マルチモーダル肺イメージング:CTおよび過分極 129Xe MRIからの補完情報を使用して肺の構造機能を評価する

まず、目的の画像視覚化ソフトウェアで画像を開き、その後にマスクを付けて、画像とマスクの向きがすべてのCT、陽子、およびキセノンファイルで一致していることを確認します。次に、イメージDICOMSとシングルラベルマスクをNIfTIファイルとしてreg. pyファイルと同じフォルダに保存します。

CT Xenon MRI 登録の場合は、目的の Python コンピューティング環境セットアップで reg. py ファイルを開きます。仮想環境を使用する場合は、中央演算処理装置の数、スレッドの数、および RAM を必要に応じて設定するか、コンピューティング環境で使用可能な値に設定します。

次に、目的の変換と補間を設定し、続いて固定画像と動画を設定します。Python コンピューティング環境で reg. py を実行します。

登録が完了したら、評価に進みます。ct.niiの画像をベースイメージとして、開放型換気ワープ.nii.

gz を別の画像として表示し、目的のカラーマップで CT 画像にオーバーレイします。キセノン MR 画像とすべての画像平面の CT 画像のオーバーラップを確認して、カリーナや肺の境界などのランドマークの視覚的な位置合わせを評価します。登録結果は、健康な参加者のすべての肺境界の良好な位置合わせを示しました。

慢性閉塞性肺疾患の 3 人の参加者では、びまん性換気異常、心尖肺境界がない上葉換気異常、横隔膜肺境界がない下葉換気異常など、肺境界の良好な位置合わせが見られました。