Daniella Fabri Seminario Web organizado por la Red Latinoamericana de Protección Radiológica en Medicina

2. La RED LAPRAM está integrada por especialistas de la región, quienes
voluntariamente se han unido con el principal objetivo de fortalecer la
protecciónradiológicaen las aplicacionesmédicasde las radiacionesionizantes
WWW.FACEBOOK.COM/REDLAPRAM
Eduardo Medina Gironzini

3. www.lanentweb.org

5. Optimización en Tomografía
Computada mediante el uso de
DRLs y la importancia de
incorporar la cuantificación de
calidad de imagen.
DANIELLA FABRI PHD

6. Evolución del CT
Godfrey N. Hounsfield
Allan M. Cormack

7. Demos gracias a los Beatles

8. Evolución del CT

9. Evolución del CT
TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA POR RAYOS X: FUNDAMENTOS Y ACTUALIDAD, Juan Carlos
Ramírez Giraldo1, Carolina Arboleda Clavijo2, Cynthia H. McCollough3

10. Evolución del CT

11. Contribución a la Exposición
Radon y Thoro
37%
Espacial
5%
Interna
5%Terrestre
3%
CT
24%
Medicina Nuclear
12%
Intervencionismo
7%
radiografía
5%
Consumo
1%
ocupacional
-1%
industrial
1%
Radon y Thoro Espacial Interna Terrestre CT Medicina Nuclear Intervencionismo radiografía Consumo ocupacional industrial

12. ¿Por qué optimizar en TC?
Aporte porcentual a la dosis colectivas por TC
Años ´80s
Años 2000

13. Cual es el objetivo de
optimizar en TC
Q D

14. Como optimizamos
Primer paso para optimizar es medir
 Qué estamos haciendo, (qué estamos usando)
 Qué estamos viendo
 Qué queremos ver

16. Dosis
Absorbida
La dosis representa la
cantidad de energía
depositada por la radiación
en el tejido y se mide en J /
kg = Gray (Gy). Tenga en
cuenta que debido a que es
energía por unidad de
masa, depositar 1 Joule de
energía en un pie de 1 kg
es la misma dosis que
depositar 15 J en el
abdomen, que pesa
aproximadamente 15 kg.
http://xrayphysics.com/index.html

17. CTDI: Índice de dosis en TC
(Computed tomography dose index)
CTDI representa la dosis promedio absorbida, a lo largo del eje z, de una serie de
irradiaciones contiguas. Se mide a partir de una tomografía computarizada axial (una
rotación del tubo de rayos X) y se calcula dividiendo la dosis absorbida integrada por
la colimación nominal total del haz.
Donde N es el numero de canales
independientes y T el ancho en la
dirección z de cada canal
MEASUREMENT, REPORTING, AND MANAGEMENT OF RADIATION DOSE IN CT, AAPM REPORT NO. 96

18. CTDI: Índice de dosis en TC
Infinito no es un parámetro
factible para poder de medir
MEASUREMENT, REPORTING, AND MANAGEMENT OF RADIATION DOSE IN CT, AAPM REPORT NO. 96

19. CTDI100 lo que podemos medir
100 mm
los límites de integración son de ± 50
mm, lo que corresponde a la longitud de
100 mm de la cámara de ionización
“lápiz” disponible comercialmente

20. Lo que estamos midiendo
C = factor de calibración de la cámara sin unidad (≈1.0) para corregir la lectura por
temperatura y presión
f=
• 0.78 rad / R (0.90 mGy/mGy)para el cálculo de la dosis al acrílico (por ejemplo,
CTDIFDA).
• 0,94 rad / R (1.06 mGy/mGy) para las estimaciones de dosis en tejido .
• 0.87 rad / R (1.00 mGy/mGy) para la dosis al aire y el cálculo o la comparación con
CTDI100 o CTDIw • Estos valores corresponden al valor típico de CT kVp de 120 kVp,
que corresponde a una energía efectiva de aproximadamente 70 keV.

21. CTDI ponderado (CTDIw)
El CTDI varía a lo largo del FOV. Por ejemplo, para imágenes de TC de cuerpo, la CTDI es
típicamente un factor o dos más alto en la superficie que en el centro del FOV

22. Volumen CTDIw (CTDIvol)
Para representar la dosis para un protocolo de
exploración específico, que casi siempre involucra
una serie de exploraciones, es esencial tener en
cuenta los huecos o superposiciones entre los haces
de rayos X de rotaciones consecutivas de la fuente
de rayos X.
I = incremento de la mesa por cada adquisición axial

23. Producto Dosis Largo(DLP)
Para representar mejor la energía total entregada por un protocolo de exploración
determinado, la dosis absorbida se puede integrar a lo largo de la longitud de exploración
para calcular

