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MASSIMO MIDIRI

Sviluppo di un software per l’analisi di immagini di Diffusion Kurtosis Imaging

  • Autori: Collura, G.; Marrale, M.; Toschi, N.; Gagliardo, C.; Midiri, M.; Brai, M.; Gallo, S.
  • Anno di pubblicazione: 2013
  • Tipologia: Proceedings (TIPOLOGIA NON ATTIVA)
  • OA Link: http://hdl.handle.net/10447/87323

Abstract

L’analisi mediante RM del tensore di diffusione (Diffusion Tensor Imaging, DTI) consente di valutare anche in vivo e con modalità non invasive il processo di diffusione delle molecole d’acqua nei tessuti biologici. La peculiare organizzazione di alcuni tessuti biologici (es: muscoli, sostanza bianca del sistema nervoso centrale e tessuti ad alta cellularità) influenza tale fenomeno rendendolo anisotropo e quindi ben valutabile con tali tecniche di studio. Nonostante i grandi vantaggi di tale tecnica, il DTI è basato su un modello molto semplificato che assume che lo spostamento per diffusione segua un profilo gaussiano il che è molto raro in un ambiente variegato come i tessuti biologici. Per caratterizzare la natura non gaussiana della diffusione dell’acqua nei tessuti è stata sviluppata negli ultimi anni la Diffusion Kurtosis Imaging (DKI) che permette di ottenere ulteriori e più accurate informazioni sulle caratteristiche ultrastrutturali tissutali. Nel presente lavoro si è posto come obiettivo lo sviluppo di un software in grado di ricostruire le mappe tipiche della DKI. In particolare, il software è stato sviluppato in linguaggio di programmazione “Python” e permette di estrarre i parametri DTI e DKI da una serie di dati acquisiti per vari valori di b e per un vario numero di direzioni di gradienti.