Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Новый протокол количественной оценки прогрессирования кальцификации сердечно-сосудистых заболеваний с использованием продольных изображений микроПЭТ/микроКТ

1.4K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/66805

⸱

15 ноября 2024 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

Этот новый протокол включает в себя количественную оценку прогрессирования кальцификации сердечно-сосудистой системы по изображениям серийной микропозитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ)/микрокомпьютерной томографии (КТ) у мелких исследовательских животных.

Аннотация

Микропозитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и микрокомпьютерная томография (КТ) являются мощными и идеальными исследовательскими инструментами для наблюдения за прогрессированием кальцификации сердечно-сосудистой системы. Благодаря своей неинвазивной природе небольшие исследовательские животные могут быть изображены в нескольких временных точках. Проблема заключается в точной количественной оценке кальцификации сердечно-сосудистой системы. Здесь мы предоставляем протокол, используя изображения с более поздних стадий заболевания в качестве шаблона, чтобы точно количественно оценить прогрессирование кальцификации сердечно-сосудистой системы в продольных исследованиях. Протокол включает в себя: 1) выравнивание области грудной клетки на нескольких изображениях одного и того же животного во время продольного исследования в качестве первого шага, 2) определение области интереса (ROI), расположенной в сердце и аорте в месте более крупных отложений кальция, которые становятся очевидными на более поздних изображениях, и 3) одновременную сегментацию и количественную оценку отложений кальция на всех изображениях, полученных в ходе продольного исследования. Этот оптимизированный метод повышает точность анализа изображений при отслеживании прогрессирования кальцификации сердечно-сосудистой системы за счет повышения точности определения ROI и снижения вариабельности, связанной с более ранними методами, которые анализируют отдельные сканирования независимо друг от друга.

Введение

Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из ведущих глобальных причин заболеваемости и смертности, что требует тщательного изучения для выявления их механизмов и разработки эффективных профилактических и терапевтических стратегий. Кальцификация коронарных артерий (ККА) широко признана экспертами в этой области в качестве прогностического фактора сердечно-сосудистых заболеваний, значительно повышая риск смертности от сердечно-сосудистых заболеваний 1,2,3,4,5. Микроскопические кальцификаты считаются самыми ранними стадиями кальцифицирующего атеросклероза, а термин «микрокальцинаты» используется для обозначения отложений кальция от 0,5 до 50 мкм диаметром 6,7,8,9. Считается, что эти небольшие кальцификаты сливаются, образуя более крупные отложения кальция, способствуя прогрессированию кальцифицирующей бляшки 6,7.

Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и компьютерная томография (КТ) являются ценными исследовательскими инструментами, часто используемыми для неинвазивной оценки кальцификации сердечно-сосудистой системы in vivo 5,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19 . Эти методы визуализации оказываются особенно полезными для отслеживания прогрессирования кальцификации сосудов в продольных исследованиях с участием мелких исследовательских животных 11,12,13,19. Микрокомпьютерная томография продемонстрировала свою эффективность в получении анатомических изображений относительно больших отложений кальция 11,12,13,19,20.Тем не менее, его полезность для визуализации небольших отложений кальция у живых животных ограничена его пространственным разрешением ~100 мкм 8,14, что затрудняет исследование кальцификации на начальных стадиях.

Заметным достижением является внедрение комбинированной микроПЭТ/микрокомпьютерной томографии с ПЭТ-индикатором, меченным фторидом-18 фторидом натрия (18F-NaF), в качестве стандартного метода обнаружения кальцификации на основе его связывания с поверхностью минерала. В этом подходе используется меченый радиоактивными веществами 18F-NaF, который, как было показано, идентифицирует минеральную поверхность кальция10,13, поскольку ионы фтора ковалентно связываются с гидроксиапатитом кальция, заменяя гидроксильные группы с образованием фторапатита21. В соответствии с более низкой скоростью обмена относительно радиоактивного распада 18F (период полураспада ~ 110 минут) и клиренса индикатора через почки22, Irkle и коллегиобнаружили, что связывание 18F-NaF с кальцинированными образцами сонной артерии было ограничено поверхностью во время обнаружения. Таким образом, поглощение индикаторов должно быть непосредственно связано с площадью поверхности минерала, которая больше, когда данное количество минерала встречается в нескольких небольших очагах или в пористой форме, чем когда оно присутствует в небольшом количестве крупных твердых отложений. Выделяя самые ранние стадии минерализации с высокой чувствительностью, визуализация ПЭТ F-NaFможет дать ценную информацию о ранних стадиях заболевания, что делает ее особенно полезной для изучения профилактических и терапевтических стратегий 13,14,15.

