{"id":358,"date":"2020-10-23T08:56:52","date_gmt":"2020-10-23T06:56:52","guid":{"rendered":"http:\/\/andreaforneris.com\/web\/?p=358"},"modified":"2022-08-24T18:45:17","modified_gmt":"2022-08-24T16:45:17","slug":"artefatto-nella-curva-di-studio-dinamico-t1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/andreaforneris.com\/web\/artefatto-nella-curva-di-studio-dinamico-t1\/","title":{"rendered":"Artefatto nella curva di studio dinamico T1"},"content":{"rendered":"\n<p>Non mi era mai successo di avere un risultato cosi (forse grazie alla buona tecnica di posizionamento?) ma \u00e9 interessante trovarsi davanti a risultati inaspettati&#8230;. Piccolo passo indietro, quando facciamo delle dinamiche in T1 , la stessa identica sequenza viene ripetuta pi\u00f9 volte nel tempo e viene studiato visualmente e matematicamente l&#8217;enhancement delle differenti zone tissutali.<br><br>Il modo pi\u00f9 semplice \u00e9 ovviamente utilizzare i software dedicati all&#8217;elaborazione dei dati dinamici che consentono di fare prevalentemente tre tipi di operazioni principali:<br>&#8211; visualizzare e scorrere con il mouse la sequenza da un punto di vista della posizione degli slice e della tempistica (di solito su e giu, destra sinistra)<br>&#8211; fornire delle curve di enhancement di punti o ROI posizionate dall &#8216;utente (per curve intendiamo riferirci alla variazione del segnale tra la fase pre-iniezione e le fasi durante l&#8217;impregnazione di mezzo di contrasto)<br>&#8211; fornire delle mappe automatiche a colori che vanno a rappresentare le differenti caratteristiche della curva di enhancement di ciascun pixel\/voxel<br><br>Sepppur io sia convinto che il modo pi\u00f9 semplice e veloce  per approcciare l&#8217;analisi sia la visualizzazione delle <strong>mappe colore<\/strong> descritte nell&#8217;ultimo punto, solitamente si utilizza massivamente l&#8217;analisi con ROI manuale e creazione della curva<br><br>Bhe in questo paziente ho visto un bell&#8217;artefatto, con la curva che stranamente nella fase tardiva scende al di sotto del livello considerato come &#8220;livello zero&#8221;. Questo effetto non \u00e9 <em>solitamente*<\/em> possibile perch\u00e9 un tessuto non puo avere una diminuzione del segnale dopo somministrazione di contrasto. Al limite non subisce variazione di segnale e rimane a zero.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"649\" src=\"http:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/WhatsApp-Image-2020-10-21-at-18.54.35-1024x649.jpeg\" alt=\"Artefatto curva\" class=\"wp-image-361\" srcset=\"https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/WhatsApp-Image-2020-10-21-at-18.54.35-1024x649.jpeg 1024w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/WhatsApp-Image-2020-10-21-at-18.54.35-900x570.jpeg 900w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/WhatsApp-Image-2020-10-21-at-18.54.35-300x190.jpeg 300w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/WhatsApp-Image-2020-10-21-at-18.54.35-768x487.jpeg 768w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/WhatsApp-Image-2020-10-21-at-18.54.35.jpeg 1329w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Artefatto curva dinamica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><br><br>La <strong>causa dell&#8217;artefatto<\/strong> \u00e9 evidentemente un <strong>piccolo movimento<\/strong> della parte anatomica che, avendo aspetto tissutale avrebbe dovuto salire di intensit\u00e0, come in effetti succede nella prima parte dell&#8217;acquisizione, poi anche eventualmente scendere (wash-out) ma non al di sotto dell&#8217;intensit\u00e0 iniziale<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"569\" src=\"http:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa-1024x569.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-362\" srcset=\"https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa-1024x569.jpg 1024w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa-900x500.jpg 900w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa-300x167.jpg 300w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa-768x427.jpg 768w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa-1536x853.jpg 1536w, https:\/\/andreaforneris.com\/web\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/aa.jpg 1611w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Per capire meglio quello che \u00e9 successo ho creato una ROI in una delle zone di interesse e l&#8217;ho copiata sull&#8217;ultimo frame delle dinamiche.  Non \u00e9 la stessa precisa posizione dell&#8217;immagine della curva, ma \u00e9 lo stesso serve solo per far capire il concetto. Si puo vedere come la ROI nell&#8217;ultima immagine non \u00e9 pi\u00f9 completamente nella lesione ma include una piccola porzione della zona di grasso adiacente, che ovviamente ha una intensit\u00e0 molto pi\u00f9 bassa e di conseguenza abbassa notevolmente la media dell&#8217;intensit\u00e0 misurata dalla ROI portandola sotto l&#8217;intensit\u00e0 iniziale.  Da qui la curva che scende <strong>sotto zero<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>E&#8217; comunque la prima volta in vent&#8217;anni che mi trovo davanti ad una situazione del genere, probabilmente sono stato fortunato e probabilmente \u00e9 un&#8217;evento abbastanza raro.<\/p>\n\n\n\n<p><em><strong>(*)<\/strong> quando scrivo solitamente nel testo sopra intendo escludere le situazioni di iperaccumulo di gadolinio nelle fasi tardive che portano ad un effetto di annullamento del segnale da iperconcentrazine (quindi segnale completamente nero), effetto che si verifica solitamente nell&#8217;apparato escretore<\/em><br><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Non mi era mai successo di avere un risultato cosi (forse grazie alla buona tecnica di posizionamento?) ma \u00e9 interessante trovarsi davanti a risultati inaspettati&#8230;. 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