Artykuł metodologiczny

Nowatorski protokół kwantyfikacji progresji zwapnienia układu sercowo-naczyniowego przy użyciu podłużnych obrazów MicroPET/MicroCT

1.3K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/66805

⸱

15 listopada 2024

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Molecular and Medical Pharmacology, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, 2Crump Institute for Molecular Imaging, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, 3Department of Medicine, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, 4Department of Physiology, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, 5Department of Orthopaedic Surgery, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, 6Department of Bioengineering, University of California, Los Angeles, 7Jonsson Comprehensive Cancer Center, University of California, Los Angeles

W tym artykule

Podsumowanie

Ten nowatorski protokół pociąga za sobą ilościowe określanie progresji zwapnienia układu sercowo-naczyniowego na podstawie obrazów seryjnej mikropozytonowej tomografii emisyjnej (PET)/mikrotomografii komputerowej (CT) u małych zwierząt badawczych.

Streszczenie

Obrazowanie mikropozytonowej tomografii emisyjnej (PET) i mikrotomografii komputerowej (CT) są potężnymi, idealnymi narzędziami badawczymi do śledzenia postępu zwapnienia układu sercowo-naczyniowego. Ze względu na ich nieinwazyjny charakter, małe zwierzęta badawcze mogą być obrazowane w wielu punktach czasowych. Wyzwanie polega na dokładnym określeniu ilościowym zwapnienia układu sercowo-naczyniowego. W tym miejscu przedstawiamy protokół, wykorzystujący obrazy z późniejszych etapów choroby jako szablon, aby dokładnie określić ilościowo postęp zwapnienia układu sercowo-naczyniowego w badaniach podłużnych. Protokół obejmuje 1) wyrównanie obszaru klatki piersiowej na wielu obrazach pochodzących od tego samego zwierzęcia podczas badania podłużnego jako pierwszy krok, 2) zdefiniowanie obszaru zainteresowania (ROI) znajdującego się w sercu i aorcie w miejscu większych złogów wapnia, które stają się widoczne na późniejszych obrazach, oraz 3) jednoczesną segmentację i kwantyfikację złogów wapnia na wszystkich obrazach uzyskanych podczas badania podłużnego. Ta uproszczona metoda zwiększa dokładność analizy obrazu w śledzeniu postępu zwapnienia układu sercowo-naczyniowego, poprawiając precyzję definiowania ROI i zmniejszając zmienność związaną z wcześniejszymi technikami, które analizują poszczególne skany niezależnie.

Wprowadzenie

Choroby układu sercowo-naczyniowego są główną globalną przyczyną zachorowalności i śmiertelności, co wymaga rygorystycznych badań w celu odkrycia ich mechanizmów oraz opracowania skutecznych strategii zapobiegawczych i terapeutycznych. Zwapnienia tętnic wieńcowych (CAC) są powszechnie uznawane przez ekspertów w tej dziedzinie za czynnik prognostyczny chorób układu sercowo-naczyniowego, znacznie zwiększający ryzyko zgonu z przyczyn sercowo-naczyniowych1,2,3,4,5. Mikrowapnienia są uważane za najwcześniejsze stadia wapniejącej miażdżycy, a termin „mikrowapnienia” stosuje się w odniesieniu do złogów wapnia o średnicy od 0,5 do 50 µm6,7,8,9. Przewiduje się, że te małe wapnienia łączą się, tworząc większe złogi wapnia, co napędza progresję wapniejącej blaszki miażdżycowej6,7.

Pozytonowa tomografia emisyjna (PET) oraz tomografia komputerowa (CT) stanowią cenne narzędzia badawcze, często wykorzystywane do nieinwazyjnej oceny wapnienia układu sercowo-naczyniowego in vivo5,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19. Te metody obrazowania są szczególnie korzystne podczas śledzenia postępu wapnienia naczyń w badaniach podłużnych z udziałem małych zwierząt laboratoryjnych11,12,13,19. Obrazowanie MicroCT wykazało skuteczność w dostarczaniu obrazów anatomicznych stosunkowo dużych złogów wapnia11,12,13,19,20. Jednakże jego użyteczność w obrazowaniu małych złogów wapnia u żywych zwierząt jest ograniczona przez rozdzielczość przestrzenną wynoszącą ~100 µm8,14, co utrudnia badanie wapnienia w jego początkowych fazach.

Znaczącym postępem jest przyjęcie połączonego obrazowania microPET/microCT z wykorzystaniem znacznika PET w postaci fluencydku sodu znakowanego fluorem-18 (18F-NaF) jako standardowej metody wykrywania zwapnień, opartej na jego wiązaniu z powierzchnią minerału. Podejście to wykorzystuje radioznaczone 18F-NaF, które wykazano, że identyfikuje powierzchnię minerałów wapniowych10,13, ponieważ jony fluorkowe wiążą się kowalencyjnie z hydroksyapatytem wapnia, zastępując grupy hydroksylowe i tworząc fluoroapatyt21. Zgodnie z wolniejszą szybkością wymiany w stosunku do rozpadu promieniotwórczego 18F (okres półtrwania ~110 min) oraz klirensu znacznika przez nerki22, Irkle i współpracownicy13 ustalili, że wiązanie 18F-NaF z wapniejącymi próbkami tętnicy szyjnej w momencie detekcji ograniczało się do powierzchni. Zatem pobieranie znacznika powinno być bezpośrednio powiązane z powierzchnią minerału, która jest większa, gdy dana ilość minerału występuje w wielu małych ogniskach lub w formie porowatej niż w kilku dużych, litych złogach. Dzięki uwydatnieniu najwcześniejszych etapów mineralizacji z wysoką czułością, obrazowanie PET z użyciem 18F-NaF może dostarczyć cennych informacji na temat wczesnych stadiów choroby, co czyni je szczególnie użytecznym w badaniu strategii zapobiegawczych, jak i terapeutycznych13,14,15.

Mimo ostatnich postępów w łączonym obrazowaniu wapnienia naczyń za pomocą mikroPET/mikroCT, istnieją możliwości poprawy dokładności analizy obrazów w podłużnych badaniach wapnienia układu sercowo-naczyniowego. Konwencjonalne podejścia opierają się na pracochłonnym, ręcznym wyznaczaniu obszarów zainteresowania (ROI) wokół każdego widocznego obszaru zwapnienia u każdej myszy w każdym poszczególnym punkcie czasowym w trakcie badania podłużnego. Metoda ta obniża precyzję, szczególnie we wczesnych stadiach choroby, gdy rozmiary złogów wapnia zbliżają się do granic wykrywalności skanerów, co może sprawić, że niektóre obszary z niewielkimi złogami o niskiej gęstości pozostaną niewidoczne.

W dziedzinie obrazowania dopasowanie zazwyczaj odnosi się do wyrównania przestrzennego serii obrazów. Przedstawiając dopasowanie jako nowatorskie rozwiązanie istniejących problemów, nasza proponowana metoda pozwala badaczom na wykorzystanie stałej lokalizacji do śledzenia postępu kalcyfikacji w obrazach seryjnych od poszczególnych osobników w ramach badania podłużnego. Biorąc pod uwagę, że wiadomo, iż kalcyfikacja tkanek wywodzi się z nanometrycznych pęcherzyków macierzy (50-150 nm), które łączą się, tworząc mikroskopowe, a następnie makroskopowe minerały hydroksyapatytu23, można retrospektywnie zidentyfikować miejsca, w których mikrokalcyfikacje znajdowałyby się na wczesnych obrazach, zanim stały się one dostrzegalne.

