Aujourd’hui, l’imagerie médicale est une composante majeure du développement de la médecine : l’analyse d’image et son déploiement sont un axe de recherche central à l’INRIA (Institut national de la recherche en Informatique et automatique), pionnier du domaine en France et à l’international. Cependant, réalisée sur le long terme, l’importance de cette recherche fondamentale est difficile à évaluer. En outre, fondée sur le principe de la coopération, le rôle de l’INRIA peut être sous-estimé au profit de ses partenaires. L’objectif historique de cette thèse est de montrer l’importance du rôle de l’INRIA en analyse d’imagerie médicale via l’exemple de son équipe-projet EPIDAURE/ASCLEPIOS, première en ce domaine. Cette investigation est adossée à trois paradigmes méthodologiques : une recherche bibliographique, une synthèse à partir des archives de l’INRIA-Rocquencourt (Île-de-France) et de dix entretiens semi-dirigés, réalisés par nos soins, auprès de chercheurs de l’INRIA directement impliqués dans l’analyse d’imagerie médicale. Les résultats montrent que dès les années 90 du XXe siècle, l’équipe-projet EPIDAURE/ASCLEPIOS a été fondatrice de ce domaine dans le monde. En outre, elle est à l’origine d’une nouvelle révolution du numérique, via la conception du « Patient numérique personnalisé » (PNP), proposée par son directeur Nicholas AYACHE dont le rôle central sur cet axe se traduit par l’excellence des résultats publiés et par la richesse et le dynamisme des collaborations établies, dans les domaines : académique, médical et industriel. Le soutien de la direction de l’INRIA à l’équipe-projet EPIDAURE/ASCLEPIOS est un atout de son succès, sur la scène internationale. / Today, medical imaging is a major component of the medicine development: image analysis and its deployment are a central research area at INRIA (French Institute for Research in Computer Science and Automation), pioneer in this field, in France and abroad. However, it is difficult to evaluate this kind of fundamental research because of its long-term realization. Moreover, given that the research at INRIA is based on cooperation, its role may be underestimated for the benefit of its partners. The historical objective of this thesis is to show the importance of INRIA’s role in medical imaging analysis through the example of EPIDAURE / ASCLEPIOS, leading team in this field. This investigation is based on three methodological paradigms: a bibliographic search, a synthesis from the archives of INRIA-Rocquencourt (Ile-de-France) and ten semi-directed interviews, conducted by us, with INRIA researchers directly involved in Medical imaging the analysis. The results show that since the 90s of the 20th century, the EPIDAURE / ASCLEPIOS project-team has been the founder of this field in the world. Moreover, this team is the origin of a new digital revolution, through the design of the "Personalized Digital Patient", proposed by its director Nicholas AYACHE, whose central role in this line of research is reflected in the excellence of published results, the wealth and dynamism of established collaborations in the academic, medical and industrial fields. The support of INRIA’s management to the EPIDAURE / ASCLEPIOS project-team is an asset of its success on the international scene.

La photothérapie dynamique (PTD) est un traitement alternatif du cancer qui nécessite l’utilisation de chromophores (photosensibilisateurs) capables d’induire la mort cellulaire suite à une irradiation lumineuse. Les nanoparticles d’or (AuNP), grâce à leur phénomène de résonance plasmon localisée, peuvent exalter les propriétés photophysiques des chromophores localisés à leur surface. L’utilisation d’une excitation biphotonique, dans le proche infrarouge, peut être utilisée pour améliorer l’action thérapeutique (PTD) ou diagnostique (imagerie de fluorescence) des chromophores en augmentant la profondeur de pénétration dans les tissus et la résolution tridimensionnelle de la microscopie biphotonique.Lors de ce travail, l’élaboration de nouvelles nanoparticules hybrides est proposée, présentant des applications potentielles en bioimagerie (sondes brillantes) et comme photosensibilisateurs pour la PTD. Ces nanoparticules sont composées d’un cœur d’or sur lequel sont greffés des conjugués polymère-chromophores biphotoniques. La stratégie de synthèse a consisté à : i) synthétiser des conjugués polymère-chromophores biphotoniques solubles dans l’eau ; ii) les greffer de manière orientée à la surface des AuNP. La synthèse des conjugués polymère-chromophores hydrosolubles on été synthétisés via le couplage efficace de chromophores hydrophobes en position latérale des copolymères P(NAM-co-NAS) bien-définis, obtenus par la techniques de polymérisation radicalaire contrôlée RAFT. Cette stratégie permet le contrôle à la fois de la longueur des chaînes polymère formées (2 000 g.mol-1 < Mn plus < 37 000 g.mol-1) et du nombre de chromophores couplés par chaîne (de 1 à 21). Le greffage orienté de ces conjugués à la surface des AuNP a été mis en évidence (TEM, ATG) et les densités de greffage se sont avérées élevées (~0.5chaîne/nm²). Un des rôles de la chaîne polymère étant de contrôler la distance entre les chromophores et la surface des AuNP. Il a été mis en évidence que l’augmentation de la longueur de chaine des conjugués induisait, outre une augmentation de la couronne greffée (par MET) sur les AuNP, une augmentation de l’émission de fluorescence de ces conjugués polymère-chromophores. Enfin, les propriétés biologiques des conjugués avant et après greffage sur les AuNP ont été évaluées in cellulo, mettant en valeur leur potentiel pour des applications thérapeutiques et diagnostiques. / Photodynamic therapy (PDT) is an alternative treatment of cancer requiring the use of chromophore molecules (photosensitizers), which can induce cell death after light excitation. Gold nanoparticles (AuNP), exhibiting localized Surface Plasmon Resonance, can enhance the photophysical response of chromophores located in their vicinity, and thus improve their therapeutic action. Moreover, the use of highly localized two-photon chromophores (photosensitizers and fluorophores), capable to undergo a localized excitation by light in the Near InfraRed region, should increase the penetration depth into tissues, thus improve the treatment efficiency (by PDT) and the imaging (by fluorescence microscopy) of cancer tissues.In this work, we describe the elaboration of water-soluble hybrid nano-objects for PDT and fluorescence bioimaging applications, composed of two-photon chromophore-polymer conjugates grafted onto gold nanoparticles. In order to obtain these nano-objects we follow a multistep strategy: i) the synthesis of a well-defined water-soluble chromophore-polymer conjugates; ii) the end-group oriented grafting of chromophore-polymer conjugates onto 20 nm AuNP. The coupling of hydrophobic two-photon chromophores on linear water-soluble copolymer chains (poly(N-acryloylmorpholine-co-N-acryloxysuccinimide)), obtained by controlled/living RAFT polymerization, resulted in well-defined water-soluble chromophore-polymer conjugates, with different polymer lengths (2 000 g.mol-1 < Mn < 37 000 g.mol-1) and architectures (random or block), and a controlled number of chromophores per chain (varying between 1 and 21). Their grafting onto 20 nm AuNP gave water-soluble hybrid nano-objects with high grafting densities (~0.5 chains/nm²). The role of the polymer chain being to tune the distance between chromophores and AuNP surface, we have evidenced the increase in the polymer corona thickness of grafted AuNP (estimated by TEM) with the increasing polymer Mn, corroborating with the corresponding distance-dependent fluorescence properties of those. Finally, the in cellulo biological properties of two-photon chromophore-polymer conjugates, before and after grafting onto AuNP, have been investigated, highlighting their potential for two-photon bioimaging and PDT applications.

