Багатопараметрична функціональна МРТ нирок: поточний стан і майбутні тенденції з підходами до глибокого навчання Ⅱ
Nov 28, 2023
III. Постобробка та аналіз даних: нові стратегії з глибоким навчанням
За допомогою багатопараметричної фМРТ можна отримати величезну кількість даних. Як слід обробляти таку кількість даних? Як цю інформацію можна отримати безпосередньо?
Постобробка та аналіз даних — це тема, яка рідко детально описується в більшості клінічних досліджень стосовно функціональної візуалізації нирок.
▶ Рис. 1 Багатопараметричнийфункціональне зображення нирокдобровольця, який показує кілька зрізів різних функціональних параметрів. Характеристика тканини за допомогою картування Т1. B BOLD МРТ із відображенням T2*. C Оцінка мікроструктури за допомогою відображення ADC. D Перфузійна візуалізація з ASL (картування ниркового кровотоку (RBF).).
НАТИСНІТЬ ТУТ, ЩОБ ОТРИМАТИ CISTANCHE ДЛЯ ФУНКЦІЇ НИРОК
Тим не менш, це один з основних обмежуючих факторів для використання в клінічній практиці, оскільки він може мати значний вплив на інтерпретацію даних. Для успішного застосування багатопараметричних протоколів фМРТ у клінічній рутині та дослідженнях великих когорт пацієнтів у майбутньому необхідна стандартизована постобробка даних і робочі процеси аналізу даних.
для програм машинного навчання наМРТ нирокі для «подолання розриву між даними та технологією» [48].
▶ Рис. 2 Конвеєр обробки зображень із зображенням різних етапів застосування підходів глибокого навчання в багатопараметричній МРТ нирок
Термін «глибоке навчання» стосується глибокої мережі багатошарових нейронних мереж для аналізу даних. Головною відмінністю підходу DL від інших методів машинного навчання є його
від збору даних до діагностики за допомогою комп’ютера.
▶ На рис. 2 наведено огляд різних етапів застосування підходів глибокого навчання.
Починаючи з отримання МР-зображень, DL можна застосувати в процесі реконструкції зображення, щоб значно покращити надійність, точність і якість зображення в порівнянні з недостатньою дискретизацієюданих k-простору, а також для оптимізації швидкості порівняно зі звичайними підходами до реконструкції [51–56]. Вражаючі результати були помічені, наприклад, у динамічній реконструкції МРТ-зображення МРТ серця, де були розроблені реконструкція зображення в реальному часі [57] та мережі реконструкції 4 D DL [58]. Крім того, методи на основі CNN можуть допомогти у виявленні артефактів [59],проспективна корекція руху [60] та зменшення шуму зображення [61–63]. У надроздільній здатності зображень реалізуються методи глибокого навчання для реконструкції зображень із вищою роздільною здатністю абопослідовності зображень із зображень із низькою роздільною здатністю [64–66]. Інші області застосування включають синтез зображень для отримання нових параметричних зображень тканинного контрасту з колекції даних МРТ[67, 68], кількісне відображення сприйнятливості (QSM) до неінвазивно оцінити магнітну сприйнятливість біологічної тканини[69, 70] та МР-зняття відбитків пальців (MRF) [71].
Багатопараметрична фМРТ нирок створює кілька проблем для аналізу даних щодо реєстрації та сегментації, де DL здається особливо перспективним для прискорення подальшого розвитку та шляху до клінічної рутини. По-перше, паренхіму нирки важко відрізнити від навколишніх органів і структур лише за інтенсивністю сигналу. По-друге, багатопараметрична фМРТ охоплює неоднорідні контрасти сигналу та якість зображення. Крім того, нирки можуть різко відрізнятися за своїм анатомічним положенням, розміром і особливостями, такими як кісти. І останнє, але не менш важливе, рух через дихання призводить до значних коливань у положенні нирок не лише між, а й у межах вимірювань. Таким чином, реєстрація та сегментація зображення є передумовою для ефективного аналізу багатопараметричних даних фМРТ.
Реєстрація зображень передбачає просторове вирівнювання внутрішньо- та міжсуб’єктних зображень нирок для забезпечення подальших етапів обробки. Існує ряд стратегій для реєстрації зображень із різними підходами, які можна згрупувати в методи отримання зображень і методи постобробки [72]. Нове використання DL демонструє найбільший потенціал сприяння більш ефективній реєстрації зображень, тим самим перевершуючи стандартні деформовані алгоритми реєстрації за точністю та швидкістю. Проте заявка на МРТ нирок очікує на розгляд, що також можна пояснити відсутністю загальнодоступних наборів даних і протоколів перевірки. Застосування нещодавно розроблених методів до інших методів візуалізації та органів, однак, здається перспективним для переходу до МРТ нирок [50].
