La radiothérapie est une modalité importante dans le traitement du cancer. Dans ce domaine, les faisceaux de protons présentent une supériorité balistique par rapport aux faisceaux de photons. Parmi les techniques d’administration existantes, le balayage par faisceaux pinceaux (Pencil Beam Scanning) est l’une des plus modernes et offre de nombreux avantages en termes de flexibilité et de conformation de la dose. Néanmoins, l’utilisation des faisceaux pinceaux (PB) nécessite encore des outils de dosimétrie bien adaptés pour l’assurance qualité des petits champs d’irradiation. Pour répondre à ce problème, un système de dosimétrie innovant a été développé. Il repose sur un bloc scintillateur de 10 × 10 × 10 cm³ , un miroir et une caméra ultra-rapide enregistrant la scintillation depuis deux points de vue orthogonaux afin de reconstruire des cartes de dose tridimensionnelles [1]. Les images enregistrées nécessitent un prétraitement approfondi pour corriger les pixels chauds causés par le rayonnement diffusé frappant directement le capteur de la caméra, les artefacts optiques [2] et l’extinction de la scintillation [3].

La reconstruction 3D repose généralement sur de nombreuses projections, ce qui n’est pas réalisable en dosimétrie en radiothérapie ; de nombreux algorithmes de reconstruction ont donc été développés à des fins d’imagerie.
Une méthode de reconstruction reposant sur seulement deux projections et s’appuyant sur la symétrie radiale des
PB a été développée et a démontré de bonnes performances. Néanmoins, certaines étapes du prétraitement et de l’algorithme de reconstruction sont gourmandes en temps de calcul, et la symétrie radiale limite son application aux PB.

Différents montages expérimentaux et méthodes d’apprentissage automatique (ML) seront étudiés dans cette thèse de doctorat. Dans un premier temps, deux configurations différentes (la configuration précédente et une autre incluant une feuille de scintillateur supplémentaire) générant des projections de scintillation différentes seront simulées afin d’étudier différentes stratégies de reconstruction. Ces configurations numériques seront intégrées à un système de planification de traitement (TPS) afin de générer des distributions de dose en 3D et en 2D pour les deux configurations. En parallèle, des cartes de correction du TEL (Transfert d’Energie Linéaire) et de l’extinction seront calculées afin de convertir les distributions de dose en distributions de scintillation.
Une matrice de projection correspondant aux configurations étudiées permettra de convertir les distributions de scintillation 3D et 2D en images de projection ; des artefacts optiques et du bruit (caractérisés lors d’un stage M2 préliminaire) seront ajoutés afin de créer une base de données d’images réalistes.

L’ensemble des distributions de dose en 3D et des images calculées correspondantes constituera la base de données utilisée pour étudier et évaluer différentes stratégies d’apprentissage (ML) pour la reconstruction de dose en 3D. Les méthodes de reconstruction mises en œuvre seront évaluées à l’aide de mesures expérimentales réalisées au centre de protonthérapie Cyclhad, comparées aux méthodes de reconstruction conventionnelles et confrontées à d’autres faisceaux tels que les faisceaux non circulaires de photons.