Este estudo apresenta uma análise de rejeição, realizada na clínica Diagnóstico Avançado Por Imagem – DAPI, com dados de 647 mamografias rejeitadas realizadas de março a novembro de 2015, antes e após treinamentos realizados com a equipe técnica de mamografia, para análise do desempenho. As informações foram coletadas na base de dados do software de análise de rejeição dos mamógrafos, e incluem: incidência; quantidade de repetições; motivo da repetição; identificação da profissional; compressão do exame rejeitado e do exame aceito. Observou-se que após o treinamento os índices de rejeição por posicionamento (a maior causa das rejeições) foram reduzidos em 2%. Identificou-se que as profissionais desenvolveram critérios mais rigorosos, o que também contribuiu para aumento das repetições após o treinamento. A incidência mais rejeitada foi a Crânio Caudal Direita – CCD, tanto antes (32%) quanto após o treinamento (36%). A análise do desempenho da equipe técnica em relação aos critérios de qualidade em mamografia digital pôde ser realizada, uma vez que houve a análise individual das profissionais para contribuição da qualificação da equipe e aumento da qualidade dos exames. A profissional “A”, que possuía o maior índice de rejeição por posicionamento, após o treinamento houve uma redução de 17% das repetições devido a posicionamento inadequado. Foram identificadas imagens com qualidade aceitável que foram rejeitadas desnecessariamente: 8% antes e 3,6% após o treinamento. Antes do treinamento, a equipe técnica realizava as mamografias com valores de compressão entre 80 a 89 N, e após o treinamento a maioria dos exames foi realizada com 90 N ou mais. Esse aumento resulta em exames com melhor qualidade e menor dose para a paciente. / This study presents a rejection analysis performed at the clinic Diagnóstico Avançado Por Imagem - DAPI, with data from 647 rejected mammograms performed three months before and three months after a training session of the mammography team, to analyze the performance of them after the training. The information was collected in the database of mammography rejection analysis software,these data include: Incidence; Number of repetitions; Reason for the repetition; Identification of the professional; Rejection examination and accepted examination. It was observed that, after the training, the rejection indexes by positioning (the greatest cause of the rejections) were reduced. It was observed that the group developed rigorous criteria, which also contributed to increase the repetitions after the training. The most rejected incidence was Cranio Caudal Right - CCD, both before (32%) and after training (36%).The analysis of the performance of the technical team, in relation to the quality criteria in digital mammography, could be performed by the individual analysis of the professionals to contribute to the qualification of the team and to increase the quality of the exams. The "A" professional, who had the highest index of rejection by positioning, after the training there was a reduction of 17% of the repetitions due to improper positioning. Acceptable quality images have been identified that are rejected unnecessarily 8% before and 3,6% after training. Before the training, the technical team performed the mammograms with values of compression between 80 and 89 N, and after training most of the exams were performed with 90 N or more. This increase which results in better quality tests and lower dose for the patient.

