تجزئة وقياس خطي لتحليل تكوين الجسم باستخدام شريحة-O-ماتيتش وهوروس

Sean Steele; Fangyi Lin; Thien-Linh Le; Alexandra Medline; Michelle Higgins; Alex Sandberg; Sean Evans; Gordon Hong; Milton  A. Williams; Mehmet  A. Bilen; Sarah Psutka; Kenneth Ogan; Viraj  A. Master

doi:10.3791/61674

Method Article

تجزئة وقياس خطي لتحليل تكوين الجسم باستخدام شريحة-O-ماتيتش وهوروس

DOI:

10.3791/61674

⸱

March 21st, 2021

Sean Steele¹ , Fangyi Lin¹ , Thien-Linh Le¹ , Alexandra Medline¹ , Michelle Higgins¹ , Alex Sandberg¹ , Sean Evans¹ , Gordon Hong² , Milton A. Williams³ , Mehmet A. Bilen⁴ , Sarah Psutka⁵ , Kenneth Ogan¹ , Viraj A. Master¹

¹Department of Urology, Emory University School of Medicine, ²Northeast Ohio Medical University, ³Department of Urology, University of Alabama at Birmingham, ⁴Department of Medical Oncology, Winship Cancer Institute of Emory University, ⁵Department of Urology, University of Washington

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

التقسيم والقياسات الخطية قياس كتلة العضلات والهيكل العظمي والأنسجة الدهنية باستخدام التصوير المقطعي المحوسب و / أو صور التصوير بالرنين المغناطيسي. هنا ، نوضح استخدام برنامج Slice-O-Matic ومشاهد الصور Horos للتحليل السريع والدقيق لتكوين الجسم. ويمكن لهذه الأساليب أن توفر معلومات هامة عن التكهن وتقسيم المخاطر إلى طبقات.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يرتبط تكوين الجسم بخطر تطور المرض ومضاعفات العلاج في مجموعة متنوعة من الحالات. لذلك، قد يؤدي القياس الكمي لكتلة العضلات والهيكل العظمي والأنسجة الدهنية على التصوير المقطعي المحوسب (CT) و/أو التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) إلى تقييم مخاطر الجراحة وتشخيص المرض. تصف هذه المقالة طريقتين للقياس الكمي وصفهما في الأصل مورتزاكيس وآخرون وأفروتين وآخرون: تجزئة الأنسجة والقياس الخطي للعضلات الهيكلية. تم الحصول على صورة المرضى المقطعية العرضية عند نقطة الوسط للفقرة القطنية الثالثة لكلا القياسين. للتجزئة ، تم استيراد الصور إلى Slice-O-Matic وملونة للعضلات الهيكلية والأنسجة الدهنية العضلية والأنسجة الدهنية الحشوية والأنسجة الدهنية تحت الجلد. ثم تم حساب مساحات سطحية من كل نوع من أنواع الأنسجة باستخدام وظيفة مساحة سطح العلامة. بالنسبة للقياسات الخطية، يتم قياس ارتفاع وعرض العضلات الثنائية والعضلات شبه الأساسية على مستوى الفقرة القطنية الثالثة، وتسفر الحسابات باستخدام هذه القيم الأربع عن كتلة العضلات الهيكلية المقدرة. يوفر تحليل التقسيم معلومات كمية وشاملة حول تكوين جسم المرضى ، والتي يمكن ربطها بعد ذلك بتطور المرض. غير أن العملية تستغرق وقتا أطول وتتطلب تدريبا متخصصا. القياسات الخطية هي أداة فعالة وصديقة للعيادة للتقييم السريع قبل الجراحة. ومع ذلك، لا توفر القياسات الخطية معلومات عن تكوين الأنسجة الدهنية. ومع ذلك، فإن هذه الطرق لها تطبيقات واسعة في مجموعة متنوعة من الأمراض للتنبؤ بالنتائج الجراحية، وخطر تطور المرض وإبلاغ خيارات العلاج للمرضى.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تقييم الساركوبينيا وتكوين الجسم حاليا من أهمية سريرية كبيرة. على الرغم من أن التعاريف المحددة للساركوبينيا تختلف تبعا للإعداد والسياق، وتشمل جميع التعاريف فقدان كبير من كتلة العضلات الهيكلية أو قوة العضلات، والتي ترتبط ارتباطا^{وثيقا 1}^،²^،³. يتضمن تحليل تكوين الجسم قياسات كتلة العضلات والهيكل العظمي وتوزيع الأنسجة الدهنية ، وتوفير معلومات أكثر شمولا حول اللياقة العامة للمرضى¹^و³^و⁴. وبالمثل، تم العثور على الأنسجة الدهنية الموزعة بشكل غير متناسب، وخاصة الأنسجة الدهنية الحشوية، أن تكون ذات صلة بأمراض مختلفة، بما في ذلك أمراض القلب، ومرض السكري من النوع الثاني، والسرطان⁵.

سريريا، وقد ثبت مرارا وتكرارا ساركوبينيا وتقييمها من قبل القياسات الخطية لتكون عاملا التكهن قوية للبقاء على قيد الحياة سرطان محددة عبر الأورام الخبيثة ونتائج الأورام بعد الجراحة والعلاج الإشعاعي والعلاج الكيميائي^1،^2،^4،^6،^7،⁸. على وجه الخصوص، أظهرت الأبحاث السابقة أن المرضى الذين يعانون من ساركوبينيا قد انخفض البقاء على قيد الحياة سرطان محددة والبقاء على قيد الحياة عموما¹^،²^،⁹^،¹⁰. لذلك ، فإن التقييم السريري الدقيق والسريع لتطور الساركوبينيا مهم في تحديد انتخابات العلاج. يتطلب التنميط التقليدي لتكوين الجسم كله تحليلا على مستوى ثلاثي الأبعاد (ثلاثي الأبعاد) باستخدام تقنيات التصوير ، بما في ذلك التصوير المقطعي المحوسب (CT) والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) وقياس كثافة العظام (DEXA) وتحليل المعاوقة الكهربية الحيوية (BIA) ، والتي تستغرق وقتا طويلا ومكلفة وتتطلب تدريبا مكثفا⁵^و11. عيب آخر هو نقص المعلومات عن التوزيع الدهني ، وخاصة بالنسبة للإزاحة الجوية plethysmography (ADP) و DEXA¹². لذلك ، تقييم وتحديد الساركوبينيا وتكوين الجسم مع استخدام طرائق التصوير المقطعي التقليدي مثل CT أو MRI ، والتي تستخدم كجزء من الممارسة السريرية القياسية للرعاية ، له قيمة سريرية كبيرة⁵.

أحد برامج التقسيم الشائعة الاستخدام في إعداد الأبحاث السريرية هو برنامج Slice-O-Matic الذي طورته TomoVision. باستخدام إجراء التقسيم Mourtzakis وآخرون¹³ ، يسمح البرنامج للباحثين أو الأطباء بالوسم شبه التلقائي لأنواع مختلفة من الأنسجة مثل العضلات الهيكلية (SM) والأنسجة الدهنية العضلية (IMAT) والأنسجة الدهنية الحشوية (VAT) والأنسجة الدهنية تحت الجلد (SAT) باستخدام العتبات القائمة على الكثافة ، مما يسمح بقياس المناطق المقطعية الشاملة لكل نسيج. ثم تستخدم هذه القياسات لتقدير إجمالي كتلة العضلات الهيكلية في الجسم والدهون، وغالبا بعد التطبيع من قبل ارتفاع المريض مربعة، لتحديد الساركوبينيا والسمنة الساركوبينية من قبل عتبات السكان.

