrologie de la Dose, pour m’avoir accueillie au sein de son équipe et n’avoir jamais hésité à mettre en œuvre tout ce qui lui était possible pour que cette thèse se déroule dans les meilleures conditions. Le suivi régulier qu’il a su apporter à mes travaux, son aide technique et sa patience à répondre à mes nombreuses interrogations ont contribué au bon déroulement de ma thèse. Ses pertinentes remarques dans les étapes de la rédaction m’ont été d’une grande valeur. Qu’il soit assuré de ma profonde reconnaissance.
Je tiens également à remercier :
Monsieur Michel Terrissol, Professeur à l’Université Paul Sabatier, pour avoir co-dirigé ce travail de recherche et m’avoir fait l’honneur de présider le jury de cette thèse.
Monsieur Sabet Hachem, Professeur à l’Université de Nice-Sophia Antipolis, et Monsieur Alain Noel, responsable du service de physique médicale au Centre Alexis Vautrin, qui ont accepté d’examiner et d’évaluer ce travail. Qu’ils trouvent ici l’expression de ma profonde gratitude pour l’honneur qu’ils m’ont fait d’être les rapporteurs de ce travail.
Monsieur Libor Makovicka, Professeur à l’Université de Franche-Comté, pour avoir accepté de participer à ce jury.
Merci à toute l’équipe du Laboratoire de la Métrologie de la Dose pour leur accueil chaleureux, leur constante bonne humeur et l’intérêt qu’ils ont porté à mes travaux. Je remercie plus particulièrement, Didier Baltès, Dominique Cutarella, Eric Leroy et Aimé Ostrowsky qui ont participé activement à la partie expérimentale de ce travail.
Je souhaite remercier très chaleureusement Frank Delaunay, qui m’a accueillie dans son bureau durant cette thèse, pour ses conseils, son aide, sa disponibilité et sa gentillesse.
Mes remerciements vont également à :
Madame Janet Rickard de la société Elekta pour m’avoir communiqué l’ensemble des documents nécessaires à la modélisation de l’accélérateur linéaire d’électron de type SL.
Monsieur Laurent Poupon de la société Nucletron pour le temps qu’il a consacré à répondre à mes nombreuses questions concernant le TPS Masterplan et le format DICOM RT-Dose. Je tiens à lui exprimer toute ma reconnaissance.
Nicolas Curtet et Sophie Clément, physiciens médicaux à la Clinique du Parc, pour leur collaboration lors de la mise en place du contrôle qualité sur le TPS Masterplan, leur disponibilité et leur sympathie.
Eloise Denis, doctorante à l’IRCCyN de Nantes, pour avoir développé les plates-formes logicielles nécessaires à l’accomplissement de ce travail et pour avoir toujours été disponible pour résoudre les « bugs logiciels ». Merci pour sa contribution à mon travail et pour sa gentillesse. Je n’oublierai pas d’associer à ces remerciements Wassim Ksouri, doctorant au LNHB, avec qui j’ai partagé ces trois années de thèse. Qu’il trouve ici le témoignage de ma profonde amitié.
J’exprime ma profonde reconnaissance à la Ligue Nationale Contre le Cancer et tout particulièrement au Comité de Vendée présidé par le Docteur Jourdain pour la confiance qu’il m’a accordée tout au long de ce travail.
Je dédie ce travail :
A mes parents qui m’ont toujours encouragée et soutenue durant toutes ces années et qui m’ont permis d’aller au bout de mes projets. Merci d’avoir cru à mes choix d’étude et de m’avoir donné les moyens d’accomplir ce travail dans les meilleures conditions.
A mes frères, Julien et Antoine, pour leur irremplaçable et inconditionnel soutien.
A Alexis pour sa présence et ses encouragements qui occupent une grande place dans l’accomplissement de ces travaux. Merci de m’avoir tenu la main jusqu’à la dernière ligne de ce manuscrit. Merci d’avoir toujours été là pour moi.
Introduction ... 1
Chapitre 1 Nature et Objet de l’étude ... 5
I. Contexte ... 7
II. Principales fonctions des Systèmes de Planification des Traitements en radiothérapie.... 8
III. Contrôle qualité des Systèmes de Planification des Traitements... 11
III.1] La réception du TPS... 12
III.2] La mise en service du TPS... 12
III.3] L’utilisation en routine clinique du TPS : contrôles périodiques ... 12
IV. Contrôle qualité des calculs de dose ... 13
IV.1] Organisation du contrôle qualité... 13
IV.2] Méthodes référencées pour la vérification des calculs de dose ... 15
IV.2.1] Méthode n°1 : « traditionnelle » ... 15
IV.2.2] Méthode n°2 : « semi - automatisée » ... 16
IV.2.3] Méthode n°3 : « automatisée» ... 17
V. Recherche avancée sur l’amélioration du contrôle qualité des calculs de dose ... 19
Chapitre 2 Méthodologie du contrôle qualité automatisé des Systèmes de Planification des Traitements ... 23
I. Introduction... 25
II. Code Monte-Carlo PENELOPE ... 26
II.1] Utilisation des codes Monte-Carlo en radiothérapie ... 26
II.2] Principe de la méthode Monte-Carlo ... 28
II.3] Simulations Monte-Carlo par le code PENELOPE... 29
II.3.1] Choix du code... 29
II.3.2] Descriptif du code PENELOPE ... 30
II.3.2.1] Structure générale... 30
II.3.2.3] Incertitudes ... 31
II.3.3] Modifications apportées au programme utilisateur PENDOSES... 32
II.3.3.1] Techniques de réduction de variance utilisées pour cette étude... 34
II.3.3.2] Obtention du fichier d’espace des phases : programme PSF ... 36
II.3.3.3] Calcul des distributions de dose : programme DOSE-3D... 37
II.3.4] Définition des fichiers de données d’entrée ... 40
II.3.4.1] Fichier d’entrée de la géométrie (pendoses.geo)... 40
II.3.4.2] Fichier d’entrée des matériaux (pendoses.mat)... 40
II.3.4.3] Fichier d’entrée de la simulation (pendoses.in) ... 41
III. Index gamma ... 42
III.1] Les origines de l’index gamma ... 42
III.2] Définition ... 43
III.3] Utilisation... 45
IV. Objets Tests Numériques ... 46
IV.1] Etat de l’existant ... 46
IV.2] OTN simples... 47
IV.2.1] Champs ouverts : carré, rectangulaire et variation Distance Source Surface .. 48
IV.2.2] Modificateurs de faisceaux : filtre en coin ... 49
IV.2.3] Modificateurs de faisceaux : caches moulés... 50
IV.2.4] Obliquité de surface... 52
IV.3] OTN hétérogènes ... 53
IV.4] OTN à décrochement... 56
IV.5] OTN « anatomiques »... 60
IV.6] Vérification du calcul de la dose à l’isocentre... 63
V. Critères d’acceptabilité pour le contrôle qualité des calculs de dose ... 63
V.1] Critères d’acceptabilité référencés ... 63
V.2] Critères d’acceptabilité retenus... 66
VI. Conclusion ... 68
Chapitre 3 Paramétrage et validation des calculs de dose Monte-Carlo PENELOPE ... 71
II. Présentation de l’accélérateur linéaire Saturne 43... 74
II.1] Généralités... 74
II.2] Modélisation de la tête d’irradiation ... 76
II.2.1] Géométrie ... 76
II.2.1.1] Mode photon (12 MV) ... 76
II.2.1.2] Mode électron (18 MeV)... 78
II.2.2] Matériaux ... 80
III. Simulations des faisceaux issus de l’accélérateur Saturne 43... 80
III.1.1] Mode photon, faisceau de 12 MV... 81
III.1.1.1] Paramètres de simulation ... 81
III.1.1.2] Ajustement des paramètres définissant les électrons initiaux... 82
III.1.1.2.a] Enegie moyenne et distribution en énergie ... 84
III.1.1.2.b] Tâche focale ... 86
III.1.1.3] Spectre en énergie ... 88
III.1.1.4] Distributions de dose... 90
III.1.2] Mode électron, faisceau de 18 MeV ... 91
III.1.2.1] Paramètres de simulation ... 91
III.1.2.2] Ajustement des paramètres définissant les électrons initiaux... 92
III.1.2.2.a] Energie moyenne et dispersion en énergie des électrons initiaux... 93
III.1.2.2.b] Tâche focale ... 96
III.1.2.3] Spectre en énergie ... 97
III.1.2.4] Distributions de dose... 98
III.1.3] Conclusion ... 99
IV. Application à des Objets Tests Physiques hétérogènes ... 99
IV.1] Matériels et méthodes ... 100
IV.1.1] Faisceaux incidents... 100
IV.1.2] Objets Tests Physiques hétérogènes ... 100
IV.1.2.1] Composition... 101
IV.1.2.2] Description... 101
IV.1.3] Détecteurs utilisés... 102
IV.1.3.1] Chambres d’ionisation ... 102
IV.1.3.2] Dosimètres de Fricke ... 103
IV.1.4] Calculs Monte-Carlo... 106
IV.2] Résultats... 107
IV.2.1] Faisceaux d’électrons (18 MeV)... 107
IV.2.1.1] OTP eau-poumon... 107
IV.2.1.2] OTP eau-os ... 108
IV.2.2] Faisceaux de photons (12 MV)... 110
IV.2.2.1] OTP eau-poumon... 110
IV.2.2.2] OTP eau-os ... 111
IV.2.2.3] OTP eau-os-poumon... 113
IV.2.2.4] OTP eau-os, configuration médiastinale... 115
IV.3] Conclusion ... 116
Chapitre 4 Mise en œuvre du contrôle qualité automatisé des calculs de dose du TPS Masterplan ... 119
I. Introduction... 121
II. Etape préliminaire : modélisation de l’accélérateur SL-ELEKTA... 121
II.1] Géométrie ... 122
II.1.1] Eléments non dépendant de l’énergie nominale des faisceaux de photons... 122
II.1.2] Eléments spécifiques de l’énergie nominale des faisceaux de photons ... 122
II.1.3] Système de collimation ... 124
II.2] Matériaux ... 128
II.3] Paramètres de simulation ... 129
III. Etape 1 : ajustement des paramètres des électrons initiaux ... 129
III.1] Energie moyenne et dispersion en énergie des électrons initiaux... 130
III.1.1] Faisceau de photons de 6 MV... 130
III.1.2] Faisceau de photons de 10 MV... 132
III.1.3] Faisceau de photons de 18 MV... 133
III.1.4] Conclusion ... 135
III.2] Tâche focale ... 135
III.4] Simulations complémentaires de vérification... 139
III.4.1] Calculs de dose sans filtre en coin ... 140
III.4.1.1] Rendements en profondeur ... 140
III.4.1.2] Profils de dose... 142
III.4.2] Calculs de dose avec filtre en coin (60°) ... 144
III.4.2.1] Rendements en profondeur ... 144
III.4.2.2] Profils de dose... 145
III.5] Conclusion ... 148
IV. Etape 2 : calcul des distributions de dose pour des configurations de test ... 148
IV.1] TPS testé : Masterplan (version 1.5)... 148
IV.2] Différentes configurations testées... 150
IV.3] Calcul des distributions de dose ... 151
IV.3.1] OTN de sortie de référence... 151
IV.3.2] OTN de sortie à tester ... 151
V. Etape 3 : comparaison des distributions de dose... 154
V.1] Rappel des critères d’acceptabilité... 154
V.2] Résultats et discussion pour deux OTN type ... 155
V.2.1] OTN simple A... 155
V.2.1.1] Résultats du test de l’index gamma en 1D... 155
V.2.1.2] Résultats du test de l’index gamma en 2D... 156
V.2.1.3] Vérification du calcul de la dose à l’isocentre ... 158
V.2.1.4] Discussion ... 158
V.2.2] OTN anatomique « sein » ... 158
V.2.2.1] Résultats du test de l’index gamma en 2D... 158
V.2.2.2] Vérification du calcul de la dose à l’isocentre ... 160
V.2.2.3] Discussion ... 160
V.3] Résultats et discussion pour les autres OTN... 161
V.3.1] OTN simples ... 161
V.3.1.1] OTN simple B (10 × 10 cm²) ... 161
V.3.1.2] OTN simple C (30 × 30 cm²) ... 162
V.3.1.3] OTN simple E (DSS =130 cm, 10 × 10 cm²)... 162
V.3.1.4] OTN simple F (20 × 5 cm²)... 163
V.3.1.6] OTN simple K (cache central) ... 165
V.3.2] OTN hétérogènes ... 166
V.3.2.1] OTN hétérogène A (eau + os) ... 166
V.3.2.2] OTN hétérogène E (tumeur isolée) ... 166
V.3.3] OTN à décrochement ... 167
V.3.3.1] OTN à décrochement A (faisceau décalé) ... 167
V.3.3.2] OTN à décrochement D (forme « T »)... 168
VI. Conclusion ... 169
Conclusion... 171
Bibliographie... 177
Annexe A : Modèles de diffusion du code MC PENELOPE ... 195
Annexe B : Sous-programmes du code MC PENELOPE ... 199
Annexe C : Résultats du contrôle qualité du TPS MASTERPLAN ... ………….201
Glossaire
AAPM : American Association of Physicists in Medicine DSA: Distance Source Axe
DSS: Distance Source Surface
ESTRO: European Society for Therapeutic Radiology and Oncology FWHM: Full Width at Half Maximum
IAEA: International Agency of Energy Atomic ICRU : International Commission on Radiation Units
IPEMB: Institute of Physics and Engineering in Medicine and Biology IRCCyN: Institut de Recherche en Communications et CyberNétique LINAC: Linear Accelerator
MC: Monte Carlo
NCS: Netherlands Commission on Radiation Dosimetry OTN: Objet Test Numérique
OTP: Objet Test Physique
SFPM : Société Française de Physique Médicale
SSRMP: Swiss Society for Radiobiology and Medical Physics TPS: Treatment Planning System
Introduction
Depuis une dizaine d'années, les avancées significatives en radiothérapie externe sont fortement conditionnées à l’utilisation systématique d’outils informatiques qui permettent de « piloter » de plus en plus précisément des dispositifs médicaux de plus en plus complexes. Parmi ces outils, les Systèmes de Planification des Traitements (Treatment Planning System1) occupent une position clé au sein du service de radiothérapie. Ils recueillent les données anatomiques du patient, assistent le médecin dans le choix des paramètres géométriques de l’irradiation et réalisent le calcul prévisionnel de la distribution de la dose afin de s’assurer que les objectifs thérapeutiques seront respectés. Ils permettent également de calculer les quantités de rayonnement à délivrer par faisceau et par séance d’irradiation (Unités Moniteur) pour respecter la prescription médicale. Compte tenu de ce rôle déterminant, il apparaît donc essentiel que les TPS fassent l’objet d’un contrôle de performances approfondi afin de garantir la qualité et la sécurité des traitements par radiothérapie. L’objectif de ce contrôle qualité est d’une part, de vérifier la justesse des calculs de doses réalisées par les TPS et d’autre part, de connaître les limites de leur utilisation (domaines de validité).
Ces travaux de thèse proposent de réaliser le contrôle qualité des outils dosimétriques des TPS au moyen de simulations Monte-Carlo réalisées avec le code PENELOPE. Ces simulations peuvent se substituer avantageusement au processus habituel qui consiste à comparer les distributions de dose calculées par le TPS avec des mesures dosimétriques. En effet, elles permettent d’envisager le contrôle qualité du TPS sans monopoliser les appareils de traitement et elles offrent dans de nombreuses configurations de test, une précision supérieure aux mesures compte tenu du matériel dosimétrique dont peut disposer un centre de radiothérapie. De plus, les simulations Monte-Carlo PENELOPE peuvent constituer une référence de dosimétrie numérique dont le format facilite les opérations de comparaisons avec les résultats des TPS, également numériques.
Ainsi, la simplification de la mise en œuvre du contrôle qualité des TPS, grâce notamment à ces possibilités d’automatisation, devrait permettre aux centres de radiothérapie de disposer d’un contrôle plus complet et plus approfondi.