Podstawą tej metody jest śledzenie tej samej lokalizacji w czasie, co jest możliwe dzięki wyrównaniu obrazów. Eliminuje to konieczność bezpośredniego identyfikowania najwcześniejszych etapów zwapnień, ponieważ ROI jest przypisywane na podstawie najpóźniejszych etapów, gdy mineralizacja jest łatwo identyfikowalna. W niniejszym protokole przedstawiamy ulepszoną, usprawnioną metodę analizy danych, która obejmuje wyrównanie serii obrazów w czasie jako kluczowy etap, co zwiększa dokładność ilościowego oznaczania odkładania wapnia w podłużnych, połączonych badaniach obrazowych microPET/microCT (Ryc. 1). Chociaż jako przykład wykorzystujemy analizę danych PET/CT, metoda ta może zostać zastosowana do analizy innych podłużnych danych obrazowych, w tym tomografii komputerowej z emisją pojedynczych fotonów (SPECT), obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (MRI) oraz obrazowania optycznego24.

Proces obrazowania podłużnego; dopasowanie i segmentacja obrazów; schemat kwantyfikacji, badanie na zwierzętach.
Rysunek 1: Schemat blokowy przeglądu protokołu. Schemat blokowy podsumowujący nowy protokół kwantyfikacji zwapnień sercowo-naczyniowych. Ogólne etapy obejmują obrazowanie podłużne, dopasowanie obrazów uzyskanych w różnych punktach czasowych oraz segmentację i kwantyfikację obszaru zwapniałego. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

Protokół

Reprezentatywne obrazy przedstawiają samicę myszy z niedoborem apolipoproteiny E (Apoe-/-). Protokoły doświadczalne zostały sprawdzone i zatwierdzone przez Instytucjonalny Komitet Opieki i Wykorzystania Zwierząt Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles.

1. Skanowanie zwierząt

  1. Pomiędzy dwoma etapami akwizycji obrazów karmmy mysz standardową dietą bez żadnych interwencji. Jednak przed wykonaniem pierwszego obrazowania w 15. miesiącu życia, w okresie od 12. do 14. miesiąca życia, należy zmienić dietę na dietę zachodnią (21% tłuszczu, 0,2% cholesterolu), aby wywołać bazowe zwapnienia aorty.
  2. Należy upewnić się, że skaner microPET/CT jest rutynowo kalibrowany w celu optymalnej akwizycji danych PET oraz koregistracji obrazów CT. Kalibrację należy przeprowadzić zgodnie z instrukcjami producenta.
  3. Mysz należy znieczulić za pomocą 2% izofluranu w komorze przez 10 min przed obrazowaniem. Znieczulenie należy potwierdzić, uciśnięciem palca u stopy zwierzęcia w celu sprawdzenia braku reakcji.
  4. Należy przeprowadzić akwizycję obrazów microPET (350-650 keV, czas skanowania 10 min) oraz microCT o rozdzielczości 100 µm (80 kVp, 150 µA, 720 projekcji, czas skanowania 1 min) w połączonym skanerze microPET/CT 60 min po dożylnym wstrzyknięciu 3,7 MBq 18F-NaF. Skanowanie microCT należy wykonać bezpośrednio po skanowaniu microPET.
    UWAGA: Stół skanera przesuwał zwierzę z trybu PET do trybu CT, podczas gdy zwierzę pozostawało pod narkozą i w tej samej pozycji.
  5. Obrazy microPET należy zrekonstruować przy użyciu algorytmu 3D-ordered subset expectation maximization (24 podzbiory i 3 iteracje), z korekcją zdarzeń losowych, tłumienia i rozpadu. Obrazy CT należy zrekonstruować przy użyciu zmodyfikowanego algorytmu Feldkampa.
    UWAGA: Po obrazowaniu mysz była monitorowana do czasu odzyskania wystarczającej świadomości, aby utrzymać pozycję na brzuchu. Po zakończeniu badania podłużnego wszystkie myszy zostały uśpione.

2. Import plików DICOM do oprogramowania do przeglądania obrazów DICOM

UWAGA: Chociaż ten reprezentatywny protokół wykorzystuje oprogramowanie ORS Dragonfly na podstawie licencji niekomercyjnej, jego elastyczność pozwala na zastosowanie innych programów do przeglądania obrazów DICOM.

  1. Uruchom oprogramowanie do przeglądania plików DICOM, klikając dwukrotnie aplikację.
  2. Przejdź do zakładki File w lewym górnym rogu. Z menu rozwijanego wybierz Import DICOM Images…, aby wywołać okno Manage DICOM Images (Supplemental File 1- Supplemental Figure S1A).
  3. W oknie Manage DICOM Images kliknij kartę Folder Contents. Po prawej stronie wybierz Open Folder…, aby wskazać foldery zawierające interesujące pliki DICOM z badania podłużnego (Supplemental File 1- Supplemental Figure S1B).
  4. Zidentyfikuj foldery zawierające pliki DICOM. Kliknij Select Folder, aby zaimportować pierwszy folder do okna Manage DICOM Images (Supplemental File 1- Supplemental Figure S1C).
  5. Zaznacz pliki DICOM zarówno dla PET („PT”), jak i CT („CT”) w oknie Manage DICOM Images. Następnie kliknij View Study po prawej stronie, aby otworzyć wszystkie zaimportowane obrazy DICOM (Supplemental File 1- Supplemental Figure S1D).
  6. Powtórz kroki 2.4 i 2.5 dla każdego folderu zawierającego obrazy DICOM przypisane do tego samego badanego w badaniu podłużnym.

