Dans le contexte de la caractérisation des tissus mammaires, on peut se demander ce que l’examen d’un attribut en échographie quantitative (« quantitative ultrasound » - QUS) d’un milieu diffusant (tel un tissu biologique mou) pendant la propagation d’une onde de cisaillement ajoute à son pouvoir discriminant. Ce travail présente une étude du comportement variable temporel de trois paramètres statistiques (l’intensité moyenne, le paramètre de structure et le paramètre de regroupement des diffuseurs) d’un modèle général pour l’enveloppe écho de l’onde ultrasonore rétrodiffusée (c.-à-d., la K-distribution homodyne) sous la propagation des ondes de cisaillement. Des ondes de cisaillement transitoires ont été générés en utilisant la mèthode d’ imagerie de cisaillement supersonique ( «supersonic shear imaging » - SSI) dans trois fantômes in-vitro macroscopiquement homogènes imitant le sein avec des propriétés mécaniques différentes, et deux fantômes ex-vivo hétérogénes avec tumeurs de souris incluses dans un milieu environnant d’agargélatine. Une comparaison de l’étendue des trois paramètres de la K-distribution homodyne avec et sans propagation d’ondes de cisaillement a montré que les paramètres étaient significativement (p < 0,001) affectès par la propagation d’ondes de cisaillement dans les expériences in-vitro et ex-vivo. Les résultats ont également démontré que la plage dynamique des paramétres statistiques au cours de la propagation des ondes de cisaillement peut aider à discriminer (avec p < 0,001) les trois fantômes homogènes in-vitro les uns des autres, ainsi que les tumeurs de souris de leur milieu environnant dans les fantômes hétérogénes ex-vivo. De plus, un modéle de régression linéaire a été appliqué pour corréler la plage de l’intensité moyenne sous la propagation des ondes de cisaillement avec l’amplitude maximale de déplacement du « speckle » ultrasonore. La régression linéaire obtenue a été significative : fantômes in vitro : R2 = 0.98, p < 0,001 ; tumeurs ex-vivo : R2 = 0,56, p = 0,013 ; milieu environnant ex-vivo : R2 = 0,59, p = 0,009. En revanche, la régression linéaire n’a pas été aussi significative entre l’intensité moyenne sans propagation d’ondes de cisaillement et les propriétés mécaniques du milieu : fantômes in vitro : R2 = 0,07, p = 0,328, tumeurs ex-vivo : R2 = 0,55, p = 0,022 ; milieu environnant ex-vivo : R2 = 0,45, p = 0,047. Cette nouvelle approche peut fournir des informations supplémentaires à l’échographie quantitative statistique traditionnellement réalisée dans un cadre statique (c.-à-d., sans propagation d’ondes de cisaillement), par exemple, dans le contexte de l’imagerie ultrasonore en vue de la classification du cancer du sein. / In the context of breast tissue characterization, one may wonder what the consideration of a quantitative ultrasound (QUS) feature of a scattering medium (such as a soft biological tissue) under propagation of a shear wave adds to its discriminant power. This work presents a study of the time varying behavior of three statistical parameters (the mean intensity, the structure parameter and the clustering parameter of scatterers) of a general model for the ultrasound backscattering echo envelope (i.e., the homodyned K-distribution) under shear wave propagation. Transient shear waves were generated using the supersonic shear imaging (SSI) method in three in-vitro macroscopically homogenous breast mimicking phantoms with different mechanical properties, and two ex-vivo heterogeneous phantoms with mice tumors included in an agar gelatin surrounding medium. A comparison of the range of the three homodyned K-distribution parameters with and without shear wave propagation showed that the parameters were significantly (p < 0.001) affected by shear wave propagation in the in-vitro and ex-vivo experiments. The results also demonstrated that the dynamic range of the statistical parameters during shear wave propagation may help discriminate (with p < 0.001) the three in-vitro homogenous phantoms from each other, and also the mice tumors from their surrounding medium in the ex-vivo heterogeneous phantoms. Furthermore, a linear regression model was applied to relate the range of the mean intensity under shear wave propagation with the maximum displacement amplitude of speckle. The linear regression was found to be significant : in-vitro phantoms : R2 = 0.98, p < 0.001 ; ex-vivo tumors : R2 = 0.56, p = 0.013 ; ex-vivo surrounding medium : R2 = 0.59, p = 0.009. In contrast, the linear regression was not as significant between the mean intensity without shear wave propagation and mechanical properties of the medium : in-vitro phantoms : R2 = 0.07, p = 0.328, ex-vivo tumors : R2 =0.55, p = 0.022 ; ex-vivo surrounding medium : R2 = 0.45, p = 0.047. This novel approach may provide additional information to statistical QUS traditionally performed in a static framework (i.e., without shear wave propagation), for instance, in the context of ultrasound imaging for breast cancer classification.

