Pipeline de dosimétrie entièrement automatisé pour la PRRT : aperçus et expérience de l’ICANS à Strasbourg

IF 0.2 4区 医学 Q4 PATHOLOGY
J. Salvadori , O. Allegrini , C. Josefina , I.J. Namer
{"title":"Pipeline de dosimétrie entièrement automatisé pour la PRRT : aperçus et expérience de l’ICANS à Strasbourg","authors":"J. Salvadori ,&nbsp;O. Allegrini ,&nbsp;C. Josefina ,&nbsp;I.J. Namer","doi":"10.1016/j.mednuc.2024.01.014","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<div><h3>Introduction</h3><p>Les logiciels de dosimétrie pour la PRRT s’appuient sur des méthodes de segmentation manuelles ou semi-automatiques, ce qui limite leur intégration en routine clinique. Cependant, le développement récent d’algorithmes de <em>deep-learning</em> (DL) efficaces pour segmenter automatiquement les CT offre une solution prometteuse. Cette étude présente le développement et l’application clinique d’un <em>pipeline</em> de dosimétrie automatisé pour la PRRT, combinant la segmentation DL des organes à risques (OARs) et une correction de l’effet de volume partiel (EVP) anatomique.</p></div><div><h3>Methode</h3><p>Le <em>pipeline</em> proposé se compose de 4 étapes. D’abord, tous les organes et le squelette sont segmentés pour chaque TEMP/TDM à par un algorithme DL de segmentation (Moose). Basée sur ces segmentations, une correction de l’EVP au niveau du voxel est appliquée aux images TEMP en utilisant la méthode itérative de Yang (PETPVC). Les images sont converties en débit de dose par convolution avec un kernel 177Lu précalculé dans l’eau par simulation Monte Carlo (GATE 9.1). Enfin, les courbes activité-temps sont intégrées en utilisant la méthode proposée par Jackson et al. Cette approche a été appliquée pour réaliser la dosimétrie rénale post-traitement, avec et sans correction de l’EVP, de 24 patients traités au 177Lu-DOTATATE à l’ICANS (93 cures). Des seuils de dose de 23, 30 et 40<!--> <!-->Gy ont été considérés pour l’optimisation rétrospective de l’activité administrée de chaque patient.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Le <em>pipeline</em> proposé a le potentiel d’améliorer significativement la pratique clinique en automatisant le processus de dosimétrie. Appliquée à 93 cures, la dose absorbée moyenne par cure était de 3,34<!--> <!-->±<!--> <!-->0,97<!--> <!-->Gy (0,45<!--> <!-->±<!--> <!-->0,13<!--> <!-->Gy/GBq) sans correction et de 3,96<!--> <!-->±<!--> <!-->1,16<!--> <!-->Gy (0,54<!--> <!-->±<!--> <!-->0,15<!--> <!-->Gy/GBq) avec correction de l’EVP. Ces résultats suggèrent qu’une dosimétrie personnalisée permettrait d’augmenter considérablement l’administration d’activité, en moyenne de 55 % au seuil de 23<!--> <!-->Gy utilisé en radiothérapie externe et potentiellement de 103 % et 170 % aux seuils de 30 et 40<!--> <!-->Gy, respectivement.</p></div><div><h3>Conclusions</h3><p>Les avancées dans les algorithmes DL de segmentation automatique permettent d’automatiser le processus de dosimétrie en PRRT, facilitant ainsi son intégration en routine clinique. L’application de ce <em>pipeline</em> innovant à une cohorte de patients traités à l’ICANS souligne la nécessité d’établir une relation dose-réponse claire et des seuils de doses fiables pour monitorer la dosimétrie en PRRT.</p></div>","PeriodicalId":49841,"journal":{"name":"Medecine Nucleaire-Imagerie Fonctionnelle et Metabolique","volume":"48 2","pages":"Page 51"},"PeriodicalIF":0.2000,"publicationDate":"2024-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Medecine Nucleaire-Imagerie Fonctionnelle et Metabolique","FirstCategoryId":"3","ListUrlMain":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0928125824000147","RegionNum":4,"RegionCategory":"医学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"PATHOLOGY","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Introduction

Les logiciels de dosimétrie pour la PRRT s’appuient sur des méthodes de segmentation manuelles ou semi-automatiques, ce qui limite leur intégration en routine clinique. Cependant, le développement récent d’algorithmes de deep-learning (DL) efficaces pour segmenter automatiquement les CT offre une solution prometteuse. Cette étude présente le développement et l’application clinique d’un pipeline de dosimétrie automatisé pour la PRRT, combinant la segmentation DL des organes à risques (OARs) et une correction de l’effet de volume partiel (EVP) anatomique.