Em muitos países, os sistemas de radiologia computadorizada (CR) representam a maioria dos equipamentos usados em mamografia digital. Este estudo apresenta um método para a otimização da qualidade da imagem e da dose em mamografia digital CR para pacientes com mamas de espessuras entre 45 e 75. As espessuras das mamas foram simuladas com placas de polimetilmetacrilato (PMMA). Técnicas de exposição otimizadas (tensão (kV), produto corrente-tempo (mAs) e combinação alvo/filtro) foram definidas como aquelas que fornecem uma razão contraste-ruído (CNR) ideal, denominada CNR alvo, que permite atingir o limiar de contraste das imagens do detalhe de diâmetro de 0,10 mm no simulador CDMAM (versão 3.4 Artinis Medical Systems, Netherlands) com um padrão de Dose Glandular Média (DGM) aceitável. Os resultados foram utilizados para os ajustes do Controle Automático de Exposição (CAE) pela equipe de manutenção. Um estudo retrospectivo de dois grupos de pacientes (Grupo 1-antes do ajuste do CAE e Grupo 2- após o ajuste do CAE) foi realizado. Os parâmetros de exposição foram reproduzidos nos simuladores para a determinação da CNR, da DGM e do limiar de contraste. As imagens clínicas destes pacientes foram analisadas por três radiologistas especialistas em mamografia que responderam questões sobre as estruturas anatômicas, ruído e contraste em áreas de valores de pixels altos ou baixos, sobre nitidez e contraste da imagem. Os resultados mostram que o método proposto foi efetivo para todas as espessuras de mama avaliadas. O ajuste do CAE proporcionou a concentração de valores da CNR no Grupo 2 mais próximas ao CNR alvo e que, mesmo como aumento do nível de ruído nas imagens clínicas, as análises do CDMAM mostraram que não houve prejuízo na identificação do objeto de 0,10 mm de diâmetro. Finalmente, este estudo conclui que o uso dos CAE das unidades de raios X baseados em fornecer uma dose constante ao detector pode ocasionar algumas dificuldades para alguns sistemas CR operarem nas condições ótimas. / In many countries, computed radiography (CR) systems represent the majority of equipments used in digital mammography. This study presents a method for optimizing image quality and dose in CR mammography of patients with breast thicknesses between 45 to 75mm. The breast thicknesses were simulated with polymethylmetacrylate (PMMA). Optimazed exposure parameters ((voltage (kV), mA and time product (mAs) and target/filter combination)) was defined as giving an ideal contrast to noise ratio (CNR), defined as target CNR, to reach the threshold contrast of CDMAM (version 3.4) phantom (Artinis Medical Systems, Netherlands) images for acceptable mean glandular dose (MGD). These results were used for adjustments in the automatic exposure control (AEC) by the maintenance team. A retrospective study of two groups of patients (Group 1-before AEC adjustment and Group 2- after AEC adjustment) were done. The exposure parameters were reproduced in the phantoms to determine of CNR, MGD and threshold contrast. The clinical images of these patients were analyzed by three experienced radiologists who answered questions about anatomical structures, noise and contrast in low and high pixel value areas and image sharpness and contrast. The results showed that the proposed method was effective for all breast thickness evaluated. The AEC adjustment showed a concentration of CNR in Group 2 nearer of target CNR, and that the increasing of noise in clinical images, the CDMAM analysis showed that this level of noise did not disturb the detail of 0,1 mm diameter. Finally, this study also concluded that the use AEC of X rays unit based on constant dose to the detector may bring some difficulties to CR systems operate in optimal conditions.

Em muitos países, os sistemas de radiologia computadorizada (CR) representam a maioria dos equipamentos usados em mamografia digital. Este estudo apresenta um método para a otimização da qualidade da imagem e da dose em mamografia digital CR para pacientes com mamas de espessuras entre 45 e 75. As espessuras das mamas foram simuladas com placas de polimetilmetacrilato (PMMA). Técnicas de exposição otimizadas (tensão (kV), produto corrente-tempo (mAs) e combinação alvo/filtro) foram definidas como aquelas que fornecem uma razão contraste-ruído (CNR) ideal, denominada CNR alvo, que permite atingir o limiar de contraste das imagens do detalhe de diâmetro de 0,10 mm no simulador CDMAM (versão 3.4 Artinis