Цифровая 3D-модель для диагностики и лечения легочных узлов

Краткое содержание

Целью данного исследования является разработка новой цифровой 3D-модели легочных узелков, которая служит коммуникационным мостом между врачами и пациентами, а также является передовым инструментом для предварительной диагностики и прогностической оценки.

Аннотация

Трехмерная (3D) реконструкция легочных узелков с использованием медицинских изображений представила новые технические подходы к диагностике и лечению легочных узелков, и эти подходы постепенно признаются и принимаются врачами и пациентами. Тем не менее, построение относительно универсальной цифровой 3D-модели легочных узелков для диагностики и лечения является сложной задачей из-за различий в устройствах, времени съемки и типов узелков. Целью данного исследования является предложение новой цифровой 3D-модели легочных узелков, которая служит мостом между врачами и пациентами, а также является передовым инструментом для предварительной диагностики и прогностической оценки. Многие методы обнаружения и распознавания легочных узелков, основанные на искусственном интеллекте, используют методы глубокого обучения для определения рентгенологических особенностей легочных узелков, и эти методы могут обеспечить хорошую производительность области под кривой (AUC). Тем не менее, ложноположительные и ложноотрицательные результаты остаются проблемой для радиологов и клиницистов. Интерпретация и выражение признаков с точки зрения классификации и исследования легочных узлов по-прежнему неудовлетворительны. В данном исследовании предложен метод непрерывной 3D-реконструкции всего легкого в горизонтальном и корональном положениях путем объединения существующих технологий обработки медицинских изображений. По сравнению с другими применимыми методами, этот метод позволяет пользователям быстро обнаруживать легочные узелки и идентифицировать их основные свойства, а также наблюдать легочные узелки с разных точек зрения, тем самым обеспечивая более эффективный клинический инструмент для диагностики и лечения легочных узелков.

Введение

Общая частота легочных узелков варьируется, но, по общему мнению, около 30% взрослых имеют по крайней мере один легочный узел, видимый на рентгенограммах^{грудной клетки 1}. Частота легочных узелков выше в определенных группах населения, таких как заядлые курильщики и люди с раком легких или другими заболеваниями легких в анамнезе. Важно отметить, что не все легочные узелки являются злокачественными, но для исключения злокачественного новообразования² необходима тщательная оценка. Раннее выявление и диагностика рака легких имеют решающее значение для повышения выживаемости, и регулярный скрининг с помощью низкодозной компьютерной томографии (LDCT) рекомендуется для лиц с высоким риском. Многие методы обнаружения и распознавания легочных узелков, основанные на искусственном интеллекте 3,4,5,6,7, используют методы глубокого обучения для фиксации рентгенологических особенностей легочных узелков^, и эти методы могут обеспечить хорошую площадь под кривой (AUC). Тем не менее, ложноположительные и ложноотрицательные результаты остаются проблемой для радиологов и клиницистов. Интерпретация и выражение признаков с точки зрения классификации и исследования легочных узлов по-прежнему неудовлетворительны. В то же время 3D-реконструкция легочных узелков на основе LDCT привлекает все большее внимание в качестве цифровой модели для различных типов узелков.

3D-реконструкция легочных узелков — это процесс, который генерирует 3D-представление небольшого нароста или комка в легком. Этот процесс обычно включает в себя применение методов анализа медицинских изображений, которые используют как медицинский опыт, так и подходы к анализу данных. Полученная цифровая 3D-модель предлагает более подробное и точное изображение узелка, что позволяет улучшить визуализацию и анализ его размера, формы и пространственных отношений с окружающими тканями^легких 8,9,10,11,12. Такая информация может помочь в диагностике и мониторинге легочных узелков, особенно с подозрением на рак. Облегчая более точный анализ, 3D-реконструкция легочных узелков может повысить точность диагностики и обоснование решений о лечении.

Проекция максимальной интенсивности (MIP) является популярным методом в области 3D-реконструкции легочных узелков и используется для создания 2D-проекции 3D-изображения 8,9,10,11,12 Это особенно полезно при визуализации объемных данных, извлеченных из файлов цифровых изображений и коммуникаций в медицине (DICOM), отсканированных с помощью КТ. Метод MIP работает путем выбора вокселей (наименьших единиц объемных данных 3D) с наибольшей интенсивностью вдоль направления просмотра и проецирования их на 2D-плоскость. В результате получается 2D-изображение, которое подчеркивает структуры с наибольшей интенсивностью и подавляет структуры с более низкой интенсивностью, что облегчает идентификацию и анализ соответствующих особенностей 9,10,11,12. Тем не менее, MIP не лишен ограничений. Например, процесс проецирования может привести к потере информации, и результирующее 2D-изображение может неточно представлять 3D-структуру базового объекта. Тем не менее, MIP остается ценным инструментом для медицинской визуализации и визуализации, и его использование продолжает развиваться с развитием технологий и вычислительных мощностей¹¹.

