Développement d’un outil d’optimisation de la dose aux organes en fonction de la qualité image pour l’imagerie scanographique

Tool development for organ dose optimization taking into account the image quality in Computed Tomography

• Auteur / Autrice : Camille Adrien
• Direction : Jean-Marc Bordy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 30/09/2015
• Etablissement(s) : Paris 11
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Modélisation et Instrumentation en Physique, Energie, Géosciences et Environnement (Orsay, Essonne ; 2010-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Modélisation, Simulation et Systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne)
• Jury : Président / Présidente : Bruno Espagnon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Marc Bordy, Bruno Espagnon, Marie-Claude Bordage, Francis R. Verdun, Cindy Le Loirec, Hilde Bosmans
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marie-Claude Bordage, Francis R. Verdun

Mots clés

Mots clés contrôlés

Irradiation à faible dose

Imagerie médicale -- Qualité de l'image

Monte-Carlo, Méthode de

Tomographie

Scanographie

Mots clés libres

Imagerie scanographique

Simulation Monte Carlo

Qualité image

Dose aux organes

Computed Tomography

Monte Carlo simulation

Image quality

Organ dose

Résumé

Ces dernières années, la multiplication du nombre d’actes d’imagerie scanographique a eu pour conséquence l’augmentation de la dose collective due aux examens d’imagerie médicale. La dose au patient en imagerie scanographique est donc devenue un enjeu de santé publique majeur impliquant l’optimisation des protocoles d’examen, ces derniers devant tenir compte de la qualité image, indispensable aux radiologues pour poser leur diagnostic. En pratique clinique, l’optimisation est réalisée à partir d’indicateurs empiriques ne donnant pas accès à la dose aux organes et la qualité image est mesurée sur des fantômes spécifiques, tel que le fantôme CATPHAN®. Sans aucune information sur la dose aux organes et aucun outil pour prendre en compte l’avis du praticien, il est difficile d’optimiser correctement les protocoles. Le but de ce travail de thèse est de développer un outil qui permettra l’optimisation de la dose au patient tout en préservant la qualité image nécessaire au diagnostic. Ce travail est scindé en deux parties : (i) le développement d’un simulateur de dose Monte Carlo (MC) à partir du code PENELOPE, et (ii) l’estimation d’un critère de qualité image objectif. Dans ce but, le scanner GE VCT Lightspeed 64 a été modélisé à partir des informations fournies dans la note technique du constructeur et en adaptant la méthode proposée par Turner et al (Med. Phys. 36:2154-2164). Les mouvements axial et hélicoïdal du tube ont été implémentés dans l’outil MC. Pour améliorer l’efficacité de la simulation, les techniques de réduction de variance dites de splitting circulaire et longitudinal ont été utilisées. Ces deux réductions de variances permettent de reproduire le mouvement uniforme du tube le long de l’axe du scanner de manière discrète. La validation expérimentale de l’outil MC a été réalisée dans un premier temps en conditions homogènes avec un fantôme fabriqué au laboratoire et le fantôme CTDI, habituellement utilisé en routine clinique pour les contrôles qualité. Puis, la distribution de la dose absorbée dans le fantôme anthropomorphe CIRS ATOM, a été mesurée avec des détecteurs OSL et des films Gafchromic® XR-QA2. Ensuite, la dose aux organes a été simulée pour différentes acquisitions dans le fantôme femme de la CIPR 110 afin de créer une base de données utilisable en clinique. En parallèle, la qualité image a été étudiée en utilisant le fantôme CATPHAN® 600. A partir du module CTP 404, le rapport signal sur bruit (SNR pour signal to noise ratio) a été calculé en utilisant le modèle développé par Rose (J. Opt. Soc. Am. A 16:633-645). Un grand nombre d’images, correspondant à différents paramètres d’acquisition et de reconstruction, ont été analysées afin d’étudier les variations du SNR. Les acquisitions avec un SNR proche du critère de Rose ont été sélectionnées pour permettre des nouvelles acquisitions avec un fantôme préclinique contenant des petites structures suspectes en PMMA de différents diamètres. Ces images ont été analysées par deux radiologues expérimentés. Sur chaque image, ils devaient déterminer si une anomalie était présente ou non et indiquer leur niveau de confiance sur leur choix. Deux courbes ROC ont ainsi été obtenues : une pour les anomalies dites « détectables » par le critère de Rose (SNR > 5), et une pour les anomalies dites « non-détectables ». L’analyse des courbes montre que les deux radiologues détectent plus facilement les lésions suspectes lorsque que le critère de Rose est satisfait, démontrant le potentiel du modèle de Rose dans l’évaluation de la qualité image pour les tâches cliniques de détection. En conclusion, à partir des paramètres d’acquisition, la dose aux organes a été corrélée à des valeurs de SNR. Les premiers résultats prouvent qu’il est possible d’optimiser les protocoles en utilisant la dose aux organes et le critère de Rose, avec une réduction de la dose pouvant aller jusqu’à un facteur 6.

Due to the significant rise of computed tomography (CT) exams in the past few years and the increase of the collective dose due to medical exams, dose estimation in CT imaging has become a major public health issue. However dose optimization cannot be considered without taking into account the image quality which has to be good enough for radiologists. In clinical practice, optimization is obtained through empirical index and image quality using measurements performed on specific phantoms like the CATPHAN®. Based on this kind of information, it is thus difficult to correctly optimize protocols regarding organ doses and radiologist criteria. Therefore our goal is to develop a tool allowing the optimization of the patient dose while preserving the image quality needed for diagnosis. The work is divided into two main parts: (i) the development of a Monte Carlo dose simulator based on the PENELOPE code, and (ii) the assessment of an objective image quality criterion. For that purpose, the GE Lightspeed VCT 64 CT tube was modelled with information provided by the manufacturer technical note and by adapting the method proposed by Turner et al (Med. Phys. 36: 2154-2164). The axial and helical movements of the X-ray tube were then implemented into the MC tool. To improve the efficiency of the simulation, two variance reduction techniques were used: a circular and a translational splitting. The splitting algorithms allow a uniform particle distribution along the gantry path to simulate the continuous gantry motion in a discrete way. Validations were performed in homogeneous conditions using a home-made phantom and the well-known CTDI phantoms. Then, dose values were measured in CIRS ATOM anthropomorphic phantom using both optically stimulated luminescence dosimeters for point doses and XR-QA Gafchromic® films for relative dose maps. Comparisons between measured and simulated values enabled us to validate the MC tool used for dosimetric purposes. Finally, organ doses for several acquisition parameters into the ICRP 110 numerical female phantoms were simulated in order to build a dosimetric data base which could be used in clinical practice. In parallel to this work, image quality was first studied using the CATPHAN® 600. From the CTP 404 inserts, the signal-to-noise ratio (SNR) was then computed by using the classical Rose model (J. Opt. Soc. Am. A 16:633-645). An extensive number of images, linked to several acquisitions setups, were analyzed and SNR variations studied. Acquisitions with a SNR closed to the Rose criterion were selected. New acquisitions, based on those selected, were performed with a pre-clinical phantom containing suspect structures in PMMA. These images were presented to two senior radiologists. Both of them reviewed all images and indicated if they were able to locate the structures or not using a 5 confidence levels scale. Two ROC curves were plotted to compare the detection ability if the bead was detectable (SNR > 5) or not. Results revealed a significant difference between the two types of image and thus demonstrated the Rose criterion potential for image quality quantification in CT. Ultimately, organ dose estimations were linked to SNR values through acquisition parameters. Preliminary results proved that an optimization can be performed using the Rose criterion and organ dose estimation, leading to a dose reduction by a factor up to 6.