Medical Systems, Netherlands) com um padrão de Dose Glandular Média (DGM) aceitável. Os resultados foram utilizados para os ajustes do Controle Automático de Exposição (CAE) pela equipe de manutenção. Um estudo retrospectivo de dois grupos de pacientes (Grupo 1-antes do ajuste do CAE e Grupo 2- após o ajuste do CAE) foi realizado. Os parâmetros de exposição foram reproduzidos nos simuladores para a determinação da CNR, da DGM e do limiar de contraste. As imagens clínicas destes pacientes foram analisadas por três radiologistas especialistas em mamografia que responderam questões sobre as estruturas anatômicas, ruído e contraste em áreas de valores de pixels altos ou baixos, sobre nitidez e contraste da imagem. Os resultados mostram que o método proposto foi efetivo para todas as espessuras de mama avaliadas. O ajuste do CAE proporcionou a concentração de valores da CNR no Grupo 2 mais próximas ao CNR alvo e que, mesmo como aumento do nível de ruído nas imagens clínicas, as análises do CDMAM mostraram que não houve prejuízo na identificação do objeto de 0,10 mm de diâmetro. Finalmente, este estudo conclui que o uso dos CAE das unidades de raios X baseados em fornecer uma dose constante ao detector pode ocasionar algumas dificuldades para alguns sistemas CR operarem nas condições ótimas. / In many countries, computed radiography (CR) systems represent the majority of equipments used in digital mammography. This study presents a method for optimizing image quality and dose in CR mammography of patients with breast thicknesses between 45 to 75mm. The breast thicknesses were simulated with polymethylmetacrylate (PMMA). Optimazed exposure parameters ((voltage (kV), mA and time product (mAs) and target/filter combination)) was defined as giving an ideal contrast to noise ratio (CNR), defined as target CNR, to reach the threshold contrast of CDMAM (version 3.4) phantom (Artinis Medical Systems, Netherlands) images for acceptable mean glandular dose (MGD). These results were used for adjustments in the automatic exposure control (AEC) by the maintenance team. A retrospective study of two groups of patients (Group 1-before AEC adjustment and Group 2- after AEC adjustment) were done. The exposure parameters were reproduced in the phantoms to determine of CNR, MGD and threshold contrast. The clinical images of these patients were analyzed by three experienced radiologists who answered questions about anatomical structures, noise and contrast in low and high pixel value areas and image sharpness and contrast. The results showed that the proposed method was effective for all breast thickness evaluated. The AEC adjustment showed a concentration of CNR in Group 2 nearer of target CNR, and that the increasing of noise in clinical images, the CDMAM analysis showed that this level of noise did not disturb the detail of 0,1 mm diameter. Finally, this study also concluded that the use AEC of X rays unit based on constant dose to the detector may bring some difficulties to CR systems operate in optimal conditions.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Images are relevant sources of information in many areas of science and technology. The processing of such information improves and optimizes its use. The image compression causes the information representation is more efficient, reducing the amount of data required to represent an image. The objective of this study is to evaluate the performance of Fractal Compression technique onto mammograms through an association between the objective criteria, provided by Peak Signal Noise Ration (PSNR); and the subjective criteria, given by visual analysis of an expert physician. Visual analysis was performed comparing mammograms compressed to different extents (compression rate) with the original image, where experts classified the compressed images as unacceptable , acceptable , good or great . In doing so, the optimal compression rate and PSNR values of mammograms was achieved, where images are considered acceptable according to experts. In order to compare the performance of fractal compression technique with another compression method, visual analysis was also done on images compressed by JPEG2000 method. / As imagens são fontes relevantes de informação em diversas áreas da ciência e tecnologia. O processamento dessas informações melhora e otimiza sua utilização. A compressão de imagens faz com que a representação da informação seja mais eficiente, reduzindo a quantidade de dados necessários para representar uma imagem. O objetivo deste trabalho é apresentar a avaliação do desempenho da compressão fractal aplicada a imagens mamográficas, pela combinação entre o critério objetivo, fornecido pela relação sinal ruído de pico (Peak Signal Noise Ratio - PSNR), e o critério subjetivo, especificado pela análise visual de médicos especialistas. A análise visual foi realizada comparando as imagens mamográficas comprimidas com diferentes taxas de compressão e a imagem original. Os especialistas classificaram as imagens comprimidas como \"inaceitável\", \"aceitável\", \"boa\" ou \"ótima\". Dessa maneira, conseguiu-se combinar a taxa de compressão e o valor de PSNR, para que as imagens comprimidas sejam consideradas aceitáveis pelos especialistas. Para avaliar o desempenho da compressão fractal foram realizados testes e análises visuais com as mesmas imagens utilizando o método de compressão JPEG2000. / Mestre em Ciências

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ulysses Santos Sousa.pdf: 1410915 bytes, checksum: 88235f7f4a3bc07a4da1b27c23dc71ca (MD5) Previous issue date: 2011-05-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Cancer is one of the biggest health problems worldwide, and the breast cancer is the one that causes more deaths among women. Also it is the second most frequent type in the world. The chances of survival for a patient with breast cancer increases the sooner this disease is discovered. Several Computer Aided Detection/Diagnosis Systems has been used to assist health professionals. This work presents a methodology to discriminate and classify mammographic tissues regions in mass and non-mass. For this purpose the Shannon-Wiener‟s Diversity Index, which is applied to measure the biodiversity in ecosystem, is used to describe pattern of breast image region with four approaches: global, in circles, in rings and directional. After, a Support Vector Machine is used to classify the regions in mass and non-mass. The methodology presents promising results for classification of mammographic tissues regions in mass and non-mass, achieving 99.85% maximum accuracy. / O câncer é um dos maiores problemas de saúde mundial, sendo o câncer de mama o que mais causa óbito entre as mulheres e o segundo tipo mais freqüente no mundo. As chances de uma paciente sobreviver ao câncer de mama aumentam à medida que a doença é descoberta mais cedo. Diversos Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido utilizados para auxiliar profissionais de saúde. Este trabalho apresenta uma metodologia de discriminação e classificação de regiões de tecidos de mamografias em massa e não massa. Para este propósito utiliza-se o Índice de Diversidade de Shannon-Wiener, comumente aplicado para medir a biodiversidade em um ecossistema, para descrever padrões de regiões de imagens de mama com quatro abordagens: global, em círculos, em anéis e direcional. Em seguida, utiliza-se o classificador Support Vector Machine para classificar estas regiões em massa e não massa. A metodologia apresenta resultados promissores para a classificação de regiões de tecidos de mamografia em massa e não massa, obtendo uma acurácia máxima de 99,85%.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-26T12:41:50Z No. of bitstreams: 1 melissadefatimafranca.pdf: 3155000 bytes, checksum: 747df8478e7d858eeb23d7713906b20c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-27T11:28:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 melissadefatimafranca.pdf: 3155000 bytes, checksum: 747df8478e7d858eeb23d7713906b20c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-27T11:28:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 melissadefatimafranca.pdf: 3155000 bytes, checksum: 747df8478e7d858eeb23d7713906b20c (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / O câncer constitui uma preocupação crescente da população, já que vem ganhando uma dimensão maior e convertendo-se em um evidente problema de saúde pública mundial. A Política Nacional de Controle do Câncer tem o intuito de reduzir a incidência e a mortalidade do câncer através da conscientização dos fatores de risco e medidas para a detecção precoce dos cânceres passíveis de rastreamento, com acesso a um tratamento equitativo e de qualidade. Diante da importância da realização de pesquisas nessa área o presente estudo teve como objetivos analisar a realização de exames preventivos das neoplasias