マルチモーダル剛性-構造融合イメージング による 正確な非侵襲的肝硬変の定量化

サマリー

従来の磁気共鳴エラストグラフィーは、剛性と構造像を分離するため、手作業によるROIの描写と放射線科医の入力が必要でした。本研究では、両画像タイプを組み合わせて剛性-構造融合画像と肝臓剛性分布統計を生成するマルチモーダル融合法を導入し、肝硬変の正確な病期分類をサポートし、肝臓剛性分布に基づくラジオミクス解析を可能にします。

要約

従来の磁気共鳴エラストグラフィー(MRE)は、剛性と構造画像を別々に表示するため、肝臓の剛性評価には手動のROI描写が必要です。これにより、観察者のばらつきが発生し、重大な病変が見落とされ、肝臓全体の硬直分布パターンを正確に表すことができません。本研究では、(1)最適化されたT1強調イメージング(TR / TE = 157.62 / 1.17 ms)およびMRE(60 Hz振動)を備えた3.0T MRIでの取得を使用して、剛性マップと構造画像を統合したマルチモーダル画像融合を実装しました。(2)DICOMデータを3Dボリュームに計算して前処理する。(3)正確な共登録と融合計算。(4)さまざまな肝硬変の段階にわたる定量的な肝硬直分布分析。剛性-構造融合イメージング技術は、解剖学的構造と剛性パターンを1つの視覚化に統合し、肝臓の形態と剛性分布の同時評価を可能にしました。比較解析により、肝硬変患者と健常者との間には明確な違いがあり、肝硬変の肝臓は進行性線維症の割合が有意に高いことが明らかになりました。この手法により、ROIの手動配置によるばらつきが排除され、包括的な全肝臓評価のための標準化されたフレームワークが確立されました。剛性-構造融合イメージング技術は、正確な解剖学的相関関係で肝臓の硬直を包括的に視覚化し、従来のMREと比較して診断精度を向上させる可能性があります。このアプローチは、観察者のばらつきを排除し、標準化された全肝臓評価を可能にし、疾患の進行と治療反応を監視するための定量的フレームワークを確立すると同時に、臨床医と患者のコミュニケーションを改善し、肝硬変の病期分類における高度なラジオミクスの基盤を提供します。

概要

肝硬変は世界的な健康上の大きな課題であり、最適な患者管理と治療計画には正確な病期分類が不可欠です^1,2。磁気共鳴エラストグラフィー (MRE) は、肝硬変評価のための貴重な非侵襲的手法として浮上しており、固有のサンプリング エラー リスクと患者の不快感を伴う侵襲的な生検手順よりも優れています ^3,4,5。しかし、従来のMREアプローチでは、臨床現場で大きな制限があり、診断精度やワークフローの効率に影響を及ぼします。

従来のMRE方法論では、通常、剛性マップと構造画像を別々のエンティティとして提示するため、臨床医は解剖学的特徴と異なる^{画像シリーズ5,6}の剛性パターンと精神的に相関させる必要があります。このアプローチでは、肝臓の硬さを定量化するために関心領域(ROI)を手動で配置する必要があり、観察者間の大きな変動性と潜在的なサンプリングバイアス^7,8を導入します。さらに、従来のROIベースのアプローチでは、慢性肝疾患の進行における実質の不均一性の予後的重要性を強調する最近の文献で強調されているように、肝臓の硬さ分布の不均一な性質を捉えることができません^9,10。肝臓全体の硬直分布を包括的に視覚化および定量化できないことは、高度なラジオミクス分析と正確な疾患特性評価に対する大きな障壁となっています。

肝硬変評価のための代替の非侵襲的技術には、超音波エラストグラフィーおよび血清バイオマーカーパネル^11,12が含まれる。トランジェントエラストグラフィーは肝臓の硬直のポイント測定を提供しますが、MRE ¹³の包括的な空間マッピング機能はありません。血清バイオマーカーパネルは、線維症の間接的な推定を提供しますが、実質変化の空間分布を視覚化することはできません¹¹。最近の比較研究では、これらの代替手段と比較して、中期および進行性の線維症段階に対するMREの優れた診断精度が一貫して実証されています^13,14。

これらの制限に対処するために、定量的な剛性マップと高解像度の構造画像をシームレスに統合する新しいマルチモーダル剛性-構造融合イメージング技術を開発しました。このアプローチにより、解剖学的ランドマークと剛性パターンを単一の統合された表現で同時に視覚化できるため、精神的な共同登録が不要になり、解釈中の認知的負担が軽減されます^15,16。この手法は、包括的な全肝臓剛性分布分析を提供し、従来のROIベースの方法のサンプリング制限を克服します。

