O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de transdutores de RF tipo gaiola (birdcage coil) e sela (saddle coil), com desenho especial inovador, que mantém elementos com comprimento elétrico constante, para um campo magnético de 2 Tesla. Este transdutor deve permitir o estudo e também o desenvolvimento de novas metodologias em imagens e espectroscopia por RMN de pequenos primatas como marmosets, exigidos pela interação deste grupo com o programa CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro). Essas bobinas também se destinam ao uso em metodologias de imagens e espectroscopia ?in vivo? por Ressonância Magnética Nuclear (RMN), que utilizem pulsos de RF caracterizados como Pulsos Adiabáticos. Outra perspectiva é a continuação do desenvolvimento de bobinas de RF que operam segundo as características de bobinas de superfície, que pode resultar deste trabalho. Os resultados nos mostram que para as dimensões e freqüência utilizadas, a interação entre os condutores que compõe os transdutores é mais relevante do que a perda de fase da corrente elétrica devido às diferenças no comprimento elétrico. O cruzamento entre os condutores consiste num bom desenho alternativo, melhorando a homogeneidade de campo de RF e a relação sinal/ruído. / The purpose of the present work is the development of birdcage- and saddlelike RF transducers which were based on a special and innovative approach. The aim of this design is to keep constant the electromagnetic length of its elements, for a magnetic field intensity of 2 Tesla. These resonators will allow both the study and the development of new imaging and spectroscopy methods addressed to the NMR research on small primates such as marmosets. Such studies are part of the cooperation between this group and other participants of the CInAPCe program, Portuguese acronym for Inter-institutional Cooperation to Support Brain Research. Other perspective is the continuing development of RF coils whose characteristics are similar to surface coils, also designed for anatomic specific studies of imaging and in vivo NMR spectroscopy that take advantage from the use of RF pulses characterized as Adiabatic Pulses. From the results it could be verified that, for the frequency and dimensions used, the interaction between the conductive paths present in the transducers is more significant than the electric current phase losses due to differences in electric path. The crossing of the conductive paths constitute a good alternative design, improving the RF field homogeneity and the signal to noise ratio.

O cérebro humano é considerado uma rede complexa em termos estruturais e funcionais em diferentes escalas. A caracterização da arquitetura desta rede pode ser considerada uma importante ferramenta no auxílio ao estudo de diferentes doenças neurodegenerativas. No presente estudo propusemos um software desenvolvido em JAVA para investigar esta arquitetura com base na correlação estatística de características morfológicas entre diferentes regiões do córtex. Foram utilizados dados de espessura cortical obtidos a partir de imagens de ressonância magnética de 191 indivíduos saudáveis e 93 pacientes com epilepsia. Foi proposto um modelo não linear para considerar o efeito da idade na espessura cortical com identificação de duas etapas: amadurecimento e envelhecimento. Os pacientes, quando comparados aos controles, apresentaram uma redução significativa na espessura cortical fundamentalmente nas regiões para-central, pericalcarina e do pré-cuneo no hemisfério direito. Esta diminuição também se manifestou ao longo da idade, com uma maior taxa de queda na região parahipocampal direita. Considerando a conectividade anatômica aqui calculada, o grupo de pacientes evidenciou alterações em 31\\% das possíveis conexões e de forma difusa. Adicionalmente, nas redes cerebrais dos pacientes houve uma diminuição de 15\\% no comprimento médio do caminho e no coeficiente de agrupamento. Aplicando-se um algoritmo de agrupamento, foram detectadas três comunidades para os indivíduos saudáveis e seis comunidades para os pacientes, confirmando uma quebra de organização estrutural neste ultimo grupo. Com este software esperamos trazer à comunidade mais uma ferramenta para análise das conexões cerebrais e suas modificações em determinadas patologias, contribuindo com seu entendimento e possível diagnóstico. / The human brain can be characterized as a complex network structurally and functionally in different levels. The description of the architecture of this network can be considered an important tool in understanding different neurodegenerative diseases. In the present study, we developed a software in JAVA to investigate this architecture based on statistical correlation of morphological characteristics between different cortex areas. It was used a database of cortical thickness obtained from magnetic resonance images of 191 healthy subjects and 93 patients with epilepsy. It was implemented a non-linear model to consider the effect of age in cortical thickness with identification of 2 stages: maturation and aging. The patients, when compared to healthy subjects, showed a significant reduction in cortical thickness, particularly at the areas precentral, pericalcarine and pré-cuneus of right hemisphere. This decrease also could be noted through the age, with a higher decrease rate at the right parahipocampal area. Considering the anatomical connectivity calculated, the patients group showed diffuse changes in 31\\% of the possible connections. Furthermore, in the patients brain network it was found a decrease of 15\\% in the characteristic path length and clustering coefficient. By applying a clustering algorithm, 3 clusters were detected in the healthy subjects and 6 clusters in the patients, confirming a breakdown of the structural organization in this last group. With our software we hope to bring to the community another tool to improve the brain connectivity analysis and its modifications in some pathologies, contributing with its understanding and possible diagnosis.

