Détermination automatique des volumes fonctionnels en imagerie d'émission pour les applications en oncologie. (Automatic delineation of functional volumes in emission tomography for oncology applications)

Une des principales causes d'erreur en analyse semi-quantitative en imagerie par emission de positons (TEP) est la methode utilisee pour determiner les volumes d'interet sur les images fonctionnelles. Ceci concerne le diagnostic et le suivi therapeutique en oncologie ainsi que la nouvelle application en plein developpement qu'est la radiotherapie guidee par l'image. La faible qualite des images d'emission, liee notamment au bruit et au flou induits par les effets de volume partiels et la variabilite des protocoles d'acquisition et de reconstruction des images, ainsi que le grand nombre de procedures proposees pour definir les volumes, en sont la cause. La plupart des methodes proposees jusqu'alors sont basees sur des seuillages deterministes, peu robustes au bruit et aux variations de contraste et incapables de gerer les heterogeneites dans la distribution d'activite des tumeurs. L'objectif de cette these est de proposer une approche de segmentation des images 3D, automatique, robuste, precise et reproductible pour determiner le volume fonctionnel des tumeurs de toutes tailles dont la distribution d'activite peut etre tres heterogene. L'approche proposee est fondee sur la segmentation statistique des images, couplee a une modelisation floue, permettant de prendre en compte a la fois l'aspect bruite et l'aspect flou des images de medecine nucleaire. Elle fait appel a une etape d'estimation iterative des parametres et une modelisation locale du voxel et de son voisinage pour l'estimation et la segmentation. Les methodes developpees ont ete evaluees sur de nombreuses donnees simulees et reelles, tant pour des images de fantomes que pour des images de tumeurs. Les resultats sur fantome ont permis de valider les performances de l'approche proposee en terme de taille d'objet d'interet, jusqu'a 13 mm de diametre (environ deux fois la resolution spatiale en TEP), ainsi que de confirmer un comportement plus robuste par rapport au bruit, aux variations de contraste ou des parametres d'acquisition et de reconstruction, que les methodes de reference basees sur des seuillages. Les resultats obtenus sur differents ensemble de donnees d'images cliniques de tumeurs, fournies par differents services de medecine nucleaire dans le cadre de multiples collaborations, ont montre la capacite de l'approche a segmenter avec precision des tumeurs complexes, tant en terme de forme que de distribution d'activite, pour lesquelles les methodes de reference echouent a produire des segmentation coherentes. La methode de segmentation developpee est egalement capable de definir des regions d'interet au sein meme de la tumeur grâce a sa gestion de l'heterogeneite de l'activite de la tumeur, la ou les methodes de references sont strictement binaires. Les resultats concernant la robustesse et la precision de l'approche sur tumeurs amenent a penser que son utilisation peut etre envisagee tant dans le cadre du diagnostic et du suivi therapeutique, que pour la definition des volumes cibles en radiotherapie, avec le potentiel d'augmenter les doses delivrees aux tumeurs tout en reduisant dans le meme temps les doses delivrees aux tissus sains et aux organes a risque environnants, conformement au principe de "dose painting". Des travaux pour evaluer l'impact effectif de la methodologie dans le contexte de la radiotherapie ont commence dans le cadre d'un projet ANR, avec un depot de brevet associe.