Partial volume correction using bimodal contrast agents in PET-MRI

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2014Tomografia por Emissão de Positrões (PET, do Inglês Positron Emission Tomography) é uma técnica de medicina nuclear que se baseia no uso de radiofármacos, permitindo o estudo de mecanismos metabólicos. Os radionuclídeos emitem positrões no decorrer do tempo, os quais definem uma determinada trajectória até se aniquilarem com os electrões presentes no meio, originando dois fotões com 511 keV de energia que serão detectados pelo sistema de PET. Assim, é possível a obtenção de imagens funcionais para fins de diagnóstico de diversas patologias. Todavia, as imagens de PET são caracterizadas por uma baixa resolução espacial em virtude de vários factores: - Alcance dos positrões; - Efeito de Compton que corresponde à deflexão na trajectória dos fotões; - Atenuação dos fotões gama; - Movimento do paciente, batimento cardíaco e respiração. Todos estes factores são responsáveis pela ocorrência de PVEs (do Inglês, Partial Volume Effects) que corresponde à perda de detalhe e/ou aparente actividade em pequenos objectos ou regiões nas imagens médicas. De forma a minimizar o impacto de PVEs na qualidade das imagens de PET, vários procedimentos designados de PVC (do Inglês, Partial Volume Correction) têm sido desenvolvidos. Por outro lado, cada técnica de imagiologia permite a obtenção de imagens funcionais e/ou anatómicas para aplicações bem específicas, contudo todas elas apresentam limitações. Neste contexto, imagiologia por intermédio de agentes bi- ou multimodais surgiu como meio de estudo dos processos biológicos para fins de investigação, diagnóstico e terapia, uma vez que as potencialidades de várias técnicas de imagiologia são exploradas em um único agente, garantindo a obtenção de dados mais precisos. Tendo em conta a baixa resolução das imagens de PET e as vantagens dos agentes bimodais, este projecto teve como objectivo avaliar a associação de nanopartículas detectáveis por PET e Ressonância Magnética (MRI, do Inglês Magnetic Resonance Imaging) e procedimentos de PVC para melhorar a qualidade das imagens de PET. Mais especificamente, como base deste projecto foram utilizadas nanopartículas SPIO (Superparamagnetic Iron Oxide) associadas a Fl_uor-18 (18F) e o método de PVC denominado SFSRR (Structural and Functional Information for Resolution Recovery). SFSRR foi seleccionado como método de PVC a utilizar neste projecto, uma vez que este procedimento já demonstrou resultados promissores em estudos neurológicos de PET quando comparado com outras metodologias standard de PVC, nomeadamente as técnicas de deconvolução van Cittert e Lucy-Richardson e o procedimento GTM (Geometrix Transfer Matrix). [32, 67, 68]. A realização deste projecto envolveu quatro fases: (i) realização de uma simulação para entendimento do funcionamento do método de SFSRR; (ii) aquisição de imagens de PET e MRI de um fantoma utilizando um scanner nanoPET/MRI; (iii) definição de um protocolo para processamento dos dados de fantoma e (iv) aplicação do procedimento SFSRR a dados simulados e de fantoma. O Capítulo 2 inicia-se com a apresentação dos princípios básicos de PET, dando especial ^enfase aos factores que afectam a qualidade das imagens desta técnica (Secção 2.1.3). Por sua vez, são abordados os conceitos relacionados com sistemas PET/MRI, agentes de contraste detectáveis por PET e MRI e por fim PVC. No Capítulo 3 é descrito o trabalho desenvolvido no decorrer deste projecto, mais especificamente a simulação realizada, estratégias seguidas para processamento dos dados de fantoma e por fim a aplicação do método SFSRR a dados simulados e de fantoma. A simulação realizada consistiu em um quadrado cujos voxéis possuíam a mesma intensidade 1000 e no exterior 0. Para recriar a baixa resolução espacial de PET um filtro Gaussiano foi aplicado, resultando num dos ficheiros de entrada do método SFSRR denominado PET data. Os outros dois ficheiros de entrada foram obtidos: (i) ao estimar-se a média dos vóxeis situados no interior do quadrado em PET data, originando Segmented PET data e (ii) aplicação de um filtro Gaussiano a Segmented PET data resultando no último ficheiro de entrada designado Smoothed Segmented PET data. Estes três ficheiros foram considerados para efectuar a melhoria de qualidade de PET data. Em termos dos dados reais, os três principais objectivos estudados foram: - Verificar como o tamanho do objecto influência a PVC efectuada; - Analisar a eficiência do procedimento de SFSRR quando várias concentrações de nanopartículas e 18F são utilizadas; - Examinar como a filtragem afecta os resultados obtidos com o método SFSRR. Assim, um Cucumis sativus (pepino) foi utilizado como fantoma no qual no seu interior continha doze tubos com três possíveis diâmetros, com o intuito de explorar a relação entre a dimensão do objecto e PVC: - Tubo pequeno - 0.5 mm de diâmetro; - Tubo médio - 1 mm de diâmetro; - Tubo grande - 1.5 mm de diâmetro. Todos os tubos possuíam soluções de nanopartículas associadas a Fluór-18, com excepção de dois que continham água, solução a considerar como referência. Tal visou estudar como é que a concentração de radioisótopo e nanopartículas influencia os resultados de PVC. O último aspecto analisado foi como a filtragem está relacionada com a melhoria da qualidade das imagens de PET. Para tal, valores distintos de filtragem foram utilizados num dos ficheiros de entrada do procedimento de SFSRR, mais especificamente Smoothed Segmented PET. Os dados reais foram adquiridos ao realizar-se um exame simultâneo de PETMRI durante 63 minutos em um scanner Mediso nanoPET/MRI. Imagens ponderadas em T2 foram obtidas de forma a explorar a capacidade de contraste por T2 das nanopartículas