PET/CT – Una breve introducción de conceptos y métodos
Desarrollos históricos
La tomografía por emisión de positrones (PET) se ha utilizado con éxito en aplicaciones de investigación cardíaca, neurológica y oncológica desde los años setenta y numerosas publicaciones históricas han demostrado el potencial de esta técnica para la caracterización de las propiedades funcionales del tejido que cubren el metabolismo y la perfusión. Desde entonces, el PET se ha convertido en una herramienta de imagen clínica, pero, debido a los altos costos y la falta de reembolso, en muchos países, el PET se quedó y aún permanece en el dominio de la investigación. El factor impulsor de su éxito en las últimas décadas fue en 2001 cuando Townsend y Cherry implementaron el primer sistema híbrido PET/CT, que combinaba imágenes de TC morfológicas de alta resolución con una alta especificidad fisiológica de PET, aunque con una resolución espacial más baja [1]. Desde un punto de vista logístico, esta solución híbrida tuvo otra ventaja que debe apreciarse: la adquisición lenta de un conjunto de datos de transmisión para la corrección de atenuación utilizando fuentes externas, que tardan hasta 15 minutos por posición en la cama, se reemplazó con una tomografía computarizada que duró unos segundos. Esto permitió un mayor rendimiento del paciente en imágenes oncológicas de todo el cuerpo y allanó el camino para el éxito de la PET / TC en el mundo actual de la imagen médica. Aunque este éxito se basa casi en su totalidad en la formación de imágenes tumorales, con la disponibilidad clínica de los sistemas PET/TC, las aplicaciones neurológicas y cardíacas todavía se usan ampliamente (Fig. 1).
Figura 4. La figura ilustra el problema de la visualización cuando un material de alta atenuación, indicado por las flechas, está presente en el paciente durante una TC. La imagen izquierda muestra una imagen de rayos X de exploración donde se ve claramente la ubicación del dispositivo de metal. La imagen media muestra el uso de una escala de nivel de gris lineal normal, mientras que la imagen derecha muestra una imagen con una escala de nivel de gris manipulada de una manera no lineal para aumentar el rango dinámico de niveles para los vóxeles con valores correspondientes a los rangos de tejido HU.