Name: הנחיות וניסיון באמצעות הדמיה סמן Explorer (יעל) עבור Radiomics (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-01-08T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 17 s
Description: למד לחלץ תכונות תמונה כמותיות מדימות רפואית באמצעות IBEX לצורך מחקר רדיומיקס. כלי קוד פתוח זה מסייע בניתוח אי-ודאות ובניית מודלים פרוגנוסטיים לטיפולים אונקולוגיים.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

חסידות גור רחל ממומן על ידי רוזלי ב הייט מלגת בוגר ואחווה אמריקאי הלגיון עזר. מחקריו זכו למימון קרלוס קרדנס לאחווה. ג'ורג ' מ Stancel PhD במדעים הביו-רפואית. הפיתוח של יעל מומן על ידי NCI (R03 CA178495).

<ol><li>Lambin, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomics%3A+extracting+more+information+from+medical+images+using+advanced+feature+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22EJC%22%5BJournal%5D)">Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis.</a> EJC. 48, 441-446 (2012).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IBEX%3A+an+open+infrastructure+software+platform+to+facilitate+collaborative+work+in+radiomics%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">IBEX: an open infrastructure software platform to facilitate collaborative work in radiomics.</a> Med Phys. 42, 1341-1353 (2015).</li>
<li>IBEX Source Code. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://bit.ly/IBEXSrc_MDAnderson">http://bit.ly/IBEXSrc_MDAnderson</a> (2017).</li>
<li>IBEX Stand Alone. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://bit.ly/IBEX_MDAnderson">http://bit.ly/IBEX_MDAnderson</a> (2017).</li>
<li>Haralick, R. M., Shanmugam, K. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/4309314/">Textural features for image classification.</a> IEEE Trans Syst Man Cybern. , 610-621 (1973).</li>
<li>Galloway, M. M. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0146664X75800086">Texture analysis using gray level run lengths.</a> Comp Graphics and Im Proc. 4, 172-179 (1975).</li>
<li>Tang, X. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/725367/">Texture information in run-length matrices.</a> IEEE Trans on Im Proc. 7, 1602-1609 (1998).</li>
<li>Amadasun, M., King, R. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/44046/">Textural features corresponding to textural properties.</a> IEEE Trans Syst Man Cybern. 19, 1264-1274 (1989).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preliminary+investigation+into+sources+of+uncertainty+in+quantitative+imaging+features%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Med+Imaging+Graph%22%5BJournal%5D)">Preliminary investigation into sources of uncertainty in quantitative imaging features.</a> Comp Med Imaging Graph. 44, 54-61 (2015).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+radiomics+features+be+reproducibly+measured+from+CBCT+images+for+patients+with+non-small+cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">Can radiomics features be reproducibly measured from CBCT images for patients with non-small cell lung cancer.</a> Med Phys. 42, 6784-6797 (2015).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://tcr.amegroups.com/article/view/8709">Impact of image preprocessing on the volume dependence and prognostic potential of radiomics features in non-small cell lung cancer.</a> Trans Cancer Res. 5, 349-363 (2016).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Delta-radiomics+features+for+the+prediction+of+patient+outcomes+in+non-small+cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Delta-radiomics features for the prediction of patient outcomes in non-small cell lung cancer.</a> Scientific Reports. 7, 588(2017).</li>
<li>Fried, D. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stage+III+Non-Small+Cell+Lung+Cancer%3A+Prognostic+Value+of+FDG+PET+Quantitative+Imaging+Features+Combined+with+Clinical+Prognostic+Factors%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Stage III Non-Small Cell Lung Cancer: Prognostic Value of FDG PET Quantitative Imaging Features Combined with Clinical Prognostic Factors.</a> Radiology. 278, 214-222 (2016).</li>
<li>Fried, D. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Potential+Use+of+%2818%29F-fluorodeoxyglucose+Positron+Emission+Tomography-Based+Quantitative+Imaging+Features+for+Guiding+Dose+Escalation+in+Stage+III+Non-Small+Cell+Lung+Cancer%5BTitle%5D)+AND+%22IJROBP%22%5BJournal%5D)">Potential Use of (18)F-fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography-Based Quantitative Imaging Features for Guiding Dose Escalation in Stage III Non-Small Cell Lung Cancer.</a> IJROBP. 94, 368-376 (2016).</li>
<li>Mackin, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+Computed+Tomography+Scanner+Variability+of+Radiomics+Features%5BTitle%5D)+AND+%22Invest+radiol%22%5BJournal%5D)">Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features.</a> Invest radiol. 50, 757-765 (2015).</li>
