Добірка наукової літератури з теми "Imagerie par Résonance Magnétique multiparamétrique (IRM-mp)"

Reliant le cerveau à la moelle épinière, le tronc cérébral (TC) est une zone de convergence des voies motrices et sensitives. Il comporte différents noyaux, responsables de diverses fonctions comme la motricité, la régulation des rythmes respiratoires et cardiaques, l'origine de nerfs crâniens. Malgré une importance dans différentes pathologies neurodégénératives, l'exploration in vivo du TC reste encore aujourd'hui un enjeu à relever. La résolution employée, le faible contraste et sa localisation rendent son étude difficile en imagerie par résonance magnétique (IRM) conventionnelle. A partir de différentes séquences IRM avancées, nous avons réalisé, chez une population de patients parkinsoniens, une étude de la substance noire (SN), zone située dans la partie haute du TC. Les résultats montrent que l'imagerie du fer associée à l'imagerie de l'eau libre suggère des processus physiopathologiques sous-jacents différents. Néanmoins, aux vues de la taille des structures étudiées, le besoin de précision reste nécessaire pour une identification avec plus de fiabilité. L'originalité de la proposition est de développer une méthode dédiée au TC, afin de pallier au mieux, les difficultés de son observation. Par une optimisation des acquisitions IRM, et plusieurs traitements d'images, les résultats obtenus montrent la possibilité d'identifier facilement certaines structures et une stabilisation des valeurs quantitatives. Pour terminer, toujours dans l'objectif de l'amélioration des mesures IRM, nous nous sommes intéressés à l'IRM sur pièces anatomiques humaines. L'IRM post-mortem est utilisé dans le cadre de cette thèse pour la mise en évidence et la quantification des métaux (fer) et la corrélation avec des techniques histologiques
Connecting the brain to the spinal cord, the brain stem Brainstem (BST) is an area of convergence of motor and sensory pathways. It has different nuclei, responsible for various functions such as motor skills, regulation of respiratory and cardiac rhythms, the origin of cranial nerves. Despite its importance in various neurodegenerative diseases, in vivo exploration of BST is still a challenge today. The resolution used, the low contrast and its location make it difficult to study in conventional magnetic resonance imaging (MRI). Based on various advanced MRI sequences, we carried out a study of the substantia nigra (SN) in a population of Parkinson's patients, an area located in the upper part of the BST. The results show that iron imaging combined with free water imaging suggests different underlying pathophysiological processes. Nevertheless, given the size of the structures studied, the need for precision remains necessary for more reliable identification. The originality of the proposal is to develop a method dedicated to BST, in order to best overcome the difficulties of its observation. By optimizing MRI acquisitions and several image processing, the results obtained show the possibility of easily identifying certain structures and stabilizing quantitative values. To conclude, still with the objective of improving MRI measurements, we were interested in MRI on human anatomical parts. Post-mortem MRI is used in this thesis for the detection and quantification of metals (iron) and correlation with histological techniques

Les systèmes théranostiques associant des propriétés thérapeutiques et des propriétés d'imagerie sont développés pour permettre le suivi de traitement in vivo. La stratégie que nous proposons dans cette thèse est de formuler des liposomes magnétiques thermosensibles chargés en principe actif pour traiter des tumeurs murines superficielles du côlon CT26. Ces nanovecteurs peuvent être accumulés dans les tumeurs par ciblage magnétique et le relargage du principe actif peut être déclenché par HIFU (Ultrasons Focalisés de Haute Intensité). Ces liposomes sont développés par co-encapsulation de nanoparticules de maghémite (?-Fe2O3) et de Combrétastatine A4 Phosphate (CA4P) dans des liposomes thermosensibles. La forte encapsulation des nanoparticules magnétiques dans les Liposomes Ultra-Magnétiques (LUM) permet à la fois le ciblage magnétique et leur suivi in vivo par IRM. Le chauffage par HIFU in vitro à la température de transition des membranes des LUM a permis une amélioration du relargage de la CA4P. La biodistribution des LUM in vivo a été évaluée par IRM dynamique de contraste de susceptibilité avec une résolution temporelle adaptée à la cinétique de capture des nanovecteurs, notamment par le foie. L'efficacité du ciblage magnétique a été démontrée grâce à une nouvelle méthode de traitement de l'histogramme des intensités IRM. Enfin, l'ajustement in vivo des séquences d'HIFU permet le relargage du principe actif. L'efficacité du traitement est ensuite suivie par IRM multiparamétrique anatomique, pondérée T2* de diffusion et de perfusion pour évaluer l'impact sur la fonctionnalité vasculaire et l'évolution tumorale, ainsi que par histologie