Даже с недавними достижениями в комбинированной визуализации кальцификации сосудов с помощью микроПЭТ/микроКТ существуют возможности для повышения точности анализа изображений в продольных исследованиях кальцификации сердечно-сосудистой системы. Традиционные подходы используют трудоемкое ручное разграничение областей интереса (ROI) вокруг каждой видимой кальцинированной области у каждой мыши в каждый отдельный момент времени на протяжении всего лонгитюдного исследования. Этот метод снижает точность, особенно на ранних стадиях заболевания, когда размеры отложений кальция приближаются к пределам обнаружения сканеров, потенциально делая невидимыми некоторые участки с крошечными отложениями, расположенными в низкой плотности.

В области визуализации выравнивание обычно относится к пространственному выравниванию серии изображений. Представляя выравнивание в качестве нового решения существующих проблем, предложенный нами метод позволяет исследователям использовать постоянное местоположение для отслеживания прогрессирования кальцификации на серийных изображениях от отдельных субъектов на протяжении всего лонгитюдного исследования. Учитывая, что известно, что кальцификация тканей возникает из наноразмерных матричных везикул (50-150 нм), которые сливаются с образованием микроскопического, а затем макроскопического минерала гидроксиапатита23, можно ретроспективно определить, где микрокальцинаты были расположены на ранних изображениях, прежде чем они станут различимы.

Следование одному и тому же местоположению с течением времени, ставшее возможным благодаря выравниванию изображения, является основой для этого метода. Это избавляет от необходимости определять самые ранние стадии кальцификации напрямую, так как ROI назначается на основе самых поздних стадий, когда минерализация легко идентифицируется. В этом протоколе мы представляем улучшенный, оптимизированный метод анализа данных, который включает в себя выравнивание временного ряда изображений в качестве жизненно важного шага, повышающего точность количественного определения отложения кальция в продольных, комбинированных исследованиях микроПЭТ/микроКТ визуализации (Рисунок 1). Хотя в качестве примера мы используем анализ данных ПЭТ/КТ, этот метод может быть применен к анализу других данных продольной визуализации, включая однофотонную эмиссионную компьютерную томографию (ОФЭКТ), магнитно-резонансную томографию (МРТ) и оптическую визуализацию24.

figure-introduction-1
Рисунок 1: Блок-схема обзора протокола. Блок-схема, обобщающая новый протокол количественной оценки кальцификации сердечно-сосудистой системы. Общие шаги включают продольную визуализацию, выравнивание изображений, полученных в разные моменты времени, а также сегментацию и количественную оценку кальцинированной области. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

На репрезентативных изображениях представлена самка мыши с дефицитом аполипопротеина-Е (Apoe-/-). Экспериментальные протоколы были рассмотрены и одобрены Комитетом по институциональному уходу за животными и их использованию Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

