UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ - UESC PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA- PROFÍSICA

Leidy Johana Rojas Bohórquez

OTIMIZAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM MAMOGRAFIA DIGITAL

Ilhéus - Bahia 2016

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ - UESC PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA- PROFÍSICA

Leidy Johana Rojas Bohórquez

OTIMIZAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM MAMOGRAFIA DIGITAL

Tese apresentada para obtenção do título de Mestre em Física Área de concentração: Física aplicada à Medicina Orientador: Prof. Dr. Fermín de la Caridad Garcia Velasco

Co-Orientadora: Prof. Drª. Agnes Maria da Fonseca Fausto

Ilhéus - Bahia 2016

R741 Rojas Bohórquez, Leidy Johana. Otimização dos parâmetros físicos de aquisição imagem em mamografia digital / Leidy Johana Rojas Bohórquez. – Ilhéus, BA: UESC, 2016. 72f. : il. Orientador: Fermín Garcia Velasco. Dissertação (Mestrado) – Universidade Estadual de Santa Cruz, Programa de Pós - Graduação em Física. Inclui referências.

1. Mamografia. 2. Radiografia – Qualidade da imagem . 3. Mamas - Imagem. 4. Radiação. I. Tí- tulo. CDD 618.190757

“Por vezes sentimos que aquilo que fazemos não é senão uma

gota de água no mar. Mas o mar seria menor se lhe faltasse uma

gota”.

Madre Teresa de Calcuta

AGRADECIMENTOS

A meus pais, por seu amor incondicional, seu constante apoio e fé em meu

trabalho.

A minhas irmãs, por seus valiosos conselhos que sempre têm estado em todas

as facetas da minha vida.

Á Doutora Agnes Maria Fausto, por sua ajuda, paciência e otimismo desde o

primeiro dia do início deste trabalho até sua culminação.

Ao Doutor Fermín Velasco por ser professor e amigo em toda a experiência do

mestrado.

Ao Doutor Arturo Samana pelo apoio desde meu primeiro dia no Brasil.

A Eddimel, por todo seu amor e paciência, e sempre estar presente nos

momentos que mais precisei dele.

A todos meus amigos brasileiros e estrangeiros que compartilharam comigo

maravilhosas experiências no tempo longe do meu lar.

A minhas alunas de Iniciação Científica Gabrielle, Marianne, Paloma e Rayssa

por todo o tempo e esforço dedicado na realização deste trabalho.

A todos os professores, colegas e funcionários do Centro de pesquisas em

Ciências e Tecnologias das Radiações por me ajudar a adaptar a todas as

mudanças do dia a dia.

Ao convénio da Organização dos Estados Americanos e o grupo Coimbra de

Universidades Brasileiras pela oportunidade de fazer meu mestrado no Brasil na

área que eu sempre quis.

À Universidade Estadual de Santa Cruz e a Coordenação de Aperfeiçoamento

de Pessoal de Nível Superior pelo financiamento concedido no tempo de duração

do mestrado.

RESUMO

Otimização dos parâmetros físicos de aquisição da imagem em mamografia digital O câncer de mama é o tipo de câncer mais comum entre as mulheres, sendo a

detecção precoce crucial para seu diagnóstico e tratamento. Atualmente, o

método mais efetivo para a detecção precoce do câncer de mama é o exame de

mamografia, mas este é um dos exames por radiodiagnóstico que mais deposita

dose de radiação no paciente. Por esta razão, muitos estudos científicos

relacionados com a otimização deste procedimento permanecem em aberto,

visando melhorar a qualidade da imagem e minimizar a dose no paciente. Este

trabalho tem como objetivo realizar a otimização dos parâmetros físicos de

exposição usados no exame de mamografia (combinação Alvo/Filtro, tensão na

ampola e produto corrente-tempo) em um mamógrafo digital instalado no Centro

de pesquisas em Ciências e Tecnologias das Radiações (CPqCTR) na

Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC) a fim de encontrar a técnica de

aquisição que vai fornecer a melhor relação entre qualidade da imagem e dose

glandular média (DGM) para uma mama de 4,5 cm de espessura e composição

de 50% de tecido glandular e 50% de tecido adiposo, segundo a definição de

mama padrão. Como critério de otimização foi adotada uma Figura de Mérito

(FOM) definida a partir da razão entre o quadrado da figura de qualidade da

imagem invertida (IQFinv) pela DGM. No mamógrafo estudado foi realizada uma

análise contraste-detalhe empregando-se o objeto de teste CDMAM para o

cálculo do IQFinv. Ao comparar duas imagens de um simulador de mama com

espessura 4,5 cm e 50% de glandularidade, uma adquirida com os parâmetros

resultantes da otimização realizada neste trabalho (imagem otimizada) e outra

com os parâmetros escolhidos automaticamente pelo equipamento (imagem

automática), encontra-se que os parâmetros de qualidade da imagem razão

sinal-ruído (SNR) e razão contraste-ruído (CNR) coincidem nas duas imagens,

mas a DGM associada à obtenção da imagem otimizada é 26% menor que a

DGM associada à imagem automática.

Palavras chaves: mamografia digital, otimização, qualidade da imagem, dose

glandular média.

ABSTRACT

Optimization of the physical image acquisition parameters in digital

mammography.

The breast cancer is the most common cancer in women, and the early detection

is crucial for the diagnosis and treatment. The most effective method to the breast

cancer early detection is the mammogram, but it is one of the radiodiagnosis

exams than more gives dose to the patient. Many scientific problems are open in

relation with the optimization of the physic parameters of this exam, looking for

better image quality and less radiation dose on the patient. This work aims to

conduct an optimization study of the physic exposure parameters used in a

mammogram (Target/Filter combination, kVp and mAs) in a digital

mammographic unit installed in the Centro de pesquisas em Ciências e

Tecnologias das Radiações (CPqCTR) at the Universidade Estadual de Santa

Cruz (UESC) for a breast with 4,5 cm of thickness and composed of %50 of

glandular tissue and %50 of fatty tissue, like the definition of standard breast. As

optimization standard, a Figure of Merit (FOM) was used, defined from the ratio

between the square of the Image Quality Figure inverted (IQFinv) and the AGD.

In the digital mammography unit, a Contrast-Detail analysis was carried out with

a CDMAM breast phantom to calculate the IQFinv. At compare two images of the

breast phantom ACR with 4,5 cm of thickness and %50 of glandularity, one

acquired with the optimized parameters (optimized image) and another one with

the automatic parameters (automatic image), the optimized image had the same

SNR value and CNR value than the automatic image, but the optimized

parameters did reduce the AGD to 26%.

Keywords: digital mammography, optimization, image quality, average glandular

dose.

LISTA DE ABREVIATURAS

ACR American College of Radiology

AEC Automatic exposure controle

A/F Alvo/Filtro

CDMAM Contrast-Detail Mammography

CNR Contrast to noise ratio

CSR Camada semi-redutora

CR Computed radiography

DR Digital radiography

DGM Dose glandular média

DICOM Digital imaging and communications in medicine

DQE Detective quantum eficiency

EC European commission

FFDM Flat field digital mammography

FOM Figure of Merit

IAEA International Atomic Energy Agency

INCA Instituto Nacional de Câncer

ICRP International Comission on Radiological Protection

IQF Image quality figure

IQFinv Image quality figure inverted

Mo Molibdénio

MPV Mean pixel value

MTF Modulation transfer function

NEQ Noise equivalent quanta

NPS Noise power spectrum

OMS Organização Mundial da Saúde

Rh

ROC

Ródio

Receiver operating characteristic

SNR Signal to Noise ratio

LISTA DE FIGURAS

Figura 1.1 Comparação das características dos tecidos que compõem a mama

com os objetos procurados na mamografia.

3

Figura 2.1 Exemplos de imagens mamográficas desde 1940 até 2006. 11

Figura 2.2 Componentes do equipamento mamográfico 12

Figura 2.3 Espectros de raios X para as combinações Mo/Mo e Mo/Rh com 30

kVp.

13

Figura 2.4 Visão geral de avaliação da qualidade da imagem. 17

Figura 2.5 Definição e cálculo do contraste na imagem. 18

Figura 2.6 Definição da PSF 18

Figura 2.7 Definição de ruído na imagem 19

Figura 2.8 Cálculo do MPV 20

Figura 2.9 Definição de MTF 21

Figura 2.10 Fantoma de pares de linhas para cálculo da MTF 21

Figura 2.11 Cálculo do NPS 22

Figura 2.12 Análise Contraste-Detalhe 24

Figura 3.1 Marco metodológico do trabalho 25

Figura 3.2 Mamógrafo modelo Selenia da Hologic 28

Figura 3.3 Objeto de teste CDMAM 3.4 33

Figura 3.4 Avaliação das imagens do CDMAM com o software CDCOM 35

Figura 3.5 Exemplo da curva Contraste-Detalhe para o objeto de teste CDMAM

construída com o software da Artinis com taxa de detecção de 75%.

35

Figura 3.6 Curva Contraste-Detalhe para o objeto de teste CDMAM 36

Figura 3.7 Simulação de Dance (a) Geometria usada na simulação. (b)

Características da mama padrão..

38

Figura 3.8 Arranjo para medir o K_(a,I) (a) Posicionamento da câmara a 4 cm

da parede torácica e 4,5 cm do detector. (b) Conjunto dosimétrico da

RADCAL modelo 9015 com câmara de ionização 10x9-6M

43

Figura 3.9

Arranjo para obter as medidas para cálculo da CSR. A CI é

posicionada a 4 cm da parede torácica e 4,5 cm do detector. As

placas de Al sobre o compressor a 20 cm do detector.

44

Figura 3.10 Fantoma ACR 45

Figura 4.1 Valores do fator 𝑔 em função da CSR. Resultados do Ajuste linear 52

Figura 4.2 𝐷𝐺𝑀 estimada no fantoma de 4,5 cm de espessura e composição

50/50

54

Figura 4.3 IQFinv calculado com o analise das imagens do objeto de teste

CDMAM para 4,5 cm de espessura, em função do kVp

55

Figura 4.4 FOM calculada para fantoma de mama com 4,5 cm de espessura e

composição 50/50

57

Figura 4.5 𝐷𝐺𝑀 estimada no fantoma de 4,5 cm de espessura e composição

50/50 como função do mAs.

59

Figura 4.6 IQFinv calculado com o analise das imagens do objeto de teste

CDMAM para 4,5 cm de espessura, em função do mAs

60

Figura 4.7 𝐹𝑂𝑀 calculado como função do mAs para duas tensões testadas. 61

Figura 4.8 Medidas na imagem Raw do fantoma ACR 63

Figura 4.9 Seguimento do CNR no fantoma ACR 63

Figura 4.10 Seguimento do SNR no fantoma ACR 64

LISTA DE TABELAS

Tabela 1.1 Estimativa dos casos novos de câncer esperados para as mulheres

no ano 2014 e suas porcentagens no Brasil. 1

Tabela 1.2 Definições de FOM utilizadas em mamografia 9

Tabela 3.1 Modos de exposição do Selenia. 29

Tabela 3.2 Testes de controle de qualidade em equipamentos mamográficos 30

Tabela 3.3 Fatores 𝑔(mGy/mGy) para espesuras de mama de 2-11 cm e CSR

entre 0.30-0.60mmAl. 39

Tabela 3.4 Coeficientes para o ajuste polinomial da glandularidade como uma

função da espessura da mama (equação 4).

40

Tabela 3.5 Fatores 𝑐 para espesuras de mama de 2-11 cm, glandularidades de

0.1-100% e CSR de 0.30 mmAl. 41

Tabela 3.6 Fatores 𝑠 para espectros usados na prática clínica e o máximo erro

envolvido na sua utilização.

42

Tabela 4.1 Resumo dos resultados dos testes de aceitação. 50

Tabela 4.2 Combinações de parâmetros de aquisição más apropriadas e

comparáveis para ser testadas 51

Tabela 4.3 Resultado da 𝐷𝐺𝑀 para as tensões utilizadas com Mo/Mo, incluindo

os parâmetros automáticos, e as grandezas envolvidas no seu cálculo 53

Tabela 4.4 Resultado da 𝐷𝐺𝑀 para as tensões utilizadas com Mo/Rh, e as

grandezas envolvidas no seu cálculo. 53

Tabela 4.5 Valores obtidos do IQFinv 55

Tabela 4.6 Valores obtidos da FOM 56

Tabela 4.7 Valores obtidos da 𝐷𝐺𝑀, 𝐼𝑄𝐹inv e FOM para a otimização do mAs 58

Tabela 4.8 Comparação dos parâmetros automáticos com os parâmetros

otimizados

61

Tabela 4.9 Comparação das características das imagens adquiridas com os

parâmetros automáticos e com os parâmetros otimizados

65

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO 1

1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO E MOTIVAÇÃO 1

1.2 ESTADO DA ARTE 3

1.3 OBJETIVOS 10

1.3.1 Geral 10

1.3.2 Específicos 10

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 11

2.1 CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DO MAMÓGRAFO 11

2.2 CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DOS SISTEMAS DIGITAIS 15

2.3 QUALIDADE DA IMAGEM 16

2.3.1 Contraste 17

2.3.2 Resolução espacial 18

2.3.3 Ruído 19

2.3.4 Razão Sinal-Ruído 19

2.3.5 Razão Contraste-Ruído 20

2.3.6 Função Transferência de Modulação 21

2.3.7 Espectro de Potencia do Ruído 21

2.3.8 Modelo de Rose 22

2.3.9 Análise contraste-detalhe 23

2.3.10 Análises ROC 24

3. METODOLOGIA 25

3.1 DETERMINAÇÃO DE UMA MÉTRICA DE AVALIAÇÃO

OBJETIVA DO PROCESSO DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM

MAMOGRAFIA DIGITAL

27

3.1.1 Caracterização do equipamento 27

3.1.2 Monitoração da unidade mamográfica 29

3.1.3 Figura de mérito (FOM) usada para o estudo de

otimização

31

3.1.4 Escolha da métrica usada para avaliar a qualidade da

imagem

31

3.1.4.1 Objeto de teste CDMAM 32

3.1.5 Dose Glandular Média 37

3.1.5.1 Método de Dance 37

3.1.6 Determinação da DGM 42

3.1.7 Determinação dos parâmetros de aquisição da

imagem

44

3.2 OBTENÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS ÓTIMOS

PARA A AQUISIÇÃO DA IMAGEM.

45

3.3 COMPARAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS

OTIMIZADOS COM OS PARÂMETROS AUTOMÁTICOS

46

3.4 INCERTEZAS NAS MEDIDAS 47

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO 49

4.1 TESTES DE CONTROLE DE QUALIDADE 49

4.2 OTIMIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE AQUISIÇÃO 51

4.2.1 Otimização do kVp 51

4.2.2 Otimização do mAs 58

4.3 TESTES DE VALIDAÇÃO 62

5. CONCLUSÕES 66

REFERÊNCIAS 67

1

1. INTRODUÇÃO

1.1 Contextualização e motivação

O câncer da mama é o tipo de câncer que mais acomete as mulheres em todo o

mundo, com exceção do câncer de pele tipo não melanoma (Organização

Mundial da Saúde, OMS 2012). No Brasil, cerca de 57.960 casos novos dessa

neoplasia foram esperados para o ano de 2016 (Instituto Nacional de Câncer,

INCA 2015), o que representa 28,1% de todos os tipos de câncer (Tabela 1.1).

A idade continua sendo o principal fator de risco para o câncer de mama. As

taxas de incidência aumentam rapidamente até os 50 anos e, posteriormente,

esse aumento ocorre de forma mais lenta.

Fonte: INCA 2015

Contudo, outros fatores de risco já estão bem estabelecidos, como, por exemplo,

aqueles relacionados à vida reprodutiva da mulher (menarca precoce, idade da

primeira gestação a termo acima dos 30 anos, anticoncepcionais orais,

menopausa tardia e terapia de reposição hormonal), história familiar de câncer

de mama e alta densidade do tecido mamário (razão entre o tecido glandular e

o tecido adiposo da mama). Além desses, a exposição à radiação ionizante,

mesmo em baixas doses, também é considerada um fator de risco (INCA 2015).

O diagnóstico precoce é a forma mais eficaz para reduzir a mortalidade causada

por esta doença e aumentar a sobrevida dos pacientes (Michaelson et al 2002),

sendo a mamografia a técnica mais utilizada para esse fim (Yaffe 2008). O

Tabela 1.1. Estimativa dos casos novos de câncer esperados para as

mulheres no ano 2016 e suas porcentagens no Brasil.

2

exame mamográfico é útil no diagnóstico do câncer de mama, para avaliação de

uma área suspeita ou para a localização da lesão para a terapia. O seu objetivo

principal é facilitar a detecção de câncer de mama antes que seja possível

detectá-lo diretamente pelo exame clínico. Mas, os problemas que estão

relacionados à técnica são:

Distinguir por radiografia o tecido mamário que é composto basicamente

pelos tecidos glandular e o adiposo, onde todos possuindo números

atômicos e densidades semelhantes.

As massas respondem à radiação de forma muito semelhante ao tecido

glandular.

Do ponto de vista da dose absorvida, é um dos exames de

radiodiagnóstico que mais deposita dose no paciente.

Mesmo assim, atualmente, a mamografia digital é a ferramenta mais eficaz para

a detecção precoce do câncer de mama (Qian 2013). Mais pesquisas em

mamografia digital são importantes, visto que a tendência é a substituição dos

aparelhos analógicos pelos digitais com o passar do tempo (Furquim e

Nersissian 2011). Uma mamografia de qualidade é imprescindível para a

realização de um diagnóstico correto. Pelo fato de ser um exame por

radiodiagnóstico, devem ser levados em consideração os dois princípios básicos

de proteção radiológica do paciente, recomendados pela Comissão Internacional

de Proteção Radiológica (ICRP 1991), a justificação da prática e a otimização da

proteção radiológica, considerando os níveis de referência de dose de radiação.

A justificativa é o primeiro passo em proteção radiológica. Todo exame deve

resultar em um benefício para o paciente. Uma vez que o exame diagnóstico

tenha sido clinicamente justificado, a proteção radiológica do paciente deve ser

otimizada. Por isso, estudos de otimização em mamografia digital ajudam a

fornecer qualidade do exame e proteção ao paciente. Neste trabalho, será

desenvolvida uma metodologia de otimização que possa ser aplicada em

equipamentos de mamografia digital a fim de encontrar a melhor técnica de

aquisição da imagem com a menor dose de radiação no paciente.

3

1.2 Estado da Arte

A mamografia é um exame por radiodiagnóstico especializado na detecção do

câncer de mama (Qian 2013). Esta técnica precisa detectar objetos tais como

massas e microcalcificações, que são os sinais mais comuns da aparição de

câncer de mama. Na imagem radiológica, a identificação dos tecidos se

consegue pela diferença entre os coeficientes de atenuação deles, mas na

imagem mamográfica precisa-se distinguir estruturas com um fundo de tecido

mamário que é composto basicamente pelos tecidos adiposo e glandular, tendo

este último um coeficiente de atenuação muito próximo ao coeficiente de uma

massa tumoral, mostrando uma leve diferença nas energias próximas aos

20 keV (Figura 1.1a), faixa na qual se observa maior contraste entre as massas

e microcalcificações com o fundo de tecido fibroglandular (Figura 1.1b). Porém,

é um desafio na mamografia o desenvolvimento de técnicas que consigam a

diferenciação na imagem dos tecidos sadios dos sinais radiológicos do câncer

de mama.

(a) (b)

As microcalcificações são um grande indício do possível desenvolvimento de

câncer (Morgan et al, 2005). Embora apresentem maior contraste que as massas

(Figura 1.1b), podem ser tão pequenos variando de 100 μm a 200 μm. Estudos

recentes comparam a capacidade de detecção de microcalcificações dos

Figura 1.1 Comparação das características dos tecidos que compõem a mama com os objetos

procurados na mamografia. (a) Comparação dos coeficientes de atenuação linear de tecido

adiposo, tecido fibroglandular e tecido tumoral. (b) Contraste que apresentam uma massa e

uma microcalcificação com um fundo composto por 20% de tecido fibroglandular.

Fonte: Yaffe e Hill 2013.

4

diferentes tipos de detectores usados na mamografia. O primeiro tipo são os

detectores convencionais com sistema tela-filme. No segundo tipo estão

agrupados os detectores com fósforo foto-estimulável chamados detectores de

radiografia computadorizada (CR), os quais tem a vantagem de poder ser

utilizados nos equipamentos mamográficos convencionais. O terceiro tipo de

detectores são os detectores de radiografia digital (DR) que agrupa todos os

sistemas mamográficos com detector digital próprio (Chevalier, Torres 2010).

Warren et al (2012) pesquisou se a detecção de microcalcificações variava

significativamente com o uso de diferentes métodos de aquisição de imagens,

incluindo diferentes detectores, níveis de dose e algoritmos de processamento.

Usou 162 imagens de mamas normais adquiridas em um mamógrafo digital com

detector de selênio amorfo, onde na metade delas foram insertadas

eletronicamente agrupamentos de microcalcificações extraídas de imagens

magnificadas de mastectomias. As imagens foram processadas e modificadas

para simular a aparência das imagens adquiridas com um mamógrafo CR e

assim comparar os dois sistemas sem a necessidade de expor os pacientes mais

vezes. Também foram realizados estudos com o objeto de teste de contraste-

detalhe CDMAM (Contrast detail mammography), usando a média dos

parâmetros de exposição das 162 imagens. Os resultados mostraram um

aumento significativo na detecção de microcalcificações no sistema DR quando

comparado com o CR, adicionalmente encontraram que um menor limite da

espessura de disco de ouro nas análises do CDMAM implica em uma melhor

detecção de agrupamentos de microcalcificações. Esse resultado evidencia uma

das vantagens que traz a mamografia digital comparada com a mamografia

computadorizada.

Mais recentemente, Mackenzie et al (2015) comparou o desempenho de

mamógrafos com detector DR e CR. O detector DR apresentou melhor

desempenho em comparação com o CR, e, portanto, maior taxa de detecção de

microcalcificações, concluindo que o tipo de detector pode afetar as taxas de

detecção de câncer, sendo a detecção de microcalcificações a que presenta

maior variação.

Segundo Weber et al (2015) a mamografia digital de campo plano (FFDM, Flat

Field Digital Mammography) permite a otimização das imagens, aumentando a

resolução e o contraste. Nesse estudo, não fica claro se existe uma

5

superioridade geral da mamografia convencional sobre a digital, mas o processo

de transição à mamografia digital foi associado com um aumento na taxa de

detecção do câncer de mama. Além disso, comparado com a mamografia de

filme, a FFDM resultou em um número superior de casos detectados de

carcinoma ductal in situ em etapas intermediárias e de pequenos tipos de câncer

não invasivos. Nos resultados de Pisano (2005) já se mostrava a semelhança na

precisão do diagnóstico na mamografia digital e na convencional quando se

analisava toda a população, mas a sensibilidade do sistema DR era

significativamente superior em mulheres em idades inferiores aos 50 anos,

mulheres com densidade mamaria alta ou heterogênea, e mulheres na

prémenopausa ou na perimenopausa.

É importante ressaltar que a mamografia digital separa os sistemas de aquisição

e de exibição das imagens, o qual permite a otimização de ambos

separadamente. Qian (2013) afirma que os sistemas digitais oferecem um

grande rango dinâmico de operação, melhorando a visualização de todas as

áreas da mama. Além disso, o formato digital permite ajustar a escala de cinzas

e assim manipular o contraste para cada imagem, o qual pode ser incrementado

nas regiões mais densas onde o contraste, na maioria dos casos, é menor. Outra

vantagem da mamografia digital é a eliminação do filme e seu processamento,

diminuindo custos, tempo e resíduos. As imagens podem ser armazenadas na

estação de trabalho no padrão DICOM (Digital imaging and communications in

medicine), o qual facilita a organização da informação da paciente e da aquisição

da imagem (IAEA 2011). O uso da tecnologia digital possibilitou o

desenvolvimento de novas técnicas de formação de imagens para detecção do

câncer de mama como são a thomosyntesis e a tomografia computadorizada de

mama. Além disso, sofisticados sistemas de software para a formação da

imagem e também para diagnóstico assistido por computador têm sido

desenvolvidos com o objetivo de melhorar a detecção de lesões em estágio

inicial em mulheres assintomáticas (Ontario Association of Radiologists, OAR

2010).

Visando as vantagens que a mamografia digital traz, atualmente se está vivendo

uma transição dos equipamentos de mamografia convencional e

computadorizada ao sistema digital. Mas, no sistema DR, uma dose

6

excessivamente alta não será percebida na imagem porque não causa

problemas na qualidade da imagem, como acontece na mamografia

convencional, onde uma alta exposição à radiação resulta óbvia (IAEA 2011).

Furquim e Nersissian (2011) estudaram a otimização de dose e qualidade de

imagem nos processos de transição de mamografia CR a DR, e a possível

melhoria da imagem com o aumento desnecessário de dose quando não são

realizados processos de otimização. Avaliaram 4 equipamentos convencionais e

5 digitais obtendo valores de kerma no ar na entrada da pele para uma mama

padrão (4,5 cm) com as técnicas usualmente utilizadas na prática clínica e

usando a combinação alvo-filtro mais frequente para essa espessura, Mo/Mo.

Calcularam a DGM considerando a metodologia do American College of

Radiology (ACR) e concluíram que as novas tecnologias, mesmo após a

otimização, podem fornecer doses maiores, mostrando a importância de técnicas

de otimização especializadas para mamografia digital e estudos individualizados

nos novos equipamentos instalados.

Para um sistema mamográfico, é impossível fornecer uma maior resolução

espacial sem aumentar simultaneamente a dose de radiação (Qian 2013). Por

esta razão, a relação entre dose e qualidade da imagem deve ser aperfeiçoada

para a aplicação clínica específica. O princípio da otimização da proteção

radiológica foi regulamentado no Brasil por Portaria específica do Ministério da

Saúde (MS Portaria nº 453, 1998). Este processo implica a interação de três

aspectos importantes no processo da produção da imagem: 1) a qualidade da

imagem radiológica para fim de diagnóstico; 2) a escolha da técnica para se obter

a imagem e 3) a dose de radiação no (a) paciente (EC 1996). A garantia da

qualidade radiográfica está diretamente associada ao desempenho de todo

sistema de produção da imagem, desde a adequação dos procedimentos de

medidas dos parâmetros técnicos do sistema até os procedimentos de emissão

do laudo (Almeida 2014). Protocolos com procedimentos de controle de

qualidade e padrões de desempenho para mamografia vêm sendo

desenvolvidos e adequados para as novas tecnologias pela Comissão Europeia

(2006) e também pela Agencia Internacional da Energia Atômica (2011). Alguns

pesquisadores têm focado a caracterização dos sistemas digitais em termos do

desempenho do detector usando a função transferência de modulação (MTF,

Modulation Transfer Function), a eficiência quântica de detecção (DQE,

7

Detective Quantum Efficiency), o espectro de potência do ruído (NPS, Noise

Power Spectrum), (Warren et al 2012), o índice de detectabilidade da lesão (d’)

(Yaffe et al 2013, Maki et al 2014), o ruído equivalente ao número de quantos

(NEQ, Noise Equivalent Quanta) (Maki et al 2014). Estas métricas podem

descrever o desempenho intrínseco do detector utilizado pelo respectivo

sistema, mas não servem como indicador global da qualidade da imagem (Borg

et al 2012), além disso, não consideram fatores importantes como as mudanças

do espectro, o sinal e o ruído proveniente de estruturas anatómicas.

A qualidade da imagem pode ser um conceito complexo e deve estar incluído

nele a capacidade de percepção do observador humano (Finch et al 2001). Nas

orientações para a avaliação da qualidade da imagem publicada em 1996 pela

Comissão Européia, também estão incluídos os critérios da qualidade da

imagem clínica. Alguns autores relatam que esses critérios podem ser ambíguos

e não descrevem suficientemente todos os aspectos relevantes que

caracterizam a qualidade de uma imagem (Ongeval 2008). O grande desafio é

se desenvolver métricas de qualidade de imagem que sejam confiáveis e

reprodutíveis, mas que, ao mesmo tempo, permitam avaliar o quão bem um

sistema de imagem conseguirá atingir os objetivos do seu uso na prática clínica,

e não apenas na perspectiva física (Fausto 2013). A busca da melhor qualidade

de imagem no âmbito físico nem sempre representa a melhor imagem na

perspectiva do diagnóstico clínico. Hemdal et al (2005) desenvolveram um

conjunto de novos critérios da qualidade da imagem que se aplicam, inclusive,

para a mamografia digital. Os autores se propuseram a avaliar se estes novos

critérios podem ser usados por radiologistas para diferenciar mamografias,

obtidas com a dose no controle automático e com a metade da dose original,

com maior poder discriminatório do que os critérios originais. Os resultados

indicam que os novos critérios da qualidade podem ser utilizados para a

avaliação da qualidade da imagem em relação aos requisitos clínicos em

mamografia digital e que as doses de radiação podem ser substancialmente

reduzidas. Um estudo realizado por Ongeval et al (2008) propôs, para a

quantificação da qualidade da imagem clínica de mamografia digital, dois

conjuntos de parâmetros da qualidade da imagem. O primeiro conjunto é

composto por 12 critérios da qualidade da imagem e o segundo por 8 critérios

8

de características físicas da imagem. O primeiro conjunto avaliou a visibilidade

das estruturas anatômicas e as características típicas de uma imagem digital,

como o ruído e a saturação das regiões claras e escuras. O segundo conjunto

de critérios avaliou o contraste, nitidez, a representação das massas e

microcalcificações. A utilização destes critérios é relatada em estudos

retrospectivos, no qual o impacto da dose na qualidade da imagem na

mamografia digital foi avaliado. Os autores concluíram que a dose afeta, mais do

que o esperado, o contraste e a nitidez da imagem, enquanto que a visibilidade

das estruturas anatômicas permanece inalterada.

Os critérios que têm sido mais utilizados para avaliar a qualidade da imagem são

a razão contraste-ruído (CNR, Contrast to Noise Ratio) e a razão sinal-ruído

(SNR, Signal to Noise Ratio) (Borg et al 2012), sendo as grandezas que melhor

definem a informação radiológica que pode ser detectada na imagem digital. A

SNR depende da dose de radiação e do número de fótons utilizados para obter

a imagem. A CNR depende além do ruído, da diferença nos coeficientes de

atenuação do detalhe de interesse e o tecido do fundo, variando em função da

energia do feixe de radiação incidente (Chevalier, Torres 2010). Em mamografia

digital, o contraste pode ser manipulado, mas o ruído está limitado pela técnica

radiográfica em termos do kVp e o mAs.

Para comparar o desempenho entre sistemas mamográficos semelhantes e

seus parâmetros de exposição sob o critério da qualidade da imagem, surge a

Figura de Mérito (FOM, Figure of Merit). A FOM é um número calculado para

qualquer sistema em particular e cuja magnitude reflete o seu desempenho, ou

seja, quanto maior for o valor da FOM para aquele sistema, melhor é seu

desempenho (Fausto 2013). O uso da FOM é útil nas investigações para

comparar a compensação que deve existir entre qualidade da imagem e dose de

radiação, quando diferentes parâmetros operacionais são usados. Na Tabela 1.2

se resume as definições de FOM utilizadas em alguns trabalhos de investigação.

9

Tabela 1.2. Definições de FOM utilizadas em mamografia

Definição de FOM Aplicação Artigos

𝐶𝑁𝑅2 𝐸⁄

Aplicou-se a FOM num protótipo de mamógrafo digital onde se avaliou a utilização do alvo de tungstênio (W) com o filtro de ródio (Rh) em comparação com o conjunto alvo/filtro de Mo/Mo para diferentes espessuras e glandularidade da mama.

