Search

Image
Image

Depuis ses débuts, en 1971, l'évolution spectaculaire de la tomodensitométrie (TDM) a entraîné la croissance soutenue du rôle de cette modalité dans le soin des patients. 

 

Canon Systèmes médicaux a jeté les bases de bon nombre des innovations technologiques qui ont défini le développement clinique de la TDM, dont les détecteurs de position, l’ultra-haute résolution et la reconstruction par l’apprentissage profond. En partenariat avec Redlen Technologies Inc. (Redlen), une société du groupe Canon, chef de file mondial dans la conception et la fabrication de détecteurs à comptage photonique, Canon s’affaire actuellement à élaborer une technologie de TDM à comptage photonique (TDMCP) ayant le potentiel d’améliorer la visualisation des petites structures et de rehausser la caractérisation des tissus. 

 

Notre vision consiste à utiliser la technologie de TDM à comptage photonique de pointe de Redlen appuyée par les avancées de premier plan de Canon Systèmes médicaux dans les systèmes, les logiciels et la reconstruction d’images pour améliorer la qualité des diagnostics médicaux pour tous les patients à travers le monde.

Image

TDM À COMPTAGE PHOTONIQUE DE CANON

Le détecteur de TDMCP de Canon est le seul à utiliser le tellurure de cadmium et de zinc (TCZ). Grâce au TCZ, le détecteur est capable de capturer plus efficacement les photons, ce qui rend la dose plus efficiente. De plus, le circuit de lecture compact exclusif à Canon est conçu pour optimiser la surface active du détecteur afin de fournir l’efficacité géométrique maximale de la dose. 

 

Le détecteur au TCZ de Canon propose une taille optimisée de pixels, une grande rapidité de lecture et des algorithmes de modélisation sophistiqués. Ainsi outillé, il permet de relever divers défis, dont l’empilement d’impulsions et le partage des charges, afin de générer des images en haute résolution à faible bruit.

QU’EST-CE QUE LA TDM À COMPTAGE PHOTONIQUE?

La TDM à comptage photonique utilise un matériau semi-conducteur pour convertir directement chaque photon incident en signal électrique, ce que le circuit du détecteur peut lire rapidement afin de « compter » chaque photon de manière efficace. Lorsqu’un photon incident entre en collision avec le détecteur, cela crée, dans le détecteur, un nuage de charges proportionnel à l’énergie du photon incident. En fonction de l’énergie mesurée, les photons comptés sont triés en « compartiments » d’énergie, qui peuvent alors être utilisés par des méthodes de reconstruction avancées pour générer des images de qualité optimale et de l’information spectrale.

QUELLE EST LA PRINCIPALE DIFFÉRENCE ENTRE LE COMPTAGE PHOTONIQUE ET LA TDM CONVENTIONNELLE?

Une TDMCP mesure directement chaque photon et son énergie, tandis qu’avec un détecteur à intégration énergétique (DIE) conventionnel, les photons incidents ne sont pas directement convertis en signal. Plutôt, l’énergie absorbée des photons est convertie deux fois : d’abord en lumière par un scintillateur, puis en signal électrique par une photodiode. La puissance de sortie du DIE dépend de l’énergie combinée des photons incidents. Les photons à plus haute énergie génèrent plus de lumière que ceux à moins grande énergie, ce qui contribue encore davantage au signal électrique de sortie du DIE.

AVANTAGES DE LA TDMCP DE CANON : QUALITÉ D’IMAGE

C’est grâce à la reconstruction que la TDMCP peut offrir une meilleure qualité d’image. Les avancées en matière de reconstruction de Canon Systèmes médicaux s’inscrivent dans une longue tradition et ont repoussé les limites de la qualité d’image. Elles ont permis à Canon d’optimiser la qualité d’image en TDMCP pour les patients de toutes les morphologies et de tous les types.

Afin d’optimiser l’efficacité de la dose, les détecteurs devraient avoir la plus grande zone active possible pour la capture de photons. Sur les DIE conventionnels, la lumière émise par un pixel de détecteur peut se disperser vers un pixel voisin, un phénomène appelé « diaphonie optique », qui réduit la résolution spatiale. Aussi, afin de prévenir cet effet, le DIE nécessite un matériau réfléchissant d’épaisseur finie entre les pixels du scintillateur. Cependant, la présence de ce matériau réfléchissant réduit la surface active du détecteur et, ainsi, l’efficacité de la dose de ce dernier, particulièrement pour les petits pixels. Comme la TDMCP n’utilise pas de scintillateur, il n’est pas nécessaire qu’il y ait un matériau réfléchissant entre les pixels. Cela améliore grandement l’efficacité de la dose du détecteur et permet des pixels de détecteur plus petits, sans compromettre la dose. 

