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DOI: 10.3791/65701-v
Mirko Thamm1,2, Justin J. Jeffery3, Yapei Zhang4, Bryan R. Smith4, Stephen Marchant5, Fabian Kiessling1,6, Felix Gremse1,2
1Institute for Experimental Molecular Imaging,RWTH Aachen University, 2Gremse-IT GmbH, 3Carbone Cancer Center,University of Wisconsin, 4Department of Biomedical Engineering and Institute for Quantitative Health Science and Engineering,Michigan State University, 5MediLumine Inc., 6Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
病態生理学を包括的に理解するためには、複数のイメージングモダリティの組み合わせがしばしば必要となります。このアプローチでは、ファントムを使用して 2 つのモダリティの座標系間の微分変換を生成し、それを共レジストレーションに適用します。この方法により、プロダクションスキャンでのフィデューシャルが不要になります。
私たちは、画像再構成、融合、セグメンテーション、定量化など、前臨床イメージングのためのソフトウェアツールを開発しています。当社のソフトウェアは、ユーザーフレンドリーで効率的で、あらゆる小動物イメージングデバイスと互換性があり、取得したマルチモーダル画像データの再現性のある定量分析を可能にすることを目的としています。自動化は、私たちの分野では重要なトピックです。なぜなら、手動による分析は時間がかかりすぎて、エラーが発生しやすく、再現性がほとんどないことが多いからです。
ソフトウェアベースの自動化により、解析を効率的かつ再現性のあるものにすることができますが、課題は自動化を十分に堅牢にすることです。小動物イメージングデバイスは、麻酔をかけた実験用マウスやラットの体積画像データを提供し、病理学的および生理学的変化を非侵襲的に評価することができます。統合されたマルチモーダルデバイスは、Micro-CTやPETなどの複数のモダリティの長所を兼ね備えています。
また、2つの別々のデバイスを組み合わせることも可能です。私たちは、Micro-CTやFMTなどの特殊なモダリティを自動的に融合するためのソフトウェアを開発しました。また、インタラクティブな画像融合のための効率的なソフトウェアを提供し、データキュレーションの側面を考慮して、画像データを保存するための新しいファイル形式を定義しました。
昨年、私たちはハイスループット設定下でのレトロスペクティブ呼吸ゲーティングのアプローチを発表しました。私たちのプロトコールは、フィデューシャルマーカーなどの目に見える構造を含むキャリブレーションステップを使用して生成される形質転換マトリックスに存在します。その後、この変換マトリックスを使用して画像融合を自動化できるため、マーカーが不要になります。
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