Column Generation-Based Techniques for Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT) and Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) Treatment Planning

Les statistiques ont estimé à environ 14,1 millions le nombre de cas de cancer en 2018 dans le monde, et qui devrait passer à 24 millions d'ici 2035.La radiothérapie est l'une des premières méthodes de traitement du cancer, qu'environ 50% des patients reçoivent au cours de leur maladie.Cette méthode endommage le matériel génétique des cellules cancéreuses, détruisant ainsi leur capacité de reproduction.Cependant, les cellules normales sont également affectées par le rayonnement ; par conséquent, le traitement doit être effectué de manière à maximiser la dose de rayonnement aux tumeurs, tout en minimisant les effets néfastes des radiations sur les tissus sains.Les techniques d'optimisation sont utilisées afin de déterminer la dose et la position du rayonnement à administrer au corps du patient.Ce projet aborde la radiothérapie externe à travers la radiothérapie par modulation d'intensité (IMRT), ainsi qu'une nouvelle forme appelée modulation d'intensité volumétrique par thérapie par arcs (VMAT).En IMRT, un nombre fini de directions sont déterminées pour le rayonnement du faisceau, tandis qu'en VMAT l'accélérateur linéaire tourne autour du corps du patient alors que le faisceau est allumé.Cette technologie permet de modifier dynamiquement la forme du faisceau et le débit de dose pendant le traitement.Le problème de planification du traitement consiste à choisir une séquence de distribution des formes de faisceaux, à optimiser le dé bit de dose du faisceau et à déterminer la vitesse de rotation du portique, si nécessaire.Cette recherche tire profit de la méthode de génération de colonnes, en tant que méthode d'optimisation efficace en particulier pour les problèmes à grande échelle.Cette technique permet d'améliorer le temps de traitement et les objectifs cliniques non linéaires et non convexes, dans la planification de traitement en VMAT.Un nouveau modèle multi-objectif de génération de colonnes pour l'IMRT est également développé.Dans le premier essai, nous développons un nouvel algorithme de génération de colonnes qui optimise le compromis entre le temps et la qualité du traitement délivré pour la planification de traitement en VMAT.Pour ce faire, une génération simultanée de colonnes et de rangées est développée, afin de relier les colonnes, contenant la configuration des ouvertures de faisceaux, aux rangées du modèle, représentant la restriction de temps de traitement.De plus, nous proposons une technique de regroupement par grappe modifiée, afin d'agréger des éléments de volume similaires du corps du patient, et de réduire efficacement le nombre de contraintes dans le modèle.Les résultats de calcul montrent qu'il est possible d'obtenir un traitement de haute qualité sur quatre processeurs en parallèle.vi Dans le deuxième essai, nous développons une approche de planification automatique intégrant les critères de l'histogramme dose-volume (DVH).Les DVH sont la représentation de dose la plus courante pour l'évaluation de la qualité de traitement en technologie VMAT.Nous profitons de la procédure itérative de génération de colonnes pour ajuster les paramètres du modèle lors de la génération d'ouverture, et répondre aux critères DVH non linéaires, sans tenir compte des contraintes dures dans le modèle.Les résultats sur les cas cliniques montrent que notre méthodologie a été significativement améliorée, pour obtenir des plans cliniquement acceptables sans intervention humaine par rapport à une simple optimisation VMAT.De plus, la comparaison avec un système de planification de traitement commercial existant montre que la qualité des plans obtenus à partir de la méthode proposée, en particulier pour les tissus sains, est largement meilleure alors que le temps de calcul est moindre.Dans le troisième essai, nous abordons la planification de traitement en IMRT, qui est formulée comme un problème d'optimisation convexe à grande échelle, avec un espace de faisabilité simplex.Nous intégrons d'abord une nouvelle approche de solution basée sur la méthode Frank-Wolfe, appelée Blended Conditional Gradients, dans la génération de colonnes, pour améliorer les performances de calcul de la méthode.Nous proposons ensuite une technique de génération de colonnes multi-objectif, pour obtenir directement des ouvertures qui se rapprochent d'un ensemble efficace de plans de traitement non dominés.A cette fin, nous trouvons les limites inférieure et supérieure du front de Pareto, et générons une colonne avec un vecteur de poids des objectifs pré-assigné ou nouveau, réduisant la distance maximale de deux bornes.Nous prouvons que cet algorithme converge vers le front de Pareto.Les résultats de recherche d'un bon compromis de traitement entre la destruction des volumes cibles et la protection des structures saines dans un espace objectif bidimensionnel, montrent l'efficacité de l'algorithme dans l'approche du front de Pareto, avec des plans de traitement livrables en 3 minutes environ, et évitant un grand nombre de colonnes.Cette méthode s'applique également à d'autres classes de problèmes d'optimisation convexe, faisant appel à la fois à une génération de colonnes et à une optimisation multi-objectifs.vii

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.