Asociación de magnitudes dosimétricas de tomografía computarizada con factores operacionales: bases para estrategias de optimización

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Rafael Alejandro Miller Clemente
Marlén Pérez Díaz

Resumen

La tomografía computarizada (TC) clínica se basa en un sistema paciente - tecnología - observador. Dicho sistema incluye magnitudes dosimétricas asociadas a descriptores de calidad, donde los factores operacionales son predictores. Conocer la asociación cuantitativa entre magnitudes dosimétricas y de calidad de imagen con factores sistémicos, provee la base para concebir estrategias de optimización específicas por tomógrafo. Se midieron índices de kerma en aire C a,100 y en maniquí C pmma,x (x cambia a c y p para centro y periferia respectivamente) con una cámara de ionización tipo lápiz. Se utilizaron maniquíes de Polimetil Metacrilato (PMMA) con diámetros de 16 y 32 cm. Se consideraron factores operacionales de un equipo Siemens Sensation 64 Cardiac: espectros estimados, tensión del tubo F 8 (80 - 140 kV), producto corriente x tiempo de exposición F 1 (40 - 350 mAs) y colimación total en isocentro F 3 (2,7 - 19,2 mm). El radio agua-equivalente R w es un factor importante para Estimadores de Dosis Específicos del paciente (SSDE), se estimó teniendo en cuenta el espectro en cada maniquí. El ruido promedio de píxel se midió en regiones de interés (ROIs) de imágenes de maniquíes de agua con radios de 2,5; 3; 6; 8 y 11,5 cm. Se encontró una asociación lineal entre C pmma,p y C pmma,c . Se describe una reducción de dosis a C pmma,c = 2 mGy por rotación del tubo mediante el análisis de datos (modo cabeza), con F 1 = 50 mAs, F 3 = 19,2 mm, resultando en un ruido promedio de píxel de 20 Unidades Hounsfield (UH).

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Cómo citar
Miller Clemente, R. A., & Pérez Díaz, M. (2019). Asociación de magnitudes dosimétricas de tomografía computarizada con factores operacionales: bases para estrategias de optimización. Nucleus, (65), 28-31. Recuperado a partir de http://nucleus.cubaenergia.cu/index.php/nucleus/article/view/674
Sección
Ciencias Nucleares

Citas

[1] MILLER-CLEMENTE RA, PÉREZ-DÍAZ M, GUEVARA MVM. AMAR: a systemic approach for patient radiation protection in CT. INIS 43(2010). Available in: http://www.irpa12.org.ar/fullpapers/FP3389.pdf?
[2] IAEA. Dosimetry in diagnostic radiology: an international code of practice. TRS 457. Vienna: IAEA, 2007.
[3] PUNNOOSE J, XU J, SISNIEGA A, ZBIJEWSKI W, et. al. Technical Note: spektr 3.0-A computational tool for x-ray spectrum modeling and analysis. Med Phys. 2016; 43: 4711-4717.
[4] MILLER-CLEMENTE RA, PEREZ-DIAZ M, ZAMORA-MATAMOROS L, EDYVEAN S. Nonlinear model of image noise: an application on computed tomography including beam hardening and image processing algorithms. Applied Mathematics 2014; 5: 1320-1331.