Mise en correspondance inter-individus pour la prédiction de la toxicité en radiothérapie du cancer de la prostate

par Gaël Dréan

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Pascal Haigron et de Oscar Dario Acosta-Tamayo.


  • Résumé

    Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le contexte de la prédiction de la toxicité en radiothérapie du cancer de la prostate. Dans l'objectif d'analyser les corrélations spatiales entre la dose et les effets secondaires cette problématique est abordée dans un cadre d'analyse de population. La mise en correspondance inter-individus de l'anatomie et de la distribution de dose planifiée soulève des difficultés liées aux fortes variabilités anatomiques et au faible contraste des images CT considérées. Nous avons envisagé différentes stratégies de recalage non-rigide exploitant les informations relatives aux structures anatomiques, aux combinaisons intensité-structure, ou aux relations inter-structures. Les méthodes proposées s'appuient notamment sur l’utilisation de descripteurs structurels des organes tels que les cartes de distances euclidiennes ou du champ scalaire solution de l’équation de Laplace. Ces méthodes ont permis d'améliorer significativement la précision de la mise en correspondance, tant au niveau anatomique que dosimétrique. Les plus performantes ont été utilisées pour analyser une population de 118 individus. Les comparaisons statistiques des distributions de dose entre les patients souffrant ou non de saignements rectaux ont permis d’identifier une sous-région du rectum où la dose semble corrélée à la toxicité. La sous-région rectale identifiée apparaît potentiellement impliquée et hautement prédictive du risque de saignement. L'approche proposée permet d’améliorer les performances des modèles mathématiques de prédiction de la toxicité.

  • Titre traduit

    Inter-individual mapping for the prediction of toxicity following prostate cancer radiotherapy


  • Résumé

    This thesis deals with the issue of predicting the toxicity within the context of prostate cancer radiotherapy. With the aim of analyzing the spatial correlations between dose and side effects, this problem is addressed in a population analysis framework. Inter-individual matching of both the anatomy and planned dose distribution raises difficulties related to high anatomical variability and low contrast in the CT images. We considered different strategies for non-rigid registration involving the use of information on anatomical structures, intensity-structure combinations, or inter-structures relations. The proposed methods are primarily based on the use of structural descriptors of organs such as Euclidean distance maps or scalar field solution of the Laplace equation. These methods allowed us to significantly improve the accuracy of the matching, at both the dosimetric and the anatomical level. The most accurate matching strategy has been used for analyzing a population of. Statistical comparisons of dose distributions between patients with or without rectal bleeding have been used to identify a rectal sub-region likely correlated with toxicity. The identified rectal sub-region appears potentially involved in side effects and highly predictive of the risk of bleeding. The proposed approach makes it possible to improve the performance of mathematical models for predicting the toxicity.


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