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Développement d`un fantôme anthropomorphique pour validation

1. FIGURE 3 2 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par l ajout de 100 ml la vessie La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartAdapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBCT CT ou CBCT CBCT fois par deux observateurs diff rents a montr un cart type de seulement 4 1 ml Elastix donne des r sultats pr visibles en tant plus performant dans les plus faibles ampli tudes de variation 100 et 50 ml Il est logique qu un algorithme prouve plus de difficult quand l amplitude de la d formation est lev e Les plus faibles recalages de chacune des am plitudes sont les recalages impliquant l image CBCT comme image fixe Il n y a pas vraiment 41 CT CT CT CBCT CBCT CBCT FIGURE 3 3 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par l ajout de 200 ml la vessie La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartAdapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBCT CT ou CBCT CBCT de diff rence majeure entre les recalages inter modalit
2. 74 Bibliographie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GE Healthcare s High Efficiency Computed Tomography http www ecomagination com portfolio 2013 consultation octobre 2013 Jerrold T Bushbert The Essential physics of medical imaging Lippincott Williams amp Wilkins 2002 Medical systems Varian http www varian com Overview of Clinac technology 2013 University of Manchester http www sedentexct eu content technical description cbct Sedentexct 2013 Weixing Cai Ruola Ning and David Conover Simplified method of scatter correction using a beam stop array algorithm for cone beam computed tomography breast imaging Optical Engineering 47 9 097003 097003 2008 R Schulze U Heil D Gross DD Bruellmann E Dranischnikow U Schwanecke and E Schoemer Artefacts in cbct a review Dentomazillofacial Radiology 40 5 2011 William C Scarfe and Allan G Farman What is cone beam CT and how does it work Dental Clinics of North America 52 4 707 730 2008 R Baba K Ueda and M Okabe Using a flat panel detector in high resolution cone beam ct for dental imaging Dentomaxillofacial radiology 33 5 285 290 2004 Icru report 62 Prescribing recording and reporting photon beam therapy sup plement to icru report 50 Int L Commission On 1999 Steve Y Cho Kenneth L Gage Ronnie C Mease Srinivasan Senthamizhchelvan Daniel P Holt Akimosa Jeffrey Kwanisai Chris
3. est aussi celui sur lequel les translations entrainent les plus grandes variations sur la couverture du PTV durant les traitements au niveau du pelvis Selon le niveau de remplissage de la vessie ou de la circulation d air et de mati re dans le rectum la prostate peut tre d plac e L amplitude de ces translations a t tudi e par de nombreux groupes souvent dans l optique de mieux cerner l envergure des marges PTV qui doivent tre rajout es la prostate 37 38 40 32 74 Si les d placements moyens dans les trois directions constat s dans ces tudes sont somm s un vecteur de translation moyen d environ 1 6 cm est obtenu Si les d placements maximums sont observ s le vecteur de translation peut atteindre jusqu 2 cm Comme des translations de cette envergure sont plut t rares en clinique des translations de plus petites amplitudes devaient aussi tre test es C est donc bas sur ces informations que la prostate t d plac e de mani re simuler des translations de 0 5 1 0 et 2 0 cm La premi re translation test e a t celle de 2 0 cm et le d placement des fils tait assez pr cis pour permettre ce genre d amplitude Quand les translations plus petites ont t tent es cette technique est devenue moins pr cise mais la tige gradu e de plastique de densit quivalente celle de l eau a t attach e l extr mit de la prostate pour mieux contr ler sa position et son oscillation
4. pour comparer l efficacit des deux algorithmes sur des images patients 72 Chapitre 6 Conclusion Ce projet de maitrise avait pour but d explorer le domaine de la validation de DRA de construire le mat riel n cessaire ainsi que de d velopper une m thode pour comparer les per formances de ces algorithmes Finalement de v rifier si les conclusions apport es par le syst me taient repr sentatives de celles obtenues avec des images patients Un fant me tridimensionnel anthropomorphique a t cr pour repr senter la r gion pelvienne d un homme Le fant me offre un grand potentiel de d formation Les nombreux organes qui le constituent sont tous mobiles et certains peuvent avoir une forme variable Les organes sont con us pour offrir des nombres HU semblables ceux d un corps humain Cet avan tage rend le montage int ressant utiliser pour la validation d un algorithme de recalage Les images produites approximent bien la r alit clinique L avantage de l utilisation de ce fant me pour la validation d algorithme de recalage est que les d formations test es sont par faitement contr l es et cette connaissance des conditions d exp rimentation rend la validation plus compl te Le fant me h t rog ne a permis de cr er une banque d images de d formation autant en inter modalit qu en intra modalit ce qui agrandit le champ de possibilit s pour faire de la validation multimodale Le fant me
5. La pression des organes risque autour de la prostate ne fait pas qu influencer sa position elle peut aussi changer sa forme La majorit des tudes cit es pr c demment sont bas es sur l utilisation de marqueurs radio opaques et assument implicitement que la prostate se comporte 25 comme un organe rigide ce qui n est pas le cas La forme du rectum affecte principalement la longueur de la prostate en AP ant ro post rieur et des variations caus es par l extension rectale allant jusqu 3 mm ont t observ e 21 Figure 2 8 FIGURE 2 8 La prostate n est pas un organe rigide elle peut tre d form e par les pressions exerc es par la vessie ou le rectum 21 Une d formation de seulement 3 mm peut sembler anodine mais additionn e une translation elle peut devenir significative Pour simuler le changement de forme d une prostate celle du montage a subi une compression bilat rale d gale amplitude de chaque c t qui a t appliqu e pour rendre la prostate 14 moins large qu initialement ce qui correspond une r duction de 5 mm de chaque c t Figure 2 9 FIGURE 2 9 La prostate du fant me a subie une compression bilat rale de 5 mm pour simuler la d formation qu une prostate peut subir compress e par les autres organes internes 2 3 La banque d images Comme discut plus t t les images CT et CBCT sont diff rentes de par leur r solution et les art facts qui les enta
6. Libre Pas d interface de base possibilit d utiliser Slicer 3D Gratuit N cessite un logiciel de planification contourage Elastix Plus performant Lent entre 30min et 2h Plus constant Beaucoup de documentation Outils de contour moins performants apr s recalage Permet le contourage Param tres non ajustables SmartAdapt Interface facile d utilisation Documentation insuffisante Rapide 30 secondes Pas d exportation des images recal es Diminue la r solution des images recal es TABLE 3 5 Les principaux avantages et d savantages de l utilisation des deux algorithmes conclus par la validation avec fant me Type de recalage Param tres intramodalit Intermodalit Grande d formation Petite d formation Bin lev bas croissant moyen R solution 4 4 4 3 Pyramide 8 4 2 1 8 6 4 2 8 4 2 1 4 2 1 It ration croissant lev croissant bas chantillon moyen bas lev moyen TABLE 3 6 Evolutions des param tres principaux d Elastix selon le type de d formation re caler et les modalit s d imagerie impliqu es Les bins repr sente le nombre de niveau d intensit utilis pour d crire les images Un param tre lev devra l tre pour chacune des r solutions du recalage m me chose pour un param tre class bas Un param tre croissant part d une valeur basse pour la premi re r solution du recalage et augmente pour chaque r solution subs quente bon candidat car il
7. M Van Vulpen and JJW Lagendijk Variation in target and rectum dose due to prostate deformation an assessment by repeated mr imaging and treatment planning Physics in medicine and biology 53 20 5623 2008 Stefan Klein Marius Staring Keelin Murphy Max A Viergever and Josien PW Pluim Elastix a toolbox for intensity based medical image registration Medical Imaging IEEE Transactions on 29 1 196 205 2010 Richard Szeliski and James Coughlan Spline based image registration International Journal of Computer Vision 22 3 199 218 1997 Registres provinciaux et territoriaux du cancer Agence de la sant publique du Ca nada cancer ca Soci t canadienne du cancer Statistique Canada Statistiques cana diennes sur le cancer 2012 2012 C Orton Review of the radiobiological principles of radiotherapy Medical Physics 38 6 3841 3841 2011 TE Wheldon and JA O donoghue The radiobiology of targeted radiotherapy Interna tional journal of radiation biology 58 1 1 21 1990 Jack F Fowler Brief summary of radiobiological principles in fractionated radiotherapy Seminars in Radiation Oncology 2 1 16 21 1992 Fractionation in Radiation Therapy Carrie F Dunne Daly Principles of radiotherapy and radiobiology Seminars in Onco logy Nursing 15 4 250 259 1999 Radiation Oncology J S Good and K J Harrington The hallmarks of cancer and the radiation oncologist Updating the 5rs of radiobiology C
8. dans la planification pour aider l laboration des contours FIGURE 1 10 Exemple de processus de recalage non rigide pour un traitement de cancer du poumon a Le CT de planification b un CT fait apr s quelques fractions du traitement c la diff rence entre a et b d recalage d formable de b sur a e m me recalage mais avec des param tres de d formation diff rents f diff rence entre a et d 11 Le recalage non rigide d formable est utilis dans le cas ou un simple alignement ne permet pas d obtenir une bonne concordance entre les deux images Figure 1 10 Le nombre de trans formations possibles est alors infini et l image mobile change d aspect pour ressembler plus fid lement l image fixe Les algorithmes de d formation peuvent tre utilis s pour d former des images pr sentant des variations anatomiques et peuvent aussi d former des contours Fi gure 1 11 et des images de dose Lors de la planification on peut voir comment la dose sera distribu e dans le patient On peut gr ce aux DRA deformable registration algorithms d former cette dose pour qu elle corresponde l anatomie du jour et ainsi avoir une id e plus pr cise de la dose qui est donn e au patient tout au long du traitement L id e est de proc der au recalage entre l image de planification et celle de traitement pour ensuite appliquer les param tres de transformation sur la carte de dose La d formation de la carte de
9. on souhaite traiter pour aider dans le positionnement Les grains d or sont particuli rement utiles pour aligner une prostate dont la position est ind pendante des os 51 Le type d imagerie CBCT sera d fini plus en d tail dans la section 1 5 2 Toutes ces techniques ne permettent toutefois pas de pallier au d placement survenant durant une fraction Certaines techniques comme le gating 52 53 permettent de tenir compte de la respiration mais on ne peut s affranchir compl tement de ses effets Pour contrer les in certitudes provenant du d placement intra fraction une marge est ajout e au contour de la r gion tumorale 54 On appelle la nouvelle structure ITV pour Internal Target Volume 9 section 1 6 Chaque type de cancer a ses propres marges pour tenir compte des d placements habituels de la r gion traiter 1 5 Modalit d imagerie Les notions de CT et de CBCT ont t abord es pr c demment sans toutefois tre d finies explicitement Ces deux types d imagerie se distinguent par l appareil servant l acquisition le moment o elles sont utilis es dans la cha ne de traitement en plus de la dimension et de la qualit de l image produite Elles ont en commun l utilisation de photons de la gamme d nergie des kV comme source elles fournissent des images tridimensionnelles La relation entre la densit d une mati re et son intensit sur l image est assez semblable pour les deux appa
10. s quelques fractions du traitement c la diff rence entre a et b d recalage d formable de b sur a e m me recalage mais avec des param tres de d formation diff rents f diff rence entre a eted E a iaa ae a ee aa 8 TS A a aa eo ke SS aaa aa a ai 15 Les tapes gr ce auxquelles un DRA permet d obtenir une grille de d formation une image recal e et les nouveaux contours y correspondant 16 Diff rents fant mes utilis s en validation d algorithme de recalage d image 12 13 tA Pe eh a e a ee e a e a a a ee ae ee a Ee 20 Fant me vu de haut avec les barres servant tenir les fils La vessie est ici un simple ballon et a t remplac e par un ballon de respirateur pour les exp rimentations Le fant me n est pas rempli d eau sur les photos 21 Vue de pr s des organes t tes f morales sur les c t s vessie bleu prostate beige rectum orange en bas oaoa e 21 Sch ma montrant les organes du fant me sur une image CBCT gauche et CT ARO ee ea ee a ee ES oe oo ees e 22 L oscillation de la prostate due au d placement de la table CT 22 La tige gradu e rajout e pour contrer l oscillation o oa a a aa 23 Etude de Nakamura et al montrant la tendance la diminution de volume de la vessie au cours d un traitement de radioth rapie 20 25 ix 2 8 La prostate n est pas un organe rigide elle peut tre d form e par les press
11. 5 1 6 LE 1 8 19 1 10 21 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 A gauche l anatomie de planification et droite celle au jour du traitement 4 Appareil GE Le a ete ES he ake ee Ds Gan Be Se eS ee Ee Sale 6 Fonctionnement de l anneau constitu de la source et des barrettes de d tecteurs 2 6 Appareil de radioth rapie quip d un syst me d imagerie permettant de faire l acquisition de CBCT 3 o a Fi he a et de oad oe Rede Hb 8 Diff rence entre le faisceau CT et le c ne CBCT de radiation en imagerie 4 8 La forme conique du faisceau CBCT et les grandes dimensions du d tecteur per mettent des photons d vi s par des interactions dans la mati re d tre capt s en plus des photons primaires 5 4 44 ee wd Leds Rae he ee eee ees 9 Les anneaux visibles sur les zones homog nes du CBCT caus s par la rotation de Vappareil d imagerie La fl che pointe sur un anneau caus par un d faut dans la calibration du d tect ur 6 7 8 4 4 44 lt 6s 84e 6 84 54 genes 10 Les diff rentes marges ajout es au volume tumoral en planification de radioth rapie externe O a wie psi oe ek he BR MERE BERS EERE SESE Se RS 11 Exemple de recalage rigide appel fusion entre une image CT et un TEP scan pour diriger le m decin dans le dessin des contours 10 14 Exemple de processus de recalage non rigide pour un traitement de cancer du poumon a Le CT de planification b un CT fait apr
12. Comme la prostate se devait d tre constitu e d un mat riel mall able le choix de mat riel tait plus ardu ce qui explique l cart entre la r alit et le fant me Les organes sont tous facilement visibles et distinguables sur une image CT et une image CBCT figure 2 4 FIGURE 2 5 L oscillation de la prostate due au d placement de la table CT Apr s quelques mesures un flou autour de la prostate a t remarqu sur les images CT figure 2 5 Ce flou provenait de l oscillation de la prostate caus e par le mouvement de la table CT qui progresse dans l appareil La prostate a t l organe le plus difficile attacher au montage Comme elle est faite de p te modeler les fils ne pouvaient pas tre attach s autre chose qu au plastique la recouvrant Le plastique s tirant sous la tension des fils la masse de p te l int rieur entrait plus facilement en mouvement quand la table se d plagait Pour contrer cette oscillation en plus de rendre les translations de la prostate plus pr cises les fils la retenant ont t remplac s par une tige de plastique gradu e La tige est directement ins r e au centre de la masse de p te ainsi le mouvement n tait plus apparent sur les images La tige est fix e celles au dessus de la cuve de mani re ce qu elle puisse tre d plac e pour simuler les translations de la prostate Des graduations sur la tige donnent une mesure pr cise 22
13. FIGURE 2 6 La tige gradu e rajout e pour contrer l oscillation de l amplitude de la translation appliqu e Des recalages rigides entre les images fixes prises aux deux appareils ont permis de constater qu il y avait peu pr s pas de diff rence entre ces images ce qui n tait pas le cas avant l utilisation de la tige gradu e En appliquant les transformations du recalage rigide sur une image quadrill e il est possible de constater l amplitude des d placements appliqu s durant le recalage cette technique sera d crite et utilis plus tard dans l tude Le bassin du fant me fait 32 x 32 x 39 cm et les organes sont principalement regroup s au centre La vessie d un volume moyen de 500 ml peut tre r duite 450 ml et un volume maximal de 700 ml peut lui tre inject sans l abimer Une variation totale de 250 ml est donc possible La seringue reli e au cath ter rend la variation tr s pr cise et facilement reproductible sa graduation permet une variation de volume pr cise 4 2ml pr s Un ballon de respirateur format adulte pourrait tre utilis si des variations plus grandes taient tester La tige gradu e de la prostate agit de m me et contr le sa position La prostate peut tre d plac e de plusieurs centim tres dans la direction inf rieure sup rieure et droite gauche La pr cision sur cette d formation est au millim tre gr ce aux graduations sur la tige La reproductibilit des mesures dan
14. Lei Dong Sam Tung Anesa Ahamad K S Clifford Chao William H Morrison David I Rosenthal David L Schwartz Radhe Mohan and Adam S Garden Comparison of 2d radiographic images and 3d cone beam computed tomography for positioning head and neck radiotherapy patients International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 71 3 916 925 2008 R D Wiersma Weihua Mao and L Xing Combined kv and mv imaging for real time tracking of implanted fiducial markersa Medical Physics 35 4 1191 1198 2008 Xin Liang Reinhilde Jacobs Bassam Hassan Limin Li Ruben Pauwels Livia Corpas Paulo Couto Souza Wendy Martens Maryam Shahbazian Arie Alonso et al A compa rative evaluation of cone beam computed tomography cbct and multi slice ct msct Part i on subjective image quality European journal of radiology 75 2 265 269 2010 Brandon M Barney R Jeffrey Lee Diana Handrahan Keith T Welsh J Taylor Cook and William T Sause Image guided radiotherapy igrt for prostate cancer comparing kv imaging of fiducial markers with cone beam computed tomography cbct Interna tional Journal of Radiation Oncology Biology Physics 80 1 301 305 2011 Hiroki Shirato Shinichi Shimizu Tatsuya Kunieda Kei Kitamura Marcel van Herk Kenji Kagei Takeshi Nishioka Seiko Hashimoto Katsuhisa Fujita Hidefumi Aoyama Kazuhiko Tsuchiya Kohsuke Kudo and Kazuo Miyasaka Physical aspects of a real time tumor tracking sy
15. S zanto Respiratory induced prostate motion quantification and characterization International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 48 1 105 109 2000 Marcel van Herk Allison Bruce A P Guus Kroes Tarek Shouman Adriaan Touw and Joos V Lebesque Quantification of organ motion during conformal radiotherapy of the prostate by three dimensional image registration International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 33 5 1311 1320 1995 James M Balter Howard M Sandler Kwok Lam Robert L Bree Allen S Lichter and Randall K Ten Haken Measurement of prostate movement over the course of routine radiotherapy using implanted markers International Journal of Radiation On cology Biology Physics 31 1 113 118 1995 81 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 82 Una M O Doherty Helen A McNair Andrew R Norman Elizabeth Miles Simon Hooper Mark Davies Naomi Lincoln Jan Balyckyi Peter Childs David P Dearnaley et al Variability of bladder filling in patients receiving radical radiotherapy to the prostate Radiotherapy and oncology 79 3 335 340 2006 J V Lebesque A M Bruce A P Kroes A Touw R T Shouman and M van Herk Variation in volumes dose volume histograms and estimated normal tissue complication probabilities of rectum and bladder during conformal radiotherapy of t3 prostate cancer Int J Radiat Oncol Biol Phys 33 5 1109 1119 1
16. cr peut tre adapt pour offrir des d forma tions diff rentes et de nouveaux organes peuvent tre facilement ajout s pour pousser plus loin la validation Les performances de deux algorithmes ont t compar es un commercial SmartAdapt 70 et un libre et ouvert Elastix 22 Leur capacit recaler trois types de d formations repr senta tives de la r alit clinique a t tudi e en situation intramodale CT et CBCT et intermodale CT sur CBCT Les diff rentes amplitudes de d formation appliqu es sur le fant me permettent de comprendre les limites d utilisation des deux algorithmes et de voir dans quelles situations ils offrent de bonnes performances Les r sultats dans l ensemble montrent qu Elastix est plus efficace et surtout plus constant que SmartAdapt Dans 80 des cas Elastix est largement le plus efficace et pour les 20 restants les deux algorithmes donnent des r sultats tr s pr s l un de l autre Tous les r sultats d Elastix se situent au dessus de 70 de r ussite tandis que 73 SmartAdapt est sous les 70 de r ussite dans la moiti des d formations test es 21 L acc s aux param tres de contr le du recalage pour Elastix est un avantage majeur sur SmartAdapt il permet d adapter le recalage selon la d formation ce qui donne de meilleurs r sultats dans certains cas L utilisation de multiples m triques a augment la qualit des recalages les plus faiblement r ussis par El
17. du pr sent projet tait premi rement de construire un montage pour permettre de tester et de valider les performances d algorithmes de recalage d image Cet outil allait per mettre de g n rer des images avec diff rentes modalit s d imagerie et offrir un ventail de d formations possibles 4 imager pour en tester le recalage Le montage devait pr senter des caract ristiques le rapprochant des situations cliniques o le recalage d image est n cessaire Avec ce fant me une s rie de d formations correspondant celles que l on constate en cli nique serait labor e La m thode de travail allait permettre de comparer les performances de l algorithme en situation de recalage de deux images du m me type recalage intramodal et 16 de deux images de modalit s diff rentes recalage intermodal La banque d images cr e avec le fant me a ensuite t utilis e pour la validation de deux algorithmes de recalage Le premier test Elastix 22 est un logiciel libre largement bas sur les librairies ITK Insight Segmentation and Registration Toolkit 69 Le logiciel consiste en une collection d algorithmes utilis s pour effectuer du recalage d images m dicales Sa structure permet de rapidement ajuster les param tres n cessaires au recalage d sir et de comparer les r sultats produits par les diff rentes options Le second SmartAdapt 70 est un logiciel commercial approuv par la FDA et Sant Canad
18. et al montrent que la multir solution permet de minimiser les difficult s li es aux larges d forma tions durant le recalage 90 La r solution initiale de l image est diminu e pour commencer le processus it ratif et apr s convergence de la solution la r solution est augment e L approche pyramidale de r solution est donc commune aux deux algorithmes Un facteur de normalisation 91 est finalement rajout pour contr ler l amplitude de la force de d formation chaque it ration Eq 2 3 Le param tre a permet de graduellement diminuer Vamplitude du recalage pour que l algorithme converge plus facilement vers l alignement des deux images LL Vs vm FSi fm m s a a so ie L algorithme de Varian utilis pour SmartAdapt est bas sur celui de l quation 2 3 mais aucune information sur les modifications qui ont t apport es ensuite n est disponible Les 33 limitations de l algorithme sont tout de m me pr cis es entre autres les difficult s de recalage sur de larges d formations et sur des structures n existant pas sur les deux images exemple bulle d air dans le rectum 2 5 Processus de contours et de d formation Bien que la banque d images soit commune aux deux algorithmes les tapes d un recalage sont aussi diff rentes pour les deux DRA que leur fonctionnement Afin d valuer leur performance le contour des organes doit tre effectu et certains volumes et di
