Continuum description of deformable organs based on tetrahedral meshes : application to dosimetry and imaging for hadron therapy

par Petru-Stefan Manescu

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Behzad Shariat, Michaël Beuve et de Joseph Azencot.

Soutenue le 24-09-2014

à Lyon 1 , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec Institut de Physique Nucléaire de Lyon (laboratoire) .

Le président du jury était Marc Daniel.

Le jury était composé de Behzad Shariat, Michaël Beuve, Anthony Lomax.

Les rapporteurs étaient Hervé Delingette, Guido Baroni.

  • Titre traduit

    Représentation continue des organes déformables basée sur des maillages tétraédriques : application à la dosimétrie et l'imagerie pour l'hadronthérapie


  • Résumé

    Dans le cadre du projet européen ENVISION (2010-2014) et en collaboration avec l'équipe CAS-PHABIO de l'IPNL, cette thèse constitue une contribution méthodologique et technique dans le domaine de la dosimétrie et de l'imagerie de contrôle par émission des positons (TEP) pour les organes en mouvement. Les méthodes actuelles utilisent le recalage déformable d'images CT pour estimer le mouvement des organes internes. Le recalage déformable permet d'estimer le déplacement de chaque voxel d'une image à une autre. La dose radio-thérapeutique ainsi que l'activité TEP sont accumulées sur des voxels. Ces approches ont des difficultés quand il s'agit de prendre en compte la variation de densité à l'intérieur des organes et l'aspect non-répétitif du mouvement respiratoire. Les travaux antérieurs de l'équipe ont permis de développer un premier modèle biomécanique complet du système respiratoire qui, corrélé avec des signaux externes, pourrait prendre en compte la variabilité du mouvement respiratoire. Cette thèse présente une approche qui permet d'intégrer un tel modèle biomécanique dans un système de planification de traitement pour l'hadronthérapie. Dans cette thèse, nous avons choisi d'investiguer de près l'utilisation des maillages tétraédriques déformables dans la dosimétrie et la reconstruction d'images TEP afin d'estimer les avantages et inconvénients de ce type de géométrie. En conclusion, notre approche peut être utilisée avec n'importe quel modèle de déformation basé sur une géométrie tétraédrique et dont le mouvement est décrit par le déplacement des nœuds des maillages et donc contrairement aux méthodes basés images, notre approche n'est pas nécessairement dépendante de l'existence des images internes à tout moment. Dans le futur, les méthodes développées dans cette thèse pourraient être utilisées avec un modèle biomécanique complet du système respiratoire afin de quantifier, par exemple, les effets de la variabilité de la respiration sur le dépôt de dose


  • Résumé

    Respiratory-induced organ motion is a technical challenge to nuclear imaging and to charged particle therapy dose calculations for lung cancer treatment in particular. Internal organ tissue displacements and deformations induced by breathing need to be taken into account when calculating Monte Carlo dose distributions as well as when performing tomographic reconstructions for PET imaging. Current techniques based on Deformable Image Registration (DIR) cannot fully take into account the density variations of the tissues nor the fact that respiratory motion is not reproducible. As part of the ENVISION (2010-2014) European project, in collaboration with the CAS-PHABIO team from IPNL (the Nuclear Physics Institute from Lyon), this PhD project presents a methodological contribution to physical dose calculations and PET-based treatment verification for hadron therapy in the case of moving tumours. Contrary to DIR-based methods where motion is described by relative voxel displacement, each organ is represented as a deformable grid of tetrahedra where internal motion is described by mesh vertex transformations calculated using continuum mechanics. First, this PhD project proposes a new method to calculate four dimensional dose distribution over tetrahedral meshes, which are deformed using biomechanical modeling based on Finite Element Analysis (FEA). The second part of the PhD is focused on motion compensation for PET image reconstruction using deformable tetrahedral meshes

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