Yöntem makalesi

Tiroid Lezyonlarının Kesin ve Hızlı Lokalizasyonu için Renkli Doppler Haritalama ile Entegre Senkron Triplanar Rekonstrüksiyon

DOI:

10.3791/66569

⸱

9 Şubat 2024

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Thyroid, Sunsimiao Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 2Department of Thyroid, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 3Fever Clinics, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 4Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Burada, tiroid yapısal ve fonksiyonel bilgilerinin senkron görüntülenmesini sağlayan çok düzlemli 3D rekonstrüksiyon ve renkli Doppler füzyonunu birleştiren bir 5D ultrason tekniği sunuyoruz. Kör noktaları en aza indirerek, bu yöntem, özellikle acemi pratisyenlere fayda sağlayarak, tanısal doğruluğu artırmak için lezyonların hızlı ve kesin lokalizasyonuna izin verir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu yazıda, ultrason verilerinin beş boyutlu (5D) senkron rekonstrüksiyonuna dayanan yeni bir tiroid muayene tekniği önerilmektedir. Ham zamansal diziler, anatomik yapıyı yansıtan 3D hacimsel verilere dönüştürülür. Tüm bezin sistematik bir incelemesini sağlamak için üç ortogonal düzlemden üç düzlemli görselleştirme gerçekleştirilir. Renkli Doppler görüntüleme, vaskülarite değişikliklerini haritalamak için her üç düzlemli dilime entegre edilmiştir. Bu çok modlu füzyon, yeniden yapılandırılmış 5D alanda yapısal, işlevsel ve kan akışı bilgilerinin senkronize olarak görüntülenmesini sağlar. Geleneksel taramayla karşılaştırıldığında, bu teknik esnek çevrimdışı tanılama, taramaya daha az bağımlılık, gelişmiş sezgisel yorumlama ve kapsamlı çok yönlü değerlendirme avantajları sunar. Gözetim hatalarını en aza indirerek, özellikle acemi uygulayıcılar için teşhis doğruluğunu artırabilir. Önerilen 5D füzyon yöntemi, erken teşhis için lezyonların hızlı ve hassas lokalizasyonuna izin verir. Gelecekteki çalışmalar, tanısal kesinliği daha da geliştirmek için biyokimyasal belirteçlerle entegrasyonu araştıracaktır. Teknik, tiroid muayenesini ilerletmek için önemli bir klinik değere sahiptir.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

En sık görülen otoimmün tiroid bozukluğu (AITD) olan Hashimoto tiroiditi (HT), dünyanın iyot açısından yeterli bölgelerinde hipotiroidizmin önde gelen nedenidir1. Lenfositik infiltrasyon ve tiroid antijenlerine karşı otoantikorlar ile karakterizedir, tiroid mimarisinin ve hipotiroidizmintahrip olmasına yol açar 2. HT'nin evrelendirilmesi, ciddiyetini değerlendirmeyi ve tedavi kararlarını yönlendirmeyi amaçlar. Tiroid uyarıcı hormon (TSH) ve tiroid otoantikorları3 gibi biyokimyasal belirteçlerin yanı sıra tiroid ultrasonundagörülebilen ultrasonografik özelliklerin bir kombinasyonuna dayanır 4,5,6.

Ultrasonografi incelemesinde HT, renkli Doppler 6,7'de diffüz olarak azalmış ekojenite, heterojen ekoteksti, mikronodülarite ve artmış kan akımı gibi karakteristik bulgular gösterir. Bununla birlikte, konvansiyonel iki boyutlu (2D) gri tonlamalı ultrason, HT evrelemesi için bu özellikleri sistematik olarak analiz etmek için kantitatif yöntemlerden yoksundur8. Vaskülarite değişikliklerinin değerlendirilmesi de 2D modunda kalitatif görsel inceleme ile sınırlıdır. Tiroid bezinin karmaşık üç boyutlu (3D) mimarisi, geleneksel 2D dilimleme 9,10 kullanılarak kapsamlı değerlendirmeyi daha da engellemektedir. Bu faktörler, görüntüleme kör noktalarına ve yanlış yorumlamaya yol açarak, özellikle daha az deneyimli uygulayıcılar için düşük duyarlılık ve özgüllüğe neden olur11,12.

