Name: Multimodalna międzysystemowa i bezmarkerowa korejestracja metod obrazowania przedklinicznego (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-10-27T12:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 13 s
Description: Poznaj zautomatyzowane narzędzia do fuzji i analizy multimodalnych danych obrazowania przedklinicznego bez użycia markerów. Oprogramowanie usprawnia badania z wykorzystaniem mikro CT i PET u małych zwierząt.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Autorzy chcieliby podziękować Rządowi Federalnemu Nadrenii Północnej-Westfalii oraz Unii Europejskiej (EFRE), Niemieckiej Fundacji Badawczej (CRC1382 ID projektu 403224013 - SFB 1382, projekt Q1) za dofinansowanie.

Kroki oprogramowania protokołu mają być wykonywane w Imalytics Preclinical, który jest określany jako "oprogramowanie analityczne" (patrz Tabela Materiałów). Może ładować woluminy jako dwie różne warstwy o nazwach "underlay" i "overlay"18. Renderowanie podkładu jest zwykle używane do sprawdzania anatomicznie szczegółowego zestawu danych, na którym można oprzeć segmentację; Nakładka, która może być renderowana w sposób przezroczysty, może służyć do wizualizacji dodatkowych informacji na obrazie. Zazwyczaj rozkład sygnału modalności opartej na znaczniku jest wyświetlany w nakładce. Protokół wymaga kilkukrotnego przełączenia wybranej warstwy. Jest to warstwa, na którą będą miały wpływ operacje edycji. Aktualnie wybrana warstwa jest widoczna na liście rozwijanej na górnym pasku narzędzi pomiędzy ikonami myszy i okna. Można nacisnąć Tab, aby przełączać się między podkładem a nakładką, lub wybrać żądaną warstwę bezpośrednio z listy rozwijanej. Protokół będzie odnosił się do skanów (lub obrazów) używanych do testowania samospójności i określania transformacji różnicowej jako "skanów kalibracyjnych", w przeciwieństwie do "skanów produkcyjnych", które są następnie wykorzystywane do obrazowania generującego treść. Metody stosowane w protokole to CT i PET. Jednak, jak opisano wcześniej, metoda ta ma zastosowanie do wszystkich przedklinicznych metod obrazowania, które umożliwiają pozyskiwanie danych wolumetrycznych.
1. Składanie nośnika i fantomu
UWAGA: Musi być dostępny odpowiedni nośnik multimodalny, np. łóżko dla myszy, na którym można zamocować fantom. Zapoznaj się z dyskusją, aby uzyskać sugestie, częste problemy i rozwiązywanie problemów dotyczących tego zestawu.
<ol>
	<li>Przygotuj znaczniki referencyjne w fantomie. 
	UWAGA: Konkretne wymagane przygotowanie różni się w zależności od zastosowanej metody i znacznika. Na przykład wiele fantomów MRI zawiera ubytki, które należy wypełnić wodą, podczas gdy PET, jako inny przykład, wymaga radioaktywnego znacznika.</li>
	<li>Umieść fantom w nośniku i zabezpiecz go materiałem, takim jak taśma, który nie pogorszy jakości obrazu. 
	UWAGA: Wymagania dotyczące fantomu są szczegółowo opisane w sekcji Wprowadzenie.</li>
</ol>
2. Wykonywanie skanów kalibracyjnych i sprawdzanie samospójności
UWAGA: Ten krok musi być powtórzony dla każdego urządzenia do obrazowania.
<ol>
	<li>Uzyskaj dwa skany z różnymi polami widzenia.
	<ol>
		<li>Umieść nośnik w urządzeniu do przetwarzania obrazu. Upewnij się, że jest umieszczony w sposób niezawodny i powtarzalny.</li>
		<li>Skanuj zgodnie z instrukcjami producenta urządzenia, korzystając z dużego pola widzenia, które obejmuje cały fantom. Ten obraz będzie określany jako "Obraz A" w następujących krokach. 
		UWAGA: Ważne jest, aby uwzględnić wszystkie wartości odniesienia, ponieważ ten skan zostanie również wykorzystany do obliczenia macierzy transformacji różniczkowej.</li>
		<li>Wyjmij nośnik z urządzenia do przetwarzania obrazu i wymień go. 
		UWAGA: Ten krok zapewnia, że umieszczenie nośnika w urządzeniu jest niezawodne.</li>
		<li>Jeśli urządzenie do obrazowania nie obsługuje ograniczonego pola widzenia, tj. zawsze skanuje całe pole widzenia, można rozsądnie założyć samospójność. Przejdź bezpośrednio do kroku 3.</li>
		<li>Wykonaj drugie skanowanie zgodnie z instrukcjami producenta urządzenia, tym razem przy użyciu znacznie mniejszego pola widzenia. Ten obraz będzie nosił nazwę "Obraz B" w następujących krokach. 
		UWAGA: Ważne jest, aby wykonać dwa skany z różnymi polami widzenia. Dokładne położenie pola widzenia nie ma decydującego znaczenia dla obrazu B, o ile uwzględnione są pewne widoczne informacje, takie jak struktury fantomowe lub jak najwięcej informacji referencyjnych.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Załaduj podkładanie.
	<ol>
		<li>Otwórz oprogramowanie do analizy.</li>
		<li>Wczytaj obraz A jako podkładanie: Plik menu > Podkładanie > Wczytaj podkładanie. W poniższym oknie dialogowym wybierz plik obrazu i kliknij otwórz.</li>
		<li>Jeśli widok 3D nie jest dostępny, naciśnij [Alt + 3], aby go aktywować.</li>
		<li>Dostosuj okno: Naciśnij [Ctrl + W] i dostosuj lewy i prawy pionowy pasek w następnym oknie dialogowym, tak aby fantom lub, w zależności od modalności, znaczniki, były wyraźnie rozróżniane. Kliknij OK, aby zamknąć okno dialogowe.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Załaduj nakładkę.
	<ol>
		<li>Załaduj obraz B jako nakładkę: Plik menu > Nakładka > Załaduj nakładkę. W poniższym oknie dialogowym wybierz plik obrazu i kliknij otwórz.</li>
		<li>Zmień metodę renderowania: Menu Renderowanie 3D > tryb nakładki > sprawdź Renderowanie ISO. 
		UWAGA: Chociaż modalności oparte na znacznikach, takie jak PET lub SPECT, są zwykle wyświetlane z renderowaniem objętościowym, renderowanie ISO w tym przypadku pozwala na łatwiejsze porównywanie pozycji. Podkładanie było domyślnie otwierane w renderowaniu ISO.</li>
		<li>Uaktywnianie widoku obwiedni: Widok menu > Pokaż symbole > Pokaż obwiednię > Pokaż obwiednię podkładania; Widok menu > Pokaż symbole > Pokaż obwiednię > Pokaż obwiednię nakładki.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Sprawdź wyrównanie obrazu.
	<ol>
		<li>Umieść wskaźnik myszy na widoku 3D i użyj [Ctrl + kółko myszy], aby powiększyć widok tak, aby obie obwiedni były w pełni widoczne. Przytrzymaj [Alt + lewy przycisk myszy] podczas przesuwania wskaźnika myszy, aby obrócić widok.</li>
		<li>Przełącz wybraną warstwę na nałożoną.</li>
		<li>Dostosuj tabelę okien i kolorów: Naciśnij [Ctrl + w]. Z listy rozwijanej po lewej stronie poniższego okna dialogowego wybierz opcję Żółty. Dostosuj zakres w następnym oknie dialogowym do podobnego, który został wybrany dla podkładania, a następnie zmieniaj ustawienie małymi krokami, aż żółte renderowanie będzie widoczne tylko w białym renderingu. Kliknij OK, aby zamknąć okno dialogowe. 
		UWAGA: Renderowanie obrazu A (podkładanie) jest teraz przedstawione w kolorze białym i otoczone czerwoną obwiednią. Renderowanie obrazu B (nakładki) jest przedstawione w kolorze żółtym i otoczone żółtą obwiednią.</li>
		<li>Sprawdź wzrokowo, czy urządzenie do obrazowania i sposób umieszczania fantomu są zgodne z wymaganiami. Fantom (lub, w zależności od modalności, znaczniki) powinny być w pełni wyrównane w podkładaniu i nakładce. Renderowanie na żółto powinno być podzbiorem renderingu na biało. 
		UWAGA: Żółta obwiednia powinna być mniejsza i mieścić się w czerwonej obwiedni. Zobacz sekcję Reprezentatywne wyniki, aby zapoznać się z przykładami wizualnymi. Jeśli wyrównanie nie pasuje, zapoznaj się z dyskusją, aby uzyskać informacje o typowych problemach z rozmieszczeniem i rozwiązywaniu problemów.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. Obliczanie transformacji różniczkowej
<ol>
	<li>Załaduj obrazy obu modalności.
	<ol>
		<li>Otwórz oprogramowanie do analizy.</li>
		<li>Załaduj obraz CT A jako podkład: Plik menu > Podkład > Wczytaj podkład. W następnym oknie dialogowym wybierz plik obrazu i naciśnij przycisk Otwórz.</li>
		<li>Załaduj obraz PET A jako nakładkę: Plik menu > Nakładka > Załaduj nakładkę. W następnym oknie dialogowym wybierz plik obrazu i naciśnij przycisk Otwórz.</li>
		<li>Pokazywanie wielu widoków plasterków: Naciśnij [Alt + A], [Alt + S] i [Alt + C], aby wyświetlić widoki przekrojów osiowych, strzałkowych i koronalnych. 
