Reconstruction d’images TEP par des méthodes d’optimisation hybrides utilisant un réseau de neurones non supervisé et de l'information anatomique
Auteur / Autrice : | Alexandre Merasli |
Direction : | Thomas Carlier, Simon Stute |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Biologie cellulaire |
Date : | Soutenance le 22/04/2024 |
Etablissement(s) : | Nantes Université |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Biologie-Santé (Nantes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Centre de Recherche en Cancérologie et Immunologie Intégrée Nantes Angers |
Jury : | Président / Présidente : Saïd Moussaoui |
Examinateurs / Examinatrices : Voichiţa Theodora Maxim | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Andrew Reader, Claude Comtat |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La TEP est une modalité d’imagerie fonctionnelle utilisée en oncologie permettant de réaliser une imagerie quantitative de la distribution d’un traceur radioactif injecté au patient. Les données brutes TEP présentent un niveau de bruit intrinsèquement élevé et une résolution spatiale modeste, en comparaison avec les modalités d’imagerie anatomiques telles que l’IRM et la TDM. Par ailleurs, les méthodes standards de reconstruction des images TEP à partir des données brutes introduisent du biais positif dans les régions de faible activité, en particulier dans le cas de faibles statistiques d'acquisition (données très bruitées). Dans ce travail, un nouvel algorithme de reconstruction, appelé DNA, a été développé. Par l'intermédiaire de l’algorithme ADMM, le DNA combine la récente méthode du Deep Image Prior (DIP) pour limiter la propagation du bruit et améliorer la résolution spatiale par l’apport d’informations anatomiques, et une méthode de réduction de biais développée pour l’imagerie TEP à faibles statistiques. En revanche, l’utilisation du DIP et d’ADMM requiert l’ajustement de nombreux hyperparamètres, souvent choisis manuellement. Une étude a été menée pour en optimiser certains de façon automatique, avec des méthodes pouvant être étendues à d’autres algorithmes. Enfin, l’utilisation d’informations anatomiques, notamment avec le DIP, permet d’améliorer la qualité des images TEP mais peut générer des artéfacts lorsque les informations des modalités ne concordent pas spatialement. C’est le cas notamment lorsque les tumeurs présentent des contours anatomiques et fonctionnels différents. Deux méthodes ont été développées pour éliminer ces artéfacts tout en préservant au mieux les informations utiles apportées par l’imagerie anatomique.