Gotowa bibliografia na temat „Imagerie médicale – Appareils et matériel – Histopathologie”

L'histopathologie et l'analyse des lames de microscope numérisées (WSI) représente un domaine très pertinent de la médecine puisque une biopsie peut dévoiler de nombreuses maladies parfois difficiles ou impossibles à diagnostiquer à l'œil nu ou avec d'autres techniques d'imagerie. Avec l'avènement de l'apprentissage profond, qui nécessite un grand nombre d'images annotées pour être efficace, la nécessité d'obtenir rapidement des annotations de qualité est devenue évidente. L'objectif de cette thèse est de développer des algorithmes d'intelligence artificielle pour des annotations et des corrections interactives rapides afin de faciliter la supervision de l'utilisateur dans la segmentation d'images d'histopathologie. Cette thèse présente nos contributions en utilisant trois stratégies d'interaction ainsi que des formalismes mathématiques d'apprentissage profond sous-jacents différents. Ensemble, nos contributions couvrent un large éventail de cas d'utilisation:(1) Le premier outil est entièrement supervisé et s'attaque à la tâche de correction de la segmentation des noyaux cellulaires. Les noyaux sont des structures biologiques qui peuvent être observées distinctement à un grossissement de ×40 et qui sont essentielles pour plusieurs tâches de diagnostic. En effet, des marqueurs tels que la densité des noyaux ou le rapport entre la surface du noyau et celle du cytoplasme sont révélateurs de certaines pathologies. L'outil proposé est constitué d'une pipeline Click and Refine, exploitant de nouvelles métriques sur les similarités de patchs et de nouvelles architectures d'apprentissage pour affiner quatre types d'erreurs de segmentation, spécifiques aux noyaux.(2) Le second outil consiste en une méthode de segmentation faiblement supervisée testée sur des régions tumorales dans le cancer métastatique des ganglions lymphatiques du sein. Ces régions tumorales sont des structures biologiques clairement visibles à faible grossissement (×5 ou × 10). La première partie de notre algorithme fournit une segmentation initiale grossière de l'ensemble de la WSI basée sur des annotations partielles, qui peut ensuite être révisée à l'aide de corrections de segmentation rapides, interactives et non locales.(3) Enfin, le troisième outil propose une méthode de segmentation totalement non supervisée et une variante à apprentissage unique pour segmenter des structures biologiques hétérogènes complexes sur des WSI entières. La version d'apprentissage One-Shot est évaluée sur un ensemble de données de tubules rénaux dilatés. Les tubules dilatés sont des structures biologiques de taille moyenne qui peuvent être observées à un grossissement moyen de ×10-20. Ils sont révélateurs de certaines maladies telles que l'obstruction des voies urinaires. La méthode Deep ContourFlow proposée traduit les concepts de contours actifs en fonctions de perte différentiables exploitées dans les architectures d'apprentissage profond
Histopathology on Whole Slide Images (WSI) represents a very valuable field of medicine since the study of biopsies with microscopes can reveal several diseases that are sometimes difficult or impossible to diagnose with the naked eye or other imaging techniques. With the advent of deep learning, which requires a large number of annotated images to be effective, the need to obtain quickly high-quality annotations became clear. The purpose of this thesis is to develop artificial intelligence algorithms for fast interactive annotations and corrections to facilitate user supervision in histopathology image segmentation. This thesis presents our contributions using three different interaction strategies and underlying deep-learning mathematical formalisms. Together, our contributions cover a wide range of use cases:(1) The first tool is completely supervised and tackles the task of correcting nuclei segmentation. Nuclei are biological structures that can be observed distinctly at ×40 magnification and which are essential for several diagnosis tasks. In fact, markers such as the density of nuclei or the ratio between the area of the nucleusand that of the cytoplasm are indicative of certain conditions. The proposed tool proposes a Click and Refine pipeline, exploiting novel metrics on patch similarities and novel architecture training designs to refine four types of segmentation errors, specific to nuclei.(2) The second tool consists of a weakly supervised segmentation method tested on tumoral regions in lymph node metastatic breast cancer. These tumoral regions are biological structures clearly visible at low magnification(×5 or × 10). The first part of our algorithm provides an initial coarse segmentation of the entire WSI based on scribbles, which can then be corrected using fast interactive and non-local segmentation correction inputs.(3) Finally, the third tool proposes a completely unsupervised segmentation tool and a one-shot variant to segment complex heterogeneous biological structures on whole WSIs. The One-Shot learning version is evaluated on a dataset of kidney-dilated tubules. Dilated tubules are medium-sized biological structures that can be observed at an average magnification of ×10-20. They are indicative of some diseases such as urinary tract obstruction. The underlying proposed Deep ContourFlow method translates concepts of active contours into differentiable loss functions exploited in deep-learning architectures

