Imagerie pulmonaire multimodale : utilisation d’informations complémentaires provenant de la TDM et de l’IRM ^{hyperpolarisée 129}Xe pour évaluer la structure et la fonction pulmonaires

Pour commencer, ouvrez les images suivies de masques dans le logiciel de visualisation d’images souhaité pour vérifier que l’image et l’orientation du masque correspondent à tous les fichiers CT, Proton et Xenon. Ensuite, enregistrez les DICOMS d’image et les masques d’étiquette unique en tant que fichiers NIfTI dans le même dossier que le fichier reg. py.

Pour l’enregistrement CT Xenon MRI, ouvrez le fichier reg. py dans la configuration de l’environnement informatique Python souhaitée. Si vous utilisez un environnement virtuel, définissez le nombre d’unités de traitement centrales, le nombre de threads et la RAM comme vous le souhaitez ou comme disponible dans l’environnement informatique.

Ensuite, définissez la transformation et l’interpolation souhaitées, puis l’image fixe et l’image en mouvement. Exécutez reg. py dans l’environnement informatique Python.

Une fois l’inscription terminée, procédez à l’évaluation. En gardant l’image ct. nii comme image de base, ouvrez la distorsion de ventilation.

gz comme une autre image et superposez-la sur l’image CT avec la palette de couleurs souhaitée. Examinez le chevauchement de l’image IRM au xénon avec l’image CT dans tous les plans de l’image pour évaluer l’alignement visuel des points de repère tels que les limites de la carène et des poumons. Les résultats de l’inscription ont montré un bon alignement de toutes les limites pulmonaires pour le participant en bonne santé.

Chez les trois participants atteints de bronchopneumopathie chronique obstructive, il y avait un bon alignement des limites pulmonaires, allant d’anomalies de la ventilation diffuse, des anomalies de la ventilation du lobe supérieur avec absence de limites pulmonaires apicales et des anomalies de la ventilation du lobe inférieur avec absence de limites pulmonaires diaphragmatiques.