# Impact des régions osseuses dans la planification de radiothérapie de la tête et du cou

Nils Tanneau, Laura Sayaque, Benjamin Leporq, Charlène Bouyer, Frank

Pilleul, Vincent Grégoire, Olivier Beuf

► To cite this version:

Nils Tanneau, Laura Sayaque, Benjamin Leporq, Charlène Bouyer, Frank Pilleul, et al. Impact des régions osseuses dans la planification de radiothérapie de la tête et du cou. SFRMBM 2025 (Société Française de Résonance Magnétique en Biologie et Médecine), Mar 2025, Saint-Malo, France. . hal-05324580

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Submitted on 21 Oct 2025

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## Introduction

La planification de radiothérapie externe pour les cancers ORL inclut plusieurs rendez-vous d'imagerie.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1:** Examens classiquement réalisés pour le traitement d'un cancer ORL par radiothérapie externe</figcaption></figure>

Dans cette région, la délinéation des tissus mous sur scanner est souvent imparfaite du fait du faible contraste et des géométries complexes des structures d'intérêt. L'IRM, qui permet d'obtenir un meilleur contraste sur les volumes cibles et organes à risques (OARs) est un examen de référence.

Elle pourrait simplifier la planification de radiothérapie en s'affranchissant du scanner par la génération d'un scanner synthétique (sCT) qui permet de modéliser la densité électronique des tissus, mesure nécessaire au calcul de dose. La génération par assignation de densité a l'avantage de ne pas dépendre d'une base d'apprentissage importante mais requiert une bonne détermination des tissus et les régions osseuses demeurent un point difficile en IRM.

Plusieurs références[1],[3] indiquent que l'intensité du signal en absorption du scanner (en Unités Hounsfield) dépend de l'énergie des photons utilisés et que pour une énergie de traitement (6 MeV) la valeur de l'os se rapproche de celle de l'eau.

Dans cette perspective, nous avons exploré l'impact de la détermination précise des régions osseuses sur les résultats de planification afin d'estimer le besoin de réaliser une estimation précise de ces régions osseuses qui reste difficile.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2:** Evolution du nombre CT en fonction de l'énergie des photons pour différents tissus.</figcaption></figure>

## Méthodes

Les données IRM et scanner de 24 sujets (4 femmes et 20 hommes, d'âge moyen 66,4 ans) ont été acquises, recalées et traitées. Le protocole IRM incluait des séquences anatomiques pour la délinéation des tissus et des OARs ainsi que des séquences d'IRM quantitative (Ultra Short Echo Time (UTE) et q-Dixon) pour la génération des sCT. Les sCT ont été générés par assignation de densités avec des attributions variables au niveau de l'os :

1. Seuillage de l'os dans le scanner ($CT_{sans-os}$)

2. Assignation de densités [2] (AD)

3. AD sans contribution de l'os ($AD_{sans-os}$)

4. AD avec surestimation de l'os ($AD_{os-surestim}$)

Les régions osseuses ont été estimées avec la séquence UTE. Les autres fractions de tissus ont été estimés à partir des cartes q-Dixon.

Des calculs de dosimétrie ont été réalisés pour chacun des sCT avec le logiciel MONACO (Elekta). Les dosimétries-3D obtenues sont comparées à la dosimétrie scanner par un calcul du gamma pass rate et des différences de doses médianes pour les volumes tumoraux et maximales pour les organes à risque ($D_{50%}$ et $D_{2%}$).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3:** Coupe axiale d'un patient, Scanner (A), Scanner sans os (B), Scanner synthétique par assignation de densités (C), Scanner synthétique par assignation de densités sans os (D), Scanner synthétique par assignation de densités avec surestimation de l'os (E)</figcaption></figure>

## Résultats

Les dosimétries calculées à partir des volumes sans contribution de l'os présentent les meilleurs gamma pass rate à 3%/3mm avec 99.4% pour $CT_{sans-os}$ et 94.9% pour $AD_{sans-os}$. Les différences de doses pour $AD_{sans-os}$ restent inférieures à 2% dans la plupart des organes à risques et inférieures à 1% dans les volumes tumoraux, cela correspond aux exigences cliniques tandis que pour $AD_{os-surestim}$ les performances sont dégradées.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 4:** Différence de dose maximale (en %) appliquée aux OARs</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5:** Différence de dose moyenne (en %) pour les volumes tumoraux</figcaption></figure>

<caption>**Figure 6:** Gamma pass rate 3%/3mm</caption>

## Conclusion

Cette étude ouvre des perspectives pour la dosimétrie fondée sur l'IRM en suggérant que la contribution osseuse a un impact plus réduit sur le calcul de dose que le contraste du scanner X ne le laisse supposer en raison du niveau d'énergie mis en jeu pour le traitement. Cela suggère que des sCT ne présentant pas un contraste similaire au scanner peuvent toutefois permettre d'obtenir des dosimétries satisfaisant les exigences cliniques.

## Remerciements

Cette étude a été financée par le LabEx PRIMES (ANR-11-LABX-0063) et le projet HERESP (ANR-22-CE19-0027). Il a été réalisé dans le cadre du projet SIRIC LyriCAN+ (INCa IN-SERM DGOS 12563).

## Références

[1] National Bureau of Standards handbook no.85, p-13, 1964. available at https://belab.hathitrust.org/cgi/pt?id=mdp.39015001324899&seq=13.

[2] Aliaksandr Karotki, Katherine Mah, Gert Meijer, and Michael Meltsner. Comparison of bulk electron density and voxel-based electron density treatment planning. *Journal of Applied Clinical Medical Physics*, 12(4):97-104, 2011.

[3] Fuminari Tatsugami, Toru Higaki, Yuko Nakamura, Yukiko Honda, and Kazuo Awai. Dual-energy ct: minimal essentials for radiologists. *Japanese Journal of Radiology*, 40(6):547-559, Jun 2022.

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