Tecnologia di riconoscimento del modello antropometrico facciale per la diagnosi assistita da computer delle malattie genetiche umane. (DW-6/2007)

Riepilogo degli studi di base rilevanti: le anomalie congenite svolgono un ruolo importante nell'assistenza pediatrica. Una delle principali cause di mortalità infantile nei paesi sviluppati è la sequela di queste anomalie congenite. In alcuni casi questo supera il tasso di mortalità per prematurità, SIDS e altre comuni cause di morte infantile o neonatale. Gli strumenti disponibili per la valutazione di un neonato o di un bambino dismorfico si basano principalmente sull'esperienza dell'esaminatore e sulla sua capacità di tradurre i risultati e le misurazioni dell'esame fisico in un riepilogo qualitativo e quantitativo dei valori accettati tracciati per l'età corrispondente (1, 2). Varie caratteristiche insolite sono espresse in termini qualitativi come bassa statura, dita lunghe, naso a pera, orecchie piccole o altri termini, che implicano un confronto con altre proporzioni corporee e l'impressione soggettiva dell'esaminatore. In seguito, nella mente dell'esaminatore si forma un'impressione del paziente come una "gestalt".

Le banche dati e la maggior parte del materiale scritto sono descrittive con scarsa grafica e fotografie, rendendo difficile il confronto dell'espressione fenotipica del soggetto descritto con quello che deve essere diagnosticato. Anche con gli ampi dati esistenti sulle misurazioni oggettive disponibili per caratterizzare un fenotipo, molti dei medici coinvolti nella diagnosi di un caso specifico baseranno parte della loro diagnosi su "sembra" e inseriranno tale impressione nel contesto di altri dati fisici e riscontri di laboratorio.

Molte sindromi nella patologia umana sono riconosciute dalle loro caratteristiche facciali e corporee uniche e distintive. Queste caratteristiche fenotipiche stereotipate sono per lo più riproducibili mediante misurazioni antropometriche.

Sono disponibili grafici per valori di dati normali di varie variabili morfometriche (1,2). Tuttavia, alcune di queste figure possono essere misurate con precisione solo su strutture 3D (testa, viso). La figura seguente mostra la misurazione dell'angolo della fessura palpebrale:

Fig. 1: Un'obliquità verso l'alto rispetto alle fessure palpebrali è nota come inclinazione mongoloide mentre l'obliquità verso il basso è indicata come inclinazione antimongoloide. Per ottenere tali misurazioni all'interno dell'utero è necessaria una configurazione 3D e un'analisi dell'immagine appropriata (Figura da Rif. 2).

La sindrome alcolica fetale (FAS) è un esempio di sindrome che è stata sottoposta a caratterizzazione mediante metodi di analisi grafica dei dati (3). La prevalenza della sindrome alcolica fetale (FAS) è stata determinata in una popolazione affidataria e valutata le prestazioni del FAS Facial Photographic Screening Tool. Gli autori hanno concluso che lo strumento di screening ha funzionato con un'accuratezza molto elevata e potrebbe essere utilizzato per monitorare la prevalenza di FAS nel tempo nella popolazione affidataria per valutare accuratamente l'efficacia della prevenzione primaria. Un esperto può riconoscere le caratteristiche facciali e fornire un'analisi accurata. Le misurazioni oggettive potrebbero fornire agli osservatori meno esperti strumenti che classificano le caratteristiche anatomiche di diverse malattie e sindromi. I modelli fenotipici facciali possono essere estratti da grandi database di superfici facciali. Queste misurazioni biometriche possono essere utilizzate per l'analisi se valutate rispetto ai loro valori "normali" nella popolazione generale.

3- Metodi di studio: Dopo l'approvazione del Comitato di Helsinki, il progetto verrà eseguito in diverse fasi successive come segue: A. Scansione di neonati: verrà creato un database di immagini 3D (scansioni) del volto dei neonati. La scansione verrà eseguita inizialmente presso il Carmel Medical Center, durante la loro degenza ospedaliera. Gli esaminandi verranno scansionati una volta, al fine di costruire un database basato sui dati ottenuti da ciascuna immagine scansionata.

I modelli antropometrici facciali delle immagini 3D ottenute saranno studiati off-line utilizzando un sistema computerizzato di riconoscimento di modelli facciali sviluppato e utilizzato presso la Facoltà di Scienze Informatiche del Technion. Le misure ottenute saranno confrontate con dati antropometrici geometrici già in uso da genetisti medici e clinici (1-9).

B. Descrizione dell'hardware e del software:

Acquisizione di immagini 3D: è stato sviluppato uno speciale hardware appositamente preparato nel nostro reparto per l'acquisizione di immagini 3D del neonato (vedi figura 2).

L'hardware è composto da: un proiettore a luce strutturata (DLP Projector Casio 350j), una videocamera digitale (PTGray Flea CCD Camera (Point Grey Research® Inc.( Bianco e nero (640x480), gabbia per proiettore in alluminio, supporto medico speciale con ruote, personale Computer - Pentium 4 - XP,Schermo piatto 17" con montaggio su supporto,Cavi Firewire,Cavi I/O.

