dc.contributorÁvila Bernal, Carlos Arturo
dc.contributorGómez Moreno, Bernardo
dc.contributorGrupo de altas energías de la Universidad de los Andes
dc.creatorGarcía Loaiza, Andrés Felipe
dc.date.accessioned2022-07-14T18:54:20Z
dc.date.available2022-07-14T18:54:20Z
dc.date.created2022-07-14T18:54:20Z
dc.date.issued2022-06-08
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1992/58833
dc.identifierinstname:Universidad de los Andes
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifierrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.description.abstractSe llevan a cabo simulaciones para un sistema mamográfico el cual busca ser lo más fiel a un sistema mamográfico típico. Se realizaron imágenes para diferentes fantomas que simulaban diferentes composiciones de tejido adiposo y tejido glandular. También, dentro de estos fantomas se agregó una matriz de calcificaciones la cual estaba basada en las diferentes calcificaciones que se encuentran en el fantoma de acreditación CISR- 015. Se busco encontrar el espectro de rayos-X que entregará un mejor contraste señal a ruido y para esto se simuló una fuente de rayos-X con un amplio rango de voltajes que se podrían esperar en una mamografía. El trabajo que aquí se presenta es un trabajo principalmente computacional en el cual se buscó comprobar los resultados obtenidos con mediciones realizadas en el laboratorio de altas energías de la universidad de Los Andes. La herramienta utilizada para realizar simulaciones fue el paquete simulador Monte Carlo OpenGATE. Con esta herramienta se obtuvieron imágenes mediante un actor de dosis y las imágenes fueron posteriormente procesadas y analizadas. Para las imágenes obtenidas se realizó un algoritmo que se encargaba de calcular los diferentes valores de contraste señal a ruido para cada una de las calcificaciones y el fantoma en general. Esto se realizó para cada uno de los porcentajes de tejido adiposo y diferentes voltajes de la fuente de rayos-X. Gracias a este procedimiento, se lograron encontrar los voltajes en el que los valores de contraste señal a ruido eran más altos para cada uno de los porcentajes de tejido adiposo y también para las calcificaciones en cada uno de estos fantomas
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de los Andes
dc.publisherFísica
dc.publisherFacultad de Ciencias
dc.publisherDepartamento de Física
dc.relationWorld Health Organization, Guide to cancer early diagnosis, en. Geneva: World Health Organization, 2017, isbn: 978-92-4-151194-0. dirección: https://apps. who.int/iris/handle/10665/254500 (visitado 07-12-2021).
dc.relationR. L. Siegel, K. D. Miller, H. E. Fuchs y A. Jemal, ((Cancer Statistics, 2021,)) en, CA: A Cancer Journal for Clinicians, vol. 71, n.o 1, págs. 7-33, ene. de 2021, issn: 0007-9235, 1542-4863. doi: 10.3322/caac.21654. dirección: https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.3322/caac.21654 (visitado 28-09-2021)
dc.relationX. H. Zhou y R. Gordon, ((Detection of early breast cancer: an overview and future prospects,)) eng, Critical reviews in biomedical engineering, vol. 17, n.o 3, págs. 203-255, ene. de 1989, issn: 1943-619X
dc.relationD. L. Miglioretti, ((Effect of Breast Augmentation on the Accuracy of Mammography and Cancer Characteristics,)) JAMA, vol. 291, n.o 4, pág. 442, ene. de 2004. doi: 10.1001/jama.291.4.442.
dc.relationV. A. McCormack, ((Breast Density and Parenchymal Patterns as Markers of Breast Cancer Risk: A Meta-analysis,)) Cancer Epidemiology Biomarkers & Prevention, vol. 15, n.o 6, págs. 1159-1169, jun. de 2006. doi: 10.1158/1055-9965. epi-06-0034.
dc.relationN. F. Boyd, L. J. Martin, M. Bronskill, M. J. Yaffe, N. Duric y S. Minkin, ((Breast Tissue Composition and Susceptibility to Breast Cancer,)) JNCI Journal of the National Cancer Institute, vol. 102, n.o 16, págs. 1224-1237, jul. de 2010. doi: 10.1093/jnci/djq239.
dc.relationC. M. Vachon, C. H. van Gils, T. A. Sellers y col., ((Mammographic density, breast cancer risk and risk prediction,)) Breast Cancer Research, vol. 9, n.o 6, dic. de 2007. doi: 10.1186/bcr1829.
dc.relationV. P. Jackson, R. E. Hendrick, S. A. Feig y D. B. Kopans, ((Imaging of the radiographically dense breast.,)) Radiology, vol. 188, n.o 2, págs. 297-301, ago. de 1993. doi: 10.1148/radiology.188.2.8327668.
