Quantification of tissue perfusion using contrast-enhanced ultrasound : toward robust exam comparison - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Quantification of tissue perfusion using contrast-enhanced ultrasound : toward robust exam comparison

Quantification de la perfusion tissulaire en échographie de contraste : vers la comparaison robuste d'examens

Résumé

Quantification of tissue perfusion from dynamic contrast-enhanced ultrasound data relies on appropriate modeling of the curve representing the evolution of the contrast-agent concentration inside the studied tissue. Many factors, experimental or physiological, make inter-subject or intra-subject comparison of these perfusion parameters difficult. In this thesis, the reproducibility and the comparison of various quantification methods was investigated through preclinical test-retest experiments and through simulations. The investigated methods were: the log-normal model, the one-compartment model using an arterial input function, and the one-compartment model using a reference tissue. The preclinical experiments revealed the difficulty to estimate an arterial input function directly from the image, as well as the necessity to locally correct for the time of arrival of the contrast agent in the tissue in order to ensure the model accurately fits the experimental enhancement curves. A regularized linear estimation of the parameters of the one-compartment model using a reference tissue taking advantage of multiple tissue regions was then proposed to obtain homogeneous relative values of the tissue blood flow and tissue blood volume, expressed relatively to the parameter value inside the reference tissue. The improved robustness and reproducibility of the method was demonstrated. The influence of factors such as the exam duration, the sampling frequency, the number of tissue regions in the analysis, and the noise amplitude were investigated through simulations, and allowed us to formulate recommendations regarding the acquisition and the analysis of contrast-enhanced ultrasound studies.
La quantification de la perfusion tissulaire à partir de données dynamiques d’échographie de contraste repose sur une modélisation appropriée de la cinétique de la concentration en agent de contraste dans le tissu étudié. De nombreux facteurs, expérimentaux ou physiologiques, rendent la comparaison inter ou intra-individu de ces paramètres de perfusion difficile. Dans cette thèse, la reproductibilité et la comparaison de différentes méthodes de quantification ont été étudiées dans le cadre d’une étude préclinique de test-retest et sur des simulations numériques. Les méthodes étudiées ont été : le modèle log-normal, le modèle compartimental avec fonction d’entrée et le modèle compartimental avec tissu de référence. Les études précliniques ont montré la difficulté d’estimation d’une fonction d’entrée artérielle et la nécessité de corriger localement le temps d’arrivée de l’agent de contraste dans le tissu pour que l’approximation des cinétiques expérimentales par le modèle soit de qualité suffisante. Une estimation linéaire sous contrainte des paramètres du modèle compartimental avec tissu de référence tirant profit de différentes zones d’intérêt dans l’image a été ensuite proposée pour obtenir à l’échelle régionale et/ou locale des valeurs relatives cohérentes de débit sanguin tissulaire et de volume sanguin tissulaire, exprimées par rapport aux valeurs dans le tissu de référence. Il a été montré que cette approche est la plus robuste et la plus reproductible. L’influence des facteurs tels que la durée d’acquisition, la fréquence d’échantillonnage, le nombre de régions utilisées et l’amplitude du bruit a été étudiée sur des simulations et a permis de formuler des recommandations pour l’acquisition et le traitement des études en échographie de contraste.
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Dates et versions

tel-01695515 , version 1 (29-01-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01695515 , version 1

Citer

Maxime Doury. Quantification of tissue perfusion using contrast-enhanced ultrasound : toward robust exam comparison. Quantitative Methods [q-bio.QM]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2017. English. ⟨NNT : 2017PA066255⟩. ⟨tel-01695515⟩
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