Sviluppo e ottimizzazione di un algoritmo automatizzato per il calcolo delle deformazioni locali nel ventricolo sinistro a partire da risonanza magnetica

La cardiomiopatia ischemica porta il ventricolo ad un’alterazione morfologica e della sua meccanica di funzionamento. Tale quadro patologico viene tipicamente indagato mediante un’analisi basata su risonanza magnetica cardiaca (CMR). Nel presente lavoro le immagini CMR in asse corto relative a 6 pazienti sono state segmentate per individuare i contorni endocardici ed epicardici. A partire dai dati segmentati è stata creata e regolarizzata una mesh a elementi triangolari che discretizzasse le superfici ventricolari. Su tale geometria è stato calcolato il campo di curvature e, mediante un algoritmo Nearest Neighbor, si sono valutati gli spostamenti dei nodi della mesh. A partire da questi si sono calcolate le deformazioni circonferenziali secondo un approccio ad elementi finiti. I risultati ottenuti con tale algoritmo sono stati comparati con le curve di deformazione provenienti da CMR tagging, attualmente considerato il gold standard nella valutazione della funzione regionale del miocardio. L’algoritmo impiegato per l’intero processo è stato integrato in un’interfaccia grafica user-friendly in modo da creare un tool automatizzato al servizio del personale clinico. Le operazioni per l’ottenimento dei dati di deformazione richiedono globalmente circa 5 minuti, mentre in precedenza le singole fasi erano eseguite separatamente per un tempo globale superiore ai 30 minuti. I risultati del confronto tra i dati ottenuti col presente algoritmo e con MRI tagging sono stati quantificati mediante l’errore quadratico medio calcolato in fase sistolica e la differenza assoluta tra le deformazioni di picco, calcolati per ogni settore ventricolare per ciascun paziente indagato. In media il primo indice è risultato inferiore al 3% mentre la differenza media dei picchi è risultata pari al 4% circa. In 5 pazienti su 6 su sei il numero di settori con matching soddisfacente (ΔEpeak < 4%) è risultato superiore al 50%. Nei casi di maggiore discostamento dei dati è stato mostrato come lo scarso matching sia imputabile essenzialmente all’elevato disallineamento tra i piani ventricolari acquisiti in asse corto. Infine si è calcolato come regolarizzando gli spostamenti si ottenga una riduzione media dell’errore quadratico medio di 0.4 punti percentuali su 4 pazienti su 6 e dello scostamento dei picchi di 0.9 punti percentuali in 3 pazienti su 6.