Image-based measurement techniques for temperature and thermal damage monitoring during laser ablation for tumor removal

Laser ablation (LA) is a minimally invasive thermal therapy where laser light delivered by a fiber optic is used to induce local coagulation, necrosis, and apoptosis for the malignant cells. Thanks to the small applicator, LA technology is suitable for treating lesions in high-risk locations with great precision and minimal invasiveness for the patient. It represents an alternative procedure for tumors not surgically treatable. Despite the promising features, LA use in clinics has been limited by an inability to assess ablation progress during the treatment. During my Ph.D. project, I investigated imaging-based measurement techniques for real-time monitoring of LA therapy. Specifically, my strategy was twofold, (i) performing a metrological investigation of innovative sequences for magnetic resonance thermometry imaging (MRTI), (ii) validating hyperspectral imaging (HSI) as a novel technique to monitor the thermal damage induced with LA. MRTI represents the clinical standard when temperature monitoring is included in the LA treatment. Besides the potential of providing multi-dimensional temperature maps of the area inside the organs, the current protocols are not ideal for fatty and moving soft tissues because of artifacts occurring in the images and not adequate performances. In my work, two innovative sequences were investigated during real-time monitoring of LA in phantom gelatin and soft tissue combining their use with highly performant fiber optic sensors. Thanks to optimal accuracy and multipoint temperature measurements of fiber Bragg grating (FBG) sensors it was possible to investigate the performances of the 2D gradient-echo echo-planar-imaging (GRE-EPI) and to estimate the temperature error due to susceptibility artifacts using 3D segmented EPI sequence. If 2D GRE-EPI demonstrates a very promising temporal resolution of 1s, the 3D sequence allows the monitoring of the entire ablated volume minimizing the risk of information loss. More studies should be performed in in vivo cases to identify the optimal protocol for real-time monitoring of LA in soft tissues. Additionally, seeing the temperature error entity and the consequent miscalculation of thermal damage produced, methods to correct susceptibility artifacts should be included in the clinical routine. Highly performant systems (such as fiber optic sensors) could be additionally introduced during the MRI-guided LA for such purposes. In the standard MRTI approach where the temperature is the measured parameter, a degree of uncertainty remains about the treatment effect. This is due to some limitations of both the models used to estimate final damage from the temperature and the MRTI technique. On the other hand, HSI is an optical-based technique that guarantees robust data of the tissue structural variation occurring during thermal treatment and therefore the laser-induced damage. As a first step, to validate hyperspectral (HS) abilities, several in vivo liver LA procedures were performed, and the HS data collected during the treatment were processed to identify spectral indicators of thermal damage. The results obtained encouraged more complex and comprehensive analysis performed in a second step where the huge amount of data provided by the HS camera was used to develop two Convolutional Neural Network (CNN) prediction models. In both my study phases, the HSI was combined with highly performant infrared imaging used for monitoring superficial temperature and as a thermal damage reference. This validation analysis furnishes robust evidence that HSI is a suitable tool for the prediction of LA damage intraoperatively. HSI is an attractive and cheap solution but is still in the first investigation stage. Future works should involve the use of tumor tissue to evaluate the consistency of the proposed approach for a clinical scenario. Also, several studies and technological improvements should be made to introduce its actual use in the clinical environment. This work was supported by the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under Grant Agreement 759159.

