Automatizirano mjerenje ukupnog volumena bubrega u pretkliničkoj magnetskoj rezonanciji za prikupljanje slikovnih podataka, komentara i izvornog koda

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

Marie E.Edwards, Sigapriya Periyanan, Deema Anaam², Adriana V. Gregory i Timothy L. Kline 'Odjel za nefrologiju i hipertenziju, Klinika Mayo, Rochester, Minnesota, SAD; i 2Odjel za radiologiju, Klinika Mayo, Rochester, Minnesota, SAD

Cistanchetubulozasprječavabubregbolest, kliknite ovdje da biste dobili uzorak

Cilj ove studije bio je potvrditi potpuno automatizirani ukupni iznosbubregmetodu mjerenja volumena za pretklinička ispitivanja na glodavcima koja je brza, točna, ponovljiva i koja pruža te resurse istraživačkoj zajednici. Studije na glodavcima koje uključuju snimanje ključne su za praćenje učinkovitosti liječenja bolesti kao što je policističnabubregbolest. Prethodne studije koristile su ručnu ili poluautomatiziranu segmentaciju, koja je dugotrajna i potencijalno pristrana. Za razvoj našeg automatiziranog sustava, ukupno 150 slika aksijalne magnetske rezonancije (MRI) iz različitih modela miševa ručno je segmentirano i korišteno za obuku/potvrdu automatiziranog algoritma. Kako bi se testirala uzdužna primjena modela, četiri mutantna i četiri divlja miša snimljena su uzastopno tijekom tri do dvanaest tjedana putem MRI-a. Segmentacije bubrega (isključujući bubrežnu zdjelicu) generirane su automatiziranom metodom i dva različita čitača, pri čemu je jedan čitač ponavljao

mjerenja. Izračunate su metrike sličnosti i longitudinalna analiza kako bi se procijenila izvedba automatiziranih u usporedbi s ručnim metodama. Automatizirani pristup nije zahtijevao korisnički unos, osim posljednjeg koraka vizualne kontrole kvalitete. Mjerila sličnosti automatizirane metode u odnosu na ručne segmentacije bila su jednaka usporedbama između i unutar čitatelja. Stoga se naš potpuno automatizirani pristup opisan ovdje može sigurno koristiti u longitudinalnim, pretkliničkim ispitivanjima koja uključuju segmentaciju glodavacabubregau T2-ponderiranim MRI.

Prijevodna izjava

Ova je studija razvila potpuno automatiziranu metodu za mjerenje ukupnog iznosabubregvolumen za pretkliničku sliku u modelu policističnih mutantnih miševabolest bubregakao i miševi divljeg tipa. Ova je studija također utvrdila varijabilnosti interreadera i intrareadera u mjerenju ukupnog volumena bubrega za pretkliničko oslikavanje. Slične studije i algoritamski pristupi mogu se koristiti za uspostavljanje metoda za kliničke slikovne podatke i potrebni su za točnu prognozu bolesti i donošenje kliničkih odluka. Mi pružamo slikovne podatke, komentare i izvorni kod istraživačkoj zajednici.

Pokazalo se da je mjerenje volumena organa u korelaciji s kliničkim manifestacijama i morbiditetom bolesti kao što su totalnabubregvolumen (TKV) kod autosomno dominantne policističnebubregbolesti (PKD)l,2 i koristi se za utvrđivanje učinkovitosti intervencija liječenja. Istraživanja, klinička ispitivanja i sve više klinička nefrologija koriste ova mjerenja za praćenje progresije bolesti i na životinjskim modelima i kod pacijenata, procjenu učinkovitosti terapija" i predviđanje ishoda.

Trenutno se neviđenom brzinom provode pretkliničke studije u potrazi za novim tretmanima za usporavanje napredovanja PKD-a. Ključna prednost magnetske rezonancije (MRI) u životinjskim modelima PKD-a je mogućnost korištenja in vivo snimanja, što omogućuje longitudinalne volumetrijske studije koje koriste istu životinju. Brojne studije koje uključuju 2poluautomatizirano,'3,14i ručno temeljeno na registraciji,9-12 automatizirano segmentiranje56 mišabubregaizvedeni su ranije.

Mnoge metode koje se smatraju automatiziranim i dalje zahtijevaju korisnički unos. Većina tih pretkliničkih studija koristi ručne segmentacije, koje oduzimaju mnogo vremena i skupe su te unose pristranost promatrača. Stoga je naš laboratorij procijenio varijabilnost u mjerenju TKV i razvio automatizirani program analize za mjerenje TKV u skeniranju magnetskom rezonancijom mišjih modela bolesti.