19. fixe et l image mobile align e Elastix avec cette fois le fichier de param tres servant au recalage non rigide annexe A Les transformations sont alors appliqu es sur l image mobile pour aligner les structures discr tis e de l image mobile sur l image fixe Elastix retourne l image mobile recal e ainsi que la matrice des transformations qui lui ont t appliqu es Le fichier contenant la matrice des transformations peut ensuite tre donn Transformix un autre programme qui permet d appliquer ces transformations sur une autre image au choix de Vutilisateur tant que l image a les m mes dimensions que celles de l image mobile Le fichier de param tres peut changer d un recalage un autre donc le temps n cessaire 34 Valgorithme pour effectuer le recalage est aussi variable Ce temps d pend aussi du contenu des deux images et de leur dissemblance Le nombre de r solutions et le nombre d it rations incluses dans chacune en plus du nombre d chantillons s lectionn s dans les images pour cal culer la m trique sont les facteurs qui influencent le plus le temps que prend le recalage Comme Elastix est un programme servant uniquement la d formation d image l utilisa tion d une plate forme de contour ind pendante tait n cessaire Le syst me de planification de traitement Pinnacle Philips Electronics N V a t utilis pour le contour des organes L image fixe l image mobi
20. general it s best to use automatic scales estimation AutomaticScalesEstimation true Automatically guess an initial translation by aligning the geometric centers of the fixed and moving AutomaticTransformlInitialization true Whether transforms are combined by composition or by addition In generally Compose is the best option in most cases It does not influence the results very much y HowToCombineTransforms Compose P if Similarity measure Number of grey level bins in each resolution level grey for the mutual information 16 or 32 usually works fine y You could also employ a hierarchical strategy NumberOfHistogramBins 16 32 64 NumberOfHistogramBins 32 If you use a mask this option is important y P P If the mask serves as region of interest set it to false If the mask indicates which pixels are valid then set it to true If you do not use a mask the option doesn t matter ErodeMask true ke ke ke AK K KK KK K KK KK K KK K K K Multiresolution FRE KK K KK KK K KK KK K KK KK K K K The number of resolutions 1 Is only enough if the expected 90 deformations are small 3 or 4 mostly works fine For large images and large deformations 5 or 6 may even be useful NumberOfResolutions 4 The downsampling blurring factors for the image pyramids By default the images are downsampled by a factor of 2 compared to the next resolution So in 2
21. mani re ressembler le plus possible l image fixe avec flou d oscillation l image recal e devrait donc pr senter un flou Pourtant l image recal e ne pr sente aucun flou figure 3 8 Elastix aurait donc tir la prostate mobile pour qu elle devienne de dimension gale la prostate fixe avec le flou l entourant La prostate fixe fait 4 4 cm de largeur au centre et la prostate mobile mesurait 4 0 cm mesur s avec 50 d intensit sur ImageJ La prostate recal e mesure 4 06 cm apr s avoir t d plac e par l algorithme ceci montre qu Elastix n a apparement pas t affect par l art fact de l oscillation dans sa comparaison entre les deux prostates au cours de son recalage M me apr s ces constatations Voscillation a t corrig e sur le montage car elle est tout de m me consid r e comme un mouvement parasite qui entra ne de l incertitude principalement sur les contours 3 3 D formation de contours Dans le cas des d formations de contours les performances des deux algorithmes sont assez semblables que ce soit pour l intra modalit ou l inter modalit Ce dernier type de d forma tion est celui avec le vecteur de d formation ayant la plus petite amplitude En terme d espace dans l image la d formation est tr s petite ce qui aide l algorithme de Demon de SmartAdapt 46 FIGURE 3 6 Prostate initiale avec oscillation visible image fixe FIGURE 3 7 Prostate d c
22. organes est peine plus lev que le contraste Le nombre d chantillons est le param tre qui ralentit le plus l algorithme apr s le nombre d it ration et de r solution Plusieurs filtres et gaussiennes ont t appliqu s pour tenter d augmenter le contraste dans l image mais sans toutefois rendre la strat gie plus avantageuse en temps pour les recalages d Elastix Une solution potentielle l impasse des images diff rentielles serait d augmenter la quantit de Visipaque agent de contraste dans la vessie pour augmenter la diff rence de nombre HU entre cet organe et l eau de la cuve Il est tout de m me possible que les gradients restent une strat gie peu avantageuse utiliser avec le fant me La grande homog n it du fant me est accentu e avec l utilisation de cette technique ce qui n est pas b n fique durant la d formation la question de l homog n it sera abord e au prochain chapitre L utilisation d image gradient pourrait devenir int ressante avec des images comportant de nombreuses structures de densit s diff rentes comme avec des images de patient 62 FIGURE 4 8 Image CT au niveau de la ves FIGURE 4 7 Vu d une image CBCT du fant me sie en gradient la hauteur de la prostate avec les gradients Gray Value 30 40 Distance mm FIGURE 4 9 Profil de l image gradient au niveau de la prostate 63 o 3 gt Ze T 4 Oo 60 80 Distance mm FIG
23. produit une fonction de co t que l optimiseur tentera de minimiser Cette fonction de co t peut tre calcul e avec toute l image mais cela est relativement long L chantillonnage est une strat gie r duisant le temps de ce calcul Les approches communes s lectionnent des chantillons de voxel dans l image sur une grille uniforme au hasard ou majoritairement dans les r gions de grandes variations d intensit L chantillonnage al atoire a t utilis tout au long du projet Plusieurs m triques pour comparer les images sont disponibles les deux qui seront utilis es sont celles d information mutuelle et de distance euclidienne FIGURE 2 13 Les deux matrices X et Y sont combin es dans un histogramme conjoint qui permet d valuer plus facilement le degr de concordance des deux matrices plus l intensit de l histogramme est concentr sur la diagonale plus les deux matrices se ressemblent La m trique d information mutuelle 81 82 83 combine l information sur l intensit des deux images en une seule structure appel e histogramme conjoint 84 Dans une image des milliers de valeurs d intensit s diff rentes sont pr sentes elles sont class es par groupe pour en r duire le nombre Ces groupes sont appel s bin et leur nombre est aussi d cid par l utilisateur L his togramme conjoint se construit comme suit si l on prend l exemple des deux matrices X et Y de la figure 2 13 les
24. r solutions sauf dans le cas de l inter modalit ot il est assez lev pour chacune des r solutions et dans le cas des petites variations il peut rester assez bas Dans certain cas 4000 it rations sont utilis es au del les it rations ne servent habituellement rien puisque la m trique converge habituellement assez rapidement figure 3 9 au minimum de sa fonction de cotit 95 Il est rare qu une r solution de moins de 1500 it rations m nent cette convergence de la m trique 1 2 1 21 LO 1 22 1 23 1 24 Valeur de la m trique 1 25 1 26 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 It ration FIGURE 3 9 volution de la m trique avec la progression des it rations d une r solution La convergence est atteinte vers 800 it rations 54 Chapitre 4 Recalage avec diff rentes techniques Ce chapitre a pour but de v rifier s il est possible d am liorer la qualit des recalages d Elastix en jouant sur certains param tres qui avait t jusqu maintenant peu explor s M me si SmartAdapt ne permet pas ce genre de travail il est aussi possible d agir sur ses recalages en modifiant les images mobiles et fixes donn es l algorithme 4 1 R duction de r solution Le guide d utilisation 70 de Varian mentionne qu une des limitations de l algorithme Smart Adapt est que seules des petites d formations entre l image fixe et l image mobile sont assum es Les p
25. s et intra modalit s CBCT CBCT Les deux recalages n ayant pas atteint un recalage de 80 sont obtenus pour la variation de volume 200 ml et dans les deux cas impliquant au moins une image CBCT Les excrois sances non recal es sont facilement visibles sur la figure 3 3 Les r sultats obtenus avec cet algorithme sont toujours au dessus de 70 Il est difficile de d terminer un seuil de r ussite 42 Modalit s Volume vari recal Coefficient de Dice 200 ml 100ml 50ml 200 ml 100 ml 50 ml Elastix CT CT 88 92 90 0 91 0 97 0 90 CT CBCT 71 88 87 0 82 0 95 0 94 CBCT CBCT 75 85 84 0 86 0 97 0 91 Smart Adapt CT CT 84 91 69 0 92 0 86 0 96 CT CBCT 65 62 72 0 70 0 56 0 87 CBCT CBCT 52 90 53 0 90 0 84 0 93 TABLE 3 1 Cumul des r sultats des recalages des 2 algorithmes pour toutes les amplitudes de variations de volume test es On y retrouve le fraction du volume ajout qui a t recal e avec succ s exprim en et Vindice Dice entre la vessie initiale et la vessie recal e pour les recalages une tude clinique serait n cessaire pour fixer ce seuil Cette tude devrait tenir compte de la qualit des images recal e en terme d utilisation dosim trique Du c t de SmartAdapt les r sultats sont bien souvent inf rieurs et assez inconstants Alors que la grande majorit des r sultats d Elastix est au dessus de 80 les deux tiers de ceux de SmartAdapt ne d passent pas les 70 Les
26. sure that the number of elements equals the number of resolutions times the image dimension Presse Optimizer PHK Maximum number of iterations in each resolution level 200 500 works usually fine for rigid registration For more robustness you may increase this to 1000 2000 MaximumNumberOflterations 250 The step size of the optimizer in mm By default the voxel size is used which usually works well In case of unusual high resolution images eg histology it is necessary to increase this value a bit to the size of the smallest visible structure in the image MaximumStepLength 1 0 Presse mage sampling 66668 Number of spatial samples used to compute the mutual information and its derivative in each iteration With an AdaptiveStochasticGradient Descent optimizer in combination with the two options below around 2000 samples may already suffice NumberOfSpatialSamples 2048 Refresh these spatial samples in every iteration and select them randomly See the manual for information on other sampling strategies NewSamplesEverylteration true ImageSampler Random Seeeeeeeeeoe Interpolation and Resampling 6666 Order of B Spline interpolation used during registration optimisation It may improve accuracy if you set this to 3 Never use 0 87 An order of 1 gives linear interpolation This is in most applications a good choice BSpli
27. un ballon de respirateur artificiel p diatrique de volume d environ 500 ml Un r seau de tubulure reli une seringue permet de varier le volume de la vessie sans avoir besoin de d faire le montage La vessie est remplie d un m lange d eau et d agent de contraste Visipaque eau saline et iode GE Healthcare L agent de contraste permet de distinguer la vessie de l eau dans laquelle elle baigne Les bouteilles de Visipaque sont d j quip es d un embout permettant le pr l vement facile l aide d une seringue De plus la concentration de Visipaque n cessaire tait inf rieure celle du vinaigre pour une m me variation du nombre HU 20 FIGURE 2 2 Fant me vu de haut avec les barres FIGURE 2 3 Vue de pr s des organes t tes servant tenir les fils La vessie est ici un simple f morales sur les c t s vessie bleu pros ballon et a t remplac e par un ballon de res tate beige rectum orange en bas pirateur pour les exp rimentations Le fant me n est pas rempli d eau sur les photos Le contenu du rectum est fait d une multitude de petites perles de plastique pour repr senter l h t rog n it du rectum et aussi pour simuler l air qui peut s y trouver Les t tes f morales sont faites de pl tre sculpt en utilisant une proth se de hanche comme mod le Elles sont recouvertes de silicone pour les pr server de l eau La prostate est faite de p te modeler pour permett
28. 0 2 04 06 0 8 Point de correspondance ICP 0 8 0 6 0 4 0 2 TABLE 4 3 Pond ration des deux m triques utilis es ICP et MI pour chacune des r solutions de l algorithme Elastix Les quatre recalages se sont am lior s d environ 16 Ils taient les recalages les moins bien r ussis d Elastix et se situent maintenant dans les meilleurs La moyenne de tous les recalages d Elastix augmente jusqu 90 et l cart type diminue de moiti Table 4 5 La diff rence entre les 4 premiers recalages et les nouveaux est significatif seulement elle ne l est pas pour toute la plage des donn e puisque seulement 4 d entre elles ont t am lior es L ajout d une deuxi me m trique bien pond r e est donc b n fique l algorithme Les fichiers de points sont g n r s avec ImageJ qui a permis d afficher les images tout au long du projet Image J est utilis ici pour obtenir les coordonn es des points que l on d sire donner la m trique ICP Ils sont ensuite inscrits dans un fichier texte qui sera donn l algorithme en m me temps que les images et le fichier de param tres du recalage Figure 4 6 La premi re ligne indique Elastix si les points sont donn s en coordonn e de pixel index ils peuvent aussi tre donn s en coordonn e physique point Il faut ensuite inscrire le nombre de paires 60 MI MI ICP Modalit s D formation Translation recal e Translation recal
29. 995 Vitali Moiseenko Mitchell Liu Sarah Kristensen Gerald Gelowitz and Eric Berthelet Effect of bladder filling on doses to prostate and organs at risk a treatment planning study Journal of Applied Clinical Medical Physics 8 1 2007 Jidong Hou Mariana Guerrero Wenjuan Chen and Warren D D Souza Deformable planning ct to cone beam ct image registration in head and neck cancer Medical physics 38 4 2088 2094 2011 VS Roshni and K Revathy Using mutual information and cross correlation as metrics for registration of images Journal of Theoretical and Applied Information Technology 4 6 474 481 2005 Frederik Maes Andre Collignon Dirk Vandermeulen Guy Marchal and Paul Suetens Multimodality image registration by maximization of mutual information Medical Ima ging IEEE Transactions on 16 2 187 198 1997 Josien PW Pluim JB Antoine Maintz and Max A Viergever Mutual information based registration of medical images a survey Medical Imaging IEEE Transactions on 22 8 986 1004 2003 P Thevenaz and M Unser Optimization of mutual information for multiresolution image registration Image Processing IEEE Transactions on 9 12 2083 2099 2000 G C Sharp Deformable image registration using b splines tech rep Massachusetts General Hospital 2011 Stefan Klein Josien PW Pluim Marius Staring and Max A Viergever Adaptive sto chastic gradient descent optimisation for image registration Internationa
30. CBCT CBCT Images Initiales et d form es superpos es Images Initiales et recal es superpos es Elastix Images initiales et recal es superpos es SmartAdapt FIGURE 3 4 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par la translation de 2 cm de la prostate La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartAdapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBCT CT ou CBCT CBCT modalit s CT CT Pour le recalage en inter modalit et l intra modalit CBCT CBCT la majorit de la prostate a t bien recal e seules les extr mit s sup rieures et ou inf rieures des prostates ne sont pas parfaitement align es Les r sultats d Elastix pour les translations Table 3 2 restent donc consistants et comparables ceux observ s dans les cas de variations de volume Encore une fois les r sultats sont toujours au dessus de 70 et les cas les plus faibles sont ceux impliquant un CBCT en image fixe Pour SmartAdapt la situation est encore plus chaotique que pour les variations de volume L algorithme obtient ses pires et meilleurs r sultats en inter modalit On peut en d duire qu Elastix g re les recalages entre deux images de modalit s diff rentes avec plus de facilit que SmartAdap
31. D with 4 resolutions the following schedule is used magePyramidSchedule 88442211 And in 3D magePyramidSchedule 888444222111 You can specify any schedule for example magePyramidSchedule 44432111 Make sure that the number of elements equals the number of resolutions times the image dimension Presse Optimizer PHK Maximum number of iterations in each resolution level 200 500 works usually fine for rigid registration For more robustness you may increase this to 1000 2000 MaximumNumberOflterations 250 The step size of the optimizer in mm By default the voxel size is used which usually works well In case of unusual high resolution images eg histology it is necessary to increase this value a bit to the size of the smallest visible structure in the image MaximumStepLength 1 0 Presse mage sampling 66668 Number of spatial samples used to compute the mutual information and its derivative in each iteration With an AdaptiveStochasticGradient Descent optimizer in combination with the two options below around 2000 samples may already suffice NumberOfSpatialSamples 2048 Refresh these spatial samples in every iteration and select them randomly See the manual for information on other sampling strategies NewSamplesEverylteration true ImageSampler Random Seeeeeeeeeoe Interpolation and Resampling 6666 Order o
32. DVF CT CT mais certaines ondulations sont perceptibles surtout dans r gion o le fant me termine et l air commence La situation se d grade particuli rement au niveau du recalage en intermodalit figure 5 1 F Il semble que tous les voxels de l image mobile aient t d plac s durant le recalage surtout la jonction du fant me et de l air encore une fois Parce que les deux images dans le recalage CBCT CBCT pr sentent le m me type d artefact l algorithme prouve moins de difficult effectuer ce recalage que lorsque seule l image fixe subit les probl mes d att nuation de cupping et autres d crites dans la section 1 5 2 Quand le CT est recal sur le CBCT ses voxels sont d plac s dans tous les sens par l algorithme pour tenter de reproduire les artefacts de l image fixe CBCT Ces artefacts sont aussi particu li rement exacerb s par la grande homog n it du fant me La pr sence de structure permet l algorithme d orienter le recalage en maintenant l alignement de ces structures si l homo g n it est trop grande il ne reste que les diff rences entre les artefacts pour influencer le recalage et cette influence est n faste comme visible sur les DVF Les m mes patrons de d formation sont visibles pour les recalages de SmartAdapt Les distor sions au niveau du centre du fant me la r gion affect e par la translation de la prostate ne sont pas aussi prononc es que pour Elastix
33. MAMA UNIVERSIT LS LS CS LS D veloppement d un fant me anthropomorphique pour validation inter et intra modalit s d algorithmes de d formation d image M moire Sharlie D Vincent Ma trise en physique physique m dicale Ma tre s sciences M Sc Qu bec Canada Sharlie D Vincent 2014 R sum Un des d fis de la radioth rapie externe est d adapter la planification de traitement l anato mie du patient tout au long de son traitement Il est possible de faire de la th rapie adaptative gr ce l imagerie de repositionnement en utilisant des algorithmes de recalage d image Les contours et la planification peuvent tre conformes l anatomie du jour des patients au mo ment de leur fraction quotidienne Il faut s assurer pr alablement de l efficacit et la constance de ces algorithmes Il est plus simple d isoler des d formations sp cifiques avec un fant me anthropomorphique tri dimensionnel que sur des images de patients Le fant me construit dans cette tude a permis de construire une banque d images montrant 7 d formations diff rentes en intra et intermodalit Cette tude montre l utilit du fant me dans la validation et ainsi que l efficacit de deux algo rithmes de recalage d image Cette validation permet de cerner les lacunes de cette technologie pour ventuellement l utiliser en clinique Hi Table des mati res R sum iii Table des mati res v Li
34. R duction de r solution 2 0 a a 55 A D Multism trique s sans e 4 42 ke PR nat a eR ARE eR ee ee 59 43 es pradients cose RAA RME UMR RU eh oe ee ewe ed G 5 Grilles de d formation et anatomie patients 5 1 Champ vectoriel de d formation 344 8 coba gra nu pat Waa eee 5 2 Le recalage sur les organes fites 44 4 4 Lib Le Le du a ge ue 5 3 Recalage d anatomie de patient 6 Conclusion Bibliographie A Fichier de param tres pour recalage rigide B Fichier de param tres pour recalage non rigide C Traduction des acronymes utilis s vi 65 65 68 69 73 75 85 89 93 Liste des tableaux 2 1 3 1 3 2 3 3 3 4 3 9 3 6 4 1 4 2 4 3 4 4 Comparaison entre les nombres HU des organes du fant me et d un corps humain Ces valeurs repr sentent des moyennes de nombres HU sur une r gion de l organe Les nombre HU pour les organes d anatomies de patients ont t moyenn s sur pl sie rs PAIENIS i sviene a a e e Bw ee oO oe ER ke eR A OS Cumul des r sultats des recalages des 2 algorithmes pour toutes les amplitudes de variations de volume test es On y retrouve le fraction du volume ajout qui a t recal e avec succ s exprim en et l indice Dice entre la vessie initiale et la vessie recal o ing i he La Bale ve de SS ee OP ba ee Lowe Be ae d Cumul des r sultats des recalages des 2 algorithmes pour toutes les amplitude
35. T read from the images g y g Also note that some other settings may have to specified for each dimension separately FixedImageDimension 3 MovingImageDimension 3 Specify whether you want to take into account the so called direction cosines of the images Recommended true g In some cases the direction cosines of the image are corrupt due to image format conversions for example In that case you may want to set this option to false UseDirectionCosines true Pepa Main Components 4 kkk The following components should usually be left as they are g P y y Registration MultiResolutionRegistration 89 Interpolator BSplineInterpolator Resamplelnterpolator FinalBSplinelnterpolator Resampler DefaultResampler These may be changed to Fixed MovingSmoothingImagePyramid See the manual FixedImagePyramid FixedRecursivelmagePyramid gery gery MovingImagePyramid MovingRecursiveImagePyramid The following components are most important The optimizer AdaptiveStochasticGradientDescent ASGD works uite ok in general The Transform and Metric are important q g P and need to be chosen careful for each application See manual Optimizer AdaptiveStochasticGradientDescent P pP Transform EulerTransform Metric AdvancedMattesMutualInformation pepe eee CO Transformation FPE Scales the rotations compared to the translations to make P sure they are in the same range In