Samei et al 2005

𝑆𝐶𝜇𝐶2 𝐷𝐺𝑀⁄

Utilizou-se a simulação Monte Carlo para calcular a deposição de energia no interior do objeto simulador de mama e do sinal por baixo dele. Aplicou-se a FOM com diferentes espectros de radiação para diversas glandularidades de mama, tamanhos de lesões e composições. Para a mamografia digital calculou-se a FOM com o valor do CNR no lugar do SCμC.

Delis et al 2007

𝑆𝑁𝑅2 𝐷𝐺𝑀⁄

Utilizou-se a FOM para otimizar os parâmetros de exposição (alvo / filtro / kVp) em cinco equipamentos de mamografia (FFDM).

Williams et al 2008

𝐶𝑁𝑅2 𝐷𝐺𝑀⁄

Utilizou-se a FOM para comparar mamógrafos (FFDM); para investigar o efeito da combinação alvo/filtro em detectores de selênio amorfo (a-Se) e para a otimização das técnicas radiográficas.

Baldelli et al 2010 Kanaga et al 2010 Ranger et al 2010

𝐶𝑁𝑅2 𝐷𝑔⁄ Utilizou-se a FOM para investigar os espectros ótimos para mamógrafos CR, visando a reduzir a dose na mama e para estudar o funcionamento de diferentes espectros de raios X em mamografia DR, comparando as combinações alvo-filtro mas usadas em mamografia com outros espectros simulados com Monte Carlo.

Cunha et al (2013) Tomal et al (2015)

𝐼𝑄𝐹𝐼𝑁𝑉2 𝐷𝐺𝑀⁄ Utilizou-se a FOM para otimizar os

parâmetros de exposição (alvo / filtro, kVp e mAs) no mamógrafo Senographe DS da GE usando o critério de contraste-detalhe.

Fausto (2013)

Fonte: Fausto (2013) e Autor.

A FOM tem sucesso para propósitos de otimização e identificação dos melhores

espectros para mamografia digital (Borg et al 2012). É de destacar que os

autores comentam que as técnicas definidas para a otimização, foram

consistentes para os dois tipos de lesões procurados na mamografia (massas e

microcalcificações), o que implica que não há nenhuma necessidade de se

estudar distintas configurações técnicas para se manter a visibilidade dos dois

tipos de estruturas. O uso da FOM tem sido útil na avaliação do controle

automático de exposição (AEC, Automatic Exposue Controle) de sistemas

10

mamográficos, já que não necessariamente os parâmetros selecionados pelo

AEC do equipamento mamográfico são os mais adequados para diferentes

espessuras e composições de mama (Borg et al 2012; Tomal et al 2015). Por

esta razão, é de importância o estudo de técnicas de otimização especializadas

para mamografia digital e estudos individualizados em cada equipamento

instalado (Furquim e Nesissiam 2011) e a FOM, é uma ferramenta útil para

comparar a relação entre qualidade da imagem e dose de radiação para

diferentes técnicas de aquisição da imagem.

1.3 Objetivos

1.3.1 Geral

Otimizar os parâmetros de aquisição da imagem no exame de mamografia

digital do equipamento Selenia da Hologic.

1.3.2 Específicos

i. Determinar uma métrica de avaliação objetiva do processo de

aquisição da imagem em mamografia digital.

ii. Obter novos parâmetros físicos para otimização do sistema de

aquisição da imagem do mamógrafo digital estudado com base na

relação qualidade da imagem versus dose.

iii. Analisar e comparar parâmetros físicos otimizados obtidos para

uma espessura de mama e os parâmetros do sistema automático

de exposição do equipamento.

11

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Características físicas do mamógrafo

No início do rastreio dos sinais de câncer de mama, era utilizado o equipamento

de radiologia convencional para obter a imagem mamográfica, mas esta não

fornecia a qualidade para o diagnóstico clínico devido às características

anatômicas e à composição da mama (Figura 2.1). Por isso, foram desenvolvidos

equipamentos específicos para a formação da imagem da mama e que permitem

flexibilidade para o posicionamento da paciente.

Figura 2.1 Exemplos de imagens mamográficas desde 1940 até 2006. Imagens desde 1940

até 1965 foram produzidas utilizando um equipamento de raios X de propósito geral. A imagem de 1973 foi realizada com o primeiro sistema tela filme dedicado à mama. Em 1976 foi

realizada usando uma unidade de xero-mamografia. A imagem de 1990 é de um mamógrafo tela filme moderno. A imagem de 2006 é de um mamógrafo digital.

Fonte: Smith et al 2007

Os componentes mais relevantes do equipamento de mamografia são

mostrados na figura 2.2. O tubo de raios X pode ser dividido em dois

componentes principais, o cátodo e o anodo. O cátodo é o eletrodo negativo, de

onde os elétrons partem por emissão termoiônica ao alvo, sendo acelerados

devido à diferença de potencial entre eles. O anodo é o eletrodo positivo que

contém o material alvo.

12

Figura 2.2 Componentes do equipamento mamográfico

Fonte: The Essential Physics of Medical Imaging, 2012

Os coeficientes de atenuação linear dos tecidos que compõem a mama e das

patologias são muito próximos, mostrando maior diferença em energias

próximas aos 20 keV, precisando de materiais alvo com espectros de raios X de

baixa energia, os quais começaram a ser utilizados quando os fabricantes

desenvolveram tubos de raios X com anodo de molibdênio (Mo) e ródio (Rh). Os

tubos com alvo de Mo tem a vantagem de produzir fótons com energias mais

baixas quanto por radiação característica (17,4 keV e 19,5 keV) quanto por

radiação de freamento (15 keV a 20 keV). O Rh tem ponto de fusão em

temperaturas mais baixas em relação ao Mo e por isso deve ser operado em

valores mais baixos de produto corrente-tempo. As energias características

produzidas pelo Rh são aproximadamente 2 keV mais altas que no Mo. Em geral,

é utilizado para mamas mais densas. Atualmente, o tungstênio (W) é utilizado

como material alvo em sistemas de mamografia digital, devido à produção de

radiação de freamento mais eficiente e reduzir a dose de radiação, mas ao

produzir fótons mais energéticos, o contraste na imagem é menor que quando

são utilizados Mo ou Rh. A utilização de filtros adequados e a capacidade de

processamento da imagem nos sistemas digitais permitem controlar o contraste

Tubo de raios X

Janela de Berilio

Filtro

Colimador

Placa

Compressora

Grade anti-

espalhamento

Detector de raios X

Sensor do AEC

13

ao usar o alvo de W. Alguns equipamentos disponibilizam mais de um material

de anodo. A seleção do anodo vai depender da espessura da mama comprimida

e seu conteúdo glandular. Esta seleção pode influenciar diretamente na

qualidade da imagem e na dose recebida pela mama. Atualmente, algumas

combinações de alvo e filtro são: Mo/Mo, Mo/Rh, Rh/Rh e W/Al. Para mamografia

convencional, a combinação Mo/Mo possui a radiação mais homogênea de

comprimentos de onda e energias discretas limitadas de forma útil (Figura 2.3)

sendo utilizada em mamas de pouca espessura. A combinação Mo/Rh é utilizada

para mamas de espessura ou densidade superior, devido a que o uso do filtro

de Rh resulta em uma fração maior de fótons nas energias mais altas em

comparação com o espectro resultante da combinação Mo/Mo (Figura 2.3).

Porém, os fótons mais energéticos tendem a diminuir o contraste devido a que

os coeficientes de atenuação linear da radiação nos diferentes tecidos da mama

são mais próximos com o aumento da energia dos fótons (Figura 1.1). no

entanto, a dose de radiação ao paciente e a carga térmica ao tubo de raios X

são ligeiramente mais baixas com a combinação Mo/Rh.

Figura 2.3 Espectros de raios X para as combinações Mo/Mo e Mo/Rh com 30 kVp.

Fonte: The Essential Physics of Medical Imaging, 2012

As combinações W/Al e W/Rh emitem radiação em uma energia maior e são

mais efetivas para obter imagens de mamas maiores, bem como no caso de

14

Rh/Rh. A principal função dos filtros é otimizar a relação entre a qualidade da

imagem e a dose em função da espessura e composição da mama. Após passar

pelo filtro, o feixe de raios X passa através do colimador para ajustar o tamanho

do campo de radiação segundo a área a irradiar.

É possível obter uma imagem da mama com qualidade adequada para o

diagnóstico quando a sua espessura é uniformizada durante o exame. Por esta

razão, no mamógrafo é acoplado um sistema de compressão. Consiste de uma

placa de acrílico que comprime a mama através de um comando mecânico

aplicando uma força previamente ajustada que pode variar de 11 a 18 kgf.

Quando a força de compressão aplicada é adequada, é possível além de

contribuir para reduzir a dose na mama, evitar a sobreposição de tecido

mamário, melhorando a visibilidade das estruturas, uniformizando o

enegrecimento e melhorando o contraste na imagem.

Outro dispositivo muito importante usado no mamógrafo é a grade anti-

espalhamento, a qual tem a finalidade de evitar que a radiação dispersa pela

mama alcance o detector da imagem, sendo posicionada entre a mama e o

detector, podendo se movimentar durante a exposição. Como tem a

característica de alta absorção de radiação, os valores de dose na mama tendem

a aumentar devido à necessidade de maior radiação chegando ao detector. Por

outro lado, o não uso da grade produz uma imagem de baixa qualidade para o

diagnóstico.

A qualidade da imagem depende da exposição apropriada chegando ao receptor

e se aplica para qualquer sistema de imagem. No caso do sistema filme/écran o

objetivo é expor o receptor a um nível que produzirá densidade ótica no filme

com o máximo de contraste. Com receptores digitais, o contraste geralmente não

depende do nível de exposição no receptor, mas é importante controlar a

exposição para diminuir o ruído na imagem e à dose de radiação na mama sob

os limites estabelecidos. Por estes motivos, os fabricantes introduziram no

mamógrafo um sistema automático que controla a exposição durante o exame.

Este sistema possui um detector de radiação, conhecido como controle

automático de exposição (AEC, Automatic Exposure Controle). Na hora do

exame ele é posicionado na região central da mama, onde normalmente

encontra-se o tecido mais denso. Como ele é ajustado para receber um

15

determinado valor de dose suficiente para formar a imagem, a exposição é

cortada automaticamente quando este valor de dose é atingido, evitando assim

a paciente ser exposta além do necessário.

A formação da imagem vai depender da radiação que atinge o detector de raios

X utilizado, podendo ser de três tipos: 1) detector convencional (sistema tela-

filme), 2) detectores de radiografia computadorizada (CR), 3) detectores de

radiografia digital (DR). A continuação se descrevem as características mais

importantes dos sistemas que utilizam detectores DR.

2.2 Características físicas dos sistemas digitais

Os sistemas de mamografia digital usam detectores DR para converter fótons de

raios X em sinais digitais para exibição em monitores de alta resolução. Nestes

sistemas os processos de aquisição da imagem, visualização e armazenamento

são individualizados permitindo assim a otimização de cada processo. A energia

que atinge o detector eletrônico, após passar pela mama, gera uma informação

que é gravada. Técnicas de processamento de imagem podem ser utilizadas no

computador, permitindo variações no brilho e contraste da imagem, sem a

necessidade de valores maiores de exposição ao paciente.

O desempenho do sistema mamográfico digital depende das características dos

detectores de raios X. O detector ideal deve ter eficiente absorção do feixe de

radiação incidente e adequada resposta linear para uma grande faixa de

radiação incidente. Nestes detectores também se espera baixo nível de ruído e

adequada resolução espacial.

Os sistemas digitais oferecem uma ampla faixa dinâmica de operação (níveis de

cinza), melhorando a visualização de todas as áreas da mama e aumentando a

latitude de exposição, devido à resposta linear do sistema. Além disso, o formato

digital permite ajuste nos tons de cinza para otimizar o contraste da imagem.

Os sistemas de mamografia digital DR podem ser divididos em duas classes pelo

tipo de conversão dos fótons de raios X em sinal elétrico: os de conversão

indireta e os de conversão direta. O sistema de conversão indireta usa um painel

plano cintilador de iodeto de césio (CsI) acoplado a uma matriz de fotodiodos de

silício amorfo (a-Si) associados com capacitores. Quando exposto, o cintilador

absorve os fótons de raios X e a luz produzida é detectada pelo conjunto de

16

fotodiodos que, por sua vez, transformam a luz em carga elétrica coletada no

capacitor.

Os sistemas de mamografia digital de conversão direta convertem os fótons de

raios X para cargas elétricas em uma única etapa, que se processa em uma

matriz de fotodiodos. Eles usam um painel plano de selênio amorfo (Se-a)

acoplado à matriz de fotodiodos associados com capacitores. Quando o painel

de Se-a é exposto ao feixe de raios X, ele produz diretamente as cargas elétricas

coletadas pelos capacitores. Após a exposição, a carga armazenada nos

capacitores é lida linha por linha e elemento por elemento para após ser

amplificada, digitalizada e armazenada para processamento e posterior

visualização. Cada elemento da matriz é responsável pela formação de um

elemento espacial da imagem (isto é, um pixel), registrado pelo dispositivo.

2.3 Qualidade da Imagem

A imagem mamográfica representa a projeção da distribuição espacial dos

tecidos que compõem a mama no campo de visão. A visualização dos detalhes

importantes requer a separação das estruturas de interesse do fundo, como

microcalcificações do tecido glandular.

A qualidade da imagem e a exposição à radiação não podem ser estudados de

forma independente. A qualidade dos componentes da cadeia da produção da

imagem (ponto focal, geometria, receptor da imagem, software de

processamento, tela de visualização) tem influência na imagem obtida. Isso deve

ser levado em consideração quando trata-se de otimizar a qualidade da imagem

e dose.

A Figura 2.4 sintetiza e propicia a visão geral dos conceitos envolvidos na

avaliação da qualidade da imagem (HASEGAWA 1991). O diagrama não sugere

uma hierarquia entre os conceitos, ele ilustra a unidade dos conceitos aplicados

à imagem médica que são elementos correlacionados e dependentes entre si.

Os três conceitos básicos utilizados para descrever a imagem, resolução

espacial, contraste e ruído, estão indicados nas caixas. Os conceitos

intermediários: o MTF, o NPS e a CNR, que integram os conceitos básicos são

indicados nas áreas entre eles, por exemplo, o CNR permite uma avaliação

17

conjunta do ruído e do contraste na imagem. E, finalmente, o Modelo de Rose,

com o conceito relacionado da curva contraste-detalhe (CD), e a análise ROC

(Receiver operating characteristic) encontram-se no centro, uma vez que

incluem elementos de todos estes conceitos se não explicitamente, pelo menos

implicitamente, permitindo uma avaliação global da qualidade da imagem.

Figura 2.4 Visão geral de avaliação da qualidade da imagem, desde os indicadores fundamentais (ruído, resolução espacial e contraste) às avaliações de conjunto (NPS, MTF e CNR) e avaliações globais (análise contraste detalhe (CD), modelo de rose e análise ROC).

Fonte: Adaptado de (HASEGAWA 1991)

2.3.1 Contraste

O contraste é gerado pelas diferenças de atenuação da radiação X pelos tecidos

irradiados. Além disso, o contraste na imagem é afetado pelo espectro de raios

X (material do alvo e a filtração da radiação X) e determinado pela tensão

aplicada. O contraste da radiação é transformado nas diferenças da densidade

ótica na mamografia tela-filme (contraste da imagem) ou em diferenças nos

valores do pixel na imagem digital. A capacidade do sistema de converter as

alterações de densidade dos tecidos do paciente em informação da imagem é

chamada resolução de contraste. Na Figura 2.5 é possível observar a definição

Ruído

Resolução

Contraste

CNR NPS

MTF

Modelo de Rose Análise CD

Análise ROC

18

do contraste na imagem radiográfica como a diferencia na exposição entre o

objeto de interesse e o fundo.