Theranostic systems with imaging and therapeutic properties are developed to monitor treatments in vivo. The strategy we propose here is to design thermosensitive drug-loaded magnetic liposomes to treat superficial colon tumors CT26 on mice. These nanocarriers can be accumulated in the tumor by using a magnetic field gradient and the drug release can be triggered by a local heating induced by HIFU (High Intensity Focused Ultrasounds). They have been developed by co-encapsulation of magnetic nanoparticles and the antitumoral drug CA4P (Combretastatin A-4 Phosphate) in thermosensitive liposomes. The high loading of maghemite (γ-Fe2O3) magnetic nanoparticles enables both magnetic targeting and in vivo monitoring by MRI of this Ultra-Magnetic Liposomes (UML). In vitro HIFU heating at the UML membrane transition temperature improved the drug release. In vivo UML biodistribution was evaluated with dynamic susceptibility contrast imaging adjusted in time acquisition in MRI and the magnetic targeting efficiency was shown with a new MRI imaging processing. Adjustments of in vivo HIFU sequences to locally heat the tumor at the UML transition temperature allowed the triggering of drug release. Treatment efficiency was monitored by multiparametric diffusion, T2* weighted, anatomical and perfusion MRI and histology

Le cancer de la prostate (CaP) est le cancer le plus diagnostiqué dans plus de la moitié des pays du monde et le cinquième cancer le plus meurtrier chez les hommes en 2020. Le diagnostic du CaP inclut l'acquisition d'une imagerie par résonance magnétique multiparamétrique (IRM-mp) - qui combine une séquence T2-pondérée (T2-w), une imagerie pondérée en diffusion (DWI) et une séquence dynamique de contraste amélioré (DCE) - avant la réalisation de biopsies. L'analyse jointe de ces images multimodales est fastidieuse et chronophage, en particulier lorsque les séquences mènent à des conclusions différentes. En outre, la sensibilité de l'IRM reste faible pour les cancers peu agressifs et la variabilité inter-observateur élevée. De plus, l'analyse visuelle ne permet pas aujourd'hui de déterminer l'agressivité des cancers, caractérisée par le score de Gleason (GS). C'est pourquoi des systèmes d'aide au diagnostic (CAD) basés sur des modèles statistiques par apprentissage ont été proposés ces dernières années, pour d'assister les radiologues dans leur diagnostic. Toutefois, la majorité de ces systèmes se concentrent sur une tâche de détection binaire des lésions cliniquement significatives (CS). L'objectif de cette thèse est d'élaborer un système CAD pour détecter les CaP sur des IRM-mp, mais aussi de caractériser leur agressivité en prédisant le GS associé. Dans une première partie, nous présentons un système CAD supervisé permettant de segmenter le CaP par agressivité à partir des cartes T2-w et ADC. Ce réseau de neurones multiclasse segmente simultanément la prostate et les lésions par agressivité. Le modèle a été entraîné et évalué en validation croisée à 5 plis sur une base de données hétérogène de 219 examens IRM acquis avant prostatectomie. Pour la tâche de classification par GS, le kappa de Cohen quadratiquement pondéré (κ) est de 0.418 ± 0.138, ce qui représente le meilleur kappa par lésions pour une tâche de segmentation par GS à notre connaissance. Le modèle présente également des capacités de généralisation encourageantes sur le jeu de données public PROSTATEx-2. Dans une deuxième partie, nous nous penchons sur un modèle faiblement supervisé, permettant l'inclusion de données où les lésions sont identifiées par des points seulement, pour un gain de temps conséquent et l'inclusion de bases de données établies sur la biopsie. Concernant la tâche de classification par GS, les performances approchent celles obtenues avec le modèle totalement supervisé de référence, en n'ayant que 6% de voxels annotés pour l'entraînement. Dans une dernière partie, nous étudions l'apport de l'imagerie DCE, séquence souvent omise en entrée des modèles profonds, pour la détection et la caractérisation du CaP. Plusieurs stratégies d'encodage de la perfusion dans une architecture U-Net sont étudiées. Nous montrons que les cartes paramétriques dérivées des examens IRM DCE ont un impact positif sur les performances de segmentation et de classification du CaP
