La curiethérapie, une forme spécialisée de traitement du cancer, consiste à placer des sources radioactives près ou directement dans la lésion cancéreuse. Un aspect crucial de cette thérapie est le calcul de la dose de radiation. Traditionnellement, ce calcul s'appuie sur un formalisme qui considère l'eau comme milieu de transport, ce qui ne tient pas suffisamment compte des variations dans la composition des tissus du patient et des effets d'atténuation entre sources pour la curiethérapie permanente à faible débit de dose (LDR pour low-dose rate). La méthode Monte Carlo (MC) est la référence pour les calculs de dose avancés en curiethérapie, offrant une solution à ces limites. Cependant, l'application pratique de la méthode MC dans la planification du traitement est limitée par son temps d'exécution relativement lent. Cette thèse explore le potentiel des méthodes d'apprentissage profond (DL pour deep learning) pour surmonter ce défi. Plus précisément, la faisabilité d'utiliser des algorithmes DL pour prédire rapidement et avec précision la distribution de dose volumétrique pour patients de cancer de la prostate traités par la curiethérapie LDR est étudiée. Premièrement, le logiciel TOPAS a été systématiquement validée pour les simulations MC en curiethérapie en comparant les résultats simulés avec les données de référence TG-186 publiées. Le spectre d'énergie d'émission de photons, l'air-kerma strength et la constante de débit de dose de la source générique $^{192}$Ir MBDCA-WG ont été extraits. Pour les calculs de dose, un estimateur de longueur de trajectoire a été validé. Les quatre cas de test du groupe de travail MBDCA-WG AAPM/ESTRO/ABG ont été évalués. Un cas de prostate, un cas palliatif de poumon et un cas de sein ont été simulés. L'air-kerma strength et la constante de débit de dose étaient respectivement à 0,3% et 0,01% des valeurs de référence. Pour tous les cas de test, 96,9% des voxels avaient des différences de dose locales dans une plage de ±1%, tandis que les différences de dose globales concernaient 99,9% des voxels dans une plage de ±0,1%. Les histogrammes dose-volume des cas cliniques étaient cohérents avec les données de référence. TOPAS offre un accès étendu à un code MC de pointe pour les simulations en curiethérapie. Deuxièmement, un modèle DL à source unique entraîné avec des simulations MC comme référence a été proposé pour prédire avec précision les distributions de dose dans le milieu (D$_\textup{M,M}$ pour dose to medium in medium) en curiethérapie prostatique LDR. Des connaissances antérieures ont été incluses dans le réseau sous forme de noyau r$^2$ lié à l'inverse de la dépendance de dose de premier ordre en curiethérapie. Les caractéristiques du modèle montraient une représentation anisotrope tenant compte des organes du patient et de leurs interfaces, de la position de la source et des régions de faible et haute dose. La métrique CTV D$_{90}$ prédite présentait une différence moyenne de -0,1% par rapport au calcul basé sur MC. La prédiction d'un volume D$_\textup{M,M}$ complet de 1,18 M de voxels se réalise en 1,8 ms. Le modèle DL proposé représente donc un algorithme de calcul extrêmement rapide et simplifié, intégrant des connaissances physiques préexistantes pertinentes à la curiethérapie. Ce modèle est conçu pour tenir compte des caractéristiques anisotropes d'une source de curiethérapie et de la composition spécifique des tissus du patient, garantissant une approche précise et adaptée des calculs de dose. Enfin, deux algorithmes DL prédictifs de dose à plusieurs sources ont été validés pour la curiethérapie prostatique LDR. Les données de référence prenaient en compte les effets d'atténuation entre les sources et une définition des matériaux basée sur les organes du patient. De plus, les incertitudes aléatoires (associées aux données d'entrée) et épistémiques (associées au modèle) des modèles DL ont été évaluées. Les résultats ont montré que la métrique D$_{90}$ de la prostate prédite présentait une différence de -0,64% et de 0,08% pour les modèles UNet et ResUNet TSE, respectivement. Les deux modèles DL prédisaient un volume de dose de 2,56 M de voxels (128×160×128) en 4 ms. L'incertitude dérivée est quantifiable et interprétable, mettant en évidence les régions où les modèles DL pourraient rencontrer des difficultés pour fournir des estimations précises de dose. L'analyse de l'incertitude est un outil précieux pour une évaluation approfondie, améliorant le processus d'évaluation des modèles de prédiction de dose. De plus, cette analyse fournit des informations critiques sur la performance du