Name: プロトタイプ小動物X線CTOによるレトロスペクティブ心臓ゲーティング (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-02-21T14:10:00.000+00:00
Duration: 5 min 32 s
Description: 学ぶレトロスペクティブ心臓ゲーティング法を用いた小動物X線CTイメージング。標準的なCT機器で心臓の生理学的動きを補正し、左心室容積の定量化と心血管疾患研究を支援します。

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動物実験プロトコルは、カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)の施設動物管理および使用委員会によって審査され、承認されました。このプロトコルでは、C57BL/6Jマウス(8週齢、雄、24-26g)を使用しました。この研究で使用したCTスキャナーは、前臨床研究のために私たちの研究機関で開発されたプロトタイプであるCrumpCAT(図2)であり、取得および再構成プロトコルを最適化するために必要な制御と柔軟性を提供します。この方法は、麻酔をかけたマウスの心拍数が600拍/分以下で、呼吸数が20〜180呼吸/分であると仮定しています15。
1. 機器の設定
<ol>
	<li>X線源を50kVpのピーク電圧で200μAの連続電流で運転します。</li>
	<li>X 線カメラのピクセル ビニングを 2 に設定し、露光時間を実用最短の値 (露光時間 20 ミリ秒と読み取り時間 14 ミリ秒で、合計サンプリング時間 34 ミリ秒) に設定します。 注: ビニングなしオプション (ビニング 1) はフレーム レートが遅いため、ゲート集録には使用できません。 最大フレームレート は約 30フレーム/秒です。</li>
</ol>
2.動物の調理
<ol>
	<li>酸素とイソフルランガスの混合物を2.0%濃度でマウスに麻酔します。</li>
	<li>CTイメージングの前に動物を10分間麻酔下に置いて、バイタルサインが安定していること、およびスキャン中の体の動きを避けるために動物がリラックスしていることを確認します。マウスの麻酔の深さは、指の爪で足の指の間のウェビングをしっかりとつまむときのつま先つまみ反射の欠如によって判断します。</li>
	<li>心腔を視覚化するための心電図イメージングでは、CTイメージングの直前に尾静脈から100μLのCT造影剤を静脈内注射します(図3A)。</li>
	<li>麻酔をかけたマウスをCTイメージングチャンバー内に置きます(図3B)。</li>
</ol>
3. データ取得
<ol>
	<li>CrumpCATソフトウェアの電源を入れます。</li>
	<li>高分解能(125 μm、ビニング1)のノンゲートCTイメージング(図4A)<ol>
		<li>ユーザーインターフェースにスタディIDを入力します。</li>
		<li>[プロトコル]ドロップダウンメニューで[マウス高解像度]を選択します。</li>
		<li>ユーザーインターフェースの「スキャン」ボタンをクリックすると、露光時間が80ms/プロジェクションで720個のプロジェクションを取得できます。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>中分解能(200 μm、ビニング2)のノンゲートCTイメージング(図4B)<ol>
		<li>ユーザーインターフェースにスタディIDを入力します。</li>
		<li>[プロトコル]ドロップダウンメニューで[マウス標準]を選択します。</li>
		<li>ユーザーインターフェースの「スキャン」ボタンをクリックすると、露光時間が100ms/プロジェクションで720のプロジェクションを取得できます。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>ゲートCTイメージング(200 μm、ビニング2)(図4C)<ol>
		<li>ユーザーインターフェースにスタディIDを入力します。</li>
		<li>「プロトコル」ドロップダウンメニューで「Cardiac Gating」を選択します。</li>
		<li>ユーザーインターフェースの「スキャン」ボタンをクリックし、露光時間20ms/プロジェクションで21,600個のプロジェクションを取得します。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
4. データの前処理
注:前処理手順は、ゲート式集録の場合にのみ必要です。これらの手順はすべて、再構築ソフトウェアによって自動的に実行され、オペレーターの介入は必要ありません。
<ol>
	<li>信号抽出<ol>
		<li>胸部テンプレートの共レジストレーションでは、肋骨、心臓、肺、肝臓を有するマウスの胸部を粗く表現した小さな画像(テンプレート)を、投影とテンプレートとの間の相互情報量12 を最大化して、最初のX線投影に自動的に共登録させる(図5)。 注: テンプレートに対しては平行移動操作のみが実行され、同時登録されたテンプレートは、すべての投影法で関心領域 (ROI) を特定するために使用されます。</li>
		<li>呼吸信号の抽出では、各投影のROI-1内のピクセル強度を合計することにより、横膜と生成される呼吸信号を表す長方形のROI(ROI-1)をテンプレートで指定できます(図5)。</li>
		<li>心電線の抽出では、心臓の近くのテンプレートで 2 つ目の四角形 ROI(ROI-2)を指定し、各投影法の ROI-2 のピクセル強度を合計して心電図を生成します(図 5)。 注: 胸部テンプレートは、信号抽出に使用する画像の行と列 (ウィンドウ) を識別するために、最初の投影でのみ共登録されます。その窓は、動物が適度に中央に配置されている限り、すべての投影を包含するのに十分な幅があり、それは私たちの動物用ベッド16を使用する場合の場合である。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>バンドパスフィルター<ol>
		<li>時間領域17 でカットオフ周波数が異なる 2 つの Sinc 関数 (以下で説明するように、周波数領域のローパス フィルターに対応する) を組み合わせてバンドパス フィルターを生成できるようにします。</li>
		<li>ソフトウェアで、[300, 600] min-1 の周波数帯域を使用して、心信号にバンドパスフィルタを適用します(図6A)。 注:フィルタリングされていない心臓信号(図6B)には、呼吸運動による大きな寄与がまだ含まれています。</li>
		<li>同様に、呼吸信号を [20, 300] min-1 の周波数帯域を使用してフィルタリングします。高次高調波は、単に正弦波ではなく、吸気と呼気という2つの主要なフェーズをより明確に識別する信号を生成するために保持されます。 注:この時点で、呼吸信号と心臓信号の両方を容易に補間し、分数位相数を計算する目的で時間の連続関数と見なすことができます。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>フェーズの割り当て<ol>
		<li>ソフトウェアに、信号の最初の導関数のゼロクロッシングを見つけることにより、各サイクル(呼吸器または心臓)の開始を識別させます。各ゼロクロッシングは信号の最大値に対応し、新しいサイクルの開始と前のサイクルの終了を示します。例については、 図 7 の呼吸信号を参照してください。</li>
		<li>小数位相値 (0 から 1 の間) を 2 つの信号 (呼吸器または心臓) のそれぞれの各投影に割り当てることができます。 注: 定義上、開始点の小数位相値は 0 (現在のサイクルの場合) または 1 (前のサイクルの場合) です。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>選択マスク<ol>
		<li>12 個のバイナリ マスク (心臓フェーズごとに 1 つ) を作成して、各フェーズに属する投影を選択します。各マスクには、0 または 1 の 21,600 エントリ (投影ごとに 1 つ) が含まれており、それぞれその投影を拒否または保持します。</li>
		<li>マスク (位相) ごとに、プロジェクションが保持 (1) されるか破棄 (0) されるかをソフトウェアが小数フェーズ番号に従って示していることを確認します。フェーズ 0 の場合、区間 [0, 1/12] に心筋フェーズ値を持つ投影が保持されます。フェーズ 1 では、間隔 [1/12、2/12] の心相値が保持されます。</li>
		<li>各マスク(フェーズ)について、呼吸フェーズが0.15未満または0.85より大きい投影は、最大の動きを持つ吸気フェーズに属しているため、拒否されることに注意してください(マスクの0)(図8A)。 図8B は、最初の2秒間の予測への心臓相の割り当てを示しています。 注:この選択プロセスでは、フェーズごとの投影数が1,800±194と比較的一定であったため、有意なバイアスは導入されませんでした。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. 画像の再構成
<ol>
	<li>ノンゲートCTスキャンの場合、Shepp-LoganフィルターとFilteredバックプロジェクション(Feldkamp18)アルゴリズムを使用して、中分解能(200 μm)または高分解能(125 μm)で画像を再構成します。</li>
