Évaluation de l’algorithme de réduction des artéfacts métalliques sur des patients avec prothèses de hanche bilatérales

Objectifs Analyser l’information issue de trois methodes d’acquisition d’images pour des tissus situes entre deux protheses metalliques. Patients et methodes Six patients possedant des protheses de hanche bilaterales ont ete selectionnes pour cette etude. Pour chaque patient, trois series d’images ont ete comparees. Les deux premieres ont ete realisees sur un scanographe GE Optima CT580, l’une en utilisant l’algorithme de reduction des artefacts metalliques (MAR), l’autre sans. La troisieme serie a ete realisee par tomographie conique lors de la premiere seance de traitement (CBCT). Pour chaque serie, une meme region d’interet rectangulaire a ete tracee sur une coupe frontale, dans les tissus mous situes entre les deux protheses. Le nombre Hounsfield moyen (HUm) et l’ecart-type ( σ ), correspondant au bruit dans l’image, ont ete releves. Selon la meme methodologie, les images de 12 patients sans protheses ont ete etudiees afin d’avoir une reference du nombre Hounsfield moyen (HUref) dans cette region anatomique et de la comparer aux valeurs obtenues pour les series d’images des patients avec protheses. Resultats Pour la cohorte de patients sans prothese, la reference du nombre Hounsfield moyen etait de 11,2 ± 43,5 HU. Pour la cohorte avec protheses bilaterales, l’algorithme de reduction des artefacts metalliques donnait la valeur de nombre Hounsfield moyen la plus proche de la reference du nombre Hounsfield moyen (HUm (MAR) = –37,1 HU ; HUm (CBCT) = –262,6 HU ; HUm (no MAR) = –409,5 HU). Il permettait egalement de reduire le bruit par comparaison aux images sans reconstruction avec l’algorithme de reduction des artefacts metalliques et a la tomographie conique ( σ (MAR) = 104,9 HU ; σ (CBCT)  = 153,2 HU ; σ (no MAR) = 211 HU) Conclusion La qualite de reconstruction des tissus entre deux protheses metalliques est amelioree avec l’algorithme de reduction des artefacts metalliques en reduisant les artefacts, le bruit et en augmentant la precision des nombre de Hounsfield.