وقد أظهرت طريقة وضعت مؤخرا من قبل Avrutin وآخرون¹⁴ باستخدام القياسات الخطية للعضلات الهيكل العظمي وضعت القدرة على أن تكون موثوقة على قدم المساواة في تقدير إجمالي كتلة العضلات باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي والصور المقطعية من المقطع العرضي L3¹⁴^,¹⁵. تشكل مجموعات العضلات شبه النخاعية والبارازبينات جزءا كبيرا من مساحة سطح العضلات في منطقة L3 ولها وظائف عالية ، مما يشير إلى أنها قد تكون تنبؤات عالية الدقة لقوة العضلات الإجمالية ، وبالتالي فإن المرشحين الرئيسيين للقياس الخطي¹⁴^،¹⁵. لحساب مساحة السطح العضلي، يتم الحصول على قياسات أفقية وعمودية لمجموعات العضلات psoas وparaspinal باستخدام أداة مسطرة لرسم خطوط مستقيمة متقاطعة 90 درجة. يتم ضرب القياسات الأفقية والعمودية لكل مجموعة عضلية لتقدير مساحة سطح كل مجموعة عضلية ، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لحساب مؤشر العضلات الخطية عند تقسيمها على طول المريض. مع الحد الأدنى من التدريب، يمكن أن تستغرق هذه العملية بأكملها أقل من دقيقة واحدة.

وبالنظر إلى الآثار المحتملة لقياسات تكوين الجسم على رعاية المرضى، هناك حاجة ملحة إلى إنشاء مواد تدريبية يسهل الوصول إليها. في هذه المقالة، نقدم وصفا مفصلا ل طريقتين طورهما أفروتين وآخرون¹⁴ ومورتزاكيس وآخرون¹³ لتحديد كتلة العضلات الهيكلية وتكوين الجسم، على التوالي، لمقدمي الخدمات والباحثين السريريين.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

واستعرض مجلس المراجعة المؤسسية بجامعة إيموري الدراسة والبروتوكولات التالية ووافق عليها.

1. L3 CT تجزئة

الحصول على التصوير الرقمي CT المحوري والاتصالات في الطب (DICOM) صورة.
1. في عارض الصورة، حدد فقرة L3.
  1. إذا كان ذلك ممكنا، حدد عرضين أفقيين للنافذة، وحدد طريقة العرض الإكليلية أو القوسية على اليسار للرجوع إليها، وعرض محوري على اليمين.
  2. انقر على وصلة الصليب لربط النوافذ اليسرى واليمين.
  3. مرر لأسفل الصور من اتجاه الجمجمة إلى الاتجاه الكودي. تحديد فقرة L1، وهي الفقرة الأولى دون ارتباط الضلع.
  4. عد من L1 إلى L3 واستخدام عرض تاجي أو القوس لتحديد شريحة من منتصف L3. يتم تعريف هذا كنقطة حيث كلا العمليات العرضية تكون قادرا على أن تكون إلى أقصى حد وعلى قدم المساواة تصور.
  5. حدد شريحة L3. من علامة التبويب Exam ، حدد إرسال Exam واحفظ الصورة كملف DICOM.
    ملاحظة: الخطوة 1 خطوة معالجة مسبقا وهي مسردة هنا لتوضيح كيفية الحصول على صورة L3. إذا كان الباحث لديه بالفعل صورة L3 ، فيمكنهم الانتقال إلى الخطوة 2. إذا لم يقم عارض الصور بتمكين الرجوع المرجعي، يمكن للباحث تخطي 1.1.1 إلى 1.1.2. إذا كان التصوير لا يشمل منطقة الصدر، حدد L5، وهو الأمامي إلى العجز، والعد من L5 إلى L3، مع الأخذ في الاعتبار أن وجود فقرة قطني سادس هو البديل العادي.
افتح صورة DICOM باستخدام برنامج Slice-O-Matic.
اسحب ملف DICOM إلى أي مكان على إطار Slice-O-Matic.
تحديد أوضاع | المنطقة المتنامية لبدء التقسيم.
1. إذا كان إصدار Slice-O-Matic يحتوي على خيارات بروتوكول ألبرتا في أعلى قائمة خيارات الأوضاع، فيمكن للمرء أيضا تحديد الخطوة 3: التقسيم لبدء التقسيم. إذا كنت تستخدم الخطوة 3: تجزئة، أكمل الخطوة 5 ، ثم انتقل إلى الخطوة 11.
حدد أدوات | قفل العلامة. وهذا سيمكن المستخدم من "قفل" الألوان الموسومة لضمان أنها ليست ملونة بالصدفة أو محوها في وقت لاحق.
تحديد العضلات الهيكلية: انقر على 1 (أحمر) تحت منطقة نمو المنطقة على الجانب الأيسر من الشاشة.
1. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأدنى لتشغيله . انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين معطل إلى الحد الأدنى. اسحب شريط التمرير على الحد الأدنى لتعيين عتبة وحدة هونسفيلد (HU) أقرب إلى -29 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -29¹³.
2. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأعلى لتحويله إلى تشغيل. انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين الحد الأدنى إلى الحد الأعلى. اسحب شريط التمرير على الحد الأعلى لتعيين عتبة HU أقرب إلى 150 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى 150¹³.
تحديد الأنسجة الدهنية العضلية (IMAT): انقر على 2 (أخضر) تحت منطقة نمو المنطقة على الجانب الأيسر من الشاشة.
1. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأدنى لتشغيله . انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين معطل إلى الحد الأدنى. اسحب شريط التمرير على الحد الأدنى لتعيين عتبة HU أقرب إلى -190 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -190¹³.
2. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأعلى لتحويله إلى تشغيل. انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين الحد الأدنى إلى الحد الأعلى. اسحب شريط التمرير على الحد الأعلى لتعيين عتبة HU أقرب إلى -30 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -30¹³.
تحديد الأنسجة الدهنية الحشوية (VAT): انقر على 5 (أصفر) تحت منطقة نمو المنطقة على الجانب الأيسر من الشاشة.
1. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأدنى لتشغيله . انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين معطل إلى الحد الأدنى. اسحب شريط التمرير على الحد الأدنى لتعيين عتبة HU أقرب إلى -150 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -150¹³.
2. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأعلى لتحويله إلى تشغيل. انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين الحد الأدنى إلى الحد الأعلى. اسحب شريط التمرير على الحد الأعلى لتعيين عتبة HU أقرب إلى -50 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -50¹³.
تحديد الأنسجة الدهنية تحت الجلد (SAT): انقر على 7 (سماوي) تحت منطقة نمو المنطقة على الجانب الأيسر من الشاشة.
1. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأدنى لتشغيله . انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين معطل إلى الحد الأدنى. اسحب شريط التمرير على الحد الأدنى لتعيين عتبة HU أقرب إلى -190 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -190¹³.
2. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأعلى لتحويله إلى تشغيل. انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين الحد الأدنى إلى الحد الأعلى. اسحب شريط التمرير على الحد الأعلى لتعيين عتبة HU أقرب إلى -30 قدر الإمكان، ثم استخدم عجلة الماوس لتعيين عتبة HU بالضبط إلى -30¹³.
استخدم المفاتيح + و - على لوحة المفاتيح للتكبير والتصغير من صورة CT. ضبط التكبير حسب الضرورة في جميع أنحاء تجزئة لوضع علامة واضحة ودقيقة الأنسجة.
بدء تجزئة عن طريق اختيار 1 لأنسجة العضلات الهيكل العظمي (SM).
1. تعيين خيار الفرشاة إلى الرسام.
2. استخدام أدوات الفرشاة وجدت مباشرة تحت المنطقة المتنامية للتكيف مع الحجم المطلوب من الفرشاة والبدء في الرسم على Psoas، مجموعات العضلات Paraspinal، مائل، ومجموعات العضلات المستقيم.
  ملاحظة: إذا تم وضع علامة على السوائل أو الأعضاء خارج اللفافة العضلية باللون الأحمر كعضلات، فتأكد من مسح العلامات باستخدام تحديد اللون بلا.
بمجرد وضع علامة على جميع العضلات، حدد 1 في قائمة TAG Lock في أسفل يسار الشاشة. وهذا يضمن عدم إعادة وضع علامات على العضلات أو محوها عن طريق الخطأ مع استمرار التقسيم.
حدد 2 تحت منطقة النمو والطلاء على جميع الأنسجة الدهنية (IMAT) داخل اللفافة العضلية. تأكد من استخدام اختيار اللون بلا إذا تم وضع علامة على أي من الدهون أو الهياكل خارج اللفافة العضلية عن طريق الخطأ باسم IMAT.
ملاحظة: حواف اللفافة العضلية عادة ما تظهر أخف من الدهون الحشوية أو تحت الجلد المحيطة به. تأكد من وضع علامة على جميع الدهون داخل حواف أخف من اللفافة العضلية كما IMAT وليس ضريبة القيمة المضافة أو SAT. إذا لم يتم وضع علامة على خط ألبا كعضلات ، فيجب تحليل كامل خط ألبا على أنه IMAT.
بمجرد وضع علامة على IMAT بالكامل، حدد 2 من قائمة TAG Lock في أسفل يسار الشاشة.
حدد 5 من قائمة "نمو المنطقة" لوضع علامة على نسيج ضريبة القيمة المضافة.
1. عند وضع علامات ضريبة القيمة المضافة، اعتمادا على الصورة، قد يكون من الأسهل استخدام زيادة 2D بدلا من الرسام.
2. إذا كنت تستخدم زيادة 2D، استخدم أصغر خيار فرشاة الطلاء. إذا كان استخدام النمو 2D تأكد من أن ننظر إلى الوراء على جميع ضريبة القيمة المضافة الموسومة وتأكد من عدم وجود الأنسجة داخل الأمعاء أو الأعضاء الموسومة عن طريق الخطأ، لأن تلك الدهون عادة ما تكون إما من هضم الطعام أو غيرها من الهياكل التي ليست ضريبة القيمة المضافة.
3. إذا كان استخدام الطلاء تأكد من عدم الطلاء داخل تجويف الأعضاء أو الأمعاء.
بمجرد وضع علامة على ضريبة القيمة المضافة، حدد 5 من قائمة TAG Lock في أسفل يسار الشاشة.
حدد 7 من قائمة "النمو في المنطقة" لوضع علامة على أنسجة SAT.
1. عند وضع علامات على SAT، اعتمادا على الصورة، فإنه عادة ما يكون أسهل لاستخدام زيادة 2D بدلا من الطلاء.
2. إذا كنت تستخدم زيادة 2D، استخدم أصغر خيار فرشاة الطلاء.
3. إذا كان استخدام تنمو 2D تأكد من العودة على حواف الصورة مع أداة لا شيء المحدد للتأكد من عدم وجود نسيج داخل اللفافة العضلات هو الموسومة كما SAT والتأكد من أن يتم وضع علامة على أي الجلد كما SAT.
  ملاحظة: البشرة عادة ما تكون أخف في المظهر من SAT وعادة ما تكون حوالي 2-3 بكسل سميكة، ولكن كن على علم بأن مظهر الجلد وسمك قد تختلف من صورة إلى أخرى.
4. إذا كنت تستخدم الطلاء، تأكد من العناية حول الحواف ، خاصة حول الجلد لضمان عدم وضع علامات على الأنسجة بشكل غير صحيح.
عند الانتهاء من وضع علامات على الأنسجة، انتقل إلى أدوات | سطح العلامة / حجم. وهذا سوف يعرض مساحة السطح وحجم كل من الأنسجة الموسومة، وعادة ما يكون الاهتمام في مساحة السطح.
1. انقر على عرض في إطار لفتح كامل نافذة سطح العلامة / حجم. سيؤدي ذلك أيضا إلى عرض قيم HU.
2. سجل مساحة السطح وقيم عتبة HU.
  ملاحظة: إذا لم يظهر إطار Tag Surface/Volume في أسفل يسار الشاشة، فقد يكون ذلك بسبب عدم وجود مساحة كافية لعرضه. في هذه الحالة، تأكد من تكبير إطار Slice-O-Matic ثم حدد أدوات | قفل العلامة لإزالة نافذة قفل العلامة. يجب أن يجعل هذا مساحة كافية لعرض إطار Tag Surface/Volume.
عند اكتماله، انتقل إلى ملف | حفظ ملفات TAG. سيؤدي هذا إلى حفظ ملف TAG حيث يوجد ملف DICOM.

