Étude Monte Carlo de l’impact de la tomodensitométrie multiénergie sur la précision du calcul de dose en protonthérapie

La protonthérapie est une méthode de traitement du cancer qui a le potentiel de cibler les tumeurs plus précisément que la radiothérapie conventionnelle. Cependant, la pratique clinique actuelle est sujette à une incertitude sur la portée des protons qui limite grandement les bénéfices de la protonthérapie face aux méthodes traditionnelles. En effet, notre incapacité à prédire avec une précision suffisante le parcours des protons à l'intérieur d'un patient impose l'application de marges de sécurité autour des sites tumoraux, et ce, au coût d'une augmentation considérable du volume de tissus sains irradiés. Le but de cette thèse est d'étudier le potentiel de la tomodensitométrie multiénergie (MECT) à réduire l'incertitude sur la portée des faisceaux de protonthérapie. Dans un premier temps, une méthode d'analyse des tissus humains basée sur le MECT est développée. Cette méthode, nommée eigentissue decomposition (ETD) vise à estimer la composition élémentaire et la densité des tissus humains, dans le but de prédire de façon plus juste le transport des faisceaux de protonthérapie par calcul Monte Carlo.  La méthode ETD est subséquemment adaptée à la présence de bruit dans les images cliniques à l'aide d'un estimateur bayésien. Ensuite, une méthode de partitionnement des données basée sur l'algorithme des k-moyennes est développée afin de permettre une implémentation de la méthode ETD dans un système de calcul de dose Monte Carlo. L'ensemble de ces outils est finalement employé pour déterminer l'impact du MECT sur la précision du calcul de la portée des protons dans une géométrie humanoïde de référence. L'étude des distributions de dose obtenues pour chaque modalité d'imagerie est effectuée pour quantifier la performance du MECT face aux méthodes conventionnelles. Les résultats obtenus indiquent que le MECT employé avec la méthode ETD permet de réduire l'incertitude sur la portée des protons de 1.51% à 0.86%. L'étude suggère que la tomodensitométrie multiénergie a le potentiel d'améliorer la précision des traitements de protonthérapie. Un calcul plus exact de la portée des faisceaux de protonthérapie est associé à une augmentation des taux de succès du traitement,  à une diminution des effets secondaires ainsi qu'une baisse du risque de récurrence de la maladie suite au traitement. Proton therapy is a cancer treatment modality that has the potential to target tumours more accurately than conventional radiotherapy. However, current clinical practice intro- duces an uncertainty on proton beam ranges that impairs the benefits of proton therapy over traditional methods. Indeed, the lack of accuracy on the prediction of protons’ path inside patients forces the application of safety margins around target volumes, and this at the cost of a larger volume of healthy tissues being irradiated. The purpose of this work is to study the potential of multi-energy computed tomography (MECT) to reduce proton beam range uncertainties. First, a novel method to characterize human tissues with MECT is developed. The method, called eigentissue decomposition (ETD) aims to extract the el- emental composition and density of human tissues in order to accurately calculate proton beams transport with Monte Carlo simulations. The ETD method is further adapted to the context of noise in CT images using a Bayesian estimator. Then, a clustering approach based on the k-means algorithm is developed in order to allow the implementation of the ETD method in a Monte Carlo algorithm. Finally, these methods are used to evaluate the impact of MECT on proton range uncertainties in a ground truth humanoid geometry. Dose distributions are compared to quantify the performance of MECT over conventional meth- ods. Results indicate that MECT used with the ETD method allows to reduce proton range uncertainties from 1.51% to 0.86%. The study suggests that MECT has the potential to improve the accuracy of proton therapy and therefore its benefits over conventional radio- therapy. Indeed, improved accuracy in dose calculation is associated with an increase in treatments’ success rate, a decrease in secondary effects as well as a diminution of cancer recurrence.

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