Applications des techniques de recalage aux distributions de dose : Évaluation de deux algorithmes en radiothérapie adaptative du poumon

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1 Applications des techniques de recalage aux distributions de dose : Évaluation de deux algorithmes en radiothérapie adaptative du poumon Jacques Moro Laure Parent: PSRPM, PhD Sophie Ribes: Doctorante Olivier Caselles: PSRPM, PhD, HDR LARD, Nice, Juin 2013

2 I N T R O D U C T I O N 2 Cancer du poumon cas/an en France 2 principaux types de tumeurs Séances de radiothérapie: arsenal thérapeutique Technique sélectionnée dans cette étude: stéréotaxie extra-crânienne (tumeurs et métastases) 54 Gy: 3 séances 55 Gy: 5 séances

3 I N T R O D U C T I O N 3 Radiothérapie adaptative Modifications anatomiques 1 En général, une seule planification dosimétrique Vers plusieurs planifications dosimétriques Mise en place à partir des acquisitions CBCT: images pré et post thérapeutiques Calcul de la dose effectivement délivrée à partir du CBCT Pb: Sommation des doses sur les différentes séances?

4 MATERIELS & METHODES 4 Caractéristiques CT/CBCT Varian Clinac 2100 D GE Lightspeed RT 16 CT CBCT Processus Physique Atténuation RX Atténuation RX Durée de rotation 1 seconde 60 secondes Acquisition Hélicoïdale Axiale Temps d acquisition 6-7 secondes 60 secondes Source Fan beam Cone beam

5 MATERIELS & METHODES 5 Recalage Recalage monomodalité Plusieurs techniques de recalage mises en place Image de référence (ou source) Plus haute résolution spatiale Définition des distributions de dose Images source & cible: Déformations CBCT CBCT CT Inversions des distributions

6 MATERIELS & METHODES 6 Critères de sélection d un algorithme Caractéristiques communes aux images Primitives (fiduciaires, clips chirurgicaux...) Informations photométriques Evaluation des similarités 2,3 Dépendance fonctionnelle Dépendance statistique, informations communes Evaluation des probabilités & Histogramme conjoint Entropie de Renyie: maximisation de l information mutuelle Transformations rigide & élastique Calcul & inversion des champs de déformations

7 MATERIELS & METHODES 7 Transformations et Développement d algorithmes Recalage affine (rigide) Initialisation des paramètres Support global Translation, rotation, mise à l échelle Recalage déformable (élastique) Support local (déformations non isotropes) Méthode paramétrique (grille) Méthode non paramétrique (subsets, contours)

8 MATERIELS & METHODES 8 ITK 3 Développement d algorithmes Librairies C++ Image source Métrique Optimisation Image cible Interpolation Transformations

9 MATERIELS & METHODES 9 Méthode paramétrique Application d une grille de déformations Déformations aux points de contrôles Utilisation de splines B-splines: support local

10 MATERIELS & METHODES 10 Méthode non paramétrique Utilisation directe de l information photométrique Modifications au niveau des contours de l image Applications de démons (forces) Mise en place d une énergie de régularisation

11 MATERIELS & METHODES 11 Etude clinique 10 patients atteints de tumeurs bronchiques 2 acquisitions CBCT/séance Recalage mis en place pour chaque patient Recalage CT/CBCT & CBCT/CBCT

12 MATERIELS & METHODES 12 Données de sortie Image résultante du recalage Paramètres de déformations Champs de déformations Visualisation damier (continuité) Différences images source/résultante Différences images B-splines/Démons

13 RESULTATS 13 Performance des algorithmes Précision spatiale interne < 0,01 mm Durée d exécution du programme < 1 min Résultats adaptés aux échantillonnages

14 RESULTATS 14 Performance des algorithmes Matrices de déformations inversibles Algorithmes adaptés à l utilisation clinique CT 2 CBCT 3 Algorithme des démons 4 Algorithme des B-splines

15 DISCUSSION 15 Précision et robustesse accrues avec les B- splines Gestion des artefacts Défauts Contours distincts Lobes supérieurs: application clinique Lobes inférieurs: techniques 4D & interpolation non linéaire Mesures métriques

16 CONCLUSION & PERSPECTIVES 16 Algorithmes adaptés à l utilisation clinique Les B-splines sont plus adaptés à la problématique Validation du recalage (développement de fantômes) Applications aux matrices de distributions de dose 4

17 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES & REMERCIEMENTS 17 1 [Woodford et al., 2007] C. Woodford, S. Yartsev, A. R. Dar, G. Bauman et al. J. Van Dyk. Adaptive radiotherapy planning on decreasing gross tumor volumes as seen on megavoltage computed tomography images. International Journal Radiation Oncology Biology Physics: 69 (4) , [Viola, 1995] P. Viola. Alignement by maximization of mutual information. PhD thesis: Massachusetts Institute of Technology Artificial Intelligence Laboratory, Boston, USA, [Petitjean, 2003] C. Petitjean. Recalage non rigide d images par approches variationnelles statistiques. Thèse de doctorat, Université René Descartes Paris V, France, [Vercauteren et al., 2008] T. Vercauteren, X. Pennec, A. Perchant, N. Ayache. Diffeomorphic demons : efficient non-parametric image registration. NeuroImage: 45 (1) 61-72, [Schultheiss et al., 2012] T. E. Schultheiss and W. A. Tomé. It is not appropriate to deform dose along with deformable image registration in adaptive radiotherapy. Medical Physics: 39 (11) , 2012.