Piero Pili, Riccardo Scateni, Pietro Zanarini, Gianluigi ZanettiCRS4
Centro di Ricerca, Sviluppo e Studi Superiori in Sardegna
Gruppo di Visualizzazione Scientifica
Via Nazario Sauro 10, Cagliari
Presentiamo qui una panoramica delle tecniche di visualizzazione di dati tridimensionali applicate alla diagnostica per immagini.
Sta diventando oramai routine, per i reparti ospedalieri di Radiologia, acquisire dati tridimensionali mediante macchinari quali CT, NMR, PET.
Questo, unito alla possibilità che si è creata di usufruire di computer con potenza di calcolo e resa grafica sempre più elevata a costi sempre minori, rende essenziale lo sviluppo di metodologie adatte all'interpretazione, anche 3D, di tali dati.
Dopo aver offerto una panoramica sulle caratteristiche tecniche dei principali dispositivi di acquisizione ci soffermeremo sulla varietà di metodi di visualizzazione volumetrica che si hanno, a tutt'oggi, a disposizione. Vedremo, quindi, come tali metodi si possano utilizzare al fine di risolvere casi clinici specifici.
Concluderemo descrivendo l'esperienza pregressa ed in corso al CRS4 in questo particolare campo di applicazione, resa possibile dalla collaborazione con la fondazione ``Amici della chirurgia ricostruttiva'' e con il servizio di Fisica Sanitaria dell'Ospedale Niguarda Cà Granda di Milano.
Parole Chiave
Informatica Medica, Medical Imaging, Volume Visualization
La crescente richiesta di sofisticati strumenti per la visualizzazione di dati volumetrici bio-medicali generati dai sempre più complessi e veloci dispositivi di Tomografia Assiale Computerizzata, Risonanza Magnetica Nucleare, Tomografia a Emissione di Positroni, Ecografia Digitale, etc. ha portato le tecniche per la visualizzazione di immagini mediche (Medical Imaging) ad essere uno dei settori di ricerca più importanti all'interno della visualizzazione scientifica.
Le possibilità offerte dal notevole incremento di potenza di calcolo dei computer unito alla loro diminuzione di prezzo stanno indirizzando, in questo come in molti altri settori, la via della ricerca verso la realizzazione di strumenti basati su soluzioni tecnicamente più avanzate e computazionalmente più costose.
Nel campo del Medical Imaging, la ricerca evolve verso la progettazione di sistemi di visualizzazione sempre più interattivi e semplici da usare da parte del medico (l'utente finale); sistemi che offrano una migliore integrazione di quanto non avvenga attualmente tra le varie fasi che concorrono nella generazione delle immagini finali (acquisizione, filtraggio, segmentazionePer segmentazione si intende la suddivisione, in maniera più o meno automatica, dell'immagine in sotto-regioni omogenee., elaborazione, visualizzazione e archiviazione dei risultati); che consentano di visualizzare contemporaneamente dati provenienti da differenti apparecchiature di acquisizione (PET, CT, NMR); che sfruttino al massimo la potenza di calcolo offerta dai calcolatori paralleli e la velocità di trasmissione offerta da reti di comunicazione sempre più veloci.
Questo lavoro si inserisce in questo contesto e presenta, insieme ad una panoramica sulle possibilità offerte dall'uso integrato dei dispositivi di diagnostica per immagini con tecniche di Volume Rendering, i primi risultati delle ricerche condotte al CRS4 dal gruppo di Visualizzazione Scientifica in tale ambito. Il lavoro vuole anche essere un'affermazione della necessità di elaborare nuovi strumenti in questo campo, al di là dei sistemi commerciali, in stretta collaborazione tra l'esperto del campo di applicazione (in questo caso il medico) e l'esperto di visualizzazione.
Nel par. [ref: par:app-med ] vengono illustrate le principali caratteristiche dei dispositivi digitali utilizzati nella diagnostica per immagini, mentre il par. [ref: par:vol-vis ] presenta una panoramica delle problematiche e delle tecniche di Visualizzazione Volumetrica. Il par. [ref: par:pro-med ] tratta dei problemi medici che si possono affrontare con questo tipo di metodologie. Il par. [ref: par:crs4 ] illustra infine l'esperienza fatta al CRS4 in collaborazione con il dipartimento di Fisica Sanitaria dell'Ospedale Niguarda di Milano per lo sviluppo di un prototipo di un ambiente software avanzato per Medical Imaging.
