Desenvolvimento de um algoritmo para avaliação de registro de imagem em Radioterapia Guiada por Imagem (IGRT)

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Mazer, Amanda Cristina
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: IGRT; image processing; image registration validation; motion quantification; Point Me QA; processamento de imagem; quantificação de movimentação; SIFT; validação de registro de imagem
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-17102024-150056/

Em Radioterapia Guiada por Imagem (IGRT), diversas imagens são adquiridas de um paciente ao longo do tratamento, a fim de avaliar o correto posicionamento na mesa de tratamento e, ainda, se é necessário o replanejamento do tratamento. Devido a isso, nas clínicas e hospitais, frequentemente são realizados o registro e a fusão entre as imagens, assim como a validação do registro, geralmente qualitativa, através de aplicativos comerciais. As transformações resultantes dos registros também são habitualmente utilizadas para avaliar a distribuição de dose planejada para o paciente. No entanto, ainda há grandes desafios relacionados a essa validação de registro e a determinados parâmetros que são assumidos pelos algoritmos, principalmente para realizar registro defomável, o qual é mais complexo. Assim, o objetivo principal do presente trabalho é auxiliar na definição de práticas clínicas com relação à avaliação quantitativa do registro de imagens médicas e o impacto da movimentação de órgãos em IGRT. Para isso, foi desenvolvido um algoritmo na linguagem Python, baseado na técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform), o qual permite a extração automática e exata de pontos de referência em Tomografia Computadorizada (TC) e de Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (CBCT), tanto 3D quanto 4D. Tais pontos podem ser empregados para uma garantia da qualidade (QA) paciente-específico mais precisa, principalmente devido à extração automática, que reduz consideravelmente o grau de incerteza da escolha manual de pontos em imagens. Ainda, foi construído um executável para o algoritmo, chamado \"Point Me QA\", disponível para a utilização da comunidade em geral, visando fornecer suporte acadêmico e contribuição para o avanço das pesquisas na definição de práticas necessárias para a realização de IGRT 3D e 4D na clínica.