Implementación de un protocolo automatizado para el control de calidad en sistemas de imágenes de aceleradores lineales de uso clínico

Abstract

Este estudio tuvo como objetivo implementar un protocolo automatizado para el control de calidad en sistemas de imágenes de aceleradores lineales en un hospital público del suroccidente colombiano. Se estructuraron los procedimientos siguiendo las recomendaciones consignadas en las publicaciones del TG-42 y TG-198 de la AAPM, y TECDOC-1958 del OIEA, adaptándolos a los simuladores físicos disponibles. Se desarrolló el software LimageQC, que automatiza el análisis de pruebas mensuales sobre imágenes planares (MV y kV) y volumétricas (CBCT), utilizando Python, Django, OpenCV y Pylinac. Durante la validación, se realizaron más de 12.000 mediciones automatizadas, automatizadas, cuyos coeficientes de variación y errores de magnificación resultaron demostrar estabilidad y reproducibilidad. En la prueba Winston-Lutz, se observaron desviaciones mínimas, dentro de lo esperado para una alineación precisa. En cuanto a la magnificación, los valores se mantuvieron estables y dentro de los rangos aceptables. La resolución espacial fue adecuada tanto para imágenes kV como MV, y se registraron niveles de contraste, uniformidad y ruido acordes con los estándares de calidad establecidos para cada modalidad de imagen. El software también integró pruebas no cubiertas por Pylinac, como aquellas para el análisis de los simuladores físicos: ISOCube, MarkerBlock, PMMA y lámina de cobre, proponiendo un aporte al desarrollo de herramientas libres en Física Médica. LimageQC demostró ser una herramienta efectiva para estandarizar, agilizar y trazar el control de calidad en sistemas de imagen, con potencial de replicabilidad en otros entornos clínicos similares (Texto tomado de la fuente).

This study aimed to implement an automated protocol for quality control in imaging systems of linear accelerators at a public hospital in southwestern Colombia. The procedures were structured based on the recommendations from AAPM reports TG-42 and TG-198, and IAEA TECDOC-1958, adapting them to the available physical phantoms. The LimageQC software was developed to automate the analysis of monthly tests on planar images (MV and kV) and volumetric images (CBCT), using Python, Django, OpenCV, and Pylinac. During validation, more than 12,000 automated measurements were performed, whose coefficients of variation and magnification errors demonstrated stability and reproducibility. In the Winston-Lutz test, minimal deviations were observed, within the expected range for accurate alignment. Magnification values remained stable and within acceptable limits. Spatial resolution was adequate for both kV and MV images, and contrast, uniformity, and noise levels were consistent with established quality standards for each imaging modality. The software also integrated tests not covered by Pylinac, such as those for the analysis of physical phantoms: ISOCube, MarkerBlock, PMMA, and copper plate, contributing to the development of open-source tools in Medical Physics. LimageQC proved to be an effective tool for standardizing, streamlining, and tracking quality control in imaging systems, with potential for replication in other similar clinical settings.