The development of highly coherent X-ray sources offers new possibilities to image biological structures at different scales exploiting the refraction of X-rays. The coherence properties of the third-generation synchrotron radiation sources enables efficient implementations of phase contrast techniques. One of the first measurements of the intensity variations due to phase contrast has been reported in 1995 at the European Synchrotron Radiation Facility (ESRF). Phase imaging coupled to tomography acquisition allows threedimensional imaging with an increased sensitivity compared to absorption CT. This technique is particularly attractive to image samples with low absorption constituents. Phase contrast has many applications, ranging from material science, paleontology, bone research to medicine and biology. Several methods to achieve X-ray phase contrast have been proposed during the last years. In propagation based phase contrast, the measurements are made at different sample-to-detector distances. While the intensity data can be acquired and recorded, the phase information of the signal has to be "retrieved" from the modulus data only. Phase retrieval is thus an illposed nonlinear problem and regularization techniques including a priori knowledge are necessary to obtain stable solutions. Several phase recovery methods have been developed in recent years. These approaches generally formulate the phase retrieval problem as a linear one. Nonlinear treatments have not been much investigated. The main purpose of this work was to propose and evaluate new algorithms, in particularly taking into account the nonlinearity of the direct problem. In the first part of this work, we present a Landweber type nonlinear iterative scheme to solve the propagation based phase retrieval problem. This approach uses the analytic expression of the Fréchet derivative of the phase-intensity relationship and of its adjoint, which are presented in detail. We also study the effect of projection operators on the convergence properties of the method. In the second part of this thesis, we investigate the resolution of the linear inverse problem with an iterative thresholding algorithm in wavelet coordinates. In the following, the two former algorithms are combined and compared with another nonlinear approach based on sparsity regularization and a fixed point algorithm. The performance of theses algorithms are evaluated on simulated data for different noise levels. Finally the algorithms were adapted to process real data sets obtained in phase CT at the ESRF at Grenoble.

L’imagerie basée sur la diffraction des rayons X est une technique non-invasive puissante pour l’identification et caractérisation de matériaux différents. Comparée aux techniques traditionnelles utilisant la transmission des rayons X, elle permet d’extraire des informations beaucoup plus caractéristiques pour le matériau inspecté, comme les positions des pics de Bragg pour des matériaux cristallins et le facteur de forme moléculaire pour les matériaux amorphes. Le potentiel de cette méthode a été reconnu par de nombreuses équipes de recherche et de nombreuses applications comme l’inspection de bagage, le contrôle non-destructif, la détection de drogue et la caractérisation de tissus biologiques ont été proposées. La méthode par dispersion d’énergie (EDXRD) est particulièrement adaptée à ce type d’application car elle permet l’utilisation d’un tube à rayons X conventionnel, l’acquisition du spectre entier en une fois et des architectures parallélisées pour l’inspection d’un objet entier en un temps raisonnable. L’objectif de ce travail est d’optimiser toute la chaîne de caractérisation. L’optimisation comprend deux aspects : l’optimisation du système d’acquisition et du traitement des données. La dernière concerne particulièrement la correction des spectres de diffraction dégradés par le processus d’acquisition. Des méthodes de reconstruction sont proposées et validées sur des spectres simulés et expérimentaux. L’optimisation du système est réalisée en utilisant des facteurs de mérite comme l’efficacité quantique de détection (DQE), le rapport contraste sur bruit (CNR) et les courbes de caractéristiques opérationnelles de réception (ROC).La première application choisie, c’est l’imagerie du sein basée sur la diffraction qui a pour but de distinguer des tissus cancéreux des tissus sains. Deux configurations de collimation sans multiplexage combinant EDXRD et ADXRD sont proposées suite au processus d’optimisation. Une étude de simulation du système entier et d’un fantôme de sein a été réalisée afin de déterminer la dose requise pour la détection d’un petit carcinome de 4 mm. La deuxième application concerne la détection de matériaux illicites pendant le contrôle de sécurité. L’intérêt possible d’un système de collimation multiplexé a été étudié. / X-ray diffraction imaging is a powerful noninvasive technique to identify or characterize different materials. Compared to traditional techniques using X-ray transmission, it allows to extract more material characteristic information, such as the Bragg peak positions for crystalline materials as well as the molecular form factor for amorphous materials. The potential of this technique has been