Prostate cancer (PCa) is the most frequently diagnosed cancer in men in more than half the countries in the world and the fifth leading cause of cancer death among men in 2020. Diagnosis of PCa includes multiparametric magnetic resonance imaging acquisition (mp-MRI) - which combines T2 weighted (T2-w), diffusion weighted imaging (DWI) and dynamic contrast enhanced (DCE) sequences - prior to any biopsy. The joint analysis of these multimodal images is time demanding and challenging, especially when individual MR sequences yield conflicting findings. In addition, the sensitivity of MRI is low for less aggressive cancers and inter-reader reproducibility remains moderate at best. Moreover, visual analysis does not currently allow to determine the cancer aggressiveness, characterized by the Gleason score (GS). This is why computer-aided diagnosis (CAD) systems based on statistical learning models have been proposed in recent years, to assist radiologists in their diagnostic task, but the vast majority of these models focus on the binary detection of clinically significant (CS) lesions. The objective of this thesis is to develop a CAD system to detect and segment PCa on mp-MRI images but also to characterize their aggressiveness, by predicting the associated GS. In a first part, we present a supervised CAD system to segment PCa by aggressiveness from T2-w and ADC maps. This end-to-end multi-class neural network jointly segments the prostate gland and cancer lesions with GS group grading. The model was trained and validated with a 5-fold cross-validation on a heterogeneous series of 219 MRI exams acquired on three different scanners prior prostatectomy. Regarding the automatic GS group grading, Cohen’s quadratic weighted kappa coefficient (κ) is 0.418 ± 0.138, which is the best reported lesion-wise kappa for GS segmentation to our knowledge. The model has also encouraging generalization capacities on the PROSTATEx-2 public dataset. In a second part, we focus on a weakly supervised model that allows the inclusion of partly annotated data, where the lesions are identified by points only, for a consequent saving of time and the inclusion of biopsy-based databases. Regarding the automatic GS group grading on our private dataset, we show that we can approach performance achieved with the baseline fully supervised model while considering 6% of annotated voxels only for training. In the last part, we study the contribution of DCE MRI, a sequence often omitted as input to deep models, for the detection and characterization of PCa. We evaluate several ways to encode the perfusion from the DCE MRI information in a U-Net like architecture. Parametric maps derived from DCE MR exams are shown to positively impact segmentation and grading performance of PCa lesions

Le syndrome gériatrique de fragilité est défini comme un état cliniquement reconnaissable de vulnérabilité accrue résultant du déclin associé au vieillissement. Bien que ce diagnostic soit délivré suite à des tests physiques, l’état des muscles n’est pas spécifiquement étudié alors qu’un des facteurs principaux de l’état de fragilité est la sarcopénie. Afin de poursuivre dans cette voie, il a été décidé d’étudier les muscles par Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), méthode non-invasive favorisant les suivis longitudinaux et offrant de fortes résolutions spatiales. Étant donné la nécessité de développer de nouvelles méthodes IRM pour l’exploration des muscles, le choix s’est également porté sur l’utilisation de modèles animaux, et plus particulièrement le rat, car ils permettent de mimer de nombreuses pathologies humaines. Tout d’abord, un lit IRM-compatible a été développé afin de pouvoir placer le rat dans l’imageur, tout en permettant l’électrostimulation du muscle gastrocnémien. Ce lit possède également une pédale associée à un capteur de pression afin de mesurer la force exercée par la patte stimulée. S’ajoute à cela le développement d’une carte électronique permettant la synchronisation entre l’électrostimulateur et les séquences IRM.La mesure multi-paramétrique du muscle pendant l’effort a été réalisée grâce au développement d’une séquence Look-Locker à encodage radial, d’une séquence Multi-Slice Multi-Echo et l’utilisation de la spectroscopie du phosphore 31P pour mesurer les temps de relaxation T1, T2 et la consommation d’ATP/PCr.Grâce aux développements méthodologiques, aucun artefact de mouvement n’a été détecté sur les images, ce qui a permis d’appliquer ces séquences à une étude comparative de l’effort musculaire entre des rats jeunes et âgés. Les méthodes ont permis de montrer que, contrairement au T1, le T2 varie en fonction de l’intensité de stimulation. La spectroscopie a également permis d’établir une corrélation entre les variations de T2 avec la consommation de PCr.En parallèle, une étude clinique chez l’homme a permis de mesurer le T2 du muscle de patients fragiles et de le corréler aux dégénérescences cognitives liées à l’âge
