Author: CHRISTIAN.. HAMON
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Languages : fr
Pages : 191
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L'OBJECTIF DE L'ETUDE QUE NOUS PRESENTONS DANS CE DOCUMENT EST LA CONCEPTION DE METHODES DE RECONSTRUCTION TOMOGRAPHIQUE TRI-DIMENSIONNELLE ADAPTEES A UN NOMBRE LIMITE DE PROJECTIONS DE MESURE. CES METHODES, TOUT PARTICULIEREMENT DEDIEES A LA RECONSTRUCTION DE STRUCTURES VASCULAIRES ET OSSEUSES, SONT DEVELOPPEES POUR UN SCANNER 3D X DE NOUVELLE GENERATION. APRES UNE COMPARAISON DES ALGORITHMES EXISTANTS, NOUS AVONS PROPOSE UNE APPROCHE ANALYTIQUE POUR RESOUDRE CE PROBLEME, CORRESPONDANT SOIT A LA DETECTION DU SUPPORT DE RECONSTRUCTION, SOIT A L'INTERPOLATION DES PROJECTIONS DE MESURE. LES PERFORMANCES DE CES ALGORITHMES SONT ETROITEMENT LIEES A LA FORME DE L'OBJET POUR LA PREMIERE METHODE. LES METHODES PROPOSEES ONT ETE EXPERIMENTEES SUR DES IMAGES SIMULEES ET DES DONNEES REELLES
Author: Jacques Darcourt
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Languages : fr
Pages : 107
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PLUSIEURS TECHNIQUES D'IMAGERIE MEDICALE (TOMODENSITOMETRIE ET TOMOGRAPHIE D'EMISSION SURTOUT) ONT POUR BUT D'EXPLORER DES COUPES DE L'ORGANISME A PARTIR DE PROJECTIONS COLLECTEES AUTOUR DU PATIENT. LES METHODES DE RECONSTRUCTION PAR TRANSFORMATION PROPOSENT DES OPERATIONS EQUIVALENTES A UNE INVERSION DE LA TRANSFORMEE DE RADON. LA METHODE PAR TRANSFORMEE DE FOURIER DECOULE DIRECTEMENT DU THEOREME DE PROJECTION. ELLE SOULIGNE LE PROBLEME FONDAMENTAL DE LA RECONSTRUCTION TOMOGRAPHIQUE QUI EST CELUI DU NOMBRE FINI DE PROJECTIONS QUI ENGENDRE UNE CONNAISSANCE INEVITABLEMENT IMPARFAITE DE L'OBJET NOTAMMENT DANS LES HAUTES FREQUENCES. LA METHODE PAR FILTRAGE-RETROPROJECTION EST LA PLUS COMMUNEMENT UTILISEE CAR ELLE DONNE DE BONS RESULTATS POUR DES TEMPS DE CALCUL FAIBLES. DANS LES METHODES ITERATIVES, IL S'AGIT DE DETERMINER L'OBJET EN COUPE X=W##1P OU P REPRESENTE LES PROJECTIONS MESUREES ET W LA MATRICE QUI MODELISE L'OPERATION DE PROJECTION, EN INCORPORANT DES CORRECTIONS PHYSIQUES LIEES AUX IMPERFECTIONS DE DETECTION. NOUS PROPOSONS UNE CLASSIFICATION EN TROIS NIVEAUX DES PRINCIPALES METHODES UTILISABLES. CETTE INVERSION CONSISTE A ATTEINDRE UNE SOLUTION QUI MINIMISE UNE DISTANCE A LA SOLUTION REELLE. CETTE DISTANCE PEUT AVOIR DIFFERENTES DEFINITIONS (MOINDRES CARRES, VRAISEMBLANCE OU ENTROPIE): C'EST LE PREMIER NIVEAU. MAIS IL S'AGIT D'UN PROBLEME INVERSE MAL POSE, QUI DOIT ETRE REGULARISE. IL S'AGIT D'ATTEINDRE UNE SOLUTION QUI MINIMISE A LA FOIS UNE DISTANCE A LA SOLUTION VRAIE ET UNE DISTANCE A UN A PRIORI: C'EST LE DEUXIEME NIVEAU. CET A PRIORI EST CLASSIQUEMENT UN CERTAIN DEGRE DE DOUCEUR QUI A COMME INCONVENIENT DE LISSER LES CONTOURS. CERTAINS ALGORITHMES PERMETTENT DE REGULARISER TOUT EN PRESERVANT LES DISCONTINUITES DE L'IMAGE: C'EST LE TROISIEME NIVEAU DECRIT. C'EST CE DERNIER TYPE DE METHODES QUI EST LE PLUS PROMETTEUR NOTAMMENT EN TOMOGRAPHIE D'EMISSION
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Category : Bioengineering
Languages : en
Pages : 542
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Author: Stéphane Bonnet
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Languages : fr
Pages : 154
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L’angiographie rotationnelle (AR) 3d devient une aide indispensable au traitement endovasculaire des pathologies cérébrales. Elle offre au médecin la possibilité d'examiner en 3d la complexité de l'arbre vasculaire cérébral en vue d’un geste thérapeutique plus sur. Le volume visualise est le résultat d’un algorithme de reconstruction tomographique applique a un ensemble de projections rayons x acquises pendant l1njection d’un produit de contraste. ce travail vise a proposer de nouvelles méthodes de reconstruction tomographique pour accéder a la représentation d’un objet à différents niveaux de résolution a partir de ses projections. L’idée sous-jacente est de pouvoir effectuer des traitements d’image dans cet espace intermédiaire afin d'améliorer la rapidité et la qualité de la reconstruction. Dans un premier temps, nous ayons explore les relations