Quantificazione della vascolarizzazione in vivo mediante sistema imaging fotoacustico 3D multi-lunghezza d’onda = Quantification of vasculature in vivo using a preclinical 3D multi-wavelength photoacoustic imaging system

L’obiettivo principale di questa tesi è sviluppare e proporre degli algoritmi che facilitino i medici nella diagnosi e trattamenti delle lesioni cancerogene attraverso l’analisi della vascolarizzazione. Oggi la tecnologia offre molti strumenti che agevolano gli operatori sanitari e che permettono di comprendere se quel genere di lesione è maligna o benigna, solo che alcuni approcci presentano dei problemi: alto costo computazionale, uso di radiazioni ionizzanti, utilizzo di agenti di contrasto. In questa tesi gli algoritmi di segmentazione, skeletonizzazione, e quantificazione di parametri vascolari vengono applicati su immagini acquisite attraverso un sistema imaging fotoacustico 3D multi-lunghezza d’onda. L’imaging fotoacustico (PAI) utilizza tecniche completamente non invasive e sfrutta l’alta risoluzione spaziale e la profondità di penetrazione degli ultrasuoni con l’alto contrasto e la specificità spettrale dell’imaging ottico. Inoltre vengono sfruttate le proprietà dell’emoglobina come mezzo di contrasto endogeno, di conseguenza non si presenta il rischio di introdurre nell’organismo mezzi di contrasto radioattivi potenzialmente tossici. Il sistema di acquisizione utilizzato è il VEVO LAZR – FUJIFILM, le immagini sono state acquisite dall’equipe del Prof. Stanislav Emelianov del Georgia Institute of Technology di Atlanta, sono state elaborate sul software MATLAB e visualizzate sul software ICY fondato dall’Institut Pasteur e France Bioimaging. Ogni volume è costituito da 290 slice, l’acquisizione è riprodotta a 740nm, 800nm, e 840nm; l’operazione viene effettuata per due animali differenti. Parte del tessuto acquisito non viene compromesso e costituisce la regione sana, mentre l’altra parte del tessuto viene ustionata, di conseguenza l’acquisizione viene fatta al Day 0 ed in seguito al Day14. Le immagini vengono elaborate con le tecniche tradizionali dell’image processing e segmentate, le performance dell’algoritmo automatico vengono valutate comparando la segmentazione ottenuta con una segmentazione manuale. Successivamente viene applicata la tecnica di skeleton basata sulla ‘’medial axis extraction’’ in modo da misurare i parametri morfologici e di tortuosità dei vasi sanguigni. Infine sfruttando la diversa sensibilità dell’emoglobina alle varie lunghezze d’onda è stato possibile ricostruire le mappe di saturazione di ossigeno attraverso l’approccio numerico del metodo MMSE, mostrando come i livelli di ossigeno cambino a distanza di 14 giorni nella regione sana e nella regione ustionata.