recognized by many researchers and numerous applications such as luggage inspection, nondestructive testing, drug detection and biological tissue characterization have been proposed.The method of energy dispersive X-ray diffraction (EDXRD) is particularly suited for this type of applications as it allows the use of a conventional X-ray tube, the acquisition of the whole spectrum at the same time and parallelized architectures to inspect an entire object in a reasonable time. The purpose of the present work is to optimize the whole material characterization chain. Optimization comprises two aspects: optimization of the acquisition system and of data processing. The last one concerns especially the correction of diffraction pattern degraded by acquisition process. Reconstruction methods are proposed and validated on simulated and experimental spectra. System optimization is realized using figures of merit such as detective quantum efficiency (DQE), contrast to noise ratio (CNR) and receiver operating characteristic (ROC) curves.The first chosen application is XRD based breast imaging which aims to distinguish cancerous tissues from healthy tissues. Two non-multiplexed collimation configurations combining EDXRD and ADXRD are proposed after optimization procedure. A simulation study of the whole system and a breast phantom was realized to determine the required dose to detect a 4 mm carcinoma nodule. The second application concerns detection of illicit materials during security check. The possible benefit of a multiplexed collimation system was examined.

Recent improvements in deep learning architectures, combined with the strength of modern computing hardware such as graphics processing units, has lead to significant results in the field of image analysis. In this thesis work, locally connected architectures are employed to reduce noise in flash X-ray diffraction images. The layers in these architectures use convolutional kernels, but without shared weights. This combines the benefits of lower model memory footprint in convolutional networks with the higher model capacity of fully connected networks. Since the camera used to capture the diffraction images has pixelwise unique characteristics, and thus lacks equivariance, this compromise can be beneficial. The background images of this thesis work were generated with an active laser but without injected samples. Artificial diffraction patterns were then added to these background images allowing for training U-Net architectures to separate them. Architecture A achieved a performance of 0.187 on the test set, roughly translating to 35 fewer photon errors than a model similar to state of the art. After smoothing the photon errors this performance increased to 0.285, since the U-Net architectures managed to remove flares where state of the art could not. This could be taken as a proof of concept that locally connected networks are able to separate diffraction from background in flash X-Ray imaging.

Les détecteurs de rayon-X utilisés pour l'imagerie à haute résolution (micromètrique ou submicronique) utilisés aux synchrotrons sont pour la plupart basés sur un système de détection indirecte. Les rayons X ne sont pas directement convertis en signal électrique. Ils sont absorbés par un scintillateur qui est un matériau émettant de la lumière à la suite de l'absorption d'un rayonnement ionisant. L'image émise sous forme de lumière visible est ensuite projetée par des optiques de microscopie sur une camera 2D de type CCD ou CMOS. De nos jours, il existe différents types des scintillateurs. On distingue entre autres des scintillateurs en poudre compactée, micro structurés, céramique poly-cristalline et monocristalline. L’obtention d’une image de très bonne qualité avec une résolution spatiale au-dessous du micromètre requiert le choix d’une couche mince (1-20 µm) monocristalline. Ces types des scintillateurs peuvent être déposes sur un substrat par épitaxie en phase liquide. La très faible efficacité d’absorption dans une couche mince en fait sa faiblesse, surtout pour des énergies au-dessus de 20 keV. A l’ESRF (le synchrotron européen) des énergies jusqu'à 120 keV peuvent être exploitées pour l’imagerie. Des nouveaux scintillateurs sont donc toujours recherchés pour pouvoir améliorer le compromis entre l’efficacité d’absorption et la résolution spatiale. Dans la première partie de cet travail, un model qui décrit les détecteurs indirects pour la haute résolution, est présenté. Cet model permet de calculer la MTF (fonction de transfert de modulation) du système et peut être utilisé pour trouver la combinaison optimal de scintillateur et d’optique selon l’énergie des rayons X. Les simulations ont guidées le choix des scintillateurs à développer par épitaxie.Dans la deuxième partie, deux nouveaux types de scintillateurs développés et caractérisés dans le cadre de ce projet de thèse sont introduits : les couches minces basées sur des monocristaux de gadolinium lutétium aluminium pérovskite (GdLuAP:Eu) et d’oxyde de lutétium (Lu2O3:Eu) / X-ray detectors for high spatial resolution imaging are mainly based on indirect detection. The detector consists of a converter screen (scintillator), light microscopy optics and a CCD or CMOS