La mesure de temps de vol de photons et/ou de temps de propagation d’ondes RF et ultra large bande est devenue une technique essentielle et indispensable pour de nombreuses applications telles qu’en géolocalisation en intérieur, en détection LASER et en imagerie biomédicale, notamment en tomographie optique diffuse (TOD) avec des mesures dans le domaine temporel (DT). De telles mesures nécessitent des convertisseurs temps-numérique aptes à mesurer des intervalles de temps très courts avec grande précision, et ce, à des résolutions temporelles allant de quelques picosecondes à quelques dizaines de picosecondes. Les scanners TOD-DT ont généralement recours à des cartes électroniques de comptage de photons uniques intégrant essentiellement des convertisseurs temps-numérique hybrides (un mixte de circuits monolithiques et non-monolithiques). Dans le but de réduire le temps d’acquisition de ces appareils et d’augmenter leur précision, plusieurs mesures à différentes positions et longueurs d’ondes doivent pouvoir être effectuées en parallèle, ce qui exige plusieurs cartes de comptage de photons. L’implémentation de tels dispositifs en technologie CMOS apporte de multiples avantages particulièrement en termes de coût, d’intégration et de consommation de puissance. Cette thèse apporte une solution architecturale d’un convertisseur temps-numérique à 10-bits dédié aux applications de TOD-DT. Le convertisseur réalisé en technologie CMOS 0,13 μm d’IBM et occupant une surface en silicium de 1,83 x 2,23 mm[indice supérieur 2] incluant les plots de connexion, présente une résolution temporelle de 12 ps sur une fenêtre de 12 ns pour une consommation en courant de 4,8 mA. Les avantages de l’architecture proposée par rapport à d’autres réalisations rapportées dans la littérature résident dans son immunité face aux variations globales du procédé de fabrication, l’indépendance de la résolution temporelle vis-à-vis de la technologie ciblée et la faible gigue temporelle qu’il présente. Le circuit intégré réalisé trouvera plusieurs champs d’applications autres que la TOD notamment dans les tomographes d’émission par positrons, les boucles à verrouillage de phase numériques et dans les systèmes de télédétection et d’imagerie 3D.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Les objets spatiaux en basse orbite dont les satellites et les débris spatiaux représentent une menace croissante; leur vitesse relative fait que même les plus petits représentent un potentiel danger pour les infrastructures spatiales. Alors que les instruments optiques et radars permettent une bonne couverture des débris de grande taille (> 1 m), la population de débris spatiaux proche du centimètre est mal représentée dans les catalogues. Le suivi de ces objets implique l'utilisation d'un imageur fixe sur des observatoires ou des satellites à la recherche d'objets en mouvement, mais cette solution est coûteuse et le temps d'accessibilité est limité selon le nombre de projets. Une alternative est d'utiliser les ballons stratosphériques pour l'observation du ciel avec un détecteur capable d'effectuer des acquisitions rapides, empêchant ainsi le signal faible de l'objet d'être noyé dans le signal du bruit de fond. Ce projet de recherche se concentre sur l'observation de cette population de débris, en utilisant une caméra *Electron Multiplying Charge Coupled Device*, Hnü512 de Nüvü Caméras, avec sa capacité de comptage de photons et une fréquence d'acquisition rapide, dans le domaine du visible sur un ballon stratosphérique à 35-40 km d'altitude. Le lancement du ballon stratosphérique a été effectué le 22 août 2023 à la base de lancement de l'Agence Spatiale Canadienne, à Timmins, Ontario. Ce document présente les différentes phases de la conception d'une charge utile et une analyse d'une séquence d'empilement d'un objet en mouvement sur 113 acquisitions avec un champ de vue de 2,347°, un temps d'exposition de 4,5 ms et un gain EM de 2500. De plus, ce projet est en collaboration avec le projet HiCIBaS-II, un télescope pour l'observation directe d'exoplanète par imagerie à haut contraste embarqué sur un ballon. Ce travail contribue à l'effort global sur la connaissance de la situation spatiale en évaluant l'impact de l'inclusion de l'imagerie optique embarquée dans les systèmes de détection sur ballon. / Low-orbit space objects represent a growing threat ; their relative speed means that even the smallest objects are a potential danger to space infrastructures. While optical and radar instruments provide good coverage of large debris objects (> 1 m), the near-centimeter space debris population is poorly represented in catalogs. Tracking these objects