Konvansiyonel el tipi ultrason taraması, gerçek zamanlı toplama ve teşhisi entegre eder. Bu birleştirilmiş iş akışı güveni, tarama sırasında gözetim hataları olasılığını artırır. Mekansal lokalizasyon ve izleme eksikliği de lezyon tanımlamasını ve izlenmesini kesin olmayan hale getirir12,13. Bu sınırlamaları ele almak için özel 3D ultrason sistemleri ortaya çıkmış ve umut verici sonuçlar göstermiştir14,15. Bununla birlikte, çoğu 3D ultrason teknolojisi, karmaşık mekanik tarama mekanizmaları ve özel dönüştürücüler gerektirir, bu da yüksek maliyetlere ve benimseme engellerine yol açar.

Konvansiyonel 2D ve 3D ultrason tekniklerinin sınırlamalarının üstesinden gelmek için bu çalışma, tiroid muayenesi için özel olarak hazırlanmış yeni bir 3D rekonstrüksiyon ve görselleştirme çözümü önermektedir. Yaygın olarak bulunan el tipi ultrason kullanılarak, önce tüm tiroid bezini taramak için birden fazla 2D tarama elde edilir. 3D hacimsel rekonstrüksiyon daha sonra 2D dizilerin uzamsal kaydı ve füzyonu ile gerçekleştirilir. Aynı zamanda, renkli Doppler çerçeveleri, kan akışı değişikliklerini görselleştiren vaskülarite haritaları oluşturmak için birlikte kaydedilir. Yeniden yapılandırılmış 3D gri tonlamalı hacimler ve renkli vaskülarite haritaları nihayet tek bir platforma entegre edilerek senkronize çok düzlemli görselleştirme ve birleşik yapısal-işlevsel inceleme sağlar.

Önerilen bu 3D füzyon tekniği, karmaşık tiroid morfolojisinin farklı yönlerden sistematik ve kapsamlı bir değerlendirmesini sağlar. Kör noktaları en aza indirerek ve küresel bir genel bakış sağlayarak, özellikle acemi uygulayıcılara fayda sağlayarak, teşhis doğruluğunu artırmaya ve gözetim hatalarını azaltmaya yardımcı olabilir. Çok modlu görselleştirme ayrıca lezyonların hızlı ve hassas lokalizasyonunu kolaylaştırarak tiroid nodüllerinin ve tümörlerinin erken teşhisi ve tedavisi için umut vaat ediyor. Ayrıca yöntem, daha önce HT evrelemesi için araştırılmamış olan kantitatif 3D öznitelik analizini de tanıtmaktadır. Geniş çapta benimsenmesiyle, şu anda deneyime bağlı ultrason tanı prosedürlerini standartlaştırma ve nesnelleştirme potansiyeline sahiptir. Elde taşınan 3D rekonstrüksiyonu, çok modlu füzyonu, kantitatif özellik analizini ve esnek görselleştirmeyi kolaylaştırılmış bir iş akışına sinerjik bir şekilde entegre eden bu düşük maliyetli, kullanımı kolay teknik, tiroid muayenesini ilerletmek için geleneksel 2D ultrasondan tanısal olarak güçlü bir sıçramayı temsil eder.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Pekin Çin Tıbbı Üniversitesi'ne bağlı Sunsimiao Hastanesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanmıştır. Hasta Sunsimiao Hastanesi Tiroid Bölümü'nden alındı. Hastaya tiroid ultrason muayenesi yapıldı ve çalışma için bilgilendirilmiş onam verdi. Bu araştırmada, elde taşınan bir cihaz kullanılarak elde edilen 4 boyutlu ultrason verileri, tiroid bezinin triplanar görüntülerini yeniden oluşturmak için kullanıldı. Ayrıca, gerçek zamanlı senkron renkli Doppler görüntüleme elde edildi. Bu araştırmada kullanılan yazılım araçları Malzeme Tablosu'nda listelenmiştir.