camera. The screen converts part of the absorbed X-rays into visible light image, which is projected onto the camera by means of the optics. The detective quantum efficiency of the detector is strongly influenced by the properties of the converter screen (X-ray absorption, spread of energy deposition, light yield and emission wavelength). To obtain detectors with micrometer and sub-micrometer spatial resolution, thin (1-20 µm) single crystal film scintillators are required. These scintillators are grown on a substrate by liquid phase epitaxy. The critical point for these layers is their weak absorption, especially at energies exceeding 20 keV. At the European Synchrotron radiation Facility (ESRF), X-ray imaging applications can exploit energies up to 120 keV. Therefore, the development of new scintillating materials is currently investigated. The aim is to improve the contradictory compromise between absorption and spatial resolution, to increase the detection efficiency while keeping a good image contrast even at high energies.The first part of this work presents a model describing high-resolution detectors which was developed to calculate the modulation transfer function (MTF) of the system as a function of the X-ray energy. The model can be used to find the optimal combination of scintillator and visible light optics for different energy ranges, and it guided the choice of the materials to be developed as SCF scintillators. In the second part, two new kinds of scintillators for high-resolution are presented: the gadolinium-lutetium aluminum perovskite (Gd0.5Lu0.5AlO3:Eu) and the lutetium oxide (Lu2O3:Eu) SCFs

Le principe de la radiothérapie est de délivrer le maximum de dose de rayons X à la tumeur en épargnant au mieux les tissus sains environnants. Dans le cas du cancer du poumon, les mouvements respiratoires représentent une difficulté majeure. L’imagerie tomodensitométrique (TDM) 4D fournit des informations de mouvement spécifique à chaque patient qui peuvent servir de base pour la construction de modèles de mouvement respiratoire. La disponibilité dans les salles de traitement d’imageurs tomographiques embarqués sur les accélérateurs linéaires permet une estimation direct du mouvement et offre des informations plus précises. Un tel système d’imagerie permet entre-autre d’acquérir des images fluoroscopiques : ensemble de projections radiographiques 2D acquises au cours du temps et sous le même angle de vue. Notre approche s’intègre dans des systèmes de synchronisation de l’irradiation avec la respiration. Actuellement, cette technique existe en utilisant pour signal de synchronisation soit un signal externe, soit un signal interne issu du mouvement de marqueurs implantés autour de la tumeur. Notre approche permet d’obtenir un signal de synchronisation obtenu à partir de données internes sans marqueurs implantés. Dans ce cadre, nous avons expérimenté, développé puis évalué 3 méthodes de détection du mouvement à partir de séquences fluoroscopiques. Ces méthodes sont basées respectivement sur la variation de l’intensité, l’extraction de la hauteur du diaphragme et le suivi de blocst. A partir d’un algorithme de mise en correspondance de blocs, nous avons étudié l’homogénéité du mouvement apparent et déterminé, sans a priori géométrique, des régions où le mouvement est uniforme. Nous avons ensuite étudié la corrélation entre le signal interne extrait sur des séquences fluoroscopiques, et un signal extrait d’une vidéo-caméra synchronisée aux séquences fluoroscopiques assimilable à un signal externe. Dans une dernière partie, nous proposons d’estimer le mouvement 3D de la tumeur à partir d’un modèle de mouvement a priori élaboré dans une étape de pré-traitement à l’aide d’images TDM 4D et du signal respiratoire acquis dans la salle de traitement. L’intérêt de notre approche est qu’elle ne nécessite pas de marqueurs implantés ce qui la rend moins invasive que de nombreuses autres techniques. D’autre part, nous proposons un suivi 2D donc potentiellement rapide, mais basé sur un modèle 3D sous-jacent permettant ainsi de retrouver le maximum d’information. Cliniquement, notre approche permettrait de réaliser une adaptation quotidienne aux mouvements inter-sessions. Une des limites de notre approche est qu’elle nécessite une prise d’images ionisantes en continue. Un système hybride basée sur la combinaison d’un signal interne et d’un signal externe permettrait de limiter la dose additionnelle. Des efforts supplémentaires sur la réduction du temps de calcul sont encore nécessaires pour espérer guider un traitement par une telle approche. / Radiotherapy consist of locally exposing target tumor cells to ionizing radiation with the aim of causing irreparable damage to their DNA. Respiratory motion introduces uncertainties in radiation therapy fo lung cancer treatment. The main risks are an over-irradiation of soft tissue and under-irradiation of tumor. The principal aim of this work is to provide a contribution to the extraction of quantitative motion parameters which can help to improve treatment planning. Recent developments have led to the routine acquisition of four-dimensional computed tomography (4DCT) and cone-beam computed tomography (CBCT) for the planning and delivery of