Imagerie par modulation acoustique de conductivité électrique destinée au diagnostic du cancer du sein

Cette thèse porte sur une nouvelle technique d'imagerie médicale qui permet de déterminer la distribution de conductivité électrique des tissus d'une région du corps avec une résolution comparable à celle de techniques courantes d'imagerie par ultrasons. Cette nouvelle technique, appelée imagerie par « modulation acoustique de conductivité électrique » (MACE), est basée sur l'interaction entre une onde acoustique et un champ électrique. Dans sa réalisation expérimentale la plus simple, quatre électrodes placées à proximité de la région à imager appliquent un courant électrique de faible amplitude et mesurent la différence de potentiel résultant du passage du courant dans les tissus. Un transducteur ultrasonore focalisé vient insonifier un voxel de la région d'intérêt, modifiant la distribution de conductivité et, ce faisant, l'amplitude du potentiel mesuré par les électrodes. Une image de la distribution de conductivité peut être obtenue en déplaçant l'ensemble capteur-électrodes pour balayer la région d'intérêt ; l'onde acoustique sert alors d'agent de localisation, tandis que la mesure de potentiel quantifie la variation de conductivité dans chaque voxel insonifié. L'imagerie par MACE présente de nombreux avantages mais aussi des défis importants de mise en œuvre. Puisque ces avantages et défis dépendent de l'application visée, notre démarche a été orientée vers un objectif particulier, soit l'application de l'imagerie par MACE au diagnostic du cancer du sein. Ce choix est justifié par le potentiel que présente cette technique pour discriminer une tumeur maligne des autres tissus mammaires. En effet, des études expérimentales sur des tissus excisés réalisées durant près d'un siècle ainsi que l'apport plus récent des techniques de mesure d'impédance confirment qu'il existe une différence significative dans les spectres fréquentiels de conductivité électrique des tissus cancéreux et sains. Le développement de systèmes de tomographie d'impédance électrique (TIE) orientés vers l'imagerie du sein ne semble pas pouvoir réaliser ce potentiel, principalement parce que la résolution spatiale de la TIE est insuffisante pour détecter les tumeurs à un stade précoce. L'imagerie par MACE pourrait contourner cette limite fondamentale de la TIE. Deux modèles sont proposés dans cette thèse pour réaliser l'imagerie par MACE.

Abstract

This thesis describes a new medical imaging technique for determining the electrical conductivity distribution of tissues in a body region with a resolution comparable to that of current ultrasound techniques. The new technique, henceforth referred to as "Acousto-Electric Conductivity Modulation" (AECM) imaging, is based on the interaction of a sound wave with an electrical field. In its simplest form, four electrodes located near the region to be imaged apply a low-amplitude electrical current and measure the potential difference arising from current flow in the tissues. A focused ultrasound transducer directs a pressure wave to a voxel of the region of interest, modifying its conductivity distribution and, as a result, the amplitude of the potential measured by the electrodes. An image of the conductivity distribution can thus be constructed point-by-point by moving the electrodes and transducer to scan the object. In this context, the acoustic wave acts as the localization agent while the electrical potential provides a measure of the local conductivity change that occurs in the voxel.AECM imaging presents several advantages but also implies addressing significant difficulties in its deployment. Since the advantages and implementation difficulties depend on the intended application, we have focused on achieving a specific objective: applying AECM imaging to the diagnosis of breast cancer. The rationale for this choice is the potential presented by AECM imaging for discriminating cancerous tumors from healthy breast tissue. Indeed, experimental studies on excised tissues carried out over nearly a century, supported by more recent wideband tissue impedance measurements, have shown that there are significant differences in the electrical conductivity spectra of cancerous and normal tissues. Yet electrical impedance tomography (EIT) systems specifically designed for breast imaging do not seem to be capable of providing the required tissue discrimination characteristics, mainly because the low spatial resolution of EIT prevents detecting tumors at an early stage. AECM imaging could overcome this inherent limitation of EIT.Two models are proposed in this thesis for implementing AECM imaging. Formulations for the forward and inverse problems are provided for both models. The forward problem involves computing the AECM signals given the electrical conductivity distribution of the medium and the data acquisition protocol.