2. L3 التصوير بالرنين المغناطيسي تجزئة

الحصول على التصوير بالرنين المغناطيسي المحوري (تسلسل T2 مرجح) صورة DICOM
1. في عارض الصورة، حدد فقرة L3.
  1. إذا كان ذلك ممكنا، حدد عرضين أفقيين للنافذة، وحدد طريقة العرض الإكليلية أو القوسية على اليسار للرجوع إليها، وعرض محوري على اليمين.
  2. انقر على وصلة الصليب لربط النوافذ اليسرى واليمين.
  3. مرر لأسفل الصور من اتجاه الجمجمة إلى الاتجاه الكودي. تحديد فقرة L1، وهي الفقرة الأولى دون ارتباط الضلع.
  4. عد من L1 إلى L3 واستخدام عرض تاجي أو القوس لتحديد شريحة من منتصف L3. يتم تعريف هذا كنقطة حيث كلا العمليات العرضية تكون قادرا على أن تكون إلى أقصى حد وعلى قدم المساواة تصور.
  5. حدد شريحة L3. من علامة التبويب Exam ، حدد إرسال Exam واحفظ الصورة كملف DICOM.
    ملاحظة: الخطوة 1 خطوة معالجة مسبقا وهي مسردة هنا لتوضيح كيفية الحصول على صورة L3. إذا كان الباحث لديه بالفعل صورة L3 ، فيمكنهم الانتقال إلى الخطوة 2. إذا لم يقم عارض الصور بتمكين الرجوع المرجعي، يمكن للباحث تخطي 1.1.1 إلى 1.1.2. إذا كان التصوير لا يشمل المنطقة الصدرية، حدد L5، وهو الأمامي إلى العجز، والعد من L5 إلى L3، مع الأخذ في الاعتبار أن وجود فقرة قطني سادس هو البديل العادي.
افتح صورة DICOM باستخدام برنامج Slice-O-Matic.
اسحب DICOM ملف إلى أي مكان على إطار Slice-O-Matic.
تحديد أوضاع | المنطقة المتنامية لبدء التقسيم.
ملاحظة: نظرا لضعف التمايز بين الأنسجة الدهنية في صور التصوير بالرنين المغناطيسي، يتم تقسيم SM فقط.
1. تجزئة العضلات شبه النخاعية: انقر على 1 (أحمر) تحت منطقة نمو المنطقة على الجانب الأيسر من الشاشة.
  1. في وضع المعاينة، تظهر المدرجات التكرارية للصورة قمم متعددة ، مع الذروة الأولى التي تمثل الهواء ، والقمم الثانية والثالثة والرابعة اللاحقة التي تمثل العضلات والعظام والدهون ، على التوالي.
  2. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأدنى لتشغيله .
  3. انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين معطل إلى الحد الأدنى.
  4. اسحب شريط التمرير على الحد الأدنى لتعيين عتبة وحدة هونسفيلد (HU) إلى 0.
  5. انقر على زر إيقاف من قبل الحد الأعلى لتحويله إلى تشغيل.
  6. انقر على الأسهم بواسطة عجلة الماوس لتعيين الحد الأدنى إلى الحد الأعلى.
  7. اسحب شريط التمرير على الحد الأعلى لتعيين HU لتضمين العضلات شبه النخاعية.
  8. بدء تجزئة العضلات Paraspinal عن طريق اختيار 1 لأنسجة العضلات الهيكل العظمي (SM). تعيين خيار الفرشاة إلى الرسام. استخدام أدوات الفرشاة وجدت مباشرة تحت منطقة النمو للتكيف مع الحجم المطلوب من الفرشاة والبدء في الرسم على مجموعات العضلات Paraspinal.
    ملاحظة: إذا كان أي شيء هو الموسومة باللون الأحمر والعضلات على السوائل أو الأجهزة خارج اللفافة العضلات، تأكد من مسح العلامات باستخدام اختيار اللون بلا.
2. تجزئة مجموعات العضلات المتبقية: تحريك الماوس الأمامي إلى خط ألبا. في وضع المعاينة، قم بضبط الحد الأعلى لتضمين linea alba. ثم يتم اعتماد هذا الحد الأعلى من كثافة لجميع المجموعات العضلية المتبقية.
  1. بدء تجزئة عن طريق اختيار 1 لأنسجة العضلات الهيكل العظمي (SM). تعيين خيار الفرشاة إلى الرسام. استخدام أدوات الفرشاة وجدت مباشرة تحت منطقة النمو للتكيف مع الحجم المطلوب من الفرشاة والبدء في الرسم على مجموعات العضلات Paraspinal.
    ملاحظة: إذا كان أي شيء هو الموسومة باللون الأحمر والعضلات على السوائل أو الأجهزة خارج اللفافة العضلات، تأكد من مسح العلامات باستخدام اختيار اللون بلا.
عند الانتهاء من وضع علامات على الأنسجة، انتقل إلى أدوات | سطح العلامة / حجم. وهذا سوف يعرض مساحة السطح وحجم كل من الأنسجة الموسومة، وعادة ما يكون الاهتمام في مساحة السطح.
انقر على عرض في إطار لفتح كامل نافذة سطح العلامة / حجم. سيؤدي ذلك أيضا إلى عرض قيم HU.
سجل مساحة السطح وقيم عتبة HU.
ملاحظة: إذا لم يظهر إطار Tag Surface/Volume في أسفل يسار الشاشة، فقد يكون ذلك بسبب عدم وجود مساحة كافية لعرضه. في هذه الحالة، تأكد من تكبير إطار Slice-O-Matic ثم حدد أدوات | قفل العلامة لإزالة نافذة قفل العلامة. يجب أن يجعل هذا مساحة كافية لعرض إطار Tag Surface/Volume.
عند اكتماله، انتقل إلى ملف | حفظ ملفات TAG. سيؤدي هذا إلى حفظ ملف TAG حيث يوجد ملف DICOM.

3. قياس خطي للتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي

الحصول على صورة المحورية CT أو MRI DICOM.
1. في عارض الصورة، حدد فقرة L3.
  1. إذا كان ذلك ممكنا، حدد عرضين أفقيين للنافذة، وحدد طريقة العرض الإكليلية أو القوسية على اليسار للرجوع إليها، وعرض محوري على اليمين.
  2. انقر على وصلة الصليب لربط النوافذ اليسرى واليمين.
  3. مرر لأسفل الصور من اتجاه الجمجمة إلى الاتجاه الكودي. تحديد فقرة L1، وهي الفقرة الأولى دون ارتباط الضلع.
  4. عد من L1 إلى L3 واستخدم المنظر الإكليلي أو القوسي لتحديد شريحة منتصف L3 ، كما هو محدد من خلال النقطة التي يتم فيها تحديد كلتا العمليتين العرضيتين بالتساوي.
    ملاحظة: الخطوة 1 خطوة معالجة مسبقا وهي مسردة هنا لتوضيح كيفية الحصول على صورة L3. إذا كان الباحث لديه بالفعل صورة L3 ، فيمكنهم الانتقال إلى الخطوة 2. إذا لم يقم عارض الصور بتمكين الرجوع المرجعي، يمكن للباحث تخطي 1.1.1 إلى 1.1.2. إذا لم يتضمن التصوير المنطقة الصدرية، فحدد L5، وهو الأمامي للتشظي، واحسب من L5 إلى L3.
استيراد الصورة إلى عارض التصوير الطبي وفتحه.
1. لHoros: فتح التطبيق وانقر على استيراد.
2. انتقل إلى حيث توجد صورة DICOM، حددها وانقر على فتح. يجب أن يظهر الملف والصورة ضمن قائمة اسم المريض.
3. انقر نقرا مزدوجا على اسم المريض، ثم انقر نقرا مزدوجا على الصورة لبدء التقسيم الخطي.
تحديد عضلات psoas والعضلات شبه النخاعية.
حدد أداة المسطرة وقياس الأفقي (180 درجة) والرأسي (90 درجة) أقطار العضلات الأربع المذكورة أعلاه.
ملاحظة: يجب أن تكون الخطوط أفقية وعمودية للصورة، وليس قطريا. يجب أن تخلق الخطوط الأفقية والعمودية المرسومة مربع مستطيل يشمل كامل كل عضلة. لا تقيس ببساطة أطول مسافة من العضلات. إذا كنت تستخدم عارض الصور الذي يسمح لأداة رسم مربع، يمكن استخدام هذه الأداة بدلا من أداة مسطرة بسيطة. يتم توفير هذا أن أداة الرسم مربع يعرض على الأقل ارتفاع وطول المربع.
سجل جميع القياسات الثمانية (عرض Psoas الأيمن ، طول Psoas الأيمن ، عرض Psoas الأيسر ، طول Psoas الأيسر ، العرض الباراسبينال الأيمن ، الطول البراسبينال الأيمن ، العرض الجانبي الأيسر ، طول Paraspinal الأيسر) لمزيد من التحليل.
1. حساب مساحة سطح العضلات الفردية عن طريق ضرب القيمة الأفقية والعمودية لتلك العضلة.
2. الحصول على مجموع العضلات منطقة سطح psoas العضلات والعضلات paraspinal بإضافة العضلات اليسرى إلى العضلات اليمنى, على التوالي.
3. حساب مؤشر العضلات الخطية بقسمة المساحة السطحية مجتمعة (مم²⁾على ارتفاع المريض مربع (م^2).

