Viene presentato un metodo per la co-registrazione multimodale delle immagini che non richiede marcatori fiduciali per le scansioni di produzione. L'approccio basato su phantom genera una trasformazione differenziale tra i sistemi di coordinate di due modalità di imaging.
Residuo di fusione e validazione della trasformazione differenziale
Dopo aver calcolato la trasformazione differenziale, il software visualizza un residuo di fusione in millimetri, che rappresenta l'errore quadratico medio19 della trasformazione. Se questo residuo supera l'ordine di grandezza della dimensione del voxel, è consigliabile ispezionare i set di dati per problemi generali. Tuttavia, poiché tutte le immagini presentano lievi distorsioni, il residuo non può diventare arbitrariamente piccolo; Riflette solo l'adattamento dei pennarelli utilizzati. Ad esempio, una co-registrazione con tre marcatori può comportare un residuo più piccolo sugli stessi set di dati rispetto a una trasformazione con quattro marcatori ben distribuiti. Ciò si verifica perché i marcatori stessi possono essere sovradimensionati quando vengono impiegati meno fiduciali. L'accuratezza nell'intero set di dati migliora con un numero maggiore di marcatori.
L'accuratezza quantitativa del metodo dipende dalla specifica coppia di dispositivi utilizzati. La trasformazione differenziale calcolata tra i sistemi di coordinate di due dispositivi può essere convalidata seguendo questi passaggi: Aderendo al passaggio 4 del protocollo, ma utilizzando nuovamente il fantasma con i marcatori fiduciali come "campione". Posizionando il fantasma in qualsiasi posizione, assicurandosi che sia diverso da quello utilizzato per stimare la trasformazione differenziale. E' anche possibile utilizzare un phantom diverso adatto alle rispettive modalità, se disponibile. Successivamente, applicando la trasformazione differenziale determinata in precedenza (passaggio 4.2.5) per allineare le due modalità. Quindi, posizionando i marcatori sulle immagini di entrambe le modalità come da passaggio 3.2 del protocollo. Per calcolare il residuo di fusione per questi marcatori, fare clic su Menu Fusione > Sovrapposizione registro per sottoporre > Visualizzazione del punteggio residuo.
L'errore residuo descrive l'errore medio di posizionamento del segnale e dovrebbe essere nell'ordine della dimensione del voxel. Le soglie di accettazione concrete dipendono dall'applicazione e possono dipendere da diversi fattori, come la rigidità e l'accuratezza dei sistemi di imaging, ma possono anche essere influenzate da artefatti di ricostruzione dell'immagine.
Risoluzione dei problemi relativi all'autocoerenza
Spesso, le difficoltà con l'autoconsistenza derivano da un posizionamento inaffidabile. Un errore comune è quello di posizionare il portante in una posizione invertita lateralmente. Idealmente, dovrebbe essere inserito meccanicamente nel dispositivo di imaging in una sola direzione. Se ciò non è fattibile, è necessario aggiungere marcature comprensibili per l'utente. Un altro problema frequente è la possibilità di movimento nell'asse longitudinale, che rende inaffidabile il posizionamento assiale. Si consiglia di utilizzare un distanziatore che può essere fissato a un'estremità per fissare il letto del mouse in posizione. I distanziatori personalizzati, ad esempio, possono essere creati in modo rapido e semplice stampandoli in 3D. Tuttavia, alcuni dispositivi non sono in grado di garantire l'autoconsistenza con campi visivi variabili. In questi casi, si consiglia di contattare il fornitore, che dovrebbe confermare l'incompatibilità ed eventualmente risolverla in un aggiornamento futuro. In caso contrario, il metodo rimane affidabile se viene mantenuto un campo visivo identico per tutte le scansioni, comprese la calibrazione e l'imaging di produzione.
Per alcune scansioni di produzione con posizionamento deviato, è possibile la trasformazione nella posizione calibrata, se è riconoscibile una struttura portante sufficiente. Per l'imaging in vivo , l'animale sedato deve rimanere in un unico trasportino e non è sempre possibile costruire un unico trasportino che si adatti saldamente a entrambi i dispositivi. Spesso viene utilizzato un letto per mouse per una modalità basata su tracciante, quindi il posizionamento viene improvvisato in un dispositivo CT. Ad esempio, nella Figura 5A, un letto per topi MPI è stato posizionato sopra un letto per topi CT a causa di vincoli meccanici. Lo scarroccio assiale e la possibilità di rotolamento rendono questo posizionamento inaffidabile. In questi casi, si consiglia di progettare un adattatore che sostituisca il letto inferiore del mouse e consenta una vestibilità ad incastro. Può, ad esempio, utilizzare perni attaccati alla parte inferiore e fori aggiuntivi nella parte inferiore del letto superiore del mouse.
