Studio e sviluppo di tecniche automatiche per la valutazione di massa e volumi del ventricolo sinistro in risonanza magnetica cardiaca

La risonanza magnetica cardiaca è una tecnica di imaging non invasiva, in quanto non necessita l’uso di radiazioni ionizzanti, caratterizzata da un’elevata risoluzione spaziale e che permette acquisizioni in 4-D senza vincoli di orientazione. Grazie a queste peculiarità, la metodica della risonanza magnetica ha mostrato la sua superiorità nei confronti delle altre tecniche diagnostiche ed è riconosciuta come il gold standard per lo studio della fisiologia e fisiopatologia della pompa cardiaca. Nonostante la potenza di questi vantaggi, esistono ancora varie problematiche che, se superate, potrebbero probabilmente migliorare ulteriormente la qualità delle indagini diagnostiche. I software attualmente utilizzati nella pratica clinica per le misure del volume e della massa ventricolare richiedono un tracciamento manuale dei contorni dell’endocardio e dell’epicardio per ciascuna fetta, per ogni frame temporale del ciclo cardiaco. Analogamente avviene per il tracciamento dei contorni del tessuto non vitale. In questo modo l’analisi è spesso qualitativa. Di fatti, la necessità dell’intervento attivo dell’operatore rende questa procedura soggettiva e dipendente dall’esperienza, provocando un’elevata variabilità e difficile ripetibilità delle misure intra e inter operatore, oltre ad essere estremamente dispendiosa in termini di tempo, a causa dell’elevato numero di immagini da analizzare. La disponibilità di una tecnica affidabile per il tracciamento automatico dei contorni dell’endocardio e dell’epicardio consente di superare queste limitazioni ed aumentare l’accuratezza e la ripetibilità delle misure di interesse clinico, quali dimensione, massa e curve di volume ventricolari. Lo scopo di questa tesi è di sviluppare e validare una tecnica di segmentazione automatica che consenta l’identificazione e la quantificazione di cicatrici nel miocardio, a seguito di infarto cardiaco. Il lavoro è composto da due tappe principali. Inizialmente, è presentato un metodo innovativo che permette, in via totalmente automatica, di tracciare in modo accurato e rapido i contorni dell’endocardio e dell’epicardio nel corso dell’intero ciclo cardiaco. Successivamente, l’informazione sulla morfologia cardiaca ricavata nella prima fase è utilizzata per circoscrivere il miocardio e quantificare la transmuralità dell’infarto presente in pazienti ischemici.

Il ruolo della risonanza magnetica nello studio delle miocarditi

La Risonanza Magnetica (RM) è una tecnica affidabile, avanzata e molto diffusa per lo studio di tutti gli organi del corpo umano. Essa ha reso possibile la valutazione completa del cuore dando la possibilità di studiare in modo estremamente preciso la morfologia, la funzione e la fisiopatologia del cuore portando ad una diagnosi completa e sensibile a molte patologie cardiache. Una di queste, che oggigiorno necessita di una combinazione diagnostica che solo la risonanza magnetica può dare, è la miocardite.

Graph-based analysis of brain resting-state fMRI data in nocturnal frontal lobe epileptic patients

Il lavoro che ho sviluppato presso l'unità di RM funzionale del Policlinico S.Orsola-Malpighi, DIBINEM, è incentrato sull'analisi dati di resting state - functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) mediante l'utilizzo della graph theory, con lo scopo di valutare eventuali differenze in termini di connettività cerebrale funzionale tra un campione di pazienti affetti da Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy (NFLE) ed uno di controlli sani. L'epilessia frontale notturna è una peculiare forma di epilessia caratterizzata da crisi che si verificano quasi esclusivamente durante il sonno notturno. Queste sono contraddistinte da comportamenti motori, prevalentemente distonici, spesso complessi, e talora a semiologia bizzarra. L'fMRI è una metodica di neuroimaging avanzata che permette di misurare indirettamente l'attività neuronale. Tutti i soggetti sono stati studiati in condizioni di resting-state, ossia di veglia rilassata. In particolare mi sono occupato di analizzare i dati fMRI con un approccio innovativo in campo clinico-neurologico, rappresentato dalla graph theory. I grafi sono definiti come strutture matematiche costituite da nodi e links, che trovano applicazione in molti campi di studio per la modellizzazione di strutture di diverso tipo. La costruzione di un grafo cerebrale per ogni partecipante allo studio ha rappresentato la parte centrale di questo lavoro. L'obiettivo è stato quello di definire le connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello mediante l'utilizzo di un network. Il processo di modellizzazione ha permesso di valutare i grafi neurali mediante il calcolo di parametri topologici che ne caratterizzano struttura ed organizzazione. Le misure calcolate in questa analisi preliminare non hanno evidenziato differenze nelle proprietà globali tra i grafi dei pazienti e quelli dei controlli. Alterazioni locali sono state invece riscontrate nei pazienti, rispetto ai controlli, in aree della sostanza grigia profonda, del sistema limbico e delle regioni frontali, le quali rientrano tra quelle ipotizzate essere coinvolte nella fisiopatologia di questa peculiare forma di epilessia.