involves searching for moving objects using a fixed imager on observatories or satellites, but this solution is costly and time is limited by the number of astronomical projects. An alternative is to use stratospheric balloons for sky observation, with a detector capable of making short exposures, thus preventing the object's weak signal from being drowned out by the background signal. This research project focuses on observing this debris population, using an Electron Multiplying Charge Coupled Device camera, Hnü512 from Nüvü Cameras, with its photon-counting capability and fast frame rate, in the visible range on a stratospheric balloon at 35-40 km altitude. The stratospheric balloon was launched on August 22, 2023 from the Canadian Space Agency's launch pad in Timmins, Ontario. This document presents the various phases involved in designing a payload and an analysis of a stacking sequence of a moving object over 113 acquisitions with a field of view of 2.347°, an exposure time of 4.5 ms and an EM gain of 2500. In addition, this project is in collaboration with the HiCIBaS-II project, a balloon-borne telescope for direct observation of exoplanets using high-contrast imaging. This work contributes to the global effort on space situational awareness by assessing the impact of including onboard optical imaging in balloon-based detection systems.

La tomographie optique diffuse (TOD) est une modalité d’imagerie biomédicale 3D peu dispendieuse et non-invasive qui permet de reconstruire les propriétés optiques d’un tissu biologique. Le processus de reconstruction d’images en TOD est difficile à réaliser puisqu’il nécessite de résoudre un problème non-linéaire et mal posé. Les propriétés optiques sont calculées à partir des mesures de surface du milieu à l’étude. Dans ce projet, deux méthodes de reconstruction non-linéaire pour la TOD ont été développées. La première méthode utilise un modèle itératif, une approche encore en développement qu’on retrouve dans la littérature. L’approximation de la diffusion est le modèle utilisé pour résoudre le problème direct. Par ailleurs, la reconstruction d’image à été réalisée dans différents régimes, continu et temporel, avec des mesures intrinsèques et de fluorescence. Dans un premier temps, un algorithme de reconstruction en régime continu et utilisant des mesures multispectrales est développé pour reconstruire la concentration des chromophores qui se trouve dans différents types de tissus. Dans un second temps, un algorithme de reconstruction est développé pour calculer le temps de vie de différents marqueurs fluorescents à partir de mesures optiques dans le domaine temporel. Une approche innovatrice a été d’utiliser la totalité de l’information du signal temporel dans le but d’améliorer la reconstruction d’image. Par ailleurs, cet algorithme permettrait de distinguer plus de trois temps de vie, ce qui n’a pas encore été démontré en imagerie de fluorescence. La deuxième méthode qui a été développée utilise l’apprentissage machine et plus spécifiquement l’apprentissage profond. Un modèle d’apprentissage profond génératif est mis en place pour reconstruire la distribution de sources d’émissions de fluorescence à partir de mesures en régime continu. Il s’agit de la première utilisation d’un algorithme d’apprentissage profond appliqué à la reconstruction d’images en TOD de fluorescence. La validation de la méthode est réalisée avec une mire aux propriétés optiques connues dans laquelle sont inséres des marqueurs fluorescents. La robustesse de cette méthode est démontrée même dans les situations où le nombre de mesures est limité et en présence de bruit. / Abstract : Diffuse optical tomography (DOT) is a low cost and noninvasive 3D biomedical imaging technique to reconstruct the optical properties of biological tissues. Image reconstruction in DOT is inherently a difficult problem, because the inversion process is nonlinear and ill-posed. During DOT image reconstruction, the optical properties of the medium are recovered from the boundary measurements at the surface of the medium. In this work, two approaches are proposed for non-linear DOT image reconstruction. The first approach relies on the use of iterative model-based image reconstruction, which is still under development for DOT and that can be found in the literature. A 3D forward model is developed based on the diffusion equation, which is an approximation of the radiative transfer equation. The forward model developed can simulate light propagation in complex geometries. Additionally, the forward model is developed to deal with different types of optical data such as continuous-wave (CW) and time-domain (TD) data