Analisi radiomica di neuroimmagini in applicazioni neurologiche e psichiatriche

Nell’ultimo decennio, il campo dell’analisi delle immagini mediche è cresciuto in modo esponenziale, con un numero sempre maggiore di strumenti di riconoscimento di modelli (un processo di classificazione che cerca di assegnare ogni valore in ingresso a una determinata serie di classi) e un aumento delle dimensioni dei set di dati. Tali progressi hanno facilitato lo sviluppo di processi di estrazione ad alto rendimento di caratteristiche quantitative; i processi portano, così, alla conversione delle immagini in dati estraibili e alla successiva analisi di questi dati per il supporto alle decisioni. Tale pratica è definita radiomica. I dati radiomici sono combinati con altri dati del paziente e vengono analizzati con sofisticati strumenti bioinformatici per sviluppare modelli che possono potenzialmente migliorare l’accuratezza diagnostica, prognostica e predittiva. Nella prima parte della presente tesi si descrivono i motivi per cui si è sviluppato tale approccio e i passaggi dettagliati del flusso radiomico; viene descritto il suo potenziale per facilitare i processi clinici decisionali, in particolare nella cura dei pazienti affetti da cancro, e per personalizzare il trattamento di ciascun paziente. Successivamente, si presenta l’obiettivo cardine dell’elaborato: le nuove frontiere della radiomica applicata al campo delle neuroimmagini per applicazioni cliniche di tipo neurologico e psichiatrico. In particolare, si esaminano gli studi che hanno visto la radiomica protagonista di applicazioni in campo neurologico non oncologico, tra cui il rilevamento dell’infarto, la differenziazione tra emorragie cerebrali neoplastiche e non neoplastiche, la possibile rottura di aneurismi cerebrali e la distinzione dei disturbi demielinizzanti; nel contesto psichiatrico, si presentano i risultati derivanti dall’impiego della radiomica nella diagnosi della schizofrenia, dell’ADHD e dell’AD. Infine, si discutono i limiti della radiomica legati alla sua riproducibilità, la condivisione dei dati e la standardizzazione, e i possibili sviluppi della tecnica in questione come parte sempre più integrante delle decisioni cliniche.