certain treatment strategies. The availability of these images over the course of treatment make them particularly suited for providing patient-specific motion information and deriving motion models. Cone-beam is mainly use for its 3D capacity with the rotation system. But it can also acquire fluoroscopic sequences : a set of 2D projections acquired during time and under the same angle of projection. Our approach take place in the gating category treatment where the dose delivery is synchronized with respiration. For lung cancer treatment with gated radiotherapy, tracking apparent respiratory motion in fluoroscopic images is an important step. It is frequently realize using implanted marker next to the tumor. The first purpose of this study is to extract respiratory motion during treatment delivery from fluoroscopy images without implanted markers. We developed 3 methods inspired from literature and compared them. These methods are respectively based on variation intensity in the lung, diaphragm motion extraction and block matching. For each method, we obtain a signal correlated to the respiratory motion. In a second part, we study the spatial variation of the motion in the lung. We try to determine regions where the extracted apparent motion is homogeneous and reliable. Using an adapted block-matching algorithm on fluoroscopic sequences, we extracted individual point trajectories in region of interest corresponding to the lung and classified them using the k-means++ clustering algorithm. We then studied the apparent motion separately in each determined region. As a result, we obtained regions with homogeneous motion. In a third part, we are interested in the correlation of internal and external motion. Finally, in the last section, we propose to estimate 3D motion tumor from an a priori motion model obtained with the planning 4DCT and the respiratory signal extracted in the treatment room.

La tomodensitométrie intégrant une source de rayons X à faisceau divergent et un détecteur grand champ est une technique bien connue dans le domaine de la tomographie industrielle. La nature des matériaux et les épaisseurs traversées conduisent inévitablement à la génération de rayonnement diffusé. Ce dernier est généré par l’objet mais également par le détecteur. La présence de rayonnement parasite conduit à ne plus respecter l’hypothèse de la loi de Beer-Lambert. Par conséquent, on voit apparaitre sur les coupes tomographiques des artefacts de reconstruction comme des streaks, des effets ventouses ou des valeurs d’atténuation linéaire erronée. Par conséquence, on retrouve dans la littérature de nombreuses méthodes de correction du diffusé. Ce travail vise à mettre en point et tester une méthode originale de correction du diffusé. Le premier chapitre de cette étude, dresse un état de l’art de la plupart des méthodes de corrections existantes. Nous proposons, dans le deuxième chapitre, une évolution de la méthode de superposition des noyaux de convolution (Scatter Kernel Superposition). Notre méthode repose sur une description continue des noyaux en fonction de l’épaisseur traversée. Dans cette méthode, les noyaux de diffusion sont paramétrés analytiquement sur toute la plage d'épaisseur. Le procédé a été testé pour des objets à la fois mono-matériaux et poly-matériaux, ainsi que sur des données expérimentales et simulées. Nous montrons dans le troisième chapitre l’importance de la contribution du diffusé détecteur dans la qualité de l’image reconstruite. Mais également l’importance de décrire les noyaux de convolution à l'aide d'un modèle à quatre gaussienne. Les résultats obtenus à partir de données expérimentales prouvent que la correction du diffusé de l'objet seul ne suffit pas pour obtenir une image de reconstruite sans artefacts. Afin de disposer d’une meilleur modélisation du diffusé du détecteur, nous décrivons, dans le dernier chapitre, une méthode basée sur la combinaison de données expérimentales et simulées permettant d’améliorer l’estimation des noyaux de diffusé. / Advanced Cone Beam Computed Tomography (CBCT) typically uses a divergent conebeam source and a large area detector. As a result, there an inevitable increase in the size area of illumination causing an increase in the intensity of X-ray scatter signal, both from the object and the detector. This leads to the violation of prime assumption of reconstruction process which is based on straight line integrals path followed by the photons. Consequently scatter artifacts appear in the reconstruction images as steaks, cupping effect and thus produce wrong reconstruction values. Due to the severity of the reconstruction artifact caused by scatter, many scatter corrections methods have been adopted in literature. The first part of this study, reviews most of the existing scatter correction methods. The effect of scattering becomes more prominent and challenging in case of X-ray source of high energy which is used in industrial Non Destructive Testing (NDT), due to higher scatter to primary ratio (SPR). Therefore, in this study, we propose a continuously thickness-adapted deconvolution approach based on improvements in the Scatter Kernel Superposition (SKS) method. In this method, the scatter kernels are analytically