L'objectif principal de cette thèse est de faire progresser le domaine de l'imagerie quantitative par ultrasons (QUS) et de la viscoélastographie par ondes de cisaillement (SWVE) pour l'évaluation du cancer du foie, en particulier pour différencier les lésions bénignes et malignes. Cet objectif est atteint grâce à trois études ciblées. La première étude améliore les capacités de diagnostic de QUS en développant des cartes de pente du coefficient d'atténuation local (LACS) régularisées sans fantôme (PF-R). Les méthodes traditionnelles nécessitant des fantômes de référence sont limitées par l'hypothèse de vitesses sonores comparables entre les fantômes et les tissus et par l'inconvénient d'acquérir des données à partir des deux. La méthodologie PF-R proposée élimine le besoin de fantômes d'étalonnage, normalise la fréquence et la profondeur sans sacrifier la précision et étend l'applicabilité aux tissus non homogènes. Les principales modifications comprennent l'interpolation linéaire du spectre de puissance, l'assouplissement des hypothèses de diffraction et la restriction adaptative de fréquence. Testée sur divers fantômes imitant les tissus et sur des ensembles de données hépatiques humaines, la méthode démontre sa robustesse et son potentiel pour améliorer la précision diagnostique de la stéatose hépatique et des tumeurs. La deuxième étude aborde les limites de l'échographie en mode B (US) dans la détection et la différenciation des nodules hépatiques en utilisant l'imagerie QUS LACS. L'échographie en mode B traditionnelle est souvent confrontée à une faible sensibilité en présence de foie gras ou de cirrhose. L'imagerie LACS, fournissant une caractérisation tissulaire supplémentaire sans agents de contraste, améliore la visibilité des nodules et les performances diagnostiques. L'étude a été menée sur 97 patients (âge : 62 ans ± 13) présentant 100 nodules hépatiques focaux (57% malins et 43% bénins). L'imagerie LACS a démontré un rapport contraste-bruit (CNR) supérieur à celui de l'US en mode B (12.3 dB, p<0.0001). Avec un seuil LACS de 0.94 dB/cm/MHz, la technique a atteint une sensibilité de 0.83 (IC – intervalle de confiance : 0.74-0.89) et une spécificité de 0.82 (IC : 0.73-0.88). Les valeurs moyennes du LACS étaient significativement plus élevées dans les nodules malins (1.28 ± 0.27 dB/cm/MHz) que dans les nodules bénins (0.98 ± 0.19 dB/cm/MHz, p<0.0001), permettant une classification plus précise avec une aire sous la courbe caractéristique (AUC) de 0.93 pour les nodules malins (IC : 0.88-0.97). La troisième étude examine l'application du SWVE au diagnostic du cancer du foie, en se concentrant sur la vitesse des ondes de cisaillement (SWS) et l'atténuation des ondes de cisaillement (SWA). Bien que le SWVE se soit révélé prometteur dans l'évaluation de la fibrose et de la stéatose hépatique, son utilisation dans la caractérisation des lésions hépatiques focales est sous-explorée. Cette étude évalue le SWS et le SWA chez 73 patients présentant 75 nodules hépatiques focaux, en utilisant l'IRM et l'histopathologie comme références. Les résultats indiquent que le SWS moyen était significativement plus élevé dans les nodules malins (2.35 ± 0.62 m/s) que dans les nodules bénins (1.89 ± 0.88 m/s, p<0.001), tandis que le SWA était significativement plus faible dans les nodules malins (0.59 ± 0.31 Np/m/Hz) que dans les nodules bénins (0.93 ± 0.49 Np/m/Hz, p<0.001). Un seuil de 2.43 m/s pour le SWS a fourni une sensibilité de 0.54 (IC : 0.38-0.69) et une spécificité de 0.84 (IC : 0.72-0.94), tandis qu'un seuil SWA de 0.81 Np/m/Hz a atteint une sensibilité de 0.83 (IC : 0.69-0.92) et une spécificité de 0.71 (IC : 0.55-0.83). La combinaison du SWS et du SWA par le biais d'une analyse discriminante linéaire (LDA) a permis d’améliorer la précision de la classification, avec une sensibilité de 0.84 (IC : 0.69-0.92) et une spécificité de 0.87 (IC : 0.73-0.94). La combinaison du SWS et du SWA par l’analyse LDA améliore la précision de la classification, soulignant le potentiel du SWVE pour affiner le diagnostic