この研究では、肺結節悪性腫瘍を評価するためのマルチフラクタルスペクトル分析を紹介します。CT-DICOMデータを使用して、この方法は複数のボクセルスケールにわたるフラクタル次元を計算し、初期段階と後期段階の肺結節の間に有意な違いを明らかにします。
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この記事について
サマリー
要約
肺結節悪性腫瘍の非侵襲的評価は、肺がんの診断において依然として重要な課題です。従来の方法では、特に初期段階では、良性結節と悪性結節を区別する精度が欠けていることがよくあります。本研究では、マルチフラクタルスペクトル解析を用いた肺結節特性の定量的評価手法について紹介します。
フラクタルベースのプロトコルは、コンピューター断層撮影(CT)-デジタルイメージングおよび医療通信(DICOM)データを処理するために開発され、肺結節のマルチフラクタルスペクトルの3次元(3D)視覚化と分析を可能にしました。この方法には、3Dボリューム再構成、正確なROI描写、および複数のスケールにわたるフラクタル寸法の計算が含まれます。マルチフラクタルスペクトルは、初期および後期の肺腺癌結節の両方について計算され、データチップツールの定量化を使用して比較分析が行われました。
解析の結果、肺結節の3Dデジタルマトリックスのフラクタル次元は、ボクセルスケールによって連続的に変化し、特徴的なマルチフラクタルスペクトルを形成することが明らかになりました。初期結節と後期結節の間に有意差が観察された。後期のノジュールは、マルチフラクタルスペクトルにおいて、より広いスケール範囲(より長いX軸)とより高い極値点を示しました。これらの区別は定量的に確認され、この方法が正確な病期分類の可能性を示しています。
マルチフラクタルスペクトル分析は、肺結節の病期分類のための非常に重要で正確な定量的方法を提供し、良性症例と悪性症例を効果的に区別します。この非侵襲的手法は、肺がんの早期診断と正確な病期分類の改善に有望であり、肺腫瘍学における臨床的意思決定を強化する可能性があります。
概要
肺がんは依然として世界中のがん関連死の主な原因の1つであり、早期発見と正確な診断は患者の転帰の改善に重要な役割を果たしています1。肺結節は、偶発的に、またはスクリーニングプログラムを通じて検出されることが多く、臨床医にとって重大な診断上の課題を提示します。良性結節と悪性結節を区別する能力は、特に初期段階で、タイムリーな介入と適切な管理のために最も重要です2。
従来、肺結節悪性腫瘍の診断基準は、生検や外科的切除などの侵襲的処置による病理組織学的検査でした。これらの方法は確定診断を提供しますが、気胸、出血、感染症などの固有のリスクを伴います3。さらに、これらの手順の侵襲的な性質は、患者の不快感や不安、および医療費の増加につながる可能性があります。さらに、生検手順自体がサンプリング精度の問題にさらされ、代表的でない組織サンプルが取得され、誤診につながる可能性があります。そのため、患者に不必要な侵襲的な処置を施すことなく、結節悪性腫瘍を正確に評価できる非侵襲的な診断技術が急務となっています4。
コンピューター断層撮影(CT)イメージングは、肺結節5の検出と特性評価における強....
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プロトコル
この研究は、北京中医薬大学に所属する東直門病院の倫理委員会によって承認されました (2024DZMEC-165-02)。患者は、東直門病院の発熱外来診療所から募集されました。患者は、デジタルモデリングを通じて診断にインフォームドコンセントを提供し、科学研究目的でのデータの使用を許可しました。モデルの再構築機能は、市販のソフトウェアツールから派生しています( 「材料の表」を参照)。
1. データの準備と視覚化
- 患者のCTスキャンDICOMデータファイルを含むフォルダに移動します。
- 次の MATLAB コードを使用して、DICOM ファイルから 3D ボリューム行列を生成します。
f=dir('*.dcm');
i = 1の場合:長さ(f)
V(:,:,i)= dicomread(f(fidx(i)).name);
終わり - MATLAB の sliceViewer 関数を使用して画像シーケンスを可視化します (図 1)
像;
H=スライスビューア(V);
カラーマップ(グレー(1024));
set(gcf, ....
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結果
図1は、患者の胸部CTシーケンスの3Dボリューム再構成を使用しており、被験者の肺結節の観察と位置特定を便利に行うことができます。データヒントツールは、関心のある結節の関心領域(ROI)を効果的に概説できます(図2)。 図3 は、ノジュールの3D強度空間のデジタル化された構造を示しています。
この研究では、実際の実験を通じて、フラクタル次元は異なるボクセルスケール間で一意ではなく、異なる計算スケールで変化するマルチフラクタルスペクトルを形成することがわかりました。 図4 は、III期の肺腺がん患者からの結節(図2)のマルチフラクタルスペクトルを示しています。
図5は、早期肺腺.......
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ディスカッション
この研究で提示されたマルチフラクタルスペクトル分析は、肺結節悪性腫瘍の非侵襲的評価における大幅な進歩を表しています。この方法は重要な利点を提供し、肺結節の診断と病期分類への既存のアプローチにおける主要な制限に対処します17。
このプロトコルの重要なステップには、CT-DICOMデータの正確な3D再構成(図1)、関心領域の正確な描写(図2)、および複数のボクセルスケールにわたるフラクタル解析の新規アプリケーション(図4)が含まれます。ROIの同定にデータチップツールを使用することで、正確な解析に不可欠な結節構造の正確な分離が可能になります。マルチフラクタルスペクトルを形成するさまざまなスケールでのフラクタル次元の計算は、単一スケールのフラクタル解析18
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開示事項
肺結節を評価するためのマルチフラクタルスペクトル用のソフトウェアツールであるMultifractal Spectrum V1.0は、Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd.の製品です。本ソフトウェアツールの知的財産権は、当社に帰属します。著者は、宣言する利益相反を持っていません。
謝辞
本研究は、北京中医薬大学東直門病院のClinical Research and Achievement Transformation Capacity Enhancement Pilot Project(DZMG-MLZY-23008)と、北京中医薬大学の新人教師向けスタートアップファンドプロジェクト(2024-BUCMXJKY-052)の支援を受けて行われました。
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材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| MATLAB | MathWorks | 2022B | コンピューティングと可視化 |
| マルチフラクタルスペクトルソフトウェア | インテリジェントエントロピー, 北京 インテリジェントエントロピー 科学 &テクノロジー株式会社 | V1.0 | CT/MRI融合用モデリング |
参考文献
- Naik, A., Edla, D. R., Dharavath, R. Prediction of malignancy in lung nodules using a combination of deep, fractal, and gray-level co-occurrence matrix features. Big Data. 9 (6), 480-498 (2021).
- Al-Kadi, O. S.
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再版と許可
