Discovery IQ 4R: otimização da imagem PET-CT em ambiente clínico - Paninho, Helena Isabel Ferreira (2017)
O recente equipamento da GE Healthcare, o PET/CT Discovery IQ 4R, fornece a maior sensibilidade, o maior campo de visão da indústria e tecnologia de aquisição de duplo canal. Ainda, o algoritmo de reconstrução Q.Clear controla o ruído através de um fator de penalização (β), permite uma convergência efetiva e providencia valores de Standardized Uptake Vaues (SUV) mais precisos. O objetivo deste projeto foi determinar qual o fator de penalização ótimo e parâmetros de aquisição ideais em estudos clínicos. Foram adquiridas imagens com o fantoma de qualidade NEMA IEC, preenchido com uma concentração radioativa de fundo de 5,40 kBq/mL e as esferas com 24,66 kBq/mL. Foram calculados coeficientes de recuperação (CR) e variabilidade de fundo (VF) nas imagens reconstruídas com o algoritmo Q.Clear (β variável entre 150 e 500). Sessenta doentes realizaram estudos PET/CT com 18F-FDG e foram divididos de acordo com a atividade administrada (2, 3 e 4 MBq/kg). As imagens foram adquiridas em list mode e reconstruídas com 30, 60, 90 e 120 segundos, usando um algoritmo standard (VUE Point HD) e o algoritmo Q.Clear. Foram avaliados SUV máximos das lesões, rácios lesão/fundo e as imagens foram revistas visualmente por 2 observadores. Observou-se que os valores de CR e VF diminuem à medida que o fator β aumenta, especialmente em pequenas estruturas. Os valores de SUV máximo diminuem à medida que o fator β aumenta. Os rácios lesão/fundo são mais elevados com o Q.Clear em relação ao algoritmo standard, sem diferenças estatísticas significativas em todos os conjuntos. A avaliação qualitativa mostrou uma concordância reduzida entre os observadores. Os resultados obtidos demonstram que o algoritmo Q.Clear tem um impacto significativo no contraste e quantificação das lesões. O valor ótimo para o fator de penalização β necessita de ser ajustado de acordo com o tipo de estrutura a ser estudada. xii