EP-1502: High resolution portal image prediction for radiotherapy treatment verification & in vivo dosimetry

International audiencePurpose/Objective: Historically designed as a control system for patient positioning for radiotherapy treatment, Electronic Portal Imaging Devices (EPIDs) are nowadays widely used for quality assurance and dosimetric verifications in new irradiation techniques. One of the main advantages of the EPID is its high resolution which can detect small details. The objective of this study is to compare the EPID image acquired during the treatment with a predicted high resolution portal image computed by Monte Carlo (MC) simulation. A new method for prediction of high resolution EPID images is tested for in vivo treatment verification. Materials and Methods: Experiments were carried out on a Siemens ARTISTETM, equipped with a 160-MLCTM, and its Siemens OptivueTM 1000 EPID. This EPID has an active detection area of 41 x 41 cm2 and a matrix of 1024 x 1024 pixels. A model of this linac and the EPID was developed with the MC code Penelope, and commissioned. We focus on a breast treatment conformational beam (6 MV) on the CIRS adult female phantom. The CT-scan of the phantom was used as input, and Hounsfield numbers were converted in density and atomic composition, so as to obtain a voxelized geometry used in the Penelope code. Particles exiting the phantom and impinging on the EPID are simulated up to the EPID in order to compute the predicted portal image by scoring the energy deposited in the phosphor layer on a 1024 x 1024 virtual grid. The simulated image was then smoothed using a denoising algorithm in order to keep the high resolution advantage. Several denoising algorithms were tested, among them IRON, LASG and a recently developed one called DPGLM. For now, we use the gamma-index technique to evaluate the accuracy of the simulated image against the experimental one. Results: Figure 1 shows the acquired image and the simulated one. The gamma-index is satisfied for 94.4 % of the pixels for 3.5 % and 3.5 mm criterion. The DPGLM gives the best result toward accuracy and computed time. Indeed, the denoising of 1024 x 1024 images takes about 1h30 mn, 2h and 5 mn using DPGLM, IRON, and LASG, respectively. The LASG algorithm is really fast but the result is too smoothed for the high resolution purpose. Conclusions: This work is the first step in the aim of in vivo dosimetry by comparing experimental portal images with high resolution predicted images obtained using MC simulations in a voxelized geometry. First results obtained on a breast treatment are encouraging, and we can expect to detect treatment errors

Simulation Monte Carlo de suivi de positrons dans la matière biologique : applications en imagerie médicale

The subject of my PhD work is to outline the problem linked to threshold used to visualize PET images, in order to obtain more accurate tumoral volumes which could be treated more efficiently in radiotherapy. To do that, we have proposed to use the Monte Carlo code we have already developed to study the following-up of electrons and ions in water. During this PhD study, we have also tried to describe with the best accuracy (at a cellular scale) the deposited energy induced by positrons in the biological matter thanks to the Monte Carlo simulation previously cited that we have adapted to describe the following-up of positrons, especially in adding the capture process which has recently been calculated by our team. In one hand, the goal of this work is to measure the risks taken by the patient during a medical exam (such as a PET acquisition). In another hand, the simulation of the following-up of positrons in the biological matter coupled to the simulation of the following-up of photons in water, has allowed the detection of photons after the Positronium (electron-positron pair formed during the positron slowing-down in the matter) annihilation. Then a simple modelling of the geometrical and physical parameters of the medical device has allowed a quantification of the number of events detected on the ring. More precisely, we have access to the number of true, scattered and random pairs. Thanks to these data, we are thus able to reconstruct a sinogram as well as the initial radiative volume. Then a comparison with some experimental results gives access to a semi-empirical relation between the volume and the threshlod.Le sujet des travaux de recherche effectués au cours de mon doctorat consiste à contourner la difficulté liée au seuillage utilisé pour visualiser les images obtenues en tomographie par émission de positrons (TEP), de manière à obtenir des images tumorales plus précises qui par la suite pourraient être utilisées en radiothérapie. Pour cela, nous avons proposé de mettre à profit la simulation Monte Carlo que nous avions développée pour décrire le transport d?électrons et de particules lourdes chargées dans l?eau. Lors de cette étude, nous avons donc cherché à décrire dans les détails les plus fins (à l?échelle de la cellule) les dépôts d?énergie induits par le positron dans la matière biologique, et ce à partir de la simulation Monte Carlo de suivi de trace que nous avons déjà mise au point pour les électrons et les ions et qui a été modifiée pour décrire le suivi des positrons, notamment par la prise en compte du processus de capture qui vient d?être récemment calculé par notre équipe. L?intérêt de ce travail est multiple. D?une part, il permet de mesurer les risques encourus par le patient soumis à une irradiation ?+, ce qui est le cas lors d?examens médicaux comme la Tomographie par Emission de Positrons. D?autre part, la simulation numérique de transport de positrons dans la matière biologique, couplée à une simulation de suivi de photons dans l?eau, a permis d?appréhender avec précision la détection des photons après annihilation des positroniums (paires électron-positron formées lors du ralentissement du positron dans la matière). Une modélisation simple des paramètres géométriques et physiques de l?appareil de détection nous a ainsi permis de quantifier le nombre d?événements de chaque type détectés sur l?anneau à savoir le nombre de paires de photons dits diffusés, fortuits et vrais. A partir de ces données, il nous est alors possible de construire un sinogramme nous permettant la reconstruction d?images TEP

