INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
2. 6.3. Simulation de Monte-Carlo La simulation de Monte-Carlo du transport de radiation utilisée communément est . considérée comme étant, dans l'art ancien, une des méthodes les plus exactes de calcul de la dose de radiothérapie. Avec le développement rapide de la technologie des ordinateurs, la planification de traitement, en vue de la Radiothérapie, basé sur la technique de Monte-Carlo consiste en une connaissance détaillée des faisceaux de radiation provenant des accélérateurs médicaux ou d'autres sources différentes des . radiations. Une approche pratique pour parvenir à cette fin est de réaliser la simulation de Monte-Carlo du transport de rayonnement de l'accélérateur médical ou de ladite source. En outre, la modélisation de Monte-Carlo de la tête de la machine de traitement peut par exemple améliorer aussi la compréhension des caractéristiques cliniques du faisceau, aider à l'élaboration de l'accélérateur, ainsi qu'améliorer l'exactitude de la dosimétrie clinique en fournissant des données plus
réalistes du faisceau. Le travail sur la simulation de Monte-Carlo des faisceaux cliniques d'électrons des deux décades passées provenant des accélérateurs médicaux est résumé dans l'article de Ma et Jiang (1999). La méthode de Monte- Carlo est par essence une méthode statistique de simulation. En ce qui concerné les problèmes de transport des radiations, il simule dans une direction donnée du faisceau d'irradiation les traces des particules individuelles en échantillonnant des quantités appropriées des distributions des probabilités régissant les processus physiques individuels, ceci en utilisant les nombres de (pseudo-) hasards générés par la machine. Les valeurs moyennes de quantités macroscopiques, telle que la fluence '. des photons primaires et secondaires, le spectre d'énergie et la distribution de la dose absorbée peuvent être calculés en simulant un grand nombre d'histoires des particules. La méthode de Monte-Carlo et ses applications en physique des radiations médicales ont sinon été discutées, spécialement en physique de la Radiothérapie (Radiophysique), dans bon nombre des publications (Burlin et al, 1973; Raeside, 1976 ; Nelson et Jenkins, 1980 ; and Bielajew 1984, 1990 ; Turner et al, 1985 ; 1985 ; et al, 1988 ; 1990 ; 1991 ; Andreo, 1991). Celle-ci a besoin d'être soutenu par une méthodologie rigoureuse de visée balistique.
2.6.3.1. - La balistique d'irradiation en clinique thérapeutique ). Au terme du relevé des différents contours, la balistique d'irradiation est déterminée sur la reconstruction d'un patient virtuel . Il faut pourtant retrouver quelque chose dans le viseur par une utilisation du patient lui-même qui n'est possible que sur un appareil apte à faire, pendant l'irradiation thérapeutique, des images en temps réel.
L'intérêt des logiciels de simulation virtuelle pour la personnalisation et l'optimisa- tion du traitement ne se discute pas, sous réserve d'une bonne méthodologie. A ce titre, la visualisation beam's eye view (BEV) est un outil interactif, qui sans avoir les qualités d'une imagerie diagnostique est jugé indispensable, puisqu'il permet le choix tout en excluant les organes à risque des incidences optimales des faisceaux.
Mais, il faut déplorer sinon que l'objet ne soit pas dans le viseur du système d'irra- ). diation thérapeutique de l'art ! si ce n'est son ombre plus ou moins portée. De même, la visualisation room's view est un mode de représentation essentiel visualisant l'enveloppe, sur une représentation tridimensionnelle du patient, de tous les faisceaux. Sont ainsi évaluables la divergence des faisceaux non-coplanaires et l'importance des recoupements des! champs sur le plan cutané. Ces méthodes aboutissent au choix du nombre de faisceaux à utiliser, de leur incidence optimale
par rapport au tracé des contours des champs complexes. L'opérateur doit, dans ce dernier cas, comparer l'ajustement obtenu par l'utilisation d'un collimateur multi- lames à celui obtenu par caches personnalisés en cerrobend. La présence à proximité immédiate du volume tumoral d'organes à risque conduit fréquemment à utiliser des caches en cerrobend, pour éviter un effet escalier dû à la largeur des lames (MLC). En revanche, les collimateurs multi-lames MLC rendent possible l'automatisation de techniques d'irradiation de plus en plus complexes et peuvent associer, chez un même patient, des faisceaux coplanaires et non-coplanaires, des faisceaux de rayons d'énergies différentes, des filtres en coin avec des rotations de collimateur, etc. La balistique proposée est validée par une étude soigneuse de la distribution des doses dans différents plans complétée par la construction d'histogrammes dose-volume (HDV) afin de quantifier les proportions de volume tumoral et de tissu sain irradiés. La méthode la plus utilisée est celle de Monte- Carlo.
