Calcul par réseaux de neurones de la dose déposée en radiothérapie par un faisceau fin dans un volume hétérogène

Baptiste Blanpain (1) , David Mercier (1) , Jean Barthe (2)

1 LIMA (CEA, LIST) - Laboratoire Information, Modèles, Apprentissage (CEA, LIST)
2 LM2S (CEA, LIST) - Laboratoire Modélisation et Simulation de Systèmes (CEA, LIST)

Une méthode de calcul de la dose déposée en radiothérapie est présentée. À partir de courbes de dose en milieu homogène, apprises par des réseaux de neurones, nous proposons une heuristique de reconstruction de la dose en milieu hétérogène, dans le cas d'une interface orthogonale au faisceau. Les premiers tests donnent une erreur maximale de 3%, qui rentre bien dans les marges de sécurité imposées par les protocoles de radiothérapie.

Mots clés: radiotherapy; ionizing radiation; machine learning; modelling; simulation; neural network; Statistical inference; artificial intelligence; dosimetry

Mots clés: photons; réseaux de neurones artificiels; dose; radiothérapie

Domaines: Physique Médicale [physics.med-ph]; Intelligence artificielle [cs.AI]; Modélisation et simulation; Apprentissage [cs.LG]

Baptiste Blanpain, David Mercier, Jean Barthe. Calcul par réseaux de neurones de la dose déposée en radiothérapie par un faisceau fin dans un volume hétérogène. Majecstic 2007, Oct 2007, Caen, France. pp. 151-159. ⟨hal-00452963⟩