Les faisceaux de rayonnements ionisants utilisés en radiothérapie transportent et déposent leur énergie dans la matière au cours d’un processus physique complexe. Pour calculer l’énergie déposée par un faisceau en tout point du patient, ce processus peut être simulé via une méthode de type Monte Carlo, très précise puisqu’elle revient à modéliser précisément la physique. Toutefois, le processus simulé étant complexe, les codes Monte Carlo sont lents (plusieurs heures). Or, la radiothérapie requiert des calculs très rapides, compatibles avec la durée d’une consultation en clinique. Pour gagner du temps, une solution est d’utiliser des données précalculées intégrant la plupart des évènements et paramètres physiques microscopiques (particules individuelles, interactions, énergie, etc.). Ces données sont précalculées pour des cas simples (milieux homogènes) au moyen d’un code de Monte Carlo, et sont ensuite appliquées aux cas cliniques (milieux hétérogènes). C’est par exemple le principe des méthodes par convolution, ou d’une méthode récente basée sur des réseaux de neurones. Cependant, malgré d’importants gains de vitesse, il n’existe à ce jour aucune solution assez rapide pour être intégrée dans les nombreuses itérations d’une planification automatique des traitements de radiothérapie. Afin d’accélérer encore les calculs, nous proposons d’utiliser une représentation du patient plus macroscopique que la représentation voxélisée classique, en regroupant les voxels (quelques millimètres de côté) en mailles homogènes plus larges (quelques centimètres). Pour calculer la dose délivrée par un faisceau dans un tel fantôme maillé, nous commençons par préparer, sur chaque maille homogène, un modèle analytique capable de donner directement la dose en se rapportant à des distributions précalculées dans des milieux homogènes. Ces modèles sont ensuite utilisés pour calculer la dose dans les voxels où l’on souhaite la connaître. Cette méthode permet d’obtenir des résultats en quelques secondes pour une distribution 3D complète, et en quelques dixièmes de secondes si on ne s’intéresse qu’à quelques centaines de voxels. Avec de telles performances, de nouvelles possibilités s’ouvrent pour le pilotage logiciel des traitements des cancers par radiothérapie.
LIST/DETECS