1. Veri toplama ve hazırlama

  1. Taşınabilir bir el tipi ultrason cihazı kullanarak, tiroidi enine kesit düzleminde görüntülemek için doğrusal dizi dönüştürücüyü hastanın boynuna enine yerleştirin. Prob temasını ve yönünü korurken probu tiroid uzunluğu boyunca yavaş ve sabit bir şekilde kaydırın.
  2. Tiroid morfolojisini 33 Hz kare hızında görselleştiren bir dizi enine B-modu görüntüsü elde edin.
  3. Aynı zamanda, bez ve damarlardaki kan akışını tespit etmek için renkli Doppler uygulayın. Tüm bezi kaplamak için üstten alt tiroid kutuplarına kadar tarayın. Ortaya çıkan dinamik görüntüleme dizisi, iki 4D veri seti oluşturan ardışık enine dilimlerden oluşur.
  4. 4D B-mod ultrason verilerinin yüklenmesi ve taranması
    1. Tüm DICOM verilerini özelleştirilmiş bir çalışma dizinine kopyalayın.
      NOT: Çalışma dizini hem işletim sisteminde hem de MATLAB'de aynıdır. Komutu MATLAB'de çalıştırmak için her satırı yazdıktan sonra Enter tuşuna basın.
    2. Dicomread işlevini kullanarak B modu ABD veri dosyasını MATLAB'a aktarın ve verilerin boyutlarını görüntülemek için boyut işlevini kullanın.
      1. Bilgisayarda MATLAB'ı açın.
      2. Komut penceresinde şunu yazın:
        VB0 = dicomread('fname.dcm');
        Burada 'fname.dcm', DICOM verilerinin gerçek dosya adıyla değiştirilebilir. Bu, DICOM dosyasını okuyacak ve görüntü verilerini VB0 değişkeninde saklayacaktır.
      3. Yüklenen verilerin boyutunu görüntülemek için şunu yazın:
        boyut (VB0),
        NOT: Buraya aktarılan 4D veriler 768 piksel x 1024 piksel x 3 x 601 katman boyutlarındaydı. 768 piksel x 1024 piksel x 3, her pikselin 24 bit derinliğe sahip üç kanalla temsil edildiği standart bir RGB görüntüsüne karşılık gelir. 601 katman, taranan dilimlerin toplam sayısını gösterir.
    3. 4D matris verilerini, ayrıntılı inceleme için sürekli olarak oynatılacak sürekli gri tonlamalı bir video dizisine dönüştürmek için US_B_Show işlevini çağırın (bkz. Şekil 1).
      1. Adım 1.4.2.2'de DICOM dosyalarındaki dicomread işlevini kullanarak içe aktarılan bu 4B ultrason veri matrisi VB0'ı sürekli oynatılan gri tonlamalı bir video dizisine dönüştürmek için, MATLAB Komut penceresine aşağıdaki komutu yazarak US_B_Show işlevini çağırın:
        US_B_Show(VB0)
        Burada VB0, daha önce içe aktarılan ultrason verilerini içeren 4B matris değişkenidir.
    4. Şekil 1'deki GUI, duraklatma, ileri, geri sarma vb. için oynatma düğmelerini gösterir.
      1. Kare dizisinin sürekli video oynatımını başlatmak için oynat düğmesine basın. Herhangi bir karede esnek gezinme için duraklatma ve oynatma kontrol aracı simgelerini kullanın. Oynatma sırasında görüntüleri dinamik olarak büyütmek veya küçültmek için yakınlaştırma/uzaklaştırma düğmelerini ve orijinal 1x görünümüne sıfırlamak için varsayılan yakınlaştırma düğmesini kullanın.
      2. Piksel değerlerini incele düğmesine tıklayın ve yerelleştirilmiş analiz için artı işaretlerini piksel koordinatları ve yoğunlukları ile kaplamak için fareyi bir bölgenin üzerine getirin.
        NOT: Bu etkileşimli kontroller, ultrason veri özelliklerinin hem uzay hem de zaman boyunca esnek bir şekilde incelenmesini sağlar.
  5. 4D renkli Doppler ultrason verilerinin yüklenmesi ve taranması
    1. Dicomread işlevini kullanarak renkli Doppler ultrason veri dosyasını MATLAB'a aktarın ve verilerin boyutlarını görüntülemek için boyut işlevini kullanın.
      NOT: Buraya aktarılan 4D veriler 768 piksel x 1024 piksel x 3 x 331 katman boyutlarındaydı. 768 piksel x 1024 piksel x 3, standart bir RGB görüntüsüne karşılık gelir ve kırmızı ve mavi, farklı yönlerdeki kan akışını temsil eder. 331 katman, taranan dilimlerin toplam sayısını gösterir.
    2. 4D matris verilerini, ayrıntılı inceleme için sürekli olarak oynatılacak sürekli bir renkli video dizisine dönüştürmek için US_C_Show işlevini kullanın (bkz. Şekil 2).
      NOT: Şekil 2'deki GUI, daha önce Şekil 1 için adım 1.4.4'te açıklananla aynı etkileşimli kontrollere ve işlemlere sahiptir.

