Résolution du Problème inverse en tomographie par émission photonique

Abstract

La tomographie par émission photonique est un outil d’imagerie nucléaire qui permet de visualiser l’intérieur du corps humain en coupe. Elle consiste à mesurer l’activité métabolique d’un organe grâce aux émissions produites par les rayons gamma d’un radiotraceur injecté au patient ; un détecteur qui tourne autour du patient permet d’acquérir des projections rangées dans un sinogramme sous forme d’une matrice 2D. La tomographie constitue un problème inverse dans lequel on cherche à reconstruire un objet à partir de ses projections à l’aide d’un algorithme mathématique. La présence d’un bruit de nature poissonienne engendre une dégradation de l’image lors de l’acquisition, d’où le choix d’un algorithme performant qui peut tenir compte de ce bruit. Dans notre projet, nous avons utilisé des approches itératives statistiques qui sont basées sur un modèle probabiliste pour la résolution du problème inverse en imagerie par émission, tels que l’algorithme MLEM (Maximum-Likelihood Expectation Maximization) et sa version accélérée OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization). Afin d’étudier les performances des méthodes de reconstruction proposées, nous avons traité certains critères d’évaluation tels que le PSNR, TEI, MI, MSSIM et RLNE pour des images fantômes et des images réelles acquis au niveau du service de la médecine nucléaire.