Noise and Speckle Reduction in Doppler Blood Flow Spectrograms Using an Adaptive Pulse-Coupled Neural Network

A novel method, called adaptive pulse coupled neural network (AD-PCNN) using a two-stage denoising strategy, is proposed to reduce noise and speckle in the spectrograms of Doppler blood flow signals. AD-PCNN contains an adaptive thresholding PCNN and a threshold decaying PCNN. Firstly, PCNN pulses based on the adaptive threshold filter a part of background noise in the spectrogram while isolating the remained noise and speckles. Subsequently, the speckles and noise of the denoised spectrogram are detected by the pulses generated through the threshold decaying PCNN and then are iteratively removed by the intensity variation to speckle or noise neurons. The relative root mean square (RRMS) error of the maximum frequency extracted from the AD-PCNN spectrogram of the simulated Doppler blood flow signals is decreased 25.2% on average compared to that extracted from the MPWD (matching pursuit with Wigner Distribution) spectrogram, and the RRMS error of the AD-PCNN spectrogram is decreased 10.8% on average compared to MPWD spectrogram. Experimental results of synthetic and clinical signals show that the proposed method is better than the MPWD in improving the accuracy of the spectrograms and their maximum frequency curves

Efficacité de détection en tomographie d'émission par positrons: une approche par intelligence artificielle

En Tomographie d'Émission par Positrons (TEP), la course à la résolution spatiale nécessite des détecteurs de plus en plus petits, produisant plus de diffusion Compton avec un impact négatif sur l’efficacité de détection du scanner. Plusieurs phénomènes physiques liés à cette diffusion Compton entachent tout traitement des coïncidences multiples d'une erreur difficile à borner et à compenser, tandis que le nombre élevé de combinaisons de détecteurs complexifie exponentiellement le problème. Cette thèse évalue si les réseaux de neurones constituent une alternative aux solutions existantes, problématiques parce que statistiquement incertaines ou complexes à mettre en œuvre. La thèse réalise une preuve de concept pour traiter les coïncidences triples et les inclure dans le processus de reconstruction, augmentant l'efficacité avec un minimum d'impact sur la qualité des images. L'atteinte des objectifs est validée via différents critères de performance comme le gain d'efficacité, la qualité de l'image et le taux de succès du calcul de la ligne de réponse (LOR), mesurés en priorité sur des données réelles. Des études paramétriques montrent le comportement général de la solution : un réseau entraîné avec une source générique démontre pour le taux d'identification de la LOR une bonne indépendance à la résolution en énergie ainsi qu'à la géométrie des détecteurs, du scanner et de la source, pourvu que l'on ait prétraité au maximum les données pour simplifier la tâche du réseau. Cette indépendance, qui n'existe en général pas dans les solutions existantes, laisse présager d'un meilleur potentiel de généralisation à d'autres scanners. Pour les données réelles du scanner LabPET[indice supérieur TM], la méthode atteint un gain d'efficacité aux alentours de 50%, présente une dégradation de résolution acceptable et réussit à recouvrer le contraste de manière similaire aux images de référence, en plus de fonctionner en temps réel. Enfin, plusieurs améliorations sont anticipées