Ce travail de thèse concerne l’étude des mécanismes de scintillation de monocristaux de LYSO:Ce et de céramiques denses de Gd2O2S:Pr,Ce et de LuGdO3:Eu pour pouvoir cibler leur optimisation. Les spécificités pour une application en imagerie médicale incluent un fort pouvoir d’arrêt des rayonnements  et X, un rendement lumineux élevé, un temps de réponse rapide et, pour la tomographie CT, un afterglow le plus faible possible. Un important travail de compréhension des mécanismes mis en jeu a permis de mettre en évidence le rôle dommageable joué par les défauts ponctuels sur les propriétés de scintillation de ces composés (lacunes anioniques pour LYSO:Ce et Gd2O2S:Pr,Ce, et oxygènes interstitiels pour LuGdO3:Eu). Deux voies d’optimisation de ces scintillateurs ont été approfondies : le codopage et les recuits sous atmosphère contrôlée. Le codopage de monocristaux de LYSO:Ce par Ca2+ et Mg2+ permet d’améliorer significativement le rendement lumineux et l’afterglow, tout en stabilisant une partie importante de Ce4+ par un mécanisme de compensation de charges. Ces améliorations sont complémentaires avec celles d’un recuit oxydant. L’afterglow de LuGdO3:Eu a également été sensiblement optimisé, cette fois en utilisant des codopants trivalents (Ce3+, Pr3+ et Tb3+). Enfin, nous avons mis en avant qu’appliquer un recuit sous atmosphère soufrée est un moyen efficace de réduire l’afterglow des céramiques de Gd2O2S:Pr sans en dégrader le rendement lumineux.

Nous avons pu observer récemment d’importants progrès dans les techniques d’imageries médicales qui ont été accompagnés par le développement d’outils informatiques de prévisualisation et d’aide automatique au diagnostic. La réalisation de tels outils nécessite généralement la création d’un modèle mathématique capable de représenter les organes et dont la construction est divisée en trois étapes : (i)choisir et extraire les structures à étudier, (ii)choisir un modèle mathématique adapté à la représentation de ces structures particulières, (iii) estimer les variations des paramètres du modèle ainsi choisi. Cette thèse aborde donc chacune de ces taches de fac¸on originale. La modélisation des organes est décrite au travers de déformations et nécessite une étape préalable de recalage de forme. Ceci implique la définition d’une forme de référence ainsi que d’un ensemble de déformations. Cette thèse introduit l’utilisation d’incertitudes sur le recalage de formes : définies a l’aide d’une matrice de covariance dans l’espace des déformations, elles indiquent localement la fiabilité du recalage obtenu. Ensuite vient la modélisation des variations de formes, obtenue à partir d’un ensemble d’apprentissage représentant différentes instances de l’organe étudié. Cette thèse apporte à la phase de modélisation des déformations, les informations sur les erreurs de recalage au travers de la propagation des incertitudes. La contribution finale de la thèse touche à la segmentation de ces structures par un modèle déformable, guidé par le modèle de forme sur lequel les incertitudes dues au modèle sont évaluées. La segmentation cardiaque du ventricule gauche en imagerie scanner, ainsi que le corps calleux en imagerie à résonance magnétique ont été considérés pour démontrer les performances de cette approche.

Apres une presentation succinte de la situation de l'imagerie numerique en general et de ses applications medicales en particulier, l'accent est mis sur les modes de formation des images en medecine nucleaire, et plus specialement sur certains defauts des gamma-cameras. La correction de ces defauts est abordee, d'une part a travers une phase d'evaluation d'un correcteur en ligne des distorsions geometriques developpe par le laboratoire de physique nucleaire des hautes energie de l'ecole polytechnique, et, d'autre part, a travers l'etude de la fonction de transfert du detecteur. L'utilite de la connaissance de la ftm pour le choix d'un collimateur et pour restaurer les images acquises est mise en evidence. Partant de la, diverses techniques sont proposees pour extraire des parametres d'interet clinique concernant la cinetique cardiaque a partir de ventriculographies isotopiques et de tomographies des cavites cardiaques synchronisees sur le signal electrocardiographique

