L’évaluation de la vascularisation tumorale par l’échographie de contraste ultrasonore a montré son intérêt pour déterminer l’efficacité des traitements anti-angiogéniques. Malgré tout, cette technique suscite de nombreux questionnements concernant la sensibilité des méthodes de quantification du signal ultrasonore. Pour répondre à cette problématique, il a été question dans cette thèse de développer la première modélisation numérique de l’écoulement du sang et des agents de contraste dans des réseaux vasculaires pour étudier les méthodes de quantification du signal ultrasonore et leurs sensibilités par rapport à des variations de volume du réseau tumoral et des vitesses du sang. Une première étape de la thèse a consisté à valider, par une comparaison expérimentale, les hypothèses faites pour la modélisation numérique et principalement la prise en compte du sang comme un fluide Newtonien homogène. La modélisation numérique a permis de mettre en évidence les paramètres les plus sensibles aux modifications du débit vasculaire tumorale que sont l’aire sous la courbe, le rehaussement maximal et la pente de la courbe de rehaussement du signal dans le cadre de la méthode semi-quantitative. Lorsqu’il s’agit de suivre les variations du volume vasculaire tumoral, il apparait que la méthode quantitative par deconvolution de la fonction artérielle est plus sensible. Les méthodes de quantification ont également été étudiées par le biais d’une étude in vivo sur 44 souris. Cette approche numérique de l’écoulement des agents de contraste est prometteuse et peut permettre à terme une évaluation plus large des autres méthodes de quantification développées à ce jour pour l’échographie de contraste. / Evaluation of tumor vascularization by dynamic contrast-enhanced ultrasonography showed interest for the assessment of the effectiveness of anti-angiogenic treatments. Nevertheless, this technique raises many questions about the sensitivity of quantification methods of the ultrasound signal. To address this issue, this thesis focused on the development of the first digital modeling of blood flow and contrast agents in vascular networks to study the methods of quantification of the ultrasound signal and theirs sensitivity according to variations of tumor network volume and blood velocity. A first step of the thesis was to validate by an experimental comparison, the assumptions of the digital modeling and mainly the taking into account of the blood as a homogeneous Newtonian fluid. Digital modeling allowed to highlight parameters sensitive to the modification of the blood flow which are in the case of the semi-quantitative method the area under the enhancement curve, the maximum of the enhancement curve and the slope of the enhancement curve. When it comes to follow variations of the tumor vascular volume, it appears that the quantitative method by deconvolution of the arterial function is more sensitive. The quantification methods have also been investigated throught an in vivo study of 44 mice. This digital approach of the flow of the contrast agents is promising and may eventually enable a more extensive evaluation of other quantification methods developed in dynamic contrast-enhanced ultrasonography to date.

L’échographie dynamique de contraste (DCE-US) est actuellement proposée comme technique d’imagerie fonctionnelle permettant d’évaluer les nouvelles thérapies anti-angiogéniques. Dans ce contexte, L'UPRES EA 4040, Université Paris-Sud 11, et le service d'Echographie de l'Institut Gustave Roussy ont développé une méthodologie permettant de calculer automatiquement, à partir de la courbe de prise de contraste moyenne obtenue dans la tumeur après injection en bolus d’un agent de contraste, un ensemble de paramètres semi-quantitatifs. Actuellement, l’état hémodynamique du patient ou encore les conditions d’injection du produit de contraste ne sont pas pris en compte dans le calcul de ces paramètres à l’inverse d’autres modalités (imagerie par résonance magnétique dynamique de contraste ou scanner de perfusion). L’objectif de cette thèse était donc d’étendre la méthode de déconvolution utilisée en routine dans les autres modalités d’imagerie à l’échographie de contraste. Celle-ci permet de s’affranchir des conditions citées précédemment en déconvoluant la courbe de prise de contraste issue de la tumeur par la fonction d’entrée artérielle, donnant ainsi accès aux paramètres quantitatifs flux sanguin, volume sanguin et temps de transit moyen. Mon travail de recherche s’est alors articulé autour de trois axes. Le premier visait à développer la méthode de quantification par déconvolution dédiée à l’échographie de contraste, avec l’élaboration d’un outil méthodologique suivie de l’évaluation de son apport sur la variabilité des paramètres de la microvascularisation. Des évaluations comparatives de variabilité intra-opérateur ont alors mis en évidence une diminution drastique des coefficients de variation des paramètres de la microvascularisation de 30% à 13% avec la méthode de déconvolution. Le deuxième axe était centré sur l’étude des sources de variabilité influençant les paramètres de la microvascularisation portant à la fois sur les conditions expérimentales et sur les conditions physiologiques de la tumeur. Enfin, le dernier axe a reposé sur une étude rétrospective menée sur 12 patients pour lesquels nous avons évalué l’intérêt de la déconvolution en comparant l’évolution des paramètres quantitatifs et semi-quantitatifs de la microvascularisation en fonction des réponses des tumeurs obtenues par les critères RECIST à partir d’un scan effectué à 2 mois. Cette méthodologie est prometteuse et peut permettre à terme une évaluation plus robuste et précoce des thérapies anti-angiogéniques que les méthodologies actuellement utilisées en routine dans le cadre des examens DCE-US. / Dynamic contrast-enhanced ultrasonography (DCE-US) is currently used as a functional imaging technique for evaluating anti-angiogenic therapies. A mathematical model has been developed by the UPRES EA 4040, Paris-Sud university and the Gustave Roussy Institute to evaluate semi-quantitative microvascularization parameters directly from time-intensity curves. But DCE-US evaluation of such parameters does not yet take into account physiological variations of the patient or even the way the contrast agent is injected as opposed to other functional modalities (dynamic magnetic resonance imaging or perfusion scintigraphy). The aim of my PhD was to develop a deconvolution process dedicated to the DCE-US imaging, which is currently used as a routine method in other imaging modalities. Such a process would allow access to quantitatively-defined microvascularization parameters since it would provide absolute evaluation of the tumor blood flow, the tumor blood volume and the mean transit time. This PhD has been led according to three main goals. First, we developed a deconvolution method involving the creation of a quantification tool and validation through studies of the microvascularization parameter variability. Evaluation and comparison of intra-operator variabilities demonstrated a decrease in the coefficients of variation from 30% to 13% when microvascularization parameters were extracted using the deconvolution process. Secondly, we evaluated sources of variation that influence microvascularization parameters concerning both the experimental conditions and the physiological conditions of the tumor. Finally, we performed a retrospective study involving 12 patients for whom we evaluated the benefit of the deconvolution process: we compared the evolution of the quantitative and semi-quantitative microvascularization parameters based on tumor responses evaluated by the RECIST criteria obtained through a scan performed after 2 months. Deconvolution is a promising process that may allow an earlier, more robust evaluation of anti-angiogenic treatments than the DCE-US method in current clinical use.

This thesis deals with the possibilities of determining perfusion parameters of vascular system, using contrast-enhanced ultrasound imaging, which is non-invasive method. Properties of ultrasonography and use of contrast agents are briefly summarized. The methods selected for perfusions analysis were Bolus-tracking¬¬, Burst-replenishment and both of them combined – Bolus&Burst. Parametric models based on these methods were created for modelling an approximation of set perfusion parameters with the use of blind deconvolution.