(a) (b)

Figura 2.5 Definição e cálculo do contraste na imagem (a) Imagem radiográfica de um objeto

circular atenuador. (b) Exposição Relativa em função da posição na imagem para a linha de

amostragem.

Fonte: Physics of Medical X-Ray Imaging, 2010

2.3.2 Resolução espacial

É a capacidade de um sistema de imagem para revelar a separação entre

detalhes pequenos e muito próximos, diferenciando-os claramente do fundo.

Outra definição mais quantitativa especifica a resolução espacial de um sistema

de imagem em termos de sua função propagação de ponto (PSF, point spread

function) obtida a partir da imagem de um objeto pontual ideal (Figura 2.6a). A

imagem de um objeto pontual é formada de forma difusa pelo sistema, mas pode

ser caracterizada em termos da largura a meia altura (FWHM, full width at half

maximum) como se mostra na figura 2.6b.

(a) (b)

Figura 2.6 Definição da PSF (a) Imagem radiográfica de um objeto pontual ideal. (b) PSF(x,y)

da imagem.

Fonte: Physics of Medical X-Ray Imaging, 2010

Exp

osi

ção

Rel

ativ

a

Linha de

amostragem

Contraste

Posição na imagem

19

2.3.3 Ruído

O ruído refere-se à incerteza com a qual o sinal é registrado na imagem, onde

se sobrepõe à informação (Figura 2.7). Este pode ser reconhecido em áreas

homogéneas de tecido por flutuações na densidade ótica. Uma imagem

radiológica é construída pelos fótons individuais de raios X absorvidos na área

do detector onde a contribuição de cada fóton de raios X é adicionada à imagem.

Quantos mais fótons sejam absorvidos por unidade de área, mais informação se

tem e menores são as flutuações devidas ao ruído, refletindo em um menor

desvio.

(a) (b)

Figura 2.7 Definição de ruído na imagem (a) Imagem radiográfica. (b) Exposição Relativa em

função da posição na imagem para a linha de amostragem. O desvio associado às flutuações

do sinal é o ruído na imagem.

Fonte: Physics of Medical X-Ray Imaging, 2010

2.3.3 Razão Sinal-Ruído

Cada um dos pixels na imagem digital armazena um valor, o qual representa o

seu tom de cinza devido ao nível de exposição. O valor médio do pixel (MPV,

Mean Pixel Value) é a soma de todos os valores dos pixels na região de interesse

(ROI, Region of interest) ou área selecionada, dividido entre o número total de

pixels nessa área, sendo DV o desvio da medida do MPV, relacionado com as

flutuações na exposição ou ruído na imagem. Por exemplo, na figura 2.8a

observa-se uma imagem de 12 pixels x14 pixels, onde o retângulo amarelo indica

uma ROI selecionada de 4 pixels x 5 pixels (Figura 2.8b). O MPV nessa área

será a soma dos valores dos pixels dividida entre os 20 pixels da ROI. O MPV

em uma ROI indica o sinal responsável da formação da imagem, e seu desvio é

o ruído associado nessa região, a Razão Sinal-Ruído (SNR, Signal to Noise

Posição na imagem

Exp

osi

ção

Rel

ativ

a Densidade ótica

Linha de

amostragem

σ

20

Ratio), é uma quantidade física flexível para a avaliação da qualidade da imagem

na região da imagem de maior interesse.

(a) (b)

Figura 2.8 Cálculo do MPV. a) Imagem de exemplo. b) ROI selecionada.

Fonte: Autor.

Na imagem digital, a SNR de uma ROI pode-se calcular com a equação 1.

𝑆𝑁𝑅 =𝑀𝑃𝑉

𝐷𝑉 (1)

Em mamografia digital, a qualidade da imagem pode ser descrita pela SNR

porque, quando temos a vantagem do processamento da imagem e o contraste

pode ser ajustado, a visualização de detalhes de baixo contraste só está limitada

pelo ruído.

2.3.4 Razão Contraste-Ruído

A medida da Razão Contraste-Ruído (CNR, Contrast to Noise Ratio) é o método

mais usado para avaliar o contraste em um sistema digital. Como o contraste é

variável na imagem digital, torna-se mais significativo representar a qualidade da

imagem em termos da CNR, para se considerarem as diferenças visuais na

imagem. Esta pode ser definida como mostra a equação 2.

𝐶𝑁𝑅 =𝑀𝑃𝑉𝐴−𝑀𝑃𝑉𝐵

√𝐷𝑉𝐴2−𝐷𝑉𝐵

2

2

(2)

Onde 𝑀𝑃𝑉𝐴 é o valor médio do pixel em uma região A e 𝑀𝑃𝑉𝐵 é o valor médio

do pixel em uma região B da imagem, e 𝐷𝑉𝐴 e 𝐷𝑉𝐵 são seus respectivos desvios.

21

2.3.5 Função Transferência de Modulação

Nas análises dos sistemas de imagem, o MTF é usado como uma medida da

transferência da amplitude do sinal transferido sobre um espectro de frequências

espaciais, ou seja, o MTF descreve o contraste produzido na imagem como uma

função da frequência espacial do objeto, como se observa na Figura 2.9.

(b) (c)

Figura 2.9 Definição de MTF (a) Imagem radiográfica de um objeto simulador de modulação.

(b) Exposição Relativa em função da posição na imagem na linha de amostragem para

diferentes frequências espaciais. c) Gráfico que mostra a razão entre a modulação de saída e

entrada em função da frequência espacial.

Fonte: Physics of Medical X-Ray Imaging, 2010

Para o cálculo da MTF é usado um objeto simulador de modulação, que

apresenta pares de linhas com diferentes espaçamentos, como o da figura 2.10.

Figura 2.10 Fantoma de pares de linhas para cálculo da MTF

Fonte: Smith 2003

2.3.6 Espectro de potência de ruído ou espectro de Wiener

O NPS representa o nível de ruído como uma função da sua frequência espacial.

Assim como a capacidade de um sistema de registrar o contraste na imagem

diminui com a dimensão espacial do objeto, a capacidade de um sistema para

registrar as flutuações do ruído diminui com a frequência espacial das flutuações.

Seu cálculo pode ser explicado na Figura 2.11.

Frequência espacial

MTF

22

(a) (b)

(c) (d)

Figura 2.11 Cálculo do NPS (a) Imagem radiográfica com exposição uniforme (b) Exposição

Relativa em função da posição para a linha de amostragem. c) Função de autocorrelação. d)

Espectro de Wiener ou NPS.

Fonte: Physics of Medical X-Ray Imaging, 2010

Partindo de uma imagem radiográfica uniforme (Figura 2.11a) deve-se separar

o ruído, restando da curva de exposição a média de exposição na imagem para

uma linha de amostragem (Figura 2.11b) e é calculada a função de

autocorrelação (Figura 2.11c). Finalmente, o espectro de Wiener ou NPS é a

transformada de Fourier da função de autocorrelação da imagem radiográfica de

exposição uniforme (Figura 2.11d).

2.3.7 Modelo de Rose

O modelo empírico definido por Rose indica que só é possível diferenciar na

imagem um objeto do fundo, se existe suficiente informação ou sinal, devido ao

contraste ou ao tamanho do objeto. O fato de que pequenos detalhes (como por

exemplo as microcalcificações) necessitem ter grande contraste para poderem

Posição Frequência espacial

Posição

Exp

osi

ção

Rel

ativ

a

Esp

ectr

o d

e W

ien

er

23

ser visualizados na imagem e que os detalhes de tamanho maior possam ser

visualizados com baixo contraste é expresso pela fórmula de Rose (AICHINGER

et al 2012):

𝐶 × 𝐷 = 𝑘 (3)

Nesta fórmula o produto do contraste 𝐶(unidade de comprimento) vezes o

tamanho do detalhe 𝐷(unidade de comprimento) no limiar de visibilidade é uma

constante. O parâmetro 𝑘 é importante na quantificação da qualidade da

imagem. Quando a qualidade da imagem é melhor, pequenos detalhes são

visualizados em menor contraste. Logo, quanto menor for o valor de 𝑘, melhor é

o sistema de imagem. Limites para o valor de 𝑘 ocorrem por causa das

propriedades dos sistemas e pelas restrições de doses.

2.3.8 Análise contraste-detalhe

A análise contraste-detalhe é uma técnica experimental baseada no modelo de

Rose para avaliar a capacidade de detecção de um objeto na imagem médica

no limiar de visibilidade humana. O método realiza uma curva de contraste-

detalhe (curva CD) que relaciona o limite de contraste necessário para detectar

um objeto na imagem, em função do seu diâmetro. Para construir a curva foram

desenvolvidos diversos objetos de teste, um exemplo é apresentado na Figura

2.12a. Este é uma placa que contém no seu interior discos de um material

atenuador de diâmetros em ordem ascendente no eixo x e espessuras

crescentes no eixo y. O aumento da espessura do disco implica o aumento do

contraste entre ele e o fundo na imagem. A curva CD é construída no limiar de

visibilidade, ou seja, no limite entre a região onde são visualizados os discos e a

região onde não. Os objetos de menor tamanho devem ter um maior contraste

para serem visualizados na imagem.

24

(a) (b)

Figura 2.12 Análise Contraste-Detalhe (a) Objeto simulador CD (b) Curvas CD a diferentes

níveis de dose.

Fonte: Pogue et al 2006

As curvas CD são representações gráficas do modelo de Rose. Um conjunto de

curvas a diferentes níveis de ruído (Figura 2.12b) permitem descrever o contraste

que deve apresentar um objeto de um diâmetro determinado para poder ser

visualizado na imagem.

2.3.9 Análise ROC

A análise ROC é usada geralmente para comparar uma técnica de aquisição de

imagem de outra usando a curva ROC. Nesta análise, a fração de verdadeiros

positivos de um conjunto de diagnósticos é plotada contra a fração de falsos

positivos. A fração de verdadeiros positivos é também chamada de sensibilidade

do teste, e indica se a prática tem sucesso na detecção de uma doença. Por

exemplo, se um médico está tentando diagnosticar a existência de um tumor em

um conjunto de imagens mamográficas, a fração de verdadeiros positivos é a

relação entre o número de vezes que o médico diz ter encontrado um tumor e o

número de vezes em que realmente existe um tumor. Similarmente, a fração de

falsos positivos é a relação entre o número de vezes que o médico diz ter

encontrado um tumor quando não há tumor presente e o número de casos em

que não existe tumor.

25

3. METODOLOGIA

Neste capítulo se descrevem os procedimentos metodológicos necessários para

conseguir os objetivos do trabalho. Na figura 3.1 é apresentado o marco

metodológico do trabalho, o qual está agrupado em três etapas, de acordo com

os objetivos específicos planejados.

Figura 3.1 Marco metodológico do trabalho

Fonte: Autor

A primeira etapa do trabalho está dividida em três fases. Na primeira fase se

realizou a caracterização do mamógrafo estudado para conhecer seu

TERCEIRA ETAPA: COMPARAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS OTIMIZADOS COM

OS PARÂMETROS FÍSICOS AUTOMÁTICOS

SEGUNDA ETAPA: OBTENÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS ÓTIMIZADOS PARA A

AQUISIÇÃO DA IMAGEM.

PRIMEIRA ETAPA: DETERMINAÇÃO DE UMA MÉTRICA DE AVALIAÇÃO OBJETIVA DO

PROCESSO DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM MAMOGRAFIA DIGITAL

26

funcionamento e faz-se os testes de aceitação no momento da instalação e

periodicamente os testes de controle de qualidade necessários. A seguir na

segunda fase foi definida a Figura de Mérito (FOM) com a qual se quer realizar

a otimização dos parâmetros físicos de aquisição, os quais são a combinação

A/F, da qual depende o espectro de energia dos raios X, a diferença de potencial

aplicada à ampola, mais conhecida como kVp (kilovoltagem pico) por ser o

indicativo do máximo valor de energia que podem alcançar os fótons do feixe de

raios X, e o produto corrente-tempo ou mAs, o qual fornece a carga aplicada,

sendo sua importância devido à relação de proporcionalidade com a quantidade

de fótons de raios X que são desprendidos do anodo. Esses três parâmetros de

exposição são responsáveis da obtenção da imagem e sua qualidade, por isso

a importância de sua otimização. As métricas selecionadas para compor a FOM

são um parâmetro de qualidade da imagem e uma grandeza relacionada com o

possível risco radio-induzido no paciente devido ao exame de mamografia, nesta

fase também são explicados os procedimentos utilizados para a determinação

das grandezas utilizadas no cálculo da FOM. Na terceira fase se descrevem os

procedimentos para encontrar os parâmetros físicos selecionados pelo

equipamento mamográfico no modo automático de exposição para uma

espessura de mama definida, os quais são chamados de parâmetros AEC, onde

A/F, kVp e mAs são os parâmetros físicos automáticos de aquisição da imagem.

Na segunda etapa do trabalho foi realizada a aplicação da nova metodologia de

otimização dos parâmetros de aquisição da imagem no mamógrafo Selenia da

Hologic, para a espessura de mama de 4,5 cm, com o objetivo de descobrir os

parâmetros de aquisição que vão fornecer a melhor relação entre qualidade da

imagem e DGM para uma determinada espessura de mama. A otimização foi

realizada em duas fases como é apresentado na figura 3.1. Na primeira fase, o

objetivo foi encontrar a combinação A/F e o kVp otimizados. Com essa intenção

foi calculado o valor da FOM para cada kVp na faixa disponível no mamógrafo

testado e assim construir o gráfico FOM vs. kVp para cada filtro utilizado. Foi

encontrada a curva de melhor ajuste para cada filtro, sendo o filtro ótimo o qual

apresentou maiores valores de FOM. O kVp otimizado foi selecionado da curva

do filtro ótimo, sendo o kVp que apresentou o máximo valor de FOM na curva de

ajuste. Com os resultados da combinação A/F e kVp otimizados, é possível

27

começar a segunda fase desta etapa, a qual tem como objetivo encontrar o valor

do mAs otimizado. Para esta finalidade, foi calculado o valor da FOM para

diferentes mAs na faixa que mantivera o nível de sinal apropriado na imagem,

em combinação com o A/F e kVp otimizados, e foi construído o gráfico

FOM vs. mAs. O mAs otimizado foi o que apresentou o máximo valor de FOM

na curva de ajuste. Ao final desta etapa devem-se obter os parâmetros físicos

de aquisição otimizados, combinação A/F*, kVp* e mAs*.

A terceira etapa do trabalho tem o objetivo de validar os resultados da

otimização, avaliando os parâmetros SNR e CNR na imagem do fantoma ACR

adquirida com os parâmetros físicos otimizados e fazendo uma comparação das

imagens adquiridas com os parâmetros otimizados e com os parâmetros

automáticos de exposição, e assim verificar que as imagens cumprem com os

padrões de qualidade da imagem requeridos.

3.1 DETERMINAÇÃO DE UMA MÉTRICA DE AVALIAÇÃO OBJETIVA DO

PROCESSO DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM MAMOGRAFIA DIGITAL

3.1.1 Caracterização do equipamento

Para este trabalho foi utilizado o mamógrafo digital direto do fabricante Hologic,

modelo Selenia, instalado no Centro de pesquisas de Ciências e Tecnologias

das Radiações (CPqCTR). Foram realizados tanto os testes de aceitação como,

periodicamente, os testes de controle de qualidade indicados pelo fabricante

para garantir o bom desempenho do equipamento. O mamógrafo Selenia,

mostrado na Figura 3.2, tem um tubo de raios X de Molibdénio (Mo) com filtros

de Mo e Ródio (Rh). A gama de tensões do gerador disponível é de 20 a 35 kVp

(quilovoltagem pico) e a do produto corrente-tempo é de 4 a 320 mAs. Pode-se

ampliar a gama de tensões com o filtro de Rh até 39 kVp, onde o valor máximo

do intervalo do produto corrente-tempo chega até 250 mAs.

O Selenia usa um sistema de aquisição da imagem que inclui um receptor digital.

Este receptor tem uma área de 24 cm x 29 cm e é um detector do tipo campo

plano e de captura direta, com um fotocondutor de selênio amorfo. O tamanho

do pixel é de 70 μm e da imagem é de 2560 x 3328 pixels.

