Introducing interactive inverse FEM simulation and its application for adaptive radiotherapy

Résumé : Nous introduisons une nouvelle méthode de recalage déformable semi-automatique de structures anatomiques, à l'aide de simulations inverses interactives. La méthode est basée sur la méthode des éléments finis(FEM) et revient à résoudre un système de contraintes. Etant donné un ensemble de quelques points fournies par l'utilisateur, une optimisation en temps réel adapte les conditions aux limites et(/ou) des paramètres de la FEM dans le but d'obtenir les déformations géométriques adéquates. Pour accélérer les calculs de manière conséquente, la méthode repose sur une projection du modèle dans l'espace des variables d'optimisation. Dans cet espace réduit, un problème de programmation quadratique est formulé et résolu très rapidement. La méthode est validée par des exemples numériques (récupérer le module de Young et des pressions à appliquer sur le modèle). Ensuite, nous appliquons l'approche pour le recalage des glandes parotides pendant la radiothérapie de la tête et du cou. Un traitement de radiothérapie induit généralement une perte de poids chez le patient qui modifie la forme et la position de ces structures. Structures qui finissent par entrer dans le volume cible. Nous montrons comment nous pourrions adapter la planification afin de limiter le rayonnement de ces glandes.
Type de document :
Communication dans un congrès
MICCAI - 17th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Sep 2014, Boston, United States. 2014
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https://hal.inria.fr/hal-01059667
Contributeur : Eulalie Coevoet <>
Soumis le : lundi 1 septembre 2014 - 15:20:02
Dernière modification le : lundi 21 mars 2016 - 17:47:33
Document(s) archivé(s) le : mardi 2 décembre 2014 - 10:29:17

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Citation

Eulalie Coevoet, Nick Reynaert, Eric Lartigau, Luis Schiappacasse, Jérémie Dequidt, et al.. Introducing interactive inverse FEM simulation and its application for adaptive radiotherapy. MICCAI - 17th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Sep 2014, Boston, United States. 2014. 〈hal-01059667〉

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