En imagerie nucléaire (scintigraphie, TEMP, TEP), les diagnostics sont fréquemment faits à l'aide des courbes d'activité temporelles des différents organes et tissus étudiés. Ces courbes représentent l'évolution de la distribution d'un traceur radioactif injecté dans le patient. Leur obtention est compliquée par la superposition des organes et des tissus dans les séquences d'images 2D, et il convient donc de séparer les différentes contributions présentes dans les pixels. Le problème de séparation de sources sous-jacent étant sous-déterminé, nous proposons d'y faire face dans cette thèse en exploitant différentes connaissances a priori d'ordre spatial et temporel sur les sources. Les principales connaissances intégrées ici sont les régions d'intérêt (ROI) des sources qui apportent des informations spatiales riches. Contrairement aux travaux antérieurs qui ont une approche binaire, nous intégrons cette connaissance de manière robuste à la méthode de séparation, afin que cette dernière ne soit pas sensible aux variations inter et intra-utilisateurs dans la sélection des ROI. La méthode de séparation générique proposée prend la forme d'une fonctionnelle à minimiser, constituée d'un terme d'attache aux données ainsi que de pénalisations et de relâchements de contraintes exprimant les connaissances a priori. L'étude sur des images de synthèse montrent les bons résultats de notre approche par rapport à l'état de l'art. Deux applications, l'une sur les reins, l'autre sur le cœur illustrent les résultats sur des données cliniques réelles. / In nuclear imaging (scintigraphy, SPECT, PET), diagnostics are often made with time activity curves (TAC) of organs and tissues. These TACs represent the dynamic evolution of tracer distribution inside patient's body. Extraction of TACs can be complicated by overlapping in the 2D image sequences, hence source separation methods must be used in order to extract TAC properly. However, the underlying separation problem is underdetermined. We propose to overcome this difficulty by adding some spatial and temporal prior knowledge about sources on the separation process. The main knowledge used in this work is region of interest (ROI) of organs and tissues. Unlike state of the art methods, ROI are integrated in a robust way in our method, in order to face user-dependancy in their selection. The proposed method is generic and minimize an objective function composed with a data fidelity criterion, penalizations and relaxations expressing prior knowledge. Results on synthetic datasets show the efficiency of the proposed method compare to state of the art methods. Two clinical applications on the kidney and on the heart are also adressed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018GREAT025 |
| Date | 05 April 2018 |
| Creators | Filippi, Marc |
| Contributors | Grenoble Alpes, Desvignes, Michel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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