Rapport final_GATE
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R ECHERCHE DES PISTES D ’ OPTIMISATIONS DE GATE 6.0 Rapport final Henri DER SARKISSIAN 25/03/2010 25/03/2010 RECHERCHE GATE 6.0 DES PISTES D’OPTIMISATIONS DE Rapport final I. INTRODUCTION GENERALE Les techniques de médecine nucléaire sont un axe important dans la recherche et le diagnostique de maladies comme le cancer. Parmi celles-ci, nous pouvons distinguer les techniques d’imagerie et les techniques de traitement appelées radiothérapies. L’imagerie médicale est nécessaire au diagnostique et au traitement. On ne peut imaginer un meilleur moyen que de voir directement dans le corps du patient les sources de la maladie. Il existe différentes techniques d’imagerie correspondant chacune à un usage précis. On trouve aujourd’hui trois grandes catégories : l’imagerie « topographique » qui représente la surface du corps, l’imagerie par projection qui montre l’interaction de radiations selon les directions connues dans le corps humain et l’imagerie tomographique qui est une image de la distribution spatiale de l’interaction locale de radiations avec les tissus dans une coupe fine du corps humain.(1) Le développement de ces techniques nécessite des outils de simulation informatique. De nombreux codes de simulation ont été imaginés comme GEANT4 et GATE, une couche applicative de GEANT4 spécifique à la tomographie. Ces outils permettent, à partir de données spécifiques à un patient, de simuler les phénomènes physiques et d’obtenir des images cliniques ainsi que d’autres informations comme la dose déposée dans les tissus du corps. Ce projet porte sur l’étude de l’un de ces codes de simulation Monte Carlo : GATE 6.0 1 25/03/2010 Sommaire I. INTRODUCTION GENERALE ...................................................................................................................... 1 II. PRESENTATION DU PROJET ...................................................................................................................... 3 1. 2. 3. 4. ENJEU .....................................................................................................................................................................3 OBJECTIFS ...............................................................................................................................................................3 ENCADREMENT DU PROJET ......................................................................................................................................4 DEROULEMENT DU PROJET ......................................................................................................................................4 III. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE ....................................................................................................................... 7 1. SPECT (TOMOGRAPHIE A EMISSION MONOPHOTONIQUE ) .........................................................................................7 a. b. c. 2. Fonctionnement d’une Gamma Caméra.............................................................................................................7 Interactions rayonnement-matière et sources d’erreurs ....................................................................................8 Résolution spatiale du détecteur ...................................................................................................................... 12 RECONSTRUCTION TOMOGRAPHIQUE ...................................................................................................................... 12 a. b. c. 3. Principes........................................................................................................................................................... 12 Méthodes analytiques ......................................................................................................................................13 Méthodes discrètes ...........................................................................................................................................14 GATE ................................................................................................................................................................... 15 a. b. c. d. e. f. g. 4. Fonctionnement de GATE ................................................................................................................................ 16 Définition de la géométrie ................................................................................................................................ 16 Le scanner ........................................................................................................................................................ 16 Fantôme ........................................................................................................................................................... 17 Configuration des détecteurs ........................................................................................................................... 17 Imagerie ........................................................................................................................................................... 17 Dépôt de dose ...................................................................................................................................................17 IMAGES INTERFILE ................................................................................................................................................ 17 IV. LIVRABLES ............................................................................................................................................ 18 5. BENCHMARK SPECT ............................................................................................................................................. 18 h. i. j. Modélisation et caractéristiques du système ...................................................................................................18 Phénomènes physiques ....................................................................................................................................19 Résultats .......................................................................................................................................................... 20 6. .................................................................................................................................................................................. 20 7. CALCUL DE DOSES ................................................................................................................................................. 20 a. b. c. d. e. f. g. V. Architecture de la simulation........................................................................................................................... 21 Modélisation du fantôme ..................................................................................................................................21 Processus physiques .........................................................................................................................................23 Les acteurs : des détecteurs d’évènements particuliers ...................................................................................23 Modélisation de la source .................................................................................................................................23 Expérimentation ..............................................................................................................................................24 Perspectives...................................................................................................................................................... 25 PROBLEMES RENCONTRES ..................................................................................................................... 26 VI. CONCLUSION ........................................................................................................................................ 27 VII. BIBLIOGRAPHIE .................................................................................................................................... 28 2 25/03/2010 Table des figures FIGURE 1 : SCHEMA EN COUPE D'UNE GAMMA CAMERA(3) ....................................................................................................7 FIGURE 2 : ATTENUATION DANS UN MILIEU HOMOGENE (5) ..................................................................................................9 FIGURE 3 : ATTENUATION DANS UN MILIEU INHOMOGENE (5)...............................................................................................9 FIGURE 4 : L'EFFET PHOTOELECTRIQUE(4) ........................................................................................................................ 10 FIGURE 5 : DIFFUSION COMPTON(4) .................................................................................................................................. 11 FIGURE 6 : EFFET DES DIFFUSIONS COMPTON(3)................................................................................................................ 11 FIGURE 7 : REPRESENTATION DU THEOREME DE LA TRANCHE CENTRALE(1) ....................................................................... 13 FIGURE 8 RECONSTRUCTION PAR TRANSFORMEE DE FOURIER (1) ....................................................................................... 14 FIGURE 9 RECONSTRUCTION PAR RETROPROJECTION FILTREE (1) ...................................................................................... 14 FIGURE 10 SCHEMA GENERALE DES METHODES ITERATIVES. LA RECONSTRUCTION EST MISE A JOUR A CHAQUE POUR REDUIRE L’ERREUR SUR LE SINOGRAMME. (1) ............................................................................................................. 15 FIGURE 11 : MODELISATION DU SCANNER DU BENCHMARK SPECT .................................................................................... 19 FIGURE 12 : RESULTATS DE L’ANALYSE DU FICHIER ROOT .................................................................................................. 20 FIGURE 13 : PLANS DE REFERENCE EN ANATOMIE(5).......................................................................................................... 21 FIGURE 14 : COUPE TRANSVERSE DU FANTOME NCAT ....................................................................................................... 22 FIGURE 15 : IMAGE TOMOGRAPHIQUE DU FANTOME ........................................................................................................... 24 II. PRESENTATION DU PROJET Ce projet est proposé dans le cadre de l’option informatique de l’Ecole Centrale de Nantes et d’une collaboration entre l’ECN et l’INSERM de Nantes. 1. E NJEU La simulation Monte Carlo est un outil essentiel dans le développement de la tomographie par émission pour la conception de nouveaux matériels existants, le test de nouvelles implémentations d’algorithmes de reconstruction d’images et l’optimisation des protocoles de scan. Bien que codes de simulation Monte Carlo dédiés aient été développés pour la tomographie à émission de positons (PET) et pour la tomographie d’émission monophotonique (SPECT), ces derniers souffrent de nombreux inconvénients en termes de validation et de précision.