Filtrage et déconvolution en imagerie de bioluminescence chez le petit animal
Auteur / Autrice : | Smaïl Akkoul |
Direction : | Rachid Harba |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique et traitement du signal |
Date : | Soutenance le 22/06/2010 |
Etablissement(s) : | Orléans |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies (Orléans ; 2009-2012) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) - Institut Pluridisciplinaire de Recherche en Ingénierie des Systèmes- Mécanique et Energétique |
Jury : | Président / Présidente : Emmanuel Perrin |
Examinateurs / Examinatrices : Rachid Harba, Emmanuel Perrin, Philippe Bolon, Eric Petit, Alain Le Pape, Roger Ledee | |
Rapporteur / Rapporteuse : Philippe Bolon, Eric Petit |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Cette thèse est consacrée au traitement d’images de bioluminescence chez le petit animal. Ce type d’imagerie, bien qu'utilisé en routine pour la recherche en cancérologie par exemple, présente néanmoins des problèmes liés aux phénomènes de diffusion et d'absorption par les tissus internes à l'animal. Il s'ajoute à cela le bruit du système d'acquisition ainsi que le bruit lié aux rayonnements cosmiques. Ceci influe sur la qualité des images acquises et rend leur exploitation délicate. Le but de cette thèse est de compenser ces effets perturbateurs. Les travaux menés ont abouti à la proposition d’un modèle de formation des images de bioluminescence ainsi qu’à une chaîne de traitement adaptée composée d’une étape de filtrage suivie d’une étape de déconvolution. Après étude de la nature des différents bruits liés à l'acquisition, nous avons mis au point un nouveau filtre médian pour la suppression du bruit impulsionnel aléatoire présent sur les images acquises ; ce filtre représente le premier bloc de la chaîne proposée. Pour l'étape de déconvolution, nous avons mené une étude comparative de différents algorithmes de déconvolution. Cela a conduit à choisir un algorithme de déconvolution aveugle initialisé avec la réponse impulsionnelle estimée du système d'acquisition. Nous avons validé notre approche globale en comparant les résultats à la réalité terrain. Au travers de différents essais cliniques, nous avons montré que le traitement que nous proposons permet une amélioration significative de la mesure des sources bioluminescentes et une meilleure distinction de sources très proches, ce qui représente un apport non négligeable pour les utilisateurs d'images de bioluminescence.