Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez la femme. Il demeure la cause de mortalité la plus importante chez les femmes âgées entre 35 et 55 ans. Au Canada, plus de 20 000 nouveaux cas sont diagnostiqués chaque année. Les études scientifiques démontrent que l'espérance de vie est étroitement liée à la précocité du diagnostic. Les moyens de diagnostic actuels comme la mammographie, l'échographie et la biopsie comportent certaines limitations. Par exemple, la mammographie permet de diagnostiquer la présence d’une masse suspecte dans le sein, mais ne peut en déterminer la nature (bénigne ou maligne). Les techniques d’imagerie complémentaires comme l'échographie ou l'imagerie par résonance magnétique (IRM) sont alors utilisées en complément, mais elles sont limitées quant à la sensibilité et la spécificité de leur diagnostic, principalement chez les jeunes femmes (< 50 ans) ou celles ayant un parenchyme dense. Par conséquent, nombreuses sont celles qui doivent subir une biopsie alors que leur lésions sont bénignes. Quelques voies de recherche sont privilégiées depuis peu pour réduire l`incertitude du diagnostic par imagerie ultrasonore. Dans ce contexte, l’élastographie dynamique est prometteuse. Cette technique est inspirée du geste médical de palpation et est basée sur la détermination de la rigidité des tissus, sachant que les lésions en général sont plus rigides que le tissu sain environnant. Le principe de cette technique est de générer des ondes de cisaillement et d'en étudier la propagation de ces ondes afin de remonter aux propriétés mécaniques du milieu via un problème inverse préétabli. Cette thèse vise le développement d'une nouvelle méthode d'élastographie dynamique pour le dépistage précoce des lésions mammaires. L'un des principaux problèmes des techniques d'élastographie dynamiques en utilisant la force de radiation est la forte atténuation des ondes de cisaillement. Après quelques longueurs d'onde de propagation, les amplitudes de déplacement diminuent considérablement et leur suivi devient difficile voir impossible. Ce problème affecte grandement la caractérisation des tissus biologiques. En outre, ces techniques ne donnent que l'information sur l'élasticité tandis que des études récentes montrent que certaines lésions bénignes ont les mêmes élasticités que des lésions malignes ce qui affecte la spécificité de ces techniques et motive la quantification de d'autres paramètres mécaniques (e.g.la viscosité). Le premier objectif de cette thèse consiste à optimiser la pression de radiation acoustique afin de rehausser l'amplitude des déplacements générés. Pour ce faire, un modèle analytique de prédiction de la fréquence de génération de la force de radiation a été développé. Une fois validé in vitro, ce modèle a servi pour la prédiction des fréquences optimales pour la génération de la force de radiation dans d'autres expérimentations in vitro et ex vivo sur des échantillons de tissu mammaire obtenus après mastectomie totale. Dans la continuité de ces travaux, un prototype de sonde ultrasonore conçu pour la génération d'un type spécifique d'ondes de cisaillement appelé ''onde de torsion'' a été développé. Le but est d'utiliser la force de radiation optimisée afin de générer des ondes de cisaillement adaptatives, et de monter leur utilité dans l'amélioration de l'amplitude des déplacements. Contrairement aux techniques élastographiques classiques, ce prototype permet la génération des ondes de cisaillement selon des parcours adaptatifs (e.g. circulaire, elliptique,…etc.) dépendamment de la forme de la lésion. L’optimisation des dépôts énergétiques induit une meilleure réponse mécanique du tissu et améliore le rapport signal sur bruit pour une meilleure quantification des paramètres viscoélastiques. Il est aussi question de consolider davantage les travaux de recherches antérieurs par un appui expérimental, et de prouver que ce type particulier d'onde de torsion peut mettre en résonance des structures. Ce phénomène de résonance des structures permet de rehausser davantage le contraste de déplacement entre les masses suspectes et le milieu environnant pour une meilleure détection. Enfin, dans le cadre de la quantification des paramètres viscoélastiques des tissus, la dernière étape consiste à développer un modèle inverse basé sur la propagation des ondes de cisaillement adaptatives pour l'estimation des paramètres viscoélastiques. L'estimation des paramètres viscoélastiques se fait via la résolution d'un problème inverse intégré dans un modèle numérique éléments finis. La robustesse de ce modèle a été étudiée afin de déterminer ces limites d'utilisation. Les résultats obtenus par ce modèle sont comparés à d'autres résultats (mêmes échantillons) obtenus par des méthodes de référence (e.g. Rheospectris) afin d'estimer la précision de la méthode développée. La quantification des paramètres mécaniques des lésions permet d'améliorer la sensibilité et la spécificité du diagnostic. La caractérisation tissulaire permet aussi une meilleure identification du type de lésion (malin ou bénin) ainsi que son évolution. Cette technique aide grandement