Modellazione 3D per la scelta preoperatoria della protesi nella ricostruzione mammaria post-mastectomia = 3D modelling for pre-operative choice of prosthesis in post-mastectomy breast reconstruction

Il carcinoma mammario costituisce, ad oggi, una delle neoplasie a più alta incidenza nella popolazione femminile italiana. Nei casi in cui presenti dimensioni rilevanti si rende necessario l’intervento di mastectomia che comporta la rimozione integrale del parenchima mammario, con l’obiettivo, laddove possibile, di salvaguardare l’armonia estetica del profilo toracico attraverso procedure ricostruttive. Tra queste, una delle più comuni prevede l’impiego di protesi mammarie. Il presente lavoro mira a sviluppare i contenuti da integrare in una futura interfaccia web, concepita per coadiuvare il senologo nella selezione della protesi più appropriata. Grazie alla collaborazione con la Breast Unit dell’Ospedale Cottolengo di Torino, è stato possibile acquisire un dataset basato su casi clinici reali. Durante la visita ambulatoriale preoperatoria sono state rilevate le principali misure antropometriche della paziente, tra cui la distanza intercapezzolo, e acquisite tre fotografie standardizzate (frontale, laterale dx e laterale sx). Per ampliare il dataset, sono state incluse immagini raccolte in precedenza dai chirurghi. Su ciascuna immagine sono stati annotati i punti di repere anatomici ritenuti rilevanti, assegnando loro coordinate spaziali, tramite il software LabelMe. Sono state calcolate le distanze tra di essi in pixel e convertite in cm utilizzando la distanza intercapezzolo come riferimento reale, ottenendo specifici parametri morfometrici per entrambi i lati del torace, tra cui la larghezza di base del seno, la distanza giugulo-capezzolo e l’arco del polo inferiore. Sulla base di tali misure, è stata eseguita una modellazione manuale del busto di 34 pazienti tramite Blender, modificando i valori di sei shape keys rappresentanti variazioni morfologiche del seno rispetto alla geometria base reperita dalla piattaforma Sketchfab. Queste informazioni hanno permesso l’addestramento di un algoritmo di apprendimento supervisionato, nello specifico un Random Forest Regressor. Infine, sono state modellate le protesi mammarie in 3D mediante Autodesk Fusion 360, tenendo conto di altezza, proiezione e larghezza di base, indicate sul rispettivo catalogo. Il modello, a partire dalle coordinate dei punti di repere anatomici e dalla distanza intercapezzolo, è in grado di predire i valori delle singole shape keys necessari a ricostruire la morfologia del seno della paziente. Una volta generato il modello del busto è possibile visualizzare su di esso le misure anatomiche rilevanti e calcolare il volume delle singole mammelle. Selezionando il lato di interesse, l’utente ha la facoltà di inserire virtualmente le diverse protesi da catalogo, al fine di identificare il volume più idoneo a garantire la simmetria con la mammella controlaterale. Inoltre, è prevista la possibilità di simulare la rimozione completa della mammella e incrementare progressivamente il volume fino alla forma desiderata, con aggiornamento dinamico e automatico delle misure. Gli scarti percentuali tra i valori predetti e quelli derivanti dalla modellazione manuale per ciascuna shape key si sono attestati, in media, al di sotto del 15%, evidenziando una buona capacità del modello di apprendere la relazione tra le misure antropometriche e le corrispondenti variazioni morfologiche del seno. Tuttavia, si è osservato un incremento degli errori predittivi nel sottoinsieme di pazienti impiegato per il test, evidenziando la necessità di espandere e diversificare il dataset per migliorare l’affidabilità e la generalizzazione del modello.