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L’appareil de radiochirurgie CyberKnife performe des traitements avancés de radiothérapie qui offrent des avantages nets pour certains types de cancer. Or, cet appareil produit uniquement des petits faisceaux circulaires ce qui complexifie les procédures de dosimétrie en milieu clinique. En effet, en conditions de petits champs, les diverses perturbations au niveau du détecteur peuvent être très grandes. Ainsi, l’utilisation de la méthode Monte Carlo est nécessaire lors de l’étalonnage et la caractérisation de faisceaux. Ces processus, lors desquels des valeurs de dose de référence et relative sont mesurées et entrées dans les systèmes de planification de traitement, assurent l’efficacité des traitements ainsi que la sécurité des patients. Cette thèse porte sur la modélisation Monte Carlo du CyberKnife M6 et étudie diverses applications à la dosimétrie de petits champs de radiothérapie. En premier lieu, une nouvelle méthode permettant la correction de la dépendance au débit de dose des diodes au silicium est proposée. Cette dernière est validée puis appliquée à des mesures relatives effectuées au CyberKnife du Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM). Les résultats illustrent la correction de l’erreur systématique induite dans les mesures due à la dépendance au débit de dose de la diode considérée. La méthode proposée fournit alors une solution efficace à cette problématique. En second lieu, une méthode pour l’optimisation des paramètres sources requis en entrée lors de la modélisation Monte Carlo de faisceaux de radiothérapie est introduite. Cette dernière est basée sur une approche probabiliste portant sur la comparaison de mesures et de simulations pour divers détecteurs, et permet la détermination de l’énergie du faisceau d’électrons incident sur la cible d’un appareil, ainsi que de la largeur à mi-hauteur de sa distribution radiale. La méthode proposée, qui est appliquée au CyberKnife du CHUM, fournit une nouvelle approche permettant l’optimisation d’un modèle Monte Carlo d'un faisceau ainsi que l’estimation des incertitudes sur ses paramètres sources. En troisième lieu, le modèle de faisceau du CyberKnife développé est utilisé afin d’estimer l’impact des incertitudes des paramètres sources sur diverses fonctions dosimétriques couramment utilisées en milieu clinique, ainsi que sur des distributions de dose obtenues par simulation de plans de traitement. Les résultats illustrent l’augmentation de l’impact des incertitudes du modèle de faisceau avec la réduction de la taille de champ, et fournissent une nouvelle perspective sur la précision de calcul atteignable pour ce type de calcul de dose Monte Carlo en petits champs. En quatrième lieu, les protocoles de dosimétrie TG-51 (version adaptée du manufacturier) et TRS-483 sont respectivement appliqués et comparés pour l’étalonnage du CyberKnife M6 se trouvant au CHUM. Il est observé que le TRS-483 est cohérent avec le TG-51. Des facteurs de correction de la qualité et corrigeant pour les effets de moyenne sur le volume propres au CyberKnife du CHUM sont estimés par simulations Monte Carlo pour une chambre à ionisation Exradin A12. Les résultats illustrent que la valeur générique fournie dans le TRS-483 pourrait être surestimée en comparaison à notre modèle de CyberKnife et que cette surestimation pourrait être due à la composante de moyenne sur le volume., The CyberKnife radiosurgery system performs advanced radiotherapy treatments that offer clear benefits for certain types of cancer. However, this device produces small circular fields only, which complicates dosimetry procedures in a clinical environment. Indeed, under small field conditions, the various perturbations at the detector level can become very large. Thus, the use of the Monte Carlo method is necessary when calibrating and characterizing beams. Such processes, during which reference and relative dose values are measured and entered into treatment planning systems, ensure the validity of treatments as well as patient safety. This thesis focuses on the Monte Carlo modeling of the CyberKnife M6 and studies various applications to small photon fields dosimetry. Firstly, a new method for the correction of the dose rate dependency of silicon diode detectors is proposed. The latter is validated and applied to relative measurements performed at the CyberKnife of the Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM). Results illustrate the correction of the systematic error induced in the measurements due to the dose rate dependency of the considered diode. The proposed method provides an efficient solution to this issue. Secondly, a method for the optimization of the source parameters required as input during Monte Carlo beam modeling is introduced. The latter is based on a probabilistic approach and on the comparison of measurements and simulations for various detectors. The method allows the determination of the energy of the electron beam incident on the target of a linac, as well as the full width at half-maximum of its radial distribution. The proposed method, which is applied to the CyberKnife unit of the CHUM, provides a new approach for the optimization of a Monte Carlo beam model and a way to estimate the uncertainties on its source parameters. Thirdly, the developed CyberKnife beam model is used to estimate the impact of source parameter uncertainties on various dosimetric functions commonly used in the clinic environment, and on dose distributions obtained by simulation of treatment plans. Results illustrate the increase of the impact of beam modeling uncertainties with the decrease of the field size, and provide insights on the reachable calculation accuracy for this type of Monte Carlo dose calculation in small fields. Lastly, the TG-51 (manufacturer’s adapted version) and TRS-483 dosimetry protocols are respectively applied and compared for the calibration of the CHUM’s CyberKnife. We observe that TRS-483 is consistent with TG-51. Beam quality and volume averaging correction factors specific to the CHUM's CyberKnife are estimated using Monte Carlo simulations for an Exradin A12 ionization chamber. Results illustrate that the generic value provided in the TRS-483 could be overestimated in comparison to our CyberKnife model and that this overestimation could be due to the volume averaging component.

