Desde a invenção da tomografia computadorizada (CT) nos anos 70, toda década trouxe novas tecnologias para esta modalidade. Com estes avanços, também surgiu a necessidade de novas e melhores técnicas de avaliação de desempenho e segurança dos equipamentos de CT. Hoje, o controle de qualidade de equipamentos de CT é, em grande parte, feito manualmente. Portanto, é lento e, em parte, subjetivo. Neste trabalho, um software foi escrito em MatLab® para processar imagens do phantom de CT Catphan500®, aperfeiçoando a rotina do programa de controle de qualidade de CT. Com pouca interferência do usuário, o software mede a espessura de corte, incremento entre cortes e tamanho de pixel, avalia a linearidade do número CT, estima a Função Transferência de Modulação (MTF), o ruído e o Espectro de Potência do Ruído (NPS). Para a validação do software, conjuntos de imagens do phantom foram obtidas em 10 equipamentos de CT diferentes, com 27 protocolos diferentes. Cada conjunto foi analisado pelo software, e os resultados obtidos foram comparados aos resultados previamente obtidos pela rotina normal do programa controle de qualidade. Para essa comparação, dois testes de hipótese foram empregados: o teste t de Student (para os valores de espessura de corte, incremento entre cortes, tamanho de pixel e os coeficientes da avaliação de linearidade do número CT, adotando um valor-p de 0,01) e o teste F de Fisher (para o ruído, valor-p de 0,05). As funções MTF e NPS atualmente não são medidas na rotina do controle de qualidade, portanto não há resultado prévio para fazer esta comparação. Ao invés disso, o NPS foi ajustado em função da MTF (através da relação teórica que há entre os dois) e a qualidade do ajuste foi avaliada pelo teste de qui-quadrado. Dos 101 valores de t e 25 valores de F calculados, 2 e 1 respectivamente estavam fora do intervalo de aceitação. Este resultado está de acordo com os valores-p escolhidos e, portanto, os resultados obtidos pelo software estão de acordo com os resultados da rotina de controle de qualidade convencional. Os ajustes de NPS e MTF obtiveram incertezas grandes nos parâmetros de ajuste (incertezas da mesma ordem de grandeza dos próprios parâmetros). Porém, a avaliação do qui-quadrado reduzido indica que os ajustes foram aceitáveis (com exceção de um, que mostrou uma anomalia no NPS medido e foi desconsiderado). Portanto, o NPS e MTF obtidos estão de acordo com a expectativa teórica.

Since the introduction of the CT scanner as a diagnostic imaging modality, the scientific community has seen new and more complex CT technologies. These improvements brought the need for new and improved techniques to evaluate the safety and performance of these scanners. Nowadays, the interpretation of images generated during the implementation of CT quality control procedures are done visually in much of the cases. Therefore, it is slow and partially subjective. In this work, a software was written in MatLab to process images of the Catphan500 CT phantom, in order to improve the CT quality control workflow and its accuracy. The software evaluate the slice thickness, slice increment, and pixel size, calculates the CT number linearity, and assesses the Modulation Transfer Function (MTF), the noise and the Noise Power Spectrum (NPS). Image sets of the phantom were obtained from 10 different scanners using 27 different protocols in order to validate the software. Comparative results correlating the software output and corresponding data previously obtained by the current quality control program routine were used to conduct this validation. For this comparison, two statistical tests were employed: the Students t-test (for slice thickness, slice increment, pixel size, and the coefficients of the CT number linearity evaluation, with a chosen p-value of 0.01) and the Fisher F-test (for the noise, with chosen p-value of 0.05).The functions MTF and NPS are not currently measured by the quality control routine, so there was no previous result for comparison. Instead, the NPS was fitted as a function of the MTF (using the theoretical relationship between both functions) and the quality of the fit was evaluated using the reduced chi-square. From 101 t values and 25 F values calculated, 2 and 1 were outside the acceptance interval, respectively. This result agrees with the chosen p-values, and therefore the software results are in good agreement with the traditional quality control routine results. The fits of NPS and MTF presented large uncertainties in the fitting parameters (uncertainties of the same order of magnitude as the parameters themselves). However, the reduced chi-square evaluation indicates a good fit (with the exception of one fit, which showed an anomaly on the measured NPS and was unconsidered). Therefore, the obtained MTF and NPS were in agreement with the theoretical expectations.