HIGH-DIMENSIONAL QUANTITATIVE APPROACH TO TEXTURE ANALYSIS OF MRI IN PARKINSONIAN DISORDERS

La radiomica è un campo emergente e promettente che mira a quantificare le informazioni contenute nelle immagini mediche attraverso l’estrazione e l’analisi di caratteristiche radiomiche. Questo approccio quantitativo ha mostrato un potenziale significativo per applicazioni predittive e prognostiche soprattutto nelle malattie neurodegenerative, dove una delle principali sfide è l’identificazione di biomarcatori in vivo. Queste patologie presentano spesso caratteristiche cliniche sovrapposte, rendendo complessa la diagnosi, ed è qui che la radiomica può giocare un ruolo cruciale. Tuttavia, la radiomica deve affrontare alcune sfide, in particolare legate alla riproducibilità e alla robustezza delle caratteristiche estratte, aspetti fondamentali per garantirne l’applicabilità clinica. Questa tesi esplora l’efficacia della radiomica nella distinzione tra diverse forme di parkinsonismi atipici e le loro varianti fenotipiche. Combinando analisi radiomica con algoritmi di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, lo studio valuta l’efficacia di questi approcci nel differenziare il morbo di Parkinson dall’atrofia multisistemica, così come nel distinguere i fenotipi della paralisi sopranucleare progressiva. I risultati indicano che la radiomica, affiancata all’apprendimento automatico, può fornire un valido supporto alla classificazione, mostrando come le caratteristiche basate sulla texture siano più efficaci rispetto a quelle statistiche di primo ordine per ottenere una differenziazione accurata. Inoltre, viene esaminata l’ipotesi che la scelta del metodo di normalizzazione delle intensità nelle immagini di risonanza magnetica possa influenzare la ripetibilità delle caratteristiche radiomiche. Lo studio confronta tre tecniche di normalizzazione applicate a risonanze acquisite con lo stesso scanner e protocollo, osservando una variazione nella ripetibilità delle feature. Questa osservazione sottolinea l’importanza di una standardizzazione metodologica nella pre-elaborazione delle immagini, fondamentale per la validità degli studi radiomici. In definitiva, questa ricerca evidenzia il potenziale della radiomica come strumento a supporto della diagnosi delle malattie neurodegenerative. Sebbene la risonanza magnetica convenzionale non sempre rilevi anomalie specifiche, e altre tecniche avanzate non siano sempre disponibili, l’analisi radiomica offre un insieme di informazioni quantitative in grado di integrare le valutazioni cliniche qualitative.