les cliniciens dans le choix et la planification d'une prise en charge adaptée. / Breast cancer is the most frequent cancer in women and the leading cause of death for women between 35 and 55 years old. In Canada, more than 20,000 new cases are diagnosed each year. Most of the previous works have shown that life expectancy is closely related to the precocity of diagnosis. Current diagnostic imaging methods such as mammography, sonography, MRI present limitations such as irradiation (mammography), low specificity and low resolution (sonography) and high cost (MRI). For example, about 95% of abnormalities detected by mammography are proven to be benign lesions after complementary examinations (biopsy). Sonography is useful as a complementary examination but the low resolution of its images, its low specificity (54% for women less than 50 years) and its operator dependent interpretation seriously limit the use of this modality alone. MRI is a non-invasive technique with a relatively high sensitivity (86% for women below 50 years), but its limitations are the high cost and the waiting time for medical examination, which dedicate it as a monitoring technique in high-risk patients. It is therefore necessary to examine new noninvasive and cost effective methods. In this context, dynamic elastography is a promising approach. It is an emerging quantitative medical imaging technique inspired from palpation and based on the determination of elastic properties (stiffness) of tissues. This thesis aims the development of a novel dynamic ultrasound elastography method for early detection of breast lesions. One of the main problems of dynamic elastography techniques using remote palpation (acoustic radiation force) is the strong attenuation of shear waves. After few wavelengths of propagation, displacement amplitudes considerably decrease and their tracking becomes difficult even impossible. This problem greatly affects biological tissue characterization. Moreover, these techniques give only the information about elasticity while recent studies show that some benign lesions have the same elasticity as malignant lesions which affect the specificity of these techniques and motivate investigation of other physical parameters (e.g. viscosity). The first objective of this thesis is to optimize the acoustic radiation force using frequency adaptation to enhance the amplitude of displacements. An analytical model has been developed to predict the optimal frequency for the generation of the radiation force. Once validated on phantoms (in vitro), this model was used for the prediction of the optimal frequencies for the generation of the radiation force in tissue mimicking phantoms and ex vivo human breast cancer samples obtained after total mastectomy. Gains in magnitude were between 20% to158% for in vitro measurements on agar-gelatin phantoms, and 170% to 336% for ex vivo measurements on a human breast sample, depending on focus depths and attenuations of tested samples. The signal-to-noise ratio was also improved by more than four folds with adapted sequences. We conclude that frequency adaptation is a complementary technique that is efficient for the optimization of displacement amplitudes. This technique can be used safely to optimize the deposited local acoustic energy, without increasing the risk of damaging tissues and transducer elements. In the second part of this thesis, a prototype of an ultrasound probe for the generation of a specific type of adaptive shear waves called ''adaptive torsional shear waves'' has been developed. The goal was to use the optimized radiation force (developed in the first part) to generate adaptive torsional shear wave, and prove their utility in improving the amplitude of displacement. During their inward propagation, the amplitude of displacement generated by torsional shear waves was enhanced and the signal to noise ratio improved due to the constructive interferences. Torsional shear waves can also resonate heterogeneities which further enhance the displacement contrast between suspicious masses and its surrounding medium. Finally, in the context of assessment of mechanical proprieties of tissue, the last step of this thesis is to develop an inverse problem based on the propagation of adaptive torsional shear waves to estimate the viscoelastic parameters. A finite element method (FEM) model was developed to solve the inverse wave propagation problem and obtain viscoelastic properties of interrogated media. The inverse problem was formulated and solved in the frequency domain and its robustness was evaluated. The proposed model was validated in vitro with two independent rheology methods on several homogeneous and heterogeneous breast tissue mimicking phantoms over a broad range of frequencies (up to 400Hz). The obtained results were in good agreement with reference rheology methods with discrepancies between 8% and 38% for shear modulus and from 9% to 67% for loss modulus. The robustness study showed that the proposed inverse problem solution yielded a good estimation of the storage (19%) and loss moduli (32%) even with very noisy signals.