<li>Yang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Uncertainty+analysis+of+quantitative+imaging+features+extracted+from+contrast-enhanced+CT+in+lung+tumors%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Med+Imaging+Graph%22%5BJournal%5D)">Uncertainty analysis of quantitative imaging features extracted from contrast-enhanced CT in lung tumors.</a> Comp Med Imaging Graph. 48, 1-8 (2016).</li>
<li>van Rossum, P. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+incremental+value+of+subjective+and+quantitative+assessment+of+18F-FDG+PET+for+the+prediction+of+pathologic+complete+response+to+preoperative+chemoradiotherapy+in+esophageal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22JNM%22%5BJournal%5D)">The incremental value of subjective and quantitative assessment of 18F-FDG PET for the prediction of pathologic complete response to preoperative chemoradiotherapy in esophageal cancer.</a> JNM. 57, 691-700 (2016).</li>
<li>Hunter, L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NSCLC+tumor+shrinkage+prediction+using+quantitative+image+features%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Med+Imaging+Graph%22%5BJournal%5D)">NSCLC tumor shrinkage prediction using quantitative image features.</a> Comp Med Imaging Graph. 49, 29-36 (2016).</li>
<li>Hunter, L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+quality+machine-robust+image+features%3A+identification+in+nonsmall+cell+lung+cancer+computed+tomography+images%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">High quality machine-robust image features: identification in nonsmall cell lung cancer computed tomography images.</a> Med Phys. 40, 121916(2013).</li>
<li>Fried, D. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+value+and+reproducibility+of+pretreatment+CT+texture+features+in+stage+III+non-small+cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22IJROBP%22%5BJournal%5D)">Prognostic value and reproducibility of pretreatment CT texture features in stage III non-small cell lung cancer.</a> IJROBP. 90, 834-842 (2014).</li>
<li>Gan, J., et al. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1118/1.4957258/abstract">MO-DE-207B-09: A Consistent Test for Radiomics Softwares.</a> Med Phys. 43, 3706-3706 (2016).</li>
<li>Klawikowski, S., Christian, J., Schott, D., Zhang, M., Li, X. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1118/1.4955675/abstract">SU-D-207B-07: Development of a CT-Radiomics Based Early Response Prediction Model During Delivery of Chemoradiation Therapy for Pancreatic Cancer.</a> Med Phys. 43, 3350-3350 (2016).</li>
<li>Huang, W., Tu, S. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1118/1.4955794/abstract">SU-F-R-22: Malignancy Classification for Small Pulmonary Nodules with Radiomics and Logistic Regression.</a> Med Phys. 43, 3377-3378 (2016).</li>
<li>Hanania, A. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+imaging+to+evaluate+malignant+potential+of+IPMNs%5BTitle%5D)+AND+%22Oncotarget%22%5BJournal%5D)">Quantitative imaging to evaluate malignant potential of IPMNs.</a> Oncotarget. 7, 85776-85784 (2016).</li>
<li>Court, L. E., et al. <a target="_blank" href="http://tcr.amegroups.com/article/view/8409">Computational resources for radiomics.</a> Trans Cancer Res. 5, 340-348 (2016).</li>
<li>Matlab Add path. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/addpath.html">https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/addpath.html</a> (2017).</li>
<li>Zhao, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reproducibility+of+radiomics+for+deciphering+tumor+phenotype+with+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Reproducibility of radiomics for deciphering tumor phenotype with imaging.</a> Sci Rep. 6, 23428(2016).</li>
<li>Owens, C., et al. Reproducibility and Robustness of Radiomic Features Extracted with Semi-Automatic Segmentation Tools. Med Phys. , (2017).</li>
<li>Kassner, A., Liu, F., Thornhill, R. E., Tomlinson, G., Mikulis, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+hemorrhagic+transformation+in+acute+ischemic+stroke+using+texture+analysis+of+postcontrast+T1-weighted+MR+images%5BTitle%5D)+AND+%22JMRI%22%5BJournal%5D)">Prediction of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke using texture analysis of postcontrast T1-weighted MR images.</a> JMRI. 30, 933-941 (2009).</li>
<li>IBEX Google Forum. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://groups.google.com/forum/#!forum/ibex_users">https://groups.google.com/forum/#!forum/ibex_users</a> (2017).</li>
</ol>

המחברים יש אינטרסים כלכליים מתחרים לא לחשוף.

