L'atténuation des photons est un phénomène qui affecte directement et de façon profonde la qualité et l'information quantitative obtenue d'une image en Tomographie d'Emission par Positrons (TEP). De sévères artefacts compliquant l'interprétation visuelle ainsi que de profondes erreurs d'exactitudes sont présents lors de l'évaluation quantitative des images TEP, biaisant la vérification de la corrélation entre les concentrations réelles et mesurées.L' atténuation est due aux effets photoélectrique et Compton pour l'image de transmission (30 keV - 140 keV), et majoritairement à l'effet Compton pour l'image d'émission (511 keV). La communauté en médecine nucléaire adhère largement au fait que la correction d'atténuation constitue une étape cruciale pour l'obtention d'images sans artefacts et quantitativement exactes. Pour corriger les images d'émission TEP pour l'atténué, l'approche proposée consiste concrètement à segmenter une image de transmission à l'aide d'algorithmes de segmentation: K-means (KM), Fuzzy C-means (FCM), Espérance-Maximisation (EM), et EM après une transformation en ondelettes (OEM). KM est un algorithme non supervisé qui partitionne les pixels de l'image en agrégats tels que chaque agrégat de la partition soit défini par ses objets et son centroïde. FCM est un algorithme de classification non-supervisée qui introduit la notion d'ensemble flou dans la définition des agrégats, et chaque pixel de l'image appartient à chaque agrégat avec un certain degré, et tous les agrégats sont caractérisés par leur centre de gravité.L'algorithme EM est une méthode d'estimation permettant de déterminer les paramètres du maximum de vraisemblance d'un mélange de distributions avec comme paramètres du modèle à estimer la moyenne, la covariance et le poids du mélange correspondant à chaque agrégat. Les ondelettes forment un outil pour la décomposition du signal en une suite de signaux dits d'approximation de résolution décroissante suivi d'une suite de rectifications appelées détails.L' image à laquelle a été appliquée les ondelettes est segmentée par EM. La correction d'atténuation nécessite la conversion des intensités des images de transmission segmentées en coefficients d'atténuation à 511 keV. Des facteurs de correction d' atténuation (FCA) pour chaque ligne de réponse sont alors obtenus, lesquels représentent le rapport entre les photons émis et transmis. Ensuite il s'agit de multiplier le sinogramme, formé par l'ensemble des lignes de réponses, des FCA par le sinogramme de l'image d'émission pour avoir le sinogramme corrigé pour l'atténuation, qui est par la suite reconstruit pour générer l'image d'émission TEP corrigée. Nous avons démontré l'utilité de nos méthodes proposées dans la segmentation d'images médicales en les appliquant à la segmentation des images du cerveau, du thorax et de l'abdomen humains. Des quatre processus de segmentation, la décomposition par les ondelettes de Haar suivie de l'Espérance-Maximisation (OEM) semble donner un meilleur résultat en termes de contraste et de résolution. Les segmentations nous ont permis une réduction claire de la propagation du bruit des images de transmission dans les images d'émission, permettant une amélioration de la détection des lésions, et améliorant les diagnostics en médecine nucléaire.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/3993 |
| Date | January 2009 |
| Creators | Nguiffo Podie, Yves |
| Contributors | Bentourkia, M'hamed |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire |
| Rights | © Nguiffo Podie Yves Landry |
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