Modélisation biomécanique pour l'imagerie de prostate

par Johan Sarrazin

Thèse de doctorat en Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement

Sous la direction de Emmanuel Promayon.

Le président du jury était Dimitris Visvikis.

Le jury était composé de Jocelyne Troccaz, Michael Baumann, Pierre Mozer.

Les rapporteurs étaient Christian Duriez, Maud Marchal.


  • Résumé

    Le cancer de prostate était, en France en 2012, le premier cancer masculin avec plus de 53 465 nouveaux cas par an et 8 876 décès. La biopsie transrectale de prostate est la méthode utilisée afin de déterminer de manière histopathologique la présence ou non du cancer. Le plus souvent, l’urologue ponctionne la prostate en douze positions, équiréparties sur l’ensemble la prostate ainsi que des zones cibles. Ceci se fait classiquement sous guidage échographique endorectal. La difficulté pour l’urologue est de pouvoir réaliser cette cartographie de prostate de manière précise alors qu’il ne dispose, le plus souvent, que d’une imagerie 2D et que l’acquisition des images elle-même contribue à déplacer et déformer la prostate.C’est dans ce cadre que nous proposons le développement d’un modèle biomécanique de prostate patient-spécifique, utilisable en temps clinique, basé uniquement sur l’acquisition d’échographies transrectales. Ce modèle apporte un moyen de prendre en compte les déplacements et déformations de la prostate ainsi que des zones cibles. Pour cela, nous nous sommes intéressés à la construction d’une chaîne de validation permettant le prototypage et le test à grande échelle de paramètres sur des données issues de bancs expérimentaux ou cliniques afin d’évaluer l’impact de chaque étape jusqu’à la simulation biomécanique. Au cours de cette thèse, une première phase de test a été réalisée sur un fantôme réaliste de prostate afin d’étudier l’impact des paramètres de nos modèles au travers d’une étude statistique basée sur plus de 800 simulations. Des conclusions de ce premier essai, nous avons développé et validé des outils permettant l’acquisition de données cliniques tels que le calibrage d’un robot porte-sonde ou le développement d’une méthode de collision basée sur des contraintes projectives. Un premier test patient a pu être réalisé au cours de cette thèse et montre des résultats encourageants pour la poursuite de ces travaux.

  • Titre traduit

    Biomechanical modeling applied to prostate imaging


  • Résumé

    In 2012 in France, prostate cancer was the most frequent cancer with 53 465 new cases estimated and 8 876 deaths. Transrectal prostate biopsy is the only method used to prove the presence of cancer with a histopathologic study. Twelve biopsies are evenly punctured all around the prostate by the urologist as well as targeted areas. This is generally done with the guidance of endorectal ultrasound images. The difficulties for the urologist are to perform this 3D task precisely and accurately based on 2D imaging. Moreover image acquisition itself contributes to prostate motion and deformation.It is within this framework that we proposed the development of patient-specific biomechanical model of prostate. This model can be used in a clinical time and is based only on 3D ultrasonographic volumes. The model allows the urologist to monitor the deformations and the displacements of the prostate and to follow targeted areas. Firstly, we were interested in building a validation workflow for prototyping and conducting a large-scale test to evaluate the impact of each necessary step before the dynamic simulation. An initial test was conducted with a realistic deformable prostate phantom. This experiment is based on more than 800 simulations allowing us to complete a statistical survey. We then developed and validated tools, such as the calibration of a robot probe-holder to improve the workflow and to perform real patient data acquisitions. An evaluation of the impact of each parameter of the biomechanical model was achieved on a realistic deformable prostate phantom. Finally, we had the opportunity to apply our workflow on one patient biopsy session acquisition. Results are encouraging and shows good perspectives to our work.


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