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Mise au point d'une technologie radiographique utilisant le diffusé pour l'exploration du poumon

MARDI 12 MAI 2020 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Des chercheurs de l'Université technique de Munich (TUM) ont développé une méthode innovante de radiographie pour le diagnostic pulmonaire, qu'ils prévoient désormais de tester dans l'une de ses premières applications pour le diagnostic de pneumonie liée au COVID-19. La méthode pourrait clairement identifier les anomalies typiques de la maladie et implique une dose de rayonnement significativement plus faible que pour la tomodensitométrie.

En collaboration avec des collègues de l'hôpital de l’Université Technique de Munich (TUM), la Klinikum rechts der Isar, le Pr Franz Pfeiffer, professeur de physique biomédicale et directeur de la Munich School of BioEngnieering de TUM, prévoit a développé une nouvelle procédure d'imagerie à rayons X en champ sombre dans le diagnostic de COVID-19.

Une technologie qui utilise les propriétés du rayon diffusé

Alors que l'imagerie par rayons X conventionnelle montre l'atténuation des rayons X sur leur chemin à travers les tissus, la méthode du champ sombre se concentre sur le rayonnement diffusé. Cette méthode utilise ainsi le phénomène physique de diffusion d'une manière similaire aux technologies de microscopie à fond noir établies de longue date et utilisant la lumière visible. Ils permettent de visualiser clairement des objets pour la plupart transparents et qui apparaissent dans le microscope à fond noir comme des structures claires devant un fond sombre, donnant son nom à la microscopie à fond noir.

"La diffusion est particulièrement forte, par exemple aux interfaces entre l'air et les tissus", explique le Pr Pfeiffer. En conséquence, une image du champ sombre du poumon peut clairement distinguer les zones avec des alvéoles intactes, pleines d'air, des régions dans lesquelles les alvéoles se sont effondrées ou contiennent du liquide." Dans une pneumonie à COVID-19, des opacités particulières apparaissent dans les poumons qui sont associés à des dommages aux alvéoles et qui pourraient être clairement visibles sur les images en fond noir.

Les rayons X traversent trois grilles qui permettent d'analyser la fraction diffusée des rayons X. Ces grilles sont formées de lignes fines qui alternent entre différents degrés de transparence aux rayons X. Le détecteur reçoit ensuite une image à rayons X conventionnelle qui est recouverte d'un motif de franges étroites. La diffusion affaiblit ce motif supplémentaire de sorte qu'il est plus faible dans les parties de l'image qui visualisent les zones du corps générant le plus de diffusé.

Une faible exposition aux rayons X pour un examen spécifique au COVID-19

Sur une période de plus de dix ans, le Pr Pfeiffer et son équipe ont développé cette technologie dont il a présenté l’approche fondamentale en 2008. Jusque-là, la méthode nécessitait des rayons X de meilleure qualité issus de sources lumineuses de type synchrotron mais les premières expériences de laboratoire, en étroite collaboration avec les médecins, permettent aujourd’hui d’utiliser une simple installation radiologique conventionnelle.

L’intérêt majeur de cette technologie est la faible exposition aux rayons X qu’elle administre aux patients, comparé à un examen de tomodensitométrie, technologie reconnue comme l’examen de base pour le diagnostic de COVID-19. C’est dans ce contexte que l'Office fédéral allemand de radioprotection a donné son approbation, ouvrant la voie à des tests cliniques dans les prochaines semaines. Les patients de l'hôpital universitaire TUM Klinikum rechts der Isar suspectés COVID+ subiront un scanner et auront la possibilité d’être explorés par radiographie utilisant la méthode du champ sombre.

"Nous sommes très optimistes, car à l'heure actuelle, cette méthode est également très efficace dans les tests pour d'autres maladies pulmonaires", conclut le Pr Marcus R. Makowski, directeur de l'Institut de radiologie diagnostique et interventionnelle de l’Hôpital universitaire TUM Klinikum rechts der Isar.

Bruno Benque


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