Planification automatique de traitement avancée en radiothérapie

 Planification automatique de traitement avancée en radiothérapie 1. Contexte La radiothérapie est une des modalités de traitement principale du cancer et concerne environ 60 à 70 % des patients. Elle consiste à délivrer une dose (via un faisceau de particules) maximale à une cible tumorale, tout en limitant au maximum la dose délivrée aux tissus sains et aux organes à risque environnants ce qui défini la toxicité du traitement. Qu’elle soit externe ou interne comme en curiethérapie la dose prescrite est personnalisée pour chaque patient. Une planification de traitement est automatiquement réalisée en fonction de la dose de prescription, de la position de la tumeur ainsi que des organes à risque. Cette planification doit définir la configuration du système de traitement, c’est-­‐à-­‐dire par exemple en radiothérapie externe la forme et l’intensité de chaque faisceau d’irradiation. Dans le cas d’une radiothérapie interne ces paramètres seront la position des sources radioactives dans l’organe cible. Le système de planification automatique de traitement (PAT) est un programme d’optimisation qui doit satisfaire l’ensemble des critères définis par le traitement médical. La planification doit être établie dans un intervalle de temps compatible avec le traitement et la routine clinique. Par exemple en radiothérapie interne la planification est réalisée pendant l’intervention (per-­‐
opératoire), ce qui signifie qu’il doit être obtenu rapidement. Aujourd’hui, la méthode qui est utilisée est une optimisation par recuit simulé. Cette méthode itérative est capable de trouver un minimum global avec un nombre d’itérations important (>1000). Le recuit simulé nécessite un nombre important d’itérations pour converger, pour ces raisons le calcul de dose effectué en per-­‐opératoire dans la PAT utilise des modèles pré-­‐calculés et approximés. Ces approximations limitent fortement la force de frappe du traitement. En effet pour contrôler les incertitudes, les doses de traitement sont réduites et adaptées. Dans certains cas où la contrainte temporelle est importante, notamment en curiethérapie, ces approximations vont jusqu’à considérer les tissus comme de l’eau afin de simplifier les calculs. La méthode absolue pour estimer une dose avec précision notamment en considérant l’hétérogénéité des tissus est l’utilisation de la simulation Monte Carlo. Ce type de méthode simule l’interaction des particules avec la matière ce qui nécessite une puissance de calcul importante. Récemment, l’utilisation de cartes graphiques (GPU) est devenue une solution à bas coût. Il faut également intégrer dans la PAT l’ensemble des éléments susceptibles d’apporter des approximations. Par exemple tenir compte du mouvement physiologique du patient, telle que la respiration (radiothérapie externe). En curiethérapie, où les sources sont insérées dans l’organe (prostate par exemple), il faudra tenir compte de l’évolution de l’œdème créé dans le temps. Toutes ces méthodes rajoutent une complexité importante dans la PAT augmentant considérablement le temps de calcul. Aujourd’hui, il n’existe aucune méthodologie ou logiciel clinique permettant d’utiliser la simulation Monte Carlo pour planifier automatiquement et avec précision un traitement en radiothérapie. 2. Objectifs L’objectif principal de ce projet est de développer un système de PAT avancée permettant de déterminer dans un temps cliniquement acceptable une planification optimale, précise et sans approximation. Ce système amélioré utilisera la simulation par technique Monte Carlo et les modèles physiologiques adéquats (respiration, œdème, etc). Pour cela il faudra remettre à plat les méthodologies fondamentales qui permettent d’obtenir une planification. 1/2 Ce projet comprend plusieurs objectifs qui sont : a. La mise en place d’une stratégie pour incorporer efficacement la simulation Monte Carlo. Bien qu’implémentée sur GPU, le temps de calcul est toujours trop important pour être utilisé tel quel. Une des possibilités serait une approche hybride combinant modèles analytiques et simulation Monte Carlo. b. La proposition d’une nouvelle méthode d’optimisation ou une méthode combinée avec le recuit simulé pour améliorer la vitesse de convergence. Cet optimiseur devra être capable de trouver un minimum global avec un nombre minimum d’itérations. Pour cela plusieurs approches devront être proposées et testées, telles que des approches d’optimisation en parallèle, de multi-­‐résolution, etc. c. L’intégration de modèles physiologiques, comme le mouvement respiratoire ou la création d’œdème dans le système de PAT. Une stratégie adéquate sera mise en place pour considérer chaque élément. d. La dernière étape sera dédiée à la validation et à l’évaluation du nouveau système. La planification obtenue par le système proposé sera comparée avec celle définie pour le traitement clinique. La précision, le temps de calcul et la toxicité seront évalués autour de différents types de traitement en radiothérapie (externe, curiethérapie). 3. Lieu et équipe Laboratoire de Traitement de l’Information Médicale de Brest (LaTIM : INSERM UMR1101, CHRU de Brest). La personne recrutée travaillera au LaTIM, localisé au CHU Morvan de Brest. 4. Compétences requises et profil souhaité : • Formation Master en génie logiciel/automatique/informatique/mathématiques appliquées avec des connaissances solides en mathématiques et programmation scientifique. • Bon niveau en anglais à l’oral et à l’écrit • Programmation scientifique (C/C++) • De manière générale, une expérience acquise lors d’un stage de Master sur l’un des aspects liés à ce sujet (optimisation itérative) est un plus. 5. Contact et autres informations Le dossier de candidature comprenant un CV, une lettre de motivation, une copie des diplômes (ou attestation), les relevés de notes de la formation, ainsi que des lettres de recommandation ou des références de responsables à contacter, sont à envoyer aux adresses ci-­‐dessous : Co-­‐encadrants : M.-­‐P. Garcia (LaTIM – UBO), J. Bert (LaTIM – CHRU de Brest), D. Visvikis (LaTIM – INSERM) Contact pour l’envoi des dossiers : Julien Bert (julien.bert@univ-­‐brest.fr) Marie Paule Garcia (marie-­‐paule.garcia@univ-­‐brest.fr) 2/2