Détection d’objets de bas contraste avec effet de volume partiel en tomodensitométrie
NICOLAS SFAMENI
Etudiant Bachelor – Filière Technique en radiologie médicale ACHILLE GIANOLI
Etudiant Bachelor – Filière Technique en radiologie médicale
Directrice de travail : SANDRINE DING
TRAVAIL DE BACHELOR DÉPOSÉ ET SOUTENU A LAUSANNE LE 4 JUILLET 2011 EN VUE DE L’OBTENTION D’UN BACHELOR OF SCIENCE HES-SO EN TECHNIQUE EN RADIOLOGIE
MÉDICALE
Haute école cantonale vaudoise de la santé Filière Technique en radiologie médicale
Remerciements
Nous remercions tout d’abord Mme Sandrine Ding pour nous avoir suivis durant toute la réalisation de notre travail de Bachelor, pour ses précieux conseils et pour le temps qu’elle nous a consacré. Nous remercions également M. Pascal Monnin pour nous avoir conseillé et aiguillé dans les moments nécessaires.
Nous adressons par ailleurs nos remerciements à M. Peter Hogg, grâce à qui nous avons pu collaborer avec l’Université de Salford dans la réalisation de notre étude et également aux étudiants Bachelor de ladite Université pour la lecture de nos images.
Nous sommes reconnaissants envers M. Alexandre Dominguez pour nous avoir mis à disposition le scanner de la filière et aidé à son utilisation. Notre reconnaissance va également aux TRM responsables du PACS au CHUV pour le traitement de nos images.
Enfin, merci à Coralie Droz-dit-Busset pour son aide à la réalisation des illustrations de notre travail.
Résumé
But de l’étude : Etudier la détection d’objets de bas contraste avec effet de volume partiel en tomodensitométrie, en fonction de l’index de bruit, de l’épaisseur de coupe et du pitch.
Méthodologie : Nous avons utilisé un fantôme contenant un module avec des objets de bas contraste (8 HU) présentant de l’effet de volume partiel en fonction de l’épaisseur de coupe.
Nous l’avons scanné suivant plusieurs protocoles d’acquisition en faisant varier l’index de bruit, l’épaisseur de coupe, ainsi que le pitch. La détection des objets a été évaluée suivant deux méthodes. La méthode objective consiste à calculer le CNR des objets de 9 mm de diamètre. La méthode subjective consiste en l’évaluation visuelle de la détection des mêmes objets en utilisant une échelle à deux niveaux (1 : visible, 0 : non visible). Nous avons relevé le CTDIvol indiqué par la machine afin d’estimer la dose délivrée par chaque protocole.
Résultats : La concordance inter-lecteurs est jugée comme acceptable (κ = 0.34). Un CNR de 1.61 à 1.65 doit être atteint pour assurer une bonne détection des objets de 9 mm de diamètre, quelle que soit leur longueur dans l’axe z. Plus la dose délivrée est élevée, plus le score de détection l’est également. L’effet de volume partiel diminue fortement le score de détection.
Conclusion : Nous avons pu mettre en évidence l’effet péjorant du volume partiel causé par l’épaisseur de coupe sur la détection d’objets de bas contraste. Notre travail a de plus permis de montrer l’effet du volume partiel causé par l’interpolation de l’algorithme de reconstruction hélicoïdal. Pour assurer la détection de tous les objets étudiés, il faut un CTDIvol de 106.51 mGy.
Mots-clés : Scanner multibarrettes, bas contraste, effet de volume partiel, qualité d’image, dose, fantôme, épaisseur de coupe, algorithme de reconstruction.
Avertissement
Les prises de position, la rédaction et les conclusions de ce travail n’engagent que la responsabilité de ses auteurs et en aucun cas celle de la Haute Ecole Cantonale Vaudoise de la Santé, du Jury ou du Directeur du Travail de Bachelor.
Nous attestons avoir réalisé seuls le présent travail, sans avoir utilisé d’autres sources que celles indiquées dans la liste de références bibliographiques.
Lundi 4 juillet 2011, Nicolas Sfameni et Achille Gianoli
Table des matières
1 – INTRODUCTION ... 1
2 – METHODOLOGIE ... 5
2.1–MATÉRIEL ... 5
2.2–PROTOCOLES D’ACQUISITION ... 6
2.3–MÉTHODE D’ANALYSE ... 9
2.3.1 – Méthode objective ... 9
2.3.2 – Méthode subjective ... 10
2.4–ESTIMATION DE LA DOSE ... 11
2.5–ANALYSES ... 11
2.6–ETHIQUE DE RECHERCHE ... 11
3 – RESULTATS ... 12
3.1–MÉTHODE OBJECTIVE ... 12
3.2–MÉTHODE SUBJECTIVE ... 13
3.3–EVALUATION DE LA DOSE ... 15
3.4–RELATION ENTRE LES MÉTHODES OBJECTIVE ET SUBJECTIVE ... 16
3.5–RELATION ENTRE LA MÉTHODE SUBJECTIVE ET LA DOSE ... 20
4 – DISCUSSION... 22
5 – CONCLUSION ... 27
5.1–CONCLUSIONS DE LA RECHERCHE ... 27
5.2–PERSPECTIVES DE RECHERCHE ... 28
5.3–PISTES D’ACTION ... 29
6 – BIBLIOGRAPHIE ... 30
6.1–LISTE DE RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES ... 30
6.2–LISTE BIBLIOGRAPHIQUE ... 33
7 – ANNEXES ... 34
1 – Introduction
La tomodensitométrie s’est développée à une très grande vitesse ces dernières décennies et elle permet maintenant des acquisitions d’images avec des résolutions en-dessous du millimètre grâce à la technologie multibarrettes (MDCT). Cependant, l’atteinte d’une qualité d’image élevée des MDCT entraîne souvent une irradiation plus importante du patient [1]. Par conséquent, la probabilité de développer un cancer radio-induit lié aux effets stochastiques augmente. La dose délivrée doit être minimale et l’image de qualité suffisante pour le diagnostic. Les protocoles sont donc réalisés en effectuant un compromis entre ces deux critères en respectant le principe ALARA (As Low As Reasonably Achievable).
Le principe ALARA consiste en la diminution de la dose tout en assurant une bonne détection des objets recherchés. Si de nombreux articles s’intéressent à la radioprotection, il s’agit cependant souvent d’articles de synthèse présentant simplement l’effet des paramètres d’acquisition (kV, mAs, pitch) sur la dose [2, 3, 4], sans proposer généralement de doses optimales pour des examens donnés. En revanche, des livres de référence ou des sites Internet, comme la Société Française de Radiologie (SFR) [5] et le Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) [6], proposent des paramètres de réglages techniques, des niveaux de dose optimaux et des critères de bon positionnement du patient. Cependant, nous constatons que ces protocoles sont exempts de références bibliographiques, c’est-à-dire qu’il est impossible de savoir si ces résultats proviennent d’une recherche scientifique et si oui, laquelle. A notre connaissance, peu d’études ont conduit des expériences pour optimiser la dose délivrée au patient. Cependant, elles ne sont pas inexistantes [7, 8]. A titre d’exemple, l’étude de Dion et al [9] a permis, en testant des paramètres techniques différents, de démontrer que la dose peut être diminuée, tout en gardant une qualité d’image suffisante au diagnostic.
Il est surprenant de constater que les protocoles en radiologie incluent peu de références.
Pourtant, les professions de la santé tendent vers une pratique que l’on veut fondée sur des résultats de la recherche, appelée l’Evidence-Based Medicine (EBM). Selon Sackett, l’EBM est l’utilisation consciencieuse, explicite et judicieuse des meilleures preuves actuelles dans les décisions relatives à la prise en charge individuelle du patient. Elle implique l’intégration
de l’expertise clinique, des valeurs du patient, du contexte local, mais également des données issues de la recherche [10, 11]. L’EBM est actuellement en développement pour les professions paramédicales, notamment chez les techniciens en radiologie médicale (TRM) [12]. On parle de manière plus générale d’Evidence-Based Practice (EBP). En réalisant les examens radiologiques, les TRM sont concernés par cette pratique, car ils définissent les paramètres techniques influençant la dose et la qualité d’image.
Un de ces paramètres technique modifiable est le pitch, qui est apparu avec l’arrivée des scanners utilisant une acquisition hélicoïdale. La définition varie selon les constructeurs. La notion que nous utilisons est « le rapport entre le déplacement de la table durant un tour et la collimation du faisceau de rayons X » [13]. Un pitch de 1 correspond à une juxtaposition des faisceaux. Un pitch supérieur à 1 indique qu’il y a un espace entre les faisceaux, tandis qu’un pitch inférieur à 1 correspond à une superposition des faisceaux. La dose est proportionnelle au pitch. Une augmentation du pitch permet un gain du temps d’acquisition, une diminution de la dose, mais une baisse du rapport signal sur bruit (SNR) et de la résolution longitudinale.
Grâce à l’acquisition volumique, il est possible de reconstruire des coupes d'épaisseur moindre que l'épaisseur de coupe nominale. Ceci ne nécessite pas d’irradiation supplémentaire, mais au détriment de coupes bruitées, qui sont critiques pour les examens abdominaux.
L’optimisation de dose est cruciale pour les examens abdominaux, du fait de leur grande fréquence [14] et par la présence dans cette région anatomique d’organes avec une radiosensibilité importante. De plus, pour plusieurs types d’explorations (foie, pancréas, reins), plusieurs passages peuvent être réalisés (natif, artériel, veineux) [15, 16]. Pour l’exploration abdominale, la détection de bas contrastes est capitale pour différencier les organes entre eux, mais aussi les tissus normaux des tissus tumoraux d’un même organe, car leurs contrastes sont proches. Une étude expérimentale de Verdun et al [17] a étudié la détection d’objets de bas contraste en comparant le rapport contraste sur bruit (CNR) des
Les effets de volume partiel peuvent se produire dans le plan xy et dans l’axe z. L’effet de volume partiel dans le plan xy dépend de la taille de la matrice et du diamètre de l’objet observé. Nous n’étudierons pas cet effet dans notre recherche, mais nous nous intéresserons à l’effet de volume partiel dans l’axe z.
Celui-ci correspond au fait que si l’objet n’est pas entièrement dans la coupe (fig. 1B) ou qu’il est noyé dans celle-ci, le nombre CT (NCT) de l’objet est moyenné avec le NCT des tissus environnants. La valeur du NCT apparent, exprimée en unité Hounsfield (HU), est donc faussée [13, 18]. Les bas contrastes et effets de volume partiel sont fréquents en pratique clinique lors d’exploration abdominale, notamment au niveau du foie. A notre connaissance, il n’y a pas d’étude qui a mis en évidence l’influence de l’effet de volume partiel pour la détection d’objets de bas contraste.
La présence de bruit dans les coupes est critique pour différencier les structures de bas contraste lors d’explorations abdominales. Le bruit augmente avec la diminution de l’épaisseur de coupe.
Pour contrer cela, il est nécessaire d’augmenter la charge, et donc la dose, car celle-ci est directement
proportionnelle à la charge. Cependant,
l’augmentation de l’épaisseur de coupe reconstruite induit des effets de volume partiel. L’effet de volume partiel est critique pour la détection de petites structures, comme par exemple pour une recherche de lithiase urinaire. Nous avons rencontré cette situation lors d’un stage Figure 1 : Effet de volume partiel dans l'axe z.
Figure 2 : Lithiase urinaire non visible sur une coupe de 5 mm à cause de l’effet de volume partiel, mais visible sur une coupe de 1 mm.
pratique. Une épaisseur de coupe de 5 mm ne permettait pas la détection d’une lithiase rénale, tandis qu’elle était visible sur une coupe de 1 mm (fig. 2).
Notre étude se place dans ce contexte et vise à étudier l’impact des différents paramètres d’acquisition sur la visualisation d’objets de bas contraste avec effet de volume partiel. Notre étude envisage également : Quel est le seuil de CNR pour détecter un objet d’une taille donnée à 100% ? Quelle est la dose nécessaire pour visualiser cet objet ?
2 – Méthodologie 2.1 – Matériel
Nous avons utilisé un fantôme Catphan 500 [19]. Son diamètre est de 20 cm. Il est formé du module CTP515, contenant plusieurs sets d’objets cylindriques de bas contraste, disposés sur deux cercles de tailles différentes (fig. 3). Ces cylindres sont de diamètres et de contrastes différents. Ceux qui se trouvent en périphérie (les sets A, B et C) ont une longueur identique de 40 mm dans l’axe z et diffèrent par leur contraste. Les sets a, b et c au centre diffèrent par des longueurs différentes (7, 5 et 3 mm pour respectivement a, b et c) et ont un
contraste identique entre eux et au set A en périphérie (+8 HU par rapport à l’arrière-plan).
Les objets qui nous intéressent, dans le cadre de notre étude, sont ceux qui se trouvent dans le centre du fantôme, car ils permettent de mettre en évidence des effets de volume partiel, du fait de leur faible longueur. Chacun de ces trois sets est composé de quatre cylindres de diamètres différents (3, 5, 7 et 9 mm). Nous avons travaillé uniquement sur les cylindres de 9 mm de diamètre. De ce fait, nous n’avons pas mis en évidence l’effet de volume partiel dans l’axe xy, puisque celui-ci dépend du diamètre des cylindres. Nous n’avons donc étudié que l’effet de volume partiel dans l’axe z.
Nous avons utilisé un scanner GE LightSpeed 3.X® 8 barrettes. La largeur des barrettes est de 0.63 mm dans l’axe z. Elles peuvent être couplées pour atteindre une épaisseur de coupe nominale de 5 mm.
Figure 3 : Coupe CT du module CTP515 d'un fantôme Catphan 500.
Figure 4 : Positionnement du fantôme au centre de la gantry.
2.2 – Protocoles d’acquisition
Tableau 1 : Protocoles d'acquisition utilisés.
