Myocardial Perfusion

मायोकार्डियल perfusion कोरोनरी माइक्रोसर्कुलेशन के माध्यम से हृदय myocytes को ऑक्सीजन युक्त रक्त की डिलीवरी का वर्णन करता है। यह प्रक्रिया सामान्य अनुबंधात्मक कार्य और चयापचय गतिविधि को बनाए रखने के लिए आवश्यक है। कोई भी व्यवधान - चाहे epicardial कोरोनरी स्टेनोसिस, microvascular डिसफंक्शन, या vasospasm से - एक आपूर्ति-डिमांड मिसमैच का कारण बन सकता है, जो इस्किमिया में जमावती है। नैदानिक रूप से, perfusion आकलन गाइड माइओकार्डियल इन्फेक्शन के बाद पुनर्वैचारिकरण निर्णय, जोखिम स्तरीकरण और पूर्वानुमान। क्वांटिटेटिव पेर्यूज़न मीट्रिक जैसे कि मायोकार्डियल रक्त प्रवाह (Mbration) का पता लगाने का पता लगाने का पता लगाने का पता लगाने का उद्देश्य।

कार्डियक इमेजिंग में छवि प्रसंस्करण की भूमिका

आधुनिक हृदय इमेजिंग मोडलिटी - जिसमें गतिशील विपरीत-वर्धित चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (डीसीई-एमआरआई), एकल-फोटोन उत्सर्जन गणना टोमोग्राफी (स्पेक्ट), और पोजिट्रान उत्सर्जन टोमोग्राफी (पीईटी) शामिल हैं - बड़े पैमाने पर डेटासेट का उत्पादन। छवि प्रसंस्करण पाइपलाइनें कच्चे संकेत को व्याख्यात्मक perfusion मैप्स में बदल देती हैं। मजबूत एल्गोरिदम के बिना, हृदय गति से कलाकृतियां, श्वसन बहाव, कम संकेत-टू-शोषण अनुपात, और आंशिक मात्रा प्रभाव नैदानिक रूप से प्रासंगिक निष्कर्षों का अस्पष्टता। उन्नत छवि प्रसंस्करण केंद्र और विक्रेताओं के अनुरूप, प्रतिशोध योग्य मात्रा में सुधार को सक्षम बनाता है, सबूत आधारित अभ्यास के लिए एक पूर्ववर्ती।

मुख्य छवि प्रसंस्करण तकनीक

मात्रात्मक मायोकार्डियल perfusion विश्लेषण के लिए मुख्य पाइपलाइन में चार अंतरनिर्भर चरण शामिल हैं: विभाजन, गति सुधार, मात्रात्मककरण और दृश्यता। प्रत्येक तकनीक एक विशिष्ट चुनौती को संबोधित करती है और साथ में वे विश्वसनीय माप उत्पन्न करते हैं।

विभाजन

विभाजन रक्त पूल, epicardial वसा और पृष्ठभूमि संरचनाओं से बाएं वेंट्रिकुलर मायोकार्डियम को अलग करता है। मैनुअल समोच्च सोने का मानक बना हुआ है लेकिन समय-गर्भावनापूर्ण और ऑपरेटर-निर्भर है। स्वचालित और अर्ध-स्वचालित तरीकों ने काफी हद तक मैनुअल दृष्टिकोणों को बदल दिया है। गहरी सीखने आधारित विभाजन, विशेष रूप से यू-नेट आर्किटेक्चर, एमआरआई और पीईटी डेटासेट के दौरान 0.85 से ऊपर दीस समानता गुणांक प्राप्त करता है। (Bernard et al., 2020) । विभाजन भी मानक अमेरिकी हार्ट एसोसिएशन (AHA) 16- या 17-serialsection मॉडलों के लिए प्रतिस्थापन को कम करने में सक्षम बनाता है।

मोशन सुधार

कार्डियक और श्वसन गति लगातार फ्रेम के बीच गलत होने का परिचय देती है, विशेष रूप से गतिशील विपरीत अध्ययन में। मोशन सुधार एल्गोरिदम ऑप्टिकल प्रवाह, फीचर ट्रैकिंग या बी-स्लाइन पंजीकरण के माध्यम से विस्थापन क्षेत्रों का अनुमान लगाते हैं। कठोर पंजीकरण थोक रोगी आंदोलन को सही करता है, जबकि गैर-कठोर मॉडल कार्डियक चक्र में मायोकार्डियल विरूपण को संभालते हैं। श्वसन गैटिंग या नेविगेटर आगे सांस लेने वाले दोषों को दबा देता है। पांच गति सुधार विधियों की तुलना में एक अध्ययन में सामान्य रूट-मीन-वर्ग त्रुटि में कमी देखी गई, जो एमबीएफ सटीकता में काफी सुधार करता है (Rueckert एट अल।, 2018 झूठी गति]

मात्रा

क्वांटिफिकेशन गतिशील संकेत तीव्रता या गतिविधि वक्र को शारीरिक मापदंडों में परिवर्तित करता है। MRI के लिए, Fermi फ़ंक्शन deconvolution एमबीएफ (mL/g/min) पैदा करता है। पीईटी के लिए, डिब्बे मॉडलिंग एमएल / मिनट / जी में पूर्ण एमबीएफ प्रदान करता है। छवि प्रसंस्करण बाएं वेंट्रिकुलर रक्त पूल से धमनी इनपुट फ़ंक्शन (AIF) को निर्धारित करता है और मायोकार्डियल perfusion आरक्षित (stress/rest MBF) की गणना करता है। मशीन लर्निंग सरोगेट्स, जैसे कि गतिशील मॉडल पर प्रशिक्षित एक द्विध्रुवीय तंत्रिका नेटवर्क, अब बिना एक्सप्लिकिट डिकॉनवोल्यूशन के एमबीएफ का अनुमान है [[FLT: 0] (AFLT]] (AFLT]] (AFLT]] (AFLT] (AFLT]] (A)।

