Soutenance de Thèse

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Le lundi 17 décembre à 14 heure au pôle numérique Rennes Beaulieu (salle TA  Beaulieu, Université de Rennes 1), Monsieur Axel Largent soutient son doctorat intitulé "Planification en radiothérapie externe à partir d'imagerie par résonance magnétique", devant le jury composé de : 

Mme. Juliette Thariat, PU/PH, LPC, Université de Caen

M. Fabrice Meriaudeau, PU, Le2i, Université de Bourgogne

Mme Su RUAN, PU, LITIS, Université de Rouen

M. Robin GARCIA, Chef du service de physique médicale de l’institut Sainte Catherine

M. Renaud de Crevoisier, PU/PH, LTSI, Université de Rennes 

M. Hervé Saint-Jalmes, PU/PH, LTSI, Université de Rennes

M. Jean-Claude Nunes, MCU, LTSI, Université de Rennes

M. Oscar Acosta, MCU, LTSI, Université de Rennes

 

Résumé :

En radiothérapie externe, l’imagerie par rayons X (CT-scan et CBCT) est l’imagerie de référence pour la planification et la délivrance du traitement. Le CT-scan permet l’accès aux densités électroniques des tissus qui sont nécessaires pour le calcul de dose. Le CBCT permet le positionnement du patient, le tracking et le gating de la tumeur. Cependant, l’imagerie par rayons X présente un faible contraste entre les tissus mous et est irradiante. Grâce à un meilleur contraste, l’IRM pourrait améliorer le positionnement du patient, la délinéation des volumes d’intérêt (PTV et OAR), et le ciblage de la dose. L’IRM présente ainsi un intérêt majeur pour la planification de radiothérapie. 

L’objectif de cette thèse a été premièrement d’optimiser un protocole d’acquisition d’images IRM de la sphère ORL, avec patient en position de traitement. Le second objectif a été de réaliser une dosimétrie à partir de l’IRM. Cependant, à contrario du CT-scan, l’IRM ne fournit pas la densité électronique des tissus. Pour palier cela, une méthode patch-based (PBM) et une méthode de deep learning (DLM) ont été utilisées pour générer des pseudo-CT, et ainsi calculer la dose. La DLM fut un réseau de neurones antagoniste génératif et la PBM fut développée en utilisant une recherche de patchs similaires avec des descripteurs d’images. Ces méthodes ont été évaluées et comparées à une méthode atlas (ABM) et une méthode d’assignation de densité (BDM) à partir de critères de jugement images et dosimétriques. La DLM et la PBM apparurent comme les méthodes les plus précises. La DLM fut la méthode la plus rapide et robuste aux variations anatomiques.