3. Dostosowanie ustawień przeglądarki DICOM w celu optymalizacji wizualizacji obrazu

  1. Zmień układ tak, aby wyświetlać cztery widoki (3D, poprzeczny, czołowy, strzałkowy), zgodnie z ilustracją w Supplemental File 1- Supplemental Figure S2. W menu rozwijanym Layout po lewej stronie znajdź sekcję Views (in the selected scene) i wybierz układ wyświetlający cztery widoki.
  2. Zmień nazwy obrazów, aby wskazać punkty czasowe oraz to, czy są to obrazy PET czy CT. Zaznacz nazwę obrazu i kliknij dwukrotnie, aby zmienić nazwę każdego obrazu.
  3. Włącz obraz, korzystając z menu rozwijanego Data Properties and Settings po prawej stronie. Kliknij ikonę oka po lewej stronie nazwy każdego obrazu, aby przełączyć widoczność (Supplemental File 1- Supplemental Figure S2).
  4. Dostosuj jasność i kontrast dla każdego obrazu CT z osobna.
    UWAGA: Optymalny zakres jasności i kontrastu CT może różnić się w zależności od obiektu, protokołu obrazowania, skanera i parametrów rekonstrukcji25,26; jednak wszystkie korekty powinny być spójne dla jednego obiektu w badaniu podłużnym.
    1. Wybierz i włącz jeden obraz CT, klikając nazwę obrazu w sekcji Data Properties and Settings (Supplemental File 1- Supplemental Figure S2).
    2. Znajdź histogram w menu rozwijanym Window Leveling znajdującym się w zakładce Main po lewej stronie ekranu. Aktywuj funkcję LogY nad histogramem, a następnie kliknij i przesuń żółte wskaźniki zakresu tak, aby całkowicie objęły drugi szczyt na histogramie (Supplemental File 1- Supplemental Figure S3A). Wprowadzaj niewielkie korekty, aż zostanie osiągnięta optymalna jasność/kontrast; przykład obrazu CT z dostosowaną jasnością/kontrastem znajduje się na Rysunku 2B.
    3. Znajdź pole Selected Range pod histogramem Window Leveling (Supplemental File 1- Supplemental Figure S3B). Zanotuj wartości Selected Range, aby wykorzystać je w kolejnych krokach.
    4. Wybierz i włącz drugi obraz CT (Supplemental File 1- Supplemental Figure S3C). Wpisz wartości wybranego zakresu z pierwszego obrazu CT do pola Selected Range dla drugiego obrazu CT (Supplemental File 1- Supplemental Figure S3B-S3D). Powtórz czynność dla wszystkich kolejnych obrazów.
  5. Udoskonalsz każdy obraz PET, dostosowując indywidualnie filtr Lookup Table.
    UWAGA: Optymalny zakres skali kolorów PET może różnić się w zależności od obiektu, protokołu obrazowania, skanera i parametrów rekonstrukcji27; jednak wszystkie korekty powinny być spójne dla jednego obiektu w badaniu podłużnym.
    1. Wybierz i włącz jeden obraz PET, klikając nazwę obrazu w sekcji Data Properties and Settings (Supplemental File 1- Supplemental Figure S2).
    2. W menu rozwijanym Window Leveling w zakładce Main zlokalizuj sekcję Lookup Table (LUT), przewiń w dół, aby znaleźć opcję PET w menu LUT i wybierz filtr PET (Supplemental File 1- Supplemental Figure S4A).
    3. Dostrój wybrany zakres za pomocą histogramu w menu rozwijanym Window Leveling, aby uzyskać optymalną wizualizację. Aktywuj funkcję LogY nad histogramem, a następnie kliknij i przesuń żółte wskaźniki zakresu do pozycji pokazanej na Supplemental Figure S4B (Supplemental File 1). Wprowadzaj niewielkie korekty, aż zostanie osiągnięty optymalny wybrany zakres dla wizualizacji obrazu PET; przykład obrazu PET/CT z optymalnie dostosowanym zakresem znajduje się na Rysunku 2D.
    4. Znajdź menu rozwijane Selected Range pod histogramem Window Leveling (Supplemental File 1- Supplemental Figure S4B). Zanotuj wartości wybranego zakresu, aby wykorzystać je w kolejnych krokach.
    5. Wybierz i włącz drugi obraz PET (Supplemental File 1- Figure S4C). Powtórz krok 3.5.2 dla drugiego obrazu.
    6. Wpisz wartości wybranego zakresu z pierwszego obrazu PET do pola Selected Range dla drugiego obrazu PET (Supplemental File 1- Figure S4B-S4D). Powtórz czynność dla wszystkich kolejnych obrazów.

Skanowanie PET/CT, schemat prezentujący porównawcze wyniki obrazowania, z podkreśleniem regionalnej aktywności metabolicznej.
Rysunek 2: Dostosowanie ustawień przeglądarki DICOM w celu optymalizacji wizualizacji obrazu. (A,B) Widok czołowy obrazów CT (A) przed i (B) po regulacji kontrastu/jasności. (C,D) Widok czołowy obrazów PET/CT (C) przed i (D) po regulacji tablicy wyszukiwania (Lookup Table). Skróty: CT = tomografia komputerowa; PET = pozytonowa tomografia emisyjna. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

4. Wyrównanie obszaru klatki piersiowej na obrazach CT

UWAGA: Dla uproszczenia jeden obraz CT będzie służył jako obraz „bazowy” i nie zostanie przesunięty ani obrócony. Drugi obraz CT (a w dalszej kolejności kolejne obrazy seryjne) zostanie przesunięty i/lub obrócony, aby dopasować go do obrazu bazowego; na potrzeby demonstracji będzie on nazywany obrazem „nakładką”. Podczas procesu wyrównywania ważne jest rozróżnianie obrazu bazowego od wszystkich pozostałych obrazów nakładek.

  1. Wyłącz wszystkie obrazy PET i włącz podstawowy obraz CT, klikając ikonę oka po lewej stronie nazwy każdego obrazu w rozwijanym menu Data Properties and Settings.
  2. Zmień nieprzezroczystość obrazu CT na około 50%. Kliknij jeden z widoków 2D. W sekcji Window Leveling znajdź rozwijane menu Opacity Mapping i przesuń skalę Opacity do środka (Supplemental File 1- Figure S5).
  3. Włącz obraz CT nakładki i powtórz krok 4.2.
  4. Zmień filtr obrazu CT nakładki, aby odróżnić go od podstawowego obrazu CT. W rozwijanym menu Window Leveling w zakładce Main znajdź Lookup Table (LUT). W menu LUT przewiń listę i kliknij filtr czerwony.
    UWAGA: W każdym widoku powinny teraz znajdować się dwa obrazy CT, zgodnie z ilustracją na Supplemental Figure S5 (Supplemental File 1).
  5. Użyj narzędzi Translate/Rotate w widokach 2D, aby wyrównać obszar klatki piersiowej na obrazie nakładki jak najbliżej obrazu podstawowego. Jako wskaźniki wyrównania klatki piersiowej na obrazie CT przyjmij klatkę piersiową, górny odcinek kręgosłupa i mostek.
    UWAGA: Poniższe czynności można wykonywać wyłącznie w widokach 2D (poprzecznym, czołowym lub strzałkowym) (Supplemental File 1- Supplemental Figure S1). Dla uzyskania najlepszego rezultatu przełączaj się między wszystkimi trzema widokami 2D i używaj narzędzi przesuwania/obracania, aby wyrównać obszar klatki piersiowej w każdym widoku.
    1. Wybierz obraz nakładki w rozwijanym menu Data Properties and Settings i kliknij raz, aby wybrać jeden z widoków 2D.
    2. Znajdź rozwijane menu Translate/Rotate w zakładce Main i kliknij ikonę Displace (Supplemental File 1- Figure S6A).
    3. Kliknij i przeciągnij pole translacji w dolnym lewym rogu oraz obracaj punkt obrotu w centrum wybranego widoku 2D, aby przemieścić obraz nakładki do orientacyjnego wyrównania z obrazem podstawowym (Supplemental File 1 - Supplemental Figure S6B). Jako punkt odniesienia przy wyrównywaniu przyjmij struktury kostne.
    4. Znajdź narzędzie Track w rozwijanym menu Manipulate i przesuń oś do obszaru klatki piersiowej, klikając i przeciągając środek osi. Powiększ obszar klatki piersiowej, klikając środkowy przycisk przewijania myszy komputerowej i odsuwając mysz od ekranu (Supplemental File 1 - Supplemental Figure S6C).
  6. Dokonaj precyzyjnego wyrównania pozycji struktur klatki piersiowej, takich jak klatka piersiowa, górny odcinek kręgosłupa i mostek, poprzez dalsze korekty translacji i rotacji. Przełączaj się między widokami 2D i powtarzaj kroki 4.5.3-4.5.4, aż oba obrazy zostaną wyrównane zgodnie z Figure 3.
  7. Po wyrównaniu podstawowego i pierwszego nałożonego obrazu CT, zmień filtr obrazu CT nakładki z powrotem na skalę szarości w menu LUT. Powtórz sekcję 4 dla wszystkich obrazów CT nakładek pochodzących od tego samego zwierzęcia, używając stałego obrazu podstawowego.

