Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Engineering

Руководящие принципы и опыт использования изображений биомаркер Explorer (Козерог) для Radiomics

doi: 10.3791/57132 Published: January 8, 2018

Summary

Мы описываем ИБЕКС, открытым исходным кодом инструмент, предназначенный для медицинских изображений radiomics исследования и как использовать этот инструмент. Кроме того представлены некоторые опубликованных работ, которые использовали горные козлы для анализа неопределенности и модели здания.

Abstract

Визуализации биомаркер Explorer (Козерог) является открытым исходным кодом инструмент для медицинских изображений radiomics работы. Цель этого документа заключается в описывают, как использовать IBEX в графический интерфейс пользователя (GUI) и продемонстрировать, как Козерог вычисляемые компоненты были использованы в клинических исследованиях. IBEX позволяет для импорта изображений DICOM с DICOM лучевой терапии структуры файлов или Pinnacle. После импорта изображения, ИБЕКС имеет инструменты в GUI выбор данных для манипулировать просмотра изображений, мера voxel ценностей и расстояния и создания и редактирования контуров. IBEX поставляется с 27 предварительной обработки и 132 функция выбора для разработки наборов компонентов. Каждая категория препроцессирование и функция имеет параметры, которые могут быть изменены. Выход из IBEX является электронную таблицу, которая содержит: 1) каждой функции от рассчитанных для каждого контура в наборе данных, 2) изображение информацию о каждом контуре в набор данных и 3) резюме препроцессирования набор функций и функций, используемых с их выбрали параметры. Особенности, рассчитывается от КОЗЕРОГА были использованы в исследованиях для тестирования изменчивость характеристик различных изображений условиях и в моделях выживания для улучшения текущих клинических модели.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

В медицине, диагноз пациента болезни обычно включает в себя большое количество диагностических экзаменов, таких как рентген, ультразвук, компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ), и позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) сканирует для оказания помощи в определении курс ухода за пациентами. Хотя врачи используют эти образы качественно оценить диагноз пациента, могут быть дополнительные количественные характеристики, которые могут быть извлечены для ухода за пациентами. Это объясняется тем, что эти возможности могут представлять протеомных и геномных шаблоны, выраженные на макроскопический масштаб1. Сочетание этой количественной информации с текущей клинической информации, например, пациент демографии, может позволить более индивидуального ухода за пациентами. Это теория позади radiomics: есть анализ изображений на уровне вокселей. Функции обычно делятся на пять основных категорий: серый уровней матрица, матрица серый уровень запуска Длина, окрестности матрица разница в интенсивности, гистограммы и форму.

Imaging биомаркер Explorer (Козерог) является открытым исходным кодом инструментом для radiomics работы2. Графический интерфейс пользователя (GUI) была разработана в MD Anderson Cancer Center с целью облегчения извлечения и расчет количественных характеристик для оказания помощи в принятии решений в лечении рака. Исходный код3 и автономных4 версии доступны в Интернете. IBEX вычисляет 5 наиболее распространенных категорий функций, используемых в медицинских radiomics с параметрами, которые могут быть установлены для каждой категории функций. Категории: серый уровней матрицы5, серый уровень запуска длина матрицы6,7, интенсивности, окрестности интенсивности разница матрица8и форму. Так как Козерог является открытым исходным кодом, он позволяет согласованные функции извлечения результаты через учреждения легко сравнить различные radiomics исследования. Все функции внутри IBEX описаны в первоначальный документ Чжан и др. 2

Цель этой рукописи должен дать указания о том, как использовать горные козлы и продемонстрировать свои приложения через рецензируемых опубликованных исследований из группы radiomics MD Андерсон. С момента выпуска для общественности в 2015 году ИБЕКС был использован для расчета функций из ПЭТ КТ и МРТ сканирование изображений в группе radiomics MD Андерсон, обычно расследует функций для улучшения клинических выживания модели9,10, 11,12,13,14,,1516,,1718,19,20 и внешних учреждений21,22,23,24. Дополнительные указания на программные средства, которые могут быть использованы для шагов в radiomics исследованиях, которые не включаются в КОЗЕРОГА можно найти в суде и др. 25

