Repositorio Institucional del CAB-IB

Comparación de los valores de SUV entre PET/CT y PET/RM para 18F-FDG. / SUV valves companasion between PET/CT and PET/RM for 18F-FDG.

Hurtado de Mendoza Avila, Ana (2017) Comparación de los valores de SUV entre PET/CT y PET/RM para 18F-FDG. / SUV valves companasion between PET/CT and PET/RM for 18F-FDG. Maestría en Física Médica, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro.

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Resumen en español

La cuantificación de lesiones mediante Tomografía de emisión de Positrones se utiliza actualmente como gold estándar para el diagnóstico y seguimiento de lesiones en pacientes oncológicos. Esta herramienta cuantitativa puede utilizarse en estudios multicéntricos como también en centros clínicos que posean equipos PET con diferentes tecnologías. El Valor de captación estándar o SUV (Standarized Uptake Value, por sus siglas en inglés), es el método más utilizado hoy en día, para la evaluación y caracterización de lesiones en estudios con 18F-FDG. Diversos factores afectan la cuantificación de SUV, como por ejemplo los métodos de corrección de atenuación utilizados, algoritmos de reconstrucción y tecnologías de detección, además de factores biológicos y analíticos. Para los valores de SUV en entornos multicéntricos puedan ser comparativos, es necesario armonizar los parámetros de reconstrucción utilizados en sistemas PET con diferentes tecnologías. Los equipos PET utilizados en este trabajo (PET-CT Discovery STE y PET-RM SIGNA 3T), poseen tecnologías de detección, métodos de corrección de atenuación y algoritmos de reconstrucción diferentes. Se utilizó el protocolo de armonización creado por la Sociedad Europea de Medicina Nuclear, el cual tiene como objetivo reducir la variabilidad de los valores de SUV máximos y medios en centros clínicos que posean equipos PET con diferentes tecnologías. En el desarrollo de este trabajo, se realizó una adaptación de la prueba de calidad de imagen NEMA en los equipos PET-CT Discovery STE y para el PET-RM SIGNA 3T, con el propósito de obtener los parámetros de reconstrucción armonizados, que otorgasen coeficientes de recuperación máximos y medios dentro de los límites de tolerancia establecidos por el programa de acreditación para 18F-FDG de la Sociedad Europea de Medicina Nuclear (EANM). Los parámetros de reconstrucción utilizados en el protocolo clínico de 18F-FDG de cuerpo completo en el PET-CT es: 2 iteraciones, 28 subconjuntos, filtro de suavizado gaussiano de 6,0 mm axial estándar. El porcentaje de variación con respecto a los valores esperados de coeficientes de recuperación máximos y medios, según el protocolo de la EAMN es en promedio 5,29%. Los parámetros de reconstrucción armonizados para el PET-CT Discovery STE, resultó ser: 2 iteraciones, 28 subsets y un filtro de suavizado gaussiano de 6.7 mm, axial estándar. Los coeficientes de recuperación máximos y medios para las diferentes esferas se encontraron dentro de los límites de tolerancia establecidos por la EANM. El porcentaje de variación promedio con respecto a los valores esperados de coeficientes de recuperación máximos y medios se redujo al armonizar los parámetros de reconstrucción de un 5,29% a 0,47%. Los parámetros de reconstrucción utilizados en el protocolo clínico de 18F-FDG de cuerpo completo en el PET-RM es: 4 iteraciones, 16 subconjuntos, filtro de suavizado gaussiano de 5,0 mm, axial heavy con la utilización de TOF y PSF para la reconstrucción. El porcentaje de variación con respecto a los valores esperados de coeficientes de recuperación máximos y medios, según el protocolo de la EAMN es en promedio 40,40 %. Los parámetros de reconstrucción armonizados para el PET-RM SIGNA 3T, resultó ser: 2 iteraciones, 28 subsets, filtro de suavizado gaussiano de 6.7 mm, axial estándar, con la incorporación de TOF en