Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Alex Cristóvão Holanda de
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12227
Resumo: O planejamento radioterápico é o processo de determinar a maneira mais apropriada de irradiar o paciente. Entre as etapas mais importantes do processo de planejamento está a aquisição de imagens do paciente e a avaliação da distribuição de dose. Os sistemas computacionais baseados em métodos Monte Carlo estão se tornando a técnica mais avançada para avaliação de dose, fornecendo resultados mais realísticos. As imagens do paciente são predominantemente obtidas por Tomografia Computadorizada (CT), que fornecem, não só informações relevantes sobre a anatomia, como também permitem obter uma distribuição espacial das densidades e composições químicas dos órgãos e tecidos através de métodos de conversão de números CT. A relação entre número CT e densidade é estabelecida por uma curva de calibração obtida empiricamente a partir de imagens CT de um fantoma físico que possui vários materiais com densidades diferentes. As composições químicas são atribuídas a grupos determinados segmentando-se a escala de números CT. Contudo, estes métodos de conversão de números CT não levam em consideração a qualidade das imagens. Neste trabalho são avaliadas as influências de alguns parâmetros de qualidade de imagem CT (resolução de baixo contraste, exatidão dos números CT e ruído) na distribuição de dose em planejamento radioterápico. Para isso, diversas etapas foram realizadas, entre elas: construção de um fantoma físico; aquisição de um conjunto de imagens CT deste; desenvolvimento de um software em linguagem de programação C#; e simulações Monte Carlo no código GEANT4 de irradiações do fantoma utilizando as suas imagens (após a conversão de números CT) e uma representação computacional do mesmo. Essencialmente, a análise dos resultados foi realizada comparando-se as distribuições de dose resultantes das simulações. Nessas comparações, foram encontrados muitos erros acima dos 5%, limiar estabelecido pela ICRU 24 (1976). Isso resulta da inexatidão na distribuição espacial de densidades e composições químicas e, portanto, a qualidade das imagens CT influencia consideravelmente a distribuição de dose. A conversão para densidade é afetada pelo ruído e pela exatidão de números CT, e a conversão para composição química, pelo ruído e pela amostragem de números CT de objetos com densidades próximas. A resolução de baixo contraste não demonstrou um efeito perceptível.
id UFPE_d21d15c1a534255c0003966e12d66ae5
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12227
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling Oliveira, Alex Cristóvão Holanda deLima, Fernando Roberto de Andrade 2015-03-12T18:03:49Z2015-03-12T18:03:49Z2012-01-31https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12227O planejamento radioterápico é o processo de determinar a maneira mais apropriada de irradiar o paciente. Entre as etapas mais importantes do processo de planejamento está a aquisição de imagens do paciente e a avaliação da distribuição de dose. Os sistemas computacionais baseados em métodos Monte Carlo estão se tornando a técnica mais avançada para avaliação de dose, fornecendo resultados mais realísticos. As imagens do paciente são predominantemente obtidas por Tomografia Computadorizada (CT), que fornecem, não só informações relevantes sobre a anatomia, como também permitem obter uma distribuição espacial das densidades e composições químicas dos órgãos e tecidos através de métodos de conversão de números CT. A relação entre número CT e densidade é estabelecida por uma curva de calibração obtida empiricamente a partir de imagens CT de um fantoma físico que possui vários materiais com densidades diferentes. As composições químicas são atribuídas a grupos determinados segmentando-se a escala de números CT. Contudo, estes métodos de conversão de números CT não levam em consideração a qualidade das imagens. Neste trabalho são avaliadas as influências de alguns parâmetros de qualidade de imagem CT (resolução de baixo contraste, exatidão dos números CT e ruído) na distribuição de dose em planejamento radioterápico. Para isso, diversas etapas foram realizadas, entre elas: construção de um fantoma físico; aquisição de um conjunto de imagens CT deste; desenvolvimento de um software em linguagem de programação C#; e simulações Monte Carlo no código GEANT4 de irradiações do fantoma utilizando as suas imagens (após a conversão de números CT) e uma representação computacional do mesmo. Essencialmente, a análise dos resultados foi realizada comparando-se as distribuições de dose resultantes das simulações. Nessas comparações, foram encontrados muitos erros acima dos 5%, limiar estabelecido pela ICRU 24 (1976). Isso resulta da inexatidão na distribuição espacial de densidades e composições químicas e, portanto, a qualidade das imagens CT influencia consideravelmente a distribuição de dose. A conversão para densidade é afetada pelo ruído e pela exatidão de números CT, e a conversão para composição química, pelo ruído e pela amostragem de números CT de objetos com densidades próximas. A resolução de baixo contraste não demonstrou um efeito perceptível.CNPqporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessImagens DigitaisTomografia ComputadorizadaPlanejamento RadioterápicoFantomasMétodos Monte CarloGEANT4Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte CarloInfluência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carloinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.jpgDISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1340https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/5/DISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.jpgf8f8e1817ad67f9c437c865a162e4481MD55ORIGINALDISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdfDISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdfapplication/pdf5202282https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/1/DISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf412feea4e159e10abed8409d3f2010eeMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/2/license_rdf66e71c371cc565284e70f40736c94386MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82311https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/3/license.txt4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08MD53TEXTDISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.txtDISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.txtExtracted texttext/plain151046https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/4/DISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.txt7feaa164dd1ff28959f3bbeb2d69ad52MD54123456789/122272019-10-25 04:55:11.237oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T07:55:11Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
title Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
spellingShingle Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
Oliveira, Alex Cristóvão Holanda de
Imagens Digitais
Tomografia Computadorizada
Planejamento Radioterápico
Fantomas
Métodos Monte Carlo
GEANT4
title_short Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
title_full Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
title_fullStr Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
title_full_unstemmed Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
title_sort Influência da qualidade de imagens CT na avaliação da distribuição de dose em planejamento radioterápico baseado em métodos Monte Carlo
author Oliveira, Alex Cristóvão Holanda de
author_facet Oliveira, Alex Cristóvão Holanda de
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Alex Cristóvão Holanda de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Lima, Fernando Roberto de Andrade
contributor_str_mv Lima, Fernando Roberto de Andrade
dc.subject.por.fl_str_mv Imagens Digitais
Tomografia Computadorizada
Planejamento Radioterápico
Fantomas
Métodos Monte Carlo
GEANT4
topic Imagens Digitais
Tomografia Computadorizada
Planejamento Radioterápico
Fantomas
Métodos Monte Carlo
GEANT4
description O planejamento radioterápico é o processo de determinar a maneira mais apropriada de irradiar o paciente. Entre as etapas mais importantes do processo de planejamento está a aquisição de imagens do paciente e a avaliação da distribuição de dose. Os sistemas computacionais baseados em métodos Monte Carlo estão se tornando a técnica mais avançada para avaliação de dose, fornecendo resultados mais realísticos. As imagens do paciente são predominantemente obtidas por Tomografia Computadorizada (CT), que fornecem, não só informações relevantes sobre a anatomia, como também permitem obter uma distribuição espacial das densidades e composições químicas dos órgãos e tecidos através de métodos de conversão de números CT. A relação entre número CT e densidade é estabelecida por uma curva de calibração obtida empiricamente a partir de imagens CT de um fantoma físico que possui vários materiais com densidades diferentes. As composições químicas são atribuídas a grupos determinados segmentando-se a escala de números CT. Contudo, estes métodos de conversão de números CT não levam em consideração a qualidade das imagens. Neste trabalho são avaliadas as influências de alguns parâmetros de qualidade de imagem CT (resolução de baixo contraste, exatidão dos números CT e ruído) na distribuição de dose em planejamento radioterápico. Para isso, diversas etapas foram realizadas, entre elas: construção de um fantoma físico; aquisição de um conjunto de imagens CT deste; desenvolvimento de um software em linguagem de programação C#; e simulações Monte Carlo no código GEANT4 de irradiações do fantoma utilizando as suas imagens (após a conversão de números CT) e uma representação computacional do mesmo. Essencialmente, a análise dos resultados foi realizada comparando-se as distribuições de dose resultantes das simulações. Nessas comparações, foram encontrados muitos erros acima dos 5%, limiar estabelecido pela ICRU 24 (1976). Isso resulta da inexatidão na distribuição espacial de densidades e composições químicas e, portanto, a qualidade das imagens CT influencia consideravelmente a distribuição de dose. A conversão para densidade é afetada pelo ruído e pela exatidão de números CT, e a conversão para composição química, pelo ruído e pela amostragem de números CT de objetos com densidades próximas. A resolução de baixo contraste não demonstrou um efeito perceptível.
publishDate 2012
dc.date.issued.fl_str_mv 2012-01-31
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-12T18:03:49Z
dc.date.available.fl_str_mv 2015-03-12T18:03:49Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12227
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12227
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/5/DISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/1/DISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/3/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12227/4/DISSERTACAO_VersaoFinal_Alex.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv f8f8e1817ad67f9c437c865a162e4481
412feea4e159e10abed8409d3f2010ee
66e71c371cc565284e70f40736c94386
4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08
7feaa164dd1ff28959f3bbeb2d69ad52
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310665903276032