GENERACIÓN DE PSEUDO-CT DE RODILLA A PARTIR DE RM PARA APLICACIONES DE CORRECCIÓN DE ATENUACIÓN Y PLANIFICACIÓN DE RADIOTERAPIA

Abstract

La adquisición de imágenes de resonancia magnética (RM) de manera adicional a otros estudios de imagen apunta a ser un útil muy valioso en la práctica clínica. Por un lado, la RM nos aporta, sin utilizar radiación ionizante, imágenes de muy alta definición sobre las cuales se puede distinguir la anatomía del paciente. Sin embargo, para poder obtener una imagen de tomografía por emisión de positrones precisa y coherente, o para realizar una planificación de tratamiento de radioterapia preciso, nos hace falta un mapa de corrección de atenuación o densidad electrónica. Obtener estos mapas desde la RM es un desafío puesto que la intensidad de la señal RM, al contrario que la de la tomografía computarizada (CT), no tiene relación directa con los coeficientes de atenuación de los tejidos. La síntesis de un pseudo-CT optimizado proporcionará resultados de corrección de atenuación y planificación radioterápica más precisos, evitando emplear radiación ionizante del CT. Para obtener las imágenes se cuenta con un dataset de 16 pares de imágenes CT y RM. Estas imágenes pasan por un preprocesado que consta de varios segmentos. Entre ellos se cambia el formato, se hacen transformaciones por medio de registros con el objetivo de asemejar los pares de imágenes lo máximo poslible en estructura y forma. Se hace uso de una Red Neuronal Convolucional para realizar la generación de los pseudoCT. Los resultados son cuantificados por medio del PSNR, MAE, MSE y SSIM. Obteniendo los siguientes datos. El PSNR obtenido muestra una una calidad de imagen aceptable. El MSE obtenido sugiriere una diferencia pequeña entre el ground truth y la imagen sintética. El MAE indican una variabilidad moderada en la precisión de las imágenes generadas. El SSIM sugiere una buena similitud estructural entre las imágenes. Se concluye que este proyecto tiene un gran potencial de uso en la práctica clínica para la construcción de mapas de AC para mejorar los procesos de obtención de imágenes PET y servir en una gran medida a disminuir las dosis de radiación en la planificación de radioterapia reduciendo el coste del proceso. Los resultados pese a ser alentadores todavía no pueden ser usados en casos reales pero esto se puede lograr mejorando la red de generación, optimizando el preprocesamiento y contando con un set de imágenes más grande.