évaluation et correction du flou respiratoire en médecine nucléaire sans matériel externe

Data-driven respiratory blur evaluation and correction in nuclear medicine

• Auteur / Autrice : David Morland
• Direction : Nicolas Passat, Dimitri Papathanassiou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Recherche clinique, innovation technologique, santé publique
• Date : Soutenance le 18/05/2020
• Etablissement(s) : Reims
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences Fondamentales et Santé (Reims, Marne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (CRESTIC) EA 3804 (Reims, Marne)
• Jury : Président / Présidente : Marc-Étienne Meyer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Passat, Dimitri Papathanassiou, Frédérique Frouin, Fabrice Hubelé
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédérique Frouin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Techniques d'imagerie avec synchronisation respiratoire

Tomographie d'émission monophotonique

Tomographie par émission

Mots clés libres

Temp

Flou cinétique

Tep

Synchronisation respiratoire

Motion blur

Spect

Respiratory gating

Pet

Résumé

Le mouvement respiratoire engendre une dégradation des images de médecine nucléaire et a des conséquences cliniques en termes de détectabilité et de caractérisation des lésions. Nous présentons dans ce travail plusieurs expérimentations concernant deux méthodes destinées à la correction du flou respiratoire en médecine nucléaire, sans nécessité de recours à un quelconque matériel externe.Une première méthode est basée sur l’estimation du signal respiratoire à partir de l’évolution de l’activité de la région diaphragmatique en TEMP et en scintigraphie planaire pulmonaire. Cette méthode détecte automatiquement la région diaphragmatique et permet, après filtrage, de recueillir un signal respiratoire fidèle. L’amplitude du signal sert de base pour la formation d’une image figée, affranchie du flou respiratoire.Une seconde méthode est basée sur la sélection aléatoire de portions de l’acquisition, l’image finale retenue correspondant à l’arrangement aléatoire le moins flou. Cette méthode recourt à un index d’estimation objectif du flou cinétique, développé et testé dans ce travail.

Respiratory motion decreases the quality of nuclear medicine acquisitions and may hinder the detection and characterization of true pathological lesions. We present in this work several experimentations on two data-driven gating methods.The first one derives the respiratory signal from a diaphragmatic time activity curve on lung SPECT and planar acquisitions. This method allows the obtention of a reliable respiratory signal that is then used to reconstruct an amplitude-based motion-corrected acquisition.The second method is based on random rebinning of portions of the acquisition. Multiple rebinned acquisitions are generated: the sharpest one is then selected using a blur index. This index is developped and tested in this thesis.