Esse trabalho apresenta uma nova proposta do algoritmo de médias não-locais (NLM - Non-Local Means) para a filtragem do ruído quântico de imagens mamográficas digitais adquiridas com dose de radiação reduzida. A redução nas doses de radiação tem como objetivo principal minimizar os riscos de indução ao câncer de mama causado pela exposição do paciente à radiação ionizante no momento do exame. No entanto, a qualidade da imagem mamográfica diminui com a redução da dose de radiação e o ruído predominante nesse caso é o ruído quântico, que segue a distribuição de Poisson e é dependente do sinal. Como o algoritmo NLM foi originalmente desenvolvido para filtragem de ruído Gaussiano independente do sinal, a proposta desse trabalho foi de adaptar o algoritmo NLM original de modo que ele se tornasse mais adequado para filtragem do ruído encontrado nas imagens mamográficas digitais. Nessa nova abordagem, chamada de Variance Map Non-local Means (VM-NLM), a filtragem do ruído quântico é realizada no próprio domínio da imagem, levando-se em conta a variância do ruído em cada pixel da imagem, já que o ruído é dependente do sinal. Com isso, elimina-se a necessidade de realizar uma estimativa precisa dos parâmetros do ruído para o uso de uma transformada de estabilização de variância (como a transformada generalizada de Anscombe), antes do processo de filtragem. Essa estimativa normalmente requer medidas preliminares no equipamento mamográfico, cujo acesso nem sempre é viável na prática. A proposta foi avaliada em três bancos de imagens mamográficas adquiridas com diferentes doses de radiação. As avaliações de desempenho foram realizadas comparando objetivamente a qualidade das imagens mamográficas obtidas com a dose padrão de radiação com as adquiridas com doses reduzidas, após a filtragem do ruído. Os resultados obtidos com o algoritmo proposto mostraram que ele produz imagens mamográficas mais nítidas e com melhor preservação de bordas e pequenos detalhes do que o algoritmo NLM original. / This work presents a new proposal from the non-local means algorithm (NLM - Non-Local Means) for filtering the quantum noise of digital mammography images acquired with reduced radiation dose. The reduction in radiation doses aims to minimize the risk of inducing breast cancer caused by patient exposure to ionizing radiation during the examination. However, the mammographic image quality decreases with the reduction of the radiation dose and the predominant noise in this case is the quantum noise, which follows the Poisson distribution and it is dependent of the signal. As the NLM algorithm was originally developed for filtering additive Gaussian noise, the purpose of this study was to adapt the original NLM algorithm so that it becomes more suitable for filtering the noise found in digital mammographic images. In this new approach, called Variance Map Non-local Means (VM-NLM), the filtering of the quantum noise is performed in the image domain, considering the noise variance in each pixel of the image, since the noise depends on the pixel value. Thus, it eliminates the need for an accurate estimate of the noise parameters for the use of a variance stabilization transform (such as generalized Anscombe Transformation) before the filtering process. This estimate typically requires preliminary measurements in the mammographic equipment, which is not always viable in clinical practice. The proposal was evaluated in three databases of mammographic images acquired with different radiation doses. Performance evaluations were conducted comparing objectively the quality of mammographic images acquired with standard radiation dose and with reduced doses, after filtering the noise. The results obtained with the proposed algorithm showed that it produces sharper mammographic images with better preservation of edges and small details than the original NLM algorithm.