Protocole Index de bruit Epaisseur de coupe de
reconstruction Pitch
1
5
1.25 0.875
2 1.675
3 2.5 0.875
4 1.675
5 5 0.875
6 1.675
7
10
1.25 0.875
8 1.675
9 2.5 0.875
10 1.675
11 5 0.875
12 1.675
13
15
1.25 0.875
14 1.675
15 2.5 0.875
16 1.675
17 5 0.875
18 1.675
Le tableau 1 présente les protocoles d’acquisition que nous avons réalisés, avec les différents paramètres techniques que nous avons fait varier. Toutes les acquisitions ont été réalisées avec une tension de 120 kV, qui est plus fréquemment utilisée en pratique pour les explorations abdominales [6]. Concernant le courant, nous avons utilisé la modulation d’intensité. Le fantôme utilisé étant homogène, le courant reste constant sur la longueur scannée. Pour voir l’influence du courant sur la qualité d’image, nous avons utilisé trois index de bruit : 5, 10 et 15 ; 10 et 15 étant les plus répandus en pratique [6]. Pour chaque acquisition, nous avons utilisé un champ d’irradiation (SFOV) de 25 cm de diamètre. Nous avons utilisé une seule épaisseur de coupe nominale du scanner, soit l’épaisseur de deux barrettes de détection couplées (1.25 mm).
l’épaisseur de coupe nominale. Elle permet d’assurer une acquisition sans effet de volume partiel. Une épaisseur de coupe de 2.5 mm correspond à ce qui se fait au CHUV pour les régions abdominales [6]. Une épaisseur de coupe de 5 mm est mentionnée dans la littérature [20]. Toutes les acquisitions ont été réalisées en mode hélicoïdal. Nous avons utilisé deux valeurs de pitch : 0.875 et 1.675. La vitesse de rotation du tube Rx est restée fixe à une seconde par rotation pour tous les protocoles.
Pour chaque protocole, nous avons scanné la totalité du module du fantôme contenant les cylindres de bas contraste. Le fantôme était toujours placé à l’isocentre du scanner, c’est-à- dire au centre de rotation du tube à rayons X. Nous avons réalisé dix acquisitions par protocole.
Les cylindres qui ne présentent pas d’effet de volume partiel à coup sûr sont ceux dont la longueur est deux fois plus élevée que l’épaisseur de coupe utilisée. Les différents cas de figure d’effet de volume partiel pouvant intervenir dans notre étude sont indiqués dans le tableau 2. Pour chaque épaisseur de coupe de reconstruction (tab. 2, zone grisée), nous avons représenté la situation avec les objets centrés et la situation extrême dans laquelle les objets sont complètement décentrés. Le fantôme a été repositionné entre chaque acquisition d’un même protocole. Ceci a pour effet d’induire une variabilité des cas de figure intervenant à l’acquisition, comme nous les avons décrits dans le tableau 2. Après chaque acquisition, les images ont été reconstruites sur la longueur scannée. L’image que nous avons extraite a été sélectionnée à l’aide d’un repère sur le fantôme qui indique la coupe la plus centrée sur les objets.
Tableau 2 : Les différents cas de figure d’effet de volume partiel. Les trois cylindres de 9 mm de diamètre sont représentés dans l’ordre de leur longueur dans l’axe z, respectivement 3, 5 et 7 mm (c, b et a sur la fig. 2). La coupe est représentée en gris. Pour chaque épaisseur de reconstruction, nous avons représenté un cas où les cylindres sont centrés et un cas extrême où les cylindres sont décentrés.
Epaisseur de
coupe [mm] Cas cylindres centrés Cas extrême
1.25
2.5
5
2.3 – Méthode d’analyse
L’analyse des images s’est faite selon deux méthodes : objective et subjective. La méthode objective permet de quantifier la détectabilité des objets de bas contraste à l’aide du CNR. La méthode subjective se base, quant à elle, sur la lecture de clichés utilisée en clinique.
2.3.1 – Méthode objective
La méthode objective étant basée sur l’estimation du CNR, nous avons défini une région d’intérêt (ROI) de chacun des cylindres (A, a, b et c). Le ROI est légèrement plus petit que le diamètre de l’objet (fig. 5), afin de n’inclure que son signal dans la mesure. Le ROI du cylindre A donne une référence pour un objet qui ne présente pas d’effet de volume partiel dans l’axe z. Un autre ROI de même diamètre a été placé au centre du fantôme (i.e. mesure de l’arrière-plan). Le CNR de chaque cylindre a été obtenu par
soustraction de la moyenne des NCT de l’arrière-plan à la moyenne des NCT mesurés dans chaque cylindre, divisé par l’écart-type des NCT du centre du fantôme (représentant le bruit de l’image) [16, 17], correspondant à la formule suivante :
ܥܴܰ ൌܰܥܶ௬ௗെ ܰܥܶèି
ܧܿܽݎݐ െ ݐݕ݁èି
Les ROIs ont été déterminés une fois par chacun de nous pour les dix acquisitions des différents protocoles. A partir de ces deux mesures, nous avons calculé une moyenne du CNR de chaque objet pour chaque image.
Figure 5 : Emplacement des ROIs pour le calcul du CNR.
2.3.2 – Méthode subjective
La méthode subjective a consisté en la lecture des images acquises. Cette étape s’est faite en collaboration avec et à l’Université de Salford (Manchester). Cinq étudiants en Bachelor anglais ont analysé les 180 clichés (18 protocoles x 10 acquisitions). Les lecteurs ont analysé les cylindres de 9 mm de diamètre (A, a, b et c) et les ont notés selon une échelle à deux niveaux : 1 et 0. La note de 1 correspond à un cylindre visible et la note de 0 est donnée lorsque le cylindre n’est pas visible. Le score maximum possible par image est donc de 4.
Nous avons effectué la moyenne des scores de détection par cylindre de la manière suivante : Nous avons fait la moyenne des scores des lecteurs pour chaque cylindre de chaque image.
Etant donné que pour chaque protocole nous avons dix images, nous avons ensuite moyenné les scores sur les dix image d’un même protocole pour chacun des cylindres. Lorsque nous parlons de score de détection, cela concerne les résultats obtenus avec la méthode subjective.
La lecture des images par les étudiants de l’Université de Salford s’est faite avec un écran de visualisation de catégorie P (primaire, RadiForce R22®). La luminosité d’écran était de 150 cd/m2 et la lumière ambiante tamisée (> 50 lux). Les contrôles de stabilité de l’écran ont été réalisés grâce à un photomètre (RadiCS®, fig.
6). Le temps de lecture des clichés a été limité à 45 minutes par observateur et par journée. Nous avons gardé un fenêtrage standard fixe (W : 400, L : 40). Les images ont été présentées une à une, d’une manière aléatoire. Les paramètres utilisés leur ont été cachés, afin de ne pas influencer leur jugement.
Figure 6 : Contrôle de stabilité de l’écran de catégorie P utilisé pour la méthode subjective avec un photomètre.
2.4 – Estimation de la dose
Pour estimer la dose délivrée à chaque protocole, nous avons utilisé le CTDIvol fourni par le constructeur du scanner. Le CTDIvol est la grandeur opérationnelle qui permet d’estimer la dose absorbée dans les tissus pour une coupe. Pour chaque protocole, nous avons calculé la moyenne du CTDIvol obtenu pour les 10 acquisitions.
2.5 – Analyses
Afin d’évaluer s’il existe une relation entre la méthode objective et la méthode subjective, nous avons réalisé un graphique pour chaque cylindre avec leur score de détection et leur CNR.
Afin de savoir si l’interprétation des images est concordante entre les lecteurs, nous avons réalisé un test Kappa, à l’aide du logiciel AgreeStat.
Afin d’évaluer s’il existe une relation entre la méthode subjective et la dose, nous avons analysé graphiquement pour chaque cylindre leur score de détection et le CTDIvol relevé de chaque protocole.
2.6 – Ethique de recherche
Nous avons suivi les règles éthiques concernant particulièrement les participants à l’analyse des images. Ceux-ci ont été volontaires pour participer à la lecture. Leur consentement était libre et éclairé. Nous leur avons transmis un résumé de notre projet en anglais, afin qu’ils prennent connaissance de nos objectifs, du protocole, ainsi que du rôle à accomplir pour notre travail.
