Algorithme rapide de reconstruction tomographique basé sur la compression des calculs par ondelettes

L'introduction de nouveaux systèmes de tomographie 3D à partir de détecteurs multi-lignes ou de détecteurs plats fait augmenter le nombre de données à traiter. De plus, pour certaines applications médicales le temps de reconstruction doit être réduit ( tomofluoroscopie 3D). Nous avons donc développé un nouvel algorithme de reconstruction 3D basé sur la compression des calculs. L'idée principale est d'adapter les techniques de compression à base d'ondelettes à la reconstruction tomographique. Pour cela, nous calculons une transformée en ondelettes indirecte de l'image f à travers la décomposition de ses projections (ou transformée de Radon) Rf. Cette approche est hiérarchique. En effet, nous reconstruisons dans un premier temps, les coefficients d'ondelettes aux échelles grossières, à partir de ces coefficients nous prédisons les coefficients significatifs aux échelles plus fines. Cette prédiction est obtenue en utilisant la structure des "Zerotree" introduite par J. Shapiro dans le cadre de la compression de données. En conclusion notre approche permet de rétroprojeter uniquement les coefficients contenant de l'information pertinante. Elle permet de reconstruire de 2 à 5 fois plus vite que une approche classique FBP (Filtered Back Projection) un volume tomographique (32 x 512 x 512)

Implementation and Performance of Factorized Backprojection on Low-cost Commercial-Off-The-Shelf Hardware

Traditional Synthetic Aperture Radar (SAR) systems are large, complex, and expensive platforms that require significant resources to operate. The size and cost of the platforms limits the potential uses of SAR to strategic level intelligence gathering or large budget research efforts. The purpose of this thesis is to implement the factorized backprojection SAR image processing algorithm in the C++ programming language and test the code\u27s performance on a low cost, low size, weight, and power (SWAP) computer: a Raspberry Pi Model B. For a comparison of performance, a baseline implementation of filtered backprojection is adapted to C++ from pre-existing MATLAB® code. The factorized backprojection algorithm shows a computational improvement factor of 2-3 compared to filtered backprojection. Execution on a single Raspberry Pi is too slow for real-time imaging. However, factorized backprojection is easily parallelized, and we include a discussion of parallel implementation across multiple Pis

2D-3D-Registrierung mit Parameterentkopplung für die Patientenlagerung in der Strahlentherapie

Die optimale Lagerung des Patienten ist von entscheidender Bedeutung für den Erfolg einer Bestrahlung. In dieser Arbeit wird ein 2D-3D-Registrierungsverfahren für Hochenergiekontrollaufnahmen entwickelt, das die relevante anatomische Information gezielt herausarbeitet. Virtuelle Projektionsbilder können unter Ausnutzung des 3D-Radonraumes schnell berechnet werden. Die mathematische Entkopplung der Freiheitsgrade ermöglicht eine vollständige und robuste Lagebestimmung innerhalb weniger Sekunden

2D-3D-Registrierung mit Parameterentkopplung für die Patientenlagerung in der Strahlentherapie

Die optimale Lagerung des Patienten ist von entscheidender Bedeutung für den Erfolg einer Bestrahlung. In dieser Arbeit wird ein 2D-3D-Registrierungsverfahren für Hochenergiekontrollaufnahmen entwickelt, das die relevante anatomische Information gezielt herausarbeitet. Virtuelle Projektionsbilder können unter Ausnutzung des 3D-Radonraumes schnell berechnet werden. Die mathematische Entkopplung der Freiheitsgrade ermöglicht eine vollständige und robuste Lagebestimmung innerhalb weniger Sekunden