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Criticità e vantaggi di un SW
dedicato
per l'analisi dei parametri
di imaging
nei sistemi MSCT
Anna Sardo
[email protected]
Software
⇒ Homemade
Macro di ImageJ
⇒ Commerciale
AutoQA Lite v2.40
Software
AutoQA Lite v2.40
Possibilità di analisi automatica di
differenti parametri di qualità
d’immagine su diverse tipologie di
fantocci
Fantoccio
Catphan® 600 – The Phantom Laboratory 5 moduli con inserti utili per lo
studio dei differenti
paramentri della qualità
dell’immagine
Linearità
Spessore di strato
Basso contrasto
Risoluzione spaziale
Rumore e Uniformità
Confronto
Lo studio è stato effettuato considerando i moduli individuati, ad
eccezione del quarto per cui l'analisi del basso contrasto deriva
dalla valutazione puramente qualitativa.
Per il confronto è stata stimata la differenza tra software
homemade e commerciale dei valori dei parametri considerati e
riferiti ai valori ottenuti con ImageJ.
La TC è GE LightSpeed VCT 32 slices.
Analisi
Allineamento laser
Offset
rispetto al
centro
Image J
(mm)
QA Lite
(mm)
Diff (mm)
X
0.7
0.98
-0.28
Y
0.1
0.49
-0.39
Z
0.17
0.31
-0.14
Analisi
Distorsione geometica
Image J Misura della distanza reciproca delle
4 ROI evidenziate in figura
Image J
AutoQA Lite Misura del
rapporto di formato: valuta la
dimensione del pixel nota la
posizione spaziale dei 4 inserti
Distanza
attesa
Diff (mm)
(mm)
Distanza
misurata
(mm)
1-2
50
50.1
0.1
1-3
50
50.2
0.2
3-4
50
50
0
2-4
50
50.2
0.2
QA Lite
Dim pixel
attesa
Diff (mm)
(mm)
Dim pixel
misurata
(mm)
X1
0.49
0.49
0
X2
0.49
0.49
0
Y1
0.49
0.49
0
Y2
0.49
0.49
0
Analisi
Linearita’
Electron
Density
CT#
ImageJ
(HU)
CT#
QALite
(HU)
Diff %
Air
0.001
-992.15
-996.5
-0.44
PolyMethylPentene
(PMP)
0.853
-189.12
-189.5
-0.20
Polyethylene (LDPE)
0.944
-98.65
-101.0
-2.38
Polystyrene (PS)
1.017
-45.12
-42.8
5.14
Acrylic (PMMA)
1.146
115.32
118.1
-2.41
Delrin (POM)
1.353
339.63
341.4
-0.52
Teflon (PFTE)
1.86
933.87
946.3
-1.33
Analisi
Linearita’
15.00
(ImageJ-QALite)/ImageJ %
10.00
5.00
0.00
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
-5.00
-10.00
Linearità CT#
-15.00
1000
800
ImageJ : y= 1030.3 x - 1046.8
QALite: y= 1038.7 x -1 053.7
600
400
HU
200
0
-200
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
-400
-600
-800
-1000
Densità Elettronica
1.2
1.4
1.6
1.8
2
Analisi
Spessore di strato
Image J e AutoQA Lite misurano la FWHM
sul profilo creato da ciascuna rampa di reperi
Si applica quindi una conversione
trigonometrica noti gli angoli di inclinazione
delle rampe per ricavare la lunghezza della
fetta TC.
Analisi
Spessore di strato
Collimazione 5 mm
Spessore di strato
ASSIALE
Collimazione 10 mm
Collimazione 20 mm
Collimazione 40 mm
0.00
0
1
2
3
4
5
6
-0.10
-0.30
-0.40
-0.50
-0.60
-0.70
-0.80
-0.90
-1.00
spessore di strato (mm)
pitch 0.531
Spessore di strato
ELICOIDALE
pitch 0.969
pitch 1.375
0.00
0
0.5
1
1.5
-0.05
-0.10
(ImageJ-QALite) mm
(ImageJ-QALite) mm
-0.20
-0.15
-0.20
-0.25
-0.30
-0.35
-0.40
-0.45
-0.50
spessore di strato (mm)
2
2.5
Analisi
Risoluzione spaziale
Image J misura la FWHM sui profili lungo x e
y, calcola la trasformata di fourier e ricava la
curva della MTF.
