Exploration du potentiel du transport optimal pour les méthodes de Monte Carlo en physique médicale – ExOTics

Ce projet se concentre sur l'intégration de la méthode du transport optimal (TO) dans les simulations de Monte Carlo (MC) en physique médicale, avec un accent particulier sur la dosimétrie, qui calcule la distribution de dose dans le patient. Les simulations MC sont couramment utilisées dans ce domaine, mais elles sont notoirement lentes en raison de l'estimation itérative et stochastique des fonctions de densité de probabilité. Diverses techniques de réduction de la variance (VRT) ont été introduites pour accélérer la MC sans biaiser la simulation. Malgré cela, des limites subsistent en termes de précision et d'incertitude. Le TO offre un cadre mathématique puissant pour mesurer la "distance" entre deux distributions, ce qui en fait un outil prometteur pour améliorer la précision et la fidélité des cartes de dose dans les simulations de MC. Le projet propose trois volets : (1) Intégrer le TO dans les phases d'entraînement de l'apprentissage profond pour prédire les doses, (2) Utiliser le TO comme nouvelle métrique pour évaluer les nouvelles méthodes de simulation de MC et (3) Utiliser le TO pour améliorer le transfert d'apprentissage (TL) et ainsi étendre les capacités des simulations de MC. Ces volets visent à améliorer la précision, la robustesse et l'efficacité des prédictions de dose, ce qui pourrait révolutionner l'approche de l'estimation et de l'analyse des doses, offrant ainsi un potentiel considérable pour la planification du traitement des patients en radiothérapie. Le projet vise spécifiquement à personnaliser et à améliorer la dosimétrie pour la thérapie ciblée par radionucléides du cancer de la prostate.