Mesure des temps de relaxation de la tumeur T2* après l’administration de nanoparticules d’oxyde de fer

Notre protocole permet des mesures standardisées de la tumeur T2* sur divers scanners, fabricants et institutions. Ce protocole permet d’améliorer l’assurance qualité et une vaste capacité clinique sans nécessiter de langage de programmation. Le principal avantage de cette technique est la capacité de faciliter des mesures tumorales T2* fiables et cohérentes sur divers scanners IRM.

De plus, il offre une approche accessible et conviviale, abaissant les obstacles à l’adoption. Les NOI peuvent avoir du mal à configurer correctement la séquence et à sélectionner le retour sur investissement. Le conseil est de suivre les étapes du protocole, d’assurer la disposition correcte du T et de pratiquer le dessin du retour sur investissement pour une génération et un ajustement précis de la carte T2*.

Commencez par démarrer le logiciel OsiriX pour installer le plug-in T2 Fit Map. Cliquez sur le bouton Plugins dans la barre de menus, puis sélectionnez Gestionnaire de plugins dans le menu déroulant. Une fois le gestionnaire de plugins chargé, sélectionnez T2 Fit Map parmi les plugins disponibles.

Cliquez sur Télécharger l’installation. Fermez ensuite le Gestionnaire de plugins. Une fois le logiciel redémarré, chargez les images de séquence déco à gradient d’écho multiple sous forme de fichiers DICOM dans le logiciel.

Modifiez la fonction du bouton de la souris pour dessiner une région d’intérêt ou un retour sur investissement. Ensuite, dans le menu déroulant, sélectionnez Polygone ovale ou fermé ou la forme souhaitée et dessinez des ROI dans les images requises avec des temps d’écho différents. Sélectionnez les ROI parmi les images avec différents temps d’écho pour lesquels la carte T2*est requise.

Dans le menu déroulant, cliquez sur le bouton Plug-ins, sélectionnez Filtres d’image, puis T2 Fit Map. Une fois que vous avez cliqué sur T2 Fit Map, une boîte de dialogue s’ouvre. Cliquez ensuite sur Générer la carte.

Pour définir le retour sur investissement du masque sur une série d’images en dehors des données, ouvrez la série souhaitée et sélectionnez une tranche. Dans le menu déroulant ROI, sélectionnez Région de culture et la case d’option Région de croissance 3D. Dans le menu déroulant Algorithme, sélectionnez Seuil Définissez les seuils inférieur et supérieur sur 0 et X pour cent du signal du muscle controlatéral respectivement.

Nommez le retour sur investissement comme vous le souhaitez. Cliquez ensuite sur l’image pour placer une graine pour la croissance du retour sur investissement, puis cliquez sur Calculer. Dans le menu ROI, sélectionnez Enregistrer tous les ROI de cette série.

Ensuite, ouvrez le jeu de données dans la visionneuse 4D. Après vous être assuré que les ROI se trouvent dans le premier volume 3D, dans le menu ROI, sélectionnez Importer le(s) ROI(s)Appliquer le masque pour mapper les données en sélectionnant Définir les valeurs de pixels sur.Sélectionnez ensuite Appliquer aux ROI portant le même nom. Cochez la case Propager à la série 4D, définissez les pixels qui sont à l’intérieur des ROI et définissez sur cette nouvelle valeur sur zéro.

Cette étude montre la quantification du temps de relaxation T2*chez un patient atteint d’ostéosarcome métastatique. Une courbe d’ajustement est générée avec des valeurs T2* minimales, moyennes et maximales pour les ROI sélectionnés avec différents temps d’écho pour ce patient. Les cartes T2* codées en couleur ont été fusionnées avec une image déco dégradée pondérée T1 avec contraste amélioré pour l’orientation anatomique.

Il est important d’organiser les images déco à gradient d’écho multiple en entrée en fonction de leurs temps d’acquisition. Cela peut être réalisé en triant les séries de données d’imagerie par temps d’acquisition dans le logiciel externe sous le menu déroulant de la base de données des préférences. Notre protocole a considérablement amélioré la répétabilité et la reproductibilité, offrant des temps de relaxation T2* constants dans diverses études sur le cancer.