O presente trabalho propõe o uso de parâmetros de textura extraídos computacionalmente de IRM como biomarcadores de imagem na predição de recorrência tumoral em pacientes de adenomas pituitários clinicamente não funcionantes (APNF). Para isso, esse estudo analisou imagens de RM de 15 pacientes de APNF retrospectivamente separados em dois grupos: O grupo de pacientes recorrentes, definido por 7 pacientes que exibiram recorrência tumoral em um período de 4, 640 +- 0, 653 anos (média +- erro padrão) de acompanhamento clínico após a primeira abordagem cirúrgica; e o grupo de pacientes estáveis, formado por 8 pacientes com lesões consideradas estáveis em um período de 4,512 +- 0, 536 anos. Uma máscara de segmentação tridimensional da lesão tumoral foi construída manualmente por um especialista sobre a imagem 3D T1-W DCE pré-operatória para cada paciente. Em seguida, essa segmentação e a própria imagem de ressonância foram usadas para extrair 48 características numéricas de textura. Adicionalmente, 4 características clínicas foram consideradas no estudo: a imunohistoquímica, invasividade, idade na primeira cirurgia e sexo, totalizando 52 características. Cada uma destas 52 características fora testada através de testes estatísticos convencionais univariados para ver se existia evidencias do poder discriminatório dessas características para diferenciar esses dois grupos de pacientes. Mais adiante, diferentes subconjuntos dessas características foram usados para construir modelos de predição baseados na teoria de aprendizagem de máquinas (usando os algoritmos k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), e random forest (RFC)) para investigar um modelo de classificação capaz de identificar os pacientes que experimentariam recorrência tumoral após a primeira cirurgia. 9 características de textura foram consideradas individualmente significantes (p < 0, 05) na diferenciação dos grupos de paciente recorrente e estável. Afirmando esses achados, a análise com a curva ROC para cada uma das 9 características exibiu medidas de AUC de 0,803 a 0,857 significando uma boa performance de classificação. A idade, imunoistoquímica, invasividade e sexo não mostraram evidencias de associação com recorrência tumoral. As melhores performances com algoritmos de classificação foram com kNN e RFC, ambos atingiram uma especificidade de 1,000 conservando alta acurácia (0,933) e obtendo 0,991 na análise com a curva ROC, o que caracteriza uma performance de classificação quase perfeita. DTC não mostrou nenhuma melhora se comparado com os resultados das classificações univariadas. Esses resultados permitem concluir que parâmetros de textura são úteis na predição de recorrência tumoral após a primeira cirurgia em pacientes de APNF. E que os valores de predição dessas características podem ser observados por testes estatísticos univariados convencionais e por análises multivariadas através de algoritmos baseados em aprendizagem de máquinas / The present work proposes the usage of texture features computationally extracted from MRI as imaging biomarkers in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (NFPA). With this purpose, this study analyzed MR images from 15 patients of NFPA retrospectively separated in two groups: the recurrent patient group, formed by seven (7) patients who exhibited tumor recurrence in a period of 4,640 +- 0,653 years (mean +- standard error) of follow-up period after the first surgical approach; and the stable patient group formed by eight (8) patients with lesions considered stable in a period of 4,512 +- 0,536 years. A three-dimensional segmentation mask of the tumor lesion was manually performed by a specialist over preoperative 3D T1-W DCE MR image for each patient. Next, this segmentation and the preoperative MRI itself were used to extract 48 numerical textural features. Additionally, 4 clinical features were considered in the study: immunohistochemistry, invasiveness, age at first surgery, and gender, totalizing 52 features. Each one of those 52 features were tested through conventional univariate statistical tests to see if there were evidence of their discrimination power to differentiate these two patient groups. Moreover, different subsets of those features were used to build machine learning prediction models (using k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), and random forest (RFC) algorithms) to investigate a classification model capable of identifying the patients that would experience tumor recurrence after the first surgery. 9 quantitative textural features were found to be individually significant (p < 0,05) in the differentiation of recurrent and stable patient group. Affirming these findings, the ROC curve analysis for each one of those 9 features exhibited an AUC score from 0.803 to 0.857 meaning a good classification performance. Age, immunohistochemistry and invasiveness status, and gender did not show evidence of association with tumor recurrence. The best performances with classification algorithms were obtained with kNN and RFC, both reached specificity of 1.000 conserving high accuracy (0.933) and scoring 0.991 in ROC curve analysis, what characterizes an almost perfect classification performance. DTC did not show any improvement compared to the univariate classification results. These findings allow to conclude that textural features are useful in the prediction of tumor recurrence after first surgery in NFPA patients. And that the prediction value of those features can be observed with both conventional univariate statistical tests and multivariate analyses through machine learning algorithms