3 – Résultats
3.1 – Méthode objective
Les moyennes des CNR de chaque cylindre sont répertoriées dans le tableau 3 en fonction de chaque protocole. Les valeurs de CNR du cylindre A, qui n’a jamais d’effet de volume partiel, vont de 0.56 à 2.89. Pour le cylindre a, les valeurs vont de 0.8 à 2.46. Le cylindre b a des valeurs de CNR de 0.54 à 2.29. Le cylindre c a des valeurs de CNR de 0.25 à 1.61.
Tableau 3 : Moyenne des CNR par protocole et par cylindre.
Protocole Index de bruit
Epaisseur
de coupe Pitch CNR A CNR a CNR b CNR c 1
5
1.25 0.875 1.16 1.25 1.2 1.02
2 1.675 1.23 1.41 1.36 1.04
3 2.5 0.875 2.2 2.35 2.29 1.61
4 1.675 1.65 1.84 1.75 1.17
5 5 0.875 2.89 2.46 1.57 0.41
6 1.675 2.2 2.08 1.58 0.62
7
10
1.25 0.875 0.82 0.84 0.83 0.71
8 1.675 0.72 0.82 0.85 0.64
9 2.5 0.875 1.54 1.63 1.53 1.09
10 1.675 1.03 1.09 1.1 0.72
11 5 0.875 1.92 1.63 0.97 0.3
12 1.675 1.41 1.34 0.96 0.38
13
15
1.25 0.875 0.66 0.58 0.6 0.48
14 1.675 0.56 0.59 0.54 0.45
15 2.5 0.875 1.14 1.15 1.12 0.85
16 1.675 0.75 0.8 0.74 0.52
17 5 0.875 1.39 1.15 0.73 0.25
18 1.675 0.94 0.96 0.67 0.29
3.2 – Méthode subjective
Concernant la lecture des images, la somme maximale possible des scores est de 720 par lecteur, car il y a 4 cylindres différents sur chacune des 180 images. Le tableau 4 présente la répartition des scores par lecteur. Il montre que le lecteur 5 a détecté moins de cylindres que les autres. Le test Kappa indique une concordance inter-lecteurs adéquate (κ = 0.34) selon l'échelle d'interprétation de Landis et Koch [21].
Tableau 4 : Répartition des scores par lecteur.
Lecteurs Nombre de 1
1 423
2 619
3 474
4 575
5 240
Moyenne 466.2
Les moyennes de scores de détection obtenus pour chaque protocole varient de 0.02 à 1 (tab.
5). Nos résultats montrent une diminution des scores de détection lorsqu’il y a de l’effet de volume partiel. Par exemple, pour le protocole 11, les scores sont de 0.98, 0.96, 0.6 et 0.1 pour respectivement A (pas d’EVP), a (EVP potentiel), b (EVP potentiel) et c (EVP certain).
Les scores avec effet de volume partiel sont les plus bas. Ils varient de 0.02 à 0.4 (cellules rouges, tab. 5). Les scores des 18 cas pour lesquels l’effet de volume partiel peut se manifester (cellules oranges, tab. 5) en fonction de la position des coupes varient dans une plus large mesure de 0.04 à 1. Les scores les plus élevés sont obtenus lorsqu’il n’y a pas d’effet de volume partiel dû à l’épaisseur de coupe. Ils varient de 0.02 à 1 (cellules vertes, tab. 5).
De façon plus surprenante, nos résultats indiquent que, même quand il n’y a pas d’effet de volume partiel, le score diminue lorsque la longueur du cylindre diminue également. Par exemple, dans le protocole 1, le score diminue de 0.96 à 0.72 du cylindre A au cylindre c.
Nos résultats mettent en évidence plusieurs effets des paramètres d’acquisition sur la détection des objets. Afin d’étudier l’effet propre de ces paramètres, sans les confondre avec l’effet de volume partiel, nous illustrons ces cas de figure avec le cylindre A. L’augmentation du pitch diminue le score de détection. Par exemple, pour les protocoles 1 et 2, le score du cylindre A diminue de 0.96 à 0.88 en passant d’un pitch de 0.875 à 1.675. L’augmentation de l’épaisseur de coupe de reconstruction augmente le score de détection. Pour les protocoles 13 et 17, qui passent d’une épaisseur de 1.25 à 5 mm, le score du cylindre A augmente de 0.42 à 0.96. L’augmentation de l’index de bruit diminue le score de détection. Par exemple, pour les protocoles 1 et 13, le score du cylindre A diminue de 0.96 à 0.42 lorsque l’on passe d’un index de bruit de 5 à 15.
Tableau 5 : Caractéristiques des protocoles réalisés, moyenne des scores de détection pour les cylindres (A, a, b et c). Les cellules en rouge sont les cas dans lesquels nous sommes certains d’avoir de l'effet de volume partiel. Les cellules en orange sont les cas qui peuvent présenter des effets de volume partiel dans les situations où la coupe n’est pas au centre du cylindre. Les cellules en vert sont les cas qui ne présentent pas d’effet de volume partiel, dû à l’épaisseur de coupe.
Protocole Index de bruit
Epaisseur
de coupe Pitch A a b c
1
5
1.25 0.875 0.96 0.94 0.82 0.72
2 1.675 0.88 0.92 0.78 0.76
3 2.5 0.875 1 1 0.98 0.96
4 1.675 1 0.98 0.78 0.84
5 5 0.875 1 1 0.82 0.3
6 1.675 1 1 0.8 0.4
7
10
1.25 0.875 0.78 0.68 0.62 0.48
8 1.675 0.7 0.64 0.74 0.32
9 2.5 0.875 0.98 0.98 0.8 0.76
10 1.675 0.86 0.8 0.76 0.38
11 5 0.875 0.98 0.96 0.6 0.1
12 1.675 0.92 0.9 0.64 0.12
13
15
1.25 0.875 0.42 0.1 0.16 0.06
14 1.675 0.34 0.22 0.1 0.02
15 2.5 0.875 0.8 0.88 0.76 0.5
16 1.675 0.5 0.32 0.34 0.04
3.3 – Evaluation de la dose
Les CTDIvol obtenus couvrent des valeurs de 11.76 à 106.51 mGy suivant le protocole. Ils sont identiques pour les protocoles présentant le même pitch et le même index de bruit, mais diffèrent par l’épaisseur de coupe. Par exemple, les protocoles 1, 3 et 5 délivrent tous une dose de 106.51 mGy, car la reconstruction des coupes de 2.5 et 5 mm s’est faite à partir de l’acquisition ayant une épaisseur de coupe nominale de 1.25 mm (tab. 6).
Tableau 6 : Dose délivrée en fonction du protocole utilisé.
Protocole Index de bruit Epaisseur de
coupe Pitch CTDIvol
1
5
1.25 0.875 106.51
2 1.675 55.64
3 2.5 0.875 106.51
4 1.675 55.64
5 5 0.875 106.51
6 1.675 55.64
7
10
1.25 0.875 55.15
8 1.675 26.52
9 2.5 0.875 55.15
10 1.675 26.52
11 5 0.875 55.15
12 1.675 26.52
13
15
1.25 0.875 24.45
14 1.675 11.76
15 2.5 0.875 24.45
16 1.675 11.76
17 5 0.875 24.45
18 1.675 11.76
3.4 – Relation entre les méthodes objective et subjective
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Score de détection
CNR
Cylindre A
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Score de détection
CNR
Cylindre a
0.2 0.4 0.6 0.8 1
Score de détection
Cylindre b
Figure 7 : Relation entre la moyenne des scores de détection et des CNR pour chaque protocole et pour chacun des quatre cylindres (A, a, b, c).
