SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  82
Télécharger pour lire hors ligne
Pr. Ivan Bricault
Radiologie et Imagerie médicale
Principes de la
tomodensitométrie
Module national d’enseignement
Janvier 2017
 Exploration
d’une coupe en
10 minutes…
 1ères images de
TDM cérébrale en
1972 (Sir Hounsfield)
 Maintenant :
320 coupes en 0,3s
 Exploration
d’une coupe en
10 minutes…
 1ères images de
TDM cérébrale en
1972 (Sir Hounsfield)
Comment marche un scanner ?...
Bonnes images + Irradiation maîtrisée =
Comprendre et optimiser les paramètres !
 kV, mAs
 Collimation, épaisseur de coupe, incrément
de reconstruction
 Champ d’acquisition, taille de la matrice
 Vitesse de rotation, pitch
 Filtre de reconstruction
 …
Comment marche un scanner ?...
Paramètres fixés lors de
l’acquisition
Paramètres ajustables lors
de la reconstruction
Comment marche un scanner ?...
Bonnes images + Irradiation maîtrisée =
Comprendre et optimiser les paramètres !
 kV, mAs
 Collimation, épaisseur de coupe, incrément
de reconstruction
 Champ d’acquisition, taille de la matrice
 Vitesse de rotation, pitch
 Filtre de reconstruction
 …
Années 70
Sir Godfrey
Hounsfield
(société EMI)
Prix Nobel 1979 avec
Allan Cormack
Sir Godfrey
Hounsfield
(société EMI)
Prix Nobel 1979 avec
Allan Cormack
?
?
?
?
?
Valeurs d’atténuation
de face
?
0°
90°
?
0°
90°
?
I=I0.exp[-(1+2+…+n)]
I=I0.exp[-(1+2+…+n)]
Tube à rayons X,
anode tournante Détecteur
numérique :
conversion RX
 signal
électrique
I=I0.exp[-(1+2+…+n)]
Remarque :
Les mesures
peuvent être
faussées par un
artefact de
durcissement du
spectre (“beam
hardening”)
 Des rayons
traversant des
régions denses
vont changer de
propriétés en
perdant leur
composante à
faible énergie
a b c
d e f
g h i
6
15
0
a b c
d e f
g h i
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
0°
90°
3 18 0
a b c
d e f
g h i
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
a+d+g = 3
……
6
15
0
0°
90°
3 18 0
45°
a b c
d e f
g h i
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
a+d+g = 3
……
6
15
0
0°
90°
3 18 0
45°
0 0 0
0
0 0
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
a+d+g = 3
……
6
15
0
12
6
3
Les unités Hounsfield
Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
Remarques :
 Calibration nécessaire du scanner
 Atténuation  Densité : Tomodensitométrie
Les unités Hounsfield
 Eau =
 Air =
 Graisse =
 Os =
Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
Les unités Hounsfield
 Eau = 0 UH
 Air = -1000 UH
 Graisse = -80 à –120 UH
 Os = plusieurs centaines d’UH
Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
Les unités Hounsfield
Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
Rôle du fenêtrage
Exemple :
Visualisation en
niveaux de gris
d’une TDM
cérébrale
+ 1000 UH
- 1000 UH
0 UH
35-40
 Substance grise
= 40 UH
 Substance blanche
= 35 UH
+ 1000 UH
- 1000 UH
0 UH
35-40
 16 niveaux de gris
discernables par l’oeil
humain
+ 1000 UH
- 1000 UH
0 UH
35-40
 Fenêtrage de
l’image : ajustement
de l’échelle des
niveaux de gris aux
structures d’intérêt
+ 1000 UH
- 1000 UH
0 UH
35-40
Centre / Largeur
Fenêtrage pour le
parenchyme cérébral :
 centre = 35 UH
 largeur = 80 UH
? 0°
90°
3 18 0
45°
0 0 0
0
0 0
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
a+d+g = 3
……
6
15
0
12
6
3
Matrice 3x3…
 Résolution spatiale (taille du voxel) :
 en x,y = taille champ de vue (FOV) / nb de voxels
 en z = épaisseur de coupe
Taille usuelle de la matrice en TDM
 512 x 512 (= 262 144) voxels
Calcul d’une coupe TDM complète
 Nécessite le recueil d’une multitude de
mesures d’atténuation (= 262 144) :
 faisceaux de rayons X traversant
chacun des voxels de la coupe à
reconstruire, selon une multitude
d’incidences variant entre 0 et 360o
Années 80
 Arc de couronne
contenant jusqu’à
1000 détecteurs
 Largeur totale du
faisceau de rayons X
supérieure à celle du
patient
Scanners corps entier
 La rotation autour du patient permet le recueil