(2) D’un autre côté, des codes de simulation Monte Carlo versatiles comme GEANT4 ont été développés par le CERN (organisation européenne pour la recherche nucléaire), comportant des modèles physiques validés, des outils géométriques et des utilitaires de visualisation efficaces. Ils sont cependant trop complexes à prendre en main et à utiliser dans la recherche médicale. (2) GATE, qui signifie « GEANT4 Application for Tomographic Emission », encapsule les bibliothèques de GEANT4 pour fournir un outil de simulation adapté à la médecine nucléaire. 2. O BJECTIFS 3 25/03/2010 L’objectif de ce projet est d’analyser les nouvelles fonctionnalités présentes dans la version 6.0 de GATE, ainsi que de valider les modèles physiques sur des benchmarks. Les différentes fonctionnalités à analyser sont : - Les nouvelles options de modélisation de géométrie voxélisée L’application à la dosimétrie : la cartographie de dose et d’énergie déposée dans le fantôme L’approche par espace de phases (Voir Annexe : Cahier des Charges) Ces objectifs ont été définis et ont évolué tout au long du projet en collaboration avec l’INSERM de Nantes qui travaille activement sur le développement et l’utilisation de GATE. Il est aussi à noter que ce projet est un travail de préparation pour mon TFE qui sera réalisé à l’INSERM. Dans ce cadre là, l’objectif est de se familiariser avec GATE, d’en analyser la structure et l’implémentation ainsi que de comprendre les principes physiques sous-jacents indispensables pour travailler dans le domaine de l’imagerie médicale. Le TFE qui consistera à l’implémentation de modules de simulation Monte Carlo de GATE dans un logiciel de simulation de dosimétrie : TestDose. Ce dernier point ne sera pas abordé dans le projet d’application. 3. E NCADREMENT DU PROJET Ce projet, mené en parallèle avec l’INSERM de Nantes et l’ECN est encadré par 1 tuteur école et 2 tuteurs labo : - Myriam Servières, enseignante à l’Ecole Centrale de Nantes Manuel Bardies, chercheur et maître Ludovic Ferrer, radiologue au centre René Gauducheau 4. D EROULEMENT DU PROJET Ce projet d’application s’étend sur près de 3 mois, du 11 janvier au 25 mars 2010. Il est réalisé en autonomie. Le suivi de projet se fait sous la forme de rapport d’avancement à Olivier Roux, responsable des projets d’applications à l’ECN, ainsi qu’à mes tuteurs. (Voir Annexe : Rapports d’avancement). De plus, des réunions d’avancement étaient régulièrement organisées pour orienter le projet et faire face aux difficultés rencontrées. Voici le planning comportant les principaux jalons : 4 25/03/2010 5 25/03/2010 6 25/03/2010 III. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE 1. SPECT (TOMOGRAPHIE A EMISSION MONOPHOTONIQUE) La tomographie d'émission monophotonique, (TEMP) dite aussi SPECT (de l'anglais Single photon emission computed tomography), est une technique d'imagerie médicale nucléaire tomographique qui permet de réaliser des images et des reconstructions en trois dimensions des organes et de leur métabolisme. Le principe de la SPECT est de suivre l’évolution dans le corps humain d’un isotope radioactif, qui est dans ce cas un émetteur naturel de simples photons γ. Cet élément est en général fixé sur une molécule (appelée radio-traceur) intervenant dans un processus métabolique caractéristique de la fonction à explorer. La détection de photons 𝛾 émis par le corps dans une direction privilégiée est réalisée grâce à une gamma caméra. Un tel détecteur est capable de fournir une image dite de projection de la distribution tridimensionnelle du radio-traceur suivant cette direction. L’acquisition d’un nombre suffisant de projections par rotations successives de la caméra autour du patient permet de reconstruire la distribution tridimensionnelle du radio-traceur : on parle de reconstruction tomographique. Les systèmes actuels sont pour la plupart équipés de 2 voire 3 gamma cameras pour améliorer la détection. a. Fonctionnement d’une Gamma Caméra i. Principe général Figure 1 : Schéma en coupe d'une gamma caméra(3) 7 25/03/2010 En se désintégrant, l’isotope radioactif injecté au patient émet des photons 𝛾. Ces photons sont ensuite captés par un cristal scintillant, généralement du NaI enrichi de thallium, auquel ils cèdent leur énergie sous forme d’ionisations ou d’excitations. Le retour à l’état stable du cristal s’accompagne d’émissions secondaires de photons de basse énergie (photons lumineux).(3) Enfin, ces photons lumineux passent à travers un guide de lumière puis sont captés par des photomultiplicateurs qui transforment le photon lumineux en impulsion électrique, qui sont enfin traités par un circuit électronique pour reconstituer les images. ii. Rôle du collimateur Lors des désintégrations radioactives, des photons 𝛾 sont émis dans toutes les directions de l’espace (émission isotropique). Or, le principe de SPECT est de réaliser une projection 2D du volume à imager, dans le plan du détecteur. Le principe est de stopper les photons qui sont émis dans des directions éloignées de la normale au détecteur. On utilise alors un collimateur, qui est en général un assemblage de plaques de plomb percée de trous hexagonaux. Ainsi, seuls les photons dont l’angle d’incidence 𝛼 < 𝛼𝑎𝑐𝑐 atteignent le cristal, où 𝛼𝑎𝑐𝑐 est l’angle d’acceptance du collimateur et dépend de ses caractéristiques. iii. Rôle du cristal Le cristal scintillant, généralement constitué d’iodure de sodium dopé au thallium (NaI (Tl)), permet de convertir l’énergie des photons 𝛾 incidents ayant passé le collimateur en énergie lumineuse. Les principales interactions des photons 𝛾 dans le cristal sont du type effet photoélectrique et diffusion Compton. Ces transferts d’énergie permettent l’excitation des atomes de thallium avoisinant, qui, à leur tour excités, émettent des photons visibles dans le proche UV: on parle de flashs