		UWAGA: Chociaż technicznie rzecz biorąc, jeden samolot wystarczyłby do odnalezienia osób zaufanych, jednoczesny widok wszystkich samolotów pozwala na lepszą orientację i szybszą nawigację.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wykonaj fuzję opartą na markerach. 
	UWAGA: Krok 3.2 i Krok 3.3 to alternatywne metody wyrównywania podkładania i nakładki. Wypróbuj najpierw krok 3.2, ponieważ jest on łatwiejszy do odtworzenia i potencjalnie dokładniejszy. Krok 3.3 jest rozwiązaniem awaryjnym, jeśli nie ma wystarczającej liczby znaczników.
	<ol>
		<li>Przełącz widok tak, aby pokazywało tylko podkładanie: Widok menu > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > odznaczyć nakładkę; Menu Widok > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > sprawdzić podkładanie.</li>
		<li>Przełącz wybraną warstwę na podkładanie.</li>
		<li>W razie potrzeby dostosuj okna: Naciśnij [Ctrl + W] i dostosuj lewy i prawy pionowy pasek w następnym oknie dialogowym, aby lepiej zobaczyć powierników. Kliknij OK, aby zamknąć okno dialogowe.</li>
		<li>Aktywuj tryb działania myszy "utwórz znacznik", klikając symbol znacznika na pionowym pasku narzędzi po lewej stronie. Wskaźnik myszy pokazuje symbol znacznika.</li>
		<li>Wykonaj dla każdego powiernika fantomu: Przejdź do powiernika. W tym celu umieść wskaźnik myszy nad widokiem płaszczyzny i użyj [Alt + kółko myszy], aby przeciąć płaszczyzny. Umieść wskaźnik myszy na środku odniesienia i kliknij lewym przyciskiem myszy.
		<ol>
			<li>Spowoduje to otwarcie okna dialogowego, w którym oprogramowanie zasugeruje nazwę z kolejnymi cyframi. Zachowaj sugerowaną nazwę, np. "Marker001" i kliknij ok, aby zapisać marker. 
			UWAGA: Możliwe jest użycie różnych nazw, jeśli ponownie użyjesz tych samych nazw znaczników dla nakładki.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Dostosuj ustawienia wyświetlania, aby wyświetlić nakładkę: Widok menu > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > sprawdź overlay. 
		UWAGA: Zaleca się, aby widok podkładu był aktywny, ponieważ pomocne jest zachowanie orientacji i upewnienie się, że zidentyfikowałeś właściwy znacznik w obu modalnościach. Jeśli te dwie modalności znacznie nie są zsynchronizowane lub jeśli nakładka jest myląca, wyłącz ją: >Menu Widok > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > odznacz podkładanie.</li>
		<li>Przełącz wybraną warstwę na nałożoną.</li>
		<li>Dostosuj okno: Jeśli znaczniki odniesienia nie są wyraźnie widoczne, naciśnij [Ctrl + W] i dostosuj lewe i prawe pionowe paski w następnym oknie dialogowym, aby można było jak najlepiej zlokalizować powierników. Kliknij OK, aby zamknąć okno dialogowe.</li>
		<li>Wykonaj dla każdego powiernika fantomu: Przejdź do powiernika. W tym celu umieść wskaźnik myszy nad widokiem płaszczyzny i użyj [Alt + kółko myszy], aby przeciąć płaszczyzny. Umieść wskaźnik myszy na środku odniesienia i kliknij lewym przyciskiem myszy.
		<ol>
			<li>Spowoduje to otwarcie okna dialogowego, w którym oprogramowanie zasugeruje nazwę z kolejnymi cyframi. Zachowaj sugerowaną nazwę i kliknij ok, aby zapisać znacznik. 
			UWAGA: Ważne jest, aby mieć tę samą nazwę dla pasujących znaczników programowych w podkładaniu i nakładce. Jest to zapewnione, jeśli zachowasz sugerowane nazwy i użyjesz tej samej kolejności do utworzenia znaczników w obu modalnościach. Jeśli zmienisz nazwy, upewnij się, że są zgodne.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Aktywuj widoki obu warstw: Menu Widok > Ustawienia warstw > Widoczność warstw > sprawdź podkładanie; Menu Widok > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > sprawdź nakładkę.</li>
		<li>Wyrównaj znaczniki podkładu i nakładki: Menu Fusion > Zarejestruj nakładkę do podkładu > Oblicz obrót i translację (znaczniki). Poniższe okno dialogowe pokazuje pozostałość po stopieniu. Zanotuj ten pomiar i kliknij ok.</li>
		<li>Sprawdź wynik wyrównania: Znaczniki w podkładaniu i nakładce powinny być wizualnie zgodne. Zapoznaj się z sekcją dyskusji, aby zapoznać się z rozwiązywaniem problemów i uwagami dotyczącymi dokładności pozostałości fusion. 
		UWAGA: Transformacja nakładki została zmieniona. Aby wyświetlić szczegóły nowej transformacji nakładki, naciśnij [Ctrl + I].</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Jeśli fuzja oparta na markerach nie jest możliwa, wykonaj fuzję interaktywną. Jeśli krok 3.2 został wykonany, przejdź bezpośrednio do kroku 3.4.
	<ol>
		<li>Aktywuj widoki obu warstw: Menu Widok > Ustawienia warstw > Widoczność warstw > sprawdź podkładanie; Menu Widok > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > sprawdź nakładkę.</li>
		<li>Aktywuj tryb myszy "interaktywne łączenie obrazów", klikając symbol na pionowym pasku narzędzi po lewej stronie. Symbol składa się z trzech odsuniętych elips z punktem we wspólnym środku. Wskaźnik myszy pokazuje teraz ten symbol.</li>
		<li>Upewnij się, że pasek narzędzi ustawień trybu myszy jest wyświetlany w górnym obszarze poniżej stałego paska narzędzi. Dostępne są trzy pola wyboru dla podkładania, nakładki i segmentacji. Sprawdź nakładkę. Usuń zaznaczenie podkładania i segmentacji.</li>
		<li>Interakcyjne wyrównanie nakładki do podkładania: Wykonuj obroty i translacje na różnych widokach, aż podkładanie i nakładanie zostaną wyrównane tak dobrze, jak to możliwe:
		<ol>
			<li>Obrót: Umieść wskaźnik myszy w pobliżu krawędzi widoku (osiowej, czołowej lub strzałkowej); symbol wskaźnika myszy jest teraz otoczony strzałką. Przytrzymaj lewy przycisk myszy i przesuń mysz, aby obrócić nakładkę.</li>
			<li>Przesunięcie: Umieść wskaźnik myszy w pobliżu środka widoku. Wskaźnik myszy nie jest otoczony. Przytrzymaj lewy przycisk myszy i przesuń mysz, aby przesunąć nakładkę.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Utwórz i zapisz transformację różnicową: Menu Fusion > Transformacja nakładki > Utwórz i zapisz transformację różnicową. W następnym oknie dialogowym wybierz oryginalny plik nakładki i kliknij przycisk Otwórz. W drugim oknie dialogowym wprowadź nazwę pliku dla transformacji różnicowej i naciśnij Zapisz. 
	UWAGA: Oprogramowanie potrzebuje oryginalnego pliku nakładki, aby odczytać oryginalną transformację, a następnie obliczyć transformację różnicową. Sugerujemy zapisanie macierzy transformacji różnicowej z nazwą pliku, która określa używane urządzenia do obrazowania.</li>
</ol>
4. Obrazowanie produkcyjne
<ol>
	<li>Skanuj w obu urządzeniach do przetwarzania obrazu.
	<ol>
		<li>Umieścić próbkę (np. zwierzę laboratoryjne pod wpływem środków uspokajających) na nośniku. 
		UWAGA: Ważne jest, aby upewnić się, że pozycja próbki w nośniku nie zmienia się między dwoma skanami. </li>
		<li>Umieść nosidełko w urządzeniu CT. Upewnij się, że nośnik został umieszczony w taki sam sposób, jak podczas skanowania kalibracyjnego.</li>
		<li>Skanuj zgodnie z instrukcjami producenta urządzenia.</li>
		<li>Umieść nośnik w urządzeniu PET. Upewnij się, że nośnik został umieszczony w taki sam sposób, jak podczas skanowania kalibracyjnego.</li>
		<li>Skanuj zgodnie z instrukcjami producenta urządzenia.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wykonaj zastosowanie transformacji różniczkowej.
	<ol>
		<li>Otwórz oprogramowanie do analizy.</li>
		<li>Wczytaj plik CT jako podkład: Menu Plik > Podkład > Wczytaj podkład. W następnym oknie dialogowym wybierz plik obrazu CT i naciśnij ok.</li>
		<li>Załaduj plik PET jako nakładkę: Plik menu > Nakładka > Załaduj nakładkę. W następnym oknie dialogowym wybierz plik obrazu PET i naciśnij ok.</li>
		<li>Aktywuj widoki obu warstw: Menu Widok > Ustawienia warstw > Widoczność warstw > sprawdź podkładanie; Menu Widok > Ustawienia warstwy > Widoczność warstwy > sprawdź nakładkę.</li>
		<li>Wczytaj i zastosuj poprzednio zapisaną macierz transformacji różnicowej: Menu > Fusion > Transformacja nakładki > Załaduj i zastosuj transformację. Wybierz plik zawierający macierz transformacji różnicowej zapisaną w procesie kalibracji i naciśnij open. 
		UWAGA: Ten krok powoduje zmianę metadanych nakładki.</li>
		<li>Zapisz zmienioną nakładkę: Menu > Plik > Nakładka > Zapisz nakładkę. W następnym oknie dialogowym wprowadź nazwę i kliknij save. 
		UWAGA: Zaleca się zachowanie niezmienionych oryginalnych danych, a tym samym zapisanie nakładki pod nową nazwą.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

