JoVE Logo
Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

BT ve 129Xe MRG, görüntü kaydı kullanılarak bölgesel analiz için kullanılabilecek tamamlayıcı akciğer yapısı-fonksiyon bilgileri sağlar. Burada, açık kaynaklı platformlar kullanarak 129Xe MR'dan CT'ye görüntü kaydı için mevcut literatürden yola çıkan bir protokol sunuyoruz.

Özet

Hiperpolarize 129Xe gaz MRG, pulmoner gaz dağılımı ve gaz değişimi dahil olmak üzere bölgesel akciğer fonksiyonunu değerlendirmek ve ölçmek için yeni ortaya çıkan bir tekniktir. Göğüs bilgisayarlı tomografisi (BT), kısmen saniyeler içinde yüksek çözünürlüklü görüntüler elde eden hızlı BT protokolleri ve BT tarayıcılarının yaygın kullanılabilirliği nedeniyle, akciğerlerin görüntülenmesi için hala klinik altın standart olmaya devam etmektedir. Kantitatif yaklaşımlar, birçok klinik araştırma çalışmasında değerlendirilen göğüs BT'sinden yapısal akciğer parankimali, hava yolu ve vasküler ölçümlerin çıkarılmasını sağlamıştır. BT ve 129Xe MRG birlikte, bölgesel akciğer yapısını ve işlevini değerlendirmek için kullanılabilecek tamamlayıcı bilgiler sağlayarak akciğer sağlığı ve hastalığı hakkında yeni bilgiler sağlar. 129Akciğer hastalığı patofizyolojisini daha iyi anlamak ve görüntü kılavuzluğunda pulmoner girişimleri gerçekleştirmek için bölgesel akciğer yapı-fonksiyonunu ölçmek için Xe MR-BT görüntü kaydı yapılabilir. Burada, araştırma veya klinik ortamlarda uygulamayı desteklemek için 129Xe MRI-CT kaydı için bir yöntem özetlenmiştir. Literatürde bugüne kadar kullanılan kayıt yöntemleri ve uygulamaları da özetlenmekte ve 129Xe MR-BT görüntü kaydı ile ilgili teknik zorlukların daha da üstesinden gelebilecek ve bölgesel akciğer yapı-fonksiyon değerlendirmesinin daha geniş bir şekilde uygulanmasını kolaylaştırabilecek gelecekteki yönergeler için öneriler sunulmaktadır.

Giriş

Hiperpolarize gaz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ilk olarak yaklaşık otuz yıl önce pulmoner ventilasyon dağılımını değerlendirmek için yeni bir fonksiyonel pulmoner görüntüleme yöntemi olarak ortaya çıkmıştır1. O zamandan beri, hiperpolarize gaz MRG kullanan araştırma çalışmaları, astım, kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) ve kistik fibrozgibi kronik akciğer hastalıkları olan hastalarda akciğer fonksiyonunun doğası hakkında çok sayıda bilgi ortaya çıkarmıştır 2,3,4,5,6. Hem hiperpolarize 3He hem de 129Xe gazı tarihsel olarak kullanılmıştır; bununla birlikte, 129Xe, 3He gazının sınırlı mevcudiyeti nedeniyle artık birincil solunan ajandır. 129Xe ayrıca alveolar zar boyunca serbestçe yayılır ve pulmoner kılcal damarlardaki kırmızı kan hücreleri tarafından emilir; 'çözünmüş faz' olarak adlandırılan bu fazda, 129Xe, tek bir nefes tutma taramasında bölgesel gaz değişiminin ölçülmesine izin veren benzersiz frekanslarda rezonansa girer 4,7,8. Kantifikasyon için, hacim uyumlu anatomik 1H MR görüntüleri, torasik boşluğun sınırlarını belirlemek için tipik olarak 129Xe ile birlikte kayıt için eş zamanlı olarak elde edilir. Bununla birlikte, konvansiyonel 1H MRG, daha fazla akciğer yapısal bilgisi sağlamaz. Hiperpolarize 129Xe MRG'nin klinik çevirisi için itici güç, 2015'te Birleşik Krallık NHS onayı ve 2022'nin sonlarında ABD FDA onayı ile son yıllarda arttı 5,9, ancak gelişmiş yapısal karakterizasyon, pulmoner MRG cephaneliğinde hala çoğunlukla eksiktir.

