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14 mars 2017

Reconstruction tomographique pour de nouvelles architectures de détection en imagerie TEP


Catégorie : Doctorant


Lieu de thèse : Laboratoire de Traitement de l’Information Médicale (LaTIM), INSERM UMR1101, Brest, France.

Supervisions : Dimitris VISVIKIS, dimitris.visvikis@univ-brest.fr

Durée : 3 ans, commencement à partir de septembre 2017

 

Contexte et objectifs

Le développement de nouveaux détecteurs en imagerie TEP permet la mesure d'informations supplémentaires qui seront incorporées dans les futures générations de systèmes d'imagerie multimodale clinique. On pourra citer par exemple la mesure de la profondeur d'interaction et l'utilisation de détecteurs à base de semiconducteurs. Une méthode de reconstruction en tomographie d'émission qui permettrait la prise en compte de toutes ces nouvelles informations ainsi que la correction de toutes les causes de dégradations, pourrait fournir des images de qualité inégalée. Cependant ce type de reconstruction complexe nécessite une puissance de calcul très élevée, notamment parce que la seule façon efficace d’étudier et de prendre en compte la plupart des paramètres de dégradation d’une façon précise et sans approximation, consiste à faire appel aux modélisations de Monte Carlo (MC). Par ailleurs la modélisation de toutes les dimensions temporelles (mouvement respiratoire, mouvement involontaire, battement cardiaque, mouvement de redistribution d’agents de contrastes / radiotraceurs) nécessite également des reconstructions très couteuses en termes de calcul qui sont actuellement prohibitifs pour une utilisation clinique. Le sujet de thèse consistera à proposer un clivage profond par rapport aux méthodes de reconstruction actuelles, en utilisant notamment des processeurs graphiques (GPU) pour l’intégration efficace de toutes des corrections en routine clinique, concernant les détecteurs et l’intégration de la modélisation cinétique et de la correction des mouvements respiratoires et cardiaques.

Ces derniers trois ans nous avons développé un programme de recherche pour l’implémentation de simulations numériques basées sur des méthodes de Monte Carlo sur des architectures hybrides CPU/GPU pour des applications dans le domaine médical (imagerie et radiothérapie). L'objectif majeur de ce thèse est d'intégrer ces développements dans la reconstruction en tomographie d'émission afin de prendre en compte à la fois tous les processus de dégradations qui interviennent pendant l'examen mais aussi dans un même temps toutes les informations issues des détecteurs utilisés dans les systèmes d’imagerie actuels, ainsi que dans ceux des nouvelles générations d’appareils qui seront susceptibles d'améliorer la qualité des images. Dans le cadre de la reconstruction 5D (3D + mouvement respiratoire + battement cardiaque), les travaux de ce thèse vont porter sur le développement d’un algorithme de reconstruction proposant l’utilisation conjointe d’une méthode de correction des mouvements physiologiques au niveau thoracique basée sur un modèle élastique, et d’une régularisation temporelle des données dynamiques par l’intermédiaire de fonctions de base temporelles. Enfin, dans un dernier volet, le modèle cinétique de Patlak sera intégré dans l’algorithme de reconstruction dynamique avec la correction des mouvements respiratoires dans le but de générer directement les images paramétriques représentant notamment l’extraction réelle du FDG par le tissu. L’approche de reconstruction dynamique directe proposée sera comparée avec une approche 3D indirecte consistant à reconstruire des données avec un algorithme 4D classique dans une première étape, puis à estimer des paramètres cinétiques par une analyse graphique basée sur ces images 4D dans un second temps.

Qualifications

Education : Le candidat doit avoir un Master de Recherche en traitement du signal/image, automatique, informatique ou en mathématiques appliquées.

Intérêts scientifiques : Imagerie médicale, reconstruction tomographique, simulation numérique

Programmation : C/C++, CUDA (optionnel)

Langues : Français et/ou Anglais

Contacts

Envoyer un CV, les notes des diplômes précédents et une lettre de motivation, à :

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