מאמר שיטה

רישום משותף רב-מודאלי חוצה מכשירים וללא סמנים של שיטות הדמיה פרה-קלינית

2.2K צפיות

⸱

DOI:

10.3791/65701

⸱

27 באוקטובר 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute for Experimental Molecular Imaging, RWTH Aachen University, 2Gremse-IT GmbH, 3Carbone Cancer Center, University of Wisconsin, 4Department of Biomedical Engineering and Institute for Quantitative Health Science and Engineering, Michigan State University, 5MediLumine Inc., 6Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS

במאמר זה

סיכום

השילוב של שיטות הדמיה מרובות נחוץ לעתים קרובות כדי להשיג הבנה מקיפה של פתופיזיולוגיה. גישה זו משתמשת בפנטום כדי ליצור טרנספורמציה דיפרנציאלית בין מערכות הקואורדינטות של שני אופנים, אשר מוחלת לאחר מכן לרישום משותף. שיטה זו מבטלת את הצורך fiducials בסריקות הייצור.

תקציר

מערכות הדמיה מולטימודאליות פרה-קליניות משולבות, כגון טומוגרפיה ממוחשבת של קרני רנטגן (CT) בשילוב עם טומוגרפיית פליטת פוזיטרונים (PET) או דימות תהודה מגנטית (MRI) בשילוב עם PET, זמינות באופן נרחב ובדרך כלל מספקות נפחים בעלי רישום משותף חזק. עם זאת, לעתים קרובות נדרשים מכשירים נפרדים כדי לשלב MRI עצמאי עם PET-CT קיים או לשלב נתונים נוספים מטומוגרפיה אופטית או מיקרוטומוגרפיית רנטגן ברזולוציה גבוהה. זה מחייב רישום משותף של תמונות, הכולל היבטים מורכבים כגון עיצוב מיטת עכבר רב-מודאלית, הכללת סמן פידוקיאלי, שחזור תמונה ומיזוג תמונה מבוסס תוכנה. סמנים פידוקיאליים מהווים לעתים קרובות בעיות עבור נתוני in vivo עקב בעיות טווח דינמי, מגבלות על שדה הראייה של ההדמיה, קשיים במיקום הסמנים או אובדן אות סמן לאורך זמן (למשל, כתוצאה מייבוש או ריקבון). אתגרים אלה חייבים להיות מובנים ומטופלים על ידי כל קבוצת מחקר הדורשת רישום משותף של תמונות, וכתוצאה מכך מאמצים חוזרים ונשנים, שכן הפרטים הרלוונטיים מתוארים רק לעתים רחוקות בפרסומים קיימים.

פרוטוקול זה מתאר זרימת עבודה כללית המתגברת על בעיות אלה. למרות שטרנספורמציה דיפרנציאלית נוצרת בתחילה באמצעות סמנים פידוקיאליים או מבנים חזותיים, סמנים כאלה אינם נדרשים בסריקות ייצור. הדרישות עבור נתוני נפח והמטה-נתונים שנוצרו על ידי תוכנת השחזור מפורטות. הדיון עוסק בהשגת ואימות הדרישות בנפרד עבור כל מודאליות. גישה מבוססת פנטום מתוארת כדי ליצור טרנספורמציה דיפרנציאלית בין מערכות הקואורדינטות של שני אופני הדמיה. שיטה זו מדגימה כיצד לרשום במשותף סריקות ייצור ללא סמני פידוקציה. כל שלב מומחש באמצעות תוכנה זמינה, עם המלצות לפנטומים הזמינים מסחרית. ההיתכנות של גישה זו עם שילובים שונים של שיטות הדמיה המותקנות באתרים שונים מוצגת.

מבוא

לשיטות הדמיה פרה-קליניות שונות יש יתרונות וחסרונות ברורים. לדוגמה, טומוגרפיה ממוחשבת של קרני רנטגן (CT) מתאימה היטב לבחינת מבנים אנטומיים בעלי צפיפויות רדיו שונות, כגון עצמות וריאות. הוא נמצא בשימוש נרחב בשל מהירות הרכישה המהירה שלו, רזולוציה תלת מימדית גבוהה, קלות יחסית של הערכת תמונה, ורבגוניות עם או בלי סוכני ניגודיות 1,2,3. דימות תהודה מגנטית (MRI) מספק את הניגודיות הרב-תכליתית ביותר לרקמות רכות ללא קרינה מייננת4. מצד שני, שיטות מבוססות נותב כמו טומוגרפיה של פליטת פוזיטרונים (PET), טומוגרפיה ממוחשבת של פליטת פוטון יחיד (SPECT), טומוגרפיה בתיווך פלואורסצנטי (FMT) והדמיית חלקיקים מגנטיים (MPI) הם כלים מבוססים להערכה כמותית של תהליכים מולקולריים, מטבוליזם והפצה ביולוגית של תרכובות אבחון או טיפול רדיואקטיביות בעלות רגישות גבוהה. עם זאת, הם חסרים רזולוציה ומידע אנטומי 5,6. לכן, שיטות מונחות אנטומיה יותר משודכות בדרך כלל עם שיטות רגישות מאוד שיש להן את כוחן בזיהוי נותב7. שילובים אלה מאפשרים לכמת ריכוזי נותבים בתוך אזור עניין מסוים 8,9. עבור מכשירי הדמיה משולבים, רישום משותף של מודאליות הוא בדרך כלל תכונה מובנית. עם זאת, כדאי גם לרשום במשותף סריקות ממכשירים שונים, למשל אם המכשירים נרכשו בנפרד או אם התקן היברידי אינו זמין.

מאמר זה מתמקד בהיתוך צולב שיטות בדימות של בעלי חיים קטנים, החיוני למחקר בסיסי ולפיתוח תרופות. מחקר קודם10 מצביע על כך שניתן להשיג זאת באמצעות זיהוי תכונות, מיפוי קווי מתאר או סמני פידוקיאלים (fiducials). Fiducials הם נקודות התייחסות ליישור והתאמה מדויקים של תמונות מאופני הדמיה שונים. במקרים מיוחדים, פידוקיאלים יכולים אפילו להיות נקודות של דיו סיני על עורם של עכברים עירומים11; עם זאת, לעתים קרובות, מחסנית הדמיה עם סמנים fiducial מובנה משמש. אמנם מדובר בשיטה חזקה ומפותחת10, אך השימוש בה בכל סריקה מציג בעיות מעשיות. פידוקיאלים הניתנים לזיהוי MRI הם לרוב על בסיס נוזל ונוטים להתייבש במהלך האחסון. PET דורש סמנים רדיואקטיביים, שהאות שלהם דועך בהתאם לתקופת מחצית החיים של הפולט, שהיא בדרך כלל קצרה עבור יישומים ביו-רפואיים, מה שמצריך הכנה זמן קצר לפני הסריקה. בעיות אחרות, כגון חוסר התאמה בטווח הדינמי של האות מהסמן הפידוקיאלי והאובייקט הנבדק, משפיעות מאוד על הדמיית vivo . הטווח הרחב של הניגודיות הדינמית דורש התאמה תכופה של עוצמת אות הסמן לאובייקט הנבדק. כתוצאה מכך, בעוד שאות סמן חלש עשוי שלא להתגלות בניתוח, אות סמן חזק עלול ליצור תוצרים הפוגעים באיכות התמונה. בנוסף, כדי לכלול באופן עקבי את הסמנים, שדה הראייה חייב להיות גדול שלא לצורך עבור יישומים רבים, מה שעלול להוביל לחשיפה גבוהה יותר לקרינה, נפחי נתונים גדולים יותר, זמני סריקה ארוכים יותר, ובמקרים מסוימים, רזולוציה נמוכה יותר. הדבר עשוי להשפיע על בריאותן של חיות מעבדה ועל איכות הנתונים שנוצרו.