Methode

Le pipeline proposé se compose de 4 étapes. D’abord, tous les organes et le squelette sont segmentés pour chaque TEMP/TDM à par un algorithme DL de segmentation (Moose). Basée sur ces segmentations, une correction de l’EVP au niveau du voxel est appliquée aux images TEMP en utilisant la méthode itérative de Yang (PETPVC). Les images sont converties en débit de dose par convolution avec un kernel 177Lu précalculé dans l’eau par simulation Monte Carlo (GATE 9.1). Enfin, les courbes activité-temps sont intégrées en utilisant la méthode proposée par Jackson et al. Cette approche a été appliquée pour réaliser la dosimétrie rénale post-traitement, avec et sans correction de l’EVP, de 24 patients traités au 177Lu-DOTATATE à l’ICANS (93 cures). Des seuils de dose de 23, 30 et 40 Gy ont été considérés pour l’optimisation rétrospective de l’activité administrée de chaque patient.

Résultats

Le pipeline proposé a le potentiel d’améliorer significativement la pratique clinique en automatisant le processus de dosimétrie. Appliquée à 93 cures, la dose absorbée moyenne par cure était de 3,34 ± 0,97 Gy (0,45 ± 0,13 Gy/GBq) sans correction et de 3,96 ± 1,16 Gy (0,54 ± 0,15 Gy/GBq) avec correction de l’EVP. Ces résultats suggèrent qu’une dosimétrie personnalisée permettrait d’augmenter considérablement l’administration d’activité, en moyenne de 55 % au seuil de 23 Gy utilisé en radiothérapie externe et potentiellement de 103 % et 170 % aux seuils de 30 et 40 Gy, respectivement.

Conclusions

Les avancées dans les algorithmes DL de segmentation automatique permettent d’automatiser le processus de dosimétrie en PRRT, facilitant ainsi son intégration en routine clinique. L’application de ce pipeline innovant à une cohorte de patients traités à l’ICANS souligne la nécessité d’établir une relation dose-réponse claire et des seuils de doses fiables pour monitorer la dosimétrie en PRRT.

用于 PRRT 的全自动剂量测定管道:来自斯特拉斯堡 ICANS 的见解和经验
导言用于 PRRT 的剂量测定软件依赖于手动或半自动分割方法,这限制了其与临床常规的整合。然而,最近开发的用于自动分割 CT 的高效深度学习(DL)算法提供了一种前景广阔的解决方案。本研究介绍了用于 PRRT 的自动剂量测定流水线的开发和临床应用,该流水线结合了风险器官(OAR)的深度学习分割和解剖学部分容积效应(PVE)校正。首先,使用 DL 分割算法(Moose)对每个 SPECT/CT 的所有器官和骨骼进行分割。在这些分割的基础上,使用杨氏迭代法(PETPVC)对 SPECT 图像进行体素级 EVP 校正。通过与蒙特卡罗模拟(GATE 9.1)在水中预先计算的 177Lu 核卷积,将图像转换为剂量率。最后,使用杰克逊等人提出的方法对活动-时间曲线进行整合。这种方法被用于对 24 名在 ICANS 接受 177Lu-DOTATATE 治疗(93 个疗程)的患者进行治疗后肾脏剂量测定,无论是否进行了 PVT 校正。考虑了 23、30 和 40 Gy 的剂量阈值,对每位患者的给药活性进行了回顾性优化。在 93 次治疗中,每次治疗的平均吸收剂量为 3.34 ± 0.97 Gy(0.45 ± 0.13 Gy/GBq),未进行校正;在进行 PVT 校正后,平均吸收剂量为 3.96 ± 1.16 Gy(0.54 ± 0.15 Gy/GBq)。这些结果表明,个性化剂量测定将有可能大大增加活动量,在体外放射治疗中使用的 23 Gy 阈值下平均增加 55%,在 30 Gy 和 40 Gy 阈值下分别可能增加 103% 和 170%。结论自动分割 DL 算法的进步使 PRRT 剂量测定过程自动化成为可能,从而促进了其与常规临床实践的结合。将这一创新管道应用于在 ICANS 接受治疗的一组患者,凸显了建立明确的剂量-反应关系和可靠的剂量阈值以监测 PRRT 剂量测定的必要性。
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期刊介绍: Le but de Médecine nucléaire - Imagerie fonctionnelle et métabolique est de fournir une plate-forme d''échange d''informations cliniques et scientifiques pour la communauté francophone de médecine nucléaire, et de constituer une expérience pédagogique de la rédaction médicale en conformité avec les normes internationales.
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