Okvir za procjenu bubrežne funkcije pomoću magnetske rezonancije

Sažetak Svrha: Nefroloziempirijski predvidjelibubrežna funkcijaizrenalna morfologija. U dijagnosticiranju slučaja bubrežne disfunkcije nepoznatog tijeka, akutna ozljeda bubrega i kronična bubrežna bolest dijagnosticiraju se na temelju krvnih pretraga i slikovne studije uključujući magnetsku rezonanciju (MRI), te se određuje politika pregleda/liječenja. Predlaže se okvir za procjenu bubrežne funkcije iz slika vode dobivenih Dixonovom metodom kako bi se pružile informacije koje kliničarima pomažu u postavljanju dijagnoze točnim procjenjivanjembubrežna funkcijana temelju MRI bubrega.

KLIKNITE OVDJE DA DOBIJETE PRIRODNI ORGANSKI EKSTRAKT CISTANCHE S 25% EHINAKOSIDA I 9% AKTEOZIDA ZA FUNKCIJU BUBREGA

Pristup:Predloženi okvir sastoji se od četiri koraka. Prvo se područje bubrega ekstrahira MRI-om Dixonovom metodom s U-mrežom dubokim učenjem. Drugo, ekstrahirana bubrežna regija registrira se s ciljnom maskom. Treće, značajke bubrega izračunavaju se na temelju informacija o klasifikaciji ciljne maske koju je izradio stručnjak. Četvrto, procijenjenobrzina glomerularne filtracije(eGFR) koji predstavljabubrežna funkcijaprocjenjuje se korištenjem regresijskog potpornog vektorskog stroja iz izračunatih značajki.

Rezultati:Za procjenu točnosti eksperimentirali smo kako bismo procijenilieGFRkada je učinjena MRI ieGFRnagib, što je godišnja stopa pada eGFR-a. Kada je točnost procijenjena za 165 ispitanika, procijenjeno je da eGFR ima srednju kvadratnu pogrešku (RMSE) od 11,99 i korelacijski koeficijent od 0.83. Štoviše, procijenjeno je da nagib eGFR ima RMSE od 4,8 i koeficijent korelacije 0.5.

Zaključci:Stoga predložena metoda pokazuje mogućnost procjene prognoze bubrežne funkcije na temelju slika vode dobivenih Dixonovom metodom.

Ključne riječi:kvantitativno procijenjenbrzina glomerularne filtracije; magnetska rezonancija;bubreg.

1. Uvod

Kronična bolest bubrega(CKD) definira se kao trajno smanjenje procijenjenebrzina glomerularne filtracije(eGFR) do<60 mL∕ min per 1.73 m2, the presence of abnormalities suggestive of renal injuries, such as proteinuria, or both.1,2 When CKD progresses, renal replacement therapy is required. Moreover, CKD is also important as an underlying condition related toarteriosklerozaiimunodeficijencija, dakleCKDmože se vidjeti da je povezan s nekoliko glavnih uzroka smrti.1,2 CKDje globalni medicinski problem koji pogađa od 8% do 16% svjetske populacije.3 Zbog velikog broja uzroka kronične bubrežne bolesti ne postoji specifična terapijska intervencija, a potrebno je rano otkriti bolest i kontrolirati čimbenike rizika za oštećenje bubrega.

