METHODOLOGIE

But : Déterminer l’impact de l’algorithme de reconstruction Bayesian Penalized Likelihood (BPL) par rapport a l’OSEM sur les images TEP/TDM d’hypoxie de lésions pulmonaires par 18F-MIZO et 18F-FAZA.
Matériels et méthodes : Des images de microspheres a faible contraste (SBR=3) de fantômes Jaszczak ont été acquises. Vingt patients atteints de néoplasie pulmonaire ont été inclus. Chaque patient a bénéficié d’examens TEP/TDM 18F-MISO et/ou 18F-FAZA, reconstruits avec OSEM et BPL. La lésion était considérée comme hypoxique si la lésion SUVmax>1.4. Une évaluation aveugle de la détectabilité des lésions et de la qualité de l’image a été effectuée par 10 médecins nucléaires sur un ensemble de 78 images BPL et OSEM randomisées. Les SUVmax, SUVmoy et volumes hypoxiques ont été mesurés et comparés pour chaque reconstruction a l’aide de trois approches de seuillage.
Résultats : Les ensembles de données fantômes et patients ont montré une augmentation significative des parametres quantitatifs utilisant le BPL par rapport a l’OSEM, mais n’ont eu aucun impact sur la détectabilité. Le parametre beta optimal déterminé par l’analyse fantôme était 350. En ce qui concerne les données sur les patients, il n’y avait pas de tendance claire a l’amélioration de la qualité de l’image a l’aide du BPL. Il n’y avait aucune corrélation entre l’augmentation du SUVmax avec le BPL et le SUVmax de la reconstruction OSEM initiale ou avec le volume hypoxique. Le volume hypoxique obtenu par un SUV > 1,4 n’a pas été affecté par le parametre de reconstruction BPL.
Conclusion : Le BPL permet une augmentation significative des parametres quantitatifs et du contraste sans améliorer significativement la détectabilité de la lésion ou la qualité de l’image. La variation du volume hypoxique par BPL dépend de la méthode utilisée mais le seuillage SUV>1.4 semble etre la méthode la plus robuste, non affectée par la méthode de reconstruction (BPL ou OSEM).

OBJECTIF : Le traitement des adénocarcinomes pulmonaires est conditionné par l’éventuelle présence de certaines anomalies génétiques. D’apres la littérature, certaines caractéristiques de texture et de forme (approche radiomique) en TEP-TDM au 18FDG pourraient prédire le statut mutationnel. Notre objectif était alors de déterminer la valeur de ces parametres dérivés de la TEP-TDM au 18FDG réalisée avant traitement pour prédire les anomalies génétiques des adénocarcinomes pulmonaires.

METHODES : Deux-cent neuf patients présentant un adénocarcinome pulmonaire ont été rétrospectivement inclus. Ils avaient bénéficié d’une TEP-TDM initiale au 18FDG et d’une analyse de biologie moléculaire. L’algorithme automatique FLAB a été utilisé pour segmenter les lésions primitives sur les images TEP. Il a été complété par un ajustement manuel pour 49 tumeurs hétérogenes. Les parametres de radiomique ont été extraits et confrontés aux statuts EGFR, PDL1, KRAS, ALK, ROS et BRAF. Leurs performances ont été déterminées par la méthode des courbes ROC.

RESULTATS : Plusieurs parametres permettaient de prédire le statut génétique EGFR, PDL1, ROS, et BRAF (valeurs d’AUC comprises entre 0,65 et 0,86). Les parametres étaient différents selon le gene étudié et la méthode de rééchantillonnage utilisée. Aucun parametre n’était performant dans la prédiction des statuts KRAS et ALK. Le SUVmax n’avait aucune valeur prédictive significative. En segmentation automatique seule, les parametres de texture étaient les plus performants et les parametres dépendants du volume étaient les plus efficaces en cas de réajustement manuel.

CONCLUSION : L’approche radiomique en TEP-TDM au 18FDG permettrait de prédire le statut génétique EGFR, PDL1, ROS et BRAF des adénocarcinomes pulmonaires lors du bilan d’extension initial. Les performances mises en évidence a l’avenir devraient pouvoir aider les cliniciens a optimiser la prise en charge thérapeutique.

