SEGMENTATION DU MYOCARDE PAR LA LPE EN IMAGERIE TEP DU PETIT ANIMAL

Abstract

Dans l’imagerie TEP du petit animal (rat ou souris), il est très difficile d’extraire la fonction d’entrée FE (concentration de la radioactivité dans le plasma) à partir d’images TEP dynamiques. Cette difficulté est due à plusieurs raisons parmi lesquelles : la limitation de la résolution spatiale du système TEP, la petite taille du cœur, l’effet du volume partiel et les mouvements du cœur. Par ailleurs, la mesure externe de la FE nécessite des prises de sang répétées qui peuvent occasionner la mort du petit animal. La méthode la plus utilisée et encore largement appliquée en routine clinique repose sur une délinéation manuelle des hyperfixations sur les images. Cette approche longue et fastidieuse est particulièrement difficile à appliquer et entachée d’erreurs. Elle est intra- et inter opérateur dépendante alors que cette segmentation doit naturellement être reproductible, précise et fiable. Cela motive de nombreuses recherches visant à développer des procédures de segmentation entièrement automatiques permettant de s’affranchir de ces problèmes. Dans cette même optique, l’objectif de cette étude consiste à élaborer une méthode de détection automatique des contours du cœur sur l’imagerie TEP du petit animal en utilisant une méthode de segmentation morphologique appelée la ligne de partage des eaux. Abstract

In small animal (rat or mouse) PET imaging, it is very difficult to extract the FE (plasma radioactivity concentration) input function from dynamic PET images. This difficulty is due to several reasons including: the limitation of the spatial resolution of the PET system, the small size of the heart, the partial volume effect and the movements of the heart. In addition, the external measurement of EF requires repeated blood tests which can cause the death of the small animal. The most widely used method and still widely applied in clinical routine is based on manual delineation of hyperfixations on the images. This long and tedious approach is particularly difficult to apply and is fraught with errors. It is intra- and inter-operator dependent whereas this segmentation must naturally be reproducible, precise and reliable. This is the motivation for much research aimed at developing fully automatic segmentation procedures to overcome these problems. In the same vein, the objective of this study is to develop a method for automatically detecting the contours of the heart on PET imaging of small animals using a method of morphological segmentation called the watershed.

ملخص في التصویر المقطعي بالإصدار البوزیتروني للحیوانات الصغیرة ( الفئران) من الصعب جدًا استخراج وظیفة إدخالFE (تركیز النشاط الإشعاعي في البلازما) من صور PET الدینامیكیة.ترجع ھذه الصعوبة إلى عدة أسباب منھا: محدودیة الدقة المكانیة لنظام التصویر المقطعي بالإصدار البوزیتروني ، وصغر حجم القلب ، وتأثیر الحجم الجزئي وحركات القلب. بالإضافة إلى ذلك، یتطلب القیاس الخارجي لـ EF اختبارات دم متكررة یمكن أن تسبب موت الحیوان الصغیر. تعتمد ً الطریقة الأكثر استخداما والتي لا تزال مطبقة على نطاق واسع في الروتین السریري على التحدید الیدوي للتركیبات المفرطة على الصور.ھذا النھج الممل والمستھلك للوقت صعب التطبیق بشكل خاص ومليء بالأخطاء.إنھ یعتمد على المشغل الداخلي وفیما بینھ بینما یجب أن یكون ھذا التجزئة قابلاً ھذا یحفز الكثیر للتكرار بشكل طبیعي ودقیق وموثوق. من الأبحاث التي تھدف إلى تطویر إجراءات تجزئة أوتوماتیكیة بالكامل للتغلب على ھذه المشكلات. على نفس المنوال ، فإن الھدف من ھذه الدراسة ھو تطویر طریقة للكشف التلقائي عن ملامح القلب في التصویر المقطعي بالإصدار البوزیتروني للحیوانات الصغیرة باستخدام طریقة التجزئة المورفولوجیة تسمى مستجمعات المیاه.

Mots clés: Imagerie TEP, Segmentation, LPE