Apparecchiature digitali utilizzate nella diagnostica per immagini
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Le tecniche di acquisizione hanno rivoluzionato il Medical Imaging ma ancora non sono dotate di strumenti di visualizzazione che supportino adeguatamente il medico nella fase di diagnosi e di intervento. La maggior parte delle visualizzazioni medicali implica la visualizzazione di dati acquisiti piuttosto che di dati sintetizzati. La fase di acquisizione è un processo di fondamentale importanza nel sistema di visualizzazione. Sono oramai numerose le tecniche e i dispositivi di acquisisizione per la diagnostica per immagini, tra le più importanti si possono elencare: CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), PET (Positron Emission Tomography), SPET (Spectral Positron Emission Tomography), CA (Computed Angiography). Le due prossime sezioni illustrano le due tecniche più utilizzate: la Tomografia Assiale Computerizzata (CT) e la Risonanza Magnetica Nucleare (MRI).
Tomografia Assiale Computerizzata
I tomografi computerizzati sono probabilmente le apparecchiature digitali più utilizzate nella diagnostica per immagini. I tomografi CT sono relativamente poco costosi e la maggior parte degli ospedali ne sono dotati. L'output di un tomografo CT è una serie di matrici transassiali ( slice) allineate perpendicolarmente all'asse definito dalla spina dorsale del paziente. Ogni slice rappresenta una fetta del corpo del paziente di un determinato spessore (tipicamente 1--10 mm).
Per la maggior parte dei tomografi la risoluzione ottenibile per
ciascuna matrice varia da a
elementi (
pixel). La dimensione di ciascun pixel può variare nell'intervallo
0.5--2 mm ed è omogenea nel piano transassiale. Solitamente la
distanza tra due sezioni successive è assegnata in modo tale che
siano o interlacciate o contigue. Il numero di slice varia in
funzione della distanza tra le sezioni e dell'estensione dell'organo
da esaminare.
Ciascun pixel idealmente rappresenta le caratteristiche di assorbimento di un piccolo volume del corpo umano individuato dai limiti fisici del pixel stesso. Questo valore viene misurato in unità Hounsfields (vedi tavola [ref: tab:hou ]).
Tavola di riferimento dei valori Hounsfields TOC
I moderni tomografi riescono ad acquisire una slice in 1--5 secondi. L'intero processo di acquisizione richiede, in media, 30--40 slice, con un tempo o che va dai 5 ai 15 minuti e la dose di radiazioni da CT è comparabile con quella di una serie di tradizionali lastre a raggi X.
Sebbene ricostruzioni 3D possono essere generate da qualsiasi serie di slice, la fedeltà dell'immagine finale è dipendente dall'integrità dei dati campionati. Occorre quindi analizzare con cura gli effetti generati sulla qualità dell'immagine finale dai parametri dipendenti dal dispositivo di acquisizione, quali ad esempio la profondità di una slice e la distanza di interscansione. Da tenere presente che seppur tecnicamente si possano ottenere scansioni ad alta risoluzione e di conseguenza ottime immagini, questo per il paziente significa subire più alte dosi di radiazioni e un maggior tempo di attesa all'interno del dispositivo (e quindi maggiori possibilità che il paziente stesso si muova tra una scansione e l'altra con evidenti effetti di distorsione).
L'ultima evoluzione nel campo è data dai tomografi a spirale (Spiral CT o S-CT) che acquisiscono le immagini muovendo il dispositivo emettitore lungo una traiettoria continua a spirale intorno al corpo del paziente anzichè scandendo per slice. Questa tecnica permette una riduzione sostanziale del tempo di acquisizione sino a circa 24 secondi.
La Risonanza Magnetica Nucleare (NMR) è, come tecnologia, molto più recente rispetto alla CT ed è tuttora in piena evoluzione. Essa offre caratteristiche uniche rispetto a tutte le altre tecniche di acquisizione in Medical Imaging.
Vediamo brevemente il funzionamento dal punto di vista generale di un dispositivo di questo tipo. In una NMR il paziente viene posto all'interno di un campo magnetico ad alta intensità che fa sì che i momenti magnetici delle molecole del paziente stesso si allineino alla direzione del campo esterno. Il paziente viene poi irradiato con una serie di impulsi di microonde (a basso livello di radiazione) chiamati impulsi di eccitazione che generano una oscillazione dei momenti magnetici delle molecole precedentemente allineati; in questo modo le molecole cominciano a loro volta a riemettere microonde dopo ogni impulso. Le riemissioni vengono misurate dal tomografo che è in grado di stabilire la localizzazione spaziale delle sorgenti delle microonde riemesse.
