Mamografia Digital: estudos dosimétricos e de qualidade da imagem por simulação Monte Carlo

Autores

  • Rodrigo Trevisan Massera Universidade Estadual de Campinas
  • Alessandra Tomal Universidade Estadual de Campinas

DOI:

https://doi.org/10.29384/rbfm.2019.v13.n1.p154-161

Palavras-chave:

mamografia digital, método Monte Carlo, dosimetria

Resumo

Por meio do código Monte Carlo (MC) modificado PENELOPE (v. 2014) + penEasy (v. 2015), a contribuição do corpo do paciente na dose glandular média (DGM), além da contribuição dos fótons por tipos de interação e da geração da partícula, foi estudada. Diferentes métodos de ponderação da DGM foram comparados. A razão contraste-ruído (CNR) foi quantificada para diferentes tamanhos e tipos de lesões (calcificação e tumor), na ausência e presença de grades antiespalhamento (ideal, linear e celular). Em mamografia, o corpo do paciente contribui com menos de 1% para o aumento da DGM. O efeito fotoelétrico é a interação que mais contribui para a DGM (até aproximadamente 50 keV), enquanto a contribuição da radiação espalhada aumenta com a energia e espessura da mama. Ponderar a DGM de maneira retrospectiva pode subestimar em até 6%, para mamas espessas e de baixa glandularidade em 60 keV, sendo negligenciável em mamografia digital. A CNR pode ser superestimada em até 27(2)% na ausência de grade, dependendo da área da lesão, indicando que seu tamanho deve ser considerado nos estudos de qualidade da imagem.

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Referências

INCA. Etimativa 2018 - Incidência de Câncer no Brasil. Rio de Janeiro: Ministério da Saúde; 2017.

Stewart BW, Wild CP. World Cancer Report 2014. Lyon: IARC; 2014.

European Society of Radiology. Screening & Beyond: Medical Imaging in the Detection, Diagnoses and Management of Breast Diseases. Vienna: ESR; 2016.

Dance DR, Sechopoulos I. Dosimetry in x-ray-based breast imaging. Phys Med Biol. 2016;61(19):R271–304.

Wu X, Barnes GT, Tucker DM. Spectral dependence of glandular tissue dose in screen-film mammography. Radiology. 1991;179(1):143–8.

Boone JM. Normalized glandular dose (DgN) coefficients for arbitrary x-ray spectra in mammography: Computer-fit values of Monte Carlo derived data. Med Phys. 2002;29(5):869–75.

Cunha DM, Tomal A, Poletti ME. Evaluation of scatter-to-primary ratio, grid performance and normalized average glandular dose in mammography by Monte Carlo simulation including interference and energy broadening effects. Phys Med Biol. 2010;55(15):4335–59.

Sarno A, Mettivier G, Di Lillo F, Russo P. Monte Carlo Evaluation of Normalized Glandular Dose Coefficients in Mammography. In: Proceedings of the 13th International Workshop on Breast Imaging - Volume 9699. Springer-Verlag; 2016. p. 190–6.

Sarno A, Mettivier G, Di Lillo F, Russo P. A Monte Carlo study of monoenergetic and polyenergetic normalized glandular dose (DgN) coefficients in mammography. Phys Med Biol. 2017;62(1):306–25.

Wilkinson L, Heggie JCP. Glandular breast dose: potential errors. Radiology. 2001;213(1).

Myronakis ME, Zvelebil M, Darambara DG. Normalized mean glandular dose computation from mammography using GATE: a validation study. Phys Med Biol. 2013;58(7):2247–65.

Boone JM. Glandular Breast Dose for Monoenergetic and High-Energy X-ray Beams: Monte Carlo Assessment. Radiology. 1999;213(1):23–37.

Massera RT, Tomal A. Skin models and their impact on mean glandular dose in mammography. Phys Med. 2018;51:38-47.

Nykänen K, Siltanen S. X-ray scattering in full-field digital mammography. Med Phys. 2003;30(7):1864–73.

Cunha DM, Tomal A, Poletti ME. Optimization of x-ray spectra in digital mammography through Monte Carlo simulations. Phys Med Biol. 2012;57(7):1919–35.

