Quantificazione della fibrosi in atrio sinistro da immagini di risonanza magnetica con contrasto in pazienti affetti da fibrillazione atriale

La scelta del trattamento migliore per un soggetto affetto da fibrillazione atriale, risulta dipendere da un gran numero di variabili legate al quadro clinico del paziente. L’ablazione transcatetere delle vene polmonari è, ad oggi, una delle strategie di maggior successo per il ripristino e il mantenimento del ritmo sinusale. Tuttavia, l’esito della procedura è difficile da prevedere sul singolo paziente e in molti casi per ottenere il ripristino del ritmo sinusale e il controllo dei sintomi risultano necessarie ulteriori ablazioni. Recenti studi hanno correlato l’informazione sull’estensione della fibrosi atriale con l’outcome della procedura di ablazione. L’integrazione di questa nozione nel quadro clinico del paziente, permette di pianificare al meglio la procedura di ablazione o, se ritenuto necessario, di optare per strategie differenti che prospettano risultati migliori. La quantificazione della fibrosi avviene a partire da immagini lge-mri del cuore del paziente. Ad oggi non esiste un gold standard per effettuare questa valutazione, e diversi gruppi di ricerca hanno sviluppato metodi differenti per quantificare la fibrosi in atrio sinistro. In questo lavoro di tesi si è valutato come l’applicazione di diversi metodi di segmentazione possa influenzare il risultato di quantificazione. Si sono implementati cinque algoritmi di segmentazione differenti per la quantificazione della fibrosi atriale:metodo basato sull’istogramma, metodo Malcolme-Lawes, metodo Image Intensity Ratio, metodo Chan-Vese e Graph-Cut. Ognuno di questi algoritmi è stato applicato su immagini lge-mri acquisite prima della procedura di ablazione per identificare le regioni di fibrosi. I risultati dimostrano come la scelta di un particolare algoritmo possa influire sulla classificazione del paziente, e, di conseguenza, sulle opzioni terapeutiche consigliate. In generale, sembrerebbe che il metodo basato sull’istogramma, il Chan-Vese e il Graph-Cut forniscano i risultati più attendibili.