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dc.contributor.advisorVan Houten, Elijah
dc.contributor.authorBrazy, Alexandrefr
dc.date.accessioned2019-01-18T15:31:27Z
dc.date.available2019-01-18T15:31:27Z
dc.date.created2019fr
dc.date.issued2019-01-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/14652
dc.description.abstractLe Cancer du sein est une maladie répandue chez les femmes; une femme sur 8 en développera une forme. Or, c’est un cancer ayant un taux de survie important, en particulier s’il est détecté dans les premiers stades. Cette constatation a amené les gouvernements à créer des programmes de dépistages généralisésqui utilisent la mammographie X. Cette méthode présente cependant des limitations notamment l’utilisation de rayons ionisants. Le cancer modifie les propriétés des tissus, en particulier les propriétés mécaniques dont la rigidité. Le lien entre maladie et modification de la rigidité a été établi dès l’antiquité. Des travaux menés dans les années 1990 ont permis le développement de l’élastographie, méthode qui permet de mesurer les propriétés mécaniques des tissus. Plusieurs méthodes existent pour cela : mesure de la vitesse de propagation des ondes, des déformations ... À cela s’ajoute le fait que le contraste entre tissus sains et tissus cancéreux en termes de module élastique est bien plus important que le contraste du coefficient d’atténuation aux rayons X. C’est donc une des pistes de remplacement de la mammographie X parmi les plus prometteuses. Dans cette thèse, on présente la mise en œuvre de l’élastographie par corrélation d’images numériques. Cette nouvelle méthode diffère des autres méthodes d’élastographie en cela qu’elle se base uniquement sur la mesure des déplacements de la surface rendant la reconstruction des paramètres mécaniques mal posée. Avec une couverture suffisante de la surface, il devient possible de reconstruire les propriétés mécaniques internes des tissus. Des tests in vitro ont été effectués, permettant la reconstruction des propriétés mécaniques de fantôme avec ou sans inclusion.fr
dc.description.abstractAbstract: Breast cancer is a widespread disease among women; one over eight will develop one of its form. However, it’s a cancer with a high survival rate, especially if detected early on. This finding has brought governments to develop screening programs using X-ray mammography. But mammography has several downsides, including the use of ionizing radiation. Cancer modifies tissue properties notably stiffness. The link between illness and change in stiffness has been identified since antiquity. Studies in the 1990s have allowed the dévelopment of elastography, a method that aims at measuring the mechanical properties of tissues. Several methods exist: measure of the propagation speed of deformation wave, measure of the deformations … Moreover, stiffness contrast between healthy and cancerous tissue is higher than for the X-ray attenuation coefficient contrast. This makes elastography a promising replacement for X-ray mammography. This thesis presents an implementation of elastography using digital image correlation. This new method differs strongly from other implementations as only surface displacements are measured, making the reconstruction an ill-posed problem. However, with sufficient coverage of the surface, it has become possible to reconstruct the tissue internal mechanical properties throughout. In vitro tests have been carried out to reconstruct the mechanical properties of tissue mimicking silicon phantoms with and without stiff inclusions.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Alexandre Jean René Brazyfr
dc.subjectCorrélation d’images numériquesfr
dc.subjectÉlastographiefr
dc.subjectProblème inversefr
dc.subjectCancer du seinfr
dc.subjectPropriétés mécaniquesfr
dc.subjectDigital image correlationfr
dc.subjectElastographyfr
dc.subjectCancerfr
dc.subjectMechanical propertiesfr
dc.titleDéveloppement d’un prototype d’imagerie médicale utilisant l’élastographie par corrélation d’images numériquesfr
dc.typeThèsefr
tme.degree.disciplineGénie mécaniquefr
tme.degree.grantorFaculté de géniefr
tme.degree.levelDoctoratfr
tme.degree.namePh.D.fr


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