Estimation individualisée de la dose rayon X reçue lors d’une mammographie
Le 22 octobre dernier Sophie Ribes a soutenu sa thèse CIFRE effectuée au laboratoire SIMAD avec un financement et un accompagnement de Magellium et a obtenu le grade de Docteur de l’Université de Toulouse III, Paul Sabatier.
Sophie a travaillé sur la question de l’individualisation de l’estimation de la dose reçue par les patientes lors d’examens de mammographie. Son travail a consisté à développer et mettre en œuvre une méthode originale afin de produire une estimation de la configuration volumique des différents constituants (peau, glande, muscle et graisse) de l’organe en position de mammographie et d’effectuer une simulation de Monte-Carlo des radiations sur ce volume pour estimer la dose reçue dans la glande lors de l’acquisition.
Le volume est estimé à partir d’un volume d’une acquisition IRM de l’organe segmenté selon quatre classes et déformé par éléments finis pour passer de la configuration géométrique IRM à la configuration géométrique de la mammographie. Ce travail a permis de montrer les limites des protocoles officiels actuels pour l’estimation de dose et de l’intérêt de l’individualiser. En particulier, il a été montré que sur le cas étudié ces protocoles sous-estiment la dose de façon significative ce qui est problématique pour l’estimation de la balance bénéfice-risque pour les patientes asymptomatiques à risque effectuant des examens fréquents.
Le travail sur la segmentation des volumes IRM en quatre constituants anatomiques a fait l’objet d’une publication dans la revue IEEE Transactions on Medical Imaging (T-MI). Il s’est appuyé sur l’utilisation du logiciel INGRID de Magellium pour la mise en œuvre des chaines de traitement et pour le benchmark des performances des différentes méthodes développées.
Mots clés : sein, sénologie, mammographie numérique, dosimétrie, individualisation, IRM, segmentation automatique, champs de Markov, diffusion anisotropique, K-means, débruitage, modélisation biomécanique, éléments finis, compression, déformations non-linéaires, simulation de Monte-Carlo, rayons X.
Ribes, S., « Développement d’une méthode de détermination de la dose individuelle absorbée en mammographie numérique par utilisation d’imageries multi-modales », Thèse de doctorat en radiophysique et imagerie médicales sous la direction d’Olivier Caselles, Université Toulouse III Paul Sabatier, 2014. Ribes, S., Didierlaurent, D., Decoster, N., Gonneau, E., Risser, L., Feillel, V. & Caselles, O. (2014). « Automatic segmentation of breast MR images through a Markov random field statistical model. » IEEE Trans Med Imaging (http://bit.ly/1sCS7fz)
