Artículo

Modelo computacional de una cámara gama como simulador de imágenes clínicas

de la Cruz Marin, José Luís ; Chain, Cecilia Yamil Icon; Illanes, Luis Hector

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Fecha

06/2025

Editorial

Asociación Física Argentina

Revista

Anales AFA

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ISSN

1850-1168

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Idioma

Español

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Resumen

Las simulaciones basadas en Montecarlo permiten modelar computacionalmente la adquisición de imágenes de Medicina Nuclear. El objetivo del presente trabajo es determinar si el código SIMIND MC es capaz de simular con exactitud las imágenes de emisión de 99mTc obtenidas con un equipo General Electric SPECT, modelo Discovery NM 630. Con este fin, se configuró computacionalmente una cámara gamma con las especificaciones técnicas del equipo objeto de estudio y se evaluaron en la cámara gamma simulada los controles de calidad de uniformidad, resolución espacial, sensibilidad y tasa máxima de conteo. Los valores de uniformidad de la cámara gamma real y simulada mostraron diferencias porcentuales de 4,3 % (UFOV) y al 0,4 % (CFOV) y los valores de resolución espacial y de sensibilidad extrínseca utilizando un colimador de propósitos generales fue de 4,6 % y 2,6 %, respectivamente. El trabajo permitió verificar la veracidad del modelo computacional para su uso como simulador de imágenes clínicas.
Monte Carlo -based simulations allow to model the acquisition of Nuclear Medicine images. The aim of this work is to determine if SIMIND MC code is capable of accurately simulating the 99mT c emission images acquired using a General Electric SPECT equipment, model Discovery NM 630. To this end, a gamma camera was computationally configured with the technical specifications of the equipment of interest and the quality controls of uniformity, spatial resolution, sensitivity, and maximum count rate were evaluated in the simulated gamma camera. Real and simulated uniformity values displayed percentage differences of 4.3% (UFOV) and 0.4% (CFOV) and the spatial resolution and extrinsic sensitivity values using a general-purpose collimator were of 4.6% and 2.6%, respectively. The work verified the veracity of the proposed computational model for its use as a clinical imaging simulator.

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