Sviluppo di un tool automatico per l?individuazione con risonanza magnetica del livello di attivit� di malattia nei pazienti affetti da artrite idiopatica giovanile in remissione clinica
Creators: name: RINALDI, MARIANGELA
Publisher: name: Universit� degli studi di Genova
Year: 2021

description: INTRODUZIONE

Il principale obiettivo del trattamento dei pazienti affetti da Artrite Idiopatica Giovanile (AIG) � quello di indurre la remissione clinica della malattia, fondamentale per prevenire la progressione del danno articolare e la conseguente disabilit� funzionale. Lo stato di remissione clinica viene valutato dal medico sulla base dell?esame obiettivo (sinovite) del paziente e degli indici di infiammazione (VES o PCR). � noto, tuttavia, che l?esame clinico possa non essere sufficientemente sensibile per l?identificazione della presenza di sinovite sub clinica ossia non evidenziabile con l?esame obiettivo del paziente [23]. La RM viene considerata la metodica di riferimento per l?individuazione del processo infiammatorio a carico della membrana sinoviale. In un recente studio condotto presso il nostro istituto in una coorte di 90 pazienti affetti da AIG in remissione clinica, la RM ha dimostrato la presenza di sinovite subclinica nel 63% dei pazienti. �? stato inoltre dimostrato che la persistenza del processo infiammatorio a livello della membrana sinoviale era significativamente correlato alla ricaduta della malattia e ad una progressione del danno strutturale a livello articolare.
I metodi qualitativi e manuali ad oggi adoperati per la lettura delle RM articolari richiedono un notevole impegno temporale e presentano una soggettivit� intrinseca. Per supportare e superare i limiti dovuti alla valutazione qualitativa, operatore dipendente, sarebbe utile sviluppare dei metodi di segmentazione automatica delle immagini in grado di valutare la presenza di un processo infiammatorio a livello articolare in maniera obiettiva e riproducibile. 

OBIETTIVI
Sviluppo di un metodo di segmentazione automatica delle immagini da RM che individui la presenza di sinovite subclinica in una coorte di pazienti con AIG in remissione clinica.

METODI
 Il progetto ha previsto una revisione della letteratura sui metodi ad oggi proposti per l?analisi automatizzata delle RM articolari nei pazienti affetti da artrite infiammatoria cronica. 
Per l?analisi delle immagini mediche sono state adoperate le librerie ?Insight Toolkit? (ITK), ed il tool ITK-SNAP rispettivamente per la segmentazione automatica e semi-automatica. ITK � una libreria open-source ampiamente adoperata per lo sviluppo di software di segmentazione e registrazione di immagini. ITK-SNAP � un?applicazione software anch?essa open-source usata per segmentare le strutture nelle immagini 3D e fornisce una segmentazione semi-automatica adoperando metodi di ?active-countour? (contorni attivi). Lo scopo dell?utilizzo di questo tool � quello di estendere una segmentazione in modalit� singola ad una pipeline che combina la preelaborazione multimodale guidata dall?utente e la segmentazione di oggetti di set di livelli (level-set) in cui si combinano in maniera congiunta tutte le informazioni provenienti da pi� canali. Le sequenze 3D-SPIR ottenute dopo la somministrazione del mezzo di contrasto, in 15 pazienti affetti da AIG con diversi gradi di severit� della malattia sono state valutate dapprima con una segmentazione semi-automatica e successivamente validate da una segmentazione manuale effettuata da un Radiologo Pediatra. Le stesse sequenze sono state elaborate mediante un metodo completamente automatizzato. 
Dapprima una pipeline di segmentazione basata su atlante � stata sviluppata allo scopo di registrare la sequenza di immagini da elaborare con delle immagini di riferimento (atlanti) opportunamente selezionate, l?obiettivo di questa prima segmentazione � stato quello di individuare la regione di interesse e definire i markers; questi ultimi costituiscono l?input della seconda segmentazione basata sul metodo dei contorni attivi dei nuovi markers ottenuti dalla precedente segmentazione. Il metodo automatico � stato anch?esso confrontato con i risultati ottenuti dalla segmentazione manuale e semi-automatico e successivamente testato su un dataset pi� ampio di 30 pazienti con AIG in remissione clinica.

