Imágenes pulmonares multimodales: uso de información complementaria de la TC y la resonancia magnética hiperpolarizada de 129Xe para evaluar la estructura y función pulmonar
April 12th, 2024
La TC y la RM 129Xe proporcionan información complementaria sobre la estructura y la función pulmonar que puede aprovecharse para el análisis regional mediante el registro de imágenes. Aquí, proporcionamos un protocolo que se basa en la literatura existente para el registro de imágenes de RM a TC de 129Xe utilizando plataformas de código abierto.
Para empezar, abra las imágenes seguidas de máscaras en el software de visualización de imágenes deseado para verificar que la orientación de la imagen y la máscara coincida con todos los archivos CT, Proton y Xenon. A continuación, guarde la imagen DICOMS y las máscaras de etiqueta única como archivos NIfTI en la misma carpeta que el archivo reg. py.
Para el registro de RM de xenón por TC, abra el archivo reg. py en la configuración del entorno informático de Python deseada. Si utiliza un entorno virtual, establezca el número de unidades centrales de procesamiento, el número de subprocesos y la RAM según lo desee o según esté disponible en el entorno informático.
A continuación, establezca la transformación e interpolación deseadas, seguidas de la imagen fija y en movimiento. Ejecute reg. py en el entorno informático de Python.
Una vez completado el registro, proceda a la evaluación. Manteniendo la imagen ct. nii como imagen base, abra la deformación de ventilación.nii.
gz como otra imagen y superponerla a la imagen CT con el mapa de color deseado. Revise la superposición de la imagen de RM de xenón con la imagen de TC en todos los planos de la imagen para evaluar la alineación visual de puntos de referencia como los límites de carina y pulmón. Los resultados del registro mostraron una buena alineación de todos los límites pulmonares para el participante sano.
En los tres participantes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica, había una buena alineación de los límites pulmonares disponibles, que iban desde anomalías difusas de la ventilación, anomalías de la ventilación del lóbulo superior con límites pulmonares apicales ausentes y anomalías de la ventilación del lóbulo inferior con límites pulmonares diafragmáticos ausentes.
Visión general
Este artículo presenta un protocolo para registrar imágenes de RMN de 129 Xe con imágenes de TC para mejorar el análisis de función estructural del pulmón. El método utiliza plataformas de código abierto para el registro de imágenes, facilitando el análisis regional.
Componentes clave del estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia
- Imágenes médicas
- Radiología
Antecedentes
- La TC y la RMN de 129 Xe proporcionan información complementaria sobre la estructura y función pulmonar.
- El registro de imágenes es esencial para un análisis regional preciso.
- La literatura existente sobre técnicas de RMN de 129 Xe informa este protocolo.
- Las plataformas de código abierto mejoran la accesibilidad para los investigadores.
Propósito del estudio
- Desarrollar un protocolo robusto para el registro de imágenes de TC y RMN de 129 Xe.
- Mejorar el análisis de la función pulmonar mediante técnicas de imagen mejoradas.
- Proporcionar un método reproducible para investigadores en el campo.
Métodos utilizados
- Abrir imágenes y máscaras en software de visualización de imágenes.
- Verificar la orientación de los archivos de TC, Protón y Xenón.
- Guardar imágenes y máscaras como archivos NIfTI.
- Utilizar un entorno de computación Python para el registro.
Principales resultados
- El protocolo permite un registro efectivo de imágenes de TC y RMN de 129 Xe.
- Facilita un análisis regional detallado de la estructura y función pulmonar.
- Demuestra la utilidad de las herramientas de código abierto en imágenes médicas.
- Proporciona una base para futuras investigaciones en imágenes pulmonares.
Conclusiones
- El protocolo desarrollado mejora la precisión del análisis de imágenes pulmonares.
- La combinación de TC y RMN de 129 Xe ofrece información integral sobre la función pulmonar.
- Las plataformas de código abierto promueven la colaboración e innovación en la investigación.