REZULTATI

Varijabilnost manuelnih segmentacija bubrega unutar i među promatračima

Slika 1 prikazuje rezultate Bland-Altmanove analize TKV-a ručno izmjerene pomoću 2 čitača (varijanca između promatrača) i ponovljenih mjerenja pomoću čitača 2 (varijanca unutar promatrača). Kada se čitač 1 usporedio s čitačem 2, postojala je srednja postotna razlika od 7,7 posto i 95-postotni interval pouzdanosti od ±4,5 posto. Kada je čitač 2 izvršio ponovljena mjerenja iste slike, postojala je razlika u srednjem postotku od -0.5 posto i 95 postotni interval pouzdanosti od ±3.9 posto. Regresijska analiza pokazala je da postoji visoko slaganje u TKV među svim metodama, s R² vrijednošću Većom ili jednakom 0.99.

Validacija algoritma automatizirane segmentacije. Automatizirana metoda uspoređena sa svakim čitačem u odnosu na postotnu razliku TKV-a bila je slična onoj varijance između i unutar promatrača kao što je sugerirano Bland-Altmanovim grafikonima na slici 1. Kada je čitač 1 uspoređen s automatiziranom metodom, postojala je srednja postotna razlika od 5,2 posto i 95-postotni interval pouzdanosti od ±5,8 posto. Kada je čitač 2 uspoređen s automatiziranom metodom, postojala je srednja postotna razlika od -2,5 posto i 95 postotni interval pouzdanosti od ±6,5 posto.

Razlika između miševa divljeg tipa i mutiranih miševa

Prosječna vrijednost i SD TKV su iscrtani u svakoj vremenskoj točki za svaku metodu i odvojeni prema genotipu (mutant naspram divljeg tipa). Kao što se vidi na slici 2, srednji TKV je uvijek manji u miševa divljeg tipa u svakoj vremenskoj točki nego u miševa mutiranih. Sve 3 metode (automatizirane, čitač 1 i čitač 2) pokazuju značajno odvajanje tipa miša u dobi od 9 i 12 tjedana.

RASPRAVA

Analiza volumena bubrega u PKD-u jedna je od najvažnijih metrika koja se trenutno koristi za karakterizaciju statusa bolesti. Prije našeg rada nije bilo alternative ručnom praćenju bubrega u modelnim sustavima PKD-a. Zbog vremena potrebnog za praćenje ovih struktura, kao i vremena potrebnog za osposobljavanje osobe za izvođenje ovih mjerenja, te mogućnosti varijabilnosti među operaterima, u ovoj smo studiji razvili i potvrdili potpuno automatiziranu metodu segmentacije za TKV. Automatske segmentacije izračunavaju se za nekoliko minuta (ovisno o snazi ​​računala), dok ručne segmentacije traju 20 do 40 minuta. Za razliku od ručnih ili čak poluautomatiziranih metoda segmentacije, ova automatizirana metoda će dati iste točne rezultate svaki put kada se primijeni na istu sliku.

Pretklinička ispitivanja često obuhvaćaju i kontrolnu skupinu i skupinu(e) za liječenje; stoga je ključno da automatizirana metoda bude dovoljno osjetljiva da na odgovarajući način otkrije razlike u volumenu između skupina.7 Slika 2 pokazuje da ručna segmentacija i automatizirana segmentacija pokazuju značajno odvajanje u skupinama divljeg tipa i mutantnih skupina u dobi od 9 tjedana . Iako je sveukupno slaganje bilo izvrsno, vizualne usporedbe ukazale su na manja neslaganja o tome treba li uključiti ili isključiti bubrežnu zdjelicu u malom podskupu rezova. Iako je uobičajena praksa isključiti

Slika 1|Bland-Altmanova i regresijska analiza (a,e) interobserverskog i (b,f) intraobserverskog ukupnog volumena bubrega (TKV)

mjerenja (mjerena u milimetrima) uz automatiziranu (Auto) metodu u usporedbi s (c,g) čitačem 1 i (d,h) čitačem 2. Bland-Altman dijagrami pokazuju srednju razliku (puna linija) i 95 postotni interval pouzdanosti (isprekidane linije). Regresijska analiza pokazuje korelaciju između uspoređivanih metoda.