Prise en compte du mouvement respiratoire pour la reconstruction d'images tomodensitométriques : obtention d'images TDM 4D en salle de traitement pour la radiothérapie du cancer du poumon

par Simon Rit

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Serge Miguet et de David Sarrut.

Soutenue en 2007

à Lyon 2 .


  • Résumé

    Une image tomodensitométrique (TDM) représente la carte 3D des coefficients d'atténuation linéaire d'un faisceau de rayons X. Si le patient respire et le mouvement n'est pas pris en compte, les images TDM du thorax sont perturbées par d'importants artefacts, tels que du flou, des traits et des bandes. L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de correction et de les appliquer dans le cadre de la radiothérapie du cancer du poumon, à partir de séquences de projections acquises par un faisceau à géométrie conique embarqué sur un accélérateur linéaire. La première méthode envisagée s'appuie sur un signal respiratoire permettant de sélectionner pour la reconstruction les projections correspondant à une même phase. Pour l'appliquer, nous avons mis au point une méthode d'extraction automatique du signal respiratoire depuis les projections. Par ailleurs, une étude quantitative a été menée sur données simulées pour évaluer l'impact de l'algorithme de reconstruction et des différents paramètres de sélection des projections. Nous obtenons ainsi des images TDM sans flou mais d'une qualité limitée par l'utilisation d'un faible nombre de projections. D'autres approches modifient l'algorithme de reconstruction pour compenser le mouvement respiratoire à partir d'un modèle réaliste quelconque supposé connu, ce qui permet d'utiliser toutes les projections acquises. Nous avons proposé deux méthodes de reconstruction avec compensation du mouvement. La première est analytique mais basée sur une heuristique. La seconde résout le problème algébriquement à partir d'une modélisation discrète des transformations en jeu via deux nouvelles approches, l'une avant et l'autre arrière.


  • Résumé

    A computed tomography (CT) represents the 3D map of the linear attenuation coefficients of a X-ray beam. If the patient breath and the motion is not taken into account, the CT images of the thorax are disturbed by strong artifacts such as blur, streaks and bands. The objective of this thesis is to propose methods to correct these artifacts and to apply them in the context of the radiotherapy of the lung cancer to sequences of cone-beam projections acquired with a CT scanner mounted on the gantry of a linear accelerator. The first method uses a respiratory signal to select for the reconstruction the projections corresponding to a same phase. To apply it, we proposed a method to extract automatically the respiratory signal from the cone-beam projections. A quantitative analysis was then performed on simulated data to evaluate the impact of the reconstruction algorithm and of the different selection parameters of the cone-beam projections. We obtain thus CT images without blur but with a quality limited due to the small number of projections used. Other approaches modify the reconstruction algorithm to compensate for the respiratory motion using a realistic model, which allows to use all the acquired projections. We proposed two motion compensated reconstruction methods. The first one is analytic and based on a heuristic. The second one solves the problem algebraically from a discrete formulation of the transformations at stake via two new approaches, one forward and the other backward.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (150 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 135-150. Index

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