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Improving confidence for IMRT and helical tomotherapy treatments using accurately benchmarked Monte Carlo simulations

by Sterpin, Edmond

Abstract (Summary)
Le rêve ultime du radiothérapeute a toujours été d’avoir à disposition des technologies capables de délivrer avec une parfaite précision des doses élevées aux volumes tumoraux sans irradier les tissus sains avoisinants. Ce rêve ne deviendra jamais réalité, mais tous les efforts des physiciens, médecins et industriels doivent être combinés pour que la réalité s’approche le plus possible de cette utopie. Depuis le début des années 60 et l’avènement des accélérateurs linéaires d’électrons montés sur des unités de traitement, la technologie en thérapie par photons a évolué énormément. Aujourd’hui, les traitements les plus à la pointe incluent la radiothérapie par modulation d’intensité (« Intensity-Modulated Radiation Therapy » ou IMRT) avec l’aide d’outils d’imagerie hautement sophistiqués. L’IMRT est une technique complexe qui requiert un excellent contrôle de la précision dans toutes les étapes du processus du traitement. Ces étapes peuvent être résumées en trois catégories qui sont 1) l’étalonnage et la stabilité de l’unité de traitement, 2) le positionnement et la qualité des données associées au patient et 3) la précision du calcul de dose effectué lors de la planification du traitement. Pour améliorer l’incertitude globale d’un traitement donné, des efforts de recherche sont nécessaires dans les trois catégories. Cette thèse se concentre sur le processus de calcul de dose. Durant les dernières décennies, la complexité et la précision des algorithmes de dose ont augmenté fortement grâce aux énormes progrès de l’informatique. Malgré cela, l’immense majorité des algorithmes utilisent des méthodes analytiques impliquant des approximations importantes au niveau de la physique de transport des particules. Il est cependant possible de concevoir des algorithmes qui évitent ces approximations en se basant sur des méthodes dites de Monte Carlo (MC) qui simulent fidèlement la réalité physique et qui sont considérées aujourd’hui comme les plus précises de calcul de la dose dans les tissus humains. Malheureusement, jusqu’à récemment, la vitesse des simulations MC était trop lente pour être compatible avec les contraintes de temps liées à la routine clinique. Mais les progrès continus en puissance de calcul combinés avec l’introduction de simplifications pertinentes dans les codes MC permettent d’envisager l’introduction d’algorithmes MC en routine clinique, ce qui est déjà le cas pour plusieurs systèmes de planification de traitement commerciaux. L’objectif de cette thèse était d’évaluer la valeur ajoutée du MC comparé à des algorithmes analytiques modernes pour des traitements IMRT complexes de tumeurs entourées de nombreuses inhomogénéités de densité. Ces évaluations ont été effectuées pour deux techniques de traitement IMRT : « step-and-shoot » et tomothérapie hélicoïdale. Pour l’IMRT « step-and-shoot » délivrée par une unité de traitement Elekta SL25, des simulations MC avec BEAMnrc ont été comparées avec un algorithme commercialisé récemment par la firme Varian appelé « Anisotropic Analytical Algorithm » (AAA). Pour la tomothérapie, une étude similaire a été accomplie mais pour le code utilisé dans le système fourni par « Tomotherapy Incorporated » et basé sur un algorithme de type convolution/superposition utilisant l’approximation « collapsed-cone ». Durant cette seconde étude, la modélisation MC au moyen du code MC PENELOPE était un aspect très important étant donné que c’est la première fois qu’un code MC complet pour la tomothérapie était construit avec tous les détails techniques de la machine fournis par le constructeur. De plus, le modèle MC, appelé TomoPen, a été conçu en vue d’une introduction future dans le système clinique. La vitesse de la simulation était donc une contrainte importante. La stratégie utilisée pour la simulation et adoptée dans TomoPen consiste principalement à simplifier drastiquement le transport des photons dans le collimateur multilames et permet de calculer des distributions de dose dans une tumeur bilatérale de la sphère tête et cou en à peu près 10 heures sur un processeur de 2 GHz, sans perte de précision significative. En utilisant le groupe d’ordinateurs fourni avec chaque unité de traitement de tomothérapie, ce temps de simulation peut être réduit d’un facteur 32, correspondant au nombre de processeurs. Durant cette thèse, la correspondance entre algorithmes analytiques et MC était en général satisfaisante pour la majorité des cas cliniques et expérimentaux étudiés. Cependant, des différences ont pu être observées pour des situations critiques, comme des petites tumeurs pulmonaires ou des tumeurs ethmoïdes. Même si ces déviations n’étaient pas « dramatiques », elles ont pu démontrer clairement le potentiel des algorithmes MC dans la pratique clinique afin d’améliorer la qualité globale et la précision des traitements.
Bibliographical Information:

Advisor:

School:Université catholique de Louvain

School Location:Belgium

Source Type:Master's Thesis

Keywords:monte carlo tomotherapy imrt radiothérapie

ISBN:

Date of Publication:12/05/2008

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