Calcul accéléré de la dose périphérique en radiothérapie

Accelerated peripheral dose calculation for radiotherapy

• Auteur / Autrice : Valentin Champciaux
• Direction : Dominique Tromson
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Radio et hadron-thérapies
• Date : Soutenance le 14/01/2021
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, hadrons, énergie et noyau : instrumentation, imagerie, cosmos et simulation (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département de métrologie, instrumentation et information (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2008-....)
• Jury : Président / Présidente : Elias Khan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Lorenzo Brualla, Régine Gschwind, Emmanuel Busato, Nicolas Guillot, Mathieu Agelou, Juan Carlos García Hernández
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Lorenzo Brualla, Régine Gschwind

Mots clés

Mots clés contrôlés

Monte-Carlo, Méthode de

Radiothérapie

Dose hors-champ (radiothérapie)

Radiothérapie -- Complications (médecine)

Mots clés libres

Radiothérapie

Dose périphérique

Simulation Monte Carlo

Réduction de variance

Radiotherapy

Peripheral dose

Monte Carlo simulation

Variance reduction

Résumé

La radiothérapie représente l'un des principaux traitements dont bénéficient les patients atteints par un cancer. Elle n'est toutefois pas sans risque~: les rayonnements ionisants utilisés pour détruire la tumeur peuvent favoriser l'apparition d'effets secondaires à long terme lorsqu'ils atteignent des régions éloignées de la zone traitée. On ne dispose aujourd'hui d'aucune méthode efficace pour connaître à l'avance cette dose périphérique, qui n'est alors pas incluse dans la planification du traitement. Notamment, la simulation Monte Carlo, reconnue pour sa précision dans le domaine, est limitée par l'important temps de calcul nécessaire. Ce travail se concentre sur l'étude puis l'implémentation dans un code de simulation Monte Carlo d'une méthode de réduction de variance, destinée à accélérer les estimations de la dose périphérique. Cette méthode, dite du «transport pseudo-déterministe», permet de créer de nouvelles particules qui sont amenées artificiellement dans la région où la dose est estimée, permettant de réduire la variance sur le résultat. Elle est implémentée dans le code Phoebe, accompagnée d'autres techniques simples qui comblent certaines de ses lacunes. L'outil ainsi créé est ensuite validé numériquement et expérimentalement, puis appliqué à un cas concret de modélisation en radiothérapie.

Radiotherapy is currently one of the main treatment modalities for cancer. However, it is not without risk~: ionising radiation used to destroy tumors may promote the appearance of long-term side effects when particles reach areas far from the treatment beam. To date, there is no efficient method for predicting this peripheral dose of radiation, which istherefore not included in treatment planning. The Monte Carlo simulation method, known for its precision in dosimetry studies, is heavily limited by the computing time requiered. This work focuses on the study and then the implementation of a variance reduction method designed to speed up the peripheral dose estimates. This method, known as «pseudo-deterministic transport», allows the creation new particles that are artificially brought to the area of interest where the dose is estimated, thus reducing the variance on the estimation. This method is implemented in the simulation code Phoebe, along with some other simple techniques helping with its drawbacks. The tool created is then validated by comparison with results obtained with no variance reduction, and then applied to a concrete case of modeling in radiotherapy.