טרנספורמציה וטרנספורמציה דיפרנציאלית
ערכת נתונים של תמונה מורכבת מנתוני ווקסל ומטה-נתונים. כל ווקסל מקושר לערך עוצמה (איור 1A). המטא-נתונים כוללים טרנספורמציה המציינת את מיקום מערך הנתונים במערכת הקואורדינטות של מכשיר ההדמיה (איור 1B) ואת גודל הווקסל המשמש לשינוי קנה המידה של מערכת הקואורדינטות. מידע נוסף, כגון סוג המכשיר או תאריך הסריקה, יכול להיות מאוחסן באופן אופציונלי במטה-נתונים. הטרנספורמציה המוזכרת נקראת מתמטית טרנספורמציית גוף נוקשה. טרנספורמציות גוף קשיחות משמשות לשינוי הכיוון או המיקום של עצמים בתמונה או במרחב גיאומטרי תוך שמירה על המרחק בין כל זוג נקודות, כלומר האובייקט שעבר טרנספורמציה שומר על גודלו וצורתו בזמן שהוא מסתובב ומתורגם במרחב. כל סדרה של טרנספורמציות כאלה יכולה להיות מתוארת כטרנספורמציה יחידה המורכבת מסיבוב ואחריו תרגום. הנוסחה שבה משתמשת התוכנה כדי לעבור מקואורדינטת הנתונים לקואורדינטת המטרה המטרית מוצגת באיור 1C, כאשר R היא מטריצת סיבוב אורתונורמלית, d ו-v הם מדדים וגדלים של ווקסל, ו-t הוא וקטור תרגום12 בגודל 3X1. הסיבוב מפורט באיור 1D.

figure-introduction-1
איור 1: ייצוג דו-ממדי של מבנה ומיקום של מערך נתונים של תמונה במערכת קואורדינטות גלובלית. (A) מערך נתונים של תמונה מורכב מנתוני ווקסל וממטא-נתונים. הטרנספורמציה המציינת את המיקום ואת גודל הווקסל הם רכיבי מטה-נתונים חיוניים. (B) התמונה מעובדת במערכת הקואורדינטות של המכשיר. הטרנספורמציה הנדרשת למיקום האובייקט מורכבת מסיבוב (כחול) ואחריו תרגום (ירוק). (C) כדי לעבור מקואורדינטת הנתונים לקואורדינטת המטרה, התוכנה משתמשת בנוסחה זו כאשר R היא מטריצת סיבוב אורתונורמלית, d ו-v הם מדדים וגדלים של ווקסל, ו-t הוא וקטור תרגום בגודל 3X1. (D) מטריצת סיבוב (כחול במישור A) מייצגת טרנספורמציה ליניארית של נקודות מסתובבות. הכפלת הקואורדינטות של נקודה במטריצה זו יוצרת את הקואורדינטות החדשות המסובבות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

טרנספורמציה דיפרנציאלית היא טרנספורמציה קשיחה של גוף הממירה קואורדינטות ממערכת קואורדינטות אחת לאחרת, למשל מ-PET למיקרוטומוגרפיה של קרני רנטגן (μCT), וניתן לחשב אותה באמצעות סמנים פידוקיאליים. לפחות שלוש נקודות משותפות - הפידוקיות - נבחרות בשתי מערכות הקואורדינטות. מהקואורדינטות שלהם ניתן לגזור טרנספורמציה מתמטית הממירה את הקואורדינטות. התוכנה משתמשת בשיטת הריבועים הפחותים, המספקת את הפתרון המתאים ביותר למערכת משוואות עם שגיאות או רעש בנתונים הנמדדים. בעיה זו נקראת בעיית פרוקרוסטס13 והיא נפתרת באמצעות פירוק ערך יחיד. השיטה אמינה וחזקה מכיוון שהיא מובילה לפתרון ייחודי ומוגדר היטב (אם ניתנים לפחות שלושה סמנים שאינם מתנגשים). שישה פרמטרים חופשיים מחושבים: שלושה לתרגום ושלושה לסיבוב. בהמשך, נשתמש במונח מטריצת טרנספורמציה למרות שטכנית הוא מורכב ממטריצת סיבוב ווקטור תרגום.

לכל מכשיר הדמיה יש מערכת קואורדינטות משלו, והתוכנה מחשבת טרנספורמציה דיפרנציאלית כדי ליישר אותם. איור 2A,B מתאר כיצד הטרנספורמציה הדיפרנציאלית נקבעת, ואילו איור 2C,D מתאר כיצד היא מיושמת. התמונות של שני האופנים יכולות להיות בעלות ממדים שונים ולשמור אותן בתהליך, כפי שניתן לראות בתמונה לדוגמה עם מיזוג של CT ו-PET באיור 2E.

figure-introduction-2
איור 2: טרנספורמציה דיפרנציאלית. (A-D) מפושטת לדו-ממד. בעוד שהדבר ישים לגבי שיטות אחרות, ההנחה היא שהשיטות הן CT ו-PET עבור דוגמה זו. (א,ג) תמונת CT עם תיבה תוחמת אדומה ממוקמת במערכת הקואורדינטות. תמונת PET עם תיבה תוחמת צהובה, המוחלת על אותה מערכת קואורדינטות, ממוקמת בסטייה ממקומה. (B) באמצעות סמנים פידוקיאליים שניתן למקם גם ב-CT וגם ב-PET, ניתן לקבוע טרנספורמציה דיפרנציאלית T. זה מסומל על ידי החץ. מטריצת הטרנספורמציה הדיפרנציאלית מאוחסנת. (D) לאחר מכן ניתן להחיל את מטריצת הטרנספורמציה הדיפרנציאלית T שנשמרה קודם לכן על כל תמונת PET. התוצאה היא שינוי צורה חדש שמחליף את ההמרה המקורית במטה-נתונים. (E) תמונת CT המשולבת עם תמונת PET. הטרנספורמציות במטא-נתונים של שתי התמונות מתייחסות לאותה מערכת קואורדינטות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

שיטה ודרישות
עבור השיטה המוצגת, פנטום המכיל סמנים גלויים בשני האופנים נסרק בשני המכשירים. לאחר מכן מספיק לסמן את הפידוקיאלים הללו בתוכנה המוצעת כדי לחשב טרנספורמציה דיפרנציאלית בין שני האופנים. יש ליצור את הטרנספורמציה הדיפרנציאלית בנפרד עבור כל זוג מכשירים. ניתן לשמור אותו ולהחיל אותו מאוחר יותר על כל תמונה חדשה, ובכך לבטל את הצורך בסמנים פידוקיאליים בסריקות הבאות. המיקום הסופי של התמונה במערכת הקואורדינטות של התקן אחר יכול שוב להיות מתואר כטרנספורמציה ולהיות מאוחסן במטא נתונים של התמונה, להחליף את השינוי המקורי שם.

ניתן לנסח ארבע דרישות לשיטה זו: (1) פנטום רב-מודאלי: פנטום המכיל סמנים הנראים בשני האופנים חייב להיות זמין. מבחר גדול של פנטומים ניתן להשגה מסחרית, והשימוש בהדפסה תלת-ממדית לבניית פנטום תואר בהרחבה14, אפילו כולל שילוב של רדיוזיטופים15. הפנטומים המשמשים בדוגמאות הבאות מפורטים בטבלת החומרים. נדרשות לפחות שלוש נקודות לא מתנגשות16. הסמנים יכולים להיות חללים שניתן למלא בעוקב מתאים, חפצים קטנים העשויים מחומר שניתן לזהות בקלות בכל מודאליות, או פשוט חורים, חתכים או קצוות בפנטום עצמו כל עוד ניתן לזהות אותם בשני האופנים. (2) מנשא רב-מודאלי: יש צורך במנשא, כגון מיטת עכבר, שניתן לקבע במצב הניתן לשחזור בשני המכשירים. באופן אידיאלי, זה לא צריך להיות אפשרי להשתמש בו במצב הפוך כדי למנוע שגיאות. המנשא חשוב במיוחד עבור הדמיה in vivo מכיוון שהוא נחוץ כדי להעביר בעל חיים מורדם ממכשיר הדמיה אחד לשני מבלי לשנות את מיקומו. בהתבסס על הניסיון שלנו, עכברים מורדמים נוטים יותר לשנות את מיקומם במיטת עכבר שטוחה בהשוואה למיטה קעורה. בנוסף, ג'יג מותאם אישית המודפס בתלת-ממד להחזקת השוקה של העכבר כדי למזער את התנועה הוצע בעבר17. (3) עקביות עצמית: כל מכשיר הדמיה חייב לספק את הסיבוב והתרגום של הנפח המשוחזר במסגרת הייחוס שלו באופן ניתן לשחזור וקוהרנטי. משמעות הדבר היא גם כי מערכת קואורדינטות עבור המכשיר כולו נשמר כאשר רק אזור קטן נסרק. זהו חלק מהפרוטוקול לבדיקת מכשיר הדמיה לעקביות העצמית שלו. (4) תמיכה בתוכנה: התוכנה המוצעת חייבת להיות מסוגלת לפרש את המטה-נתונים (גודל ווקסל, תרגום, כיוון) המאוחסנים עם הנפח המשוחזר שסופק על ידי המכשיר. אמצעי האחסון יכול להיות בתבנית קובץ DICOM, NIfTI, Analyze או GFF. לקבלת סקירה כללית של פורמטים שונים של קבצים, ראה Yamoah et al.12.