Kada nefrolog liječi bolesnika sabubrežna disfunkcijas nepoznatim kliničkim tijekom, nefrolog se uz laboratorijske podatke i povijest bolesti često poziva i na slikovne nalaze bubrega. U tu svrhu korisne su ultrazvuk bubrega, kompjutorizirana tomografija abdomino-zdjelice i magnetska rezonancija bubrega (MRI). Nefrolog predviđa potencijalnu funkciju bubrega koju predlaže morfologija i odražava taj potencijal u planiranju liječenja. MRI ima posebno dobru rezoluciju u smislu kontrasta mekog tkiva i, uz korištenje odgovarajućih metoda snimanja, moguće je dobiti detaljne podatke o unutarnjoj strukturi bubrega, kao što je kortikomedularna granica.4 Štoviše, MRI također može pružaju podatke o fiziološkim aspektima bubrega. T2* vrijednost oksigenacije krviovisno o razini(BOLD) metoda je indeks ishemije/hipoksije, koja može dovesti do progresije CKD, i značajno je u korelaciji sa stopom pogoršanja CKD.5,6 Vrijednost prividnog koeficijenta difuzije slike ponderirane difuzijom je indeks povezan s bubrežnom fibrozom i značajno je povezan s patološkim nalazima bubrežne biopsije.7 Kao što je gore opisano, postoje velika očekivanja u pogledu MRI kao neinvazivne i višestrane metode procjene bubrega, ali MRI ima jedan nedostatak jer ne postoji dostupna metoda za sveobuhvatnu kvantifikaciju slika.

Tradicionalno, medicinske slike su mjerene metodom regije interesa (ROI). U ROI metodi odabire se pravokutno ili kružno područje, a kao reprezentativna vrijednost koristi se prosječna vrijednost intenziteta signala u tom području. Problemi s ovom metodom uključuju mogućnost da proizvoljne odluke promatrača mogu uključivati ​​poteškoće u uključivanju informacija o lokaciji i činjenicu da se može izmjeriti samo dio slike. Pruijm i suradnici5 predložili su metodu 12-slojnih koncentričnih objekata (TLCO) za analizu bubrežne regije dijeljenjem ove regije u 12 slojeva. TLCO metoda je metoda označavanja unutarnje i vanjske strane bubrežne regije i analize cijelog područja na temelju 12 slojeva. Vanjska (korteks) i unutarnja (medularna) regija bubrega imaju različite strukture i funkcije, a TLCO metoda razmatra osebujnu strukturu bubrega. Osim toga, objavljeno je da je metoda TLCO stabilnija od metode ROI jer je cijela bubrežna regija stratificirana i analizirana jednostavnim određivanjem vanjske i unutarnje regije.8 Međutim, slike koje se klinički dobiju mogu biti atrofirane ili deformirane kada bubreg je oštećen i može pokazivati ​​individualne razlike ili sadržavati ciste. Kao takvi, nije uvijek moguće ravnomjerno podijeliti bubrege u više slojeva, što rezultira nestabilnim nalazima. Stoga postoji želja za potpuno automatskom i stabilnom metodom analize bubrega.

Kao sveobuhvatnu metodu kvantifikacije za bubrežne slike, Kuo et al.9 predložili su metodu za procjenu eGFR-a u vrijeme pregleda korištenjem dubokog učenja i ultrazvučnih slika. U kontrastu,dijagnostika potpomognuta računalom(CAD) objavljene su studije o MR bubrega i studije o presađenim bubrezima. Khalifa i sur.10 predložili su okvir koji procjenjuje odbacivanje transplantiranih bubrega pomoću metode dinamičke magnetske rezonancije s pojačanim kontrastom (DCE-MRI) s vremenskim nizom. U ovoj metodi, slike dobivene vremenskom serijom DCE-MRI su poravnate, a bubrežna regija je ekstrahirana pomoću metode postavljanja razine. Poravnanje se zatim ispravlja, a korteks se izračunava i analizira na temelju svjetline iz ekstrahirane bubrežne regije. Shehata i sur.11 predložili su metodu za procjenu odbacivanja presađenih bubrega pomoću dubokog učenja. Metoda DCE-MRI zahtijeva kontrastno sredstvo i ne može se primijeniti uslučajeva CKD. Osim toga, teško je izdvojiti korteks na temelju svjetline kod oštećenih bubrega.

