Author(s): Coelho, André Arcanjo Júlio da Fonseca
Date: 2010
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10362/4833
Origin: Repositório Institucional da UNL
Subject(s): Mamografia por emissão de positrões (PEM); Regularização de dados; Filtragem entre iterações; Filtro de Metz; Algoritmos Bayesianos; Median Root Prior (MRP)
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica
Nos últimos anos, uma nova tecnologia emergiu no âmbito da medicina nuclear, denominada de Mamografia por Emissão de Positrões (PEM). Esta baseia-se nos mesmo princípios físicos da Tomografia por Emissão de Positrões,sendo utilizada na detecção de pequenas estruturas tumorais localizadas na mama, ainda numa fase precoce do seu desenvolvimento. O projecto Clear-PEM, inserido no consórcio português com o mesmo nome, desenvolveu um scanner baseado na tecnologia PEM, onde duas cabeças detectoras rodam em torno da mama, detectando a radiação emitida. Os dados provenientes de um sistema de detecção deste género apresentam um elevado nível de ruído inerente à natureza estocástica da detecção de radiação. Este ruído é amplificado ao longo do processo iterativo de reconstrução de imagem, reflectindo-se nas imagens reconstruídas. Com este trabalho pretende-se minimizar este efeito através da introdução de filtros entre iterações que impeçam a amplificação do ruído ao longo do processo iterativo, e da utilização de algoritmos Bayesianos, os quais permitem incluir informação obtida à priori sobre a natureza dos dados. A avaliação dos métodos de regularização dos dados introduzidos, foi realizada com recurso a imagens obtidas com fantomas e pacientes, através da avaliação de parâmetros quantitativos como o contraste, o ruído e resolução espacial. Paralelamente, realizou-se uma análise no espaço das frequências, utilizando um fantoma cilíndrico. Dos dois métodos de regularização dos dados estudados, o método de filtragem entre iterações apresentou os melhores resultados no que diz respeito ao controlo da amplificação do ruído ao longo da filtragem entre iterações. No entanto, este método fez com que o contraste diminuísse, e a resolução espacial aumentasse, ambos de forma significativa, quando comparados com os resultados obtidos com o método de introdução de informação à priori sobre a natureza dos dados. Os resultados obtidos com o presente projecto, permitiram concluir que o método de filtragem entre iterações deverá ser empregue, utilizando um filtro gaussiano com FWHM=1.0. Quanto ao outro método de regularização estudado, neste deverá utilizar-se um peso do prior igual à unidade (β=1), enquanto que o filtro mediana, característico do prior utilizado (MRP), deverá ser aplicado segundo um kernel de raio igual a um, ou seja, um kernel de tamanho 3x3x3. Estas duas parametrizações, devem ser utilizadas como uma referência à aplicação destes dois métodos de regularização dos dados na reconstrução de imagem, tendo em vista o melhor compromisso entre os vários números de mérito estudadas. No entanto, devem ser realizados estudos futuros, à medida que se verifiquem evoluções na aquisição de dados Clear-PEM.
