L’optimisation des paramètres d’acquisition, notamment en termes d’activité injectée ou de temps par pas d’acquisition, est souvent réalisée sur la base d’étude impliquant des objets test uniforme avec une représentativité limitée des conditions cliniques. Une méthode a été récemment proposée pour modéliser complètement la réponse d’un système TEP à partir de données enregistrées en situation clinique. Cette méthodologie ouvre une possibilité réelle et non ambiguë d’optimisation de l’activité à injecter en classant les patients suivant leur indice de masse corporelle (IMC). Le gain apporté avec un tel formalisme doit être rapporté au gain en termes de rapport signal-sur-bruit dans l’image reconstruite avec les algorithmes non-linéaires tels que ceux utilisés en routine clinique. Cette relation peut être investiguée par la création de réplicats indépendants par une technique bootstrap.

The optimization of acquisition parameters, particularly in terms of injected activity or time foe an acquisition step, is often performed on the basis of studies involving uniformly filled test objects with a limited similarity with clinical conditions. A method was recently proposed to model completely the response of a PET system based on data recorded in clinical practice. This methodology opens a real possibility to optimize injected activity by classifying patients according to their BMI. The provided gain with such a formalism should be compared with the gain in terms of signal-to-noise in the reconstructed image with non-linear algorithms such as those used in clinical routine. This relationship may be investigated by the computation of independent replicates with a bootstrap technique.