ITPD20120026A1 - Metodo di misura automatico per una arteria di un feto ed in particolare per l'aorta addominale e dispositivo ecografico per una arteria di un feto, in particolare per la realizzazione di tale metodo - Google Patents

Description

METODO DI MISURA AUTOMATICO PER UNA ARTERIA DI UN FETO ED IN PARTICOLARE PER L’AORTA ADDOMINALE E DISPOSITIVO ECOGRAFICO PER UNA ARTERIA DI UN FETO, IN PARTICOLARE PER LA REALIZZAZIONE DI TALE METODO.

DESCRIZIONE

Campo di applicazione

La presente invenzione concerne un metodo di misura automatico per una arteria di un feto, ed in particolare per l’aorta addominale, ed un dispositivo ecografico per la realizzazione di tale metodo, secondo il preambolo delle rispettive rivendicazioni indipendenti.

Il metodo ed il dispositivo di cui trattasi sono destinati ad essere impiegati in ambito medico per l’elaborazione di immagini digitali di strutture vascolari in particolare per l’interpretazione di immagini ecografiche di arterie fetali.

La presente invenzione, pertanto, si inserisce nell'ambito della medicina e nell'ambito dei metodi e dispositivi diagnostici impiegabili in campo medico per rilevare mediante indagini strumentali immagini dell'interno di organi o di parti del corpo umano.

Stato della tecnica

Come à ̈ noto, le malattie cardiovascolari (cardiovascular diseases, nel seguito CVDs per brevità) rappresentano la terza causa di mortalità nei paesi occidentali. Pertanto, risulta importante, nella pratica clinica, l’individuazione di marcatori precoci per l’individuazione di qualsiasi aumento di rischio di CVDs.

Il primo sintomo di una possibile insorgenza di CVD à ̈ dato dall’aterosclerosi.

L’arteria carotidea (carotid artery, CA), sia per la sua posizione anatomica, sia per il diametro relativamente grande, risulta particolarmente adatta per un esame di tipo ecografico. Da un punto di vista clinico, attualmente sono realizzate analisi mediante noti dispositivi e metodi di misura di tipo ecografico e di tipo echo-Doppler. Tali analisi sono eseguite sull’arteria carotidea e rappresentano una tecnica nota sia per una prima diagnosi sia per il follow-up di pazienti aterosclerotici. L’indicatore più comunemente utilizzato come marcatore di rischio cardiovascolare e cerebrovascolare à ̈ lo spessore tra gli strati intima-media della carotide.

La parete arteriale à ̈ costituita da tre strati: la tonaca intima, la tonaca media e la tonaca avventizia, che rappresentano rispettivamente lo strato più interno, mediano ed esterno dell’arteria. L’endotelio della tonaca intima rappresenta lo strato del vaso a diretto contatto con il sangue. La tonaca media à ̈ formata principalmente da cellule muscolari le cui fibre si dispongono in modo trasversale alla lunghezza del vaso. La tonaca avventizia à ̈ costituita da fasci di tessuto connettivo e di fibre elastiche.

La misura di tale spessore intima-media (noto con il termine IMT intima-media thickness) della carotide offre diversi vantaggi:

(i) à ̈ un marcatore precoce riconosciuto per il monitoraggio dell’aggravarsi del processo aterosclerotico;

(ii) la sua misurazione à ̈ facilmente ripetibile;

(iii) la sua misurazione à ̈ non invasiva;

(iv) à ̈ utile per quantificare l’efficacia sia del monitoraggio della malattia sia della terapia farmacologica.

Dispositivi e metodi di misura comunemente impiegati nella valutazione della CVDs sono come detto basati su note tecniche ecografiche.

Tali dispositivi e metodi di tipo noto basati sulle attuali tecniche ecografiche si sono dimostrati non scevri di inconvenienti.

Un primo inconveniente risiede nel fatto che la qualità delle immagini dipende fortemente dall’abilità dell’operatore che le acquisisce.

Un secondo inconveniente à ̈ dato dal fatto che il rapporto segnale-disturbo (signal to noise ratio, SNR) delle immagini acquisite à ̈ insufficiente ed in particolare inferiore a quello tipico di altre tecniche di imaging quali, ad esempio, MRI e CT.

Un ulteriore inconveniente dei dispositivi e metodi di misurazione delle arterie di tipo noto risiede nella difficoltà di segmentazione della carotide e quindi di definire il limite tra i diversi strati, che equivalgono all’interfaccia lume-intima (LI) e media-avventizia (MA).

Tali inconvenienti sono tuttavia in parte ridimensionati dal fatto che nell’adulto la carotide à ̈ molto sviluppata ed abbastanza superficiale da permettere misure manuali abbastanza accurate.

È noto dalla cosiddetta “ipotesi di Barker†(BMJ.1995 February 18; 310(6977): 411–412 “Early origin of coronary heart disease - the “Barker hypothesis†) che diverse malattie tipiche dell’adulto sono causate da adattamenti che il feto compie quando non viene sufficientemente nutrito.

Studi recenti hanno dimostrato che un basso peso alla nascita, sia che sia causato da un parto pretermine sia che dipenda da un ritardo di crescita intrauterino (noto con il termine IUGR - Intrauterine growth restriction), à ̈ associato ad un aumento del tasso di malattie cardiovascolari e di diabete non insulino-dipendente nell’età adulta.

È noto che nei bambini caratterizzati da una IUGR prenatale, lo spessore dell’aorta risulta aumentato a conferma del fatto che i problemi prenatali, quali un ridotto sviluppo del feto, sono associabili a cambiamenti strutturali nei vasi principali.

Pertanto, la misura dell’aIMT (noto con il termine aIMT aortic intima-media thickness) addominale nei feti rappresenta un importante marcatore nella determinazione del rischio di aterosclerosi e più in generale nella determinazione di malattie correlate ad una struttura vascolare compromessa.

La misura dello spessore intima-media nell’aorta aIMT nei feti à ̈ pertanto considerata come un marker nella stima del rischio dello sviluppo di aterosclerosi e di altre malattie vascolari.

Come à ̈ noto, ad oggi sia la misura dell’aIMT sia quella del diametro aortico vengono eseguite manualmente da clinici esperti su immagini ecografiche del feto registrando ogni misurazione durante la fase cardiaca di fine diastole.

