Mejora de la exactitud cuantitativa de la tomografía por emisión de positrones (PET) incorporando información específica del escáner, del paciente y de la enfermedad.

Abstract

Las imágenes médicas cuantitativas, a diferencia de las imágenes tradicionales cualitativas, permiten obtener mediciones de parámetros fisiológicos o anatómicos de manera no invasiva. Como toda técnica de medición, se encuentran sometidas a sesgos y variabilidad que pueden limitar su aplicación. En los últimos años, diferentes sociedades científicas han abordado el problema de mejorar la exactitud y la reproducibilidad de las imágenes cuantitativas, prescribiendo protocolos estandarizados de adquisición y procesamiento para diversas modalidades diagnósticas. En particular, la tomografía por emisión de positrones (PET) ha sido la modalidad diagnóstica con mayor crecimiento en las últimas dos décadas y es un componente esencial en el manejo del paciente oncológico. Las imágenes PET tienen la particularidad de ser inherentemente cuantitativas ya que permiten medir la concentración de radiactividad del radiofármaco administrado al paciente de manera no invasiva. Esto permite inferir parámetros metabólicos invivo, cosa que otras modalidades anatómicas o funcionales como la tomografía computada por rayos X o la resonancia magnética nuclear no pueden hacer. Por ejemplo, la cuantificación del metabolismo de glucosa mediante el análogo 18F-Fluorodesoxiglucosa (18F-FDG) en tumores permite aumentar el valor pronóstico del estudio y evaluar la respuesta a tratamientos tales como radioterapia, quimioterapia, hormonoterapia e inmunoterapia, entre otros, de manera cuantitativa. Sin embargo, las mediciones provenientes de distintos tomógrafos PET pueden no ser comparables. El proceso de armonización cuantitativa tiene como objetivo que dichas mediciones sean lo más parecidas posibles para un amplio rango de tamaños de estructuras. Si bien ya existen protocolos de armonización cuantitativa para PET, suelen ser costosos y complejos, lo que limita su aplicación en centros PET no académicos. Por otro lado, las características propias del paciente tales como el peso o el índice de masa corporal también generan diferencias en las mediciones. En la presente tesis, proponemos un modelo simplificado de formación de imagen para PET que incluye la resolución espacial y propiedades del ruido. Este modelo sirve de base para la implementación de algoritmos de armonización novedosos y para el diseño de algoritmos de adquisición específicos para cada paciente y región anatómica. Los algoritmos son validados para una amplia variedad de modelos de tomógrafos PET y para diferentes tamaños de pacientes. Esta tesis provee una base sólida para mejorar la reproducibilidad y la exactitud de las mediciones provenientes de imágenes PET de distintos pacientes adquiridos en distintos tomógrafos.