1 Dans la suite du document, le Système de Planification des Traitements sera nommé TPS, pour l’anglais,
Dans un souci de priorité, nos travaux ont porté sur la radiothérapie conformationnelle sans modulation d’intensité puisque ce type de traitement représente encore, en termes de dose délivrée, plus de 75% des traitements réalisés en radiothérapie.
Le premier chapitre présente le contexte de cette étude et introduit la notion du contrôle qualité des TPS en insistant sur les moyens actuellement disponibles pour le mettre en œuvre. Ce chapitre retrace également, succinctement, l’évolution des TPS, au cours des trente dernières années et expose la place prépondérante qu’ils occupent actuellement dans le dispositif de préparation des traitements par radiothérapie. A l’issue de ce chapitre, nous valorisons les simulations Monte-Carlo comme un outil privilégié pour évaluer la qualité des calculs de dose réalisés par lesTPS.
Après une présentation de la méthodologie destinée à automatiser le contrôle qualité des TPS, le second chapitre expose lestrois outils indispensables à sa mise en œuvre. Tout d’abord, le code Monte-Carlo PENELOPE est présenté en insistant sur les modifications apportées pour les besoins de l’étude. Ensuite, l’outil d’évaluation des calculs de dose et les Objets Tests Numériques consacrés au contrôle qualité sont détaillés. Enfin, une attention toute particulière est portée aux critères d’acceptabilité nécessaires à la validation des calculs de dose des TPS.
Le troisième chapitre aborde la validation expérimentale, proprement dite, des simulations Monte-Carlo PENELOPE proposées. Cette validation est réalisée pour un faisceau de photons de 12 MV et un faisceau d’électrons de 18 MeV issus de l’accélérateur linéaire médical Saturne 43 du Laboratoire National Henri Becquerel. Les simulations Monte-Carlo effectuées dans une cuve à eau ainsi que les matériels et les méthodes utilisés pour les mesures expérimentales, notamment en milieux hétérogènes, sont décrites. Les calculs Monte-Carlo sont alors confrontés aux résultats expérimentaux et l’influence de divers paramètres tels que l’énergie et la tâche focale du faisceau d’électrons initiaux sont discutées.
Le dernier chapitre est consacré à l’application clinique du contrôle qualité automatisé. Cette application a été menée pour le TPS Masterplan utilisé en routine à la Clinique du Parc de Chalon sur Saône pour trois qualités de faisceaux de photons : 6 MV, 10 MV et 18 MV.
Toutes les étapes nécessaires au contrôle qualité que nous proposons sont détaillées dans ce chapitre :
- tout d’abord, le paramétrage de la simulation Monte-Carlo comprend la modélisation géométrique de l’accélérateur ELEKTA utilisé en routine clinique, l’ajustement des paramètres initiaux des électrons à l’origine de la production des faisceaux de photons et la validation des simulations Monte-Carlo, dans une cuve à eau, pour différentes dimensions de champ d’irradiation.
- ensuite, les calculs de dose sont effectués, en 3 Dimensions, par le code Monte-Carlo PENELOPE (référence) et par le TPS Masterplan dans douze Objets Tests Numériques préalablement identifiés.
- enfin, ces calculs de dose sont comparés et validés à l’aide de l’outil d’évaluation et des critères présentés conjointement dans le chapitre 2. Le détail des résultats obtenus fait l’objet d’un document annexe.
Les travaux de recherche menés au cours de cette thèse ont été effectués dans le cadre d’un partenariat entre le Laboratoire National Henri Becquerel (CEA Saclay, 91) et la société QuaLiformeD (La Roche-sur-Yon, 85). Ils ont également bénéficié du concours du service de radiothérapie de la Clinique du Parc (Chalon-sur-Saône, 71) et de la Ligue contre le Cancer (Comité de Vendée).
Chapitre 1
I. Contexte
Aujourd’hui, la moitié des cancers sont traités par radiothérapie. L'effet biologique étant en relation avec l’énergie absorbée par les tissus, le développement de la radiothérapie ne saurait être dissocié de celui de la dosimétrie des rayonnements ionisants. L'étalonnage des faisceaux d’irradiation et la détermination de la répartition spatiale de la dose absorbée à l'intérieur de l'organisme sont donc déterminants pour la qualité de prise en charge des patients.
Pour les TPS, les années 1970 sont marquées principalement par la recherche de méthodes de modélisation dosimétriques compatibles avec des temps de calculs raisonnables compte tenu des capacités informatiques de l’époque. Dans ce contexte, les TPS étaient capables de reproduire des distributions de dose bidimensionnelles pour des situations géométriques simples. Les calculs de dose pour des situations complexes (prise en compte des hétérogénéités, des irrégularités de surface…) étaient, quant à eux, très imprécis voire impossibles. Au cours de cette même décennie, les protocoles établis par des commissions d'experts (ICRU-29 1978, IAEA 1987) ont permis la mise en place des programmes d'intercomparaisons dosimétriques qui ont constitué le point de départ des programmes d'assurance qualité en radiothérapie externe.
Les années 1980-1990 apportent une évolution des techniques de traitements en radiothérapie externe. Les développements rapides des systèmes d'imagerie diagnostiques, des accélérateurs linéaires à collimateur multilames (Figure 1) mais surtout, des moyens informatiques mis à profit dans les TPS et également dans les réseaux d’échanges et de vérification d’information (Record and Verify) ont ouvert de nouvelles voies pour des traitements plus efficaces. Un traitement efficace limite au maximum l’irradiation des tissus sains et accroît l’irradiation des tumeurs.
Désormais, les techniques de l’information et de la communication sont au cœur des processus de décisions et de réalisation des traitements par radiothérapie externe (acquisition des images diagnostiques, planification géométrique des traitements, calcul des distributions de dose, pilotage des irradiations délivrées par les accélérateurs linéaires).
De nos jours, la radiothérapie est devenue conformationnelle : les faisceaux sont systématiquement conformés aux contours des tumeurs grâce à l’utilisation conjointe du scanner pour l’obtention des données anatomiques en position de traitement, des TPS pour recueillir ces données en assistant le médecin dans la préparation d’une balistique optimale et du collimateur multilames pour délimiter l’irradiation au strict minimum.
Figure 1: a) collimateur multilames b) accélérateur linéaire équipé d’un collimateur multilames.
Le collimateur multilames permet d’adapter la forme des faisceaux d'irradiation à celle de la tumeur.
II.
Principales fonctions des Systèmes de Planification des
Traitements en radiothérapie
L’AAPM (1998) définit la planification des traitements en radiothérapie externe comme étant la procédure mise en œuvre pour déterminer le nombre, l’orientation, le type et les caractéristiques des faisceaux utilisés pour délivrer une dose de rayonnement à un patient présentant une tumeur cancéreuse. Les sept étapes de cette procédure sont présentées dans le Tableau 1.
Le TPS construit un modèle virtuel en 3D du patient à partir des multiples coupes du patient acquises au cours de l’examen scannographique réalisé en position de traitement (étape 1 et 2). Le TPS offre ensuite des outils de contourage et d’expansion qui permettent de délimiter les volumes du patient à traiter et à protéger (étape 3). Au cours de l’étape 4, les données anatomiques (contour de tumeur et des organes à protéger) servent à la définition des caractéristiques physiques (énergie et type) et géométriques (nombre, incidences, dimensions et formes) des faisceaux d’irradiation. Des modificateurs de faisceaux (bolus, filtre en coin) peuvent également être utilisés pour adapter les distributions de dose aux volumes à irradier: modification de la profondeur du maximum de dose, compensation des obliquités de surface, irradiation des volumes concaves.
L'analyse quantitative et qualitative de la répartition des doses autour du volume tumoral est faite, au cours des étapes 5 à 7, en tenant compte des hétérogénéités du milieu. Cette analyse
(b) (a) Varian Medical Systems
doit garantir la justesse dosimétrique du traitement. Cela implique, le calcul des distributions de dose en 3D, autour du volume tumoral grâce à un algorithme de calcul de dose adapté, et également le calcul des temps d’irradiation, par faisceau et par séance (Unité Moniteur), nécessaires pour délivrer la dose prescrite.
