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Imaging di fusione ECO-TC/RM per lo studio delle patologie muscoloscheletriche: sistemi di sincronizzazione e applicazioni pratiche

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tesi35888901.pdf (1.696Mb)
Author
Puppo, Arianna <2001>
Date
2025-11-21
Data available
2025-11-27
Abstract
La presente tesi si propone di esaminare l’efficacia dell’imaging di fusione (o co-registrazione), una metodologia avanzata che integra i dati acquisiti da Risonanza Magnetica (RM), Tomografia Computerizzata (TC) ed Ecografia (US). L’obiettivo primario è dimostrare come questo approccio multimodale migliori significativamente la precisione diagnostica e la caratterizzazione anatomica delle patologie muscoloscheletriche, fornendo un supporto essenziale alle procedure interventistiche. La diagnostica tradizionale è insufficiente a cogliere la complessità dinamica dell’apparato muscoloscheletrico. L’imaging integrato supera questi limiti combinando i punti di forza di RM (tessuti molli), TC (scheletro) e US (analisi dinamica) in un’unica immagine composita. Un elemento centrale della tesi è l’analisi del ruolo del Tecnico Sanitario di Radiologia Medica (TSRM). Il TSRM è un attore fondamentale nella gestione dei protocolli di integrazione. Il successo della co-registrazione dipende dalle sue competenze nel calibrare i parametri di acquisizione e nel garantire la rigorosa standardizzazione del posizionamento. Queste operazioni sono indispensabili per assicurare l’accuratezza e l’affidabilità spaziale dell’immagine fusa in ambito clinico. L’applicazione più significativa dell'imaging integrato trattato, si riscontra nelle procedure interventistiche, come infiltrazioni profonde e biopsie percutanee. L’integrazione RM/US o TC/US permette di visualizzare simultaneamente il bersaglio patologico e il percorso dell’ago in tempo reale. Questo sinergismo riduce il rischio di danneggiare strutture critiche, aumentando l’accuratezza del posizionamento e l’efficacia clinica. In conclusione, l’adozione dell’imaging di fusione muscoloscheletrico rappresenta un’evoluzione fondamentale della diagnostica. L’elaborato fornisce una casistica di pazienti trattati con questa metodologia.
 
This thesis aims to examine the effectiveness of fusion imaging (or co-registration), an advanced methodology that integrates data acquired from Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US). The primary objective is to demonstrate how this multimodal approach significantly improves the diagnostic precision and anatomical characterization of musculoskeletal pathologies, providing essential support for interventional procedures. Traditional diagnostic are often insufficient to capture the dynamic complexity of the musculoskeletal system. Integrated imaging overcomes these limitations by combining the strenghts of MRI (soft tissues), CT (skeleton) and US (dynamic analysis) into a single composite image. A central element of the thesis is the analysis of the role of the Medical Radiation Technologist (MRT). The MRT is a fundamental player in managing the integration protocols. The success of co-registration depends on their expertise in calibrating acquisition parameters and ensuring the rigorous standardization of patient positioning. These operations are indispensable for guaranteeing the accuracy and spatial reliability of the fused image in a clinical setting. The most significant application of the integrated imaging discussed is found in interventional procedures, such as deep infiltrations and percutaneous biopsies. MRI/US or CT/US integration allows for the simultaneous visualization of the pathological target and the needle trajectory in real-time.This synergism reduces the risk of damaging critical structures, increasing positioning accuracy and clinical effectiveness. In conclusion, the adoption of musculoskeletal fusion imaging presents a fundamental evolution in diagnostics. The paper provides a case series of patients treated with this methodology.
 
Type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Collections
  • Laurea Triennale [3737]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/13879
Metadata
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