d’une multitude de mesures : plusieurs centaines
de pas angulaires / tour
  nombre de mesures par tour avec un foyer
flottant
 Ensemble de mesures recueillies (données
brutes ou “raw data”) = Sinogramme
! Pas de nouvelles
reconstructions
possibles après
l’effacement des
données brutes
Reconstruction d’une image 512x512 :
Système de 262 144 équations avec
262 144 inconnues ?
0°
90°
3 18 0
45°
0 0 0
0
0 0
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
a+d+g = 3
……
6
15
0
12
6
3
Reconstruction d’une image 512x512 :
Système de 262 144 équations avec
262 144 inconnues ?
 Impossible :
trop complexe,
temps de calcul
trop long
0°
90°
3 18 0
45°
0 0 0
0
0 0
a+b+c = 0
d+e+f = 15
g+h+i = 6
a+d+g = 3
……
6
15
0
12
6
3
0°
90°
a b c
d e f
g h i
 Utilisation d’un
algorithme de rétro-
projection
3 18 0
6
15
0
45°
3
3 18 0
1
1
1
Remplissage de
la matrice par
“épandage”
3 18 0
1
1
1
6
6
6
3 18 0
1
1
1
6
6
6
0
0
0
 Après épandage du profil
d’atténuation à 0° :
3 18 0
1
1
1+2
6
6
6+2
0
0
0+2
6
15
0
90°
0°
3 18 0
1
1+5
1+2
6
6+5
6+2
0
0+5
0+2
6
15
0
3 18 0
1+0
1+5
1+2
6+0
6+5
6+2
0+0
0+5
0+2
6
15
0
3 18 0
1
3
6 0
5
2
6
15
0
6 11
8
0 0 0
0
0 0
12
6
3
6
5
Exemple de rétroprojection par épandage
 Inconvénient :
“Débordement”
des contours
 Modification des valeurs
d’atténuation avant épandage :
filtrage par une opération de
convolution
= Rétroprojection
filtrée
“Filtered Back
Projection” (FBP)
Choix du filtre de reconstruction
 Filtre “mou” ( bruit,  résolution en contraste)
 médiastin, foie, …
 Filtre “dur” ( résolution spatiale,  bruit)
 os, poumon
Fonctionnement en mode séquentiel
(incrémentiel) :
 Acquisition d’une coupe en 1 rotation
 Puis avance de la table pour la coupe
suivante
Mode d’acquisition des différentes
coupes scanner
 Collimation primaire =
choix de l’épaisseur de
coupe
 Collimation secondaire :
limite le rayonnement
diffusé
 Position de la table
pendant la rotation
= choix de la coupe
explorée
Années 90
 Rotation continue
du tube + translation
continue de la table
 l’ensemble
tube-détecteurs
décrit un
mouvement en
hélice par rapport
au patient
L’acquisition hélicoïdale (spiralée)
 Rapidité d’acquisition
 1 seule apnée
 Balayage continu de
l’ensemble d’un volume
 Nouveau paramètre lié à l’acquisition
hélicoïdale :
Pitch = rapport (t/d) entre l’avance de table
pour 1 tour (t) et la collimation (d)
3
3
0°
90°
45°
a b c
d e f
g h i
Impact sur les algorithmes de reconstruction :
0°
a b c
d e f
g h i
Exemple :
Reconstruction
d’une coupe
donnée,
traversée lorsque
le tube est à 0°
a b c
d e f
g h i
45°
 À 45°, le
faisceau X ne
traverse plus
exactement la
coupe choisie
a b c
d e f
g h i
90°
De même à 90°
a b c
d e f
g h i
90°
 Artefacts si
ceci n’est pas
corrigé
Le faisceau X ne passe pas sur
360o par la coupe à reconstruire
 Les données doivent être recalculées par
interpolation entre les mesures de 2 tours
successifs
Conséquences de l’acquisition
hélicoïdale :
 Artéfacts spécifiques
 Augmentation de l’épaisseur réelle
des coupes avec l’augmentation du pitch
Avantage de l’acquisition continue sur le volume
 La position des coupes calculées peut être choisie
librement
 Incrément de reconstruction (ou espace inter-coupes)
= distance entre 2 coupes calculées successives :
Peut être aussi petit qu’on veut !
Remarque :
L’épaisseur des coupes calculées peut également être
choisie librement
… à ceci près que l’épaisseur des coupes est
nécessairement supérieure ou égale à la collimation
Années 2000
 Subdivision de la
couronne de
détecteurs en de
multiples barrettes
selon l’axe z
 Acquisition
simultanée de n = 4,
16, 64, 320
coupes….
Scanners multi-
coupes
 TDM mono-coupe : la
collimation permet de
choisir l’épaisseur de
coupe (d) à l’acquisition
Rem : Lors de la reconstruction, l’épaisseur de coupe peut ensuite être choisie
librement (>d)
 TDM multi-coupes : la
collimation dirige le faisceau
de rayons X sur l’ensemble
des n barrettes de détection,
d’épaisseur (d) fixe.