Analiza tomografii komputerowej ustawienia kręgosłupa; schematy z etykietami podkreślające pozycje kręgów i odchylenia.
Rysunek 3: Dopasowanie wszystkich obrazów CT. (A,B) Widok czołowy obrazów CT bazowego (szary) i nakładki (czerwony) (A) przed i (B) po dopasowaniu. (C,D) Widok strzałkowy obrazów CT (C) przed i (D) po dopasowaniu. Niebieskie strzałki wskazują (1) klatkę piersiową, (2) kręgosłup i (3) mostkosterno myszy. Skrót: CT = tomografia komputerowa. Aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku, kliknij tutaj.

5. Korejestracja obrazów PET z odpowiadającymi im obrazami CT

UWAGA: Dopasowanie nałożonego obrazu CT do bazowego obrazu CT spowoduje początkowo przesunięcie nałożonego obrazu CT względem odpowiadającego mu obrazu PET widocznego na Rysunku 4. Obraz PET musi zostać ponownie zarejestrowany wspólnie z odpowiadającym mu obrazem CT.

  1. Włącz obraz CT z nałożeniem oraz odpowiadający mu obraz PET, klikając w ikona oka po lewej stronie nazwy każdego obrazu.
  2. Zmień przezroczystość obrazów PET i CT na ok. 50%. Pod Poziomowanie okna (Window Leveling) rozwiń listę, znajdź Mapowanie nieprzezroczystości rozwiń i przesuń Mętność skaluj do środka (Plik uzupełniający 1 - Rysunek uzupełniający S5).
  3. Zastosowanie Tłumaczenie/Obrót narzędzia w widokach 2D do wyrównania obrazu PET z odpowiadającym mu obrazem CT, w oparciu o strukturę kostną w obrazie CT i 18powierzchnia kości w obrazie PET z użyciem F-NaF.
    1. Wybierz obraz PET odpowiadający nałożonemu obrazowi CT w Właściwości i ustawienia danych rozwiń listę i kliknij raz, aby wybrać jeden z widoków 2D.
    2. Znajdź Tłumaczenie/Rotacja lista rozwijana pod Główny przejdź do karty i kliknij Wypierać ikona (Plik uzupełniający 1 – Rycina uzupełniająca S6A).
    3. Kliknij i przeciągnij na pudełko w lewym dolnym rogu i obrócić punkt obrotu na środku wybranego widoku 2D (Plik uzupełniający 1 - Rycina uzupełniająca S6B) w celu przesunięcia obrazu PET do korejestracji z obrazem CT.
  4. Powtórz sekcję 5 dla wszystkich nałożonych obrazów PET i CT, które nie zostały zarejestrowane wspólnie z obrazami CT.
    UWAGA: Jeśli korejestracja została przeprowadzona poprawnie, odpowiadające sobie obrazy PET/CT powinny być wyrównane na całej długości ciała, jak pokazano w Rysunek 4.

Obrazy z badania PET wykazujące równowagę statyczną; schemat z kodowaniem kolorystycznym do analizy wizualizacji guza.
Rysunek 4: Dopasowanie obrazów PET do odpowiadającego im obrazu CT. Reprezentatywny obraz PET i odpowiadający mu obraz CT (A, C) przed oraz (B, D) po koregistracji. Po zakończeniu koregistracji obrazy PET i CT powinny być dopasowane, jak pokazano na panelu B. Skróty: CT = tomografia komputerowa; PET = pozytonowa tomografia emisyjna. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

6. Identyfikacja zwapnień układu sercowo-naczyniowego

  1. Zidentyfikuj punkt czasowy z największymi przewidywanymi obszarami zwapnień w badaniu podłużnym (tj. późny punkt czasowy zwapnienia lub u osobników poddanych wstępnemu leczeniu). Wybierz obraz odpowiadający temu punktowi czasowemu, aby służył on jako obraz „referencyjny”, podkreślający najbardziej wyraźnie widoczne zwapnienia. Wybrany obraz będzie pełnił funkcję szablonu do porównania z wszystkimi pozostałymi obrazami zawierającymi mniejsze obszary zwapnień w różnych punktach czasowych.
  2. Włącz referencyjny obraz CT, klikając ikonę oka po lewej stronie obrazu. Wybierz narzędzie Track w menu rozwijanym Manipulate i przesuń środek osi w okolice regionu serca.
  3. Przybliż obraz, aby zlokalizować obszary zwapnień (małe, jasne, gęste miejsca) nałożone na sylwetkę serca pomiędzy klatką piersiową, mostkiem a kręgosłupem (Rysunek 5). Jeśli obszary zwapnień nie są od razu widoczne, przejrzyj warstwy każdego obrazu, wybierając widok 2D i przewijając kółkiem myszy.
  4. Przesuń oś narzędzia Track tak, aby znajdowała się nad obszarem zwapnienia, upewniając się, że jest on widoczny we wszystkich widokach 2D. W celu wizualnej orientacji w zakresie obszarów zwapnień na obrazie CT myszy zapoznaj się z Rysunkiem 5.
  5. Włącz odpowiadający temu obraz PET, aby potwierdzić obecność zwapnień.
    UWAGA: Jeśli ustawienia obrazu PET oraz korejestracja zostały odpowiednio dostosowane, obraz PET powinien wykazywać aktywność wokół obszaru zwapnienia, co przedstawiono na Rysunku 5D.

Analiza tomografii komputerowej, badanie kręgosłupa i klatki piersiowej, wyniki obrazowania medycznego, identyfikacja anatomiczna.
Rycina 5: Identyfikacja obszarów zwapnień w sercu. Obszary zwapnień przedstawione na reprezentatywnych obrazach CT w płaszczyźnie (A) strzałkowej, (B) poprzecznej i (C) czołowej, a także na obrazie (D) PET/CT w płaszczyźnie czołowej. Żółte strzałki wskazują złogi wapnia. Niebieskie strzałki identyfikują struktury referencyjne używane do określenia lokalizacji zwapnień. Skróty: CT = tomografia komputerowa; PET = pozytonowa tomografia emisyjna. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

7. Wyznacz obszary ROI wokół regionów zwapniałych

  1. Wyłącz obraz referencyjny PET. Włącz tylko obraz referencyjny CT, klikając ikonę oka po lewej stronie obrazu.
  2. Znajdź rozwijaną listę Shapes i wybierz kształt Sphere (Supplemental File 1 - Supplemental Figure S7). Dostosuj wymiary sfery, klikając i przeciągając jej krawędzie w celu zmiany rozmiaru. Zmień położenie sfery, klikając i przeciągając środkowy kwadrat.
    1. Przejrzyj widoki 2D, aby dokładnie ustawić sferę. Sfera powinna obejmować cały zidentyfikowany obszar zwapnień oraz część obszaru otaczającego, ale nie powinna obejmować żadnych sąsiednich kości. W celu uzyskania wskazówek wizualnych dotyczących optymalnego rysowania sfery, zapoznaj się z Supplemental Figure S7 (Supplemental File 1) w celu prawidłowego umiejscowienia sfery.
  3. W rozwijanej liście Data Properties and Settings kliknij prawym przyciskiem myszy nazwę sfery i wybierz Add to ROI… (Supplemental File 1 - Supplemental Figure S8A), a następnie wybierz New ROI (Supplemental File 1 - Supplemental Figure S8B).
    1. Przypisz odpowiednią nazwę do nowo utworzonego ROI. W sekcji Geometry wybierz obraz CT, dla którego ma zostać wygenerowane ROI (Supplemental File 1 - Supplemental Figure S8C).
    2. Włącz ROI, klikając ikonę oka po lewej stronie nazwy ROI; pojawi się kolorowe ROI odpowiadające rozmiarowi wcześniej narysowanej sfery, jak pokazano na Supplemental Figure S8D (Supplemental File 1).
  4. Znajdź kartę Segment po lewej stronie ekranu wyświetlania, obok karty głównej (Figure 6A). Karta Segment umożliwia tworzenie i edycję ROI.
    UWAGA: Następne trzy kroki służą do utworzenia ROI z precyzją, która wyłącznie wyróżnia obszary zwapniałe w obrębie wyznaczonej sfery.
    1. Wybierz referencyjne ROI w Data Properties and Settings i zlokalizuj rozwijaną listę Range w karcie Segment. Kliknij, aby zaznaczyć Define range (Figure 6A).
    2. Zmień zdefiniowany zakres za pomocą pola Selected Range (Figure 6A). Upewnij się, że zdefiniowany zakres obejmuje wszystkie niezwapniałe piksele z wartościami jednostek Hounsfielda (HU) poniżej progu wapnia. W tej demonstracji zastosowano próg 300 HU dla wapnia, a najniższa gęstość piksela na tym obrazie wynosi -2 626; zatem wybrany zakres to -2 626-300 HU.
    3. Po skonfigurowaniu wybranego zakresu kliknij Remove (Figure 6A), aby usunąć z ROI sfery wszystkie piksele znajdujące się poniżej określonego progu.
      UWAGA: To działanie skutkuje utworzeniem nowego ROI, które wyłącznie wyróżnia obszary zwapniałe wewnątrz sfery, co pozwala skupić się na dalszej analizie. Gotowe ROI powinny przypominać ROI przedstawione na Figure 6B.
  5. Powtórz kroki 7.3-7.4 dla wszystkich kolejnych obrazów CT, aby utworzyć nowe, unikalne ROI, korzystając ze wspólnej sfery referencyjnej. Nazwij każde ROI zgodnie z identyfikacją konkretnego obrazu CT, aby zapewnić zwięzłą i uporządkowaną analizę.
    UWAGA: Tworzenie nowej sfery dla analizy ROI każdego obrazu nie powinno być konieczne, ponieważ sfera referencyjna powinna obejmować największy obszar zwapnień we wszystkich obrazach, przy założeniu prawidłowego wyrównania.

Analiza rekonstrukcji CT pokazująca obrazowanie naczyniowe; zrzut ekranu interfejsu oprogramowania; skala szarości i kolor.
Rysunek 6: Wykorzystanie segmentacji do ograniczenia ROI do obszarów zwapniałych. (A) Strzałki prowadzą przez kroki niezbędne do usunięcia niepożądanych danych gęstości z ROI. Niebieska strzałka wskazuje zakładkę Segment; żółta strzałka wyróżnia funkcję Define Range; zielone strzałki wskazują wybrane wartości zakresu; a czerwona strzałka wskazuje przycisk Remove. (B) Po wykonaniu kroków protokołu 7.4-7.4.3, ROI powinno precyzyjnie wyznaczać obszary zwapniałe, jak przedstawiono na tym panelu. Skrót: ROI = obszar zainteresowania. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

8. Ilościowa ocena ROI dla każdego obrazu

  1. Wybierz ROI do kwantyfikacji z rozwijanego menu Data Properties and Settings.
  2. Znajdź rozwijane menu Statistical properties po prawej stronie, poniżej menu Basic Properties (Rysunek 7).
  3. Zlokalizuj tabelę Dataset w sekcji Statistical Properties. Używając menu rozwijanego po prawej stronie, wybierz odpowiedni zestaw danych obrazowych, który koreluje z ROI przeznaczonym do kwantyfikacji (Rysunek 7).
    1. Podczas kwantyfikacji danych CT w obrębie ROI, wybierz nazwę obrazu CT, która koreluje z tym ROI.
    2. Podczas kwantyfikacji danych PET w obrębie ROI, wybierz nazwę obrazu PET, która odpowiada temu ROI.
  4. Kliknij Refresh, aby uzyskać skwantyfikowane wartości dla wybranego zwapniałego obszaru. Odczytaj wartości Min, Max oraz Mean z tabeli zestawu danych. Do kwantyfikacji wykorzystaj wartości Mean (Rysunek 7).
  5. Zlokalizuj obliczenie volume (objętości) na górze pola Statistical Properties. Wykorzystaj tę objętość do kwantyfikacji (Rysunek 7).
  6. W przypadku zestawów danych CT wartości są podawane w HU. Oblicz objętościową zawartość wapnia (vHU), mnożąc mean (średnią) wartość ROI (HU) przez volume (objętość) ROI (mm3)12.
  7. W przypadku zestawów danych PET wartości są podawane w bekerelach (Bq), co odpowiada liczbie rozpadów na sekundę. Aby obliczyć stężenie wychwytu znacznika, przelicz wartość na Bq/mm3, dzieląc mean (średnią) wartość ROI (Bq) przez volume (objętość) ROI (mm3).

Panel właściwości statystycznych pokazujący objętość voxela i obliczenie średniej; interfejs oprogramowania analitycznego.
Rysunek 7: Kwantyfikacja ROI. Zakładka Statistical Properties dla wybranego ROI. Czerwone strzałki ilustrują kroki niezbędne do uzyskania informacji statystycznych dla zestawu danych na podstawie ROI. Czerwone ramki wskazują objętość oraz średnią wartość jednostki Hounsfielda, niezbędne do dalszych obliczeń analitycznych. Skrót: ROI = obszar zainteresowania. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Wyniki

Metody analizy
W tej sekcji zilustrowano skuteczne zastosowanie metody poprzez przedstawienie reprezentatywnych wyników. Zaprezentowano tutaj połączony obraz microPET/microCT pojedynczej myszy skanowanej w 15. i 18. miesiącu życia, po poddaniu jej diecie zachodniej (21% tłuszczu, 0,2% cholesterolu) od 12. do 14. miesiąca życia. Zgodnie z sekcjami 2-8 protokołu dotyczącymi ilościowego oznaczania zwapnień, czterej niezależni badacze oddzielnie zmierzyli objętościową zawartość wapnia oraz aktywność 18F-NaF PET, wykorzystując te same reprezentatywne obrazy microPET/microCT uzyskane w 15. i 18. miesiącu. Przeprowadzono analizy statystyczne, obejmujące średnią, odchylenie standardowe oraz współczynnik korelacji wewnątrzklasowej (ICC)28,29, aby określić niezawodność między oceniającymi oraz powtarzalność protokołu. Szacunki ICC oraz ich 95% przedziały ufności obliczono przy użyciu pakietu statystycznego IBM SPSS w oparciu o model średniej oceny (k = 4), spójności i dwukierunkowy model efektów losowych (ICC(C,1)) (Supplemental File 1-Supplemental Table S1).

