Imagerie par rayons X résolue en énergie : Méthodes de décomposition en base de matériaux adaptées à des détecteurs spectrométriques

par Alexandra-Iulia Potop

Thèse de doctorat en STIC Santé

Sous la direction de Françoise Peyrin.

Soutenue le 02-10-2014

à Lyon, INSA , dans le cadre de École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon) , en partenariat avec CREATIS - Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image et du Son, UMR5515 (Lyon, Rhône) (laboratoire) et de Centre de recherche en applications et traitement de l'image pour la santé / CREATIS (laboratoire) .

Le président du jury était Gérard Montarou.

Le jury était composé de Françoise Peyrin, Gérard Montarou, Frédéric Truchetet, Jean-Michel Letang, Véronique Rebuffel.

Les rapporteurs étaient Frédéric Truchetet.


  • Résumé

    Les systèmes d’imagerie par rayons X conventionnels utilisent des détecteurs à base de scintillateur en mode intégration d’énergie. La nouvelle génération de détecteurs à base de semi-conducteur CdTe/CdZnTe permet de compter le nombre de photons et de mesurer l’énergie avec laquelle les photons arrivent sur le détecteur. Le laboratoire LDET (CEA LETI) a développé des détecteurs spectrométriques pixellisés à base de CdTe pour l’imagerie par rayons X associés à un circuit de lecture rapide permettant de travailler à fort taux de comptage avec une bonne résolution en énergie. Ces travaux de thèse proposent d’apporter une contribution au traitement des données acquises sur ces détecteurs résolus en énergie pour la quantification des constituants des matériaux en radiographie et en tomographie. Le cadre médical applicatif choisi est l’ostéodensitométrie. Des simulations de radiographie, qui prennent en compte les imperfections du système de détection, comme le partage de charges et les empilements, ont été réalisées. Nous avons choisi d’étudier des méthodes de traitements des données spectrales basées sur la décomposition en base de matériaux. Cette technique de réduction des données consiste à modéliser le coefficient d’atténuation linéique d’un matériau par une combinaison linéaire des fonctions d’atténuation de deux matériaux de base. Deux approches, utilisant toutes les deux un apprentissage par calibrage, ont été adaptées pour notre application. La première est une adaptation de l’approche polynômiale standard, appliquée pour deux et trois canaux d’énergie. Un processus d’optimisation des seuils des canaux a été réalisé afin de trouver la configuration optimale des bandes d’énergie. Une étude sur le nombre de canaux a permis d’évaluer les limites de la formulation polynômiale. Pour aller plus loin dans l’exploitation du potentiel des nouveaux détecteurs, une approche statistique développée dans notre laboratoire a été adaptée pour la décomposition en base de matériaux. Elle peut se généraliser à un grand nombre de canaux (100 par exemple). Une comparaison des deux approches a été réalisée selon des critères de performance comme le bruit et la précision sur l’estimation des longueurs des matériaux traversés. La validation des deux approches étudiées sur des données expérimentales acquises en radiographie, dans notre laboratoire, avec des détecteurs spectrométriques, a montré une bonne quantification des constituants des matériaux, en accord avec les résultats obtenus en simulation.

  • Titre traduit

    Energy-resolved X-ray Imaging : Material decomposition methods adapted for spectrometric detectors


  • Résumé

    Scintillator based integrating detectors are used in conventional X-ray imaging systems. The new generation of energy-resolved semiconductor radiation detectors, based on CdTe/CdZnTe, allows counting the number of photons incident on the detector and measure their energy. The LDET laboratory developed pixelated spectrometric detectors for X-ray imaging, associated with a fast readout circuit, which allows working with high fluxes and while maintaining a good energy resolution. With this thesis, we bring our contribution to data processing acquired in radiographic and tomographic modes for material components quantification. Osteodensitometry was chosen as a medical application. Radiographic data was acquired by simulation with a detector which presents imperfections as charge sharing and pile-up. The methods chosen for data processing are based on a material decomposition approach. Basis material decomposition models the linear attenuation coefficient of a material as a linear combination of the attenuations of two basis materials based on the energy related information acquired in each energy bin. Two approaches based on a calibration step were adapted for our application. The first is the polynomial approach used for standard dual energy acquisitions, which was applied for two and three energies acquired with the energy-resolved detector. We searched the optimal configuration of bins. We evaluated the limits of the polynomial approach with a study on the number of channels. To go further and take benefit of the elevated number of bins acquired with the detectors developed in our laboratory, a statistical approach implemented in our laboratory was adapted for the material decomposition method for quantifying mineral content in bone. The two approaches were compared using figures of merit as bias and noise over the lengths of the materials traversed by X-rays. An experimental radiographic validation of the two approaches was done in our laboratory with a spectrometric detector. Results in material quantification reflect an agreement with the simulations.


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