Return to search

ESTIMATION DE FONCTIONS DE GREEN DANS LES MILIEU COMPLEXE PAR DECOMPOSITION DE L'OPERATEUR RETOURNEMENT TEMPOREL: APPLICATION A L'IMAGERIE MEDICALE ET A LA CORRECTION D'ABERRATION

Le principal but de cette thèse est d'adapter une méthode basée sur le retournement temporel, la méthode DORT (Décomposition de l'opérateur Retournement Temporel), a l'imagerie médicale. La plupart des résultats concernent aussi d'autres domaines de l'imagerie acoustique. En effet, l'échographie médicale a subi un important développement, mais reste limite chez certains patients par le fait que les tissus sont inhomogènes. La focalisation, et donc la qualité de l'image sont fortement dégrades par la traversée de milieu inhomogènes. Pour corriger ce problème et obtenir une bonne focalisation, il est nécessaire d'estimer les fonctions de Green de points du milieu. Nous proposons une approche par retournement temporel. Nous étendons la théorie de la méthode DORT au mode d'acquisition échographique, et introduisons le model de transducteurs virtuels qui permet de traiter le problème facilement. Ensuite, nous étendons la méthode aux signaux aléatoire (speckle) qui sont les signaux majoritaires en imagerie médicale, et en proposons une interprétation statistique basée sur le théorème de Van Cittert Zernike. L'étude des objets étendus est aussi faite. Finalement, échographie médicale utilise des signaux larges bandes, alors que la méthode DORT est principalement une méthode monochromatique. Des méthodes permettant d'obtenir les fonctions de Green temporelles sont développes dans le chapitre 5. En particulier, nous présentons la décomposition de Opérateur Retournement Temporel dans le domaine temporel, ce qui fait intervenir un tenseur d'ordre 4.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00324395
Date22 June 2007
CreatorsRobert, Jean-Luc
PublisherUniversité Paris-Diderot - Paris VII
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0022 seconds