ETD

• abdominal aortic aneurism
• aneurisma dell'aorta addominale
• angio-TC
• CTA
• endoleak
• EVAR
• machine learning
• radiomica
• radiomics

L'aneurisma dell'aorta addominale (AAA) è una dilatazione localizzata ed irreversibile del calibro dell'aorta in sede addominale, pari o superiore a 3 cm, con prevalenza globale dello 0,92%, 27.000 nuove diagnosi all’anno in Italia e una mortalità dell’80% in caso di rottura.
Scopo: valutare la possibilità di predire la comparsa di endoleak nei pazienti sottoposti a EVAR per AAA, attraverso un modello di machine learning basato sull'analisi radiomica dell'angio-TC preoperatoria.
Materiali e Metodi: Sono stati arruolati in questo studio retrospettivo 250 pazienti sottoposti a procedura EVAR presso l’unità di Chirurgia Vascolare dell’Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana nel periodo tra il 2016 ed il 2024, con un follow-up minimo di 6 mesi.
Le immagini angio-TC preoperatorie sono state segmentate manualmente usando il software open source 3D Slicer 5.10.0 cinque regioni di interesse: AAA globale, lume vero, tessuto adiposo perivascolare (PVAT), trombosi intraluminale e colletto dell'aneurisma. Per ciascuna regione sono state estratte features radiomiche, successivamente selezionate per rimuovere le features ridondanti o scarsamente correlate con l’outcome. Cinque architetture di machine learning sono state addestrate, validate e testate in un framework di classificazione binaria supervisionata, con validazione incrociata nested random 10-fold.
Risultati: Il modello con le migliori performance è risultato quello addestrato sulle features estratte dall’AAA globale, con AUC-ROC media di 69 %, Accuratezza 69% Sensibilità 61%, Specificià 71% e il miglior parametro ovvero il valore predittivo negativo dell’84%.
Conclusioni: il modello risulta efficace nell’individuare pazienti a basso rischio di sviluppare endoleak e potrebbe pertanto rappresentare uno strumento di supporto per personalizzare il piano chirurgico e ottimizzare il follow-up postoperatorio, riducendo l'intensità di sorveglianza nei pazienti a basso rischio e contribuendo a una gestione più mirata ed efficiente della patologia aneurismatica.