Depuis leurs débuts 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 avancées significatives. Ces outils d'imagerie médicale non invasifs ont continué d'évoluer grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA), à des techniques améliorées de collecte de données brutes et à l'analyse statistique multiparamétrique, autant de technologies qui contribuent à une meilleure compréhension et analyse de nos systèmes internes.
Améliorations des scanners TEP et CT
Une TEP standard dure généralement entre 45 minutes et une heure et permet de 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 constants ont amélioré l'efficacité de cette méthode, grâce à l'intégration d'un logiciel de correction du flou de mouvement et à des évaluations algorithmiques permettant d'anticiper la localisation d'une masse dans les tissus en mouvement.
Un flou de mouvement se produit lorsque le segment cible bouge pendant l'acquisition de l'image TEP, ce qui complique l'évaluation et l'analyse de la masse ou du tissu. Pour réduire les mouvements pendant la TEP, les professionnels de santé utilisent une acquisition synchronisée, divisant le cycle d'acquisition en plusieurs « bins ». En segmentant le processus d'acquisition en 8 à 10 bins, le programme peut anticiper la localisation d'une masse cible à un moment ou un endroit précis, selon les préférences de l'utilisateur. Cette prédiction est réalisée en anticipant la localisation de la masse dans les différents bins d'un cycle. Le processus d'imagerie TEP synchronisée minimise efficacement le flou de mouvement inhérent à l'appareil, ce qui améliore la concentration d'activité/valeur de mise à jour standardisée (SUV). Lorsque les données TEP sont alignées sur les données TDM, l'ensemble du processus est appelé TDM 4D.
Néanmoins, cette procédure présente une limite reconnue. L'utilisation de méthodes d'acquisition d'images synchronisées entraîne une augmentation du bruit relatif en raison de l'acquisition d'un volume de données beaucoup plus important. Plusieurs stratégies permettent de remédier à ce problème, notamment le Q-freeze, l'Oncofreeze et le temps de vol (ToF).
Comment le flou de l'image est corrigé dans les scanners TEP et CT
La correction d'image Q-freeze, utilisant une acquisition synchronisée, implique la collecte et le recalage de toutes les images générées. Ce recalage s'effectue dans l'espace image, en collectant et en reconstruisant toutes les données brutes acquises lors du TEP afin de produire une image finale avec un minimum de bruit et de flou.
OncoFreeze, une technique logicielle de mise en miroir, est similaire à Q-freeze sur certains points, bien qu'elle soit globalement différente. La correction du mouvement est effectuée dans l'espace sinogramme (espace des données brutes). Après l'acquisition de la première image, les images floues suivantes sont projetées vers l'avant et comparées aux données projetées du banc chirurgical et aux rapports sinogrammes rétroprojetés. Cela conduit à une image finale mise à jour basée sur l'image corrigée et déflouée.
La capture des ondes respiratoires lors d'un PET scan combiné à un CT scan peut améliorer la qualité de l'image. Un meilleur alignement peut être illustré par la synchronisation des ondes du PET scan (méthode conventionnelle) avec celles du CT scan (approche récemment développée).
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Date de publication : 15 janvier 2024