I dati così ricavati rappresentano varie caratteristiche della emissione molecolare. Modificando alcuni parametri di controllo del dispositivo quali la frequenza, il tempo di emissione dell'impulso eccitante, il tempo di ritardo passato per ottenere l'impulso in ritorno, etc., è possibile individuare spazialmente particolari tipi di molecole, movimenti delle molecole stesse (sangue che fluisce nei vasi) e varie altre caratteristiche.
L'output di un tomografo NMR risulta simile a quello delle CT. Infatti le slice rappresentanti fette dell'oggetto sottoposto a scansione possono essere ottenute o su piani transassiali (esattamente come nelle CT) o su piani orientati in qualsiasi modo nello spazio (cosa non possibile per le CT attuali). Inoltre modificando come detto i parametri di controllo si possono ottenere 2 o 3 diversi tipi di rilevazioni per ogni paziente.
Visualizzazione Volumetrica
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Un primo livello di classificazione dei sistemi di visualizzazione può essere la divisione in software integrato ai dispositivi di scansione e sistemi di post-processing.
I vantaggi di un sistema di primo tipo sono il minor prezzo e nessuna necessità di acquistare hardware aggiuntivo. Per contro si ha generalmente un limitato insieme di funzioni di interfaccia utente, un tempo più lento per la generazione delle immagini ed una qualità inferiore delle immagini stesse, dato che il tempo di calcolo del computer integrato nel sistema viene principalmente assegnato agli algoritmi di scansione.
I sistemi esterni sono invece molto più costosi (sull'ordine di centinaia di milioni, hardware incluso) ma garantiscono maggiore flessibilità e possibilità di utilizzo. Includono interfacce user-friendly, algoritmi complessi per la ricostruzione dei dati, una qualità di immagini superiore, ricostruzioni 3D quasi in tempo reale, programmi per la disarticolazione, volumetria e correlazione 2D e 3D.
Tecniche di Visualizzazione Volumetrica
Il miglior approccio per controllare l'apparenza dei dati medicali è quello di usare i risultati della segmentazione e dei processi di classificazione per parametrizzare le proprietà dei materiali nelle differenti regioni del volume. Attualmente questo viene ottenuto in due modi differenti: il colore e la trasparenza di ogni voxel sono ricavati mediante algoritmi di classificazione; la forma della superficie e le normali alla superficie stessa sono derivate dai dati originali sfruttando le informazione date dal gradiente del campo.
Le tecniche per visualizzare dati volumetrici possono essere classificate [cite levoy-1990-clas] secondo:
Per quanto riguarda il primo punto c'è da dire che i dati volumetrici non hanno di per se nessuna manifestazione visibile. Il processo di rendering, quindi, deve creare una rappresentazione intermedia, che può essere un modello geometrico o una rappresentazione di un fenomeno ottico, che a sua volta è utilizzata per produrre le immagini finali. Per cui le tecniche di visualizzazione volumetrica si possono classificare come:
Utilizzano poligoni o superfici curve come rappresentazione intermedia della superficie di interesse;
Si basano sulla suddivisione del volume in cubi opachi o trasparenti, oppure di poligoni che definiscono le facce dei cubi;
Modellano l'apparenza di una gelatina semi-colorata utilizzando le leggi dell'ottica per simulare l'andamento dei raggi di luce all'interno del volume.
Il criterio di classificazione dei metodi secondo le modalità in cui operano si basa sull'ordine in cui è attraversato il volume di dati, seguendo la stessa classificazione degli algoritmi di rimozione di superfici nascoste:
Attraversano la lista dei voxel che compongono la scena e determinano l'insieme dei pixel su cui vengono proiettati;
Processano in sequenza i pixel dello schermo e determinano per ogni pixel la lista dei voxel che su di esso vengono proiettati.
Una accurata analisi delle tecniche per la visualizzazione di dati volumetrici va al di là degli scopi dell'articolo (vedi [cite levoy-1990-clas, kaufman-1990-clas]), qui ci si limiterà ad illustrare le tecniche più interessanti in ambito medicale.
Quest'insieme di tecniche è caratterizzato dalla applicazione di metodi per l'estrazione di una superficie dall'insieme di dati tridimensionale, e per la trasformazione di tale superficie in primitive geometriche da rendere, poi, graficamente.
La prima di queste tecniche ad essere stata applicata è stata la ricostruzione di isosuperfici a partire da isolinee in un insieme di piani paralleli [cite fuchs-1977-optimal]. Si tratta poi di costruire delle griglie di poligoni che congiungano isolinee di piani presi a due a due in maniera tale da formare una superficie connessa.