La
collimation
est
n
x
d.
 Définition du pitch pour n
coupes simultanées :
p = t / (nd) =
Avance de table pour 1 tour
Collimation (=couverture en z des détecteurs)
Hélice jointive
 pitch = 1
Couverture en z large + Pitch élevé
= acquisition très rapide
Mais ! à avoir sur tout le volume
suffisamment de données pour
l’interpolation
Pitch = 1,25
Pitch = 2
Pitch = 0,5
 Difficulté lorsque
n>4 coupes :
L’effet de cône
(= divergence du
faisceau de rayons
X selon l’axe z) doit
être pris en compte
par l’algorithme de
reconstruction
Artefacts en scanners multicoupes :
l’effet de cône
 Rétroprojection filtrée 3D
 Sans (A) / Avec (B) prise en compte de l’effet de cône
Exemples
TDM 4 coupes,
algorithme
standard
TDM 16 coupes,
algorithme
standard
TDM 16 coupes,
correction effet
de cône
Avantages de l’acquisition multicoupes
Acquisition très rapide de l’ensemble
d’un volume en coupes fines
  durée de l’apnée
  artéfacts de mouvements
 Synchronisation optimale avec
l’injection
 Reformations 3D de grande qualité
  charge de travail du tube à rayons X,
 problèmes d’échauffement
Coupes fines
 Voxels quasi
isotropes
Reformations
multiplanaires
parfaites
Vs. acquisition
monocoupe
séquentielle,
1 coupe / 10 mm…
= Fausses mesures lorsque
des structures différentes sont
à cheval dans un même voxel
Les coupes fines chevauchantes
limitent l’effet de volume partiel
Epaisseur = 1 mm Epaisseur = 10 mm
Mais :
inconvénients des coupes fines =  bruit
 Dose requise à
bruit constant :
–5 mm → 2,5 mm : +10%
–2,5 mm → 1 mm: +22%
–1 mm → 0.5 mm: +75%
Récapitulatif
Paramètres fixés à l’acquisition :
 Volume d’acquisition, pitch, collimation, kV,
mAs, vitesse de rotation
Paramètres ajustables lors de la
reconstruction :
 Epaisseur de coupe (>d), incrément de
reconstruction (=espace inter-coupes)
 Champ de vue, taille de la matrice, filtre
Bonnes images + Irradiation maîtrisée =
Comprendre et optimiser les paramètres !

