Th se 15janv2010 impression.doc) - Paul Sabatierthesesups.ups-tlse.fr/674/1/Nalis_Julia.pdf ·...

TTHHÈÈSSEE

En vue de l'obtention du

DDOOCCTTOORRAATT DDEE LL’’UUNNIIVVEERRSSIITTÉÉ DDEE TTOOUULLOOUUSSEE

Délivré par l'Université Toulouse III - Paul Sabatier Discipline ou spécialité : Radiophysique et imagerie médicales

JURY

Hadj BATATIA – Maître de conférence, Toulouse, examinateur Isabelle BERRY – Professeur, praticien hospitalier, Toulouse, examinateur

Frédéric COURBON – Maître de conférence, praticien hospitalier, Toulouse, examinateur Véronique DEDIEU – Habilitée à diriger des recherches, Clermont Ferrand, rapporteur

Philippe FERNANDEZ – Professeur, praticien hospitalier, Bordeaux, rapporteur Francesco GIAMMARILE – Professeur, praticien hospitalier, Lyon, examinateur

Ecole doctorale : Génie Electrique, Electronique, Télécommunications

Unité de recherche : Institut Claudius Regaud, Toulouse Laboratoire d’ Etudes et de Recherche en Imageries Spatiales et Médicales, Toulouse. Directeur de Thèse : Olivier CASELLES, Habilité à diriger des recherches, Toulouse

Présentée et soutenue par Julia NALIS Le 30 octobre 2009

Synchronisation respiratoire en Tomographie par Emission de Positons

couplée à un Tomodensitomètre : Etude des paramètres d'acquisition

et comparaison de deux systèmes de synchronisation.

Remerciements

Je tiens tout d’abord à remercier le Docteur Véronique DEDIEU ainsi que le Professeur Philippe

FERNANDEZ pour avoir accepté de rapporter ce travail et pour le temps qu’ils ont consacré à cette

tâche. Leurs remarques pertinentes et constructives ont permis d’améliorer ce manuscrit.

Je remercie également les membres du jury de cette thèse :

- Le Professeur Isabelle BERRY, présidente du jury,

- Le Professeur Franscesco GIAMMARILE,

- Le Docteur Hadj BATATIA. Je tiens également à le remercier pour sa grande implication

dans le projet Cohérence.

Je tiens à remercier :

Le Docteur Olivier CASELLES, radiophysicien, qui est à l’origine de ce projet et qui a dirigé ce

travail. Il a su me faire confiance malgré les doutes dont j’étais envahie. J’ai appris énormément

auprès de lui et il a su le transmettre tout son intérêt pour la médecine nucléaire.

Le Docteur Fréderic COURBON, responsable du service de médecine nucléaire, pour tout le temps

qu’il a su me consacrer et tout l’intérêt qu’il a porté à mon travail durant ces quatre années. Je te tiens

également à lui faire part de ma profonde gratitude pour tout le soutien qu’il m’a apporté.

Le Professeur Guy FLOUZAT qui a été mon directeur de thèse durant deux années. Il nous a

malheureusement quittés un peu trop vite. Je lui adresse tout mon respect.

Remerciements

Je souhaite remercier l’ensemble des partenaires du projet Cohérence :

- L’institut Claudius Regaud pour avoir financé ce travail de thèse,

- L’équipe de l’Institut de Recherche en Imagerie de Toulouse, en particulier Melle

Zehor

OUSKILI,

- La société General Electric HealthCare et plus particulièrement Mr Christophe BRAVAIS

ainsi que Mr Christophe LAGORCE pour nos échanges constructifs, leur disponibilité

mais également leur sympathie,

- La société Dyn’r , en particulier Mr Patrick LE CORR,

- La société ISP Systems

- Les membres du pôle de compétitivité Cancer Bio Santé pour leurs implications dans ce

projet.

Je tiens également à remercier les personnes qui m’ont accompagnée lors de ce travail :

Les Docteurs Slimane ZERDOUD, Lawrence DIERRICKX (mon traducteur officiel !), Vincent

ROBERT, Vanina ISNARDI. Sachez que j’ai sincèrement apprécié de travailler avec vous, dans une

bonne humeur agrémentée de quelques les pâtisseries kabyles ainsi que de desserts « made in

Belgique ». Je tiens également à remercier les internes en médecine qui sont passés en stage dans le

service et qui ont contribué à rendre cette thèse agréable, en particulier François PEY et Marie Aurélie

BAYOL.

Le docteur Séverine BRILLOUET, radio pharmacienne, pour sa sympathie, son soutien et sa patience

envers mes commandes de radiopharmaceutique à la dernière minute!

Mme Anne DE PIZZOL qui a été d’un soutien indéfectible sur tous les plans, aussi bien logistique

qu’humain. Merci!

L’ensemble du service de médecine nucléaire : les secrétaires, les manipulateurs en électro radiologie.

Je ne peux pas les citer individuellement mais je tiens à leur adresser mon amitié, à leur rappeler qu’ils

ont eu une place intégrante dans ce travail.

Valérie COLIN et Caroline SCATTOLIN. Simplement : merci d’avoir été là, des moments passés à

l’ICR aux soirées impromptues…

Remerciements

Julie BENECH et Eliane GRAULIERES, camarades de promotion du master de radiophysique et

maintenant amies, toujours disponibles pour un bon restaurant ou un remontage de moral !

Une dédicace très spéciale à Anaïs, Claire, Fanny, Myriam et Stéphanie, rencontrées sur les bancs de

la faculté à Montpellier. Je n’oublierai jamais ces trois années passées ensemble, des apéros-profs aux

sessions révisions à la BU…

Une pensée très affectueuse pour « les potes » qui ont suivi de près ou de loin cette aventure :

Emmanuelle, Elsa, Emilie, Fabien, Florent, Julie, Julianne, Hélène, Karine, Marie, Pierre, Prisca et

tous ceux que j’oublie…

Je dédie ce manuscrit :

A Francis, pour sa douce présence et pour m’avoir épaulée durant cette thèse, en particulier dans les

moments de doute et dans la dernière ligne droite…

A Elodie, ma petite sœur, tout simplement pour être là auprès de moi, toujours…mais également pour

m’avoir soutenue depuis le début de cette aventure.

A mes parents, Danièle et Jacques, pour leur bienveillance, leur infinie gentillesse et leur indéfectible

soutien. Ils font partie intégrante de ce travail qui ne serait jamais arrivé à terme sans eux.

Merci…

Glossaire

• Abréviations dans le texte

18F Fluor 18

18F-FDG FluoroDésoxyGlucose marqué au fluor 18.

2D 2 Dimension

3D 3 Dimension

4D 4 Dimension (4ème dimension = variable temps)

4D-TDM Images TDM synchronisées à la respiration

4D-TEP Images TEP synchronisées à la respiration

A-P Antero-Posterieur

ATS American Thoracic Society

Av Activité Volumique

BTV Biological Target Volume (volume cible biologique)

CA Correction d'Attenuation

CF Coincidence Fortuite

CPNPC Cancer Pulmonaire Non à Petite Cellule

CR Coefficient de Recouvrement

CRV Coefficient de Recouvrement des Volumes

CTAC Computed Tomography based Attenuation Correction

CTV Clinical Tumor Volume (volume tumoral anatomoclinique)

CV Coefficient de Variation

DICOM Digital Imaging and COmmmunications in Medicine

EM Expectation Maximisation (espérance maximisée)

ER Erreur Relative

FDP Fonction de Dispersion Ponctuelle

FORE Fourier Rebinning

G-D Gauche-Droite

GTV Gross Tumor Volume (volume tumoral macroscopique)

ICRU International Commission on Radiation Unit

IEC International Electrotechnical Commission (CEI: Commission Electrotechnique Internationale)

ITV Internal Target Volume (volume cible interne)

LM List Mode

ML Maximal Likehood

NEMA National Electrical Manufacturers Association

OSEM Ordered Subset Expectation Maximisation

PM PhotoMultiplicateur

PTV Planning Target Volume (volume cible prévisionnel)

RPF Retroprojection Filtrée

RPM Real Time Position Management

RS Résolution Spatiale

RSB Rapport Signal sur Bruit

RX Rayon X

S-I Supero-Inferieur

SUV Standart Uptake Value (Taux de fixation standard)

TDM TomoDensitoMétrie

TEP Tomographie par Emission de Positons

UH Unites Hounsfield

Glossaire

• Abréviations des grandeurs physiques.

µ Coefficient d’atténuation Linéique (cm-1

)

E Energie

Emax Energie maximale

Rmoy Libre parcours moyen d’une particule

T1/2 Temps de demi-vie

Z Numéro atomique

• Unités

eV Electronvolt (1 eV = 1,602 176 53×10-19 J)

g Gramme

Gy Gray

kBq Kilo Becquerel

keV Kilo eV

kV Kilo volt

mA Milli ampère

MeV Méga eV

min Minute

mL Millilitre

mm Millimètre

ns Nanoseconde

Table des matières

INTRODUCTION............................................................................................... 1

CHAPITRE 1 : GENERALITES....................................................................... 5

I - LA TOMOGRAPHIE PAR EMISSION DE POSITONS. ........................................................................... 7

I. A. PRINCIPES GENERAUX. ................................................................................................................................ 7

I. A. 1. Définition............................................................................................................................................ 7

I. A. 2. La radioactivité β+

.............................................................................................................................. 7

I. A. 3. Le FluoroDésoxyGlucose marqué au Fluor 18 : 18

F-FDG................................................................. 8

I. A. 4. La détection en coïncidence.............................................................................................................. 11

I. A. 5. Technologie actuelle......................................................................................................................... 15

I. B. CREATION D’IMAGES TEP-TDM............................................................................................................... 16

I. B. 1. Acquisition des données.................................................................................................................... 16

I. B. 2. Reconstruction des images. .............................................................................................................. 27

I. C. QUANTIFICATION DU SIGNAL RECUEILLI.................................................................................................... 36

I. C. 1. Diffusion et atténuation des photons. ............................................................................................... 37

I. C. 2. Les coïncidences fortuites................................................................................................................. 43

I. C. 3. L’effet de volume partiel................................................................................................................... 44

I. C. 4. Le temps mort des détecteurs............................................................................................................ 46

I. C. 5. Le mouvement des patients ou des organes internes. ....................................................................... 47

II - LES CANCERS PULMONAIRES.............................................................................................................. 49

II. A. CLASSIFICATION. ..................................................................................................................................... 49

II. B. INFLUENCE DE LA RESPIRATION SUR LES MOUVEMENTS DES TUMEURS PULMONAIRES............................. 50

II. B. 1. La respiration.................................................................................................................................. 50

II. B. 2. Influence des mouvements respiratoires.......................................................................................... 53

II. C. PLACE DE LA TEP AU 18

F-FDG DANS LA PRISE EN CHARGE DES CANCERS PULMONAIRES. ...................... 57

II. C. 1. Bilan d’extension............................................................................................................................. 57

II. C. 2. Valeur pronostique de la TEP . ....................................................................................................... 58

II. C. 3. Tep et radiothérapie........................................................................................................................ 58

II. C. 4. Délinéation des volumes.................................................................................................................. 60

Table des matières

III - PRISE EN COMPTE DES MOUVEMENTS RESPIRATOIRES EN IMAGERIE TEP-TDM.......... 65

III. A. DISPOSITIFS DE SYNCHRONISATION. ....................................................................................................... 66

III. A. 1. La ceinture de pression. ................................................................................................................. 67

III. A. 2. Le capteur de température. ............................................................................................................ 67

III. A. 3. Le système RPM. ............................................................................................................................ 67

III. A. 4. Spiromètre...................................................................................................................................... 70

III. A. 5. Comparaison des systèmes type RPM et spiromètre...................................................................... 73

III. B. SYNCHRONISATION RESPIRATOIRE EN AMPLITUDE OU EN POURCENTAGE DE PHASE? ............................. 74

III. C. PRISE EN COMPTE DES MOUVEMENTS RESPIRATOIRES EN TDM. ............................................................. 75

III. C. 1. Examen TDM « lent ». ................................................................................................................... 75

III. C. 2. Examen TDM réalisé en respiration bloquée. ............................................................................... 76

III. C. 3. Examen TDM synchronisé à la respiration ou « 4D »................................................................... 76

III. D. PRISE EN COMPTE DES MOUVEMENTS RESPIRATOIRES EN TEP................................................................ 82

III. D. 1. Acquisition TEP 4D. ...................................................................................................................... 82

III. D. 2. Autres techniques de prise en compte de la respiration en TEP.................................................... 84

IV - POSITIONNEMENT DU PROBLEME. .................................................................................................. 87

CHAPITRE 2:

DEFINITION D'UN MONTAGE EXPERIMENTAL PROCHE DE LA

CLINIQUE ET ETUDE DES PARAMETRES D'ACQUISITION TEP 4D. ....... 91

INTRODUCTION............................................................................................................................................... 93

I - DEFINITION DES CARACTERISTIQUES DES TUMEURS PULMONAIRES GRACE A DES

DONNEES DE PATIENTS. ............................................................................................................................... 97

I. A. INTRODUCTION.......................................................................................................................................... 97

I. B. PATIENTS ET MATERIEL. ............................................................................................................................ 97

I. B. 1. Patients. ............................................................................................................................................ 97

I. B. 2. Dispositif TEP-TDM......................................................................................................................... 97

I. B. 3. Station de traitement des données. ................................................................................................... 97

I. C. METHODES. ............................................................................................................................................... 98

I. C. 1. Calibration de l’activité injectée au patient. .................................................................................... 98

I. C. 2. Acquisition des données. .................................................................................................................. 98

I. C. 3. Reconstruction d’images. ................................................................................................................. 99

I. C. 4. Extraction des données..................................................................................................................... 99

I. D. RESULTATS. ............................................................................................................................................ 100

I. E. DISCUSSION ET CONCLUSION. .................................................................................................................. 102

Table des matières

II - DEFINITION DES INDICATIONS DE LA SYNCHRONISATION RESPIRATOIRE EN TEP POUR

LES CANCERS BRONCHIQUES. ................................................................................................................. 103

II. A. INTRODUCTION ...................................................................................................................................... 103

II. B. MATERIELS ............................................................................................................................................ 103

II. B. 1. Fantôme de contrôle qualité des TEP. .......................................................................................... 103

II. B. 2. Fantôme respiratoire..................................................................................................................... 104

II. C. PLAN EXPERIMENTAL. ............................................................................................................................ 106

II. C. 1. Etude de répétitivité. ..................................................................................................................... 106

II. C. 2. Comparaison des mesures d’activité entre des acquisitions avec et sans mouvement.................. 107

II. D. METHODES............................................................................................................................................. 107

II. D. 1. Acquisition des données et reconstruction des images. ................................................................ 107

II. D. 2. Extraction des données. ................................................................................................................ 107

II. D. 3. Analyse des données. .................................................................................................................... 108

II. E. RESULTATS. ........................................................................................................................................... 109

II. E. 1. Etude de répétitivité (fantôme PTW). ............................................................................................ 109

II. E. 2. Comparaison des acquisitions sans mouvement et avec mouvement « non 4D » (fantôme Quasar).

.................................................................................................................................................................... 110

II. F. DISCUSSION ET CONCLUSION. ................................................................................................................. 112

III - ETUDE DES DIFFERENTS PARAMETRES LORS DE L’ACQUISITIONS D’IMAGES TEP

SYNCHRONISEES A LA RESPIRATION.................................................................................................... 115

III. A. INTRODUCTION. .................................................................................................................................... 115

III. B. MATERIELS. .......................................................................................................................................... 115

III. C. METHODES. .......................................................................................................................................... 116

III. C. 1. Synchronisation du fantôme avec le tomographe. ....................................................................... 116

III. C. 2. Acquisition des données............................................................................................................... 117

III. C. 3. Extraction des données. ............................................................................................................... 119

III. C. 4. Analyse des données. ................................................................................................................... 120

III. D. RESULTATS........................................................................................................................................... 121

III. D. 1. Images. ........................................................................................................................................ 121

III. D. 2. Influence des paramètres propres au patient............................................................................... 123

III. D. 3. Influence des paramètres d’acquisition des images TEP 4D. ..................................................... 126

III. D. 4. Etude de répétitivité des acquisitions en mode liste. ................................................................... 131

III. E. RECAPITULATION DES PRINCIPAUX RESULTATS. ................................................................................... 132

III. F. DISCUSSION ET CONCLUSION................................................................................................................. 133

Table des matières

CHAPITRE 3:

COMPARAISON DE DEUX DISPOSITIFS DE SYNCHRONISATION

RESPIRATOIRE : LE SPIROMETRE SPIRODYNR'X ET LE RPM.............. 137

INTRODUCTION............................................................................................................................................. 139

I - MATERIELS ET METHODES.................................................................................................................. 141

I. A. FANTOME. ............................................................................................................................................... 141

I. A. 1. Description. .................................................................................................................................... 141

I. A. 2. Configuration du fantôme lors des expérimentations. .................................................................... 142

I. B. DISPOSITIFS DE SYNCHRONISATION. ........................................................................................................ 144

I. B. 1. Le système RPM.............................................................................................................................. 144

I. B. 2. Le SpiroDynr’X............................................................................................................................... 145

I. C. SYNCHRONISATION DU FANTOME AVEC LA TEP-TDM............................................................................ 148

I. C. 1. Synchronisation respiratoire du fantôme en utilisant le système RPM. ......................................... 148

I. C. 2. Synchronisation du fantôme en utilisant le spiromètre................................................................... 148

I. D. REALISATION DES IMAGES TEP-TDM 4D. ............................................................................................. 150

I. D. 1. Acquisition des données. ................................................................................................................ 150

I. D. 2. Reconstruction des images. ............................................................................................................ 151

I. E. EXTRACTION DES DONNEES. .................................................................................................................... 152

II - RESULTATS. ............................................................................................................................................. 153

II. A. DEFINITION DES CHAMPS D’APPLICATION DE LA SYNCHRONISATION RESPIRATOIRE AVEC UN PROTOCOLE

EXPERIMENTAL PROCHE DE LA PRATIQUE CLINIQUE. ....................................................................................... 153

II. B. INFLUENCE DES PARAMETRES D’ACQUISITION DES DONNEES TEP « 4D » ET DU DISPOSITIF DE

SYNCHRONISATION SUR LA QUANTIFICATION DU SIGNAL ET LA DETERMINATION DES VOLUMES..................... 156

II. B. 1. Modèle respiratoire sinusoïdal régulier........................................................................................ 156

II. B. 2. Modèle respiratoire irrégulier. ..................................................................................................... 168

III - DISCUSSION ET CONCLUSION. ......................................................................................................... 173

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES. ........................................... 182

Liste des figures

Figure 1: Transport et métabolisme du 18F-FDG........................................................................................................................ 9

Figure 2: Courbe de fixation du 18F-FDG dans le temps pour 16 patients présentant un nodule pulmonaire isolé. ................. 10

Figure 3: Phénomène d'annihilation ......................................................................................................................................... 12

Figure 4: Représentation de la détection en coïncidence. ......................................................................................................... 12

Figure 5: Représentation d’une coïncidence vraie.................................................................................................................... 13

Figure 6: Représentation d’une coïncidence fortuite. ............................................................................................................... 13

Figure 7: Représentation d’une coïncidence diffusée. .............................................................................................................. 14

Figure 8: Etapes de fabrication du sinogramme. ...................................................................................................................... 16

Figure 9: Architecture du détecteur TEP. ................................................................................................................................. 17

Figure 10: Bloc de détection TEP composé d'un scintillateur couplé à un photomultiplicateur. .............................................. 18

Figure 11: Expression de la résolution en énergie. ................................................................................................................... 20

Figure 12: Comparaison mode 2D et mode 3D ........................................................................................................................ 21

Figure 13: Mesure de la résolution spatiale (RS) d'un tomographe. ......................................................................................... 22

Figure 14: (A) Différences entre un TDM monocoupe et multicoupes – (B) Détecteurs multicoupes, avec 2 collimations de

faisceau différentes ................................................................................................................................................................. 26

Figure 15: TDM séquentielet hélicoïdal. .................................................................................................................................. 26

Figure 16 : Reconstruction d’un volume à partir de plusieurs projections. .............................................................................. 27

Figure 17: Echantillonnage de l'image. .................................................................................................................................... 27

Figure 18 : Projection de l’objet selon un angle θ. ................................................................................................................... 28

Figure 19: Opération de rétroprojection. Mise en évidence de l'artéfact en étoile.................................................................... 29

Figure 20 : Algorithme de rétroprojection filtrée. .................................................................................................................... 30

Figure 21 : Matrice de projection des algorithmes itératifs. ..................................................................................................... 31

Figure 22 : Algorithme itératif. Principe résumé. ..................................................................................................................... 32

Figure 23: Influence du nombre d'itérations sur la qualité d'image. ......................................................................................... 33

Figure 24: Prédominance des différentes interactions des photons avec le milieu en fonction du numéro atomique de ce

dernier (Z) et de l'énergie du rayonnement (E en MeV). .......................................................................................................... 37

Figure 25: Représentation de la double fenêtre en énergie, utilisée pour la correction du rayonnement diffusé. ..................... 38

Figure 26: Coefficient d'atténuation linéique (cm-1) en fonction de l'énergie (keV) pour différentes structures du corps

humain...................................................................................................................................................................................... 40

Figure 27: Opération de convolution entre l'objet à imager et la Fonction de Dispersion Ponctuelle pour l'obtention de

l'image. ..................................................................................................................................................................................... 44

Figure 28: Phénomène de "spill-out" et "spill-in" observé pour une tumeur dans un milieu environnant radioactif.).............. 45

Figure 29: Valeur de T selon la localisation et la taille des tumeurs pulmonaires. ................................................................... 49

Figure 30: Cartographie des ganglions du médiastin................................................................................................................ 50

Figure 31: Eléments de physiologie pulmonaire ...................................................................................................................... 51

Figure 32: Les différents volumes pulmonaires. ...................................................................................................................... 52

Figure 33: Plans de coupe sagittal, coronal et transverse. ........................................................................................................ 54

Figure 34: Volumes définis par l'ICRU 62. .............................................................................................................................. 59

Figure 35 : Délinéation d’une tumeur par la méthode de seuillage. ......................................................................................... 60

Liste des figures

Figure 36 : Variation du seuil idéal en fonction du volume des sphères ainsi que du rapport sphère / bruit de fond. .............. 61

Figure 37: Variation du seuil idéal en fonction du rapport signal/bruit et de la méthode de reconstruction d’image utilisée... 62

Figure 38: Le système RPM..................................................................................................................................................... 68

Figure 39: Comparaison des variations d’amplitude de cage thoracique, de phase de cycle respiratoire ainsi que de la relation

phase / amplitude, pour deux patients ...................................................................................................................................... 69

Figure 40: Spiromètre SDX, société Dyn'R.............................................................................................................................. 73

Figure 41: Synchronisation respiratoire en pourcentage de phase, versus en amplitude. ......................................................... 74

Figure 42: Représentation d'une acquisition TDM en mode ciné ............................................................................................. 78

Figure 43: Influence de l'intervalle de reconstruction sur la qualité d'image............................................................................ 79

Figure 44: Comparaison entre des images TDM et 4D-TDM d'une sphère en mouvement ..................................................... 80

Figure 45: Variations de SUV pour une série d'images TEP en fonction de la série d'images 4D-TDM utilisée. ................... 81

Figure 46: Image d’un nodule pulmonaire en TEP non synchronisée à la respiration, en TEP synchronisée à la respiration et

comparaison des volumes cibles obtenus dans les deux cas ..................................................................................................... 83

Figure 47: Représentation des différents types d'acquisition TEP : statique, dynamique et gated............................................ 94

Figure 48: Répartition des volumes (cm3) des tumeurs pulmonaires observées chez 92 patients. ......................................... 101

Figure 49: Répartition des activités volumiques maximales (kBq/mL) pour les tumeurs pulmonaires observées chez 92

patients. .................................................................................................................................................................................. 101

Figure 50: Fantôme PTW IEC 61675-1 "corps", avec le couvercle "sphères". ...................................................................... 104

Figure 51: Fantôme respiratoire programmable QUASAR, et ses deux inserts...................................................................... 104

Figure 52: Illustration de l'amplitude de mouvement d'une sphère......................................................................................... 105

Figure 53: Expressions du pourcentage de différence entre les CRmouvNS et CRstat en fonction du déplacement relatif, pour des

acquisitions en mode 2D. ....................................................................................................................................................... 111

Figure 54: Expressions du pourcentage de différence entre les CRmouvNS et CRstat en fonction du déplacement relatif, pour des

acquisitions en mode 3D. ....................................................................................................................................................... 112

Figure 55: Connexion du fantôme respiratoire avec le tomographe. ...................................................................................... 116

Figure 56 : Acquisition non synchronisée versus synchronisée à la respiration pour la sphère de 2 mL................................ 122

Figure 57 : Acquisition non synchronisée versus synchronisée à la respirationpour la sphère de 14 mL............................... 122

Figure 58: Coefficients de recouvrement de l’Av maximale pour différentes durées de cycle respiratoire, selon différentes

amplitudes de mouvement : 1, 2 et 3 cm. ............................................................................................................................... 124

Figure 59: Variations de l’ER absolue de l’Av maximale mesurée en fonction de l’amplitude de mouvement, pour les sphères

de 2 mL et 14 mL selon les modes 2D ou 3D. ....................................................................................................................... 125

Figure 60: Erreur relative absolue de l’Av pour différentes durées d’acquisition, pour différents nombres de bins. ............. 127

Figure 61: Plate-forme respiratoire programmable Quasar .................................................................................................... 141

Figure 62: Interface logicielle fantôme QUASAR. ................................................................................................................ 142

Figure 63: Cycle respiratoire de patient utilisé comme modèle pour le mouvement de la plate-forme mobile. ..................... 143

Figure 64: Interface logicielle du système RPM .................................................................................................................... 144

Figure 65: Seringue de calibration du spiromètre et vérification de la calibration avec le logiciel SDG................................ 146

Figure 66: Exemple d’une mesure de volumes avec le SpiroDynr’X..................................................................................... 147

Figure 67: Illustration du montage expérimental permettant la synchronisation respiratoire de la plate-forme mobile en

utilisant le système RPM........................................................................................................................................................ 148

Figure 68: Illustration du montage expérimental permettant la synchronisation respiratoire de la plate-forme Quasar en

utilisant le spiromètre. ............................................................................................................................................................ 149

Figure 69 : Images du fantôme sans mouvement, avec un déplacement de 1 cm, de 2 cm, de 3 cm.................................. 153

Liste des figures

Figure 70: Expression du pourcentage de différence entre les CRmouvNS et les CRstat en fonction de l’amplitude relative,

pour des acquisitions du fantôme PTW en mode 2D et en mode 3D............................................................................. 155

Figure 71: Comparaison entre des images TDM non 4D et TDM 4D acquises avec le fantôme PTW présentant un

mouvement de 3 cm. .............................................................................................................................................. 157

Figure 72: Images réalisées en mode 2D, sans mouvement, avec mouvement non 4D et 4D. ............................................... 158

Figure 73: Images réalisées en mode 3D, sans mouvement, avec mouvement non 4D et 4D. ............................................... 158

Figure 74: Comparaison des ER sur l'activité volumique maximale obtenue à partir d'acquisitions 4D (découpage temporel de

6 bins) avec le spiromètre et le RPM, pour les modes 2D et 3D, pour une amplitude de déplacement de 2 cm (figure A) et de

3 cm (figure B). ...................................................................................................................................................................... 162

Figure 75 Comparaison des ER sur l'activité volumique maximale obtenue à partir d'acquisitions 4D (découpage temporel de

8 bins - figures A et B - et 10 bins – figures C et D) avec le spiromètre et le RPM, pour les modes 2D et 3D, pour une

amplitude de déplacement de 2 cm (figures A et C) et de 3cm (figures B et D).................................................................... 163

Figure 76: Expression du rapport signal sur bruit en fonction du diamètre des sphères et du découpage temporel. .............. 164

Figure 77: Variation des volumes mesurés en fonction du seuil appliqué.............................................................................. 165

Figure 78: Variation du seuil idéal en fonction du volume des sphères, pour différentes amplitudes de mouvement et pour des

acquisitions réalisées avec le système RPM et le SpiroDynr’X. ............................................................................................ 167

Figure 79: Images TEP 4D réalisées avec le SpiroDynr’X, avec un découpage temporel de 6 bins. ..................................... 168

Figure 80: Images TEP 4D réalisées avec le système RPM, avec un découpage temporel de 6 bins. ................................... 169

Figure 81 : Comparaison des ER sur l’activité volumique maximale obtenue à partir d’acquisitions TEP 4D (en mode 3D),

avec des découpages temporels de 6, 8 et 10 bins, pour des cycles irréguliers....................................................................... 170

Figure 82: Comparaison des coefficients de corrélation des volumes pour des acquisitions TEP 4D réalisées avec le RPM et

avec le SpiroDynr'X. .............................................................................................................................................................. 171

Liste des tableaux

Tableau 1: Principaux radionucléides émetteurs de positons. .................................................................................................... 8

Tableau 2: Caractéristiques des cristaux utilisés dans les détecteurs TEP................................................................................ 19

Tableau 3: Mouvement des tumeurs pulmonaires dans les directions supéro-inférieure, antéro-postérieure et gauche-droite. 55

Tableau 4: Valeur des seuils idéaux définis sur fantôme par Yaremko et al., en fonction du type d'acquisition, du type de

milieu et du volume des sphère. ............................................................................................................................................... 63

Tableau 5: Caractéristiques des tumeurs pulmonaires de 92 patients..................................................................................... 100

Tableau 6: Caractéristiques des sphères du fantôme PTW IEC 61675-1................................................................................ 104

Tableau 7: Caractéristiques des acquisitions non synchronisées à la respiration pour les sphères de 2 mL et 14 mL. ........... 107

Tableau 8: Coefficients de Variation des Coefficients de Recouvrement obtenus pour différents volumes de sphères, en

mode 2D et 3D. ...................................................................................................................................................................... 109

Tableau 9: Coefficients de recouvrement obtenus pour des acquisitions non synchronisées à la respiration, pour les sphères de

2mL et 14mL.......................................................................................................................................................................... 110

Tableau 10: Plan expérimental des acquisitions 4D mode prospectif pour les sphères de 2 mL et 14 mL. ............................ 118

Tableau 11: Plan expérimental des acquisitions 4D en mode liste pour les sphères de 2 mL et 14 mL. ................................ 119

Tableau 12: Erreur relative absolue de l’activité volumique mesurée en fonction du nombre de bins, pour des acquisitions 4D

en des sphères de 2 mL et 14 mL. .......................................................................................................................................... 128

Tableau 13: Erreur Relative absolue de l'activité volumique mesurée en fonction de l'amplitude de mouvement pour la sphère

de 2 mL (tableau A) et pour la sphère de 14 mL (tableau B), en mode 2D et 3D................................................................... 129

Tableau 14: Comparaison des Coefficients de Recouvrement obtenus à partir d’acquisitions en mode prospectif et en mode

liste (acquisitions réalisées avec septas) ................................................................................................................................. 130

Tableau 15: Analyse statistique (test de Kruskal Wallis) de la répétitivité des mesures d’activité volumique pour des

acquisitions 4D TEP acquises en mode liste. ........................................................................................................................ 131

Tableau 16: Analyse statistique (test de Kruskal Wallis) de la répétitivité des mesures de volumes pour des acquisitions 4D

TEP acquises en mode liste. .................................................................................................................................................. 132

Tableau 17: Protocole expérimental suivi pour les acquisitions 4D TEP-TDM du fantôme PTW en mouvement................. 151

Tableau 18 : Coefficient de Recouvrement pour chaque sphère du fantôme PTW, pour des acquisitions en mode 2D et 3D,

selon différentes amplitudes de mouvement........................................................................................................................... 160

Introduction

Introduction.

1

Les mouvements involontaires des patients dont ceux liés à la respiration, les battements du cœur, la

contraction des muscles squelettiques et le tractus gastro-intestinal gênent la précision de l’imagerie

médicale car ils induisent un flou dans les images. Dans le cas des mouvements respiratoires, on

observe bien évidemment le déplacement des poumons dans les 3 dimensions mais également celui

des seins, de l’œsophage, du foie, du pancréas et des reins (Keall et al., 2006).

En Tomographie par Emission de Positons (TEP), cet effet de flou est d’autant plus important que la

résolution temporelle de cet examen est mauvaise, c’est-à-dire qu’il faut plusieurs minutes

d’acquisition pour obtenir une image. Ainsi, l’acquisition des images TEP se fait sur plusieurs cycles

respiratoires. On observera donc dans les régions soumises aux mouvements, un étalement des lésions

détectées ainsi qu’une diminution du taux de fixation des tumeurs.

Ceci nuit à l’utilisation des images TEP qui sont couramment employées pour le bilan d’extension,

pour l’évaluation précoce de la réponse à un traitement et pour la planification en radiothérapie de

nombreux cancers dont les cancers bronchiques. L’évaluation de l’efficacité thérapeutique et la

définition du volume cible en radiothérapie imposent une analyse quantitative de l’activité et du

volume.

Pour résoudre les imprécisions liées au mouvement, on a recours à une technique qui est couramment

appelée synchronisation. Cette technique est connue depuis longtemps pour la synchronisation des

images scintigraphiques du cœur au mouvement de celui-ci ; l’origine de la synchronisation étant alors

le signal ECG.

Dans le cas de la prise en compte des mouvements respiratoires, le cycle respiratoire du patient est

enregistré en simultané des données TEP et TDM, ce qui permet un reclassement de ces données en

fonction du moment du cycle où elles ont été acquises ; on parle alors d’imagerie 4D.

La mise en œuvre de la synchronisation respiratoire est complexe et requiert la coopération du patient.

L’enregistrement du « signal respiratoire » du patient repose la plupart du temps sur des mesures de

variation de déplacement uni ou bidimensionnel de la cage thoracique.

Introduction.

2

Le travail présenté ici s’inscrit dans un programme de recherche baptisé « Cohérence », labellisé par le

Pôle de Compétitivité Cancer Bio-Santé.

Il a pour objectifs :

- De mettre au point un système de synchronisation respiratoire basée sur la mesure des

volumes d’air échangé (spirométrie) afin d’obtenir une datation des images TEP et TDM non

seulement par unité de temps mais par unité de volume,

- D’optimiser le traitement du signal TEP et TDM afin de réduire les temps d’acquisition et

d’améliorer la statistique de comptage des images TEP synchronisées,

- D’évaluer cliniquement la tolérance de cette nouvelle technique de TEP synchronisée grâce à

la spirométrie puis son impact clinique.

Pour cela, un partenariat entre plusieurs entités a été mis en place :

- Institut Claudius Regaud (ICR),

- Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT),

- Société Dyn’R, fabriquant du spiromètre et la société ISP System (ISP),

- Société General Electric HealthCare (GEHC), constructeur du TEP-TDM ainsi que de la

plateforme logicielle utilisés dans ce projet.

Ce travail de thèse s’intéresse au cas du cancer pulmonaire pour lequel l’examen TEP-TDM a une

place importante dans leur prise en charge. Nous avons étudié uniquement la synchronisation

respiratoire en TEP (« TEP 4D »).

Nous nous sommes attachés tout d’abord à définir les indications de l’imagerie TEP 4D ; ceci avait

pour but d’obtenir des critères de sélection facilement applicables en clinique.

Nous verrons au cours de la revue bibliographique qu’il n’existe pas vraiment de consensus quant à

des paramètres optimaux pour l’acquisition des données TEP 4D. C’est pourquoi la seconde partie de

ce travail a consisté à étudier l’ensemble des paramètres pouvant influer sur l’exactitude des données

TEP 4D.

L’objectif principal du projet « Cohérence » est de développer un système de synchronisation

respiratoire basé sur des mesures spirométriques. La comparaison de données TEP 4D réalisées à

partir d’un spiromètre modifié d’une part, ainsi que d’un dispositif de synchronisation respiratoire de

référence, a été réalisée dans la dernière partie de ce travail.

Introduction.

3

Au terme de ce travail, nous disposons donc d’une plateforme permettant de comparer deux systèmes

de synchronisation en TEP. Ce travail se poursuit maintenant au travers d’un projet porté par une

entreprise (ISP system) financé par le Fond Unique Interministériel (FUI).

Les différents partenaires, GEHC, ISP System, ICR et IRIT, organisés en consortium, travaillent

maintenant sur la synchronisation du TDM et le traitement du signal pour obtenir des données TEP-

TDM corrigées des mouvements respiratoires.

Dans une première partie, nous allons exposer l’état de l’art sur la thématique abordée : nous

énoncerons les principes généraux de la tomographie par émission de positons, puis nous aborderons

les conséquences des mouvements respiratoires sur le déplacement des tumeurs. Enfin, nous verrons

comment ces mouvements respiratoires sont pris en compte lors de l’acquisition d’images TEP-TDM.

Dans le chapitre 2, nous allons définir les conditions d’utilisation de la synchronisation

respiratoire et nous étudierons les principaux paramètres pouvant influer sur la quantification du signal

des images TEP synchronisées à la respiration.

Enfin, dans le chapitre 3, à partir d’un montage expérimental le plus proche possible de la

clinique, nous comparerons les données TEP synchronisées à la respiration, obtenues avec deux

dispositifs de synchronisation respiratoire : le système RPM et le SpiroDynr’X.

I. Généralités

Nous allons aborder dans ce premier chapitre :

• Des généralités sur la tomographie par émission de positons, en détaillant ses principes

généraux, les étapes dans la création d’images ainsi que la quantification du signal,

• La difficulté dans la prise en charge des cancers pulmonaires du fait des mouvements

respiratoires auxquels ils sont soumis.

• Les solutions techniques et méthodologiques pour la prise en compte des mouvements

respiratoires lors de l’acquisition des images TEP TDM.

Chapitre 1 – Généralités

La Tomographie par Emission de Positons.

7

I - La tomographie par émission de positons.

I. A. Principes généraux.

I. A. 1. Définition

La Tomographie par Emission de Positons (TEP) est une modalité d’imagerie de médecine nucléaire.

On entend par « médecine nucléaire » toute utilisation de radiopharmaceutique pour le diagnostic ou le

traitement de pathologies. Le terme de « médicament radiopharmaceutique » regroupe toutes les

molécules marquées avec un atome radioactif ciblant une fonction ou un métabolisme précis.

Sur le plan diagnostique, la médecine nucléaire permet de réaliser des images fonctionnelles après

injection d’un médicament radiopharmaceutique au patient. Le but de ces examens est de visualiser et

souvent d’estimer la fixation du médicament radiopharmaceutique dans un organe d’intérêt ou dans

une tumeur.

Après avoir été utilisée quasi-exclusivement dans le domaine de la recherche en neurologie, la TEP a

connu récemment un grand développement en oncologie. Les progrès de l’informatique et des

systèmes de détection permettent en effet l’exploration du corps entier. Les principales applications de

le TEP en oncologie sont :

• Réalisation d’un bilan d’extension,

• Définition des volumes cibles en radiothérapie (Gregoire et al., 2007),

• Evaluation précoce de la réponse à un traitement (Shankar et al. 2006),

• Recherche de récidive. (Townsend et al., 2004).

I. A. 2. La radioactivité β+

Comme son nom l’indique, en imagerie TEP le radiopharmaceutique utilisé est marqué avec un

émetteur de positons.

Les positons constituent l’antimatière des électrons, ils possèdent la même masse mais sont de charge

opposée.

Les émetteurs de positons sont caractérisés par des noyaux instables qui ont un excès de charges

positives dans leurs noyaux. Ils pourront retrouver leur état stable après transformation d’un proton en

neutron. Cette désintégration qui s’accompagne de l’émission d’un positon est appelée radioactivité β+

(cf. équation 1 page 8).



8

νβ ++→ ++ 0

1

1

0

1

1 np

Équation 1: Principe de la radioactivité β+.

Il existe plusieurs émetteurs de positons, que nous pourrons caractériser en fonction de leur énergie

maximale (Emax), leur demi-vie (T1/2 ) ainsi que leur libre parcours moyen (Rmoy) dans l’eau

(cf. table 1). Le libre parcours moyen est défini comme la distance moyenne entre l’émission du

positon et le phénomène d’annihilation. Pour un même milieu, ce libre parcours moyen dépend de

l’énergie du positon émis. (Bailey et al, 2003)

Radionucléide Emax (MeV) T1/2(min) Rmoy (mm)

11C 0,959 20,4 1,1

13N 1,197 9,96 1,5

15O 1,738 2,03 2,5

18F 0,633 109,8 0,6

68Ga 1,898 68,3 2,9

Tableau 1: Principaux radionucléides émetteurs de positons.

I. A. 3. Le FluoroDésoxyGlucose marqué au Fluor 18 : 18

F-FDG.

a. Biologie du 18

F-FDG.

(Kelloff et al., 2005) (Mamede et al., 2005)

En oncologie, le radiopharmaceutique le plus utilisé actuellement en TEP est le FluoroDésoxyGlucose

(FDG), un analogue du glucose où un groupement hydroxyle (OH) a été remplacé par du 18

F. Cette

molécule de 18

F-FDG possède les mêmes caractéristiques que la molécule mère de glucose.

Les cellules cancéreuses ont de grands besoins énergétiques et présentent donc un métabolisme

glucidique accru par rapport aux cellules saines. Il existe deux grandes voies de production d’énergie à

partir du glucose : la phosphorylation oxydative et la glycolyse. Dans les cellules saines et en milieu

aérobie, la production d’énergie est assurée en grande partie par la phosphorylation oxydative. En

absence d’oxygène, la glycolyse devient prédominante. Il a été montré par Warburg que les cellules

cancéreuses utilisaient la glycolyse pour produire leur énergie, quelles que soient les conditions en

oxygène.



9

En plus de l’augmentation métabolique glucidique, une augmentation de la fixation du glucose dans

les cellules a été mise en évidence. La voie d’entrée du glucose la plus importante dans les cellules est

réalisée par des transporteurs membranaires appelés GLUT ; il y a à ce jour cinq sous types identifiés

de 1 à 5.

Une augmentation de l’expression de GLUT-1 a été mise en évidence dans de très nombreux cancers

(cancer bronchique, du sein, de l’ovaire, mélanome, du colon, de l’œsophage, des voies aérodigestives

supérieures).

Il a été également rapporté une augmentation de l’activité de l’hexokinase qui catalyse la première

étape de phosphorylation de la glycolyse des cellules tumorales.

Le 18

F-FDG va suivre le même chemin que le glucose : il sera capté par les transporteurs GLUT-1.

Ensuite, sous l’action des hexokinases il sera transformé en 18

F-FDG-6-phosphate. Contrairement au

glucose, le 18

F-FDG-6-phosphate ne pourra pas subir les autres étapes de la glycolyse de par sa

composition différente du glucose. Il ne pourra pas diffuser à l’extérieur de la cellule tant que la

déphosphorylation n’a pas eu lieu (phénomène relativement lent par rapport à la demi-vie du 18

F), et

restera donc capturé à l’intérieur de la cellule suffisamment longtemps pour permettre de faire de

l’imagerie. (Kelloff et al., 2005)

Le transport et métabolisme du 18

F-FDG sont représentés dans la figure ci-dessous.

Figure 1: Transport et métabolisme du 18F-FDG. (D’après Kelloff et al., 2005)

Il y a un lien entre l’intensité de la fixation tumorale mesurée en TEP et l’activité glycolytique

tumorale. Ainsi, il a été mis en évidence pour les cancers pulmonaires une corrélation entre l’intensité

de la fixation du 18

F-FDG et des niveaux d’expression des transporteurs du glucose GLUT-1 et de

l’hexokinase 2. (Mamede et al., 2005)



10

b. Cinétique de fixation du 18

F-FDG.

Les recommandations concernant l’activité de 18

F-FDG à injecter aux patients sont les suivantes : de

100 à 400 MBq pour l’adulte de 70 kg (données fournies par l’industriel). Il faudra bien évidemment

adapter cette posologie pour les enfants.

En règle générale, le patient est au repos pendant une heure après injection du 18

F-FDG, car c’est la

durée moyenne à partir de laquelle on considère que la fixation tumorale du 18

F-FDG a atteint son

plateau. Ce repos est nécessaire afin d’éviter une activité musculaire inutile qui entraînerait des

fixations de 18

F-FDG.

Il a été cependant rapporté par plusieurs auteurs que la fixation maximale n’était pas forcement atteinte

au bout d’une heure de repos. Shankar et al. ont mis en évidence des courbes de fixation dont le

plateau n’était toujours pas atteint après cinq heures de repos (cf. figure 2). (Shankar et al. 2006)

Figure 2: Courbe de fixation du 18F-FDG dans le temps pour 16 patients présentant un nodule pulmonaire isolé. (D’après Shankar et al, 2006)

Ceci justifie l’utilisation de protocole d’acquisition spécifique dans le cas où une mesure précise de

l’activité métabolique tumorale est nécessaire.

c. Fixation du 18

F-FDG

Le 18

F-FDG n’est pas spécifique uniquement des cellules cancéreuses ; en effet, les récepteurs GLUT

sont également présents à la surface de cellules saines qui ont une activité glucidique. (Cook et al.,

1999)



11

Les fixations physiologiques du 18

F-FDG sont les suivantes :

- système nerveux central : cerveau et la moelle épinière

- cardiovasculaire: fixation variable du ventricule gauche, mais plus élevée que celle du

ventricule droit

- système urinaire à cause de l’élimination rénale du 18

F-FDG

- système gastro-intestinal : fixation variable de l’estomac et du colon, au niveau des parois

musculaires.

Dans certaines situations, d’autres foyers de fixation peuvent apparaître :

• Si le patient a fait de l’exercice avant l’examen, des fixations au niveau des muscles

squelettiques pourront apparaître : c’est pourquoi il est généralement demandé au patient de ne pas

faire d’exercice le jour précédent l’examen. Ces fixations pourront également être observées chez des

patients stressés qui contracteront de façon involontaire certains muscles.

• En présence de pathologies bénignes : le 18

F-FDG va s’accumuler dans les tissus

inflammatoires, à cause de l’activité accrue des macrophages et des lymphocytes. Ces fixations

pourront rendre difficile l’interprétation des examens et même générer des cas de « faux positifs » des

examens TEP.

Il faudra également être prudent lors de l’utilisation de cette molécule chez des patients diabétiques.

I. A. 4. La détection en coïncidence.

L’imagerie TEP repose sur la détection en coïncidence de deux photons de 511 keV issus d’une

annihilation entre un positon et un électron du milieu.

a. Phénomène d’annihilation.

Après avoir perdu la plus grande partie de son énergie cinétique, le positon interagit avec un électron

des tissus et les deux particules s’annihilent : par conservation de l’énergie et de la quantité de

mouvement, deux photons d’annihilation de 511 keV (énergie de masse d’un électron au repos) sont

alors émis simultanément à 180° (+/- 0,5°), l’un par rapport à l’autre (cf. figure 3 page 12). Un défaut

de colinéarité peut être observé lorsque le positon n’a pas perdu toute son énergie cinétique, ce qui

peut être un facteur limitant en termes de résolution spatiale. (De Dreuille et al, 2002)



12

Figure 3: Phénomène d'annihilation (De Dreuille et al, 2002)

b. Principe de la détection en coïncidence.

Les deux photons de 511 keV seront détectés en coïncidence par un anneau de détecteurs. En pratique,

les deux photons n’arrivent pas exactement de façon simultanée sur les deux détecteurs opposés, mais

avec un intervalle de temps de quelques nanosecondes.