existant entre ondelettes et tomographie pour une géométrie d'acquisition parallèle. Nous présentons un algorithme original de reconstruction tomographique applicable à des ondelettes séparables ou quinconces. Celui-ci est valide sur des données expérimentales, acquises par rayonnement synchrotron a l’ESRF, Grenoble. La généralisation de ces méthodes de reconstruction en géométrie divergente (2d-3d) est ensuite étudiée. Le principal obstacle réside dans le calcul de la transformée de radon a partir dune telle acquisition. Nous proposons alors un algorithme de reconstruction multi résolution approchée exploitant a la fois la géométrie d'acquisition particulière en AR 3d et la non séparabilité des ondelettes. Des simulations sur fantômes mathématiques ont permis de valider notre méthode et de fixer ses limites d’utilisation. l utilisation de ces techniques en AR 3d est enfin présentée sur des données réelles acquises a l’hôpital neurologique de Lyon. La reconstruction initiale rapide de l'arbre vasculaire a basse résolution avec ajout progressif des détails dans une région d’intérêt est ainsi démontrée.
Author: Pierre Bleuet
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Languages : fr
Pages : 150
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Ce travail concerne la reconstruction en tomosynthèse numérique médicale. Cette technique permet, à partir d'un faible nombre de projections (typiquement une vingtaine) acquises sur un détecteur numérique plan, d'obtenir des informations tridimensionnelles sur la structure de l'objet étudié. L'avantage majeur de cette technique est la possibilité d'obtenir ces informations à partir d'une table de radiologie standard équipée d'un capteur numérique et de fonctions de translation/rotation, pour une dose de rayonnement équivalente à celle d'une radiographie classique. Par ailleurs, on accède en tomosynthèse à différents plans de profondeur parallèles au détecteur (des plans frontaux), ce qui diffère de la tomographie classique à partir de peu de points de vue où l'on cherche plutôt à reconstruire un plan transverse. Un problème important en tomosynthèse est le manque important de données, et plus particulièrement l'angle limité de prises de vues qui restreint considérablement la résolution spatiale verticale dans les reconstructions. D'un point de vue mathématique, ce problème de reconstruction est un problème inverse mal posé au sens où le débattement angulaire est limité, le nombre de projections réduit, ces projections étant potentiellement bruitées. Pour inverser ce problème, nous avons opté pour les méthodes algébriques et plus particulièrement les algorithmes ART (Algebraic Reconstruction Technique). Ce type de méthode permet d'améliorer la résolution par rapport à l'approche classique de reconstruction en tomosynthèse (une simple rétroprojection) mais ne traite pas le problème du bruit. Afin de stabiliser l'inversion du problème, nous adoptons un algorithme de minimisation semi-quadratique existant, dans le contexte de la tomosynthèse. Afin de limiter les temps de calcul propres à la reconstruction algébrique, nous avons développé un schéma de reconstruction et de régularisation original permettant de décomposer le volume d'intérêt en une série de plans indépendants dans le cas particulier de la tomosynthèse linéaire. Nous proposons par ailleurs des traitements visant à réduire les artefacts de troncature des projections liés à l'angle de projection où les artefacts métalliques dus à la présence éventuelle de prothèses chirurgicales dans le corps humain. Afin de tester et valider nos approches, nous avons également développé un banc de test nous procurant une certaine souplesse dans la géométrie d'acquisition. Nous montrons qu'il est possible de reconstruire des coupes grand champ pour l'imagerie thoracique avec une résolution verticale de l'ordre du centimètre et une résolution dans le plan égale à celle du détecteur (100 micronmètres au maximum). Pour d'autres applications osseuses telles que la radiographie de la cheville ou le vissage pédiculaire, les résultats sont très satisfaisants en terme de qualité image et d'artefacts de reconstruction.
