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0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 28/3-4 - 2011  - pp.329-374  - doi:10.3166/ts.28.329-374
TITRE
OPTIMED : optimisation itérative pour la résolution de problèmes inverses de grande taille

TITLE
OPTIMED: iterative optimization for large-scale inverse problems in medical imaging

RÉSUMÉ

Cet article s’intéresse au développement d’algorithmes itératifs pour la reconstruction d’images. La particularité de ces problèmes réside dans la taille élevée des images et la quantité importante de données générée par le processus de mesure. Outre le fait de surmonter la difficulté liée à la grande taille du problème, les algorithmes proposés se fondent sur des résultats de convergence théoriquement établis. Nous illustrons ces développements à l’aide de trois modalités d’imagerie distinctes : la tomographie par émission de positrons (TEP), l’imagerie par résonance magnétiques nucléaire (IRM) parallèle et la résonance magnétique nucléaire bidimentionnelle (RMN 2D).



ABSTRACT

This paper deals with image reconstruction using iterative algorithms. The framework under consideration involves large amount of data and/or large observation operator. We proposed here algorithms for which we were able to state convergence proofs. The reliability and accuracy of the proposed approaches are demonstrated via three applications: the positron emission tomography (PET), the parallel magnetic resonance imaging (MRI) and two dimensional nuclear magnetic resonance (2D NMR).



AUTEUR(S)
Lotfi CHAARI, Emilie CHOUZENOUX, Nelly PUSTELNIK, Caroline CHAUX, Saïd MOUSSAOUI

MOTS-CLÉS
optimisation convexe, algorithmes itératifs, TEP, IRM, RMN-2D.

KEYWORDS
convex optimization, iterative algorithms, PET, MRI, 2D-NMR.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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