Le but de la radiothérapie est d’irradier les cellules cancéreuses tout en préservant au maximum les tissus sains environnants. Or, dans le cas du cancer du poumon, la respiration du patient engendre des mouvements de la tumeur pendant le traitement. Une solution possible est de repositionner continuellement le faisceau d’irradiation sur la cible tumorale en mouvement. L’e cacité et la sûreté de cette approche reposent sur la localisation précise en temps réel de la tumeur. Le suivi indirect consiste à inférer la position de la cible tumorale à partir de l’observation d’un signal substitut, visible en continu sans nécessiter de rayonnement ionisant. Un modèle de corrélation spatial doit donc être établi. Par ailleurs, pour compenser la latence du système, l’algorithme de suivi doit pouvoir également anticiper la position future de la cible. Parce que la respiration du patient varie dans le temps, les modèles de prédiction et de corrélation peuvent devenir imprécis. La prédiction de la position de la tumeur devrait alors idéalement être complétée par l’estimation des incertitudes associées aux prédictions. Dans la pratique clinique actuelle, ces incertitudes de positionnement en temps réel ne sont pas explicitement prédites. Cette thèse de doctorat s’intéresse au contrôle en temps réel de la précision du suivi indirect de tumeurs mobiles en radiothérapie. Dans un premier temps, une méthode bayésienne pour le suivi indirect en radiothérapie est développée. Cette approche, basée sur le filtre de Kalman, permet de prédire non seulement la position future de la tumeur à partir d’un signal substitut, mais aussi les incertitudes associées. Ce travail o re une première preuve de concept, et montre également le potentiel du foie comme substitut interne, qui apparait plus robuste et fiable que les marqueurs externes communément utilisés dans la pratique clinique. Dans un deuxième temps, une adaptation de la méthode est proposée afin d’améliorer sa robustesse face aux changements de respiration. Cette innovation permet de prédire des régions de confiance adaptatives, capables de détecter les erreurs de prédiction élevées, en se basant exclusivement sur l’observation du signal substitut. Les résultats révèlent qu’à sensibilité élevée (90%), une spécificité d’environ 50% est obtenue. Un processus de validation innovant basé sur ces régions de confiance adaptatives est ensuite évalué et comparé au processus conventionnel qui consiste en des mesures de la cible à intervalles de temps fixes et prédéterminés. Une version adaptative de la méthode bayésienne est donc développée afin d’intégrer des mesures occasionnelles de la position de la cible. Les résultats confirment que les incertitudes prédites par la méthode bayésienne permettent de détecter les erreurs de prédictions élevées, et démontrent que le processus de validation basé sur ces incertitudes a le potentiel d’être plus e cace que les validations régulières. Ces approches bayésiennes sont validées sur des séquences respiratoires de volontaires, acquises par imagerie par résonance magnétique (IRM) dynamique et interpolées à haute fréquence. Afin de compléter l’évaluation de la méthode bayésienne pour le suivi indirect, une validation expérimentale préliminaire est conduite sur des données cliniques de patients atteints de cancer du poumon. Les travaux de ce projet doctoral promettent une amélioration du contrôle en temps réel de la précision des prédictions lors des traitements de radiothérapie. Finalement, puisque l’imagerie ultrasonore pourrait être employée pour visualiser les substituts internes, une étude préliminaire sur l’évaluation automatique de la qualité des images ultrasonores est présentée. Ces résultats pourront être utilisés ultérieurement pour le suivi indirect en radiothérapie en vue d’optimiser les acquisitions ultrasonores pendant les traitements et faciliter l’extraction automatique du mouvement du substitut., The goal of radiotherapy is to irradiate cancer cells while maintaining a low dose of radiation to the surrounding healthy tissue. In the case of lung cancer, the patient’s breathing causes the tumor to move during treatment. One possible solution is to continuously reposition the irradiation beam on the moving target. The e ectiveness and safety of this approach rely on accurate real-time localization of the tumor. Indirect strategies derive the target positions from a correlation model with a surrogate signal, which is continuously monitored without the need for radiation-based imaging. In addition, to compensate for system latency, the tracking algorithm must also be able to anticipate the future position of the target. Because the patient’s breathing varies over time, prediction and correlation models can become inaccurate. Ideally, the prediction of the tumor location would also include an estimation of the uncertainty associated with the prediction. However, in current clinical practice, these real-time positioning uncertainties are not explicitly predicted. This doctoral thesis focuses on real-time control of the accuracy of indirect tracking of mobile tumors in radiotherapy. First, a Bayesian method is developed. This approach, based on Kalman filter theory, allows predicting both future target