Le cancer de la prostate est le premier cancer chez l'homme de plus de 50ans dans les pays industrialisés. Les pratiques diagnostiques et les options thérapeutiques n'ont cessé d'évoluer et les récents progrès de l'imagerie de la prostate rendent possibles la détection de tumeurs de petite taille et le guidage de traitements ciblés dont le but est de minimiser la morbidité de la thérapie. Nous proposons, dans cette thèse, un ensemble de méthodes et de traitements automatisés de données d'imagerie médicale, dans le but d'assister et de guider le praticien dans la prise de décision diagnostique et le geste thérapeutique, pour les traitements focalisés par laser du cancer de la prostate. Dans un premier temps, des méthodes de segmentation et de détection assistées par ordinateur ont développées pour répondre aux problématiques liées à la phase de diagnostic guidé par l'Imagerie à Résonance Magnétique (IRM). D'abord, une nouvelle approche combinant le formalisme des champs de Markov et un modèle statistique de forme est proposée pour l'identification de la prostate en IRM, et l'extraction de ses contours en trois dimensions. Ensuite, nous proposons une méthode pour la segmentation du volume IRM de la glande en zones périphérique et centrale. Cette méthode exploite les techniques d'IRM multi-paramétrique, et s'appuie sur la théorie des fonctions de croyance, ainsi que la modélisation d'un a priori morphologique comme source d'information supplémentaire. Enfin,la détection des tumeurs de la zone périphérique de la glande est abordée en expérimentant un ensemble d'attributs de texture extraits de la géométrie fractale, dans des schémas de classification supervisée et non supervisée. Les performances et particularités de chacune de ces approches sont étudiées et comparées. La deuxième partie de cette thèse s'intéresse au guidage du geste thérapeutique lors des thérapies d'ablation focalisée par laser des tumeurs prostatiques. Une méthode de recalage non rigide est proposée pour fusionner les données de planification et d'imagerie pré-opératoire à l'échographie de guidage per-opératoire. L'originalité de cette méthode réside dans l'utilisation d'un algorithme robuste aux conditions d'initialisation qui permet de minimiser l'intervention de l'opérateur. Nous expérimentons et évaluons nos algorithmes en utilisant des données simulées et des fantômes physiques afin de comparer à une vérité terrain connue. Des examens de patients, analysés par des experts, sont aussi utilisés pour des évaluations dans des conditions réelles, tout en tenant compte de la variabilité inter-observateurs de ces interprétations. Les résultats obtenus montrent que les méthodes développées sont suffisamment précises, rapides et robustes pour pouvoir être utilisées dans un contexte clinique. Ces outils prouvent leur aptitude à offrir un gain en temps d'exécution et en reproductibilité des décisions diagnostiques et thérapeutiques basées sur les modalités d'imagerie de la prostate. Des validations multicentriques et des transferts à l'industrie devraient à l'avenir concrétiser les retombées cliniques de ces travaux qui pourront alors contribuer à l'amélioration des gestes diagnostiques et thérapeutiques du cancer de la prostate.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00818024 |
| Date | 13 December 2010 |
| Creators | Makni, Nasr |
| Publisher | Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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