Visualization of Microflow (Agitation)

Os estudos SPECT seguem o protocolo instituído em HPP-Medicina Molecular, SA, sendo este baseado nas recomendações da Associação Europeia de Medicina Nuclear [96]. Após bloqueio tiroideu com soluto de lugol, foram administradas atividades entre 148 e 185 MBq de DaTSCAN®. As imagens são adquiridas cerca de 3,5 horas pós injeção, de acordo com os seguintes parâmetros:

• Matriz – 128* • Raio rotação < 15 cm • Órbita de 360º

Segmentação, Reconstrução e Quantificação 3D de Estruturas em Imagens Médicas – Aplicação em Imagem Funcional e Metabólica Dissertação de Mestrado

Tabela 1 – Parâmetros de reconstrução tomográfica dos conjuntos de imagens utilizados

Grupo _{reconstrução} Tipo de Método de _Chang Filtro

Parâmetros do filtro FC P 1 FBP Não Butterworth 0,5 10 2 FBP Não Butterworth 1 5 3 FBP Não Butterworth 1 10 4 FBP Não Butterworth 0,5 5 5 FBP Não Hanning 0,7 - 6 FBP Não Hanning 1,2 - 7 FBP Não Hanning 1,5 - 8 FBP Não Hanning 1 - 9 FBP Sim Butterworth 0,5 10 10 FBP Sim Butterworth 1 5 11 FBP Sim Butterworth 1 10 12 FBP Sim Butterworth 0,5 5 13 FBP Sim Hanning 0,7 - 14 FBP Sim Hanning 1,2 - 15 FBP Sim Hanning 1,5 - 16 FBP Sim Hanning 1 - 17 IT - Butterwoth 0,5 10 18 IT - Hanning 1,2

FBP- acrónimo do inglês “Filtered Back Projection” para Retroprojeção Filtrada; IT- Método Iterativo OSEM; FC – Frequência de Corte; P- Potência.

Foram geradas imagens tomográficas por retroprojeção filtrada (FBP), com filtro Butterworth e Hanning, com e sem atenuação pelo método de Chang (coeficiente de 0,11 cm-1_{), e por OSEM (2 iterações) através da estação de tratamento Xeleris®, GE Healthcare,}

estação de trabalho dedicada ao processamento de imagem funcional e/ou metabólica. A Tabela 1 identifica os parâmetros utilizados para cada um dos filtros utilizados.

7.3.

Métodos

I.

Determinação dos Índices de Captação e Volumes de captação

O algoritmo computacional automático foi utilizado para o cálculo do IC e volume para cada estriado, em todos os conjuntos de imagens. Os dados foram tratados estatisticamente para determinação de diferenças significativas entre os diferentes conjuntos de imagem.

53 No processo automático de análise da captação do 123_{I-Ioflupano pelos estriados , estes são segmentados para alinhamento das}

imagens com a imagem média obtida a partir de uma base de doentes normais, e também para o cálculo das dimensões dos estriados. A implementação de métodos quantitativos ou semi-quantitativos permitirá uma melhor avaliação deste tipo de estudos. Na tentativa de uma possível optimização do processo de segmentação do algoritmo computacional automático foram avaliadas técnicas de segmentação neste tipo de imagens.

Foram utilizados vários métodos de segmentação para determinação do volume dos estriados para o conjunto de 16 imagens (Tabela 19). Estes procedimentos foram implementados em Matlab® nas imagens dicom geradas. Para cada um dos métodos de segmentação foi determinado o volume dos estriados segmentados através da informação sobre o espaçamento entre cortes transaxiais e o tamanho do pixel contido nas imagens dicom utilizadas.

a. Segmentação Manual

O conjunto de imagens selecionadas foram analisadas visualmente, sendo os estriados segmentados manualmente pela manipulação dos níveis de intensidades da imagem. Os valores de intensidade de threshold para cada imagem escolhidos pelo operador foram utilizados para segmentar as estruturas de interesse.

b. Threshold definido de acordo com o método implementado no algoritmo computacional O algoritmo computacional avaliado utiliza um valor de threshold dinâmico de acordo com a equação 17.

c. Threshold variável;

O valor de threshold para segmentação dos estriados foi definido tendo como base o valor de intensidade média em toda a região cefálica com exceção da região de interesse referente aos estriados. Foram utilizados 3 valores de threshold para segmentação dos estriados definidos como sendo 2, 2.5 e 3 x mBkg, em que mBkg corresponde ao valor de intensidade média em toda a região cefálica com exceção da região de interesse referente aos estriados.

d. Método de Otsu

Com o método de Otsu, operador global, o valor de limiar é obtido globalmente supondo que a imagem pode ser dividia em 2 classes, fundo e o objeto de interesse, considerando a variância entre as classes e a variância total. O método de Otsu foi implementado em Matlab® através da função graytresh. Esta função determina qual o threshold que minimiza a variância intra-classe dos pixéis da imagem.

e. k-means

O algoritmo de clustering k-means é um método de clustering por partição desenvolvido por Mc Queen, em 1967. Este classifica ou agrupa n pixéis na imagem baseado em atributos ou características em k números de grupos, clusters, atribuindo cada pixel na imagem ao cluster cujo valor médio está mais perto de si, normalmente distância Euclidiana. A principal desvantagem do método k- means é a necessidade de definição prévia do número correto de clusters. As vantagens do k-means são a sua fácil implementação e rápida convergência. O método foi utilizado, para segmentação dos estriados, com 4, 5 e 6 clusters de forma a determinar qual o número de clusters a utilizar. O método foi implementado em Matlab®, recorrendo à função kmeans. A distância euclidiana foi o parâmetro escolhido.

III. Similaridade

As imagens obtidas pelo método manual e pelo método implementado no algoritmo computacional automático foram comparadas com as restantes através do coeficiente de Dice para determinação da sua similaridade.

O coeficiente de Dice avalia a similaridade entre imagens através da avaliação da sobreposição espacial entre 2 imagens binárias. O seu valor varia entre 0 (nenhuma semelhança) e 1 (igual), sendo este obtido a partir da seguinte fórmula:

Segmentação, Reconstrução e Quantificação 3D de Estruturas em Imagens Médicas – Aplicação em Imagem Funcional e Metabólica Dissertação de Mestrado

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7.4.

Resultados e Discussão

Este capítulo diz respeito ao tratamento dos dados obtidos através da aplicação do protocolo experimental anteriormente definido. Os resultados apresentam-se divididos em 2 subtópicos. No primeiro são apresentados e analisados os resultados referentes ao estudo da influência do tipo de reconstrução na quantificação de estudos com 123_{I-Ioflupano. No segundo são apresentados e}

analisados os resultados referentes ao estudo da influência dos métodos de segmentação na quantificação de volumes dos estriados. Para análise estatística dos resultados obtidos através do procedimento experimental, recorreu-se ao software SPSS (Statistical Package for the Social Sciences, IBM), versão 17.0.

Determinação do Índice de Captação e Volumes de