Tuttavia, è possibile una correzione retrospettiva per le immagini esistenti, poiché il letto del topo è rilevabile nell'immagine TC. Il protocollo richiede scansioni di calibrazione, seguite dal calcolo di una trasformazione differenziale dell'overlay rispetto al sottofondo. La procedura è simile, ma deve anche mappare ogni singola scansione TC di produzione alla scansione di calibrazione, utilizzando le strutture del letto del mouse come fiduciali.

Figura 5: Posizionamento per la risoluzione dei problemi. (A) Un letto per mouse MPI è posizionato sopra un letto per mouse CT. Pertanto, la posizione nella TC non può essere riprodotta in modo affidabile. L'autocoerenza può essere ottenuta fondendo ciascuna immagine TC con l'immagine TC di riferimento utilizzata per stimare la trasformazione differenziale. (B-D) Semplificato in 2D. (B) Ogni immagine TC di produzione viene caricata come sovrapposizione e registrata nell'immagine TC di riferimento (underlay) utilizzando le strutture del letto del topo visibili nella CT. L'immagine TC di produzione corretta è ora coerente con la TC di riferimento e può essere utilizzata con la trasformazione differenziale T. (C) Una sovrapposizione MPI viene registrata sull'immagine TC di riferimento utilizzando i marcatori fiduciali di un fantoccio. (D) Le immagini multimodali vengono assemblate. A tale scopo, ogni immagine CT viene mappata sulla posizione di riferimento con la sua trasformazione differenziale individuale. Successivamente, l'overlay MPI viene registrato anche nella posizione di riferimento utilizzando la trasformazione differenziale, che è valida per tutte le immagini del dispositivo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Per mappare le scansioni TC di produzione alla scansione di calibrazione, fare riferimento alla sezione 3 del protocollo, che incorpora le seguenti modifiche. Per chiarezza, la descrizione continua utilizzando l'esempio di un sottofondo CT e di una sovrapposizione MPI: Nel passaggio 3.1, caricare la scansione di calibrazione CT (immagine A) come sottofondo e la scansione TC da correggere come sovrapposizione. Utilizza le strutture del letto del mouse MPI come marcatori per il passaggio 3.2 o come riferimenti visivi per il passaggio 3.3. Ignorare il passaggio 3.4, ma salvare l'overlay rappresenta il volume CT corretto (Menu File > Overlay > Salvataggio dell'overlay con nome). Nella finestra di dialogo successiva, inserisci un nuovo nome e fai clic su Salva. Chiudi la sovrapposizione passando a Menu File > Sovrapposizione > Sovrapposizione di chiusura. Caricare la scansione TC successiva che richiede la correzione come sovrapposizione e riprendere la procedura dal passaggio 3.2 del protocollo. Il concetto alla base di questo passaggio è illustrato nella Figura 5B.
Il piano del mouse è ora praticamente allineato in modo identico alla scansione di calibrazione in tutti i volumi TC salvati di recente. Come parte della procedura standard, la scansione di calibrazione viene registrata sulle immagini MPI utilizzando la trasformazione differenziale T (Figura 5C). Per unire successivamente l'immagine TC con MPI, utilizzare sempre il volume CT corretto (Figura 5D).
Risoluzione dei problemi relativi alle immagini capovolte e al ridimensionamento
Il metodo di registrazione qui introdotto presuppone una qualità dell'immagine ragionevolmente accurata e regola solo la rotazione e la traslazione. Non corregge le immagini capovolte o il ridimensionamento errato. Tuttavia, questi due problemi possono essere risolti manualmente prima di calcolare la trasformazione differenziale.
