Calcul de dose direct à partir d’IRM et tomographies coniques par méthodes d’apprentissage - 25/09/19
, A. Largent 1, 2, 3, A. Barateau 1, 2, 3, C. Lafond 1, 2, 3, P.B. Greer 4, 5, J.A. Dowling 6, J. Baxter 1, 2, 3, J. Castelli 1, 2, 3, É. Chajon 1, 2, 3, N. Périchon 1, 2, 3, H. Saint-Jalmes 1, 2, 3, R. de Crevoisier 1, 2, 3, O. Acosta 1, 2, 3
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Résumé |
Introduction et but de l’étude |
Différentes méthodes d’apprentissage peuvent être utilisées pour générer des pseudo-scanographies à partir d’IRM ou de tomographies coniques (cone beam computed tomography, CBCT), permettant un calcul de distribution de dose. L’objectif est d’évaluer des méthodes d’apprentissage pour générer des pseudo-scanographies à partir d’IRM et de tomographies coniques.
Matériel et méthodes |
Trente-neuf patients ayant une radiothérapie conformationnelle avec modulation d’intensité (RCMI ; délivrant 78Gy) pour un cancer de la prostate ont eu une scanographie de planification et une IRM en position de traitement. Des pseudo-scanographies ont été générés à partir de l’IRM par neuf méthodes : assignement de densité, atlas, patch et apprentissage profond (par réseau de neurones à convolution [U-Net] ou par réseau antagoniste génératif [GAN], combinant différents paramètres). Quarante-quatre patients ayant une RCMI (de 70Gy) pour un cancer ORL ont eu une scanographie et une tomographie conique hebdomadaire. Des pseudo-scanographies ont été générées à partir de la tomographie conique par quatre méthodes : courbe des unités Hounsfield (UH) densité, assignement de densité, recalage déformable et apprentissage profond. L’évaluation a porté sur la comparaison entre scanographie (de référence) et pseudo-scanographie. Les critères de jugement étaient : l’image (unités Hounsfield), la dose et le temps de calcul.
Résultats et analyse statistique |
Concernant les critères « image » : les méthodes les plus précises sont l’ apprentissage profond (réseau antagoniste génératif). Concernant les critères dosimétriques : les incertitudes sont globalement très faibles. Elles sont significativement plus faibles pour les méthodes d’apprentissage profond et en particulier par réseau antagoniste génératif. Pour la méthode par réseau antagoniste génératif appliquée à l’IRM pelvienne, les incertitudes moyennes étaient : de 0,6 % pour le volume prostatique recevant 95 % de la dose prescrite, 0,5 % pour le volume rectal recevant 70Gy, et 0,1 % pour le volume vésical recevant 50Gy. Pour la méthode par réseau antagoniste génératif sur la tomographie conique ORL, ces incertitudes étaient de 8 et 5 cGy pour la dose moyenne parotidienne homolatérale et controlatérale. Les temps de calcul les plus courts sont en faveur des méthodes d’apprentissage profond (15 s).
Conclusion |
Dans le but de calculer une dose sur une pseudo-scanographie générée à partir d’une IRM ou d’une tomographie conique, les méthodes d’apprentissage profond (en particulier par réseau antagoniste génératif) conduisent à de faibles incertitudes d’images (HU) et de dose, associées à un temps de calcul très court. La mise en œuvre clinique doit être associée à une assurance qualité très rigoureuse.
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Vol 23 - N° 6-7
P. 798-799 - octobre 2019 Retour au numéro
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