Validation du “Collapsed Cone Superposition” pour la dosimétrie corps entier dans la thérapie par 177Lu-PSMA-617

Abstract

Introduction

SimpleDose est un logiciel automatisé de dosimétrie corps entier basé sur l’approche collapsed cone superposition (CCS). Le but de cette étude est de valider CCS pour une dosimétrie corps entier dans la thérapie par 177Lu-PSMA-617 en la comparant au simulation Monte Carlo (MC).

Matériels et méthodes

Trente patients atteints de mCRPC ont été inclus rétrospectivement dans cette étude. Les images SPECT/CT ont été acquises sur un VERITON-CT 200 (Spectrum Dynamics®, Haïfa, Israel). SimpleDose génère la carte de débit de dose (mGy/h) à partir d’un seul SPECT/CT en utilisant CCS, qui ajuste les dose-point kernels selon les densités des tissus. La segmentation des organes et du volume tumoral (VT) repose sur le modèle nnU-Net V2. Les simulations MC ont été réalisées par GATE v10 avec 10^8 événements sur un CPU Intel Xeon 20 × 3,70 GHz. La carte d’énergie déposée calculée par MC a été convertie en une carte de débit de dose (mGy/h) en tenant compte du nombre d’événements, de la masse du voxel, ainsi que l’activité mesurée (Bq) dans le champ de vision SPECT. Les cartes de débit de dose générées par CCS ont été comparées quantitativement à MC au niveau du voxel et de l’organe (organes à risque et tumeur).

Résultats

Tous les résultats sont présentés par la médiane et l’écart inter-quartile. Le temps pour le calcul du débit de dose avec CCS était de 24,5 (6) secondes, contre 6,8 (0,31) heures avec MC. Le pourcentage d’écart absolu entre CCS et MC était de 3,92 % (2,22 %) pour la moelle osseuse, 1,11 % (0,66 %) pour les reins, 0,78 % (0,72 %) pour le foie, 3,13 % (1,38 %) pour les poumons, 4,76 % (4,00 %) pour le pancréas, 2,74 % (2,92 %) pour les glandes salivaires, 3,06 % (2,76 %) pour la rate et 3,10 % (1,22 %) pour les lésions. Le test de Mann-Whitney U a donné des valeurs p supérieures à 0,70 pour tous les organes et les lésions, indiquant aucune différence significative. Au niveau du voxel, les cartes d’écart absolu en pourcentage révèlent que la plupart des voxels ont une erreur relative absolue inférieure à 2 %.

Conclusion

Les résultats obtenus ont montré un très bon accord entre CCS et MC, avec seulement quelques différences mineures liées à leur procédure différente d’assignation de la densité du voxel. En outre, CCS présente un potentiel d’application clinique, surpassant MC en termes d’efficacité de calcul.