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요약

CT 및 129Xe MRI는 이미지 정합을 사용하여 국소 분석에 활용할 수 있는 보완적인 폐 구조-기능 정보를 제공합니다. 여기에서는 오픈 소스 플랫폼을 사용하여 129Xe MR에서 CT 이미지 등록에 대한 기존 문헌을 기반으로 하는 프로토콜을 제공합니다.

초록

과분극 129Xe 가스 MRI는 폐 가스 분포 및 가스 교환을 포함한 국소 폐 기능을 평가하고 측정하는 새로운 기술입니다. 흉부 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 몇 초 만에 고해상도 이미지를 획득하는 신속한 CT 프로토콜과 CT 스캐너의 광범위한 가용성 덕분에 여전히 폐 이미징의 임상 황금 표준으로 남아 있습니다. 정량적 접근법을 통해 흉부 CT에서 구조적 폐 실질, 기도 및 혈관 측정값을 추출할 수 있었으며, 이는 많은 임상 연구 연구에서 평가되었습니다. CT와 129Xe MRI는 함께 국소 폐 구조와 기능을 평가하는 데 사용할 수 있는 보완 정보를 제공하여 폐 건강 및 질병에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 129분Xe MR-CT 영상 정합을 수행하여 국소 폐 구조 기능을 측정하여 폐 질환 병태 생리학을 더 잘 이해하고 영상 유도 폐 중재술을 수행할 수 있습니다. 여기에서는 연구 또는 임상 환경에서의 구현을 지원하기 위해 129Xe MRI-CT 등록 방법을 간략하게 설명합니다. 현재까지 문헌에 사용된 등록 방법 및 응용 프로그램도 요약되어 있으며, 129Xe MR-CT 이미지 정합과 관련된 기술적 문제를 더욱 극복하고 국소 폐 구조-기능 평가의 광범위한 구현을 촉진할 수 있는 향후 방향에 대한 제안이 제공됩니다.

서문

과분극 가스 자기 공명 영상(MRI)은 거의 30년 전에 폐 환기 분포를 평가하기 위한 새로운 기능적 폐 영상 방식으로 처음 등장했습니다1. 그 이후로 과분극 가스 MRI를 사용한 연구는 천식, 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 및 낭포성 섬유증과 같은 만성 폐 질환 환자의 폐 기능 특성에 대한 수많은 통찰력을 보여주었습니다 2,3,4,5,6. 과분극 3He와 129Xe 가스는 모두 역사적으로 사용되었습니다. 그러나 129Xe는 3He 가스의 가용성이 제한되어 있기 때문에 현재 주요 흡입제입니다. 129분Xe는 또한 폐포막을 가로질러 자유롭게 확산되고 폐 모세혈관의 적혈구에 흡수됩니다. 이 소위 '용해 단계'에서 129Xe는 단일 호흡 참기 스캔 4,7,8에서 지역 가스 교환을 측정할 수 있는 고유한 주파수에서 공진합니다. 정량화를 위해 부피 정합 해부학적 1HMR 이미지는 일반적으로 흉강의 경계를 설명하기 위해 129Xe와 공동 정합을 위해 동시에 획득됩니다. 그러나 기존의 1HMRI는 추가적인 폐 구조 정보를 제공하지 않습니다. 2015년 영국 NHS 승인과 2022년 말 미국 FDA 승인으로 최근 몇 년 동안 초분극 129Xe MRI의 임상 번역에 대한 추진력이 커졌지만(5,9), 고급 구조 특성 분석은 여전히 폐 MRI 무기고에서 대부분 빠져 있습니다.

