Développement de technologies et d'apprentissage automatique pour XEMIS2, la première caméra Compton à xénon liquide conçue pour repousser les limites du diagnostic grâce à l'imagerie médicale gamma fonctionnelle in vivo

Le projet XEMIS (XEnon Medical Imaging System), initié en 2004 au sein du laboratoire Subatech, s’inscrit dans le développement d’une technologie de rupture en imagerie médicale. Fondé sur une caméra innovante intégrant un télescope Compton monolithique au xénon liquide, ce dispositif ouvre la voie à une nouvelle génération de systèmes d’imagerie capables de réduire jusqu’à un facteur cent l’activité radioactive administrée aux patients, sans allonger le temps d’exposition, marquant une évolution majeure des pratiques en médecine nucléaire. 

Une première caméra XEMIS, dédiée à l’imagerie du petit animal, est actuellement installée au CHU de Nantes, avec des premières données expérimentales attendues en novembre 2025. 

La thèse proposée s’inscrit au cœur d’une collaboration stratégique entre Subatech (IMT Atlantique), le département Data Science d’IMT Atlantique et avec l’appui du CERI SN d'IMT Nord Europe. Cette alliance réunit, au sein de l’IMT, une complémentarité rare et déjà féconde : d’un côté, l’expertise de Subatech en physique des détecteurs, en compréhension fine des chaînes lumière/charge et en tenue au flux ; de l’autre, les compétences du département Data Science et de IMT Nord Europe (H. Benhabiles) en apprentissage profond, reconstruction physique-informée et validation rigoureuse. Cette collaboration a déjà porté ses fruits à travers des travaux récents en IA appliquée aux données de détecteurs et à l’imagerie, démontrant la capacité des équipes à produire rapidement des résultats visibles et à forte valeur ajoutée. Now is the time : l’arrivée imminente des données XEMIS2 offre une fenêtre unique pour une thèse qui marie intimement la physique des interactions Compton et les méthodes d’IA de dernière génération. 

Avec l’arrivée des premières données, des développements spécifiques à cette technologie seront menés de bout en bout pour la reconstruction des meilleures images possibles. Ils couvriront la calibration fine des capteurs et la modélisation conjointe des réponses lumière et charge, l’intégration de contraintes physiques (géométrie et cinématique Compton, régimes de bruit) au sein d’architectures d’apprentissage profond, et la mise en œuvre de méthodes de classification d’événements à partir des informations lumière en prolongement des travaux de Giovagnoli et al. 2020 [1, 2] et 2025 [3]. Des approches d’appariement robuste charge/lumière seront poursuivies afin d’accroître la tenue au flux, dans la continuité des travaux initiés en 2025 (stage M2 de L. Le Floch, encadré par l’équipe). L’ambition est d’exploiter des réseaux convolutifs parcimonieux adaptés aux données à structure atypique présentant une distribution spatiale hétérogène et peu dense, tout en adoptant une programmation différentiable qui injecte explicitement les opérateurs physiques de Compton au cœur des fonctions de coût et des pipelines de reconstruction. 

La validation s’appuiera sur un aller-retour structuré entre simulations Monte Carlo et données réelles XEMIS2, avec des métriques pertinentes pour l’imagerie préclinique et une attention soutenue à la généralisation et à la quantification d’incertitude. L’objectif est double : démontrer un gain tangible en qualité d’image en régime de très faible dose et établir une méthodologie transférable à d’autres détecteurs gamma/Compton. Cette approche intégrée, portée par la synergie entre Subatech, Data Science et IMT Nord Europe, positionne l’IMT comme un pôle de référence sur l’IA physique-informée pour la détection et l’imagerie. 

Mobilité à l’internationale : 
La thèse comprendra une mobilité internationale d’un mois au sein de l’équipe du Pr E. Barberio (Department of Physics, University of Melbourne), dans le contexte du développement d’une nouvelle génération de photodétecteurs plus sensibles. Des tests seront réalisés sur le prototype XEMIS1 (actuellement à Subatech, transfert en cours vers Melbourne), bouclant la boucle capteurs → IA → validation expérimentale et consolidant l’ouverture internationale du projet.