Binary tomography reconstruction of bone microstructures from a limited number of projections

Lin Wang 1
1 Imagerie Tomographique et Radiothérapie
CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
Résumé : La reconstruction en tomographie discrète de la microstructure de l’os joue un role très important pour le diagnostic de l’ostéoporse, une maladie des os très fréquente. Le diagnostic clinique est basé sur l’absortiométrie duale de rayons X. Avec la tomographie de rayons X, une résolution spatiale élevée avec des images reconstruites in vivo requiert une dose d’irradiation élevée et un temps de balayage long, ce qui est dangereux pour le patient. Une des méthodes pour résoudre ce problème est de limiter le nombre de projections. Cependant, avec cette méthode le problème de reconstruction devient mal posé. Deux types de régularisation par Variation Totale minimisées avec la méthode Alternate Direction of Minimization Method (ADMM) et deux schémas basés sur les méthodes de régularisation Level-set sont appliquées à deux images d’os expérimentales acquises avec un synchrotron (pixel size: 15 μm). Des images de tailles variées et avec différents niveaux de bruit Gaussien additifs ajoutés aux projections sont utlisées pour étudier l’efficacité des méthodes de régularisation. Des minima locaux sont obtenus avec ces méthodes déterministes. Une approche globale d’optimisation est nécessaire pour améliorer les résultats. Des perturbations stochastiques peuvent être un moyen très utile pour échapper aux minima locaux. Dans une première approche, une équation différentielle stochastique basée sur la régularisation level-set est étudiée. Cette méthode améliore les résultats de reconstruction mais ne modifie que les frontières entre les régions 0 et 1. Ensuite une équation aux dérivées partielles stochastique est obtenue avec la régularisation TV pour améliorer la méthode stochastique level-set. A la fin de notre travail, nous avons étendu la méthode de régularisation à des images 3D avec des données réelles. Cette algorithme a été implémenté avec RTK. Nous avons aussi étendu l’approche level-set utilisée pour la tomographie binaire au cas multi-level.
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Thèse
Medical Imaging. Université de Lyon, 2016. English. 〈NNT : 2016LYSEI054〉
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Soumis le : mardi 28 mars 2017 - 10:10:53
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Lin Wang. Binary tomography reconstruction of bone microstructures from a limited number of projections. Medical Imaging. Université de Lyon, 2016. English. 〈NNT : 2016LYSEI054〉. 〈tel-01496931〉

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