Contenu connexe

Similaire à 6.1 IB 2017 Bases TDM IBricault.pdf

Théorie sur le bruit en astrophotographie
Théorie sur le bruit en astrophotographieThéorie sur le bruit en astrophotographie
Théorie sur le bruit en astrophotographieDidier Walliang
 
Transfer de chaleur exercice corriger
Transfer de chaleur exercice corriger Transfer de chaleur exercice corriger
Transfer de chaleur exercice corriger ChennoufHalim
 
MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE DE...
MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE  DE...MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE  DE...
MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE DE...Abou Bakeur Ghehioueche
 
Corrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA Théorique
Corrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA ThéoriqueCorrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA Théorique
Corrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA ThéoriqueRAMZI EL IDRISSI
 
Transfert de chaleur vol 2
Transfert de chaleur vol 2Transfert de chaleur vol 2
Transfert de chaleur vol 2ChennoufHalim
 
Fonctions trigonometriques h12
Fonctions trigonometriques h12Fonctions trigonometriques h12
Fonctions trigonometriques h12Mehdi Charifi
 
Projet Traitement Du Signal
Projet Traitement Du SignalProjet Traitement Du Signal
Projet Traitement Du SignalPierreMASURE
 
Cours electronique conversion de donnees
Cours electronique conversion de donneesCours electronique conversion de donnees
Cours electronique conversion de donneesRachid Richard
 
diaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptx
diaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptxdiaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptx
diaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptxYassineBenkraouda
 
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographie
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographieModélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographie
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographieLaurent Devineau
 
mini projet de atenne patch et resinator
mini projet de atenne patch et resinatormini projet de atenne patch et resinator
mini projet de atenne patch et resinatorHussnBnMssd
 
Imagerie scannographique du thorax
Imagerie scannographique du thoraxImagerie scannographique du thorax
Imagerie scannographique du thoraxMyriam Mbakop
 
Calage sur bornes minimales
Calage sur bornes minimalesCalage sur bornes minimales
Calage sur bornes minimalesAntoine Rebecq
 
cours_radier_general.docx
cours_radier_general.docxcours_radier_general.docx
cours_radier_general.docxMBEMBA2
 

Similaire à 6.1 IB 2017 Bases TDM IBricault.pdf (20)

Théorie sur le bruit en astrophotographie
Théorie sur le bruit en astrophotographieThéorie sur le bruit en astrophotographie
Théorie sur le bruit en astrophotographie
 
Transfer de chaleur exercice corriger
Transfer de chaleur exercice corriger Transfer de chaleur exercice corriger
Transfer de chaleur exercice corriger
 
MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE DE...
MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE  DE...MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE  DE...
MODÉLISATION DU CLUTTER DE MER À HAUTE RÉSOLUTION EN UTILISANT UN MÉLANGE DE...
 
Corrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA Théorique
Corrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA ThéoriqueCorrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA Théorique
Corrigé de l’examen de passage à la 2 ème année 2006 TS ESA Théorique
 
Transfert de chaleur vol 2
Transfert de chaleur vol 2Transfert de chaleur vol 2
Transfert de chaleur vol 2
 
Fonctions trigonometriques h12
Fonctions trigonometriques h12Fonctions trigonometriques h12
Fonctions trigonometriques h12
 
Projet Traitement Du Signal
Projet Traitement Du SignalProjet Traitement Du Signal
Projet Traitement Du Signal
 
1395771.ppt
1395771.ppt1395771.ppt
1395771.ppt
 
Cours electronique conversion de donnees
Cours electronique conversion de donneesCours electronique conversion de donnees
Cours electronique conversion de donnees
 
diaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptx
diaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptxdiaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptx
diaporama2020_cours-etude_frequentielle.pptx
 
Nbrlum1
Nbrlum1Nbrlum1
Nbrlum1
 
Confort 02
Confort 02Confort 02
Confort 02
 
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographie
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographieModélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographie
Modélisation du signal et photométrie : application à l'astrophotographie
 
mini projet de atenne patch et resinator
mini projet de atenne patch et resinatormini projet de atenne patch et resinator
mini projet de atenne patch et resinator
 
Tch001 treillis 2009
Tch001 treillis 2009Tch001 treillis 2009
Tch001 treillis 2009
 
Imagerie scannographique du thorax
Imagerie scannographique du thoraxImagerie scannographique du thorax
Imagerie scannographique du thorax
 
Ds 2006 2011
Ds 2006 2011Ds 2006 2011
Ds 2006 2011
 
Calage sur bornes minimales
Calage sur bornes minimalesCalage sur bornes minimales
Calage sur bornes minimales
 
Plaque percee
Plaque perceePlaque percee
Plaque percee
 
cours_radier_general.docx
cours_radier_general.docxcours_radier_general.docx
cours_radier_general.docx
 

Dernier

MYCOBACTERIES 2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
MYCOBACTERIES  2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhMYCOBACTERIES  2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
MYCOBACTERIES 2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhorthopediedentofacia
 
PRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptx
PRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptxPRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptx
PRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptxOuedraogoSoumaila3
 
cardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptx
cardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptxcardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptx
cardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptxsilinianfel
 
CAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptx
CAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptxCAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptx
CAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptxsilinianfel
 
23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf
23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf
23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdfSargata SIN
 