Göğüs bilgisayarlı tomografisi (BT), konvansiyonel görüntüleme protokollerini kullanarak akciğer yapısının üç boyutlu yüksek çözünürlüklü görüntülerini sağlayarak, akciğerlerin klinik görüntüleme değerlendirmesinin temel dayanağı olmaya devam etmektedir. Kantitatif yaklaşımlar, amfizem ve interstisyel akciğer anormallikleri, büyük hava yolu morfolojisi ve pulmoner vaskülatür gibi parankimal bütünlüğün hızlı ve tekrarlanabilir ölçümünü ve akciğer loblarının tanımlanması ve segmentasyonu ile bölgesel anatomik karakterizasyonu sağlamıştır10,11. Araştırma alanında, kantitatif BT, Şiddetli Astım Araştırma Programı (SARP)12, KOAH'ın Genetik Epidemiyolojisi (KOAH)13, KOAH Çalışmasında Alt Popülasyonlar ve Ara Sonuçlar (SPIROMICS)14, Öngörücü Vekil Son Noktaları Belirlemek için KOAH'ın Boylamsal Olarak Değerlendirilmesi (ECLIPSE)15 gibi büyük gözlemsel çalışmalarda astım ve KOAH'ta yapısal değişiklikleri ve bunların hasta sonuçlarıyla ilişkilerini daha iyi anlamak için yaygın olarak kullanılmaktadırve Kanada Obstrüktif Akciğer Hastalığı Kohortu (CanCOLD)16. Ekspiratuar görüntüleme17,18 veya hesaplamalı modeller19 gibi alternatif BT yöntemleri fonksiyonel bilgi elde edebilir, ancak bu yöntemler dolaylıdır ve konvansiyonel BT, akciğerlerin fonksiyonel karakterizasyonu için fazla bir şey sağlamaz.

Birlikte ele alındığında, BT ve 129Xe MRG, görüntü kaydı kullanılarak bölgesel analiz için kullanılabilecek tamamlayıcı akciğer yapısı-fonksiyon bilgileri sağlar. Bilgisayarlı tomografide tanımlanan akciğer lobları, astım20,21,22, KOAH23,24, bronşektazi25 ve akciğer kanseri 26,27'de MRG ventilasyon paternlerinin lober karakterizasyonuna izin vermiştir. Astımdaki MRG ventilasyon anormallikleri, BT'de ölçülen anormal şekilde yeniden şekillenmiş büyük hava yolları 28,29,30,31 ve küçük hava yolları disfonksiyonunun 20,32 göstergesi olan hava hapsi ile doğrudan mekansal olarak eşleştirilmiştir ve tüm akciğer bronşiyal termoplastisini takiben bölgesel tedavi yanıtlarını araştırmak için33. KOAH'ta MRG ventilasyon anormallikleri daha hafif hastalıklarda küçük hava yolu disfonksiyonu ve daha ciddi hastalıklarda amfizem ile ilişkilendirilmiştir 34,35,36. Obstrüktif akciğer hastalığında ventilasyon görüntülemenin ötesinde, BT interstisyel akciğer anormallikleri ile 129Xe MRG gaz değişim paternleri arasındaki heterojen mekansal ilişkiler de idiyopatik pulmoner fibrozistegösterilmiştir 37. Bu tür çalışmalar, gelecekteki görüntü kılavuzluğunda müdahaleleri bilgilendirmek için kullanılabilecek bir dizi akciğer hastalığında bölgesel akciğer yapısı-işlevi hakkında daha derin bir anlayış sağlamıştır.

Bununla birlikte, anatomik BT ve fonksiyonel hiperpolarize gaz MRG'nin doğrudan kaydı, iki yöntem arasındaki temelde farklı görüntüleme kontrastı, ventilasyon anormallikleri bölgelerinde hiperpolarize gaz sinyalinin olmaması ve potansiyel olarak farklı akciğer hacimleri nedeniyle zordur. Şekil 1, sağlıklı bir gönüllüde (Şekil 1A) ve kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) olan üç katılımcıda 129Xe ve eşleştirilmiş anatomik 1H MRI ve BT'nin dört örneğini göstermektedir; Şekil 1B-D), KOAH olgularında heterojen 129Xe ventilasyon paternlerini ve değişen eksik akciğer sınırlarını vurgulamaktadır. Bu zorlukların üstesinden gelmenin anahtarı, hiperpolarize gaz MRG ile eş zamanlı olarak elde edilen anatomik 1H MRG'yi, hiperpolarize gaz MRG'yi dolaylı olarak BT'ye kaydetmek için bir ara adım olarak kullanmaktır34,38. İlk çalışmalarda yan yana görsel karşılaştırma ve akciğer lobları gibi BT yapılarının MRI alanı20'ye manuel segmentasyonu kullanıldı. Hesaplama kaynaklarındaki ve açık kaynaklı görüntü işleme araçlarındaki gelişmeler, örneğin modaliteden bağımsız komşuluk tanımlayıcısı (MIND)23,30,34,39,40,41 veya Gelişmiş Normalleştirme Araç Seti (ANT'ler) kaydı 21,22,27 kullanılarak BT ve hiperpolarize gaz MRG'nin üç boyutlu kaydedilmesini sağlamıştır,31,32,37,38,42,43, her ikisi de pulmoner görüntü kayıt yarışmasında en iyi performans gösterenlerdi44. Yeni bir yöntem, iki kaydı bağımsız olarak tedavi etmek yerinebirleştirdi 45, bu da akciğer hastalığının fenotiplendirilmesi için tasarlanmış tam bir pulmoner görüntü analizi boru hattındauygulanmıştır 46. Genel olarak, hiperpolarize gaz MRG'den BT'ye kayıt doğruluğu, ara 1H adım38 kullanılarak ve yalnızca afin yaklaşımlar38,45 yerine deforme olabilen yaklaşımlar kullanılarak iyileştirildi.

