Ce travail de thèse propose quelques applications du formalisme des plus courts chemins à la segmentation de structures anatomiques dans des images médicales issues de modalités diverses.

Le glucose, que l'on retrouve dans des glucides complexes tel le pain, est le carburant principal du cerveau et les réserves y sont limitées (Ferland, 2003). Les effets bénéfiques du glucose sur la cognition ont été étudiés dans une variété de populations (jeunes adultes, patients atteints de la maladie d'Alzheimer, personnes âgées, etc.), mais à ce jour très peu d'études se sont intéressées à ses effets sur le contrôle attentionnel. Or, ce dernier est précocement touché au cours du vieillissement normal et pathologique. De plus, les mécanismes du contrôle attentionnel sont sous-tendus par les régions frontales du cerveau, lesquelles sont particulièrement vulnérables au vieillissement comparativement à d'autres régions cérébrales (Raz, 2000). Ainsi, l'objectif de la première étude de cette thèse était de déterminer les effets du glucose sur les performances attentionnelles de personnes âgées à jeun. Dans un devis inter-sujets, 44 participants âgés de 60 ans et plus ont été assignés aléatoirement à une condition glucose (50g) ou à une condition placebo (saccharine). Suite au breuvage, les participants complétaient des épreuves neuropsychologiques et une tâche informatisée ciblant différents aspects du contrôle attentionnel. Les résultats de cette étude ont montré que les participants dans le groupe glucose étaient plus rapides et plus précis lors de l'exécution de la condition flexibilité du Stroop modifié comparativement aux participants ayant reçu le breuvage placebo. En plus, les participants du groupe glucose présentaient un moindre coût attentionnel lié à la coordination des tâches concurrentes dans la double-tâche informatisée. En somme, les résultats de cette étude suggèrent que le glucose améliore de manière transitoire les performances attentionnelles de personnes âges à jeun, en particulier les aspects liés à l'alternance et à la coordination de tâches. Toutefois, un facteur primordial à considérer dans ce type d'études est que la réponse au glucose varie d'un individu à l'autre. Ceci réfère à la régulation du glucose, mécanisme homéostatique par lequel le niveau de glucose sanguin augmente significativement après ingestion et retourne ensuite à son niveau de base (Riby et al, 2004). La régulation du glucose est particulièrement importante à considérer chez une population âgée puisque son efficacité diminue avec l'âge (Rhee et al., 2006). La relation entre la régulation du glucose et la cognition a été observée principalement chez des individus atteints de diabète de type 2, où l'on observe de moins bonnes performances dans plusieurs domaines cognitifs comparativement à des individus sains. Une relation similaire a aussi été observée même chez des personnes métaboliquement saines; les individus métabolisant le moins bien, tout en étant normaux, obtenaient de moins bonnes performances cognitives. Ici encore, peu d'études se sont intéressées au lien entre la régulation du glucose et le contrôle attentionnel. C'est sur cette relation qu'a porté la deuxième étude de cette thèse, étude imbriquée dans la précédente. Pour ce faire, nous avons séparé les 22 participants de la première étude ayant pris part à la condition glucose en deux groupes : les meilleurs et les moins bons régulateurs. Ces groupes étaient constitués en effectuant un split-médian des aires sous la courbe de glycémie, calculées à partir des valeurs de glucose sanguin prélevées à 5 reprises pendant la session. En comparant les performances des deux groupes, il a été trouvé que les meilleurs régulateurs commettaient moins d'erreurs dans la condition flexibilité du Stroop modifié et qu'ils tendaient à faire moins d'erreurs dans les essais d'attention partagée de la double-tâche informatisée. En somme, la régulation du glucose semble influencer, ici encore, les aspects des tâches nécessitant d'alterner ou de gérer deux tâches concurrentes. Enfin, les phénomènes neuronaux sous-jacents aux effets cognitifs du glucose sont eux aussi méconnus. Seules quelques études à ce jour se sont intéressées aux effets du glucose sur l'activation cérébrale, mais la manière dont le glucose influence l'activité cérébrale des aînés pendant qu'ils complètent une tâche attentionnelle reste à investiguer. L'objectif de cette 3e étude de thèse était donc d'examiner les corrélats neuronaux sous-tendant les effets du glucose sur le contrôle attention, à l'aide d'une technique de neuroimagerie émergente, l'imagerie optique. Dans un devis intra-sujets contrebalancé, 20 participants âgés (60 ans et plus) ont pris part à une session glucose (50g), ainsi