Objectif : Les distorsions géométriques inhérentes a l’approche EPI en imagerie de diffusion limitent les possibilités d’analyses multimodales a l’échelle du voxel en TEP-IRM. La correction des distortions par inversion de codage de phase n’a jamais été évaluée en IRM oncologique pulmonaire, et notamment sur dispositif TEP-IRM 3T.
Matériel et méthodes : Apres validation de la méthode sur fantôme, douze patients ayant réalisé une TEP-IRM pour suspicion de cancer pulmonaire ont été inclus, et ont bénéficié du meme protocole TEP-IRM thoracique : une acquisition TEP dynamique d’une heure réalisée immédiatement apres l’injection intra-veineuse de 18F-FDG, avec plusieurs acquisitions IRM simultanées : une série d’acquisitions EPI avec polarité de codage de phase antéro-postérieur (sens de la phase) et postéro-antérieur (inversion du codage de phase); une série d’acquisitions d’imagerie de diffusion (DWI, b = 20, 500, 800 s / mm2); une séquence rapide GRE pondérée T1 avec destruction de l’aimantation transversale (3D-T1). Les données DWI ont été normalisée dans leur espace de référence (3D-T1), et corrigées de la distorsion géométrique (DWIcorr) en utilisant la méthode d’inversion de codage de phase. Pour chaque patient, la qualité du réalignement spatial des images DWI (non et corrigées des distortions) sur leur image 3D-T1 de référence a été évaluée quantitativement par information mutuelle, et comparée. Les cartes d’ADC issues des images DWI non corrigées et corrigées des distortions ont été comparées a l’échelle du voxel. Finalement, pour chaque patient, les cartes paramétriques d’ADC corrigées des distortions et de SUV (derniere frame de 5 minutes de la TEP dynamique) ont été confrontées a l’échelle du voxel, (corrélations de Spearman).
Résultats : Le gain relatif de la qualité de réalignement des images DWI et 3D-T1 était 4-46% apres correction des distortions et normalisation, versus 0,4-27% pour les données DWI normalisées mais non non corrigées, p <0,05). Les différence régionales de valeurs d'ADC générées a partir des DWI non corrigées et corrigées variait de -100% a plus de + 150%. Les coefficients de corrélation entre ADC issus des images DWI corrigées et SUV montraient des corrélations faibles a l'échelle régionale. Conclusion : Les distorsions en imagerie DWI sont significatives sur dispositif TEP-IRM 3T, et doivent etre corrigées pour des analyses multimodales précises en oncologie thoracique.

Objectif : Évaluer les approches de relaxométrie T1/T2 sur dispositif TEP-IRM 3T appliqué a l’oncologie thoracique.
Matériels et méthodes: Des approches de relaxométrie T1/T2 ont été évaluées deux fois a une semaine d’intervalle sur le meme dispositif TEP-IRM 3T. Les erreurs de mesures des différentes méthodes ont été calculées par rapport aux valeurs de référence du fantôme. La reproductibilité des méthodes a été évaluée en estimant les coefficients de corrélation intra-classe (ICC, modele a effets mixtes, accord absolu). Pour la validation clinique, 8 patients ont réalisé le meme protocole TEP-IRM thoracique pour suspicion de cancer pulmonaire. Pour tous les patients, le protocole d’imagerie incluait une acquisition TEP, des acquisitions de diffusion et des acquisition de relaxométrie T1 / T2. Les données TEP, DWI et T1 / T2 ont été normalisées dans le meme espace de référence et les cartes paramétriques multimodales ont été générées (SUV, ADC, T1 et T2). Les relations multimodales des 4 marqueurs d’imagerie ont été évaluées a l’échelle régionale intra lésionnelle en calculant les coefficients de Spearman.
Résultats : Les analyses sur fantôme ont montré que l’approche de T1-mapping basée sur la saturation-récupération (SR) était supérieure a toutes les autres méthodes pour les valeurs T1 supérieures a 500 ms (erreur SR <10% pour les deux sessions, allant de 11 a 103% pour les autres méthodes). la méthode de référence par inversion récupération et SR étaient les plus fiables (ICC = 0,999; 95CI = 0,99-1 et ICC = 0,999; 95CI = 0,99-1 respectivement). L'approche T2-mapping était tres précise pour des valeurs allant de 23 a 278 ms, avec une grande fiabilité (ICC = 0,986, 95CI = 0,86-1). Les 8 lésions pulmonaires cliniques présentaient toutes des valeurs de T1 et T2 comprises entre 1090 et 2209,5 ms et entre 57,1 et 99,8 ms. Pour toutes les lésions sauf 2 (75% de l'ensemble de données), les coefficients de corrélations étaient inférieures a 0,5 pour toutes les couples de marqueurs TEP/IRM. Pour les deux lésions restantes, l'une montrait une valeur de r de 0,69 pour le couple T2/SUV, l'autre montrait des valeurs de r> 0,75 pour toutes les couples TEP/IRM.
Conclusion : L’approche quantitative T1/T2-mapping est réalisable en TEP-IRM thoracique oncologique. la majorité des couples de marqueurs TEP/IRM présentaient de faibles corrélations, soulignant leur contribution respective pour la caractérisation lésionnelle au niveau régional.