יעל היא כלי רב עוצמה עבור מחקר radiomics דימות רפואי. זה עד כה בעיקר שימש למטרות אונקולוגיה קרינה מחקרים שנערכו על ידי קבוצת radiomics MD אנדרסון. יעל מאפשר מניפולציה של ROIs וחישוב של תכונות בתוך 5 קטגוריות התכונה העיקרית. הגירסה קוד מקור של יעל מאפשר למשתמש יישומי עיצוב שעדיין אינן חלק יעל, כגון תכונות מטריצות אזור רמת האפור.
הצעדים העיקריים הכרוכים יעל הן הייבוא של תמונות, יצירת מיתאר של ROIs, מבחר ROIs עבור ערכת הנתונים, ויצירה של ערכת התכונות. קווי המתאר מדויק נחוצים כמו תכונות מחושבות רק...

ברפואה, אבחון מחלת המטופל בדרך כלל משלבת מספר רב של בחינות אבחון כגון צילומי רנטגן, אולטרסאונד, טומוגרפיה (CT), תהודה מגנטית הדמיה (MRI), וסריקות טומוגרפיה פליטת פוזיטרונים (PET) כדי לסייע בקביעת קורס הטיפול בחולה. בעוד הרופאים להשתמש בתמונות אלה להעריך איכותית אבחון של המטופל, ייתכנו תכונות כמותיות נוספות אשר ניתן לחילוץ להנחות את הטיפול בחולה. הרציונל הוא כי תכונות אלה עשוי לייצג פרוטיאומיה מבנית ודפוסי גנומית לידי ביטוי את סולם מאקרוסקופית1. שילוב מידע כמותי זה עם המידע הקליני הנוכחי, למשל, המטופל דמוגרפיה, עשוי לאפשר יותר תגובותיהם בחולה. . זו התיאוריה מאחורי radiomics: כוללים ניתוח של תמונות ברמה voxel. התכונות מתחלקות בדרך כלל 5 קטגוריות עיקריות: אפור מופע משותף ברמה מטריקס, אפור אורך הריצה רמת מטריקס, השכונה בעוצמה ההבדל מטריקס, היסטוגרמה ודו צורה.
הדמיה סמן Explorer (יעל) הוא כלי קוד פתוח עבור עבודה radiomics2. ממשק המשתמש הגרפי (GUI) פותחה ב MD Anderson Cancer Center במטרה להקל את חילוץ וחישוב של תכונות כמותיות כדי לסייע בקבלת החלטות בטיפול בסרטן. קוד מקור3 וגירסה עצמאי4 זמינים באינטרנט. יעל מחשבת 5 הקטגוריות הנפוצות ביותר של תכונות בשימוש רפואי radiomics עם הפרמטרים שניתן להגדיר עבור כל קטגוריה תכונה. הקטגוריות הם: אפור מטריקס מופע משותף ברמת5,6,של מטריצה אפור אורך הריצה ברמה7, בעוצמה, השכונה בעוצמה ההבדל מטריקס8, ו צורה. מאז יעל הוא קוד פתוח, זה מאפשר תכונה ההרמונית הפקת תוצאות על פני מוסדות להשוות בקלות בין מחקרים שונים radiomics. כל התכונות בתוך יעל מתוארים בעיתון הראשונית על ידי ג'אנג. et al. 2
מטרתו של כתב יד זה נועד לספק הדרכה על איך להשתמש יעל כדי להדגים וביישומיה דרך מחקרים שפורסמו לאורגזמות מקבוצת radiomics MD אנדרסון. מאז השקתו לציבור בשנת 2015, יעל שימש לחישוב תכונות מתמונות סריקת CT, PET ו- MRI ע י קבוצת radiomics MD אנדרסון, בדרך כלל לחקור תכונות כדי לשפר את ההישרדות קליניים מודלים9,10, 11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 ועל ידי מחוץ למוסדות21,22,23,24. ניתן למצוא הדרכה נוספים על כלי תוכנה יכול לשמש עבור השלבים במחקר radiomics שאינם כלולים ביעל המשפט. et al. 25
מבוא כללי זרימת העבודה של יעל יסייע לארגון נתונים כראוי לפני התחלת פרויקטים radiomics ניצול יעל. אם ייבוא תמונות DICOM, יעל מחייב כל מטופל משלהם תיקיה עם תמונות שלהם DICOM. DICOM קרינה מבנה קבע הוא אופציונלי לכלול התיקייה, אך מומלץ במקום להשתמש פלטפורמת contouring יעל. כדי לסייע עם ייבוא כל המטופלים למחקר ספציפי, כל התיקיות החולה ניתן להציב לתוך תיקיה אחת ביחד כך כל הנתונים עשוי ניתן לייבא ליעל באמצעות צעד אחד בלבד. אם ייבוא חולים מ- Pinnacle, זה הכי טוב שיש את מבנה קבע עם התכנית המטופל. כפי חולים אולי מספר תמונות ערכות ותוכניות בתוך Pinnacle, זה הטוב ביותר לדעת איזו תמונת להגדיר תוכנית נכונים לפני הייבוא. אם חישוב זמן היא דאגה, צמצום מספר בפרוסות ' תמונה ' עבור חולה יכול להפחית באופן דרסטי זמן. לדוגמה, אם רק הכבד הוא עניין במחקר אבל החולים יש סריקות גוף מלא CT, להפחית את הפרוסות DICOM רק במידה של האזור עניין יכול לקצר זמן חישוב (למשל, צמצום של DICOM מ 300 פרוסות פרוסות 50 יכול לקחת 1/6t h הזמן). ישנם כלים שונים זמינים לבצע הפחתה זו פרוסה, החל מידנית ועד חצי אוטומטי.