du cancer du foie et la planification du traitement. Dans l'ensemble, cette recherche fait progresser les techniques d'échographie non invasives, fournit de nouveaux biomarqueurs et améliore la précision du diagnostic du cancer du foie, favorisant ainsi une meilleure prise de décision clinique et de meilleurs résultats pour les patients. / The primary aim of this thesis is to advance the field of quantitative ultrasound (QUS) imaging and shear wave viscoelastography (SWVE) for liver cancer assessment, specifically in differentiating benign and malignant nodules. This objective is achieved through three focused studies. The first study enhances QUS diagnostic capabilities by developing phantom-free regularized (PF-R) local attenuation coefficient slope (LACS) maps. Traditional methods requiring reference phantoms are limited by the assumption of comparable sound speeds between phantoms and tissues and the inconvenience of acquiring data from both. The proposed PF-R methodology eliminates the need for calibration phantoms, normalizes frequency and depth without sacrificing accuracy, and extends applicability to nonhomogeneous tissues. Key modifications include linear interpolation of the power spectrum, relaxation of diffraction assumptions, and adaptive frequency restriction. Tested on various tissue-mimicking phantoms and human liver datasets, the method demonstrates robustness and potential for improved diagnostic accuracy in liver steatosis and tumors. The second study addresses the limitations of B-mode ultrasound (US) in detecting and differentiating liver nodules by employing QUS LACS imaging. Traditional B-mode US often struggles with low sensitivity in the presence of fatty liver or cirrhosis. LACS imaging, providing additional tissue characterization without contrast agents, improves nodule visibility and diagnostic performance. The study was conducted on 97 patients (age: 62 years ± 13) with 100 focal liver nodules (57% malignant and 43% benign). LACS imaging demonstrated superior contrast-to-noise ratio (CNR) compared to B-mode US (12.3 dB, p<0.0001). With a LACS threshold of 0.94 dB/cm/MHz, the technique achieved a sensitivity of 0.83 (CI – confidence interval: 0.74-0.89) and a specificity of 0.82 (CI: 0.73-0.88). LACS mean values were significantly higher in malignant nodules (1.28 ± 0.27 dB/cm/MHz) compared to benign nodules (0.98 ± 0.19 dB/cm/MHz, p<0.0001), providing a more accurate classification with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.93 for malignant nodules (CI: 0.88-0.97). The third study investigates the application of SWVE in liver cancer diagnosis, focusing on shear wave speed (SWS) and shear wave attenuation (SWA). While SWVE has shown promise in assessing liver fibrosis and steatosis, its use in characterizing focal liver nodules is underexplored. This study evaluates SWS and SWA in 73 patients with 75 focal liver nodules, using MRI and histopathology as references. Results indicate that mean SWS was significantly higher in malignant nodules (2.35 ± 0.62 m/s) than in benign nodules (1.89 ± 0.88 m/s, p<0.001), while SWA was significantly lower in malignant nodules (0.59 ± 0.31 Np/m/Hz) compared to benign nodules (0.93 ± 0.49 Np/m/Hz, p<0.001). A threshold of 2.43 m/s for SWS provided a sensitivity of 0.54 (CI: 0.38-0.69) and a specificity of 0.84 (CI: 0.72-0.94), whereas a SWA threshold of 0.81 Np/m/Hz achieved a sensitivity of 0.83 (CI: 0.69-0.92) and a specificity of 0.71 (CI: 0.55-0.83). Combining SWS and SWA through linear discriminant analysis (LDA) further improved classification accuracy, achieving a sensitivity of 0.84 (CI: 0.69-0.92) and a specificity of 0.87 (CI: 0.73-0.94). Combining SWS and SWA through the LDA improves classification accuracy, highlighting the potential of SWVE in refining liver cancer diagnosis and treatment planning. Overall, this research advances noninvasive ultrasound techniques, providing new biomarkers and enhancing the diagnostic accuracy for liver cancer, thereby supporting better clinical decision-making and patient outcomes.