Tableau 1 : Procédure de planification des traitements par radiothérapie (AAPM 1998).
1. Positionnement du patient et du système de contention
• Recherche de la position du patient la plus adaptée au traitement (confort, reproductibilité, dégagement des tissus sains)
• Recherche du système de contention le plus performant pour maintenir le patient dans la position de traitement
2. Acquisition des images diagnostiques (scanner, IRM, PET)
• Acquisition et transfert des images sur le TPS
• Recalage éventuel des données (IRM, PET) sur le scanner de référence réalisé en position de traitement
3. Définitions anatomiques (optimisation géométrique)
• Définition et délimitation des contours correspondant aux structures saines et critiques
• Définition du volume tumoral et expansion en 3D de ces volumes pour tenir compte des mouvements internes et externes du patient, des incertitudes de contourage et du repositionnement à chaque séance • Obtention de la cartographie des densités électroniques de chaque structure au moyen d’un étalonnage
du contraste des images scanner en terme de densité électronique
4. Définition des faisceaux (optimisation géométrique)
• Détermination des faisceaux (énergie, nombre, incidence)
• Affichage du champ et des structures dans des vues multiples et notamment depuis la source de rayonnement
• Conformation des champs aux structures à irradier au moyen de caches et collimateur multilames - Détermination des modificateurs de faisceaux (bolus, filtre en coin)
- Détermination de la pondération de chaque faisceau
5. Calcul de la dose (optimisation dosimétrique)
• Sélection de l’algorithme de calcul de dose et de la méthodologie de calcul, choix de la grille • Entrée de la dose prescrite et calcul de la dose
6. Evaluation du plan de traitement (optimisation dosimétrique)
• Affichage en 2-D et en 3-D des distributions de dose • Analyse visuelle des distributions de dose
• Analyse des distributions de dose au moyen d’histogrammes dose-volume (représentation graphique du pourcentage de volume irradié en fonction de la dose délivrée)
• Utilisation d’outils d’optimisation pour répondre aux objectifs cliniques
7. Mise en application du plan de traitement (optimisation dosimétrique)
• Calcul des Unités Moniteur (temps de traitement par faisceau)
• Vérification et validation du plan de traitement
• Transfert du plan de traitement vers le système d’enregistrement et de vérification des traitements puis, vers l’appareil de traitement
L’analyse du Tableau 1 met en évidence la place qu’occupe l’outil TPS dans la procédure de planification des traitements et les possibilités offertes par cet outil. Le TPS apparaît comme l’une des ressources essentielles dans la préparation des traitements par radiothérapie et où ses fonctions multimodales - de la définition anatomique au calcul de la dose – impliquent le suivi et le contrôle de la conformité des résultats.
Selon la recommandation de l’ICRU-29 (1978), l’erreur maximale sur la dose délivrée au patient doit rester inférieure à 5 % (1σ). Dans cette continuité, le rapport ICRU-42 indique que : « la connaissance de la dose en un point du patient est le résultat de trois étapes distinctes : i) la détermination de la dose absorbée au point de référence dans les conditions de référence ii) le calcul, par le TPS, de la dose en un point du patient relative à la dose au point de référence iii) la mise en place du traitement. L’incertitude sur la dose délivrée est la combinaison des incertitudes inhérentes à chacune des étapes précitées ».
Par conséquent, il est couramment et cliniquement admis 2,5 % d’incertitude sur le réglage du faisceau (symétrie, homogénéité…), 3% sur le calcul de la dose relative par le TPS, et enfin 3 à 4 % d’incertitude lors de la délivrance du traitement (positionnement du patient, mouvements internes et externes) (Cunningham 1984, ICRU-29 1978, Mijnheer et al 1989).
Les possibilités de traitement offertes, par les équipements actuels et les nouvelles technologies, impliquent des contrôles drastiques pour s’assurer du respect de la recommandation de l’ICRU-29 et pour garantir l’efficacité, la qualité et la sécurité des traitements prescrits. Ainsi, les performances des dispositifs médicaux permettant de préparer les traitements (TPS, systèmes d’imagerie) et de les réaliser (accélérateurs linéaires) font l’objet d’une surveillance particulière. A titre d’exemple, les mesures in vivo ont pour fonction de valider la dose délivrée par l’appareil de traitement, lors des séances d’irradiation, en positionnant des dosimètres à semi-conducteur à l’entrée et à la sortie du patient (Noel et al 1995).
Pour les TPS, le contrôle qualité doit permettre de vérifier la conformité de leurs performances, de surveiller toutes dérives des performances initiales et de connaître les limites de validité des logiciels exploités sur ces TPS. Des documents de référence pour ce contrôle qualité ont été établis, successivement, par diverses commissions étrangères (AAPM 1995 et 1998, ESTRO 2004, IPEMB 1996, IAEA 2004, NCS 1997 et 2006, SSRMP 1997).
La Société Française de Physique Médicale (SFPM) mène, actuellement, une réflexion afin d’éditer des recommandations nationales. Les experts français mandatés par la SFPM ont pu définir, sans encombre, les différents paramètres permettant de quantifier les performances des TPS et les méthodes associées en constatant, cependant, le manque d’outils pratiques pour mettre aisément en œuvre ces contrôles qualité.
Cette étude de thèse a pour objectif de fournir des outils d’évaluation des performances dosimétriques des TPS (étape 5 du Tableau 1). En complément, d’autres travaux de recherche ont été menés à l’Institut de Recherche en Communications et CyberNétique (IRCCyN) de Nantes sur les aspects géométriques des TPS (Denis et al 2005).
Les TPS simulent les dépôts d’énergie, dans les tissus, au moyen d’algorithmes de calcul des distributions de dose. Ces algorithmes ont été développés pour permettre un calcul de dose dans quasiment n’importe quelle condition géométrique de traitement et ce, dans un temps raisonnable, compatible avec la routine clinique (maximum de 15 minutes par plan de traitement). Il en résulte, bien entendu, un compromis en termes de précision des calculs de dose dont il faut s’assurer avant toute utilisation clinique. Par ailleurs, les algorithmes utilisés par les TPS sont paramétrés par des données de base constituées de mesures dosimétriques particulières, réalisées directement sous l’appareil de traitement. De fait, il convient également de s’assurer de la pertinence de ces données de base.
Tandis que la plupart des TPS ont recours à un calcul analytique pour réduire les temps de calcul, cette étude s’appuie sur l’utilisation d’un algorithme de calcul de dose fondé sur la méthode Monte-Carlo. Cet algorithme simule, individuellement, le transport de chaque particule incidente du faisceau d’irradiation et permet d’obtenir, au détriment des temps de calcul, des distributions de dose plus détaillées. Les doses calculées au cours de cette étude couvrent uniquement quelques conditions particulières caractéristiques d’irradiation pour lesquels les compromis en termes de temps de calcul sont beaucoup moins critiques qu’en routine clinique.
III. Contrôle qualité des Systèmes de Planification des Traitements
Le contrôle qualité intègre tout le cycle de vie d’un TPS : de sa réception, en passant par sa mise en service, jusqu'à son utilisation en routine clinique.III.1] La réception du TPS
Des tests doivent être effectués, dès que le TPS est installé dans le service de radiothérapie, pour s’assurer qu’il est conforme aux spécifications données par le constructeur.
Ces tests concernent la vérification de l’équipement proprement dit (unité centrale, périphériques, logiciels de simulation virtuelle2 et de dosimétrie) et de son fonctionnement (calculs de dose et temps de calcul) pour des cas de référence (prise en compte des hétérogénéités, prise en compte de manque de volume diffusant…). Aucune mesure n’est nécessaire pour ces cas de référence ; il ne s’agit que d’une évaluation qualitative.
III.2] La mise en service du TPS
Des tests doivent être réalisés, avant toute utilisation clinique d’un nouveau TPS ou d’une nouvelle version d’un TPS (évolution du système), afin d’évaluer quantitativement la validité des calculs de dose.
Ces tests à réaliser peuvent être définis à l’aide de la procédure de planification des traitements présentée dans le Tableau 1 puisqu’ils doivent couvrir l’ensemble des possibilités dosimétriques (calculs de dose) et non–dosimétriques (acquisition des images, définitions anatomiques, définition des faisceaux…) des TPS.
Ce sont des tests de justesse et de validation « aux limites ».
III.3] L’utilisation en routine clinique du TPS : contrôles périodiques
Des tests conduits, à intervalles réguliers, ont pour but de confirmer l’intégrité des périphériques utilisés comme données d’entrée (systèmes d’imageries, logiciels de transfert vers le TPS…), de vérifier les calculs de dose et de confirmer le bon fonctionnement des périphériques utilisés pour la sortie des données (imprimantes, logiciels de transfert des données vers le système de vérification puis vers l’appareil de traitement …).
2 Le logiciel de simulation virtuelle permet de simuler les conditions géométriques de l’irradiation (nombre de
faisceau, incidence, orientation…) délivrée lors d’un traitement par radiothérapie en fonction de la localisation et de la forme du volume cible et des organes sensibles qui lui sont proches.
IV. Contrôle qualité des calculs de dose
Depuis une vingtaine d’années, de nombreux efforts ont été menés par les acteurs de la physique médicale pour adapter le contrôle qualité aux possibilités dosimétriques des TPS (AAPM 1995 et 1998, Belleti et al 1996, Brahme et al 1988, ESTRO 2004, IAEA 2004, IPEMB 1996, Kolitsi et al 1997, NCS 1997 et 2006, Panista et al 1997, Rosenwald 1998, SSRMP 1997, Van Dyk et al 1993, Venselaar et al 2001a).
Dans les années 70-80, au début de l’utilisation des TPS, la plupart des utilisateurs avaient déjà conscience des enjeux et des risques liés aux calculs de dose et avaient, dès lors, pris l’habitude d’effectuer des tests ponctuels sur leurs systèmes pour vérifier la corrélation entre les doses calculées et mesurées. Cette réflexion scientifique a donné lieu à de nombreuses publications traitant exclusivement de la vérification des calculs de dose en 2-D (McCullough et al 1980 ; Westernamm et al 1984 ; Davis et al 1997) et a conduit plusieurs groupes d’experts à développer des protocoles de contrôle qualité (AAPM 1995, NCS 1997, IPEMB 1996, Kolitsi et al 1997, SSRMP 1997, Panista et al 1997).
Bien que le travail de Van Dyk et al (1993) propose de nombreuses recommandations permettant une vérification plus complète, plus spécifique et plus précise des possibilités dosimétriques des TPS, il a fallu attendre les rapports AAPM (1998), IAEA (2004), ESTRO (2004) et plus, récemment le rapport NCS (2006), fondé sur les travaux de Venselaar et al (2001a), pour disposer d’outils qui traitent, en détail, de tous les aspects présents dans le développement du contrôle qualité des calculs de dose.
D’ores et déjà, ces rapports permettent d’une part, de seconder l’utilisateur dans le développement et la mise en œuvre du contrôle qualité et d’autre part, de donner une vision réaliste et complète de la charge de travail associé à ce contrôle (nombre de tests à réaliser, fréquence des tests, choix des critères d’acceptabilité…).
IV.1] Organisation du contrôle qualité
Cette organisation s’appuie sur les travaux du « Task Group 53 » de l’AAPM (1998). A ce jour, le contrôle qualité concernant les calculs de dose consiste à comparer les distributions de dose calculées par le TPS avec des distributions de dose mesurées sous l’accélérateur linéaire. Cinq items s’articulent autour de ce contrôle (Tableau 2).
Tableau 2 : Items pour le contrôle qualité des calculs de dose (AAPM, 1998).
1. Vérification des données de base implémentées dans le TPS
Æ Objectif : Vérifier que le TPS est capable de reproduire précisément les données d’entrée.
Les données d’entrée sont les données expérimentales des accélérateurs du service de radiothérapie qui sont nécessaires pour effectuer les calculs de dose. Ces données proviennent, principalement, de mesures réalisées au sein de cuve à eau. Ce sont généralement des courbes de rendement en profondeur, de profils de dose, de débit de dose en fonction des dimensions des champs d’irradiation et des profondeurs utilisées en clinique. L’influence des modificateurs de faisceaux (filtre en coin, caches moulés) est également prise en compte avec des mesures additionnelles de profils de dose et de facteurs de transmission.
2. Vérification qualitative de l’algorithme de calcul de dose
Æ Objectif : Vérifier que l’algorithme de calcul est conforme aux spécifications fournies par le constructeur.
3. Vérification quantitative des calculs de dose
Æ Objectif : Vérifier la validité des calculs de dose en prenant appui sur des distributions de dose pour un certain nombre de tests « simples ».
4. Identification des limites et des performances de l’algorithme de calcul de dose
Æ Objectif : Connaître les limites de l’algorithme de calcul pour pouvoir interpréter correctement les calculs de dose pour chaque situation clinique (domaine de validité).
Cela implique des tests extrêmes éloignés de la réalité clinique et des tests « simples ».
5. Vérification dosimétrique pour des situations cliniques
Æ Objectif : Vérifier la validité des calculs de dose pour des situations cliniques combinant des hétérogénéités en 3-D, des champs d’irradiation de forme complexes...
(utilisation de fantômes, plus ou moins, anthropomorphiques)
La lecture de ce tableau illustre cinq points de contrôle et des objectifs précis nécessitant des outils appropriés. De fait, la vérification de ces items fait appel à des tests spécifiques qui sont étroitement corrélés aux matériels disponibles pour effectuer les tests et à l’utilisation du TPS en routine clinique. Ces tests de vérification dosimétrique peuvent être classés en deux catégories :
- catégorie 1 : des tests « simples » (IAEA 2004, AAPM 1998, ESTRO 2004, Van Dyk et al 1993)
Ils font référence à des géométries simples et sont effectués dans une cuve d’eau. Les résultats sont faciles à interpréter lors des comparaisons calculs-mesures.
- catégorie 2 : les tests « complexes » (AAPM 1998, Caneva et al 2000, ESTRO 2004, IAEA 2004, NCS 2006, Panista et al 1997, Simonian-Cauve et al 1998, Venselaar et al 2001a)
Ils concernent des géométries plus complexes (hétérogénéités, manque de volume diffusant, obliquité de surface…) et peuvent faire appel à des fantômes, plus ou moins, anthropomorphiques pour simuler des conditions, plus ou moins, réalistes de traitement. Les résultats sont souvent difficiles à interpréter, lors des comparaisons calculs - mesures, compte tenu des incertitudes relatives aux mesures, aux données de base (Tableau 2) et à l’algorithme de calcul de dose implémenté dans le TPS.
Même si la plupart des tests « simples » peuvent être communs, à tous les services de radiothérapie, il est essentiel que chaque service adapte ce contrôle qualité à ses propres besoins cliniques. Le contrôle des calculs de dose, développé dans le Tableau 2, impose aux utilisateurs une batterie de tests difficilement gérables dans un environnement de routine clinique (« temps machine », « temps humain »).
Ainsi, l’évolution de l’environnement en radiothérapie suggère le besoin d’outils de contrôle plus simples à mettre en œuvre. Les travaux de thèse vont donc se positionner sur ce besoin, mis en exergue par les acteurs de la physique médicale, et vont tenter de compléter et de simplifier les méthodes référencées.
IV.2] Méthodes référencées pour la vérification des calculs de dose
La mise en place du contrôle qualité, développé précédemment, nécessite une méthodologie rigoureuse. A ce titre, trois méthodes sont déjà référencées dans la littérature pour la vérification des 5 items du Tableau 2. Dans ce paragraphe, chaque méthode sera volontairement nommée et décrite succinctement avec ses avantages et ses inconvénients.
IV.2.1] Méthode n°1 : « traditionnelle »
La procédure habituelle s’appuie sur des comparaisons entre des calculs de dose et des mesures dites de « référence » réalisées pour des conditions d’irradiation standardisées. Les tests varient en complexité pour être, finalement, représentatifs de la réalité clinique.