Общее введение в процесс IBEX поможет правильно организовать данные перед началом radiomics проектов, используя КОЗЕРОГА. Если импорт изображений DICOM, Козерог требует, чтобы каждый пациент свои собственные папки с их изображениями DICOM. DICOM излучения структуры набор необязательно включать в папке пациента, но рекомендуется вместо использования платформы Контурная в Козерог. Чтобы помочь с импорт всех больных для проведения конкретного исследования, все пациента папки могут быть помещены в одну папку вместе так, что все данные могут быть импортированы в Козерог, используя только один шаг. Если импорт пациентов от Pinnacle, лучше иметь структуру с планом пациента. Как пациенты могут иметь несколько наборов изображений и планов в Pinnacle, это лучше всего знать, какой образ установки и план правильно перед импортом. Если время вычислений является серьезной проблемой, сокращение числа фрагментов изображения для пациента может существенно снизить время. Например если только печени представляет интерес в исследовании, но пациенты имеют тела КТ сканирования, уменьшение DICOM ломтики только в пределах области интересов может сократить время вычислений (например, сокращение DICOM от 300 фрагментов до 50 ломтики может занять 1/6т h время). Существуют различные инструменты, доступные для выполнения этого фрагмента сокращения, от ручной полуавтоматический.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

1. установить Козерог

Примечание: Чтобы установить версию исходного кода перейдите к шагу 1.1. Кроме того чтобы установить изолированную версию перейдите к шагу 1.2.

  1. Исходный код версии
    1. Перейдите к IBEX исходного кода версии веб-сайта3. Скачайте файлы «IBEX_Source.zip» и «How_to_use.pdf». Найдите в файле «How_to_use.pdf», чтобы найти предпосылки для использования последней версии Козерог.
      Примечание: Козерог работает только на 32 bit и 64 bit версии Matlab 2011a и 2014b, соответственно.
    2. После завершения загрузки распакуйте «IBEX_Source.zip» и добавьте в папку \IBEX_Source в поле Локальный путь.
      Примечание: Инструкции о том, как добавить путь можно найти на странице ссылки программного обеспечения для «добавить путь»26.
    3. Тип «IBEXMain» в окне Команда, чтобы начать КОЗЕРОГА.
  2. Автономная версия
    1. Перейти к Козлов изолированная версия веб-сайт4. Если установка IBEX в первый раз, перейдите к папке «Зависимости» и скачать/установить «MCRInstaller.exe,» vc2005redist_x86_new.exe,» и «vc2012redist_x86.exe» файлов. На главной странице, скачать «IBEX.exe,» «IBEX.ctf,» «IBEX.ini,» и «How_to_use.pdf» файлы в ту же папку. Найдите в файле «How_to_use.pdf» для предпосылки для использования последней версии Козерог.
    2. Дважды щелкните «IBEX.exe» чтобы начать КОЗЕРОГА.

2. установите местоположение

Примечание: Изображения импортируются в это установить место и здесь также хранятся данные для этого исследования. IBEX использует наиболее ранее примененные местоположение по умолчанию когда вновь запущен.

  1. Нажмите на значок «Расположение» (рис. 1).
  2. Выберите пользователя или дважды нажмите «Новый пользователь» для создания новой папки пользователя. Если создание новой папки пользователя, введите имя в новом окне нажмите кнопку «ОК».
  3. Выберите узел в пределах выбранного пользователя или дважды нажмите «Новый сайт» для создания новой папки узла. Если создание новой папки пользователя, введите имя в новом окне нажмите кнопку «ОК».
  4. Нажмите кнопку «OK» в нижней части.

3. Импорт изображений

  1. Нажмите на значок «Импорт» (рис. 1).
  2. Выберите DICOM или Pinnacle9 (Pinnacle файл версии 9) формате, нажав на имя формата. Чтобы импортировать DICOM изображения перейдите к шагу 3.3.1. Чтобы импортировать Pinnacle9 файлов перейдите к шагу 3.3.2.
  3. Нажмите кнопку «Далее».
    1. Импорт изображений DICOM
      Примечание: Для импорта пациентам индивидуально перейдите к шагу 3.3.1.1. Чтобы импортировать несколько пациентов сразу переходите к шагу 3.3.1.2.
      1. Импорт каждого пациента индивидуально, выбрав папку пациента через каталог.
        1. Нажмите на кнопку «...», рядом с перечисленных каталогов для выбора пациентом папку, содержащую изображения DICOM и излучения структуры набор файлов DICOM (необязательно).
          Примечание: Хотя это только возможность импортировать структуру с пациентом файлов, настоятельно рекомендуется сделать это. IBEX имеют Контурная платформы внутри него, но это несколько непрактично для больших наборов данных. Козерог может вместить структуры наборы из коммерческих программных платформ, которые знакомы контуров инструменты для радиационных онкологов, который делает процесс гораздо проще. Это обычно используется как Козерог в исследованиях.
        2. Нажмите кнопку «Импорт» на нижней левой после IBEX завершило Поиск файлов DICOM, пациента и детали коробки будет заполняться.
        3. Повторите шаги 3.3.1.1.1 - 2 для каждого пациента.
        4. Нажмите на кнопку «Выход», после импорта всех пациентов.
      2. Импорт всех больных сразу, установив флажок «Папка пакета» в верхнем правом углу.
        Примечание: Все пациенты должны иметь отдельную папку, содержащую их соответствующих файлов DICOM.
        1. Нажмите на кнопку «...», рядом с перечисленных каталогов, чтобы выбрать папку, содержащую все пациента папки с их соответствующими изображениями DICOM и излучения структуры набор файлов DICOM (необязательно).
        2. Нажмите кнопку «Импорт». Пациенты будут импортированы последовательно. Нажмите на кнопку «Выход», после импорта всех пациентов.
    2. Pinnacle файлов
      1. Настройка узла Pinnacle и базы данных в файле «\IBEX\ImportExport\ImportModule\Pinnacle9\Pinnacle9ImportMain.INI». Нажмите на кнопку «Config» перед выбором Pinnacle в поле модуль импорта.
      2. Выберите правильное Pinnacle хост и базы данных.
      3. Введите MRN пациента, фамилия или имя, а затем щелкнуть мышью в окне.
      4. Нажмите кнопку «Запрос».
      5. Выберите пациента в новом окне, а затем нажмите кнопку «Передача».
      6. Щелкните поле нужного изображения наборов от пациента в новом окне и нажмите кнопку «ОК».
      7. Нажмите кнопку «OK» в новом окне, которое называется «Данные успешно импортированы».
      8. Нажмите на кнопку «Выход», после импорта всех пациентов.

