Redução de ruído em imagens de tomossíntese digital mamária a partir do desenvolvimento de algoritmos de filtragem de duplo domínio

• Processo: 17/00683-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de junho de 2017
• Vigência (Término): 17 de abril de 2018
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Marcelo Andrade da Costa Vieira
• Beneficiário: Fabrício de Almeida Brito
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Diagnóstico por imagem Doses de radiação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Filtragem de Ruído | Redução da dose de radiação | Restauração de Imagens | Ruído Poisson | Tomossíntese Digital Mamária | Transformada de estabilização de variância | Imagens Médicas

Resumo

O objetivo desse projeto é o desenvolvimento de técnicas avançadas de processamento de imagens, baseado em métodos de duplo domínio, para a filtragem do ruído das imagens de tomossíntese digital mamária (DBT - Digital Breast Tomosynthesis) adquiridas com baixa dose de radiação. A DBT é uma nova modalidade de imagens por raios X que fornece ao radiologista um conjunto de imagens reconstruídas do volume tridimensional da mama. A visualização 3D da anatomia mamária minimiza a sobreposição de tecidos, resultando em melhor detecção e caracterização das lesões pelos radiologistas. Estudos recentes mostraram que a DBT possui maior sensibilidade e especificidade do que a mamografia digital 2D, e deve substituí-la totalmente como ferramenta de rastreamento do câncer de mama em um futuro próximo. No entanto, durante o exame, a paciente é exposta a pequenas doses de radiação ionizante, aumentando os riscos de indução do câncer de mama. Como os riscos inerentes ao exame estão diretamente relacionados à dose de radiação utilizada, diminuir aos níveis de exposição à radiação implica em menores riscos à paciente, mas, ao mesmo tempo, provoca um aumento na degradação da imagem por conta do ruído quântico. Essa degradação reduz a visibilidade de lesões indicadoras de câncer, prejudicando o desempenho dos médicos radiologistas na detecção e caracterização de tais estruturas. Dessa forma, técnicas de processamento de imagens para filtragem de ruído podem ser uma solução para o problema de redução da dose de radiação na DBT, pois podem filtrar o ruído que é incorporado na imagem quando a dose de radiação é reduzida, fazendo com que a qualidade da imagem não seja comprometida. Assim, a proposta desse trabalho consiste em estudar as características do ruído presente nas imagens de DBT, tanto nas projeções (antes da reconstrução) como também nas fatias tomográficas (após a reconstrução), e a partir desse estudo, desenvolver técnicas de processamento de imagens para filtragem específica desse ruído, baseando-se nos métodos de processamento em duplo domínio, que realiza a filtragem do ruído tanto no domínio do espaço como no domínio da frequência, aproveitando as vantagens do processamento de cada domínio. O método proposto será avaliado tanto em imagens mamográficas adquiridas por meio de simuladores mamários (phantoms), como também em imagens reais provenientes de exames clínicos de DBT. Como resultado desse estudo, espera-se que os equipamentos de mamografia 3D forneçam imagens de qualidade superior às atuais com doses de radiação mais baixas, beneficiando significativamente os programas de rastreamento da doença. (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)

BRITO, FABRICIO A.; BORGES, LUCAS R.; GUERRERO, IGOR; BAKIC, PREDRAG R.; MAIDMENT, ANDREW D. A.; VIEIRA, MARCELO A. C.; LO, JY; SCHMIDT, TG; CHEN, GH. Application of neural networks to model the signal-dependent noise of a digital breast tomosynthesis unit. MEDICAL IMAGING 2018: PHYSICS OF MEDICAL IMAGING, v. 10573, p. 11-pg., 2018-01-01. (16/25750-0, 17/00683-1)