AutoQA Lite ricava la LSF dall’intergrale
della PSF. Applica un funzione di smooth e
calcola la trasformata di Fourier da cui ricava
la MTF
Analisi
Risoluzione spaziale
MTF 50 %
10.0
5.0
(ImageJ-QALite)/ImageJ%
0.0
-5.0
-10.0
-15.0
-20.0
-25.0
-30.0
-35.0
-40.0
FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small Filtro: Std.
Filtro: Soft Filtro: Lung Filtro: Detail Filtro: Bone Filtro: Edge Filtro: Bone
Plus
FOV:
Medium Filtro: Std.
FOV: Large
- Filtro: Std.
Analisi
Risoluzione spaziale
Le differenze maggiori si hanno per filtri ad alta risoluzione .
Per tali casi il metodo in cui AutoQA Lite ricava l’MTF evidenzia un
risultato in cui la risoluzione misurata risulta maggiore della frequenza di
Nyquist (1,020 lp/mm) indicando presenza di distorsione da campionamento
(aliasing)
M T F - F ilt r o Ed g e
M T F - F il t r o B o ne
60%
60%
ImageJ
QALit e
50%
40%
40%
30%
30%
QALite
20%
20%
10%
10%
0%
0%
0.6
ImageJ
50%
1.1
l p/ mm
1.6
1.0
2.1
1.5
M T F - F il t r o B o ne Plus
60%
ImageJ
50%
QALite
40%
30%
20%
10%
0%
0.5
1.0
l p/ m m 1.5
2.0
2.5
l p/ mm
2.0
2.5
3.0
Analisi
Rumore e Uniformità
Image J e AutoQA Lite misurano il RUMORE
come media delle deviazioni standard sulle 5
ROI create per tutte le fette acquisite.
L’UNIFORMITA’ è valutata in termini di media
delle differenze su tutte le fette acquisite
tra la ROI centrale e le 4 in periferia.
Analisi
Rumore e Uniformità
Scansioni Assiali
Rumore
5.00
0.8
Uniformità
4.00
0.6
3.00
0.4
0.2
1.00
0.0
0.00
-1.00
mA: 150 FOV: Small
mA: 150 FOV:
Medium
mA: 150 mA: 250 FOV: Large FOV: Small
mA: 250 FOV:
Medium
mA: 250 mA: 500 FOV: Large FOV: Small
mA: 500 FOV:
Medium
mA: 500 FOV: Large
-0.2
-2.00
-0.4
-3.00
-4.00
-5.00
-0.6
-0.8
(ImageJ-QALite) HU
(ImageJ-QALite)/ImageJ%
2.00
Analisi
Rumore e Uniformità
Scansioni Elicoidali
Rumore
5.0
1.5
Uniformità
4.0
1.0
3.0
(ImageJ-QALite)/ImageJ%
0.5
1.0
0.0
-1.0
0.0
mA: 250 -pitch: 0,531 FOV: Large
mA: 250 -pitch: 0,969 FOV: Large
mA: 250 - pitch: 1,375 FOV: Large
mA: 250 - pitch: 0,531 FOV: Head
mA: 250 - pitch: 0,969 FOV: Head
-0.5
-2.0
-3.0
-1.0
-4.0
-5.0
-1.5
(ImageJ-QALite) HU
2.0
Conclusioni
I risultati ottenuti dall’analisi dei parametri in
osservazione analizzati sia con il software AutoQA Lite
che con ImageJ sono confrontabili, ad eccezione di quelli
per la risoluzione spaziale ad alto contrasto per alcune
condizioni di acquisizione.
Pertanto si considera confermata l’accuratezza del
software AutoQA Lite da utilizzare nell’ambito del
controllo di qualità in MSCT, anche in considerazione della
notevole riduzione di tempo necessario alla analisi delle
immagini acquisite.

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