Análise da dinâmica e quantificação metabólica de imagens de medicina nuclear na modalidade PET/CT.

A presença da Medicina Nuclear como modalidade de obtenção de imagens médicas é um dos principais procedimentos utilizados hoje nos centros de saúde, tendo como grande vantagem a capacidade de analisar o comportamento metabólico do paciente, traduzindo-se em diagnósticos precoces. Entretanto, sabe-se que a quantificação em Medicina Nuclear é dificultada por diversos fatores, entre os quais estão a correção de atenuação, espalhamento, algoritmos de reconstrução e modelos assumidos. Neste contexto, o principal objetivo deste projeto foi melhorar a acurácia e a precisão na análise de imagens de PET/CT via processos realísticos e bem controlados. Para esse fim, foi proposta a elaboração de uma estrutura modular, a qual está composta por um conjunto de passos consecutivamente interligados começando com a simulação de phantoms antropomórficos 3D para posteriormente gerar as projeções realísticas PET/CT usando a plataforma GATE (com simulação de Monte Carlo), em seguida é aplicada uma etapa de reconstrução de imagens 3D, na sequência as imagens são filtradas (por meio do filtro de Anscombe/Wiener para a redução de ruído Poisson caraterístico deste tipo de imagens) e, segmentadas (baseados na teoria Fuzzy Connectedness). Uma vez definida a região de interesse (ROI) foram produzidas as Curvas de Atividade de Entrada e Resultante requeridas no processo de análise da dinâmica de compartimentos com o qual foi obtida a quantificação do metabolismo do órgão ou estrutura de estudo. Finalmente, de uma maneira semelhante imagens PET/CT reais fornecidas pelo Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP) foram analisadas. Portanto, concluiu-se que a etapa de filtragem tridimensional usando o filtro Anscombe/Wiener foi relevante e de alto impacto no processo de quantificação metabólica e em outras etapas importantes do projeto em geral.

The presence of Nuclear Medicine as a medical imaging modality is one of the main procedures utilized nowadays in medical centers, and the great advantage of that procedure is its capacity to analyze the metabolic behavior of the patient, resulting in early diagnoses. However, the quantification in Nuclear Medicine is known to be complicated by many factors, such as degradations due to attenuation, scattering, reconstruction algorithms and assumed models. In this context, the goal of this project is to improve the accuracy and the precision of quantification in PET/CT images by means of realistic and well-controlled processes. For this purpose, we proposed to develop a framework, which consists in a set of consecutively interlinked steps that is initiated with the simulation of 3D anthropomorphic phantoms. These phantoms were used to generate realistic PET/CT projections by applying the GATE platform (with Monte Carlo simulation). Then a 3D image reconstruction was executed, followed by a filtering process (using the Anscombe/Wiener filter to reduce Poisson noise characteristic of this type of images) and, a segmentation process (based on the Fuzzy Connectedness theory). After defining the region of interest (ROI), input activity and output response curves are required for the compartment analysis in order to obtain the Metabolic Quantification of the selected organ or structure. Finally, in the same manner real images provided from the Heart Institute (InCor) of Hospital das Clínicas, Faculty of Medicine, University of São Paulo (HC-FMUSP) were analysed. Therefore, it is concluded that the three-dimensional filtering step using the Ascombe/Wiener filter was preponderant and had a high impact on the metabolic quantification process and on other important stages of the whole project.