la reconstrucción. Los coeficientes de recuperación máximos se encontraron dentro de los límites de tolerancia para todas las esferas, no así los coeficientes de recuperación medios, en los cuales para las esferas de 37, 28 y 22 mm, se encontraron sobre los límites de tolerancia. El porcentaje de variación promedio con respecto a los valores esperados de coeficientes de recuperación máximos y medios se redujo al armonizar los parámetros de reconstrucción de un 40,40 % a 14,30%. El tiempo mínimo por camilla para el PET-CT Discovery STE y PET-RM SIGNA 3T, resultó ser de tres minutos, el cual coincide con el tiempo empleado actualmente en los protocolos clínicos; sin embargo el coeficiente de variación de fondo en el fantoma para este tiempo resultó ser de 9,39 % para el PET-CT Discovery STE y 9,09% para el PET-RM SIGNA 3T, observándose que el ruido es ligeramente menor en el PET-RM al disminuir el tiempo de adquisición, lo cual puede ser atribuible a las tecnologías utilizadas en los algoritmos de reconstrucción (incorporación de TOF) en el PET-RM, en comparación al PET-CT que no posee esta tecnología. El tiempo por camilla que coincidió con un coeficiente de variación de contraste exactamente igual a 15%, resultó ser de 2,03 minutos para el PET-CT Discovery STE y 1,31 minutos para el PET-RM SIGNA 3T. Con el propósito de comparar los valores de SUV máximos y medios, se evaluación estos valores comparando un total de 32 valores de captación obtenidas de lesiones y de órganos sanos (hígado y bazo) en un total de 5 pacientes. Los pacientes fueron adquiridos primero en el PET-CT y una vez finalizado el estudio se adquirieron en el PET-RM. El orden se escogió debido a que la sensibilidad del PET-RM SIGNA 3T es aproximadamente 4 veces mayor a la del PET-CT, aprovechándose esta ventaja para compensar el decaimiento radiactivo del 18F-FDG con el transcurso del tiempo de espera de los pacientes. Una vez adquiridos en ambos equipos se midieron los valores de SUV máximos y medios utilizando los parámetros de reconstrucción clínico para el protocolo de cuerpo completo con 18F-FDG, sobre las 32 regiones de interés. Paralelamente se reconstruyeron los datos de PET, pero ahora con los parámetros de reconstrucción armonizados encontrados en la adaptación de la prueba calidad de imagen NEMA . Se observó que luego de la armonización de los parámetros de reconstrucción, los índices de correlación (p), entre SUV máximos y SUV medios, obtenidos en el PET-RM SIGNA 3T y en el PET-CT Discovery, aumentaron de 0,976 a 0,986 para SUV máximos y de 0,966 a 0,977, para SUV medios respectivamente, con lo cual disminuyó la variabilidad de los valores de SUV para ambos equipos.

Resumen en inglés

Lesion quantification using Positron Emission Tomography is the gold standard for diagnosis and follow-up of oncologic patients. This quantitative tool is suitable for multicentric studies, as well as clinics with several PET scans of different technology. Standardized Uptake Value (SUV) is currently the most widespread method for evaluation and characterization of lesions in 18F-FDG studies. Several factors affect SUV quantification, such as methods used for attenuation correction, reconstruction algorithms and detector technologies, in addition to biologic and analytic factors. In order to render SUV values in multicentric environments comparable, it is necessary to harmonize reconstruction parameters in PET systems of different technologies. PET scanners utilized in the present study (PET-CT Discovery STE y PET-RM SIGNA 3T) possess different detection technologies, attenuation correction methods and reconstruction algorithms. Harmonization protocol proposed by the European Association of Nuclear Medicine (EANM) was employed, which has as a goal to reduce variability in maximum and mean SUV values in clinical centers with PET scanners of