Les changements anatomiques des patients au cours du traitement de radiothérapie peuvent engendrer des conséquences dosimétriques significatives sur les volumes cibles (VC) ou les organes à risques (OARs). Le processus de radiothérapie adaptative peut compenser ces variations, cependant son déploiement en clinique est ralentit par une charge de travail supplémentaire considérable pour les équipes médicales et aucun logiciel n'est disponible pour une utilisation en clinique. Nous avons développé un outil d'alerte dosimétrique in vivo simple permettant d'identifier rapidement les situations où une adaptation de traitement est requise pour un patient. L'évaluation dosimétrique des traitements délivrés a été réalisée sur l'imagerie embarquée 3D (CBCT) dont la précision des calculs de dose a dû être évaluée. L'outil d'alerte permet de s'affranchir d'une nouvelle délinéation de volumes d'intérêt et est basé sur des critères objectifs et quantifiables constitués par le dépassement des limites dosimétriques définies pour chacun des volumes considérés. La précision et la détectabilité de l'outil ont été validées puis il a été appliqué dans une étude rétrospective de 10 patients ORL afin de surveiller l'administration du traitement et d'identifier les patients pour lesquels une adaptation du traitement aurait pu être envisagée. Dans son implémentation clinique, le processus de radiothérapie adaptative requiert des algorithmes de recalage déformable capable de suivre les déformations locales d'un patient se produisant au cours du traitement, seulement leur utilisation n'est pas encore validée. Nous avons procédé à l'évaluation de la précision d'un algorithme de recalage déformable, de type Block Matching présentant l'avantage d'être adapté à l'imagerie multimodale CT/CBCT, en comparaison par rapport à un algorithme de recalage rigide. Une étude a été menée pour 10 patients ORL en se basant sur la comparaison de contours de volumes d'intérêt pour 76 CBCT. Les paramètres de similarité utilisés consistaient en l'Indice de Similarité Dice, la distance de Hausdorff robuste (en mm) et la différence de volume absolu (en cm3).

Les changements anatomiques des patients au cours du traitement de radiothérapie peuvent engendrer des conséquences dosimétriques significatives sur les volumes cibles (VC) ou les organes à risques (OARs). Le processus de radiothérapie adaptative peut compenser ces variations, cependant son déploiement en clinique est ralentit par une charge de travail supplémentaire considérable pour les équipes médicales et aucun logiciel n'est disponible pour une utilisation en clinique. Nous avons développé un outil d'alerte dosimétrique in vivo simple permettant d'identifier rapidement les situations où une adaptation de traitement est requise pour un patient. L'évaluation dosimétrique des traitements délivrés a été réalisée sur l'imagerie embarquée 3D (CBCT) dont la précision des calculs de dose a dû être évaluée. L'outil d'alerte permet de s'affranchir d'une nouvelle délinéation de volumes d'intérêt et est basé sur des critères objectifs et quantifiables constitués par le dépassement des limites dosimétriques définies pour chacun des volumes considérés. La précision et la détectabilité de l'outil ont été validées puis il a été appliqué dans une étude rétrospective de 10 patients ORL afin de surveiller l'administration du traitement et d'identifier les patients pour lesquels une adaptation du traitement aurait pu être envisagée. Dans son implémentation clinique, le processus de radiothérapie adaptative requiert des algorithmes de recalage déformable capable de suivre les déformations locales d'un patient se produisant au cours du traitement, seulement leur utilisation n'est pas encore validée. Nous avons procédé à l'évaluation de la précision d'un algorithme de recalage déformable, de type Block Matching présentant l'avantage d'être adapté à l'imagerie multimodale CT/CBCT, en comparaison par rapport à un algorithme de recalage rigide. Une étude a été menée pour 10 patients ORL en se basant sur la comparaison de contours de volumes d'intérêt pour 76 CBCT. Les paramètres de similarité utilisés consistaient en l'Indice de Similarité Dice, la distance de Hausdorff robuste (en mm) et la différence de volume absolu (en cm3) / Changing anatomy during radiotherapy can lead to significant dosimetric consequences for organs at risk (OARs) and/or target volumes. Adaptive radiotherapy can compensate for these variations however its deployment for clinical work is hampered by the increased workload for the medical staff and there is still no commercialized software available for clinical use. We developed a simple in vivo dosimetric alert tool allowing rapid identification of patients who might benefit from an adaptive radiotherapy. Dosimetric evaluation of delivered treatment has been conducted onto 3D on board imaging (CBCT) whose dose calculation accuracy has been evaluated. The tool does not require a new volume of interest delineation. Tool alert is based on objectives and quantifiable criteria defined by the exceeding volumes of interest dose thresholds. Tool precision and detectability have been validated and applied in a retrospective study on 10 head and neck patients. The tool allows detecting patients where an adaptive treatment could have been considered. In its clinical implementation, adaptive radiotherapy process requires deformable matching algorithms to follow patient local's deformations occurring during treatment. Nevertheless, their use has not been validated. We conducted an evaluation of the Block Matching deformable algorithm, suitable for multimodality imaging (CT/CBCT), in comparison to rigid algorithm. A study has been conducted for 10 head and neck patients based on volume of interest contours comparison for 76 CBCT. Similarity parameters used consisted on Dice Similarity Index, Robust Hausdorff Distance (in mm) and the absolute volume difference (in cc)