U ovoj smo studiji pokušali riješiti gore navedene probleme i razviti sveobuhvatnu metodu procjene za MRI bubrega koja se može primijeniti kao klinički test. Iskorištavanjem prednosti bliskog odnosa između morfologije bubrega i bubrežne funkcije, slike vode korištene u Dixonovoj metodi za procjenu unutarnje strukture bubrega korištene su za procjenu cilja, a točna oznaka bila je eGFR, što je indeks bubrežne funkcija. Dixonove tehnike oslanjaju se na razliku u frekvenciji rezonancije između masti i vode, pa se stoga dobivaju slike samo masti, samo vode, u fazi i izvan faze.12 U bubregu, gdje je voda bogata parenhim organa okružen masnoćom, Dixon ili slične slike potisnute masnoćom jasno razlikuju bubrežni parenhim od okolne strukture. Predlažemo metodu izdvajanja bubrežne regije iz slika magnetske rezonancije s U-mrežom, pretvarajući ekstrahiranu bubrežnu regiju u nekruto tijelo u ciljnoj maski, a zatim analizirajući ovu regiju na temeljuTLCOciljne maske.

Slika 1. Predloženi CAD sustav za procjenu nagiba brzine glomerularne filtracije iz MRI-a pomoću Dixonove metode.

2 Materijal i metode

Predloženi automatizirani okvir prikazan je na slici 1. Predloženi okvir koristi sljedeća četiri koraka za obradu MRI Dixonove metode:

1. Segmentacija područja bubrega od okolnih trbušnih struktura pomoću U-mreže.

2. Uklanjanje buke trodimenzionalnim (3D) označavanjem. 3. Nerigidna registracija područja bubrega i ciljne maske. 4. Izračun TLCO. 5. Procjena bubrežne funkcije (eGFR) pomoću regresijskog potpornog vektorskog stroja (SVM).

U ovom radu predložena metoda je automatska TLCO (A-TLCO) metoda koja kompenzira slabosti prethodno objavljene TLCO metode i automatizira proces mjerenja. Pojedinosti metode opisane su u nastavku kako bi se predložena metoda razlikovala od konvencionalne ručne TLCO metode.

2.1 Područje bubrega

Segmentiran je od okolnih abdominalnih struktura pomoću U-net Slike vode Dixonove metode korištene u ovoj studiji imaju jasnu bubrežnu regiju. Osim toga, ovaj odjeljak opisuje grubu ekstrakciju bubrežne regije. Stoga smo odlučili koristiti U-net, za koji je poznato da daje dobre rezultate za ekstrakciju područja medicinskih slika.13 Korišteni su koronalni presjeci Dixonovih slika vode. Postoji tri do šest isječenih slika po subjektu, a veličina slike je 320 × 320. Koristili smo 1201 sliku od 174 slučaja. Sve slike izradio je stručnjak kao sliku segmentacije bubrega. Slika 2 prikazuje U-mrežu koja se koristi za ekstrakciju bubrežne regije. Mreža razlikuje tri klase: bubreg, granice bubrega i ostalo tkivo. Međutim, postoji neuravnotežena distribucija uzoraka u klasi bubrežnih granica u usporedbi s drugim klasama tkiva. Upotrijebili smo ponderirani unakrsni gubitak entropije kako bismo kompenzirali ovu neravnotežu i postigli točnije učenje prilikom treniranja mreže. Koristili smo softmax s ponderiranim gubitkom unakrsne entropije za mrežni izlaz i usporedbu prave oznake.

Slika 2 U-net arhitektura korištena za ekstrakciju bubrežne regije u ovoj studiji.

Slika 3. Rezultati ekstrakcije bubrežne regije U-mrežom: (a) original, (b) maska ​​i (c) rezultat.

Minimiziranje troškova na 50 epoha provedeno je pomoću optimizatora za procjenu adaptivnog momenta sa stopom učenja od 0,0001. Vrijeme obuke za ovu mrežu bilo je ~1 h na radnoj stanici s NVIDIA TITAN RTX GPU × 2. Ukupno 1201 slika podijeljeno je u 600 i 601 sliku, a klasifikacija je obavljena da se izdvoji bubrežna regija. Eksperiment procjene bubrežne funkcije zatim je proveden za sve subjekte. Slika 3 prikazuje rezultate ekstrakcije dobivene pomoću U-neta. Slika 3(a) je ulazna slika, a slika 3(b) je slika učitelja. Slika 3(c) prikazuje rezultat ekstrakcije. Može se potvrditi da postoji nekoliko lažno pozitivnih rezultata i da se regija blizu bubrežne regije može ekstrahirati.

