Segmentazzjoni Semantika Awtomatika taċ-Ċisti fil-Kliewi f'Immaġni MR Ta' Pazjenti Affettwati minn Mard Poliċistiku tal-Kliewi Awtosomali dominanti

Kuntatt: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Email:audrey.hu@wecistanche.com

Timothy L. Kline^1,2· Marie E. Edwards²· Jeffrey Fetzer¹· Adriana V. Gregory²· Deema Anaam¹· Andrew J. Metzger²· Bradley J. Erickson¹

Astratt

GħanGħal pazjenti affettwati minn poliċistiku awtosomali dominantikliewimard(ADPKD), id-divrenzjar b'suċċess taċ-ċisti huwa utli għall-klassifikazzjoni awtomatika tal-fenotipi tal-pazjent, it-teħid ta 'deċiżjonijiet kliniċi u l-progressjoni tal-marda. L-għan kien li jiġi żviluppat u evalwat metodu ta' segmentazzjoni semantika kompletament awtomatizzat biex jiddifferenzja u janalizza ċ-ċisti fil-kliewi f'pazjenti b'ADPKD.

Metodi Approċċ ta' tagħlim profond awtomatizzat li juża netwerk newrali konvoluzzjonali ġie mħarreġ, ivvalidat, u ttestjat fuq sett ta' 60 MR T2-immaġini peżati. Intuża approċċ ta' validazzjoni inkroċjata tliet darbiet biex jitħarrġu tliet mudelli fuq settijiet distinti ta' taħriġ u validazzjoni (n=40). Imbagħad inbena u ttestjat mudell ta 'ensemble fuq il-każijiet ta' hold-out (n=20), b'kull wieħed mill-każijiet imqabbel ma 'segmentazzjonijiet manwali mwettqa minn żewġ qarrejja. Il-ftehim tas-segmentazzjoni bejn il-qarrejja u l-metodu awtomatizzat ġie vvalutat.

RiżultatiL-approċċ awtomatizzat instab li jwettaq fil-livell tal-varjabbiltà bejn l-osservaturi. L-approċċ awtomatizzat kellu koeffiċjent Dice (medja ± devjazzjoni standard) ta' {{0}}.86 ± 0.10 vs Reader-1 u {{10}}.84 ± {{20}}.11 vs Qarrej-2. Dadi Interosservatur kien 0.86 ± 0.08. F'termini ta' volum totali taċ-ċisti (TCV), l-approċċ awtomatizzat kellu differenza fil-mija ta' 3.9 ± 19.1 fil-mija vs Reader-1 u 8.0 ± 24.1 fil-mija vs Reader-2, filwaqt li l-varjabbiltà bejn l-osservaturi kienet - 2.0 ± 16.4 fil-mija.

Konklużjoni Dan l-istudju żviluppa u vvalida approċċ kompletament awtomatizzat għat-twettiq ta 'segmentazzjoni semantika ta'kliewiċisti f'immaġini MR ta' pazjenti affettwati minn ADPKD. Dan l-approċċ se jkun utli għall-esplorazzjoni ta 'bijomarkaturi ta' immaġini addizzjonali ta 'ADPKD u awtomatikament jikklassifikaw il-fenotipi.

Kliem ewlieniPoliċistiku awtosomali dominantikliewimard· Segmentazzjoni taċ-ċisti semantiċi · Tagħlim fil-fond · Immaġini ta’ reżonanza manjetika

Cistanche deserticola benefiċċju: jipprevjenikliewimard

Introduzzjoni

Poliċistiku awtosomali dominantikliewimard(ADPKD) hija l-aktar marda tal-kliewi ereditarja komuni, li taffettwa madwar 12-il miljun ruħ madwar id-dinja, u bħalissa hija r-raba’ kawża ewlenija ta’ insuffiċjenza tal-kliewi [1, 2]. Il-patoloġija tagħha hija tali li t-tkabbir kontinwu taċ-ċisti jikkawża żieda progressiva fit-totalkliewivolum (TKV). Pazjent tipiku ADPKD juri tnaqqis progressiv fil-funzjoni tal-kliewi u bejn wieħed u ieħor 70 fil-mija progress għal mard renali fl-aħħar stadju bejn l-età ta '40 u l-età ta' 70 [3, 4].