Wyniki
Objętościowa zawartość wapnia, obliczana na podstawie objętości i gęstości obszaru zwapniałego, wzrosła u jednej myszy pomiędzy punktami czasowymi obrazowania w 15. miesiącu (średnia = 876,08 vHU, odchylenie standardowe = 27,18 vHU) a 18. miesiącu (średnia = 1253,13 vHU, odchylenie standardowe = 7,61 vHU) (Rysunek 8). W przeciwieństwie do tego, aktywność PET 18F-NaF, mierząca powierzchnię obszaru zwapniałego, spadła u tej samej myszy pomiędzy punktami czasowymi obrazowania w 15. miesiącu (średnia = 24173,90 Bq/mm3, odchylenie standardowe = 1426,60 Bq/mm3) a 18. miesiącu (średnia = 13849,94 Bq/mm3, odchylenie standardowe = 1524,67 Bq/mm3) (Rysunek 8).

Wyniki te są zgodne z wcześniejszymi ustaleniami, według których obrazowanie PET z użyciem 18F-NaF oraz tomografia komputerowa (CT) dostarczają informacji, które wydają się być rozbieżne w odniesieniu do blaszek miażdżycowych12,13,14. Badanie podłużne dotyczące kalcyfikacji wykazało podobną tendencję, co sugeruje, że zmniejszenie sygnału 18F-NaF może wynikać z koalescencji małych złogów wapnia, co w konsekwencji prowadzi do zmniejszenia powierzchni właściwej mimo wzrostu ich zawartości12.

Skany PET porównujące aktywność metaboliczną w 15. i 18. miesiącu; analiza obrazowania diagnostycznego.
Rysunek 8: Reprezentatywne obrazy microPET/CT. Przekroje poprzeczny (lewo), czołowy (środek) i strzałkowy (prawo) ilustrujące wychwyt fluorku-18 (F-18) na reprezentatywnych obrazach microPET w 15. oraz 18. miesiącu. Białe groty strzałek wskazują obszary zwapnień. Skróty: CT = tomografia komputerowa; PET = pozytonowa tomografia emisyjna. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Małe odchylenia standardowe zaobserwowane w naszych wynikach sugerują wysoki stopień zgodności i spójności pomiędzy pomiarami uzyskanymi przez różnych badaczy. Ponadto wartość ICC(C,1) wynosząca 0,997 z 95% przedziałem ufności = 0,983-1,000, uzyskana w naszym badaniu (Supplemental File 1-Supplemental Table S1), wskazuje na doskonałą zgodność pomiędzy pomiarami wykonanymi przez różnych badaczy. Taki poziom zgodności sugeruje, że pomiary są niezawodne i spójne niezależnie od badacza, co wskazuje na wysoką odtwarzalność tego nowego protokołu ilościowego.

Dyskusja

Ten nowatorski protokół jest ulepszonym podejściem do ilościowego oznaczania zwapnień sercowo-naczyniowych. Ze względu na nieinwazyjny charakter obrazowania, podłużne obrazy mikrotomografii komputerowej mogą być uzyskiwane w celu śledzenia postępu zwapnienia układu sercowo-naczyniowego u małych zwierząt. Chociaż same obrazy mikrotomografii komputerowej mogą pokazać postęp zawartości wapnia, obrazy microPET, jeśli są dostępne, mogą dostarczyć dodatkowych poziomów informacji, zwłaszcza ulepszonego wykrywania małych osadów wapnia spowodowanych wiązaniem znacznika z powierzchnią. W celu dalszej poprawy dokładności i odtwarzalności tej metody zaleca się włączenie obrazowania TK z bramką serca ze wzmocnieniem kontrastowym. Obrazowanie CT ze wzmocnieniem kontrastowym usprawnia zastosowanie tego protokołu w większych badaniach na zwierzętach i badaniach klinicznych, w których tomografia komputerowa o niższej rozdzielczości ze wzmocnieniem kontrastowym z obrazowaniem PET 18F-NaF jest standardem w ilościowym określaniu zwapnień układu sercowo-naczyniowego30,31. Co więcej, bramkowany sercem PET i tomografia komputerowa z bramką serca redukują artefakty ruchowe za pomocą danych elektrokardiogramu (EKG), co skutkuje wyraźniejszymi obrazami serca o wyższej jakości32,33. Nasza metoda analizy obrazu może być stosowana do danych z PET z bramką serca i CT z bramką serca w badaniach podłużnych.

Przeglądarki DICOM uniwersalnie oferują funkcje niezbędne dla tego protokołu. Podstawowe funkcje, w tym przeglądanie obrazów 2D i 3D, histogramy, kontrolki okien, tabele przeglądowe, narzędzia do translokacji, obracania, nakładania i nawigacji, są standardem wśród większości programów do przeglądania DICOM34,35 i pozwalają na precyzyjne wyrównanie obrazów i wskazanie zwapnień. Bardziej zaawansowane funkcje, takie jak segmentacja, są również wspólne dla większości programów do przeglądania DICOM 34,35,36 , umożliwiając precyzyjne wyznaczenie zwrotu z inwestycji i dokładną kwantyfikację wybranych zwrotów z inwestycji. Ogólnie rzecz biorąc, ten elastyczny protokół zapewnia kompatybilność między platformami wyświetlania DICOM, umożliwiając naukowcom korzystanie z preferowanego oprogramowania bez uszczerbku dla metodologii.

Chociaż protokół ten jest ogólnie prosty, pomyślne wykorzystanie i wiarygodne wyniki zależą od kilku krytycznych czynników. Przed rekonstrukcją i analizą obrazu konieczne jest uwzględnienie wstrzykniętej dawki z korekcją zaniku i jej jednostki 18znaczników PET F-NaF w pliku DICOM, aby zapewnić dokładność oznaczania ilościowego. Ponadto utrzymanie spójnego i stabilnego położenia myszy w otworze skanera znacznie ułatwia cyfrowe wyrównywanie obrazów — proces ten ma zasadnicze znaczenie dla utrzymania spójności analitycznej obrazów seryjnych w badaniu podłużnym.

Inne krytyczne kroki są wbudowane w protokół. Zwrot z inwestycji należy dobierać ostrożnie, aby wykluczyć kości szkieletowe i inne zwapniałe struktury w górnej części klatki piersiowej (takie jak chrząstka tarczycy). Przed przystąpieniem do rysowania zwrotu z inwestycji kluczowym krokiem jest staranny wybór punktu czasowego z największym widocznym zwapnieniem jako obrazu "referencyjnego" (patrz krok 6.1 protokołu). Aby jeszcze bardziej zwiększyć dokładność ROI, najlepiej jest rozszerzyć wymiar kuli poza widoczne granice zwapnienia, wykluczając wszelkie sąsiednie kości, jak pokazano na rysunku uzupełniającym S7 (plik uzupełniający 1). Te strategiczne wybory zapewniają, że granice ROI kompleksowo obejmują obszary zwapnienia we wszystkich kolejnych skanach. Równie ważnym krokiem jest wybór wartości progowej gęstości wokseli, która pozwoli zidentyfikować minerał wapnia (patrz krok 7.4 protokołu); Może się to różnić w zależności od specyfikacji konkretnego badania, takiej jak używany sprzęt do obrazowania i oprogramowanie przeglądarki DICOM. W przykładzie ilustracyjnym minimalny próg gęstości mikrotomografii komputerowej dla zwrotu z inwestycji został zdefiniowany jako 300 HU w oparciu o nasze doświadczenia z microPET/microCT.

Rozwiązywanie problemów z tym protokołem polega głównie na sprawdzaniu, czy na każdym kroku wybrano lub odpowiednio włączono/wyłączono właściwe obrazy, obiekty i ROI. Typowe błędy w kwantyfikacji zwrotu z inwestycji polegają na tym, że użytkownicy omyłkowo wybierają obraz zamiast zwrotu z inwestycji lub wybierają zestaw danych w menu rozwijanym właściwości statystycznych, który nie jest zgodny z wybranym zwrotem z inwestycji. Kolejnym wyzwaniem może być wizualizacja obrazu. Na przykład bez użycia odpowiedniej skali kolorów obrazy mogą być zbyt ciemne lub jasne, zasłaniając osady wapnia. Dostrojenie ustawień wizualizacji ma kluczowe znaczenie, ponieważ optymalna konfiguracja może różnić się od tych stosowanych w tym protokole. Dodatkowa modyfikacja protokołu, która może okazać się korzystna, polega na badaniu różnych kształtów podczas etapu rysowania ROI, aby jak najlepiej otoczyć zwapniały obszar. W zależności od wymagań badania, alternatywne kształty, takie jak cylinder lub kapsuła, mogą okazać się bardziej skuteczne niż standardowa kula użyta w przykładowym protokole. Aby uzyskać bardziej szczegółową pomoc w rozwiązywaniu problemów z błędami specyficznymi dla oprogramowania do przeglądania DICOM, zaleca się skonsultowanie się z pomocą techniczną oprogramowania.

Chociaż protokół ten upraszcza analizę zwapnień sercowo-naczyniowych u gryzoni, istnieją pewne ograniczenia. Pomimo tego, że jest to doskonała metoda wykrywania zwapnień sercowo-naczyniowych, obrazowanie PET 18F-NaF może napotkać wyzwania w uchwyceniu najmniejszych depozytów wapnia ze względu na ograniczenia rozdzielczości i częściowy efekt objętościowy, co może prowadzić do niedoszacowania sygnału PET 8,27. Na obrazach TK obecność szumu może mieć wpływ na wykrywanie37. Chociaż hałas można złagodzić, ustalając wyższy próg HU, kompromisem jest wykluczenie najmniejszych osadów o niskiej gęstości. Gdy złoża minerałów wapnia o zwykłej gęstości są mniejsze niż wymiary wokseli, częściowy efekt objętości powoduje, że wydają się one mieć mniejszą gęstość i większy rozmiar niż rzeczywiste 38,39. W związku z tym istnieje delikatna równowaga przy ustalaniu minimalnego progu zagęszczenia dla badania, z kompromisem między potencjalnym przeszacowaniem z powodu hałasu a potencjalnym niedoszacowaniem wynikającym z wykluczenia małych złóż.

Wiele uznanych metod określiło ilościowo zwapnienie za pomocą obrazowania CT 11,12,20,40,41,42. Zazwyczaj obejmuje to identyfikację wyniku CAC u uczestników badań i pacjentów, zgodnie z protokołem skali Agatston43. Jednak poważne ograniczenia skali Agatston sprawiają, że jest ona wysoce niewiarygodna ze względu na obcinanie, ponowne przypisywanie i progowanie danych po przejęciu39. Ponadto protokół oceny Agatston może identyfikować tylko obszary powyżej granicy wykrywalności skanera wynoszącej 100-200 μm8. Uznając rosnące znaczenie zwapnienia jako czynnika ryzyka chorób sercowo-naczyniowych, konieczne jest opracowanie metod, które dokładnie określają ilościowo zwapnienie. Postępy w obrazowaniu 18F-NAF PET/CT poprawiły wizualizację zwapnienia układu sercowo-naczyniowego; Utrzymują się jednak wyzwania związane z opracowaniem dokładnych metod analizy danych na potrzeby badań podłużnych. Obecne metody kwantyfikacji zwapnienia polegają na ręcznym rysowaniu ROI wokół każdego widocznego zwapniałego obszaru u każdego badanego w każdym indywidualnym punkcie czasowym w badaniu podłużnym 11,12,15. Te obecne metody mogą ograniczać dokładność, szczególnie gdy osady zbliżają się do granicy wykrywalności skanera. Bez wyrównania do punktu czasowego pokazującego największe zwapnienie, zdefiniowanie ROI na obrazach z mniejszymi zwapnieniami staje się wyzwaniem. W naszym nowatorskim protokole prezentujemy udoskonalone podejście do analizy danych, integrujące wyrównanie obrazu i spójność ROI, aby zwiększyć spójność analizy danych w obrazach sekwencyjnych, poprawiając w ten sposób trafność oceny zwapnienia w podłużnych badaniach PET/CT. Metoda ta nie tylko rozwiązuje problemy związane z analizą danych, ale może również dostarczyć informacji na temat procesu progresji zwapnienia układu sercowo-naczyniowego.

Oświadczenia

Autorzy nie mają do zadeklarowania konfliktu interesów.

Podziękowania

Dziękujemy wszystkim członkom UCLA Crump Preclinical Imaging Technology Center za pomoc w pozyskiwaniu i przetwarzaniu danych, a także za utrzymanie sprzętu i infrastruktury. Dziękujemy Jeffreyowi Collinsowi za pomoc w operacji cyklotronu i syntezie 18F-NaF. Dziękujemy UCLA Statistical Consulting Group za pomoc w analizie statystycznej. Praca ta jest wspierana przez NIH Cancer Center Support Grant (2 P30 CA016042-44 do MT) oraz National Institutes of Health, Heart, Lung, and Blood Institute (HL137647 i HL151391 do YT i LLD). Skaner GNEXT PET/CT został sfinansowany przez NIH S10 Shared Instrumentation for Animal Research Grant (1S10OD026917-01A1 dla Ariona Chatziioannou).

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
0,5 cc Sterylne strzykawki insulinoweExel International#26028Używany do wstrzykiwań dożylnych 18F-NaF PET Tracer
18F-NaF PET TracerCNSI Cyclotron
BiorenderBiorenderUżywany do rysunku 1
Samica myszy Apoe-/-Jackson Laboratories#002052B6.129P2-Apoe tm1Unc/J
GNEXT PET/CTSofie Biosciences, Dulles, Virginia
IsofluranePiramal Critical CareStosowany jako znieczulenie do obrazowania myszy
ORS DragonflyComet Technologies Canada Inc.
SPSS StatisticsIBM
Western dieta dla myszyEnvigo#TD8813921% tłuszczu, 0,2% cholesterolu

