Introduzione
La fibrosi miocardica è una patologia abbastanza comune che consiste in un aumento della concentrazione delle fibre di collagene del miocardio e in una conseguente disorganizzazione della sua struttura. Può essere causata da svariati fattori e ne esistono molti tipi; in particolare, può essere regionale oppure diffusa a tutto il miocardio.
Tra le patologie più significative in cui si riscontra la presenza di fibrosi ci sono la Cardiomiopatia Ipertrofica e l’Emocromatosi. La prima è caratterizzata da una grande eterogeneità morfologica e funzionale e l’alterazione fisiopatologica più evidente è la disfunzione diastolica; la seconda è caratterizzata dall’accumulo intracellulare di emosiderina e ferritina, come avviene nei pazienti affetti da Talassemia Major, che necessitano di terapie trasfusionali.
Queste patologie possono essere indagate con la Risonanza Magnetica applicata in ambito Cardiovascolare (CMR). È dalla metà degli anni ’80 che si è diffuso l’utilizzo delle tecniche MRI per lo studio del cuore in vivo, impiegando un mezzo di contrasto (solitamente il gadolinio).
La maggiore limitazione iniziale alla diffusione di tale tecnica era un contrasto insufficiente tra il miocardio normale e quello patologico; recentemente però è stata dimostrata l’efficacia di una nuova sequenza di impulsi IR Fast GRE per la tecnica DE (Delayed–contrast Enhancement); le immagini in cine (SPGR e SSFP) permettono una misurazione accurata
dello spessore della parete, dei volumi del ventricolo sinistro e quindi della frazione di eiezione e dell’ispessimento parietale.
Grazie a queste nuove metodiche, risulta possibile distinguere le zone patologiche del miocardio da quelle sane con differenze di intensità di segnale vicine al 500 %.
Attualmente non esistono metodi standardizzati per la quantificazione della fibrosi miocardica, ma la sua valutazione è affidata ad un’analisi visiva da parte del medico delle immagini DE ricavate con la tecnica CMR.
Lo scopo di questo lavoro di tesi è definire una metodologia che possa rendere quanto più oggettiva possibile la valutazione della fibrosi miocardica.
Per questo, sulla base dei dati ricavati dalle immagini DE-CMR che si hanno a disposizione, relative a 15 soggetti sani e a 40 soggetti fibrotici (per la maggior parte si tratta di fibrosi a carattere diffuso), è stato definito un modello che simula le caratteristiche del miocardio sia in presenza che in assenza di patologia.
La prima componente che occorre modellizzare è il rumore che caratterizza i dati RM.
Durante il processing in MRI, è pratica comune lavorare con dati di magnitudine invece che con dati reali ed immaginari, visto che essi hanno il vantaggio di essere immuni agli effetti delle variazioni di fase accidentali.
Per costruire un’immagine di questo tipo dai dati complessi, la magnitudine viene computata pixel per pixel come la radice quadrata della somma dei quadrati delle componenti reale ed immaginaria dell’immagine; la prima è data dalla sovrapposizione dell’immagine stessa con la distribuzione normale del rumore e la seconda è rappresentata dalla sola componente di rumore.
Poiché la radice quadrata è una trasformazione non lineare, la funzione densità di probabilità (PDF) dei dati di magnitudine non è una Gaussiana ma è descritta da una distribuzione Riciana. Nel caso del parallel imaging in cui si usano più bobine riceventi, si parla di distribuzione Riciana generalizzata.
Dopo aver composto l’immagine caratterizzata dalla distribuzione Riciana generalizzata, dalle immagini DE-CMR relative ai soggetti sani sono state estratte delle roi dal miocardio e con i valori ottenuti si è costruito un istogramma di riferimento per il miocardio non patologico; la stessa cosa è stata fatta per le immagini DE-CMR relative ai soggetti fibrotici. Grazie a questi istogrammi di riferimento, sono stati aggiunti nel miocardio del modello segnali opportuni per ottenere la medesima distribuzione dei casi reali.
Il modello così ottenuto è stato utilizzato per sperimentare diverse tecniche per verificare quale di esse fosse la più adatta per la valutazione della fibrosi miocardica.
Sono state implementate sul modello alcune tra le metodiche più comuni, che si basano sulla definizione di una soglia ottenuta dalla misura dell’intensità di segnale in una roi, estratta dallo sfondo oppure dal miocardio delle immagini (tecnica MROI, tecnica EROI); sono state implementate poi le tecniche di carattere più ingegneristico, come i vari algoritmi di clustering
(algoritmo EM, algoritmo FCM), utilizzati per verificare se un cluster individuato possa corrispondere a fibrosi.
È stata eseguita poi l’operazione di fitting degli istogrammi totali (relativi al miocardio sano e al miocardio fibrotico) con varie distribuzioni (Gaussiana, Riciana, di Rayleigh, Gamma modificata, Chi-quadro e Chi-quadro non centrale). È stato fatto un confronto dei risultati delle operazioni di fitting in termini di errore quadratico medio (RMSE), ed è stato scelto di utilizzare per il resto della trattazione la distribuzione che produceva gli esiti migliori: la distribuzione Gamma modificata.
Questa distribuzione è descritta da quattro parametri; osservando come si modificano questi parametri dal caso in cui si esegue l’operazione di fitting sull’istogramma del miocardio sano a quello in cui si esegue sull’istogramma del miocardio fibrotico, si vuole verificare se è possibile discriminare tra soggetti sani e soggetti patologici.
Per verificare se il metodo proposto sul modello è realmente in grado di distinguere tra soggetti sani e patologici, è stata eseguita l’operazione di fitting anche sugli istogrammi ricavati dai miocardi delle immagini DE-CMR che si hanno a disposizione.
Infine, è stato fatto un confronto tra le metodiche comunemente impiegate per la valutazione della fibrosi miocardica ed il metodo proposto.
Il primo capitolo di questo lavoro di tesi è dedicato alla CMR, in particolare viene descritta la tecnica del Delayed–contrast Enhancement e le caratteristiche della sequenza utilizzata.
Nel secondo capitolo viene descritta la fibrosi miocardica e vengono introdotte le principali patologie in cui si riscontra: la Cardiomiopatia Ipertrofica e l’Emocromatosi.
Nel terzo capitolo vengono descritti i modelli di segnale e rumore che si incontrano quando si tratta con dati MRI.
Nel quarto capitolo viene descritta la procedura che ha portato alla definizione del modello che simula il miocardio, dapprima privo di fibrosi e poi in presenza di patologia.
Nel quinto capitolo vengono descritte tutte le metodiche che sono state applicate al modello e i test statistici che servono per la validazione del metodo che risulta migliore.
Nel sesto capitolo, infine, si riportano i risultati dei metodi descritti nel capitolo precedente e l’applicazione del migliore di essi ai casi reali.
