La tomographie par émission de positrons (TEP) couplée à la tomodensitométrie (TDM) est l'examen d'imagerie le plus utilisé en oncologie. Les progrès technologies récents, comme l’introduction des photomultiplicateurs au silicium (SiPM), l’amélioration de la résolution temporelle du temps de vol (TOF) et les systèmes à grand champ de vue axial (LAFOV), ont considérablement amélioré leur performance. La TEP/TDM quantitative est progressivement adoptée comme indicateur clinique dans les essais thérapeutiques, y compris en théranostique. La radiomique et l'intelligence artificielle (IA) ouvrent de nouvelles perspectives en extrayant des informations spatiales et texturales complexes des images. Pour que ces indicateurs soient fiables, les performances des systèmes, des algorithmes de reconstruction et des outils d'analyse doivent être évaluées rigoureusement. Les essais cliniques restent la méthode de référence, mais ils sont coûteux, longs et soumis à des contraintes éthiques. Leur problème fondamental est l'absence de vérité terrain sur les lésions étudiées, notamment leur activité réelle, leur volume et leur hétérogénéité spatiale. Les fantômes physiques permettent de travailler avec une vérité connue et contrôlée, mais leur structure interne uniforme les rend incapables de représenter les distributions hétérogènes que les biomarqueurs modernes cherchent à quantifier. La simulation informatique permet de s'affranchir de ces contraintes géométriques, mais elle reste une approximation de la réalité qui doit être confrontée à des données physiques réelles. L'absence d'un cadre à la fois ancré physiquement, capable de représenter l'hétérogénéité spatiale et adaptable aux besoins modernes constitue le besoin central auquel répond ce travail. Cette thèse propose et valide une approche hybride combinant des fantômes fabriqués par impression 3D avec un outil d'insertion synthétique de lésions (ISL), qui intègre des lésions de caractéristiques connues, notamment leur localisation, volume, forme et concentration en radiotraceur, directement dans des données TEP brutes réelles. Une première série d'études évalue la pertinence et la fiabilité de l’impression 3D. Des cibles homogènes fabriquées par dépôt de fil fondu (FDM) sont imagées lors d'acquisitions répétées sur un système clinique, montrant que le contraste produit par la géométrie imprimée est bien fidèle et reproductible. L'étude suivante démontre la transférabilité de ce procédé : les mêmes performances ont été obtenues dans deux centres indépendants sur deux systèmes TEP/TDM différents en partageant uniquement les fichiers numériques et les protocoles d'acquisition. La plateforme est ensuite étendue à des inserts simulant des distributions hétérogènes variées, couvrant des morphologies en croissant, multifocales et nécrotiques, validées avec deux radiotraceurs cliniques indépendants, établissant une référence physique calibrée pour l'évaluation de l'hétérogénéité tumorale. Une deuxième série d'études valide le cadre de simulation par rapport à cette vérité terrain. L'insertion de cibles uniformes confirme une bonne reproductibilité. La validation est étendue à des cibles hétérogènes complexes, montrant que la simulation reproduit non seulement le comportement moyen mais aussi la distribution spatiale de l'activité. Une étude de faisabilité finale applique le cadre complet à huit géométries lésionnelles issues de données patients, réalisées simultanément comme inserts imprimés et comme insertions synthétiques dans des images de volontaires sains, avec un bon accord observé pour l'ensemble des morphologies testées. Cette approche hybride ouvre la voie à une nouvelle génération d'outils d'évaluation ancrés dans la réalité physique et adaptés aux applications d'IA et de radiomique.
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Positron Emission Tomography (PET) with Computed Tomography (CT) has become the cornerstone modality in modern oncological practice. Recent decades have seen substantial advances in PET detector technology, with the introduction of silicon photomultiplier based systems, extended time-of-flight resolution, and long-axial field-of-view systems with dramatically improved sensitivity. The quantitative outputs of PET/CT are progressively being adopted as imaging biomarkers in clinical trials and therapeutic decision-making, including in the rapidly growing field of theranostics. The reliability of these biomarkers demands rigorous performance characterisation of PET/CT devices, reconstruction algorithms, and quantitative analysis pipelines. The gold standard for such characterisation remains the prospective clinical trial. Yet clinical trials are expensive, slow to conduct, and ethically constrained, and their most fundamental limitation is the absence of ground truth. Physical phantoms address this by providing a known, controllable ground truth under reproducible conditions. Their limitation however is structural. Conventional phantoms contain uniform compartments that are fundamentally incapable of representing the heterogeneous, morphologically complex radiotracer distributions that modern quantitative PET biomarkers interrogate. Computational simulation offers an alternative ground truth free of geometric constraints, but a simulation is a model of reality rather than reality itself. Hence, simulations have to be validated against a physical ground truth as well. The absence of a framework that is simultaneously physically grounded, capable of representing spatial heterogeneity, and scalable to modern dataset requirements defines the central gap this thesis addresses. This thesis introduces and validates a hybrid evaluation framework combining three-dimensionally (3D) printed phantoms with a synthetic lesion insertion (SLI) pipeline, which embeds lesion information of known characteristics directly into pre-acquired raw PET data. A first series of experimental studies characterises the printed phantom platform. Homogeneous focal targets fabricated by fused deposition modelling are scanned over repeated acquisitions, confirming that the radiotracer contrast encoded by the printed geometry is faithfully recovered and stable across sessions. In the subsequent study, the transferability of the platform is established: the design and its quantitative performance are reproduced across two independent facilities on two different PET/CT systems by merely sharing the digital design files and protocols. The platform is then extended to inserts encoding spatially structured heterogeneous uptake configurations validated using two independent clinical radiotracers, establishing a physically calibrated reference for heterogeneity characterisation. A second series of studies cross-validates the simulation framework against this physical ground truth. Uniform target insertion is first evaluated against physical phantom, confirming faithful reproducibility. The validation is then extended to spatially complex heterogeneous targets, demonstrating that the simulation reproduces not only mean uptake behaviour but also the spatial distribution of activity within the target. A final feasibility study demonstrates the clinical translation of the complete framework: eight anthropomorphic lesion geometries derived from patient imaging archives are simultaneously realised as printed physical inserts and as synthetic insertions embedded in healthy-volunteer backgrounds, with consistent agreement confirmed across the range of clinically realistic morphologies tested. Therefore, the hybrid framework represents a step toward a new generation of ground truth-driven tools for quantitative PET/CT evaluation, physically anchored, anatomically realistic, and scalable to the controlled datasets that artificial intelligence and radiomic applications require. |