Цифровая 3D-модель для диагностики и лечения легочных узлов

Резюме

Целью данного исследования является разработка новой цифровой 3D-модели легочных узелков, которая служит коммуникационным мостом между врачами и пациентами, а также является передовым инструментом для предварительной диагностики и прогностической оценки.

Аннотация

Трехмерная (3D) реконструкция легочных узелков с использованием медицинских изображений представила новые технические подходы к диагностике и лечению легочных узелков, и эти подходы постепенно признаются и принимаются врачами и пациентами. Тем не менее, построение относительно универсальной цифровой 3D-модели легочных узелков для диагностики и лечения является сложной задачей из-за различий в устройствах, времени съемки и типов узелков. Целью данного исследования является предложение новой цифровой 3D-модели легочных узелков, которая служит мостом между врачами и пациентами, а также является передовым инструментом для предварительной диагностики и прогностической оценки. Многие методы обнаружения и распознавания легочных узелков, основанные на искусственном интеллекте, используют методы глубокого обучения для определения рентгенологических особенностей легочных узелков, и эти методы могут обеспечить хорошую производительность области под кривой (AUC). Тем не менее, ложноположительные и ложноотрицательные результаты остаются проблемой для радиологов и клиницистов. Интерпретация и выражение признаков с точки зрения классификации и исследования легочных узлов по-прежнему неудовлетворительны. В данном исследовании предложен метод непрерывной 3D-реконструкции всего легкого в горизонтальном и корональном положениях путем объединения существующих технологий обработки медицинских изображений. По сравнению с другими применимыми методами, этот метод позволяет пользователям быстро обнаруживать легочные узелки и идентифицировать их основные свойства, а также наблюдать легочные узелки с разных точек зрения, тем самым обеспечивая более эффективный клинический инструмент для диагностики и лечения легочных узелков.

Введение

Общая частота легочных узелков варьируется, но, по общему мнению, около 30% взрослых имеют по крайней мере один легочный узел, видимый на рентгенограммах^{грудной клетки 1}. Частота легочных узелков выше в определенных группах населения, таких как заядлые курильщики и люди с раком легких или другими заболеваниями легких в анамнезе. Важно отметить, что не все легочные узелки являются злокачественными, но для исключения злокачественного новообразования² необходима тщательная оценка. Раннее выявление и диагностика рака легких имеют решающее значение для повышения выживаемости, и регулярный скрининг с помощью низкодозной компью....

протокол

ПРИМЕЧАНИЕ: На этапе предварительной обработки данных исходные данные DICOM должны быть отсортированы и перехвачены, чтобы обеспечить совместимость с различными устройствами и согласованные результаты. Адекватная регулируемая емкость должна быть зарезервирована для интенсивной обработки, а непрерывная 3D-перспектива необходима для наблюдения. В этом протоколе приводится методическое описание исследовательского подхода с подробным описанием случая с 84-летней пациенткой с легочными узелками. Эта пациентка дала информированное согласие на постановку диагноза с помощью цифрового моделирования и разрешила использовать свои данные в научных исследовательских целях....

Результаты

Чтобы сделать метод применимым к более широкому кругу устройств, порядок наложения каждого сканирования должен быть реорганизован на основе внутренних координат файловой системы DICOM (рис. 1) для создания правильного 3D-тома (рис. 2). Основываясь на точных д.......

Обсуждение

Различные устройства LDCT имеют существенные различия в последовательностях выводимых изображений DICOM, особенно с точки зрения управления файловой системой. Поэтому для восстановления ключевой цифровой 3D-модели легочного узла на более поздних стадиях протокола особенно важен этап пре.......

Материалы

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