28

Figura 3.2 Mamógrafo modelo Selenia da Hologic

Fonte: Autor

Para iniciar a aquisição da imagem, o operador deve criar um perfil para o

paciente, introduzir seus dados e selecionar um tipo de procedimento, o mais

comum é o bilateral, o qual ativa os espaços para as quatro incidências: Crânio

Caudal para mama direita, CC R (Right), Crânio Caudal para mama esquerda,

CC L (Left), Médio Lateral Obliqua para mama direita, MLO R e Médio Lateral

Oblíqua para mama esquerda, MLO L. Para cada incidência, deve-se escolher o

modo de exposição que vai ser utilizado, com o qual são selecionados os

parâmetros de exposição (kVp, mAs e Filtro). O Selenia possui 5 modos para

exposição apresentados na Tabela 3.1.

Cada modo possibilita a opção de escolher quais parâmetros serão automáticos

ou manuais. Nos três primeiros modos, vemos o uso do Controle Automático de

Exposição, AEC. O modo AEC faz uma pré-exposição na mama com um pulso

de reconhecimento de baixo mAs, e usando a espessura de compressão, calcula

o mAs que mantêm um sinal uniforme na posição do sensor do AEC selecionada.

Usando também a espessura da mama comprimida, o AEC seleciona o kVp e o

filtro, sendo de Mo para espessuras menores a 65 mm, e de Rh para espessuras

iguais ou superiores a 65 mm.

29

Tabela 3.1. Modos para exposição no Selenia

Fonte: Autor

Após se fixar os parâmetros, é realizada a exposição e são obtidas duas

imagens, uma imagem inicial sem processamento, chamada de imagem Raw, e

a imagem processada, a qual vai ser usada na avaliação médica. As imagens

obtidas são enviadas à estação de trabalho, onde a imagem processada pode

ser visualizada na tela e ambas as imagens são arquivadas no sistema. As

imagens que produz o Selenia estão no padrão DICOM (Digital Imaging and

Communications in Medicine), podendo armazenar informações importantes da

aquisição como os dados do paciente, os parâmetros físicos de exposição, a

espessura da mama, a força de compressão, a dose e muitas mais, que podem

ser visualizadas usando um software adequado.

3.1.2 Monitoração da unidade mamográfica

Para garantir o bom funcionamento do mamógrafo desde sua instalação, a

constância de seu desempenho no tempo e verificar se houveram modificações

depois de troca de peças, é necessário realizar uma série de procedimentos

chamados testes de controle de qualidade (Tabela 3.2). Na instalação do

mamógrafo Selenia, foram realizados os testes de aceitação, que são ensaios

realizados após a instalação de um novo equipamento, ou modificações maiores

no equipamento existente, a fim de verificar a concordância com as

MODO DE EXPOSIÇÃO

PARÁMETROS AUTOMÁTICOS

AJUSTES DO OPERADOR

AUTO-FILTER Filtro kVp

mAs

Seleciona a posição do sensor do AEC

AUTO-kV kVp

mAs

Seleciona o Filtro e a posição do sensor do AEC

AUTO-TIME mAs Seleciona o Filtro, kVp e a posição do sensor

do AEC

TEC Filtro kVp

mAs

Seleciona a Densidade da Mama e pode ajustar os parâmetros automáticos

MANUAL Não Aplica Seleciona todos os parâmetros de exposição ( kVp , mAs e Filtro)

30

especificações contratuais da compra. Esses testes coincidem com os

mostrados na Tabela 3.2. Foram realizados os respectivos analises, para

determinar se os resultados atingem o limite ou nível de referência. Além disso,

foram realizados os testes de constância com a periodicidade indicada, para

assegurar que o desempenho funcional do equipamento atenda aos critérios

estabelecidos. Tem sido efetuado o teste de controle de qualidade com o

fantoma ACR, em média, quatro vezes por semana fazendo um seguimento da

CNR e da SNR das imagens adquiridas

Tabela 3.2. Testes de controle de qualidade em equipamentos mamográficos convencionais com

as respectivas periodicidades mínimas e limites ou referências, de acordo com a Portaria 453/98

ou ACR/99

Fonte:Furquim 2012

31

A realização destes testes é parte importante do processo de otimização, para

garantir as características do bom funcionamento do mamógrafo, ter confiança

nos dados fornecidos por ele, sabendo que são reprodutíveis e estão dentro dos

limites de referência em conformidade com a

Portaria MS 453/98.

3.1.3 Figura de mérito (FOM) usada para o estudo de otimização

A FOM usada neste trabalho é calculada a partir do 𝐼𝑄𝐹inv elevado ao quadrado

e dividido pela dose glandular média, de acordo com a seguinte equação:

𝐹𝑂𝑀 =(𝐼𝑄𝐹inv )

2

𝐷𝐺𝑀 (4)

Esta FOM apresentada na equação (4) foi a usada por Fausto (2013) na

otimização do AEC do mamógrafo modelo Senographe do fabricante GE, é foi

escolhida no presente trabalho devido a que o numerador (𝐼𝑄𝐹inv )2 corresponde

a um fator de qualidade da imagem objetivo, que está ligado aos diversos

parâmetros técnicos de aquisição da imagem e que pode ser associado a maior

capacidade de detecção das microcalcificações. A grandeza DGM está

relacionada com o risco rádio-induzido na mama devido ao exame de

mamografia, já que o tecido mais radio-sensível na mama é o tecido glandular.

Assim é obtido um único valor para avaliar a qualidade da imagem produzida

para cada combinação de parâmetros, lembrando que um maior valor da FOM

indica uma melhor técnica de aquisição da imagem mamográfica.

3.1.4 Escolha da métrica usada para avaliar a qualidade da imagem

Na imagem de mamografia observa-se o tecido glandular e o tecido adiposo.

Detalhes de baixo contraste tipo massas, necessitam apresentar um mínimo de

contraste com o tecido circundante para poder ser visualizado. Esse limite de

contraste é dependente do tamanho da lesão, do contraste objeto (contraste

entre a lesão e o tecido circundante) e o ruído no sistema de imagem. Ou seja,

o sistema deve ter uma boa capacidade de transferência do contraste do objeto

para o contraste da imagem. A IAEA (2011) preconiza que para se detectar com

precisão as alterações mamográficas precocemente, a imagem digital precisa

ter excelente contraste para distinguir massas semelhantes à densidade

32

mamária, resolução espacial suficiente para revelar microcalcificações e nível de

ruído baixo. Por este motivo, para avaliar a qualidade da imagem será realizada

a análise contraste-detalhe, que envolve essas três importantes características

da imagem.

3.1.4.1 Objeto de teste CDMAM

Para avaliar a qualidade da imagem dos sistemas mamográficos, o objeto de

teste de contraste-detalhe, CDMAM (Contrast-Detail Mammography) foi

desenvolvido (Bijerk, Lindeijer e Thijssen, 1995). Com este instrumento pode ser

determinado o limite de contraste do sistema de aquisição da imagem como uma

função do diâmetro do objeto, pela detecção de pares de objetos de pequena

espessura.

O CDMAM é constituído por uma base de alumínio Al 1050 (99,5% de alumínio

puro) com 0,5 mm de espessura contendo discos (99,9999% de ouro puro) de

diferentes espessuras e diâmetros, totalmente protegida por uma cobertura de

polimetil-metacrilato (PMMA). Os discos de ouro foram depositados sobre a base

por meio de vaporização, sendo colocados dois discos em cada célula, um no

centro e outro das mesmas dimensões em uma das esquinas. As medidas

precisas dos discos cobrem um intervalo de espessura de 0,03 μm até 2,0 μm e

diâmetros que vão de 0,06 mm até 2,0 mm. Na placa de PMMA há uma cavidade

de 2 mm de profundidade, que acomoda a base de alumínio com os discos de

ouro, o conjunto (PMMA + alumínio) tem uma espessura total de 5 mm (Burght;

Thijssen; Bijkerk, 2009). O objeto de teste pode ser visto na Figura 3.3. No

CDMAM foram selecionados os tamanhos dos detalhes (diâmetros dos discos)

especialmente para simular os objetos mais difíceis de serem detectados na

mamografia que são as microcalcificações (Karssemeijer e Thijssen, 1996). Este

objeto de teste mamográfico foi construído especificamente para poder avaliar

dois importantes parâmetros de qualidade de imagem: o contraste e a resolução

espacial. A medida desta última com padrões de linhas não é apropriado, já que

as microcalcificações são melhor representadas por padrões de pontos. O

CDMAM apresenta detalhes de diferentes tamanhos (diâmetros dos discos) e

contrastes (espessuras dos discos) decrescentes que permitem efetuar uma

análise contraste detalhe, isto é, avaliar a resolução de contraste em função do

tamanho do detalhe.

33

Figura 3.3. Objeto de teste CDMAM 3.4

Fonte: Manual CDMAM 3.4

A partir da imagem do CDMAM pode-se obter a curva de contraste versus

detalhe que permite avaliar o limiar de visibilidade do sistema em função dos

parâmetros técnicos selecionados. Ele é um objeto de teste mamográfico que

está recomendado na publicação European guidelines for quality assurance in

breast cancer screening and diagnosis –Fourth Edition (2006) para ser utilizado

na avaliação da qualidade da imagem de um receptor de imagem digital.

A curva de contraste-detalhe pode ser determinada utilizando-se o CDMAM,

sendo usada para comparar a qualidade da imagem obtida com vários

equipamentos ou com várias técnicas de exposição, onde a detecção dos

detalhes depende do tamanho e do contraste no nível de limiar de visibilidade.

As imagens radiográficas obtidas com o CDMAM podem ser examinadas e

avaliadas por vários observadores, mas é um trabalho que precisa de muito

tempo e podem existir diferenças segundo o observador. É mais rápido e

eficiente o uso de um software especializado para encontrar o limite de

visibilidade, e assim construir a curva que vai delimitar o mínimo contraste e o

mínimo detalhe que se consegue distinguir na imagem. Karssemeijer e Thijssen

(1996) desenvolveram o software CDCOM que consegue a leitura das imagens

digitais do CDMAM no padrão DICOM e a identificação automática dos discos

em três passos: 1) determinação da posição, orientação e escala do CDMAM na

34

imagem, 2) construção do padrão de discos em cada esquina de cada célula, e

3) seleção das esquinas das células nas quais os discos são mais prováveis de

serem encontrados. No primeiro passo assume-se que o ângulo entre as linhas

que formam as grades do CDMAM e a direção na qual o contraste aumenta,

formam um ângulo no intervalo [0,90). Para determinar a posição, orientação e

escala do CDMAM, é aplicada na imagem a transformada de Hough, a qual é

uma ferramenta de segmentação que serve para detectar as retas que formam

a grade do CDMAM. O objetivo da transformada de Hough é encontrar pontos

alinhados que existam na imagem, ou seja, pontos que satisfaçam a equação da

reta em forma polar, além disso, a orientação das retas encontradas, a distância

entre elas, a posição e tamanho das células que formam ao cruzar-se e, por

tanto, seu centro. Com esta informação é identificada a posição da grade na

imagem do CDMAM. O CDCOM leva em consideração os desvios devido à

distorção geométrica na imagem e devido à pequena resolução no espaço de

Hough. Conhecer as coordenadas da célula permite a construção do padrão de

discos na esquina de cada célula, que é o segundo passo no processo de

identificação dos discos, usando o modelo do observador ideal. Em todas as

posições do padrão de discos é calculado o MPV o qual deve coincidir com o

valor do MPV na posição do disco central, e a esquina com o maior valor de MPV

será a de maior probabilidade de ter um disco nela, completando o terceiro passo

do processo.

Havendo localizado os discos na imagem, se realiza a avaliação marcando cada

célula da divisão realizada com um número que indica se o disco foi detectado

(1), se o disco não foi detectado (2) ou se a célula não existe (-1) como pode-se

observar na Figura 3.4. O CDCOM é um software livre que pode ser encontrado

no website da EUREF (European Reference Organisation for Quality Assured

Breast Screening and Diagnostic Services).

35

Figura 3.4 Avaliação das imagens do CDMAM com o software CDCOM

Fonte: Karssemeijer 2004

O Artinis, fabricante do CDMAM 3.4, realizou um software comercial baseado no

CDCOM que requer 8 imagens do CDMAM para combinar os resultados da

análise realizado pelo CDCOM, e tem uma taxa de detecção que pode ser

aumentada desde 50% até 75%. O software da Artinis complementa o resultado

obtido com o CDCOM, mostrando quais discos tem maior probabilidade de terem

sido encontrados. Com este software também é possível construir a curva de

contraste-detalhe apresentada na Figura 3.5, onde o usuário escolhe a taxa de

detecção.

Figura 3.5 Exemplo da curva Contraste-Detalhe para o objeto de teste CDMAM construída com o software da Artinis com taxa de detecção de 75%.

Fonte: Artinis

36

Assim, é possível conhecer o valor mínimo da espessura do disco que se pode

visualizar para cada diâmetro (Figura 3.5). A curva apresentada na figura 3.6 foi

construída a partir dos resultados do exemplo anterior, sendo coerente com a

curva que se espera na fórmula de Rose (equação 3).

Figura 3.6 Curva Contraste-Detalhe para o objeto de teste CDMAM

Fonte: Autor

Utilizando-se o software também se pode obter o valor da figura de qualidade da

imagem (IQF, Image Quality Figure), adicionando-se todos os produtos da

espessura (𝐶𝑖) pelo diâmetro do disco de ouro visível (𝐷𝑖) no limiar de visibilidade

indicado pela curva de contraste-detalhe,

𝐼𝑄𝐹 = ∑ (𝐶𝑖 . 𝐷𝑖) 𝑛𝑖=1 (5)

Quanto menor for o valor de IQF, melhor será a qualidade da imagem. O inverso

desta definição é intuitivamente uma definição mais adequada, ou seja, quanto

melhor for a qualidade da imagem maior será o valor do inverso da figura de

qualidade da imagem (IQFinv, Image Quality Figure Inverted). Assim, o IQFinv é

utilizado e definido como:

𝐼𝑄𝐹inv =1

𝐼𝑄𝐹 (6)

37

Optou-se por avaliar a qualidade da imagem, utilizando-se o IQFinv pois ele

expressa o limite de detecção do detalhe do objeto em função do seu contraste

para diferentes diâmetros (curva contraste-detalhe). Utilizando-se o software do

fabricante, foi calculado o IQFinv. Assim, se obteve resultados de uma forma

objetiva e independente para cada técnica de aquisição testada.

3.1.5 Dose Glandular Média

O tecido glandular é a região mais radio-sensível da mama e é de suma

importância estimar a dose que recebe no exame mamográfico. A dose glandular

média (DGM) é a grandeza mamográfica mais apropriada para esse fim, sendo

definida como a energia média absorvida por unidade de massa glandular. Não

é possível medir diretamente a DGM à qual a paciente está exposta durante um

exame de mamografia. Porém, foram desenvolvidas algumas metodologias para

seu cálculo. O método desenvolvido por Dance (1990, 2000) é o método adotado

no Protocolo Europeu (EC, 2006) e pela IAEA (HHS17, 2011), por isso foi o

método utilizado no presente trabalho.

3.1.5.1 Método de Dance

O estudo inicial para estimativa da DGM foi realizado por Dance (1990). Por meio

do método Monte Carlo, foram determinados fatores de conversão que

aproximassem o kerma (kinetic energy released in matter) no ar incidente

medido à DGM, como expressa-se na equação 7.

𝐷𝐺𝑀 = 𝐾𝑎,𝐼 . 𝑔 (7)

Onde,

𝐾𝑎,𝐼 Kerma no ar incidente

𝑔 Fator de conversão do 𝐾 em DGM para mama com 50% de

glandularidade.

