Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent chez l'homme en France et aux pays occidentaux. Il est la troisième cause de décès liés au cancer, étant responsable d'environ 10% des morts. La curiethérapie, une technique de radiothérapie, est liée à une meilleure qualité de vie après le traitement, par rapport aux autres méthodes de traitement. La curiethérapie de la prostate consiste à insérer des sources radioactives dans la prostate afin de délivrer une dose d'irradiation localisée à la tumeur tout en protégeant les tissus sains environnants. L'imagerie multimodale est utilisée afin d'améliorer la précision du traitement. Les images Tomodensitométriques préopératoires, appelées Computed Tomography (CT), peuvent être utilisées pour calculer une distribution personnalisée et plus précise de dose. Pendant l'intervention, le chirurgien utilise un système de guidage temps-réel par l'Ultrason Transrectale, Transrectal Ultrasound (TRUS), pour placer correctement les sources radioactives dans leurs positions souhaitées. Par conséquent, si les positions des sources sont déterminées sur l'image CT, elles doivent être transférées à l'image US. Cependant, un recalage US/CT direct et robuste est difficilement envisageable parce que les tissus mous, telle que la prostate, offrent peu de contraste en CT et en US. En revanche, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) fournit un meilleur contraste et peut, potentiellement, améliorer le traitement en améliorant la visualisation. Donc, ces trois modalités (IRM, CT et US) doivent être correctement alignées. Pour compenser les déformations de la prostate, due au changement de taille et forme entre les différentes acquisitions, un recalage non-rigide est nécessaire. Une méthode de recalage entièrement automatique est nécessaire, afin de faciliter son intégration au bloc opératoire. Nous proposons dans un premier temps un recalage IRM/CT basé sur la maximisation de l'information mutuelle en combinaison avec un champ de déformation paramétré par B-Splines. Nous proposons de contraindre le recalage sur des volumes d'intérêt (VOIs) afin d'améliorer la robustesse et le temps de calcul. L'approche proposée a été validée sur des jeux de données cliniques. Une évaluation quantitative a montré que l'erreur de recalage est égale à 1.15±0.20 mm; qui répond à la précision clinique souhaitée. Ensuite, nous proposons un deuxième recalage US/IRM, où nous utilisons une approche multi-résolution pour éviter les minima locaux et améliorer le temps de calcul. Un critère de similarité, qui met en corrélation l'intensité de l'image US avec l'intensité ainsi que le gradient de l'image IRM, a été utilisé afin de trouver la transformation qui aligne les deux images. Cette méthode a été validée sur un fantôme de prostate dans un premier temps pour évaluer sa faisabilité. Ensuite, elle a été validée sur des jeux de données cliniques en utilisant des critères qualitatives et quantitatives. La distance Hausdorff a montré que l'erreur de recalage est égale à 1.44±0.06 mm. L'approche proposée dans ce travail permet d'aller vers un protocole de curiethérapie guidée par l'imagerie multimodale qui puisse améliorer la précision globale de cette procédure. Malgré ces résultats plutôt encourageants, les travaux futurs impliqueront une évaluation plus approfondie sur plus de jeux de données afin d'évaluer la fiabilité et l'efficacité de cette méthode avant de l'intégrer au bloc opératoire. / Prostate cancer is the most common cancer in men in France and western countries. It is the third leading cause of death from cancer, being responsible for around 10% of deaths. Brachytherapy, a radiotherapy technique, is associated with a better health-related quality of life after the treatment, compared to other treatment techniques. Prostate brachytherapy involves the implantation of radioactive sources inside the prostate to deliver a localized radiation dose to the tumor while sparing the surrounding healthy tissues. Multi-modal imaging is used in order to improve the overall accuracy of the treatment. The pre-operative Computed Tomography (CT) images can be used to calculate a personalized and accurate dose distribution. During the intervention, the surgeon utilizes a real-time guiding system, Trasnrectal Ultrasound (TRUS), to accurately place the radioactive sources in their desired pre-planned positions. Therefore, if the positions of the sources were determined on CT, they need to be transferred to US. However, a robust and direct US/CT registration is hardly possible since they both provide low soft tissue contrast. Magnetic Resonance Imaging (MRI), on the other hand, has a superior contrast and can potentially improve the treatment planning and delivery by providing a better visualization. Thus, these three modalities (MRI, US and CT) need to be accurately registered. To compensate for prostate deformations, caused by changes in size and form between the different acquisitions, non-rigid registration is essential. Fully automatic registration methodology is necessary in order to facilitate its integration in a clinical workflow. At first, we propose a registration between pre-operative MR and CT images based on the maximization of the mutual information in combination with a deformation field parameterized by cubic B-Splines. We propose to constrain the registration to volumes of interest (VOIs) in order to improve the robustness and the computational efficiency. The proposed approach was validated on clinical patient datasets. Quantitative evaluation indicated that the overall registration error was of 1.15±0.20 mm; which satisfies the desired clinical accuracy. Then, we propose a second intra-operative US/MRI registration, where a multi-resolution approach is implemented to reduce the probability of local minima and improve the computational efficiency. A similarity measure, which correlates intensities of the US image with intensities and gradient magnitude of the MRI, is used to determine the transformation that aligns the two images. The proposed methodology was validated on a prostate phantom at first to assess its feasibility. Subsequently, the method was validated on clinical patient datasets and evaluated using qualitative and quantitative criteria, resulting in a registration error of 1.44±0.06 mm. The approach proposed in this work allows going towards a multimodal protocol for image-guided brachytherapy which can improve the overall accuracy of this procedure. Despite such encouraging results, future work will involve further evaluation on a larger number of datasets in order to assess the reliability and the efficiency of this methodology before integrating it in a clinical workflow.