Buradaki amaç, mevcut literatürden yola çıkmak ve açık kaynaklı platformları47,48,49 kullanarak 129Xe MR'den CT'ye görüntü kaydı için bir protokol sağlamaktır. Protokol, ANTsPy kullanılarak uygulanır ve önceki çalışma38 ile uyumlu olarak, 1H MRG'den tek etiketli bir akciğer maskesini BT'den tek etiketli akciğer maskesine kaydeder; Elde edilen dönüşüm daha sonra CT görüntü alanına eşlemek için 129Xe görüntüsüne uygulanır. Belirtilen protokolün, uygulanabilir olduğunda araştırma veya klinik ortamlar için uygun olması amaçlanmıştır ve hiperpolarize 129Xe MRG mevcuttur.

Bağlam açısından, burada verilen örnekler için görüntü elde etme ve analiz aşağıdaki gibi gerçekleştirilmiştir. Göğüs BT, 64 x 0.625 kolimasyon, 120 tepe kilovoltaj, tüp akımı 100 mA, 0.5 s devir süresi, spiral adım 1.0, 1.25 mm kesit kalınlığı, 0.80 mm kesit aralığı, standart rekonstrüksiyon çekirdeği, akciğerlerin en lateral uzantılarıyla sınırlı ekran görüş alanı (uzamsal çözünürlüğü en üst düzeye çıkarmak için) ile kurulmuş bir düşük doz araştırma protokolüne50 göre tam inspirasyonda (toplam akciğer kapasitesi, TLC) elde edildi. BT segmentasyonu ve analizi ticari yazılımlar kullanılarak gerçekleştirildi (bkz. Malzeme Tablosu).

129Xe ve hacim uyumlu 1H MRG, yayınlanmış kılavuzlara9 göre yapıldı. Tam MRG edinme detayları ve protokolü için okuyucular bu koleksiyondaki başka bir makaleye yönlendirilir51. MRG segmentasyonu ve kaydı, 129Xe segmentasyonu için k-ortalama kümeleme, 1H segmentasyonu için tohumlanmış bölge büyümesi ve 1H görüntüsünü 129Xe görüntüsü52 ile eşleştirmek için dönüm noktası tabanlı afin kaydı kullanılarak yarı otomatik bir özel boru hattı kullanılarak gerçekleştirildi. Afin kaydı, çoğu akciğer şişirmesini veya edinimler arasındaki hasta pozisyonu farklılıklarını hesaba katmak için tipik olarak 1 H-129Xe MR kaydı için yeterlidir; Deforme olabilen kayıt genellikle gerekli değildir. 1 H-129Xe kayıt adımı, aynı nefes tutma53,54'te aynı anda elde edilen 129Xe ve 1H MRG ile elimine edilebilir.

Protokol

Burada gösterilen görüntüleme vakaları, British Columbia Üniversitesi Providence Sağlık Hizmetleri Araştırma Etik Kurulu (REB # H21-01237, H21-02149, H22-01264) tarafından onaylanmıştır. Katılımcılar, görüntülemeyi tamamlamadan önce yazılı bilgilendirilmiş onam verdiler. Görüntü alımından kayda kadar olan genel boru hattı Şekil 2'de özetlenmiştir ve buradaki protokol ayrıntıları yalnızca MR-CT görüntü kaydına odaklanmaktadır. Görüntü elde etme ve segmentasyon, mevcut veya tercih edilen görüntüleme donanımına, görüntüleme protokollerine ve görüntü analizi yazılım araçlarına bağlıdır ve bu nedenle okuyucuların tercihine bırakılmıştır. Protokol, görüntü segmentasyonunu takiben akciğerlerin tek etiketli maskelerini kullanan önceki adımlara agnostik olacak şekilde tasarlanmıştır.

