​Ce groupe comporte 3 axes de recherche complémentaires.

Simulation numérique par des méthodes stochastiques (Monte Carlo), analytiques pour modéliser des scénarios d'imagerie moléculaire (imagerie TEP, Tomographie d'Emission MonoPhotonique (TEMP) et Imagerie Optique). Le groupe est en particulier un acteur majeur des développements de la plateforme de modélisation Monte Carlo GATE, qui est devenue la plateforme la plus utilisée dans le monde dans le domaine de l'imagerie TEP et TEMP. Les développements à venir incluent l'ajout de nouvelles fonctionnalités à GATE, notamment dans le but d'en faire le premier outil de modélisation numérique de protocoles théranostiques (projet ANR tGATE 2014-2017), et l'amélioration de l'efficacité de GATE en termes de temps de calcul.

Le développement de méthodes de reconstruction tomographique innovantes en TEP. Les innovations portent sur :

1. de nouvelles méthodes pour estimer l'incertitude associée aux valeurs reconstruites dans les images, 
2. la reconstruction directe d'images paramétriques, c'est-à-dire dans lesquelles les valeurs des pixels sont directement égales au paramètre biologique d'intérêt,
3. la reconstruction en imagerie multimodale, intégrant dans le processus de reconstruction même des informations émanant de différentes modalités d'imagerie (TEP et IRM en particulier).
   

Des méthodes de reconstruction statistiques sont étudiées mais aussi à des approches bayesiennes non paramétriques originales. L'objectif est de proposer de nouvelles approches de reconstruction, en caractérisant théoriquement leurs performances, en évaluant leur intérêt pour la recherche préclinique et clinique.

Le développement de méthodes pour extraire des paramètres physiopathologiques pertinents à partir des images reconstruites (projet Lidex PIM financé par Paris Saclay 2014-2016). Ces travaux incluent l'identification de nouveaux paramètres informatifs en imagerie TEP statique, telle que largement utilisée en routine clinique pour la cancérologie, mais aussi en imagerie dynamique, mise en œuvre dans de nombreux protocoles de recherche clinique et potentiellement plus riche en informations. L'identification de ces paramètres est soit locale, dans des régions d'intérêt, soit au niveau de chaque voxel, par des méthodes d'imagerie paramétrique. Une attention particulière est portée aux développements de méthodes adaptées à l'imagerie multimodale.