Une approche originale pour réduire la variabilité multicentrique en analyse de texture des images TEP
Plusieurs études ont montré que les index de texture (IT) issus des images TEP sont influencés par les paramètres d’acquisition et de reconstruction, ce qui complique la réalisation d’études multicentriques et empêche l’analyse conjointe de données acquises dans différentes conditions. Nous proposon...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Médecine nucléaire : imagerie fonctionelle et métabolique Ročník 41; číslo 3; s. 156 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | francouzština |
| Vydáno: |
Elsevier Masson SAS
01.05.2017
|
| Témata: | |
| ISSN: | 0928-1258, 1878-6820 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
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| Abstract | Plusieurs études ont montré que les index de texture (IT) issus des images TEP sont influencés par les paramètres d’acquisition et de reconstruction, ce qui complique la réalisation d’études multicentriques et empêche l’analyse conjointe de données acquises dans différentes conditions. Nous proposons une méthode de standardisation afin de comparer les IT provenant de différents centres.
Dans le centre A, 110 patientes avec un cancer mammaire ont bénéficié d’un examen TEP (Gemini TOF PET/CT) reconstruit avec un algorithme itératif (BLOB-OS-TF, 2 itérations, 33 sous-ensembles) et une taille de voxel de 4×4×4mm3. Dans le centre B, les examens TEP de 69 patientes avec un cancer mammaire ont été inclus (GE Discovery LS, algorithme OSEM avec 2 itérations et 24 sous-ensembles, taille de voxel=2,7×2,7×3,3 mm3). Pour chaque patiente, des VOI de 23mL ont été tracés dans le tissu hépatique, pulmonaire et mammaire sain. Pour chaque VOI, 6 IT ont été calculés pour former un vecteur de biomarqueurs. Nous avons étudié la similarité moyenne (SM) entre vecteurs pour tous les couples de patientes (1) issues de A, (2) issues de B, (3) dont l’une est issue de A et l’autre de B. La valeur de SM tend vers 0 pour 2 vecteurs similaires. Nous avons comparé les valeurs de SM obtenues dans trois conditions : d’après les images natives (C1), les images ré-échantillonnées avec la même taille de voxel (=2×2×2mm3, interpolation cubique B-spline, C2) et d’après les images C2 et en divisant les IT par le SUVmean mesuré dans le foie (C3).
Dans le tissu pulmonaire en C1, nous obtenons une SM de 0,14±0,09 dans A, 0,19±0,12 dans B, mais de 0,27±0,15 pour des couples de patientes entre les centres A et B. Ceci suggère que le vecteur des IT d’une patiente de A est plus différent de celui d’une patiente de B (variabilité inter-centre) que de celui d’une autre patiente de A (variabilité intra-centre). Quand les IT sont issus de C2, la SM est de 0,25±0,16 pour des couples de patientes des centres A et B, contre 0,12±0,04 pour C3. Les mêmes tendances sont observées dans le tissu hépatique et mammaire sain.
La méthode de standardisation proposée consiste à calculer les IT d’après des images de même taille de voxel puis de normaliser leur valeur par le SUVmean hépatique. Elle permet d’obtenir des IT comparables entre des centres utilisant des protocoles d’imagerie différents et donc de faciliter la réalisation d’études multicentriques. |
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| AbstractList | Plusieurs études ont montré que les index de texture (IT) issus des images TEP sont influencés par les paramètres d’acquisition et de reconstruction, ce qui complique la réalisation d’études multicentriques et empêche l’analyse conjointe de données acquises dans différentes conditions. Nous proposons une méthode de standardisation afin de comparer les IT provenant de différents centres.
Dans le centre A, 110 patientes avec un cancer mammaire ont bénéficié d’un examen TEP (Gemini TOF PET/CT) reconstruit avec un algorithme itératif (BLOB-OS-TF, 2 itérations, 33 sous-ensembles) et une taille de voxel de 4×4×4mm3. Dans le centre B, les examens TEP de 69 patientes avec un cancer mammaire ont été inclus (GE Discovery LS, algorithme OSEM avec 2 itérations et 24 sous-ensembles, taille de voxel=2,7×2,7×3,3 mm3). Pour chaque patiente, des VOI de 23mL ont été tracés dans le tissu hépatique, pulmonaire et mammaire sain. Pour chaque VOI, 6 IT ont été calculés pour former un vecteur de biomarqueurs. Nous avons étudié la similarité moyenne (SM) entre vecteurs pour tous les couples de patientes (1) issues de A, (2) issues de B, (3) dont l’une est issue de A et l’autre de B. La valeur de SM tend vers 0 pour 2 vecteurs similaires. Nous avons comparé les valeurs de SM obtenues dans trois conditions : d’après les images natives (C1), les images ré-échantillonnées avec la même taille de voxel (=2×2×2mm3, interpolation cubique B-spline, C2) et d’après les images C2 et en divisant les IT par le SUVmean mesuré dans le foie (C3).
Dans le tissu pulmonaire en C1, nous obtenons une SM de 0,14±0,09 dans A, 0,19±0,12 dans B, mais de 0,27±0,15 pour des couples de patientes entre les centres A et B. Ceci suggère que le vecteur des IT d’une patiente de A est plus différent de celui d’une patiente de B (variabilité inter-centre) que de celui d’une autre patiente de A (variabilité intra-centre). Quand les IT sont issus de C2, la SM est de 0,25±0,16 pour des couples de patientes des centres A et B, contre 0,12±0,04 pour C3. Les mêmes tendances sont observées dans le tissu hépatique et mammaire sain.
La méthode de standardisation proposée consiste à calculer les IT d’après des images de même taille de voxel puis de normaliser leur valeur par le SUVmean hépatique. Elle permet d’obtenir des IT comparables entre des centres utilisant des protocoles d’imagerie différents et donc de faciliter la réalisation d’études multicentriques. |
| Author | Alberini, J.L. Boughdad, S. Nioche, C. Soussan, M. Orlhac, F. Buvat, I. |
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| DOI | 10.1016/j.mednuc.2017.02.051 |
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| Discipline | Medicine |
| EISSN | 1878-6820 |
| EndPage | 156 |
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| Keywords | Cancer du sein Traitement des images 18F-FDG Analyse de texture Hétérogénéité tumorale |
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| PublicationTitle | Médecine nucléaire : imagerie fonctionelle et métabolique |
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| SubjectTerms | 18F-FDG Analyse de texture Cancer du sein Hétérogénéité tumorale Traitement des images |
| Title | Une approche originale pour réduire la variabilité multicentrique en analyse de texture des images TEP |
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