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.

Cette thèse avait deux buts principaux : a) l'implémentation et l'amélioration d'une méthode de calcul de densité volumique du sein (VBD), et b) la proposition d'une mesure d'irradiation utilisable pour l'évaluation du risque individuel en mammographie avec une méthode pour l'estimer. La densité du sein est connue comme indicateur de risque du cancer. Une méthode de quantification objective de la VBD a été développée, à partir d'approches existantes, et améliorée. La méthode a été implémentée pour deux systèmes de mammographie. Elle repose sur l'étalonnage du système de mammographie et la chaîne d'acquisition avec des fantômes équivalents aux tissus mammaires. Une carte de densité est calculée.La contribution majeure de la thèse consiste en une nouvelle méthode de validation, applicable à tout calcul de VBD d'image de mammographie. Elle consiste à comparer les résultats aux valeurs de densité obtenues par des scanners thoraciques pour la même patiente. Cette validation a été appliquée à notre méthode de calcul et nous avons trouvé 10% d'écart moyen entre les deux méthodes, ce qui est comparable aux résultats de l'état de l'art. Pour le risque d'irradiation individuel, nous proposons de remplacer la dose glandulaire moyenne par l'énergie déposée, qui dépend de la quantité et de la distribution du tissu glandulaire, qui est le tissu à risque. L'énergie volumique déposée est calculée par simulation de Monte Carlo. Le VBD, calculé pour l'image de projection à 0° en tomosynthèse, aide à localiser le tissu glandulaire et à attribuer l'énergie déposée dans les tissus différents. Une proposition a été faite pour des fantômes géométriques, un fantôme texturé et un cas de patiente / In this research project the main goals were a) to implement a method for the computation of the volumetric breast density (VBD), and b) to propose an improved quantity for the assessment of individual radiation-induced risk, in particular during mammography, together with a method to quantify it. The breast density is known as a breast cancer risk factor. The objective quantification of the volumetric breast density was developed, based on already published methods, and improved. The method was implemented for two mammography systems. It is based on the calibration of the mammography system acquisition chain with breast equivalent phantoms and computes a breast density map. Our most important contribution resides in a new validation method applicable to any VBD computation, consisting in comparing its results with the VBD obtained from a thorax CT examination for the same patient. This validation method was applied to our VBD computation. We found an average deviation between mammography and CT of less than 10%. Our results are comparable to the state-of-the-art results for other validation methods. For the individual radiation risk, we proposed to replace the average glandular dose by the imparted energy, which depends on the quantity and distribution of the glandular tissue, which is the tissue at risk. The volumetric imparted energy is computed from Monte Carlo simulations. The VBD, computed for the 0° projection of tomosynthesis exams, helps us to localize the glandular tissue and to attribute the imparted energy to the different tissues. A proposition was implemented for geometric phantoms, a textured phantom and a patient case.