La planification de traitement en radiothérapie VMAT : comparaison des approches par points de contrôle et par arcs

La radiothérapie avec modulation d'intensité rotationnelle (VMAT) est une méthode avancée et améliorée de radiothérapie. En radiothérapie classique, la machine effectue une rotation fractionnée autour du patient, et la tumeur n'est traitée que depuis certains angles où la machine est immobile. Contrairement à cela, la VMAT permet de traiter l'ensemble de la tumeur dans une rotation continue à 360 degrés. Ainsi, la technologie VMAT permet de réduire considérablement le temps de traitement, tout en gagnant en précision. Cela permettrait donc à la fois d'augmenter le confort du patient, de traiter plus de cas avec une même machine, et d'augmenter la qualité du traitement. Afin d'utiliser correctement cette technologie, il faut être en mesure de fournir des plans de traitement efficaces selon les cas traités. La notion de planification de traitement en radiothérapie traduit le besoin de traiter chaque patient différemment. Le traitement est adapté selon la position et le type de tumeur ciblée, ainsi que le dossier médical en général, chaque cas de cancer appelant à une stratégie de traitement unique. Le processus de planification de traitement consiste à optimiser tous les paramètres ajustables de la machine de radiothérapie, afin de cibler au mieux la tumeur, tout en évitant les tissus sains environnants. La rotation continue de la machine en VMAT a relancé la recherche d'une méthode d'optimisation du plan de traitement, capable de gérer de nouvelles variables sous de nouvelles contraintes. Une des méthodes envisagées serait d'optimiser à la fois l'intensité, ainsi que la forme du rayonnement à travers un algorithme de génération de colonnes dans l'objectif d'améliorer la vitesse du traitement. Le problème de planification de traitement est résolu sur un ensemble très vaste de solutions, contenant toutes les combinaisons de paramètres ajustables de la machine. Cependant, seules quelques solutions sont intéressantes pour un patient. L'algorithme de génération de colonnes permet de résoudre des problème complexes, en se concentrant sur un sous-ensemble de variables visiblement judicieuses pour le cas clinique. Ce sous-ensemble est déterminé par un sous-problème, le problème de coût, dont l'objectif est de proposer de nouvelles variables, ou colonnes, à chaque itération de l'algorithme. Un autre sous-problème, le problème restreint, se charge d'optimiser la solution en ne regardant que les colonnes du sous-ensemble construit. Plusieurs formulations du problème de planification de traitement utilisant la méthode de génération de colonnes existent dans la littérature. Ce projet compare deux approches du problème : le modèle par points de contrôle, et le modèle par arcs. Dans le premier cas, le plan de traitement n'est évalué que sur un sous-ensemble des angles d'émission, afin de réduire la complexité du problème. Ces angles sont appelés points de contrôle et sont équidistants. Le deuxième modèle tente également de réduire la complexité du problème, en optimisant la solution sur des fractions de rotation, constituées de plusieurs secteurs angulaires adjacents. Les objectifs de cette étude sont donc les suivants : étudier les deux algorithmes de génération de colonnes utilisant des formulations mathématiques différentes, comparer dans la mesure du possible la qualité des plans de traitements obtenus par les deux méthodes, analyser leur points forts et leurs points faibles pour proposer une nouvelle méthode combinant les aspects les plus intéressants de ces algorithmes. Pour ce faire, plusieurs hypothèses seront faites au cours du projet. Dans un premier temps, l'ensemble des échantillons cliniques disponibles pour le test des algorithmes se réduit à la base de donnée CORT. Cette base de donnée dispose uniquement de 4 cas de cancer dont un seul, un cancer de la prostate, sera utilisé pour l'étude. Il sera supposé que le processus de planification de traitement étudié sur un cas de cancer peut être généralisé à l'ensemble des cas cliniques. Ensuite, il sera également supposé qu'une solution retournée par l'algorithme de génération de colonnes, c'est à dire une solution optimisée sur un ensemble réduit de variables, présente une qualité finale comparable à une solution évaluée sur l'ensemble des possibilités. Les plans de traitements seront analysés selon des critères particuliers. En effet, quantifier la qualité d'un plan de traitement est complexe : c'est une analyse subjective, qui dépend à la fois des objectifs fixés par le médecin et des objectifs de l'utilisateur. Ainsi, la comparaison des algorithmes se basera dans un premier temps sur le respect ou non des prescriptions indiquées pour le cas étudié, ainsi que le nombre de tentatives nécessaires à l'élaboration d'un plan de traitement acceptable pour chaque logiciel. Par la suite, le critère de temps de traitement sera également utilisé, l'objectif d'un algorithme de planification de traitement en VMAT étant de réduire la durée nécessaire à la machine pour délivrer la solution. La comparaison préliminaire des deux approches se fait sur deux implémentations existantes des modèles mathématiques. Les résultats montrent que les deux logiciels retournent des plans de traitement acceptables d'une qualité comparable. Le nombre de tentatives nécessaires sur le cas du cancer de la prostate varie entre 8, pour la méthode par points de contrôle, et 11 pour la méthode par arcs. Toutefois, dans ce dernier cas, le processus est plus fastidieux au vu des paramètres en entrée de l'algorithme, qui sont moins intuitifs d'un point de vue médical. La nouvelle formulation proposée introduit la notion de points de contrôle dans une implémentation de l'approche par arcs. Les résultats montrent qu'une approche par arcs utilisant des arcs d'une longueur � produit un plan de traitement équivalent à une approche utilisant des poids de contrôle espacés de �/2 pour une même stratégie de planification.