Förbättra nukleärmedicin hjärtavbildning, jämför MRT-resultat med datortomografi med enkel fotonutsläpp

För närvarande utförs upp till en tredjedel av alla nuklearmedicinska studier för kardiovaskulära sjukdomar, och de flesta är myokardperfusionsavbildning (MPI) med SPECT-insamling. MPI syftar till att upptäcka akut myokardischemi och det ärrade myokardiet och det används alltmer för att planera myokardrevaskularisering och för att bedöma effektiviteten av medicinska och kirurgiska ingrepp. Olikformig dämpning av gammastrålning i bröstregionen kan dock allvarligt försämra noggrannheten hos SPECT-hjärtavbildning och ofta resultera i bildartefakter. Därför måste dämpningskorrigerad tillämpas. Vi har härlett en algoritm (kallad EM-IntraSPECT) som kan rekonstruera tomografiska tvärsnitt av en patient från enbart SPECT-studier. De rekonstruerade tvärsnitten kan i sin tur användas för dämpningskorrigering av hjärt-SPECT-bilder, vilket förbättrar kvalitetsanalys baserad på dessa bilder. I denna forskning avser vi att fortsätta utvärderingen av den nya dämpningskompensationsalgoritmen och att bedöma den kliniska användbarheten av denna metod. Dessa mål kan nås genom att jämföra patientens anatomiska tvärsnittsdata rekonstruerade av EM-IntraSPECT och erhållna från MRT. Det föreslås att 10 patienter som redan genomgår nukleär hjärtavbildning för kliniska ändamål, med 99mTc sestamibi eller 99mTc radiomärkta röda blodkroppar kommer att väljas ut. Dessa patienter skulle användas för att rekonstruera överföringsbilder och bestämning av inre anatomiska strukturer i bröstregionen från enbart SPECT-projektioner. Vidare kommer en direkt och kvantitativ jämförelse av patientens anatomi erhållen genom MRI och SPECT-metoderna att utföras. Samma algoritm skulle användas för rekonstruktion av dämpningskompenserade emissions SPECT-hjärtbilder. Slutligen skulle noggrannheten och den kliniska användbarheten av denna nya, dämpningskorrigerade hjärt-SPECT-bildrekonstruktion utvärderas kvantitativt. Alla dessa procedurer gäller endast för bilddata och INTE patienten.