Trabajo de grado - Maestría
Target volume delimitation with PET-CT in radiotherapy planning: A GDCM and ROOT based software implementation
Fecha
2014Autor
Amaya Espinosa, Helman Alirio
Institución
Resumen
Un algoritmo computacional basado en detector de bordes de Canny, fue desarrollado para ser utilizado en procesamiento de imágenes de PET-CT y CT. Este algoritmo es un software construído con librerías de ROOT y GDCM. GDCM y ROOT son frameworks desarrollados por el CERN, y están licenciados como software libre. El software desarrollado mostró una mejor delimitación de una región de hiper-captación simulada con un Phantom de Agar, que el método de thresholding, siendo aplicados ambos en imágenes de 18F-FDG PET-CT. El software permite analizar algunas características anatómicas y metabólicas en los tumores. Este software también puede procesar imágenes de CT, en donde se obtuvo una mejora cualitativa en el contraste entre las regiones anatómicas, con lo que se puede establecer una mejor distinción entre ellas. La detección de bordes se realizó en las imágenes diagnósticas de CT y 18F-FDG PET-CT, aplicando el algoritmo de Canny por medio de una librería de OpenCV y es posible observar una completa detección de bordes, tanto en regiones anatómicas (CT) como metabólicas (PET-CT), en imágenes de un tumor abdominal. Abstract. A computational algorithm based on the Canny’s edge detector was developed to be used in PET-CT and CT image processing. This algorithm is a software constructed with ROOT and GDCM libraries. GDCM and ROOT are frameworks developed by the CERN, which are licensed as free software. The developed software showed a better delimitation of a hyper-uptake region simulated with an Agar Phantom, than the thresholding method, and the both methods were applied in 18F-FDG PETCT images. The software also allows analize some aditional features in the tumors. This software also can process CT images, and a qualitative improvement in the contrast between the anatomical regions was obtained, establishing a better distinction between them. The edge detection was realized in the CT and 18F-FDG PET-CT diagnostic images using the Canny algorithm present as an OpenCV library, and it is possible to observe a complete edge detection of both, anatomical regions (CT Image), and the tumor (PET-CT images).