Nous avons étudié la relation entre la moyenne des CNR de chaque cylindre pour chaque protocole avec la moyenne des scores obtenus du même cylindre (fig. 7). Ces deux variables sont liées par une relation linéaire jusqu’à un plateau définissant la détection de 100% des cylindres. Nous considérons que nous avons une bonne détectabilité à partir d’un score de 0.95. Ceci est lié à une part d’incertitude de l’interprétation des lecteurs. Notre étude met en évidence la relation entre le CNR et le score de détection des objets. Lorsque le CNR augmente, le score de détection augmente également.
L’effet de volume partiel engendre une diminution du CNR, ce qui diminue également le score de détection. Concernant le cylindre A, qui n’a pas d’effet de volume partiel, nous avons une détection de 100% pour les protocoles 3, 4, 5 et 6, qui ont les CNR les plus élevés (respectivement 2.2 : 1.65 : 2.89 : 2.2, tab. 7). Ces protocoles sont caractérisés par un index de bruit de 5, des épaisseurs de coupe de 2.5 et 5 mm et d’un pitch de 0.875 et 1.675. Le CNR minimal pour assurer une détection de 100% est donc de 1.65. Concernant le cylindre a, ce sont les protocoles 3, 5 et 6 qui permettent une détection de 100% (CNR respectifs 2.35 ; 2.46 ; 2.08, tab. 7). Ils sont caractérisés par les mêmes paramètres que pour le cylindre A. Le CNR le plus bas permettant une détection optimale est de 2.08. Concernant le cylindre b, le meilleur score de détection est de 0.98 avec un CNR de 2.29 pour le protocole 3. Ce protocole est caractérisé par un index de bruit de 5, une épaisseur de coupe de 2.5 mm et un pitch de
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Score de détection
CNR
Cylindre c
0.875. Concernant le cylindre c, le meilleur score de détection est de 0.96 avec un CNR de 1.61 pour le protocole 3. Il s’agit du même protocole que pour le cylindre b.
Sur les graphiques de la figure 7, nous avons indiqué avec une barre verticale la valeur seuil de CNR permettant une bonne détection de chaque cylindre. En tenant compte d’une marge d’incertitude liée à l’interprétation des images, la valeur de CNR permettant une bonne détection des objets est de 1.61 à 1.65.
Tableau 7 : Moyenne des CNR et des scores de détection par protocole et par cylindre et CTDIvol. Les couleurs suivent la même attribution que dans le tableau 5.
Protocole Index de bruit
Epaisseur
de coupe Pitch A a b c CTDIvol
[mGy]
CNR Score CNR Score CNR Score CNR Score
1
5
1.25 0.875 1.16 0.96 1.25 0.94 1.2 0.82 1.02 0.72 106.51
2 1.675 1.23 0.88 1.41 0.92 1.36 0.78 1.04 0.76 55.64
3 2.5 0.875 2.2 1 2.35 1 2.29 0.98 1.61 0.96 106.51
4 1.675 1.65 1 1.84 0.98 1.75 0.78 1.17 0.84 55.64
5 5 0.875 2.89 1 2.46 1 1.57 0.82 0.41 0.3 106.51
6 1.675 2.2 1 2.08 1 1.58 0.8 0.62 0.4 55.64
7
10
1.25 0.875 0.82 0.78 0.84 0.68 0.83 0.62 0.71 0.48 55.15
8 1.675 0.72 0.7 0.82 0.64 0.85 0.74 0.64 0.32 26.52
9 2.5 0.875 1.54 0.98 1.63 0.98 1.53 0.8 1.09 0.76 55.15
10 1.675 1.03 0.86 1.09 0.8 1.1 0.76 0.72 0.38 26.52
11 5 0.875 1.92 0.98 1.63 0.96 0.97 0.6 0.3 0.1 55.15
12 1.675 1.41 0.92 1.34 0.9 0.96 0.64 0.38 0.12 26.52
13
15
1.25 0.875 0.66 0.42 0.58 0.1 0.6 0.16 0.48 0.06 24.45
14 1.675 0.56 0.34 0.59 0.22 0.54 0.1 0.45 0.02 11.76
15 2.5 0.875 1.14 0.8 1.15 0.88 1.12 0.76 0.85 0.5 24.45
16 1.675 0.75 0.5 0.8 0.32 0.74 0.34 0.52 0.04 11.76
17 5 0.875 1.39 0.96 1.15 0.8 0.73 0.48 0.25 0.02 24.45
18 1.675 0.94 0.72 0.96 0.52 0.67 0.3 0.29 0.14 11.76
3.5 – Relation entre la méthode subjective et la dose
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0 20 40 60 80 100 120
Score de détection
CTDIvol[mGy]
Cylindre A
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0 20 40 60 80 100 120
Score de détection
CTDIvol[mGy]
Cylindre a
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Score de détection
Cylindre b
Figure 8 : Relation entre la dose (CTDIvol) et le score de détection pour chaque protocole et pour chacun des cylindres (A, a, b et c).
Les graphiques indiquent que le score de détection augmente avec la dose, suivant une relation logarithmique (fig. 8). Pour le cylindre c, la relation est moins visible. La dose la plus faible (11.76 mGy) donne un score de détection variant de 0.02 à 0.14. Pour la dose la plus élevée (106.51 mGy), le score de détection varie de 0.3 à 0.96. Le score de 0.96 est obtenu avec une épaisseur de coupe de 2.5 mm, un index de bruit de 5 et un pitch de 0.875. Le score de 0.3 est obtenu avec un protocole utilisant les mêmes paramètres d’acquisition, mais une épaisseur de coupe reconstruite de 5 mm. L’effet de volume partiel diminue le score de détection du cylindre de 3 mm dans l’axe z. Lorsqu’il y a de l’effet de volume partiel, une dose plus élevée ne garantit pas d’obtenir une bonne détection de l’objet.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0 20 40 60 80 100 120
Score de détection
CTDIvol[mGy]
Cylindre c
4 – Discussion
Nos résultats montrent que l’effet de volume partiel a une influence sur la détection des objets de bas contraste. Plus l’effet de volume partiel est important, plus le score est faible. Lorsqu’il est présent, l’effet de volume partiel est un facteur important pour la détection des objets de bas contraste. Pour chaque cylindre, nous avons observé qu’une épaisseur de coupe de reconstruction de 2.5 mm permet une meilleure détection qu’avec une épaisseur de 1.25 et 5 mm. La détection des petits objets (b et c) est moindre avec une épaisseur de coupe de 5 mm, à cause de l’effet de volume partiel. Nous avons comparé nos résultats par rapport au choix de l’épaisseur de coupe avec l’étude de Soo et al [22]. La taille des lésions étudiées va de moins de 5 mm à plus de 10 mm de diamètre dans le plan xy et mesurent 2 mm dans l’axe z.
L’épaisseur de coupe nominale utilisée est de 1.25 mm et ils ont reconstruit des coupes de 2.5, 5, 7.5 et 10 mm. Selon leurs résultats, les lésions dans le foie sont plus difficiles à détecter avec des épaisseurs de coupe de 7.5 et 10 mm, à cause de l’effet de volume partiel. Ils recommandent d’utiliser des coupes reconstruites de 5 mm, car celles de 2.5 mm sont limitées par un faible CNR. Nos résultats indiquent, avec une même épaisseur de coupe nominale à l’acquisition (1.25 mm), qu’une épaisseur de coupe reconstruite de 2.5 mm est plus optimale.