lumineux. iv. Rôle des photomultiplicateurs Les photons lumineux ainsi émis suivent un guide de lumière et atteignent des tubes photomultiplicateurs. Les photons lumineux frappant la photocathode d’un photomultiplicateur arrachent des électrons et créent ainsi un courant électrique qui est ensuite amplifié sous l’action d’un champ électrique. Enfin, l’électronique associée aux différents photomultiplicateurs réalise une sommation des différents courants qui lui permet de localiser et de quantifier l’énergie des photons incidents. b. Interactions rayonnement-matière et sources d’erreurs Un photon 𝛾 peut interagir avec la matière selon 4 types d’interactions indépendants : l’absorption photoélectrique, la diffusion Compton, la diffusion Rayleigh et la création de paires. Ces interactions donnent lieu à d’autres effets à l’échelle macroscopique tels que l’atténuation, la diffusion et l’émission de photons de fluorescence. (4) 8 25/03/2010 i. Atténuation Lorsqu’un faisceau de photons traverse la matière, celui-ci est progressivement atténué. Les photons de ce faisceau gardent la même énergie, mais certains interagissent avec la matière selon un des 4 types d’interactions précisés ci-dessus. Les photons qui interagissent avec la matière sont déviés de leur trajectoire ou transformés, ils y a donc de moins en moins de photons au fur et à mesure que le faisceau traverse la matière. La probabilité qu’un photon interagisse avec la matière augmente avec la densité de ce milieu. Ainsi pour un milieu de densité homogène, l’atténuation des photons suit la loi suivante (4): 𝑁 = 𝑁0 ∙ 𝑒 −𝜇𝐿 où 𝑁 et 𝑁0 sont le nombre de photons avant et après la traversée d’un milieu de longueur 𝐿. 𝜇 est appelé le coefficient d’atténuation linéaire et s’exprime en 𝑐𝑚−1 . Il est propre au milieu traversé. Figure 2 : Atténuation dans un milieu homogène(5) Dans le cadre d’un milieu de densité non-homogène, 𝜇 n’est plus constant et varie avec la densité. Ainsi on aura : Figure 3 : Atténuation dans un milieu inhomogène(5) 9 25/03/2010 Il faut donc corriger l’atténuation afin d’obtenir les données exactes quant au nombre de photons émis d’une source. De plus, un photon a ainsi une probabilité très faible mais réelle de traverser le plomb du collimateur. ii. Effet photoélectrique C’est le phénomène essentiel de la détection de photons 𝛾. Lors d’un effet photoélectrique, le photon 𝛾 percute un électron d’une orbitale interne d’un atome. Le photon est alors complètement absorbé et l’électron est expulsé de son orbitale. L’énergie du photon doit être supérieure à l’énergie de liaison, énergie nécessaire pour arracher l’électron à son orbitale. Le reste de l’énergie du photon est transmise à l’électron sous forme d’énergie cinétique. Pour revenir dans son état stable, l’atome doit combler la couche avec l’électron manquant. Un électron d’une orbitale supérieure (donc plus énergétique) vient prendre la place de l’électron éjecté, il perd donc de l’énergie ce qui provoque l’apparition d’un photon lumineux (dit de photo-fluorescence), de fréquence 𝜈 = 𝐸 ℎ , avec 𝐸 la différence d’énergie entre les deux orbitales et h la constante de Planck. (4) Figure 4 : L'effet photoélectrique(4) C’est le phénomène intervenant dans le cristal scintillant. Cependant, si un phénomène de la sorte a lieu avant le cristal, le photon 𝛾 sera alors perdu pour la détection. iii. Diffusion Compton Lors de la diffusion Compton, un photon γ heurte un électron des couches externes de l’atome. Le photon transfert une partie de son énergie 𝐸 à l’électron heurté sous forme d’énergie cinétique, suffisante pour l’arracher à l’atome. Le photon affaibli en énergie est de plus dévié d’un angle θ par rapport à la direction incidente. L’énergie restante 𝐸𝑑 du photon diffusé est donné par : 𝐸𝑑 = 𝐸 1+ 𝐸 (1 − cos 𝜃) 𝑚𝑐 2 10 25/03/2010 où m est la masse de l’électron et c la vitesse de la lumière. (4) Figure 5 : Diffusion Compton(4) La diffusion Compton est une source d’erreur dans la localisation spatiale des photons détectés. En effet, si le collimateur est censé assurer la projection, un photon dévié peut être capté par la suite par le détecteur et donc localisé au mauvais endroit. Ainsi, au lieu d’obtenir un spectre de raie pour la source radioactive, on obtient une courbe bruitée de photons d’énergie plus faible qui correspondent à l’effet Compton. Pour atténuer l’erreur commise, on procède à un seuillage sur les énergies reçues. Ainsi, on ne tiendra compte que des photons dont l’énergie est située dans une fenêtre précise. Comme les photons diffusés ont une énergie plus faible, une grande partie d’entre eux doit être filtrée. Cependant, lors d’un grand nombre d’incidence, tous ces effets se cumulent et il est impossible de séparer avec précision les photons émis de la source et les photons diffusés. Figure 6 : Effet des diffusions Compton(3) 11 25/03/2010 Ce type d’interaction est prédominant pour les énergies utilisées en SPECT dans les tissus mous de l’organisme. iv. Diffusion Rayleigh La diffusion Rayleigh est similaire à la diffusion Compton. Le photon est toujours dévié mais l’énergie transmise est beaucoup plus faible, elle ne permet pas d’éjecter l’électron de l’atome. Ce type de diffusion est beaucoup plus difficile à repérer et corriger. c. Résolution spatiale du détecteur Dans une gamma caméra, le collimateur possède des caractéristiques géométriques qui lui sont propres et qui dépendent du traceur choisi. Ainsi, ces caractéristiques comme la taille des « trous », leur géométrie, l’écart entre deux « trous » et l’épaisseur du collimateur permettent de définir une résolution géométrique 𝑅𝑐 , c’est-à-dire que deux photons émis dans des directions d’acceptance du collimateur seront détectés distinctement l’un de l’autre s’ils sont au moins séparés d’une distance 𝑅𝐶 . De plus, l’effet photoélectrique à l’intérieur du cristal crée une tâche lumineuse sur les photomultiplicateurs. La taille de cette tâche ainsi que la précision des photomultiplicateurs définissent une résolution intrinsèque 𝑅𝑖 . La résolution spatiale 𝑅² = 𝑅𝑐 ² + 𝑅𝑖 ² du système définit la distance minimale à partir de laquelle deux sources peuvent être distinctes dans l’image.