2. B-modu ve renkli Doppler ultrasonun senkron gözlemi

NOT: Şekil 1'de gösterilen 4D B-Mod Ultrason Verileri ve Şekil 2'de gösterilen 4D Renkli Doppler Ultrason Verileri, zamansal eksen boyunca dördüncü boyutta aynı mutlak zaman damgalarını içerir. Bu alan DICOM meta verilerine FrameTimeVector olarak kaydedilir. Bu alandaki zaman değerlerine bağlı olarak, Şekil 1 ve Şekil 2 gerçek zamanlı olarak senkronize edilebilir.

  1. Dicomread komutunu kullanarak iki 4D dosyayı okuduktan sonra, Synchronize_B_C fonksiyonunu girdi olarak iki 4D matrisle yürütün.
    NOT: Şekil 3 , hala sürekli olarak oynatılabilen ortaya çıkan videoyu göstermektedir. Şimdiki fark, 4D B-Mod Ultrason Verilerinin ve 4D Renkli Doppler Ultrason Verilerinin aynı video kareleri içinde gerçek zamanlı olarak senkronize edilmesidir. Şekil 3'teki GUI, daha önce Şekil 1 için adım 1.4.4'te açıklananla aynı etkileşimli denetimler ve işlemler kümesine sahiptir.

3. Tiroid için senkron triplanar rekonstrüksiyon

NOT: Lezyonların daha kesin lokalizasyonunu ve nicelleştirilmesini sağlamak için bu çalışma, elde edilen 4D ultrason verilerinden gerçek zamanlı etkileşim ile tiroid bezinin triplanar rekonstrüksiyonunu gerçekleştirdi. Bu, klinisyenlerin lezyonları hızlı ve doğru bir şekilde belirlemesine olanak tanıyarak etkilenen bölgelerin daha sonra nicelleştirilmesi için sağlam bir temel oluşturur.

