Les images acquises avec un tomodensitomètre à double énergie (DECT) fournissent la détermination du numéro atomique effectif et de la densité électronique. L'objectif de ce mémoire est de développer un modèle d'identifiation de tissu applicable en curiethérapie, le modèle de tissu réduit à trois éléments, basé sur ces quantités et de le comparer avec une méthode existante dans la littérature, le calcul de la distance de Mahalanobis. Les deux modèles sont appliqués à des images DECT du fantôme de calibration Gammex RMI 467 et pour un sous-ensemble de tissus. Les distributions de dose sont calculées avec des simulations numériques Monte Carlo avec une source point ayant le spectre d'énergie de l'iode 125. Le modèle de tissu réduit à trois éléments reproduit les distributions de dose de référence et peut être utilisé comme étant une méthode d'identifiation de tissu valide pour effectuer un calcul de dose à partir d'images DECT. / Clinical Dual-Energy Computed Tomography (DECT) images provide the determination of the effective atomic number and the electronic density. The purpose of this study is to develop a new assessment model of tissues, named the reduced three elements tissue model, for dose calculations from DECT images in brachytherapy and compare it to a known identification method, assignment through the Mahalanobis distance. Both models are applied to DECT scans of the Gammex RMI 467 phantom and for a subset of 10 human tissues. Dose distributions are calculated from Monte Carlo simulations with a point source having the energy spectrum of 125I. The reduced three elements tissue model provides dose equivalence to reference tissues and is equivalent to the calculation of the Mahalanobis distance. The model constructed can be used as a scheme to assess tissues from DECT images for dose calculation.
Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/25366 |
Date | 20 April 2018 |
Creators | Gaudreault, Mathieu |
Contributors | Beaulieu, Luc, Verhaegen, Frank |
Source Sets | Université Laval |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
Format | 1 ressource en ligne (xiv, 98 pages), application/pdf |
Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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