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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.59.2018.tde-18012018-152142
Documento
Autor
Nome completo
Daiane Miron de Souza
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2017
Orientador
Banca examinadora
Costa, Alessandro Martins da (Presidente)
Neves, Lucio Pereira
Neves, Ubiraci Pereira da Costa
Potiens, Maria da Penha Albuquerque
Título em português
Reconstrução espectral de feixes de raios X diagnósticos
Palavras-chave em português
Atenuação
Espectrometria
Problema Inverso
Radiodiagnóstico
Raios X
Resumo em português
A caracterização completa de um feixe de raios X diagnósticos baseia-se na medição de seu espectro de fluência. O espectro de fluência pode ser medido diretamente utilizando métodos espectroscópicos, no entanto, exige equipamento especializado e não é facilmente realizável em ambiente clínico. Neste trabalho foi implementada uma metodologia que permite obter o espectro de raios X de forma indireta. Esta metodologia baseia-se na aplicação de um modelo matemático que utiliza a transformada inversa de Laplace da curva de atenuação do feixe, gerando dados sobre a distribuição espectral deste. As curvas de atenuação foram medidas por meio de uma câmara de ionização e filtros de alumínio de alta pureza. Os espectros reconstruídos foram validados por meio da comparação da fluência em energia calculada a partir destes e a fluência em energia calculada a partir das curvas de atenuação obtidas experimentalmente. Como aplicação também foram calculados alguns dados característicos do feixe, como primeira e segunda camada semirredutora, energia média, 10º percentil e fator de kerma. Os resultados da fluência em energia calculada a partir dos espectros reconstruídos e da fluência em energia calculada a partir das curvas de atenuação obtidas experimentalmente apresentaram boa concordância, validando os espectros reconstruídos e mostrando o valor da análise da curva de atenuação em comparação com métodos espectroscópicos uma vez que os dados de atenuação podem ser obtidos com comparativa facilidade. Os dados característicos do feixe calculados a partir dos espectros obtidos neste trabalho apresentaram resultados satisfatórios, como era de se esperar, uma vez que a integração é um processo de regularização para a distribuição espectral
Título em inglês
Spectral Reconstruction of Diagnostic X-Ray Beams
Palavras-chave em inglês
Attenuation
Inverse Problem
Radiodiagnosis
Spectrometry
X-ray
Resumo em inglês
A complete characterization of a diagnostic X-ray beam is based on the measurement of its fluency spectrum. The fluency spectrum can be measured directly using spectroscopic methods, however, require specialized equipment and is not easily performed in a clinical environment. In this work a methodology was implemented that allows to obtain the X-ray spectrum in an indirect way. This methodology is based on the application of a mathematical model that uses an inverse Laplace transform of the beam attenuation curve, generating data on a spectral distribution of this beam. The attenuation curves are measured by means of an ionization chamber and high purity aluminum filters. The reconstructed spectra were validated by means of the comparison of energy fluency calculated from them and an energy fluence calculated from the experimentally obtained attenuation curves. As an application, some characteristic beam data were also calculated, such as first and second half-value layers, mean energy, 10th percentile and kerma factor. The energy fluency calculated from the reconstructed spectra and the energy fluence calculated from the experimentally obtained attenuation curves showed good agreement, validating the reconstructed spectra and showing the value of the attenuation curve analysis in comparison with one spectroscopic methods attenuation data can be obtained with comparative ease. The characteristic beam data calculated from the spectra obtained in this work presented satisfactory results, as expected, since it is a regularization process for a spectral distribution
 
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DissertCorrigida.pdf (1.16 Mbytes)
Data de Publicação
2018-04-23
 
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