La reconstruction itérative pourrait aussi avoir des effets bénéfiques pour la fluoroscopie sous scanner. « Un algorithme itératif (AI) de reconstruction pour la fluoroscopie sous scanner (CTF) a une influence positive sur la réduction du bruit de l’image et sur la dose efficace par rapport à la projection arrière filtrée (FBP) », indiquent des chercheurs allemands dans une étude publiée en février 2017 dans European Radiology. La confiance des lecteurs aurait également augmenté grâce à cet algorithme.
Une analyse de la variance
L’étude a inclus les données de 165 patients ayant passé une fluoroscopie sous scanner au niveau du thorax, de l’abdomen et du bassin. Au total, 82 données sous FBP et 74 avec l’algorithme itératif ont été étudiées. Le bruit a été analysé dans un vaisseau de grand diamètre. Une analyse de la variance (ANOVA) et un test par paires avec correction Bonferroni-Holm ont permis d’étudier l’impact de la reconstruction et des variables comme le courant de tube à rayons X, qui a une influence sur le bruit et la dose efficace. Trois lecteurs ont évalué le bruit et la confiance des lecteurs.
Réduction significative de la dose efficace
Le bruit a été significativement influencé par la reconstruction, la région du corps étudiée et la corpulence du patient (tous p ≤ 0,0002). L’algorithme itératif a réduit considérablement le bruit par rapport à la FBP (p = 0,02). La dose efficace a varié selon les régions du corps étudiées et la corpulence (p ≤ 0,001). Elle a été influencée par la reconstruction, la région du corps, la procédure d’intervention et l’intensité du courant du tube à rayons X (tous p ≤ 0,02). La fiabilité interévaluateur pour le bruit et la confiance des lecteurs était bonne (W ≥ 0,75, p < 0,0001). Le bruit et la confiance des lecteurs étaient significativement meilleurs avec l’algorithme itératif AIDR-3D par rapport à FBP (p ≤ 0,03). En général, l’algorithme itératif a entraîné une réduction significative de la dose efficace médiane.
Discussion
Aucun commentaire
Commenter cet article