DECOMPOSITION D’UNE SEQUENCE D’IMAGES DYNAMIQUES DU COEUR EN COMPOSANTES SANGUINE ET TISSULAIRE, EN TOMOGRAPHIE D'EMISSION PAR POSITRONS, PAR LA METHODE DE REDUCTION LINEAIRE DE DIMENSION.

La Méthode de la Réduction Linéaire des Dimensions (Linear Dimension Reduction, LDR) repose sur le principe de la classification par projection entre espaces vectoriels. C'est une technique alternative pour surmonter les limites et les insuffisances de l’analyse factorielle et la méthode des régions d’intérêt, des méthodes utilisées souvent dans le traitement automatique des séquences d’images médicales en vue d’extraire le plus efficacement possible, les paramètres cliniques nécessaires au diagnostic. Dans cet article, nous développons l’aspect théorique fondamental de la méthode suivi de sa démarche algorithmique. L'application de la technique est effectuée par la suite dans la décomposition d’une série d’images dynamiques du cœur du rat acquise en tomographie d'émission par positrons (TEP), en composantes sanguine et tissulaire avec un bruit optimal. La décomposition des images tomographiques avec LDR permet la localisation des tissus dans les images et d'en augmenter le contraste contribuant ainsi à une simplification des procédures des analyses quantitatives en TEP

Traitement du rayonnement diffusé en tomographie d'émission par positrons à haute résolution

Dans ce travail, nous proposons une nouvelle méthode de description du rayonnement diffusé en tomographie d'émission par positrons (TEP) à haute résolution, qui permet l'élaboration de nouvelles approches pour la correction du diffusé par soustraction ou par restauration. Des composantes de rayonnement diffusé dans l'objet, dans le collimateur et dans le détecteur sont identifiées sur les projections d'une source linéaire et sont ajustées à l'aide de monoexponentielles indépendantes. Leurs paramètres, i.e. l'amplitude et les pentes, sont à leur tour approximés par des fonctions analytiques en fonction de la position de la source. Ces paramètres servent ensuite à générer les fonctions du diffusé, desquelles sont extraits les noyaux de convolution. Les soustractions consécutives des composantes du diffusé par la méthode de la convolution non-stationnaire montrent que le gain en contraste dépend principalement de l'élimination du diffusé dans l'objet. La soustraction de la composante du diffusé-détecteur n'affecte que superficiellement le contraste et la résolution alors qu'elle réduit considérablement l'efficacité de détection. La soustraction du diffusé-objet combinée à la restauration du diffusé-détecteur permet un gain similaire de contraste sans perte d'efficacité. En utilisant une fenêtre d'énergie étendue pour collecter les événements de basse énergie, nos résultats montrent que le contraste et la résolution spatiale peuvent être totalement récupérés, en réalisant un gain substantiel de sensibilité, qui atteint 58% avec le tomographe animal de L'Université de Sherbrooke. En conclusion, cette nouvelle méthode expérimentale de conception de noyaux de convolution dépendants de l'énergie, de la position de la source et de l'origine du diffusé permet une correction plus efficace et plus précise du rayonnement diffusé en TEP à haute résolution

Selective COX-2 inhibitors. Part 1: Synthesis and biological evaluation of phenylazobenzenesulfonamides

International audienc

Ketones and brain function: Possible link to polyunsaturated fatty acids and availability of a new brain PET tracer, 11 C-acetoacetate

International audienc

A standardized blood sampling scheme in quantitative FDG-PET studies

Quantitative estimation of brain glucose metabolism (rCMRGlc) with positron emission tomography and fluorodeoxyglucose involves arterial blood sampling to estimate the delivery of radioactivity to the brain. Usually, for an intravenous injection of 30 s duration, an accurate input curve requires a frequency of one sample every 5 s or less to determine the peak activity in arterial plasma during the first 2 min after injection. In this work, 13 standardized sampling times were shown to be sufficient to accurately define the input curve. This standardized input curve was subsequently fitted by a polynomial function for its rising part and by spectral analysis for its decreasing part. Using the measured, the standardized, and the fitted input curves, rCMRGlc was estimated in 32 cerebral regions of interest in 20 normal volunteers. Comparison of rCMRGlc values obtained with the measured and the fitted input curves showed that both procedures gave consistent results, with a maximal relative error in mean rCMRGlc of 1% when using the autoradiographic method and 2% using kinetic analysis of dynamic data. This input-curve-fitting technique, which is not dependent on the peak time occurrence, allows an accurate determination of the input-curve shape from reduced sampling schemes

A minimal factor overlap method for resolving ambiguity in factor analysis of dynamic cardiac PET

Factor analysis has been pursued as a means to decompose dynamic cardiac PET images into different tissue types based on their unique physiology. Each tissue is represented by a time-activity profile (factor) and an associated spatial distribution (structure). Decomposition is based on non-negative constraints of both the factors and structures; however, additional constraints are required to achieve a unique solution. In this work we present a novel method (minimal factor overlap - MFO) and compare its performance to a previously publishe