O presente trabalho propõe o uso de parâmetros de textura extraídos computacionalmente de IRM como biomarcadores de imagem na predição de recorrência tumoral em pacientes de adenomas pituitários clinicamente não funcionantes (APNF). Para isso, esse estudo analisou imagens de RM de 15 pacientes de APNF retrospectivamente separados em dois grupos: O grupo de pacientes recorrentes, definido por 7 pacientes que exibiram recorrência tumoral em um período de 4, 640 +- 0, 653 anos (média +- erro padrão) de acompanhamento clínico após a primeira abordagem cirúrgica; e o grupo de pacientes estáveis, formado por 8 pacientes com lesões consideradas estáveis em um período de 4,512 +- 0, 536 anos. Uma máscara de segmentação tridimensional da lesão tumoral foi construída manualmente por um especialista sobre a imagem 3D T1-W DCE pré-operatória para cada paciente. Em seguida, essa segmentação e a própria imagem de ressonância foram usadas para extrair 48 características numéricas de textura. Adicionalmente, 4 características clínicas foram consideradas no estudo: a imunohistoquímica, invasividade, idade na primeira cirurgia e sexo, totalizando 52 características. Cada uma destas 52 características fora testada através de testes estatísticos convencionais univariados para ver se existia evidencias do poder discriminatório dessas características para diferenciar esses dois grupos de pacientes. Mais adiante, diferentes subconjuntos dessas características foram usados para construir modelos de predição baseados na teoria de aprendizagem de máquinas (usando os algoritmos k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), e random forest (RFC)) para investigar um modelo de classificação capaz de identificar os pacientes que experimentariam recorrência tumoral após a primeira cirurgia. 9 características de textura foram consideradas individualmente significantes (p < 0, 05) na diferenciação dos grupos de paciente recorrente e estável. Afirmando esses achados, a análise com a curva ROC para cada uma das 9 características exibiu medidas de AUC de 0,803 a 0,857 significando uma boa performance de classificação. A idade, imunoistoquímica, invasividade e sexo não mostraram evidencias de associação com recorrência tumoral. As melhores performances com algoritmos de classificação foram com kNN e RFC, ambos atingiram uma especificidade de 1,000 conservando alta acurácia (0,933) e obtendo 0,991 na análise com a curva ROC, o que caracteriza uma performance de classificação quase perfeita. DTC não mostrou nenhuma melhora se comparado com os resultados das classificações univariadas. Esses resultados permitem concluir que parâmetros de textura são úteis na predição de recorrência tumoral após a primeira cirurgia em pacientes de APNF. E que os valores de predição dessas características podem ser observados por testes estatísticos univariados convencionais e por análises multivariadas através de algoritmos baseados em aprendizagem de máquinas / The present work proposes the usage of texture features computationally extracted from MRI as imaging biomarkers in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (NFPA). With this purpose, this study analyzed MR images from 15 patients of NFPA retrospectively separated in two groups: the recurrent patient group, formed by seven (7) patients who exhibited tumor recurrence in a period of 4,640 +- 0,653 years (mean +- standard error) of follow-up period after the first surgical approach; and the stable patient group formed by eight (8) patients with lesions considered stable in a period of 4,512 +- 0,536 years. A three-dimensional segmentation mask of the tumor lesion was manually performed by a specialist over preoperative 3D T1-W DCE MR image for each patient. Next, this segmentation and the preoperative MRI itself were used to extract 48 numerical textural features. Additionally, 4 clinical features were considered in the study: immunohistochemistry, invasiveness, age at first surgery, and gender, totalizing 52 features. Each one of those 52 features were tested through conventional univariate statistical tests to see if there were evidence of their discrimination power to differentiate these two patient groups. Moreover, different subsets of those features were used to build machine learning prediction models (using k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), and random forest (RFC) algorithms) to investigate a classification model capable of identifying the patients that would experience tumor recurrence after the first surgery. 