La procedura di ablazione laser (AL) è una terapia termica minimamente invasive durante la quale una fibra ottica è utilizzata per indurre la coagulazione locale, la necrosi e l’apoptosi delle cellule maligne. Le dimensioni contenute dell’applicatore laser la rendono adatta al trattamento di lesioni in zone ad alto rischio con elevata precisione e minima invasività per il paziente. Inoltre, l’AL può essere una valida alternativa nel caso di tumori non trattabili chirurgicamente. Nonostante le caratteristiche promettenti e i benefici, l'utilizzo dell’AL in clinica è da sempre stato limitato dall’assenza di un sistema di monitoraggio del suo effetto durante il trattamento. L’obiettivo del mio progetto di dottorato è stato studiare tecniche di misura basate sull'imaging per il monitoraggio in tempo reale della terapia di AL. In particolare, la mia strategia è stata duplice, (i) eseguire un'indagine metrologica di sequenze innovative per l'imaging termometrico in risonanza magnetica (ITRM), (ii) convalidare l'imaging iperspettrale (IPS) come nuova tecnica per il monitoraggio del danno termico indotto con l’AL. L' ITRM rappresenta già una procedura utilizzata in clinica quando il monitoraggio della temperatura è incluso nel trattamento di AL. Nonostante l’enorme potenziale di questa tecnica che è in grado di fornire mappe di temperatura multidimensionali di un'area interna agli organi, i protocolli attuali non sono però ideali nel caso di trattamenti in tessuti molli, ad elevato contenuto lipidico, e soggetti a movimento. In questo caso, infatti, le immagini di ITRM sono affette da artefatti e le prestazioni delle sequenze non sono sempre adeguate. Nel mio lavoro di dottorato, due sequenze innovative sono state studiate per il monitoraggio in tempo reale dell’AL in fantocci in gelatina e tessuti molli, combinando l’utilizzo dell’ ITRM con sensori in fibra ottica altamente performanti. Grazie all’accuratezza e alla possibilità di ottenere informazioni di temperatura in diversi punti, i sensori in fibra di Bragg (FBG) sono stati utilizzati per studiare le prestazioni della sequenza 2D gradient-echo echo-planar-imaging (GRE-EPI), e per stimare l'errore di temperatura associato agli artefatti di suscettibilità utilizzando la sequenza 3D segmented EPI. Se la 2D GRE-EPI ha dimostrato una risoluzione temporale molto promettente di 1s, la sequenza 3D ha permesso il monitoraggio dell'intero volume ablato riducendo al minimo il rischio di perdita di informazioni. Ulteriori studi dovrebbero essere eseguiti in vivo al fine di identificare il protocollo ottimale per il monitoraggio in tempo reale di AL nei tessuti molli. Inoltre, considerando l'entità dell'errore di temperatura e il conseguente errore nella stima del danno termico prodotto, metodi di correzione degli artefatti di suscettibilità nelle immagini dovrebbero essere inclusi nella routine clinica. A tal proposito, sistemi altamente performanti (come i sensori in fibra ottica) potrebbero fornire informazioni addizionali e di correzione se utilizzati per il monitoraggio dell’AL in combinazione all’ITRM. Nell'approccio dell’ITRM in cui la temperatura è il parametro di misura, un certo grado di incertezza sull'effetto del trattamento rimane a causa sia delle limitazioni dei modelli matematici utilizzati per stimare il danno finale che della stessa tecnica di ITRM. L’IPS è, invece, una tecnica ottica che garantisce dati robusti della variazione strutturale del tessuto che si verifica in seguito al trattamento termico e quindi del danno indotto dall’AL. Come primo step, per verificare le capacità dell’ iperspettrale (IP) nel monitorare il danno termico, sono state eseguite diverse AL su fegato in vivo e i dati raccolti durante il trattamento sono stati elaborati al fine di identificare degli indicatori spettrali di danno. I risultati ottenuti hanno poi incoraggiato un'analisi più complessa e completa, eseguita in una fase successiva, durante la quale l'enorme quantità di dati forniti dalla camera IP è stata utilizzata per sviluppare due modelli di predizione CNN (Convolutional Neural Network). In entrambe le fasi del mio studio, l'IPS è stato combinato con la termografia ad infrarossi, utilizzata sia per il monitoraggio della temperatura superficiale durante gli esperimenti che come riferimento del danno termico. L’analisi implementata fornisce prove solide che l’IPS è uno strumento adatto per la previsione del danno intraoperatorio indotto da AL. Si tratta di una soluzione economica attraente ancora in una prima fase di indagine. I lavori futuri dovrebbero prevedere l'uso di tessuto tumorale per valutare la coerenza dell'approccio proposto in uno scenario clinico. Inoltre, diversi studi e miglioramenti tecnologici dovrebbero essere implementati per poter introdurre il suo utilizzo effettivo nell'ambito clinico. Questo lavoro è stato finanziato dal Consiglio Europeo della Ricerca (ERC) nell'ambito del programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell'Unione europea sotto il Grant Agreement 759159.