  1. Şekil 4'te gösterildiği gibi üç ortogonal düzlemi (koronal, sagital ve eksenel) türetmek için Şekil 1'deki 4D B-mod ultrason verileriyle thyroid_triplanar fonksiyonunu giriş olarak çağırın.
  2. Şekil 4'teki artı işareti etkileşimi, tiroid bezinin farklı bölümlerinin gerçek zamanlı olarak incelenmesini sağlar. Ultrasondan yeniden yapılandırılan tiroid anatomisinin rastgele bir 3D incelemesi için artı işaretinin ortasına tıklayın ve sürükleyin.
    NOT: Şekil 4'teki GUI, üç düzlemli görünümlerin gri tonlama yoğunluk aralığının, kontrastının ve parlaklığının ayarlanmasını da sağlar.
  3. Parlaklık ve kontrast seviyelerinin gerçek zamanlı olarak değiştirilmesi için farenin sol düğmesini görüntülerin herhangi bir bölgesi üzerinde basılı tutun ve sürükleyin. Ayarlamaları onaylamak ve sonlandırmak için fare düğmesini bırakın.

4. 3D kan akış alanı için senkron triplanar rekonstrüksiyon

NOT: 4D renkli Doppler ultrason verilerine dayalı olarak 3D kan akış alanı için senkron triplanar görünümlerin yeniden yapılandırılması, Hashimoto Tiroiditini (HT) karakterize etmek için klinik olarak önemlidir.

  1. Şekil 5'te gösterildiği gibi üç ortogonal düzlemi (koronal, sagital ve eksenel) türetmek için girdi olarak Şekil 2'deki 4D C-mod ultrason verileriyle thyroid_3D_blood işlevini çağırın.
  2. Şekil 5'teki artı işareti etkileşimi, tiroid bezinin farklı bölümlerinin gerçek zamanlı olarak incelenmesini sağlar. Ultrasondan yeniden yapılandırılan tiroid anatomisinin rastgele bir 3D incelemesi için artı işaretinin ortasına tıklayın ve sürükleyin.
    NOT: Şekil 5'teki GUI, üç düzlemli görünümlerin gri tonlama yoğunluk aralığının, kontrastının ve parlaklığının ayarlanmasını da sağlar.
  3. Parlaklık ve kontrast seviyelerinin gerçek zamanlı olarak değiştirilmesi için farenin sol düğmesini görüntülerin herhangi bir bölgesi üzerinde basılı tutun ve sürükleyin. Ayarlamaları onaylamak ve sonlandırmak için fare düğmesini bırakın.

5. B-modu üç düzlemli görünümlerin ve renkli Doppler üç düzlemli görünümlerin senkronizasyonu

NOT: Şekil 4'te gösterilen triplanar görünümlere dayanarak, karşılık gelen renkli Doppler akım görüntülerinin lezyon lokalizasyonlarına senkronize edilmesi, şüphesiz Hashimoto Tiroiditinde (HT) patolojik ilerlemenin tanısını ve ölçülmesini kolaylaştıracaktır.

  1. İlgilenilen bölgeyi bulmak için Şekil 4'teki artı işareti etkileşimini sürükleyin ve renkli Doppler üç düzlemli görünümlerinde karşılık gelen konumu elde etmek için US_B2C yürütün.
  2. İlgilenilen bölgeyi bulmak için Şekil 5'teki artı işareti etkileşimini sürükleyin ve B modu üç düzlemli görünümlerde karşılık gelen konumu elde etmek için US_C2B yürütün.
    NOT: Şekil 6 , Hashimoto tiroiditi (HT) lezyonlarının kesin lokalizasyonu ve kesin tanısı için sağlam bir ultrasonografik temel oluşturmaktadır.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Şekil 1 ve Şekil 2'deki grafik kullanıcı arayüzünde (GUI) gösterildiği gibi, ultrason tarama dizisi sürekli olarak kontrol edilebilir. Bununla birlikte, bu iki boyutlu muayene, lezyonun yerini zihinsel olarak yeniden yapılandırmak için büyük ölçüde tiroidoloğun anatomik bilgisine dayanır, bu da acemiler için zordur ve nicel tutarlılık eksikliğine neden olur. Şekil 3, 2D taramalarda daha bilinçli inceleme sağlamak için B modu gri tonlamayı renkli Doppler akış görüntüleriyle birleştirir.

