Nouvelles architectures en géométrie inverse pour l’imagerie à rayon X spectrale

Des technologies émergentes dans le domaine des sources à rayons X et des détecteurs permettent d’imaginer de nouveaux systèmes en rupture pour l’imagerie 3D. En tomographie conventionnelle, un détecteur de grande surface acquiert des images d’un objet exposé aux rayons X issus d’une source ponctuelle. Les nouvelles générations de scanners médicaux intègrent par ailleurs des détecteurs semi-conducteurs spectrométriques permettant un gain réel en terme de qualité d’image. La thèse proposée consiste à changer de paradigme en concevant un système qui associe une multitude de sources à rayons X distribuées à un détecteur spectrométrique de petite taille. Ce type de géométrie inversée est innovante en terme d’architectures systèmes et permet de relâcher la contrainte sur la dimension du capteur ainsi que de réduire certains artéfacts. Le travail de thèse s’articulera autour de la conception et simulation de nouveaux systèmes en géométrie inverse et du développement d’algorithmes de reconstruction associés. Ces algorithmes, basés sur des méthodes proximales et pouvant intégrer des réseaux de neurones, devront tirer profit de la richesse de l’information fournie par le détecteur spectrométrique en condition d’acquisition parcimonieuse. Le doctorant s’appuiera sur les outils de simulation et de reconstruction développés au sein du laboratoire et bénéficiera aussi de moyens expérimentaux permettant de valider les développements. Il évoluera au sein d’un laboratoire pluridisciplinaire avec une longue expérience en conception de détecteurs spectrométriques et dimensionnement de systèmes à rayons X. Des échanges avec des équipes externes au CEA, notamment des radiologues, permettra d’alimenter les recherches en y intégrant un besoin final.