Hello les steemians !

On se retrouve aujourd'hui pour continuer notre découverte de l'imagerie médicale ! Pour ceux qui ont de petits trous de mémoire :

Je vous conseille de lire l'article sur la radiographie, car nous allons parler de la Tomodensitométrie.

La Tomodensitomètrie

Euh... Okay ?

Pour les non-initiés, ce n'est ni plus, ni moins que le scanner !

Comme certains adorent l'histoire, plongeons nous dans l'Angleterre des années 60 - 70. Bien loin des lords, un groupe de musique commence à se faire connaître. Leurs musiques traversent les frontières, le succès se fait connaitre et des sommes faramineuses d'argents sont amassées... Les Beatles sont aux sommets !
Oui, je sais... Vous pensez que je débloque à plein tube... Mais la société qui produit les albums des Beatles, EMI de son petit nom, se retrouve avec de l'argent à investir. EMI place donc, son argent dans le domaine médicale.

Ainsi, en 1971, l'ingénieur Godfrey Hounsfield et le neuroradiologue Ambrose se basent sur les travaux d'Allan McLeod Cormack, pour développer une machine afin de réaliser le premier examen de tomodensitométrie cérébrale de l'histoire.

L'un des premier tomodensitomètre
Crédit : By Philipcosson, via Wikimedia Commons

En 1979, Hounsfield et Cormack obtiennent le prix Nobel de médecine pour leurs travaux.

Il faut savoir que le tomodensitomètre se base sur le Théorème de Radon, datant de 1917. Cependant, son application dans l'imagerie médicale n'a pu être possible que 54 ans plus tard, grâce à l'avènement des ordinateurs !

Joli, mais comment ça fonctionne ?

Le principe de base est le même que pour celui de la radiographie. On envoie des rayons X vers un patient. (Après ça devient chaud...)

Lorsque l'on réaliser une radiographie, on place le patient entre le tube à rayon X, permettant d'envoyer des photons, et la plaque d'acquisition, permettant de capter les rayons X. Le manipulateur allume le tube à rayon X et une fraction de seconde après, la radiographie est réalisé.

Pour le scanner, c'est un peu différent... On réalise une série de radiographies avec un tube à rayon X qui va tourner autour du patient. Par exemple, on commence à droite avec un angle de 0°, puis avec un angle de 20°, ensuite 40°, 60°,... (aujourd'hui, l'acquisition à ces différents point est instantanée !).
Lorsque l'ensemble des acquisition est terminé, un ordinateur va analyser toutes les données obtenues, les traiter, et attribuer sur une surface composé de carreaux, que l'on appelle matrice, une valeur pour chacun de ces carreaux.

Une matrice
Crédit : By Lakeworks, from Wikimedia Commons

Cette valeur a comme unité le Hounsfield. Le Hounsfield peut prendre des valeurs allant de -1000 pour l'air à +1000 pour l'os en passant par 0 pour l'eau. Donc, sur une matrice, chaque cellule aura une valeur en Hounsfield.
Ensuite, le travail de l'ordinateur n'est pas terminé car, il va traduire cette valeur en un niveau de gris. Si le carreau a une valeur de -1000 alors il sera de couleur noir. Si le carreau à une valeur de +1000 alors il sera de couleur blanche. Entre les deux, le gris varie de très sombre à très clair. Ce procédé permet d'afficher la matrice sur un écran, chaque pixel sera un carreau de la matrice ce qui donnera une image en niveau de gris interprétable par nous, pauvre humain.

Différent niveau de gris
Crédit : By Slagt, from Wikimedia Commons

Si vous souhaitez bien comprendre le procédé, je vous conseille d'aller voir ce site :

http://rontgen.sfrnet.org/Site_Web_SFR/Articles/articlespage14.html. (je ne pense pas avoir le droit d'emprunter ces images.)

Regardez la figure 2 et la figure 3. À gauche, nous voyons la matrice de l'examen avec une valeur pour chaque carreau. À droite, nous découvrons la "traduction" en niveau de gris de cette matrice.

Ouais... Ca peut pas être un peu amélioré ?

Effectivement. L'œil humain voit un nombre limité de niveau de gris. Dans mes cours, il était indiqué 16, mais d'après quelques recherches ça pourrait être bien plus. Quoi qu'il en soit, l'oeil humain n'est pas capable de déceler 2000 niveaux de gris différents (-1000 à +1000). Je ne pense pas non plus que les ordinateurs en soient capables.
Vous comprenez le problème, on se retrouve avec un examen beaucoup trop précis par rapport aux capacités d'affichages des machines et de lecture des radiologues.