Chaque centre doit disposer d’objets tests physiques ou fantômes dans lesquels sont mesurées les données expérimentales de référence. Le test doit ensuite être reproduit, au niveau
informatique, pour les mêmes conditions d’irradiation. Les conditions d’irradiation du test doivent être reproduites sur le TPS pour obtenir les calculs des distributions de dose pour les fantômes.
Cette méthode, performante et maîtrisée, est bien adaptée aux cas simples (irradiations de milieux simples sans obliquité de surface ni hétérogénéité). Dans ce cas, le test peut être réalisé avec un matériel dosimétrique standard constitué, d’une cuve à eau, d’un explorateur de fantôme, de chambres d’ionisation associées à un électromètre. De nombreux paramètres peuvent être testés, dans ces conditions, tels que l’influence : de la distance à la source, de la profondeur, de la taille du champ, de l’asymétrie et des accessoires modificateurs de faisceaux, des caches moulés, du collimateur multilames, du filtre en coin…
En revanche, ces conditions restent assez éloignées de la réalité clinique pour laquelle le milieu irradié est beaucoup plus complexe. Tester de telles conditions fait intervenir, cette fois, des fantômes plus élaborés (hétérogénéités, manque de milieu diffusant, obliquité de surface) dont il est difficile de disposer et dans lesquels, les mesures de dose sont beaucoup plus délicates à mettre en œuvre. Pour palier ce problème de mesure de dose, Guillerminet et al (2003a) ont proposé une dosimétrie par gels polymères qui s’adapte facilement aux conditions d’irradiations complexes et qui permet de déterminer, expérimentalement, les distributions de dose en 3D.
Malheureusement, le contexte actuel de manque de disponibilité des installations en dehors du temps de traitement des patients rend cette méthode chronophage difficilement utilisable.
IV.2.2] Méthode n°2 : « semi - automatisée »
L’AAPM propose dans son rapport 55 (1995) une vérification dosimétrique des TPS pour les faisceaux de photons de haute énergie en fournissant deux types de données :
- des données de référence expérimentales pour des champs d’irradiation de sections carrées ou rectangulaires (profils et rendements en profondeur sur l’axe, facteurs d’ouverture collimateur, les facteurs de transmissions des filtres en coin…) provenant de deux accélérateurs linéaires (Varian Clinac - 4MV et AECL Therac20 - 18 MV),
- des mesures de dose obtenues pour 16 configurations tests (hétérogénéités, caches moulés, obliquité de surface…) et pour 2 énergies.
Pour tirer profit de cette vérification dosimétrique « semi-automatisée », l’utilisateur doit configurer la bibliothèque dans son TPS à partir des données de référence fournies par le rapport 55 et modéliser les faisceaux de photons pour ces deux accélérateurs. Une fois que les
données de ces deux appareils sont rentrées dans la bibliothèque, la comparaison peut se faire entre les données calculées par le TPS et les données mesurées pour les configurations proposées dans le rapport 55.
L’avantage de cette méthode est qu’aucune mesure n’est nécessaire ce qui libère les machines de traitement. En revanche, cette méthode ne correspond à aucun appareil utilisé pour les traitements et est lourde à implémenter (configuration de la bibliothèque des TPS, analyse et traitement des résultats). De plus, les récents développements technologiques tels que les collimateurs multilames ne peuvent être incorporés dans ces tests « clé en main » car les accélérateurs qui ont été utilisés ne proposent pas ces nouveaux accessoires. L’utilisation de cette méthode statique, dépendante des appareils de traitement, est limitée au regard de l’évolution technologique rapide de la radiothérapie (Caneva 2001).
Une remise à niveau a été proposée en 2001 par Vensalaar et al (2001a). La méthode de vérification dosimétrique est similaire mais elle est, cette fois-ci, fondée sur un jeu de données expérimentales obtenu pour deux accélérateurs modernes équipés de collimateur multilames (Elekta SL-15 et SL-20) et pour 3 énergies photons. Ce nouveau jeu de données permet de tester le calcul de dose des TPS dans le cas de nouvelles techniques de traitements (champs de forme complexe) ou dans le cas de traitements existants spécifiques (manque de volume diffusant). Il est important de souligner qu’aucun jeu de données n’est actuellement disponible pour les faisceaux d’électrons.
IV.2.3] Méthode n°3 : « automatisée»
Cette méthode a été développée dans le cadre du projet européenDynarad (Kolitsi et al 1997, Panista et al 1997, Rosenwald 1998).
Une classification des tests, en 3 niveaux, a été proposée pour le contrôle qualité des calculs de dose (mode photon et mode électron) :
- niveau 1 (item 2, Tableau 2): évaluation qualitative des TPS pour apprécier ce qui est pris en compte ou négligé dans les algorithmes de calcul de dose.
L’utilisateur doit effectuer une simple comparaison avec un cas de référence pour rechercher les différences. Des données expérimentales ne sont pas nécessaires.
- niveau 2 (item 3, Tableau 2): évaluation quantitative du TPS pour apprécier le calcul de dose pour des configurations simples, indispensables avant toute utilisation clinique.
par le TPS.
- niveau 3 (item 4, Tableau 2): évaluation quantitative du TPS pour apprécier la justesse des calculs de dose pour des configurations complexes.
Cette évaluation repose sur l’obtention de facteurs correctifs qui expriment les modifications de la dose induites par une situation complexe par rapport à une situation simple de référence. La complexité peut apparaître par la présence de modificateurs de faisceaux (caches moulés, filtre en coin) ou par la présence d’hétérogénéités, d’irrégularités de surface…
Les « facteurs correctifs de référence » fournis dans les travaux de Caneva et al (2000) ont été obtenus pour des faisceaux de photons soit, expérimentalement soit, à partir des données publiées. Ils sont exprimés en fonction de l’indice de qualité du faisceau et ne dépendent donc pas de l’accélérateur où ils sont mesurés.
Pour vérifier le calcul de dose dans une configuration complexe, l’utilisateur doit dans un premier temps, reproduire sur son TPS les configurations tests proposées et, dans un second temps, effectuer le calcul des facteurs correctifs à partir des doses calculées par le TPS. Les facteurs correctifs, ainsi calculés pour chaque configuration, sont comparés aux « facteurs correctifs de référence » fournis pour un indice de qualité de faisceau donné.
Cette méthode présente deux avantages majeurs : une mise en œuvre très simple, aucune mesure ne doit être faite par l’utilisateur lors du niveau 3 - le plus complexe à mettre en œuvre - et des résultats faciles à interpréter. Cette méthode a d’ailleurs été utilisée pour vérifier les calculs de dose des TPS, en mode photon, dans les milieux équivalent-poumon (Tsiakalos et al 2004) et au voisinage des interfaces air/tissu (Caneva et al 2006).
Cependant, la nécessité de mesures initiales, pour déterminer les « facteurs correctifs de référence », confère un inconvénient à cette méthode. En effet, le degré de complexité des configurations tests se trouve limité d’une part, par la disponibilité des milieux de référence adaptés à la réalisation de ces tests et d’autre part, par la difficulté de réalisation de mesures dans bon nombre de situation de tests. Cette méthode est donc difficilement adaptable à des configurations tests, proches de la réalité clinique des traitements.
V. Recherche avancée sur l’amélioration du contrôle qualité des
calculs de dose
Le potentiel et les limites des méthodes précédemment évoquées, montrent que la mise en œuvre d’un contrôle qualité des calculs de dose réalisés par les TPS se heurte à deux difficultés majeures :
- l’évolution des appareils et des techniques de traitement,
- l’obtention de données de référence dosimétriques pour les conditions d’irradiation proches des traitements.
Face à la nécessité d’améliorer la qualité des traitements en radiothérapie, l’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie originale et efficace pour automatiser le contrôle qualité des calculs de dose des TPS en routine clinique en faisant appel à la méthode de calcul Monte-Carlo.