1. Yazılım kurulumu

  1. Gelişmiş Normalleştirme Araçları görüntü işleme kitaplığı47,48,49 için Python sarmalayıcısı olan ANTsPy'yi (Malzeme Tablosuna bakın) indirin ve yükleyin. Öğreticiler, 'öğreticiler' sekmesi altındaki bağlantıda mevcuttur. İstenirse Docker kurulumu için ANTsPy de kullanılabilir.
    NOT: ANTsPy, Linux tabanlı bir işletim sistemi veya ortamı gerektirir. Buradaki örnekler için, ANTsPy yerel bir iş istasyonunda sanal bir yüksek performanslı bilgi işlem ortamında kuruldu ve kullanıldı. Protokol, yazarların deneyiminde sanal bir bilgi işlem ortamı kullanarak daha iyi çalışma eğilimindeydi.
  2. Tercih ettiğiniz segmentasyon ve/veya görselleştirme yazılımını indirin ve yükleyin.
    NOT: Bu çalışmada görselleştirme için ITK-SNAP kullanılmıştır (bkz.
  3. reg.py komut dosyasını indirin ve kaydedin (Ek Dosya 1).

2. Görüntü ön işleme

  1. Tüm CT, 1H ve 129Xe dosyaları için görüntü ve maske yönü eşleşmelerini doğrulamak üzere görüntüleri ve maskeleri istenen görüntü görselleştirme yazılımında açmak için tıklayın. Kullanılan segmentasyon yöntemine ve/veya yazılıma bağlı olarak, bazı görüntülerin veya maskelerin yönünün ayarlanması gerekebilir. Gerektiğinde, 1H ve 129Xe görüntülerini ve maske yönünü yerel CT görüntüsününkiyle eşleşecek şekilde ayarlamanızı öneririz.
  2. Görüntü DICOM'larını ve tek etiketli maskeleri (gerektiğinde adım 2.1'deki gibi ayarlanır) Nörogörüntüleme Bilişim Teknolojisi Girişimi dosyaları (NIfTI, *.nii; toplam altı dosya) olarak, tercih edilen yazılım aracını kullanarak, ANTsPy'nin kurulu olduğu ve çalıştırılacağı konumun erişebildiği reg.py ile aynı klasöre kaydedin. Aşağıda belirtilen adlandırma kurallarına uyun.
    1. 1H MRG: Proton.nii; 1H MRG maskesi: Proton_mask.nii.
      NOT: 129Xe'ye kayıt olduktan sonra 1H görüntüsünü ve maskeyi kullanın.
    2. 129Xe MRG: Ventilasyon.nii; 129Xe MRI maskesi: Ventilation_mask.nii
    3. Bilgisayarlı Tomografi: CT.nii; CT maskesi: CT_mask.nii.
      NOT: Dosya adları, kayıt komut dosyasına sabit olarak kodlanmıştır ve bu nedenle, belirtilen biçime uymalı veya istenen adlandırma kuralına uyacak şekilde komut dosyasında revize edilmelidir. Bu adımlar, adım 1.2'de listelenen önerilen yazılım araçlarından herhangi biri kullanılarak birlikte tamamlanabilir. Bu yazılım araçlarıyla ilgili olarak, bazıları .nii dosyalarını kaydederken gerekli başlık bilgilerini otomatik olarak yazarken, diğerleri başlık bilgilerini kopyalamak ve yazmak için ek adımlar gerektirir.