qu'à une session placebo (saccharine). Lors des deux sessions, les participants exécutaient une double-tâche informatisée événementielle pendant laquelle leur activation préfrontale était enregistrée. Sur le plan comportemental, les résultats de l'étude ont montré que lorsque les participants étaient dans la condition glucose, ils coordonnaient plus efficacement les deux tâches concurrentes. Quant aux données d'activation cérébrale, les résultats ont révélé que lorsque les participants étaient dans la condition glucose, ils présentaient davantage d'activation dans les régions préfrontales ventro-latérales de l'hémisphère droit. Ici encore, la régulation du glucose modulait les effets du glucose sur les données comportementales et d'activation. Ainsi, le glucose non seulement améliore les capacités de personnes à jeun à gérer deux tâches concurrentes, comme c'était le cas dans la 1ère étude, mais en plus, le glucose exerce une influence sur l'activité préfrontale. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Vieillissement cognitif, contrôle attentionnel, attention partagée, alternance, glucose, régulation du glucose, imagerie optique

Medical imaging has known great advances over the past decades to become a powerful tool for the clinical practice. It has led to the tremendous growth of interventional radiology, in which medical devices are inserted and manipulated under image guidance through the vascular system to the pathology location and then used to deliver the therapy. In these minimally-invasive procedures, X-ray guidance is carried out with C-arm systems through two-dimensional real-time projective low-dose images. More recently, three-dimensional visualization via tomographic acquisition has also become available. This work tackles tomographic reconstruction in the aforementioned context. More specifically, it deals with the correction of motion artifacts that originate from the temporal variations of the contrast-enhanced vessels and thus tackles a central aspect of tomography: data (angular) sampling. The compressed sensing theory identifies conditions under which subsampled data can be recovered through the minimization of a least-square data fidelity term combined with sparse constraints. Relying on this theory, an original reconstruction framework is proposed based on iterative filtered backprojection, proximal splitting, '1-minimization and homotopy. This framework is derived for integrating several spatial and temporal penalties. Such a strategy is shown to outperform the analytical filtered backprojection algorithm that is used in the current clinical practice by reducing motion and sampling artifacts in well-identified clinical cases, with focus on cerebral and abdominal imaging. The obtained results emphasize one of the key contributions of this work that is the importance of homotopy in addition to regularization, to provide much needed image quality improvement in the suggested domain of applicability.

Ce travail a été mené dans un contexte de collaboration étroite entre le Centre de Protonthérapie d'Orsay de l'Institut Curie (ICPO), Dosisoft et le laboratoire Creatis afin de mettre en place un nouveau modèle de calcul de dose pour la nouvelle salle de traitement de l'ICPO. Le projet de rénovation et d'agrandissement de ce dernier a permis l'installation d'un nouvel accélérateur ainsi que d'une nouvelle salle de traitement équipée d'un bras isocentrique de la société IBA, dans le but de diversifier les localisations des cancers traités à l'ICPO. Le premier objectif de cette thèse est de développer un ensemble de méthodologies et de nouveaux algorithmes liés au calcul de dose pour les adapter aux caractéristiques spécifiques des faisceaux délivrés par la nouvelle machine IBA, avec comme finalité de les inclure dans le logiciel Isogray de DOSIsoft. Dans un premier temps, la technique de la double diffusion est abordée en tenant compte des différences avec le système passif des lignes fixes de l'ICPO. Dans un deuxième temps, une modélisation est envisagée pour les modalités de faisceaux balayés. Le deuxième objectif est d'améliorer les modèles de calcul de dose Ray-Tracing et Pencil-Beam existants. En effet, le collimateur personnalisé du patient en fin de banc de mise en forme du faisceau pour les techniques de double diffusion et de balayage uniforme provoque une contamination de la dose délivrée au patient. Une méthodologie de réduction de cet effet a été mise en place pour le système passif de délivrance du faisceau, ainsi qu'un modèle analytique décrivant la fonction de contamination, dont les paramètres ont été validés grâce à des simulations Monte Carlo sur la plateforme GATE. Il est aussi possible d'appliquer ces méthodes aux systèmes actifs.

