Segmentation d'images par étiquetage crédibiliste : Application à l'imagerie médicale par tomodensitométrie en cancérologie

In this paper, an image segmentation algorithm based on credal labelling is presented. The main contribution of this work lies in the way in which the images are modelled by belief functions in order to represented uncertainty inherent in the labelling of a voxel to a class. For each voxel, the basic belief assignment is derived from intrinsic features of the regions in the image. In order to control the uncertainty in the labelling step, a decision threshold is decreased in a progressive way throughout an iterative process until its stabilization. The methodology is applied for volumes segmentation on computed tomography images. The segmentation of the two lungs, trachea, main bronchi and the spinal canal is carried out for patients having undergone external radiotherapy treatment. The segmentation of a pathological ganglion is also presented and is used for volume measurement in case of therapeutic follow-up.Dans cet article, un algorithme de segmentation d'images basé sur une technique d'étiquetage crédibiliste est présenté. La contribution essentielle de ce travail réside dans la façon dont les images sont modélisées par des fonctions de croyance de façon à représenter l'incertitude inhérente à l'étiquetage d'un voxel à une classe. L'allocation de masse réalisée pour chaque voxel est construite à partir des caractéristiques intrinsèques des régions qui composent l'image. Afin de limiter cette incertitude dans la phase d'étiquetage, on diminue de façon progressive un seuil de décision tout au long d'un processus itératif jusqu'à sa stabilisation. Cet algorithme est appliqué à la segmentation de volumes d'intérêt sur des images TDM. La segmentation des deux poumons, de la trachée, des bronches souches et du canal médullaire est réalisée à visée de radiothérapie externe, ainsi que la réalisation de la segmentation ganglionnaire pour la mesure de volume à visée d'évaluation initiale du stade de la maladie ou de suivi thérapeutique

Las frágiles y peligrosas medusas

International audienceIntroduction: Our aim was to explore the prognostic value of anthropometric parameters in patients treated with nivolumab for stage IV non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: We retrospectively included 55 patients with NSCLC treated by nivolumab with a pretreatment 18FDG positron emission tomography coupled with computed tomography (PET/CT). Anthropometric parameters were measured on the CT of PET/CT by in-house software (Anthropometer3D) allowing an automatic multi-slice measurement of Lean Body Mass (LBM), Fat Body Mass (FBM), Muscle Body Mass (MBM), Visceral Fat Mass (VFM) and Sub-cutaneous Fat Mass (SCFM). Clinical and tumor parameters were also retrieved. Receiver operator characteristics (ROC) analysis was performed and overall survival at 1 year was studied using Kaplan-Meier and Cox analysis. Results: FBM and SCFM were highly correlated (ρ = 0.99). In ROC analysis, only FBM, SCFM, VFM, body mass index (BMI) and metabolic tumor volume (MTV) had an area under the curve (AUC) significantly higher than 0.5. In Kaplan-Meier analysis using medians as cut-offs, prognosis was worse for patients with low SCFM (<5.69 kg/m2; p = 0.04, survivors 41% vs 75%). In Cox univariate analysis using continuous values, BMI (HR = 0.84, p= 0.007), SCFM (HR = 0.75, p = 0.003) and FBM (HR = 0.80, p= 0.004) were significant prognostic factors. In multivariate analysis using clinical parameters (age, gender, WHO performance status, number prior regimens) and SCFM, only SCFM was significantly associated with poor survival (HR = 0.75, p = 0.006). Conclusions: SCFM is a significant prognosis factor of stage IV NSCLC treated by nivolumab

Méthodes de segmentation du volume cible métabolique en imagerie TEP au FDG

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Les contraintes de fonctionnement entre la médecine nucléaire et la radiothérapie

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Contraste en imagerie par resonance magnetique nucleaire : optimisation des sequences retour apres inversion et retour a la saturation, influence des agents de contraste paramagnetiques

SIGLECNRS T Bordereau / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Apport du TDM en imagerie multimodalité : Le point de vue du physicien médical

National audienc

Imagerie multi-traceurs pour des applications en radiothérapie externe

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Dosimétrie 3D en radiothérapie vectorisée à l aide de facteur S à l échelle du voxel

Ces travaux de thèse avaient pour but de développer une méthode de calcul de dose absorbée en radiothérapie vectorisée, applicable en clinique, à partir des données TDM et TEMP. La méthode a été développée et implémentée sous forme d outil informatique, grâce à la plate-forme de traitement d images ImageJ. Elle comprend la segmentation des structures d intérêt sur les données TEMP et le calcul du dépôt d énergie à l échelle du voxel. Les outils développés permettent d appliquer notre méthode avec des temps de traitement compatibles avec les contraintes cliniques (3 heures). La première application de notre méthode a été le traitement du limphôme Non-Hodgkinien (LNH) par ibritumomab tiuxetan marqué à I 90Y, avec quantification à I 111In.The goal of this work was to develop a method to assess the absorbed dose in a targered radiotherapy treatment, in a clinically compatible manner, based on CT and SPECT data. The method was developed and implemented as software tools, thanks to the imaging software ImageJ. The method encompasses the segmentation of structures of interest on CT data, quantitation of radioactivity on SPECT data and energy deposition calculation at the voxel level. The tools developed allow applying the method with computation times compatible with clinical constraints (3 hours). The first application of our method was the treatment of Non-Hodgkin Lymphoma (NHL) by ibritumomab tiuxetan labelled with 90Y, with 111in quantitation.ROUEN-BU Sciences (764512102) / SudocROUEN-BU Sciences Madrillet (765752101) / SudocSudocFranceF

Les effets santé des polyphénols du cacao

NANCY1-SCD Pharmacie-Odontologie (543952101) / SudocSudocFranceF