Geriatric Frailty Syndrome is defined as a clinically recognizable condition of increased vulnerability resulting from decline associated with aging. Although this diagnosis is set up following physical tests, the condition of the muscles is not specifically studied, whereas one of the main factors of the frailty condition is sarcopenia. In order to pursue in this direction, it was decided to study the muscles through Magnetic Resonance Imaging (MRI), a non-invasive method enabling longitudinal follow-up and offering high spatial resolutions. Given the need to develop new MRI methods for the exploration of muscles, animal models, and more particularly the rats, were studied as they enable to mimic many pathologies.First, an MRI-compatible bed was developed in order to place the rat in the scanner, while enabling the electrostimulation of the gastrocnemius muscle. This bed also contains a foot pedal associated with a pressure transducer in order to measure the force exerted by the stimulated hind limb. In addition, an electronic card enabling synchronization between the electrostimulator and the MRI sequences was developed.The multi-parametric measurement of muscle during exercise was carried out after the development of a radial-encoded Look-Locker sequence, a Multi-Slice Multi-Echo sequence and 31P phosphorus spectroscopy to measure T1 relaxation times, T2 and ATP/PCr consumption.Due to these methodological developments, no movement artefact was detected on the images, which enabled to apply these sequences to a comparative study of muscular effort between young and old rats. These methods have shown that, unlike T1, T2 varies with the intensity of stimulation. Spectroscopy also permitted to establish a correlation between the variations of T2 with the consumption of PCr.Moreover, a clinical study in humans enabled to measure the T2 of muscle in frailty patients and to assess correlations with age-related cognitive degenerations

Problématique : Les paramètres fonctionnels extraits en Tomographie par Émission de Positons (TEP) à la 18F-Choline (FCH) et en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) apportent-ils une information supplémentaire par rapports aux informations déjà connues pour caractériser l’agressivité du tissu tumoral ? Objectifs : Notre travail avait pour objectifs tout d’abord (i) de mettre en évidence un éventuel lien entre les paramètres quantitatifs extraits par TEP à la FCH et et les paramètres clinicopathologiques dans le cancer de la prostate. Après cette étude préliminaire, pour quantifier au mieux l’influx de FCH par analyse dynamique de l’acquisition précoce, la deuxième étape avait pour but (ii) d’optimiser cette acquisition. Enfin (iii), le dernier objectif était de mettre en évidence un éventuel lien entre les paramètres quantitatifs extraits par TEP à la FCH et les paramètres quantitatifs extraits par IRM multiparamétrique. Résultats : Pour la première étape (i), nous avons comparé les paramètres quantitatifs extraits par TEP à la FCH et les paramètres clinico-pathologiques de 61 patients venant en TEP à la FCH pour le bilan d’extension initial. L’influx de FCH mesuré par analyse dynamique était plus élevé pour les patients avec un score de Gleason ≥ 4+3 que pour les patients avec un score de Gleason < 4 + 3. Pour la deuxième étape (ii), nous avons tout d’abord voulu optimiser la durée de l’acquisition précoce de TEP à la FCH en comparant le contraste sur bruit de 77 lésions tumorales à 5 minutes et 10 minutes après l’injection de FCH. Le contraste sur bruit à 5 minutes n’était statistiquement pas différent de celui à 10 minutes. La deuxième phase de l’optimisation de l’acquisition précoce de la TEP à la FCH consistait à déterminer quel était le meilleur échantillonnage temporel de ces 5 minutes par la comparaison de 7 échantillonnages temporels différents avec un objectif d’influx de FCH extrait de 37 lésions. L’échantillonnage temporel 12x5”-8x30” a été retenu. Pour la dernière étape (iii), nous avons comparé les paramètres TEP et IRM extraits de 14 lésions tumorales prostatiques. L’influx de FCH et la constante de transfert du gadolinium étaient corrélés, toutefois de manière modérée (r = 0,55). Conclusion : L’influx de FCH mesuré par analyse dynamique de l’acquisition précoce en TEP semble lié à la différenciation des cancers prostatiques. Cet influx semble également lié à la constante de transfert du gadolinium. Ces 2 paramètres d’imagerie semblent toutefois quantifier des processus physiopathologiques différents. Les différents résultats obtenus justifient la poursuite des travaux pour évaluer le rôle de marqueur d’agressivité des cellules cancéreuses prostatiques des différents paramètres quantitatifs obtenus par imagerie fonctionnelle par TEP à la FCH et par IRM multiparamétrique