36. URE 4 10 Profil de la vessie sur l image gradient 64 Chapitre 5 Grilles de d formation et anatomie patients Apr s s tre int ress aux performances des deux algorithmes au niveau du recalage d organe en particulier il est important de v rifier comment se comporte l algorithme sur le reste de Vimage 5 1 Champ vectoriel de d formation Une techniques pour bien visualiser l impact du recalage sur la p riph rie de l image et dans les zones homog nes est d appliquer la transformation optimis e durant le recalage sur une grille quadrill e 108 107 Il en r sulte une grille de d formation qui est en fait une simple image grill e sur laquelle les param tres d un recalage sont appliqu s afin de mieux visualiser les forces qui ont t appliqu es par l algorithme sur l image mobile le tout est appel deformable vector field DVF Si l analyse est jusqu maintenant simplement bas e sur les performances des algorithmes pour le recalage d un organe d form Elastix semble apte produire des recalages de bonne qualit en plus d tre fiable et constant Seulement ces r sultats sont orient s sur la capacit aligner des structures pr cises sans porter attention au reste de l image Un bon algorithme de recalage doit pouvoir g n rer des images recal es utilisables pour le calcul de dose cumula tive ce qui veut dire que les d formations doivent tre ramen es leurs tats i
37. Un organe scann au CT et au CBCT n a pas le m me volume contour Des tests pour s assurer que le contourage tait reproductible ont t effectu s comme discut dans la section 3 1 On voit que les indices Dices se sont tous am lior s apr s le recalage pour les deux algorithmes Table 3 3 Cette fois ci aucun ne descend sous un indice de 0 86 les indices de ce type de d formation sont comparables aux bons r sultats des autres types de d formation 3 4 Analyse Il est certain que les diff rences entre le syst me de contourage de la station Pinnacle et celui de la station Eclipse sont d importantes sources d incertitudes dans l tude Chacune des plateformes offre une vari t d outils de contour qui lui est propre La majeure partie de l incertitude provient des contours effectu s sur les images recal es dans Eclipse Les ou tils de contours disponibles avant le recalage sont modifi s apr s l utilisation de l algorithme SmartAdapt Pouvant originellement cr er les contours tranche par tranche sur l image 2D ils sont ensuite simplement capables de cr er des contours sur l ensemble de l image 3D et les modifier pour les adapter aux formes de l organe s av re assez fastidieux La diff rence entre les deux syst mes n est pourtant pas assez grande pour changer les conclusions que l on peut tirer de cette tude Il est possible d valuer qualitativement les r sultats des recalages pour vo
38. a disponible sur les stations Eclipse de Varian Les param tres contr lant la d formation d image ne sont pas accessibles Vutilisateur et les informations sur le fonctionnement de l algorithme ne sont pas disponibles Les recalages sont valu s selon plusieurs crit res et sont compar s par algorithme par mo dalit et par type de d formation L int r t est d valuer la capacit d un algorithme rendre un organe d form son tat initial Les r sultats obtenus gr ce aux param tres de d for mation de base d Elastix annexe A sont ensuite reg n r s avec diff rentes strat gies pour tenter d en am liorer les performances Apr s s tre pench sur le recalage des organes d form s le comportement du reste de l image durant le recalage est tudi pour finalement entreprendre le recalage d anatomie de patients avec les param tres d velopp s pour Elasrix et avec SmartAdapt 17 Chapitre 2 M thodes et Mat riel 2 1 Construction du fant me Les fant mes sont utilis s en radioth rapie autant en recherche que pour le bon fonctionne ment de la clinique Comme la radioth rapie implique une dose de radiation la recherche les tests de pr cision et les mises en service d appareil sont des situations pour lesquels un milieu de propagation pour la radiation autre que l humain est n cessaire Un environnement reproductible configurable et bien caract ris est n cessaire pour compare
39. a densit de ce qu ils ont travers La quantit de rayon qui n a pas r ussi traverser le patient a t absorb l int rieur du corps et leur nombre nous informe sur l paisseur et la densit des tissus travers s En multipliant les incidences on augmente la quantit d information jusqu pouvoir cr er une carte tr s pr cise des densit s pr sentes dans ce qui a t imag L imagerie CT doit donner aux divers tissus un nombre HU repr sentant le plus justement possible la densit r elle de ces tissus puisque cette carte de densit qu est l image sert au calcul de la dose pour planifier les traitement de radioth rapie Cet appareil est con u pour donner ce niveau d exactitude le rendant seul fournisseur des images utilisables pour le calcul de dose en planification 1 5 2 CBCT Cone Beam Computed Tomography En radioth rapie un syst me d imagerie kilovoltage comprenant une source de rayons x et un panneau de d tection est attach aux acc l rateurs lin aires servant aux traitements L appareil est utilis la base pour acqu rir des images radiographiques du patient sur la table de traitement afin de bien le positionner si les marques la peau ne sont pas suffisantes 7 La source et le d tecteur se font face et sont attach s l appareil de traitement gr ce des bras r tractables Figure 1 4 La technique CBCT permet de faire l acquisition d images 3D du patient pendant qu il e
40. a destruction Les bris entrain s par la radiation sur les mol cules d eau entrainent la cr ation de radicaux libres qui causeront des dommages aux cellules canc reuses environnantes Comme expliqu plus t t ces cellules prolif rent rapidement ce qui les force consommer de grandes quantit s d oxyg ne Ceci est un avantage dans la perspective de causer des dommages indirects gr ce la grande pr sence de ces mol cules Le temps entre les fractions permet de r oxyg ner certaines cellules hypoxiques plus au coeur de la tumeur et celles ci deviennent alors plus radiosensibles 28 C est en variant la dose au traitement la dur e totale et le nombre de fraction que l on peut obtenir le meilleur quilibre entre l radication de la tumeur et la pr servation des tissus sains avoisinants Le fractionnement a tr s certainement raison d tre en radioth rapie 30 28 mais certaines complications sont aussi engendr es par cette pratique et seront discut es dans la prochaine section Le parcours typique d un patient en radioth rapie externe se divise habituellement en cinq tapes 1 La consultation avec le m decin traitant qui utilise divers tests pour d pister et identifier le type de tumeur qui devra tre trait 2 Le patient est vu par un radio oncologue post diagnostique si la radioth rapie est une des strat gies utilis es dans son traitement La prescription pour le traitement de radioth rapi
41. a un niveau de r ussite satisfaisant pour les recalages de faible amplitude comme les d formations de contour Si une d formation plus importante est recaler et si l on veut pouvoir traiter l image recal e sur n importe quel autre logiciel d analyse Elastix est une meilleure solution m me si elle est plus couteuse en temps Le recalage peut tre adapt au besoin de l utilisateur ce qui am liore nettement la qualit du recalage 3 4 1 Les param tres d Elastix Le fichier de param tres utilis pour chacun des 3 types de recalages et pour les diff rentes modalit s impliqu es n est pas le m me Certains param tres restent assez fixes tandis que d autres doivent tre changeants selon le type recalage qui est d sir Table 3 6 Le nombre de r solutions demand l algorithme est habituellement maintenu 4 sauf dans le 52 cas des tr s petites d formations comme les d formations de contour seulement 3 r solutions suffisent amplement Les pyramides de r solution changent un peu selon le nombre de r solu tion ce qui fait que les voxels sont habituellement regroup s comme il suit pour 4 r solutions 8x8x8 4x4x 4 2x2x2 et 1x1x1 Avec seulement 3 r solutions le regroupement par 8 est enlev Pour les recalages en inter modalit on veut viter d avoir une trop grande r solution ce qui permet un certain moyennage dans l image att nuant la diff rence entre l image fixe et l image mobile d
42. ages sont utilis s en radioth rapie le recalage rigide et le recalage non rigide 66 Les recalages peuvent tre effectu s selon diff rents crit res selon le besoin Les recalages osseux sont utilis s quand les structures cibl s sont attach s aux os le recalage peut tre orient sur une structure en particulier comme dans le cas de la prostate 67 L alignement des contours externes peut tre vis dans le cas d valuation d amaigrissement ou d inflammation le recalage de marqueurs radio opaques dans le cas ou ils sont implant s dans la structure observer comme parfois dans les prostates 68 Les recalages automatiques peuvent aussi tre utilis dans le cas ou les deux images proviennent de la m me modalit d imagerie et qu elles partagent le m me isocentre Le recalage rigide consiste en un alignement des deux images sans d formation de l image mobile Les transformations possibles sont des translations et rotations dans les 3 axes x y et z Le recalage rigide peut tre utilis pour aligner des images de diff rentes modalit s et ainsi 14 combiner l information des deux comme dans le cas d une image structurale le CT et une image fonctionnelle le PET Figure 1 9 Les images align es par le recalage peuvent ensuite tre combin es et la r gion mise en vidence par le PET vient donner une information sur la structure y correspondant sur le CT Ce type de recalage est appel fusion et est utilis
43. aient presque enti rement constitu es et donneraient des densit s proches de tissus humains En alternants diff rents types de mousse il serait possible de recr er sommairement l h t rog n it d un corps Pour 67 que la mousse soit facilement ins r e dans la cuve tous les organes du montage devraient tre fix s au montage la mani re de la prostate avec une tige d eau solide En liminant les fils attach s partout dans la cuve il serait plus facile d ins rer et de retirer les mousses entre les exp rimentations avec le fant me 5 2 Le recalage sur les organes fixes Les DVF sont de bons indicateurs de la d formation du reste de l image au cours d un reca lage mais l valuation de la distorsion reste sommaire Pour donner une id e plus pr cise du d placement des voxels qui ne sont pas impliqu s dans la d formation manuelle appliqu e au fant me il est possible d utiliser information contenue dans la position des autres organes du montage Les autres organes du montage vessie ou prostate et les deux t tes f morales ont t contour s pour les deux algorithmes et les coefficients Dice ont t calcul s pour v rifier leur niveau de d placement au cours du recalage Table 5 1 Les cases non remplies signifient simplement que c tait l organe vis par la d formation et que ces r sultats ont d j t discut s pr c demment Si l on s int resse aux organes un un les indice
44. al e de 2 cm image mobile FIGURE 3 8 Prostate recal e par Elastix converger plus facilement en r solvant son quation de diffusion m me en inter modalit Pour Elastix les d formations de contours repr sentent la gamme de recalage qui se r alise le plus rapidement le nombre d it rations n cessaires pour minimiser la fonction de co t de l op timiseur est inf rieur vu la courte amplitude du vecteur de d formation compar aux variations de volume et aux translations 47 Dice avant recalage Dice apr s recalage Modalit s Elastix SmartAdapt Elastix SmartAdapt CT CT 0 64 0 67 0 91 0 88 CT CBCT 0 72 0 84 0 86 0 91 CBCT CBCT 0 86 0 82 0 95 0 92 TABLE 3 3 Cumul des r sultats des recalages des 2 algorithmes sur la compression bilat rale appliqu e sur la prostate L indice Dice entre les prostates initiales et d form es est compar l indice Dice entre la prostate initiale et recal e On peut observer les indices Dice entre la prostate initiale et la prostate comprim e dans le tableau 3 3 Conceptuellement ces indices devraient tre pareils dans le cas des deux algo rithmes mais tant donn les diff rences entre le syst me de contourage sur le logiciel Eclipse et celui de Pinnacle il est normal d observer des diff rences entre les indices Pour ce qui est des indices calcul s avec un m me logiciel ils sont diff rents 4 cause des diff rents types d image utilis s
45. alu es selon la capacit de l algo tance appliqu e entre les centro des des pros rithme r sorber le volume qui a t ra tates initiales et d form es jout la vessie Ad tnitiai recal Ad tnitial d form 1 x 100 de la translation recal e 2 4 Nate 2 o Ad Initial d form repr sente le vecteur de d placement du centroide entre la prostate initiale et d form e translation de 0 5 1 ou 2cm et Ad Initial recal est ce vecteur mais entre la prostate initiale et la prostate recal e Le produit scalaire permet de tenir compte de la qualit directionnelle des d placements Dans presque la totalit des cas langle entre ces deux vecteurs est nul Pour les variations de volumes la variation entre les volumes initiaux et d form s et celle entre les volumes initiaux et recal s sont utilis es comme m trique figure 2 19 et quation 2 5 or ee Initial recal x 100 de la variation de volume recal e 2 5 AV initial d form O AVinitial d form repr sente la diff rence de volume entre la vessie initiale et la vessie d form e 50 100 ou 200ml et AVimitial recat est la diff rence de volume suite au recalage entre l image initiale et l image recal e 36 L autre m trique permettant de v rifier la justesse du recalage est l indice de conformit Dice 94 Les organes apr s recalage peuvent tre de volume semblable et leur centro de tr
46. an James D Cox Deborah A Kuban and Rex Cheung Implementation and validation of a three dimensional deformable registration algorithm for targeted prostate cancer radiotherapy International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 61 3 725 735 2005 Sua Yoo and Fang Fang Yin Dosimetric feasibility of cone beam CT based treatment planning compared to CT based treatment planning International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 66 5 1553 1561 2006 UJ Yeo ML Taylor L Dunn T Kron RL Smith and RD Franich A novel methodology for 3d deformable dosimetry Medical physics 39 4 2203 2213 2012 Neil Kirby Cynthia Chuang and Jean Pouliot A two dimensional deformable phantom for quantitatively verifying deformation algorithms Medical physics 38 8 4583 4586 2011 Neil Kirby Cynthia Chuang Utako Ueda and Jean Pouliot The need for application based adaptation of deformable image registration Medical physics 40 1 011702 2012 Naoki Nakamura Naoto Shikama Osamu Takahashi Makiko Ito Masatoshi Hashimoto Masahiro Uematsu Yukihiro Hama Kenji Sekiguchi and Keiichi Nakagawa Variabi lity in bladder volumes of full bladders in definitive radiotherapy for cases of localized prostate cancer Strahlentherapie und Onkologie 186 11 637 642 2010 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 EM Kerkhof RW Van Der Put BW Raaymakers UA Van Der Heide
47. as Gunaretnam Rajagopal and Ning Yue 3D meshless prostate segmentation and registration in image guided radiothe rapy In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention MICCAI 2009 page 43 50 Springer 2009 James M Balter and Marc L Kessler Imaging and alignment for image guided radiation therapy Journal of clinical oncology 25 8 931 937 2007 K Pulli Multiview registration for large data sets In 8 D Digital Imaging and Modeling 1999 Proceedings Second International Conference on pages 160 168 1999 S Rusinkiewicz and M Levoy Efficient variants of the icp algorithm In 3 D Digital Imaging and Modeling 2001 Proceedings Third International Conference on pages 145 152 2001 G C Sharp S W Lee and D K Wehe Icp registration using invariant features Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on 24 1 90 102 2002 Paul J Besl and Neil D McKay Method for registration of 3 d shapes In Robotics DL tentative pages 586 606 International Society for Optics and Photonics 1992 Gregory C Sharp Sang W Lee and David K Wehe Icp registration using invariant features Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on 24 1 90 102 2002 Eldad Haber and Jan Modersitzki Intensity gradient based registration and fusion of multi modal images In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention MICCAI 2006 pages 726 733 Springer 2006 X Pennec P Cachie
48. ases the direction cosines of the image are corrupt due to image format conversions for example In that case you may want to set this option to false UseDirectionCosines true Pepa Main Components 4 kkk The following components should usually be left as they are g P y y Registration MultiResolutionRegistration 85 nterpolator ineInterpolator Interpolator BSplineInterpolator esamplelnterpolator FinalBSplineInterpolator R lelnt lator FinalBSplinelnt lator esampler Default Resampler R pler DefaultR pler These may be changed to Fixed MovingSmoothingImagePyramid See the manual ixedImagePyrami ixedRecursiveImagePyrami Fixed P id FixedR ivel P id MovingImagePyramid MovingRecursivelmagePyramid The following components are most important The optimizer AdaptiveStochasticGradientDescent ASGD works uite ok in general The Transform and Metric are importan quite ok in g l The Transf d Metri important and need to be chosen careful for each application See manual Optimizer AdaptiveStochasticGradientDescent Transform EulerTransform Metric AdvancedMattesMutualInformation pepe eee CO Transformation FPE Scales the rotations compared to the translations to make sure they are in the same range In general it s best to use automatic scales estimation AutomaticScalesEstimation true Automatically guess an initial translation by aligning the eometric centers o
49. asseront par un tage de la pyramide Cette pyramide modifie la r solution de l image pour simplifier les premiers essais figure 2 12 Pour chaque tage les pixels seront regroup s et fix s sur l intensit moyenne du groupe L image est ainsi simplifi e et sera plus facilement recal e dans cette r solution Le regroupement de pixels sera de plus en plus fin au fil des r solutions pour aider l optimiseur converger vers la transforma tion optimale Cette technique permet l algorithme de se concentrer sur les d formations les plus grandes au d part et d affiner son recalage au fur mesure que la r solution est augment e Pour chaque r solution un nombre d it rations sont effectu es pour trouver la transformation minimisant la diff rence entre les images Le nombre de r solutions le regroupement de pixels de la pyramide et le nombre d it rations seront d cid s par l utilisateur et inscrits dans le fichier de param tres d Elastix FIGURE 2 11 Sch ma simplifi du fonctionnement de l algorithme de recalage Elastix et les diff rents outils utilis s 22 a b c d FIGURE 2 12 Les diff rents palliers de r solution utilis s pour acc l rer la convergence du recalage dans la strat gie de multir solution pyramidale 22 28 2 4 2 Les composantes d Elastix L chantillonnage et la m trique La diff rence entre les deux images est calcul e avec la m trique qui
50. astix de 71 79 88 96 Le recalage en intermodalit est faisable mais plus ardu cause des grands espaces homog nes du fant me o la pr sence des artefacts du CBCT pose probl me Les conclusions tir es de la validation sur fant me ont t compar es celles provenant de recalage sur des anatomies de patients Le fant me prouve ainsi sa raison d tre puisqu il permet de constater les m mes forces et faiblesses de chaque DRA tout en offrant un plus grand contr le sur l exp rimenta tion D autres tudes ont utilis Elastix pour du recalage d images m dicales et ont d montr son utilit et son potentiel 21 109 tandis que d autres proposent l utilisation d algorithmes commerciaux comme SmartAdapt 95 110 Chacun des deux logiciels comportent des avan tages et des d savantages l utilisateur doit d terminer ce qui est pr f rable pour ses recalages par modalit s utilis es et amplitudes de d formations La poursuite logique du projet pourrait prendre deux axes Le premier serait de pousser plus loin les recalages sur des images patients Dans le cadre de ce projet les tests sur images patients tait une finalit permettant de confirmer les diff rentes conclusions tir es des exp rimentations avec le fant me Le fichier de param tre d Elastix pourrait avoir avantage tre r optimis sur ces images plus complexes Poursuivre plus loin les investigations dans cette voie pourrait aussi perme
51. atient Le recalage d anatomie de patient tait justifi par 2 motifs Premi rement v rifier si le fichier de param tres d velopp pour Elastix tait compatible avec des d formations sur des images patientes Deuxi mement pour confirmer l hypoth se mise dans la section des DVF que les distorsions visibles sur les grilles de d formations sont caus es par la trop grande homog n it du fant me Les figures suivantes montrent des recalages de CT sur des CBCT pour 2 patients Comme expliqu pr c demment c est en intermodalit que les algorithmes serait n cessaires pour faire des recalages de l anatomie de planification sur l anatomie du jour Pour ce patient la d forma 69 tion la plus visible entre les deux modalit s est la diff rence de volume de la vessie Comme les recalages CT CBCT sont les plus difficiles pour l algorithme c est dans les conditions les plus ardues que les tests sur vraie anatomie ont t effectu s La m trique de correspondance de point et celle d information mutuelle ont t utilis es conjointement et selon les pond rations d crites dans la section 4 2 La figure 5 3 montre le r sultat d un recalage uniquement pour Elastix ainsi que son DVF avec le r sultat en arri re plan On constate que l algorithme a bien r ussi recaler le volume de la vessie de CT sur celui du CBCT La forme de la vessie recal e est bien plus pr s de celle du CBCT que celle du CT Quel
52. ation therapy to reduce setup error a pros pective clinical study International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 41 3 715 720 1998 Q Jackie Wu Danthai Thongphiew Zhiheng Wang Boonyanit Mathayomchan Vira Chankong Sua Yoo W Robert Lee and Fang Fang Yin On line re optimization of prostate imrt plans for adaptive radiation therapy Physics in medicine and biology 53 3 673 2008 A new strategy for online adaptive prostate radiotherapy based on cone beam CT Zeitschrift fiir Medizinische Physik 19 4 264 276 2009 Di Yan David Lockman Donald Brabbins Laura Tyburski and Alvaro Martinez An off line strategy for constructing a patient specific planning target volume in adaptive treatment process for prostate cancer International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 48 1 289 302 2000 Di Yan Frank Vicini John Wong and Alvaro Martinez Adaptive radiation therapy Physics in medicine and biology 42 1 123 1997 N Octave C Boutry P Dudouet L Gingras I Berry and L Beaulieu Continuous offline replanning a new adaptive igrt technique with daily cone beam ct International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 78 3 S742 2010 Maciunas Interactive Image guided Neurosurgery Thieme 1993 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 JB Maintz and Max A Viergever A survey of medical image registration Medical image analys
53. blement le m me algorithme mais utilisant deux ensembles de param tres diff rents Apr s le choix d un des deux aucun autre param tre ne peut tre vari selon le type de d formation que l on d sire effectuer Il ne reste qu appuyer sur la commande de d but et attendre l image mobile recal e Pour les premi res d formations les deux algorithmes ont t utilis s en parall le afin de choisir lequel semblait le mieux r ussir les recalages Le Default s est av r tre le plus efficace dans les cas de d formation de grande amplitude il permettait d obtenir de meilleur recalage dans les cas de grandes translations C est donc avec celui ci qu Elastix a t compar FIGURE 2 17 Les demons vont induire des forces pour pousser les structures de l image mobile vers leurs homologues de l image fixe Peu d information est disponible sur cet algorithme le seul document y r f rant officiellement est le manuel d instruction de la compagnie 70 Peu y est dit sinon que l assez bonne coinci dence entre les valeurs d intensit s des images CT et CBCT permet l algorithme de chercher les changements de positions un voxel la fois entre le m me objet dans les deux images Leur algorithme est d riv d un algorithme de demons modifi 87 ayant t initialement introduit par Thirion 88 Cet algorithme utilise un mod le de diffusion qui assume un de 32 mons chaque position de voxel Ce