Souffrance fœtale aigue ou asphyxie périnatale
Souffrance fœtale aigue ou asphyxie périnataleSouffrance fœtale aigue ou asphyxie périnatale
Souffrance fœtale aigue ou asphyxie périnataleabedelazizkaraa
 
Brevets et innovation contre le cancer -
Brevets et innovation contre le cancer -Brevets et innovation contre le cancer -
Brevets et innovation contre le cancer -benj_2
 

Dernier (7)

MYCOBACTERIES 2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
MYCOBACTERIES  2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhMYCOBACTERIES  2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
MYCOBACTERIES 2019hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
 
PRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptx
PRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptxPRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptx
PRESERVATIFS MASCULIN ET FEMININ ok.pptx
 
cardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptx
cardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptxcardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptx
cardiac manifestations in auto-immune diseases by Dr Silini.pptx
 
CAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptx
CAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptxCAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptx
CAT devant une Thrombose veineuse superficielle .pptx
 
23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf
23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf
23. ACTUALITE DE L’ETUDE DU TETANOS CHEZ L’ADULTE, .pdf
 
Souffrance fœtale aigue ou asphyxie périnatale
Souffrance fœtale aigue ou asphyxie périnataleSouffrance fœtale aigue ou asphyxie périnatale
Souffrance fœtale aigue ou asphyxie périnatale
 
Brevets et innovation contre le cancer -
Brevets et innovation contre le cancer -Brevets et innovation contre le cancer -
Brevets et innovation contre le cancer -
 

