• atlas
• atlas-based
• diffeomorphic
• imaging TC
• no-contrast
• registration

Diverse patologie cardiache sono diagnosticabili dalla morfologia del cuore e di conseguenza identificabili dalla stima dei volumi cardiaci. Gli approcci standard che permettono di valutare la volumetria cardiaca passano dall'imaging di Risonanza Magnetica alla Tomografia Computerizzata. La TC ha due importanti peculiarità quali l'elevata risoluzione delle immagini e i brevi tempi di acquisizione. L'imaging TC necessita dell'utilizzo di mezzo di contrasto, in questo modo le camere cardiache acquisiscono un elevato contrasto. Senza il mezzo di contrasto risulta praticamente impossibile distinguere in maniera chiara le camere cardiache. Nella routine gran parte delle acquisizioni TC che ricoprono la zona toracica sono senza mezzo di contrasto dunque non è possibile valutare la volumetria delle camere cardiache. La quantificazione dei volumi cardiaci nelle immagini TC a contrasto viene effettuata da un operatore esperto in maniera manuale o semiautomatica mediante software dedicati e risulta una tecnica laboriosa, dispendiosa in termini di tempo e soggetta alla variabilità inter-operatore.
In questo lavoro di tesi, svolto in collaborazione con la Fondazione Toscana G. Monasterio presso l’Ospedale del Cuore di Massa, viene proposto un metodo per l'estrazione completamente automatica dei volumi delle camere cardiache su immagini TC non a contrasto (basali), in modo da poter valutare le camere cardiache ed il loro volume e potenzialmente aumentandone il potere diagnostico, dato che originariamente sono destinate ad altri scopi.
Il metodo è strutturato in due parti, una fase di costruzione dell’atlante cardiaco ed una fase di estrazione dei volumi cardiaci dal dataset di immagini volumetriche TC basale. Un atlante cardiaco digitale è un modello di media per rappresentare una popolazione normalizzata di immagini cardiache in uno spazio comune; in particolare in questo lavoro di tesi l'atlante è stato ricavato a partire da una popolazione di 33 immagini volumetriche TC acquisita con lo stesso protocollo. Successivamente sono state ricavate la maschera delle camere cardiache dell’atlante mediante segmentazione manuale da parte di un operatore esperto.
Il metodo di estrazione è diviso in due parti principali: un primo stadio di registrazione Atlas-based delle immagini del dataset sull’atlante precedentemente ricavato, un secondo stadio di proiezione delle maschere dell’atlante sulle immagini del dataset con conseguente estrazione dei volumi cardiaci. Sia la costruzione dell'atlante cardiaco che il metodo di estrazione delle camere cardiache sono stati implementati mediante ANTs (Advance Normalization Tools) ed eseguiti tramite script Bash, mentre le operazioni di pre-processing sono state in parte realizzate mediante linguaggio Python.
I risultati sono stati validati in due modi; mediante il confronto tra i volume ottenuto dalle maschere proiettate sulle immagini basali del validation set e i volumi calcolati su maschere gold standard; mediante l’analisi della sovrapposizione dell maschera stimata con il metodo e la maschera gold standard. Il validation set è costituito da immagini di pazienti scelti tra quelli che avevano svolto nella stessa seduta e con la stessa fase cardiaca di acquisizione sia un immagine TC basale che una a contrasto; questo è stato necessario al fine di estrarre dei gold standard dato che solo le immagini a contrasto permettono una segmentazione delle camere. I gold standard sono stati ricavati mediante segmentazione manuale del ventricolo sinistro mediante software certificato ad opera di un radiologo.
Il metodo proposto in questo lavoro di tesi ha mostrato un soddisfacente livello di accuratezza nell'estrazione dei volumi dalle immagini basali a lui sottoposte. I principali punti di forza esibiti dal metodo sono: il breve tempo di esecuzione ( circa 2 minuti per una immagine 3D 1.5mm isotropica su un normale personal computer) il che significa ottenere un risultato visivo in breve tempo e in un ambiente clinico può essere vantaggioso, è totalmente automatico (l'unico stadio manuale è nella segmentazione dell'atlante che va comunque eseguita una volta sola) e quindi non soffre della variabilità inter-operatore, è generalizzabile a qualsiasi organo o struttura cardiaca ( con la necessità di ricavare un atlante specifico per l'organo di interesse) , è basato su librerie open-source e di conseguenza totalmente personalizzabile e trasparente.