54. chent Id alement un DRA devrait tre capable de recaler des images entre ces deux modalit s 80 Les recalages inter modalit sont plus ardus pour les DRA leurs performances seront donc compar es aux recalages intra modalit th oriquement plus simples L int r t est aussi de comparer les performances entre l intra et l inter modalit pour voir quel point l utilisation de deux images diff rentes influence la qualit du recalage Les trois types de recalage tester sont donc image CT sur image CT CBCT sur CBCT et finalement CT sur CBCT puisqu en clinique on voudrait recaler l image CT initiale avec ses 26 contours sur l image CBCT de la journ e Pour que la comparaison soit valide entre l inter et Vintra modalit la m me d formation doit tre recal e dans les trois situations Pour chaque d formation translation variation de volume et changement de forme le fant me a t initia lement scann au CT Phillips Big Bore puis d plac avec pr caution jusqu au CBCT Varian OBI o le fant me a t scann de nouveau dans la m me configuration Par la suite une des d formations tait appliqu e l organe d int r t un nouveau CBCT tait acquis Finalement le fant me tait ramen au CT dans sa configuration d form e pour faire l acquisition d une seconde image CT La figure 2 10 montre un sch ma illustrant le processus Le fant me est ensuite remis dans sa configuration i
55. chiffres de 1 4 repr sentent les quatre bins d intensit disponibles pour les voxels de ces images Chaque voxel de la matrice X sera compar son voxel corres pondant dans la matrice Y La premi re paire est X 1 et Y 1 l information est emmagasin e dans la case 1 1 de l histogramme qui sera augment d une unit d intensit La deuxi me case X 1 et Y 2 sera inscrite dans la case ordonn e 1 et abscisse 2 de l histogramme qui 29 sera augment l intensit 1 aussi Les dimensions de l histogramme conjoint d pendent du nombre de bin discr tisant l intensit des images X et Y Dans l exemple ci haut il y a 4 bins d intensit r parties entre les valeurs enti res 1 et 4 Si les deux images se ressemblent la diagonale de l histogramme sera d intensit lev e et deux images mal align es donneront un histogramme avec un nuage d intensit figure 2 14 Chaque axe de l histogramme contient ainsi l information sur la densit de probabilit de chaque bin des deux images La fonction de co t est calcul e partir d chantillons pr lev s dans cet histogramme chaque it ration de l optimiseur la m trique calcule la fonction de co t et cette valeur dirige la prochaine it ration vers la transformation permettant de minimiser cette fonction X and Y identical X and Y misaligned p i j py i p i pi FIGURE 2 14 La diff rence entre un histogramme conjoint de deux image
56. comprennent la moyenne des trois couples de modalit s Les rang es suivantes comprennent la moyenne de tous les organes class s par couple de modalit s Les r sultats sont donn s pour les 3 amplitudes de translation dans la premi re colonne et pour celles des variations de volumes dans la seconde CBCT et les moins bien r ussis sont pour les modalit s CT CBCT De plus l cart entre ces trois situations est sup rieur pour SmartAdapt que pour Elastix Ceci confirme ce qui avait d j t observ avec les r sultats des recalages sur les organes d form s que Smart Adapt est moins constant dans ses performances et que l cart entre ses r sultats montre que l algorithme de demons est moins fiable Comme le fonctionnement pr cis de l algorithme n est pas disponible il est difficile d expliquer ces d fauts Les demons sont moins performant en cas de d formations de grandes amplitudes comme pr cis dans le manuel de varian 70 et il est vrai que les r sultats au niveau de la d formation de contours faible amplitude sont plus encourageant La moyenne totale des indices Dice pour les deux algorithmes montre une assez bonne concor dance m me si les organes devraient tre parfaitement align s Elastix alt re moins la position des organes fixes que SmartAdapt ce qui ne pouvait pas tre d termin simplement en obser vant les DVF qui semblaient assez similaires pour les deux algorithmes 5 3 Recalage d anatomie de p
57. d intersection de la grille 23 44 LH oe dau BEES des da 31 2 16 Les fonctions B splines sont utilis es pour repr senter les diff rents vecteurs de d placement de la transformation entre l image mobile et l image fixe 31 2 17 Les demons vont induire des forces pour pousser les structures de l image mobile vers leurs homologues de l image fixe 32 2 18 Les translations sont valu es selon la capacit de l algorithme recaler la distance appliqu e entre les centro des des prostates initiales et d form es 36 2 19 Les variations de volumes sont valu es selon la capacit de l algorithme r sorber le volume qui a t rajout la vessie 36 3 1 Superposition de deux vessies avec une diff rence de volume de 200 ml 39 3 2 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par l ajout de 100 ml la vessie La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartAdapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBCT CT ou CBCT CBC T su mue LS des Lee ARE SEE See ae Was 41 3 3 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par l ajout de 200
58. de la barre des 75 ce qui est tr s pr s de la limite fix e pr c demment pour un recalage acceptable de 80 Pour SmartAdapt si l on se penche sur les translations Table 3 2 on constate que les r sultats sont inf rieurs pour la translation de 2 cm Pourtant les recalages de 1 cm semblent avoir mieux r ussi que ceux de 0 5 cm Ensuite pour les variations de volume Table 3 1 les r sultats sont de m me calibre pour les 3 volumes par exemple en intramodalit 52 pour 200ml et 53 pour 50ml SmartAdapt semble encore inconstant puisqu il prouve tant t plus de difficult avec les hauts vecteurs de d formation et tant t non Khallagi 97 a aussi compar les performances d algorithmes Demon et B Splines Les deux donnent de bonnes performances avec un l ger avantage pour l algorithme Demon HardCastre 11 a compar un algorithme Demon et un Salient Feature Based Registration SFBR uti lisant des Thin Plate Spline Registration La seule diff rence observ e est que l algorithme SFBR obtient de meilleurs indices Dice au niveau du tronc c r bral Ces deux tudes sont uni 50 quement faites en intra modalit respectivement sur l ultrason et le CT Les r sultats obtenus dans la pr sente tude sont comparables si seulement les petites d formations sont prises en compte Il est aussi vrai que l algorithme SmartAdapt obtient souvent des r sultats encoura geants pour les recalages intra modalit s CT CT a
59. dose n cessite que l algorithme g n re une transformation de qualit dans toute l image mobile parce que l enti ret de la carte de dose sera prise en compte tandis que les contours g n r s sont de petits volumes dans l image et qu ils sont plus facilement modifiables la main dans un logiciel de contour standard 15 Image d form e CBCT Image recal e Recalage rigide Recalage non rigide Image Initiale CT DVF Deformable Contours vector field initiaux recal s sur la nouvelle anatomie FIGURE 1 11 Les tapes gr ce auxquelles un DRA permet d obtenir une grille de d formation une image recal e et les nouveaux contours y correspondant Certains algorithmes de recalage que ce soit rigide ou de non rigide sont d j utilis s en clinique Les besoins sont en continuelle augmentation et de nouveaux algorithmes plus puis sants rapides et efficaces sont n cessaires Ces algorithmes permettent d acc l rer les processus cliniques d adapter les traitements l anatomie du jour du patient et de faire un suivi ad quat de la dose d livr e tout au long du traitement Pourtant l adaptation des traitements online n est toujours pas possible Pour r ellement acc l rer les processus cliniques il faut des outils sur lesquels les quipes de radioth rapie peuvent se fier et qui donnent des r sultats respectant certains crit res de qualit 1 9 Pr sentation du projet de recherche Le but
60. du fractionnement en radioth rapie r paration repopulation r oxyg nation et redistribution 25 26 Pour laisser une chance aux cellules saines de se r parer durant le traitement la dose totale n cessaire est divis e en plusieurs s ances plus petites et quotidiennes Ainsi le corps a la possibilit de r parer les dommages que la radiation cause aux tissus sains Les tumeurs sont des cellules moins organis es et de fa on g n rale prolif ration plus rapide que les tissus sains 27 C est pourquoi le temps entre les fractions est tout de m me court et ne permet pas a la tumeur de compenser la repopulation cellulaire La repopulation n est pas enti rement nuisible puisqu elle concerne aussi les tissus sains prolif ration cellulaire rapide qui doivent avoir le temps de se repeupler entre les fractions 27 28 Apr s une irradiation les cellules tumorales survivantes ont tendance avoir un cycle cellulaire partiellement synchronis La radiosensibilit de la cellule varie selon la phase de ce cycle tant plus sensible durant la mitose il est en th orie possible d ajuster le temps entre les fractions du traitement pour tirer avantage de cette redistribution 29 En pratique les avantages de la Redistribution sont souvent ignor s vu tous les facteurs consid rer notamment le stade et la localisation de la pathologie En radioth rapie l oxyg ne pr sent autour et dans la tumeur est une arme dans s
61. e CT CBCT Translation 1cm 75 88 CT CBCT Translation 0 5cm 79 96 CT CBCT Variation volume 200m1 71 89 CBCT CBCT Variation volume 200ml 75 93 TABLE 4 4 Comparaison entre l efficacit du recalage avec 1 ou 2 m triques pour les 4 cas les moins bien r ussis avec l utilisation de la m trique d information mutuelle seule Statistique MI MI 4ICP Variation volume Translation Moyenne M dianne cart type 92 71 92 84 98 75 98 80 86 8 90 0 88 0 90 3 7 3 4 4 TABLE 4 5 L utilisation de la deuxi me m trique sur seulement 4 recalages augmente consi d rablement les statistiques de l algorithme La diff rence est significative entre les 4 donn es mais pas pour la distribution enti re puisque seulement 4 recalages ont t chang s m index 171 175 179 185 192 238 242 244 242 232 208 206 23 222 23 239 23 254 23 262 23 189 23 202 23 222 23 242 23 261 23 272 23 FIGURE 4 6 Fichiers de paires de points de l image fixe droite et mobile gauche de coordonn es qui seront donn es et finalement y inscrire les coordonn s dans le m me ordre dans les deux fichiers 61 4 3 Les gradients Une autre strat gie pour am liorer le recalage d Elastix est d utiliser l information sur l image diff rentielle et de tirer profit du fait que les organes sont relativement homog nes L id e est de g n rer des images fixes et mobiles d
62. e d image Comme la d formation est r partie sur l enti ret du volume de la vessie la fronti re de l organe est d plac e de seulement quelques millim tres m me avec l ajout d un volume important La figure 3 1 montre l tirement du ballon pour une variation de 200 ml Seulement un maximum de 9 mm s parent les parois des deux vessies superpos es dans l image La paroi visible de la vessie qui est en fait la gaine de plastique du ballon est une composante qui n est pas visible sur une vessie de patient Cette fine bande d intensit plus lev e aide au recalage en orientant le d placement des voxels Naturellement les parois seront ramen es l une sur l autre vu leur intensit similaire FIGURE 3 1 Superposition de deux vessies avec une diff rence de volume de 200 ml 39 La figure 3 2 montre un aper u des recalages effectu s par les deux algorithmes pour lune variation de volume de 100 ml Chaque case est la superposition de deux images Pour la premi re rang e la superposition de la vessie initiale et de la vessie d form e est pr sent e ici augment e de 100 ml On peut voir dans cette rang e l cart entre les parois des vessies Les colonnes s parent les paires de modalit s d imagerie Les deux rang es suivantes montrent l image initiale et l image d form e qui a t recal e par chacun des algorithmes Les fl ches montrent les endroits o le recalage du volume rajout a t
63. e superpos s mais ils peuvent tre de formes diff rentes L indice de Dice quation 2 6 permet de savoir si les deux volumes sont parfaitement align s ou non La valeur de cet indice varie entre 1 alignement parfait et 0 aucune superposition entre les deux volumes Plusieurs tudes utilisent cet indice comme mesure de la qualit d un recalage 95 96 11 97 L indice Dice est calcul comme suit 2XNY D X Y COV x 2 6 o X et Y repr sente respectivement le volume de l organe initial et celui de l organe recal et X N Y est l intersection de X et Y le volume qui est commun aux 2 organes figure 2 20 L indice de Dice est calcul pour chaque recalage de translation et de variation de volume Pour les d formations impliquant un changement de forme de la prostate le centro de reste vraisemblablement pr s de sa position initiale et le volume est inchang donc dans ces cas seul l indice Dice a t utilis L indice Dice est calcul avant le recalage et apr s le recalage pour constater l am lioration apport e par le DRA 37 Chapitre 3 Validation d algorithme avec fant me Les performances des deux algorithmes seront compar es selon la qualit des recalages par type de d formation puis les deux DRA seront examin s plus en g n ral 3 1 Variations de volume La variation de volume est une d formation d amplitude assez petite en terme de distanc
64. e cible clinique PTV Volume cible de planification ITV Volume cible interne HU Unit de Hounsfield 93
65. e de l intestin et du colon en appliquant une pression sur ceux ci 20 Malgr ces avantages certains le volume de la vessie est difficilement constant entre les fractions d un traitement Le remplissage de la vessie affecte grandement sa position et a un impact important sur la couverture du PTV Lors d un recalage non rigide les algorithmes devront tr s certainement pouvoir recaler des vessies de volumes variables l une sur l autre Plusieurs tudes montrent la diminution du volume de la vessie durant la progression du traitement 20 77 78 La vessie est en moyenne 16 plus petite au cours du traitement qu au CT de planification 77 78 Sur le CT de planification son volume est d environ 350 m1 79 Comme le volume du ballon de respirateur est sup rieur le volume de base repr sentant l ana tomie initiale est de 500 ml et des augmentations de 50 100 et 200 ml lui ont t appliqu es 24 200 Bladder volume ml pin CT 1 10 20 30 Time FIGURE 2 7 Etude de Nakamura et al montrant la tendance la diminution de volume de la vessie au cours d un traitement de radioth rapie 20 pour simuler les diff rents degr s de variation de volume de la vessie d un patient La deuxi me variation tudi e est la translation M me si tous les organes sont mobiles dans le fant me la translation a tout de m me t explor e en utilisant la prostate puisque c est l organe central du fant me C
66. e est faite par le radio oncologue qui peut tre conseill par les physiciens m dicaux et technologues Le type de traitement choisi cette tape d pend du type de cancer de son stade d volution et de l tat g n ral du patient 3 Un examen tomodensitom trique TDM section 1 5 1 du patient est acquis pour que le radio oncologue puisse identifier la position de la tumeur et des organes sains l entourant Cette image est ensuite transf r e dans un syst me de planification qui permettra aux physiciens m dicaux et aux technologues de proc der des calculs Ceux ci ont pour but de doser la radiation donn e au patient en choisissant par exemple les diff rents points d entr e des faisceaux leurs nergies et leurs formes La position du patient durant l imagerie CT devra tre r p t e tout au long du traitement incluant les accessoires utilis s pour que le plan d irradiation g n r soit d livr dans les m mes conditions que celles prises en compte dans les calculs Cette partie de la cha ne s appelle planification dosim trique et est ensuite approuv e par le m decin 4 Le traitement sera simul sur le patient pour s assurer que le plan est bien adapt et certaines marques la peau semi permanentes seront appos es sur le patient pour s assurer que traitement est bien conforme chaque fraction Ces marques serviront aux technologues pour le positionnement du patient en salle de traitement chaq
67. e la source et des barrettes de d tecteurs 2 La table soutenant le patient progresse lentement dans l anneau durant un examen CT ce qui rend l acquisition de forme dite h licoidale et permet d obtenir la troisi me dimension Une reconstruction par reprojection filtr e de toutes les incidences prises durant les rotations du syst me d imagerie de l appareil 2 nous donne l image tridimensionnelle d sir e L image CT est repr sent e en HU Hounsfield Unit une unit repr sentant la densit du voxel normalis e la densit de l eau et s tendant d environ 1000 densit de l air 3000 os tr s dense et m taux tendent 2 Malgr la diff rence de densit entre les m taux et les os ceux ci tendent vers les m me valeurs d a la saturation de la gamme de digitalisation ces densit s 2 5 4 g cc Comme l eau fait partie de la d finition de l chelle sa valeur HU est 0 2 La densit des organes varie selon le niveau de gris de l image allant du noir air blanc os et m taux Le m decin utilisera l image CT pour contourer la r gion tumorale et les organes risque qui sont proximit Les densit s obtenues avec cet appareil seront celles qui seront consid r es au moment de planifier le traitement Comme la dose d pos e par la radiation est directement d pendante de la densit qu elle traverse Il est possible de relier la proportion de rayon X qui a travers le patient l
68. e que des r gions de l image soient d salign es dans le processus de recalage c est pourquoi une autre m trique doit valuer la similarit du reste des images et orienter le recalage avec ICP La m trique d information mutuelle a fourni de bons r sultats jusqu maintenant et elle sera utilis e conjointement ICP pour les recalages suivants La pond ration des deux m triques au travers des r solutions du recalage d termine aussi la qualit de celui ci Comme montr es dans le tableau 4 3 les premi res r solutions doivent tre plus influenc es par la m trique de correspondance pour rapidement superposer les structures sur les deux images La m trique d information mutuelle permet ensuite d affiner le recalage pour les derni res r solutions La pond ration des deux m triques doit toujours totaliser 1 La majorit des r sultats d Elastix sont d j assez satisfaisants pour ne pas tous les reg n rer avec l utilisation des deux m triques Seuls certains recalages ont t cibl s pour cet essai Les quatre recalages avec Elastix ayant obtenus les r sultats les plus bas sont redonn s l algorithme et les nouveaux r sultats sont compar s aux anciens dans la table 4 4 59 FIGURE 4 5 Fonctionnement de la m trique de point de correspondance La m trique tente de minimiser la distance entre des paires de points d finis par l utilisateur R solution 1 2 3 4 Information mutuelle MI
69. es recalages de d for mation de grande amplitude La diminution de r solution des images ne permet pas d am liorer les r sultats elle les maintient de calibre gal ou inf rieur Deuxi mement le r sultat d sas 57 Division de la r solution Translation recal e Indice Dice 1 2 0 48 2 6 0 14 3 189 0 4 2 0 17 TABLE 4 2 R sultats des recalages de SmartAdapt avec diminution de r solution compar e avec les r sultats obtenus avec les images sans modification de r solution 1 treux de la r solution 3 en comparaison aux trois autres 1 2 et 4 montre encore une fois Vinstabilit dans la qualit des recalages que l algorithme effectue CTrecal CBCT R1 CTrecal CBCT R2 ate 27 CTrecal CBCT R3 E 2 gt a 7T FIGURE 4 4 Panneau montrant les images initiales et recal es pour SmartAdapt avec les 4 r solutions diff rentes test es 58 4 2 Multi m trique Une des composantes d Elastix qui influence beaucoup la qualit du recalage est la m trique 101 22 La m trique d information mutuelle d Elastix 81 82 83 utilis e pour les recalages du chapitre pr c dent tait celle sugg r e par le guide d utilisation d Elastix Cette m trique est consid r e comme rapide d ex cution et tr s g n rale puisqu elle est une simple relation entre la distribution de probabilit des intensit s de l image fixe et l image mobile Cette simplicit con
70. est certainement d avoir directement dans le logiciel les options de contour Pourtant un d savantage y est reli Les images d form es g n r es par l algorithme de recalage ne peuvent tre export es Ceci n est pas un probl me au niveau du contourage mais si l on veut utiliser ces images autrement l exportation semble impossible 2 6 Analyse des performances Pour bien quantifier les performances des deux algorithmes et pouvoir les comparer certaines mesures ont t n cessaires et obtenues gr ce aux contours des organes Plusieurs tudes sur l valuation des performances utilisent la mesure de distance entre un point sur l image fixe et l image mobile pour d finir la qualit du recalage 92 93 15 13 39 Cette technique peut tre utilis e avec des points de contours mais ici c est le centro de qui nous int resse particuli rement Pour les translations la qualit du recalage a t v rifi e gr ce la distance entre le centro de des prostates La distance entre le centro de des prostates initiales et d form es est toujours de 2 0 1 0 ou 0 5 cm La distance entre le centro de initial et celui recal est ensuite calcul e et on trouve quelle proportion quation 2 4 de la d formation a t recal e avec succ s figure 2 18 FIGURE 2 18 Les translations sont valu es se FIGURE 2 19 Les variations de volumes lon la capacit de l algorithme recaler la dis sont v
71. f B Spline interpolation used during registration optimisation It may improve accuracy if you set this to 3 Never use 0 91 An order of 1 gives linear interpolation This is in most applications a good choice BSplinelnterpolationOrder 1 Order of B Spline interpolation used for applying the final deformation 3 gives good accuracy recommended in most cases 1 gives worse accuracy linear interpolation 0 gives worst accuracy but is appropriate for binary images masks segmentations equivalent to nearest neighbor interpolation FinalBSplineInterpolationOrder 3 Default pixel value for pixels that come from outside the picture DefaultPixel Value 0 Choose whether to generate the deformed moving image You can save some time by setting this to false if you are only interested in the final nonrigidly deformed moving image for example WriteResultImage true The pixel type and format of the resulting deformed moving image ResultImagePixelType short ResultImageFormat mhd 92 Annexe C Traduction des acronymes utilis s HA ja D D NDA ww DRA Algorithme de d formation d image PET Tomographie par mission de positrons ART Radioth rapie adaptative IGRT Radioth rapie guid e par imagerie CT Tomodensitom trie CBCT Tomodensitom trie par faisceau conique GTV Volume cible macroscopique CTV Volum
72. f the fixed and moving 8 8 AutomaticTransformlInitialization true Whether transforms are combined by composition or by addition In generally Compose is the best option in most cases It does not influence the results very much y HowToCombineTransforms Compose P reset Similarity measure 0 90k Number of grey level bins in each resolution level grey for the mutual information 16 or 32 usually works fine y You could also employ a hierarchical strategy NumberOfHistogramBins 16 32 64 NumberOfHistogramBins 32 8 If you use a mask this option is important y P P If the mask serves as region of interest set it to false 8 If the mask indicates which pixels are valid then set it to true If you do not use a mask the option doesn t matter y P ErodeMask true eee Multiresolution Free The number of reso lutions 1 Is only enough if the expected 86 deformations are small 3 or 4 mostly works fine For large images and large deformations 5 or 6 may even be useful NumberOfResolutions 4 The downsampling blurring factors for the image pyramids By default the images are downsampled by a factor of 2 compared to the next resolution So in 2D with 4 resolutions the following schedule is used magePyramidSchedule 88442211 And in 3D magePyramidSchedule 888444222111 You can specify any schedule for example magePyramidSchedule 44432111 Make