6.1 IB 2017 Bases TDM IBricault.pdf

  • 1. Pr. Ivan Bricault Radiologie et Imagerie médicale Principes de la tomodensitométrie Module national d’enseignement Janvier 2017
  • 2.  Exploration d’une coupe en 10 minutes…  1ères images de TDM cérébrale en 1972 (Sir Hounsfield)
  • 3.  Maintenant : 320 coupes en 0,3s  Exploration d’une coupe en 10 minutes…  1ères images de TDM cérébrale en 1972 (Sir Hounsfield)
  • 4. Comment marche un scanner ?...
  • 5. Bonnes images + Irradiation maîtrisée = Comprendre et optimiser les paramètres !  kV, mAs  Collimation, épaisseur de coupe, incrément de reconstruction  Champ d’acquisition, taille de la matrice  Vitesse de rotation, pitch  Filtre de reconstruction  … Comment marche un scanner ?...
  • 6. Paramètres fixés lors de l’acquisition Paramètres ajustables lors de la reconstruction Comment marche un scanner ?... Bonnes images + Irradiation maîtrisée = Comprendre et optimiser les paramètres !  kV, mAs  Collimation, épaisseur de coupe, incrément de reconstruction  Champ d’acquisition, taille de la matrice  Vitesse de rotation, pitch  Filtre de reconstruction  …
  • 8. Sir Godfrey Hounsfield (société EMI) Prix Nobel 1979 avec Allan Cormack
  • 9. Sir Godfrey Hounsfield (société EMI) Prix Nobel 1979 avec Allan Cormack
  • 10. ?
  • 11. ?
  • 12. ?
  • 13. ?
  • 18. I=I0.exp[-(1+2+…+n)] Tube à rayons X, anode tournante Détecteur numérique : conversion RX  signal électrique
  • 19. I=I0.exp[-(1+2+…+n)] Remarque : Les mesures peuvent être faussées par un artefact de durcissement du spectre (“beam hardening”)  Des rayons traversant des régions denses vont changer de propriétés en perdant leur composante à faible énergie
  • 20. a b c d e f g h i
  • 21. 6 15 0 a b c d e f g h i a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6
  • 22. 0° 90° 3 18 0 a b c d e f g h i a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6 a+d+g = 3 …… 6 15 0
  • 23. 0° 90° 3 18 0 45° a b c d e f g h i a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6 a+d+g = 3 …… 6 15 0
  • 24. 0° 90° 3 18 0 45° 0 0 0 0 0 0 a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6 a+d+g = 3 …… 6 15 0 12 6 3
  • 25. Les unités Hounsfield Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau Remarques :  Calibration nécessaire du scanner  Atténuation  Densité : Tomodensitométrie
  • 26. Les unités Hounsfield  Eau =  Air =  Graisse =  Os = Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
  • 27. Les unités Hounsfield  Eau = 0 UH  Air = -1000 UH  Graisse = -80 à –120 UH  Os = plusieurs centaines d’UH Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
  • 28. Les unités Hounsfield Atténuation en UH = 1000 . (-eau) / eau
  • 29. Rôle du fenêtrage Exemple : Visualisation en niveaux de gris d’une TDM cérébrale
  • 30. + 1000 UH - 1000 UH 0 UH 35-40  Substance grise = 40 UH  Substance blanche = 35 UH
  • 31. + 1000 UH - 1000 UH 0 UH 35-40  16 niveaux de gris discernables par l’oeil humain
  • 32. + 1000 UH - 1000 UH 0 UH 35-40  Fenêtrage de l’image : ajustement de l’échelle des niveaux de gris aux structures d’intérêt
  • 33. + 1000 UH - 1000 UH 0 UH 35-40 Centre / Largeur Fenêtrage pour le parenchyme cérébral :  centre = 35 UH  largeur = 80 UH
  • 34. ? 0° 90° 3 18 0 45° 0 0 0 0 0 0 a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6 a+d+g = 3 …… 6 15 0 12 6 3 Matrice 3x3…
  • 35.  Résolution spatiale (taille du voxel) :  en x,y = taille champ de vue (FOV) / nb de voxels  en z = épaisseur de coupe Taille usuelle de la matrice en TDM  512 x 512 (= 262 144) voxels
  • 36. Calcul d’une coupe TDM complète  Nécessite le recueil d’une multitude de mesures d’atténuation (= 262 144) :  faisceaux de rayons X traversant chacun des voxels de la coupe à reconstruire, selon une multitude d’incidences variant entre 0 et 360o
  • 38.  Arc de couronne contenant jusqu’à 1000 détecteurs  Largeur totale du faisceau de rayons X supérieure à celle du patient Scanners corps entier
  • 39.  La rotation autour du patient permet le recueil d’une multitude de mesures : plusieurs centaines de pas angulaires / tour
  • 40.   nombre de mesures par tour avec un foyer flottant
  • 41.  Ensemble de mesures recueillies (données brutes ou “raw data”) = Sinogramme ! Pas de nouvelles reconstructions possibles après l’effacement des données brutes
  • 42. Reconstruction d’une image 512x512 : Système de 262 144 équations avec 262 144 inconnues ? 0° 90° 3 18 0 45° 0 0 0 0 0 0 a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6 a+d+g = 3 …… 6 15 0 12 6 3
  • 43. Reconstruction d’une image 512x512 : Système de 262 144 équations avec 262 144 inconnues ?  Impossible : trop complexe, temps de calcul trop long 0° 90° 3 18 0 45° 0 0 0 0 0 0 a+b+c = 0 d+e+f = 15 g+h+i = 6 a+d+g = 3 …… 6 15 0 12 6 3
  • 44. 0° 90° a b c d e f g h i  Utilisation d’un algorithme de rétro- projection 3 18 0 6 15 0 45°
  • 45. 3
  • 46. 3 18 0 1 1 1 Remplissage de la matrice par “épandage”