Le travail de thèse que nous présentons s’articule autour de l’utilisation de caméras motorisées à trois degrés de liberté, également appelées caméras PTZ. Ces caméras peuvent être pilotées suivant deux angles. L’angle de panorama (θ) permet une rotation autour d’un axe vertical et l’angle de tangage (ϕ) permet une rotation autour d’un axe horizontal. Si, théoriquement, ces caméras permettent donc une vue omnidirectionnelle, elles limitent le plus souvent la rotation suivant l’angle de panorama mais surtout suivant l’angle de tangage. En plus du pilotage des rotations, ces caméras permettent également de contrôler la distance focale permettant ainsi un degré de liberté supplémentaire. Par rapport à d’autres modèles, les caméras PTZ permettent de construire un panorama - représentation étendue d’une scène construite à partir d’une collection d’image - de très grande résolution. La première étape dans la construction d’un panorama est l’acquisition des différentes prises de vue. A cet effet, nous avons réalisé une étude théorique permettant une couverture optimale de la sphère à partir de surfaces rectangulaires en limitant les zones de recouvrement. Cette étude nous permet de calculer une trajectoire optimale de la caméra et de limiter le nombre de prises de vues nécessaires à la représentation de la scène. Nous proposons également différents traitements permettant d’améliorer sensiblement le rendu et de corriger la plupart des défauts liés à l’assemblage d’une collection d’images acquises avec des paramètres de prises de vue différents. Une part importante de notre travail a été consacrée au recalage automatique d’images en temps réel, c’est à dire que chaque étapes est effectuée en moins de 40ms pour permettre le traitement de 25 images par seconde. La technologie que nous avons développée permet d’obtenir un recalage particulièrement précis avec un temps d’exécution de l’ordre de 4ms (AMD1.8MHz). Enfin, nous proposons deux applications de suivi d’objets en mouvement directement issues de nos travaux de recherche. La première associe une caméra PTZ à un miroir sphérique. L’association de ces deux éléments permet de détecter tout objet en mouvement dans la scène puis de se focaliser sur l’un d’eux. Dans le cadre de cette application, nous proposons un algorithme de calibrage automatique de l’ensemble caméra et miroir. La deuxième application n’exploite que la caméra PTZ et permet la segmentation et le suivi des objets dans la scène pendant le mouvement de la caméra. Par rapport aux applications classiques de suivi de cible en mouvement avec une caméra PTZ, notre approche se différencie par le fait que réalisons une segmentation fine des objets permettant leur classification. / The thesis considers the of use motorized cameras with 3 degrees of freedom which are commonly called PTZ cameras. The orientation of such cameras is controlled according to two angles: the panorama angle (θ) describes the degree of rotation around on vertical axis and the tilt angle (ϕ) refers to rotation along a meridian line. Theoretically, these cameras can cover an omnidirectional field of vision of 4psr. Generally, the panorama angle and especially the tilt angle are limited for such cameras. In addition to control of the orientation of the camera, it is also possible to control focal distance, thus allowing an additional degree of freedom. Compared to other material, PTZ cameras thus allow one to build a panorama of very high resolution. A panorama is a wide representation of a scene built starting from a collection of images. The first stage in the construction of a panorama is the acquisition of the various images. To this end, we made a theoretical study to determine the optimal paving of the sphere with rectangular surfaces to minimize the number of zones of recovery. This study enables us to calculate an optimal trajectory of the camera and to limit the number of images necessary to the representation of the scene. We also propose various processing techniques which appreciably improve the rendering of the mosaic image and correct the majority of the defaults related to the assembly of a collection of images which were acquired with differing image capture parameters. A significant part of our work was used to the automatic image registration in real time, i.e. lower than 40ms. The technology that we developed makes it possible to obtain a particularly precise image registration with an computation time about 4ms (AMD1.8MHz). Our research leads directly to two proposed applications for the tracking of moving objects. The first involves the use of a PTZ camera and a spherical mirror. The combination of these two elements makes it possible to detect any motion object in the scene and to then to focus itself on one of them. Within the framework of this application, we propose an automatic algorithm of calibration of the system. The second application exploits only PTZ camera and allows the segmentation and the tracking of the objects in the scene during the movement of the camera. Compared to the traditional applications of motion detection with a PTZ camera, our approach is different by the fact that it compute a precise segmentation of the objects allowing their classification.