do colo do útero e de mama nas funcionárias Técnico-Administrativas em Educação (TAE) de uma Universidade Pública e seus fatores associados. Para isso foi realizado um estudo epidemiológico de delineamento transversal com 399 TAEs. Como instrumento de coleta de dados utilizou-se um questionário autopreenchível com questões relacionadas à realização de exames preventivos do câncer de colo de útero e de mama e aos fatores sócio demográficos, condições de saúde e hábitos de vida. Os dados foram processados através dos programas estatísticos Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) e Stata. Para o desfecho “não realização de Papanicolaou” as variáveis faixa etária 60-69 anos (RP 4,17 IC 95% 2,47-7,04), não ter ficado impedida de realizar atividades habituais por problemas de saúde nas duas últimas semanas (RP 2,22 IC 95% 1,04-4,75) e não estar em dia com a realização da mamografia (RP 5,00 IC 95% 2,65-9,41) aumentaram a probabilidade de não estar em dia ou não realizar o exame preventivo. Com relação à “não realização do exame clínico das mamas” as variáveis consumo adequado de verduras (RP 0,92 IC 95% 0,86-0,99), possuir um ou mais parentes com quem possa se falar sobre quase tudo (rede social) (RP 0,85 IC 95% 0,76-0,95) e possuir horário de trabalho irregular (RP 0,83 IC 95% 0,75-0,91) diminuíram a probabilidade de não realizar tal exame. O fato de não realizar ou não estar em dia com a mamografia aumentou a probabilidade de não fazer o exame clínico das mamas (RP 1,22 IC 95% 1,14-1,30). Já quanto à “não realização de mamografia” o fato de não realizar ou não estar em dia com os exames Papanicolaou (RP 3,07 IC 95% 1,86- 5,08) e exame clínico das mamas (RP 4,99 IC 95% 2,61-9,53) aumentaram a probabilidade de também não realizar o exame de mamografia. Destaca-se assim a importância da prática e incentivo de ações de prevenção do câncer na população de mulheres trabalhadoras, visando a uma melhor condição de saúde e qualidade de vida das mesmas. / Cancer is a growing concern of the population, as has been gaining increasing in size and becoming an obvious problem of global public health. The National Cancer Control Policy aims to reduce the incidence and mortality of cancer by raising awareness of risk factors and measures for the early detection of cancers amenable to screening with access to fair treatment and quality. Given the importance of conducting research in this area this study aimed to analyze the preventive examinations of cancer of the cervix and breast cancer in employees Technical and Administrative Education (TAE) of a public university and its associated factors. To this was accomplished an epidemiological cross-sectional study with 399 TAE’s. As data collection instrument used a self-administered questionnaire with questions related to preventive examinations of cervical and breast cancer and sociodemographic factors, health and lifestyle habits. Data were analyzed using the statistical software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) and Stata. For the outcome not for Papanicolaou the variables age group 60-69 years (PR 4.17 95% CI 2.47 to 7.04), have not been prevented from performing daily activities due to health problems in the last two weeks (PR 2.22 95% CI 1.04 to 4.75) and not be up to date with mammography (PR 5.00 95% CI 2.65 to 9.41) increased the likelihood of not being up to date or not perform the screening. Regarding the non-completion of the clinical examination of the variables adequate intake of vegetables breasts (PR 0.92 95% CI from 0.86 to 0.99), have one or more relatives with whom you can talk about almost anything (social network) (PR 0.85 95% CI 0.76 to 0.95) and have irregular working hours (PR 0.83 95% CI 0.75 to 0.91) decreased the probability of not conduct such an examination. Failure to perform or not keep up with mammography increased the probability of not doing clinical breast exam (PR 1.22 95% CI 1.14 to 1.30). As for the non-completion of mammography the failure to perform or not keep up with the Papanicolaou (PR 3.07 95% CI 5.08 1, 86) and clinical breast exam (PR 4.99 95% CI 2.61 to 9.53) increased the likelihood of also not perform the examination mammography. Stands out as well the importance of practice and encouragement cancer prevention actions in the population of working women in order to better health condition and quality of life for them.

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.