for both intrinsic and fluorescence signals. First, a multispectral image reconstruction algorithm is developed to reconstruct the concentration of different tissue chromophores simultaneously from a set of CW measurements at different wavelengths. A second image reconstruction algorithm is developed to reconstruct the fluorescence lifetime (FLT) of different fluorescent markers from time-domain fluorescence measurements. In this algorithm, all the information contained in full temporal curves is used along with an acceleration technique to render the algorithm of practical use. Moreover, the proposed algorithm has the potential of being able to distinguish more than 3 FLTs, which is a first in fluorescence imaging. The second approach is based on machine learning techniques, in particular deep learning models. A deep generative model is proposed to reconstruct the fluorescence distribution map from CW fluorescence measurements. It is the first time that such a model is applied for fluorescence DOT image reconstruction. The performance of the proposed algorithm is validated with an optical phantom and a fluorescent marker. The proposed algorithm recovers the fluorescence distribution even from very noisy and sparse measurements, which is a big limitation in fluorescence DOT imaging.

Un scanner permettant l'imagerie moléculaire est d'un grand intérêt pour l'industrie pharmaceutique dans le développement de nouveaux médicaments, notamment pour visualiser leur efficacité m-vivo (par exemple pour le cancer). Le groupe de recherche TomOptUS développe un scanner par tomographie optique diffuse par fluorescence pour imagerie moléculaire sur petit animal. Le but est de localiser en 3D les centres de fluorescence d'un traceur injecté dans l'animal. À cette fin, nous utilisons des mesures de signaux optiques de fluorescence obtenues par comptage de photons corrélé en temps (mesures dans le domaine temporel). On sait que les mesures contiennent de l'information sur les caractéristiques optiques du milieu, mais à ce jour, cette information n'est pas exploitée à son plein potentiel. Extraire cette information est essentiel en reconstruction tomographique. Le système d'instrumentation, comme tout système de mesure, celle-ci influe sur le signal optique à mesurer. Mathématiquement, les mesures optiques dans un milieu peuvent être décrites comme la convolution entre le signal d'intérêt et la fonction de réponse (ou fonction de transfert) du système de mesures optiques (IRF - instrument response function), le tout perturbé par du bruit. Les causes du bruit proviennent du système de détection, des conditions d'utilisation du système et des facteurs extérieurs. Il est indispensable d'éliminer les différents effets perturbateurs pour permettre l'extraction de caractéristiques de ces signaux. Ces caractéristiques dépendent des paramètres optiques du milieu diffusant. On distingue deux propriétés physiques, le coefficient d'absorption µ[indice inférieur a] et le coefficient de diffusion réduit µ'[indice inférieur s]. Un premier objectif du projet est de débruiter les mesures. À cette fin, un algorithme de débruitage par les ondelettes a été développé. Un second objectif est de concevoir un algorithme de déconvolution pour éliminer l'influence de l'IRF. La déconvolution est le raisonnement inverse de la convolution. Une solution est l'utilisation du filtre optimal de Wiener. Une fois cela réalisé, un troisième objectif consistait à implémenter un algorithme de régression non linéaire pour extraire les caractérisitiques optiques du milieu des courbes temporelles afin de caractériser le milieu. Pour cela, un modèle analytique de propagation de la lumière, le modèle développé par Patterson, Chance et Wilson, est comparé à nos mesures traitées. Par minimisation de l'erreur quadratique moyenne, il est ainsi possible de déterminer la valeur des paramètres optiques recherchés. Pour qualifier au mieux la méthode de déconvolution, la convolution itérative (IC- Itérative Convolution) ou reconvolution a également été implémentée. Actuellement, la reconvolution est la méthode la plus couramment utilisée en imagerie optique pour caractériser un milieu. Elle consiste à convoluer le modèle avec l'IRF du système pour obtenir un modèle représentatif des mesures optiques du système d'instrumentation. Enfin, un quatrième objectif consiste à étudier, à l'aide du même modèle, des changements du comportement du signal, lorsqu'on fait varier les paramètres µ[indice inférieur a], µ'[indice inférieur s]. Ceci permettra d'acquérir de nouvelles connaissances sur les vitesses de propagation dans le milieu et sur les temps d'arrivée des premiers photons.