Un'evoluzione importante si è avuta con l'introduzione della tecnica nota come marching cubes [cite lorensen-1987-marching, wilhelms-1990-topological] che consiste nel traversare il dataset non come insieme di fette ma come insieme di cubi elementari, per poi individuare, all'interno di ciascun cubo, la porzione della iso-superficie desiderata che lo attraversa (se esiste). Questa tecnica risolve molte delle ambiguità insite nel metodo precedente ed è quella oggi più diffusamente impiegata nella ricostruzione di iso-supefici.
Il vantaggio principale di questo tipo di tecniche è rappresentato dalla possibilità che danno di sfruttare a pieno le risorse hardware delle workstation grafiche, che sono progettate per visualizzare in maniera estremamente efficiente delle primitive geometriche quali punti, linee, poligoni, etc. Inoltre, per volumi di dati di dimensione medio-grande, permettono un'interazione molto elevata con il modello geometrico.
Ovviamente esse risentono delle limitazioni insite nella necessità di dover interpolare dati da un grigliato discreto, risultando talvolta inefficienti in presenza di insiemi di dati contenenti un alto livello di rumore numerico o con campionamento non adeguato.
Tecniche di Classificazione Binaria dei Voxel
Queste tecniche (usualmente classificate sotto il nome di cuberille) consistono nella classificazione del dataset in maniera binaria, ovvero nella suddivisione dei voxel in quelli che contengono una porzione della materia che interessa e quelli che non la contengono.
La tecnica cuberille vera e propria, [cite artzy-1979-system] genera un insieme di cubi (delle dimensioni del voxel) opachi per ognuno dei voxel classificato pieno. Tali cubetti vengono poi resi dal più distante al più vicino all'osservatore in maniera da eliminare automaticamente le superfici nascoste.
Un'evoluzione della tecnica, che permette un notevole aumento della velocità di esecuzione, parte dal principio inverso di lanciare un raggio per ogni pixel e fermarsi non appena si trova un cubo opaco [cite tuy-1984-direct]. In questo caso si può anche ottenere un miglioramento della qualità della scena finale analizzando in ogni voxel il gradiente del campo (vedi [cite hoehne-1986-medimg]).
Pur essendo relativamente facili da implementare, queste tecniche risentono, come nel caso di estrazione di iso-superfici, della difficoltà di campionare esattamente in maniera binaria il dataset volumetrico.
In letteratura con il termine Volume Rendering viene individuata una famiglia di metodi per visualizzare in modo diretto campi scalari e vettoriali tridimensionali ( data set).
Dal punto di vista generale queste tecniche generano le immagini finali associando a ciascun voxel un colore ed una opacità parziale e successivamente miscelando ( blending) assieme i vari contributi, di colore ed opacità appunto, resi dai voxel proiettati sullo stesso pixel del piano immagine. Queste proiezioni possono essere eseguite sia in image-order che in object-order. La quantizzazione e gli artefatti prodotti dall'aliasing sono ridotti evitando di utilizzare tecniche di thresolding durante la classificazione dei dati e da una attento ricampionamento degli stessi durante la fase di proiezione.
Il modello fisico su cui si basano le tecniche Direct Volume Rendering è quello di una gelatina colorata semi-trasparente che mantiene in sospensione delle particelle riflettive allineate in modo tale da dare l'apparenza delle superfici racchiuse. Il calcolo dello shading esegue in maniera tutto sommato corretta il contributo dovuto all'oscuramento prodotto da un raggio vista che viaggia in un materiale (cioe l'attenuazione) ma ignora l'attenuazione che subiscono i raggi che si dirigono verso le sorgenti luminose ( shadow rays) all'interno della gelatina stessa ( shadowing) e la interriflessione tra le varie particelle in sopensione ( internal scattering).
Drebin [cite drebin-1988-volume] fu uno dei primi ad utilizzare questo tipo di metodo per visualizzare dati volumetrici medicali. La tecnica proposta consiste nello stimare la frazione di occupazione in un voxel per ciascun materiale che dovrebbe essere presente all'interno del voxel stesso. Da queste informazioni è possibile calcolare un colore ed una opacità parziale per ciascun voxel, trasformando geometricamente ciascuna slice di valori dallo spazio oggetto allo spazio immagine proiettandolo sul piano immagine e miscelando assieme con le porzioni formate dalle precedenti slice.
Westover [cite westover-1990-footprint] propone un metodo che opera interamente in object order. Il suo algoritmo trasforma ciascun voxel dallo spazio oggetto allo spazio immagine, ed esegue il calcolo dello shading per ottenere un colore ed una opacità.
