Summary
우리는 외부 소프트웨어를 사용하여 종양의 T2* 이완 시간을 정량화하기 위한 표준화된 프로토콜을 제시합니다. 다중 에코 그래디언트 에코 이미지를 획득하여 소프트웨어에 공급하여 종양 T2* 맵을 생성하고 종양 T2* 이완 시간을 측정합니다.
Abstract
T2* 이완 측정법은 자기공명영상(MRI)을 통해 종양 조직에 대한 초상자성 산화철 나노입자의 효과를 측정하는 확립된 방법 중 하나입니다. 산화철 나노 입자는 종양의 T1, T2 및 T2 * 이완 시간을 단축시킵니다. T1 효과는 나노 입자의 크기와 구성에 따라 가변적이지만 T2 및 T2* 효과는 일반적으로 우세하며 T2* 측정은 임상 맥락에서 가장 시간 효율적입니다. 여기에서는 다중 에코 그래디언트 에코 시퀀스, 외부 소프트웨어 및 스캐너 독립적 소프트웨어로 T2* 맵을 생성하기 위한 표준화된 프로토콜을 사용하여 종양 T2* 이완 시간을 측정하는 접근 방식을 제시합니다. 이를 통해 서로 다른 임상 스캐너, 서로 다른 공급업체 및 공동 임상 연구 작업(즉, 마우스 모델 및 환자에서 얻은 종양 T2* 데이터)의 이미징 데이터를 쉽게 비교할 수 있습니다. 소프트웨어가 설치되면 플러그인 관리자에서 T2 Fit Map 플러그인을 설치해야 합니다. 이 프로토콜은 다중 에코 그래디언트 에코 시퀀스를 소프트웨어로 가져오는 것부터 색상으로 구분된 T2* 맵 생성 및 종양 T2* 이완 시간 측정에 이르기까지 단계별 절차 세부 정보를 제공합니다. 이 프로토콜은 모든 신체 부위의 고형 종양에 적용할 수 있으며 환자의 전임상 영상 데이터 및 임상 데이터를 기반으로 검증되었습니다. 이는 다기관 임상 시험을 위한 종양 T2* 측정을 용이하게 하고 공동 임상 및 다기관 데이터 분석에서 종양 T2* 측정의 표준화 및 재현성을 향상시킬 수 있습니다.
Introduction
자기공명영상(MRI)을 통해 신체의 다양한 조직에서 종양 T2* 이완 시간을 비침습적으로 정량화하는 것이 널리 확립되어 있다1. 이 기사의 근거는 Osirix2와 같은 스캐너 소프트웨어와 독립적인 종양 T2* 이완 시간 측정을 위한 프로토콜을 제공하는 것입니다. 이를 통해 서로 다른 센터, 서로 다른 스캐너 및 서로 다른 공급업체의 이미징 데이터를 균일하게 분석할 수 있습니다. 실제로 수천 명의 사용자가 잠재적으로 동일한 접근 방식을 사용할 수 있으므로 종양 T2* 측정의 표준화가 향상될 수 있습니다. T2* 측정은 신경방사선 전문의, 심장 영상 전문가, 복부 영상 전문가 등 다양한 목적으로 사용됩니다. 조직 T2* 이완 시간 측정을 위한 MRI 펄스 시퀀스가 적용되어 두개내 출혈 3, 간 철분 함량1,4 및 심장 철 함량 5,6 등의 평가를 위해 최적화되었습니다. 다른 연구자들은 악성 종양에서 산화철 나노 입자 축적의 정량적 추정치를 생성하기 위해 T2* 측정을 사용했습니다 7,8. 그러나 이러한 이전 접근 방식 중 다수는 특정 기관에서 사용하거나 특정 스캐너에서 얻은 데이터를 처리하는 데 제한되는 기관 소프트웨어 또는 특정 스캐너 소프트웨어를 활용했습니다. 여기에서는 다중 에코 그래디언트 에코 이미지를 생성할 수 있는 모든 스캐너의 전임상 또는 임상 MRI 데이터를 기반으로 종양 T2* 맵 및 종양 T2* 이완 시간을 생성하기 위해 보편적으로 적용 가능한 접근 방식을 설명합니다. 필요한 그래디언트 에코 시퀀스는 첫 번째 에코 시간이 매우 짧고 에코 간 간격 9,10에 가까워야 합니다. 그런 다음 다중 에코 그래디언트 에코 이미지가 외부 소프트웨어에 공급되고 종양 T2* 맵이 계산되며 종양 T2* 이완 시간이 측정됩니다. 외부 모델의 T2* 감쇠 곡선에 있는 T2 Fit Map 플러그인은 S(t) = So e-t/T2* 11에 대한 단일 지수 피팅으로 표시되며, 여기서 S(t)는 주어진 시간 t의 신호 또는 프로세스 값을 나타냅니다. S0는 t=0에서의 신호 또는 과정의 초기값이고; t는 시간을 나타냅니다. 