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ينتج عن إجراء تجزئة L3 صورة مقطعية أو تصوير بالرنين المغناطيسي موسومة بأنسجة العضلات الهيكلية (SM) الموسومة باللون الأحمر ، وIMAT باللون الأخضر ، وضريبة القيمة المضافة باللون الأصفر ، و SAT باللون السماوي(الشكل 1). ستبقى الأنسجة غير الموسومة المتبقية في ألوانها الأصلية البيضاء والرمادية والظهرية التي تتوافق مع قيم وحدة هونسل (HU) الخاصة بكل بكسل. غالبية الأنسجة غير الموسومة التي تبقى باللون الأبيض ستكون عظمية ، وغالبية الأنسجة التي تبقى في الرمادي ستكون عضلات غير هيكل عظمي ، وأنسجة أعضاء ، وأنسجة الدهنية داخل تجويف الأمعاء ، وغالبية الصورة التي تبقى باللون الأسود ستكون الهواء. صورة مجزأة بشكل صحيح لن يكون لها علامات حمراء أو خضراء خارج اللفافة العضلية الهيكلية ، ولا يوجد علامات صفراء أو سماوية داخل اللفافة العضلية الهيكلية. بالإضافة إلى ذلك ، يجب ألا تغزو العلامات الصفراء تجويف الأمعاء أو الأعضاء مثل الكلى أو الكبد ، ويجب ألا يكون وضع علامات سماوية موجودا على طول الحواف الخارجية الفاتحة التي تتوافق مع الجلد. وبمجرد الانتهاء من تجزئة الصورة، ينبغي تسجيل مساحات السطح ومتوسط قيم HU الأنسجة، جنبا إلى جنب مع ارتفاع المريض(الجدول 1). من هذه البيانات، يمكن للمرء حساب مؤشر العضلات والهيكل العظمي والمضي قدما في أي تحليل آخر ذات الصلة لبحث معين أو الأسئلة السريرية. لاحظ أنه بالنسبة لمعظم صور التصوير بالرنين المغناطيسي ، يمكن وضع علامات على العضلات الهيكلية فقط وتحليلها لاحقا(الجدول 2). في القياسات الخطية، يتم حساب فهرس بقسمة مساحة السطح على مربع الارتفاع(الجدول 3).

تتضمن القضايا الشائعة التي قد يواجهها الباحثون أثناء إجراء التقسيم الصور التي تحتوي على إغفال للمعلومات الرئيسية. على سبيل المثال، قد تحتوي الصور على أجزاء كبيرة مقطوعة أو مقصوصة(الشكل 2). على وجه التحديد، فإن الصور التي تحتوي على أنسجة العضلات SAT و / أو الهيكل العظمي قطع من الإطار خفض كبير في دقة حسابات مساحة السطح من الأنسجة المتضررة. ما إذا كان هذا يجعل صورة غير مناسبة للتحليل سيعتمد على السياق السريري أو البحثي ويجب أن يقرره فريق البحث على أساس كل حالة على حدة. وثمة عثرة أخرى هي أن الباحثين قد تشمل عن غير قصد الحبل الشوكي ونخاع العظام في العضلات الهيكلية. لتجنب هذه المسألة، يجب أن يكون الباحثون مدربين تدريبا جيدا وأن يظلوا حذرين أثناء التقسيم. وتشمل القطع الأثرية الشائعة الأخرى في التصوير المقطعي أو التصوير بالرنين المغناطيسي القضايا التقنية الناجمة عن وضع المريض أو الحركة في الماسح الضوئي، وتقطعت بهم السبل الدهون والأنسجة ندبة حول اللفافة العضلات الهيكل العظمي، وغيرها من القطع الأثرية على شكل غريب (الشكل 3). عادة ما تظهر المشاكل التقنية الناجمة عن حركة المريض أو التنسيب غير السليم أخف وزنا ، مع قيم HU أعلى من الأنسجة المحيطة. هذا النوع من القضايا التقنية تظهر عادة في SAT ويمكن أيضا خفض دقة حساب مساحة السطح. وسيحدد السياق السريري أو البحثي مستوى التسامح مع هذه القضايا. تقطعت بهم السبل الدهون والتحف ندبا الأنسجة عادة لا يؤدي إلى كميات عالية من الخطأ في حسابات منطقة سطح الأنسجة. ومع ذلك، فإنها يمكن أن تؤدي إلى سوء تحديد الخط fascial. يمكن أن تكون العضلات الهيكلية ومناطق سطح IMAT غير دقيقة إلى حد كبير في الحالات التي تكون فيها خيوط الدهون أو ندبا مخطئة كخط اللفافة العضلية. الشوائب الصغيرة الأخرى والتحف في التصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي عادة لا تؤثر على جودة الصورة بشكل عام إلا في حالات نادرة. اعتمادا على السياق السريري أو البحثي، قد تحتاج هذه القطع الأثرية إلى تقييم من قبل خبير الأشعة للتحقق من جودة الصورة. المسألة المشتركة الأخيرة في التصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي هي تشوهات في خط اللفافة العضلية(الشكل 4). هذه الفواصل عادة لن تؤثر على جودة الصورة، ولكن الصور التي تحتوي على فواصل كبيرة أو تشوهات أخرى في اللفافة العضلية يجب تقييمها من قبل أخصائي أشعة لتحديد ما إذا كان أصل التشوه سيؤثر على التحليل السريري أو سياق البحث.

يحتوي إجراء القياس الخطي L3 الذي طورته Avruvin et al. على أخطاء شائعة أقل من إجراء تقسيم L3¹⁴^و¹⁵. القضايا الرئيسية التي واجهتها في التدابير الخطية تدور حول تحديد المجموعات العضلية من الاهتمام، واثنين من psoas ومجموعات العضلات paraspinal (الشكل 5). في معظم الحالات سوف تكون حواف psoas متميزة عن الأعضاء القريبة ، ولكن في حالة صعوبة تمييز الحافة ، فإن تغيير مرشحات HU أو السطوع عادة ما يحل غالبية القضايا. بالإضافة إلى ذلك، فإن حواف مجموعات العضلات شبه النخاعية غالبا ما تكون متميزة عن الأنسجة القريبة الأخرى، ولكن ينبغي للمرء أن يلاحظ أنه إذا لم تصل عضلات واضحة إلى خط اللفافة السفلي، لا ينبغي إدراج الخط في تحديد الحافة السفلية لمجموعة العضلات شبه النخاعية. وأخيرا، يجب استبعاد لومبوروم رباعية عند تحديد حافة مجموعات العضلات psoas أو paraspinal (الشكل 5E).

figure-results-1
الشكل 1: تجزئة L3 المناسبة في شريحة-O-ماتيتش. (أ) صورة CT المحورية دون تغيير في فقرات L3. (ب)CT المحوري الموسوم بالكامل مع الأحمر المقابل للعضلات الهيكلية (SM)، الأخضر إلى الأنسجة الدهنية العضلية (IMAT)، الأصفر إلى الأنسجة الدهنية Vesical (VAT)، وسميان إلى الأنسجة الدهنية تحت الجلد (SAT). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-2
الشكل 2: قطع L3 CT الصورة. صورة CT غير الموسومة في Slice-O-Matic مع كميات كبيرة من SAT بالإضافة إلى كميات كبيرة من أنسجة العضلات الهيكلية المقطوعة.

