Modélisation d'un accélérateur linéaire clinique en vue de l'exploitation d'un détecteur à transmission dédié au contrôle qualité en radiothérapie

• Main Author: Fabbro, Robin
• Other Authors: Grenoble Alpes
• Language: fr
• Published: 2017
• Subjects: Détection; Simulation; Radiothérapie; Dosimétrie; Detection; Radiotherapy; Dosimetry; 530; 610
• Online Access: http://www.theses.fr/2017GREAY078/document

L’assurance qualité est un sujet clé en radiothérapie. En effet, la complexification des méthodes de traitements ont induit de nombreuses sources d’erreurs potentielles, et la vérification du bon déroulé du traitement est plus que jamais une tâche difficile. Un des objectifs de l’équipe de radiophysique est ainsi d’assurer que la dose délivrée au patient sera aussi conforme que possible à la prescription du médecin.Nombres d’outils ont été mis à disposition de ces équipes pour assurer des contrôles efficaces, réduisant les chances d’erreur. Une des solutions innovantes à l’épreuve dépend de l’utilisation de nouveaux détecteurs bidimensionnels, solidaires de la tête de l’accélérateur et placé en amont du patient, permettant ainsi de collecter des informations sur le flux de photons délivré par l’accélérateur.Ce type de détecteur présente plusieurs avantages. Il ne perturbe que très peu le faisceau de photons et permet donc une utilisation en simultané du traitement du patient. De plus, sa localisation en amont du patient ne permet pas d’ambiguïté sur l’origine des déviations en dose observées, une erreur de positionnement patient ne pouvant pas se confondre à une avarie sur l’accélérateur.Dans ce contexte, le groupe PHYSMED du LPSC, en collaboration avec le CHU de Grenoble développe TraDeRa, un détecteur 2D basé sur une chambre d’ionisation plane pixélisée. Embarquant une électronique de lecture dédiée conçue, il permet l’acquisition de carte de signal décrivant avec une bonne précision le flux de photons en provenance de l’accélérateur en temps réel et sans zone morte.Son portage vers la routine clinique passe en partie par la traduction de la carte de signal fournie par le détecteur en une carte de dose exploitable par les physiciens médicaux. Une des solutions envisagée tient dans le recours à des simulations Monte-Carlo complexes, afin d’associer la réponse du détecteur à un dépôt de dose calculé.La précision sur les différents calculs Monte-Carlo à fournir est très importante, aussi un modèle précis de l’accélérateur clinique nous a paru indispensable. Nous avons donc entrepris la modélisation d’un accélérateur clinique type Clinac 2100 pour le code Monte-Carlo PENELOPE, afin de reproduire le plus fidèlement possible l’accélérateur du CHU de Grenoble. Outre la géométrie complexe du dispositif, la fidélité de la reproduction vient aussi de la connaissance des caractéristiques du faisceau d’électrons utilisé pour produire ces photons. Nous avons élaboré une méthode de détermination de ces paramètres basée sur un ajustement de ces caractéristiques utilisant la comparaison de mesures avec des simulations de référence, présentant des avantages sur le processus essais-erreurs habituellement utilisé. L’objectif était de proposer une méthode applicable à n’importe quel accélérateur du même modèle, en n’exploitant qu’un jeu commun de simulations de référence, et permettre l’ajustement des caractéristiques en un minimum de temps. Cette méthode a fait ses preuves, notamment grâce à son application sur deux autres accélérateurs modèle Clinac 2100 que celui utilisé dans la conception du détecteur.Puis, nous avons modélisé le détecteur et son environnement d’exploitation à l’hôpital dans PENELOPE. Cette simulation nous a donné accès à des propriétés intrinsèques que des mesures réelles ne permettent pas de déterminer. Nous avons ainsi pu étudier la linéarité de sa réponse en dose et en débit de dose, caractériser l’atténuation qu’il oppose au faisceau, ou encore évaluer la diaphonie entre les différentes électrodes de la matrice pixélisée.Nous avons initié le travail de conversion du signal collecté par le détecteur en dose déposée dans le patient. Nous avons associé à la réponse d’électrodes choisies une distribution de dose en trois dimensions dans la cuve à eau. En décomposant un champ quelconque en une somme de réponses élémentaires, nous avons déterminé une procédure de reconstruction du dépôt de dose dans le patient. === Quality assurance is a key topic in radiation therapy. Indeed, the increasing complexity of the treatment methods led to many additional sources of potential errors, and the verification of treatment is more than ever a task that can be difficult. One of the objectives of the radiophysicists lies in the application of quality assurance procedures to ensure that the dose delivered to the patient is consistent with the oncologist’s prescription.Numerous tools are available to ensure controls that are both effective and reliable, reducing the chances of errors. However, zero risk is not achievable, and the use of new treatment techniques can make these errors difficult to detect. One of the innovative solutions studied in recent years depends on the use of new two-dimensional detectors, embedded on the head of the linear accelerator and placed upstream of the patient. These devices thus allow to collect information on the photon flux delivered by the accelerator.This type of detector has several advantages. Their attenuation is very light, and grant the possibility to use them while treating the patient. Moreover, their location does not give space to ambiguity about the origin of the observed dose deviations. Indeed, a patient positioning error cannot be confused with mechanical misbehavior of the linear accelerator.In this context, the PHYSMED group of the LPSC, in collaboration with the Grenoble Public Hospital, is developing TraDeRa, a detector based on a pixelated planar ionization chamber, embedding dedicated electronics specially designed by the lab. The detector is able to collect a signal map that accurately describes the incoming photon flux, for any clinical field, in real time and without dead zone.The portage of the detector towards clinical routine partially depends on the translation of the signal map supplied by the detector into a reliable dose map that can be used by medical physicists. To begin with, one of the considered solutions is the use of complex Monte Carlo simulations, in order to associate the detector response with a calculated dose deposition in a water tank.The precision to provide on the various Monte-Carlo calculations seemed very important. Therefore, a precise model of the clinical accelerator seemed essential. Thus, we have initiated the modeling of a type Clinac 2100 clinical accelerator for the Monte-Carlo code PENELOPE, in order to reproduce as accurately as possible the accelerator available for our measurements campaign. The knowledge of the primary electron beam characteristics is critical. We have thus developed an original method for adjusting these characteristics based on comparison of measurements with reference simulations. This method has interesting features compared with the usual trial and error process. The objective was to propose a method applicable to any accelerator of the same model, using only a set of reference simulations, thus allowing the faster adjustment (sometimes slightly less accurate than the trial and error method) of the beam characteristics. This method seems to have proved itself worth, and has been used on two other Clinac 2100 accelerators to test its reliability.Next, the full modeling of the detector in PENELOPE coupled and its environment granted us to describe some characteristics intrinsic to conception choices. Thus, we have been able to study the linearity response of the detector in terms of dose and dose rate, characterize the attenuation it opposes to the beam, and evaluate the cross-talk between the different electrodes of the pixelated matrix.In addition, we were able to initiate the work of converting the signal collected by TraDeRa into a dose deposited in the patient. We associated the response of selected electrodes with calculated dose distributions in a water tank model. By decomposing any field into a sum of elementary responses, we have determined a procedure allowing the reconstruction of the dose deposition in the patient.