Tumeurs non-mélanocytaires

Tumeurs non-mélanocytaires 

Les cancers épithéliaux de la peau se développent à partir des kératinocytes de l’épiderme, ce qui exclut les tumeurs des annexes pilo-sébacées et tumeurs rares (dermatofibrome, tumeur de Merckel, métastases cutanées) [Camille, 2002]. Ce sont les cancers les plus fréquents dans les deux sexes. Ils surviennent préférentiellement, chez les sujets de plus de 60 ans et sur les zones exposées au soleil, qui est le principal facteur étiologique. Le traitement des cancers infiltrant est local par la chirurgie et/ou par radiothérapie. Les métastases sont exceptionnelles et le pronostic est excellent.

Kératoses actiniques 

L’aspect des kératoses est variable : ce sont de plaques mal limitées, parfois grises, jaunes et kératinisé [Piepkorn, 1997]. Les kératoses évoluent lentement sur les zones photo-exposées, le front, les tempes, le crâne des chauves, le pavillon des oreilles, le dos des mains et des bras. 10 à 25 % des kératoses actiniques se transforment en cancer in situ, puis en cancer infiltrant. Les signes de malignisation sont l’apparition d’un bourrelet induré, d’une ulcération, d’une rougeur excessive, ou d’une kératinisation en corne. Toute modification d’une kératose actinique impose une biopsie ou l’exérèse chirurgicale.

Maladie de Bowen 

La maladie de Bowen est un cancer intra-épidermique [MacKenzie-Wood, 1998]. L’aspect est une plaque rouge, irrégulière, recouverte de fines squames. La lésion s’élargit lentement. Les localisations sont multiples dans un tiers des cas. Le risque de transformation en cancer spinocellulaire infiltrant est de 3 à 5 %. La maladie de Bowen survient le plus souvent au-delà de 60 ans. Les causes favorisantes sont l’irradiation solaire, l’intoxication aux composés de l’arsenic. Pour certains, la maladie de Bowen serait le marqueur d’un cancer profond abdominal ou uro-génital.

Cancer basocellulaire

Le cancer basocellulaire de la peau est la tumeur humaine la plus fréquente dans les deux sexes. L’évolution est très lente, le pronostic excellent [Wolff, 1998]. L’aspect clinique est très variable :

• la lésion typique est un nodule cutané surélevé siégeant sur la face, le cou, le décolleté. En relief par rapport à la peau avoisinante, le nodule a un aspect translucide imitant une perle avec de fines télangiectasies. Souvent, une fine croûte recouvre l’ulcération néoplasique, qui saigne après son ablation. Dans cette forme ulcéro-bourgeonnante, on trouve sur le bourrelet périphérique, l’aspect perlé caractéristique.

• les variantes cliniques sont multiples :
– le cancer basocellulaire tatoué se présente comme une papule pigmentée par points,
– un cancer sclérodermiforme a un aspect de cicatrice fibreuse indurée. L’extension profonde est plus importante que la partie visible ;
– l’ulcus rodens est une ulcération maligne, creusant la peau du nez, du front, des oreilles. Devant toute lésion atypique et persistante de la peau, il faut penser à un cancer cutané, rechercher les signes caractéristiques (aspect perlé, télangiectasies, siège en zone découverte, association à des kératoses), et en cas de doute proposer une biopsie.

Cancer Spinocellulaire 

Les cancers spinocellulaires sont quatre fois moins fréquents que les basocellulaires [Williams, 1994]. L’évolution est plus rapide et agressive. Des métastases ganglionnaires sont possibles, mais rares. Les cancers spinocellulaires surviennent après 40 ans, sur des lésions de kératoses actiniques, plus rarement en peau saine. Le siège est dans 85% la tête, le cou, le dos des mains et des bras.

L’aspect est celui d’une tumeur bourgeonnante, indurée, saignant facilement, avec un centre ulcéré recouvert de croûtes. Lorsqu’il se développe sur une kératose ou une maladie de Bowen, les cancers spinocellulaires sont détectés devant une ulcération, une surélévation, une induration ou un saignement .

Evolution et pronostic 

L’évolution spontanée d’un mélanome est très variable. Certaines tumeurs progressent rapidement alors que d’autres évoluent sur plusieurs années avec des régressions et très rarement des guérisons spontanées. L’évolution habituelle est marquée par un envahissement local avec extension possible à la peau adjacente puis atteinte des ganglions régionaux et apparition de métastases, habituellement multiples. Tissus mous, poumons, foie, cerveau sont dans cet ordre les localisations métastatiques les plus fréquentes. L’atteinte osseuse est plus tardive; tous les organes sont susceptibles d’être atteints secondairement. La majorité des métastases survient entre 2 et 5 ans après le diagnostic de la tumeur primitive.

D’après la classification conjointe de l’AJCC et de l’UICC (Union Internationale Contre le Cancer. In : Spiessl [Beahrs, 1992]), la plus utilisée pour les pays anglo saxons et la plus fréquente dans la littérature, il existe 4 stades :
• Stade I A : mélanome localisé d’épaisseur inférieure ou égale à 0,75 mm
• Stade I B : mélanome localisé épaisseur comprise entre 0,76 et 1,5 mm
• Stade II A : mélanome localisé épaisseur comprise entre 1,6 et 4 mm
• Stade II B : mélanome localisé épaisseur supérieure à 4mm
• Stade III : métastase(s) ganglionnaire(s) dans le territoire de drainage ou moins de 5 métastases en transit
• Stade IV : métastase(s) ganglionnaire(s) volumineuse(s), ou fixée(s) à la peau, ou métastases à distance .

Table des matières

Introduction Générale
Chapitre I. Contexte médical
1. Aspect médical
1.1 Epidémiologie
1.2 Diagnostic
1.2.1 Mélanome
1.2.2 Tumeurs mélanocytaires (Naevus)
1.2.3 Tumeurs non-mélanocytaires
1.2.3.1 Kératoses actiniques
1.2.3.2 Maladie de Bowen
1.2.3.3 Cancer basocellulaire
1.2.3.4 Cancer Spinocellulaire
1.3 Evolution et pronostic
1.4 Traitement
1.5 Prévention
1.6 Examen diagnostique
2. La Dermatoscopie
2.1 Définition
2.2 Sémiologie
2.2.1 Pigmentation
2.2.2 La bordure de la lésion et sa forme
2.3 Critères dermatoscopiques pour l’aide au diagnostic
3. État de l’art sur des travaux Précédents
4. Conclusion
Chapitre II. Traitement d’image pour l’aide au diagnostic
1. Introduction
2. Description des bases d’images
3. Système et outils d’aide au diagnostic en dermatologie
4. Prétraitement
4.1 Filtrage
4.1.1 Filtrage spatial
4.1.1.1 Divers filtres spatiaux linéaires
Filtrage par la moyenne
Filtrage Gaussien
4.1.1.2 Lissage par filtres non linéaires
Filtrage médian
Filtrage par le maximum (« conservative smoothing »)
4.1.2 Filtrage homomorphique
4.2 Elimination de poils dans les images dermatoscopiques
4.3 Transformation de Karhunen-Loève
5. État de l’art sur les différentes méthodes de segmentation des images de tumeurs de la peau
5.1 Segmentation en régions par seuillage
5.1.1 Méthode par recherche de sommets (ou de vallées)
5.1.2 Méthode de détection de seuil automatique (Otsu)
5.2 La détection de contours
5.2.1 Un modèle continu de contour
5.2.2 Les approches classiques
5.3 Les Modèles actifs
5.3.1 Mise en équation des contours actifs
5.3.2 Les ensembles de niveaux (level sets)
5.4 Morphologie mathématique
5.5 L’algorithme d’Espérance-Maximisation (EM)
5.6 Croissance de régions (Growing-Region)
Points de départ (seeds)
Croissance (growing)
5.7 Autres Méthodes de segmentation
6. Conclusion
Chapitre III. Caractérisation et Classification
1. Introduction
2. Caractérisation des tumeurs de la peau
2.1 Paramètre d’Asymétrie
2.1.1 Etat de l’art sur l’asymétrie
2.1.2 Les approches de la composante principale
2.2 Etat de l’art sur l’irrégularité des bords
2.2.1 Paramétrisation des frontières d’un objet
2.2.2 Descripteurs de forme
2.2.2.1 Dimension fractale
2.2.2.2 Les Descripteurs de Fourier
2.2.3 Lissage par filtre de Gauss
2.2.4 Mesure d’indice d’irrégularité
2.2.5 Autres paramètres
2.3 La couleur
2.3.1 Introduction
2.3.2 Texture couleur
2.3.3 Attributs géométriques
2.3.4 Attributs statistiques
2.3.4.1 Attributs statistiques du premier ordre
2.3.4.2 Attributs statistiques du second ordre
3. Classification
3.1 Du neurone biologie au neurone formel
3.2 Apprentissage
3.1.1 Apprentissage supervisé
3.1.2 L’apprentissage non-supervisé
3.3 Le perceptron multicouches
3.4 Avantages et inconvénients
3.5 Apprendre et tester
Validation croisée
Evaluation
4. Conclusion
Chapitre IV. Résultats et Interprétations
1. Introduction
2. Description de la base de données
3. Prétraitement et Segmentation
4. Identification des zones du réseau pigmenté
5. Extractions des caractéristiques pertinentes
5.1 Paramètre d’asymétrie
5.2 Paramètre de Bords Irréguliers
5.2.1 Indice de compacité et implémentations de dimension fractale
5.2.2 Extraction des petites variations du contour
5.2.3 Notre Méthodologie
5.3 Paramètre de Couleur
5.4 Diamètre
6. Classification Globale
Conclusion Générale

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