Introdução: O uso da tomografia de múltiplos detectores para avaliar a doença arterial coronariana tem aumentado, fornecendo informações valiosas para rotina clínica. O risco potencial da exposição à radiação, por outro lado, exige manter a dose de radiação tão baixo quanto razoavelmente possível. Objetivo: testar e avaliar o ajuste de parâmetros de aquisição no bolus tracking (BT) para reduzir a dose de radiação nos exames de angiotomografias das artérias coronárias (ATCC), sem comprometer a qualidade da imagem. Métodos: Este é um estudo prospectivo de 289 pacientes que realizaram ATCC. Os pacientes foram distribuídos consecutivamente em 4 grupos: A (n = 70), B (n = 79), C (n = 68) e D (n = 72). O grupo A foi o protocolo de referência - recomendado pelo fabricante do tomógrafo. As imagens dos outros grupos foram adquiridas por parâmetros de configuração diferentes do BT, em tempo, para alcançar a redução da dose de radiação. As imagens da fase da angiografia, para todos os grupos, foram realizadas com configurações semelhantes. Foram avaliados parâmetros de qualidade de imagem qualitativa e quantitativamente e a exposição da radiação. Resultados: A dose de radiação do BT foi significativamente diferente entre os grupos, principalmente quando comparados os grupos D e A (p < 0,001), grupos C e A (p < 0,001) e grupos B e A (p < 0,001), com a maior redução no grupo D (redução de 50% em relação ao grupo A). Não houve nenhuma diferença significativa entre os grupos em relação à dose de radiação efetiva e à qualidade de imagem da fase angiográfica. No entanto, a dose de radiação efetiva total (BT + fase angiográfica) foi estatisticamente diferente entre os grupos A e D (p = 0,025). Conclusão: O ajuste do tempo para a aquisição do BT reduz significativamente a dose de radiação efetiva em até 50%, sem reduzir a qualidade da imagem, oferecendo uma nova perspectiva para a redução da radiação total durante a ATCC / Introduction: Modern multidetector computed tomography scanners for assessing coronary artery disease have been growing in use, providing valuable information in clinical routine. The potential risk of radiation exposure, on the other hand, requires keeping radiation dose as low as reasonably achievable. Objectives: Test and evaluate the bolus tracking (BT) acquisition parameters adjustment to reduce radiation dose in coronary computed tomography angiography (CCTA), without compromising image quality. Methods: This is a prospective study of 289 patients referred to CCTA. Patients were consecutively distributed into 4 groups: A (n=70), B (n=79), C (n=68) and D (n=72). Group A was the reference protocol - recommended by the scanner manufacturer. The images of other groups were acquired by setting different time BT parameters in order to achieve radiation dose reduction. The images of angiography phase for all groups were performed with similar settings. Qualitative and quantitative image quality parameters and radiation exposures were evaluated. BT radiation dose was significantly different among groups, mainly when comparing groups D and A (p < 0.001), groups C and A (p < 0.001) and groups B and A (p < 0.001), with the highest reduction in group D (50% reduction in relation to group A). There was no significant difference between groups regarding effective radiation dose for the angiographic phase or image quality. However, total effective radiation dose (BT + angiographic phase) was statistically different between groups A and D (p= 0.025). Conclusion: Time adjustment of BT acquisition significantly reduces effective radiation dose in up to 50%, without reducing image quality, offering a new perspective for total radiation reduction during CCTA

CONTEXTO E OBJETIVO: O manejo do carcinoma hepatocelular (HCC) é desafiador devido a agressividade tumoral e cirrose associada. Faltam opções locais efetivas após falha à quimioembolização transarterial (TACE). Nosso objetivo foi testar através de estudo prospectivo fase II, a eficácia e segurança da Radioterapia Estereotáctica Corpórea (SBRT) em pacientes com HCC e resposta parcial ou contraindicação à TACE. MÉTODO: Pacientes com até 5 lesões de HCC restritas ao fígado realizaram SBRT na dose de 30 a 50 Gy em 5 frações. O desfecho primário foi sobrevida livre de progressão das lesões tratadas. Os desfechos secundários foram sobrevida livre de progressão hepática, sobrevida livre de progressão a distância, sobrevida global e toxicidade. Este estudo está registrado em clinicaltrials.gov sob o número NCT02221778. RESULTADO: De novembro de 2014 a junho de 2018, 19 pacientes receberam SBRT na dose mediana de 40 Gy (range 30 - 50 Gy). Todos tinham escore de Child Pugh A. A idade mediana foi de 67 anos (range 42-84 anos). A doença de base foi hepatite C em 42%, hepatite B em 26% e álcool em 26%. TACE prévia foi realizada em 84% dos pacientes, com mediana de duas TACEs (range 0-5). O número mediano de lesões foi dois (range 1-4), com tamanho mediano de 4 cm (1,5-10 cm). 