흉부 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 폐의 임상 영상 평가의 주류로 남아 있으며, 기존 영상 프로토콜을 사용하여 폐 구조의 3차원 고해상도 이미지를 제공합니다. 정량적 접근법은 폐기종 및 간질성 폐 이상, 대기도 형태 및 폐 혈관 구조, 폐엽의 식별 및 세분화에 의한 국소 해부학적 특성화와 같은 실질 무결성의 빠르고 반복 가능한 측정을 가능하게 했습니다10,11. 연구 분야에서 정량적 CT는 SARP(Severe Asthma Research Program)12, COPDGene(Genetic Epidemiology of COPD)13, SPIROMICS(Subpopulations and Intermediate Outcomes in COPD Study)14, ECLIPSE(Evaluation of Predictive Surrogate End-points)15와 같은 대규모 관찰 연구에서 구조적 변화와 천식 및 COPD의 환자 결과와의 관계를 더 잘 이해하기 위해 널리 사용되었습니다, 캐나다 폐쇄성 폐 질환 코호트(CanCOLD)16. 호기 영상(expiratory imaging)17,18 또는 계산 모델(computational model)19과 같은 대안적인 CT 방법은 기능적 정보를 도출할 수 있지만, 이러한 방법은 간접적이며, 종래의 CT는 폐의 기능적 특성화에 많은 것을 제공하지 못한다.

종합하면, CT와 129Xe MRI는 이미지 정합을 사용하여 국소 분석에 활용할 수 있는 보완적인 폐 구조-기능 정보를 제공합니다. CT에서 확인된 폐엽은 천식20,21,22, COPD23,24, 기관지 확장증25 및 폐암26,27에서 MRI 환기 패턴의 엽 특성을 규명할 수 있었습니다. 천식에서의 MRI 환기 이상은 또한 CT에서 측정된 비정상적으로 개조된 대기도(28,29,30,31) 및 소기도 기능 장애를 나타내는 공기 포집(air trapping)20,32과 공간적으로 직접 일치시키고, 전체 폐 기관지 열성형술(33) 후 국소 치료 반응을 조사했다. COPD에서 MRI 환기 이상은 경증 질환의 소장기도 기능 장애 및 중증 질환의 폐기종과 관련이 있다 34,35,36. 폐쇄성 폐 질환의 환기 영상 외에도 CT 간질성 폐 이상과 129Xe MRI 가스 교환 패턴 간의 이질적인 공간 관계도 특발성 폐섬유증에서 입증되었습니다37. 이러한 연구는 다양한 폐 질환에서 국소 폐 구조 기능에 대한 심층적인 이해를 제공했으며, 이는 향후 영상 유도 중재를 알리는 데 사용할 수 있습니다.

해부학적 CT와 기능성 과분극 가스 MRI를 직접 등록하는 것은 어렵지만, 두 방법 간의 근본적으로 다른 이미징 대비, 환기 이상 영역에서 과분극 가스 신호의 부재, 잠재적으로 다른 폐 용적 때문에 어렵습니다. 그림 1은 건강한 지원자(그림 1A)와 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)이 있는 3명의 참가자를 대상으로 129Xe와 쌍을 이룬 해부학적 1HMRI 및 CT의 4가지 예를 보여줍니다. 그림 1B-D)는 COPD 사례에서 이질적인 129Xe 환기 패턴과 다양한 누락된 폐 경계를 강조합니다. 이러한 도전을 극복하기 위한 핵심은 과분극 가스 MRI와 동시에 획득한 해부학적 1H MRI를 사용하여 과분극 가스 MRI를 CT에 간접적으로 등록하는 중간 단계로 사용하는 것입니다34,38. 초기 연구는 폐엽과 같은 CT 구조를 MRI 공간20에 나란히 놓고 시각 비교하고 수동으로 분할하는 방법을 사용했습니다. 계산 리소스 및 오픈 소스 이미지 처리 도구의 발전으로 예를 들어 MIND(Modality Independent Neighborhood Descriptor)23,30,34,39,40,41 또는 ANT(Advanced Normalization Toolkit) 등록(21,22,27)을 사용하여 CT 및 과분극 가스 MRI의 3차원 정합이 가능해졌습니다,31,32,37,38,42,43, 둘 다 폐 영상 등록 챌린지44에서 최고 성과를 보였습니다. 하나의 새로운 방법은 두 등록을 독립적으로 치료하는 대신 결합했으며,45 이는 폐 질환 표현형을 위해 설계된 전체 폐 영상 분석 파이프라인에서 구현되었습니다46. 전반적으로, 과분극 가스 MRI에 대한 CT 등록 정확도는 중간 1H단계(38)를 사용하고 affine-only approach(38,45)에 비해 변형 가능한 접근법을 사용하여 향상되었다.

