Méthode informatique pour l'harmonisation des images TEP du cerveau

Felix Carbonell, Ph.D.¹, Alex P. Zijdenbos, Ph.D.¹, Evan Hempel ², Mihály Hajós, Ph.D.², Barry J. Bedell, M.D., Ph.D.^1,3

¹ Biospective Inc., Montréal, QC, Canada
² Cognito Therapeutics, Inc., Cambridge, MA, États-Unis
³ L'Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill, Montréal, QC, Canada

L’approche la plus courante pour estimer la résolution spatiale des images de tomographie par émission de positons (TEP) cérébrales dans les études multicentriques utilise généralement des données fantômes de Hoffman comme substitut. Plus précisément, l’approche de résolution d’appariement basée sur le fantôme suppose que les images TEP fantômes numérisées sont bien approchées par un fantôme numérique de vérité terrain, sans bruit, convolué avec un noyau gaussien de taille inconnue. La taille du noyau est ensuite estimée par une recherche exhaustive sur la quantité de flou nécessaire pour faire correspondre le fantôme numérique lissé à une image fantôme numérisée particulière.

Malheureusement, les images fantômes de Hoffman ne sont pas toujours facilement disponibles, et les approches basées sur les fantômes peuvent donner des résultats sous-optimaux. Pour surmonter ces limitations, nous proposons une nouvelle approche computationnelle, appelée SPITFIRE™, qui permet d’estimer la résolution spatiale directement à partir de l’image TEP elle-même. Nous avons généralisé la méthode dite des tracés d’intensité logarithmique au cas 3D pour effectuer une estimation de la résolution spatiale dans les directions axiale et dans le plan des images TEP.

Notre approche a été appliquée à deux cohortes différentes. La première cohorte était constituée d’images TEP amyloïdes [18F]florbetapir et de fantômes correspondants provenant d’un essai clinique de phase II et comprend différents modèles de scanners et/ou des reconstructions d’orientation et de grille. La deuxième cohorte comprenait des images de TEP β-amyloïde, tau et FDG de l’étude de l’Initiative de neuroimagerie de la maladie d’Alzheimer (ADNI).

Nous avons obtenu des estimateurs de résolution dans le plan et axial qui varient entre 3,5 mm et 8,5 mm pour les images TEP et les images fantômes correspondantes. Dans les deux cas, nous avons obtenu une faible variabilité entre les sujets dans des groupes d’images partageant le même modèle de scanner TEP et les mêmes paramètres de reconstruction. Pour les images TEP humaines, nous avons également obtenu une forte cohérence entre les traceurs croisés et la cohérence longitudinale dans les estimateurs de résolution spatiale.

Notre nouvelle approche élimine non seulement le besoin de données fantômes cérébrales de substitution, mais fournit également un cadre général qui peut être appliqué à un large éventail de traceurs et d’autres modalités d’imagerie, telles que la TEMP.