Échelle de Hounsfield

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Échelle de Hounsfield (HU)
Concept
Informations
Autres noms CT number
Wikidata ID Q1501273
Spécialité Radiologie

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L'échelle de Hounsfield, est une échelle quantitative pour décrire la radiodensité dans l'imagerie par TDM.

1 Définition[modifier | w]

L'échelle de l'unité de Hounsfield (HU) est une transformation linéaire de la mesure originale du coefficient d'atténuation linéaire en une mesure dans laquelle la radiodensité de l'eau distillée à pression et température normale est définie comme zéro HU, tandis que la radiodensité de l'air à pression et température normale est définie comme -1000 HU.

Ainsi, un changement d'une unité de Hounsfield (HU) représente un changement de 0,1% du coefficient d'atténuation de l'eau puisque le coefficient d'atténuation de l'air est presque nul. C'est la définition des tomodensitomètres qui sont étalonnés par rapport à l'eau.

Les normes ci-dessus ont été choisies car ce sont des références universellement disponibles et adaptées à l'application clé pour laquelle la tomographie axiale calculée a été développée: l'imagerie de l'anatomie interne de créatures vivantes basée sur des structures aquatiques organisées et vivant principalement dans l'air

2 Valeur dans certaines parties du corps[modifier | w]

Substance HU
Air −1000
Graisse −120 à −90[1]
Tissus mous sur TDM C+ +100 à +300
Os Spongieux +300 à + 400[2]
Cortical +1800 à + 1900[2]
Hématome sous-dural Premières heures +75 à + 100[3]
Après 3 jours +65 à + 85[3]
Après 10-14 jours +35 à + 40[4]
Autre sang Non coagulé + 13[5] à + 50[6]
Coagulé + 50[7] à + 75[5][7]
Épanchement pleural Transsudat +2 à +15 [8]
Exsudat +4 à + 33[8]
Autres fluides Chyle −30[9]
Eau 0
Urine -5 à + 15[1]
Bile -5 à + 15[1]
LCR +15
Abcès / Pus 0[10] ou + 20[11], à + 40[11] ou + 45[10]
Mucus 0[12] - 130[13] ("atténuation élevée" à plus de 70 HU) [14][15]
Parenchyme Poumon Ø700 à −600[16]
Rein +20 à + 45[1]
Foie 60 ± 6[17]
Ganglion lymphatique +10 à + 20[18]
Muscle +35 à + 55[1]
Thymus
  • + 20 à +40 chez les enfants[19]
  • + 20 à +120 chez les adolescents[19]
Matière blanche +20 à +30
Matière grise +37 à +45
Lithiase vésicale Pierre de cholestérol +30 à + 100[20]
Pierre de bilirubine +90 à + 120[20]
Corps étranger [21] Verre de fenêtre +500
Aluminium, tarmac, verre de vitre de voiture, verre de bouteille et autres roches +2 100 à + 2 300
Calcaire +2 800
Cuivre +14 000
Argent +17 000
Acier +20 000
Or, acier et laiton +30 000 (limite supérieure mesurable)
Cire d'oreille <0

Une application pratique de ceci est dans l'évaluation des tumeurs, où, par exemple, une tumeur surrénalienne avec une radiodensité inférieure à 10 HU est plutôt adipeuse dans sa composition et presque certainement un bénigne adénome surrénalien.