여기서의 목표는 기존 문헌을 기반으로 하고 오픈 소스 플랫폼(47,48,49)을 사용하여 129Xe MR-CT 이미지 등록을 위한 프로토콜을 제공하는 것입니다. 프로토콜은 ANTsPy를 사용하여 구현되며, 이전 작업(38)에 따라 1HMRI의 단일 라벨 폐 마스크를 CT의 단일 라벨 폐 마스크로 등록합니다. 결과 변환은 이후에 129Xe 이미지에 적용되어 CT 이미지 공간에 매핑됩니다. 설명된 프로토콜은 해당되는 경우 연구 또는 임상 환경에 적합하도록 고안되었으며 과분극 129Xe MRI를 사용할 수 있습니다.

맥락을 위해, 본 명세서에 제공된 예에 대한 이미지 획득 및 분석은 다음과 같이 수행되었다. 흉부 CT는 64 x 0.625 시준, 120 피크 킬로전압, 튜브 전류 100mA, 0.5s 회전 시간, 나선형 피치 1.0, 1.25mm 슬라이스 두께, 0.80mm 슬라이스 간격, 표준 재구성 커널, 폐의 가장 측면 범위로 제한되는 디스플레이 시야(공간 해상도 최대화). CT 세분화 및 분석은 상용 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다(재료 표 참조).

129분Xe 및 부피 정합 1HMRI는 발표된 가이드라인9에 따라 수행하였다. 전체 MRI 획득 세부 정보 및 프로토콜에 대해 알아보려면 독자는 이 컬렉션(51)의 다른 기사로 이동합니다. MRI 분할 및 정합은 129Xe 분할을 위한 k-평균 클러스터링, 1H분할을 위한 시드 영역 성장, 1H이미지를 129Xe 이미지(52)에 매핑하기 위한 랜드마크 기반 아핀 정합을 사용하는 반자동 맞춤형 파이프라인을 사용하여 수행되었습니다. 아핀 등록은 일반적으로 1 H-129Xe MR 등록이 대부분의 폐 팽창 또는 획득 간 환자 위치 차이를 설명하기에 충분합니다. 변형 가능한 등록은 일반적으로 필요하지 않습니다. 1 H-129Xe 등록 단계는 동일한 숨참기53,54에서 129Xe 및 1H MRI를 동시에 획득하여 제거할 수 있습니다.

프로토콜

여기에 표시된 이미징 사례는 브리티시 컬럼비아 대학교 프로비던스 의료 연구 윤리 위원회(REB# H21-01237, H21-02149, H22-01264)의 승인을 받았습니다. 참가자는 이미징을 완료하기 전에 서면 동의서를 제공했습니다. 이미지 획득에서 정합까지의 전체 파이프라인은 그림 2에 요약되어 있으며, 여기에 있는 프로토콜 세부 정보는 MR-CT 이미지 정합에만 초점을 맞춥니다. 이미지 획득 및 세분화는 사용 가능하거나 선호하는 이미징 하드웨어, 이미징 프로토콜 및 이미지 분석 소프트웨어 도구에 따라 달라지므로 독자의 선호에 맡겨집니다. 이 프로토콜은 이미지 분할 후 폐의 단일 라벨 마스크를 사용하는 이전 단계에 구애받지 않도록 설계되었습니다.

1. 소프트웨어 설정

  1. Advanced Normalization Tools 이미지 처리 라이브러리 47,48,49용 Python 래퍼인 ANTsSpy(자료 표 참조)를 다운로드하여 설치합니다. 튜토리얼은 '튜토리얼' 탭 아래의 링크에서 사용할 수 있습니다. 원하는 경우 ANTsPy를 Docker 설치에도 사용할 수 있습니다.
    참고: ANTsPy를 사용하려면 Linux 기반 운영 체제 또는 환경이 필요합니다. 이 예제의 경우 ANTsPy는 로컬 워크스테이션의 가상 고성능 컴퓨팅 환경에 설치되어 사용되었습니다. 이 프로토콜은 저자의 경험에서 가상 컴퓨팅 환경을 사용하여 더 잘 작동하는 경향이 있습니다.
  2. 선택한 세분화 및/또는 시각화 소프트웨어를 다운로드하여 설치하십시오.
    참고: 본 연구에서는 시각화를 위해 ITK-SNAP을 사용했습니다( 재료 표 참조).
  3. reg.py 스크립트(보충 파일 1)를 다운로드하여 저장합니다.