Ce travail de thèse est axé sur le domaine du traitement d'images biomédicales. L'objectif de notre étude est l'estimation des paramètres traduisant les propriétés mécaniques de l'artère carotide in vivo en imagerie échographique, dans une optique de détection précoce de la pathologie cardiovasculaire. L'analyse du mouvement longitudinal des tissus de la paroi artérielle, i.e. dans la même direction que le flux sanguin, représente la motivation majeure de ce travail. Les trois contributions principales proposées dans ce travail sont i) le développement d'un cadre méthodologique original et semi-automatique, dédié à la segmentation et à l'estimation du mouvement de la paroi artérielle dans des séquences in vivo d'images ultrasonores mode-B, ii) la description d'un protocole de génération d'une référence, faisant intervenir les opérations manuelles de plusieurs experts, dans le but de quantifier la précision des résultats de notre méthode malgré l'absence de vérité terrain inhérente à la modalité échographique, et iii) l'évaluation clinique de l'association entre les paramètres mécaniques et dynamiques de la paroi carotidienne et les facteurs de risque cardiovasculaire dans le cadre de la détection précoce de l'athérosclérose. Nous proposons une méthode semi-automatique, basée sur une approche conjointe de segmentation des contours de la paroi et d'estimation du mouvement des tissus. L'extraction de la position des interfaces est réalisée via une approche spécifique à la structure morphologique de la carotide, basée sur une stratégie de programmation dynamique exploitant un filtrage adapté. L'estimation du mouvement est réalisée via une méthode robuste de mise en correspondance de blocs (block matching), basée sur la connaissance du déplacement a priori ainsi que sur la mise à jour temporelle du bloc de référence par un filtre de Kalman spécifique. La précision de notre méthode, évaluée in vivo, correspond au même ordre de grandeur que celle résultant des opérations manuelles réalisées par des experts, et reste sensiblement meilleure que celle obtenue avec deux autres méthodes traditionnelles (i.e. une implémentation classique de la technique de block matching et le logiciel commercial Velocity Vector Imaging). Nous présentons également quatre études cliniques réalisées en milieu hospitalier, où nous évaluons l'association entre le mouvement longitudinal et les facteurs de risque cardiovasculaire. Nous suggérons que le mouvement longitudinal, qui représente un marqueur de risque émergent et encore peu étudié, constitue un indice pertinent et complémentaire aux marqueurs traditionnels dans la caractérisation de la physiopathologie artérielle, reflète le niveau de risque cardiovasculaire global, et pourrait être bien adapté à la détection précoce de l'athérosclérose. / This thesis is focused on the domain of bio-medical image processing. The aim of our study is to assess in vivo the parameters traducing the mechanical properties of the carotid artery in ultrasound imaging, for early detection of cardiovascular diseases. The analysis of the longitudinal motion of the arterial wall tissues, i.e. in the same direction as the blood flow, represents the principal motivation of this work. The three main contributions proposed in this work are i) the development of an original and semi-automatic methodological framework, dedicated to the segmentation and motion estimation of the arterial wall in in vivo ultrasound B-mode image sequences, ii) the description of a protocol aiming to generate a reference, involving the manual tracings of several experts, in the objective to quantify the accuracy of the results of our method despite the absence of ground truth inherent to ultrasound imaging, and iii) the clinical evaluation of the association between the mechanical and dynamical parameters of the arterial wall and the cardiovascular risk factors, for early detection of atherosclerosis. We propose a semi-automatic method, based on a combined approach of wall segmentation and tissues motion estimation. The extraction on the interfaces position is realized via an approach specific to the morphological structure of the carotid artery, based on a strategy of dynamic programming using a matched filter. The motion estimation is performed via a robust block matching method, based on the a priori knowledge of the displacement as well as the temporal update of the reference block with a specific Kalman filter. The accuracy of our method, evaluated in vivo, corresponds to the same order of magnitude as the one resulting from the manual operations performed by experts, and is significantly higher than the one obtained from two other classical methods (i.e. a classical implementation of the block matching technique, and the VVI commercial software). We also present four clinical studies, and we evaluate the association between longitudinal motion and cardiovascular risk factors. We suggest that the longitudinal motion, which represents an emerging cardiovascular risk marker that has been only few studied yet, constitutes a pertinent and complementary marker aiming at the characterization of arterial physio-pathology, traduces the overall cardiovascular risk level, and could be well suited to the early detection of the atherosclerosis.