Author: Jean-Michel Lagrange
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Languages : fr
Pages : 216
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Cette thèse est consacrée à la reconstruction tomographique d'un objet 3d a partir d'un petit nombre de vues, sous des hypothèses de symétrie. Les inversions classiques étant très instables, j'ai aborde ce problème par une modélisation de l'objet : la reconstruction consiste à déterminer les paramètres du modèle en comparant les projections de ce dernier aux données. L'éclairement étant parallèle, j'ai tout d'abord étudié la reconstruction d'une coupe plane. Le modèle 1d est alors décrit par zones et comporte n paramètres. Leur recherche s'exprime sous la forme de la minimisation sous contraintes d'un critère quadratique. Ce dernier n'étant pas différentiable, j'ai propose trois techniques permettant de le régulariser. J'ai, ensuite, étudié la sensibilité du vecteur paramétré au bruit présent sur les données après avoir déterminé la matrice de covariance de ce vecteur. J'ai enfin propose une reconstruction de toutes les coupes de l'objet par itération de cette approche 1d en ajoutant un terme de lissage entre les coupes. Je me suis ensuite orienté vers la construction d'un modèle 3d des objets, caractérisé par six grandeurs : trois surfaces séparatrices (engendrées par la rotation de trois courbes planes) et les champs de densité sur ces interfaces. La première difficulté a résidé dans le remplissage d'un champ 3d a partir des champs de densité sur les interfaces. J'ai alors propose un operateur elliptique adaptatif assurant cette opération. A interfaces fixées, j'ai implémenté la recherche des densités sur chacune d'elles. J'ai ensuite formalise la déformation de ces surfaces, c'est-a-dire des génératrices planes. Elle est caractérisée par la recherche d'une base optimale des déformations obtenues par ACP sur un jeu d'exemples. Ce jeu est construit de manière aléatoire : les réalisations sont obtenues par intégration de la solution d'une équation différentielle stochastique linéaire.
Author: Daniele Panetta
Publisher: CRC Press
ISBN: 100017588X
Category : Medical
Languages : en
Pages : 97
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This is a practical guide to tomographic image reconstruction with projection data, with strong focus on Computed Tomography (CT) and Positron Emission Tomography (PET). Classic methods such as FBP, ART, SIRT, MLEM and OSEM are presented with modern and compact notation, with the main goal of guiding the reader from the comprehension of the mathematical background through a fast-route to real practice and computer implementation of the algorithms. Accompanied by example data sets, real ready-to-run Python toolsets and scripts and an overview the latest research in the field, this guide will be invaluable for graduate students and early-career researchers and scientists in medical physics and biomedical engineering who are beginners in the field of image reconstruction. A top-down guide from theory to practical implementation of PET and CT reconstruction methods, without sacrificing the rigor of mathematical background Accompanied by Python source code snippets, suggested exercises, and supplementary ready-to-run examples for readers to download from the CRC Press website Ideal for those willing to move their first steps on the real practice of image reconstruction, with modern scientific programming language and toolsets Daniele Panetta is a researcher at the Institute of Clinical Physiology of the Italian National Research Council (CNR-IFC) in Pisa. He earned his MSc degree in Physics in 2004 and specialisation diploma in Health Physics in 2008, both at the University of Pisa. From 2005 to 2007, he worked at the Department of Physics "E. Fermi" of the University of Pisa in the field of tomographic image reconstruction for small animal imaging micro-CT instrumentation. His current research at CNR-IFC has as its goal the identification of novel PET/CT imaging biomarkers for cardiovascular and metabolic diseases. In the field micro-CT imaging, his interests cover applications of three-dimensional morphometry of biosamples and scaffolds for regenerative medicine. He acts as reviewer for scientific journals in the field of Medical Imaging: Physics in Medicine and Biology, Medical Physics, Physica Medica, and others. Since 2012, he is adjunct professor in Medical Physics at the University of Pisa. Niccolò Camarlinghi is a researcher at the University of Pisa. He obtained his MSc in Physics in 2007 and his PhD in Applied Physics in 2012. He has been working in the field of Medical Physics since 2008 and his main research fields are medical image analysis and image reconstruction. He is involved in the development of clinical, pre-clinical PET and hadron therapy monitoring scanners. At the time of writing this book he was a lecturer at University of Pisa, teaching courses of life-sciences and medical physics laboratory. He regularly acts as a referee for the following journals: Medical Physics, Physics in Medicine and Biology, Transactions on Medical Imaging, Computers in Biology and Medicine, Physica Medica, EURASIP Journal on Image and Video Processing, Journal of Biomedical and Health Informatics.
Author: Thomas Lamotte
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Languages : fr
Pages : 203
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Le diagnostic de l'ostéoporose repose sur la mesure de la densité minérale osseuse qui ne prend pas en compte la configuration spatiale de la microarchitecture 3D pouvant conduire à un diagnostic imprécis. L'objectif de ce travail était d'explorer l'obtention de caractéristiques de la microarchitecture à partir de l'acquisition d'un faible nombre de radiographies sous différents angles de vues. Afin de compenser le manque d'information, nous avons cherché à construire un a priori sur l'organisation 3D de la micro-architecture pour régulariser la méthode de reconstruction. En considérant l'os comme une texture binaire, nous avons exploré les modèles de synthèse de texture et particulièrement le modèle Markovien d'Ising 3D. Une étude des paramètres du modèle a permis d'établir des propriétés comportementales pouvant être reliées aux caractéristiques de l'architecture osseuse. Un modèle Markovien combinant des interactions locales et éloignées et une méthode d'estimation des paramètres du modèle ont été explorés. Cet a priori a ensuite été introduit dans le processus de reconstruction à faible nombre de vues. Nous avons principalement étudié un algorithme de reconstruction algébrique itératif de type ICM. Un nouvel algorithme de reconstruction basé sur la collaboration entre un filtrage non linéaire au cours des itérations et l'ajout de l'a priori Markovien a été développé. Des acquisitions 3D d'échantillons osseux obtenues par microtomographie synchrotron ont été utilisées comme images de référence. L'approche proposée permet de reconstruire un échantillon osseux avec une bonne qualité et d'estimer les paramètres architecturaux avec moins de 20 projections en 2D (1024*1024 pixels) et en 3D (256*256*300 voxels).
Author: Line Garnero
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Category :
Languages : fr
Pages : 464
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PRESENTATION DE DEUX METHODES DE RECONSTRUCTION A PARTIR D'UN NOMBRE LIMITE DE PROJECTIONS COUVRANT UN ANGLE DE VUE LIMITE. CES METHODES UTILISENT DES INFORMATIONS A PRIORI SUR L'OBJET AFIN DE RETROUVER LES DONNEES MANQUANTES. APPLICATION AUX CONTROLES NON DESTRUCTIFS
Author: Viet Dung Tran
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Languages : fr
Pages : 0
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Dans le domaine du raffinage, les mesures morphologiques de particules sont devenues indispensables pour caractériser les supports de catalyseurs. À travers ces paramètres, on peut remonter aux spécificités physico-chimiques des matériaux étudiés. Une des techniques d'acquisition utilisées est la tomographie électronique (ou nanotomographie). Des volumes 3D sont reconstruits à partir de séries de projections sous différents angles obtenues par microscopie électronique en transmission (MET). Cette technique permet d'acquérir une réelle information tridimensionnelle à l'échelle du nanomètre. Les projections sont obtenues en utilisant les possibilités d'inclinaison du porte objet d'un MET. À cause des limitations mécaniques de ce porte objet (proximité avec les lentilles magnétiques et déplacement nanométrique), on ne peut acquérir qu'un nombre assez restreint de projections, celles-ci étant limitées à un intervalle angulaire fixe. D'autre part, l'inclinaison du porte objet est accompagnée d'un déplacement mécanique nanométrique non parfaitement contrôlé. Ces déplacements doivent être corrigés après l'acquisition par un alignement des projections suivant le même axe 3D de rotation. Cette étape est un pré-requis à la reconstruction tomographique. Nous suggérons d'utiliser une méthode de reconstruction tomographique par une approche de type "problème inverse". Cette méthode permet d'aligner des projections et de corriger les lacunes de l'acquisition de l'objet observé en introduisant de façon pertinente des informations a priori. Ces informations sont donc basées à la fois sur la physique de l'acquisition (nature physique des images MET, géométrie et limitation spécifique de l'acquisition des projections, etc...) et sur la nature des objets à reconstruire (nombre et répartition des phases, critères morphologiques de type de connexité, etc...). L'algorithme proposé permet de réaliser la reconstruction nanotomographique avec une grande précision et un temps de calculs réduit considérablement par rapport à la technique classique. Nous avons testé avec succès notre méthode pour les projections réelles de différents supports de catalyseur.