Research question: Do the functional parameters derived by 18F-Choline (FCH) Positon Emission Tomography (PET) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) add informations to characterize the aggressiveness of prostate cancer? Objectives: The first objective of this work was (i) to enhance a potential link between quantitative parameters extracted by FCH PET and clinicopathological parameters in prostate cancer. Then, after this preliminary study, in order to optimize the quantification of the FCH influx with a kinetic analysis, the second objective was (ii) to optimize the exam protocol of the FCH PET early acquisition. Finally, the last objective was (iii) to enhance a potential link between quantitative parameters extracted by FCH PET and quantitative parameters extracted by multiparametric MRI in prostate cancer. Results: For the first step (i), we compared FCH PET quantitative parameters and clinicopathological parameters extracted from 61 patients referred to the nuclear medicine department to perform an FCH PET/ CT with newly histologically proven prostate cancer and before any treatment The FCH influx measured using kinetic analysis was higher for patients with a Gleason score ≥ 4+3 than for patients with a Gleason score < 4 + 3. Concerning the second step (ii), firstly, we compared the contrast to noise ratio of 77 prostatic cancer lesions at 5 minutes and 10 minutes post-injection in order to optimize the length of the early FCH PET acquisition. No significant difference was observed. Secondly, we sought to define an optimal time sampling of the early FCH PET acquisition comparing 7 different time samplings with a FCH influx as objective extracted from 37 prostatic cancer lesions. The 12x5”-8x30” time sampling was selected. For the last step of this work (iii), we compared FCH PET and multiparametric MRI quantitative parameters extracted from 14 prostatic cancer lesions. The FCH influx was moderately correlated to the vessel permeability measured by the volume transfert constant of gadolinium (r = 0.55). Conclusion: The FCH influx extracted from the early FCH PET acquisition using kinetic analysis seems to be linked to the tumoral differentiation of prostatic cancers. This FCH influx seems also linked to the vessel permeability. However, due to the moderate degree of correlation, these two imaging parameters reflect two different processes. To confirm the results obtained in this work, other studies are needed to enhance the role of the functional parameters derived by FCH PET and multiparametric MRI as biomarkers for prostate cancer

Nous avons développé un système de diagnostic assisté par ordinateur (CAD) basé sur des régions d'intérêt pour caractériser le cancer de la prostate avec un grade de l'International Society of Urological Pathology (ISUP) ≥2 lors d'une IRM multiparamétrique (IRM-mp). Les paramètres de l'image provenant de 2 jeux de données multi-constructeurs de 265 IRM pré-prostatectomie et 112 IRM pré-biopsie ont été combinés en utilisant la régression logistique. Les meilleurs modèles contenaient le 2e percentile d’ADC (ADC2) et le taux de rehaussement normalisé (WI) dans la zone périphérique (ZP) et le 25e percentile d'ADC (ADC25) dans la zone de transition (ZT). Ils ont été associés dans le système CAD. Le CAD a été évalué rétrospectivement sur 2 jeux de données multi-constructeurs contenant respectivement 158 et 105 IRM pré-biopsie de notre institution (test interne) et d'une autre institution (test externe). Deux radiologues ont indépendamment décrit les lésions ciblées par la biopsie. Le score PI-RADSv2 (Prostate Imaging-Reporting and Data System version 2) attribué prospectivement lors de la biopsie et le score CAD ont été comparés aux résultats de la biopsie. A l’échelle des patients, les aires sous la courbe Receiver Operating Characteristic (AUC) du score PI-RADSv2 étaient de 82% (IC 95% : 74-87) et 85% (IC 95% : 79-91) dans les jeux de données de test interne et externe respectivement. Pour les deux radiologues, le score CAD avait des AUC similaires dans les jeux de données interne (82%, IC 95% : 76-89, p=1 ; 84%, IC 95% : 78-91, p=1) et externe (82%, IC 95% : 76-89, p=0.82 ; 86%, IC 95% : 79-93, p=1). La combinaison du PI-RADSv2 et du CAD aurait pu éviter 41 à 52% des biopsies tout en manquant 6 à 10% des cancers ISUP≥2. Le système CAD a confirmé sa robustesse dans une étude multicentrique impliquant 22 scanners et des protocoles d'imagerie très hétérogènes. Dans l'analyse par patient, le CAD et le PI-RADSv2 avaient des performances similaires en termes d’AUC (76%, IC 95% : 70-82 contre 79%, IC 95% : 73-86 ; p=0.34) et de sensibilité (86%, IC 95% : 76-96 contre 89%, IC 95% : 79-98 pour le PI-RADSv2≥4). La spécificité du CAD (62%, IC 95% : 53-70 contre 49% ; IC 95% : 39-59 pour le PI-RADSv2≥4) permettait une complémentarité avec le score PI-RADSv2 pour potentiellement éviter 50% des biopsies, tout en manquant 13% des cancers ISUP≥2. Ces résultats étaient similaires à ceux rapportés dans les cohortes de test issues d’un unique centre et ont ouvert la voie à de nouvelles applications du CAD. Le CAD a d’abord permis une bonne discrimination des cancers ISUP≥2 chez des patients placés en surveillance active. Son AUC (80% ; IC 95% : 74-86) était similaire à celle du score PI-RADSv2 attribué prospectivement par des uro-radiologues