dc.relationMayo Clinic, Anatomíaa del seno, es, mayoclinic.org, nov. de 2020. dirección: https://www.mayoclinic.org/es-es/healthy-lifestyle/womens-health/ multimedia/breast-cancer-early-stage/sls-20076628 (visitado 02-03-2022)
dc.relationMayo Clinc, Dense breast tissue: What it means to have dense breasts, en, mayoclinic.org, feb. de 2022. dirección: https://www.mayoclinic.org/testsprocedures/mammogram/in-depth/dense-breast-tissue/art-20123968#: ~ : text = What % 20is % 20dense % 20breast % 20tissue , tissue % 20(nondense % 20breast%20tissue). (visitado 07-03-2022)
dc.relationJ. Melnikow, J. Fentonn, E. Withlock y et al. ((Supplemental Screening for Breast Cancer in Women With Dense Breasts: A Systematic Review for the U.S. Preventive Service Task Force.)) BI-RADS Breast Density Descriptions. Available from: Agency for Healthcare Research y Quality. (ene. de 2016), dirección: https : / / www . ncbi . nlm . nih . gov / books / NBK343794 / table / ch1 . t1 / %20HHS % 20Vulnerability%20Disclosure.
dc.relationS. Juanpere, E. Perez, O. Huc, N. Motos, J. Pont y S. Pedraza, ((Imaging of breast implants¿a pictorial review,)) Insights into Imaging, vol. 2, n.o 6, págs. 653-670, ago. de 2011. doi: 10.1007/s13244-011-0122-3.
dc.relationF. Stöblen, M. Rezai y S. Kümmel, ((Imaging in patients with breast implants¿results of the First International Breast (Implant) Conference 2009,)) Insights into Imaging, vol. 1, n.o 2, págs. 93-97, mayo de 2010. doi: 10.1007/s13244-010-0021-z.
dc.relationV. C. M. Koot, ((Total and cause specific mortality among Swedish women with cosmetic breast implants: prospective study,)) BMJ, vol. 326, n.o 7388, págs. 527-528, mar. de 2003. doi: 10.1136/bmj.326.7388.527.
dc.relationS. J. K. Hsieh y E. A. Morris, eds., Modern Breast Cancer Imaging. Springer International Publishing, oct. de 2021, 471 págs. dirección: https://www.ebook. de/de/product/41804350/modern_breast_cancer_imaging.html.
dc.relationS. Pruthi, Breast implants: Do they interfere with mammograms? en, Mayo Clinic, ago. de 2020. dirección: https://www.mayoclinic.org/tests-procedures/ mammogram/expert-answers/breast-implants/faq-20057926#:~:text=Yes. ,mammograms%20to%20reveal%20breast%20cancer..
dc.relationM. Maqbool, ed., An Introduction to Medical Physics. Springer-Verlag GmbH, dic. de 2017, isbn: 3319615386. dirección: https://www.ebook.de/de/product/ 29134912/an_introduction_to_medical_physics.html
dc.relationSwedish Organised Service Screening Evaluation Group, ((Reduction in Breast Cancer Mortality from Organized Service Screening with Mammography: 1. Further Confirmation with Extended Data,)) Cancer Epidemiology Biomarkers & Prevention, vol. 15, n.o 1, págs. 45-51, ene. de 2006. doi: 10.1158/1055-9965.epi-05- 0349
dc.relationW. Huda, A. M. Sajewicz, K. M. Ogden y D. R. Dance, ((Experimental investigation of the dose and image quality characteristics of a digital mammography imaging system,)) Medical Physics, vol. 30, n.o 3, págs. 442-448, feb. de 2003. doi: 10.1118/1.1543572.
dc.relationJ. Bushberg, The essential physics of medical imaging. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2002, isbn: 0683301187.
dc.relationJ. Bushberg, The essential physics of medical imaging. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2002, isbn: 0683301187.
dc.relationN. Tsoulfanidis, Measurement & detection of radiation. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2015, isbn: 9781482215496.
dc.relationOpenGATE collaboration, Documentation, mar. de 2022. dirección: https:// opengate.readthedocs.io/en/latest/introduction.html.
dc.relationG. Collaboration, Electromagnetic physics constructors Bibliography, PhysicsListGuide, 2021. dirección: https://geant4-userdoc.web.cern.ch/UsersGuides/ PhysicsListGuide/html/electromagnetic/emphyslist.html#bibliography.
