Nous avons étudié l’utilisation de détecteurs spectrométriques, qui émergent dans le domaine de l’imagerie médicale, pour leur application à la mammographie. Ces détecteurs permettent de discriminer l’énergie des photons reçus, ce qui apporte une information supplémentaire à l’imagerie d’atténuation traditionnelle. Ainsi, il est possible d’utiliser des techniques de décomposition en base de deux matériaux, notamment pour déterminer la densité glandulaire dans le sein, qui correspond au pourcentage de tissus glandulaires, et qui est un facteur de risque pour le développement d’un cancer, à partir d’une seule irradiation. Jusqu’alors, il était possible d’utiliser cette méthode à partir de deux expositions à deux énergies distinctes. Dans certains cas, une nouvelle tendance consiste à pratiquer des mammographies avec injection d’un produit de constratse iodé, mais cela nécessite également au moins deux irradiations. Nous avons donc proposé d’estimer la densité du sein et la concentration d’iode simultanément, à partir d’une seule irradiation, à une dose 0,93 mGy, en appliquant des méthodes de décomposition en base de trois matériaux. Premièrement, des méthodes polynomiales ont été adaptées pour être comptibles avec l’information spectrale provenant de 3 canaux d’énergies. Ensuite, nous avons montré qu’une deuxième approche, capable de prendre en compte une information spectrale plus fine, basée sur la maximisation de la vraisemblance entre un spectre mesuré et des spectres de références, était capable d’atteindre de meilleurs résultats. Enfin, nous avons développé une méthode capable de prendre en compte la compression du sein en mammographie pour améliorer les résultats obtenus par la méthode de maximum de vraisemblance. / Energy sensitive X-ray detectors are emerging in the field of medical imaging. We have investigated the use of this new type of X-ray detectos for their application to mammography exams. These detectors are able to discriminate the energy of received photons, which provides additional information to a standard mammography image only composed of the total attenuation signal. Thus, these detectors allow the use of basis material decomposition techniques, from a single x-ray exposure, and permit to determine the breast density, which corresponds to the percentage of glandular tissues in the breast. Breast density is known for being a risk factor for the development of breast cancers. Without energy sensitive X-ray detectors, this method requires two X-ray exposures at different energies. Contrast enhanced mammography is also developing but it requires the use an iodinated contrast media and at least two irradiations. Hence, we proposed to take benefit of energy-sensitive detectors to simultaneously estimate the breast density and the iodine concentration, using a single X-ray exposure at a mean glandular dose of 0.93 mGy. This approach is based on three basis material decomposition methods. First, different polynomial methods have been adapted to comply with spectral information from 3 energy channels. Then, we showed that a second approach, based on the maximisation of the likelihood between a measured spectrum and reference spectra, was able take into consideration finer spectral information and achieved better results. Finally, we have developed a method that can take into consideration the thickness of the compressed breast during a mammography exam to improve the results obtained by the maximum likelihood method.

Les systèmes d’imagerie par rayons X conventionnels utilisent des détecteurs à base de scintillateur en mode intégration d’énergie. La nouvelle génération de détecteurs à base de semi-conducteur CdTe/CdZnTe permet de compter le nombre de photons et de mesurer l’énergie avec laquelle les photons arrivent sur le détecteur. Le laboratoire LDET (CEA LETI) a développé des détecteurs spectrométriques pixellisés à base de CdTe pour l’imagerie par rayons X associés à un circuit de lecture rapide permettant de travailler à fort taux de comptage avec une bonne résolution en énergie. Ces travaux de thèse proposent d’apporter une contribution au traitement des données acquises sur ces détecteurs résolus en énergie pour la quantification des constituants des matériaux en radiographie et en tomographie. Le cadre médical applicatif choisi est l’ostéodensitométrie. Des simulations de radiographie, qui prennent en compte les imperfections du système de détection, comme le partage de charges et les empilements, ont été réalisées. Nous avons choisi d’étudier des méthodes de traitements des données spectrales basées sur la décomposition en base de matériaux. Cette technique de réduction des données consiste à modéliser le coefficient d’atténuation linéique d’un matériau par une combinaison linéaire des fonctions d’atténuation de deux matériaux de base. Deux approches, utilisant toutes les deux un apprentissage par calibrage, ont été adaptées pour notre application. La première est une adaptation de l’approche polynômiale standard, appliquée pour deux et trois canaux d’énergie. Un processus d’optimisation des seuils des canaux a été réalisé afin de trouver la configuration optimale des bandes d’énergie. Une étude sur le nombre de canaux a permis d’évaluer les limites de la formulation polynômiale. Pour aller plus loin dans l’exploitation du potentiel des nouveaux détecteurs, une approche statistique développée dans notre laboratoire a été adaptée pour la décomposition en base de matériaux. Elle peut se généraliser à un grand nombre de canaux (100 par exemple). Une comparaison des deux approches a été réalisée selon des critères de performance comme le bruit et la précision sur l’estimation des longueurs des matériaux traversés. La validation des deux approches étudiées sur des données expérimentales acquises en radiographie, dans notre laboratoire, avec des détecteurs spectrométriques, a montré une bonne quantification des constituants des matériaux, en accord avec les résultats obtenus en simulation. / Scintillator based integrating detectors are used in conventional X-ray imaging systems. The new generation of energy-resolved semiconductor radiation detectors, based on CdTe/CdZnTe, allows counting the number of photons incident on the detector and measure their energy. The LDET laboratory developed pixelated spectrometric detectors for X-ray imaging, associated with a fast readout circuit, which allows working with high fluxes and while maintaining a good energy resolution. With this thesis, we bring our contribution to data processing acquired in radiographic and tomographic modes for material components quantification. Osteodensitometry was chosen as a medical application. Radiographic data was acquired by simulation with a detector which presents imperfections as charge sharing and pile-up. The methods chosen for data processing are based on a material decomposition approach. Basis material decomposition models the linear attenuation coefficient of a material as a linear combination of the attenuations of two basis materials based on the energy related information acquired in each energy bin. Two approaches based on a calibration step were adapted for our application. The first is the polynomial approach used for standard dual energy acquisitions, which was applied for two and three energies acquired with the energy-resolved detector. We searched the optimal configuration of bins. We evaluated the limits of the polynomial approach with a study on the number of channels. To go further and take benefit of the elevated number of bins acquired with the detectors developed in our laboratory, a statistical approach implemented in our laboratory was adapted for the material decomposition method for quantifying mineral content in bone. The two approaches were compared using figures of merit as bias and noise over the lengths of the materials traversed by X-rays. An experimental radiographic validation of the two approaches was done in our laboratory with a spectrometric detector. Results in material quantification reflect an agreement with the simulations.