IntroductionPour compléter les index conventionnels (SUVs, volume métabolique (VM), TLG), des index de texture (IT) peuvent être calculés à partir des images TEP. Cependant, suivant le mode de calcul, ils sont souvent corrélés soit au SUV, soit au VM, ce qui complique leur interprétation. Pour élucider leur sensibilité suivant la répartition spatiale de l’activité métabolique, nous avons étudié si deux types de tissu avec des SUVmean semblables pouvaient être distingués par les IT.Matériel et méthodesCent onze patientes avec un cancer mammaire non métastatique ont bénéficié d’un examen TEP/TDM 75 ± 9 min après l’injection de 18F-FDG (Gemini TF TEP/TDM). Pour chaque patiente, 6 volumes d’intérêt (VOI) sphériques de 23 mL ont été tracés dans 6 tissus sains : foie, rate, poumon, muscle, graisse et sein. Pour chaque VOI, le SUVmean et 6 IT ont été calculés (logiciel LIFEx, discrétisation absolue, pas de 0,3 SUV). Nous avons étudié la capacité des IT à distinguer les tissus à l’aide d’un test de Wilcoxon pour la cohorte entière et pour des couples de VOI ayant le même SUVmean (différence < 0,01 SUV), pour (1) le foie et la rate, (2) le sein et la graisse, (3) le sein et le poumon et (4) le sein et le muscle.RésultatsPour la cohorte entière, tous les IT sont capables de distinguer tous les types de tissu, sauf Entropy. Pour la comparaison des VOI avec des SUVmean similaires, seuls Homogeneity, Entropy, SRE et LRE distinguent les 4 couples de tissu. Par exemple, Entropy mesuré dans le foie a une valeur moyenne de 1,06 ± 0,14 alors que dans la rate, l’index est significativement plus élevé à 1,16 ± 0,15 (p < 1 %), suggérant une plus grande désorganisation de l’activité métabolique dans la rate que dans le foie. Le sein présente un index Homogeneity systématiquement plus faible que la graisse (0,90 ± 0,05 versus 0,93 ± 0,05,p < 1 %) pour des SUVmean identiques. Les mêmes tendances sont observées entre le sein et le poumon (p < 1 %) ou le muscle (p < 1 %).ConclusionNous avons prouvé que les IT calculés à partir des images TEP permettent de distinguer différents tissus présentant des SUVs voisins, démontrant leur capacité à refléter des différences dans l’organisation spatiale de l’activité métabolique. Ces résultats suggèrent que les IT peuvent distinguer deux régions présentant des valeurs similaires de SUVmean, mais l’une avec une faible densité de cellules fortement actives métaboliquement et l’autre avec une forte densité de cellules modérément actives.