Le domaine de la neuroimagerie a connu un essor remarquable, grâce au développement de techniques d'acquisition de haute technicité, apportant au domaine des neurosciences- fondamentales et cliniques- des outils d'investigation d'une qualité sans cesse croissante. C'est l'un des domaines , dans lesquels une infrastructure permettant le partage de données multi-centriques, pourrait apporter une aide d écisive au progrès de la recherche. Neurobase est un projet qui cherche à construire un système fédéré, pour le partage de données et d'ouitls de traitement dans le domaine de la neuroimagerie. Cependant, la réalisation de ce type de système soulève plusieurs défis, l'hétérogénéité sémantique constituant certainement le plus critique. Les ontologies se sont révélées être le paradigme clé utilisé pour résoudre le problème de l'hétérogénéité sémantique et assurer l'interopérabilité entre systèmes hétérogènes. Ainsi, cette thèse , initiée dans le cadre du projet Neurobase, a pour but de construire une ontologie pour le partage de données et d'outils de traitement, dans le domaine de la neuroimagerie. Il s'agit de proposer une conceptualisation de ce domaine, pour les différents types d'imagerie ainsi que pour les outils de traitement appliqués à ces images. L'ontologie résultat de la conceptualisation devrait être une ontologie assez générale, pour embrasser tous les besoins du domaine, respecter des principes ontologiques formels, exprimer une sémantique riche, être richement axiomatisée, être rigoureuse, et enfin être consensuelle. La contribution de nos travaux se décline en deux aspects essentiels. Le premier aspect concerne la démarche originale adoptée pour construire nos ontologies, en définissant un cadre de références ontologiques à différents niveaux d'abstraction. Le second aspect concerne la proposition d'ontologies innovantes, qui répondent à certains besoins du domaine de la neuroimagerie, tout en respectant le cadre de références ontologiques adopté.

L'utilisation de l'imagerie ultrasonore de contraste pour l'évaluation de paramètres de la microcirculation chez l’homme et le petit animal est de plus en plus répandue. Cependant, la qualité des paramètres de perfusion estimés reste limitée par de nombreux facteurs : la variabilité de la concentration de l'agent de contraste, l’atténuation du signal ultrasonore et les mouvements présents dans les acquisitions. L'objectif de ce travail est de proposer des solutions méthodologiques pour une prise en compte adaptée de ces différents facteurs dans le cadre d'études par imagerie ultrasonore de contraste chez le petit animal. Une méthode de sélection d’images a posteriori a été proposée, permettant la compensation des mouvements d’origine respiratoire. Cette méthode, basée sur l’Analyse en Composantes Principales et intégrant des informations a priori relatives à la fréquence respiratoire, permet d’extraire les images acquises à un même instant du cycle respiratoire. Une méthode d’estimation de l’atténuation due aux microbulles a également été développée, permettant d’estimer une séquence dynamique spécifique de l’agent de contraste dépourvue d’artéfacts de masquage. Cette séquence dynamique fournit ainsi une représentation de la concentration de l’agent de contraste plus fiable que les séquences originales. Ces méthodes, implémentées dans un logiciel simple d’utilisation et convivial, ont été appliquées et validées sur des acquisitions de perfusion rénale chez la souris et des acquisitions rénales ex vivo réalisées chez le porc. Leur intérêt pour l’étude de la microcirculation tumorale et l’évaluation d’un traitement antiangiogénique ont notamment été mis en évidence
Contrast-enhanced ultrasound (CEUS) imaging is a modality of growing interest in human and small animal studies for the estimation of microcirculation parameters. Nevertheless, estimated microcirculation parameters are still impaired by several artefacts: the contrast agent concentration, microbubble attenuation and motion that is present in the acquisitions. The aim of this work is to propose a methodology for assessing microcirculation in small animal CEUS studies by investigating original methods to correct for these artefacts. An a posteriori frame selection method has been proposed. This method, based on a Principal Component Analysis and that integrates a priori information about the respiratory frequency, allows the selection of the frames acquired at the same respiratory phase. A method for estimating microbubble attenuation in vivo has also been developed. This method provides a dynamic microbubble-specific sequence without shadowing artefacts and therefore more reliable than available from original sequences. These methods, which have been implemented in a user friendly software, have been applied and validated in renal perfusion studies in a murine and a porcine model. Especially, their interest in assessing tumor microcirculation and the efficacy of an antiangiogenic treatment has been highlighted

