Intelligence artificielle en tomographie d’émission par positrons

Filières de recherche : Imagerie médicale, Intelligence artificielle, Génie informatique, Physique des radiations

La tomographie par émission de positrons (TEP) est une technologie clé pour comprendre le métabolisme et la physiologie in vivo. Avec l’augmentation exponentielle des données générées par les scanners TEP, l’intelligence artificielle devient essentielle pour accélérer la reconstruction et améliorer la qualité des images, contribuant ainsi à des diagnostics plus rapides et précis.

Concrètement, votre rôle :

• Développer des modèles IA pour la reconstruction et la correction des images TEP
• Explorer des solutions pour la correction de mouvement et la réduction du bruit
• Mettre au point des algorithmes pour la reconstruction haute résolution à faible statistique
• Traiter les signaux des scanners (alignement temporel, identification des cristaux)
• Valider les performances des modèles avec des données expérimentales
• Documenter et présenter les résultats à l’équipe multidisciplinaire

Le projet vise à intégrer des approches d’IA pour la reconstruction et la correction des images TEP. Les travaux incluent la conception d’algorithmes d’apprentissage profond (UNets, diffusion stable) appliqués à des données simulées et réelles provenant de scanners précliniques et cliniques. Les algorithmes seront développés localement avant d’être déployés sur les ressources de l’Alliance de recherche numérique du Canada.