L’imagerie à rayons X couplée aux détecteurs résolus en énergie permet de différencier les matériaux présents et d’estimer leurs contributions respectives. Cependant, ces techniques nécessitent des images très précises. La présence du rayonnement diffusé conduit à une perte du contraste spatial et un biais dans l’imagerie radiographique ainsi que des artefacts dans la tomodensitométrie (TDM). L’objectif principal de cette thèse était de développer une approche de correction du rayonnement diffusé adaptée à l’imagerie multi-énergies. Pour réaliser cette tâche, un objectif secondaire a été défini : la conception et la validation d’un outil de simulation capable de fournir des images du diffusé résolu en énergie dans un temps raisonnable. Une fois validé, cet outil a permis d’étudier le comportement du diffusé dans le domaine spatial et énergétique. Sur la base de cette analyse du diffusé, une approche originale dite « Partial Attenuation Spectral Scatter Separation Approach » (PASSSA) adaptée à l’imagerie multi-énergies a été développée. L’évaluation de PASSSA en mode radiographique par des simulations numériques et des mesures expérimentales a révélé des résultats remarquables en termes d’amélioration du contraste d’image et de la réduction du biais induit par la présence du diffusé. De plus, des études de simulation ont permis d’évaluer la performance de l’approche développée dans la TDM, où PASSSA s’est révélée d’être très efficace pour corriger les distorsions in-duites par le rayonnement diffusé. D’autre part, l’amélioration de la performance dans le contexte de la décomposition des matériaux de base en radiographie après avoir appliqué la méthode développée a également été analysée : l’application de PASSSA se traduit par une amélioration substantielle de l’estimation des épaisseurs des matériaux de base. Finalement, sur la base des différents résultats de validation obtenus, une analyse des développements potentiels a été menée. / X-ray imaging coupled with recently emerged energy-resolved photon counting detectors provides the ability to differentiate material components and to estimate their respective thicknesses. However, such techniques require highly accurate images. The presence of scattered radiation leads to a loss of spatial contrast and, more importantly, a bias in radiographic material imaging and computed tomography (CT). Additionally, artifacts are also introduced in the case of the latter. The main aim of the present thesis was to develop a scatter correction approach adapted for multi-energy imaging. In order to achieve this task, a secondary objective was also set. Namely, the conception and validation of a simulation tool capable of providing energy-resolved scatter simulations in a reasonable time. Once validated through simulations and experimentally, this tool gave the ability to study the behavior of scattered radiation both in spatial and energy domains. Based on the conducted scatter analysis, a Partial Attenuation Spectral Scatter Separation Approach (PASSSA) adapted for multi-energy imaging was developed. The evaluation of PASSSA in radiographic mode through simulations and experiments revealed noteworthy results both in terms of image contrast improvement and scatter induced bias reduction. Additionally, simulation studies examined the performance of the developed approach in CT, where PASSSA also proved to be quite effective at correcting scatter induced distortions. Moreover, the performance improvement in the context of basis material decomposition in radiography after applying the designed method was also analyzed. It was concluded that the application of PASSSA results in a substantial improvement in basis material thickness estimation. Finally, based on the obtained simulated and experimental method evaluation results an analysis of perspective developments was also conducted.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LYSEI104 |
Date | 24 October 2016 |
Creators | Sossin, Artur |
Contributors | Lyon, Létang, Jean-Michel |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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