Texture mapping su immagini endoscopiche: tumore del colon-retto

Non avendo al momento accesso ad un database di immagini radiologiche o medico-nucleari in formato DICOM ho deciso di togliermi la curiosità di applicare il texture mapping alle immagini fotografiche prodotte in ambito medico, ottenendo ottimi risultati nonostante i campioni reperibili via web siano poco numerosi (risultati purtroppo solo preliminari anche perchè non dispongo di informazioni complete sulla provenienza delle poche immagini che ho trovato. Sarebbe interessante comunque approfondire questi argomenti). Sto facendo vari test a riguardo ed in questo testo riporterò quelli effettuati su immagini di colonscopia (polipi adenomatosi vs carcinoma colorettare vs mucosa rettale sana)

Materiali e metodi:

Le immagini che ho utilizzato sono tutte in licenza libera e le potete trovare su Wikimedia Commons. Qui sotto ne riporto solo alcune significative, ma ho testato tutte quelle disponibili.

Al solito è stato utilizzato il software LIFEx, con 64 livelli di grigio e range da 0 a 256 (size of bin pari a 4) per il calcolo delle mappe di GLCM dissimilarità, entropia, contrasto, energia ed omogeneità su tutti e 3 i colori (rosso, verde e blu) che sono stati scomposti dalle immagini originarie usando MATLAB.

Risultati:

Carcinoma colorettale:

link immagine originale: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Colonic_carcinoma_of_rectosigmoid_portion2.JPG

Le lesioni da carcinoma colorettale si presentano fortemente disomogenee all’analisi e di conseguenza presentano elevati GLCM entropia, dissimilarità e contrasto e ridotte GLCM energia ed omogeneità.

Polipo adenomatoso:

Link immagine originale: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Colon-Polyp.jpg

I polipi adenomatosi sono molto meno disomogenei rispetto ai carcinomi e questo si deduce dai valori di GLCM entropia solo lievemente aumentati rispetto al fondo dell’immagine dato dalla mucosa sana. Gli altri indicatori appaiono sostanzialmente indistinguibili da quelli della mucosa normale.

Vistosi artefatti in questa ed altre immagini sono dovuti ai riflessi della luce emessa dall’endoscopio, che nel caso dei polipi appaiono molto più visibili rispetto ai carcinomi. Le immagini ad alta risoluzione e le analisi fatte sulla componente blu dell’immagine sono le migliori da studiare in quanto meno influenzate da tali riflessi. La componente rossa è invece sconsigliata in quanto spesso alterata dalla luce emessa dallo strumento.

Mucosa rettale normale:

Link immagine originale: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Rectum-2016-12.jpg

Presenta segnale alla GLCM entropia relativamente omogeneo ed ipointenso (anche in questo esempio nella porzione centrale del’immagini sono presenti artefatti dovuti ai riflessi)

Discussione e conclusioni:

Nonostante la bassa numerosità del campione studiato (solo 14 immagini, 5 di tessuto sano, 5 carcinomi e 4 polipi) si può ipotizzare che la GLCM entropia sia l’indicatore migliore per localizzare e caratterizzare le lesioni visibili in coloscopia in quanto la propria intensità verosimilmente incrementa all’aumentare della malignità delle lesioni. Gli altri indicatori verosimilmente sono utili solo nello studio delle lesioni più aggressive. Questi dati inoltre suggeriscono che le IA attualmente impiegate in alcuni centri per aiutare l’endoscopista utilizzino anche la stima della GLCM entropia nelle loro analisi (anche se tale parametro non è direttamente visibile al medico). Alla luce di quanto rilevato potrebbe essere utile mostrare le mappe della GLCM entropia a schermo mediante software dedicato da utilizzare direttamente in sala endoscopica per aiutare a trovare le lesioni sospette e guidarne un eventuale biopsia (specie per lesioni grandi, ove seguendo questo ragionamento andrebbe effettuata preferibilmente nelle zone dove l’indicatore presenta valori più elevati).

Rispondi

Inserisci i tuoi dati qui sotto o clicca su un'icona per effettuare l'accesso:

Logo di WordPress.com

Stai commentando usando il tuo account WordPress.com. Chiudi sessione /  Modifica )

Foto di Facebook

Stai commentando usando il tuo account Facebook. Chiudi sessione /  Modifica )

Connessione a %s...