Des efforts de recherche considérables ont été déployés afin d'améliorer les résultats de traitement de cancers pulmonaires. L'étude de la déformation de l'anatomie du patient causée par la ventilation pulmonaire est au coeur du processus de planification de traitement radio-oncologique. À l'aide d'images de tomodensitométrie quadridimensionnelles (4DCT), une simulation dosimétrique peut être calculée sur les 10 ensembles d'images du 4DCT. Une méthode doit être employée afin de recombiner la dose de radiation calculée sur les 10 anatomies représentant une phase du cycle respiratoire. L'utilisation de recalage déformable d'images (DIR), une méthode de traitement d'images numériques, génère neuf champs vectoriels de déformation permettant de rapporter neuf ensembles d'images sur un ensemble de référence correspondant habituellement à la phase d'expiration profonde du cycle respiratoire. L'objectif de ce projet est d'établir une méthode de génération de champs de déformation à l'aide de la DIR conjointement à une méthode de validation de leur précision. Pour y parvenir, une méthode de segmentation automatique basée sur la déformation surfacique de surface à été créée. Cet algorithme permet d'obtenir un champ de déformation surfacique qui décrit le mouvement de l'enveloppe pulmonaire. Une interpolation volumétrique est ensuite appliquée dans le volume pulmonaire afin d'approximer la déformation interne des poumons. Finalement, une représentation en graphe de la vascularisation interne du poumon a été développée afin de permettre la validation du champ de déformation. Chez 15 patients, une erreur de recouvrement volumique de 7.6 ± 2.5[%] / 6.8 ± 2.1[%] et une différence relative des volumes de 6.8 ± 2.4 [%] / 5.9 ± 1.9 [%] ont été calculées pour le poumon gauche et droit respectivement. Une distance symétrique moyenne 0.8 ± 0.2 [mm] / 0.8 ± 0.2 [mm], une distance symétrique moyenne quadratique de 1.2 ± 0.2 [mm] / 1.3 ± 0.3 [mm] et une distance symétrique maximale 7.7 ± 2.4 [mm] / 10.2 ± 5.2 [mm] ont aussi été calculées pour le poumon gauche et droit respectivement. Finalement, 320 ± 51 bifurcations ont été détectées dans le poumons droit d'un patient, soit 92 ± 10 et 228 ± 45 bifurcations dans la portion supérieure et inférieure respectivement. Nous avons été en mesure d'obtenir des champs de déformation nécessaires pour la recombinaison de dose lors de la planification de traitement radio-oncologique à l'aide de la méthode de déformation hiérarchique des surfaces. Nous avons été en mesure de détecter les bifurcations de la vascularisation pour la validation de ces champs de déformation. / Purpose: To allow a reliable deformable image registration (DIR) method for dose calculation in radiation therapy and to investigate an automatic vessel bifurcations detection algorithm for DIR assessment to improve lung cancer radiation treatment. Methods: 15 4DCT datasets are acquired and deep exhale respiratory phases are exported to Varian treatment planning system (TPS) Eclipse^{\text{TM}} for contouring. Voxelized contours are smoothed by a Gaussian filter and then transformed into a surface mesh representation. Such mesh is adapted by rigid and elastic deformations based on hierarchical surface deformation to match each subsequent lung volumes. The segmentation efficiency is assessed by comparing the segmented lung contour and the TPS contour considering two volume metrics, defined as Volumetric Overlap Error (VOE) [%] and Relative Volume Difference (RVD) [%] and three surface metrics, defined as Average Symmetric Surface Distance (ASSD) [mm], Root Mean Square Symmetric Surface Distance (RMSSD) [mm] and Maximum Symmetric Surface Distance (MSSD) [mm]. Vesselness filter was applied within the segmented lung volumes to identify blood vessels and airways. Segmented blood vessels and airways were skeletonised using a hierarchical curve-skeleton algorithm based on a generalized potential field approach. A graph representation of the computed skeleton was generated to assign one of three labels to each node: the termination node, the continuation node or the branching node. Results: The volume metrics obtained are a VOE of 7.6 ± 2.5[%] / 6.8 ± 2.1[%] and a RVD of 6.8 ± 2.4 [%] / 5.9 ± 1.9 [%] respectively for left and right lung. The surface metrics computed are an ASSD of 0.8 ± 0.2 [mm] / 0.8 ± 0.2 [mm], a RMSSD of 1.2 ± 0.2 [mm] / 1.3 ± 0.3 [mm] and a MSSD of 7.7 ± 2.4 [mm] / 10.2 ± 5.2 [mm] respectively for left and right lung. 320 ± 51 bifurcations were detected in the right lung of a patient for the 10 breathing phases. 92 ± 10 bifurcations were found in the upper half of the lung and 228 ± 45 bifurcations were found in the lower half of the lung. Discrepancies between ten vessel trees were mainly ascribed to the segmentation methode. Conclusions: This study shows that the morphological segmentation algorithm can provide an automatic method to capture an organ motion from 4DCT scans and translate it into a volume deformation grid needed by DIR method for dose distribution combination. We also established an automatic method for DIR assessment using the morphological information of the patient anatomy. This approach allows a description of the lung’s internal structure movement, which is needed to validate the DIR deformation fields.