Détecteurs spectrométriques pour la mammographie et traitement associés

Signal processing methods for energy sensitive mammography exams

• Auteur / Autrice : Yoann Pavia
• Direction : Nicolas Freud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 23/05/2017
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CREATIS - Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image pour la Santé (Lyon ; 2007-....)
• Jury : Président / Présidente : Alice Caplier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Freud, Alice Caplier, Christian Morel, Francis Verdun, Anne Tardivon
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Christian Morel, Francis Verdun

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie médicale

Mots clés libres

Imagerie médicale

Mammographie

Détecteurs spectrométriques

Décomposition à base de matériaux

Densité du sein

Medical Imaging

Mammography

Energy sensitive X-Ray detectors

Basis material decomposition methods

Breast density

Résumé

Nous avons étudié l’utilisation de détecteurs spectrométriques, qui émergent dans le domaine de l’imagerie médicale, pour leur application à la mammographie. Ces détecteurs permettent de discriminer l’énergie des photons reçus, ce qui apporte une information supplémentaire à l’imagerie d’atténuation traditionnelle. Ainsi, il est possible d’utiliser des techniques de décomposition en base de deux matériaux, notamment pour déterminer la densité glandulaire dans le sein, qui correspond au pourcentage de tissus glandulaires, et qui est un facteur de risque pour le développement d’un cancer, à partir d’une seule irradiation. Jusqu’alors, il était possible d’utiliser cette méthode à partir de deux expositions à deux énergies distinctes. Dans certains cas, une nouvelle tendance consiste à pratiquer des mammographies avec injection d’un produit de constratse iodé, mais cela nécessite également au moins deux irradiations. Nous avons donc proposé d’estimer la densité du sein et la concentration d’iode simultanément, à partir d’une seule irradiation, à une dose 0,93 mGy, en appliquant des méthodes de décomposition en base de trois matériaux. Premièrement, des méthodes polynomiales ont été adaptées pour être comptibles avec l’information spectrale provenant de 3 canaux d’énergies. Ensuite, nous avons montré qu’une deuxième approche, capable de prendre en compte une information spectrale plus fine, basée sur la maximisation de la vraisemblance entre un spectre mesuré et des spectres de références, était capable d’atteindre de meilleurs résultats. Enfin, nous avons développé une méthode capable de prendre en compte la compression du sein en mammographie pour améliorer les résultats obtenus par la méthode de maximum de vraisemblance.

Energy sensitive X-ray detectors are emerging in the field of medical imaging. We have investigated the use of this new type of X-ray detectos for their application to mammography exams. These detectors are able to discriminate the energy of received photons, which provides additional information to a standard mammography image only composed of the total attenuation signal. Thus, these detectors allow the use of basis material decomposition techniques, from a single x-ray exposure, and permit to determine the breast density, which corresponds to the percentage of glandular tissues in the breast. Breast density is known for being a risk factor for the development of breast cancers. Without energy sensitive X-ray detectors, this method requires two X-ray exposures at different energies. Contrast enhanced mammography is also developing but it requires the use an iodinated contrast media and at least two irradiations. Hence, we proposed to take benefit of energy-sensitive detectors to simultaneously estimate the breast density and the iodine concentration, using a single X-ray exposure at a mean glandular dose of 0.93 mGy. This approach is based on three basis material decomposition methods. First, different polynomial methods have been adapted to comply with spectral information from 3 energy channels. Then, we showed that a second approach, based on the maximisation of the likelihood between a measured spectrum and reference spectra, was able take into consideration finer spectral information and achieved better results. Finally, we have developed a method that can take into consideration the thickness of the compressed breast during a mammography exam to improve the results obtained by the maximum likelihood method.