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Resumen

La TC y la RM 129Xe proporcionan información complementaria sobre la estructura y la función pulmonar que puede aprovecharse para el análisis regional mediante el registro de imágenes. Aquí, proporcionamos un protocolo que se basa en la literatura existente para el registro de imágenes de RM a TC de 129Xe utilizando plataformas de código abierto.

Resumen

La resonancia magnética con gas 129Xe hiperpolarizado es una técnica emergente para evaluar y medir la función pulmonar regional, incluida la distribución de gases pulmonares y el intercambio de gases. Sin embargo, la tomografía computarizada (TC) de tórax sigue siendo el estándar de oro clínico para las imágenes de los pulmones, en parte debido a los protocolos de TC rápida que adquieren imágenes de alta resolución en segundos y a la amplia disponibilidad de escáneres de TC. Los enfoques cuantitativos han permitido la extracción de mediciones estructurales, del parénquimato, pulmonar, de las vías respiratorias y vasculares a partir de la TC de tórax, que se han evaluado en muchos estudios de investigación clínica. Juntas, la TC y la RM 129Xe proporcionan información complementaria que se puede utilizar para evaluar la estructura y la función pulmonar regional, lo que da lugar a nuevos conocimientos sobre la salud y la enfermedad pulmonar. Artículo 129El registro de imágenes de Xe MR-CT se puede realizar para medir la estructura y función pulmonar regional para comprender mejor la fisiopatología de la enfermedad pulmonar y para realizar intervenciones pulmonares guiadas por imágenes. Aquí, se describe un método para el registro de 129Xe MRI-CT para respaldar la implementación en entornos clínicos o de investigación. También se resumen los métodos de registro y las aplicaciones que se han empleado hasta la fecha en la literatura, y se proporcionan sugerencias para direcciones futuras que pueden superar aún más los desafíos técnicos relacionados con el registro de imágenes de RM-TC de 129Xe y facilitar una implementación más amplia de la evaluación regional de la estructura y función pulmonar.

Introducción

La resonancia magnética (RM) con gas hiperpolarizado surgió por primera vez como una nueva modalidad de imagen pulmonar funcional para evaluar la distribución de la ventilación pulmonar hace casi tres décadas1. Desde entonces, los estudios de investigación que utilizan la resonancia magnética con gases hiperpolarizados han revelado numerosos conocimientos sobre la naturaleza de la función pulmonar en pacientes con enfermedades pulmonares crónicas como el asma, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y la fibrosis quística 2,3,4,5,6. Históricamente se han utilizado tanto el gas hiperpolarizado 3He como el 129Xe; sin embargo, el 129Xe es ahora el principal agente inhalado debido a la disponibilidad limitada de gas 3He. Artículo 129La Xe también se difunde libremente a través de la membrana alveolar y es absorbida por los glóbulos rojos en los capilares pulmonares; en esta llamada 'fase disuelta', 129Xe resuena a frecuencias únicas que permiten medir el intercambio regional de gases en una sola apnea 4,7,8. Para la cuantificación, las imágenes anatómicas de RM de 1H con volumen emparejado se adquieren típicamente al mismo tiempo que se registran conjuntamente con 129Xe para delinear los límites de la cavidad torácica. Sin embargo, la resonancia magnética convencional de 1H no proporciona más información estructural pulmonar. El impulso para la traslación clínica de la resonancia magnética hiperpolarizada de 129Xe creció en los últimos años con la aprobación del NHS del Reino Unido en 2015 y la aprobación de la FDA de EE. UU. a finales de 2022 5,9, sin embargo, la caracterización estructural avanzada sigue faltando en su mayoría en el arsenal de resonancia magnética pulmonar.