La misurazione manuale, presenta l’inconveniente di determinare una percentuale di errore elevata dovuta alla variabilità delle misure dello stesso operatore o delle misure di operatori diversi.

L’estrema difficoltà ad nell’analizzare i vasi fetali sia ad acquisire immagini ecografiche di buona qualità aumenta la percentuale di errore.

Infatti, mentre negli esami eseguiti tramite US sulla carotide di soggetti adulti, la posizione del vaso à ̈ per lo più fissa, e il vaso stesso rappresenta la porzione maggiore dell’immagine, ciò non accade nel caso dei feti.

Inoltre nei soggetti adulti la stima della posizione del lume e la conseguente estrazione dei profili lungo cui analizzare le variazioni di luminosità risultano facilitate dal fatto che la carotide à ̈ relativamente ben allineata con l’immagine. Infine il fatto che si tratti di un vaso superficiale fa sì che l’acquisizione di immagini della carotide e della struttura delle sue pareti (tonaca intima, media e avventizia) garantisca una risoluzione molto alta rispetto al rumore: à ̈ noto che il rumore tipico delle immagini US inficia qualsiasi misurazione che si basi sulla stima del gradiente dell’immagine stessa.

Diversamente, nel caso di ecografie fetali, invece, dato che le strutture da visualizzare si trovano all’interno dell’utero materno, la risoluzione delle immagini US à ̈ inferiore rispetto a quella della immagini acquisite sulla carotide di soggetti adulti. A questo evidente limite va sommato il fatto che la dimensione dei vasi e degli strati di tonaca intima e media à ̈ ridotta nel feto, rispetto all’adulto.

Per tali ragioni le misure dell’aIMT e del diametro aortico eseguite manualmente su immagini ecografiche del feto sono a tutt’oggi molto difficoltose e incerte.

Si aggiunga inoltre il fatto che il feto si muove, in modo tale che la posizione e l’orientazione dell’aorta risultano a tutti gli effetti non prevedibili: durante l’acquisizione l’aorta può spostarsi dentro e fuori del campo visivo dell’ecografo.

Un ulteriore problema à ̈ rappresentato dalla presenza di organi e tessuti che circondano l’aorta, e dato che a un esame ecografico appaiono come tessuti iperecogeni che avvolgono sostanze ipogeniche (per esempio si pensi al tratto gastrointestinale, o alla vescica, …), rendono ancora più complicata l’identificazione dell’aorta stessa.

Infine le misure dell’aIMT e del diametro aortico sono influenzate dal ciclo cardiaco che sarebbe necessario riconoscere per ottenere misure omogenee e significative. L’accoppiamento nella fase di misura del dispositivo ecografico con un dispositivo elettrocardiografo (ECG) per riconoscere le fasi de cuore, in modo da eseguire ogni misurazione nella stessa fase del ciclo cardiaco si à ̈ rivelata nella pratica molto complicata per il fatto che risulta difficile separare in maniera precisa i segnali elettrocardiografici materno e fetale.

Presentazione dell'invenzione

Il problema alla base della presente invenzione à ̈ pertanto quello di ovviare agli inconvenienti manifestati dai metodi e dai dispositivi di misura di tipo noto sopra citati, mettendo a disposizione un metodo di misura automatico per una arteria di un feto, ed in particolare per l’aorta addominale, ed un dispositivo ecografico per la realizzazione di tale metodo, i quali siano precisi e semplici da realizzare.

Un altro scopo del presente trovato à ̈ quello di mettere a disposizione un metodo di misura automatico per una arteria di un feto, ed in particolare per l’aorta addominale, ed un dispositivo ecografico per la realizzazione di tale metodo, i quali siano precisi e semplici da realizzare, la cui precisione sia indipendente dalla abilità degli operatori. Un ulteriore scopo del presente trovato à ̈ quello di mettere a disposizione un metodo di misura automatico per una arteria di un feto, ed in particolare per l’aorta addominale, ed un dispositivo ecografico per la realizzazione di tale metodo, i quali siano operativamente del tutto affidabili.

Breve descrizione dei disegni

Le caratteristiche tecniche dell'invenzione, secondo i suddetti scopi, sono riscontrabili dal contenuto delle rivendicazioni sotto riportate ed i vantaggi dello stesso risulteranno maggiormente evidenti nella descrizione dettagliata che segue, fatta con riferimento ai disegni allegati, che ne rappresentano alcune forme di realizzazione puramente esemplificative e non limitative in cui:

- la figura 1 mostra il dispositivo di misura ecografico per una arteria di un feto in una vista schematica complessiva;

- la figura 2 rappresenta in modo schematico il diagramma a flusso del metodo di misura secondo la presente invenzione.

Descrizione dettagliata

Il metodo di misura automatico per una arteria di un feto, ed in particolare per l’aorta addominale, oggetto della presente invenzione à ̈ in grado di fornire la misura del diametro di tale arteria e dell’IMT (ed in particolare dell’aIMT addominale) a partire da immagini ecografiche fetali, consentendo in questo modo di ottenere una misura quantitativa e ripetibile del rischio aterosclerotico o di altre malattie vascolari prima della nascita.

Nel seguito si farà riferimento vantaggiosamente alle misure sulla aorta addominale del feto, stante che essa à ̈ l’arteria che meglio si presta all’attuazione del metodo oggetto della presente invenzione, dovendosi intendere tuttavia che il metodo possa essere applicato anche ad altre arterie del feto senza per questo uscire dall’ambito di protezione della presente privativa.

Come à ̈ noto l’aIMT addominale à ̈ la distanza tra il bordo principale dell’interfaccia sangue-tonaca intima e quello dell’interfaccia tonaca media-tonaca avventizia nella parte più esterna della parete del vaso.

La aIMT può essere ricavata a partire dalle misure dei bordi LI (lume-intima) e MA (media-avventizia) come la distanza tra LI e MA.

Il metodo secondo l’invenzione prevede una fase iniziale di acquisizione e memorizzazione di almeno una sequenza di immagini dell’addome fetale assunte mediante un dispositivo ecografico.

Quest’ultimo à ̈ manipolato dall’operatore specializzato sul ventre della madre per l’individuazione iniziale della regione del feto.