Tiroid bozukluklarının kapsamlı ve güvenilir bir değerlendirmesini kolaylaştırmak için, Şekil 4 , B-modu yoğunluklarının 3B uzamsal dağılımını gösterirken, Şekil 5 , renkli Doppler verilerinden yeniden yapılandırılan 3B vaskülarite haritasını gösterir. GUI'de gösterildiği gibi (Şekil 6), yapısal ve fonksiyonel bilgilerin üç ortogonal düzlem boyunca senkronize görselleştirilmesi gerçekleştirilir. Klinisyenler, tiroid gri tonlamalı görüntülerin multiplanar kesitlerini ve karşılık gelen kan akışı görüntülerini sürekli olarak inceleyebilirler. Tamamlayıcı modalitelerin bu kesintisiz entegrasyonu, tiroid patolojilerinin ciddiyetinin tam olarak lokalize edilmesinde ve belirlenmesinde çok önemli bir rol oynayabilir.

3D gri tonlamalı hacimler ve 3D renkli Doppler hacimleri esasen uzamsal ve patolojik boyutları kapsayan 4D verilerse, etkileşimlerini iki senkronize triplanar görselleştirme arasında ilişkilendirmek, tirodiyoğun birleşik bir 5D alanda lezyonları hızlı bir şekilde belirlemesini ve eklem yoğunluğuna ve akış modellerine dayalı doğru teşhisler sunmasını sağlayabilir.

Ultrason görüntüleme, tiroid taraması, tıbbi tanı aracı, gri tonlamalı sonogram, ölçüm ölçeği.
Resim 1: Enine B-modlu ultrason video döngüleri. Sürekli enine tarama ile elde edilen ardışık B-mod çerçeveleri tiroid morfolojisini gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ultrason Doppler görüntüsü, tiroid kan akımı analizi, tanısal tıbbi görüntüleme tekniği.
Şekil 2: Enine renkli Doppler ultrason video döngüleri. Transvers tarama ile elde edilen ardışık renkli Doppler çerçeveler tiroid dokusunun kan akım özelliklerini ortaya koymaktadır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ultrason karşılaştırması; gri tonlamalı ve renkli Doppler görüntüleme, vasküler akım analizi, tıbbi tanı aracı.
Şekil 3: Senkronize B-modu ve Doppler ultrason. Tiroid yapısını (gri tonlamalı) ve kan akışını (renkli kaplama) eşzamanlı olarak sergileyen entegre video. Renkli Doppler kaplaması, bir renk skalası kullanarak akışın yönünü ve hızını gösterir - kırmızı, dönüştürücüye doğru akışı gösterir; Mavi, dönüştürücüden uzaklaşan akışı gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tıbbi tanı düzeneğinde X, Y, Z düzlemlerini gösteren ultrason görüntüleme, kesitsel analiz.
Şekil 4: B-mod ultrasondan çıkarılan üç düzlemli görünümler. Ortogonal koronal, sagital ve eksenel düzlemler, üç düzlemli görselleştirme kullanılarak 4D B-modu taramalarından yeniden yapılandırıldı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Spektral görüntüleme diyagramı; Absorpsiyon çalışması için 3D veri görselleştirme; Isı haritası yoğunluk analizi.
Şekil 5: Doppler ultrasondan çıkarılan üç düzlemli görüntüler. Ortogonal koronal, sagital ve aksiyel düzlemler, tiroid dokusunun kan akış özelliklerini haritalamak için 4D Doppler taramalarından yeniden yapılandırıldı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ultrason ve termal görüntüleme karşılaştırması, tanısal analiz, sıcaklık dağılım tablosu.
Şekil 6: Yapısal ve vaskülarite verilerini kaynaştıran senkronize triplanar görünümler. Birleştirilmiş morfolojik ve fonksiyonel incelemeyi mümkün kılmak için B-modu ve Doppler verilerini senkronize eden kaynaşmış çok düzlemli rekonstrüksiyon. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protokoldeki kritik adımlar
Şekil 1 ve Şekil 2 muayene ve tanı için değer taşırken, lezyon lokalizasyonunun ve diğer açılardan görüntülerin belirlenmesi uzman deneyimi gerektirir. Hashimoto tiroiditi (HT) tanısı için Şekil 1 ve Şekil 2'nin gerçek zamanlı olarak senkronize edilmesi de önemli ve kritik bir adımdır. Protokol adımı 3.3, Şekil 4'te gösterildiği gibi, ilgili doktorun 3D tiroid anatomisinin rastgele kesitlerini etkileşimli olarak inceleyebileceği anahtar adımlardan biridir. Bu, lezyonları lokalize etmek ve anormal doku bölgelerini tanımlamak için çok önemlidir. Geleneksel olarak, el tipi ultrason taraması yalnızca 2D enine görünümler sağlar. Bu, kaçınılmaz olarak kör noktalar nedeniyle 3D patolojik detayların gözden kaçırılmasına yol açar. Benzer şekilde, protokol adımı 4.3, lezyon konumlarını belirlemek için de kritik olan 3D kan akış haritasını oluşturur. Protokol adımları 5.1 ve 5.2, yapısal ve fonksiyonel tiroid görüntülerini senkronize ederek klinisyenleri karmaşık durumları yönetmek için daha güçlü dijital akıllı araçlarla donatır.