Upson e Keeler [cite upson-1988-v-buffer] presentano due tecniche: una basata su Ray Tracing operante in image-order ed una ibrida cell-by-cell operante in object-order che traversa il data set calcolando il contributo di ciascuna cella a ciascun pixel integrando poi il colore e l'opacità all'interno della cella in image-order.
L'algoritmo di Levoy [cite levoy-1988-display] è simile a quello proposto da Drebin, ma calcola i colori e le opacità direttamente sui valori del campo scalare memorizzato dal voxel e visualizza il risultante volume in modalità image-order utilizzando una tecnica Ray-Tracing.
Sabella [cite sabella-1988-rendering] utilizza un modello fisico differente basato su emettitori ad intensità variabile. Tale modello non richiede le assunzioni semplificanti dei metodi precedenti ma il modello fisico che esso approssima risulta essere meno intuitivo.
Entrambi i metodi, quello riflessivo e quello emissivo, eseguono l'operazione di blending (la miscelazione dei colori) utilizzando l'algebra per la composizione delle immagini proposta da Porter e Duff [cite porter-1984-compositing] producendo globalmente delle immagini simili.
Il Semi-Transparent Volume Rendering offre il vantaggio, rispetto alle tecniche Surface-Based e Binary Voxel, di non richiedere una classificazione binaria sui dati; questo fornisce un meccanismo per visualizzare caratteristiche piccole o non molto definite. Il principale problema di queste tecniche è l'alto costo computazionale che le rende al momento impraticabili per la visualizzazione interattiva.
Applicazioni mediche della Visualizzazione Volumetrica
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Per essere clinicamente utile il medical imaging tridimensionale deve essere qualcosa di più che una semplice tecnica per la presentazione di una sequenza di immagini di matrici. Per raggiungere i suoi reali scopi esso deve fornire un ambiente software in cui il medico ed il radiologo siano in grado di interagire a tutti i livelli con i dati di un paziente. Sebbene, attualmente, siano utilizzate in un numero limitato di applicazioni cliniche, si può ragionevolmente supporre che tra breve le tecniche di visualizzazione 3D diventeranno metodologia di diagnostica standard in ogni struttura ospedaliera.
In questo paragrafo vengono illustrate alcune possibili applicazioni del 3D imaging nella diagnostica per immagini. Consci della vastità dell'argomento, la panoramica non ha la pretesa di essere completa nè approfondita ma vuole esclusivamente mostrare, dal punto di vista generale, alcuni esempi di utilizzo, tratti dalla letteratura, di tali metodologie come supporto alla diagnostica e, più generalizzato, alla pianificazione di radio terapie e interventi chirurgici. Il lettore interessato ad una visione più dettagliata sull'argomento la può trovare in [cite medvis-1992-siggraph].
L'anca è spesso soggetta a traumi. La completa valutazione di un'anca traumatizzata deve includere una stima sull'integrità dell'osso, dei tessuti molli e dei legamenti oltre ad una analisi sul mantenimento o perdita delle normali relazioni spaziali tra le parti anatomiche componenti l'articolazione dell'anca stessa. La valutazione delle viste transassiali (perpendicolari all'asse definito dalla spina dorsale) da CT è molto indicata per la valutazione di traumi ossei e dei tessuti molli.
La CT, rimuovendo gli elementi di sovrapposizione tipici delle lastre ai raggi X, spesso mostra fratture che non sono visibili o sarebbero realmente sottostimate utilizzando unicamente le lastre come mezzo di analisi. Ad esempio le immagini da CT visualizzano con maggiore dettaglio la dislocazione di frammenti ossei. Inoltre l'utilizzo delle sezioni tomografiche sagittali e coronali (sezioni secondo gli orientamenti perpendicolari da quello di acquisizione), proprie della CT, permettono una più precisa demarcazione della anatomia in questione.
Ricostruzioni tridimensionali possono essere utilizzate, per integrare l'informazione 2D, per completare la pianificazione della terapia e dell'intervento chirurgico. Mentre la CT ha difficoltà a separare i legamenti dal tessuto molle, tale visualizzazione è invece ottenibile mediante l'uso della NMR che in questo caso aiuta notevolmente nella valutazione dell'estensione del trauma o nell'identificazione di parti necrotiche dell'osso.
Sebbene il ginocchio sia implicato in un grande numero di processi patologici, le indicazioni tratte da CT sono principalmente adatte per la valutazione di fratture o la determinazione di tumori ossei. La visualizzazione di piani transassiali sono indicate per la valutazione di fratture non scomposte o minimalmente scomposte che si vanno ad aggiungere all'informazione sulla posizione e l'orientazione di frammenti ossei ottenibili, con buon dettaglio, mediante tecniche 2D standard.