La tomographie optique diffuse (TOD) et la tomographie optique diffuse par fluorescence (TODF) sont de nouvelles techniques d'imagerie médicale fort prometteuses. L'utilisation de lumière dans le proche infrarouge(PIR) permet une acquisition in vivo fréquente et même en continue sans danger pour l'opérateur ou pour le sujet. Ces méthodes sont présentement le sujet de plusieurs recherches notamment par le groupe TomOptUS. Un appareil d'imagerie optique sur petit animal, le Quidd Optical imaging System (QOS) est disponible au Centre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke (CHUS). Muni d'une caméra refroidie à haute sensibilité et d'actionneurs contrôlés par ordinateur, il donne une grande flexibilité dans la géométrie d'acquisition en permettant notamment une rotation de la caméra sur une plage de ±60 degrés. L'appareil ne permet toutefois que l'acquisition de données en rétro-diffusion (ou épi-illumination), c'est à dire que la détection sur l'animal se fait du même côté que l'illumination. En TODF, un enjeu majeur est de pouvoir imager en profondeur dans les tissus. Pour ce faire, il devient important d'avoir accès à des mesures en transillumination. Le présent mémoire traite de l'ajout de degrés de libertés au QOS affin de permettre l'imagerie en transillumination tout en conservant la capacité d'épi-illumination. La configuration développée permet de déplacer l'excitation lumineuse indépendamment de l'acquisition et ce linéairement ainsi qu'angulairement autour du sujet. L'implantation nécessitant trois degrés de libertés (DDL) supplémentaires, l'utilisation de composantes standard a été préférée. Étant donné les contraintes identifiées, un actionneur rotatif ainsi que son contrôleur à base de micro-contrôleur ont été développés. Le présent document détaille les choix de conception ainsi que l'architecture du contrôleur. Avec la réalisation de ce projet, les utilisateurs du QOS disposent dorénavant d'un appareil flexible permettant l'acquisition de données tomographiques qui aideront à imager en profondeur dans le sujet. Quoique ceci ne fasse pas partie du cadre de cette maîtrise, le but ultime de l'acquisition de ces données est la reconstruction en trois dimensions de l'intérieur de l'animal imagé.

La tomographie optique diffuse (DOT) se caractérise par l’utilisation de la lumière dans un régime de propagation diffusif pour sonder les tissus biologiques. L’utilisation de marqueurs fluorescents permet de cibler des processus biologiques précis (tomographie optique diffuse en fluorescence - FDOT) et d’améliorer le contraste dans les images obtenues. Les applications typiques de la DOT/FDOT sont la mammographie laser, l’imagerie cérébrale de nouveau-nés et les investigations non-invasives sur petits animaux, notamment pour l’imagerie moléculaire. Le présent projet fait partie du programme de recherche TomOptUS dirigé par le professeur Yves Bérubé-Lauzière. Un scanner optique pour petits animaux y est en cours de développement. Ce scanner possède la particularité de fonctionner avec une prise de mesures sans contact dans le domaine temporel. La première partie du projet a pour point de départ l’algorithme développé en FDOT par Vincent Robichaud qui permet la localisation spatiale d’une seule inclusion fluorescente ponctuelle immergée dans un milieu diffusant homogène ayant une géométrie cylindrique. Une nouvelle approche de localisation pour une pluralité d’inclusions discrètes est ici introduite. Cette dernière exploite l’information contenue dans le temps de vol des premiers photons provenant d’une émission de fluorescence. Chaque mesure permet de définir un lieu géométrique où une inclusion peut se trouver : ces lieux prennent la forme d’ovales en 2D ou d’ovoïdes en 3D. À partir de ces lieux, une carte de probabilité de présence des inclusions est construite : les maxima de la carte correspondent à la position des inclusions. Cette approche géométrique est soutenue par des simulations Monte Carlo en fluorescence dans des milieux reproduisant les propriétés optiques des tissus biologiques. Plusieurs expériences sont ensuite effectuées sur une mire optique homogène répliquant les propriétés optiques des tissus dans lequel des inclusions remplies de vert d’indocyanine (ICG) sont placées. L’approche permet la localisation avec une erreur positionnelle de l’ordre du millimètre. Les résultats démontrent que l’approche est précise, rapide et efficace pour localisation des inclusions fluorescentes dans un milieu hautement diffusant mimant les tissus biologiques. Des simulations Monte Carlo sur un modèle réaliste de souris montrent la faisabilité de la technique pour l’imagerie sur petits animaux. Le second volet de la thèse s’intéresse aux mesures intrinsèques par le développement d’une approche de reconstruction d’une carte des vitesses de propagation des ondes lumineuses diffuses dans un milieu diffusant hétérogène. De telles vitesses constituent un nouveau contraste pour de l’imagerie DOT. La méthode utilise une configuration en faisceaux lumineux analogue aux méthodes utilisées en tomographie par rayons X. Ici, toutefois, les temps d’arrivée des premiers photons sont utilisés plutôt que l’amplitude du signal. Des résultats sont présentés en 2D pour différentes configurations d’inclusions démontrant la validité de l’approche. Des simulations Monte Carlo sont utilisées pour simuler la propagation intrinsèque dans des milieux hétérogènes et pour venir appuyer la démarche.

L'imagerie par tomographie optique diffuse requiert de modéliser la propagation de la lumière dans un tissu biologique pour une configuration optique et géométrique donnée. On appelle cela le problème direct. Une nouvelle approche basée sur la méthode des différences finies pour modéliser numériquement via l'équation de la diffusion (ED) la propagation de la lumière dans le domaine temporel dans un milieu inhomogène 3D avec frontières irrégulières est développée pour le cas de l'imagerie intrinsèque, c'est-à-dire l'imagerie des paramètres optiques d'absorption et de diffusion d'un tissu. Les éléments finis, lourds en calculs, car utilisant des maillages non structurés, sont généralement préférés, car les différences finies ne permettent pas de prendre en compte simplement des frontières irrégulières. L'utilisation de la méthode de blocking-off ainsi que d'un filtre de Sobel en 3D peuvent en principe permettre de surmonter ces difficultés et d'obtenir des équations rapides à résoudre numériquement avec les différences finies. Un algorithme est développé dans le présent ouvrage pour implanter cette approche et l'appliquer dans divers cas puis de la valider en comparant les résultats obtenus à ceux de simulations Monte-Carlo qui servent de référence. L'objectif ultime du projet est de pouvoir imager en trois dimensions un petit animal, c'est pourquoi le modèle de propagation est au coeur de l'algorithme de reconstruction d'images. L'obtention d'images requière la résolution d'un problème inverse de grandes dimensions et l'algorithme est basé sur une fonction objective que l'on minimise de façon itérative à l'aide d'une méthode basée sur le gradient. La fonction objective mesure l'écart entre les mesures expérimentales faites sur le sujet et les prédictions de celles-ci obtenues du modèle de propagation. Une des difficultés dans ce type d'algorithme est l'obtention du gradient. Ceci est fait à l'aide de variables auxiliaire (ou adjointes). Le but est de développer et de combiner des méthodes qui permettent à l'algorithme de converger le plus rapidement possible pour obtenir les propriétés optiques les plus fidèles possible à la réalité capable d'exploiter la dépendance temporelle des mesures résolues en temps, qui fournissent plus d'informations tout autre type de mesure en TOD. Des résultats illustrant la reconstruction d'un milieu complexe comme une souris sont présentés pour démontrer le potentiel de notre approche.

La tomographie optique diffuse (DOT) se caractérise par l’utilisation de la lumière dans un régime de propagation diffusif pour sonder les tissus biologiques. L’utilisation de marqueurs fluorescents permet de cibler des processus biologiques précis (tomographie optique diffuse en fluorescence - FDOT) et d’améliorer le contraste dans les images obtenues. Les applications typiques de la DOT/FDOT sont la mammographie laser, l’imagerie cérébrale de nouveau-nés et les investigations non-invasives sur petits animaux, notamment pour l’imagerie moléculaire. Le présent projet fait partie du programme de recherche TomOptUS dirigé par le professeur Yves Bérubé-Lauzière. Un scanner optique pour petits animaux y est en cours de développement. Ce scanner possède la particularité de fonctionner avec une prise de mesures sans contact dans le domaine temporel. La première partie du projet a pour point de départ l’algorithme développé en FDOT par Vincent Robichaud qui permet la localisation spatiale d’une seule inclusion fluorescente ponctuelle immergée dans un milieu diffusant homogène ayant une géométrie cylindrique. Une nouvelle approche de localisation pour une pluralité d’inclusions discrètes est ici introduite. Cette dernière exploite l’information contenue dans le temps de vol des premiers photons provenant d’une émission de fluorescence. Chaque mesure permet de définir un lieu géométrique où une inclusion peut se trouver : ces lieux prennent la forme d’ovales en 2D ou d’ovoïdes en 3D. À partir de ces lieux, une carte de probabilité de présence des inclusions est construite : les maxima de la carte correspondent à la position des inclusions. Cette approche géométrique est soutenue par des simulations Monte Carlo en fluorescence dans des milieux reproduisant les propriétés optiques des tissus biologiques. Plusieurs expériences sont ensuite effectuées sur une mire optique homogène répliquant les propriétés optiques des tissus dans lequel des inclusions remplies de vert d’indocyanine (ICG) sont placées. L’approche permet la localisation avec une erreur positionnelle de l’ordre du millimètre. Les résultats démontrent que l’approche est précise, rapide et efficace pour localisation des inclusions fluorescentes dans un milieu hautement diffusant mimant les tissus biologiques. Des simulations Monte Carlo sur un modèle réaliste de souris montrent la faisabilité de la technique pour l’imagerie sur petits animaux. Le second volet de la thèse s’intéresse aux mesures intrinsèques par le développement d’une approche de reconstruction d’une carte des vitesses de propagation des ondes lumineuses diffuses dans un milieu diffusant hétérogène. De telles vitesses constituent un nouveau contraste pour de l’imagerie DOT. La méthode utilise une configuration en faisceaux lumineux analogue aux méthodes utilisées en tomographie par rayons X. Ici, toutefois, les temps d’arrivée des premiers photons sont utilisés plutôt que l’amplitude du signal. Des résultats sont présentés en 2D pour différentes configurations d’inclusions démontrant la validité de l’approche. Des simulations Monte Carlo sont utilisées pour simuler la propagation intrinsèque dans des milieux hétérogènes et pour venir appuyer la démarche.