Chemli, Yanis
[Verfasser:in]
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Institut polytechnique de Paris
[Mitwirkende:r];
Bloch, Isabelle
[Mitwirkende:r];
El Fakhri, Georges
[Mitwirkende:r]
Methods for improved brain PET quantification using super-resolution and non-negative matrix factorization ; Méthodes pour l'amélioration de la quantification en imagerie TEP du cerveau à l'aide de Super-Résolution et Factorisation Matricielle Non-négative
Titel:
Methods for improved brain PET quantification using super-resolution and non-negative matrix factorization ; Méthodes pour l'amélioration de la quantification en imagerie TEP du cerveau à l'aide de Super-Résolution et Factorisation Matricielle Non-négative
Anmerkungen:
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Beschreibung:
L'avènement de radiotraceurs se liant aux repliements de protéines telles que l'amyloïde et les enchevêtrements neurofibrillaires (tau) a inauguré une nouvelle ère d'imagerie en tomographie par émission de positrons (TEP) pour les maladies neurodégénératives, apportant de nouvelles exigences pour la quantification et le traitement des images. En particulier, l'imagerie de la pathologie tau, surtout dans les premiers stades de la maladie, alimente un besoin d'amélioration de la quantification TEP pour permettre une imagerie précise de la distribution des traceurs plus focalisés et des petites structures cérébrales, telles que le cortex entorhinal. Cependant, cette tâche est généralement affectée par la faible résolution spatiale inhérente à l'imagerie TEP ainsi que par le bruit et l'effet de volume partiel induit par l'effet de fraction tissulaire. Pour aborder ces problèmes, cette thèse explore différentes méthodes pour améliorer la quantification, telles que la super-résolution (SR) et la factorisation de matrices non négatives (NMF).La super-résolution (SR) est une méthodologie qui cherche à améliorer la résolution d'image en exploitant les informations d'échantillonnage spatial accrues obtenues à partir de multiples acquisitions de la même cible avec des décalages connus avec une précision sub-pixellique. La première contribution de ce travail vise à étudier, développer et évaluer la SR pour la tomographie par émission de positrons du cerveau, en tirant parti d'une caméra de suivi infrarouge à haute résolution pour mesurer les décalages de manière précise et continue. Des expériences sur des fantômes mobiles et des primates non humains ont été réalisées sur un scanner GE Discovery MI PET/CT (GE Healthcare) en utilisant une NDI Polaris Vega (Northern Digital Inc), une caméra optique de suivi de mouvement. Pour permettre la SR, une synchronisation temporel et spatial robuste des deux dispositifs a été développée ainsi qu'un algorithme de reconstruction de type « Ordered Subset Expectation Maximization » (OSEM) ...