サルコペニアのリボン筋肉変性は、癌の生存と治療の成功のための予後因子であることが示されています。第3の腰部領域の組成分析は、骨格筋の定量的特徴を提供し、CTスキャン内で脂肪組織の定性的情報を提供するので興味深い。次の手順では、sliceOmatic ソフトウェアのプロトコルとセグメント化された垂直、CT および MRI イメージでの構成分析用の測定プロトコルを提供します。
L3椎骨プロトコルの選択は、GE中心の範囲内で完了します。別のソフトウェアを使用する場合、ツールは異なる場合があることに注意してください。患者のCTまたはMRI画像を対象期間内に開きます。
モニター領域、2V ウィンドウビューを選択します。シリーズに移動し、コロナまたは矢状の画像を選択して、左側の画面でコロナまたは矢状のビューを選択します。直列に移動し、軸方向のイメージを選択して、右側の画面で軸方向のビューを選択します。
コーンをクリックして2つの画像をリンクし、コロナまたは矢状のビューの画像をスクロールして脊椎椎骨が簡単に見えるようにします。次に、軸方向のビュー イメージをスクロールして、L1 の椎骨を見つけます。L1は、リブ付着を持たない最初の椎骨である。
L1からL3椎骨まで数えます。L3椎骨の中心を見つけるために参照のために矢状またはコロナのビューを使用してください。試験メニューに移動してL3画像をエクスポートし、エクスポート画像、選択した画像を選択します。
形式が DICOM であることを確認します。次に、画像を保存する場所を選択します。DICOMファイルをダブルクリックしてスライスを開きます。
プログラムがロードされたら、任意の場所にDICOMイメージをドラッグしてスライスの画面に。モードに移動し、領域が成長してセグメンテーションを開始します。ツール、タグロックを選択します。
この機能は、後続の手順で使用されます。筋肉のH.U.の制限を設定するために成長している領域の下に赤いものをクリックしてください。次に、下限の横にあるオフボタンをクリックします。
これは、オンに設定されます。スライダーで制限を調整して、できるだけ負の 29 に近づけます。次に、マウスホイールを使用して、正確に負の29に設定します。
次に、上限の横にあるオフボタンをクリックしてオンに設定します。スライダとマウスホイールを使用してH.U.リミットを正の150[次へ]に設定し、緑色の2つをクリックしてI.A.T.のH.U.リミットを設定し.M、下限と上限を同じ方法で設定しますが、下限を負の190に、上限を負の30に設定します。黄色の5をクリックして、今回のV.A.T.の制限を負の150に設定し、上限を負の50に設定します。
最後に、シアン7をクリックして、下限を負の190に設定し、上限を負の30に設定するS.A.T.のH.U.の制限を設定します。キーボードのプラスキーとマイナスキーを押して、必要に応じて画像をズームします。セグメンテーションプロセス全体で必要に応じてズームを調整します。
赤いものを選択し、ブラシオプションがペイントに設定されていることを確認します。画像に最も効率的なブラシサイズを使用し、筋肉組織をクリックしてペイントを開始します。psoas、パラ脊髄筋群、斜筋群の上にペイントします。
脊椎、内臓、または体液に近い筋肉の縁に注意してください。何かが誤ってタグ付けされている場合は、何も選択しないと、間違いを消去します。すべての筋肉にタグが付いたら、タグロックメニューから1つを選択します。
これにより、セグメンテーションが進むにつれて、筋肉が誤って消去されたり、再びタグ付けされたりすることがなくなります。緑色の2つを選択し、筋肉筋膜内のI.M A.T.組織の上にペイントします。筋肉自体の隙間のほとんどはI.M.A.T.注で、筋肉筋膜の縁は周囲の組織よりも外観が軽いことが多いことに注意してください。
これは、特に斜め筋群が麻痺筋群と出会う領域と、エレクタースピナエの下の領域では、ファシアルラインの上にある領域では、役立つガイドとなり得る。すべてのI.M A.T.にタグが付いたら、タグロックメニューから2つを選択します。次に、領域成長メニューから黄色の5を選択して、V.A.T.Oneのセグメント化を開始すると、ブラシオプションを使用できますが、多くの画像では、代わりにDに成長オプションを使用する方が簡単で高速です。
Dに成長を使用する場合は、最小のブラシサイズを選択し、それをタグ付けするために画像内のV.A.T.組織をクリックしてください。腸や他の臓器の限界内の組織や脂肪がV.A.T.としてタグ付けされていないことを確認してください。一度すべての V.A.T.is がタグ付けされたら、タグロックメニューから5つを選択します。最後に、S.A.T.組織にタグを付けるために成長している地域のメニューからシアン7を選択します。
