La tomographie par émission de positons (TEP) au ¹⁸F-fluorodésoxyglucose (TEP ¹⁸F-FDG) est une technique d’imagerie nucléaire dont l’intérêt en oncologie ne cesse de croître. Dans le cadre d’une radiothérapie externe, l’optimisation du plan de traitement, l’évaluation de la réponse thérapeutique, le suivi objectif sont autant d’étapes qui nécessitent une quantification précise des volumes d’intérêt. Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode de segmentation quasi-automatique, opérateur indépendant et ne nécessitant pas de calibration préalable du tomographe. Cette méthode basée sur la théorie des possibilités permet, via l’utilisation de degrés d’appartenance, de prendre en compte l’incertitude et l’inexactitude inhérentes aux images. Les résultats obtenus sur des images issues d’un fantôme (pourcentage d’erreur=18,4 % (moyenne)±9,7 % (écart-type)) ainsi que sur des données simulées (erreur de classification=23,6 % (moyenne)±18,6 % (écart-type) pour un SUV de 4,5) montrent l’efficacité et la robustesse de la méthode.

¹⁸F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (¹⁸FDG PET) is a nuclear medicine imaging technique of growing interest in oncology. In context of external radiotherapy, optimization of radiotherapy planning as well as objective patient monitoring require accurate tumor volume measurement. In this paper, a new, nearly automatic and operator-independent segmentation method that does not require prior calibration is presented. This method is based on possibility theory and, using membership degrees, it accounts for the uncertainty and inaccuracy inherent in the image. The results obtained on phantom data (percent error=18,4 % (mean)±9.7 % (standard deviation)) and on simulated data (classification error=23.6 % (mean)±18.6 % (standard deviation) for SUV equal to 4.5) show the efficiency and the robustness of the method.