Cette différence de résultats peut s’expliquer par une différence de contraste. Le contraste des cylindres que nous avons étudiés est de 8 HU, mais nous ne connaissons pas les valeurs de contraste des lésions de leur étude.
En tenant compte de la marge d’erreur de 5% liées à la lecture des images, la figure 6 indique qu’un CNR entre 1.61 et 1.65 permet une bonne détectabilité des cylindres. Les quatre cylindres doivent atteindre le même CNR pour un score de détection équivalent, indépendamment de leur longueur dans l’axe z, car ils ont le même diamètre et le même contraste. Cependant, il n’y a que le cylindre b dont les résultats ne montrent pas le même plateau de CNR. Son CNR doit être plus élevé pour atteindre une détectabilité de plus de 95%. Le cylindre b est intermédiaire entre le a et le c, qui ont tous les deux le même plateau que le cylindre A qui n’a pas d’effet de volume partiel. Théoriquement, son CNR permettant
Concernant les protocoles utilisant une épaisseur de coupe qui ne provoque normalement pas d’effet de volume partiel, nous avons constaté que le CNR et le score baissent avec la diminution de la longueur du cylindre, malgré le fait que l’objet soit entièrement dans la coupe. Par exemple, dans le protocole 1, le score diminue de 0.96 à 0.72 respectivement de A à c. Ce résultat nous a surpris et nous avons cherché à le comprendre. Ce résultat peut provenir d’un mauvais positionnement du fantôme. Après vérification, nous avons écarté cette hypothèse, car le positionnement du fantôme était correct. Nous avons voulu savoir si une erreur est survenue à la mesure des CNR. Pour cela, nous avons filtré une image avec une épaisseur de coupe de 1.25 mm avec un filtre passe-bas (Gaussien 10). Ceci nous a permis de nous affranchir du bruit et ainsi visualiser uniquement le contraste des objets. Nous avons constaté visuellement que le cylindre c est moins visible que les autres sans effet de volume partiel dû à l’épaisseur de coupe, ce qui confirme que nos mesures de CNR ont été mesurées correctement.
L’explication la plus plausible est que nous sommes confrontés à un effet de volume partiel causé par l’algorithme de reconstruction hélicoïdal. Les coupes reconstruites sont dans le plan strictement axial, tandis que les coupes brutes en acquisition hélicoïdale ont une légère double obliquité dans le plan xy causé par l’effet conique du multibarrette (fig. 9) [13]. Pour compenser cet effet, l’algorithme utilisé interpole les points de l’image à partir des points les plus proches, situés le long de l’axe z avant d’appliquer la rétroprojection filtrée. L’effet de cette interpolation se remarque davantage sur les petits objets dans l’axe z, puisque les points d’interpolation utilisés peuvent se trouver très rapidement en dehors de l’objet. Nous ne connaissons pas le fonctionnement complet de l’algorithme utilisé par l’appareil, car les constructeurs ne divulguent pas ce type d’informations pour des raisons de concurrence. Cependant, si cette hypothèse est correcte, nous nous attendons à obtenir un CNR équivalent pour les quatre cylindres. Nous avons pu confirmer l’hypothèse en acquérant des coupes de 1.25 mm jointives en mode séquentiel avec un index de bruit de 5. Les CNR mesurés ne présentent alors qu’une légère variation entre eux due au bruit aléatoire (A : 1.22, a : 1.33, b : 1.22, c :
Figure 9 : Effet de double obliquité d’une acquisition CT multibarrette avec un faisceau conique.
1.29), alors que le CNR en acquisition hélicoïdale utilisant les mêmes paramètres tendent à diminuer avec une longueur de cylindre plus faible (protocole 1, A : 1.16, a : 1.25, b : 1.2, c : 1.02). Ceci concerne le cas où il n’y a pas d’effet de volume partiel causé par l’épaisseur de coupe. Dans ce cas, il n’y a pas d’interpolation, car la coupe reconstruite est directement mesurée par les détecteurs.
Notre travail nous a permis une estimation des doses pour chaque protocole. Il est intéressant de les comparer aux niveaux de référence diagnostique (NRD). Pour réduire la dose, l’International Commission on Radiological Protection (ICRP) a introduit en 1996 la notion de NRD. « Les NRD sont des niveaux de doses, pour des examens types sur des groupes de patients types (…) qui ne devraient pas être dépassés pour les procédures courantes. » [4]. Le NRD représente le 3ème quartile des doses de chaque examen dans une population (en Suisse, par exemple). Selon l’OFSP, « lorsque le NRD est dépassé, il faut soit justifier la dose élevée, soit la réduire par des mesures d’optimisation adaptées. » [23].
Dans les recommandations de l’OFSP [24], les NRD pour la région abdomino-pelvienne sont de 15 mGy (CTDIvol). Nous nous sommes uniquement intéressés à la partie abdominale, dont le PDL est de 400 mGy·cm dans les NRD. La longueur standard est donc de 26.6 cm. Dans le tableau 8, nous avons calculé un PDL à partir de nos CTDIvol pour cette même longueur abdominale standard. A partir du PDL, nous avons évalué la dose effective que les protocoles délivreraient avec le facteur epdl (0.015 [mSv·mGy-1·cm-1]). Il en ressort que, pour la détection d’objets de bas contraste, les doses effectives estimées dans notre travail sont plus élevées que celles recommandées par l’OFSP. Il n’y a que les protocoles 14, 16 et 18 qui sont inférieurs aux NRD, mais ne sont pas suffisants pour la détection des objets (scores de 0.02 à 0.72 pour tous les cylindres).
Avec des lecteurs plus expérimentés, nous pensons que le score de 100% aurait été atteint pour un CNR plus faible. Ceci aurait eu pour conséquence la détermination d’un protocole délivrant une dose plus faible pour atteindre une détection équivalente des objets. Cependant, les lecteurs connaissaient la position des cylindres à observer, ce qui peut avoir pour effet de
Tableau 8 : Comparaison de la dose effective entre nos protocoles et les NRD.
Protoco les A
CTDIvol [mGy]
DLP [mGy·cm
]
Dose effective
[mSv]
CTDIvol NRD [mGy]
DLP NRD [mGy·cm]
Dose effective NRD [mSv]
epdl [mSv·mGy-
1·cm-1]
1 106.51 2833 42.5
15 400 6 0.015
2 55.64 1483 22.2
3 106.51 2833 42.5
4 55.64 1483 22.2
5 106.51 2833 42.5
6 55.64 1483 22.2
7 55.15 1470 22
8 26.52 707 10.6
9 55.15 1470 22
10 26.52 707 10.6
11 55.15 1470 22
12 26.52 707 10.6
13 24.45 652 9.8
14 11.76 313 4.7
15 24.45 652 9.8
16 11.76 313 4.7
17 24.45 652 9.8
18 11.76 313 4.7
Le protocole permettant d’obtenir les meilleurs scores de détection (0.96 à 1) est le protocole 3. Cependant, il délivre une dose effective de 42.5 mSv, soit sept fois plus élevée par rapport au NRD. Cette dose effective correspond à 11 années d’irradiation reçue en moyenne par la population suisse (3.9 mSv/an) [25].
