Détection des adénomes parathyroïdiens par soustraction à l’aide de la scintigraphie parathyroïdienne à double isotope 99mTC-MIBI/123I

Chez les patients atteints d’hyperparathyroïdie, la scintigraphie planaire par soustraction à double isotope est un examen efficace pour localiser les parathyroïdes. Tout d’abord, la région d’intérêt (ROI) dans l’image technétium et l’image d’iode est déterminée par le médecin après normalisation. Ensuite, l’image de soustraction est obtenue entre les images ROI technétium et l’image iode. La soustraction n’est pas entièrement automatique et le résultat n’est pas toujours optimal. Après l’injection de deux radioéléments, 123-I et 99m-TC-MIBI, différentes images planes sont prises avec une gamma-caméra, LEHR et PIN HOLE. Cette caméra capte les deux radiations émises par le patient, grâce au double isotope. En conséquence, dans chaque acquisition, nous avons deux images de LEH et deux images de PIN HOLE. L’identification du ROI est obtenue automatiquement par la définition de seuil maximal et minimal. Sur chacune de ces lignes (MAX et MIN), la valeur maximale du pixel sera stockée dans un vecteur. La valeur de seuillage sera définie comme 50 % de la moyenne de ce vecteur. La soustraction se fait entre ces deux images après calcul du facteur de normalisation. Ce dernier est obtenu après simulation de la soustraction avec plusieurs vecteurs de poids. Le poids optimal correspondant au premier point avec une dérivée positive est identifié. La soustraction optimale est alors le résultat de la soustraction entre les deux images de chaque mode d’acquisition (LEHR et PIN HOLE) avec le facteur de normalisation multiplié par le poids optimal. La délimitation du ROI est automatique avec la méthode de seuillage. Après la simulation de la soustraction avec différents facteurs de pondération, la somme des pixels qui se trouvent à l’intérieur du ROI est représentée sur un graphique. Le poids optimal est défini par la recherche de la première dérivée positive. L’algorithme développé permet une génération automatique de l’image de soustraction optimale.