Type de stage
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Stage de Master 2 / stage de fin d’étude d’école d’ingénieur
Date ou durée du stage
- 6 mois
Contexte
L’imagerie médicale ultrasonore est un outil de diagnostic crucial et courant pour la pratique clinique. C’est une modalité d’imagerie non-ionisante, non-invasive et qui classiquement permet de visualiser les tissus mous en temps réel en mode échographie et les flux sanguins en mode Doppler. Bien qu’établi dans les pratiques de santé depuis plusieurs décennies, l’imagerie ultrasonore est un domaine de recherche très actif et de nouveaux modes d’imagerie ultrasonore émergent régulièrement pour améliorer le contraste et ouvrir l’accès à la mesure de nouveaux paramètres physiques pouvant servir de biomarqueurs. Par exemple, l’échographie de contraste, et des modalités multi-ondes telles que l’élastographie ou la photoacoustique.
L’équipe Développement d’imagerie et de thérapie ciblée pour le cancer et l’inflammation (IT2D) du Laboratoire d’Imagerie Biomédicale (LIB) développe une méthode d’imagerie ultrasonore non-conventionnelle : la tomographie 3D photoacoustique et ultrasonore combinée. Ce mode d’imagerie innovant fait apparaitre de multiples paramètres (de l’ordre de 7-8) dans l’algorithme de reconstruction des images: la vitesse du son, et des paramètres de positionnement 3D du détecteur. Une mauvaise estimation d’un des paramètres conduit à une dégradation de l’image notamment en terme de résolution et de contraste en plus de la distorsion de l’objet imagé.
Des méthodes basées sur le principe de l’ “autofocus” ont été implémentées [1,2] en imagerie ultrasonore pour optimiser le paramètre vitesse du son (considérée comme uniforme dans le milieu imagé) et ainsi améliorer la reconstruction d’image en mode échographique classique. Par ailleurs, pour le problème complexe de la tomographie ultrasonore 3D à 8 paramètres, des premières méthodes d’optimisation ont été implémentées au laboratoire en 2020 sur des signaux synthétiques. Ces méthodes se sont révélées très prometteuses. Il apparaît cependant que : 1) le choix du critère d’optimisation n’a pas été pleinement satisfaisant pour retrouver exactement les paramètres d’entrée des données simulées, causant un biais dans les images, et 2) l’implémentation sur des signaux expérimentaux nécessite également un travail de conception des objets modèles qui permettraient de déterminer de façon fiable les paramètres recherchés.
L’objectif du stage est d’optimiser la recherche des paramètres à partir de signaux expérimentaux enregistrés sur des milieux modèles. Pour ce faire, la/le stagiaire s’appuiera sur les algorithmes de reconstruction déjà développés, des données issues de simulations numériques et d ‘expérimentations disponibles au laboratoire également. Elle/il aura pour point de départ des algorithmes développés en 2020, ainsi que sur ses propres connaissances dans le domaine de l’optimisation et du traitement d’image.
[1] Treeby B, Varslot T, Zhang E, Laufer J and Beard P. Automatic sound speed selection in photoacoustic image reconstruction using an autofocus approach. J Biomed. Opt. 2011
[2] M. E. Anderson, M. S. McKeag and G. E. Trahey. The impact of sound speed errors on medical ultrasound imaging. J. Acoust. Soc. Am. 2000
Objectif
L’objectif du stage est de développer un critère et une méthode d’optimisation pour déterminer automatiquement et finement , sur des données expérimentales, le jeu de paramètres correspondant à la reconstruction optimisée. Ce jeu de paramètre est actuellement déterminé manuellement ce qui est une étape fastidieuse et limitante dans le développement de la tomographie ultrasonore 3D.
Mission(s)
Après un temps d’appropriation des méthodes de reconstruction, des paramètres en jeu et des premières méthodes d’optimisation implémentées, la/le stagiaire testera plusieurs critères d’optimisation pour trouver le plus pertinent pour le problème. Elle/il s’appuiera d’abord sur des données synthétiques et donc bien maitrisées, et pourra être amené à modifier l’approche d’optimisation au besoin. Après validation sur les données synthétique, elle/il testera un ou deux critères/algorithmes choisis sur des données expérimentales et comparera ses résultats au résultat de la recherche manuelle du jeu de paramètres, ainsi que les différences de qualités d’images obtenues.
Compétences
- Bonnes connaissances en algorithmes d’optimisation et en traitement de signal et traitement d’image requises
- Expérience de développement informatique sous Matlab ou C/C++
Rémunération
Gratifications de stage
Contact
Jérôme GATEAU, jerome.gateau[at]sorbonne-universite.fr
tel : 01.44.27.22.65
Lieu du stage : Laboratoire d’Imagerie Biomédiale – Equipe Imagerie et développement de nouvelles thérapies, 15 rue de l’Ecole de Médecine, 75006 Paris