Modelamento por Simulações Monte Carlo e Desenvolvimento de Ferramentas para Processamento e Reconstrução de Imagens Tomográficas a partir de Projeções Obtidas com Colimadores de Orifício.

• Processo: 25/12560-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Jorge Mejía Cabeza
• Beneficiário: Michel David Raed
• Instituição Sede: Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein (IIEPAE). Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein (SBIBAE). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/09976-5 - Desenvolvimento e Avaliação de um Sistema SPECT Preclínico de Alta Resolução Espacial Utilizando Cintiladores de Área Grande, Colimadores de Orifício e Inteligência Artificial, AP.R
• Assunto(s): Método de Monte Carlo Processamento de imagens Tomografia computadorizada por emissão de fóton único
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Colimadores de Orificio | Gate | Monte Carlo | Processamento de imagens | Spect | Imagem Molecular Preclínica

Resumo

No projeto em que se insere esta bolsa, será feita a adequação de um cristal cintilador de grande área para registrar imagens de alta resolução espacial de órgãos de pequenos animais de experimentação. Para tal, serão feitas adaptações tanto de hardware quanto de software. O bolsista associado a esta solicitação estará envolvido, inicialmente, no desenvolvimento de modelagem Monte Carlo do processo de formação de imagens cintilográficas nas condições de adaptação propostas. Essa modelagem auxiliará na otimização das soluções de hardware e servirá de base para o desenvolvimento de ferramentas de software. Na sequência, o bolsista participará no desenvolvimento de ferramentas de reconstrução tomográfica utilizando programação clássica, buscando gerar uma solução otimizada em termos de tempo de reconstrução e qualidade da imagem produzida. Em paralelo, o bolsista acompanhará e participará na aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial para o pré- e pós-processamento das imagens registradas e reconstruídas, visando melhorar características específicas da instrumentação proposta, como resolução espacial, tempo de registro ou nível de ruído nas imagens.