 

La TDMCP élimine aussi l’un des inconvénients majeurs du DIE : le bruit électrique. Le bruit électrique du DIE est inévitablement combiné au signal réel au niveau de la sortie du détecteur. Lorsque le nombre de photons est faible, le bruit électrique devient dominant, ce qui altère la qualité d’image. Grâce à la TDMCP, le bruit électrique émis par le détecteur est enregistré en deçà du seuil du compartiment de plus faible énergie, si bien qu’il est éliminé. Ainsi, la TDMCP élimine efficacement le bruit électronique, ce qui améliore la qualité d’image.

AVANTAGES DE LA TDMCP DE CANON : IMAGERIE SPECTRALE

La TDMCP permet l’imagerie spectrale à chaque analyse pour la décomposition matérielle de routine. Les percées exclusives à Canon en matière de reconstruction spectrale lui ont permis d’acquérir des perspectives uniques en matière d’atténuation du bruit et d’optimisation de l’information spectrale de la TDMCP. Puisque les seuils des compartiments d’énergie sont configurables, la TDMCP permet aussi d’obtenir des images qui ciblent les seuils d’énergie K à partir d’agents de contraste courants comme l’iode et le gadolinium, et de nanoparticules novatrices comme l’or.

AVANTAGES DE LA TDMCP DE CANON : ULTRA-HAUTE RESOLUTION (UHR)

Les détecteurs de TDMCP permettent l’utilisation de petits pixels. Dans les applications conventionnelles, ces pixels peuvent être combinés pour produire une résolution spatiale améliorée par rapport à la TDM conventionnelle sans compromis au niveau du bruit ou de la dose. Dans le cas des applications où une résolution spatiale accrue ajoute la valeur clinique, ces pixels peuvent être mesurés individuellement pour fournir une ultra-haute résolution. 

Canon a lancé le tomodensitomètre ultra-haute résolution Aquilion Precision en 2017. Elle bénéficie aujourd’hui de plus de cinq ans d’expertise en reconstruction et en optimisation du flux de travail pour l’UHR, et a réalisé des avancées en conception de tubes, en positionnement de la table et en vibrations du statif, afin d’optimiser l’utilisation de la TDM-UHR. Grâce à ces avancées, Canon est bien positionnée pour ouvrir la voie en TDMCP afin d’optimiser l’utilité clinique et le flux de travail dans un contexte clinique achalandé.

L’AVANTAGE DE REDLEN, UNE SOCIÉTÉ DU GROUPE CANON

Redlen s’affaire au développement de technologies de fabrication de détecteurs à comptage photonique depuis plus de 20 ans maintenant. Aujourd’hui, l’entreprise est un fournisseur mondial de premier plan de détecteurs de ce type. La technologie au TCZ de Redlen est aujourd’hui utilisée à l’échelle mondiale dans plusieurs domaines autres que l’imagerie médicale, dont les contrôles de sécurité, la détection industrielle non destructive et l’aérospatiale.

La vaste expérience de Redlen dans le secteur manufacturier lui a permis de développer un système de fabrication intégré entièrement vertical qui englobe la croissance du matériau TCZ, le traitement des plaquettes, la fabrication de capteurs, la conception de modules d’imagerie, l’assemblage de modules, les essais de production de modules et, enfin, le recyclage du TCZ, le tout sous un même toit. Ainsi, Canon est en mesure de stabiliser la production des détecteurs de TDM à comptage photonique hautement précis. Si l’on combine le tout aux capacités sophistiquées de fabrication de statifs, de tubes et de tables de TDM de Canon Systèmes médicaux, cela ouvre la voie à une percée révolutionnaire en TDMCP.

Nous accumulons actuellement des connaissances sur les avantages techniques et cliniques de notre tomodensitomètre à comptage photonique.