O kerma está definido como a energia cinética transferida às partículas

carregadas de um meio por uma radiação indiretamente ionizante por unidade

de massa. O 𝐾𝑎,𝐼 é a grandeza que serve como indicador da energia que está

chegando à entrada da mama, onde o meio é o ar. Mas é preciso conhecer a

energia que está sendo absorvida pelo tecido glandular da mama. Por essa

38

razão, Dance calcula o valor da DGM em termos do 𝐾𝑎,𝐼 vezes um fator de ajuste

que depende das características da mama (tamanho e composição) e do feixe

de radiação. Assim surge o fator 𝑔. Este fator foi calculado da simulação por

método Monte Carlo, onde foi simulada a geometria de um exame mamográfico

(Figura 3.7a) e as características da mama padrão adotada pelo Instituto de

Ciências Físicas em Medicina (IPSM, Institute of Physical Sciences in Medicine

1989) e mostrada na Figura 3.7b.

(a) (b)

Figura 3.7 Simulação de Dance (a) Geometria usada na simulação. (b) Características da

mama padrão.

Fonte: Dance 1990

No programa usado na simulação, são usadas as seções transversais das

interações por efeito fotoelétrico, espalhamento coerente e incoerente

calculadas com o software XCOM: Photon Cross Sections on a Personal

Computer. Cada fóton simulado pelo programa sai do foco do tubo de raios X,

percorre todo o caminho e é seguido até saber se toda sua energia foi absorvida

ou se deixo o sistema. As energias que ficaram em cada região do sistema foram

registradas. Nesta simulação também foram levadas em consideração as

interações dos fótons com a placa compressora, a grade antiespalhamento e o

cassete.

O fator 𝑔 foi calculado por Dance usando os resultados da simulação por meio

da equação 8.

𝑔 =𝐸𝑎𝑏𝑠 𝑔𝑙𝑎𝑛

𝐾𝑎𝑟×𝑚𝑔𝑙𝑎𝑛 (8)

Onde,

16 cm

0,5 cm

4,5 cm

Tecido Adiposo

50:50

Tecido Adiposo

Tecido

Glandular Mama

60 cm

Foco

Placa compressora

Detector

39

𝐸𝑎𝑏𝑠 𝑔𝑙𝑎𝑛 Energia absorvida pelo tecido glandular na região central da mama.

𝑚𝑔𝑙𝑎𝑛 Masa do tecido glandular na região central da mama.

Na Tabela 3.3, mostram-se os valores do fator 𝑔 que depende da espessura da

mama, da energia e da qualidade do feixe de raios X, expressos no valor da

camada semiredutora (CSR).

Tabela 3.3 Fatores 𝑔(mGy/mGy) para espesuras de mama de 2-10 cm e CSR entre 0.30-0.60 mmAl. Os Fatores 𝑔 para espessuras de mama de 2-10 cm

Fonte: Dance 2000

Os fatores g da tabela são para a composição da mama padrão, 50% de

glandularidade, mostrando que para uma mesma espessura, o aumento do valor

da CSR faz aumentar o valor do fator g, é consequentemente, o aumento da

energia faz com que o valor da DGM aumente. Mas quanto maior seja a

espessura, a redistribuição do tecido glandular no volume da mama, implica a

diminuição da DGM.

Levando em consideração as diferentes composições das mamas das mulheres

em comparação à composição da mama padrão, e considerando a necessidade

de modificar os fatores de conversão ao uso de novas tecnologias, no ano 2000,

Dance e colaboradores ajustaram a equação da DGM a uma nova equação (9)

onde são incluídos os novos fatores.

𝐷𝐺𝑀 = 𝐾𝑎,𝐼 𝑔𝑡𝑐𝑡𝑠 (9)

Na equação 9:

40

𝐾𝑎,𝐼 kerma no ar à entrada da superfície sem retroespalhamento;

𝑔𝑡 fator que converte o 𝐾𝑎,𝐼 em DGM para uma mama com 50% de tecido

glandular

𝑐𝑡 fator de conversão para uma glandularidade de mama (Tabela 3.5)

𝑠 fator de correção que depende da combinação de alvo-filtro (Tabela 3.6)

Para determinar o fator 𝑐 para ser utilizado na equação 9, é necessário conhecer

a porcentagem de glandularidade da mama que vai se estudar. A dependência

entre a glandularidade da mama e a espessura foi estimada em dois estudos:

Guildford (Young et al 1998) e Northern Region (Beckett e Kotre 2000), os quais

compararam os fatores selecionados pelo AEC e a espessura que cada mama

foi comprimida, com os valores obtidos para fantomas de igual espessura e

diversas porcentagens de glandularidade. O valor do mAs selecionado pelo AEC

para uma mama comprimida a uma determinada espessura, foi comparado com

o valor obtido com fantomas de igual espessura, e a porcentagem de

glandularidade do fantoma que coincidia com um tipo de mama, foi a

glandularidade indicada a esse tipo de mama. A média da composição da mama

foi estabelecida para cada faixa etária pelo uso do método dos mínimos

quadrados, obtendo-se a equação 10.

𝐺𝑙𝑎𝑛𝑑𝑢𝑙𝑎𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒(%) = 𝑎𝑡3 + 𝑏𝑡2 + 𝑐𝑡 + 𝑑 (10)

Os valores dos coeficientes 𝑎, 𝑏, 𝑐 e 𝑑 estão na Tabela 3.4.

Tabela 3.4 Coeficientes para o ajuste polinomial da glandularidade como uma função da espessura da mama (equação 4). Os dados são fornecidos para mulheres com idades entre

40-49 anos e 50-64 anos.

Fonte: Dance 2000

41

Havendo calculado a porcentagem de glandularidade, e conhecendo o valor da

CSR, é possível obter o fator c da tabela 3.5. Nela se pode observar a diminuição

do fator 𝑐 com o aumento da porcentagem de glandularidade para uma mesma

espessura e CSR. Ou seja, para uma mesma energia e igual espessura, a DGM

é menor ao aumentar o conteúdo de tecido glandular, devido a que este

apresenta maior coeficiente de atenuação linear que o tecido adiposo, e o feixe

de radiação reduz sua intensidade mais rapidamente no tecido glandular que no

adiposo, sem conseguir atingir as camadas internas da mama. Também pode-

se observar na Tabela 3.5 que para mamas com glandularidade menor ao 50%,

o aumento da espessura resulta no aumento da DGM. Caso contrário, quando a

porcentagem de glandularidade é maior ao 50%, a DGM diminui com o aumento

da espessura. Nos dois casos, o aumento da espessura implica o aumento do

tecido glandular, mas no primeiro caso, o aumento da dose absorvida pelo tecido

é devido à pouca atenuação no tecido adiposo, deixando que maior quantidade

de fótons chegue ao tecido glandular. No segundo caso, o aumento da

porcentagem de glandularidade, implica uma redistribuição da energia em maior

quantidade de massa de tecido glandular, diminuindo assim a DGM na mama.

Tabela 3.5 Fatores 𝑐 para CSR de 0.30 mmAl em função da espessura e glandularidade da

mama.

Fonte: Dance 2000

Na Tabela 3.6 é possível observar que o uso da combinação Mo/Mo e Mo/Rh

implicam menor valor de DGM, devido ao espectro de energias mais definido e

42

homogéneo que apresentam, em comparação com os espectros das outras

combinações A/F utilizadas em mamografia.

Tabela 3.6 Fatores 𝑠 para espectros usados na prática clínica e o máximo erro envolvido na sua utilização.

Fonte: Dance 2000

3.1.6 Determinação da DGM

A grandeza DGM não pode ser medida diretamente. Ela é calculada a partir da

medida do kerma no ar incidente 𝐾𝑎,𝐼 , sem retroespalhamento. A medida de 𝐾𝑎,𝐼

foi realizada conforme a metodologia proposta no Protocolo Europeu de

Dosimetria em Mamografia (EC,1996). O cálculo de DGM foi realizado,

utilizando-se a fórmula proposta no Protocolo Europeu (EC, 2006) e pela Agência

Internacional de Energia Atômica (IAEA HHS17, 2011) como mostrava a

equação 8.

Os valores aplicados a 𝑔𝑡 , 𝑐𝑡 , 𝑒 𝑠 foram obtidos a partir das tabelas 3.2, 3.4 e

3.5 respectivamente.

A medida do 𝐾𝑎,𝐼 foi realizada utilizando-se o conjunto dosimétrico composto

pelo eletrômetro modelo 9015 da Radcal acoplado à câmara de ionização (CI)

dedicada à mamografia modelo 10x5-6M e multiplicando-se pelo fator de

calibração estabelecido no certificado de calibração nº 065RX/1014 emitido pelo

Laboratório de Metrologia das Radiações Ionizantes da Universidad Federal de

Pernambuco (LMRI-DEN UFPE) . A câmara de ionização possui um volume ativo

de 6 cm3 e opera na faixa de energia de 10 a 40 keV (RADCAL, 2005). O

conjunto pode ser visto na Figura 3.8.

43

(a) (b)

Figura 3.8. Arranjo para medir o 𝐾𝑎,𝐼 (a) Posicionamento da câmara a 4 cm da parede torácica

e 4,5 cm do detector. (b) Conjunto dosimétrico da RADCAL modelo 9015 com câmara de ionização 10x9-6M

Fonte: Autor

Para a obtenção do fator 𝑔𝑡 foi necessário o cálculo da CSR usando a equação

11, como é sugerido no Protocolo ANVISA, para cada kVp na faixa escolhida (25

kVp até 35 kVp) e para cada combinação A/F utilizado (Mo/Mo e Mo/Rh).

𝐶𝑆𝑅 =𝑥𝑏𝑙𝑛(2

𝐿𝑎𝐿0

⁄ )−𝑥𝑎𝑙𝑛(2𝐿𝑏

𝐿0⁄ )

𝑙𝑛(𝐿𝑎

𝐿𝑏⁄ )

(11)

𝐿𝑎 Leitura de exposição imediatamente superior a 𝐿0 2⁄

𝐿𝑏 Leitura de exposição imediatamente inferior a 𝐿0 2⁄

𝑥𝑎 Espessura de Al correspondente à leitura 𝐿𝑎

𝑥𝑏 Espessura de Al correspondente à leitura 𝐿𝑏

Para a medida de 𝐿𝑎 e 𝐿𝑏 usando o arranjo mostrado na Figura 3.9. Foram

utilizadas placas de Al de 99% de pureza, suas espessuras foram medidas sendo

de 0,11 ± 0,05 mm para cada placa.

44

Figura 3.9. Arranjo para obter as medidas para cálculo da CSR. A CI é posicionada a 4 cm da parede torácica e 4,5 cm do detector. As placas de Al sobre o compressor a 20 cm do detector.

Fonte: Autor

3.1.7 Determinação dos parâmetros automáticos de aquisição da imagem

Os parâmetros automáticos de aquisição da imagem são aqueles selecionados

pelo AEC do mamógrafo quando o equipamento se encontra no modo

automático. No caso do mamógrafo Selenia, foi utilizado o modo Auto-Filtro,

porque é o mais utilizado na prática clínica, já que vai selecionar todos os

parâmetros de aquisição já mencionados: kVp, mAs e combinação A/F para cada

espessura de mama comprimida. Como neste trabalho se propôs estudar uma

nova otimização dos parâmetros de exposição, utilizou-se o a mama padrão

estabelecida pelo IPSM. Para determinar os parâmetros selecionados pelo

equipamento para este tipo de mama, é necessário usar um fantoma que simule

a espessura e composição que se quer testar. Para isso o fantoma ACR que

possui 4,5 cm de espessura e simula uma mama de 50% de glandularidade e

50% de adiposidade foi posicionado como se mostra na Figura 3.10a. Ao realizar

à exposição e adquirir a imagem com o modo auto-filtro, o mamógrafo seleciona

a combinação A/F e o kVp de acordo com a espessura de mama. Para selecionar

o mAs, utiliza o sensor do AEC posicionado embaixo do receptor da imagem, o

qual detém o disparo quando o sensor recebe a radiação suficiente para obter a

imagem com o nível de exposição desejado. Assim foram obtidos os três

parâmetros de aquisição automáticos: combinação A/F°, kVp° e mAs°.

45

(a) (b)

Figura 3.10. Fantoma ACR. a)Posicionamento do fantoma ACR para determinar os parâmetros automáticos de aquisição. b) Estruturas no interior do fantoma.

Fonte: Autor.

3.2 OBTENÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS ÓTIMOS PARA A

AQUISIÇÃO DA IMAGEM.

A otimização do kVp foi realizada usando a FOM mencionada na secção 3.1.3.

Para cada combinação A/F fornecida pelo mamógrafo, foi construída a curva

FOM vs. kVp na faixa de 25 até 35 kVp. O valor do mAs correspondente a cada

kVp foi selecionado de acordo com o critério utilizado por Ranger, Lo e Samei

(2010) que consiste em se utilizar os produtos corrente-tempo para os quais se

obtenha na imagem um MPV em torno de um determinado valor ou faixa pré-

estabelecida. E, conforme o apresentado na publicação do National Health

Service Breast Screening Programme – NHSBSP (2009) o fabricante recomenda

um MPV na faixa entre 200 e 500. Assim, definiu-se que o mAs selecionado para

ser utilizado em cada medida seria aquele para o qual se obtivera na imagem

um MPV em torno de 350, o qual foi medido na imagem do CDMAM usando

uma ROI de 400 mm2 , padronizando-se o mesmo nível de sinal em todas as

imagens, permitindo que elas pudessem ser comparadas.

46

A curva FOM vs. kVp foi construída calculando os valores de IQFinv e DGM com

os métodos definidos na etapa anterior para cada combinação de parâmetros, e

com eles foi calculado o valor da FOM correspondente a cada valor de kVp. O

kVp ótimo (kVp*) é o valor onde a curva de melhor ajuste tem o valor máximo de

FOM, assim como a combinação A/F com valores superiores de FOM, é a

combinação A/F ótima (A/F*). O ajuste das curvas obtidas para a otimização foi

realizado com o software CurveExpert 1.4.

O estudo de otimização em função do mAs, foi realizado construindo-se a curva

FOM vs. mAs usando a combinação A/F* e deixando constante o valor de kVp*.

A curva FOM vs. mAs foi construída calculando os valores de IQFinv e DGM para

cada combinação de parâmetros, e com eles é calculado o valor da FOM

correspondente a cada valor de mAs. O mAs que apresentou o maior valor de

FOM na curva ajustada é o mAs ótimo (mAs*). Assim, no final desta etapa,

obteve-se os três parâmetros de aquisição otimizados: combinação A/F*, kVp*

e mAs*.

3.3 COMPARAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS OTIMIZADOS COM OS

PARÂMETROS AUTOMÁTICOS

Havendo-se encontrado os parâmetros físicos otimizados (A/F*, kVp* e mAs*),

que realizam a aquisição da imagem com a melhor relação entre qualidade da

imagem e dose de radiação segundo a FOM utilizada, e os parâmetros

automáticos de aquisição (A/F°, kVp° e mAs°), surge a necessidade de comparar

as imagens obtidas, utilizando-se cada um dos conjuntos de parâmetros físicos.

Para verificar a validade da FOM proposta foi utilizado o fantoma ACR. Foram

realizados dois conjuntos de imagens, um conjunto com os parâmetros

resultantes da otimização realizada (imagens otimizadas) e outro com os

parâmetros escolhidos automaticamente pelo equipamento (imagens

automáticas), e elas são avaliadas e comparadas utilizando-se dois parâmetros

importantes que levam em consideração o ruído e o contraste na imagem como

são a SNR e a CNR, para definir com qual combinação de parâmetros é

adquirida a imagem com melhores características, mantendo a melhor relação

entre qualidade da imagem e DGM

47

3.4 Incertezas nas medidas

A incerteza da medida é um parâmetro que caracteriza a dispersão dos

valores que podem ser razoavelmente atribuídos ao mensurado. Ela é

composta por dois tipos:

Tipo A: são estimadas por métodos estatísticos para avaliar o grau de

dispersão das medidas em relação ao valor médio. É calculada

aplicando a equação (12)

𝜎𝐴 =𝜎

√𝑛 (12)

Onde:

𝜎 desvio padrão da medida, dado pela equação (13):

𝜎 = √∑ (𝑥𝑖−�̅�)2𝑛

1

𝑛−1 (13)

Onde:

𝑥𝑖 valor da i-ésima medida

�̅� valor médio da medida

𝑛 número de medidas realizadas

Tipo B: são estimadas por outros métodos que levam em consideração

fatores que não podem ser controlados, baseando-se em todas as

informações disponíveis sobre a possível variabilidade da grandeza

medida.