dc.relationK. R. Kase y B. E. Bjarnagard, The Dosimetry of Ionizing Radiation, F. H. Attix, ed. Academic Pr, 1990, vol. III, isbn: 0124004016
dc.relationA. Bielajew, ((Fundamentals of the Monte Carlo method for neutral and charged particle transport,)) oct. de 2001.
dc.relationJ. Okello, H. Kisembo, S. Bugeza y M. Galukande, ((Breast cancer detection using sonography in women with mammographically dense breasts,)) BMC Medical Imaging, vol. 14, n.o 1, dic. de 2014. doi: 10.1186/s12880-014-0041-0
dc.relationS. S. Nazari y P. Mukherjee, ((An overview of mammographic density and its association with breast cancer,)) Breast Cancer, vol. 25, n.o 3, p´sgs. 259-267, abr. de 2018. doi: 10.1007/s12282-018-0857-5
dc.relationW. A. Berg, ((Combined Screening With Ultrasound and Mammography vs Mammography Alone in Women at Elevated Risk of Breast Cancer,)) JAMA, vol. 299, n.o 18, pág. 2151, mayo de 2008. doi: 10.1001/jama.299.18.2151.
dc.relationA. Tagliafico, G. Tagliafico, D. Astengo y col., ((Mammographic density estimation: one-to-one comparison of digital mammography and digital breast tomosynthesis using fully automated software,)) European Radiology, vol. 22, n.o 6, págs. 1265-1270, feb. de 2012. doi: 10.1007/s00330-012-2380-y
dc.relationB. M. Haas, V. Kalra, J. Geisel, M. Raghu, M. Durand y L. E. Philpotts, ((Comparison of Tomosynthesis Plus Digital Mammography and Digital Mammography Alone for Breast Cancer Screening,)) Radiology, vol. 269, n.o 3, págs. 694-700, dic. de 2013. doi: 10.1148/radiol.13130307.
dc.relationG. L. Menezes, ((Magnetic resonance imaging in breast cancer: A literature review and future perspectives,)) World Journal of Clinical Oncology, vol. 5, n.o 2, pág. 61, 2014. doi: 10.5306/wjco.v5.i2.61.
dc.relationW. A. Berg, L. Gutierrez, M. S. NessAiver y col., ((Diagnostic Accuracy of Mammography, Clinical Examination, US, and MR Imaging in Preoperative Assessment of Breast Cancer,)) Radiology, vol. 233, n.o 3, págs. 830-849, dic. de 2004. doi: 10.1148/radiol.2333031484
dc.relationL. D. Roy, L. M. Dillon, R. Zhou y col., ((A tumor specific antibody to aid breast cancer screening in women with dense breast tissue,)) Genes Cancer, vol. 8, n.o 3-4, págs. 536-549, mayo de 2017. doi: 10.18632/genesandcancer.134.
dc.relationR. L. Z. R. D. L. M. L. P. R. M. J. ; H. M. P., ((A monoclonal antibody with exceptional specifcity across major breast cancer subtypes,)) en ASCO San AntonioBreast Cancer Symposium, San Antonio, Texas, 2015.
dc.relationCIRS. ((Mamographic Accrediation Phantom Model 015 Data sheet.)) en, CIRS. (2013), dirección: https://www.cirsinc.com/products/mammography/mammographicaccreditation-phantom/
dc.relationM. L. Perez-Lara, ((X-ray spectrum optimization for dense breast imaging,)) ene. de 2022
dc.relationG. Collaboration, Electromagnetic physics constructors, PhysicsListGuide, 2021. dirección: https://geant4-userdoc.web.cern.ch/UsersGuides/PhysicsListGuide/ html/electromagnetic/Opt4.html.
dc.relationWikipedia contributors, Flat-field correction ¿ Wikipedia, The Free Encyclopedia, https : / / en . wikipedia . org / w / index . php ? title = Flat - field _ correction&oldid=1073805939, [Online; accessed 2-May-2022], 2022
dc.relationB. Nett, X-ray Contrast to Noise (CNR) Illustrated examples of image noise (SNR, Quantum Mottle) for Radiologic Technologists, How Radiology Works, 2022. dirección: https://howradiologyworks.com/x-ray-cnr/.
dc.relationP. C. Johns y M. J. Yaffe, ((X-ray characterisation of normal and neoplastic breast tissues,)) Physics in Medicine and Biology, vol. 32, n.o 6, p´ags. 675-695, jun. de 1987. doi: 10.1088/0031-9155/32/6/002
dc.relationCERN, Timepix3, 2022. direcci´on: https://kt.cern/technologies/timepix3#: ~:text=Timepix3%20is%20a%20general-purpose,data%20readout%20with% 20zero-suppression..
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleOptimización de mamografías para tejido mamario denso
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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