Measurement techniques based on image processing for the assessment of biomedical parameters

Biomedical imaging represents an important topic in the field of diagnosis and clinical research. Image analysis and processing software also helps to automatically identify what might not be apparent to the human eye. The technological development and the use of different imaging modalities create more challenges, as the need to analyse a significant volume of images so that high quality information can be produced for disease diagnosis, treatment and monitoring, in clinical structures as well as at home. All the measurement systems routinely used in clinical environment require to be put in di-rect contact with the subject, which in some cases can be uncomfortable or even non-suited for long monitoring. On the other hand, in some cases contact could alter shape or composition of the samples under study, and state-of-the-art techniques could require a lot of time and provide very low resolution. This doctoral thesis presents a series of new experimental applications of the image analysis and processing in the biomedical field. The aim was to develop and validate new method-ologies, based on image analysis, for non contact measurement of quantities of different nature. The study is focused on the extraction of morphological characteristics of cell ag-gregates to assess of the regeneration processes in infarcted hearts, the design of a non con-tact methodology to measure mechanical properties of rabbit patellar tendons subjected to tensile tests, the development of new methods for the monitoring of physiological parame-ters (heart and respiration rate, chest volume variations) through the use of image acquisi-tion systems, as Kinect™ device and a digital camera. The experimental setups, designed in this work, were validated, showing high correlation respect to the reference methods. Imaging systems, although so different in many aspects, have demonstrated to be suitable for the respective tasks, confirming the feasibility of the imaging approach in the biomedical field.

L’imaging biomedicale rappresenta un tema importante nel settore della diagno-si e della ricerca clinica. I software per l’analisi delle immagini permettono di individuare automaticamente informazioni non visibili all’occhio umano. Lo sviluppo tecnologico e l'u-so di diverse modalità di imaging aprono una sfida circa la necessità di analizzare un volu-me significativo di immagini per garantire informazioni di alta qualità per diagnosi, tratta-mento e monitoraggio, in strutture cliniche così come a casa. I sistemi di misura comunemente impiegati in ambiente clinico richiedono il contatto con il soggetto, provocando discomfort e risultando non adatti per tempi di osservazione lunghi. D'altra parte, il contatto può alterare la forma, la composizione dei campioni, e tecniche al-lo stato dell'arte potrebbero richiedere molto tempo e fornire bassa risoluzione. Questa tesi di dottorato presenta una serie di applicazioni sperimentali originali dell’analisi di immagini in campo biomedicale. L'obiettivo è quello di sviluppare e validare nuove me-todologie, basate sull’analisi di immagini, per la misura senza contatto di grandezze di di-versa natura. Lo studio tratta come prima applicazione l'estrazione di caratteristiche morfologiche di ag-gregati cellulari per studiare i processi di rigenerazione in cuori infartuati, poi lo sviluppo di una metodologia senza contatto per la misura delle proprietà meccaniche dei tendini rotulei di coniglio sottoposti a prove di trazione, e di metodi innovativi per il monitoraggio dei pa-rametri fisiologici (frequenza cardiaca e respiratoria, variazioni di volume del torace) usan-do sistemi quali il dispositivo Kinect ™ e una camera digitale. I banchi sperimentali, progettati in questo lavoro, sono stati validati, ottenendo un'elevata correlazione rispetto ai metodi di riferimento. I sistemi, seppur diversi per molti aspetti, hanno dimostrato di essere adatti ai rispettivi compiti, confermando la fattibilità dell’approccio basato sull’imaging biomedicale.