32% dos pacientes tinham trombose tumoral; a AFP mediana pré-tratamento foi de 142,5 ng/ml (range 4,2 - 5 494 ng/ml). A sobrevida livre de progressão local em 1 ano foi de 80% (IC95%, 50% a 93%). A sobrevida livre de progressão hepática, sobrevida livre de progressão a distância e sobrevida global em 1 ano foram, respectivamente, de 52%, 82% e 84%. Não houve toxicidades clínicas grau 3 ou 4. Toxicidades laboratoriais até grau 3 ocorreram em 3 pacientes (16%). Resposta radiológica completa foi atingida em 53% dos pacientes, 42% tiveram resposta parcial. O tempo mediano para melhor resposta foi de 3,4 meses (range 2,4-12,6 meses). CONCLUSÃO: A SBRT é uma opção eficaz, segura e não invasiva em pacientes com HCC e resposta parcial ou contraindicação à quimioembolização / BACKGROUND AND PURPOUSE: Management of hepatocellular carcinoma (HCC) is challenging due to tumor aggressiveness and associated cirrhosis. There is paucity of effective local options after failure of transarterial chemoembolization (TACE). Our objective was to test in the setting of a phase II prospective study, the efficacy and safety of Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT) in patients with partial response or unsuitable for TACE. METHODS: Patients with HCC and up to five liver-only lesions received SBRT 30 to 50 Gy in 5 fractions. Primary endpoint was local progression-free survival. Secondary endpoints were liver progression-free survival, distant progression-free survival, overall survival and toxicity. This study is registered at clinicaltrials.gov NCT02221778. RESULTS: From Nov 2014 through Jun 2018, 19 patients received SBRT with a median dose of 40Gy (range 30 - 50 Gy). All patients were Child Pugh A. Median age was 67 years old (range 42-84y). Underlying liver disease was hepatitis C in 42% of patients, hepatitis B in 26% and alcohol-related in 26%. 84% received previous TACE, with a median of two TACEs (range 0-5). Patients had a median of two lesions (range 1-4), with median size of 4 cm (1.5-10 cm). 32% had tumor vascular thrombosis; median pretreatment AFP was 142.5 ng/ml (range 4.2 - 5,494 ng/ml). 1y local progression-free survival was 80% (95% CI, 50% to 93%). 1y liver progression-free survival, distant progression-free survival and overall survival were, respectively, 52%, 82% and 84%. No patient had clinical grade 3 or 4 toxicities. Laboratory toxicities up to grade 3 occurred in three patients (16%). Complete radiological response was seen in 53% of patients, 42% had partial response. Median time for best response was 3.4 months (range 2.4-12.6 months). CONCLUSION: SBRT is an effective, safe and noninvasive option in HCC patients with partial response or unsuitable for TACE

Esse trabalho apresenta uma nova metodologia para a correção do espectro de potência do ruído no processo de simulação de aquisições de imagens de tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT) com doses reduzidas de radiação. A simulação é realizada por meio da inserção de ruído quântico dependente do sinal em imagens previamente adquiridas com a dose padrão de radiação. A DBT utiliza a mesma tecnologia de raios X que a mamografia digital, porém com a capacidade de prover ao médico exames do volume tridimensional da mama, minimizando o problema de superposição de tecidos. Apesar de ser o sucessor da mamografia, estudos têm mostrado que a otimização da relação entre a dose de radiação e a qualidade da imagem adquirida ainda não está bem estabelecida na DBT. Devido à impossibilidade de realizar diversas exposições de radiação a uma mesma paciente para os estudos de otimização da dose de radiação, é desejável que exista um método capaz de simular com exatidão diversas exposições tendo como base uma imagem clínica de referência. Embora existam diversos métodos para a simulação da redução de dose em exames mamográficos, o mesmo não pode ser dito quanto a imagens de DBT. O método desenvolvido para simulação da redução da dose de radiação em imagens de DBT se baseia em uma abordagem de inserção de ruído por meio de uma transformada de estabilização de variância, que já foi utilizada para simulação da redução de dose em exames de mamografia digital. Porém, esse trabalho propõe a inclusão da correção do espectro de potência do ruído para otimizar o desempenho do método de inserção de ruído para exames de DBT. Os resultados obtidos mostraram que, quando comparando a imagens de referência, a as imagens simuladas apresentaram erro menores que 1% para a análise do valor médio e desvio padrão e erro próximo de 5% para a análise do espectro de potência, apresentado resultados até 64% melhores que métodos não otimizados para DBT. / This work presents a new methodology for noise power spectrum correction in the simulation of digital breast tomosynthesis (DBT) images with reduced dose of radiation. The simulation is performed by inserting a signal-dependent quantum noise into previously acquired images with the standard dose of radiation. Using the same X-ray technology as a standard mammography, the DBT is capable of reconstructing the inner tissues of the patients\' breasts as a three-dimensional volume, providing more resources for cancer detection than its bi-dimensional counterpart and minimizing tissue overlapping. Despite being the successor to mammography, studies have shown that the optimization of the relationship between radiation dose and image quality is not well established in DBT yet. Due to the impossibility of exposing the same patient to multiple exams with different doses each, a simulation method able to mimic clinical images with high reliability is desirable. Despite the number of methods proposed for dose reduction simulation in mammography, scarcely any may be used in DBT. The method developed for simulation of radiation dose reduction in DBT images is based on a noise insertion approach using a variance-stabilizing transformation, which has already been used to simulate dose reduction in digital mammography exams. However, this work proposes the inclusion of the noise power spectrum correction to optimize the performance of the noise insertion method for DBT exams. The results showed that, when compared with reference images, the simulated images achieved less than 1% error for mean and standard deviation values and close to 5% error for power spectrum analysis, improving in up to 64% when compared with non-optimized for DBT simulation methods.

