{"id":12455,"date":"2023-10-29T17:52:59","date_gmt":"2023-10-29T16:52:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aitertc.it\/web\/?p=12455"},"modified":"2024-07-10T13:46:39","modified_gmt":"2024-07-10T12:46:39","slug":"eposter-1-congresso-nazionale-aitertc-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aitertc.it\/web\/2023\/10\/29\/eposter-1-congresso-nazionale-aitertc-4\/","title":{"rendered":"h(8)_Algoritmo di ricostruzione deep learning: Impatto nell\u2019angiografia coronarica mediante tomografia computerizzata"},"content":{"rendered":"\t\t
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A. Caloisi, L. Barbato, P. Aureli, S. Pascale, M. Colazzo, A. Benvenga, G. Tremamunno, D. Caruso, A. Laghi<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Introduzione:<\/strong><\/p>

L\u2019angiografia coronarica mediante tomografia computerizzata (CCTA) svolge un ruolo fondamentale nella diagnosi della coronaropatia ostruttiva (CAD) grazie alla sua ampia disponibilit\u00e0, alla non invasivit\u00e0 e all\u2019elevata accuratezza diagnostica. Nell\u2019ultimo decennio la tecnica di ricostruzione delle immagini TC si \u00e8 basata su algoritmi di ricostruzione iterativi che hanno consentito una buona riduzione del rumore, ma un\u2019 eccessiva modifica della texture dell\u2019immagine con risultati\u00a0 definiti \u201cplastic like\u201d. Recentemente sono stati immessi nel mercato algoritmi di ricostruzione di immagini basati sul deep learning che utilizzano reti neurali convoluzionali profonde in grado di ridurre il rumore senza alterare la texture dell\u2019immagine. Questo ha determinato un aumento del rapporto segnale rumore (SNR) e rapporto contrasto rumore (CNR), che si traduce in una miglior qualit\u00e0\u0300 oggettiva dell\u2019immagine.<\/p>

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Obiettivo:<\/strong><\/p>

Lo scopo del lavoro \u00e8 stato quello di eseguire una valutazione tecnica confrontando le immagini ricostruite tramite algoritmi iterativi (IR) utilizzati nella routine clinica e la ricostruzione delle immagini con algoritmo deep learning (DL).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Materiali e metodi:<\/strong><\/p>

Sono stati reclutati 38 pazienti (25 maschi) con BMI<30. L\u2019esame TC e\u0300 stato svolto con scanner 64 strati, copertura 4 cm, l\u2019acquisizione in senso cranio-caudale \u00e8 stata eseguita con modalit\u00e0 retrospettiva.<\/p>

Per ogni paziente sono state ricostruite immagini con tutti i livelli di intensit\u00e0\u0300 IR (10 lv) e DL (3 lv). La qualit\u00e0\u0300 oggettiva e\u0300 stata valutata attraverso l\u2019analisi del SNR e del CNR misurato mediante l\u2019utilizzo di quattro regioni d\u2019interesse (ROI) posizionate a livello del muscolo pettorale, dell\u2019aorta ascendente, della coronaria sinistra prossimale e del ramo prossimale della coronaria destra. Per evitare errori di posizionamento \u00e8 stata utilizzata la funzione \u201ccopia e incolla\u201d della workstation. Il rumore dell\u2019immagine \u00e8 stato definito come deviazione standard (SD) della ROI tracciata sul muscolo pettorale. Di seguito le formule per il calcolo del SNR e CNR:<\/p>

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Risultati:<\/strong><\/p>

I dati raccolti per lo studio hanno dimostrato che l\u2019algoritmo DL non ha inficiato l\u2019attenuazione vascolare (IR 706.6 \u00b1 117.3 vs DL 701.2 \u00b1 123) poich\u00e9 dai valori ottenuti la variazione \u00e8 risultata minima. La massima intensit\u00e0\u0300 di DL ha dimostrato una riduzione del rumore rispetto alla ricostruzione IR di media intensit\u00e0\u0300 utilizzata nella routine clinica con una media di valori DL 12.1 \u00b1 8.2 vs IR 19.2 \u00b1 25.9 permettendo cos\u00ec di ottenere un immagine meno rumorosa.<\/p>

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Inoltre, si \u00e8 verificata una valutazione pi\u00f9\u0300 alta per SNR e CNR, con medie rispettivamente pari a 77 e 71.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Discussione:<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nel complesso i dati ricostruiti tramite DL hanno apportato un miglioramento della qualit\u00e0\u0300 dell\u2019immagine ottenendo una riduzione del rumore del 37% e un conseguente miglioramento del SNR e CNR rispetto a IR di media intensit\u00e0. Inoltre, l’elevata qualit\u00e0 dell\u2019 immagine ottenuta tramite DL,
insieme all\u2019efficiente processo di ricostruzione ottenuto in un tempo \u2264 50s, apre la strada ad un possibile utilizzo nella routine clinica quotidiana. Il vantaggio che ne deriva \u00e8 quello di poter creare protocolli di acquisizione dedicati per le CCTA e sfruttare le capacit\u00e0 del DL di ricostruire l’alta qualit\u00e0 degli esami anche con una bassa dose. Inoltre, la migliore qualit\u00e0 dell\u2019immagine garantita dal DL aprirebbe la strada a protocolli di iniezione di mezzi di contrasto a volume ridotto, particolarmente utili negli anziani e nei pazienti con insufficienza cardiaca o con funzionalit\u00e0 renale compromessa. Pertanto, l’applicazione dell’algoritmo DL risulta utile nella pratica clinica per consentire una dose di radiazioni pi\u00f9 delicata senza effetti negativi sulla qualit\u00e0 dell’immagine e quindi sull’accuratezza diagnostica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Conclusioni:<\/strong><\/p>

In conclusione, l\u2019algoritmo DL di alta intensit\u00e0 si dimostra come la miglior tecnica di ricostruzione a parit\u00e0 di dati espositivi, in quanto presenta il minor rumore e il pi\u00f9 alto valore di SNR e CNR.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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