SPIO, possibilitando determinar a exacta localização espacial dos doze tubos. Por outro lado, as imagens de PET permitiram inferir a actividade de 18F existente em cada um dos tubos. O método de SFSRR foi desenvolvido de forma a ser aplicado em imagens neurológicas de PET, sendo que o procedimento inclui uma estratégia para processamento dos dados de PET e MRI antes de efectuar-se a melhoria das imagens de PET. Todavia, uma vez que neste projecto foram utilizados dados de fantoma, uma das etapas do trabalho desenvolvido consistiu na definição de um protocolo de processamento dos dados. O protocolo de processamento definido incluiu três softwares: (i) VivoQuant; (ii) Fiji e (iii) MATLAB. VivoQuant automaticamente altera as dimensões e tamanho dos vóxeis dos dados de PET, de forma a coincidir com as características da imagem de referência, neste caso MRI. Igualmente, é possível reorientar os dados e realizar transformações espaciais com os dois tipos de dados presentes na mesma janela, minimizando a ocorrência de erros no decorrer desta etapa. Por outro lado, Fiji foi utilizado para desenhar áreas de interesse uma vez que este software possui uma grande variedade de formas e ferramentas para este efeito. Outra vantagem é a existência do plugin denominado MIJ que permite a leitura e troca de dados entre Fiji e MATLAB. Seguidamente, MATLAB foi seleccionado para: (i) aplicar uma máscara aos dados de PET com o intuito de seleccionar-se somente as contagens de PET situadas no interior dos tubos; (ii) estimação da média em cada tubo; (iii) filtragem dos dados e (iv) exportar dados no formato Analyze e tipo double. Assim, os três ficheiros de entrada do método SFSRR foram criados - PET, Segmented PET and Smoothed Segmented PET - e foi possível efectuar PVC do ficheiro PET. Os resultados obtidos e respectiva discussão são mencionados no Capítulo 4. A simulação realizada demonstrou que o procedimento de SFSRR levou a uma melhoria nos valores máximo e média de PET, em aproximadamente 6.8% e 10.3%. Igualmente, os dados simulados foram criados de tal forma que todas as fatias tivessem a mesma distribuição de intensidades, contudo a imagem obtida após a aplicação do método de SFSRR não apresenta esta uniformidade o qual não era esperado. O esclarecimento desta questão será alvo de estudo futuro. Seguidamente, o trabalho desenvolvido focou-se na análise de dados de fantoma. A existência de PVEs é mais significante para objectos de pequenas dimensões e na presença de maiores valores de filtragem. Os resultados obtidos com o fantoma revelaram maiores diferenças nas contagens de PET em tubos de menores dimensões contendo maiores concentrações de nanopartículas e 18F, assim como quando maiores valores de filtragem foram considerados. Além disso, nos outros dois tipos de tubos - médio e grande - as maiores melhorias nas contagens foram observadas para menores concentrações de SPIOs e 18F, bem como para valores superiores de filtragem. Por fim, conclusões e perspectivas futuras são apresentadas no Capítulo 5. Os resultados obtidos demonstraram que o procedimento de SFSRR é eficiente para minimizar a influência de PVEs nas imagens de PET. Todavia, é importante realçar que o procedimento SFSRR foi desenvolvido de forma a ser utilizado em estudos neurológicos de PET, pelo que os parâmetros existentes estão optimizados para esta aplicação. Assim, futuramente vários parâmetros terão de ser alterados com vista a que o método seja adaptado aos dados de fantoma utilizados no decorrer deste projecto. Igualmente, mais estudos com dados simulados e reais terão de ser efectuados para melhor entender-se os resultados iniciais.Positron emission tomography (PET) images are characterized by a low spatial resolution mainly due to: (i) radioisotopes' positron ranges; (ii) scatter; (iii) attenuation; (iv) parallax error or radial elongation and (v) motion. Due to these aspects, partial volume effects (PVEs) can occur which are characterized by loss of detail and/or apparent activity in small objects or regions at spatial and/or time levels. Partial Volume Correction (PVC) methodologies aim to minimize the impact of PVEs in PET images [4, 8, 73]. Also, dual- or multi-modality imaging arise from the combination of two or more imaging techniques based on the use of multi-modal probes, ensuring a better visualization of biological processes and acquisition of more accurate data. In this context, this project aimed to evaluate the potential of combining PET/MRI nanoprobes and PVC procedures for improving the quality of PET images. More specifically, superparamagnetic iron oxide (SPIO) nanoparticles combined to 18F radioisotope and the PVC method named SFSRR (Structural and Functional Information for Resolution Recovery) were used as basis of the work developed in this project [32, 67, 68]. The simulation study performed showed that the SFSRR procedure led to an average improvement of 6.8% in maximum and 10.3% in mean values. Additionally, the tracer's activity distribution was equivalent in all slices of each input data, however this uniformity was not observed in recovered data. Thus, this aspect will be clarified in future work. PVEs are more significant for smaller objects and greater smoothing values. Phantom data results demonstrated larger uptake differences in small tubes containing a higher concentration of SPIOS-18F and for greater smoothing values. In contrast, higher quantification deviations in medium and big tubes were detected for lower isotopes' concentrations and greater smoothing values, especially in medium tubes. The results obtained showed that the SFSRR procedure is efficient for minimizing the influence of PVEs in PET images. Nevertheless, further experiments are required for better understanding the initial results