IRM quantitative pour la planification de la radiothérapie dans la zone tête et cou

Résumé : 
Lors d’un traitement par radiothérapie, les patients oto-rhino-laryngé (ORL) passent plusieurs examens à visée diagnostique tels qu’un scanner X (CT) et une IRM (Imagerie à Résonnance Magnétique). Lors du CT le patient est positionné à l’identique au traitement. La dosimétrie est calculée sur les images du CT et l’IRM permet, au-delà du diagnostic, d’ajuster le contour des volumes tumoraux et à risque. Néanmoins, l’IRM pourrait être utilisée pour l’ensemble de la planification afin de réduire les erreurs liées au recalage intermodal et limiter l’examen à une seule imagerie non irradiante. Un CT synthétique (sCT) remplacerait l’actuel CT pour la dosimétrie. Les méthodes les plus récentes permettent de construire ce sCT par apprentissage automatique, mais elles nécessitent des bases de données suffisamment grandes et diversifiées. En effet, elles sont peu sensibles aux variations anatomiques de chaque patient et peuvent donner des résultats biaisés dans le cas de variations non présentes dans la base de données d’apprentissage. De plus, les patients atteints de cancers de la zone ORL montrent des localisations tumorales très variées et sont, en général, âgés de plus de 50 ans avec pour la plupart des plombages, couronnes ou implants dentaires. Ces plombages engendrent des artefacts dont l’impact diffère en fonction de leurs caractéristiques et de leur localisation par rapport à la tumeur et aux organes à risques (OAR) mais aussi en fonction de la modalité d’imagerie utilisée. Leur caractère imprévisible accentue le besoin de méthodes qui se détachent de l’anatomie des patients pour la génération du sCT.

Dans ce contexte, cette thèse vise à proposer des méthodes d’IRM quantitative fondées uniquement sur des images paramétriques ou multiparamétriques pour réaliser une radiothérapie ORL à partir d’un examen IRM. La première partie de cette thèse s’intéresse à une nouvelle approche fondée sur la quantité d’hydrogène contenue dans les tissus. Elle s’obtient à partir de la mesure de la densité de protons, estimée avec une séquence IRM à temps d’écho ultra court (UTE). De premières études ont montré un lien entre la quantité d’hydrogène dans les tissus, leur coefficient d’atténuation massique et leur pouvoir d’arrêt massique, qui sont liés à la densité électronique. Ce lien nous a permis de générer un CT synthétique (sCT) pour le calcul de la dosimétrie, qui est comparée à celle du CT de référence. La comparaison, effectuée sur 25 patients, montre des résultats proches de la littérature (différence de doses <2% en moyenne). Néanmoins, l’erreur absolue moyenne (MAE) entre le sCT et le CT reste élevée en raison des difficultés à correctement mesurer le signal de l’os et des implants.

La deuxième partie de cette thèse s’intéresse à l’impact de la qualité du sCT sur la dosimétrie. Plusieurs sCT sont comparés en faisant varier le nombre de pixels assignés aux tissus osseux avec une méthode d’assignation de densité. L’étude menée sur 24 patients montre des différences de doses plus faible pour le sCT sans assignation osseuse (<2% pour la plupart des volumes), et des résultats similaires avec une classe de tissus osseux au plus juste et surestimée. Un CT “sans os” est aussi évalué en leur assignant l’intensité de l’eau (0 Unités Hounsfield, UH). La différence de doses est inférieure à 1% pour presque tous les OAR et les volumes tumoraux. L’impact de l’énergie à laquelle le scanner X est effectué sur le contraste entre les tissus a été validé à l’aide d’un fantôme. Comparé au CT à 120kV, à l’énergie de traitement (6MV), la différence d’UH entre les tissus diminue, notamment entre l’os et les tissus mous, se rapprochant du contraste de l’IRM. L’importance de l’attribution correcte des régions osseuses n’est donc pas aussi impactante que le laisserait supposer le contraste sur les images de CT. Ainsi, une conversion directe des images IRM en densités électroniques permettrait un calcul de dose plus proche de la référence.

Mots-clés : radiothérapie, tête et cou, sCT, dosimétrie, planification IRM, séquence UTE, séquence qDixon

Title : Quantitative MRI for head and neck radiotherapy planning

Abstract in English :

During a radiotherapy treatment, head and neck patients undergo several diagnostic CT (Computed Tomography) scan and MRI (Magnetic Resonance Imaging) examinations. Currently the clinical routine includes a CT scan in treatment position and an MRI in diagnostic position. The dosimetry is performed on CT images and MRI is used as a support for volumes contours. However, to reduce errors due to inter-modalities registration and limit the acquisition to one non-irradiant modality, MRI could be used for the whole process. A synthetic CT (sCT) based on the MRI would replace the CT for the treatment planning. Emerging methods allow to obtain this sCT with machine learning, but a large database filled with diverse cases is necessary. These methods are not very sensitive to anatomical variations and the database can be biased by peculiarities different from the database characteristics. Moreover, head and neck patients can have varied tumor location (larynx, pharynx, nasopharynx, oral cavity, etc.) and are mostly over 50 years old with, for most of them, fillings, crowns or dental leads. These leads generate artifacts with different impacts depending on their characteristics and location, in relation to the tumor and the organs at risk (OAR) but also according to the type of imaging modality performed. Their unpredictable nature is an additional argument in favor of methods which are not influenced by the anatomy of the patient for the generation of sCT.
In this context, this thesis aims to propose quantitative MRI methods based only on parametric or multi-parametric images to ultimately consider establishing an MRI-only workflow for head and neck radiotherapy. In the first part of this thesis, a new method is developed based on the hydrogen content of the tissues. Proton density allows to reach this content, and it can be estimated with an ultra-short echo time (UTE) MRI sequence. Some studies have shown that there is a link between the hydrogen content in the tissues and its mass attenuation coefficient and mass stopping power which are directly linked to electron density. This link allowed us to generate a synthetic CT (sCT) for doses calculation, which was compared to the reference dosimetry. The comparisons performed on 25 patients showed similar dosimetric results with the literature (mean dose difference <2%). However, the mean absolute error (MAE) between the CT and the sCT is important due to the implants signal and difficulties with bone segmentation.
In the second part of this thesis, the impact of the quality of the sCT on the dosimetry is assessed. Several types of sCT are generated, with a different quantity of pixels assigned to the bone tissue with a density assignment method. The protocol performed on 24 patients shows the lowest dose differences for the sCT without bone assignment (<2% for most volumes), and similar results with the most accurate and the over-estimated bone class. A CT “without bone” was also evaluated, the bone tissues are segmented with a threshold and assign the density of water (0 Hounsfield Units, HU), it gave a dose difference lower than 1% for almost all OAR and the tumor volumes. The impact of the energy of the CT scan on the contrast between tissues is also validated with a phantom. The energy of a classical CT scan is around 120 kV while the energy of radiotherapy treatment is around 6 MV. For this level of energy, the HU differences between tissues decreases, even between bone and soft tissues, resembling the MRI contrast. The importance of correct assignment of bone regions is no longer as significant as the contrast on CT images would suggest. Finally, the methods focusing on a perfect reproduction of a CT do not seem essential for dosimetry, a conversion of MR images intensities into electron densities would allow a dosimetry closer to the one generated on the reference CT. 

Keywords : Radiotherapy, head and neck, sCT, dosimetry, MRI treatment planning, UTE sequence, Dixon sequence
 

Jury : 
Johanne BezyMaître de Conférences, Université de RennesRapporteure
Stanislas RapacchiChargé de recherche, CNRSRapporteur
Eric DeutschPU-PH, Université Paris-SaclayExaminateur
Olivier BeufDR CNRS, INSA LyonDirecteur de thèse
Benjamin LeporqChargé de recherche, InsermCo-encadrant de thèse
Vincent GregoirePU-PH, Centre Léon BérardCo-encadrant de thèse

Johanne Bezy	Maître de Conférences, Université de Rennes	Rapporteure
Stanislas Rapacchi	Chargé de recherche, CNRS	Rapporteur
Eric Deutsch	PU-PH, Université Paris-Saclay	Examinateur
Olivier Beuf	DR CNRS, INSA Lyon	Directeur de thèse
Benjamin Leporq	Chargé de recherche, Inserm	Co-encadrant de thèse
Vincent Gregoire	PU-PH, Centre Léon Bérard	Co-encadrant de thèse