Return to search

Modélisation de la perfusion abdominale sur des séquences dynamiques d'images tomodensitométriques avec injection de produit de constraste

L'objectif général du travail de cette thèse est de proposer des méthodes robustes pour permettre d'obtenir des critères sur l'évolution de la pathologie tumorale à partir d'études dynamiques. Actuellement, l'appréciation de l'efficacité d'un traitement antiangiogénique (destruction des vaisseaux alimentant la tumeur) repose principalement sur l'imagerie fonctionnelle dont l'objectif est de quantifier la microcirculation tumorale à partir d'acquisitions dynamiques de perfusion. Cependant, différentes limites concernant le suivi de la réponse précoce des lésions par imagerie existent (mauvaise maîtrise des mouvements respiratoires, pas de consensus sur les paramètres permettant de quantifier la microcirculation tumorale, estimation paramétrique faite à partir de données extrêmement bruitées et pour un grand nombre de zones - une estimation par voxel de la séquence dynamique d'images). Dans un contexte clinique extrêmement contraignant, nous avons mis en place un cadre rigoureux comprenant l'ensemble des étapes nécessaires pour une caractérisation plus fiable de la microcirculation tumorale à partir de séquences d'images acquises sous perfusion de produit de contraste : les contributions principales de cette thèse couvrent ainsi l'optimisation des paramètres de reconstruction, le développement d'une méthode de recalage adaptée à nos données, la sélection argumentée d'un modèle de perfusion et enfin le développement d'une méthode robuste d'estimation des paramètres. Ces travaux permettent d'envisager l'utilisation des modèles de perfusion pour la caractérisation et la prédiction de la réponse d'un patient à différents traitements antitumoraux.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01011978
Date16 January 2014
CreatorsRomain, Blandine
PublisherEcole Centrale Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0022 seconds