Dans les examens médicaux et les actes de thérapie, les techniques minimalement invasives sont de plus en plus utilisées. Des instruments comme des aiguilles de biopsie, ou des électrodes sont utilisés pour extraire des échantillons de cellules ou pour effectuer des traitements. Afin de réduire les traumatismes et de faciliter le suivi visuelle de ces interventions, des systèmes d’assistance par imagerie médicale, comme par exemple, par l’échographie 2D, sont utilisés dans la procédure chirurgicale. Nous proposons d’utiliser l’échographie 3D pour faciliter la visualisation de l’aiguille, mais en raison de l’aspect bruité de l’image ultrasonore (US) et la grande quantité de données d’un volume 3D, il est difficile de trouver l’aiguille de biopsie avec précision et de suivre sa position en temps réel. Afin de résoudre les deux principaux problèmes ci-dessus, nous avons proposé une méthode basée sur un algorithme RANSAC et un filtre de Kalman. De même l’étude est limitée à une région d’intérêt (ROI) pour obtenir une localisation robuste et le suivi de la position de l’aiguille de biopsie en temps réel. La méthode ROI-RK se compose de deux étapes: l’étape d’initialisation et l’étape de suivi. Dans la première étape, une stratégie d’initialisation d’une ROI en utilisant le filtrage de ligne à base de matrice de Hesse est mise en œuvre. Cette étape permet de réduire efficacement le bruit de granularité du volume US, et de renforcer les structures linéaires telles que des aiguilles de biopsie. Dans la deuxième étape, après l’initialisation de la ROI, un cycle de suivi commence. L’algorithme RK localise et suit l’aiguille de biopsie dans une situation dynamique. L’algorithme RANSAC est utilisé pour estimer la position des micro-outils et le filtrage de Kalman permet de mettre à jour la région d’intérêt et de corriger la localisation de l’aiguille. Une stratégie d’estimation de mouvement est également appliquée pour estimer la vitesse d’insertion de l’aiguille de biopsie. Des volumes 3D US avec un fond inhomogène ont été simulés pour vérifier les performances de la méthode ROI-RK. La méthode a été testée dans des conditions variables, telles que l’orientation d’insertion de l’aiguille par rapport à l’axe de la sonde et le niveau de contraste (CR). La précision de la localisation est de moins de 1 mm, quelle que soit la direction d’insertion de l’aiguille. Ce n’est que lorsque le CR est très faible que la méthode proposée peut échouer dans le suivi d’une structure incomplète de l’aiguille. Une autre méthode, utilisant l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique a été proposée. Cette méthode vise à classer les voxels en se basant non seulement sur l’intensité, mais aussi sur les caractéristiques de la structure de l’aiguille de biopsie. Les résultats des simulations montrent que l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique peut séparer les voxels de l’aiguille et les voxels de tissu de fond avec un CR faible. / In medical examinations and surgeries, minimally invasive technologies are getting used more and more often. Some specially designed surgical instruments, like biopsy needles, or electrodes are operated by radiologists or robotic systems and inserted in human’s body for extracting cell samples or delivering radiation therapy. To reduce the risk of tissue injury and facilitate the visual tracking, some medical vision assistance systems, as for example, ultrasound (US) systems can be used during the surgical procedure. We have proposed to use the 3D US to facilitate the visualization of the biopsy needle, however, due to the strong speckle noise of US images and the large calculation load involved as soon as 3D data are involved, it is a challenge to locate the biopsy needle accurately and to track its position in real time in 3D US. In order to solve the two main problems above, we propose a method based on the RANSAC algorithm and Kalman filter. In this method, a region of interest (ROI) has been limited to robustly localize and track the position of the biopsy needle in real time. The ROI-RK method consists of two steps: the initialization step and the tracking step. In the first step, a ROI initialization strategy using Hessian based line filter measurement is implemented. This step can efficiently reduce the speckle noise of the ultrasound volume, and enhance line-like structures as biopsy needles. In the second step, after the ROI is initialized, a tracking loop begins. The RK algorithm can robustly localize and track the biopsy needles in a dynamic situation. The RANSAC algorithm is used to estimate the position of the micro-tools and the Kalman filter helps to update the ROI and auto-correct the needle localization result. Because the ROI-RK method is involved in a dynamic situation, a motion estimation strategy is also implemented to estimate the insertion speed of the biopsy needle. 