겉보기 횡방향 이완 시간이라고도 하는 T2*는 신호 또는 프로세스의 감쇠율을 특성화합니다. e는 자연 로그의 밑입니다(대략 2.71828과 같음). 이 방정식은 지수 감쇠를 설명하며, 여기서 신호 또는 프로세스는 감쇠율 T2*의 함수로 시간이 지남에 따라 감소합니다. T2*의 값이 클수록 감쇠 속도가 느려지고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 동일한 소프트웨어를 사용하여 다중 에코 스핀 에코 이미지를 입력하고 T2 붕괴 곡선을 S(t) = So e-t/T2에 맞춰 종양 T2 값을 생성할 수도 있습니다. 곡선 피팅은 일정한 오프셋을 통합하지 않고 외부 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다. 두 감쇠 곡선 모두 단일 지수 거동을 나타내며 T2*는 T2에 비해 더 짧은 지속 시간을 보여줍니다.
혈소판증 및 혈색소 침착증 환자의 경우 조직 생검에 의한 간 철 함량의 정량화가 황금 표준인 반면, 비침습적 MR 영상은 기준선 값을 설정하고 시간 경과에 따른 변화를 비침습적으로 모니터링하기 위한 치료 지점입니다12,13. 간 철 정량을 위한 T2* 맵 생성은 잘 확립되어 있지만4, 종양 T2* 이완 시간을 측정하기 위한 표준화된 프로토콜은 없습니다. T2* 맵은 스캐너 소프트웨어로도 생성할 수 있지만 특정 스캐너 및 공급업체로 제한됩니다. 종양학 분야에서 주어진 환자에 대한 일련의 영상 연구는 종종 다른 스캐너에서 발생하며 다기관 MRI 데이터는 다른 스캐너 및 다른 공급업체의 영상 연구를 기반으로 수집됩니다. 또한 공동 임상 영상 연구가 점점 더 많이 구현되고 있으며 환자의 MRI 데이터와 종양을 시뮬레이션하는 마우스 모델의 비교가 필요합니다. 이 프로토콜의 목적은 스캐너 소프트웨어와 독립적인 종양 T2* 이완 시간 측정을 위한 프로토콜을 제공하는 것입니다. 이를 통해 서로 다른 센터와 서로 다른 스캐너의 이미징 데이터를 균일하게 분석할 수 있습니다. 실제로 수천 명의 사용자가 잠재적으로 동일한 접근 방식을 사용하여 종양 T2* 측정의 표준화 및 재현성을 높일 수 있습니다. 당사의 프로토콜은 인터넷에서 다운로드할 수 있는 외부 소프트웨어를 사용합니다. 다중 에코 그래디언트 에코 이미지는 소프트웨어에 공급되고 단일 지수 붕괴 공식에 맞춰 T2* 맵을 생성하며, 이 맵에서 종양 T2* 이완 시간은 작업자가 정의한 관심 영역(ROI)5을 사용하여 측정할 수 있습니다. 산화철 나노입자는 상이한 용량으로 주입될 수 있다14, 본 연구에서, 환자는 체중 kg당 5mg의 철분 원소를 투여하여 17mL 부피에 510mg의 철분 원소를 함유한 페루목시톨 주사(30mg/mL)를 투여받았다. 이어서, 다중 에코 그래디언트 에코 시퀀스는 데이터 수집을 위해 설정된 시퀀스 파라미터를 사용하여15개를 얻었다.
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Protocol
이 프로토콜은 전향적 임상 시험 및 공동 임상 연구를 위해 생성되었습니다. 이 연구는 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)를 준수했으며 Stanford University IRB(Institutional Review Board)의 승인을 받았습니다. 모든 환자 또는 법적 대리인은 서면 동의서에 서명했으며 7세에서 18세 사이의 모든 어린이는 동의서에 서명했습니다.
1. T2 Fit Map 플러그인 설치 및 시작
- Osirix 소프트웨어를 시작합니다. 플러그인 관리자에서 T2 Fit Map 플러그인을 설치하고 소프트웨어를 다시 시작합니다.
