Soutenance de thèse Maël Millardet (équipe SIMS)

Maël Millardet, doctorant au sein de l’équipe SIMS, soutiendra sa thèse, intitulée « Amélioration de la quantification des images TEP à l’yttrium 90″ / « Improvement of the quantification of yttrium-90 PET images« 

lien streaming : https://ec-nantes.zoom.us/j/96497900284 (Code secret : 0im&7X8^)

Le 11 avril à 9h00, dans l’amphithéâtre S à l’École Centrale.

Jury :

• Directeur de thèse : Saïd MOUSSAOUI (Professeur des universités, LS2N, ECN)
•  Co-directeur de thèse : Thomas CARLIER ( physicien médical, CRCINA, CHU Nantes)
• Co-encadrant : Diana MATEUS (Professeur des universités, LS2N, ECN)
• Rapporteurs : Claude COMTAT (Ingénieur de recherche CEA, HDR, SHFJ, Université Paris-Saclay) ; Nicolas DOBIGEON (Professeur des universités, IRIT, Université de Toulouse)
• Examinateurs : Emilie CHOUZENOUX (Chargée de recherche Inria, CVN, CentraleSupélec) ; Mai NGUYEN-VERGER (Professeur des universités, ETIS, CY Cergy Paris Université) ; Voichita MAXIM (Maîtresse de conférences, CREATIS, INSA Lyon)
• Invités : Françoise KRAEBER-BODÉRÉ (Professeur des universités praticienne hospitalière, CRCINA, CHU de Nantes) ; Jérôme IDIER (Directeur de recherche CNRS, LS2N UMR CNRS 6004)

Résumé : La popularité de l’imagerie TEP à l’yttrium 90 va grandissante. Cependant, la probabilité qu’une désintégration d’un noyau d’yttrium 90 mène à l’émission d’un positon n’est que de 3,2 × 10^-5, et les images reconstruites sont par conséquent caractérisées par un niveau de bruit élevé, ainsi que par un biais positif dans les régions de faible activité. Pour corriger ces problèmes, les méthodes classiques consistent à utiliser des algorithmes pénalisés, ou autorisant des valeurs négatives dans l’image. Cependant, une étude comparant et combinant ces différentes méthodes dans le contexte spécifique de l’yttrium 90 manquait encore à l’appel au début de cette thèse. Cette dernière vise donc à combler ce manque. Malheureusement, les méthodes autorisant les valeurs négatives ne peuvent pas être utilisées directement dans le cadre d’une étude dosimétrique, et cette thèse commence donc par proposer une nouvelle méthode de post-traitement des images, visant à en supprimer les valeurs négatives en en conservant les valeurs moyennes le plus localement possible. Une analyse complète multi-objectifs de ces différentes méthodes est ensuite proposée. Cette thèse se termine en posant les prémices de ce qui pourra devenir un algorithme permettant de proposer un jeu d’hyper-paramètres de reconstruction adéquats, à partir des seuls sinogrammes.

Mots-clés : TEP, algorithmes de reconstruction tomographique, yttrium 90, optimisation linéaire, analyse multi-objectifs

Abstract: Yttrium-90 PET imaging is becoming increasingly popular. However, the probability that decay of a yttrium-90 nucleus will lead to the emission of a positron is only 3.2 × 10^-5, and the reconstructed images are therefore characterised by a high level of noise, as well as a positive bias in low activity regions. To correct these problems, classical methods use penalised algorithms or allow negative values in the image. However, a study comparing and combining these different methods in the specific context of yttrium-90 was still missing at the beginning of this thesis. This thesis, therefore, aims to fill this gap. Unfortunately, the methods allowing negative values cannot be used directly in a dosimetric study. Therefore, this thesis starts by proposing a new method of post-processing the images, aiming to remove the negative values while keeping the average values as locally as possible. A complete multi-objective analysis of these different methods is then proposed. This thesis ends by laying the foundations of what could become an algorithm providing a set of adequate reconstruction hyper-parameters from sinograms alone.

Keywords: PET, tomographic reconstruction algorithms, yttrium-90, linear programmation, multi-objective analysis