spécialisés (81%, IC 95% : 74-87 ; p=0.96). Le CAD était plus spécifique que les scores PI-RADS≥3 (p<0.001) et PI-RADS≥4 (p<0.001). Il pourrait offrir une solution pour sélectionner les patients pouvant éviter sans risque une biopsie de confirmation ou de suivi dans le cadre de leur surveillance active (25%). Il manquerait alors 5% des cancers ISUP≥2. Le CAD a enfin été confronté aux IRM-mp pré-prostatectomie de 56 patients japonais, issus d’une population qui est géographiquement éloignée de sa population d’entraînement et qui intéresse de par ses faibles taux d’incidence et de mortalité du cancer de la prostate. Son AUC était alors similaire au score PI-RADSv2 attribué par un radiologue expérimenté dans la ZP (80%, IC 95% : 71-90 contre 80%, IC 95% : 71-89 ; p=0.886) et dans la ZT (79%, IC 95% : 66-90 contre 93%, 95%CI : 82-96 ; p=0.051). Ces résultats prometteurs et robustes sur des jeux de données hétérogènes suggèrent que le CAD pourrait être utilisée dans la routine clinique quotidienne comme un second lecteur pour aider à sélectionner les patients pouvant éviter la biopsie en toute sécurité. Ce CAD pourrait aider les lecteurs moins expérimentés à caractériser les lésions de la prostate
We developed a region of interest-based (ROIs) computer-aided diagnosis system (CAD) to characterize International Society of Urological Pathology grade (ISUP) ≥2 prostate cancers at multiparametric MRI (mp-MRI). Image parameters from two multi-vendor datasets of 265 pre-prostatectomy and 112 pre-biopsy MRIs were combined using logistic regression. The best models used the ADC 2nd percentile (ADC2) and normalized wash-in rate (WI) in the peripheral zone (PZ) and the ADC 25th percentile (ADC25) in the transition zone (TZ). They were combined in the CAD system. The CAD was retrospectively assessed on two multi-vendor datasets containing respectively 158 and 105 pre-biopsy MRIs from our institution (internal test dataset) and another institution (external test dataset). Two radiologists independently outlined lesions targeted at biopsy. The Prostate Imaging-Reporting and Data System version 2 (PI-RADSv2) score prospectively assigned at biopsy and the CAD score were compared to biopsy findings. At patient level, the areas under the Receiver Operating Characteristic curve (AUC) of the PI-RADSv2 score were 82% (95% CI: 74-87) and 85% (95% CI: 79-91) in the internal and external test datasets respectively. For both radiologists, the CAD score had similar AUC results in the internal (82%, 95% CI: 76-89, p=1; 84%, 95% CI: 78-91, p=1) and external (82%, 95% CI: 76-89, p=0.82; 86%, 95% CI: 79-93, p=1) test datasets. Combining PI-RADSv2 and CAD findings could have avoided 41-52% of biopsies while missing 6-10% of ISUP≥2 cancers. The CAD system confirmed its robustness showing good discrimination of ISUP ≥2 cancers in a multicentric study involving 22 different scanners with highly heterogeneous image protocols. In per patient analysis, the CAD and the PI-RADSv2 had similar AUC values (76%, 95% CI: 70-82 vs 79%, 95% CI: 73-86; p=0.34) and sensitivities (86%, 95% CI: 76-96 vs 89%, 95% CI: 79-98 for PI-RADSv2 ≥4). The specificity of the CAD (62%, 95% CI: 53-70 vs 49%, 95% CI: 39-59 for PI-RADSv2 ≥4) could be used to complement the PI-RADSv2 score and potentially avoid 50% of biopsies, while missing 13% of ISUP ≥2 cancers. These findings were very similar to those reported in the single center test cohorts. Given its robustness, the CAD could then be exploited in more specific applications. The CAD first provided good discrimination of ISUP ≥2 cancers in patients under Active Surveillance. Its AUC (80%, 95% CI: 74-86) was similar to that of the PI-RADS score prospectively assigned by specialized uro-radiologists at the time of biopsy (81%, 95% CI: 74-87; p=0.96). After dichotomization, the CAD was more specific than the PI-RADS ≥3 (p<0.001) and the PI-RADS ≥4 scores (p<0.001). It could offer a solution to select patients who could safely avoid confirmatory or follow-up biopsy during Active Surveillance (25%), while missing 5% of ISUP≥2 cancers. Finally, the CAD was tested with the pre-prostatectomy mp-MRIs of 56 Japanese patients, from a population which is geographically distant from its training population and which is of interest because of its low prostate cancer incidence and mortality. The CAD obtained an AUC similar to the PI-RADSv2 score assigned by an experience radiologist in the PZ (80%, 95% CI: 71-90 vs 80%, 95% CI: 71-89; p=0.886) and in the TZ (79%, 95% CI: 66-90 vs 93%, 95%CI: 82-96; p=0.051). These promising and robust results across heterogeneous datasets suggest that the CAD could be used in clinical routine as a second opinion reader to help select the patients who could safely avoid biopsy. This CAD may assist less experience readers in the characterization of prostate lesions