24. CTDI no es lo mismo que dosis al paciente
120 kVp a 200 mAs 120 kVp a 200 mAs
CTDIvol = 20 mGy CTDIvol = 20 mGy
More dose Less dose
McCollough C. CT Dose Index and Patient Dose: They are NOT the Same Thing Radiology 2011

25. Límites
de dosis
De acuerdo a la Comisión Internacional de
Protección Radiológica (ICRP), no se recomiendan
límites de dosis ni restricciones de dosis para
pacientes individuales porque los mismos
pueden reducir la eficacia del diagnóstico por
consiguiente, el énfasis está puesto en la
justificación de los exámenes radiológicos y en la
optimización de la protección utilizando Niveles
de Referencia para Diagnóstico (DRLs)

26. Trabajando con DRLs
No son un limite mínimo o máximo
No son para un individuo, son para un grupo de
pacientes promedio
No son un valor ideal de dosis
Permiten conocer la distribución de la dosis de un
examen en una institución
Primera etapa en proceso de optimización. Dosis
versus calidad de imagen

27. Niveles Diagnósticos de Referencia
(definiciones actualizadas)
oNivel Diagnostico de Referencia (DRL):Es una forma de nivel de
investigación utilizada como herramienta para ayudar a la optimización
de la protección en la exposición médica de pacientes sometidos a
procedimientos de diagnóstico e intervencionismo.
oMagnitud de DRL (“quantity”): Una magnitud (indicador) que sea
fácilmente medible y que permita evaluar la cantidad de radiación
utilizada para realizar una tarea clínica concreta o modalidad de
procedimiento. (Producto dosis longitud (DLP). Índice de dosis en
tomografía computarizada(volumen) (CTDIvol).
oValor de DRL: Un valor numérico arbitrario de una magnitud de DRL,
fijado en el p75 de la distribución de las medianas

28. ICRP: Un DRL se define para
un objetivo clínico específico
Valor típico DRL Local DRLNacional
DRL Regional
(Internacional)
Utilizado cuando
el número de
equipos ( o
centros médicos)
son muy pocos
para determinar
un DRL Local.
p50
Utilizado en
centros médicos
basado en a
distribución de
un indicador de
dosis cuando se
tiene al menos
10 equipos.
P75 del p50
Basados en data
representativa
de un país,
considerando los
distintos tipos de
proveedores a lo
largo del
territorio.
A partir de los
DRLs nacionales
de instalaciones
de la región.

29. Trabajando con DRLs
Manera práctica de analizar y reducir
la variabilidad de las tasas de dosis de
los protocolos TC
• Institutional DRL: From the hospital
• DRL Local
• DRL Nacional
• DRL Regional o Internacional

30. Como calcular los DRLs de un
Centro
Diferentes formas de calcularlos, dependerá de los
recursos (humanos y técnicos)
Todo los datos de un protocolo, análisis estadísticos,
eliminar los fuera de rango.
Elegir 30 pacientes “promedio" para cada protocolo y
calcular la median (p50) del CTDIvol and DLP
It is recommended to start using or associating the
protocols with the Radlex Nomenclature

32. Cálculo DRL
Institucional (valor
típico) para
protocolo TC de
encéfalo sin
contraste
Mediana de la data de indicador
de dosis para un protocolo
específico
TC de encéfalo sin contraste
DRL (valor típico) =625mGycm

33. P75 de los p50 de cada equipo=769,65 mGycm
C Á LC ULO DE DR L (LO C A L) PA R A P ROTO CO LO TC DE E NC É FA LO SI N CO NTR A S TE

34. Año 2018

35. NOMBRE PROTOCOLO
MAESTRO
DRL
CTDIvol
(mGy)
EE.UU. NDRL
CTDIvol
(mGY)
DRL
DLP
(mGy*cm
)
EE.UU.
NDRL
DLP
(mGy*cm)
CT CHEST WO IVCON 10 12 420 443
CT CHST ABD PELVIS WO
& W IVCON
9 15 942 947
CT CHST TEP ANGIO W
IVCON
7 14 442 445
CT C SPINE WO IVCON 17 28 382 562
CT NECK W IVCON 8 19 230 563
CT ABD PELVIS KIDNEY
CALC WO IVCON
8 15 382 705
CT HEAD WO IVCON 32 56 622 962

36. Nuevos DRLs Comisión Europea
Por indicación clínica y no sólo zona anatómica
Primeros resultados estarán disponibles en los próximos años
Nueva regulación europea facilita la recolección de información

