Reconstruction tomographique régularisée en imagerie SPECT
Recrutement: 
Recrutement en cours/passé: 
Recrutement en cours
Periode: 
2019
Contact: 
voichita.maxim@creatis.insa-lyon.fr
Fichiers: 

Contexte scientifique

La tomographie est un domaine de recherche en pleine expansion du fait des progrès technologiques qui permettent des acquisitions non-standard et qui ouvrent la voie de l’imagerie de tissus vivants, objets et phénomènes avec des doses de plus en plus fables pour mieux préserver l’échantillon ou le patient. On l’utilise aussi pour le suivi de divers traitements produisant des rayons X ou gamma. En parallèle du développement des détecteurs, des progrès sont faits dans la modélisation du problème, permettant l’ajout d’information a priori pour réduire le bruit et les artefacts, mais aussi pour résoudre conjointement des problèmes auxiliaires ayant une influence déterminante sur le résultat (alignement, segmentation). Les méthodes variationnelles de résolution de problèmes inverses sont bien adaptées à la tomographie. Nous avons récemment développé ([1]) une méthode permettant de résoudre efficacement le problème de reconstruction régularisé, sous hypothèse de bruit poissonien. Cette méthode peut s’appliquer à des données SPECT réelles ou simulées disponibles dans l’équipe.

Le stagiaire sera intégré dans l’équipe 4 de CREATIS, laboratoire spécialisé en traitement d’images. Il aura accès à des données simulées et réelles pour valider ses codes. Les développements informatiques se feront soit en Matlab, soit sous la forme de procédures insérées dans un code de reconstruction tomographique existant.

Objectifs du stage

Le but du stage est double. D'une part on continuera les développements commencés en [1] par l’étude de la méthode d’accélération FISTA ([2]) et par l’étude des méthodes de choix du paramètre de régularisation. D’autre part, on testera la méthode sur données simulées et réelles issues de l’imagerie SPECT et on étudiera les adaptations nécessaires.

Méthodologie et compétences acquises

Le stagiaire s’initiera à la reconstruction tomographique, analytique (retro-projection filtrée et transformation de Radon inverse) et itérative. Il s’appropriera le formalisme du problème de reconstruction régularisé en étudiant quelques références bibliographiques. Il programmera en Matlab ou Python quelques cas particuliers simples. Ensuite il se focalisera sur son sujet d’étude particulier qu’il aura à développer et à tester numériquement sur les données.

Encadrement

Merci d'envoyer CV, lettre de motivation et relevé de notes à voichita.maxim@creatis.insa-lyon.fr

Compétences requises

Le candidat devra avoir une formation en mathématiques ou du moins des bonnes bases accompagnées de l'envie de développer ses compétences dans ce domaine. Il devra savoir programmer de façon réflechie et documentée, en Matlab et éventuellement en C++.

Bibliographie

[1] V. Maxim, Y. Feng, H. Banjak, E. Bretin, “Tomographic reconstruction from Poisson distributed data: a fast and convergent EM-TV dual approach”, submitted (2018).

[2] A. Beck and M. Teboulle. A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm for linear inverse problems. SIAM journal on imaging sciences, 2(1) :183–202, 2009.