La valutazione radiografica della spalla è spesso limitata da un numero di fattori tecnici che includono la non corretta posizione del paziente, lo sviluppo non corretto delle radiografie e la sovrapposizione di ombre. Anche in questo caso l'utilizzo della CT transassiale supera molte di queste limitazioni richiedendo inanzitutto una minore cooperazione del paziente, il quale, a causa del suo stato psico fisico, è talvolta poco disposto a cooperare. Inoltre è in grado di fornire migliori visualizzazioni che non presentano sovrapposizione di linee radiografiche con la possibilità aggiuntiva di visualizzare tessuti molli ed ossa.
Le ricostruzioni 3D forniscono una più completa visualizzazione di questa area. Ad esempio la capacità di disarticolare strutture quali la scapola e lo sterno aiutano a mettere in evidenza l'informazione di interesse. Il maggiore utilizzo clinico della visualizzazione 3D della spalla è la valutazioni di traumi. L'eventuale presenza ed estensione di fratture risultano evidenti con tale tipo di ricostruzioni. La ricostruzione 3D, assegnando ai tessuti un alto grado di trasparenza è particolarmente utile quando nella visualizzazione transassiale si genera il sospetto della presenza di frammenti ossei.
Sebbene la maggior parte dei traumi della spalla richieda esclusivamente tecniche di ricostruzione ossea, anche la ricostruzione 3D di tessuti molli è ugualmente utile in altri casi. La valutazione di masse clinicamente palpabili, o sintomi che si possono legare alla presenza di masse sospette nella regione di fasci neurovascolari sono i candidati ideali per il 3D imaging. Con queste tecniche la presenza e l'estensione di masse sospette può essere ben documentata per ulteriori interventi terapeutici.
La ricostruzione tridimensionale trova notevole applicazione nella valutazione della colonna vertebrale. Le maggiori aree di utilizzo includono traumi, oncologia e malattie degenerative. In pazienti traumatizzati è molto importante la valutazione della presenza e della estensione di possibili fratture. Sebbene nella maggior parte dei casi l'utilizzo delle viste transassiali sia sufficente per l'identificazione di una frattura, la sua reale estensione risulta meglio valutabile utilizzando una ricostruzione 3D.
La ricostruzione 3D si rivela particolarmente utile nella valutazione di una possibile invasione del canale spinale o degli orifizi neurali. Per identificare al meglio queste patologie, l'utilizzo di immagini manipolabili al computer risulta particolamente appropriato. Ad esempio gli orifizi neurali sono molto più visibili quando la spina viene tagliata, per così dire, lungo il piano sagittale; questa vista permette una completa valutazione delle caratteristiche superficiali delle vertebre quando la ricostruzione 3D viene effettuata mediante tecniche di volume rendering.
Il fegato è soggetto ad un gran numero di processi di malattie primarie e metastatiche. Le più recenti tecniche chirurgiche permettono di effettuare resezioni epatiche che asportano fino al 70 del fegato di un paziente con un'ottima probabilità di successo. La determinazione se il paziente sia operabile o no dipende dalla presenza e dalla localizzazione del tumore. La ricostruzione tridimensionale può fornire un grosso aiuto nella determinazione accurata della localizzazione del tumore in relazione ai vasi, rispetto alle indicazioni tradizionalmente fornite dall'analisi delle lastre ai raggi X.
L'uso dell'imaging tridimensionale per l'analisi del mediastino è stato tradizionalmente limitato dai lunghi tempi di scansione necessari all'acquisizione dei dati. Come già accennato, questo aumenta la possibilità che il paziente si muova tra una scansione e l'altra con un conseguente degrado della qualità dei dati rilevati dovuto al disallineamento tra le varie sezioni. Con l'avvento delle CT a spirale dell'ultima generazione si dovrebbero ridurre notevolmente questi problemi rendendo possibili l'acquisizione dell'albero dei bronchi e dei maggiori componenti vascolari. La loro visualizzazione tridimensionale ha diverse importanti applicazioni cliniche come ad esempio la localizzazione dei noduli del parenchima nella pianificazione dell'intervento chirurgico. In pazienti non operabili chirurgicamente viene utilizzata la terapia radioattiva. In questi casi, è preventivabile che le nuove tecniche di volume rendering interattive eseguite su potenti calcolatori paralleli, consentiranno di effettuare trattamenti di radio-terapia sempre più accurati nel massimizzare la dose di radiazione da somministrare al tessuto anormale e minimizzare quella da somministrare ai tessuti normali.
