肺結節の診断と治療のための3Dデジタルモデル

要約

この研究の目的は、医師と患者の間のコミュニケーションブリッジとして機能し、診断前と予後評価のための最先端のツールでもある肺結節の新しい3Dデジタルモデルを開発することです。

要約

医用画像を用いた肺結節の3次元(3D)再構成は、肺結節の診断と治療のための新しい技術的アプローチを導入し、これらのアプローチは医師や患者によって徐々に認められ、採用されています。それにもかかわらず、診断と治療のために肺結節の比較的普遍的な3Dデジタルモデルを構築することは、デバイスの違い、撮影時間、および結節の種類のために困難です。本研究の目的は、医師と患者の架け橋となり、診断前・予後評価の最先端ツールとなる肺結節の新しい3次元デジタルモデルを提案することである。多くのAI駆動型肺結節検出および認識方法は、ディープラーニング技術を使用して肺結節の放射線学的特徴をキャプチャし、これらの方法は良好な曲線下面積(AUC)性能を達成できます。ただし、偽陽性と偽陰性は、放射線科医と臨床医にとって依然として課題です。肺結節の分類と検査の観点からの特徴の解釈と表現は依然として不十分です。本研究では、既存の医用画像処理技術を組み合わせて、肺全体を水平位置と冠位置で連続的に3次元再構成する手法を提案する。他の適用可能な方法と比較して、この方法は、肺結節を多角的に観察しながら、肺結節を迅速に特定し、その基本的な特性を特定することができるため、肺結節の診断と治療のためのより効果的な臨床ツールを提供します。

概要

肺結節の世界的な発生率はさまざまですが、一般に、成人の約30%が胸部X線写真に少なくとも1つの肺結節が見えると推定されています¹。肺結節の発生率は、ヘビースモーカーや肺がんやその他の肺疾患の病歴のある人など、特定の集団で高くなります。すべての肺結節が悪性であるわけではないことに注意することが重要ですが、悪性腫瘍を除外するには徹底的な評価^{が必要です2。}肺がんの早期発見と診断は生存率の向上に不可欠であり、高リスク者には低線量コンピュータ断層撮影(LDCT)による定期的なスクリーニングが推奨されます。多くのAI駆動型肺結節検出および認識方法^3,4,5,6,7は、ディープラーニング技術を使用して肺結節の放射線学的特徴をキャプチャし、これらの方法は良好な曲線下面積(AUC)性能を達成することができる。ただし、偽陽性と偽陰性は、放射線科医と臨床医にとって依然として課題です。肺結節の分類と検査の観点からの特徴の解釈と表現は依然として不十分です。同時に、LDCTに基づく肺結節の3次元再構成は、様々なタイプの結節のデジタルモデルとし....

プロトコル

注意: データの前処理段階では、元のDICOMデータを並べ替えてインターセプトして、さまざまなデバイスとの互換性と一貫した結果を確保する必要があります。強度処理には十分な調整可能な容量を確保する必要があり、観察には連続的な3Dパースペクティブが不可欠です。このプロトコルでは、研究アプローチの系統的な説明が提供され、肺結節を呈する84歳の女性患者が関与する症例が詳述されています。この患者は、デジタルモデリング を介して 診断にインフォームドコンセントを提供し、科学研究目的でのデータの利用を許可しました。モデル再構成関数は、LungmonaryNoduleソフトウェアツールから派生しています(詳細については、 材料表 を参照してください)。倫理的クリアランスは、北京中医薬大学に所属する東直門病院の倫理委員会から取得されました(DZMEC-KY-2019.90)。

1. データの収集と準備

1. 肺結節の検出のためのLDCTデータ
   注:パラメータ値に見られる違いは、使用する調査方法に依存しません。
   1. DICOMデータの取得について患者の同意を得ます。すべてのデータを指定された作業ディレクトリに転送します。
   2. スキャン層の数が最も多く、層の厚さが最も薄いデータディレクトリを特定し、ファイル情報に基づいて精度を最適化します。一般に、患者のDICOMス....

ディスカッション

LDCTデバイスが異なれば、出力するDICOMイメージシーケンス、特にファイルシステム管理に関して大きな違いがあります。したがって、プロトコルの後期段階で肺結節の主要な3Dデジタルモデルを再構築するには、データの前処理ステップが特に重要です。データの準備と前処理の段階(ステップ1.2.2)では、 図1に示すシーケンスを使用してシーケンスz軸座標を正しくソー?.......

資料

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