Dans le cadre des gliomes, l'IRM joue un rôle extrêmement important dans l'évaluation de nouvelles thérapies anti-tumorale tant en préclinique, pour leur développement, qu'en clinique pour le suivi des patients sous thérapie. L'objectif de cette thèse était de déterminer si un ou plusieurs paramètres IRM, peuvent être utilisés comme biomarqueur d'effet de thérapies sur des modèles de gliomes chez le rat. Nous avons évalué différents paramètres IRM (ADC : coefficient de diffusion apparent de l'eau, BVf : volulme sanguin et VSI / index de taille de vaisseaux) à un stade de croissance sur 6 modèles de gliomes, puis au cours d'un suivi longitudinal de 2 gliomes. Ces 2 études ont permis de valider ces paramètres IRM (robustesse des techniques, validation biologique). Dans une 3ème étude, nous avons suivi l'évolution de ces paramètres en y ajoutant la mesure de la perméabilité des vaisseaux à un agent de constrasten et ce lors du suivi de 2 thérapies (chimiothérapie et anti-angiogénique). Dans une dernière étude, nous avons complété ce protocole par la perméabilité quantitative à deux agents de contraste de taille différente ainsi que la mesure de la saturation sanguine en oxygène (lSO2) lors du suivi de l'effet de 2 thérapies (anti-angiogénique et radiothérapie par rayonnement synchrotron) appliquées seules ou en combinaison sur un modèle de gliome. L'IRM multiparamétrique telle que présentée dans les différentes étude, apparaît comme une modalité d'imagerie ayant un fort potentiel pour l'évaluation préclinique de nouveaux médicaments sur les tumeurs cérébrales. Le transfert clinique des nouvelles techniques IRM utilisées durant cette thèse (VSI, perméabilité à 2 agents de contraste, lSO2) peut maintenant être envisagé dans un futur proche
In the context of glioma, MRI plays an extremely important role in the evaluation of new anti-tumor therapies in preclinical research for their development and in clinical routine to monitor patients under thérapy. The aim of this thesis was to determine of one or several MRI parameters can be used as biomarker of therapy effects on glioma models in rats. We evaluated different MRI parameters (ADC : apparent diffusion coefficient of water, BVf : blood volume fraction and VSI : vessel size index) at a same growth stage of 6 glioma models, and in a longitudinal follow-up of 2 glioma models. These 2 studies have validated these MRI parameters (robustness of the techniques and biological validation). In a 3rd study, we followed the evolution of these parameters plus vessel permeability to a contrast agent during follow-up of 2 therapies (chemotherapy and antiangiogenic). In the last study we followed by MRI (ADC, BVf, VSI, quantitative permeability of two different sized contrast agents and boold oxygen saturation (lSO2)) the effect of 2 therapies (antiangiogenic and synchrotron radiotherapy) applied alone or combined on a glioma model. Multiparametric MRI as presented in the various studies appears as an imaging modality with great potential for the evaluation of new drugs on brain tumors in preclinical studies. The transfert to clinic of the new MRI techniques used in this thesis (VSI, vessel permeability to 2 contrast agents and lSO2) can also be envisaged in the near future

L'IRM joue un rôle extrêmement important dans l'évaluation de nouvelles thérapies anti-tumorale vis-à-vis des gliomes tant en préclinique, qu'en clinique. L'objectif de cette thèse est de déterminer si un ou plusieurs paramètres IRM peuvent être utilisés comme indicateur d'effet thérapeutique sur des modèles de gliomes chez le rat. Nous avons évalué différents paramètres IRM (ADC : coefficient de diffusion apparent de l'eau, BVf : volume sanguin et VSI : index de taille des vaisseaux) sur 6 modèles de gliomes étudiés pour le même volume tumorale, puis au cours d'un suivi longitudinal de 2. Ces 2 études ont permis de valider ces paramètres IRM (robustesse des techniques, validation biologique). Dans une 3ème étude, nous avons suivi l'évolution de ces paramètres en y ajoutant la mesure de la perméabilité des vaisseaux à un agent de contraste, et ce lors du suivi de 2 thérapies (chimiothérapie et anti-angiogénique). Dans une dernière étude nous avons complété ce protocole par la perméabilité quantitative à deux agents de contraste de taille différente ainsi que la mesure de la saturation sanguine en oxygène (lSO2) lors du suivi de l'effet de 2 thérapies (anti-angiogénique et radiothérapie par rayonnement synchrotron) appliquées seules ou en combinaison sur un modèle de gliome. L'IRM multiparamétrique telle que présentée dans les différentes études, apparaît comme une modalité d'imagerie ayant un fort potentiel pour l'évaluation en préclinique de nouveaux médicaments sur les tumeurs cérébrales. Le transfert clinique des nouvelles techniques IRM utilisées durant cette thèse (VSI, perméabilité à 2 agents de contraste, lSO2) peut maintenant être envisagé dans un futur proche.

