Dalle immagini alla stampa 3D: ottimizzazione del protocollo di ricostruzione e segmentazione dell’aorta in TCDalle immagini alla stampa 3D: ottimizzazione del protocollo di ricostruzione e segmentazione dell’aorta in TC

Autore: Dott.ssa Miriana Mastrodonato

Introduzione: L’ ambito cardiovascolare è un settore in cui la prototipazione rapida assume un ruolo chiave, soprattutto nel planning chirurgico. In primo luogo per le valutazioni pre-operatorie della forma e dimensione degli shunt o dei tumori cardiaci, per la sostituzione più sicura delle valvole e il test degli stent tramite la creazione di modelli dei vasi.

Obiettivi: Nel presente studio si propone l’ ottimizzazione di un normale protocollo di angio-TC dell‟aorta toracica e addominale, ai fini della stampa 3D. Attraverso la variazione dei kernel, si ricerca il filtro ottimale per ottenere una segmentazione adeguata dell’ aorta patologica, in modo tale da avere un modello quanto più realistico possibile.

Materiali e metodi: È stato effettuato uno studio retrospettivo su 7 pazienti con patologie vascolari, di età media 75 anni. Le immagini TC sono state ottenute con le apparecchiature Siemens Somatom Sensation e Toshiba Aquilion 64. Dopo aver eseguito le acquisizioni con normale protocollo angio-TC, sono state effettuate le ricostruzioni classiche per lo studio dell’aorta con i filtri predisposti per entrambi i tomografi. Di seguito, sono state effettuate delle ricostruzioni aggiuntive scegliendo 7 Kernel con caratteristiche differenti da quelli predisposti dai tomografi. Completata la ricostruzione dei dati grezzi, per ogni paziente, con i sette kernel selezionati, i dati sono stati inviati al programma adibito alla segmentazione e generazione del file STL, ovvero Mimics Innovation Suite. In ultimo, è stata effettuata un’ analisi qualitativa dei risultati iconografici ottenuti. Il medico radiologo ha provveduto a valutare la qualità delle ricostruzioni, la precisione della segmentazione effettuata, la differenza di risoluzione e la maggiore veridicità con un kernel piuttosto che con un altro.

Risultati e discussione: L’analisi qualitativa delle immagini ottenute ha permesso di individuare criticità e punti di forza dei vari protocolli adottati. Senza ombra di dubbio, i filtri che si prestano ad una segmentazione più semplice sono quelli più “morbidi”, ottenendo un’ immagine più fluida e quindi più semplice da ricostruire. Lo studio condotto sulle immagini ha poi dimostrato che i filtri che meglio si prestano alla segmentazione e alla stampa, conservando, seppur con qualche imprecisione, la fedeltà alla realtà anatomica del paziente sono quelli dal B20f al B35f. Inoltre, modelli con filtri più morbidi presentano un aspetto globalmente veritiero, ma con qualche deficienza nella rappresentazione di strutture calcifiche che, al contrario, nei modelli con filtri più “duri” appaiono esasperate. I modelli sono stati riprodotti, chiusi e pieni, con stampante a tecnologia FDM. Rimane ideale l’opportunità di riprodurli con tecniche DLP o SLA, in modo tale da averli cavi e poter effettuare valutazioni più accurate e planning chirurgico.

Conclusioni: Così come esistono dei protocolli specifici per l’ acquisizione di determinate strutture anatomiche, sarà necessario, in un prossimo futuro, stabilire dei protocolli base per le ricostruzioni 3D. Il presente lavoro rappresenta un piccolo passo in quest’ottica, poiché si pone l’obiettivo di ottimizzare un protocollo di acquisizione vascolare, focalizzandosi sulla scelta del Kernel opportuno alla segmentazione dell’aorta. Da questo studio si evince che il Kernel più appropriato è quello intermedio tra i filtri molto smooth e quelli sharp per la Siemens, e un filtro smooth per la Toshiba.

 
 
 
 
 
 
 
 
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