Autore: Dott. Giacomo Guasti
Introduzione: Nella pratica clinica, i software di segmentazione vengono utilizzati per eseguire ricostruzioni tridimensionali di immagini al fine di produrre modelli biomedicali mediante tecnologia di stampa 3D. In tal senso è necessario comprendere i processi e le potenzialità di questa tecnologia, allo scopo di definire se e come possa essere integrata in un workflow sanitario.
Obiettivi: Il presente studio si propone di chiarificare una precisa fase della progettazione di un oggetto 3D medicale, ovvero la segmentazione. A questo scopo sono stati utilizzati e confrontati cinque software per la visualizzazione e l’elaborazione di immagini radiologiche CT, acquisite a diverse dosi di radiazioni ionizzanti.
Materiali e metodi: Come oggetto per la segmentazione è stato utilizzato un fantoccio Head, composto da 3 cilindri di dimensioni e densità differenti. Sono stati acquisiti 10 dataset del fantoccio a diverso voltaggio e corrente, con l’utilizzo di una CT Toshiba Aquilion 32 strati. In seguito, ciascun dataset DICOM è stato elaborato con i software 3DSlicer (ver4.6.2), Osirix, Invesalius (ver3.1.1), ITK-SNAP(ver3.6.0) e Seg3D (ver2.4.0). In particolare, per ogni software, ciascun dataset è stato elaborato con algoritmi di segmentazione (Threshold, Region Growing, Watershed e Active Contour) e parametri differenti, generando le mesh. Successivamente, dalle mesh ottenute, sono state create le superfici 3D, ed esportate in formato STL. Con l’utilizzo dei software Meshlab e Netfabb, sono stati misurati diametro, altezza e triangoli di superficie dei modelli attraverso tools di misurazione e di analisi geometrica.
Risultati e discussione: I valori ottenuti sono stati rielaborati calcolando la media aritmetica di diametro e altezza dei tre cilindri per ogni singola scansione ed algoritmo, ovvero quelli contenuti nelle mesh. Infine, è stata calcolata la differenza media percentuale delle medie aritmetiche rispetto alle misure degli oggetti reali. Considerando come il comportamento dei software sia variabile a seconda dell’ algoritmo utilizzato, complessivamente i risultati significativi hanno evidenziato come ITK-SNAP abbia mostrato dati soddisfacenti tra l’accuratezza a basse dosi, il numero di triangoli di superficie e la facilità di utilizzo. Inoltre, è possibile ottenere la miglior definizione partendo da immagini TC a basse dosi radianti e poi attraverso modelli, con il minor numero accettabile di triangoli di superficie.
Conclusioni: Questo studio ha dimostrato che al variare della dose di radiazione, potenzialmente inferiore ai Livelli Diagnostici di Riferimento è possibile ottenere segmentazioni fruibili nella pratica clinica. Quindi, in un prossimo futuro sarà possibile implementare protocolli TC a basse dosi specifici per la realizzazione di modelli biomedici con tecnologia di stampa 3D.