Laurea Specialistica in Fisica Applicata, Indirizzo di Fisica Medica

Corso di Tecniche Fisiche per Diagnostica Biomedica II

Interazioni delle radiazioni ionizzanti con la materia

Classificazione delle radiazioni, sezione d’urto, cammino libero medio, spessore massico.

Interazioni delle particelle cariche pesanti. Collisioni con gli elettroni atomici e scattering elastico con i nuclei atomici. Teoria classica di Bohr, formula di Bethe-Bloch, curva di Bragg, range delleparticelle cariche pesanti e curve range-energia.

Interazioni di elettroni e positroni. Perdite di energia per collisione e perdite di energia per irraggiamento. Spettri Bremsstrahlung, energia critica. Range degli elettroni. Scattering coulombiano con nuclei atomici, formula di Rutherford, scattering multiplo, backscattering. Interazioni dei positroni, radiazione di annichilazione.

Interazioni dei fotoni. Effetto fotoelettrico, effetto Compton, scattering coerente, produzione di coppie. Attenuazione dei fotoni.

Rivelatori di radiazione ionizzante

Proprieta’ generali dei rivelatori di radiazione. Lettura “pulse mode” e “curent mode”. Spettri differenziale e integrale. Risoluzione energetica, efficienza di rivelazione, efficienza di raccolta di carica. Tempo morto.

Rivelatori a scintillazione. Scintillatori organici e inorganici. Angolo critico. Guide di luce. Fototubi, emissione fotoelettrica e termoionica, efficienza quantica e risposta spettrale, processo di moltiplicazione. Spettroscopia di fotoni con scintillatori di volume grande, piccolo e medio.

Rivelatori a ionizzazione. Ionizzazione dei gas, ricombinazione, diffusione e deriva. Zone di lavoro. Camera a ionizzazione, contatore proporzionale, regime di Geiger-Muller.

Rivelatori a semiconduttore. Struttura a bande, agitazione termica, produzione di coppie elettrone-lacuna. Semiconduttori intrinseci. Semiconduttori drogati di tipo n e di tipo p. Semiconduttori molto drogati e semiconduttori compensati. Migrazione di portatori in un campo elettrico, intrappolamento e ricombinazione. Giunzione p-n, diodo pin, Germanio intrinseco. Rivelatori di Silicio, spessore attivo, curve I-V e C-V. Semiconduttori composti. Spettroscopia con semiconduttori.

Rivelatori a superconduttore. Strutture SJT (Superconductuctor Tunnel Junction).

Rivelatori sensibili alla posizione. MWPC e sue evoluzioni, camere a deriva, TPC. Silicon drift chamber, rivelatori a microstrip, rivelatori a pixel. CCD. Tubi intensificatori. Microchannel plates. Rivelatori a Selenio amorfo, a Silicio amorfo con scintillatore, a scintillatore con fotodiodo.

Produzione di immagini mediche con radiazioni ionizzanti.

Radiografia tradizionale e digitale. Mammografia. Sistemi innovativi per mammografia digitale.

Tomografia Computerizzata. Principi dell’imaging tomografico, numero CT, metodi per la ricostruzione delle immagini tomografiche. CT spirale, CT spirale multislice, endoscopia virtuale.

Medicina nucleare. Tecniche di imaging con radioisotopi. Scanner rettilineo, gamma camera tradizionale, sistemi di collimazione, formazione dell’immagine. Fotomoltiplicatori sensibili alla posizione, PSPMT. Sistemi di rivelazione innovativi per medicina nucleare.

Risonanza Magnetica Nucleare

Radiazioni non ionizzanti. Principi fisici della NMR. Magnetizzazione e Tempi di rilassamento. Generazione e rivelazione del segnale. Sequenze fondamentali di impulsi. MRI: localizzazione del segnale. “K-space”. Trasformata di Fourier e ricostruzione dell’immagine. Parametri caratteristici delle immagini.

Sequenze veloci. Contrasto e risposta dei tessuti orgnanici al variare delle proprietà locali. Tecniche per l’acquisizione e l’elaborazione  di segnali multiparametrici NMR in vivo. Hardware. 

Proprieta’ dei sistemi di imaging ed analisi delle immagini

Proprieta’ generali dei sistemi di imaging. Caratterizzazione delle proprieta’ risolutive, PSF, LSF, MTF. Caratterizzazione del rumore, DQE. Teorema di sampling, MTF e DQE per i sistemi digitali.

Computer Aided Detection. Criteri di decisione e sistemi automatici. Curve ROC. Classificatori lineari e non lineari. Intelligenza artificiale. Reti neurali: unita’ funzionali, architetture, proprieta’, tipi di apprendimento. Reti neurali per il riconoscimento di configurazioni. Applicazione delle reti neurali all’analisi automatica di immagini diagnostiche e alla Computer Aided Detection.