4. Просмотр изображений и регионы интереса (ROI)

  1. Нажмите на значок «Данные» (рис. 1). Нажмите на желаемый пациента файл, чтобы открыть в разделе «Выберите пациент» GUI (верхней части).
  2. Нажмите на изображение набора нужного пациента файл, чтобы открыть в разделе «Выберите изображение набора(ов)» GUI (Нижняя половина). Нажмите кнопку «Открыть».
  3. Используйте стрелки под изображения для прокрутки изображений, которые отображаются в осевой, коронки, и сагиттальной просмотров (слева направо).
  4. Увеличьте изображение, нажав на кнопку «Масштаб» (рис. 2). Нарисуйте рамку на плоскости изображения, чтобы увеличить масштаб. Щелкните правой кнопкой мыши, чтобы уменьшить масштаб.
  5. Включите локализаторы, выбрав кнопку «Пересечение» (рис. 2).
    Примечание: Линии, которые появляются показывают, где что ломтик расположен в каждой плоскости. Эти линии перемещаться при прокрутке с помощью стрелок.
  6. Нажмите на кнопку «Правитель» (рис. 2) для измерения расстояний. Нажмите и удерживайте левую кнопку мыши для измерения между двумя точками интерес. Отпустите кнопку мыши, чтобы удалить измеренное значение из отображаемого района.
  7. Нажмите на кнопку «CT Num» (рис. 2) для измерения значение вокселей. Нажмите и удерживайте левую кнопку мыши на voxel интерес и значение хлопнет вверх на левой стороне GUI ниже на цветовой шкале. Отпустите кнопку мыши, чтобы удалить измеренное значение из отображаемого района.
  8. Нажмите на кнопку «W/L» (рис. 2) на уровне окна изображения. Другое окно хлопнет вверх. Перетащите нужную область с левой и правой стороны или вручную ввести уровень окна в полях окна и уровень в нижней части нового окна. Выберите различные окна/уровней с помощью первого раскрывающегося меню на левой стороне ( Рисунок 2): существует 8 CT и 1 для ПЭТ.
  9. Выберите различные цветовые гаммы, используя второй выпадающего меню на левой стороне (Рисунок 2): существует 9 вариантов, чтобы выбрать из.
  10. Визуализируйте трансформирования, нажав на флажок ROI, чтобы сделать его видимым на изображениях, или нажмите на кнопку «На всех ROIs» для включения всех пациента ROIs.