It-TKV intwera f'numru ta 'studji li huwa tbassir utli tal-progressjoni tal-ADPKD [5-7]. Bl-istess mod, il-kapaċità li tiddelinea u tkejjel il-piż ċistika tikkontribwixxi aktar għall-għarfien tagħna tal-progressjoni tal-marda, l-istruttura u l-varjazzjonijiet ġenotipiċi. Huwa mifhum sew li l-iżvilupp u t-tkabbir taċ-ċisti huma korrelatati b'mod qawwi mat-tnaqqis tal-funzjoni renali [6, 8]. Barra minn hekk, intwera li hemm korrelazzjoni diretta bejn it-tkabbir tat-TKV u t-tkabbir taċ-ċisti; madankollu, ir-rata li biha ċ-ċisti jikbru u ċ-ċisti ġodda jiffurmaw hija dipendenti fuq kull individwu [9]. Barra minn hekk, studji lonġitudinali sabu li maż-żmien, pazjenti b’ADPKD jesperjenzaw żieda fit-TKV u l-volum taċ-ċisti u tnaqqis fil-volum totali tal-parenkima li jissuġġerixxi li l-mediċina mhux ċistika.kliewitessutqed jiġi sostitwit b'aktar ċisti u ċisti li qed jikbru kontinwament [10]. Interessanti, it-tkabbir taċ-ċisti u l-indiċi taċ-ċisti (proporzjon tal-volum taċ-ċisti għal TKV) ivarjaw b'mod sinifikanti bejn il-ġenotipi PKD1 u PKD2, peress li l-pazjenti fil-popolazzjoni PKD1 għandhom it-tendenza li jiżviluppaw ċisti aktar kmieni [11, 12]. Analiżi addizzjonali tal-piż u t-tkabbir taċ-ċistiku għandha l-potenzjal li tinforma dwar ix-xejriet tal-mard u l-istrateġiji terapewtiċi.

Hekk kif jitfaċċaw bijomarkaturi ġodda tal-immaġini, ix-xjenzati jfittxu metodi veloċi u effiċjenti għall-iżolament taċ-ċistiċi u dawk li mhumiex.kliewireġjuni għal analiżi kwantitattiva aktar fil-fond tal-proprjetajiet tat-tessuti [13, 14]. Fil-passat, ir-reġjuni taċ-ċisti u tal-kliewi ġew segmentati manwalment, li huwa intensiv ħafna tax-xogħol u suġġettiv [15]. Ġew proposti diversi approċċi ta' segmentazzjoni taċ-ċisti semi-awtomatiċi bl-użu ta' thresholding ibbażat fuq l-intensità bħala inizjalizzazzjoni [16, 17] kif ukoll tekniki klassiċi ta' tagħlim tal-magni bħal k-means clustering [18], metodi ta' kontorn [19], u probabbiltà ta' għamla ta' qabel mapep [20]. Madankollu, approċċ ta 'tagħlim profond kompletament awtomatizzat li juża netwerks newrali għandu l-potenzjal li jeħles lill-analista tal-immaġini mit-tedium tat-traċċar manwali u jipprovdi kalkoli u segmentazzjonijiet ta' volum riproduċibbli u robusti. It-tagħlim fil-fond huwa uniku għall-metodi ta 'segmentazzjoni msemmija hawn fuq peress li l-mudell huwa kapaċi li "jitgħallem" karatteristiċi ta' l-immaġni importanti mill-inputs tad-dejta li jippermettulu jwettaq il-kompitu aħħari ta 'segmentazzjoni tiegħu. Permezz tat-taħriġ, il-mudell huwa kapaċi li jiskopri mudelli, intensitajiet tal-pixels, u informazzjoni dwar il-forma li jistgħu ma jkunux jistgħu jinstabu faċilment mill-għajn tal-bniedem.

Netwerks newrali konvoluzzjonali (CNNs) li jibdew bit-tnaqqis tar-riżoluzzjoni spazjali segwiti mir-restawr tar-riżoluzzjoni jisbqu fil-kompiti ta 'segmentazzjoni tal-immaġni mediċi fil-livell tal-pixel/voxel minħabba l-arkitettura unika tagħhom. Fil-qosor, l-ewwel sezzjoni ta 'kontrazzjoni hija serje ta' saffi konvoluzzjonali u li jnaqqsu r-riżoluzzjoni li jintużaw biex inaqqsu l-kumplessità tal-immaġni u t-tieni sezzjoni ta 'espansjoni hija essenzjalment immaġni mera tal-ewwel mogħdija użata biex tgħaqqad karatteristiċi u informazzjoni spazjali. L-arkitettura U-Net [21] hija waħda minn dawn in-netwerks li ġiet ingranata b'mod sinifikanti fl-analiżi tal-immaġni medika biex issolvi l-kompiti tas-segmentazzjoni. Benefiċċju partikolari ta 'din l-arkitettura huwa li ma teħtieġx sett kbir ta' taħriġ meta mqabbla ma 'netwerks oħra u tagħti outputs ta' segmentazzjoni preċiżi ħafna.