この研究では、エラストグラフィ機能を備えた 3.0 Tesla MRI システム、4-6 時間の空腹時を含む標準的な患者準備、および計算解析のための MATLAB と Image Processing Toolbox を利用しました。これらの要件は、学術医療センターや専門の画像診断施設でますます利用可能になっています。

このプロトコルは、剛性と構造融合の技術を臨床および研究の場で実施するための詳細な方法論を提供します。このアプローチは、診断精度の向上、臨床ワークフロー効率の向上、慢性肝疾患の縦断的モニタリングのための定量的フレームワークの確立を求めるMRE機能にアクセスできるセンターにとって特に価値があります。この手法は、慢性肝疾患のさまざまな病因に適用でき、提供された計算フレームワークを使用して、追加の後処理時間を最小限に抑えて実装できます。

プロトコル

このプロトコルは、機関投資家のIRB承認の下で実施されました。北京中医薬大学東直門病院の患者は、インフォームド コンセントに基づいて、YouAn Hospital で定期的な上腹部磁気共鳴画像法と MRE を受けました。この症例は、線維症から肝硬変への進行が確認されたため、研究方法論に選択され、肝線維症と肝硬変の境界を診断するアプローチの価値が強調されています。この研究では、この患者の肝臓剛性分布 (LSD) と健康な肝臓の分布との間の定量的な比較も提供されます。この調査で使用したすべての機器とソフトウェアツールは、 資料の表に記載されています。

1. MRIスキャン戦略

1. 生理学的変動を減らすために、検査前に4〜6時間の絶食期間を確保して患者を準備します。
2. 16チャンネルの腹部アレイと32チャンネルのポリアアレイコイルを組み合わせて、3.0テスラMRIシステムに患者を配置します。
3. 構造イメージングの取得
   1. 次のパラメーターを使用して、息止め軸方向 2D T1 強調デュアルエコー勾配リコールエコーシーケンスを使用して解剖学的イメージングを実行します。
      注: TR/TE = 157.62/1.17 ミリ秒。フリップ角度= 60°;視野 = 400 × 400 mm²;取得マトリックス = 512 × 512;スライスの厚さ = 7 mm。
   2. この配列が、固有の脂肪水分離機能を備えた高解像度の構造情報(面内分解能0.78 × 0.78 mm²)を提供していることを確認します。
4. MRエラストグラフィ取得
   1. 空気圧ドライバーを右前肝臓にかざして、60Hzで機械的振動を加えます。
   2. 2D エコー平面イメージング (EPI) ベースの取得と次のパラメーターを使用して、肝臓のこわばりマッピングを実行します。
      注: TR/TE = 1050.3/63.4 ミリ秒。フリップ角度 = 90°;視野 = 420 × 420 mm²;取得マトリックス = 256 × 256 (256 × 256 に再構築);スライスの厚さ= 10 mm;帯域幅 = 1953.1 Hz/ピクセル。
   3. 8 つの位相オフセットを取得して波の伝搬を計算し、キロパスカル (kPa) で表される値で定量的な剛性マップ (エラストグラム) を生成します。
5. 画像の同時登録戦略
   1. 構造画像とエラストグラム間の正確な空間アライメントを確保するため、患者のポジショニングと息止めの指示を一定に保ちます。
   2. すべてのイメージングは、肝臓のスライスカバレッジに一致する軸面で実行します。
   3. 解剖学的 T1 強調画像を基準として使用して MRE シーケンスを計画し、肝実質の最適なカバレッジを確保します。
   4. 両方の配列が同じ参照フレームを使用して、後続の融合プロセスでの自動共レジストレーションを促進することを確認します。