Dans notre étude, le SFOV utilisé est de 25 cm. Il présente des pixels plus petits qu’un SFOV de 50 cm utilisé en clinique pour la région abdominale. Dans le cas où l’on reste à bruit constant, nous obtenons une dose plus élevée avec un SFOV de 25 cm. En effet, si nous avions fait notre étude avec un SFOV de 50 cm, les doses auraient été plus basses. Cependant, nous ne pouvons pas nous avancer sur le fait qu’elles auraient été inférieures aux NRD. Nous ne pouvons pas non plus prévoir que la détection des objets de bas contraste avec un SFOV de 50 cm aurait été identique, étant donné que la résolution spatiale est plus faible à cause de la taille de pixel plus élevée.
Notre étude exemplifie l’impact des différents paramètres d’acquisition sur la visualisation d’objets de bas contraste sans effet de volume partiel, qui sont des notions de la théorie. La
dose est inversément proportionnelle au pitch. Lorsque nous passons d’un pitch de 0.875 à 1.675, la dose diminue de moitié. Par exemple, entre les protocoles 1 et 2 utilisant respectivement ces valeurs de paramètre, la dose passe de 106.51 à 55.64 mGy. Les résultats montrent que l’augmentation du pitch diminue le score de détection des cylindres. Nos résultats montrent par exemple cet effet pour le protocole 9 avec un pitch de 0.875 et le protocole 10 avec un pitch 1.675 qui ont un score respectivement de 0.98 et 0.86 pour le cylindre A qui n’a pas d’effet de volume partiel. Ceci est dû à la diminution de la résolution longitudinale avec l’augmentation du pitch. Cependant, le pitch est un paramètre intéressant, car il permet, en le doublant, de diminuer la dose d’un facteur 2 en ne diminuant que légèrement la détection des objets de bas contraste.
A dose équivalente et sans effet de volume partiel, la qualité d’image augmente avec l’épaisseur de coupe de reconstruction. Par exemple, avec un pitch de 0.875, le score augmente de 0.78 à 0.98 pour le cylindre A en passant d’une épaisseur de coupe de 1.25 à 2.5 mm (protocoles 7 et 9). Plus l’épaisseur de coupe est fine, plus l’image est bruitée, ce qui diminue la détection des objets de bas contraste. Le bruit est un facteur limitant pour les faibles épaisseurs de coupe. Le CNR diminue avec l’épaisseur de coupe car le bruit augmente.
Avec une faible épaisseur de coupe, la taille des voxels diminue et induit une baisse du SNR.
Le résultat en est l’accentuation de l’effet du bruit sur la détection des objets. Une fine épaisseur de coupe augmente la détection des petits objets, mais diminue la fiabilité de la détection des objets à cause du bruit. Un index de bruit élevé à l’acquisition diminue également la détectabilité des objets.
5 – Conclusion
5.1 – Conclusions de la recherche
Les effets de volume partiel potentiels diminuent le CNR des objets, ainsi que leur score de détection. Le score de détection diminue avec la longueur du cylindre même quand il n’y a pas d’effet de volume partiel. Ceci est dû à un autre type d’effet de volume partiel causé par l’algorithme de reconstruction hélicoïdal. La relation entre le CNR et le score de détection est linéaire jusqu’à un plateau, se situant entre 1.61 et 1.65 de CNR, définissant un seuil de bonne détection. Le protocole permettant une bonne détection d’objets de bas contraste, avec une longueur d’au moins 3 mm dans l’axe z, délivre un CTDIvol de 106.51 mGy. Il utilise un index de bruit de 5, une épaisseur de coupe reconstruite de 2.5 mm et un pitch de 0.875.
Notre travail a mis en évidence des principes théoriques de certains paramètres sur la détection d’objets de bas contraste sans effet de volume partiel. L’augmentation du pitch diminue le score de détection des objets à cause de la perte de résolution longitudinale. Un index de bruit élevé diminue la détection des objets. L’image est plus bruitée avec une épaisseur de coupe plus fine, ce qui diminue également la détection des objets.
5.2 – Perspectives de recherche
Notre étude sur la détection d’objets de bas contraste avec effet de volume partiel est une première investigation qui mérite des recherches plus approfondies. Le premier sujet de recherche que nous proposons concerne l’effet de volume partiel induit par l’algorithme de reconstruction hélicoïdal. Il serait intéressant de comparer la détection de bas contraste avec effet de volume partiel entre une acquisition séquentielle et hélicoïdale de manière plus approfondie. Une autre option serait de comparer l’influence du nombre de barrettes utilisées en MDCT, afin de voir s’il existe une influence du nombre de barrettes sur l’algorithme de reconstruction et sur les effets de volume partiel. Nous supposons que plus le nombre de barrettes utilisées est élevé, plus l’effet de volume partiel sera important, car le faisceau présente plus de conicité dans l’axe z. Ceci permettrait de voir l’influence de l’algorithme de reconstruction sur la détection des objets en fonction de la conicité du faisceau.
Des algorithmes de reconstruction par itération (ASIR) sont apparus pour diminuer la dose délivrée lors d’examens tomodensitométriques [26]. En restant dans l’optimisation de notre travail, nous proposons d’évaluer la détection des objets de bas contraste comprenant des effets de volume partiel avec l’utilisation de nouveaux algorithmes de reconstruction. Ceci permettra d’étudier l’influence d’algorithmes comme ASIR sur la détection des objets de notre étude et de la comparer avec une reconstruction en rétroprojection filtrée. Nous proposons de faire lire les images acquises par des radiologues.
5.3 – Pistes d’action
Notre première piste d’action concerne la diffusion de notre travail dans la pratique. Nous avons eu l’occasion de présenter notre étude lors de la journée romande scanner du 23 juin 2011, organisée par l’Association Suisse des TRM (ASTRM).
Notre deuxième piste d’action est de sensibiliser les professionnels sur le fait qu’un protocole permettant une bonne détection d’objets de bas contraste avec effet de volume partiel induit des doses élevées. Comme nous l’avons relevé dans notre recherche, un protocole permettant d’assurer la détection de petits objets de 3 mm de longueur dans l’axe z serait sept fois plus irradiant que les NRD.
En pratique clinique, si l’utilisation d’un tel protocole s’avère nécessaire, il devrait être négocié avec le radiologue comme complément centré sur une zone douteuse, afin d’éviter d’obtenir un PDL trop élevé. Nos résultats indiquent qu’il faudrait privilégier le mode d’acquisition séquentiel pour éviter l’effet de volume partiel dû à l’algorithme de reconstruction hélicoïdal qui s’ajoute au volume partiel dû à l’épaisseur de coupe. Ceci a pour effet d’accentuer la diminution de CNR de l’objet et donc sa détection. Notre travail étant préliminaire, il est nécessaire de poursuivre la recherche sur ce sujet dans le cas où un tel protocole serait appliqué en pratique clinique.
6 – Bibliographie
6.1 – Liste de références bibliographiques
1. Menant, L. & Lepage, B. (2002). Scanographie. Journal de radiologie, 83(7-8), 945-50 2. McCollough, C-H. Primak, A-N. Braun, N. Kofler, J. Yu, L. & Christner, J. (2009).
Strategies for reducing radiation dose in CT. Radiologic clinics of North America, 47(1), 27-40
3. Cordoliani, Y-S. Boyer, B. Marec, E-L. Jouan, E. Helie, O. & Beauvais, H. (2002). Vade- mecum du scanner hélicoïdal : estimation des doses, choix des paramètres. Journal de radiologie, 83(6), 685-692
4. The international commission on radiological protection (ICRP). (2007). Managing patient dose in multi-detector computed tomography (MDCT). ICRP publication 102.
