Мультимодальная кросс-девайсная и безмаркерная корегистрация методов доклинической визуализации
27 октября 2023 г.
Комбинация нескольких методов визуализации часто необходима для получения всестороннего понимания патофизиологии. Этот подход использует фантомы для генерации дифференциального преобразования между системами координат двух модальностей, которое затем применяется для совместной регистрации. Этот метод устраняет необходимость в реперных точках при сканировании в производстве.
Мы разрабатываем программные инструменты для доклинической визуализации, включая реконструкцию изображений, слияние, сегментацию и количественную оценку. Наше программное обеспечение должно быть удобным в использовании, эффективным и совместимым с любым устройством визуализации мелких животных, чтобы обеспечить воспроизводимый количественный анализ полученных мультимодальных данных изображения. Автоматизация является важной темой в нашей области, потому что ручной анализ часто занимает слишком много времени, подвержен ошибкам и трудно воспроизводим.
Программная автоматизация может сделать анализ эффективным и воспроизводимым, но проблема заключается в том, чтобы сделать автоматизацию достаточно надежной. Устройства для визуализации мелких животных предоставляют объемные данные изображений лабораторных мышей и крыс, находящихся под наркозом, и позволяют неинвазивно оценивать патологические и физиологические изменения. Интегрированные мультимодальные устройства сочетают в себе преимущества нескольких методов, таких как микрокомпьютерная томография и ПЭТ.
Также есть возможность объединить два отдельных устройства. Мы разработали программное обеспечение для автоматизированного слияния специальных модальностей, таких как микро-КТ и ТФМ. Мы также предоставили эффективное программное обеспечение для интерактивного объединения изображений и определили новый формат файлов для хранения данных изображений, учитывая аспекты курирования данных.
В прошлом году мы опубликовали подход к ретроспективному респираторному гейтированию в условиях высокой пропускной способности. Наш протокол находится в матрице преобразования, которая генерируется с использованием шага калибровки, включающего видимые структуры, такие как реперные знаки. Затем слияние изображений может быть автоматизировано с помощью этой матрицы преобразования, что устраняет необходимость в маркерах.
Обзор
В данном исследовании представлены программные инструменты, разработанные для доклинической визуализации, с акцентом на автоматизацию мультимодального анализа изображений. Эти инструменты повышают эффективность и воспроизводимость анализа данных объемной визуализации, полученных с помощью устройств для визуализации мелких животных.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Методы визуализации
- Разработка программного обеспечения
Теоретическая часть
- Доклиническая визуализация имеет важное значение для понимания физиологических и патологических изменений.
- Ручной анализ данных визуализации часто занимает много времени и подвержен ошибкам.
- Автоматизация может повысить эффективность и воспроизводимость анализа изображений.
- Интегрированные мультимодальные устройства объединяют в себе преимущества различных методов визуализации.
Цель исследования
- Разработать удобное для пользователя программное обеспечение для автоматизированного совмещения и анализа изображений.
- Устранить необходимость в использовании реперных точек при регистрации изображений.
- Обеспечить воспроизводимый количественный анализ данных мультимодальной визуализации.
Используемые методы
- Разработка программных инструментов для совмещения, сегментации и количественного анализа данных визуализации.
- Автоматизация совмещения изображений с использованием матриц преобразования, полученных на этапах калибровки.
- Интеграция данных визуализации, полученных с помощью таких устройств, как микро-КТ и ПЭТ.
- Внедрение удобных пользовательских интерфейсов для загрузки и анализа изображений.
Основные результаты
- Автоматизированное совмещение модальностей визуализации было успешно реализовано без использования реперных точек.
- Программные средства продемонстрировали эффективность при обработке волюметрических данных, полученных от мелких животных.
- Были определены новые форматы файлов для более качественного курирования и хранения данных.
- Были валидированы ретроспективный респираторный гейтинг и настройки высокой пропускной способности.
Выводы
- Разработанное программное обеспечение расширяет возможности анализа данных мультимодальной визуализации.
- Автоматизация значительно сокращает время и количество ошибок, связанных с ручным анализом.
- Данный подход может способствовать более точной оценке в доклинических исследованиях.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Надежная совместная регистрация модальностей доклинической визуализации без использования маркеров устраняет критическое узкое место в трансляционных исследованиях, обеспечивая воспроизводимую количественную интеграцию мультимодальных наборов данных. Эта возможность повышает прогностическую достоверность моделей заболеваний и способствует более надежной валидации мишеней и снижению рисков при изучении механизмов на всех этапах процесса разработки. Оптимизированные, готовые к автоматизации рабочие процессы снижают влияние человеческого фактора и облегчают проведение масштабируемых многоцентровых исследований по визуализации для корпоративных портфелей НИОКР.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Обеспечивает количественную неинвазивную оценку биологических изменений на моделях мелких животных.
- Поддерживает валидацию функциональных мишеней путем интеграции данных анатомической и молекулярной визуализации.
- Снижает неопределенность механизмов за счет точной пространственной корреляции мультимодальных сигналов.
- Облегчает отбор перспективных кандидатов в портфеле за счет повышения прогностической ценности доклинических данных.
Скрининг и разработка анализа
- Подготавливает валидированные наборы изображений для последующего количественного анализа и рабочих процессов скрининга.
- Стандартизирует слияние и совмещение изображений, повышая воспроизводимость исследований.
- Обеспечивает масштабируемые, совместимые с автоматизацией рабочие процессы для высокопроизводительных методов имиджинга.
- Поддерживает надежную оценку эффектов соединений в моделях, релевантных для заболеваний.
Трансляционные и доклинические исследования
- Приводит результаты визуализации в соответствие со стратегиями трансляционных биомаркеров путем интеграции функциональных и структурных данных.
- Обеспечивает непрерывность процесса от этапа открытия до доклинической валидации за счет поддержки интеграции данных различных модальностей.
- Снижает риски при принятии решений о дальнейшем продвижении исследования, предоставляя надежные количественные конечные точки визуализации.
- Улучшает характеристику моделей заболеваний для обеспечения их трансляционной значимости.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Данный рабочий процесс совмещенной регистрации без использования маркеров объединяет этапы раннего поиска, идентификации ведущих соединений и доклинической валидации, обеспечивая бесшовную интеграцию данных визуализации, полученных с помощью различных модальностей и устройств.
- Открыточная биология: поддержка проверки гипотез и уточнения сигнальных путей с помощью комплексного анализа изображений.
- Скрининг: получение воспроизводимых количественных данных визуализации для оценки соединений.
- Аналитика: предоставление матриц преобразования и курируемых форматов файлов для надежного статистического сравнения.
- Трансляционные исследования: содействие согласованию биомаркеров и валидации моделей заболеваний на различных платформах визуализации.
- Корпоративное использование: масштабируемое, независимое от устройства решение для интеграции мультимодальной визуализации в различных центрах НИОКР.
Операционное и корпоративное влияние
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает биологические риски в доклинических исследованиях по визуализации.
- Операционная ценность: стандартизирует и автоматизирует слияние изображений, сводя к минимуму ручные ошибки и вариативность.
- Стратегическая ценность: позволяет принимать более обоснованные решения о продолжении или прекращении разработки (go/no-go), а также эффективно управлять портфелем с точки зрения затрат капитала.
- Влияние на портфель: способствует приоритизации с учетом рисков и продвижению программ по поиску новых лекарственных средств.
Особенности реализации
- Требуется опыт в области доклинической визуализации и количественного анализа.
- Зависит от наличия совместимых устройств визуализации и программной инфраструктуры для интеграции данных.
- Необходима межкомандная стандартизация протоколов визуализации и обработки метаданных.
- Адаптируемо к различным комбинациям модальностей визуализации и специфическим рабочим процессам конкретного центра.
- Калибровка с использованием фантомов и создание матрицы преобразования необходимы для первоначальной настройки.
Часто задаваемые вопросы по биофармацевтике
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:01
Calculation of the Differential Transformation for Cross‐Device Co‐Registration of Two Preclinical Imaging Modalities
6:10
Application of the Differential Transformation for Cross‐Device Co‐Registration of Two Preclinical Imaging Modalities