L'efficacité du traitement chirurgical du cancer dépend de la localisation précise et de l'ablation complète des lésions tumorales. Dans ce contexte, l'introduction en bloc opératoire de systèmes de détection nucléaire miniaturisés associés à des radio pharmaceutiques pour le marquage des tumeurs permet, en guidant le geste opératoire du chirurgien, de s'assurer en temps réel de la qualité de l'exérèse des tissus cancéreux. L'imageur gamma poci (per-opérative compact imager), qui fait l'objet de cette thèse, a été conçu pour développer et renforcer la technique d'assistance chirurgicale par radio-guidage en apportant un nouvel outil de discrimination entre tissus sains et tissus pathologiques. La phase initiale de recherche des techniques de détection les mieux adaptées a une localisation haute-résolution au contact de la plaie opératoire a abouti au choix d'un imageur modulable élabore autour d'un tube intensificateur d'image lu par une photodiode à localisation bidimensionnelle. La géométrie de deux têtes de détection gamma associant un collimateur à trous parallèles et un scintillateur a ensuite été définie à l'aide de simulations numériques. A partir de ces solutions instrumentales, un premier prototype de poci, possédant un champ de vision de 24 mm de diamètre, a été développé sa caracterisation a mis en evidence une resolution spatiale millimetrique et une efficacité de détection proche de celle des gamma-cameras cliniques, conformement aux previsions numeriques. En collaboration avec l'hôpital Gustave Roussy, l'évaluation clinique de cet imageur per-operatoire a alors été menée sur la localisation transcutanée du ganglion sentinelle pour des patients atteints de mélanomes malins ou de cancers du sein. Les résultats prometteurs obtenus lors de cette étude préliminaire permettent d'envisager, des a présent, de manière favorable, l'utilisation de poci en bloc opératoire et d'étendre son utilisation a d'autres pathologies cancéreuses.

Combinées à des techniques de reconstruction d'image, la magnétoencéphalographie (MEG) et l'électroencéphalographie (EEG) ouvrent de nouvelles perspectives pour l'observation et l'exploration de la dynamique cérébrale à l'échelle locale. Cependant, le problème inverse associé est mal posé et doit être régularisé par l'introduction d'a priori sur le modèle d'image. Les a priori classiques -- par exemple quadratiques en la norme des courants neuronaux -- mènent à des images de l'activité cérébrale qui sont souvent trop lisses pour permettre de localiser de façon précise les générateurs corticaux. Des approches plus spécifiques améliorent théoriquement la détection des distributions de courant plus ou moins étendues mais souffrent de problèmes de passage à l'échelle qui limitent leurs applications. L'objet de ce travail de thèse a été de concilier les deux approches en proposant une méthode multirésolution qui parcellise de façon itérative la surface corticale à partir d'a priori anatomiques et fonctionnels tels que la courbure du cortex et/ou l'utilisation d'atlas provenant d'investigations neuroscientifiques. L'approche d'imagerie multirésolution est abordée ici comme une méthode de sélection de modèle fondée sur le principe d'erreur de validation croisée généralisée. La modélisation des courants générés par des parcelles continues de la surface corticale est réalisée à partir d'un modèle paramétrique compact fondé sur les multipôles de courants équivalents
When combined with image reconstruction techniques, magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG) may open new windows for the observation and exploration of time-resolved brain processes at the local--regional spatial scale. The ill-posedness of the associated inverse problem however, necessitates the introduction of image models as regularizing priors. Basic priors -- e. G. Quadratic in the norm of the expected neural currents -- yield images of brain activity that are often too smeared for the satisfactory elucidation of specific neuroscience questions that focus on localization. On the other hand, more sophisticated prior image models -- even though they would theoretically improve the detection of sparse-focal current distributions -- suffer from scalability issues that imped their practical impact. In this PhD work, my primary objective was to reconcile the best of both approaches. I have derived a multiresolution imaging technique which proceeds iteratively to the fit of image models based on the parcellation of the cortical surface. This latter derives from anatomical and functional priors such as the curvature of the cortical manifold, and/or the coregistration to some atlas relevant to the neuroscience investigation. Technically, the multiresolution imaging technique is approached as an empirical model selection procedure optimized according to the least-generalized cross validation (GCV) error principle. Further, the piecewise current model is adequately approached using a compact parametric model based on equivalent current multipoles