Preferibilmente, il video ecografico viene acquisito in modo che l’aorta venga visualizzata in posizione prevalentemente orizzontale rispetto all’orientamento dell’immagine. La dimensione e l’orientazione dell’aorta possono variare nel piano immagine, e l’aorta stessa può presentare una leggera curvatura, senza compromettere i risultati del metodo in oggetto.

Vantaggiosamente, la sequenza di immagini à ̈ assunta mediante un dispositivo ecografico in grado di assumere una sequenza cineloop di immagini B-mode. È altresì possibile assumere una sequenza cineloop di indagini tridimensionali o volumi da trattare come di seguito specificato.

Più in dettaglio, l'ecografia à ̈ una nota tecnica diagnostica che si serve degli ultrasuoni. Vantaggiosamente nel caso della presente invenzione à ̈ eseguita con modalità B-Mode ovvero Brightness Mode o modulazione di luminosità.

In accordo con tale modalità, l’immagine ecotomografia, che rappresenta le onde riflesse provenienti dagli organi in esame, à ̈ ottenuta convertendo le onde riflesse in segnali la cui luminosità (tonalità di grigio) à ̈ proporzionale all'intensità delle singole onde riflesse. I rapporti spaziali fra le diverse onde riflesse determinano la formazione dell'immagine della sezione dell'organo in esame. I punti bianchi stanno ad indicare la presenza di un'immagine chiamata iperecogena (qualità ultrasonografica di tessuti o strutture di riflettere in notevole quantità le onde ultrasoniche ad esse dirette, ed à ̈ propria di strutture solide) mentre i punti neri di un’immagine ipoecogena (qualità ultrasonografica di tessuti o strutture di riflettere poco le onde ultrasoniche ad esse dirette, ed à ̈ propria di strutture liquide).

Le immagini ecografiche B-Mode sono prese in modo dinamico per fornire una rappresentazione sostanzialmente continua in tempo reale degli organi attraverso una sequenza ad elevato numero di immagini (o frame) ovvero con una sequenza nota nel gergo tecnico del settore con il termine di cineloop a significare la sequenza video delle immagini.

Il metodo secondo l’invenzione prevede quindi una fase di identificazione approssimativa dell’aorta addominale del feto, in posizione e forma, mediante un banco di filtri direzionali.

Tale fase produce una immagine approssimativa dell’aorta addominale del feto.

Al fine di effettuare la suddetta identificazione approssimativa della posizione dell’aorta, e quindi anche della sua forma, l’i-esimo frame del video à ̈ filtrato con un banco di filtridirezionali bidimensionali<k(x, y )>dotato di diverse scaleσed orientazioniÏ‘.

In accordo con una forma realizzativa preferenziale del metodo secondo la presente invenzione, tali filtri sono filtri di Gabor, di per sé noti e, ad esempio, descritti nell’articolo di J. G. Daugman “Uncertainty relation for resolution in space, spatial frequency, and orientation optimized by two-dimensional visual cortical filters. Journal of the Optical Society of America A, 2(7):1160–1169, July 1985†allegato alla presente per riferimento.

Più in generale tali filtri sono progettati per rappresentare fedelmente i confini tra il lume e la parete vascolare dell’aorta addominale attraverso una fase di filtraggio di almeno un’immagine di detta sequenza di immagini, e preferibilmente la prima immagine, o una delle prime immagini, della sequenza di immagini, ottenendo una immagine filtrata attraverso l’uso di gaussiane e, ad esempio attraverso l’uso delle seguenti tre gaussiane, per un numero definito di scale ed orientazioni:

10

k(x,y; σ )=−e−0.5[x,y]Σ<−>1

<lumen>[x,y] T

e−0.5[x−1.5<σ>,y]Σ<−>1

wall[x−1.5<σ>,y] T

e−0.5[x+1.5<σ>,y]Σ<−>1

wall[x 1.5<σ>, y ]<T>

− 1 1/ σ 2 0 

Σ lumen =ï£ ̄ 2

 0 1/(3 σ )

1/(0.25 σ) 2 0 

Σ − 1

wall =ï£ ̄ 2

 0 1/(3 σ )

Dopo aver ottenuto l’immagine filtrata per un numero definito di scale ed orientazioni, à ̈ quindi prevista una fase di calcolo dell’uscita massima del banco di filtri per ogni pixel attraverso l’equazione:

Imax(x,y)=mσa ,ϑxI(x,y) ∗k(x, y;σ, ϑ )

dove<k(x, y;σ, Ï‘ )>à ̈ il filtro alla scalaσruotato di un angoloÏ‘.

A questo punto l’immagine che se ne ottiene à ̈ sottoposta ad un fase di resa in forma binaria mediante:

Imax(x,y) ≥ t

con una soglia statistica t = µ<Imax>+ σ<I max>, dove µ<I max>e σ<I max>rappresentano rispettivamente la media e la deviazione standard dell’immagine.

Tale fase di resa binaria permette di identificare le parti dell’immagine con una risposta più elevata al banco di filtri, fornendo tutte la parti di immagine candidate ad essere effettivamente l’aorta, cioà ̈ quella parte dell’immagine caratterizzata da un interno scuro (il lume) e da bordi più chiari (le pareti).

Al fine di identificare correttamente l’aorta fra tutte le parti di immagine candidate, à ̈ prevista una fase di selezione delle parti di immagine aventi un’area non inferiore ad un valore<A min>, ed una pronunciata eccentricità, poiché l’asse maggiore dell’immagine dell’aorta à ̈ molto più lungo del suo diametro.

Il calcolo dell’eccentricità dell’aorta in tutte le parti di immagine candidate à ̈ ad esempio ottenuto mediante il calcolo degli autovalori della matrice di covarianza delle coordinate di tutti i punti appartenenti alla parte di immagine in esame, e quindi mediante il calcolo del rapporto del più piccolo col più grande, ottenendo un valore nell’intervallo [0,1].

La componente connessa avente area superiore<A min>ed il valore più alto di eccentricità rappresenta la parte d’immagine corrispondente all’aorta.

Il contorno di tale parte d’immagine rappresenta la prima stima AC<i, 1>della forma dell’aorta per l’i-esimo frame del video.

Successivamente alla fase di identificazione approssimativa della posizione e della forma della aorta addominale del feto à ̈ quindi prevista una fase di identificazione fine delle pareti della aorta addominale, a partire dalla immagine approssimativa dell’aorta addominale ottenuta nella precedente fase. Tale fase di identificazione à ̈ realizzata su ciascuna immagine della sequenza di immagini che compongono il video, mediante un modello di calcolo basato sui contorni attivi.

Tale fase di identificazione fine genera una sequenze di immagini segmentate.

La suddetta fase di identificazione fine della aorta passa attraverso il raffinamento dell’identificazione delle pareti dell’aorta.

A partire dalla immagine approssimativa dell’aorta ottenuta nella precedente fase di identificazione approssimativa, à ̈ necessario migliorare la definizione dei contorni dei bordi del vaso in corrispondenza delle pareti del lume dell’aorta.

A tal fine à ̈ utilizzato il metodo di calcolo, denominato dei “contorni attivi†(active contours, ACs).

Tale metodo di calcolo prevede l’impiego di curve parametriche che si deformano nel dominio dell’immagine in modo da riconoscere le caratteristiche di interesse dell’immagine.

Tale metodo di calcolo à ̈ di per sé noto al tecnico del settore ed à ̈ ad esempio descritto nei seguenti tre articoli: C. Xu, J.L. Prince, “Snakes, shapes, and gradient vector flow.†IEEE transactions on image processing 7 (3), 1998, 359-369; C.P. Loizou, C.S. Pattichis, M. Pantziaris, T. Tyllis, A. Nicolaides, “Snakes based segmentation of the common carotid artery intima media†, Med. Biol. Eng. Comput. 45 (1) (2007) 35–49; e D-C Cheng, A Schmidt-Trucksäss, K-S Cheng, M. Sandrock, Q. Pu, H. Burkhardt, “Automatic Detection of the Intimal and the Adventitial Layers of the Common Carotid Artery Wall in Ultrasound B-Mode Images Using Snakes†, IEEE International Conference on Image Analysis and Processing, 1999, 452 – 457, allegati alla presente descrizione per riferimento.

La deformazione della curva viene ottenuta minimizzando ad esempio il funzionale di energia

dove e sono parametri numerici con i quali à ̈ possibile stabilire il peso relativo rispettivamente della smoothness e della rigidezza del contorno, mentre, e sono la derivata prima e seconda di rispetto a . rappresenta l’energia esterna che spinge il contorno verso le caratteristiche di interesse dell’immagine .

L’energia esterna, usata per guidare il contorno attivo AC verso i bordi dei diversi strati della parete del lume dell’aorta addominale può, ad esempio, essere semplicemente calcolata basandosi sul gradiente dell’immagine.

Basandosi solo sul gradiente dell’immagine l’evoluzione dell’AC non à ̈ però ottimale in quanto l’energia esterna risulta diversa da zero sostanzialmente solo in prossimità dei bordi stessi (tra lume e media e tra i diversi strati della parete dell’aorta), e quindi riesce a dirigere correttamente l’evoluzione dell’AC solo se questo si trova già in una posizione prossima ai bordi.

Pertanto, in generale al fine di migliorare l’evoluzione dell’AC e di ridurre il raggio di azione delle forze calcolate sull’immagine, ovvero delle forze che sono atte a fare collimare gli ACs verso i bordi della parete dell’aorta, sono possibili diverse scelte per il calcolo delle forze esterne e quindi delle energie da esse scaturite. Tali formulazioni possono includere, in modo di per sé noto, sia forze di tipo dinamico che di tipo statico. La forza statica utilizzata si basa sul gradiente dell’immagine. A partire da una mappa dei bordi dell’immagine ottenuta sogliando il gradiente dell’immagine, l’informazione sulla presenza dei bordi viene diffusa attraverso la convoluzione con un kernel vettoriale bidimensionale, in modo di per sé noto come ad esempio descritto nell’articolo di B. Li, S.T. Acton, Active contour external force using vector field convolution for image segmentation. IEEE transactions on image processing 16 (8), 2007, 2096-106.

Per migliorare la convergenza, e ridurre l’influenza di bordi lontani dal contorno in particolare in corrispondenza delle fasi finali dell’evoluzione, quando si suppone essere già nei pressi della parete del vaso, e quando dunque bisogna migliorare le proprietà di localizzazione delle forze legate all’energia esterna, il raggio del campo vettoriale viene progressivamente ridotto, durante l’evoluzione dell’AC.

In tal modo l’AC possa essere influenzato da eventuali bordi lontani sono nella fase iniziale delle propria evoluzione.

Per fare evolvere l’AC anche in quelle regioni dove l’assenza di bordi rende inefficace l’uso del gradiente, viene calcolata una forza dinamica di gonfiamento.

A differenza delle classiche formulazioni (descritte ad esempio negli articoli: “B. Li, S.T. Acton, Active contour external force using vector field convolution for image segmentation. IEEE transactions on image processing 16 (8), 2007, 2096-106; L.D. Cohen, I. Cohen, Finite-element methods for active contour models and balloons for 2-D and 3-D images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11(15), 1993, 1131-1147; McInerney, D. Terzopoulos, Topologically adaptable snakes, Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision.1995, 840-845†) che creano una forza costante perpendicolare al contorno, e da quelle che si basano sulla differenza fra l’interno e l’esterno della regione racchiusa dal contorno (descritte ad esempio negli articoli: B. Li, S.T. Acton, Active contour external force using vector field convolution for image segmentation. IEEE transactions on image processing 16 (8), 2007, 2096-106; K. Zhang, H. Song, L. Zhang, Active contours driven by local image fitting Energy, Pattern Recognition, 4(43), 2010, 1199-1206; J Mille, Narrow band region-based active contours and surfaces for 2D and 3D segmentation, Computer Vision and Image Understanding, 9(113), 2009, 946-965†), in accordo con una forma realizativa preferenziale del metodo secondo la presente invenzione la forza dinamica à ̈ vantaggiosamente scelta perpendicolare al contorno e la sua direzione à ̈ modulata dalla differenza locale fra i livelli di grigio interni ed esterni alla curva in ogni suo punto.

Vantaggiosamente, per ogni punto<P(s )>dell’AC, la forza dinamica à ̈ calcolata confrontando i livelli di grigio dell’immagine in una regione attorno a<P(s )>esterna ad AC e lungo la sua direzione normale<n(s )>, con quelli di una regione interna al AC (verso<− n(s )>). Il risultato à ̈ una forza che ha direzione data dal vettore<−n(s )>e verso orientato verso l’esterno o l’interno dell’AC a seconda che, rispettivamente, la regione esterna della finestra risulti più scura o più chiara di quella interna.