(4) 2. RECONSTRUCTION TOMOGRAPHIQUE Le SPECT permet d’acquérir des projections du volume que l’on veut imager par rotation des détecteurs autour du patient. Le volume peut ensuite être reconstitué à partir de ces projections. a. Principes Un problème de reconstruction tomographique consiste à reconstruire un objet 𝑓 à partir des données acquises (projections) tout en connaissant les relations entre 𝑓 et les projections. L’ensemble des mesures réalisées constitue le problème direct reliant les inconnues aux données. Nous nous intéressons au problème inverse : inverser ces équations pour en déduire les inconnues. Toutefois, du point de vue mathématique, on dit que le problème est mal posé. Cela signifie qu’il existe plusieurs solutions à ce problème. Sa résolution nécessite alors d’imposer des contraintes sur la solution comme la réduction du nombre d’inconnues ou des contraintes de régularité sur l’image reconstruite. Plusieurs méthodes de reconstruction tomographique existent : des méthodes probabilistes et déterministes, et parmi les méthodes déterministes des approches analytiques et des approches itératives(1). 12 25/03/2010 b. Méthodes analytiques D’après le théorème de la coupe centrale, on peut reconstituer le volume 3D à partir des projections 2D. Figure 7 : Représentation du théorème de la tranche centrale(1) i. Théorème de la coupe centrale Il est possible de montrer que la transformation de Fourier d’une projection parallèle est égale à une tranche de la transformée de Fourier à deux dimensions de l’objet de départ. Avec un ensemble de projections parallèles, il est donc possible d’estimer l’objet de départ par transformation de Fourier inverse 2D. Si on note 𝑝(𝑡, 𝜃) les projections de la fonction𝑓 définie pour 𝑡𝜖ℝ et 𝜃 ∈ 0; 𝜋 . Avec 𝑥 = 𝑟 cos 𝜑 et 𝑦 = 𝑟 sin 𝜑 (1): ℱ( 1𝐷 𝑝(𝑡, 𝜃)) = ℱ( 2𝐷 𝑓(𝑟, 𝜓))𝜓 =0 La reconstruction d’image à partir du théorème de la tranche centrale n’est théoriquement possible que pour une infinité de projections ce qui n’est pas le cas dans la réalité. Dans le cas d’un nombre fini de projections, il est donc nécessaire de reconstruire la fonction de départ par interpolation d’un repère polaire à un repère cartésien. Généralement, cette interpolation s’effectue en prenant le plus proche voisin ou en faisant une interpolation linéaire entre les points connus. La densité des points dans le repère polaire du domaine fréquentiel devient plus faible à mesure que l’on s’éloigne des basses fréquences. Ainsi, l’erreur d’interpolation est plus grande dans les hautes fréquences ce qui dégrade les détails de l’image. Grâce à deux autres transformations, Randon et Hankel, on peut passer des coordonnées polaires aux coordonnées cartésiennes puis reconstruire l’objet de départ.(1) 13 25/03/2010 Figure 8 Reconstruction par transformée de Fourier(1) Il existe d’autres méthodes de reconstruction analytique comme la rétroprojection filmée très utilisée dans les scanners PET et SPECT commerciaux.(1) Figure 9 Reconstruction par rétroprojection filtrée(1) c. Méthodes discrètes Malgré le fait que la tomographie ait pu voir le jour grâce à des travaux sur les transformations intégrales, c’est un algorithme itératif développé par Hounsfield qui a été mis en œuvre dans le premier scanner commercial. 14 25/03/2010 Dans ces méthodes, le problème est directement formulé dans un espace discret et si le système est linéaire, la reconstruction tomographique est se résume à l’inversion d’une matrice de très grande taille (250 000 pour une image initiale de 512x512) mais souvent creuse. Si, de plus, les acquisitions sont bruitées, le système peut être inconsistant et il n’admettra pas de solution. Une solution approchée selon un critère sera alors choisie. Ainsi même si une reconstruction directe est possible, on préfèrera les méthodes itératives pour leur souplesse et leur facilité à prendre en compte les contraintes et le bruit.(1) Figure 10 Schéma générale des méthodes itératives. La reconstruction est mise à jour à chaque pour réduire l’erreur sur le sinogramme.(1) 3. GATE GATE est une couche applicative du logiciel GEANT4(6). GEANT4 est un code de simulation Monte Carlo très répandu pour simuler des phénomènes électromagnétiques. GATE utilise le moteur de GEANT4 pour fournir une couche plus adaptée aux applications médicales. Pour analyser et structurer les résultats, GATE s’appuie sur une bibliothèque ROOT(7). Cette bibliothèque de manipulation de grandes quantités de données est développée par le CERN, comme GEANT4. 15 25/03/2010 GATE ROOT GEANT4 CLHEP a. Fonctionnement de GATE GATE est un outil de simulation Monte-Carlo qui fonctionne avec un langage de script. L’idée dans chaque simulation est de reproduire le plus fidèlement possible les conditions réelles. Ainsi on veillera à reproduire les dimensions, matériaux, caractéristiques de l’appareillage mais également ceux du patient, appelé ici fantôme. Une simulation se déroule généralement en 8 étapes : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Définition du scanner Définition du fantôme Configuration des phénomènes physiques Initialisation de la simulation Configuration des détecteurs Définition de la source Définition du format de sortie Acquisition b. Définition de la géométrie Comme nous évoqué ci-dessus, GATE permet de reconstituer l’environnement physique simulé. Cette géométrie est définie dans GATE par une structure arborescente. Le world définit l’espace de travail et tout autre objet est fils de celui-ci, comme le scanner ou le fantôme. c. Le scanner Des types de scanner sont prédéfinis, comme SPECThead et cylindricalPET. Lorsqu’ils sont utilisés, ces types proposent des options permettant de les paramétrer plus facilement que s’il fallait tout recréer « à la main ». La structure arborescente et le langage de script permettent de définir séparément chaque partie du scanner. Ainsi on peut agir sur chaque forme pour définir ses dimensions et son matériau. 