La tomografía computarizada (TC) de tórax sigue siendo el pilar de la evaluación clínica por imágenes de los pulmones, ya que proporciona imágenes tridimensionales de alta resolución de la estructura pulmonar mediante protocolos de imagen convencionales. Los abordajes cuantitativos han permitido la medición rápida y repetible de la integridad del parénquima, como el enfisema y las anomalías pulmonares intersticiales, la morfología de las vías respiratorias y la vasculatura pulmonar, y la caracterización anatómica regional mediante la identificación y segmentación de los lóbulos pulmonares10,11. En el ámbito de la investigación, la TC cuantitativa se ha utilizado ampliamente para comprender mejor las alteraciones estructurales y sus relaciones con los resultados de los pacientes en asma y EPOC en grandes estudios observacionales como el Programa de Investigación del Asma Grave (SARP)12, la Epidemiología Genética de la EPOC (COPDGene)13, el Estudio de Subpoblaciones y Resultados Intermedios en la EPOC (SPIROMICS)14, la Evaluación de la EPOC Longitudinalmente para Identificar Criterios de Valoración Sustitutos Predictivos (ECLIPSE)15y la Cohorte Canadiense de Enfermedad Pulmonar Obstructiva (CanCOLD)16. Los métodos alternativos de TC, como las imágenes espiratorias17,18 o los modelos computacionales19, pueden derivar información funcional, pero estos métodos son indirectos y, por lo demás, la TC convencional no proporciona mucho para la caracterización funcional de los pulmones.

En conjunto, la TC y la RM 129Xe proporcionan información complementaria sobre la estructura y la función pulmonar que puede aprovecharse para el análisis regional mediante el registro de imágenes. Los lóbulos pulmonares identificados en la TC han permitido la caracterización lobar de los patrones de ventilación de la RM en el asma 20,21,22, la EPOC 23,24, las bronquiectasias25 y el cáncer de pulmón26,27. Las anomalías de la ventilación en la resonancia magnética en el asma también se han emparejado espacialmente directamente con las vías respiratorias grandes anormalmente remodeladas 28,29,30,31 y el atrapamiento de aire indicativo de disfunción de las vías respiratorias pequeñas20,32 medido en la TC, y para sondear las respuestas regionales al tratamiento después de la termoplastia bronquial pulmonar completa33. En la EPOC, las anomalías de la ventilación en la RM se han relacionado con la disfunción de la vía aérea pequeña en las enfermedades más leves y el enfisema en las enfermedades más graves 34,35,36. Más allá de las imágenes de ventilación en la enfermedad pulmonar obstructiva, también se han demostrado relaciones espaciales heterogéneas entre las anomalías pulmonares intersticiales de la TC y los patrones de intercambio de gases de la RM 129Xe en la fibrosis pulmonar idiopática37. Estos estudios han proporcionado una comprensión más profunda de la estructura y función pulmonar regional en una serie de enfermedades pulmonares que pueden utilizarse para informar sobre futuras intervenciones guiadas por imágenes.

Sin embargo, el registro directo de la TC anatómica y la RM funcional con gas hiperpolarizado es un desafío debido al contraste de imagen fundamentalmente diferente entre los dos métodos, la ausencia de señal de gas hiperpolarizado en regiones de anomalías respiratorias y volúmenes pulmonares potencialmente diferentes. La Figura 1 muestra cuatro ejemplos de 129Xe y resonancia magnética y TC anatómicas 1H pareadas en un voluntario sano (Figura 1A) y tres participantes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC; Figura 1B-D), destacando los heterogéneos patrones de ventilación de 129Xe y la variación de los límites pulmonares faltantes en los casos de EPOC. La clave para superar estos desafíos ha sido el uso de la resonancia magnética anatómica de 1H adquirida contemporáneamente con la resonancia magnética de gases hiperpolarizados como paso intermedio para registrar indirectamente la resonancia magnética de gases hiperpolarizados en la TC34,38. Los primeros trabajos emplearon la comparación visual lado a lado y la segmentación manual de las estructuras de la TC, como los lóbulos pulmonares, en el espacio20 de la resonancia magnética. Los avances en los recursos computacionales y las herramientas de procesamiento de imágenes de código abierto han permitido el registro tridimensional de la TC y la resonancia magnética de gases hiperpolarizados, por ejemplo, utilizando el descriptor de vecindario independiente de la modalidad (MIND)23,30,34,39,40,41 o el registro del Advanced Normalization Toolkit (ANTs) 21,22,27 ,31,32,37,38,42,43, los cuales fueron los mejores en un desafío de registro de imágenes pulmonares44. Un método novedoso acopló los dos registros en lugar de tratarlos de forma independiente45, que se ha implementado en una línea completa de análisis de imágenes pulmonares diseñada para el fenotipado de la enfermedad pulmonar46. En general, la precisión del registro de la RM con gases hiperpolarizados a la TC mejoró utilizando el paso intermedio 1H38 y utilizando enfoques deformables sobre los enfoques solo afines38,45.