दृश्य

दृश्यकरण उपकरण नैदानिक-अनुकूल प्रारूपों में वॉल्यूमेट्रिक पारफ्यूजन डेटा का अनुवाद करते हैं। रंग-कोडित ध्रुवीय मानचित्र (बुले-आंख के भूखंड) खंडीय एमबीएफ मान प्रदर्शित करते हैं; लघु-अक्ष स्लाइस पर पैरामीट्रिक रंग ओवरले हाइपो-प्रेरित क्षेत्रों को उजागर करते हैं। कोरोनरी सीटी एंजिोग्राफी के साथ त्रि-आयामी प्रतिपादन और सह-पंजीकरण एक परमाणु-कार्यात्मक सहसंबंध प्रदान करते हैं। ऑगमेंटेड रियलिटी प्रोजेक्शन इंट्राऑपरेटिव मार्गदर्शन के लिए उभर रहे हैं। लगातार दृश्य मानक अंतःविषय संचार में सुधार करते हैं और रिपोर्टिंग परिवर्तनशीलता को कम करते हैं।

क्वांटिटेटिव आकलन के लाभ

क्वांटिटेटिव इमेज प्रोसेसिंग उद्देश्य, आयाम रहित मीट्रिक को वितरित करती है जो व्यक्तिपरक व्याख्या को पार करती है। नैदानिक अध्ययनों ने प्रदर्शित किया है कि स्वचालित एमबीएफ मात्रात्मकता 0.60 (दृश्य) से 0.92 (स्वचालित) के कोहेन के kappa से अंतर-पढ़ने वाले परिवर्तन को कम कर देती है। (Patel et al., 2020) . मूक ischemia का प्रारंभिक पता लगाना, विशेष रूप से मधुमेह रोगियों में, द्विआधारी सामान्य / असामान्य रीडिंग के बजाय निरंतर perfusion सूचकांकों के साथ सुधार करता है। इसके अलावा, प्रतिरूपण के लिए एक विस्तृत मूल्यांकन के बिना एक बोझ को मापा जाता है।

चुनौतियां और सीमाएं

अग्रिमों के बावजूद, कई बाधाएं बनी रहती हैं। छवि शोर, विशेष रूप से तनाव खुराक पर, AIF गुणवत्ता को घटा देता है और गतिशील मॉडल के माध्यम से त्रुटि को बढ़ावा देता है। विक्रेताओं और अधिग्रहण प्रोटोकॉल के पार मानकीकरण अधूरी है; साइट-विशिष्ट सामान्य डेटाबेस अभी भी आवश्यक हैं। वास्तविक समय प्रसंस्करण के लिए कम्प्यूटेशनल लागत अधिक है; GPU त्वरण और मॉडल संपीड़न सक्रिय अनुसंधान क्षेत्र हैं। इसके अलावा, आक्रामक कोरोनरी एंजियोग्राफी या माइक्रोस्फीयर अध्ययन के खिलाफ सत्यापन नैतिक बाधाओं के कारण छोटे कोहोर्ट तक सीमित है। पूरी तरह से स्वचालित पाइपलाइनों का नैदानिक अनुवाद कठोर नियामक निकासी की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से गहरी सीखने वाले घटकों के लिए जो प्रशिक्षण वितरण के बाहर भंगुरता प्रदर्शित कर सकते हैं।

भविष्य निर्देश

अगली पीढ़ी की छवि प्रसंस्करण बड़े annotated डेटासेट पर निर्भरता को कम करने के लिए स्वयं पर्यवेक्षित सीखने का लाभ उठाती है। बहुमॉडल संलयन - सीटी कैल्शियम स्कोरिंग और पीईटी सूजन इमेजिंग के साथ MRI perfusion का संयोजन - कोरोनरी धमनी रोग के एकीकृत phenotyping का वादा करता है। एज कम्प्यूटिंग और federated लर्निंग रोगी डेटा साझा किए बिना अस्पतालों में वितरित मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है, जबकि गोपनीयता को संरक्षित करता है। इसके अतिरिक्त, सीटी क्षीणन मानचित्र के आधार पर सामान्य विपरीत एजेंट या आभासी perfusion अंततः कुछ जोखिम समूहों के लिए विपरीत इंजेक्शन की जगह ले सकता है। एक साथ बहु-अनुसूति अधिग्रहण के साथ रोगियों के साथ मिलकर उपयोग करने और सांस लेने की आवश्यकता को कम करने के लिए अतिसंवेदनशीलता को कम करेगा।

निष्कर्ष

छवि प्रसंस्करण ने एक व्यक्तिपरक दृश्य व्यायाम से मायोकार्डियल पेरुफ्यूजन आकलन को एक उद्देश्य, प्रत्यावर्ती मात्रात्मक विज्ञान में बदल दिया है। उन्नत विभाजन, गति सुधार और एआई-संचालित मात्राकरण को एकीकृत करके, चिकित्सक पहले सूक्ष्म आइसीमिया का पता लगा सकते हैं, उपचार प्रभाव की निगरानी कर सकते हैं, और अंतर-संचालन परिवर्तनशीलता को कम कर सकते हैं। गहरी सीखने, बहुमॉडल संलयन और वास्तविक समय में प्रसंस्करण के लिए इन उपकरणों को अगले दशक के भीतर देखभाल के मानक बनाने का वादा किया जाता है। अंतिम लाभार्थी रोगी है, जो कम डाउनस्ट्रीम परीक्षण के साथ अधिक सटीक निदान और अनुरूप चिकित्सीय रणनीतियों को प्राप्त करता है।