Extension du framework CASToR dédiée à la reconstruction multiclasse d'images médicales et l'estimation de la matrice d'information de Fisher pour l'imagerie $3\gamma$ TEP/Compton à partir de détections photoniques continues.
Cardinality-constrained sparse spectral unmixing can be solved using Branch-and-Bound algorithms, provided that the number of reference endmembers and the cardinality constraint are reasonably small. However, focusing solely on the best solution may …
We focus on the exact resolution of sparse spectral unmixing problems, that is, the search for cardinality-limited linear least squares solutions under non-negativity and sum-to-one constraints. The originality of the proposed method - for which the Python code is provided - lies in its multisolution nature; we return the set of supports that yield the best solutions. The method is tested on synthetic data, with promising results.
Implémentation de l'algorithme branch-and-bound pour le démélange spectral parcimonieux. [Matériel supplémentaire](https://gitlab.univ-nantes.fr/ls2n-sims/l0-sparse-unmix-eusipco-supplementary-materials). Version présentée à la conférence [EUSIPCO 2025](https://www.eusipco2025.org/) basée sur le prototype C++ [UNMIX](https://gitlab.com/mlatif/bbhs_ext_cpp)
Présentation des travaux de thèse de recherche sur l'imagerie $3\gamma$ dans le cadre de l'option professionnelle [INPACT](https://www.ec-nantes.fr/les-programmes/les-options-de-2e-et-3e-annees/ingenierie-et-numerique-pour-le-patrimoine-lart-et-la-culture?l=0) "Ingénierie et Numérique pour le Patrimoine, l'Art et la Culture".
Dans cette contribution, nous abordons le problème de reconstruction d’image de distribution radioactive pour lequel l’information disponible provient de plusieurs classes de données distinctes, chacune associée à une combinaison spécifique de détections.
Our contribution focuses at improving the image reconstruction process for specific Compton imaging systems able to detect multiple classes of events, in the field of nuclear imaging.