Desenvolvimento e avaliação de um algoritmo de redução de artefatos metálicos em tomografia computadorizada para planejamentos radioterápicos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMiosso, Cristiano Jacques-
Autor(es): dc.contributorXavier, Leandro Cardoso-
Autor(es): dc.creatorSilva, Dhaiane de Sena Mendes-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T17:19:48Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T17:19:48Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-15-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-15-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-15-
Data de envio: dc.date.issued2019-08-30-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/37759-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/605288-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2019.-
Descrição: dc.descriptionA 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.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).-
Descrição: dc.descriptionComputed Tomography (CT) uses an increasingly used alternative among the various imaging methods with diagnostics and usage planning. However, when objects interact with high-density objects, such as metals, image changes may occur. The presence of metals in a patient's body, something not received, is one of the biggest imaging challenges. When there are implants, devices or any metallic object in a specific anatomical area, during the exam, the generation of streak artifacts occurs, producing regions with saturation and loss of information. This often hinders the responses of some structures. CT applied to radiotherapy planning uses one of the main imaging tools to design future treatment, but when there is a presence of these artifacts it can be impaired. The objective of this work was to develop and evaluate a correction software for metallic artifacts in computed tomography. The algorithm produced for the streak reduction software is based on metal and artifact subtraction techniques, and interpolation of subtracted areas of synograms by PCHIP. Thw algorithm extracted the regions classified as metal, a synogram of the metal is created by the segmentation. Then the original image's synogram is subtracted as regions of the metal's corresponding synogram. And then they are extracted from the original image and use a filtered rear projection (RPF). In order to segment artifacts caused by metal, a new process is performed, in a background is reinserted or removed from the original image in the same position and made in RPF, or what results in the pattern similar to the original artifact. This image is then used as a new synogram mask that is subtracted from the metal-free image and rearranged again. From the new synogram that underwent two subtractions, it is possible to use the signal interpolation algorithm to use a filled synogram, which is submitted to the filtered rear projection algorithm for image reconstruction. To evaluate as hypotheses of improvement using the subtraction and interpolation algorithm in relation to the uncorrected image, we constructed homogeneous and heterogeneous paraffin-based phantoms, analyzed digital phantoms and real head tomography images. The samples were subjected to visual and quantitative analysis of root mean square and signal to noise ratio (SNR). The results generated by heterogeneous paraffin phantoms 1 and 2 were only visual, showing a reduction and recovery of areas with employed techniques, highlighting an improvement of interpolation in relation to subtraction. As for other images, synthetic and real, besides the visual analysis were subjected to objective comparison, and a baseline response as experimental techniques improves the images compared to the uncorrected version. One SNR selected with the synogram subtraction algorithm no case of real phantoms, reaching 51.8 dB for digital phantoms and 53.2 dB for real head images. As SNRs selected with the synonym interpolation algorithm, it reached 51.3 dB for digital phantoms and 39.3 dB for real head images. An SNR in another context, the CT real head image, by subtraction reaches 26.6 dB, and by PCHIP interpolation is 26.4 dB. But if the subtraction algorithm is not considered, these cases provide more corrections and generate fewer data interpolation algorithm artifacts. Thus, the suggested results so that the algorithm can be applied to the realistic context of a radiotherapy sector, without additional costs, will be shown as contributing to the radiotherapy planning based on tomographic images.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectTomografia computadorizada-
Palavras-chave: dc.subjectPlanejamento radioterápico-
Palavras-chave: dc.subjectImageamento médico-
Palavras-chave: dc.subjectTransformada de Radon-
Título: dc.titleDesenvolvimento e avaliação de um algoritmo de redução de artefatos metálicos em tomografia computadorizada para planejamentos radioterápicos-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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