Efficient binary reconstruction for non destructive evaluation using gammagraphy

International audienceThe localization and the sizing of 3D flaws within a homogeneous metallic media is a major task for non destructive evaluation (NDE). This paper adresses the problem of the reconstruction of such flaws using an efficient binary algorithm. Basically, the method rests on the fact that a simple binary constraint suffices for an accurate and robust reconstructions in the context of NDE. A heuristic minimization, computationally attractive, is designed in order to provide fast reconstructions. The proposed algorithm is compared with standard binary (the iterated conditional mode algorithm) and non binary (penalized approach with convex potentials Gibbs random fields) reconstruction techniques

Accélération d'une approche régularisée de reconstruction en tomographie à rayons X avec réduction des artéfacts métalliques

Résumé Ce travail porte sur l'imagerie par tomographie à rayons X des vaisseaux périphériques traités par angioplastie avec implantation d'un tuteur endovasculaire métallique. On cherche à détecter le développement de la resténose en mesurant la lumière du vaisseau sanguin imagé. Cette application nécessite la reconstruction d'images de haute résolution. De plus, la présence du tuteur métallique cause l'apparition d'artéfacts qui nuisent à la précision de la mesure dans les images reconstruites dans les appareils tomographiques utilisés en milieu clinique. On propose donc de réaliser la reconstruction à l'aide d'un algorithme axé sur la maximisation pénalisée de la log-vraisemblance conditionnelle de l'image. Cet algorithme est déduit d'un modèle de formation des données qui tient compte de la variation non linéaire de l'atténuation des photons X dans l'objet selon leur énergie, ainsi que du caractère polychromatique du faisceau X. L'algorithme réduit donc effectivement les artéfacts causés spécifiquement par le tuteur métallique. De plus, il peut être configuré de manière à obtenir un compromis satisfaisant entre la résolution de l'image et la variance de l'image reconstruite, selon le niveau de bruit des données. Cette méthode de reconstruction est reconnue pour donner des images d'excellente qualité. Toutefois, le temps de calcul nécessaire à la convergence de cet algorithme est excessivement long. Le but de ce travail est donc de réduire le temps de calcul de cet algorithme de reconstruction itératif. Cette réduction passe par la critique de la formulation du problème et de la méthode de reconstruction, ainsi que par la mise en oeuvre d'approches alternatives.---------- Abstract This thesis is concerned with X-ray tomography of peripheral vessels that have undergone angioplasty with implantation of an endovascular metal stent. We seek to detect the onset of restenosis by measuring the lumen of the imaged blood vessel. This application requires the reconstruction of high-resolution images. In addition, the presence of a metal stent causes streak artifacts that complicate the lumen measurements in images obtained with the usual algorithms, like those implemented in clinical scanners. A regularized statistical reconstruction algorithm, hinged on the maximization of the conditional log-likelihood of the image, is preferable in this case. We choose a variant deduced from a data formation model that takes into account the nonlinear variation of X~photon attenuation to photon energy, as well as the polychromatic character of the X-ray beam. This algorithm effectively reduces the artifacts specifically caused by the metal structures. Moreover, the algorithm may be set to determine a good compromise between image resolution and variance, according to data noise. This reconstruction method is thus known to yield images of excellent quality. However, the runtime to convergence is excessively long. The goal of this work is to reduce the reconstruction runtime