Reconstruction tomographique et déconvolution aveugle en TEP : une méthode d’apprentissage profond hybride - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2022

Reconstruction tomographique et déconvolution aveugle en TEP : une méthode d’apprentissage profond hybride

Résumé

Image reconstuction for Positron Emission Tomography (PET) can be modeled as an inverse problem that involves a convolution operator in addition to the Radon transform. Deep learning based methods recently showed convincing results for tomographic reconstruction or for blind deconvolution; however to the best of our knowledge, there is no approach that combines both of these tasks into a unique framework. We propose a neural network that solves this joint task thanks to a hybrid method that includes both supervised and self-supervised learning. We show on simulations that our network significantly outperforms a direct approach using a UNET.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03706239 , version 1 (27-06-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03706239 , version 1

Citer

Théo Leuliet, Voichita Maxim, Bruno Sixou. Reconstruction tomographique et déconvolution aveugle en TEP : une méthode d’apprentissage profond hybride. XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images (Gretsi 2022), Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03706239⟩
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