Proyecto IMAGENES PET (Tomografía por Emisión de Positrones)

Drinfeld, Daniel - Tacón, Juan - Riera, Mariana

Supervisor(es): Fernández, Alicia - Gómez, Alvaro - Carbajal, Guillermo

Resumen:

En este proyecto se presenta una herramienta de software que permite la visualizaci ón y cuantificación de estudios PET dinámicos. En particular se diseña para poder analizar estudios realizados en el CUDIM. La herramienta permite marcar volúmenes de interés e incluye modulos que permiten al especialista la cuantificación de diferentes parametros fisiológicos. Estos métodos son SUV, métodos de estimacion de TACs a partir de la imagen y métodos gráficos como Patlak y Logan. Se incluyen tambien metodos de segmentación semiautomática para poder seleccionar zonas de interés, tales como lesiones (tumores, depósitos de placas de amiloide, etc.) o regiones de tejido para la aplicación de los métodos gráficos de Patlak y Logan. Los algoritmos implementados son: umbral fijo, umbral iterativo, C-Means y FLAB. Finalmente se validan estas técnicas mediante experimentos con fantomas virtuales y estudios PET reales.


Detalles Bibliográficos
2012
Español
Universidad de la República
COLIBRI
http://hdl.handle.net/20.500.12008/2832
Acceso abierto
Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)
Resumen:
Sumario:En este proyecto se presenta una herramienta de software que permite la visualizaci ón y cuantificación de estudios PET dinámicos. En particular se diseña para poder analizar estudios realizados en el CUDIM. La herramienta permite marcar volúmenes de interés e incluye modulos que permiten al especialista la cuantificación de diferentes parametros fisiológicos. Estos métodos son SUV, métodos de estimacion de TACs a partir de la imagen y métodos gráficos como Patlak y Logan. Se incluyen tambien metodos de segmentación semiautomática para poder seleccionar zonas de interés, tales como lesiones (tumores, depósitos de placas de amiloide, etc.) o regiones de tejido para la aplicación de los métodos gráficos de Patlak y Logan. Los algoritmos implementados son: umbral fijo, umbral iterativo, C-Means y FLAB. Finalmente se validan estas técnicas mediante experimentos con fantomas virtuales y estudios PET reales.