9 quantitative textural features were found to be individually significant (p < 0,05) in the differentiation of recurrent and stable patient group. Affirming these findings, the ROC curve analysis for each one of those 9 features exhibited an AUC score from 0.803 to 0.857 meaning a good classification performance. Age, immunohistochemistry and invasiveness status, and gender did not show evidence of association with tumor recurrence. The best performances with classification algorithms were obtained with kNN and RFC, both reached specificity of 1.000 conserving high accuracy (0.933) and scoring 0.991 in ROC curve analysis, what characterizes an almost perfect classification performance. DTC did not show any improvement compared to the univariate classification results. These findings allow to conclude that textural features are useful in the prediction of tumor recurrence after first surgery in NFPA patients. And that the prediction value of those features can be observed with both conventional univariate statistical tests and multivariate analyses through machine learning algorithms

O cérebro humano é considerado uma rede complexa em termos estruturais e funcionais em diferentes escalas. A caracterização da arquitetura desta rede pode ser considerada uma importante ferramenta no auxílio ao estudo de diferentes doenças neurodegenerativas. No presente estudo propusemos um software desenvolvido em JAVA para investigar esta arquitetura com base na correlação estatística de características morfológicas entre diferentes regiões do córtex. Foram utilizados dados de espessura cortical obtidos a partir de imagens de ressonância magnética de 191 indivíduos saudáveis e 93 pacientes com epilepsia. Foi proposto um modelo não linear para considerar o efeito da idade na espessura cortical com identificação de duas etapas: amadurecimento e envelhecimento. Os pacientes, quando comparados aos controles, apresentaram uma redução significativa na espessura cortical fundamentalmente nas regiões para-central, pericalcarina e do pré-cuneo no hemisfério direito. Esta diminuição também se manifestou ao longo da idade, com uma maior taxa de queda na região parahipocampal direita. Considerando a conectividade anatômica aqui calculada, o grupo de pacientes evidenciou alterações em 31\\% das possíveis conexões e de forma difusa. Adicionalmente, nas redes cerebrais dos pacientes houve uma diminuição de 15\\% no comprimento médio do caminho e no coeficiente de agrupamento. Aplicando-se um algoritmo de agrupamento, foram detectadas três comunidades para os indivíduos saudáveis e seis comunidades para os pacientes, confirmando uma quebra de organização estrutural neste ultimo grupo. Com este software esperamos trazer à comunidade mais uma ferramenta para análise das conexões cerebrais e suas modificações em determinadas patologias, contribuindo com seu entendimento e possível diagnóstico. / The human brain can be characterized as a complex network structurally and functionally in different levels. The description of the architecture of this network can be considered an important tool in understanding different neurodegenerative diseases. In the present study, we developed a software in JAVA to investigate this architecture based on statistical correlation of morphological characteristics between different cortex areas. It was used a database of cortical thickness obtained from magnetic resonance images of 191 healthy subjects and 93 patients with epilepsy. It was implemented a non-linear model to consider the effect of age in cortical thickness with identification of 2 stages: maturation and aging. The patients, when compared to healthy subjects, showed a significant reduction in cortical thickness, particularly at the areas precentral, pericalcarine and pré-cuneus of right hemisphere. This decrease also could be noted through the age, with a higher decrease rate at the right parahipocampal area. Considering the anatomical connectivity calculated, the patients group showed diffuse changes in 31\\% of the possible connections. Furthermore, in the patients brain network it was found a decrease of 15\\% in the characteristic path length and clustering coefficient. By applying a clustering algorithm, 3 clusters were detected in the healthy subjects and 6 clusters in the patients, confirming a breakdown of the structural organization in this last group. With our software we hope to bring to the community another tool to improve the brain connectivity analysis and its modifications in some pathologies, contributing with its understanding and possible diagnosis.

