Redes neurais aplicadas à geração de modelos de mama para dosimetria em modalidades de imagens por raios X

• Processo: 21/08923-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2022
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Radiologia Médica
• Pesquisador responsável: Alessandra Tomal
• Beneficiário: Alessandra Tomal
• Instituição Sede: Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Carlos Shimizu ; Jean Rinkel ; Mario Antonio Bernal Rodriguez ; Paulo Roberto Costa
• Assunto(s): Física médica Mamografia Radiossensibilidade Densidade da mama Neoplasias mamárias Dosimetria Dose glandular média Método de Monte Carlo Redes neurais (computação) Aprendizagem profunda
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | Densidade mamária | Dosimetria | Mamografia | Redes neurais | Simulação Monte Carlo | Mamografia, Física Médica

Resumo

O câncer de mama é o tipo de câncer de maior incidência entre as mulheres em todo mundo. Atualmente, a forma mais eficaz de reduzir a mortalidade devido a esta doença são a detecção, o diagnóstico e o tratamento precoce. Para isto, diversos programas de rastreamento populacional foram desenvolvidos em âmbito nacional e internacional, baseados na realização de exames mamográficos, enquanto novas modalidades de imagens vêm sendo propostas (como a tomossíntese e tomografia da mama). A exposição periódica à radiação ionizante, relacionada a exames de rastreamento de mamografia ou diferentes modalidades de imageamento da mama, pode estar relacionada a um risco de carcinogênese, uma vez que a mama é um órgão de elevada radiossensibilidade. Este risco pode ser estimado a partir da grandeza dosimétrica Dose Glandular Média (DGM), uma vez que o tecido glandular é o que possui a maior radiosensibilidade. Apesar da importância dessa grandeza dosimétrica, ela é estimada usando várias simplificações, principalmente considerando a mama como uma distribuição homogênea de tecidos glandular/adiposo. Dessa forma, a aplicação da DGM para a determinação de níveis de referência de dose em uma população específica é limitada. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma metodologia para o estudo da dosimetria da mama em diferentes modalidades de imageamento (mamografia, tomossíntese da mama e CT da mama), através de simulações Monte Carlo, que considerem a distribuição heterogênea de tecidos mamários. Os modelos de mama realistas serão gerados utilizando redes neurais para a classificação de tecidos a partir de imagens mamográficas. A implementação destes modelos heterogêneos nas simulações permite um estudo mais detalhado da distribuição da dose espacial nos tecidos mamários, e abre a oportunidade para a avaliação dosimétrica a nível paciente-específico. O desenvolvimento do presente projeto contribuirá para o fortalecimento das linhas de pesquisa do Grupo de Física Radiológica Médica (GFRMd) do Departamento de Física Aplicada do Instituto de Física Gleb Wataghin da UNICAMP, além de poder contribuir para a formação de recursos humanos na área de Física Médica. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

FERRAUCHE, GABRIEL; TRAMONTIN, GIOVANNA; MASSERA, RODRIGO T.; TOMAL, ALESSANDRA. Impact of fibroglandular tissue distribution and breast shape in voxelized breast models for dosimetry in mammography. Physics in Medicine and Biology, v. 68, n. 7, p. 14-pg., 2023-04-07. (18/05982-0, 21/08923-7)

COSTA, PAULO ROBERTO; TOMAL, ALESSANDRA; DE OLIVEIRA CASTRO, JULLIANNA CRISTINA; NUNES, ISABELLA PAZIAM FERNANDES; NERSISSIAN, DENISE YANIKIAN; SAWAMURA, MARCIO VALENTE YAMADA; LEAO FILHO, HILTON; LEE, CHOONSIK. Diagnostic reference level quantities for adult chest and abdomen-pelvis CT examinations: correlation with organ doses. INSIGHTS INTO IMAGING, v. 14, n. 1, p. 13-pg., 2023-04-07. (18/05982-0, 21/08923-7)

MENDES, HITALO R.; SILVA, JULIO C.; MARCONDES, MARIANA; TOMAL, ALESSANDRA. Optimization of image quality and dose in adult and pediatric chest radiography via Monte Carlo simulation and experimental methods. Radiation Physics and Chemistry, v. 201, p. 11-pg., 2022-08-02. (18/05982-0, 21/08923-7)