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Il lavoro di tesi è stato svolto nell’ambito di una collaborazione tra diversi enti, tra cui il Dipartimento di Fisica dell’Università di Pisa, l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN), l’Azienda Ospedaliero–Universitaria Pisana (AOUP), il laboratorio di ricerca “Risonanza magnetica e fisica medica” dell’IRCCS Stella Maris diretto dalla Prof.ssa M. Tosetti [29] e il laboratorio di ricerca IMAGO 7 di Calambrone (PI) [28], che dispone di uno scanner per risonanza magnetica a 7 T . Tale collaborazione ha dato il via ad uno studio sulla cartilagine del ginocchio al fine di indagare le potenzialità dell’UHF MRI nell’identificare i primi cambiamenti dovuti al fisiologico invecchiamento della cartilagine articolare.

Le immagini analizzate sono state acquisite presso IMAGO 7 nell’ambito del progetto “Evaluation of the evolution of bone and cartilage degradation by MRI 7 Tesla in patients with knee osteoarthritis receiving intra–articular injections of a hyaluronan derivative Hymovis®” (Prof. C. Bartolozzi e

Prof. M. Cosottini), per il quale tutti i volontari hanno firmato il consenso informato.

Il primo gruppo di soggetti analizzati è composto da 5 pazienti sani (che non hanno alcun sintomo clinico di artrosi e che in precedenza non hanno subito interventi chirurgici significativi al ginocchio), tutti maschi tra i 29 e i 57 anni, mentre il secondo gruppo prevede 2 pazienti affetti da artrosi (maschi di 53 e 63 anni). Tutti i soggetti sono stati sottoposti ad esami di risonanza magnetica con scanner whole–body Signa GE Medical System a 7 T. La bobina utilizzata per la visualizzazione dell’intero ginocchio è stata progettata ad hoc da Stara et al. [64] nell’ambito di una collaborazione fra l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e IMAGO 7; si tratta di una bobina di volume di tipo birdcage a otto canali (ognuno dei quali è dotato di uno switch di trasmissione e ricezione) formata da due metà separabili che ne consentono l’utilizzo anche a pazienti con ridotta mobilità.

Per entrambi i gruppi la sequenza utilizzata è la 3D FIESTA–C (i cui parametri sono riportati in Tabella 3.1) acquisita sul piano sagittale; inoltre, per i soggetti patologici sono al momento disponibili tre acquisizioni, un baseline e due follow–up (45 e 180 giorni dopo il baseline) che permettono di osservare come cambia nel tempo la cartilagine. I due soggetti sono stati sottoposti a due infiltrazioni al ginocchio con acido ialuronico (utilizzate nel trattamento conservativo dell’artrosi) effettuate, rispettivamente, il giorno dell’acquisizione del baseline e dopo sette giorni da quest’ultima.

Le immagini a disposizione per tutti i soggetti sono in formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) e sono state analizza-

Tabella 3.1: Parametri di acquisizione per la 3D FIESTA–C utilizzata per lo studio delle cartilagini articolari del ginocchio.

Parametri Valori TR 8,6 ms TE 3,3 ms FA 20◦ In–plane Resolution 137 – 150 µm FOV 134 – 146 mm Slice Thickness 0,3 mm

te tramite due software installati su un Personal Computer: ITK–SNAP (versione 3.6 [71, 73]) e MATLAB (versione 9.4 [24]).

3.3.1 Sequenza 3D FIESTA–C

Prima di passare al vero e proprio studio sulle cartilagini articolari, si fornisce qui una breve descrizione sulla sequenza 3D FIESTA–C usata per acquisire le immagini a disposizione.

FIESTA–C è l’acronimo per Fast Imaging Employing Steady state Ac- quisition – Constructive Interference, nome che la GE usa per le sequenze a eco di gradiente bilanciate (balanced Steady–state Free Precession coherent sequence, bSSFP). In realtà la vera sequenza bSSFP è la FIESTA, mentre la FIESTA–C è una modifica a tale sequenza.

Come visto nel Paragrafo 1.3, nelle sequenze MRI gli stessi impulsi RF e gli stessi gradienti vengono applicati un certo numero di volte, durante le quali la magnetizzazione si comporta sempre allo stesso modo. Quando il TR è lungo, la magnetizzazione torna all’equilibrio dopo ogni ripetizione, ma quando viene scelto un TR più basso (2T1 o minore) è possibile che non ci

sia un completo rilassamento della magnetizzazione longitudinale, la quale forma uno “stato stazionario” che dipende sia da T1 che da TR; se poi il TR

viene ulteriormente diminuito (2T2 o minore), anche il rilassamento della

componente trasversale della magnetizzazione risulta incompleto e lo stato stazionario dipende da diversi fattori. In quest’ultimo caso si applicano la maggior parte delle sequenze a eco di gradiente veloci [22].

Lo schema per le sequenze di tipo bSSFP (FIESTA base) è mostrato in Figura 3.5, dove si osserva che il defasamento indotto dai gradienti è nullo all’interno di un tempo di ripetizione (l’area totale della forma d’onda dei gradienti in un TR è nulla), e questo porta ad avere un segnale di eco al tempo TE = TR/2.

Figura 3.5: Schema della sequenza a eco di gradiente bilanciata (bSSFP). Tutti i gradienti sono bilanciati, ossia l’area totale della loro forma d’onda è nulla durante una ripetizione. Il segno dell’impulso RF viene alternato. Il segnale di eco viene mostrato sull’asse di Gx[22]

Se TR  T1, T2 il segnale per la sequenza FIESTA sarà [23]:

SbSSF P ∝ e− T E T2 1 + cos ϑ + (1 − cos ϑ)(T1 T2) (3.1) (dove ϑ è il flip angle), cioè il segnale è proporzionale a T2/T1. Questo

rapporto è di solito molto basso per la maggior parte dei tessuti ad eccezione del grasso e dei fluidi, che vengono quindi evidenziati.

Poiché la sequenza FIESTA può essere interessata da errori durante il rifasamento degli spin (che portano ad un particolare artefatto per il quale in alcuni punti dell’immagine si visualizzano delle bande scure), è stata introdotta la sequenza FIESTA–C per limitare tali errori.

La FIESTA–C è composta da due successive acquisizioni bSSFP (FIESTA) aventi due diverse modalità di eccitazione con l’impulso a RF: la prima prevede che l’impulso RF venga alternato ad ogni TR (come nella normale FIESTA), mentre la seconda no. Quando queste due acquisizioni vengono combinate insieme, eventuali errori legati alla fase degli spin vengono eliminati. Anche nel caso della FIESTA–C il contrasto è determinato dal rapporto T2/T1 del

tessuto.

3.4

Prime prove di segmentazione con il software