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Spectroscopie optique multi-modalités in vivo : instrumentation, extraction et classification diagnostique de tissus sains et hyperplasiques cutanés

L'incidence des cancers cutanés est en constante progression. Leur diagnostic précoce et leur caractérisation in vivo constituent donc un enjeu important. Notre approche multi-modalités non invasive en spectroscopie fibrée résolue spatialement vise à coupler des mesures d'AutoFluorescence (AF) et de Réflectance Diffuse (RD). L'instrumentation développée permet des mesures co-localisées en multiple excitation d'autofluorescence (7 pics d'excitation centrés à 360, 368, 390, 400, 410, 420 et 430 nm) et en réflectance diffuse (390 à 720 nm) résolues spatialement à 5 distances inter-fibres (271, 536, 834, 1076, 1341 µm). Le protocole d'étude expérimental a porté sur les stades précoces de cancers cutanés UV-induits sur un modèle pré-clinique. L'analyse histopathologique a permis de définir 4 classes (états) de référence de tissus cutanés : Sain (S), Hyperplasie Compensatoire (HC), Hyperplasie Atypique (HA) et Dysplasie (D), menant à 6 combinaisons de paires histologiques à discriminer. Suite au prétraitement des spectres bruts acquis (suppression des artefacts, moyennage, filtrage, correction spectrale), puis à l'extraction, la sélection et la réduction de jeux de caractéristiques spectroscopiques les plus discriminantes, les performances de trois algorithmes de classification supervisée ont été comparées : k-Plus Proches Voisins (k-PPV), Analyse Discriminante Linéaire (ADL) et Machine à Vecteur de Support (MVS). Les contributions des différentes modalités ont également été évaluées : mono-excitation d'AF seule, Matrices d'Excitation-Emission en AF seules (EEMs), réflectance diffuse (RD) seule, couplage EEMs – RD et couplage EEMs – RD résolue spatialement. L'efficacité finale de notre méthode diagnostique a été évaluée en termes de sensibilité (Se) et de spécificité (Sp). Les meilleures résultats obtenus sont : Se et Sp ≈ 100% pour discriminer CH vs autres ; Sp ≈ 100% et Se > 95% pour discriminer S vs AH ou D ; Sp ≈ 74% et Se ≈ 63% pour discriminer AH vs D.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00440463
Date16 November 2009
CreatorsDiaz, Gilberto
PublisherInstitut National Polytechnique de Lorraine - INPL
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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