73. g Medical Physics 37 3 2010 Lee R Dice Measures of the amount of ecologic association between species Ecology 26 3 297 302 1945 Jean Francois Gauthier Nicolas Varfalvy Daniel Tremblay Marc Francois Cyr and Louis Archambault Characterization of lung tumors motion baseline using cone beam computed tomography Medical Physics 39 11 7062 7070 2012 Torsten Rohlfing Image similarity and tissue overlaps as surrogates for image registra tion accuracy widely used but unreliable Medical Imaging IEEE Transactions on 31 2 153 163 2012 Siavash Khallaghi Corina G M Leung Keyvan Hastrudi Zaad Pezhman Foroughi Chris Nguan and Purang Abolmaesumi Experimental validation of an intrasubject elastic registration algorithm for dynamic 3D ultrasound images Medical Physics 39 9 5488 5497 2012 Tiezhi Zhang Yuwei Chi Elisa Meldolesi and Di Yan Automatic delineation of on line head and neck computed tomography images Toward on line adaptive radiotherapy International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 68 2 522 530 2007 U Ueda W Hu J Pouliot S Yom J Quivey M Aubin and J Chen SU DD A3 02 the impact of cone beam computed tomography CBCT artifacts on deformable image registration algorithms volume 37 pages 3091 3091 AAPM 2010 83 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 84 Ting Chen Sung Kim Jinghao Zhou Dimitris Metax
74. gerie permettant de faire l ac FIGURE 1 5 Diff rence entre le faisceau CT et quisition de CBCT 3 le c ne CBCT de radiation en imagerie 4 Bien que permettant la visualisation du patient avant son traitement les images CBCT ne sont pas d aussi bonne qualit que les images CT en raison de la forme du faisceau de radiation 7 Figure 1 5 L utilisation d un c ne de radiation entra ne la diminution du rapport signal sur bruit SNR et augmente le bruit capt par le d tecteur en plus d introduire des artefacts dans l image Comme le d tecteur est tr s large il peut capter des faisceaux d vi s de leurs trajectoires par des interaction dans la mati re en plus de ceux provenant directement de la source Figure 1 6 Le signal permettant de reconstruire l objet imag est donc entach de bruit Ces particularit s rendent les CBCT impropres l utilisation pour la planification La courbe reliant les nombres HU aux densit s pour le CBCT n est pas tout fait identique celle du CT Il est donc possible d utiliser les images CBCT comme une carte permettant d orienter le traitement et nous indiquant les diff rents changements anatomiques pr sents mais pas pour refaire une planification avec calcul de la dose de mani re pr cise en h t rog n it 1 5 3 Les art facts Ce sont principalement les art facts des images CBCT 6 qui sont responsables de la diffi cult de comparaison avec une image CT Les de
75. i comme tant un tissu normal dont la sensibilit la radiation peut influencer le traitement par exemple la moelle pini re qui est tr s sensible sera vit e le plus possible par les faisceaux durant un traitement 1 7 Radioth rapie adaptative L am lioration des techniques de positionnement par IGRT l volution de l imagerie m dicale permettant de localiser plus pr cis ment la zone tumorale et les organes risques en plus du perfectionnement des outils servant la planification ont permis de r duire les marges g om triques La planification se fait maintenant sur des PTV plus conformes au CTV ou au GTV et le traitement est plus sensible aux variations de l anatomie du patient L ART a pour but de modifier le traitement pour s adapter aux nouvelles contraintes g om triques occasionn es par les changements anatomiques du patient L ART Adaptive Radiotherapy utilise souvent 12 Vimagerie de positionnement Des modifications sur la planification peuvent tre faites avant le traitement du patient lorsque des variations anatomiques trop importantes sont relev es par le CBCT on dit alors que l ART estonline Ces changements peuvent aussi tre faits en r troaction apr s les traitements pour am liorer la qualit des prochaines fractions ART offline L ART online 59 60 cherche adapter le traitement la nouvelle anatomie du patient Si le repositionnement avec IGRT n est pas suffisant po
76. iff rentielles pour mettre en vidence les zones de gradient des images celles repr sentatives des fronti res entre les diff rentes mati res du fant me Ces images mettant en avant les contours des organes seraient ensuite donn es Elastix pour un premier recalage Les param tres de transformation obtenus seraient ensuite appliqu s sur l image mobile normale et un autre recalage serait finalement effectu entre l image fixe et mobile normale pour paufiner l alignement des deux images Ce processus permettrait d effectuer le gros du recalage avec une image moins complexe et donc de faire converger l algorithme plus rapidement 107 Cette id e bien simple et avantageuse en th orie n a pourtant pas t r alis e d un probl me de contraste dans le fant me Les figures 4 7 et 4 8 montrent le genre d image diff rentielle r alisable avec le fant me Les organes les plus importants pour le recalage soit la prostate et la vessie ne pr sentaient pas assez de contraste avec l eau de la cuve montrent un profil et la r gion de la prostate et de la vessie Le contraste entre les organes et l eau dans laquelle ils baignent n est pas suffisamment lev pour faire ressortir les contours de ces organes tel que d montr aux figures 4 9 et 4 10 Pour obtenir un recalage d cent il faut pr lever un nombre d chantillons trop lev pour que le calcul de la m trique oriente bien le recalage Le bruit l int rieur des
77. ilis durant les fractions pour garder le patient immobile la respiration peut m me affecter la position de la prostate Selon la position du patient sur le dos ou sur le ventre et l utilisation d un moule en thermoplastique la variation peut aller jusqu 10 2 mm moyenne 3 3 mm cause de la pression intraabdominale transmise dans l espace confin cr par le moule de thermoplastique 73 Ces ph nom nes entrainent principalement des translations de la prostate parce qu ils g n rent des pressions internes dans la r gion pelvienne Un autre mouvement pouvant tre tudi in d pendamment des translations est la rotation de la prostate Plusieurs tudes en rendent compte 74 75 76 mais une certaine 37 la qualifie de mineure par rapport aux autres va riations pr sentes dans la r gion prostatique Pour cette raison la rotation n a pas t test e dans cette recherche Comme la majorit des variations discut es pr c demment proviennent du changement de volume d un organe la variation de volume est le premier changement anatomique tudi La plupart des protocoles de radioth rapie externe sur la prostate requi rent une vessie pleine pour toutes les tapes du traitement Ce choix s explique parce que quand la vessie est remplie elle est partiellement pouss e plus loin de la prostate ce qui la pr serve des effets n fastes de la radiation De plus quand son volume est lev la vessie loigne une parti
78. imise la d riv e entre le point pr sent et celui envisag par l optimiseur 22 La m thode stochastique adaptative permet d acc l rer le processus d optimisation gr ce une approximation stochastique de la d riv e de la fonction de cotit Le temps de calcul par it ration est ainsi r duit La grandeur du pas de calcul par it ration est adapt au pas de Vit ration pr c dente 86 Par exemple si deux it rations cons cutives sont dans la m me direction le pas sera augment la deuxi me et l inverse si les directions sont oppos es le pas de l it ration sera r duit 31 2 4 3 SmartAdapt Le deuxi me algorithme test est celui de SmartAdapt version 10 le logiciel de d formation de Varian faisant parti du logiciel de planification Eclipse Les images du fant me ont t im port es dans le logiciel pourvu d une licence recherche Smart Adapt est un logiciel commercial les param tres y sont pr ajust s par Varian et aucun contr le n est laiss l utilisateur pour guider la d formation Le recalage commence par un alignement manuel des deux images dans les trois dimensions L image fixe est d plac e par l utilisateur pour la superposer le plus justement possible en utilisant habituellement les os comme points de rep res ici les 2 t tes f morales Ensuite seulement deux algorithmes de recalage non rigide sont disponibles sur la plateforme le De fault et le Smooth qui sont proba
79. inution de r solution Elles ont ensuite t ramen es aux grandeurs standards sans interpolation R sultats des recalages de SmartAdapt avec diminution de r solution compar e avec les r sultats obtenus avec les images sans modification de r solution 1 Pond ration des deux m triques utilis es ICP et MI pour chacune des r solutions de l algorithme Elastik Comparaison entre l efficacit du recalage avec 1 ou 2 m triques pour les 4 cas les moins bien r ussis avec l utilisation de la m trique d information mutuelle seule 61 vil 4 5 5 1 vill L utilisation de la deuxi me m trique sur seulement 4 recalages augmente consid rablement les statistiques de l algorithme La diff rence est significative entre les 4 donn es mais pas pour la distribution enti re puisque seulement 4 recalages ont CUCWCNANP ES isk Bas hw a ine Ae ek ek te Ee au a TAN Indices Dice d apr s recalage pour les organes n ayant pas subit de d formation Les rang es des diff rents organes comprennent la moyenne des trois couples de modalit s Les rang es suivantes comprennent la moyenne de tous les organes clas s s par couple de modalit s Les r sultats sont donn s pour les 3 amplitudes de translation dans la premi re colonne et pour celles des variations de volumes dans la Secondes Skt a e e a a a a e a e a ae a a e a a ee bak eo Liste des figures La 1 2 1 3 1 4 1
80. ions exerc es par la vessie ou le rectum 21 26 2 9 La prostate du fant me a subie une compression bilat rale de 5 mm pour simuler la d formation qu une prostate peut subir compress e par les autres organes internes 26 2 10 Sch ma montrant l ordre dans lequel les images des diff rentes d formations sont acquises sur les deux appareils d imagerie Les fl ches repr sentent le sens des trois types de recalages qui seront compar s 27 2 11 Sch ma simplifi du fonctionnement de l algorithme de recalage Elastix et les dif f rents o tils utilises 22 asi So 445 des CASH EE KERRY amp CRESS RE ES 28 2 12 Les diff rents palliers de r solution utilis s pour acc l rer la convergence du recalage dans la strat gie de multir solution pyramidale 22 28 2 13 Les deux matrices X et Y sont combin es dans un histogramme conjoint qui permet d valuer plus facilement le degr de concordance des deux matrices plus l intensit de l histogramme est concentr sur la diagonale plus les deux matrices se ressemblent 29 2 14 La diff rence entre un histogramme conjoint de deux images parfaitement align es et celui de deux images mal align es 22 30 2 15 L image mobile est ici repr sent e par une grille o les fonctions B spline servent param trer les vecteurs de d placement entre avec l image fixe pour chacun des point
81. ir que les indices Dice sont bien repr sentatifs du la qualit des recalages De plus beaucoup de temps a t mis sur les contours pour s assurer qu ils soient le plus fiables possible L id al aurait naturellement t de contourer toutes les images directement sur la plateforme Pinnacle Malheureusement les images recal es cr es par SmartAdapt ne sont pas notre connaissance exportables hors de la station Eclipse L acc s aux images produites par la 48 station semble aussi ferm que le fonctionnement et le contr le de l algorithme qu elle utilise Le but premier du projet tait d abord la cr ation d un fant me 3D anthropomorphique qui servirait la validation d algorithme de d formation d image Le fant me a t cr de mani re repr senter la r gion pelvienne avec divers organes Les nombres CT ne sont pas exactement les m mes que ceux repr sentant l humain et les organes sont simplement entour s d eau ce qui entra ne une homog n it simplificatrice dans une partie du fant me Normalement diff rents tissus entourent les organes et donc les d formations L h t rog n it aide l algorithme viter de modifier des r gions inutilement L homog n it du fant me permet aux algorithmes de d former ces r gions sans que l image finale semble alt r e Cette facette des recalages sera explor e dans le chapitre 5 N anmoins le montage cr s est av r tr s
82. ire Un autre imageur est aussi pr sent au bas de l appareil dans l axe du faisceau de traitement Cet imageur utilise directement le rayonement provenant de l appareil au cours du traitement pour faire des images 44 45 Il est ainsi possible de suivre l volution de l anatomie du pa tient tout au long du traitement sans donner de dose suppl mentaire Les rayons utilis s pour le traitement sont de plus haute nergie que ceux capt s par l imageur kV Les rayons MV m ga voltage g n r s par l appareil de traitement sont plus difficile capter par le panneau d imagerie leur haute nergie r duit leur section efficace la quantit de photon d tect e est donc inf rieure L image r sultante est donc de moins bonne qualit tr s bruit e de r solution et contraste inf rieurs 2 46 Quand les structures vis es par le traitement ne sont pas attach es aux os cette technique est plus ou moins utilisable Un autre type d image peut tre alors acquis par l appareil de traite ment les CBCT cone beam computed tomography 47 Ce type d image dont l acquisition est moins rapide permet d imager les tissus mous et les os Ceci donne l opportunit de faire directement l alignement avec le CT 48 49 m me si la qualit de l image CBCT est inf rieure 50 Ce type d imagerie sera d finie plus en d tail dans la secion 1 5 2 De plus des marqueurs radioopaques peuvent tre ins r s dans la r gion que l
83. is 2 1 1 36 1998 Monique HP Smitsmans Jochem WH Wolthaus Xavier Artignan Josien de Bois Da vid Jaffray Joos V Lebesque and Marcel van Herk Automatic localization of the prostate for on line or off line image guided radiotherapy International Journal of Ra diation Oncology Biology Physics 60 2 623 635 2004 Peter WM Chung Tara Haycocks Tanya Brown Zoe Cambridge Valerie Kelly Hamideh Alasti David A Jaffray and Charles N Catton On line asi portal imaging of implanted fiducial markers for the reduction of interfraction error during conformal radiotherapy of prostate carcinoma International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 60 1 329 334 2004 Ken Martin Luis Ibanez Lisa Avila S bastien Barr and Jon H Kaspersen Integrating segmentation methods from the insight toolkit into a visualization application Medical Image Analysis 9 6 579 593 2005 Varian Registration and smartadapt Reference guide 2011 Sara Th rnqvist Jorgen B B Petersen Morten Hoyer Lise N Bentzen and Ludvig Paul Muren Propagation of target and organ at risk contours in radiotherapy of prostate cancer using deformable image registration 49 7 1023 1032 2010 Clinical experience with intensity modulated radiation therapy imrt for prostate cancer with the use of rectal balloon for prostate immobilization Medical Dosimetry 27 2 105 118 2002 Shawn Malone Juanita M Crook Wayne S Kendal and Janos
84. isible image fixe Prostate d cal e de 2 cm image mobile Prostate recal e par Elastix volution de la m trique avec la progression des it rations d une r solution La convergence est atteinte vers 800 it rations Fonctionnement th orique de l algorithme Demon pour recaler deux volumes mal align s Moins les structures sont superpos es plus difficile est le recalage Superposition des deux prostates dont les centro des sont loign s de 2cm La diminution de r solution des images CT par facteurs 2 3 et 4 Les images mobiles et fixes ont t diminu es de r solution pour tenter d am liorer les recalages de SmartAd pt ra 4 40 pes p BE wae de Ba 4 Bof ha Up die ee OS Panneau montrant les images initiales et recal es pour SmartAdapt avec les 4 r solutions diff rentes test es Fonctionnement de la m trique de point de correspondance La m trique tente de minimiser la distance entre des paires de points d finis par l utilisateur Fichiers de paires de points de l image fixe droite et mobile gauche Vu d une image CBCT du fant me la hauteur de la prostate avec les gradients Image CT au niveau de la vessie en gradient Profil de l image gradient au niveau de la prostate Profil de la vessie s
85. l je peux rapidement m garer de la voie suivre et Louis avait toujours le temps de r pondre mes milliers de questions en m orientant dans la bonne direction Ces deux ann es ont t ardues et remplies d obstacles c est en grande partie gr ce lui que j atteins ici les derniers milles Je ne pourrais passer sous silence le reste de l quipe des physiciens de l H tel Dieu de Qu bec qui ont aussi su r pondre mes nombreuses interrogations et m enseigner avec passion le m tier qu ils exercent Votre implication est la cl dans la r ussite de nos tudes Je souligne tout particuli rement l implication de Ghyslain Leclerc et Christine Tremblay qui ont supervis s mon stage d t Certaines heures abrutissantes d acquisitions de profils resteront dans les meilleurs souvenirs que je garde de cette maitrise Finalement mes coll gues les plus proches La gang des Transformers fut un baume sur les difficult s de l ann e de cours Et plus que tout Marie Chantal et milie vous avez su rendre la derni re ann e de recherche aussi plaisante que nos soir es festives XV Chapitre 1 Introduction 1 1 Le cancer au canada Le cancer est la premi re cause de mortalit au Canada Le nombre de nouveaux cas est en augmentation d l accroissement mais surtout au vieillissement de la population Pourtant le nombre de d c s est en baisse depuis 1988 pour les femmes et depuis 1990 pour les homme
86. l journal of computer vision 81 3 227 239 2009 He Wang Lei Dong Jennifer O Daniel Radhe Mohan Adam S Garden K Kian Ang Deborah A Kuban Mark Bonnen Joe Y Chang and Rex Cheung Validation of an accelerated demons algorithm for deformable image registration in radiation therapy Physics in medicine and biology 50 12 2887 2005 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 J P Thirion Image matching as a diffusion process an analogy with maxwell s demons Medical Image Analysis 2 3 243 260 1998 Peter Rogelj and Stanislav Kova i Symmetric image registration volume 10 Elsevier 2006 Peter J Kostelec John B Weaver and Dennis M Healy Jr Multiresolution elastic image registration Medical physics 25 9 1593 1604 1998 Pascal Cachier Xavier Pennec and Nicholas Ayache Fast Non Rigid Matching by Gra dient Descent Study and Improvements of the Demons Algorithm Inria 1999 J Chang D Lee and T Suh Development of a deformable lung phantom for the evaluation of deformable registration In Olaf D ssel and WolfgangC Schlegel editors World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering September 7 12 2009 Munich Germany volume 25 4 of IFMBE Proceedings pages 635 637 Springer Berlin Heidelberg 2010 Hualiang Zhong Jinkoo Kim and Indrin J Chetty Analysis of deformable image regis tration accuracy using computational modelin
87. l of Radiation Oncology Biology Physics 35 5 1027 1034 1996 J Lees Incidence of weight loss in head and neck cancer patients on commencing ra diotherapy treatment at a regional oncology centre European journal of cancer care 8 3 133 136 1999 Mark S Chambers Adam S Garden Merrill S Kies and Jack W Martin Radiation induced xerostomia in patients with head and neck cancer Pathogenesis impact on quality of life and management Head amp neck 26 9 796 807 2004 Hans CJ De Boer Marjolein JH van Os Peter P Jansen and Ben JM He jmen Ap plication of the no action level nal protocol to correct for prostate motion based on electronic portal imaging of implanted markers International Journal of Radiation On cology Biology Physics 61 4 969 983 2005 Chris Beltran Michael G Herman and Brian J Davis Planning target margin calcula tions for prostate radiotherapy based on intrafraction and interfraction motion using four localization methods International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 70 1 289 295 2008 Stephen Mangar Jerome Coffey Helen McNair Hansen Vibeke N and Sohaib Syed Prostate radiotherapy evaluating the effect of bladder and rectal changes on prostate mouvement a CT study Trends in Medical Research 1 2006 K M Langen and D T Jones Organ motion and its management Int J Radiat Oncol Biol Phys 50 1 265 278 2001 Marcel Van Herk Will igrt live up to its pr
88. le et l image recal e y taient contour es selon les organes touch s par la d formation et ceci pour chaque recalage effectu gr ce Elastix 2 5 2 SmartAdapt Les images qui doivent tre recal es sont import es dans SmartAdapt et restent disponibles dans le logiciel On s lectionne l image fixe et l image mobile et le logiciel nous propose un recalage rigide En superposant les deux images en semi opacit il est possible de d placer manuellement l image mobile pour l aligner sur l image fixe sans tenir compte des organes d form s L alignement manuel a toujours t fait sur les os car il ne sont pas en contact avec les autres organes dans le cas du fant me de l tude et restent toujours la m me position Suite au recalage rigide manuel on s lectionne le DRA d sir ici default pour tous les recalages et on d marre le processus Le recalage sur SmartAdapt prend environ 20 secondes Les contours peuvent tre fais directement dans SmartAdapt les outils disponibles sont assez semblables ceux offerts dans Pinnacle sauf pour le contourage de l image recal e Dans le cas de l image recal e les outils de contours ne sont pas aussi facile d utilisation Il est seulement possible de cr er des contours 3D toute modification sur une coupe affecte une grande portion du contour il est alors difficile d obtenir satisfaction sur chacune des coupes que touche le contour Un des avantages de SmartAdapt
89. les r solutions r duites de facteurs 2 et 4 les pourcentages restent autour de 2 mais les indices de Dice diminuent de beaucoup Ces deux tendances combin es montrent que la prostate mobile n est pas plus ronde et que son centre de masse se trouve loign de la position cible en plus de diminuer la superposition avec la prostate initiale La diminution de r solution par un facteur 3 est en revanche s rieusement d t rior e Comme visible sur la figure 4 4 les deux images ont com 56 FIGURE 4 3 La diminution de r solution des images CT par facteurs 2 3 et 4 Les images mobiles et fixes ont t diminu es de r solution pour tenter d am liorer les recalages de Smar tAdapt pl tement t translat es l une par apport l autre malgr le recalage rigide manuel effectu avant le recalage de SmartAdapt Cet chec ne doit probablement pas tre associ une r so lution minimale seuil d pass e puisque le recalage de facteur 4 revient la qualit m diocre du recalage de r solution initiale Le recalage de facteur 3 a t r p t pour finalement donner un r sultat semblable ceux de facteurs diff rents c est pourtant le pire recalage qui est pr sent ici pour montrer le pire recalage qu il est possible d obtenir de SmartAdapt Deux conclusions sont tir es de cette tentatives Premi rement la solution propos e par le guide d utilisation Varian n est pas une solution permettant d am liorer l
