Multimodale Lungenbildgebung: Verwendung komplementärer Informationen aus CT und hyperpolarisierter ¹²⁹xe-MRT zur Bewertung der Lungenstruktur-Funktion

Öffnen Sie zunächst Bilder gefolgt von Masken in der gewünschten Bildvisualisierungssoftware, um zu überprüfen, ob das Bild und die Maskenausrichtung für alle CT-, Proton- und Xenon-Dateien übereinstimmen. Speichern Sie dann die Bild-DICOMS und die einzelnen Beschriftungsmasken als NIfTI-Dateien im selben Ordner wie die reg. py Datei.

Öffnen Sie für die CT-Xenon-MRT-Registrierung die reg. py-Datei in der gewünschten Python-Computing-Umgebung. Wenn Sie eine virtuelle Umgebung verwenden, legen Sie die Anzahl der Zentraleinheiten, die Anzahl der Threads und den RAM wie gewünscht oder in der Computerumgebung verfügbar fest.

Legen Sie als Nächstes die gewünschte Transformation und Interpolation fest, gefolgt von dem festen und dem bewegten Bild. Führen Sie reg. py in der Python-Computing-Umgebung aus.

Sobald die Registrierung abgeschlossen ist, fahren Sie mit der Bewertung fort. Unter Beibehaltung des ct. nii-Images als Basis-Image öffnen Sie ventilation warp.nii.

gz als ein anderes Bild und überlagern Sie es mit der gewünschten Farbkarte auf dem CT-Bild. Überprüfen Sie die Überlappung des Xenon-MRT-Bildes mit dem CT-Bild in allen Bildebenen, um die visuelle Ausrichtung von Orientierungspunkten wie der Carina- und Lungengrenze zu bewerten. Die Registrierungsergebnisse zeigten eine gute Ausrichtung aller Lungengrenzen für den gesunden Teilnehmer.

Bei den drei Teilnehmern mit chronisch obstruktiver Lungenerkrankung gab es eine gute Ausrichtung der Lungengrenzen, die von diffusen Beatmungsanomalien über Oberlappenventilationsanomalien mit fehlenden apikalen Lungengrenzen bis hin zu Unterlappenventilationsanomalien mit fehlenden Zwerchfelllungengrenzen reichte.