Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015A tomografia por emissão de positrões (acrónimo em inglês: PET) consiste numa técnica imagiológica não invasiva que permite obter informação in vivo sobre a distribuição espácio-temporal das moléculas. Antes da aquisição de imagem é necessário que um radiofármaco seja administrado ao paciente para que posteriormente este se distribua ao longo do corpo de acordo com a estrutura química e a fisiologia da pessoa. O PET é uma modalidade de imagem médica que se destaca pela aquisição de informação fisiológica. No entanto a informação anatómica fornecida por esta técnica é bastante escassa. Para contrariar esta limitação foi proposta a fusão do PET com outra modalidade que permitisse este tipo de informação: tomografia computorizada (acrónimo em inglês: CT) ou ressonância magnética nuclear (acrónimo em inglês: MRI). Inicialmente a fusão das duas imagens médicas não permitia a aquisição simultânea, baseando-se no co-registo das imagens adquiridas. Contudo, devido a vários erros causados pelas diferenças no posicionamento do paciente, foi proposto o desenvolvimento de sistemas híbridos que permitem a aquisição simultânea das diferentes imagens. Em 1998 foi proposto o primeiro sistema hídrico (com PET), PET/CT. Como técnicas de CT envolvem radiação ionizante e apresentam um reduzido contraste entre os tecidos moles, o PET/CT foi recentemente substituído por PET/MRI, permitindo a conjugação de informação molecular do PET com informação anatómica, funcional e estrutural da MRI. No entanto, esta fusão apresentou algumas dificuldades, como por exemplo os detetores e a eletrónica do PET serem sensíveis aos campos magnéticos da MRI. Entretanto foram desenvolvidos os fotodíodos de avalanche (acrónimo em inglês: APD) permitindo a construção dos sistemas híbridos PET/MRI. O BrainPET foi o primeiro sistema híbrido de PET/MRI, existindo apenas quatro scanners em todo o mundo. O scanner 3TMR-BrainPET, desenvolvido pela Siemens Medical Solution Inc., foi construído para imagiologia cerebral. Este scanner permite a aquisição de imagens PET com alta resolução (3 mm).
Alguns exames médicos como o PET apresentam uma aquisição muito longa (aproximadamente 1 hora), tornando-se difícil para o paciente permanecer imóvel durante toda a aquisição. Por conseguinte, na maioria dos casos, o movimento torna-se inevitável, introduzindo artefactos na imagem e consequentemente degradando-a. Assim, torna-se fundamental corrigir este movimento para assegurar a qualidade ótima das imagens, oferecendo a perspetiva de melhorar o diagnóstico e o tratamento. Ao longo dos anos foram propostos diversos métodos de correção do movimento. Uns corrigem-no no domínio da imagem, corrigindo apenas o movimento entre as frames mas não o que ocorre dentro de cada uma delas, e outros no domínio dos eventos, em que a correção do movimento consegue ser mais precisa uma vez que é feita diretamente nos eventos adquiridos. No contexto PET/MRI, ambas as imagens, PET e MRI, podem ser utilizadas para estimar o movimento e posteriormente corrigi-lo. Nesta tese focar-nos-emos apenas na correção do movimento da cabeça que é considerado um movimento rígido e os parâmetros que o representam, três rotações e três translações de acordo com os três eixos Cartesianos (x, y e z), podem ser estimados utilizando algoritmos de registo de imagens. Este trabalho apresenta e testa um software de código aberto que dispõe desses algoritmos de dados multidimensionais, o Insight Toolkit (ITK), permitindo a estimação do movimento no domínio da imagem. O ITK já foi aplicado, com sucesso, em estudos de correções do movimento em modalidades técnicas de imagem, tanto para movimentos rígidos como deformáveis, que é o caso do movimento provocado pela respiração ou pelo batimento cardíaco.
Relativamente à metodologia aplicada neste trabalho, inicialmente foram adquiridas imagens MPRAGE (imagens adquiridas com MRI) com o intuito de descobrir o alcance máximo do movimento da cabeça dentro das bobines do scanner. De seguida foram simulados quatro alcances diferentes: 1, 5, 10 e 30 de translação (mm) e de rotação (º) considerando os três eixos (x, y e z). Com o objetivo de testar a versatilidade do software, estas simulações foram realizadas em diversos tipos de imagens como, imagens clinicas, [18F]-FDG (imagem adquirida com PET) e EPI (imagem adquirida com MRI), e imagens de fantomas simulados, fantoma Utah e fantoma cerebral. Ao longo da dissertação foram realizados diversos estudos, como por exemplo, o estudo da influência da estatística de aquisição e do número de iterações do método de reconstrução de imagem na estimação do movimento. A estatística de aquisição influencia qualitativamente as imagens de PET, uma vez que quanto maior a estatística menor é o ruido. Ao mesmo tempo esta também é influenciada pelo número de iterações, visto que à medida que se aumenta o número de iterações o ruído da imagem aumenta, no entanto quando a imagem contém um número de iterações menor esta apresenta um bias maior. O ITK estima o movimento a partir de uma comparação de valores de intensidade das imagens, por conseguinte estas alterações qualitativas na imagem levam a diferentes estimações dos parâmetros do mesmo movimento simulado. Como um dos objetivos da tese consiste em verificar se o ITK pode ser utilizado para estimar o movimento no Instituto Forschungszentrum Juelich (FZJ), foram, adicionalmente, testadas imagens de cinco exames diferentes adquiridos rotineiramente no scanner 3TMR-BrainPET deste instituto.
