Improving confidence for IMRT and helical tomotherapy treatments using accurately benchmarked Monte Carlo simulations

Sterpin, Edmond

(fre) Le rêve ultime du radiothérapeute a toujours été d?avoir à disposition des technologies capables de délivrer avec une parfaite précision des doses élevées aux volumes tumoraux sans irradier les tissus sains avoisinants. Ce rêve ne deviendra jamais réalité, mais tous les efforts des physiciens, médecins et industriels doivent être combinés pour que la réalité s?approche le plus possible de cette utopie. Depuis le début des années 60 et l?avènement des accélérateurs linéaires d?électrons montés sur des unités de traitement, la technologie en thérapie par photons a évolué énormément. Aujourd?hui, les traitements les plus à la pointe incluent la radiothérapie par modulation d?intensité (« Intensity-Modulated Radiation Therapy » ou IMRT) avec l?aide d?outils d?imagerie hautement sophistiqués. L?IMRT est une technique complexe qui requiert un excellent contrôle de la précision dans toutes les étapes du processus du traitement. Ces étapes peuvent être résumées en trois catégories qui sont 1) l?étalonnage et la stabilité de l?unité de traitement, 2) le positionnement et la qualité des données associées au patient et 3) la précision du calcul de dose effectué lors de la planification du traitement. Pour améliorer l?incertitude globale d?un traitement donné, des efforts de recherche sont nécessaires dans les trois catégories. Cette thèse se concentre sur le processus de calcul de dose. Durant les dernières décennies, la complexité et la précision des algorithmes de dose ont augmenté fortement grâce aux énormes progrès de l?informatique. Malgré cela, l?immense majorité des algorithmes utilisent des méthodes analytiques impliquant des approximations importantes au niveau de la physique de transport des particules. Il est cependant possible de concevoir des algorithmes qui évitent ces approximations en se basant sur des méthodes dites de Monte Carlo (MC) qui simulent fidèlement la réalité physique et qui sont consid????????reees aujourd??hui comme les plus précises de calcul de la dose dans les tissus humains. Malheureusement, jusqu?à récemment, la vitesse des simulations MC était trop lente pour être compatible avec les contraintes de temps liées à la routine clinique. Mais les progrès continus en puissance de calcul combinés avec l?introduction de simplifications pertinentes dans les codes MC permettent d?envisager l?introduction d?algorithmes MC en routine clinique, ce qui est déjà le cas pour plusieurs systèmes de planification de traitement commerciaux. L?objectif de cette thèse était d?évaluer la valeur ajoutée du MC comparé à des algorithmes analytiques modernes pour des traitements IMRT complexes de tumeurs entourées de nombreuses inhomogénéités de densité. Ces évaluations ont été effectuées pour deux techniques de traitement IMRT : « step-and-shoot » et tomothérapie hélicoïdale. Pour l?IMRT « step-and-shoot » délivrée par une unité de traitement Elekta SL25, des simulations MC avec BEAMnrc ont été comparées avec un algorithme commercialisé récemment par la firme Varian appelé « Anisotropic Analytical Algorithm » (AAA). Pour la tomothérapie, une étude similaire a été accomplie mais pour le code utilisé dans le système fourni par « Tomotherapy Incorporated » et basé sur un algorithme de type convolution/superposition utilisant l?approximation « collapsed-cone ». Durant cette seconde étude, la modélisation MC au moyen du code MC PENELOPE était un aspect très important étant donné que c?est la première fois qu?un code MC complet pour la tomothérapie était construit avec tous les détails techniques de la machine fournis par le constructeur. De plus, le modèle MC, appelé TomoPen, a été conçu en vue d?une introduction future dans le système clinique. La vitesse de la simulation était donc une contrainte importante. La stratégie utilisée pour la simulation et adoptée dans TomoPen consiste principalement à simplifier drastiquement le transport des photons dans le collimateur multilames et permet de calculer des distributions de dose dans une tumeur bilatérale de la sphère tête et cou en à peu près 10 heures sur un processeur de 2 GHz, sans perte de précision significative. En utilisant le groupe d?ordinateurs fourni avec chaque unité de traitement de tomothérapie, ce temps de simulation peut être réduit d?un facteur 32, correspondant au nombre de processeurs. Durant cette thèse, la correspondance entre algorithmes analytiques et MC était en général satisfaisante pour la majorité des cas cliniques et expérimentaux étudiés. Cependant, des différences ont pu être observées pour des situations critiques, comme des petites tumeurs pulmonaires ou des tumeurs ethmoïdes. Même si ces déviations n?étaient pas « dramatiques », elles ont pu démontrer clairement le potentiel des algorithmes MC dans la pratique clinique afin d?améliorer la qualité globale et la précision des traitements.