;. 2.6.3.2. - Modélisation par la méthode de Monte-Carlo La méthode de Monte-Carlo peut modéliser précisément les processus physiques impliqués dans une radiothérapie et elle est puissante dans le traitement de n'importe quelle géométrie complexe. Il est largement admis que la simulation de Monte-Carlo du transport des radiations est une des méthodes les plus exactes pour prédire les 1. distributions en radiothérapie de la dose absorbée. En particulier, la simulation de Monte-Carlo peut manier le rétrodiffusé provenant des matériaux de haute densité tel que l'os ou plus exactement que n'importe quel autre modèle de calcul de la dose existante les perturbations du diffusé par les cavités aériques (Rogers and Bielajew 1990, Nahum 1985, 1988, Mackie 1990, Rogers 1991, Andreo 1991, Bielajew 1994, Mohan 1997a). Le défaut majeur de la méthode de Monte-Carlo est devenu, de façon nominale du calcul intensif, beaucoup moins sévère du fait de l'augmentation rapide de la vitesse et de la baisse du coût des ordinateurs, et l'emploi des techniques innovantes de réduction de la variance (Ma and Nahum 1993, Holmes et al 1993).
La simulation de Monte-Carlo est ainsi en train de devenir rapidement en pratique ). clinique de routine pour les systèmes de planification de traitement aux radiations la prochaine génération d'engins de calcul de la dose (Manfredotti et al, 1987, 1990 ; Al-Beteri and Raeside, 1992 ; et al, 1995 ; van der Zee, 1996 ; Kawrakow et al, 1996 ; 1997a, 1997b ; Hartmann-Siantar et al, 1997 ; Ayyangar and Jiang, 1998 ; De Marco et al, 1998 ; Solberg et al, 1998 ; Wallace and Allen, 1998 ; Wang et al, 1998 ; Ma et al, 1999).
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Il est par ailleurs difficile pour les utilisateurs de connaître en pratique l'information précise, telle que la taille et l'emplacement du point lumineux (impact), la distribu- . tion d'énergie électronique et la distribution angulaire, de l'espace de phase à la fenêtre de sortie du vide des électrons. En exécutant les simulations de Monte-Carlo du faisceau électronique, il était pratique de supposer d'ordinaire qu'à la fenêtre du vide de l'accélérateur se trouvait un faisceau en pinceau d'électrons mono- énérgétiques. L'énergie initiale du faisceau en pinceau est déterminée en harmoni- . sant les valeurs calculées et mesurées de certaines quantités dosimétriques, disons, R50 ou Rp (Udale, 1988 ; Udale-Smith, 1990, 1992 ; Keall and Hoban, 1994 ; D. W.O. Rogers et al, 1995a ; A. Kapur et al, 1998 ; C-M. Ma et al, 1999). On a trouvé que la courbe finale d'énergie incidente de la dose, à moins que le spectre soit très large (D. W.O. Rogers et al, 1995a). Cette approche s'est révélée pratique et . adéquate pour les calculs des doses en radiothérapie. L'introduction de ces procédures empiriques met cependant en question l'exactitude des résultats de simulation, telles que les caractéristiques des données réelles de l'espace de phase du faisceau, même quand la distribution de la dose finale s'accorde avec les données mesurées. Par exemple, le spectre d'énergie calculée n'est pas nécessairement une . représentation exacte du spectre réel. En plus, comme l'ont indiqué D. W.O. Rogers et coll. (1995a), il pourrait y avoir d'autres effets plus subtils, pour lesquels, cette approche peut être mise en échec. Il y a par ailleurs une pauvreté, selon Deasy et coll. (1996) des données expérimentales sur la fluence des faisceaux électroniques cliniques. Ainsi, il y a une raison pour établir encore un repère de la simulation de la . tête de traitement basée sur les mesures de fluence et de la dose, en utilisant un accélérateur de recherche avec une source et des détails bien connus de la tête de traitement (Faddegon et al, 1998, cités par Chang-Ming Ma and Steve B. Jiang, 1999).