Для кількісного багатопараметричного аналізуфМРТ в нирках, сегментація органів для оцінкизагальний об'єм нирки(TKV), але такожвідділи нироквключення кори та мозкової речовини є важливим кроком. Через труднощі мультипараметричної фМРТ нирок, як описано вище, ручна сегментація була поширеною технікою сегментації в дослідженнях МРТ нирок. Однак для клінічного використання фМРТ нирок цей трудомісткий і трудомісткий метод необхідно замінити більш ефективними методами сегментації. Окрім інших напівавтоматичних і автоматичних методів сегментації, таких як обробка зображень і сегментація зображень на основі моделі, знову було показано, що підходи машинного навчання та особливо глибокого навчання є найбільш перспективними для роботи зі складнішими багатопараметричними наборами даних [73]. DL вже застосовувався в кількох дослідженнях для сегментації нирок для оцінки TKV [74–78].
Виходячи навіть далі за межі завдань попередньої та постобробки зображень, DL можна реалізувати для автоматизованої діагностики. Поєднуючи здатність аналізувати дані візуалізації та отримувати клінічну інформацію, можна розробити автоматизовані системи класифікації для допомоги в клінічній діагностиці, як це було успішно показано, наприклад, у діагностиці раку простати [79, 80]. У діагностиці нирок було продемонстровано, що методи DL допомагають у діагностиці відторгнення трансплантата за допомогою фМРТ та інтеграції клінічних даних, таким чином формуючи систему комп’ютерної діагностики (CAD) дляоцінка функції нирокв тому числіДВИ, ЖИВИЙ, ікліренс креатиніну[81–83]. Іншим застосуванням DL є диференціація нирково-клітинної карциноми [84, 85].
IV. Обговорення
МРТ нирок — нова техніка, яка ще не впроваджена в клінічній рутині. Клініцисти зазвичай віддають перевагу декільком іншим більш усталеним методам візуалізації з різними сильними та слабкими сторонами
Найпоширенішим методом дослідження нирок є УЗД. Це також неінвазивна, неіонізуюча техніка, яка забезпечує можливість динамічного зображення морфологічних аномалій з високою роздільною здатністю, вимірювання кровотоку за допомогою доплерівського методу та застосування безпечного контрастного агента для візуалізації перфузії безшкодить нирці[86–89]. На відміну від МРТ, він широкодоступний і економічно вигідний [90]. Однак якість зображення залежить від оператора та може бути значно знижена газом між датчиком і відповідним органом або ожирінням суб’єктів. Вимірювання та зображення складніше відтворити, а кількісна оцінка можлива лише в обмеженій мірі [2, 91, 92].
Як і МРТ, КТ є томографічним методом, який використовує випромінювання для отримання зображень. Незважаючи на те, що за останні десятиліття методи МРТ стали набагато ефективнішими за часом, КТ все ще набагато швидше, ніж МРТ, і є більш економічно ефективним [93, 94]. Окрім морфологічної та ангіографічної візуалізації, КТ має можливість вимірювати нирковий кровотік і перфузію, а також ШКФ і тубулярну функцію [2]. Головним недоліком КТ є потреба в нефротоксичному контрастному агенті для більшості завдань, крім виявлення обструкції нирок, що обмежує його використання дляхвороби нирок [95].
Функціональна візуалізація нирок у клінічній рутині також включає сцинтиграфію нирок. Це золотий стандарт для вимірювання клубочкової фільтрації та канальцевої функції [92] і дозволяє точно оцінити розділену функцію та ниркову обструкцію. Тим не менш, роздільна здатність і якість зображення дуже низькі в порівнянні з іншими методами візуалізації, а діагностична цінність обмежена.
Більшість клініцистів не знають про потенціал МРТфункціональне зображення нирокнавіть без введення контрастної речовини. Але є також кілька недоліків використання МРТ, які можуть стати перешкодою для більш широкого застосування. Головним недоліком МРТ є обмежена доступність, особливо в невеликих лікарнях, і великі витрати, пов’язані з придбанням і обслуговуванням [90]. МРТ нирок можна виконувати з 1,5 та 3 Тесла, хоча дослідження показали переваги 3 Тесла для SNR, часу дослідження та просторової роздільної здатності [9]. Крім того, для використання МРТ потрібні досвідчені оператори. При використанні багатопараметричних протоколів фМРТ для обстеження нирок все ще існує потреба в стандартизованих процедурах, протоколах і постобробці, а також у більшій кількості пропозицій від компаній медичних технологій [6]. Всупереч загальній думці, за останні десятиліття час дослідження МРТ значно скоротився, і окремі параметри можна виміряти за кілька хвилин. Крім того, стратегії дихання, такі як зображення із затримкою дихання, респіраторним тригером або вільним диханням, можна адаптувати до стану пацієнта для більшості послідовностей [9]. І останнє, але не менш важливе, слід враховувати відносні протипоказання, такі як кардіостимулятори та кохлеарні імпланти.
