Bauer, S. (2017). Monte Carlo Simulationen von Phantomen zur SDNR Optimierung in der Mammografie [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2017.43529
Optimization; medical imaging; mammography; phantoms; radiation physics
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Abstract:
In dieser Arbeit wurden die optimalen Strahlungsqualitäten für die Mammographie bei unterschiedlichen Brustdicken mittels Monte Carlo Simulation bestimmt. Als Detektor wurde ein gängiger FFDM Flat Panel mit 200µ Selen simuliert. Ziel dieser Optimierung war es, bei Verwendung einer minimalen Dosis die maximale Detektionswahrscheinlichkeit für Tumorgewebe zu erhalten. Als Figure of Merit diente SDNR /Wurzel(AGD). Das wichtigste Ergebnis, das gezeigt werden konnte, ist, dass auch bei kleinen Brustdicken tendenziell härtere Spektren bessere Ergebnisse liefern. Eine weitere Aufgabe dieser Arbeit war es, ein Schichtmodell von Karl Schöndorfer als sinnvolle Phantomzusammensetzung zu validieren und mit dem Standardbrustmodell nach Dance und einem PMMA-Phantom nach Dance zu vergleichen. Das Schichtmodell weist gegenüber dem Plexiglasphantom in Bezug auf die radiologische Äquivalenz im Vergleich mit dem Standardbrustmodell nach James Dance keinen Vorteil auf. Im letzten Teil dieser Arbeit wurde die Energieabhängigkeit von Gold-und Aluminiumkontrasten mit der von humanem Brustgewebe verglichen. Eine Übereinstimmung der Energieabhängigkeit ermöglicht es, Aussagen in einem weiten Bereich verwendeter Strahlenqualitäten auf erwartbare diagnostische Bildqualität auf echte Mammographien zu übertragen. Dabei zeigte sich, dass mittels Phantomen mit Goldstrukturen, wie sie üblicherweise in der Qualitätssicherung verwendet werden, bestimmte Abbildungsqualitätsparameter tendenziell gut auf humanes Brustgewebe übertragbar sind. Die maximalen Abweichungen in der FOM relativ zu MoMo betrugen typischerweise weniger als 5% für Gold und um die 7% für Aluminium. Tendenziell steigt diese Abweichung bei härteren Spektren.
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Monte Carlo Simulation was used in this thesis to find out the optimal beam qualities in mammography for various breast thicknesses. A flat panel detector consisting of 200µ selenium was simulated. Maximum detection probability of tumor masses with minimal dose was the goal of the optimization. As a figure of merit SDNR /sqrt(AGD) was used. The main result was that even at small breast thickness harder beam qualities provide generally speaking better results. Another goal of this thesis was the validation of a layer model from Karl Schöndorfer as a phantom material and a comparison between this model and the standard breast model from James Dance and a PMMA-phantom. No advantage over the usually used Perspex-phantom in reference to the radiological equivalence of the standard breast model from James Dance was found. In the last part of this thesis the energy dependency of gold- and aluminium-contrast was compared to human breast tissue. A matching of the energy dependency allows to transfer assertions in a wide range of beam qualities to expected diagnostical image quality at actual mammographies. It was shown, that by using phantoms with gold details, as they are usually used in quality assurance, determined image quality parameters can be easily transferred to human breast tissue. The maximum deviation in the FOM relative to MoMo were typically less than 5% for gold and less than 7% for aluminium. Generally speaking this deviation rises with harder beam qualities.
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Additional information:
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers