Desenvolvimento de um novo método para avaliação da qualidade da imagem em tomografia computadorizada de feixe cônico

Abstract

Os exames de tomografia computadorizada por feixe de cone (CBCT) têm crescido em grande escala nos últimos anos. O estabelecimento de testes de garantia de qualidade é importante para garantir a manutenção da informação de diagnóstico utilizando protocolos otimizados. O uso de fantomas é essencial para fazer medições de parâmetros de qualidade de imagem. Além disso, sugere-se uma avaliação automática da imagem para evitar discordâncias inter e intraobservador. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um novo método para avaliação dos parâmetros indicadores da qualidade da imagem de tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) dental. Materiais e Métodos: Um fantoma composto por uma estrutura cilíndrica de polimetilmetacrilato (PMMA), contendo grupos de materiais de diferentes densidades que representam atenuação de várias estruturas anatômicas foi modificado e implementado para obtenção das imagens. As imagens do fantoma foram obtidas com diferentes protocolos de exposição em três unidades de TCFC: NewTom™ 5G (QR srl, Verona, Italy), Cranex® 3D (Soredex Oy, Tuusula, Finland) e Scanora 3D (Soredex Oy, Tuusula, Finland). Uma macro, designada CBCT_QA, foi desenvolvida, usando-se o software livre ImageJ (National Institutes of Health, USA), para avaliar automaticamente os parâmetros indicadores da qualidade de imagem de forma objetiva. Um sistema de gerenciamento foi desenvolvido para acompanhamento das avaliações. Resultados: A combinação do fantoma e da macro (CBCT_QA) permitiu a avaliação de oito parâmetros da qualidade de imagem: uniformidade, razão sinal-ruído (RSR), ruído, razão contraste-ruído (RCR), resolução espacial, índice de artefato, acurácia geométrica e baixo contraste. Os valores dos indicadores da qualidade da imagem variaram de acordo com a unidade de TCFC. O fantoma pode ser aplicado para avaliação da qualidade da imagem em equipamentos com FOV pequeno, médio e grande. O CBCT_QA permite que os resultados obtidos sejam exportados para uma planilha do Microsoft Excel, impresso em .pdf ou armazenados para acompanhamento ao longo do tempo. No relatório final, os valores do produto dose área (DAP) também são apresentados. Conclusão: A metodologia desenvolvida neste estudo demonstrou ser de rápida aplicação, de baixo custo e um método reprodutível para avaliação de parâmetros de qualidade de imagem em TCFC.

Cone beam computed tomography (CBCT) examinations have grown on a large scale in the past years. The establishment of quality assurance testing is important to ensure diagnostic information maintenance using optimized protocols. The use of phantoms is essential to make measurements of image quality parameters. Furthermore, an automatic image evaluation is suggested in order to avoid inter- and intra-observer disagreement. The aim of this study was to develop a system (phantomsoftware) to evaluate the image quality in dental and maxillo-facial cone beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: A polymethylmethacrylate (PMMA) phantom with cylindrical structure, containing groups of different densities materials, representing attenuation of various anatomical structures was modified and implemented for image acquisition. The phantom´s images were obtained according different exposure protocols in three units of CBCT: NewTom 5G™ (QR srl, Verona, Italy), 3D Cranex® (Soredex Oy, Tuusula, Finland) and 3D Scanora (Soredex Oy, Tuusula, Finland ). A macro, called CBCT_QA, in order to evaluate the image quality parameters automatically and objectively, was developed using a free software, ImageJ (National Institutes of Health, USA). A management system was developed to record the evaluation´s results. Results: Phantom and macro (CBCT_QA) allowed the evaluation of eight image quality parameters: uniformity, signal to noise ratio (SNR), noise, contrast-to-noise ratio (CNR) spatial resolution, artifact index, geometric accuracy and low contrast. The values of image quality indicators ranged according to CBCT units. Phantom allowed the evaluation of image quality in devices with small, medium and large FOV. The results obtained can be exported to a spreadsheet from Microsoft Excel, printed in .pdf or stored for tracking over time. Also, in the final report, the values from dose area product (DAP) are presented. Conclusion: The new method developed in this study presented fast application, low cost and a reproducible method for evaluating image quality parameters in CBCT.