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Theses Year : 2017

Spectrometric detector for mammography and associated treatments

Détecteurs spectrométriques pour la mammographie et traitements associés

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Abstract

Detectors based on CdTe and CdZnTe have been developed for applications in X-ray and gamma ray high resolution spectrometry at room temperature. Recent advances in this type of detector and the development of fast readout electronics, allow to consider the use of this type of detectors for imaging applications or X-ray tomography. Several research teams have developed X-ray imaging systems with resolutions ranging from 50 to 1000 microns and a number of energy channels between 2 and 8. These detectors make discriminate the energy of the photons received, thus bringing additional information to traditional attenuation images. We used a material base decomposition algorithm to process the spectral information from the detector in order to provide quantitative information on the imaged tissues. This method was used in particular to determine the breast glandular density, which corresponds to the fraction of glandular tissues, and which is a risk factor for the development of cancer. It was also applied to contrast enhanced mammography to map the concentration of Iodine after injection of a contrast agent in order to highlight over-vascularized areas that may correspond to cancerous lesions. We therefore proposed to estimate the glandular density of breast and the concentration of iodine simultaneously, with one of a single acquisition, at a dose of 0.93 mGy. We used a spectral data processing algorithm to decompose the images on a 3 material base. First, polynomial methods have been adapted to be compatible with spectral information from 3 energy channels. Then, we showed that a second approach based on the maximization of the likelihood between a measured spectrum and spectra from a calibration database, was able to achieve better results. Finally, we have developed a method that takes into account breast compression in mammography to improve the results obtained by the maximum likelihood method. This method uses a priori flexible to take into account the density variation in the biological tissues as well as a minor error on the measurement of the total thickness by the compression system. Finally, an experimental validation of the proposed methods completes this work.
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 contraste iodé, mais cela nécessite également au moins deux irradiations. Nous avons donc proposé d’estimer la densité glandulaire 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 compatibles 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. Cette méthode utilise un a priori souple afin de prendre en compte des variations de densité dans les tissus biologiques ainsi que l’erreur sur la mesure de l’épaisseur totale par le système de compression. Pour finir, une validation expérimentale des méthodes proposées vient compléter ce travail.
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Dates and versions

tel-01758614 , version 1 (04-04-2018)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01758614 , version 1

Cite

Yoann Pavia. Détecteurs spectrométriques pour la mammographie et traitements associés. Imagerie. Université de Lyon, 2017. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01758614⟩

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