Effective Co-Registration of Two Preclinical Imaging Modalities Across Devices

<ol><li>Hage, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+responsive+and+refractory+orthotopic+mouse+models+of+hepatocellular+carcinoma+in+cancer+immunotherapy%5BTitle%5D)+AND+%22PLOS+ONE%22%5BJournal%5D)">Characterizing responsive and refractory orthotopic mouse models of hepatocellular carcinoma in cancer immunotherapy.</a> PLOS ONE. 14 (7), (2019).</li>
<li>Mannheim, J. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+small+animal+CT+contrast+agents%5BTitle%5D)+AND+%22Contrast+Media+%26+Molecular+Imaging%22%5BJournal%5D)">Comparison of small animal CT contrast agents.</a> Contrast Media & Molecular Imaging. 11 (4), 272-284 (2016).</li>
<li>Kampschulte, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nano-computed+tomography%3A+technique+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22R%C3%B6Fo+-+Fortschritte+auf+dem+Gebiet+der+R%C3%B6ntgenstrahlen+und+der+bildgebenden+Verfahren%22%5BJournal%5D)">Nano-computed tomography: technique and applications.</a> RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren. 188 (2), 146-154 (2016).</li>
<li>Wang, X., Jacobs, M., Fayad, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Therapeutic+response+in+musculoskeletal+soft+tissue+sarcomas%3A+evaluation+by+magnetic+resonance+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22NMR+in+Biomedicine%22%5BJournal%5D)">Therapeutic response in musculoskeletal soft tissue sarcomas: evaluation by magnetic resonance imaging.</a> NMR in Biomedicine. 24 (6), 750-763 (2011).</li>
<li>Hage, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+the+accuracy+of+FMT%2FCT+and+PET%2FMRI+for+the+assessment+of+Antibody+biodistribution+in+squamous+cell+carcinoma+xenografts%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Nuclear+Medicine%3A+Official+Publication%2C+Society+of+Nuclear+Medicine%22%5BJournal%5D)">Comparison of the accuracy of FMT/CT and PET/MRI for the assessment of Antibody biodistribution in squamous cell carcinoma xenografts.</a> Journal of Nuclear Medicine: Official Publication, Society of Nuclear Medicine. 59 (1), 44-50 (2018).</li>
<li>Borgert, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fundamentals+and+applications+of+magnetic+particle+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Cardiovascular+Computed+Tomography%22%5BJournal%5D)">Fundamentals and applications of magnetic particle imaging.</a> Journal of Cardiovascular Computed Tomography. 6 (3), 149-153 (2012).</li>
<li>Vermeulen, I., Isin, E. M., Barton, P., Cillero-Pastor, B., Heeren, R. M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multimodal+molecular+imaging+in+drug+discovery+and+development%5BTitle%5D)+AND+%22Drug+Discovery+Today%22%5BJournal%5D)">Multimodal molecular imaging in drug discovery and development.</a> Drug Discovery Today. 27 (8), 2086-2099 (2022).</li>
<li>Liu, Y. -H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+and+reproducibility+of+absolute+quantification+of+myocardial+focal+tracer+uptake+from+molecularly+targeted+SPECT%2FCT%3A+A+canine+validation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Nuclear+Medicine+Official+Publication%2C+Society+of+Nuclear+Medicine%22%5BJournal%5D)">Accuracy and reproducibility of absolute quantification of myocardial focal tracer uptake from molecularly targeted SPECT/CT: A canine validation.</a> Journal of Nuclear Medicine Official Publication, Society of Nuclear Medicine. 52 (3), 453-460 (2011).</li>
<li>Zhang, Y. -D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+multimodal+data+fusion+in+neuroimaging%3A+Overview%2C+challenges%2C+and+novel+orientation%5BTitle%5D)+AND+%22An+International+Journal+on+Information+Fusion%22%5BJournal%5D)">Advances in multimodal data fusion in neuroimaging: Overview, challenges, and novel orientation.</a> An International Journal on Information Fusion. 64, 149-187 (2020).</li>
<li>Nahrendorf, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hybrid+PET-optical+imaging+using+targeted+probes%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences%22%5BJournal%5D)">Hybrid PET-optical imaging using targeted probes.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (17), 7910-7915 (2010).</li>
<li>Zhang, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+co-registered+hybrid-contrast+imaging+by+successive+photoacoustic+tomography+and+magnetic+resonance+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Photoacoustics%22%5BJournal%5D)">In vivo co-registered hybrid-contrast imaging by successive photoacoustic tomography and magnetic resonance imaging.</a> Photoacoustics. 31, 100506(2023).</li>
<li>Yamoah, G. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Data+curation+for+preclinical+and+clinical+multimodal+imaging+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Imaging+and+Biology%22%5BJournal%5D)">Data curation for preclinical and clinical multimodal imaging studies.</a> Molecular Imaging and Biology. 21 (6), 1034-1043 (2019).</li>
<li>Schönemann, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+generalized+solution+of+the+orthogonal+procrustes+problem%5BTitle%5D)+AND+%22Psychometrika%22%5BJournal%5D)">A generalized solution of the orthogonal procrustes problem.</a> Psychometrika. 31 (1), 1-10 (1966).</li>
<li>Filippou, V., Tsoumpas, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+advances+on+the+development+of+phantoms+using+3D+printing+for+imaging+with+CT%2C+MRI%2C+PET%2C+SPECT%2C+and+ultrasound%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Physics%22%5BJournal%5D)">Recent advances on the development of phantoms using 3D printing for imaging with CT, MRI, PET, SPECT, and ultrasound.</a> Medical Physics. 45 (9), e740-e760 (2018).</li>
<li>Gear, J. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radioactive+3D+printing+for+the+production+of+molecular+imaging+phantoms%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+in+Medicine+and+Biology%22%5BJournal%5D)">Radioactive 3D printing for the production of molecular imaging phantoms.</a> Physics in Medicine and Biology. 65 (17), 175019(2020).</li>
<li>Sra, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cardiac+image+integration+implications+for+atrial+fibrillation+ablation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Interventional+Cardiac+Electrophysiology%3A+An+International+Journal+of+Arrhythmias+and+Pacing%22%5BJournal%5D)">Cardiac image integration implications for atrial fibrillation ablation.</a> Journal of Interventional Cardiac Electrophysiology: An International Journal of Arrhythmias and Pacing. 22 (2), 145-154 (2008).</li>
<li>Zhao, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reproducibility+and+radiation+effect+of+high-resolution+in+vivo+micro+computed+tomography+imaging+of+the+mouse+lumbar+vertebra+and+long+bone%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Reproducibility and radiation effect of high-resolution in vivo micro computed tomography imaging of the mouse lumbar vertebra and long bone.</a> Annals of Biomedical Engineering. 48 (1), 157-168 (2020).</li>
<li>Gremse, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imalytics+preclinical%3A+interactive+analysis+of+biomedical+volume+data%5BTitle%5D)+AND+%22Theranostics%22%5BJournal%5D)">Imalytics preclinical: interactive analysis of biomedical volume data.</a> Theranostics. 6 (3), 328-341 (2016).</li>
<li>Willmott, C. J., Matsuura, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+use+of+dimensioned+measures+of+error+to+evaluate+the+performance+of+spatial+interpolators%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Geographical+Information+Science%22%5BJournal%5D)">On the use of dimensioned measures of error to evaluate the performance of spatial interpolators.</a> International Journal of Geographical Information Science. 20 (1), 89-102 (2006).</li>
<li>Thamm, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intrinsic+respiratory+gating+for+simultaneous+multi-mouse+%C2%B5CT+imaging+to+assess+liver+tumors%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Medicine%22%5BJournal%5D)">Intrinsic respiratory gating for simultaneous multi-mouse µCT imaging to assess liver tumors.</a> Frontiers in Medicine. 9, 878966(2022).</li>
<li>La Riviere, P. J., Crawford, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((From+EMI+to+AI%3A+a+brief+history+of+commercial+CT+reconstruction+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">From EMI to AI: a brief history of commercial CT reconstruction algorithms.</a> Journal of Medical Imaging. 8 (5), 052111(2021).</li>
<li>Hoffmann, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Framework+for+2D-3D+image+fusion+of+infrared+thermography+with+preoperative+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Engineering+%2F+Biomedizinische+Technik%22%5BJournal%5D)">Framework for 2D-3D image fusion of infrared thermography with preoperative MRI.</a> Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik. 62 (6), 599-607 (2017).</li>
<li>Boone, J. M., Velazquez, O., Cherry, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Small-animal+X-ray+dose+from+micro-CT%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Imaging%22%5BJournal%5D)">Small-animal X-ray dose from micro-CT.</a> Molecular Imaging. 3 (3), 149-158 (2004).</li>
<li>Gremse, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hybrid+%C2%B5Ct-Fmt+imaging+and+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Hybrid µCt-Fmt imaging and image analysis.</a> Journal of Visualized Experiments. 100, e52770(2015).</li>
<li>Bhushan, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Co-registration+and+distortion+correction+of+diffusion+and+anatomical+images+based+on+inverse+contrast+normalization%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Co-registration and distortion correction of diffusion and anatomical images based on inverse contrast normalization.</a> NeuroImage. 115, 269-280 (2015).</li>
<li>Lee, S. Y., Jeon, S. I., Jung, S., Chung, I. J., Ahn, C. -H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Targeted+multimodal+imaging+modalities%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Drug+Delivery+Reviews%22%5BJournal%5D)">Targeted multimodal imaging modalities.</a> Advanced Drug Delivery Reviews. 76, 60-78 (2014).</li>
<li>Dasgupta, A., Biancacci, I., Kiessling, F., Lammers, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging-assisted+anticancer+nanotherapy%5BTitle%5D)+AND+%22Theranostics%22%5BJournal%5D)">Imaging-assisted anticancer nanotherapy.</a> Theranostics. 10 (3), 956-967 (2020).</li>
<li>Zhu, X., Li, J., Peng, P., Hosseini Nassab, N., Smith, B. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+drug+release+monitoring+in+tumors+of+living+subjects+by+magnetic+particle+imaging+nanocomposite%5BTitle%5D)+AND+%22Nano+Letters%22%5BJournal%5D)">Quantitative drug release monitoring in tumors of living subjects by magnetic particle imaging nanocomposite.</a> Nano Letters. 19 (10), 6725-6733 (2019).</li>
<li>McDougald, W. A., Mannheim, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Understanding+the+importance+of+quality+control+and+quality+assurance+in+preclinical+PET%2FCT+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22EJNMMI+Physics%22%5BJournal%5D)">Understanding the importance of quality control and quality assurance in preclinical PET/CT imaging.</a> EJNMMI Physics. 9 (1), 77(2022).</li>
<li>Birkfellner, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multi-modality+imaging%3A+a+software+fusion+and+image-guided+therapy+perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Physics%22%5BJournal%5D)">Multi-modality imaging: a software fusion and image-guided therapy perspective.</a> Frontiers in Physics. 6, 00066(2018).</li>
</ol>

