사코페니아에 리본 근육 변성은 암 생존및 치료 성공을 위한 예후 요인으로 나타났습니다. 제 3 요추 영역의 조성 분석은 골격 근육의 정량적 특성을 제공하고 CT 스캔 내에서 지방 조직의 질적 정보를 제공하기 때문에 관심이 있습니다. 다음 절차는 슬라이서매틱 소프트웨어의 프로토콜 및 분할 된 수직뿐만 아니라 CT 및 MRI 이미지의 조성 분석을위한 측정 프로토콜을 제공합니다.
L3 척추 프로토콜의 선택은 GE 중심성 내에서 완료됩니다. 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 도구가 다를 수 있습니다. 관심 있는 기간 내에 수행된 환자의 CT 또는 MRI 이미지를 엽니다.
모니터 영역, 2V 창 보기를 선택합니다. 계열로 이동한 다음 관상 또는 좌측 이미지를 선택하여 왼쪽 화면의 관상 또는 좌측 뷰를 선택합니다. 계열로 이동한 다음 축 이미지를 선택하여 오른쪽 화면에서 축 보기를 선택합니다.
두 이미지를 연결하려면 콘, 상호 참조를 클릭한 다음 관상 또는 처진 보기의 이미지를 스크롤하여 척추척추가 쉽게 볼 수 있도록 합니다. 다음으로 축 보기 이미지를 스크롤하여 L1 척추를 찾습니다. L1은 갈비뼈 부착이 없는 최초의 척추입니다.
L1에서 L3 척추까지 계산합니다. L3 척추의 중심을 찾기 위해 참조하려면 처진 또는 관상 뷰를 사용해야 합니다. 시험 메뉴로 이동하여 L3 이미지를 내보내고, 이미지 내보내기, 선택한 이미지를 선택합니다.
형식이 DICOM인지 확인합니다. 그런 다음 이미지를 저장해야 하는 위치를 선택합니다. DICOM 파일을 두 번 클릭하여 슬라이서매틱을 엽니다.
프로그램이 로드되면 DICOM 이미지를 슬라이스 화면으로 드래그합니다. 세분화를 시작하기 위해 성장하는 모드로 이동합니다. 도구, 태그 잠금을 선택합니다.
이 기능은 후속 단계에서 사용됩니다. 성장 중인 영역 아래 빨간색 하나를 클릭하여 근육에 대한 H.U.제한을 설정합니다. 그런 다음 하한 옆의 꺼낼 버튼을 클릭합니다.
이렇게 하면 켜집니다. 슬라이더로 제한을 조정하여 가능한 한 음수 29에 가깝게 조정합니다. 그런 다음 마우스 휠을 사용하여 정확히 음수 29로 설정합니다.
그런 다음 상한 옆의 꺼짐 버튼을 클릭하여 켜도록 설정합니다. 슬라이더와 마우스 휠을 사용하여 H.U.제한을 다음 150으로 설정하고 녹색 2개를 클릭하여 I.M.A.T.에 대한 H.U.제한을 설정하고 하한과 상한을 동일한 방식으로 설정하지만 하한을 음수 190으로 설정하고 상한을 음수 30으로 설정합니다. 노란색 5를 클릭하여 V.A.T.이 시간 동안 설정된 V.A.T.에 대한 제한을 음수 150으로 설정하고 상한은 음수 50으로 설정합니다.
마지막으로 시안 7을 클릭하여 S.A.T.에 대한 H.U.제한을 설정하여 하한을 음수 190으로 설정하고 상한은 음수 30으로 설정합니다. 필요에 따라 이미지를 확대하려면 키보드의 플러스 및 마이너스 키를 누릅니다. 세분화 프로세스 전반에 걸쳐 필요에 따라 확대/축소를 조정합니다.
빨간색 을 선택하고 브러시 옵션이 페인트하도록 설정되어 있는지 확인합니다. 이미지에 가장 효율적인 브러시 크기를 사용하고 근육 조직을 클릭하여 페인팅을 시작합니다. psoas 위에 페인트, 기생충 근육 그룹, 그리고 경사 근육 그룹.
척추, 내부 장기 또는 유체에 가까운 근육의 가장자리에주의, 이들은 근육으로 태그되지 않도록. 태그가 잘못 지정된 경우 없음을 선택하고 실수를 지웁웁습니다. 모든 근육에 태그가 지정되면 태그 잠금 메뉴에서 하나를 선택합니다.
이렇게 하면 세분화가 진행됨에 따라 근육이 실수로 지워지거나 다시 태그가 지정되지 않습니다. 녹색 두 가지를 선택하고 근육 근막 내에서 I.M.A.T.조직에 페인트. 참고, 근육 자체 내의 간격의 대부분은 I.M.A.T.참고 근육 근막의 가장자리는 종종 주변 조직 보다 외관에 가벼운.
이것은 유용한 가이드가 될 수 있습니다, 특히 경사 근육 그룹이 기생충 근육 그룹을 충족 지역과 발기 척추 아래 하지만 근막 선 위에 지역에서. 모든 i.M.A.T.가 태그되면 태그 잠금 메뉴 에서 두 .M 선택합니다. 다음으로 영역 성장 메뉴에서 노란색 5개를 선택하여 V.A.T.One 분할을 시작하지만 많은 이미지에서는 D로 의 성장 옵션을 사용하는 것이 더 쉽고 빠를 수 있습니다.
D로 성장하는 경우 가장 작은 브러시 크기를 선택한 다음 이미지 내의 V.A.T.조직을 클릭하여 태그를 지정합니다. 내장 또는 기타 장기의 한계 안에 있는 조직이나 지방이 V.A.T.로 태그되지 않았는지 확인하면 모든 V.A.T.is 태그가 지정되면 태그 잠금 메뉴에서 5개 를 선택합니다. 마지막으로, S.A.T.티슈를 태그하기 위해 성장하는 지역에서 시안 7을 선택합니다.
다시 말하지만, 이미지에 따라 S.A.T.조직은 D 옵션으로 성장하여 태그하기가 더 쉽습니다. S.A.T.조직이 태그되면, 가장자리를 통해 확인, 특히 피부 주위, 만 피하 지방은 S.A.T.로 표시되어 있는지 확인하기 위해 모든 조직이 태그되면, 오류 또는 잘못 표시된 조직이 없는지 확인하기 위해 이미지를 통해 봐. 완료되면 공구로 이동하여 표면 볼륨을 태그합니다.
창 값 버튼을 클릭하고 각 조직의 표면적 및 평균 H.U.값을 기록합니다. 마지막으로, 파일로 이동태그 파일을 저장합니다. 이렇게 하면 DICOM 이미지가 있는 태그 파일이 저장됩니다.
MRI 세분화를 시작하려면 모드로 이동하여 영역이 성장합니다. 미리보기 창을 보면, 우리는 H.U.값의 히스토그램을 볼 수 있습니다, 첫 번째 피크는 공기, 다음 골격 근육, 그리고 다음 피크가 식별 할 수있는 경우, 그들은 지방 조직에 의해 다음 뼈가 될 것입니다. 참고, MRI 이미지를 사용 하는 경우, 일반적으로 만 골격 근육 가난한 지방 조직 차별으로 인해 세분화 될 수 있습니다.
빨간색 을 선택하고 0으로 설정 된 상태로 두는 하한을 켭니다. 그런 다음 상한을 켜고 마우스 휠 옵션을 상한으로 변경합니다. 다음으로, 페인트와 큰 브러시 옵션을 선택한 다음 커서 영역에 근육과 뼈가 모두 포함되도록 페사 근육 위로 커서를 이동합니다.
뼈가 근육으로 태그되지 않도록 확신하려면, 상한이 외부 뼈 조직을 포함하지 않을 때까지 마우스 휠을 이동하여 보수적으로 상한을 설정합니다. 그런 다음 척추에 인접한 근육 조직을 즉시 분할합니다. 다음으로, 커서를 리나 알바 또는 지방 조직과 근육이 분화하기 쉬운 스캔의 다른 곳으로 이동합니다.
