Développement à partir du concept CACAO (Caméra A Collimation Assistée par Ordinateur) d'un système tomographique adapté à la mesure 3D de plaies contaminées

par Abdellah Douiri

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Christian Jeanguillaume.

Soutenue en 2002

à Paris 11, Orsay .


  • Résumé

    Le projet de gamma Caméra A Collimation Assitée par Ordinateur (CACAO) est une gamma caméra avec une collimation à grands trous, un mouvement supplémentaire à l'acquisition et un programme de reconstruction spécifique dépendant de l'éloignement de la source. Le concept CACAO a été développé pour réaliser l'image d'un ensemble d'émetteur gamma avec une sensibilité augmentée par rapport à celle des gamma Caméras classiques. Cette thèse étudie la conception d'un algorithme de reconstruction rapide et robuste pour le système CACAO. Nous commençons par une vue d'ensemble des techniques d'imagerie par tomographie en médecine nucléaire. Aprés la modélisation physique du système CACAO, nous présentons le programme de reconstruction qui enchaîne les trois étapes: 1) sommation et décalage 2) déconvolution et filtrage 3) rotation et sommation. La déconvolution est l'étape cruciale qui dégrade le rapport signal sur bruit des images reconstruites. Nous proposons une méthode de reconstruction qui se base sur une optimisation à multi-canaux pour résoudre le problème de la déconvolution. . .


  • Résumé

    The computer aided collimation gamma camera (CACAO in french) is a gamma camera using a collimator with large holes, a supplementary linear scanning motion during the acquisition and a dedicated reconstruction program taking full account of the source depth. The CACAO system was introduced to improve both the sensitivity and the resolution in nuclear medicine. This thesis focuses on the design of a fast and robust reconstruction algorithm in the CACAO project. We start by an overview of tomographic imaging techniques in nuclear medicine. After modelling the physical CACAO system, we present the complete reconstruction program which involves three steps: 1) shift and sum 2) deconvolution and filtering 3) rotation and sum. The deconvolution is the critical step that decreases the signal to noise ratio of the reconstructed images. We propose a regularised multi-channel algorithm to solve the deconvolution problem. We also present a fast algorithm based on splines functions and preserving the high quality of the reconstructed images for the shift and the rotation steps. . .

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Informations

  • Détails : 206 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 200-204. Index

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : M/Wg ORSA(2002)43
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