RISULTATI
 Le RM (10 polsi e 5 articolazioni coxo-femorali) ottenute da 15 pazienti con AIG (M:5, 33%; F:10, 67%) sono state utilizzate per lo sviluppo di un metodo di segmentazione automatica per l?identificazione e quantificazione della sinovite. Inizialmente � stato implementato un approccio di analisi semi automatica che rappresenta un buon compromesso tra affidabilit� e velocit� di individuazione dell?area interessata dall?attivit� della malattia; questo studio ha consentito di testare due differenti approcci algoritmici sullo stesso set di immagini ed individuare i parametri di segmentazione che pi� si avvicinano alla segmentazione manuale effettuata dal pediatra radiologo. La segmentazione � stata giudicata soddisfacente in 11 su 15 RM (73%) con il metodo della segmentazione di Threshold, soddisfacente in 10 su 15 RM (67%) con l?utilizzo del metodo dei Cluster, operate entrambe dal tool ITK-SNAP. L?identificazione dei parametri pi� significativi per eseguire la segmentazione semiautomatica � stata fondamentale per implementare il tool per automatizzare il processo di segmentazione dell?articolazione. La soggettivit� dell?operatore, con la selezione dell?area di interesse, dei punti di markers e con la regolazione dei parametri della segmentazione, incide notevolmente sulla qualit� dell?elaborazione eseguita. A tale scopo si � sviluppato un metodo completamente automatizzato, quindi intrinsecamente pi� riproducibile perch� eseguito esclusivamente dal calcolatore. Il tool per la identificazione automatica della sinovia infiammata � stato sottoposto ad una validazione preliminare su una corte di 30 RM (20 polsi e 10 bacini) ottenute da pazienti con AIG in remissione clinica. Di questi pazienti 5/30 (17%) erano maschi e 10/30 (33%) erano femmine. La durata mediana di malattia al momento di inclusione dello studio era di 8.5 anni; l?et� mediana dei pazienti alla visita basale era di 13.8 anni. Di questi 30 pazienti sono state elaborate le articolazioni: 20/30 (67%) di polso e 10/30 (33%) coxo-femorali. La sinovite subclinica � stata identificata in 15/30 (50%) dei pazienti esaminati. La concordanza tra la lettura del radiologo pediatra e il metodo semi-automatico � stata valutata essere 86.66% (Cohen K=0.728). La concordanza tra la lettura del radiologo pediatra ed il metodo automatico � risultata essere dell?83.33% (Cohen K=0.663). 
 

CONCLUSIONI

 I risultati di questo studio suggeriscono che il metodo completamente automatico per l?individuazione della sinovite, basato sulla registrazione delle immagini di risonanza ?atlas-based?, � affidabile per individuare la persistenza di un processo infiammatorio a livello articolare in pazienti con AIG in remissione clinica. In questo studio � stata adoperata la piattaforma ITK per le sue caratteristiche ?aperte? che la rendono un ottimo strumento di ricerche; la piattaforma ITK, infatti, fornisce un gran numero di procedure di registrazione/segmentazione adattabili alle caratteristiche del dato in esame.
La valutazione automatica � significativamente pi� rapida rispetto a quella manuale e pi� obiettiva (meno operatore dipendente). Per queste caratteristiche appare un promettente strumento da impiegare nelle sperimentazioni cliniche atte a valutare l?efficacia dei nuovi farmaci antireumatici nell?indurre la remissione della malattia.
Sono necessarie ulteriori indagini di approfondimento e di test allo scopo di ampliare il database di immagini di registrazione ed estendere l?analisi ad altre articolazioni come ginocchio e caviglia. 
 La segmentazione automatica dei tessuti articolari e muscolo-scheletrici � ancora una sfida importante per l'elaborazione delle immagini mediche. Con la standardizzazione nell'acquisizione RM e nell'identificazione dei biomarcatori, la segmentazione automatica � un passo inevitabile per passare dall'analisi di piccoli set di dati in cui la segmentazione manuale � una soluzione fattibile, a set di dati pi� grandi e studi multicentrici, ottenendo misure pi� standardizzate e affidabili. Inoltre, in presenza di un metodo validato di segmentazione automatico sarebbe possibile effettuare diverse analisi quantitative promettenti in modalit� pi� agevole, da applicare anche nella comune pratica clinica. La segmentazione automatica del tessuto articolare e muscolo-scheletrico pu� essere applicata a nuove analisi statistiche di "big data", come l'analisi dei dati topologici o l?utilizzo di pattern di deep learning, che aiuterebbe i medici a comprendere meglio la fisiopatologia e la fenotipizzazione della malattia.