UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ - UESC PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA- PROFÍSICA

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1 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

2 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

3 R741 Rojas Bohórquez, Leidy Johana. Otimização dos parâmetros físicos de aquisição imagem em mamografia digital / Leidy Johana Rojas Bohórquez. Ilhéus, BA: UESC, f. : 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. Título. CDD

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5 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

6 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.

7 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.

8 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.

9 LISTA DE ABREVIATURAS ACR AEC A/F CDMAM CNR CSR CR DR DGM DICOM DQE EC FFDM FOM IAEA INCA ICRP IQF IQFinv Mo American College of Radiology Automatic exposure controle Alvo/Filtro Contrast-Detail Mammography Contrast to noise ratio Camada semi-redutora Computed radiography Digital radiography Dose glandular média Digital imaging and communications in medicine Detective quantum eficiency European commission Flat field digital mammography Figure of Merit International Atomic Energy Agency Instituto Nacional de Câncer International Comission on Radiological Protection Image quality figure Image quality figure inverted Molibdénio

10 MPV MTF NEQ NPS OMS Rh ROC SNR Mean pixel value Modulation transfer function Noise equivalent quanta Noise power spectrum Organização Mundial da Saúde Ródio Receiver operating characteristic Signal to Noise ratio

11 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 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 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

12 Figura 3.8 Figura 3.9 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 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 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 Figura 4.3 DGM estimada no fantoma de 4,5 cm de espessura e composição 50/50 IQFinv calculado com o analise das imagens do objeto de teste CDMAM para 4,5 cm de espessura, em função do kvp Figura 4.4 Figura 4.5 Figura 4.6 FOM calculada para fantoma de mama com 4,5 cm de espessura e composição 50/50 DGM estimada no fantoma de 4,5 cm de espessura e composição 50/50 como função do mas. IQFinv calculado com o analise das imagens do objeto de teste CDMAM para 4,5 cm de espessura, em função do mas 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

13 Tabela 1.1 LISTA DE TABELAS 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 Tabela 3.4 Tabela 3.5 Tabela 3.6 Fatores g(mgy/mgy) para espesuras de mama de 2-11 cm e CSR entre mmAl. Coeficientes para o ajuste polinomial da glandularidade como uma função da espessura da mama (equação 4). Fatores c para espesuras de mama de 2-11 cm, glandularidades de % e CSR de 0.30 mmal. Fatores s para espectros usados na prática clínica e o máximo erro envolvido na sua utilização Tabela 4.1 Resumo dos resultados dos testes de aceitação. 50 Tabela 4.2 Tabela 4.3 Tabela 4.4 Combinações de parâmetros de aquisição más apropriadas e comparáveis para ser testadas Resultado da DGM para as tensões utilizadas com Mo/Mo, incluindo os parâmetros automáticos, e as grandezas envolvidas no seu cálculo Resultado da DGM para as tensões utilizadas com Mo/Rh, e as grandezas envolvidas no seu cálculo Tabela 4.5 Valores obtidos do IQF inv 55 Tabela 4.6 Valores obtidos da FOM 56 Tabela 4.7 Valores obtidos da DGM, IQF inv e FOM para a otimização do mas 58 Tabela 4.8 Tabela 4.9 Comparação dos parâmetros automáticos com os parâmetros otimizados Comparação das características das imagens adquiridas com os parâmetros automáticos e com os parâmetros otimizados 61 65

14 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO CONTEXTUALIZAÇÃO E MOTIVAÇÃO ESTADO DA ARTE OBJETIVOS Geral Específicos FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DO MAMÓGRAFO CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DOS SISTEMAS DIGITAIS QUALIDADE DA IMAGEM Contraste Resolução espacial Ruído Razão Sinal-Ruído Razão Contraste-Ruído Função Transferência de Modulação Espectro de Potencia do Ruído Modelo de Rose Análise contraste-detalhe Análises ROC METODOLOGIA DETERMINAÇÃO DE UMA MÉTRICA DE AVALIAÇÃO OBJETIVA DO PROCESSO DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM MAMOGRAFIA DIGITAL Caracterização do equipamento Monitoração da unidade mamográfica 29

15 3.1.3 Figura de mérito (FOM) usada para o estudo de otimização Escolha da métrica usada para avaliar a qualidade da imagem Objeto de teste CDMAM Dose Glandular Média Método de Dance Determinação da DGM Determinação dos parâmetros de aquisição da imagem 3.2 OBTENÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS ÓTIMOS PARA A AQUISIÇÃO DA IMAGEM. 3.3 COMPARAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS OTIMIZADOS COM OS PARÂMETROS AUTOMÁTICOS INCERTEZAS NAS MEDIDAS RESULTADOS E DISCUSSÃO TESTES DE CONTROLE DE QUALIDADE OTIMIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE AQUISIÇÃO Otimização do kvp Otimização do mas TESTES DE VALIDAÇÃO CONCLUSÕES 66 REFERÊNCIAS 67