F'dan l-istudju, aħna nutilizzaw sett ta 'dejta ta' immaġini MR ta 'PKDkliewibi traċċi taċ-ċisti minn żewġ qarrejja li jservu bħala verità tal-art. Huwa żviluppat approċċ awtomatizzat (arkitettura tat-tip U-Net modifikata), u mudell ta' ensemble jiġi stabbilit u ttestjat fuq sett ta' data tat-test. Il-mudell tan-netwerk newrali profond deskritt f'dan l-istudju jippermetti segmentazzjoni semantika ta 'kliewiċisti għad-determinazzjoni tal-volum totali taċ-ċisti (TCV) u jistgħu jkunu utli għal aktar evalwazzjoni tal-fenotipi tal-mard.

cistanche tubolosa benefiċċji

materjali u metodi

Dejta tal-immaġini MR

Dan l-istudju retrospettiv irċieva l-approvazzjoni mill-bord ta 'reviżjoni istituzzjonali fuq https://github.com/TLKline/AutoKidneyCyst. Skans MR ta' 60 pazjenti uniċi b'ADPKD ta' livelli differenti ta' severità ġew meħuda mid-database tal-immaġni PKD tagħna. F'din l-analiżi ntużaw skans ta' T2-xaħam peżat (N=42) u saturati mingħajr xaħam (N=18). L-immaġini MR kienu sekwenzi T2 coronal single-shot fast spin-echo (SSFSE), akkwistati bi skaner GE, b'daqs tal-matriċi 256 × 256xZ (b'Z kbir biżżejjed biex ikopri l-firxa sħiħa tal-kliewi fi ħdan il-volum immaġini). Id-daqsijiet tal-voxel tal-immaġini kienu tal-ordni ta '1.5 mm fil-pjan bi ħxuna tipika ta' porzjon ta '3.0 mm.

Segmentazzjonijiet manwali

It-traċċar tal-kliewi u ċ-ċisti saru manwalment minn żewġ analisti tal-immaġni (https://github.com/TLKline/AutoK idneyCyst) b'snin ta 'esperjenza fit-twettiq ta' dawn it-traċċi. Is-sett tat-taħriġ/validazzjoni ġie traċċat minn qarrej wieħed, u s-sett tat-test ġie traċċat mit-tnejn sabiex tiġi vvalutata l-varjabbiltà bejn l-osservaturi. Il-protokoll tal-analiżi tal-immaġni jeskludi l-pelvi renali u l-istrutturi vaskulari. Mit-traċċar, TKV u TCV ġew ikkalkulati bħala n-numru ta 'voxels immultiplikat bil-volum tal-voxel. Kull analista kien blinded għat-traċċi tal-ieħor. Dawn it-traċċi ġew esportati bħala fajls NIfTI.

Stratifikazzjoni tad-dejta

Mis-segmentazzjonijiet tat-TKV li ġew iġġenerati għal kull scan, l-iskans ġew magħżula f'40 każ ta 'taħriġ/validazzjoni u 20 każ għas-sett tat-test hold-out. Is-sett tad-dejta tat-taħriġ/validazzjoni kellu 28 każ saturati bi xaħam u 12-il każ saturati mingħajr xaħam (70 fil-mija xaħam saturat). Is-sett tat-test hold-out kellu 14-il każ saturat tax-xaħam u 6 każijiet saturati mingħajr xaħam (70 fil-mija saturati tax-xaħam).

Ipproċessar minn qabel

Il-mudell ġie mħarreġ bħala approċċ b'żewġ kanali bil-porzjon tal-immaġni MR bħala kanal wieħed, u s-segmentazzjoni tal-kliewi bħala l-oħra. Innota li b'dan l-approċċ b'żewġ kanali, in-netwerk newrali jitgħallem jidentifika biss ċisti fil-kliewi. L-immaġini ġew skalati mill-ġdid għal daqs tal-matriċi 256 × 256 bl-użu ta 'interpolazzjoni inter-kubika għall-immaġini MR, u interpolazzjoni tal-eqreb ġar għall-maskri tas-segmentazzjoni tal-kliewi u ċ-ċisti. L-intensità ta 'kull skan MR kienet l-ewwel normalizzata biex kollha jkollhom l-istess livell 95 perċentili u mbagħad ġiet applikata normalizzazzjoni skalari standard (medja żero, devjazzjoni standard ta' unità).