1. Сканирование животных

  1. Между получением двух изображений кормите мышь стандартным рационом без какого-либо вмешательства. Тем не менее, перед первым снимком в возрасте 15 месяцев перейдите на западную диету (21% жира, 0,2% холестерина) в возрасте от 12 до 14 месяцев, чтобы вызвать исходную кальцификацию аорты.
  2. Убедитесь, что сканер microPET/CT регулярно калибруется для оптимального сбора данных ПЭТ и совместной регистрации КТ. Выполняйте калибровку в соответствии с инструкциями производителя.
  3. Обезболите мышь 2% газом изофлураном в камере в течение 10 минут перед визуализацией. Подтвердите анестезию, ущипнув палец ноги животного без ответа.
  4. Получение изображений микроПЭТ (350–650 кэВ, время сканирования 10 мин) и микрокомпьютерной томографии 100 мкм (80 кВпик, 150 мкА, проекция 720, время сканирования 1 мин) с помощью комбинированного микроПЭТ/КТ-сканера через 60 мин после внутривенного введения 3,7 МБк 18F-NaF. Получите микрокомпьютерную томографию сразу после сканирования микроПЭТ.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Кровать сканера перемещала животное из модального окна ПЭТ в модальный режим КТ, в то время как животное оставалось под анестезией и в том же положении.
  5. Реконструируйте изображения microPET с использованием алгоритма максимизации 3D-упорядоченного математического ожидания подмножеств (24 подмножества и 3 итерации) со случайной коррекцией, коррекцией затухания и распада. Реконструируйте изображения компьютерной томографии с помощью модифицированного алгоритма Фельдкампа.
    ПРИМЕЧАНИЕ: После визуализации за мышью наблюдали до тех пор, пока она не пришла в сознание, достаточное для поддержания лежачего положения за грудиной. В конце лонгитюдного исследования все мыши были усыплены.

2. Импорт файлов DICOM в программу просмотра DICOM

ПРИМЕЧАНИЕ: Хотя этот репрезентативный протокол использует программное обеспечение ORS Dragonfly под некоммерческой лицензией, его гибкость распространяется на другие варианты программного обеспечения для просмотра DICOM.

  1. Запустите программу просмотра DICOM, дважды щелкнув по приложению.
  2. Перейдите в раздел «Файл» в левом верхнем углу. В раскрывающемся меню выберите «Импорт изображений DICOM...», чтобы открыть окно «Управление изображениями DICOM » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S1A).
  3. В окне «Управление изображениями DICOM » перейдите на вкладку «Содержимое папки ». С правой стороны выберите «Открыть папку...», чтобы выбрать папки, содержащие файлы DICOM, представляющие интерес для продольного исследования (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S1B).
  4. Определите папки, содержащие файлы DICOM. Нажмите кнопку "Выбрать папку ", чтобы импортировать первую папку в окно "Управление изображениями DICOM " (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S1C).
  5. Выберите файлы PET ("PT") и CT ("CT") DICOM в окне "Управление образами DICOM ". Затем нажмите « Просмотреть исследование » справа, чтобы открыть все импортированные изображения DICOM (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S1D).
  6. Повторите шаги 2.4 и 2.5 для каждой папки, содержащей изображения DICOM, относящиеся к одному и тому же объекту в продольном исследовании.

3. Отрегулируйте настройки просмотрщика DICOM для оптимизации визуализации изображений