Dans le domaine de l'imagerie médicale ultrasonore, la connaissance du déplacement du milieu imagé est une donnée clinique très importante dans de nombreux examens, parmi lesquels nous pouvons citer les examens Doppler ou les examens d'élastographie. Dans la littérature, les deux principales familles de méthodes permettant d'estimer le déplacement sont les méthodes de mise en correspondance de blocs et les méthodes Doppler. Les méthodes de mise en correspondance de blocs estiment le déplacement en comparant des vignettes prises dans les images ultrasonores avant et après déplacement. Elles dépendent donc de la méthode utilisée pour former les images. Les méthodes Doppler mesurent quant à elles le déplacement suivant une direction particulière, ce qui limite leur gamme d'utilisation à l'estimation de champs de déplacements simple. Dans cette thèse, nous avons proposé un formalisme, ainsi que trois méthodes, permettant d'estimer le déplacement 2D directement à partir de ces signaux bruts. Cette approche permet de s'affranchir de la dépendance envers la méthode de formation d'images, tout en permettant l'estimation de champs complexes. Nous avons mis en évidence le concept de vecteur normal, liant le déplacement réel de milieu aux décalages temporels de long des signaux bruts. Le formalisme général est appliqué à plusieurs séquences ultrasonores: la première méthode d'estimation utilise des signaux acquis à l'aide d'éléments uniques de la sonde; la deuxième est basée sur l'utilisation d'ondes planes et la troisième méthode s'appuie sur une séquence utilisant des faisceaux focalisés. Les méthodes d'estimation directe du mouvement ont été validées en simulation et expérimentalement, et leurs performances ont été comparées à une méthode de référence: la mise en correspondance de blocs. Les méthodes proposées améliorent significativement la précision de l'estimation du champ de déplacement par rapport à la méthode standard, en atteignant une précision de 1.5µm dans la direction transverse et une précision de 2.5µm dans la direction axiale pour une fréquence de travail de 5MHz. Nous avons également développé une méthode de formation d'images améliorant la résolution spatiale. Cette méthode utilise les spectres de signaux RF acquis avec des ondes planes pour former le spectre de l'image ultrasonore. Elle fournit les images utilisées par la méthode d'estimation du mouvement de référence.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire, concerne la synthèse et l'étude des propriétés de coordination du 64Cu par une nouvelle famille de ligands acycliques de type polyaminophosphonatés à fort potentiel en imagerie médicale, en particulier pour la tomographie par émission de positron TEP. Ce sujet a nécessité l'utilisation de méthodes analytiques telles que la potentiométrie, la spectrophotométrie et la spectrométrie de masse en mode electrospray pour les études thermodynamiques et des techniques de cinétique rapide a écoulement bloqué pour la détermination des vitesses de formation et de dissociation des complexes de Cu(II).Nous avons synthétisé quatre ligands (L1-L4) qui forment des complexes de formule CuL de forte stabilité et avec une bonne sélectivité pour le Cu(II) par rapport à d'autres métaux tels que Ni(II), Zn(II), Co(II) et Ga(III). La cinétique de complexation de Cu(II) s'est avérée rapide et elle suit un mécanisme à caractère dissociatif de type Eigen-Wilkins. Les complexes CuL formés avec cette série de ligand se caractérisent par une bonne inertie cinétique vis-à-vis de la démétallation et ils sont capables d'être réduit en présence de réducteurs biologiques tout en restant stables.Les complexes de lanthanides formés avec cette série de ligands sont très stables en milieu physiologique, en particulier ceux formés avec le ligand L1. Les complexes GdL1, GdL2 et GdL3 révèlent des relaxivités très intéressantes qui les désignent comme de futurs agents de contraste à fort potentiel en IRM.Le ligand L1 tetraphosphonaté a été fonctionnalisé par la présence de groupement réactif ce qui a permit le marquage de biomolécules, dont l'anticorps B28-13 anticorps anti-tenascineC pour la détection de tumeurs cancéreuses.

L'imagerie médicale joue un rôle de plus en plus important avec le développement de nombreuses techniques d'acquisition. Il faut principalement pouvoir restaurer (débruiter) les images et en faire une segmentation. Ainsi toute l'information qualitative et quantitative sera disponible pour affiner les diagnostics. Dans cette thèse nous proposons une contribution à cette analyse dans un contexte 3D. Nous étudions deux grands types de méthodes : les méthodes variationnelles et les méthodes par ondelettes. Nous commençons par présenter les modèles variationnels du second ordre, qui s'avèrent plus performants que la classique méthode du premier ordre de Rudin-Osher-Fatemi. Nous l'utilisons pour débruiter et segmenter après avoir donné un bref état de l'art des procédés d'acquisition des images en médecine. Nous introduisons ensuite la transformée en ondelettes et présentons des algorithmes basés sur cette méthode. Les résultats numériques montrent que ces méthodes sont performantes et compétitives. Le coeur de notre travail est de développer des rerésentations 3D qui sont bien adaptées à des données médicales complexes comme des images IRM sous échantillonnées, peu contrastées (cervelets de souris) ou des images IRM d'angiographie (cerveaux de souris). Chaque technique a ses avantages et ses inconvénients. Aussi nous proposons un modèle variationnel mixte second ordre / seuillage par ondelettes. Ce modèle se comporte particulièrement bien : le bruit est correctement éliminé et les contours et textures préservés. Pour finir, nous adaptons plusieurs méthodes de fermeture de contours (hystérésis et distance de chanfrein) dans un contexte 3D. Le mémoire se termine par une synthèses des résultats et une présentation de futures directions de recherche.

