Valutazione di software per l'analisi di dati clinici di spettroscopia di risonanza magnetica cerebrale

L’Imaging a Risonanza Magnetica (MRI) e la Spettroscopia di Risonanza Magnetica (MRS) sono strumenti preziosi per indagare in modo non invasivo l’anatomia e le funzioni del cervello umano. Le informazioni estratte dai dati MRI e MRS possono essere utilizzate come biomarker per lesioni cerebrali. La spettroscopia studia i metaboliti presenti in una regione di interesse e il profilo metabolico della regione dipende dal tipo di tessuto che è stato selezionato. Per questa Tesi abbiamo applicato la pipeline FAST del tool FSL-MRS di una software library, FSL, sviluppata per l’analisi delle immagini e per la statistica dei dati provenienti da immagini di risonanza magnetica. La pipeline è stata applicata al dataset anonimizzato dell’IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna, ospedale Bellaria delle acquisizioni di spettroscopia cerebrale di RM in diverse localizzazioni del cervello, che costituiscono il pool di dati di volontari sani utilizzati come riferimento per le valutazioni cliniche in ambito neurologico. L’algoritmo FAST calcola la segmentazione, ovvero la percentuale di tessuti cerebrali (sostanza bianca, sostanza grigia e liquido cefalorachidiano), nei voxel indagati dalla Spettroscopia di RM. È stata poi valutata la bontà della segmentazione per poter procedere con ulteriori studi indirizzati specificatamente al tessuto della regione interessata. Si è scelto di utilizzare FSL perché è un software free e utilizza un approccio come quello di LCModel (http://lcmodel.ca/lcm-license.shtml) che è il software maggiormente utilizzato in questo ambito ed è solo recentemente diventato gratuito. Inoltre FSL offre dei tool aggiuntivi come quello della segmentazione che è stato valutato in questa Tesi.