Méthodes d’identification, d’aide au diagnostic et de planification utilisant de l’imagerie multi-modalité pour les thérapies focales du cancer de la prostate

Les récents progrès de l’imagerie de la prostate rendent possibles la détection de tumeurs de petite taille et le guidage de traitements ciblés dont le but est de minimiser la morbidité de la thérapie. Nous proposons des méthodes de traitement d’images médicales, pour assister et le praticien dans la prise de décision diagnostique et les traitements focalisés par laser du cancer de la prostate.Nous nous intéressons d’abord au diagnostic guidé par l’Imagerie à Résonance Magnétique (IRM). Nous développons des algorithmes pour l’extraction des contours de la prostate et la segmentation de ses zones centrale et périphérique. La détection des lésions suspectes est abordée en expérimentant des attributs de texture extraits de la géométrie fractale, dans des schémas de classification supervisée et non supervisée. La deuxième partie de cette thèse s’intéresse au guidage de la thérapie focalisée par laser. Une méthode de recalage non rigide est proposée pour fusionner les données de planification à l’échographie de guidage per-opératoire. Nous évaluons nos algorithmes en utilisant des données simulées et des fantômes physiques afin de comparer à une vérité terrain connue. Des examens de patients, analysés par des experts, sont utilisés pour des évaluations dans des conditions réelles, tenant compte de la variabilité inter-observateur. Les résultats obtenus montrent que les méthodes développées sont suffisamment précises, rapides et robustes. Des validations multi-centriques et des transferts à l’industrie devraient à l’avenir concrétiser les retombées de ces travaux et contribuer à l’amélioration des gestes diagnostiques et thérapeutiques du cancer de la prostate. In the last decade, new diagnosis procedures and treatment options have been developed and made possible thanks to the recent progress in prostate imaging modalities. The newest challenges in this field are to detect the smallest tumours and to treat locally to minimise the treatment morbidity. In this thesis, we introduce image processing methods for the guidance and assistance of diagnosis and treatment, in laser-based prostate cancer focal therapies. First, we propose novel approaches for extracting three dimensional outlines of the gland, and segmenting its zones (peripheral and central) from Magnetic Resonance Imaging (MRI) data. Computer-aided detection of prostate’s peripheral zone tumours is then investigated by experimenting novel texture features based on fractal geometry, using both supervised