Après une déprivation sensorielle ou après une réhabilitation sensorielle périphérique, les aires sensori-motrices primaires du cerveau se réorganisent anatomiquement et fonctionnellement. Dans le cas du transfert tendineux, une réhabilitation des fonctions manuelles est opérée grâce à une inversion de certaines fonctions de flexion en extension. Chez les patients opérés, la commande centrale de ces mouvements élémentaires repose sur des processus de plasticité cérébrale, processus encore mal connus, lents qui se stabilisent en une année et qui présentent une co-occurrence avec la récupération manuelle. Nous faisons l'hypothèse que l'IRM fonctionnelle de haute résolution permet de détecter la plasticité cérébrale liée à cette récupération motrice. Cette thèse a pour but de mettre en place des méthodes de suivi longitudinal individuel à partir des images fonctionnelles cérébrales des patients pour étudier la plasticité cérébrale lors de la récupération fonctionnelle. On a d’abord cherché à obtenir des cartes de référence de la motricité fine de la main sur un groupe de sujets contrôles. Ces cartes sont ensuite utilisées pour évaluer, à partir des données obtenues lors du suivi longitudinal de patients, la plasticité cérébrale liée au transfert tendineux. Pour mieux comprendre la représentation des mouvements de flexion et d'extension de la main dans le cortex moteur primaire, nous avons mis en place une étude en IRM fonctionnelle de haute résolution à 3T sur un groupe de 13 sujets sains. Pour généraliser les résultats individuels obtenus pour chaque mouvement au niveau de la population, il faut pouvoir réaligner les cerveaux individuels dans un référentiel commun afin d'effectuer une analyse statistique sur le groupe. Or, la variabilité anatomique inter-individuelle des aires motrices primaires constituait un verrou scientifique car celles-ci ne se réalignaient pas correctement par les méthodes classiques. Dans un premier temps, nous avons donc évalué différentes méthodes de recalage non-linéaires au niveau du cortex moteur pour assurer un alignement inter-individuel robuste. Nous avons comparé une méthode locale, Demons qui permet des déformations locales très importantes des images, une méthode classique non-linéaire (SPM), qui permet un alignement global des images, et une méthode de recalage global difféomorphique (DARTEL) utilisant de nombreux degrés de liberté. De plus, nous avons appliqué une méthode récente basée sur l’alignement des sillons corticaux au préalable à l’utilisation de DARTEL (DISCO+DARTEL) en partenariat avec l’équipe du LSIS, (CNRS Marseille) qui ajoute un caractère local à la technique globale de recalage. Nous montrons que cette dernière méthode produit le meilleur alignement sur des critères à la fois anatomiques (distance de Hausdorff, superposition des masques de tissus, et caractéristiques du champ de déformations) et fonctionnels (précision de la localisation et robustesse statistique des activations détectées). Nous avons alors pu établir des cartes de référence en haute résolution des mouvements élémentaires de la main, selon la dominance manuelle, selon la direction du mouvement et selon le segment de la main. Ces cartes présentent de multiples foyers d’activation et un chevauchement important dans la région dite du « hand-knob ». Dans un deuxième temps, nous avons évalué la robustesse de nos résultats, en réalisant une deuxième série d’examens sur les mêmes sujets contrôles (test-retest). Deux patients ont été suivis longitudinalement: avant la chirurgie (M0), à 1 mois (M1), à 3 (M3), 6 (M6) et 12 mois (M12) après la chirurgie. On a observé le recrutement au cours de la récupération de la SMA, de M1 et S1 ipsilatéral, de S1 contralatéral et des lobules V et VI du cervelet. Par rapport aux sujets sains, les patients mettent en place une réorganisation compensatoire au cours de la récupération fonctionnelle. / After a sensory deprivation or a peripheral sensory rehabilitation, primary sensorimotor areas undergo anatomical and functional reorganization. The hand tendon transfer is a rehabilitative surgery that restores the hand extension function by changing the insertion of chosen flexor muscles. During rehabilitation, the central control of the flexion and extension movements is based on elementary processes of brain plasticity, still poorly understood, but known to be slow, taking up to one year and occurring simultaneously with manual recovery. We hypothesize that high-resolution functional MRI (fMRI) may reveal brain plasticity linked to motor-behavior recovery.This PhD thesis aims to develop fMRI methods for individual patient follow-up after hand tendon transfer surgery. We first defined reference maps, based on a group of healthy subjects, for fine cortical representation of voluntary hand movements. These maps were then used to evaluate brain plasticity linked to the hand tendon surgery. To better understand the representation of the hand’s movements of flexion and extension in the primary motor cortex, we carried out a high-resolution, functional MRI study (using a static magnetic field of 3 Tesla), on a group of 13 healthy subjects. It was necessary to register all individual brains into a common reference system in order to perform a group statistical analysis. However, the inter-individual anatomical variability of the primary motor areas prevented us from performing the registration by conventional methods. We evaluated various methods of nonlinear registration to ensure a robust inter-individual alignment of central sulci. We compared: 1. a local method (Demon), which allows for important local deformations, 2. a standard non-linear method (SPM), which allows for a global image alignment and 3. a global diffeomorphic registration method (DARTEL) with a large number of degrees of freedom. In addition, we applied a fourth, more recent method, in partnership with LSIS, (CNRS Marseille) which iteratively reinforces the alignment of identified sulci before applying DARTEL (DISCO+DARTEL). This adds a local sulci-based constraint to the global deformation. We found that the fourth method produced the best alignment according to both anatomical criteria (Hausdorff distance, mask tissues overlaps and characteristics of the deformations field) and functional criteria (localization accuracy and statistical robustness of activations detected). We were then able to establish high spatial resolution reference maps of the elementary movements of the hand. These maps showed multiple foci of activity and significant overlaps in the region known as the "hand-knob."This first step of testing completed, we entered into a second round of testing where we evaluated the reproducibility of our initial results by performing a second series of tests on the same control group (“test-retest”).Two patients were followed up: before surgery (M0) and 1 month (M1), 3 (M3), 6 (M6) and 12 months (M12) after surgery. Functional recruitment was observed during recovery in SMA, M1, ispilateral and contralateral S1 and lobules V-VI of the cerebellum. Compared with healthy subjects, these two patients presented compensatory cortex reorganization during progressive recovery of hand function.

La présente thèse est consacrée au recalage et à la fusion d’images de façon dense et déformable via des méthodes d’optimisation discrète. La contribution majeure consiste en un principe de couplage entre recalage géométrique et iconique via l’utilisation de méthodes dites graphiques. Une telle formulation peut être obtenue à partir d’un Champ de Markov Aléatoire binaire et permet de résoudre les deux problèmes simultanément tout en imposant une cohérence à leurs solutions respectives. La méthodologie s’applique à la fusion de paires d’images (dans ses versions symétrique et asymétrique), ainsi qu’au recalage simultané de groupes d’images nécessaire à l’étude de populations. Les qualités principales de notre approche résident dans sa faible complexité algorithmique et sa versatilité. L’utilisation d’une formulation discrète assure une grande modularité concernant tant la mesure de similarité iconique que l’extraction et l’association de points d’intérêt. Les résultats prometteurs obtenus sur les bases de données de référence en flot optique et sur des données médicales tridimensionnelles démontrent tout le potentiel de notre méthodologie / This thesis is devoted to dense deformable image registration/fusion using discrete methods. The main contribution of the thesis is a principled registration framework coupling iconic/geometric information through graph-based techniques. Such a formulation is derived from a pair-wise MRF view-point and solves both problems simultaneously while imposing consistency on their respective solutions. The proposed framework was used to cope with pair-wise image fusion (symmetric and asymmetric variants are proposed) as well as group-wise registration for population modeling. The main qualities of our framework lie in its computational efficiency and versatility. The discrete nature of the formulation renders the framework modular in terms of iconic similarity measures as well as landmark extraction and association techniques. Promising results using a standard benchmark database in optical flow estimation and 3D medical data demonstrate the potentials of our methods.

