"GENERAZIONE E ANALISI DI MODELLI 3D MANDIBOLARI ATTRAVERSO L'USO DEI MODELLI STATISTICI DI FORMA”

In recent years, the generation and analysis of three-dimensional models have become increasingly important across various engineering sectors, particularly for studying geometric variability within a sample. In this context, Statistical Shape Models (SSMs) serve as an effective tool for capturing and describing the primary morphological variations present in a dataset. This thesis focuses on the analysis and development of 3D models using statistical techniques specifically Principal Component Analysis (PCA)to characterize the variability of a sample of mandibles. The study utilized 3D Slicer software, which facilitated the management of the entire processing workflow, from the pre-processing stage to the visualization of results. The adopted methodology relies on 3D Slicer and its extensions, notably the SlicerMorph plugin. This plugin was essential for performing the morphometric analysis procedures required to align geometries via Procrustes analysis (based on the identification of anatomical landmarks) and to subsequently extract the principal modes of variation using PCA. The results demonstrate that Statistical Shape Models effectively represent the geometric variability of the analyzed mandibles, highlighting the components that contribute most significantly to the observed morphological differences. Furthermore, 3D Slicer proved highly suitable for both implementing the complete workflow and providing intuitive, immediate visualization of the results. In conclusion, this work confirms the validity of the Statistical Shape Model approach for studying geometric variability, highlighting its potential in the fields of parametric modeling and biomedical applications.

Negli ultimi anni, la generazione e l’analisi di modelli tridimensionali hanno assunto un ruolo di crescente interesse in diversi settori dell’ingegneria, in particolare per lo studio della variabilità geometrica all’interno di un campione. In questo contesto, i Modelli Statistici di Forma (Statistical Shape Models, SSM) rappresentano uno strumento efficace per catturare e descrivere le principali variazioni morfologiche presenti in un dataset. Questa tesi si concentra sull’analisi e sullo sviluppo di modelli 3D mediante l’utilizzo di tecniche statistiche, con particolare riferimento all’Analisi delle Componenti Principali (PCA), al fine di caratterizzare la variabilità di un campione di mandibole. Il lavoro è stato condotto utilizzando il software 3D Slicer, che ha permesso di gestire l’intero flusso di elaborazione, dalla fase di pre-processing fino alla visualizzazione dei risultati. La metodologia adottata si basa sull’utilizzo di 3D Slicer e dei suoi moduli aggiuntivi, tra cui il plugin SlicerMorph, fondamentale per l’esecuzione delle procedure di analisi morfometrica necessarie per l’allineamento delle geometrie mediante analisi di Procrustes, basata sull’identificazione di landmark anatomici, e per la successiva estrazione delle modalità principali di variazione tramite PCA. I risultati ottenuti dimostrano come i Modelli Statistici di Forma siano in grado di rappresentare efficacemente la variabilità geometrica delle mandibole analizzate, evidenziando le componenti che contribuiscono maggiormente alle differenze morfologiche osservate. Inoltre, l’utilizzo di 3D Slicer si è rivelato particolarmente adeguato sia per l’implementazione dell’intero workflow sia per la visualizzazione intuitiva e immediata dei risultati. In conclusione, il lavoro conferma la validità dell’approccio basato sui Modelli Statistici di Forma per lo studio della variabilità geometrica, mettendone in evidenza le potenzialità nell’ambito della modellazione parametrica e delle applicazioni biomedicali.