Gestion des incertitudes et des connaissances expertes en radiothérapie assistée par l'image : contribution à l'optimisation des plans de traitement

par Matthieu Coulanges

Thèse de doctorat en Informatique industrielle et automatique

Sous la direction de Christian Vasseur, Jean Rousseau et de Olivier Colot.

Soutenue en 2005

à Lille 1 .


  • Résumé

    Le cancer va devenir dans les pays développé la principale cause de décès pour les 45-65 ans, sauf avancée préventive ou thérapeutique majeure. Aujourd'hui, de nombreuses modalités complémentaires de traitement existent, notamment la chimiothérapie, la radiothérapie, la curiethérapie, l'hormonothérapie et la chirurgie. Parmi ces traitements, la radiothérapie est devenue au fil des années un outil incontournable pour le traitement d'un grand nombre de cancers. Elle consiste en l'irradiation des lésions et organes pathologiques par des radiations ionisantes. Ce travail se situe à l'interface de plusieurs disciplines de la Santé et des Sciences et Technologie de l'Information: oncologie, radiothérapie, analyse et traitement de données et d'images, notamment. Il porte plus particulièrement sur la détermination de nouvelles méthodes et la conception d'outils pour d'une part mieux estimer le volume cible anatomo-clinique (CTV) et, d'autre part, de mieux évaluer les plans de traitement par la prise en compte de diverses incertitudes. Ce mémoire comporte 3 chapitres : Le premier chapitre présente le contexte de travail en introduisant de nombreux éléments et concepts relatifs au cancer, la tumeur, son diagnostic et son traitement, plus particulièrement par radiothérapie. Il montre les difficultés propres à ce domaine quant à l'obtention et la prise en compte des données multi-sources de l'échelle microscopique à macroscopique. Il montre également les limites des connaissances et des stratégies actuelles même si celles-ci auraient pu être plus clairement résumées en fin de chapitre.

  • Titre traduit

    Management of uncertainties and expert knowledge in radiotherapy assisted by the image : contribution to the optimization of the plans of treatment


  • Résumé

    Le chapitre 2 traite de l'évaluation de l'extension tumorale qui est un pré-requis à la définition d'un plan de traitement. Ceci correspond à la définition précise du CTV qui doit conduire à l'élimination totale des cellules cancéreuses. La difficulté de cette tâche repose sur l'histoire de la tumeur, sa nature, sa position et les organes à risque environnant. Un premier axe de travail concerne l'étude de bases de données de patients (cas du caner du sein) au travers de modèles de type statistiques ou notamment des KPPV. Un deuxième axe de travail concerne l'élaboration de modèles prédictifs de croissance tumorale. Le chapitre 3 est consacré à la prise en compte des incertitudes de mouvement ou de position dans le plan de traitement. Après avoir analyser l'influence de ces incertitudes sur les doses reçues, puis proposer un modèle rapide d'évaluation du calcul de dose en fonction du positionnement, nous proposerons une nouvelle méthode globale d'évaluation de plan de traitement par calcul des DVH statistiques prenant en compte les incertitudes de positionnement et de bougé. Ce travail se voulant très prospectif, nous conclurons en analysant les perspectives potentielles à donner à ce travail, d'une part concernant l'évaluation de l'envahissement tumoral, et d'autre part concernant la nécessité de réduire les incertitudes de positionnement.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (250 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 239-250

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  • Bibliothèque : Université des sciences et technologies de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-2005-316
  • Bibliothèque : Université des sciences et technologies de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-2005-317
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