Un metodo di classificazione automatica basato sulla diagnostica per immagini dell'insufficienza venosa cronica (IVC)

L'insufficienza venosa cronica (IVC) colpisce il 15-25% della popolazione generale e comporta oneri finanziari significativi per il sistema sanitario, che arrivano a costare fino a un miliardo di dollari ogni anno negli Stati Uniti.

Le manifestazioni cliniche della IVC degli arti inferiori comprendono dilatazione superficiale della vena femorale o vene varicose, debolezza delle gambe, pesantezza, dolorabilità, edema, alterazioni della pelle e ulcere venose. Inoltre, la IVC può coinvolgere diverse vene, fra le quali la vena superficiale e la vena profonda, o anche l'intero sistema venoso dell'arto inferiore. Il principale cambiamento emodinamico di questa patologia è rappresentato dal reflusso venoso o dall'ostruzione prossimale dei vasi.

A causa della diversità delle manifestazioni cliniche e della complessità dei cambiamenti fisiopatologici, una diagnosi corretta è alla base di un trattamento accurato.

Il sistema di classificazione della IVC comunemente impiegato include il sistema CEAP (Clinic, Etiologic, Anatomic and Pathophysiological) e il sistema di punteggio VCSS (Venous Clinical Severity Score). I livelli di manifestazione clinica nel sistema CEAP vanno da C0 (sintomi, nessun segno) a C6 (ulcere attive). Il sistema CEAP è stato ampiamente accettato ed è stato applicato nella diagnosi clinica e nella valutazione dell'efficacia. Tuttavia, la classificazione CEAP è di tipo descrittivo, non registra reclami oggettivi e non costituisce un punteggio di gravità. Per queste ragioni, il sistema CEAP è stato migliorato, proponendo il sistema VCSS a 10 item (dolore, edema, claudicatio venosa, pigmentazione, sclerodermia, ulcere, diametro delle ulcere, durata della malattia, ricaduta e quantità), dove il punteggio di ogni item è compreso tra 0 e 3. Più alto è il punteggio totale, maggiore è la gravità della IVC.
Sebbene il sistema VCSS sia più completo e risponda meglio alle caratteristiche della malattia venosa, l'applicazione di questi sistemi di punteggio dipende dall'esperienza dei medici e dal loro giudizio soggettivo. Inoltre, questi sistemi di punteggio richiedono conoscenze professionali, il che rende difficile l’autovalutazione da parte dei pazienti.

Nel 2018, Shi e colleghi hanno proposto un approccio di classificazione automatica basato su immagini ottiche per valutare la gravità della IVC, denominato CVI-classifier. Il CVI-classifier si basa su un modello semantico multiscala che viene utilizzato per esplorare le informazioni semantiche medie contenute all’interno di caratteristiche di basso livello delle immagini, quali trama, forma, colore e relazione spaziale.

Gli esperimenti sulle immagini IVC provenienti dalle cartelle cliniche di 217 pazienti hanno dimostrato prestazioni ed efficienza superiori da parte del CVI-classifier, con un'accuratezza di classificazione pari fino al 90,92%. Questo metodo ha anche superato la diagnosi dei medici, i quali fanno affidamento esclusivamente sulle immagini per esprimere un giudizio, con un miglioramento dell’accuratezza del 9,11%.

Il CVI-classifier prende decisioni solo sulla base di informazioni oggettive. È utile sia per i pazienti che per i medici. I pazienti con conoscenze mediche di base possono ottenere un servizio di consulenza medica da un sistema informatico. Questo può aiutare i pazienti a individuare le cure mediche per tempo. Per quanto riguarda i medici, il sistema automatizzato presenta i pazienti in base alla gravità della patologia tramite un’analisi delle immagini.

Bibliografia
Shi Q et al. Sci Rep. 2018 Dec 18;8(1):17952.