Değişiklikler ve sorun giderme
Yeniden yapılanma artefaktları meydana gelirse, satın alma taraması kapsamı yetersiz olabilir. Genişletilmiş kapsama alanıyla taramayı tekrarlamak bunun üstesinden gelebilir. Dilim aralığı ve piksel boyutu gibi parametreler de ayarlanabilir.

Yöntemin sınırlamaları
Elde tutulan ultrason taraması, çeşitli modları senkronize etmek için zaman damgaları alabilse de, gerçek zamanlı 3D prob lokalizasyonundan yoksundur. Bu nedenle, tiroid modellerinde sadece enine boyutlar hassas bir şekilde yeniden yapılandırılır. Transvers düzlemlerde kantitatif ölçümler şu anda doğrudur, koronal ve sagital görünümler patolojik lokalizasyona yardımcı olur, ancak şu anda güvenilmez kantitatif ölçeklere sahiptir.

Mevcut yöntemlere göre önemi
Bu 5D ultrason tekniği, panoramik görselleştirilmiş bir alanda kan akışı haritalaması ile birlikte çok düzlemli yapısal incelemeyi mümkün kılarak geleneksel 2D taramayı geliştirir. 2D ultrasonografide devam eden operatör bağımlılığı, kör noktalar ve tanısal belirsizlik gibi sınırlamaların üstesinden gelir. Önerilen iş akışı, tiroid hastalıklarının ultrasonla teşhisi için mevcut deneyime bağlı uygulamaları standartlaştırmak ve dönüştürmek için sağlam bir temel oluşturmaktadır.

Potansiyel uygulamalar
Bu yöntem, tiroid nodüllerini, tümörlerini ve Hashimoto tiroiditi gibi inflamatuar lezyonları kesin olarak lokalize etmek ve ölçmek için uygulanabilir. Radyologlara ve cerrahlara patolojiyi değerlendirmek için gelişmiş görsel bakış açıları sağlar. Teknik, tanı, tedavi planlaması ve cerrahi rehberliğe yardımcı olmak için önemli bir potansiyele sahiptir. Ek olarak, çalışma ekibi, tiroid hastalıkları için yapay zeka destekli hassas teşhis ve nicelleştirmeyi gerçekleştirmek için biyokimyasal belirteçleri bu 5D analiz hattına dahil etmeyi planlıyor.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışmanın Malzeme Tablosunda Tiroid Hastalığı Hassas Miktar Tayini V1.0 olarak listelenen tiroid hastalığı hassas miktar tayini için yazılım aracı, Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd.'nin bir ürünüdür. Bu yazılım aracının fikri mülkiyet hakları şirkete aittir. Yazarların beyan edecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu yayın, Shaanxi Eyaleti Anahtar Araştırma ve Geliştirme Planı: 2023-ZDLSF-56 ve Shaanxi Eyaleti "Bilim Adamı + Mühendis" Ekibi İnşaatı: 2022KXJ-019'dan destek almıştır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
MATLABMatematik Çalışmaları 2023BBilgi işlem ve görselleştirme 
Tiroid Hastalığı Hassas Miktar Tayini için AraçlarAkıllı EntropiTiroid-3D V1.0Pekin Akıllı Entropi Bilimi ve Technology Co Ltd.
Tiroid Hastalığı için Modelleme

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ragusa, F., et al. Hashimotos' thyroiditis: Epidemiology, pathogenesis, clinic and therapy. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 33 (6), 101367(2019).
  2. Ralli, M., et al. Hashimoto's thyroiditis: An update on pathogenic mechanisms, diagnostic protocols, therapeutic strategies, and potential malignant transformation. Autoimmun Rev. 19 (10), 102649(2020).
  3. Soh, S., Aw, T. Laboratory testing in thyroid conditions - pitfalls and clinical utility. Ann Lab Med. 39 (1), 3-13 (2019).
  4. Cansu, A., et al. Diagnostic value of 3D power Doppler ultrasound in the characterization of thyroid nodules. Turk J Med Sci. 49, 723-729 (2019).
  5. Haugen, B. R., et al. 2015 American Thyroid Association Management Guidelines for adult patients with thyroid nodules and differentiated thyroid cancer: The American Thyroid Association Guidelines Task Force on Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer. Thyroid. 26 (1), 1-133 (2016).
  6. Acharya, U. R., et al. Diagnosis of Hashimoto's thyroiditis in ultrasound using tissue characterization and pixel classification. Proc Inst Mech Eng H. 227 (7), 788-798 (2013).
  7. Zhang, Q., et al. Deep learning to diagnose Hashimoto's thyroiditis from sonographic images. Nat Commun. 13 (1), 3759(2022).
  8. Huang, J., Zhao, J. Quantitative diagnosis progress of ultrasound imaging technology in thyroid diffuse diseases. Diagnostics. 13 (4), 700(2023).
  9. Gasic, S., et al. Relationship between low vitamin D levels with Hashimoto thyroiditis. Srp Arh Celok Lek. 151 (5-6), 296-301 (2023).
  10. Sultan, S. R., et al. Is 3D ultrasound reliable for the evaluation of carotid disease? A systematic review and meta-analysis. Med Ultrason. 25 (2), 216-223 (2023).
  11. Arsenescu, T., et al. 3D ultrasound reconstructions of the carotid artery and thyroid gland using artificial-intelligence-based automatic segmentation-qualitative and quantitative evaluation of the segmentation results via comparison with CT angiography. Sensors. 23 (5), 2806(2023).
  12. Krönke, M., et al. Tracked 3D ultrasound and deep neural network-based thyroid segmentation reduce interobserver variability in thyroid volumetry. PLoS One. 17 (7), e0268550(2022).
  13. Hazem, M., et al. Reliability of shear wave elastography in the evaluation of diffuse thyroid diseases in children and adolescents. Eur J Radiol. 143, 109942(2021).
  14. Herickhoff, C. D., et al. Low-cost volumetric ultrasound by augmentation of 2D systems: design and prototype. Ultrasound Imaging. 40 (1), 35-48 (2017).
  15. Seifert, P., et al. Optimization of thyroid volume determination by stitched 3D-ultrasound data sets in patients with structural thyroid disease. Biomedicines. 11 (2), 381(2023).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Tiroid Lezyonu LokalizasyonuBe Boyutlu UltrasonB Mod Ultrason3B Tiroid G r nt lemeVask larite HaritalamaSenkronize G rselle tirmeTiroid MorfolojisiUltrason Veri F zyonu

İlgili makaleler