<table><tbody><tr><td>Excel</td><td>Microsoft Office</td><td></td><td>כל גירסה של Excel אמורה לפעול.</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>MathWorks</td><td></td><td>השתמש ב-IBEX רק ב-32 סיביות Matlab 2011a או 64 סיביות Matlab 2014b.</td></tr></tbody></table>

הנחיות וניסיון באמצעות הדמיה סמן explorer (יעל) עבור radiomics

Guidelines and Experience Using Imaging Biomarker Explorer (IBEX) for Radiomics

הדמיה סמן Explorer (יעל) הוא כלי פתוח לעבודה radiomics דימות רפואי. מטרת המאמר היא לתאר איך להשתמש של יעל ממשק משתמש גרפי (GUI) כדי להדגים איך יעל מחושב תכונות השתמשו במחקרים קליניים. יעל מאפשרת ייבוא תמונות DICOM עם DICOM קרינה טיפול מבנה קבצים או פסגת קבצים. ברגע התמונות מיובאות, יעל יש כלים בתוך GUI מבחר נתונים כדי לתפעל את הצגת התמונות, למדוד מרחקים, וערכים voxel ולא ליצור ולערוך קווי המתאר. יעל מגיע עם 27 preprocessing ו- 132 כוללים אפשרויות לעיצוב תכונה מגדירה. לכל קטגוריה preprocessing וכוללים יש פרמטרים יכול להשתנות. הפלט של יעל היא גיליון אלקטרוני הכולל: 1) כל תכונה מן תכונה להגדיר מחושבת עבור כל קו מתאר בערכת נתונים, תמונה 2) מידע על מתאר כל ערכת נתונים, ו 3) סיכום של preprocessing התכונות המשמשות עם הנבחרת שלהם פרמטרים. תכונות שמחושבים יעל שימשו במחקרים לבחון את ההשתנות של תכונות בתנאים הדמיה שונים במודלים הישרדות לשיפור קליני המודלים הנוכחיים.

הפלט של יעל היא גיליון אלקטרוני (ראה איור 4) המכילה 3 לשוניות. הכרטיסיה "תוצאות" מכילה את ערכי תכונה עבור כל רועי בערכת הנתונים (איור 4א). הכרטיסיה "נתוני מידע.." מכילה מידע אודות התמונות נלקחו כל רועי בערכת הנתונים (איור 4B). הכרטיסיה "תכונה פרטי.." מכיל רשימה מקיפה של התכונות המשמשות עם הפרמטרים שנבחרו עבור הקטגוריה תכונה ומשמשת preprocessing עבור קטגוריה זו של תכו...

אנו מתארים יעל, כלי קוד פתוח המיועדת ללימודי הרפואה radiomics הדמיה, וכיצד להשתמש בכלי זה. בנוסף, כמה עבודות שפורסמו השתמשו יעל לניתוח אי ודאות, דגם בניין הן לראווה.

הנחיות וניסיון באמצעות הדמיה סמן Explorer (יעל) עבור Radiomics

Imaging Biomarker Explorer (IBEX) is an open-source tool for medical imaging radiomics work. The purpose of this paper is to describe how to use IBEX's ...