motion in real-time from a surrogate signal and associated uncertainty. This work o ers a first proof of concept, and also shows the potential of the liver as an internal substitute as it appears more robust and reliable than the external markers commonly used in clinical practice. Second, an adaptation of the method is proposed to improve its robustness against changes in breathing. This innovation enables the prediction of adaptive confidence regions that can be used to detect significant prediction errors, based exclusively on the observation of the surrogate signal. The results show that at high sensitivity (90%), a specificity of about 50% is obtained. A new validation process based on these adaptive confidence regions is then evaluated and compared to the conventional validation process (i.e., target measurements at fixed and predetermined time intervals). An adaptive version of the Bayesian method is therefore developed to valuably incorporate occasional measurements of the target position. The results confirm that the uncertainties predicted by the Bayesian method can detect high prediction errors, and demonstrate that the validation process based on these uncertainties has the potential to be more e cient and e ective than regular validations. For these studies, the proposed Bayesian methods are validated on respiratory sequences of volunteers, acquired by dynamic MRI and interpolated at high frequency. In order to complete the evaluation of the Bayesian method for indirect tracking, experimental validation is conducted on clinical data of patients with lung cancer. The work of this doctoral project promises to improve the real-time control of the accuracy of predictions during radiotherapy treatments. Finally, since ultrasound imaging could be used to visualize internal surrogates, a preliminary study on automatic ultrasound image quality assessment is presented. These results can later be used for indirect tracking in radiotherapy to optimize ultrasound acquisitions during treatments and facilitate the automatic estimation of surrogate motion.

La radiothérapie guidée par résonance magnétique promet une administration de dose plus précise que les techniques conventionnelles puisqu’elle permet une visualisation en temps réel des structures internes avant et pendant le traitement. Cependant, la dosimétrie doit être réalisée en présence de champs magnétiques. Alors que le champ magnétique n’affecte pas le transport des particules neutres, il affecte le transport des particules chargées secondaires en raison de la force de Lorentz, qui modifie le champ de rayonnement et la réponse de dose du détecteur. Cette thèse vise à comprendre l’effet du champ magnétique sur la réponse de dose du détecteur, à la caractériser et à fournir des facteurs de correction de qualité prenant en compte l’impact du champ magnétique. Dans le premier article, quatre chambres d’ionisation à petite cavité ont été caractérisées via des simulations de Monte Carlo et des mesures expérimentales. Il a été constaté que le champ magnétique accentuait tous les détails géométriques. Une description précise du volume sensible effectif est cruciale dans les simulations. De plus, la géométrie modélisée doit être aussi proche que possible de la géométrie réelle, y compris les couches d’air internes. Des facteurs de correction de qualité tenant compte du champ magnétique et de son incertitude du budget d’incertitude sont présentés pour différentes configurations. Le deuxième article a évalué l’effet du champ magnétique sur les facteurs de perturbation de cinq détecteurs à petite cavité, dont trois détecteurs à petite cavité et deux détecteurs à semi-conducteurs. Les facteurs de perturbation des composants structurels, les facteurs de moyenne de densité et de volume ont été déterminés pour différentes tailles de champ et orientations. De plus, des facteurs de correction de qualité ont été calculés dans les mêmes conditions. Les résultats montrent que le champ magnétique a un impact significatif sur le facteur de perturbation de la densité dans les chambres d’ionisation. En revanche, son impact est plus prononcé dans les composants structurels des détecteurs semi-conducteurs. L’objectif du troisième article était de fournir plus d’informations sur la compréhension de la relation dose-réponse des détecteurs dans les champs magnétiques via des calculs de spectres de fluence électronique. La fluence des électrons différentiel en énergie dans la cavité du détecteur peut être fortement modifiée dans les champs magnétiques, et les perturbations de fluence sont généralement plus évidentes pour les électrons de faible énergie. Ces calculs ont montré l’interaction entre plusieurs facteurs qui rendent les effets de perturbation imprévisibles dans le faisceau de photons couplé aux champs magnétiques : 1) orientation du détecteur et du champ magnétique, 2) taille et forme de la cavité, 3) composants structurels, 4) couche d’air entre le détecteur et le milieu et leur asymétrie, et 5) l’énergie., Magnetic resonance-guided radiation therapy promises more accurate dose delivery than conventional techniques by allowing real-time visualization of internal structures before and during treatment. However, the dosimetry