2. 5.3. - Caractérisation du faisceau et modélisation de la source unique d'énergie radiante La raison importante de simuler une tête de traitement est d'obtenir l'information désirée de l'espace de phase du faisceau d'électrons pour la planification de traite- ment de Monte-Carlo. Les données de l'espace de phase générées avec le code BEAM contiennent presque toute l'information de l'espace de phase désirée (Rogers et al 1995a). Il y a cependant certains problèmes associés à l'application directe des données de l'espace de phase dans les calculs de la dose de Monte-Carlo (Ma and Rogers, 1995b,c ; Ma et al, 1997a ; Ma, 1998 ; Jiang et al, 1999). Puisque les carac- téristiques du faisceau sont usuellement différentes, même pour le même type d'accélérateur, il est nécessaire de simuler chaque accélérateur individuel, en vue de planifier le traitement, pour obtenir les données de l'espace de phase de Monte- Carlo. La production de l'information de l'espace de phase, en simulant la tête de traitement et son assurance de qualité ne sont pas une tâche facile, même avec le co- , de BEAM. Il requiert à la fois l'expérience de la simulation de Monte-Carlo et beau- coup plus de temps que ce qui est nécessaire pour proposer un système de planifica- tion de traitement électronique conventionnelle. Ceci place, selon Chang-Ming Ma et Steve B. Jiang (1999), une limite pratique dans une clinique ordinaire du cancer sur la mise en #uvre clinique de la planification de traitement de Monte-Carlo.
Le stockage des données simulées de l'espace de phase de Monte-Carlo est un autre problème. Il a été découvert que les caractéristiques du faisceau des différents applicateurs d'électrons peuvent du fait de la variation des électrons collimatés différer significativement par les mâchoires mobiles et le diffusé provenant des attaches de l'applicateur (Zhang et al, 1998 ; Kapur et al, 1998). Ceci signifie que les , fichiers de l'espace de phase doivent être obtenus pour chaque énergie électronique par combinaison d'applicateurs. Afin de réaliser l'incertitude statistique de 1-2 % dans un fantôme constitué des voxels de 0,1-lcm3, des particules de l'espace de phase de 106-107 sont usuellement requises, dans une simulation de Monte-Carlo, en fonction de la taille du champ du faisceau électronique (Rogers et al, 1995a ; Zhanget al, 1998 ; Kapur et al, 1998 ; Ma et al, 1999). Pour un accélérateur linéaire clinique ayant cinq énergies nominales et cinq tailles d'applicateurs, ceci signifie plus de 108 particules d'espace de phase ou quelques gigabytes d'espace de disque d'ordinateur. Il est requis plus d'espace disque lorsque les données de l'espace de phase photonique sont également stockées. Ceci représente une charge significative pour les ressources limitées de l'ordinateur dans la plupart des centres cliniques.
Evidemment une description plus concise, avec une exactitude suffisante du faisceau électronique clinique est nécessaire pour réaliser en routine une planification de traitement de Montre Carlo (Chang-Ming Ma and Steve B. Jiang, 1999).
C'est pourquoi une méthodologie a été proposée pour remplacer le fichier d'espace de phase par un modèle de sources multiples avec des paramètres dérivés des données simulées de l'espace de phase (Ma et al 1993a, 1994, 1997a ; Ma and Rogers 1995b, Ma 1998, Jiang et al 1999). En se basant sur les observations que les particules provenant des composants différents d'un accélérateur ont une énergie, des distributions angulaires et spatiales différentes pendant que les particules provenant ). du même composant ont des caractéristiques très similaires, il a été considéré que les particules de différentes parties d'un accélérateur viennent des sous-sources différentes. Chaque sous-source représentait une composante critique de la tête de traitement et ses dimensions géométriques étaient déterminées par la composante en question. Chaque sous-source avait ses propres distributions de fluence spectrale et planaire dérivées des données simulées de l'espace de phase. En échantillonnant la position des particules sur les sous-sources et sur la surface du fantôme, la corrélation entre la position des particules et l'angle incident était naturellement retenue. Un programme spécial, le BEAMDP, a été écrit pour aider à dériver les paramètres du modèle de la source à partir des données de l'espace de phase, en utilisant le BEAM (C-M. Ma and D.W.O. Rogers 1995a, c). Ce modèle de sources multiples a été évalué contre les données de l'espace de phase entière pour les différents accélérateurs et les mises en place des arrangements du faisceau (C-M. Ma et al, 1997a ; C.-M. Ma, 1998, cités par Chang-Ming Ma and Steve B. Jiang, 1999).
