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Implantation d’un algorithme de reconstruction
itératif 4D en tomodensitométrie à faisceau conique
Mémoire
Julia Mascolo-Fortin
Maîtrise en physique médicale
Maître ès sciences (M.Sc.)
Québec, Canada
© Julia Mascolo-Fortin, 2017

Implantation d’un algorithme de reconstruction
itératif 4D en tomodensitométrie à faisceau conique
Mémoire
Julia Mascolo-Fortin
Sous la direction de:
Philippe Després, directeur de recherche

Résumé
La tomodensitométrie avec faisceau conique (CBCT) est actuellement utilisée en radiothéra-
pie externe pour visualiser le patient dans la salle de traitement. Le mouvement respiratoire
des patients y est encore difficilement pris en compte et des avancées sur le sujet pourraient
améliorer la précision des traitements. En ce sens, l’obtention d’une séquence imageant les
mouvements dans la région d’intérêt serait souhaitable. Ce mémoire présente le développe-
ment d’un algorithme de reconstruction 4D pour CBCT qui tente de répondre à certains
besoins cliniques, soit l’obtention d’une qualité d’image suffisante, une facilité de mise en
place clinique et une rapidité de calcul. L’algorithme 4D développé se base sur l’algorithme
itératif convexe avec sous-ensembles ordonnés et régularisation de variation totale. Cette mé-
thode a été choisie pour sa rapidité d’exécution, procurée par l’utilisation de sous-ensembles et
la parallélisation des calculs sur carte graphique, et pour sa capacité à diminuer les artéfacts
de rayons, communs en imagerie 4D, procurée par la régularisation de variation totale. La
méthode développée pour obtenir une image 4D à partir d’acquisitions CBCT standards a fait
appel à l’algorithme Amsterdam Shroud pour déduire le mouvement respiratoire de l’ensemble
de projections CBCT. Elle a été validée sur un fantôme numérique et sur des acquisitions cli-
niques. Les résultats obtenus démontrent le potentiel de l’algorithme, puisqu’une image de
résolution spatiale et temporelle satisfaisante a été reconstruite en moins de 5 minutes. Un
tel temps de calcul se compare avantageusement à d’autres méthodes disponibles et ouvre la
porte à une visualisation rapide du mouvement respiratoire en salle de traitement.
iii

Abstract
Cone beam computed tomography (CBCT) is currently used to visualize patients directly in
the treatment room. However, the respiratory movement is still hardly taken into account
and new developments could improve the precision of treatment. To this end, obtaining a
film imaging movements in the region of interest would be beneficial. This master’s thesis
presents the development of a reconstruction algorithm for 4D CBCT which seeks to respond
to particular clinical needs, namely sufficient image quality, clinical implementation simplicity
and high computational speed. The developed 4D algorithm is based on the ordered subsets
convex iterative algorithm combined with the total variation minimization regularization tech-
nique. This method was chosen for its fast execution time, enabled by the use of subsets and
the parallelization on GPU, and for its capability to reduce streaking artifacts, common on 4D
imaging, enabled by the total variation regularization. The method developed to reconstruct
a 4D image from standard CBCT scans employed the Amsterdam Shroud algorithm to deduce
respiratory movement of a CBCT projections’ set. Its validation was performed on a numer-
ical phantom and on clinical datasets. Results demonstrate the potential of the algorithm,
since an image with sufficient spatial and temporal resolution was reconstructed in less than 5
minutes. Such computational times can be compared favorably with other available methods
and could allow for online applications.
iv

Table des matières
Résumé iii
Abstract iv
Table des matières v
Liste des tableaux vii
Liste des figures viii
Liste des acronymes et des unités utilisés x
Remerciements xii
Avant-propos xiii
1 Introduction 1
1.1 Tomodensitométrie ................................ 2
1.1.1 Rétroprojection filtrée .......................... 3
1.1.2 TDM dans le contexte de la radiothérapie externe .......... 4
1.2 Algorithme OSC-TV ............................... 6
1.2.1 Principe général de la reconstruction itérative ............. 6
1.2.2 Algorithme d’espérance-maximisation ................. 7
1.2.3 Utilisation de l’algorithme EM en TDM ................ 9
1.2.4 Algorithme EM de type convexe .................... 11
1.2.5 Utilisation de sous-ensembles ordonnés ................. 11
1.2.6 Régularisation de variation totale .................... 12
1.3 Imagerie 4D .................................... 14
1.3.1 Obtention du signal respiratoire ..................... 14
1.3.2 Regroupement des sous-ensembles ................... 16
1.3.3 Reconstruction 4D ............................ 16
1.4 Objectif du projet ................................ 19
2 Étude du mouvement respiratoire 21
2.1 Algorithme Amsterdam Shroud ......................... 21
2.2 Données d’essai .................................. 22
2.3 Application de l’algorithme AS ......................... 22
2.4 Traitement du signal respiratoire ........................ 25
2.5 Séparation en sous-ensembles respiratoires ................... 26
v