L’objectif de ce projet est de développer des nouvelles méthodes de reconstruction d’images médicale multimodales en utilisant des techniques d’intelligence artificielle.
En imagerie multimodale, les techniques actuelles permettent de reconstruire les différentes modalités (TDM, TEP, IRM, ou encore scintigraphie) indépendamment. Or il est possible d’exploiter l’information inter-modalité afin de « consolider » les images pour réduire le bruit, et in fine de permettre une réduction de la dose. Cette information peut être basée sur des modèles analytiques, mais elle peut être aussi apprise. Dans ce projet nous allons explorer les méthodes d’apprentissage automatique et profond afin d’exploiter l’information inter-modalité, de telle sorte que les images se « parlent entre elles ». Les méthodes concerneront principalement les imageries TEP/TDM et TEP/IRM.
Nous développerons un prototype de logiciel qui sera ensuite intégré aux logiciels de reconstruction avec nos partenaires du LaTIM et du CEA. La qualité des images sera évaluée par nos partenaires du CHU Poitiers.
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