בעוד הרישום המשותף של שני אופנים מתואר, הנוהל חל גם על שלושה אופנים או יותר, למשל, על ידי רישום משותף של שני אופנים לשיטת ייחוס אחת.

פרוטוקול

שלבי התוכנה של הפרוטוקול יבוצעו ב-Imalytics Preclinical, המכונה "תוכנת האנליזה" (ראה טבלת חומרים). הוא יכול לטעון נפחים כשתי שכבות שונות הנקראות "שכבה תחתונה" ו"שכבת-על"18. עיבוד השכבה התחתונה משמש בדרך כלל לבדיקת מערך נתונים מפורט אנטומית שעליו ניתן לבסס סגמנטציה; ניתן להשתמש בכיסוי, שניתן לעבד בשקיפות, כדי להציג באופן חזותי מידע נוסף בתוך התמונה. בדרך כלל, התפלגות האות של מודאליות מבוססת נותב מוצגת בשכבת-על. הפרוטוקול דורש החלפת השכבה שנבחרה מספר פעמים. זוהי השכבה שתושפע מפעולות העריכה. השכבה הנוכחית שנבחרה גלויה ברשימה הנפתחת בסרגל הכלים העליון בין סמלי העכבר והחלון. ניתן ללחוץ על Tab כדי לעבור בין כיסוי תחתון לכיסוי, או לבחור את השכבה הרצויה ישירות מהרשימה הנפתחת. הפרוטוקול יתייחס לסריקות (או תמונות) המשמשות לבדיקת עקביות עצמית וקביעת טרנספורמציה דיפרנציאלית כ"סריקות כיול", בניגוד ל"סריקות ייצור" המשמשות לאחר מכן להדמיה יוצרת תוכן. השיטות המשמשות בפרוטוקול הן CT ו- PET. עם זאת, כפי שתואר קודם לכן, שיטה זו חלה על כל שיטות הדמיה פרה-קלינית המסוגלות לרכוש נתונים נפחיים.

1. הרכבת המנשא והפנטום

הערה: מנשא רב-מודאלי מתאים, כגון מיטת עכבר, חייב להיות זמין שעליו ניתן לתקן את הפנטום. ראה את הדיון לקבלת הצעות, בעיות תכופות ופתרון בעיות בנוגע לאסיפה זו.

  1. הכינו את הסמנים הפידוקיאליים בפנטום (phantom).
    הערה: ההכנה הספציפית הנדרשת משתנה בהתאם לאופן ולעוקב שבו נעשה שימוש. לדוגמה, פנטום MRI רבים מכילים חללים שיש למלא במים, בעוד PET, כדוגמה נוספת, דורש נותב רדיואקטיבי.
  2. הניחו את הפנטום במנשא ואבטחו אותו באמצעות חומר, כגון סרט הדבקה, שלא יפגע באיכות התמונה.
    הערה: הדרישות עבור הפנטום מפורטות בסעיף מבוא.

2. ביצוע סריקות כיול ובדיקת עקביות עצמית

הערה: יש לחזור על שלב זה עבור כל התקן הדמיה.

  1. רכוש שתי סריקות עם שדות ראייה שונים.
    1. הניחו את המנשא במכשיר ההדמיה. ודא שהוא ממוקם בצורה אמינה וניתנת לשחזור.
    2. סרוק בהתאם להוראות יצרן המכשיר, באמצעות שדה ראייה גדול המכסה את כל הפנטום. תמונה זו תיקרא "תמונה A" בשלבים הבאים.
      הערה: חשוב לכלול את כל הפידוקיאלים, מכיוון שסריקה זו תשמש גם לחישוב מטריצת הטרנספורמציה הדיפרנציאלית.
    3. הסר את המפעיל הסלולרי מהתקן ההדמיה והחלף אותו.
      הערה: שלב זה מבטיח שמיקום המפעיל הסלולרי במכשיר אמין.
    4. אם מכשיר ההדמיה אינו תומך בשדה ראייה מוגבל, כלומר תמיד סורק את כל שדה הראייה, ניתן להניח באופן סביר עקביות עצמית. המשך ישירות לשלב 3.
    5. בצע סריקה שנייה בהתאם להוראות יצרן המכשיר, הפעם באמצעות שדה ראייה קטן משמעותית. תמונה זו תיקרא "תמונה B" בשלבים הבאים.
      הערה: חשוב לבצע שתי סריקות עם שדות ראייה שונים. המיקום המדויק של שדה הראייה אינו קריטי עבור תמונה B, כל עוד נכלל מידע גלוי כלשהו, כגון מבני פנטום או פידוקיאלים רבים ככל האפשר.
  2. טען את השכבה התחתונה.
    1. פתח את תוכנת הניתוח.
    2. טען תמונה A כשכבה תחתונה: קובץ תפריט > שכבה תחתונה > טען שכבה תחתונה. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ התמונה ולחץ על פתח.
    3. אם התצוגה התלת-ממדית אינה קיימת, הקש [Alt + 3] כדי להפעיל אותה.
    4. כוונן את החלון: לחץ על [Ctrl + W] וכוונן את הפסים האנכיים השמאלי והימני בתיבת הדו-שיח הבאה, כך שניתן יהיה להבחין בבירור בין הפנטום, או בהתאם למודאליות, העוקבים. לחץ על בסדר כדי לסגור את תיבת הדו-שיח.
  3. טען את שכבת העל.
    1. טען תמונה B כשכבת-על: קובץ תפריט > כיסוי > טען שכבת-על. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ התמונה ולחץ על פתח.
    2. שינוי שיטת הרינדור: תפריט 3D-Rendering > מצב כיסוי > לבדוק עיבוד Iso.
      הערה: למרות ששיטות מבוססות נותב כגון PET או SPECT נצפות בדרך כלל עם עיבוד נפח, עיבוד איסו, במקרה זה, מאפשר השוואה קלה יותר של מיקומים. השכבה התחתונה נפתחה, כברירת מחדל, בעיבוד איסו.
    3. הפעלת התצוגה של תיבות תוחמות: תצוגת תפריט > הצג סמלים > הצג תיבה תוחמת > הצג תיבה תוחמת בשכבה תחתונה; תצוגת תפריט > הצג סמלים > הצג תיבה תוחמת > הצג תיבה תוחמת.
  4. בדוק את יישור התמונה.
    1. מקם את מצביע העכבר בתצוגת התלת-ממד והשתמש ב - [Ctrl + גלגל עכבר] כדי לשנות את גודל התצוגה כך ששתי התיבות התוחמות יהיו גלויות במלואן. החזק את המקשים [Alt + לחצן העכבר השמאלי] תוך כדי הזזת מצביע העכבר כדי לסובב את התצוגה.
    2. העבירו את השכבה שנבחרה לכיסוי.
    3. התאמת החלון וטבלת הצבעים: לחץ על [Ctrl + w]. ברשימה הנפתחת מימין לתיבת הדו-שיח הבאה, בחר צהוב. התאם את הטווח בתיבת הדו-שיח הבאה לטווח דומה שנבחר עבור השכבה התחתונה ולאחר מכן, שנה את ההגדרה בצעדים קטנים עד שהעיבוד הצהוב יהיה גלוי רק בתוך העיבוד הלבן. לחץ על בסדר כדי לסגור את תיבת הדו-שיח.
      הערה: העיבוד של תמונה A (שכבה תחתונה) מתואר כעת בלבן ומוקף בתיבה תוחמת אדומה. העיבוד של תמונה B (שכבת-על) מתואר בצהוב ומוקף בתיבה תוחמת צהובה.
    4. בדוק חזותית אם מכשיר ההדמיה ושיטת הנחת הפנטום עקביים כנדרש. הפנטום (או, בהתאם למודאליות, העוקבים) צריך להיות מיושר במלואו בשכבה התחתונה ובשכבת-על. העיבוד הצהוב צריך להיות תת-קבוצה של העיבוד הלבן.
      הערה: התיבה התוחמת הצהובה צריכה להיות קטנה יותר ובתוך התיבה התוחמת האדומה. עיין בסעיף תוצאות מייצגות לקבלת דוגמאות חזותיות. אם היישור אינו תואם, עיין בדיון לקבלת מידע על בעיות מיקום נפוצות ופתרון בעיות.

