Au cours des dix dernières années, l’utilisation de l’imagerie par tomographie par émission de positrons (TEP) s’est rapidement développée en oncologie. Certaines tumeurs non visibles en imagerie anatomique conventionnelle sont détectables en mesurant l'activité métabolique dans le corps humain par TEP. L’imagerie TEP est utilisée pour guider la délivrance de traitements locaux tels que par rayonnement ionisants ou ablation thermique. Pour la délivrance de ces traitements, segmenter la zone tumorale avec précision est primordial. Cependant, la faible résolution spatiale des images TEP rend la segmentation difficile. Plusieurs études ont démontré que la segmentation manuelle est sujette à une grande variabilité inter- et intra- individuelle et est fastidieuse. Pour ces raisons, de nombreux algorithmes de segmentation automatiques ont été développés. Cependant, peu de données fiables, avec des résultats histopathologiques existent pour valider ces algorithmes car il est expérimentalement difficile de les produire. Le travail méthodologique mis en place durant cette thèse a eu pour but de développer une méthode permettant de comparer les données histopathologiques aux données obtenue par TEP pour tester et valider des algorithmes de segmentation automatiques. Cette méthode consiste à réaliser des autoradiographies quantitatives de spécimens prélevés lors de biopsies guidées par TEP/tomodensitométrie (TDM); l’autoradiographie permettant d’imager la distribution du radiotraceur dans les échantillons avec une haute résolution spatiale. Les échantillons de tissus sont ensuite finement tranchés pour pouvoir être étudiés à l’aide d’un microscope. L’autoradiographie et les photomicrographes de l’échantillon de tissus sont ensuite recalés à l’image TEP, premièrement en les alignant avec l’aiguille à biopsie visible sur l’image TDM, puis en les transférant sur l’image TEP. Nous avons ensuite cherché à utiliser ces données pour tester deux algorithmes de segmentation automatique d'images TEP, le Fuzzy Locally Adaptive Bayesian (FLAB) développé au Laboratoire de Traitement de l'Information Médicale (LaTIM) à Brest, ainsi qu’une méthode de segmentation par seuillage. Cependant, la qualité de ces données repose sur la précision du recalage des images TEP, autoradiographiques et des micrographes. La principale source d’erreur dans le recalage de ces images venant de la fusion des images TEP/TDM, une méthode a été développée afin de quantifier la précision du recalage. Les résultats obtenus pour les patients inclus dans cette étude montrent que la précision de la fusion varie de 1.1 à 10.9 mm. En se basant sur ces résultats, les données ont été triées, pour finalement sélectionner les données acquises sur 4 patients jugées satisfaisantes pour tester les algorithmes de segmentation. Les résultats montrent qu’au point de la biopsie, les contours obtenus avec FLAB concordent davantage avec le bord de la lésion observé sur les micrographes. Cependant les deux méthodes de segmentation donnent des contours similaires, les lésions étant peu hétérogènes. / During the last decade, positron emission tomography (PET) has been finding broader application in oncology. Some tumors that are non-visible in standard anatomic imaging like computerized tomography (CT) or ultrasounds, can be detected by measuring in 3D the metabolic activity of the body, using PET imaging. PET images can also be used to deliver localized therapy like radiation therapy or ablation. In order to deliver localized therapy, the tumor border has to be delineated with very high accuracy. However, the poor spatial resolution of PET images makes the segmentation challenging. Studies have shown that manual segmentation introduces a large inter- and intra- variability, and is very time consuming. For these reasons, many automatic segmentation algorithms have been developed. However, few datasets with histopathological information are available to test and validate these algorithms since it is experimentally difficult to produce them. The aim of the method developed was to evaluate PET segmentation algorithms against the underlying histopathology. This method consists in acquiring quantitative autoradiography of biopsy specimen extracted under PET/CT guidance. The autoradiography allows imaging the radiotracer distribution in the biopsy specimen with a very high spatial accuracy. Histopathological sections of the specimen can then obtained and observed under the microscope. The autoradiography and the micrograph of the histological sections can then be registered with the PET image, by aligning them first with the biopsy needle seen on the CT image and then transferring them onto the PET image. The next step was to use this dataset to test two PET automatic segmentation algorithms: the Fuzzy Locally Adaptive Bayesian (FLAB) developed at the Laboratory of Medical Information Processing (LaTIM) in Brest, France, as well as a fix threshold segmentation method. However, the reliability of the dataset produced depends on the accuracy of the registration of the PET, autoradiography and micrograph images. The main source of uncertainty in the registration of these images comes from the registration between the CT and the PET. In order to evaluate the accuracy of the registration, a method was developed. The results obtained with this method showed that the registration error ranges from 1.1 to 10.9mm. Based on those results, the dataset obtained from 4 patients was judged satisfying to test the segmentation algorithms. The comparison of the contours obtained with FLAB and with the fixed threshold method shows that at the point of biopsy, the FLAB contour is closer than that to the histopathology contour. However, the two segmentation methods give similar contours, because the lesions were homogeneous.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016BRES0018 |
| Date | 24 March 2016 |
| Creators | Fanchon, Louise |
| Contributors | Brest, Visvikis, Dimitris, Kirov, Assen |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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