caratterizzazione multiparametrica di tessuti biologici agli ultrasuoni con metodi spettrali e probabilistici

Il carcinoma mammario si presenta sotto molteplici evidenze mammografiche. Nel 47 percento dei casi l’unico segno della presenza di un tumore alla mammella è la presenza di microcalcificazioni (MC). In generale in ecografia mammaria, le microcalcificazioni sono di difficile individuazione perché si tratta di inclusioni iperecogene ma dell’ordine di qualche centinaio di micrometri e dunque facilmente nascoste da un mezzo circostante molto ecogeno per la presenza di tessuto adiposo e fibroso. Per simulare la presenza di microcalcificazioni sono stati utilizzati microgranuli di idrossiapatite (HA) in fantocci di varie tipologie. Fantocci rettangolari per scansioni lineari, fantocci cilindrici per scansioni angolari, e materiali per il background, variabile da una miscela di Agar e acqua (alto contrasto) ad Agar e Latte (basso contrasto). La Tomografia tradizionale con RX, PET, ecc si basa sulla trasmissione di un pacchetto di energia (origine raggi x, positroni, ecc.) attraverso un materiale e ne registra un assorbimento da parte del tessuto. Un approccio simile si realizza quando si utilizza un sistema US con trasmettitore e ricevitore fisicamente separati, in cui viene registrata, attraverso i tempi di volo, la mappatura dell’attenuazione e della velocità sonica nel mezzo. In questo studio viene invece utilizzato un ecografo commerciale, cioè un sistema in cui trasmettitore e ricevitore coincidono:, si ottiene quindi, per ogni angolo di vista, una mappa bidimensionale degli echi di ritorno. Questo significa che tutte le tecniche standard di ricostruzione utilizzate per la tomografia tradizionale non sono applicabili, almeno direttamente, per la ricostruzione ecografica a partire da immagini bidimensionali. Scopo di questo lavoro risulta quindi anche lo studio di un protocollo di elaborazione dati che consenta di matchare un set di N immagini bidimensionali prese ad angoli ?N in una singola immagine che rappresenti l’oggetto a 360°, elaborando i dati acquisiti in termini spettrali (Faran) e probabilistici (Riciano) e disponendo di N realizzazioni tutte indipendenti tra loro.