המטרה הכוללת של כלי תוכנה זה היא לחלץ תכונות תמונה כמותיות הנופלות לצורה או למרקם כגון קטגוריות מטריצת התרחשות משותפת ברמה אפורה. ניתן להשתמש בכלי זה כדי לענות על כמה שאלות מפתח בתחום הרדיומיקה. לדוגמה, אתה יכול לחלץ תכונות תמונה כמותיות ולהסתכל על מתאמים בינם לבין תוצאות המטופלים בטיפול בקרינה.היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא קוד פתוח, היא קלה לשימוש, ויש לה היסטוריה ארוכה של אנשים המשתמשים בה לחילוץ תכונות לשימוש במודלים פרוגנוסטיים. לרדיומיקה יש פוטנציאל לספק מידע על התגובה הסבירה של גידול לטיפולים מסוימים, ולכן יכולה לספק מידע נוסף שהצוות הקליני יכול להשתמש בו בעת קביעת ההתאמה של טיפולים חלופיים. רדיומיקה יכולה לספק תובנה לגבי פנוטיפ הגידול, ניתן ליישם אותה גם על רמיזות כגון שינויים של רקמות נוספות במהלך הטיפול.בדרך כלל, אנשים חדשים בשיטה זו יתקשו, מכיוון שבחירת ההגדרות הנכונות לתכונות השונות כגון דגימה מחדש של עומק הסיביות חשובה, ולכן חיוני לשים לב אליהן. הדגמה חזותית היא קריטית מכיוון שיש הרבה שלבים ופרטים. תשומת לב קפדנית לפרטים חשובה לתוצאות טובות במחקרים רדיומיים.כדי להתחיל, התקן את IBEX המתואר בפרוטוקול הטקסט הנלווה. לאחר ההתקנה, טען את IBEX וצור משתמש חדש על מנת לייבא ולשמור את הנתונים שלך. לאחר מכן, לחץ על סמל הייבוא, ובחר בפורמט קובץ DICOM או Pinnacle גרסה תשע על ידי לחיצה על שם הפורמט ולאחר מכן לחץ על הבא.כדי לייבא את כל המטופלים בבת אחת, סמן את תיבת תיקיית האצווה בפינה השמאלית העליונה ולאחר מכן לחץ על כפתור העוד לצד הספרייה הרשומה. בחר את התיקיה המכילה את כל תיקיות המטופלים עם תמונות DICOM מתאימות וקבצי מבנה DICOM של קרינה. לבסוף, לחץ על כפתור היציאה.כדי להתחיל, טען קובץ מטופל על ידי לחיצה תחילה על סמל הנתונים. לאחר מכן, בקטע בחירת מטופל, לחץ על תיק המטופל הרצוי לפתיחה. לאחר מכן, בקטע בחירת ערכת תמונות, לחץ על ערכת התמונות של קובץ המטופל הרצוי ולאחר מכן לחץ על כפתור הפתיחה.השתמש בחצים כדי לגלול בין התמונות המוצגות בתצוגות הציריות, העטרה והסגיטליות. לאחר מכן, בחרו בלחצן הזום וציירו תיבה במישור התמונה כדי להגדיל את התצוגה. לחץ לחיצה ימנית על התמונה כדי להקטין את התצוגה.לאחר מכן, לחץ על כפתור רמת החלון. כפתור נוסף יופיע, כאשר הוא יופיע, גרור את הצד השמאלי והימני לאזור הרצוי, או הזן ידנית את רמת החלון בתיבות החלון והרמה בתחתית החלון החדש. בחר רמות חלון שונות באמצעות התפריט הנפתח הראשון מימין.ישנן שמונה אפשרויות ל-CT, ואפשרות אחת ל-PET. דמיין את אזורי העניין על ידי לחיצה על התיבה שליד אזור העניין כדי להפוך אותו לגלוי בתמונות, או לחץ על כפתור "על כל החזר ההשקעה" כדי להפעיל את כל אזורי העניין. לאחר מכן, הכן את סל הנתונים על מנת להציג את קווי המתאר.כדי להשיג זאת, לחץ תחילה על כפתור הצג סל נתונים כדי להציג קווי מתאר במערך הנתונים. לאחר הצגת ערכות הנתונים, סגור את החלון. זהו משתמש חדש עם מטופלים שזה עתה יובאו, כך שעדיין לא נוצרו מערכי נתונים.לאחר מכן, בחר את קווי המתאר להוספה לסל הנתונים על ידי לחיצה על תיבת הסימון שליד שמם, ולחץ על כפתור הוסף לסל הנתונים. לחץ על שם סל הנתונים כדי להוסיף את קווי המתאר, או לחץ על הכפתור החדש לסל נתונים חדש. אם נבחר חדש, הזן את שם ערכת הנתונים בחלון החדש ולאחר מכן לחץ על הלחצן אישור.בסיום, לחץ על כפתור היציאה כדי לחזור לרשימת המטופלים והסריקות. לחץ על סמל התכונה והוסף עיבוד מקדים אם תרצה, על ידי לחיצה על כפתור ההוספה ובחירה באפשרות העיבוד המקדים מהתפריט הנפתח בחלון החדש. לאחר מכן, לחץ על i תחת פרמטרים כדי לבחור את פרמטרי העיבוד המקדים.בחר את המספר תחת עמודת הערך, הקלד את ערך הפרמטר החדש ולאחר מכן לחץ על לחצן אישור. לתיאור שיטת העיבוד המקדים והפרמטרים הספציפיים, לחץ על כפתור סימן השאלה בפינה השמאלית העליונה. לאחר שתהיה מרוצה, לחץ על כפתור ההוספה כדי להוסיף את שלב העיבוד המקדים.כדי למחוק שלבי עיבוד מקדים לא רצויים, בחר בשלב העיבוד המקדים ולחץ על מחק. בתפריט קטגוריות תכונות, בחר את מטריצת הקוקורנציה של הרמה האפורה 25 בקטגוריות התכונות הפרש עוצמה של שכנים 25 כדי לחשב את מטריצת ההתרחשות המשותפת ברמה האפורה ואת מטריצת הפרש עוצמת השכונה בהתאמה ב-2.5D. זה מושג על ידי חישוב על כל פרוסה בנפרד, ולאחר מכן סיכום כל המטריצות יחד.