Scientific papers

  1. Zhan X, Zhang R, Niu X, Hein I, Budden B, Wu S, Markov N, Clarke C, Qiang Y, Taguchi H, Nomura K, Muramatsu Y, Yu Z, Kobayashi T, Thompson R, Miyazaki H, Nakai H. Comprehensive evaluations of a prototype full field-of-view photon counting CT system through phantom studies. Phys Med Biol. 2023 Aug 14;68(17). doi: 10.1088/1361-6560/acebb3. PMID: 37506710.
  2. Lee D, Zhan X, Tai WY, Zbijewski W, Taguchi K. Improving model-data mismatch for photon-counting detector model using global and local model parameters. Med Phys. 2023 Dec 8. doi: 10.1002/mp.16883. Epub ahead of print. PMID: 38064641.
  3. Sasaki T, Kuno H, Nomura K, Muramatsu Y, Aokage K, Samejima J, Taki T, Goto E, Wakabayashi M, Furuya H, Taguchi H, Kobayashi T.CZT-based photon-counting-detector CT with deep-learning reconstruction: image quality and diagnostic confidence for lung tumor assessment.Jpn J Radiol. 2025 Mar 7. doi: 10.1007/s11604-025-01759-9. Online ahead of print. PMID: 40053285.


Conference presentations

  1. Y. Nakamura et al. Utility of CZT-based photon counting detector CT for a abdominal thin-slice non-contrast CT images in comparison with energy integrating detector CT. ECR 2025
  2. Y. Nakamura et al. Utility of virtual non-contrast images derived from CZT-based photon counting detector CT in comparison with tru non-contrast images. ECR 2025
  3. H. Kuno et al. Imaging-detected Extranodal Extension in Head and Neck Cancer: Clinical Implications and Diagnostic Criteria in the Era of High-Resolution Imaging including Photon-Counting Detector CT. RSNA 2024
  4. T. Sataki et al. CZT-based Photon-Counting-Detector CT with Deep-Learning Reconstruction: Image Quality and Diagnostic Confidence for Lung Tumor Assessment. RSNA 2024
  5. K. Nomura et al. Sharpness Evaluation of Chest Multi Planar Reconstruction Images with Normal and Super High-resolution Mode of CZT-Based Photon-counting Detector CT. RSNA 2024
  6. A. Pourmorteza et al. Dose-Efficient Characterization of Coronary Artery Plaques with a Prototype CdZnTe-Based Photon-Counting CT Scanner. SPIE 2024
  7. A. Pourmorteza et al. Iodine Quantification with a CdZnTe Clinical Prototype Photon-Counting Scanner At Reduced Radiation Dose: Initial Cardiac Phantom Results, ECR 2024
  8. K. Mei et al. Ultra-low-dose photon-counting CT: Assessing radiomic features with a patient-based lung phantom, ECR 2024
  9. S. Mochinaga et al. First Results of Electron Density Quantification with CZT-based Photon Counting Detector CT, ECR 2024
  10. W. Fukumoto et al. Comparison of newly developed CZT-based Photon Counting Detector CT (PCD-CT) and Ultra-High-Resolution CT (U-HRCT) for measuring airway dimensions: A phantom study. ECR 2024
  11. K. Yokomachi et al. Physical characteristics in slice direction using a newly developed CZT-based Photon-Counting Detector CT. ECR 2024
  12. Y. Nakamura et al. Accuracy of CT values on virtual monochromatic images of CZT-based Photon Counting Detector CT: comparison with dual-energy CT using energy integrating detector in a phantom model. ECR 2024
  13. T. Higaki et al. Utility of multi-energy mode of CZT-based Photon Counting Detector CT for coronary CT angiography: A structured phantom study. ECR 2024
  14. D. Lee et al. Advanced Photon-Counting Detector Simulator with a Count-Rate-Dependent Mapping Operator and a Pixel-to-Pixel Variation Generator. IEEE MSS MIC 2023
  15. A. Pourmorteza et al. Dose-efficient Ultra-high-resolution imaging of coronary stents with a CdZnTe-based clinical prototype photon- counting scanner. RSNA 2023
  16. K. L. Boedeker et al. Technical Performance of Super Resolution Deep Learning Reconstruction Algorithm on a Wide Area, Conventional Energy-Integrating Detector vs and a Photon-Counting Computed Tomography System with Conventional Reconstruction Algorithms. RSNA 2023
  17. T. Sasaki et al. CT Imaging of Lung Cancer: Exploring the Clinical Potential of CZT-based Photon Counting Detector CT. RSNA 2023
  18. K. Hirayama et al. Super-high-resolution abdominal imaging using CZT based photon counting CT with deep learning reconstruction: quantitative study and first clinical impression. RSNA 2023
