Conception et évaluation d'un nouvel algorithme de reconstruction itérative en tomodensitométrie à faisceau conique implanté sur matériel graphique
Notice bibliographique
Résumé
La présente thèse s’inscrit dans le domaine de la physique médicale et, plus précisément, de l’imagerie médicale tridimensionnelle (3D) et de la dosimétrie 3D pour la radiothérapie. L’objectif global du travail était de concevoir et évaluer un nouvel algorithme de reconstruction itératif rapide pour la tomodensitométrie (TDM) à faisceau conique, une modalité consistant à créer des images 3D des densités du sujet imagé à partir de mesures d’atténuation partielle d’un faisceau de radiation incidente. Cet algorithme a été implanté sur matériel graphique (GPU), une plate-forme de calcul hautement parallèle, menant à la conception de stratégies d’optimisation originales. En premier lieu, un nouvel algorithme itératif statistique régularisé, dénommé OSC-TV, a été conçu et implanté sur GPU. Il a été évalué sur des ensembles de projections synthétiques et cliniques de TDM à rayons X à faisceau conique. L’algorithme proposé a démontré une qualité d’image supérieure à celle de méthodes semblables pour des acquisitions basse-dose, ainsi que des temps de reconstruction compatibles avec les activités cliniques. L’impact principal de ce travail est la capacité d’offrir au patient une réduction de dose de radiation ionisante de deux à quatre fois par rapport aux protocoles d’acquisition usuels. En second lieu, cet algorithme a été testé sur des données expérimentales en tomographie optique à faisceau conique, donnant lieu à l’une des premières études de ce genre. La résolution spatiale des images 3D résultantes a été améliorée et le bruit a été réduit. L’on a aussi démontré l’importance de considérer le spectre de la source lumineuse afin d’assurer la justesse de l’estimation des densités. Le principal impact de l’étude est la démonstration de la supériorité de la reconstruction itérative pour des données affectées par les aberrations propres à la tomographie optique à faisceau conique, résultant potentiellement en l’amélioration de la dosimétrie 3D par gel radiochromique en radiothérapie. En troisième lieu, différentes approches de gestion de la matrice-système de type exact à rayons fins ont été évaluées pour la TDM à faisceau conique. Le pré-calcul et le stockage complet de la matrice-système dans la mémoire vive du GPU s’est montré comme l’approche la plus rapide, mais la moins flexible en termes de géométries représentables, en raison de la taille limitée de la mémoire vive. Le traçage de rayons à la volée est apparu très flexible, offrant aussi des temps de reconstruction raisonnables. En somme, les trois études ont permis de mettre en place et d’évaluer la méthode de reconstruction proposée pour deux modalités de tomographie, ainsi que de comparer différentes façons de gérer la matrice-système.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».