  • 48. 3 18 0 1 1 1 6 6 6 0 0 0  Après épandage du profil d’atténuation à 0° :
  • 52. 3 18 0 1 3 6 0 5 2 6 15 0 6 11 8 0 0 0 0 0 0 12 6 3 6 5
  • 53. Exemple de rétroprojection par épandage  Inconvénient : “Débordement” des contours
  • 54.  Modification des valeurs d’atténuation avant épandage : filtrage par une opération de convolution = Rétroprojection filtrée “Filtered Back Projection” (FBP)
  • 55. Choix du filtre de reconstruction  Filtre “mou” ( bruit,  résolution en contraste)  médiastin, foie, …  Filtre “dur” ( résolution spatiale,  bruit)  os, poumon
  • 56. Fonctionnement en mode séquentiel (incrémentiel) :  Acquisition d’une coupe en 1 rotation  Puis avance de la table pour la coupe suivante Mode d’acquisition des différentes coupes scanner
  • 57.  Collimation primaire = choix de l’épaisseur de coupe  Collimation secondaire : limite le rayonnement diffusé  Position de la table pendant la rotation = choix de la coupe explorée
  • 59.  Rotation continue du tube + translation continue de la table  l’ensemble tube-détecteurs décrit un mouvement en hélice par rapport au patient L’acquisition hélicoïdale (spiralée)  Rapidité d’acquisition  1 seule apnée  Balayage continu de l’ensemble d’un volume
  • 60.  Nouveau paramètre lié à l’acquisition hélicoïdale : Pitch = rapport (t/d) entre l’avance de table pour 1 tour (t) et la collimation (d) 3 3
  • 61. 0° 90° 45° a b c d e f g h i Impact sur les algorithmes de reconstruction :
  • 62. 0° a b c d e f g h i Exemple : Reconstruction d’une coupe donnée, traversée lorsque le tube est à 0°
  • 63. a b c d e f g h i 45°  À 45°, le faisceau X ne traverse plus exactement la coupe choisie
  • 64. a b c d e f g h i 90° De même à 90°
  • 65. a b c d e f g h i 90°  Artefacts si ceci n’est pas corrigé Le faisceau X ne passe pas sur 360o par la coupe à reconstruire
  • 66.  Les données doivent être recalculées par interpolation entre les mesures de 2 tours successifs
  • 67. Conséquences de l’acquisition hélicoïdale :  Artéfacts spécifiques  Augmentation de l’épaisseur réelle des coupes avec l’augmentation du pitch
  • 68. Avantage de l’acquisition continue sur le volume  La position des coupes calculées peut être choisie librement  Incrément de reconstruction (ou espace inter-coupes) = distance entre 2 coupes calculées successives : Peut être aussi petit qu’on veut !
  • 69. Remarque : L’épaisseur des coupes calculées peut également être choisie librement … à ceci près que l’épaisseur des coupes est nécessairement supérieure ou égale à la collimation
  • 71.  Subdivision de la couronne de détecteurs en de multiples barrettes selon l’axe z  Acquisition simultanée de n = 4, 16, 64, 320 coupes…. Scanners multi- coupes
  • 72.  TDM mono-coupe : la collimation permet de choisir l’épaisseur de coupe (d) à l’acquisition Rem : Lors de la reconstruction, l’épaisseur de coupe peut ensuite être choisie librement (>d)  TDM multi-coupes : la collimation dirige le faisceau de rayons X sur l’ensemble des n barrettes de détection, d’épaisseur (d) fixe.  La collimation est n x d.
  • 73.  Définition du pitch pour n coupes simultanées : p = t / (nd) = Avance de table pour 1 tour Collimation (=couverture en z des détecteurs) Hélice jointive  pitch = 1
  • 74. Couverture en z large + Pitch élevé = acquisition très rapide Mais ! à avoir sur tout le volume suffisamment de données pour l’interpolation Pitch = 1,25 Pitch = 2 Pitch = 0,5
  • 75.  Difficulté lorsque n>4 coupes : L’effet de cône (= divergence du faisceau de rayons X selon l’axe z) doit être pris en compte par l’algorithme de reconstruction Artefacts en scanners multicoupes : l’effet de cône  Rétroprojection filtrée 3D
  • 76.  Sans (A) / Avec (B) prise en compte de l’effet de cône Exemples TDM 4 coupes, algorithme standard TDM 16 coupes, algorithme standard TDM 16 coupes, correction effet de cône
  • 77. Avantages de l’acquisition multicoupes Acquisition très rapide de l’ensemble d’un volume en coupes fines   durée de l’apnée   artéfacts de mouvements  Synchronisation optimale avec l’injection  Reformations 3D de grande qualité   charge de travail du tube à rayons X,  problèmes d’échauffement
  • 78. Coupes fines  Voxels quasi isotropes Reformations multiplanaires parfaites
  • 80. = Fausses mesures lorsque des structures différentes sont à cheval dans un même voxel Les coupes fines chevauchantes limitent l’effet de volume partiel
  • 81. Epaisseur = 1 mm Epaisseur = 10 mm Mais : inconvénients des coupes fines =  bruit  Dose requise à bruit constant : –5 mm → 2,5 mm : +10% –2,5 mm → 1 mm: +22% –1 mm → 0.5 mm: +75%
  • 82. Récapitulatif Paramètres fixés à l’acquisition :  Volume d’acquisition, pitch, collimation, kV, mAs, vitesse de rotation Paramètres ajustables lors de la reconstruction :  Epaisseur de coupe (>d), incrément de reconstruction (=espace inter-coupes)  Champ de vue, taille de la matrice, filtre Bonnes images + Irradiation maîtrisée = Comprendre et optimiser les paramètres !