Il metodo di calcolo a contorni attivi prevede quindi uno stadio di evoluzione in cui partendo dalla immagine approssimativa iniziale della posizione e della forma dell’aorta<ACi, 1>, ottenuta mediante la fase di identificazione approssimativa, il frame i-esimo della sequenza di immagini ha contorno che si evolve sotto la spinta delle forze vantaggiosamente sia interne che esterne legate alle energie corrispondenti<ACi,t+1 = ACi,t (Fint,t Fext , t ) ∆ t>in cui l’indice t rappresenta l’iterazione e<∆ t>il passo diintegrazione, determinando la segmentazione dell’aorta con contorno finale<ACi>,<finale>.Vantaggiosamente, per una maggiore efficienza computazionale, e assumendo che la posizione e la forma dell’aorta non varino drasticamente da un frame a quello successivo, à ̈ preferibile utilizzare come immagine approssimativa iniziale per tutti i frame successivi al primo, invece che quella ottenuta mediante la fase di identificazione approssimativa, quella ottenuta dalla stima finale del frame precedente<ACi>,1<= ACi>−1 ,<finale>.

A partire dalla sequenze di immagini segmentate ottenuta mediante il metodo di calcolo a contorni attivi della fase di identificazione fine delle pareti della aorta addominale, à ̈ quindi realizzata su ciascuna immagine segmentata una fase di selezione di una o più sezioni di misura dell’aorta addominale, mediante analisi su ciascuna immagine segmentata della sequenza di immagini segmentate dei valori del gradiente di intensità luminosa dell’immagine, in particolare in scala di grigi, misurati lungo linee ortogonali all’asse del lume. La successiva fase di misura à ̈ quindi vantaggiosamente effettuata in corrispondenza di una o più immagini segmentate di una o più delle suddette sezioni di misura.

Più in dettaglio, la sopra citata fase di selezione delle sezioni di misura prevede che, per ogni immagine segmentata dell’aorta<ACi , finale>, venga calcolato lo scheletro dell’aorta medesimo ovvero l’insieme dei punti sull’asse dell’aorta.

Per ogni punto<P(s )>di tale asse, si estraggono i valori di intensità luminosa dell’immagine (ad esempio intensità di colore nella scala di grigi) lungo una linea radiale passante per<P(s )>e perpendicolare all’asse.

Si selezionano quindi quelle sezioni in corrispondenza dell’interfaccia lume-intima, in cui il gradiente di livelli di grigio da scuro nel lume a chiaro nella parete, calcolato lungo le suddette linee radiali, à ̈ superiore ad un valore di soglia.

Si verifica cioà ̈ che il gradiente lungo l’interfaccia lume-intima sia significativamente superiore a quello nella parte interna del lume, in un intorno della stessa parete.

L’insieme dei punti dell’asse<P(s )>per cui tali ultime condizioni sono verificate, rappresentano le sezioni dell’aorta in cui la parete à ̈ meglio identificabile, e dunque tutte le successive misure risulteranno più affidabili. L’insieme di tali sezioni rappresenta la “regione di misura†. Come discriminante può essere preso l’insieme dei punti sull’asse dell’aorta in cui tali gradienti lungo i raggi sono massimizzati superando ad esempio un valore di soglia.

Estraendo i valori di intensità luminosa dell’immagine segmentata<ACi , finale>delle lineeradiali passanti per tutti i punti dell’asse<P(s )>rimangono quindi vantaggiosamente definiti, per ciascuna immagine segmentata anche i bordi stimati delle tonache intima e avventizia dell’aorta.

Il metodo prevede quindi una fase di misura del diametro e/o del corrispondente spessore intima-media dell’aorta addominale, condotta in corrispondenza di una o più delle sezioni di misura, e vantaggiosamente su tutte le sezioni di misura, e su una o più delle immagini segmentate e vantaggiosamente su tutte le immagini segmentate della sequenza di immagini.

Più in dettaglio, in tale fase di misura si estraggono i valori di intensità luminosa dell’immagine lungo la linea radiale disposta perpendicolarmente all’asse dell’arteria e passante per la sezione di misura della regione di misura.

Si analizzano poi separatamente le due pareti vascolari (prossimale e distale ovvero diametralmente contrapposte). Per ognuna di esse si modella il profilo dei livelli di grigio del lume e della parete vascolare con una o più gaussiane.

È ad esempio possibile impiegare tre gaussiane, di cui quella con varianza più elevata rappresenta la variazione di luminosità in bassa frequenza attraverso la parete del vaso, mentre le due a varianza più bassa rappresentano gli strati della parete vascolare (intimamedia e avventizia).

Dato il modello:

3

GM(x)<=>∑zjGj( x;µj, σ j )

j = 1

2

−0.5x − µï£¶



G(x;µ, σ ) = e ï£ Ïƒ ï£ ̧

Dove x à ̈ la posizione lungo la linea passante per il punto della sezione di misura e perpendicolare all’asse che si sta analizzando. I parametri di GM(x) z<j>,µ<j>, σ<j>devono essere stimati fittando il modello sui dati.

Una volta ottenuti i parametri, e supponendo che<G 2>sia la gaussiana corrispondente alla intima-media e<G 3>all’avventizia, la posizione dell’interfaccia media-avventizia<xˆ ma>à ̈stimato come il minimo locale presente nell’intervallo<[µ2, µ 3 ]>. Tale posizione à ̈ ritenutavalida solo se la differenza tra il minimo locale ed i due picchi del modello in<GM(µ 2 )>e<GM(µ 3 )>à ̈ superiore ad un valore di soglia<T rel>.

L’interfaccia lume-intima si calcola poi come il punto<xˆ li>in cui<GM(x) =αGM(µ 2 )>nell’intervallo<[0,µ 2 ]>, con<α>un parametro per regolare la posizione lungo la curva disalita dell’intensità all’interfaccia lume-intima.