3. CT-XeMRI kaydı

  1. reg.py dosyasını adım 1.1'de istenen Python bilgi işlem ortamı kurulumunda açın.
    NOT: Komut dosyası reg.py, yerleşik ANTs kayıt araçlarını temel alır; Ek belgeler mevcuttur55.
  2. Sanal bir ortam kullanıyorsanız, merkezi işlem birimlerinin (CPU), iş parçacığı sayısını ve RAM'i istediğiniz veya bilgi işlem ortamında kullanılabilir olan şekilde ayarlayın. Buradaki örnekler için 16 CPU, CPU başına 1 iş parçacığı ve 186 GB kullanılabilir RAM'e sahip bir sanal bilgi işlem ortamı kullanılmıştır.
  3. İstenen dönüşümü ve enterpolasyonu ayarlayın. Görüntüler için doğrusal enterpolasyonlu SyNAggro dönüşümü ve sağlanan reg.py komut dosyasında varsayılan olan tek etiketli maskeler için genel etiket enterpolasyonu burada kullanılmıştır.
    NOT: SyNAggro, afin + deforme olabilen dönüşümün yanı sıra ince ölçekli eşleştirme ve daha fazla deformasyon (düz SyN ile karşılaştırıldığında) kullanarak daha agresif kayıt içeren simetrik bir normalleştirme dönüşümüdür. Alternatif dönüşüm ve enterpolasyon algoritmaları, adım 3.155'teki ANT'lerin kayıt belgeleri bağlantısında listelenmiştir.
  4. Sabit ve hareketli görüntüyü ayarlayın. Burada CT (tek etiketli maske) sabit görüntü olarak, 1H MRI (tek etiketli maske) ise hareketli görüntü olarak ayarlandı.
  5. reg.py Python bilgi işlem ortamında çalıştırın. Tam kayıt, kullanılan veya mevcut bilgi işlem kaynaklarına bağlı olarak 5-10 dakika (parametrelerimizi kullanarak) veya daha uzun sürebilir. Tamamlandığında, çarpıtılmış dosyalar otomatik olarak orijinal görüntü dosyalarıyla aynı dizine kaydedilir ve dosya adları aşağıdaki gibi olur: Proton_warped.nii.gz; Ventilation_warped.nii.gz; Ventilation_label_warped.nii.gz.
    NOT: NIfTI *.nii.gz dosyaları, *.nii dosyalarının yalnızca sıkıştırılmış sürümleridir ve istenildiği gibi açılabilir veya açılabilir. Komut dosyası reg.py, örneğin farklı dönüştürme veya enterpolasyon yöntemleri kullanılarak veya dosya dizinlerine eşleme veya dosya dizinleri oluşturma gibi istenildiği gibi değiştirilebilir.

4. Kayıt sonuçlarının değerlendirilmesi

  1. CT.nii görüntüsünü istenen görselleştirme yazılımında temel görüntü olarak açın.
  2. Ventilation_warped.nii.gz veya Ventilation_label_warped.nii.gz başka bir görüntü olarak açın ve istediğiniz renk haritasıyla CT görüntüsünün üzerine yerleştirin.
  3. Karina ve akciğer sınırları gibi yer işaretlerinin görsel hizalamasını değerlendirerek ( 129Xe görüntüsünde varsa) tüm görüntü düzlemlerinde (koronal, eksenel, sagital) 129Xe görüntüsünün veya maskesinin BT görüntüsüyle örtüşmesini gözden geçirin.
  4. Sonuçları kontrol edin. Sonuçlardan memnun kalırsanız, kayıt tamamlanmıştır.
    NOT: Kayıtlı 129Xe görüntüsü/maskesi, trakea ve ana hava yollarını çıkarmak (MRI segmentasyonundan önce çıkarılmazsa) ve kayıttan sonra BT akciğer sınırlarının dışında kalan herhangi bir sinyali çıkarmak için BT maskesi ile çarpılabilir. Bölgesel yapı-fonksiyon ölçümleri için daha fazla nicelik tayini istenildiği gibi gerçekleştirilebilir.
  5. Sonuçlardan memnun kalmazsanız, alternatif dönüştürme türlerini ve ilgili parametreleri gerektiği gibi değerlendirin ve optimize edin.

Sonuçlar

Bu çalışma, bir dizi akciğer hastalığı ve durumunda bölgesel akciğer yapısı-fonksiyon karakterizasyonu ve görüntü kılavuzluğunda bronkoskopi için bir araştırma ortamında eşleştirilmiş BT ve 129Xe MRG'yi prospektif olarak elde etti. Şekil 3, bir dizi MRI ventilasyon modeline sahip dört temsili katılımcı için (Şekil 1'in aynı katılımcıları için) koronal ve sagital düzlemlerde kayıtl...

Tartışmalar

BT ve 129Xe MRG, görüntü kaydı kullanılarak en iyi şekilde kolaylaştırılan bölgesel akciğer yapısını ve fonksiyonunu değerlendirmek için tamamlayıcı bilgiler sağlar. Çok modlu görüntü kaydının uygulanması önemsiz olmayabilir ve bu nedenle burada sağlanan protokol, okuyucuların 129Xe MRG'yi BT'ye kaydetmeleri için araçlar sağlamayı amaçlamaktadır. Sağlanan protokol, geleneksel ANT'lerde olduğu gibi C++ yerine Python kullanarak gen...

Açıklamalar

RLE, gönderilen çalışma dışında VIDA Diagnostics Inc.'den kişisel danışmanlık ücreti alır. JAL, GE Healthcare'den kurumsal bir hibe aldı ve sunulan çalışma dışında Philips ve GE Healthcare'den dersler için onur ödülü aldı.