5. Редактирование ROI

  1. Редактировать трансформирования, нажав на кнопку «Редактировать ROIs» в верхней левой или в центре нижней. Выберите контур для редактирования, нажав на флажок рядом с ее именем.
  2. Используйте кнопку «Nudge контуры» (рис. 3) нажать контуров или как уже составлен. Отрегулируйте размер круга, используемый в поле «D» рядом с кнопкой Nudge контуры.
  3. Удалите весь контур фрагмента, используя кнопку «Вырезать контуры» (рис. 3). Нажмите и удерживайте левую кнопку мыши и нарисуйте прямоугольник вокруг ROI извлечься.
  4. Нарисуйте контуры
    Примечание: Перейти к шагу 5.4.1 рисовать контуры, соединяющие точки. Перейдите к шагу 5.4.2 рисовать контуры, свободной рукой.
    1. Подключение точек: Используйте кнопку «Рисовать контуры (1)» (рис. 3) нарисовать контур на каждый ломтик, нажав точек вокруг контура где точки соединяются прямыми линиями. Завершите ROI для этого фрагмента, нажав на первой точке обращается.
    2. Свободной рукой: Используйте кнопку «Рисовать контуры (2)» (рис. 3) для рисования контура, свободной рукой. Удерживайте левую кнопку мыши чтобы нарисовать контур на срез. Завершите контур на этот фрагмент, возвращаясь к началу Рисованные ROI и затем отпустите левую кнопку мыши.
  5. Нажмите на кнопку «Интерполяция контуров» (рис. 3) для интерполяции трансформирования между ломтиками.
  6. Нажмите на кнопку «Копировать ROI» для копирования ROI.
  7. Объединить ROI, выбрав несколько трансформирования и затем нажмите кнопку «Объединить ROI».
  8. Нажмите кнопку «Удалить ROI», чтобы удалить выбранный ROI.
  9. Нажмите кнопку «Создать ROI» для создания новой ROI, которая вызовет окно хлопнет вверх. Введите имя ROI и нажмите кнопку «ОК». Нажмите кнопку «Сохранить». Нажмите кнопку «Exit» для возвращения пациента просмотра.

6. контуры в наборе данных

  1. Просмотр контуры в наборе данных
    1. Нажмите кнопку «Показать набор данных» для просмотра контуров в наборе данных. Нажмите на имя набора данных для просмотра. Нажмите кнопку «Открыть». Выберите пациент контуры, используя поле рядом с их именем. Нажмите кнопку «Удалить», «Переместить» или «Копировать» в зависимости от желаемой функции для этого контура. Закройте окно после завершения просмотра набора данных набора данных.
  2. Добавление контуров к набору данных
    1. Выберите контуры для добавления к набору данных, установив флажок рядом с их именем, а затем нажмите кнопку «Добавить в набор данных». Нажмите на имя набора данных для добавления контуры или нажмите кнопку «Создать» для нового набора данных. Если выбран новый, введите имя набора данных в новом окне. Нажмите кнопку «ОК».
  3. Нажмите кнопку «Импортировать ROIs» для импорта файла 9 .roi версии Pinnacle, если контуры не были загружены во время раздела 3.
    1. Нажмите кнопку «...», чтобы выбрать файл. Нажмите кнопку «Импорт».
  4. Нажмите кнопку «Экспортировать ROIs», чтобы экспортировать ROIs.
    1. Нажмите кнопку «...», чтобы выбрать каталог, в котором будут размещены экспортируемые ROIs. Нажмите на имя формата, который является предпочтительным для экспортируемого ROIs. Введите Анонимизация информацию, если это является предпочтительным. Нажмите кнопку Экспорт.
      Примечание: Стиль предназначен для не Анонимизация должны быть выполнены.
  5. Нажмите кнопку «Выход» для возврата к списку пациентов и сканирование.