Una combinazione di tecniche 2D e 3D è utile per determinare l'estensione di tumori. Viste transassiali da dati CT vengono spesso utilizzate nei casi difficili in cui l'esame clinico, le lastre ai raggi X o altri metodi di diagnostica si rivelano essere equivoci o addirittura contraddittori. La valutazione dell'estensione di una lesione tumorale come quella indicata dalla presenza di una massa anomala può essere rilevata mediante i metodi di diagnostica standard. La visualizzazione tridimensionale fornisce una migliore comprensione dell'estensione della lesione e ne facilita il calcolo volumetrico. In particolare la completa visualizzazione 3D è utile se si desidera trattare il tumore con aghi radioattivi per evitare di interagire con zone sane di particolare inportanza funzionale.
Dalla sua costituzione il gruppo di Visualizzazione Scientifica del CRS4 ha svolto attività di ricerca nell'ambito della visualizzazione volumetrica, con interesse rivolto in particolare alla sperimentazione di algoritmi che migliorino le performance delle tecniche standard per l'Estrazione di Isosuperfici ed il Direct Volume Rendering.
Dalla collaborazione con il servizio di Fisica Sanitaria dell'Ospedale di Niguarda Cà Granda, che aveva a sua volta intrapreso da tempo diverse attività di ricerca nel campo dell'elaborazione di immagini biomedicali, è nata l'idea di sviluppare un prototipo di ambiente software per il Medical Imaging che sopperisca alla impossibilità di modificare le caratteristiche offerte dai pacchetti commerciali disponibili sul mercato [cite egabws].
In particolare la principale motivazione alla realizzazione del lavoro è la constatata carenza da parte dei sistemi software commerciali delle seguenti funzionalità:
Dal punto di vista progettuale, creare un sistema software aperto, significa basare il sistema su un'architettura incrementale, il più possibile flessibile riguardo alle modifiche che si renderanno necessarie per l'inserimento di nuovi moduli.
Il sistema inoltre deve essere in grado di sfruttare al meglio le caratteristiche hardware e software dei computers e della rete di comunicazione, al fine di garantire la massima efficienza possibile. In altre parole, il progetto dell'architettura deve poter trarre vantaggio dalla disponibiltà di avere connessi in rete potenti calcolatori e quindi la possibilità di distribuire il carico computazionale.
La soluzione che abbiamo adottato è un'architettura ibrida che racchiuda nella stessa struttura software le caratteristiche di un sistema integrato e di un ambiente distribuito. La figura [ref: fig:arch ] mostra una schematizzazione del sistema realizzato.
Architettura del sistema con un esempio di connessioni. TOC
Il punto centrale del sistema è il kernel che connette i vari moduli del sistema [cite hultquist-1992-superglue]. I moduli, che svolgono funzioni specifiche, possono o risiedere sulla stessa macchina su cui risiede il kernel e accedere direttamente mediante memoria condivisa ai dati in memoria o risiedere su macchine differenti e quindi comunicare con il kernel stesso attraverso la rete di comunicazione (utilizzando i sockets come strumento di comunicazione).
Il kernel, basato su ElkElk è una implementazione di Scheme esplicitamente progettata per facilitare l'inserimento di nuovi estensioni, da parte di altri linguaggi, alle funzioni base. Scheme è, a sua volta, un dialetto di LISP., permette di configurare le funzioni realizzate dagli altri moduli come primitive Scheme [cite abelson-1985-scheme].
I vantaggi di questa scelta sono, in breve:
Per elaborare efficientemente la grande mole di dati (in forma di matrici tridimensionali) generate dai dispositivi CT e NMR è necessario avere a disposizione un calcolatore dotato di una notevole capacità di memoria ed adeguati programmi per la manipolazione di matrici.
Per il nostro sistema abbiamo realizzato un manipolatore di matrici, che ispirandosi alle funzionalità di linguaggi tipo APL, le implementa in C fornendo all'utente un'interfaccia Scheme direttamente utilizzabile all'interno del kernel.
Nel nostro sistema sono attualmente disponibili i seguenti moduli di visualizzazione :
Il modulo di Radiografia Digitale vuole fornire al medico una versione elettronica della consultazione di immagini radiografiche su tavolo retroilluminato in maniera da consentire un approccio al sistema che sia il più possibile familiare con i metodi di diagnostica comunemente adottati (vedi figg. [ref: fig:head ] e [ref: fig:teeth ]).
Da questa prima interazione ci si può subito fare un'idea di dove siano, nel volume di dati acquisito, le area maggiormente interessanti e quindi decidere di effettuare delle riduzioni e/o cambiamenti di risoluzione, mediante il manipolatore di matrici, per limitarsi ad analizzare soltanto la regione di maggior interesse.
