Automatic measurement of airway dimensions from CT images in health and asthma

An increase in respiratory diseases has been estimated in recent years and one of the main contributors is air pollution. Among these pathologies, one of the most widespread and common is asthma, affecting more than 300 million people worldwide. Asthma is an obstructive disease, characterized by structural changes of the airways, including thickening of the bronchial wall and narrowing of the lumen. The combination of these modifications is called airway remodelling. The analysis of this phenomenon is fundamental to evaluate disease progression and to develop new therapeutic treatments to attenuate or reverse these structural changes. In this sense, computed tomography (CT) offers the possibility to qualitatively and quantitatively assess airway morphology, thus it can be used to diagnose and monitor disease progression. The aim of the thesis is to develop an automatic algorithm for the segmentation of the airways and the accurate measurement of morphological parameters on CT images. The algorithm was implemented and hardened starting from the processing of CT images of healthy subjects and, after its validation, it was applied to CT images of asthmatic patients, to evaluate the alterations induced by disease. The work consists of three main phases: the implementation of the algorithm, its validation, the application of the algorithm in health and asthma. Airways were segmented based on a region growing algorithm. The centreline was extracted and the section orthogonal to the centreline is reconstructed in specific points for performing the measurements. Starting from the bifurcation points of the centreline, a suitable data structure was created to organize and store the measurements of individual branches. Finally, a morphometric analysis was conducted through the identification and the computation of relevant morphological parameters. The algorithm was validated by comparing the measurements to the ones obtained with manual measurements and was applied to CT images of healthy and asthmatic subjects to quantify the structural changes occurring with disease. The validation results demonstrate a good correlation and a low difference with manual measurements. Errors have been observed especially in correspondence of the small airways, for which a strategy for future improvement has been proposed. The comparison between health and asthma revealed a narrowing of the lumen and a thickening of the bronchial wall in the disease. Finally, an insight was reported on how the tool developed in this work can potentially be used to study the structure-function relationship in lung disease, by investigating the relationship between structural measurements and abnormalities observed on magnetic resonance images with hyperpolarized Helium-3 gas. In conclusion, the implemented algorithm represents a valid and innovative tool for the quantitative analysis of the airways. The morphological parameters identified were successfully validated and structural alterations were quantified in asthma. However, the method presents some critical issues. The algorithm for extracting the central axis can be improved, to increase the number of generations identified through segmentation. A validation procedure on the identification of the bifurcation points, at the basis of the creation of the data structure, is still missing. Furthermore, the algorithm was tested on a limited number of subjects, thus it may not be sufficiently robust to account for the inter-subject airways’ variability. In a long-term perspective and after further improvements, this tool could support clinicians in diagnosis, follow-up and definition of treatment plan.

Negli ultimi anni è stato stimato un aumento delle malattie a carico del sistema respiratorio e una delle cause principali è l'inquinamento atmosferico. Tra queste patologie, una delle più diffuse e comuni, è l'asma che colpisce più di 300 milioni di persone in tutto il mondo. L'asma è una malattia ostruttiva, caratterizzata da alterazioni strutturali delle vie aeree, quali l'ispessimento della parete bronchiale e il restringimento del lume. La combinazione di queste alterazioni è chiamata rimodellamento delle vie aeree. L'analisi di questo fenomeno è fondamentale per valutare la progressione della malattia e per sviluppare nuovi trattamenti terapeutici in modo da attenuare o invertire questi cambiamenti strutturali. Per tale scopo, la tomografia assiale computerizzata (TAC) offre la possibilità di valutare qualitativamente e quantitativamente la morfologia delle vie aeree, e quindi può essere utilizzata per diagnosticare e monitorare la progressione della malattia. Lo scopo della tesi è sviluppare un algoritmo automatico per la segmentazione delle vie aeree e l’accurata misurazione di parametri morfologici su immagini TAC. L'algoritmo è stato implementato e irrobustito a partire dall'elaborazione di immagini TAC di soggetti sani e, dopo la sua validazione, è stato applicato a immagini TAC di pazienti asmatici, per valutare le alterazioni indotte dalla malattia. Il lavoro si compone di tre fasi principali: l'implementazione dell'algoritmo, la sua validazione, l'applicazione dell'algoritmo a soggetti sani ed asmatici. Le vie aeree sono state segmentate utilizzando un algoritmo di region growing. Da cui si è estratta l’asse centrale e la sezione ortogonale a tale asse è stata ricostruita in punti specifici per effettuare le misure. A partire dai punti di biforcazione individuati sull’asse centrale, si è creata un'apposita struttura dati per organizzare e memorizzare le misure dei singoli rami. Infine, è stata condotta un'analisi morfometrica attraverso l'identificazione e il calcolo dei parametri morfologici rilevanti. L'algoritmo è stato validato confrontando tali misurazioni con misurazioni ottenute manualmente ed è stato poi applicato a immagini TAC di soggetti sani e asmatici per quantificare i cambiamenti strutturali che si verificano in presenza della malattia. I risultati della validazione dimostrano una buona correlazione e una bassa differenza con le misurazioni manuali. Si sono osservati errori di misura soprattutto in corrispondenza delle piccole vie aeree, per le quali è stata proposta una strategia per un miglioramento futuro. Il confronto tra sani e asmatici ha rivelato un restringimento del lume e un ispessimento della parete bronchiale nei patologici. Infine, è stato riportato un approfondimento su come lo strumento sviluppato in questo lavoro possa potenzialmente essere utilizzato per studiare la relazione struttura-funzione nelle malattie polmonari, indagando la relazione tra le misurazioni strutturali e anomalie osservate in immagini di risonanza magnetica con gas Helium-3 iperpolarizzato. In conclusione, l'algoritmo implementato rappresenta un valido ed innovativo strumento per l'analisi quantitativa delle vie aeree. I parametri morfologici identificati sono stati validati con successo e sono state quantificate alterazioni strutturali nelle vie aeree di pazienti asmatici. Tuttavia, il metodo presenta alcune criticità. L'algoritmo per l'estrazione dell'asse centrale può essere migliorato, per aumentare il numero di generazioni identificate attraverso la segmentazione. Manca ancora una procedura di validazione relativa all’identificazione dei punti di biforcazione, alla base della creazione della struttura dati. Inoltre, l'algoritmo è stato testato su un numero limitato di soggetti, quindi potrebbe non essere sufficientemente robusto per tenere conto della variabilità delle vie aeree tra soggetti. In una prospettiva a lungo termine e dopo ulteriori miglioramenti, questo strumento potrebbe supportare i medici nella diagnosi, nel follow-up e nella definizione di piani di trattamento.