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Avaliação dos Métodos Iterativos MLEM e OSEM para Reconstrução de Imagens de SPECT Ósseas Utilizando Simulações Monte Carlo

2024; Volume: 18; Linguagem: Português

10.29384/rbfm.2024.v18.19849001806

2176-8978

Wallifer Rodrigues de Lima, Fernando Kleber dos Santos Garcia, Thamye Dias Martins Santos, Diego Merigue da Cunha,

Medical Image Segmentation Techniques

A cintilografia óssea é um dos principais exames indicados para a avaliação do sistema esquelético. Para se conseguir identificar alterações com mais precisão, pode ser indicada a técnica de SPECT (Tomografia Computadorizada por Emissão de Fóton Único). Entretanto, a qualidade da imagem em SPECT é dependente do método e dos parâmetros de reconstrução empregados. Dentre os métodos de reconstrução, destacam-se os métodos iterativos Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) e Ordered Subset Expectation Maximization (OSEM), capazes de alcançar uma melhor resolução espacial e razão contraste-ruído. Este trabalho tem como objetivo a avaliação dos métodos iterativos MLEM e OSEM para a reconstrução de imagens de SPECT ósseo, a fim de identificar os parâmetros de reconstrução otimizados para cada técnica. A aquisição das imagens das projeções foi realizada utilizando-se o método Monte Carlo por meio do software SIMIND para simulação computacional do sinal em uma gama câmara. A reconstrução das imagens foi realizada utilizando-se os métodos MLEM e o OSEM com diferentes números de iterações, e este último com 2, 4, 8 e 16 subconjuntos. A análise das imagens reconstruídas foi obtida a partir da razão sinal-ruído (SNR), contraste (C) e razão contraste-ruído (CNR) entre regiões de alta e baixa captação do radionuclídeo. Os resultados mostram que a técnica OSEM fornece imagens com maiores valores de contraste e CNR que a MLEM, para um menor número de iterações. Em particular, a OSEM com 8 e 16 subconjuntos forneceu os maiores valores de CNR em 6 e 2 iterações, respectivamente. O aumento do número de iterações, a partir desses valores tende a reduzir a qualidade da imagem, pelo aumento do nível de ruído. De forma geral, os resultados obtidos apontam para a importância da otimização dos parâmetros de reconstrução dos métodos iterativos.