Dance DR, Thilander AK, Sandborg M, Skinner CL, Castellano IA, Carlsson GA. Influence of anode/filter material and tube potential on contrast, signal-to-noise ratio and average absorbed dose in mammography: a Monte Carlo study. Br J Radiol. 2000;73(874):1056–67.

Chen H, Danielsson M, Xu C, Cederström B. On image quality metrics and the usefulness of grids in digital mammography. J Med imaging (Bellingham, Wash). 2015;2(1):013501.

Salvat F. PENELOPE-2014: A Code System for Monte Carlo Simulation of Electron and Photon Transport. NEA/NSC/DOC(2015); 2015.

Sempau J, Badal A, Brualla L. A PENELOPE -based system for the automated Monte Carlo simulation of clinacs and voxelized geometries-application to far-from-axis fields. Med Phys. 2011;38(11):5887–95.

Sechopoulos I, Rogers DWO, Bazalova-Carter M, Bolch WE, Heath EC, McNitt-Gray MF, et al. RECORDS: improved Reporting of montE CarlO RaDiation transport Studies: Report of the AAPM Research Committee Task Group 268. Med Phys. 2018;45(1):e1–5.

Badal A, Sempau J. A package of Linux scripts for the parallelization of Monte Carlo simulations. Comput Phys Commun. 2006;175(6):440–50.

Sechopoulos I, Ali ESM, Badal A, Badano A, Boone JM, Kyprianou IS, et al. Monte Carlo reference data sets for imaging research: Executive summary of the report of AAPM Research Committee Task Group 195. Med Phys. 2015;42(10):5679–91.

Yaffe MJ, Boone JM, Packard N, Alonzo-Proulx O, Huang S-Y, Peressotti CL, et al. The myth of the 50-50 breast. Med Phys. 2009;36(12):5437–43.

Shi L, Vedantham S, Karellas A, O’Connell AM. Technical Note: Skin thickness measurements using high-resolution flat-panel cone-beam dedicated breast CTa). Med Phys. 2013;40(3):031913.

Huang S-Y, Boone JM, Yang K, Kwan ALC, Packard NJ. The effect of skin thickness determined using breast CT on mammographic dosimetry. Med Phys. 2008;35(4):1199–206.

Day GJ, Dance DR. X-ray transmission formula for antiscatter grids. Phys Med Biol. 1983;28(12):1429–33.

Sarno A, Mettivier G, Di Lillo F, Tucciariello RM, Bliznakova K, Russo P. Normalized glandular dose coefficients in mammography, digital breast tomosynthesis and dedicated breast CT. Phys Med. 2018;55:142-48.

Hammerstein RG, Miller DW, White DR, Masterson ME, Woodard HQ, Laughlin JS. Absorbed Radiation Dose in Mammography. Radiology. 1979;130(2):485–91.

Hubbell J H, Seltzer S M. Tables of X-Ray Mass Attenuation Coefficients and Mass Energy-Absorption Coefficients from 1 keV to 20 MeV for Elements Z = 1 to 92 and 48 Additional Substances of Dosimetric Interest. 2004.

Hernandez AM, Seibert JA, Nosratieh A, Boone JM. Generation and analysis of clinically relevant breast imaging x-ray spectra. Med Phys. 2017;44(6):2148–60.

Nosratieh A, Hernandez A, Shen SZ, Yaffe MJ, Seibert JA, Boone JM. Mean glandular dose coefficients (D(g)N) for x-ray spectra used in contemporary breast imaging systems. Phys Med Biol. 2015;60(18):7179–90.

Massera RT. Otimização dos parâmetros de exposição em mamografia digital: estudos experimentais e por simulação Monte Carlo. Universidade Estadual de Campinas; 2018.

Zhou A, Yin Y, White GL, Davidson R. A new solution for radiation transmission in anti-scatter grids. Biomed Phys Eng Express. 2016;2(5):055011.

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Publicado

2019-09-01

Como Citar

Trevisan Massera, R., & Tomal, A. (2019). Mamografia Digital: estudos dosimétricos e de qualidade da imagem por simulação Monte Carlo. Revista Brasileira De Física Médica, 13(1), 154–161. https://doi.org/10.29384/rbfm.2019.v13.n1.p154-161

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