Criticità e vantaggi di un SW dedicato per l'analisi dei parametri di imaging nei sistemi MSCT Anna Sardo [email protected] Software ⇒ Homemade Macro di ImageJ ⇒ Commerciale AutoQA Lite v2.40 Software AutoQA Lite v2.40 Possibilità di analisi automatica di differenti parametri di qualità d’immagine su diverse tipologie di fantocci Fantoccio Catphan® 600 – The Phantom Laboratory 5 moduli con inserti utili per lo studio dei differenti paramentri della qualità dell’immagine Linearità Spessore di strato Basso contrasto Risoluzione spaziale Rumore e Uniformità Confronto Lo studio è stato effettuato considerando i moduli individuati, ad eccezione del quarto per cui l'analisi del basso contrasto deriva dalla valutazione puramente qualitativa. Per il confronto è stata stimata la differenza tra software homemade e commerciale dei valori dei parametri considerati e riferiti ai valori ottenuti con ImageJ. La TC è GE LightSpeed VCT 32 slices. Analisi Allineamento laser Offset rispetto al centro Image J (mm) QA Lite (mm) Diff (mm) X 0.7 0.98 -0.28 Y 0.1 0.49 -0.39 Z 0.17 0.31 -0.14 Analisi Distorsione geometica Image J Misura della distanza reciproca delle 4 ROI evidenziate in figura Image J AutoQA Lite Misura del rapporto di formato: valuta la dimensione del pixel nota la posizione spaziale dei 4 inserti Distanza attesa Diff (mm) (mm) Distanza misurata (mm) 1-2 50 50.1 0.1 1-3 50 50.2 0.2 3-4 50 50 0 2-4 50 50.2 0.2 QA Lite Dim pixel attesa Diff (mm) (mm) Dim pixel misurata (mm) X1 0.49 0.49 0 X2 0.49 0.49 0 Y1 0.49 0.49 0 Y2 0.49 0.49 0 Analisi Linearita’ Electron Density CT# ImageJ (HU) CT# QALite (HU) Diff % Air 0.001 -992.15 -996.5 -0.44 PolyMethylPentene (PMP) 0.853 -189.12 -189.5 -0.20 Polyethylene (LDPE) 0.944 -98.65 -101.0 -2.38 Polystyrene (PS) 1.017 -45.12 -42.8 5.14 Acrylic (PMMA) 1.146 115.32 118.1 -2.41 Delrin (POM) 1.353 339.63 341.4 -0.52 Teflon (PFTE) 1.86 933.87 946.3 -1.33 Analisi Linearita’ 15.00 (ImageJ-QALite)/ImageJ % 10.00 5.00 0.00 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 -5.00 -10.00 Linearità CT# -15.00 1000 800 ImageJ : y= 1030.3 x - 1046.8 QALite: y= 1038.7 x -1 053.7 600 400 HU 200 0 -200 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 -400 -600 -800 -1000 Densità Elettronica 1.2 1.4 1.6 1.8 2 Analisi Spessore di strato Image J e AutoQA Lite misurano la FWHM sul profilo creato da ciascuna rampa di reperi Si applica quindi una conversione trigonometrica noti gli angoli di inclinazione delle rampe per ricavare la lunghezza della fetta TC. Analisi Spessore di strato Collimazione 5 mm Spessore di strato ASSIALE Collimazione 10 mm Collimazione 20 mm Collimazione 40 mm 0.00 0 1 2 3 4 5 6 -0.10 -0.30 -0.40 -0.50 -0.60 -0.70 -0.80 -0.90 -1.00 spessore di strato (mm) pitch 0.531 Spessore di strato ELICOIDALE pitch 0.969 pitch 1.375 0.00 0 0.5 1 1.5 -0.05 -0.10 (ImageJ-QALite) mm (ImageJ-QALite) mm -0.20 -0.15 -0.20 -0.25 -0.30 -0.35 -0.40 -0.45 -0.50 spessore di strato (mm) 2 2.5 Analisi Risoluzione spaziale Image J misura la FWHM sui profili lungo x e y, calcola la trasformata di fourier e ricava la curva della MTF. AutoQA Lite ricava la LSF dall’intergrale della PSF. Applica un funzione di smooth e calcola la trasformata di Fourier da cui ricava la MTF Analisi Risoluzione spaziale MTF 50 % 10.0 5.0 (ImageJ-QALite)/ImageJ% 0.0 -5.0 -10.0 -15.0 -20.0 -25.0 -30.0 -35.0 -40.0 FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small - FOV: Small Filtro: Std. Filtro: Soft Filtro: Lung Filtro: Detail Filtro: Bone Filtro: Edge Filtro: Bone Plus FOV: Medium Filtro: Std. FOV: Large - Filtro: Std. Analisi Risoluzione spaziale Le differenze maggiori si hanno per filtri ad alta risoluzione . Per tali casi il metodo in cui AutoQA Lite ricava l’MTF evidenzia un risultato in cui la risoluzione misurata risulta maggiore della frequenza di Nyquist (1,020 lp/mm) indicando presenza di distorsione da campionamento (aliasing) M T F - F ilt r o Ed g e M T F - F il t r o B o ne 60% 60% ImageJ QALit e 50% 40% 40% 30% 30% QALite 20% 20% 10% 10% 0% 0% 0.6 ImageJ 50% 1.1 l p/ mm 1.6 1.0 2.1 1.5 M T F - F il t r o B o ne Plus 60% ImageJ 50% QALite 40% 30% 20% 10% 0% 0.5 1.0 l p/ m m 1.5 2.0 2.5 l p/ mm 2.0 2.5 3.0 Analisi Rumore e Uniformità Image J e AutoQA Lite misurano il RUMORE come media delle deviazioni standard sulle 5 ROI create per tutte le fette acquisite. L’UNIFORMITA’ è valutata in termini di media delle differenze su tutte le fette acquisite tra la ROI centrale e le 4 in periferia. Analisi Rumore e Uniformità Scansioni Assiali Rumore 5.00 0.8 Uniformità 4.00 0.6 3.00 0.4 0.2 1.00 0.0 0.00 -1.00 mA: 150 FOV: Small mA: 150 FOV: Medium mA: 150 mA: 250 FOV: Large FOV: Small mA: 250 FOV: Medium mA: 250 mA: 500 FOV: Large FOV: Small mA: 500 FOV: Medium mA: 500 FOV: Large -0.2 -2.00 -0.4 -3.00 -4.00 -5.00 -0.6 -0.8 (ImageJ-QALite) HU (ImageJ-QALite)/ImageJ% 2.00 Analisi Rumore e Uniformità Scansioni Elicoidali Rumore 5.0 1.5 Uniformità 4.0 1.0 3.0 (ImageJ-QALite)/ImageJ% 0.5 1.0 0.0 -1.0 0.0 mA: 250 -pitch: 0,531 FOV: Large mA: 250 -pitch: 0,969 FOV: Large mA: 250 - pitch: 1,375 FOV: Large mA: 250 - pitch: 0,531 FOV: Head mA: 250 - pitch: 0,969 FOV: Head -0.5 -2.0 -3.0 -1.0 -4.0 -5.0 -1.5 (ImageJ-QALite) HU 2.0 Conclusioni I risultati ottenuti dall’analisi dei parametri in osservazione analizzati sia con il software AutoQA Lite che con ImageJ sono confrontabili, ad eccezione di quelli per la risoluzione spaziale ad alto contrasto per alcune condizioni di acquisizione. Pertanto si considera confermata l’accuratezza del software AutoQA Lite da utilizzare nell’ambito del controllo di qualità in MSCT, anche in considerazione della notevole riduzione di tempo necessario alla analisi delle immagini acquisite.