Classification de spectres et recherche de biomarqueurs en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire du proton dans les tumeurs prostatiques, Classification of spectra and search for biomarkers in prostate tumours from proton nuclear magnetic resonance spectroscopy

Sébastien Parfait

Description

Sous la direction de Johel Miteran, Paul Walker
Thèse soutenue le 06 décembre 2010: Dijon
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.
-Classification
-Svm
-Réseaux de neurones
-Sélection de paramètres
-Spectroscopie de résonance magnétique
-Prostate
-Cancer
-Bio-marqueur
Prostate cancer is the most common cancer in men over 50 years. Current detection methods either lack sensitivity or specificity or are unpleasant for the patient. Magnetic resonance spectroscopy allows the study of metabolism in vivo. The use of a high field machine (≥3T) has allowed us to dispense with the use of an endorectal coil, which is particularly uncomfortable for the patient. The objective of this thesis is to create an automatic method to detect cancer by processing data obtained through magnetic resonance spectroscopy MRS is a complex phenomenon, very sensitive to acquisition conditions. Firstly, we have studied how to improve and optimise signal acquisition. However, even with a very good quality signal, it must still undergo further post-processing to be analysed automatically by a classification method. Further work was therefore needed to investigate which postprocessing steps were required in order to optimize the spectra for classification. We then investigated the optimal classification method for this problem. A particular set of steps (signal acquisition, processing and spectral classification data) allows us to highlight the presence of prostate tumors with an overall error rate of less than 12%. In a second step, we searched for new biomarkers within the spectra. These biomarkers could be a metabolite or a specific frequency range corresponding to several metabolites. We did not find any additional significant attributes other than choline and citrate, however, some frequency bands seem to participate in improving the error rate. Finally, we expanded our investigation by attempting to apply these techniques to the rat. Technical constraints related to acquisition did not allow us to obtain a sufficient number of spectra in the pre-clinical cases. Nonetheless, we have validated the feasibility of MRS in rodents and its relevance in the brain. The technique, however, must be improved in order to be validated in the case of prostate cancer in rats.
Source: http://www.theses.fr/2010DIJOS040/document

Sujets

• Réseau de neurones artificiel

Informations

• Publié par: Thesee
• Nombre de lectures: 111
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 8 Mo

Extrait

UNIVERSITE DE BOURGOGNE
UFR Sciences et Techniques
LE2I - UMR 5158
Ecole doctorale E2S



THESE
Pour obtenir le grade de
Docteur de l'Université de Bourgogne
Spécialité : Instrumentation et Informatique de l'Image
présentée et soutenue publiquement
par
Sébastien PARFAIT
le 6 décembre 2010 à DIJON (21)

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


Directeur de thèse : Professeur Johel MITERAN
Coencadrant : Docteur Paul WALKER

JURY
M. Pr. Christophe DUCOTTET Université Jean Monnet, Saint Etienne Rapporteur
M. Dr. Dominique SAPPEY-MARINIER Université Claude Bernard, Lyon
M. Pr. Franck MARZANI Université de Bourgogne, Dijon Examinateur
Mme. Pr. Edwige PISSALOUX Université Pierre et Marie Curie, Paris
M. Pr. Johel MITERAN Examinateur
M. Dr. Paul WALKER
M. Dr. Xavier TIZON Oncodesign SA, Dijon Membre invité
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A mon Papa et à Stéphanie,

Ainsi qu'à toutes les autres personnes que j'aimais qui sont disparues durant ces
quatre années.

5 7Remerciements
Je tiens à remercier le Professeur Johel MITERAN pour m'avoir encadré durant
cette thèse, pour sa rigueur scientifique, ses remarques avisées et la liberté de mouvement
qu'il m'a laissé durant ce travail. Je tiens à le remercier également pour son soutien sans
faille pendant les heures les plus sombres que j'ai connues au cours de ces quatre années.

Je remercie également le Docteur Paul WALKER pour le co-encadrement de cette
thèse, pour les innombrables fois où il a dû m'expliquer et me réexpliquer les subtilités de la
résonance magnétique et pour toutes les corrections qu'il a dû faire lorsque je saccageais sa
belle langue (et la nôtre aussi d'ailleurs). Je le remercie également pour les longues
discussions, principalement sportives, que nous avons eues et pour la découverte du
Cricket.

Je tiens également à remercier le Professeur Christophe DUCOTTET et le Docteur
Dominique SAPPEY-MARINIER qui m'ont fait l'honneur d'être les rapporteurs de ce
travail.
Je remercie les Professeurs Edwige PISSALOUX et Franck MARZANI d'avoir
participé au jury sanctionnant ces quatre années de travail.

Je remercie la société Oncodesign pour le financement de cette thèse et notamment
son Président, le Docteur Philippe GENNE et Olivier DUCHAMP pour la conduite du
projet au sein de la société et la gestion des protocoles expérimentaux. Je suis reconnaissant
au Docteur Xavier TIZON pour les acquisitions IRM, ses conseils toujours pertinents et sa
participation active à cette thèse par le comité de suivi et enfin sa présence en tant que
membre invité de ce jury. Je remercie également le Docteur Peggy PROVENT pour les
acquisitions et ses connaissances du signal de RMN ainsi que tout le personnel de la société
Oncodesign pour son accueil toujours très chaleureux.

Je remercie aussi le Conseil Régional de Bourgogne et le Fond Social Européen
pour le soutien financier apporté à cette thèse.

9Je remercie également tous les membres du LE2I que j'ai pu côtoyer, pour leur
sympathie et plus particulièrement le Professeur François BRUNOTTE pour m'avoir
accueilli au sein de son équipe d'imagerie médicale ainsi que le Docteur Alain LALANDE
et Marie MAGNIER pour les débats d'idées (sur nos travaux ou autres…) parfois autour
d'un café.

Je tiens aussi à remercier l'équipe de médecine nucléaire du Centre Georges
François Leclerc pour les informations échangées lors des colloques hebdomadaires.

Je remercie les laboratoires d'anatomopathologie du CHU et du CGFL pour l'étude
histologique des prostates et pour les images fournies, ainsi que le personnel du service
d'imagerie par résonance magnétique du CHU pour sa gentillesse et son accueil lors de mes
quelques visites notamment en tant que "cobaye".

Je remercie également tout particulièrement le Docteur Gilles CREHANGE pour
tous les éclaircissements médicaux qu'il m'a donnés sur le cancer de la prostate et pour
m'avoir associé à ses propres travaux de recherche.

Je tiens également à remercier la Société YMAG pour m'avoir permis de reprendre
ces études qui m'ont mené ici et notamment ses dirigeants Patrick AYROULET, Didier
MACK et Frédéric CHOLLET. Merci aussi à tous les employés pour tous les bons
moments passés ensemble, les repas de Noël ou encore les foots, les paint balls et autres
activités que nous partageons toujours, vous êtes un peu trop nombreux pour que je vous
cite tous.

Ensuite je tiens à remercier tous mes amis (et Dieu seul, à part moi, sait qu'ils sont
nombreux) : je suis désolé de ne pas pouvoir vous adresser un petit mot à chacun, mais cela
demanderait un autre volume à cette thèse. J'espère que vous vous reconnaitrez et que vous
savez à quel point je vous aime et vous suis reconnaissant : sans vous, je ne serais peut être
pas là. Et que ce soit, à la chasse, au sport, au collège, au lycée, à l'université ou encore
devant un bon match, la WII ou tout simplement autour d'une bonne table merci pour tous
ces moments passés et surtout futurs.

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