  1. Измените компоновку, чтобы отобразить четыре вида (3D, поперечный, корональный, сагиттальный), как показано в Дополнительном файле 1 - Дополнительном рисунке S2. В раскрывающемся списке Компоновка слева найдите Виды (в выбранной сцене) и выберите компоновку, на которой отображаются четыре вида.
  2. Переименуйте изображения, указав временные точки и то, являются ли они изображениями ПЭТ или КТ. Выберите имя изображения и дважды щелкните мышью , чтобы переименовать каждое изображение.
  3. Чтобы включить изображение, откройте раскрывающееся меню «Свойства и настройки данных » справа. Нажмите на значок глаза слева от имени каждого изображения, чтобы переключить видимость (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S2)
  4. Отрегулируйте яркость и контрастность на каждом КТ-изображении по отдельности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Оптимальная яркость и контрастный диапазон КТ могут варьироваться в зависимости от объекта, протокола визуализации, сканера и параметров реконструкции25,26; Тем не менее, все корректировки должны быть согласованы для одного субъекта в продольном исследовании.
    1. Выберите и включите одно изображение компьютерной томографии, щелкнув по имени изображения в разделе «Свойства и настройки данных » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S2).
    2. Найдите гистограмму в раскрывающемся списке «Выравнивание окна », расположенном на вкладке «Главная » в левой части экрана. Активируйте LogY над гистограммой; затем нажмите и сдвиньте желтые индикаторы диапазона , чтобы полностью охватить второй пик гистограммы (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S3A). Вносите небольшие корректировки до тех пор, пока не будет достигнута оптимальная яркость/контрастность; На рисунке 2B приведен пример КТ-изображения с поправкой на яркость/контрастность.
    3. Найдите поле «Выбранный диапазон» под гистограммой «Выравнивание окна » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S3B). Обратите внимание на значения выбранного диапазона , которые будут использоваться на последующих шагах.
    4. Выберите и включите второе изображение компьютерной томографии (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S3C). Введите выбранные значения диапазона из первого изображения КТ в поле «Выбранный диапазон » для второго изображения КТ (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S3B-S3D). Повторите для всех последовательных изображений.
  5. Уточните каждое изображение ПЭТ, настроив фильтр таблицы подстановки по отдельности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Оптимальный диапазон цветовой шкалы ПЭТ может варьироваться в зависимости от объекта, протокола визуализации, сканера и параметров реконструкции27; Тем не менее, все корректировки должны быть согласованы для одного субъекта в продольном исследовании.
    1. Выберите и включите одно изображение PET, щелкнув по имени изображения в разделе «Свойства и настройки данных » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S2).
    2. В раскрывающемся списке «Выравнивание окна » на вкладке «Главная » найдите таблицу подстановки (LUT) и прокрутите, чтобы найти PET в раскрывающемся списке LUT, и выберите фильтр PET (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S4A).
    3. Выполните тонкую настройку выбранного диапазона с помощью гистограммы в раскрывающемся списке Выравнивание окон для достижения оптимальной визуализации. Активируйте LogY над гистограммой; затем нажмите и сдвиньте желтые индикаторы диапазона в направлении, показанном на дополнительном рисунке S4B (дополнительный файл 1). Вносите небольшие корректировки до тех пор, пока не будет достигнут оптимальный выбранный диапазон для визуализации ПЭТ-изображения; На рисунке 2D приведен пример изображения ПЭТ/КТ, настроенного на оптимальный выбранный диапазон.
    4. Найдите раскрывающийся список «Выбранный диапазон » под гистограммой «Выравнивание окна » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S4B). Запишите выбранные значения диапазона, которые будут использоваться на последующих шагах.
    5. Выберите и включите второе изображение ПЭТ (Дополнительный файл 1 - Рисунок S4C). Повторите шаг 3.5.2 для второго изображения.
    6. Введите выбранные значения диапазона из первого изображения ПЭТ в поле «Выбранный диапазон » для второго изображения ПЭТ (Дополнительный файл 1 - Рисунок S4B-S4D). Повторите для всех последовательных изображений.

figure-protocol-1
Рисунок 2: Корректировка настроек DICOM-просмотрщика для оптимизации визуализации изображения. (А,Б) Корональный вид изображений компьютерной томографии (A) до и (B) после регулировки контрастности/яркости. (К,Г) Корональный вид изображений ПЭТ/КТ (C) до и (D) после корректировки таблицы поиска. Сокращения: КТ = компьютерная томография; ПЭТ = позитронно-эмиссионная томография. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

4. Выровняйте область грудной клетки на снимках компьютерной томографии

ПРИМЕЧАНИЕ: Для простоты одно изображение компьютерной томографии будет служить «базовым» изображением и не будет транслироваться или поворачиваться. Второе КТ-изображение (и, в конечном итоге, последующие серийные изображения) будет транслироваться и/или поворачиваться для выравнивания с базовым изображением; Для целей демонстрации это изображение будет называться «наложением». Во время выравнивания важно различать базовое изображение и все остальные наложенные изображения.