L’inclusion récente de la profondeur d’invasion (PI) dans la classification des carcinomes épidermoïdes de la cavité orale de l’American Joint Committee on Cancer (AJCC) a des répercussions cliniques majeures. Plusieurs études ont récemment évalué la fiabilité de diverses modalités d’imagerie et techniques de biopsie pour mesurer la PI en préopératoire. L’objectif premier de ce mémoire est de réviser systématiquement la littérature et comparer les différentes méthodes décrites de mesure de PI en préopératoire pour les carcinomes épidermoïdes de la langue mobile. Le second objectif est d’étudier la précision et la fiabilité de la mesure de PI sur une biopsie au poinçon dans les carcinomes épidermoïdes de stade in situ (Tis)-T1-T2, N0 de la langue mobile. Une revue systématique a été effectuée en suivant le guide PRISMA[1]. Les études évaluant la fiabilité de la PI mesurée sur la biopsie ou l’imagerie médicale, en les comparant à la PI histopathologique finale, ont été inclues dans une méta-analyse afin d’obtenir des coefficients de corrélation combinés pour chaque modalité d’imagerie. L’imagerie par résonnance magnétique (IRM) s’est avérée être la modalité d’imagerie la mieux étudiée et présente une bonne fiabilité. Le computed tomography (CT) scan est peu étudié, mais semble moins fiable. L’échographie linguale ne peut être comparée à ces deux modalités d’imagerie car elle est plus fréquemment utilisée pour mesurer l’épaisseur tumorale que la PI. La seconde étude est une preuve de concept prospective. Un poinçon profond a été utilisé pour échantillonner la portion la plus profonde de carcinomes épidermoïdes de la langue mobile de stade Tis-T1-2, N0 chez 27 patients. Des coefficients de corrélation de Spearman ont été calculés entre la PI estimée à la palpation manuelle, mesurée à la biopsie, et à l’histopathologie. La sensibilité et la spécificité de la biopsie au poinçon pour distinguer le Tis du carcinome épidermoïde invasif ont été calculées. Bien que la PI mesurée à la biopsie ne corrèle pas fortement avec la PI histopathologique, cette preuve de concept est limitée par la taille d’échantillon. La biopsie au poinçon semble toutefois être un outil fiable pour distinguer le Tis de l’invasif. D’autres études sont nécessaires avant de pouvoir recommander l’utilisation systématique de la biopsie pour décider en préopératoire si un évidement cervical électif est nécessaire. / The inclusion of depth of invasion (DOI) in the American Joint Committee on Cancer’s staging system for oral cavity squamous cell carcinoma (SCC) has major clinical impacts. Recent studies have evaluated the reliability of imaging modalities and biopsy techniques to measure DOI preoperatively. The first objective of this master’s thesis is to systematically review and compare the preoperative DOI measurement methods that have been studied so far in oral tongue SCC (OTSCC). The second objective is to prospectively study the precision and reliability of punch biopsy to measure DOI preoperatively in early (in situ (Tis)-T1-T2, N0) OTSCC, and its ability to distinguish Tis from invasive carcinoma. A systematic review was conducted according to the PRISMA guidelines. Studies that evaluated the reliability of DOI measured on biopsy or imaging (rDOI) by comparing it to DOI on histopathology (pDOI) were included in a meta-analysis to obtain pooled correlation coefficients for each imaging modality. Overall, magnetic resonance imaging (MRI) is the better studied modality. It has a good reliability to measure preoperative rDOI in OTSCC. CT is less studied but appears to be less reliable. Ultrasound (US) cannot be compared to these imaging modality as it has been used more often to measure tumor thickness (TT) than DOI. The second study is a prospective proof-of-concept. A deep punch biopsy was used to sample tumors preoperatively in the deepest part of the tumor in 27 patients with early (Tis-T12, N0) oral tongue squamous cell carcinoma. Spearman’s correlations were calculated between DOI measured on digital palpation (cDOI), biopsy (bDOI) and final pDOI. The sensitivity and specificity of punch biopsy to distinguish Tis from invasive carcinoma was also calculated. Although bDOI does not seem to correlate strongly with pDOI, this proof-of-concept was limited by a small sample size. Punch biopsy appears to be a reliable tool to distinguish Tis from invasive carcinoma. Further studies on punch biopsy are needed to recommend its use to evaluate pDOI preoperatively and determine whether elective neck dissection is necessary in early OTSCC.

Objectif : Déterminer la capacité de la séquence IRM 4D flow à mesurer la forme et le flot (débit, vélocité) de l’artère hépatique et de ses branches en trois dimensions. Méthodologie : Un fantôme de l’artère hépatique réaliste qui imite le flux sanguin et les mouvements respiratoires ainsi que 20 volontaires ont été imagés. La précision du 4D flow Cartésien avec navigateur et remplissage de l’espace-k selon la position respiratoire était déterminée in-vitro à quatre résolutions spatiales (0,5 à 1,0 mm isotropique) et fenêtres d’acceptation du navigateur (± 8 et ± 2 mm) avec un scanner IRM à 3T. Deux séquences centrées sur les branches hépatiques et gastroduodénales étaient évaluées in-vivo et comparés au contraste de phase 2D. Résultats : In vitro, l’augmentation de la résolution spatiale diminuait plus l’erreur qu’une fenêtre d’acceptation plus étroite (30.5 à -4.67% vs -6.64 à -4.67% pour le débit). In vivo, les artèreshépatiques et gastroduodénales étaient mieux visualisées avec la séquence de haute résolution (90 vs 71%). Malgré un accord interobservateur similaire (κ = 0.660 et 0.704), la séquence à plus haute résolution avait moins de variabilité pour l’aire, le débit, et la vélocité moyenne. Le 4D flow avait une meilleure cohérence interne entre l’afflux et l’efflux à la bifurcation de l’artère hépatique (1.03 ± 5.05% et 15.69 ± 6.14%) que le contraste de phase 2D (28.77 ± 21.01%). Conclusion : Le 4D flow à haute résolution peut évaluer l’anatomie et l’hémodynamie de l’artère hépatique avec une meilleure précision, visibilité, moindre variabilité et meilleure concordance interne. / Objectives: To assess the ability of four-dimensional (4D) flow, an MRI sequence that captures the form and flow of vessels in three dimensions, to measure hepatic arterial hemodynamics. Methods: A dynamic hepatic artery phantom and 20 consecutive volunteers were scanned. The accuracies of Cartesian 4D flow sequences with k-space reordering and navigator gating at four spatial resolutions (0.5- to 1-mm isotropic) and navigator acceptance windows (± 8 to ± 2 mm) were assessed in vitro at 3 T. Two sequences centered on gastroduodenal and hepatic artery branches were assessed in vivo for intra - and interobserver agreement and compared to 2D phase-contrast (0.5-mm in -plane). Results In vitro, higher spatial resolution led to a greater decrease in error than narrower navigator window (30.5 to −4.67% vs−6.64 to −4.67% for flow). In vivo, hepatic and gastroduodenal arteries were visualized more frequently with the higher resolution sequence (90 vs 71%). Despite similar interobserver agreement (κ = 0.660 and 0.704), the higher resolution sequence had lower variability for area, flow, and average velocity. 4D flow had lower differences between inflow and outflow at the hepatic artery bifurcation (11.03 ± 5.05% and 15.69 ± 6.14%) than 2D phase-contrast (28.77 ± 21.01%). Conclusion: High-resolution 4D flow can assess hepatic artery anatomy and hemodynamics with improved accuracy, greater vessel visibility, better interobserver reliability, and internal consistency.

Introduction: Le cancer colorectal demeure un grave problème de santé publique au Canada. Les programmes de dépistage pourraient réduire l'incidence du cancer colorectal et la mortalité qui lui est associée. Une coloscopie de haute qualité est considérée comme un moyen rentable de prévenir le cancer en identifiant et en éliminant les lésions précurseurs du cancer. Bien que la coloscopie puisse servir de mesure préventive contre le cancer, la procédure peut imposer un fardeau supplémentaire à la santé publique par l'enlèvement et l'évaluation histologique de polypes colorectaux diminutifs et insignifiants, qui présentent un risque minime d'histologie avancée ou de cancer. La technologie de l'amélioration de l'image permettrait aux médecins de réséquer et de rejeter les polypes diminutifs ou de diagnostiquer et de laisser les polypes rectosigmoïdiens diminutifs sans examen histopathologique. Malgré la disponibilité de systèmes informatiques de caractérisation des polypes, la pratique du diagnostic optique reste limitée en raison de la crainte d'un mauvais diagnostic de cancer, d'une mauvaise surveillance des patients et des problèmes médico-légaux correspondants. Il est donc indispensable d'élaborer des stratégies alternatives de résection et d'élimination non optiques pour améliorer la précision et la sécurité du diagnostic optique et l'adapter à la pratique clinique. Ces stratégies doivent répondre à des critères cliniques simples et ne nécessitent pas de formation supplémentaire ni de dispositifs d'amélioration de l'image. De plus, la pratique sûre du diagnostic optique, la prise de décision appropriée concernant la technique de polypectomie ou l'intervalle de surveillance dépendent de l'estimation précise de la taille des polypes. La variabilité inter-endoscopistes dans la mesure de la taille des polypes exige le développement de méthodes fiables et validées pour augmenter la précision de la mesure de la taille. Une balance virtuelle intégrée à un endoscope haute définition est actuellement disponible pour le calcul automatique de la taille des polypes, mais sa faisabilité clinique n'a pas encore été établie. En dehors des points susmentionnés, une coloscopie de haute qualité nécessite l'examen complet de la muqueuse colique, ainsi que la visualisation de la valve iléocæcale et de l'orifice appendiculaire. À ce jour, aucune solution informatique n'a été capable d'assister les endoscopistes pendant les coloscopies en temps réel en détectant et en différenciant les points de repère cæcaux de façon automatique. Objectifs: Les objectifs de cette thèse sont : 1) d'étudier l'effet de la limitation du diagnostic optique aux polypes de 1 à 3 mm sur la sécurité du diagnostic optique pour le traitement des polypes diminutifs et l'acceptation par les endoscopistes de son utilisation dans les pratiques en temps réel tout en préservant ses potentiels de temps et de rentabilité ; 2) élaborer et examiner des stratégies non optiques de résection et d'élimination qui peuvent remplacer le diagnostic optique tout en offrant les mêmes possibilités d'économie de temps et d'argent ; 3) examiner la précision relative d'un endoscope à échelle virtuelle pour mesurer la taille des polypes ; 4) former, valider et tester un modèle d'intelligence artificielle qui peut prédire la complétude d'une procédure de coloscopie en identifiant les points de repère anatomiques du cæcum (c'est-à-dire la valve iléo-cæcale et l'orifice appendiculaire) et en les différenciant les uns des autres, des polypes et de la muqueuse normale. Méthodes: Pour atteindre le premier objectif de cette thèse, une