Cramér-Rao bounds and condition number in SPECT: Comparison between conventional thin holes collimator and emission tomography project with large and long holes collimators

Objectives: The project of emission tomography with large and long holes collimators (CACAO-TROLL), was proposed some time ago. The use of collimators with larger holes is intended to increase the number of photons detected and therefore the information available to reconstruct the images. This project is however exploratory and most research works in SPECT stick today to the conventional thin hole collimator (CTHC). It may be objected that if the number of photons increases, the information conveyed by each photon is lower. This thought is however inconsistent with our previously published demonstration using information theory. We develop here another approach. Methods: We first derived a formula to express the response function of the CACAO-TROLL acquisition, taking a complete account of the depth dependence and the attenuation of the gamma ray in the collimator. The conventional SPECT response function was modelled by using the formula of Youngho Seo (JNM 2005 vol 46 n 5 pp 868) standing for a VPC-45 LEHR collimator. For both projects, various parameters were tested in a 2D reduction of the problem in the transverse plane. Results: The results show a slight shift between the behaviour of the condition numbers and the Cramér-Rao bounds. For small image size (less than 30x30) the CACAO-TROLL project exhibits a lower condition number than CTHC, and higher Cramér-Rao bounds. For larger sizes, both factors increase steeply for CTHC. Finally, for a proper choice of the holes geometry, the Cramér-Rao bound is more than an order of magnitude better for the CACAO-TROLL project than for CTHC. Conclusions: This calculation confirms, at least in theory, that increasing the number of collected photons and the accuracy of the collimation can lead to better estimates in emission tomography. A good algorithm to fully benefit from this improved acquisition may remain a challenging point. It is to be expected that this calculation may stimulate such research in a near future

Characterization of maximum likelihood solutions to image reconstruction in photon emission tomography

Characterization of maximum likelihood solutions to image reconstruction in photon emission tomography  

Enzymatic Synthesis of M1Gâ Deoxyribose

Adducts formed between electrophiles and nucleic acid bases are believed to play a key role in chemically induced mutations and cancer. M1Gâ dR is an endogenous exocyclic DNA adduct formed by the reaction of the dicarbonyl compound malondialdehyde with a dG residue in DNA. It is an intermediate in the synthesis of a class of modified oligodeoxyribonucleotides that are used to study the mutagenicity and repair of M1G. This unit presents methods for synthesizing M1Gâ dR by enzymatic coupling.Peer Reviewedhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/143678/1/cpnc0102.pd

ElonCam : Système de vision pour mesurer la croissance des plantules en phase hétérotrophe

Système de vision pour mesurer la croissance des plantules en phase hétérotrophe

ElonCam : instrumentation et analyse d'images pour le suivi automatisé individualisé du développement de semences et de plantules

Le système ElonCam est en cours de développement dans le cadre d\u27une collaboration entre le LARIS, le GEVES-SNES et l\u27INRA d\u27Angers - IRHS. Il s’agit d’un système de vision, constitué d’un système d’acquisition d’images piloté par ordinateur, et d’un logiciel de traitement et d\u27analyse d\u27images couleur RVB, qui permet de réaliser des mesures automatisées sur les semences et les plantules au cours de leur développement. Le système d’acquisition peut incorporer différentes modalités d\u27imagerie, et il est actuellement employé en imagerie visible (voir Fig. 1). L\u27acquisition des images est effectuée en lumière verte inactinique (censée simuler l\u27obscurité et ne pas influencer le développement des plantules). Afin de minimiser l\u27apport d\u27énergie lumineuse l\u27éclairage intermittent est synchronisé avec la prise de vue. Les graines sont semées dans une boîte de Pétri contenant de la gélose (milieu de culture transparent) placée à la verticale afin de respecter le géotropisme. Le logiciel de traitement d\u27images détecte, isole, labellise puis mesure les semences et les plantules. L\u27analyse numérique des images permet d\u27aboutir à la mesure individuelle automatisée des semences au cours de la germination puis des plantules et de leurs organes d\u27intérêt en fonction du temps, selon les conditions de la croissance. Afin de gérer les croisements de plantules, un algorithme de suivi de structures arborescentes a été développé. Le système de vision vise à contribuer au phénotypage automatisé haut-débit des semences et plantules, afin de tester la capacité à germer et la vitesse de croissance pour différentes espèces et différents génotypes, et en vue d\u27améliorer leurs propriétés et rendement. Le système a été testé pour la caractérisation de différentes espèces comme Medicago truncatula, colza, blé, tournesol, et également la betterave dans le cadre du programme ANR Investissements d\u27Avenir AKER où les coauteurs sont impliqués et qui concerne l\u27amélioration de la betterave sucrière pour laquelle la France est l\u27un des premiers producteurs mondiaux. Ce travail a bénéficié d\u27une aide de l\u27État gérée par l\u27Agence Nationale de la Recherche au titre du programme "Investissements d\u27Avenir" portant la référence ANR-11-BTBR-0007 (programme AKER)

Instrumentation and digital image processing for multimodality imagery applied to seeds and seedlings

Instrumentation and digital image processing for multimodality imagery applied to seeds and seedlings

Suivi automatisé de l’allongement des plantules et intérêt des différentes modalités d’imagerie

Suivi automatisé de l’allongement des plantules et intérêt des différentes modalités d’imagerie

Différentes modalités d'imagerie (visible, thermographie, hyperspectrale) pour le phénotypage des semences et plantules

Différentes modalités d\u27imagerie (visible, thermographie, hyperspectrale) pour le phénotypage des semences et plantules

Low-cost biospeckle imaging applied to the monitoring of seed germination

Low-cost biospeckle imaging applied to the monitoring of seed germination