神秘的な灌流を理解する

バランスのとれたパーフュージョンは、冠状マイクロサーキュレーションを介して心臓のmyocytesに酸素を塗った血液の配信を記述しています。このプロセスは、通常の収縮機能と代謝活性を維持するために不可欠です。あらゆる混乱 - 表皮の冠状動脈硬化症、マイクロ血管機能障害、または血管腫症から、供給需要の不一致、虚血症で計算する可能性があります。臨床的に、偏析評価は、偏析性疾患(心的疾患)、および欠陥(心的疾患)などの決定を導きます。

心臓イメージングにおける画像処理の役割

現代の心臓イメージングモダリティ—ダイナミックなコントラスト強化磁気共鳴イメージング(DCE-MRI)、単光放射計算されたトーモグラフィ(SPECT)、および陽性エミッショントーモグラフィ(PET)を含む - 大規模なデータセットを生成します。 画像処理パイプラインは、生信号を透過可能なパーフュージョンマップに変換します。 堅牢なアルゴリズムなしで、心臓運動、呼吸器漂流、低信号対ノイズ比、および関連する画像処理を検証し、関連する検査結果が確認できる、関連する検査結果が得られるようにします。

主画像処理技術

量的心的灌流解析のためのコアパイプラインは、セグメント化、運動補正、量子化、視覚化の4つの独立ステップで構成されています。各技術は、特定の課題を解決し、それらが信頼性の高い測定を生成します。

セグメント

分裂は、血プール、表皮脂、背景構造から左のベントレン系myocardiumを隔離します。手動輪郭を描くことは、金標準のままですが、時間集中的でオペレータに依存しています。自動および半自動化された方法は、主に手動アプローチを交換しています。ディープラーニングベースの分裂、特にU-Netアーキテクチャは、MRIおよびPETデータセットの0.85を超えるDice類似度係数を達成します(ALT)。 地域別モデルの分割、または分岐管法は、特定の領域の分割を縮小します。

モーション補正

心臓と呼吸器の動きは、特に動的対照研究で、成功的なフレーム間の不規則性を導入しています。 運動補正アルゴリズムは、光学フロー、機能トラッキング、またはB-spline登録による変位フィールドを推定します。 剛性登録は、バルク患者の動きを補正します。非厳格なモデルは、心臓サイクルを横断的に心筋の変形を処理する。 呼吸器が呼吸器やナビゲーターが呼吸障害をさらに抑制します。 5つの運動方法を比較する研究は、特に誤ったモデルが誤差を低減する可能性があります。 [Frue] 誤差は、または誤った値が低減します。 [F]

定量化

定量化は、動的信号強度または活動の曲線を生理学的パラメータに変換します。 MRI、Fermi関数の変形はMBF(mL / g /分)を収めます。 PETの場合、コンパートメントモデリングは、mL /分/グラムの絶対MBFを提供します。 画像処理は、左側の換気式血液プールから動脈入力関数(AIF)を決定し、myocardial perfusion reserve(stress / rest MBF)を計算します。 マシンは、このような障害を推定します。 [F] 欠陥モデルを低減します。 [F] 欠陥モデルを切断] または、MBF] 欠陥を低減します。

可視化

視覚化ツールは、体積分データを臨床医に優しい形式に変換します。色分けされた極地図(bull's-eyeプロット)表示セグメントMBF値; ショート軸スライス上のパラメトリック色のオーバーレイは、低周波の領域を強調します。三次元レンダリングと冠状CTの非公式の相関性と共同調整は、分析的機能相関を提供します。拡張現実の予測は、手術中のガイダンスのために新興されています。視覚的な予測と互換性の相関性を向上させるための基準と、および相互の互換性が向上します。

定量的評価の利点

量的画像処理は、主観的解釈をトランスジェンダーする客観的、次元のないメトリックを提供します。臨床研究は、自動MBF定量化が、0.60(ビジュアル)のコエンのkappaから0.92(自動化)までのインターリーダーの変動を低減することを実証しました(Patel et al., 2020)]。サイレントの早期発見は、特に糖尿病患者では、CTVを観察できる限り、通常は、測定された慣行法による変化が、より広範囲に変化する可能性があります。

課題と限界

進歩にもかかわらず、いくつかの障害は残っています。 イメージノイズ、特にストレス用量で、AIF品質を劣化させ、キネティックモデルによるエラーを伝播します。 ベンダーと買収プロトコルの標準化は不完全です。 サイト固有の通常のデータベースはまだ必要です。 リアルタイム処理のための計算コストは高く、GPUアクセラレーションとモデル圧縮は、アクティブな研究領域です。 さらに、侵襲的冠状結紮またはマイクロ球研究に対する検証は、特に小胞性の成分が十分に調整される可能性があるため、十分な調整が十分に調整される場合があります。

今後の方向性

次世代画像処理は、自己監視学習を利用して、大量の注釈付きデータセットに対する信頼性を低下させます。マルチモーダル融合 — CTカルシウムのスコーリングとPET炎症イメージングを組み合わせたMRIパーフュージョン — 冠動脈疾患の統合表現を約束します。エッジコンピューティングとフェデレーション学習により、患者のデータを共有することなく、病院全体で分散モデルのトレーニングが可能になり、プライバシーを保護しながらアルゴリズムの成熟度を加速します。さらに、遺伝子の対照的なエージェントやCTインディペンデントの仮想化は、最終的には、特定の患者の行動を観察するような行動を増加させる可能性があるため、特定の患者のマッピングや、特定の患者のモニタリングを効果的に行う必要があります。

コンテンツ

画像処理は、主観的な視覚的運動から目的、再現性定量科学に移行しました。高度なセグメンテーション、運動補正、AI搭載量子化を統合することにより、臨床医は、より正確に微妙な虚血症を検出し、より正確に治療効果を監視し、相互運用性を低下させることができます。ディープラーニング、マルチモーダル融合、およびリアルタイム処理の約束をオンゴシエーションすることで、次の段階の患者の行動を抑えるより正確な治療を可能としています。