analyse post-hoc de trois études prospectives a été réalisée pour évaluer la proportion de patients chez lesquels des adénomes avancés ont été découverts et le diagnostic optique a entraîné une surveillance retardée dans trois groupes de taille de polypes : 1–3, 1–5, et 1–10 mm. Pour atteindre le second objectif de cette thèse, deux stratégies non optiques ont été développées et testées dans deux études prospectives: une stratégie de résection et d'élimination basée sur la localisation qui utilise la localisation anatomique des polypes pour classer les polypes du côlon en non-néoplasiques ou néoplasiques à faible risque et une stratégie de résection et d'élimination basée sur les polypes qui attribue des intervalles de surveillance en fonction du nombre et de la taille des polypes. Dans les trois études, la concordance de l'attribution d'intervalles de surveillance basée sur un diagnostic optique à haute confiance ou sur des stratégies non optiques avec les recommandations basées sur la pathologie, ainsi que la proportion d'examens pathologiques évités et la proportion de communications immédiates d'intervalles de surveillance, ont été évaluées. Le troisième objectif de cette thèse a été abordé par le biais d'une étude de faisabilité pilote prospective qui a utilisé la mesure de spécimens de polypes immédiatement après leur prélèvement, suite à une polypectomie par un pied à coulisse Vernier comme référence pour comparer la précision relative des mesures de la taille des polypes entre les endoscopistes et un endoscope à échelle virtuelle. Enfin, le quatrième objectif de cette thèse a été évalué par l'enregistrement et l'annotation prospective de vidéos de coloscopie. Des images non modifiées de polype, de valve iléo-caecale, d'orifice appendiculaire et de muqueuse normale ont été extraites et utilisées pour développer et tester un modèle de réseau neuronal convolutionnel profond pour classer les images pour les points de repère qu'elles contiennent. Résultats: La réduction du seuil du diagnostic optique favoriserait la sécurité du diagnostic optique en diminuant de manière significative le risque d'écarter un polype avec une histologie avancée ou la mauvaise surveillance d'un patient avec de tels polypes. En outre, les stratégies non optiques de résection et d'élimination pourraient dépasser le critère de référence d'au moins 90% de concordance dans l'attribution des intervalles de surveillance post-polypectomie par rapport aux décisions basées sur l'évaluation pathologique. De plus, il a été démontré que l'endoscope à échelle virtuelle est plus précis que l'estimation visuelle de la taille des polypes en temps réel. Enfin, un modèle d'apprentissage profond s'est révélé très efficace pour détecter les repères cæcaux, les polypes et la muqueuse normale, à la fois individuellement et en combinaison. Discussion: La prédiction histologique optique des polypes de 1 à 3 mm est une approche efficace pour améliorer la sécurité et la faisabilité de la stratégie de résection et d'écartement dans la pratique. Les approches non optiques de résection et d'élimination offrent également des alternatives viables au diagnostic optique lorsque les endoscopistes ne sont pas en mesure de répondre aux conditions de mise en œuvre systématique du diagnostic optique, ou lorsque la technologie d'amélioration de l'image n'est pas accessible. Les stratégies de résection et de rejet, qu'elles soient optiques ou non, pourraient réduire les coûts supplémentaires liés aux examens histopathologiques et faciliter la communication du prochain intervalle de surveillance le même jour que la coloscopie de référence. Un endoscope virtuel à échelle réduite faciliterait l'utilisation du diagnostic optique pour la détection des polypes diminutifs et permet une prise de décision appropriée pendant et après la coloscopie. Enfin, le modèle d'apprentissage profond peut être utile pour promouvoir et contrôler la qualité des coloscopies par la prédiction d'une coloscopie complète. Cette technologie peut être intégrée dans le cadre d'une plateforme de vérification et de génération de rapports qui élimine le besoin d'intervention humaine. Conclusion: Les résultats présentés dans cette thèse contribueront à l'état actuel des connaissances dans la pratique de la coloscopie concernant les stratégies pour améliorer l'efficacité de la coloscopie dans la prévention du cancer colorectal. Cette étude fournira des indications précieuses pour les futurs chercheurs intéressés par le développement de méthodes efficaces de traitement des polypes colorectaux diminutifs. Le diagnostic optique nécessite une formation complémentaire et une mise en œuvre à l'aide de modules de caractérisation informatisés. En outre, malgré la lenteur de l'adoption des solutions informatiques dans la pratique clinique, la coloscopie assistée par l'IA ouvrira la voie à la détection automatique, à la caractérisation et à la rédaction semi-automatique des rapports de procédure. / Introduction: Colorectal cancer remains a critical public health concern in Canada. Screening programs could reduce the incidence of colorectal cancer and its associated mortality. A high-quality colonoscopy is appraised to be a cost-effective means of cancer prevention through identifying and removing cancer precursor lesions. Although colonoscopy can serve as a preventative measure against cancer, the procedure can impose an additional burden on the public health by removing and histologically evaluating insignificant diminutive colorectal polyps, which pose a minimal risk of advanced histology or cancer. The image-enhance technology would enable physicians to resect and discard diminutive polyps or diagnose and leave diminutive rectosigmoid polyps without histopathology examination. Despite the availability of computer-based polyp characterization systems, the practice of optical diagnosis remains limited due to the fear of cancer misdiagnosis, patient mismanagement, and the related medicolegal issues. Thus, alternative non-optical resection and discard strategies are imperative for improving the accuracy and safety of optical diagnosis for adaptation to clinical practice. These strategies should follow simple clinical criteria and do not require additional education or image enhanced devices. Furthermore, the safe practice of optical diagnosis, adequate decision-making regarding polypectomy technique, or surveillance interval depends on accurate polyp size estimation. The inter-endoscopist variability in polyp sizing necessitates the development of reliable and validated methods to enhance the accuracy of size measurement. A virtual scale integrated into a high-definition endoscope is currently available