  1. Отключите все изображения ПЭТ и включите базовое изображение компьютерной томографии, щелкнув значок глаза слева от имени каждого изображения в раскрывающемся списке «Свойства и настройки данных ».
  2. Измените непрозрачность КТ-изображения на ~50%. Нажмите на один из 2D-видов. В окне Выравнивание окна найдите выпадающий список Сопоставление непрозрачности и сдвиньте шкалу Непрозрачности к центру (Дополнительный файл 1 - Рисунок S5).
  3. Включите наложение КТ-изображения и повторите шаг 4.2.
  4. Измените фильтр наложенного изображения компьютерной томографии, чтобы различать базовое изображение компьютерной томографии и наложенное изображение компьютерной томографии. В раскрывающемся списке Выравнивание окна на вкладке Главная найдите Таблица подстановки (LUT). Под выпадающим списком LUT прокрутите и нажмите на красный фильтр.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Теперь в каждом виде должно быть по два изображения компьютерной томографии, как показано на дополнительном рисунке S5 (дополнительный файл 1).
  5. Используйте инструменты «Переместить/Повернуть» в 2D-видах, чтобы выровнять область груди на наложенном изображении как можно ближе к области на базовом изображении. Обратитесь к грудному отделу грудной клетки, верхнему отделу позвоночника и грудине в качестве индикаторов выравнивания грудной клетки на КТ-изображении.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие действия могут быть выполнены только на 2D-видах (поперечном, корональном или сагиттальном) (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S1). Для достижения наилучшего результата переключайтесь между всеми тремя 2D-видами и используйте инструменты перемещения/поворота, чтобы выровнять область груди на каждом виде.
    1. Выберите наложенное изображение в раскрывающемся списке «Свойства и настройки данных » и щелкните один раз, чтобы выбрать один из 2D-видов.
    2. Найдите раскрывающийся список «Перевод/Поворот» на вкладке «Главная » и нажмите на значок «Переместить » (Дополнительный файл 1 - Рисунок S6A).
    3. Щелкните и перетащите поле перевода в левом нижнем углу и поверните точку вращения в центре выбранного 2D-вида, чтобы переместить наложенное изображение примерно по выравниванию с базовым изображением (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S6B). Обратитесь к костным структурам для справки по выравниванию.
    4. Найдите инструмент «Отслеживание » в раскрывающемся списке «Манипулировать» и переместите ось в область груди, щелкнув и перетащив центр оси. Увеличьте область груди, нажав среднюю кнопку прокрутки на компьютерной мыши и оттащив мышь от экрана (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S6C).
  6. Точно настройте выравнивание для точного позиционирования с помощью таких структур грудной клетки, как грудная клетка, верхняя часть позвоночника и грудина, с помощью дальнейшей регулировки перемещения и вращения. Переключайтесь между 2D-видами и повторяйте шаги 4.5.3-4.5.4 до тех пор, пока два изображения не будут выровнены так, как показано на рисунке 3.
  7. После того как базовое и первое наложенные изображения КТ будут совмещены, измените фильтр наложенного изображения КТ обратно на оттенки серого в раскрывающемся списке LUT. Повторите раздел 4 для всех наложенных КТ-изображений одного и того же животного, используя постоянное базовое изображение.

figure-protocol-2
Рисунок 3: Выравнивание всех изображений компьютерной томографии. (А,Б) Корональный вид базового (серого) и наложенного (красного) изображений компьютерной томографии (A) до и (B) после выравнивания. (К,Г) Сагиттальный вид изображений компьютерной томографии (C) до и (D) после выравнивания. Синими стрелками обозначены (1) грудная клетка мыши, (2) позвоночник и (3) грудина. Аббревиатура: КТ = компьютерная томография. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

5. Совместная регистрация изображений ПЭТ с соответствующими изображениями КТ

ПРИМЕЧАНИЕ: Совмещение наложенного КТ-изображения и базового КТ-изображения первоначально приведет к смещению наложенного КТ-изображения с соответствующим ПЭТ-изображением, показанным на рисунке 4. Изображение ПЭТ должно быть снова зарегистрировано совместно с соответствующим изображением компьютерной томографии.

