Réduction des artéfacts de tuteur coronarien au moyen d’un algorithme de reconstruction avec renforcement des bords  : étude prospective transversale en tomodensitométrie 256 coupes

Les artéfacts métalliques entraînent un épaississement artéfactuel de la paroi des tuteurs en tomodensitométrie (TDM) avec réduction apparente de leur lumière.    Cette étude transversale prospective, devis mesures répétées et observateurs avec méthode en aveugle, chez 24 patients consécutifs/71 tuteurs coronariens a pour objectif de comparer l’épaisseur de paroi des tuteurs en TDM après reconstruction par un algorithme avec renforcement des bords et un algorithme standard.   Une angiographie coronarienne par TDM 256 coupes a été réalisée, avec reconstruction par algorithmes avec renforcement des bords et standard. L’épaisseur de paroi des tuteurs était mesurée par méthodes orthogonale (diamètres) et circonférentielle (circonférences).  La qualité d’image des tuteurs était évaluée par échelle ordinale, et les données analysées par modèles linéaire mixte et régression logistique des cotes proportionnelles.    L’épaisseur de paroi des tuteurs  était inférieure avec l’algorithme avec renforcement des bords comparé à l’algorithme standard, avec les méthodes orthogonale (0,97±0,02 vs 1,09±0,03 mm, respectivement; p<0,001) et circonférentielle (1,13±0,02 vs 1,21±0,02 mm, respectivement; p<0,001).  Le premier causait moins de surestimation par rapport à l’épaisseur nominale comparé au second, avec méthodes orthogonale (0,89±0,19 vs 1,00±0,26 mm, respectivement; p<0,001) et circonférentielle (1,06±0,26 vs 1,13±0,31 mm, respectivement; p=0,005) et diminuait de 6 % la surestimation. Les scores de qualité étaient meilleurs avec l’algorithme avec renforcement des bords (OR 3,71; IC 95% 2,33–5,92; p<0,001).      En conclusion, la reconstruction des images avec l’algorithme avec renforcement des bords génère des parois de tuteurs plus minces,  moins de surestimation, et de meilleurs scores de qualité d’image que l’algorithme standard. Metallic artifacts can result in an artificial thickening of the coronary stent wall which can significantly impair computed tomography (CT) imaging in patients with coronary stents.  The purpose of this study is to assess the in vivo visualization of coronary stent wall and lumen with an edge-enhancing CT reconstruction kernel, as compared to a standard kernel.    This is a prospective cross-sectional study of 24 consecutive patients with 71 coronary stents, using a repeated measure design and blinded observers, approved by the Local Institutional Review Board. 256-slice CT angiography was used, as well as standard and edge-enhancing reconstruction kernels. Stent wall thickness was measured with orthogonal and circumference methods, averaging wall thickness from stent diameter and circumference measurements, respectively. Stent image quality was assessed on an ordinal scale. Statistical analysis used linear and proportional odds models.    Stent wall thickness was inferior using the edge-enhancing kernel compared to the standard kernel, either with the orthogonal (0.97±0.02 versus 1.09±0.03 mm, respectively; p<0.001) or circumference method (1.13±0.02 versus 1.21±0.02 mm, respectively; p<0.001). The edge-enhancing kernel generated less overestimation from nominal thickness compared to the standard kernel, both with orthogonal (0.89±0.19 versus 1.00±0.26 mm, respectively; p<0.001) and circumference (1.06±0.26 versus 1.13±0.31 mm, respectively; p=0.005) methods.  The average decrease in stent wall thickness overestimation with an edge-enhancing kernel was 6%.  Image quality scores were higher with the edge-enhancing kernel (odds ratio 3.71, 95% CI 2.33–5.92; p<0.001).      In conclusion, the edge-enhancing CT reconstruction kernel generated thinner stent walls, less overestimation from nominal thickness, and better image quality scores than the standard kernel.

Keyphrases: Tuteur, Maladie coronarienne, Tomodensitométrie, Angiographie, Artéfact, Sténose, Algorithme de reconstruction, Imagerie cardiaque, Athérosclérose, Stent, Coronary artery disease, Computed tomography, Angiography, Artifact, Stenosis, Reconstruction kernel, Cardiac imaging, Atherosclerosis