figure-results-3
الشكل 3: القطع الأثرية الشائعة. (أ) تحتوي صورة CT غير الموسومة على العديد من القطع الأثرية التي تم تمييزها في المربع الأحمر والبيضاوي الأزرق والصندوق الأخضر على التوالي. يظهر المربع الأحمر مشكلات فنية في التصوير المقطعي المحوسب، ربما بسبب سوء المحاذاة أو الحركة أثناء الفحص. البيضاوي الأزرق يسلط الضوء على قطعة أثرية مشتركة من المرجح أن تنبع من أنسجة ندبة. المربع الأخضر يسلط الضوء على العيوب التي قد يكون لها أسباب محتملة متعددة. (ب) المسح المقطعي الموسوم مع ظهور نفس القطع الأثرية ذات الصلة التي تم تمييزها في المربع الأحمر ، والبيضاوي الأزرق ، والصندوق الأخضر. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-4
الشكل 4: كسر كبير في اللفافة العضلية. (أ) صورة CT L3 غير الموسومة يسلط الضوء على كسر كبير في اللفافة العضلية الهيكلية في المربع الأرجواني. (ب) الصورة L3 CT الموسومة يسلط الضوء على مظهر الموسومة من كسر كبير في اللفافة العضلات الهيكل العظمي في المربع الأرجواني. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-5
الشكل 5: L3 القياسات الخطية. (أ) صورة L3 CT الأصلي قبل التحليل في عارض الصور هوروس. (ب) تتضمن طريقة القياس الخطي التقليدية خطا رأسيا واحدا وخطا أفقيا واحدا مرسوما لكل عضلة. يتم قياس هذه الخطوط باستخدام أداة مسطرة وتضرب للعثور على مساحة سطح كل مجموعة عضلية. لاحظ أن طريقة المقاييس الخطية التقليدية يجب أن تحتوي دائما على خطوط تتقاطع عند 90 درجة. هذه الصورة من طريقة التدابير الخطية التقليدية هي مظاهرة بصرية فقط منذ إنشائها في هوروس وليس مضمونا أن يكون تقاطعات 90 درجة. (C) (D) (E) طريقة المربع للقياسات الخطية L3. (C) (D) مربع الأزرق والأرجواني تشمل psoas اليمين واليسار، على التوالي، ومربع الأصفر والأخضر تشمل العضلات شبه النخاعي الأيمن والأيسار، على التوالي. (ه)الضوء الأرجواني والبرتقالي مربعات تسليط الضوء على lumborum quadratus، والتي لا ينبغي النظر عند تحديد حواف مجموعات العضلات Psoas وشبهpinal. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-6
الشكل 6: مقارنة بين التدابير الخطية وL3 منطقة العضلات الهيكل العظمي المقطع العرضي، ن = 65. المناطق المشتركة psoas وشبهpinal وفقا لمجموع العضلات الهيكل العظمي في المقطع العرضي L3. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

تجزئة CT
	عضل	الأنسجة الدهنية العضلية	الأنسجة الدهنية الحشوية	الأنسجة الدهنية تحت الجلد
منطقة سوفيس (سم²)	134.4	8.402	72.43	271
وحدة هونسفيلد (متوسط)	33.61	2.1	18.11	67.76
ارتفاع المريض مربع (م²)	2.69	هيكل عظمي مؤشر العضلات (منطقة العضلات / ارتفاع²، سم²/ م²)		49.97

الجدول 1: تجزئة CT

التصوير بالرنين المغناطيسي SEGMENATION
	عضل
منطقة سوفيس (سم²)	241.8
وحدة هونسفيلد (متوسط)	35.85
ارتفاع المريض (م²)	3.39
مؤشر العضلات الهيكلية	71.42
(منطقة العضلات / ارتفاع²، سم²/ م²)	71.42

الجدول 2: تجزئة التصوير بالرنين المغناطيسي

مقاييس خطية
ارتفاع Psoas الأيمن (سم)	عرض Psoas الأيمن (سم)	ارتفاع Psoas الأيسر (سم)	عرض Psoas الأيسر (سم)	ارتفاع باراسبينال الأيمن (سم)	عرض شبه ثنائي أيمن (سم)	ارتفاع باراسبينال الأيسر (سم)	عرض باراسبينال الأيسر (سم)
3.934	2.927	3.743	2.788	4.916	6.264	4.403	7.045
إجمالي مساحة Psoas (سم²)		21.950		إجمالي منطقة باراسبينال (سم²)		61.813
إجمالي مساحة العضلات (سم²)				83.76
ارتفاع المريض مربع (م²)		2.496		مؤشر قياس خطي (سم²/م²)		33.55

الجدول 3: التدابير الخطية

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

العضلة psoas, مجموعات العضلات paraspinal, والعضلات المائلة ترتبط ارتباطا وثيقا مع كتلة العضلات^{الشاملة 5}. على وجه الخصوص، ترتبط مساحة السطح داخل مقطع عرضي CT أو MRI من هذه المجموعات العضلية عند نقطة الوسط للفقرة القطنية الثالثة (L3) ارتباطا وثيقا بكتلة العضلات الإجمالية، مما يجعل هذه الصورة مثالية للباحثين أو الأطباء لاستخدامها عند تقييم الساركوبينيا¹^و2^و13. وقد أظهرت تجزئة والقياسات الخطية قيمة كبيرة في تقييم تكوين الجسم وتحديد الظروف التكهنية السيئة مثل الساركوبينيا والسمنة الساركوبينية في المرضى¹⁶^،¹⁷. وقد أظهرت الأبحاث أن قياسات كتلة العضلات ترتبط بالبقاء على قيد الحياة ومخاطر المضاعفات الكبرى بعد العمليات الجراحية الكبرى أو خطط العلاج مثل العلاج الكيميائي والسمية الكيميائية¹⁶^و¹⁷^و¹⁸. لذلك ، فإننا نفترض أنه قد يكون من المفيد للأطباء أن يكون لديهم بيانات تكوين الجسم قبل تقديم المشورة للمرضى فيما يتعلق بخيارات العلاج.

حاليا، هناك عدة طرق لتقييم تكوين الجسم. تستخدم عدة طرق، مثل قياس الكثافة¹² والتصويرplethysmography الإزاحة الهواء (ADP)^19،وزن الهواء والتشريد، على التوالي لتقدير النسبة المئوية للدهون في الجسم وكثافة الجسم. في حين أن هذه الأساليب يمكن أن تكون مفيدة، فهي غير قادرة على تحديد توزيع الأنسجة الدهنية⁵^،¹⁹. تقنيات تحليلية أخرى لتكوين الجسم ، مثل BIA ، تستند في تحليلها إلى الخصائص الكهربائية المختلفة لكتلة الدهون والكتلة الخالية من الدهون^12. ومع ذلك، مرة أخرى هذه التقنية فشل في تقييم توزيعات الدهون بشكل كاف، ويتطلب أيضا المزيد من المعلومات مثل العرق والعمر والجنس لقياسات أكثر^{دقة 19}. وعلى العكس من ذلك، فقد ثبت أن تقييمات مثل DEXA مفيدة في تقييم تكوين الجسم، ولكن لديها ميل إلى المبالغة في تقدير كتلة العضلات مع زيادة الدهون¹². وقد استخدمت العديد من البروتوكولات أيضا طريقة منطقة الاهتمام (ROI) للحصول على كتلة العضلات وبيانات الأنسجة الدهنية داخل برنامج عرض DICOM ، والتي ثبت أن لها علاقة جيدة مع تحليل تكوين الجسم BIA لتقييم الساركوبينيا والتقييم الغذائي²⁰^،²¹.