  1. Включите наложенное изображение компьютерной томографии и соответствующее изображение ПЭТ, щелкнув значок глаза слева от имени каждого изображения.
  2. Измените непрозрачность изображений ПЭТ и КТ на ~50%. В выпадающем списке Выравнивание окна найдите выпадающее меню Сопоставление непрозрачности и сдвиньте шкалу Непрозрачности к центру (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S5).
  3. Используйте инструменты «Переместить/повернуть» в 2D-видах, чтобы выровнять изображение ПЭТ с соответствующим изображением КТ на основе структуры кости на изображении КТ и поверхности кости 18F-NaF на изображении ПЭТ.
    1. Выберите изображение ПЭТ, соответствующее наложенному изображению КТ, в раскрывающемся списке Свойства и настройки данных и щелкните один раз, чтобы выбрать один из 2D-видов.
    2. Найдите раскрывающийся список «Перевести/Повернуть» на вкладке «Главная » и нажмите на значок «Переместить » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S6A).
    3. Щелкните и перетащите поле перевода в левом нижнем углу и поверните точку вращения в центре выбранного 2D-вида (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S6B), чтобы переместить изображение ПЭТ для совместной регистрации с изображением КТ.
  4. Повторите раздел 5 для всех наложенных изображений ПЭТ и КТ, которые не зарегистрированы совместно с их изображениями КТ.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если совместная регистрация завершена, соответствующие изображения ПЭТ/КТ должны быть выровнены по всей длине тела, как показано на рисунке 4.

figure-protocol-3
Рисунок 4: Совмещение изображений ПЭТ с соответствующим изображением КТ. Репрезентативное изображение ПЭТ и соответствующее ему изображение КТ (A, C) до и (B, D) после совместной регистрации. После завершения совместной регистрации изображения ПЭТ и КТ должны быть выровнены, как показано на панели В. Сокращения: КТ = компьютерная томография; ПЭТ = позитронно-эмиссионная томография. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

6. Выявление кальциноза сердечно-сосудистой системы

  1. Определите временную точку с наибольшими прогнозируемыми кальцинированными областями в продольном исследовании (т.е. поздняя временная точка кальцификации или предварительно обработанные субъекты). Выберите изображение, соответствующее этой временной точке, которое будет служить «эталонным» изображением, подчеркивая наиболее отчетливо видимую кальцификацию. Выбранное изображение затем будет функционировать в качестве шаблона для сравнения со всеми другими изображениями, содержащими меньшие области кальцификации в разные моменты времени.
  2. Включите эталонное изображение компьютерной томографии, щелкнув значок глаза слева от изображения. Выберите инструмент «Отслеживание » в раскрывающемся списке «Манипулировать» и переместите центр оси вокруг сердечной области.
  3. Увеличьте масштаб, чтобы найти кальцинированные области (маленькие яркие плотные участки), наложенные на силуэт сердца между грудной клеткой, грудиной и позвоночником (рис. 5). Если кальцинированные области не видны сразу, прокрутите слои каждого изображения, выбрав 2D-вид и прокрутив с помощью мыши.
  4. Переместите ось Трека , чтобы навести курсор на окаменелую область, обеспечив ее видимость на всех 2D-видах. Визуальное представление об областях кальцификации на КТ-изображении мыши приведено на рисунке 5.
  5. Включите соответствующее изображение ПЭТ, чтобы проверить наличие кальциноза.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если настройки изображения ПЭТ и совместная регистрация были настроены соответствующим образом, изображение ПЭТ должно отображать активность вокруг кальцинированной области, как показано на рисунке 5D.

figure-protocol-4
Рисунок 5: Идентификация кальцинированных областей в сердце. Области кальцификации изображены на репрезентативных (А) сагиттальных, (В) поперечных и (В) корональных КТ-изображениях, а также (D) корональном изображении ПЭТ/КТ. Желтыми стрелками обозначены отложения кальция. Синие стрелки обозначают опорные структуры, используемые для определения местоположения кальциноза. Сокращения: КТ = компьютерная томография; ПЭТ = позитронно-эмиссионная томография. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

7. Нарисуйте ROI вокруг кальцинированных областей

  1. Отключите эталонное изображение PET. Включите только эталонное изображение КТ, щелкнув значок глаза слева от изображения.
  2. Найдите выпадающее меню «Фигуры» и выберите фигуру «Сфера » (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S7). Отрегулируйте размеры сферы, щелкнув и перетащив ее края, чтобы изменить размер. Измените положение сферы, щелкнув и перетащив центральный квадрат.
    1. Перемещайтесь по 2D-видам, чтобы аккуратно расположить сферу. Сфера должна инкапсулировать всю идентифицированную область кальцификации и некоторую окружающую область, но избегать окружающих костей. Визуальное руководство по оптимальному рисованию сферы приведено на дополнительном рисунке S7 (Дополнительный файл 1) для правильного размещения сферы.
  3. В раскрывающемся списке « Свойства и настройки данных » щелкните правой кнопкой мыши имя сферы и выберите «Добавить в ROI... (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S8A), после чего следует выбрать Новый ROI (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S8B).
    1. Назначьте соответствующее имя только что созданному ROI. В разделе Геометрия выберите изображение компьютерной томографии, для которого необходимо создать ROI (Дополнительный файл 1 - Дополнительный рисунок S8C).
    2. Включите ROI, щелкнув значок глаза слева от имени ROI, и наблюдайте за цветным ROI, соответствующим размеру ранее нарисованной сферы, как показано на дополнительном рисунке S8D (дополнительный файл 1).
  4. Найдите вкладку «Сегмент » в левой части экрана дисплея, рядом с главной вкладкой (рис. 6A). Вкладка «Сегмент» позволяет создавать и редактировать ROI.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие три шага направлены на создание ROI с точностью, которая выделяет исключительно кальцинированные области в пределах обозначенной сферы.
    1. Выберите эталонный ROI в разделе «Свойства и настройки данных » и найдите раскрывающийся список «Диапазон » на вкладке «Сегмент ». Нажмите, чтобы проверить Определить диапазон (Рисунок 6A).
    2. Измените заданный диапазон с помощью поля «Выбранный диапазон » (рисунок 6A). Убедитесь, что заданный диапазон инкапсулирует все некальцинированные пиксели со значениями единиц измерения Хаунсфилда (HU) ниже порогового значения кальция. В этой демонстрации используется пороговое значение 300 HU для кальция, а самая низкая плотность пикселя на этом изображении составляет -2,626; следовательно, выбранный диапазон составляет -2,626-300 HU.
    3. После настройки выбранного диапазона нажмите кнопку Remove (рисунок 6A), чтобы исключить все пиксели ниже указанного порога из ROI сферы.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это действие приводит к новому ROI, который выделяет исключительно кальцинированные области внутри сферы, оптимизируя фокус для дальнейшего анализа. Завершенный ROI должен быть похож на ROI, изображенный на рисунке 6B.
  5. Повторите шаги 7.3-7.4 для всех последовательных изображений КТ, чтобы создать новые уникальные ROI с использованием общей референсной сферы. Назовите каждый ROI в соответствии с идентификацией конкретного КТ-изображения, обеспечив краткий и организованный анализ.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не должно быть необходимости создавать новую сферу для анализа ROI каждого изображения, потому что эталонная сфера должна инкапсулировать самую большую кальцинированную область из всех изображений, при условии точного выравнивания.

figure-protocol-5
Рисунок 6: Использование сегментации для ограничения ROI кальцинированными областями. (A) Стрелки указывают на шаги, необходимые для исключения нежелательных данных плотности из ROI. Синяя стрелка указывает на вкладку «Сегмент »; желтая стрелка выделяет функцию Define Range ; зелеными стрелками обозначены выбранные входы диапазона; а красная стрелка указывает на кнопку «Удалить ». (B) После выполнения этапов протокола 7.4-7.4.3 ROI должен быть конкретно очерчен кальцинированными областями, как показано на этой панели. Аббревиатура: ROI = область интересов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

8. Количественно оцените ROI для каждого изображения

  1. Выберите рентабельность инвестиций, которую необходимо количественно оценить, в раскрывающемся списке Свойства и настройки данных .
  2. Найдите раскрывающийся список «Свойства статистики » справа под раскрывающимся списком «Основные свойства » (рисунок 7).
  3. Найдите таблицу «Набор данных » в разделе «Свойства статистики». С помощью раскрывающегося меню справа выберите соответствующий набор данных изображений, который коррелирует с рентабельностью инвестиций, подлежащей количественной оценке (рис. 7).
    1. При количественной оценке данных КТ в пределах ROI выберите имя изображения КТ, которое коррелирует с ROI.
    2. При количественной оценке данных ПЭТ в рамках ROI выберите имя изображения ПЭТ, соответствующее ROI.
  4. Нажмите кнопку Обновить, чтобы получить количественные значения выбранной кальцинированной области. Обратите внимание на значения Min, Max и Mean в соответствии с таблицей наборов данных. Используйте средние значения для количественной оценки (рисунок 7).
  5. Расчет объема находится в верхней части поля Статистические свойства . Используйте этот объем для количественной оценки (рис. 7).
  6. Для наборов данных КТ значения указываются в формате HU. Рассчитайте объемное содержание кальция (vHU) с помощью произведения среднего значения ROI (HU) на объем ROI (мм3)12.
  7. Для наборов данных ПЭТ значения указываются в беккерелях (Bq), которые соответствуют распадам в секунду. Преобразуйте в Бк/мм3 путем деления среднего значения ROI (Bq) на объем ROI (мм3) для концентрации поглощения индикатора.