37. Lista de las
indicaciones
Clínicas para
TC EUCLID

38. Lista de las
indicaciones
Clínicas para
IR EUCLID

39. Cual es el objetivo de
optimizar en TC
Q D

40. Cual es el objetivo de
optimizar en TC
Q
D

41. Medir Calidad de
Imágen
Precisión de Unidades de Hounsfield
Relación contraste-ruido
Uniformidad
Resolución de alto contraste
Función de transferencia de tareas
(TTF)
Espectro de potencia de ruido (NPS)
Índice de detectabilidad

42. Precisión
de HU
Objetivo
Verificar que los números CT
informados por el escáner sean
precisos y varíen según lo esperado.
Frecuencia
Anual o tras cambios relevantes
Criterio de evaluación y/o tolerancia
Los siguientes estándares deben
cumplirse para 120 kV. Para otras
configuraciones de kV se deben
cumplir los valores de agua y aire.
Material Rango de HU
Agua –7 to 7 HU
Aire –970 to –1005 HU
Teflón (hueso) 850 to 970 HU
Polietileno –107 to –84 HU
Acrílico 110 to 135 HU

43. Precisión de HU

44. Relación
contraste-ruido
Verificar que el rendimiento de bajo
contraste de los protocolos clínicos
sea adecuado para el diagnóstico.
Protocolo de
escaneo
CNR
Cerebro Adulto 1 .0
Cerebro pediátrico 1 .0
Abdomen Adulto 1 .0
Abdomenpediátrico 0 .5
CNR=
𝑆𝑒ñ𝑎𝑙−𝐵𝑘𝑑
𝑅𝑢𝑖𝑑𝑜

45. Relación contraste-ruido
Protocolo de
escaneo
CNR
Abdomen pediátrico 0 .5

46. Uniformidad
Objetivo
Identificar y corregir inhomogenidades en el numero de CT en las imágenes
de fantoma uniforme, antes de que puedan volverse lo suficientemente
severas como para afectar el diagnóstico del paciente.
Frecuencia
Anual o tras cambios relevantes. Esta prueba también la debe realizar
diariamente el tecnólogo.
Criterio de evaluación y/o tolerancia
La diferencia entre el valor medio de HU de cada ROI periférico y el ROI
central no debe exceder 5 HU, y no puede exceder 7 HU. Si la diferencia
excede los criterios establecidos, entonces la prueba debe repetirse para
asegurarse de que la falla sea real y no un error en el procedimiento. Si el
error persiste, el escáner debe recalibrarse, y luego se repite la prueba de
CC.

47. Uniformidad

48. Resolución de alto contraste
1. Objetivo
Verificar que el rendimiento de
resolución espacial de los protocolos
clínicos es adecuado para el
diagnóstico.
Protocolo de escaneo Resolución límite
Abdomen Adulto 6 lp/cm
Tórax de alta resolución 8 lp/cm

49. Esta medida se nos queda
“corta”
Resolución es que tan bien podemos ver detalles
Mayor
Resolucion
Menor
Resolucion

50. Una imagen puede descomponerse
en sus componentes de frecuencia.
52
=
+
+
+
SpatialFrequency
mm
Pixelbrightness

51. (MTF) TTF es una relación entre
amplitud de entrada y de salida
Nos dice cómo se amortiguan las diferentes frecuencias cuando se transfieren a través del
sistema de imágenes
53
Input Output
A A
A
0.75A
A
0.1A
TTF
Spatial Frequency
1
0.75
0.1
F1
F2
F3
F1 F2 F3

52. TTF

53. Task
Transfer
Function

54. Task
Transfer
Function

55. Como comparar TTFs
57
Mejor resolucion

56. Como comparar TTFs
58
Edge enhancing kernel

57. Backprojection: Bluring of the
image

58. BP vs FBP ( frecuency filter)

62. How kernel affects resolution
64
B10f
B30f
B45f
B75f
B80f

63. How kernel affects resolution
65
B10f
B30f
B45f
B75f
B80f
B10f

64. How kernel affects resolution
66
B10f
B30f
B45f
B75f
B80f
B30f

65. How kernel affects resolution
67
B10f
B30f
B45f
B75f
B80f
B45f

66. How kernel affects resolution
68
B10f
B30f
B45f
B75f
B80f
B75f

67. How kernel affects resolution
69
B10f
B30f
B45f
B75f
B80f
B80f

68. Espectro de potencia de ruido
(NPS)
¿Qué es el ruido?
¿Cómo se caracteriza el ruido?
Magnitud
Textura (espectro de potencia de ruido)
Cómo medir el ruido en la TC
En Fantomas
En imágenes de paciente.