Fin qui si tratta solamente di analisi di dati bidimensionali, anche se provenienti da un insieme tridimensionale. L'utente interessato alla ricostruzione della tridimensionale può, a questo punto, seguire due approcci: decidere di ricostruire un'iso-superficie di interesse (che normalmente si riferisce alla superficie tra osso e tessuto molle o tra pelle e aria) o applicare una tecnica di direct volume rendering.
Nel primo caso fornirà come input al modulo di estrazione di iso-superfici il valore di soglia per cui cercare la superficie. Ciò permette di generare una descrizione geometrica dell'oggetto e quindi manipolarla al fine di ruotarla, avvicinarla/allontanarla, spostarla nel campo di vista per permettere di vedere i particolari di interesse dal punto di vista ritenuto più idoneo. Sarà ad esempio molto interessante avere la ricostruzione della isosuperficie che separa osso e tessuti molli nel caso della pianificazione di un intervento chirurgico per la ricomposizione di una frattura al fine di identificare spazialmente quella che è la dislocazione e la posizione relativa delle ossa interessate (vedi fig. [ref: fig:skin ]).
Nel secondo caso fornirà al sistema indicazioni più complesse quale l'associazione di una scala di valori di trasparenza ai valori di densità forniti dalla TAC. Questo potrà permettere valutazioni diverse, ad esempio, se si decide di rendere (come in fig. [ref: fig:transp ]) l'osso come completamente opaco e la pelle ed i tessuti tra di essa e l'osso come semi-trasparenti, si potrà avere un apprezzamento significativo sulla posizione della frattura in rapporto alle coordinate esterne del paziente.
L'animazione come supporto alla comprensione
Il passo finale che, a nostro parere, dovrebbe poter concludere l'analisi dei dati come descritto nel paragrafo precedente è la realizzazione di animazioni che sintetizzino in pochi minuti di filmato le risultanze di indagini complesse.
Al CRS4 abbiamo sviluppato un VideoLab per la realizzazione di filmati scientifici. L'elemento centrale è un Video Laser Disk Recorder SONY LVR-4000P capace di incidere immagine per immagine un filmato su disco ottico (WORM).
La comunicazione tra il computer ed il Laser Disk avviene tramite la scheda BVO (Broadcast Video Option) installata su di una Silicon Graphics 4D-420/VGX, mentre il riversamento finale del filmato ottenuto avviene su di un VCR S-VHS.
Lo stesso filmato può inoltre essere acceduto direttamente dal Laser Disk oppure essere codificato in formato digitale compresso MPEG [cite legall-1991-mpeg] per essere poi rivisto sullo schermo del computer.
La generazione di un filmato aggiunge, rispetto all'immagine statica, una maggiore identificazione delle strutture spaziali nonché un più alto livello di comprensione della situazione analizzata dovuto alla sua visualizzazione da molteplici punti di vista.
Inoltre riteniamo che sia molto interessante la prospettiva, per il medico, di poter avere a disposizione, su di un supporto di larghissima fruizione come la videocassetta, i risultati di indagini che altrimenti richiederebbero, per la consultazione, la connessione ad una workstation grafica di discrete capacità.
Ringraziamo Riccardo Sforza e Giampiero Tosi del Dipartimento di Fisica Sanitaria dell'Ospedale Niguarda Cà Granda di Milano per averci fornito i dati su cui sperimentare le nostre tecniche e per le fruttifere discussioni avute a proposito dei risultati ottenuti.
[medvis-1992-siggraph] ACM Siggraph. 3D Visualization in Medicine, August 1992. Course Notes.
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Una slice di un dataset della testa vista dall'alto. Notare la frattura dello zigomo destro. (Dati cortesemente forniti dall'Ospedale Niguarda, Milano) TOC
Un'altra slice dello stesso dataset della testa. L'area in scuro vicino alla frattura è data da un accumulo di liquido. (Dati cortesemente forniti dall'Ospedale Niguarda, Milano) TOC
Iso-superficie osso/tessuti molli estratta da un dataset
proveniente dalla TAC di una testa umana. Notare come si vede
nettamente la frattura dello zigomo destro. La dimensione del dataset
è e la superficie è formata da più di
400.000 triangoli. (Dati cortesemente forniti dall'Ospedale Niguarda,
Milano)
TOC
Direct Volume Rendering di parte di un cranio. (Dati cortesemente forniti dall'Ospedale Niguarda, Milano) TOC
Ancora un Direct Volume Rendering che fa uso di opacità e trasparenza per selezionare aree di interesse. (Dati cortesemente forniti dall'Ospedale Niguarda, Milano) TOC