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.