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https://hdl.handle.net/10316/12128
Title: | Reconstrução de imagem PET por decomposição do sinograma | Authors: | Fernandes, Hugo Alberto da Mota Martins Lages | Orientador: | Ferreira, Nuno Caramelo, Francisco |
Keywords: | Algoritmo Maximum Likelihood; Algoritmo das sinocurvas; Decomposição do sinograma; Destribuição de Poisson; Estimador média; Estimador madiana; PET - algoritmo Maximum Likelihood; Reconstrução de imagem interactiva 2D; Tomografia por emissão de positrões - PET | Issue Date: | Sep-2009 | Citation: | Fernandes, Hugo Alberto da Mota Martins Lages - Reconstrução de imagem PET por decomposição do sinograma. Coimbra, 2009 | Abstract: | A tomografia por emissão de positrões (PET) é uma técnica de imagem médica que fornece informação acerca da distribuição dos radiofármacos no corpo do paciente. Um radiofármaco consiste num composto radioactivo (radionúclido e fármaco) usado para diagnóstico e tratamento terapêutico de doenças humanas. Nos últimos anos alguns modelos matemáticos foram desenvolvidos para PET, que tinham em conta a distribuição de Poisson dos eventos detectados. Um destes modelos é usado no popular algoritmo Maximum Likelihood – Expectation Maximization (ML-EM) para reconstrução tomográfica. Numa perspectiva 2D para a reconstrução iterativa de imagem, neste projecto tentamos saber o quanto este algoritmo se relaciona com um algoritmo desenvolvido no Instituto de Biofísica / Biomatemática – IBILI, o algoritmo das Sinocurvas. O algoritmo das Sinocurvas tem um ponto de vista particular, assumindo que o sinograma pode ser interpretado como um empilhamento de curvas sinusoidais, de tal forma que o problema de reconstrução em 2D pode ser solucionado por decomposição do sinograma nas suas curvas sinusoidais. Ainda para esta tese foi estabelecida uma comparação estatística entre dois estimadores diferentes (média e mediana) para o algoritmo das Sinocurvas, para avaliar a convergência dos pixeis para o seu valor real. Os resultados mostram que a média é melhor estimador que a mediana, para a imagem testada. Contudo, estes resultados devem ser simulados para outras imagens, para obter conclusões gerais e estabelecer regras. Seria interessante, de futuro, simular o algoritmo das Sinocurvas para outros estimadores. Palavras-chave: Tomografia por Emissão de Positrões (PET), Distribuição de Poisson, Algoritmo Maximum Likelihood – Expectation Maximization (ML-EM), Reconstrução de Imagem Iterativa 2D, Algoritmo das Sinocurvas, Decomposição do Sinograma, Média, Mediana. | URI: | https://hdl.handle.net/10316/12128 | Rights: | openAccess |
Appears in Collections: | UC - Dissertações de Mestrado FCTUC Física - Teses de Mestrado |
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