В этом исследовании разработана последовательная модель MIP для визуализации легочных узелков, которая проста в использовании, удобна для радиологов, врачей и пациентов и позволяет идентифицировать и оценивать свойства легочных узелков. Основные преимущества этого подхода к обработке включают следующие аспекты: (1) устранение ложноположительных и ложноотрицательных результатов, возникающих в результате распознавания образов, что позволяет сосредоточиться на оказании помощи врачам в получении более полной информации о расположении, форме и 3D-размере легочных узелков, а также об их связи с окружающей сосудистой сетью; (2) предоставление врачам-специалистам возможности получить профессиональные знания о характеристиках легочных узелков даже без помощи радиологов; и (3) повышение эффективности коммуникации между врачами и пациентами и оценка прогноза.

Протокол

ПРИМЕЧАНИЕ: На этапе предварительной обработки данных исходные данные DICOM должны быть отсортированы и перехвачены, чтобы обеспечить совместимость с различными устройствами и согласованные результаты. Адекватная регулируемая емкость должна быть зарезервирована для интенсивной обработки, а непрерывная 3D-перспектива необходима для наблюдения. В этом протоколе приводится методическое описание исследовательского подхода с подробным описанием случая с 84-летней пациенткой с легочными узелками. Эта пациентка дала информированное согласие на постановку диагноза с помощью цифрового моделирования и разрешила использовать свои данные в научных исследовательских целях. Функция реконструкции модели является производной от программного инструмента PulmonaryNodule (подробнее см. Таблицу материалов ). Этическое разрешение было получено от Комитета по этике больницы Дунчжимэнь, входящей в состав Пекинского университета китайской медицины (DZMEC-KY-2019.90).

1. Сбор и подготовка данных

1. Данные LDCT для выявления легочных узелков
   ПРИМЕЧАНИЕ: Различия, наблюдаемые в значениях параметров, не зависят от используемого метода исследования.
   1. Получить согласие пациента на получение данных DICOM. Перенесите все данные в назначенный рабочий каталог.
   2. Определите каталог данных с наибольшим количеством сканирующих слоев и наименьшей толщиной слоя, чтобы оптимизировать точность на основе информации о файле. Как правило, чем больше файлов сканирования DICOM у пациента, тем тоньше толщина слоя сканирования.
   3. Реализуя функцию Dicominfo и используя файлы DICOM в качестве параметров функции, получите параметры толщины среза и интервала между пикселями в среде MATLAB. Эти параметры необходимы для настройки скорости отображения громкости 3D. Для примера данных, использованных в этом исследовании, толщина среза составляла 1 мм, интервал между пикселями составлял 0,5 мм, и в общей сложности было отсканировано 200 слоев.
2. Исправление сортировки отсканированных данных
   ПРИМЕЧАНИЕ: Последовательность каждого изображения должна быть отсортирована для построения объема.
   1. Считывание данных о местоположении каждого изображения с помощью функции Dicominfo. Получите местоположение, введя информацию. SliceLocation в рабочую область MATLAB.
   2. Реализуем функцию SliceLocation для хранения массива location для переменной и построим график (рисунок 1).
   3. С помощью кнопки « Подсказки данных» в правом верхнем углу графического интерфейса добавьте подсказку данных на график в точке, которая представляет максимальное значение местоположения нормальной последовательности (верхнее расположение изображения пациента; Рисунок 1).
   4. Отсортируйте все изображения и извлеките изображения, начиная с 1, до максимального значения местоположения, реализовав функцию VolumeResort.
   5. Храните тома действительных изображений с отсортированным индексом, который будет полезен для отслеживания важных узелков.
3. Осмотр грудного объема
   ПРИМЕЧАНИЕ: Наличие четко определенной структуры хранения данных делает последующую работу более удобной.
   1. Реализуйте функцию VolumeInspect , чтобы отобразить три представления построенного тома. Перетащите перекрестие перекрестия вверх и вниз по корональной оси, чтобы быстро просмотреть все изображения на горизонтальной оси (рис. 2).
   2. Переместите перекрестие на горизонтальную ось, чтобы просмотреть все изображения на корональной оси. Перекрестие находится в тех же пространственных координатах в 3D-объеме; Следовательно, перемещение его по одной оси изменит расположение изображений на двух других осях.
   3. Для функции VolumeInspect используйте окно интенсивности по умолчанию для легких в графическом интерфейсе. Отрегулируйте фактическую производительность фильтра, удерживая левую кнопку мыши и перетаскивая ось.

2. Цифровая модель для горизонтальной 3D-реконструкции

ПРИМЕЧАНИЕ: Подпроцесс 3Dlung_Horizon выполняет тщательное исследование легочных узелков с горизонтальной точки зрения.

1. Реализуйте функцию Build_3Dlung_Horizon на рабочем месте MATLAB, чтобы реконструировать цифровую 3D-модель легочных узелков под окном фильтра легкого, а затем откройте графический интерфейс, чтобы проверить горизонтальную 3D-модель (рис. 3).
2. В отличие от шага 1.3.2, графический интерфейс на рисунке 3 представляет собой непрерывную трехмерную структуру легких, в которой четко видны различные типы легочных узелков и их относительные пространственные отношения с легочной тканью. При перетаскивании полосы прокрутки в графическом интерфейсе с помощью мыши можно наблюдать непрерывную 3D-структуру легких.
3. В правом верхнем углу графического интерфейса на рисунке 3 расположены значки для увеличения, уменьшения, возврата к глобальному виду и обозначения координат выбранного пикселя. Используйте функцию масштабирования, чтобы наблюдать за локальными особенностями поражений и выводить соответствующие 3D-структурные выходные изображения. Используйте кнопку «Отметить пиксельные координаты», чтобы вычислить расстояние между двумя точками, чтобы измерить размер узелков.
4. Цветовой шкалой по умолчанию является цветовая карта струй, что означает, что от синего до красного представляют значения от низкого до высокого. Щелкните правой кнопкой мыши «Цветовая полоса » во всплывающем меню, чтобы выбрать общую серую цветовую карту и сбросить весь графический интерфейс.
5. Если окно фильтра не устраивает, используйте левую кнопку мыши, чтобы перетащить вверх и вниз по середине фигуры, чтобы отрегулировать уровень окна. Перетащите влево и вправо, чтобы отрегулировать ширину окна, и соответствующий точный диапазон фильтрации будет отображаться на цветовой панели.

3. Построение цифровой 3D-модели для любого конкретного конкреция

ПРИМЕЧАНИЕ: Номер среза является параметром функции 3D_Nodules, которая реконструирует цифровую 3D-модель, которую можно рассматривать со всех сторон.

1. Чтобы определить номер фрагмента, как показано на рисунке 3, проверьте в правом верхнем углу полосы прокрутки; на рисунке 3 номер среза равен 70. Используйте функцию Build_3D_Nodules с двумя параметрами, включая номер среза и объем грудной клетки, созданные на шаге 1.3, чтобы реконструировать цифровую 3D-модель для конкретных узелков. Это пользовательская модель, так как номер входного среза является переменным и зависит от пользователя.
2. Если функция Build_3D_Nodules выполнена правильно, пользователь может проверить легочный узел, расположенный в определенном номере среза, с разных точек зрения во всплывающем графическом интерфейсе (рис. 4). Для этого выполните следующие действия:
   1. Нажмите и удерживайте левую кнопку мыши, как в центре рисунка 4, и перетащите ее в любом направлении, чтобы изменить перспективу легочных узелков. Следует отметить, что угол наблюдения должен учитывать анатомические соображения и стараться показать как медицинские характеристики легочных узелков, так и взаимосвязь между узелками и окружающими тканями.
3. Используйте значки масштабирования и перемещения в правом верхнем углу, как показано на рисунке 3. Кроме того, перемещая среднюю кнопку мыши, пользователь может непрерывно увеличивать или уменьшать масштаб модели.
4. Графический интерфейс на рисунке 4 показывает индикацию координат модели в левом нижнем углу, где положительное направление по оси Z - это направление сканирования в горизонтальном положении. Реализуйте инструмент для создания снимков экрана, предоставляемый операционной системой, чтобы сохранить необходимую 3D-проекцию узелков.

4. Цифровая модель корональной 3D-реконструкции

ПРИМЕЧАНИЕ: Подпроцесс Build_3Dlung_Coronal выполняется для оценки легочных узелков с альтернативной корональной точки зрения, тем самым помогая клиницистам и пациентам в развитии более точного и всестороннего понимания местоположения и атрибутов узелков.

1. Реализуйте функцию Build_3Dlung_Coronal на рабочем месте MATLAB, чтобы реконструировать цифровую 3D-модель легочных узелков под окном фильтра легкого, а затем откройте графический интерфейс, подготовленный функцией, чтобы проверить корональную 3D-модель (рис. 5).
2. Графический интерфейс на рисунке 5 показывает непрерывную корональную 3D-структуру легких, в которой четко видны различные типы легочных узелков и их относительные пространственные отношения с легочной тканью. Перетащите полосу прокрутки в графическом интерфейсе с помощью мыши, чтобы наблюдать непрерывную корональную 3D-структуру легких.
3. В правом верхнем углу графического интерфейса, как показано на рисунке 5, также имеются значки для увеличения, уменьшения, возврата к глобальному виду и обозначения координат выбранного пикселя. Используйте эти функции для наблюдения за локальными особенностями поражений и создания соответствующих 3D-структурных изображений. Отметьте координаты пикселей, чтобы вычислить расстояние между двумя точками, которое часто используется для измерения размера узелков.
4. Цветовая шкала по умолчанию — это цветовая карта струй, в которой цвета от синего до красного представляют значения от низкого до высокого. Щелкните правой кнопкой мыши цветовую полосу во всплывающем меню, чтобы выбрать общую серую цветовую карту и сбросить весь графический интерфейс.
5. Если окно фильтра не подходит, используйте левую кнопку мыши, чтобы перетащить вверх и вниз по середине фигуры, чтобы отрегулировать уровень окна; Перетащите влево и вправо, чтобы отрегулировать ширину окна, и соответствующий точный диапазон фильтрации будет отображаться на цветовой панели.

5. Вывод 3D-видео для доминантных легочных узелков

ПРИМЕЧАНИЕ: Преобразование оптимальной цифровой 3D-модели легочного узла в динамическое 3D-видео позволяет врачам и пациентам лучше понять состояние и сделать точные суждения, что особенно важно для разработки эффективных планов лечения.

1. В рабочем пространстве подготовьте необходимую цифровую 3D-модель и предварительно визуализируйте относительные пространственные отношения между легочными узелками и легочной тканью, которые будут отображаться под разными углами (рис. 3 и рис. 4).
2. В этом исследовании Adobe Captivate 2019 использовался для записи всех процессов взаимодействия с графическим интерфейсом. Для начала откройте программное обеспечение и создайте новый проект записи экрана. Выключите камеру, и появится красное поле диапазона записи экрана для записи только операции с экраном. В этом исследовании графический интерфейс версии 5.1 был включен в коробку. Нажмите кнопку записи, чтобы управлять графическим интерфейсом и создать цифровой видеофайл записи экрана.
3. После записи динамического отображения легочных узелков вернитесь в рабочую среду программного обеспечения, щелкнув значок на панели задач.
4. Используя функцию публикации видео, сохраните записанное динамическое видео цифровой 3D-модели легочных узелков. Нажмите « Файл» > «Распространить» и настройте путь к хранилищу файлов. Назовите файл и сохраните нужный цифровой видеофайл.

Результаты

Чтобы сделать метод применимым к более широкому кругу устройств, порядок наложения каждого сканирования должен быть реорганизован на основе внутренних координат файловой системы DICOM (рис. 1) для создания правильного 3D-тома (рис. 2). Основываясь на точных данных об объеме, мы использовали алгоритмическую непрерывную реконструкцию горизонтальных и корональных MIP легких пациента (рис. 4 и рис. 5) для точной диагностики и лечения ле...

Обсуждение

Различные устройства LDCT имеют существенные различия в последовательностях выводимых изображений DICOM, особенно с точки зрения управления файловой системой. Поэтому для восстановления ключевой цифровой 3D-модели легочного узла на более поздних стадиях протокола особенно важен этап предварительной обработки данных. На этапе подготовки и предварительной обработки данных (этап 1.2.2) координата оси z последовательности может быть правильно отсортирована с помощью последовательности, показанной на рису...

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
MATLAB	Математические труды	2022B	Вычисления и визуализация
Инструменты для моделирования	Интеллектуальный   Энтропия	легочного узла V1.0	Пекин Интеллектуальная энтропия Наука и Technology Co Ltd. Моделирование для слияния КТ/МРТ