Em todas as imagens o movimento foi estimado utilizando o ITK. Este software apresenta um método iterativo para estimação do movimento. O ITK necessita de duas imagens de input, uma imagem fixa e uma imagem movida, enquanto o output deste software consiste em três translações e três rotações de acordo com os eixos cartesianos (transformada de Euler) que correspondem aos parâmetros do movimento rígido da cabeça. Ulteriormente, para corrigir esses movimentos, foram aplicadas transformadas inversas nas imagens afetadas pelo movimento. Estas transformadas podem ser aplicadas por outro programa, como por exemplo o PRESTO (PET REconstruction Software Toolkit), um software de reconstrução constituído por bibliotecas desenvolvidas em programação C++. Neste trabalho, utilizou-se o PRESTO para a aplicação das transformadas, na correção do movimento e na simulação dos fantomas e dos movimentos nas imagens.
Atualmente o FZJ utiliza um software diferente do ITK para corrigir o movimento, o PMOD (PMOD Technologies Ltd, Zurique, Suíça). No entanto este apresenta algumas limitações, como por exemplo, o facto de ser um software comercial e este não poder ser incorporado no script de reconstrução, sendo necessário um processo adicional trabalhoso, ao contrário do ITK que permite que a correção do movimento seja feita automaticamente durante a reconstrução, corrigindo o movimento diretamente nas linhas de resposta (acrónimo em inglês: LORs). Adicionalmente o PMOD requer um utilizador com conhecimento prévio sobre o software para conseguir manuseá-lo. Para confirmar a viabilidade do ITK e verificar se este pode substituir o PMOD na correção do movimento no instituto, foi feita uma comparação entre os resultados dos dois software. Os resultados obtidos revelaram-se muito semelhantes, exceto quando se utiliza imagens de PET com baixa estatística ou imagens com grandes movimentos.
Como as imagens sem correção de atenuação apresentam maior diferença de intensidades entre as fronteiras do objeto em estudo e o fundo da imagem, pensou-se na hipótese de os parâmetros do movimento obtidos pelo ITK ou pelo PMOD poderem apresentar erros menores utilizando imagens sem correção de atenuação. Ao mesmo tempo, como a correção do movimento atualmente no instituto está a ser realizada depois da reconstrução, um mapa de atenuação errado (mapa que não considera o movimento) está a ser aplicado à imagem. Neste sentido, o impacto do mapa de atenuação aplicado às imagens afetadas pelo movimento foi também estudado nesta dissertação. Os maiores erros foram encontrados quando se utilizou imagens sem correção de atenuação. Os bons resultados do PMOD revelaram-se mais dependentes da aplicação do mapa de atenuação correto. Em conclusão o ITK apresentou melhores resultados que o PMOD e a diferença entre as três imagens testadas pelo ITK não se revelou muito significativa.
Com o objetivo de melhorar os resultados obtidos, três métricas diferentes do ITK (Mutual Information, Mean Squares e Normalized Correlation) foram comparadas entre si, aplicando diferentes imagens de PET e de MRI como input. Este teste mostrou que a métrica é um parâmetro altamente dependente do problema que se tenta resolver. A métrica mutual information é a melhor métrica para corrigir o movimento utilizando imagens de diferentes modalidades, enquanto a métrica normalized correlation é a melhor nos estudos com imagens da mesma modalidade.
De acordo com todos os resultados obtidos, pode-se afirmar que o ITK é um método viável para a estimação dos parâmetros do movimento rígido e tem capacidades de substituir o PMOD. Esses parâmetros, posteriormente, podem ser utilizados para a correção do movimento no pós-processamento de imagens de PET ou MRI.The Siemens 3TMR-BrainPET scanner is a hybrid system which allows simultaneous acquisition of MRI and PET. There are medical exams that have long acquisition time and then it is inevitable introducing blurring in images. Therefore motion correction strategies are mandatory. In PET/MRI context, both PET and MRI images can be used for this purpose. Head motion is considered as rigid motion and the motion parameters can be estimated with image registration algorithms. In this thesis a software which has available these algorithms, Insight Toolkit (ITK), will be presented and tested. First MPRAGE images were acquired to check the maximum motion range inside the scanner head coil during acquisition. Therefore four motion ranges were simulated in translation and rotation with respect to the three Cartesian axes. Testing the software versatility, these simulations were realized in different images: simulated and clinical data. Several studies were made with these images e.g. the influence of statistics and number of iterations in motion estimation. Additionally images from five different exams performed in FZJ were also used. The motion was estimated by ITK. The ITK output is three translations and three rotations which correspond to the rigid motion parameters. Subsequently, to correct the motion, inverse transformations were applied in moved images. Actually FZJ uses other software, PMOD (PMOD Technologies Ltd, Zurich, Switzerland) to motion correction. For the purpose of confirm the viability of ITK and to verify if it can replace the PMOD, ITK results were compared with PMOD results. Other tests were made with the aim to improve the results such as study the impact of the attenuation map in motion estimation and the comparison between ITK results using three different metrics. According to results, ITK is a viable method of motion parameter estimation which can be used for PET or MRI post-processing motion correction
