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Reconstruction en tomographie optique de fluorescence
L. Hervé, A.da Silva, A.Koenig, J-M Dinten
Département des micro-Technologies pour la Biologie et la Santé (DTBS)
LETI-CEA Recherche Technologique, Grenoble
Nous développons au CEA-LETI un tomographe optique de fluorescence pour
petits animaux afin de caractériser de façon non invasive, les tumeurs marquées par un
fluorophore. La technique consiste en l’illumination du milieu sondé par un laser
infrarouge (=690nm) qui va exciter les marqueurs. La fluorescence (=780nm) émise
par ceux-ci ainsi que l’excitation sont mesurées en sortie du milieu par une caméra CCD.
Au vu des caractéristiques des matériaux biologiques dans la gamme de longueurs d’onde
considérée, la propagation de la lumière est modélisée par l’équation de diffusion de
Helmholtz. Cette propagation est caractérisée en chaque point du milieu par un scalaire k2
qui décrit l’atténuation de l’onde lumineuse.
La connaissance de ce modèle et de la géométrie de système (position des sources
et des détecteurs) permet, dans un premier temps, de reconstruire en trois dimensions la
carte des atténuations k2 à partir de la mesure de la lumière d’excitation. Pour cela, nous
utilisons une approche de reconstruction dans laquelle la carte courante de k2 intervient
dans le modèle de propagation. Nous le mettons donc régulièrement à jour durant cette
reconstruction. Dans un deuxième temps, nous pouvons procéder à la reconstruction de la
carte de la fluorescence à partir des mesures d’émission et grâce au modèle de
propagation mis à jour.
Un certain nombre de reconstructions s’appuyant sur cette approche a déjà été
réalisé avec succès sur notre banc de tomographie. Des fantômes diffusants munis de
capillaire(s) fluorescent(s), tout d’abord de propriétés optiques légèrement inhomogènes
puis fortement inhomogènes ont été testés. Notre technique a aussi révélé des résultats
encourageants sur un lot de 17 souris saines ou malades de cancer du poumon où nous
avons été capables de discriminer les deux types de souris et de montrer des corrélations
avec l’observation par dissection.
À l’heure actuelle, un certain nombre de pistes restent ouvertes pour améliorer la
qualité des reconstructions. Tout d’abord, les zones peu absorbantes des tissus
biologiques (peau, graisse) et les zones de forte absorption (foie, poumon) conduisent à
des signaux détectés pouvant varier de deux ordres de magnitudes. Face à la complexité
de telles configurations, le modèle de propagation utilisé nécessite d’effectuer des
approximations. Cet écart entre le modèle et la réalité rend la reconstruction sensible au
schéma numérique adopté (discrétisation a priori par différences finies ou approche
analytique discrétisée). Par ailleurs, nous avons remarqué que les reconstructions
obtenues varient selon le critère de convergence retenu en raison du mauvais
conditionnement des systèmes d’équations à résoudre et donc leur sensibilité au bruit.
Nous cherchons à déterminer quel type d’algorithme de reconstruction est le mieux
adapté à notre problème (ART, gradient conjugué, EM…) et à mettre en place une
stratégie de régularisation.
Ces problématiques seront discutées et illustrées dans la présentation.