3 Notes[modifier | w]

4 Références[modifier | w]

  1. 1,0 1,1 1,2 1,3 et 1,4 Page 83 in: Herbert Lepor, Prostatic Diseases, W.B. Saunders Company, (ISBN 9780721674162)
  2. 2,0 et 2,1 NPraveen Birur, Sanjana Patrick, Keerthi Gurushanth, AShubhasini Raghavan et Shubha Gurudath, « Comparison of gray values of cone-beam computed tomography with hounsfield units of multislice computed tomography: An in vitro study », Indian Journal of Dental Research, vol. 28, no 1,‎ , p. 66–70 (ISSN 0970-9290, PMID 28393820, DOI 10.4103/ijdr.IJDR_415_16)
  3. 3,0 et 3,1 Fig 3 in: Murali Gundu Rao, « Dating of Early Subdural Haematoma: A Correlative Clinico-Radiological Study », Journal of Clinical and Diagnostic Research, vol. 10, no 4,‎ , HC01–5 (ISSN 2249782X[à vérifier : ISSN invalide], PMID 27190831, Central PMCID 4866129, DOI 10.7860/JCDR/2016/17207.7644)
  4. Dr Rohit Sharma and A.Prof Frank Gaillard, « Subdural haemorrhage », sur Radiopaedia (consulté le 14 août 2018)
  5. 5,0 et 5,1 Page 263 in: Robert Fosbinder, Denise Orth, Essentials of Radiologic Science, Lippincott Williams & Wilkins, (ISBN 9780781775540)
  6. page 20.17 in: F W Wright, Radiology of the Chest and Related Conditions, CRC Press, (ISBN 9780415281416)
  7. 7,0 et 7,1 page 17 in: Dr. Avital Fast, Dorith Goldsher, Navigating the Adult Spine: Bridging Clinical Practice and Neuroradiology, Demos Medical Publishing, (ISBN 9781934559741)
  8. 8,0 et 8,1 Nesat Cullu, Serdar Kalemci, Omer Karakas, Irfan Eser, Funda Yalcin, Fatma Nurefsan Boyaci et Ekrem Karakas, « Efficacy of CT in diagnosis of transudates and exudates in patients with pleural effusion », Diagnostic and Interventional Radiology, vol. 20, no 2,‎ , p. 116–20 (ISSN 13053825[à vérifier : ISSN invalide], PMID 24100060, Central PMCID 4463296, DOI 10.5152/dir.2013.13066)
  9. Page 342 in: Luca Saba, Jasjit S. Suri, Multi-Detector CT Imaging: Principles, Head, Neck, and Vascular Systems, Volume 1, CRC Press, (ISBN 9781439893845)
  10. 10,0 et 10,1 P. Sanchez de Medina Alba, C. Santos Montón, N. Calvo, K. El Karzazi, T. González de la Huebra Labrador, R. Corrales, N. Alegre Borge; Salamanca/ES, « Liver abscesses: where do they come from?A review of the main types of liver abscesses and the correlation between their causes and the radiologic findings », {{Article}} : paramètre « périodique » manquant,‎ (DOI 10.1594/ecr2014/C-1927, lire en ligne)
  11. 11,0 et 11,1 Toru Sasaki, Rie Miyata, Yoshiho Hatai, Kohzoh Makita et Koichi Tsunoda, « Hounsfield unit values of retropharyngeal abscess-like lesions seen in Kawasaki disease », Acta Oto-Laryngologica, vol. 134, no 4,‎ , p. 437–440 (ISSN 0001-6489, PMID 24512428, DOI 10.3109/00016489.2013.878475)
  12. K SAGGAR, A AHLUWALIA, P SANDHU, V KALIA, « Mucocoele Of The Appendix », Ind J Radiol Imag, vol. 16, no 2,‎ (lire en ligne)
  13. Michele Gaeta, Sergio Vinci, Fabio Minutoli, Silvio Mazziotti, Giorgio Ascenti, Ignazio Salamone, Salvatore Lamberto et Alfredo Blandino, « CT and MRI findings of mucin-containing tumors and pseudotumors of the thorax: pictorial review », European Radiology, vol. 12, no 1,‎ , p. 181–189 (ISSN 0938-7994, PMID 11868096, DOI 10.1007/s003300100934)
  14. Subash S Phuyal, Mandeep Kumar MK Garg, Ritesh R Agarwal, Pankaj P Gupta, Arunaloke A Chakrabarti, Manavjit Singh MS Sandhu, Niranjan N Khandelwal, « High-Attenuation Mucus Impaction in Patients With Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis: Objective Criteria on High-Resolution Computed Tomography and Correlation With Serologic Parameters », Current Problems in Diagnostic Radiology,‎
  15. Ritesh Agarwal, Inderpaul Singh Sehgal, Sahajal Dhooria et Ashutosh Aggarwal, « Radiologic Criteria for the Diagnosis of High-Attenuation Mucus in Allergic Bronchopulmonary Aspergillosis », Chest, vol. 149, no 4,‎ , p. 1109–1110 (ISSN 00123692[à vérifier : ISSN invalide], PMID 27055707, DOI 10.1016/j.chest.2015.12.043)
  16. Page 379 in: Ella A. Kazerooni, Barry H. Gross, Cardiopulmonary Imaging, vol. 4, Lippincott Williams & Wilkins, (ISBN 9780781736558)
  17. page 210 in: Erwin Kuntz, Hans-Dieter Kuntz, Hepatology, Principles and Practice: History, Morphology, Biochemistry, Diagnostics, Clinic, Therapy, Springer Science & Business Media, (ISBN 9783540289777)
  18. Page 58 in: G. Maatman, High-Resolution Computed Tomography of the Paranasal Sinuses and Pharynx and Related Regions: Impact of CT identification on diagnosis and patient management. Volume 12 of Series in Radiology, Springer Science & Business Media, (ISBN 9789400942776)
  19. 19,0 et 19,1 Page 488 in: Jean-Claude Givel, Marco Merlini, David B. Clarke, Michael Dusmet, Surgery of the Thymus: Pathology, Associated Disorders and Surgical Technique, Springer Science & Business Media, (ISBN 9783642710766)
  20. 20,0 et 20,1 Rambow A, Staritz M, Wosiewitz U, Mildenburger P, Thelen M, Meyer zum Büschenfelde KH, « Analysis of radiolucent gallstones by computed tomography for in vivo estimation of stone components », Eur J Clin Invest, vol. 20, no 4,‎ , p. 475–8 (PMID 2121509, DOI 10.1111/j.1365-2362.1990.tb01887.x)
  21. Stephan A. Bolliger, Lars Oesterhelweg, Danny Spendlove, Steffen Ross et Michael J. Thali, « Is Differentiation of Frequently Encountered Foreign Bodies in Corpses Possible by Hounsfield Density Measurement? », Journal of Forensic Sciences, vol. 54, no 5,‎ , p. 1119–1122 (ISSN 00221198[à vérifier : ISSN invalide], PMID 19627414, DOI 10.1111/j.1556-4029.2009.01100.x)

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