Compensation du mouvement respiratoire dans les images TEP/TDM thoraciques

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Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
THESE En vue de l'obtention du DOCTORAT DE L'UNIVERSITE DE TOULOUSE Delivre par Institut National Polytechnique de Toulouse Discipline ou specialite : Informatique Presentee et soutenue par Zehor Ouksili Le 26 mai 2010 Titre : Compensation du mouvement respiratoire dans les images TEP/TDM thoraciques JURY M. Gregoire Malandain DR INRIA Sophia A. Rapporteur M. David Sarrut CR, HDR INSA Lyon Rapporteur M. Adrien Bartoli PU Universite d'Auvergne Examinateur M. Isabelle Berry PU-PH UPS Toulouse Examinateur Dr. Frederic Courbon MCU-PH, HDR UPS Toulouse Invite M. Olivier Caselles MCU-PH, HDR UPS Toulouse Invite M. Alain Ayache PU INP Toulouse Directeur M. Hadj Batatia MCU INP Toulouse Co-Directeur Ecole doctorale : Mathematiques Informatique Telecommunications de Toulouse Unite de recherche : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse

  • tuteur pedagogique pour la formation du monitorat

  • plateforme coherence

  • inp de toulouse

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Publié le : samedi 1 mai 2010
Lecture(s) : 179
Source : ethesis.inp-toulouse.fr
Nombre de pages : 232
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THESE
En vue de l’obtention du
DOCTORAT DE L’UNIVERSITE DE TOULOUSE
Delivre par Institut National Polytechnique de Toulouse
Discipline ou specialite : Informatique
Presentee et soutenue par Zehor Ouksili
Le 26 mai 2010
Titre : Compensation du mouvement respiratoire dans les images TEP/TDM thoraciques
JURY
M. Gregoire Malandain DR INRIA Sophia A. Rapporteur
M. David Sarrut CR, HDR INSA Lyon Rapporteur
M. Adrien Bartoli PU Universite d’Auvergne Examinateur
M. Isabelle Berry PU-PH UPS Toulouse
Dr. Frederic Courbon MCU-PH, HDR UPS Toulouse Invite
M. Olivier Caselles HDR UPS Toulouse Invite
M. Alain Ayache PU INP Toulouse Directeur
M. Hadj Batatia MCU INP Toulouse Co-Directeur
Ecole doctorale : Mathematiques Informatique Telecommunications de Toulouse
Unite de recherche : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse2Remerciements
Ce travail de these a ete realise au sein de l’equipe Traitement et Comprehension des
Images (TCI) de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT).
Je tiens a remercier, d’abord, Messieurs Gregoire MALANDAIN et David SARRUT
d’avoir accepte de rapporter le travail de cette these et d’avoir consacre de leur temps pour
apporter des remarques constructives qui ont contribue a l’amelioration de ce manuscrit. Je
les remercie aussi de leur patience lors du processus de relecture.
Je remercie egalement les membres du jury : Madame Isabelle BERRY et Monsieur
Adrien BARTOLI d’avoir accepte d’examiner cette these. Je remercie aussi Messieurs Frederic
COURBON et Olivier CASELLES, respectivement responsable du service de medecine
nucleaire et radiophysicien a l’Institut Claudius Regaud (centre de lutte contre le cancer),
pour avoir apporte leur savoir-faire clinique tout au long de ma these.
Je remercie, le professeur Alain AYACHE pour m’avoir accueillie dans son equipe et d’avoir
accepte de diriger cette these.
Je remercie Monsieur Hadj BATATIA pour son encadrement quotidien et pour sa rigueur
methodologique. Je lui exprime ma profonde gratitude pour tout le savoir qu’il m’a transmis.
J’ai travaille pendant les deux premieres annees de ma these avec Clovis Tauber. Je le
remercie pour ses conseils et contributions.
J’aimerais aussi remercier toutes les personnes avec qui j’ai travaille dans le cadre du projet
COHERENCE en particulier Melle Julia NALIS, radiophysicienne a l’ICR, qui a facilite l’acces
aux donnees medicales et aux di erentes formations de General Electric. Je la remercie aussi
pour avoir repondu a toutes mes questions qui relevent de la pratique d’un radiophysicien.
Je n’oublierai pas les moments qu’on a passes ensemble a manipuler les machines TEP/TDM
et a re echir au fonctionnement exact des logiciels GE. Je tiens a remercier Cyril JAUDET,
postdoc a l’ICR, pour avoir ete a l’ecoute de nos besoins et propose des experimentations
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poussees pour les etapes de validation. Mes remerciements vont aussi aux ingenieurs qui
ont contribue a l’integration des di erents algorithmes developpes dans cette these dans la
plateforme COHERENCE, en particulier Cerdric GEORGES avec qui j’ai travaille ces derniers
mois.
Je souhaite egalement remercier les personnes de mon equipe qui m’ont soutenue morale-
ment pendant cette these, en particulier Ali Mcheik pour ses multiples propositions de sorties
et de divertissements, histoire d’oublier un peu le travail !
J’aimerais remercier vivement Monsieur Karim ACHAIBOU, directeur du departement
informatique de l’IPST-CNAM, de m’avoir chaleureusement accueillie dans son departement
et d’avoir ete mon tuteur pedagogique pour la formation du monitorat de 2005 a 2008.