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17 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 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. Tabela 1.1. Estimativa dos casos novos de câncer esperados para as mulheres no ano 2016 e suas porcentagens no Brasil. 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 1

18 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. 2

19 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) 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 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 3

20 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 contrastedetalhe 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 4

21 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 5

22 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, 6

23 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 7

24 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. 8

25 Tabela 1.2. Definições de FOM utilizadas em mamografia Definição de FOM Aplicação Artigos CNR 2 E SC μc 2 DGM SNR 2 DGM CNR 2 DGM 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. 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. Utilizou-se a FOM para otimizar os parâmetros de exposição (alvo / filtro / kvp) em cinco equipamentos de mamografia (FFDM). 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. CNR 2 D Utilizou-se a FOM para investigar os g 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. 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. Fonte: Fausto (2013) e Autor. IQF INV 2 Samei et al 2005 Delis et al 2007 Williams et al 2008 Baldelli et al 2010 Kanaga et al 2010 Ranger et al 2010 Cunha et al (2013) Tomal et al (2015) Fausto (2013) 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 9

26 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 Geral Otimizar os parâmetros de aquisição da imagem no exame de mamografia digital do equipamento Selenia da Hologic 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. 10

27 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 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. 11

28 Tubo de raios X Janela de Berilio Filtro Colimador Placa Compressora Grade antiespalhamento Detector de raios X Sensor do AEC 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 12

29 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 13

30 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 antiespalhamento, 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 14

31 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 telafilme), 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 15

32 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 16

33 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. Ruído CNR Contraste Modelo de Rose Análise CD Análise ROC MTF NPS Resolução 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) 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 17

34 Exposição Relativa do contraste na imagem radiográfica como a diferencia na exposição entre o objeto de interesse e o fundo. Contraste Linha de amostragem Posição na imagem (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, 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,

35 Exposição Relativa 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. Densidade ótica σ Linha de amostragem Posição na imagem (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, 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 19

36 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 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 = MPV A MPV B DV A 2 DV B 2 2 (2) Onde MPV A é o valor médio do pixel em uma região A e MPV B é o valor médio do pixel em uma região B da imagem, e DV A e DV B são seus respectivos desvios. 20

37 MTF 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) Frequência espacial 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 Figura 2.10 Fantoma de pares de linhas para cálculo da MTF Fonte: Smith 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

38 Espectro de Wiener Exposição Relativa Posição (a) (b) Posição (c) Frequência espacial (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) 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 22

39 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 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 contrastedetalhe (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. 23

40 (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 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. 24

41 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. PRIMEIRA ETAPA: DETERMINAÇÃO DE UMA MÉTRICA DE AVALIAÇÃO OBJETIVA DO PROCESSO DE AQUISIÇÃO DA IMAGEM EM MAMOGRAFIA DIGITAL SEGUNDA ETAPA: OBTENÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS ÓTIMIZADOS PARA A AQUISIÇÃO DA IMAGEM. TERCEIRA ETAPA: COMPARAÇÃO DOS PARÂMETROS FÍSICOS OTIMIZADOS COM OS PARÂMETROS FÍSICOS AUTOMÁTICOS 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 25

42 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 26

43 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 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. 27

44 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. 28

45 Tabela 3.1. Modos para exposição no Selenia MODO DE EXPOSIÇÃO AUTO-FILTER AUTO-kV PARÁMETROS AUTOMÁTICOS Filtro kvp mas kvp mas AJUSTES DO OPERADOR Seleciona a posição do sensor do AEC 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) 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 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 29

46 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

47 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/ Figura de mérito (FOM) usada para o estudo de otimização A FOM usada neste trabalho é calculada a partir do IQF inv elevado ao quadrado e dividido pela dose glandular média, de acordo com a seguinte equação: FOM = (IQF inv ) 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 (IQF inv ) 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 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 31

48 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 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. 32

49 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 33

50 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). 34

51 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 35

52 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 (C i ) pelo diâmetro do disco de ouro visível (D i ) no limiar de visibilidade indicado pela curva de contraste-detalhe, n IQF = i=1 (C i. D i ) (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: IQF inv = 1 IQF (6) 36

53 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 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 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 = K a,i. g (7) Onde, K a,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 K a,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 37

54 razão, Dance calcula o valor da DGM em termos do K a,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. Foco 60 cm Tecido Adiposo Placa compressora Mama Detector 0,5 cm 16 cm 4,5 cm 50:50 Tecido Adiposo Tecido Glandular (a) 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. Onde, g = (b) E abs glan K ar m glan (8) 38

55 E abs glan Energia absorvida pelo tecido glandular na região central da mama. m glan 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 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 = K a,i g t c t s (9) Na equação 9: 39

56 K a,i kerma no ar à entrada da superfície sem retroespalhamento; g t glandular fator que converte o K a,i em DGM para uma mama com 50% de tecido c t 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(%) = at 3 + bt 2 + 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 anos e anos. Fonte: Dance

57 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 podese 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 41