Les codes Monte-Carlo calculent la dose déposée dans les milieux, en simulant individuellement le transport de chaque particule, depuis son point d’émission jusqu’à son absorption complète dans le milieu. L’histoire de chaque particule est simulée, de façon aléatoire, à l’aide des fonctions de densité de probabilité qui décrivent les lois « théoriques » de l’interaction du rayonnement avec la matière (perte d’énergie, interactions mises en jeu…). En radiothérapie, l’utilité de certains codes Monte-Carlo (PENELOPE, MCNP, EGS, GEANT4…) est déjà reconnue, en particulier, pour la modélisation de la tête d’un accélérateur linéaire (Verhaegen and Seuntjens 2003). De plus, dans le cas de géométries complexes, les codes Monte-Carlo offrent la possibilité d’obtenir des données parfois inaccessibles par l’expérience. Les données ainsi calculées par un code Monte-Carlo peuvent être utilisées comme « données de référence » et se substituer aux mesures expérimentales, à condition que le code Monte-Carlo ait été, préalablement, validé par des mesures.
L’obtention de ces « données de référence », dans des situations complexes (hétérogénéités, manque de volume diffusant…), est un atout majeur de la méthode Monte-Carlo puisqu’il apparaît que les limites de validité, des algorithmes de calcul de dose implémentés dans les TPS, se font habituellement ressentir dans ces situations. La méthode Monte-Carlo apparaît alors comme une méthode privilégiée qui s’adapte à l’évolution technologique de la radiothérapie et à des conditions d’irradiation plus proches des traitements.
Toutefois, substituer un calcul de référence obtenu par simulation Monte-Carlo à des mesures de dose nécessiterait, entre autres, qu’aucun compromis ne soit fait entre les temps de calcul
et la précision. La performance des moyens informatiques nous conduisent, hélas, à limiter les temps de calcul et donc à faire des approximations dont les conséquences, en termes de justesse, doivent être moins importantes que celles constatées avec la méthode traditionnelle [cf IV.2.1].
La méthodologie que nous proposons, fondée sur des « données de référence » calculées par le code Monte-Carlo PENELOPE, doit apporter une solution aux lacunes de la méthode traditionnelle notamment, dans le cas des situations complexes. L’approche totalement numérique et automatique du contrôle qualité des TPS sera facilitée par la création d’Objets Tests Numériques (faisceau et dose) voxélisés et par la nature numérique des données à comparer. La simplification de la mise en œuvre du contrôle de qualité devrait permettre de mettre au point des contrôles plus complets et plus précis que ceux proposés avec la méthode traditionnelle. Pour en faire un algorithme de référence nous nous efforcerons d’obtenir des distributions de dose MC avec une précision (1 σ):
- inférieure à 2% dans les régions de forte dose (supérieures à 30% du maximum de dose)
- comprise entre 2% et 5% dans les régions de faibles doses (inférieures à 30 % du maximum de dose).
La mise œuvre de cette méthode « automatisée et multi-applications » nécessite que la géométrie de l’irradiation soit totalement décrite dans les simulations Monte-Carlo, depuis la source de rayonnement jusqu’au voxel de l’Objet Test Numérique dans lequel est déposé la dose.
Dans une première étape, la tête d’irradiation de l’accélérateur linéaire doit être modélisée, par le code Monte-Carlo PENELOPE, à partir des informations fournies par le constructeur. Les caractéristiques physiques initiales de la source de rayonnement sont ajustées, par méthode itérative, en comparant les calculs Monte-Carlo aux données de base incluses dans le TPS (données mesurées sous l’appareil de traitement dans une situation simple de référence, IAEA 2000).
Dans une seconde étape, la géométrie des Objets Tests doit être décrite et simulée dans le code Monte-Carlo PENELOPE. Les Objets Tests proposés vont permettre de tester la plupart des situations rencontrées en routine clinique. Ces Objets concernent à la fois des situations simples (champs carrés, rectangulaires, filtre en coin) et des situations complexes
(hétérogénéités, manque de volume diffusant, fantômes anatomiques…). Pour simplifier l’évaluation dosimétrique du TPS, les Objets Tests sont voxélisés, mis au format DICOM RTDose (standard de communication et d’échange d’informations en radiothérapie) et « chargés » directement dans le TPS pour calculer les distributions de dose. Les distributions de dose calculées par le TPS sont comparées aux données de référence, calculées en 3D par le code Monte-Carlo PENELOPE, à l’aide du test de l’index gamma généralisé en 1D et 2D.
La méthodologie proposée exclue toute partie expérimentale pour la seconde étape et inclut la sous-traitance de la prestation Monte-Carlo (modélisation de l’accélérateur linéaire de l’utilisateur, création d’Objets Tests Numériques complets adaptés aux besoins, calculs des données de référence) à une société de contrôle qualité des installations en radiothérapie. Cette méthodologie simplifie le travail de l’utilisateur, lui donne ainsi les moyens de mener à terme un contrôle qualité approfondi de son TPS.
L’objet de la thèse : « Contrôle qualité des systèmes de planification dosimétrique des traitements en radiothérapie externe au moyen du code Monte-Carlo PENELOPE » s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue des traitements par radiothérapie.
Chapitre 2
Méthodologie
du contrôle qualité automatisé des
I. Introduction
La méthode automatisée et « multi-applications » (Figure 2) proposée pour mener le contrôle qualité des TPS s’appuie sur l’utilisation d’Objets Tests Numériques (OTN).
L’OTN d’entrée constitué d’une série d’images scanner et d’un faisceau associé décrit les conditions géométriques voxélisées de l’irradiation ainsi que les caractéristiques du faisceau pour le test. Cet OTN voxélisé ne peut pas être utilisé directement dans le code Monte-Carlo PENELOPE qui utilise une description géométrique des objets fondée sur des équations de surface. Une plate-forme de conversion des OTN voxélisés dans le formalisme du code Monte Carlo PENELOPE pourrait être envisagée mais, n’a pas été développé dans le cadre de ce travail. Il faut donc définir les données géométriques et physiques pour le code Monte Carlo PENELOPE.
L’OTN de sortie, au format DICOM-RTDose, contient toute l’information 3D voxélisée de la distribution de dose calculée par le TPS. Le formalisme DICOM n’étant pas utilisé dans les versions actuelles du code Monte-Carlo PENELOPE, une plate de forme de conversion des résultats Monte-Carlo au format DICOM-RTDose a été développée dans le cadre de travaux de recherche menés conjointement avec l’IRCCyN de Nantes et la société Qualiformed. Cette plate forme de conversion permet d’obtenir des OTN de sortie de référence.
Une comparaison directe des distributions de dose calculées par le TPS (OTN de sortie à tester) et par le code Monte-Carlo PENELOPE (OTN de sortie de référence) peut ainsi être réalisée. L’outil de comparaison le plus employé est l’index gamma. Il permet des comparaisons en 1D et 2D portant, à la fois, sur des écarts de dose dans les zones de faible gradient de dose et sur des écarts de distance dans les zones de fort gradient de dose. Ces comparaisons sont validées selon des critères d’acceptabilité préalablement définis.
Le code Monte-Carlo PENELOPE et le TPS utilisent également des données de base. Le paramétrage de ces données de base consiste principalement à décrire la géométrie de la tête d’irradiation de l’accélérateur utilisé et à caractériser les électrons incidents pénétrant dans la tête d’irradiation. Dans ces travaux de thèse, le paramétrage a été mené uniquement pour le code Monte-Carlo (MC) PENELOPE.
Figure 2: Architecture de la méthode "automatisée et multi-applications".
La première partie de ce chapitre présente les aspects généraux de la méthode Monte-Carlo, la description succincte du code PENELOPE et les modifications qui lui ont été apportées pour les besoins de cette étude.
La seconde partie concerne l’index gamma qui a été utilisé d’une part, pour comparer les distributions de dose calculées par le code MC PENELOPE et par le TPS et d’autre part, pour ajuster les paramètres initiaux des simulations MC. Les critères d’acceptabilité retenus pour valider les OTN de sortie sont argumentés.
La dernière partie décrit les caractéristiques physiques et géométriques des Objets Tests Numériques réalisés spécifiquement pour le contrôle qualité des calculs de dose.