El objetivo aquí es construir a partir de la literatura existente y proporcionar un protocolo para el registro de imágenes de RM a TC de 129Xe utilizando plataformas de código abierto 47,48,49. El protocolo se implementa utilizando ANTsPy y, en línea con el trabajo previo38, registra una mascarilla pulmonar de etiqueta única de 1H de RM a la mascarilla pulmonar de etiqueta única de TC; la transformación resultante se aplica posteriormente a la imagen 129Xe para asignarla al espacio de imagen CT. El protocolo descrito está destinado a ser apropiado para entornos clínicos o de investigación, cuando corresponda, y está disponible la resonancia magnética hiperpolarizada con 129Xe.

Para contextualizar, la adquisición y el análisis de imágenes para los ejemplos proporcionados en este documento se realizaron de la siguiente manera. La TC de tórax se adquirió con inspiración completa (capacidad pulmonar total, TLC) de acuerdo con un protocolo de investigación de dosis bajas establecido50 con parámetros: colimación de 64 x 0,625, kilovoltaje pico de 120, corriente del tubo de 100 mA, tiempo de revolución de 0,5 s, paso en espiral 1,0, grosor de corte de 1,25 mm, espaciado de corte de 0,80 mm, núcleo de reconstrucción estándar, campo de visión de visualización limitado a las extensiones más laterales de los pulmones (para maximizar la resolución espacial). La segmentación y el análisis de las TC se realizaron mediante software comercial (ver Tabla de Materiales).

Artículo 129Se realizaron Xe y resonancia magnética de 1H con volumen emparejado de acuerdo con las guías publicadas9. Para obtener detalles completos sobre la adquisición de resonancias magnéticas y el protocolo, se dirige a los lectores a otro artículo de esta colección51. La segmentación y el registro de la resonancia magnética se realizaron mediante una canalización personalizada semiautomatizada que utilizó la agrupación en clústeres de k-medias para la segmentación de 129Xe, el crecimiento de la región sembrada para la segmentación de 1H y el registro afín basado en puntos de referencia para mapear la imagen de 1H a la imagen de 129Xe52. El registro afín suele ser suficiente para que el registro de RM 1 H-129Xe tenga en cuenta la mayor parte de la inflación pulmonar o las diferencias de posición del paciente entre las adquisiciones; Por lo general, no es necesario un registro deformable. El paso de registro 1 H-129Xe se puede eliminar con 129Xe adquirido simultáneamente y 1H MRI en la misma apnea53,54.

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Protocolo

Los casos de imágenes que se muestran aquí fueron aprobados por la Junta de Ética de Investigación de Atención Médica de la Universidad de Columbia Británica Providence (REB# H21-01237, H21-02149, H22-01264). Los participantes dieron su consentimiento informado por escrito antes de completar las imágenes. En la Figura 2 se describe el proceso general desde la adquisición de imágenes hasta el registro, y los detalles del protocolo aquí se centran únicamente en el registro de imágenes de RM-CT. La adquisición y segmentación de imágenes dependen del hardware de imagen disponible o preferido, los protocolos de imagen y las herramientas de software de análisis de imágenes y, por lo tanto, se dejan a la preferencia de los lectores. El protocolo está diseñado para ser independiente de los pasos anteriores, utilizando máscaras de los pulmones de una sola etiqueta después de la segmentación por imágenes.

1. Configuración del software

  1. Descargue e instale ANTsPy (consulte la Tabla de materiales), el contenedor de Python para la biblioteca de procesamiento de imágenes de Advanced Normalization Tools 47,48,49. Los tutoriales están disponibles en el enlace bajo la pestaña 'tutoriales'. ANTsPy también está disponible para la instalación de Docker si se desea.
    NOTA: ANTsPy requiere un sistema operativo o entorno basado en Linux. Para los ejemplos que se muestran aquí, ANTsPy se instaló y utilizó en un entorno informático virtual de alto rendimiento en una estación de trabajo local. En la experiencia de los autores, el protocolo ha tendido a funcionar mejor utilizando un entorno informático virtual.
  2. Descargue e instale el software de segmentación y/o visualización de su elección.
    NOTA: Para el presente estudio se utilizó ITK-SNAP para la visualización (ver Tabla de Materiales).
  3. Descargue y guarde el script reg.py (Archivo complementario 1).

