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40º Congreso de la Sociedad Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular PÓSTERES
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40º Congreso de la Sociedad Española de Medicina Nuclear e Imagen Molecular
Pamplona, 22 - 24 mayo 2024
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Comunicación
2. PÓSTERES
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PO119 - OPTIMIZACIÓN DE LA CUANTIFICACIÓN Y CALIDAD DE LA IMAGEN PET CEREBRAL: APLICACIÓN A ESTUDIOS PET TAU EN PACIENTES CON PARKINSONISMO ATÍPICO

Pablo Echegoyen Ruiz1, Roberto Cuevas Jurado1, Fernando Mínguez Lanzarote2, Marta Romero2, Victoria Betech Antar2, Ángela Bronte Viedma3, Elena Prieto Azcárate1, Javier Arbizu Lostao2 y Josep María Martí-Climent1

1Clínica Universidad de Navarra, Servicio de Radiofísica y Protección Radiológica, Pamplona, España. 2Clínica Universidad de Navarra, Servicio de Medicina Nuclear, Pamplona, España. 3Hospital Universitari Son Espases, Servicio de Medicina Nuclear, Palma de Mallorca, España.

Objetivo: Optimizar mediante adquisiciones en maniquí la calidad de imagen y la cuantificación en estructuras cerebrales de pequeño tamaño y baja captación como las asociadas en el depósito clínico.

Material y métodos: Se revisaron las imágenes para 7 pacientes y se diseñó el experimento adquiriendo durante 30 minutos el maniquí Jaszczak con sectores cilíndricos calientes y con esferas incluyendo tamaños similares (7,9 mm y 9,9 mm) al tamaño anatómico de interés. Las concentraciones nominales de [18F]FDG fueron 2,67 MBq/mL para las esferas y 1,35 MBq/mL para el fondo. Los algoritmos utilizados fueron OSEM, PSF, TOF y PSF+TOF. Se varió entre 2 y 10 el número de iteraciones, y entre 0 mm y 5 mm el ancho de filtro siendo los subconjuntos 5, el tamaño de matriz 440 × 440 y el zoom 2 fijos. Las VOI de las esferas se segmentaron en el CT y se trasladaron al PET (PIMOD). Para evaluar la cuantificación se estudió el coeficiente de recuperación (RC = Promedio_esfera/Valor_nominal), para valorar la calidad de imagen se ha optimizado la relación contraste ruido (CNR = (Promedio_esfera-Promedio_fondo)/σ_fondo), y para evaluar el ruido del fondo se ha calculado el coeficiente de variación (CV = σ_fondo/Promedio_fondo). Finalmente, las nuevas reconstrucciones sobre imágenes clínicas fueron analizadas visualmente por un observador experimentado.

Resultados: Se observa que a más iteraciones y menos filtro, se consiguen RC, CNR y CV mayores. Las reconstrucciones que conseguían una calidad adecuada (RC > 0,6, CNR > 3, CV < 12%) fueron con PSF+TOF, 8 o 10 iteraciones y filtro entre 0 mm y 2 mm. Los sectores de resolución espacial fueron analizados de forma visual, distinguiéndose el sector de 6,4 mm para todas las reconstrucciones OSEM y PSF, y el de 4,8 mm para las TOF y PSF+TOF. El observador experto seleccionó finalmente la reconstrucción más adecuada visualmente: Algoritmo_ιteraciones_FWHMFiltroGaussiano = PSF+TOF_8it_2g (RC_7,9 = 0,59, RC_9,9 = 0,66, CNR_7,9 = 3,14, CNR_9,9 = 6,03, CV = 8,8%).

Conclusiones: Se ha seleccionado la reconstrucción que optimiza la cuantificación y presenta una calidad de imagen óptima.

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