Intégration de la respiration en radiothérapie : apport du recalage déformable d'images

par Vlad Boldea

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Serge Miguet et de David Sarrut.

Soutenue en 2006

à Lyon 2 .


  • Résumé

    Prendre en compte les mouvements et les déformations des organes en radiothérapie pour le traitement de cancer de poumons est un défi majeur car cela permet d'augmenter la dose délivrée à la tumeur tout en épargnant mieux les tissus sains environnants. Nous nous intéressons aux méthodes iconiques de recalage non-rigide (ou déformable) appliquées aux acquisitions tomodensiométriques 3D (TDM 3D) du thorax. Le but est d'extraire l'information mouvement et déformation des poumons et des tumeurs. Durant cette thèse nous avons développé une plateforme de recalage déformable avec plusieurs méthodes de régularisation de champs de vecteurs. Trois études principales ont été menées. Dans une première étude, le recalage déformable a permis de contrôler la reproductibilité du blocage respiratoire. Nous avons montré sur une dizaine de patients que ce blocage est efficace sauf pour trois patients avec des anomalies fonctionnelles. Dans une deuxième étude nous analysons des acquisitions TDM 4D (ensemble d'images TDM 3D acquises à des instants différents du cycle respiratoire normal). Le but est d'extraire et suivre les mouvements et déformations du thorax pour en tenir compte lors d'un traitement en respiration libre et d'effectuer des études dosimétriques dynamiques 4D. Nous avons construit un premier modèle d'image TDM 4D à partir des deux images TDM 3D acquises en blocage respiratoire en fin d'expiration et en fin d'inspiration. L'objectif à long terme est de pouvoir fournir une modélisation détaillée du poumon, permettant le suivi de la tumeur et l'irradiation synchronisée avec la respiration, afin d'optimiser le traitement curatif par radiothérapie du cancer du poumon.

  • Titre traduit

    The management of respiration in radiotherapy : contribution of deformable registration


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    A major challenge in lung cancer treatment in radiotherapy is to take into account organs movements and deformations in order to improve dose coverage of the tumor and spare the surrounding healthy tissues. We focused on intensity based deformable registration methods applied to 3D computed tomography scans (3D-CT) of the thorax. The goal is to extract movement and deformation information of lungs and tumor. During this PhD we developed a deformable registration platform with multiples regularizations techniques of vector fields. We did three main studies. In the first one we used deformable registration to study the breath-hold reproducibility with ABC device. The breath-hold was efficient for patients with normal lung behavior and inefficient for patients with lung discrepancies. In the second study, we used 4D-CT acquisitions (a 4D-CT acquisition is a set of 3D-CT images acquired over the free-breathing respiration cycle). The goal was to extract and follow thorax movements for a free-breathing treatment and 4D dosimetric studies. We built a first 4D-CT image model with two 3D-CT images acquired at end-inhale and end-exhale stages of the respiration cycle. The long-term goal is to have a complete model of lung and thorax, allowing tumor tracking and respiration synchronized irradiation, in order to optimize the lung cancer treatment in radiotherapy.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (134 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 117-125. Index

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