2. Preprocesamiento de imágenes

  1. Haga clic para abrir imágenes y máscaras en el software de visualización de imágenes deseado para verificar las coincidencias de orientación de imágenes y máscaras para todos los archivos CT, 1H y 129Xe. Dependiendo del método de segmentación y/o del software utilizado, puede ser necesario ajustar la orientación de algunas imágenes o máscaras. Según sea necesario, recomendamos ajustar las imágenes de 1H y 129X y la orientación de la máscara para que coincida con la de la imagen de TC nativa.
  2. Guarde los DICOM de imagen y las máscaras de etiqueta única (ajustados como en el paso 2.1 según sea necesario) como archivos de la Iniciativa de Tecnología Informática de Neuroimagen (NIfTI, *.nii; seis archivos en total) utilizando la herramienta de software preferida, en la misma carpeta que reg.py que es accesible a la ubicación donde ANTsPy está instalado y se ejecutará. Siga las convenciones de nomenclatura que se mencionan a continuación.
    1. 1H Resonancia magnética: Proton.nii; 1H Mascarilla de resonancia magnética: Proton_mask.nii.
      NOTA: Utilice la imagen y la máscara de 1H después de registrarse en 129Xe.
    2. Artículo 129Xe Resonancia magnética: Ventilación.nii; Artículo 129Mascarilla de resonancia magnética Xe: Ventilation_mask.nii
    3. CT: CT.nii; Mascarilla CT: CT_mask.nii.
      NOTA: Los nombres de archivo están codificados en el script de registro y, por lo tanto, deben seguir el formato mencionado o revisarse en el script para que coincida con la convención de nomenclatura deseada. Estos pasos se pueden completar juntos utilizando cualquiera de las herramientas de software recomendadas enumeradas en el paso 1.2. Con respecto a esas herramientas de software, algunas escribirán la información de encabezado requerida automáticamente al guardar archivos .nii, mientras que otras requieren pasos adicionales para copiar y escribir la información del encabezado.

3. Registro de CT-XeMRI

  1. Abra el archivo reg.py en la configuración deseada del entorno informático de Python en el paso 1.1.
    NOTA: El reg.py de script se basa en las herramientas de registro de ANT integradas; Se dispone de documentación adicional55.
  2. Si utiliza un entorno virtual, establezca el número de unidades centrales de procesamiento (CPU), subprocesos numéricos y RAM según lo desee o esté disponible en el entorno informático. Para los ejemplos se utilizó un entorno informático virtual con 16 CPU, 1 hilo por CPU y 186 GB de RAM disponible.
  3. Establezca la transformación e interpolación deseadas. Aquí se utilizó la transformación SyNAggro con interpolación lineal para imágenes e interpolación de etiquetas genéricas para máscaras de etiqueta única, que son predeterminadas en el script de reg.py proporcionado.
    NOTA: SyNAggro es una transformación de normalización simétrica, que incluye transformación afín + deformable más un registro más agresivo mediante coincidencia de escala fina y más deformación (en comparación con SyN simple). Los algoritmos alternativos de transformación e interpolación se enumeran en el enlace de documentación de registro de ANT en el paso 3.155.
  4. Establezca la imagen fija y la imagen en movimiento. En este caso, la TC (mascarilla de una sola etiqueta) se estableció como imagen fija, y la RMN de 1H (mascarilla de una sola etiqueta) se estableció como imagen en movimiento.
  5. Ejecute reg.py en el entorno informático de Python. El registro completo puede tardar entre 5 y 10 minutos (utilizando nuestros parámetros) o más, dependiendo de los recursos informáticos utilizados o disponibles. Una vez completado, los archivos deformados se guardarán automáticamente en el mismo directorio que los archivos de imagen originales con los siguientes nombres de archivo: Proton_warped.nii.gz; Ventilation_warped.nii.gz; Ventilation_label_warped.nii.gz.
    NOTA: Los archivos NIfTI *.nii.gz son solo versiones comprimidas de archivos *.nii y se pueden descomprimir o abrir como se desee. Los reg.py de script se pueden modificar como se desee, por ejemplo, utilizando diferentes métodos de transformación o interpolación o asignando o creando directorios de archivos.

