Optimisation de l’extraction de lumière de scintillation dans les matrices de détecteurs pixellisés pour des applications en tomographie d’émission par positrons (TEP) et en tomodensitométrie (TDM)

Résumé : Les performances de détecteurs à scintillation, composés d’un cristal scintillateur couplé à un photodétecteur, dépendent de façon critique de l’efficacité de la collecte et de l’extraction des photons de scintillation du cristal vers le capteur. Dans les systèmes d’imagerie hautement pixellisés (e.g. TEP, TDM), les scintillateurs doivent être arrangés en matrices compactes avec des facteurs de forme défavorables pour le transport des photons, au détriment des performances du détecteur. Le but du projet est d’optimiser les performances de ces détecteurs pixels par l'identification des sources de pertes de lumière liées aux caractéristiques spectrales, spatiales et angulaires des photons de scintillation incidents sur les faces des scintillateurs. De telles informations acquises par simulation Monte Carlo permettent une pondération adéquate pour l'évaluation de gains atteignables par des méthodes de structuration du scintillateur visant à une extraction de lumière améliorée vers le photodétecteur. Un plan factoriel a permis d'évaluer la magnitude de paramètres affectant la collecte de lumière, notamment l'absorption des matériaux adhésifs assurant l'intégrité matricielle des cristaux ainsi que la performance optique de réflecteurs, tous deux ayant un impact considérable sur le rendement lumineux. D'ailleurs, un réflecteur abondamment utilisé en raison de ses performances optiques exceptionnelles a été caractérisé dans des conditions davantage réalistes par rapport à une immersion dans l'air, où sa réflectivité est toujours rapportée. Une importante perte de réflectivité lorsqu'il est inséré au sein de matrices de scintillateurs a été mise en évidence par simulations puis confirmée expérimentalement. Ceci explique donc les hauts taux de diaphonie observés en plus d'ouvrir la voie à des méthodes d'assemblage en matrices limitant ou tirant profit, selon les applications, de cette transparence insoupçonnée.

Algorithme de reconstruction itératif pour tomographie optique diffuse avec mesures dans le domaine temporel

L'imagerie par tomographie optique diffuse requiert de modéliser la propagation de la lumière dans un tissu biologique pour une configuration optique et géométrique donnée. On appelle cela le problème direct. Une nouvelle approche basée sur la méthode des différences finies pour modéliser numériquement via l'équation de la diffusion (ED) la propagation de la lumière dans le domaine temporel dans un milieu inhomogène 3D avec frontières irrégulières est développée pour le cas de l'imagerie intrinsèque, c'est-à-dire l'imagerie des paramètres optiques d'absorption et de diffusion d'un tissu. Les éléments finis, lourds en calculs, car utilisant des maillages non structurés, sont généralement préférés, car les différences finies ne permettent pas de prendre en compte simplement des frontières irrégulières. L'utilisation de la méthode de blocking-off ainsi que d'un filtre de Sobel en 3D peuvent en principe permettre de surmonter ces difficultés et d'obtenir des équations rapides à résoudre numériquement avec les différences finies. Un algorithme est développé dans le présent ouvrage pour implanter cette approche et l'appliquer dans divers cas puis de la valider en comparant les résultats obtenus à ceux de simulations Monte-Carlo qui servent de référence. L'objectif ultime du projet est de pouvoir imager en trois dimensions un petit animal, c'est pourquoi le modèle de propagation est au coeur de l'algorithme de reconstruction d'images. L'obtention d'images requière la résolution d'un problème inverse de grandes dimensions et l'algorithme est basé sur une fonction objective que l'on minimise de façon itérative à l'aide d'une méthode basée sur le gradient. La fonction objective mesure l'écart entre les mesures expérimentales faites sur le sujet et les prédictions de celles-ci obtenues du modèle de propagation. Une des difficultés dans ce type d'algorithme est l'obtention du gradient. Ceci est fait à l'aide de variables auxiliaire (ou adjointes). Le but est de développer et de combiner des méthodes qui permettent à l'algorithme de converger le plus rapidement possible pour obtenir les propriétés optiques les plus fidèles possible à la réalité capable d'exploiter la dépendance temporelle des mesures résolues en temps, qui fournissent plus d'informations tout autre type de mesure en TOD. Des résultats illustrant la reconstruction d'un milieu complexe comme une souris sont présentés pour démontrer le potentiel de notre approche.