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Correction des effets de volume partiel en tomographie d'émission

Le Pogam, Adrien 29 April 2010 (has links)
Ce mémoire est consacré à la compensation des effets de flous dans une image, communément appelés effets de volume partiel (EVP), avec comme objectif d’application l’amélioration qualitative et quantitative des images en médecine nucléaire. Ces effets sont la conséquence de la faible résolutions spatiale qui caractérise l’imagerie fonctionnelle par tomographie à émission mono-photonique (TEMP) ou tomographie à émission de positons (TEP) et peuvent être caractérisés par une perte de signal dans les tissus présentant une taille comparable à celle de la résolution spatiale du système d’imagerie, représentée par sa fonction de dispersion ponctuelle (FDP). Outre ce phénomène, les EVP peuvent également entrainer une contamination croisée des intensités entre structures adjacentes présentant des activités radioactives différentes. Cet effet peut conduire à une sur ou sous estimation des activités réellement présentes dans ces régions voisines. Différentes techniques existent actuellement pour atténuer voire corriger les EVP et peuvent être regroupées selon le fait qu’elles interviennent avant, durant ou après le processus de reconstruction des images et qu’elles nécessitent ou non la définition de régions d’intérêt provenant d’une imagerie anatomique de plus haute résolution(tomodensitométrie TDM ou imagerie par résonance magnétique IRM). L’approche post-reconstruction basée sur le voxel (ne nécessitant donc pas de définition de régions d’intérêt) a été ici privilégiée afin d’éviter la dépendance aux reconstructions propres à chaque constructeur, exploitée et améliorée afin de corriger au mieux des EVP. Deux axes distincts ont été étudiés. Le premier est basé sur une approche multi-résolution dans le domaine des ondelettes exploitant l’apport d’une image anatomique haute résolution associée à l’image fonctionnelle. Le deuxième axe concerne l’amélioration de processus de déconvolution itérative et ce par l’apport d’outils comme les ondelettes et leurs extensions que sont les curvelets apportant une dimension supplémentaire à l’analyse par la notion de direction. Ces différentes approches ont été mises en application et validées par des analyses sur images synthétiques, simulées et cliniques que ce soit dans le domaine de la neurologie ou dans celui de l’oncologie. Finalement, les caméras commerciales actuelles intégrant de plus en plus des corrections de résolution spatiale dans leurs algorithmes de reconstruction, nous avons choisi de comparer de telles approches en TEP et en TEMP avec une approche de déconvolution itérative proposée dans ce mémoire. / Partial Volume Effects (PVE) designates the blur commonly found in nuclear medicine images andthis PhD work is dedicated to their correction with the objectives of qualitative and quantitativeimprovement of such images. PVE arise from the limited spatial resolution of functional imaging witheither Positron Emission Tomography (PET) or Single Photon Emission Computed Tomography(SPECT). They can be defined as a signal loss in tissues of size similar to the Full Width at HalfMaximum (FWHM) of the PSF of the imaging device. In addition, PVE induce activity crosscontamination between adjacent structures with different tracer uptakes. This can lead to under or overestimation of the real activity of such analyzed regions. Various methodologies currently exist tocompensate or even correct for PVE and they may be classified depending on their place in theprocessing chain: either before, during or after the image reconstruction process, as well as theirdependency on co-registered anatomical images with higher spatial resolution, for instance ComputedTomography (CT) or Magnetic Resonance Imaging (MRI). The voxel-based and post-reconstructionapproach was chosen for this work to avoid regions of interest definition and dependency onproprietary reconstruction developed by each manufacturer, in order to improve the PVE correction.Two different contributions were carried out in this work: the first one is based on a multi-resolutionmethodology in the wavelet domain using the higher resolution details of a co-registered anatomicalimage associated to the functional dataset to correct. The second one is the improvement of iterativedeconvolution based methodologies by using tools such as directional wavelets and curveletsextensions. These various developed approaches were applied and validated using synthetic, simulatedand clinical images, for instance with neurology and oncology applications in mind. Finally, ascurrently available PET/CT scanners incorporate more and more spatial resolution corrections in theirimplemented reconstruction algorithms, we have compared such approaches in SPECT and PET to aniterative deconvolution methodology that was developed in this work.
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Image reconstruction for Compton camera with application to hadrontherapy / Reconstruction d'images pour la caméra Compton avec application en hadronthérapie

Lojacono, Xavier 26 November 2013 (has links)
La caméra Compton est un dispositif permettant d’imager les sources de rayonnement gamma. Ses avantages sont sa sensibilité (absence de collimateur mécanique) et la possibilité de reconstruire des images 3D avec un dispositif immobile. Elle également adaptée pour des sources à large spectre énergétique. Ce dispositif est un candidat prometteur en médecine nucléaire et en hadronthérapie. Ces travaux, financés par le projet européen ENVISION (European NoVel Imaging Systems for ION therapy) Coopération-FP7, portent sur le développement de méthodes de reconstruction d’images pour la caméra Compton pour la surveillance de la thérapie par ions. Celle-ci nécessite idéalement une reconstruction temps réel avec une précision millimétrique, même si le nombre de données acquises est relativement faible. Nous avons développé des méthodes analytiques et itératives. Leurs performances sont analysées dans le contexte d’acquisitions réalistes (géométrie de la caméra, nombre d’événements). Nous avons développé une méthode analytique de rétroprojection filtrée. Cette méthode est rapide mais nécessite beaucoup de données. Nous avons également développé des méthodes itératives utilisant un algorithme de maximisation de la fonction de vraisemblance. Nous avons proposé un modèle probabiliste pour l’estimation des éléments de la matrice système nécessaire à la reconstruction et nous avons développé différentes approches pour le calcul de ses éléments : l’une néglige les incertitudes de mesure sur l’énergie, l’autre les prend en compte en utilisant une distribution gaussienne. Nous avons étudié une méthode simplifiée utilisant notre modèle probabiliste. Plusieurs reconstructions sont menées à partir de données simulées, obtenues avec Geant4, mais provenant aussi de plusieurs prototypes simulés de caméra Compton proposés par l’Institut de Physique Nucléaire de Lyon (IPNL) et par le Centre de recherche de Dresde-Rossendorf en Allemagne. Les résultats sont prometteurs et des études plus poussées, à partir de données encore plus réalistes, viseront à les confirmer. / The Compton camera is a device for imaging gamma radiation sources. The advantages of the system lie in its sensitivity, due to the absence of mechanical collimator, and the possibility of imaging wide energy spectrum sources. These advantages make it a promising candidate for application in hadrontherapy. Funded by the european project ENVISION, FP7-Cooperation Work Program, this work deals with the development of image reconstruction methods for the Compton camera. We developed both analytical and iterative methods in order to reconstruct the source from cone-surface projections. Their performances are analyzed with regards to the context (geometry of the camera, number of events). We developped an analytical method using a Filtered BackProjection (FBP) formulation. This method is fast but really sensitive to the noise. We have also developped iterative methods using a List Mode-Maximum Likelihood Expectation Maximization (LM-MLEM) algorithm. We proposed a new probabilistic model for the computation of the elements of the system matrix and different approaches for the calculation of these elements neglecting or not the measurement uncertainties. We also implemented a simplified method using the probabilistic model we proposed. The novelty of the method also lies on the specific discretization of the cone-surface projections. Several studies are carried out upon the reconstructions of simulated data worked out with Geant4, but also simulated data obtained from several prototypes of Compton cameras under study at the Institut de Physique Nucléaire de Lyon (IPNL) and at the Research Center of Dresden-Rossendorf. Results are promising, and further investigations on more realistic data are to be done.

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