parameterized over the whole thickness range of the object under study to better sample the amplitude and shape of kernels with respect to the thickness. The method is tested for both homogeneous and heterogeneous objects as well as simulated and experimental data. Another important aspect of this study is the comprehensive evaluation of contribution of the detector scatter performed using continuous method by separating the contribution of scatter due to the object and the detector. This is performed by modeling the scatter kernels using a four-Gaussian model. In the first approach, we performed this evaluation based on simulation of kernels from Monte Carlo simulations and the corrections are performed on typical industrial experimental data. The results obtained prove that the scatter correction only due to the object is not sufficient to obtain reconstruction image, free from artifacts, as the detector also scatters considerably. In order to prove this point experimentally and to have a better modeling of the detector, we describe a method based on combination of experiments and simulations to calculate the scatter kernels. The results obtained also prove, the contribution of the detector scattering becomes important and the PSF of the detector is not constant as considered in the studies so far, but it varies to a great extend with the energy spectrum.

L’imagerie à rayons X couplée aux détecteurs résolus en énergie permet de différencier les matériaux présents et d’estimer leurs contributions respectives. Cependant, ces techniques nécessitent des images très précises. La présence du rayonnement diffusé conduit à une perte du contraste spatial et un biais dans l’imagerie radiographique ainsi que des artefacts dans la tomodensitométrie (TDM). L’objectif principal de cette thèse était de développer une approche de correction du rayonnement diffusé adaptée à l’imagerie multi-énergies. Pour réaliser cette tâche, un objectif secondaire a été défini : la conception et la validation d’un outil de simulation capable de fournir des images du diffusé résolu en énergie dans un temps raisonnable. Une fois validé, cet outil a permis d’étudier le comportement du diffusé dans le domaine spatial et énergétique. Sur la base de cette analyse du diffusé, une approche originale dite « Partial Attenuation Spectral Scatter Separation Approach » (PASSSA) adaptée à l’imagerie multi-énergies a été développée. L’évaluation de PASSSA en mode radiographique par des simulations numériques et des mesures expérimentales a révélé des résultats remarquables en termes d’amélioration du contraste d’image et de la réduction du biais induit par la présence du diffusé. De plus, des études de simulation ont permis d’évaluer la performance de l’approche développée dans la TDM, où PASSSA s’est révélée d’être très efficace pour corriger les distorsions in-duites par le rayonnement diffusé. D’autre part, l’amélioration de la performance dans le contexte de la décomposition des matériaux de base en radiographie après avoir appliqué la méthode développée a également été analysée : l’application de PASSSA se traduit par une amélioration substantielle de l’estimation des épaisseurs des matériaux de base. Finalement, sur la base des différents résultats de validation obtenus, une analyse des développements potentiels a été menée. / X-ray imaging coupled with recently emerged energy-resolved photon counting detectors provides the ability to differentiate material components and to estimate their respective thicknesses. However, such techniques require highly accurate images. The presence of scattered radiation leads to a loss of spatial contrast and, more importantly, a bias in radiographic material imaging and computed tomography (CT). Additionally, artifacts are also introduced in the case of the latter. The main aim of the present thesis was to develop a scatter correction approach adapted for multi-energy imaging. In order to achieve this task, a secondary objective was also set. Namely, the conception and validation of a simulation tool capable of providing energy-resolved scatter simulations in a reasonable time. Once validated through simulations and experimentally, this tool gave the ability to study the behavior of scattered radiation both in spatial and energy domains. Based on the conducted scatter analysis, a Partial Attenuation Spectral Scatter Separation Approach (PASSSA) adapted for multi-energy imaging was developed. The evaluation of PASSSA in radiographic mode through simulations and experiments revealed noteworthy results both in terms of image contrast improvement and scatter induced bias reduction. Additionally, simulation studies examined the performance of the developed approach in CT, where PASSSA also proved to be quite effective at correcting scatter induced distortions. Moreover, the performance improvement in the context of basis material decomposition in radiography after applying the designed method was also analyzed. It was concluded that the application of PASSSA results in a substantial improvement in basis material thickness estimation. Finally, based on the obtained simulated and experimental method evaluation results an analysis of perspective developments was also conducted.

