Diffuse optical tomography and fluorescence for tumour detection
Tomographie optique diffuse et de fluorescence pour la détection de tumeurs
Résumé
Time-Resolved Diffuse Optical Tomography (TR-DOT), the main subject of this thesis, is a method for retrieving specific information on optical properties (absorption and diffusion) of biological tissues. The goal of the project is to build a machine for measurements (tomograph), perhaps portable, for reconstructing images in 2D/3D for the optical maps of a patient or an object with a sufficient resolution to be used in a medical environment (hospitals) in order to perform preclinical diagnosis. This technic has the advantage to be non-invasive and a non-irradiation technique.
In this thesis, we are interested to the reconstruction problem. A study of the forward and inverse problem is proposed using the diffusion approximation model for contact and non-contact measurements. The reconstruction is treated as an optimization problem based on adjoint methods.
La tomographie optique diffuse et de fluorescence résolue en temps (TR-DOTF), objet de cette thèse, est une méthode qui permet de fournir une information sur les propriétés optiques de diffusion et d’absorption des tissus
biologiques. L’objectif à terme du projet est de concevoir un appareil de mesure (tomographe), éventuellement portatif, permettant de reconstruire des images multidimensionnelles 2D/3D des cartes optiques du milieu avec une résolution suffisante pour être utilisée en milieu hospitalier à des fins de diagnostic préclinique. L’avantage notable de cette technique est d’être non-invasive et non-irradiante.
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de reconstruction. Nous proposons en particulier une étude du problème direct et inverse en se plaçant dans le cadre de l'approximation de diffusion pour des mesures de type contact et non-contact. Ce problème de reconstruction est traité comme un problème d'optimisation basé sur une méthode de l'adjoint.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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