Left Atrial Appendage Analysis: 2D Segmentation and Imaging Approaches

La valutazione del rischio di ictus nei pazienti con fibrillazione atriale è una sfida clinica e scientifica. L’approccio dei digital twin, che costruisce modelli personalizzati da dati clinici e di imaging, ha aperto nuove prospettive nello studio della dinamica atriale e del rischio tromboembolico. Studi che applicano la fluidodinamica computazionale a geometrie ricostruite da TC hanno mostrato potenzialità nella stima del rischio; tuttavia la TC presenta limiti: bassa risoluzione temporale, necessità di simulare artificialmente la dinamica in FA e natura invasiva, che ne riduce l’idoneità per studi longitudinali. Per superare queste criticità, il lavoro propone di sostituire la TC con acquisizioni ecocardiografiche transtoraciche (TTE) e transesofagee (TEE). L’ecocardiografia offre maggiore risoluzione temporale, consente acquisizioni dirette in condizioni di FA ed è non invasiva, risultando più adatta a follow-up ripetuti. La trasposizione dei protocolli TC su dati ecografici introduce però nuove sfide legate al rumore speckle e al basso contrasto. Una parte del lavoro è dedicata a tecniche di filtraggio e denoising per migliorare la qualità delle immagini; in seguito si applicano metodi variazionali bidimensionali per la segmentazione dell’auricola sinistra. Sono stati confrontati modelli quali “Convex non-convex segmentation”, “Unsupervised Multiphase Segmentation” e “Frame-based segmentation” per valutarne l’efficacia su dati ecocardiografici. Infine, le ricostruzioni tridimensionali ottenute con gli algoritmi sviluppati in MATLAB sono state confrontate con le segmentazioni automatiche generate da ITK-SNAP, per valutare la fattibilità di un’alternativa a strumenti commerciali o open-source nella segmentazione dell’auricola sinistra da immagini TEE.