Pour détecter les évènements en coïncidence, on détermine une « fenêtre de coïncidence » de durée

égale à 2τ, sachant que τ varie selon les tomographes et leurs cristaux entre 2 et 6 ns.

En effet, l’arrivée d’un photon dans un canal du système de détection en coïncidence va entraîner

l’ouverture d’une fenêtre temporelle de largeur « 2τ » et si deux fenêtres sont ouvertes en même temps

au niveau de détecteurs opposés, une coïncidence est enregistrée. Ceci signifie donc aussi que si une

fenêtre temporelle est ouverte à l’instant t, une coïncidence pourra être enregistrée dans l’intervalle

t+/-2τ.

La fenêtre de coïncidence totale (2τ) des tomographes possédant des cristaux de BGO est d’environ 12

ns. (Bailey et al., 2003)

Cette détection des deux photons de 511 keV dans la fenêtre de coïncidence égale à 2τ est représentée

dans la figure ci-dessous.

Figure 4: Représentation de la détection en coïncidence. Le signal A entraîne l’ouverture de la fenêtre de coïncidence de durée égale à 2τ. L’amplitude des signaux issus des détecteurs est exprimée en Volts. (D’après Bailey et al., 2003)



13

c. Notions d’évènement unique, de coïncidence vraie, fortuite et diffusée.

Nous allons faire appel à de nombreuses reprises dans ce manuscrit aux notions d’évènements

uniques, de coïncidences vraies, fortuites ou diffusées.

• Evènement unique.

Un évènement unique ou « single » est enregistré lorsqu’un photon de 511 keV arrive sur un détecteur,

sans aucune discrimination temporelle.

• Coïncidences vraies.

L’enregistrement d’une coïncidence vraie correspond à l’arrivée sur deux détecteurs opposés de deux

photons d’annihilation, dans la fenêtre de coïncidence (cf. figure 5). Dans un système idéal, seul ce

type de coïncidence devrait être enregistré.

Figure 5: Représentation d’une coïncidence vraie. La droite reliant a et b, dite « ligne de réponse » passe par le lieu d’émission.

• Coïncidence fortuite.

Ces coïncidences dites « accidentelles » « hasardeuses » ou « fortuites » correspondent à la détection

d’une paire de photons de 511 keV issus de deux annihilations différentes (cf. figure 6). Ces

coïncidences perturbent le signal et donc sa détection.

Figure 6: Représentation d’une coïncidence fortuite. Les évènements a et b sont détectés dans la fenêtre de coïncidence. Le système les associe à une droite sur laquelle se situe en théorie le lieu d’émission, ce qui n’est pas le cas ici.

a

b

a

b



14

Ce phénomène peut se produire du fait du principe même de la fenêtre temporelle utilisée pour

détecter les coïncidences vraies. Cette fenêtre temporelle a une largeur finie qui pourra dans certains

cas enregistrer comme coïncidence l’arrivée sur 2 détecteurs opposés de 2 photons ne provenant pas de

la même annihilation.

On peut démontrer que le nombre de coïncidences fortuites est directement corrélé au taux de

comptage.

( ) yxxy SSr τ2=

Équation 2: Calcul du nombre de coïncidences fortuites.

Avec :

rxy : taux des coïncidences fortuites entre les détecteurs x et y

sx : évènements uniques détectés sur le détecteur x

sy : évènements uniques détectés sur le détecteur y

2τ : largeur de la fenêtre de coïncidence.

• Coïncidence diffusée.

(Thompson et al, 1993, Meikle et al., 2003)

Lors d’une annihilation, il y a de fortes chances qu’un des 2 photons subisse une diffusion soit dans le

corps du patient, soit dans le détecteur (cf. figure 7). Cette diffusion sera principalement le résultat

d’une interaction Compton entre le photon de 511 keV et un électron des orbitales périphériques des

atomes constituant le milieu traversé. La trajectoire initiale du photon sera donc déviée et il perdra une

partie de son énergie. Ceci se traduira par un mauvais positionnement des photons sur les lignes de

réponse.

Figure 7: Représentation d’une coïncidence diffusée. Dans ce cas aussi, le point d’émission n’est pas situé sur la ligne de réponse.



15

I. A. 5. Technologie actuelle

(Seemann et al., 2004)

La tendance actuelle est aux machines bimodales permettant de coupler un TEP avec un

tomodensitomètre (TDM).

Le TEP possède une grande sensibilité, mais fournit des images manquant de repères anatomiques.

La haute résolution du TDM et sa capacité à visualiser l'ensemble des tissus permettent de résoudre ce

problème. De plus, comme nous le verrons plus tard, la cartographie volumique des densités fournie

par la TDM est utilisée pour réaliser la correction d’atténuation

Nous allons détailler dans le paragraphe suivant les étapes de création des images, en TEP et en TDM.



16

I. B. Création d’images TEP-TDM.

La réalisation des images pourra être divisée en deux grandes parties : la première étape sera

l’acquisition des données. Ensuite il faudra produire des images à partir de ces données : c’est la

reconstruction d’image.

I. B. 1. Acquisition des données.

a. Données TEP

Les données sont enregistrées sous forme de « lignes de réponse » entre des détecteurs opposés. Elles

forment des « projections », c’est à dire une vue de l’objet exploré selon un axe perpendiculaire aux

lignes de réponse. L’ensemble des projections vues sous différentes angulations constituera un

sinogramme (cf. figure 8)

Figure 8: Etapes de fabrication du sinogramme.

Les données TEP sont acquises grâce à un ensemble de détecteurs répartis sur 360° pour les machines

actuelles. Nous allons détailler dans le paragraphe suivant les unités de détections de la TEP.

Projection Ligne de réponse

Sinogramme

Unité de détection



17

i. Ensemble de détection TEP : l’exemple du DST (GEHC, Waukesha, USA).

Le travail présenté dans les chapitres 2 et 3 a été réalisé sur un TEP-TDM Discovery ST dont nous

allons faire une rapide description de l’ensemble du module de détection TEP.

La détection du signal est réalisée grâce à un ensemble d’unités de détection constituées d’un tube

photomultiplicateur et d’un cristal scintillant.

Chaque tube photomultiplicateur est associé à un cristal découpé sur la moitié de sa hauteur afin de

constituer un ensemble de petits éléments de détection (pixellisation en 6 x 6) : ceci compose un bloc

de détecteur, de dimension 36 x 30 x 30 mm3.

Les blocs de détecteurs sont assemblés en modules de détection. L’anneau de détection est composé de

35 modules. Cet assemblage est représenté dans la figure ci-dessous.

Figure 9: Architecture du détecteur TEP.

Les données TEP sont acquises par « pas » ce qui correspond sur cette machine à 24 coupes physiques

ainsi que 23 coupes interpolées, soit 47 coupes par pas au total pour une épaisseur de coupe de

3,27 mm. Cela est indépendant du mode 2D ou 3D.

Nous allons décrire l’unité de détection : l’ensemble cristal et photomultiplicateur. Nous verrons

ensuite comment le signal est sélectionné grâce à la sélection spectrométrique et la collimation

physique.

� L’ensemble cristal et photomultiplicateur.

Le tomographe par émission de positons est une caméra à scintillation. Il est composé d’un ensemble

de détecteurs permettant de convertir l’énergie des photons d’annihilation en un signal électrique.

Bloc de détecteur

Cristal

Tube

photomultiplicateur

X 8

Module de détection

X

Anneau de détection TEP



18

Les photons de 511 keV vont interagir avec un cristal inorganique (le scintillateur) qui émettra des

photons visibles, de façon proportionnelle à l’énergie déposée dans le cristal.

Une partie des photons visibles parvient à la surface d’entrée d’un photomultiplicateur (PM) après

passage au travers d’un guide de lumière assurant un couplage optique. Un photomultiplicateur est

composé d’un tube à vide en verre présentant en fenêtre d’entrée une photocathode qui transformera

les photons visibles en photoélectrons.

Ces derniers seront alors dirigés vers un système de dynodes de potentiel croissant, qui permettra

d’amplifier le nombre d’électrons. Le flux d’électrons atteindra l’anode, ce qui déclenchera une

impulsion électrique proportionnelle au dépôt d’énergie dans le cristal. (Bailey et al, 2003)

L’ensemble du bloc de détection est représenté dans la figure ci-dessous.

Figure 10: Bloc de détection TEP composé d'un scintillateur couplé à un photomultiplicateur.

Les cristaux scintillants devront posséder un certain nombre de caractéristiques afin d’être utilisés en

imagerie TEP (Melcher et al, 2000). Il doit posséder :

• une densité ainsi qu’un numéro atomique élevés pour une bonne détection des photons

d’énergie élevée,

• un temps de décroissance lumineuse court qui conditionnera la résolution temporelle du

système, en permettant une bonne discrimination des photons arrivés dans la fenêtre

temporelle de coïncidence,

• une bonne efficacité de conversion lumineuse, c’est à dire une production importante de

photons lumineux par rayonnement gamma détecté (photofraction),

• une émission de photons lumineux de longueur d’onde proche de 400 nm afin d’être en bonne

compatibilité avec la sensibilité de la photo cathode du PM,

• une bonne transparence à sa propre émission lumineuse,

• un caractère non hygroscopique.

Les caractéristiques des cristaux utilisés en TEP sont regroupées dans le tableau 2 page 19.



19

Tableau 2: Caractéristiques des cristaux utilisés dans les détecteurs TEP (D’aprés Lewellen, 2008). * principaux cristaux utilisés dans les TEP cliniques.

Le NaI(Tl) a longtemps été le cristal de référence grâce à son rendement lumineux très élevé.

Cependant, à cause de sa faible densité, il est plus adapté à la détection des photons de moins de

200 keV, donc à la tomographie par émission monophotonique utilisant des radionucléides émetteurs

de photons de basse énergie tels que le 99m

Tc. De plus, il présente l’inconvénient d’être hautement

hygroscopique.

Il a donc été supplanté pour la détection en coïncidence par le BGO qui, malgré un faible rendement

lumineux, présente des caractéristiques intéressantes dont notamment une densité ainsi qu’un numéro

atomique plus élevés. En effet, ceci permet d’obtenir une probabilité d’interaction des photons de

511 keV plus élevée et donc une meilleure sensibilité globale garantissant une durée d’examen

correcte. Le tomographe que nous utiliserons pour réaliser nos acquisitions de données dispose de ce

type de cristal.

La tendance actuelle est au développement des cristaux de LSO et de LYSO, qui possèdent comme

principal avantage une constante de décroissance lumineuse de 40 ns. Ces performances temporelles

permettront en particulier de réduire le taux de coïncidences fortuites.

� La sélection spectrométrique

A la sortie du photomultiplicateur, les photons détectés seront répartis selon un spectre en énergie. Ces

photons pourront avoir subi des interactions dans le corps humain ou dans le cristal, selon deux

principaux effets dans la gamme d’énergie considérée et pour ces milieux : l’effet Compton et l’effet

photoélectrique. Les photons ayant subi une diffusion Compton auront une énergie plus faible que

celle du photon initial (511 keV).

** *



20

Cette sélection spectrométrique ne fonctionne pas de façon aussi idéale en raison des défauts inhérents

au cristal dont notamment sa mauvaise résolution en énergie

La capacité du détecteur à évaluer de façon précise l’énergie déposée dans le cristal est exprimée par la

résolution en énergie, qui représente le rapport de la largeur à mi hauteur du pic divisée par l’énergie

du pic (cf. figure 11). Pour le BGO, la résolution en énergie est aux alentours de 20%.

Figure 11: Expression de la résolution en énergie. Elle correspond à la largeur à mi-hauteur du pic divisée par l’énergie du pic (D’après Bailey et al, 2003).

� Collimation physique.

La présence ou non d’anneaux de plomb ou de tungstène appelés « septas », positionnés entre les

différentes couronnes de détecteur, permet de définir deux modes d’acquisition de données TEP : les

modes 2D et 3D.

Les images obtenues seront toujours des volumes en 3D, mais on distinguera le cas où les septas sont

présents (mode 2D) de celui où ils sont absents (mode 3D).

En mode 2D, seules les lignes de réponse entre deux détecteurs d’une même couronne de détecteurs

(plans directs) ou de couronnes adjacentes (plans croisés) sont acceptées. (cf. figure 12 page 21)

Largeur à mi-hauteur



21

Figure 12: Comparaison mode 2D (à gauche) et mode 3D (à droite) (D’après Zaidi, 2006).

L’absence de septa permet d’accepter un plus grand nombre de lignes de réponse. La sensibilité du

système sera plus importante que pour le mode 2D : elle augmentera d’un facteur 5 à 7 (Lodge et al,

2005), ce qui se traduira par un meilleur rapport signal sur bruit.

Cependant, simultanément à cette amélioration du taux de comptage, on observera également une

augmentation du rayonnement diffusé et des coïncidences aléatoires. La fraction du diffusé pourra

atteindre 40 à 50% en 3D alors qu’elle n’est que de 10 à 20% en 2D (Cherry et al, 1991). Ceci est

directement lié aux photons qui arrivent de l’extérieur du champ de vue ainsi que hors du plan

transaxial.

Pendant longtemps cette technique d’acquisition en mode 3D a été réservée pour les explorations du

cerveau (Cherry et al, 1993) et les études visant à comparer le mode 2D et 3D pour des examens corps

entiers ont donné des résultats très hétérogènes.

Il ressortait de ces études que le 3D n’était pas adapté pour des patients obèses (indice de masse

corporelle supérieure à 30) à cause de l’importance du diffusé dans ces cas là, ainsi que pour les

lésions inférieures à 10 mm (Komar et al, 2009).

Cependant, avec l’utilisation récente en TEP de cristaux tels que le GSO et le LSO, ainsi que

d’algorithmes de reconstruction itératifs intégrant les corrections des aléatoires, des diffusés et de

l’atténuation dans l’algorithme de reconstruction d’image, les études tendent à montrer une préférence

du mode 3D sur le 2D en terme de qualité d’image visuelle, ainsi que de quantification du signal

(Visvikis et al., 2004a, Komar et al., 2009, Bettinardi et al., 2007).

ii. Performances d’un tomographe.

Compte tenu de la diversité des solutions technologiques mises en oeuvre dans les différents TEP

utilisés en clinique, il a été nécessaire de définir des critères standards d’évaluation des performances,

essentiellement dans un but d’assurer et de contrôler la qualité des examens.



22

Les normes IEC-61675-1 (Commission Electronique Internationale), IEC-61948-3 ainsi que le

standard industriel NEMA NU-2 2001 (National Electrical Manufacturers Association) définissent les

contrôles à réaliser périodiquement, en plus des contrôles qualités quotidiens, afin de s’assurer des

performances du tomographe.

Nous pouvons citer les principaux tests:

- Le calibrage du tomographe.

Il permet de calculer un facteur de calibrage correspondant au rapport entre le nombre d’événements

détectés par le tomographe et le nombre d’événements effectifs. C’est un paramètre important car il

permet de convertir un nombre d’évènements détectés par voxel en une activité volumique de

18F-FDG, ce qui est la première étape d’une analyse quantitative de l’activité glycolytique en TEP.

Ce calibrage est réalisé à partir de l’acquisition d’images d’un fantôme cylindrique rempli avec une

solution aqueuse homogène de 18

F-FDG dont l’activité est connue.

Une étape préalable de normalisation est nécessaire : elle permet de corriger les différences de

sensibilité entre les différents cristaux. Pour cela, une acquisition longue (environ 12 heures) avec une

source linéique de 68

Ge interne au TEP est effectuée.

- La résolution spatiale.

Elle permet d’estimer la capacité d’un imageur à détecter les objets de petite taille. Elle est caractérisée

grâce à la Fonction de Dispersion Ponctuelle qui est déterminée en réalisant l’image d’une source

ponctuelle. La résolution spatiale correspond à la largeur à mi-hauteur du profil de cette source

ponctuelle et est exprimée en millimètres.

Figure 13: Mesure de la résolution spatiale (RS) d'un tomographe. Acquisition des images de sources ponctuelles placées à différentes localisations dans le champ de vue du tomographe (à gauche), et calcul de la largeur à mi-hauteur des profils obtenus (à droite) pour déterminer la RS (D’après Bailey et al., 2003).



23

La résolution spatiale (RS) dépend de paramètres intrinsèques comme la géométrie du détecteur, le

pouvoir d’arrêt du cristal scintillant, les paramètres de reconstruction d’image.

Elle dépend aussi de paramètres aléatoires, parmi lesquels nous pouvons citer : le défaut de colinéarité

des photons d’annihilation, l’angle incident du photon sur le détecteur et la profondeur d’interaction

du photon dans le détecteur. La résolution spatiale varie selon la position dans le champ de vue du

détecteur et sa valeur moyenne se situe aux alentours de 5 millimètres.

La RS permet de définir la taille de pixel minimale à utiliser, de façon à satisfaire le théorème de

Shannon. Ce théorème stipule que pour restituer correctement un signal, il faut que sa fréquence

d’échantillonnage soit au moins égale à deux fois celle du signal échantillonné. Pour respecter ce

théorème dans le cas d’une résolution spatiale de 5 mm, la taille des pixels doit donc être inférieure à

2,5 mm, ce qui est le cas pour le Discovery ST (2,37 mm).

- Les coefficients de recouvrement

Ils évaluent l’aptitude du tomographe à quantifier le signal en fonction de la taille des lésions. Les

coefficients de recouvrement (CR) d’une structure correspondent à l’activité mesurée dans cette

structure, divisée par l’activité théorique.

- La sensibilité du tomographe

Elle mesure le taux de vraies coïncidences pour une source radioactive de distribution donnée.

- La caractérisation du taux de comptage

Elle permet d’évaluer les déviations de la relation linéaire entre le taux de coïncidences vraies et

l’activité, d’estimer ainsi le nombre d’évènements perdus. Ceci aura pour but également une étude du

comportement du tomographe en présence d’un haut taux de comptage.

- La fraction du diffusé

Elle détermine la sensibilité du système au rayonnement diffusé.

- Le contrôle de la correction d’atténuation dont nous parlerons dans le chapitre 1C1b page 40.

Les performances du Discovery ST ont été étudiées en appliquant ces normes, dans la littérature

(Mawlawi et al., 2004) mais aussi sur notre dispositif (cf. annexe 2 et 3).

Notons que certains de ces tests n’ont pas pu être réalisés, du fait des grandes activités de 18

F-FDG

demandées.



24

Comme nous l’avons expliqué précédemment, à l’heure actuelle les caméras TEP sont principalement

des machines hybrides, couplées avec un tomodensitomètre (TDM). Le paragraphe qui suit est une

description du TDM.

b. Le tomodensitomètre.

i. Principe.

(Lisbona A., 2002)

La tomodensitométrie est une méthode de diagnostic radiologique tomographique, permettant

d'obtenir des coupes transversales, reconstruites à partir de la mesure du coefficient d'atténuation du

faisceau de rayons X (RX) dans le volume étudié.

Le faisceau de RX sera atténué lors de la traversée du corps, en fonction de la densité et de l’épaisseur

des structures traversées.

( )LeII

µ−= 0

Équation 3: Atténuation d'un faisceau monochromatique par un objet de densité uniforme.

Avec :

I0 = flux de RX à l’entrée

I= Flux de RX à la sortie

µ = coefficient d’atténuation linéique du milieu

L= épaisseur du milieu traversé

La mesure des coefficients d’atténuation constitue la mesure de base en scanographie.

A partir de cette dernière, il sera possible de calculer les unités de Hounsfield (UH), qui coderont les

images TDM.

1000*eau

eauUHµ

µµ −=

Équation 4: Calcul des unités de Hounsfield.



25

ii. Technologie.

� Tube à RX.

Ce tube sous vide poussé comprend 2 principaux éléments : une anode et une cathode.

La cathode constituée par un filament de tungstène sera la source d’émission des électrons qui seront

accélérés par une tension accélératrice et iront frapper l’anode. Il en résultera une production de rayons

X qui sortiront du tube par une fenêtre de sortie. Le faisceau de RX sera ensuite filtré et collimaté.

Lors d’un examen TDM, on pourra influer sur :

- Le réglage de la tension accélératrice (de 80 à 140 kV) ce qui permettra de contrôler la

quantité et l'énergie des rayons X produits.

- L'intensité (mA) et le temps de pose (ms) qui contrôlent le flux de RX.

- Le temps de rotation du tube à RX. Il est en général compris entre 0,5 s et 0,8 s. Il

conditionnera la résolution temporelle du TDM, qui correspond au temps d’acquisition d’une

séquence.

� Détecteurs.

Ces détecteurs solides transforment les rayons X en signal électrique.

Les photons X sont absorbés par un scintillateur (céramiques de terre rares). Ils sont ensuite convertis

en photons lumineux qui eux mêmes seront convertis en signal électrique par l’intermédiaire d’une

photodiode. Ces détecteurs présentent une efficacité de détection proche de 100%.

� Architecture des détecteurs.

On pourra distinguer les TDM monocoupe avec lesquels une seule coupe sera acquise par rotation de

tube, des TDM multicoupes, qui permettront d’acquérir plusieurs coupes par rotation de tube

(cf. figure 14A

page 26)

Pour les TDM multicoupes, le nombre de coupes acquises par rotation de tube ainsi que leur épaisseur

dépendra de la façon dont est divisé le détecteur, et de la collimation que l’on appliquera au faisceau

de RX (cf. figure 14B page 26)



26

Figure 14: (A) Différences entre un TDM monocoupe et multicoupes – (B) Détecteurs multicoupes, avec 2 collimations de faisceau différentes (D’après « Biophysique pour les sciences de la vie et de la santé », Xavier Marchandise, éditions Omniscience, 2006) .

� Techniques.

Les premières générations de TDM permettaient seulement de faire des examens « séquentiels », de

façon pas à pas : une rotation de tube, un déplacement de la table, et ainsi de suite. Ceci donnait au

final des coupes non jointives.

La technique utilisée aujourd’hui est celle du TDM hélicoïdal : le tube à RX tourne de façon continue

autour du lit d'examen qui se déplace à vitesse constante durant l'acquisition. Le tube à rayons X

réalise ainsi un déplacement en hélice. Ceci permet d’obtenir une imagerie continue, sans gap entre

deux coupes.

Figure 15: TDM séquentiel (gauche) et hélicoïdal (droite).

Avec l’arrivée du TDM hélicoïdal, une nouvelle notion de « pitch » sera introduite. Le pitch représente

le rapport de l’avancée de la table pendant une rotation de tube, sur la collimation du détecteur des

rayons X.

A

B



27

I. B. 2. Reconstruction des images.

Une fois les données acquises, il faudra réaliser la « reconstruction d’images ». Nous allons tout

d’abord énoncer le principe général de reconstruction d’images, puis nous détaillerons les techniques

appliquées à la reconstruction des données TEP et TDM.

(Buvat I. 2009, Gantet P. 2004)

a. Principe général de reconstruction d’images.

La reconstruction d’image tomographique est basée sur un principe général qu’un objet peut être

reproduit de façon précise à partir de projection sous différents angles (cf. figure 16).

Figure 16 : Reconstruction d’un volume à partir de plusieurs projections. (D’après Zeng et al , 2001)

Les projections seront échantillonnées en un nombre de pixels, qui déterminera l’échantillonnage

initial de l’image reconstruite. En général, cet échantillonnage sera un multiple de 128 pixels.

Figure 17: Echantillonnage de l'image.

Le principe de base de la reconstruction d’images est énoncé par le théorème des projections.

128, 256 ou 512 pixels.



28

Théorème des projections:

Soit un objet dans un domaine spatial (x,y).

f(x,y) correspond au signal au point (x,y) du plan dans lequel s’inscrit notre objet.

p(u,θ) comprend l’ensemble des projections de l’objet selon une incidence angulaire θ, perpendiculaire

aux lignes de réponse.

La projection d’un point (x,y) selon un angle θ est présentée dans la figure ci-dessous.

Figure 18 : Projection de l’objet selon un angle θ.

L’opération permettant le passage de f(x, y) à p(u,θ), ce qui correspond au passage du domaine spatial

à l’espace des projections, est la transformée de Radon. L’espace des projections est aussi appelé

espace de Radon.

∫+∞

∞−

= dvyxfup ),(),( θ

Équation 5: Transformée de Radon.

L’ensemble des projections de l’objet vu sous toutes les incidences angulaires constitue le

sinogramme. Dans le cas de la tomographie, les projections sont enregistrées sous 360°.

Toute la difficulté de la reconstruction tomographique réside dans l’inversion de la transformée de

Radon, c’est à dire à estimer f(x,y) à partir de p(u,θ).

Ce problème pourra être résolu par des méthodes analytiques ou discrètes (itératives).

x

v

θf(x,y)

p(u, θ)



29

i. Méthodes analytiques

Il existe deux méthodes principales pour la résolution analytique de l’inversion de la transformée de

Radon : la rétroprojection « simple » et la rétroprojection « filtrée ».

� La rétroprojection « simple ».

La méthode la plus simple pour résoudre ce problème est la rétroprojection simple (ou épandage) de la

valeur de chaque point sur le plan de reconstruction. Pour un angle θ donné, on assignera la valeur de

p(u,θ) à tous les pixels se trouvant le long de la ligne d’intégration v.

∫=π

θθ0

),(),( dupyxf

Équation 6: Opération de rétroprojection.

Le résultat de cette rétroprojection est de mauvaise qualité, notamment à cause des artéfacts en étoiles

qui représentent le signal basse fréquence qui perturbe l’image. Cet artéfact est représenté dans la

figure 19.

Figure 19: Opération de rétroprojection. Mise en évidence de l'artéfact en étoile.

Il en résulte l’introduction de la rétroprojection filtrée, qui permet de réduire ces artéfacts en étoile et

qui sera la méthode analytique la plus utilisée pour la reconstruction d’image.

u

u

RétroprojectionProjections

Zone de fixation

du traceur



30

� La rétroprojection « filtrée ».

(Dubois, 1998)

La première étape consiste à réaliser une transformée de Fourier (TF) sur les projections p(u,θ)

enregistrées.

La transformée de Fourier stipule qu’une fonction spatiale ou temporelle peut être décomposée en une

somme infinie de sinusoïdes selon l’équation suivante :

dxexfF

xi υ

υ

Π−+∞

∞−

∫=

2

)()(

Équation 7:Transformée de Fourier.

Avec :

)(xf = quantité de radioactivité au point (x ;y) du plan.

υ = fréquence spatiale.

Le principe de la rétroprojection filtrée repose sur la multiplication de la TF des projections par un

filtre, égal à la valeur absolue de ν (│ν│). Ce filtre « rampe » permettra d’effacer progressivement les

artéfacts en étoile laissés par la rétroprojection.

De façon synthétique, l’algorithme de rétroprojection filtrée est le suivant :

Figure 20 : Algorithme de rétroprojection filtrée.

Il sera nécessaire de rajouter un autre filtre lissant en plus du filtre rampe qui aura tendance à amplifier

les hautes fréquences qui caractérisent le bruit statistique.

Plusieurs filtres existent, parmi lesquels les plus classiques sont les filtres de Hann, Hamming,

Butterworth et filtre gaussien.

Projections

p (u,θ)

P(ν,θ,)

│ν│P(ν,θ)

p’(u, θ)

Images

reconstruites

Transformée de

Fourier

Rétroprojection Transformée de

Fourier inverse

Filtrage



31

ii. Méthodes itératives.

(Kontaxakis et al, 1998, Vandenberghe et al, 2001)

Une autre approche pour résoudre le problème de l’inversion de la transformée de Radon repose dans

l’utilisation de méthodes de reconstruction itératives.

Le principe repose sur la discrétisation de chaque pixel de l’image et sur la considération de chaque

valeur de pixel comme inconnue.

Ces méthodes s’appuient sur une algèbre linéaire ainsi que sur des méthodes vectorielles.

Une matrice permettra de passer de l’objet f(x,y) aux projections p grâce à la relation suivante :

Rfp =

Équation 8: Equation générale des algorithmes itératifs.

Avec :

p = projections acquises.

R = Opérateur de projection dans lequel on pourra prendre en compte l’atténuation et la

diffusion des photons.

f = objet à reconstruire

Figure 21 : Matrice de projection des algorithmes itératifs.

Cette équation sera résolue à l’aide d’algorithmes itératifs qui vont rechercher une solution f qui

minimisera la distance entre les projections p qui ont été acquises, et Rf, estimation de l’objet à

reconstruire.

fj

Rij pi



32

Figure 22 : Algorithme itératif. Principe résumé. (D’après Zeng et al, 2000)]

On pourra distinguer les méthodes algébriques des méthodes statistiques. Nous nous concentrerons

uniquement sur ces dernières qui sont les plus communes à l’heure actuelle.

Les méthodes statistiques permettront une prise en compte de la nature aléatoire (selon une loi de

Poisson) des désintégrations radioactives.

L’algorithme le plus utilisé est celui de l’Espérance Maximisée (EM), proposé par Shepp et Vardi en

1982, ainsi que sa variante par sous-ensemble ordonnés OSEM (Ordered Subsets Expectation

Maximization).

L’algorithme d’espérance maximisée peut être écrit de façon simplifiée par :

=+

Rf

dRff

nn *1 *

Équation 9 : Equation simplifiée de l’algorithme OSEM.

Avec :

=0fObjet à priori

Rf = projections calculées

d = projections mesurées

R* = erreur relative rétro projetée.

Un des principaux avantages de cet algorithme repose sur la possibilité d’incorporer dans la matrice de

reconstruction les phénomènes physiques tels que l’atténuation et la diffusion des photons.

Estimation initiale

de l’objet à

reconstruire

f n=0

Image estimée

Projections de

l’image estimée

Projections

mesurées

p=Rf

Erreur dans

l’espace des

projections

Comparaison

Erreur dans

l’espace de

l’image

Rétroprojection

Correction de

l’image



33

Cependant, on peut reprocher à cette méthode la détérioration du rapport signal sur bruit lorsqu’on

augmente le nombre d’itérations. (Jaskowiak et al., 2005) En effet, plus le nombre d’itérations

augmente, plus la vraisemblance augmente entre les projections mesurées et celles calculées, mais le

bruit (hautes fréquences) augmentera aussi. Ceci est illustré avec la figure ci-dessous.

Figure 23: Influence du nombre d'itérations sur la qualité d'image. (Zeng et al, 2001)

Plusieurs solutions ont été proposées pour définir un critère d’arrêt de ces algorithmes : arrêt précoce

des itérations, introduction d’un a priori dans la solution à trouver. Mais ces méthodes restent

complexes et non applicables en routine clinique.

Un autre inconvénient des algorithmes itératifs en général est leur lenteur de convergence par rapport

au temps nécessaire pour reconstruire les images en rétroprojection filtrée.

En effet, on estime que le temps de reconstruction en RPF d’une série de données est égal à la moitié

du temps nécessaire pour réaliser une itération en ML.

Pour pallier cela, une version « accélérée » a été proposée par Hudson et Larkin en 1994. Elle est

basée sur le découpage de l’ensemble des projections en plusieurs sous-ensembles.

L’image obtenue avec n itérations et m sous ensembles est comparable à une image obtenue avec n*m

itérations de MLEM sur toutes les projections. Le temps de convergence est divisé par le nombre de

sous-ensembles. (Buvat I., 2005, 2009)

b. Reconstruction des images TEP-TDM.

i. Données TDM.

La méthode de reconstruction de choix des données TDM est la rétroprojection filtrée. Le principal

avantage de cette méthode est sa rapidité d’exécution.

La matrice de reconstruction des images TDM est généralement 512 x 512 pixels. L’épaisseur de

coupe sera définie par la géométrie du détecteur.

Les données seront lissées avec des filtres de force variables, selon les régions explorées. Les filtres

« doux » (très lissant) donneront des images à faible bruit où les petites structures sont floues.

L’utilisation de filtres « durs » (faiblement lissant) aura pour résultat des images avec un bruit élevé où

les petites structures seront bien définies.



34

ii. Données TEP.

� Données TEP acquises en mode 2D.

La rétroprojection filtrée (RPF) a pendant longtemps été là aussi une méthode de référence, car les

méthodes itératives présentaient des temps de reconstruction d’image beaucoup trop longs. Avec

l’amélioration dans le domaine de l’informatique, les méthodes de reconstruction itératives ont

supplanté les précédentes.

Maintenant, la rétroprojection filtrée reste peu utilisée en TEP car elle ne permet de prendre en compte

ni les perturbations physiques telles que l’atténuation ou la diffusion du signal, ni les fluctuations

statistiques auxquelles sont soumises les désintégrations statistiques.

La méthode de référence est l’algorithme itératif OSEM, dans sa version accélérée. Pendant longtemps

la matrice de reconstruction des images était limitée à 128 x 128 pixels. L’amélioration des

algorithmes de reconstruction a permis d’affiner cette matrice en 256 x 256. Ceci permet d’améliorer

la résolution spatiale dans les images TEP, mais en même temps cela entraîne une augmentation du

bruit au niveau du pixel.

Les données seront donc lissées pendant la reconstruction, en incorporant des filtres au niveau des

algorithmes de reconstruction, mais aussi après reconstruction (post-filtre).

Plusieurs études ont été menées afin de déterminer quelle serait la meilleure technique entre OSEM et

RPF; les résultats ont montré de façon générale qu’en termes de détectabilité des lésions, les deux

méthodes se valent mais les images reconstruites avec ML présentent un meilleur rapport signal sur

bruit ainsi qu’une meilleure qualité visuelle. (Riddell et al,. 2001, Gutman et al,. 2003)

� Cas particulier des données TEP acquises en mode 3D.

(De Dreuille O., 2002, Buvat I., 2005)

En mode 3D, il faudra tenir compte lors de la reconstruction des images de l’angle d’incidence des

lignes de réponse détectées. Dans ce cas là, le volume tomographique sera reconstruit dans son

ensemble, et non coupe par coupe.

Ces reconstructions peuvent être réalisées directement en 3 dimensions, ou bien un réarrangement des

sinogrammes peut être réalisé au préalable (appelé « rebinning »), ce qui permet d’utiliser les

algorithmes 2D.



35

- Rétroprojection tri dimensionnelle filtrée.

Comme pour les reconstructions 2D, chaque projection sera filtrée avec un équivalent du filtre rampe.

Ensuite, une rétroprojection de chaque projection filtrée sera opérée selon différents angles de mesure.

Il aura fallu au préalable réaliser une estimation de l’objet à reconstruire en « mode 2D », afin de

combler les données manques pour la reconstruction en 3D. En effet, à cause des différents angles

d’acquisition des données en mode 3D, certains sinogrammes en bord de champ seront tronqués.

Cette technique est relativement consommatrice en temps mais elle est cependant celle qui offre les

meilleurs résultats en termes de qualité d’image.

- Rebinning des données.

Cette technique repose sur l’estimation de sinogrammes correspondant aux plans droits, à partir des

sinogrammes obliques des acquisitions en 3D. Les données brutes obtenues seront par la suite

reconstruites en utilisant les algorithmes de reconstruction 2D.

La technique de rebinning la plus utilisée en clinique est la méthode FORE (FOurrier REbinning) où le

réarrangement des données se produit dans le plan de Fourier et non dans le domaine spatial. Ces

données sont ensuite reconstruites avec un algorithme OSEM.

Une fois les images obtenues, il faudra les analyser et quantifier le signal qu’elles contiennent. C’est

l’objet du paragraphe qui suit.



36

I. C. Quantification du signal recueilli

(Buvat I, 2007)

Le diagnostic réalisé à partir des données TEP repose essentiellement sur une détection visuelle des

lésions, mais il faut toutefois en réaliser une analyse quantitative. La quantification permet de

connaître l’intensité de fixation du radiopharmaceutique dans une structure d’intérêt. Cet indice

permettra avec les critères de taille et de forme de la structure étudiée, de déterminer éventuellement le

caractère significatif ou non du signal.

L’index actuellement le plus utilisé pour cette quantification du signal est le taux de fixation standard

(nommé le plus souvent par son abréviation anglo-saxonne SUV : Standard Uptake Value) qui

correspond à la fixation du traceur normalisée par l’activité injectée au patient rapportée à la masse du

patient.

)()(

)/(int'

gPoidskBqinjectéeActivité

mLkBqérêtdtissuledansFixationSUV =

Équation 10 : Equation du Taux de fixation standard (SUV)

Il existe deux types de quantification : la quantification absolue (concentration de

radiopharmaceutique dans l’organisme) et la quantification relative (variation du signal entre deux

moments ou deux régions).

Cette quantification du signal nécessite une estimation juste de la concentration radioactive du 18

F-

FDG dans les structures d’intérêt.

Il faudra réaliser une correction de certains paramètres physiques rendant la quantification délicate en

TEP.

Nous allons détailler ces différents biais :

• la diffusion et atténuation des photons dans l’organisme,

• les coïncidences fortuites,

• l’effet de volume partiel,

• le temps mort des détecteurs,

• les mouvements physiologiques et fortuits.



37

I. C. 1. Diffusion et atténuation des photons.

Comme nous l’avons déjà expliqué, l’interaction des photons avec le milieu dépend de l’énergie à

laquelle ont lieu ces interactions, ainsi que du numéro atomique des tissus traversés.

Aux énergies mises en jeu ici, on peut distinguer l’absorption photoélectrique et la diffusion Compton

(cf. figure 24).

Figure 24: Prédominance des différentes interactions des photons avec le milieu en fonction du numéro atomique de ce dernier (Z) et de l'énergie du rayonnement (E en MeV).

a. Diffusion des photons.

(Buvat I., 2005)

En pratique, cette correction est indispensable sinon la diffusion serait responsable d’une surestimation

de l’ordre de 10% des coïncidences détectées. Cependant, il n’y a pas de méthode de référence

(Meikle et al., 2003).

On estime cette diffusion en calculant la fraction du diffusé (FD) (Thompson et al., 1993).

VD

DFD

+=

Équation 11 : Fraction du diffusé

Avec :

D= évènements diffusés

V= coïncidences vraies



38

La proportion du diffusé variera en fonction de la taille et la densité du milieu de diffusion, la

géométrie de la TEP ainsi que la largeur de la fenêtre d’énergie (plus cette fenêtre sera large, plus il

sera difficile de distinguer les photons diffusés des non diffusés).

Il existe plusieurs méthodes de correction des évènements diffusés parmi lesquelles :

� Ajustement des queues de distribution.

Cette méthode est basée sur l’hypothèse que l’activité mesurée en dehors de l’objet correspond aux

évènements diffusés, si l’on a déjà soustrait les coïncidences fortuites.

� Technique de mesure directe du diffusé.

Deux acquisitions d’image du même objet seront réalisées successivement, tout d’abord en mode 2D

puis en mode 3D. La différence entre les deux séries d’image donnera une estimation du rayonnement

diffusé.

� Estimation du diffusé à partir des évènements détectés dans des différentes fenêtres en

énergie.

Les coïncidences sont enregistrées dans deux fenêtres en énergie distinctes, et la contribution du

rayonnement diffusé dans la fenêtre « haute énergie » (HE) sera estimée à partir du rayonnement

diffusé dans la fenêtre « basse énergie » (BE) (cf. figure 25). La fenêtre haute énergie correspond à la

fenêtre de sélection spectrométrique où nous voulons obtenir des coïncidences corrigées de la

diffusion.

Figure 25: Représentation de la double fenêtre en énergie, utilisée pour la correction du rayonnement diffusé.



39

Le nombre de coïncidences non diffusées, enregistrées dans la fenêtre haute énergie (HE

diffusénonC ) sera

défini par le rapport suivant :

diffusénondiffusé

BE

diffusé

HE

HE

diffusénon RR

CRCC

−

−×=

Équation 12: Calcul des coïncidences non diffusées dans la fenêtre haute énergie, grâce à la méthode de la double fenêtre en énergie.

Avec :

BE

C = Coïncidences enregistrées dans la fenêtre basse énergie.

HE

diffusé

BE

diffusé

diffuséC

CR =

HE

diffusénon

BE

diffusénon

diffusénonC

CR =_

� Méthode de convolution – déconvolution.

Cette méthode repose sur une transformation des projections enregistrées dans la fenêtre en énergie, en

réalisant une convolution des données, ligne par ligne, avec une fonction du diffusé mesurée

expérimentalement. Le rayonnement diffusé ainsi estimé est ensuite soustrait aux projections

mesurées. Cette méthode a été tout d’abord développée pour des acquisitions en mode 2D (Bergström

et al., 1983), pour être ensuite implémentée pour le 3D (Iatrou et al., 2006). C’est la méthode qui est

appliquée pour la correction du rayonnement diffusé sur notre système TEP-TDM.

� Calcul direct de la contribution du diffusé par simulation de Monte Carlo.

En connaissant la physique des interactions des photons avec la matière ainsi que la cartographie des

coefficients d’atténuation de la zone explorée, il est possible de réaliser des simulations pour estimer la

contribution du rayonnement diffusé au niveau des projections. (Meikle et al., 2003)



40

b. Atténuation des photons.

(Kinahan et al., 1998, 2003; Zaidi et al., 2003, Burger et al., 2002)

L’atténuation des photons est directement liée à l’interaction Compton des photons d’annihilation avec

les atomes de l’organisme. L’énergie de ces photons pourra également être totalement absorbée par

effet photo électrique. Dans ce cas là, ils ne seront pas détectés.

L’atténuation est caractérisée par le coefficient d’atténuation linéique µ (cm-1

). Il traduit la probabilité

d’interaction des photons dans les milieux par unité de longueur. Le coefficient linéique d’atténuation

dépend de l’énergie (E) à laquelle on travaille et du numéro atomique (Z) des tissus traversés. La

figure 26 présente les coefficients d’atténuation linéiques en fonction de l’énergie pour l’eau, l’os

dense, le poumon.

Figure 26: Coefficient d'atténuation linéique (cm-1) en fonction de l'énergie (keV) pour différentes structures du corps humain.

L’atténuation des photons suit une loi exponentielle.

xeNN µ−= 0

Équation 13: Expression de l'atténuation d'un faisceau de photon étroit et monochromatique.

Coefficients d'atténuation linéiques

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

Energie en keV

µ (1/c

m)

Eau Os dense Poumon expiration Poumon Inspiration



41

Avec :

N = Flux de photon après atténuation

N0= Flux de photons initial

µ = coefficient d’atténuation linéique de le structure traversée (cm-1

)

x = épaisseur de la structure traversée (cm)

Les photons les plus atténués dans le corps humain ne seront pas détectés car ils seront rejetés après la

sélection spectrométrique évoquée précédemment. Ceci se traduira par une perte d’information dans

l’image, ainsi qu’une mauvaise quantification du signal. Cet effet touche prioritairement les régions

les plus profondes de l'objet examiné.

La correction de l’atténuation est indispensable en tomographie par émission de positons car

sans cette dernière, on estime qu’un photon sur deux n’est pas détecté.

Le principe de cette correction repose sur une estimation de la cartographie représentant la distribution

spatiale des coefficients d’atténuation à 511 keV. Ceci permettra d’estimer dans quelle mesure les

photons subiront l’atténuation, en fonction de leur lieu de l’annihilation dont ils sont issus.

Il existe plusieurs méthodes d’estimation de cette cartographie, parmi lesquelles celles ne nécessitant

pas de données de transmission et celles utilisant des données supplémentaires de transmission. (Zaidi

et al., 2003).

i. Cartographie des coefficients d’atténuation à 511 keV sans données de

transmission.

Basées sur le calcul, elles ne sont plus utilisées : elles sont applicables seulement si la géométrie est

simple et la région homogène, ce qui est rarement le cas en clinique. Les facteurs de correction

d’atténuation sont en fait calculés en réalisant une estimation a priori de la géométrie de l’objet.

ii. Cartographie des coefficients d’atténuation à 511 keV avec des données

supplémentaires de transmission.

Une image de transmission permettra de déduire les coefficients d’atténuation de la zone explorée. Ces

données de transmission seront réalisées soit en utilisant une source radioactive ou un tube à rayons X.



42

� Utilisation d’une source de 68

Ge (émetteur de positons, période radioactive de 270 jours).

Cette source tourne sur l’anneau décrit par la couronne de détecteurs et les données seront acquises en

coïncidence. Les principaux avantages de cette technique sont que l’on obtient directement la carte

d’atténuation à 511 keV. En revanche, le temps mort du détecteur proche de la source est élevé et la

durée totale de l’examen est significativement augmentée : il est recommandé de faire une acquisition

par transmission d’environ 10 minutes par pas de TEP.

Les données de transmission pourront également être contaminées par les photons de 511keV

provenant de l’injection du radiopharmaceutique. De plus, la source doit être fréquemment replacée,

d’où un coût de fonctionnement élevé. Enfin, la présence de sources émettrices de positons

relativement actives pose des problèmes de radioprotection.

� Emploi d’une source de 137

Cs (photons de 662 keV, période radioactive de 30,2 années).

Les données sont acquises en mode "single" (détection d’un photon dans la fenêtre en énergie,

indépendamment de la fenêtre temporelle): il n’y a donc pas de problème de temps mort des détecteurs

comme avec la source de 68

Ge. De plus, il y a une diminution du bruit dans les données par rapport au

germanium grâce à une énergie photonique plus élevée.

En plus du temps d’acquisition des données de transmission, l’inconvénient de cette méthode est que

l’on reconstruit la carte d’atténuation à 662 keV alors qu’on souhaite l’obtenir à 511 keV. Il faudra

donc calculer les coefficients d’atténuation à la bonne énergie.

� Acquisition des données de transmission grâce à un examen tomodensitométrique.

(Kinahan et al, 1998, Zaidi et al, 2003).

Cette dernière méthode qui est employée sur notre dispositif TEP-TDM, est actuellement la plus

utilisée.

Le principal avantage est la rapidité de l’acquisition des données, ce qui diminue la durée de l’examen.

De plus, le bruit statistique est faible et il n’y a pas de contamination des données par le 18

F-FDG car

le flux de photons du TDM est nettement supérieur.

Cependant, il existe deux problèmes majeurs dans la correction de l’atténuation utilisant le TDM :

Tout d’abord, la non correspondance spatiale entre les données TEP et les données TDM liée à

la très grande différence de durée d’acquisition entre les deux modalités (quelques secondes pour le

premier versus quelques minutes pour le second); En effet, les mouvements internes tels que les

mouvements respiratoires ou cardiaques sont figés par le TDM et moyennés par le TEP.

Ensuite, la conversion de la carte des µ, obtenus aux énergies du TDM (photons X produits par

des tensions accélératrices allant de 40 kV à 140 kV) et qui doivent être calculés à l’énergie des

photons d’annihilation.



43

Pour cela, une courbe de conversion est appliquée aux données tomodensitométriques : cette courbe

donne les µ511keV en fonction des nombres de Hounsfield. Nous avons réalisé un travail sur cette

courbe de conversion qui a permis de proposer une méthode originale de contrôle qualité de la

correction d’atténuation en TEP basée sur les données TDM (Serre et al., 2004, cf. annexe 3).

Ces cartographies des coefficients d’atténuation seront fusionnées avec les données brutes du TEP, ce

qui permet d’obtenir après reconstruction, des images corrigées de l’atténuation.

Une autre conséquence de la diffusion des photons dans l’organisme est l’enregistrement de

coïncidences fortuites, ne provenant pas de la même annihilation. Nous allons voir dans le paragraphe

suivant la façon dont sont prises en compte des coïncidences fortuites.

I. C. 2. Les coïncidences fortuites

Il existe deux méthodes principales de correction des évènements fortuits sur le TEP-TDM Discovery

ST4 de GEHC.

• Méthode dite « Randoms From Singles »

Une estimation des coïncidences fortuites (CF) va être réalisée à partir des évènements uniques

détectés par le système.

