Validation et optimisation de la simulation Monte-Carlo de différents TEP cliniques et développement d'un algorithme adaptif de filtrage des images médicales

Abstract

Le premier objectif de cette thèse consiste à modéliser trois systèmes TEP commerciales à l’aide du logiciel GATE. Le modèle de chaque TEP est validé en comparant les résultats issus des simulations GATE avec les données acquises expérimentalement. Les résultats des simulations reproduisent avec précision les performances mesurées du TEP avec une erreur inférieure à 15%. Les raisons de ces légers désaccords sont dues à l’absence dans la simulation de quelques composants, tel que la matière réfléchissante entre les cristaux et la table d’examen. Le modèle validé est ensuite utilisé pour étudier différents changements dans les systèmes TEP validés précédemment. Nous avons dans un premier lieu, étudié l’influence d’un champ magnétique axial sur la trajectoire des positons dans les tissus. Grace à cette étude, nous avons également prouvé qu’on peut utiliser la plateforme GATE afin d’étudier le développement des machines TEP-IRM. Ensuite nous avons modélisé et simulé un changement du système de détection dans le cas du TEP Siemens Biograph 64. en changeant son détecteur originale LSO par un détecteur phoswich double couche composé de LSO et LuYAP. Ce changement a permis d’augmenter la sensibilité de 1, 5%. Une autre étude a été réalisée pour développer une nouvelle sonde couplée à la camera TEP, afin d’augmenter la résolution de l’image. La résolution de l’image reconstruite à partir des données du nouveau système (TEP-Sonde) est meilleure que celle reconstruite à partir du TEP conventionnel. Durant ces simulations nous avons utilisé la grille informatique Marocaine MAGRID afin de diminuer le temps de la simulation. Le deuxième objectif de ce travail de thèse a concerné le développement d’un nouveau filtre AADA (Adaptive Anisotropic Diffusion Algorithm) pour améliorer une image radiographique. Ce filtre AADA se base sur les équations anisotropiques de Perona-Malik (PM), Dans cet algorithme une nouvelle implémentation de la diffusion anisotropique a été réalisée afin de déterminer son paramètre k d’une manière adaptative. Cette adaptation est basée sur la variance locale, tout en déterminant son critère d’arrêt via l’entropie de Shannon. Les résultats de l’application de la méthode AADA sur des images médicales altérées soit par un bruit additif ou multiplicatif, montre la performance de la nouvelle méthode comparée à celles utilisées en littérature pour lisser les images médicales.