16 25/03/2010 On peut choisir d’attacher un détecteur à la forme, qui va dans ce cas enregistrer l’état des photons qui le traversent. d. Fantôme La géométrie du patient peut être créée à la main à l’aide de formes géométriques de bases comme celles du scanner, mais on peut aussi utiliser des types de géométries voxélisées, c'est-à-dire une géométrie discrétisée en plein de petits cubes, qui permettra d’obtenir une bonne définition avec un nombre de voxels suffisant. e. Configuration des détecteurs Les détecteurs sont de deux sortes : PhantomSD et CrystalSD. Largement similaires, ils enregistrent toutes les interactions et évènements (hits) qui arrivent aux particules dans un volume donné. f. Imagerie En plus de ces détecteurs, un module de numérisation du signal appelé digitizer est chargé de reconstituer des images, identifier l’origine de l’émission, etc. g. Dépôt de dose Les particules ionisantes se déposent dans le volume du fantôme. Grâce aux Acteurs, GATE 6 est capable de calculer ces dépôts et ainsi réaliser une cartographie de dose. Cette fonctionnalité est nouvelle dans GATE. 4. IMAGES INTERFILE Les images Interfile sont un standard en imagerie médicale. Elles se composent de deux fichiers : - Un « header » en ASCII comportant les caractéristiques de l’image à proprement dite (taille des pixels, nombre d’images, déplacement, codage des entiers …) Un fichier binaire comportant la matrice de l’image Elles sont très souvent utilisées en tomographie. 17 25/03/2010 IV. LIVRABLES Les benchmarks ont été réalisés sur l’architecture suivante : - Processeur double cœur Intel Dual Core 2 Duo 2.20 Ghz 2 Go de mémoire vive Linux OpenSuse 11.2 32bits 5. BENCHMARK SPECT Le package d’installation de GATE contient un répertoire benchmarks contenant une simulation d’acquisition SPECT et un autre de type PET. Ces benchmarks permettent de tester le comportement des fonctionnalités de GATE dans le cadre de modèles simples (fantôme et source cylindriques remplis d’eau). Ils permettent aussi de définir un cadre sur lesquels reposeront les futures simulations et d’avoir une idée des temps de simulations. Nous ne nous intéresserons qu’au benchmark SPECT dans le cadre de ce projet. h. Modélisation et caractéristiques du système Le benchmark SPECT propose une modélisation complète d’un système SPECT à des fins d’imagerie. Il se découpe en quatre grandes parties : - Modélisation du scanner : gamma-caméras et table Modélisation du fantôme et de la source radioactive Modélisation des processus physiques Reconstruction des projections ii. Modélisation du scanner Le scanner SPECT modélisé est un scanner à 4 gamma-caméra. C’est un système qui ne correspond à aucun système réel. La définition du scanner utilise la structure « SPECTHead » prédéfinie dans GATE pour simuler des scanners de type SPECT. Le cristal est de l’iodure de sodium. La table sur laquelle est allongé le patient est aussi modélisée par parallélépipède de verre. Tout se passe comme si on avait une vraie caméra. 18 25/03/2010 Figure 11 : Modélisation du scanner du benchmark SPECT iii. Modélisation de la source et du fantôme Le benchmark utilise un fantôme « simple », un cylindre rempli d’eau de 10 cm de diamètre et 20 cm de long. La source est définie de la même manière à l’intérieur du fantôme. Pour simuler le mouvement des caméras autour du patient, on fait tourner le fantôme et la source autour de leur axe, le scanner restant fixe. La source a une activité de 30000 Bq (30000 désintégrations par seconde). Elle ne délivre que des photons 𝛾 d’une énergie de 140 keV. Cette énergie correspond au Tc99m, qui est le marqueur le plus courant en SPECT. Cet élément a une demi-vie de 6h. i. Phénomènes physiques 19 25/03/2010 Les interactions rayonnement matière sont simulés : effet photoélectrique, diffusion Compton et Rayleigh. La simulation tient en plus compte des interactions des électrons : ionisation et diffusion multiple. j. Résultats Pour un temps d’acquisition de 600 secondes, la simulation dure 1h10 sur mon architecture. Il y a deux sorties : - Un fichier au format Root qui retrace toutes les interactions qui ont eu lieu (« les events »). Un fichier au format Interfile qui est le sinogramme reconstruit de l’image générée En utilisant l’algorithme d’analyse fourni dans le benchmark, on tire du fichier .root les diagrammes suivants. Figure 12 : Résultats de l’analyse du fichier root Ces résultats, interprétés par un physicien, permettent de valider le modèle. 6. 7. CALCUL DE DOSES Une grande nouveauté de la version 6.0 de GATE est la génération de la cartographie de dose. La cartographie de dose est l’image de l’énergie déposée dans les tissus du patient par les radiations. C’est un élément essentiel en dosimétrie pour avoir des informations sur les conséquences de l’utilisation d’un isotope radioactif sur le corps humain. Elle permet de doser au mieux le traceur en fonction des besoins pour l’imagerie ou la radiothérapie tout en minimisant les effets indésirables qui peuvent être mortelles. 