Merci aussi a l’equipe enseignante : Bertrand RAIFF, Louis RANDRIAMIHAMISON et
Christophe PIOMBO pour leur amitie et leur exibilite.
Je tiens a remercier toutes les personnes du petit club de Taichi de l’IPST-CNAM : Dany,
Valerie, Sabine, Cristine et Louis. Ce club a contribue a mon equilibre tout au long de la these
par des moments destressants et agreables. Merci !
Je remercie aussi Sylvie EICHEN et Sylvie ARMENGAUD, nos deux gentilles secretaires,
pour leur sympathie et leur bonne humeur et pour avoir facilite toutes les demarches e ectuees
dans le cadre de ma these.
Fahima Cheikh a ete une amie au debut de cette these. Nos chemins se sont separes mais
se sont rejoints la derniere annee de these comme un soutien moral. Je la remercie egalement.iii
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Je dedie ce manuscrit a mon mari ainsi qu’ a mes parents pour leur soutien indefectible, tout
ce qu’ils ont fait pour que j’en soita,l et surtout pour leur Amour. A Ismael, Yanis et Ilyes.
A Ouzna ma soeur pour ses encouragements et a mes trois freres : Nadir, Youcef et Younes.
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A la petite qui arrivera bient^ ot pour faire le bonheur de notre famille.ivAbreviations
AAPM Association Americaine de Physique Medicale
ABC Active Breathing Control
AP Antero Posterieur
BGO Bismuth Germinate Bi4Ge3O12
Bq Becquerel
CPNPC Cancer Pulmomaire Non a Petites Cellules
CT Computed Tomography
EM Expectation Maximaization
ERHT Methode d’Ehrhardt
FDG FluoroDesoxyGlucose
FLBE Estimation Left Backward
FORE Fourier Rebinning
GATE GEANT 4 Application for Tomographic Emission
GD Gauche Droite
GEANT GEometry ANd Tracking
GEH-DST Geneal Eletric Health-care Discovery ST
IRM Imagerie par Raisonnace Magnetique
Kev Kilo electron volt
LOR Line Of Response
LSO Lutetium Osxyorthosilicate
MCAT Mathematical CArdiac-Torso
MRP Median Root Prior
NCAT NURBS-based CArdiac-Torso
NEC Noise Equivalent Count
vvi
NURBS Non-Uniform Rational Basis Splines
OSEM Ordred Subsets Expectation Maximization
PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio
RPM Real Time Position Management
RX Rayon X
SI Supero Inferieur
SPECT Single Photon Emission Computed Tomography
SUV Standard Uptake Value
STIR Software for Tomographic Image Reconstruction
TDM TomoDensitoMetrie
TEMP Tomographie d’Emission MonoPhotonique
TEP T par Emission de Positons
UH Unite de Houns eld
WBBE Estimation Weighted Bidirectional BackwardGlossaire
Advantage 4D Plateforme logicielle de General Electric pour la classi cation et la recons-
truction TDM-4D.
Attenuation Phenomene physique que peut subir un signal en traversant une matiere.
L’intensite du signal diminue par un e et d’absorption par la matiere.
Backward mapping Application indirecte d’une transformation.
Barrette Anneau regroupant des detecteurs de l’imageur TDM. Un scanner contenant n
barettes peut acquerir n coupes en une seule rotation du tube.
Binning Decoupage du signal respiratoire en phases respiratoires.
Caraterisation respiratoire Determination des patterns de cycles respiratoires.
Centro de Centre d’un ensemble de points ou d’une forme geometrique.
Champ de vecteurs Structure souvent matricielle de vecteurs 2D ou 3D.
Clusterisation Technique de classi cation. Les donnees semblables, au sens d’une distance
etablie, forment un cluster (ou classe).
Contraste Rapport entre l’intensite de la zone d’inter^et sur celle d’une zone homogene.
Demons Algorithme de recalage iconique base sur la technique de ot optique
viiviii
Di eomorphisme Application di erentiable admettant un inverse di erentiable.
DiscoveryLS Dispositif d’acquisition TEP/TDM de General Electric.
DiscoveryST Dispositif d’acquisition TEP/TDM de General Electric (Annexe 1).
Forward mapping Application directe d’une transformation a une image.
GATE Logiciel permettant de simuler par la methode de Monte Carlo des systemes d’ac-
quisition TEP/TEMP.
General Electric Constructeur de gros systemes electriques. Dans cette these, le dispositif
d’acquisition TEP/TDM etudie est fabrique par General Eletric.
Gradient Moyen d’etudier la variation d’une grandeur physique dans l’espace. Le gradient
d’une fonction a plusieurs variables est le vecteur des derivees partielles de la fonction par
rapport a ces variables.
Histogramme Representation de la distribution des valeurs d’une variable selon des inter-
valles bien de nis.
Interpolation Deduction d’une valeur inconnue a partir d’autres valeurs ayant une relation
directe ou indirecte avec la valeur recherchee.
Ligne de reponse (LOR) Une ligne reliant deux detecteurs dans un tomographe.
Matrice systeme Modele de l’architecture physique d’un tomographe par emission de
positon. Les elements de cette matrice sont des probabilites.
Michelogramme Regroupement des projections TEP en un emsemble de segments selon
leurs angles d’incidence.
Mode prospectif Mode de tri de donnees TEP en synchronisation. Les phases respiratoires
sont de nies a priori.

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