Le incongruenze tra i formati di dati di produttori diversi possono causare la visualizzazione di alcuni set di dati, in particolare quelli in formato DICOM, come speculari invertiti nel software. Poiché i fantasmi e i letti dei topi sono spesso simmetrici, questo problema potrebbe non essere immediatamente evidente. Il rilevamento delle immagini capovolte è più facile quando la scansione contiene caratteri riconoscibili nella rispettiva modalità, come i caratteri in rilievo nell'orientamento corretto visti nel fantasma nella Figura 3H. Nell'esempio illustrato nella Figura 6, i dati CT vengono caricati come sottofondo e i dati MPI vengono caricati come overlay. Si tratta di una scansione in vivo di un topo posizionato in un letto di topo MPI con marcatori fiduciali attaccati. Il letto per topi MPI è situato sopra un letto per topi μCT (Figura 6A). Aderendo al protocollo e marcando i fiduciali sia nel sottofondo che nell'overlay in un senso di rotazione coerente, si produce un risultato visibilmente incongruo (Figura 6B). A un esame più attento, tuttavia, il problema può essere identificato. I fiduciali formano un triangolo asimmetrico. Osservando i lati del triangolo nella vista assiale (Figura 6C, D) dal più corto al centro al più lungo, una rotazione in senso orario è evidente nei dati CT, mentre una rotazione in senso antiorario è evidente nei dati MPI. Ciò dimostra che una delle immagini è invertita lateralmente. In questo caso, assumiamo che i dati CT siano accurati. Per rettificare la sovrapposizione MPI, l'immagine viene capovolta: per farlo, cambia il livello selezionato in sovrapposizione e fai clic su Menu Modifica > Capovolgi > Capovolgi X. La trasformazione differenziale calcolata dal software comprende tutte le rotazioni necessarie, quindi "Flip X" è sufficiente anche se l'immagine appare capovolta in un'altra direzione.

Figura 6: Risoluzione dei problemi di trasformazione. I dati CT vengono caricati come underlay con una dimensione del voxel di 0,240 mm e i dati MPI come overlay con una dimensione del voxel di 0,249 mm. Il letto del topo contiene marcatori fiduciali. (A) Vista 3D dell'immagine sovrapposta non corretta. I fiduciali nel sottofondo CT sono indicati da frecce. I fiduciali nella sovrapposizione MPI sono visibili come sfere nella tabella dei colori NIH. (B) Risultato non corrispondente di una trasformazione eseguita senza opportune correzioni. Residuo di fusione = 6,94 mm. (C) Misura delle distanze tra i fiduciali in CT. Rotazione in senso orario dalla distanza più corta a quella più lunga. (D) Misurazione delle distanze tra i fiducial in MPI. Rotazione in senso antiorario dalla distanza più breve a quella più lunga. Il confronto con le misurazioni CT risulta in un fattore di scala di 0,928774. (E) Corretta la sovrapposizione dopo il capovolgimento e il ridimensionamento. (F) Trasformazione con risultati corrispondenti nella vista 3D. (G) Trasformazione con risultati corrispondenti in vista assiale. Residuo di fusione = 0,528 mm. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
I set di dati con dimensioni dei voxel errate possono anche essere corretti manualmente. Poiché le dimensioni del fantasma dovrebbero essere note, questo può essere verificato nell'immagine. Il metodo più semplice consiste nell'utilizzare un bordo di lunghezza nota. Premere [Ctrl + pulsante destro del mouse] a un'estremità di un bordo e, tenendo premuto il pulsante, spostare il puntatore del mouse sull'altra estremità del bordo e rilasciare il pulsante. Nella finestra di dialogo successiva, il software visualizza la lunghezza della distanza misurata nell'immagine. Nell'esempio illustrato nella Figura 6, è evidente che le dimensioni non sono congruenti quando si confrontano le distanze tra i fiduciali in entrambe le modalità (Figura 6C, D). Ancora una volta, si presume che i dati CT siano accurati. Per modificare la scala, viene calcolato un fattore di scala (SF). Poiché il rapporto delle lunghezze (CT/MPI) non è esattamente identico per ciascun lato del triangolo, viene calcolato il quoziente medio: SF = ((l1CT/l1MPI) + (l2CT/l2MPI) + (l2CT/l2MPI)) / 3.
Successivamente, regola la dimensione del voxel dell'overlay moltiplicando ogni dimensione per SF. Per ottenere ciò, cambia il livello selezionato in sovrapposizione e apri Menu Modifica > Modifica dimensioni voxel. Calcola ogni dimensione, inserisci il valore, quindi fai clic su OK. Il risultato di entrambe le correzioni è mostrato nella Figura 6E. Successivamente, l'overlay viene registrato nel sottofondo secondo il protocollo. L'allineamento risultante è visualizzato nella Figura 6F,G. Sebbene ciò fornisca una soluzione rapida per correggere una scansione esistente, si consiglia di calibrare il dispositivo di imaging per l'uso in produzione.