A incerteza total das medidas foi estimada pela equação (14)

𝜎𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = √(𝜎𝐴2 + 𝜎𝐵

2) (14)

No presente estudo, incertezas do tipo A foram calculadas para as medidas do

IQFinv pelo software CDMAM 3.4 e de 𝐾𝑎,𝐼 , 𝐿𝑎 e 𝐿𝑏 medidas com a câmara de

ionização. As incertezas do tipo B são provenientes da câmara de ionização,

pois há o coeficiente de calibração da câmara (0,984 ± 0,025) fornecido pelo

Laboratório de Metrologia das Radiações Ionizantes da Universidade Federal de

Pernambuco (LMRI-DEN UFPE). Também foi levada em consideração a

incerteza instrumental da câmara (0,0005 mGy) considerada a metade da menor

48

medida que o monitor apresenta. A incerteza associada à DGM que é

apresentada nos resultados vem da combinação da propagação das incertezas

do 𝐾𝑎,𝐼, da CSR e dos fatores de conversão fornecidos por Dance (2010), assim

como a incerteza associada à FOM foi calculada com a propagação das

incertezas do IQFinv e da DGM.

49

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Neste capítulo, apresentam-se os resultados alcançados mediante a

metodologia descrita no capítulo anterior. Primeiro são mostrados os resultados

obtidos nos testes de controle de qualidade realizados no mamógrafo utilizado.

Em um segundo momento, são apresentados os resultados da otimização do

kVp para o fantoma de espessura 4,5 cm com os dois filtros disponíveis no

equipamento. De acordo com esses resultados, são apresentados os mAs

otimizados, e finalmente a melhor combinação de parâmetros encontrada e sua

comparação com os parâmetros automáticos de exposição.

4.1 Testes de controle de qualidade

Os testes de controle de qualidade fornecem confiabilidade nos estudos

realizados neste projeto. Se o mamógrafo em estudo não apresentar

conformidade na maioria dos testes aplicados, não haveria garantia dos

resultados obtidos. Os primeiros testes realizados no mamógrafo Selenia foram

os testes de aceitação após sua instalação, para verificar as condições do

equipamento entregue pelo fabricante e para estabelecer os valores de linha de

base para determinados parâmetros. Na Tabela 4.1 são apresentados os testes

realizados e sua conformidade com a Portaria MS 453/98.

Pode-se observar que o único teste não conforme foi o teste de coincidência

entre campos, o qual avalia se o campo luminoso que serve de referência para

o posicionamento da mama coincide com o campo de radiação. Esta não

conformidade deve ser corrigida, mas para os testes realizados neste trabalho

não apresentou nenhum inconveniente já que os objetos a serem irradiados

como o fantoma ACR, o objeto de teste CDMAM e a câmara de ionização,

sempre são posicionados no centro do detector próximos à parede torácica,

sendo irradiados na sua totalidade.

O teste de ponto focal não foi realizado já que este não se aplica para

equipamentos digitais. O teste de medida da Função de Transferência de

Modulação não foi realizado pela ausência do instrumento de teste requerido.

50

Tabela 4.1. Resumo dos resultados dos testes de aceitação.

Fonte: Furquim, relatório de testes de qualidade em equipamento de mamografia, UESC, Março 2015

Na Tabela 3.2 se mostra a periodicidade com a qual devem se repetir os testes,

na maioria dos casos é anual ou depois da troca de alguma peça, mas o teste

de avaliação da qualidade da imagem deve ser realizado mensalmente. Este

teste consiste na avaliação da imagem do fantoma ACR, e requer a visualização

de no mínimo 4 fibras, 3 massas e 3 grupos de microcalcificações (Figura 3.10b).

O teste de qualidade da imagem foi realizado diariamente junto com o teste de

CNR e de SNR. Em todos os períodos avaliados, houve conformidade na

visualização das fibras, massas e grupos de microcalcificações.

Garantindo o correto funcionamento e estabilidade do mamógrafo, iniciou-se as

aquisições das imagens e as medidas necessárias para alcançar o objetivo da

otimização dos parâmetros físicos de aquisição da imagem no mamógafo em

estudo.

51

4.2 Otimização dos parâmetros de aquisição para mama de

4,5 cm de espessura e composição 50/50

4.2.1 Otimização do kVp

Foram utilizadas as tensões na faixa entre 25 kVp e 35 kVp para as duas

combinações Alvo/Filtro disponíveis no mamógrafo que são Mo/Mo e Mo/Rh.

Para cada kVp foi selecionado o mAs que fornecera um MPV ao redor de 350 em

uma região de interesse. As combinações que cumprem essa condição são

apresentadas na Tabela 4.2, incluindo os parâmetros automáticos selecionados

pelo equipamento.

Tabela 4.2. Combinações de parâmetros de aquisição testados

MODO

kVp

mAs

Mo/Mo Mo/Rh

AEC 28 75 --------

MANUAL

25 190 130

26 140 100

27 110 85

28 85 70

29 60 55

30 47,5 45

31 40 37,5

32 30 32,5

33 26 27,7

34 20 22

35 18 20

Fonte: Autor

Para cada combinação manual e automática mostrada na tabela, foram

realizadas as medidas de 𝐾𝑎,𝐼, 𝐿𝑎 e 𝐿𝑏, necessárias para o cálculo da CSR

usando a equação 10. O fator 𝑔 da equação para a obtenção da DGM, depende

da espessura da mama e da CSR. Para obter o valor do 𝑔 para cada

combinação, foi realizada a interpolação dos dados da tabela 3.2 e obtida a

equação da curva que melhor descreve a relação entre o 𝑔 e a CSR (Figura 4.1).

52

Figura 4.1. Valores do fator 𝑔 em função da CSR. Resultados do Ajuste linear

Fonte: Autor

O valor do fator 𝑔 converte o 𝐾𝑎,𝐼 em DGM para uma mama de composição 50/50

(mama padrão). O fator 𝑐 faz a conversão para valores de composições da mama

diferentes a 50/50. Como em nosso estudo consideramos a composição da

mama padrão, o valor de 𝑐 é igual a 1 (Tabela 3.4 ). O valor do fator s depende

da combinação A/F, sendo para Mo/Mo 𝑠 = 1,000 ± 0,031 e, para Mo/Rh,

𝑠 = 1,017 ± 0,022. Havendo medido o valor do 𝐾𝑎,𝐼 e calculado o valor dos

fatores g, c e s, com suas respectivas incertezas, foi calculado o valor da DGM.

Os resultados são apresentados na Tabela 4.3. para Mo/Mo e na Tabela 4.4.

para Mo/Rh. Foram construídas as curvas com os resultados da DGM, tanto para

o modo automático como para o modo manual, sendo este último dividido entre

os resultados com o filtro de Mo e o filtro de Rh. Na Figura 4.2 são apresentados

os resultados.

0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60

0,18

0,20

0,22

0,24

0,26

0,28

0,30

0,32

0,34

0,36

Fatores para espessura 45mm

F

ato

r g

CSR (mmAl)

𝑔 = 0,03 + 0,52 ∗ 𝐶𝑆𝑅 𝑅2 = 0,99

53

Tabela 4.3. Resultado da DGM para as tensões utilizadas com Mo/Mo, incluindo os parâmetros automáticos, e as grandezas envolvidas no seu cálculo.

kVp 𝐾𝑎,𝐼

(𝑚𝐺𝑦)

𝜎𝐾

(𝑚𝐺𝑦)

CSR

(𝑚𝑚𝐴𝑙)

𝜎𝐶𝑆𝑅

(𝑚𝑚𝐴𝑙)

𝑔 𝜎𝑔 𝐷𝐺𝑀

(𝑚𝐺𝑦)

𝜎𝐷𝐺𝑀

(𝑚𝐺𝑦)

%Desvio

Relativo

AEC 28 8,77 0,22 0,39 0,01 0,23 0,01 1,99 0,09 4,86

25 15,14 0,37 0,35 0,01 0,21 0,00 3,14 0,14 4,51

26 12,77 0,31 0,37 0,01 0,22 0,01 2,79 0,13 4,62

27 11,39 0,28 0,38 0,01 0,22 0,01 2,56 0,12 4,79

28 9,90 0,24 0,39 0,01 0,23 0,01 2,26 0,11 4,90

29 7,75 0,19 0,40 0,01 0,23 0,01 1,80 0,09 5,02

30 6,72 0,17 0,41 0,01 0,24 0,01 1,59 0,08 5,18

31 6,32 0,16 0,42 0,02 0,24 0,01 1,53 0,08 5,38

32 5,14 0,13 0,42 0,02 0,24 0,01 1,25 0,07 5,46

33 4,94 0,12 0,43 0,02 0,25 0,01 1,22 0,07 5,60

34 4,07 0,10 0,43 0,02 0,25 0,01 1,02 0,06 5,72

35 3,95 0,10 0,45 0,00 0,26 0,00 1,03 0,04 4,26

Fonte: Autor

Tabela 4.4. Resultado da DGM para as tensões utilizadas com Mo/Rh, e as grandezas envolvidas no seu cálculo.

kVp 𝐾𝑎,𝐼

(𝑚𝐺𝑦)

𝜎𝐾

(𝑚𝐺𝑦)

CSR

(𝑚𝑚𝐴𝑙)

𝜎𝐶𝑆𝑅

(𝑚𝑚𝐴𝑙)

𝑔 𝜎𝑔 𝐷𝐺𝑀

(𝑚𝐺𝑦)

𝜎𝐷𝐺𝑀

(𝑚𝐺𝑦)

%Desvio

Relativo

25 6,88 0,03 0,46 0,01 0,26 0,00 1,85 0,07 3,74

26 6,23 0,03 0,47 0,01 0,27 0,01 1,78 0,06 3,80

27 6,10 0,03 0,48 0,01 0,28 0,01 1,72 0,07 4,03

28 5,71 0,03 0,49 0,01 0,28 0,01 1,63 0,06 4,19

29 5,05 0,03 0,50 0,01 0,28 0,01 1,46 0,06 4,31

30 4,60 0,03 0,50 0,01 0,29 0,01 1,33 0,06 4,38

31 4,25 0,03 0,51 0,02 0,29 0,01 1,26 0,06 4,62

32 4,05 0,03 0,52 0,02 0,30 0,01 1,22 0,06 4,78

33 3,58 0,03 0,53 0,02 0,30 0,01 1,09 0,05 4,93

34 3,37 0,03 0,53 0,02 0,30 0,01 1,04 0,05 5,12

35 3,22 0,03 0,54 0,02 0,31 0,01 1,00 0,05 5,27

Fonte: Autor

54

Figura 4.2. DGM estimada no fantoma de 4,5 cm de espessura e composição 50/50

Fonte: Autor

A diminuição da DGM com o aumento do kVp está relacionada com a diminuição

do mAs utilizado para cada tensão, já que para manter o nível de sinal no

detector, um maior kVp precisa de um menor mAs, como se pode observar na

tabela 4.2. No gráfico é possível observar a existência de parâmetros para os

quais a DGM é menor que a estimada para os parâmetros automáticos

escolhidos pelo equipamento. Também se observa que para as tensões

menores de 34 kVp, o cálculo da DGM é menor para a combinação Mo/Rh que

para a combinação Mo/Mo.

Foram encontrados os valores da figura de qualidade da imagem, o IQFinv para

cada combinação de parâmetros, adquirindo três séries de oito imagens com

cada combinação, para ser analisadas com o software CDMAM 3.4. Os

resultados são apresentados na Tabela 4.5. e podem se observar as curvas

obtidas na Figura 4.3.

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

AEC

Mo/Mo

Mo/Rh

DG

M (

mG

y)

Tensão (kVP)

𝑦 = 24,6 − 1,3𝑥 + 0,02𝑥2 𝑅2 = 0,99

𝑦 = −17,2 + 2,1𝑥 − 0,1𝑥2 + (8,9 × 10−4)𝑥3 𝑅2 = 0,99

55

Tabela 4.5. Valores obtidos do IQFinv

MODO

kVp

IQFinv

(𝝁𝒎−𝟐)𝟏𝟎−𝟑

Mo/Mo

𝛔𝑰𝑸𝑭𝒊𝒏𝒗

(𝝁𝒎−𝟐)𝟏𝟎−𝟑

%Desvio Relativo

IQFinv

(𝝁𝒎−𝟐)𝟏𝟎−𝟑

Mo/Rh

𝛔𝑰𝑸𝑭𝒊𝒏𝒗

(𝝁𝒎−𝟐)𝟏𝟎−𝟑

%Desvio Relativo

MANUAL

25 121,5 0,6 0,5 109,3 0,8 0,7

26 117,0 0,7 0,6 105,9 0,6 0,6

27 113,1 0,1 0,1 103,3 0,7 0,1

28 109,4 0,6 0,5 100,4 0,3 0,3

29 100,0 1,8 1,8 97,1 0,5 1,5

30 97,6 1,3 1,3 95,1 1,6 1,7

31 96,3 0,7 0,8 92,1 1,5 1,6

32 86,6 1,0 1,2 89,9 0,9 1,0

33 78,9 1,4 1,7 84,71 1,2 1,4

34 70,6 0,6 0,9 80,5 1,5 1,9

35 68,2 2,1 3,1 78,4 2,0 2,6

AEC 28 101,9 0,8 0,7

Fonte: Autor

Figura 4.3. IQFinv calculado com o analise das imagens do objeto de teste CDMAM para 4,5 cm

de espessura, em função do kVp

Fonte: Autor

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

60

70

80

90

100

110

120

130

AEC

Mo/Mo

Mo/Rh

IQF

inv (

m-2)1

0-3

Tensão (kVP)

𝑦 = 27 + 10,3𝑥 − 0,3𝑥2 𝑅2 = 0,99

𝑦 = 160 − 1,3𝑥 − 0,02𝑥2 𝑅2 = 0,99

56

Na figura 4.3 se apresentam os valores do IQFinv para cada combinação A/F

disponível, com suas respectivas incertezas e curvas de ajuste. Se pode

observar que a combinação Mo/Mo apresenta maiores valores de IQFinv na faixa

anterior a 31 kVp, mas próximo a esse valor as duas curvas se interceptam, e a

curva Mo/Rh decresce mais lentamente.

Na Tabela 4.6 apresentam-se os resultados obtidos para a FOM com os dois

filtros disponíveis e para os parâmetros do AEC.

Tabela 4.6. Valores obtidos da FOM

Fonte: Autor

A Figura 4.4 resume os resultados da FOM para todas as combinações de

parâmetros testadas. Podemos observar que os dados apresentam um valor de

FOM maior para a combinação Mo/Rh em toda a faixa de tensões, sendo

superior que a FOM obtida pelos parâmetros automáticos e pela combinação

Mo/Mo, sendo o primeiro resultado que Mo/Rh é a combinação alvo/filtro ótima

MODO kVp FOM (𝝁𝒎−𝟒𝒎𝑮𝒚−𝟏)𝟏𝟎−𝟔

Mo/Mo

𝛔𝐅𝐎𝐌 (𝝁𝒎−𝟒𝒎𝑮𝒚−𝟏)𝟏𝟎−𝟔

%Desvio

Relativo FOM

(𝝁𝒎−𝟒𝒎𝑮𝒚−𝟏)𝟏𝟎−𝟔

Mo/Rh

𝛔𝐅𝐎𝐌 (𝝁𝒎−𝟒𝒎𝑮𝒚−𝟏)𝟏𝟎−𝟔

%Desvio Relativo

MANUAL

25 4697 217

4,6 6457,6 240,93 6,9

26 4909 235

4,8 6300,5 251,34 6,8

27 4993 239

4,8 6204,1 250,39 6,9

28 5297 266

5,0 6184,2 258,34 6,8

29 5560 341

6,1 6457,8 278,53 6,3

30 5991 348

5,8 6800,1 296,89 5,8

31 6061 338

5,6 6732,1 310,89 5,8

32 5986 356

6,0 6624,6 316,94 5,8

33 5093 336

6,6 6583,3 324,97 5,4

34 4883 293

6,0 6231,0 319,69 5,3

35 4541 344

7,6 6146,6 323,38 5,3

AEC 28 5212 265

5,1

57

para uma mama de 4,5 cm de espessura. Como curva de ajuste para cada

combinação A/F, foi selecionada uma curva gaussiana, com a qual foi possível

determinar o valor de kVp que apresenta o máximo valor de FOM, sendo o valor

no centro da curva com combinação Mo/Rh, posicionado em 30,8 kVp.

