Présentation de l’équipe
L’équipe ARTISTES, Analyse & Reconstruction par Technologie Intelligente Et Simulation numérique, développe des méthodes numériques innovantes pour l’imagerie biomédicale, depuis la simulation des systèmes d’acquisition jusqu’à l’analyse quantitative des images. Ses recherches s’appuient sur quatre axes complémentaires — simulation numérique, reconstruction tomographique, analyse d’images et intelligence artificielle — afin d’améliorer les performances des imageurs, la qualité des images et leur exploitation pour la recherche et la médecine de précision.
Axe 1. Simulation numérique
Cet axe développe des modèles numériques et des simulations Monte Carlo pour la conception, l’optimisation et l’évaluation des systèmes d’imagerie médicale. Les recherches s’appuient notamment sur le développement de la plateforme open source GATE, avec l’intégration d’une interface Python moderne, la modélisation de détecteurs innovants et le développement de jumeaux numériques. Les recherches portent également sur la modélisation de phénomènes physiologiques et biomécaniques, ainsi que sur la génération de bases de données simulées destinées à l’entraînement et à la validation de méthodes d’intelligence artificielle.
Axe 2. Reconstruction Tomographique
Les recherches portent sur le développement de nouvelles méthodes de reconstruction pour la TEP, adaptées aux acquisitions dynamiques, basse dose et aux imageurs de nouvelle génération. Les travaux intègrent également la quantification des incertitudes et des approches d’intelligence artificielle afin d’améliorer la qualité et la robustesse des images reconstruites, avec un fort investissement dans la plateforme open source CASToR.
Axe 3. Extraction quantitative de paramètres dans l’analyse d’image
Cet axe développe des méthodes d’analyse quantitative d’images multimodales autour de deux thématiques complémentaires. En TEP, les recherches portent sur l’analyse dynamique des radiotraceurs, l’imagerie paramétrique et l’extraction de biomarqueurs quantitatifs, notamment au travers du logiciel PET-KinetiX codéveloppé par le laboratoire. En IRM, les travaux sont consacrés à l’analyse fonctionnelle du poumon, au développement de modèles physiologiques respiratoires et à l’estimation de paramètres issus de l’imagerie afin d’améliorer l’aide au diagnostic.
Axe 4. Techniques d’apprentissage pour l’imagerie
L’intelligence artificielle est développée comme un outil transversal intervenant à toutes les étapes de la chaîne d’imagerie, depuis le traitement des signaux des détecteurs jusqu’à la reconstruction et l’analyse des images. Les recherches visent à concevoir des méthodes performantes, robustes et fiables, capables d’améliorer la qualité des images et l’extraction d’informations quantitatives tout en répondant aux contraintes de l’imagerie médicale.