Mudell ta' segmentazzjoni semantika

L-arkitettura tan-netwerk kienet simili għax-xogħlijiet preċedenti tagħna [22, 23]. Il-blokki tal-konvoluzzjoni jikkonsistu f'konvoluzzjonijiet 2D, segwiti minn dropout (dropout=0.1), normalizzazzjoni tal-lott, konvoluzzjonijiet 2D, u max pooling (daqs tal-pool=2 ×2). Is-saffi b'riżoluzzjoni ogħla għandhom qlub akbar (li jmorru minn 7 × 7 sa 5 × 5 sa 3 × 3 fi blokki 'l isfel mill-mogħdija tal-kodifikatur, u bil-maqlub il-mogħdija tad-decoder) sabiex jitgħallmu tipi ta' filtri akbar u aktar kumplessi. Il-konnessjonijiet skip huma implimentati bħala saffi addittivi (resnet simili [24]). L-ottimizzatur huwa Adam [25] b'rata inizjali ta' tagħlim ta' 1e-3, u tħassir ta' 1e-5. Il-metrika tat-telf hija l-metrika tax-xebh tad-dadi. Il-mudell huwa mħarreġ għal 200 epoka b'daqs tal-lott=8 u l-mudell bl-aħjar miżura ta' validazzjoni jiġi ffrankat matul il-proċess tat-taħriġ. Il-mudell ġie implimentat f'Keras b'TensorFlow bħala l-backend. Il-mudell kien imħarreġ fuq GPU Nvidia Tesla P40 (memorja 24 GB). L-input għall-mudell huwa matriċi b'żewġ kanali (256 × 256 × 2). L-ewwel kanal huwa porzjon ta 'immaġni MR u t-tieni huwa l-maskra tal-kliewi korrispondenti. L-output huwa t-tbassir għas-segmentazzjoni taċ-ċisti. B'kollox, tliet mudelli ġew imħarrġa fuq it-tliet darbiet differenti ta' taħriġ/validazzjoni, u mbagħad sar mudell ta' vot tal-maġġoranza, u ġie applikat għas-sett tat-test tal-holdout. Il-kodiċi huwa disponibbli fuq:

Evalwazzjoni

Kif deskritt fit-taqsima tal-mudell, is-sett ta 'taħriġ/validazzjoni kien maqsum fi tliet darbiet sabiex jitħarreġ fuq sottogruppi differenti tad-dejta. Għal kull tinja, ġew iġġenerati kurvi ta 'taħriġ u validazzjoni matul il-proċess ta' tagħlim u l-aħjar mudell minn kull tinja ġie salvat. Imbagħad ġie ġġenerat mudell ta' maġġoranza ta' ensemble u applikat għas-sett tad-dejta tat-test tal-hold-out. It-tqabbil tal-volum taċ-ċisti u l-indiċi taċ-ċisti sar permezz ta 'rigressjoni lineari, u l-indiċi taċ-ċisti ġie vvalutat ukoll b'analiżi Bland-Altman sabiex jiġu vvalutati l-preġudizzju u l-preċiżjoni tal-kejl. Barra minn hekk, saru superpożizzjonijiet viżwali biex jivvalutaw b'mod kwalitattiv il-metodu awtomatizzat, u ġew iġġenerati metriċi ta 'xebh għal valutazzjoni kwantitattiva. F'kull każ, iż-żewġ segmentazzjonijiet tal-qarrej tqabblu sabiex tiġi vvalutata l-varjabbiltà bejn l-osservaturi, u l-approċċ awtomatizzat tqabbel individwalment ma 'kull qarrej.

benefiċċji cistanche tad-deżert: ittejjeb il-funzjoni renali

Riżultati

Ma kien hemm l-ebda differenza sinifikanti bejn is-settijiet tad-dejta tat-taħriġ, il-validazzjoni u l-ittestjar f'termini ta 'severità tal-marda (jiġifieri, TKV). Muri fil-Fig. 1 huma d-distribuzzjonijiet tal-volum viżwalizzati bħala plottijiet tad-densità tal-qalba. Dawn huma murija għat-tliet darbiet, kif ukoll id-distribuzzjoni ġenerali bejn it-taħriġ/validazzjoni, u s-sett tat-test. Din id-distribuzzjoni ġenerali hija rappreżentattiva tal-grad kbir ta' varjabbiltà li deher fil-popolazzjoni ta' pazjenti ADPKD.

Il-metodu awtomatizzat kellu taħriġ ta 'prestazzjoni simili fuq it-tliet darbiet differenti. Il-Figura 2 turi l-kurvi tat-tagħlim għat-tliet darbiet differenti, inklużi kemm it-taħriġ kif ukoll il-valuri tad-dadi tal-validazzjoni waqt it-taħriġ tal-mudell. Il-piżijiet tal-mudell huma aġġornati fuq is-sett tat-taħriġ u evalwati fl-aħħar ta 'kull epoka fuq is-sett ta' validazzjoni separat. Il-mudell bl-aħjar prestazzjoni ta 'validazzjoni jiġi ffrankat matul il-proċess ta' taħriġ u jintuża biex jiġi żviluppat il-mudell tal-ensemble finali.

L-approċċ awtomatizzat kien eċċellenti fis-segmentazzjoni taċ-ċisti b'mod preċiż. Muri fil-Fig. 3 u 4 huma t-tqabbil ta' rigressjoni lineari għall-varjabbiltà bejn l-osservaturi, il-metodu awtomatizzat vs Reader-1, u l-metodu awtomatizzat vs Reader-2 għall-volum taċ-ċisti (Fig. 3), kif ukoll l-indiċi taċ-ċisti (Fig. 4). Barra minn hekk, il-metodu awtomatizzat imwettaq f'livell simili għal dak tal-qarrejja umani. Muri fil-Fig. 5 huma l-paraguni Bland-Altman għall-indiċi ċistika. Innota li l-pazjenti jinkludu firxa wiesgħa ta 'severità tal-mard, minn każijiet bi ftit ċisti, għal każijiet li kważi se jlestu s-sostituzzjoni tal-parenkima tal-kliewi b'ċisti. L-indiċi ċistika varja minn ~ 0 sa > 90 fil-mija.

Viżwalment kien hemm qbil eċċezzjonali bejn l-approċċ ta 'segmentazzjoni awtomatizzata u l-qarrejja manwali. Il-Figura 6 turi t-tqabbil viżwali għal wieħed mill-aħjar każi (filliera ta’ fuq, Dadi=0.98), l-agħar każ (filliera tan-nofs, Dadi=0.50), u każ medju (filliera ta’ isfel , Dadi=0.86).

B'mod ġenerali, l-approċċ awtomatizzat ma kienx distint mill-varjabbiltà li dehru minn żewġ qarrejja differenti li jwettqu t-traċċi. Fit-Tabella 1 tidher l-istatistika ta' xebh li tqabbel il-varjabbiltà bejn l-osservaturi ma' dik miksuba bejn l-approċċ awtomatizzat u Reader-1, kif ukoll l-approċċ awtomatizzat u Reader-2.

estratt ta' cistanche tubolosa: acteoside

Diskussjoni

It-tagħlim fil-fond fil-qasam tal-IA ipprovda lix-xjenzati b'għadd ta' għodod biex jevalwaw id-dejta b'mod effiċjenti u bir-reqqa, partikolarment fl-analiżi tal-immaġni medika. L-algoritmu żviluppat f'dan l-istudju issegmenta b'mod preċiż iċ-ċisti tal-kliewi mit-tessut tal-kliewi mingħajr intervent tal-utent. Qabel dan il-mudell, approċċi biex jiġu delineati strutturi taċ-ċistiċi mit-tessut tal-organi implimentaw tekniki ta 'thresholding bbażati fuq l-intensità semi-awtomatizzati [16, 17, 20]. Limitazzjoni waħda ta 'approċċi bbażati fuq l-intensità hija li, kuntrarjament għal CT, il-valuri tal-pixel MR jistgħu jvarjaw drastikament bejn l-akkwisti, u anke bejn flieli fi ħdan akkwist wieħed, li jeħtieġu tekniki estensivi ta' preproċessar biex id-dejta tiġi normalizzata b'mod xieraq [26]. Barra minn hekk, din it-teknika ta 'thresholding ibbażat fuq l-intensità se titlef kompletament ċisti kumplessi li għandhom intensità tas-sinjal aktar baxxa [16].

