Pular para o conteúdo principal

Avaliação da qualidade da imagem e dose na paciente em mamografia analógica e digital

O trabalho "Avaliação da qualidade da imagem e dose na paciente em mamografia analógica e digital" foi produzido por  Amanda Cristina dos Santos, sob orientação do prof. Hugo Reuters Schelin na  UFTPR e está disponível na íntegra para download neste link: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/301



Resmo do tralho (transcrito integralmente do portal UFTPR):

Este trabalho foi motivado por um estudo maio, proposto pela Agência Internacional de Energia Atômica (IAEA). O objetivo do trabalho foi estimar o kerma incidente (Ki) e a dose glandular média (Dg) em pacientes submetidas a mamografias nas projeções crânio-caudal (CC) e médio-lateral-oblíqua (MLO), nos sistemas de aquisição de imagens analógico e digital CR. A estimativa foi realizada através de cálculos matemáticos, tendo como base estudos computacionais utilizando simulações de Monte Carlo. Este estudo fez parte de um estudo maior em mamografia, coordenado pela IAEA, cujos dados fizeram parte da representação dos dados brasileiros no estudo da América Latina. Foram escolhidas mamografias cuja mama exposta tinha aproximadamente 50% de glandularidade e 50% de adiposidade. Dados da técnica radiográfica utilizada nos exames, assim como a espessura da mama comprimida, foram registrados em planilhas especificas e o cálculo foi realizado com base em testes de rendimento do tubo de raios X dos mamógrafos. Além disso, as mamografias acompanhadas foram analisadas quanto a critérios de qualidade da imagem. Foram acompanhadas 100 exposições, sendo 50 analógicas e d 50 digitais. Os resultados mostraram que as imagens foram predominantemente aceitas quanto aos critérios de qualidade da imagem estabelecidos pala IAEA, com melhores resultados do sistema digital. Os valores de Ki e Dg encontrados para o objeto simulador estavam de acordo com o recomendado, mas os calculados para as pacientes estavam mais altos, principalmente o Ki. O sistema digital obteve doses mais baixas e melhor qualidade de imagem. Os resultados sugerem que os exames devem ser realizados com o devido cuidado, de maneira a oferecer qualidade de imagem para o diagnóstico em doses tão baixas quanto razoavelmente exeqüíveis. O treinamento contínuo dos profissionais da mamografia deve ser realizado de maneira e oferecer exames adequados ao diagnóstico, protegendo os pacientes e mantendo a qualidade do serviço a todos.

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

[Livro] Meios de Contraste - Conceitos e Diretrizes

 A Sociedade Paulista de Radiologia (SPR)   publicou em abril de 2022 a segunda edição da obra "Meios de Contraste - Conceitos e Diretrizes" , com edição de Bruna Garbugio Dutra e Tufik Bauab Jr.  O aborda em 11 capítulos os meios de contraste iodados e à base de gadolínio, suas reações adversas e condições especiais. Está disponível em PDF no endereço dx.doi.org/10.46664/meios-de-contraste-2aedicao  ou ainda na plataforma issuu.com 

Hospital brasileiro usa IA para detectar casos graves no raio-X em menos de 2 minutos

Inteligência Artificial & Radiologia Ferramenta desenvolvida no Hospital de Clínicas de Porto Alegre analisa automaticamente exames de tórax e coloca os casos mais graves na frente da fila — sem tirar o médico da decisão final. Imagine que você chega a um pronto-socorro com dor no peito e falta de ar. O médico solicita um raio-X. O exame é realizado em poucos minutos — mas, em um grande hospital universitário, centenas de outros pacientes fizeram o mesmo pedido naquele dia. Seu exame entra em uma fila. Pode ser que ele só seja avaliado pelo radiologista horas depois, mesmo que a imagem mostre algo urgente. Esse é um problema real, e um hospital brasileiro encontrou uma solução inovadora para enfrentá-lo. O problema das filas invisíveis na radiologia O Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) , vinculado à Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) , realiza em média 3.500 exames de raio-X de tórax por mês — o tipo de exame de image...

A Inteligência Artificial na Saúde: Do Diagnóstico por Imagem à Medicina de Precisão

  A revolução tecnológica que vivemos hoje tem o seu epicentro na área da saúde, onde a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar um pilar fundamental da medicina moderna. Atualmente, o setor de saúde é responsável pela geração de aproximadamente 30% de todo o volume de dados do mundo, o que cria o cenário ideal para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina (BAJWA et al., 2021).  No campo da radiologia e da imagenologia, essa transformação é particularmente profunda, uma vez que o processamento de imagens médicas representa a aplicação líder da IA na atualidade (TORRES; WERMELINGER; FERREIRA, 2025). É importante compreender que a IA não deve ser encarada como uma substituta para o olhar atento do radiologista ou do técnico, mas sim como uma ferramenta de amplificação e aumento, focada em melhorar a eficiência e a eficácia da interação entre o profissional e o paciente (BAJWA et al., 2021). O avanço tecnológico permitiu a transiç...