7. Создайте набор функций

  1. Нажмите на значок «Функция».
  2. При необходимости добавьте предварительной обработки.
    1. Нажмите на кнопку «Добавить» под «Step1: Preprocess». Выберите опцию предварительной обработки из раскрывающегося меню в новом окне.
    2. Нажмите на «i» под «. пункт «выбрать параметры предварительной обработки. Нажмите на число в столбце значение в новом окне параметра, чтобы изменить его. Введите новое значение параметра и нажмите кнопку «ОК».
    3. Нажмите на кнопку «знак вопроса» в правом верхнем углу для описания метода предварительной обработки и предварительной обработки конкретных параметров.
    4. Нажмите кнопку «Добавить». Выберите шаг предварительной обработки и нажмите на кнопку «Удалить» для удаления нежелательных шаги предварительной обработки.
  3. Добавление опции.
    1. Выберите функцию категорию в раскрывающемся меню в разделе «Шаг 2: особенности Категория:». Повторите шаги для нескольких категорий.
      Примечание: Только одна категория функций могут быть добавлены в то время. Различные комбинации препроцессирование и функция категорий могут добавляться к характеристике же, при необходимости установите.
      1. Выберите «GrayLevelCooccurenceMatrix25» и «NeighborIntensityDifference25» функция категорий для вычисления серый уровне совместного появления матрицы и окрестности интенсивности разница, соответственно, в 2.5 D, которая производится путем вычисления матрицы на каждый ломтик индивидуально и затем суммирования всех матриц вместе.
      2. Выберите «GrayLevelCooccurenceMatrix3» и «NeighborIntensityDifference3» функция категорий для вычисления серый уровне совместного появления матрицы и окрестности интенсивности разница, соответственно, в 3D.
    2. Нажмите на «i» под «Пункт» для параметров, выбранных для этой предварительной обработки. Нажмите на кнопку «знак вопроса» в правом верхнем углу для описания предварительной обработки метода и параметров.
      1. Введите новое значение параметра и нажмите кнопку «ОК».
    3. Нажмите кнопку «Тест» для просмотра функция категории или особенность. Нажмите кнопку рядом с требуемой категории или функции.
      1. Выберите набор данных для просмотра на тест и нажмите кнопку «Открыть». Установите флажок рядом с пациентами из выбранного набора данных для просмотра на тест и нажмите кнопку «Тест».
    4. Снимите ненужные функции для категории выбран; все функции выбираются после выбора категории. Нажмите на слово «особенности: «под «Шаг2: особенности» снять все функции.
    5. Нажмите кнопку «Добавить в набор функций» добавить всех выбранных компонентов с выбранной предварительной обработки.
      1. Выберите набор функций для добавлять новые функции и нажмите кнопку «Открыть» или нажмите кнопку «Новый» для добавления функций к новым набором функций. Если создать новую функцию, введите имя набора функций в новом окне и нажмите кнопку «ОК».
  4. Нажмите кнопку «Показать набор» для просмотра функций с соответствующей предварительной обработки методов для просмотра функций в наборе функций.
    1. Выберите набор функций для просмотра и нажмите кнопку «Открыть» или нажмите кнопку «Создать» для создания нового набора функций. Если создать новую функцию, введите имя набора функций в новом окне и нажмите кнопку «ОК».
  5. Нажмите на кнопку «Показать набор данных», чтобы просмотреть текущие наборы данных.
    1. Выберите набор данных для просмотра и нажмите кнопку «Открыть» или нажмите кнопку «Создать» для создания нового набора данных. При создании нового набора данных, введите имя набора данных в новом окне и нажмите кнопку «ОК».
  6. Нажмите на кнопку «Выход».

8. вывод функции

  1. Щелкните значок «Результат». Нажмите на набор данных для запуска функции под «шаг 1: набор данных.» Нажмите на набор функций для запуска на выбранных данных под «шаг 2: набор функций.»
  2. Нажмите на кнопку «Просмотр данных» для просмотра выбранного набора данных. Нажмите на кнопку «Просмотр функция» для просмотра набора выбранных функций.
  3. Нажмите кнопку «Вычислить и сохранить результат». Введите имя файла для получения результатов и нажмите кнопку «Сохранить».

9. Статистическая модель здания

  1. Откройте файл сохраненных результатов.
    Примечание: обычно это под C:\IBEX\DataIbex\[Selected пользователь шаге 2.2] \ [выбранного сайта в шаге 2.3] \1FeatureResultSet_Result, если в противном случае назначенных на шаге 8.4.
  2. Использовать данные из различных вкладок в желаемой статистических тестов или модель здания в программном обеспечении.
    Примечание: Протокол может быть приостановлена в любой момент. Однако это наиболее удобно после окончания всех шагов, необходимых для конкретного значка, например, отделка все из раздела 7, которая находится под значок функция.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Выход из IBEX является электронной таблицы (см. Рисунок 4), содержащий 3 вкладки. Вкладка «Результаты» содержит значения функция для каждого ROI в наборе данных (рис. 4A). На вкладке «Данные информация.» содержит сведения о снимки из каждой ROI в наборе данных (Рисунок 4B). Вкладка «Функция информация.» содержит полный список функций, используемый с параметрами, отобранных для категории функция и предварительной обработки используется для данной категории функций (рис. 4C).

ИБЕКС расчетные характеристики от медицинских изображений были использованы в нескольких контекстах. Хантер et al. используется ранняя версия IBEX для идентификации надежной изображения особенности19. Fave et al. расследование неопределенности в особенности radiomics 4 D грудной КТ собранных в различных дыхательных фаз, пик трубки напряжений и трубки течения9. Это исследование показало, внутри пациента вариации быть меньше, чем между пациентом вариации для большинства функций, когда труба напряжения и тока были разнообразны, что делает эти факторы незначительным. Воспроизводимость функцию от конус луча изображений КТ (CBCT) был затем оцениваются с помощью IBEX10. В этом исследовании особенности, рассчитано исходя из легких CBCT изображения были найдены быть воспроизводимость, когда тот же протокол и производителя использовались только когда дыхательные движения был небольшой. Препроцессирование влияние на значения компонента изображения впоследствии была оценена. Исследования показали, что 39 55 функций учился по крайней мере один предварительной обработки техники, что привело к значительным стратификации для общей выживаемости, используя Кокс, пропорционально опасности модели, показывающее, что другой предварительной обработки могут быть необходимы для каждого особенность11. Также были оценены неопределенности, в особенности от перфузии КТ изображений с помощью Козерог. Ян et al. показали что radiomics функции не зависит от времени между администрацией контраст и КТ, и что 86,9% функций были воспроизводимы с коэффициентом корреляции соответствий между сессиями стабильности больше или равно до 0,916. И наконец Фантом был разработан для тестирования изменчивость между сканера на подмножество функций15. Текстуры прочность оказалась функцию наиболее последовательно, в то время как занятость найдена меняться наиболее.