L'objectif principal de cette thèse est la modélisation, compréhension et segmentation automatique de tumeurs diffuses et infiltrantes appelées Gliomes Diffus de Bas Grade. Deux approches exploitant des connaissances a priori de l'ordre spatial et anatomique ont été proposées. Dans un premier temps, la construction d'un atlas probabiliste qui illustre les positions préférentielles des tumeurs dans le cerveau est présentée. Cet atlas représente un excellent outil pour l'étude des mécanismes associés à la genèse des tumeurs et fournit des indications sur la position probable des tumeurs. Cette information est exploitée dans une méthode de segmentation basée sur des champs de Markov aléatoires, dans laquelle l'atlas guide la segmentation et caractérise la position préférentielle de la tumeur. Dans un second temps, nous présentons une méthode pour la segmentation de tumeur et le recalage avec absence de correspondances simultanés. Le recalage introduit des informations anatomiques qui améliorent les résultats de segmentation tandis que la détection progressive de la tumeur permet de surmonter l'absence de correspondances sans l'introduction d'un a priori. La méthode est modélisée comme un champ de Markov aléatoire hiérarchique et à base de grille sur laquelle les paramètres de segmentation et recalage sont estimés simultanément. Notre dernière contribution est une méthode d'échantillonnage adaptatif guidé par les incertitudes pour de tels modèles discrets. Ceci permet d'avoir une grande précision tout en maintenant la robustesse et rapidité de la méthode. Le potentiel des deux méthodes est démontré sur de grandes bases de données de gliomes diffus de bas grade hétérogènes. De par leur modularité, les méthodes proposées ne se limitent pas au contexte clinique présenté et pourraient facilement être adaptées à d'autres problèmes cliniques ou de vision par ordinateur. / The main objective of this thesis is the automatic modeling, understanding and segmentation of diffusively infiltrative tumors known as Diffuse Low-Grade Gliomas. Two approaches exploiting anatomical and spatial prior knowledge have been proposed. We first present the construction of a tumor specific probabilistic atlas describing the tumors' preferential locations in the brain. The proposed atlas constitutes an excellent tool for the study of the mechanisms behind the genesis of the tumors and provides strong spatial cues on where they are expected to appear. The latter characteristic is exploited in a Markov Random Field based segmentation method where the atlas guides the segmentation process as well as characterizes the tumor's preferential location. Second, we introduce a concurrent tumor segmentation and registration with missing correspondences method. The anatomical knowledge introduced by the registration process increases the segmentation quality, while progressively acknowledging the presence of the tumor ensures that the registration is not violated by the missing correspondences without the introduction of a bias. The method is designed as a hierarchical grid-based Markov Random Field model where the segmentation and registration parameters are estimated simultaneously on the grid's control point. The last contribution of this thesis is an uncertainty-driven adaptive sampling approach for such grid-based models in order to ensure precision and accuracy while maintaining robustness and computational efficiency. The potentials of both methods have been demonstrated on a large data-set of heterogeneous Diffuse Low-Grade Gliomas. The proposed methods go beyond the scope of the presented clinical context due to their strong modularity and could easily be adapted to other clinical or computer vision problems.

