Développement d’une imagerie ultrasonore interventionnelle précise

Cette thèse explore les méthodes avancées de reconstruction d’images ultrasonores à l’aide de techniques d’apprentissage profond, en mettant l’accent sur l’amélioration de la qualité et de la résolution des images pour l’imagerie interventionnelle. L’étude commence par un examen des principes fondamentaux de l’imagerie ultrasonore, y compris la propagation des ondes, la configuration du matériel, les modalités d’imagerie et les techniques de visualisation, suivi d’un examen des méthodes actuelles de formation de faisceaux ainsi que de l’état de l’art des techniques d’apprentissage profond pour la reconstruction d’images ultrasonores et de leurs limites. Deux nouveaux cadres d’apprentissage profond sont proposés : le premier utilise des réseaux à valeurs complexes pour reconstruire des images échographiques de haute qualité à partir d’une seule acquisition d’ondes planes, et le second introduit une méthode de super-résolution pour la reconstruction d’images en utilisant moins d’ondes divergentes. Les résultats démontrent des améliorations significatives en termes de qualité d’image, de résolution et d’efficacité de calcul, ouvrant la voie à des applications d’imagerie ultrasonore plus précises et en temps réel.