for automated polyp sizing, but its clinical feasibility has not yet been demonstrated. In addition to the points mentioned above, a high-quality colonoscopy requires the complete examination of the entire colonic mucosa, as well as the visualization of the ileocecal valve and appendiceal orifice. To date, no computer-based solution has been able to support endoscopists during live colonoscopies by automatically detecting and differentiating cecal landmarks. Aims: The aims of this thesis are: 1) to investigate the effect of limiting optical diagnosis to polyps 1–3mm on the safety of optical diagnosis for the management of diminutive polyps and the acceptance of endoscopists for its use in real-time practices while preserving its time- and cost-effectiveness potentials; 2) to develop and examine non-optical resect and discard strategies that can replace optical diagnosis while offering the same time- and cost-saving potentials; 3) to examine the relative accuracy of a virtual scale endoscope for measuring polyp size; 4) to train, validate, and test an artificial intelligence-empower model that can predict the completeness of a colonoscopy procedure by identifying cecal anatomical landmarks (i.e., ileocecal valve and appendiceal orifice) and differentiating them from one another, polyps, and normal mucosa. Methods: To achieve the first aim of this thesis, a post-hoc analysis of three prospective studies was performed to evaluate the proportion of patients in which advanced adenomas were found and optical diagnosis resulted in delayed surveillance in three polyp size groups: 1‒3, 1‒5, and 1‒10 mm. To achieve the second aim of this thesis, two non-optical strategies were developed and tested in two prospective studies: a location-based resect and discard strategy that uses anatomical polyp location to classify colon polyps into non-neoplastic or low-risk neoplastic and a polyp-based resect and discard strategy that assigns surveillance intervals based on polyp number and size. In all three studies, the agreement of assigning surveillance intervals based on high-confidence optical diagnosis or non-optical strategies with pathology-based recommendations, as well as the proportion of avoided pathology examinations and the proportion of immediate surveillance interval communications, was evaluated. The third aim of this thesis was addressed through a prospective pilot feasibility study that used the measurement of polyp specimens immediately after retrieving, following a polypectomy by a Vernier caliper as a reference to compare the relative accuracy of polyp size measurements between endoscopists and a virtual scale endoscope. Finally, the fourth aim of this thesis was assessed through prospective recording and annotation of colonoscopy videos. Unaltered images of polyp, ileocecal valve, appendiceal orifice and normal mucosa were extracted and used to develop and test a deep convolutional neural network model for classifying images for the containing landmarks. Results: Reducing the threshold of optical diagnosis would promote the safety of optical diagnosis by significantly decreasing the risk of discarding a polyp with advanced histology or the mismanagement of a patient with such polyps. Additionally, the non-optical resect and discard strategies could surpass the benchmark of at least 90% agreement in the assignment of post-polypectomy surveillance intervals compared with decisions based on pathologic assessment. Moreover, the virtual scale endoscope was demonstrated to be more accurate than visual estimation of polyp size in real-time. Finally, a deep learning model proved to be highly effective in detecting cecal landmarks, polyps, and normal mucosa, both individually and in combination. Discussion: Optical histology prediction of polyps 1‒3 mm in size is an effective approach to enhance the safety and feasibility of resect and discard strategy in practice. Non-optical resect and discard approaches also offer feasible alternatives to optical diagnosis when endoscopists are unable to meet the conditions for routine implementation of optical diagnosis, or when image-enhanced technology is not accessible. Both optical and non-optical resect and discard strategies could reduce additional costs related to histopathology examinations and facilitate the communication of the next surveillance interval in the same day as the index colonoscopy. A virtual scale endoscope would facilitate the use of optical diagnosis for the detection of diminutive polyps and allows for appropriate decision-making during and after colonoscopy. Additionally, the deep learning model may be useful in promoting and monitoring the quality of colonoscopies through the prediction of a complete colonoscopy. This technology may be incorporated as part of a platform for auditing and report generation that eliminates the need for human intervention. Conclusion: The results presented in this thesis will contribute to the current state of knowledge in colonoscopy practice regarding strategies for improving the efficacy of colonoscopy in the prevention of colorectal cancer. This study will provide valuable insights for future researchers interested in developing effective methods for treating diminutive colorectal polyps. Optical diagnosis requires further training and implementation using computer-based characterization modules. Furthermore, despite the slow adoption of computer-based solutions in clinical practice, AI-empowered colonoscopy will eventually pave the way for automatic detection, characterization, and semi-automated completion of procedure reports in the future.

La segmentation d'images médicales est depuis longtemps un sujet de recherche actif. Cette thèse traite des méthodes de segmentation basées modèles, qui sont un bon compromis entre généricité et capacité d'utilisation d'informations a priori sur l'organe cible. Notre but est de construire un algorithme de segmentation pouvant tirer profit d'une grande variété d'informations extérieures telles que des bases de données annotées (via l'apprentissage statistique), d'autres images du même patient (via la co-segmentation) et des interactions de l'utilisateur. Ce travail est basé sur la déformation de modèle implicite, une méthode variationnelle reposant sur une représentation implicite des formes. Après avoir amélioré sa formulation mathématique, nous montrons son potentiel sur des problèmes cliniques difficiles. Nous introduisons ensuite différentes généralisations, indépendantes mais complémentaires, visant à enrichir le modèle de forme et d'apparence utilisé. La diversité des applications cliniques traitées prouve la généricité et l'efficacité de nos contributions.