2. 이미지 전처리

  1. 원하는 이미지 시각화 소프트웨어에서 이미지 와 마스크를 열려면 클릭하여 모든 CT, 1H 및 129Xe 파일에 대한 이미지 및 마스크 방향 일치를 확인합니다. 사용되는 세분화 방법 및/또는 소프트웨어에 따라 일부 이미지 또는 마스크의 방향을 조정해야 할 수 있습니다. 필요에 따라 1H 및 129Xe 이미지와 마스크 방향을 기본 CT 이미지와 일치하도록 조정하는 것이 좋습니다.
  2. 선호하는 소프트웨어 도구를 사용하여 이미지 DICOM 및 단일 레이블 마스크(필요에 따라 2.1단계에서 조정됨)를 Neuroimaging Informatics Technology Initiative 파일(NIfTI, *.nii, 총 6개 파일)로 ANTsSpy가 설치되고 실행될 위치에서 액세스할 수 있는 reg.py 와 동일한 폴더에 저장합니다. 아래에 설명된 명명 규칙을 따릅니다.
    1. 1 개H MRI: Proton.nii; 1 개H MRI 마스크 : Proton_mask.nii.
      참고: 129Xe에 등록한 후 1H 이미지와 마스크를 사용하십시오.
    2. 129분Xe MRI: Ventilation.nii; 129분Xe MRI 마스크: Ventilation_mask.nii
    3. 코네티컷: CT.nii; CT 마스크: CT_mask.nii.
      참고: 파일 이름은 등록 스크립트에 하드 코딩되므로 언급된 형식을 따르거나 원하는 명명 규칙과 일치하도록 스크립트에서 수정해야 합니다. 이러한 단계는 1.2단계에 나열된 권장 소프트웨어 도구 중 하나를 사용하여 함께 완료할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어 도구와 관련하여 일부는 .nii 파일을 저장할 때 필요한 헤더 정보를 자동으로 쓰는 반면 다른 도구는 헤더 정보를 복사하고 쓰기 위해 추가 단계가 필요합니다.

3. CT-XeMRI 등록

  1. 1.1단계에서 원하는 Python 컴퓨팅 환경 설정에서 reg.py 파일을 엽니다.
    참고: 스크립트 reg.py 은 기본 제공 ANT 등록 도구를 기반으로 합니다. 추가 문서를 사용할 수 있습니다55.
  2. 가상 환경을 사용하는 경우 컴퓨팅 환경에서 원하거나 사용 가능한 대로 CPU(중앙 처리 장치), 스레드 수 및 RAM 수를 설정합니다. 16개의 CPU, CPU당 1개의 스레드 및 186GB의 사용 가능한 RAM이 있는 가상 컴퓨팅 환경이 본 예제에 사용되었습니다.
  3. 원하는 변환 및 보간을 설정합니다. 여기서는 제공된 reg.py 스크립트에서 기본값인 이미지에 대한 선형 보간과 단일 레이블 마스크에 대한 일반 레이블 보간을 사용한 SyNAggro 변환이 사용되었습니다.
    참고 : SyNAggro는 대칭 정규화 변환으로, 아핀 + 변형 가능한 변환과 미세 스케일 매칭 및 더 많은 변형을 사용하는보다 적극적인 정합 (일반 SyN과 비교)을 포함합니다. 대체 변환 및 보간 알고리즘은 3.155 단계의 ANT 등록 문서 링크에 나열되어 있습니다.
  4. 고정 이미지와 동영상을 설정합니다. 여기서 CT(single-label mask)를 고정 영상으로 설정하고, 1HMRI(single-label mask)를 동영상 영상으로 설정하였다.
  5. Python 컴퓨팅 환경에서 reg.py 실행합니다. 전체 등록은 사용되거나 사용 가능한 컴퓨팅 리소스에 따라 5-10분(매개 변수 사용) 또는 그 이상이 걸릴 수 있습니다. 완료되면 뒤틀린 파일은 다음과 같은 파일 이름으로 원본 이미지 파일과 동일한 디렉토리에 자동으로 저장됩니다Proton_warped.nii.gz. Ventilation_warped.nii.gz; Ventilation_label_warped.nii.gz.
    참고 : NIfTI * .nii.gz 파일은 * .nii 파일의 압축 버전이며 원하는대로 압축을 풀거나 열 수 있습니다. 스크립트 reg.py 는 예를 들어 다른 변환 또는 보간 방법을 사용하거나 파일 디렉토리에 매핑하거나 파일 디렉토리를 만드는 등 원하는 대로 수정할 수 있습니다.