FG jest właścicielem Gremse-IT GmbH, spółki spin-off Uniwersytetu RWTH w Akwizgranie, która zajmuje się komercjalizacją oprogramowania do analizy obrazów biomedycznych. J. J jest współwłaścicielem firmy Phantech LLC, która zajmuje się komercjalizacją fantomów do obrazowania molekularnego. Pozostali autorzy deklarują, że badanie zostało przeprowadzone przy braku jakichkolwiek powiązań handlowych lub finansowych, które mogłyby być interpretowane jako potencjalny konflikt interesów. M. T napisał oryginalny rękopis. J. J wykonał skany CT/SPECT, które są przykładowe, jak pokazano w artykule. B. S i Y. Z wykonali tomografię komputerową/MPI, które są przykładowe w artykule. F. G. nadzorował badanie i poprawił artykuł. Wszyscy autorzy przyczynili się do powstania artykułu i zatwierdzili nadesłaną wersję.

Różne modalności obrazowania przedklinicznego mają odmienne zalety i wady. Na przykład komputerowa tomografia komputerowa (CT) dobrze nadaje się do badania struktur anatomicznych o różnej gęstości radiologicznej, takich jak kości i płuca. Jest ona szeroko stosowana ze względu na szybką prędkość akwizycji, wysoką rozdzielczość trójwymiarową, względną łatwość oceny obrazu oraz wszechstronność w zastosowaniach z użyciem lub bez użycia środków kontrastowych1,2,3. Obrazowanie rezonansem magnetycznym (MRI) zapewnia najbardziej wszechstronny kontrast tkanek miękkich bez wykorzystania promieniowania jonizującego4. Z drugiej strony, modalności oparte na znacznikach, takie jak pozytonowa tomografia emisyjna (PET), jednofotonowa tomografia emisyjna (SPECT), tomografia fluorescencyjna (FMT) oraz obrazowanie cząsteczkami magnetycznymi (MPI), są uznanymi narzędziami do ilościowej oceny procesów molekularnych, metabolizmu oraz biodystrybucji znakowanych promieniotwórczo związków diagnostycznych lub terapeutycznych z wysoką czułością. Brakuje im jednak rozdzielczości i informacji anatomicznych5,6. Dlatego modalności zorientowane na anatomię są zazwyczaj łączone z modalnościami o wysokiej czułości, których mocą jest detekcja znaczników7. Takie kombinacje umożliwiają ilościowe określenie stężenia znaczników w konkretnym obszarze zainteresowania8,9. W przypadku zintegrowanych urządzeń obrazujących kowalidacja (co-registration) modalności jest zazwyczaj funkcją wbudowaną. Przydatne jest jednak również kowalidowanie skanów z różnych urządzeń, np. jeśli urządzenia zostały zakupione osobno lub jeśli hybrydowe urządzenie nie jest dostępne.
Niniejszy artykuł koncentruje się na fuzji obrazowania wielomodalnego u małych zwierząt, która jest kluczowa dla badań podstawowych oraz rozwoju leków. Wcześniejsza praca10 wskazuje, że można to osiągnąć poprzez rozpoznawanie cech, mapowanie konturów lub zastosowanie markerów referencyjnych (fiducjali). Fiducjale są punktami odniesienia służącymi do precyzyjnego dopasowania i korelacji obrazów pochodzących z różnych modalności obrazowania. W szczególnych przypadkach fiducjalami mogą być nawet kropki z chińskiego tuszu na skórze myszy nago-mysich11; jednak często stosuje się kasetę obrazującą z wbudowanymi markerami referencyjnymi. Chociaż jest to metoda niezawodna i dobrze opracowana10, jej stosowanie przy każdym skanowaniu generuje problemy praktyczne. Fiducjale wykrywalne w MRI są często oparte na cieczach i mają tendencję do wysychania podczas przechowywania. PET wymaga markerów radioaktywnych, których sygnał zanika zgodnie z okresem półtrwania emitera, który w zastosowaniach biomedycznych jest zazwyczaj krótki, co wymusza przygotowanie ich tuż przed skanowaniem. Inne problemy, takie jak niedopasowanie zakresu dynamicznego sygnału z markera referencyjnego i badanego obiektu, silnie wpływają na obrazowanie in vivo. Szeroki zakres kontrastu dynamicznego wymaga częstej adaptacji natężenia sygnału markera do badanego obiektu. W konsekwencji, podczas gdy słaby sygnał markera może nie zostać wykryty podczas analizy, silny sygnał markera może tworzyć artefakty pogarszające jakość obrazu. Ponadto, aby spójnie uwzględnić markery, pole widzenia musi być w wielu zastosowaniach niepotrzebnie duże, co może prowadzić do wyższej ekspozycji na promieniowanie, większych objętości danych, dłuższego czasu skanowania, a w niektórych przypadkach do niższej rozdzielczości. Może to wpływać na stan zdrowia zwierząt laboratoryjnych oraz jakość generowanych danych.
Transformacja i transformacja różnicowa 
Zbiór danych obrazowych składa się z danych wokselowych i metadanych. Każdemu wokselowi przypisana jest wartość intensywności (Rysunek 1A). Metadane zawierają transformację określającą położenie zbioru danych w układzie współrzędnych urządzenia obrazującego (Rysunek 1B) oraz rozmiar woksela służący do skalowania układu współrzędnych. W metadanych można opcjonalnie przechowywać dodatkowe informacje, takie jak typ urządzenia lub data skanowania. Wspomniana transformacja nazywana jest matematycznie transformacją sztywnego ciała. Transformacje sztywnego ciała stosuje się do zmiany orientacji lub położenia obiektów w obrazie lub przestrzeni geometrycznej przy zachowaniu odległości między każdą parą punktów, co oznacza, że transformowany obiekt zachowuje swój rozmiar i kształt, będąc rotowanym i przesuwanym w przestrzeni. Każdą serię takich transformacji można opisać jako pojedynczą transformację składającą się z rotacji, po której następuje translacja. Wzór używany przez oprogramowanie do przejścia z współrzędnych danych na metryczne współrzędne docelowe przedstawiono na Rysunku 1C, gdzie R jest ortonormalną macierzą rotacji, d i v to indeksy i rozmiary wokseli, a t to wektor translacji 3 x 112. Szczegóły rotacji przedstawiono na Rysunku 1D.
<img alt="Schemat renderowania 2D i transformacji; macierz danych wokselowych, równanie współrzędnych, wizualizacja rotacji." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65701/65701fig01.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 1"> 