Monte Carlo simulation of positron following-up in biological matter : applications in nuclear medicine

Le sujet des travaux de recherche effectués au cours de mon doctorat consiste à contourner la difficulté liée au seuillage utilisé pour visualiser les images obtenues en tomographie par émission de positrons (TEP), de manière à obtenir des images tumorales plus précises qui par la suite pourraient être utilisées en radiothérapie. Pour cela, nous avons proposé de mettre à profit la simulation Monte Carlo que nous avions développée pour décrire le transport d’électrons et de particules lourdes chargées dans l’eau. Lors de cette étude, nous avons donc cherché à décrire dans les détails les plus fins (à l’échelle de la cellule) les dépôts d’énergie induits par le positron dans la matière biologique, et ce à partir de la simulation Monte Carlo de suivi de trace que nous avons déjà mise au point pour les électrons et les ions et qui a été modifiée pour décrire le suivi des positrons, notamment par la prise en compte du processus de capture qui vient d’être récemment calculé par notre équipe. L’intérêt de ce travail est multiple. D’une part, il permet de mesurer les risques encourus par le patient soumis à une irradiation +, ce qui est le cas lors d’examens médicaux comme la Tomographie par Emission de Positrons. D’autre part, la simulation numérique de transport de positrons dans la matière biologique, couplée à une simulation de suivi de photons dans l’eau, a permis d’appréhender avec précision la détection des photons après annihilation des positroniums (paires électron-positron formées lors du ralentissement du positron dans la matière). Une modélisation simple des paramètres géométriques et physiques de l’appareil de détection nous a ainsi permis de quantifier le nombre d’événements de chaque type détectés sur l’anneau à savoir le nombre de paires de photons dits diffusés, fortuits et vrais. A partir de ces données, il nous est alors possible de construire un sinogramme nous permettant la reconstruction d’images TEP.The subject of my PhD work is to outline the problem linked to threshold used to visualize PET images, in order to obtain more accurate tumoral volumes which could be treated more efficiently in radiotherapy. To do that, we have proposed to use the Monte Carlo code we have already developed to study the following-up of electrons and ions in water. During this PhD study, we have also tried to describe with the best accuracy (at a cellular scale) the deposited energy induced by positrons in the biological matter thanks to the Monte Carlo simulation previously cited that we have adapted to describe the following-up of positrons, especially in adding the capture process which has recently been calculated by our team. In one hand, the goal of this work is to measure the risks taken by the patient during a medical exam (such as a PET acquisition). In another hand, the simulation of the following-up of positrons in the biological matter coupled to the simulation of the following-up of photons in water, has allowed the detection of photons after the Positronium (electron-positron pair formed during the positron slowing-down in the matter) annihilation. Then a simple modelling of the geometrical and physical parameters of the medical device has allowed a quantification of the number of events detected on the ring. More precisely, we have access to the number of true, scattered and random pairs. Thanks to these data, we are thus able to reconstruct a sinogram as well as the initial radiative volume. Then a comparison with some experimental results gives access to a semi-empirical relation between the volume and the threshlod

Simulation Monte Carlo de suivi de positrons dans la matière biologique (applications en imagerie médicale)