אפשרות נוספת היא לבחור את ההתרחשות המשותפת של הרמה האפורה שלוש בשלוש קטגוריות התכונות של הפרש עוצמת השכנים כדי לחשב את מטריצת ההתרחשות המשותפת של הרמה האפורה ואת מטריצת הפרש העוצמה של השכונה, בהתאמה, בתלת מימד. לחץ על I כדי לראות את הפרמטרים שנבחרו עבור קטגוריית תכונה זו. לשינוי פרמטר, הזן את הערך החדש ולחץ על הלחצן OK.למידע נוסף, לחץ על סימן השאלה בפינה השמאלית העליונה. לאחר שכל הפרמטרים מוגדרים כהלכה, לחץ על כפתור הבדיקה כדי להציג קטגוריית תכונה או תכונה ספציפית על ידי לחיצה על הכפתור שליד התכונה או הקטגוריה הרצויה. בחר את ערכת הנתונים להצגת הבדיקה ולאחר מכן לחץ על לחצן הפתיחה.סמן את התיבה לצד המטופלים ממערך הנתונים שנבחר, ולחץ על כפתור הבדיקה. סגור את החלון לאחר שתהיה מרוצה מהבדיקה. בטל את הסימון של תכונות לא רצויות עבור הקטגוריה שנבחרה.כדי לבטל את הסימון של כל התכונות, לחץ על המילה תכונות"תחת סט שתיים, תכונות. על מנת להוסיף את כל התכונות שנבחרו עם העיבוד המקדים שנבחר, לחץ על כפתור הוסף לערכת תכונות. בחר את השם ואת ערכת התכונות ולחץ על לחצן הפתיחה, או כדי להוסיף תכונות אלה לערכה חדשה, לחץ על לחצן חדש.הזן את שם ערכת התכונות בחלון החדש ולחץ על אישור. לאחר מכן, לחץ על כפתור הצג ערכת תכונות כדי להציג תכונות עם טכניקות עיבוד מקדים מתאימות. בחר את ערכת התכונות להצגה ולאחר מכן לחץ על פתח. שים לב לפרמטרי העיבוד המקדים ולקטגוריות התכונות בתפריטים הנפתחים.ערוך אותם על ידי לחיצה על כפתור I תחת פרמטרים. לאחר שתסיים, סגור את החלון. בחלון התכונות הראשי, לחץ על כפתור הצג מערך נתונים כדי להציג מערכי נתונים נוכחיים.לאחר מכן, בחר את סל הנתונים להצגה ולאחר מכן לחץ על לחצן הפתיחה. בסיום, לחץ על כפתור היציאה. על מנת להכין את הפלט, לחץ תחילה על סמל התוצאה, לאחר מכן לחץ על ערכת הנתונים להפעלת התכונות, תחת שלב ראשון, ולחץ על ערכת התכונות להפעלה על הנתונים שנבחרו בשלב שני.לאחר מכן, לחץ על כפתור הצג נתונים כדי להציג את מערך הנתונים שנבחר, ואחריו כפתור תכונת התצוגה כדי להציג את ערכת התכונות שנבחרה. לבסוף, לחץ על כפתור החישוב ושמירת התוצאה. הזן את שם הקובץ עבור התוצאות ובחר שמור.הפלט מ-IBEX הוא גיליון אלקטרוני עם שלושה גיליונות. מוצג כאן פלט מסובך יותר עם יותר אזורי עניין, ותכונות שנבחרו ממה שהופעלו בסרטון הדרכה זה. הגיליון הראשון מכיל את ערכי התכונות עבור כל אזור עניין הממוקם בסל הנתונים.עבור תכונות מטריצת התרחשות משותפת ברמה אפורה ותכונות מטריצת אורך ריצה ברמה אפורה, יוצא ערך עבור כל כיוון שבו מחושבת המטריצה, כמו גם מטריצה ממוצעת על פני כל הכיוונים המיועדת כ-333. השורה הרביעית מציינת את קטגוריית התכונה, והשורה החמישית מציינת את הכותרת עבור עמודה זו, או את האינדקס, התמונה, אזור העניין, MRN או תכונה ספציפית. הגיליון השני מכיל את פרטי הנתונים.זהו מידע על התמונה שממנה התקבל אזור העניין, כגון ממדי הווקסיל X, Y ו-Z. הגיליון השלישי מכיל את פרטי התכונה. התכונות מופרדות לפי הקטגוריה שלהן.הפרמטרים עבור קטגוריית התכונות מפורטים בעמודה השניה. כל התכונות שנבחרו עבור קטגוריה זו מפורטות בעמודה השלישית. העמודה החמישית מציגה את העיבוד המקדים שהוחל על התכונות, והעמודה השישית מציגה את הפרמטרים לעיבוד המקדים.לאחר השליטה, ניתן להשתמש בכלי זה כדי לחלץ ביעילות את נתוני המרקם מתמונות רפואיות. חשוב לזכור לסקור בקפידה את כל הנתונים, כולל לוודא שהעיבוד המקדים והגדרות תכונות אחרות חשובות. לדוגמה, השתמש בכלי הסקירה של IBEX כדי לסקור בקפידה את התמונות שלאחר העיבוד.לאחר פיתוחה, טכניקה זו סללה את הדרך לחוקרים בתחום הרדיומיקה לחקור את השימוש בתמונות כדי לרבד חולים לתוצאות כמו בקרה אזורית מקומית וחולי סרטן. לאחר צפייה בסרטון זה, אתה אמור להבין היטב כיצד להשתמש ב-IBEX כדי לחלץ תכונות תמונה מתמונות רפואיות. לאחר מכן תוכל להכניס את תכונות התמונה הללו לגישות סטטיסטיות או למידת מכונה כדי ללמוד משהו על פנוטיפ הגידול.