3. חישוב השינוי הדיפרנציאלי

  1. טען תמונות של שני האופנים.
    1. פתח את תוכנת הניתוח.
    2. טען את תמונת CT A כשכבה תחתונה: קובץ תפריט > שכבה תחתונה > טען שכבה תחתונה. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ התמונה ולחץ על פתח.
    3. טען את תמונת PET A כשכבת-על: קובץ תפריט > כיסוי > טען שכבת-על. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ התמונה ולחץ על פתח.
    4. הצגת תצוגות פרוסה מרובות: הקש/י על [Alt + A], [Alt + S] ועל [Alt + C] כדי להציג תצוגות פרוסה צירית, קשת ועטרה.
      הערה: בעוד שמבחינה טכנית, מטוס אחד יספיק כדי למצוא את הפידוקים, התצוגה בו זמנית של כל המטוסים מאפשרת התמצאות טובה יותר וניווט מהיר יותר.
  2. בצע מיזוג מבוסס סמן.
    הערה: שלב 3.2 ושלב 3.3 הם שיטות חלופיות ליישור שכבה תחתונה ושכבת-על. נסה תחילה את שלב 3.2 מכיוון שהוא קל יותר לשחזור ועשוי להיות מדויק יותר. שלב 3.3 הוא נסיגה אם לא ניתן להבחין בבירור בסמנים מספיקים.
    1. החלפת התצוגה כך שתציג רק את השכבה התחתונה: תצוגת תפריט > 'הגדרות שכבה' > 'תצוגת שכבה' > לבטל את הסימון של שכבת הכיסוי; תצוגת תפריט > הגדרות שכבה > תצוגת שכבה > לבדוק את השכבה התחתונה.
    2. החלפת השכבה שנבחרה לשכבה התחתונה.
    3. במידת הצורך, התאם את החלון: לחץ על [Ctrl + W] וכוונן את הפסים האנכיים הימניים והשמאליים בתיבת הדו-שיח הבאה כדי לראות טוב יותר את הפידוקים. לחץ על בסדר כדי לסגור את תיבת הדו-שיח.
    4. הפעל את מצב פעולת העכבר "צור סמן" על-ידי לחיצה על סמל הסמן בסרגל הכלים האנכי בצד שמאל. מצביע העכבר מציג סמל סמן.
    5. בצע עבור כל פידוקיאל של הפנטום: נווט לפידוקיאל. לשם כך, מקם את מצביע העכבר מעל התצוגה של מישור והשתמש ב - [Alt + גלגל עכבר] כדי לחתוך בין המישורים. מקם את מצביע העכבר במרכז הפידוק ולחץ באמצעות לחצן העכבר השמאלי.
      1. פעולה זו פותחת תיבת דו-שיח שבה התוכנה תציע שם עם מספרים עוקבים. שמור את השם המוצע, למשל, "Marker001", ולחץ על אישור כדי לשמור את הסמן.
        הערה: ניתן להשתמש בשמות שונים אם משתמשים שוב באותם שמות סמנים עבור שכבת העל.
    6. התאימו את הגדרות התצוגה להצגת הכיסוי: תצוגת תפריט > 'הגדרות שכבה' >'תצוגת שכבה ' > לבדוק את הכיסוי.
      הערה: מומלץ להשאיר את התצוגה של השכבה התחתונה מופעלת, מכיוון שכדאי להישאר בכיוון ולהקפיד לזהות את הסמן הנכון בשני האופנים. אם שני האופנים אינם מסונכרנים או אם הכיסוי מבלבל, בטל את הפעלתו: תצוגת תפריט > הגדרות שכבה > תצוגת שכבה > בטל את הסימון של השכבה התחתונה.
    7. העבירו את השכבה שנבחרה לכיסוי.
    8. כוונן את החלון: אם הסמנים הפידוקיאליים אינם גלויים בבירור, לחץ על [Ctrl + W] וכוונן את הפסים האנכיים הימניים והשמאליים בתיבת הדו-שיח הבאה, כך שניתן יהיה למקם את הסמנים בצורה הטובה ביותר האפשרית. לחץ על בסדר כדי לסגור את תיבת הדו-שיח.
    9. בצע עבור כל פידוקיאל של הפנטום: נווט לפידוקיאל. לשם כך, מקם את מצביע העכבר מעל התצוגה של מישור והשתמש ב - [Alt + גלגל עכבר] כדי לחתוך בין המישורים. מקם את מצביע העכבר במרכז הפידוק ולחץ באמצעות לחצן העכבר השמאלי.
      1. פעולה זו פותחת תיבת דו-שיח שבה התוכנה תציע שם עם מספרים עוקבים. שמור את השם המוצע ולחץ על אישור כדי לשמור את הסמן.
        הערה: חשוב שיהיה לך שם זהה להתאמת סמני תוכנה בשכבה התחתונה ובשכבת-על. הדבר מובטח אם אתה שומר על השמות המוצעים ומשתמש באותו סדר כדי ליצור את הסמנים בשני האופנים. אם תשנה את השמות, ודא שהם תואמים.
    10. הפעילו את התצוגות של שתי השכבות: תצוגת תפריט > 'קביעות שכבה' >'תצוגת שכבות' > בדקו את השכבה התחתונה; תצוגת תפריט > 'קביעות שכבה' >'תצוגת שכבה ' > לבדוק את הכיסוי.
    11. יישור הסמנים של השכבה התחתונה והשכבת-על: תפריט היתוך > רישום כיסוי לשכבה תחתונה > סיבוב ותרגום (סמנים). תיבת הדו-שיח הבאה מציגה את שאריות האיחוי. שים לב למדידה זו ולחץ על אישור.
    12. בדוק את תוצאת היישור: הסמנים בשכבה התחתונה ובשכבת-העל צריכים להתאים חזותית. עיין בסעיף הדיון לקבלת פתרון בעיות והערות על דיוק לגבי שאריות האיחוי.
      הערה: שינוי הצורה של שכבת העל השתנה. כדי להציג את הפרטים של המרת הכיסוי החדשה, הקש [Ctrl + I].
  3. אם מיזוג מבוסס סמן אינו אפשרי, בצע מיזוג אינטראקטיבי. אם שלב 3.2 הושלם, המשך ישירות לשלב 3.4.
    1. הפעילו את התצוגות של שתי השכבות: תצוגת תפריט > 'קביעות שכבה' >'תצוגת שכבות' > לבדוק את הכיסוי התחתון; תצוגת תפריט > הגדרות שכבה > תצוגת שכבה > בדיקת כיסוי.
    2. הפעל את מצב העכבר "מיזוג תמונה אינטראקטיבי" על ידי לחיצה על הסמל בסרגל הכלים האנכי בצד שמאל. הסמל מורכב משלוש אליפסות היסט עם נקודה במרכז המשותף. מצביע העכבר מציג כעת סמל זה.
    3. ודא שסרגל הכלים של ההגדרות עבור מצב העכבר מופיע באזור העליון מתחת לסרגל הכלים הקבוע. קיימות שלוש תיבות סימון עבור שכבה תחתונה, שכבת-על וסגמנטציה. בדוק שכבת-על. בטל את הסימון של השכבה התחתונה והסגמנטציה.
    4. יישור אינטראקטיבי של השכבת-על לשכבה התחתונה: בצע סיבובים ותרגומים בתצוגות השונות עד שהשכבה התחתונה והשכבת-על מיושרות בצורה הטובה ביותר האפשרית:
      1. סיבוב: מקם את מצביע העכבר קרוב לקצה התצוגה (צירית, קורונלית או קשת); סמל מצביע העכבר מוקף כעת בחץ. החזק את לחצן העכבר השמאלי והזז את העכבר כדי לסובב את שכבת העל.
      2. תרגום: מקם את מצביע העכבר קרוב למרכז התצוגה. מצביע העכבר אינו מוקף. החזק את לחצן העכבר השמאלי והזז את העכבר כדי להזיז את שכבת העל.
  4. יצירה ושמירה של שינוי צורה דיפרנציאלי: תפריט מיזוג > שינוי צורה של שכבת-על > יצירה ושמירה של שינוי צורה דיפרנציאלי. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ הכיסוי המקורי ולחץ על פתח. בתיבת הדו-שיח השניה, הזן שם קובץ לשינוי הצורה הדיפרנציאלי ולחץ על Save.
    הערה: התוכנה זקוקה לקובץ שכבת-העל המקורי כדי לקרוא את ההמרה המקורית ולאחר מכן לחשב את ההמרה הדיפרנציאלית. אנו מציעים לשמור את מטריצת הטרנספורמציה הדיפרנציאלית בשם קובץ המציין את התקני ההדמיה שבהם נעשה שימוש.

4. הדמיית ייצור

  1. סרוק בשני מכשירי ההדמיה.
    1. תקן את הדגימה (למשל, חיית מעבדה מורדמת) על המוביל.
      הערה: חשוב לוודא שמיקום הדגימה בתוך המוביל אינו משתנה בין שתי הסריקות.
    2. הניחו את המנשא במכשיר ה-CT. הקפד למקם את המנשא באותו אופן כפי שנעשה במהלך סריקת הכיול.
    3. סרוק בהתאם להוראות יצרן המכשיר.
    4. הניחו את המנשא במכשיר ה-PET. הקפד למקם את המנשא באותו אופן כפי שנעשה במהלך סריקת הכיול.
    5. סרוק בהתאם להוראות יצרן המכשיר.
  2. בצע יישום של טרנספורמציה דיפרנציאלית.
    1. פתח את תוכנת הניתוח.
    2. טען קובץ CT כשכבה תחתונה: קובץ תפריט > שכבה תחתונה > טען שכבה תחתונה. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ תמונת ה- CT ולחץ על אישור.
    3. טען קובץ PET כשכבת-על: קובץ תפריט > שכבת-על > שכבת-על. בתיבת הדו-שיח הבאה, בחר את קובץ התמונה PET ולחץ על אישור.
    4. הפעילו את התצוגות של שתי השכבות: תצוגת תפריט > 'קביעות שכבה' >'תצוגת שכבות' > לבדוק את השכבה התחתונה; תצוגת תפריט > 'קביעות שכבה' >'תצוגת שכבה ' > לבדוק את הכיסוי.
    5. טען והחל את מטריצת שינוי הצורה הדיפרנציאלי שנשמרה בעבר: תפריט > Fusion > המרת צורה של שכבת-על > 'טען והחל שינוי צורה'. בחרו בקובץ הכולל את מטריצת שינוי הצורה הדיפרנציאלית ששמרתם בתהליך הכיול והקישו Open.
      הערה: שלב זה משנה את המטא-נתונים של שכבת-העל.
    6. שמירת שכבת העל שהשתנתה: תפריט > קובץ > שכבת-על > שמור שכבת-על. בתיבת הדו-שיח הבאה, הזן שם ולחץ על שמור.
      הערה: מומלץ לשמור את הנתונים המקוריים ללא שינוי, ולכן לשמור את שכבת העל תחת שם חדש.

תוצאות

איור 3 ואיור 4 מספקים דוגמאות לפנטום שנראה ב-CT ומכיל חללים צינוריים מלאים בעוקב, במקרה זה, עבור SPECT. הפנטום והנותב שבהם נעשה שימוש מפורטים בטבלת החומרים.

שלב 2 של הפרוטוקול מתאר את סריקות הכיול ומאמת את העקביות העצמית של כל מכשיר הדמיה. העיבודים משתי הסריקות עם שדות ראייה שונים צריכים להיות תואמים לכל מכשיר. כתוצאה מכך, תמונה B, המתוארת בצהוב, צריכה להיות תת-קבוצה של תמונה A, המתוארת בלבן. דוגמה באמצעות CT מוצגת באיור 3A. שיטות מבוססות מעקב כמו PET או SPECT מוצגות בדרך כלל באמצעות עיבוד נפח (איור 3B). עם זאת, עיבוד Iso מאפשר השוואות מיקום קלות יותר. לכן, הפרוטוקול מורה למשתמשים להחליף את השכבה התחתונה והשכבת-על לעיבוד ISO, ללא קשר לאופן שבו נעשה שימוש. לכן, בדוגמה של SPECT, הרינדור הצהוב צריך להיות גם תת-קבוצה של הרינדור הלבן (איור 3C). בכל מקרה, התיבה התוחמת הצהובה צריכה להיות קטנה יותר ולמקם בתוך התיבה התוחמת האדומה. אם היישור אינו תואם, הדיון מדגיש בעיות מיקום נפוצות ומספק הצעות לפתרון בעיות.

שלב 3 של הפרוטוקול מתאר כיצד לקבוע את הטרנספורמציה הדיפרנציאלית בין שני אופנים באמצעות סמנים פידוקיאליים. מכיוון שהעוקב באופנים מבוססי נותב קיים כאמצעי אחסון, על המשתמש לקבוע נקודות מתאימות לשימוש כסמן פידוקיאלי (בצורת נקודה). באיור 4, תמונת CT של הפנטום נטענת כשכבה תחתונה, ותמונת SPECT נטענת כשכבה תחתונה. מרכז עקומה של צינור בתוך הפנטום נבחר כסמן פידוקיאלי עבור שכבת ה-CT, כפי שניתן לראות באיור 4A-C במבט צירי, קורונלי וסגיטלי. יש לסמן את הנקודה המתאימה בשכבת-על, אשר מודגמת באיור 4D-F בתצוגות ציריות, עטרה וסגיטליות. התוכנה יכולה כעת לחשב ולהחיל את השינוי הדיפרנציאלי על שכבת העל. זה מיישר את הסמנים בשני האופנים, כפי שניתן לראות באיור 4G,H.

figure-results-1
איור 3: תמונות המדגימות עקביות עצמית. (A) נפח CT. שלב 2.4 של הפרוטוקול דורש בדיקת יישור התמונה. על פי השלבים בפרוטוקול, השכבה התחתונה הופכת ללבנה, ואילו הכיסוי והתיבה התוחמת של הכיסוי הופכים לצהובים. שתי השכבות מיושרות (כאן, הסריקה השנייה מדומה על ידי עותק חתוך של הסריקה הראשונה). (B) הדמיית SPECT של הפנטום עם צינורות מלאים נותב. עיבוד עוצמת קול עם טבלת צבעים NIH. (C) תמונת SPECT בעיבוד ISO. השכבה התחתונה צבועה בלבן, ואילו השכבה העליונה והתיבה התוחמת של השכבה הופכות לצהובות. שתי השכבות מיושרות (כאן, הסריקה השנייה מדומה על ידי עותק חתוך של הסריקה הראשונה). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-2
איור 4: מיקום סמנים בתמונות CT ו-SPECT. תמונת CT של הפנטום נטענת כשכבה תחתונה. תמונת SPECT נטענת כשכבת על ומעובדת בטבלת הצבעים NIH. (א-ג) שלב 3.2 של הפרוטוקול דורש הצבת סמנים בשכבה התחתונה. מרכז עקומה של צינור בתוך הפנטום נבחר כפידוקיאלי, ו- Marker001 ממוקם שם, כפי שמוצג על ידי נקודה אדומה בתצוגות ציריות, קורונליות וסגיטליות. (ד-ו) הסמן התואם ממוקם בשכבת-על. (G) מבט צירי לאחר הטרנספורמציה. (H) תצוגה תלת-ממדית של האופנים המאוחים. עיבוד הקרנה של עוצמה מרבית משמש כדי להפוך את נותב SPECT לגלוי בתוך הפאנטום. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

דיון

מוצגת שיטה לרישום משותף של תמונה רב-מודאלית שאינה דורשת סמנים פידוקיאליים לסריקות ייצור. הגישה מבוססת הפנטום יוצרת טרנספורמציה דיפרנציאלית בין מערכות הקואורדינטות של שני אופני הדמיה.

שארית של היתוך ואימות הטרנספורמציה הדיפרנציאלית
בעת חישוב הטרנספורמציה הדיפרנציאלית, התוכנה מציגה שארית של היתוך במילימטרים, המייצגת את ממוצע השורש שגיאהריבועית 19 של הטרנספורמציה. אם שארית זו חורגת מסדר הגודל של גודל הווקסל, מומלץ לבדוק את מערכי הנתונים עבור בעיות כלליות. עם זאת, מכיוון שלכל התמונות יש עיוותים קלים, השארית אינה יכולה להיות קטנה באופן שרירותי; זה רק משקף את ההתאמה של הסמנים המשמשים. לדוגמה, רישום משותף עם שלושה סמנים עשוי לגרום לשאריות קטנות יותר באותם מערכי נתונים מאשר המרה עם ארבעה סמנים מבוזרים היטב. זה קורה כי הסמנים עצמם עשויים להיות overfitted כאשר פחות fiducials מועסקים. הדיוק בכל מערך הנתונים משתפר עם מספר גדול יותר של סמנים.

