Tesis
Desenvolvimento e avaliação de um algoritmo de redução de artefatos metálicos em tomografia computadorizada para planejamentos radioterápicos
Fecha
2020-05-15Registro en:
SILVA, Dhaiane de Sena Mendes. Desenvolvimento e avaliação de um algoritmo de redução de artefatos metálicos em tomografia computadorizada para planejamentos radioterápicos. 2019. xvii, 69 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica)—Brasília, 2019.
Autor
Silva, Dhaiane de Sena Mendes
Institución
Resumen
A Tomografia Computadorizada CT, do inglês Computed Tomography constitui uma alternativa cada vez mais utilizada, dentre os diversos meios de imageamento com finalidade diagnóstica e de planejamentos de tratamentos. Porém, quando ocorre a interação da radiação com objetos de alta densidade, como metais, podem ocorrer alterações nas imagem. A presença de metais no corpo de um paciente, algo não incomum, é um dos maiores desafios do imageamento. Quando há implantes, dispositivos ou qualquer objeto metálico em uma determinada área anatômica, durante a realização de um exame, ocorre a geração de artefatos do tipo streak, produzindo regiões com saturação e perda de informações. Isso com frequência dificulta a visualização de algumas estruturas. A CT aplicada ao planejamento radioterápico constitui uma das principais ferramentas de imageamento, para projetar o futuro tratamento, mas quando há a presença desses artefatos pode ser prejudicado. O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um software de correção para artefatos metálicos em tomografia computadorizada. O algoritmo produzido para o software de redução de streaks, é baseados em técnicas de subtração do metal e artefatos, e interpolação das áreas subtraídas do sinogramas, por Interpolação Cúbica de Hermite por Partes (PCHIP). O algoritmo extrai as regiões classificadas como metal, e cria um sinograma dessa região de metal, que é gerado por um processo de segmentação. Em seguida, são subtraídos do sinograma da imagem original as regiões do sinograma correspondentes ao metal. E então, são extraídas da imagem original e submetidos a retroprojeção filtrada (RPF). Para retirar mais artefatos causados pelo metal, é realizado um novo processo. Em um plano de fundo (em inglês, background) é inserido o metal retirado da imagem original na mesma posição e realizada a RPF, o que resulta no padrão semelhante ao do artefato original. Essa imagem é então utilizada como uma nova máscara de sinograma que é subtraída da imagem sem metal e retroprojetada novamente. % Essa imagem subtraída do metal é submetida a uma nova segmentação, dessa vez dos artefatos por meio de limiarização, e gerado o sinograma dos artefatos que é subtraído do sinograma dessa imagem. A partir do novo sinograma que passou por duas subtrações é possível a utilização de algoritmos de interpolação de sinais para a obtenção de um sinograma preenchido, que é submetido ao algoritmo de retroprojeção filtrada para a reconstrução da imagem. Para avaliar as hipóteses de melhoramento com a utilização do algoritmo de subtração e interpolação em relação à imagem sem correção, foram construídos fantomas homogêneos e heterogêneos à base de parafina, analisadas imagens de fantomas digitais e de tomografias reais de cabeça. As amostras foram sujeitas a análises visuais e quantitativas de valor eficaz e relação sinal ruído (SNR). Os resultados gerados pelo fantomas heterogêneos de parafina 1 e 2, foram apenas de caráter visual, demonstram uma redução e recuperação de áreas com as técnicas empregadas, destacando uma melhora da interpolação em relação à subtração. Já as outras imagens, sintética e real, além da análise visual foram submetidas à comparação objetiva, e a resposta de ambas as técnicas indicam melhora das imagens em relação à versão sem correção.A SNR obtida com o algoritmo de subtração de sinograma no caso dos fantomas reais chegaram a 51,8 dB no caso dos fantomas digitais, e a 53,2 dB no caso das imagens reais de cabeça. Já as SNRs obtidas com o algoritmo de interpolação do sinograma chegaram a 51,3 dB no caso dos fantomas digitais e a 39,3 dB no caso das imagens reais de cabeça. E a SNR em outro contexto, da imagem de CT real de cabeça, por subtração chega a 26,6 dB, e a por interpolação PCHIP é 26,4 dB. Mas observou-se que o algoritmo de subtração nesses casos proporcionou mais correções e gerou menos artefatos do que o algoritmo com interpolação de dados. Desta forma os resultados sugerem que o algoritmo pode ser aplicado ao contexto realista de um setor de radioterapia, sem custos adicionais, deste modo pretende-se contribuir com o planejamento radioterápico com base em imagens tomográficas.