지방 조직을 포함하지 않고 가능한 한 높은 상한을 증가. 여기에서 남은 골격 근육을 모두 세분화할 수 있습니다. 일부 이미지의 경우 상한을 지속적으로 조정해야 할 수 있습니다.
참고, 이 2 단계 절차와 상한을 설정하는 것은 보수적이지만, 뼈 또는 지방 조직의 중요한 잘못된 태그에 대해 걱정할 필요없이 태그 할 골격 근육의 양을 최적화합니다. 완료되면 공구, 태그 표면 볼륨 및 창 값을 선택하여 골격 근육의 표면적 및 평균 H.U.값을 기록합니다. L3 척추 영역의 선형 측정은 총 근육 질량과 밀접한 상관 관계를 보이는 것으로 나타났습니다.
선형 측정의 장점은 눈금 공구 또는 박스 도구를 사용하여 모든 소프트웨어에서 수행할 수 있다는 사실뿐만 아니라 용이성과 속도입니다. 이 프로토콜은 Horace 의료 이미징 앱을 사용하여 입증됩니다. 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 특정 도구가 매우 있을 수 있습니다.
가져오기를 클릭한 다음 이미지 위치로 탐색하고 열린 이미지를 선택하여 뷰어로 이미지를 가져옵니다. 가져온 후 이미지 또는 환자 이름을 클릭하여 아래쪽에 이미지를 표시합니다. 이미지를 두 번 클릭하여 최대화하면 도구 옵션도 열립니다.
psoas 및 기생충 근육 그룹을 식별합니다. 참고, 사분위 원두 는 paraspinal 근육 그룹의 가장자리를 결정할 때 고려해서는 안됩니다. 눈금자 도구를 선택합니다.
근육 그룹의 가장 높은 지점에서 근육 그룹의 맨 아래에 수직 선을 그립니다. 그런 다음 근육 그룹의 가장 넓은 가장자리에서 근육 그룹의 다른 가장 넓은 가장자리까지 수평 선을 그립니다. 오른쪽 및 왼쪽 측두와 오른쪽 및 왼쪽 파라척추 그룹에 대해이 과정을 반복하십시오.
참고로 그려진 선은 90도에서 교차해야 합니다. 그려진 선의 가장자리를 연결하려면 해당 연결에 근육 그룹 전체를 포함하는 상자를 만들어야 합니다. Horace 의료 뷰어에서는 눈금자 도구를 사용하여 선이 90도에서 교차하도록 하기가 어렵습니다.
이러한 이유로 상자 그리기 도구를 대신 사용해야 합니다. 사각형 도구를 선택합니다. 각 근육 그룹 주위에 상자를 그립니다, 지금 상자의 가장자리근육의 가장 높은 하 부 와 근육의 가장 넓은 부분을 터치 하는 메모를 복용.
상자 도구가 수직 및 수평 치수를 표시하는 한 근육 경계를 쉽게 시각화 할 수 있기 때문에 눈금 자 도구보다 바람직할 수 있습니다. 제대로 분할 된 CT 또는 MRI 이미지는 근막 선을 넘어 태그 근육이 없어야하며 CT 이미지의 경우 근육 근막 이나 피부에 지방 태그가 없어야합니다. 골격 근육 지수를 계산하기 위해 환자의 높이와 함께 근육 표면적을 기록합니다.
CT 스캔의 경우, 지방 조직 표면 영역은 관심의 특정 연구 또는 임상 질문에 기초하여 기록될 수 있다. 또한, 평균 H.U.값은 품질 관리 L3 선형 측정을 위해 기록될 수 있고 각 근육의 전체를 포괄하는 눈금자 또는 박스 측정이 있어야 한다. 각 근육의 수평 너비와 수직 높이뿐만 아니라 환자 높이를 기록합니다.
각 근육에 대한 폭과 높이를 곱하여 총 근육 부위를 얻기 위해 해당 영역을 합산합니다. 전체 면적을 환자 높이 제곱으로 나누어 선형 측정 지수를 계산합니다. 입증된 프로토콜은 임상의와 연구원이 L3 CT 또는 MRI 스캔을 사용하여 sarcopenia 평가를 위한 신속하고 신뢰할 수 있는 정량적 정보를 얻을 수 있게 합니다.