O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de transdutores de RF tipo gaiola (birdcage coil) e sela (saddle coil), com desenho especial inovador, que mantém elementos com comprimento elétrico constante, para um campo magnético de 2 Tesla. Este transdutor deve permitir o estudo e também o desenvolvimento de novas metodologias em imagens e espectroscopia por RMN de pequenos primatas como marmosets, exigidos pela interação deste grupo com o programa CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro). Essas bobinas também se destinam ao uso em metodologias de imagens e espectroscopia ?in vivo? por Ressonância Magnética Nuclear (RMN), que utilizem pulsos de RF caracterizados como Pulsos Adiabáticos. Outra perspectiva é a continuação do desenvolvimento de bobinas de RF que operam segundo as características de bobinas de superfície, que pode resultar deste trabalho. Os resultados nos mostram que para as dimensões e freqüência utilizadas, a interação entre os condutores que compõe os transdutores é mais relevante do que a perda de fase da corrente elétrica devido às diferenças no comprimento elétrico. O cruzamento entre os condutores consiste num bom desenho alternativo, melhorando a homogeneidade de campo de RF e a relação sinal/ruído. / The purpose of the present work is the development of birdcage- and saddlelike RF transducers which were based on a special and innovative approach. The aim of this design is to keep constant the electromagnetic length of its elements, for a magnetic field intensity of 2 Tesla. These resonators will allow both the study and the development of new imaging and spectroscopy methods addressed to the NMR research on small primates such as marmosets. Such studies are part of the cooperation between this group and other participants of the CInAPCe program, Portuguese acronym for Inter-institutional Cooperation to Support Brain Research. Other perspective is the continuing development of RF coils whose characteristics are similar to surface coils, also designed for anatomic specific studies of imaging and in vivo NMR spectroscopy that take advantage from the use of RF pulses characterized as Adiabatic Pulses. From the results it could be verified that, for the frequency and dimensions used, the interaction between the conductive paths present in the transducers is more significant than the electric current phase losses due to differences in electric path. The crossing of the conductive paths constitute a good alternative design, improving the RF field homogeneity and the signal to noise ratio.

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento e implementação de metodologias de imagens por Ressonância Magnética Nuclear, para diminuição do tempo de aquisição, já que nos exames clínicos convencionais esse tempo é muito superior ao utilizado nessas seqüências, que é da ordem de T_ 2 , essas seqüências são baseadas na varredura única do espaço-k, convencionalmente denominada Echo Planar Imaging. Os propósitos de utilização dessa metodologia compreendem desde exames clínicos convencionais, em que se pretende analisar, em projetos futuros, eventos não periódicos de curta duração e a dinâmica dos sistemas biológicos estudados, até imagens de cavidades utilizando gases hiperpolarizados. As técnicas implementadas em comparação com as inicialmente propostas por Masfield apresentam uma diferença que é a inexistência do pulso de RF de inversão e, com isso, o tempo de duração das seqüências implementadas é ainda menor. Apenas não se deve esperar muito da qualidade das imagens sem o pós-processamento, uma vez que esse trabalho já está em andamento. / The objective of this work is the development and implementation of methodologies of images for Nuclear Magnetic Resonance, for reduction of the time of acquisition, since in the conventional clinical examinations this time is very superior to the used one in these sequences, that are of the order of T_ 2 , these sequences is based on the only sweepings of the space-k, conventionally called Echo Planar Imaging. The intentions of use of this methodology understand since conventional clinical examinations, where if it intends to analyze, in future projects, not periodic events of short duration and the dynamics of the biological systems studied, until socket images using hiperpolarizados gases. The techniques implemented in comparison with initially the proposals for Masfield present a difference that is the inexistence of the pulse of RF of inversion and, with this, the time of duration of the implemented sequences are still lesser. But if it does not have to wait very of the quality of the images without the after-processing, a time that this work already is in progress.