הדיוק הכמותי של השיטה תלוי בזוג המכשירים הספציפיים המשמשים. ניתן לאמת את הטרנספורמציה הדיפרנציאלית המחושבת בין מערכות הקואורדינטות של שני מכשירים באמצעות השלבים הבאים: היצמדות לשלב 4 של הפרוטוקול, אך שימוש בפנטום עם סמנים פידוקיאליים כ"מדגם" שוב. הצבת הפנטום בכל מיקום, וידוא שהוא שונה מזה המשמש להערכת הטרנספורמציה הדיפרנציאלית. ניתן גם להשתמש בפנטום אחר המתאים לשיטות המתאימות, אם קיים כזה. לאחר מכן, יישום הטרנספורמציה הדיפרנציאלית שנקבעה קודם לכן (שלב 4.2.5) כדי ליישר את שני האופנים. לאחר מכן, הצבת סמנים על התמונות משני האופנים לפי שלב 3.2 של הפרוטוקול. כדי לחשב את שאריות ההיתוך עבור סמנים אלה, לחץ על תפריט היתוך > כיסוי רישום לשכבה תחתונה > המציג ציון שיורי.

השגיאה השיורית מתארת את המיקום השגוי הממוצע של האות וצריכה להיות בסדר גודל הווקסל. ספי קבלה קונקרטיים תלויים ביישום ועשויים להיות תלויים במספר גורמים, כגון הקשיחות והדיוק של מערכות ההדמיה, אך יכולים להיות מושפעים גם מתוצרי שחזור תמונה.

פתרון בעיות של עקביות עצמית
לעתים קרובות, קשיים עם עקביות עצמית נובעים מיקום אמין. שגיאה נפוצה היא הצבת המוביל במצב הפוך לרוחב. באופן אידיאלי, זה צריך להיות מוכנס מכנית לתוך מכשיר הדמיה רק בכיוון אחד. אם הדבר אינו אפשרי, יש להוסיף סימונים מובנים עבור המשתמש. נושא שכיח נוסף הוא האפשרות של תנועה בציר האורך, מה שהופך את המיקום הצירי לא אמין. מומלץ להשתמש בספייסר שניתן לחבר בקצה אחד כדי לאבטח את מיטת העכבר במקומה. ספייסרים מותאמים אישית יכולים, למשל, להיווצר במהירות ובקלות על ידי הדפסה תלת ממדית שלהם. עם זאת, התקנים מסוימים אינם יכולים לספק עקביות עצמית עם שדות ראייה משתנים. במקרים כאלה, מומלץ ליצור קשר עם הספק, אשר אמור לאשר את אי התאימות ואולי לטפל בה בעדכון עתידי. אחרת, השיטה נשארת אמינה אם נשמר שדה ראייה זהה עבור כל הסריקות, כולל כיול והדמיית ייצור.

עבור סריקות ייצור מסוימות עם מיקום חריג, טרנספורמציה למיקום המכויל אפשרית, אם ניתן להבחין במבנה נשא מספיק. עבור הדמיה in vivo , בעל החיים המרומם חייב להישאר במנשא אחד, ובניית מנשא יחיד שמתאים היטב בשני המכשירים אינה תמיד ברת השגה. לעתים קרובות, מיטת עכבר עבור מודל מבוסס נותב משמש, ולאחר מכן המיקום מאולתר לתוך מכשיר CT. לדוגמה, באיור 5A, מיטת עכבר MPI הונחה על מיטת עכבר CT עקב אילוצים מכניים. מרחב תמרון אקסיאלי ואפשרות גלגול הופכים את המיקום הזה ללא אמין. במקרים כאלה, מומלץ לתכנן מתאם המחליף את מיטת העכבר התחתונה ומאפשר התאמה משתלבת. הוא עשוי, למשל, להשתמש בטרוניונים המחוברים לחלק התחתון ובחורים נוספים בתחתית מיטת העכבר העליונה.

עם זאת, תיקון רטרוספקטיבי לתמונות קיימות אפשרי, שכן מיטת העכבר ניתנת לזיהוי בתמונת CT. הפרוטוקול מחייב סריקות כיול, ולאחריהן חישוב טרנספורמציה דיפרנציאלית של שכבת העל לשכבה התחתונה. ההליך דומה אך חייב גם למפות כל סריקת CT ייצור בודדת לסריקת הכיול, תוך שימוש במבני מיטת העכבר כפידוקיאלים.

figure-discussion-1
איור 5: מיקום פתרון בעיות. (A) מיטת עכבר MPI מונחת על גבי מיטת עכבר CT. לפיכך, המיקום ב- CT לא ניתן לשחזר באופן אמין. עקביות עצמית יכולה להיות מושגת על ידי איחוי כל תמונת CT לתמונת CT הייחוס המשמשת להערכת השינוי הדיפרנציאלי. (ב-ד) מפושט לדו-ממדי. (B) כל תמונת CT הפקה נטענת כשכבת על ונרשמת בתמונת CT הייחוס (שכבה תחתונה) באמצעות מבנים של מיטת העכבר הנראים ב- CT. תמונת CT הייצור המתוקנת עקבית כעת עם CT הייחוס וניתן להשתמש בה עם הטרנספורמציה הדיפרנציאלית T. (C) שכבת MPI רשומה לתמונת CT הייחוס באמצעות הסמנים הפידוקיאליים של פנטום. (D) התמונות הרב-מודאליות מורכבות. לשם כך, כל תמונת CT ממופה למיקום הייחוס עם הטרנספורמציה הדיפרנציאלית האינדיבידואלית שלה. לאחר מכן, שכבת ה- MPI נרשמת גם למיקום הייחוס באמצעות טרנספורמציה דיפרנציאלית, שתקפה לכל התמונות של המכשיר. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

כדי למפות את סריקות CT הייצור לסריקת הכיול, עיין בסעיף 3 של הפרוטוקול, המשלב את השינויים הבאים. לשם הבהרה, התיאור ממשיך להשתמש בדוגמה של שכבת CT ושכבת על של MPI: בשלב 3.1, טען את סריקת כיול ה- CT (תמונה A) כשכבה התחתונה ואת סריקת ה- CT לתיקון כשכבת-על. השתמש במבנים של מיטת העכבר MPI כסמנים לשלב 3.2 או כהפניות חזותיות לשלב 3.3. עקוף את שלב 3.4, אך שמירת שכבת העל מייצגת את אמצעי האחסון CT המתוקן (Menu File > Overlay > Saving Overlay as). בתיבת הדו-שיח הבאה, הזן שם חדש ולחץ על שמור. סגור את שכבת העל על-ידי ניווט אל File > Menu File > Closing Overlay. טען את סריקת ה- CT הבאה הדורשת תיקון כשכבת העל וחדש את ההליך משלב 3.2 של הפרוטוקול. הרעיון העומד בבסיס שלב זה מומחש באיור 5B.

מיטת העכבר מיושרת כעת באופן כמעט זהה לסריקת הכיול בכל נפחי ה- CT שנשמרו לאחרונה. כחלק מההליך הסטנדרטי, סריקת הכיול נרשמת לתמונות MPI באמצעות טרנספורמציה דיפרנציאלית T (איור 5C). כדי למזג לאחר מכן את תמונת ה- CT עם MPI, השתמש תמיד בנפח ה- CT המתוקן (איור 5D).

פתרון בעיות של תמונות הפוכות ושינוי קנה מידה
שיטת הרישום המוצגת כאן מניחה איכות תמונה מדויקת למדי ומתאימה רק את הסיבוב והתרגום. הוא אינו מתקן תמונות הפוכות או שינוי גודל שגוי. עם זאת, ניתן לטפל בשתי בעיות אלה באופן ידני לפני חישוב השינוי הדיפרנציאלי.