Ceci est basé sur l’équation de calcul de ces CF (cf. équation 2 page 14).

Cette méthode permet une correction des CF sans ajouter de bruit supplémentaire au signal.

Cependant, il faudra être sûr de l’exactitude de la mesure des évènements uniques, en particulier

lorsqu’on observe un changement rapide du signal détecté comme pour des acquisitions dynamiques

ou encore lorsqu’on enregistre une acquisition synchronisée à la respiration. (Stearns et al, 2008)

• Méthode dite « Delayed Event Substraction

Le principe repose sur le retardement d’un des deux photons testé dans le circuit de coïncidence.

Ce retard d’environ 100 ns permettra d’obtenir dans le canal « retardé » seulement les CF car une

coïncidence formée à partir d’un évènement retardé ne pourra pas provenir d’une coïncidence vraie ou

d’une coïncidence diffusée.



44

Ces coïncidences fortuites seront par la suite retirées de l’ensemble des évènements enregistrés. Seules

les coïncidences vraies et diffusées resteront après cette soustraction.

Cette méthode permet une bonne estimation des CF mais présente tout de même deux principaux

inconvénients.

Tout d’abord, ce calcul est une source de bruit non négligeable pour les sinogrammes. En effet ce

calcul propage le bruit obéissant à la loi de Poisson de chaque ligne de réponse.

De plus, cette méthode nécessite une grande capacité de stockage si l’on veut essayer de réduire ce

bruit : en effet on pourra alors lisser le sinogramme des évènements fortuits mais il faudra alors une

double capacité de stockage afin de stocker ce sinogramme ainsi que le sinogramme de l’ensemble des

évènements détectés.

(Meikle et al, 2003, Stearns et al, 2008)

I. C. 3. L’effet de volume partiel

(Buvat et al., 2007, Soret et al., 2007)

Lorsqu’une structure a une taille inférieure à deux fois la résolution spatiale des images reconstruites,

l’amplitude de son signal se trouvera diluée avec le signal des structures environnantes. Ceci

entraînera donc une sous-estimation de l’activité dans les structures de petites tailles. C’est l’effet de

volume partiel.

Ceci est causé tout d’abord par une résolution spatiale du système limitée du système TEP. L’image

est le résultat d’une convolution de l’objet par la Fonction de Dispersion Ponctuelle (FDP). La FDP

décrit la réponse d’un dispositif d’imagerie pour une source ponctuelle.

Figure 27: Opération de convolution entre l'objet à imager et la Fonction de Dispersion Ponctuelle pour l'obtention de l'image.

A cause de la résolution spatiale finie du système, l’image d’une petite source sera une tache : une

partie du signal de la source s’étend et sera donc hors de la « vraie » source (cf. figure 27).

FDP



45

L’effet de volume partiel sera aussi directement lié à l’échantillonnage de l’image. Les voxels

composant l’image ne coïncident pas forcement exactement aux bords de la lésion à imager.

Cet effet de volume partiel affectera l’image qualitativement et quantitativement. La compensation de

cet effet est difficile car l’activité à l’intérieur de la lésion se répand vers l’extérieur (appelé « spill

out ») mais aussi l’activité environnante de la tumeur va se répandre dans cette dernière (appelé « spill

in ») (cf. figure 28).

Figure 28: Phénomène de "spill-out" et "spill-in" observé pour une tumeur dans un milieu environnant radioactif. (D’après Soret et al., 2007)

L’effet de volume partiel dépendra de plusieurs paramètres :

- La taille et la forme des lésions : plus la tumeur est petite et de forme non sphérique, plus elle

sera soumise à cet effet. Ceci déterminera le « spill-out ».

- Le milieu environnant des lésions qui déterminera le « spill-in ». Ce « spill-in » sera très

difficile à estimer lorsque la tumeur sera entourée de tissus différents, présentant des fixations

différentes.

- La résolution spatiale du système, qui influera sur la façon dont s’étalera le signal. Une très

bonne résolution spatiale entraînera un étalement minime.

- L’échantillonnage des images, défini par la taille de la matrice de reconstruction. Plus les

pixels seront grands, plus l’information qu’ils contiennent sera un « mélange » de différents

tissus, ce qui pourra entraîner une mauvaise estimation de l’activité.

- La façon de mesurer le taux de fixation standard qui pourra donner des valeurs très différentes,

si l’on travaille en fixation maximale ou fixation moyenne.



46

Plusieurs méthodes de correction de l’effet de volume partiel sont disponibles, mais il n’existe pas à

l’heure actuelle de méthode de référence utilisable en routine clinique.

On pourra distinguer les méthodes de correction qui seront appliquées sur une zone de l’image, de

celle appliquées aux voxels de l’image.

La méthode la plus décrite car la seule utilisée en TEP corps entier est celle basée sur les coefficients

de recouvrement (CR). Ces CR seront mesurés sur fantôme, pour différentes tailles de sphères,

différents bruits de fond et pour une résolution spatiale de système définie.

Les taux de fixation standard de la lésion étudiée seront multipliés par l’inverse des coefficients de

recouvrement. Cette méthode assume que les lésions sont assimilées à des sphères de fixation

homogène, dans un milieu lui aussi homogène (« spill-over » entre deux structures).

D’autres méthodes sont disponibles, mais elles ont été utilisées en routine uniquement sur des images

de cerveau et ne sont pas pour l’instant applicables à une imagerie corps entier.

La société SIEMENS Medical Systems, sur le TEP-TDM Inside Biograph TruePoint propose une

correction de l’effet de volume partiel en routine : les FDP sont mesurées dans l’ensemble du champ

de vue à l’aide d’un fantôme, ce qui permet de définir une matrice qui sera appliquée lors de la

reconstruction des images.

I. C. 4. Le temps mort des détecteurs.

Le temps mort peut être défini comme une limitation du système à estimer le taux de comptage,

lorsque celui-ci est élevé. Chaque sous système de la TEP a besoin d’un minimum de temps pour

enregistrer deux évènements comme étant distincts. Lorsque le taux de comptage augmente, la

probabilité pour que deux évènements arrivent dans un minimum de temps augmente elle aussi. La

linéarité de la réponse du système est donc compromise.

La fraction du temps mort est définie comme le rapport entre le taux de comptage mesuré et le taux de

comptage théorique (correspondant à une réponse linéaire).

Plusieurs sources de temps mort ont pu être relevées :

• La durée d’intégration du signal nécessaire pour la détection d’un évènement, c'est-à-dire

le délai entre l’arrivée du photon dans le cristal scintillant, et le signal électrique qui en

résulte à la sortie du photomultiplicateur.



47

• Le temps de réinitialisation du système, après avoir traité une coïncidence. Il existe un

délai pendant lequel le système n’est pas capable de traiter d’autre signal. Nous pouvons

citer par exemple le temps nécessaire à la décroissance lumineuse du cristal scintillant.

• Les multiples coïncidences, c’est à dire celles arrivant durant une même fenêtre temporelle

de coïncidence.

• L’architecture du circuit de coïncidences : en effet, plusieurs détecteurs dépendent du

même circuit de coïncidence. En présence d’une arrivée simultanée de coïncidences sur

des détecteurs desservis par le même circuit, certains signaux ne pourront pas être

enregistrés.

La méthode la plus simple de correction de ce temps mort est basée sur une table contenant les

facteurs de correction des temps morts. Cependant la méthode la plus précise consiste en une mesure

en temps réel du temps mort de chaque sous système du tomographe. (Meikle et al, 2003)

I. C. 5. Le mouvement des patients ou des organes internes.

On distingue les mouvements fortuits des mouvements physiologiques (respiratoires et cardiaques).

La principale raison des mouvements fortuits est la durée assez longue des examens tomographiques :

en effet un examen TEP pour un patient de taille « classique » durera environ 30 minutes pour couvrir

la zone tête – genou. Certains patients ont des difficultés à rester immobiles durant cette durée.

Les mouvements physiologiques liés à la respiration du patient sont eux inévitables. Ce sont ces

mouvements ainsi que leur incidence qui seront étudiés dans le travail qui va suivre.

Nous allons plus particulièrement nous attacher aux mouvements respiratoires ainsi qu’à leur

incidence dans la prise en charge en TEP-TDM des cancers pulmonaires. Nous allons aborder cette

thématique dans le paragraphe qui suit.


Cancers pulmonaires et TEP au 18F-FDG.

49

II - Les cancers pulmonaires.

Les cancers représentent la deuxième cause de mortalité en France derrière les affections cardio-

vasculaires. Le cancer pulmonaire reste le plus meurtrier avec 27743 décès en 2000 (données réseau

FRANCIN).

Les progrès thérapeutiques reposent entre autres sur :

� L’amélioration de la performance des bilans d’extension de cette pathologie dont le traitement

curatif reste essentiellement chirurgical,

� Une meilleure précision balistique de la radiothérapie externe qui exige une meilleure

discrimination entre tissu sain et tissu tumoral,

� Le développement de nouvelles molécules thérapeutiques.

II. A. Classification.

Parmi les différents types de cancers du poumon, les cancers dits non à petites cellules, cancer

épidermoïde, adénocarcinome sont potentiellement curables si la tumeur peut être enlevée.

En dehors des contre-indications médicales à la chirurgie en raison de pathologies associées

incompatibles avec la chirurgie, ces tumeurs peuvent ne pas être curables :

- soit parce que la tumeur est non résécable car ayant infiltré des structures de voisinage que

l’on ne peut pas enlever (gros vaisseaux, coeur)

- soit parce que la maladie a disséminé (métastases ganglionnaires ou viscérales) ce qui rend

caduque une approche thérapeutique locale.

Ainsi, on définit le stade de la maladie selon une classification internationale TNM, définie par :

- la taille de la tumeur et sa topographie (T). La valeur de T dépendra de la taille et de la

localisation de la tumeur, comme il est visible dans la figure ci-dessous.

Figure 29: Valeur de T selon la localisation et la taille des tumeurs pulmonaires.



50

- l’atteinte ou non des ganglions des hiles ou du médiastin (N). La cartographie des ganglions

du médiastin est montrée ci-dessous :

Figure 30: Cartographie des ganglions du médiastin.

- l’existence ou non de métastases à distance (M).

Le bilan d’extension constitue donc un élément indispensable pour définir la conduite à tenir, à côté

des procédures diagnostiques conventionnelles telles que la radiographie, la tomodensitométrie,

l’endoscopie. L’examen TEP au 18

F-FDG est devenu un outil indispensable permettant de mieux

apprécier l’extension loco régionale et générale de la maladie.

Cependant, l’exactitude des images TEP pourra être diminuée à cause des mouvements que subissent

les tumeurs pulmonaires lors de la respiration ; nous allons détailler dans le paragraphe suivant

l’influence de la respiration sur les mouvements des tumeurs pulmonaires.

II. B. Influence de la respiration sur les mouvements des tumeurs

pulmonaires.

II. B. 1. La respiration

a. Définition.

(Baud, 2003; Shirato et al., 2004)

La respiration se définit comme l’ensemble des fonctions assurant l’échange oxygène-gaz carbonique

entre l’atmosphère et les cellules de l’organisme. La fonction principale du poumon est l'échange

gazeux : l’oxygène de l’air atmosphérique pourra pénétrer dans le sang veineux et le gaz carbonique

pourra en sortir.

La ventilation qui assure ces échanges gazeux permet le renouvellement périodique de l’air contenu

dans les alvéoles pulmonaires.



51

C'est un phénomène périodique fait d'une succession de cycles ventilatoires; chaque cycle est constitué

par un mouvement d'inspiration qui fait pénétrer un certain volume d'air dans les poumons et par un

mouvement d'expiration qui rejette l'air dans l'atmosphère.

Lors de l’inspiration, l’ensemble poumon/paroi thoraco-abdominale s’agrandit et la pression à

l’intérieur de ces alvéoles diminue. Cette diminution de pression (Loi de Boyle) entraînera une arrivée

d’air extérieur dans ces alvéoles par gradient de pression. L’agrandissement de l’ensemble

poumon/paroi thoraco-abdominale est provoqué par la contraction des muscles inspiratoires qui sont

principalement le diaphragme et les intercostaux externes. Le diaphragme est un muscle en forme de

coupole. Sa contraction entraîne un abaissement de son sommet ce qui se traduira par un

agrandissement de l’axe vertical du thorax. Le diaphragme assure 2/3 du travail inspiratoire.

L’expiration est un phénomène passif qui est du à l’élasticité propre du thorax et de l’abdomen, ainsi

qu’à la tension des liquides recouvrant les bronches et alvéoles.

Les mécanismes d’inspiration et d’expiration sont illustrés dans la figure 31.

Figure 31: Eléments de physiologie pulmonaire (D’après Baud, 2003 et Shirato et al., 2004).

b. Caractéristiques de la respiration

i. Les volumes pulmonaires.

Il existe 4 volumes principaux (cf. figure32) :

• VC, Volume Courant (volume tidal selon son appellation anglo-saxonne) qui correspond au

volume d’air échangé entre le poumon et l’air extérieur lors de chaque respiration. Il est

d'environ 500 mL chez un homme jeune normal.

Cage thoracique Diaphragme



52

• VRI, Volume de Réserve Inspiratoire (air complémentaire) qui correspond au volume d'air qui

peut encore être inspiré au-delà du volume courant normal. Il est généralement équivalent à

environ 3 litres chez l'homme.

• VRE, Volume de Réserve Expiratoire qui correspond au volume d'air qui peut encore être

expiré par une expiration forcée après la fin d'une expiration normale. Il est normalement

d'environ 1100 mL chez l'homme jeune.

• VR, Volume Résiduel qui correspond au volume d'air restant dans les poumons après une

expiration très forcée. Ce volume est de 1200 mL environ chez l'homme.

Figure 32: Les différents volumes pulmonaires.

ii. Fréquence des mouvements respiratoires

La fréquence respiratoire moyenne est de 15 à 20 cycles / minute chez l’adulte normal.

En présence de pathologie pulmonaire, cette valeur pourra être beaucoup plus élevée (Tobin et al,

1983a,b

).

iii. Modélisation de la respiration.

Plusieurs auteurs ont essayé de modéliser la respiration, afin d’estimer la position du poumon en

fonction du temps. Le modèle le plus utilisé est celui de Lujan, qui modélise la respiration dans la

direction supéro-inférieure, dont l’équation est présentée ci-dessous (Lujan et al., 1999).

CV

VT

VR

VRE

VRI

Capacité

Vitale

Volume

Résiduel

Volume

de Réserve

Expiratoire

Capacité

Totale

Pulmonaire

Capacité

inspiratoireCV

VT

VR

VRE

VRI

Capacité

Vitale

Volume

Résiduel

Volume

de Réserve

Expiratoire

Capacité

Totale

Pulmonaire

Capacité

inspiratoire



53

( )

−

×−=

φτ

π tbztz

n2

0 cos

Équation 14: Equation de Lujan.

Avec :

z(t) : position de l’organe étudié en fonction du temps.

zo : position à l’expiration

b : amplitude de la respiration

τ : période du cycle respiratoire

Φ : phase de début du cycle respiratoire.

n : degré d’asymétrie du modèle

Les paramètres tels que l’amplitude du mouvement ainsi que le degré d’asymétrie sont déterminés par

fluoroscopie. En règle générale, l’expiration est beaucoup plus longue que l’inspiration

(Balter et al., 1998).

Cette équation peut être utilisée en radiothérapie pour corriger les distributions de dose en fonction de

n et de b (Lujan et al., 2003), évaluer les effets des mouvements sur la dose fractionnée ainsi que pour

évaluer les mouvements de la tumeur en fonction des mouvements pulmonaires (George et al., 2005).

Cependant, cette équation assume que l’amplitude du mouvement ainsi que la fréquence restent

constantes, ce qui n’est pas le cas en réalité (Seppenwoolde et al. 2002).

Des modèles prenant en compte les mouvements dans les 3 dimensions de l’espace ont été développés,

cependant ils ne sont pas applicables en clinique à cause de leur complexité.

II. B. 2. Influence des mouvements respiratoires.

Selon le rapport du groupe 79 de l’association Américaine de physique médicale (AAPM), les

principaux organes touchés par la respiration sont les poumons, l’œsophage, le foie, le pancréas, les

seins, la prostate et les reins (Keall et al., 2006).

Ces mouvements sont décrits dans les 3 directions de l’espace, à savoir :

• Direction cranio caudale, inscrite dans le « plan transverse »,

• Direction antéro postérieure, inscrite dans le « plan coronal»

• Direction gauche droite inscrite dans le « plan sagittal ».

Ces plans de coupe sont représentés dans la figure 33 page 54.



54

Figure 33: Plans de coupe sagittal, coronal et transverse.

La plupart des études se basent sur les images de fluoroscopie pour étudier les mouvements

respiratoires, soit en suivant les mouvements de la tumeur elle-même, soit en analysant les

déplacements de marqueurs placés à l’intérieur de la masse tumorale ou dans ses alentours (Ekberg et

al., 1998, Chen et al., 2001, Seppenwoolde et al. 2002, Shirato et al., 2004).

Bien qu’aucune règle n’ait pu être établie en ce qui concerne les déplacements des tumeurs

pulmonaires (Stenvens et al., 2001), un consensus s’accorde à dire que les tumeurs situées à la base

pulmonaire, près du diaphragme, bougent plus que celles situées à l’apex pulmonaire ou celles

accrochées à des structures anatomiques rigides (paroi thoracique, vertèbres). De plus, le déplacement

de ces tumeurs est trouvé majoritairement plus important dans la direction cranio caudale, que dans les

sens antéropostérieurs ou latéraux (Van Sörnsen de Koste et al., 2003, Plathow et al., 2004). Cette

constatation s’applique également au cas des tumeurs hépatiques qui sont elles aussi soumises aux

mouvements respiratoires. (Beddar et al., 2007)

Un item du rapport de l’AAPM présenté dans le tableau ci-dessous (cf. tableau 3 page 55) regroupe les

différentes amplitudes de mouvement des tumeurs pulmonaires trouvées par différents auteurs dans la

littérature (Keall et al., 2006).



55

SI AP GD

Barnes Lobe inférieur 18,5 (9-32) - -

Lobe moyen et supérieur. 7,5 (2-11) - -

Chen (0-50) - -

Ekberg 3,9 (0-12) 2,4 (0-5) 2,4 (0-5)

Engelsman Lobe moyen et supérieur. (2-6) - -

Lobe inférieur (2-9) - -

Erridge 12,5 (6-34) 9,4 (5-22) 7,3 (3-12)

Ross Lobe supérieur - 1 (0-5) 1 (0-3)

Lobe moyen - 0 9 (0-16)

Lobe inférieur - 1 (0-4) 10,5 (0-13)

Grills (2-30) (0-10) (0-6)

Hanley 12 (1-20) 5 (0-13) 1 (0-1)

Murphy 7 (2-15) - -

Plathow Lobe inférieur 9,5 (4,5-16,4) 6,1 (2,5-9,8) 6 (2,9-9,8)

Lobe moyen 7,2 (4,3-10,2) 4,3 (1,9-7,5) 4,3 (1,5-7,1)

Lobe supérieur 4,3 (2,6-7,1) 2,8 (1,2-5,1) 3,4 (1,3-5,3)

Seppenwoolde 5,8 (0-25) 2,5 (0-8) 1,5 (0-3)

Shimizu - 6,4 (2-24) -

Sixel (0-13) (0-5) (0-4)

Stevens 4,5 (0-22) - -

Observateur LocalisationDirection

Tableau 3: Mouvement des tumeurs pulmonaires dans les directions supéro-inférieure, antéro-postérieure et gauche-droite. Valeurs moyennes en mm et (valeurs maximales - valeurs minimales). (D’après Keall et

al., 2006)

Seppenwoolde et al. ont étudié par fluoroscopie les mouvements de tumeurs pulmonaires chez 20

patients, après avoir posé un marqueur dans la tumeur dont le mouvement a été traqué en temps réel.

Ils ont pu mettre en évidence que lorsqu’on considère les mouvements S-I, il existe une nette

différence entre les déplacements des tumeurs pulmonaires basales et non attachées à des structures

rigides (12 mm +/-6) comparé à celles de l’apex pulmonaire et non attachées (2 mm +/- 2).

Pour les directions A-P (2,2 mm +/- 1,9) et G-D (1,2 mm +/- 0,9), ils n’ont pas noté de d’influence du

positionnement de la tumeur par rapport aux mouvements de cette dernière (Seppenwoolde et al.,

2002).

Des résultats similaires ont été trouvés par Ekberg et al. qui ont mené une étude fluoroscopique sur 20

patients atteints de cancer pulmonaires afin d’évaluer le mouvement du volume cible clinique lié à la

respiration (Ekberg et al., 1998). Les mouvements les plus importants étaient là encore dans la

direction cranio caudale (12 mm +/- 2,6).



56

Cependant, il faudra se montrer prudent en ce qui concerne l’évaluation des mouvements des tumeurs

pulmonaires et étudier le problème au cas par cas : en effet Hoisak et al. ont réalisé une étude sur 11

patients et ont mis en évidence des mouvements plus importants pour les tumeurs des lobes supérieurs,

par rapport à celles des lobes inférieurs (Hoisak et al., 2004).

De plus, Stevens et al. ont montré que le déplacement des tumeurs pulmonaires était indépendant de

leur taille et localisation (Stevens et al., 2001).

D’autres auteurs se sont appuyés sur la tomodensitométrie pour déterminer ces mouvements (Giraud et

al., 2001b, Allen et al., 2004)

Une étude menée sur 20 patients a permis de mettre en évidence, pour les apex pulmonaires, une

différence moyenne entre les positions en inspiration et en expiration d’environ 7 mm dans les 3

directions de l’espace, en notant une différence plus marquée dans l’axe cranio caudal. Un

déplacement plus important est retrouvé ici pour les lobes médians et inférieurs que pour les lobes

supérieurs (Giraud et al., 2001b).

Allen et al. ont établi les mouvements moyens des volumes tumoraux macroscopiques : 10 mm dans

l’axe cranio caudal, 9 mm dans l’axe antéropostérieur et 8 mm dans l’axe gauche droit.

Le phénomène d’hystérésis a été observé chez dix patients sur les vingt étudiés par Seppenwoolde,

avec des différences de trajets entre l’inspiration et l’expiration allant de 1 à 5 mm (Seppenwoolde et

al., 2002). L’hystérésis est un mouvement typique des tumeurs pulmonaires qui suivront un chemin

différent pendant l’inspiration et pendant l’expiration. L’hystérésis ajoutera une difficulté

supplémentaire dans la prise en compte des mouvements des tumeurs pulmonaires.

La présence d’hystérésis peut être déterminée en calculant la différence de phase entre les différentes

courbes des cycles respiratoires. Ceci démontre bien l’importance de prendre en compte non

seulement le mouvement des tumeurs pulmonaires mais aussi la phase du cycle respiratoire concernée.

Les mouvements des tumeurs pulmonaires montrent donc des déplacements qui sont très variables

d’un patient à l’autre. Il n’existe pas de règle de référence quant à la façon dont ces tumeurs vont se

déplacer en fonction de leur localisation.

Pour conclure ce chapitre sur les cancers pulmonaires, nous allons dans un dernier paragraphe étudier

la place de la TEP au 18

F-FDG dans la prise en charge des cancers pulmonaires.



57

II. C. Place de la TEP au 18

F-FDG dans la prise en charge des cancers

pulmonaires.

Un nombre très important de références bibliographiques traitent de ce sujet: le site internet Pubmed

recense en effet plus de 2000 références pour des requêtes concernant « Lung cancer and PET ». Nous

allons donc récapituler les résultats principaux.

L’examen TEP au 18

F-FDG a maintenant une place de choix dans le bilan d’extension, dans la

prédiction de la réponse thérapeutique et dans la planification du traitement en radiothérapie.

II. C. 1. Bilan d’extension.

• Cancers non à petites cellules (CPNPC)


F-FDG est particulièrement performant pour le bilan d’extension médiastinale

dont la sensibilité, la spécificité et l’exactitude sont respectivement de 88%, 91% et 89%, ceci

comparé avec un examen TDM pour lequel ces valeurs sont 77%, 76% et 77% (Halter et al., 2004).

L’utilisation de cet examen est également reconnue pour le bilan d’extension général et en particulier

dans la détection de métastases à distance, ce qui entraînera des changements radicaux dans la prise en

charge des patients (Kalff et al., 2001; Van Tinteren et al., 2002 ; Mah et al., 2002).

De manière générale, Lardinois et al. ont démontré la supériorité de la TEP par rapport au TDM pour

l’exactitude du diagnostic, le bilan d’extension, la détection de ganglions (Lardinois et al., 2003).

• Carcinome à petites cellules.

Etant donnée la classification « binaire » de ces types de cancers, le bilan d’extension sera très

important. Schumacher et al. ont montré que la TEP a entraîné une nouvelle classification dans le

stade supérieur chez 29% des patients (Schumacher et al., 2001).

Ici aussi l’examen TEP présentera une valeur pronostique, les patients présentant un taux de fixation

élevé auront un pronostic beaucoup plus sombre. (Pandit et al. 2003)



58

II. C. 2. Valeur pronostique de la TEP .

Le taux de fixation des tumeurs est un marqueur de l’agressivité de la tumeur : une corrélation

significative a été mise en évidence entre la valeur du SUV de la lésion initiale et la présence de

ganglion ou de métastase à distance (Sachs et al., 2005).


F-FDG permettra d’estimer la réponse de la lésion au traitement.

Le SUV donne une bonne prédiction de la réponse à la radiothérapie (Borst et al., 2005).

La variation du SUV est également un facteur prédictif de la réponse à la chimiothérapie : Cerfolio et

al. ont montré qu’avec une diminution du SUVmax de 80%, on peut prédire une réponse complète de la

tumeur au traitement avec une sensibilité de 90%, une spécificité de 100% et une exactitude de 96%

(Cerfolio et al., 2004).

II. C. 3. Tep et radiothérapie.

On estime qu’environ un patient sur deux aura une radiothérapie au cours de son traitement. (Gregoire

et al., 2007).

La planification de traitement débute par une délinéation du volume à irradier appelé « volume cible ».

L’objectif de la radiothérapie étant de délivrer un maximum de dose à la lésion tout en limitant

l’irradiation des tissus sains, la définition de ce volume cible est une étape clé dans le processus de

planification du traitement.

Différentes marges de sécurité ont été définies par l’ « International Commission on Radiation Unit »

(ICRU), dans le rapport 62.

• GTV (Gross Tumor Volume) : volume tumoral macroscopique.

• CTV (Clinical Tumor Volume) : volume tumoral anatomoclinique.

• PTV (Planning Target Volume) : volume cible prévisionnel. Il prend en compte les

incertitudes liées aux mouvements. On peut le décomposer en un volume cible interne (ITV

Internal Target Volume) auquel on rajoute une marge de mise en place, qui correspond aux

incertitudes de positionnement du patient durant le traitement.

Ces volumes sont illustrés dans la figure 34 page 59.

La TEP au FDG permet de définir un autre volume : le « Biological Target Volume » (BTV) qui prend

en compte les informations métaboliques en plus des informations anatomiques classiques. (Bradley et

al., 2004a, Giammarile et al., 2007)



59

Figure 34: Volumes définis par l'ICRU 62.

La méthode classique pour définir les volumes cibles est la tomodensitométrie.

Cependant, son manque de sensibilité et de spécificité pour distinguer les tissus sains des tissus

tumoraux tend à laisser une place de choix à la TEP (Bachaud et al., 2005).

Environ 30% des patients atteints de cancer pulmonaire non à petites cellules (CPNPC) deviendront

inéligibles à la radiothérapie après examen TEP pour cause de maladie métastatique ou extra

thoracique trop importante (Bradley et al., 2004b). La sélection initiale des candidats à la radiothérapie

est essentielle : Mac Manus et al. ont démontré une mortalité plus faible après radiothérapie chez des

patients ayant bénéficié d’une planification de traitement avec un examen TEP, qui aura permis par

exemple d’éviter une radiothérapie inutile chez des patients métastatiques. (Mac Manus et al., 2002)

La planification du traitement basée sur un examen TEP-TDM permet également de diminuer la

variabilité intra et inter observateur pour la délinéation du volume cible (Ashamalla et al., 2005 ; Van

Baardwijk et al. 2006).

De plus, beaucoup d’études ont pu mettre en évidence un changement significatif du volume cible

chez 25 à 50% des patients présentant un CPNPC.

Ce changement peut se traduire :

• soit par une diminution du volume cible, liée principalement à la distinction entre le tissu

tumoral et l’atélectasie,

• soit par une augmentation du volume cible, à cause d’une sous-évaluation au départ de la

tumeur primaire ou bien d’une inclusion de maladie ganglionnaire (Erdi et al., 2002,

Ashamalla et al., 2005 ).

Plusieurs auteurs ont pu mettre en évidence une diminution du V20 (pourcentage de volume pulmonaire

recevant une dose totale supérieure à 20 Gy) (Giraud et al., 2001a, Vanuytsel et al., 2000) .



60

Cependant, une des difficultés de la planification de traitement repose sur la méthode de délinéation du

volume cible. C’est une problématique commune avec l’évaluation de la réponse de la tumeur après

chimiothérapie où il faudra suivre précisément l’évolution de taille de la tumeur.

II. C. 4. Délinéation des volumes.

Différentes méthodes ont été proposées pour réaliser la définition des volumes, la plupart du temps

pour la planification du traitement en radiothérapie.

Nous pouvons citer :

• Les algorithmes de segmentation automatique.

• La délinéation visuelle, très dépendante de la personne la réalisant

• La délinéation par méthode de seuillage en fonction du SUV maximal de la tumeur. Au dessus

d’une certaine valeur, on considère que le tissu est malin. Cette valeur est souvent fixée à 2,5.

• La délinéation par méthode de seuillage en fonction de l’activité volumique maximale. Cette

dernière est la méthode la plus utilisée en clinique. Nous allons la détailler dans ce paragraphe.

Cette méthode basée sur l’utilisation d’un seuil S, défini en pourcentage, permet de déterminer un

contour de la tumeur en englobant tous les pixels dont l’activité volumique (Av) correspond au moins

au pourcentage S de l’activité volumique maximale (Av max) (cf. figure 35).

Figure 35 : Délinéation d’une tumeur par la méthode de seuillage.

On comprend facilement l’intérêt d’appliquer un bon seuil pour délinéer les images car un seuil trop

haut entraînerait une mauvaise prise en compte du volume tumoral alors qu’inversement un seuil trop

bas délinéerait la lésion mais également les tissus sains aux alentours.

Ensemble des pixels dont

Av ≥ S ×Av max

Tumeur à délinéer



61

Deux méthodes principales ont été proposées pour définir le seuil à appliquer, par Erdi et al., et Daisne

et al.

Erdi et al. se sont basés sur les images TDM pour définir la taille des lésions à délinéer et en déduire

le seuil à appliquer aux images TEP (Erdi et al., 1997).

A partir d’une étude sur fantôme remplissable et avec des sphères de volume croissant (de 0,4 à

5,5 mL), ils ont déterminé une équation du seuil « idéal » en fonction de la taille des sphères et du

rapport d’activité volumique sphère / bruit de fond (cf. équation 15).

Le seuil idéal est celui pour lequel le volume des sphères (ou des tumeurs en clinique) mesuré

correspond au volume réel.

VolCeAIdéalSeuil ×−×=

Équation 15: Seuil Idéal défini par Erdi et al. (D’après Erdi et al., 1997)

A et C étant des paramètres définis expérimentalement en fonction du rapport sphère/bruit de fond et

pour chaque volume de sphère.

Figure 36 : Variation du seuil idéal en fonction du volume des sphères ainsi que du rapport sphère / bruit de fond. (D’après Erdi et al., 1997)

Les courbes tendent vers une asymptote pour des volumes supérieurs à 4 mL : il sera alors aisé de

déterminer le seuil à appliquer, en évaluant le rapport « tumeur » sur « bruit de fond » en placant des

régions d’intérêt sur l’image TEP. Les seuils idéaux dans ces conditions-là sont situés entre 35 et

50 %.

Cette méthode est plus difficilement applicable pour des plus petits volumes en absence d’image

TDM : en effet, en dessous de 4 mL il faudra connaître précisement le volume de la tumeur afin de

connaitre le seuil à appliquer qui varie entre 75 et 35 % selon les rapports sphère/bruit de fond et selon

les volumes.



62

Cependant, cette méthode a été validée sur une série de dix patients et a montré une bonne corrélation

entre le volume TDM et le volume TEP déterminé à l’aide de l’équation 15.

Cependant, Nestle et al. ont critiqué ces méthodes de délinéation à seuil fixe car dans leur étude, elles

ne permettaient pas une bonne prise en compte de la totalité du volume cible (Nestle et al., 2005).

Cependant, ils ont choisi un seuil de façon arbitraire (40 %), alors que celui-ci doit être déterminé pour

chaque tomographe et en fonction des conditions de réalisation des examens.

Daisne et al. ont étudié une autre méthode de délinéation qui nécessite de connaître seulement le

rapport tumeur sur bruit de fond (appelé rapport signal/bruit (S/B)) (Daisne et al., 2003).

Ils ont en même temps étudié l’influence des méthodes de reconstruction d’image sur le seuil idéal.

Pour chaque méthode de reconstruction, ils ont calculé une courbe de régression permettant de mettre

en correspondance le signal S/B et le seuil idéal, indépendamment du volume étudié (cf. figure 37).

Figure 37: Variation du seuil idéal en fonction du rapport signal/bruit et de la méthode de reconstruction d’image utilisée (rétroprojection filtrée ou OSEM avec différentes tailles de filtres de Gauss) (D’après Daisne et al., 2003).

Leur méthode donne une bonne corrélation entre le volume attendu et celui mesuré, quelle que soit la

méthode de reconstruction utilisée.



63

Cependant, ils mentionnent bien que pour une délinéation optimale, il faut que chaque utilisateur

réalise des mesures sur son tomographe.

Nous avons évalué le seuil idéal sur notre imageur dans le cadre d’une étude sur la définition des

volumes cibles pour la radiothérapie (Dygaï-Cochet et al., 2006)

A partir d’une étude sur fantôme, nous avons trouvé un seuil idéal de 35% en mode 2D et de 40% pour

le mode 3D.

Une étude sur la délinéation dans le cas de cibles mobiles a été réalisée par Yaremko et al. (Yaremko

et al., 2005).

Pour cela ils ont comparé les seuils idéaux pour différents volumes de sphère, différents milieux (eau

et air) et différents types d’acquisitions : statiques, en mouvement, en mouvement avec une simulation

de synchronisation à la respiration.

Quel que soit le mode d’acquisition, ils ont mis en évidence que le seuil idéal est inversement

proportionnel au volume à délinéer. De plus, les seuils idéaux pour des acquisitions en mouvement

sont plus bas que pour des acquisitions en statique.

Enfin, les seuils idéaux à appliquer pour des acquisitions en mouvements synchronisés à la respiration

sont plus bas que pour des acquisitions statiques. Le tableau ci-dessous récapitule les valeurs de seuils

idéaux trouvés par Yaremko et al.

≤ 2mL ≥ 2mL

Eau 50% à 65% 40%

Air 55% 50%

Acquisitions en mouvement Air 30% à 55% 25%

Acquisition en mouvement

synchronisées à la respirationAir 30% 25%

Volume des sphères

Acquisitions statiques

Tableau 4: Valeur des seuils idéaux définis sur fantôme par Yaremko et al., en fonction du type d'acquisition, du type de milieu et du volume des sphère (D’après Yaremko et al., 2005).

Il n’y a pas vraiment de consensus quant au meilleur seuil à appliquer. Cependant il faut retenir que ce

dernier doit être déterminé pour chaque tomographe, en prenant en compte les conditions d’acquisition

de ces images.



64

Ainsi, on comprend que la précision de définition d’un volume tumoral, de l’évaluation de l’activité

glycolytique est très importante pour la définition du volume cible en radiothérapie et pour

l’évaluation des thérapeutiques.

Or à l’évidence et comme nous venons de le démontrer, le poumon est un organe mobile et les

tumeurs présenteront des mouvements pouvant aller jusqu’à plusieurs centimètres dans certaines

directions.

Nous allons voir, dans le chapitre suivant, les techniques mises en œuvre pour la prise en compte des

mouvements respiratoires lors de l’acquisition d’images TEP-TDM, afin de garantir une bonne

précision des images obtenues.


Prise en compte des mouvements respiratoires en imagerie TEP-TDM.

65

III - Prise en compte des mouvements respiratoires en imagerie TEP-

TDM.

Ce chapitre est au centre de la problématique posée dans le travail exposé ici : quelles sont les

méthodes à mettre en œuvre pour limiter l’impact de la respiration sur la qualité de l’examen TEP-

TDM pour des cancers bronchiques?

L’imagerie TEP peut être considérée de longue durée si on la compare à un examen TDM. En effet, il

faudra entre 5 et 10 minutes selon les paramètres utilisés pour réaliser une image de la zone

pulmonaire, alors qu’en TDM quelques dizaines de secondes suffiront.

Tout ceci se traduira sur les images TEP de la zone pulmonaire par un flou dans l’image. En effet,

nous n’aurons donc pas une image « figée » à un instant « t » comme pour le TDM, mais une image

« moyennée » sur l’ensemble des cycles respiratoires. Ceci entraînera un étalement des lésions

détectées sur les images ainsi qu’une diminution du taux de fixation, le nombre de coups détectés

restant le même mais étant réparti dans un volume plus grand. De façon générale, une diminution de la

qualité d’image sera mise en évidence associée notamment à une diminution du rapport signal sur

bruit et entraînant une difficulté à estimer le SUV ainsi qu’à délinéer les volumes pour la

radiothérapie. (Nehmeh et al. 2002a)

De plus, les différents temps d’acquisition des images TEP et TDM se traduiront par un mauvais

alignement spatial des deux séries de données (Osman et al., 2003). Pan et al. ont mis en évidence des

différences d’alignement entre les séries TEP et TDM d’un même patient de 0 à 7cm dans les cas les

plus extrêmes (Pan et al., 2005a). Ce mauvais alignement peut cependant être amoindri en réalisant le

TDM en expiration bloquée (Goerres et al., 2002).

A moindre échelle, les tomodensitométries sont également perturbées par la respiration. Les structures

anatomiques seront en effet déformées sous l’effet de la respiration ainsi que du déplacement

simultané mais asynchrone de la table. (Low et al., 2003). Par exemple, un artéfact couramment

observé est une distorsion du dôme hépatique au niveau de la jonction du poumon et du diaphragme

(Rietzel et al., 2005).



66

Une tendance actuelle vise donc à prendre en compte la respiration des patients lors de l’acquisition

des images, technique communément appelée « synchronisation respiratoire » ou imagerie « 4D », la

4ème

dimension étant représentée par la variable temporelle. L’appellation anglo-saxonne « gating »

(provenant du nom « gate » = porte) est fréquemment utilisée pour décrire cette méthode.

Le principe général de la synchronisation repose sur un enregistrement simultané du signal TEP ou

TDM et du cycle respiratoire du patient, afin de pouvoir ensuite reclasser les images dans différentes

phases en fonction du moment du cycle respiratoire où elles ont été acquises. Ces phases seront aussi

appelées « gates » ou « bins ».

L’enregistrement du signal respiratoire du patient pourra être réalisé :

- soit en suivant directement les mouvements de la tumeur elle-même grâce à des marqueurs

implantés au sein de cette dernière,

- soit en utilisant des dispositifs externes, permettant d’enregistrer des grandeurs variant du fait

des mouvements respiratoires. Ces grandeurs pourront être des variations de hauteur de cage

thoracique, des flux d’air enregistrés à la sortie de la bouche ou du nez, des changements de

température entre l’air inspiré ou expiré.

Actuellement, la tendance est à l’utilisation de dispositifs externes de synchronisation qui présentent

l’avantage de ne pas être invasifs par rapport à l’implantation d’un marqueur.

Dans les paragraphes qui suivent, nous allons tout d’abord détailler les dispositifs de synchronisation

externes disponibles, nous verrons ensuite comment est opérée la synchronisation respiratoire en

tomodensitométrie et en tomographie par émission de positons.

III. A. Dispositifs de synchronisation.

Actuellement, deux dispositifs sont disponibles commercialement pour réaliser la synchronisation

respiratoire en TEP-TDM. Il s’agit du système « Real Time Position Management » (RPM) de la

société Varian (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA) et de la ceinture de pression AZ-733V de la

société Anzai Medical (Tokyo, Japon). Cependant, la plupart des publications recensées sur le gating

respiratoire en TEP traitent de résultats obtenus avec le dispositif RPM.

Nous nous sommes attachés à détailler ce système que nous utiliserons également dans la troisième

partie du travail présenté ici.



67

Nous avons également décrit de façon précise le spiromètre, actuellement utilisé pour l’asservissement

de la respiration en radiothérapie et constitue le dispositif que nous avons décidé d’utiliser pour notre

projet « cohérence ».

Tout d’abord, nous allons décrire la ceinture de pression et également le capteur de température.

III. A. 1. La ceinture de pression.

Ce système se présente sous la forme d’une ceinture élastique placée autour de l’abdomen ou du

thorax du patient. Les changements de pression au cours de la respiration sont enregistrés grâce à un

capteur situé dans la ceinture. C e dispositif est interfacée avec un ordinateur qui permet d’afficher les

changements de pression au cours du temps, à partir desquels la courbe de respiration sera déduite. Ce

dispositif AZ-733V est commercialisé par la société Anzai Medical (Tokyo, Japon) et il est

notamment utilisé pour les tomographes Siemens.

III. A. 2. Le capteur de température.

Cette méthode permet de déduire la courbe respiratoire du patient en fonction des variations de

température de l’air inspiré et expiré par le patient. En effet, l’air expiré sera de température plus

élevée que l’air inspiré. Ces différences de température seront enregistrées à l’aide d’un thermocouple

(Boucher et al., 2004; Wolthaus et al. 2005).

III. A. 3. Le système RPM.

Le système RPM permet d’enregistrer les variations de hauteur abdominales au cours de la respiration.

Il est composé d’une caméra CCD sensible à la lumière infrarouge, ainsi que d’un boîtier en plastique

sur lequel sont positionnés de petits réflecteurs lumineux. La caméra a une position fixe, au bout du lit

sur lequel se trouve le patient, et le boîtier est placé sur le thorax du patient en général à mi-chemin

entre l’appendice xiphoïde et l’ombilic (cf. figure 38).

Le boîtier présente deux réflecteurs placés l’un au dessus de l’autre dont le mouvement vertical sera

suivi par la caméra. La dernière version du RPM est fournie avec un boîtier comportant 6 réflecteurs

pour un meilleur suivi des mouvements.



68

Figure 38: Le système RPM.

La caméra enregistre le mouvement du boîtier, affiche sur une interface logicielle le cycle respiratoire

ainsi détecté et stocke dans un fichier les informations telles que le temps, l’amplitude de mouvement

et la phase respiratoire.

L’amplitude correspond aux déplacements du boîtier, c'est-à-dire aux changements de hauteur

abdominale ou thoracique, enregistrés en millimètres.

La phase correspond à la période du cycle respiratoire dans laquelle le patient se trouve. La phase 0%

représente la fin de l’inspiration, la fin de l’expiration se situe aux alentours des 50%, et la phase

100% marque la fin d’un cycle ainsi que le début d’un autre.

Ce dispositif est très largement utilisé, que ce soit avec des accélérateurs linéaires de particules ou des

imageurs TEP-TDM.

Cependant, un certain nombre de biais ont été rapportés dans la littérature.

Yan et al. ont montré une relation inconstante entre les mouvements internes des tumeurs pulmonaires

avec les déplacements de la cage thoracique (Yan et al., 2006). L’erreur de corrélation entre les 2

mouvements peut être réduite en augmentant le nombre de marqueurs externes, mais ceci pose le

problème de la détection du boîtier si on augmente trop ce nombre.

Li et al. ont eux aussi montré une grande variation de la hauteur mesurée en fonction de la localisation

du boîtier (Li et al., 2009).

Ionascru et al. ont mis en évidence une corrélation variable dans le temps entre les mouvements

internes de la tumeur et ceux de la paroi thoracique. De plus ils ont noté un décalage de phase entre les

mouvements internes et externes pouvant aller jusqu’à 0,6 secondes, ce qui se traduit par une erreur

dans l’estimation du positionnement de la tumeur de l’ordre de 5 mm (Ionascru et al., 2007).

Caméra infrarouge

Boitier RPM



69

Cette difficulté à estimer la phase du cycle respiratoire est d’autant plus importante que le cycle

présente des caractéristiques irrégulières : Rietzel et al. ont comparé la relation phase en fonction de la

hauteur de la cage thoracique, entre un patient respirant de façon régulière et un patient respirant de

façon irrégulière. La stabilité de cette relation est très compromise en présence de cycles irréguliers

comme nous pouvons le constater sur la figure ci-dessous.

Figure 39: Comparaison des variations d’amplitude de cage thoracique (1), de phase de cycle respiratoire (2) ainsi que de la relation phase / amplitude (3), pour deux patients, l’un respirant régulièrement (à gauche), l’autre respirant irrégulièrement (à droite). On constate que la relation phase / amplitude est très compromise dans le cas du patient respirant de façon irrégulière. (D’après Rietzel et al., 2005)

1

2

3



70

Ces respirations irrégulières chez les patients entraînant des décalages de phase entre l’amplitude du

déplacement de la cage thoracique et les mouvements de la tumeur peuvent être causées par :

- la relaxation du patient au cours de l’examen d’imagerie

- des modifications de respiration qui deviendra soit un peu plus abdominale ou un peu plus

thoracique

- des changements de contraction des muscles squelettiques qui influencent la mesure de la

hauteur abdominale. (Seppenwolde et al., 2002, Rietzel et al., 2005)

III. A. 4. Spiromètre

Deux principaux systèmes sont décrits dans la littérature : le dispositif Spirodynr’X (Société Dyn’R –

Muret, France) et le système Active Breathing Control (ABC – Elekta Oncology Systems, Norcross,

GA). Le SpiroDynr’X peut être utilisé en respiration libre ou en blocage volontaire de la respiration

par le patient, alors que système ABC bloque de façon active la respiration du patient, à un volume

pulmonaire prédéfini.

a. Principe

(Simon, 2006) (www.spirodynrx.com)

Les spiromètres permettent la mesure des volumes respiratoires d’un patient à l’aide de capteurs

débimétriques ou volumétriques.

Différents capteurs existent, cependant nous ne nous intéresserons qu’au pneumotachomètre de

Fleisch.

Le principe du pneumotachomètre de Fleisch repose sur la loi de Poiseuille, selon laquelle, en régime

laminaire le débit est proportionnel à la différence de pression par unité de longueur. Cette différence

de pression est induite par les frottements associés à la viscosité du gaz, d’un écoulement laminaire

établi. Cet écoulement est réparti dans un ensemble d’environ 280 capillaires de 1 mm de diamètre.

En intégrant le débit en fonction du temps, on obtiendra alors un volume respiratoire.

Les débitmètres laminaires ont une relation linéaire entre le débit et la différence de pression, dans une

plage de débits bien précise (de 0 à 2L/s pour le Fleisch 2).

Les pneumotachographes de Fleisch sont les appareils de références en matière de mesures de débits

de par leur linéarité.



71

i. Conditions d’utilisation.

Selon les standards spirométriques européens, les mesures spirométriques devront être réalisées selon

des conditions bien précises, pour lesquelles l’air inspiré sera à la température corporelle (37°C), et

saturé en vapeur d’eau, tout comme l’est l’air expiré des poumons. (Quanjer et al., 1993, Simon 2006).

Ce sont les conditions BTPS : « Body Temperature Pressure Saturated with water vapour ».

Lors de l’enregistrement de données avec le spiromètre, ces conditions ne seront pas remplies, il

faudra donc leur apporter une correction.

)3.6()273(

)(2.310 2

−×+

−××=

B

OHB

ATPBPTSPt

PPVV

Équation 16: Correction à apporter aux volumes mesurés avec le spiromètre pour satisfaire les conditions BTPS.

Avec :

VBPTS : Volume pulmonaire lorsque les conditions BPTS sont satisfaites,

VATP : Volume pulmonaire aux conditions ATP « Ambiant Temperature and Pression »,

t : température ambiante (°C),

PB : pression ambiante (kPa),

PH2O : pression ambiante de vapeur d’eau (kPa).

De plus, les mesures devront être réalisées sur un sujet au repos depuis au moins quinze minutes. Si

plusieurs sessions doivent être réalisées sur plusieurs jours, il faudra préférentiellement les faire au

même moment de la journée.

ii. Contrôle de qualité des pneumotachomètres.

L’exactitude des données spirométriques dépendra de la linéarité du système, de sa sensibilité à

l’environnement, ainsi que de sa calibration selon l’ « American Thoracic Society » (ATS).

Les principales recommandations de la société américaine thoracique sont les suivantes:

• La linéarité de la réponse du spiromètre doit être vérifiée trimestriellement, sur toute la

plage de volumes utilisée.

• La calibration du spiromètre doit être vérifiée quotidiennement avec une seringue d’au

moins trois litres, et toutes les quatre heures si le système est utilisé toute la journée. Un

écart maximal de mesure de volume de ± 3% est toléré par rapport au volume théorique de

la seringue de calibration.



72

iii. Avantages – Inconvénients.

L’inconvénient de ces systèmes repose sur leur sensibilité à la température, à la pression

atmosphérique ainsi qu’à la condensation. Pour éviter cette condensation, les spiromètres seront

chauffés.

De plus, un certain nombre de dérives ont été rapportées dans la littérature, en particulier une dérive de

la ligne de base (Zhang et al. 2003). Pour pallier à cela, Zhang et al. ont démontré sur un spiromètre

type débitmètre laminaire l’avantage de réaliser une calibration quotidienne du spiromètre avec une

seringue. Ceci assurera une meilleure exactitude des volumes mesurés, ainsi qu’une meilleure

correction dynamique de dérive de la ligne de base. L’utilisation du spiromètre en respiration libre et

bloquée a été validée grâce à ces améliorations. Cependant, un inconvénient du spiromètre est qu’il ne

permet pas de différencier la respiration abdominale de la respiration thoracique.

Le principal avantage de la spirométrie réside en une mesure directe des volumes respiratoires. De

plus, les mesures ne sont pas dégradées avec les changements des états musculaires, la relaxation ou

contraction musculaire, contrairement au système RPM. (Rietzel et al. 2005)

Enfin, les volumes spirométriques montrent une bonne estimation du volume courant, par comparaison

avec celui mesuré sur des images TDM. (Low et al., 2003)

b. Le SpiroDynr’X.

( Source : www.spirodynrx.com)

Ce système SDX est composé d’un pneumotachographe de Fleisch 2, relié à un capteur de pression

différentielle implanté sur la carte électronique. Cette dernière permettra d’obtenir des données

numériques à partir du signal analogique.

La température du pneumotachographe sera régulée à 32° afin d’éviter la condensation.

Ce dispositif sera vérifié quotidiennement à +/- 1% grâce à une seringue de calibration de 3 litres

connectable au spiromètre.

L’ensemble du système est présenté dans la figure 40 et est composé par :

• Un spiromètre

• Un embout buccal à usage unique

• Un filtre antibactérien à usage unique

• Un pince-nez, permettant d’éviter que le patient ne respire par le nez

• Des lunettes vidéo pour le patient, dans lesquelles il peut voir son signal respiratoire

• Une seringue de calibration

• un logiciel dédié, permettant aussi de vérifier la calibration.



73

Figure 40: Spiromètre SDX, société Dyn'R. (Source : www.spirodynrx.com)

Contrairement aux spiromètres d’exploration fonctionnelle respiratoire (EFR) ayant une plage

d’utilisation de 0 à 14 L/s, le SDX est calé sur une plage de 0 à 2 L/s, ce qui permet une très grande

précision et un bon contrôle de la dérive. Un capteur de débit ayant une plage de 0 à 14 L/s n’est pas

par construction linéaire sur toute sa plage de mesure.

Les recommandations de l’ATS précisent un écart lors de la calibration de ± 3%, mais le SDX permet

de rester autour de ± 1%.

III. A. 5. Comparaison des systèmes types RPM et spiromètre

Les comparaisons des performances des deux types de systèmes ont démontré leur exactitude et

cohérence globale dans l’étude des mouvements respiratoires. (Simon et al. 2005)

Cependant, il a été rapporté à plusieurs reprises que les mesures spirométriques offraient une meilleure

corrélation avec le mouvement réel des tumeurs observé par fluoroscopie, comparé aux mesures de

variations de hauteur abdominale ou thoracique. (Hoisak et al. 2004, Lu et al. 2005, Li et al. 2009)

De plus, le spiromètre donne des résultats plus reproductibles.



74

Hoisak et al. ont mis en évidence une différence de phase plus importante entre les mouvements des

tumeurs et la mesure de la hauteur abdominale, par rapport aux mesures spirométriques. Cette

observation est tout à fait compréhensible car les changements de volumes pulmonaires sont

directement liés aux mouvements des poumons, alors que la variation des hauteurs abdominales et

thoraciques en est une conséquence. (Hoisak et al. 2004)

Ces deux dispositifs permettent de réaliser la synchronisation respiratoire soit en amplitude du signal

enregistré, soit en pourcentage de phase respiratoire. Nous allons voir dans le paragraphe suivant

quelles sont les recommandations dans la littérature quant à ces deux modes de synchronisation.

III. B. Synchronisation respiratoire en amplitude ou en pourcentage de

phase?

La synchronisation respiratoire peut être réalisée soit en amplitude, soit en pourcentage de phase du

cycle respiratoire (cf. figure 41).

Comme nous l’avons exprimé précédemment, la phase 0% correspond au début d’un cycle respiratoire

et la phase 100% à la fin de ce cycle. Dans la figure 41 (a) une synchronisation en phase est

représentée : on peut compter 5 phases par cycle délimitées par des traits verticaux.

L’amplitude peut correspondre à la hauteur abdominale ou à des mesures volumétriques. Dans la

figure 41 (b) les traits horizontaux permettent de découper le signal respiratoire selon l’amplitude.

Figure 41: Synchronisation respiratoire en pourcentage de phase (a), versus en amplitude (b). (D’après Dawood et al., 2009)

a

b



75

Que ce soit pour la TDM ou la TEP, il n’y a pas vraiment de recommandations quant à la meilleure

option. Cependant, plusieurs auteurs s’accordent à dire qu’une synchronisation en amplitude ou

volume donnerait de meilleurs résultats car elle correspond réellement à la position de la tumeur à

imager ou irradier (Vedam et al., 2001, Abdelnour et al., 2007, Lu et al., 2006).

Il existe tout de même un risque de données manquantes si l’amplitude mesurée est trop faible par

rapport à une amplitude de référence. (Wink et al., 2006)

Deux études sur des données 4D-TEP ont montré que le mouvement était mieux pris en compte avec

un découpage en amplitude, ceci permettant de prendre en compte la profondeur de la respiration ainsi

que ses subtilités. En même temps, les auteurs ont montré que la synchronisation basée sur le temps,

dans certains cas, sous estimait le mouvement jusqu’à 50%. (Dawood et al., 2007, 2009)

De plus, la synchronisation en fonction de l’amplitude permettrait de mieux prendre en compte les

cycles irréguliers, en pouvant rejeter par exemple une inspiration trop profonde.

Nous allons maintenant étudier la mise en œuvre de la synchronisation respiratoire en imagerie TDM,

puis en imagerie TEP.

III. C. Prise en compte des mouvements respiratoires en TDM.

Il existe plusieurs techniques permettant de prendre en compte les mouvements respiratoires en

imagerie TDM. Les techniques de « TDM lent » et de « respiration bloquée » ne sont pas des

techniques en 4 dimensions, mais nous avons tenu à les présenter tout de même car elles constituent

des méthodes alternatives dans le cas où le 4D TDM n’est pas disponible.

III. C. 1. Examen TDM « lent ».

Certains auteurs ont proposé d’utiliser des acquisitions TDM très lentes (par exemple 4 secondes pour

une rotation de tube) afin d’obtenir une image TDM moyennée sur l’ensemble du cycle respiratoire

(Lagerwaard et al., 2001). Cette technique permet d’obtenir une meilleure caractérisation du

mouvement des tumeurs. Le volume cible clinique obtenu est plus grand qu’avec un TDM

« classique », mais il permet de prendre en compte les mouvements de la cible durant tout le cycle

respiratoire. Il faudra cependant s’assurer d’enregistrer le mouvement pendant un cycle entier. Cette

technique ne semble donc pas adaptée aux patients présentant une respiration irrégulière.



76

III. C. 2. Examen TDM réalisé en respiration bloquée.

Les artéfacts liés à la respiration peuvent être réduits en acquérant les images en respiration bloquée.

Un niveau de blocage est défini au préalable, en général en inspiration forcée car c’est une apnée

beaucoup plus confortable que l’expiration forcée : Wong et al. ont obtenu de la part des patients des

durées de blocage respiratoire deux fois plus longs en inspiration qu’en expiration (Wong et al. 1999).

Cependant, il est reconnu que la position à l’expiration offre une meilleure reproductibilité que celle à

l’inspiration (Balter et al. 1998). De plus, cette position à l’expiration n’est pas soumise aux

changements de volumes tidaux qui peuvent survenir au cours de l’acquisition (Rietzel et al. 2005).

Cependant, les images obtenues avec la respiration bloquée ne donnent pas d’information précise sur

le mouvement des structures d’intérêt et présentent donc une application relativement limitée en

routine clinique (Rietzel et al. 2005).

III. C. 3. Examen TDM synchronisé à la respiration ou « 4D ».

On pourra distinguer les techniques prospectives des techniques rétrospectives pour lesquelles le

classement des images TDM sera réalisé après l’acquisition.

a. Mode prospectif.

Nous détaillerons rapidement ici le cas du 4D-TDM hélicoïdal, cette technique n’étant pas beaucoup

utilisée. (Keall et al., 2004)

Les données TDM sont acquises en même temps que le cycle respiratoire, grâce à un dispositif de

synchronisation (par exemple un RPM). Une seule série de données est reconstruite à une phase

précise du cycle respiratoire, définie avant l’acquisition (généralement la fin d’inspiration est choisie).

Pan et al. (Pan et al. 2005b) ont introduit la notion de DSC « Data Sufficiency Conditions ». Les

conditions DSC sont satisfaites lorsque pour chaque coupe TDM, les données ont été acquises pendant

la durée d’un cycle respiratoire à laquelle on ajoute la durée de reconstruction d’une image

(équivalente en général à la durée d’une rotation de tube).

Dans le cas du 4D-TDM hélicoïdal, il faudra que le pitch soit beaucoup plus petit que pour une

acquisition de routine clinique.

TrTc

Trp

+≤

Équation 17: Condition de DSC pour un 4D-TDM hélicoïdal, avec une reconstruction sur 360°.



77

Avec :

Tr : temps de rotation du tube à RX

Tc : durée du cycle respiratoire

L’avantage principal de cette technique repose sur la possibilité d’obtenir des images correspondant à

une phase du cycle respiratoire définie précisément par le seuil de déclenchement du dispositif de

synchronisation.

Cependant, de la même façon que pour la technique de respiration bloquée, cette méthode ne donne

pas d’aperçu général du mouvement des organes. La technique de TDM 4D en mode rétrospectif a

permis de pallier à ce problème.

b. Mode rétrospectif.

L’approche rétrospective est la plus répandue et permet d’obtenir des images pour toutes les phases du

cycle respiratoire (Pan et al., 2004).

Le signal respiratoire est enregistré à l’aide d’un dispositif externe de synchronisation respiratoire et

les images sont reclassées à posteriori en fonction du moment du cycle où elles ont été acquises. On

peut par exemple découper le cycle respiratoire en dix phases, entre deux pics d’inspiration. Cette

synchronisation peut être réalisée en phase (de 0 à 100%) ou en amplitude.

La technique d’acquisition d’images la plus utilisée est le mode « ciné », qui correspond à un TDM en

mode axial mais pour lequel plusieurs rotations de tube RX sont réalisées pour chaque position de

table.

La plupart des études rapportées dans la littérature utilisent un TDM multi-coupes de la société GEHC

ainsi que le système RPM pour enregistrer le signal respiratoire. Nous utiliserons nous aussi cette

technique dont nous allons détailler les principales étapes.

i. Exemple d’acquisition cine 4D en utilisant le système RPM.

� Acquisition des images en mode ciné.

Un examen ciné est une succession de TDM en mode axial, pendant lesquels les rayons X sont

produits (« RX ON »), et de mouvements de translation de table, pendant lesquels il n’y a aucun

photon émis (« RX OFF ») (cf. figure 42 page 78).



78

Simultanément à l’enregistrement des données TDM, le système RPM enregistre le signal respiratoire

du patient, en fonction de la hauteur abdominale. L’acquisition TDM peut débuter à n’importe quel

moment du cycle respiratoire.

Figure 42: Représentation d'une acquisition TDM en mode ciné, pour 3 positions de tables (RX On), avec des translations de table entre chacune de ces positions (RX Off). Simultanément à l'acquisition des images, le signal respiratoire est enregistré, ce qui permettra de classer les données. (D’après Pan et al., 2004)

Dans ce cas, il faut là aussi satisfaire les DSC : la durée d’acquisition (Tacq) pour une position de table

doit être supérieure ou égale à la durée du cycle respiratoire (Tc) à laquelle on ajoute la durée

nécessaire pour la reconstruction d’une image (Tr). (Pan et al., 2004).

Le nombre d’images reconstruites (Ni) pour chaque localisation est d’environ 15. Il dépend de

l’intervalle temporel (Ti) choisi entre 2 reconstructions d’image pour une même coupe.

Le nombre d’images par localisation Ni est défini par la relation suivante :

1+

−=

i

racq

T

TTNi

Équation 18: Nombre d’images TDM reconstruites par localisation en mode ciné (D’après Pan et al, 2004).

Plus Ti sera petit, plus le nombre d’images obtenues sera important et plus les images seront de

meilleure qualité, comme il est visible sur la figure 43. En général, cet intervalle Ti est égal à la durée

du cycle respiratoire divisé par dix, soit environ 0,5 s.



79

Figure 43: Influence de l'intervalle de reconstruction sur la qualité d'image: à gauche Ti = 0,15 s, à droite Ti = 0,7 s (D’après Pan et al., 2004).

� Fichier RPM.

Le RPM enregistre dans un fichier texte, avec un échantillonnage temporel de 30 signaux par

secondes, les informations relatives à :

- L’amplitude de déplacement de la cage thoracique par rapport à une référence (« value of

respiratory waves »)

- La phase en radians pour l’échantillon considéré (« phase value »)

- Le temps en millisecondes pour l’échantillon considéré (« time stamp »)

- L’état ON/OFF des RX : signal TTLin = 1 si les RX sont ON, sinon TTLin = O

- La régularité du cycle : marqueur « validflag » ≥ 0 si le cycle est régulier, < 0 si le cycle est

irrégulier ou si le suivi du boîtier a été perdu.

- Un marqueur Z lorsque le signal correspond à la phase 0 ou P lorsque cette dernière est égale à

Pi.

Ce fichier sera associé à la série 4D-TDM correspondante et transféré à la console de post traitement:

l’Advantage Workstation de GEHC.

� Reconstruction des données 4D-TDM.

Le logiciel Advantage 4D (GEHC) associe à chaque image une phase du cycle respiratoire, que l’on

peut découper au choix en 2 à 20 phases.

Ce logiciel utilise à la fois les images TDM reconstruites et le fichier RPM qui leur est associé.

Chaque image TDM possède dans son en-tête DICOM un marquage temporel. L’Advantage 4D

compare le marquage temporel de l’image avec le signal TTL du fichier RPM et grâce à cette

corrélation temporelle une amplitude et une phase spécifiques sont attribuées à chaque image. (Rietzel

et al., 2005)



80

ii. Réalisation d’images 4D-TDM basées sur la spirométrie.

Quelques équipes ont réalisé la synchronisation respiratoire grâce à un spiromètre. Ce sont des études

réalisées avec des montages « maison », aucune de ces méthodes n’étant à ce jour disponible

commercialement (Low et al., 2003, D’Souza et al., 2005).

D’Souza et al ont utilisé un spiromètre ABC en respiration libre qui permettait de déclencher les

acquisitions TDM à des volumes prédéfinis : en fin d’inspiration et fin d’expiration (D’Souza et al.,

2005).

Ils ont constaté sur deux patients une diminution du PTV de 42% par rapport à un PTV défini avec des

images en respiration libre.

iii. Utilisation des images cine 4D en clinique.

Ces examens sont utilisés pour étudier de façon précise les mouvements des structures d’intérêt. En

effet, il sera possible d’obtenir un mouvement global d’une tumeur par exemple (cf. figure 44), en

étudiant ce dernier sur chaque phase du cycle respiratoire (Vedam et al., 2003, Pan et al., 2004).

Figure 44: Comparaison entre des images TDM (haut) et 4D-TDM (bas) d'une sphère en mouvement (D’après Rietzel et al. 2005).

Il sera alors possible de réduire les marges appliquées au volume cible macroscopique (GTV) pour

obtenir le volume cible de planification (PTV) (Rietzel et al., 2006). En effet, en routine clinique pour

un cancer pulmonaire, il est ajouté au GTV une marge de 20 mm qui comprend la prise en compte des

mouvements de la tumeur (inter fraction et intra fraction) ainsi qu’une erreur de positionnement lors

des traitements. Rietzel et al. ont montré qu’en utilisant les images TDM 4D pour la planification de

traitement, il était possible de diminuer cette marge de 5 mm, cette diminution provenant de la prise en

compte des mouvements tumoraux lors de l'imagerie utilisée pour la planification du traitement. Ils ont

appliqué cette technique sur 150 images de patients présentant un cancer pulmonaire non à petites

cellules et ils ont montré une réduction du PTV de 23% en moyenne, comparé à une planification

basée sur un TDM hélicoïdal classique.



81

De plus, un autre domaine d’utilisation de ces images TDM 4D est la correction d’atténuation des

images TEP et TEP 4D.

En effet, Erdi et al. ont montré sur des images TEP non synchronisées à la respiration une variation de

SUV pouvant aller jusqu’à 30% ainsi qu’une variation de volume jusqu’à 21% (cf. figure 45), en

fonction de la série d’images TDM utilisée pour réaliser la correction d’atténuation d’une série

d’images TEP (Erdi et al., 2004, Pevsner et al., 2005).

Figure 45: Variations de SUV pour une série d'images TEP en fonction de la série d'images 4D-TDM utilisée. (A) Image coronale d’une lésion pulmonaire située dans le poumon gauche supérieur. (B) Variation du SUV maximal en fonction de la phase respiratoire du TDM utilisé pour la correction d’atténuation. (C) Volumes TEP obtenus selon la phase du cycle respiratoire. (D’après Erdi et al., 2004)

Pour des acquisitions 4D-TEP, chaque phase du 4D-TDM sera utilisée pour corriger de l’atténuation la

phase 4D-TEP correspondante. Nous allons détailler cela dans le paragraphe suivant qui traite de la

prise en compte des mouvements respiratoires en TEP.



82

III. D. Prise en compte des mouvements respiratoires en TEP.

Les mouvements respiratoires en TEP font partie des erreurs aléatoires, moins bien identifiées que les

erreurs systématiques comme l’atténuation ou la diffusion des photons. Elles entraîneront une

diminution notable de la sensibilité de la technique. (Visvikis et al., 2007)

Visvikis et al. ont montré que, d’un point de vue quantification, la prise en compte des mouvements

respiratoires en TEP était aussi importante que la prise en compte du rayonnement diffusé. (Visvikis et

al., 2004b)

De la même façon que pour le TDM, nous pourrons classer les techniques de prise en compte de ces

mouvements dans différentes catégories : l’imagerie 4D, les techniques de respiration bloquée, les

techniques dynamiques et les techniques logicielles de correction des effets respiratoires.

Nous détaillerons plus précisément l’imagerie 4D que nous allons utiliser pour notre travail.

III. D. 1. Acquisition TEP 4D.

a. Principe.

Les données TEP et le signal respiratoire du patient sont enregistrés simultanément. En fonction du

découpage temporel souhaité (en général entre 5 et 12 phases par cycle respiratoire), ou de l’amplitude

voulue (déplacement de la cage thoracique ou variation de volume tidal), ces données seront reclassées

dans les différentes phases.

A l’heure actuelle, les solutions commerciales proposent en priorité un découpage du cycle respiratoire

en fonction de la phase, même si nous avons vu que ce n’est pas forcément la meilleure technique.

En général, les auteurs ont découpé le cycle respiratoire en 10 phases, correspondant soit à des durées

temporelles fixes, soit à des pourcentages de cycle. (Nehmeh et al. 2002a,b

, 2004

a,b, Nagel et al., 2006)

Ce découpage des données en fonction de la phase du cycle respiratoire pourra être réalisé avant

l’acquisition des images (mode prospectif) ou après acquisition (mode rétrospectif, a posteriori).

Ce classement a posteriori est rendu possible grâce aux acquisitions TEP en mode liste : en plus du

fichier de données brutes, un autre fichier « mode liste » est crée. Il contient, en plus d’un

enregistrement de chaque coïncidence détectée, un marquage temporel (avec une résolution d’une

milliseconde) ainsi que l’enregistrement éventuel d’un signal physiologique (par exemple le signal

respiratoire du patient). Ceci permettra à l’utilisateur de « relire » ou « rejouer » ce fichier mode liste,

et d’obtenir à partir de l’acquisition initiale une nouvelle acquisition pour laquelle on pourra faire

varier certains paramètres.



83

Par exemple, il sera possible de classer les données TEP dans un certain nombre de phases, différent

de celui d’origine, ou bien de faire une acquisition avec un temps réduit par rapport à l’acquisition

initiale. Actuellement les acquisitions TEP 4D en mode liste sont principalement utilisées en imagerie

cardiaque. (Livieratos et al., 2006, Martinez-Möeller et al., 2007)

Le principal biais de cette technique 4D est la pauvre statistique de comptage observée dans chacune

des séries d’images correspondant à une phase du cycle respiratoire. En effet, le nombre d’événements

détectés étant réparti dans différents bins d’acquisition en fonction du découpage temporel, les

données obtenues seront plus bruitées que lors d’une acquisition standard.

Il faut donc trouver le meilleur compromis entre une bonne prise en compte des mouvements

respiratoires et un découpage temporel permettant d’avoir une bonne qualité d’image.

b. Utilisation en clinique.

Les principales études cliniques sur la prise en compte de la respiration en imagerie TEP sont réalisées

sur des données prospectives, avec un découpage temporel de 10 phases par cycle la plupart du temps.

Elles mettent toutes en évidence une augmentation significative du taux de fixation standard pouvant

aller jusqu’à 370% dans les cas les plus extrêmes, ainsi qu’une diminution du volume des lésions,

jusqu’à 42% (Erdi et al., 2002, Nehmeh et al., 2002b, 2004

a,b, Nagel et al., 2006).

La figure 46 illustre les changements de volume cible prévisionnel lorsque l’on prend en compte la

respiration lors de l’acquisition des images TEP.

Figure 46: Image d’un nodule pulmonaire en TEP non synchronisée à la respiration (A), en TEP synchronisée à la respiration (B), et comparaison des volumes cibles obtenus dans les deux cas (C). (D’après Nehmeh et al., 2002b)

De plus, la synchronisation respiratoire permet une amélioration de l’alignement entre les données

TEP et TDM, jusqu’à 41%. (Nehmeh et al., 2004b) .

A

C

B



84

Toutes ces améliorations de la qualité d’image et du signal recueilli sont liées à la mise en cohérence

spatiale et temporelle des donnée TEP et TDM, mais aussi à l’utilisation des données TDM 4D pour

réaliser la correction d’atténuation des donnée TEP 4D correspondantes.

En effet, Nehmeh et al., Nagel et al. et Pönisch et al. ont montré tout l’intérêt de faire un correction

d’atténuation synchronisée à la respiration (CA 4D). En comparant des données TEP 4D utilisant une

CA classique et une CA 4D, Nehmeh et al. ont montré sur 4 patients une augmentation du SUV

pouvant aller jusqu’à 36%, ainsi qu’une variation des volumes jusqu’à 19%. (Nehmeh et al. 2004b,

Nagel et al. 2006, Pönisch et al., 2008)

Richter et al. ont comparé différentes méthodes de CA (TDM 4D, TDM moyenné, TDM lent, TDM

classique) pour des données TEP 4D, de fantôme respiratoire et de 6 patients. (Richter et al., 2008)

Les données TEP 4D du fantôme donnant une meilleure estimation de l’amplitude de déplacement, du

volume étudié, de l’activité étaient celles corrigées avec le TDM 4D. Cependant, les résultats trouvés

sur les 6 patients ne montrent pas de grandes différences entre une CA 4D, une CA classique ainsi

qu’une CA avec un TDM moyenné.

III. D. 2. Autres techniques de prise en compte de la respiration en TEP.

a. TEP dynamique corrélée à la respiration.

Nehmeh et al. ont proposé une solution originale pour prendre en compte la respiration sans utiliser de

dispositif externe de synchronisation respiratoire (Nehmeh et al., 2003). Ils ont placé une source

ponctuelle de 18

F-FDG sur le thorax du patient et réalisé 200 acquisitions dynamiques de 1 seconde.

En sélectionnant les images où la source était à une position choisie, ils ont obtenu des images TEP

dynamiques corrélées à la respiration. Ces images ont été comparées à des images 4D ce qui a permis

de montrer avec des pourcentages de différences relativement faibles entre les deux séries d’images

TEP de 2% pour les volumes et de 6% pour les SUVs.

Cette méthode représente une solution alternative lorsque l’on ne possède pas de système de

synchronisation ; cependant, en plus d’une pauvre résolution temporelle (1 seconde), elle demande un

temps de post-traitement très important ainsi qu’une grande capacité de mémoire vu le nombre

d’images générées.



85

b. TEP en inspiration bloquée profonde.

Il n’est pas possible pour le patient de retenir sa respiration durant la totalité d’une exploration TEP.

Cependant, il sera envisageable d’acquérir plusieurs séries d’images TEP centrées sur la zone à

explorer, en respiration bloquée pendant quelques secondes. Ceci sera répété autant de fois que

nécessaire pour obtenir dans une image somme une statistique de comptage correcte. C’est ce qu’ont

proposé Nehmeh et al., et Kawano et al. (Nehmeh et al., 2007, Kawano et al., 2008).

Ils ont mis en évidence, sur des patients présentant des pathologies thoraciques, une augmentation de

SUV par rapport aux images TEP classique, ainsi qu’un meilleur alignement des données TEP et

TDM. Cependant, il faudra être très attentif à garder le même niveau de blocage respiratoire en TEP

ainsi qu’en TDM.

c. Correction des effets respiratoires.

Une méthode proposée pour pallier à la pauvre statistique de comptage en imagerie 4D est la

correction des effets respiratoires, à partir du mouvement observé dans les images ou les données

brutes. Il n’y a pas forcement besoin d’un dispositif externe d’enregistrement de la respiration.

Les méthodes de corrections appliquées aux images permettent, après avoir choisi une image de

référence, de recaler toutes les autres images par rapport à celle ci. (Bundschuh et al., 2007, 2008)

Bundschuh et al. ont calculé le centre de masse des tumeurs (CDM) sur différentes images TEP issues

d’une même série, ont calculé des vecteurs de déplacement de ce CDM par rapport à une image de

référence, qu’ils ont ensuite appliqués à l’ensemble des images. Une image somme sera produite à

partir de l’ensemble des images recalées par rapport à une référence.

Il est possible aussi d’appliquer ce recalage directement sur les lignes de réponse. Lamare et al. ont

montré lors d’une étude sur un fantôme numérique NCAT que la correction des effets respiratoires

donnait de meilleurs résultats si elle était appliquée directement sur les données brutes, avant la

reconstruction d’image. (Lamare et al., 2007)

Schleyer et al. ont estimé le mouvement respiratoire en étudiant la variation du nombre de coups

détectés dans une région, au niveau des données brutes, ceci leur permettant ensuite de reclasser les

données. Ils ont pu montrer pour quatre patients que le signal respiratoire déduit des données était en

bonne adéquation avec celui enregistré par le RPM. (Schleyer et al., 2009)

Ce type d’étude représente, avec l’imagerie cardiaque, le principal domaine d’application du mode

liste en imagerie TEP.


Positionnement du problème.

87

IV - Positionnement du problème.

Le cancer pulmonaire est le cancer le plus fréquent au monde. C’est la première indication TEP qui a

été remboursée par les organismes spécialisés aux Etats Unis. Selon le rapport de la Haute Autorité de

Santé paru en 2005 sur l’implantation des TEP-TDM en France, l’indication en oncologie la plus

fréquente pour un examen TEP-TDM est le cancer pulmonaire, que ce soit pour le diagnostic, le bilan

d’extension initial ou la planification sur traitement en radiothérapie.

Cependant, nous avons vu dans le chapitre précédent que la réalisation d’explorations TEP-TDM de la

zone pulmonaire était relativement difficile du fait des mouvements que subissent les organes

pulmonaires lors de la respiration. En effet, les mouvements respiratoires entraînent des mouvements

des tumeurs pulmonaires dont nous avons mis en évidence la complexité. Ces mouvements se

traduiront par un flou qui entachera la qualité de l’examen.

Les progrès dans la prise en compte des mouvements respiratoires lors de l’acquisition des images

représentent donc un enjeu majeur, que ce soit aussi bien du point de vue médical qu’économique.

Lors de ce travail, nous avons voulu répondre à plusieurs questions :

Quels sont les champs d’application de l’imagerie TEP synchronisée à la respiration ?

Quelle est la méthodologie à mettre en œuvre afin d’obtenir des images 4D de bonne qualité ?

Existe-t-il des différences entre les images TEP 4D obtenues avec le système RPM, disponible

commercialement, et celles réalisées grâce au prototype du SpiroDynr’X?

� Champs d’application de l’imagerie TEP 4D ?

Nous avons vu dans le chapitre 1 que selon leurs localisations, les tumeurs pulmonaires bougent avec

une amplitude plus ou moins importante. Il y aura donc des situations où l’apport de la

synchronisation respiratoire sera très bénéfique, contrairement à d’autres présentant des mouvements

plus restreints.

Bien que l’imagerie 4D ne soit pas excessivement contraignante, elle ne pourra tout de même pas être

utilisée chez tous les patients présentant une pathologie pulmonaire.



88

En effet, elle nécessite un temps par examen plus long, et éventuellement une exposition dosimétrique

plus importante si l’on utilise le TDM 4D (Pan et al., 2006, Simon 2006). Simon a en effet montré

qu’un examen TDM 4D délivrait une dose 5 à 7 fois supérieure à une TDM non 4D « thorax », dont la

dose efficace est d’environ une dizaine de milli Sieverts.

Il faudra donc délimiter le domaine d’application de la synchronisation respiratoire.

� Méthodologie à mettre en œuvre pour réaliser des examens 4D TEP ?

De nombreuses études traitent de la synchronisation respiratoire en TEP-TDM en utilisant le dispositif

RPM®

avec un découpage temporel prédéfini (Erdi et al., 2002 ; Nehmeh et al. 2002a,b

, 2004a,b

).

Cependant, ce type d’acquisition ne permet pas de prendre en compte la nature irrégulière des cycles

respiratoires. En effet, de grandes variations entre les cycles respiratoires ont été observées, que ce soit

au cours d’une même séance, ou entre deux séances différentes : la position initiale des organes,

l’amplitude de mouvement ainsi que la durée du cycle respiratoire ne sont pas des valeurs constantes

au cours du temps (George et al., 2005, Seppenwoolde et al., 2002).

Dans ces cas là, un enregistrement des données TEP en mode liste permettrait de s’affranchir des

cycles irréguliers, en les rejetant à posteriori. Ces acquisitions en mode liste présentent l’avantage

d’être très souples, car il est possible de « fabriquer » une nouvelle acquisition à partir d’une

acquisition initiale, en changeant des paramètres tels que la durée d’acquisition ou le découpage

temporel. Cependant, le traitement de ces données mode liste est assimilable à une « boîte noire »,

l’utilisateur ne sachant pas exactement comment la machine les traitera. Watabee et al. se sont

interrogés quant à la fiabilité de ces données en terme de taux de comptage, par rapport à des

acquisitions standard, en mode prospectif (Watabee et al., 2006). De notre côté, nous avons voulu

valider l’exactitude de ces données mode liste lorsqu’elles sont utilisées pour la synchronisation

respiratoire en TEP.

Il n’existe pas dans la littérature de consensus quant à la marche à suivre pour la mise en œuvre

d’acquisitions 4D TEP. Avant d’utiliser la synchronisation respiratoire en routine clinique, il nous a

semblé essentiel de définir les paramètres d’acquisition adéquats permettant d’une part une bonne

prise en compte des mouvements respiratoires, et d’autre part une bonne qualité d’image.



89

� Existe-t-il des différences entre les images TEP 4D issues d’acquisitions avec le système RPM

et celle réalisées avec le SpiroDynr’X ?

Le travail présenté dans cette thèse s’inscrit au cœur d’un projet (COHERENCE), dont l’objectif est le

développement d’un dispositif de synchronisation basé sur la spirométrie. Il a souvent été rapporté

dans la littérature que la spirométrie apportait plus de précision en termes de corrélation entre le

déplacement des tumeurs et le signal spirométrique, comparé au signal issu du RPM (Hoisak et al.,

2004).

Les travaux trouvés dans la littérature sont quasiment exclusivement réalisés sur des images TDM.

L’objectif de notre projet COHERENCE est d’adapter la technique de spirométrie à la tomographie

par émission de positons car nous sommes convaincus que cette solution offre de grandes possibilités

quant à l’amélioration de la prise en compte de la respiration lors de l’acquisition des images.

Notre travail sera présenté selon deux axes.

� La première partie de notre travail a été réalisée avec un simulateur de synchronisation ce qui

nous a permis de définir les champs d’application de l’imagerie 4D, ainsi que d’étudier les

différents paramètres pouvant avoir une influence sur les données 4D TEP obtenues.

� Dans un second temps, nous avons mis en application les résultats obtenus en réalisant une

inter-comparaison de deux dispositifs de synchronisation respiratoire : le spiromètre

SpiroDynr’X et le système RPM.

II. Définition d’un montage expérimental

proche de la clinique et étude des

paramètres d’acquisition TEP 4D.

Chapitre 2

Paramètres d’acquisition 4D – Modèle de synchronisation parfait.

93

Introduction.

Le travail présenté dans cette section représente le point de départ de notre étude sur la

synchronisation respiratoire en TEP-TDM.

Les questions posées ici sont :

• Est-il nécessaire de réaliser systématiquement des acquisitions synchronisées pour toutes les

tumeurs pulmonaires?

• Dans quelles conditions faut-il réaliser la synchronisation respiratoire en TEP et selon quelle

méthodologie ?

• Quels sont les paramètres d’acquisition à employer ?

Cette étude a été menée en utilisant un fantôme respiratoire qui est synchronisé avec la TEP grâce à un

simulateur d’impulsions, directement actionné par le fantôme et connecté sur la carte de

synchronisation de la TEP. Ce modèle de synchronisation a été qualifié de « parfait », ce dernier ne

faisant pas intervenir de dispositifs de synchronisation externe qui sont la plupart du temps soumis à

des biais comme nous l’avons vu dans le chapitre 1 page 68/69.

Dans ce chapitre, nous voulions donc nous affranchir de biais hypothétiques afin de définir au mieux

les bases de la synchronisation respiratoire en TEP.

Le principe général méthodologique repose sur la réalisation, pour une même configuration de

fantôme donnée, de plusieurs acquisitions :

• Fantôme ne présentant pas de mouvement. Ces acquisitions seront appelées « statiques ». Elles

constitueront la valeur de référence de notre étude.

• Fantôme présentant des mouvements d’amplitude variable

• Si les acquisitions TEP ne sont pas synchronisées à la respiration nous les avons

nommées « mouvement non synchronisé » ou « non 4D »

• Dans le cas contraire, ces acquisitions seront désignées par les termes

« synchronisées » ou « 4D ».

Chapitre 2


94

En plus de ces appellations décrivant le caractère mobile ou non du fantôme, ainsi que de la prise en

compte ou pas de mouvement, les acquisitions sont également définies selon:

• Qu’elles sont acquises en mode 2D ou 3D, c'est-à-dire avec ou sans septa. Il sera alors tout à

fait possible d’acquérir une image à la fois en « mode 2D » et en « 4D », ce qui serait

équivalent à la définition suivante : acquisition synchronisée à la respiration, réalisée en

présence de septas.

• Le type d’acquisition, paramètre choisi par l’opérateur : les acquisitions pourront être

« statique », « dynamique » ou « gated » (cf. figure 47 page 94)

• « statique » : acquisition de routine qui enregistre les coïncidences pour un ou

plusieurs champ de vue (ou « pas de » TEP), selon la taille de l’exploration à

réaliser.

• « Dynamique » : acquisition d’un seul champ de vue, répétée plusieurs fois, avec

des durées fixes ou variables qui permettent par exemple de suivre l’arrivée du

radiotraceur dans une zone d’intérêt.

• « Gated » (de son appellation anglosaxonne): acquisition d’un seul champ de vue

avec enregistrement en parallèle du signal respiratoire du patient, afin de classer

les coïncidences en fonction du moment du cycle respiratoire où elles ont été

acquises.

Figure 47: Représentation des différents types d'acquisition TEP : statique, dynamique et gated (les valeurs choisies sont arbitraires).

Enfin, les acquisitions 4D pourront être obtenues à partir du mode prospectif ou du mode liste.

Statique

8 pas de

5 minutes

Dynamique

10 pas de

1 minute sur

la même

zone

Gated

1 pas de

10 minutes sur la

même zone, avec

enregistrement du

signal respiratoire.

+

Chapitre 2


95

L’objectif du travail présenté dans ce chapitre 2 est :

• De définir une situation expérimentale la plus proche possible des conditions cliniques

• De définir les domaines d’application de la synchronisation respiratoire en TEP.

• D’étudier l’influence des paramètres pouvant influencer les images 4D TEP :

• les caractéristiques propres au patient (fréquence respiratoire, amplitude de

mouvement des tumeurs pulmonaires)

• les paramètres d’acquisition sur lesquels l’opérateur peut agir (mode d’acquisition,

durée d’acquisition et découpage du cycle respiratoire en bins).

Préalablement à cela, nous avons vérifié les performances de notre dispositif TEP-TDM, les résultats

sont exposés en annexe 2 et 3.

Chapitre 2


97

I - Définition des caractéristiques des tumeurs pulmonaires grâce à des

données de patients.

I. A. Introduction.

Nous avons étudié 92 examens TEP-TDM réalisés pour des patients présentant un cancer pulmonaire,

dans le cadre d’un bilan d’extension pré chirurgical et pré radiothérapie.

Nous avons répertorié les caractéristiques suivantes des tumeurs pulmonaires :

- leurs localisations,

- l’intensité de fixation du 18

F-FDG au sein de la tumeur, ainsi que dans le poumon autours

de cette dernière,

- leurs volumes.

I. B. Patients et matériel.

I. B. 1. Patients.

Les patients, à jeun depuis au moins 8 heures, ont reçu une activité de 370 MBq (± 5%) de 18

F-FDG et

sont restés au repos pendant une heure entre le moment de l’injection et le début de l’examen.

Une vidange de la vessie a été réalisée juste avant de commencer l’examen TEP-TDM.

I. B. 2. Dispositif TEP-TDM.

Les données ont été acquises sur un TEP-TDM Discovery ST4 de la société General Electric

HealthCare (Waukesha, USA). Il permet de réaliser des acquisitions TEP en mode 2D et 3D. Les

champs de vue axial et transaxial sont respectivement de 70 cm et 15,7 cm.

Les caractéristiques techniques du tomographe et du tomodensitomètre sont disponibles en annexe 4.

I. B. 3. Station de traitement des données.

Les données ont été traitées sur la station Advantage Workstation version 4.4 de la société General

Electric HealthCare (Waukesha, USA).

Chapitre 2


98

Elle comprend des logiciels de visualisation en 3D, de simulation virtuelle pour la radiothérapie, de

fusion d’image multimodalité de visualisation d’image 4D TEP et TDM.

Les données non synchronisées à la respiration ont été visualisées et analysées sur le logiciel Volume

Viewer.

I. C. Méthodes.

I. C. 1. Calibration de l’activité injectée au patient.

Le 18

F-FDG a été prélevé dans une seringue dont l’activité a été mesurée dans l’activimètre (Capintec

CRC 15R) avant l’injection au patient, mais également après cette dernière. L’activité de 18

F-FDG

réellement injectée au patient correspond à l’activité mesurée dans la seringue remplie, à laquelle on

soustrait l’activité restante dans la seringue vide. La valeur de l’activité réellement injectée est utilisée

pour le calcul du SUV.

I. C. 2. Acquisition des données.

a. Données TDM.

Les paramètres d’acquisition des données TDM sont les suivants:

- Mode hélicoïdal,

- Durée de rotation de tube : 0,5 sec,

- Collimation : 4 × 3,75 mm,

- Vitesse de déplacement du lit d’examen 7,5 mm/rotation,

- Tension accélératrice du tube 120 kV,

- Intensité de courant de tube déterminée automatiquement avec le mode « Auto-mA »

(valeur maximale = 250 mA).

L’épaisseur de coupe des images reconstruites est de 2,5 mm, avec un intervalle de 2,5 mm entre

chaque coupe ; ce sont donc des coupes jointives.

b. Données TEP.

Ces acquisitions ont été réalisées en mode 2D, avec une durée par pas d’acquisition de 4 minutes 30

secondes.

Chapitre 2


99

Les données ont été corrigées :

- de la décroissance radioactive,

- du rayonnement diffusé, grâce à une méthode de convolution – déconvolution,

- des coïncidences fortuites avec la méthode « Delayed Event Substraction »,

- de l’atténuation des photons avec la méthode basée sur les données TDM,

- du temps mort, qui sera estimé à partir des données de normalisation (Wollenweber et al.,

2004).

I. C. 3. Reconstruction d’images.

Les données ont été reconstruites avec un algorithme itératif OSEM « VUE-POINT » (GEHC).

Cet algorithme permet d’intégrer dans les boucles d’itération la correction des évènements diffusés et

fortuits, ce qui permet une meilleure prise en compte du bruit dans les images reconstruites.

Les paramètres de reconstructions sont les suivants : champ de vue de reconstruction de 50 cm,

matrice de 256 × 256, 3 itérations et 10 sous ensemble pour le mode 2D, post-filtre de largeur à

mi-hauteur de 2,14 mm. Ces paramètres ont été optimisés en collaboration avec les médecins.

I. C. 4. Extraction des données.

Les informations dans chaque série d’images de patient ont été obtenues en utilisant une segmentation

d’image basée sur la méthode de seuillage.

Sur chaque image que nous voulions analyser, nous avons défini une boite autour de la tumeur et le

logiciel applique automatiquement une segmentation à partir du seuil que nous lui avons donné

(cf. chapitre 1 paragraphe « Délinéation des volumes » page 60).

Nous avons appliqué un seuil de 35% de l’activité volumique maximale qui avait été déterminé par

l’équipe lors d’un travail précédent (Dygaï et al., 2006) .

Nous avons relevé pour chaque tumeur:

- Le volume obtenu avec ce seuil de 35%.

- Le SUV maximal de la tumeur, en g/mL

- L’activité volumique maximale (Avmax en kBq/mL) déterminée à partir du voxel où le plus

grand nombre d’évènements a été détecté. La valeur de Avmax est indépendante du seuil

appliqué, c’est pourquoi nous avons utilisé cet index pour toutes nos analyses.

Chapitre 2


100

Nous avons également relevé l’activité volumique maximale dans le poumon grâce à des régions

d’intérêt de 2 cm de diamètre.

Enfin, nous avons relevé la localisation de chaque tumeur.

I. D. Résultats.

L’ensemble des résultats est présenté dans le tableau ci-dessous.

Volumes des tumeurs (cm3)

min 1,41

max 150

moy 28

dev. Std 35,8

SUV maximal (g/mL) tumeur

min 3,14

max 36,31

moy 13,9

dev. Std 6,5

Activité volumique maximale (kBq/mL) tumeur

min 10,7

max 104,1

moy 41,1

dev. Std 20,4

Activité volumique maximale (kBq/mL) poumon

moy 2,1

dev. Std 0,8

Localisation des tumeurs

lobe supérieur gauche 36,50%

lobe supérieur droit 39,70%

lobe inférieur gauche 11,10%

lobe inférieur droit 12,70%

Tableau 5: Caractéristiques des tumeurs pulmonaires de 92 patients

Nous avons représenté dans les figures ci-dessous les répartitions des volumes (cf. figure 48) et de

l’activité volumique maximale (cf. figure 49), ces deux indices étant ceux qui nous intéressent le plus

pour la suite des investigations.

Chapitre 2


101

0

2

4

6

8

10

12

14

2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58 62 66 70 74 78 82 86 90 94 98 102

106

110

114

118

122

126

130

134

138

142

146

150

Volume des tumeurs pulmonaires (cm3)

No

mb

re d

e p

ati

en

ts.

Figure 48: Répartition des volumes (cm3) des tumeurs pulmonaires observées chez 92 patients.

Nous remarquons que la majorité des volumes se situe entre 2 et 30 cm3. La valeur moyenne des

volumes tumoraux est de 28 cm3, avec une déviation standard très importante vu l’étendue de la

gamme des volumes, pouvant aller jusqu’à plus de 150 cm3.

0

2

4

6

8

10

12

14

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105

Activité volumique maximale (kBq/mL)

No

mb

re d

e p

ati

en

ts

Figure 49: Répartition des activités volumiques maximales (kBq/mL) pour les tumeurs pulmonaires observées chez 92 patients.

L’activité volumique maximale de 92 tumeurs étudiées ici varie globalement entre 15 et 70 kBq/mL.

Sa valeur moyenne est égale à 41,1 kBq/mL, avec une déviation standard de 20,4.

Chapitre 2


102

I. E. Discussion et conclusion.

Au cours de nos prochaines expérimentations, nous allons utiliser ces résultats extraits d’une

observation clinique afin de définir un montage expérimental se rapprochant le plus de la réalité

clinique.

Nous aurions pu trouver ces informations dans la littérature, mais souvent les méthodes d’extraction

des données sont peu décrites et peuvent varier selon le type de caméras. Nous avons donc préféré

utiliser une revue de patients explorés sur notre dispositif TEP-TDM.

La valeur moyenne de l’activité volumique maximale de 41,1 kBq/mL pour les tumeurs

pulmonaires que nous allons donc utiliser dans notre protocole expérimental est cependant tout à fait

cohérente avec les données de la littérature, pour des expériences du même type (Pevsner et al., 2005,

Vines et al., 2007, Park et al., 2008).

La valeur moyenne des volumes des tumeurs pulmonaires de 28 cm3 est également en bonne

adéquation avec les résultats de Vines et al. qui ont trouvé un diamètre moyen de 4 cm (équivalent à

un volume de 33,5 cm3) pour les tumeurs bronchiques.

Chapitre 2


103

II - Définition des indications de la synchronisation respiratoire en TEP

pour les cancers bronchiques.

II. A. Introduction

La synchronisation respiratoire à l’aide de dispositifs tels que le spiromètre ou le RPM n’est pas une

technique invasive ; cependant, elle reste coûteuse en temps et nécessite une organisation des examens

spécifique par rapport à un examen classique. De plus, comme nous l’avons déjà noté, le TDM 4D

entraîne une dose délivrée au patient plus importante qu’un TDM classique (Pan et al., 2006 – Simon

2006).

Nous pensons donc qu’il serait utile de réserver cette technique uniquement aux cas pour lesquels la

synchronisation peut améliorer significativement la précision des résultats.

Il faudra donc réaliser une sélection pertinente des patients qui recevront ce type d’examen.

Dans ce paragraphe, nous avons voulu mettre en évidence les cas où la synchronisation respiratoire

apporterait un bénéfice à la qualité d’image, plus précisément en termes de quantification du signal.

II. B. Matériels

Le dispositif TEP-TDM Discovery ST4, ainsi que la station de traitement des images Advantage

Workstation ont été décrits dans le paragraphe précédent.

Nous allons décrire dans cette partie uniquement les deux types de fantômes que nous avons utilisés.

II. B. 1. Fantôme de contrôle qualité des TEP.

Ce fantôme normalisé et distribué par la société PTW (Freiburg, Allemagne) permet de réaliser les

contrôles de performances des tomographes par émission de positons, selon la norme IEC 61675-1.

Lors de nos expérimentations, nous avons utilisé le fantôme « corps » ayant une contenance d’environ

neuf litres, en association avec le couvercle « sphères » présentant six sphères remplissables de

diamètre croissant (cf. figure 50 page 104).

Chapitre 2


104

Figure 50: Fantôme PTW IEC 61675-1 "corps", avec le couvercle "sphères".

Ce fantôme a l’avantage d’être fourni avec un certificat de calibration du volume des sphères par un

laboratoire indépendant de la société PTW. Ces volumes sont référencés dans le tableau ci-dessous.

Diamètre (mm) Volume (mL)

Sphère 1 9,57 0,46

Sphère 2 12,88 1,12

Sphère 3 16,97 2,56

Sphère 4 21,88 5,49

Sphère 5 27,54 10,94

Sphère 6 37,13 26,82

Tableau 6: Caractéristiques des sphères du fantôme PTW IEC 61675-1.

II. B. 2. Fantôme respiratoire.

a. Description.

Nous disposions du fantôme respiratoire programmable QuasarTM

(Programmable Respiratory Motion

Phantom - Quality Assurance System for Advanced Radiotherapy, Modus Medical Devices, Ontario,

Canada) (cf. figure 51).

Il est composé d’un corps en plexiglas, ainsi que d’une unité motorisée permettant de mettre en

mouvement un insert dans la direction cranio caudale, avec des amplitudes et fréquences variables,

pouvant fluctuer respectivement de 0 à 4 cm et de 4 à 60 cycles par minute.

Deux types d’insert sont disponibles : un en plexiglas avec une sphère remplissable de 14 mL, un autre

en liège (matériau équivalent poumon) avec une sphère remplissable de 2 mL.

Figure 51: Fantôme respiratoire programmable QUASAR, et ses deux inserts.

Chapitre 2


105

b. Configuration du fantôme utilisée lors des expérimentations.

Lors des différentes acquisitions, nous devons choisir différentes caractéristiques du fantôme, parmi

lesquelles:

- la taille de sphère remplissable,

- l’activité de la solution avec laquelle nous allons la remplir,

- la durée du cycle du fantôme,

- l’amplitude de mouvement de l’insert.

Chacun de ses paramètres a été défini soit à partir de données de la littérature, soit à partir des résultats

de l’étude sur patient que nous avons présentés dans le paragraphe précédent.

i. Configurations issues des données de la littérature.

• Fréquence respiratoire du fantôme.

La durée d’un cycle respiratoire moyen de patient se situe entre 3 et 6 secondes (Shirato et al., 2004;

Seppenwoolde et al., 2002; George et al., 2005).

Nous avons choisi d’utiliser pour le fantôme un cycle respiratoire de 5 secondes, valeur retrouvée

fréquemment dans la littérature pour les études sur fantôme respiratoire (Nehmeh et al., 2002; Vines et

al., 2007; Pönisch et al., 2008; Park et al., 2008).

• Amplitude de mouvement.

Nous définissons par amplitude de mouvement le déplacement maximal effectué par chaque point de

la sphère (cf. figure 52).

Figure 52: Illustration de l'amplitude de mouvement d'une sphère.

Des amplitudes de 1, 2 et 3 cm ont été réalisées lors de nos expérimentations.

Ces valeurs sont en accord avec des déplacements de tumeurs pulmonaires observés chez des patients

ayant bénéficié d’un examen d’imagerie fluoroscopique ou tomodensitométrique.

(cf. tableau n°3 page 55).

Amplitude de mouvement

Chapitre 2


106

ii. Configurations du fantôme issues des données de patient.

• Volume des sphères

Les sphères remplissables de 2 et 14 mL que nous allons utiliser au cours de nos expérimentations sont

en bonne adéquation avec les volumes des tumeurs pulmonaires trouvés lors de notre étude. On couvre

ainsi les cas extrêmes des volumes les plus fréquemment rencontrés dans notre étude clinique.

(cf. figure 48 page 101)

• Activité volumique injectée

Nous allons utiliser une solution (eau + 18

F-FDG) d’activité volumique moyenne de 40 kBq/mL,

valeur qui correspond à l’activité volumique moyenne des tumeurs mesurée lors de notre étude.

II. C. Plan expérimental.

Dans ce travail l’objectif est de déterminer pour quelle amplitude de déplacement la synchronisation

améliore la précision de la mesure de l’activité volumique. Pour cela, nous avons voulu mettre en

évidence dans quels cas des acquisitions d’un fantôme en mouvement étaient différentes, d’un point de

vue quantification du signal, des acquisitions en statique.

Nous avons dans un premier temps réalisé des études de répétitivité pour définir le coefficient

de variations des mesures d’Av.

Nous avons ensuite réalisé deux séries d’acquisitions, avec et sans mouvement et nous avons

comparé les différences dans les mesures d’Av entre les deux séries d’acquisitions, avec les

coefficients de variation définis au préalable.

II. C. 1. Etude de répétitivité.

Le fantôme PTW a été utilisé pour réaliser une étude de répétitivité des mesures d’activité sur les

images TEP.

Chaque sphère a été remplie avec une activité volumique moyenne proche de 40 kBq/mL.

Nous avons répété dix fois les acquisitions en mode 2D et cinq fois en mode 3D.

Ceci nous a permis de vérifier la répétitivité des coefficients de recouvrement (CR) de chaque sphère.

Chapitre 2


107

II. C. 2. Comparaison des mesures d’activité entre des acquisitions avec et sans

mouvement.

Nous avons utilisé le fantôme respiratoire Quasar ainsi que les deux inserts.

Le plan d’expérimentation suivi est détaillé ci-dessous.

Pour chacune des deux sphères, nous avons réalisé différentes acquisitions avec différentes amplitudes

de mouvement (de 0 à 3 cm), en mode 2D et 3D.

Sphères Mode d'acquisition Amplitude de mouvement

0cm = statique

0,5 cm

1 cm

1,5 cm

2,5 cm

2 cm

3 cm

2mL et 14 mL 2D et 3D

Tableau 7: Caractéristiques des acquisitions non synchronisées à la respiration pour les sphères de 2 mL et 14 mL.

II. D. Méthodes

II. D. 1. Acquisition des données et reconstruction des images.

Les données TEP-TDM ont été acquises selon le même protocole que celui décrit en première partie

de ce chapitre (cf. page 98/99).

Le seul changement repose dans les méthodes de reconstructions des données TEP en mode 3D : nous

utiliserons toujours l’algorithme itératif VUE-POINT mais avec 2 itérations et 21 sous ensembles (par

comparaison des 3 itérations et 10 sous ensemble pour le mode 2D).

II. D. 2. Extraction des données.

Nous avons utilisé ici aussi la méthode de seuillage qui nous a permis d’extraire pour chaque série de

données l’activité volumique maximale (en kBq/mL). Nous avons utilisé un seuil fixe de 35% pour

l’ensemble des acquisitions : en effet, nous n’avions besoin que de l’Av maximale dont nous rappelons

que la valeur est indépendante du seuil appliqué.

Chapitre 2


108

II. D. 3. Analyse des données.

Pour chacune des acquisitions que ce soient celles réalisées avec le fantôme PTW ou le fantôme

Quasar nous avons calculé les coefficients de recouvrement de l’activité volumique maximale dont la

formule est décrite ci-dessous.

théoriquevolumiqueActivité

mesuréevolumiqueActivitéCR =

Équation 19: Calcul du coefficient de recouvrement de l’activité.

Les valeurs « mesurées » proviennent des relevés effectués sur l’Advantage Workstation.

Les valeurs « théoriques » de l’activité volumique sont obtenues à partir de l’activité injectée dans la

sphère, corrigée de la décroissance radioactive entre le moment de la calibration avec l’activimètre et

le moment de l’acquisition (cf. équation 20).

sphèreladeVolume

eAthéoriqueAv

tλ−×= 0

Équation 20: Calcul de l'activité volumique théorique dans une sphère.

Avec :

A0 = activité injectée calibrée à t0.

λ = ln2 / 109 = constante radioactive du 18

F (minute-1

).

t = délais entre to et début de l’acquisition TEP (minute).

Pour l’étude de répétitivité réalisée avec le fantôme PTW, nous avons calculé les coefficients de

variation des coefficients de recouvrement, pour chaque sphère, à l’aide de la formule ci-dessous.

CRmoyenne

CRdardsdéviationCV

tan100 ×=

Équation 21: Calcul du coefficient de variation (CV) entre les coefficients de recouvrement (CR).

Chapitre 2


109

II. E. Résultats.

II. E. 1. Etude de répétitivité (fantôme PTW).

Les coefficients de variations des coefficients de recouvrement obtenus à partir des acquisitions sans

mouvement avec le fantôme PTW sont rassemblés dans le tableau 8.

Ces coefficients de variation évoluent entre 4,1 et 11,7% pour le mode 2D, et entre 6,3 et 9,1% pour le

mode 3D.

Volume des sphères Mode 2D Mode 3D

0,46 10,4 9,1

1,12 11,7 7

2,56 7,5 6,6

5,49 5,2 6,4

10,94 4,1 6,3

26,82 5 7,1

Coefficients de variation des CR (%)

Tableau 8: Coefficients de Variation des Coefficients de Recouvrement obtenus pour différents volumes de sphères, en mode 2D et 3D.

Nous remarquons que plus le volume des sphères est petit, plus le coefficient de variation entre les

coefficients de recouvrements est important, ce qui illustre la difficulté à réaliser une mesure qui soit

reproductible dans le temps sur des petits volumes. Ceci est une conséquence directe de la non

satisfaction du théorème de Shannon pour les sphères de diamètre inférieur à 17 mm (soit un volume

de 2,56 mL). Ainsi l’effet de volume partiel affecte la mesure et l’exactitude de l’activité mesurée

d’autant plus que les sphères sont petites (cf. chapitre 1 I.C.3 page 44). Il nous parait utile de rappeler

que la correction de volume partiel n’est pas disponible sur notre dispositif TEP-TDM.

Ce coefficient de variation nous a permis de définir une valeur seuil de pourcentage, à partir de

laquelle nous considérions deux acquisitions TEP comme différentes, d’un point de vue quantification

du signal.

A partir de ce résultat, nous n’avons retenu une différence entre deux coefficients de

recouvrements que si elle était supérieure à 10%.

Chapitre 2


110

II. E. 2. Comparaison des acquisitions sans mouvement et avec mouvement « non 4D »

(fantôme Quasar).

Pour chaque amplitude de mouvement et pour chacune des deux sphères du fantôme respiratoire, nous

avons calculé les coefficients de recouvrement de l’activité (cf. équation 19 page 108) dont les valeurs

sont regroupées dans le tableau 9.

Amplitude de

mouvement (cm)

Coefficients de

Recouvrement

Amplitude de

mouvement (cm)

Coefficients de

Recouvrement

0 = statique 0,76 0 = statique 0,96

0,5 0,74 1,0 0,94

1,0 0,64 1,5 0,86

1,5 0,55 2,0 0,82

2,0 0,43 2,5 0,78

3,0 0,33 3,0 0,74

0 = statique 0,77 0 = statique 0,90

0,5 0,72 1,0 0,89

1,0 0,61 1,5 0,83

1,5 0,49 2,0 0,83

2,0 0,38 2,5 0,75

3,0 0,29 3,0 0,68

Sphère 14mLSphère 2mL

Mode 3D

Mode 2D

Tableau 9: Coefficients de recouvrement obtenus pour des acquisitions non synchronisées à la respiration, pour les sphères de 2mL et 14mL.

Pour les deux sphères, plus l’amplitude de mouvement augmente, plus les coefficients de

recouvrement sont éloignés de notre valeur de référence, le CR statique. Cette tendance est d’autant

plus importante pour la sphère de 2 mL, pour laquelle on observe des CR pouvant aller jusqu’à 0,33 en

mode 2D et 0,29 en mode 3D.

Cette variation des CR résulte de l’effet de flou qui augmente en même temps que l’amplitude de

mouvement : le nombre de coups détectés reste constant mais il est réparti dans un volume plus

important, d’où la diminution de l’activité volumique mesurée et donc des coefficients de

recouvrement.

Pour chaque acquisition présentant un mouvement, nous avons calculé le pourcentage de différence du

CR (appelé « CRmouvNS ») avec le CR de l’acquisition statique correspondante (appelé « CRstat »),

selon l’équation suivante :

stat

statmouv

statmouvCR

CRCRCRCRdifférence

−×= 100/%

Équation 22: Pourcentage de différence entre les coefficients de recouvrement d'une acquisition en mouvement et l'acquisition statique correspondante.

Chapitre 2


111

La variation de ce pourcentage a été exprimée en fonction du déplacement relatif que nous avons

défini comme étant le ratio de l’amplitude de déplacement divisé par le rayon de la sphère

(cf. équation 23).

)(

)(

cmsphèreladeRayon

cmtdéplacemendeAmplituderelatiftDéplacemen =

Équation 23: Définition du déplacement relatif.

La variation de ce pourcentage de différence entre les CR en mouvement et statique est représentée

ci-dessous, tout d’abord pour les acquisitions en mode 2D (cf. figure 53) et ensuite pour le mode 3D

(cf. figure 54). Une régression linéaire sur ces points a été calculée avec le logiciel CurveExpert

(version 1.37).

Figure 53: Expressions du pourcentage de différence entre les CRmouvNS et CRstat en fonction du déplacement relatif, pour des acquisitions en mode 2D.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5

Déplacement relatif

% d

e d

iffé

rence

entr

e C

Rm

ou

vN

S e

t C

R s

tat

2 mL 14 mL

y = 17,65 x - 8,84r = 0,98

Chapitre 2


112

Figure 54: Expressions du pourcentage de différence entre les CRmouvNS et CRstat en fonction du déplacement relatif, pour des acquisitions en mode 3D.

Nous constatons logiquement, pour les 2 modes d’acquisition, que plus le déplacement relatif

augmente, plus le pourcentage de différence entre les CRstat et les CRmouvNS augmente.

On observera également que pour une amplitude relative inférieure ou égale à 1, l’écart entre les CR

reste inférieur à 10%.

II. F. Discussion et conclusion.

L’objectif de ce paragraphe était de définir les domaines d’application clinique de l’imagerie TEP 4D

pour les cancers bronchiques.

Pour cela, nous avons réalisé plusieurs acquisitions avec le fantôme respiratoire Quasar : des

acquisitions non synchronisées à la respiration, en absence de mouvement (appelées « statiques ») et

en présence de mouvement (appelées « mouvement non synchronisé »), ce dernier étant égal à 1, 2 ou

3 cm. Nous avons comparé les coefficients de recouvrement de l’activité volumique maximale, pour

les différentes acquisitions.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5

Amplitude relative

% d

e d

iffé

ren

ce C

Rm

ou

vN

S e

t C

Rst

at

y = 19,9 x - 9,65r = 0,94

Chapitre 2


113

Nous avons utilisé l’activité volumique maximale car cette dernière n’est pas dépendante de la valeur

du seuil appliqué pour la délinéation des volumes. En effet, la valeur de la fixation moyenne varie

beaucoup selon la région d’intérêt appliquée pour la délinéation qui est d’autant plus difficile à estimer

sur des images présentant un mouvement. L’activité volumique maximale a donc été préférée dans nos

analyses de par son caractère de constance, quelque soit le seuil appliqué.

La comparaison des CR nous a permis de constater que plus l’amplitude de déplacement augmente,

plus le CR s’éloigne de la valeur de référence qui correspond à celle des acquisitions statiques. C’est

une observation logique qui est en accord avec des données récentes de Okubo et al. et Park et al.

(Okubo et al., 2008, Park et al., 2008) .

L’étude de répétitivité nous a permis de mettre en évidence des variations entre les coefficients de

recouvrement pouvant aller jusqu’à 11,7%. Cette différence est à prendre en compte lorsque l’on

utilise en clinique le SUV comme indice de suivi longitudinal d’un patient. Cette valeur est cohérente

avec une étude réalisée sur patient par Wolfang et al., qui ont trouvé une déviation standard de 10%

entre différentes mesures de SUV pour un même patient (Wolfang et al., 1999).

En utilisant le seuil de 10% que nous avons défini à partir des coefficients de variation des CR, nous

avons comparé les acquisitions en mouvement non synchronisé aux acquisitions sans mouvement. En

utilisant les équations de régression linéaire, nous avons pu déduire que le pourcentage de différence

entre les CR des acquisitions en mouvement non synchronisé et les CR des acquisitions sans

mouvement était supérieur ou égal à 10% lorsque le déplacement relatif était supérieur ou égal à 1,07

pour les acquisitions en mode 2D, et égal à 0,99 pour les acquisitions en mode 3D.

Nous avons généralisé ces deux résultats en estimant que lorsque l’amplitude de déplacement de la

sphère était supérieure à son rayon, nous considérions les acquisitions en mouvement différentes de

celles en statique en terme de quantification, ceci pour les modes 2D et 3D.

Nous pensons donc que la synchronisation respiratoire apporte une amélioration de l’image

lorsque le déplacement de la sphère (ou de la tumeur en clinique) est supérieur à son rayon.

En effet, lorsque ce déplacement est plus petit que le rayon de la sphère, les acquisitions en

mouvement et en statique ne sont pas considérées comme différentes d’un point de vue

quantification car nous sommes encore dans les marges définies par les coefficients de variation.

Dans ces cas là, la synchronisation respiratoire n’apporterait pas d’amélioration notable, nous

allons le démontrer dans le chapitre suivant.

Chapitre 2


114

Enfin, d’un point de vue clinique, ce résultat se traduirait par une application de la synchronisation

respiratoire à des tumeurs pulmonaires résécables, soit qu’il s’agisse de :

- tumeurs de petite taille qui auront sûrement un déplacement supérieur à leur rayon,

quelque soit leur localisation (basale ou apicale) (cf. tableau 3 page 55)

- tumeurs de volume plus important non fixées à des structures immobiles et localisées dans

des parties plus mobiles du poumon. (Seppenwoolde et al., 2002)

Une fois le domaine d’utilisation de la synchronisation respiratoire défini, l’étape suivante consiste à

étudier les différents paramètres entrant en jeu lors de l’acquisition de données TEP synchronisées à la

respiration.

Chapitre 2


115

III - Etude des différents paramètres lors de l’acquisitions d’images TEP

synchronisées à la respiration.

III. A. Introduction.

Un certain nombre de questions se posent lors de l’acquisition d’images synchronisées à la

respiration :

- quelle doit être la durée d’acquisition d’image ?

- quel découpage temporel devons-nous appliquer, afin de garantir une bonne statistique de

comptage mais également une bonne prise en compte de la respiration ?

- quel mode d’acquisition devons-nous préférer entre les modes 2D et 3D ?

- les acquisitions doivent-elles être réalisées en mode prospectif et en mode liste ?

De même, existe-t-il une influence des caractéristiques propres au patient, à savoir :

- sa durée de cycle respiratoire ?

- l’amplitude de mouvement des tumeurs pulmonaires ?

Dans le travail qui suit nous allons étudier l’influence de chacun des paramètres cités ci-dessus.

III. B. Matériels.

Nous avons utilisé le dispositif TEP-TDM Discovery ST4 dont nous avons réalisé une mise à jour du

logicielle en console Dimension, rendant possible les acquisitions TEP en mode liste. Cette mise à jour

a été possible grâce au financement du conseil régional de la région Midi-Pyrénées.

Le fantôme respiratoire a été employé tout au long du travail présenté ici, dans les mêmes

configurations que celle décrites dans le chapitre précédent :

- Injection d’une activité volumique de 40 kBq/mL dans la sphère remplissable

- Mouvements de la sphère avec d’amplitude allant de 0 à 3 cm

- Durée du cycle respiratoire variant entre 4, 5 et 6 secondes

Chapitre 2


116

III. C. Méthodes.

III. C. 1. Synchronisation du fantôme avec le tomographe.

Ce fantôme a été conçu pour être utilisé avec le système RPM. Cependant, le travail présenté dans ce

chapitre avait pour objectif d’obtenir une synchronisation parfaite, sans aucun biais lié à l’utilisation

d’un dispositif de synchronisation.

Nous avons donc réalisé une modification du fantôme: cette synchronisation de référence a été rendue

possible grâce à l’introduction d’un détecteur électromagnétique positionné dans le moteur du fantôme

et permettant de détecter à chaque fois que l’insert arrive en bout de course, une seule fois par cycle du

fantôme.

Ce détecteur est connecté à un simulateur d’impulsions, lui-même branché directement sur la carte de

synchronisation respiration du tomographe.

Ce montage, présenté dans la figure 55, entraîne donc l’envoi au tomographe d’une impulsion par

cycle respiratoire du fantôme, permettant la synchronisation respiratoire en TEP.

Ce dispositif ne permet pas de réaliser des acquisitions TDM 4D.

Figure 55: Connexion du fantôme respiratoire avec le tomographe.

NB : Ce montage a été possible grâce à la collaboration des ingénieurs et techniciens de la société

GEHC afin de garantir la sécurité et la qualité de l’utilisation clinique de la caméra TEP dans le cadre

de son fonctionnement quotidien.

Fantôme respiratoire

Simulateur d’impulsion

Chapitre 2


117

III. C. 2. Acquisition des données.

a. Données TDM.

Les paramètres sont ceux utilisés en routine clinique ont été décrits dans le paragraphe I.C.2 page 98.

Les principales caractéristiques sont :

- mode hélicoïdal,

- rotation de tube de 0,5 s,

- collimation du faisceau 4 × 3,75 mm.

b. Données TEP synchronisées à la respiration.

Les données sont corrigées de la décroissance radioactive, du rayonnement diffusé, des coïncidences

fortuites avec la méthode « Delayed Event Substraction », de l’atténuation des photons avec la

méthode basée sur les données TDM (non 4D) ainsi que du temps mort.

L’ensemble des données ont été reconstruites avec un algorithme itératif OSEM « VUE-POINT »

(GEHC), pour le mode 2D et le mode 3D.

Nous avons étudié deux modes d’acquisition synchronisées : le mode prospectif et le mode liste.

i. Acquisitions prospectives.

Les acquisitions ont été réalisées selon le mode « gated » et elles sont qualifiées de « prospectives »

car le nombre de bins par cycle respiratoire est défini avant l’acquisition (4, 6, 8, 10 ou 12 bins).

Les caractéristiques des acquisitions 4D en mode prospectif sont détaillées dans le tableau 10

(cf. tableau 10 page 118).

La grande majorité des tests a été effectuée avec la sphère de 14 mL : Nous avons jugé plus pertinent

d’utiliser cette dernière pour une étude paramétrique car les données sont moins soumises à l’effet de

volume partiel et de ce fait, la quantification est plus reproductible qu’avec la sphère de 2 mL

(cf. coefficients de variation table 8 page 109).

Les acquisitions ont été réalisées exclusivement en mode 2D: ce mode étant celui que nous utilisons en

routine clinique nous l’avons donc étudié en priorité.

Comme nous l’avons expliqué, une mise à niveau majeure a été faite en décembre 2007. Cette

nouvelle station nous a permis de faire des acquisitions en mode liste.

Chapitre 2


118

Etant donné le caractère laborieux des acquisitions 4D en mode prospectif (15 heures de temps

d’acquisition pour les 90 examens décrits dans le tableau 10), lorsque nous avons eu la possibilité de

faire du mode liste, nous avons étudié le mode 3D avec ce dernier.

En effet, si nous avions réalisé les acquisitions décrites dans le tableau 10 en utilisant le mode liste,

ceci aurait réduit le nombre d’examen de 90 à 24, ainsi que le temps d’acquisition total de 15 heures à

3 heures 45 minutes.

Ceci représente une diminution très conséquente du temps d’immobilisation du dispositif TEP-TDM et

également une amélioration d’un point de vue radioprotection pour la personne réalisant l’ensemble de

ces tests.

Mode

d'acquisitionSphère

Durée cycle respiratoire

du fantôme

Durée d'acquisition par

champ de vue

Amplitude de

mouvement

Nombre de bins /

cycle

1cm 6, 8, 10

2cm 6, 8, 10

3cm 6, 8, 10

1cm 8, 10, 12

2cm 4, 6, 8, 10, 12

3cm 4, 6, 8, 10, 12

1cm 4, 6, 8, 10, 12

2cm 4, 6, 8, 10, 12

3cm 4, 6, 8, 10, 12

1cm 4, 6, 8, 10, 12

2cm 4, 6, 8, 10, 12

3cm 4, 6, 8, 10, 12

1cm 4, 6, 8, 10, 12

2cm 4, 6, 8, 10, 12

3cm 4, 6, 8, 10, 12

2cm 8, 10, 12

3cm 8, 10, 12

1cm 8, 10, 12

2cm 4, 6, 8, 10, 12

3cm 8, 10, 12

2cm 8, 10, 12

3cm 8, 10, 12

Mode 2D

1o min

5 min

5 s 10 min

15 min

5 s 10 min

14mL

2mL

4 s

6 s

5 min

10 min

15 min

Tableau 10: Plan expérimental des acquisitions 4D mode prospectif pour les sphères de 2 mL et 14 mL.

Chapitre 2


119

ii. Acquisitions en mode liste.

Ces acquisitions ont été réalisées selon le mode « statique » avec un enregistrement du fichier mode

liste et du signal respiratoire du patient. Ceci permet a posteriori de simuler de nouvelles acquisitions

en mode 4D, avec différents découpages en phase.

Ces acquisitions 4D en mode liste ont été réalisées en mode 2D et 3D, pour chaque sphère

(cf. tableau 11). La relative rapidité d’acquisition des données en mode liste nous a permis d’étudier

des amplitudes de déplacement tout les 0,5 cm. Nous nous sommes par contre limités à des

acquisitions de durée totale de 10 minutes, pour un cycle respiratoire de 5 secondes. Les raisons de ce

choix seront détaillées dans la discussion (cf. page 133).

Mode d'acquisitionDurée cycle respiratoire

du fantôme

Durée d'acquisition

par champ de vueSphère

Amplitude de

mouvement

Nombre de

bins / cycle

0,5 cm

1 cm

1,5 cm

2 cm

3 cm

1 cm

1,5 cm

2 cm

2,5 cm

3 cm

5 s 10 min2D et 3D

2 mL 6, 8 et 10

14 mL 6, 8 et 10

Tableau 11: Plan expérimental des acquisitions 4D en mode liste pour les sphères de 2 mL et 14 mL.

III. C. 3. Extraction des données.

Les données TEP 4D ont été traitées avec le logiciel « Respiratory Gated PET » de la station

Advantage Workstation. Les informations dans chaque série de données ont été obtenues en utilisant

une segmentation d’image basée sur la méthode de seuillage.

Comme précédemment, nous avons utilisé la même méthode de segmentation en appliquant un

seuil de 35% de l’activité volumique maximale.

Nous avons relevé pour chaque image de sphère:

- l’activité volumique maximale (Avmax en kBq/mL) déterminée à partir du voxel où le plus

grand nombre d’évènements a été détecté. Comme nous l’avons déjà dit, la valeur de

l’Avmax est indépendante du seuil appliqué, c’est pourquoi nous avons utilisé cet index

pour toutes nos analyses.

Chapitre 2


120

- L’activité volumique moyenne (kBq/mL) et la déviation standard calculées à partir des

valeurs des voxels contenus dans la région définie par l’application du seuil de 35%. Ces

valeurs sont dépendantes du seuil choisi.

- Le volume obtenu avec ce seuil de 35%.

Dans un second temps, nous avons cherché le seuil idéal : nous avons fait varier la valeur du seuil

jusqu’à ce que le volume de la sphère ainsi défini soit le plus proche du volume théorique de la sphère

(2 mL ou 14 mL).

Nous avons relevé :

- La valeur du seuil idéal,

- Les valeurs de l’activité volumique moyenne et déviation standard obtenues avec ce seuil

« idéal »,

- Le volume obtenu en appliquant le seuil idéal.

III. C. 4. Analyse des données.

Nous avons comparé les différentes acquisitions en fonction des valeurs d’activité volumique

maximales et des volumes mesurés.

Pour cela, nous avons choisi comme index de comparaison les coefficients de recouvrements

(cf. équation 19 page 108) ainsi que l’erreur relative absolue de l’activité volumique mesurée

(Equation 24).

théoriqueAv

théoriqueAvmesuréeAvmesuréeAvER

)(100

−×=

Équation 24: Calcul de l'erreur relative absolue de l'activité volumique mesurée.

Les CR et ER expriment la même notion de comparaison de l’activité volumique mesurée par rapport

à celle théorique. Cependant, dans certaines situations il nous semble plus aisé de raisonner en termes

d’erreur ou alors en termes de recouvrement du signal.

Chapitre 2


121

III. D. Résultats.

L’ensemble des résultats présentés ici proviennent des acquisitions décrites ci-dessus dont nous avons

extrait les informations nécessaires à l’étude des différents paramètres. Nous n’avons pas exploité

toutes les informations disponibles dans les images ; la totalité des résultats est consultable en

annexe 5.

Ces résultats de ce travail sont classés en deux catégories, selon les paramètres étudiés.

Dans une première partie, nous avons étudié l’influence des paramètres propres au patient, sur

lesquels nous n’avons pas d’influence dans la réalité clinique: durée du cycle respiratoire et amplitude

de mouvement. Dans notre étude sur fantôme, nous avons pu faire varier ces deux paramètres.

Dans une seconde partie, le travail a porté sur l’influence des paramètres d’acquisition des

images, sur lesquels nous pouvons agir : la durée d’acquisition des données, le nombre de bins par

cycle et enfin le mode d’acquisition.

Avant d’exposer les résultats concernant l’influence de chacun des paramètres, nous allons présenter

des images obtenues lors de ce travail.

III. D. 1. Images.

Les images des sphères de 2 mL (cf. figure 56) et 14 mL (cf. figure 57) présentées ici ont été acquises

en mode 2D, soit sans synchronisation à la respiration, soit en 4D avec un découpage temporel de 8

bins par cycle. Le fantôme présentait un cycle respiratoire de 5 secondes, une amplitude de

déplacement de 3 cm.

Chapitre 2


122

Figure 56 : Acquisition non synchronisée (à gauche) versus synchronisée à la respiration (à droite) pour la sphère de 2 mL.

Figure 57 : Acquisition non synchronisée (à gauche) versus synchronisée à la respiration (à droite) pour la sphère de 14 mL

Les images ci-dessus illustrent tout l’intérêt de faire de la synchronisation respiratoire lorsque l’on est

en présence de mouvement, les images synchronisées à la respiration donnant des volumes bien

définis contrairement aux images non synchronisées pour lesquelles il est facile d’apprécier l’effet de

flou.

Chapitre 2


123

III. D. 2. Influence des paramètres propres au patient.

a. Influence de la durée de cycle respiratoire.

Cette influence de la durée du cycle respiratoire sur la quantification du signal a été étudiée avec la

sphère de 14 mL, pour des acquisitions 4D réalisées en mode prospectif avec présence des septas

(mode 2D). Ces acquisitions TEP 4D ont été réalisées avec un découpage de 8, 10 et 12 bins.

Nous avons calculé l’erreur relative de l’activité volumique maximale mesurée par rapport à l’activité

volumique (Av) théorique (selon l’équation 24 page 120) en fonction de la durée du cycle respiratoire

du fantôme, pour différentes amplitudes de mouvement (1, 2 et 3 cm).

Les résultats sont présentés dans le graphique ci-dessous.

Amplitude de déplacement = 1 cm

0

5

10

15

20

25

4 sec 5 sec 6 sec

Durée du cycle respiratoire.

ER

de

l'Av

max

imal

e

8 bins

10 bins

12 bins


0

5

10

15

20

25

4 sec 5 sec 6 sec


ER

de

l'Av

max

imal

e

8 bins

10 bins

12 bins

Chapitre 2


124


0

5

10

15

20

25

4 sec 5 sec 6 sec


ER

de

l'Av

max

imal

e

8 bins

10 bins

12 bins

Figure 58: Coefficients de recouvrement de l’Av maximale pour différentes durées de cycle respiratoire, selon différentes amplitudes de mouvement : 1, 2 et 3 cm.

Les ER de l’Av varient entre 4,4 et 14,2 %, 3,9 et 18,3 %, 7,4 et 15,1 % pour des durées de cycles de

4, 5 et 6 s respectivement.

Nous pouvons constater qu’il n’y a pas de relation simple qui décrive la variation des CR de l’Av avec

la durée du cycle respiratoire. Ceci nous a permis de ne considérer qu’une seule durée de cycle

respiratoire (5 secondes) pour la suite des investigations.

b. Influence de l’amplitude de mouvement.

Nous avons voulu vérifier si, en prenant en compte la respiration lors de l’acquisition des images, nous

obtenions des erreurs comparables, quelle que soit l’amplitude de mouvement à laquelle était soumise

la sphère.

Pour chacune des 2 sphères, en mode 2D et 3D, nous avons calculé les erreurs relatives de l’activité

volumique maximale mesurée pour différentes amplitudes de mouvement (0,5 cm à 3 cm).

Ces mesures sont extraites d’acquisitions 4D en mode liste, chaque valeur représentée sur la figure 59

page 125 étant une moyenne des ER calculées pour un découpage de 6, 8 et 10 bins par cycle.

Chapitre 2


125

Sphère de 2 mL / mode 2D

0

10

20

30

40

50

60

0,5 cm 1 cm 1,5 cm 2 cm 3 cm


ER

de

l'A

v m

axim

ale

(%)

6 bins

8 bins

10 bins


0

10

20

30

40

50

60

1 cm 1,5 cm 2 cm 2,5 cm 3 cm


ER

de

l'Av m

axim

ale

(%)

6 bins

8 bins

10 bins


0

10

20

30

40

50

60

0,5 cm 1 cm 1,5 cm 2 cm 3 cm


ER

de

l'A

v m

axim

ale

(%)

6 bins

8 bins

10 bins


0

10

20

30

40

50

60

0,5 cm 1 cm 1,5 cm 2 cm 3 cm


ER

de

l'A

v m

axim

ale

(%)

6 bins

8 bins

10 bins

Figure 59: Variations de l’ER absolue de l’Av maximale mesurée en fonction de l’amplitude de mouvement, pour les sphères de 2 mL et 14 mL selon les modes 2D ou 3D.

Chapitre 2


126

Les valeurs moyennes d’ER varient pour la sphère de 2 mL entre13,5 % et 31,3 % pour le mode 2D,

et entre 30 et 45,1 % pour le mode 3D. Ces mêmes valeurs pour la sphère de 14 mL se situent entre

2,4 et 14,6% pour le mode 2D, et entre 11,2 et 15,4 % pour le mode 3D.

On observe ici une tendance selon laquelle, avec des acquisitions en mode liste, pour des déplacements

supérieurs à 1 cm, l’ER moyenne augmente avec l’amplitude de mouvement.

Cependant, nous pouvons noter que pour des déplacements faibles (0,5 cm et 1 cm), l’ER moyenne est

relativement élevée (sauf pour l’acquisition en mode 3D de la sphère de 14 mL).

Après ce travail sur l’influence de la configuration du fantôme respiratoire, nous allons maintenant

étudier l’influence des paramètres d’acquisition des images 4D TEP.

III. D. 3. Influence des paramètres d’acquisition des images TEP 4D.

Nous allons exposer tout d’abord les résultats concernant l’influence de la durée d’acquisition, nous

verrons ensuite l’influence du nombre de bins (ou « binning ») et enfin l’influence du mode

d’acquisition.

a. Influence de la durée d’acquisition.

L’influence de la durée du cycle respiratoire sur la quantification du signal a été étudiée avec la sphère

de 14 mL, avec une durée de cycle respiratoire de 5 secondes, pour des acquisitions 4D réalisées en

mode prospectif avec présence des septas (mode 2D).

Nous avons calculé les erreurs relatives de l’activité volumique en fonction de la durée d’acquisition,

pour chaque amplitude de mouvement ; les valeurs rapportées dans la figure 60 page 127 sont les

moyennes des ER obtenues pour les différents découpages temporels (4, 6, 8, 10 et 12 bins/cycle).

Chapitre 2


127

0

10

20

30

40

50

60

4 bi

ns

6 bi

ns

8 bi

ns

10 b

ins

12 b

ins

4 bi

ns

6 bi

ns

8 bi

ns

10 b

ins

12 b

ins

4 bi

ns

6 bi

ns

8 bi

ns

10 b

ins

12 b

ins

ER

de

l'A

v m

axim

ale

(%)

1 cm

2 cm

3 cm

5 minutes 10 minutes 15 minutes

Figure 60: Erreur relative absolue de l’Av pour différentes durées d’acquisition, pour différents nombres de bins.

Nous pouvons remarquer que les données acquises sur une durée totale de 15 minutes présentent les

erreurs les plus faibles, viennent ensuite les acquisitions réalisées en 10 minutes, puis en 5 minutes. Ce

résultat n’est pas surprenant car en augmentant la durée d’acquisition, on augmente le taux de

comptage et donc la qualité d’image.

En effet, si l’on tient compte de la nature Poissonienne des données, lorsque l’on augmente le nombre

de coups détectés par un facteur 2, le bruit diminue d’un facteur √2.

b. Influence du nombre de bins

Nous avons étudié l’influence du nombre de bins en analysant des acquisitions 4D en mode prospectif

et en mode liste, dans des configurations avec ou sans septas et pour chacune des deux sphères.

Pour chaque découpage temporel, nous avons calculé la moyenne des ER obtenues avec des

amplitudes de mouvement de 1, 2 et 3 cm (cf. tableau 12 page 128).

Ceci nous a permis d’étudier sur la totalité des déplacements l’incidence du nombre de bins par cycle

respiratoire.

Chapitre 2


128

Nombre de bins

par cycle

Mode

Prospectif Mode Liste

Mode

Prospectif Mode Liste

6 bins 28,7 21,4 5,9 2

8 bins 31,7 21,6 5,8 4,6

10 bins 28,7 19,6 7,7 8

6 bins - 39,2 - 14

8 bins - 38 - 14

10 bins - 38 - 13,4

ER moyenne de l'Av mesurée

Sphère de 14 mL

Mode 2D

Mode 3D

ER moyenne de l'Av mesurée

Sphère de 2 mL

Tableau 12: Erreur relative absolue de l’activité volumique mesurée en fonction du nombre de bins, pour des acquisitions 4D en des sphères de 2 mL et 14 mL.

Pour résumer, nous pouvons souligner plusieurs points :

- De façon générale les ER sont plus élevées lorsque les acquisitions sont réalisées en mode

prospectif.

- Il n’y a pas de franche incidence du binnig en mode 2D; nous pouvons simplement remarquer

que pour la sphère de 14 mL, un nombre de 6 bins par cycle donne les ER les plus faibles.

- En mode 3D, les ER sont équivalentes, pour toutes les acquisitions.

c. Influence du mode d’acquisition des données TEP

Nous avons comparé les ER de l’Av maximale à partir d’acquisitions 4D réalisées en mode prospectif

et en mode liste (mode 2D et mode 3D), pour les 2 sphères, avec différentes amplitudes de

mouvement. Ces mesures sont collectées dans les tableaux 13A et 13

B, chaque valeur d’ER étant une

moyenne des ER calculées pour un découpage de 6, 8 et 10 bins par cycle.

Chapitre 2


129

A

Amplitude de

mouvement (cm)

moy sd moy sd moy sd

0,5 - - 20,3 0,6 42,7 2,1

1 30 2 17 1 36,3 0,6

1,5 - - 14 1 30,7 0,6

2 30,3 1,5 25 1 40 0,6

3 28,6 4 28 3,6 42,7 2,1

B

Amplitude de

mouvement (cm)

moy sd moy sd moy sd

1 10,3 1,5 4 1,7 14 0

1,5 - - 2 2 14,7 0,6

2 2 1,7 3,7 2,9 14,3 0,6

2,5 - - 5 3 14,3 0,6

3 11,6 5 9,7 6,1 12,3 1,5

Mode Prospectif Mode Liste

Sphère 2 ML

ER de l'Av (mode 2D) ER de l'Av (mode 3D)

ER de l'Av (mode 2D) ER de l'Av (mode 3D)

ER de l'Av (mode 2D)

Mode Prospectif Mode Liste

ER de l'Av (mode 2D)

Sphère 14 ML

Tableau 13: Erreur Relative absolue de l'activité volumique mesurée en fonction de l'amplitude de mouvement pour la sphère de 2 mL (tableau A) et pour la sphère de 14 mL (tableau B), en mode 2D et 3D.

En utilisant les résultats du tableau précédent, nous avons cherché quelles pourraient être les

recommandations en termes de mode d’acquisition :

- mode 2D ou 3D ?

- mode liste ou prospectif ?

i. Mode 2D ou 3D ?

La différence entre le mode 2D et le mode 3D a été étudiée seulement à partir des acquisitions mode

liste.

Nous pouvons remarquer que dans cette configuration d’expérimentation, l’ER observée pour le mode

3D est toujours largement supérieure à celle observée en mode 2D, quelle que soit l’amplitude de

mouvement.

Chapitre 2


130

ii. Mode prospectif ou Mode Liste ?

De façon générale, nous constatons que les données 4D acquises en mode liste donnent des erreurs

légèrement plus faibles que celle acquises en mode prospectif, avec une différence beaucoup plus

marquée pour l’amplitude de 1 cm.

Pour chaque mode d’acquisition (liste ou prospectif), nous avons comparé les coefficients de

recouvrement de l’activité volumique mesurée par rapport à l’Av théorique, afin de savoir si on

pouvait mettre en évidence une différence entre les 2 séries de données (données mode liste ou mode

prospectif). Ceci avait pour objectif de valider l’exactitude, d’un point de vue quantification du signal,

des données acquises en mode liste, par rapport aux données prospectives.

Pour cela, nous avons utilisé un test non paramétrique de Wilcoxon, appliqué à chaque valeur de CR

(nous n’avons pas travaillé sur les valeurs moyennes). Par exemple, nous avons appliqué le test sur 6

CR pour une acquisition 4D avec un découpage temporel de 6 bins. Les résultats de ces tests sont

présentés dans le tableau 14, pour chaque amplitude de mouvement et pour les sphères de 2 mL et

14 mL. .

Amplitude de

mouvement

Nombre de

bins p-value

Nombre de

bins p-value

6 0,05 6 0,17

8 0,04 8 0,04

10 0,01 10 0,02

6 0,17 6 0,60

8 0,40 8 0,58

10 0,88 10 0,20

6 0,60 6 0,25

8 0,33 8 0,89

10 0,80 10 0,39

Sphère de 14 mL

1 cm

2 cm

3 cm

Sphère de 2 mL

Tableau 14: Comparaison des Coefficients de Recouvrement obtenus à partir d’acquisitions en mode prospectif et en mode liste (acquisitions réalisées avec septas) : les p-values ont été obtenues avec un test de Wilcoxon.

Nous n’avons pas mis en évidence de différence statistiquement significative entre les deux séries de

données, hormis pour le déplacement de 1 cm pour lequel nous avions noté précédemment une erreur

beaucoup plus faible avec les acquisitions en mode liste.

Chapitre 2


131

III. D. 4. Etude de répétitivité des acquisitions en mode liste.

Nous avons voulu nous assurer de la répétitivité des mesures d’activité volumique et de volumes, sur

les acquisitions en mode liste. Pour cela, nous avons répété 5 fois des acquisitions LM, pour les 2

sphères et pour le mode 2D et 3D.

Nous avions fixé l’amplitude de déplacement à 2 cm et la durée du cycle respiratoire à 5 secondes.

Nous avons comparé les données provenant des 5 séries d’acquisition à l’aide d’un test de Kruskal-

Wallis.

a. Répétitivité de la mesure de l’activité.

Pour chacune des deux sphères, nous avons relevé pour chaque bin de chaque acquisition la valeur de

l’activité volumique maximale. Ceci nous a donc permis de calculé les CR correspondant et de les

comparer en fonction du découpage temporel appliqué. Les p-values sont regroupées dans le

tableau 15.

Nous pouvons constater que de façon globale les mesures montrent une bonne répétitivité, excepté

pour la sphère de 2 mL en mode 3D, pour des découpages temporels de 8 et 10 bins.

p-values

mode 2D

p-values

mode 3D

p-values

mode 2D

p-values

mode 3D

6 bins 0,52 0,11 0,48 0,58

8 bins 0,69 0,002 0,75 0,6

10 bins 0,18 0,002 0,51 0,57

Sphère 2 mL Sphère 14 mL

Tableau 15: Analyse statistique (test de Kruskal Wallis) de la répétitivité des mesures d’activité volumique pour des acquisitions 4D TEP acquises en mode liste.

b. Répétitivité des mesures de volumes.

Nous avons comparé les volumes obtenus avec un seuil fixé à 35%.

Les valeurs des p-values obtenues pour les différents découpages temporels ainsi que pour les modes

2D et 3D sont présentées dans le tableau 16 page 132.

Chapitre 2


132

p-values

mode 2D

p-values

mode 3D

p-values

mode 2D

p-values

mode 3D

6 bins 0,17 0,19 0,1 0,03

8 bins 0,2 0,67 0,07 0,77

10 bins 0,93 0,07 0,09 0,16

Sphère 2 mL Sphère 14 mL

Tableau 16: Analyse statistique (test de Kruskal Wallis) de la répétitivité des mesures de volumes pour des acquisitions 4D TEP acquises en mode liste.

La mesure des volumes montre une bonne répétitivité car nous n’avons pas mis en évidence de

différence statistiquement significative, excepté pour un cas.

III. E. Récapitulation des principaux résultats.

Nous pouvons retenir :

• La durée du cycle respiratoire du fantôme entre 4 et 6 secondes n’a pas d’incidence sur la

quantification du signal des données 4D TEP.

