Análisis comparativo de la sensibilidad del escáner rSPECT usando GAMOS: nueva interfaz de Geant4

Rosana Martínez Turtós, Angelina Díaz García, Yamiel Abreu Alfonso

Resumen

La obtención de imágenes moleculares de procesos celulares in vivo mediante estudios preclínicos con animales y técnica SPECT constituye una de las razones fundamentales para el diseño de nuevos dispositivos con resolución espacial mínima. Como herramienta auxiliar, la simulación vía Monte Carlo ha permitido la caracterización y optimización de dichos sistemas de imagen médica de manera efectiva. Actualmente, se cuenta con una nueva plataforma de simulación llamada GAMOS (GEANT4-based Architecture for Medicine-Oriented Simulations); herramienta, cuyo código, librerías y método de transporte de partículas corresponden a los desarrollados por GEANT4, la cual contiene aplicaciones específicas de medicina nuclear. Esta herramienta ha sido validada mediante comparación con datos experimentales para la técnica PET, no siendo así con la técnica SPECT. El presente trabajo demuestra las potencialidades de GAMOS para generar datos simulados realistas con este tipo de técnica de imagen nuclear. Para ello se realizó la simulación de una instalación novedosa, "rSPECT", dedicada al estudio con roedores que fue previamente validada experimentalmente. El estudio comprendió las geometrías de colimación y detección, así como las características fundamentales de las mediciones experimentales publicadas para la instalación rSPECT: estudios con y una ventana energética del 20%. Los valores de sensibilidad obtenidos mediante simulación mostraron coincidencia aceptable con los valores experimentales. Se concluye que la simulación muestra buena concordancia con los datos reales lo que permite estimar el comportamiento de la nueva plataforma de simulación de GEANT4 "GAMOS" en aplicaciones SPECT y demuestra, que es factible la reproducción de sus datos experimentales.

Palabras clave

sensibilidad, tomografía deemisión computarizada de fotón único, simulación computarizada, método de Monte Carlo, código G, evaluaciones comparativas

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