Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tinti, Jéssica de Rezende Graff
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-21022019-105426/
Resumo: O câncer de mama é o tipo de câncer mais frequente entre as mulheres, sendo a mamografia a técnica mais utilizada para sua detecção. No entanto, essa técnica possui algumas limitações, como o baixo contraste, o qual pode ser associado, dentre outros fatores, a radiação espalhada. Apesar desse fato, novas técnicas baseadas na detecção do espalhamento vêm sendo empregadas em um vasto campo de aplicação, como na caracterização de materiais e tecidos biológicos. Há na literatura diversos estudos sobre perfil de espalhamento para a caracterização de tecidos mamários, porém ainda são poucos os estudos sobre imagem por espalhamento de mama e de otimização de contraste. Além disso, essas imagens são realizadas apenas em pequenas amostras de mama. Uma das possibilidades para o estudo de mamas de dimensões reais é a aplicação do método Monte Carlo (MC). Neste trabalho, foi estudado e otimizado um sistema de difração de raios X dispersivo em energia (SDRXDE) para medidas de perfis de espalhamento e um sistema para formação de imagens por espalhamento utilizando estas informações. O SDRXDE foi caracterizado experimentalmente, analiticamente e por simulação Monte Carlo, enquanto que o segundo sistema foi caracterizado analiticamente e por simulação Monte Carlo. Os resultados obtidos mostraram que as principais correções para o SDRXDE foram auto-atenuação, o espectro incidente, eficiência de detecção e múltiplo espalhamento. Outro fator importante que afeta o perfil de espalhamento resultante é a resolução de momento do sistema, o qual depende dos parâmetros geométricos (abertura dos colimadores, distâncias, ângulo de espalhamento e espessura da amostra) e da resolução de energia do detector. Os resultados para o sistema de imagem mostram claramente a capacidade dessas imagens na detecção de um nódulo no interior da mama. A respeito da otimização das condições de irradiação da mama e detecção da radiação espalhada, os resultados alcançados demostram a viabilidade experimental da geração destas imagens num ambiente clínico.
id USP_180c421e77fecff7947e65a793b0f74d
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-21022019-105426
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhadaMonte Carlo simulation of images generated by scattered radiationDifração de raios X dispersivo em energiaEnergy dispersive X ray diffractionImagem planarMonte Carlo SimulationPerfil de espalhamentoPlanar imageScattering profileSimulação Monte CarloO câncer de mama é o tipo de câncer mais frequente entre as mulheres, sendo a mamografia a técnica mais utilizada para sua detecção. No entanto, essa técnica possui algumas limitações, como o baixo contraste, o qual pode ser associado, dentre outros fatores, a radiação espalhada. Apesar desse fato, novas técnicas baseadas na detecção do espalhamento vêm sendo empregadas em um vasto campo de aplicação, como na caracterização de materiais e tecidos biológicos. Há na literatura diversos estudos sobre perfil de espalhamento para a caracterização de tecidos mamários, porém ainda são poucos os estudos sobre imagem por espalhamento de mama e de otimização de contraste. Além disso, essas imagens são realizadas apenas em pequenas amostras de mama. Uma das possibilidades para o estudo de mamas de dimensões reais é a aplicação do método Monte Carlo (MC). Neste trabalho, foi estudado e otimizado um sistema de difração de raios X dispersivo em energia (SDRXDE) para medidas de perfis de espalhamento e um sistema para formação de imagens por espalhamento utilizando estas informações. O SDRXDE foi caracterizado experimentalmente, analiticamente e por simulação Monte Carlo, enquanto que o segundo sistema foi caracterizado analiticamente e por simulação Monte Carlo. Os resultados obtidos mostraram que as principais correções para o SDRXDE foram auto-atenuação, o espectro incidente, eficiência de detecção e múltiplo espalhamento. Outro fator importante que afeta o perfil de espalhamento resultante é a resolução de momento do sistema, o qual depende dos parâmetros geométricos (abertura dos colimadores, distâncias, ângulo de espalhamento e espessura da amostra) e da resolução de energia do detector. Os resultados para o sistema de imagem mostram claramente a capacidade dessas imagens na detecção de um nódulo no interior da mama. A respeito da otimização das condições de irradiação da mama e detecção da radiação espalhada, os resultados alcançados demostram a viabilidade experimental da geração destas imagens num ambiente clínico.Breast cancer is the most frequent type of cancer among women, being mammography the technique more used for its detection. However, this technique presents some limitations, such as low contrast, which may be associated with scattered radiation. Thus, new scatterinng detection techniques have been employed in different fields such as characterization of biological materials and tissues, such as characterization of scattering profile for breast tissue, although there are still few studies on breast image and contrast optimization. Moreover, the images are originated from small breast samples. In this context, one of the