Técnicas de súper-resolución aplicadas a imágenes de tomografía por emisión de positrones

Abstract

La tomografía por emisión de positrones (PET, del inglés Positron Emission Tomographhy) es una modalidad de imágenes que permite obtener información tridimensional acerca de la distribución de un radiofármaco marcado con un radionucleído emisor de positrones, dentro del cuerpo de un paciente. En medicina nuclear, es actualmente la técnica de preferencia para detección, diagnóstico y seguimiento terapéutico de lesiones tumorales, y además se utiliza activamente en neurología y cardiología. Una desventaja del PET es su resolución espacial, que es relativamente baja. En la actualidad, la resolución de un equipo comercial PET es de aproximadamente 5 a 8 mm, lo cual resulta una resolución muy pobre para detectar lesiones o metástasis tumorales pequeñas. Ante esta limitación, resulta de interés buscar algún método que permita mejorar la resolución espacial del sistema, preferentemente uno que no requiera modificar el hardware existente, y sea de fácil aplicabilidad en la práctica clínica. Una alternativa a considerar son los algoritmos de súper resolución (SR). Los mismos consisten en reconstruir una imagen de mayor resolución a partir de varias imágenes de menor resolución de un mismo objeto, con un desplazamiento entre cada imagen de una distancia menor a la resolución del sistema. En este trabajo se describen e implementan dos variantes de un algoritmo de súper resolución aplicado a imágenes de PET. Una de ellas trabaja sobre las imágenes previamente reconstruidas, y la otra actúa sobre los datos “crudos” de proyección o sinogramas, utilizando un algoritmo de reconstrucción tipo OSEM adaptado al caso de súper resolución. La primera variante se implementa completamente en MATLAB, mientras que la segunda utiliza además el software de reconstrucción OSEM desarrollado por el Lic. Amilcar Osorio en la Fundación Centro Diagnóstico Nuclear. Se determinan los parámetros de adquisición óptimos (cantidad de imágenes adquiridas, desplazamiento entre imágenes, tiempo de adquisición por imagen), que maximicen la ganancia en resolución y resulten a la vez en un tiempo total de adquisición aplicable en la práctica (menor a 30 minutos). Ambos algoritmos se ensayan sobre datos simulados de un fantoma digital, e imágenes adquiridas de un fantoma real construido específicamente para evaluar la recuperación de resolución del método. En ambos casos se trabaja por separado con modo PET 2D y 3D. Sobre ambos fantomas, se comparan diferentes esquemas de adquisición y procesamiento para evaluar el desempeño del algoritmo de súper resolución. El tiempo total de adquisición no supera en ningún caso los 30 minutos. Los resultados obtenidos en este trabajo demuestran que la aplicación de súper resolución aumenta la resolución espacial más allá de la intrínseca del equipo y de la alcanzable con una adquisición convencional. Mientras que en una adquisición convencional se pueden llegar a discernir estructuras de 4mm como mínimo, con el esquema implementado se lograron distinguir estructuras de hasta 2mm en el caso 2D. Este resultado es superior al publicado en la literatura consultada de súper resolución aplicada a escáneres PET clínicos. Por esta razón, se considera que la técnica de súper resolución tiene el potencial de ser una herramienta útil en el ámbito clínico, permitiendo al médico distinguir estructuras y lesiones por debajo de la resolución espacial del equipo y facilitando el diagnóstico, y se propone como trabajo a futuro su aplicación sobre imágenes de pacientes.