Soutenance de thèse : Laura SAYAQUE

IRM quantitative pour la planification de la radiothérapie dans la zone tête et cou

Doctorante : Laura SAYAQUE

Laboratoire INSA : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
École doctorale : ED n°205 ISS - Interdisciplinaire Sciences-Santé

Lors d’un traitement par radiothérapie, les patients oto-rhino-laryngé (ORL) passent plusieurs examens à visée diagnostique tels qu’un scanner X (CT) et une IRM (Imagerie à Résonnance Magnétique). Lors du CT le patient est positionné à l’identique au traitement. La dosimétrie est calculée sur les images du CT et l’IRM permet, au-delà du diagnostic, d’ajuster le contour des volumes tumoraux et à risque. Néanmoins, l’IRM pourrait être utilisée pour l’ensemble de la planification afin de réduire les erreurs liées au recalage intermodal et limiter l’examen à une seule imagerie non irradiante. Un CT synthétique (sCT) remplacerait l’actuel CT pour la dosimétrie. Les méthodes les plus récentes permettent de construire ce sCT par apprentissage automatique, mais elles nécessitent des bases de données suffisamment grandes et diversifiées. En effet, elles sont peu sensibles aux variations anatomiques de chaque patient et peuvent donner des résultats biaisés dans le cas de variations non présentes dans la base de données d’apprentissage. De plus, les patients atteints de cancers de la zone ORL montrent des localisations tumorales très variées et sont, en général, âgés de plus de 50 ans avec pour la plupart des plombages, couronnes ou implants dentaires. Ces plombages engendrent des artefacts dont l’impact diffère en fonction de leurs caractéristiques et de leur localisation par rapport à la tumeur et aux organes à risques (OAR) mais aussi en fonction de la modalité d’imagerie utilisée. Leur caractère imprévisible accentue le besoin de méthodes qui se détachent de l’anatomie des patients pour la génération du sCT. Dans ce contexte, cette thèse vise à proposer des méthodes d’IRM quantitative fondées uniquement sur des images paramétriques ou multiparamétriques pour réaliser une radiothérapie ORL à partir d’un examen IRM. La première partie de cette thèse s’intéresse à une nouvelle approche fondée sur la quantité d’hydrogène contenue dans les tissus. Elle s’obtient à partir de la mesure de la densité de protons, estimée avec une séquence IRM à temps d’écho ultra court (UTE). De premières études ont montré un lien entre la quantité d’hydrogène dans les tissus, leur coefficient d’atténuation massique et leur pouvoir d’arrêt massique, qui sont liés à la densité électronique. Ce lien nous a permis de générer un CT synthétique (sCT) pour le calcul de la dosimétrie, qui est comparée à celle du CT de référence. La comparaison, effectuée sur 25 patients, montre des résultats proches de la littérature (différence de doses <2% en moyenne). Néanmoins, l’erreur absolue moyenne (MAE) entre le sCT et le CT reste élevée en raison des difficultés à correctement mesurer le signal de l’os et des implants. La deuxième partie de cette thèse s’intéresse à l’impact de la qualité du sCT sur la dosimétrie. Plusieurs sCT sont comparés en faisant varier le nombre de pixels assignés aux tissus osseux avec une méthode d’assignation de densité. L’étude menée sur 24 patients montre des différences de doses plus faible pour le sCT sans assignation osseuse (<2% pour la plupart des volumes), et des résultats similaires avec une classe de tissus osseux au plus juste et surestimée. Un CT “sans os” est aussi évalué en leur assignant l’intensité de l’eau (0 Unités Hounsfield, UH). La différence de doses est inférieure à 1% pour presque tous les OAR et les volumes tumoraux. L’impact de l’énergie à laquelle le scanner X est effectué sur le contraste entre les tissus a été validé à l’aide d’un fantôme. Comparé au CT à 120kV, à l’énergie de traitement (6MV), la différence d’UH entre les tissus diminue, notamment entre l’os et les tissus mous, se rapprochant du contraste de l’IRM. L’importance de l’attribution correcte des régions osseuses n’est donc pas aussi impactante que le laisserait supposer le contraste sur les images de CT. Ainsi, une conversion directe des images IRM en densités électroniques permettrait un calcul de dose plus proche de la référence.