Utilisation de la méthode Monte Carlo pour la vérification des algorithmes de calcul de dose des faisceaux d'électrons

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1 Département de Physique Médicale Centre de Nucléaire d Alger Utilisation de la méthode Monte Carlo pour la vérification des algorithmes de calcul de dose des faisceaux d'électrons A.E.K Toutaoui 1, S. Djaroum 1, N. Toutaoui 1, Aichouche 2, K. Adjidir 2, 1 Centre de Nucléaire d'alger A.N. 2 Faculté de Physique USTHB

2 Introduction La précision de calcul des distributions de dose de rayonnements dans la planification de traitement en radiothérapie est une composante cruciale dans le processus de traitement si la dose délivrée au patient ne doit pas différer de la dose prescrite de 3 à 5%. Pour garantir cet objectif, les incertitudes globales relatives à toutes les étapes de la chaîne de traitement doivent être réduites au minimum. 1

3 Introduction Le contrôle de recette, la préparation pour l'usage clinique, et l'assurance qualité (AQ) d'un SPT sont des tâches complexes. Beaucoup de rapports complets, nationaux et internationaux ont abordé ces questions, concernant les propriétés dosimétriques et non-dosimétriques. 2

4 Introduction n Van Dyk et al.: Commissioning and QA of Treatment Planning Computers. IJROBP 26, , 1993 Centre de Nucléaire d Alger 3 1er CFPM Marrakech oct 2008

5 Introduction AAPM Task Group 40: Comprehensive QA for Radiation Oncology. Med. Phy. 21, (1994) 4

6 Introduction AAPM Task Group 53: Quality Assurance for Clinical Radiotherapy Treatment Planning. Med. Phy. 25, (1998) 5

7 Introduction AIEA TRS 430 Commissioning and Quality Assurance of Computerized Planning Systems for Radiation Treatment of Cancer

8 La méthode Monte Carlo dans le processus de vérification des algorithmes de calcul de dose dans les SPT L'introduction des techniques de MC offre de nouveaux moyens de vérification des algorithmes de calcul de dose dans SPT. Les problèmes géométriques et dosimétriques liés aux mesures conventionnelles, peuvent être évités. Les données peuvent être évaluées en 3D des géométries d'évaluation peuvent facilement être ajoutés sans compromettre l'uniformité des données. 7

9 L'accélérateur linéaire virtuel L'approche utilisée dans ce travail est similaire à celle proposée par E. Wieslander & T. Knöös (2007) Elle permet de mettre en application une unité de traitement, un accélérateur virtuel, dans le SPT. Les données d'entrée d'algorithme (profils, doses de profondeur, facteurs de rendement, etc.) ainsi que les données de référence de faisceau, sont produites par simulations MC. L'uniformité des données d'entrée de l'algorithme et des données de référence du faisceau est préservée. Les données Mc-produites sont traitées et mises en application comme unité complète de traitement dans le SPT Wieslander E, Knöös T, A virtual-accelerator-based verification of a Monte Carlo..., Radiother Oncol (2007), 8

10 L'accélérateur linéaire virtuel Pour la vérification des algorithmes de calcul de dose et des études de leurs limitations inhérentes un ajustement exact à un accélérateur existant n'est pas nécessaire. L'accélérateur virtuel devrait être basé sur des données réalistes. 9

11 Matériels et Méthodes L accélérateur virtuel et code Monte Carlo Un accélérateur virtuel pour des faisceaux d'électrons de 6, 9 et 12 MeV, basés sur des données générique de l'accélérateur Varian Clinac 1800 a été commissionné pour la planification de traitement dans un SPT. Les simulations de MC ont été effectuées avec le code EGSnrc pour le transport d'électron et de photon. 10

12 Matériels et Méthodes L accélérateur virtuel et code Monte Carlo Les simulations de la tête de traitement ont été effectuées avec le code utilisateur BEAMnrc dédié à la modélisation des appareils de radiothérapie Dans cette étude, la géométrie de la tête de traitement est basée sur l'information générique du fournisseur du linac. Les distributions de dose dans le fantôme ont été simulée avec le code utilisateur DOSXYZnrc dans une grille cartésienne de voxels 11

13 Matériels et Méthodes Fichier de l espace des phase (PSF) Simulation de la tête d irradiation BEAMnrc Echantillonage des particules du PSF Simulation dans le fantôme (DOSXYZnrc) Distributions de Dose 12

14 Matériels et Méthodes Paramètres de Transport BEAMnrc AP = Pcut = 10 kev AE = Ecut = 521 kev BCA : PRESTA I Effet de spin : On Transport é : PRESTA II DOSXYZnrc AP = Pcut = 10 kev AE = Ecut = 521 kev BCA : EXACT (SD=3) Effet de spin : On Transport é : PRESTA II 13

15 Matériels et Méthodes Le système de planning de traitement Système de planning de traitement THERAPLAN Plus (Nucletron BV.) Algorithme semi-empirique de calcul de dose pour les faisceaux d électrons Décomposition en faisceaux élémentaire. Basé sur la séparation primaire-diffusé Calcul en 3D Correction d hétérogénéités 14

16 Matériels et Méthodes Géométrie de vérification Géométrie 1 Géométrie 2 Géométrie 3 Géométrie 4 Géométrie 5 Géométrie 6 Géométrie 7 Géométrie 8 15

17 Matériels et Méthodes Tests de vérification 16

18 Matériels et Méthodes Evaluation des déviations Pourcentage des données locales de référence Indice γ 17

19 Résultats: Champs carrés PDD, champ 10x10 cm 2 Dose Relative (%) 120 MC 100 SPT Dose Relative (%) MC SPT 6 MeV Différence (%) Indice γ MeV Profondeur z(cm) Profondeur z(cm) MeV Profondeur z(cm) MeV Différence (%) Profondeur z(cm) MeV Indice γ Profondeur z(cm) MeV Profondeur z(cm)

20 Résultats: Surface irrégulière Profils, champ 10x10 cm 2 Dose Relative (%) MC SPT Dose Relative (%) MC SPT Distance Radiale z(cm) Distance Radiale (cm) Indice γ Indice γ Distance Radiale(cm) Distance Radiale(cm) 9 MeV 12 MeV 19

21 Résultats: Trachea & Spine 4 cm, Energie 12 MeV champ 10x10 cm 2 10 Dose Relative (%) MC SPT Distance Radiale (cm) Indice γ Différence (%) Distance Radiale(cm) Distance Radiale (cm) 20

22 Résultats: Cavité 3D 3.75 cm, Energie 12 MeV champ 10x10 cm MC SPT MC SPT Dose Relative (%) Dose Relative (%) Air Distance Radiale (cm) AL Distance Radiale (cm) Différence (%) Différence (%) Distance Radiale (cm) Distance Radiale (cm) Indice γ Indice γ Distance Radiale(cm) Distance Radiale(cm)

23 Conclusions Le concept de l'accélérateur virtuel, où les données d'entrée de l'algorithme et les données de référence des faisceaux sont produites avec des méthodes MC, s'est avéré une approche avantageuse à la vérification des algorithmes de calcul de dose pour des électrons. Pour la vérification des algorithmes de calcul de dose et les études de leurs limitations inhérentes, un ajustement exact à un accélérateur existant n'est pas nécessaire. Le procédé de accord difficile et long, où les données d'entrée de MC sont itérativement modifiées pour ajuster un accélérateur existant, peut donc être évité. 22