diverse technologies. In the present work, an adaptation of the image quality NEMA test was performed to both Discovery STE and PET-RM SIGNA 3T scanners, with the aim of obtaining harmonized reconstruction parameters, which would yield maximum and mean recovery coefficients within acceptable limits established in the accreditation program for 18F-FDG of the EANM. Reconstruction parameters utilized in the clinical protocol for whole-body 18F-FDG PET-CT are: 2 iterations, 28 subsets, axial standard 6,0 mm Gaussian smoothing filter. According to the EANM protocol, the percent variation value for expected maximum and mean recovery coefficients is 5,29%, on average. Harmonized reconstruction parameters for the PET-CT Discovery STE scanner are: 2 iterations, 28 subsets and an axial standard 6,7 mm Gaussian smoothing filter. Maximum and mean recovery coefficients for the different spheres were found within the limits established by the EANM. Percent variation for the expected maximum and mean recovery coefficients lowered after harmonizing reconstruction parameters from 5,29% to 0,47%. Reconstruction parameters employed in the clinical protocol for whole-body 18F-FDG PET-RM are: 4 iterations, 16 subsets, axial heavy 5,0 mm Gaussian smoothing filter, TOF and PSF for reconstruction. Percent variation for expected maximum and mean recovery coefficients, according to the EANM protocol is 40,40%, on average. Harmonized reconstruction parameters for PET-RM SIGNA 3T are: 2 iterations, 28 subsets, axial standard 6,7 mm Gaussian smoothing filter, and TOF for reconstruction. Maximum recovery coefficients were found to be within the limits for all spheres, unlike mean recovery coefficients, which were above the limits for 37, 28 and 22 spheres. Percent variation for the expected maximum and mean recovery coefficients lowered after harmonizing reconstruction parameters from 40,40% to 14,30%. Minimum scan time for PET-CT Discovery STE and PET-RM SIGNA 3T turned out to be 3 minutes, which is the time currently used for clinical protocols; however, background variation coefficient in the phantom, for that time, was 9,39% for the PET-CT Discovery STE, and 9,09% for the PET-RM SIGNA 3T. Noise is slightly reduced in the PET-RM scanner when decreasing acquisition time, which is attributable to technologies utilized in the reconstruction algorithms (incorporation of TOF) in the PET-RM, compared to the PET-CT, which does not have this feature. Scan time per table that rendered a contrast variation coefficient of exactly 15%, was 2,03 minutes for the PET-CT Discovery STE and 1,31 minutes for the PET-RM SIGNA 3T. In order to compare maximum and mean SUV values, 32 uptake values retrieved from lesions and healthy organs (liver and spleen) out of 5 patients, were evaluated. Images were first acquired in the PET-CT scanner, and once the study was finalized, PET-RM images were obtained. This sequence was chosen due to the four-fold PET-RM SIGNA 3T sensibility, compared to the PET-CT’s, so the 18F-FDG radioactive decay was compensated for by the waiting time. Once acquired in both scanners, maximum and mean SUV values were measured, utilizing the clinical reconstruction parameters for the whole-body 18F-FDG protocol, over the 32 regions of interest. PET data were reconstructed in parallel, this time employing the harmonized reconstruction parameters derived from the adaptation of the NEMA image quality test. After harmonizing reconstruction parameters, correlation indexes (p) between maximum and mean SUV values, obtained from the PET-RM SIGNA 3T and the PET-CT Discovery, rose from 0,976 up to 0,986 for maximum SUV values; and from 0,966 up to 0,977 for mean SUV values, therefore lowering the SUV variability for both scanners.

Tipo de objeto:	Tesis (Maestría en Física Médica)
