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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/11895 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Ettehadi, Seyedrohollah |
| Contributors | Bérubé-Lauzière, Yves |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse |
| Rights | © Seyedrohollah Ettehadi, Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 2.5 Canada |
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