  19. K. Nomura et al. Super-high-resolution chest imaging using CZT-based photon counting CT: performance characterization and first clinical trial. RSNA 2023
  20. S. Mochinaga et al. High z-axis resolution imaging using CZT based photon counting CT: quantitative study and first clinical trial. RSNA 2023
  21. Kei Mei et al. Evaluation of a prototype photon-counting CT for pulmonary imaging using patient-based lung phantoms. RSNA 2023
  22. S. Kondo et al. Visualization of simulated small vessels on photon counting detector CT: comparison with energy integrating CT in a phantom model. RSNA 2023
  23. T. Higaki et al. Improving spatial resolution in coronary CT angiography with photon counting detector CT: A structured phantom study. RSNA 2023
  24. T. Higaki et al. Noise reduction in coronary CT angiography with photon counting detector CT: A structured phantom study. RSNA 2023
  25. F. Tatsugami et al. Coronary Artery Calcium Volume Measurement: A Comparison between Photon-Counting CT and Ultra-High-Resolution CT using a Cardiac CT Calibration Phantom. RSNA 2023
  26. K. Nomura et al. Basic Image Quality Evaluation of New Platform Prototype Photon Counting CT. JRC 2023
  27. X. Zhan,et al. Spectral imaging performance evaluation for a prototype full-size photon counting CT system at clinical dose levels. JRC 2023
  28. R. Zhang,et al. Quantitative image quality comparison between normal resolution and super high resolution modes of a clinical prototype photon counting CT system. JRC 2023
  29. T. W. Holmes et al. Pediatric head and neck imaging with a CZT-based photon-counting CT scanner : initial image quality evaluation. ECR 2023
  30. K. Nomura et al. Comparison of CT image quality for different sized phantom between prototype full-size photon counting and conventional CT systems : CT number, image noise and artifact. ECR 2023
  31. Edgar Salazar et al. Evaluation of a prototype photon-counting CT for low-dose pulmonary imaging using patient-based lung phantom. ECR 2023
  32. X. Zhan et al. A study of cross-talk effect in pixelated photon counting detectors and impact to system imaging performance. SPIE 2023
  33. Donghyeon Lee et al. Photon-Counting Detector Model Using Local Parameters For Pixel-to-Pixel Variation. SPIE 2023
  34. W. Yang Tai et al. Effects of Bowtie Scatter on Material Decomposition in Photon-Counting CT. SPIE 2023
  35. R. Zhang et al. Quantitative Image Quality Comparison between Photon Counting and Conventional CT Systems: Contrast-to-Noise Ratio. RSNA 2022
  36. K. L. Boedeker et al. Low Contrast Detectability Comparison Between a Prototype Photon Counting Computed Tomography System and Conventional CT system Across a Range of Attenuation Levels. RSNA 2022
  37. Xiaohui Z et al. Quantitative image quality evaluation for a prototype photon counting CT through phantom studies: Noise, Resolution and Quantitative Accuracy. CERN SpecXray 2022
  38. A. Pourmorteza et al. First experience with a clinical prototype CZT-based PCCT scanner: applications in low-dose lung cancer screening. CERN SpecXray 2022
  39. Xiaohui Z et al. Phantom imaging evaluations of a prototype CZT based photon counting system. ECR 2022
  40. K. Nomura et al. Quantitative image quality comparison between a prototype full-size photon counting CT system and conventional CT systems with energy integrating detectors. ECR 2022
  41. T. W. Holmes et al. Low-Dose Lung Cancer Screening with a Novel CZT Photon-Counting CT Prototype: A Phantom Study. ECR 2022
  42. Y Suzuki et al. Physics Performance Evaluation of Prototype Photon Counting CT: Basic Image Quality Evaluation. JRC 2022
  43. K. Nomura et al. Physics Performance Evaluation of Prototype Photon Counting CT: Quantitative Evaluation. JRC 2022
  44. Y. Muramatsu et al. Physics Performance Evaluation of Prototype Photon Counting CT: Large-phantom Evaluation. JRC 2022
  45. Xiaohui Z et al. First results from a prototype full-size photon counting CT system: counting and spectral imaging performance at clinical dose levels. RSNA 2021
  46. K. Nomura et al. Quantitative image quality comparison between photon counting and conventional CT systems: noise, resolution and quantitative accuracy. RSNA 2021