2.2 Lažno otkrivanje

Uklanjanje 3D označavanjem Iako je bubrežna regija koju je otkrio U-net bila vrlo točna, došlo je do lažne detekcije. Lažno pozitivni rezultati ekstrahiraju se za organe koji nisu bubrezi, kao što je prikazano na slici 4(b). To može biti zato što kada se U-net obučava s 64 × 64 zakrpama, prostorne informacije veće od veličine zakrpe se gube. Kako bi se poboljšao ovaj problem, razmatraju se metode koje uključuju otkrivanje lokacije bubrega otkrivanjem objekta, kao što je Faster R-CNN14 ili YOLOv3,15, i primjena semantičke segmentacije u uskom području. Međutim, u ovoj studiji, granica bubrega pomoću U-mreže dobro je razlučena i postoji nekoliko lažno pozitivnih rezultata za druge organe, tako da nema potrebe za kompliciranjem procesa. Stoga smo odlučili provesti 3D označavanje za svaki subjekt i isključiti područja osim onih s velikim područjem. Obrađeni rezultati prikazani su na slici 4. Slike 4(a)–4(c) prikazuju rezultate ekstrakcije pomoću U-net-a. Može se potvrditi da se lažno pozitivni rezultati javljaju iu drugim područjima osim bubrežne regije. Slike 4(d)–4(f) prikazuju rezultate 3D označavanja i isključivanja područja s 3D područjem od 2500 piksela ili manje. Ovaj postupak primijenjen je na svih 1201 snimaka i potvrđeno je da nije bilo slučajeva slučajnog oštećenja bubrežne regije.

Slika 4 Područje bubrega dobiveno U-net-om: (a) presjek 1, (b) isječak 2, i (c) isječak 3. Rezultat eliminacije područja šuma 3D označavanjem: (d) isječak 1, (e) kriška 2 i (f) kriška 3.

2.3 Nerigidna registracija područja bubrega i ciljne maske

Učinkovita metoda za procjenu bubrežne funkcije je analiza strukture bubrega dok se bubreg razmatra anatomski.5,16 Međutim, potrebno je vrijeme i trud kako bi specijalist ručno izvadio bubrežnu regiju. Osim toga, ručna mjerenja rezultirat će različitim rezultatima ovisno o specijalistu. Stoga predlažemo metodu kojom se automatski identificiraju položaji korteksa i medule svih slika registracijom svih bubrežnih regija ekstrahiranih pomoću U-neta na jednu ciljanu masku. Metoda registracije provodi se u dva koraka pomoću MATLAB funkcije. Prvi korak je afina transformacija temeljena na svjetlini. Metoda registracije temeljena na svjetlini izračunava sličnost između dviju slika, ponavlja afinu transformaciju tako da je sličnost visoka i procjenjuje geometrijsku transformaciju (translacija/rotacija/skaliranje/smicanje) s najvećom sličnošću. Rezultati obrade prikazani su na slici 5. Slika 5(a) je izvorna slika. Slika 5(b) prikazuje rezultate ekstrakcije bubrežne regije pomoću U-net. Slika 5(c) je ciljna maska. Slika 5(c) je bubrežna regija normalne slike bubrega koju je izvadio stručnjak. Tipičan bolesnik ima dva bubrega. U ovoj studiji analiziramo bubreg s većom površinom. Na slici 5(b) lijevi bubreg je veći. Kao takav, lijevi bubreg se ekstrahira i registrira s ciljnom maskom. Slika 5(d) prikazuje sliku u pseudo boji ciljne maske i početni položaj izvađenog bubrega. Slika u pseudoboji prikazuje ciljnu masku u zelenoj boji, izvađeni bubreg u magenta boji, a preklapajuće piksele oboje u bijeloj boji. Rezultat afine transformacije prikazan je na slici 5(e). Zatim se oblik fino modificira registracijom pomoću polja pomaka temeljenog na svjetlini.9,10 U ovom radu registracija se izvodi pomoću polja pomaka temeljenog na algoritmu Thirionovih demona.1,2 Rezultat modifikacije slike prikazane u Slika 5(e) pomoću polja pomaka prikazana je na slici 5(f). Fini oblik je modificiran kako bi se približio ciljnoj maski. Slika 5(g) prikazuje konačnu registraciju slike.