BACKGROUND – The routine acquisition of combined prone and supine SPECT myocardial perfusion images remains limited despite the associated improvement in diagnostic and prognostic accuracies. Our aim was to determine whether the assessment of regional wall thickening (WT) in addition to myocardial perfusion from stress supine acquisitions could overcome the lack of prone acquisition and the corresponding decrease in the diagnostic performances of SPECT myocardial perfusion imaging (MPI) in patients with known or suspected coronary artery disease (CAD).
METHODS – Forty-one (41) patients (123 vessels) with known or suspected CAD were prospectively recruited for systematic prone and supine thallium-201 stress SPECT myocardial perfusion imaging using a semi-conductor, cardiac dedicated SPECT camera. The diagnostic performances of SPECT MPI were determined for various image sets including non-gated, supine images (supine NG), non-gated, combined prone and supine acquisitions (prone & supine NG), and gated supine acquisition allowing the evaluation of WT in addition to that of perfusion from NG images (supine NG+WT) using invasive coronary angiography (ICA) and fractional flow reserve (FFR) as the gold standard. Myocardial perfusion was scored using a 5-point scale (0 = normal, 1 = equivocal, 2 = moderate, 3 = severely reduced radiotracer uptake, 4 = no detectable uptake) and a 17-segment model of the left ventricle leading to summed stress score values (SSS), with patients being classified as positive for the presence of ischemia if SSS>=2. Additional WT analysis was used to classify myocardial perfusion as pathological when a myocardial segment with a SSS>=2 also presented with a WT abnormality. Significant CAD was defined by the presence of >=90% stenosis/occlusion or fractional flow reserve <= 0.80 in the presence of a >=50% coronary stenosis.
RESULTS – Upon per patient analysis, the occurrence of false positives was significantly higher in supine NG images (36.6%) than in both prone & supine NG and supine NG+WT image sets (9.8% and 7.8%, respectively, p<0.05 vs supine NG) (see Figure). Consequently, specificity decreased from prone & supine NG to supine NG images (86.2% vs. 48.3%, p=0.003) and was restored when using supine NG+WT images (88.5%, p=NS vs prone & supine NG), with no compromise in sensitivity (91.7%, 91.7%, 83.3%, respectively, p=NS for all comparisons). Similar results were observed upon per vessel analysis. CONCLUSIONS - The diagnostic performances of supine stress SPECT MPI are restored compared with combined prone & supine acquisitions when WT assessment in the ischemic segments is used as an additional diagnostic criterion.

Introduction: Grâce aux avancées scientifiques dans le domaine de la physique et la biologie, la TEP/TDM est désormais considérée comme l’un des principaux équipements d’imagerie biomédicale. Il existe cependant encore plusieurs technologies, méthodologies et concepts, qui ouvrent de nouvelles possibilités pour améliorer son utilisation. Certains patients, en raison de leur état, ne bénéficieront pas de l’examen et donc de l’expertise en imagerie. Dans cette étude, nous étudions la pertinence d’un protocole rapide pour un examen TEP/TDM.

Matériels et méthodes: Trois patients (A, B et C) ont subi le premier protocole d’acquisition standard, consistant en une image allant du crâne a la mi-cuisse ou une image du corps entier pendant 10 a 15 min avec une table mobile (1 min /position du lit et 30sec / lit pour les jambes). Le deuxieme protocole d’acquisition rapide, moins de 4 mois apres la premiere acquisition, consistait en un meme champ de vision a 30 secondes par position du lit. Les images ont été réalisées avec la TEP/TDM numérique Vereos (Philips).

Résultats: Pour les patients A et B, une second TEP/TDM était nécessaire pour évaluer la progression de la maladie et potentiellement l’arret des traitements. La TEP a révélé une évolution locale avec compression de la moelle osseuse chez le patient A et une progression diffuse chez le patient B. Les résultats d’imagerie, dans le contexte d’altération de l’état général de ces deux patients, ont conduit le clinicien a arreter les traitements et a proposer des soins de support. Le patient C était sous radiothérapie pour un sarcome de la cuisse; l’apparition d’une douleur intense rachidienne a nécessité la suspension du traitement. Le scanner du rachis a montré des lésions osseuses de spécificité incertaine. La TEP/TDM a révélé une bonne réponse du sarcome a la radiothérapie ainsi que des tassements vertébraux étagés d’allure porotique, confirmés histologiquement. Le patient C qui est sous traitement morphinique va mieux et a repris la radiothérapie.