possibilities for the study of actual breast dimensions is the application of the Monte Carlo method. Thus, this work studied optimized an energy X ray diffraction system (EDXRD) for measures of scattering profile and developed a system for imaging using this information. The EDXRD system was studied and optimized by experimentally, analytically and Monte Carlo simulation, while the image system was studied analytically and simulated by Monte Carlo. The results showed that the main corrections for the EDXRD system are self-attenuation, incident spectrum, detection eficiency and multiple scattering. Another important factor that affects scattering profile is the system momentum resolution, which depends on geometric parameters (collimator aperture, distances, scattering angle and sample thickness) and detector energy resolution. The results for the imaging system showed that a nodule could be detected within the breast. Finaly the optimizations of breast radiation conditions and radiation detection showed the viability of generating experimental scattering images in clinical environment.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPoletti, Martin EduardoTinti, Jéssica de Rezende Graff2018-12-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-21022019-105426/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-07-04T17:56:27Zoai:teses.usp.br:tde-21022019-105426Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-07-04T17:56:27Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
Monte Carlo simulation of images generated by scattered radiation
title Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
spellingShingle Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
Tinti, Jéssica de Rezende Graff
Difração de raios X dispersivo em energia
Energy dispersive X ray diffraction
Imagem planar
Monte Carlo Simulation
Perfil de espalhamento
Planar image
Scattering profile
Simulação Monte Carlo
title_short Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
title_full Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
title_fullStr Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
title_full_unstemmed Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
title_sort Estudo por simulação Monte Carlo de imagens geradas por radiação espalhada
author Tinti, Jéssica de Rezende Graff
author_facet Tinti, Jéssica de Rezende Graff
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Poletti, Martin Eduardo
dc.contributor.author.fl_str_mv Tinti, Jéssica de Rezende Graff
dc.subject.por.fl_str_mv Difração de raios X dispersivo em energia
Energy dispersive X ray diffraction
Imagem planar
Monte Carlo Simulation
Perfil de espalhamento
Planar image
Scattering profile
Simulação Monte Carlo
topic Difração de raios X dispersivo em energia
Energy dispersive X ray diffraction
Imagem planar
Monte Carlo Simulation
Perfil de espalhamento
Planar image
Scattering profile
Simulação Monte Carlo
description O câncer de mama é o tipo de câncer mais frequente entre as mulheres, sendo a mamografia a técnica mais utilizada para sua detecção. No entanto, essa técnica possui algumas limitações, como o baixo contraste, o qual pode ser associado, dentre outros fatores, a radiação espalhada. Apesar desse fato, novas técnicas baseadas na detecção do espalhamento vêm sendo empregadas em um vasto campo de aplicação, como na caracterização de materiais e tecidos biológicos. Há na literatura diversos estudos sobre perfil de espalhamento para a caracterização de tecidos mamários, porém ainda são poucos os estudos sobre imagem por espalhamento de mama e de otimização de contraste. Além disso, essas imagens são realizadas apenas em pequenas amostras de mama. Uma das possibilidades para o estudo de mamas de dimensões reais é a aplicação do método Monte Carlo (MC). Neste trabalho, foi estudado e otimizado um sistema de difração de raios X dispersivo em energia (SDRXDE) para medidas de perfis de espalhamento e um sistema para formação de imagens por espalhamento utilizando estas informações. O SDRXDE foi caracterizado experimentalmente, analiticamente e por simulação Monte Carlo, enquanto que o segundo sistema foi caracterizado analiticamente e por simulação Monte Carlo. Os resultados obtidos mostraram que as principais correções para o SDRXDE foram auto-atenuação, o espectro incidente, eficiência de detecção e múltiplo espalhamento. Outro fator importante que afeta o perfil de espalhamento resultante é a resolução de momento do sistema, o qual depende dos parâmetros geométricos (abertura dos colimadores, distâncias, ângulo de espalhamento e espessura da amostra) e da resolução de energia do detector. Os resultados para o sistema de imagem mostram claramente a capacidade dessas imagens na detecção de um nódulo no interior da mama. A respeito da otimização das condições de irradiação da mama e detecção da radiação espalhada, os resultados alcançados demostram a viabilidade experimental da geração destas imagens num ambiente clínico.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-12-12
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 http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-21022019-105426/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-21022019-105426/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090952752529408