Alors que la perspective de la fusion d’images médicales capturées par des systèmes d’imageries de type différent est largement contemplée, la mise en pratique est toujours victime d’un obstacle théorique : la définition d’une mesure de similarité entre les images. Des efforts dans le domaine ont rencontrés un certain succès pour certains types d’images, cependant la définition d’un critère de similarité entre les images quelle que soit leur origine et un des plus gros défis en recalage d’images déformables. Dans cette thèse, nous avons décidé de développer une approche générique pour la comparaison de deux types de modalités donnés. Les récentes avancées en apprentissage statistique (Machine Learning) nous ont permis de développer des solutions innovantes pour la résolution de ce problème complexe. Pour appréhender le problème de la comparaison de données incommensurables, nous avons choisi de le regarder comme un problème de plongement de données : chacun des jeux de données est plongé dans un espace commun dans lequel les comparaisons sont possibles. A ces fins, nous avons exploré la projection d’un espace de données image sur l’espace de données lié à la seconde image et aussi la projection des deux espaces de données dans un troisième espace commun dans lequel les calculs sont conduits. Ceci a été entrepris grâce à l’étude des correspondances entre les images dans une base de données images pré-alignées. Dans la poursuite de ces buts, de nouvelles méthodes ont été développées que ce soit pour la régression d’images ou pour l’apprentissage de métrique multimodale. Les similarités apprises résultantes sont alors incorporées dans une méthode plus globale de recalage basée sur l’optimisation discrète qui diminue le besoin d’un critère différentiable pour la recherche de solution. Enfin nous explorons une méthode qui permet d’éviter le besoin d’une base de données pré-alignées en demandant seulement des données annotées (segmentations) par un spécialiste. De nombreuses expériences sont conduites sur deux bases de données complexes (Images d’IRM pré-alignées et Images TEP/Scanner) dans le but de justifier les directions prises par nos approches. / Even though the prospect of fusing images issued by different medical imagery systems is highly contemplated, the practical instantiation of it is subject to a theoretical hurdle: the definition of a similarity between images. Efforts in this field have proved successful for select pairs of images; however defining a suitable similarity between images regardless of their origin is one of the biggest challenges in deformable registration. In this thesis, we chose to develop generic approaches that allow the comparison of any two given modality. The recent advances in Machine Learning permitted us to provide innovative solutions to this very challenging problem. To tackle the problem of comparing incommensurable data we chose to view it as a data embedding problem where one embeds all the data in a common space in which comparison is possible. To this end, we explored the projection of one image space onto the image space of the other as well as the projection of both image spaces onto a common image space in which the comparison calculations are conducted. This was done by the study of the correspondences between image features in a pre-aligned dataset. In the pursuit of these goals, new methods for image regression as well as multi-modal metric learning methods were developed. The resulting learned similarities are then incorporated into a discrete optimization framework that mitigates the need for a differentiable criterion. Lastly we investigate on a new method that discards the constraint of a database of images that are pre-aligned, only requiring data annotated (segmented) by a physician. Experiments are conducted on two challenging medical images data-sets (Pre-Aligned MRI images and PET/CT images) to justify the benefits of our approach.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la caractérisation du cancer de la prostate à partir de données d'imagerie multimodale. L'objectif est d'identifier et de caractériser les tumeurs prostatiques à partir d'observation in-vivo, incluant imagerie par résonance magnétique multiparamétrique (IRMm), tomodensitométrie (TDM) et tomographie par émission de positons (TEP), avec une référence biologique sous forme de lames histologiques fournies par l'analyse anatomopathologique de la prostate après prostatectomie radicale. Nous proposons dans un premier temps deux méthodes de recalage afin de réaliser la mise en correspondance des données multimodales dans un référentiel spatial commun défini par l'IRM. Le premier algorithme s'attache à l'alignement des images TDM/TEP et IRM, en combinant information de contour et probabilité de présence de la prostate. Le second a pour objectif de recaler les images histologiques et IRM. En suivant le protocole de Stanford, la pièce de prostatectomie est découpée plus finement fournissant ainsi plus de lames histologiques qu'en routine clinique. Leur correspondance avec les coupes IRM est alors estimée à l'aide de l'information à priori de la découpe et de points saillants (SURF) extraits dans les deux modalités. Cette initialisation sert de base à un recalage affine puis non-rigide basé sur l'information mutuelle et des cartes de distance obtenues à partir des structures intraprostatiques. Dans un second temps, des caractéristiques structurelles (Haar, Gabor, etc) et fonctionnelles (Ktrans, Kep, SUV, TLG, etc) sont extraites en chaque voxel de la prostate à partir des images IRM et TEP. À