• riduzione di dose
• radioprotezione
• tomografia computerizzata
• fisica medica

La tomografia computerizzata (TC) è di fondamentale importanza nella diagnostica per via della sua capacità di ricostruire l’anatomia del paziente in 3D per mezzo della trasmissione dei RX attraverso il corpo, acquisendo così linee di integrali ed elaborati successivamente con una serie di processi matematici implementati in alcuni software. Nel corso degli anni si sono susseguiti diversi modelli tecnologici di TC, col tempo sempre più efficienti e veloci, permettendo così di ridurre notevolmente i tempi di acquisizione immagine: basti pensare ad esempio che la TC di prima generazione si basava su un singolo rilevatore ed una sorgente montati su un sistema roto-traslante e ci si impiegavano diversi minuti solo per ottenere una singola slice, mentre ad esempio la quarta generazione è basata su un anello di rilevatori e di una sorgente di RX caratterizzata dalla geometria a ventaglio [1] che permette maggiori acquisizioni di linee di integrali e acquisizioni in pochi secondi e diminuzione di artefatti nelle immagini. Questi vantaggi nella TC, col tempo sempre più evolute, hanno permesso una più rapida diffusione della TC [2], creandone addirittura, come si evince da certi dati radio epidemiologici, un abuso della TC in fase diagnostica, questo di conseguenza ha portato ad interrogarsi riguardo i rischi dovuti alle dosi di radiazioni a cui si sottopongono i pazienti, specie quelli pediatrici, di conseguenza era necessario innanzitutto definire con rigore tutta una serie di definizioni e principi (che nella tesi si trovano al capitolo 2) che permettano di proteggere l’uomo e l’ambiente senza però limitare i benefici che derivano da un’esposizione da radiazioni, tra questi si ricordano il principio di giustificazione, di ottimizzazione e l’applicazione dei limiti di dose[3]. Per mettere in pratica tali principi bisogna prima definire determinate grandezze: tra cui la definizione di radiazione ionizzante, di grandezze di campo e di interazione, ed in particolare le grandezze fisiche radio protezionistiche [3] che permettono di salvaguardare il paziente nella fase diagnostica, da effetti indesiderati valutandone così i rischi e la pericolosità delle radiazioni, ed infine anche una serie di parametri che sono dei descrittori di dose come il CTDI ed altri parametri affini. Tra l’altro nel corso degli anni diverse società, come ad esempio Image Gently Alliance, si sono impegnate in campagne di prevenzione dai rischi da TC. Esistono, per i motivi detti sopra, tecniche hardware e software che riducono i rischi da radiazioni ionizzanti, i primi(hardware) riducono la radiazione in modo diretto e si dividono in due grandi categorie: i metodi di gestione dell’intensità di corrente di tubo e l’uso di tecnologia dell’ EID (Energy Integrating Detector ) e del PCD (Photon Counting Detector) che nella tesi sono stati messi a confronto, risultando che i PCD sono migliori come prestazioni rispetto agli EID. Le tecniche software invece sono quelle che agiscono in modo indiretto poiché sono processi di ricostruzione immagine post – esposizione. Inoltre essendo che le immagini ricostruite sono soggetti a del “rumore” per poterlo attenuare sono stati sviluppati anche dei software adatti allo scopo e prendono il nome di processi di denoising. Altri tipi di software che sfruttano algoritmi come ad esempio quelli ibridi o quelli iterativi e nella tesi si mettono a confronto alcuni di questi algoritmi di varia natura evidenziandone pro e contro. Esistono anche dei metodi che fanno uso dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning che riconoscono immagini e le classificano attraverso la creazione di una “mappa” del rumore generati da protocolli TC per dosi ultra basse [4]. Quindi in conclusione il problema del ridurre le dosi di radiazioni da TC e di conseguenza diminuirne i rischi (senza lederne i benefici) trova diverse soluzioni di varia natura, e col passare del tempo tali soluzioni diverranno sempre più significative.


Bibliografia
[1] D. Panetta , Advances inX-Ray detectors for clinical and preclinical Computed Tomography, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 809:2–12, 2016.
[2] Hu S.-Y., Hsieh M-S, Lin M.-Y., Hsu C-Y,Lin T.-C. How C.-K., Wang C.-Y., Tsai J.C.-H., Wu Y.-H. , Chang, Y-Z.Trends of CT utilisation in an emergency department in Taiwan: a 5-year retrospective study. BMJ Open, 2016.
[3] Laitano, Fedele R., Fondamenti di dosimetria delle radiazioni ionizzanti, pag.19, 3a edizione, Roma, ENEA (Agenzia Nazionale per le Nuove Tecnologie, l’Energia e lo sviluppo Economico sostenibile), 2013.
[4] Lukhani et al. Machine Learning in Radiology: Applications Beyond Image Interpretation. American College of Radiology 2017.