90. linical Oncology 25 10 569 577 2013 Advances in Clinical Radiobiology Frank Ellis Dose time and fractionation A clinical hypothesis Clinical Radiology 20 1 1 7 1969 Keith R Britton Yoshihiro Takai Masatoshi Mitsuya Kenji Nemoto Yoshihiro Ogawa and Shogo Yamada Evaluation of inter and intrafraction organ motion during intensity modulated radiation therapy imrt for localized prostate cancer measured by a newly developed on board image guided system Radiation medicine 23 1 14 24 2005 Eugene Huang Lei Dong Anurag Chandra Deborah A Kuban Isaac I Rosen Anissa Evans and Alan Pollack Intrafraction prostate motion during imrt for prostate cancer International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 53 2 261 268 2002 77 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 78 Joseph Hanley Moira A Lumley Gig S Mageras Jerry Sun Michael J Zelefsky Ste ven A Leibel Zvi Fuks and Gerald J Kutcher Measurement of patient positioning errors in three dimensional conformal radiotherapy of the prostate International Jour nal of Radiation Oncology Biology Physics 37 2 435 444 1997 Volker Rudat Peter Schraube Dieter Oetzel Dietmar Zierhut Michael Flentje and Michael Wannenmacher Combined error of patient positioning variability and prostate motion uncertainty in 3d conformal radiotherapy of localized prostate cancer Interna tional Journa
91. ml la vessie La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartAdapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBCT CT ou CBOT OBOR siiis Ioann i e de ee OG cs er a ees Bp we eG o 42 3 4 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par la translation de 2 cm de la prostate La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartA dapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBOT CT o CBOT OCBCE oo spe abus Bale bad ph Ft 44 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 4 1 4 2 4 3 4 4 4 5 4 6 4 7 4 8 4 9 4 10 5 1 5 2 5 3 5 4 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par la translation de 1 cm de la prostate La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartA dapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBOT CT ow CBOT CBOT sis 6624 be moe pa e gars di wp e we Prostate initiale avec oscillation v
92. moins bien r ussi Les trois colonnes permettent de comparer les performances des deux algorithmes en inter et en intra modalit On constate que des difficult s dans le recalage se produisent en inter modalit pour les deux algorithmes Ce comportement tait pr visible puisque les deux images impliqu es dans le recalage sont d origines diff rentes Les art facts pr sents sur le CBCT alt rent la comparaison entre les deux images et donc l effort de l algorithme les rendre semblables De mani re qualitative on peut observer que les vessies semblent parfaitement recal es en intra modalit pour les deux algorithmes En inter modalit SmartAdapt prouve des diffi cult s majeures puisqu il tire m me une partie de la vessie plus loin que sa position d form e Dans le cas d Elastix l inter modalit semble beaucoup mieux g r e m me si un l ger ren flement persiste indiqu par une fl che C est toujours cette r gion qui est la moins bien recal e pour Elastix La vessie est cet endroit tr s pr s de la t te f morale gauche qui cause beaucoup d artefact avec le CBCT Ces artefacts posent probl me lorsqu il s agit d un reca lage en inter modalit parce que l algorithme met plus d effort tenter de d former le CT pour reproduire ces artefacts qu effectuer le recalage des v ritables diff rences entre les deux images la variation de volume ici Des variations de volumes de 200 et 50 ml
93. mpruntant la voie de la correction des Hounsfield Units du CBCT 61 53 L ART offline 62 63 utilise l imagerie CBCT pour faire un suivi de l anatomie du patient tout au long de la p riode de traitement Quand des changements anatomiques persistent par exemple une grande perte de poids une nouvelle planification peut tre g n r e pour les fractions qui restent Une autre technique pr sentement l tude 64 propose de r cup rer les CBCT apr s les fractions et d y d former le CT initial Ces nouveaux CT d form s vont servir g n rer une nouvelle planification Ces plans seront inclus dans une banque de plan du patient contenant initialement le plan CT premier ainsi chaque fraction on peut choisir dans la banque de plan celui qui correspond le mieux l anatomie du jour du patient et chaque fraction am ne un nouveau plan qui nourrit la banque de plan 13 FIGURE 1 9 Exemple de recalage rigide appel fusion entre une image CT et un TEP scan pour diriger le m decin dans le dessin des contours 10 1 8 Les algorithmes de d formation d image DRA Le recalage d image est une technique de traitement d image qui consiste faire correspondre une image mobile une image fixe pour pouvoir les comparer ou combiner l information contenue dans chacune 65 L algorithme de d formation tente de trouver la transformation qui permet de minimiser la diff rence entre les deux images Deux types de recal
94. n de la grille 23 teurs de d placement de la transformation entre l image mobile et l image fixe L interpolateur Le calcul de la fonction de co t n cessite l valuation de certains points d intensit qui ne se trouvent pas au centre de voxels Ces points sont n cessaires au calcul de la transformation L interpolateur sert d finir ces valeurs Il est sugg r dans le manuel d utilisation d Elastix 22 d utiliser l interpolateur B spline ce qui a t fait tout au long du projet Les premi res r solutions se faisaient en utilisant un interpolateur B spline d ordre 1 lin aire ou 2 et le recalage final tait fait avec un interpolateur B spline d ordre 3 L image fixe ne n cessite pas d interpolation parce qu elle sera chantillonn e seulement des positions de voxels L chan tillonnage suffit donc la m trique pour calculer la fonction de co t L optimiseur L optimiseur cherche les param tres de transformation optimaux pour aligner les deux images parfaitement Il dirige l orientation et amplitude de la transformation chaque it ration selon la valeur de la fonction de co t obtenue l it ration pr c dente convergeant ainsi vers la fonction de co t minimale repr sentant la plus grande similitude possible entre l image mobile et l image fixe L optimiseur utilis est Descente de Gradient Stochastique Adaptative ASGD qui dirige l it ration dans la direction qui min
95. n les mouvements physiologiques respiration remplissage du rectum ou de la vessie battements cardiaques p ristaltisme changements de poids ou de forme Ces contours sont des concepts anatomiques il faut alors tenir compte de contraintes plus g om triques A VITV est ajout une marge tenant compte des incertitudes reli es l installation SM Set up margin et l impr cision due aux appareils Le PTV Planning target volume est obtenu au final en combinant toutes ces marges afin qu il contienne le CTV et le GTV tout au long du traitement La planification se fait sur le volume PTV pour augmenter la probabilit que la tumeur re oive la dose prescrite malgr l accumulation d incertitude au cours des fractions de traitement Ces marges sont un compromis entre la probabilit de couverture lors du traite ment et la toxicit aux tissus sains amen es par des marges trop grandes Le volume trait correspond au volume qui re oit une dose consid r e comme ad quate ex 95 pour le traitement Il diff re du PTV parce que les arrangements de faisceaux planifi s ne cr ent pas une distribution toujours parfaitement conforme au PTV Le volume irradi est le volume qui re oit une dose consid r e comme non n gligeable ex 50 par rapport la tol rance des tissus sains La derni re structure importante en radioth rapie n est pas pr sente sur la figure 1 6 c est l organe risque ou OAR Un organe risque est d fin
96. n radioth rapie Le concept de PTV a t abord dans la section 1 4 sur l IGRT mais n cessite un approfon dissement et une mise en contexte Plusieurs marges sont ajout es au volume tumoral visible sur le CT au cours de la planification Figure1 8 58 Les d finitions de ces diff rents volumes et ces marges sont donn es dans les rapports 50 et 62 de VICRU International commission on radiation unit and measurements 54 9 Cet organisme a pour mission de d velopper et promouvoir l international des recom mandations sur les quantit s unit s terminologies et proc dures reli es la radioth rapie Irradiated Volume Treated Volume FIGURE 1 8 Les diff rentes marges ajout es au volume tumoral en planification de radioth rapie externe 9 11 Le GTV Gross tumor volume correspond l ensemble des l sions tumorales palpables ou visibles par imagerie Le m decin rep re la r gion tumorale sur le CT D autres formes d ima geries structurelles et fonctionnelles peuvent aider la d limiter Le contour qu il fera de la tumeur tiendra compte des l sions connues mais aussi de celles soup onn es L oncologue ajoute une marge autour de la tumeur pour y inclure les invasions microscopiques des cellules canc reuses dans le tissus qui semble sain tout autour Ce contour se nomme CTV Clinical target volume et il inclut le GTV La marge ITV Internal target margin permet de prendre en consid ratio
97. nelnterpolationOrder 1 Order of B Spline interpolation used for applying the final deformation 3 gives good accuracy recommended in most cases 1 gives worse accuracy linear interpolation 0 gives worst accuracy but is appropriate for binary images masks segmentations equivalent to nearest neighbor interpolation FinalBSplineInterpolationOrder 3 Default pixel value for pixels that come from outside the picture DefaultPixel Value 0 Choose whether to generate the deformed moving image You can save some time by setting this to false if you are only interested in the final nonrigidly deformed moving image for example WriteResultImage true The pixel type and format of the resulting deformed moving image ResultImagePixelType short ResultImageFormat mhd 88 Annexe B Fichier de param tres pour recalage non rigide The internal pixel type used for internal computations P YP P Leave to float in general NB this is not the type of the input images The pixel type of the input images is automatically read from the yp P g y images themselves This setting can be changed to short to save some memor 1 g g y in case of very large 3D images FixedInternallmagePixelType float MovingInternallmagePixelType float The dimensions of the fixed and moving image NB This has to be specified by the user The dimension of the images is currently NO
98. nitiale et le processus est repris pour chaque d formation a tester La banque d images r sultante contient chaque image qu elle soit d form e ou initiale dans les deux modalit s Ceci permet de valider un algorithme de recalage dans les trois situations d sir es CT CT CBCT CBCT et CT CBCT Cette banque d images a t congue pour le pr sent projet mais peut aussi tre utile dans de nombreux autres Les organes de formes simples homog nes sauf pour le rectum les d formations d amplitudes connues et la dis ponibilit des images CT et CBCT de chaque d formation rend le tout utile pour des tests initiaux par exemple d outil de contourage Initial FIGURE 2 10 Sch ma montrant l ordre dans lequel les images des diff rentes d formations sont acquises sur les deux appareils d imagerie Les fl ches repr sentent le sens des trois types de recalages qui seront compar s 2 4 Les algorithmes test s 2 4 1 Elastix Le fonctionnement d Elastix commence par le traitement des deux images impliqu es dans le recalage pour ensuite se poursuivre dans une boucle d optimisation it rative pour trouver la 27 transformation qui minimisera la diff rence entre les deux images Le sch ma de la figure 2 11 illustre les diff rentes tapes du processus de recalage non rigide La boucle d optimisation du processus sera effectu e le nombre d it ration d sir Pour chaque r solution les deux images p
99. nitiaux en plus d viter d introduire des changements dans le reste de l image qui pourraient affecter le calcul de dose Ainsi l analyse des performances des deux algorithmes devait tre tendue aux autres r gions du fant me o les algorithmes ne devaient pas ou tr s peu avoir introduit de chan gement parce que les d formations physiques introduites ne sont pas pr sentes Les r gions homog nes peuvent tre particuli rement probl matiques car l algorithme peut y apporter des d formations sans pour autant compromettre l alignement des structures environnantes 65 Les grilles de d formation pour la d formation de plus grande amplitude translation 2 cm ainsi que les images recal es sont pr sent es a la figure 5 1 Elastix Smart Adapt FIGURE 5 1 Images recal es d Elastix pour la translation de 2 cm CT CT A CBCT CBCT B et CT CBCT C DVF pour les translations de 2 cm des deux algorithmes Elastix CT CT D CBCT CBCT E et CT CBCT F et SmartAdapt CT CT G CBCT CBCT H et CT CBCT I Au niveau d Elastix le recalage CT CT figure 5 1 C semble avoir uniquement affect la r gion de la prostate et tr s peu le reste de l image et seule cette r gion tait affect e par la translation 66 appliqu e au montage Pour le recalage CBCT CBCT figure 5 1 D le DVF est moins r gulier et lisse sur les bords du fant me La d formation au centre est pr sente semblable celle visible sur le
100. nslation de 2 cm a t faite sans le dispositif visant immobiliser la prostate tige gradu e On peut donc en tudiant cette translation v rifier si l oscillation de la prostate a un impact sur la qualit du 45 Translation recal e Coefficient de Dice Modalit s 2cm 1cm 05cm 2cm lcm 0 5cm Elastix CT CT 98 90 80 0 97 0 89 0 84 CT CBCT 92 75 79 0 95 0 82 0 83 CBCT CBCT 95 95 94 0 97 0 92 0 95 SmartAdapt CT CT 60 90 78 0 74 0 96 0 95 CT CBCT 2 88 92 0 48 0 93 0 94 CBCT CBCT 38 87 69 0 63 0 93 0 88 TABLE 3 2 Cumul des r sultats des recalages des 2 algorithmes pour toutes les amplitudes de translations test es On y retrouve le pourcentage de la translation qui a t recal e avec succ s et l indice Dice entre la prostate initiale et la prostate recal e recalage Seules les images prises au CT subissent le mouvement d une table Le recalage CT CT de la prostate montre donc bien l incertitude En observant l image fixe Figure 3 6 et l image mobile figure 3 7 on constate que l oscillation est perceptible seulement sur l image fixe Ceci montre que le comportement oscillatoire amen par la table n est pas pr visible et devait absolument tre limin Comme c est la comparaison entre ces deux images qui va diriger le recalage il est logique de s attendre ce que l oscillation influence le r sultat De plus l image mobile sans flou est modifi e de
101. omise Acta Oncologica 47 7 1186 1187 2008 A short history of image guided radiotherapy Radiotherapy and Oncology 86 1 4 13 2008 Lei Xing Brian Thorndyke Eduard Schreibmann Yong Yang Tian Fang Li Gwe Ya Kim Gary Luxton and Albert Koong Overview of image guided radiation therapy Medical Dosimetry 31 2 91 112 2006 Image Guided Radiation Therapy Part 2 Cone Beam Imaging and Respiratory Motion 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 C Watchman E Urcadez J Tanyi and S Dougherty Dosimetric evaluation of mv portal imaging methods for localization of the prostate during 3d conformal radiotherapy Medical Physics 34 6 2376 2376 2007 Weihua Mao Michael Speiser Paul Medin Lech Papiez Timothy Solberg and Lei Xing Initial application of a geometric qa tool for integrated mv and kv imaging systems on three image guided radiotherapy systems Medical Physics 38 5 2335 2341 2011 Cornelia Walter Judit Boda Heggemann Hansj rg Wertz Iris Loeb Angelika Rahn Frank Lohr and Frederik Wenz Phantom and in vivo measurements of dose exposure by image guided radiotherapy igrt MV portal images vs kv portal images vs cone beam CT Radiotherapy and Oncology 85 3 418 423 2007 Clinical application of image guided radiotherapy IGRT on the varian OBI plat form Cancer Radiotherapy 10 5 7252 257 2006 Heng Li X Ronald Zhu Lifei Zhang
102. ont aussi t test es La figure 3 3 montre les recalages pour la variation de 200 ml On remarque tout de suite qu il y a plus de r gions au recalage de qualit inf rieure point es par les fl ches pour la variation de 200 ml que pour celle de 100 ml L amplitude du vecteur de d formation en est la cause puisque les deux algorithmes semblent prouver plus de difficult Ces r gions dans les images qui posent probl me sont encore une fois en inter modalit mais aussi en intra modalit CBCT CBCT Les algorithmes semblent donc avoir plus de difficult effectuer des recalages sur une image fixe CBCT que l image mobile soit un CBCT ou un CT Le pourcentage du volume ajout qui a t correctement recal par chacun des algorithmes et les coefficients de similarit entre les volumes initiaux et recal s sont list s dans le tableau 3 1 Il est noter que bien que la r ussite du recalage soit en grande partie d pendante de l algo rithme d autres sources de variations entrent en jeu Par exemple la constance dans la qualit des contours joue beaucoup sur les pourcentages de r ussite ainsi que la pr cision dans la d for mation discut e plus t t L incertitude sur un contour de vessie de 620 ml contour e plusieurs 40 CT CT CT CBCT CBCT CBCT Images initiales et d form es superpos es Images initiales et recal es superpos es Elastix Images initiales et recal es superpos es SmartAdapt
103. ontinuelle action Les mouvements intestinaux contribuent au d placement des aliments et de l air dans les intestins et le rectum Ces mouvements rendent plus ardue la Vessie i i Jessie Jessie planification Vessie Vessie planification traitement Pe lee be Prostate a 74 Prostate planificatior planifieation traitement Rectum planification E Rectum a D Rectum traitement FIGURE 1 1 A gauche l anatomie de planification et droite celle au jour du traitement 8 planification de traitement de certains cancers Un autre ph nom ne prenant une grande part dans les changements de l anatomie du patient est l amaigrissement Les traitements contre le cancer incluant la radioth rapie sont tr s exi geant pour le corps humain La fatigue la perte d app tit et le moral influencent grandement l tat g n ral du patient et les traces du combat peuvent souvent tre visibles par une perte de poids non n gligeable Le traitement des tumeurs de la sph re ORL oto rhino laryngologie sont connus pour entrainer ce genre d effets 35 36 La radioth rapie sur cette r gion provoque de Vinflammation et de l inconfort qui rendent l alimentation plus difficile Les d formations d organes d pendent souvent de certains mouvements d crits plus t t Dans le cas du cancer de la prostate la forme de celle ci est influenc e par le niveau de remplissage de la vessie et du rectum 37 38 39 40 comme montr dan
104. probablement en corr lation avec le fait que cette translation est moins bien recal es pour SmartAdapt Les distorsions en p riph rie semblent moins intenses pour SmartAdapt parce que le quadrillage est moins serr que la grille d Elas tix et que le recalage n a pas bien r ussi Certains autres DVF de SmartAdapt pr sentent des distorsions quivalentes celles d Elastix principalement dans le cas des petites d formations comme la compression bilat rale Somme toute les deux algorithmes sont assez comparables en ce qui a trait allure des DVF qu ils produisent et de la qualit des patrons de dose que l on peut imaginer produire avec eux Pour l instant ils ne semblent ni l un ni l autre tre en mesure de fournir des recalages pouvant permettre de cumuler la dose d un traitement en intermodalit L int r t clinique est de faire du calcul de dose sur une image CT recal e sur un CBCT et les DVF montrent qu une trop grande portion de l image est d form e inutilement Certaines am liorations pourraient tre port es au fant me pour diminuer la tendance des algorithmes d placer les voxels des r gions qui n ont pas t manuellement d form es Le fant me pourrait tre quip de nouveaux organes mais c est principalement de diff rence de densit au niveau de l eau dont le montage a besoin Des plaques de mousses pourraient tre la solution ce probl me immerg es dans l eau elles en ser
105. ques distorsions ind sirables au niveau du DVF sont constat es Les r gions les plus affect es se situent dans les extr mit s du bas du patient Ceci est caus par le durcissement du faisceau visible dans cette r gion du CBCT qui devrait normalement tre homog ne comme visible sur le CT Pour tenter d imiter ce d grad dans les niveaux de gris les tissus sont pouss s vers l int rieur du patient par le DRA ce qui cr e la distorsion Le haut du patient est aussi un peu d form comme visible sur le DVF c est parce que le ventre du patient montre une petite courbe cet endroit Le reste de l image ne pr sente pas de distorsion assez intense pour tre compar e celle observable sur les DVF d Elastix en intermodalit avec fant me Il est donc possible de confirmer l hypoth se selon laquelle les distorsions de ces DVF provenaient effectivement de la trop grande homog n it du fant me utilis puisque la seule r gion poser probl me avec le recalage sur le patient est effectivement une r gion homog ne o les artefacts semblent plus apparents La figure 5 4 montre le recalage d un autre patient ayant encore une fois une vessie de volume diff rent entre le CT de planification et un CBCT quotidien Le r sultat du recalage des deux algorithmes peut y tre compar 3 cas ont t compar s pr sentant tous des variations de volumes plus ou moins importantes de la vessie et le cas pr sent dans la figure 5 4 rep
106. r and N Ayache Understanding the demon s algorithm 3D non rigid registration by gradient descent In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention MICCAI 99 page 597 605 1999 Marius Staring Uulke A van der Heide Stefan Klein Max A Viergever and Josien PW Pluim Registration of cervical mri using multifeature mutual information Medical Imaging IEEE Transactions on 28 9 1412 1421 2009 Zhengzheng Xu Prostate Bed Motion During Post Prostatectomy Radiotherapy PhD thesis Duke University 2012 Annexe A Fichier de param tres pour recalage rigide The internal pixel type used for internal computations P YP P Leave to float in general NB this is not the type of the input images The pixel type of the input images is automatically read from the yp P g y images themselves This setting can be changed to short to save some memor 1 g g y in case of very large 3D images FixedInternallmagePixelType float MovingInternallmagePixelType float The dimensions of the fixed and moving image NB This has to be specified by the user The dimension of the images is currently NOT read from the images g y g Also note that some other settings may have to specified for each dimension separately FixedImageDimension 3 MovingImageDimension 3 Specify whether you want to take into account the so called direction cosines of the images Recommended true g In some c
107. r sente bien les 2 autres Elastix r ussi mieux le recalage sa vessie ressemble plus celle du CBCT que celle donn e par SmartAdapt en terme d indice de Dice avant le recalage l indice entre les deux vessies tait de 74 et gr ce Elastix il est de 93 suite au recalage De plus l image recal e de SmartAdapt est vraiment plus floue de moins bonne r solution c est visible en observant tout simplement les contours du corps du patient Un point n gatif pour Elastix est qu en le comparant SmartAdapt on constate que le pro bl me de recalage au niveau du dos du patient affecte seulement Elastix SmartAdapt semble donc ne pas tenir compte du durcissement du faisceau dans cette r gion au cours du recalage Sur ces derniers tests Elastix montre encore une fois son efficacit et SmartAdapt son manque de constance et ses performances inf rieures Elastix semble devenir possible d utilisation dans le domaine du calcul de la dose cumulative si de v ritables anatomies sont utilis es o que le fant me soit modifi de mani re le rendre moins homog ne 70 FIGURE 5 3 Recalage intermodalit d Elastix avec le DVF Le CBCT et le CT pr sentent une diff rence de volume au niveau de la vessie Le cadran Elastix montre le CT recal sur le CBCT et le cadran DVF montre la grille de d formation additionn e l image du recalage Elastix 71 Elastix SmartAdapt Cp Pp FIGURE 5 4 Recalage intermodalit
108. r des mesures des simulations o les param tres sont bien connus Des images d anatomie humaine ne sont pas ad quates pour dans beaucoup de cas cause de la complexit et du contr le difficile sur les param tres anatomiques Le corps humain est un environnement la structure en continuel changement comme discut pr c demment dans la section 1 3 Des tests comme ceux effectu s pour la v rification des acc l rateurs requi rent une haute pr cision pour offrir les meilleures conditions de traitement possible La litt rature sugg re d utiliser un fant me anthropomorphique 71 pour tester des d for mations qui sont r alistes dans un contexte clinique La plupart des champs de d formation utilis s pour tester la d formation d image sont bidimensionnels 19 18 ce qui limite la qua lit de l valuation des performances de ceux ci La validation n cessite un fant me pr sentant des formes pr s de celles retrouv es dans un corps humain ayant 3 dimensions et offrant un ventail de d formations proches de celles habituellement visibles en clinique De plus comme l id e est de partiellement recr er un corps humain la densit des mat riaux choisis dans la conception devait ressembler le plus possible des densit s pr sentes dans un patient Aucun des fant mes pr sent s dans la litt rature ne comportaient toutes les caract ristiques d sir s Figure 2 1 c est pourquoi dans le cadre de cette tude
109. re une modification de sa forme tout en conservant le m me volume La p te modeler a t recouverte d une pellicule de plastique Un moule a t fa onn pour y ins rer la p te et lui donner une forme ressemblant celle d une prostate entre les essais Organe HU Fant me HU Humain Prostate 40 400 Vessie 10 40 Rectum 250 500 T te f morale 1000 950 TABLE 2 1 Comparaison entre les nombres HU des organes du fant me et d un corps humain Ces valeurs repr sentent des moyennes de nombres HU sur une r gion de l organe Les nombre HU pour les organes d anatomies de patients ont t moyenn s sur plusieurs patients Tous les organes sont attach s gr ce des fils de plastique figure 2 3 qui sont reli s des barres au haut de la cuve figure 2 2 Ainsi en d pla ant les fils sur les barres on peut changer la position des organes Pour que les organes bougent le moins possible ils sont reli s des fils qui sont reli s des ventouses coll es sur les parois de la cuve Comme discut plus t t les mat riaux ont t s lectionn s afin d obtenir des organes avec des nombres HU semblables 21 FIGURE 2 4 Sch ma montrant les organes du fant me sur une image CBCT gauche et CT droite ceux que l on retrouve dans la r gion pelvienne d un patient Table 2 1 Les t tes f morales la vessie et le rectum sont de valeur assez pr s de mesures prises sur des images de patients
110. recalages les moins bien r ussis sont encore en inter modalit et en intra modalit CBCT CBCT mais un des recalages CT CT est de r sultat m diocre 69 et c est avec la plus petite amplitude de variation qu il est obtenu Il n y a pas vraiment de diff rences entre les recalages de faible et de grande amplitude on remarque des r sultats de moins de 60 dans les deux cas Somme toute l algorithme ne semble pas avoir plus de difficult selon amplitude de variation ou de implication de CBCT ses performances sont plut t inconstantes Au niveau des recalages CBCT sur CBCT pour 50 et 200 ml le volume recal par l algorithme est tr s bas Table 3 1 mais les indices Dice correspondants sont pourtant lev s L observation de la figure 3 3 montre que pour ces deux recalages SmartAdapt n a pas recal l image mobile en cr ant d excroissance sur la vessie ce qui est l origine d indice Dice inf rieur comme pour le recalage du 100 ml Figure 3 3 3 2 Translation Comme l enti ret du volume de la prostate est d plac jusqu 2cm la translation est la d formation appliqu e au fant me qui a le vecteur de d formation le plus grand La translation de 2 cm et ses recalages par les deux algorithmes sont montr s dans la figure 3 4 et la translation de 1 cm est pr sent e dans la figure 3 5 Elastix semble comme dans les variations de volume r ussir parfaitement les recalages intra 43 CT CBCT
111. reils m me si quelques diff rences sont au d savantage du CBCT section 1 5 2 1 5 1 CT Computed Tomography Le CT est un appareil de diagnostique tr s r pandu dans les h pitaux Il permet de faire l ac quisition d images tridimensionnelles d un patient en un temps assez bref et la haute r solution des images permettent de diagnostiquer un grand nombre de blessures et maladies Sur les CT de quatri me g n ration une source de rayonnement X est install e sur un grand anneau sur lequel se trouvent des barrettes de d tecteurs Figure 1 2 Le patient est introduit au centre de cet anneau et les composantes tournent rapidement autour de lui la source produisant un faisceau en ventail Figure 1 3 La quantit de rayonnement r colt e par les d tecteurs nous informe sur les photons qui ont t absorb s par le patient et donc sur la densit de mati re que le rayonnement a travers e La rotation de la source et des d tecteurs permet d obtenir cette information sous de nombreuses incidences et de reconstruire une image bidimensionnelle du patient 2 Ces images sont habituellement de 512 x 512 pixels La troisi me dimension d pend de la partie du corps que l on d sire imager sur le patient au moment de l examen les limites de cette r gion sont donn es l appareil et le nombre de coupe est ainsi choisi Detectors Source FIGURE 1 3 Fonctionnement de l anneau FIGURE 1 2 Appareil CT 1 constitu d
112. robl mes de recalage sur les grandes d formations avec les algorithmes demons sont connus 88 Les demons engendrent des forces poussant des volumes proches se superposer da vantage Le probl me des grandes d formations r side dans le fait que les volumes n ont pas initialement une assez grande superposition ce qui r duit l efficacit des demons pousser le volume de l image mobile vers la position de celui de l image fixe Figure 4 1 Moins de la moiti des volumes des prostates sont superpos s avant le recalage dans le cas de la translation de 2 cm Figure 4 2 c est ce qui rend ce recalage si difficile pour SmartAdapt Comme le processus de recalage de SmartAdapt est ferm et que l image de sortie n est pas exportable les seules composantes du processus qui sont disponibles sont les entr es soit l image fixe et l image mobile Le guide d utilisation 70 de Varian propose comme solution aux trop grandes d formations de diminuer la r solution des images fixe et mobile pour tendre Vutilisation du DRA aux d formations de larges amplitudes Cette strat gie est aussi utilis e pour les recalages d Elastix avec la pyramide de r solution Comme Varian propose cette approche il est logique de d duire que la pyramide de r solution n est pas utilis e normalement par l algorithme SmartAdapt Avec des images de basse r solution de grandes d formations deviennent plus petites en terme d espace d image
113. s nergies sont plus rapidement absorb s dans la mati re que ceux de hautes nergies Ce ph nom ne pr voit donc que le faisceau sera constitu d une portion plus lev e de hautes nergies apr s son passage travers un mat riel tr s dense Cette diff rence cr e des traces visibles autour des r gions de haute densit dans les deux modalit s 2 57 De plus la partie du faisceau qui passe au centre de l objet imag traverse plus de mati re que les rayons qui traversent les extr mit s le faisceau est donc plus nerg tique au centre de l objet qu en p riph rie ph nom ne appel cupping 57 Art facts caus s par la forme conique du faisceau Le design du d tecteur permet des photons d vi s de leur parcours original par une in teraction avec la mati re d tre d tect 2 Seuls les photons en ligne directe de la source avec l imageur fournissent de l information sur la mati re qu ils traversent Les photons d vi s agissent comme bruit suppl mentaire Art facts dus l imageur Des cercles concentriques autour de l axe de rotation de l imageur sont visibles sur les images CBCT Particuli rement rep rables dans le mat riel homog ne ils sont caus s par des imper fections dans le d tecteur pixels morts ou par une mauvaise calibration de celui ci 7 57 cause de la trajectoire de l appareil et du nombre de projections utilis es pour la reconstruc tion ces d fau
114. s 24 Ce renversement est d l am lioration des techniques de traitement et la constante recherche de nouvelles pratiques et technologies permettant de rendre les traitements plus personnalis s pour mieux cibler les zones atteintes Environ la moiti des patients diagnostiqu s de cancer subiront un traitement de radioth rapie Ce type de traitement vise les tumeurs canc reuses par le rayonnement ionisant La radioth rapie externe fait appel 4 des sources de rayonnement situ es hors du patient habi tuellement g n r es par un acc l rateur lin aire Il existe aussi la curieth rapie qui d livre le rayonnement gr ce des sources plac es l int rieur du patient 1 2 La radioth rapie externe Les rayons ionisants dirig s vers la zone tumorale interagissent avec les atomes du corps qu ils traversent et y d posent de l nergie Cette nergie sera l origine de diff rents processus qui auront pour r sultats entre autres de briser des liens dans l ADN des cellules expos es la radiation Ces bris peuvent tre irr parables et mener la mort de la cellule ou l emp cher de se diviser Les cellules saines du corps humain poss dent une certaine capacit de r paration capacit qui est souvent diminu e pour les cellules canc reuses 25 Cette particularit est exploit e en radioth rapie par l talement et le fractionnement du traitement Les 4 R sont les ph nom nes qui expliquent le principe
115. s contours sur CBCT et il obtient des coefficients de similarit au dessus de 0 9 entre l image recal e et les contours la main ce qui se rapproche de nombreux cas de recalages r ussis par Elastix Certains des fant mes 13 12 ont aussi t utilis s des fins d valuation de performance de DRA Des r sultats similaires ceux de cette tude ont t obtenus en intra modalit mais aucun recalage en inter modalit n a t test dans ces tudes En portant plus d attention aux images recal es donn es par SmartAdapt il est vident que les images sont de r solution inf rieure celle des images fixe et mobile Le probl me d exportation mentionn pr c demment avec la station Eclipse emp che malheureusement de quantifier cette diminution de r solution Dans le tableau 3 6 sont class s les principaux d savantages et avantages des deux algorithmes test s dans cette tude en regard leurs utilisations et leurs performances Les deux algo rithmes de recalages sont tr s diff rents et un offre souvent les avantages qui font d faut l autre La pr f rence pour l un et l autre d pend de l utilisation que l on veut en faire Si les d formations recaler sont mineures que le r sultat du recalage est n cessaire rapidement et que le syst me de planification Eclipse peut tre utilis par la suite SmartAdapt est un 51 Avantages D savantages Param tres ajustables
116. s de translations test es On y retrouve le pourcentage de la translation qui a t recal e avec succ s et l indice Dice entre la prostate initiale et la prostate recal e Cumul des r sultats des recalages des 2 algorithmes sur la compression bilat rale appliqu e sur la prostate L indice Dice entre les prostates initiales et d form es est compar l indice Dice entre la prostate initiale et recal e 2 Vue g n rale sur les r sultats obtenus par les deux algorithmes et statistiques La moyenne la m diane l cart type sont sur la distribution de tous les recalages pour chacun des algorithmes et le test du Student montre la diff rence significative entre ces deux distributions s srei b deos bb woe Ra oe a RG ew Les principaux avantages et d savantages de l utilisation des deux algorithmes conclus par la validation avec fant me Evolutions des param tres principaux d Elastix selon le type de d formation recaler et les modalit s d imagerie impliqu es Les bins repr sente le nombre de niveau d intensit utilis pour d crire les images Un param tre lev devra l tre pour chacune des r solutions du recalage m me chose pour un param tre class bas Un param tre croissant part d une valeur basse pour la premi re r solution du recalage et augmente pour chaque r solution subs quente Nouvelles dimensions des images apr s la dim
117. s demons appliquent des forces invisibles qui poussent les voxels de l image mobile vers un alignement avec ceux de l image fixe figure 2 17 La m thode Optical flow 87 permet d estimer la force appliqu e par les demons gt m s V s f Vs m s om ou est le vecteur de la force appliquer sur l image mobile pour une it ration du recalage m et s repr sente l intensit des images mobile et fixe et Vs le gradient de l image fixe L quation 2 1 est calcul e de mani re it rative jusqu la convergence de l alignement des deux images Apr s chacune des it rations un filtre gaussien est appliqu pour se lib rer du bruit et pr server la continuit g om trique de l image mobile durant la d formation L algorithme modifi d velopp par Wang et coll introduit une nouvelle composante la force tablie du flot optique 87 Si la force d crite par Thirion est bas e sur le gradient d information de l image fixe on peut l image de la troisi me loi de Newton d velopper la force oppos e bas e sur le gradient d information de l image mobile 89 Toutefois comme seule l image mobile doit tre d form e la nouvelle force est invers e et aussi appliqu e sur l image mobile Eq 2 2 Vs Vm 2 2 f fst fm m s x D Vs s m Vm s m L approche de multir solution est aussi utilis e avec cet algorithme demons Kostelec
118. s deux algo rithmes Premi rement on constate que la plage de valeur donn e par Elastix 71 98 est beaucoup moins tendue que celle de SmartAdapt 2 4 92 Consid rant que le niveau de difficult des images utilis es dans le recalage est le m me pour les deux algorithmes Elastix est plus constant dans le succ s de ses recalages Dans 81 des cas Elastix fournit un r sultat de qualit sup rieure Smartadapt Les quatre cas o SmartAdapt est sup rieur Elastix sont dispers s parmi les translations variations de volume et d formation de contour d une mani re qui sugg re que SmartAdapt n a pas de comp tence particuli re pour un des trois types de d formation Ses r sultats sont tout de m me comparables ceux d Elastix pour les d formations de contours Le pire recalage est pour la translation de 2 cm 2 L algorithme de Varian semble donc avoir plus de facilit pour les recalages de petite envergure et prouver de majeurs probl mes quand l amplitude est tr s lev e dans le cadre des d formations tudier dans ce projet Le grand nombre de param tres ajustables avec Elastix permet l utilisateur 49 Statistique Elastix SmartAdapt Variation volume 92 71 91 52 Translation 98 75 92 2 D formation contour 95 86 92 88 Moyenne 87 71 M dianne 88 78 cart type 7 3 22 7 T test p 0 0032 TABLE 3 4 Vue g n rale sur les r sultats obtenu
119. s la figure 1 1 Cette figure montre un exemple de variation intra fraction de l air dans le rectum d place la prostate et la vessie est de volume inf rieur celle de traitement Les d formations de la prostate sont souvent plus difficiles observer parce qu elles sont d amplitude inf rieure aux mouvements 1 4 Radioth rapie guid e par imagerie L IGRT Image guided radiation therapy test une forme de radioth rapie qui est guid e par imagerie m dicale 41 Les variations anatomiques qui se produisent entre les fractions rendent le positionnement plus difficile et n cessitent l utilisation d imagerie en plus des marques la peau 42 Des images radiographiques du patient peuvent tre acquises au moment o le pa tient est install sur la table de traitement Celles ci peuvent tre compar es des images radiographiques g n r es partir du CT initial 43 Il est ensuite possible de d placer la table de traitement dans les directions menant une meilleure correspondance entre les deux images Cette technique est g n ralement utilis e pour aligner les os du patient ceux ci tant bien visibles sur des images radiographiques Un appareil d imagerie est install perpendiculairement au faisceau de traitement sur l appareil avec sa propre source de rayonnement dans les kilo voltages kV Les images radiographiques qu il g n re sont de bonne qualit mais impliquent l utilisation de rayonnement suppl menta
120. s par les deux algorithmes et statistiques La moyenne la m diane l cart type sont sur la distribution de tous les recalages pour chacun des algorithmes et le test du Student montre la diff rence significative entre ces deux distributions d adapter le recalage aux diff rents types de d formation et aux diff rentes amplitudes de ceux ci La moyenne et la m diane d Elastix sont tr s pr s l une de l autre et un cart type de 7 3 compar 22 7 pour SmartAdapt montre tr s bien le grand talement des valeurs du deuxi me algorithme Table 3 4 La moyenne des r sultats d Elastix de 87 est significative ment plus haute que celle de SmartAdapt qui est de 71 un test de student a t effectu e sur tous les r sultats de chacun des algorithmes pour montrer que l cart entre leur performance est significatif p value 0 003 test t de student Pour les translations et les variations de volume trois valeurs d amplitude sont test es res pectivement 2 1 et 0 5 cm et 200 100 et 50 ml Il est int ressant de se pencher sur l volution des performances des algorithmes en fonction de l accroissement du vecteur de d formation Elastix montre ses deux pires recalages pour la variation de volume quand la variation de 200 ml ce qui est coh rent avec l augmentation du vecteur de d formation Pour la translation les r sultats inf rieurs sont pour les deux plus faibles translations mais ils sont tout de m me au dessus
121. s parfaitement ali gn es et celui de deux images mal align es 22 La Transformation La transformation d finit le type de d formation qui peut tre appliqu sur l image donc les degr s de libert de l optimiseur La transformation communique ses param tres l optimi seur qui peut ensuite les appliquer sur l image La transformation affine a t utilis e pour les recalages rigides Les translations rotations et homoth ties y sont permises pour aligner l image mobile dans le m me syst me de coordonn que l image fixe Les B splines ont t utilis s pour les recalages non rigides dans cette tude Les B Splines sont utilis es pour repr senter la fonction de transformation 23 Elles sont dispos es sur une s rie de points de contr le figure 2 15 plac s sur une grille uniforme 85 Elles sont repr sentatives de l intensit des vecteurs de d placement en ces points figure 2 16 La flexibilit de la d formation possible est d finie pas la r solution de la grille de point de contr le un autre param tre qui est d fini par l utilisateur dans le fichier de param tres 30 m MODEINEN a aco See E ALLL ECL FIGURE 2 16 Les fonctions B splines sont FIGURE 2 15 L image mobile est ici repr sent e CR pee eee RO par une grille o les fonctions B spline servent param trer les vecteurs de d placement entre avec l image fixe pour chacun des point d inter sectio
122. s sont toujours plus lev s pour Elastix que pour SmartAdapt sauf dans le cas de la t te f morale gauche La t te f morale gauche est celle qui est le plus pr s de la vessie et donc du centre de l image Cette position fait en sorte qu elle cr e plus d artefacts que la t te f morale droite parce qu elle est presque constamment dans le chemin de la radiation durant l acquisition des images Ces artefacts ont aussi un impact sur la vessie C est la r gion de la vessie pr s de la t te f morale gauche qui est presque toujours la moins bien recal e FIGURE 5 2 D formation typique de la t te f morale gauche dans les recalages intermodalit s Les diff rents organes list s dans le tableau 5 1 sont aussi class s en modalit s recal es On remarque le m me comportement pour les deux algorithmes autant pour les translations que pour les variations de volume Les organes sont mieux align s pour CT CT suivi de CBCT 68 Indice Dice Translation Indice Dice Variation de volume Elastix SmartAdapt Elastix SmartAdapt Vessie 0 90 0 84 Prostate 0 93 0 72 T te f morale droite 0 93 0 92 0 91 0 90 T te f morale gauche 0 84 0 90 0 82 0 89 CT CBCT 0 89 0 71 0 86 0 74 CT CT 0 96 0 92 0 94 0 90 CBCT CBCT 0 93 0 87 0 90 0 82 Totaux Elastix 0 89 SmartAdapt 0 81 TABLE 5 1 Indices Dice d apr s recalage pour les organes n ayant pas subit de d formation Les rang es des diff rents organes
123. s une m me s ance est bonne les organes sont stables au millim tre dans leurs positions car ils restent attach s tout au long Comme la cuve est vid e de son eau entre chaque s ance certaines ventouses retenant les fils ont tendance tomber quand le fant me est vide Des marques permettent de les remettre tr s pr s de leur position d origine chaque s ance ont t appos e sur la cuve et les variations sont ainsi tr s faibles Le niveau d eau est aussi facilement reproductible avec une marque sur la cuve 23 2 2 Le choix des d formations tudi es La prostate est entour e d organes risque qui ont des formes et des volumes variables Le remplissage de la vessie et du rectum sont les principaux facteurs d incertitude de ce genre de planification 37 38 39 40 D une clinique l autre les protocoles varient mais habituel lement il est demand aux patients d avoir un volume d urine semblable entre l imagerie de planification et les traitements Il n est toutefois pas facile de g rer ce genre de param tre et parfois la planification est faite sur une vessie de volume bien diff rent que ce que le patient pr sentera au cours de ses traitements Le niveau de remplissage du rectum est encore moins facile g rer comme l air et la mati re pr sents ne peuvent tre pr vus Certains centres de traitement tentent d y pallier en utilisant des ballons rectaux 72 Selon le mat riel de contention ut
124. sents dans les deux images Le nombre de bin maximal utilis dans cette tude peut aller jusqu 100 mais habituellement 64 est amplement suffisant et dans les cas o l on veut r duite la diff rence per ue entre les images comme dans les cas de recalage en inter modalit il peut tre avantageux de descendre jusqu 32 Pour les m mes raisons le nombre d chantillons utilis s par la m trique pour calculer la fonction de co t est maintenu plus bas en inter modalit Pour les grandes variations le nombre d chantillons est croissant avec les r solutions pour aider l algorithme converger plus facilement Dans les cas d intra modalit et de petite d formation on peut avoir besoin jusqu 15000 chantillons Il est assez inutile d aller au del le recalage n est pas am lior et comme le temps de calcul d pend directement du nombre d chantillons 95 augmenter ne ferait qu allonger le temps du recalage inutilement Il est aussi possible d utiliser un processus d chantillonnage complet mais le temps de calcul est trop lev Une grille de s lection pour les voxels peut aussi tre utilis e mais la qualit des recalages ne semblait pas sup rieure et le mode d chantillonnage al atoire tait conseiller par le manuel d utilisation avec l utilisation de la m thode d optimisation stochastique utilis e 22 53 Le nombre d it rations est g n ralement aussi croissant avec les
