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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.59.2016.tde-25012016-163108
Document
Author
Full name
Leonardo Diniz Hipolito Soares
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2015
Supervisor
Committee
Poletti, Martin Eduardo (President)
Moralles, Mauricio
Rinkel, Jean
Title in Portuguese
Análise de materiais biológicos usando o coeficiente de atenuação linear
Keywords in Portuguese
caracterização de tecidos
coeficiente de atenuação linear
mamografia
parametrização
Abstract in Portuguese
O conhecimento do coeficiente de atenuação linear (µ) é de extrema importância para estudos de contraste em imagens de radiodiagnóstico, dose e caracterização de materiais. Parâmetros como a densidade eletrônica (?e), o número atômico médio (Z¯), entre outros, podem ser determinados a partir do coeficiente de atenuação linear em diferentes energias. A proposta deste trabalho é determinar experimentalmente coeficientes de atenuação linear de 80 amostras de tecidos mamários (classificadas previamente como tecido adiposo, tecido glandular, fibroadenoma ou carcinomas) e, posteriormente, extrair parâmetros que possibilitem a caracterização e diferenciação desses tecidos. Os coeficientes de atenuação linear foram medidos usando geometria de feixe estreito, no intervalo de energia entre 10 e 50 keV, utilizando um tubo de raios X com anodo de tungstênio (W) e um detector dispersivo em energia de Si (SDD). Dois modelos de parametrizações foram utilizadas para extrair ?e e Z¯. As metodologias de determinação de µ e de parametrização foram validadas utilizando 8 materiais equivalentes a tecido (4 soluções e 4 sólidos). Os resultados obtidos para tecidos mamários foram comparados com predições teóricas, obtidas usando a regra das misturas, e com dados experimentais previamente publicados, apresentando diferenças máximas de até 7%. Foram também estudadas as variações de µ intra- e inter-amostras de um mesmo grupo, obtendo variações máximas de 5% e 12%, respectivamente. Foi mostrado que o coeficiente de atenuação linear consegue distinguir apenas o tecido adiposo dos demais grupos de tecidos para energia menores de 24 keV. Finalmente, foi elaborado um modelo de diagnóstico, baseados nos parâmetros ?e e Z¯. As análises estatísticas mostram que 71% das amostras foram classificadas corretamente.
Title in English
Biological Material Analisis using linear attenuation coefficients
Keywords in English
linear attenuation coefficient
mammography
parameterization
tissue characterization
Abstract in English
The knowledge of the linear attenuation coefficient (µ) is of extreme importance for radiodiagnostic image contrast studies, dose and material characterization. Parameters as electronic density (?e), average atomic number (Z¯), among others, can be determined using the linear attenuation coefficient at different energies. The purpose of this work is to experimentally determine the linear attenuation coefficient of 80 mammary tissues samples (classified as adipose tissue, glandular tissue, fibroadenoma or carcinoma) and then extract parameters that allow the characterization and differentiation of those tissues. The linear attenuation coefficients were measured using narrow bean geometry, with an energy interval between 10 and 50 keV, using a x-ray tube with a tungsten (W) anode and a Silicon energy dispersive detector (SDD). Two parameterization models were used to extract ?e and Z¯. The methodologies of determination of µ and parameterizations were validated using 8 tissue equivalent materials (4 solutions and 4 solids). The results obtained for mammary tissues were compared with theoretical predictions, using the mixture rule, and with previously published experimental data, presenting maximum differences of 7%. Intra and between samples variations of the same group were also studied, obtaining maximum variations of 5% and 12%, respectively. The linear attenuation coefficient was able to differentiate only the adipose tissue from others tissues groups, for energies below 24 keV. At last, a diagnostic model was elaborated, based on ?e and Z¯ parameters. The statistical analysis showed that 71% of the samples were correctly classified.
 
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Publishing Date
2016-02-16
 
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