L'imagerie TEP permet de mesurer et visualiser les changements de la distribution biologique des radiopharmaceutiques au sein des organes d'intérêt au court du temps. Ce suivi temporel offre des informations très utiles concernant les processus métaboliques et physiologiques sous-jacents, qui peuvent être extraites grâce à différentes techniques de modélisation cinétique. De plus, un autre avantage de la prise en compte de l'information temporelle dans les acquisitions TEP pour les examens en oncologie thoracique concerne le suivi des mouvements respiratoires. Ces acquisitions permettent de mettre en place des protocoles et des méthodologies visant à corriger leurs effets néfastes à la quantification, et les artefacts associés. L'objectif de ce projet est de développer une méthode de reconstruction permettant de combiner et mettre en oeuvre d'une part les corrections nécessaires à la quantification des données en TEP, et d'autre part la modélisation de la biodistribution du radiotraceur au cours du temps permettant d'obtenir des images paramétriques pour l'oncologie thoracique. Dans un premier temps, une méthodologie de correction des effets de volume partiel intégrant, dans le processus de reconstruction, une déconvolution de Lucy-Richardson associée à un débruitage dans le domaine des ondelettes, a été proposée. Une seconde étude a été consacrée au développement d'une méthodologie combinant une régularisation temporelle des données par l'intermédiaire d'un ensemble de fonctions de base temporelles, avec une méthode de correction des mouvements respiratoires basée sur un modèle élastique. Enfin, dans une troisième étape, le modèle cinétique de Patlak a été intégré dans un algorithme de reconstruction dynamique, et associé à la correction de mouvement afin de permettre la reconstruction directe d'images paramétriques de données thoraciques soumises au mouvement respiratoire. Les paramètres de transformation élastique pour la correction de mouvement ont été calculés à partir des images TEP d'intervalles synchronisés par rapport à l'amplitude de la respiration du patient. Des simulations Monte-Carlo d'un fantôme 4D géométrique avec plusieurs niveaux de statistiques, et du fantôme anthropomorphique NCAT intégrant des courbes d'activités temporelles réalistes pour les différents tissus, ont été réalisées afin de comparer les performances de la méthode de reconstruction paramétrique développée dans ce travail avec une approche 3D standard d'analyse cinétique. L'algorithme proposé a ensuite été testé sur des données cliniques de patients présentant un cancer bronchique non à petites cellules. Enfin, après la validation indépendante de l'algorithme de correction des effets de volume partiel d'une part, et de la reconstruction 4D incorporant la régularisation temporelle d'autre part, sur données simulées et cliniques, ces deux méthodologies ont été associées afin d'optimiser l'estimation de la fonction d'entrée à partir d'une région sanguine des images reconstruites. Les résultats de ce travail démontrent que l'approche de reconstruction paramétrique proposée permet de conserver un niveau de bruit stable dans les régions tumorales lorsque la statistique d'acquisition diminue, contrairement à l'approche d'estimation 3D pour laquelle le niveau de bruit constaté augmente. Ce résultat est intéressant dans l'optique d'une réduction de la durée des intervalles de la reconstruction 4D, permettant ainsi de réduire la durée totale de l'acquisition 4D. De plus, l'utilisation des fonctions d'entrée estimées avec les méthodes de régularisation temporelle proposées ont conduit à améliorer l'estimation des paramètres de Patlak. Enfin, la correction élastique du mouvement amène à une diminution du biais d'estimation des deux paramètres de Patlak, en particulier sur les tumeurs de petites dimensions situées dans des régions sensibles au mouvement respiratoire. / Positron emission tomography (PET) is now considered as the gold standard and the main tool for the diagnosis and therapeutic monitoring of oncology patients, especially due to its quantitative aspects. With the advent of multimodal imaging in combined PET and X-ray CT systems, many methodological developments have been proposed in both pre-processing and data acquisition, image reconstruction, as well as post-processing in order to improve the quantification in PET imaging. Another important aspect of PET imaging is its high temporal resolution and ability to perform dynamic acquisitions, benefiting from the high sensitivity achieved with current systems. PET imaging allows measuring and visualizing changes in the biological distribution of radiopharmaceuticals within the organ of interest over time. This time tracking provides valuable information to physicians on underlying metabolic and physiological processes, which can be extracted using pharmacokinetic modeling. The objective of this project is, by taking advantage of dynamic data in PET/CT imaging, to develop a reconstruction method combining in a single process all the correction methodology required to accurately quantify PET data and, at the same time, include a pharmacokinetic model within the reconstruction in order to create parametric images for applications in oncology. In a first step, a partial volume effect correction methodology integrating, within the reconstruction process, the Lucy-Richardson deconvolution algorithm associated with a wavelet-based denoising method has been introduced. A second study focused on the development of a 4D reconstruction methodology performing temporal regularization of the dataset through a set of temporal basis functions, associated with a respiratory motion correction method based on an elastic deformation model. Finally, in a third step, the Patlak kinetic model has been integrated in a dynamic image reconstruction algorithm and associated with the respiratory motion correction methodology in order to allow the direct reconstruction of parametric images from dynamic thoracic datasets affected by the respiratory motion. The elastic transformation parameters derived for the motion correction have been estimated from respiratory-gated PET images according to the amplitude of the patient respiratory cycle. Monte-carlo simulations of two phantoms, a 4D geometrical phantom, and the anthropomorphic NCAT phantom integrating realistic time activity curves for the different tissues, have been performed in order to compare the performances of the proposed 4D parametric reconstruction algorithm with a standard 3D kinetic analysis approach. The proposed algorithm has then been assessed on clinical datasets of several patients with non small cell lung carcinoma. Finally, following the prior validation of the partial volume effect correction algorithm on one hand, and the 4D reconstruction incorporating the temporal regularization on the other hand, on simulated and clinical datasets, these two methodologies have been associated within the 4D reconstruction algorithm in order to optimize the estimation of image derived input functions. The results of this work show that the proposed direct parametric approach allows to maintain a similar noise level in the tumor regions when the statistic decreases, contrary to the 3D estimation approach for which the observed noise level increases. This result suggests interesting perspectives for the reduction of frame duration reduction of 4D reconstruction, allowing a reduction of the total 4D acquisition duration. In addition, the use of input function estimated with the developed temporal regularization methods led to the improvement of the Patlak parameters estimation. Finally, the elastic respiratory motion correction led to a diminution of the estimation bias of both Patlak parameters, in particular for small lesions located in regions affected by the respiratory motion.

