Présenté par: Salhi Amina

Présentation au sujet: "Présenté par: Salhi Amina"— Transcription de la présentation:

1 Présenté par: Salhi Amina
Intitulé du sujet: Un recalage rigide des mammographies pour l'évaluation de la réponse tumoral après chimiothérapie Salhi Amina, Melouah Nourredine, Layachi Soumia, Bouguettaya Amina Présenté par: Salhi Amina

2 Plan Cancer du sein en Algérie
Quel traitement pour le cancer du sein ? La chimiothérapie néo-adjuvante Suivi après traitement Démarche adoptée Base d’image Réalisation et Résultats obtenus Conclusion et Perspective

3 Cancer du sein en Algérie
Plus de nouveaux cas de cancer

4 Cancer du sein en Algérie
Evolution de l’incidence du cancer du sein à Alger  ( ) Taux annuel moyen d’évolution : 3,4 %    39.4% des cancers féminins

5 Quel traitement pour le cancer du sein ?
Chirurgie Radiothérapie 4 types de traitement Chimiothérapie Hormonothérapie

6 La chimiothérapie néo-adjuvante
traitement cytotoxique systémique avant le traitement loco-régional. réduire la taille tumorale et éradiquer la maladie métastatique.

7 Suivi après traitement
 La chimiothérapie est une arme à double tranchant (efficacité et toxicité). L’évaluation précise et fiable de la réponse tumorale après traitement prévoir le geste chirurgical réponse tumorale : diminution taille lésion objectivée sur deux imageries successives

8 Suivi après traitement
Mars Mai Septembre Décembre Analyser Combiner les informations des différentes vues alignement

9 + Démarche adoptée -Principe générale de notre approche-
Avant chimiothérapie Alignement (maximisation de l'information mutuelle) Détection(Croissance de région) et comparaison Après chimiothérapie -Principe générale de notre approche-

10 Alignement (recalage)
Image source I0 Image cible I1 (coordonnées D0) (coordonnées D1) ? Algorithme d’optimisation D0 et D1 : coordonnées des images I0 et I1 (domaines de définition). Mesure de similarité Déformation(rigide, affine, élastique,…)

11 Alignement (recalage)
Méthodes iconiques Méthodes géométriques Recalage rigide Recalage non rigide

12 Maximisation de l’information mutuel
La quantité d’information d’une image contenue dans une seconde image. l’information mutuelle maximum identiques. Maximiser l’information mutuel minimiser l’entropie conjointe L’entropie jointe = l’entropie de l’histogramme joint des images A et B.

13 Détection Croissance de région Choix du pixel germe
Vérifier les pixels voisins S Répétez jusqu'à ce qu'il n'y a plus de pixels à ajoutés

14 Base d’image les images utilisées pour tester notre approche ont été collectées durant notre stage au niveau de l'hôpital CHU Ibn-Rochd. Les patientes sélectionnées ont été traitées pour un cancer du sein métastatique ou localement avancé par chimiothérapie néo-adjuvante, puis chirurgie. Toutes les patientes ont bénéficié d’une mammographie pré et post-thérapeutique.

15 Réalisation et Résultats obtenus

16 Résultat de correction des déformations rigide
Un recalage rigide basé sur l‘IM a été utilisé pour contourner le problème de positionnement

17 Résultat d’alignement
localiser la tumeur après traitement en fonction de la position de la tumeur correspondante avant traitement

18 Résultat de la détection
les résultats ont été jugés visuellement par un radiologue La taille de la tumeur = nb de pixels dans la région segmentée

19 Résultats d'évaluation de la réponse tumorale
Cas Taille de la tumeur avant traitement Taille de la tumeur après traitement Évaluation de la réponse tumorale basé sur notre algorithme Résultats histologiques 01 10.5 2.5 76% réduction de la taille = réponse partielle bonne réponse 02 5 1.2 Petite tumeur invasive restante 03 8 Réponse complète Pas de carcinome invasif résiduelle 04 6.5 05 12 9.1 24% réduction de la taille = maladie stable Une tumeur du grande volume restante 06 3.5 5.2 49% augmentation de la taille = maladie progressive Maladie résiduelle étendue, aucune réponse

20 Conclusion & perspective
Un système automatisé pour évaluer la réponse tumorale après la chimiothérapie néo-adjuvante à base d'imagerie mammographique a été développé. Les résultats montrent que l'algorithme devrait être très utile pour estimer la taille des tumeurs résiduelles après traitement en utilisant un recalage rigide des deux mammographies avant et après traitement suivi d’une segmentation de la tumeur Extensions possibles

21 Merci..