125. serve son efficacit dans les cas de comparaisons multimodales comme dans cette tude Il tait aussi pr cis dans le guide 22 que l ajout de points de correspondances pouvait aider l algorithme converger plus facilement et rapidement dans son recalage Il y est dit que la m trique peut tre utilis e dans les cas de recalages difficiles qui chouent s ils sont effectu s enti rement automatiquement l utilisation des points de correspondance donne une indication l algorithme du r sultat esp r par l utilisateur et lui permet d orienter le recalage correctement La m trique de point de correspondance Iterative Closest Point 102 103 104 105 105 tente de minimiser la distance entre des paires de points donn s Figure 4 5 par Vutilisateur A chaque it ration l optimiseur tentera de d placer l image mobile dans une direction qui minimise cette distance Le nombre de points peut varier en fonction du volume de la structure recaler Pour les prostates 6 points pour les extr mit s ant ro post rieur sup rieur inf rieur et droite gauche sont suffisants et un maximum de 15 points biens r partis autour de la vessie est suffisant Les points sont choisis manuellement en utilisant le programme image J pour d terminer leur position La m trique ICP s utilise habituellement conjointement avec une autre m trique 106 Comme elle tente de minimiser la distance entre ces paires de point il est possibl
126. st install sur la table L appareil fait un tour complet autour de lui pour faire l acquisition des images planaires qui serviront la reconstruction Les appareils de traitement sont limit s au niveau de leur vitesse de rotation ce qui emp che l utilisation d un syst me d imagerie rotation rapide qui permet l acquisition de s rie de coupe L utilisation d un faisceau de forme conique permet de contourner cet contrainte et aussi de limiter la dose au patient 55 La technologie CBCT permet d acqu rir une image tridimensionnelle en une seule rotation de l appareil autour du patient L avantage d avoir une image 3D est de pouvoir la comparer l image CT de planification La m thode d acquisition des CBCT en radioth rapie am ne de nombreux artefact qui alt re la qualit de l image 7 Il est important que Vimagerie de positionnement soit rapide pour pouvoir passer au traitement sans que de nou velles modifications dans l anatomie se produisent Les images produites par cet appareil sont habituellement de 384x384 pixels d pendant de la taille du d tecteur le nombre de coupe 2D constituant l image 3D est un param tre fix dans l algorithme au cours de la reconstruction de l image Source de radiation pour l imagerie CBCT Faisceau du CBCT Source de radiation pour la radioth rapie pour l imagerie CBCT FIGURE 1 4 Appareil de radioth rapie quip d un syst me d ima
127. stances doivent tre valu s suite aux recalages 2 5 1 Elastix Elastix est un logiciel libre et les param tres entrant en jeux durant le recalage peuvent tre d termin s et ajust s par l utilisateur Le fichier de param tres doit tre fourni Elastix pour chaque recalage lui sp cifiant les diff rents param tres abord s dans la section 2 4 et de nombreux autres annexes A et B Les deux images n cessaires la d formation sont d abord s lectionn es L image fixe est celle qui ne sera pas d form e l image initiale L image mobile est celle o une d formation a t appliqu e et sur laquelle on souhaite appliquer le recalage pour l aligner avec l image fixe Comme expliqu plus t t des recalages entre images d une m me modalit et de modalit s diff rentes seront test s Dans cette tude pour les recalages entre CT et CBCT un recalage rigide a d abord t appliqu du CT vers le CBCT afin de rendre les deux images de m me dimension nombre de voxels et les aligner dans les m mes coordonn es spatiales Un fichier de param tres sp cifique est utilis pour les recalages rigides annexe B puisque ce ne sont pas les m mes transformations qui sont appliqu es Apr s le recalage rigide on obtient une image mobile de m me taille que l image fixe et les deux sont align es tout en pr sentant encore des diff rences dues la d formation appliqu e au fant me On redonne l image
128. ste des tableaux vii Liste des figures ix Remerciements XV 1 Introduction 1 IL Lecancer au canada s 3 468 rora eS a i A E ee ee EUR i 1 12 L radioth rapie externe 4 54 2 22 doe eee ee ee ee hE Se Es 1 1 3 Variation anatomique inter et intra fraction 3 1 4 Radioth rapie guid e par imagerie 4 1 5 Modalite d imagerie son 1444 44405 8 Phe ed Pk S44 Be sg OR a 5 1 6 Contours des volumes en radioth rapie 11 1 7 Radioth rapie adaptative 44 44 adek aie mi date oi a eS 12 1 8 Les algorithmes de d formation d image DRA 14 1 9 Pr sentation du projet de recherche 16 2 M thodes et Mat riel 19 2 1 Construction d fant me 4 4 Li 4 6 etui SAM AE Ee GRR SAS 19 2 2 Le choix des d formations tudi es 24 20 babanque d images e 24 2h Eu eae Re us eR a eG Ra 26 2 4 Les algorithmes test s 27 2 5 Processus de contours et de d formation 34 2 6 Analyse des performances 39 3 Validation d algorithme avec fant me 39 3 1 Variations de volume 39 9 2 Translation Le ESA EM ARS ee a Oe a Es Ee SS ee eRe nu 43 3 0 _D tormation de CONTOURS sacas LL oR Bae eek awe ke ERA ee 46 34 Analyse 4 4e ehh eb eben e PERS eR Ee BA pepe 48 4 Recalage avec diff rentes techniques 55 4 1
129. stem for gated radiotherapy International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 48 4 1187 1195 2000 Simeon Nill Jan Unkelbach Lars Dietrich and Uwe Oelfke Online correction for res piratory motion evaluation of two different imaging geometries Physics in medicine and biology 50 17 4087 2005 79 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 80 Icru report 50 Prescribing recording and reporting photon beam therapy Int L Com mission On 1993 George X Ding and Charles W Coffey Radiation dose from kilovoltage cone beam com puted tomography in an image guided radiotherapy procedure International Journal of Radiation Oncology Biology Physics 73 2 610 617 2009 Martin J Murphy Zhouping Wei Mirek Fatyga Jeffrey Williamson Mitchell Anscher Timothy Wallace and Elizabeth Weiss How does ct image noise affect 3d defor mable image registration for image guided radiotherapy planning Medical Physics 35 3 1145 1153 2008 R Schulze U Heil D Gro DD Bruellmann E Dranischnikow U Schwanecke and E Schoemer Artefacts in cbct a review Dentomazillofacial Radiology 40 5 265 273 2011 Current ICRU definitions of volumes limitations and future directions Seminars in Radiation Oncology 14 1 27 40 2004 Di Yan Ellen Ziaja David Jaffray John Wong Donald Brabbins Frank Vicini and Alvaro Martinez The use of adaptive radi
130. t La translation la moins bien r ussie de ce dernier se situe m me dans le n gatif ce qui signifie que le centroide de la prostate mobile a t loign de celui de la prostate fixe au lieu de s en rapprocher Les indices Dice montrent tr s bien que les volumes recal s 44 CT CT CT CBCT CBCT CBCT Images initiales et d form es superpos es Images initiales et recal es superpos es Elastix Images initiales et recal es superpos es SmartAdapt FIGURE 3 5 Recalages pour les deux algorithmes La premi re rang e montre la superposition des images initiales et d form es par la translation de 1 cm de la prostate La rang e suivante pr sente l image initiale et l image recal e par Elastix La derni re rang e montre le m me concept mais avec les r sultats du recalage de SmartAdapt Chacune des colonnes est d di e au recalage d un couple d imagerie CT CT CBCT CT ou CBCT CBCT par SmartAdapt ne correspondent pas aux volumes initiaux dans le cas de la translation l amplitude maximale 2 cm Les r sultats de SmartAdapt sont plus lev s pour les amplitudes inf rieures 1 et 0 5 cm ce qui permet d affirmer que l algorithme a de la difficult recaler des images aux vecteurs de d formation de tr s grande amplitude La translation est tudi e sur la prostate qui est l organe du montage le plus affect par le d placement de la table au cours de l acquisition des images CT La tra
131. topher J Endres Robert F Dannals George Sgou ros Martin Lodge et al Biodistribution tumor detection and radiation dosimetry of 18f dcfbc a low molecular weight inhibitor of prostate specific membrane antigen in pa tients with metastatic prostate cancer Journal of Nuclear Medicine 53 12 1883 1891 2012 75 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 76 Nicholas Hardcastle Wolfgang A Tom Donald M Cannon Charlotte L Brouwer Paul WH Wittendorp Nesrin Dogan Matthias Guckenberger St phane Allaire Yo gish Mallya Prashant Kumar et al A multi institution evaluation of deformable image registration algorithms for automatic organ delineation in adaptive head and neck ra diotherapy Radiat Oncol 7 90 2012 U J Yeo M L Taylor J R Supple R L Smith L Dunn T Kron and R D Franich Is it sensible to deform dose 3D experimental validation of dose warping Medical Physics 39 8 2012 Monica Serban Emily Heath Gabriela Stroian D Louis Collins and Jan Seuntjens A deformable phantom for 4D radiotherapy verification design and image registration evaluation Medical Physics 35 3 1094 1102 2008 Rojano Kashani Martina Hub Marc L Kessler and James M Balter Technical note a physical phantom for assessment of accuracy of deformable alignment algorithms Medical Physics 34 7 2785 2788 2007 He Wang Lei Dong Ming Fwu Lii Andrew L Lee Renaud de Crevoisier Radhe Moh
132. ts sont visibles tout au long de la rotation du d tecteur et pr sentent une forme circulaire Figure 1 7 FIGURE 1 7 Les anneaux visibles sur les zones homog nes du CBCT caus s par la rotation de l appareil d imagerie La fl che pointe sur un anneau caus par un d faut dans la calibration du d tecteur 6 7 8 Plusieurs autres artefacts inh rents aux d tecteurs des CBCT les panneaux plats affectent la lin arit de sa r ponse la radiation 7 ce qui rend les images CBCT impossible utiliser pour la planification 10 Art facts d aux mouvement de l acquisition Une variation dans l alignement de la source de l objet et du d tecteur am ne des incoh rences dans la reconstruction de l image Si le patient respire ou bouge des art facts ressemblant a des d doublements de structures apparaissent dans la reconstruction L appareil n effectue qu un seul tour durant l acquisition tr s peu d information est donc r colt e en comparaison au TDM Un sous chantillonnage se produit quand trop peu de pro jections sont disponibles pour la reconstruction L image est alors plus bruit et les fronti res entres les structures sont moins bien d finies M me si la qualit de l image n est pas toujours s v rement d grad e il est important de fournir assez de projection pour obtenir la r solution n cessaire la visualisation des d tails d sir s 7 1 6 Contours des volumes e
133. ttre de valider que la grande homog n it du fant me posait probl me aux deux DRA Deuxi mement les r sultats pr sent s dans le cadre de ce projet laissent pr sager des difficult s dans l utilisation des images recal es pour le calcul de dose Naturellement il faudrait cette hypoth se avec les images du fant me mais plus particuli rement avec des images patients Il serait probablement encore une fois possible de modifier le fichier de param tres d Elastix pour am liorer cette tape L utilisation des algorithmes de recalage en clinique est un des grands d fis actuel en radio th rapie adaptative L id al du traitement adapt l anatomie du jour pour chaque patient n est pas encore atteint mais les techniques et technologies s am liorent pour lentement rendre les traitements plus efficaces La place des algorithmes de d formation d image n est pas en core bien tablie m me si elle est tr s prometteuse Leur utilisation permettre certainement de faire plus pour la conformit des traitements mais le temps clinique gagn gr ce ceux ci est d pendant de leurs performances c est pourquoi ils doivent tre tudi s tr s en d tail pour les valuer dans toutes les circonstances possibles Pour l instant l il humain reste juge de la qualit des recalages mais peut tre un jour pourrons nous nous y fier avec plus de confiance ou des outils de contr le de qualit viendront superviser ces processus
134. ue aux artefacts Comme la complexit de l image est r duite dans les premi res r solutions la valeur de la m trique est plus basse parce que la diff rence entre les deux images est artificiellement r duite Cette complexit s accroit avec les r solutions plus fines qui suivent mais la valeur de la m trique est n cessairement meilleure puisque les r solutions pr c dentes ont aid diminuer les diff rences grossi res entre les images Le gain dans le temps de recalage gr ce l utilisa tion d une pyramide de r solution est certain Pour arriver des r sultats semblables ceux pr sent s pr c demment sans utiliser la pyramide il faut augmenter le nombre d chantillon le temps de calcul peut aller jusqu doubler Les param tres les plus variables sont la r solution de l histogramme conjoint dans la m trique d information mutuelle nombre de bin le nombre d chantillon et d it ration Le nombre de bin est gard assez bas en inter modalit encore une fois pour tenter de diminuer les diff rences per ues entre les deux images par l algorithme Si le nombre de niveaux d intensit disponible pour d crire les images est maintenu bas l ventualit que des voxels correspondants des deux images soient de la m me intensit est plus lev e On augmente ainsi les chances pour que la seule diff rence per ue soit la d formation apport e au montage et non les art facts qui ne sont pas pr
135. ue fraction 5 Le traitement est d livr au patient selon les fractions pr vues dans la planification La planification du traitement se faisant sur l image CT du patient prise en d but de parcours Vanatomie initiale pr traitement est la seule qui permet d obtenir la dose planifi e Le corps des patients est en constant mouvement et changement 31 32 et m me si beaucoup d efforts sont d ploy s pour installer le patient dans la m me position chaque traitement 33 34 des variations anatomiques de diff rentes amplitudes ont lieu entre les traitements et m me pendant celui ci 1 3 Variation anatomique inter et intra fraction L anatomie de planification et celle de traitement sont habituellement tr s pr s mais deux types de ph nom nes peuvent alt rer cette ressemblance et compromettre la conformit du traitement 31 Ce sont par des mouvements et des d formations l anatomie est modifi e ces processus peuvent se produire entre les sessions de traitement inter fraction et au cours de celui ci intra fraction Le patient est tenu immobile pendant le traitement gr ce certains accessoires le positionnant de mani re confortable et visant viter le plus possible les mouvements La respiration affecte principalement les positions et volumes des organes et tissus au niveau de la cage thoracique mais la variation de volume des poumons fait aussi pression sur les organes inf rieurs La digestion est en c
136. un nouveau fant me adapt aux besoins devaient tre construit 19 FIGURE 2 1 Diff rents fant mes utilis s en validation d algorithme de recalage d image 12 13 14 15 16 17 18 19 Parce qu un corps humain est principalement constitu d eau une cuve en acrylique pouvant tre remplie d eau sert de base au fant me Plusieurs sites anatomiques sont touch s par les probl mes de variation La r gion pelvienne s est av r e tre le meilleur choix en raison de la grande mobilit de la prostate et des organes voisins aux formes tr s variables offrant un grand potentiel de d formation Les principaux organes de la r gion pelvienne qui ont t reproduis sont la prostate la vessie le rectum et les t tes f morales Tous les organes confectionn s devaient tre r sistants l eau afin d tre compl tement immerg s dans la cuve lors de la prise d image On peut classer les diff rentes variations anatomiques en quatre cat gories les translations les rotations les changements de volume et les changements de forme Les organes ont t con us pour offrir ce genre de d formation des amplitudes variables Initialement la vessie tait repr sent e par des ballons de plastique de volume diff rents rem plis d eau et de vinaigre Cette technique entrainait beaucoup trop d incertitude quant la position de la vessie Apr s plusieurs tentatives pour am liorer cet organe la vessie retenue est
137. ur assurer la couverture du PTV par les faisceaux il faut modifier la planification La premi re tape est d obtenir les nouveaux contours du patient qui sont la base de la planification Le CTV doit tre dessin par un m decin qui n est pas n cessairement disponible pour accomplir cette t che toutes les fractions De plus l tape du contourage est co teuse en temps et comme le patient attend sur la table de traitement il faut penser des m thodes pour acc l rer le processus Pour pallier ce probl me il existe des outils qui servent d former une image pour la rendre plus semblable une autre image mod le Le recalage d formable d image permettrait de d former l anatomie du CT initial sur le CBCT repr sentant l anatomie du jour du patient Du recalage est donc obtenue une image CT qui ressemble l anatomie CBCT pr sente du patient et il est possible de g n rer une planification plus conforme pour le traitement du jour avec cette image Pour effectuer un recalage d formable avec le CBCT pendant que le patient attend sur la table de traitement il faut un algorithme tr s rapide et le m decin doit v rifier les nouveaux contours Il faut ensuite calculer le plan de traitement sur cette nouvelle image et il est possible de v rifier si le plan est toujours ad quat pour le traitement ou si des modi fications doivent y tre apport es D autres tentent d utiliser le CBCT pour la replanification en e
138. ur l image gradient Images recal es d Elastix pour la translation de 2 cm CT CT A CBCT CBCT B et CT CBCT C DVF pour les translations de 2 cm des deux algorithmes Elastix CT CT D CBCT CBCT E et CT CBCT F et SmartAdapt CT CT G CBCT COCA er CI OBOCT u Sr ek LU NN a LENS amp bob Led ed D formation typique de la t te f morale gauche dans les recalages intermodalit s Recalage intermodalit d Elastix avec le DVF Le CBCT et le CT pr sentent une diff rence de volume au niveau de la vessie Le cadran Elastix montre le CT recal sur le CBCT et le cadran DVF montre la grille de d formation additionn e l image d recalage CESR oip oe he ee wy Rens het he dau desert Recalage intermodalit pour comparer l efficacit des deux algorithmes sur des images patients i 244 k Bod Me ee ee de Gok 4 Bo Dane Du g Xi Pour ma grand m re xiii Remerciements J aimerais tout d abord remercier Luc Beaulieu pour m avoir permis d int grer l quipe d tu diants gradu s qu il dirige Cette opportunit m aura donn la chance de concr tiser tous les efforts de mes tudes dans ma pr paration exercer la profession qui donnait un sens toute ces ann es de travail Le plus gros de mes remerciements va naturellement 4 Louis Archambault qui fat initialement mon co directeur mais qui est maintenant au final de ce projet mon directeur de recherche Sans gouvernai
139. utile versatile et facile d utilisation et d adapta tion L utilisation des diff rents mat riaux et la repr sentation r aliste des organes le rendent adapt pour la validation d algorithme Comme les organes ne sont pas fix s d finitivement la cuve des am liorations ou ajustements peuvent tre port s pendant les exp rimentations selon les besoins de l utilisateur Le changement de vessie et la modification du syst me d attache pour contrer l oscillation de la prostate en sont des exemples Sa conception le rend utilisable pour divers types de d formations La banque d images acquises au CT et au CBCT pourrait ventuellement tre utilis e pour d autres projets de validation n cessitant des d formations d amplitudes bien connues D autres organes peuvent aussi tre facilement rajout s si besoin est Des ballons de respirateurs artificiels pourraient aussi tre utilis s pour repr senter des poumons et leurs volumes pourraient tre vari s pour repr senter le mouvement respiratoire Plusieurs autres tudes sur la d formation d image ont men la construction de fant mes 12 13 14 15 16 17 18 19 Aucun de ces fant mes ne r unissait les quatre caract ristiques d sir es dans cette tude l h t rog n it l anthropomorphisme 3 dimensions et le potentiel de plusieurs d formations d amplitudes variables Plusieurs conclusions peuvent tre apport es en comparant tous les recalages de
140. ux modalit s ont des art facts communs et d autres qu on retrouve seulement sur les CBCT ce sont ceux ci qui sont responsables des difficult s de correspondance entre les deux modalit s Un recalage rigide section 1 8 entre les deux images permet d aligner les deux images et de rendre leur taille identique sans trop de probl mes Les art facts deviennent probl matiques quand on cherche d former une image Primary beam P Scattered beam S Cross section of a breast Detector a Primary beam P Scattered beam S snes Detected beam P S Intensity o Position b FIGURE 1 6 La forme conique du faisceau CBCT et les grandes dimensions du d tecteur permettent des photons d vi s par des interactions dans la mati re d tre capt s en plus des photons primaires 5 pour la rendre semblable l autre Art facts caus s par l intensit et l nergie des rayons X Le CBCT est la base une imagerie de repositionnement et le nombre d acquisitions au cours du traitement sera plus lev que pour le CT initial L intensit du signal au CBCT est dimiu pour r duire la dose de radiation donn e au patient Le rapport signal sur bruit est ainsi diminu et l image est plus bruit Certaines tudes montrent que le bruit sup rieur des images CBCT peut tre tol r durant le processus de recalage 56 Pour le durcissement de faisceau les photons de plus faible
141. vec la valeur la plus faible de coefficient Dice de 0 74 Kirby 18 a lui propos un fant me pelvien anthropomorphique mais seulement des variations de volumes ont t test es et seulement en intra modalit CT L paisseur initiale du fant me de 1 9 cm a t tendue digitalement pour cr er un semblant de troisi me dimension ce qui est une am lioration du fant me pr c dant 19 Pour Elastix ce n est pas toujours l inter modalit qui est le r sultat le plus faible dans une amplitude de d formation Mais trois des pires recalages d Elastix sont tout de m me en inter modalit tout en tant toujours plus lev s que 70 SmartAdapt n obtient pas ses mauvais r sultats seulement en inter modalit l intramodalit CBCT CBCT est aussi souvent moins bien r ussie Certaine tudes 80 98 obtiennent des recalages inter modalit CT CBCT de qualit comparable ceux intra modalit CT CT ce qui va dans le sens du bon fonctionnement en inter modalit d Elastix constat dans cette tude Ueda 99 sugg re que le bruit additionnel dans les images CBCT a peu d effet sur Vefficacit des algorithmes de d formation d image mais que des diff rences majeures dans l image CT peuvent tre l origine d erreurs majeures On constate pourtant plus de difficult dans le recalage pour les 2 algorithmes quand au moins 1 CBCT est impliqu Chen 100 a aussi effectu des recalages CT CBCT pour am liorer le
142. vu que le nombre de voxel diminue Cette strat gie a t test e sur la translation de 2 cm en intermodalit pour v rifier si le 59 FIGURE 4 1 Fonctionnement th orique de l algorithme Demon pour recaler deux volumes mal align s Moins les structures sont superpos es plus difficile est le recalage ll a FIGURE 4 2 Superposition des deux prostates dont les centroides sont loign s de 2cm Division de la r solution R solution du CT px R solution du CBCT px 1 512 x 512 384 x 384 2 256 x 256 192 x 192 3 170 x 170 128 x 128 4 128 x 128 96 x 96 TABLE 4 1 Nouvelles dimensions des images apr s la diminution de r solution Elles ont ensuite t ramen es aux grandeurs standards sans interpolation r sultat d sastreux de 2 peut tre am lior Les r solutions initiales des deux images CT 512x512 pixels et CBCT 384x384 pixels ont t chang en groupant les pixels deux par deux dans les deux axes ensuite par 3 et par 4 Table 4 1 ensuite remises leur r solution initiale sans interpolation les pixels sont tout simplement redivis s Figure 4 3 L algorithme SmartAdapt a ensuite t appliqu sur chacune des paires de r solutions r duites 2 3 4 de la m me mani re que d crite pour les recalages pr c dents Les recalages ont t analys s comme les pr c dents et les performances sont list es dans la table 4 2 Les recalages ne sont pas de meilleure qualit pour

Développement d`un fantôme anthropomorphique pour validation

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