Reconstruction tridimensionnelle de l’ensemble du poumon avec des nodules pulmonaires multiples précoces

Résumé

Cette étude introduit une méthode de reconstruction tridimensionnelle (3D) pour l’ensemble du poumon chez les patients présentant des nodules pulmonaires multiples précoces. Il offre une visualisation complète de la distribution des nodules et de leur interaction avec le tissu pulmonaire, simplifiant ainsi l’évaluation du diagnostic et du pronostic pour ces patients.

Résumé

Pour les patients présentant des nodules pulmonaires multiples précoces, il est essentiel, d’un point de vue diagnostique, de déterminer la distribution spatiale, la taille, l’emplacement et la relation avec le tissu pulmonaire environnant de ces nodules dans l’ensemble du poumon. Ceci est crucial pour identifier la lésion primaire et développer des plans de traitement plus scientifiquement fondés pour les médecins. Cependant, les méthodes de reconnaissance de formes basées sur la vision industrielle sont susceptibles d’entraîner des faux positifs et des faux négatifs et, par conséquent, ne peuvent pas répondre pleinement aux exigences cliniques à cet égard. Les méthodes de visualisation basées sur la projection d’intensité maximale (MIP) peuvent mieux illustrer les nodules pulmonaires locaux et individuels, mais manquent d’une description macroscopique et holistique de la distribution et des caractéristiques spatiales de plusieurs nodules pulmonaires.

Par conséquent, cette étude propose une méthode de reconstruction 3D du poumon entier. Il extrait le contour 3D du poumon à l’aide d’une technologie de traitement d’images médicales sur le fond de l’ensemble du poumon et effectue une reconstruction 3D du poumon, de l’artère pulmonaire et de multiples nodules pulmonaires dans l’espace 3D. Cette méthode permet de décrire de manière exhaustive la distribution spatiale et les caractéristiques radiologiques de plusieurs nodules dans l’ensemble du poumon, offrant ainsi un moyen simple et pratique d’évaluer le diagnostic et le pronostic de plusieurs nodules pulmonaires.

Introduction

Les nodules pulmonaires multiples précoces, qui sont de petites excroissances rondes sur le poumon, peuvent être bénins ou malins ^1,2,3. Bien que les nodules pulmonaires solitaires soient plus faciles à diagnostiquer et à traiter, les patients atteints de nodules pulmonaires multiples précoces sont confrontés à des défis importants en matière de diagnostic et de traitement. Pour élaborer des plans de traitement efficaces, il est essentiel d’identifier avec précision la distribution spatiale, la taille, l’emplacement et la relation avec le tissu pulmonair....

Protocole

Pour la présente étude, l’autorisation éthique a été obtenue auprès du Comité d’éthique de l’hôpital Dongzhimen, affilié à l’Université de médecine chinoise de Pékin (DZMEC-KY-2019.90). Dans ce cas précis, une description méthodique de l’approche de recherche est fournie, décrivant le cas d’une patiente de 65 ans présentant de multiples nodules pulmonaires. Cette patiente a donné son consentement éclairé pour son diagnostic par le biais de la modélisation numérique et a autorisé l’utilisation de ses données à des fins de recherche scientifique. La fonction de reconstruction du modèle est dérivée d’un outil logiciel disponible dans le commerce (voir Tableau des....

Discussion

Cette recherche présente une approche unique pour créer une reconstruction tridimensionnelle (3D) complète de l’ensemble du poumon, en utilisant des techniques avancées de traitement d’images médicales pour délimiter la forme 3D du poumon dans le contexte d’une scintigraphie thoracique complète. Cette technique offre une représentation plus précise et plus complète de la disposition spatiale et des caractéristiques radiologiques des nodules multiples précoces dans l’ensemble du poumon. Cette étude ap.......

matériels

Name	Company	Catalog Number	Comments
MATLAB	MathWorks	2022B	Computing and visualization
Tools for Modeling	Intelligent Entropy	PulmonaryNodule V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion