Recherche Avancée

Thèse soutenue

Reconstruction de foyers d'hyperfixation en tomographie d'émission de positons par la méthode du maximum d'entropie sur la moyenne : application à l'oncologie

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Auteur / Autrice : Cécile Amblard
Direction : Habib Benali
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, parole
Date : Soutenance en 1999
Etablissement(s) : Grenoble INPG

Résumé

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Ce travail concerne les techniques de reconstruction d'images tridimensionnelles pour la detection de petits foyers cancereux et de metastases, a partir de donnees acquises en tomographie d'emission de positions (tep). En tep, la presence d'un foyer tumoral se traduit par une hyperfixation du traceur injecte. Nous cherchons a maximiser la probabilite de detection et de localisation correcte de petits foyers plutot qu'a restaurer sans biais l'intensite du signal. Ceci nous conduit a modeliser la concentration volumique du radiotraceur a l'aide de lois de melanges, qui traduisent le fait que chaque point de l'objet a une activite soit normale, soit surelev ee. Nous proposons de resoudre ce probleme avec une methode de maximum d'entropie sur la moyenne. Cette approche permet d'introduire de l'information a priori sous forme de lois de melange et conduit a une solution unique, au moyen d'un algorithme d'optimisation dont la forme ne depend pas de la loi a priori. De plus, elle permet de lier modelisations probabiliste et deterministe ; elle donne sens a des criteres de regularisation deterministes classiquement utilises et permet d'en definir de nouveaux. Une strategie d'evaluation a ete elaboree pour caracteriser quantitativement les performances des images reconstruites en terme de detectabilite d'hyperfixations. Cette strategie repose sur l'analyse roc (receiver operating characteristics) d'un vecteur d'indices calcules en differentes zones de l'image, et rendant compte de leur caractere hyperfixant. Les resultats obtenus avec l'approche proposee sont compares a ceux fournis par des methodes de reference en milieu hospitalier : maximum de vraisemblance par l'algorithme des sous ensembles ordonnes (osem) et filtrage retroprojection (fbp). Sur donnees simulees, nous obtenons des resultats significativement meilleurs, au sens de notre strategie d'evaluation, qu'avec fbp et osem. Sur fantome physique et donnees cliniques, les resultats semblent raisonnables.