No Brasil, o câncer de mama é o mais frequente e a principal causa de morte entre as mulheres, para o ano de 2016 foram estimados 57.960 mil novos casos. A Tomossíntese Digital Mamária (TDM) reduz os efeitos da sobreposição do tecido da mama, oferecendo uma melhor caracterização dos achados mamográficos e diminuindo a necessidade de incidências adicionais. A recente introdução da TDM na prática clínica requer manutenção dos requisitos de dose e qualidade da imagem, além de rotinas de Controle de Qualidade (CQ) e monitoração da Dose Glandular Média (DGM), e também uma equipe técnica qualificada para executar o procedimento. A prática de monitoração da qualidade da imagem e da dose de radiação é uma solução para assegurar continuamente a alta qualidade de exames de radiodiagnóstico. São poucos os estudos relacionados ao CQ em TDM no Brasil, e ainda não foram estabelecidos protocolos nacionais e internacionais específicos; sendo assim, os testes de CQ utilizados são baseados naqueles utilizados pela National Health Service Breast Screening Programme (NHSBSP), European Reference Organisation for Quality Assured Breast Screening and Diagnostic Service (EUREF), American Association of Physicists in Medicine (AAPM), Internacional Atomic Energy Agency (IAEA). Este estudo propõe e apresenta os resultados dos testes de CQ e DGM para mamografia e TDM, e um Protocolo de Rotina para exames de TDM. Os testes de CQ para TDM foram realizados conforme as recomendações do fabricante, da Portaria 2898/13 e de protocolos internacionais. O Protocolo de Rotina foi elaborado visando sanar as dúvidas mais frequentes da equipe técnica, assim como otimizar a qualidade do exame em sala. Para atestar a qualidade da imagem diagnóstica para todas as espessuras, foi realizado o teste de Qualidade de Imagem do simulador padrão do American College of Radiology (ACR). Na avaliação da DGM todos os valores obtidos para mamografia e TDM se mantiveram em conformidade com os limites de referência utilizados, exceto para a espessura de 20 mm em TDM. Para todos os outros testes de CQ, os resultados se mantiveram em conformidade com os limites de referência. Os resultados adquiridos nas avaliações reforçam a importância do controle de qualidade aplicado de forma adequada no processo de obtenção das imagens, assegurando baixa dose e boa qualidade da imagem, cumprindo o princípio ALARA. / In Brazil, breast cancer is the most common and the leading cause of death among women; in 2015, 57,120,000 new cases. Digital Breast Tomosynthesis (DBT) reduces the effects of overlapping breast tissue, offering a better characterization of mammographic findings and decreasing the need of additional views. The recent introduction of DBT in clinical practice requires, in order to maintain the dose requirements and image quality, aside from routine Quality Control (QC) procedures and monitoring the Mean Glandular Dose (MGD) also a qualified technical team to perform the procedure. The practice of monitoring the image quality and the radiation dose is a solution to continuously ensure high quality diagnostic radiology exams. Few studies related to CQ TDM in Brazil, and national and international specific protocols have not been established, Thus, QC tests used are based on those used by the National Health Service Breast Screening Programme (NHSBSP), European Reference Organization for Quality Assured Breast Screening and Diagnostic Service (EUREF), American Association of Physicists in Medicine (AAPM), International Atomic Energy Agency (IAEA). This study proposes and presents the results of the QC tests and DGM for mammography and TDM, and routine protocol for TDM tests. The QC tests for TDM were performed according to the manufacturer's recommendations, of Portaria 2898/13 and international protocols. The Routine Protocol was elaborated aiming to resolve the most frequent doubts of the technical team, as well as optimize the room examination. In order to certify the quality of the diagnostic image for all thicknesses, a imagine quality test from the standard simulator of American College of Radiology (ACR) was performed. In the DGM evaluation, all values mammography and TDM remained in accordance with the reference range used except for 20 mm TDM. For all other QC tests, the results remained in accordance with the reference limits. The results obtained in the assessments emphasize the importance of quality control applied properly in obtaining the imaging process, ensuring low dose and good image quality, fulfilling the ALARA principle.