4. Evaluación de los resultados de la inscripción

  1. Abra la imagen CT.nii como imagen base en el software de visualización deseado.
  2. Abra Ventilation_warped.nii.gz o Ventilation_label_warped.nii.gz como otra imagen y superponga la imagen de TC con el mapa de color deseado.
  3. Revise la superposición de la imagen o máscara de 129Xe con la imagen de TC en todos los planos de la imagen (coronal, axial, sagital), evaluando la alineación visual de puntos de referencia como los límites de carina y pulmón (cuando estén disponibles en la imagen de 129Xe).
  4. Revisa los resultados. Si está satisfecho con los resultados, el registro está completo.
    NOTA: La imagen/mascarilla 129Xe registrada se puede multiplicar por la mascarilla de TC para eliminar la tráquea y las vías respiratorias principales (si no se retira antes de la segmentación de la RMN) y eliminar cualquier señal que quede fuera de los límites pulmonares de la TC después del registro. Se puede realizar una cuantificación adicional para las mediciones regionales de la estructura y la función, según se desee.
  5. Si no está satisfecho con los resultados, evalúe y optimice los tipos alternativos de transformación y los parámetros asociados según sea necesario.

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Resultados

Este estudio adquirió prospectivamente la TC pareada y la RM de 129Xe en un entorno de investigación para la caracterización regional de la estructura y la función pulmonar y la broncoscopia guiada por imágenes en una variedad de enfermedades y afecciones pulmonares. En la Figura 3 se muestran 129radiaciones de resonancia magnética y TC registradas en planos coronales y sagitales para cuatro participantes representativos con una v...

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Discusión

La TC y la RM con 129Xe proporcionan información complementaria para evaluar la estructura y la función pulmonar regional que se facilita mejor mediante el registro de imágenes. El registro de imágenes multimodal puede no ser trivial de implementar, por lo que el protocolo proporcionado aquí está destinado a proporcionar las herramientas para que los lectores registren la RM 129Xe a la TC. El protocolo proporcionado utiliza ANTsPy para facilitar la implementac...

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Divulgaciones

RLE recibe honorarios de consultoría personal de VIDA Diagnostics Inc. fuera del trabajo presentado. JAL ha recibido una beca institucional de GE Healthcare y honorarios por conferencias de Philips y GE Healthcare fuera del trabajo presentado.

Agradecimientos

Esta investigación fue apoyada en parte por recursos y servicios computacionales proporcionados por Advanced Research Computing de la Universidad de Columbia Británica y por una beca de IA del Departamento de Radiología de la Universidad de Columbia Británica. RLE contó con el apoyo de un premio Michael Smith Health Research BC Trainee Award.

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Materiales

NameCompanyCatalog NumberComments
3D SlicerBrigham and Women's Hospital (BWH)https://www.slicer.org/Image analysis/visualization software; open source
ANTsPyNAhttps://github.com/ANTsX/ANTsPyCoding infrastructure; open source
ITK-SNAPNAhttp://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.phpImage analysis/visualization software; open source
MAGNETOM Vida 3.0T MRISiemens HealthineersNACan be any 1.5 T or 3.0 T scanner with broadband imaging capability
MATLABMathworkshttps://www.mathworks.com/products/matlab.htmlGeneral software, good for image analysis; available by subscription
reg.pyNANARegistration script (Supplementary File 1)
Revolution HD CT scannerGE HealthcareNACan be any CT scanner with ≥64 detectors
VIDA InsightsVIDA Diagnostics Inc.NACT analysis software; can be any to generate masks