Il-mudell ippreżentat f'dan l-istudju kiseb punteġġ Dice medju ta '85 fil-mija għas-segmentazzjoni taċ-ċisti, dan ir-riżultat huwa komparabbli mat-tekniki l-aktar avvanzati l-oħra implimentati għas-segmentazzjoni tal-organi. Fl-ADPKD, l-approċċi awtomatizzati kollha li jużaw tagħlim profond irrappurtat fil-letteratura ffukaw fuq il-kompitu tas-segmentazzjoni tal-organi, l-aktar għas-segmentazzjoni tal-kliewi. Xi wħud minn dawn l-approċċi jinkludu netwerk VGG-16 personalizzat implimentat minn Sharma et. al [27] biex segmenti l-kliewi f'immaġini CT. Il-punteġġ medju ta' Dadi minn dan l-istudju kien ta' 86 fil-mija . Keshwani et. al, [28] bl-istess mod uża CT scans biex ibassar segmentazzjonijiet tal-kliewi, ġie implimentat netwerk newrali konvoluzzjonali 3D b'ħafna kompiti li kiseb punteġġ medju ta 'Ded ta' 95 fil-mija. Mu et al. [29], min-naħa l-oħra, uża immaġini MR biex awtomatikament jiġġenera segmentazzjoni tal-kliewi bl-użu ta 'mudell V-Net, u l-punteġġ ta' Dadi rrappurtat kien ta '95 fil-mija.

L-approċċ awtomatizzat qabbel mill-qrib ħafna mat-traċċar manwali fil-metriċi kollha. F'termini ta 'rigressjonijiet lineari, l-approċċ awtomatizzat qabbel mill-qrib ħafna maż-żewġ qarrejja. Barra minn hekk, l-indiċi ċistika kellu preġudizzju u preċiżjoni simili għall-qarrejja umani. Il-preċiżjoni aħjar x'aktarx hija dovuta għall-fatt li l-approċċ awtomatizzat se jkun aktar konsistenti minn qarrej uman. Instab li l-akbar differenza dehret fid-distanza ta’ Hausdorf, li tista’ tkun ir-riżultat ta’ xi pożittivi foloz minuri li x’aktarx jistgħu jiġu ttrattati b’post-ipproċessar sempliċi (eż., il-multiplikazzjoni tal-output tal-maskra tas-segmentazzjoni taċ-ċisti tal-mudell bil-maskra tal-kliewi ). Barra minn hekk, il-ftehim viżwali kien oerhört b'saħħtu. L-agħar każ, f'termini ta 'metriċi ta' xebh, kien għal preżentazzjoni ħafifa ħafna tal-marda. F'dan il-każ, qarrej uman jista 'malajr jipprovdi valutazzjoni ta' kwalità biex jiffinalizza s-segmentazzjoni taċ-ċisti. B'mod ġenerali, l-approċċ segmenti b'mod preċiż ċisti ta 'firxa wiesgħa ta' daqsijiet. F'dan l-istudju, iċ-ċisti tkejlu sa ~ 3-5 mm. Dan huwa limitat mir-riżoluzzjoni tal-immaġni rikostruwit, li fil-pjan hija tal-ordni ta '~ 1.5 mm. Barra minn hekk, l-akbar ċisti kellha dijametru ta '118 mm.

Li jkollok il-kapaċità li tevalwa awtomatikament il-piż taċ-ċistiku tiftaħ il-bieb għal studji retrospettivi li japplikaw it-teknika ppreżentata hawn. Studji preċedenti applikaw approċċi aktar bażiċi għall-valutazzjoni tal-piż ċistika u wrew il-valur informattiv promettenti ta 'dawn il-parametri derivati ​​mill-immaġni. Studji preċedenti għal żmien qasir urew li tolvaptan naqqas il-volum taċ-ċisti f'pazjenti ADPKD trattati meta l-volum taċ-ċisti kien imkejjel fuq koorti żgħira [30]. Għandha titlesta analiżi ulterjuri biex jiġi evalwat jekk dawn l-effetti jkomplux matul l-amministrazzjoni fit-tul tal-mediċina. Il-metodu awtomatizzat ippreżentat f'dan l-istudju se jippermetti analiżi rapida u faċli ta 'sett ta' dejta akbar. It-traċċar tat-tkabbir taċ-ċisti jista' wkoll jinforma dwar ġenotipi speċifiċi. Studju wieħed sab li pazjenti b'PKD1 għandhom numru akbar ta 'ċisti minn pazjenti b'PKD2. B'mod aktar speċifiku, pazjenti b'PKD1 jimxu aktar malajr minħabba li aktar ċisti jiżviluppaw kmieni, mhux għax jikbru aktar malajr [11].

Limitazzjoni waħda ta' dan l-istudju hija li evalwa koorti relattivament żgħira (n=60). Madankollu, il-ġenerazzjoni ta 'segmentazzjonijiet taċ-ċisti standard tad-deheb ħadet sa 8 sigħat skont is-severità tal-marda. Minħabba din il-limitazzjoni, żviluppajna din il-koorti partikolari biex ikopru l-firxa sħiħa tal-preżentazzjonijiet fenotipiċi tal-mard, minn kliewi komposti minn ftit ċisti (indiċi ċistika=0.5 fil-mija) sa kliewi b'parenkima renali sostitwita kważi għal kollox bi ċisti (indiċi ċistika=90 fil-mija ). Wara li stabbilixxa metodu biex jiġi vvalutat il-piż taċ-ċistiku fuq il-firxa sħiħa tal-fenotipi tal-mard se jagħmel dan l-approċċ ġeneralizzabbli ħafna. Limitazzjoni oħra hija li mhux qed niskopru ċisti mikroskopiċi taħt ir-riżoluzzjoni tal-immaġini. Madankollu, dawn il-mikroċisti jikkontribwixxu ammont relattivament żgħir għall-volum totali taċ-ċisti [31]

Studji futuri jistgħu jevalwaw koorti akbar, u metodi awtomatizzati jistgħu jiġu esplorati biex jissegmentaw u jiddifferenzjaw iċ-ċisti individwali. Dan se jiffaċilita awtomatikament l-għadd tan-numru ta 'ċisti u l-evalwazzjoni tad-distribuzzjonijiet tad-daqs taċ-ċisti. Dan jista' jippermetti wkoll li jiġu kklassifikati awtomatikament pazjenti tipiċi minn atipiċi, li jinforma dwar ir-riskju ta' progressjoni u l-probabbiltà li wieħed jibbenefika minn terapiji tad-droga. Ħafna mill-kriterji li jisseparaw il-każijiet atipiċi minn dawk tipiċi jiddependu fuq l-indiċi taċ-ċisti, l-għadd u d-daqs. Pereżempju, pazjent jitqies atipiku jekk Inqas minn jew ugwali għal 5 ċisti jammontaw għal TKV akbar minn jew ugwali għal 50 fil-mija u hemm is-sostituzzjoni ħafifa tat-tessut tal-kliewi minn ċisti [32]. Għodda li tikkalkula dan awtomatikament tippermetti klassifikazzjonijiet estremament veloċi u oġġettivi matul il-fażi kritika ta 'reġistrazzjoni ta' studju.

L-istruttura u l-kompożizzjoni taċ-ċisti huma wkoll meqjusa bħala informattivi ħafna meta tiġi vvalutata l-ADPKD. Ladarba r-reġjuni taċ-ċistiċi jiġu delineati mill-parenkima renali, tista' ssir aktar analiżi bbażata fuq l-intensità u/jew in-nisġa biex jiġi ddeterminat il-perċentwal jew id-distribuzzjoni ta' ċisti kumplessi. Tipikament, dawn iċ-ċisti kumplessi huma kkaratterizzati minn intensitajiet "aktar skuri" fl-immaġini MR peżati T2-. Jidher, tessut tal-parenkima b'saħħtu jista 'jiġi analizzat b'mod simili wara li jkun iżolat minn ċisti akbar. Approċċ ieħor se jkun li jiġu inkorporati akkwisti ta' immaġini multipli (eż., li tgħaqqad immaġini MR peżati T1- u T2-) sabiex mhux biss tgħin fis-segmentazzjoni taċ-ċisti iżda wkoll biex tgħin fil-klassifikazzjoni tagħhom ukoll. L-estensjoni għal modalitajiet oħra ta' immaġini (eż., CT) u organi (eż., fwied) se tkun importanti wkoll biex tiġi pprovduta karatterizzazzjoni komprensiva tal-fenotip PKD u jsiru studji fuq skala kbira fejn dejta ta' immaġini mħallta (eż., ultrasound, tomografija kompjuterizzata, u//). jew immaġini ta' reżonanza manjetika) huma disponibbli għal pazjenti differenti, u manifestazzjonijiet extra-renali (eż., PLD) huma preżenti.

Konklużjonijiet

Aħna żviluppajna metodu kompletament awtomatizzat għas-segmentazzjoni semantika taċ-ċisti fil-kliewi minn immaġini MR ta 'pazjenti affettwati minn ADPKD. Il-metodu jaħdem fl-istess livell tal-qarrejja umani u se jkun utli fi studji retrospettivi u prospettivi futuri biex jevalwaw il-fenotipi tal-pazjent u l-piż ċistika ġenerali.

Referenzi

1. PA Gabow, "Mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," N Engl J Med, vol. 329, Nru. 5, pp. 332-42, 29 ta’ Lulju, 1993,

2. PC Harris u VE Torres, "Polycystic kidney disease," Annu Rev Med, vol. 60, pp. 321-37, 2009

3. AB Chapman et al., "Mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti (ADPKD): sommarju eżekuttiv minn Mard tal-Kliewi: Konferenza dwar il-Kontroversji dwar it-Titjib tar-Riżultati Globali (KDIGO)," Kidney Int, vol. 88, Nru.

