AUTORE PRINCIPALE
Alessia Sarica
AFFILIAZIONE
CR Neuroscienze Università Magna Graecia di Catanzaro
VALUTA IL CHALLENGE
GRUPPO DI LAVORO
Alessia Sarica – CR Neuroscienze Università Magna Graecia di Catanzaro, Calabria
Fabiana Novellino – IBFM-CNR, Calabria
Gaetano Barbagallo – Istituto di Neurologia Università Magna Graecia di Catanzaro, Calabria
Domenico Gullà – CR Neuroscienze Università Magna Graecia di Catanzaro, Calabria
Carmelina Chiriaco – IBFM-CNR, Calabria
Umberto Sabatini – CR Neuroscienze Università Magna Graecia di Catanzaro, Calabria
Giuseppe Lucio Cascini – CR Neuroscienze Università Magna Graecia di Catanzaro, Calabria
Aldo Quattrone – CR Neuroscienze Università Magna Graecia di Catanzaro, Calabria
AREA TEMATICA
ICT ed informatica medica
ABSTRACT
La PET e MRI dell’encefalo sono tecniche consolidate e utilizzate nella pratica clinica e ricerca per la diagnostica della patologia sia dell’invecchiamento che neurodegenerazione. La PET 18F-FDG in particolare permette la quantificazione del metabolismo cerebrale del glucosio e la MRI dall’alta risoluzione spaziale offre elevato dettaglio anatomico. Poiché l’incidenza di disturbi quali le demenze aumenterà drasticamente la precoce individuazione di pattern specifici di malattia è di estrema importanza.
Il Centro di Ricerca “Neuroscienze” Università Magna Graecia di Catanzaro è dotato di scanner ibrido PET-MRI (BioGraph mMR Siemens) che integra i due sistemi con perfetto allineamento e localizzazione spaziale minimizza gli artefatti di movimento e riduce il tempo di acquisizione. Sebbene esistano piattaforme commerciali per la refertazione PET-MRI esse offrono limitate opzioni sulla scelta del database di normalità degli atlanti o delle tecniche di processing. Lo scopo di questo lavoro è presentare un tool per la quantificazione del FDG sviluppato ed adottato presso il nostro centro che sfrutta e massimizza l’allineamento anatomico e automatizza la generazione di report individuali. Il sistema implementato in MATLAB effettua: 1.co-registrazione di PET su MRI; 2.segmentazione dei tessuti da MRI; 3.correzione effetto spill-over e normalizzazione PET; 4.registrazione delle immagini su spazio standard. Inoltre è possibile scegliere l’atlante di riferimento le ROI e la regione di normalizzazione della PET. Il report di un singolo soggetto è prodotto in circa 30-40 minuti e presenta i valori medi di uptake per ogni ROI (es. lobi) confrontandoli con valori normativi (minimo massimo z-score). Il range di normalità è stato precedentemente calcolato da 21 controlli sani attentamente valutati da un team multidisciplinare composto da neurologi da uno psicologo neuroradiologo e medico nucleare. Infine il sistema alimenta automaticamente il database di controlli sani con nuovi soggetti con uptake normale (-01
In conclusione il nostro approccio automatizzato si propone come un strumento affidabile robusto e scalabile di supporto al medico nucleare per la refertazione del del metabolismo cerebrale del glucosio e che può affiancare il neurologo nella routine clinica ad esempio per la diagnosi differenziale delle demenze grazie alla quantificazione e localizzazione dell’ipometabolismo FDG.