modèle, identifiant les domaines d'amélioration potentielle et garantissant une application plus fiable dans un contexte clinique. / Brachytherapy, a specialized form of cancer treatment, involves the placement of radioactive sources near or directly within the cancerous lesion. A critical aspect of this therapy is the calculation of radiation dose. Traditionally, this calculation relies on a water-based formalism, which does not adequately account for variations in patient tissue compositions and interseed effects in low-dose rate (LDR) brachytherapy. The Monte Carlo (MC) method is the gold standard for advanced dose calculations in brachytherapy, offering a solution to these limitations. However, the practical application of the MC method in treatment planning is hindered by its relatively slow execution time. This thesis explores the potential of deep learning (DL) methods to overcome this challenge. Specifically, it investigates the feasibility of using DL algorithms to accurately predict the volumetric dose distribution in LDR prostate brachytherapy patients, aiming to streamline the treatment planning process while maintaining the precision of dose calculations. Firstly, the TOPAS MC toolkit was systematically validated for brachytherapy simulations by comparing simulated results with published TG-186 reference data. The photon emission energy spectrum, the air-kerma strength, and the dose-rate constant of the MBDCA-WG generic $^{192}$Ir source were extracted. For dose calculations, a track-length estimator was implemented. The four Joint AAPM/ESTRO/ABG MBDCA-WG test cases were evaluated. A prostate, a palliative lung, and a breast case were simulated. The air-kerma strength and dose-rate constant were within 0.3% and 0.01% of the reference values, respectively. For all test cases, 96.9% of voxels had local dose differences within ±1%. On the other hand, the global dose difference histograms had 99.9% of voxels within ±0.1%. Dose-volume histograms of clinical cases were consistent with the reference data. Overall, TOPAS provides access to a state-of-the-art MC code for brachytherapy simulations. Secondly, a single-seed DL model trained with MC simulations as the gold standard was built to predict accurate single-seed dose to medium in medium (D$_\textup{M,M}$) distributions in LDR prostate brachytherapy. Existing knowledge was included in the network as an r$^2$ kernel related to the inverse of the first-order dose dependency in brachytherapy. DL model features showed an anisotropic representation that considered the patient organs and their interfaces, the source position, and the low- and high-dose regions. The predicted CTV D$_{90}$ metric had an average difference of -0.1% with respect to the MC-based calculation. The single-seed DL model takes 1.8 ms to predict a complete 3D D$_\textup{M,M}$ volume of 1.18 M voxels. The proposed DL model represents a streamlined and rapid computational engine, incorporating pre-existing physics knowledge pertinent to brachytherapy. This engine is designed to consider the anisotropic characteristics of a brachytherapy source and the specific composition of patient tissues, ensuring an accurate, fast, and tailored approach to dose calculations. Lastly, two multi-seed DL-based predictive dose algorithms were trained for LDR prostate brachytherapy. Ground truth data considered interseed effects and an organ-based material assignment. Additionally, the aleatoric (associated with the input data) and epistemic (associated with the model) uncertainties of the DL models were assessed. Results showed that the predicted prostate D$_{90}$ metric had a difference of -0.64% and 0.08% for the UNet and ResUNet TSE models, respectively. Both DL models predicted a 3D dose volume of 2.56 M voxels (128×160×128) in 4 ms. The derived uncertainty is quantifiable and interpretable, highlighting regions where DL models might face challenges in delivering precise dose estimations. The uncertainty analysis is a valuable tool for a thorough evaluation, enhancing the assessment process of the dose prediction models. This analysis provides critical insights into the model's performance, pinpointing areas for potential improvement and ensuring a more reliable application in clinical settings.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/147103 |
| Date | 17 July 2024 |
| Creators | Berumen, Francisco |
| Contributors | Beaulieu, Luc, Enger, Shirin |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxii, 98 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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