Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário (2021)
- Authors:
- Autor USP: GODELI NETO, JULIO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- Sigla do Departamento: 591
- DOI: 10.11606/T.59.2021.tde-06122021-154654
- Subjects: MAMOGRAFIA; MÉTODO DE MONTE CARLO; MORFOLOGIA (ANATOMIA); TECIDOS (ANATOMIA); CARCINOMA; IMAGEM DIGITAL
- Keywords: Digital mammography; Dual-energy; Dupla-energia; Mamografia digital; Optimization; Otimização; Quantificação; Quantification; Simulação; Simulation
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A técnica de mamografia por dupla energia, que consiste na combinação de imagens mamográficas convencionais, pode ser utilizada para realçar, suprimir e quantificar características da mama, que indiquem precocemente a formação de carcinomas. O objetivo deste trabalho é o estudo e a otimização de imagens mamográficas geradas por dupla energia, para a verificação e quantificação de microcalcificações e frações de tecido glandular. As simulações computacionais das imagens produzidas por um mamógrafo digital completo, foram realizadas a partir do código PENELOPE (Penetrarion and Energy Loss of Positrons and Electrons) adaptado. O modelo geométrico implementado permite considerar diferentes espectros, modelos de mama e detectores de imagem. As adaptações do código PENELOPE para geração de imagens e cálculos de grandezas dosimétricas foram devidamente validadas. As imagens simuladas passaram por um pré-processamento para correção de espalhamento, o qual foi capaz de reduzir até 95% da contribuição dos feixes espalhados. O ruído propagado pelas imagens combinadas foi estudado e corrigido através da aplicação de um filtro mediana. Esta técnica foi capaz de reduzir até 60% do ruído propagado e a melhor ponderação de doses para a combinação das imagens foi encontrada. Após isso, as imagens mamográficas já processadas, foram devidamente combinadas e otimizadas. Para esta etapa, fantomas de calibração foram simulados. Com enfoque no realce de microcalcificações, foi encontrada umaregião ótima de combinações de energias, centralizada em 28 e 44 kVp. Já para a acurácia de quantificação, foi encontrada uma região ótima centralizada em 28 e 75 kVp, com a qual, foi obtida uma exatidão superior à 93%. Já para a fração glandular, praticamente todas as combinações de energias se mostraram ótimas, com uma acurácia superior à 90%
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2021
- Data da defesa: 06.10.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
GODELI NETO, Julio. Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Godeli Neto, J. (2021). Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/ -
NLM
Godeli Neto J. Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/ -
Vancouver
Godeli Neto J. Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.59.2021.tde-06122021-154654 (Fonte: oaDOI API)
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