• L’amplitude du mouvement des structures considérées a une influence sur l’erreur qu’on peut

observer pour la détermination de l’activité volumique à partir d’images 4D TEP et cette erreur

montre une tendance selon laquelle elle augmente avec l’amplitude du mouvement (excepté pour

les déplacements inférieurs à 1 cm).

• La durée d’acquisition par champ de vue a montré logiquement une influence, selon laquelle plus

la durée est importante, meilleure sera la quantification du signal. Nous avons cependant retenu

une durée d’acquisition intermédiaire de 10 minutes, située entre 5 et 15 minutes et qui est

cohérente avec une application en clinique.

• Le nombre de bins par cycle n’a pas montré dans cette configuration d’expérimentation une

influence sur l’exactitude des données 4D TEP.

• Les donnés acquises en mode 2D présentent de meilleures estimations de l’activité volumique par

rapport à celles acquises en mode 3D. De la même façon, les données acquises en mode liste

montrent également des erreurs plus faibles que celles acquises en mode prospectif, en ce qui

concerne la quantification du signal.

• Les données 4D TEP acquises en mode liste ont montré une bonne répétitivité en ce qui concerne

les mesure d’activité volumique mais également dans la détermination de volumes.

Chapitre 2


133

III. F. Discussion et conclusion.

Le travail présenté ici n’avait pas tant pour but de proposer des protocoles directement applicables en

clinique mais plutôt de définir des bases en étudiant l’influence de chacun des différents paramètres,

afin de préparer l’étude sur les dispositifs de synchronisation.

Pour cette raison, nous avons utilisé un montage « simple » simulant le déplacement d’une sphère de 2

et 14 mL, dans un environnement sans bruit de fond. Nous savons que ceci n’est pas représentatif de

la clinique.

Il nous a en effet semblé plus simple d’étudier l’influence de paramètres « propres » au patient ainsi

que les paramètres d’acquisition TEP 4D avec ce fantôme, par rapport à un fantôme présentant un plus

grand nombre de sphères et du bruit de fond, auquel cas un plus grand nombre de considérations

seraient rentrées en jeu.

De plus, les résultats obtenus étaient dépourvus de biais attribuables à un dispositif de synchronisation

car nous sommes en présence d’une synchronisation respiratoire déclenchée directement par le

fantôme lui-même grâce au détecteur placé dans son moteur.

L’étude des paramètres intrinsèques au fantôme nous a permis de mieux affiner la démarche

expérimentale que nous allons adopter dans le chapitre 3.

En effet, nous avons vu que la fréquence respiratoire du fantôme n’avait pas d’influence sur la

quantification du signal. Ceci nous a autorisés par la suite de ne considérer qu’une seule durée de cycle

respiratoire que nous avons fixée à 5 secondes.

En revanche, l’amplitude de mouvement de la sphère aura un impact sur la quantification,

aussi bien pour des acquisitions 4D que non 4D. Nous avons en effet montré une relation entre l’erreur

sur la quantification du signal et le déplacement des sphères, ce qui semble logique et confirme les

données de la littérature (Woo et al., 2004, Okubo et al., 2008). Nous allons donc, pour la suite des

investigations, continuer à étudier différentes amplitudes de mouvement.

Cependant, nous avons mis en évidence que pour les petites amplitudes de mouvement, la

quantification du signal sur des données TEP 4D donnait des erreurs relativement élevées par rapport

au déplacement. Il est vrai que dans ce cas de petits déplacements, nous sommes hors du domaine

d’utilisation de la synchronisation respiratoire que nous avons défini précédemment donc ceci

confirme notre choix de ne pas synchroniser les images de façon systématique.

Sur le plan pratique, lors d’acquisitions synchronisées à la respiration, ce résultat suggère d’éviter de

réaliser une mesure semi quantitative de rapport de fixation si on utilise une région témoin immobile

ou très peu mobile.

Chapitre 2


134

Nous avons également mis en évidence que, du fait de l’effet de volume partiel, la taille de la

sphère jouait grandement sur l’exactitude de la quantification du signal. Ceci est en accord avec les

observations de Kadrmas et al. qui ont démontré une difficulté des tomographes à détecter des lésions

de diamètre inférieur à 15 mm. (Kadrmas et al., 2002).

Le travail présenté ici a été réalisé avec 2 sphères, l’une étant beaucoup plus soumise à l’effet de

volume de partiel du fait de sa taille. Pour les investigations à venir, il nous a semblé intéressant

d’utiliser un plus grand nombre de taille de sphère permettant une étude plus précise de l’incidence de

l’effet de volume partiel.

S’il n’est pas envisageable d’agir dans la réalité clinique sur les paramètres étudiés précédemment, à

savoir la taille des lésions, leur déplacement et sur la fréquence respiratoire du patient, il est tout à fait

possible d’influer sur les paramètres d’acquisition des images TEP 4D qui sont les suivants :

- la durée d’acquisition par champ de vue,

- le découpage temporel, c’est-à-dire le nombre de bins par cycle (ou « binning »)

- le mode d’acquisition, d’un point de vue présence des septas ou pas (mode 2D ou 3D) et

d’un point de vue mode prospectif ou mode liste.

Nous avons retenu une durée d’acquisition de 10 minutes par pas d’acquisition, cohérente avec

une utilisation en clinique et donnant de bons résultats en terme de qualité d’image. Cette durée

d’acquisition sera utilisée pour la suite de nos investigations.

Nous n’avons pas mis en évidence dans les configurations étudiées ici d’influence franche du

nombre de bins sur le signal détecté. Il faut rappeler que le montage expérimental simule le

déplacement d’une sphère dans un milieu homogène, sans bruit de fond, ce qui correspond à une

situation idéale mais qui ne permet sûrement pas de déterminer une influence du découpage temporel.

Un travail reste donc à accomplir, afin de définir l’influence de ce découpage temporel appliqué lors

des acquisitions 4D. En effet, d’un point de vue théorique, ce découpage doit être choisi afin de

satisfaire au mieux un compromis entre un faible nombre de bins résultant en une bonne statistique de

comptage (et donc un bruit dans l’image plus faible) et un nombre de bins plus élevé garantissant une

meilleure définition des volumes.

Il semblerait que les acquisitions réalisées en mode « haute résolution » (mode 2D) donnent

des meilleurs résultats que les acquisitions « haute sensibilité » (mode 3D). Cependant, l’absence de

bruit de fond autour de la sphère doit ici aussi nous amener à nuancer ce résultat. En effet, cette

configuration d’un point chaud dans l’image ne demande pas une grande sensibilité de détection et

donc favorise d’emblée l’utilisation du mode 2D.

Chapitre 2


135

Enfin, un des objectifs principaux de ce paragraphe était d’étudier le mode liste. En effet, ce

mode d’acquisition des données est disponible sur notre dispositif TEP-TDM à condition d’avoir

activé une licence « recherche », fournie par le constructeur. Nous voulions nous assurer avant de

d’utiliser ce mode d’acquisition qu’il permettait d’obtenir des données correctes par rapport au mode

prospectif, largement utilisé et validé en routine clinique. Cette démarche va dans le sens de celle de

Watabee et al. qui ont voulu comparer mode liste et mode prospectif en terme de taux de

comptage avant de l’employer en routine (Watabee et al., 2006). Nous avons validé les résultats

obtenus avec les acquisitions mode liste par rapport au mode prospectif, grâce à une comparaison des

analyses de quantification du signal. De plus, de façon globale nous avons pu montrer que les erreurs

sur la détermination de l’activité volumique maximale étaient plus faibles sur les données obtenues à

partir du mode liste.

Grâce à cette validation du mode liste pour des acquisitions 4D, nous allons l’utiliser pour la suite des

expérimentations.

Pour conclure, cette étude nous a permis de définir une base de travail pour le chapitre suivant

dont l’objectif est de comparer deux systèmes de synchronisation : les acquisitions seront

réalisées à partir de fantôme présentant une durée de cycle respiratoire de 5 secondes,

différentes tailles de sphères plongées dans du bruit de fond et présentant des amplitudes de

déplacement variables.

Les données seront acquises en mode 2D et 3D sur une durée de 10 minutes par pas

d’acquisition, avec un enregistrement en mode liste permettant une étude du découpage

temporel a posteriori.

III. Comparaison de deux dispositifs de

synchronisation respiratoire :

le spiromètre SpiroDynr’X et le RPM.

Chapitre 3

Comparaison du spiromètre et du RPM.

139

Introduction.

Dans la première partie de notre travail (chapitre 2), nous avons étudié différents paramètres pouvant

avoir une influence sur les données synchronisées à la respiration, ceci en utilisant un simulateur nous

permettant de nous affranchir de biais liés à l’utilisation d’un dispositif de synchronisation que nous

avons décrits dans le chapitre 1 (cf. page 68).

Le protocole expérimental défini dans le chapitre précédent a été utilisé pour la suite de cette étude

afin de comparer deux dispositifs de synchronisation: le système RPM de la société Varian et le

spiromètre SpiroDynr’X. Rappelons que contrairement au RPM qui est commercialisé pour le 4D, que

ce soit en radiothérapie ou en imagerie TEP et TDM, le SpiroDynr’X est utilisé uniquement pour la

radiothérapie asservie à la respiration.

La société Dyn’R a adapté le SpiroDynr’X, en collaboration avec les ingénieurs de GEHC, afin qu’à

chaque fin d’inspiration, lorsque la dérivée de l’équation de la courbe des débits ventilatoires s’annule,

une impulsion soit envoyée à la TEP, permettant ainsi une datation des données TEP.

Ce travail avait tout d’abord pour but de tester la faisabilité de la synchronisation respiratoire en TEP

en utilisant le SpiroDynr’X, en utilisant comme référence les données acquises avec le RPM. Ceci

nous a donc également permis de comparer les données obtenues avec le SpiroDynr’X et le RPM.

Dans une première partie nous définirons les champs d’application de la synchronisation respiratoire

dans des conditions proches de la clinique.

Ensuite, nous comparerons les données TEP 4D obtenues avec le SpiroDynr’X et le RPM. Cette

comparaison portera sur l’estimation de l’activité volumique ainsi que des volumes.

� Partie 1 : Définition des champs d’application de l’imagerie 4D-TEP avec un protocole

expérimental proche de la pratique clinique.

Ce travail est dans la continuité de celui réalisé dans le chapitre 2, à la différence qu’ici, nous avons

utilisé un protocole expérimental proche de la clinique, défini dans le chapitre 2 : nous avons employé

un fantôme avec différentes tailles de sphères, plongées dans du bruit de fond (fantôme PTW).

Nous avons suivi la même méthodologie que dans le chapitre 2. II (cf. page 103) : nous avons comparé

les acquisitions du fantôme au repos, avec des acquisitions de ce dernier en mouvement, pour

différentes amplitudes de mouvement.

Chapitre 3


140

Ceci avait pour but de mettre en évidence les situations où la synchronisation respiratoire pourrait

apporter une amélioration à la quantification du signal.

Pour cela, nous avons réalisé avec le fantôme PTW :

• des acquisitions sans mouvement

• des acquisitions non synchronisées à la respiration avec mouvement (1, 2 et 3 cm)

Ces acquisitions ont été réalisées en mode 2D et 3D.

� Partie 2 : Influence des paramètres d’acquisitions TEP « 4D » et du dispositif de

synchronisation sur la quantification du signal et la délinéation des volumes.

Ce travail a été réalisé en 2 temps : tout d’abord à partir d’images réalisées avec le fantôme PTW

soumis à des mouvements « réguliers » de type sinusoïdaux, puis à des mouvements « irréguliers »

de type cycle respiratoire de patient. Nous avons étudié un certain nombre de paramètres :

• Acquisitions TEP 4D avec le SpiroDynr’X ou le RPM

• Mode 2D – 3D

• Amplitude de mouvement variable de 0 à 3 cm

• Nombre de bins variables : 1 bin (pour des acquisitions non synchronisées), 6 bins,

8 bins et 10 bins.

Nous avons pu comparer grâce à l’ensemble de ces acquisitions, la pertinence de l’estimation de

l’activité volumique ainsi que des volumes pour des images obtenues soit avec le système RPM, soit

avec le SpiroDynr’X.

Nous allons tout d’abord exposer les matériels et méthodes mis en œuvre pour réaliser ce travail.

Chapitre 3


141

I - Matériels et méthodes.

Une partie de ce montage étant identique à celui utilisé dans le chapitre 2, nous ne détaillerons donc

pas ici les éléments communs aux deux chapitres.

Le dispositif TEP-TDM avec lequel les images ont été réalisées est décrit dans le chapitre 2 I.B.2 page

97. Nous allons décrire plus précisément le fantôme utilisé ainsi que le montage avec les dispositifs de

synchronisation.

I. A. Fantôme.

I. A. 1. Description.

Nous avons utilisé le fantôme PTW que nous avons positionné sur une plate-forme mobile de la

société Modus Medical Devices (cf. figure 61).

Cette plate-forme présente le même moteur que le fantôme respiratoire Quasar, avec également la

possibilité de faire varier l’amplitude et la vitesse de déplacement. Le mouvement de la plate-forme est

corrélé avec celui d’un petit plateau, sur lequel il est possible de positionner un dispositif RPM. Ce

plateau mime un déplacement horizontal de la cage thoracique. Lorsque la plate-forme arrive en bout

de course, le plateau est une fois en position haute, une autre fois en position basse.

Figure 61: Plate-forme respiratoire programmable Quasar, permettant de mettre en mouvement dans la direction supéro-inférieure différents fantômes de contrôle qualité.

Cette plate-forme peut être commandée de façon logicielle et fonctionnera selon différents modes:

- le mode oscillatoire, pour lequel il sera possible d’utiliser des formes de cycles respiratoires

issus d’enregistrements RPM de patients (cf. figure 62 page 142),

- le mode rotation, décrivant des profils respiratoires sinusoïdaux,

- le mode position permettant de faire démarrer le mouvement à partir d’une position que

l’utilisateur aura choisie.

Plateforme Plateau

Chapitre 3


142

Figure 62: Interface logicielle fantôme QUASAR. Le tracé en vert représente le mouvement décrit par la plate-forme. Ce mouvement provient d’un enregistrement RPM de cycles respiratoires de patient.

Cette plate-forme mobile permet de mettre en mouvement différents fantômes de contrôle qualité.

L’utilisation combinée de la plate-forme et du fantôme PTW nous a permis de faire une étude sur la

synchronisation respiratoire sur une plus grande gamme de volume qu’avec le fantôme Quasar

(0,46 mL à 26,82 mL versus 2 et 14 mL). Nous avons pu également rajouter du bruit de fond dans le

corps du fantôme, situation qui est plus représentative de la réalité clinique.

De plus, nous avons pu simuler deux types de mouvements : des mouvements réguliers de type

sinusoïdal et des mouvements irréguliers, définis grâce à un fichier RPM.

I. A. 2. Configuration du fantôme lors des expérimentations.

a. Activité de 18

F-FDG injectée dans le fantôme.

Lors des différentes acquisitions, nous avons toujours injecté dans le fantôme PTW :

- 40 kBq/mL dans les sphères des inserts et du fantôme PTW,

- 2 kBq/mL dans le corps du fantôme PTW, ce qui correspond à l’activité volumique moyenne

dans les poumons relevée lors de notre étude sur patient. (cf. tableau 5 page 100).

Le contraste du bruit de fond par rapport aux sphères correspond donc au contraste des tumeurs par

rapport au poumon rencontré en clinique, issu de l’étude préliminaire sur patient.

Chapitre 3


143

b. Fréquence respiratoire et amplitude de mouvement du fantôme.

Comme nous avons expliqué précédemment, le fantôme était animé soit par des mouvements

réguliers, de nature sinusoïdale, soit par des déplacements irréguliers simulant les mouvements

respiratoires rencontrés chez des patients.

Pour les mouvements réguliers, nous avons programmé les caractéristiques suivantes grâce au logiciel

permettant de commander les mouvements de la plate-forme mobile:

- Forme du signal respiratoire : sinusoïde

- Durée de cycle respiratoire : 5 secondes

- Amplitudes de mouvement : 1, 2 et 3 cm

Pour les mouvement irréguliers, nous avons utilisé un fichier provenant d’un enregistrement de cycle

respiratoire d’un patient avec le système RPM que nous avons injecté dans le logiciel de la plate-forme

mobile. Le mouvement est irrégulier en fréquence respiratoire, et en amplitude de mouvement.

Nous ne pouvons donc pas choisir la fréquence respiratoire qui correspondra à celle du patient.

Nous pouvons seulement fixer l’amplitude maximale du mouvement que subit la plate-forme. Nous

avons fixé cette amplitude maximale à 3 cm.

La courbe de déplacement de la plate-forme mobile est représentée dans la figure ci-dessous.

Figure 63: Cycle respiratoire de patient utilisé comme modèle pour le mouvement de la plate-forme mobile.

Amplitude

maximale 3 cm

Temps

Chapitre 3


144

I. B. Dispositifs de synchronisation.

I. B. 1. Le système RPM.

Ce dispositif est décrit dans le chapitre 1 (cf. page 67/68); nous allons présenter ici sa mise en

application.

L’utilisation du système RPM ne requiert pas de vérification de la calibration avant l’utilisation, bien

que celle ci ait été vérifiée par les techniciens Varian au moment de l’installation du système RPM.

Au début d’une séance de « gating », si la caméra détecte correctement les déplacements du boîtier, le

logiciel commence par calculer la période de la respiration du patient. Ce processus de calcul est

symbolisé sur l’interface logicielle par une ligne de 10 petits carrés bleus (cf. figure 64).

Tant que le logiciel n’a pas terminé son calcul et mis en évidence une régularité et une cohérence entre

les différents cycles mesurés, ce nombre de carrés bleus reste entre 5 et 10. En dessous de 5 carrés, le

système RPM considère la respiration comme périodique et permet à l’utilisateur de commencer

l’examen d’imagerie synchronisée à la respiration.

Figure 64: Interface logicielle du système RPM: Pendant la phase de calcul de la période respiratoire du patient (écran de gauche); En cours d'acquisition, une fois que le signal respiratoire détecté présente des caractères réguliers (écran de droite).

Dans le cas d’imagerie TDM 4D, le fichier RPM résultant de la session d’imagerie sera envoyé

directement à la station de traitement Advantage Workstation afin de reconstruire les différentes séries

de données TDM correspondantes au nombre de bins souhaité.

Dans le cas de données TEP 4D, le dispositif RPM permet un « marquage temporel » des données

TEP en cours d’acquisition ; le fichier RPM n’est donc pas conservé.

Chapitre 3


145

I. B. 2. Le SpiroDynr’X.

Rappelons que dans cette étude le SpiroDynr’X est connecté avec le TEP, en le branchant directement

sur la carte de synchronisation. La connexion avec le TDM est en cours d’étude dans le cadre du projet

COHERENCE.

Avant toute mesure avec le spiromètre, un certain nombre de tests doivent être réalisés. Nous allons

les détailler ci-dessous.

a. Mise en route du spiromètre et vérification de la calibration.

Après lancement du logiciel « SDG » fourni avec le spiromètre, des tests exécutés rapidement

(quelques secondes) seront lancés automatiquement pour vérifier les liaisons entre les différents

composants, ainsi que leurs temps de réponse.

Si ces tests sont passés avec succès, l’opérateur arrive directement sur la page de vérification du

calibrage avec une indication concernant la température du système. Il faudra à partir de ce moment

attendre 20 minutes afin que cette dernière se stabilise entre 31 et 33°C. Nous avons en effet vu dans le

chapitre 1.III.A.4 (cf. page 71) l’importance de maintenir une température correcte pour éviter toute

formation de condensation dans le pneumotachographe.

Une fois la température stabilisée, une étape de vérification de la calibration quotidienne est

obligatoire si l’on veut ensuite utiliser le spiromètre : en effet, il sera impossible d’accéder à l’écran de

mesure des volumes sans avoir réalisé au préalable cette vérification. Cette dernière sera réalisée à

l’aide d’une seringue calibrée de 3 litres (cf. figure 65A); il faudra réaliser au moins 3 « aller – retour »,

c'est-à-dire simuler 3 inspirations – expirations (cf. figure 65B).

Selon l’ « American Thoracic Society », il faut que l’écart entre le volume théorique de la seringue et

celui mesuré par le spiromètre soit inférieur à ± 3%. En pratique nous n’avons jamais constaté d’écart

supérieur à 1%.

Chapitre 3


146

Figure 65: Seringue de calibration du spiromètre (A) et vérification de la calibration avec le logiciel SDG (B).

Lorsque cette étape de vérification de la calibration est terminée, on peut alors basculer sur l’écran de

mesure des volumes, après avoir sélectionné le nom du patient dans une base de données.

b. Enregistrement des volumes.

L’enregistrement débute par une phase de calcul du volume courant moyenné ainsi que de la zone de

stabilité permettant de définir la ligne de base du patient lorsqu’il est en fin d’expiration.

Le calcul de la ligne de base est réalisé à partir d’un enregistrement minimum de 5 volumes courants.

On peut choisir une tolérance de zone de stabilité qui est paramétrée par défaut à ± 0,1 litre.

Une fois l’enregistrement des volumes débuté, nous pouvons suivre grâce au logiciel les variations de

débit volumétrique du patient (cf. figure 66 page 147). Les petits points visibles à la fin de chaque

inspiration correspondent à l’envoi d’une impulsion sur la carte de synchronisation de la TEP, ceci à

condition que le niveau bas du volume courant détecté après une crête inspiratoire se situe dans la zone

de stabilité. La durée de cette impulsion a été choisie à 50 ms pour ne pas entrer en conflit avec les

signaux volumétriques envoyés par le spiromètre, toutes les 10 ms.

A

B

Chapitre 3


147

Nous pouvons remarquer sur la figure 66, que lorsque le patient n’est pas revenu dans la zone de

stabilité à la fin de l’expiration, il n’y a pas d’envoi d’impulsion (représenté par les cercles blancs).

Ceci correspond à un atout majeur du spiromètre qui ne prendra pas en compte les cycles respiratoires

lorsque le patient ne revient pas à son niveau respiratoire de base entre deux inspirations.

En effet, dans ce cas là, l’amplitude du déplacement de la tumeur variera par rapport aux autres cycles

pour lesquels la ligne de base sera recouvrée entre deux inspirations.

De plus, nous pouvons remarquer la correction de dérive qui est appliquée au signal obtenu (représenté

par les carrés bleus).

Figure 66: Exemple d’une mesure de volumes avec le SpiroDynr’X. La bande grise correspond à la zone de stabilité de la ligne de base. Une impulsion est envoyée en fin de chaque inspiration à condition que le patient soit revenu dans la zone de stabilité à l’expiration précédente. Le signal obtenu est corrigé chaque fois qu’une dérive est constatée.

Chapitre 3


148

I. C. Synchronisation du fantôme avec la TEP-TDM.

Nous avons réalisé un montage permettant à la fois la synchronisation du fantôme avec le RPM ainsi

qu’avec le spiromètre.

I. C. 1. Synchronisation respiratoire du fantôme en utilisant le système RPM.

Cette synchronisation était relativement aisée à opérer car la plate-forme mobile est conçue pour

fonctionner avec le système RPM.

En effet, un petit plateau, sur lequel on peut positionner le boîtier du RPM, décrit des mouvements

verticaux qui sont corrélés avec le déplacement de l’insert ou de la plate-forme (cf. figure 67). Chaque

fois que la plate-forme arrive en bout de course, le plateau est une fois en position haute (fin

d’inspiration) et une fois en position basse (fin d’expiration).

Figure 67: Illustration du montage expérimental permettant la synchronisation respiratoire de la plate-forme mobile en utilisant le système RPM.

I. C. 2. Synchronisation du fantôme en utilisant le spiromètre.

Cette synchronisation a été plus délicate à mettre en œuvre, étant donné que les déplacements qu’opère

la plate-forme mobile n’entraînent pas d’inspiration et d’expiration d’air.

Il a donc fallu interposer la seringue de calibration du spiromètre entre ce dernier et la plate-forme

mobile permettant de mettre en mouvement le fantôme PTW. Cette opération a été réalisée par la

société Dyn’R. La seringue a été rendue solidaire de la plate-forme grâce à un système d’aimants entre

le piston de la seringue et une partie mobile de la plate-forme.

Chaque mouvement de la plate-forme entraîne un déplacement du piston de la seringue, et donc des

déplacements de flux d’air à la sortie la seringue : soit une « inspiration », soit une

« expiration » (cf. figure 68).

Chapitre 3


149

Figure 68: Illustration du montage expérimental permettant la synchronisation respiratoire de la plate-forme Quasar en utilisant le spiromètre.

Ce montage permet de faire des acquisitions pour des déplacements supérieurs à 1,5 cm d’amplitude,

sinon la quantité d’air inspiré et expiré n’est pas suffisamment importante (il faut qu’elle soit au moins

supérieure à 100 mL) pour que le signal respiratoire du fantôme sorte de la zone de tolérance de la

ligne de base. En effet, un déplacement de 1 cm du piston de la seringue entraîne un déplacement d’air

à la sortie de la seringue correspondant à 78,5 mL, ce qui n’est pas suffisant pour sortir de cette zone

de tolérance. Pour un déplacement de 1,5 cm, ce volume d’air sera de 117 mL, ce qui en théorie est

suffisant pour réaliser des mesures avec le spiromètre ; cependant, nous avons observé un nombre

relativement important de cycles rejetés dès qu’une légère dérive de la mesure se produisait. C’est

pour cela que nous avons décidé d’utiliser ce montage avec le spiromètre uniquement pour des

déplacements supérieurs à 1,5 cm.

Système d’aimants

Seringue de calibration du

spiromètre.

Entrée d’air dans la seringue

« inspiration du fantôme »

Sortie d’air dans la seringue

« expiration du fantôme »

Sens du mouvement de la

plate-forme qui entraîne le

déplacement du piston de la

seringue de calibration.

Chapitre 3


150

I. D. Réalisation des images TEP-TDM 4D.

I. D. 1. Acquisition des données.

Nous avons réalisé des acquisitions synchronisées à la respiration, à la fois en TDM et en TEP. Les

données TDM 4D ont été réalisées avec le système RPM, les données TEP 4D avec le système RPM

ou le spiromètre.

a. Données TDM 4D.

Elles ont été réalisées en mode ciné, avec les paramètres suivants :

- Tension de tube : 120 kV

- Intensité du courant de tube : 30 mA

- Durée de rotation du tube : 0,5 seconde

- Collimation: 4 coupes × 2,5 mm

- Durée de l’acquisition ciné : durée du cycle respiratoire + 1 s

- Intervalle entre images du ciné : durée du cycle respiratoire / 10

b. Données TEP 4D.

Les données TEP 4D ont toutes été réalisées avec et sans septas (mode 2D et mode 3D), avec une

durée d’acquisition de 10 minutes.

Les données TEP ont été acquises en mode « statique », avec un enregistrement du fichier mode liste

et du signal respiratoire du fantôme soit avec le système RPM, soit avec le spiromètre.

Après acquisition, grâce au fichier mode liste et à l’enregistrement du signal respiratoire, nous avons

pu simuler de nouvelles données qui seront synchronisées à la respiration, avec différents découpages

temporels (6, 8 et 10 bins).

Le protocole expérimental suivi est récapitulé dans le tableau 17 page 151.

Les corrections appliquées aux données sont identiques à celles décrites dans le chapitre 2

(décroissance radioactive, rayonnement diffusé, coïncidences fortuites, atténuation des photons, temps

mort des détecteurs).

Chapitre 3


151

Mode

d'acquisition

Durée

d'acquisition

par champ de

vue

Durée cycle

respiratoire

du fantôme

Amplitude de

déplacement

Dispositif de

synchronisation

Nombre de

bins / cycle

Statique 2D et 3D 10 min - 0 cm - -

1 cm

2 cm

3 cm

Cycles irréguliers

type "patient" 3D 10 min RPM et SpiroDynr'X 1, 6, 8 et 10

1, 6, 8 et 10RPM et SpiroDynr'XCycles réguliers

sinusoïdaux2D et 3D 10 min

Défini par le cycle irrégulier

type "patient"

5 s

Tableau 17: Protocole expérimental suivi pour les acquisitions 4D TEP-TDM du fantôme PTW en mouvement.

I. D. 2. Reconstruction des images.

a. Images TDM 4D.

A la fin de l’acquisition des données TDM 4D, nous avons transféré vers la station AW l’ensemble des

images TDM reconstruites mais non classées, ainsi que le fichier RPM (nom_du_patient.vxp). La série

de données que nous avons traitée en priorité est la série TDM nommée « CTAC » (de son appellation

anglo-saxonne « CT based Attenuation Correction ») qui est utilisée pour réaliser la correction

d’atténuation des données TEP.

Grâce au logiciel « Advantage 4D » nous avons reclassé les images du CTAC en fonction de la phase

du cycle respiratoire dans laquelle elles ont été acquises. Le cycle respiratoire a été découpé en un

même nombre de phases que pour les données TEP.

Un même travail sera réalisé pour reclasser les images TDM.

b. Images TEP 4D corrigées de l’atténuation grâce aux images TDM 4D.

Les données TEP ont été reconstruites avec l’algorithme VUE-POINT®, présentant les mêmes

caractéristiques que celles décrites au chapitre II.

Elles ont été reconstruites bin par bin, avec une carte de correction d’atténuation correspondant au

même bin. Par exemple, pour une acquisition 4D TEP découpée en 6 bins, il faut reconstruire le bin 1

de la TEP en choisissant pour la correction d’atténuation le bin 1 du CTAC reconstruit précédemment,

et ainsi de suite pour chaque bin.

Chapitre 3


152

C’est la différence majeure avec les acquisitions présentées au chapitre II, pour lesquelles la

reconstruction de tous les bins se faisait en une seule fois, avec une carte des coefficients d’atténuation

obtenue à partir d’un TDM non synchronisé à la respiration.

I. E. Extraction des données.

Les données ont été obtenues avec la même méthodologie que dans le chapitre 2 : nous avons délinéé

chaque sphère de chaque acquisition en utilisant la méthode de seuillage, sur la station Advantage

Workstation de GEHC.

Nous avons donc obtenu pour chaque sphère :

- L’activité volumique maximale (kBq/mL),

- L’activité volumique moyenne (kBq/mL) ainsi que la déviation standard de la répartition des

Av de chaque voxels par rapport à cette valeur moyenne,

- Le volume obtenu en appliquant un seuil de 35%,

- Le seuil idéal (lorsque le volume mesuré se rapproche le plus du volume théorique).

Nous allons maintenant détailler les résultats obtenus.

Rappelons que notre travail sera exposé en deux parties :

� Partie 1 : Définition des champs d’application de l’imagerie 4D-TEP avec un protocole

expérimental proche de la pratique clinique.

� Partie 2 : Influence des paramètres d’acquisitions TEP « 4D » et du dispositif de

synchronisation sur la quantification du signal et la délinéation des volumes.

Chapitre 3


153

II - Résultats.

II. A. Définition des champs d’application de la synchronisation respiratoire

avec un protocole expérimental proche de la pratique clinique.

Le travail présenté dans cette section avait pour but de confirmer les résultats obtenus dans le chapitre

2, en appliquant un autre montage expérimental, plus proche de la réalité clinique : nous avons utilisé

un plus grand nombre de sphères, ainsi que du bruit de fond autour de ces sphères.

Rappelons brièvement que les résultats exposés dans cette section ont été obtenus en analysant et en

comparant des acquisitions du fantôme PTW sans mouvement et des acquisitions avec mouvement,

non « 4D ».

a. Images.

Les images présentées ci-dessous correspondent à des acquisitions du fantôme PTW sans mouvement

(image A) et avec des mouvements d’amplitude de 1 cm (image B), 2 cm (image C) et 3 cm (image

D).

Figure 69 : Images du fantôme sans mouvement (A), avec un déplacement de 1 cm (B), de 2 cm (C), de 3 cm (D).

Comme nous l’avions déjà constaté, il est facile d’observer une nette différence dans la définition des

volumes ainsi que dans la qualité d’image entre l’image A du fantôme sans mouvement et l’image D,

de ce même fantôme mais avec un déplacement de 3 cm.

A B C D

Chapitre 3


154

b. Comparaison des coefficients de corrélation issus d’acquisitions sans

mouvement et avec mouvement (non 4D).

Nous avons calculé le pourcentage de différence entre les CR obtenus pour des acquisitions sans

mouvement et les CR des acquisitions du fantôme en mouvement (cf. équation 19 page 108).

Nous avons suivi la même procédure que dans le chapitre 2 : le pourcentage de différence a été

exprimé par rapport au déplacement relatif dont nous rappelons qu’il s’agit de l’amplitude de

déplacement divisée par le rayon de la sphère considérée. Il y a beaucoup plus de points sur chaque

graphique car nous avons multiplié par 3 le nombre de sphères par rapport aux résultats du chapitre 2.

Pour chacune des courbes nous avons calculé une courbe de régression linéaire grâce au logiciel Curve

Expert (Version 1.37).

Les résultats sont présentés dans la figure 70 page 155. Nous remarquons sur ces deux courbes, une

augmentation logique de la différence entre les CR obtenus à partir d’acquisitions ne présentant pas de

mouvement et les CR des acquisitions en mouvement. Les points sont plus dispersés par rapport aux

résultats du chapitre 2 du fait du nombre plus important de sphères.

La différence entre les CRstat et CRmouvNS semble cependant être plus franche pour les acquisitions

réalisées en mode 3D dont le coefficient de la pente de la courbe de régression linéaire est de 16, alors

qu’il n’est que de 13,8 pour les acquisitions en mode 2D.

Nous avons vu dans le chapitre 2 que nous considérions deux acquisitions comme différentes d’un

point de vue quantification du signal lorsque le pourcentage de différence entre leurs coefficients de

recouvrement était supérieur à 10%.

Cette différence supérieure à 10% se traduit ici par un déplacement relatif supérieur à 1,3 en mode 2D

et supérieur à 1 en mode 3D.

Ce résultat a été généralisé en estimant que lorsque l’amplitude de déplacement de la tumeur est

supérieure à son rayon, il faut appliquer la synchronisation à la respiration. Nous venons de

confirmer sur un modèle expérimental proche de la clinique, les résultats obtenus dans le

chapitre 2.

Chapitre 3


155

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 1 2 3 4 5 6 7

Amplitude relative

% d

iffé

ren

ce e

ntr

e C

Rm

ou

vN

S e

t C

Rst

at

y = 13,8x - 7,9r = 0,94

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 1 2 3 4 5 6 7

Amplitude relative

% d

iffé

rence

entr

e C

Rm

ou

vN

S e

t C

Rst

at

y = 16,07x - 6,6r = 0,93

Figure 70: Expression du pourcentage de différence entre les CRmouvNS et les CRstat en fonction de l’amplitude relative, pour des acquisitions du fantôme PTW en mode 2D (A) et en mode 3D (B). Le petit encadré rappelle les résultats obtenus avec le fantôme Quasar au chapitre 2.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5

Déplacement relatif

% d

e d

iffé

rence e

ntr

e C

Rm

ou

vN

S e

t C

R s

tat

2 mL 14 mL

y = 17,65 x - 8,84r = 0,98

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5

Amplitude relative

% d

e dif

fére

nce

CR

mo

uv

NS

et

CR

stat

y = 19,9 x - 9,65r = 0,94

A

B

Chapitre 3


156

II. B. Influence des paramètres d’acquisition des données TEP « 4D » et du

dispositif de synchronisation sur la quantification du signal et la

détermination des volumes.

Dans un premier temps, nous allons exposer les résultats obtenus lorsque le fantôme PTW était soumis

à un cycle régulier, de nature sinusoïdale.

Nous verrons ensuite les résultats obtenus pour un cycle irrégulier, provenant d’un enregistrement

RPM de patient.

II. B. 1. Modèle respiratoire sinusoïdal régulier.

Nous allons tout d’abord montrer des images, nous présenterons ensuite les résultats concernant

l’estimation de l’activité volumique maximale et le rapport signal sur bruit. Enfin, nous exposerons les

résultats sur l’étude du seuil idéal.

a. Images

i. Images TDM « 4D ».

Les images présentées ci-dessous (cf. figure 71 page 156/157) représentent des acquisitions TDM du

fantôme PTW présentant un mouvement de 3 cm. Les images de gauche sont non synchronisées à la

respiration (images A, C et E) contrairement aux images de droite qui le sont (Images B, D et F). Nous

remarquons que les volumes issus des TDM A, C et E sont définis très médiocrement par rapport à

ceux des acquisitions TDM 4D. Ceci est d’autant plus visible que les sphères sont petites.

A B

Chapitre 3


157

Figure 71: Comparaison entre des images TDM non 4D (à gauche) et TDM 4D (à droite) acquises avec le fantôme PTW présentant un mouvement de 3 cm.

ii. Images TEP « 4D ».

Nous avons regroupé différentes images TEP selon qu’elles ont été acquises avec septas (mode 2D) ou

sans septas (mode 3D). Pour chaque série, nous avons présenté au niveau des figures 72 et 73 page

158: une acquisition du fantôme PTW sans mouvement (A), avec un mouvement d’amplitude 3 cm

(Images B : non 4D – Images C et D : 4D).

Les images A montrent une bonne qualité d’image que ce soit en mode 2D ou 3D. Les images 4D TEP

confirment bien ce que nous avions noté dans la littérature, à savoir que ces dernières sont nettement

plus bruitées que des images non 4D. Cette tendance est d’autant plus visible en mode 2D, ceci étant

lié à la présence des septas qui entraînent une meilleure discrimination des photons selon leur

provenance, mais également une diminution de la sensibilité du système.

C D

E F

Chapitre 3


158

Figure 72: Images réalisées en mode 2D, sans mouvement (A), avec mouvement non 4D (B) et 4D (C et D).

Figure 73: Images réalisées en mode 3D, sans mouvement (A), avec mouvement non 4D (B) et 4D (C et D).

C

BA

D

A

C

B

D

Chapitre 3


159

b. Erreur de la mesure d’activité volumique maximale.

Nous avons calculé les coefficients de recouvrement de l’activité volumique maximale pour chaque

sphère de chaque configuration d’acquisition:

- Sans mouvement

- Avec mouvement (amplitude de déplacement 1, 2 et 3 cm)

- Non synchronisé à la respiration.

- Synchronisé à la respiration (6, 8 et 10 bins) grâce au RPM et au SpiroDynr’X

Les valeurs des CR sont répertoriées dans le tableau 18 page 160. Pour les amplitudes de déplacement

de 1 cm et 2 cm nous avons représenté des limites en pointillés : au dessus de la ligne en pointillés, la

synchronisation est recommandée selon nos résultats précédents. Pour 3 cm d’amplitude de

mouvement, la synchronisation est toujours préconisée, quelque soit le diamètre de la sphère.

Nous remarquons que :

• Pour les acquisitions sans mouvement, les CRstat augmentent avec la taille des sphères : ils

varient entre 0,42 et 1,09 pour les acquisitions en mode 2D et entre 0,56 et 1,06 pour le mode 3D. Il

existe donc une légère sur estimation de l’activité volumique maximale pour les plus grosses sphères.

• Pour les acquisitions en mouvement « non 4D » on observe une variation un peu anarchique

des coefficients de recouvrement. Cependant, nous avons déjà constaté que le mouvement entraîne des

diminutions des CR sur les images non 4D, par rapport à des CRstat. Les données dans ce tableau

tendent à le confirmer, excepté pour les plus grosses sphères, et particulièrement en mode 2D, où nous

trouvons des CRmouvNS supérieurs à 1. Ceci est sûrement lié à l’utilisation de l’activité volumique

maximale comme index de comparaison : en effet, selon Boellard et al. la valeur du pixel maximal

augmente avec la taille de lésion (Boellard et al., 2004)

De plus, nous pouvons constater que ces CR sont toujours plus proches de la valeur de référence

(statique) pour les acquisitions en mode 3D.

• Pour les acquisitions en mouvement « 4D », les valeurs des CR sont plus élevées pour les

acquisitions en mode 2D, par rapport aux acquisitions en mode 3D.

Selon la théorie, dans le cas d’acquisitions en mouvement, l’imagerie 4D permet d’améliorer les CR

qui se rapprocheront des CR obtenus pour des acquisitions statiques.

Chapitre 3


160

Ceci est vérifié dans le tableau ci-dessous dans la majorité des cas, pour des acquisitions en mode 3D.

Par contre, ce n’est pas forcement le cas pour des images réalisées en mode 2D, pour lesquelles nous

avons obtenu dans certains cas des CR pour les images 4D très largement supérieurs à 1. Il semblerait

donc que les données 2D soient nettement plus soumises au bruit que les données 3D, ce qui se traduit

par une très nette surestimation de l’activité volumique maximale.

0 cm

CRmoy

stat

CRmoy

RPM

CRmoy

mouvNS

CRmoy

spiro

CRmoy

RPM

% diff CR

spiro-RPM

CRmoy

mouvNS

CRmoy

spiro

CRmoy

RPM

% diff CR

spiro-RPM

CRmoy

mouvNS

6 - 0,29 - 0,36 -

8 - 0,30 - 0,34 -

10 - 0,26 - 0,29 -

6 0,66 0,85 0,80 6,25 0,61 0,69 11,59

8 0,60 0,81 0,72 12,50 0,67 0,67 0,00

10 0,64 0,74 0,77 3,90 0,63 0,74 14,86

6 1,16 1,16 1,29 10,08 1,27 0,96 32,29

8 1,17 1,13 1,16 2,59 1,21 1,20 0,83

10 1,05 1,15 1,22 5,74 1,19 1,13 5,31

6 1,50 1,44 1,43 0,70 1,43 1,47 2,72

8 1,49 1,42 1,55 8,39 1,47 1,41 4,26

10 1,48 1,49 1,57 5,10 1,49 1,54 3,25

6 1,51 1,55 1,70 8,82 1,65 1,70 2,94

8 1,49 1,73 1,75 1,14 1,67 1,75 4,57

10 1,64 1,65 1,98 16,67 1,65 1,98 16,67

6 1,67 1,69 1,73 2,31 1,69 1,87 9,63

8 1,76 1,72 1,87 8,02 1,79 2,05 12,68

10 1,78 1,78 1,93 7,77 1,82 2,13 14,55

6 0,25 0,24 0,19 26,32 0,19 0,19 0,00

8 0,22 0,21 0,20 5,00 0,19 0,18 5,56

10 0,20 0,20 0,19 5,26 0,18 0,17 5,88

6 0,44 0,49 0,36 36,11 0,36 0,33 9,09

8 0,38 0,41 0,35 17,14 0,35 0,28 25,00

10 0,32 0,36 0,30 20,00 0,30 0,24 25,00

6 0,86 0,81 0,81 0,00 0,67 0,74 9,46

8 0,77 0,72 0,77 6,49 0,64 0,67 4,48

10 0,71 0,68 0,69 1,45 0,55 0,55 0,00

6 1,04 0,98 1,04 5,77 0,92 1,00 8,00

8 1,04 0,94 1,02 7,84 0,91 0,97 6,19

10 1,00 0,90 0,98 8,16 0,87 0,90 3,33

6 1,02 1,07 1,13 5,31 1,07 1,08 0,93

8 1,13 1,09 1,16 6,03 1,11 1,10 0,91

10 1,13 1,07 1,16 7,76 1,09 1,07 1,87

6 1,14 1,10 1,17 5,98 1,16 1,17 0,85

8 1,18 1,12 1,20 6,67 1,16 1,17 0,85

10 1,16 1,13 1,24 8,87 1,15 1,16 0,86

0,96

0,23

0,42

0,54

0,71

0,83

0,96

1,03

0,14

0,32

0,52

0,75

0,90

1,19

0,13

1,07

0,18

0,40

0,69

0,88

1,09

1,13

0,17

0,33

0,60

0,63

0,87

1,01

1,03

1,00

1,02

1,06

-

0,71

1,04

1,25

1,22

1,20

0,33

1,09

0,56

0,80

1,00

Mode

Sphère

(diamètre

et volume)

Nombre

de bins

0,42

2D

13 mm 1,12

mL

17 mm 2,56

mL

3D

10 mm

0,46 mL

13 mm 1,12

mL

17 mm 2,56

mL

22 mm 5,49

mL

28 mm

10,94 mL

37 mm

26,82 mL

10 mm

0,46 mL

22 mm 5,49

mL

28 mm

10,94 mL

37 mm

26,82 mL

0,98

1,04

3 cm

Amplitude de déplacement

2 cm1 cm

0,76

0,91

Tableau 18 : Coefficient de Recouvrement pour chaque sphère du fantôme PTW, pour des acquisitions en mode 2D et 3D, selon différentes amplitudes de mouvement. Les pointillés permettent de délimiter les champs d’application de la synchronisation respiratoire.

Chapitre 3


161

Afin de comparer de façon plus aisée les différences entre les acquisitions réalisées en mode 2D et 3D,

ainsi que le données provenant d’acquisitions avec le SpiroDynr’X et le RPM, nous avons calculé

l’erreur relative (ER) de l’activité volumique mesurée par rapport à l’Av théorique, grâce à l’équation

ci-dessous.

( )théoriqueAv

théoriqueAvmesuréeAvrelativeErreur

−×= 100

Équation 25: Calcul de l'erreur relative.

Une erreur relative positive signifie donc que l’Av mesurée est supérieure à l’Av théorique et une

erreur relative négative signifie donc que l’Av mesurée est inférieure à l’Av théorique.

Nous avons exprimé les résultats obtenus sous forme d’histogrammes qui permettent, pour une

amplitude et un découpage temporel donné, une comparaison des ER obtenues avec des acquisitions

en mode 2D et 3D, réalisées avec le système RPM et le spiromètre (cf. figures 74 et 75 page 162/163).

Les signes « × » signifient que nous n’avons pas détecté de sphère et donc que la mesure de l’erreur

n’a pu être effectuée. Nous constatons donc que la sphère de 0,46 mL n’est jamais détectée sur les

images réalisées en mode 2D, avec le système RPM.

De plus, nous avons rajouté sur les graphes de la figure 74 les limites de l’application de la

synchronisation respiratoire, grâce aux résultats obtenus dans le chapitre précédent. Ces limites sont

également valables pour les graphes de la figure 75.

Une très nette tendance se dessine :

• On observe une sous estimation de l’Av maximale mesurée pour les volumes en dessous de

5,49 mL. Cette sous estimation est généralement plus importante pour les acquisitions

réalisées en mode 3D.

• Il existe sur estimation de l’Av maximale mesurée à partir de la sphère de 5,49 mL, d’autant

plus importante pour les acquisitions en mode 2D. Les mauvais résultats observés pour les

acquisitions en mode 2D nous ont conduits pour la suite des investigations à ne considérer que

le mode 3D.

• Les erreurs sont globalement moins importantes pour des acquisitions découpées en 6 bins, les

erreurs les plus importantes étant observées pour les acquisitions avec un découpage de 10

bins.

• Les ER issues des images réalisées avec le spiromètre sont généralement plus faibles que

celles obtenues avec le RPM.

Chapitre 3


162

Amplitude de déplacement 2 cm - 6 bins

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

0,46 mL 1,12 mL 2,56 mL 5,49 mL 10,94 mL 26,82 mL

Sphère

ER

Spiro - mode 2D

RPM - mode 2D

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D


-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

0,46 mL 1,12 mL 2,56 mL 5,49 mL 10,94 mL 26,82 mL

Sphères

ER

Spiro - mode 2D

RPM - mode 2D

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D

Figure 74: Comparaison des ER sur l'activité volumique maximale obtenue à partir d'acquisitions 4D (découpage temporel de 6 bins) avec le spiromètre et le RPM, pour les modes 2D et 3D, pour une amplitude de déplacement de 2 cm (figure A) et de 3 cm (figure B). Les croix rouges signifient que la sphère n’a pas été détectée sur l’image.