La tomographie d'impedance electrique (t. I. E. ) est une recente methode d'imagerie medicale. Elle a pour but de visualiser la distribution de resistivite a l'interieur d'un milieu, le tissu mammaire dans notre application. Pour cela, on injecte dans ce milieu un courant alternatif par l'intermediaire d'electrodes dites d'apport. Les differences de potentiels engendrees par le passage de ce courant sont mesurees en surface grace a des voltmetres differentiels relies a des electrodes dites de mesure. La resolution finale depend du nombre de mesures. L'impedance electrique des tissus biologiques varie suivant la frequence du signal injecte. Le module et la phase de l'impedance d'un tissu dependent de sa structure, de sa nature et de son etat physiopathologique. Des modifications cellulaires, comme celles qui surviennent en presence d'un cancer, modifient la reponse harmonique d'un tissu. En etablissant la cartographie d'impedance multi-frequentielle d'un tissu, on espere ainsi detecter les heterogeneites localisees sur des zones cancereuses. Les conditions d'apport (impedances d'electrodes elevees) et de mesure (signaux tres faibles, tension de mode commun eleve) engendrent un cahier des charges contraignant et l'obligation de travailler aux limites technologiques des composants. Le travail presente a consiste en l'elaboration et la conception d'un systeme d'acquisition multivoies permettant d'injecter un courant sinusoidal sur une large gamme de frequence, de mesurer en surface 32 differences de potentiels, de preparer et convertir ces donnees qui seront ensuite traitees par un micro-ordinateur. Les resultats obtenus in-vitro et in-vivo confirment la faisabilite de la tomographie d'impedance electrique

Ce travail de thèse, réalisé à l'Institut Mathématiques de Bordeaux (IMB) de 2010 à 2015 sous la direction de Thierry Colin et Olivier Saut, décrit la création et le développement progressif d'un ensemble de théories, de techniques et d'outils liant l'imagerie médicale aux mathématiques appliquées dans le but d'envisager leur application clinique à courte échéance en oncologie. Cette thèse a tout d'abord consisté à optimiser les modèles spatiaux de croissance tumorale développés à l'IMB incluant des éléments microscopiques et macroscopiques obtenus par analyse des informations disponibles des examens d’imagerie. Plusieurs étapes ont été réalisées permettant de mieux appréhender la modélisation in vivo. Différents organes et types tumoraux ont été explorés, en particulier au niveau du poumon, du foie, et du rein. Ces localisations ont été successivement étudiées afin d’enrichir progressivement les modèles par les réponses qu'elles apportaient et répondre ainsi à la réalité clinique. De façon concomitante, des outils ont été intégrés au fur et à mesure afin de standardiser la démarche de recueil de données et permettre d'affiner l'évaluation thérapeutique par l'imagerie à l'aide de marqueurs numériques. L'implémentation de l'imagerie fonctionnelle dans une pratique clinique est ainsi devenue une réalité. Le but est à terme d’appliquer de façon prospective ces outils d'assistance en pratique quotidienne. La modélisation a été aussi appliquée en oncologie interventionnelle par l'étude de la distribution du champ électrique lors des électroporations de prostate et bientôt du foie. Ceci permettra de mieux contrôler les zones d'ablation et ainsi améliorer la sécurité et l'efficacité de ces traitements. Tout cela a permis d'envisager des projets cliniques combinant une part exploratoire impliquant la modélisation. Ces développements et leurs perspectives sont rapportés successivement dans ce manuscrit
This work performed at the Institute of Mathematics of Bordeaux (IMB) from 2010 to 2015 under the direction of Thierry Colin and Olivier Saut describes the creation and gradual development of a set of theories, techniques and tools linking medical imaging and applied mathematics in order to consider their clinical application in the short term in oncology. The first goal was to optimize the spatial models of tumor growth developed at the IMB including microscopic and macroscopic elements obtained by analyzing the information available on imaging explorations. Several steps were performed to better understand the in vivo modeling. Various organs and tumor types were investigated, especially in the lung, liver, and kidney. These locations were studied successively to progressively enrich the model by the answers they brought and thus respond to clinical reality. Concomitantly, tools were integrated to standardize the data collection process and help to refine the therapeutic evaluation by imaging with digital markers. The implementation of functional imaging in clinical practice has become a reality. The goal is ultimately to apply prospectively these support tools in a daily practice. Modelling was also applied in interventional oncology for the study of the electric field distribution after percutaneous irreversible electroporation in the prostate and soon in the liver. This will allow a better control of the ablation areas and thereby improve the safety and efficacy of these treatments