A computational framework for longitudinal airway analysis in chronic hypersensitivity pneumonitis

Chronic Hypersensitivity Pneumonitis (CHP) is a heterogeneous interstitial lung disease with variable inflammatory and fibrotic remodelling. Clinical follow-up mainly relies on spirometry, especially forced vital capacity (FVC), which is global, not region-specific. This thesis presents a reproducible pipeline to quantify longitudinal airway geometric changes from chest high-resolution CT (HRCT) and relate them to functional and parenchymal variations in CHP. The workflow includes: (1) segmentation of airway tree, lungs and lobes; (2) extraction of airway geometric measurements; (3) longitudinal registration; (4) statistical analysis on a CHP cohort. Airways were segmented with a pretrained “ATM22 Challenge” model (team Yang) and lungs/lobes with TotalSegmentator. A validated measurement tool was extended for deeper trees. Registration used whole-lung affine pre-alignment followed by deformable refinement on saturated-airway HRCTs. The clinical CHP dataset comprised longitudinal inspiratory non-contrast HRCTs and spirometry: each longitudinal pair was grouped by ΔFVC into Improving (>+5%), Stable (-5% to +5%) and Worsening (<−5%). For each group, intensity and geometrical changes were calculated at global (whole-lung) and local (lobar) level. Registration validation achieved a median target registration error on bifurcation points of 1.50 mm (IQR 0.96-2.07 mm). Global mean density variations clearly separated groups (negative in Improving, near-zero in Stable, positive in Worsening), whereas global airway geometry alone was less discriminative. Lobar analyses instead showed stronger links between intensity and geometrical changes: Improving subjects exhibited dimensional increases with decreasing density; Stable showed limited mixed changes; Worsening displayed heterogeneous patterns consistent with fibrotic narrowing and traction bronchiectasis. Overall the pipeline enables quantitative assessment of airway remodelling, supporting CHP monitoring. Future work should include larger standardized cohorts, finer regional stratification and integration with automated pattern-recognition methods for improved phenotyping and prognostic stratification.

La Polmonite da Ipersensibilità Cronica (CHP) è una patologia interstiziale polmonare eterogenea con rimodellamento infiammatorio e fibrotico variabile. Il follow-up clinico si basa sulla spirometria, in particolare sulla capacità vitale forzata (FVC), con indicatori globali e non regionali. Questa tesi propone una pipeline per quantificare le variazioni geometriche longitudinali delle vie aeree su TC ad alta risoluzione (HRCT) e correlarle a variazioni funzionali e parenchimali nella CHP. Il workflow include: (1) segmentazione di vie aeree, polmoni e lobi; (2) estrazione di misure geometriche; (3) registrazione longitudinale; (4) analisi statistica su una coorte CHP. Le vie aeree sono state segmentate con un modello vincitore della “ATM22 Challenge” (team Yang) e polmoni/lobi con TotalSegmentator. Un algoritmo di misura validato è stato integrato per gestire alberi più profondi. La registrazione ha usato un pre-allineamento affine sull’intero polmone, seguito da una registrazione deformabile su HRCT con vie aeree saturate. Il dataset clinico comprendeva HRCT inspiratorie longitudinali senza contrasto e spirometrie: ogni coppia longitudinale è stata suddivisa per ΔFVC in Improving (>+5%), Stable (da -5% a +5%) e Worsening (<−5%). Variazioni medie di intensità e geometriche sono state calcolate a livello globale (polmone) e locale (lobi). La validazione ha ottenuto un target registration error mediano sui punti di biforcazione di 1.50 mm (IQR 0.96-2.07 mm). Le variazioni globali di densità hanno separato i gruppi (< 0 negli Improving, ~0 negli Stable, > 0 nei Worsening), mentre quelle geometriche erano meno discriminanti. L’analisi lobare ha mostrato legami più forti tra intensità e geometria: aumenti dimensionali con densità ridotte negli Improving; cambiamenti limitati negli Stable; pattern variabili nei Worsening compatibili con restringimenti fibrotici e bronchiectasie da trazione. In sintesi, la pipeline permette analisi quantitative sul rimodellamento delle vie aeree supportando il monitoraggio della CHP. Futuri sviluppi includono coorti più ampie, stratificazione più fine e inclusione di pattern-recognition per migliorare la stratificazione.