Modello Statistico 3D della Morfologia del Distretto Maxillo-Facciale Umano: Metodologie e Applicazioni in Ingegneria Biomedica

Il distretto maxillo-facciale rappresenta una delle regioni anatomiche più complesse dello scheletro umano, caratterizzata da elevata variabilità interindividuale a livello di mandibola, mascella e arcate dentarie. Tale complessità riflette l’influenza combinata di fattori genetici, ambientali, funzionali e di crescita, e si traduce in implicazioni non solo estetiche, ma anche funzionali, coinvolgendo masticazione, fonazione, respirazione, postura e occlusione dentaria. Di conseguenza, una rappresentazione accurata della geometria anatomica del distretto non è solo descrittiva, ma costituisce un elemento fondamentale per diagnosi, pianificazione chirurgica e progettazione di soluzioni mediche personalizzate. L’avvento della TC e della CBCT ha permesso l’estrazione di superfici anatomiche tridimensionali ad alta fedeltà della mascella e della mandibola. Tuttavia, tali modelli sono rappresentazioni deterministiche del singolo individuo e non forniscono informazioni sulla variabilità anatomica della popolazione. Metodi morfometrici tradizionali, basati su landmark e analisi bidimensionale, risultano limitati perché catturano solo parte della complessità geometrica e non consentono la generazione o previsione di configurazioni anatomiche non osservate. Per superare questi limiti si sono affermati i Modelli Statistici di Forma (Statistical Shape Models, SSM), che descrivono la morfologia come una variabile probabilistica ricavata da insiemi di superfici tridimensionali omologate e messe in corrispondenza punto-a-punto. Gli SSM consentono il calcolo di una forma media e delle principali modalità di variazione attraverso la Principal Component Analysis (PCA), offrendo una rappresentazione compatta della variabilità anatomica e permettendo la sintesi di nuove forme plausibili o la ricostruzione di porzioni mancanti a partire da dati parziali, aspetto cruciale nei casi di trauma, resezione oncologica o anomalie cranio-facciali. In tale contesto si inserisce la presente tesi, finalizzata allo sviluppo di un modello statistico tridimensionale del distretto maxillo-facciale comprendente mandibola, mascella e arcate dentarie. Il modello è stato costruito a partire da scansioni TC della New Mexico Decedent Image Database (NMDID) mediante un workflow completo che include segmentazione, normalizzazione, registrazione rigida e non rigida, corrispondenza densa e analisi PCA. Il risultato è un SSM capace di sintetizzare la morfologia media e le principali modalità di variazione del distretto anatomico. Il valore scientifico e applicativo del modello risiede nella sua capacità di fornire un "shape prior" anatomico, utile anche in presenza di dati incompleti, consentendo la ricostruzione coerente di porzioni mancanti e l’integrazione in diversi contesti clinici e bioingegneristici, tra cui ricostruzione virtuale, pianificazione chirurgica, progettazione di impianti personalizzati e simulazioni biomeccaniche. Il lavoro contribuisce così all’avanzamento della medicina digitale e della chirurgia computer-assistita, promuovendo un approccio quantitativo e generativo alla descrizione della morfologia anatomica e supportando il progresso verso una bioingegneria realmente personalizzata.