- 메뉴 모음에서 Plugins 버튼을 클릭합니다. 드롭다운 메뉴를 클릭하고 Install a plugin package(플러그인 패키지 설치)를 선택합니다(그림 1).
- 플러그인 관리자가 로드되면 드롭다운 메뉴에서 사용 가능한 플러그인을 선택한 다음 T2 Fit Map 을 선택합니다(그림 2).
- download & install(다운로드 및 설치)을 클릭합니다. 플러그인 관리자를 닫고 소프트웨어를 다시 시작하십시오.
- 다중 에코 그래디언트 에코 시퀀스 이미지를 DICOM 파일로 소프트웨어에 로드합니다.
- 마우스 단추 기능을 변경하여 관심 영역 (ROI)을 그립니다(그림 3).
- 이 마우스 버튼 기능을 사용하여 필요한 ROI에 대한 모양을 정의합니다(타원형 또는 닫힌 다각형 선택 또는 드롭다운 메뉴에서 원하는 모양 선택).
- 에코 시간(TE)이 다른 필요한 이미지에서 ROI를 그립니다.
- T2* 맵이 필요한 다른 TE가 있는 모든 이미지에서 ROI를 선택합니다.
- 플러그인(Plugins) 버튼을 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 이미지 필터(Image filters) 를 선택한 다음 T2 Fit Map을 선택합니다.
- T2 Fit Map을 클릭합니다. 대화 상자가 열립니다. Generate Map(맵 생성)(대화 상자 하단에 있음)을 클릭합니다(그림 5).
참고: 다양한 TE(ms)를 사용하여 선택한 ROI에 대해 최소, 평균 및 최대 T2* 값으로 피팅 곡선이 생성됩니다. 평균 T2* 값이 계산되어 곡선 아래에 표시됩니다(그림 6).
그림 1: 드롭다운 메뉴에서 '플러그인 패키지 설치'를 선택합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 사용 가능한 플러그인에서 'T2 Fit Map'을 선택합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: ROI(관심 영역)를 그리기 위해 마우스 버튼 기능을 변경하는 방법을 보여주는 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: ROI에 대해 다양한 모양을 선택하는 방법을 보여주는 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 'T2 Fit Map'을 선택한 후 'Generate Map'을 선택하는 방법을 보여주는 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: T2* 값에 대한 피팅 곡선 생성을 보여주는 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
2. 마스크의 정의를 이용한 소음 배제
참고: 파라메트릭 맵을 계산하는 데 사용되는 T2map_MSME 데이터의 첫 번째 에코에 마스크를 정의하려면 T2* 값 계산을 위해 더 낮은 첫 번째 에코 신호 임계값을 설정합니다(T2* 맵 볼륨은 이제 첫 번째 MSME(다중 스핀 다중 에코) 에코에서 정확한 계산을 위해 신호가 너무 낮은 픽셀을 제외합니다. 임계값을 늘려 더 많은 픽셀을 제외하거나 더 많은 픽셀을 포함하도록 줄일 수 있습니다.
- 파라메트릭 데이터 외부의 이미지 시리즈에 대한 마스크 ROI를 정의하려면 원하는 시리즈(예: TE = 15인 T2map_MSME의 첫 번째 에코)를 열고 슬라이스를 선택합니다.
- ROI 드롭다운 메뉴 하단에서 지역 성장...을 선택합니다.
- 3D 성장 영역...(3D Growing Region...) 라디오 단추를 선택합니다(그림 7).
- 알고리즘 드롭다운 메뉴에서 임계값(하한/상한)을 선택합니다.
- 하한 및 상한 임계값을 반대쪽 종아리 근육 신호의 각각 0 및 X%로 설정합니다(예: 임계값을 종양 ROI에서 가장 많은 반점을 가리고 가장 평가 가능한 종양 T2(*)를 남기는 값으로 설정).
- ROI 이름을 원하는 대로 설정합니다.
- 이미지를 클릭하면 ROI 성장을 위한 시드를 배치할 수 있습니다.
- 계산 단추를 클릭합니다.
- ROI 메뉴에서 Save All ROIs of this Series...(이 계열의 모든 ROI 저장)를 선택합니다(그림 8).
참고: 이제 파라메트릭 맵에서 마스킹할 영역을 정의하는 ROI가 저장되었으며 파라메트릭 데이터에 적용할 수 있습니다. - 4D 뷰어에서 파라메트릭 데이터셋을 엽니다.
