Una acquisizione, una SoS: Un confronto tra stimatori della velocità del suono = One shot, one SoS: A comparison of speed of sound estimators

La velocità del suono (SoS) è la velocità di propagazione delle onde acustiche nel mezzo. Nella maggior parte dei sistemi ecografici, la SoS è assunta pari a 1540 m/s; tuttavia, tale approssimazione non tiene conto delle differenze tra i tessuti biologici e, quindi, può introdurre errori durante la formazione dell’immagine. Per questo motivo, essendo una proprietà intrinseca dei tessuti umani, la SoS è emersa come un nuovo biomarcatore nella diagnostica per immagini. L’obiettivo del seguente progetto di tesi è l’implementazione di un algoritmo di regressione capace di stimare la SoS globale del tessuto di interesse da impiegare durante il processo di beamforming, applicando l’analisi radiomica di tessitura. La radiomica è un metodo di indagine quantitativa e innovativo che consente di estrarre caratteristiche (features) dalle immagini mediche, descrivendone la loro struttura e omogeneità, evidenziando pattern non visibili all’occhio umano. Applicata all’imaging ecografico, tale analisi può fornire misure quantitative delle proprietà acustiche e strutturali dei tessuti. Questo studio è stato sviluppato con lo scopo di superare le limitazioni derivanti dall’utilizzo di una velocità del suono costante pari a 1540 m/s. Il lavoro è articolato in tre fasi. Nella prima fase, è stata condotta un’analisi esplorativa su un fantoccio mammario 3B Scientific, caratterizzato da una SoS pari a 1540 m/s. Utilizzando il coefficiente di Pearson, è stata valutata la correlazione lineare e logaritmica esistente tra tutti i parametri di tessitura e il fattore di calibrazione (CF) impiegato durante il processo di formazione dell’immagine. Successivamente, lo studio è stato esteso a un altro fantoccio ottenuto da un’emulsione acqua-in olio a base di PDMS/Agarosio, avente una SoS di 1250 m/s. Su di essi, è stato analizzato l’andamento delle feature di tessitura del secondo ordine, derivanti dalla matrice GLCM, in funzione della SoS. Sono stati individuati cinque parametri (autocorrelazione, differenza inversa normalizzata (IDN), media congiunta, momento di differenza inversa normalizzato (IDMN) e somma media), i quali hanno mostrato una variazione significativa quando la velocità del suono impostata corrispondeva a quella effettiva del mezzo. Successivamente, è stato generato un dataset di immagini ecografiche simulate con il software k-Wave, comprendente strutture stratificate sia orizzontalmente che verticalmente, ciascuna caratterizzata da una certa SoS, al fine di riprodurre realisticamente le condizioni fisiologiche dei tessuti. Su tale dataset è stato sviluppato un modello di regressione basato sull’algoritmo di Extreme Gradient Boosting (XGBoost), le cui prestazioni nella stima della SoS sono state confrontate con quelle ottenute mediante un approccio basato sulla metrica SNAC (somma dei coefficienti di autocorrelazione normalizzati), al fine di dimostrare la robustezza del modello. In conclusione, il presente studio ha dimostrato la possibile applicazione della radiomica di tessitura per la stima della velocità del suono nei tessuti, ponendo le basi per metodologie di imaging ecografico adattivo, finalizzate al miglioramento dell’immagine e all’accuratezza diagnostica.