20 25/03/2010 GATE 5 intégrait déjà un module de dosimétrie mais celle-ci était très limitée. La version 6 de GATE permettrait d’après ses concepteurs d’obtenir des informations beaucoup plus pertinentes et exhaustives. L’INSERM souhaitant utiliser GATE pour des applications de dosimétrie, nous allons tester cette fonctionnalité. Dans cette partie, nous allons définir pas à pas une macro (script d’instructions GATE) permettant de générer la cartographie de dose à partir de données réalistes. On commence par définir le monde, ou World, l’élément mère de toute géométrie dans GATE : /gate/world/setMaterial Air /gate/world/geometry/setXLength 1.0 m /gate/world/geometry/setYLength 1.0 m /gate/world/geometry/setZLength 1.0 m a. Architecture de la simulation L’information que nous souhaitons générer est la cartographie de dose. Nous nous limiterons donc à la modélisation du fantôme et de la source radioactive, sans modéliser de scanner. b. Modélisation du fantôme Le fantôme utilisé pour ce benchmark est le fantôme « NCAT ». C’est le fantôme de référence pour simuler un corps humain malade. Il est très proche de la réalité. Contrairement au benchmark précédent, ce fantôme n’est pas défini par une géométrie simple mais par une image 3D composée de voxels. En réalité, l’image au format Interfile est composée de 128 images de coupes dans le plan transverse. Figure 13 : Plans de référence en anatomie(8) GATE possède plusieurs structures pour stocker les géométries voxélisées. Nous avons le choix, entre autres, entre « parametrizedBoxMatrix » qui est la structure « aveugle » par défaut, « regularMatrix » qui est une structure liant un voxel à ses voisins donc optimisé pour le parcours de 21 25/03/2010 celle-ci, et « compressedMatrix » qui est une structure permettant de réduire le nombre de voxels : deux voxels voisins ayant la même valeur sont fusionnés. Nous utiliserons le type compressedMatrix à titre d’exemple, mais le but de ce benchmark est aussi de comparer les temps d’exécution et les résultats obtenus avec différentes structures de données. /gate/world/daughters/name patient /gate/world/daughters/insert compressedMatrix /gate/patient/geometry/insertReader interfile Les images CT (scanner classique) donnent une information sur la densité des tissus. Ainsi, la valeur d’un pixel d’une image est linéairement liée à la densité du tissu représenté. On utilise alors une table de translation : on définit un milieu physique (organe, tissus, matériaux…) par un champ de valeurs de pixels. Les propriétés physiques des matériaux sont définies dans un fichier GateMaterials.db pour boucler la modélisation. On considère que tout le corps humain est composé d’eau ou d’air hormis les poumons et les os. Ainsi pour l’image suivante : Figure 14 : Coupe transverse du fantôme NCAT On définit la table de translation range.dat: 3 30 Air 31 113 Water 114 138 SpineBone On a donc enfin: /gate/world/daughters/name patient /gate/world/daughters/insert compressedMatrix /gate/patient/geometry/insertReader interfile /gate/patient/interfileReader/insertTranslator range /gate/patient/interfileReader/rangeTranslator/readTable range.dat /gate/patient/interfileReader/readFile mumapAbdo.hdr 22 25/03/2010 Attention avec l’usage des images Interfile. GATE ne prend pas en compte l’ordre des octets précisé dans le fichier header. Il faut parfois « swapper » les octets de l’image pour retrouver des valeurs de pixels cohérentes. On peut pour cela utiliser le programme en annexe. c. Processus physiques On utilise les mêmes processus physiques que pour le benchmark SPECT : /gate/physics/addProcess PhotoElectric /gate/physics/addProcess Compton /gate/physics/addProcess RayleighScattering /gate/physics/addProcess ElectronIonisation /gate/physics/addProcess Bremsstrahlung /gate/physics/addProcess MultipleScattering e- d. Les acteurs : des détecteurs d’évènements particuliers Les objets de type actor sont nouveaux dans GATE 6. Ils se comportement comme les « Sensitive Detectors » mais permettent d’enregistrer plus d’information spécifique. Il y en a de plusieurs type, nous allons utiliser le type doseActor pour générer la cartographie de dose. Un doseActor est attaché à une géométrie et enregistre la dose déposée, mais aussi l’énergie et l’incertitude. Il permet de générer ensuite une cartographie de dose : une image en coupes de la même forme que la géométrie à laquelle elle est attachée où la valeur d’un pixel représente la dose en ce volume. /gate/actor/addActor DoseActor doseDistribution /gate/actor/doseDistribution/attachTo /gate/actor/doseDistribution/stepHitType /gate/actor/doseDistribution/setPosition /gate/actor/doseDistribution/setVoxelSize /gate/actor/doseDistribution/saveEveryNSeconds /gate/actor/doseDistribution/enableEdep /gate/actor/doseDistribution/enableUncertaintyEdep /gate/actor/doseDistribution/enableDose /gate/actor/doseDistribution/enableNumberOfHits patient random 0 0 0 mm 2 2 2 mm 60 true true true true /gate/actor/doseDistribution/save output/abdomen.hdr e. Modélisation de la source De même que pour le fantôme, la source est également modélisée à partir d’une image. Cependant ce n’est plus la densité des tissus qui nous intéresse mais les émissions de photons, nous utilisons alors une image tomographique. Pour pouvoir superposer la géométrie de transport (fantôme) et la géométrie d’émission (source), il faut que ceux-ci aient la même échelle et soient dans le même référentiel. Nous supposerons que ce postulat est vrai pour les images que nous manipulons. /gate/source/addSource marqueur voxel /gate/source/marqueur/reader/insert interfile 23 25/03/2010 Chaque valeur de voxel ici représente un coup, c'est-à-dire une détection d’un photon à cet endroit précis. A l’aide d’une nouvelle table de translation, on attribut un nombre de coups à une activité. Figure 15 : Image tomographique du fantôme On considère pour simplifier que la source émet uniquement des photons 𝛾 