- ROI 메뉴에서 ROI 가져오기...를 선택합니다.
참고: 마스크 ROI는 이제 첫 번째 파라메트릭 시리즈에 있습니다. - ROI가 4D가 아닌 첫 번째 3D 볼륨에 있는지 확인합니다.
- 마스크를 적용하여 데이터를 매핑합니다. 이렇게 하려면 ROI 드롭다운 메뉴 하단에서 Set Pixel Values To(픽셀 값 설정)를 선택합니다. 그런 다음 적용 대상: 이름이 같은 ROI를 선택합니다(그림 9).
- 4D 시리즈로 전파 상자를 선택합니다.
- 내부 ROI에 해당하는 픽셀을 설정합니다.
- 이 새 값으로: 0으로 설정합니다.
그림 7: 세그멘테이션 매개 변수를 보여주는 스크린샷 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8: "이 시리즈의 모든 ROI 저장..."을 선택하는 방법을 보여주는 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 9: "Set Pixel Values To"에 입력할 값을 보여주는 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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Representative Results
그림 10: 전이성 골육종 병변에 ROI가 오버레이된 T2* 맵은 평균 및 표준 편차 T2* 값을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 11: 전이성 골육종 환자의 T2* 맵에 대한 T2* 값의 피팅 곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 12: 전이성 골육종이 있는 이 환자의 T1 강조 이미지에 오버레이된 T2* 지도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
MRI 스캔은 상용 스캐너에서 수행되었습니다. 가슴을 통과하는 축 슬라이스는 다양한 TE(1.22-9.98ms)를 가진 다중 에코 단일 호흡 참기 그래디언트 에코 시퀀스를 사용하여 이미지화되었습니다. T2*는 주변 조직을 피하면서 모든 조각에서 전체 종양을 덮는 ROI에서 이 프로토콜을 사용하여 측정되었습니다. T2* 측정은 두 명의 다른 관찰자에 의해 수행되었습니다. 모든 슬라이스로부터의 측정의 평균은 각 관찰자에 대해 계산되었다. 종양 T2* 이완률은 종양 조직의 중간을 통과하는 대표적인 축 슬라이스에 전체 종양 조직을 포함하도록 ROI를 배치하여 측정했습니다(그림 10). 그림 11은 이 환자에 대한 다양한 TE(ms)를 사용하여 선택된 ROI에 대해 최소, 평균 및 최대 T2* 값으로 생성된 피팅 곡선을 보여줍니다. 환자 스캔에 대한 종양 T2* 이완 속도는 6.8ms였습니다. 시각적 표현을 위해 색상으로 인코딩된 T2* 맵은 해부학적 방향을 위해 대비가 강화된 T1 강조 그래디언트 에코 이미지와 병합되었습니다(그림 12). 이 프로토콜에 대한 양성 결과는 특정 조직의 T2* 값을 나타냅니다(그림 10 및 그림 11).
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Discussion
당사의 프로토콜을 사용하면 다중 에코 그래디언트-에코 시퀀스, 외부 소프트웨어 및 T2* 맵 생성을 위한 플러그인을 기반으로 종양 T2* 이완 시간을 측정할 수 있습니다. 프로토콜 내에서 중요한 단계는 매우 짧은 TE를 가진 다중 에코 그래디언트-에코 시퀀스를 스캐닝 프로토콜에 포함시키고 외부 소프트웨어를 사용하여 다중 에코 그래디언트-에코 이미지의 단일 지수 피팅입니다. 입력 multi-echo gradient-echo 이미지를 획득 시간에 따라 정렬하는 것이 중요합니다. 이는 Preferences: Database(기본 설정: 데이터베이스) 드롭다운 메뉴의 외부 소프트웨어에서 획득 시간별로 이미징 데이터 시리즈를 정렬하여 수행할 수 있습니다.
