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Tecniche di diffusione e Voxel-based morphometry: rilievo dello scompenso metabolico cellulare cerebrale

Informazioni tesi

  Autore: Daniele Rimini
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2009-10
  Università: Politecnico di Torino
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria biomedica
  Relatore: Filippo Molinari
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 130

Nel primo capitolo vengono descritte le basi teoriche della risonanza magnetica pesata in diffusione e degli algoritmi di fiber tracking. Inoltre, vengono presentati alcuni studi riportati in letteratura che impiegano questi strumenti nello studio di diverse patologie cerebrali. Nel secondo capitolo viene presentata la VBM, con una descrizione sintetica delle sue fasi. Nel terzo capitolo viene descritto DARTEL, uno strumento utilizzato per coregistrare le immagini di risonanza magnetica al fine di migliorare l'analisi VBM: nella prima parte viene descritto teoricamente l'algoritmo, mentre nella seconda viene descritto il toolbox DARTEL di SPM5 di Matlab, utilizzato per la VBM. Nel quarto capitolo sono descritte le principali caratteristiche di tre software di fiber tracking che sono stati testati, compreso TrackVis, il software scelto per fare sia il fiber tracking sia l'analisi di mappe di diffusione. Nel quinto capitolo sono descritte le patologie del movimento neurodegenerative trattate nell'analisi statistica, cioè la malattia di Parkinson (PD), la paralisi sopranucleare progressiva (PSP) e l'atrofia multisistemica (MSA), con le relative epidemiologie. Nel sesto capitolo è riportata l'analisi statistica effettuata sulle mappe di diffusione di soggetti di controllo e patologici: vengono riportati i risultati dell'analisi statistica di differenza delle medie tra i due gruppi, l'analisi della varianza e l'analisi delle componenti principali. Infine, nel settimo capitolo, sono riportati due casi clinici di applicazione della VBM e due di fiber tracking per lo studio di patologie neurodegenerative.

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6 Introduzione Introduzione Il crescente perfezionamento delle tecniche d’imaging di Risonanza Magnetica (MR) ha permesso una progressiva miglior visualizzazione in vivo delle strutture neuroanatomiche con un elevato contrasto e un’elevata risoluzione. Questo ha reso possibile il riconoscimento di modificazioni che avvengono nel cervello quando interessato da patologie di tipo neurodegenerativo. Tuttavia, le modificazioni strutturali che si manifestano nella fase iniziale delle malattie neurodegenerative non sono sufficienti per eseguire un’accurata diagnosi differenziale di una patologia dalle sue forme atipiche. Un possibile miglioramento in sede di diagnosi è quello di prevedere, attraverso l’elaborazione d’immagini MR, le alterazioni biochimiche e metaboliche che portano alla degenerazione del tessuto cerebrale. Questo si rivelerebbe molto importante nello sviluppo di terapie specifiche e mirate nella cura delle patologie neurodegenerative [1]. Una classe di strumenti potenzialmente utile nel prevedere le alterazioni biochimiche e metaboliche, è quella basata sull’elaborazione d’immagini MR pesata in diffusione, cioè quelle immagini dove il segnale è sensibile alla diffusione delle molecole d’acqua attraverso le strutture neuronali della sostanza bianca. Elaborando le immagini ottenute, è possibile individuare le variazioni strutturali legate a un’alterazione del metabolismo delle cellule cerebrali: poiché l’acqua è un metabolita presente in tutti i processi biochimici dell’organismo umano, individuare delle alterazioni nella sua diffusione può contribuire a rilevare precocemente delle alterazioni metaboliche.

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Parole chiave

principal component analysis
diffusion tensor imaging
voxel-based morphometry
parkinsonism
progressive supranuclear palsy

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