	<li>心同期CTスキャンの場合、反復OSEMアルゴリズム13を使用して、12のサブセットと8回の反復を使用して、特定のフェーズに寄与する選択された投影のみを考慮に入れて、各心臓フェーズ画像を再構築します(フェーズ選択バイナリマスクで示されているように)。</li>
	<li>ノイズを減らすには、時間次元 (つまり、画像全体) に再構成後メディアン フィルターを適用し、空間次元 (σ = 38 μm) に軽い 3D ガウス フィルターを適用します。 注:呼吸器同期画像再構成の場合は、すべての心相を不明瞭に使用してください。梁硬化補正(水質補正)は、すべての再構成に適用されます。</li>
</ol>
6. 画像評価と左心室(LV)容積定量化
<ol>
	<li>Amide19 などのDICOMビューアでCT画像を開きます(図9A)。</li>
	<li>CT値(ハウンズフィールドユニット[HU]で測定)の範囲を[-500、500]に設定して、可視画像のコントラストを強化します(図9A)。</li>
	<li>画質評価<ol>
		<li>石灰化領域の ROI を描画します (これは、CT 値が最大 HU 値の 85% 以上の最大値の周囲の領域として定義されます (図 9B)。</li>
		<li>コントラスト対ノイズ比(CNR)20,21を指標として使用して、画像品質と、小さな石灰化などの小さな構造を識別する能力を評価します。 
		<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/67803/67803eq01.jpg" style="margin: auto;">, ここで、 I と σ は、領域の平均強度と標準偏差を表します: 石灰化 (下付き文字 C) または背景 (下付き文字 B)。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>左心室容積の定量化<ol>
		<li>3DフリーハンドROIを描画して、各フェーズのLVを特定します(図10A)。</li>
		<li>しきい値CT値が730HUのボクセルを計算することにより、LVボリュームを定量化します(図10B)。LV ボリュームのプロットを 図 10C に示します。 注: CT 値のしきい値は絶対値ではありません。使用する造影剤、動物の大きさ、菌株、健康状態、注射からCT撮影までの時間によって異なります。Amideは当研究所で開発されたフリー配布ソフトウェアですが、それ以外にもより高度な画像ビューア(ORS Dragonfly22など)が用意されています。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<ol><li>Schambach, S. J., Bag, S., Schilling, L., Groden, C., Brockmann, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Application+of+micro-CT+in+small+animal+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Methods%22%5BJournal%5D)">Application of micro-CT in small animal imaging.</a> Methods. 50 (1), 2-13 (2010).</li>
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<li>Kuntz, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fully+automated+intrinsic+respiratory+and+cardiac+gating+for+small+animal+CT%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Med+Biol%22%5BJournal%5D)">Fully automated intrinsic respiratory and cardiac gating for small animal CT.</a> Phys Med Biol. 55 (7), 2069(2010).</li>
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<li>Rodriguez-Molares, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+generalized+contrast-to-noise+ratio%3A+A+formal+definition+for+lesion+detectability%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Ultrason+Ferroelectr+Freq+Control%22%5BJournal%5D)">The generalized contrast-to-noise ratio: A formal definition for lesion detectability.</a> IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 67 (4), 745-759 (2020).</li>
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<li>Pillai, I. C. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cardiac+fibroblasts+adopt+osteogenic+fates+and+can+be+targeted+to+attenuate+pathological+heart+calcification%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Stem+Cell%22%5BJournal%5D)">Cardiac fibroblasts adopt osteogenic fates and can be targeted to attenuate pathological heart calcification.</a> Cell Stem Cell. 20 (2), 218-232 (2017).</li>
<li>Li, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+humanized+monoclonal+antibody+targeting+an+ectonucleotidase+rescues+cardiac+metabolism+and+heart+function+after+myocardial+infarction%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep+Med%22%5BJournal%5D)">A humanized monoclonal antibody targeting an ectonucleotidase rescues cardiac metabolism and heart function after myocardial infarction.</a> Cell Rep Med. 5 (11), 101795(2024).</li>
<li>Nadkarni, R., Clark, D. P., Allphin, A. J., Badea, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Investigating+deep+learning+strategies+for+fast+denoising+of+5D+cardiac+photon-counting+micro-CT+images%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Med+Biol%22%5BJournal%5D)">Investigating deep learning strategies for fast denoising of 5D cardiac photon-counting micro-CT images.</a> Phys Med Biol. 69 (20), 205010(2024).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>C57BL/6J</td>マウス <td>Jackson Laboratory</td><td>664</td><td>オス、8週齢、24-26 g</td></tr><tr><td>Dexela カメラ</td><td>Varex</td><td>1512</td><td>検出器、20 ms 露光、74.8/149.6 &micro;mピクセル</td></tr><tr><td>VivoVist</td><td>ナノプローブ</td><td>1301-5X0.25ML</td><td>CT造影剤</td></tr><tr><td>X線源</td><td>Moxtek</td><td>TUB00082</td><td>50 kVピーク、200 &micro;A、1.0mm厚Alフィルター</td></tr></tbody></table>

プロトタイプ小動物x線ctoによるレトロスペクティブ心臓ゲーティング

Retrospective Cardiac Gating with A Prototype Small-Animal X-ray Computed Tomograph

まず、マウス(雄、30-32g)の心石灰化を視覚化するために、非ゲートCT画像とゲートCT画像を比較しました。心臓石灰化のマウスモデルは、前述のように、心臓組織の急速な凍結融解(凍結損傷)によって心臓損傷を誘発することによって作成された23。ノンゲートCTイメージングプロトコルでは、高解像度(125μm、ビニング1)画像(図11A)で心臓の石灰化がより明確に特定されました。CNRは、中解像度(200 μm、ビニング2)および高解像度(125 μm、ビニング1)の画像でそれぞれ3.2±0.3および4.±0および0.2でした。ゲート画像(図11B)では、CNRは4.2 ± 0.1(呼吸器同期のみ)、5.2 ± 0.4(呼吸器同期および心臓同期)でした。したがって、呼吸ゲーティングは、高解像度画像よりもわずか 5% の改善しかもたらさなかった(CNR 4.2 対 4.0)。対照的に、心ゲーティングは30%の改善をもたらしました(5.2対4.0)。
<p class="j...

プロトタイプ小動物X線CTOによるレトロスペクティブ心臓ゲーティング

The CrumpCAT is a prototype small-animal X-ray computed tomography (CT) scanner developed at our research institution. The CMOS detector with a maximum ...

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JoVE Journal

Biology

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