إجراء التقسيم التي وضعتها Mourtzakis وآخرون لديه ميزة على تقييمات تكوين الجسم البديلة لأنه يمكن القيام به على معظم التصوير المقطعي أو التصوير بالرنين المغناطيسي ويحدد بدقة توزيعات الأنسجة الدهنية ومنطقة العضلات¹³. بالإضافة إلى ذلك، تجزئة L3 المحورية لديه ميزة الدقة بغض النظر عن حالة السمنة المريض¹³. وعلى غرار البدائل المذكورة أعلاه، فإن تقنية التدابير الخطية التي طورها أفروتين وآخرون¹⁴ لا تملك القدرة على تقييم توزيع الدهون. في الآونة الأخيرة، أظهر الباحثون متباينة في تجزئة الجسم، وخاصة في أساليب قياس عضلات psoas وحدها²². كتلة العضلات Psoas وحدها ليست ممثلة تمثيلا عاليا لكمية العضلات القطنية أو الهزال العضلات المنهجية، وربما لا تكون مرتبطة ارتباطا وثيقا مع النتائج السريرية²². قد تكون هذه المشكلة أكثر إثارة للقلق في القياس الخطي، كما العضلات psoas هي مجموعة العضلات الرئيسية في التقييم. ومع ذلك، لدينا تقنية المبينة تشمل psoas الثنائية وتقديرات العضلات paraspinal لقياس أكثر دقة، في حين لا يزال التقييم السريع والمريح للكتلة العضلية المقطعية العرضية. هناك ما يبرر الدراسات المستقبلية التي تثبت صحة التوافق بين القياس الخطي CT / MRI وطرق التقسيم وارتباطها بالنتائج السريرية.

تم تصميم كل من إجراءات تقسيم L3 والقياس الخطي في البداية لتقييم محتوى العضلات على نطاق الجسم بسرعة ودقة. من خلال تقسيم فقرات L3 فقط ، يوفر البروتوكول الوقت مع توفير ما يكفي من المعلومات للباحثين أو الأطباء لتحديد كتلة العضلات الهزيلة للمريض وحالة الدهون. ومع ذلك ، على الرغم من أن تجزئة L3 تستغرق وقتا أقل بكثير من تقسيم الجسم بالكامل ، إلا أنه لا يزال من الممكن أن يستغرق استخدام برنامج Slice-O-Matic وقتا طويلا ومكلفا. وعلى العكس من ذلك، القياسات الخطية لديها القدرة على أن تكون دقيقة مثل تجزئة L3 في تقييم حالة العضلات وsarcopenia في المرضى الذين يعانون من أمراض خطيرة¹⁴^،¹⁵. لقد أظهرنا مثل هذه العلاقة في مجموعة سرطان الخلايا الكلوية T3 ، حيث ترتبط العضلات الهيكلية التي تقاس بالقياسات الخطية ارتباطا وثيقا بالقيمة التي تقاس بالقطع(الشكل 6). الأهم من ذلك ، فإن الطريقة سريعة للغاية ، وبرنامج التصوير مجاني. ومع ذلك ، فإن القيد الأبرز على إجراء القياس الخطي هو افتقاره إلى القدرة على تقييم محتوى الأنسجة الدهنية ، مما يقصر الأطباء على السياقات التي يكون فيها التقييم العام لمحتوى العضلات كافيا.

هناك ثلاث خطوات حاسمة في كل من إجراءات التقسيم والقياس الخطي. أولا، يجب على الأطباء والباحثين تحديد منتصف فقرات L3 لتحقيق الاتساق. منتصف الفقرات L3 ستكون الشريحة حيث نخاع العمليات العرضية هو الأبرز. يتم التعرف على شريحة فقرات L3 المحورية بسهولة أكبر بمساعدة منظر برجي أو تاجي متصل. يمكن للباحثين أو الأطباء العثور أولا على فقرات أو عجز L1 كنقطة مرجعية ، مع الأخذ في الاعتبار أن وجود ست فقرات قطني بدلا من خمس فقرات هو متغير طبيعي. الخطوة الحاسمة التالية هي تحديد العضلات. في القياسات الخطية، لا ينبغي إدراج لومبروم رباعية مع أخذ القياسات الرأسية والأفقية. ثالثا، يجب على الباحثين أيضا إيلاء اهتمام وثيق عند وضع علامة ضريبة القيمة المضافة في بروتوكول التقسيم، حيث يمكن في بعض الأحيان وضع علامة على محتوى القولون على أنه نسيج الدهني الحشوي²³. عند حدوث مثل هذا الخطأ، يجب على الباحثين مسح هذه المناطق قبل الانتقال إلى الخطوة التالية.

ومن المسائل الشائعة في التقسيم ضعف جودة الصورة المقطعية أو التصوير بالرنين المغناطيسي (انظر النتائج التمثيلية للأمثلة). في بعض الحالات ، لا تجعل الجودة السيئة الصورة عديمة الفائدة ، ولكن في حالات أخرى قد تحتاج الصورة إلى استبعادها من التحليل. آخر، ربما لا مفر منه، والحد من تجزئة صورة واحدة تشمل الاختلاف العشوائي من موقف الجهاز الصلب من صورة إلى صورة.

غالبا ما ترتبط القضايا المشتركة الأخرى لكل من تحليل تجزئة L3 وتحليل القياس الخطي بالاختلاف بين الأسعار وداخلها. وكما هو الحال في معظم البروتوكولات، يمكن توقع قدر معين من التباين بين المراقبين وبين المحاكمات المنفصلة للفرد الواحد. ولحصر وتقليل التباين بين المعدلات مع إجراء العديد من الأشخاص للتحليل، يمكن لفريق الباحثين أو الأطباء اختبار أي اختلافات ذات دلالة إحصائية في قياسات مساحة السطح ومتوسط HU من نفس الصورة. يحيط علما خاصة من الاختلاف هو جين تاو لأن هذا سوف يشير إلى ما إذا كان الباحثون أو الأطباء الذين لديهم مساحات سطحية مشابهة جدا لنفس الصورة هي في الواقع وضع علامات على الأنسجة نفسها تقريبا. لاختبار الاختلاف الكبير داخل المعدل للفرد ، قد يأخذ الباحثون أو الأطباء مجموعة فرعية صغيرة من الصور ويقطعون كل صورة حتى تكون جميع النسخ المتماثلة لكل صورة ضمن هامش ضيق غير مهم إحصائيا.

ونحن نعترف بأن كلا البروتوكولين المعروضين هنا لديهم قيود في تحليل تكوين الجسم حيث يتم استخدام شريحة واحدة فقط. كما اقترح شن وآخرون، قد يوفر التحليل ثلاثي الأبعاد معلومات أكثر دقة عن الدهون الحشوية في البطن، وتحليل شريحة واحدة لضريبة القيمة المضافة على مستويات مختلفة للرجال والنساء^24. ومع ذلك ، فإن البروتوكولات التي نوقشت هنا لا تزال قيمة لأنها توفر تقييمات سريعة للعضلات وكذلك الأنسجة الدهنية ، والتي يمكن استخدامها لفحص الساركوبينيا في العيادات.

وعلاوة على ذلك، كانت هناك العديد من بروتوكولات تحليل تكوين الجسم الآلي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي 3D، وخاصة خوارزميات التصنيف العصبية القائمة على الشبكة²⁵. ونحن نعترف بأن هذه قد تكون البدائل المستقبلية المحتملة للتجزئة التقليدية 2D. ومع ذلك، تتطلب هذه الطرق مجموعات بيانات كبيرة من صور التصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي ليتم تطويرها واختبارها وتنفيذها في البيئات السريرية والبحثية. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب هذه الطرق في كثير من الأحيان تحليل تجزئة 2D لإنشاء مرجع أساسي للتحقق من صحة خوارزميات التعلم الآلي مقابل. ولذلك يمكن أن تكون البروتوكولات التي تم توضيحها هنا مفيدة عندما لا تتوفر مجموعات بيانات كبيرة أو صور ثلاثية الأبعاد، ويمكن تطبيق هذه البروتوكولات للمساعدة في تطوير خوارزميات التعلم الآلي والتحقق من صحتها عندما تكون قابلة للتطبيق. وبالتالي، نعتقد أن الأطباء والباحثين يمكنهم الاستفادة من هذا الفيديو التدريبي واعتماد هذه الأساليب السريعة والموثوقة كفحص أولي قبل أن يتوفر التحليل الآلي ومن أجل تسهيل تنفيذ هذه التكنولوجيا المتقدمة.