Sistemi utilizzati per l'acquisizione delle immagini: Attualmente esistono due tecnologie di base. Una è una scansione laser, in cui uno stretto piano di luce generato dal laser scansiona un volto in direzione verticale e la struttura 3D del volto viene recuperata in base alla forma del contorno luminoso all'intersezione tra il piano luminoso e la superficie del viso.

Il secondo metodo si basa sulla cosiddetta tecnologia della luce strutturata (luce regolare), in cui uno o più pattern luminosi appositamente progettati vengono proiettati su un volto e la struttura 3D viene recuperata in base alle misurazioni della posizione di proiezioni di elementi di pattern noti sul viso.

Successivamente, l'immagine dell'intervallo viene convertita in una superficie triangolata. La mesh può essere eventualmente sottocampionata per diminuire la quantità di dati. La scelta del numero di sottocampioni è un compromesso tra accuratezza e complessità computazionale. Utilizzando questa tecnica l'acquisizione e la ricostruzione delle immagini richiede circa 2-3 secondi.

C. Parametri morfometrici e loro calcolo: per calcolare parametri morfometrici comuni come la distanza cantale interna ed esterna, la distanza interpupillare, ecc., è necessario riconoscere vari punti di interesse nella faccia 3D. Questo verrà fatto utilizzando vari algoritmi di riconoscimento dei modelli. Nella fase iniziale verrà utilizzata una procedura manuale per contrassegnare le caratteristiche sulla proiezione della superficie facciale.

Sulla base dei risultati della prima fase verranno sviluppati metodi automatici per rilevare le caratteristiche utilizzando algoritmi statistici e algebrici. Dopo aver fissato i relativi punti di ancoraggio, verrà utilizzata una semplice geometria 3D per calcolare i dati morfometrici comuni. I parametri includono la distanza cantale esterna, la distanza interpupillare, la lunghezza della fessura palpebrale, l'angolo della fessura palpebrale, la lunghezza nasale-labiale (filtro), la lunghezza dell'orecchio, l'altezza dell'orecchio, ecc. I dati 3D disponibili possono essere utilizzati per cercare altri parametri che potrebbero essere considerati indicatori statisticamente significativi.

Un altro percorso di ricerca consiste nell'esaminare l'importanza di altre metriche per la stima della distanza. Un'opzione è controllare il contributo delle distanze geodetiche come indicatori. La distanza geodetica è una mappa della distanza calcolata sulla superficie stessa (metrica riemanniana). Un percorso geodetico minimo è il percorso più breve sulla superficie che collega due punti.

Un metodo efficiente per calcolare le distanze geodetiche minime su un dominio triangolato è stato sviluppato da Kimmel e Sethian (10). Poiché la faccia è una superficie deformabile, è importante utilizzare una rappresentazione tale per la superficie facciale che le misurazioni effettuate su di essa siano invarianti rispetto a possibili deformazioni (es. varie espressioni facciali). In questo caso verrà utilizzata una rappresentazione di superficie invariante a flessione introdotta da Elad e Kimmel (11).

D. Verranno utilizzati metodi statistici per rilevare le migliori variabili morfometriche significative indipendenti che si correlano in modo significativo con le varie sindromi: i punteggi discriminanti saranno costruiti utilizzando i coefficienti di regressione dei test di analisi multivariata e verranno trovati i migliori punti di cut-off, prevedendo tra diverse anomalie genetiche . La verifica del metodo e dei risultati sarà effettuata utilizzando un gruppo di validazione di pazienti e controlli sani, da parte di osservatori indipendenti. I neonati esaminati sindromatici saranno valutati da un genetista e la conferma della diagnosi sarà effettuata da test di laboratorio quando appropriato.

E. Potere statistico e numero di pazienti: saranno valutate molte variabili morfometriche, basate sui nostri metodi di ricostruzione 3D. Solo dopo aver applicato l'analisi multivariata sui risultati, verrà rivelata l'importanza diagnostica relativa di ciascuna variabile. Pertanto, nessuna singola variabile può essere considerata, a questo punto, come discriminante assoluta tra valore normale e anormale. Tuttavia, se si considera ad esempio una sola variabile morfometrica 3D, come il grado di inclinazione della rima palpebrale, per discriminare tra "Trisomia 21" e "normale" nella popolazione caucasica, si può calcolare la seguente analisi di potenza: La media e I valori SD dell'angolo obliquo dell'occhio in "normale" sono: 3,5 (gradi) ± 1,5. In un paziente con Trisomia 21, c'è uno spostamento verso l'alto di questo valore. Per rilevare uno spostamento di più di 2 DS (cioè di più di 3 gradi) e supponendo che la SD sarà maggiore di 3 gradi nella popolazione patologica abbiamo bisogno di un numero minimo di 21 pazienti e controlli, al fine di ottenere un potere statistico del 90%.

Numero totale di pazienti: il nostro scopo è ottenere scansioni da 800 neonati durante il periodo di studio di due anni.