guidelines-experience-using-imaging-biomarker-explorer-ibex-for

Research

JoVE Journal

Engineering

הנדסה

כאן, אנו מציגים פרוטוקול כדי לחקור את הביטויים מנבא הישרדות של סרטן השד המבוסס על ניתוח מקיף של מאגרי נתונים קליניים במאגר נגזר ממגוון של מסדי נתונים נגישים בפומבי, באמצעות האסטרטגיה של ביטוי, קורלציה ו ניתוח הישרדות צעד אחר צעד.

ביצוע כריית נתונים ניתוח אינטגרטיבי של ביואריקר בסרטן השד באמצעות מספר מסדי נתונים נגישים בפומבי

דימות קרן יונים מרובת יונים (MIBI) משמש לעתים קרובות להדמיה של מיקרו-מערכים של רקמות ואזורי רקמה רציפים ומרוצפים, אך התוכנה הנוכחית להגדרת ניסויים אלה מסורבלת. ממשק האריחים/SED/מערך הוא כלי גרפי אינטואיטיבי ואינטראקטיבי שפותח כדי לפשט ולהאיץ באופן דרמטי את הגדרת הפעלת MIBI.

התקנה מהירה של מיקרו-מערך רקמות והדמיית שטח אריחים במיקרוסקופ הדמיה של קרן יונים מרובת באמצעות ממשק אריח/SED/מערך 

CT ו- 129Xe MRI מספקים מידע משלים על מבנה הריאות שניתן לנצל לניתוח אזורי באמצעות רישום תמונה. כאן, אנו מספקים פרוטוקול הבונה מהספרות הקיימת עבור רישום תמונה 129Xe MR ל- CT באמצעות פלטפורמות קוד פתוח.

דימות ריאתי רב-מודאלי: שימוש במידע משלים מ-CT ו-MRI 129Xe היפרפולרי להערכת מבנה הריאות

השילוב של איטרטיבי-הלבנה-הרחבה-ריבוי (IBEX) ובדיקת תיוג נוקלאוטידים מסחרית (Click-iT EdU) מאפשר זיהוי וסיווג של סוגי תאים מתחלקים בתהליכים דינמיים ביותר בקטעי רקמת עכברים קפואים קבועים. יתר על כן, צינור עיבוד תמונה חדש בקוד פתוח מספק רכישה וניתוח של תמונות בתפוקה גבוהה.

זרימת עבודה של הדמיה וניתוח בתפוקה גבוהה להערכת פנוטיפים של תאי עור ומצבי התפשטות בדגימות רקמה

כאן, אנו מתארים את היישום של שיטת ההלבנה האיטרטיבית מרחיבה את הריבוי (IBEX) תוך שימוש במכתימי רקמות אוטומטיים זמינים מסחרית ושיקולי אופטימיזציה לשימוש בריאגנטים מבוססי הגברת אותות טירמיד.

הלבנה איטרטיבית מרחיבה את הריבוי עם שימוש באוטומציה של צביעה עבור מתקני ליבה

מאמר זה מתאר פרוטוקול לאימונופלואורסצנציה מרובה המותאם לאפיון הארכיטקטורה התלת מימדית של גרורות צפק.

הדמיה תלת מימדית של רקמה נושאת גידול באמצעות הלבנה איטרטיבית מרחיבה את גישת המולטיפלקסיות

היישום של טכניקת הקרנה פוטו-ארבלית בעלות נמוכה בשיטת IBEX הידנית מאפשר הדמיה אופטימלית של רקמות אנושיות עם אוטופלואורסצנציה טבעית משמעותית. פרוטוקול זה מפרט כיצד להשיג תמונות מרובות ושקופיות שלמות מדגימות קליניות בארכיון באמצעות מיקרוסקופ הפוך, ריאגנטים זמינים באופן נרחב ותוכנת קוד פתוח ליישור ועיבוד תמונה.

זרימת עבודה אופטימלית להלבנה איטרטיבית מרחיבה את ההדמיה המרובה של דגימות קליניות אוטו-פלואורסצנטיות מאוד

פרוטוקול זה מציג גישה רב-מודאלית המשלבת ספקטרוסקופיה של ראמאן ומיקרוסקופ פאזה טומוגרפית לפנוטיפ נטול תוויות ולא פולשני של תאי סרטן שד אנושיים חיים. הוא כולל צינור ניתוח ידידותי למשתמש ונטול הטיות אנושיות לניתוח מורפו-כימי מהיר וכמותי, המספק תובנות מולקולריות ומבניות מפורטות עם יישומים בחקר הסרטן וביולוגיה של התא.

מסגרת הדמיה רב-מודאלית לקידום פנוטיפ של תאי סרטן שד חיים ללא תווית

הלבנה איטרטיבית ספקטרלית מרחיבה ריבוי (IBEX) מתבססת על טכניקת IBEX הבסיסית על ידי הוספת חסימת הפרין כדי למזער קשירה לא ספציפית ומינוף זיהוי ספקטרלי עם פירוק חישובי כדי לדכא אוטופלואורסצנטיות. גישה זו מאיצה את רכישת התמונה תוך הפחתת מקורות הרקע, ומאפשרת ניתוחים פרוטאומיים מרחביים רב-עגולים ובעלי פרמטרים גבוהים.

הדמיה גבוהה באמצעות מיקרוסקופיה קונפוקלית ספקטרלית כדי למזער פלואורסצנטיות רקמות לא ספציפיות

פוטו חומרים אורגניים (OPV) הם מטבע הומוגניות בקנה המידה ננומטרי. אי הומגניות ננומטרי של חומרי OPV משפיעים על ביצועים של התקני פוטו. במאמר זה, אנו מתארים פרוטוקול למדידות כמותיות של תכונות חשמליות ומכאניות של חומרי OPV עם רזולוצית ננומטר תת-100.

מוליכות כמותית במקביל ומדידת תכונות מכאנית של חומרים אורגניים באמצעות Photovoltaic AFM

למד לחלץ תכונות תמונה כמותיות מדימות רפואית באמצעות IBEX לצורך מחקר רדיומיקס. כלי קוד פתוח זה מסייע בניתוח אי-ודאות ובניית מודלים פרוגנוסטיים לטיפולים אונקולוגיים.

הנחיות וניסיון באמצעות הדמיה סמן Explorer (יעל) עבור Radiomics

גלה סרטונים נוספים