シーケンシャル3D-3D登録を用いた4次元CT解析
2019年11月23日
4次元コンピュータ断層撮影データから関節運動学を解析した。順次3D-3D登録方法は、4次元コンピュータ断層撮影データから被検骨に対する移動骨の運動学を半自動的に提供する。
4D CTデータから固定骨に対して移動骨の運動を再構築する方法で、関節運動学の詳細な説明を容易にする。ボーン全体のソフトが作成され、基準点が選択されると、ほとんどの再構築プロセスが自動的に完了します。4D CT画像のCTガントリ内部の被検体の対象の関節を用いて、一連の容積データを取得しながら、10秒間のスキャン時間中に関節を移動するように被験者に依頼する。
3D CT データの表面半自動セグメンテーションの場合、CT DICOM データを適切なソフトウェアにロードし、[新規ラベル フィールドの編集] をクリックしてラベル フィールドを開きます。ソースボーンから皮質骨を抽出するのに適したCT減衰値の閾値を特定し、CT減衰値が閾値を超える材料を選択します。骨皮質の選択のラベルを確認し、手動でデマークを変更する適切な編集ツールを使用します。
ラベル付きボーン皮質位置データからサーフェス データを生成するには、[サーフェスを生成]をクリックし、スライダを使用して範囲をスムーズにします。次に、[適用] をクリックします。サーフェス データを STL 形式で保存するには、[ファイル] と [データのエクスポート] をクリックし、[STL バイナリ リトル エンディアン] を選択します。
4D CT ボリューム データの自動セグメンテーションを実行するには、プログラミング ソフトウェアの DICOM 読み取りモジュールを使用して、4D CT データの全 51 フレームから CT 減衰値がしきい値を超えて表示されるジオメトリ データを抽出します。次に、バッチ処理スクリプトを使用して、画像処理ソフトウェアのすべての 4D CT フレームのしきい値よりも高い CT 減衰値を持つ点群の表面データをすべて再構築します。静的 3D CT から 4D CT の最初のフレームへのサーフェスの登録を実行するには、選択フェーズ関数を使用して、静的 3D CT のボーンを、4D CT ムービー データのすべてのフレームに含まれる部分セグメント データにトリミングします。
4D CT サーフェス データは、サーフェスの登録時に 1 つのサーフェス データ ポイントが別のサーフェスに含まれている必要があるため、各ボリューム イメージに含まれる部分セグメントにすぎません。[点を選択]機能を使用して、トリムされた 3D CT サーフェスから簡単に識別できる固定および移動するボーンの 3 つのランドマークと、3D メッシュ編集ソフトウェアの 4D CT の最初のフレームのサーフェス データを選択します。次に、選択したランドマークに従って 4D CT サーフェス データの最初のフレームで、部分固定および移動したボーンをほぼ一致させ、その反復最も近いポイント アルゴリズムを使用して、オープンソース ソフトウェアでサーフェスの登録を実行します。
シーケンシャル サーフェス登録を実行するには、オープン ソース ソフトウェアの反復最も近いポイント モジュールを使用して、最初の 4D CT フレームの固定ボーンの部分サーフェスを 2 番目のフレームのサーフェス データに一致させます。次に、固定骨に対して移動する骨運動を再構築する。回転パラメータが計測されたら、固定ボーンと移動するボーンの座標系を定義します。
膝運動学のサンプルデータは、脛脛部のヴァルス角が脛知が延長されるにつれて徐々に減少することを示している。脛部外転は、以前のレポートで膝のホーム移動に対応し、延長の終了時に増加します。変換と回転の誤差のグラフは、CTスライスの厚さが0.5ミリメートルであるため、大腿骨の長さが全長の9%を超える場合、脛骨の長さが7%より長く、誤差サイズを超えることを示しています。
また、膝蓋骨運動学の計算は、膝蓋骨の横方向の傾きが膝の屈曲角度に対応することを示している。骨皮質の表面再建は視覚的にチェックされるべきであり、手動セグメンテーションが必要な場合があります。近年、自動セグメンテーションの多くの研究が使用されているこれらの技術を使用して、再構成を自動的に行うことができる。
完全なトランスクリプトを表示し、数千本の科学動画にアクセス
概要
本研究では、4次元コンピューター断層撮影（4D CT）データを用いて、固定骨に対する移動骨の動きを再構築する方法を提示します。このアプローチにより、半自動化されたプロセスを通じて詳細な関節運動学解析が可能になります。
研究の主要構成要素
科学分野
- 神経科学
- 生物学
- 医療用画像診断
背景
- 関節運動学は、骨の動きを理解する上で極めて重要です。
- 4D CTは、ダイナミックな画像化能力を提供します。
- 関節運動を分析する従来の手法は、時間がかかる場合があります。
