1999-03-13T23:59:59Z
2020-03-06T05:00:33Z
Reconstruction tomographique en géométrie conique par la technique du maximum de vraisemblance : optimisation et parallélisation
1996
1996-01-01
Ce travail s'intègre dans le contexte de l'imagerie isotopique. Il concerne la mise en œuvre sur un réseau de transputers d'une méthode de reconstruction 3D de la distribution des coefficients d'atténuation, à partir de projections obtenues en géométrie conique. La connaissance de ces coefficients permettant l'amélioration de la correction de l'atténuation en tomographie d'émission monophotonique. Nous avons opté pour les méthodes de reconstruction statistiques basées sur le principe de Maximum de Vraisemblance. Afin de calculer l'estimateur de Maximum de Vraisemblance nous nous sommes basés sur l'algorithme d'Espérance et Maximisation (EM). En formulant ce dernier sous une forme gradient, nous avons proposé une méthode d'optimisation de type Maximisation Unidimensionnelle. Nous l'avons implantée sous le nom de l'algorithme EM-MU. Ensuite, nous nous sommes intéressés au caractère mal posé du problème de la reconstruction dans le cas de l'estimateur de Maximum de Vraisemblance. Nous avons proposé une technique de régularisation basée sur une approche bayésienne et nous l'avons implantée sous le nom de l'algorithme EM-MAP. Afin de valider nos travaux, nous avons mis en œuvre un simulateur de transport de photons en transmission, basé sur la méthode de Monte Carlo. Nous avons comparé les algorithmes EM-MU et EM-MAP avec deux algorithmes de reconstruction très connus (ART et Feldkamp). L'algorithme EM-MU a donné les meilleurs résultats sur le plan qualitatif et quantitatif, Ainsi nous avons choisi de la parallèliser. Nous avons proposé une méthode de parallèlisation basée sur la technique maitre-esclave avec une répartition de charges, et nous l'avons implanté sur un réseau constitué de trois transputers. La parallèlisation s'est avérée efficace ce qui montre l'intérêt d'une telle approche pour envisager l'utilisation de l'algorithme EM-MU en routine clinique.
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Al-Khalidi, Khaldoun
Bidet, Roland
Besançon