A

B

×

×

Application justifiée de l’imagerie 4D

Application justifiée de l’imagerie 4D

Chapitre 3


163


-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

0,46 mL 1,12 mL 2,56 mL 5,49 mL 10,94 mL 26,82 mL

Sphères

ER

Spiro - mode 2D

RPM - mode 2D

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D

Amplitude de déplamcement 2 cm - 10 bins

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

0,46 mL 1,12 mL 2,56 mL 5,49 mL 10,94 mL 26,82 mL

Sphères

ER

Spiro - mode 2D

RPM - mode 2D

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D


-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

0,46 mL 1,12 mL 2,56 mL 5,49 mL 10,94 mL 26,82 mL

Sphères

ER

Spiro - mode 2D

Rpm - mode 2D

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D


-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

0,46 mL 1,12 mL 2,56 mL 5,49 mL 10,94 mL 26,82 mL

Sphères

ER

Spiro - mode 2D

RPM - mode 2D

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D

Figure 75 Comparaison des ER sur l'activité volumique maximale obtenue à partir d'acquisitions 4D (découpage temporel de 8 bins - figures A et B - et 10 bins – figures C et D) avec le spiromètre et le RPM, pour les modes 2D et 3D, pour une amplitude de déplacement de 2 cm (figures A et C) et de 3cm (figures B et D). Les croix rouges signifient que la sphère n’a pas été détectée sur l’image.

A

B

C

D

×

× ×

×

Chapitre 3


164

c. Rapport signal / bruit

Nous avons étudié l’influence du dispositif de synchronisation sur la valeur du rapport signal sur bruit

(RSB) observé à l’intérieur des sphères.

StdDév

sphèreladansmoyenneAvbruitsursignalRapport

.=

Équation 26: Calcul du rapport signal sur bruit.

Les valeurs des rapports signal sur bruit pour des acquisitions 4D (en mode 2D et 3D) réalisées avec le

SpiroDynr’X et le système RPM sont regroupées dans les graphiques ci-dessous. Les valeurs

présentées sont des moyennes des RSB pour des acquisitions du fantôme présentant un mouvement de

2 et 3 cm.

RPM - mode 2D

0 10 20 30 400

1

2

3

4

5

Diamètre des sphères (mm)

Rap

po

rt s

ign

al /

Bru

it

Spiromètre - mode 2D

0 10 20 30 400

1

2

3

4

56 bins

8 bins

10 bins


Rap

po

rt s

ign

al /

Bru

it

RPM - mode 3D

0 10 20 30 400

1

2

3

4

5


Rap

po

rt s

ign

al /

Bru

it

Spiromètre - mode 3D

0 10 20 30 400

1

2

3

4

56 bins

8 bins

10 bins


Rap

po

rt s

ign

al /

Bru

it

Figure 76: Expression du rapport signal sur bruit en fonction du diamètre des sphères et du découpage temporel.

Nous remarquons que globalement le rapport signal sur bruit suit la même évolution que ce soit pour

les acquisitions avec le RPM ou le SpiroDynr’X.

Chapitre 3


165

Par contre, ce rapport signal sur bruit est meilleur pour les acquisitions en mode 3D par rapport à

celles réalisées en mode 2D. Cette observation va dans le sens de nos résultats précédents.

d. Etude du seuil idéal

i. Pourquoi étudier le seuil idéal ?

Avant de présenter les résultats concernant l’étude du seuil idéal, il est intéressant de démontrer

l’importance d’utiliser des seuils adaptés pour la définition des volumes.

La courbe présentée ci-dessous a été obtenue à partir d’acquisitions du fantôme PTW, sans

mouvement. Nous avons appliqué des seuils de valeur croissante pour déterminer les volumes.

La figure 77 présente la relation entre le volume réel des sphères et le volume mesuré, selon le seuil

appliqué.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 5 10 15 20 25 30

Volume réel des sphères (mL)

Volu

me

mes

uré

(m

L)

Seuil 20% Seuil 25% Seuil 30%

Seuil 35% Seuil 40% Seuil 45%

Figure 77: Variation des volumes mesurés en fonction du seuil appliqué.

Nous pouvons constater que dans les cas de petites sphères, une variation de seuil idéal de 10% peut

entraîner des variations pouvant aller jusqu’à 100% au niveau des volumes détectés, d’où l’importance

d’appliquer des seuils adaptés. Par exemple, pour la sphère 2 de 1,12 mL, si l’on applique un seuil de

45% le volume mesuré se situe aux alentours de 1 mL alors qu’avec un seuil de 35% ce dernier est

d’environ 2 mL.

Chapitre 3


166

ii. Seuil idéal obtenu à partir des acquisitions réalisées avec le RPM et le

spiromètre.

Nous avons mesuré les seuils idéaux à partir des acquisitions synchronisées à la respiration grâce au

RPM et au SpiroDynr’X, pour des amplitudes de mouvement de 1, 2 et 3 cm et pour divers

découpages temporels (6, 8 et 10 bins). Nous rappelons qu’il nous était impossible de réaliser des

acquisitions 4D avec le SpiroDynr’X pour des amplitudes de mouvement inférieures à 2 cm.

De plus, nous ne présentons ici que les valeurs des seuils idéaux pour des acquisitions en mode 3D, le

mode 2D ayant été écarté pour la réalisation d’examens TEP 4D.

L’ensemble des résultats est présenté dans la figure 78 page 167.

Nous constatons que :

- La variation du seuil idéal en fonction du diamètre des sphères, de l’amplitude de mouvement

et du découpage temporel suit la même tendance que ce soit pour les acquisitions 4D réalisées

avec le spiromètre ou le système RPM.

- La valeur du seuil idéal est inversement proportionnelle au diamètre des sphères.

- La valeur du seuil idéal a tendance à augmenter légèrement lorsque l’amplitude de

déplacement augmente.

- Il n’y a pas d’influence du découpage temporel sur la valeur du seuil idéal.

- Le seuil idéal pour la plus petite sphère est très élevé, il varie entre 50 et 60% de l’activité

volumique maximale.

- Pour les 4 sphères de diamètre plus important, ce seuil est toujours situé entre 20 et 30% et il

est souvent aux alentours de valeur 25%.

Chapitre 3


167

RPM - mode 3D - 1cm

0 10 20 30 400

10

20

30

40

50

60 6 bins

8 bins

10 bins


Seu

il Id

éal (%

)

RPM - mode 3D - 2cm

0 10 20 30 400

10

20

30

40

50

60 6 bins

8 bins

10 bins


Seu

il Id

éal (%

)

RPM - mode 3D - 3cm

0 10 20 30 400

10

20

30

40

50

60 6 bins

8 bins

10 bins


Seu

il Id

éal (%

)

Spiromètre - mode 3D - 2cm

0 10 20 30 400

10

20

30

40

50

60 6 bins

8 bins

10 bins


Seu

il Id

éal (%

)

Spiromètre - mode 3D - 3cm

0 10 20 30 400

10

20

30

40

50

60 6 bins

8 bins

10 bins


Seu

il Id

éal (%

)

Figure 78: Variation du seuil idéal en fonction du volume des sphères, pour différentes amplitudes de mouvement et pour des acquisitions réalisées avec le système RPM et le SpiroDynr’X.

Chapitre 3


168

Nous venons de présenter l’ensemble des résultats obtenus lorsque le fantôme PTW était soumis à des

mouvements réguliers. Nous allons maintenant présenter les résultats dans le cas de mouvements

irréguliers, en utilisant un courbe respiratoire issue d’un enregistrement de patient.

II. B. 2. Modèle respiratoire irrégulier.

Rappelons que ce modèle est irrégulier dans la fréquence respiratoire, ainsi que dans l’amplitude du

mouvement dont nous avons tout de même pu fixer les la valeur maximale : cette amplitude variera

entre 0 et 3 cm.

Nous présenterons dans un premier temps les images TEP 4D obtenues soit avec le SpiroDynr’X, soit

avec le système RPM. Elles ont été réalisées en mode 3D.

Nous étudierons ensuite l’erreur sur la détermination de l’activité volumique ainsi que sur l’estimation

des volumes, pour les deux séries d’images.

a. Images.

Deux séries d’images sont présentées ci-dessous. Elles ont toutes deux été obtenues avec le fantôme

PTW animé du mouvement dont la courbe a été présentée avec la figure 63 page 143. La première

série (figure 79 page 168) a été obtenue en utilisant le SpiroDynr’X comme dispositif de

synchronisation ; la deuxième série (figure 80 page 180) a été réalisée grâce au RPM.

Nous pouvons remarquer que les images TEP 4D provenant des acquisitions avec le RPM ont

tendance à donner des volumes plus déformés par rapport aux acquisitions avec le SpiroDynr’X.

Figure 79: Images TEP 4D réalisées avec le SpiroDynr’X, avec un découpage temporel de 6 bins. Chaque image correspond à un rendu 3D de chaque bin.

Chapitre 3


169

Figure 80: Images TEP 4D réalisées avec le système RPM, avec un découpage temporel de 6 bins. Chaque image correspond à un rendu 3D de chaque bin.

b. Erreur relative de la mesure d'activité volumique maximale.

Nous avons représenté dans les figures suivantes les variations d’erreur relative sur la mesure de

l’activité volumique maximale, pour des acquisitions TEP 4D réalisées avec le SpiroDynr’X et le

système RPM, découpées en 6, 8 et 10 bins.

6 bins

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

0,46

mL

1,12

mL

2,56

mL

5,49

mL

10,94

mL

26,82

mL

Sphère

ER

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D

Chapitre 3


170

8 bins

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

0,46

mL

1,12

mL

2,56

mL

5,49

mL

10,94

mL

26,82

mL

Sphère

ER

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D

10 bins

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

0,46

mL

1,12

mL

2,56

mL

5,49

mL

10,94

mL

26,82

mL

Sphère

ER

Spiro - mode 3D

RPM - mode 3D

Figure 81 : Comparaison des ER sur l’activité volumique maximale obtenue à partir d’acquisitions TEP 4D (en mode 3D), avec des découpages temporels de 6, 8 et 10 bins, pour des cycles irréguliers.

Nous pouvons constater que les erreurs obtenues se montrent très semblables à celles obtenues lorsque

le fantôme était soumis à des mouvements sinusoïdaux réguliers. Cependant, dans ce cas là, les

résultats obtenus avec le RPM sont équivalents à ceux réalisés avec le SpiroDynr’X.

Chapitre 3


171

c. Mesure des volumes.

Les coefficients de recouvrement de l’activité volumique maximale ont été calculés en appliquant la

formule générale des coefficients de recouvrement aux mesures des volumes (équation 27).

théoriqueVolume

mesuréVolumeCRVVolumecouvrementtCoefficien ==Re

Équation 27: Calcul des Coefficients de Recouvrement des Volumes (CRV).

Le volume mesuré est extrait des acquisitions TEP 4D et correspond au volume visuel : nous avons

délinéé l’ensemble du volume en diminuant le seuil jusqu’à ce que le contour englobe la totalité du

volume visible.

Nous avons rapporté les résultats des CRV obtenus avec des acquisitions réalisées avec le

SpiroDynr’X et le système RPM dans la figure ci-dessous :

6 bins

0 10 20 300.0

0.5

1.0

1.5

2.0RPM

Spiromètre

Volume des sphères (mL)

CR

des

volu

mes

8 bins

0 10 20 300.0

0.5

1.0

1.5

2.0RPM

Spiromètre


CR

des

volu

mes

10 bins

0 10 20 300.0

0.5

1.0

1.5

2.0RPM

Spiromètre


CR

des

volu

mes

Figure 82: Comparaison des coefficients de corrélation des volumes pour des acquisitions TEP 4D réalisées avec le RPM et avec le SpiroDynr'X.

Chapitre 3


172

Les valeurs des CRV varient, pour les acquisitions réalisées avec le système RPM entre 0,5 pour les

plus petites sphères et 1,5 pour les sphères de diamètre plus important. Pour des acquisitions avec le

SpiroDynr’X ces mêmes valeurs fluctuent entre 0,5 et 1,2.

Les résultats ci-dessus semblent confirmer ce que nous avions déduit des images des figures 79 et 80 :

les volumes sont mieux estimés pour les acquisitions avec le SpiroDynr’X par rapport à celles avec le

RPM.

Chapitre 3


173

III - Discussion et conclusion.

Nous avons étudié dans ce chapitre la synchronisation respiratoire sur un montage expérimental

proche de la clinique, avec en particulier des simulations de cycles respiratoires réguliers et irréguliers.

Les acquisitions TDM 4D ont été réalisées avec le système RPM et les données TEP 4D ont été

acquises soit avec le SpiroDynr’X, soit avec le RPM. Etant donné que nous avions validé l’utilisation

du mode liste pour des acquisitions TEP 4D, les données présentées ici ont toutes été acquises en

mode liste.

Le but était de définir un protocole que nous pourrions appliquer pour la réalisation d’images TEP 4D

en clinique.

Le montage expérimental utilisé ici permet d’étudier la synchronisation respiratoire en prenant en

compte les paramètres suivants:

- Pour plusieurs tailles de sphères, de 10 mm (0,46 mL) à 37 mm (26,82 mL) de diamètre,

qui couvrent la gamme principale de volumes des tumeurs pulmonaires que nous avons

observés dans l’étude sur les 92 patients (cf. figure 48 page 101).

- En présence de bruit de fond qui est inévitable en routine clinique. Il est responsable du

bruit dans les images ainsi que d’une perte de contraste. Comme nous l’avons déjà

expliqué, le bruit de fond joue également un rôle dans l’effet de volume partiel, plus

particulièrement pour le « spill-in » (cf. chapitre 1 page 44).

- Sur des modèles de cycles réguliers et irréguliers. Nous avons utilisé un modèle de

respiration irrégulière car il a été mis en évidence que dans ces cas là il existait un

décalage de phase plus important entre le mouvement de la tumeur et la variation de

l’amplitude du thorax, par rapport à la variation du volume pulmonaire (Hoisak et al.,

2004, Rietzel et al., 2005). Nous voulions étudier les conséquences de ce décalage de

phase car rappelons par exemple que selon Ionascru un décalage de 0,6 secondes se traduit

par une erreur dans l’estimation du positionnement de la tumeur de l’ordre de 5 mm

(Ionascru et al., 2007), ceci se traduisant au final par une mauvaise qualité d’image (aspect

visuel, quantification du signal et estimation des volumes).

- Avec deux dispositifs de synchronisation respiratoire : le système RPM, dispositif de

référence dans la plupart des publications, ainsi qu’un prototype du SpiroDynr’X adapté

pour la synchronisation respiratoire.

Chapitre 3


174

Nous avons dans un premier temps confirmé les résultats obtenus dans le chapitre 2, sur un plus grand

nombre de taille de sphère plongées dans du bruit de fond: nous recommandons d’utiliser une

imagerie TEP synchronisée à la respiration lorsque l’amplitude de déplacement est supérieure

au rayon de la sphère (ou de la tumeur), que ce soit en mode 2D ou 3D.

Dans un second temps, nous avons comparé les activités volumiques et les volumes obtenus pour les

acquisitions 4D obtenues grâce au système RPM et au SpiroDynr’X.

Nous avons fait le choix de comparer l’activité volumique maximale tout en sachant que cette dernière

serait beaucoup plus sensible au bruit que l’activité volumique moyenne, ceci étant d’autant plus

marqué pour les acquisitions 4D (Vines et al., 2007). Ils ont en effet mis en évidence pour des

acquisitions TEP 4D de sphères de diamètres croissants une surestimation et une dispersion des CR

basés sur l’utilisation de l’Av maximale, par rapport aux CR basés sur les Av moyennes. Cependant,

l’utilisation de la valeur maximale donne des valeurs constantes quel que soit le volume définissant la

région d’intérêt, ce qui n’est pas le cas pour la valeur moyenne. L’intérêt d’utiliser la valeur d’intensité

maximale est très bien reconnu dans la littérature et ce, depuis longtemps (Hoffman et al., 1979,

Kessler et al., 1984, Keyes et al., 1995). De plus, la détermination de l’activité volumique moyenne

impose de définir les volumes, ce qui est une difficulté supplémentaire dans les cas d’acquisitions en

mouvement. (Park et al., 2008)

Nous allons tout d’abord discuter les résultats obtenus concernant l’estimation de l’activité volumique.

Ensuite nous verrons les résultats sur la définition des volumes.

1. Estimation de l’activité volumique,

a. Influence de la taille des sphères et du mode d’acquisition 2D ou 3D.

La sous-estimation de l’activité maximale pour des sphères de diamètre inférieur à 17 mm peut être

expliquée en partie avec l’effet de volume partiel.

Soret et al. recommandent en effet d’appliquer une correction de l’effet de volume partiel pour des

sphères de diamètre inférieur à 20 mm, lorsque la résolution spatiale des images TEP reconstruites est

égale à 6,5 mm (Soret et al., 2002).

Encore une fois, ceci va dans le sens des résultats de Kadrmas et al. qui ont montré que la sensibilité

de détection des tomographes chute pour les sphères de diamètre inférieur à 15 mm (Kadrmas et al.,

2002).

Chapitre 3


175

Comme nous l’avons déjà dit, cette sous estimation est un peu plus marquée pour les données réalisées

en mode 3D, ceci pour les 2 plus petites sphères qui ont des volumes de 0,46 mL et 1,12 mL.

Si l’on se réfère au tableau décrivant la répartition des tumeurs pulmonaires selon leur volume

(cf. figure 48 page 101), nous constatons que sur les 92 patients, seulement 4 présentent des tumeurs

pulmonaires de volume entre 0 et 2 mL. Ceci nous amène donc à considérer que cette sous évaluation

de l’Av maximale pour des tumeurs de volume inférieur à 2 mL n’aurait pas une répercussion trop

importante en clinique, puisque qu’elle ne concerne que 4% des patients pour lesquels de toutes façons

les mesures quantitatives seraient prises en défaut.

La surestimation de l’activité volumique maximale que nous avons observée pour les sphères de

diamètre supérieur à 17 mm a déjà été rapportée dans la littérature : non seulement la valeur du pixel

maximal augmente avec la taille de lésion, mais aussi avec le bruit qui est plus important dans les

images 4D (Boellard et al., 2004). Comme nous l’avons déjà dit, le bruit augmente dans les images

TEP 4D car le classement des évènements dans plusieurs bins entraîne une diminution de la statistique

de comptage à l’intérieur d’un bin.

Cette surestimation est d’autant plus importante pour les acquisitions en mode 2D : en effet nous

avons mis en évidence des surestimations d’Av pour les plus grosses sphères pouvant aller jusqu’à

110% en mode 2D, par comparaison à 22% en mode 3D. Une fois de plus, il semblerait que les

données TEP synchronisées à la respiration acquises en mode 2D souffrent plus du bruit que les celles

acquises en mode 3D.

Park et al. ont également mis en évidence une surestimation de l’activité volumique maximale sur des

acquisitions TEP 4D réalisées en mode 2D, pour des sphères de diamètre supérieur ou égal à 22 mm :

ils ont réalisé une étude à partir d’un montage expérimentale semblable au notre (fantôme PTW +

plate-forme mobile + système RPM) et ont acquis des images TEP 4D en mode 2D. Les coefficients

de recouvrement pour les plus grosses sphères peuvent aller jusqu’à 1,5 (Park et al., 2008). Ils ont mis

en évidence qu’il était possible d’améliorer les CR en augmentant le taux de comptage, en faisant des

pas d’acquisition de 20 minutes. Nous ne pensons pas que cette durée d’acquisition soit compatible

avec la clinique.

En prenant en compte ces erreurs relativement élevées pour les acquisitions réalisées en mode 2D par

rapport à celles en mode 3D et sachant que les erreurs les plus importantes pour le mode 3D

concernent un faible pourcentage des volumes tumoraux rencontrés en clinique (4%), nous avons

donc décidé d’utiliser le mode 3D pour l’acquisition des données TEP synchronisées à la

respiration, quel que soit le volume des tumeurs.

Chapitre 3


176

Notre décision est confirmée par les résultats exposés dans le tableau 18 page 160 où nous avons

constaté, pour les enregistrements en mode 3D que la synchronisation à la respiration permettait

d’améliorer les CR par rapport aux CRmouvNS, lorsque nous étions dans le domaine d’utilisation du 4D.

De plus, le rapport signal sur bruit s’est montré meilleur pour des acquisitions en mode 3D, par rapport

au mode 2D (cf. figure 76 page 164).

b. Influence du binning.

Comme nous l’avons déjà expliqué, en théorie, le choix du nombre de bins par cycle dépend d’un

compromis entre une bonne statistique de comptage, ce qui sous entend un faible nombre de bins et

une bonne définition de volumes, c'est-à-dire un nombre de bins plus élevé.

Nous avons constaté que dans la plupart des acquisitions, un découpage du cycle respiratoire en 6 bins

donnait les meilleurs résultats en termes de quantification du signal.

Ce résultat est très semblable à celui de Park et al. qui ont étudié différents découpages de cycles (2, 5,

10 et 20 bins) et qui ont recommandé d’utiliser un binning de 5 (Park et al., 2008).

Nous utiliserons donc un découpage de 6 bins par cycle pour réaliser les acquisitions TEP

synchronisées à la respiration.

c. Influence du dispositif de synchronisation.

Nous avons mis en évidence que les erreurs dans l’estimation de l’activité étaient légèrement plus

faibles lorsque les acquisitions étaient réalisées grâce au SpiroDynr’X, pour les acquisitions à partir de

mouvements réguliers.

De plus, la détection semble être légèrement meilleure avec le SpiroDynr’X, car la plus petite sphère

n’est jamais détectée avec le RPM pour des acquisitions en mode 2D, contrairement au Spirodynr’X

avec lequel il est possible de la mettre en évidence.

En l’état des connaissances actuelles que nous avons sur les 2 systèmes, forcément limitées pour des

raisons de confidentialité industrielle, nous ne pouvons seulement émettre qu’une hypothèse

expliquant ce résultat : l’échantillonnage des signaux du spiromètre est plus élevé (Fréquence =

100 Hz), par rapport à celle du RPM (Fréquence = 30 Hz), ce qui pourrait entraîner une datation plus

précise des données TEP 4D.

Chapitre 3


177

Nous ne pouvons pas généraliser le résultat obtenu en affirmant que le SpiroDynr’X donne des images

plus précises que le RPM, nous pouvons seulement en déduire que la quantification des données

TEP 4D obtenues avec le SpiroDynr’X est au moins de qualité équivalente à celle obtenue avec le

système RPM, validé pour une utilisation en routine clinique.

d. Influence de la nature des cycles respiratoires.

Contrairement à ce que nous attendions, nous n’avons pas mis en évidence d’influence du cycle

respiratoire sur les erreurs dans la mesure d’activité. Cependant, nous n’étions pas capables de

reproduire le découplage de phase se produisant chez les patients, entre le signal du RPM et les

mouvements de la tumeur. Comme nous avons déjà expliqué dans le chapitre 1, ces respirations

irrégulières chez les patients peuvent être causées par :

- la relaxation du patient au cours de l’examen d’imagerie

- des modifications de respiration qui deviendra soit un peu plus abdominale ou thoracique

- des changements de contraction des muscles squelettiques qui influencent la mesure de la

hauteur abdominale. (Seppenwolde et al., 2002, Rietzel et al., 2005)

De plus, afin de pouvoir détecter un signal avec le SpiroDynr’X, il fallait que le cycle respiratoire du

fantôme passe par la zone de tolérance de la ligne de base, à la fin de chaque expiration, donc nous

avons fait en sorte de sélectionner un signal respiratoire de patient adapté à cela. Ceci représente donc

une situation relativement favorable, sans très grandes irrégularités du cycle.

2. Détermination et l’estimation des volumes,

Nous avons pu mettre en évidence une tendance semblable en ce qui concerne la variation du seuil

idéal pour des données issues du SpiroDynr’X ou du système RPM, pour un rapport sphère/bruit de

fond égal à 20. Les résultats présentés sont uniquement issus d’acquisitions en mode 3D, étant donné

que nous avions écarté le mode 2D pour la réalisation d’images synchronisées à la respiration.

Pour les amplitudes de mouvement de 1, 2 et 3 cm, le seuil idéal varie entre 20 et 30% pour les

sphères de volume supérieur à 2,56 mL, et il tend préférentiellement vers 25%.

Pour les 2 plus petites sphères, ce seuil est plus élevé, avec un seuil situé entre 50 et 60% pour la

sphère de 0,46 mL et entre 30 et 40% pour la sphère de 1,12 mL (cf. figure 78 page 167).

Chapitre 3


178

Cette observation démontrant que globalement le seuil idéal est inversement proportionnel au diamètre

de la sphère à délinéer est concordante avec les résultats de Yaremko et al. (Yaremko et al., 2005).

En effet, les voxels d’intensité maximale ont tendance à se localiser au centre de la sphère, les voxels

périphériques étant soumis à l’effet de volume partiel. Un seuil élevé sera associé à un volume délinéé

petit, un seuil faible, se trouvera associé à un volume délinéé plus important.

Yaremko et al. ont également mis en évidence que le seuil idéal des acquisitions 4D était plus bas que

pour des acquisitions en statique. Nous confirmons ce résultat car notre équipe a réalisé une étude sur

le fantôme PTW sans mouvement et a déterminé un seuil idéal de 40% d’activité volumique maximale

pour les acquisitions en mode 3D (Dygai et al., 2006).

Les résultats présentés ici ne nous permettent que de préconiser l’utilisation d’un seuil idéal de 25%

pour des volumes supérieurs à 2,5 mL, à condition que le rapport tumeur/bruit de fond se situe

aux alentours de 20. En effet, il a été démontré à plusieurs reprises dans la littérature que le seuil

idéal était dépendant du bruit de fond dans lequel étaient situées les sphères (Erdi et al., 1997,

Daisne et al., 2003).

Concernant l’étude de l’estimation « visuelle » des volumes que nous avons menée sur les images du

fantôme présentant des cycles irréguliers, nous avons obtenu de meilleurs résultats avec le

SpiroDynr’X, ceci se traduisant par de meilleurs coefficients de recouvrement des volumes. Cette

observation pourrait elle aussi être liée à la fréquence d’échantillonnage du signal qui permettrait une

meilleure prise en compte des mouvements, ce qui se traduirait sur l’image par des volumes moins

distendus. La synchronisation la respiration à l’aide du SpiroDynr’X a montré des résultats

encourageants en ce qui concerne la définition des volumes.

Pour finir, nous avons entrepris une étude sur l’influence de la correction d’atténuation réalisée à partir

des images TDM synchronisées à la respiration grâce au système RPM. Les résultats que nous n’avons

pas montrés ici car non significatifs, n’ont montré aucune différence entre les images TEP corrigées de

l’atténuation avec les images TDM ou TDM 4D. Ceci est lié à notre milieu atténuant qui est homogène

dans le fantôme PTW car il est uniquement composé d’eau. Une observation semblable a été rapportée

par Park et al. (Park et al., 2008)

Chapitre 3


179

Le travail présenté dans cette section a prouvé la faisabilité d’images TEP synchronisées à la

respiration grâce au SpiroDynr’X.

Nous avons également démontré une bonne estimation de la mesure d’activité volumique ainsi

que des volumes à partir des images 4D réalisées avec ce dispositif.

Pour conclure, nous recommandons la synchronisation respiratoire en TEP lorsque le

déplacement de la tumeur est supérieur à son rayon.

Le protocole d’acquisition des images TEP 4D que nous avons défini est le suivant :

- Acquisitions en mode 3D avec enregistrement mode liste

- Durée d’acquisition par champ de vue : 10 minutes

- Découpage du cycle respiratoire en 6 bins.

Conclusion générale et perspectives

Conclusion générale

183

Le travail présenté ici avait pour objectif de définir les bases méthodologiques permettant la mise en

place de la synchronisation respiratoire en TEP-TDM, en utilisant un spiromètre comme dispositif de

synchronisation.

Cette étude s’est déroulée en deux temps.

Dans le chapitre 2, nous avons étudié des paramètres pouvant avoir une influence sur la quantification

du signal des images TEP 4D. Le but dans cette section était de définir un protocole expérimental qui

serait ensuite utilisé pour réaliser la comparaison des dispositifs de synchronisation dans le chapitre 3.

Le point de départ de notre étude a consisté à extraire des informations pertinentes d’une série de 92

examens TEP-TDM de patients présentant des cancers broncho-pulmonaires. Les résultats obtenus,

complétés avec des données de la littérature nous ont permis de développer un premier montage

expérimental : ce modèle relativement simple était composé du fantôme Quasar, muni de deux inserts

animés d’un mouvement régulier et présentant des sphères remplissables de 2 mL et 14 mL, sans bruit

de fond.

Ce montage nous a permis de tirer quelques enseignements clairs. Les résultats principaux que nous

pouvons retenir sont les suivants :

- La synchronisation respiratoire est nécessaire lorsque le déplacement de la tumeur est

supérieur à son rayon.

- Les acquisitions TEP 4D en mode liste sont fiables et reproductibles.

Dans un second temps, nous avons amélioré le fantôme afin d’étudier l’influence du bruit de fond, de

la régularité du cycle respiratoire et de la taille des sphères sur la mesure de l’Av ainsi que sur la

détermination des volumes..

Nous avons également déterminé, en collaboration avec la société Dyn’R et GEHC, les

caractéristiques du prototype du SpiroDynr’X modifié de façon à être connectable à notre dispositif

TEP.

Nous avons ensuite développé un montage permettant de synchroniser un fantôme, présentant les

caractéristiques définies au préalable dans le chapitre 2, avec le dispositif RPM et le SpiroDynr’X.

Conclusion générale.

184

Nous pouvons retenir du chapitre 3 les éléments suivants :

- La faisabilité de la synchronisation respiratoire en TEP avec le SpiroDynr’X est confirmée

- Quelque soit le dispositif de synchronisation utilisé, les acquisitions synchronisées à la

respiration acquises en mode 2D entraînent des erreurs dans l’estimation de l’activité

volumique assez conséquentes par rapport à celles rencontrées en mode 3D, ce qui nous a

amenés à abandonner l’utilisation du mode 2D pour la synchronisation respiratoire en TEP.

- Les acquisitions réalisées avec un binning de 6 entraînent une meilleure quantification du

signal, par rapport à un binning de 8 ou de 10, ceci indépendamment du dispositif de

synchronisation respiratoire utilisé.

- Pour un rapport sphère/bruit de fond de 20, le seuil idéal à appliquer tend vers 25% pour des

sphères de diamètre supérieur à 17 mm. Un travail reste à réaliser pour faire varier ce rapport

sphère/ bruit de fond, afin d’étudier son influence sur la valeur du seuil idéal.

- Les erreurs d’estimation de l’activité volumique et de détermination des volumes sont moins

importantes pour les données TEP 4D réalisées avec le SpiroDynr’X, par rapport au système

RPM. Il est encore trop tôt pour en déduire la supériorité d’un système par rapport à l’autre

pour la prise en compte des mouvements respiratoires en TEP-TDM. Cependant, les résultats

obtenus avec le SpiroDynr’X sont encourageants pour la suite du projet COHERENCE,

puisqu’ils présentent des facultés au moins équivalentes à celles du RPM pour l’estimation de

l’activité volumique et la détermination des volumes.

Pour conclure, l’ensemble de ce travail nous a conduits à développer un banc d’essai pour la validation

et l’optimisation de la technique de synchronisation respiratoire.

De plus, nous pouvons retenir que cette étude a permis de développer une collaboration privilégiée

avec les industriels, collaboration sans laquelle ce travail n’aurait pu être réalisé.

Perspectives

185

La perspective la plus évidente et la plus rapidement réalisable est la continuation du travail déjà

commencé sur la segmentation des volumes tumoraux en acquisition 4D : il sera très intéressant

d’étudier la variation du seuil idéal en fonction du rapport sphère / bruit de fond. Nous avons vu que

les seuils idéaux des acquisitions TEP 4D étaient plus bas que ceux que nous avions déterminé pour

des acquisitions en statique (25% versus 40% de l’activité volumique maximale). De plus, en parallèle

de ce travail sur le seuillage, il sera possible de valider les résultats concernant l’estimation de

l’activité volumique et le binning, sur différentes gammes de rapport sphère / bruit de fond.

Dans un second temps, une adaptation du fantôme PTW doit être envisagée de façon à ce qu’il

présente des densités variables, pour permettre une étude de la correction d’atténuation à partir

d’images TDM 4D. Nous avons déjà souligné le fait qu’avec le fantôme PTW, il était impossible de

mettre en évidence un apport de la correction d’atténuation avec un TDM 4D, par rapport à un TDM

classique. En effet, le fantôme est rempli d’eau, de densité égale à 1, et comprend des sphères en

PPMA (densité égale à 1,17) également remplies d’eau. La carte d’atténuation de ce fantôme est donc

homogène et il est difficile de mettre en évidence si une meilleure concordance spatiale entre les

données TEP et TDM entraîne une meilleure prise en compte de l’atténuation.

Il serait donc intéressant d’introduire des zones de densités comprises entre 0,1 et 1,9 (gamme des

densités allant du poumon à l’os dense) dans lesquelles il serait possible d’injecter du 18

F-FDG. Ces

résultats pourraient être comparés avec le travail précédemment réalisé par notre équipe et présenté en

annexe 3.

Il est prévu que deux stagiaires de master 2ème

année recherche fassent un travail sur ces deux premiers

points.

La prochaine étape du projet COHERENCE consiste à réaliser la synchronisation du SpiroDynr’X

avec le TDM. En effet, dans ce travail nous n’avons pu étudier que la synchronisation respiratoire en

TEP avec le prototype du SpiroDynr’X, les données TDM 4D ayant été réalisées avec le système

RPM. Il faut souligner que la connexion du SpiroDynr’X au TDM est relativement différente de celle

de la TEP : en effet, pour la synchronisation respiratoire en TEP nous avons vu que le SpiroDynr’X,

tout comme le système RPM, envoie une impulsion par cycle respiratoire, à la fin de l’inspiration.

Perspectives

186

Pour le TDM, le signal parcourt le chemin en sens inverse : en effet, c’est le TDM qui envoie des

informations au dispositif de synchronisation (état ON/OFF des RX, déplacements de table, amplitude

du signal étudié). La société ISP travaille actuellement sur l’interface du SpiroDynr’X avec le TDM.

L’obtention d’images TDM 4D permettra de poursuivre le projet COHERENCE, selon son axe 2 qui

consiste en la formation de données TEP affranchies des artéfacts causés par les mouvements

respiratoires. Cet axe de projet porté par l’IRIT a pour but d’utiliser les informations volumétriques

fournies par le SpiroDynr’X afin de classer les images TEP et TDM dans des bins différents. Les

données ne seront donc plus reclassées en fonction d’un pourcentage de phase de cycle respiratoire,

mais en fonction d’un niveau de volume courant.

De plus, un travail de recalage des données TEP 4D par rapport à un bin de référence sera réalisé, afin

d’obtenir une seule image somme qui présentera donc une meilleure statistique de comptage.

Enfin, une étude clinique sur patient est planifiée afin d’évaluer l’impact de la synchronisation

respiratoire en TEP-TDM sur la l’amélioration du diagnostic ainsi que pour la définition des volumes

cibles. Elle sera réalisée dans un premier temps avec le dispositif RPM puis elle sera implémentée

pour le SpiroDynr’X.

Références bibliographiques

Références bibliographiques.

Abdelnour AF, Nehmeh SA, Pan T et al. Phase and amplitude binning for 4D-CT imaging. Phys Med

Biol 2007; 52:3515-29.

Allen AM, Siracuse KM, Hayman JA, Balter JM. Evaluation of the influence of breathing on the

movement and modeling of lung tumors. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2004; 58:1251-7.

Ashamalla H, Rafla S, Parikh K et al. The contribution of integrated PET/CT to the evolving

definition of treatment volumes in radiation treatment planning in lung cancer. Int J Radiat Oncol Biol

Phys 2005; 63:1016-23.

Bachaud JM, Marre D, Dygai I et al. [The impact of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission

tomography on the 3D conformal radiotherapy planning in patients with non-small cell lung cancer].

Cancer Radiother 2005; 9:602-9.

Bailey D.L., Karp J.S., Surti S. Physics and instrumentation in PET. Positron emission tomography.

Basic science and clinical practice. Springer, 2003: 41-67.

Balter JM, Lam KL, McGinn CJ, Lawrence TS, Ten Haken RK. Improvement of CT-based treatment-

planning models of abdominal targets using static exhale imaging. Int J Radiat Oncol Biol Phys 1998;

41:939-43.

Baud L. Physiologie respiratoire. La ventilation. 2003.

Beddar AS, Kainz K, Briere TM et al. Correlation between internal fiducial tumor motion and external

marker motion for liver tumors imaged with 4D-CT. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2007; 67:630-8.

Bergström M., Eriksson L., Bohm C., Blomqvist G., Litton J. Correction for Scattered Radiation in a

Ring Detector Positron Camera by Integral Transformation of the Projections. J Comput Assist

Tomogr 1983; 7:42-50.

Bettinardi V, Mancosu P, Danna M et al. Two-dimensional vs three-dimensional imaging in whole

body oncologic PET/CT: a Discovery-STE phantom and patient study. Q J Nucl Med Mol Imaging

2007; 51:214-23.

Boellaard R, Krak NC, Hoekstra OS, Lammertsma AA. Effects of noise, image resolution, and ROI

definition on the accuracy of standard uptake values: a simulation study. J Nucl Med 2004; 45:1519-

27.

Borst GR, Belderbos JS, Boellaard R et al. Standardised FDG uptake: a prognostic factor for

inoperable non-small cell lung cancer. Eur J Cancer 2005; 41:1533-41.

Boucher L, Rodrigue S, Lecomte R, Benard F. Respiratory gating for 3-dimensional PET of the

thorax: feasibility and initial results. J Nucl Med 2004; 45:214-9.


Bradley J, Thorstad WL, Mutic S et al. Impact of FDG-PET on radiation therapy volume delineation

in non-small-cell lung cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2004; 59:78-86.

Bradley JD, Perez CA, Dehdashti F, Siegel BA. Implementing biologic target volumes in radiation

treatment planning for non-small cell lung cancer. J Nucl Med 2004; 45 Suppl 1:96S-101S.

Bundschuh RA, Martinez-Moeller A, Essler M et al. Postacquisition detection of tumor motion in the

lung and upper abdomen using list-mode PET data: a feasibility study. J Nucl Med 2007; 48:758-63.

Bundschuh RA, Martinez-Moller A, Essler M et al. Local motion correction for lung tumours in

PET/CT--first results. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2008; 35:1981-8.

Burger C, Goerres G, Schoenes S et al. PET attenuation coefficients from CT images: experimental

evaluation of the transformation of CT into PET 511-keV attenuation coefficients. European Journal

of Nuclear Medicine and Molecular Imaging 2002; 29:922-7.

Buvat I. Quantification en tomographie d'émission de positons. [Janvier 2005]. 2005.

Ref Type: Data File

Buvat I. Les limites du SUV. Médecine nucléaire 2007; 31:165-72.

Buvat I. La reconstruction tomographique. [Mars 2009]. 2009.

Cerfolio RJ, Bryant AS, Winokur TS, Ohja B, Bartolucci AA. Repeat FDG-PET after neoadjuvant

therapy is a predictor of pathologic response in patients with non-small cell lung cancer. Ann Thorac

Surg 2004; 78:1903-9.

Chen QS, Weinhous MS, Deibel FC, Ciezki JP, Macklis RM. Fluoroscopic study of tumor motion due

to breathing: facilitating precise radiation therapy for lung cancer patients. Med Phys 2001; 28:1850-6.

Cherry SR, Dahlbom M, Hoffman EJ. 3D PET using a conventional multislice tomograph without

septa. J Comput Assist Tomogr 1991; 15:655-68.

Cherry SR, Woods RP, Hoffman EJ, Mazziotta JC. Improved detection of focal cerebral blood flow

changes using three-dimensional positron emission tomography. J Cereb Blood Flow Metab 1993;

13:630-8.

Cook GJ, Maisey MN, Fogelman I. Normal variants, artefacts and interpretative pitfalls in PET

imaging with 18-fluoro-2-deoxyglucose and carbon-11 methionine. Eur J Nucl Med 1999; 26:1363-

78.

D'Souza WD, Kwok Y, Deyoung C et al. Gated CT imaging using a free-breathing respiration signal

from flow-volume spirometry. Medical Physics 2005; 32:3641-9.

Daisne JF, Sibomana M, Bol A et al. Tri-dimensional automatic segmentation of PET volumes based

on measured source-to-background ratios: influence of reconstruction algorithms. Radiother Oncol

2003; 69:247-50.

Dawood M., Büther F., Stegger L. et al. Optimal number of respiratory gates in positron emission

tomography: A cardiac patient study. Med Phys 2009; 36:1775-84.

Dawood M, Buther F, Lang N, Schober O, Schafers KP. Respiratory gating in positron emission

tomography: a quantitative comparison of different gating schemes. Med Phys 2007; 34:3067-76.


De Dreuille O., Maszelin P., Foehrenbach H., Bonardel G., Gaillard J.F. Principe et technique de la

tomographie par émission de positons (TEP). Radiologie et imagerie médiacale: Principes et

techniques - Radioprotection . 2002.

Dubois F. Reconstruction des images tomographiques par retroprojection filtrée. Revue de l'ACOMEN

1998; 4:92-9.

Dygai-Cochet I., Rives M., Caselles O. et al. TEP-TDM avec injection de produit de contraste pour le

bilan d'extension et la définition des volumes cibles en radiothérapie. Médecine nucléaire 2006; 30:73-

84.

Ekberg L, Holmberg O, Wittgren L, Bjelkengren G, Landberg T. What margins should be added to the

clinical target volume in radiotherapy treatment planning for lung cancer? Radiother Oncol 1998;

48:71-7.

Erdi YE, Mawlawi O, Larson SM et al. Segmentation of lung lesion volume by adaptive positron

emission tomography image thresholding. Cancer 1997; 80:2505-9.

Erdi YE, Rosenzweig K, Erdi AK et al. Radiotherapy treatment planning for patients with non-small

cell lung cancer using positron emission tomography (PET). Radiother Oncol 2002; 62:51-60.

Erdi YE, Nehmeh SA, Pan T et al. The CT motion quantitation of lung lesions and its impact on PET-

measured SUVs. J Nucl Med 2004; 45:1287-92.

Gantet P. Méthodes de reconstruction d'image à partir des projections. 2004.

George R, Vedam SS, Chung TD, Ramakrishnan V, Keall PJ. The application of the sinusoidal model

to lung cancer patient respiratory motion. Med Phys 2005; 32:2850-61.

Giammarile F. TEPet optimisation de la radiothérapie: comment? Quels tracaeurs? Pour quoi faire?

Médecine nucléaire 2007; 31:516-20.

Giraud P, De Rycke Y, Dubray B et al. Conformal radiotherapy (CRT) planning for lung cancer:

analysis of intrathoracic organ motion during extreme phases of breathing. Int J Radiat Oncol Biol

Phys 2001; 51:1081-92.

Giraud P, Grahek D, Montravers F et al. CT and (18)F-deoxyglucose (FDG) image fusion for

optimization of conformal radiotherapy of lung cancers. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2001; 49:1249-

57.

Goerres GW, Kamel E, Heidelberg TN et al. PET-CT image co-registration in the thorax: influence of

respiration. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2002; 29:351-60.

Gregoire V, Haustermans K, Geets X, Roels S, Lonneux M. PET-based treatment planning in

radiotherapy: a new standard? J Nucl Med 2007; 48 Suppl 1:68S-77S.

Gutman F, Gardin I, Delahaye N et al. Optimisation of the OS-EM algorithm and comparison with

FBP for image reconstruction on a dual-head camera: a phantom and a clinical F-18-FDG study.

European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging 2003; 30:1510-9.

Halter G, Buck AK, Schirrmeister H et al. Lymph node staging in lung cancer using [18F]FDG-PET.

Thorac Cardiovasc Surg 2004; 52:96-101.

Haute Autorité de Santé. Evaluation et état des lieux de la Tomographie par Emission de Positons

couplée à la Tomodensitométrie (TEP-TDM). www.has-sante.fr . 2005.


Hoffman EJ, Huang SC, Phelps ME. Quantitation in positron emission computed tomography: 1.

Effect of object size. J Comput Assist Tomogr 1979; 3:299-308.

Hoisak JD, Sixel KE, Tirona R, Cheung PC, Pignol JP. Correlation of lung tumor motion with external

surrogate indicators of respiration. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2004; 60:1298-306.

Iatrou M., Manjeshwar R.M., Ross S.G., Thielemans K., Stearns C.W. 3D implementation of Scatter

Estmimation in 3D PET. IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record 2006;2142-5.

Ionascu D, Jiang SB, Nishioka S, Shirato H, Berbeco RI. Internal-external correlation investigations of

respiratory induced motion of lung tumors. Med Phys 2007; 34:3893-903.

Jaskowiak CJ, Bianco JA, Perlman SB, Fine JP. Influence of reconstruction iterations on 18F-FDG

PET/CT standardized uptake values. J Nucl Med 2005; 46:424-8.

Kadrmas DJ, Christian PE. Comparative evaluation of lesion detectability for 6 PET imaging

platforms using a highly reproducible whole-body phantom with (22)Na lesions and localization ROC

analysis. J Nucl Med 2002; 43:1545-54.

Kalff V, Hicks RJ, MacManus MP et al. Clinical impact of (18)F fluorodeoxyglucose positron

emission tomography in patients with non-small-cell lung cancer: a prospective study. J Clin Oncol

2001; 19:111-8.

Kawano T, Ohtake E, Inoue T. Deep-inspiration breath-hold PET/CT of lung cancer: maximum

standardized uptake value analysis of 108 patients. J Nucl Med 2008; 49:1223-31.

Keall PJ, Starkschall G, Shukla H et al. Acquiring 4D thoracic CT scans using a multislice helical

method. Phys Med Biol 2004; 49:2053-67.

Keall PJ, Mageras GS, Balter JM et al. The management of respiratory motion in radiation oncology

report of AAPM Task Group 76. Med Phys 2006; 33:3874-900.

Kelloff GJ, Krohn KA, Larson SM et al. The progress and promise of molecular imaging probes in

oncologic drug development. Clin Cancer Res 2005; 11:7967-85.

Kessler RM, Ellis JR, Jr., Eden M. Analysis of emission tomographic scan data: limitations imposed

by resolution and background. J Comput Assist Tomogr 1984; 8:514-22.

Keyes JW, Jr. SUV: standard uptake or silly useless value? J Nucl Med 1995; 36:1836-9.

Kinahan PE, Townsend DW, Beyer T, Sashin D. Attenuation correction for a combined 3D PET/CT

scanner. Medical Physics 1998; 25:2046-53.

Kinahan PE, Hasegawa BH, Beyer T. X-ray-based attenuation correction for positron emission

tomography/computed tomography scanners. Seminars in Nuclear Medicine 2003; 33:166-79.

Komar G, Teras M, Seppanen M et al. Comparison of 2D and 3D performance for FDG PET with

different acquisition times in oncological patients. Nucl Med Commun 2009; 30:16-24.

Kontaxakis G, Strauss LG. Maximum Likehood Algorithms for image Reconstruction in Positron

Emission Tomography. In: Biersack, editor. Radionuclides for Oncology - Current Status and future

Aspects. Athens: MEDITERRA, 1998: 73-106.


Lagerwaard FJ, van Sornsen de Koste JR, Nijssen-Visser MR et al. Multiple "slow" CT scans for

incorporating lung tumor mobility in radiotherapy planning. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2001;

51:932-7.

Lamare F, Cresson T, Savean J et al. Respiratory motion correction for PET oncology applications

using affine transformation of list mode data. Phys Med Biol 2007; 52:121-40.

Lardinois D, Weder W, Hany TF et al. Staging of non-small-cell lung cancer with integrated positron-

emission tomography and computed tomography. N Engl J Med 2003; 348:2500-7.

Lewellen TK. Recent developments in PET detector technology. Phys Med Biol 2008; 53:R287-R317.

Li G, Citrin D, Camphausen K et al. Advances in 4D medical imaging and 4D radiation therapy.

Technol Cancer Res Treat 2008; 7:67-81.

Li G, Arora NC, Xie H et al. Quantitative prediction of respiratory tidal volume based on the external

torso volume change: a potential volumetric surrogate. Phys Med Biol 2009; 54:1963-78.

Lisbona A, Aubert B. Le scanner: Principe - Technologie - Applications. 2002.

Livieratos L, Rajappan K, Stegger L et al. Respiratory gating of cardiac PET data in list-mode

acquisition. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2006; 33:584-8.

Lodge MA, Badawi RD, Gilbert R, Dibos PE, Line BR. Comparison of 2-dimensional and 3-

dimensional acquisition for 18F-FDG PET oncology studies performed on an LSO-based scanner. J

Nucl Med 2006; 47:23-31.

Low DA, Nystrom M, Kalinin E et al. A method for the reconstruction of four-dimensional

synchronized CT scans acquired during free breathing. Med Phys 2003; 30:1254-63.

Lu W, Low DA, Parikh PJ et al. Comparison of spirometry and abdominal height as four-dimensional

computed tomography metrics in lung. Med Phys 2005; 32:2351-7.

Lu W, Parikh PJ, Hubenschmidt JP, Bradley JD, Low DA. A comparison between amplitude sorting

and phase-angle sorting using external respiratory measurement for 4D CT. Med Phys 2006; 33:2964-

74.

Lujan AE, Larsen EW, Balter JM, Ten Haken RK. A method for incorporating organ motion due to

breathing into 3D dose calculations. Med Phys 1999; 26:715-20.

Lujan AE, Balter JM, Ten Haken RK. A method for incorporating organ motion due to breathing into

3D dose calculations in the liver: sensitivity to variations in motion. Med Phys 2003; 30:2643-9.

Mac Manus MP, Wong K, Hicks RJ et al. Early mortality after radical radiotherapy for non-small-cell

lung cancer: comparison of PET-staged and conventionally staged cohorts treated at a large tertiary

referral center. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2002; 52:351-61.

Mah K, Caldwell CB, Ung YC et al. The impact of (18)FDG-PET on target and critical organs in CT-

based treatment planning of patients with poorly defined non-small-cell lung carcinoma: a prospective

study. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2002; 52:339-50.

Mamede M, Higashi T, Kitaichi M et al. [18F]FDG uptake and PCNA, Glut-1, and Hexokinase-II

expressions in cancers and inflammatory lesions of the lung. Neoplasia 2005; 7:369-79.


Martinez-Möller A., Zikic D., Botnar R.M. et al. Dual cardiac-respiratory gated PET: implementation

and results from a feasibility study. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2007; 34 :1447-54.

Mawlawi O, Podoloff DA, Kohlmyer S et al. Performance characteristics of a newly developed

PET/CT scanner using NEMA standards in 2D and 3D modes. J Nucl Med 2004; 45:1734-42.

Meikle S.R., Badawi R.D. Quantitative Techniques in PET. In: Springer, editor. Positron Emission

Tomography. Basic science and clinical practice. London: 2003: 115-146.

Melcher CL. Scintillation crystals for PET. J Nucl Med 2000; 41:1051-5.

Nagel CC, Bosmans G, Dekker AL et al. Phased attenuation correction in respiration correlated

computed tomography/positron emitted tomography. Med Phys 2006; 33:1840-7.

Nehmeh SA, Erdi YE, Ling CC et al. Effect of respiratory gating on reducing lung motion artifacts in

PET imaging of lung cancer. Med Phys 2002; 29:366-71.

Nehmeh SA, Erdi YE, Ling CC et al. Effect of respiratory gating on quantifying PET images of lung

cancer. J Nucl Med 2002; 43:876-81.

Nehmeh SA, Erdi YE, Rosenzweig KE et al. Reduction of respiratory motion artifacts in PET imaging

of lung cancer by respiratory correlated dynamic PET: methodology and comparison with respiratory

gated PET. J Nucl Med 2003; 44:1644-8.

Nehmeh SA, Erdi YE, Pan T et al. Four-dimensional (4D) PET/CT imaging of the thorax. Med Phys

2004; 31:3179-86.

Nehmeh SA, Erdi YE, Pan T et al. Quantitation of respiratory motion during 4D-PET/CT acquisition.

Med Phys 2004; 31:1333-8.

Nehmeh SA, Erdi YE, Meirelles GS et al. Deep-inspiration breath-hold PET/CT of the thorax. J Nucl

Med 2007; 48:22-6.

Nestle U, Kremp S, Schaefer-Schuler A et al. Comparison of different methods for delineation of 18F-

FDG PET-positive tissue for target volume definition in radiotherapy of patients with non-Small cell

lung cancer. J Nucl Med 2005; 46:1342-8.

Okubo M, Nishimura Y, Nakamatsu K et al. Static and moving phantom studies for radiation

treatment planning in a positron emission tomography and computed tomography (PET/CT) system.

Ann Nucl Med 2008; 22:579-86.

Osman MM, Cohade C, Nakamoto Y et al. Clinically significant inaccurate localization of lesions

with PET/CT: frequency in 300 patients. J Nucl Med 2003; 44:240-3.

Pan T, Lee TY, Rietzel E, Chen GT. 4D-CT imaging of a volume influenced by respiratory motion on

multi-slice CT. Med Phys 2004; 31:333-40.

Pan T. Comparison of helical and cine acquisitions for 4D-CT imaging with multislice CT. Med Phys

2005; 32:627-34.

Pan T, Mawlawi O, Nehmeh SA et al. Attenuation correction of PET images with respiration-averaged

CT images in PET/CT. J Nucl Med 2005; 46:1481-7.

Pan T, Mawlawi O, Nehmeh SA et al. New low dose cine CT for quantitation of the PET data in the

thorax on PET/CT. Journal of Nuclear Medicine 2006; 47:395P.


Pandit N, Gonen M, Krug L, Larson SM. Prognostic value of [18F]FDG-PET imaging in small cell

lung cancer. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2003; 30:78-84.

Park SJ, Ionascu D, Killoran J et al. Evaluation of the combined effects of target size, respiratory

motion and background activity on 3D and 4D PET/CT images. Phys Med Biol 2008; 53:3661-79.

Pevsner A, Nehmeh SA, Humm JL, Mageras GS, Erdi YE. Effect of motion on tracer activity

determination in CT attenuation corrected PET images: a lung phantom study. Med Phys 2005;

32:2358-62.

Plathow C, Ley S, Fink C et al. Analysis of intrathoracic tumor mobility during whole breathing cycle

by dynamic MRI. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2004; 59:952-9.

Ponisch F, Richter C, Just U, Enghardt W. Attenuation correction of four dimensional (4D) PET using

phase-correlated 4D-computed tomography. Phys Med Biol 2008; 53:N259-N268.

Quanjer PH, Tammeling GJ, Cotes JE et al. Lung volumes and forced ventilatory flows. Report

Working Party Standardization of Lung Function Tests, European Community for Steel and Coal.

Official Statement of the European Respiratory Society. Eur Respir J Suppl 1993; 16:5-40.

Richter C, Hoinkis C., Just U et al. A comparison of CT-based Attenuation Correction Strategies for

PET Data of Moving Structures. IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record 2008;4649.

Riddell C, Carson RE, Carrasquillo JA et al. Noise reduction in oncology FDG PET images by

iterative reconstruction: A quantitative assessment. Journal of Nuclear Medicine 2001; 42:1316-23.

Rietzel E, Pan T, Chen GT. Four-dimensional computed tomography: image formation and clinical

protocol. Med Phys 2005; 32:874-89.

Rietzel E, Liu AK, Doppke KP et al. Design of 4D treatment planning target volumes. Int J Radiat

Oncol Biol Phys 2006; 66:287-95.

Sachs S, Bilfinger TV, Komaroff E, Franceschi D. Increased standardized uptake value in the primary

lesion predicts nodal or distant metastases at presentation in lung cancer. Clin Lung Cancer 2005;

6:310-3.

Schleyer PJ, O'Doherty MJ, Barrington SF, Marsden PK. Retrospective data-driven respiratory gating

for PET/CT. Phys Med Biol 2009; 54:1935-50.

Schumacher T, Brink I, Mix M et al. FDG-PET imaging for the staging and follow-up of small cell

lung cancer. Eur J Nucl Med 2001; 28:483-8.

Seemann MD, Nekolla S, Ziegler S, Bengel F, Schwaiger M. PET/CT: Fundamental principles.

European Journal of Medical Research 2004; 9:241-6.

Seppenwoolde Y, Shirato H, Kitamura K et al. Precise and real-time measurement of 3D tumor motion

in lung due to breathing and heartbeat, measured during radiotherapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys

2002; 53:822-34.

Serre D., Caselles O. CT-based Attenuation Correction for PET/CT: Evaluation and Quality Control.

RSNA,Chicago. 2004.

Shankar LK, Hoffman JM, Bacharach S et al. Consensus recommendations for the use of 18F-FDG

PET as an indicator of therapeutic response in patients in National Cancer Institute Trials. J Nucl Med

2006; 47:1059-66.


Shirato H, Seppenwoolde Y, Kitamura K, Onimura R, Shimizu S. Intrafractional tumor motion: lung

and liver. Semin Radiat Oncol 2004; 14:10-8.

Simon L. Etude comparative et mise en œuvre clinique de deux systèmes de radiothérapie asservie à la

respiration. 2006.

Simon L, Giraud P, Servois V, Rosenwald JC. Lung volume assessment for a cross-comparison of two

breathing-adapted techniques in radiotherapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2005; 63:602-9.

Soret M, Riddell C, Hapdey S., Buvat I. Biases Affecting the Measurements of Tumor-to-Background

Activity Ratio in PET. IEEE Transactions in Nuclear Science 2002; 49:2112-8.

Soret M, Bacharach SL, Buvat I. Partial-volume effect in PET tumor imaging. J Nucl Med 2007;

48:932-45.

Stearns C., McDaniel D., Kohlmyer S., Arul P., Geiser B., Shanmugam V. Random Coincidence

Estimation from Single Event Rates on the Discovery ST PET/CT Scanner. IEEE . 29-10-2008.

Ref Type: Generic

Stevens CW, Munden RF, Forster KM et al. Respiratory-driven lung tumor motion is independent of

tumor size, tumor location, and pulmonary function. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2001; 51:62-8.

Thompson C.J. The problem of scatter correction in positron volume imaging. IEEE Transactions on

medical imaging 1993; 12:124-32.

Tobin MJ, Chadha TS, Jenouri G et al. Breathing patterns. 2. Diseased subjects. Chest 1983; 84:286-

94.

Tobin MJ, Chadha TS, Jenouri G et al. Breathing patterns. 1. Normal subjects. Chest 1983; 84:202-5.

Townsend DW, Carney JPJ, Yap JT, Hall NC. PET/CT today and tomorrow. Journal of Nuclear

Medicine 2004; 45:4S-14S.

van Baardwijk A, Baumert BG, Bosmans G et al. The current status of FDG-PET in tumour volume

definition in radiotherapy treatment planning. Cancer Treat Rev 2006; 32:245-60.

van Sornsen de Koste JR, Lagerwaard FJ, Nijssen-Visser MR, Graveland WJ, Senan S. Tumor

location cannot predict the mobility of lung tumors: a 3D analysis of data generated from multiple CT

scans. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2003; 56:348-54.

van Tinteren H, Hoekstra OS, Smit EF et al. Effectiveness of positron emission tomography in the

preoperative assessment of patients with suspected non-small-cell lung cancer: the PLUS multicentre

randomised trial. Lancet 2002; 359:1388-93.

Vandenberghe S, D'Asseler Y, Van de Walle R et al. Iterative reconstruction algorithms in nuclear

medicine. Computerized Medical Imaging and Graphics 2001; 25:105-11.

Vanuytsel LJ, Vansteenkiste JF, Stroobants SG et al. The impact of (18)F-fluoro-2-deoxy-D-glucose

positron emission tomography (FDG-PET) lymph node staging on the radiation treatment volumes in

patients with non-small cell lung cancer. Radiother Oncol 2000; 55:317-24.

Vedam SS, Keall PJ, Kini VR, Mohan R. Determining parameters for respiration-gated radiotherapy.

Med Phys 2001; 28:2139-46.


Vedam SS, Keall PJ, Kini VR et al. Acquiring a four-dimensional computed tomography dataset using

an external respiratory signal. Phys Med Biol 2003; 48:45-62.

Vines DC, Keller H, Hoisak JD, Breen SL. Quantitative PET comparing gated with nongated

acquisitions using a NEMA phantom with respiratory-simulated motion. J Nucl Med Technol 2007;

35:246-51.

Visvikis D., Barret O., Fryer T.D. et al. Evaluation of respiratory motion effects in comparison with

other parameters affecting PET image quality. IEEE Transactions in Nuclear Science 2004;3668-72.

Visvikis D., Lamare F., Bruyant P. et al. Correction de mouvement respiratoire en TEP/TDM.

Médecine nucléaire 2007; 31:153-9.

Visvikis D, Turzo A, Bizais Y, Cheze-Le Rest C. Technology related parameters affecting

quantification in positron emission tomography imaging. Nucl Med Commun 2004; 25:637-41.

Watabe H, Matsumoto K, Senda M, Iida H. Performance of list mode data acquisition with ECAT

EXACT HR and ECAT EXACT HR+ positron emission scanners. Ann Nucl Med 2006; 20:189-94.

Weber WA, Ziegler SI, Thodtmann R, Hanauske AR, Schwaiger M. Reproducibility of metabolic

measurements in malignant tumors using FDG PET. J Nucl Med 1999; 40:1771-7.

Wink N, Panknin C, Solberg TD. Phase versus amplitude sorting of 4D-CT data. J Appl Clin Med

Phys 2006; 7:77-85.

Wollenweber S.D., Mac Daniel D.L., Stearns C.W. Dead-time correction for an Orbiting Rod

Normalization in a cylinfrical PET system. IEEE Transactions in Nuclear Science 2004; 51:2681-7.

Wolthaus JW, van Herk M, Muller SH et al. Fusion of respiration-correlated PET and CT scans:

correlated lung tumour motion in anatomical and functional scans. Phys Med Biol 2005; 50:1569-83.

Wong JW, Sharpe MB, Jaffray DA et al. The use of active breathing control (ABC) to reduce margin

for breathing motion. Int J Radiat Oncol Biol Phys 1999; 44:911-9.

Woo S-K., Choi J.Y., Song T.Y. Development of a Motion Correction System for Respiratory-Gated

PET study. IEEE 2004;2366-9.

Yan H, Yin FF, Zhu GP, Ajlouni M, Kim JH. The correlation evaluation of a tumor tracking system

using multiple external markers. Med Phys 2006; 33:4073-84.

Yaremko B, Riauka T, Robinson D et al. Thresholding in PET images of static and moving targets.

Phys Med Biol 2005; 50:5969-82.

Zaidi H, Hasegawa B. Determination of the attenuation map in emission tomography. Journal of

Nuclear Medicine 2003; 44:291-315.

Zaidi H. Quantitative analysis in nuclear medicine imaging. Springer; Business Media, 2006.

Zeng GL. Image reconstruction - a tutorial. Computerized Medical Imaging and Graphics 2001;

25:97-103.

Zhang T, Keller H, O'Brien MJ, Mackie TR, Paliwal B. Application of the spirometer in respiratory

gated radiotherapy. Med Phys 2003; 30:3165-71.

Annexes

Annexes

Annexe 1 : Présentation du projet COHERENCE.

Annexe 2 : Contrôle des performances de la TEP-TDM DST 4.

Annexe 3 : Solution originale de correction d’atténuation en TEP-TDM.

Annexe 4 : Caractéristiques du TEP-TDM Discovery ST4.

Annexe 5 : Résultats complémentaires du chapitre 2.


Annexe 1 : Présentation du projet COHERENE.

i

Fiche de présentation du projet:

• Thématique :

- Innovations technologiques, Technologie et Imagerie médicale

- Socio-sanitaire (domotique, télésurveillance, NTIC)

• Titre du projet : Mise en cohérence spatiale et temporelle de données TEP-TDM acquises en

respiration libre pour l’évaluation de thérapeutiques de cancer pulmonaires par analyse dynamique

• Acronyme : COHERENCE • Porteur du projet / Une PME Régionale

ISP SYSTEM M. SAUVAGEOT Paul PDG

ZI La Herray, BP 10047, 65501 VIC EN BIGORRE cedex

Tel : +33 (0) 562 334 444

Email : [email protected]

Site Web : www.isp-system.fr

• Partenaire 1 : INSTITUT CLAUDIUS REGAUD

Docteur COURBON Frédéric – MCU pH

Centre TEP d’Oncologie

ICR 20-24 rue du Pont Saint Pierre 31Toulouse

Tel. 05 61 42 42 11

[email protected]

Service de Biophysique et de Médecine Nucléaire

CHU Toulouse Rangueil 1, avenue Jean Poulhès TSA 50032 31059 Toulouse cedex 9

Tel. 05 61 32 28 70

[email protected]

Dr JM BACHAUD et DR M RIVES.

Service de Radiothérapie Institut Claudius Regaud

20-24 rue du pont Saint Pierre 31 Toulouse

O CASELLES PhD , D MARRE PhD, J NalisPhD

Service de Radiothérapie Institut Claudius Regaud

20-24 rue du pont Saint Pierre 31 Toulouse


ii

• Partenaire 2 : CHU de Toulouse Dr J MAZIERES

Service de Pneumologie du CHU de Toulouse

Dr C HERMAN

Service de Pneumologie du CHU de Toulouse

Dr L BROUCHET

Service de Chirurgie Thoracique du CHU de Toulouse

Dr ROUQUETTE

Service d’Anatomopathologie du CHU de Toulouse

• Partenaire 3 : IRIT - INPT (Labo Public) M. Hadj BATATIA

2 rue Charles Camichel BP 7122

31071 Toulouse Cedex 7

Tél : 05 61 58 80 67 - Fax : 05 61 58 83 06

E-mail : [email protected]

• -Partenaire 4 : GE HEALTHCARE (Grande entreprise internationale Non Pme) Mr. Stéphane MAQUAIRE

Directeur des Ventes & Marketing Imagerie Moléculaire France Belux –

11, Avenue Morane Saulnier

78457 VELIZY cedex

Tél : 01 34 49 51 21 - Fax : 01 34 49 51 01

E-mail : [email protected]

Résumé :

Contexte : Limites de l’imagerie fonctionnelle en suivi thérapeutique des cancers La combinaison des images anatomiques et fonctionnelles prend de plus en plus d’importance, grâce

au développement de nouveaux appareils d’acquisition, de nouvelles méthodes algorithmiques mais

aussi de la complémentarité des modalités. L’acquisition TEP (Tomographie à Emission de Positons)

avec le traceur fluoré : 18 fluorodeoxyglucose (18-FDG) permet une imagerie fonctionnelle. Elle

donne accès à une information très riche pour le diagnostic et le suivi thérapeutique de cancers

primitifs et métastasiques.

Cependant, cette modalité présente plusieurs inconvénients, notamment :

• l’information anatomique est réduite, rendant difficile la localisation de tumeurs avec précision par

rapport aux organes ; • les mouvements physiologiques du patient dégradent la qualité des images [Matsopoulos, 2005]. • la mise en cohérence spatiale (hardware registration) des deux modalités spatiale et temporelle ne

tient pas compte des possibles mouvements du patient entre l’étude TDM et l’étude TEP. Ils

affectent autant la correction d’atténuation que la fusion de ces modalités.

Enjeu technologique : La prise en compte de ces mouvements est donc essentielle pour améliorer la précision des images et

donc du diagnostic. Ces mouvements du patient sont principalement respiratoires et cardiaques mais

aussi ceux liés à la déglutition ou au remplissage vésical.


iii

A l’étage thoraco-abdominal, les mouvements respiratoires induisent ainsi un flou dans les images et

réduisent la détectabilité des lésions.

Les tumeurs sont rendues mobiles par ces mouvements respiratoires, ce qui réduit leur détectabilité,

l’exactitude de leur morphométrie et de leur localisation anatomique. Selon une étude récente, la

synchronisation des images TEP seule réduit le volume tumoral jusqu’à 40%, et augmente l’indice de

fixation tumorale du FDG (détectabilité-pronostic) jusqu’à 24% [23].

En termes de traitement informatique pour la formation des images, les méthodologies proposées pour

réduire les artefacts dus aux mouvements respiratoires sont généralement basées sur le développement

d’acquisition avec gating respiratoire. De telles acquisitions permettent d’obtenir plusieurs images

correspondant chacune à une partie du cycle respiratoire. Cependant ces images souffrent d’un ratio

signal sur bruit faible, puisqu’elles sont formées avec seulement une partie des coïncidences

recueillies. Une méthode de réalignement rigide des données acquises en synchronisation avec la

respiration a été imaginée récemment par Lamare. Cette méthode, non encore validée par des

expérimentations, est proche au niveau théorique de celle que nous proposons dans ce projet,

cependant plusieurs éléments essentiels les différencient.

Description des objectifs : Développer une méthode alternative de mise en cohérence spatio-temporelle d’images multimodales

asservies à la respiration et à forte détectabilité- précision thérapeutique, sans modification du

protocole clinique

La prise en compte de ces mouvements fixe le but principal de ce projet en cherchant à améliorer

l’efficacité de l’utilisation de la Tomographie à Emission de Positons au 18Fluoro-Deoxy-Glucose

(TEP-FDG) pour la radiothérapie externe et l’évaluation des thérapeutiques innovantes des cancers

broncho-pulmonaires, sans transformation majeure du protocole clinique.

Dans ce cadre, le projet vise deux objectifs principaux :

• développer une méthodologie originale (matérielle et logicielle) d’acquisition de données TEP

synchronisées à la respiration et procéder à sa validation clinique ; • former des images TEP affranchies des artefacts causés par les mouvements respiratoires. Pertinence et originalité du projet

La base technologique imagerie du projet repose sur la technologie ISP System de traitement temps

réel des signaux du spiromètre et GEHC dont le système d’imagerie, Discovery ST de GEHC, est un

TEP couplé à un tomodensitomètre (TDM) réalisant sur la même machine un double examen

fonctionnel (TEP) et anatomique (TDM).

Le travail envisagé dans ce projet présente plusieurs originalités, notamment

• l’acquisition des images dynamiques, pour étudier la cinétique des phénomènes physiologiques.

• enregistrement sur un espace de stockage dédié de l’intégralité des données spatiales et temporelles

(« list mode ») pour un traitement a posteriori.

• la mesure continue du débit respiratoire afin de référencer le signal TEP par rapport au cycle

respiratoire et de filtrer les données aberrantes dues à des phases de respiration irrégulières (toux,

déglutition …) ;

• la formation d’images TEP précises en compensant les mouvements respiratoires à l’aide

uniquement de données anatomiques ;

• la possibilité d’étudier le comportement physiologique des tumeurs par l’analyse dynamique des

images TEP.

• une méthode d’acquisition fiable, de mise en œuvre aisée et peu onéreuse qui augmentera la

sensibilité diagnostique de la TEP, la précision de la définition des volumes à irradier, l’exactitude de

l’évaluation de l’efficacité de nouveaux traitements.


iv

Ce projet devrait également permettre la définition des critères de contrôle de qualité de cette nouvelle

méthode.

Méthodologie de travail : Le projet mettra en œuvre des méthodes de mise en cohérence spatiale et temporelle des images issues

de modalités TEP et TDM. La méthodologie reposera sur la quantification en temps réel des variations

des volumes respiratoires (spirométrie), et sur la modélisation des transformations dues à la respiration

pour la reconstruction d’images TEP plus précises. Cette méthode sera, par la suite, étendue pour

permettre un ré-échantillonnage temporel adaptatif d’acquisitions séquentielles utilisées pour l’analyse

fonctionnelle d’images dynamiques (pharmacocinétique).Cette étude pré-clinique servira de base à

l’élaboration de protocoles d’assurance qualité pour l’heure inexistants.

Le partenariat technologique : Il s’agit d’un projet exploratoire qui associe l’Institut Claudius REGAUD (ICR), l’Institut de

Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) et les sociétés General Electric Health Care (GEHC)

et ISP System.

La société ISP System transforme un spiromètre de façon à le connecter en temps réel à l’accélérateur

de particules. Dans ce cas, le système fonctionne sur le mode « on/off ». Le patient qui voit son cycle

respiratoire grâce à des lunettes (type jeux vidéo) bloque sa respiration dans une position donnée

activant l’irradiation, qui est stoppée dès que la respiration reprend.

Pour ce projet, la société ISP System développera une version adaptée du spiromètre qui sera interfacé

avec le système d’acquisition des données TEP-TDM en collaboration avec GEHC. Ce spiromètre ne

fonctionnera plus sur le mode on/off, mais enverra un signal continu des variations du flux respiratoire

constituant une base de temps non linéaire.

Les données TEP seront acquises en respiration libre. Le traitement de ce signal sera le fruit d’un

travail collaboratif entre la société GEHC et l’IRIT.

La validation pré-clinique (sur fantôme) sera réalisée par les Physiciens Médicaux de l’ICR et l’IRIT.

Retombées du projet :

Cliniques

• amélioration de la fiabilité des diagnostics,

• amélioration de la pertinence pour la comparaison des images TEP

• amélioration de la définition et du traitement du volume cible en radiothérapie externe

• amélioration de la précision des analyses pharmacocinétiques in-vivo par imagerie moléculaire

Industrielles

Les partenaires industriels auront la possibilité d’élargir :

• Pour ISP System : les domaines applicatifs de l’appareillage et s’ouvrir d’autres marchés donc une

perspective de croissance importante (emplois- chiffre d’affaire, notoriété, export,…) • Pour GEHC : la performance diagnostique du TEP-TDM et les fonctionnalités des stations de

traitement associées.


v

Méthodologiques

Les avancées de ce projet seront exploitées sous la forme de communications scientifiques dans les

domaines de l’imagerie médicale, de la physique médicale et du traitement du signal, par les

différentes équipes de recherche.

Elles permettront également de définir des procédures d’évaluation et de contrôle de qualité adaptées.

Annexe 2 : Contrôle des performances de la TEP-TDM DST4.

vi

Calibrage de la TEP. Une normalisation est réalisée au préalable afin de corriger les différences de sensibilité entre les

différents cristaux. Pour cela, une acquisition longue (environ 12 heures) est effectuée avec une source

linéique de 68

Ge interne au TEP.

Le calibrage est ensuite réalisé selon les recommandations du constructeur avec un fantôme

cylindrique homogène, rempli d’une solution aqueuse de 18

F-FDG (Av moyenne = 13 kBq/mL). Le

tomographe calcule pour chaque module de détection des facteurs de conversion permettant de

transformer un nombre d’évènements détectés par le tomographe en un nombre d’évènements

effectifs.

Ci- dessous sont présentés les facteurs de calibrage pour l’ensemble des modules, pour le mode 2D et

le mode 3D.


vii

Test de la linéarité de la réponse et de la correction de décroissance.

Nous avons réalisé des acquisitions en mode 2D et 3D d’un fantôme cylindrique homogène, que nous

avons rempli avec une solution aqueuse de 18

F-FDG. Nous avons réalisé une acquisition dynamique de

120 minutes, découpées en pas d’acquisition de 10 minutes. Nous avons suivi l’évolution de l’activité

volumique théorique en fonction du temps, avec et sans correction de décroissance.

12 pas de 10 min - 2D

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Pas d'acquisition

Av

kB

q/m

L

Av mesurée avec correction de décroissance

Av théorique

Av mesurée sans correction de décroissance

12 pas de 10 min - 3D

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Pas d'acquisition

Av

kB

q/m

L

Av mesurée avec correction de décroissance

Av théorique

Av mesurée sans correction de décroissance


viii

L’ensemble de test présentés ci-dessous ont été réalisés en suivant la norme IEC-61675-1 et IEC-

61948-3. Les résultats ont été traités avec la station Artiscan, solution logicielle qui permet le

traitement des contrôles qualité d’équipements d’imagerie. Nous avons utilisé le module « PET IEC ».

Ce travail fait partie d’un stage de master M2R (Wael RIMA).

Vérification de la résolution spatiale.

Cette vérification est réalisée à l’aide d’une source ponctuelle de 18

F-FDG.

Les résultats présentés ci-dessous correspondent à la résolution spatiale en 2D.

Vérification de la taille des pixels. La taille réelle du pixel en X et en Y est calculée à partir de 3 sources linéiques, dont on connaît la

distance entre chacune d’elles.


ix

Vérification de la qualité d’image et du contraste. Le calcul du contraste consiste à tester la restitution de sources d’activité moyenne placées dans un

bruit de fond. Il est réalisé avec le fantôme PTW.

Le contraste est calculé avec l’équation suivante pour les sphères contenant la solution radioactive :

Les 2 plus grosses sphères sont remplies d’eau, sans activité. Dans ce cas le contraste est calculé avec

l’équation suivante :

Il faut que les valeurs de contraste soient les plus proches de 100. Les résultats obtenus pour le mode

2D et 3D sont présentés ci-dessous.


x

Contraste et qualité d’image en mode 2D


xi

Contraste et qualité d’image en mode 3D


xii


xiii


xiv


xv


xvi


xvii


xviii

Annexe 4 : Caractéristiques du TEP-TDM Discovery ST4.

xix

Caractéristiques du TDM.

Mode Hélicoïdal, axial, cine et scout

Diamètre d’ouverture (cm) 70

Fov (cm) 70

Nombre de coupes par rotation 40029

Largeur de coupe (mm) 0,625 1,25 2,5 3,75 5 7,5 10

Voltage du tube à Rx (kV) 80 100 120 140

Courant du tube à Rx (mA) 10-440

Type de détecteur Solide (céramique)

Nombre de détecteurs par rangée 912

Pitch (« inclinaison ») 3 HQ (high quality) 6 HS (high speed)

Vitesse max de balayage (s/m) 17

Durée max d’acquisition (s) 120

Caractéristiques de la TEP.

Nombre d’anneaux 24

Diamètre des anneaux (mm) 886

Diamètre utile (mm) 700

Nombre de cristaux 10080

Type de cristal BGO

Taille des cristaux (mm3) 6.3×6.3×30

Nombre de PM 280

Cristaux/bloc 64

Fenêtre en énergie (keV) 375-650

Fenêtre de coïncidence (ns) 11.7

Modes d’acquisition 2D/3D

Fov transaxial (mm) 700

Fov axial (mm) 157

Nombre de coupes par pas 47

Epaisseur de coupe (mm) 3.34

Nature des septas Tungstène

Dimension des septas (mm) 0.8×54


xx

Coefficients de recouvrements obtenus pour les acquisitions 4D en mode prospectif et en mode

liste, pour les sphères de 2 et 14 mL.

1. Acquisitions en mode prospectif

• Sphère de 2mL

Moy Dev. Std

6 0,72 0,04 31 3,02

8 0,7 0,05 30 3,02

10 0,68 0,09 30 3,46

6 0,7 0,06 29 3,06

8 0,68 0,14 31 6,72

10 0,71 0,15 28 5,74

6 0,72 0,09 31 4,27

8 0,67 0,15 32 7,04

10 0,75 0,08 28 3,23

Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

Amplitude de

mouvement

Coefficient de recouvrement Seuil Idéal (%)

4DMouv NS Stat Moy Dev. Std

1 cm

2 cm

3 cm

5 sec 10 min

0,33

0,64

0,43 0,71

• Sphère de 14mL.

• Amplitude de mouvement de 1cm

Moy Dev. Std

8 0,99 0,09 23 1,93

10 1,02 0,1 22 2,11

12 0,96 0,09 23 2,32

4 0,89 0,06 26 1,71

6 1,01 0,06 21 1,38

8 0,95 0,08 21 1,67

10 0,93 0,07 20 1,79

12 0,94 0,1 18 2

4 1 0,05 31 1,83

6 1,1 0,09 26 1,51

8 1,09 0,05 26 1,46

10 1,12 0,07 24 2

12 1,14 0,08 23 1,96

4 0,9 0,06 32 1,71

6 0,96 0,08 28 2,74

8 0,99 0,06 27 1,69

10 1 0,06 25 1,6

12 1,01 0,03 23 0,94

8 1,09 0,07 27 1,91

10 1,15 0,04 25 1,07

12 1,14 0,07 23 1,64

0,97

0,84

0,86

0,94

0,920,93

6 sec 10 min 1

15 min

5 sec

0,83

0,93

5 min

10 min

4 sec 10 min 0,85

Seuil Idéal (%)Coefficient de recouvrement

Moy Dev. Std4D

Mouv NS Stat

Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins


xxi

• Amplitude de mouvement de 2cm.

Moy Dev. Std

4 0,78 0,05 29 3,32

6 0,81 0,03 27 1,1

8 0,89 0,08 24 1,89

10 0,88 0,08 23 1,56

12 0,86 0,07 24 4,34

4 0,82 0,0,1 27 1

6 0,89 0,04 24 1,17

8 0,95 0,09 22 2,2

10 0,9 0,09 21 2,62

12 0,94 0,14 19 2,52

4 0,93 0,04 33 1,29

6 1,01 0,03 28 0,75

8 1,01 0,05 27 1,19

10 1,04 0,05 25 1,32

12 1,06 0,08 24 1,72

4 0,94 0,06 32 2,36

6 1 0,03 29 0,52

8 0,98 0,01 29 0,74

10 1,08 0,09 26 2,26

12 1,1 0,07 24 1,73

8 0,98 0,06 23 1,41

10 0,99 0,08 21 2,01

12 1,01 0,14 19 2,41

4 0,97 0,04 32 1,83

6 1,03 0,03 29 0,98

8 1,1 0,03 27 1,85

10 1,07 0,05 26 1,2

12 1,13 0,11 24 2,02

8 1,02 0,05 30 2,45

10 1,06 0,1 28 1,14

12 1,09 0,07 27 2,15

0,96 0,96

0,75 0,85

0,85 0,97

5 min

10 min

15 min

6 sec

5 sec

0,71 0,86

0,82 0,94

0,82 0,92

0,84

5 min

10 min

15 min

4 sec 10 min 0,79

Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

Seuil Idéal (%)


Coefficient de recouvrement


xxii

• Amplitude de mouvement de 3cm

Moy Dev. Std

4 0,92 0,01 30 0,5

6 0,98 0,07 29 1,52

8 0,97 0,05 27 0,92

10 0,97 0,05 27 1,55

12 1,09 0,11 22 2,71

4 0,96 0,04 31 1

6 1,08 0,06 26 2,14

8 1,07 0,06 25 1,07

10 1,12 0,07 23 1,48

12 1,22 0,12 21 1,72

4 1,01 0,05 34 2,38

6 1,07 0,05 31 1,33

8 1,11 0,04 28 1,16

10 1,17 0,03 26 1,55

12 1,18 0,07 24 2,11

4 0,86 0,06 32 2,06

6 0,94 0,06 30 2,04

8 0,91 0,05 29 1,31

10 0,99 0,11 26 2,37

12 0,98 0,05 24 2,14

8 1,15 0,1 23 3,85

10 1,12 0,1 22 2,37

12 1,12 0,07 21 1,96

8 1,08 0,06 27 2,03

10 1,13 0,09 25 2,47

12 1,15 0,08 24 1,72

8 0,99 1,07 31 1,64

10 1,1 0,04 28 2,18

12 1,17 0,05 27 1,57

Seuil Idéal (%)



4 sec 10 min 0,67

Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

0,84

5 sec

5 min 0,74 0,86

10 min 0,77 0,94

15 min 0,72 0,92

5 min 0,66 0,85

6 sec

0,96

0,66 0,9710 min

15 min 0,71


xxiii

2. Acquisitions en mode liste

• Sphère de 2mL

• Mode 2D

Moy Dev. Std

6 0,79 0,03 35 2,32

8 0,8 0,05 33 3,37

10 0,8 0,04 33 3,65

6 0,83 0,07 32 2,88

8 0,82 0,09 31 2,83

10 0,84 0,1 30 3,2

6 0,87 0,05 30 2,16

8 0,85 0,03 31 1,85

10 0,86 0,05 30 2,75

6 0,75 0,03 31 4,8

8 0,74 0,06 33 3,51

10 0,76 0,09 33 3,75

6 0,69 0,06 35 3,39

8 0,71 0,07 32 3,41

10 0,76 0,09 30 3,68

0,74

0,64


0,76

Seuil Idéal (%)


Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

Amplitude de

mouvement

10 min5 sec

2cm 0,43

3 cm 0,33

0,5cm

1 cm

1,5 cm 0,55

• Mode 3D.

Moy Dev. Std

6 0,55 0,09 32 3,06

8 0,58 0,07 30 4,07

10 0,59 0,06 27 2,63

6 0,64 0,03 29 2,73

8 0,64 0,03 29 3,38

10 0,63 0,03 28 2,94

6 0,7 0,02 28 1,79

8 0,69 0,01 27 1,92

10 0,69 0,04 26 1,79

6 0,6 0,02 31 3,39

8 0,61 0,02 28 2

10 0,6 0,03 29 2,37

6 0,55 0,09 32 3,06

8 0,58 0,07 30 4,07

10 0,59 0,06 27 2,63

10 min5 sec

2cm 0,38

3 cm 0,29

0,5cm

1 cm

1,5 cm 0,49

Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

Amplitude de

mouvement

Seuil Idéal (%)


0,72

0,61


0,77


xxiv

• Sphère de 14mL.

• Mode 2D.

Moy Dev. Std

6 1,03 0,04 31 1,87

8 1,03 0,02 30 1,55

10 1,06 0,03 28 1,16

6 1 0,04 31 0,98

8 1,02 0,05 29 1,46

10 1,04 0,05 28 1,35

6 1,02 0,06 30 2

8 1,02 0,07 29 1,1

10 1,07 0,1 28 3,3

6 1,02 0,03 30 1,97

8 1,05 0,04 28 2,05

10 1,08 0,08 27 2,18

6 1,03 0,06 29 1,55

8 1,11 0,07 26 1,77

10 1,15 0,06 25 1,43

0,94

0,86


0,95

Seuil Idéal (%)


Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

Amplitude de

mouvement

10 min5 sec

2,5 cm 0,78

3 cm 0,74

1 cm

1,5 cm

2 cm 0,82

• Mode 3D.

Moy Dev. Std

6 0,86 0,01 34 0,98

8 0,86 0,02 32 1,83

10 0,86 0,01 31 1,03

6 0,85 0,01 33 1,17

8 0,85 0,02 32 2,25

10 0,86 0,02 30 1,85

6 0,85 0,02 33 2,07

8 0,86 0,02 31 2,56

10 0,86 0,01 29 3,22

6 0,86 0,03 31 1,47

8 0,85 0,02 29 1,25

10 0,86 0,02 28 1,79

6 0,86 0,03 30 1,86

8 0,88 0,02 29 1,07

10 0,89 0,03 28 2,91

10 min5 sec

2,5 cm 0,75

3 cm 0,68

1 cm

1,5 cm

2 cm 0,83

Durée cycle

respiratoire

Durée

d'acquisition

Nombre

de bins

Amplitude de

mouvement

Seuil Idéal (%)


0,89

0,83


0,9


xxv

Coefficients de recouvrement obtenus pour les acquisitions en mode 3D avec le fantôme PTW

soumis à des cycles respiratoire irréguliers.

Mode

Sphère

(diamètre en

mm)

Nombre de

binsCR moy stat

CR moy

mouv NS

CR 4D moy

spiro

CR 4D moy

RPM

% diff CR spiro -

rpm

6 0,17 0,17 0,00

8 0,16 0,16 0,00

10 0,14 0,14 0,00

6 0,39 0,39 0,00

8 0,33 0,34 2,94

10 0,28 0,3 6,67

6 0,74 0,64 15,638 0,66 0,64 3,13

10 0,57 0,56 1,79

6 1,01 0,94 7,45

8 0,99 0,92 7,61

10 0,91 0,87 4,60

6 1,09 1,06 2,83

8 1,11 1,1 0,91

10 1,11 1,08 2,78

6 1,16 1,13 2,65

8 1,18 1,16 1,72

10 1,17 1,17 0,00

0,95

1,02

0,3

0,6

0,76

0,85

28

37

3D

0,6

0,9

1,02

1,01

1,02

1,1

10

13

17

22

Congrès et publications.

Congrès internationaux avec comité de lecture

• “A simple and reliable procedure to evaluate and optimize CT-based attenuation

correction (CTAC) for PET-CT.” O. Caselles, J. Nalis, S. Brillouet, D. Serre, D.

Marre, S. Girault, S. Zerdoud, F. Courbon. (présentation orale lors du congrès réalisée

par J. Nalis) Annual congress of European Association of Nuclear Medicine,

Istanbul 2005

• “Respiratory synchronization in PET : a phantom study.” J. Nalis, F. Courbon, O.

Caselles, Workshop : Quantitative imaging and dosimetry in nuclear medicine, 2007

(Berder – FRANCE)

• “4D-PET acquisition parameters: influence of the time slicing and list mode data

accuracy.” J. Nalis, O. Caselles, L. Dierickx, Z. Ouskili, H. Batatia, S. Brillouet, S.

Zerdoud, V. Robert, G. Flouzat, F. Courbon. Annual congress of European

Association of Nuclear Medicine, Barcelone, octobre 2009

Congrès nationaux avec comité de lecture.

• « Protocole de contrôle qualité de la correction d’atténuation en TEP-TDM. » J. Nalis, O. Caselles, D. Marre, S. Brillouet, V. Colin, A. Denis, L. Dierickx, M.

Gancel, S. Zerdoud, J. M. Bachaud, F . Courbon, G. Flouzat. Journées scientifiques

de la société française de physique médicale, Lyon 2006.

• « Paramètres d’acquisition des données 4D-TEP : Influence du découpage temporel et

validation de l’exactitude des données mode liste. » J. Nalis, O. Caselles, F. Courbon.

Journées scientifiques de la société française de physique médicale, Montauban, 2009

Publication. « Evaluation des paramètres et méthode de contrôle de qualité de la correction d’atténuation

en tomographie par émission de positons. » J.Nalis, F. Courbon, S. Brillouet, D. Marre, D.

Serre, V. Colin, G. Flouzat, O. Caselles, Med. Nucl. 31, p 235 – 241 (2007).

« Evaluation and optimization of 4D-PET acquisition parameters on a lung phantom study.” J.

Nalis, O. Caselles, L. Dierickx, Z. Ousikili, S. Brillouet, S. Zerdoud , G. Flouzat, H. Batatia,

F. Courbon. En cours de soumission.

AUTHOR: Julia NALIS

TITLE: Respiratory synchronization in Positron Emission Tomography / Computed Tomography

(PET-CT): Study of acquisition parameters and comparison of two synchronization devices.

DIRECTOR OF SEARCH: Olivier CASELLES

DATE AND PLACE OF PH.D. PRESENTATION: 30th October 2009, Toulouse.

SUMMARY:

It is now widely admitted that Positron Emission Tomography has a major interest in oncology

for disease follow-up and particularly if treatment efficacy evaluation is needed. Thus, signal

quantification has to be as accurate as possible. However, PET detected signal is subject to different

bias, one of which is a blur effect due to respiratory movements. Respiratory gated acquisitions are

called “4D imaging” and this technique is the topic of this work.

In a first time, an experimental assembly was developed to study parameters impacting 4D

PET data acquisition. The first result was the validation of list mode acquisition mode. Secondly,

application field of 4D imaging was determined: our conclusion is that gated acquisitions are required

when structure of interest displacement is superior to its larger radius.

In a second part, two rival respiratory synchronization devices were compared: the

SpiroDynr’X and the RPM®

system. We demonstrated that 4D PET images obtained using

SpiroDynr’X lead to a similar or better quantification accuracy and volume determination than data

gated with the RPM®

device.

Finally, we defined a 4D PET routine acquisition protocol which will be used for a clinical trial.

KEY WORDS: PET-CT, quantification, respiratory synchronization, respiratory phantom,

spirometer, RPM®, list mode.

ADMINISTRATIVE TOPIC: Medical Radiophysic and Imaging

LABORATORY: Institut Claudius Regaud - Laboratoire d’Etudes et de Recherches en Imageries

Spatiales et Médicales, Toulouse (France)

AUTEUR : Julia NALIS

TITRE : Synchronisation respiratoire en Tomographie par Emission de Positons couplée à un

Tomodensitomètre (TEP-TDM) : Etude des paramètres d’acquisition et comparaison de deux systèmes

de synchronisation.

DIRECTEUR DE THESE : Olivier CASELLES

DATE ET LIEU DE SOUTENANCE : le 30 octobre 2009 à Toulouse.

RESUME :

En Tomographie par Emission de Positons, la quantification du signal recueilli doit être la plus

précise possible si l’on veut suivre l’évolution de la maladie d’un patient, particulièrement s’il s’agit

d’évaluer l’efficacité d’un traitement. Cependant, le signal détecté par le TEP est entaché de plusieurs

biais, dont un flou lié aux mouvements respiratoires que l’on peut observer notamment au niveau

pulmonaire et hépatique. La tendance actuelle cherche donc à prendre en compte la respiration des

patients lors de l’acquisition des images TEP-TDM : cette technique appelée couramment « TEP-

TDM à 4 dimensions » a été au centre du travail présenté ici.

Notre étude a constitué tout d’abord à l’élaboration d’un montage expérimental permettant

d’étudier les paramètres pouvant avoir une influence lors de l’acquisition des données TEP

synchronisées à la respiration. L’utilisation du mode liste a ainsi pu être validée pour l’acquisition de

données TEP 4D. Ce montage a également permis de définir les domaines d’application de la

synchronisation respiratoire : nous préconisons d’appliquer le 4D lorsque le déplacement de la

structure étudiée est supérieur à son rayon le plus grand.

Dans un second temps, nous avons comparé deux systèmes de synchronisation respiratoire : le

SpiroDynr’X et le RPM®. Nous avons pu montrer que les images TEP 4D obtenues avec le

SpiroDynr’X permet d’obtenir des images de qualité au moins équivalente en termes de quantification

du signal et d’estimation des volumes à celles obtenues avec le RPM®. Enfin, nous avons pu définir un

protocole d’acquisition des images TEP 4D qui sera applicable dans le cadre d’un protocole de

recherche clinique.

MOTS CLES : TEP-TDM, quantification, synchronisation respiratoire, fantôme respiratoire,

spiromètre, RPM®, mode liste.

DISCIPLINE ADMINISTRATIVE : Radiophysique et Imagerie Médicales

LABORATOIRE : Institut Claudius Regaud - Laboratoire d’Etudes et de Recherches en Imageries

Spatiales et Médicales, Toulouse.

Th se 15janv2010 impression.doc) - Paul Sabatierthesesups.ups-tlse.fr/674/1/Nalis_Julia.pdf ·...

Documents

Transcript of Th se 15janv2010 impression.doc) - Paul Sabatierthesesups.ups-tlse.fr/674/1/Nalis_Julia.pdf ·...