חוסר עקביות בין תבניות נתונים של יצרנים שונים עלול לגרום לערכות נתונים מסוימות, במיוחד אלה בתבנית DICOM, להיות מוצגות כהיפוך שיקוף בתוכנה. מכיוון שמיטות פנטום ועכבר הן לעתים קרובות סימטריות, ייתכן שבעיה זו לא תהיה ברורה באופן מיידי. זיהוי תמונות הפוכות קל יותר כאשר הסריקה מכילה אותיות ניתנות לזיהוי במודאליות המתאימה, כגון האותיות המוגבהות בכיוון הנכון שנראה בפנטום באיור 3H. בדוגמה המודגמת באיור 6, נתוני CT נטענים כשכבה התחתונה, ונתוני MPI נטענים כשכבת-על. זוהי סריקה in vivo של עכבר הממוקם במיטת עכבר MPI עם סמנים fiducial מחוברים. מיטת העכבר MPI ממוקמת מעל מיטת עכבר μCT (איור 6A). על-ידי היצמדות לפרוטוקול וסימון הפידוקיאלים הן בשכבה התחתונה והן בשכבת-העל בכיוון עקבי של סיבוב, מתקבלת תוצאה בלתי הולמת בעליל (איור 6B). עם זאת, בבדיקה מדוקדקת יותר ניתן לזהות את הבעיה. הפידוקיאלים יוצרים משולש א-סימטרי. בהתבוננות בצלעות המשולש במבט צירי (איור 6C, D) מהקצר ביותר לאמצעי לארוך ביותר, ניתן לראות סיבוב בכיוון השעון בנתוני ה-CT, בעוד סיבוב נגד כיוון השעון ניכר בנתוני ה-MPI. זה מדגים שאחת התמונות הפוכה לרוחב. במקרה זה, אנו מניחים שנתוני ה-CT מדויקים. כדי לתקן את שכבת העל של MPI, התמונה מתהפכת: לשם כך, העבר את השכבה שנבחרה לכיסוי ולחץ על Menu Edit > Flip > Flip X. השינוי הדיפרנציאלי המחושב על ידי התוכנה מקיף את כל הסיבובים הדרושים, ולכן "Flip X" מספיק גם אם התמונה נראית הפוכה בכיוון אחר.

figure-discussion-2
איור 6: פתרון בעיות טרנספורמציה. נתוני CT נטענים כשכבה תחתונה בגודל ווקסל של 0.240 מ"מ, ונתוני MPI כשכבת על בגודל ווקסל של 0.249 מ"מ. מיטת העכבר מכילה סמנים פידוקיאליים. (A) תצוגה תלת-ממדית של תמונת הכיסוי שלא תוקנה. הפידוקיאלים בשכבת ה-CT מסומנים בחצים. הפידוקיאלים בשכבת העל של MPI נראים ככדורים בטבלת הצבעים של NIH. (B) תוצאה לא תואמת של טרנספורמציה שבוצעה ללא תיקונים מתאימים. שארית של היתוך = 6.94 מ"מ. (C) מדידת המרחקים בין הפידוקיאלים ב-CT. סיבוב בכיוון השעון מהמרחק הקצר ביותר לארוך ביותר. (ד) מדידת המרחקים בין הפידוקיאלים ב-MPI. סיבוב נגד כיוון השעון מהמרחק הקצר ביותר לארוך ביותר. השוואה למדידות CT מביאה למקדם קנה מידה של 0.928774. (E) שכבת על מתוקנת לאחר היפוך ושינוי קנה מידה. (F) שינוי צורה עם תוצאות תואמות בתצוגה תלת-ממדית. (G) טרנספורמציה עם תוצאות תואמות בתצוגה צירית. שארית של היתוך = 0.528 מ"מ. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

ניתן לתקן ידנית גם ערכות נתונים עם גדלי ווקסל שגויים. מכיוון שממדי הפנטום צריכים להיות ידועים, ניתן לאמת זאת בתמונה. השיטה הפשוטה ביותר היא שימוש בקצה באורך ידוע. לחץ על [Ctrl + לחצן העכבר הימני] בקצה אחד של קצה, ותוך כדי לחיצה ממושכת על הלחצן, הזז את מצביע העכבר לקצה השני של הקצה ושחרר את הלחצן. בתיבת הדו-שיח הבאה, התוכנה מציגה את אורך המרחק הנמדד בתמונה. בדוגמה המודגמת באיור 6 ניכר כי הגדלים אינם תואמים כאשר משווים את המרחקים בין הפידוקיאלים בשני האופנים (איור 6C,D). שוב, ההנחה היא שנתוני ה-CT מדויקים. כדי לשנות את קנה המידה, מחושב גורם קנה מידה (SF). מכיוון שהיחס בין האורכים (CT/MPI) אינו זהה במדויק עבור כל צד של המשולש, המנה הממוצעת מחושבת: SF = ((l1CT/l1MPI) + (l2CT/l2MPI) + (l2CT/l2MPI)) / 3.

לאחר מכן, התאם את גודל הווקסל של שכבת העל על ידי הכפלת כל ממד ב- SF. כדי להשיג זאת, החליפו את השכבה שנבחרה לשכבת-על ופתחו את Menu Edit > Change Voxel Sizes. חשב כל ממד, הזן את הערך ולאחר מכן לחץ על אישור. התוצאה של שני התיקונים מוצגת באיור 6E. לאחר מכן, שכבת העל נרשמת לשכבה התחתונה על פי הפרוטוקול. היישור המתקבל מוצג באיור 6F,G. בעוד שהדבר מספק פתרון מהיר לתיקון סריקה קיימת, אנו ממליצים לכייל את מכשיר ההדמיה לשימוש בייצור.

מגבלות
שיטה זו מוגבלת לרישום משותף מרחבי של נתונים נפחיים קיימים המורכבים מווקסלים בצורת קובייה. הוא אינו כולל תהליך שחזור שמחשב את הנפח מנתונים גולמיים המופקים על ידי מכשיר ההדמיה (למשל, תחזיות ב- CT). טכניקות שונות לשיפור התמונה קשורות לשלב זה, כגון שיטות איטרטיביות20,21 ויישום בינה מלאכותית21. למרות שהשיטה המתוארת ישימה באופן עקרוני לכל השיטות המייצרות תמונות תלת-ממדיות עם ווקסלים בצורת קובייה, לא ניתן להשתמש בה לאיחוי נתונים תלת-ממדיים עם נתונים דו-ממדיים, כמו נפח MRI בשילוב עם תרמוגרפיה אינפרא-אדומהדו-ממדית 22 או הדמיה פלואורסצנטית, שעשויה להיות רלוונטית ביישומי ניתוח מונחה תמונה. הרישום של נתונים תלת-ממדיים אינו מתקן עיוותים, כגון אלה המתרחשים בתמונות MRI בקצה הסליל. אמנם לא חובה, אך תוצאות אופטימליות מושגות כאשר מתקנים עיוותים במהלך תהליך השיקום. ההמרה האוטומטית גם אינה מטפלת בתמונות הפוכות או בשינוי קנה מידה שגוי. עם זאת, ניתן לפתור שתי בעיות אלה באופן ידני כמתואר בסעיף פתרון בעיות.

משמעות השיטה
השיטה המוצעת מבטלת את הצורך בסמנים פידוקיאליים בסריקות ייצור, ומציעה מספר יתרונות. זה מועיל לשיטות שעבורן נדרשת תחזוקת סמן או החלפה תכופה. לדוגמה, רוב סמני ה-MRI מבוססים על לחות אך נוטים להתייבש עם הזמן, וסמני PET רדיואקטיביים דועכים. על ידי הסרת הצורך בפידוקיאלים בסריקות ייצור, ניתן לצמצם את שדה הראייה, מה שמוביל לזמני רכישה קצרים יותר. זה מועיל בהגדרות תפוקה גבוהה כדי להפחית עלויות ולמזער את מינון הרנטגן בסריקת CT. מינון מופחת רצוי מכיוון שקרינה יכולה להשפיע על המסלולים הביולוגיים של חיות ניסוי במחקרי הדמיה אורכיים23.

יתר על כן, השיטה אינה מוגבלת לשיטות ספציפיות. הפשרה עבור רב-תכליתיות זו היא שפחות שלבים הם אוטומטיים. שיטה שפורסמה בעבר להתכת נתוני μCT ו-FMT משתמשת בסמנים מובנים במיטת עכבר בכל סריקה ויכולה לבצע זיהוי סמן אוטומטי ותיקון עיוות במהלך שחזור24. שיטות אחרות מבטלות את הצורך בסמנים על ידי שימוש בדמיון בין תמונות. בעוד שגישה זו מניבה תוצאות טובות ויכולה גם לתקן עיוותים25, היא ישימה רק אם שתי השיטות מספקות תמונות דומות מספיק. זה בדרך כלל לא המקרה בשילוב של מודאליות מפורטת אנטומית ומודל מבוסס נותב. עם זאת, שילובים אלה נחוצים להערכת הפרמקוקינטיקה של סוכנים ממוקדים26, שיש להם יישומים בתחומים כגון ננותרפיה אנטי סרטנית 27,28.

מכיוון שבקרת האיכות פחות קפדנית ביישומים פרה-קליניים בהשוואה ליישומים קליניים, חוסר התאמה של מכשירי הדמיה משולבים הוא בעיה מוכרת29. נתונים המושפעים מחוסר התאמה זה יכולים להשתפר בדיעבד על ידי סריקת פנטום וקביעת השינוי הדיפרנציאלי, מה שעשוי להפחית עלויות ולמזער את הפגיעה בבעלי חיים. בנוסף לשיטה המודגמת המשתמשת בסמנים פידוקיאליים לחישוב טרנספורמציה דיפרנציאלית, אשר מוחלת לאחר מכן על סריקות ייצור, אפשרויות נוספות למיזוג תמונה מתוארות ומשמשות. סקירה כללית, הכוללת הפניות לתוכנות זמינות שונות, ניתן למצוא ב- Birkfellner et al.30.