4. 등록 결과의 평가

  1. 원하는 시각화 소프트웨어에서 CT.nii 이미지를 기본 이미지로 엽니다.
  2. Ventilation_warped.nii.gz 또는 Ventilation_label_warped.nii.gz 다른 이미지로 열고 원하는 컬러 맵으로 CT 이미지에 오버레이합니다.
  3. 모든 이미지 평면(관상, 축상, 시상)에서 129Xe 이미지 또는 마스크와 CT 이미지의 겹침을 검토하여 카리나 및 폐 경계( 129Xe 이미지에서 사용 가능한 경우)와 같은 랜드마크의 시각적 정렬을 평가합니다.
  4. 결과를 확인합니다. 결과가 만족스러우면 등록이 완료됩니다.
    참고: 등록된 129Xe 이미지/마스크에 CT 마스크를 곱하여 기관과 주요 기도를 제거하고(MRI 세분화 전에 제거하지 않은 경우) 등록 후 CT 폐 경계를 벗어나는 신호를 제거할 수 있습니다. 지역적 구조-기능 측정을 위한 추가 정량화는 원하는 대로 수행할 수 있습니다.
  5. 결과가 만족스럽지 않으면 필요에 따라 대체 변환 유형 및 관련 매개 변수를 평가하고 최적화합니다.

결과

이 연구는 다양한 폐 질환 및 상태에 걸쳐 국소 폐 구조 기능 특성 분석 및 이미지 유도 기관지 내시경을 위한 연구 환경에서 쌍을 이루는 CT 및 129Xe MRI를 전향적으로 획득했습니다. 그림 3은 다양한 MRI 환기 패턴을 가진 4명의 대표 참가자(그림 1의 동일한 참가자에 대해)에 대해 관상면 및 시상면에서 등록된 129...

토론

CT 및 129Xe MRI는 영상 정합을 사용하여 가장 촉진된 국소 폐 구조 및 기능을 평가하기 위한 보완 정보를 제공합니다. 다중 모드 이미지 정합은 구현하기가 쉽지 않을 수 있으므로 여기에 제공된 프로토콜은 판독기가 129Xe MRI를 CT에 등록할 수 있는 도구를 제공하기 위한 것입니다. 제공된 프로토콜은 기존 ANT와 같이 C++가 아닌 Python을 사용하여 광범위한 이미...

공개

RLE는 제출된 작업 외에 VIDA Diagnostics Inc.로부터 개인 컨설팅 비용을 받습니다. JAL은 GE 헬스케어로부터 기관 보조금을 받았으며, 제출된 작품 외에 필립스 및 GE 헬스케어로부터 강의에 대한 명예 장학금을 받았습니다.

감사의 말

이 연구는 브리티시 컬럼비아 대학교(University of British Columbia)의 어드밴스드 리서치 컴퓨팅(Advanced Research Computing)과 브리티시 컬럼비아 대학교(University of British Columbia)의 방사선과 AI 장학금(Department of Radiology AI Grant)에서 제공하는 컴퓨팅 리소스 및 서비스를 통해 부분적으로 지원되었습니다. RLE는 Michael Smith Health Research BC Trainee Award의 지원을 받았습니다.

자료

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

참고문헌

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