Il est possible d'appliquer le même raisonnement à plusieurs sources simultanées d'irradiation thérapeutique de la présente invention.
Une procédure de commande pratique de la planification de traitement de Monte- Carlo du faisceau d'électrons a été proposée par C-M. Ma et coll. (1997c). L'idée était de dériver les paramètres du modèle basique de source des données simulées de l'espace de phase et ensuite de modifier les paramètres du modèle, basé sur les données mesurées du faisceau, de la source, pour la mise en #uvre clinique. C-M. Ma (1998) démontrait la faisabilité de cette approche, en utilisant un modèle de source multiple développé antérieurement (C-M. Ma et al, 1997a). En variant les bords du bac des spectres d'énergie pour chaque sous-source, les distributions de la dose calculées en profondeur en utilisant J'espace de phase reconstruit à partir du modèle de sources multiples pour une énergie nominale du faisceau harmonisée avec les
distributions en profondeur de la dose pour une autre énergie nominale. En variant les bords de chaque bac de distribution de fluence planaire pour chaque sous-source, les profils latéraux calculés de dose utilisant l'espace de phase reconstruit à partir des modèles des sources multiples pour une taille harmonisée des champs avec les profils de dose pour une autre taille de champ (C-M. Ma 1998, cités par Chang-Ming Ma and Steve B. Jiang, 1999).
Jiang et coll. (1999) ont davantage amélioré la méthodologie pour modéliser et proposer le faisceau électronique (C-M. Ma et al 1997a,c ; C-M. Ma 1998). Ils ont amélioré la représentation du modèle de la source ainsi que les algorithmes de recon- . struction et exploré le nombre minimum de sous-sources d'importance dosimétrique pour obtenir l'exactitude requise de proposition du faisceau. Cette méthode fut appliquée aux faisceaux d'électrons à partir de la machine Varian Clinac 2100C ayant un applicateur de type III. On a trouvé qu'un modèle de quatre sources était adéquat pour toutes les combinaisons énergie/applicateur. Le modèle de source . constitué d'une source ponctuelle d'électrons, une source ponctuelle de photons et deux sources étendues d'électrons. Le marquage du plan placé directement au- dessus de la surface supérieure du dernier gratteur n'était pas manipulé par le modèle de la source mais simulé séparément dans une simulation BEAM supplémentaire ou dans le calcul de la dose du patient. Le modèle fut repéré en . comparant les distributions calculées de dose avec le modèle et les données de l'espace de phase entière (Chang-Ming Ma and Steve B. Jiang, 1999). Mais, pour la cible il faut acquérir des données anatomiques.
2. 6. - Acquisition des données anatomiques . La délimitation précise du volume tumoral nécessite une acquisition tridimensionnelle des différents volumes d'intérêt, qui est obtenue grâce aux systèmes d'imagerie. La tomodensitométrie reste l'examen diagnostique répondant le mieux, non seulement en termes de contraste, aux critères requis de densités et de résolution spatiale, mais encore en termes de mobilité dans l'espace et le temps.
. Cependant, l'imagerie par résonance magnétique nucléaire a permis jusqu'ici une meilleure appréciation du volume tumoral et peut être complétée par une fusion informatique d'images afin d'exploiter de manière simultanée les données acquises par la tomodensitométrie (TDM) et l'imagerie par résonance magnétique notamment par l'excellente définition de détail du TDM 4-D. S. Treves et coll. (1998) ont décrit
une technique développée dans leur laboratoire permettant l'incorporation aux données de l'imagerie de toutes les informations disponibles, tels le SPECT et le PET, etc. ; que V. Mongioj et coll. (1998) ont évalué la précision de la fusion d'images TDM, IRM et SPECT en utilisant trois logiciels commercialisés différents.
Ces techniques ont un réel potentiel d'amélioration de la spécificité des tissus tumoraux ; mais reste de l'ordre du seul scanner 4-D, tel que celui embarqué sur la présente invention.