繰り返しますが、画像に応じて、S.A.T.組織はしばしばDに成長オプションでタグ付けする方が簡単です。S.A.T.組織がタグ付けされたら、特に皮膚の周りの縁をチェックして、皮下脂肪のみがS.A.T.としてマークされていることを確認し、すべての組織がタグ付けされたら、画像を見てエラーや誤ってマークされた組織がないことを確認します。完了したら、移動ツール、タグのサーフェスボリューム。
ウィンドウ値ボタンをクリックし、各組織の表面積と平均H.U.値を記録します。最後に、ファイルに移動し、タグファイルを保存します。これにより、DICOM イメージが配置されているタグ ファイルが保存されます。
MRIセグメンテーションを開始するには、モードに移動し、地域が成長しています。プレビューウィンドウを見ると、最初のピークが空気、次のピークが骨格筋、次のピークが識別可能な場合、骨の後に脂肪組織が続くH.U.値のヒストグラムを見ることができます。なお、MRI画像を用いた場合、通常は脂肪組織の判別不良により骨格筋のみを確実にセグメント化することができる。
赤いものを選択し、下限をゼロに設定したままにします。次に、上限をオンにして、マウスホイールオプションを上限に変更します。次に、ペイントと大きなブラシオプションを選択し、カーソル領域に筋肉と骨の両方が含まれるように、psoas の筋肉の上にカーソルを移動します。
骨が筋肉としてタグ付けされない自信を持つために、上限に外骨組織が含まれないまでマウスホイールを動かして控えめに上限を設定する。次に、脊椎に隣接する筋肉組織をセグメント化します。次に、脂肪組織と筋肉が分化しやすいスキャンのリネアアルバまたは他の場所にカーソルを移動します。
脂肪組織を含まず、できるだけ上限を高くする。ここから、残りのすべての骨格筋のセグメント化を進めることができる。なお、画像によっては、上限を継続的に調整する必要があります。
なお、この2段階の手順で上限を設定することは保守的であるが、骨または脂肪組織の重大な誤ったタグ付けを心配することなく、タグ付けされる骨格筋の量を最適化する。完了すると、移動ツール、タグサーフェスボリューム、およびウィンドウ値を選択して、骨格筋の表面積と平均 H.U.値を記録します。L3椎骨領域の線形測定は、全筋量と密接に相関することが示されている。
線形測定の利点は、その容易さと速度だけでなく、それが定規ツールやボックスツールを使用して任意のソフトウェア上で行うことができる事実です。このプロトコルは、Horaceメディカルイメージングアプリを使用して実証されています。別のソフトウェアを使用する場合は、特定のツールが非常に多い可能性があることに注意してください。
読み込みをクリックし、画像の場所に移動して[開く]を選択して、画像をビューアにインポートします。インポートしたら、画像または患者名をクリックして、下部に画像を表示します。画像をダブルクリックして最大化すると、ツールオプションも開きます。
psoas と傍脊髄筋群を識別します。.なお、四角腰光は、パラ脊髄筋群の縁を決定する際に考慮すべきではない。ルーラー ツールを選択します。
筋肉群の最も高い点から筋肉群の一番下まで垂直線を引きます。次に、筋肉群の最も広いエッジから、筋肉群の他の最も広いエッジに水平線を引きます。右と左の両方のpsoasと右と左の脊髄群のためにこのプロセスを繰り返します。
描画される線は 90 度で交差する必要があります。描画された線のエッジが接続されている場合、その接続は、筋肉グループ全体を包含するボックスを作成する必要があります。ホーレスメディカルビューアでは、ルーラーツールを使用してラインが90度で交差していることを確認することは困難です。
このため、代わりにボックス描画ツールを使用する必要があります。長方形ツールを選択します。各筋肉群の周りにボックスを描きます, 今ボックスの端は、筋肉の最も高い部分と最も低い部分だけでなく、筋肉の最も広い部分に触れることに注意してください.
ボックス ツールが垂直および水平の寸法を表示する限り、それは筋肉の境界の簡単な視覚化を可能にするので、定規ツールよりも好ましいかもしれません。適切にセグメント化された CT または MRI 画像は、筋の線を超えて筋肉のタグ付けを行う必要はなく、CT 画像の場合、筋筋膜または皮膚に脂肪タグが付かってはならない。患者の身長と並んで筋肉表面積を記録し、骨格筋指数を計算する。
CTスキャンの場合、脂肪組織表面積は、関心のある特定の研究または臨床問題に基づいて記録され得る。さらに、品質管理L3線形測定のための平均H.U.値は、各筋肉の全体を包含する定規またはボックス測定値を有する必要があります記録されてもよい。横幅と各筋肉の垂直高さと患者の高さを記録します。
各筋肉の幅と高さを乗算します, 合計これらの領域を合計するよりも、総筋肉領域を得る.総面積を患者の高さ二乗で割って、線形測定指数を計算します。実証されたプロトコルは臨床医および研究者がサルコペニアの評価のための急速で信頼できる量的情報を得るためにL3 CTまたはMRIスキャンを使用することを可能にする。