2. データの収集と準備

1. すべてのシーケンスのフォルダ名を変更する
   注:機器からエクスポートされたDICOMデータにはシーケンス識別がないため、各シーケンスに明示的な名前を追加します。これにより、その後の分析と処理が容易になります。
   1. Description_Name関数を実行して、各シーケンスのフォルダにわかりやすい名前を追加します。
   2. すべての DICOM データをカスタマイズされた作業ディレクトリにコピーします。
   3. MATLAB の作業ディレクトリ内のデータを含むディレクトリに移動します。
2. 構造配列の画像をすばやく確認
   注:剛性マップと同じ座標系を共有し、その後の剛性分布計算に不可欠な明確な肝臓輪郭の視覚化を提供するT1イメージングから得られた構造画像を調べます。
   1. 次の MATLAB コードを使用して、MRI シーケンスの 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(fullfile(f(i).folder,f(i).name));
      終わり
   2. MATLAB の sliceViewer 関数を使用してイメージ シーケンスを可視化し、対話型で検査します。
      像;
      H=スライスビューア(V);カラーマップ(グレー(1024));
      set(gcf, 'ツールバー', 'figure');
   3. sliceViewer GUI を操作します。スクロールバーを使用して、さまざまなスライスを参照します。肝臓の境界が、周囲の組織に対して鮮明なコントラストで明確に描かれていることを確認します。
      注:許容される画像は、モーションアーチファクトやぼやけのない連続的な肝実質を示す必要があります(図1)。このインタラクティブなビューアを使用すると、画質と肝臓の形態をすばやく評価できます。
   4. ズームイン、ズームアウト、およびグローバルビューに戻るためのアイコンは、GUI の右上隅にあります。 データヒント アイコンを使用して、特定の肝臓領域の座標をマークし、さらに分析します。
   5. デフォルトのグレーのカラーマップには、低(黒)から高(白)までの値が表示されていることを確認します。ポップアップメニューの カラーバー を右クリックして、最適な肝臓組織の視覚化のためのさまざまなカラーマップオプションを選択します。
   6. コントラストが十分でない場合は、マウスの左ボタンを使用して図の中央を上下にドラッグし、ウィンドウレベルを調整します。左右にドラッグしてウィンドウの幅を調整します。対応する正確なコントラスト範囲がカラーバーに表示されます。
      注:これらのインタラクティブコントロールを使用して、強度と空間次元にわたるMRI構造シーケンス特性を検査します。次のステップに進む前に、肝臓の解剖学的輪郭の完全性と画質を評価します。
3. MRE剛性マップの迅速な確認
   注:定量的な肝臓の弾力性測定のためにMRE剛性マップを調べます。ここで、さまざまな色がさまざまな程度のこわばりを表しており、これは線維性または肝硬変性の領域を特定するために不可欠です。
   1. 次の MATLAB コードを使用して、MRE シーケンスの 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_LSD(:,:,i)=dicomread(fullfile(f(i).folder,f(i).name));
      終わり
   2. MATLAB の sliceViewer 関数を使用して MRE 剛性マップを可視化し、対話型で検査します。
      像;H = sliceViewer(V_LSD);カラーマップ(ジェット(1024));set(gcf, 'ツールバー', 'figure');
   3. sliceViewer GUI を操作します。グラフィカルユーザーインターフェース(GUI)の下部にあるスクロールバーを使用して、シーケンス内のさまざまなスライスを参照します(図2)。このインタラクティブビューアを使用すると、剛性分布と肝臓の弾力性パターンをすばやく評価できることに注意してください。
   4. ズームイン、ズームアウト、およびグローバルビューに戻るためのアイコンは、GUI の右上隅にあります。 データヒント アイコンを使用して、特定の肝臓領域の座標を注目すべき剛性値でマークし、さらに分析します。
   5. デフォルトの ジェット カラーマップが、低 (青) から高 (赤) までの剛性値を表していることを確認します。ポップアップメニューの カラーバー を右クリックして、肝臓の硬直のグラデーションを最適に視覚化するためのカラーマップ範囲を調整します。
   6. コントラストが十分でない場合は、マウスの左ボタンを使用して図の中央を上下にドラッグし、ウィンドウレベルを調整します。左右にドラッグしてウィンドウの幅を調整します。対応する正確な剛性範囲がカラーバーに表示されます。
   7. 硬さマップが肝実質内の滑らかな色遷移を表示することを確認します。許容可能な剛性マッピングは、ノイズアーチファクトを最小限に抑え、肝臓組織(通常は1〜8 kPaの範囲)とバックグラウンド領域との間に明確な区別を示す必要があります。
      注:これらのインタラクティブコントロールにより、強度空間とシーケンス位置の両方にわたるMRE剛性マップの柔軟な検査が可能になり、肝臓の剛性分布と線維症の可能性のある領域を迅速に評価できます。