לסיכום, השיטה המוצגת מציעה פתרון יעיל לרישום משותף של תמונות רב-מודאליות. הפרוטוקול ניתן להתאמה בקלות לשיטות הדמיה שונות, וטכניקות פתרון הבעיות המסופקות משפרות את עמידות השיטה מפני בעיות אופייניות.

גילויים

FG היא הבעלים של Gremse-IT GmbH, ספין-אאוט של אוניברסיטת RWTH אאכן, המסחור תוכנה לניתוח תמונות ביו-רפואיות. ג'יי ג'יי הוא בעלים משותף של Phantech LLC, המסחור פנטומים לדימות מולקולרי. המחברים הנותרים מצהירים כי המחקר נערך בהיעדר קשרים מסחריים או פיננסיים כלשהם שיכולים להתפרש כניגוד אינטרסים פוטנציאלי. מ.ט. כתב את כתב היד המקורי. J. J ביצע את סריקות CT/SPECT, שהן למופת, כפי שמוצג במאמר. B. S ו- Y. Z ביצעו את סריקות ה- CT/MPI, שהן מופתיות במאמר. F. G פיקח על המחקר ותיקן את המאמר. כל המחברים תרמו למאמר ואישרו את הגרסה שהוגשה.

תודות

המחברים רוצים להודות לממשלה הפדרלית של נורדריין וסטפאליה, לאיחוד האירופי (EFRE), לקרן המחקר הגרמנית (CRC1382 מזהה פרויקט 403224013 - SFB 1382, פרויקט Q1) על המימון.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
177Luradiotracer
MPI עכבר
מוט חם Derenzo Phantech LLC. מדיסון, ויסקונסין, ארה"בD271626ערוץ מלא ליניארי derenzo phantom
Imalytics Preclinical 3.0Gremse-IT GmbH, אאכן, גרמניהתוכנת ניתוח
Magnetic InsightMagnetic Insight Inc., Alameda, CA, ארה"במכשיר הדמיה MPI
Quantum GX microCTPerkinElmerµ מכשיר הדמיית CT
U-SPECT/CT-UHRMILabs B.V., CD  הוטן, הולנדמכשיר הדמיה CT/SPECT
VivoTrax (5.5 Fe mg/mL)Magnetic Insight Inc., אלמדה, קליפורניה, ארה"בMIVT01-LOT00004סמני MPI
MPI בהתאמה אישית

מקורות

  1. Hage, C., et al. Characterizing responsive and refractory orthotopic mouse models of hepatocellular carcinoma in cancer immunotherapy. PLOS ONE. 14 (7), (2019).
  2. Mannheim, J. G., et al. Comparison of small animal CT contrast agents. Contrast Media & Molecular Imaging. 11 (4), 272-284 (2016).
  3. Kampschulte, M., et al. Nano-computed tomography: technique and applications. RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren. 188 (2), 146-154 (2016).
  4. Wang, X., Jacobs, M., Fayad, L. Therapeutic response in musculoskeletal soft tissue sarcomas: evaluation by magnetic resonance imaging. NMR in Biomedicine. 24 (6), 750-763 (2011).
  5. Hage, C., et al. Comparison of the accuracy of FMT/CT and PET/MRI for the assessment of Antibody biodistribution in squamous cell carcinoma xenografts. Journal of Nuclear Medicine: Official Publication, Society of Nuclear Medicine. 59 (1), 44-50 (2018).
  6. Borgert, J., et al. Fundamentals and applications of magnetic particle imaging. Journal of Cardiovascular Computed Tomography. 6 (3), 149-153 (2012).
  7. Vermeulen, I., Isin, E. M., Barton, P., Cillero-Pastor, B., Heeren, R. M. A. Multimodal molecular imaging in drug discovery and development. Drug Discovery Today. 27 (8), 2086-2099 (2022).
  8. Liu, Y. -H., et al. Accuracy and reproducibility of absolute quantification of myocardial focal tracer uptake from molecularly targeted SPECT/CT: A canine validation. Journal of Nuclear Medicine Official Publication, Society of Nuclear Medicine. 52 (3), 453-460 (2011).
  9. Zhang, Y. -D., et al. Advances in multimodal data fusion in neuroimaging: Overview, challenges, and novel orientation. An International Journal on Information Fusion. 64, 149-187 (2020).
  10. Nahrendorf, M., et al. Hybrid PET-optical imaging using targeted probes. Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (17), 7910-7915 (2010).
  11. Zhang, S., et al. In vivo co-registered hybrid-contrast imaging by successive photoacoustic tomography and magnetic resonance imaging. Photoacoustics. 31, 100506(2023).
  12. Yamoah, G. G., et al. Data curation for preclinical and clinical multimodal imaging studies. Molecular Imaging and Biology. 21 (6), 1034-1043 (2019).
  13. Schönemann, P. H. A generalized solution of the orthogonal procrustes problem. Psychometrika. 31 (1), 1-10 (1966).
  14. Filippou, V., Tsoumpas, C. Recent advances on the development of phantoms using 3D printing for imaging with CT, MRI, PET, SPECT, and ultrasound. Medical Physics. 45 (9), e740-e760 (2018).
  15. Gear, J. I., et al. Radioactive 3D printing for the production of molecular imaging phantoms. Physics in Medicine and Biology. 65 (17), 175019(2020).
  16. Sra, J. Cardiac image integration implications for atrial fibrillation ablation. Journal of Interventional Cardiac Electrophysiology: An International Journal of Arrhythmias and Pacing. 22 (2), 145-154 (2008).
  17. Zhao, H., et al. Reproducibility and radiation effect of high-resolution in vivo micro computed tomography imaging of the mouse lumbar vertebra and long bone. Annals of Biomedical Engineering. 48 (1), 157-168 (2020).
  18. Gremse, F., et al. Imalytics preclinical: interactive analysis of biomedical volume data. Theranostics. 6 (3), 328-341 (2016).
  19. Willmott, C. J., Matsuura, K. On the use of dimensioned measures of error to evaluate the performance of spatial interpolators. International Journal of Geographical Information Science. 20 (1), 89-102 (2006).
  20. Thamm, M., et al. Intrinsic respiratory gating for simultaneous multi-mouse µCT imaging to assess liver tumors. Frontiers in Medicine. 9, 878966(2022).
  21. La Riviere, P. J., Crawford, C. R. From EMI to AI: a brief history of commercial CT reconstruction algorithms. Journal of Medical Imaging. 8 (5), 052111(2021).
  22. Hoffmann, N., et al. Framework for 2D-3D image fusion of infrared thermography with preoperative MRI. Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik. 62 (6), 599-607 (2017).
  23. Boone, J. M., Velazquez, O., Cherry, S. R. Small-animal X-ray dose from micro-CT. Molecular Imaging. 3 (3), 149-158 (2004).
  24. Gremse, F., et al. Hybrid µCt-Fmt imaging and image analysis. Journal of Visualized Experiments. 100, e52770(2015).
  25. Bhushan, C., et al. Co-registration and distortion correction of diffusion and anatomical images based on inverse contrast normalization. NeuroImage. 115, 269-280 (2015).
  26. Lee, S. Y., Jeon, S. I., Jung, S., Chung, I. J., Ahn, C. -H. Targeted multimodal imaging modalities. Advanced Drug Delivery Reviews. 76, 60-78 (2014).
  27. Dasgupta, A., Biancacci, I., Kiessling, F., Lammers, T. Imaging-assisted anticancer nanotherapy. Theranostics. 10 (3), 956-967 (2020).
  28. Zhu, X., Li, J., Peng, P., Hosseini Nassab, N., Smith, B. R. Quantitative drug release monitoring in tumors of living subjects by magnetic particle imaging nanocomposite. Nano Letters. 19 (10), 6725-6733 (2019).
  29. McDougald, W. A., Mannheim, J. G. Understanding the importance of quality control and quality assurance in preclinical PET/CT imaging. EJNMMI Physics. 9 (1), 77(2022).
  30. Birkfellner, W., et al. Multi-modality imaging: a software fusion and image-guided therapy perspective. Frontiers in Physics. 6, 00066(2018).

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

רישום משותף רב-מודאלי חוצה מכשירים וללא סמנים של שיטות הדמיה פרה-קלינית
צור קשר
המלצה לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

2026 © זכויות יוצרים MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.