Les techniques d'analyse du visage nécessitent généralement une représentation pertinente des images, notamment en passant par des techniques de réduction de la dimension, intégrées dans des schémas plus globaux, et qui visent à capturer les caractéristiques discriminantes des signaux. Dans cette thèse, nous fournissons d'abord une vue générale sur l'état de l'art de ces modèles, puis nous appliquons une nouvelle méthode intégrant une approche non-linéaire, Kernel Similarity Principle Component Analysis (KS-PCA), aux Modèles Actifs d'Apparence (AAMs), pour modéliser l'apparence d'un visage dans des conditions d'illumination variables. L'algorithme proposé améliore notablement les résultats obtenus par l'utilisation d'une transformation PCA linéaire traditionnelle, que ce soit pour la capture des caractéristiques saillantes, produites par les variations d'illumination, ou pour la reconstruction des visages. Nous considérons aussi le problème de la classification automatiquement des poses des visages pour différentes vues et différentes illumination, avec occlusion et bruit. Basé sur les méthodes des représentations parcimonieuses, nous proposons deux cadres d'apprentissage de dictionnaire pour ce problème. Une première méthode vise la classification de poses à l'aide d'une représentation parcimonieuse active (Active Sparse Representation ASRC). En fait, un dictionnaire est construit grâce à un modèle linéaire, l'Incremental Principle Component Analysis (Incremental PCA), qui a tendance à diminuer la redondance intra-classe qui peut affecter la performance de la classification, tout en gardant la redondance inter-classes, qui elle, est critique pour les représentations parcimonieuses. La seconde approche proposée est un modèle des représentations parcimonieuses basé sur le Dictionary-Learning Sparse Representation (DLSR), qui cherche à intégrer la prise en compte du critère de la classification dans le processus d'apprentissage du dictionnaire. Nous faisons appel dans cette partie à l'algorithme K-SVD. Nos résultats expérimentaux montrent la performance de ces deux méthodes d'apprentissage de dictionnaire. Enfin, nous proposons un nouveau schéma pour l'apprentissage de dictionnaire adapté à la normalisation de l'illumination (Dictionary Learning for Illumination Normalization: DLIN). L'approche ici consiste à construire une paire de dictionnaires avec une représentation parcimonieuse. Ces dictionnaires sont construits respectivement à partir de visages illuminées normalement et irrégulièrement, puis optimisés de manière conjointe. Nous utilisons un modèle de mixture de Gaussiennes (GMM) pour augmenter la capacité à modéliser des données avec des distributions plus complexes. Les résultats expérimentaux démontrent l'efficacité de notre approche pour la normalisation d'illumination. / Face analysis techniques commonly require a proper representation of images by means of dimensionality reduction leading to embedded manifolds, which aims at capturing relevant characteristics of the signals. In this thesis, we first provide a comprehensive survey on the state of the art of embedded manifold models. Then, we introduce a novel non-linear embedding method, the Kernel Similarity Principal Component Analysis (KS-PCA), into Active Appearance Models, in order to model face appearances under variable illumination. The proposed algorithm successfully outperforms the traditional linear PCA transform to capture the salient features generated by different illuminations, and reconstruct the illuminated faces with high accuracy. We also consider the problem of automatically classifying human face poses from face views with varying illumination, as well as occlusion and noise. Based on the sparse representation methods, we propose two dictionary-learning frameworks for this pose classification problem. The first framework is the Adaptive Sparse Representation pose Classification (ASRC). It trains the dictionary via a linear model called Incremental Principal Component Analysis (Incremental PCA), tending to decrease the intra-class redundancy which may affect the classification performance, while keeping the extra-class redundancy which is critical for sparse representation. The other proposed work is the Dictionary-Learning Sparse Representation model (DLSR) that learns the dictionary with the aim of coinciding with the classification criterion. This training goal is achieved by the K-SVD algorithm. In a series of experiments, we show the performance of the two dictionary-learning methods which are respectively based on a linear transform and a sparse representation model. Besides, we propose a novel Dictionary Learning framework for Illumination Normalization (DL-IN). DL-IN based on sparse representation in terms of coupled dictionaries. The dictionary pairs are jointly optimized from normally illuminated and irregularly illuminated face image pairs. We further utilize a Gaussian Mixture Model (GMM) to enhance the framework's capability of modeling data under complex distribution. The GMM adapt each model to a part of the samples and then fuse them together. Experimental results demonstrate the effectiveness of the sparsity as a prior for patch-based illumination normalization for face images.

