Caractérisation et exploitation de l'hétérogénéité intra-tumorale des images multimodales TDM et TEP

par Marie-Charlotte Desseroit

Thèse de doctorat en Biologie-santé

Sous la direction de Olivier Pradier.

Le président du jury était Dimitris Visvikis.

Le jury était composé de Olivier Pradier, Dimitris Visvikis, Carole Lartizien, Roland Hustinx, Mathieu Hatt.

Les rapporteurs étaient Carole Lartizien, Roland Hustinx.


  • Résumé

    L’imagerie multi-modale Tomographie par émission de positons (TEP)/ Tomodensitométrie(TDM) est la modalité d’imagerie la plus utilisée pour le diagnostic et le suivi des patients en oncologie. Les images obtenues par cette méthode offrent une cartographie à la fois de la densité des tissus (modalité TDM) mais également une information sur l’activité métabolique des lésions tumorales (modalité TEP). L’analyse plus approfondie de ces images acquises en routine clinique a permis d’extraire des informations supplémentaires quant à la survie du patient ou à la réponse au(x) traitement(s). Toutes ces nouvelles données permettent de décrire le phénotype d’une lésion de façon non invasive et sont regroupées sous le terme de Radiomics. Cependant, le nombre de paramètres caractérisant la forme ou la texture des lésions n’a cessé d’augmenter ces dernières années et ces données peuvent être sensibles à la méthode d’extraction ou encore à la modalité d’imagerie employée. Pour ces travaux de thèse, la variabilité de ces caractéristiques a donc été évaluée sur les images TDM et TEP à l’aide d’une cohorte test-retest : pour chaque patient, deux examens effectués dans les mêmes conditions, espacés d’un intervalle de l’ordre de quelques jours sont disponibles. Les métriques reconnues comme fiables à la suite de cette analyse sont exploitées pour l’étude de la survie des patients dans le cadre du cancer du poumon. La construction d’un modèle pronostique à l’aide de ces métriques a permis, dans un premier temps, d’étudier la complémentarité des informations fournies par les deux modalités. Ce nomogramme a cependant été généré par simple addition des facteurs de risque. Dans un second temps, les mêmes données ont été exploitées afin de construire un modèle pronostique à l’aide d’une méthode d’apprentissage reconnue comme robuste : les machines à vecteurs de support ou SVM (support vector machine). Les modèles ainsi générés ont ensuite été testés sur une cohorte prospective en cours de recrutement afin d’obtenir des résultats préliminaires sur la robustesse de ces nomogrammes.

  • Titre traduit

    Quantization and exploitation of intra-tumoral heterogeneity on PET and CT images


  • Résumé

    Positron emission tomography (PET) / Computed tomography (CT) multi-modality imaging is the most commonly used imaging technique to diagnose and monitor patients in oncology. PET/CT images provide a global tissue density description (CT images) and a characterization of tumor metabolic activity (PET images). Further analysis of those images acquired in clinical routine supplied additional data as regards patient survival or treatment response. All those new data allow to describe the tumor phenotype and are generally grouped under the generic name of Radiomics. Nevertheless, the number of shape descriptors and texture features characterising tumors have significantly increased in recent years and those parameters can be sensitive to exctraction method or whether to imaging modality. During this thesis, parameters variability, computed on PET and CT images, was assessed thanks to a test-retest cohort : for each patient, two groups of PET/CT images, acquired under the same conditions but generated with an interval of few minutes, were available. Parameters classified as reliable after this analysis were exploited for survival analysis of patients in the context of non-small cell lug cancer (NSCLC).The construction of a prognostic model with those metrics permitted first to study the complementarity of PET and CT texture features. However, this nomogram has been generated by simply adding risk factors and not with a robust multi-parametric analysis method. In the second part, the same data were exploited to build a prognostic model using support vector machine (SVM) algorithm. The models thus generated were then tested on a prospective cohort currently being recruited to obtain preliminary results as regards the robustness of those nomograms.


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