Le sujet des travaux de recherche effectués au cours de mon doctorat consiste à contourner la difficulté liée au seuillage utilisé pour visualiser les images obtenues en tomographie par émission de positrons (TEP), de manière à obtenir des images tumorales plus précises qui par la suite pourraient être utilisées en radiothérapie. Pour cela, nous avons proposé de mettre à profit la simulation Monte Carlo que nous avions développée pour décrire le transport d électrons et de particules lourdes chargées dans l eau. Lors de cette étude, nous avons donc cherché à décrire dans les détails les plus fins (à l échelle de la cellule) les dépôts d énergie induits par le positron dans la matière biologique, et ce à partir de la simulation Monte Carlo de suivi de trace que nous avons déjà mise au point pour les électrons et les ions et qui a été modifiée pour décrire le suivi des positrons, notamment par la prise en compte du processus de capture qui vient d être récemment calculé par notre équipe. L intérêt de ce travail est multiple. D une part, il permet de mesurer les risques encourus par le patient soumis à une irradiation +, ce qui est le cas lors d examens médicaux comme la Tomographie par Emission de Positrons. D autre part, la simulation numérique de transport de positrons dans la matière biologique, couplée à une simulation de suivi de photons dans l eau, a permis d appréhender avec précision la détection des photons après annihilation des positroniums (paires électron-positron formées lors du ralentissement du positron dans la matière). Une modélisation simple des paramètres géométriques et physiques de l appareil de détection nous a ainsi permis de quantifier le nombre d événements de chaque type détectés sur l anneau à savoir le nombre de paires de photons dits diffusés, fortuits et vrais. A partir de ces données, il nous est alors possible de construire un sinogramme nous permettant la reconstruction d images TEP.The subject of my PhD work is to outline the problem linked to threshold used to visualize PET images, in order to obtain more accurate tumoral volumes which could be treated more efficiently in radiotherapy. To do that, we have proposed to use the Monte Carlo code we have already developed to study the following-up of electrons and ions in water. During this PhD study, we have also tried to describe with the best accuracy (at a cellular scale) the deposited energy induced by positrons in the biological matter thanks to the Monte Carlo simulation previously cited that we have adapted to describe the following-up of positrons, especially in adding the capture process which has recently been calculated by our team. In one hand, the goal of this work is to measure the risks taken by the patient during a medical exam (such as a PET acquisition). In another hand, the simulation of the following-up of positrons in the biological matter coupled to the simulation of the following-up of photons in water, has allowed the detection of photons after the Positronium (electron-positron pair formed during the positron slowing-down in the matter) annihilation. Then a simple modelling of the geometrical and physical parameters of the medical device has allowed a quantification of the number of events detected on the ring. More precisely, we have access to the number of true, scattered and random pairs. Thanks to these data, we are thus able to reconstruct a sinogram as well as the initial radiative volume. Then a comparison with some experimental results gives access to a semi-empirical relation between the volume and the threshlod.METZ-SCD (574632105) / SudocSudocFranceF

Image-guided treatment using an X-ray therapy unit and gold nanoparticles: Test of concept

International audienceGold nanoparticles (GNPs) have the potential to enhance the radiation dose locally in conjunction with kV X-rays used for radiation therapy. As for other radiotherapy modalities, the absorbed dose needs to be controlled. To do that, it is an advantage to know the distribution of GNPs. However, no effective imaging tool exists to determine the GNP distribution in vivo. Various approaches have been proposed to determine the concentration of GNPs and its distribution in a tumour and in other organs and tissues. X-ray fluorescence computed tomography (XFCT) is a promising imaging technique to do that. A new experimental device based on the XFCT technique allowing the in vivo control of GNP radiotherapy treatments is proposed. As a test of concept, experimental acquisitions and Monte Carlo simulations were performed to determine the performance that a XFCT detector has to fulfil

Positron range in PET imaging: non-conventional isotopes

In addition to conventional short-lived radionuclides, longer-lived isotopes are becoming increasingly important to positron emission tomography (PET). The longer half-life both allows for circumvention of the in-house production of radionuclides, and expands the spectrum of physiological processes amenable to PET imaging, including processes with prohibitively slow kinetics for investigation with short-lived radiotracers. However, many of these radionuclides emit 'high-energy' positrons and gamma rays which affect the spatial resolution and quantitative accuracy of PET images. The objective of the present work is to investigate the positron range distribution for some of these long-lived isotopes. Based on existing Monte Carlo simulations of positron interactions in water, the probability distribution of the line of response displacement have been empirically described by means of analytic displacement functions. Relevant distributions have been derived for the isotopes (22)Na, (52)Mn, (89)Zr, (45)Ti, (51)Mn, (94 m)Tc, (52 m)Mn, (38)K, (64)Cu, (86)Y, (124)I, and (120)I. It was found that the distribution functions previously found for a series of conventional isotopes (Jødal et al 2012 Phys. Med. Bio. 57 3931-43), were also applicable to these non-conventional isotopes, except that for (120)I, (124)I, (89)Zr, (52)Mn, and (64)Cu, parameters in the formulae were less well predicted by mean positron energy alone. Both conventional and non-conventional range distributions can be described by relatively simple analytic expressions. The results will be applicable to image-reconstruction software to improve the resolution

Investigation of a Fast Hybrid Simulation Approach for Dose Calculations in Hadrontherapy

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Neutron elastic scattering kernel for Monte Carlo next-event estimators in Tripoli-4®

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