A DETERMINISTIC AND DUCTILE SEGMENTATION ALGORITHM FOR MORPHOLOGIC MRI AND CTA IMAGES AND QUANTITATIVE ANALYSIS OF DYNAMIC SUSCEPTIBILITY-CONTRAST MAGNETIC RESONANCE IMAGING DATA

Il lavoro descritto in questa tesi è stato svolto in collaborazione con l'Unità di Ricerca in Brain Imaging e Neuropsicologia (Rubin) del Centro Inter Universitario di Neuroscienze Comportamentali di Udine e Verona (ICBN). Il gruppo di ricerca studia le alterazioni morfologiche e funzionali del cervello in pazienti affetti da patologie psichiatriche come, ad esempio, la schizofrenia. In letteratura sono presenti numerosi articoli sull'argomento, eseguiti per la maggior parte su immagini ottenute tramite risonanza magnetica strutturale (MRI) o funzionale (fMRI). Le differenze morfologiche e funzionali tra pazienti affetti da schizofrenia e controlli sani descritte dalla letteratura sono di solito molto piccole e caratterizzate da un'elevata variabilità. Questo dipende dalla variabilità del cervello umano, dall'eventuale uso di farmaci da parte dei pazienti (che può influenzare le dimensioni e il comportamento dei tessuti) e dai criteri con cui vengono diagnosticata la schizofrenia (che includono sintomi profondamente diversi). La realizzazione di procedure in grado di identificare e analizzare con alta accuratezza e sensibilità le piccole differenze morfo-funzionali che esistono tra pazienti affetti da schizofrenia e controlli sani è un problema di elevato interesse allo stato dell'arte. Il primo obiettivo del lavoro descritto in questa tesi consiste nell'ideazione, la realizzazione e la caratterizzazione di un algoritmo totalmente automatico, robusto, accurato e duttile per la segmentazione del cervello, del fluido cerebro spinale, della materia grigia e della materia bianca in scansioni MRI T1 pesate della testa. Nel campo delle analisi mediche, la segmentazione può essere definita come l'identificazione dei confini delle diverse strutture anatomiche all'interno delle immagini. Gli algoritmi di segmentazione sono una componente fondamentale nella diagnostica per immagini in quanto svolgono un ruolo fondamentale in numerose applicazioni mediche. Diversi metodi sono stati realizzati per la segmentazione di specifiche strutture anatomiche. Per analizzare le piccole alterazioni morfologiche del cervello che sono correlate alla malattie psichiatriche, sono necessarie procedure di segmentazione particolarmente sensibili e precise. Tali procedure devono essere inoltre facilmente modificabili in relazione alle specifiche esigenze di ricerca. L'Unità di Ricerca in Brain Imaging e Neuropsicologia dell'ICBN ha deciso di impegnarsi in questo ambito, anziché utilizzare uno dei software disponibili, perché questi non sono considerati attualmente soddisfacenti per l'ambito di ricerca e perché desiderava avere uno strumento proprio, ben conosciuto e facilmente adattabile per specifiche esigenze. La duttilità è pertanto, una caratteristica fondamentale per l'algoritmo. Il secondo obiettivo del lavoro è quello di testare la duttilità dell'algoritmo di segmentazione attraverso la sua applicazione a diverse strutture anatomiche e tecniche di acquisizione di immagini mediche. Le strutture anatomiche studiate comprendono il cranio, il cuore, i reni, la vescica, le vie urinarie, lo scheletro e un tumore del cervello. Le tecniche di acquisizione utilizzate comprendono scansioni MRI T1 e T2 pesate della testa e una scansione di tomografia computerizzata angiografica (CTa) del torace. Tali applicazioni possono essere automatiche o semiautomatiche, a seconda del caso specifico, ma si deve tenere presente che le procedure semi-automatiche sono ideate in modo da essere facilmente automatizzate. Il terzo obiettivo di questo lavoro consiste nell'ideazione, l'implementazione e la caratterizzazione di una procedura per eseguire voxel per voxel l'analisi Dynamic Susceptibility Contrast MRI (DSC MRI). La DSC-MRI è una tecnica di risonanza magnetica di perfusione che ricorre all’uso di un agente di contrasto esogeno, come il gadolinio, ed è attualmente una delle tecniche più interessanti per lo studio quantitativo dell’emodinamica cerebrale. La DSC MRI permette di ricavare importanti parametri emodinamici che ricoprono un ruolo chiave nello studio di svariate patologie, quali i tumori cerebrali, l’ischemia, l’infarto, ma studi preliminari suggeriscono che questa tecnica possa fornire importanti informazioni cliniche anche sui disturbi neuropsichiatrici (in particolare sulla demenza e la schizofrenia). Allo stato dell'arte non esistono a nostra conoscenza procedure che permettano di confrontare voxel per voxel i parametri ottenuti tramite DSC MRI dei pazienti con quelli dei controlli sani. Questa tecnica potrebbe portare all'individuazione delle regioni anatomiche maggiormente coinvolte in diverse patologie. Il quarto obiettivo del lavoro consiste nell'analisi delle alterazioni morfologiche e funzionali del cervello, del fluido cerebrospinale, della materia grigia e della materia bianca in pazienti affetti da schizofrenia tramite l'applicazione delle procedure realizzate. Le alterazioni morfologiche sono quindi studiate attraverso l'analisi delle volumetrie delle strutture anatomiche (segmentate tramite l'algoritmo da me realizzato), mentre le alterazioni funzionali sono studiate utilizzando l'analisi statistica parametrica voxel per voxel dei dati di DSC MRI.