Classification de spectres et recherche de biomarqueurs en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire du proton dans les tumeurs prostatiques

• Main Author: Parfait, Sébastien
• Language: fra
• Published: Université de Bourgogne 2010
• Subjects: [SDV] Life Sciences; [SDV] Sciences du Vivant; Classification; Svm; Réseaux de neurones; Sélection de paramètres; Spectroscopie de résonance magnétique; Prostate; Cancer; Bio-marqueur
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00596568; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/59/65/68/PDF/these_A_PARFAIT_Sebastien_2010.pdf

Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent chez l'homme de plus de 50 ans. Actuellement, les méthodes de dépistage manquent soit de sensibilité, soit de spécificité ou sont désagréables pour le patient. La spectroscopie de résonance magnétique permet l'étude du métabolisme in vivo. L'utilisation d'appareil haut champ (≥3T) permet dorénavant d'analyser la prostate sans antenne endorectale. L'objectif de cette thèse est de créer un système automatique de dépistage de ce cancer en mettant au point une méthode de classification automatique permettant de traiter les données obtenues grâce à la spectroscopie de résonance magnétique. La spectroscopie de résonance magnétique est un phénomène complexe, très sensible aux conditions d'acquisition. Nous avons donc étudié comment améliorer l'acquisition de ce signal. Cependant, même avec une acquisition de très bonne qualité, le signal de résonance magnétique doit subir quelques traitements pour être analysable automatiquement par une méthode de classification. La suite du travail a donc consisté à rechercher les traitements à appliquer pour optimiser les spectres en vue d'une classification. Nous avons alors recherché la méthode de classification optimale pour ce problème. Cet ensemble d'étapes (acquisition du signal, traitement des spectres puis classification des données obtenues) nous permet de mettre en évidence la présence de tumeurs de la prostate avec un taux d'erreur global de moins de 12%. Dans un second temps, nous avons cherché de nouveaux biomarqueurs dans les spectres. Ces biomarqueurs pouvaient être un métabolite précis ou une plage de fréquence correspondant à plusieurs métabolites. Nous n'avons pas trouvé d'attributs plus significatifs que la choline ou le citrate, cependant quelques bandes de fréquence semblent participer à l'amélioration des taux d'erreurs. Enfin, nous avons élargi notre champ d'investigation en tentant d'appliquer ces techniques chez le rat. Des contraintes liées à l'acquisition ne nous ont pas permis d'obtenir suffisamment de spectres dans le cas pré-clinique. Nous avons cependant pu valider la faisabilité de la SRM chez le rongeur et sa pertinence dans le cerveau. La technique doit cependant être améliorée pour pouvoir être validée dans le cas du cancer de la prostate chez le rat.