4. EM Spithoven et al., "Renal replacement therapy for autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) in Europe: prevalence and survival--an analysis of data from the ERA-EDTA Reġistru," Nephrol Dial Transplant, vol. 29 Suppl 4, pp. iv15-25, Settembru 2014,

5. RD Perrone et al., "Volum totali tal-kliewi Huwa Biomarkatur Pronjostiku tat-Tnaqqis tal-Funzjoni Renali u l-Progressjoni għall-Mard tal-Kliewi fl-Istadju Finali f'Pazjenti b'Mard tal-Kliewi Poliċistiku Awtosomali Dominanti," Kidney Int Rep, vol. 2, Nru. 3, pp. 442-450, Mejju 2017, DOI:

6. AB Chapman et al., "Volum tal-kliewi u riżultati funzjonali f'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," Clin J Am Soc Nephrol, vol. 7, Nru. 3, pp. 479-86, Marzu 2012

7. JJ Grantham, AB Chapman, u VE Torres, "Progressjoni tal-volum f'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti: il-fattur ewlieni li jiddetermina r-riżultati kliniċi", Clin J Am

10. BF King, JE Reed, EJ Bergstralh, PF Sheedy, 2nd, u 1505-11, Awwissu 2000. [Online]. Disponibbli: https://www.ncbi.nlm.

11. PC Harris et al., "In-numru taċ-ċisti iżda mhux ir-rata ta 'tkabbir taċ-ċistiku huwa assoċjat mal-ġene mutat f'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," J Am Soc Nephrol, vol. 17, Nru. 11, pp. 3013-9, Novembru 2006, https://doi.org/10.1681/ASN.2006080835.

12. JJ Grantham, "Mekkaniżmi ta 'progressjoni fil-mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," Kidney Int Suppl, vol. 63, pp S93-7, Diċembru 1997. [Online]. Disponibbli: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/Pubmed/9407432.

13. TL Kline et al., "Il-karatteristiċi tan-nisġa tal-immaġini jipprevedu tnaqqis fil-funzjoni renali f'pazjenti b'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," Kidney Int, vol. 92, Nru. 5, pp. 1206-1216, Novembru 2017, https://doi.org/10.1016/j.kint.2017.03.02.

14. TL Kline et al., "MRI kwantitattiv tal-kliewi f'mard renali," Abdom Radiol (NY), vol. 43, Nru. 3, pp. 629-638, Marzu 2018

15. KT Bae, Kumment PK, u J. Lee, "Kejl volumetriku ta 'ċisti renali u parenkima bl-użu ta' MRI: fantażmi u pazjenti b'mard tal-kliewi poliċistiku," J Comput Assist Tomogr, vol. 24, Nru. 4, pp. 614-9, Lulju-Awissu 2000

16. KT Bae et al., "Metodoloġija ġdida biex tevalwa ċisti renali f'mard tal-kliewi poliċistiku," Am J Nephrol, vol. 39, Nru. 3, pp. 210- 7, 2014

17. AB Chapman et al., "Struttura renali f'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali bikri (ADPKD): Il-koorti tal-Konsorzju għall-Istudji tal-Immaġini Radjoloġiċi tal-Mard tal-Kelliewi Poliċistiku (CRISP)," Kidney Int, vol. 64, Nru. 3, pp. 1035-45, Settembru 2003,

18. K. Bae et al., "Segmentazzjoni ta 'ċisti renali individwali minn immaġini MR f'pazjenti b'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," Clin J Am Soc Nephrol, vol. 8, Nru. 7, pp. 1089-97, Lulju 2013, DOI: https://doi.org/10.2215/CJN.10561012.

19. TL Kline, ME Edwards, P. Korfatis, Z. Akkus, VE Torres, u BJ Erickson, "Segmentazzjoni semiawtomatizzata tal-Kliewi Poliċistiċi f'T2-Immaġini MR Weighted," AJR Am J Roentgenol, vol. 207, Nru. 3, pp. 605-13, Settembru 2016, https://doi.org/10.2214/ AJR.15.15875.

20. Y. Kim et al., "Segmentazzjoni awtomatizzata ta 'ċisti tal-fwied u tal-fwied minn immaġini MR addominali konfinati f'pazjenti b'mard tal-kliewi poliċistiku awtosomali dominanti," Phys Med Biol, vol. 61, Nru. 22, pp. 7864-7880, Novembru 21 2016, DOI:

benefiċċji tas-saħħa cistanche: itejbu l-funzjoni tal-kliewi