L'objectif de cette thèse est de développer et d'évaluer des paramètres quantitatifs de l'IRM de la prostate en discriminant les cancers de score de Gleason (GS) ≥7. Nous supposons que les paramètres quantitatifs de l'IRM pourraient aider à standardiser le diagnostic, et à diminuer la variation inter-lecteur et/ou inter-institution du diagnostic du cancer de la prostate. Cette thèse est divisée en trois chapitres. Le premier chapitre, intitulé « IRM T2 quantitatif de la prostate », est une étude rétrospective sur une base de données des patients avant prostatectomie radicale. Le deuxième chapitre, intitulé « IRM multiparamétrique quantitative de la prostate », est aussi une étude rétrospective avant prostatectomie radicale. Le troisième chapitre, intitulé « Élastographie IRM de la prostate par voie trans-périnéale» est une étude expérimentale. Notre première étude montre que le T2 est robuste sur les machines de constructeurs différents. Le T2 est un prédicteur significatif, mais de faible performance, d'agressivité du cancer de la prostate à 3T. Notre deuxième étude montre que la combinaison du 10ème centile de l'ADC avec le Time-topeak (TTP) améliore la performance du diagnostic, et ce modèle est lui aussi robuste entre des machines de constructeurs différents. Notre troisième étude montre les résultats préliminaires sur l'élasticité de la prostate. Ces résultats montrent que l'élastographie IRM de la prostate en haute fréquence d'excitation (>100 Hz) par voie trans-périnéale est faisable. L'élastographie pourrait à l'avenir être intégrée à l'IRM multiparamétrique quantitative pour améliorer la performance de diagnostic
The purpose of this thesis is to develop and evaluate the quantitative methods of multiparametric MRI of prostate in discriminating Gleason score (GS) ≥7 cancers. We suppose that the quantitative parameter of MRI could help standardizer the diagnostic, reduce the inter-lecture and/ or inter-institution variation in diagnostic of prostate cancer. This thesis is divided into three chapters. The firs chapter, entilted « Quantitative T2 MRI of prostate » is a retrospective study on a database of prostate cancer patients before radical prostatectomy. The second chapter, entilted « Multi-parametric Quantitative MRI of prostate » is also a retrospective study before radical prostatectomy. The third chapter, entitled « MR elastography of prostate by transperineal approach », is an experimental study. Our first study shows that T2 value is robust between machines of different constructors. T2 value is significant predictor, but of weak performance, of aggressively cancer of prostate at 3T. Our second study shows that the combination of ADC_10th percentile with Time-to-peak (TTP) improved the diagnosis performance, and this model is also robust between two machines of different constructors. Our third study shows the initial results on elasticity of the prostate. These results show that MRI elastography of prostate at high excitation frequency (>100 Hz) by trans-perineale approach was feasible. The elastography may, in the future, be integrated in quantitative multi-parametric MRI to improve the diagnosis performance

Le cancer de la prostate est le plus courant en France et la 4ième cause de mortalité par cancer. Les méthodes diagnostics de références actuel sont souvent insuffisantes pour détecter et localiser précisément une lésion. L’imagerie IRM multi-paramétrique est désormais la technique la plusprometteuse pour le diagnostic et la prise en charge du cancer de la prostate. Néanmoins, l’interprétation visuelle des multiples séquences IRM n’est pas aisée. Dans ces conditions, un fort intérêt s’est porté sur les systèmes d’aide au diagnostic dont le but est d’assister le radiologue dans ses décisions. Cette thèse présente la conception d’un système d’aide à la détection (CADe) dontl’approche finale est de fournir au radiologue une carte de probabilité du cancer dans la zone périphérique de la prostate. Ce CADe repose sur une base d’images IRM multi-paramétrique (IRM-mp) 1.5T de types T2w, dynamique et de diffusion provenant d’une base de 49 patients annotés permettant d’obtenir une vérité terrain par analyse stricte des coupes histologiques des pièces de prostate. Cette thèse met l’accent sur la détection des cancers mais aussisur leur caractérisation dans le but de fournir une carte de probabilité corrélée au grade de Gleason des tumeurs. Nous avons utilisé une méthode d’apprentissage de dictionnaires permettant d’extraire de nouvelles caractéristiques descriptives dont l’objectif est de discriminer chacun des cancers. Ces dernières sont ensuite utilisées par deux classifieurs : régression logistique et séparateur à vaste marge (SVM), permettant de produire une carte de probabilité du cancer. Nous avons concentré nos efforts sur la discrimination des cancers agressifs (Gleason>6) et fourni une analyse de la corrélationentre probabilités et scores de Gleason. Les résultats montrent de très bonnes performances de détection des cancers agressifs et l’analyse des probabilités conclue sur une forte capacité du système à séparer les cancers agressifs du reste des tissus mais ne permet pas aisément de distinguer chacundes grades de cancer
Prostate cancer is the most frequent and the fourth leading cause of mortality in France. Actual diagnosis methods are often insufficient in order to detect and precisely locate cancer. Multiparametrics MRI is now one of the most promising method for accurate follow-up of the disease. However, the visual interpretation of MRI is not easy and it is shown that there is strongvariability among expert radiologists to perform diagnosis, especially when MR sequences are contradictory. Under these circumstances, a strong interest is for Computer-aided diagnosis systems (CAD) aiming at assisting expert radiologist in their final decision. This thesis presents our work toward the conception of a CADe which final goal is to provide a cancer probability map to expertradiologist. This study is based on a rich dataset of 49 patients made of T2w, dynamic and diffusion MR images. The ground truth was obtained through strict process of annotations and correlation between histology and MRI. This thesis focuses both for cancer detection and characterization in order to provide a cancer probability map correlated to cancer aggressiveness (Gleason score). To that end we used a dictionary learning method to extract new features to better characterize cancer aggressiveness signatures as well as image features. Those features are then used as an input to Support Vector Machines (SVM) and Logistic Regression (LR) classifiers to produce a cancer probability map. We then focused on discriminating agressive cancers (Gleason score >6) from other tissues and provided an analysis of the correlation between cancer aggressiveness and probabilities. Our work conclude on a strong capability to distinguish agressive cancer from other tissues but fails to precisely distinguish different grades of cancers