Les pathologies cardio-vasculaires d’origine athéroscléreuse, premières causes de mortalité dans les pays occidentaux, sont insuffisamment prises en charge par les outils de dépistage et de suivi thérapeutique actuels. La Tomographie par Emission de Positons (TEP) est susceptible d’apporter au clinicien des outils puissants pour le diagnostic et le suivi thérapeutique des patients, en particulier grâce au traceur Fluorodésoxyglucose marqué au fluor 18 ([18F]-FDG). Cependant, l’Effet de Volume Partiel (EVP), dû notamment à la résolution spatiale limitée dans les images (plusieurs millimètres) en regard des faibles dimensions (de l’ordre du millimètre) des VOlumes d’Intérêt (VOIs), et les fluctuations statistiques du signal mesuré présentent des défis pour une quantification fiable.Un modèle original de lésion athéromateuse, paramétré par ses dimensions et sa concentration d’activité, a été développé et des simulations Monte-Carlo d’acquisitions TEP au [18F]-FDG de 36 lésions ont été produites. A partir des acquisitions simulées, nous avons montré que le nombre d’itérations des reconstructions itératives, le post-filtrage appliqué et le moyennage dans le VOI,paramètres relevés comme hautement variables dans une revue de la littérature dédiée, peuvent induire des variations des valeurs de fixation mesurées d’un facteur 1.5 à 4. Nous avons montré qu’une modélisation de la réponse du tomographe pouvait réduire le biais de mesure d’environ 10% par rapport au biais mesuré sur une image reconstruite avec un algorithme itératif standard et pour un niveau de bruit comparable. Sur les images reconstruites, nous avons montré que la fixation mesurée reste très biaisée (sous-estimation de plus de 50% du SUV réel) et dépend fortement des dimensions de la lésion à cause de l’EVP. Un contraste minimum de 4 par rapport à l’activité sanguine est nécessaire pour qu’une lésion soit détectée. Sans correction d’EVP, la mesure présente une corrélation faible avec la concentration d’activité, mais est très corrélée à l’activité totale dans la lésion. L’application d’une correction d’EVP fournit une mesure moins sensible à la géométrie de la lésion et plus corrélée à la concentration d’activité mais réduit la corrélation à l’activité totale dans la lésion.En conclusion, nous avons montré que l’intégralité de la fixation du [18F]-FDG dans les lésions athéromateuses inflammatoires totale peut être caractérisée sur les images TEP. Cette estimée ne requiert pas de correction de l’EVP. Lorsque la concentration d’activité dans la lésion est estimée, les mesures sont très biaisées à cause de l’EVP. Ce biais peut être réduit en mesurant le voxel d’intensité maximale, dans les images reconstruites sans post-filtrage avec au moins 80 itérations incluant un modèle de réponse du détecteur. La mise en œuvre d’une correction d’EVP facilite la détection des changements d’activité métabolique indépendamment de changements de dimensions de la zone siègede l’inflammation. Une quantification absolue exacte de la concentration d’activité dans les lésions ne sera possible que via une amélioration substantielle de la résolution spatiale des détecteurs TEP. / Cardiovascular disease is the leading cause of death in western countries. New strategies and tools for diagnosis and therapeutic monitoring need to be developed to manage patients with atherosclerosis, which is one major cause of cardiovascular disease. Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography (FDG-PET) is a powerful imaging technique that can detect at early stages plaques prone to rupture. Yet, Partial Volume Effect (PVE), due to the small lesion dimensions (around 1 mm) with respect to the scanner spatial resolution (around 6 mm full width at half maximum), and statistical variations considerably challenge the precise characterization of plaques from PET images. An original model of atheromatous lesion parameterized by its dimensions and activity concentration, was developed. Thirty six Monte Carlo simulations of FDG-PET acquisitions were produced. Based on the simulations, we showed that the number of iterations in iterative reconstructions, the post filtering of reconstructed images and the quantification method in the Volume Of Interests (VOI) varied sharply in an analysis of the dedicated literature. Changes in one of these parameters only could induce variations by a factor of 1.5 to 4 in the quantitative index. Overall, inflammation remained largely underestimated (> 50% of the real uptake). We demonstrated that modeling the detector response could reduce the bias by 10% of its value in comparison to a standard OSEM recontruction and for an identical level of noise. In reconstructed images, we showed that the measured values depended not only on the real uptake but also on the lesion dimensions because of PVE. A minimum contrast of 4 with respect to blood activity was required for the lesion to be observable. Without PVE correction, the measured values exhibited a correlation with activity concentration but were much more correlated with the total uptake in the lesion. Applying a PVE correction leads to an activity estimate that was less sensitive to the geometry of the lesion. The corrected values were more correlated to the activity concentration and less correlated to the total activity. In conclusion, we showed that the total activity in inflammatory lesions could be assessed in FDG-PET images. This estimate did not require PVE correction. Tracer concentration estimates are largely biased due to PVE, and the bias can be reduced by measuring the maximum voxel in the lesion in images reconstructed with at least 80 iterations and by modeling the detector response. Explicit PVE correction is recommended to detect metabolic changes independent of geometric changes. An accurate estimation of plaque uptake will however require the intrinsic spatial resolution of PET scanners to be improved.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA112132 |
| Date | 06 July 2015 |
| Creators | Huet, Pauline |
| Contributors | Paris 11, Buvat, Irène |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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