Segmentação de imagens PET para definição de volumes de tratamento em planejamento radioterápico
DOI:
https://doi.org/10.29384/rbfm.2023.v17.19849001606Palavras-chave:
Câncer, Radioterapia, Processamento de imagens, Tomografia por Emissão de PósitronsResumo
De acordo com as projeções estatísticas do Instituto Nacional do Câncer, estima-se aproximadamente 704.000 novos casos de câncer no Brasil para cada ano do triênio 2023-2025. Uma das principais técnicas para o tratamento desta patologia é a radioterapia. Durante o planejamento radioterápico, é determinada a maneira mais adequada de se irradiar o volume tumoral, buscando minimizar a dose de radiação nos tecidos vizinhos saudáveis. A definição do volume-alvo é geralmente realizada por delineação manual diretamente numa imagem radiológica do paciente pelo radioterapeuta. Isto leva a um maior nível de incerteza visto que esse método de segmentação é subjetivo. Este trabalho busca colaborar na identificação de métodos alternativos de segmentação para definição de volumes em imagens PET (do inglês Positron Emission Tomography), de modo a possibilitar ferramentas alternativas de auxílio aos profissionais no planejamento radioterápico. Para isto, foram comparados métodos de segmentação em imagens do fantoma IEC/NEMA (IEC do inglês, International Electrotechnical Commission e NEMA do inglês, National Electrical Manufacturers Association) utilizando o software ImageJ. Os métodos avaliados foram o threshold, o level sets e o k-means clustering. Dentre esses, o threshold apresentou resultados mais satisfatórios para segmentação de imagens PET. Entretanto, são necessárias mais pesquisas no desenvolvimento de técnicas que realizem de maneira mais precisa a definição do volume-alvo no planejamento radioterápico, principalmente devido ao alto nível de ruído e baixa resolução espacial das imagens PET.
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