En ce qui concerne l'immobilisation, la première étape consiste en la confection d'un masque thermoformé, sur lequel des repères externes sont placés, indiquant . notamment la ligne médiane et la projection latérale du centre du volume tumoral et ensuite l'imagerie est réalisée dans ces conditions. Il est question dans la présente invention des moyens de confection assistée par ordinateur à partir de la seule TDM - 4D. Certains logiciels sont cependant capables de fusionner des images TDM et IRM, même si les deux examens ont été effectués dans des positions différentes. De . ce fait, les caractéristiques d'acquisition sont la conséquence d'un compromis entre la précision souhaitée pour la visualisation des volumes tumoraux et la nécessité d'inclure des organes à risque situés à distance du volume tumoral macroscopique et du volume cible anatomo-clinique. Support permettant des techniques d'irradiation par des faisceaux non-coplanaires, d'orientation quelconque d'incidence.
2.6.1. - Détermination des volumes cibles (GTV, CTV, PTV) Toutes ces dénominations sont en fait liées à la précision ou plus spécifiquement, dans l'art ancien, à l'approximation de l'instrument (examen clinique, examen macroscopique, imagerie 2-D ou 3-D, X ou RMN, etc. ), qui les détermine. Elles ont en effet été conçu, selon la détermination proposée en fonctionnement par tout un . chacun et selon l'accessibilité du plateau technique local. Compte tenu des évolutions théoriques et des inadéquations que cette évolution nécessaire a fait surgir, il nous a semblé qu'il faille actualiser à un certain niveau, la méthodologie condition de toute pensée conceptuelle à laquelle nous nous sommes livrés dans cette invention de la dualité opération - objet, la définition de la cible en radiothéra- i. pie, en même temps que l'outil. Dans la mesure où elle nous paraît procéder d'une certaine illusion que n'atténue pas toutes les garanties statistiques dont s'entoure, du point de vue conformationnelle, cette procédure de simulation ne s'inscrit pas dans un plan réellement révisionnel. Dans la mesure où cette détermination logique des systèmes opératoires n'est plus visée, dans l'art actuel, que comme une ombre ou une promesse d'objets. Le méta-niveau où se déploie la connaissance philosophique
de l'objet n'est point celui, comme le laisse entendre le sujet même de la conformation, des formes mais celui plutôt comme un système de probabilité d'existence de l'organisation du réel. Il faut donc examiner de quelle nature est la consistance et la cohérence du tissu propre des concepts techniques qu'elle élabore et montrer par-là en quoi les aspects des faits isolés nous découvrent, quand on y prend garde, leurs déterminations fondamentales. De là, à passer aux conclusions logiquement enchaînées, qui rendent compte de la liaison symétrique interne entre les différents phénomènes de transformation, il nous faut mettre le concept de lésion cible sur pied, c'est ce que révèle exactement, par définition, les recons- . tructions 3-D du CT scanner. Ceci dans la mesure où la topographie de la lésion ne reste pas une variable aléatoire qui varie de façon non prévisible, et qui enlève tout son sens à la notion de volume cible prévisionnel . Aujourd'hui, le climat d'incertitudes créé par ce repli de la simulation clinique à la faveur des biais de visée balistique difficiles même avec la sophistication poussée de la simulation . virtuelle permanente et immuable à évaluer, dans le temps et dans l'espace.
On observe également une bande vers 3500 cm-1 due aux groupements hydroxyle des bras hydroxyéthyle du polymère. b) Réaction de post-fonctionnalisation fixation du diisocvanatohexane Dans un tube rôdé sec, on introduit 30 ml de toluène séché sur tamis moléculaires 4 Â, 1,5 ml de diisocyanatohexane à 5 % en volume dans du toluène et 2 gouttes de 1,8-diazabicyclo [5,4,0] undec-7-ène (DBU).
On introduit ensuite la lame d'or recouverte d'un film de PHEMA électro-greffé obtenue ci-dessus à l'étape précédente, préalablement trempée dans et recouverte d'une couche de toluène sec.
Le tube est fermé, puis laissé à réagir à température ambiante sous argon pendant 142 heures. La lame est sortie, rincée au toluène sec puis à l'acétone sèche par jets. Elle est ensuite séchée à l'azote.
Le spectre IRRAS de la lame réalisé après réaction avec le diisocyanatohexane et formation du carbamate est représenté sur la Figure 4.