O câncer de mama é o tipo de câncer mais frequente entre as mulheres, sendo a mamografia a técnica mais utilizada para sua detecção. No entanto, essa técnica possui algumas limitações, como o baixo contraste, o qual pode ser associado, dentre outros fatores, a radiação espalhada. Apesar desse fato, novas técnicas baseadas na detecção do espalhamento vêm sendo empregadas em um vasto campo de aplicação, como na caracterização de materiais e tecidos biológicos. Há na literatura diversos estudos sobre perfil de espalhamento para a caracterização de tecidos mamários, porém ainda são poucos os estudos sobre imagem por espalhamento de mama e de otimização de contraste. Além disso, essas imagens são realizadas apenas em pequenas amostras de mama. Uma das possibilidades para o estudo de mamas de dimensões reais é a aplicação do método Monte Carlo (MC). Neste trabalho, foi estudado e otimizado um sistema de difração de raios X dispersivo em energia (SDRXDE) para medidas de perfis de espalhamento e um sistema para formação de imagens por espalhamento utilizando estas informações. O SDRXDE foi caracterizado experimentalmente, analiticamente e por simulação Monte Carlo, enquanto que o segundo sistema foi caracterizado analiticamente e por simulação Monte Carlo. Os resultados obtidos mostraram que as principais correções para o SDRXDE foram auto-atenuação, o espectro incidente, eficiência de detecção e múltiplo espalhamento. Outro fator importante que afeta o perfil de espalhamento resultante é a resolução de momento do sistema, o qual depende dos parâmetros geométricos (abertura dos colimadores, distâncias, ângulo de espalhamento e espessura da amostra) e da resolução de energia do detector. Os resultados para o sistema de imagem mostram claramente a capacidade dessas imagens na detecção de um nódulo no interior da mama. A respeito da otimização das condições de irradiação da mama e detecção da radiação espalhada, os resultados alcançados demostram a viabilidade experimental da geração destas imagens num ambiente clínico. / Breast cancer is the most frequent type of cancer among women, being mammography the technique more used for its detection. However, this technique presents some limitations, such as low contrast, which may be associated with scattered radiation. Thus, new scatterinng detection techniques have been employed in different fields such as characterization of biological materials and tissues, such as characterization of scattering profile for breast tissue, although there are still few studies on breast image and contrast optimization. Moreover, the images are originated from small breast samples. In this context, one of the possibilities for the study of actual breast dimensions is the application of the Monte Carlo method. Thus, this work studied optimized an energy X ray diffraction system (EDXRD) for measures of scattering profile and developed a system for imaging using this information. The EDXRD system was studied and optimized by experimentally, analytically and Monte Carlo simulation, while the image system was studied analytically and simulated by Monte Carlo. The results showed that the main corrections for the EDXRD system are self-attenuation, incident spectrum, detection eficiency and multiple scattering. Another important factor that affects scattering profile is the system momentum resolution, which depends on geometric parameters (collimator aperture, distances, scattering angle and sample thickness) and detector energy resolution. The results for the imaging system showed that a nodule could be detected within the breast. Finaly the optimizations of breast radiation conditions and radiation detection showed the viability of generating experimental scattering images in clinical environment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-21022019-105426 |
| Date | 12 December 2018 |
| Creators | Tinti, Jéssica de Rezende Graff |
| Contributors | Poletti, Martin Eduardo |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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