Depuis leur apparition dans les années 1960 à 1980, l'imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomodensitométrie (TDM) et la tomographie par émission de positons (TEP) ont connu des progrès considérables. Ces outils d'imagerie médicale non invasifs ont continué d'évoluer grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA), à l'amélioration des techniques de collecte de données brutes et à l'analyse statistique multiparamétrique, contribuant ainsi à une meilleure compréhension et analyse de nos systèmes internes.
Améliorations apportées aux examens PET et CT
Un examen TEP standard dure généralement entre 45 minutes et une heure et permet d'obtenir des images nettes 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 de logiciels de correction du flou de mouvement et à des analyses algorithmiques permettant d'anticiper la localisation d'une masse dans un tissu en mouvement.
Le flou de mouvement survient lorsque le segment cible se déplace pendant l'acquisition d'images TEP, ce qui complique l'évaluation et l'analyse de la masse ou du tissu. Pour réduire ce flou, les professionnels de santé utilisent l'acquisition synchronisée, divisant le cycle d'acquisition en plusieurs « intervalles ». En segmentant le processus d'acquisition en 8 à 10 intervalles, le logiciel peut anticiper la position d'une masse cible à un moment ou un endroit précis, selon les préférences de l'utilisateur. Cette prédiction est réalisée en anticipant la position de la masse dans chaque intervalle du cycle. L'imagerie TEP synchronisée minimise efficacement le flou de mouvement inhérent à l'appareil, ce qui améliore la concentration d'activité/la valeur de mise à jour standardisée (SUV). Lorsque les données TEP sont alignées avec les données tomodensitométriques, l'ensemble du processus est appelé tomodensitométrie 4D.
Néanmoins, cette procédure présente une limite reconnue. L'utilisation de méthodes d'acquisition d'images synchronisées entraîne une augmentation du bruit relatif due à l'acquisition d'une quantité de données beaucoup plus importante. Plusieurs stratégies permettent de pallier ce problème, notamment la congélation Q, l'Oncofreeze et l'imagerie par temps de vol (ToF).
Comment le flou d'image est-il corrigé dans les examens TEP et TDM ?
La correction d'images Q-freeze, utilisant l'acquisition synchronisée, consiste à collecter et à recaler toutes les images générées. Ce recalage s'effectue dans l'espace image, en rassemblant et en reconstruisant toutes les données brutes acquises lors du scanner TEP afin de produire une image finale avec un bruit et un flou minimisés.
OncoFreeze, une technique logicielle de mise en miroir, présente certaines similitudes avec Q-freeze, bien qu'elle en soit globalement différente. La correction de mouvement est effectuée dans l'espace du 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 de la table d'opération chirurgicale, ainsi qu'aux rapports du sinogramme rétroprojeté. On obtient ainsi une image finale mise à jour à partir de l'image corrigée et défloutée.
L'acquisition des signaux respiratoires lors d'examens TEP combinés à des examens tomodensitométriques permet d'améliorer la qualité des images. Un meilleur alignement peut être illustré par la synchronisation des signaux TEP (méthode conventionnelle) avec ceux des examens tomodensitométriques (approche plus récente).
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Date de publication : 15 janvier 2024