II. Code Monte-Carlo PENELOPE
II.1] Utilisation des codes Monte-Carlo en radiothérapie
Historiquement, la première utilisation connue de la méthode Monte-Carlo date du 18ème siècle. Elle servit à déterminer une valeur approchée du nombre π. Ce n’est que pendant la seconde guerre mondiale, avec l’apparition des outils informatiques et les travaux de Fermi, Von Newmann et Ulam, que la méthode Monte-Carlo a été appliquée, pour la première fois,
Données entrée
Données de sortie (format DICOM-RTDose)
Données de base
Validation OTN de sortie de référence
MC PENELOPE TPS
Distributions de dose 3D TPS
Distributions des différences de dose et de position (1D et 2D) I INNDDEEXXGGAAMMMMAA Modélisation accélérateur (géométrie, faisceaux) O OTTNNdd’’eennttrrééee O ObbjjeettTTeesstt Distributions de dose 3D MC PENELOPE
OTN de sortie à tester
au transport des particules lors de la conception de la première bombe atomique (Metropolis and Ulam 1949). La méthode Monte-Carlo (MC) a énormément évolué et s’est largement généralisée (Reaside 1976, Turner et al 1985, Rogers and Bielajew 1990, Zaïdi and Sgouros 2003).
A ce jour, dans le cadre des applications radiothérapeutiques, la méthode Monte-Carlo est généralement décrite comme étant l’une des méthodes les plus précises pour calculer la dose délivrée (Andreo 1991, Rogers and Bielajew 1990, Mackie 1990, Rogers 1991, Ma and Jiang 1999).
Une meilleure connaissance des sections efficaces d’interactions des particules avec la matière ainsi que l’augmentation considérable des puissances de calcul a contribué à l’apparition de nombreux codes de Monte-Carlo tels que EGS4 (Nelson et al 1985), EGS4/BEAM (Rogers et al 1995), EGSnrc (Kawrakow 2000), MCNP4 (Briesmeister 2000), GEANT (1995) et PENELOPE (Salvat et al 2001). Des améliorations continues leur ont permis de s’imposer dans le domaine de la dosimétrie.
Au cours des trente dernières années, de nombreux travaux ont porté sur la simulation des faisceaux de particules issus des accélérateurs linéaires utilisés en radiothérapie. Au départ, seules de très simples géométries ont pu être modélisées en raison de la puissance de calcul des ordinateurs. A titre d’exemple, McCall et al (1978) s’étaient intéressés à l’influence que pouvait avoir certains éléments de la tête d’irradiation d’un accélérateur linéaire (cibles et filtres) sur l’énergie moyenne d’un faisceau de photons de 25 MV en utilisant le code EGS3 (Ford and Nelson, 1978).
Les années 80 sont marquées par les premières modélisations complètes des têtes d’irradiation des accélérateurs linéaires ; on peut citer, en référence, les travaux de Patau et al (1978), Nilsson et Brahme (1981), Peti et al (1983) et Mohan (1985). Il est désormais possible de modéliser les géométries les plus complexes de la cible aux systèmes de collimation (Chaney et al 1994, Lovelock et al 1995, Rogers et al 1995, Lee 1997, Sheikh-Bagheri and Rogers 2002, Lewis et al 1999, Mazurier et al 1999). Enfin les années 2000, sont les années au cours desquelles se généralise l’utilisation de collimateur multilames sur les accélérateurs de radiothérapie (De Vlamynck et al 1999, Haryanto et al 2002 et Van de Walle et al 2003).. L’utilisation de nombreux faisceaux de faible section, pour lesquels les mesures de dose sont délicates, a également fortement relancé l’intérêt des codes MC en radiothérapie
Les synthèses bibliographiques sur l’utilisation des codes MC en radiothérapie, réalisées par Ma and Jiang (1999) et Verhaegen and Seuntjens (2003), concluent que les codes MC occuperont, dans les années à venir, une place privilégiée au sein des outils mis à disposition des services de radiothérapie, tant au niveau de la planification des traitements qu’au niveau du contrôle qualité des calculs de dose.
II.2] Principe de la méthode Monte-Carlo
Les photons, les électrons et les positrons qui pénètrent dans la matière subissent de nombreuses interactions au cours desquelles de l’énergie est transférée à la matière.
Les méthodes analytiques, telle que la résolution de l’équation de Boltzmann, peuvent être utilisées pour rendre compte du transport des particules. Malheureusement, il n’est pas toujours possible de résoudre ce type d’équation en particulier dans le cas de géométries complexes.
En revanche, les méthodes Monte-Carlo sont des méthodes statistiques de simulation qui corrèlent des processus aléatoires avec des processus physiques. Le transport des particules dans la matière peut être « suivi », en déterminant la trajectoire et les interactions de chaque particule (primaire et secondaire) depuis son point d’entrée jusqu’à sa sortie ou absorption dans le milieu.
Selon le principe de la méthode MC, la trajectoire de chaque particule est simulée, individuellement, en tirant au hasard les paramètres physiques des interactions (position de l’interaction, nature de l’interaction, type de particule secondaire créé, transfert d’énergie, angle de diffusion…), selon les distributions de probabilité qui décrivent les processus physiques mis en jeu. Ces distributions de probabilités sont déterminées à partir des différentes sections efficaces des interactions qui sont propres au type et à l’énergie de la particule incidente ainsi qu’aux matériaux impliqués.
Le transport de la particule (histoire) est reproduit en réalisant une succession d’interactions. A l’issue de la simulation d’un nombre désiré de particules, la valeur d’une grandeur d’intérêt macroscopique (dose absorbée…) est obtenue. Le nombre de particules primaires est choisi en fonction de la précision recherchée. Un résultat de simulation MC sera toujours exprimé « par particule primaire ».
La génération de nombres aléatoires est à la base de toute simulation MC. Un algorithme mathématique génère ces nombres aléatoires. Il faut donc remarquer que, du fait même de leur production, ces nombres ne sont pas rigoureusement aléatoires et qu’ils sont conséquemment appelés « pseudo-aléatoires ».
II.3] Simulations Monte-Carlo par le code PENELOPE II.3.1] Choix du code
Le choix du code PENELOPE a été régi par deux critères: l’exactitude des simulations et la flexibilité du code.
L’exactitude des simulations a été démontrée à travers différents tests d’évaluation ou benchmarks. A ce titre, trois exemples peuvent être cités.
Premièrement, le benchmark expérimental mené par Sempau et al (2003) qui a permis de tester, pour différents matériaux, le modèle de diffusion mixte utilisé par PENELOPE pour les électrons de moyenne et haute énergies. En s’appuyant sur des spectres, des profils de dose et des rendements en profondeur, ce benchmark a montré un excellent accord entre les valeurs expérimentales et les simulations dans une gamme d’énergie allant de quelques keV à 1 GeV. Le deuxième exemple concerne les benchmarks réalisés par Das et al (2001, 2002). Ces derniers ont comparés, pour des faisceaux de photons, les calculs de dose réalisés par les codes PENELOPE, EGS4 et MCNP, dans des configurations hétérogènes composées de matériaux de numéros atomiques très variés (eau, plomb, aluminium et os). Ces benchmarks ont montré que les résultats, au niveau des zones d’interfaces, issus des simulations PENELOPE étaient plus proches des mesures que ne l’étaient les résultats issus des simulations EGS4 et MCNP.
Le troisième benchmark, plus proche des applications médicales, réalisé par Carrasco et al (2004) a mis en évidence la fiabilité du code PENELOPE à simuler des distributions de dose induites par un faisceau de photons, en présence d’une hétérogénéité équivalent-poumon. Le second critère qui a encouragé notre choix est la flexibilité du code PENELOPE. Sa structure relativement simple, écrite en langage FORTRAN 77, permet à l’utilisateur d’adapter le programme principal à ses propres besoins, sans intervenir dans la partie traitant du transport des particules. Les fichiers auxiliaires qui sont indépendants du programme principal et qui gèrent la géométrie, les matériaux et les paramètres d’entrée de la simulation favorisent une « prise en main » rapide du code.