must be performed in the presence of magnetic fields. While the magnetic field does not affect the transport of uncharged particles, it affects the transport of secondary charged particles due to the Lorentz force, which modifies the radiation field and the detector dose-response. This thesis aims to understand the effect of the magnetic field on detector dose-response, characterize it, and provide quality correction factors accounting for the impact of the magnetic field. In the first article, four small-cavity ionization chambers were characterized via Monte Carlo simulations and experimental measurements. It was found that the magnetic field emphasized all the geometrical details. An accurate description of the effective sensitive volume is crucial in the simulations. Also, the modelled geometry must be as close as possible to the actual geometry, including the internal air layers. Quality correction factors accounting for the magnetic field and its uncertainty budget uncertainty are presented for different configurations. The second article evaluated the magnetic field effect on perturbation factors of five small volume detectors, including three ionization chambers and two solid-state detectors. The perturbation factors from extracameral components, density and volume averaging factors were determined for different field sizes and orientation setups. Additionally, quality correction factors were calculated in the same conditions. Results show that the magnetic field significantly impacts the density perturbation factor in the ionization chambers. In contrast, its impact is more pronounced in the extracameral components in the solid-state detectors. The purpose of the third article was to provide more insight into the understanding of detector dose-response in magnetic fields via calculations of electron fluence spectra. The electron fluence differential in energy in the detector cavity can be severely modified in magnetic fields, and fluence perturbations are generally more evident for low-energy electrons. These calculations showed the interplay between multiple factors that make the perturbation effects unpredictable in photon beams coupled to magnetic fields: 1) detector and magnetic field orientation, 2) cavity size and shape, 3) extracameral components, 4) air gaps and their asymmetry, and 5) energy.

Les quantités physiques des tissus imagés par tomodensitométrie peuvent être calculées à l’aide d’algorithmes de caractérisation de tissus. Le développement de nouvelles technologies d’imagerie par tomodensitométrie spectrale a stimulé le domaine de la caractérisation de tissus à un point tel qu’il est maintenant difficile de comparer les performances des multiples algorithmes de caractérisation de tissus publiés dans les dernières années. De même, la difficulté à comparer les performances des algorithmes de caractérisation de tissus rend leur utilisation dans des projets de recherche clinique difficile. Ce projet a comme but de créer un environnement de simulation robuste et fidèle à la réalité dans lequel des techniques de caractérisation de tissus pourront être développées et comparées. De plus, la librairie de calcul servira comme tremplin pour facilement appliquer des méthodes de caractérisation de tissus dans des collaborations cliniques. En particulier, une des méthodes de caractérisation de tissus incluse dans la librairie de calcul sera appliquée sur des données cliniques pour produire des cartes de concentration d’iode dans le cadre d’un projet de recherche sur la récurrence de cancers otorhinolaryngologiques. De surcroît, deux autres techniques de caractérisation de tissus et un algorithme de correction d’artefacts de durcissement de faisceau seront implémentés dans la librairie de calcul scientifique. Conjointement, un module pour la simulation de patients virtuels sera dévelopé et intégré à la librairie de calcul., The physical quantities of tissues imaged by computed tomography can be calculated using tissue characterization algorithms. The development of new spectral computed tomography scanners stimulated the field of tissue characterization to such an extent that it is now difficult to compare the performances of the multiple tissue characterization algorithms available in the literature. In addition, the difficulty in comparing the tissue characterization algorithms’ performances makes it difficult to include them in clinical research projects. The goal of this project is to create a robust and physically accurate simulation environment in which tissue characterization algorithms can be developed and compared. Furthermore, the scientific computing library will serve as a springboard to easily apply tissue characterization methods in clinical collaborations. In particular, one of the tissue characterization methods included in the scientific computing library will be applied on clinical data to produce iodine concentration maps for a clinical research project on head and neck cancer recurrence. Moreover, two additional tissue characterization algorithms and a technique for the correction of beam hardening artefacts will be implemented in the scientific computing library. Coincidentally, the virtual patient simulation environment will be developed.