Тим не менш, МРТ може багато чого запропонувати і може допомогти зменшити витрати на численні, іноді навіть інвазивні діагностичні дослідження. Окрім високої роздільної здатності анатомічного зображення, діапазон функціональних параметрів, запропонованих МРТ, є винятковим і може бути досягнутий переважно без використання контрастної речовини. Протоколи обстеження можуть бути адаптовані доклінічне питання,захворювання нирок, стан пацієнта та підходять як для короткострокового, так і для тривалого моніторингу. Зрештою, метою розробки багатопараметричної фМРТ нирок є не заміна усталених методів, таких як ультразвукове дослідження та сцинтиграфія нирок, а розширення та покращення візуалізації нирок і допомога клініцистам і пацієнтам у лікуванніхвороби нирок.
V. Підсумок
Багатопараметричне функціональне МРТ нирок є перспективним підходом для оцінки функції та патофізіології нирок. Комбінації перфузії, дифузії та візуалізації BOLD разом із методами визначення характеристик тканин, такими як картування Т1 і Т2 та інші МР-біомаркери, можна вибрати залежно від клінічного питання та патології нирок, щоб отримати більш повне уявлення про причини та наслідки захворювань та ефект терапевтичних заходів. Однак необхідно подолати кілька перешкод, перш ніж метод можна буде впровадити в клінічну рутину. З одного боку, існує потреба в стандартизації протоколів фМРТ для забезпечення порівнянності досліджень і полегшення клінічного застосування. З іншого боку, необхідні нові стратегії для роботи з появою величезних обсягів даних. Останні досягнення в методах DL відкривають нові можливості для постобробки та аналізу даних і можуть дати рішучий поштовх клінічному використанню ниркової фМРТ. Більше досліджень, що вивчають різніпатології нирокз більшими когортами та поздовжнім дизайном із впровадженням стандартизованого робочого процесу для збору даних, постобробки та аналізу необхідні для подальшого вдосконалення та водночас демонстрації здатності багатопараметричної фМРТ покращувати діагностикувізуалізація нирок.
Конфлікт інтересів
Автори заявляють, що не мають конфлікту інтересів.
Список літератури
[1] Xie Y, Bowe B, Mokdad AH та ін. Аналіз дослідження Global Burden of Disease висвітлює глобальні, регіональні та національні тенденції епідеміології хронічної хвороби нирок з 1990 по 2016 рік.Kidney International2018; 94: 567–581
[2] Beierwaltes WH, Harrison-Bernard LM, Sullivan JC та ін. Оцінка функції нирок; Кліренс, ниркова мікроциркуляція, нирковий кровотік і метаболічний баланс. Комплексна фізіологія: Американське ракове товариство 2013: 165–200. doi:10.1002/copy.c120008
[3] Тревізані Ф., Ді Марко Ф., Капітаніо У та ін. Прогалина в оцінці функції нирок у клінічній практиці: незручна правда. Дослідження нирок і артеріального тиску 2020; 45: 166–179
[4] Keramida G, James JM, Prescott MC та ін. Підводні камені та обмеження радіонуклідної візуалізації нирок у дорослих. Семінари з ядерної медицини 2015; 45: 428–439
[5] Едельман Р.Р. Історія МРТ-візуалізації розглядається на сторінках радіології. Радіологія 2014; 273: S181–S200
[6] Caroli A, Pruijm M, Burnier M та ін. Функціональна магнітно-резонансна томографія нирок: де ми стоїмо? Перспектива європейської COST Action PARENCHIMA. Nephrol Dial Transplant 2018; 33: ii1–ii3
[7] Чандарана Х, Лі В.С. Функціональна МРТ нирок: чи готові ми до клінічного застосування? Am J Roentgenol. Американський рентгенологічний журнал 2009; 192: 1550–1557
[8] Головна|паренхіма. 2021 https://renalmri.org/ [9] Mendichovszky I, Pullens P, Dekkers I et al. Технічні рекомендації щодо клінічного перекладу МРТ нирок: консенсусний проект Співробітництва в науково-технічній діяльності PARENCHIMA. Magn Reson Mater Phy 2020; 33: 131–140
[10] Мартиросян П, Босс А, Шрамл С та ін. Магнітно-резонансна перфузійна томографія без контрастної речовини. Європейський журнал ядерної медицини та молекулярної візуалізації 2010; 37: 52–64
[11] Мартиросян П, Клозе У, Мадер І та ін. ЧЕСНА перфузійна візуалізація нирок за істинним FISP. Магнітний резонанс в медицині 2004; 51: 353–361
[12] Nery F, Buchanan CE, Harteveld AA та ін. Основані на консенсусі технічні рекомендації щодо клінічного перекладу МРТ нирок ASL. Магнітно-резонансні матеріали у фізиці, біології та медицині 2020; 33: 141–161
Служба підтримки Wecistanche - найбільшого експортера cistanche в Китаї:
Електронна адреса:wallence.suen@wecistanche.com
Whatsapp/Тел.:+86 15292862950
Зверніться в магазин, щоб дізнатися більше про технічні характеристики:
https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop
