Stage Imagerie Médicale - Traitement D'image

Réduction du bruit dans l’image pour les dispositifs d’imagerie par rayons X

EOS Imaging est le pionnier de l’imagerie médicale orthopédique 2D/3D à basse dose de rayons X. EOS Imaging conçoit, développe et commercialise les systèmes EOS et EOSedge™, des dispositifs médicaux innovants permettant de réaliser de façon simultanée l’acquisition par balayage vertical de deux images radiologiques, une de face et une de profil, d’un patient en position debout. Les deux images de face et de profil, acquises à l’échelle 1:1, peuvent être utilisées pour du diagnostic en 2D, mais elles permettent également de réaliser une reconstruction en 3D du rachis, du bassin et des membres inférieurs.

Le caractère très basse dose des systèmes d’imagerie EOSedge™ nécessite une gestion du bruit dans les images, en particulier pour les algorithmes de traitement d’image dernièrement développés qui exploitent plus directement le signal dans l’image. En effet, réduire la quantité de bruit dans l’image présente deux intérêts : pouvoir améliorer la précision d’algorithmes avancés dépendants de la qualité image sans avoir à augmenter l’exposition au patient ou pouvoir réduire la dose reçue par le patient sans affecter la qualité de l’image.

Le (la) stagiaire sera intégré(e) à l’équipe EOS Système / XRAY dans le département R&D.

Le stage inclura trois phases :

• Prise en main des algorithmes de traitement d’image avancées : un code fonctionnel sera fourni directement utilisable à partir d’un jeu d’images également fourni. Il s’agira d’identifier les étapes de la chaine image les plus impactées par le bruit, de caractériser ce bruit et de proposer des outils pour évaluer les performances de l’algorithme fourni. Ces outils seront utilisés ensuite pour évaluer les améliorations proposées durant le stage.
• Inventaire et comparaison bibliographiques de techniques de traitement de l’image pour diminuer la proportion de bruit dans l’image et identification d’une ou de plusieurs techniques les plus pertinentes pour améliorer l’algorithme existant.
• Application des techniques identifiées à la chaine image processing fournie, optimisation des paramétrages d’intégration et évaluation des améliorations apportées.

Si besoin, plusieurs itérations pourront être réalisées entre ces trois phases.