Simulação de mamografia digital por dupla energia para imagens quantitativas

• Main Author: Godeli Neto, Julio
• Other Authors: Poletti, Martin Eduardo
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2016
• Subjects: Dual-Energy; Dupla-Energia; Mammography; Mamografia; Optimization.; Otimização.; Quantificação; Quantification; Simulação; Simulation
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-22092016-110542/

A técnica de mamografia por dupla energia tem se mostrado uma ferramenta eficiente para aumentar a visualização e detecção de microcalcificações, uma vez que permite, por meio da combinação de imagens obtidas com energias diferentes (baixa e alta energia), suprimir o ruído estrutural. Por outro lado, pesquisas recentes sugerem que esta técnica permite a obtenção de imagens quantitativas das espessuras de microcalcificações e frações glandulares presentes nos tecidos mamários. O presente trabalho tem como objetivo, o estudo e otimização de imagens quantitativas obtidas através da técnica de mamografia por dupla energia. Este estudo foi realizado por simulação computacional, utilizando o código PENELOPE (Penetrarion and Energy Loss of Positrons and Electrons), o qual foi adaptado para fornecer imagens mamográficas digitais e dados relevantes para o estudo da formação da imagem, bem como fornecer as grandezas dosimétricas de interesse nesta técnica. Para isto, a geometria de um típico exame clínico foi simulado,considerando desde o equipamento mamográfico digital (fonte, placa compressora, suporte e detector), até a mama (pele, gordura, tecidos glandulares e microcalcificações). A validação das adaptações ao código foi feita através da comparação entre os valores de razão espalhado-primário (SPR) e dose glandular normalizada (DgN) gerados neste trabalho, com aqueles presentes na literatura. Finalmente, todos os elementos da cadeia da formação de imagens quantitativas foram implementados e avaliados, consistindo de (i) um algoritmo de pré-processamento, que permite corrigir a contribuição do espalhamento nas imagens, com desempenho superior a 95%; (ii) um algoritmo de pós-processamento nas imagens combinadas (baixa e alta energia) que permite corrigir o aumento do ruído decorrente do pré-processamento e da combinação das imagens, com desempenho de 90%. Os resultados de otimização foram adquiridos para diversas características de mama (espessuras de 2 a 6 cm e frações glandulares entre 25 e 75%) e avaliados para diferentes tamanhos de calcificações. As combinações ótimas de energias (baixa;alta) para mamas com espessuras de 2, 4 e 6 cm foram (16;62), (19;56) e (22;56) keV, respectivamente. As combinações escolhidas como ótimas conseguiram estimar as espessuras das microcalcificações com exatidão superior a 92% e a fração glandular com exatidão superior a 95%. === The dual-energy mammography technique has proven to be an efficient tool to increase the visualization and detection of microcalcifications, since it allows, by combining images obtained with different energies (low and high energy), suppress the structural noise. Moreover, recent researches suggests that this technique would allow obtaining quantitative images of microcalcifications thicknesses or glandular fractions present in the breast tissues. This current work aims the study and optimization of quantitative images obtained through dual-energy mammography technique, and was carried out by computer simulation using the PENELOPE code (Penetrarion and Energy Loss of Positron and Electrons), wich was adapted to provide digital mammographic images, and relevant data used in the study of the formation of images and provide the dosimetric quantities of interest in this technique. For this, the model of a typical clinical examination was simulated, from considering the digital mammography equipment (source, compressing plate holder and detector), until the breast (skin, fat, glandular tissues and calcifications). The validation of code adaptation was evaluated by comparing the values of scatter-primary ratio (SPR) and normalized glandular dose (DgN) acquired in this work, with the data in the literature. Finally, all elements of the data chain of the quantitative images were implemented and evaluated, which consist of (i) a pre-processing algorithm that corrects the scattering contribution in the images, with a performance superior to 95%; (ii) a post-processing algorithm in the combined images (low and high energy) that allows to correct the increased noise from the pre-processing and from the combination of the images, with a performance of 90%. The optimization results were obtained for different breast characteristics and evaluated in different calcifications sizes. The optimum combinations of energies (low;high) for breasts with thicknesses of 2, 4 and 6 cm were (16;62), (19;56) and (22;56) keV , respectively. The combinations chosen as optimal was able to estimate the thickness of microcalcifications with an accuracy higher than 92% and the glandular fraction with an accuracy upper to 95% .