Referencias

  1. Albert, M. S., et al. Biological magnetic resonance imaging using laser-polarized 129Xe. Nature. 370 (6486), 199-201 (1994).
  2. Sheikh, K., Coxson, H. O., Parraga, G. This is what COPD looks like. Respirology. 21 (2), 224-236 (2016).
  3. Ebner, L., et al. The role of hyperpolarized (129)xenon in MR imaging of pulmonary function. Eur J Radiol. 86, 343-352 (2017).
  4. Eddy, R. L., Parraga, G. Pulmonary xenon-129 MRI: New opportunities to unravel enigmas in respiratory medicine. Eur Respir J. 55 (2), 1901987(2020).
  5. Stewart, N. J., et al. Lung MRI with hyperpolarised gases: Current & future clinical perspectives. Br J Radiol. 95 (1132), 20210207(2022).
  6. Kooner, H. K., et al. Pulmonary functional MRI: Detecting the structure-function pathologies that drive asthma symptoms and quality of life. Respirology. 27 (2), 114-133 (2022).
  7. Mugler, J. P., Altes, T. A. Hyperpolarized 129Xe MRI of the human lung. J Magn Reson Imaging. 37 (2), 313-331 (2013).
  8. Kaushik, S. S., et al. Single-breath clinical imaging of hyperpolarized (129)Xe in the airspaces, barrier, and red blood cells using an interleaved 3D radial 1-point Dixon acquisition. Magn Reson Med. 75 (129), 1434-1443 (2016).
  9. Niedbalski, P. J., et al. Protocols for multi-site trials using hyperpolarized (129) Xe MRI for imaging of ventilation, alveolar-airspace size, and gas exchange: A position paper from the (129) Xe MRI clinical trials consortium. Magn Reson Med. 86 (6), 2966-2986 (2021).
  10. Lynch, D. A., Al-Qaisi, M. A. Quantitative computed tomography in chronic obstructive pulmonary disease. J Thorac Imaging. 28 (5), 284-290 (2013).
  11. Motahari, A., et al. Repeatability of pulmonary quantitative computed tomography measurements in chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Crit Care Med. 208 (6), 657-665 (2023).
  12. Jarjour, N. N., et al. Severe asthma: Lessons learned from the national heart, lung, and blood institute severe asthma research program. Am J Respir Crit Care Med. 185 (4), 356-362 (2012).
  13. Regan, E. A., et al. Genetic epidemiology of COPD (copdgene) study design. COPD. 7 (1), 32-43 (2010).
  14. Couper, D., et al. Design of the subpopulations and intermediate outcomes in COPD study (SPIROMICS). Thorax. 69 (5), 491-494 (2014).
  15. Vestbo, J., et al. Evaluation of COPD longitudinally to identify predictive surrogate end-points (eclipse). Eur Respir J. 31 (4), 869-873 (2008).
  16. Bourbeau, J., et al. Canadian cohort obstructive lung disease (cancold): Fulfilling the need for longitudinal observational studies in COPD. Copd. 11 (2), 125-132 (2014).
  17. Galbán, C. J., et al. Computed tomography-based biomarker provides unique signature for diagnosis of COPD phenotypes and disease progression. Nat Med. 18 (11), 1711-1715 (2012).
  18. Kirby, M., et al. A novel method of estimating small airway disease using inspiratory-to-expiratory computed tomography. Respiration. 94 (4), 336-345 (2017).
  19. Kim, M., Doganay, O., Hwang, H. J., Seo, J. B., Gleeson, F. V. Lobar ventilation in patients with COPD assessed with the full-scale airway network flow model and xenon-enhanced dual-energy CT. Radiology. 298 (1), 201-209 (2021).
  20. Fain, S. B., et al. Evaluation of structure-function relationships in asthma using multidetector CT and hyperpolarized He-3 MRI. Acad Radiol. 15 (6), 753-762 (2008).
  21. Zha, W., et al. Regional heterogeneity of lobar ventilation in asthma using hyperpolarized helium-3 MRI. Acad Radiol. 25 (2), 169-178 (2018).
  22. Tahir, B. A., et al. Comparison of CT-based lobar ventilation with 3He MR imaging ventilation measurements. Radiology. 278 (2), 585-592 (2016).
  23. Adams, C. J., Capaldi, D. P. I., Di Cesare, R., McCormack, D. G., Parraga, G. On the potential role of MRI biomarkers of COPD to guide bronchoscopic lung volume reduction. Acad Radiol. 25 (2), 159-168 (2018).
