Algorithmes De Reconstruction Tomographique (spect) Et Tomographie D'emission Par Positron (tep) À Base Des Approches Bayésiennes

Résumé: Les techniques, comme tomographie d'émission monophotonique (SPECT), et la tomographie à émission de positons (PET), ont modi é de façon considérable la recherche et l'approche médicale. La reconstruction tomographique à partir de données de projections est un problème inverse largement utilisé en imagerie médicale. Avec un faible nombre de comptes, les données disponibles pour l'inversion ne sont pas complètes, le mauvais conditionnement du problème s'accentue, et les résultats montrent des artefacts importants. Il est alors nécessaire d'ajouter des conditions supplémentaires pour obtenir une solution unique et stable : c'est la régularisation du problème. Ce travail de thèse présente des nouvelles approches inverses régularisées pour la reconstruction en tomographie d'émission. Les résultats de cette étude montrent que les algorithmes proposés permettent d'améliorer l'e cacité de reconstruction, la résolution spatiale et le rapport signal-sur-bruit avec une quanti cation satisfaisante des images. Bien que les informations que l'on recherche à travers les modalités SPECT, TEP et TDM, sont bien souvent complémentaires, donc potentiellement intéressantes à combiner, celles-ci sont la plupart du temps obtenues séparément en routine clinique, ce qui les rend di ciles à corréler entre elles. L'imagerie hybride SPECT/TDM et TEP/TDM constitue désormais en routine un outil diagnostique de première importance chez les patients présentant un cancer. Ces équipements, qui permettent de corréler directement les images fonctionnelles et anatomiques, améliorent considérablement les performances de l'imagerie médicale et localiser précisément les tumeurs.

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