Teşekkürler

Bu araştırma kısmen, British Columbia Üniversitesi'ndeki Advanced Research Computing ve British Columbia Üniversitesi Radyoloji Yapay Zeka Hibesi tarafından sağlanan hesaplama kaynakları ve hizmetleri aracılığıyla desteklenmiştir. RLE, Michael Smith Health Research BC Stajyer Ödülü ile desteklenmiştir.

Malzemeler

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

Referanslar

  1. Albert, M. S., et al. Biological magnetic resonance imaging using laser-polarized 129Xe. Nature. 370 (6486), 199-201 (1994).
  2. Sheikh, K., Coxson, H. O., Parraga, G. This is what COPD looks like. Respirology. 21 (2), 224-236 (2016).
  3. Ebner, L., et al. The role of hyperpolarized (129)xenon in MR imaging of pulmonary function. Eur J Radiol. 86, 343-352 (2017).
  4. Eddy, R. L., Parraga, G. Pulmonary xenon-129 MRI: New opportunities to unravel enigmas in respiratory medicine. Eur Respir J. 55 (2), 1901987 (2020).
  5. Stewart, N. J., et al. Lung MRI with hyperpolarised gases: Current & future clinical perspectives. Br J Radiol. 95 (1132), 20210207 (2022).
  6. Kooner, H. K., et al. Pulmonary functional MRI: Detecting the structure-function pathologies that drive asthma symptoms and quality of life. Respirology. 27 (2), 114-133 (2022).
  7. Mugler, J. P., Altes, T. A. Hyperpolarized 129Xe MRI of the human lung. J Magn Reson Imaging. 37 (2), 313-331 (2013).
  8. Kaushik, S. S., et al. Single-breath clinical imaging of hyperpolarized (129)Xe in the airspaces, barrier, and red blood cells using an interleaved 3D radial 1-point Dixon acquisition. Magn Reson Med. 75 (129), 1434-1443 (2016).
  9. Niedbalski, P. J., et al. Protocols for multi-site trials using hyperpolarized (129) Xe MRI for imaging of ventilation, alveolar-airspace size, and gas exchange: A position paper from the (129) Xe MRI clinical trials consortium. Magn Reson Med. 86 (6), 2966-2986 (2021).
  10. Lynch, D. A., Al-Qaisi, M. A. Quantitative computed tomography in chronic obstructive pulmonary disease. J Thorac Imaging. 28 (5), 284-290 (2013).
  11. Motahari, A., et al. Repeatability of pulmonary quantitative computed tomography measurements in chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Crit Care Med. 208 (6), 657-665 (2023).
  12. Jarjour, N. N., et al. Severe asthma: Lessons learned from the national heart, lung, and blood institute severe asthma research program. Am J Respir Crit Care Med. 185 (4), 356-362 (2012).
  13. Regan, E. A., et al. Genetic epidemiology of COPD (copdgene) study design. COPD. 7 (1), 32-43 (2010).
  14. Couper, D., et al. Design of the subpopulations and intermediate outcomes in COPD study (SPIROMICS). Thorax. 69 (5), 491-494 (2014).
  15. Vestbo, J., et al. Evaluation of COPD longitudinally to identify predictive surrogate end-points (eclipse). Eur Respir J. 31 (4), 869-873 (2008).
  16. Bourbeau, J., et al. Canadian cohort obstructive lung disease (cancold): Fulfilling the need for longitudinal observational studies in COPD. Copd. 11 (2), 125-132 (2014).
  17. Galbán, C. J., et al. Computed tomography-based biomarker provides unique signature for diagnosis of COPD phenotypes and disease progression. Nat Med. 18 (11), 1711-1715 (2012).
  18. Kirby, M., et al. A novel method of estimating small airway disease using inspiratory-to-expiratory computed tomography. Respiration. 94 (4), 336-345 (2017).
  19. Kim, M., Doganay, O., Hwang, H. J., Seo, J. B., Gleeson, F. V. Lobar ventilation in patients with COPD assessed with the full-scale airway network flow model and xenon-enhanced dual-energy CT. Radiology. 298 (1), 201-209 (2021).
  20. Fain, S. B., et al. Evaluation of structure-function relationships in asthma using multidetector CT and hyperpolarized He-3 MRI. Acad Radiol. 15 (6), 753-762 (2008).
  21. Zha, W., et al. Regional heterogeneity of lobar ventilation in asthma using hyperpolarized helium-3 MRI. Acad Radiol. 25 (2), 169-178 (2018).
  22. Tahir, B. A., et al. Comparison of CT-based lobar ventilation with 3He MR imaging ventilation measurements. Radiology. 278 (2), 585-592 (2016).