3D US volumes with inhomogeneous background have been simulated to evaluate the performance of the ROI-RK method. The method has been tested under different conditions, such as insertion orientations angles, and contrast ratio (CR). The localization accuracy is within 1 mm no matter what the insertion direction is. Only when the CR is very low, the proposed method could fail to track because of an incomplete ultrasound imaging of the needle. Another methodology, i.e. RANSAC with machine learning (ML) algorithm has been presented. This method aims at classifying the voxels not only depending on their intensities, but also using some structure features of the biopsy needle. The simulation results show that the RANSAC with ML algorithm can separate the needle voxels and background tissue voxels with low CR.

Ce travail de thèse est axé sur le domaine du traitement d’images biomédicales. L’objectif de notre étude est l’estimation des paramètres traduisant les propriétés mécaniques de l’artère carotide in vivo en imagerie échographique, dans une optique de détection précoce des pathologies cardiovasculaires. L’étude des comportements dynamiques de l’artère pour le dépistage précoce de l’athérosclérose constitue à ce jour une piste privilégiée. Cependant, malgré les avancées récentes, l’estimation du mouvement de la paroi carotidienne reste toujours difficile, notamment dans la direction longitudinale (direction parallèle au vaisseau). L’élaboration d’une méthode innovante permettant d’étudier le mouvement de la paroi carotidienne constitue la principale motivation de ce travail de thèse. Les trois contributions principales proposées dans ce travail sont i) le développement, la validation, et l’évaluation clinique d’une méthode originale d’estimation de mouvement 2D adaptée au mouvement de la paroi carotidienne, ii) la validation en simulation, et expérimentale de l’extension à la 3D de la méthode d’estimation proposée, et iii) l’évaluation expérimentale de la méthode proposée, en imagerie ultrasonore ultra-rapide, dans le cadre de l’estimation locale de la vitesse de l’onde de pouls. Nous proposons une méthode d’estimation de mouvement combinant un marquage ultrasonore dans la direction latérale, et un estimateur de mouvement basé sur la phase des images ultrasonores. Le marquage ultrasonore est réalisé par l’intermédiaire d’oscillations transverses. Nous proposons deux approches différentes pour introduire ces oscillations transverses, une approche classique utilisant une fonction de pondération spécifique, et une approche originale par filtrage permettant de contrôler de manière optimale leurs formations. L’estimateur de mouvement proposé utilise les phases analytiques des images radiofréquences, extraites par l’approche de Hahn. Ce travail de thèse montre que la méthode proposée permet une estimation de mouvement plus précise dans la direction longitudinale, et plus généralement dans les directions perpendiculaires au faisceau ultrasonore, que celle obtenue avec d’autres méthodes plus traditionnelles. De plus, l’évaluation expérimentale de la méthode sur des séquences d’images ultrasonores ultra-rapides issues de fantômes de carotide, a permis l’estimation locale de la vitesse de propagation de l’onde de pouls, la mise en évidence de la propagation d’un mouvement longitudinal et enfin l’estimation du module de Young des vaisseaux. / This work focuses on the processing of biomedical images. The aim of our study is to estimate the mechanical properties of the carotid artery in vivo using ultrasound imaging, in order to detect cardiovascular diseases at an early stage. Over the last decade, researchers have shown interest in studying artery wall motion, especially the motion of the carotid intima-media complex in order to demonstrate its significance as a marker of Atherosclerosis. However, despite recent progress, motion estimation of the carotid wall is still difficult, particularly in the longitudinal direction (direction parallel to the probe). The development of an innovative method for studying the movement of the carotid artery wall is the main motivation of this thesis. The three main contributions proposed in this work are i) the development, the validation, and the clinical evaluation of a novel method for 2D motion estimation of the carotid wall, ii) the development, the simulation and the experimental validation of the 3D extension of the estimation method proposed, and iii) the experimental evaluation of the 2D proposed method in ultra-fast imaging, for the estimation of the local pulse wave velocity. We propose a motion estimation method combining tagging of the ultrasound images, and a motion estimator based on the phase of the ultrasound images. The ultrasonic tagging is produced by means of transverse oscillations. We present two different approaches to introduce these transverses oscillations, a classic approach using a specific apodization function and a new approach based on filtering. The proposed motion estimator uses the 2D analytical phase of RF images using the Hahn approach. This thesis work shows that, compared with conventional methods, the proposed approach provides more accurate motion estimation in the longitudinal direction, and more generally in directions perpendicular to the beam axis. Also, the experimental evaluation of our method on ultra-fast images sequences from carotid phantom was used to validate our method regarding the estimation of the pulse wave velocity, the Young’s modulus of the vessels wall, and the propagation of a longitudinal movement.

<p>Preterm birth is the leading cause of newborn mortality, with 15 million babies born premature worldwide every year. Children that do survive early delivery are more likely to develop cognitive abnormalities, motor deficits, heart disease, cerebral palsy, and more. While little is known about the pathophysiology of preterm birth, several pregnancy-related complications are related to preterm birth, namely cervical insufficiency and preeclampsia. In the former, premature cervical remodeling and softening can result in the shortening of the cervix, increasing a woman’s risk of preterm birth; this condition is called cervical insufficiency (CI), which is the inability of the cervix to remain closed as a result of weakened tissues. CI is currently measured by a one-dimensional sonographic cervical length, where < 25 mm indicates shortening. Preeclampsia is a disorder that can be explained through the Page kidney phenomenon: compression of the left renal vein (LRV) causes renal venous outflow obstruction, leading to elevated intrarenal pressure and hypertension. The supine pressor test (SPT) is a diagnostic tool for preeclampsia where a positive test is defined by an increase of 20 mmHg in diastolic blood pressure (BP) when shifting from the left lateral recumbent to the supine position. Due to the intense risk of morbidity and mortality for both the mother and the fetus, the need to monitor BP changes is critical. Currently, there is an unmet clinical need to characterize the hemodynamic and geometric properties of the female reproductive organs throughout gestation. Utilizing ultrasound imaging can increase our knowledge about the 3D anatomy and systemic changes during pregnancy, unravel risk factors, establish preventative methods, and standardize treatment plans. In this thesis research, we developed a murine model to 1) examine the pathophysiology of renal vein stenosis, and 2) investigate the effects of stenosis on various cervical dimensions. Renal vein stenosis was found to greatly impact blood flow velocities, as well as cervical width (<i>p<0.05</i>). LRV and cervical area and height also trend towards significance, and there is negative damage to the left kidney and placentae within the stenosed cohort. We also conducted a human study that showed reduced change in postural BP in patients with higher body mass index (BMI). Systolic and diastolic BP in the supine position was significantly greater than in the lateral position for all BMIs with a baseline increase in BP of approximately 9-14 mmHg. These findings suggest that therapeutic positioning and close monitoring of BP could mitigate the risk of developing related disorders in pregnancy.</p>

L'objectif principal de cette thèse est de faire progresser le domaine de l'imagerie quantitative par ultrasons (QUS) et de la viscoélastographie par ondes de cisaillement (SWVE) pour l'évaluation du cancer du foie, en particulier pour différencier les lésions bénignes et malignes. Cet objectif est atteint grâce à trois études ciblées. La première étude améliore les capacités de diagnostic de QUS en développant des cartes de pente du coefficient d'atténuation local (LACS) régularisées sans fantôme (PF-R). Les méthodes traditionnelles nécessitant des fantômes de référence sont limitées par l'hypothèse de vitesses sonores comparables entre les fantômes et les tissus et par l'inconvénient d'acquérir des données à partir des deux. La méthodologie PF-R proposée élimine le besoin de fantômes d'étalonnage, normalise la fréquence et la profondeur sans sacrifier la précision et étend l'applicabilité aux tissus non homogènes. Les principales modifications comprennent l'interpolation linéaire du spectre de puissance, l'assouplissement des hypothèses de diffraction et la restriction adaptative de fréquence. Testée sur divers fantômes imitant les tissus et sur des ensembles de données hépatiques humaines, la méthode démontre sa robustesse et son potentiel pour améliorer la précision diagnostique de la stéatose hépatique et des tumeurs. La deuxième étude aborde les limites de l'échographie en mode B (US) dans la détection et la différenciation des nodules hépatiques en utilisant l'imagerie QUS LACS. L'échographie en mode B traditionnelle est souvent confrontée à une faible sensibilité en présence de foie gras ou de cirrhose. L'imagerie LACS, fournissant une caractérisation tissulaire supplémentaire sans agents de contraste, améliore la visibilité des nodules et les performances diagnostiques. L'étude a été menée sur 97 patients (âge : 62 ans ± 13) présentant 100 nodules hépatiques focaux (57% malins et 43% bénins). L'imagerie LACS a démontré un rapport contraste-bruit (CNR) supérieur à celui de l'US en mode B (12.3 dB, p<0.0001). Avec un seuil LACS de 0.94 dB/cm/MHz, la technique a atteint une sensibilité de 0.83 (IC – intervalle de confiance : 0.74-0.89) et une spécificité de 0.82 (IC : 0.73-0.88). Les valeurs moyennes du LACS étaient significativement plus élevées dans les nodules malins (1.28 ± 0.27 dB/cm/MHz) que dans les nodules bénins (0.98 ± 0.19 dB/cm/MHz, p<0.0001), permettant une classification plus précise avec une aire sous la courbe caractéristique (AUC) de 0.93 pour les nodules malins (IC : 0.88-0.97). La troisième étude examine l'application du SWVE au diagnostic du cancer du foie, en se concentrant sur la vitesse des ondes de cisaillement (SWS) et l'atténuation des ondes de cisaillement (SWA). Bien que le SWVE se soit révélé prometteur dans l'évaluation de la fibrose et de la stéatose hépatique, son utilisation dans la caractérisation des lésions hépatiques focales est sous-explorée. Cette étude évalue le SWS et le SWA chez 73 patients présentant 75 nodules hépatiques focaux, en utilisant l'IRM et l'histopathologie comme références. Les résultats indiquent que le SWS moyen était significativement plus élevé dans les nodules malins (2.35 ± 0.62 m/s) que dans les nodules bénins (1.89 ± 0.88 m/s, p<0.001), tandis que le SWA était significativement plus faible dans les nodules malins (0.59 ± 0.31 Np/m/Hz) que dans les nodules bénins (0.93 ± 0.49 Np/m/Hz, p<0.001). Un seuil de 2.43 m/s pour le SWS a fourni une sensibilité de 0.54 (IC : 0.38-0.69) et une spécificité de 0.84 (IC : 0.72-0.94), tandis qu'un seuil SWA de 0.81 Np/m/Hz a atteint une sensibilité de 0.83 (IC : 0.69-0.92) et une spécificité de 0.71 (IC : 0.55-0.83). La combinaison du SWS et du SWA par le biais d'une analyse discriminante linéaire (LDA) a permis d’améliorer la précision de la classification, avec une sensibilité de 0.84 (IC : 0.69-0.92) et une spécificité de 0.87 (IC : 0.73-0.94). La combinaison du SWS et du SWA par l’analyse LDA améliore la précision de la classification, soulignant le potentiel du SWVE pour affiner le diagnostic du cancer du foie et la planification du traitement. Dans l'ensemble, cette recherche fait progresser les techniques d'échographie non invasives, fournit de nouveaux biomarqueurs et améliore la précision du diagnostic du cancer du foie, favorisant ainsi une meilleure prise de décision clinique et de meilleurs résultats pour les patients. / The primary aim of this thesis is to advance the field of quantitative ultrasound (QUS) imaging and shear wave viscoelastography (SWVE) for liver cancer assessment, specifically in differentiating benign and malignant nodules. This objective is achieved through three focused studies. The first study enhances QUS diagnostic capabilities by developing phantom-free regularized (PF-R) local attenuation coefficient slope (LACS) maps. Traditional methods requiring reference phantoms are limited by the assumption of comparable sound speeds between phantoms and tissues and the inconvenience of acquiring data from both. The proposed PF-R methodology eliminates the need for calibration phantoms, normalizes frequency and depth without sacrificing accuracy, and extends applicability to nonhomogeneous tissues. Key modifications include linear interpolation of the power spectrum, relaxation of diffraction assumptions, and adaptive frequency restriction. Tested on various tissue-mimicking phantoms and human liver datasets, the method demonstrates robustness and potential for improved diagnostic accuracy in liver steatosis and tumors. The second study addresses the limitations of B-mode ultrasound (US) in detecting and differentiating liver nodules by employing QUS LACS imaging. Traditional B-mode US often struggles with low sensitivity in the presence of fatty liver or cirrhosis. LACS imaging, providing additional tissue characterization without contrast agents, improves nodule visibility and diagnostic performance. The study was conducted on 97 patients (age: 62 years ± 13) with 100 focal liver nodules (57% malignant and 43% benign). LACS imaging demonstrated superior contrast-to-noise ratio (CNR) compared to B-mode US (12.3 dB, p<0.0001). With a LACS threshold of 0.94 dB/cm/MHz, the technique achieved a sensitivity of 0.83 (CI – confidence interval: 0.74-0.89) and a specificity of 0.82 (CI: 0.73-0.88). LACS mean values were significantly higher in malignant nodules (1.28 ± 0.27 dB/cm/MHz) compared to benign nodules (0.98 ± 0.19 dB/cm/MHz, p<0.0001), providing a more accurate classification with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.93 for malignant nodules (CI: 0.88-0.97). The third study investigates the application of SWVE in liver cancer diagnosis, focusing on shear wave speed (SWS) and shear wave attenuation (SWA). While SWVE has shown promise in assessing liver fibrosis and steatosis, its use in characterizing focal liver nodules is underexplored. This study evaluates SWS and SWA in 73 patients with 75 focal liver nodules, using MRI and histopathology as references. Results indicate that mean SWS was significantly higher in malignant nodules (2.35 ± 0.62 m/s) than in benign nodules (1.89 ± 0.88 m/s, p<0.001), while SWA was significantly lower in malignant nodules (0.59 ± 0.31 Np/m/Hz) compared to benign nodules (0.93 ± 0.49 Np/m/Hz, p<0.001). A threshold of 2.43 m/s for SWS provided a sensitivity of 0.54 (CI: 0.38-0.69) and a specificity of 0.84 (CI: 0.72-0.94), whereas a SWA threshold of 0.81 Np/m/Hz achieved a sensitivity of 0.83 (CI: 0.69-0.92) and a specificity of 0.71 (CI: 0.55-0.83). Combining SWS and SWA through linear discriminant analysis (LDA) further improved classification accuracy, achieving a sensitivity of 0.84 (CI: 0.69-0.92) and a specificity of 0.87 (CI: 0.73-0.94). Combining SWS and SWA through the LDA improves classification accuracy, highlighting the potential of SWVE in refining liver cancer diagnosis and treatment planning. Overall, this research advances noninvasive ultrasound techniques, providing new biomarkers and enhancing the diagnostic accuracy for liver cancer, thereby supporting better clinical decision-making and patient outcomes.