Limitazioni
Questo metodo è limitato alla co-registrazione spaziale di dati volumetrici esistenti composti da voxel a forma di cubo. Non include un processo di ricostruzione che calcola il volume dai dati grezzi generati dal dispositivo di imaging (ad esempio, proiezioni in TC). A questo passaggio sono associate varie tecniche di miglioramento dell'immagine, come i metodi iterativi20,21 e l'applicazione dell'intelligenza artificiale21. Sebbene il metodo descritto sia, in linea di principio, applicabile a tutte le modalità che producono immagini 3D con voxel a forma di cubo, non può essere impiegato per fondere dati 3D con dati 2D, come un volume di risonanza magnetica combinato con la termografia a infrarossi2D 22 o l'imaging a fluorescenza, che può essere rilevante nelle applicazioni di chirurgia guidata da immagini. La registrazione dei dati 3D non corregge le distorsioni, come quelle che si verificano nelle immagini MRI sul bordo della bobina. Sebbene non sia obbligatorio, i risultati ottimali si ottengono quando le distorsioni vengono corrette durante il processo di ricostruzione. Inoltre, la trasformazione automatizzata non risolve il problema delle immagini capovolte o del ridimensionamento errato. Tuttavia, questi due problemi possono essere risolti manualmente come descritto nella sezione relativa alla risoluzione dei problemi.
Significato del metodo
Il metodo proposto elimina la necessità di marcatori fiduciali nelle scansioni di produzione, offrendo diversi vantaggi. Ne beneficiano le modalità per le quali è richiesta la manutenzione o la sostituzione frequente del marcatore. Ad esempio, la maggior parte dei marcatori MRI si basa sull'umidità, ma tende a seccarsi nel tempo e i marcatori PET radioattivi decadono. Eliminando la necessità di fiducial nelle scansioni di produzione, il campo visivo può essere ridotto, con conseguente riduzione dei tempi di acquisizione. Ciò è utile in ambienti ad alta produttività per ridurre i costi e minimizzare la dose di raggi X nella scansione TC. Una dose ridotta è auspicabile perché le radiazioni possono avere un impatto sulle vie biologiche degli animali da esperimento negli studi di imaging longitudinale23.
Inoltre, il metodo non si limita a modalità specifiche. Il compromesso per questa versatilità è che vengono automatizzati meno passaggi. Un metodo precedentemente pubblicato per la fusione di dati μCT e FMT utilizza marcatori integrati in un letto del mouse per ogni scansione e può eseguire il rilevamento automatico dei marcatori e la correzione della distorsione durante la ricostruzione24. Altri metodi eliminano la necessità di marcatori utilizzando la somiglianza dell'immagine. Sebbene questo approccio produca buoni risultati e possa anche correggere le distorsioni25, è applicabile solo se le due modalità forniscono immagini sufficientemente simili. Questo di solito non è il caso nella combinazione di una modalità anatomicamente dettagliata e di una modalità basata sul tracciante. Tuttavia, queste combinazioni sono necessarie per valutare la farmacocinetica di agenti mirati26, che hanno applicazioni in aree come la nanoterapia antitumorale 27,28.
Poiché il controllo di qualità è meno rigoroso nelle applicazioni precliniche rispetto a quelle cliniche, il disallineamento dei dispositivi di imaging combinati è un problema riconosciuto29. I dati interessati da questo disallineamento potrebbero essere migliorati retrospettivamente scansionando un fantasma e determinando la trasformazione differenziale, riducendo potenzialmente i costi e minimizzando i danni agli animali. Oltre al metodo dimostrato che impiega marcatori fiduciali per calcolare una trasformazione differenziale, che viene poi applicata alle scansioni di produzione, vengono descritte e utilizzate ulteriori possibilità per la fusione delle immagini. Una panoramica, che include riferimenti a vari software disponibili, può essere trovata in Birkfellner et al.30.
In conclusione, il metodo presentato offre una soluzione efficace per la co-registrazione di immagini multimodali. Il protocollo è facilmente adattabile a varie modalità di imaging e le tecniche di risoluzione dei problemi fornite migliorano la robustezza del metodo rispetto ai problemi tipici.