The delta envelope: A technique for dose distribution comparison

International audienceThe gamma index is a tool that compares a dose distribution with a reference distribution by combining dose-difference and distance-to-agreement criteria. It has been widely used for ten years despite its high computational cost. This cost is due to both a search process for each reference point and the necessity to remove overestimations caused by the discrete nature of dose grids. The method proposed in this paper is much faster since it avoids both these problems. It consists in computing the delta envelope formed by the gamma ellipsoids around the points of the reference distribution. This delta envelope provides dose-difference tolerances that are then used to create new indices, called the delta indices, that provide useful information to interpret the deviations. Applied to both 1D and 2D test cases and compared to the gamma index, the delta indices proved to be very accurate and intuitive. Their computational efficiency was evaluated on a 3D case: the delta envelope can be computed in 8 s on a 250×250×50 grid. Moreover it can be precomputed if the reference dose is known in advance. Then the delta indices are obtained in less than 2 s

: Recueil de fiches pédagogiques du réseau MAPS

DoctoralLe réseau thématique MAPS «Modélisation multi-Agent appliquée aux Phénomènes Spatialisés » propose depuis 2009 des évènements scientifiques ayant pour but de diffuser les pratiques de modélisations multi-agents au sein des Sciences de l’Homme et de la Société (SHS). Ce collectif pluridisciplinaire de chercheurs, d’enseignants-chercheurs et de doctorants est labellisé en tant que ≪ réseau thématique » par le Réseau National des Systèmes Complexes (GIS RNSC) et bénéficie du soutien du CNRS au titre de la Formation Permanente. Depuis 2009, plusieurs modèles ont été développés au cours d'événements MAPS. Ces modèles ont fait l'objet de fiches pédagogiques détaillées destinées aux communautés éducatives et universitaires et en particulier aux enseignants qui souhaiteraient faire découvrir la modélisation à leurs étudiants, mais aussi à ceux qui envisagent d’approfondir certains aspects avec un public plus averti. Elles sont également destinées à tous les curieux qui souhaiteraient découvrir ce que la modélisation apporte aux SHS, du point de vue heuristique et du point de vue opérationnel. Enfin, elles sont aussi des supports pour toutes les personnes qui souhaiteraient diffuser les réflexions scientifiques sur la modélisation et la simulation qui ont présidé à la rédaction de ces fiches

Calcul par réseaux de neurones de la dose déposée en radiothérapie par un faisceau fin dans un volume hétérogène

National audienceUne méthode de calcul de la dose déposée en radiothérapie est présentée. À partir de courbes de dose en milieu homogène, apprises par des réseaux de neurones, nous proposons une heuristique de reconstruction de la dose en milieu hétérogène, dans le cas d'une interface orthogonale au faisceau. Les premiers tests donnent une erreur maximale de 3%, qui rentre bien dans les marges de sécurité imposées par les protocoles de radiothérapie

Vers un calcul en temps réel de la dose dans un fantôme segmenté en mailles homogènes

Automatic radiation therapy treatment planning necessitates a very fast computation of the dose delivered to the patient. We propose to compute the dose by segmenting the patient's phantom into homogeneous meshes, and by associating, to the meshes, projections to dose distributions precomputed in homogeneous phantoms, along with weights managing heterogeneities. The dose computation is divided into two steps. The first step impacts the meshes: projections and weights are set according to physical and geometrical criteria. The second step impacts the voxels: the dose is computed by evaluating the functions previously associated to their mesh. This method is very fast, in particular when there are few points of interest (several hundreds). In this case, results are obtained in less than one second. With such performances, practical realization of automatic treatment planning becomes practically feasible.La planification automatique des traitements de radiothérapie nécessite un calcul très rapide de la dose délivrée au patient. Nous proposons de réaliser ce calcul en segmentant le fantôme du patient en mailles homogènes, et en associant aux mailles des projections vers des distributions précalculées en milieux homogènes, ainsi que des pondérations gérant les hétérogénéités. Le calcul de dose se fait en deux étapes. La première étape concerne les mailles : les projections et pondérations y sont paramétrées en fonction de critères physiques et géométriques. La seconde étape concerne les voxels : la dose y est calculée en évaluant les fonctions préalablement associées à leur maille. Cette méthode est très rapide, notamment quand le nombre de points d'intérêt est limité (quelques centaines), les résultats étant dans ce cas obtenus en moins d'une seconde. Avec de telles performances, la planification automatique des traitements de radiothérapie devient parfaitement envisageable

Vers un calcul en temps réel de la dose dans un fantôme segmenté en mailles homogènes

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

MAGéo, une plateforme de modélisation et de simulation multi-agent pour les sciences humaines

This paper presents MAGeo (Modeling Agent in Geography), a user-friendly agent-based simulation tool dedicated to spatialized and multilevel researches. Model development with MAGeo does not require any particular programming skills. The conceptual model is realized through graphical objects, such as boxes and links to organize them. Model's ontology is based on the following three entities: Agent - Organization - Behavior that allow the building of multilevel model. The modeler has access to the simulation window in order to develop its model's dynamic. Simulation model is built using cursors and other graphical tools to parametrize the model, as well as maps and graphs to explore the model's behavior. MAGeo is readily accessible to social scientists which aim to develop spatialized and complex models but don’t possess programming skill. Because learning MAGeo and developing model is not time-consuming, MAGeo is also well designed for teaching complex system. Finally, its graphical approach produces perfect systemic and multilevel graphics for communication in multidisciplinary teams

MAGéo, une plateforme de simulation multi-agents pour tous

National audienceCet article présente MAGéo (Modélisation Agent Géographique) , une nouvelle plateforme de simulation multi-agents dédiée aux problématiques spatialisées et multi-niveaux, suffisamment visuelle et intuitive pour être accessible aux utilisateurs non-informaticiens. La modélisation consiste en la construction d'un diagramme conceptuel constitué de boîtes et de relations à organiser et à paramétrer, à partir duquel est directement généré un modèle instancié simulable. Le diagramme conceptuel intègre les Agents, les Organisations, les Comportements et les relations du méta-modèle AOC, qui permet de créer facilement des modèles complexes et multi-niveaux

MAGéo, une plateforme de modélisation et de simulation multi-agent pour les sciences humaines

International audienceCet article présente MAGéo (Modélisation Agent Géographique), une plateforme de simulation multi-agent dédiée aux problématiques spatialisées et multiniveau, suffisamment visuelle et intuitive pour être accessible aux utilisateurs sans expérience en programmation informatique. La plateforme MAGéo intègre en un seul outil toutes les phases du cycle de vie d’un modèle, de la conception à la réalisation et jusqu’à la simulation dans l’espace et le temps permettant la validation. Ce cycle est réitérable dans une spirale de complexification progressive. Chaque modèle est conçu sous forme graphique à travers son modèle conceptuel (ou ontologie) et le modélisateur construit une interface graphique de pilotage et d’observation propre à chaque modèle. Ces constructions se font sous forme graphique, à l’aide de boîtes et de relations à organiser et à paramétrer. L’ontologie du modèle repose sur le méta-modèle AOC qui intègre les entités Agent, Organisation, Comportement et qui permet de décrire des modèles complexes et multiniveau. Le modèle dynamique est exécuté dans l’interface de simulation à l’aide de différents objets graphiques de paramétrage du modèle, tels que curseurs, boutons, boites de saisie, ainsi que des cartes et des graphiques pour ses sorties. L’ensemble de ces éléments font de MAGéo un logiciel de géosimulation idéal aussi bien pour l’apprentissage des systèmes complexes spatialisés et de leur modélisation, dans le cadre d’activités d’enseignement et de séminaires de formation par exemple, que pour les activités de recherche en SHS. MAGéo permet d’imaginer une gamme très importante de modèles dynamiques et répond donc aux besoins des modèles les plus exigeants. Enfin la rapidité et la transparence dans laquelle sont construits des modèles font également de MAGéo un outil de construction de prototypes de modèles de complexité croissante très utile dans les projets pluridisciplinaires

MAGéo, une plateforme de simulation multi-agents pour tous

National audienceCet article présente MAGéo (Modélisation Agent Géographique) , une nouvelle plateforme de simulation multi-agents dédiée aux problématiques spatialisées et multi-niveaux, suffisamment visuelle et intuitive pour être accessible aux utilisateurs non-informaticiens. La modélisation consiste en la construction d'un diagramme conceptuel constitué de boîtes et de relations à organiser et à paramétrer, à partir duquel est directement généré un modèle instancié simulable. Le diagramme conceptuel intègre les Agents, les Organisations, les Comportements et les relations du méta-modèle AOC, qui permet de créer facilement des modèles complexes et multi-niveaux

MAGéo : Une plateforme de modélisation et de simulation des phénomènes spatialisés

International audienceLes sciences du territoire s'appuient très largement sur des données spatialisées pour explorer, comprendre et décrire leurs objets d'études. Cependant et malgré l'importance croissante des données disponibles, celles-ci ne sont pas toujours adaptées aux échelles d'analyse souhaitées par le chercheur et lorsqu'elles sont accessibles ne couvrent souvent qu'un étroit spectre de leur domaine possible de réalisation. Le recours à la simulation informatique, comme outil d'expérimentation sur ordinateur, permet alors de contourner cet inconvénient. Il s'agit de construire des modèles capturant les processus supposés être fondateurs des dynamiques qui parcourent les différents objets d'étude et de les plonger dans le temps de la simulation afin d'étudier leurs comportements selon différents scénarios. Il est ainsi envisageable d'étudier les effets d'une politique de vaccination plus ou moins « agressive » sur l'incidence d'une épidémie ou bien de mesurer l'impact de stratégies d'évacuation dans la gestion d'une crise technologique. La réalisation de tels modèles de simulation suppose cependant une compétence spécifique en programmation informatique, ce qui peut constituer un handicap à la diffusion de ces méthodes au sein des sciences du territoire. La plateforme MAGéo s'inscrit alors pleinement dans cet univers de disciplines intéressées par les relations entre sociétés et espaces et qui souhaitent développer des approches exploratoires des dynamiques qui les rassemblent. MAGéo offre ainsi un accès aux couches d'information géographiques usuelles et un langage de manipulation des connaissances le plus simple et explicite possible, ne nécessitant pas une expertise en programmation informatique