Slika 5. Rezultat krute transformacije: (a) izvorna slika, (b) rezultat pomoću U-mreže, (c) ciljna maska, (d) početni položaj, (e) afina transformacija, (f) polje pomaka i (g) ) rezultat registracije.

2.4 Izračun TLCO

U ovoj studiji TLCO metoda se koristi za analizu bubrežne funkcije. TLCO metoda određuje unutarnje (medularna strana) i vanjske (kortikalna strana) granice bubrežnog parenhima i dijeli bubrežnu regiju na 12 slojeva od vanjske prema unutrašnjoj strani. Metoda slojevitosti nije objašnjena u TLCO dokumentu.8 Stoga smo u ovoj studiji izračunali TLCO pomoću geodetske pretvorbe udaljenosti.17 Kada geodetska pretvorba udaljenosti unosi binarnu sliku bubrežne regije i sliku sjemena, slika pretvorbe udaljenosti je generiran na temelju slike sjemena. Slika 6(a) prikazuje binarnu sliku bubrežne regije koju je izdvojio stručnjak. Slika 6(b) prikazuje sliku sjemena koju je napravio stručnjak. Slika 6(c) prikazuje sliku u pseudo boji pretvorbe geodetske udaljenosti. Međutim, slika prikazana na slici 6(c) nije dobivena dijeljenjem bubrežne regije u 12 slojeva. Stoga je rezultat pretvorbe geodetske udaljenosti normaliziran u 12 slojeva. Točnije, broj slojeva podijeljen je s maksimalnom vrijednošću i zatim pomnožen s 12. Normalizirana slika pseudoboje pretvorbe geodetske udaljenosti prikazana je na slici 6(d). Ciljna maska ​​je vrlo važna jer izravno utječe na izračun TLCO metode. U ovoj smo studiji odlučili koristiti dvije vrste slika, sliku normalnog bubrega koju je odabrao specijalist i sliku bubrega s najvećom regijom. Budući da TLCO metoda dijeli bubreg u 12 slojeva, izračun s malim atrofiranim bubregom je težak. Stoga se slika bubrega s malom površinom ne može koristiti kao ciljna maska. Na slici 7 prikazani su rezultati primjene TLCO metode na MRI slikama pacijenata. Slika 7(a) je normalna slika koju je odabrao stručnjak. Slika 7(b) prikazuje rezultate specijalističke ekstrakcije bubrežne regije sa slike 7(a). Slika 7(c) je pseudobojna slika podijeljena u 12 slojeva TLCO metodom. Slika 7(d) je slika bubrega s najvećom površinom. Slika 7(e) prikazuje rezultat specijalista koji je izvadio bubrežnu regiju sa slike 7(d). Slika 7(d) je pseudokolor slika podijeljena u 12 slojeva TLCO metodom.

2.5 eGFR koji se koristi za procjenu

Bubrežna funkcija pomoću RSVM-a U TLCO metodi upotrijebili smo 12 mjerenja, po jedno za svaki sloj, za procjenu kortikomedularnog gradijenta intenziteta MR signala na temelju sljedećih definicija:

Usluga podrške Wecistanche-najvećeg izvoznika cistanche u Kini:

E-pošta:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/telefon:+86 15292862950

Kupite za više pojedinosti o specifikacijama:

https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop