«Je modélise les mouvements respiratoires pour améliorer l’imagerie médicale. »

Plusieurs techniques d’imagerie sont utilisées pour diagnostiquer le cancer, mais elles rencontrent des problématiques communes. La principale, sur laquelle je travaille, est liée au mouvement respiratoire. L’acquisition d’images prend plusieurs minutes, pendant lesquelles le patient respire, ce qui se traduit par du flou dans les images reconstruites. Une partie de mon travail consiste à créer un modèle mathématique pour le corriger. Par ailleurs, les mouvements respiratoires sont aussi problématiques en radiothérapie, qui consiste à traiter un cancer en l’irradiant. L’enjeu est de suivre le mouvement pour bien cibler la tumeur tout en épargnant les tissus sains. Dans un premier temps, on fait passer au patient un scanner dynamique, qui permet d’avoir des images internes en volume et dans le temps. Elles sont ensuite utilisées pour créer un modèle spécifique au patient, qui relie ses mouvements internes avec ceux externes, en utilisant une caméra du type Kinect. Ce modèle est utilisé durant la phase de traitement. Mon modèle a l’avantage d’être en temps réel. Sa nouvelle version globale permet en plus de suivre le mouvement thoracique et abdominal à partir d’une seule image scanner statique du patient, alors que d’habitude, il faut un scanner dynamique, donc beaucoup d’images. Or, le scanner nécessite d’envoyer des rayons X. Plus il y a d’images prises, plus la dose reçue est importante, ce qui peut entraîner des dommages, par exemple sur l’Adn. Enfin, la relation mathématique pour lier les mouvements internes et externes du corps est plus complexe, mais plus efficace que celles utilisées habituellement. Pour l’instant, ma méthode est en cours de test clinique.