Radiomics функции от ИБЕКС также часто используются для модели здания, обычно просматривают общей выживаемости, местные региональные управления и свободы от отдаленных метастазов. Жареные et al. определены 8 radiomics функции от немелкоклеточного клетки легких рака легкого (НМРЛ) пациентов КТ, что при реализации в Кокс пропорционально опасности модели для общей выживаемости, Локо регионального управления и отдаленных метастазов значительно Улучшенная Каплана-Мейера стратификации по сравнению с моделями, которые используется только20клинических данных. Аналогичным образом любимая et al. нашли radiomics функции, которые улучшили пациента стратификации в кривых выживания12. Их исследования используется Еженедельные образы CT и рассчитанные изменения в легких radiomics функции. Рассчитывается, функции в модели было четыре различные методы предварительной обработки: (1) порог, (2) порог и бит глубины, (3) ограничивание и сглаживания, (4) порог, битовую глубину и сглаживания; и лучший метод предварительной обработки был выбран для каждой функции индивидуально до испытывается в модели пропорциональных рисков кокса. Хантер et al. также показали, что radiomics особенности можно предсказать опухоль уменьшается у больных НМРЛ исследуя разные пороги и бит глубины перемасштабирование значения18.

Особенности radiomics ПЭТ изображения и их прогностическое значение также исследованы с помощью КОЗЕРОГА. Жареные et al. масштабированное округление до ближайшего целого числа внедорожников и затем вычитая минимальное внедорожник для что ROI от остальных13стандартизированных усвоение ценностей (СА). Энергии и надежность были обнаружены статистически улучшить общую модель выживания при включении по сравнению с моделью когда только обычные клинические факторы были включены. Эти две функции radiomics были также обнаружены чтобы иметь возможность идентифицировать подгрупп пациентов, получавших пособие или ущерб от дозы эскалации14. Аналогичным образом ван Россум et al. обнаружили увеличение в c индекс для клинического прогноза модели патологического полный ответ, при включении функции radiomics в клинической модели17.

Figure 1
Рисунок 1 : Главной странице IBEX. Главная страница для КОЗЕРОГА с иконки для каждой секции. Каждый из этих разделов описаны в разделах 2-6. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 2
Рисунок 2 : Окно выбора данных. GUI окно используется для выбора манипулирования данными. Окно приходит с кнопки, чтобы изменить внешний вид изображения, как описано в шагах 4.4-4.10. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3 : Окно редактора ROI. GUI окно используется для манипуляции ROI. Окно поставляется с же кнопки, чтобы изменить внешний вид как и выбор данных, а также кнопки для изменения ROIs. ROI манипуляции описана в разделе 5. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 4
Рисунок 4 : Козерог результаты листа. IBEX выводит трех страниц информации на листе. Первая страница (A) содержит функцию значения для каждого ROI, вторая страница (B) содержит информацию об изображениях, которые трансформирования были нарисованы на и третья страница (C) содержит сведения о функциях и предварительной обработки используется. Выходы для этой фигуры от фантома исследования, где были рассчитаны функции используют Баттерворта сглаживания и 8-битовую глубину, масштабирование, показанный в группе C, колонка E, строки 5 и 6. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Козерог является мощным инструментом для медицинских изображений radiomics исследований. Он до настоящего времени главным образом был использован для целей радиационной онкологии в исследованиях, проведенных группой radiomics MD Андерсон. IBEX позволяет для манипуляции трансформирования и расчет характеристик в течение 5 категорий главной особенностью. Версия исходного кода IBEX позволяет пользователю для разработки приложений, которые уже не являются частью Козерог, как серая зона уровня матрица функций.

Основные этапы в КОЗЕРОГА являются импорт изображений, контурной трансформирования, выбор ROI для набора данных и создание набора функций. Как функции вычисляются только в этих областях и таким образом неточным контуров будет предоставлять неточные функции значения необходимы точные контуры. Таким образом любые отношения между этими функциями рассчитаны на неточной контуры и результаты будет ложным. Выбор параметра для функции является также жизненно важным шагом. Например изменяя размер шага для серых уровня совместного появления матрицы может повлиять на функции, рассчитанные из матрицы. Это может зависеть от типа изображения (то есть, МРТ, КТ или животное), сайт для расследования (например, НМРЛ против головы и шеи) и цель исследования (например, создание моделей выживание против увязки черт образа с геномики). Параметры функции должны отбираться на основе физических или биологических рассуждения, например, есть причина, что размер шага 4 будет биологически отношение в матрице совместного появления? Могут также быть выбраны параметры функция на основе предыдущих исследований, которые нашли некоторые параметры функции коррелируют с результатов или биологическими выражениями. IBEX имеет 27 предварительной обработки модулей и 132 функций, доступных для выбора, а также позволяет изменять параметры для каждой предварительной обработки модуля и категории особенность, которая делает его адаптации инструмент для многих типов radiomics исследований.

Существует несколько общих ограничений в radiomics исследованиях, которые применяются при использовании любого программного обеспечения. Например функции изображения показали зависит от параметров получения изображений например voxel размер и сканер15,27. Ограничение всего программного обеспечения заключается в том, что существует множество параметров, которые могут быть изменены для каждой функции и значения по умолчанию могут не подходить для конкретного исследования. Пользователи должны быть бдительными, и исследования ранее используемых параметров для аналогичных исследований и оценить применимость настройки. Качество контуров и изменчивость присущие Интер - и интра наблюдатель может также повлиять на расчет характеристик. Оуэнс et al. показал, что вычисляемые функции более надежной при использовании auto Контурная инструменты28. Функции, рассчитанные для radiomics исследования человека инженерных функций и не могут полностью передать функции, отмеченные система визуального восприятия. Кроме того эти функции могут быть сильно связаны друг с другом, создавая трудности при анализе результатов. Одним из конкретных ограничений IBEX является текущая версия не хватает доступности для вычисления функции вейвлет; Однако наша группа намеревается включить эти функции в будущих версиях.

Есть несколько альтернативных программных платформ для расчета изображения особенности25. Некоторые преимущества IBEX включают тот факт, что это свободно доступен, хорошо документированы2и позволяет пользователям контролировать подробные изображения функция расчетов. ИБЕКС также отображает обработанные изображения пациента (например, после сглаживания), так что пользователь может визуализировать влияние любой обработки изображений - это полезно, например, при подтверждении, что предварительная обработка имеет не слишком сглаженные изображения. Аналогичным образом горные козлы можно экспортировать фактическое совместное появление матрицы и интенсивности гистограммы; Это может быть полезно, когда углубляясь в особенности изображения.

IBEX использовалась исключительно для исследований рака, в основном ориентированы на лучевой терапии. Однако будущих исследований можно филиала для других методов лечения рака, или даже за пределами области рака. Например Kassner et al. используется radiomics для прогнозирования геморрагические трансформации в больных с ишемическим инсультом29. Козерог может также использоваться в radiomics исследованиях данного типа.

ИБЕКС также имеет постоянное техническое обслуживание. Например проведенное Fave et al. показало, что 5 особенности (занятость, грубости, серый уровня неоднородности, выполнения длина неоднородности и энергии) были сильно зависит от объема и исправить их формулы11. Эти обновленные формулы были включены в обновленный выпуск КОЗЕРОГА. Кроме того есть google группы30 , имеющий пользователям задавать вопросы, которые другие пользователи затем ответить. Это постоянное совершенствование IBEX помимо текущих возможностей Козерог и его доступность делают его важнейшим источником для исследования radiomics.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы имеют не конкурирующих финансовых интересов раскрыть.

Acknowledgments

Рэйчел Ger финансируется Розали б. Хайт стипендий и Американский легион вспомогательные стипендий. Карлос Карденас финансировалась Джордж м. ШТАНСЕЛЬ PhD стипендии в области биомедицинских наук. Разработка IBEX финансировался NCI (R03 CA178495).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Excel Microsoft Office Any version of excel should work.
Matlab MathWorks Only use IBEX on 32 bit Matlab 2011a or 64 bit Matlab 2014b.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lambin, P., et al. Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis. EJC. 48, 441-446 (2012).
  2. Zhang, L., et al. IBEX: an open infrastructure software platform to facilitate collaborative work in radiomics. Med Phys. 42, 1341-1353 (2015).
  3. IBEX Source Code. Available from: http://bit.ly/IBEXSrc_MDAnderson (2017).
  4. IBEX Stand Alone. Available from: http://bit.ly/IBEX_MDAnderson (2017).
  5. Haralick, R. M., Shanmugam, K. Textural features for image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern. 610-621 (1973).
  6. Galloway, M. M. Texture analysis using gray level run lengths. Comp Graphics and Im Proc. 4, 172-179 (1975).
  7. Tang, X. Texture information in run-length matrices. IEEE Trans on Im Proc. 7, 1602-1609 (1998).
  8. Amadasun, M., King, R. Textural features corresponding to textural properties. IEEE Trans Syst Man Cybern. 19, 1264-1274 (1989).
  9. Fave, X., et al. Preliminary investigation into sources of uncertainty in quantitative imaging features. Comp Med Imaging Graph. 44, 54-61 (2015).
  10. Fave, X., et al. Can radiomics features be reproducibly measured from CBCT images for patients with non-small cell lung cancer. Med Phys. 42, 6784-6797 (2015).
  11. Fave, X., et al. Impact of image preprocessing on the volume dependence and prognostic potential of radiomics features in non-small cell lung cancer. Trans Cancer Res. 5, 349-363 (2016).
  12. Fave, X., et al. Delta-radiomics features for the prediction of patient outcomes in non-small cell lung cancer. Scientific Reports. 7, 588 (2017).
  13. Fried, D. V., et al. Stage III Non-Small Cell Lung Cancer: Prognostic Value of FDG PET Quantitative Imaging Features Combined with Clinical Prognostic Factors. Radiology. 278, 214-222 (2016).
  14. Fried, D. V., et al. Potential Use of (18)F-fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography-Based Quantitative Imaging Features for Guiding Dose Escalation in Stage III Non-Small Cell Lung Cancer. IJROBP. 94, 368-376 (2016).
  15. Mackin, D., et al. Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features. Invest radiol. 50, 757-765 (2015).
  16. Yang, J., et al. Uncertainty analysis of quantitative imaging features extracted from contrast-enhanced CT in lung tumors. Comp Med Imaging Graph. 48, 1-8 (2016).
  17. van Rossum, P. S., et al. The incremental value of subjective and quantitative assessment of 18F-FDG PET for the prediction of pathologic complete response to preoperative chemoradiotherapy in esophageal cancer. JNM. 57, 691-700 (2016).
  18. Hunter, L. A., et al. NSCLC tumor shrinkage prediction using quantitative image features. Comp Med Imaging Graph. 49, 29-36 (2016).
  19. Hunter, L. A., et al. High quality machine-robust image features: identification in nonsmall cell lung cancer computed tomography images. Med Phys. 40, 121916 (2013).
  20. Fried, D. V., et al. Prognostic value and reproducibility of pretreatment CT texture features in stage III non-small cell lung cancer. IJROBP. 90, 834-842 (2014).
  21. Gan, J., et al. MO-DE-207B-09: A Consistent Test for Radiomics Softwares. Med Phys. 43, 3706-3706 (2016).
  22. Klawikowski, S., Christian, J., Schott, D., Zhang, M., Li, X. SU-D-207B-07: Development of a CT-Radiomics Based Early Response Prediction Model During Delivery of Chemoradiation Therapy for Pancreatic Cancer. Med Phys. 43, 3350-3350 (2016).
  23. Huang, W., Tu, S. SU-F-R-22: Malignancy Classification for Small Pulmonary Nodules with Radiomics and Logistic Regression. Med Phys. 43, 3377-3378 (2016).
  24. Hanania, A. N., et al. Quantitative imaging to evaluate malignant potential of IPMNs. Oncotarget. 7, 85776-85784 (2016).
  25. Court, L. E., et al. Computational resources for radiomics. Trans Cancer Res. 5, 340-348 (2016).
  26. Matlab Add path. Available from: https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/addpath.html (2017).
  27. Zhao, B., et al. Reproducibility of radiomics for deciphering tumor phenotype with imaging. Sci Rep. 6, 23428 (2016).
  28. Owens, C., et al. Reproducibility and Robustness of Radiomic Features Extracted with Semi-Automatic Segmentation Tools. Med Phys. (2017).
  29. Kassner, A., Liu, F., Thornhill, R. E., Tomlinson, G., Mikulis, D. J. Prediction of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke using texture analysis of postcontrast T1-weighted MR images. JMRI. 30, 933-941 (2009).
  30. IBEX Google Forum. Available from: https://groups.google.com/forum/#!forum/ibex_users (2017).
Руководящие принципы и опыт использования изображений биомаркер Explorer (Козерог) для Radiomics
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ger, R. B., Cardenas, C. E., Anderson, B. M., Yang, J., Mackin, D. S., Zhang, L., Court, L. E. Guidelines and Experience Using Imaging Biomarker Explorer (IBEX) for Radiomics. J. Vis. Exp. (131), e57132, doi:10.3791/57132 (2018).More

Ger, R. B., Cardenas, C. E., Anderson, B. M., Yang, J., Mackin, D. S., Zhang, L., Court, L. E. Guidelines and Experience Using Imaging Biomarker Explorer (IBEX) for Radiomics. J. Vis. Exp. (131), e57132, doi:10.3791/57132 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter