Eficiência quântica detectiva

Fonte: testwiki
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A eficiência quântica detectiva (frequentemente abreviada como DQE)[1] é uma medida dos efeitos combinados do sinal (relacionado ao contraste da imagem) e do desempenho do ruído de um sistema de imagem, geralmente expresso como uma função da frequência espacial[2].[3] Este valor é usado principalmente para descrever detectores de imagem em imagens ópticas e radiografia médica.[4][5]

Na radiografia médica, o DQE descreve a eficácia com que um sistema de imagem de raios-X pode produzir uma imagem com uma alta relação sinal-ruído (SNR) em relação a um detector ideal. Às vezes, é visto como uma medida substituta da eficiência da dose de radiação de um detector, uma vez que a exposição à radiação necessária para um paciente (e, portanto, o risco biológico dessa exposição à radiação) diminui à medida que o DQE é aumentado para a mesma imagem SNR e condições de exposição.[6][7]

Definição

O DQE é geralmente expresso em termos de frequências espaciais baseadas em Fourier como:[8]

DQE(u)=NEQ(u)q=qG2T2(u)W(u)

onde u é a variável de frequência espacial em ciclos por milímetro, q é a densidade dos quanta de raios-X incidentes em quanta por milímetro quadrado, G é o ganho do sistema relacionado q ao sinal de saída para um detector linear e corrigido por deslocamento, T( u) é a função de transferência de modulação do sistema e W(u) é o espectro de potência de ruído de Wiener da imagem correspondente a q. Como este é um método de análise baseado em Fourier, é válido apenas para sistemas de imagem linear e invariante ao deslocamento (análogo à teoria do sistema linear e invariante no tempo, mas substituindo a invariância do tempo pela invariância do deslocamento espacial) envolvendo senso amplo estacionário ou amplo -sentir processos de ruído cicloestacionário. A DQE pode frequentemente ser modelado teoricamente para sistemas de imagem específicos usando a teoria de sistemas lineares em cascata.[9]

O DQE é frequentemente expresso em formas alternativas que são equivalentes se houver cuidado para interpretar os termos corretamente. Por exemplo, o quadrado-SNR de uma distribuição de Poisson incidente de q quanta por milímetro quadrado é dado por

SNRentrada2(u)=q

e a de uma imagem correspondente a esta entrada é dada por

SNRsaida2(u)=q2G2T2(u)W(u)

resultando na interpretação popularizada do DQE sendo igual à razão do SNR de saída ao quadrado para o SNR de entrada ao quadrado:

DQE(u)=SNRsaida2(u)SNRentrada2(u).

Essa relação só é verdadeira quando a entrada é uma distribuição de Poisson uniforme de quanta de imagem e sinal e ruído são definidos corretamente.

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  8. I.A. Cunningham, Applied linear-systems theory, in Handbook of Medical Imaging: Vol 1, physics and psychophysics, Ed J. Beutel, H.L. Kundel and R. Van Metter, SPIE Press, 2000
  9. I.A. Cunningham and R. Shaw, Signal-to-noise optimization of medical imaging systems, J Opt Soc Am A 16:621-632, 1999