Cette thèse porte sur la segmentation des tumeurs du foie sur des images tomodensitométriques. Ce sujet présente un intérêt certain pour le domaine médical puisque les médecins pourraient ainsi bénéficier d'une méthode reproductible et fiable pour segmenter de telles lésions. Une segmentation précise des tumeurs du foie permettrait en effet d'aider les médecins lors de l'évaluation des lésions (détection, localisation, quantification), du choix d'un traitement, et de sa planification. Les méthodes développées dans ce cadre doivent faire face à trois principales difficultés scientifiques: (i) la grande variabilité de l'apparence et de la forme des structures recherchées, (ii) leur ressemblance avec les régions environnantes et finalement (iii) la faiblesse du rapport signal sur bruit observé dans les images dans lesquelles on travaille. Ce problème est abordé dans une optique d'application clinique et est résolu en suivant une approche en deux temps commençant par le calcul d'une enveloppe du foie, avant de segmenter les tumeurs présentes à l'intérieur de cette enveloppe. Nous commençons par proposer une approche basée sur des atlas pour le calcul d'une enveloppe des foies pathologiques. Tout d'abord, un outil de traitement d'image a été développé pour calculer une enveloppe autour d'un masque binaire, afin d'essayer d'obtenir une enveloppe du foie à partir d'une estimation du parenchyme sain. Un nouvel atlas statistique a ensuite été introduit, puis utilisé pour la segmentation à travers son recalage difféomorphique avec une image. La segmentation est finalement réalisée en combinant les coûts d'appariement des images avec des a priori spatiaux et d'apparence, le tout en suivant une approche multi échelle basée sur des MRFs. La deuxième étape de notre approche porte sur la segmentation des lésions contenues dans ces enveloppes en combinant des techniques d'apprentissage par ordinateur avec de méthodes basées sur des graphes. Un espace d'attributs approprié est tout d'abord défini en considérant des descripteurs de textures déterminés à travers des filtres de diverses tailles et orientations. Des méthodes avancées d'apprentissage automatique sont ensuite utilisées pour déterminer les attributs pertinents, ainsi que l'hyperplan qui sépare les voxels tumoraux des voxels correspondant à des tissus sains dans cet espace d'attributs. Pour finir, la segmentation est réalisée en minimisant une énergie sous forme de MRF, laquelle combine les probabilités d'appartenance de chaque voxel à une classe, avec celles de ses voisins. Des résultats prometteurs montrent les potentiels de notre méthode

L’objectif de cette thèse a été de développer une méthode simple et rapide (35 minutes) d'imagerie afin d’enregistrer des images grand champ (jusqu’à 2,5 cm x 2,5 cm) et multi-échelles (µm-cm) de lames de tissus colorés et non colorés en anatomopathologie.La solution proposée est basée sur l’imagerie sans lentille. C’est une méthode simple, bas coût, qui permet d’enregistrer des images grand champ (10-30 mm²) d’objets épars, comme des virus, des bactéries ou des cellules. Dans ces travaux, nous montrons qu’il est possible d'obtenir en imagerie sans lentille des images d'objets denses tels que des lames de tissus colorés ou non marqués. Pour ce faire, l’échantillon est illuminé sous différentes longueurs d’onde, et un nouvel algorithme de reconstruction holographique multi-longueurs d’onde permet de reconstruire le module et la phase d’objets denses. Chaque image est reconstruite en 1,1 seconde couvrant un champ de 10 mm². Une image totale de la lame de tissu, couvrant un champ de 6,25 cm², est obtenue en 35 minutes en scannant l’échantillon au-dessus du capteur. Les images reconstruites sont multi-échelles, permettant à l’utilisateur d’observer en une seule fois la structure générale du tissu, et de zoomer jusqu’à la cellule individuelle (3-4 µm). La méthode a été testée sur différents échantillons anatomopathologiques colorés et non colorés. Au-delà des lames de tissus, l’imagerie sans lentille multi-longueurs d’onde montre des résultats encourageants pour le diagnostic de la méningite, le suivi au cours du temps d’une population bactérienne pour l’identification et la réalisation d’antibiogrammes, et le suivi au cours du temps de cultures cellulaires. / This PhD project aims to develop a simple, fast (35 minutes), wide-field (up to 2.5 cm x 2.5 cm) multiscale (µm-cm) imaging method for stained and unstained tissue slides for digital pathology application. We present a solution based on lensfree imaging. It is a simple, low-cost technique that enables wide field imaging (10-30 mm²) of sparse objects, like viruses, bacteria or cells. In this project, we adapted lensfree imaging for dense objects observation, like stained or unstained tissue slides. The sample is illuminated under multiple illumination wavelengths, and a new multiwavelength holographic reconstruction algorithm was developed in order to reconstruct the modulus and phase of dense objects. Each image covers 10 mm² field of view, and is reconstructed in 1.1 second. An image of the whole tissue slide covers 6.25 cm². It is recorded in 35 minutes by scanning the sample over the sensor. The reconstructed images are multiscale, allowing the user to observe the overall tissue structure and to zoom down to the single cell level (3-4 µm). The method was tested on various stained and unstained pathology samples. Besides tissue slides, multiwavelength lensfree imaging shows encouraging results for meningitis diagnosis, bacteria population monitoring for identification and antibiotic susceptibility testing, and cell culture monitoring.

L’imagerie médicale joue un rôle de plus en plus important avec le développement de nombreuses techniques d’acquisition. Il faut principalement pouvoir restaurer (débruiter) les images et en faire une segmentation. Ainsi toute l’information qualitative et quantitative sera disponible pour affiner les diagnostics. Dans cette thèse nous proposons une contribution à cette analyse dans un contexte 3D. Nous étudions deux grands types de méthodes : les méthodes variationnelles et les méthodes par ondelettes. Nous commençons par présenter les modèles variationnels du second ordre, qui s’avèrent plus performants que la classique méthode du premier ordre de Rudin-Osher-Fatemi. Nous l’utilisons pour débruiter et segmenter après avoir donné un bref état de l’art des procédés d’acquisition des images en médecine. Nous introduisons ensuite la transformée en ondelettes et présentons des algorithmes basés sur cette méthode. Les résultats numériques montrent que ces méthodes sont performantes et compétitives. Le coeur de notre travail est de développer des rerésentations 3D qui sont bien adaptées à des données médicales complexes comme des images IRM sous échantillonnées, peu contrastées (cervelets de souris) ou des images IRM d’angiographie (cerveaux de souris). Chaque technique a ses avantages et ses inconvénients. Aussi nous proposons un modèle variationnel mixte second ordre / seuillage par ondelettes. Ce modèle se comporte particulièrement bien : le bruit est correctement éliminé et les contours et textures préservés. Pour finir, nous adaptons plusieurs méthodes de fermeture de contours (hystérésis et distance de chanfrein) dans un contexte 3D. Le mémoire se termine par une synthèses des résultats et une présentation de futures directions de recherche. / Medical procedures have become a critical application area that makes substantial use of image processing. Medical image processing tasks mainly deal with image restoration, image segmentation that bring out medical image details, measure quantitatively medical conditions etc. The diagnosis of a health problem is now highly dependent on the quality and the credibility of the image analysis. The practical contributions of this thesis can be considered in many directions for medical domain. This manuscript addresses a 3D image analysis with variational methods and wavelet transform in the context of medical image processing. We first survey the second-order variational minimization model, which was proved that better than the classical Rudin-Osher-Fatemi model. This method is considered in problems associated to image denoising, image segmentation, that makes a short state of the art on medical imaging processing techniques. Then we introduce the concept of wavelet transform and present some algorithms that also used in this domain. Experimental results show that these tools are very useful and competitive. The core of this research is the development of new 3D representations, which are well adapted to representing complicated medical data, and filament structures in 3D volumes: the cerebellum and mice vessels network. Each of these two based methods has advantages and disadvantages, we then propose a new modified model that combines these schemes in the rest of the thesis. In this situation we propose a new modified model that combines these schemes. With the new decomposition model, in the reconstructed image, noise can be removed successfully and contours, textures are well preserved. This leads to further improvements in denoising performance. Finally, the further part of the thesis is devoted to the description of contribution to extend some classical contour closing methods, namely hysteresis thresholding and contour closing based on chamfer distance transform, in the 3D context. The thesis concludes with a review of our main results and with a discussion of a few of many open problems and promising directions for further research and application.