- 半自動的なアプローチにより、効率性と精度を向上させることができます。
研究目的
- 4D CTデータから骨の動きを再構成する方法を開発すること。
- 関節キネマティクス解析を向上させること。
- 効率化のため、再構成プロセスの一部を自動化すること。
使用した方法
- 10秒間のスキャンによる標的関節の4D CTイメージング。
- 3D CTデータの表面半自動セグメンテーション。
- 皮質骨抽出のための適切なCT減衰閾値の選択。
- 境界精緻化のための手動編集。
主な結果
- この手法により、固定された骨に対する骨の運動を正常に再構成することができます。
- 自動化されたプロセスにより、手作業の負担が大幅に軽減されます。
- 詳細な関節運動学を効果的に記述することが可能です。
- このアプローチにより、骨のダイナミクスへの理解が深まります。
結論
- この手法は、関節キネマティクスを分析するための信頼性の高いフレームワークを提供します。
- 4D CTデータは、動作再構成に効果的に活用できます。
- 今後の応用範囲は、バイオメカニクスの様々な分野に拡大する可能性があります。
よくある質問
業界における実用的な重要性
本手法は、4D CTデータから関節キネマティクスの定量分析を可能にし、筋骨格機能のメカニズム的な理解を支援します。骨運動の半自動的な再構成を提供することで、前臨床画像研究における手作業の負担を軽減します。このアプローチは、トランスレーショナルリサーチにおいて、インプラントの適合性、デバイスの相互作用、またはバイオメカニクス的な性能を評価するための予測的価値を提供します。
バイオ医薬品研究開発における戦略的応用
初期創薬およびターゲットバリデーション
- 科学的価値： 関節の力学および運動障害に関連する治療仮説の検証を可能にする。
- 運用の価値： 疾患モデルにおける骨の運動パターンを明らかにすることで、機能的なターゲットの妥当性確認を支援する。
スクリーニングおよびアッセイの開発
- 科学的価値： 定量的な運動学的出力を提供することで、後続のワークフローに向けた検証済み生物学的システムを調製する。
- 運用の価値： 半自動的な表面レジストレーションとエラー追跡により、アッセイの標準化と再現性を向上させる。
翻訳・前臨床研究
- 科学的価値： 関節ダイナミクスの疾患関連システム解析を可能にすることで、発見から前臨床検証までを繋げる。
- 運用的価値： 定義された誤差しきい値を持つ、測定可能な並進および回転パラメータを通じて、リスク調整後の推進上の意思決定を支援する。
パイプラインおよびワークフローの統合
この手法は、仮説検証からリード化合物の同定に至るまでのディスカバリー・コンティニュアムに適合しており、特にバイオメカニクスに焦点を当てたプログラムにおいて有用です。
- 探索生物学： 固定された解剖学的基準点に対する骨の動きを定量化することで、仮説検証およびパスウェイの解明を支援します。
- スクリーニング： 標準化された表面データの生成と、時系列にわたる連続的な3D-3Dレジストレーションにより、アッセイの準備を整えます。
- 分析： 定量的な従属変数（並進、回転角）の測定を提供し、条件間の比較や誤差評価を可能にします。
- トランスレーショナルリサーチ： 関節機能および動作に整合したバイオメカニカルバイオマーカーを提供することで、前臨床段階への継続性を確保します。
- エンタープライズ再利用： 複数の疾患モデルやデバイス研究における関節力学の評価に活用できる、再利用可能なイメージング機能として機能します。
運用および企業への影響
- 科学的価値： 関節メカニクスにおける予測精度の向上、および動作ベースの表現型におけるメカニズム的な曖昧さの低減。
- 運用上の価値： 半自動ワークフローと4D CTフレームの一括処理による、標準化、再現性、および拡張性の向上。
- 戦略的価値： 筋骨格系またはデバイス関連プログラムにおける、より適切なゴー/ノーゴー判断、資本効率の向上、および後期段階における生物学的リスクの低減。
- ポートフォリオへの影響： 定量的なキネマティックプロファイリングに基づく、リスク調整後の優先順位付けおよび推進決定。
実施上の検討事項
- 医用画像処理、3D表面処理、およびキネマティック解析の専門知識が必要である。
- 4D CTスキャナー、DICOM準拠ソフトウェア、およびオープンソースのレジストレーションツール（例：反復最近接点アルゴリズム）に依存する。
- 一貫した表面ラベル付けおよびランドマーク選択を行うため、画像解析、生物学、およびバイオインフォマティクス部門間のチーム横断的な標準化が必要である。
- 骨のサイズ、関節の複雑さ、および可動域の個体差があるため、モデルシステム間での適応に関する検討が必要となる。
- ソース資料に記載されている通り、高速または大規模な動作におけるモーションアーティファクトによる制限がある。