Per ogni sezione P(j) appartenente alla regione di misura dell’i-esima immagine segmentata, analizzato il profilo di intensità luminosa perpendicolarmente all’asse dell’arteria come sopra descritto, si definiscono le posizioni dell’interfaccia lume-intima e media-avventizia sia nella parte prossimale (x<ˆ>li , prox( j ) e x<ˆ>ma , prox( j ) ) che nella parte distale (x<ˆ>li , dist( j ) e x<ˆ>ma , dist( j ) ), da cui sono calcolati il diametro ed il valore dell’aIMT come media dello spessore intima-media della parete prossima e della parete distale:

di(j)= x<ˆ>li,prox(j) −x<ˆ>li , dist( j )

(x

T<ˆ>ma prox j −x<ˆ>li,prox(j))+(x<ˆ>ma,dist(j) −x<ˆ>li , dist( j ))

aIM i( j ) = , ( )

2

Avendo a disposizione N misure del diametro e del IMT, à ̈ possibile calcolare come valore rappresentativo di ogni immagine i loro valori medi µd(i ) e µIMT(i ) , a cui à ̈ associata la relativa deviazione standard σd(i ) e σIMT(i ) .

Vantaggiosamente, il valore di aIMT da misurare à ̈ quello relativo alla fine della sistole, e pertanto à ̈ necessario stimare la posizione delle varie misure relativamente al ciclo cardiaco.

A tal fine, prendendo in esame le variazioni del diametro aortico riconoscibili lungo le immagini in sequenza della sequenza di immagini acquisita, Ã ̈ possibile definire i parametri di una sinusoide fittandola alla sequenza di valori dei diametri calcolati per le suddette immagini in sequenza.

Tale sinusoide corrisponde al ciclo cardiaco; dai sui punti di massimo e minimo à ̈ possibile identificare le immagini associate alle fasi di sistole e di diastole. Quindi in particolare si raggruppano le misure del diametro e dell’aIMT prese durante le stesse fasi di sistole del ciclo cardiaco e si ottiene la misura voluta.

Unitamente all’andamento del ciclo cardiaco si ottiene anche la misura della frequenza cardiaca.

Nel caso in cui la frequenza cardiaca vari durante l’esame ecografico, le misure associate alle fasi di sistole del diametro e dell’aIMT possono non essere accurate.

L’aIMT non à ̈ costante durante il ciclo cardiaco, ma varia al variare del diametro aortico. E’ pertanto possibile ottenere una relazione funzionale fra le due grandezze, in cui il valore dello spessore intima-media varia in relazione al diametro dell’aorta:

p

aIMT(d )= p 1 − 2

1− e(d<−>p3) / p4

Avendo a disposizione un numero di coppie di valori (d, aIMT) pari al numero di frames del video, nel caso in cui siano maggiori di quattro à ̈ possibile stimare i parametri ottimali p* = [p*1, .. . , p*4] di tale relazione funzionale possono essere ottenuti con una stima ai minimi quadrati non lineari.

La stima finale dell’aIMT e della sua variazione sono ottenute come:

aIMT*= p*3,

DaIMT=( p*1- p*2)

Il metodo prevede infine vantaggiosamente di realizzare un fit di una curva sui dati corrispondenti alle misure del diametro aortico: la curva rappresenta la variazione del diametro aortico. In questo modo si ottengono il massimo, il minimo e la velocità di variazione in un singolo ciclo. La medesima operazione di fit viene eseguita per i dati relativi alla misura dell’aIMT.

In accordo con una vantaggiosa caratteristica, il metodo oggetto della presente invenzione consente di determinare una stima della rigidezza dell’aorta.

La rigidezza (stiffness) dell’aorta à ̈ un parametro importante nella valutazione funzionale del vaso e del macrocircolo. Essa può essere ottenuta dalle misure effettuare come: aS =max(µd(i)) −min( µd( i ))

Forma oggetto della presente invenzione anche un dispositivo ecografico 1 per misure automatiche su una arteria di un feto, ed in particolare atto alla realizzazione del metodo di misura sopra descritto, e di cui si manterranno, nel seguito, per semplicità di esposizione, i medesimi riferimenti lessicali.

Il dispositivo di misura 1 comprende una apparecchiatura ecografica 2, di per sé di tipo ben noto al tecnico del settore e per questo non descritta in dettaglio, dotata di una sonda 3 e di una unità di elaborazione del segnale acquisito 4.

La sonda 3 viene utilizzata sia per la trasmissione delle onde ultrasonore verso l’aorta addominale che si vuole analizzare, sia per la ricezione degli echi ultrasonori generati dalla arteria e dagli organi ad essa adiacenti, che riflettono le onde con cui sono colpiti. L’unità di elaborazione 4 del segnale della apparecchiatura ecografica 2, per mezzo di un’operazione di envelope detection sul segnale ricevuto tramite la sonda, genera l’inviluppo del segnale necessario per la visualizzazione delle immagini.

L’unità di elaborazione 4 del segnale della apparecchiatura ecografica 2 acquisisce e memorizza quindi una sequenza di immagini B-mode.

In accordo con l’idea alla base della presente invenzione il dispositivo di misura ecografico 1 comprende inoltre una unità di elaborazione elettronica 5 la quale calcola la posizione e la forma approssimative dell’aorta addominale del feto, mediante un banco di filtri direzionali ottenendo una immagine approssimativa dell’aorta addominale.

Tale unità di elaborazione elettronica 5 lavora in particolare secondo la fase di identificazione approssimativa dell’arteria del feto sopra descritta.

L’unità di elaborazione elettronica 5 applica quindi ad ogni immagine della sequenza di immagini approssimative il modello di calcolo basato sui contorni attivi con uno stadio di evoluzione che parte dalla posizione e dalla forma approssimative dell’aorta addominale del feto (ovvero diversamente lo stadio di evoluzione utilizza come immagine approssimativa iniziale per tutti i frame successivi al primo, l’immagine ottenuta dalla stima finale del frame precedente) ottenendo sequenze di immagini segmentate.

Tale unità di elaborazione elettronica 5 lavora in particolare secondo la fase di identificazione fine dell’arteria del feto sopra descritta.

L’unità di elaborazione elettronica 5 analizza quindi il gradiente di intensità luminosa misurato lungo linee ortogonali all’asse del lume dell’aorta addominale per almeno una sequenza segmentata di immagini, e seleziona quindi, per ciascuna immagine segmentata una o più sezioni di misura dell’aorta addominale, attraverso i valori che assume il gradiente di intensità luminosa. La suddetta selezione à ̈ attuata, in particolare mediante la fase di selezione sopra descritta, verificando che in corrispondenza della traccia del bordo LI della parete si abbia effettivamente una variazione di livelli di grigio da scuro (nel lume) a chiaro (nella parete), ovvero scegliendo quelle sezioni in corrispondenza dell’interfaccia lume-intima, in cui il gradiente di livelli di grigio da scuro nel lume a chiaro nella parete, calcolato lungo le suddette linee radiali, à ̈ superiore ad un prefissato valore di soglia.

L’unità di elaborazione elettronica 5 misura quindi, in particolare attraverso la fase di misura sopra descritta, il diametro e/o il corrispondente spessore intima-media dell’aorta addominale, su una successione di immagini della sequenza di immagini segmentate (e vantaggiosamente su tutta la sequenza) e preferibilmente in corrispondenza di una o più delle sezioni di misura di ciascuna immagine segmentata.

Il trovato così concepito raggiunge pertanto gli scopi prefissi.

Ovviamente esso potrà assumere, nella sua realizzazione pratica, anche forme e configurazioni diverse da quella sopra illustrata senza che, per questo, si esca dal presente ambito di protezione. Inoltre, tutti i particolari potranno essere sostituiti da elementi tecnicamente equivalenti e le forme, le dimensioni ed i materiali impiegati potranno essere qualsiasi a seconda delle esigenze.

Claims (15)