Conclusion: Pour certains patients douloureux ou confus, l’inconfort de rester immobile pendant 10 a 20 minutes reste un sujet de préoccupation, sachant que des mouvements peuvent réduire la précision de l’interprétation diagnostique. Dans notre étude, réduite de moitié, l’acquisition a permis de répondre correctement aux questions cliniques et sont conformes aux résultats obtenus avec le protocole standard.

Introduction:
Dans le contexte du traitement du cancer du sein métastatique, l’imagerie TEP/TDM constitue un outil diagnostic important. Cependant, la segmentation manuelle ou semi-automatique des métastases, étape préliminaire a une caractérisation plus précise de ces lésions, reste tres chronophage. Dans un premier pas vers l’automatisation de cette étape, nous proposons une détection automatique des métastases hépatiques basée sur une combinaison d’apprentissage machine classique et d’apprentissage profond.
Matériel et Méthodes:
18 patients traités pour un cancer du sein métastatique ont passé une TEP/TDM. Les lésions métastatiques ont été manuellement déélinées par un médecin nucléaire. Parmi les 1200 lésions contourées, 67 étaient localisées dans le foie.
Notre approche consiste dans un premier temps a segmenter le foie sur les images TDM pour délimiter la zone de recherche des lésions hépatiques. Nous avons entrainé un algorithme d’apprentissage profond basé sur le U-Net en utilisant une base de données TDM publique (LiTS, 130 patients) sur laquelle le foie et les lésions hépatiques ont été contourées. Apres recalage rigide TEP/TDM, les masques binaires du foie issus de la premiere étape ont été rééchantillonnés dans le domaine des images TEP. Enfin, les lésions ont été extraites des images TEP par l’utilisation d’un classifieur SVM prenant en compte les seuls pixels appartenant au foie dont le SUV est supérieur a 2,5 et les labels correspondant (lésion ou non lésion).
Une validation croisée a été utilisée pour tenir compte du faible nombre de patients.
Résultats:
Un Dice score de 0,95 a été obtenu pour la segmentation du foie sur les images TDM.
Les segmentations des lésions sur la TEP ont obtenu une sensibilité de 0,47, une valeur prédictive positive (vpp) de 0,80 et une spécificité de 0,99. Les résultats de la vpp et de la spécificité démontrent la capacité du modele a correctement détecter les lésions malignes présentes, tandis que la sensibilité relativement faible traduit une légere sous-estimation de l’étendue des lésions.
Conclusion:
Cette étude préliminaire a permis de mettre en avant une méthode automatique pour détecter les lésions dans les images TEP en combinant l’information provenant de la TDM et de la TEP.
A terme, cette brique pourra s’intégrer dans les développements permettant d’automatiser la segmentation de toutes les lésions métastatiques dans le cadre du cancer du sein.

Introduction – Les métastases osseuses du cancer de la prostate de siege péri-articulaire posent un probleme de diagnostic différentiel avec les arthroses a la scintigraphie planaire et a la tomographie d’émission monophotonique. Cette étude préliminaire avait pour but l’utilisation au Sénégal des techniques semi-automatiques de traitement du signal pour une optimisation des procédures diagnostiques et thérapeutiques en attendant l’implantation d’une imagerie hybride
Matériel et Méthode- Dans la boîte a outil de Matlab, nous avons trouvé l’algorithme de << Kohonen >>, famille de modeles neuronaux a apprentissage non supervisé. La base de données constituée des pixels de l’image scintigraphique a été appliquée a cet algorithme en effectuant plusieurs itérations. Ce qui a permis d’avoir un réseau neuronal représentant une carte auto-organisatrice de << Kohonen >>. Sur les résultats de celle-ci, une classification ascendante (C.A.H) basée sur le calcul d’une distance euclidienne a permis d’obtenir un arbre dont le niveau de coupure a été précisé par l’indice de Davies Bouldin.
Résultats- Durant le processus d’apprentissage, au fur et a mesure que le nombre d’itérations augmentait, le déploiement des neurones de la carte auto-organisatrice sur les pixels couvrait de plus en plus l’espace des données. Ce qui permettait d’atteindre un état de stabilité dans lequel, la topologie de l’espace d’entrée était décrite tout en respectant les relations d’ordre dans la grille. L’erreur de quantification au cours de l’apprentissage était passée de 0,175 au début a 0,0225 apres 750 itérations. A la fin de l’apprentissage, la CAH a permis de classer ces pixels en trois groupes. Le groupe 2 avait capté les pixels d’intensité maximale (1048) qui correspondait aux métastases
Conclusion- En l’absence de techniques d’imagerie hybride comme la TEMP-TDM et la TEP-TDM au Sénégal, les cartes auto-organisatrices de Kohonen représentent une alternative pour différencier les métastases péri-articulaires des arthroses.
Mots clés : Carte auto-organisatrice de Kohonen-Métastases- Cancer Prostate