A radioterapia de intensidade modulada (IMRT) é uma das mais modernas técnicas radioterapêuticas que permite a entrega de elevadas e complexas distribuição de doses ao volume tumoral, que necessita de novos métodos para o controle de qualidade dos procedimentos efetuados. Nos serviços de radioterapia costuma-se usar para o controle de qualidade do sistema de planejamento, a câmara de ionização para verificação pontual da dose e um dispositivo com diodos semicondutores (MapCHECK2) para a verificação bidimensional em um plano da fluência planejada, entretanto, para a verificação tridimensional dessas distribuições de doses ainda não há um dosímetro consolidado na rotina clínica. Nesse contexto, para a dosimetria tridimensional se destacam os géis poliméricos. Neste trabalho foram feitas a dosimetria convencional, pontual e bidimensional como se faz na rotina clínica e a dosimetria tridimensional utilizando o gel polimérico Magic-f, que apresenta a distribuição de dose volumétrica. Para este trabalho foi escolhido o tratamento de câncer de próstata, pois na atualidade é um dos tipos de cânceres mais comuns entre os homens. No contexto da dosimetria gel, para se obter a informação volumétrica é necessária uma técnica de imagem, no presente caso foram utilizadas imagens por ressonância magnética (magnetic resonance imaging, MRI). A partir dessas imagens é possível determinar as distribuições de doses processando-as em um software desenvolvido pelo grupo que determina as taxas de relaxação R2 associada à dose absorvida e posteriormente comparar as imagens obtidas com as imagens do sistema de planejamento. Para isso, se obteve dez cortes ao longo de cada simulador físico ou fantom em que sua comparação foi feita com a respectiva fatia do sistema de planejamento, na posição correspondente. Para uma avaliação quantitativa foi utilizado o conceito de índice gama, no critério padrão da radioterapia, 3% da dose e 3mm de distância de concordância. Os resultados obtidos com a dosimetria gel se mostram de acordo com os controles de qualidade convencionais e oferecem uma visão global da distribuição de dose no volume alvo. / The intensity modulated radiotherapy (IMRT) is one of the most modern radiotherapeutic technique that enables the delivery of high and complexes conformational doses to the tumor volume, that requires new methods for the quality assurance of the procedures performed. Radiotherapy services usually perform quality assurance of the planning system with the ionization chamber for spot-checking and an array of semiconductor diodes (MapCHECK2) to check on a two-dimensional plane, however for tridimensional dose verification does not exist an established dosimeter in the clinical routine. In this context, for three-dimensional dosimetry the polymeric gels were used. In This work the conventional one and two-dimensional dosimetry as employed in the clinical routine, and the three-dimensional dosimetry using polymer gel MAGIC- f, which provide the volumetric dose distribution. Prostate cancer clinical cases were chosen for this work because this kind of tumor is one of the most common cases in male individuals. In the context of dosimetry gel to obtain volumetric information an imaging technique is necessary, in this case the magnetic resonance imaging (MRI), was used to measure the dose. From these images it is possible to determine the distributions of doses processing them in a software developed by our research group that determines R2 relaxation rates associated with the absorbed dose and subsequently compare the images obtained with the images of the planning system. For this, ten slices were obtained along each phantom, and comparisons were made with the respective slice of the treatment planning system, in the corresponding position. For a quantitative evaluation of the gamma index , in the standard criterion in radiotherapy, 3 % dose and 3 mm distance to agreement was used. The results obtained shown that gel dosimetry agrees with the conventional quality controls and provide an overview of dose distribution in the target volume.

