Evoluzione della TC, migliorano qualità d’immagine e workflow

Riportiamo una riflessione del prof. Luca Maria Sconfienza, responsabile dell’Unità Operativa di Radiologia Diagnostica e Interventistica dell’Irccs Ospedale Galeazzi-Sant’Ambrogio di Milano, sulla evoluzione e sullo stato dell’arte della tomografia computerizzata.

Luca Maria Sconfienza

La TC ha subito numerose migliorie nel tempo, vivendo alcuni passaggi epocali, come quello dalla TC a singolo strato a quella spirale, capace di acquisire un volume elicoidale d’immagine facendo ruotare il tubo radiogeno con movimento continuo attorno al paziente in movimento sul lettino, oppure come il crescente numero di strati acquisibili con una rotazione completa del tubo (ormai oltre 512) e quindi l’aumento della velocità di scansione di un intero distretto o dell’intero corpo del paziente; l’uso dell’emissione di raggi x con diversa energia, in grado di determinare con precisione il numero atomico degli elementi presenti nel volume di scansione; i nascenti sistemi photon counting che sono in grado di misurare l’energia posseduta da ogni singolo fotone dopo il passaggio negli organi del paziente invece dell’attenuazione complessiva del fascio di radiazioni, come avviene nei sistemi tradizionali.

Accanto a queste innovazioni che hanno interessato radicalmente la componente strutturale delle macchine, la componente software ha vissuto un’analoga evoluzione poiché si sono affacciate sul mercato numerose soluzioni mirate chiaramente al miglioramento della qualità delle immagini, alla riduzione della dose di radiazioni e alla velocizzazione del workflow tecnico e medico.

Una delle innovazioni più rilevanti è stata sicuramente l’introduzione di algoritmi di intelligenza artificiale, integrati ormai nella maggior parte dei sistemi più recenti, che hanno reso totalmente automatico l’utilizzo di alcune funzioni.
Si può quindi affermare che, se la modifica della componente hardware delle apparecchiature di tomografia computerizzata ha consentito applicazioni prima non possibili, l’implementazione di nuovi applicativi ha dato la possibilità di sfruttare al massimo tali innovazioni. Questo a sua volta migliora e velocizza nettamente la fruibilità da parte degli operatori e, in ultima analisi, aumenta la produttività dell’impianto.

Per trasferire quanto detto nella pratica clinica quotidiana, prendiamo ad esempio il tomografo Revolution Ascend di GE HealthCare che riassume molte delle caratteristiche hardware e software precedentemente introdotte. La prime due macchine in Italia sono state installate presso l’Irccs Ospedale Galeazzi-Sant’Ambrogio dove vengono utilizzate prevalentemente per l’imaging generale e l’attività interventistica.

Come detto, dal punto di vista costruttivo, i miglioramenti hanno interessato ampie aree della macchina stessa. In questo caso ci si trova di fronte a un sistema con un gantry di diametro maggiore rispetto alle generazioni precedenti, che raggiunge i 75 cm di diametro massimo e uno spazio utile per il passaggio del paziente di 64 cm. Questo risulta particolarmente utile in pazienti di grandi dimensioni o in quei casi di emergenza in cui il paziente è contornato da cavi e tubi per il supporto vitale.

Dal punto di vista della velocità, la macchina è dotata di un tubo radiogeno che esegue un giro completo attorno al paziente in 0,35 secondi, ottenendo in un’unica rotazione l’acquisizione di 128 sezioni di immagine.

Ciò significa che la macchina è in grado di eseguire una scansione del cranio in due secondi, una del torace in 3 secondi, una di torace-addome-pelvi in 5 secondi e una scansione di tutto il corpo in pazienti traumatizzati in 10 secondi. Inoltre, il tubo radiogeno ha un’elevata capacità di dissipazione del calore, che riduce il tempo di raffreddamento necessario tra una scansione e la successiva.

Come già anticipato, l’intelligenza artificiale consente una serie di applicazioni che migliorano nettamente il workflow e l’interfacciamento con l’utente.

Il sistema Smart Plan è in grado di suggerire il posizionamento del paziente e di raccomandare automaticamente il range di scansione basandosi sull’acquisizione scout e sull’indicazione clinica del protocollo di scansione. Questo in pratica dimensiona l’estensione della scansione automaticamente, eliminando così la variabilità intrinseca nei diversi operatori che utilizzano la macchina, minimizzando anche i rischi di sovraesposizione dovuta a scansione di aree non necessarie.

Sempre basandosi sull’immagine scout, il sistema Auto Prescription calcola le dimensioni del paziente e il profilo di attenuazione dei suoi organi, determinando quindi la composizione corporea del paziente e selezionando i kV e i relativi parametri di scansione più appropriati, applicandoli quindi ai protocolli da utilizzare.

Questo si traduce quindi in ultima analisi anche in una riduzione della dose di radiazioni al minimo indispensabile per ottenere un buon risultato diagnostico. Questo viene associato anche a un sistema di modulazione della dose per singolo organo (Organ Dose Modulation) che riduce fino al 40% la dose di radiazioni sul versante anteriore del paziente, dove sono localizzati gli organi maggiormente radiosensibili.

Sempre nell’ambito della riduzione della dose di radiazione, che rimane comunque uno dei principali problemi nell’utilizzo della tomografia computerizzata, gli algoritmi proposti dai vari produttori si differenziano in base al tipo di approccio tecnico utilizzato.

In linea generale, si può dire che, accanto a questi algoritmi che sono già ben consolidati in ambito clinico, l’aggiunta di sistemi di intelligenza artificiale ha consentito un ulteriore miglioramento delle performance, associando a una netta riduzione della dose anche la riduzione del rumore dell’immagine (fino al 91% nel sistema Ascend) e un aumento della risoluzione spaziale a parità di rumore (fino al doppio nel sistema Ascend).

Infine, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono entrati in maniera non trascurabile anche nell’elaborazione post-acquisizione delle immagini. L’ambito certamente più rilevante è quello della cancellazione degli artefatti da indurimento del fascio dati dalla presenza nel corpo del paziente di materiale altamente denso, come gli impianti metallici ortopedici e dentali. Anche in questo caso, i vari produttori hanno avuto diversi approcci su questo argomento.

L’algoritmo Smart MAR presente su Ascend restituisce un’immagine già rielaborata con la cancellazione degli artefatti metallici, che gli operatori ritrovano tra le normali serie di scansioni pochi secondi dopo il termine dell’esame senza che sia necessaria alcuna operazione aggiuntiva. Sia il tecnico sia il medico hanno sempre a disposizione anche la serie nativa per qualunque necessità o per modificarla a loro piacimento.

In conclusione, le innovazioni tecnologiche in ambito di tomografia computerizzata hanno portato ad un netto salto in avanti delle capacità diagnostiche, associata a una diminuzione della dose di radiazioni somministrata al paziente.

Accanto a un miglioramento della qualità delle immagini, questi cambiamenti hanno portato a una velocizzazione del workflow, che si traduce in un efficientamento delle procedure diagnostiche ed un aumento della produttività.