Otimização dos parametros do filtro butterworth na reconstrução tomografica em spect cardiaco

Têm sido formulados vários filtros digitais que levam em consideração a natureza estatística do ruído para a melhoria da qualidade final das imagens de SPECT (tomografia por emissão de fóton único). Este trabalho avalia a estimativa das projeções (filtro de Maeda), que leva em consideração o modelo de ruído de Poisson e melhora a qualidade das reconstruções torno gráficas com baixa relação sinal-ruído, que é o caso de imagens de SPECT. Diversos artigos sobre processamento de imagens de medicina nuclear afirmam que o ruído nas imagens segue a distribuição de Poisson. Portanto, é muito importante conhecer a característica do ruído em toda faixa de contagem nas projeções (com e sem correção de atenuação) de SPECT utilizadas em imagens clínicas, para aplicar eficientemente a estimativa das projeções. Na primeira parte deste trabalho foi feito um estudo da caracterização do ruído, usando imagens reais obtidas de "phantom"(simulador) cilíndrico. A análise estatística das contagens utilizando o "Goodness of Fit Test" mostrou os seguintes resultados: 1) A distribuição de ruído é de Poisson na faixa de 20 a 150 contagens/pixel e não é Poisson mas Gaussiana na faixa de 200 a 400 nas projeções sem pré-processamento; 2) As projeções com correção de atenuação não têm distribuição de Poisson em nenhum nível de contagem, mas é Gaussiana na faixa de 200 a 400. Corno nas projeções de SPECT clínico as contagens/pixel são < 150, conclui-se que se pode utilizar a estimativa das projeções ou outro filtro que considere o ruído com distribuição de Poisson. Para contagens entre 200 e 400 deve-se empregar um filtro que considere a distribuição Gaussiana, e para as projeções com correção de atenuação e contagens inferiores a 150 não se deve aplicar filtros do tipo Poisson ou Gaussiana. A segunda parte deste trabalho consiste em otimizar o SPECT cardíaco aplicando a estimativa das projeções em "phantoms" sintéticos. Na maioria dos sistemas comerciais de SPECT, utiliza-se para reconstrução torno gráfica, a Retroprojeção Filtrada com filtro Butterworth. Este filtro possui dois parâmetros livres que são usados nos exames clínicos sem otimização, fazendo-se urna comparação visual das imagens reconstruídas com diferentes parâmetros e escolhidas qualitativamente. Os parâmetros do filtro Butterworth foram otimizados para retroprojeção filtrada com e sem estimativa das projeções". para detectabilidade de infartos (menor concentração radioativa no miocárdio) ou áreas frias, através da determinação do valor máximo da figura de mérito de detectabilidade de áreas frias. Também foi avaliado o comportamento das figuras de mérito de precisão estrutural e detectabilidade de áreas quentes (maior concentração) em função dos parâmetros do filtro. Os resultados obtidos foram: Com estimativa das projeções: freqüência de corte =0,25 Nyquist e ordem =7. 2) Somente com filtro Butterworth : freqüência de corte =0,25 Nyquist e ordem =7. Nota-se que os parâmetros otimizados para as reconstruções foram os mesmos, com e sem estimativa das projeções. As figuras de mérito de detectabilidade de áreas frias e quentes para reconstruções com estimativa das projeções variam pouco com a ordem e a freqüência de corte. Conclui-se que a utilização da estimativa das projeções nas reconstruções de SPECT melhora significativamente (p<0,005) a precisão estrutural sem resultar em melhoria na detectabilidade de áreas frias e quentes, e traz a vantagem adicional de se obter imagens torno gráficas que não dependam tanto do filtro de reconstruçãoSeveral digital filters that take into account the statistical nature of the noise have been formulated for the improvement of the final quality of SPECT images (Single Photon Emission Tomography). This work evaluates the projection estimation (Maeda filter), that takes in consideration the Poisson noise mode! and improves the quality of the tomographic reconstructions with low signal-noise ratio, which is the case of SPECT images. Several articles on processing of nuclear medicine images state that this type of noise follows the Poisson distribution. Therefore, it is very important to know the characteristics of the noise in all count range in SPECT projections (with and without attenuation correction) considered in the clinical images, in order to use efficiently the projection estimation. In the first part of this work, a study ofthe noise characterization was carried out, using real images obtaÜ1ed from a cylindrical phantom. The statistical analysis of the measured counts using Goodness of Fit Test showed the following results: 1) The noise distribution is Poisson in the range from 20 to 150 counts/pixel and it is not Poisson but Gaussian in the range from 200 to 400 in projections without any pre-processing; 2) The projections with attenuation correction do not have Poisson distribution m any count level, but it is Gaussian in the range from 200 to 400. Since m clinical SPECT projections the counts/pixel is < 150, the projection estimation or other filter that considers the Poisson distribution noise can be used. For counts between 200 and 400 a filter that considers the Gaussian distribution should be used, and for projections with attenuation correction and counts < 150 we should not apply Poisson or Gaussian type filters . The second part of this work consists in optimizing the cardiac SPECT using the projection estimation in synthetic phantoms. In most of the commercial SPECT systems, Filtered Backprojection with Butterworth filter is used for tomographic reconstruction. This filter has two free parameters that are used in the clinical exams without otimization, one makes a visual comparison of the reconstructed images with different parameters and these are qualitatively chosen. The Butterworth filter parameters were optimized for both the cases, with and without projection estimation, for infarcts or cold areas detectability (smaller concentration of radioactivity in myocardium), through the maximum value of the figure of merit determination for cold spot detectability. The behaviour ofthe figure of merit for structural precision and hot spot detectability (larger concentration) were also evaluated as function ofthe filter parameters. The obtaÜ1ed results were: 1) With projections estimation: cut off frequency =0.25 Nyquist and order =7. 2) With only Butterworth filter : cut off frequency =0.25 Nyquist and order =7. It is noticed that the optimized parameters for the reconstructions were the same, with and without the projection estimation. For reconstruction with projection estimation the figures of merit for cold and hot spots detectability vary little with order and cut off frequency. In conclusion, the use of the projection estimation in SPECT reconstruction improves signifieant1y (p