A radioterapia de intensidade modulada (IMRT) é uma das mais modernas técnicas radioterapêuticas que permite a entrega de elevadas e complexas distribuição de doses ao volume tumoral, que necessita de novos métodos para o controle de qualidade dos procedimentos efetuados. Nos serviços de radioterapia costuma-se usar para o controle de qualidade do sistema de planejamento, a câmara de ionização para verificação pontual da dose e um dispositivo com diodos semicondutores (MapCHECK2) para a verificação bidimensional em um plano da fluência planejada, entretanto, para a verificação tridimensional dessas distribuições de doses ainda não há um dosímetro consolidado na rotina clínica. Nesse contexto, para a dosimetria tridimensional se destacam os géis poliméricos. Neste trabalho foram feitas a dosimetria convencional, pontual e bidimensional como se faz na rotina clínica e a dosimetria tridimensional utilizando o gel polimérico Magic-f, que apresenta a distribuição de dose volumétrica. Para este trabalho foi escolhido o tratamento de câncer de próstata, pois na atualidade é um dos tipos de cânceres mais comuns entre os homens. No contexto da dosimetria gel, para se obter a informação volumétrica é necessária uma técnica de imagem, no presente caso foram utilizadas imagens por ressonância magnética (magnetic resonance imaging, MRI). A partir dessas imagens é possível determinar as distribuições de doses processando-as em um software desenvolvido pelo grupo que determina as taxas de relaxação R2 associada à dose absorvida e posteriormente comparar as imagens obtidas com as imagens do sistema de planejamento. Para isso, se obteve dez cortes ao longo de cada simulador físico ou fantom em que sua comparação foi feita com a respectiva fatia do sistema de planejamento, na posição correspondente. Para uma avaliação quantitativa foi utilizado o conceito de índice gama, no critério padrão da radioterapia, 3% da dose e 3mm de distância de concordância. Os resultados obtidos com a dosimetria gel se mostram de acordo com os controles de qualidade convencionais e oferecem uma visão global da distribuição de dose no volume alvo. / The intensity modulated radiotherapy (IMRT) is one of the most modern radiotherapeutic technique that enables the delivery of high and complexes conformational doses to the tumor volume, that requires new methods for the quality assurance of the procedures performed. Radiotherapy services usually perform quality assurance of the planning system with the ionization chamber for spot-checking and an array of semiconductor diodes (MapCHECK2) to check on a two-dimensional plane, however for tridimensional dose verification does not exist an established dosimeter in the clinical routine. In this context, for three-dimensional dosimetry the polymeric gels were used. In This work the conventional one and two-dimensional dosimetry as employed in the clinical routine, and the three-dimensional dosimetry using polymer gel MAGIC- f, which provide the volumetric dose distribution. Prostate cancer clinical cases were chosen for this work because this kind of tumor is one of the most common cases in male individuals. In the context of dosimetry gel to obtain volumetric information an imaging technique is necessary, in this case the magnetic resonance imaging (MRI), was used to measure the dose. From these images it is possible to determine the distributions of doses processing them in a software developed by our research group that determines R2 relaxation rates associated with the absorbed dose and subsequently compare the images obtained with the images of the planning system. For this, ten slices were obtained along each phantom, and comparisons were made with the respective slice of the treatment planning system, in the corresponding position. For a quantitative evaluation of the gamma index , in the standard criterion in radiotherapy, 3 % dose and 3 mm distance to agreement was used. The results obtained shown that gel dosimetry agrees with the conventional quality controls and provide an overview of dose distribution in the target volume.

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento e implementação de metodologias de imagens por Ressonância Magnética Nuclear, para diminuição do tempo de aquisição, já que nos exames clínicos convencionais esse tempo é muito superior ao utilizado nessas seqüências, que é da ordem de T_ 2 , essas seqüências são baseadas na varredura única do espaço-k, convencionalmente denominada Echo Planar Imaging. Os propósitos de utilização dessa metodologia compreendem desde exames clínicos convencionais, em que se pretende analisar, em projetos futuros, eventos não periódicos de curta duração e a dinâmica dos sistemas biológicos estudados, até imagens de cavidades utilizando gases hiperpolarizados. As técnicas implementadas em comparação com as inicialmente propostas por Masfield apresentam uma diferença que é a inexistência do pulso de RF de inversão e, com isso, o tempo de duração das seqüências implementadas é ainda menor. Apenas não se deve esperar muito da qualidade das imagens sem o pós-processamento, uma vez que esse trabalho já está em andamento. / The objective of this work is the development and implementation of methodologies of images for Nuclear Magnetic Resonance, for reduction of the time of acquisition, since in the conventional clinical examinations this time is very superior to the used one in these sequences, that are of the order of T_ 2 , these sequences is based on the only sweepings of the space-k, conventionally called Echo Planar Imaging. The intentions of use of this methodology understand since conventional clinical examinations, where if it intends to analyze, in future projects, not periodic events of short duration and the dynamics of the biological systems studied, until socket images using hiperpolarizados gases. The techniques implemented in comparison with initially the proposals for Masfield present a difference that is the inexistence of the pulse of RF of inversion and, with this, the time of duration of the implemented sequences are still lesser. But if it does not have to wait very of the quality of the images without the after-processing, a time that this work already is in progress.