Caractérisation des tumeurs et de leur évolution en TEP/TDM au ₁₈F-FDG

par Perrine Tylski

Thèse de doctorat en Physique. Imagerie médicale

Sous la direction de Irène Buvat.


  • Résumé

    La tomographie d'émission de positons (TEP) au 18F-FDG joue un rôle majeur en oncologie. L'estimation précise de l'activité métabolique de la tumeur et de son volume métaboliquement actif à partir des images enrichirait considérablement la valeur des données TEP. Cependant, aucun consensus n'existe sur la façon la plus précise d'estimer ces paramètres. Une méthode originale d'estimation simultanée de volume et d'activité métabolique (mesurée par le SUV) a été développée. Elle repose sur l'ajustement d'un modèle aux données. Nous avons comparé ses performances à 4 méthodes d'estimation de volume et 9 méthodes d'estimation de SUV sur des données provenant de fantômes et de simulations. Grâce à plusieurs procédures d'optimisation et de validation, nous avons montré que deux méthodes (dont la méthode proposée) estimaient le volume et l'activité de façon plus précise que les autres. Les résultats sur l'estimation d'activité ont pu être confirmés sur des images de patients. Deux tests permettant d'évaluer la significativité de l'évolution de SUV entre deux examens ont aussi été proposés. Le premier exploite plusieurs indices SUV à partir d'un examen TEP standard. Le second calcule le même indice sur 8 images issues d'une acquisition TEP synchronisée à la respiration. Sur des données simulées, les deux tests montrent de très bonnes performances de détection des évolutions réelles de SUV. La seconde approche est plus efficace mais la première s'applique à tout type d'examen. Ces performances permettent d'envisager l'évaluation clinique de ces méthodes en vue de leur utilisation en routine pour faciliter le suivi thérapeutique à partir des images TEP.

  • Titre traduit

    Characterization of tumor and tumor evolution in PET/CT with ₁₈F-FDG


  • Résumé

    18F-FDG plays a major role in oncology. Accurate estimation of the tumor metabolic activity and metabolically-active volume from the images would considerably enhance the usefulness of the PET data. However, there is still no consensus on the most accurate methods for estimating these parameters. An original method estimating simultaneously the tumor volume and metabolic activity (measured by the SUV) has been developed. The method fits a model to the data. We compared its performances to 4 volume estimation methods and to 9 SUV estimation methods using phantom and simulated data. Using several optimization and validation procedures, we showed that two methods (including the proposed method) yielded more accurate and less variable estimates of volume and activity than the others. The results concerning the activity estimates were confirmed using patient data. Two tests assessing the significance of SUV change between two scans were also proposed. The first test uses several SUV indices from a standard PET scan. The second test takes advantage of 8 estimates of a single SUV index calculated from 8 images obtained using a respiratory-gated acquisition. Using simulated data, both tests properly detected real SUV changes. The second test was more efficient than the first but unlike the second test, the first test could be readily applied to any PET scan. These tests will now be assessed clinically to determine whether they can indeed facilitate PET-based therapy monitoring.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (218 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 193-218

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  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2009)235
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