Contornamento di immagini RM

Lo studio e lo sviluppo di algoritmi di segmentazione delle lesioni tumorali su immagini di risonanza magnetica della mammella sono stati supportati dalla collaborazione con il Politecnico di Torino e l’Università degli Studi di Trieste. Due progetti di tesi magistrale dell’indirizzo di Ingegneria Biomedica e del Dipartimento di Fisica hanno condotto alla realizzazione di un sistema di Computer Aided Diagnosis (CAD) per l’individuazione e la contornazione di target tumorali.

I lavori di tesi hanno portato all’implementazione di vari approcci per l’analisi delle scansioni dinamiche con mezzo di contrasto (DCE-MRI) tra i quali algoritmi di Level-Set per l’identificazione delle macro-aree di interesse, seguiti da approcci di segmentazione a doppia soglia (Seeded Region Growing) per l’identificazione della lesione tumorale. Una volta identificate le regioni sospette, queste vengono ulteriormente discriminate tramite un approccio euristico per escludere i falsi classificati dalle successive analisi. Sulle regioni identificate come sospette segue una fase di caratterizzazione parametrica che prevede l’estrazione di features geometriche e parametri di texture analysis, utili ai fini diagnostici, a partire dalle contornazioni automatiche.

I risultati ottenuti hanno riportato un numero di falsi negativi e falsi positivi inferiore rispettivamente al 2% e al 13%; per la segmentazione dei volumi target sono stati ottenuti valori di indice DICE pari al 98%. Dall’analisi dei set di dati acquisiti post-terapia neoadiuvante è stato dimostrato come il CAD sia in grado di monitorare l’efficacia della terapia nel tempo, fornendo non solo una valutazione geometrica ma anche una caratterizzazione parametrica del residuo tumorale per garantire una valutazione più accurata.

L’obiettivo successivo, verificata la robustezza dell’algoritmo, sarà quello di implementarlo nella piattaforma di visualizzazione e analisi web-based sviluppata da Tecnologie Avanzate e dedicata alla radiologia senologica (iTA Web RX).