Réalisateur : P HAM T RONG T ÔN Tuteur : Dr. NGUYEN DINH THUC

1. ECOLE DES SCIENCES NATURELLES Avec le soutien de l’AUF LA TRANSFORMATION DE RADON & SON APPLICATION EN TRAITEMENT DE LA RADIOGRAPHIE PULMONAIRE Réalisateur : PHAM TRONG TÔN Tuteur : Dr. NGUYEN DINH THUC

2. L’Imagerie Médicale Aujourd’hui • Informatisation des systèmes d’acquisitions des images médicales. • Outil informatique permet de manipuler la qualité et la visibilité des radiographies. • Les machines de tomographie médicale donnent les images excellentes de l’intérieur du corps humain • CT Scanner (Tomographie X) • Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) • Tomographie par Émission de Positons (TEP) • Gamma Caméra (SPECT)…

3. Analyse d’Image Médicale • Une nouvelle branche dans l’Imagerie Médicale. • La tâche principale est de détecter et de localiser les anomalies dans les images médicales. • Une recherche intensive dans beaucoup de départements d’Imagerie : MIT, INPG, Université de Liège …

4. Limites des Méthodes Existantes • Sans utilisationdes informations spécifiques du système d’Imagerie Médicale comme la mesure d’UH, les données générées. • Dépendance de la qualité de l’image médicale obtenue. • Application limitée à certain organisme du corps humain. • Difficulté d’intégreraux systèmes d’Imagerie Médicale actuels.

5. Méthode de Détection des Anomalies Pulmonaires (DAP) • Facilité du processus de développement et d’intégration dans un système tomographique actuel. • Profit des données générées durant la phase de projection et de reconstruction. • Flexibilité et indépendance de la plate-forme • Extension pour les autres organismes : le foie, le rein ou le cerveau. • Convenance avec plusieurs types de machine tomographique comme IRM, TEP, SPECT.

6. Réalisation du Processus Matrice de Radon (sinogramme) CT Scanner Projection (1) (2) Radiographie pulmonaire (3) Détection des anomalies Algorithme de Reconstruction Vérification des résultats (4) f(x, y) Représentation de l’image au moniteur Reconstitution de l’image (6) (5)

7. Prétraitement des Radiographies • Amélioration de la qualité de la radiographie obtenue. • Augmentation de la visibilité de la région d’intérêt dans une radiographie. • Application des algorithmes de traitement d’image numérique : • ajustement du contraste • manipulation par histogramme • changement de la taille • correction des bruits

8. Problèmes et Solutions • Deux problèmes principaux dans la technique de Tomographie X • Projectiondu rayonnement X. • Reconstructionde l’image à partir de ses projections. • Outil mathématique pour régler ces problèmes  théorie de transformation de Radon • transformation de Radon Projection. • transformation de Radon inverse Reconstruction.

9. Transformation de Radon • Soit f(x, y) une fonction continue et à support compact dans R2. La transformation de Radon est définie par : • {θfixé, p∊(-∞,+∞)} la mesure de Radon (Rf)(θ,s) =une projection ou un profilde l’objet. • {θ∊[0, 2π), p∊(-∞,+∞)} l’ensemble des projections (Rf)(θ,s) =lesinogrammede transformation. • Trois propriétés importantes : linéarité, translation et rotation. • Relation avec d’autres transformations: Fourier et Hough.

10. Transformation de Radon d’une Image Numérique • Un pixel dans l’image est représenté par un carré d’unité, centre O, arrête h et niveau de gris I(x,y). • Calcul de la transformation de Radon d’un carré d’unité dans un intervalle d’angle θ∊[0,π/4). • Application des propriétés linéarité et translation pour déduire la transformation de Radon de l’image.

11. Localisation Application pour la Détection des Anomalies Pulmonaires • Calculde la transformation de Radon de la radiographie examinée. • Localisationdes peaks situés dans le sinogramme de transformation de Radon. • Positionnement des anomalies correspondantes dans la radiographie originaire grâce aux deux paramètres importants : angle θ et déplacement s. Projection X

12. Localisation des Peaks • Peak représenté par un point ayant la valeur maximale locale dans la matrice de transformation de Radon. • Application de l’algorithmeHill-Climbing pour chercher des peaks dans une matrice de Radon.

13. Problème de Reconstruction d’Image en Géométrie Parallèle • En effet, il existe trois méthodes principales. • Méthode directe de Fourier : implémentation du théorème du profil central • Méthode du filtrage de la rétro-projection • Méthode de rétro-projection des projections filtrées

14. Application pour la Vérification des Résultats Détectés • La fonction reconstituée f(x,y) comporte les informations de densité de l’image reconstruite. Pour chaque peak localisé • Calculde la valeur de densité ou la valeur d’UH de la région correspondante dans la radiographie originaire. • Comparaisonavec la valeur de densité des anomalies pulmonaires expérimentées. • Élimination des résultats inappropriés.

15. Plate-forme RadioAnalyser • Construction de l’interface du programme. • Complétion des fonctions de prétraitement de la radiographie. • Prêt à l’intégration des modules de diagnostic médical.

16. Conclusion & Problème Ouvert • Étude de la théorie de transformation de Radon et le problème de reconstruction en géométrie parallèle. • Proposition et expérimentation d’une nouvelle méthode pour détecter les anomalies dans une radiographie pulmonaire. • Extension au problème de projection et de reconstruction en géométrie divergente. • Développement de la plateforme RadioAnalyser permet de : • analyser d’autres organismes • intégrer un module de diagnostic médical en se basant sur les résultats détectés