Rycina 1: Reprezentacja 2D struktury zbioru danych obrazowych i ich rozmieszczenia w globalnym układzie współrzędnych. (A) Zbiór danych obrazowych składa się z danych wokselowych i metadanych. Transformacja określająca rozmieszczenie oraz rozmiar woksela są kluczowymi elementami metadanych. (B) Obraz jest renderowany do układu współrzędnych urządzenia. Niezbędna transformacja służąca do rozmieszczenia obiektu składa się z rotacji (kolor niebieski), a następnie translacji (kolor zielony). (C) Aby przejść z układu współrzędnych danych do układu docelowego, oprogramowanie stosuje ten wzór, gdzie R jest ortonormalną macierzą rotacji, d i v to indeksy i rozmiary wokseli, a t to wektor translacji 3 x 1. (D) Macierz rotacji (kolor niebieski w płaszczyźnie A) reprezentuje transformację liniową rotacji punktów. Pomnożenie współrzędnych punktu przez tę macierz daje nowe, obrócone współrzędne. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65701/65701fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Transformacja różnicowa jest transformacją ciała sztywnego, która konwertuje współrzędne z jednego układu współrzędnych do innego, np. z PET na mikrotomografię rentgenowską (µCT), a jej obliczenie jest możliwe dzięki zastosowaniu markerów referencyjnych. W obu układach współrzędnych wybiera się co najmniej trzy wspólne punkty – markery referencyjne. Na podstawie ich współrzędnych można wyprowadzić matematyczną transformację konwertującą współrzędne. Oprogramowanie wykorzystuje metodę najmniejszych kwadratów, która zapewnia rozwiązanie najlepiej dopasowane do układu równań zawierającego błędy lub szumy w danych pomiarowych. Jest to tzw. problem Procrustesa13, który rozwiązuje się za pomocą rozkładu według wartości osobliwych. Metoda ta jest niezawodna i odporna, ponieważ prowadzi do jednoznacznego i dobrze zdefiniowanego rozwiązania (pod warunkiem podania co najmniej trzech markerów nieleżących na jednej prostej). Obliczanych jest sześć parametrów wolnych: trzy dla translacji i trzy dla rotacji. W dalszej części będziemy używać terminu macierz transformacji, mimo że technicznie składa się ona z macierzy rotacji i wektora translacji.
Każde urządzenie obrazujące posiada własny układ współrzędnych, a oprogramowanie oblicza transformację różnicową w celu ich wyrównania. Rycina 2A,B opisują sposób wyznaczania transformacji różnicowej, natomiast Rycina 2C,D opisują sposób jej zastosowania. Obrazy z obu modalności mogą mieć różne wymiary, które są zachowane w procesie, co pokazano na przykładowym obrazie z fuzją CT i PET na Rycynie 2E.
<img alt="Współrejestracja obrazów medycznych; dopasowanie skanów CT/PET; schemat transformacji i wspólnych współrzędnych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65701/65701fig02.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 2"> 
Rycina 2: Transformacja różnicowa. (A-D) Uproszczenie do 2D. Choć metoda ta jest stosowalna w innych modalnościach, w tym przykładzie założono, że są to CT i PET. (A,C) Obraz CT z czerwoną ramką ograniczającą jest umieszczony w układzie współrzędnych. W tym samym układzie współrzędnych obraz PET z żółtą ramką ograniczającą jest umieszczony z przesunięciem.(B) Wykorzystując markery powiernicze, które można zlokalizować zarówno w CT, jak i w PET, można wyznaczyć transformację różnicową T. Jest ona symbolizowana przez strzałkę. Macierz transformacji różnicowej zostaje zapisana. (D) Wcześniej zapisaną macierz transformacji różnicowej T można następnie zastosować do każdego obrazu PET. Skutkuje to nową transformacją, która zastępuje pierwotną transformację w metadanych. (E) Obraz CT połączony z obrazem PET. Transformacje w metadanych obu obrazów odnoszą się do tego samego układu współrzędnych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65701/65701fig02large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Metoda i wymagania 
W przedstawionej metodzie fantom zawierający markery widoczne w obu modalnościach jest skanowany za pomocą obu urządzeń. Następnie wystarczy zaznaczyć te punkty referencyjne w proponowanym oprogramowaniu, aby obliczyć transformację różnicową między obiema modalnościami. Transformację różnicową należy stworzyć indywidualnie dla każdej pary urządzeń. Można ją zapisać i zastosować później do każdego nowego obrazu, co eliminuje konieczność stosowania markerów referencyjnych w kolejnych skanowaniach. Końcowe rozmieszczenie obrazu w układzie współrzędnych innego urządzenia można ponownie opisać jako transformację i zapisać w metadanych obrazu, zastępując tam oryginalną transformację.
Można sformułować cztery wymagania dla tej metody: (1) Fantom multimodalny: Niezbędny jest fantom zawierający markery widoczne w obu modalnościach. Szeroki wybór fantomów jest dostępny w handlu, a zastosowanie druku 3D do konstrukcji fantomów zostało szeroko opisane14, w tym nawet z włączeniem radionuklidów15. Fantomy wykorzystane w poniższych przykładach wymieniono w Tabeli materiałów. Wymagane są co najmniej trzy punkty niekolinearne16. Markerami mogą być zagłębienia, które można wypełnić odpowiednim znacznikiem, małe obiekty wykonane z materiału łatwo wykrywalnego w każdej modalności lub po prostu otwory, nacięcia lub krawędzie w samym fantomie, o ile mogą być one zidentyfikowane w obu modalnościach. (2) Nośnik multimodalny: Potrzebny jest nośnik, taki jak podkładka dla myszy, który może być utrwalony w powtarzalnej pozycji w obu urządzeniach. Idealnie, aby nie można było go użyć w pozycji odwróconej, co pozwoli uniknąć błędów. Nośnik jest szczególnie ważny w obrazowaniu in vivo, ponieważ jest niezbędny do transportu zsedowanego zwierzęcia z jednego urządzenia obrazującego do drugiego bez zmiany jego pozycji. W naszym doświadczeniu zsedowane myszy częściej zmieniają swoją pozycję na płaskiej podkładce w porównaniu do podkładki wklęsłej. Dodatkowo, wcześniej zaproponowano specjalnie wydrukowany w 3D uchwyt do stabilizacji kości piszczelowej myszy w celu zminimalizowania ruchów17. (3) Spójność wewnętrzna: Każde urządzenie obrazujące musi w sposób powtarzalny i spójny dostarczać informacje o rotacji i translacji zrekonstruowanej objętości w jego układzie odniesienia. Oznacza to również, że układ współrzędnych dla całego urządzenia jest zachowany, nawet gdy skanowany jest tylko niewielki obszący. Częścią protokołu jest testowanie urządzenia obrazującego pod kątem jego spójności wewnętrznej. (4) Wsparcie programowe: Proponowane oprogramowanie musi być w stanie interpretować metadane (rozmiar woksela, translacja, orientacja) zapisane wraz z zrekonstruowaną objętością dostarczoną przez urządzenie. Objętość może być zapisana w formacie plików DICOM, NIfTI, Analyze lub GFF. Przegląd różnych formatów plików znajduje się w pracy Yamoah et al.12.
Choć opisano korejestrację dwóch modalności, procedura ta ma zastosowanie również do trzech lub więcej modalności, na przykład poprzez korejestrację dwóch modalności względem jednej modalności referencyjnej.