La proton thérapie est une modalité de traitement du cancer qu’utilise des faisceaux de protons. Les systèmes de planification de traitement actuels se basent sur une image de l’anatomie du patient acquise par tomodensitométrie. Le pouvoir d’arrêt des protons relatif à l’eau (Stopping Power Ratio en Anglais, SPR) est déterminé à partir des unités Hounsfield (Hounsfield Units en Anglais, HU) pour calculer la dose absorbée au patient. Les protons sont plus vulnérables que les photons aux modifications du SPR du tissu dans la direction du faisceau dues au mouvement, désalignement ou changements anatomiques. De plus, les inexactitudes survenues de la CT de planification et intrinsèques à la conversion HU-SPR contribuent énormément à l’incertitude de la portée des protons. Dans la pratique clinique, au volume de traitement s’ajoutent des marges de sécurité pour tenir en compte ces incertitudes en détriment de perdre la capacité d’épargner les tissus autour de la tumeur. L’usage de l’imagerie bi-énergie en proton thérapie a été proposé pour la première fois en 2009 pour mieux estimer le SPR du patient par rapport à l’imagerie mono-énergie. Le but de cette thèse est d’étudier la potentielle amélioration de l’estimation du SPR des protons en utilisant l’imagerie bi-énergie, pour ainsi réduire l’incertitude dans la prédiction de la portée des protons dans le patient. Cette thèse est appliquée à un nouveau système d’imagerie, l’Imaging Ring (IR), un scanner de tomodensitométrie conique (Cone-Beam CT en Anglais, CBCT) développé pour la radiothérapie guidée par l’image. L’IR est équipé d’une source de rayons X avec un système d’alternance rapide du voltage, synchronisé avec une roue contenant des filtres de différents matériaux que permet des acquisitions CBCT multi-énergie. La première contribution est une méthode pour calibrer les modèles de source et la réponse du détecteur pour être utilisés en simulations d’imagerie X. Deuxièmement, les recherches ont évalué les facteurs que peuvent avoir un impact sur les résultats du procès de décomposition bi-énergie, dès paramètres d’acquisition au post-traitement. Les deux domaines, image et basée en la projection, ont été minutieusement étudiés, avec un spéciale accent aux approches basés en la projection. Deux nouvelles bases de décomposition ont été proposées pour estimer le SPR, sans avoir besoin d’une variable intermédiaire comme le nombre atomique effectif. La dernière partie propose une estimation du SPR des fantômes de caractérisation tissulaire et d’un fantôme anthropomorphique à partir d’acquisitions avec l’IR. Il a été implémentée une correction du diffusé, et il a été proposée une routine pour interpoler linéairement les sinogrammes de basse et haute énergie des acquisitions bi-énergie pour pouvoir réaliser des décompositions en matériaux avec données réelles. Les valeurs réconstruits du SPR ont été comparées aux valeurs du SPR expérimentales déterminés avec un faisceau d’ions de carbone. / Proton therapy is a promising radiation treatment modality that uses proton beams to treat cancer. Current treatment planning systems rely on an X-ray computed tomography (CT) image of the patient's anatomy to design the treatment plan. The proton stopping-power ratio relative to water (SPR) is derived from CT numbers (HU) to compute the absorbed dose in the patient. Protons are more vulnerable than photons to changes in tissue SPR in the beam direction caused by movement, misalignment or anatomical changes. In addition, inaccuracies arising from the planning CT and intrinsic to the HU-SPR conversion greatly contribute to the proton range uncertainty. In clinical practice, safety margins are added to the treatment volume to account for these uncertainties at the expense of losing organ-sparing capabilities. The use of dual-energy (DE) in proton therapy was first suggested in 2009 to better estimate the SPR with respect to single-energy X-ray imaging. The aim of this thesis work is to investigate the potential improvement in determining proton SPR using DE to reduce the uncertainty in predicting the proton range in the patient. This PhD work is applied to a new imaging device, the Imaging Ring (IR), which is a cone-beam CT (CBCT) scanner developed for image-guided radiotherapy (IGRT). The IR is equipped with a fast kV switching X-ray source, synchronized with a filter wheel, allowing for multi-energy CBCT imaging. The first contribution of this thesis is a method to calibrate a model for the X-ray source and the detector response to be used in X-ray image simulations. It has been validated experimentally on three CBCT scanners. Secondly, the investigations have evaluated the factors that have an impact on the outcome of the DE decomposition process, from the acquisition parameters to the post-processing. Both image- and projection-based decomposition domains have been thoroughly investigated, with special emphasis on projection-based approaches. Two novel DE decomposition bases have been proposed to estimate proton SPRs, without the need for an intermediate variable such as the effective atomic number. The last part of the thesis proposes an estimation of proton SPR maps of tissue characterization and anthropomorphic phantoms through DE-CBCT acquisitions with the IR. A correction for X-ray scattering has been implemented off-line, and a routine to linearly interpolate low-energy and high-energy sinograms from sequential and fast-switching DE acquisitions has been proposed to perform DE material decomposition in the projection domain with real data. DECT-derived SPR values have been compared with experimentally-determined SPR values in a carbon-ion beam.

Avec l'augmentation considérable d'acquisitions de données temporelles dans les dernières décennies comme les systèmes GPS, les séquences vidéo ou les suivis médicaux de pathologies ; le besoin en algorithmes de traitement et d'analyse efficaces d'acquisition longitudinales n'a fait qu'augmenter. Dans cette thèse, nous proposons une extension du formalisme mean-shift, classiquement utilisé en traitement d'images, pour le groupement de séries temporelles multidimensionnelles. Nous proposons aussi un algorithme de groupement hiérarchique des séries temporelles basé sur la mesure de dynamic time warping afin de prendre en compte les déphasages temporels. Ces choix ont été motivés par la nécessité d'analyser des images acquises en imagerie par résonance magnétique sur des patients atteints de sclérose en plaques. Cette maladie est encore très méconnue tant dans sa genèse que sur les causes des handicaps qu'elle peut induire. De plus aucun traitement efficace n'est connu à l'heure actuelle. Le besoin de valider des hypothèses sur les lésions de sclérose en plaque nous a conduit à proposer des méthodes de groupement de séries temporelles ne nécessitant pas d'a priori sur le résultat final, méthodes encore peu développées en traitement d'images. / Due to the dramatic increase of longitudinal acquisitions in the past decades such as video sequences, global positioning system (GPS) tracking or medical follow-up, many applications for time-series data mining have been developed. Thus, unsupervised time-series data mining has become highly relevant with the aim to automatically detect and identify similar temporal patterns between time-series. In this work, we propose a new spatio-temporal filtering scheme based on the mean-shift procedure, a state of the art approach in the field of image processing, which clusters multivariate spatio-temporal data. We also propose a hierarchical time-series clustering algorithm based on the dynamic time warping measure that identifies similar but asynchronous temporal patterns. Our choices have been motivated by the need to analyse magnetic resonance images acquired on people affected by multiple sclerosis. The genetics and environmental factors triggering and governing the disease evolution, as well as the occurrence and evolution of individual lesions, are still mostly unknown and under intense investigation. Therefore, there is a strong need to develop new methods allowing automatic extraction and quantification of lesion characteristics. This has motivated our work on time-series clustering methods, which are not widely used in image processing yet and allow to process image sequences without prior knowledge on the final results.