Étude du tomographe de haute résolution pour petits animaux ClearPET par la méthode de Monte ...

152 Pages·2007·3.95 MB·French

InstitutdePhysiquedel’ÉnergieetdesParticules
LaboratoiredePhysiquedesHautesÉnergies
Étude du tomographe de haute résolution
pour petits animaux ClearPET par la méthode
de Monte Carlo
Thèse de Doctorat
présentéeàlaSectiondePhysiquedelaFacultédesSciencesdeBase
(ÉcolePolytechniqueFédéraledeLausanne)
pourl’obtentiondugradededocteurèssciences
par
Martin REY
Ingénieurphysiciendiplômé
del’ÉcolePolytechniqueFédéraledeLausanne
Jury
ProfesseurRobertSCHALLER, présidentdujury
ProfesseurAurelioBAY, directeurdethèse
ProfesseurChristianMOREL, co-directeurdethèse
DocteurJohnO.PRIOR, rapporteurexterne
DocteurClaudeCOMTAT, rapporteurexterne
DocteurIvoFURNO, rapporteurinterne
Lausanne
2007
II
Résumé
LE DÉMONSTRATEUR CLEARPET développéàLausannefaitpartied’unenouvellegéné-
rationdetomographesTEPdehauterésolutionpourpetitsanimaux.UnscannerTEP
de haute résolution tend à maximiser le rapport signal sur bruit mesurable dans des pixels
pour une durée d’acquisition donnée sans pour autant compromettre la résolution spa-
tiale.Pouratteindrecebut,lestomographesClearPETsebasentsurlatechnologiephoswich
dans laquelle deux cristaux scintillants de différente nature (du LSO et du LuYAP), placés
en colonne, sont lus par un même canal d’une matrice de photodétecteur. Un algorithme
d’analysedeformeestutilisépourdéterminerl’originedechaqueimpulsion.
Parallèlement, pour affiner le design de ce prototype, un logiciel de simulation Monte
Carlo spécialement dédié à la tomographie d’émission – GATE – a vu le jour. La grande
nouveauté de ce dernier réside dans la gestion du temps. Celle-ci permet la modélisation
delacinétiquedesprocessusdedésintégration,destempsmortsinhérentsàl’électronique
del’acquisitionetdesmouvementsdesdétecteurs.
Ce travail présente dans un premier temps le démonstrateur construit à Lausanne, en
mettantprincipalementl’accentsurlesystèmed’acquisitiondedonnéesetlesbibliothèques
permettantletraitementdecelles-ci,etégalementlefonctionnementdulogicielGATE.Dans
un second temps, ce sont les performances mesurées et simulées qui sont mises en avant.
Lessimulationspermettentenoutred’extrapolerlesperformancesàunsystèmecompletet
d’affinerledesigndelatêtededétection.
Tant les mesures que les simulations donnent une résolution spatiale de 1.3 mm sur
l’axe du scanner et de 2.5 mm à 4 cm de l’axe. Les résolutions temporelles pour deux mo-
dules ayant la même phase d’échantillonnage sont de 4.3 ns pour le LSO et de 4.9 ns pour
leLuYAP.Lesrésolutionstypiquesenénergiemesuréeslorsd’acquisitionsavecledémons-
trateur valent 31 ± 4 % pour le LSO et 33 ± 8 % pour le LuYAP. Les positions moyennes
des pics à pleine énergie, avant calibration, sont de l’ordre de 480±50 keV1 pour le LSO
et de 470±40 keV1 pour le LuYAP. Ces variations couplées à l’électronique de déclenche-
ment sont une des causes principales des limitations des performances de sensibilité et de
tauxdecomptage.Unesensibilitéde4.37±0.05+0.83 %peutêtreattenduepourunscanner
−0.42
complet à quatre anneaux. La forte variabilité des erreurs systématiques reflète les varia-
tionsprécédemmentcitées.Laversionélectroniquedecettethèseestdisponibleàl’adresse
http://library.epfl.ch/theses/?nr=3826.
Mots-clés : TEP, ClearPET, profondeur d’interaction, Monte Carlo, GATE, imagerie du
petitanimal.
1 L’unitékeVesticiabusive,carlesspectresn’étantpascalibrés,nousavonsaffaireàdesnumérosdecanaux
plutôtqu’àuneénergie.
iii
IV RÉSUMÉ
Abstract
THE LAUSANNE CLEARPET demonstrator is one of the new generation of high resolu-
tion small animal PET scanners. A high resolution PET scanner aims to maximize the
signal-to-noise ratio measured in pixels for a given time without compromising spatial re-
solution. In order to achieve it, ClearPET scanners are based on phoswich technology : two
different crystals (LSO and LuYAP) are aligned one behind the other and coupled to the
same channel of a multichannel photo-detector. Depth-of-interaction is determined by a
pulseshapeanalysis.
To improve the prototype design, a Monte Carlo simulation toolkit dedicated to emis-
siontomography–GATE–wascreated.Theaccuratedescriptionoftime-dependentpheno-
mena such as source or detector movement and source decay kinetics represents the most
importantfeatureofthissoftware.
ThefirstpartofthisworkpresentsthedemonstratorbuiltinLausanne,mainlytheDAQ
process and the libraries for the data treatment, and the GATE functionality. In the second
part, the measurements obtained with the ClearPET demonstrator combined with simula-
tionsarepresented.Thesimulationsallowestimationoftheperformanceofafinalscanner
andrefinementofthedetectorheaddesign.
Measurementsaswellassimulationsgiveaspatialresolutionof1.3mmonthescanner
axisand2.5mmat4cmfromtheaxis.Temporalresolutionfortwomoduleswiththesame
sampling phase is about 4.3 ns for LSO and 4.9 ns for LuYAP. For a standard acquisition,
the energy resolution at 511 keV is about 31±4 % for LSO and 33±8 % for LuYAP. The
peaks at full energy before calibration are about 480±50 keV2 for LSO and 470±40 keV2
forLuYAP.Thesevariations,coupledwithhardwarethreshold,areoneofthemainreasons
forthesensitivityandcountrateperformancelimitations.Asensitivityof4.37±0.05+0.83%
−0.42
isestimatedforafullringdesignwithfourringsofdetectormodules.Thelargesystematic
errorsareinducedbythevariabilitypreviouslymentioned.
Theonlineversionofthisthesisisavailableon:
http://library.epfl.ch/theses/?nr=3826.
Keywords : PET, ClearPET, depth-of-interaction, Monte Carlo, GATE, small animal ima-
ging.
2 Asspectraarenotnormalize,keVunitiesareinappropriate.Channelnumbersaremoreaccurate.
v
VI ABSTRACT
Table des matières
Introduction 1
Structuredelathèse. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1 LaTomographieparÉmissiondePositons 3
1.1 Desisotopesauxphotons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.1 Lesisotopesémetteursdepositons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.2 Leprincipedutraceur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2 Desphotonsauxprojections . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2.1 Lesinteractionsphotons–matière . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.2 Ledétecteuràscintillation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.3 LesdifférentsévénementsenTEP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3 Desprojectionsauximages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.3.1 Lareprésentationdesprojections . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.3.2 Lareconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4 Lesperformancesd’unecaméraTEP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.4.1 Lasensibilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.4.2 Larésolutionspatiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.5 LesspécificitésduTEPpetitanimal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2 LedémonstrateurClearPETdeLausanne 33
2.1 L’architecturedudémonstrateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.1.1 Lemodulededétection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.1.2 Leprincipedel’électroniquedelecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.1.3 Lesmouvements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2 Lesapplicationsrégissantl’acquisitiondesdonnées . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.2.1 L’applicationrégulantlestensionsetlestempératures. . . . . . . . . . 43
2.2.2 L’applicationgérantl’asservissementdesmoteurs . . . . . . . . . . . . 46
2.2.3 Leprogrammed’acquisitiondesdonnées . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.2.4 Laréductiondesdonnées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.3 Traitementdesdonnées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.3.1 Lesdonnéesbrutesd’acquisition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.3.2 LabibliothèqueLMF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
2.3.3 LessinogrammesetlareconstructionviaSTIR . . . . . . . . . . . . . . 59
vii
VIII TABLE DES MATIÈRES
3 L’outildesimulationMonteCarlo 61
3.1 LeprincipedelaméthodedeMonteCarlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.1.1 Lagénérationdenombresaléatoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.1.2 Lesméthodesd’échantillonnage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.1.3 L’estimationdel’erreur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.1.4 Letransportetlesinteractionsdesphotons . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.1.5 Letransportetlesinteractionsdesélectrons . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2 GEANT4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.2.1 Lastructureglobale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.2.2 Lareprésentationdelagéométrieetdesdétecteurs . . . . . . . . . . . 67
3.2.3 Lesmatériaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.2.4 Lesparticules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.2.5 Lagénérationdesparticulesprimaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.2.6 Lecheminementdesparticules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.2.7 Laphysique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.2.8 Lesdétecteurssensibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.2.9 L’interactivitédansunesimulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.2.10 Lesactionsdel’utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.3 GATE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.3.1 Lastructure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.3.2 Lelangagescripté . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.3.3 Lagéométrieetlessystèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.3.4 Lagestiondutempsetdumouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.3.5 Laphysique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.3.6 Lachaînedenumérisation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.3.7 Lesdifférentessorties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.3.8 Lesvalidationsde GATE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4 Lesrésultatsexpérimentauxetlavalidationdumodèle 89
4.1 Lamodélisationdelatêtededétection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.1.1 Lesspectresenénergie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.1.2 Lamodélisationdesspectresenénergieduphoswich . . . . . . . . . . . 93
4.2 Lesperformances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.2.1 Lesrésolutionsspatiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.2.2 Larésolutiontemporelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
4.2.3 Lasensibilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.2.4 Lestauxdecomptage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.3 Lesimagesobtenues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.3.1 Lanormalisationetlecylindreuniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.3.2 LefantômeminiDerenzo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
4.3.3 Lecerveauderat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
4.4 L’optimisationduprototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
4.4.1 Lapositiondupointd’interactionmoyendansuncristal . . . . . . . . 112
4.4.2 Lalongueurdescristaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.4.3 Lestypesdecristaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4.4.4 Lerapportsignalsurbruit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
TABLE DES MATIÈRES IX
Conclusion 119
A Laconvolutiondedeuxgaussiennes 121
Bibliographie 127
Glossaire 137
CV 141
X TABLE DES MATIÈRES