Étude des techniques de segmentation et correction pour le déplacement du positron en tomographie par émission de positrons
Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
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Cycle d'études
Doctorat / Doctoral
Programme
Affiliation
Mots-clés
- Médecine Nucléaire
- Tomographie par Émission de Positrons
- Positron Emission Tomography
- PET
- Graphical User Interface
- Error Bars
- Corrections
- Methodology
- TEP
- Segmentation
- Interface Graphique d’Utilisateurs
- GUI
- Marges d’erreurs
- Correction
- Méthodologie
- Nuclear Medicine
Organisme subventionnaire
Résumé
Résumé
La Tomographie par Émission de Positrons (TEP) est une modalité d’imagerie. Elle permet
d’imager la concentration d’un composé radiopharmaceutique de manière non-invasive dans
un patient. La taille des détecteurs, la reconstruction des images et la portée du positron
sont des facteurs physiques affectant la résolution spatiale de la TEP. L’imagerie TEP
dynamique est utilisée dans plusieurs contextes d’application, dont la biodistribution.
Le but de cette thèse est d’évaluer les méthodes actuelles de segmentation en TEP dans un
contexte dynamique et de déterminer une méthode de correction du déplacement du posi-
tron, qui a un impact sur la résolution spatiale. Dans les études TEP pharmacocinétiques,
il est souvent nécessaire de segmenter les images d’un tissu d’intérêt ou d’un organe. Dans
un premier temps, cette thèse analyse la notion que les segmentations statiques de médecine
nucléaire ne sont pas adéquates dans un contexte dynamique. Ensuite, une infrastructure
numérique a été développée. Le résultat est une interface graphique, baptisée Techniques
for Reliable Use of Images in Medical Physics ou TRU-IMP. La flexibilité rend cet outil
pertinent dans un contexte de recherche clinique et académique, puisqu’il est facile de le
modifier pour ajouter des outils adaptés aux besoins. Finalement, une méthode pour corriger
la perte de résolution due au déplacement du positron est présentée. Cette correction est
faite au niveau de la courbe d’activité temporelle. Cette estimation de la perte de résolution
en imagerie TEP permet une meilleure précision des analyses pharmacocinétiques. Cette
méthode est implémentée dans l’interface TRU-IMP.
L’ensemble de cette thèse se penche sur la méthodologie d’analyse en TEP dynamique
quantitative. Les retombées cliniques et scientifiques sont importantes, dans la mesure où
les études deviendront plus précises. De nombreuses pistes de recherche ultérieures sont
présentées, dont l’application en TEP/IRM, la propagation à d’autres formes de pertes de
résolution et le développement de nouveaux algorithmes de segmentation.
Positron Emission Tomography (PET) is an imaging procedure. It allows the user to visualize the concentration of radiopharmaceutical compound in-vivo in a patient. The size of the detectors, image reconstruction and positron range are physical factors affecting the spatial resolution of PET. Dynamical PET imaging is used in applications to assess biodistribution. This thesis analyses the current static segmentation schemes in a dynamical PET context. A novel way to correct for positron displacement, which has an impact on spatial resolution, is presented. In pharmacokinetic PET studies, it is necessary to segment the images of tissues or organs of interest. This thesis starts by analysing current static segmentation schemes in a dynamic context, showing that they are not adequate. Then, a numerical infrastructure was devised. This led to the creation of a graphical interface, named Techniques for Reliable Use of Images in Medical Physics or TRU-IMP. The flexibility of this tool makes it relevant in a academic and clinical research context, since users can modify it to satisfy their needs. Finally, a method to correct for the positron range is developed. This correction is made on the time-activity curves. This estimation of resolution loss in PET imaging allows a greater precision in pharmacokinetic analyses. The whole method is implemented in the TRU-IMP interface. This thesis put emphasis on the analytical methodology in quantitative dynamical PET. Clinical and scientific impacts are important, since studies will become more precise. Many future projects can stem from this thesis and are presented, including applications in PET/MRI, reassessment of other causes of loss of resolution and the development of new segmentation algorithms.
Positron Emission Tomography (PET) is an imaging procedure. It allows the user to visualize the concentration of radiopharmaceutical compound in-vivo in a patient. The size of the detectors, image reconstruction and positron range are physical factors affecting the spatial resolution of PET. Dynamical PET imaging is used in applications to assess biodistribution. This thesis analyses the current static segmentation schemes in a dynamical PET context. A novel way to correct for positron displacement, which has an impact on spatial resolution, is presented. In pharmacokinetic PET studies, it is necessary to segment the images of tissues or organs of interest. This thesis starts by analysing current static segmentation schemes in a dynamic context, showing that they are not adequate. Then, a numerical infrastructure was devised. This led to the creation of a graphical interface, named Techniques for Reliable Use of Images in Medical Physics or TRU-IMP. The flexibility of this tool makes it relevant in a academic and clinical research context, since users can modify it to satisfy their needs. Finally, a method to correct for the positron range is developed. This correction is made on the time-activity curves. This estimation of resolution loss in PET imaging allows a greater precision in pharmacokinetic analyses. The whole method is implemented in the TRU-IMP interface. This thesis put emphasis on the analytical methodology in quantitative dynamical PET. Clinical and scientific impacts are important, since studies will become more precise. Many future projects can stem from this thesis and are presented, including applications in PET/MRI, reassessment of other causes of loss of resolution and the development of new segmentation algorithms.
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