  23. Adams, C. J., Capaldi, D. P. I., Di Cesare, R., McCormack, D. G., Parraga, G. On the potential role of MRI biomarkers of COPD to guide bronchoscopic lung volume reduction. Acad Radiol. 25 (2), 159-168 (2018).
  24. Pike, D., et al. Regional heterogeneity of chronic obstructive pulmonary disease phenotypes: Pulmonary (3)He magnetic resonance imaging and computed tomography. COPD. 13 (3), 601-609 (2016).
  25. Svenningsen, S., Guo, F., McCormack, D. G., Parraga, G. Noncystic fibrosis bronchiectasis: Regional abnormalities and response to airway clearance therapy using pulmonary functional magnetic resonance imaging. Acad Radiol. 24 (1), 4-12 (2017).
  26. Sheikh, K., et al. Magnetic resonance imaging biomarkers of chronic obstructive pulmonary disease prior to radiation therapy for non-small cell lung cancer. Eur J Radiol Open. 2, 81-89 (2015).
  27. Tahir, B. A., et al. Spatial comparison of CT-based surrogates of lung ventilation with hyperpolarized helium-3 and xenon-129 gas MRI in patients undergoing radiation therapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 102 (4), 1276-1286 (2018).
  28. Svenningsen, S., et al. What are ventilation defects in asthma. Thorax. 69 (1), 63-71 (2014).
  29. Svenningsen, S., Nair, P., Guo, F., McCormack, D. G., Parraga, G. Is ventilation heterogeneity related to asthma control. Eur Respir J. 48 (2), 370-379 (2016).
  30. Eddy, R. L., et al. Is computed tomography airway count related to asthma severity and airway structure and function. Am J Respir Crit Care Med. 201 (8), 923-933 (2020).
  31. Mummy, D. G., et al. Mucus plugs in asthma at CT associated with regional ventilation defects at (3)He MRI. Radiology. 303 (3), 184-190 (2022).
  32. Carey, K. J., et al. Comparison of hyperpolarized (3)He-MRI, CT based parametric response mapping, and mucus scores in asthmatics. Front Physiol. 14, 1178339 (2023).
  33. Thomen, R. P., et al. Regional ventilation changes in severe asthma after bronchial thermoplasty with (3)He MR imaging and CT. Radiology. 274 (3), 250-259 (2015).
  34. Capaldi, D. P., et al. Pulmonary imaging biomarkers of gas trapping and emphysema in COPD: (3)He MR imaging and CT parametric response maps. Radiology. 279 (3), 597-608 (2016).
  35. MacNeil, J. L., et al. Pulmonary imaging phenotypes of chronic obstructive pulmonary disease using multiparametric response maps. Radiology. 295 (1), 227-236 (2020).
  36. Kirby, M., et al. Pulmonary ventilation visualized using hyperpolarized helium-3 and xenon-129 magnetic resonance imaging: Differences in COPD and relationship to emphysema. J Appl Physiol. 114 (1985), 707-715 (2013).
  37. Hahn, A. D., et al. Hyperpolarized (129)Xe MR spectroscopy in the lung shows 1-year reduced function in idiopathic pulmonary fibrosis. Radiology. 305 (129), 688-696 (2022).
  38. Tahir, B. A., et al. A method for quantitative analysis of regional lung ventilation using deformable image registration of CT and hybrid hyperpolarized gas/1h MRI. Phys Med Biol. 59 (23), 7267-7277 (2014).
  39. Heinrich, M. P., et al. MIND: Modality independent neighbourhood descriptor for multi-modal deformable registration. Med Image Anal. 16 (7), 1423-1435 (2012).
  40. Yaremko, B. P., et al. Functional lung avoidance for individualized radiation therapy: Results of a double-masked, randomized controlled trial. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 113 (5), 1072-1084 (2022).
  41. Westcott, A., et al. Chronic obstructive pulmonary disease: Thoracic CT texture analysis and machine learning to predict pulmonary ventilation. Radiology. 293 (3), 676-684 (2019).
  42. Tahir, B. A., et al. Comparison of CT ventilation imaging and hyperpolarised gas MRI: Effects of breathing manoeuvre. Phys Med Biol. 64 (5), 055013 (2019).
  43. Astley, J. R., et al. A hybrid model- and deep learning-based framework for functional lung image synthesis from multi-inflation CT and hyperpolarized gas MRI. Med Phys. 50 (9), 5657-5670 (2023).
  44. Murphy, K., et al. Evaluation of registration methods on thoracic CT: The empire10 challenge. IEEE Trans Med Imaging. 30 (11), 1901-1920 (2011).