القدرة على تحليل توزيع الأنسجة الدهنية بسرعة وكتلة العضلات الهيكلية لديها اتساع واسع من المصالح السريرية التي تتراوح بين علاج السرطان والبحوث لأمراض القلب⁵. بالمقارنة مع غيرها من الأساليب الشائعة الاستخدام، وMourtzakis وآخرون. يمكن إجراء تجزئة L3 في شريحة-O-ماتيتش بدقة وبسرعة تقييم توزيع الأنسجة الدهنية وتحديد حالة ساركوبينيا⁵^,¹²^,¹³^,¹⁹. بالإضافة إلى ذلك، في السياقات التي تكون فيها المعلومات عن كتلة العضلات الهيكلية كافية، يعتبر إجراء القياس الخطي L3 أداة موثوقة وسريعة جدا للمساعدة في التنبؤ بالنجاح في علاجات السرطان مثل الجراحة والعلاج الإشعاعي والعلاج الكيميائي¹^و2^و4^و6^و7^و8. الغرض من هذا الفيديو التدريبي والمخطوطة هو تحديد بروتوكول التقسيم والقياسات الخطية بوضوح للاستخدام في المستقبل حتى يتمكن الأطباء من تقييم تكوين الجسم بسهولة أكبر في إعداد العيادة.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وليس لدى صاحبي البلاغ ما يكشفان عنه.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ويود المؤلفون أن يعترفوا بدعم مؤسستي عائلة جون روبنسون وتشرشل.

Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number	Comments
Centricity PACS Radiology RA 1000 Workstation	GE & nbsp ؛ عارض صور الرعاية الصحية		للحصول على صور التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب للموضوع
برنامج Slice-O-Matic 5.0	TomoVision		Segmentation المستخدم في هذا البروتوكول. يمكن استخدام إصدارات أخرى من هذا البرنامج ، ولكن قد تكون الأدوات مختلفة قليلا.
Horos	Nimble Co LLC d / b / a	برنامج Purview Linear Segmentation المستخدم في هذا البروتول ، ولكن يمكن للباحثين استخدام أي عارض صور باستخدام أداة المسطرة.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Psutka, S. P., et al. Decreased skeletal muscle mass is associated with an increased risk of mortality after radical nephrectomy for localized renal cell cancer. The Journal of Urology. 195 (2), 270-276 (2016).
Fukushima, H., Nakanishi, Y., Kataoka, M., Tobisu, K., Koga, F. Prognostic significance of sarcopenia in patients with metastatic renal cell carcinoma. The Journal of Urology. 195 (1), 26-32 (2016).
Santilli, V., Bernetti, A., Mangone, M., Paoloni, M. Clinical definition of sarcopenia. Clinical Cases in Mineral and Bone Metabolism. 11 (3), 117-180 (2014).
Caan, B. J., et al. Association of muscle and adiposity measured by computed tomography with survival in patients with nonmetastatic breast cancer. JAMA Oncology. 4 (6), 798-804 (2018).
Borga, M., et al. Advanced body composition assessment: from body mass index to body composition profiling. Journal of Investigative Medicine. 66 (5), 1-9 (2018).
Cushen, S. J., et al. Body composition by computed tomography as a predictor of toxicity in patients with renal cell carcinoma treated with sunitinib. American Journal of Clinical Oncology. 40 (1), 47-52 (2017).
Bernstein, A. P., et al. A comparison of perinephric fat surface area and Mayo Adhesive Probability score in predicting malignancy in T1 renal masses. Urologic Oncology. 36 (11), 417-499 (2018).
Auclin, E., et al. Prediction of everolimus toxicity and prognostic value of skeletal muscle index in patients with metastatic renal cell carcinoma. Clinical Genitourinary Cancer. 15 (3), 350-355 (2017).
Vashi, P. G., et al. Sarcopenia supersedes subjective global assessment as a predictor of survival in colorectal cancer. PLoS One. 14 (6), 0218761(2019).
Elliott, J. A., et al. Sarcopenia: prevalence, and impact on operative and oncologic outcomes in the multimodal management of locally advanced esophageal cancer. Annals of Surgery. 266 (5), 822-830 (2017).
Kanellakis, S., et al. Development and validation of a bioelectrical impedance prediction equation estimating fat free mass in Greek - Caucasian adult population. Clinical Nutrition ESPEN. 36, 166-170 (2020).
Bredella, M. A., et al. Comparison of DXA and CT in the assessment of body composition in premenopausal women with obesity and anorexia nervosa. Obesity (Silver Spring). 18 (11), 2227-2233 (2010).
Mourtzakis, M., et al. A practical and precise approach to quantification of body composition in cancer patients using computed tomography images acquired during routine care. Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism. 33 (5), 997-1006 (2008).
Avrutin, E., et al. Clinically practical approach for screening of low muscularity using electronic linear measures on computed tomography images in critically ill patients. JPEN. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 42 (5), 885-891 (2018).
Cespedes Feliciano, E. M., Avrutin, E., Caan, B. J., Boroian, A., Mourtzakis, M. Screening for low muscularity in colorectal cancer patients: a valid, clinic-friendly approach that predicts mortality. Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle. 9 (5), 898-908 (2018).
Peng, P., et al. Impact of sarcopenia on outcomes following resection of pancreatic adenocarcinoma. Journal of Gastrointestinal Surgery. 16 (8), 1478-1486 (2012).
Jones, K. I., Doleman, B., Scott, S., Lund, J. N., Williams, J. P. Simple psoas cross-sectional area measurement is a quick and easy method to assess sarcopenia and predicts major surgical complications. Colorectal Disease. 17 (1), 20-26 (2015).
Prado, C. M., et al. Sarcopenia as a determinant of chemotherapy toxicity and time to tumor progression in metastatic breast cancer patients receiving capecitabine treatment. Clinical Cancer Research. 15 (8), 2920-2926 (2009).
Fields, D. A., Goran, M. I., McCrory, M. A. Body-composition assessment via air-displacement plethysmography in adults and children: a review. The American Journal of Clinical Nutrition. 75, 453-467 (2002).
Zopfs, D., et al. Single-slice CT measurements allow for accurate assessment of sarcopenia and body composition. European Radiology. 30 (3), 1701-1708 (2020).
Schwenzer, N. F., et al. Quantitative analysis of adipose tissue in single transverse slices for estimation of volumes of relevant fat tissue compartment. Investigative Radiology. 45 (12), 788-794 (2010).
Baracos, V. E. Psoas as a sentinel muscle for sarcopenia: a flawed premise. Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle. 8 (4), 527-528 (2017).
Potretzke, A. M., Schmitz, K. H., Jensen, M. D. Preventing overestimation of pixels in computed tomography assessment of visceral fat. Obesity Research. 12 (10), 1698-1701 (2004).
Shen, W., et al. Total body skeletal muscle and adipose tissue volumes: estimation from a single abdominal cross-sectional image. Journal of Applied Physiology. 97 (6), 2333-2338 (2004).
Weston, A. D., et al. Automated abdominal segmentation of CT scans for body composition analysis using deep learning. Radiology. 290 (3), 669-679 (2019).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

تجزئة وقياس خطي لتحليل تكوين الجسم باستخدام شريحة-O-ماتيتش وهوروس

In This Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgements

Materials

References

Reprints and Permissions

Tags

Related Articles