et que le spectre en énergie de l’émission est réduit à une seule raie d’énergie 140 keV (Technetium 99m). L’émission est supposée isotrope. On a donc le script suivant : /gate/source/addSource marqueur voxel /gate/source/marqueur/reader/insert interfile /gate/source/marqueur/interfileReader/translator/insert range /gate/source/marqueur/interfileReader/rangeTranslator/readTable activity_range.dat /gate/source/marqueur/interfileReader/rangeTranslator/describe 1 /gate/source/marqueur/setType gps /gate/source/marqueur/gps/particle gamma /gate/source/marqueur/setForcedUnstableFlag true /gate/source/marqueur/gps/energytype Mono /gate/source/marqueur/gps/monoenergy 140 keV /gate/source/marqueur/gps/angtype iso /gate/source/marqueur/setForcedHalfLife 21600 s /gate/source/marqueur/interfileReader/readFile IROSE001.HDR f. Expérimentation Il ne reste plus qu’à définir un temps d’acquisition et à lancer la macro : /gate/application/setTimeSlice 100.0 s /gate/application/setTimeStart 0.0 s /gate/application/setTimeStop 100.0 s /gate/application/startDAQ 24 25/03/2010 g. Perspectives Je n’ai pas pu obtenir de résultat faute de moyens (le temps d’exécution est largement supérieur à celui obtenu avec des géométries simples). Il faudrait la faire tourner sur le cluster de l’INSERM mais la version 6 de GATE étant encore expérimentale, celle-ci n’est pas encore installée. Cependant ce benchmark reste intéressant. On peut tester les temps d’exécutions selon les différentes structures de matrices pour les comparer. On peut également mesurer l’influence de l’activité sur les temps de simulation. 25 25/03/2010 V. PROBLEMES RENCONTRES En premier lieu, la compréhension et l’assimilation des techniques nucléaires et médicales étant indispensables en amont de la programmation pour comprendre le sens du projet, je n’ai pas pu me lancer tout de suite dans la partie purement informatique. Il m’a fallu un certain temps d’adaptation avant de comprendre tous les termes, et même de comprendre mes tuteurs lorsqu’ils parlaient du projet ! De plus, j’ai perdu du temps à cause de problèmes d’installation de GATE. La version 6.0 devant sortir en janvier n’est sortie qu’en février. J’avais alors accès à des versions de développement dont l’installation m’a pris beaucoup de temps pour se solder par un échec à chaque fois. Je n’ai pu commencer les expérimentations qu’à la sortie officielle de GATE 6. Un guide d’installation rédigé par Jérôme Suhard se trouve en annexe de ce rapport. Pour la partie technique, je me suis également confronté à de nombreux problèmes. La version 6.0 de GATE apporte avec son lot de nouveautés une multitude de bugs de régression. Je me suis sans cesse confronté à ceux-là : des commandes qui ne fonctionnent plus, des géométries supprimées etc. Parmi les bugs un d’eux posait un réel souci : la quasi-totalité (42 sur 44) des phénomènes physiques simulés ne fonctionnait plus sous MacOS X ! Après tous les efforts pour installer GATE sur Mac à l’INSERM, j’ai du abandonner pour revenir à Linux, dans lequel le bug existait aussi mais était inversé (et donc moins gênant). De plus, appréhender le langage de script n’est pas des plus faciles. Le User Guide en ligne regorge d’exemples, certaines parties sont peu fournies en explications, et les bugs de régression compliquent la tâche. Un patch est prévu pour fin mars afin de corriger les très nombreux bugs. Enfin, étant seul sur ce projet, j’ai dû gérer tous les aspects de celui-ci qu’ils soient techniques, bibliographiques, informatiques ou organisationnels. 26 25/03/2010 VI. CONCLUSION En conclusion, ce projet d’application est une initiation à GATE. L’objectif de se familiariser avec GATE en vue d’un Travail de Fin d’Etude ayant pour but d’intégrer GATE dans TestDose est atteint. Si objectif n’a été que partiellement atteint si on s’en tient au cahier des charges, mais une méthodologie de benchmarks a été définie et il reste maintenant à les expérimenter. Il reste également de nombreuses pistes d’optimisations qui n’ont pas été approfondies dans le cadre du projet d’application mais qui pourront l’être par la suite : les tables ARF, l’utilisation de l’espace des phases, … Enfin, GATE rassemble aujourd’hui une très large communauté de chercheurs de par le monde. Si cette communauté rend le logiciel toujours plus adapté aux besoins de la science, elle est aussi responsable de son instabilité. En effet, le fait qu’il soit développé en communauté, sans (presque) aucune documentation développeur, le rend finalement de plus en plus complexe et de moins en moins maintenable… 27 25/03/2010 VII. BIBLIOGRAPHIE 1. Servières, Myriam. Thèse de Doctorat. Reconstruction tomographique Mojette. Nantes, France : s.n., 7 Décembre 2010. 2. Open Gate Collaboration. [Online] [Cited: Mars 1, 2010.] http://www.opengatecollaboration.com. 3. Rennes, Université de. La caméra d'Anger. LIM : Laboratoire d'Informatique Médicale. [En ligne] [Citation : 11 Mars 2010.] http://www.med.univ-rennes1.fr. 4. Grova, Christophe. Thèse de Doctorat. Simulations réalistes de données de tomographie d’émission monophotonique (TEMP) pour l’évaluation de méthodes de recalage TEMP/IRM utilisant des mesures statistiques de similarité : application dans le contexte de la fusion de données en épilepsie. Rennes : s.n., 23 Décembre 2002. 5. Buvat, Irène. Cours tomographie. Nantes : s.n. 6. CERN. Geant4: A toolkit for the simulation of the passage of particles through matter. Geant4. [En ligne] [Citation : 25 Mars 2010.] http://geant4.web.cern.ch/geant4/. 7. —. ROOT | A Data Analysis Framework. ROOT. [En ligne] [Citation : 25 Mars 2010.] http://root.cern.ch/drupal/. 8. Rhetth. Wikipedia. [En ligne] [Citation http://fr.wikipedia.org/wiki/Système_de_référence_en_anatomie. : 25 Mars 2010.] 28