Palabras Clave:	Positron computed tomography; Tomografía computerizada con positron; [Quantization; Cuantificación; Positron emission tomography; Tomografía de emisión de positrones; Oncologic patients; Pacientes oncológicos;Lesión]
Referencias:	1) Peng, Bo.J, Walton, J.H, Cherry, S.R and Willig-Onwuachi, J. Studies of the interactions of an MRI system with the shielding in a combined PET/MRI scanner. Phys Med Biol. (2010); 55: 265-268. 2) Aide, N. et. al. EANM/EARL harmonization strategies in PET quantification: from daily practice to multicentre oncological studies. Eur J Nucl Med Mol Imaging. (2017); 44: 17-28. 3) Boellaard, R. et. al. Quality control for quantitative multicenter whole-body PET-RM studies: A NEMA image quality phantom study with three current PET/MR systems. Am. Assoc. Phys. Med. (2015); 42: 5961-5964. 4) Manual for EARL FDG-PET/CT Accreditation Version 2.1.b (March 2014). EAMN Research. 5) Boellaard, R, Willemsen, A.T, Arends, B, and Visser, E.P. EARL procedure for assessing PET/CT system specific patient FDG activity preparations for quantitative FDG PET/CT studies. Guidelines 2013. [En línea]: http://earl.eanm.org/html/img/pool/EARL-procedure-for-optimizing-FDG-activity-for-quantitative-FDG-PET-studies_version_1_1 pdf. 6) Saha, G.B., Basics of PET Imaging Physics, Chemistry and Regulations. Segunda ed. 2010, New York: Springer. 7) IAEA Human Health series No.1. Quality Assurance for PET and PET-CT Systems. Vienna. 2009. 8) Lonsdale, M.N, Beyer, T. Dual-modality PET/CT instrumentation-Today and tomorrow. European Journal of Radiology.(2010); 73: 452-457. 9) Van der Vos, C.S. et. al. Quantification, improvement, and harmonization of small lesion detection with state-of-the-art PET. Eur J Nucl Med Mol Imaging. (2017); 44: 9-12. 10) Kohan, A.A, Vercher, J.L, Gaeta, M.C, Pelegrí Martinez, L. and Ros, P.R. Tomografía por emisión de positrones/resonancia magnética: presente y futuro. Rev Esp Med Nucl Imagen Mol. (2013); 32: 167-170. 11) Phelps, M.E., PET: Physics, Instrumentation and Scanners. 2006, New York: Springer. 12) Powsner, R.A, Palmer, M.R. and E.R. Powsner, Essential Nuclear Medicine Physics. Tercera ed. 2013, Haryana: Blackwell Publishing. 13) Bettinardi, V. et. al. Performance evaluation of the new whole-body pet/ct scanner: Discovery ST. Eur J Nucl Med Mol Imaging. (2004); 31: 867-869. 14) GE Healthcare, DiscoveryTM Dimension Series: Guía de aprendizaje y referencia, IN 5181559-1ES- Revisión 3. 2008, General Electric Company. 15) Gili, J. Introducción biofísica a la Resonancia Magnética en Neuroimagen. Universidad Autónoma de Barcelona. (2000), V: 03-2. 16) Spanoudaki, V.Ch, Levin, C.S. Photo-Detectors for Time of Flight Positron Emission Tomography (ToF-PET). Journal Sensor. (2010); 10: 10486-10497. 17) Boellaard, R and Quick, H.H. Current Image Acquisition Options in PET/MR. Semin Nucl Med. (2015); 45: 192-200. 18) Levin, C.S. et. al. Design Features and Mutual Compatibility Studies of the Time-of-Flight PET Capable GE SIGNA PET/MR System. IEEE Transactions on Medical Imaging. (2016); 35. 19) Wernick, M.N. and Aarsvold, J. Emission Tomography: The Fundamentals of PET and SPECT. Primera ed. 2004, San Diego: Elsevier. 20) Conti, M. Focus on time-of-fligth PET: the benefits of improved time resolution. Eur J Nucl Med Imaging. (2011);38: 1154-1156. 21) Alessio, A.M. et. al. PET/CT scanner instrumentation, challenges, and solutions. Radiol Clin N AM. (2004); 42: 1017-1028. 22) Kinahan, P.E, Townsend, D.W, Beyer, T and Sashin, D. Attenuation correction for a combined 3D PET/CT scanner. The International Journal of Medical Physics. (1998); 25: 2046-2049. 23) Bezrukov, I. et. al. MR-Based PET Attenuation Correction for PET/MR Imaging. Semin Nucl Med. (2013); 43: 45-53. 24) Martinez- Möller, A. et. al. Tissue Classification as a Potential Approach for Attenuation Correction in Whole-Body PET/MRI: Evaluation with PET/CT Data. J Nucl Med. (2009); 50: 520-521. 