Mémoire de maîtrise (2023)
Résumé
La tomographie par cohérence optique (OCT) est une technique d’imagerie non invasive de plus en plus populaire dans de nombreuses applications biomédicales. Il est possible de visualiser les structures tissulaires avec une précision de quelques millimètres et une résolution en profondeur d’environ 10 microns. En OCT, le problème inverse consiste à déduire la structure interne ou les caractéristiques d’un échantillon en analysant les signaux OCT acquis à partir de celui-ci. La résolution de ce problème inverse fournit des informations significatives, facilite l’analyse quantitative et améliore la compréhension et l’utilisation de cette technologie d’imagerie dans divers domaines de la médecine et de la recherche. Cela faciliterait l’interprétation des images OCT pour diagnostiquer les maladies, suivre l’évolution des traitements et guider les procédures chirurgicales. L’une des façons de résoudre ce problème est d’utiliser la technique de l’apprentissage automatique, qui nécessite à la fois des données et une représentation précise de différents objets. La simulation numérique est l’un des moyens possibles de capturer des images OCT. La simulation de Monte Carlo (MC) est la méthode établie pour étudier l’interaction lumièretissu dans les tissus biologiques, et elle peut être utilisée pour étudier des techniques d’imagerie comme l’OCT. Toutefois, certaines modifications sont nécessaires pour répondre aux exigences spécifiques de l’OCT et atteindre une grande précision de simulation. Étant donné que l’OCT repose sur la détection de photons rétrodiffusés par le tissu, il devient essentiel d’incorporer un schéma de détection de paquets de photons dans la simulation. En outre, pour modéliser avec précision la propagation de la lumière dans le système d’imagerie, il est crucial de tenir compte du comportement réel de la lumière. De nombreux photons simulés peuvent ne pas contribuer au signal OCT détecté à l’aide d’un moteur MC standard en raison de la décroissance exponentielle de l’intensité lumineuse avec la profondeur. Ce phénomène a un impact significatif sur le temps de calcul. Il existe donc un besoin pressant de méthodes permettant d’améliorer le temps de calcul et de générer efficacement des images OCT tout en maintenant la précision.
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