69. Magnitud del Ruido
Noise magnitude is the standard deviation of HU values
◦ σ = STD[N(x,y,z)]
71
σ = 1 σ = 5

70. Textura del Ruido
La textura del ruido se cuantifica por las correlaciones entre el ruido en
diferentes voxels.Noise auto-correlation…
◦ A(x1,y1,z1, x2,y2,z2) = 𝐸[𝑁 𝑥1, 𝑦1, 𝑧1 𝑁(𝑥2, 𝑦2, 𝑧2)]
◦ Describe cómo los píxeles vecinos tienden a fluctuar entre sí.
72
σ = 1 σ = 1 σ = 1 σ = 1

71. De donde proviene la
correlación del ruido
Datos de proyección sin procesar de CT
◦ Los datos de proyección en bruto tienen en su mayoría ruido no
correlacionado
◦ Hay algunos de interferencia de detectores y brillo retardado, pero este
efecto parece ser mínimo
Reconstruction process
◦ Filtramos y luego retroproyectamos los datos de CT “crudos” ruidosos en la
imagen FOV
◦ Por lo tanto, los valores HU de voxel vecinos se calculan en base a algunos de
los mismos datos
◦ Por lo tanto están estadísticamente correlacionados!
73

72. What is the noise power
spectrum (NPS)
NPS es la transformada de Fourier de la autocorrelación de ruido.
NPS(fx,fy,fz) = F[A(Δx,Δy,Δz)]
Describe las autocorrelaciones de ruido en el espacio de frecuencia
espacial
◦ es decir, cuánta potencia de ruido está contenida por cada frecuencia
espacial
La integral del NPS es igual a la varianza de píxeles
◦ ¡Así, el NPS caracteriza tanto la magnitud como la textura del ruido!
74

73. Anatomy of an NPS
752D NPS
fx
fy
fpeak
fav

74. NPS

75. Como comparar NPS
Para comparer la textra del ruido, se usa fav
◦ fav bajo significa que la correlación del ruido es espacialmente alta
◦ Da como resultado un ruido de tipo “hojuelas de maiz”
◦ fav alto implica que las correlaciones espaciales del ruido son menores
77
Low fav High fav

76. Kernel afecta la magnitude y
textura del ruido
78
B10f

77. Kernel afecta la magnitude y
textura del ruido
79
B30f

78. Kernel afecta la magnitude y
textura del ruido
80
B45f

79. Kernel afecta la magnitude y
textura del ruido
81
B75f

80. Kernel afecta la magnitude y
textura del ruido
82
B80f

81. Índice de detectabilidad (d’)
Una métrica de rendimiento de detección basada en “tareas”
Cualquier técnica de este tipo tiene tres componentes principales:
◦ (1) una tarea a realizar (generalmente la detección de una lesión / señal
sutil),
◦ (2) un observador para realizar la tarea (generalmente un algoritmo de
detección matemático, a veces un lector humano), y
◦ (3) imágenes para evaluar
(1) Funcion tarea (Wtask): transformada de Fourier de la señal a detectar (por
ejemplo, una lesión circular de 10 mm con un contraste de 10 HU)
(2) (NPW): Modelo de observador compara la imagen de interés con
una plantilla que consiste en la señal esperada a través de correlación cruzada

82. Índice de detectabilidad (d’)

83. Calidad de imagen en
imágenes de pacientes
Las que de verdad importan
Eliminar subjetividad del Radiólogo
Debemos al menos poder cuantificar
◦Ruido
◦Resolución

84. Calidad de imagen en imágens
de pacientes (Ruido)
Automated Technique to Measure Noise in Clinical CT Examinations Olav
Christianson, James Winslow, Donald P. Frush, Ehsan Samei. AJR:205, July 2015

85. Calidad de imagen en imágens
de pacientes (Resolucion)

86. Iterative reconstruction
reduces noise
88
*Solomon et al, Radiology 2017
FBP
SAFIRE

87. Noise is more complicated for
IR algorithms
89
Peculiar noise texture (usually
shifted NPS towards lower
frequencies)
Changes throughout the image
Depends on local anatomical
conditions
IR algorithms try to reduce noise
and preserve details
More noise near edges
Less noise in uniform areas
*Li, Med Phys 2014

88. Noise is more
complicated for IR
algorithms
• Changes throughout the image
• Depends on local anatomical conditions
• Peculiar noise texture (usually shifted NPS towards
lower frequencies)
• IR algorithms try to reduce noise and preserve
details
• More noise near edges
• Less noise in uniform areas
90

90. Iterative Reconstruction
Martin J. Willemink Eur Radiol DOI 10.1007/s00330-012-2765-y

91. Iterative Reconstruction
Martin J. Willemink Eur Radiol DOI 10.1007/s00330-012-2765-y

92. Iterative Reconstruction
Martin J. Willemink Eur Radiol DOI 10.1007/s00330-012-2765-y

93. Example of the effects of iterative
reconstruction on noise
Willemink Eur Radiol

94. Willemink, European Radiology https://doi.org/10.1007/s00330-018-5810-7

95. ¿Preguntas?