Calibración estequiométrica y su adaptación a la TC de doble energía para la planificación del tratamiento con Protonterapia

Abstract

[ES] En el campo de la oncología, la protonterapia surge como mejora de la precisión ofrecida anteriormente por la terapia por haces de fotones, conocida como radioterapia convencional. Con fotones, las dosis se van atenuando progresivamente en su camino al ir atravesando los tejidos, mientras que las dosis aportadas por los protones se descargan casi totalmente en un punto determinado, en el llamado Pico de Bragg. Esto último ofrece la ventaja de concentrar las dosis en los tejidos tumorales, evitando daños en los tejidos sanos aledaños. El método consiste en la emisión de haces de protones con diferentes direcciones y energías para lograr el tratamiento completo del tumor. Estos haces han de ser definidos correctamente con anterioridad teniendo en cuenta la conformación y composición de los tejidos del paciente. Se utiliza un algoritmo basado en el método de Monte Carlo para calcular la dosis depositada por estos haces en la anatomía del paciente. Este método utiliza estadísticas de interacciones físicas para predecir las trayectorias de las partículas y su pérdida de energía. Por ello el algoritmo MCsquare, el cual está basado en este método, utiliza la información de la naturaleza de las partículas, en este caso los protones, para definir su comportamiento al entrar en contacto con los tejidos biológicos. A su vez, tiene en cuenta la información aportada sobre las características del tejido con el que va a interactuar. Dicha información son las densidades electrónicas y los Stopping Powers . Ambas pueden extraerse de imágenes de Tomografía Axial Computerizada de los pacientes. En estas imágenes se pueden identificar los tejidos de interés y midiendo el valor de los píxeles que representan a estos tejidos se obtienen las Unidades de Hounsfield o HU. La presente tesis se centra en el cálculo y elección de la mejor relación entre los valores de HU obtenidos de las imágenes y los tejidos humanos que representan en la realidad. Esta relación es una calibración y en este caso la usada es la Calibración Estequiométrica, la cual define la dependencia de la pérdida de energía de los protones representada por las HU en función del número atómico de las composiciones elementales de los tejidos. Concretamente en esta tesis se obtienen diferentes curvas de calibración para escáneres de TAC a partir de las mediciones del fantoma Gammex 467 y de diversas mezclas líquidas de agua, sal, azúcar y etanol en distintas proporciones realizadas en el laboratorio. De ellas se obtienen imágenes de TAC a diferentes energías para la calibración estequiométrica. Finalmente, se elige los datos aportados por el fantoma para estudiar la aplicación de la calibración conjunta de la información aportada por varias imágenes obtenidas a energías diferentes, método conocido como doble-energía o multi-energía. Siguiendo el método de Bourque et al, se toma la información de HU obtenidas a ambas energías y se junta en un mismo coeficiente para posteriormente calcular el Número Atómico Efectivo y las densidades electrónicas relativas asociadas a la distribución de datos de las dos imágenes. Así, se obtienen los datos de NAE y densidades másicas dando lugar a la calibración que se puede introducir en el algoritmo de cálculo dosis para el tratamiento de protonterapia. Por consiguiente, se obtienen también los Stopping Power asociados y se crea un mapa 3D de un fantoma antropomórfico con la información de cuanta fuerza de parada va a suponer cada vóxel de la imagen.

[EN] In the field of oncology, proton therapy emerges as an improvement on the precision previously offered by photon beam therapy, known as conventional radiotherapy. With photons, the doses are progressively diminished on their way through the tissues, while the doses provided by the protons are almost completely discharged at a specific point, the so-called Bragg Peak. The latter offers the advantage of concentrating the doses in the tumour tissues, avoiding damage to the surrounding healthy tissues. The method consists in the emission of proton beams with different directions and energies in order to achieve the complete treatment of the tumour. These beams have to be defined correctly in advance taking into account the conformation and composition of the patient's tissues. An algorithm based on the Monte Carlo method is used to compute the dose deposited by these beams in the patient anatomy. This method uses physical interaction statistics to predict the particle trajectories and their energy loss. Therefore, the MCsquare algorithm, which is based on this method, uses information on the nature of the particles, in this case protons, to define their behaviour when they come into contact with biological tissues. At the same time, it considers the information provided on the characteristics of the tissue with which it will interact. This information are the electronic densities and Stopping Powers. Both can be extracted from Computed Tomography images of the patients. In these images the tissues of interest can be identified and by measuring the value of the pixels that represent these tissues, the Hounsfield Units or HU are obtained. This thesis focuses on the calculation and choice of the best relationship between the values of HU obtained from the images and the human tissues that they represent in reality. This relationship is a calibration and in this case the one used is the Stoichiometric Calibration, which defines the dependency of the loss of proton energy represented by the HU as a function of the atomic number of the elemental compositions of the tissues. Specifically, in this thesis different calibration curves for CT scanners are obtained from measurements of the Gammex 467 phantom and various liquid mixtures of water, salt, sugar and ethanol in different proportions prepared in the laboratory. From them, CT images are obtained at different energies for stoichiometric calibration. Finally, the data provided by the phantom is chosen to study the application of the joint calibration of the information provided by several images obtained at different energies, a method known as double-energy or multi-energy. Following the method of Bourque et al, the information of HU obtained at both energies is taken and joined in a same coefficient to later calculate the Effective Atomic Number and the relative electronic densities associated with the data distribution of the two images. Thus, the EAN data and mass densities are achieved, giving rise to the calibration that can be introduced in the dose calculation algorithm of the proton therapy treatment. Therefore, the associated Stopping Power is also obtained, and a 3D map of an anthropomorphic phantom is created with the information of how much stopping force is going to be assumed by each voxel of the image.