Multimodale Lungenbildgebung: Verwendung komplementärer Informationen aus CT und hyperpolarisierter 129xe-MRT zur Bewertung der Lungenstruktur-Funktion
April 12th, 2024
CT und 129Xe MRT liefern komplementäre Informationen über die Lungenstruktur und -funktion, die für die regionale Analyse mithilfe der Bildregistrierung genutzt werden können. Hier stellen wir ein Protokoll zur Verfügung, das auf der vorhandenen Literatur für die Registrierung von 129Xe MR bis CT unter Verwendung von Open-Source-Plattformen aufbaut.
Öffnen Sie zunächst Bilder gefolgt von Masken in der gewünschten Bildvisualisierungssoftware, um zu überprüfen, ob das Bild und die Maskenausrichtung für alle CT-, Proton- und Xenon-Dateien übereinstimmen. Speichern Sie dann die Bild-DICOMS und die einzelnen Beschriftungsmasken als NIfTI-Dateien im selben Ordner wie die reg. py Datei.
Öffnen Sie für die CT-Xenon-MRT-Registrierung die reg. py-Datei in der gewünschten Python-Computing-Umgebung. Wenn Sie eine virtuelle Umgebung verwenden, legen Sie die Anzahl der Zentraleinheiten, die Anzahl der Threads und den RAM wie gewünscht oder in der Computerumgebung verfügbar fest.
Legen Sie als Nächstes die gewünschte Transformation und Interpolation fest, gefolgt von dem festen und dem bewegten Bild. Führen Sie reg. py in der Python-Computing-Umgebung aus.
Sobald die Registrierung abgeschlossen ist, fahren Sie mit der Bewertung fort. Unter Beibehaltung des ct. nii-Images als Basis-Image öffnen Sie ventilation warp.nii.
gz als ein anderes Bild und überlagern Sie es mit der gewünschten Farbkarte auf dem CT-Bild. Überprüfen Sie die Überlappung des Xenon-MRT-Bildes mit dem CT-Bild in allen Bildebenen, um die visuelle Ausrichtung von Orientierungspunkten wie der Carina- und Lungengrenze zu bewerten. Die Registrierungsergebnisse zeigten eine gute Ausrichtung aller Lungengrenzen für den gesunden Teilnehmer.
Bei den drei Teilnehmern mit chronisch obstruktiver Lungenerkrankung gab es eine gute Ausrichtung der Lungengrenzen, die von diffusen Beatmungsanomalien über Oberlappenventilationsanomalien mit fehlenden apikalen Lungengrenzen bis hin zu Unterlappenventilationsanomalien mit fehlenden Zwerchfelllungengrenzen reichte.
Übersicht
Dieser Artikel präsentiert ein Protokoll zur Registrierung von 129 Xe MRT mit CT-Bildern zur Verbesserung der Lungenstruktur-Funktionsanalyse. Die Methode nutzt Open-Source-Plattformen für Bildregistrierung und erleichtert die regionale Analyse.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Neurowissenschaften
- Medizinische Bildgebung
- Radiologie
Hintergrund
- CT und 129 Xe MRT liefern ergänzende Informationen über Lungenstruktur und -funktion.
- Bildregistrierung ist für genaue regionale Analysen unerlässlich.
- Die vorhandene Literatur zu 129 Xe MR-Techniken bildet die Grundlage für dieses Protokoll.
- Open-Source-Plattformen verbessern die Zugänglichkeit für Forscher.
Zweck der Studie
- Entwicklung eines robusten Protokolls für CT- und 129 Xe MRT-Bildregistrierung.
- Verbesserung der Lungenfunktionsanalyse durch verbesserte Bildgebungstechniken.
- Bereitstellung einer reproduzierbaren Methode für Forscher auf diesem Gebiet.
Verwendete Methoden
- Offene Bilder und Masken in Bildvisualisierungssoftware laden.
- Orientierung von CT-, Protonen- und Xenon-Dateien überprüfen.
- Bilder und Masken als NIfTI-Dateien speichern.
- Nutzung einer Python-Rechenumgebung für die Registrierung.
Hauptergebnisse
- Das Protokoll ermöglicht eine effektive Registrierung von CT- und 129 Xe MRT-Bildern.
- Ermöglicht detaillierte regionale Analyse der Lungenstruktur und -funktion.
- Demonstriert den Nutzen von Open-Source-Tools in der medizinischen Bildgebung.
- Bildet eine Grundlage für zukünftige Forschung in der Lungenbildgebung.
Schlussfolgerungen
- Das entwickelte Protokoll verbessert die Genauigkeit der Lungenbildanalyse.
- Die Kombination von CT und 129 Xe MRT bietet umfassende Einblicke in die Lungenfunktion.
- Open-Source-Plattformen fördern Zusammenarbeit und Innovation in der Forschung.
