La qualité des images en TEP est directement liée à l'algorithme de reconstruction utilisé. Les méthodes de reconstruction statistiques peuvent modéliser, via la matrice système, les différents phénomènes physiques qui détériorent la qualité des images. Notre approche consiste d'une part, à modéliser les différents phénomènes géométriques et physiques, au moyen de l'outil de simulation Monte-Carlo, et d'autre part, à exploiter les données dans un format "mode-liste" présentant de nombreux avantages, afin de les reconstruire à l'aide d'un algorithme de reconstruction 3D. Cette méthode, appelée SIMALIR, a été appliquée et étudiée sur la caméra MOSAIC(TM) de Philips, système TEP dédié au petit animal qui a fait l'objet d'une modélisation à l'aide de la plateforme GATE. Les principales performances du modèle simulé et particulièrement la distribution spatiale ont été testées et validées, afin de pouvoir les exploiter dans la modélisation de la matrice système. Les résultats précliniques et sur des objets tests ont montré que la méthode SIMALIR permet d'améliorer considérablement la qualité des images reconstruites par rapport aux programmes de reconstruction classiques.

Le développement de plusieurs méthodes de reconstruction quantitatives dédiées à la Tomographie par Emission Mono Photonique du petit animal a été au cœur de cette thèse. Dans cette optique, une modélisation rigoureuse par simulation Monte Carlo du processus d’acquisition du système disponible, a été mise en place et validée. La modélisation matricielle combinée à l’algorithme de reconstruction itératif OS-EM, a permis la caractérisation des performances du système. Les valeurs de sensibilité et de résolution spatiale tomographique sont respectivement de 0,027% au centre du champ de vue et de 0,87 mm. Les limitations majeures des méthodes Monte Carlo nous ont conduit à développer une génération matricielle efficace et simplifiée des effets physiques occurrents dans le sujet. Mon approche, basée sur une décomposition de la matrice système, associée à une base de données pré-calculées, a démontré un temps acceptable pour un suivi quotidien (1h), conduisant à une reconstruction d’images personnalisée. Les approximations inhérentes à l’approche mise en place ont un impact modéré sur les valeurs des coefficients de recouvrement, une correction d’environ 10% ayant été obtenue. / My thesis focuses on the development of several quantitative reconstruction methods dedicated to small animal Single Photon Emission Computed Tomography. The latter is based on modeling the acquisition process of a 4-heads pinhole SPECT system using Monte Carlo simulations.The system matrix approach, combined with the OS-EM iterative reconstruction algorithm, enabled to characterize the system performances and to compare it to the state of the art. Sensitivity of about 0,027% in the center of the field of view combined with a tomographic spatial resolution of 0,87 mm were obtained.The major drawbacks of Monte Carlo methods led us to develop an efficient and simplified modeling of the physical effects occurring in the subject. My approach based on a system matrix decomposition, associated to a scatter pre-calculated database method, demonstrated an acceptable time for a daily imaging subject follow-up (1h), leading to a personalized imaging approach. The inherent approximations of the scatter pre-calculated approach have a moderate impact on the recovery coefficients results, nevertheless a correction of about 10% was achieved.