Thèse soutenue

Imagerie corrélative : autoradiographie - tomographie par émission de positons : application à l’imagerie cérébrale dans le lupus

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Auteur / Autrice : Truong Nguyen Pham
Direction : Patrice Laquerriere
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physique
Date : Soutenance le 13/11/2019
Etablissement(s) : Strasbourg
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Physique et chimie-physique (Strasbourg ; 1994-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....)
Jury : Président / Présidente : Jérôme Baudot
Rapporteurs / Rapporteuses : Franca Cassol, Philippe Laniece

Résumé

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L’imagerie nucléaire se révèle essentielle dans le domaine clinique et pré-clinique pour l’étude de la biodistribution du médicament et le suivi de l’évolution de la pathologie. La TEP (Tomographie par Émission de Positons) est aujourd’hui un standard pour l’imagerie fonctionnelle avec une sensibilité de l’ordre du picomole. Elle offre une résolution de l’ordre du millimètre. Dans le cadre de cette thèse, l’autoradiographie, avec des capteurs semi-conducteurs Mimosa-28, permet d’obtenir une résolution sub-millimètre tout en gardant une bonne sensibilité afin de mieux visualiser la distribution cérébrale du radiotraceur chez la souris. Préalablement à une utilisation, ce capteur est caractérisé avec des isotopes habituellement utilisés en préclinique dans le système TEP : 18F, 64Cu et 89Zr. Des mesures d’efficacité et de résolution spatiale sont effectuées afin de comparer par rapport aux autres systèmes actuellement disponibles comme les films à émulsion, la phosphorescence, la scintillation et les détecteurs gazeux. Les examens TEP permet tant d’explorer la biodistribution à l’échelle de l’animal avant de mieux visualiser la distribution avec l’autoradiographie dans un organe spécifique. Nous avons ensuite d’explorer la possibilité d’améliorer la qualité des images grâce à la simulation Monte-Carlo GATE (GEANT4 Application for Tomography Emission) et à la reconstruction via un algorithme MLEM (Maximum Likelihood Estimation Method). Les images autoradiographiques gagnent en contraste et l’effet de la diffusion des particules chargées dans le milieu est atténuée.