In x-ray imaging, the x-ray radiation must be the minimum necessary to achieve the required diagnostic objective, to ensure the patients safety. However, low-dose acquisitions yield images with low quality, which affect the radiologists image interpretation. Therefore, there is a compromise between image quality and radiation dose. This work proposes an image restoration framework capable of restoring low-dose acquisitions to achieve the quality of full-dose acquisitions. The contribution of the new method includes the capability of restoring images with quantum and electronic noise, pixel offset and variable detector gain. To validate the image processing chain, a simulation algorithm was proposed. The simulation generates low-dose DBT projections, starting from fulldose images. To investigate the feasibility of reducing the radiation dose in breast cancer screening programs, a simulated pre-clinical trial was conducted using the simulation and the image processing pipeline proposed in this work. Digital breast tomosynthesis (DBT) images from 72 patients were selected, and 5 human observers were invited for the experiment. The results suggested that a reduction of up to 30% in radiation dose could not be perceived by the human reader after the proposed image processing pipeline was applied. Thus, the image processing algorithm has the potential to decrease radiation levels in DBT, also decreasing the cancer induction risks associated with the exam. / Em programas de rastreamento de câncer de mama, a dose de radiação deve ser mantida o mínimo necessário para se alcançar o diagnóstico, para garantir a segurança dos pacientes. Entretanto, imagens adquiridas com dose de radiação reduzida possuem qualidade inferior. Assim, existe um equilíbrio entre a dose de radiação e a qualidade da imagem. Este trabalho propõe um algoritmo de restauração de imagens capaz de recuperar a qualidade das imagens de tomossíntese digital mamária, adquiridas com doses reduzidas de radiação, para alcançar a qualidade de imagens adquiridas com a dose de referência. As contribuições do trabalho incluem a melhoria do modelo de ruído, e a inclusão das características do detector, como o ganho variável do ruído quântico. Para a validação a cadeia de processamento, um método de simulação de redução de dose de radiação foi proposto. Para investigar a possibilidade de redução de dose de radiação utilizada na tomossíntese, um estudo pré-clínico foi conduzido utilizando o método de simulação proposto e a cadeia de processamento. Imagens clínicas de tomossíntese mamária de 72 pacientes foram selecionadas e cinco observadores foram convidados para participar do estudo. Os resultados sugeriram que, após a utilização do processamento proposto, uma redução de 30% de dose de radiação pôde ser alcançada sem que os observadores percebessem diferença nos níveis de ruído e borramento. Assim, o algoritmo de processamento tem o potencial de reduzir os níveis de radiação na tomossíntese mamária, reduzindo também os riscos de indução do câncer de mama.

