Мультимодальная визуализация легких: использование дополнительной информации от КТ и гиперполяризованной МРТ 129Xe для оценки структуры-функции легких
April 12th, 2024
КТ и МРТ 129Xe предоставляют дополнительную информацию о структуре и функции легких, которую можно использовать для регионального анализа с использованием регистрации изображений. Здесь мы предоставляем протокол, основанный на существующей литературе по регистрации изображений 129Xe MR в CT с использованием платформ с открытым исходным кодом.
Для начала откройте изображения, за которыми следуют маски, в нужном программном обеспечении для визуализации изображений, чтобы убедиться, что ориентация изображения и маски совпадает для всех файлов КТ, Протон и Ксенон. Затем сохраните изображения DICOMS и маски с одной меткой в виде файлов NIfTI в той же папке, что и файл reg. py.
Для регистрации КТ ксеноновой МРТ откройте файл reg. py в нужной настройке вычислительной среды Python. Если вы используете виртуальную среду, установите количество центральных процессоров, количество потоков и оперативную память по желанию или как доступное в вычислительной среде.
Затем установите желаемое преобразование и интерполяцию, а затем неподвижное и движущееся изображение. Запустите reg. py в вычислительной среде Python.
После завершения регистрации перейдите к оценке. Сохранив изображение ct. nii в качестве базового, откройте ventilation warp.nii.
gz в качестве другого изображения и наложите его на изображение КТ с желаемой цветовой картой. Просмотрите перекрытие ксенонового МРТ-изображения с изображением КТ во всех плоскостях изображения, чтобы оценить визуальное выравнивание ориентиров, таких как киль и границы легких. Результаты регистрации показали хорошее выравнивание всех границ легких у здорового участника.
У трех участников с хронической обструктивной болезнью легких наблюдалось хорошее выравнивание границ легких, начиная от диффузных аномалий вентиляции, аномалий вентиляции верхних долей с отсутствующими апикальными границами легких и аномалий вентиляции нижних долей с отсутствующими диафрагмальными границами легких.
Обзор
В данной статье представлен протокол регистрации 129 Xe МРТ с КТ-изображениями для улучшения анализа структуры и функции легких. Метод использует платформы с открытым исходным кодом для регистрации изображений, что облегчает региональный анализ.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Медицинские исследования
- Радиология
Фон
- КТ и 129 Xe МРТ предоставляют дополнительную информацию о структуре и функции легких.
- Регистрация изображений необходима для точного регионального анализа.
- Существующая литература по методам 129 Xe МРТ информирует данный протокол.
- Платформы с открытым исходным кодом улучшают доступность для исследователей.
Цель исследования
- Разработать надежный протокол регистрации изображений КТ и 129 Xe МРТ.
- Улучшить анализ функции легких с помощью усовершенствованных методов визуализации.
- Предоставить воспроизводимый метод для исследователей в этой области.
Используемые методы
- Открыть изображения и маски в программном обеспечении для визуализации изображений.
- Проверить ориентацию файлов КТ, Протон и Ксенон.
- Сохранить изображения и маски в формате NIfTI.
- Использовать среду вычислений Python для регистрации.
Основные результаты
- Протокол позволяет эффективно регистрировать изображения КТ и 129 Xe МРТ.
- Облегчает детальный региональный анализ структуры и функции легких.
- Демонстрирует полезность инструментов с открытым исходным кодом в медицинской визуализации.
- Предоставляет основу для будущих исследований в области визуализации легких.
Выводы
- Разработанный протокол повышает точность анализа визуализации легких.
- Комбинация КТ и 129 Xe МРТ обеспечивает всеобъемлющий анализ функции легких.
- Платформы с открытым исходным кодом способствуют сотрудничеству и инновациям в исследованиях.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Integrating hyperpolarized 129Xe MRI with CT imaging enables comprehensive evaluation of lung structure and function, supporting advanced target validation and mechanistic de-risking in respiratory drug discovery. This multi-modal approach enhances predictive confidence at key inflection points in pulmonary R&D pipelines, facilitating risk-adjusted portfolio decisions for novel therapeutics targeting lung disease. The method's quantitative and regional outputs position it as a strategic asset for translational research and preclinical model development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of regional lung structure-function relationships for mechanistic de-risking.
- Supports functional target validation by correlating imaging biomarkers with disease-relevant phenotypes.
- Facilitates predictive confidence in early-stage respiratory asset triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated imaging-based assays for quantitative evaluation of pulmonary interventions.
- Standardizes regional lung function measurements for reproducibility across studies.
- Enables scalable, platform-ready workflows for compound screening in disease-relevant systems.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging biomarkers with translational endpoints for preclinical model validation.
- Provides continuity from discovery through preclinical assessment of lung-targeted therapies.
- Supports risk-adjusted advancement by quantifying structure-function changes in disease models.
Pipeline & Workflow Integration
This multi-modal imaging protocol bridges early discovery, lead identification, and preclinical validation in respiratory R&D workflows.
- Discovery Biology: Quantitative structure-function mapping informs hypothesis testing and pathway clarification.
- Screening: Imaging-based assays deliver reproducible, regional readouts for compound evaluation.
- Analytics: Registration outputs enable direct comparison of structural and functional lung metrics.
- Translational Research: Imaging endpoints support biomarker alignment and preclinical model continuity.
- Enterprise Reuse: The protocol is adaptable across respiratory models and supports cross-program standardization.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in lung disease research.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible imaging workflows for multi-site studies.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by enabling robust target validation.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of respiratory assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in advanced imaging modalities and image registration techniques.
- Demands access to CT and hyperpolarized 129Xe MRI instrumentation and computational infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of imaging protocols and data formats.
- Adaptation may be needed for different lung disease models or imaging platforms.
- Technical challenges in image registration and alignment must be addressed for consistent outputs.
