Reducción de ruido de la imagen PET mediante análisis multiresolución
- Autores: Carlos Huerga Cabrerizo
- Directores de la Tesis: E. Guibelalde del Castillo (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2019
- Idioma: español
- Número de páginas: 119
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Luis Carreras Delgado (presid.), Margarita Chevalier (secret.), Luis Carlos Martinez Gomez (voc.), Manuel Desco Menéndez (voc.), Luis Núñez Martín (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Investigación en Ciencias Médico-Quirúrgicas por la Universidad Complutense de Madrid
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
- Resumen
La imagen obtenida mediante Tomografía por Emisión de Positrones (imagen PET, por sus siglas en inglés) juega un papel fundamental en el diagnóstico, estadificación y evaluación de la respuesta terapéutica. También ha demostrado su utilidad conduciendo las terapias de tratamiento, tanto asistiendo en el proceso de contorneo de volúmenes de irradiación durante la planificación radioterápica, como en la identificación de tumores resistentes a las terapias y, con el advenimiento de la medicina personalizada, a través de la evaluación de la texturas de la misma.
Sin embargo su manejo presenta algunas dificultades debido a la baja relación señal-ruido y a que presenta bordes emborronados si se compara con imágenes de otras modalidades como la Tomografía Computerizada o la Imagen por Resonancia. Por lo tanto, resulta necesario incorporar procedimientos de reducción de ruido previos, que produzcan una mejora en su valoración cualitativa y cuantitativa.
El propósito de esta tesis es el desarrollo, aplicación y evaluación de un procedimiento no lineal de reducción de ruido en la imagen PET. Se ha utilizado un procedimiento basado en análisis multiresolución espacialmente adaptativo y que considera explícitamente las propiedades de las imágenes de esta modalidad clínica. Una ventaja importante del método que se describe es que realiza una estimación de ruido de la imagen, resultando una mejor adaptación al existente. Además no requiere optimización de parámetros.
La evaluación del procedimiento desarrollado se realiza en maniquí con insertos ¿calientes¿ considerando diferentes entornos radiactivos y también en imagen clínica con casi 50 pacientes con diferentes patologías. En maniquí, se obtiene que el procedimiento descrito aumenta el contraste relativo cerca del 30% comparado con el filtrado habitual Gaussiano con una mejor preservación de los valores de captación. En el entorno clínico se ha evaluado diferentes tejidos de interés (pulmón, hígado, mediastino) y tumor. La aplicación del procedimiento de reducción de ruido supone una ganancia en la relación señal-ruido del 50% (p < 0.05) en el caso del pulmón y en torno al 15% (p < 0.05) para el caso de hígado o mediastino. La ganancia del contraste relativo entre tejidos es muy superior a la del filtrado habitual con una reducción de los valores de captación de sólo 2.6% en promedio.
En esta memoria también se describe la influencia de introducir el filtro desarrollado dentro de los esquemas de contorneo automático de lesiones. Se compara con los filtrados habitualmente utilizados en este tipo de tareas, considerando varias relaciones señal-fondo, niveles de ruido y volúmenes de interés, regulares e irregulares.
El estudio muestra como la aplicación del método de filtrado no-lineal desarrollado refuerza los resultados de la segmentación, con un comportamiento estable en condiciones de bajo contraste y alto ruido. En los escenarios considerados, el procedimiento de filtrado descrito supone una reducción de la tasa de error media del 29% para regiones irregulares frente a un 34% y un 37% del filtrado bilateral y de difusión anisotrópica, respectivamente. El filtro más extendido es el Gaussiano, con un ancho a mitad de altura de 5mm; para este, se obtiene una tasa de error del 56 % en las situaciones consideradas.
En la comparación sobre las características de preservación de bordes de diferentes filtros, resulta de interés disponer de un procedimiento que permita la cuantificación objetiva. Esto es abordado en esta memoria, desarrollando una nueva herramienta que permite medir como de borrosa es una imagen clínica.
Este procedimiento es capaz de distinguir el emborronamiento inducido, tanto debido al proceso de filtrado como al movimiento. Es robusto a la selección de parámetros y puede ser aplicado a la imagen clínica. Además, del análisis de los datos colectados por ángulo, se puede obtener algún conocimiento de la dirección y magnitud del movimiento.