figure-protocol-6
Рисунок 7: Количественная оценка ROI. Вкладка «Статистические свойства » для выбранного ROI. Красными стрелками обозначены шаги, необходимые для получения статистических данных для набора данных на основе ROI. Красными прямоугольниками обозначены объем и среднее значение единицы по шкале Хаунсфилда, необходимые для дальнейших расчетов анализа. Аббревиатура: ROI = область интересов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Методы анализа
В этом разделе показано успешное использование с помощью репрезентативных результатов. Здесь мы демонстрируем комбинированное изображение микроПЭТ/микрокомпьютерной томографии одной мыши, отсканированной в возрасте 15 и 18 месяцев, после того, как она была подвергнута западной диете (21% жира, 0,2% холестерина) в возрасте от 12 до 14 месяцев. Следуя разделам 2-8 протокола по количественному определению кальцификации, четыре независимых исследователя отдельно измерили объемное содержание...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Этот новый протокол представляет собой усовершенствованный подход к количественной оценке кальцификации сердечно-сосудистой системы. Благодаря неинвазивному характеру визуализации, можно получить продольные микрокомпьютерные изображения, чтобы проследить за прогрессированием кальцификации сердечно-сосудистой системы у мелких животных. Несмотря на то, что микрокомпьютерная томография сама по себе может показать прогрессирование содержания кальция, микроПЭТ-изображения, когда они доступны,...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конфликта интересов, о котором можно было бы заявить.

Благодарности

Мы благодарим всех сотрудников Технологического центра доклинической визуализации Крампа Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе за помощь в сборе и обработке данных, а также в обслуживании оборудования и инфраструктуры. Мы благодарим Джеффри Коллинза за помощь в работе циклотрона и синтезе 18F-NaF. Мы благодарим Статистическую консалтинговую группу Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе за помощь в статистическом анализе. Эта работа поддержана грантом поддержки Онкологического центра NIH (2 P30 CA016042-44 to MT) и Национальными институтами здоровья, сердца, легких и крови (HL137647 и HL151391 to YT и LLD). Сканер GNEXT ПЭТ/КТ был профинансирован грантом NIH S10 Shared Instrumentation for Animal Research Grant (1S10OD026917-01A1 для Ариона Хатзииоанну).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
0,5 мл стерильных инсулиновых шприцевExel International#26028Используется для внутривенного введения 18F-NaF PET Tracer
18F-NaF PET TracerCNSI Cyclotron
BiorenderBiorenderИспользуется для рисунка 1
Самка Apoe-/- мышьJackson Laboratories#002052B6.129P2-Apoe tm1Unc/J
GNEXT PET/CTSofie Biosciences, Dulles, Virginia
IsofluranePiramal Critical CareИспользуется в качестве анестезии для визуализации мышей
ORS DragonflyComet Technologies Canada Inc.
SPSS StatisticsIBM
Западная диета для мышейEnvigo#TD8813921% жиров, 0,2% холестерина

Ссылки

  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Микро-ПЭТ-визуализациямикро-КТ-визуализациялонгитюдная визуализацияколичественная оценка кальцификацииобласть интересасовмещение изображенийкальцификация сосудоввизуализация мелких животныхнеинвазивная визуализация
Новый протокол количественной оценки прогрессирования кальцификации сердечно-сосудистых заболеваний с использованием продольных изображений микроПЭТ/микроКТ
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.