Les « conditions de cohérence des données » (DCC) sont des équations mathématiques caractérisant l’image de l’opérateur linéaire modélisant le lien les projections de rayons X acquises et la tomodensitométrie (TDM) que l’on souhaite reconstruire. Les applications pratiques sont nombreuses car elles permettent de corriger les projections « incohérentes » acquises par le scanner avant la reconstruction de l’image TDM. Cet article étudie les DCC pour les paires de projections d’une acquisition hélicoïdale (la source des X suit un mouvement d’hélice) avec un détecteur 2D en forme d’une portion d’un cylindre qui est la géométrie de la plupart des scanners de diagnostic.
La capacité de ces DCC à détecter les mouvements respiratoires a été évaluée sur des projections simulées et réelles. Nos résultats indiquent que cette approche peut détecter le mouvement si la ligne de base, définie par les deux positions de source d’une paire de projections, et le champ de vue ne se croisent pas. Si c'est le cas, l'incohérence due au mouvement est dominée par les erreurs de discrétisation et le bruit. Nous proposons donc de normaliser l'incohérence par une estimation de l’écart type du bruit afin d'obtenir une métrique qui est principalement sensible aux incohérences dues au mouvement. Combinée à une moyenne mobile pour réduire le bruit, cette métrique d’évaluation des DCC peut détecter les mouvements respiratoires. Cette approche pourrait être utilisée pour estimer les paramètres d'un modèle de mouvement avant la reconstruction pour le compenser pendant celle-ci.