(eng) The radiotherapy community's dream has always been to have available technologies being able to deliver a perfectly accurate high dose to tumor volumes without irradiating surrounding healthy tissues. This dream will never come true, but all the efforts of physicists, physicians and manufacturers must be combined to bring reality as close as possible to this utopia. Since the beginning of the 60s and the advent of electron linear accelerator mounted on treatment units, the technology in photon therapy has evolved tremendously. Nowadays, the state of art in photon treatments involves intensitymodulated radiotherapy (IMRT) with the help of highly sophisticated imaging devices. IMRT is a complex technique which requires a good control in the accuracy of all the steps involved in a radiotherapy treatment. Those may be summarized into 3 main categories: the calibration and stability of the treatment unit, the positioning and the quality of the data associated to the patient and the dose calculation process during treatment planning. To improve the overall uncertainty of a given treatment, research efforts are needed in the three categories. This thesis focuses on the dose calculation process. During the last decades, the complexity and accuracy of dose calculation algorithms increased with the huge improvements in computer technology. Despite this, the vast majority of the algorithms perform important approximations regarding the physics of the particles transport. However, it is possible to design algorithms with minor approximations based on Monte Carlo methods (MC), which faithfully simulate the physical reality and are considered as the most accurate to compute dose in human tissue. Unfortunately, until recently, the speed of MC simulations was too slow to be compatible with the time constraints associated with clinical routine. But the continuous improvements in computer power combined with the introduction of pertinent simplifications in the MC codes allowed for the introduction of MC into clinical practice, which is already available in several commercial treatment planning systems. The aim of this thesis was to evaluate the added-value of MC compared to modern analytical algorithms for complex IMRT treatments of tumors surrounded by an important amount of inhomogeneities. Those evaluations were performed for two IMRT delivery techniques: step-and-shoot IMRT and helical tomotherapy. For stepand- shoot IMRT (delivered by an Elekta treatment unit), MC simulations with BEAMnrc were compared to an algorithm released recently by Varian called the Anisotropic Analytical Algorithm (AAA). For helical tomotherapy, a similar study "Improving confidence for IMRT and helical tomotherapy treatments using accurately benchmarked Monte Carlo simulations" was performed but for the collapsed-cone convolution/superposition code implemented in the tomotherapy system provided by Tomotherapy Incorporated. During this second study, the MC modeling of tomotherapy based on the MC code PENELOPE was an important aspect since this was the first time that a complete MC model of tomotherapy was designed with all the machine details fully disclosed by the manufacturer. Moreover, the MC model, called TomoPen, was designed for future implementation in the clinical system. Therefore, the speed of the simulation was a critical issue. The simulation strategy adopted in TomoPen, which mainly consisted in symplifying the transport through the multi-leaf collimator, allowed the calculation of dose distributions in a bilateral head-and-neck tumor in around 6 hours on a single 2.5 GHz processor, without losing significant accuracy. Using the cluster delivered with each tomotherapy treatment unit, this simulation time could be reduced by a factor of at least 32. Generally, a good agreement was achieved between analytical algorithms and MC for the clinical cases selected during this study. However, differences could be observed for critical situations...