No Brasil, o câncer de mama é o mais frequente e a principal causa de morte entre as mulheres, para o ano de 2016 foram estimados 57.960 mil novos casos. A Tomossíntese Digital Mamária (TDM) reduz os efeitos da sobreposição do tecido da mama, oferecendo uma melhor caracterização dos achados mamográficos e diminuindo a necessidade de incidências adicionais. A recente introdução da TDM na prática clínica requer manutenção dos requisitos de dose e qualidade da imagem, além de rotinas de Controle de Qualidade (CQ) e monitoração da Dose Glandular Média (DGM), e também uma equipe técnica qualificada para executar o procedimento. A prática de monitoração da qualidade da imagem e da dose de radiação é uma solução para assegurar continuamente a alta qualidade de exames de radiodiagnóstico. São poucos os estudos relacionados ao CQ em TDM no Brasil, e ainda não foram estabelecidos protocolos nacionais e internacionais específicos; sendo assim, os testes de CQ utilizados são baseados naqueles utilizados pela National Health Service Breast Screening Programme (NHSBSP), European Reference Organisation for Quality Assured Breast Screening and Diagnostic Service (EUREF), American Association of Physicists in Medicine (AAPM), Internacional Atomic Energy Agency (IAEA). Este estudo propõe e apresenta os resultados dos testes de CQ e DGM para mamografia e TDM, e um Protocolo de Rotina para exames de TDM. Os testes de CQ para TDM foram realizados conforme as recomendações do fabricante, da Portaria 2898/13 e de protocolos internacionais. O Protocolo de Rotina foi elaborado visando sanar as dúvidas mais frequentes da equipe técnica, assim como otimizar a qualidade do exame em sala. Para atestar a qualidade da imagem diagnóstica para todas as espessuras, foi realizado o teste de Qualidade de Imagem do simulador padrão do American College of Radiology (ACR). Na avaliação da DGM todos os valores obtidos para mamografia e TDM se mantiveram em conformidade com os limites de referência utilizados, exceto para a espessura de 20 mm em TDM. Para todos os outros testes de CQ, os resultados se mantiveram em conformidade com os limites de referência. Os resultados adquiridos nas avaliações reforçam a importância do controle de qualidade aplicado de forma adequada no processo de obtenção das imagens, assegurando baixa dose e boa qualidade da imagem, cumprindo o princípio ALARA. / In Brazil, breast cancer is the most common and the leading cause of death among women; in 2015, 57,120,000 new cases. Digital Breast Tomosynthesis (DBT) reduces the effects of overlapping breast tissue, offering a better characterization of mammographic findings and decreasing the need of additional views. The recent introduction of DBT in clinical practice requires, in order to maintain the dose requirements and image quality, aside from routine Quality Control (QC) procedures and monitoring the Mean Glandular Dose (MGD) also a qualified technical team to perform the procedure. The practice of monitoring the image quality and the radiation dose is a solution to continuously ensure high quality diagnostic radiology exams. Few studies related to CQ TDM in Brazil, and national and international specific protocols have not been established, Thus, QC tests used are based on those used by the National Health Service Breast Screening Programme (NHSBSP), European Reference Organization for Quality Assured Breast Screening and Diagnostic Service (EUREF), American Association of Physicists in Medicine (AAPM), International Atomic Energy Agency (IAEA). This study proposes and presents the results of the QC tests and DGM for mammography and TDM, and routine protocol for TDM tests. The QC tests for TDM were performed according to the manufacturer's recommendations, of Portaria 2898/13 and international protocols. The Routine Protocol was elaborated aiming to resolve the most frequent doubts of the technical team, as well as optimize the room examination. In order to certify the quality of the diagnostic image for all thicknesses, a imagine quality test from the standard simulator of American College of Radiology (ACR) was performed. In the DGM evaluation, all values mammography and TDM remained in accordance with the reference range used except for 20 mm TDM. For all other QC tests, the results remained in accordance with the reference limits. The results obtained in the assessments emphasize the importance of quality control applied properly in obtaining the imaging process, ensuring low dose and good image quality, fulfilling the ALARA principle.