ces vecteurs de caractéristiques sont associés les labels biologiques correspondant obtenus lors de l'analyse anatomopathologique. Parmi ces labels, nous disposons d'un score d'agressivité appelé score de Gleason et de scores immunohistochimiques quantifiant certains aspects biologiques des tissus, tels que l'hypoxie et la prolifération cellulaire. Finalement, ces couples (vecteurs de caractéristiques/informations biologiques) servent de données d'apprentissage à l’entraînement de classifieurs RF et SVM, utilisés par la suite pour caractériser les tumeurs à partir de nouvelles observations in-vivo. Dans ces travaux, nous réalisons une étude de faisabilité sur neuf patients. / This thesis concerns the prostate cancer characterization based on multimodal imaging data. The purpose is to identify and characterize the tumors using in-vivo observations including mMRI and PET/CT, with a biological reference obtained from anatomopathological analysis of radical prostatectomy specimen providing histological slices. Firstly, we propose two registration methods to match the multimodal images in the the spatial reference defined by MRI. The first algorithm aims at aligning PET/CT images with MRI by combining contours information and presence probability of the prostate. The objective of the second is to register the histological slices with the MRI. Based on the Stanford protocol, a thinner cutting of the radical prostatectomy specimen is done providing more slices compared to clinical routine. The correspondance between histological and MRI slices is then estimated using a combination of the prior information of the slicing and salient points (SURF) extracted in both modalities. This initialization step allows for an affine and non-rigid registration based on mutual information and intraprostatic structures distance map. Secondly, structural (Haar, Garbor, etc) and functional (Ktrans, Kep, SUV, TLG, etc) descriptors are extracted for each prostate voxel over MRI and PET images. Corresponding biological labels obtained from the anatomopathological analysis are associated to the features vectors. The biological labels are composed by the Gleason score providing an information of aggressiveness and immunohistochemistry grades providing a quantification of biological process such as hypoxia and cell growth. Finally, these pairs (features vectors/biological information) are used as training data to build RF and SVM classifiers to characterize tumors from new in-vivo observations. In this work, we perform a feasibility study with nine patients.

L’évaluation de la gravité et la surveillance des maladies pulmonaires chroniques représentent deux challenges importants pour la prise en charge des patients et l’évaluation des traitements. La surveillance repose principalement sur les données fonctionnelles respiratoires mais l’évaluation morphologique reste un point essentiel pour le diagnostic et l’évaluation de sévérité. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons différents modèles pour quantifier la sévérité de pathologies bronchiques chroniques au scanner. Une approche simple par seuillage adaptatif et une méthode plus sophistiquée de radiomique sont évaluées Dans la seconde partie, nous évaluons une méthode d’apprentissage profond pour contourer automatiquement l’atteinte fibrosante de la sclérodermie en scanner. Nous combinons le recalage élastique vers différents atlas morphologiques thoraciques et l’apprentissage profond pour développer un modèle dont les performances sont équivalentes à celles des radiologues. Dans la dernière partie, nous démontrons que l’étude de la déformation pulmonaire en IRM entre inspiration et expiration peut être utilisée pour repérer les régions pulmonaires en transformation fibreuse, moins déformables au cours de la respiration, et qu’en scanner, l’évaluation de la déformation entre des examens successifs de suivi peut diagnostiquer l’aggravation fibreuse chez les patients sclérodermiques. / Disease staging and monitoring of chronic lung diseases are two major challenges for patient care and evaluation of new therapies. Monitoring mainly relies on pulmonary function testing but morphological assessment is a key point for diagnosis and staging In the first part, we propose different models to score bronchial disease severity on computed tomography (CT) scan. A simple thresholding approach using adapted thresholds and a more sophisticated machine learning approach with radiomics are evaluated In the second part, we evaluate deep learning methods to segment lung fibrosis on chest CT scans in patients with systemic sclerosis. We combine elastic registration to atlases of different thoracic morphology and deep learning to produce a model performing as well as radiologists In the last part of the thesis, we demonstrate that lung deformation assessment between inspiratory and expiratory magnetic resonance images can be used to depict fibrotic lung areas, which show less deformation during respiration and that CT assessment of lung deformation on serial CT scans can be used to diagnose lung fibrosis worsening

