Auteur / Autrice : | Florent Besson |
Direction : | Emmanuel Durand |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Imagerie et physique médicale |
Date : | Soutenance le 04/06/2020 |
Etablissement(s) : | université Paris-Saclay |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Electrical, optical, bio : physics and engineering (Orsay, Essonne ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'imagerie biomédicale multimodale Paris-Saclay (Orsay, Essonne ; 2020-....) |
référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....) | |
Entreprise : General Electric Healthcare | |
Jury : | Président / Présidente : David Montani |
Examinateurs / Examinatrices : Ludovic de Rochefort, Riemer Slart, Pierre Vera, Mathieu Hatt, Alexandre Cochet, Jacques Felblinger | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Ludovic de Rochefort, Riemer Slart |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
L'hétérogénéité tumorale est un facteur important de progression et de résistance au traitement. L'imagerie multiparamétrique TEP-IRM offre des opportunités uniques de caractérisation biologique cellulaire, mais n’a jamais été évalué à l’échelle régionale intra-tumorale dans le cancer du poumon non à petites cellules (CBNPC), première cause de décès oncologique. Une approche multiparamétrique dynamique simultanée TEP-IRM au 18F-FDG a été développée en ce sens. Cette approche a nécessité l’implémentation « maison » de la méthode de référence de quantification TEP du métabolisme glucidique (modèle tri-compartimental de Sokoloff); le développement d’une méthode de correction inédite des distorsions géométriques en imagerie de diffusion, validée sur fantôme et testée cliniquement ; la validation sur fantôme de méthodes d’IRM quantitative (relaxométrie T1/T2), également testées cliniquement; et l’implémentation « maison » du modèle compartimental de Tofts (version étendue) pour l’évaluation de la vascularisation tumorale en IRM dynamique de perfusion. Les résultats de nos travaux expérimentaux effectués à l’échelle intra-tumorale régionale illustrent l’hétérogénéité des rapports entre métabolisme glucidique et vascularisation dans le CBNPC, deux caractéristiques biologiques fondamentales de progression tumorale, et montrent qu’un partitionnement tumoral non supervisé par modèle de mélange gaussien, intégrant l’ensemble des biomarqueurs TEP-IRM de ce projet, individualise 3 types de supervoxels, dont la signature biologique peut être prédite avec une exactitude de 97% par 4 biomarqueurs TEP-IRM dominants, révélés par méthodes métaheuristiques d'apprentissage machine.