Depuis leurs origines dans les années 1960 jusqu'aux années 1980, l'imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomodensitométrie (TDM) et la tomographie par émission de positons (TEP) ont connu des progrès significatifs. Ces outils d'imagerie médicale non invasifs ont continué d'évoluer avec l'intégration de l'intelligence artificielle (IA), des techniques améliorées de collecte de données brutes et de l'analyse statistique multiparamétrique, qui contribuent toutes à améliorer la compréhension et l'analyse de nos systèmes internes.
Améliorations des tomodensitogrammes TEP et CT
Une TEP standard nécessite généralement entre 45 minutes et une heure et peut générer des images distinctes de la croissance tumorale dans le cerveau, les poumons, le col de l'utérus et d'autres régions du corps. Les progrès continus ont amélioré l'efficacité de cette méthode, intégrant un logiciel de correction du flou de mouvement et permettant aux évaluations algorithmiques d'anticiper l'emplacement d'une masse dans les tissus en mouvement.
Le flou de mouvement se produit lorsque le segment cible bouge pendant la capture de l'image TEP, ce qui rend plus difficile l'évaluation et l'analyse de la masse ou du tissu. Pour réduire les mouvements pendant la TEP, les professionnels de la santé utilisent l'acquisition fermée, divisant le cycle de numérisation en plusieurs « bacs ». En segmentant le processus de numérisation en 8 à 10 groupes, le programme peut anticiper l'emplacement d'une masse cible à un moment ou à un endroit spécifique, en fonction des préférences de l'utilisateur. Cette prédiction est réalisée en anticipant l'emplacement de la masse dans les compartiments individuels d'un cycle. Le processus d'imagerie TEP à porte minimise efficacement le flou de mouvement inhérent à l'appareil, ce qui se traduit par une concentration d'activité/valeur de mise à jour standardisée (SUV) améliorée. Lorsque les données TEP sont alignées avec les données CT, l'ensemble du processus est appelé scanner 4D.
Néanmoins, il existe une limite reconnue associée à cette procédure. L’utilisation de méthodes fermées pour l’acquisition d’images entraîne une augmentation du bruit relatif en raison de l’acquisition d’une quantité beaucoup plus importante de données. Plusieurs stratégies pour résoudre ce problème incluent Q-freeze, Oncofreeze et le temps de vol (ToF).
Comment le flou de l'image est corrigé dans les scans TEP et CT
La correction basée sur l'image Q-freeze, utilisant l'acquisition fermée, implique la collecte et l'enregistrement de toutes les images générées. Cet enregistrement a lieu dans l'espace de l'image, rassemblant et reconstruisant toutes les données brutes acquises à partir du PET scan pour produire une image finale avec un bruit et un flou minimisés.
OncoFreeze, une technique logicielle de mise en miroir, est parallèle à Q-freeze à certains égards, bien qu'elle soit globalement différente. La correction de mouvement est effectuée dans l'espace sinogramme (espace de données brutes). Après avoir acquis la première image, les images floues suivantes sont projetées vers l'avant et comparées aux données projetées sur l'établi chirurgical et aux ratios de sinogramme de rétroprojection. Cela conduit à une image finale mise à jour basée sur l'image de correction débarrassée du flou.
La capture des formes d'onde respiratoires lors des TEP combinées aux tomodensitogrammes peut améliorer la qualité de l'image. Un alignement amélioré peut être illustré en synchronisant les formes d’onde des scans TEP, une méthode conventionnelle, avec les formes d’onde des scans CT, une approche récemment développée.
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Heure de publication : 15 janvier 2024