  24. Pike, D., et al. Regional heterogeneity of chronic obstructive pulmonary disease phenotypes: Pulmonary (3)He magnetic resonance imaging and computed tomography. COPD. 13 (3), 601-609 (2016).
  25. Svenningsen, S., Guo, F., McCormack, D. G., Parraga, G. Noncystic fibrosis bronchiectasis: Regional abnormalities and response to airway clearance therapy using pulmonary functional magnetic resonance imaging. Acad Radiol. 24 (1), 4-12 (2017).
  26. Sheikh, K., et al. Magnetic resonance imaging biomarkers of chronic obstructive pulmonary disease prior to radiation therapy for non-small cell lung cancer. Eur J Radiol Open. 2, 81-89 (2015).
  27. Tahir, B. A., et al. Spatial comparison of CT-based surrogates of lung ventilation with hyperpolarized helium-3 and xenon-129 gas MRI in patients undergoing radiation therapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 102 (4), 1276-1286 (2018).
  28. Svenningsen, S., et al. What are ventilation defects in asthma. Thorax. 69 (1), 63-71 (2014).
  29. Svenningsen, S., Nair, P., Guo, F., McCormack, D. G., Parraga, G. Is ventilation heterogeneity related to asthma control. Eur Respir J. 48 (2), 370-379 (2016).
  30. Eddy, R. L., et al. Is computed tomography airway count related to asthma severity and airway structure and function. Am J Respir Crit Care Med. 201 (8), 923-933 (2020).
  31. Mummy, D. G., et al. Mucus plugs in asthma at CT associated with regional ventilation defects at (3)He MRI. Radiology. 303 (3), 184-190 (2022).
  32. Carey, K. J., et al. Comparison of hyperpolarized (3)He-MRI, CT based parametric response mapping, and mucus scores in asthmatics. Front Physiol. 14, 1178339(2023).
  33. Thomen, R. P., et al. Regional ventilation changes in severe asthma after bronchial thermoplasty with (3)He MR imaging and CT. Radiology. 274 (3), 250-259 (2015).
  34. Capaldi, D. P., et al. Pulmonary imaging biomarkers of gas trapping and emphysema in COPD: (3)He MR imaging and CT parametric response maps. Radiology. 279 (3), 597-608 (2016).
  35. MacNeil, J. L., et al. Pulmonary imaging phenotypes of chronic obstructive pulmonary disease using multiparametric response maps. Radiology. 295 (1), 227-236 (2020).
  36. Kirby, M., et al. Pulmonary ventilation visualized using hyperpolarized helium-3 and xenon-129 magnetic resonance imaging: Differences in COPD and relationship to emphysema. J Appl Physiol. 114 (1985), 707-715 (2013).
  37. Hahn, A. D., et al. Hyperpolarized (129)Xe MR spectroscopy in the lung shows 1-year reduced function in idiopathic pulmonary fibrosis. Radiology. 305 (129), 688-696 (2022).
  38. Tahir, B. A., et al. A method for quantitative analysis of regional lung ventilation using deformable image registration of CT and hybrid hyperpolarized gas/1h MRI. Phys Med Biol. 59 (23), 7267-7277 (2014).
  39. Heinrich, M. P., et al. MIND: Modality independent neighbourhood descriptor for multi-modal deformable registration. Med Image Anal. 16 (7), 1423-1435 (2012).
  40. Yaremko, B. P., et al. Functional lung avoidance for individualized radiation therapy: Results of a double-masked, randomized controlled trial. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 113 (5), 1072-1084 (2022).
  41. Westcott, A., et al. Chronic obstructive pulmonary disease: Thoracic CT texture analysis and machine learning to predict pulmonary ventilation. Radiology. 293 (3), 676-684 (2019).
  42. Tahir, B. A., et al. Comparison of CT ventilation imaging and hyperpolarised gas MRI: Effects of breathing manoeuvre. Phys Med Biol. 64 (5), 055013(2019).
  43. Astley, J. R., et al. A hybrid model- and deep learning-based framework for functional lung image synthesis from multi-inflation CT and hyperpolarized gas MRI. Med Phys. 50 (9), 5657-5670 (2023).
  44. Murphy, K., et al. Evaluation of registration methods on thoracic CT: The empire10 challenge. IEEE Trans Med Imaging. 30 (11), 1901-1920 (2011).
