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Analyse de frontière stochastique pour l'optimisation des plans en curiethérapie haut débit de dose

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2018
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La curiethérapie est une modalité particulière de traitement en radiothérapie qui se différencie de la radiothérapie externe par l’implantation des sources radioactives scellées à l’intérieur ou au voisinage immédiat du volume tumoral, de façon permanente ou temporaire. Cette modalité de traitement a bénéficié des avancées technologiques telles que l’utilisation des projecteurs de sources et le développement de nouveaux algorithmes d’optimisation de dose qui ont contribué à l’amélioration de la qualité des plans de traitement. Cependant, le processus de planification de traitement en curiethérapie, indépendamment de l’algorithme d’optimisation implanté dans le système de planification de traitement (TPS), requiert toujours une forte interaction entre le planificateur et le TPS. Cette forte interaction, non seulement, augmente la durée de la planification, mais conduit aussi souvent à des plans finaux dont la qualité est tributaire du jugement et de l’expérience du planificateur. Le présent projet a consisté à développer des modèles pour l’optimisation de la qualité des plans en curiethérapie de la prostate haut débit de dose, optimisation basée sur les paramètres géométriques spécifiques à chaque patient, grâce au formalisme de l’analyse de frontière stochastique, une méthode empruntée de l’économie. Les paramètres géométriques qui ont permis de caractériser chaque plan sont : le volume des différentes structures [volume cible anatomoclinique, organes à risque (OAR)], leurs proximités mutuelles par le biais de la distance de Hausdorff, et la divergence des cathéters dans la prostate. Les modèles ainsi développés constituent un outil d’aide à la planification en prédisant à l’avance (au début du processus de planification) le meilleur compromis qu’il est possible d’atteindre entre la couverture du volume tumorale et la limitation de la dose aux OARs alentour. Les modèles ont été développés pour les indices dosimétriques d’intérêt analysés en clinique pour la validation des plans pour chacune des structures telles que : la prostate, la vessie, le rectum et l’urètre. Les résultats obtenus sur la base d’un échantillon de 495 patients montrent que ces modèles peuvent aider le planificateur à personnaliser le processus d’optimisation sur la base du profil de paramètres géométriques de ce dernier, minimisant ainsi l’impact du jugement et l’expérience du planificateur sur la qualité du plan final. Leur utilisation peut être étendue comme un outil robuste pour la sélection de meilleurs plans pour les études de type “knowledge-based study”. Le projet doit cependant se poursuivre par l’exploration d’autres paramètres géométriques et par la validation clinique des différents modèles avant leur implémentation en routine clinique.
Brachytherapy is a special modality of radiotherapy for cancerous tissues treatment. Unlike external radiotherapy, this form of radiation therapy modality uses sealed radiation sources positioned permanently or temporarily within (or close to) the treatment volume. Brachytherapy treatment modality has benefited from technological advances such as the use of remote afterloading units and the development of new dose optimization algorithms that led to the improvement of treatment plans quality. However, the treatment planning process, regardless of the optimization algorithm used for dose calculation in the treatment planning system (TPS), still requires a strong interaction between the planner and the TPS. This strong interaction not only increases the planning time, but also often leads to final plans whose quality depends on the planner’s judgment, as well as planner’s experience. The goal of the current project was to develop models for the optimization of the quality of high dose rate prostate brachytherapy plans, based on patient’s specific geometric parameters, using stochastic frontier analysis, a method of economic modeling. Geometric parameters involved in the modeling process are the volume of structures of interest such as the clinical target volume (CTV) and organs at risk (OARs); the Hausdorff distance between CTV and OARs, and a third parameter measuring the degree of non-parallelism of catheters within the prostate. The built models are expected to be helpful in the treatment planning process by predicting dosimetric parameters values attainable at the starting point of the treatment planning. They will provide valuable indications in advance, on the level of dose reduction to OARs, as well as, the target volume coverage achievable. Models were built for dosimetric parameters of interest analyzed in the clinic for clinical validation of plans for each structure (prostate, bladder, rectum and urethra). The modelling results based on a dataset of 495 plans show that the developed models can be helpful to assist planner in the optimization process based on the geometric parameters profile of each plan, thus minimizing the impact of the judgment and the planner’s experience on the final quality plan. Furthermore, their use can be extended as an accurate means for selecting optimized plans for a knowledge-based study. However, further research is required in order to investigate others geometric parameters, as well as, for the clinical benchmarking the performance of the developed models before their implementation in a clinical setting.
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