Figura 4.4. FOM calculada para fantoma de mama com 4,5 cm de espessura e composição

50/50 em função do kVp

Fonte: Autor

Por esta razão, 30,8 kVp é o valor de tensão ótimo para a combinação Mo/Rh,

mas para a finalidade prática, não é possível ser aplicado porque no mamógrafo

testado são admitidos só valores inteiros de tensões. Por esta razão, precisamos

continuar nosso processo de otimização usando os dois valores de kVp mais

próximos ao valor encontrado, que são 30 kVp e 31 kVp .

O seguinte passo da otimização é o cálculo do mAs ótimo, para os dois valores

de tensões, 30 kVp e 31 kVp com a combinação alvo/filtro de Mo/Rh.

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

3000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

Mo/Mo

28 kVP

75mAs

AEC

Mo/Mo

Mo/Rh

FO

M(

m-4m

Gy

-1)1

0-6

Tensão (kVP)

𝑦 = 5991,5𝑒−

(𝑥−30,5)95,1 𝑅2 = 0,99

𝑦 = 6791,2𝑒−

(𝑥−30,8)447,1 𝑅2 = 0,83

58

4.2.2 Otimização do mAs

Usando a metodologia já descrita, foram calculados os valores da DGM, do

IQFinv e da FOM para valores de produto corrente-tempo entre 30 e 110 mAs

para o valor de 30 kVp e entre 30 e 90 mAs para 31 kVp com filtro Mo/Rh. Não

foram realizados os testes para os produtos corrente-tempo entre 100 e 110 mAs

para a tensão 31 kVp porque a exposição no detector resultava muito alta, maior

ao valor máximo recomendado de MPV, de igual forma não foram utilizados

valores menores de 30 mAs devido à baixa exposição. Os resultados são

apresentados na Tabela 4.7, mostrando os valores de mAs utilizados pelo

equipamento.

Tabela 4.7. Valores obtidos da 𝐷𝐺𝑀, 𝐼𝑄𝐹inv e FOM para a otimização do mAs

kVp mAs 𝑫𝑮𝑴 (mGy)

%Desvio

relativo IQFinv

(𝝁𝒎−𝟐)𝟏𝟎−𝟑

%Desvio relativo

FOM

(𝝁𝒎−𝟒𝒎𝑮𝒚−𝟏)𝟏𝟎−𝟔

%Desvio relativo

30

29,4 0,9 4,6 73,0 1,0 6094,8 4,6

39,2 1,2 4,4 84,3 0,7 6114,5 4,4

49,1 1,5 4,8 95,0 0,7 6119,2 4,8

58,9 1,8 4,5 105,2 0,3 6211,8 4,5

69,2 2,1 4,6 112,5 0,4 6015,8 4,6

79,0 2,4 4,4 117,0 1,4 5781,1 4,4

88,9 2,7 4,5 120,8 1,2 5413,2 4,5

99,1 3,0 4,5 124,8 0,7 5190,0 4,5

108,5 3,3 4,5 125,4 1,0 4764,1 4,5

31

29,4 1,0 5,0 78,2 1,0 6115,9 5,0

39,2 1,3 4,7 90,2 0,7 6158,9 4,7

49,1 1,7 5,4 102,6 0,7 6175,4 5,4

58,9 2,0 4,8 106,4 0,3 5583,6 4,8

69,2 2,3 4,5 112,6 0,4 5437,8 4,5

79 2,8 5,6 118,6 1,3 5099,9 5,6

88,9 3,0 4,7 123,2 1,2 4989,0 4,7

Fonte: Autor

59

Na Figura 4.5 são apresentados os resultados da DGM em função do produto

corrente-tempo para as duas tensões testadas. Observa-se a dependência linear

da DGM com o mAs para uma mesma espessura e composição de mama.

Também se observa que os valores da DGM são superiores em toda a faixa de

mAs para a tensão de 31 kVp em comparação com a tensão de 30 kVp.

Figura 4.5. 𝐷𝐺𝑀 estimada no fantoma de 4,5 cm de espessura e composição 50/50 como

função do mAs. Fonte: Autor

Na Figura 4.6 são apresentados os resultados do IQFinv em função do produto

corrente-tempo para as duas tensões testadas. Observa-se o aumento do IQFinv

com o mAs de forma quadrática. Também se observa que até 50 mAs os valores

do IQFinv são semelhantes nas duas tensões, mas a partir de 50 mAs, começam

a ser superiores para a tensão de 31 kVp em comparação com a tensão de 30

kVp.

30 40 50 60 70 80 90 100 110

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

AEC

30 kVP Mo/Rh

31 kVP Mo/Rh

Mo/Mo

28 kVP

75mAs

DG

M (

mG

y)

Produto Corrente-Tempo (mAs)

𝑦 = −0,01 + 0,036𝑥 𝑅2 = 0,99

𝑦 = −0,05 + 0,042𝑥 𝑅2 = 0,99

60

Figura 4.6. IQFinv calculado com o analise das imagens do objeto de teste CDMAM para 4,5 cm

de espessura como função do mAs

Fonte: Autor

Na Figura 4.7 estão os resultados da FOM para as tensões 31 kVp e 30 kVp com

a combinação Mo/Rh. As duas curvas de ajuste correspondem a comportamento

gaussiano, com o valor máximo de FOM posicionado em 47,8 mAs para 31 kVp

e em 37,7 mAs para 31 kVp. Os valores de mAs encontrados não podem ser

selecionados manualmente no mamógrafo utilizado, então foram escolhidos os

valores mais próximos, sendo 50 mAs para 30 kVp e 40 mAs para 31 kVp.

30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

60

70

80

90

100

110

120

130

140

Produto Corrente-Tempo (mAs)

AEC

30 kVP Mo/Rh

31 kVP Mo/Rh

Mo/Mo

28 kVP

75mAs

IQF

inv (

m-2)1

0-3

𝑦 = 48,5 + 1,1𝑥 − 0,003𝑥2 𝑅2 = 0,99

𝑦 = 39,6 + 1,3𝑥 − 0,004𝑥2 𝑅2 = 0,99

61

Figura 4.7. 𝐹𝑂𝑀 calculado como função do mAs para as duas tensões testadas

Fonte: Autor

Na Tabela 4.8, se comparam os resultados obtidos de DGM, FOM usando os

parâmetros automáticos e os parâmetros otimizados.

Tabela 4.8. Comparação dos parâmetros automáticos com os parâmetros otimizados

PARÂMETRO

FÍSICO

PARÂMETROS

AUTOMÁTICOS

Mo/Mo

PARÂMETROS OTIMIZADOS

Mo/Rh

kVp 28 30 31

mAs 75 50 40

FOM

(𝝁𝒎−𝟒𝒎𝑮𝒚−𝟏)𝟏𝟎−𝟔 5212±265

6119±296

(18%)

6159±289

(18%)

𝑫𝑮𝑴

(mGy) 1,99±0,09

1,47±0,07

(-26%)

1,32±0,06

(-30%)

Fonte: Autor

20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

4000

4250

4500

4750

5000

5250

5500

5750

6000

6250

6500

Mo/Mo

28 kVP

75mAsAEC

30kVP Mo/Rh

31kVP Mo/Rh

FO

M(

m-4m

Gy

-1)1

0-6

Produto Corrente-Tempo (mAs)

𝑦 = 6150𝑒−

(𝑥−47,8)3595,6 𝑅2 = 0,99

𝑦 = 6128𝑒−

(𝑥−37,7)3737,7 𝑅2 = 0,97

62

Analisando-se os dados da tabela 4.8 é importante destacar a diminuição da

DGM em 26% para 30 kVp e 30% para 31 kVp em relação à DGM calculada

usando-se o sistema AEC. A redução da DGM com utilização do filtro de Rh em

lugar do filtro de Mo é devido à redução dos fótons de baixa energia que chegam

à mama e só contribuem com a dose depositada, sem aportar à formação da

imagem. A tensão na ampola está relacionada com a energia dos fótons de

raios X produzidos, um maior valor de kVp implica fótons mais energéticos, que

passaram pela mama e conseguiram atingir o detector para formar a imagem. O

produto corrente-tempo influi no número de fótons produzidos pelo tubo de

raios X, ao selecionar um baixo mAs, menos fótons atingirão a mama,

depositando menor dose no tecido.

Também se observa um aumento de 18% da FOM para as combinações de

parâmetros Mo/Rh, 30 kVp e 50 mAs e 31 kVp e 40 mAs ao ser comparadas com

a FOM da combinação de parâmetros automáticos. A pesar de que as duas

novas combinações terem aumentado o valor da FOM consideravelmente, é

importante se verificar e comparar a qualidade das imagens obtidas utilizando

os novos parâmetros propostos com a qualidade da imagem obtida com os

parâmetro definidos pelo sistema automático de exposição. Isto foi realizado na

etapa seguinte do estudo.

4.2 TESTES DE VALIDAÇÃO

O teste de avaliação da qualidade da imagem com o fantoma ACR deve ser

realizado mensalmente, mas para fazer um seguimento da imagem do ACR

gerada com os parâmetros automáticos, foram realizadas periodicamente

imagens do fantoma desde o mês de outubro do 2015 até o mês de janeiro de

2016, sendo adquiridas 60 imagens dele usando o modo auto-filtro, mantendo

sempre 4,5 cm de espessura.

O teste realizado consiste na avaliação da imagem do fantoma ACR, e requer a

visualização de no mínimo 4 fibras, 3 massas e 3 grupos de microcalcificações,

além disso foi realizado o teste de CNR e de SNR em cada imagem. Em todas

as imagens avaliadas, houve conformidade na visualização das fibras, massas

e grupos de microcalcificações. As medidas necessárias para o cálculo da CNR

e SNR foram realizadas na imagem raw usando o software Jivex versão 4.6.3,

63

como é mostrado na Figura 4.8. As medidas do MPV foram realizadas na massa

de maior tamanho registrada na imagem, já que o uso do disco atenuador usado

geralmente, alterava a espessura de mama comprimida medida pelo

equipamento.

Figura 4.8. Medidas na imagem Raw do fantoma ACR Fonte: Autor

Os resultados da CNR e da SNR para as imagens dos meses avaliados podem

se observar nas Figuras 4.9 e 4.10 respectivamente.

Figura 4.9. Seguimento do 𝐶𝑁𝑅 no fantoma ACR Fonte: Autor

0 20 40 60 80 100 120

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

2,9

2,5

3,3

3,1

Ra

zã

o C

on

traste

-Ru

ído

Tempo (Dias)

OUTUBRO

NOVEMBRO

DEZEMBRO

JANEIRO

64

Figura 4.10. Seguimento do 𝑆𝑁𝑅 no fantoma ACR Fonte: Autor

O valor médio encontrado para o CNR e o SNR para esse período foi

𝐶𝑁𝑅 = 3,11 ± 0,09 e a 𝑆𝑁𝑅 = 52,4 ± 1,2. As flutuações nos valores podem estar

relacionadas com a temperatura do detector e da sala, a umidade e as diferenças

na calibração semanal do equipamento.

O teste de avaliação da qualidade da imagem indica que o valor da CNR na

imagem não pode variar mais de 15% do valor da CNR medido no teste de

aceitação, o qual foi de 2,9 para a massa de maior tamanho, e o valor da SNR

deve ser sempre maior ou igual a 50. Segundo estas condições, os valores de

CNR e SNR foram conformes, mostrando a estabilidade e bom funcionamento

do equipamento.

Para realizar a comparação dos parâmetros encontrados na otimização com os

parâmetros automáticos, foram realizadas dez imagens com cada combinação

de parâmetros encontrados na otimização, e medidas a CNR e SNR em cada

imagem para assim obter a média e seu desvio. Os resultados encontrados estão

apresentados na tabela 4.9.

0 20 40 60 80 100 120

20

30

40

50

60

70

47,2

57,6

52,4

Razão S

inal-R

uíd

o

Tempo (Dias)

OUTUBRO

NOVEMBRO

DEZEMBRO

JANEIRO

65

Tabela 4.9. Comparação das características das imagens adquiridas com os parâmetros

automáticos e com os parâmetros otimizados

PARÃMETRO FÍSICO PARÂMETROS

AUTOMÁTICOS

Mo/Mo

PARÂMETROS OTIMIZADOS

Mo/Rh

kVp 28 30 31

mAs 75 50 40

𝑪𝑵𝑹 3,11 ± 0,09 3,08±0,02

(-0,9%)

2,45±0,05

(-16,4%)

𝑺𝑵𝑹 52,4 ± 1,2 52,0±0,6

(-0,7%)

46,3±0,3

(-11,9%)

Fonte: Autor

As imagens obtidas do ACR com os parâmetros físicos otimizados, agora estão

sendo comparadas com as imagens do ACR obtidas utilizando-se o sistema

automático AEC. Usamos para sua comparação duas métricas já bem

estabelecidas como são a CNR e a SNR. A imagem adquirida com a combinação

de parâmetros Mo/Rh com 30 kVp e 50 mAs, apresenta igual valor quanto da

CNR como da SNR comparada com a imagem automática, considerando-se as

incertezas envolvidas. Mas a DGM associada ao uso dos parâmetros

automáticos é 26% maior que a DGM calculada para os parâmetros obtidos na

otimização. Ou seja, os parâmetros físicos Mo/Rh com 30 kVp e 50 mAs são os

parâmetros otimizados, pois são os parâmetros de aquisição que vão fornecer a

melhor relação entre qualidade da imagem e dose na paciente com mama 4,5

cm de espessura e 50% de glandularidade, e que comparados com os

parâmetros automáticos, adquirem uma imagem de igual qualidade, mas com

uma DGM reduzida em 26%.

66

6. CONCLUSÕES

A partir do resultado da FOM para mama de espessura 4,5 cm, se conclui

que com a utilização da combinação Mo/Rh, é possível obter imagens com

os parâmetros de qualidade requeridos, depositando menor dose de radiação

no tecido glandular, em comparação com a dose fornecida com a combinação

Mo/Mo para a mesma espessura de mama.

Foram encontrados com o processo de otimização parâmetros físicos que

adquirem uma imagem conforme com o análise contraste-detalhe realizado

com o objeto CDMAM e também com os testes de SNR e CNR realizados

com o fantoma ACR, mostrando que satisfazem os parâmetros de qualidade

para as diferentes métricas aplicadas.

A comparação dos parâmetros otimizados com os selecionados pelo modo

Auto-Filter do mamógrafo testado, mostram que o AEC do equipamento

poderia ser reajustado para otimizar a relação entre qualidade da imagem e

dose de radiação para a espessura de mama de 4,5 cm e composição 50/50.

A combinação de parâmetros físicos de aquisição da imagem obtida neste

trabalho, só pode ser utilizada no modelo do equipamento estudado, mas a

metodologia proposta pode ser utilizada em qualquer tipo de mamógrafo

digital, e também para outras espessuras e composições de mama.

A FOM utilizada é uma ferramenta útil para avaliar o processo de formação

da imagem, devido ao uso de uma métrica objetiva para comparar a

qualidade da imagem de diferentes processos de aquisição e além disso, leva

em consideração a dose de radiação associada ao risco radio-induzido.

67

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