Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article s'intéresse à la finalité de tout système d'imagerie, la qualité d'image au travers des techniques permettant de la mesurer et de l'améliorer. Il introduit les techniques ROC comme outil idéal de quantification pour une modalité médicale donnée, et il détaille les méthodes de modélisation de cet outil grâce à l'indice de détectivité. Les impacts des diffusés et de la source de photons X sur la qualité d'image sont alors précisés. Dans un deuxième temps, les principales techniques d'amélioration faisant aujourd'hui l'objet de recherches sont exposées : la détection multi-énergie, le comptage de photons et la spectroscopie, et enfin l'imagerie par contraste de phase qui exploite les propriétés de réfraction des rayons X dans les tissus biologiques.
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This article deals with the main objective of an imaging system, namely image quality, through various ways to quantify and improve it. It introduces the ROC techniques as the ideal quantification method for a given medical task, and then describes how these can be approximated using the detectivity index. The impact of scatters and of the X-ray source is then described. In a second step, disruptive technologies to improve image quality, today the focus of researchers worldwide, are explained: multi-energy detection, photo-counting and spectroscopy, and finally phase contrast imaging, which exploits the refraction properties of X-ray photons in biological tissues.
Auteur(s)
-
Thierry LEMOINE : Directeur technique Thales microwave and imaging subsystems, France
INTRODUCTION
Cet article s'intéresse à la chaîne complète de radiographie par rayons X et à la qualité de l'image finale. Des composants autres que le détecteur participent à la qualité de l'image : la source et la grille anti-diffusés principalement. Et la qualité doit être mesurée non pas en considérant une image de bruit (ce que fait la DQE d'un détecteur), mais à partir de l'observation de radiographies de patients : rentrent en compte les caractéristiques intrinsèques des pathologies que le radiologue recherche dans l'image, les caractéristiques corporelles du patient, ainsi que le processus mental de décision de l'observateur. La première partie de cet article s'intéresse à la modélisation de l'ensemble de ces paramètres, afin de parvenir à un facteur de mérite qui permette d'estimer la qualité d'un système de radiologie dans son ensemble (considérée du point de vue de la qualité d'image). Noté d ′, ce facteur de mérite est appelé indice « détectivité ». Il peut être calculé sur la base d'éléments objectifs décrivant la chaîne radiologique (la DQE du détecteur, les caractéristiques de la source de rayons X, etc.), mais il fait aussi des hypothèses sur la performance de l'observateur : comme il n'existe aucun modèle universel pour le décrire, l'article distingue différents cas pratiques (observateur idéal, semi-idéal, etc.). Une extension des concepts de DQE, MTF et NPS est aussi déduite, qui quantifient la performance d'un système de radiologie complet, mais sans prise en compte de l'observateur ni de la pathologie.
La suite de l'article est consacrée à trois ruptures technologiques actuellement envisagées, dont certains experts considèrent qu'elles feront progresser significativement l'imagerie par rayons X à partir des années 2020 : il s'agit de l'imagerie spectroscopique par intégration puis par comptage de photons, et de l'imagerie par contraste de phase. L'imagerie spectroscopique par intégration (ou détection multi-énergie) est connue et implémentée depuis les années 1990. Quant au comptage et au contraste de phase, il existe en 2015 des cas pratiques d'utilisation (dans certains prototypes de CT-scanners pour le comptage multi-énergie, dans les sources de lumière de type « synchrotron » pour le contraste de phase) et il ne s'agit donc pas de sujets de recherche exploratoire. Mais les difficultés rencontrées pour les adapter à la radiologie conventionnelle sont très importantes et il faut considérer ces technologies comme étant au stade de la recherche appliquée.
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
spectroscopy | image quality | phase contrast
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Contraste de phase et « dark field »
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2. Techniques multi-énergie
2.1 Principe de l'imagerie multi-énergie
Un CT-scanner permet d'estimer l'atténuation de chaque voxel du corps sous examen. Cette estimation est-elle assez précise pour identifier sans ambiguïté la nature des tissus correspondants ? La réponse est que souvent elle ne l'est pas. Si la mesure des nombres d'Hounsfield (HU) permet de segmenter des organes et de relever des anomalies, dans de nombreux cas elle ne permet pas de remonter à la nature chimique des matériaux constituant le voxel. On exploite les valeurs relatives des nombres de Hounsfield au sein d'une coupe, mais plus rarement leurs valeurs absolues.
Il y a plusieurs raisons à ce manque de précision. Le bruit dans l'image, les artefacts de reconstruction en font partie, mais la principale tient au fait que le nombre de HU donne une information sur une absorption moyennée par le spectre en énergie du faisceau de rayons X – et c'est tout son intérêt. Deux matériaux peuvent avoir des profils d'absorption α (E) différents et donner le même nombre de Hounsfield. Un exemple souvent cité est celui de l'iode, dont le coefficient de Hounsfield se confond avec celui de l'artériosclérose (plaques calcifiées) qui tapisse les artères. Et deux spectres différents parfois donneront pour un même tissu deux nombres de Hounsfield différents : cet effet se produira dans une même image à cause du durcissement du faisceau.
D'où l'idée de mesurer l'absorption des voxels à deux niveaux d'énergie (typiquement 80 kVp (LE) et 140 kVp (HE)). C'est la technique de la « double-énergie », première étape vers la multi-énergie.
Dans les gammes d'énergies qui nous intéressent (20 à 140 keV), l'atténuation de chaque matériau constituant les tissus biologiques du corps humain est la combinaison de deux effets dont le comportement en fonction de l'énergie est très différent : photoélectrique et Compton. L'absorption photoélectrique varie en 1/E3, alors que l'atténuation Compton a un comportement plus complexe en fonction de l'énergie (mais qui varie peu), décrit par la fonction de Klein-Nishina parfaitement connue. D'un matériau à l'autre, les courbes d'absorption photoélectrique sont similaires à un coefficient multiplicatif près, et il en va de même des courbes d'atténuation Compton. Par conséquent, une courbe d'atténuation d'un matériau quelconque (ne présentant pas de raie K dans la gamme d'énergie considérée) peut s'exprimer comme une combinaison...
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Techniques multi-énergie
BIBLIOGRAPHIE
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(4) - FITZPATRICK (M.), BEUTEL (J.) - Handbook of medical imaging. - Spie Editions, vol. 1, part 2 (2000).
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(5) - MYERS (K.J.), KYPRIANOU (I.S.), PARK (S.) - Wagner unified theory of image quality, advances in medical physics. - Madison Medical Physics Publishing, vol. 3 (2010).
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(6) - BELANGER (B.) - Recent developments in fluoroscopic imaging systems for interventional procedures, advances in medical physics. - Madison Medical Physics Publishing,...
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