On peut donc modifier l'étalonnage des niveaux de gris. Sans toucher à notre matrice et à ses valeurs, on peut dire, par exemple que les niveaux de gris ne s'applique que sur des valeurs comprises entre 0 et 500 Hounsfield. Au-delà, ça sera totalement blanc. En deça, ça sera totalement noir.
Cela permet d'avoir des fenêtres d'étalonnage osseuses, pour bien visualiser l'os et différencier les différentes structures de la trame osseuse. Des fenêtres d'étalonnage pulmonaire pour bien visualiser le parenchyme pulmonaire, etc...

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TDM en coupe sagittale du rachis en fenêtre osseuse. Remarquez comment l'on voit bien l'os avec sa cortical plus dense en périphérie et son centre moins dense. On ne voit quasiment pas les structures musculaires et les autres organes. Il y a également une fracture de la seconde vertèbre cervical (la flèche) et un probable déplacement de la septième vertèbre cervical.
Crédit : By James Heilman, MD, from Wikimedia Commons

TDM en coupe axiale du médiastin en fenêtre pulmonaire. Vous remarquerez cette fois que l'os est tous blanc mais que l'on voit très bien les différentes structures du poumon. Ce qui est indiqué par les flèches est un probable thymome.
Crédit : By Stockholm, from Wikimedia Commons

D'ailleurs, si vous vous souvenez l'article sur l'échographie... Lorsque l'image est noire, on parle d'image d'hypoéchogène. Alors que lorsque l'image est blanche, on parle d'image hyperéchogène. Lorsque l'on réalise un scanner, on parle de densité. Une image blanche est hyperdense tandis qu'une image noir est dite hypodense.

Dans la pratique, quels sont ses utilités ?

Il y en a des tonnes...
Avec un scanner, on peut visualiser les os, les tissus mous tels que le cerveau, les viscères, les poumons, les muscles... Bref, c'est un examen de choix...

Cependant, il est beaucoup plus irradiant que la radiographie. Une radiographie est égale à une dose de rayonnement ionisant. Un scanner, est égale à plusieurs dizaines de doses, c'est pourquoi dans certaines indications le scanner est un peu boudé en première intention. Cependant, si quelque chose est décelé à l'échographie ou à la radiographie, le scanner sera rapidement réalisé.
Son coût est également un frein, un scanner coûte environ 150 €, parfois plus... quelque fois un peu moins.

De plus, on peut injecter du produit de contraste lors de notre acquisition. Cela nous permet, dans un temps précoce après l'injection, de bien visualiser le système artériel de la circulation générale du patient, puis la perfusion des organes vascularisés. Dans un temps un peu plus tardif, cela nous permet de visualiser le système veineux de la circulation générale de notre patient. Enfin, dans un temps franchement tardif de visualiser le système urinaire composé des reins et des voies excrétrice de notre patient.
Si vous vous souvenez, j'en ai parlé dans un article sûr l'allergie à l'iode.

TDM en coupe axial centré sur les artères pulmonaire. Notez que les vaisseaux sont très hyperdense car, ils sont injecté en produit de contraste. Vous remarquez également une structure hypodense au sein des vaisseaux marqué par les flèches rouge. Cette structure est un caillot. Cette examen permet de confirmer le diagnostic d'embolie pulmonaire. (Image magnifique)
Crédit : By Carlcl, from Wikimedia Commons

Ola... Ça m'a retourné le cerveau !

Oui, c'est un article, je pense assez compliqué. De plus, les images que je vous partage doivent être difficile à appréhender. Si vous avez la moindre question, surtout n'hésitez pas à en faire part dans les commentaires ! A bientôt !

Sources :

Très bon article, les explications me parraissent claires :)

Effectivement. L'œil humain voit un nombre limité de niveau de gris. Dans mes cours, il était indiqué 16, mais d'après quelques recherches ça pourrait être bien plus. Quoi qu'il en soit, l'oeil humain n'est pas capable de déceler 2000 niveaux de gris différents (-1000 à +1000). Je ne pense pas non plus que les ordinateurs en soient capables.

Ce passage m'a fait penser aux différents exemples de Machine Learning dans l'imagerie médicale que j'ai pu voir sur internet, c'est vrai que ce ne sont pas des images simples à analyser pour un oeil humain (j'avais vu un exemple pour une maladie qui atteint les yeux, je ne sais plus si j'en avais déjà parlé dans les commentaires d'un de tes articles ^^) Es-ce que tu en as déjà rencontré dans la pratique ?

Imagerie médicale : Scanner