Multimodale geräteübergreifende und markerfreie Co-Registrierung von präklinischen Bildgebungsmodalitäten
October 27th, 2023
Die Kombination mehrerer bildgebender Verfahren ist oft notwendig, um ein umfassendes Verständnis der Pathophysiologie zu erlangen. Bei diesem Ansatz werden Phantome verwendet, um eine differentielle Transformation zwischen den Koordinatensystemen zweier Modalitäten zu erzeugen, die dann für die Co-Registrierung verwendet wird. Diese Methode macht Passermarken bei Produktionsscans überflüssig.
Wir entwickeln Software-Tools für die präklinische Bildgebung, einschließlich Bildrekonstruktion, Fusion, Segmentierung und Quantifizierung. Unsere Software soll benutzerfreundlich, effizient und mit jedem Kleintier-Bildgebungsgerät kompatibel sein, um eine reproduzierbare quantitative Analyse der erfassten multimodalen Bilddaten zu ermöglichen. Automatisierung ist in unserem Bereich ein wichtiges Thema, denn die manuelle Analyse ist oft zu zeitaufwendig, fehleranfällig und kaum reproduzierbar.
Softwarebasierte Automatisierung kann die Analyse effizient und reproduzierbar machen, aber die Herausforderung besteht darin, die Automatisierung robust genug zu machen. Bildgebungsgeräte für Kleintiere liefern volumetrische Bilddaten von anästhesierten Labormäusen und Ratten und ermöglichen die nicht-invasive Beurteilung pathologischer und physiologischer Veränderungen. Integrierte multimodale Geräte kombinieren die Stärken mehrerer Modalitäten wie Mikro-CT und PET.
Es ist auch möglich, zwei separate Geräte zu kombinieren. Wir haben eine Software für die automatisierte Fusion spezieller Modalitäten wie Micro-CT und FMT entwickelt. Außerdem stellten wir eine effiziente Software für die interaktive Bildfusion zur Verfügung und definierten ein neues Dateiformat zur Speicherung der Bilddaten unter Berücksichtigung von Aspekten aus der Datenpflege.
Letztes Jahr haben wir einen Ansatz für retrospektives Respiratory Gating unter Hochdurchsatzeinstellungen veröffentlicht. Unser Protokoll basiert auf einer Transformationsmatrix, die mit einem Kalibrierungsschritt generiert wird, der sichtbare Strukturen wie Passermarken umfasst. Dann kann die Bildfusion mit dieser Transformationsmatrix automatisiert werden, wodurch Marker überflüssig werden.
Übersicht
Diese Studie präsentiert Software-Tools, die für präklinische Bildgebung konzipiert wurden und sich auf Automatisierung für multimodale Bildanalyse konzentrieren. Die Tools verbessern die Effizienz und Reproduzierbarkeit bei der Analyse von volumetrischen Bilddaten von Kleintier-Bildgebungsgeräten.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Neurowissenschaften
- Bildgebungstechniken
- Softwareentwicklung
Hintergrund
- Präklinische Bildgebung ist wesentlich für das Verständnis physiologischer und pathologischer Veränderungen.
- Manuelle Analyse von Bilddaten ist oft zeitaufwändig und fehleranfällig.
- Automatisierung kann die Effizienz und Reproduzierbarkeit der Bildanalyse verbessern.
- Integrierte multimodale Geräte kombinieren die Stärken verschiedener Bildgebungsmodalitäten.
Zweck der Studie
- Entwicklung einer benutzerfreundlichen Software für automatisierte Bildfusion und -analyse.
- Eliminierung der Notwendigkeit von Fiduzialen bei der Bildregistrierung.
- Ermöglichung einer reproduzierbaren quantitativen Analyse von multimodalen Bilddaten.
Verwendete Methoden
- Entwicklung von Software-Tools für Fusion, Segmentierung und Quantifizierung von Bilddaten.
- Automatisierung der Bildfusion unter Verwendung von Transformationsmatrizen, die aus Kalibrierungsschritten abgeleitet wurden.
- Integration von Bilddaten von Geräten wie Mikro-CT und PET.
- Implementierung benutzerfreundlicher Schnittstellen zum Laden und Analysieren von Bildern.
Hauptergebnisse
- Automatisierte Fusion von Bildgebungsmodalitäten wurde erfolgreich ohne Fiduziale erreicht.
- Software-Tools zeigten Effizienz bei der Handhabung von volumetrischen Daten von Kleintieren.
- Neue Dateiformate wurden für bessere Datenkuration und -speicherung definiert.
- Retrospektive Atemgating- und Hochdurchsatz-Einstellungen wurden validiert.
Schlussfolgerungen
- Die entwickelte Software verbessert die Analyse von multimodalen Bilddaten.
- Automatisierung reduziert signifikant die Zeit und Fehler, die mit manueller Analyse verbunden sind.
- Dieser Ansatz kann genauere Bewertungen in der präklinischen Forschung erleichtern.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Robust, marker-free co-registration of preclinical imaging modalities addresses a critical bottleneck in translational research by enabling reproducible, quantitative integration of multimodal datasets. This capability enhances predictive confidence in disease models and supports more reliable target validation and mechanistic de-risking across the discovery pipeline. Streamlined, automation-ready workflows reduce manual variability and facilitate scalable, cross-site imaging studies for enterprise R&D portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative, non-invasive assessment of biological changes in small animal models.
- Supports functional target validation by integrating anatomical and molecular imaging data.
- Reduces mechanistic ambiguity through precise spatial correlation of multimodal signals.
- Facilitates portfolio triage by improving predictive value of preclinical findings.
Screening & Assay Development
- Prepares validated imaging datasets for downstream quantitative analysis and screening workflows.
- Standardizes image fusion and co-registration, improving reproducibility across studies.
- Enables scalable, automation-compatible workflows for high-throughput imaging assays.
- Supports reliable evaluation of compound effects in disease-relevant models.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with translational biomarker strategies by integrating functional and structural data.
- Ensures continuity from discovery through preclinical validation by supporting cross-modality data integration.
- De-risks advancement decisions by providing robust, quantitative imaging endpoints.
- Improves disease model characterization for translational relevance.
Pipeline & Workflow Integration
This marker-free co-registration workflow bridges early discovery, lead identification, and preclinical validation by enabling seamless integration of imaging data from multiple modalities and devices.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through integrated imaging analysis.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative imaging outputs for compound evaluation.
- Analytics: Provides transformation matrices and curated file formats for robust statistical comparison.
- Translational Research: Facilitates biomarker alignment and disease model validation across imaging platforms.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, device-agnostic solution for multimodal imaging integration across R&D sites.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces biological risk in preclinical imaging studies.
- Operational Value: Standardizes and automates image fusion, minimizing manual error and variability.
- Strategic Value: Enables more informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of discovery programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in preclinical imaging and quantitative analysis.
- Depends on compatible imaging devices and software infrastructure for data integration.
- Necessitates cross-team standardization of imaging protocols and metadata handling.
- Adaptable to various imaging modality combinations and site-specific workflows.
- Phantom-based calibration and transformation matrix generation are essential for initial setup.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:01
Calculation of the Differential Transformation for Cross‐Device Co‐Registration of Two Preclinical Imaging Modalities
6:10
Application of the Differential Transformation for Cross‐Device Co‐Registration of Two Preclinical Imaging Modalities