Coherent diffractive imaging (CDI) has become a very popular technique over the past two decades. CDI is a "lensless" imaging method which replaces the objective lens of a conventional microscope by a computational image reconstruction procedure. Its increase in popularity came together with the development of X-ray free-electron lasers (XFELs) which produce extremely bright and coherent X-rays. By facilitating these unique properties, CDI enables structure determination of non-crystalline samples at nanometre resolution and has many applications in structural biology, material science and X-ray optics among others. This work focuses on two specific CDI techniques, flash X-ray diffractive imaging (FXI) on biological samples and X-ray ptychography. While the first FXI demonstrations using soft X-rays have been quite promising, they also revealed remaining technical challenges. FXI becomes even more demanding when approaching shorter wavelengths to allow subnanometre resolution imaging. We described one of the first FXI experiments using hard X-rays and characterized the most critical components of such an experiment, namely the properties of X-ray focus, sample delivery and detectors. Based on our findings, we discussed experimental and computational strategies for FXI to overcome its current difficulties and reach its full potential. We deposited the data in the Coherent X-ray Database (CXIDB) and made our data analysis code available in a public repository. We developed algorithms targeted towards the needs of FXI experiments and implemented a software package which enables the analysis of diffraction data in real time. X-ray ptychography has developed into a very useful tool for quantitative imaging of complex materials and has found applications in many areas. However, it involves a computational reconstruction step which can be slow. Therefore, we developed a fast GPU-based ptychographic solver and combined it with a framework for real-time data processing which already starts the ptychographic reconstruction process while data is still being collected. This provides immediate feedback to the user and allows high-throughput ptychographic imaging. Finally, we have used ptychographic imaging as a method to study the wavefront of a focused XFEL beam under typical FXI conditions.  We are convinced that this work on developing strategies and algorithms for FXI and ptychography is a valuable contribution to the development of coherent diffractive imaging.

La micro-tomodensitométrie à rayons X (dite micro-CT, CT = Computed Tomography), est une technique d’imagerie de haute résolution qui consiste d’une part à mesurer l’absorption des rayons X par les tissus, et d’autre part de reconstruire les images et les structures anatomiques en 3 dimensions par traitement informatique. L’agent de contraste est une substance capable d’améliorer la visibilité des structures d’un organe ou d’un liquide organique in vivo. Ce travail de thèse a eu pour objectif le développement d’agents de contraste iodés sous formes de nano-émulsions pour des applications précliniques en imagerie biomédicale. Nous nous sommes proposés d’étudier d’une part des nano-émulsions iodées afin d’avoir une longue rémanence vasculaire in vivo, une meilleure biocompatibilité et d’autre part de mettre au point une synthèse et une formulation plus simples que celles des agents de contraste nanoparticulaires commercialisés. Trois différentes huiles iodées ont été synthétisées et utilisées comme partie contrastante dans les nano-émulsions. Enfin, les nano-émulsions de l’α-tocophérol iodé nous ont permis d’atteindre l’objectif de cette thèse. Ces nano-émulsions iodées ont montré une très bonne biocompatibilité et combinent à la fois les propriétés d’un agent de contraste à longue rémanence vasculaire et un agent de contraste spécifique du foie. / The X-ray microtomography (called mico-CT, CT = Computed Tomography) is a high-resolution X-ray tomography, uses X-rays to create cross-sections of a 3D-object that later can be used to recreate a virtual model without destroying the original model. The contrast agent is a substance used to enhance the contrast of structures or fluids within the body in medical imaging. The purposes of the thesis were the development of iodine-containing nano-emulsion based contrast for preclinical applications in biomedical imaging. We proposed to study blood pool contrast agents based on iodine-containing nano-emulsions and to develop simpler procedure for the preparation of these iodine-containing nano-emulsions. Three different iodinated oils were synthesized and used as the contrasting part in the nano-emulsions. Finally, nano-emulsions of iodinated α-tocopherol have been enabled us to achieve the purpose of the thesis. These iodinated nano-emulsions demonstrated very good biocompatibility and showed prolonged and significant contrast enhancement in both bloodstream and liver tissues.

