La chaîne acquisition/reconstruction s'inscrit dans le cadre général de la modélisation d'un problème direct et de son inversion. Le plan de la thèse suivra donc cette logique.
La première partie de cette thèse va chercher à modéliser le problème direct, i.e. construire, à partir d'un fantôme représentant une distribution d'activité quelconque, des données présentant des caractéristiques analogues à celles obtenues par l'imageur ECAT HR+ SIEMENS.
Un bref rappel sur la technique d'imagerie utilisée nous permettra d'introduire les notions utilisées tout au long de la thèse (Ch.3).
D'autre part, l'imageur ECAT HR+ constituant un système d'acquisition cylindrique, nous verrons Ch.4 comment s'adapte cette géométrie d'acquisition à une représentation mathématique propre à la reconstruction. Ce sera l'occasion de définir le référentiel et la terminologie relative aux données de projection.
Nous verrons ensuite comment traduire et donc mimer le lien entre une distribution radioactive et les données de mesures (Ch.5). Finalement pour la méthode retenue, nous caractériserons l'écart entre notre modèle et des données réelles (Ch.6)
Dans un deuxième partie, nous cherchons à voir comment inverser le problème direct décrit dans la première partie. Nous ferons un bref descriptif de la méthode standard d'inversion : méthode analytique de reconstruction 3D (Ch.7). Le chapitre suivant (Ch.8) correspond à une transition puisqu'il montre comment arranger différemment les données afin d'éviter les redondances. Nous y décrirons l'algorithme FORE [29] ainsi qu'un autre algorithme que nous avons développé. Ce réarrangement nous permet (Ch.9) d'envisager une méthode de reconstruction algébrique sur la base des travaux effectués par Charbonnier [17] et Koulibaly [52] au laboratoire I3S.
Dans une troisième partie, nous verrons comment adapter les méthodes retenues à l'architecture particulière que représente le supercalculateur. Nous verrons sur un ensemble de procédures particulières comment tirer parti de la puissance de calcul du CRAY. Nous donnerons également les performances des différents algorithmes implémentés lors de cette thèse (Ch.10). Pour finir, nous illustrerons les performances qualitatives des différents algorithmes et nous montrerons quelques exemples d'utilisation de la chaîne d'acquisition/reconstruction que nous avons développée (Ch.11).
Finalement, les perpectives qu'ouvrent ce travail de thèse, notamment dans le domaine de la détection d'activation sont indiquées en conclusion (Ch.12).