<table><tbody><tr><td>177Lu</td><td></td><td></td><td>radiotracer</td></tr><tr><td>Custom-build MPI mousebed</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hot Rod Derenzo&nbsp;</td><td>Phantech LLC. Madison, WI, USA</td><td>D271626</td><td>liniowo wypełniony kanał derenzo phantom</td></tr><tr><td>Imalytics Preclinical 3.0</td><td>Gremse-IT GmbH, Akwizgran, Niemcy</td><td></td><td>Oprogramowanie analityczne</td></tr><tr><td>Magnetic Insight</td><td>Magnetic Insight Inc., Alameda, CA, USA</td><td></td><td>Urządzenie do obrazowania MPI</td></tr><tr><td>Quantum GX microCT</td><td>PerkinElmer</td><td></td><td>&micro; Aparat do obrazowania</td></tr><tr><td>TK U-SPECT/CT-UHR</td><td>MILabs B.V., CD&nbsp; Houten, Holandia</td><td></td><td>Urządzenie do obrazowania CT/SPECT</td></tr><tr><td>VivoTrax (5,5 Fe mg/ml)</td><td>Magnetic Insight Inc., Alameda, CA, USA</td><td>MIVT01-LOT00004</td><td>Markery MPI</td></tr></tbody></table>

multimodalna międzysystemowa i bezmarkerowa korejestracja metod obrazowania przedklinicznego

Multimodal Cross-Device and Marker-Free Co-Registration of Preclinical Imaging Modalities

Zintegrowane przedkliniczne systemy obrazowania multimodalnego, takie jak rentgenowska tomografia komputerowa (CT) w połączeniu z pozytonową tomografią emisyjną (PET) lub rezonans magnetyczny (MRI) w połączeniu z PET, są powszechnie dostępne i zazwyczaj zapewniają solidnie zarejestrowane objętości. Jednak często potrzebne są oddzielne urządzenia, aby połączyć samodzielny rezonans magnetyczny z istniejącym PET-CT lub włączyć dodatkowe dane z tomografii optycznej lub mikrotomografii rentgenowskiej o wysokiej rozdzielczości. Wymaga to wspólnej rejestracji obrazu, co obejmuje złożone aspekty, takie jak projektowanie multimodalnego łóżka myszy, włączenie markerów referencyjnych, rekonstrukcja obrazu i fuzja obrazów oparta na oprogramowaniu. Markery referencyjne często stwarzają problemy z danymi in vivo ze względu na problemy z zakresem dynamicznym, ograniczenia pola widzenia obrazowania, trudności w umieszczeniu znaczników lub utratę sygnału znacznika w czasie (np. z powodu wysuszenia lub rozpadu). Wyzwania te muszą być zrozumiane i podjęte przez każdą grupę badawczą wymagającą wspólnej rejestracji obrazu, co skutkuje powtarzającymi się wysiłkami, ponieważ odpowiednie szczegóły są rzadko opisywane w istniejących publikacjach.
Ten protokół przedstawia ogólny sposób pracy, który pozwala przezwyciężyć te problemy. Chociaż transformacja różnicowa jest początkowo tworzona przy użyciu znaczników odniesienia lub struktur wizualnych, takie markery nie są wymagane w skanach produkcyjnych. Wymagania dotyczące danych objętościowych i metadanych generowanych przez oprogramowanie do rekonstrukcji są szczegółowe. Dyskusja dotyczy osiągania i weryfikowania wymagań oddzielnie dla każdej modalności. Opisano podejście oparte na fantomach w celu wygenerowania transformacji różnicowej między układami współrzędnych dwóch modalności obrazowania. Ta metoda pokazuje, jak współrejestrować skany produkcyjne bez znaczników odniesienia. Każdy krok jest zilustrowany za pomocą dostępnego oprogramowania, wraz z zaleceniami dotyczącymi dostępnych na rynku fantomów. Przedstawiono wykonalność tego podejścia z różnymi kombinacjami metod obrazowania zainstalowanych w różnych lokalizacjach.

