Mappatura quantitativa della suscettività magnetica con reti neurali profonde: superare i limiti dei metodi convenzionali attraverso l'intelligenza artificiale

Abstract

INTRODUZIONE: La QSM (Quantitative Susceptibility Mapping) consente la quantificazione della suscettività magnetica cerebrale tramite RM,approcci convenzionali come iLSQR risultano sensibili al rumore e agli artefatti, limitando la qualità delle ricostruzioni soprattutto nelle regioni corticali più delicate. DEEPOLE, una nuova rete neurale profonda dedicata alla QSM, potrebbe migliorare il rapporto segnale-rumore e ridurre gli artefatti rispetto ai metodi tradizionali. SCOPO DEL LAVORO: Valutare DEEPOLE in un contesto clinico analizzando differenze di suscettività e contrasto tissutale in tre ROI motorie (paracentrale, precentrale superiore e inferiore) nei pazienti con SLA, confrontando i risultati con quelli ottenuti tramite iLSQR. METODI: Sono state analizzate immagini RM di soggetti sani (HC) e pazienti con SLA con coinvolgimento del primo motoneurone. Per ogni ROI sono stati estratti valori medi di suscettività corticale e contrasto per entrambe le ricostruzioni. Le differenze tra iLSQR e DEEPOLE sono state valutate con t-test appaiati. Una valutazione qualitativa neuroradiologica su tre pazienti esclusi dallo studio principale per artefatti ha verificato il possibile miglioramento visivo delle ricostruzioni DEEPOLE. RISULTATI E DISCUSSIONE: DEEPOLE mostra un incremento significativo del contrasto (p < 0.01) in tutte le ROI, con vantaggi maggiori nelle regioni più sensibili al rumore (paracentrale e precentrale inferiore). Sono emerse differenze emisferiche che richiedono ulteriori approfondimenti in relazione ai dati clinici. Nel confronto HC–SLA, una differenza significativa è presente solo nella ROI precentrale superiore, coerente con i risultati ottenuti con la ricostruzione convenzionale. CONCLUSIONI: DEEPOLE migliora la qualità delle mappe di suscettività rispetto ai metodi tradizionali, soprattutto nelle regioni corticali vulnerabili agli artefatti. I risultati supportano l’uso clinico della rete neurale e suggeriscono studi futuri su campioni più ampi.

INTRODUCTION:QSM (Quantitative Susceptibility Mapping) enables the quantification of cerebral magnetic susceptibility through MRI, but conventional approaches such as iLSQR are sensitive to noise and artifacts, limiting reconstruction quality especially in more delicate cortical regions. DEEPOLE, a new deep neural network designed for QSM, may improve the signal-to-noise ratio and reduce artifacts compared with traditional methods. AIM OF THE STUDY:To evaluate DEEPOLE in a clinical context by analyzing susceptibility differences and tissue contrast in three motor ROIs (paracentral, superior precentral, and inferior precentral) in ALS patients, comparing the results with those obtained using iLSQR. METHODS:MRI images from healthy controls (HC) and ALS patients with upper motor neuron involvement were analyzed. For each ROI, mean cortical susceptibility and tissue contrast values were extracted for both reconstructions. Differences between iLSQR and DEEPOLE were assessed using paired t-tests. A neuroradiological qualitative evaluation on three patients excluded from the main study due to artifacts assessed the potential visual improvement provided by DEEPOLE reconstructions. RESULTS AND DISCUSSION:DEEPOLE shows a significant increase in contrast (p < 0.01) across all ROIs, with greater advantages in regions most susceptible to noise (paracentral and inferior precentral). Hemispheric differences emerged, requiring further investigation in relation to clinical data. In the HC–ALS comparison, a significant difference was found only in the superior precentral ROI, consistent with results obtained using conventional reconstruction. CONCLUSIONS:DEEPOLE improves the quality of susceptibility maps compared with traditional methods, particularly in cortical regions vulnerable to artifacts. The results support the clinical use of the neural network and suggest future studies on larger cohorts.