1. RIVENDICAZIONI 1. Metodo di misura automatico per una arteria di un feto, ed in particolare per l’aorta addominale, caratterizzato da fatto di comprendere: - una fase di acquisizione e memorizzazione di almeno una sequenza di immagini dell’addome fetale mediante un dispositivo ecografico; - una fase di identificazione approssimativa dell’arteria del feto, ed in particolare dell’aorta addominale, mediante un banco di filtri direzionali ottenendo una immagine approssimativa dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale; - una fase di identificazione fine delle pareti dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale, a partire da detta immagine approssimativa dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale, in ogni immagine di detta sequenza di immagini mediante un modello di calcolo basato sui contorni attivi ottenendo sequenze di immagini segmentate; - una fase di misura del diametro e/o del corrispondente spessore intima-media dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale, condotta in corrispondenza di una o più immagini segmentate.
2. 2. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 1, caratterizzato dal fatto di comprendere una fase di selezione di una o più sezioni di misura dell’arteria del feto, ed in particolare dell’aorta addominale, mediante analisi su ciascuna immagine segmentata di detta sequenza di immagini segmentate del gradiente di intensità luminosa dell’immagine, in particolare in scala di grigi, misurato lungo linee ortogonali all’asse del lume dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale; detta fase di misura essendo effettuata in corrispondenza di una o più immagini segmentate di una o più di dette sezioni di misura.
3. 3. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 2, caratterizzato dal fatto che detta fase di selezione di dette sezioni di misura prevede di: - calcolare l’insieme dei punti sull’asse dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale, per ogni immagine segmentata<ACi , finale>, e - estrarre per ogni punto<P(s )>di tale asse i valori di intensità luminosa dell’immagine segmentata<ACi , finale>lungo una linea radiale passante per<P(s )>e perpendicolare all’asse;- selezionare quelle sezioni in corrispondenza dell’interfaccia lume-intima, in cui il gradiente di livelli di grigio da scuro nel lume a chiaro nella parete, calcolato lungo le suddette linee radiali, à ̈ superiore ad un valore di soglia. 4. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 1, caratterizzato dal fatto che detta fase di misura comprende: il calcolo delle variazioni di misura del diametro aortico e/o dell’aIMT in immagini segmentate poste in sequenza con conseguente determinazione dell’andamento del ciclo cardiaco e la determinazione delle immagini segmentate corrispondenti ad una medesima fase; il raggruppamento delle misure del diametro e dell’aIMT in corrispondenti fasi del ciclo cardiaco, in particolare durante la fase di sistole del cuore.
4. 4. Metodo di misura automatico secondo una qualunque delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detta fase di acquisizione e memorizzazione à ̈ realizzata mediante dispositivo ecografico per l’assunzione di sequenze cineloop di immagini o volumi B-mode.
5. 5. Metodo di misura automatico secondo una qualunque delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detta fase di identificazione approssimativa della posizione dell’aorta addominale del feto à ̈ ottenuta con filtri multiscala di Gabor.
6. 6. Metodo di misura automatico secondo una qualunque delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detta fase di identificazione approssimativa della posizione dell’aorta addominale del feto à ̈ ottenuta determinando i confini tra il lume e la parete vascolare dell’aorta addominale, attraverso: - una fase di filtraggio di almeno un’immagine di detta sequenza di immagini, ottenendo un’immagine filtrata attraverso l’uso delle seguenti tre gaussiane per un numero definito di scale ed orientazioni: - un fase di calcolo dell’uscita massima del banco di filtri per ogni pixel mediante l’equazione: k(x,y; σ )=−e−0.5[x,y]Σ<−>1<−>1 <lumen>[x,y] T e−0.5[x−1.5<σ>,y]Σ wall[x−1.5<σ>,y] T<−>1 e−0.5[x+1.5<σ>,y]Σwall[x 1.5<σ>, y ]<T> 1 1/ σ 2 0  Σ − lumen =ï£ ̄  0 1/(3 σ ) 2  − 1 1/(0.25 σ) 2 0  Σ wall =ï£ ̄   0 1/(3 σ ) 2  Imax(x,y)=maσ,Ï‘xI(x,y) ∗k(x, y;σ, Ï‘ ) dove<k(x, y;σ, Ï‘ )>à ̈ il filtro alla scalaσruotato di un angoloÏ‘. - una fase di resa binaria dell’immagine che se ne ottiene mediante: <I>max<(x, y) ≥ t> utilizzando una soglia statistica t = µ<Imax>+ σ<I max>, dove µ<I max>e σ<I max>rappresentano rispettivamente la media e la deviazione standard dell’immagine; detta fase di resa binaria dell’immagine mediante una soglia producendo parti di immagine candidate ad essere l’aorta aventi una risposta più elevata al banco di filtri.
7. 7. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 6, caratterizzato dal fatto che detta fase di identificazione approssimativa della posizione dell’aorta addominale del feto comprende una fase di selezione dell’aorta fra dette parti di immagine candidate mediante selezione di quelle parti di immagine con area non inferiore ad un valore<A min>, e con una pronunciata eccentricità.
8. 8. Metodo di misura automatico secondo una qualunque delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detta fase di identificazione fine delle pareti della aorta realizzata mediante il metodo di calcolo a contorni attivi prevede la deformazione di curve parametriche nel dominio dell’immagine ottenuta minimizzando il funzionale di energia dove e sono parametri numerici con i quali à ̈ possibile stabilire il peso relativo rispettivamente della smoothness e della rigidezza del contorno, mentre, e sono la derivata prima e seconda di rispetto a e rappresenta l’energia esterna che spinge il contorno verso le caratteristiche di interesse dell’immagine ; tale energia essendo calcolata basandosi sulla base di forze statiche derivanti dal gradiente dell’immagine e sulla base di forze dinamiche perpendicolari al contorno attivo e la cui direzione à ̈ modulata dalla differenza locale fra i livelli di grigio interni ed esterni alla curva in ogni suo punto.
9. 9. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 8, caratterizzato dal fatto che detta forza dinamica à ̈ calcolata, per ogni punto<P(s )>dell’AC, confrontando i livelli di grigio dell’immagine in una regione attorno a<P(s )>esterna ad AC e lungo la sua direzione normale<n(s )>, con quelli di una regione interna al AC (verso<−n(s )>), definendo conseguentemente una forza dinamica che ha direzione data dal vettore<− n(s )>e verso orientato verso l’esterno o l’interno dell’AC a seconda che, rispettivamente, la regione esterna della finestra risulti più scura o più chiara di quella interna.
10. 10. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 8, caratterizzato dal fatto che detta fase di identificazione fine delle pareti della aorta realizzata mediante il metodo di calcolo a contorni attivi prevede uno stadio di evoluzione in cui, il frame i-esimo della sequenza di immagini ha contorno che, partendo dalla immagine approssimativa iniziale della posizione e della forma dell’aorta AC<i, 1>ottenuta mediante da detta precedente fase di identificazione approssimativa, si evolve sotto la spinta delle forze interne ed esterne legate alle energie corrispondenti<ACi,t+1 = ACi,t (Fint,t Fext , t ) ∆ t>in cui l’indice trappresenta l’iterazione e<∆ t>il passo di integrazione, determinando la segmentazione dell’aorta con contorno finale<ACi>,<finale>.
11. 11. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 10, caratterizzato dal fatto lo stadio di evoluzione di detto metodo di calcolo a contorni attivi utilizzare come immagine approssimativa iniziale per tutti i frame successivi al primo, l’immagine ottenuta dalla stima finale del frame precedente<ACi>,1<= ACi>−1 ,<finale>.
12. 12. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 2, caratterizzato dal fatto che detta fase di misura prevede di estrarre i valori di intensità luminosa dell’immagine segmentata lungo dette linee radiali in corrispondenza di dette sezioni di misura e di modellare il profilo dei livelli di grigio del lume e della parete vascolare con una o più gaussiane.
13. 13. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 12, caratterizzato dal fatto che detta fase di misura prevede per ogni sezione di misura P(j) dell’i-esima immagine segmentata: di analizzare il profilo di intensità luminosa perpendicolarmente all’asse dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale; di definire le posizioni dell’interfaccia lume-intima e media-avventizia sia nella parte prossimale (x<ˆ>li , prox( j ) e x<ˆ>ma , prox( j ) ) che nella parte distale (x<ˆ>li , dist( j ) e x<ˆ>ma , dist( j ) ); di calcolare il diametro ed il valore dell’aIMT come media dello spessore intima-media della parete prossima e della parete distale: di(j)= x<ˆ>li,prox(j) −x<ˆ>li , dist( j ) (x<ˆ>ma,prox(j)−x<ˆ>li,prox(j))+(x<ˆ>ma,dist(j) −x<ˆ>li , dist( j )) aIMT i( j ) = 2 di calcolare i valore medi di diametro µd(i ) e dell’aIMT µIMT(i ) dell’i-esima immagine segmentata avendo a disposizione N misure del diametro e del IMT per ogni sezione di misura P(j) dell’i-esima immagine segmentata.
14. 14. Metodo di misura automatico secondo la rivendicazione 13, caratterizzato dal fatto detta fase di misura del diametro e del corrispondente spessore intima-media dell’arteria del feto ed in particolare dell’aorta addominale, prevede di determinare i parametri p* = [p*1, .. . , p*4] della relazione funzionale p aIMT(d )= p − 2 1 1− e(d<−>p3) / p4 tra l’aIMT ed il diametro aortico durante il ciclo cardiaco mediante una stima ai minimi quadrati non lineari di coppie di valori (d, aIMT) di corrispondenti immagini della sequenza di immagini, i valori finali dell’aIMT e della sua variazione essendo ottenuti da: aIMT*= p*3, DaIMT=( p*1- p*2).
15. 15. Dispositivo di misura ecografico per una arteria di un feto, in particolare per realizzare il metodo secondo una qualunque delle rivendicazioni precedenti, il quale comprende: una apparecchiatura ecografica (2) dotata di una sonda (3) e di una unità di elaborazione del segnale acquisito (4) atta a memorizzare una sequenza di immagini B-mode; caratterizzato dal fatto che detto dispositivo di misura ecografico (1) comprende inoltre una unità di elaborazione elettronica (5), la quale: - calcola, mediante un banco di filtri direzionali, un’immagine approssimativa dell’arteria del feto per ciascuna immagine di detta sequenza di immagini; - applica a ciascuna immagine approssimativa di detta sequenza di immagini un modello di calcolo basato sui contorni attivi con stadio di evoluzione che, partendo da detta immagine approssimativa dell’arteria del feto, ottiene sequenze di immagini segmentate; - calcola il gradiente di intensità luminosa lungo linee ortogonali all’asse del lume dell’arteria del feto su ciascuna immagine segmentata di detta sequenza di immagini segmentate, definendo attraverso i valori di detto gradiente una o più sezioni di misura dell’aorta addominale, - misura il diametro e/o il corrispondente spessore intima-media dell’arteria del feto in corrispondenza di una o più di dette sezioni di misura su almeno una successione di immagini segmentate di detta sequenza di immagini segmentate.