Esse trabalho apresenta uma nova metodologia para a correção do espectro de potência do ruído no processo de simulação de aquisições de imagens de tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT) com doses reduzidas de radiação. A simulação é realizada por meio da inserção de ruído quântico dependente do sinal em imagens previamente adquiridas com a dose padrão de radiação. A DBT utiliza a mesma tecnologia de raios X que a mamografia digital, porém com a capacidade de prover ao médico exames do volume tridimensional da mama, minimizando o problema de superposição de tecidos. Apesar de ser o sucessor da mamografia, estudos têm mostrado que a otimização da relação entre a dose de radiação e a qualidade da imagem adquirida ainda não está bem estabelecida na DBT. Devido à impossibilidade de realizar diversas exposições de radiação a uma mesma paciente para os estudos de otimização da dose de radiação, é desejável que exista um método capaz de simular com exatidão diversas exposições tendo como base uma imagem clínica de referência. Embora existam diversos métodos para a simulação da redução de dose em exames mamográficos, o mesmo não pode ser dito quanto a imagens de DBT. O método desenvolvido para simulação da redução da dose de radiação em imagens de DBT se baseia em uma abordagem de inserção de ruído por meio de uma transformada de estabilização de variância, que já foi utilizada para simulação da redução de dose em exames de mamografia digital. Porém, esse trabalho propõe a inclusão da correção do espectro de potência do ruído para otimizar o desempenho do método de inserção de ruído para exames de DBT. Os resultados obtidos mostraram que, quando comparando a imagens de referência, a as imagens simuladas apresentaram erro menores que 1% para a análise do valor médio e desvio padrão e erro próximo de 5% para a análise do espectro de potência, apresentado resultados até 64% melhores que métodos não otimizados para DBT. / This work presents a new methodology for noise power spectrum correction in the simulation of digital breast tomosynthesis (DBT) images with reduced dose of radiation. The simulation is performed by inserting a signal-dependent quantum noise into previously acquired images with the standard dose of radiation. Using the same X-ray technology as a standard mammography, the DBT is capable of reconstructing the inner tissues of the patients\' breasts as a three-dimensional volume, providing more resources for cancer detection than its bi-dimensional counterpart and minimizing tissue overlapping. Despite being the successor to mammography, studies have shown that the optimization of the relationship between radiation dose and image quality is not well established in DBT yet. Due to the impossibility of exposing the same patient to multiple exams with different doses each, a simulation method able to mimic clinical images with high reliability is desirable. Despite the number of methods proposed for dose reduction simulation in mammography, scarcely any may be used in DBT. The method developed for simulation of radiation dose reduction in DBT images is based on a noise insertion approach using a variance-stabilizing transformation, which has already been used to simulate dose reduction in digital mammography exams. However, this work proposes the inclusion of the noise power spectrum correction to optimize the performance of the noise insertion method for DBT exams. The results showed that, when compared with reference images, the simulated images achieved less than 1% error for mean and standard deviation values and close to 5% error for power spectrum analysis, improving in up to 64% when compared with non-optimized for DBT simulation methods.

In x-ray imaging, the x-ray radiation must be the minimum necessary to achieve the required diagnostic objective, to ensure the patients safety. However, low-dose acquisitions yield images with low quality, which affect the radiologists image interpretation. Therefore, there is a compromise between image quality and radiation dose. This work proposes an image restoration framework capable of restoring low-dose acquisitions to achieve the quality of full-dose acquisitions. The contribution of the new method includes the capability of restoring images with quantum and electronic noise, pixel offset and variable detector gain. To validate the image processing chain, a simulation algorithm was proposed. The simulation generates low-dose DBT projections, starting from fulldose images. To investigate the feasibility of reducing the radiation dose in breast cancer screening programs, a simulated pre-clinical trial was conducted using the simulation and the image processing pipeline proposed in this work. Digital breast tomosynthesis (DBT) images from 72 patients were selected, and 5 human observers were invited for the experiment. The results suggested that a reduction of up to 30% in radiation dose could not be perceived by the human reader after the proposed image processing pipeline was applied. Thus, the image processing algorithm has the potential to decrease radiation levels in DBT, also decreasing the cancer induction risks associated with the exam. / Em programas de rastreamento de câncer de mama, a dose de radiação deve ser mantida o mínimo necessário para se alcançar o diagnóstico, para garantir a segurança dos pacientes. Entretanto, imagens adquiridas com dose de radiação reduzida possuem qualidade inferior. Assim, existe um equilíbrio entre a dose de radiação e a qualidade da imagem. Este trabalho propõe um algoritmo de restauração de imagens capaz de recuperar a qualidade das imagens de tomossíntese digital mamária, adquiridas com doses reduzidas de radiação, para alcançar a qualidade de imagens adquiridas com a dose de referência. As contribuições do trabalho incluem a melhoria do modelo de ruído, e a inclusão das características do detector, como o ganho variável do ruído quântico. Para a validação a cadeia de processamento, um método de simulação de redução de dose de radiação foi proposto. Para investigar a possibilidade de redução de dose de radiação utilizada na tomossíntese, um estudo pré-clínico foi conduzido utilizando o método de simulação proposto e a cadeia de processamento. Imagens clínicas de tomossíntese mamária de 72 pacientes foram selecionadas e cinco observadores foram convidados para participar do estudo. Os resultados sugeriram que, após a utilização do processamento proposto, uma redução de 30% de dose de radiação pôde ser alcançada sem que os observadores percebessem diferença nos níveis de ruído e borramento. Assim, o algoritmo de processamento tem o potencial de reduzir os níveis de radiação na tomossíntese mamária, reduzindo também os riscos de indução do câncer de mama.