DROITE Workshop

17/09/2012 CPE Lyon

(salle G109)

Program

Participants

ATTENTION/WARNING inscription demandée/please register avant vendredi 14 septembre

10h00 : Welcome, CPE salle G109, CPE Lyon

10h30 : Data Consistency Conditions for Fanbeam Projections Along a Line, Rolf Clackdoyle

Data consistency conditions (also called range conditions) continue to be widely used in medical imaging applications. Our interest in them is for applications in reconstruction with motion-correction and truncated projections. Consistency conditions can take different forms, and for maximum flexibility the "projection form" of the conditions is preferred, to allow arbitrary subsets of projections to be considered. New consistency conditions will be presented for the case of fanbeam projetions taken along an infinite straight line. These conditions are both necessary and sufficient (i.e they are "complete" in the sense that no other independent conditions can be found). These conditions are analogues of the well-known Helgason Ludwig conditions for parallel geometries.

11h30 : Modeling Data Acquired in Medical and Biological Imaging Applications Dr. Grant T Gullberg, Lawrence Berkeley National Laboratory, University of California San Francisco.

Imaging in medicine and biology provides a wealth of information. The theme of this presentation is that modeling is the key to image formation and to interpretation of function in medicine and biology. This presentation provides a few examples of the models developed to fit SPECT imaging data for the extraction of medical and biological information. Examples include modeling the physics of the image detection process, in vivo biochemical processes, cardiac biomechanical properties, and kinetics of biological remediation. These are just a few examples that challenge physical scientists using models to extract from imaging data biological information in health and disease.

12h30 : Lunch, Somewhere in a nice place...

14h00 : Proximal tools for image reconstruction in dynamic Positron Emission Tomography, Nelly Pustelnik (ENS Lyon)

The first part of this talk is dedicated to proximal algorithms, which are designed to deal with convex criterion involving constraints and non-necessarily smooth functionals. A review of the primal proximal algorithms and the primal-dual proximal algorithms will be done. In the second part, we consider proximal tools in order to reconstruct dynamic Positron Emission Tomography (PET) data. This modality involves a projection operator combined with Poisson noise, leading to highly corrupted data. To optimize the quality of the reconstruction, we make use of the spatio-temporal characteristics of brain tissue activity.

La tomographie X dynamique consiste en la reconstruction d'objets dont les projections sont acquises alors qu'ils sont induits d'un mouvement (par exemple les battements cardiaques ou le mouvement respiratoire chez un patient). Le problème de reconstruction tomographique devient alors un problème 4D (3D spatiale ''+'' temps), à très faible nombre de données puisqu'une projection ne correspondra qu'à un instant spécifique de la séquence 4D. Nous avons élaboré dans un premier temps un modèle numérique de projection basé sur une modélisation de la fonction à reconstruire sur une base de B-splines, plus précis que les projecteurs conventionnels type ''voxel driven'' et ''ray driven''. L'utilisation d'un modèle plus réaliste de ce type permet d'interpréter au mieux les données, de manière à réduire le nombre de projections nécessaire à la reconstruction. Dans un second temps, le problème de la reconstruction dynamique est traité. Notre approche consiste à traiter cette reconstruction comme un problème inverse global avec un terme d'attache aux données prenant en compte la totalité des projections dynamiques pour estimer directement la séquence 4D de l'objet, en injectant une régularisation à la fois spatiale de l'objet, favorisant un objet globalement lisse et conservant les hauts contrastes (régularisation type variation totale), mais aussi temporelle et n'ayant pour seule hypothèse d'information a priori que la continuité et la périodicité du mouvement. On ne reconstruit donc qu'une période de mouvement de l'objet, sans estimation ni compensation de mouvement.

16h00 (or next time) : Mass and line geometry conservation in 2D dynamic ROI reconstruction, Laurent Desbat

We consider the mass preservation in dynamic tomography. We present an analytic compensation of deformations preserving the mass and the acquisition line geometry.We show 2D ROI reconstructions of truncated dynamic data.

This DROITE workshops are supported by a grant from << Région Rhône Alpes>> (ARC 6, T.I.C. et Usages Informatiques Innovants)

This workshop is supported by the labex CAMI and the ECCAMI project.