3. 剛性と構造の融合

注:剛性マップだけでは構造的な画像相関なしに病変を正確に特定できないため、両方のモダリティを統合してください。

1. 構造イメージと剛性マップの両方のパス変数を定義し、ほぼ同じ軸位置でスキャンファイルを定義します。
2. Struct_Stiffness_Fusion関数(I_fusion = Struct_Stiffness_Fusion(I_structural, I_stiffness))を選択して、現在のディレクトリに剛性-構造融合イメージを生成します。
3. ファイルブラウザでフュージョン画像ファイルを見つけ、デフォルトの画像ビューアを使用して開きます。解剖学的構造と剛性パターンが適切に位置合わせされていることを確認します。
   注:許容可能な融合画像は、構造データとエラストグラフィデータの間の空間的な位置ずれなしに正確なオーバーレイを示す必要があります。上記の手順に従うと、アライメントされたスキャン軸方向の位置により、フュージョン画像シーケンスが自動的に出力され、一般的なRGB画像ビューアを使用して表示できます。

4.肝臓の硬さの分布

注: 図3に示す融合画像解析を補完するために、 図4に示すように肝臓の硬さ分布統計を生成します。

1. 手順1〜3を繰り返して、肝硬変のさまざまな段階の患者を診察します。
2. LSD_compute関数([LSD_distribution, LSD_stats] = LSD_compute(V_stiffness, liver_mask)) を選択して、さまざまな剛性ステージ¹⁵ にわたる患者の LSD (Liver Stiffness Distribution) 値を計算します (図 4)。
   注: 図3 に示されている患者は、すでに肝硬変に進行している後期肝線維症にあり、肝臓全体の平均剛性は5kPaに達しています。したがって、 図 4 の量的分布では、肝臓組織の硬さの値の大部分が F4 段階を超えています。

5. 最終検証とデータアーカイブ

1. すべてのフュージョンイメージが正常に生成され、作業ディレクトリに保存されていることを確認します。
2. LSD 分析結果が計算され、臨床解釈のために文書化されていることを確認します。
3. 構造画像、剛性マップ、融合画像、定量的LSDメトリクスなど、処理されたすべてのデータをアーカイブし、将来の参照や縦断的な比較に役立てることができます。
   注:マルチモーダル剛性-構造融合イメージングプロトコルが完成しました。生成された融合画像と定量的LSD分析により、臨床解釈と患者とのコミュニケーションに対応した包括的な肝臓評価データが得られます。

結果

この研究で提示された視覚化アプローチは、肝臓の構造と剛性分布に関する包括的な洞察を提供し、肝硬変の正確な評価を可能にします。 図1に示すGUIにより、臨床医は複数の断面にわたる肝臓の構造解剖学的構造をよりよく理解し、主にその解剖学的完全性を評価することができます。 図2 を調べると、孤立した剛性マップの重要な限界が明らかになります:対応する構造参照がなければ、臨床医と患者は、剛性が増加した領域(赤で表)を解剖学的に特定することに大きな困難に直面します。この制限は、特に進行性肝疾患の場合に、脾腫が一般的に肝病理を伴い、脾臓の硬直が増加する場合に、臨床解釈を著しく損なう。 図2 はおおよその構造的配置を示していますが、正確な臨床評価と患者とのコミュニケーションに必要な精度が不足しています。

この研究で提示された独自の方法論の進歩は、構造シーケンス(図1

ディスカッション

重要なステップ
プロトコルのいくつかの重要なステップでは、マルチモーダル剛性-構造融合イメージング技術を成功裏に実装するために、特に注意を払う必要があります。まず、解剖学的T1強調画像を参照として使用したMRE配列の計画により、肝実質の最適なカバレッジが確保され、その後の自動同時登録^{が容易になります15}。次に、DICOMデータの前処理には、配列同定の慎重な管理が必要です。MRI装置からエクスポートされたDICOMデータには明確な配列命名が欠如していることが多いため、構造配列とエラストグラフィ配列を区別するためには、「Description_Name」機能を適切に適用することが重要です。この差別化は、その後のすべての分析および融合操作の基礎を形成します。第三に、インタラクティブ検査では、融合プロセスに進む前に、適切な画質、適切な肝臓被覆、および適切なコントラストを確認します。このステップで不備が特定された場合は、取得の調整や画像処理の修正が必要になります。最後に、融合プロセスでは、構造...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
MATLAB	GE Medical Systems	SIGNA Pioneer	3.0 テスラ
MRI システム	インテリジェントエントロ	ピーLSD-Fusion V1.0	インテリジェントエントロピーサイエンス&。Technology Co Ltd. CT/MRI融合モデリングツール
	MathWorks	2022B	コンピューティングと視覚化