Apprentissage en profondeur pour la reconstruction et l'enregistrement de CBCT à faible dose.

par Di Meng (Dmeng)

Projet de thèse en Mathématiques et Informatique

Sous la direction de Edmond Boyer.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes en cotutelle avec l'Inria , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire Jean Kuntzmann (Grenoble) (laboratoire) depuis le 01-10-2018 .


  • Résumé

    L'objectif général de ce projet de thèse est d'étudier de nouveaux outils pour effectuer un certain nombre de opérations impliquant des données 2D (fluoroscopie) et 3D (CBCT) dans un contexte difficile. En particulier, le projet sera mené sous un rayonnement ALARA strict (aussi bas que possible et réalisable) contraintes de dose, c'est-à-dire avec un nombre limité de projections et un potentiel signal-bruit potentiellement faible ratios. Le candidat recherchera des méthodes pour remédier à ces problèmes en combinant des techniques de radiographie bien étudiées. modèles de formation d'images avec des approches d'apprentissage en profondeur afin d'atteindre la précision requise par les chirurgiens pour différentes tâches, par ex. Enregistrement 2D / 3D de la projection de rayons X avec des données CBCT et reconstruction CBCT.

  • Titre traduit

    Deep learning for low-dose CBCT reconstruction and registration.


  • Résumé

    The overall objective of this PhD project is to investigate novel tools to perform a number operations involving 2D (fluoroscopy) and 3D (CBCT) data in a challenging context. In particular, the project will be conducted under strict ALARA (As Low As Reasonable Achievable) radiation dose constraints, i.e. with a limited number of projections and potentially low signal-to-noise ratios. The candidate will research methods to alleviate these issues by combining well-studied X-ray image formation models with deep learning approaches in order to reach the accuracy required by the surgeons for different tasks, e.g. 2D/3D registration of X-ray projection with CBCT data and CBCT reconstruction.