우리가 사용하는 소프트웨어는 T2* 피팅에 대한 상수 오프셋 없이 다중 에코 그래디언트-에코를 입력하기 위해 단일 지수 피팅을 적용합니다. 이 접근법은 매우 높은 철 과부하 수준 (T2 * < 2-3ms)을 가진 조직에는 부적절 할 수 있으며, 낮은 T2 * 값으로 인해 MR 신호는 정류 된 Rician MR 노이즈와 동일한 "고원"에 도달합니다. 이것은 일반적으로 산화철 나노 입자의 정맥 주사 후에는 그렇지 않습니다. 그러나 종양 조직에서 현저한 나노 입자 축적이 관찰되어야 하는 경우 순수 지수 모델을 사용하면 중요한 진단 오류가 발생할 수 있으며, 이는 단일 지수 오프셋 방법 5 또는 R2 단일 지수 절단 방법5로 해결하여 보다 정확한 T2* 결과를 얻을 수 있습니다. 잘림 방법은 피팅 과정에서 DICOM 파일 수를 줄임으로써 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한 프로토콜 2에 설명된 대로 소프트웨어에서 새로운 접근 방식을 제안합니다. 산화철 나노입자 축적이 현저하고 T2* 값이 0에 가깝게 현저히 단축된 종양의 경우, 파라메트릭 크기 이미지 또는 다른 시리즈에 마스크를 정의하여 T2* 값 분석을 위한 더 낮은 신호 임계값을 설정합니다. 이를 통해 T2* 피팅 공정에서 오합 및 오류를 줄일 수 있습니다. T2* 값이 거의 0에 가까운 픽셀의 상대적 및 절대적 수량도 이 접근 방식으로 측정할 수 있습니다. 이 접근법은 임상 환자에게 잠재적으로 번역 될 수있는 전임상 데이터에서 테스트되었습니다.
우리의 프로토콜은 3D 슬라이서16,17을 사용해야하는 선형 최소 제곱법과 달리 프로그래밍 언어 지식이 필요하지 않기 때문에 광범위한 적용 가능성을 제공합니다. 그러나 소프트웨어의 무료 버전에서 T2* 및 T2 매핑에 사용할 수 있는 기능의 수는 유료 버전에 비해 제한되어 있습니다. 이 소프트웨어 사용의 또 다른 한계는 MacOS 시스템에 대한 신뢰성입니다. 실질적인 문제는 소프트웨어로 T2* 맵을 생성하지 않는 것일 수 있습니다. 문제 해결로 T2* 맵 생성이 없는 경우 ROI 도구를 사용하여 TE를 확인하는 것이 좋습니다. 다중 에코 그래디언트 에코 이미지가 TE의 순서로 정렬되지 않으면 T2* 맵 생성에 오류가 발생합니다. 따라서 TE에 따라 다중 에코 그라데이션 에코 이미지를 정렬하고 프로세스 문제를 해결하는 것이 좋습니다.
다른 현존하는 소프트웨어(16,18,19)와 비교했을 때 이 프로토콜의 이점은 프로그래밍 지식의 요구가 부족하기 때문에 사용의 상대적 용이성이다. 또한 이 프로토콜은 여러 측정을 신속하게 평가할 수 있으므로 품질 보증 및 품질 개선 프로젝트를 가능하게 하여 재현성 및 반복성 측정을 가능하게 합니다.
프로토콜의 추가 검증 및 표준화를 통해 다양한 스캐너, 제조업체 및 기관의 데이터에 대한 종양 T2* 측정에 널리 사용할 수 있습니다. 이를 통해 다른 부위에서 T2* 측정을 받는 환자의 종단 평가를 용이하게 할 수 있습니다. 또한 표준화된 프로토콜은 다기관 임상 시험을 위한 종양 T2* 측정을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 프로토콜의 또 다른 잠재적인 임상적 적용은 종양 조직에서의 헤모시데린의 묘사이다20. 다른 가능한 임상 적용에는 높은 수준의 종양 관련 대식세포를 사용한 면역 표적 요법을 받은 종양 환자의 평가, 이러한 개인에서 이러한 치료에 대한 종양 반응 모니터링(21,22), 초상자성 산화철 조영제(23,24) 및 페루카르보트란(25,26)을 사용하여 간 병변의 향상을 묘사하는 것이 포함됩니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 작업은 국립 암 연구소 (National Cancer Institute)의 보조금 번호 U24CA264298로 부분적으로 지원되었습니다. 스탠포드의 Lucas Research Center에서 PET/MRI 스캔을 획득하는 데 도움을 준 PET/MRI 대사 서비스 센터의 Dawn Holley, Kim Halbert 및 Mehdi Khalighi에게 감사드립니다. 이 프로젝트에 대한 귀중한 의견과 토론을 해주신 Daldrup-Link 연구소 구성원들에게 감사드립니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| OsiriX | Pixmeo SARL | https://www.osirix-viewer.com/ | |
| 3T GE MR 750 | GE Healthcare, Chicago, IL | ||
| FERAHEME (ferumoxytol injection) | AMAG Pharmaceuticals, Inc. 1100 Winter Street Waltham, MA 02451 |
References
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