  45. Guo, F., et al. Thoracic CT-MRI coregistration for regional pulmonary structure-function measurements of obstructive lung disease. Med Phys. 44 (5), 1718-1733 (2017).
  46. Guo, F., et al. Development of a pulmonary imaging biomarker pipeline for phenotyping of chronic lung disease. J Med Imaging (Bellingham). 5 (2), 026002(2018).
  47. Avants, B. B., et al. A reproducible evaluation of ANTs similarity metric performance in brain image registration. Neuroimage. 54 (3), 2033-2044 (2011).
  48. Tustison, N. J., Avants, B. B. Explicit B-spline regularization in diffeomorphic image registration. Front Neuroinform. 7, 39(2013).
  49. Avants, B. B., et al. The Insight ToolKit image registration framework. Front Neuroinform. 8, 44(2014).
  50. Sieren, J. P., et al. SPIROMICS protocol for multicenter quantitative computed tomography to phenotype the lungs. Am J Respir Crit Care Med. 194 (7), 794-806 (2016).
  51. Garrison, W. J., et al. Acquiring hyperpolarized 129Xe magnetic resonance images of lung ventilation. J Vis Exp. (201), e65982(2023).
  52. Kirby, M., et al. Hyperpolarized 3He magnetic resonance functional imaging semiautomated segmentation. Acad Radiol. 19 (2), 141-152 (2012).
  53. Niedbalski, P. J., et al. A single-breath-hold protocol for hyperpolarized (129) Xe ventilation and gas exchange imaging. NMR Biomed. 36 (8), e4923(2023).
  54. Collier, G. J., et al. Single breath-held acquisition of coregistered 3D (129) Xe lung ventilation and anatomical proton images of the human lung with compressed sensing. Magn Reson Med. 82 (1), 342-347 (2019).
  55. ANTsPy Contributors. Registration. , Available from: https://antspy.readthedocs.io/en/latest/registration.html (2017).
  56. Maes, F., Vandermeulen, D., Suetens, P. Medical image registration using mutual information. Proceedings of the IEEE. 91 (10), 1699-1722 (2003).
  57. He, M., et al. Extending semiautomatic ventilation defect analysis for hyperpolarized (129)Xe ventilation MRI. Acad Radiol. 21 (12), 1530-1541 (2014).
  58. Wang, J. M., Ram, S., Labaki, W. W., Han, M. K., Galbán, C. J. CT-based commercial software applications: Improving patient care through accurate COPD subtyping. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 17, 919-930 (2022).
  59. Estepar, R. S. J., et al. Chest imaging platform: An open-source library and workstation for quantitative chest imaging. Am J Respir Crit Care Med. 191, 4975(2015).
  60. Sharma, M., et al. Quantification of pulmonary functional MRI: State-of-the-art and emerging image processing methods and measurements. Phys Med Biol. 67 (22), (2022).
  61. Wang, J. M., et al. Using hyperpolarized (129)Xe MRI to quantify regional gas transfer in idiopathic pulmonary fibrosis. Thorax. 73 (129), 21-28 (2018).
  62. Hall, C. S., et al. Single-session bronchial thermoplasty guided by (129)Xe magnetic resonance imaging. A pilot randomized controlled clinical trial. Am J Respir Crit Care Med. 202 (129), 524-534 (2020).
  63. Svenningsen, S., et al. Bronchial thermoplasty guided by hyperpolarised gas magnetic resonance imaging in adults with severe asthma: A 1-year pilot randomised trial. ERJ Open Res. 7 (3), 00268(2021).
  64. Rankine, L. J., et al. Hyperpolarized (129)Xe magnetic resonance imaging for functional avoidance treatment planning in thoracic radiation therapy: A comparison of ventilation- and gas exchange-guided treatment plans. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 111 (129), 1044-1057 (2021).
  65. Radadia, N., et al. Comparison of ventilation defects quantified by technegas spect and hyperpolarized (129)Xe MRI. Front Physiol. 14, 1133334(2023).
  66. Criner, G. J. Surgical and interventional approaches in COPD. Respir Care. 68 (7), 939-960 (2023).
  67. Hartman, J. E., Garner, J. L., Shah, P. L., Slebos, D. J. New bronchoscopic treatment modalities for patients with chronic bronchitis. Eur Respir Rev. 30 (159), 200281(2021).

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