La mammographie, une modalité 2D d'imagerie du sein par rayons X, a montré son efficacité pour réduire la mortalité par cancer du sein. Aujourd'hui, la tomosynthèse numérique du sein, une modalité 3D d'imagerie du sein par rayons X, prend une place de plus en plus importante dans la pratique clinique, et est reconnue de plus en plus souvent comme ayant le potentiel de remplacer la mammographie dans un proche avenir. Pour évaluer plusieurs aspects de la tomosynthèse, des études cliniques sont nécessaires. Mais les études cliniques sont coûteuses et présentent des risques supplémentaires pour les patientes dus à l'utilisation de radiations ionisantes. Les études cliniques virtuelles ont pour objectif d'offrir une approche alternative en utilisant des simulations numériques. Dans cette thèse, nous nous intéressons à plusieurs éléments intervenants dans une telle étude clinique virtuelle. Dans un premier temps, nous analysons l'état de l'art sur la caractérisation analytique des champs aléatoires 3D pour la simulation de la texture du sein par rayons X. Nous nous intéressons aussi à l'estimation de caractéristiques statistiques des images du sein par rayons X (densité, indice spectral). Puis nous développons un nouveau modèle de texture 3D du sein basé sur la géométrie stochastique, et qui permet de simuler des images 2D et 3D réalistes du sein. Nous considérons le problème de l'inférence d'un tel modèle à partir d'une base d'images cliniques 3D. Ensuite, nous développons un observateur mathématique basé sur la théorie textit{a contrario} de la perception visuelle, pour modéliser la détection des microcalcifications par des radiologues dans des images 2D et 3D du sein. Tous ces composants sont utilisés pour implémenter une étude clinique entièrement numérique. La pertinence des résultats obtenus montre l'utilité de ces études cliniques virtuelles et nous incite à en développer de plus élaborées dans le futur. / Full field digital mammography, a 2D x-ray breast imaging modality has been proved to reduce the breast cancer mortality. Today, digital breast tomosynthesis, a 3D x-ray breast imaging modality, is being integrated in clinical practice and is believed to replace standard mammography in the near future. To assess the clinical performance of various aspects of tomosynthesis, clinical trials are needed. Clinical trials are burdensome, expensive and may impose increased risk to the patient due to additional radiation exposure. Virtual Clinical Trials aim to offer a more efficient alternative by using computational components. Today, active research is ongoing to develop computational components dedicated to 2D and 3D breast imaging, especially to 3D tomosynthesis. This thesis aims to advance several aspects in the development of Virtual Clinical Trials. First, we focused on analytical characterization of state-of-the-art 3D random field breast texture models. The estimation of statistical characteristics (breast density, spectral index) from clinical x-ray breast images was also studied. Next, we proposed a mathematically traceable 3D breast texture model based on stochastic geometry, that allows to simulate realistic 2D and 3D images. The statistical inference of the texture model parameters from a database of clinical 3D breast images was also tackled. We then developed a mathematical observer based on the textit{a contrario} theory, that allows to model the microcalcification detection process by radiologists in 2D and 3D breast images. Finally, these two proposed components were applied to implement a virtual clinical trial experiment, demonstrating their potential in the conduct of more advanced virtual clinical studies in the future.