Annals of the ICRP, 37(1), 1-79
5. Société française de radiologie. (13 août 2010). Guide des Procédures Radiologiques : Critère de Qualité et Optimisation des Doses [Page Web]. Accès : http://www.sfrnet.org/sfr/professionnels/5-referentiels-bonnes-pratiques/guides/guide- procedures-radiologiques/index.phtml (page consultée le 26 juin 2011)
6. Meuli, R. (22 juillet 2010). Protocoles d’examen du scanner. In Meuli, R. Département de radiologie médicale du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois de Lausanne [Page Web]. Accès : fhttp://www.chuv.ch/rad/en/rad_home/rad-medecins/rad-medecins- protocoles-d-examens/rad-techniciens-techniques-imagerie-radiologie/rad-techniciens- techniques-imagerie-radiologie-ct.htm. (page consultée le 26 juin 2011)
7. Garnier, S. Bertrand, PH. Chapiron, C. Asquier, E. Rouleau, PH. & Brunereau, L. (2004).
Pelviscanner hélicoïdal en basse dose : évaluation de la dose d’irradiation et du traitement d’images. Journal de radiologie, 85(6), 747-753
8. Rampado, O. Marchisio, F. Izzo, A. Garelli, E. Bianchi, CC. Gandini, G. & Ropolo, R.
9. Dion, A-M. Berger, F. Helie, O. Ott, D. Spiegel, A. & Cordoliani, Y-S. (2004). Diminuer la dose en tomodensitométrie abdominale : baisser la tension (kV) ou la charge (mAs) ?.
Journal de radiologie, 85(4), 375-380
10. Sackett, DL. Rosenberg, WMC. Gray, JAM. Haynes, RB. & Richardson, WS. (1996).
Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ, 312(13), 71-72
11. Sardanelli, F. Hunink, MG. Gilbert, FJ. Leo, GD. & Krestin, GP. (2010). Evidence-based radiology: why and how? European radiology, 20(1), 1-15
12. Smith, T. (2008). Evidence Based medical imaging (EBMI). Radiography, 14(3), 233-237 13. Cours de radiophysique medicale : Volume 4, Tomodensitométrie. (2009). Lausanne :
Institut universitaire de radiophysique appliquée / Lausanne : Haute école cantonale vaudoise de la santé
14. Midez, B. Aroua, A. Verdun, F-R. Valley, J-F. Schnyder, P. & Vader, J-P. (2006).
Pratique du scanner en suisse : fréquence et évolution temporelle. Journal de radiologie, 87(9), 1057-62
15. Fenchel, S. Fleiter, TR. & Merkle, EM. (2002). Multislice helical CT of the abdomen.
European Radiology, 12(3), 5-10
16. Funama, Y. Awai, K. Nakayama, Y. Kakei, K. Nagasue, N. Shimamura, M. Sato, N.
Sultana, S. Morishita, S. & Yamashita, Y. (2005). Radiation dose reduction without degradation of low-contrast detectability at abdominal multisection CT with a low-tube voltage technique: phantom study. Radiology, 237(3), 905-910
17. Verdun, F-R. Alban, D. Valley, J-F. Schnyder, P. & Meuli, RA. (2002). Detection of low- contrast objects: Experimental comparison of single- and multi-detector row CT with a phantom. Radiology, 223(2), 426-431
18. Tanguy, J-Y. (2001). Introduction pratique au diagnostique morphologique : Le scanner et l’IRM. [Powerpoint] Angers : Faculté de médecine d’Angers
19. The phantom laboratory. (2009). Catphan 500 and 600 Manual. New York : Greenwich 20. Nakayama, Y. Awai, K. Funama, Y. Hatemura, M. Imuta, M. Nakamura, T. Ryu, D.
Morishita, S. Sultana, S. Sato, N. & Yamashita, Y. (2005). Abdominal CT with low tube
voltage: preliminary observations about radiation dose, contrast enhancement, image quality, and noise. Radiology, 237(3), 945-951
21. Landis, JR. & Koch, GG. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159-174
22. Soo, G. Lau, KK. Yip, T. & Kutschera, P. (2010). Optimal reconstructed section thickness for the detection of liver lesions with multidetector CT. Clinical radiology, 65(3), 193-197 23. Office fédérale de la santé publique (OFSP). (2009). Radioprotection et surveillance de la
radioactivité en Suisse Résultats 2008. Berne : Office fédérale de la santé publique.
24. Office fédérale de la santé publique (OFSP). (2010). Notice R-06-06 : Niveaux de référence diagnostiques en tomodensitométrie. Berne : Office fédérale de la santé publique.
25. Cours de radiophysique medicale : Volume 10, Radioprotection. (2008). Lausanne : Institut universitaire de radiophysique appliquée / Lausanne : Haute école cantonale vaudoise de la santé
26. Martinsen, AC. Saether, HK. Hol, PK. Olsen, DR. & Skaane, P. (2011). Iterative reconstruction reduces abdominal CT dose. European journal of radiology, 78(79)
6.2 – Liste bibliographique
A. Cours de radiophysique medicale : Volume 5, Imagerie médicale. (2009). Lausanne : Institut universitaire de radiophysique appliquée / Lausanne : Haute école cantonale vaudoise de la santé
B. Cordoliani, YS. & Foehrenbach, H. (2003). Effets pathologiques des rayonnements ionisants : les effets stochastiques. Feuillets de radiologie, 43(4), 352-358
C. Boyer, B. (2004). Irradiation en tomodensitométrie : faut-il s’inquiéter ? Journal de radiologie, 85(4), 359-61
D. Goldman, L-W. (2007). Principles of CT: radiation dose and image quality. Journal of nuclear medicine technology, 35(4), 213-225
E. Gudjonsdottir, J. Svensson, JR. Campling, S. Brennan, PC. & Jonsdottir, B. (2009).
Efficient use of automatic exposure control systems in computed tomography requires correct patient positionning. Acta radiologica, 50(9), 1035-1041
F. Smith, A-B. Dillon, W-P. Gould, R. & Wintermark, M. (2007). Radiation dose-reduction strategies for neuroradiology CT protocols. AJNR. American journal of neuroradiology, 28(9), 1628-32
G. Coppenrath, E. Meindl, T. Herzog, P. Khalil, R. Mueller-Lisse, U. Krenn, L. Reisser, M.
& Mueller-Lisse, UG. (2006). Dose reduction in multidetector CT of the urinary tract.
Studies in a phantom model. European radiology, 16(9), 1982-1989
H. Chao, EH. Toth, TL. Bromberg, NB. Williams, EC. Fox, SH. & Carleton, DA. (2000). A statistical method of defining low contrast detectability. Milwaukee (WI) : GE Medical Systems
7 – Annexes
Nos données brutes des méthodes objective et subjective se trouvent en annexes. Elles comprennent les scores attribués aux cylindres (A, a, b et c) par les lecteurs (1 à 5) pour chaque protocole (1 à 18) et chaque acquisition (1 à 10), pour la méthode subjective.
Concernant la méthode objective, les CNR calculés par chacun de nous (CNR 1 et CNR 2) figurent pour chaque protocole et chaque acquisition. Les CTDIvol de chaque protocole et chaque acquisition sont également cités.