Bibliografia

  1. Rennenberg, R. J. M. W., et al. Vascular calcifications as a marker of increased cardiovascular risk: A meta-analysis. Vasc Health Risk Man. 5, 185-197 (2009).
  2. Budoff, M. J., et al. Long-term prognosis associated with coronary calcification - observations from a registry of 25,253 patients. J Am Coll Cardiol. 49 (18), 1860-1870 (2007).
  3. Polonsky, T. S., et al. Coronary artery calcium score and risk classification for coronary heart disease prediction. JAMA. 303 (16), 1610-1616 (2010).
  4. Gepner, A. D., et al. Comparison of coronary artery calcium presence, carotid plaque presence, and carotid intima-media thickness for cardiovascular disease prediction in the multi-ethnic study of atherosclerosis. Circ Cardiovasc Imaging. 8 (1), e002262(2015).
  5. Pillai, I. C. L., et al. Cardiac fibroblasts adopt osteogenic fates and can be targeted to attenuate pathological heart calcification. Cell Stem Cell. 20 (2), 218-232.e5 (2017).
  6. Mori, H., et al. Coronary artery calcification and its progression: What does it really mean. JACC Cardiovasc Imaging. 11 (1), 127-142 (2018).
  7. Mohan, J., Bhatti, K., Tawney, A., Zeltser, R. StatPearls [Internet]. , Treasure Island (FL). (2023).
  8. Wang, Y., Osborne, M. T., Tung, B., Li, M., Li, Y. Imaging cardiovascular calcification. J Am Heart Assoc. 7 (13), e008564(2018).
  9. Fletcher, A. J., et al. Quantifying microcalcification activity in the thoracic aorta. J Nucl Cardiol. 29 (3), 1372-1385 (2022).
  10. Derlin, T., et al. Feasibility of 18F-sodium fluoride PET/CT for imaging of atherosclerotic plaque. J Nucl Med. 51 (6), 862-865 (2010).
  11. Hsu, J. J., et al. Changes in microarchitecture of atherosclerotic calcification assessed by 18F-NaF PET and CT after a progressive exercise regimen in hyperlipidemic mice. J Nucl Cardiol. 28 (5), 2207-2214 (2021).
  12. Hsu, J. J., et al. Effects of teriparatide on morphology of aortic calcification in aged hyperlipidemic mice. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 314 (6), H1203-H1213 (2018).
  13. Irkle, A., et al. Identifying active vascular microcalcification by 18F-sodium fluoride positron emission tomography. Nat Commun. 6, 7495(2015).
  14. Syed, M. B. J., Doris, M., Dweck, M., Forsythe, R., Newby, D. E. Chapter 9 - Imaging vascular calcification: Where are we headed. Coronary Calcium: A Comprehensive Understanding of Its Biology, Use in Screening, and Interventional Management. , (2019).
  15. Joshi, N. V., et al. 18F-fluoride positron emission tomography for identification of ruptured and high-risk coronary atherosclerotic plaques: A prospective clinical trial. Lancet. 383 (9918), 705-713 (2014).
  16. Fiz, F., et al. 18F-NaF uptake by atherosclerotic plaque on PET/CT imaging: Inverse correlation between calcification density and mineral metabolic activity. J Nucl Med. 56 (7), 1019-1023 (2015).
  17. Kruithof, B. P., et al. An in vivo map of bone morphogenetic protein 2 post-transcriptional repression in the heart. Genesis. 49 (11), 841-850 (2011).
  18. Sheen, C. R., et al. Pathophysiological role of vascular smooth muscle alkaline phosphatase in medial artery calcification. J Bone Miner Res. 30 (5), 824-836 (2015).
  19. Tsai, M. T., Chen, Y. Y., Chang, W. J., Li, S. Y. Warfarin accelerated vascular calcification and worsened cardiac dysfunction in remnant kidney mice. J Chin Med Assoc. 81 (4), 324-330 (2018).
  20. Wait, J. M., et al. Detection of aortic arch calcification in apolipoprotein e-null mice using carbon nanotube-based micro-ct system. J Am Heart Assoc. 2 (1), e003358(2013).
  21. White, D. J., et al. 19F MAS-NMR and solution chemical characterization of the reactions of fluoride with hydroxyapatite and powdered enamel. Acta Odontol Scand. 46 (6), 375-389 (1988).
  22. Czernin, J., Satyamurthy, N., Schiepers, C. Molecular mechanisms of bone 18F-NaF deposition. J Nucl Med. 51 (12), 1826-1829 (2010).
  23. Chen, N. X., O'neill, K. D., Dominguez, J. M. 2nd, Moe, S. M. Regulation of reactive oxygen species in the pathogenesis of matrix vesicles induced calcification of recipient vascular smooth muscle cells. Vasc Med. 26 (6), 585-594 (2021).
  24. Klose, A. D., Paragas, N. Automated quantification of bioluminescence images. Nat Commun. 9 (1), 4262(2018).
  25. Chen-Mayer, H. H., et al. Standardizing ct lung density measure across scanner manufacturers. Med Phys. 44 (3), 974-985 (2017).
  26. Coxson, H. O. Sources of variation in quantitative computed tomography of the lung. J Thorac Imaging. 28 (5), 272-279 (2013).
  27. Rogasch, J. M. M., et al. Influences on pet quantification and interpretation. Diagnostics (Basel). 12 (2), 451(2022).
  28. Liljequist, D., Elfving, B., Skavberg Roaldsen, K. Intraclass correlation - a discussion and demonstration of basic features. PLoS One. 14 (7), e0219854(2019).
  29. Koo, T. K., Li, M. Y. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med. 15 (2), 155-163 (2016).
  30. Moss, A. J., et al. Molecular coronary plaque imaging using (18)f-fluoride. Circ Cardiovasc Imaging. 12 (18), e008574(2019).
  31. Moss, A., et al. Coronary atherosclerotic plaque activity and future coronary events. JAMA Cardiol. 8 (8), 755-764 (2023).
  32. Badea, C., Hedlund, L. W., Johnson, G. A. Micro-ct with respiratory and cardiac gating. Med Phys. 31 (12), 3324-3329 (2004).
  33. Yang, Y., Rendig, S., Siegel, S., Newport, D. F., Cherry, S. R. Cardiac pet imaging in mice with simultaneous cardiac and respiratory gating. Phys Med Biol. 50 (13), 2979-2989 (2005).
  34. Liao, W., Deserno, T. M., Spitzer, K. Evaluation of free non-diagnostic dicom software tools. Proc Spie. 6919, (2008).
  35. Haak, D., Page, C. E., Deserno, T. M. A survey of dicom viewer software to integrate clinical research and medical imaging. J Digit Imaging. 29 (2), 206-215 (2016).
  36. Aiello, M., et al. How does dicom support big data management? Investigating its use in medical imaging community. Insights Imaging. 12 (1), 164(2021).
  37. Kristanto, W., Van Ooijen, P. M., Groen, J. M., Vliegenthart, R., Oudkerk, M. Small calcified coronary atherosclerotic plaque simulation model: Minimal size and attenuation detectable by 64-MDCT and microCT. Int J Cardiovasc Imaging. 28 (4), 843-853 (2012).
  38. Dehmeshki, J., et al. Volumetric quantification of atherosclerotic plaque in ct considering partial volume effect. IEEE Trans Med Imaging. 26 (3), 273-282 (2007).
  39. Demer, L. L., Tintut, Y., Nguyen, K. L., Hsiai, T., Lee, J. T. Rigor and reproducibility in analysis of vascular calcification. Circ Res. 120 (8), 1240-1242 (2017).
  40. Alluri, K., et al. Scoring of coronary artery calcium scans: History, assumptions, current limitations, and future directions. Atherosclerosis. 239 (1), 109-117 (2015).
  41. Zhang, L., et al. Advances in CT techniques in vascular calcification. Front Cardiovasc Med. 8, 716822(2021).
  42. Achenbach, S., Raggi, P. Imaging of coronary atherosclerosis by computed tomography. Eur Heart J. 31 (12), 1442-1448 (2010).
  43. Agatston, A. S., et al. Quantification of coronary artery calcium using ultrafast computed tomography. J Am Coll Cardiol. 15 (4), 827-832 (1990).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Obrazowanie MicroPETobrazowanie MicroCTobrazowanie podłużneilościowe oznaczanie zwapnieńobszar zainteresowaniadopasowanie obrazówzwapnienie naczyńobrazowanie małych zwierzątobrazowanie nieinwazyjne
Nowatorski protokół kwantyfikacji progresji zwapnienia układu sercowo-naczyniowego przy użyciu podłużnych obrazów MicroPET/MicroCT
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.