  45. Guo, F., et al. Thoracic CT-MRI coregistration for regional pulmonary structure-function measurements of obstructive lung disease. Med Phys. 44 (5), 1718-1733 (2017).
  46. Guo, F., et al. Development of a pulmonary imaging biomarker pipeline for phenotyping of chronic lung disease. J Med Imaging (Bellingham). 5 (2), 026002 (2018).
  47. Avants, B. B., et al. A reproducible evaluation of ANTs similarity metric performance in brain image registration. Neuroimage. 54 (3), 2033-2044 (2011).
  48. Tustison, N. J., Avants, B. B. Explicit B-spline regularization in diffeomorphic image registration. Front Neuroinform. 7, 39 (2013).
  49. Avants, B. B., et al. The Insight ToolKit image registration framework. Front Neuroinform. 8, 44 (2014).
  50. Sieren, J. P., et al. SPIROMICS protocol for multicenter quantitative computed tomography to phenotype the lungs. Am J Respir Crit Care Med. 194 (7), 794-806 (2016).
  51. Garrison, W. J., et al. Acquiring hyperpolarized 129Xe magnetic resonance images of lung ventilation. J Vis Exp. (201), e65982 (2023).
  52. Kirby, M., et al. Hyperpolarized 3He magnetic resonance functional imaging semiautomated segmentation. Acad Radiol. 19 (2), 141-152 (2012).
  53. Niedbalski, P. J., et al. A single-breath-hold protocol for hyperpolarized (129) Xe ventilation and gas exchange imaging. NMR Biomed. 36 (8), e4923 (2023).
  54. Collier, G. J., et al. Single breath-held acquisition of coregistered 3D (129) Xe lung ventilation and anatomical proton images of the human lung with compressed sensing. Magn Reson Med. 82 (1), 342-347 (2019).
  55. . Registration Available from: https://antspy.readthedocs.io/en/latest/registration.html (2017)
  56. Maes, F., Vandermeulen, D., Suetens, P. Medical image registration using mutual information. Proceedings of the IEEE. 91 (10), 1699-1722 (2003).
  57. He, M., et al. Extending semiautomatic ventilation defect analysis for hyperpolarized (129)Xe ventilation MRI. Acad Radiol. 21 (12), 1530-1541 (2014).
  58. Wang, J. M., Ram, S., Labaki, W. W., Han, M. K., Galbán, C. J. CT-based commercial software applications: Improving patient care through accurate COPD subtyping. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 17, 919-930 (2022).
  59. Estepar, R. S. J., et al. Chest imaging platform: An open-source library and workstation for quantitative chest imaging. Am J Respir Crit Care Med. 191, 4975 (2015).
  60. Sharma, M., et al. Quantification of pulmonary functional MRI: State-of-the-art and emerging image processing methods and measurements. Phys Med Biol. 67 (22), (2022).
  61. Wang, J. M., et al. Using hyperpolarized (129)Xe MRI to quantify regional gas transfer in idiopathic pulmonary fibrosis. Thorax. 73 (129), 21-28 (2018).
  62. Hall, C. S., et al. Single-session bronchial thermoplasty guided by (129)Xe magnetic resonance imaging. A pilot randomized controlled clinical trial. Am J Respir Crit Care Med. 202 (129), 524-534 (2020).
  63. Svenningsen, S., et al. Bronchial thermoplasty guided by hyperpolarised gas magnetic resonance imaging in adults with severe asthma: A 1-year pilot randomised trial. ERJ Open Res. 7 (3), 00268 (2021).
  64. Rankine, L. J., et al. Hyperpolarized (129)Xe magnetic resonance imaging for functional avoidance treatment planning in thoracic radiation therapy: A comparison of ventilation- and gas exchange-guided treatment plans. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 111 (129), 1044-1057 (2021).
  65. Radadia, N., et al. Comparison of ventilation defects quantified by technegas spect and hyperpolarized (129)Xe MRI. Front Physiol. 14, 1133334 (2023).
  66. Criner, G. J. Surgical and interventional approaches in COPD. Respir Care. 68 (7), 939-960 (2023).
  67. Hartman, J. E., Garner, J. L., Shah, P. L., Slebos, D. J. New bronchoscopic treatment modalities for patients with chronic bronchitis. Eur Respir Rev. 30 (159), 200281 (2021).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

Anahtar kelime ler Pulmoner G r nt lemeMultimodalBTHiperpolarize 129Xe MRGAkci er Yap sAkci er FonksiyonuG r nt KaydKantitatif AnalizAkci er Hastal

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır