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8 avril 2019

reconstruction total body TEP/TDM avec minimisation de la dose TDM par maximisation de l’information brute TEP temps de vol utile


Catégorie : Doctorant


Le LaTIM recherche un ou une candidat(e) pour une thèse sur le thème de la reconstruction total body TEP/TDM avec minimisation de la dose TDM par maximisation de l’information brute TEP temps de vol utile.

1. Contexte et motivations

L’imagerie hybride par tomographie à émission de positons (TEP) combinée à la tomodensitométrie (TDM) permet la visualisation de processus fonctionnels tels que le métabolisme, la consommation d’oxygène ou bien la perfusion cardiaque. En plus d’apporter une information anatomique, l’imagerie TDM est utilisée afin de corriger les images TEP pour l’atténuation, permettant ainsi une quantification absolue.
Idéalement, la dose TDM doit être minimale, afin de réduire le temps d’exposition du patient ainsi que du spécialiste, mais doit être suffisamment élevée pour maintenir un bon rapport signal sur bruit. Dès lors, une optimisation de l’utilisation des données brutes d’acquisition TDM est nécessaire, et l’utilisation des données d’émission pour reconstruire la carte d’atténuation afin de remplacer le TDM va dans ce sens. Cette idée n’est pas nouvelle et il existe un grand nombre d’exemples d’algorithmes de reconstruction dans la littérature [1, 2].
L’arrivée de l’imagerie TEP temps-de-vol (TDV) a permis de faire de grands progrès dans ce domaine, et il a été démontré que les données d’émission TEP permettent de reconstruire l’image d’activité et d’atténuation « à un facteur près » [3]. De nombreux algorithmes de reconstruction tels que l’algorithme maximum-likelihood activity and attenuation (MLAA) [4, 5] ont vu le jour. Cependant, leur utilisation en clinique est marginale et sert le plus souvent en TEP/IRM, où la carte d’atténuation (dérivée de l’IRM) est incomplète.
L’imagerie TEP total body (TB) pourrait relancer l’intérêt pour les méthodes de type MLAA, pour deux raisons majeurs : (i) le TEP-TB nécessite une carte d’atténuation complète du patient et donc une dose TDM plus élevée, et (ii) le nombre accru des lignes de réponse (LDR) du la taille du scanner fournit de l’information spatiale supplémentaire utilisable pour la reconstruction de l’image d’atténuation.

2. Développements proposés

L’objectif de ce travail de thèse est de proposer une méthodologie d’utilisation conjointe des données brutes TEP et TDM, i.e. les données de projection tomographiques TDM et TEP list-mode, pour résoudre le problème de la reconstruction jointe des images d’activité et d’atténuation. Ce problème est une extension du problème classique MLAA [1, 4] avec incorporation des données TDM. On identifiera les tâches suivantes :

  1. Algorithmes de reconstruction : la première tâche, qui établira les fondations de ce travail, consistera à développer des algorithmes pour la reconstruction en simultané des images d’activité et d’atténuation, depuis les données brutes TEP et TDM. Le contexte étant celui de l’imagerie TDM à dose réduite, on préférera des approches par maximum de vraisemblance, à la manière des travaux de Nuyts et. al. [1, 4, 5], afin de prendre en compte les caractéristiques stochastiques des données. Les algorithmes de reconstruction devront être rapide, dans le but de permettre une analyse du bruit par réalisations indépendantes multiples, et simple pour être incorporé dans la plateforme de reconstruction CASToR.
  2. Optimisation de la dose CT : la deuxième tâche consistera en une analyse théorique des propriétés stochastiques (biais et variance) des images reconstruites (TEP et TDM) afin de prédire la qualité des images en fonction de la dose TDM et de la dose de radiotraceur injectée. Ce travail de prédiction permettra de fournir les outils théoriques pour minimiser la dose TDM, et d’aboutir à une meilleur compréhension des effets de chaque modalité sur la qualité de l’image. Ces modèles théoriques seront ensuite comparés aux observations obtenues à l’aide de simulations réalistes du type Monte-Carlo.
  3. Incorporation du mouvement respiratoire : le mouvement respiratoire crée des incohérences dans les données brutes, et provoque des « artefacts d’atténuation » du au non alignement des données TEP et TDM. Ce problème a été partiellement résolu lors de nos travaux précédents [6]. Plus précisément, nous avons démontré que l’utilisation du TEP TDV permettait de recaler automatiquement la carte d’atténuation à l’image TEP à chaque phase respiratoire [7], des lors que le mouvement et l’image TEP sont estimés simultanément depuis les données brutes TEP (i.e. par maximum de vraisemblance). Dans le but de minimiser la dose TDM et de maximiser la quantité d’information utilisable, on étendra cette méthodologie à la reconstruction simultanée TEP/TDM avec estimation d’un mouvement commun appliqué simultanément aux images TEP et TDM.
  4. Extensions possibles : Modèles cinétiques, modèles de mouvement respiratoires classique, machine learning pour l’estimation du mouvement depuis les données brutes.

3. Compétences requises et profil souhaité

Master en mathématiques appliqués (optimisation non-convexe), traitement du signal et de l’image.

4. Directeur (et le cas échéant co-directeur, encadrant) de thèse

— Directeur : Nicolas Boussion

— Encadrant : Alexandre Bousse

— Laboratoire : LaTIM, INSERM, UMR 1101, Université de Bretagne Occidentale, Brest, France

Références

[1] J. Nuyts, P. Dupont, S. Stroobants, R. Benninck, L. Mortelmans et P. Suetens. “Simultaneous Maximum A Posteriori Reconstruction of Attenuation and Activity Distributions from Emission Sinograms”. In : IEEE Trans. Med. Imag. 18.5 (1999), p. 393-403.

[2] H. Zaidi et B. Hasegawa. “Determination of the attenuation map in emission tomography”. In : J. Nucl. Med. 44.2 (2003), p. 291-315.

[3] M. Defrise, A. Rezaei et J. Nuyts. “Time-of-flight PET data determine the attenuation sinogram up to a constant”. In : Phys. Med. Biol. 57 (2012), p. 885-899.

[4] A. Rezaei, M. Defrise, G. Bal, C. Michel, M. Conti, C. Watson et J. Nuyts. “Simultaneous reconstruction of activity and attenuation in time-of-flight PET”. In : IEEE Trans. Med. Imag. 31.12 (2012), p. 2224-2233.

[5] A. Rezaei, M. Defrise et J. Nuyts. “ML-reconstruction for TOF-PET with simultaneous estimation of the attenuation factors”. In : IEEE Trans. Med. Imag. 33.7 (2014), p. 1563-1572.

[6] A. Bousse, O. Bertolli, D. Atkinson, S. Arridge, S. Ourselin, B. F. Hutton et K. Thielemans. “Maximum-Likelihood Joint Image Reconstruction/Motion Estimation in Attenuation-Corrected Respiratory Gated PET/CT using a Single Attenuation Map”. In : IEEE Trans. Med. Imag. 35.1 (2016), p. 217-228.

[7] A. Bousse, O. Bertolli, D. Atkinson, S. Arridge, S. Ourselin, B. F. Hutton et K. Thielemans. “Maximum-Likelihood Joint Image Reconstruction and Motion Estimation with Misaligned Attenuation in TOF-PET/CT”. In : Phys. Med. Biol. 61.3 (2016), p. L11-19.

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