25) GE Healthcare, SignaTM Series: 24 Operator Manual, 5485960-1EN.Revisión 1. 2007, General Electric Company. 26) Mehranian, A. and Zaidi, H. Impact of time-of-flight PET on quantification errors in MRI-based attenuation correction of PET data. J Nucl Med. (2015); 56: 638-641. 27) GE Healthcare, Signa PET/MR NEMA UN 2-2007 Manual: 5555069-1EN.Revisión 1. 2014, General Electric Company. 28) Prasad, R. et. Whole-body PET acceptance test in 2D and 3D using NEMA NU 2-2001 protocol. J Med Phys. (2007); 32: 150-152. 29) Soret, M. SUV phantom measurements in integrated PET/MR system without using CT for attenuation correction. J Nucl Med. (2017); 58: 1347. 30) Wagenknecht, G., Kaiser, H-J., Mottaghy, F.M, and Herzog, H. MRI for attenuation correction in PET: methods and challenges. Magn Reson Mater Phy. (2013); 26: 100-106. 31) Ross, S. and Stearns, C. SharpIR White Paper: Ge Healthcare. (2010) [En línea]: http://www3.gehealthcare.co.uk/~/media/downloads/uk/education/pet%20white%20papers/mi_emea_sharpir_white_paper_pdf_092010_doc0852276. 32) GE Healthcare, Clinical Implementation of VUE Point FX. White Paper.(2009) [En línea]:http://www3.gehealthcare.co.uk/~/media/downloads/uk/education/pet%20white%20papers/mi_emea_vue_point_fx_white_paper_pdf_092009_doc0659348. 33) Boellaard, D.W. Standars for PET Image Acquisitions and Quantitative Data Analysis. J Nucl Med. (2009); 50: 11S-13S. doi: 10.2967/jnumed.108.057182. 34) Ziai, P. et. al. Role of Optimal Quantification of FDG PET Imaging in the Clinical Practice of Radiology. RSNA Radiographics. (2016); 36: 482-487. 35) Tomasi, G., Turkheimer, F, and Aboagye, E. Importance of Quantification for the Analysis of PET Data in Oncology: Review of Current Methods and Trends for the Future. Mol Imaging Biol. (2012); 14: 131-133. 36) Boellaard, R. Need for Standardization of 18F-FDG PET/CT for Treatment Response Assessments.J Nucl Med. (2011); 52: 94-97. 37) Gispert, J.D. et. al. Cuantificación en estudios PET: Métodos y aplicaciones. Rev.R.Acad.Cienc.Exact.Fis.Nat.(Esp). (2002); 96: 13-16. 38) Adams, M.C., Turkington, T.G., Wilson, J.M, and Wong, T.Z. A Systematic Review of the Factors Affecting Accuracy of SUV Measurements. AJR. (2010); 195: 310-318. 39) Kelly, M. SUV: Advancing Comparability and Accuracy. Siemens Medical Solutions USA Molecular Imaging. (2009). 40) Boellaard, R. et. al. FDG PET and PET/CT: EANM procedure guidelines for tumour PET imaging: version 1.0. Eur J Nucl Med Mol Imaging. (2010); 37: 181-200. 41) Kinahan, P.E, and Fletcher, J.W.PET/CT Standardized Uptake Values (SUVs) in Clinical Practice and Assessing Response to Therapy.Semin Ultrasound CT MR. (2010); 31: 496-501. 42) Soret, M., Bacharach, S.L, and Buvat, I. Partial-Volume Effect in PET Tumor Imaging.J Nucl Med. (2007); 48: 932-943. 43) Boellaard, R, Krak, N.C, Hoekstra, O.S, and Lammertsma,A.A. Effects of Noise, Image Resolution, and ROI Definition on the Accuracy of Standar Uptake Values: A Simulation Study. J Nucl Med. (2004); 45: 1519-1521. 44) Srinivas, S.M. et.al. A recovery coefficient method for partial volume correction of PET images. Ann Nucl Med. (2009); 23: 341-342. 45) Basu, S., Zaidi, H., Holm, S, and Alavi,A. Quantitative Techniques in PET-CT Imaging. Current Medical Imaging Reviews. (2011); 7: 216-222. 46) Documento Técnico: Protocolo de preparación de paciente oncológico para PET. Servicio de Medicina Nuclear, FUESMEN. 47) Lasnon, C. et. al. Generating harmonized SUV within the EANM EARL acrcreditation program: software approach versus EARL- compliant reconstruction. Ann Nucl Med. (2017); 31: 126-128.
Materias:	Medicina > Diagnóstico por imagen y medicina nuclear Medicina
Divisiones:	FUESMEN
Código ID:	656
Depositado Por:	Tamara Cárcamo
Depositado En:	25 Jul 2018 13:52
Última Modificación:	25 Jul 2018 13:52

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