Multi modal images analysis and processing in oncology - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2012

Multi modal images analysis and processing in oncology

Analyse et traitement d'images multi modales en oncologie

Résumé

With an initial formation in theoretical computer sciences with a focus on image processing and analysis, my current research activities deal with image and information processing and analysis for applications in medicine, namely oncology and radiotherapy. More specifically, my research interests are image automatic segmentation and classification for organs and tumors delineation, image denoising and deconvolution for qualitative and quantitative improvement, and more recently, multi observation models for multi modal imaging and information fusion for computer-aided decision making in patients management. These developments are especially considered within the context of the use of Positron Emission Tomography and Computed Tomography (PET/CT) for oncology and radiotherapy applications. My research activities have been and are still carried out within the team "quantitative multi modal imaging for diagnosis and therapy", in the LaTIM INSERM U1101. This framework ensures a multi disciplinary teamwork, in collaboration with radiation oncologists, nuclear medicine physicians, physicists, engineers, mathematicians and computer scientists. As a PhD student, my main contribution to the field has been the development of image segmentation algorithms dedicated to the automated delineation of metabolically active tumor volumes in PET images, with a specific focus on adapting the methodology to specific characteristics of the processed images. As a post-doctoral fellow, I have been further investigating the accuracy, robustness and reproducibility of this methodology within a project for which I had obtained funding from the French research agency (ANR) for two and a half years. I have also been investigating the impact of such methodology and its resulting tumor volumes measurements in various applications such as the dosimetry impact in radiotherapy treatment planning or patient management and therapy assessment in oncology. During the last six years I have also been more and more involved in research developments by several PhD students and post-doctoral fellows, such as PET images fusion for quantitative follow up, realistic simulations and dosimetry evaluation, methodologies for reduction of partial volume effects and noise in emission imaging, and textural features analysis for characterization of tracer uptake heterogeneity within tumors. Overall, I have been acting as co-supervisor of most of the trainees and PhD students of the team under the direction of Research Director D. Visvikis. This responsibility included weekly meetings and discussions with the students, help with designing experiments and analyzing the results, writing of thesis reports and research articles, as well as finding solutions to theoretical problems and technical issues. In the next few years, my research project will be focused on the development of a robust and flexible framework for the modeling and the automatic analysis of multi modality, multi resolution, multi observation and multi temporal images datasets, such as PET/CT, SPECT/CT, PET/MRI, multi MRI or PET tracers imaging, as well as dynamic acquisitions. This development will allow deriving new predictive models and decision tools by fusion of the available multi source information (imaging, genetics and other clinical data), validated in various models such as esophageal, rectal, lung, or head & neck cancers. Additional applications in neurology (for example Alzheimer's disease) might also be explored. This project will be based on previous developments by PhD students that are almost finished with their thesis, and will focus on new PhD students beginning their work under my supervision in October 2011 and early 2012, whose recruitment was possible thanks to grants I contributed to obtain in 2010-2011.
Avec une formation initiale en sciences de l'informatique et une spécialisation image, mes activités de recherche actuelles concernent le traitement et l'analyse de l'information et de l'image pour des applications en médecine, plus particulièrement l'oncologie et la radiothérapie. Plus spécifiquement, je m'intéresse à la segmentation et la classification automatique pour la définition des contours d'organes et de tumeurs, au filtrage du bruit et à la déconvolution pour l'amélioration qualitative et quantitative, et plus récemment, aux modèles multi observation pour la prise en compte des images multi modales, et la fusion d'informations pour l'aide à la décision dans la prise en charge des patients. Je poursuis ces thématiques spécifiquement dans le cadre de l'utilisation de l'imagerie TEP/TDM (Tomographie par Emission de Positons et scanner X) en oncologie et radiothérapie. Mes activités de recherche ont pris place dans le contexte de l'équipe " imagerie multi modale quantitative pour le diagnostic et la thérapie " du laboratoire INSERM U650 de traitement de l'information médicale (LaTIM). Ce contexte a garantit un travail l'équipe pluridisciplinaire, en collaboration notamment avec des radiothérapeutes, des médecins nucléaires, des physiciens, des ingénieurs, des mathématiciens et des informaticiens. En tant que doctorant, ma principale contribution a été le développement d'une méthode originale de segmentation d'image adaptée à la définition des volumes fonctionnels des tumeurs sur les images TEP. Lors de mon post-doctorat, j'ai poursuivi la validation de la précision, de la robustesse et de la reproductibilité de cette approche dans le cadre d'un projet ANR pour lequel j'ai reçu un financement de deux ans et demi. J'ai également étudié au cours de ces deux dernières années l'impact d'une telle méthode dans de nombreuses applications, telles que la dosimétrie en planification de traitement en radiothérapie, et la prise en charge des patients en oncologie. Au cours de ces six dernières années, j'ai été de plus en plus impliqué dans des travaux de recherche connexes menés par d'autres doctorants et post-doctorants. Ces travaux incluent la fusion d'images TEP pour le suivi temporel quantitatif, les simulations réalistes et l'évaluation dosimétrique, la caractérisation de l'hétérogénéité intra tumorale des traceurs TEP par analyse de texture, et la réduction des effets de volume partiel et du bruit en imagerie d'émission. J'ai assumé la responsabilité de co-encadrant de plusieurs stagiaires et doctorants de l'équipe sous la direction du directeur de recherche D. Visvikis. Cette responsabilité inclus des réunions hebdomadaires et des discussions régulières avec les étudiants, l'aide à la mise en place des expériences et protocoles de validation, à l'analyse des résultats, la correction de rapports de stage, d'articles et de manuscrits de thèse, ainsi que réfléchir à des solutions aux problèmes tant théoriques que techniques. Je travaille actuellement en tant que chercheur associé au département de recherche en imagerie et radiothérapie de Maastricht (MAASTRO) aux Pays-bas. Au cours des prochaines années, mon projet de recherche sera dédié au développement d'un contexte flexible et robuste permettant la modélisation et l'analyse semi-automatique d'ensemble d'images médicales multi modales, multi résolutions et multi temporelles, telles que TEP/TDM, TEMP/TDM, TEP/IRM, multi IRM ou TEP avec différents traceurs, ainsi que des acquisitions dynamiques. Ce développement permettra de déduire de nouveaux modèles prédictifs et des outils de décision adaptés à diverses applications cliniques tels que les cancers de l'oesophage, rectal, pulmonaire ou ORL, par la fusion de toute l'information disponible (imagerie, génétique, phéntypes et rapports cliniques). Ce projet se construira en partie sur les travaux préliminaires réalisés avec des doctorants venant de soutenir et en passe de terminer leur thèse, et sur les thèses de deux nouvelles doctorantes que j'encadrerai à partir d'octobre 2011 et courant 2012, recrutées sur des financements que j'ai contribué à obtenir en 2010-2011.
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Dates et versions

tel-00721743 , version 1 (30-07-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00721743 , version 1

Citer

Mathieu Hatt. Multi modal images analysis and processing in oncology. Image Processing [eess.IV]. Université de Bretagne occidentale - Brest, 2012. ⟨tel-00721743⟩
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