Estudo de viabilidade da obtenção de imagens coeficiente de atenuação de dupla energia com o uso de emissores gama

Abstract

This work studied the feasibility of obtaining attenuation images using radioisotopes that emit gamma radiation at different energies. Initially, the idea behind this project was to study the feasibility of obtaining transmission images using radioisotopes with gamma emissions at different energies. For detection, a gamma camera would be used with the energy window specified for each case and a phantom with different materials with close attenuation coefficients. For each energy, we would expect a transmission image which would be combined into a parametric image of attenuation coefficients. Due to technical problems with the equipment, it was not possible to take images. With the lack of possibility of making acquisitions, we resorted to a simplified way of simulating transmission measurements made with the SPECT camera and gamma emitters. A complete Monte Carlo simulation could be time-consuming, due to having a longer learning curve and requiring more computing power, so we opted for a numerical calculation based on the Radon Transform to estimate the attenuation of the radiation emitted by the source on the object, the collimator and the crystal, following various directions, using the Python language in version 3.11.2. In this simulation of transmission measurements with SPECT, we considered four essential components that play crucial roles in the process: the source, the object, the detector and the crystal. The code was developed to implement the forward projection and backprojection functions, known as forward projection and backprojection, respectively. In the backprojection phase, it was possible to apply a ramp filter, often apodized with a Hanning window, similar to the FBP (Filtered Backprojection) algorithm.The results indicated that it was feasible to obtain the desired image, but the approach has limitations in terms of precision. The simplicity of the Python simulation with monoenergetic sources offers flexibility, but does not reach the precision of advanced simulations. Future improvements include considering more realistic objects and dealing with the scatter phenomenon.

Neste trabalho foi estudada a viabilidade de obtenção de imagens de atenuação com o uso de radioisótopos que emitem radiação gama, com diferentes energias.Inicialmente, a ideia deste projeto seria estudar a viabilidade de obtenção imagens de transmissão usando radioisótopos com emissão gama de diferentes energias. Para a deteção seria usada uma câmara gama com a janela de energia especificada para cada caso e um fantoma com diferentes materiais com coeficientes de atenuação próximos. Para cada energia, esperaríamos uma imagem de transmissão as quais seriam combinadas numa imagem paramétrica de coeficientes de atenuação. Devido a problemas técnicos com o equipamento, não foi possível proceder à obtenção de imagens. Com a falta de possibilidade de fazer aquisições, recorremos a uma maneira simplificada de fazer a simulação de medidas de transmissão realizadas com a câmara SPECT e emissores gama. A simulação completa por Monte Carlo poderia ser demorada, devido a ter uma curva de aprendizagem maior e requeria maior poder computacional, então, optou-se por fazer um cálculo numérico baseado na Transformada de Radon para estimar a atenuação da radiação emitida pela fonte no objeto, no colimador e no cristal, seguindo várias direções, utilizando a linguagem Python na versão 3.11.2. Nesta simulação de medidas de transmissão com SPECT, consideraram-se quatro componentes essenciais que desempenham papéis cruciais no processo: a fonte, o objeto, o detetor e o cristal. O código foi desenvolvido para implementar as funções de projeção direta e retroprojeção, conhecidas como forward projection e backprojection, respectivamente. Na fase de retroprojeção, foi possível aplicar um filtro rampa, frequentemente apodizado com uma janela de Hanning, semelhante ao algoritmo FBP (Filtered Backprojection).Os resultados indicaram a viabilidade da obtenção da imagem desejada, mas a abordagem apresenta limitações de precisão. A simplicidade da simulação em Python com fontes monoenergéticas oferece flexibilidade, mas não alcança a precisão de simulações avançadas. Melhorias futuras incluem considerar objetos mais realistas e lidar com o fenómeno de scatter.