Amélioration qualitative et quantitative de reconstruction TEP sur plate-forme graphique

In positron emission tomography, reconstructed images suffer from a high noise level and a low resolution. Iterative reconstruction processes require an estimation of the system response (scanner and patient) and the quality of the images depends on the accuracy of this estimate. Accurate and fast to compute models already exists for the attenuation, scattering, random coincidences and dead times. Thus, this thesis focuses on modeling the system components associated with the detector response and the positron range. A new multi-GPU parallelization of the reconstruction based on a cutting of the volume is also proposed to speed up the reconstruction exploiting the computing power of such architectures. The proposed detector response model is based on a multi-ray approach that includes all the detector effects as the geometry and the scattering in the crystals. An evaluation study based on data obtained through Mote Carlo simulation (MCS) showed this model provides reconstructed images with a better contrast to noise ratio and resolution compared with those of the methods from the state of the art. The proposed positron range model is based on a simplified MCS, integrated into the forward projector during the reconstruction. A GPU implementation of this method allows running MCS three order of magnitude faster than the same simulation on GATE, while providing similar results. An evaluation study shows this model integrated in the reconstruction gives images with better contrast recovery and resolution while avoiding artifacts.En tomographie par émission de positon, les images souffrent d'un bruit élevé et d'une résolution faible. Leur reconstruction à l'aide d'un processus itératif nécessite d'estimer la réponse du système (scanner et patient) et leur qualité dépend directement de la précision de cette estimation. Des méthodes fidèles et rapides d'exécution existent pour estimer les composantes d'atténuation, de diffusion, les coïncidences fortuites ainsi que les temps morts. Cette thèse propose des méthodes de modélisation précises des composantes du système associées au détecteur du scanner et au parcours du positon. Une nouvelle méthode de parallélisation de la reconstruction sur plateforme multi-GPU basée sur une découpe du volume reconstruit est aussi proposée, afin d'exploiter la puissance de calcul d'une telle architecture pour accélérer la reconstruction. Le modèle de la réponse du détecteur proposé exploite une approche multiligne et intègre les effets associés à la géométrie du détecteur et à la diffusion intercristaux. Une étude d'évaluation basée sur des données obtenues par simulation Monte-Carlo (SMC) montre, par rapport à l'état de l'art, une amélioration du rapport contraste sur bruit et de la résolution des images reconstruites. Le modèle du parcours du positon proposé repose sur une SMC simplifiée, intégrée à l'opération de projection dans la reconstruction. Cette simulation implémentée sur GPU fournit des résultats proches de ceux obtenus avec la plateforme GATE pour des temps d'exécution de trois ordres de grandeur plus courts. Une étude d'évaluation montre que cette méthode permet une amélioration importante du contraste et de la résolution, sans introduire d'artefacts