Rysunek 3 oraz Rysunek 4 przedstawiają przykłady fantoma widocznego w TK, który zawiera jamy rurkowate wypełnione znacznikiem, w tym przypadku do badania SPECT. Fantom oraz użyty znacznik są wymienione w Tabeli Materiałów.
Krok 2 protokołu opisuje skanowanie kalibracyjne i weryfikuje spójność wewnętrzną każdego urządzenia obrazującego. Wyniki z dwóch skanów o różnych polach widzenia powinny być zgodne dla każdego urządzenia. W konsekwencji obraz B, przedstawiony na żółto, powinien być podzbiorem obrazu A, przedstawionego na biało. Przykład z wykorzystaniem CT zaprezentowano na Rysunku 3A. Metody oparte na znacznikach, takie jak PET lub SPECT, są zazwyczaj wizualizowane za pomocą renderowania wolumetrycznego (Rysunek 3B). Jednak renderowanie izopowierzchni (Iso rendering) ułatwia porównywanie pozycji. Dlatego protokół instruuje użytkowników, aby zmienić warstwę tła i warstwę nakładki na renderowanie izopowierzchni, niezależnie od zastosowanej metody obrazowania. Zatem w przykładzie SPECT renderowanie żółte powinno również być podzbiorem renderowania białego (Rysunek 3C). W każdym przypadku żółta ramka ograniczająca powinna być mniejsza i znajdować się wewnątrz czerwonej ramki ograniczającej. Jeśli dopasowanie jest nieprawidłowe, w dyskusji omówiono typowe problemy z rozmieszczeniem i podano sugestie dotyczące rozwiązywania problemów.
Krok 3 protokołu opisuje sposób wyznaczania transformacji różnicowej między dwiema modalnościami przy użyciu markerów powierniczych. Ponieważ znacznik w modalnościach opartych na znacznikach występuje w formie objętościowej, użytkownik musi wyznaczyć odpowiednie punkty, które będą służyć jako (punktowy) marker powierniczy. Na Rysunku 4 obraz CT fantomu został załadowany jako podkład (underlay), a obraz SPECT został załadowany jako nakładka (overlay). Środek krzywizny rurki wewnątrz fantomu wybrano jako marker powierniczy dla podkładu CT, co przedstawiono na Rysunku 4A-C w przekrojach osiowym, czołowym i strzałkowym. Odpowiadający mu punkt musi zostać zaznaczony na nakładce, co zilustrowano na Rysunku 4D-F w przekrojach osiowym, czołowym i strzałkowym. Oprogramowanie może teraz obliczyć i zastosować transformację różnicową do nakładki. Pozwala to na wyrównanie markerów w obu modalnościach, co pokazano na Rysunku 4G,H.
<img alt="Skanowanie CT i SPECT; renderingi 3D, różne pola widzenia, techniki MIP i ISO, analiza obrazowania." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65701/65701fig03.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 3"> 
Rycina 3: Obrazy demonstrujące spójność wewnętrzną. (A) Obraz objętościowy CT. Krok 2.4 protokołu wymaga sprawdzenia wyrównania obrazów. Zgodnie z krokami opisanymi w protokole, warstwa spodnia (underlay) jest wyświetlana w kolorze białym, natomiast warstwa nakładki (overlay) oraz jej ramka ograniczająca są wyświetlane w kolorze żółtym. Obie warstwy są wyrównane (w tym przypadku drugi skan został zasymulowany przez przyciętą kopię pierwszego skanu). (B) Obrazowanie SPECT fantomu z rurkami wypełnionymi znacznikiem. Rendering objętościowy z zastosowaniem tabeli kolorów NIH. (C) Obraz SPECT w renderingu ISO. Warstwa spodnia jest wyświetlana w kolorze białym, natomiast warstwa nakładki oraz jej ramka ograniczająca są wyświetlane w kolorze żółtym. Obie warstwy są wyrównane (w tym przypadku drugi skan został zasymulowany przez przyciętą kopię pierwszego skanu). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65701/65701fig03large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Proces rejestracji obrazów medycznych; widoki osiowy, czołowy i strzałkowy; nałożenie markerów dla analizy fuzji." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65701/65701fig04.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 4"> 
Rysunek 4: Umiejscowienie markerów w obrazach CT i SPECT. Obraz CT fantoma jest załadowany jako warstwa podkładowa. Obraz SPECT jest załadowany jako warstwa nakładki i wyświetlony przy użyciu tabeli kolorów NIH. (A-C) Krok 3.2 protokołu wymaga umieszczenia markerów w warstwie podkładowej. Jako punkt odniesienia (fiducjalny) wybrano środek krzywizny rurki wewnątrz fantoma i umieszczono tam Marker001, co zaznaczono czerwoną kropką w widokach osiowym, czołowym i strzałkowym. (D-F) Odpowiadający mu marker został umieszczony w warstwie nakładki. (G) Widok osiowy po transformacji. (H) Widok 3D zfuzowanych modalności. Zastosowano renderowanie metodą maksymalnej projekcji intensywności (MIP), aby uczynić znacznik SPECT widocznym wewnątrz fantoma. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65701/65701fig04large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>

Często konieczne jest połączenie wielu metod obrazowania, aby uzyskać kompleksowe zrozumienie patofizjologii. Podejście to wykorzystuje fantomy do generowania transformacji różnicowej między układami współrzędnych dwóch modalności, która jest następnie stosowana do korejestracji. Ta metoda eliminuje potrzebę stosowania powierników w skanach produkcyjnych.

Multimodalna międzysystemowa i bezmarkerowa korejestracja metod obrazowania przedklinicznego

Integrated preclinical multimodal imaging systems, such as X-ray computed tomography (CT) combined with positron emission tomography (PET) or magnetic ...

Opracowaliśmy narzędzia programowe do obrazowania przedklinicznego, w tym budowy przemysłowej, fuzji, segmentacji i kwantyfikacji. Nasze oprogramowanie ma być przyjazne dla użytkownika, wydajne i kompatybilne z każdym urządzeniem do obrazowania małych zwierząt, aby umożliwić odtwarzalną analizę ilościową pozyskanych multimodalnych danych obrazowych. Automatyzacja jest ważnym tematem w naszej dziedzinie, ponieważ ręczna analiza jest często zbyt czasochłonna, podatna na błędy i mało odtwarzalna.Automatyzacja oparta na oprogramowaniu może sprawić, że analiza będzie wydajna i powtarzalna, ale wyzwaniem jest sprawienie, aby automatyzacja była wystarczająco solidna. Urządzenia do obrazowania małych zwierząt dostarczają wolumetrycznych danych obrazowych znieczulonych myszy i szczurów laboratoryjnych oraz umożliwiają nieinwazyjną ocenę zmian patologicznych i fizjologicznych. Zintegrowane urządzenia multimodalne łączą w sobie zalety wielu modalności, takich jak mikrotomografia komputerowa i PET.Możliwe jest również połączenie dwóch oddzielnych urządzeń. Opracowaliśmy oprogramowanie do automatycznego łączenia specjalnych modalności, takich jak mikro CT i FMT. Dostarczyliśmy również wydajne oprogramowanie do interaktywnej fuzji obrazów i zdefiniowaliśmy nowy format pliku do przechowywania danych obrazu, biorąc pod uwagę aspekty z zakresu zarządzania danymi.W zeszłym roku opublikowaliśmy podejście do retrospektywnego bramkowania oddechowego i ustawień o wysokiej przepustowości. Wynikiem naszego protokołu jest macierz transformacji, która jest generowana przy użyciu etapu kalibracji, który obejmuje widoczne struktury, takie jak znaczniki powiernicze. Następnie fuzję obrazu można zautomatyzować za pomocą tej macierzy transformacji, co eliminuje potrzebę stosowania markerów.Zacznij od załadowania obrazów obu modalności. W tym celu należy otworzyć oprogramowanie analityczne. Aby załadować obraz CT A jako podkład, przejdź do Plik, a następnie Podkład i kliknij Załaduj podkład.W wyświetlonym oknie dialogowym wybierz i otwórz plik obrazu. Podobnie, aby załadować obraz PET A jako nakładkę, kliknij Plik, Nakładka, Załaduj nakładkę i wybierz plik obrazu, aby go otworzyć. W przypadku łączenia na podstawie znaczników ukryj podkładanie, przechodząc do opcji Menu, Widok i Widoczność warstwy.Następnie odznacz nakładkę i zachowaj podkład. W razie potrzeby przełącz wybraną warstwę na podkładanie. Aby wyświetlić wiele widoków przekrojów, naciśnij alt plus A dla widoku osiowego, alt plus S dla widoku strzałkowego i alt plus C dla widoku koronalnego.W razie potrzeby naciśnij CTRL i W, a następnie dostosuj lewy i prawy pionowy pasek w oknie dialogowym, aby lepiej widzieć powierników. Kliknij OK, aby zamknąć okno dialogowe. Kliknij symbol znacznika na pionowym pasku narzędzi po lewej stronie, aby aktywować tryb działania myszy, Utwórz znacznik.Przejdź do jednego powiernika fantomu. Umieść wskaźnik myszy na środku i kliknij lewym przyciskiem myszy. Wybierz opcję W porządku Aby zapisać znacznik, umieść wskaźnik myszy na widoku płaszczyzny i użyj Alt i kółka myszy, aby przeciąć płaszczyzny.Dostosuj ustawienia wyświetlania, przechodząc do Menu, Widok, Widoczność warstwy i zaznacz opcję Nakładka, aby wyświetlić nakładkę. Przełącz wybraną warstwę na nałożoną. W razie potrzeby dostosuj okienko, jak pokazano.Przejdź do każdego powiernika fantomu. Umieść wskaźnik myszy na środku powiernika i kliknij lewym przyciskiem myszy. Kliknij OK, aby zapisać znacznik.Umieść wskaźnik myszy na widoku płaszczyzny i użyj alt plus kółko myszy, aby przeciąć płaszczyzny. Wyrównaj znaczniki podkładu i nakładki, przechodząc do opcji Fusion, a następnie wybierz opcję Zarejestruj nakładkę do podkładu i wybierając opcję Oblicz obrót i translację. Zanotuj ten pomiar i kliknij przycisk OK.Sprawdź wynik wyrównania. Jak pokazano wcześniej, uaktywnij widoki warstw podkładania i nakładania. Kliknij symbol na pionowym pasku narzędzi po lewej stronie, aby aktywować tryb myszy Interactive Image Fusion.Zaznacz nakładkę, odznacz podkładanie i segmentację. Tłumaczenie można wykonać, umieszczając wskaźnik myszy w pobliżu środka widoku. Przytrzymaj lewy przycisk myszy i przesuń mysz, aby przesunąć nakładkę.Obrót można wykonać, umieszczając wskaźnik w pobliżu krawędzi widoku, osiowej, czołowej lub strzałkowej. Przytrzymaj lewy przycisk myszy i przesuń mysz, aby obrócić nakładkę. Kontynuuj wykonywanie obrotów i translacji w różnych widokach, aż podkładanie i nakładka zostaną wyrównane tak dobrze, jak to możliwe.Utwórz i zapisz transformację różnicową, przechodząc do opcji Łączenie, Przekształcanie nakładki, a następnie wybierz Utwórz i zapisz transformację różnicową. W pierwszym oknie dialogowym wybierz oryginalny plik nakładki i kliknij przycisk Otwórz. W drugim oknie dialogowym wprowadź nazwę pliku dla transformacji różnicowej i naciśnij Zapisz.Aby rozpocząć, uruchom oprogramowanie do analizy. Zaimportuj plik CT jako podkład, klikając Plik, Podkład i Załaduj podkład. W wyświetlonym oknie dialogowym wybierz plik obrazu CT, aby go otworzyć.Załaduj plik PET jako nakładkę, wybierając kolejno Plik, Nakładka i Wczytaj nakładkę. W wyświetlonym oknie dialogowym wybierz plik z obrazem PET. Aby włączyć wyświetlanie obu warstw, przejdź do Menu, Widok, a następnie Widoczność warstwy i zaznacz zarówno Podkładanie, jak i Nakładanie.Aby załadować i zastosować wcześniej zapisaną macierz transformacji różnicowej, kliknij Fusion, Overlay Transformation, a następnie Load and Apply Transform. Następnie wybierz plik zawierający matrycę z procesu kalibracji, aby go otworzyć.

multimodal-cross-device-marker-free-co-registration-preclinical

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Bioinżynieria

Opisujemy protokół obrazowania hybrydowego, łączący tomografię za pośrednictwem fluorescencji (FMT) z mikrotomografią komputerową (μCT). Po fuzji i rekonstrukcji przeprowadzamy interaktywną segmentację narządów w celu wyodrębnienia ilościowych pomiarów rozkładu fluorescencji.

Hybrydowe obrazowanie μCT-FMT i analiza obrazu

Rozwój nowych sond ultradźwiękowych (US) opartych na technologii pojemnościowego mikroobrabianego przetwornika ultradźwiękowego (CMUT) wymaga wczesnej realistycznej oceny możliwości obrazowania. Opisujemy powtarzalny protokół eksperymentalny do pozyskiwania obrazów w USA i porównywania ich z obrazami rezonansu magnetycznego, wykorzystując mózg bydlęcy ex vivo jako cel obrazowania.

Eksperymentalny protokół oceny wydajności nowych sond ultradźwiękowych opartych na technologii CMUT w zastosowaniu do obrazowania mózgu

Dostępny tutaj jest praktyczny samouczek dla ogólnodostępnego, ustandaryzowanego potoku przetwarzania obrazów w celu mapowania objawów zmian chorobowych. Dla każdego etapu przetwarzania dostępny jest przewodnik krok po kroku, od ręcznej segmentacji zawału w tomografii komputerowej/rezonansie magnetycznym po późniejszą rejestrację w standardowej przestrzeni, wraz z praktycznymi zaleceniami i ilustracjami z przykładowymi przypadkami.

Segmentacja zawału mózgu i rejestracja w rezonansie magnetycznym lub tomografii komputerowej w celu mapowania objawów zmian

CT i 129Xe MRI dostarczają uzupełniających informacji o strukturze i funkcji płuc, które mogą być wykorzystane do analizy regionalnej za pomocą rejestracji obrazu. W tym miejscu udostępniamy protokół, który opiera się na istniejącej literaturze dotyczącej rejestracji obrazów 129Xe MR do CT przy użyciu platform typu open source.

Multimodalne obrazowanie płuc: wykorzystanie uzupełniających informacji z tomografii komputerowej i hiperpolaryzowanego rezonansu magnetycznego 129Xe do oceny struktury i funkcji płuc

Tłumaczenie wyników mikroskopii przyżyciowej jest utrudnione ze względu na jego płytką głębokość penetracji w tkanki. W tym miejscu opisujemy mysi model komory z oknem grzbietowym, który umożliwia jednoczesną rejestrację mikroskopii przyżyciowej i klinicznie stosowanych metod obrazowania (np. CT, MRI) w celu bezpośredniej korelacji przestrzennej, potencjalnie usprawniając kliniczne tłumaczenie wyników mikroskopii przyżyciowej.

Mysi model guza w komorze grzbietowego fałdu skórnego do połączonej mikroskopii przyżyciowej i obrazowania metodą rezonansu magnetycznego w translacyjnych badaniach nad rakiem

Tutaj opisujemy protokół do wykorzystania w czterowymiarowym obrazowaniu ultrasonograficznym in vivo i obrazowaniu spektrometrii mas ex vivo do oceny biomechanicznych i biomolekularnych zmian w mysim układzie sercowo-naczyniowym. Technika ta jest stosowana do analizy przebudowy serca w chirurgicznie wywołanym zawale mięśnia sercowego i zmianach naczyniowych u starzejących się zwierząt.

Multimodalne badanie przebudowy układu sercowo-naczyniowego u myszy: czterowymiarowe obrazowanie ultrasonograficzne i spektrometria mas

Ten protokół opisuje procedurę wykonywania obrazowania PET in vivo na myszach za pomocą Body Conforming Animal Molds (BCAMs) w skanerze G8 PET/CT. Podano szczegóły techniczne dotyczące przygotowania myszy, w tym prawidłowej implantacji guza, optymalnego pozycjonowania, akwizycji obrazu PET/CT wspomaganej BCAM i analizy danych.

Przedkliniczna pozytonowa tomografia emisyjna z pleśniami zwierzęcymi zgodnymi z ciałem do automatycznej analizy obrazu u myszy w chmurze

Korzystając z platformy multimodalnej łączącej metody obrazowania optycznego bez znaczników, opracowaliśmy protokół do wizualizacji i ilościowego określania dynamiki komórkowej i metabolizmu. Dzięki obrazowaniu za pomocą fluorescencji wielofotonowej, generowania drugiej harmonicznej i wymuszonej mikroskopii rozpraszania Ramana możemy uzyskać całościowy przegląd środowiska komórkowego i molekularnego.

Multimodalna platforma obrazowania optycznego do badania metabolizmu komórkowego

Protokół ten przedstawia multimodalne podejście łączące spektroskopię Ramana i tomograficzną mikroskopię fazową w celu bezznacznikowego, nieinwazyjnego fenotypowania żywych ludzkich komórek raka piersi. Zawiera przyjazny dla użytkownika, wolny od uprzedzeń człowieka potok analityczny do szybkiej, ilościowej analizy morfochemicznej, dostarczając szczegółowych informacji molekularnych i strukturalnych z zastosowaniami w badaniach nad rakiem i biologii komórki.

Ramy obrazowania multimodalnego w celu przyspieszenia fenotypowania żywych, bezznacznikowych komórek raka piersi

Optyczne wykrywanie ultradźwięków jest niepraktyczne w wielu scenariuszach obrazowania, ponieważ często wymaga stabilnych warunków środowiskowych. Demonstrujemy technikę optyczną wykrywania ultradźwięków w niestabilnych środowiskach z miniaturyzacją i poziomami czułości odpowiednimi dla obrazowania optoakustycznego w restrykcyjnych scenariuszach, np. w zastosowaniach wewnątrznaczyniowych.

Szerokopasmowy detektor optyczny ultradźwięków do zastosowań w obrazowaniu medycznym

Poznaj zautomatyzowane narzędzia do fuzji i analizy multimodalnych danych obrazowania przedklinicznego bez użycia markerów. Oprogramowanie usprawnia badania z wykorzystaniem mikro CT i PET u małych zwierząt.

Multimodalna międzysystemowa i bezmarkerowa korejestracja metod obrazowania przedklinicznego

Przeglądaj więcej filmów