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-02-23T14:02:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese-completa-Sidney_Lima_v21.pdf: 4757211 bytes, checksum: 205170db8b002cc2ab72255ab77628a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-23T14:02:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese-completa-Sidney_Lima_v21.pdf: 4757211 bytes, checksum: 205170db8b002cc2ab72255ab77628a3 (MD5) Previous issue date: 2016-02-25 / REUNI / O câncer de mama é a principal causa de morte de mulheres adultas por câncer no mundo. Do ponto de vista clínico, a mamografia é ainda a mais efetiva tecnologia de diagnóstico do câncer de mama, dada a grande difusão de uso e interpretações dessas imagens. De acordo com o estado da arte da classificação de lesões em mamogramas, as wavelets têm apresentado os melhores resultados do ponto de vista da taxa de classificação, quando utilizadas como etapa de préprocessamento que decompõe a imagem original em imagens de detalhes (verticais, horizontais e diagonais) e aproximações para, a partir dessas imagens componentes, serem extraídos atributos de textura. Neste trabalho, propõe-se a Decomposição baseada em Aproximações Morfológicas em regiões de interesse em mamogramas. O método proposto tem por base a decomposição inspirada em wavelets que emprega filtros não lineares passa-baixas e passa-altas, baseados em aberturas e fechamentos, que por sua vez são construídos a partir dos operadores morfológicos clássicos de erosão e dilatação. Neste trabalho, são propostas aproximações aritméticas para esses dois operadores morfológicos clássicos, substituindo os desvios condicionais, presentes na Morfologia Matemática, por operações aritméticas de somas, subtrações e multiplicações, computacionalmente mais rápidas. O trabalho proposto compara o tempo estimado de execução entre as aproximações aritméticas propostas e as operações morfológicas clássicas utilizando a notação Big-Oh e também faz uso de estimativas baseadas em arquitetura de hardware pipeline. Em todas as estimativas e cenários reais, as aproximações morfológicas propostas são mais rápidas do que a morfologia clássica. Além disso, por não empregar unidade de hardware em ambiente pipeline para tratamento de desvios condicionais, as aproximações morfológicas propostas se tornam uma solução mais barata, ocupa menos espaço, mais propícia à miniaturização, consome menos energia e reduz o número de codificações da UC (Unidade de Controle). Logo, as Aproximações Morfológicas criadas são superiores à morfologia clássica nos principais requisitos para o bom funcionamento do hardware. Quanto à classificação, a Decomposição baseada em Aproximações Morfológicas alcança um desempenho médio de 84,65% na distinção entre casos normais, benignos e malignos. Os classificadores empregados são redes neurais ELM e SVM, cujas classes são definidas de acordo com os critérios da American College of Radiology. Foram usadas 355 imagens de mama adiposa da base de dados IRMA, com 233 casos normais, 66 benignos e 56 malignos. Como método de tratamento da base de dados, foram estudados pesos ponderando a fronteira de decisão das redes neurais. / According to the World Health Organization, breast cancer is the main cause of death of women round the world. From the clinical point of view, mammography is still the most effective diagnostic technology, given the wide diffusion of the use and interpretation of these images. According the state-of-the-art lesions classification on mammograms, wavelets have produced the best results from the viewpoint of precision, when used as a preprocessing step that decomposes the original image into approximation and detail images (vertical, horizontal and diagonal) in order to, from these components images, extract shape or texture attributes. This work proposes the decomposition Morphological-based in regions of interest on mammograms. The proposed method is inspired on wavelets decomposition employing nonlinear low-pass and high-pass filters, based on openings and closings, which are constructed from classical morphological operators of erosion and dilation. In this work, we propose approaches of classical morphology, replacing the conditional branches, present in Mathematical Morphology, by arithmetic operations of addition, subtraction and multiplication, computationally faster. The proposed work compares the estimated run time of proposed arithmetic approximations and classical morphological operations using Big-Oh notation and also the thesis uses notation based on pipeline hardware architecture. In all real scenarios, our morphological operations are faster than classical morphology. Also, by not employing hardware unit in pipeline environment for treating conditional branches, the proposed morphology approximation becomes a cheaper solution, occupies less space, more propitious to miniaturization, consumes less power, and reduces the Control Unit coding number. Then, our approaches of classical morphology are superior to classical morphology in key requirements of hardware solution. Regarding the classification, the proposed decomposition reaches an average performance of 84.65% in distinguishing normal, benign, and malignant cases. Classifiers are neural networks ELM and SVM, classes are defined according American College of Radiology criteria. They are employed 355 adipose breast images with 233 normal cases, 66 benign and 56 malignant. As database processing method, weights were studied considering the decision boundary of neural networks.