• Sur la quantification

    appliquée aux images DaTscan

     

     

    Images datscan

    De l'image 3D vers un paramètre fonctionnel

    en TEMP

    La gamma-caméra tourne autour du patient pour enregistrer une série d'images acquises sous différentes angles. Une image volumique (3D), visualisant l'activité point par point à l'intérieur du cerveau, est obtenue à partir de cette série d'image, par un procédé appelé "reconstruction tomographique".

     

    On appelle quantification le fait d'extraire d'une image une information quantitative reflétant un paramètre fonctionnel.

     

    Ici, le paramètre fonctionnel recherché est une estimation de la densité des neurotransporteurs DaT au niveau du striatum, plus précisément, une estimation du potentiel de liaison.

     

    Cette quantification est recommandée pour évaluer de manière objective la fixation du radiopharmaceutique [1].

     

    Principe de la quantification Datscan

    Une quantification relative

    le potentiel de liaison

    Le potentiel de liaison (PL) exprime à la fois la densité des neurotransporteurs DaT et l'affinité de la molécule administrée pour ces neurotransporteurs. Pour une même molécule (ici l'ioflupane-I123) le PL est proportionnel à la densité des récepteurs spécifiques de cette molécule (ici les DaT).

    Le potentiel de liaison (PL), lorsque l'équilibre de liaison est atteint (environ 3h après l'injection), peut théoriquement être mesuré par la formule suivante [2] :

    PL = (S - Aref) / Aref

    où S désigne l'activité mesurée au niveau d'une zone striatale, noyau caudé (NC) ou putamen (P), et Aref l'activité mesurée dans une zone de référence, choisie en dehors du striatum (cf. figure ci-contre).

     

    A partir de cette formule, de nombreux logiciels de quantification ont été développés [3]. Ils se distinguent l'un de l'autre par leur niveau de précision, de robustesse, et de facilité d'utilisation.

     

    Pour obtenir une quantification fiable, il est nécessaire de prendre en compte certains phénomènes physiques perturbant les mesures.

    Résolution spatiale Datscan

    Les phénomènes physiques

    données non idéales

    En pratique, les valeurs des pixels dans une image ne sont pas strictement proportionnelles à la concentration radioactive. Différentes phénomènes physiques viennent perturber les images. Il s'agit notamment de :

    • la résolution spatiale limitée
    • l'auto-atténuation des photons
    • le rayonnement diffusé Compton

    Dans le cas de structures anatomiques de petites dimensions, comme c'est le cas pour les noyaux caudés ou les putamens, le premier phénomène, la résolution spatiale limitée, entraîne l'effet de volume partiel.

     

    La résolution spatiale limitée est le facteur de loin le plus pénalisant pour la quantification [4].

     

    Les 2 derniers phénomènes (atténuation et diffusion) sont importants lorsque l'on veut atteindre une quantification absolue (Bq/ml). Mais pour une mesure relative, comme c'est le cas pour le potentiel de liaison, ces phénomènes interviennent à la fois au numérateur et au dénominateur de la formule de calcul. L'impact de ces paramètres est donc relativement limité si l'on choisit correctement la zone de référence. Par ailleurs, on peut considérer que cet impact est comparable d'un patient à l'autre pour les images de DaT-scan, de telle façon que le biais introduit par ces 2 phénomènes influence peu l'interprétation.

    Effet de volume partiel Datscan

    L'effet de volume partiel

    présentation du phénomène

    Quel que soit le système d'imagerie, la résolution spatiale limitée fait que l'image d'un point est une tâche.

     

    Cette tâche est décrite par une courbe appelée fonction de dispersion ponctuelle (FDP). La largeur à mi-hauteur (LMH) ou FWHM (Full Width at Half Maximum) de cette FDP est appelée résolution spatiale.

     

    Les images sont d'autant plus floues que la résolution spatiale est importante. En imagerie TEMP, elle est de l'ordre de 10 mm. Ce flou a pour effet de mélanger les activités de 2 zones voisines, dans le voisinage de la jonction entre ces 2 zones. Cette contamination d'activité est appelée "effet de volume partiel" (EVP).

     

    Lors de la quantification, une segmentation rigoureusement anatomique, avec des ROI 3D de forme exacte pour les noyaux caudés et putamens, conduit à une erreur de mesure importante des PL (cf. graphique ci-contre, PL=f(FWHM)). L'erreur augmente quand la FWHM augmente.

     

    En absence de correction, pour des valeurs typiques (FWHM : 10 mm) et un PL=7 sur un noyau caudé, le PL mesuré ne serait que de 2,8, soit une erreur de 60% ! du fait uniquement de la résolution spatiale limitée.

     

    Par ailleurs, l'impact de ce phénomène dépend des conditions d'acquisition et/ou de reconstruction d'images. Il suffit de changer de caméra, de collimateur, de distance de rotation de la caméra, ou bien de filtrage des images ou encore de méthode de reconstruction tomographique, pour observer des modifications importantes des valeurs de quantification.

     

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  • Références

    1. Darcourt J, Booij J, Tatsch K, Varrone A, Vander Borght T, Kapucu Ö.L, Någren K, Nobili F, Walker Z, Van Laere K, EANM procedure guidelines for brain neurotransmission SPECT using 123I-labelled dopamine transporter ligands, version 2, Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2010, 37:443–450.
    2. Zanca M, Marquage scintigraphique des récepteurs dopaminergiques D2 et des sites de transport de la dopamine : méthodologie et techniques de quantification,  Médecine Nucléaire - Imagerie fonctionnelle et métabolique,  2002, 26(11) 625-635.
    3. Badiavas K, Molyvda E, Iakovou I, Tsolaki M, Psarrakos K, Karatzas N, SPECT imaging evaluation in movement disorders: far beyond visual assessment, Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2011, 38(4) 764-73.
    4. Soret M, Koulibaly P, Darcourt J et al., Quantitative accuracy of dopaminergic neurotransmission imaging with (123)I SPECT, J. Nucl. Med. , 2003, 44(7) 1184-93.
    5. Gantet P, Payoux P, Celler A, Majorel C, Gourion D, Noll D, Esquerre J P, Iterative three-dimensional expectation maximization restoration of single photon emission computed tomography images: application in striatal imaging, Med Phys, 2006, 33(1) 52-60
    6. Erlandsson K, Buvat I, Pretorius P H, Thomas BA and Hutton BF, A review of partial volume correction techniques for emission tomography and their applications in neurology, cardiology and oncology, Phys. Med. Biol, 2012, 57 R119–R159.
    7. Rousset O G, Ma Y and Evans A C, Correction for partial volume effects in PET: principle and validation, J Nucl Med, 1998, 39 904–11
    8. Majorel C, Reconstruction tomographique pour la quantification 3D en TEMP cérébrale - Application à la neurotransmission dopaminergique, 2001, Thèse de doctorat, Université Paul Sabatier, Toulouse.
    9. Method for quantifying the radioactivity of living structures of small dimensions by employing emission tomography, brevet déposé par Segami France, 2005-2015.