En biologie développementale, l'étude d'organismes modèles vise à comprendreles mécanismes génétiques responsables de la morphogenèse chez le vivant. Lamicroscopie confocale à fluorescence permet aujourd'hui d'observer in vivo àl'échelle de la cellule et avec une haute fréquence temporelle le développementd'organismes. Les séquences d'images 3D+t ainsi obtenues nécessitent d'avoirdes outils de traitement d'images adaptés.Dans cette thèse, nous construisons des outils dédiés à l'étude dudéveloppement de deux organismes, l'embryon de l'ascidie Phallusiamammillata et le bouton floral d'Arabidopsis thaliana.Nous développons d'abord une méthode de comparaison de segmentationsadaptée aux images de tissus épithéliaux d'organismes en développement.Nous nous appuyons sur cet outil pour valider notre seconde contribution quiporte sur la mise en place d'un outil de détection et de reconstruction demembranes cellulaires conçu afin de procéder à la segmentation de cellulesdans les images d'ascidies et d'arabidopsis.Nous utilisons ensuite l'outil de segmentation de membranes précédemmentintroduit pour construire une stratégie de recalage spatial inter-individusappliquée aux embryons d'ascidies. Enfin, nous élaborons une stratégie derecalage spatio-temporel inter-individus appliquée à des séquences d'images 3Dde méristèmes floraux / In developmental biology, the study of model organisms aims for theunderstanding of genetic mechanisms responsible of morphogenesis. Today,fluorescent confocal microscopy is a means for in vivo imaging of developingorganisms at cell level with a high spatio-temporal resolution. To handle such3D+t image sequences, adapted computer-assisted methods are highlydesirable.In this thesis, we build dedicated tools for the study of two developingorganisms, the ascidian Phallusia mammillata's embryo and the Arabidopsisthaliana's floral meristem.We first develop a method for segmentation comparison adapted to developingorganism epithelial tissue images. This tool is then used to validate our secondcontribution that is about the development of a cell membranes detection andreconstruction tool for cell shape segmentation process applied to ascidian andarabidopsis images.We then use the previously introduced membrane detection tool to build aninter-individual spatial registration strategy applied to ascidian embryo images.Finally, we develop an inter-individual spatio-temporal registration strategyapplied to 3D image sequences of arabidopsis floral meristems

Dénommée multiparamétrique par adjonction de séquences fonctionnelle aux conventionnelles, L’IRM de prostate a montré ses performances pour la détection du cancer de prostate par un score radiologique visuel, subjectif. D’autres applications sont en cours d’investigations comme la stratification, le planning thérapeutique ou encore le suivi oncologique.La première partie s’attache à décrire, élaborer et appliquer une méthodologie de recalage non rigide en 3D entre l’histologie du spécimen de prostatectomie totale et les différentes séquences de l’IRMmp. Après avoir capturé une déformation et un changement de volume de la prostate entre les états in vivo et ex vivo par IRM, la méthode de recalage multimodalité appliquée à une population de prostatectomie totale précédée d’une IRM démontre une sous-estimation du volume de cancer par l’IRM, sujette à une stratification. Les implications se trouvent dans la détection, la stratification et le planning thérapeutique. La deuxième partie propose une analyse de texture des différentes séquences et cartographies quantitatives en diffusion et perfusion pour la détection et la stratification du cancer. Cette approche multiparamétrique de « Score d’Entropie » est testée dans une population pilote au moment des biopsies et présente des performances diagnostique pour sélectionner les lésions à biopsier. Ce score d’entropie participe de la stratification du cancer en corrélant positivement avec le score de Gleason et la longueur de cancer biopsique.La troisième partie explore le rôle de l’IRM dans le suivi d’une thérapie émergente, dite focale, du cancer. Il s’agit d’un travail de recalage non-rigide longitudinal sur une cohorte de patients traités par thérapie focale en vue de compenser les déformation focalement induites. Il apparaît que ce type de recalage peut permettre un suivi objectif des résultats d’ablation et potentiellement élaborer une cible biopsique et radiologique dans le suivi oncologique. / Conventional prostate MRI, enhanced by diffusion and perfusion sequences, and then named multiparametric, showed high performances for detection of prostate cancer using visual scoring. Indications in stratification, prognosis, treatment planning and follow up are currently under investigations.First part of this work attached itself to describe, elaborate and use a non-rigid image fusion method in 3D between gold standard histology of radical prostatectomy and MRI. Investigations captured the significant differences in shape and volume of in vivo and ex vivo prostate using MRI. The developed multimodality fusion method was applied to a cohort of patients who underwent MRI prior surgery. Results showed a stratified underestimation of cancer volume by MRI. Clinical output resides in detection, stratification and surgical planning.The second part proposed some texture analysis of sequences and quantitative maps. As a multiparametric approach, the Entropy Score is applied in a pilot cohort at time of biopsy and showed some potential usefulness to select MRI targets without compromising detection of significant cancer. By positively correlating with the Gleason Score and the maximal core length of cancer, Entropy Score participates of stratification of cancer.The third part explored application of image registration in the longitudinal follow up of an emergent therapy, said focal (FT). As a conservative approach, FT induces very local deformation of the gland which appears to be appropriately modelled by non-rigid registration, then opening possibilities to guide further control biopsy and radiologic assessment.