การวัดปริมาตรของไตทั้งหมดโดยอัตโนมัติในการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กล่วงหน้าสำหรับการจัดหาข้อมูลการถ่ายภาพ คำอธิบายประกอบ และซอร์สโค้ด

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

Marie E.Edwards, Sigapriya Periyanan, Deema Anaam², Adriana V. Gregory และ Timothy L. Kline 'Division of Nephrology and Hypertension, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA; และ 2 Department of Radiology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA

Cistanchetubulosaป้องกันไตโรค, คลิกที่นี่เพื่อรับตัวอย่าง

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการตรวจสอบผลรวมทั้งหมดโดยอัตโนมัติไตวิธีการวัดปริมาตรสำหรับการทดลองหนูก่อนการทดลองทางคลินิกที่รวดเร็ว แม่นยำ ทำซ้ำได้ และเพื่อจัดหาทรัพยากรเหล่านี้ให้กับชุมชนวิจัย การศึกษาหนูที่เกี่ยวข้องกับการถ่ายภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการติดตามประสิทธิภาพการรักษาในโรคต่างๆ เช่น ถุงน้ำหลายใบไตโรค. การศึกษาก่อนหน้านี้ใช้การแบ่งส่วนด้วยตนเองหรือกึ่งอัตโนมัติ ซึ่งใช้เวลานานและอาจมีอคติ เพื่อพัฒนาระบบอัตโนมัติของเรา ภาพทั้งหมด 150 ภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) จากเมาส์รุ่นต่างๆ ถูกแบ่งส่วนด้วยตนเองและใช้เพื่อฝึก/ตรวจสอบอัลกอริธึมอัตโนมัติ เพื่อทดสอบการใช้งานตามยาวของแบบจำลองนั้น หนูกลายพันธุ์สี่ตัวและหนูชนิดพันธุ์ป่าสี่ตัวถูกถ่ายภาพตามลำดับในช่วงสามถึงสิบสองสัปดาห์ผ่าน MRI การแบ่งส่วนของไต (ยกเว้นกระดูกเชิงกรานของไต) ถูกสร้างขึ้นโดยวิธีการอัตโนมัติและตัวอ่านที่แตกต่างกันสองแบบ โดยผู้อ่านหนึ่งคนจะทำซ้ำ

การวัด เมตริกความคล้ายคลึงและการวิเคราะห์ตามยาวคำนวณเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการแบบแมนนวล วิธีการอัตโนมัติไม่จำเป็นต้องป้อนข้อมูลจากผู้ใช้ นอกเหนือจากขั้นตอนการควบคุมคุณภาพด้วยภาพขั้นสุดท้าย ตัวชี้วัดความคล้ายคลึงกันของวิธีการอัตโนมัติกับการแบ่งส่วนด้วยตนเองนั้นเทียบเท่ากับการเปรียบเทียบระหว่างผู้อ่านและผู้อ่านภายใน ดังนั้น วิธีการแบบอัตโนมัติทั้งหมดของเราที่อธิบายไว้ในที่นี้จึงสามารถนำมาใช้อย่างปลอดภัยในการทดลองทางคลินิกตามยาวและก่อนการทดลองทางคลินิกที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนของสัตว์ฟันแทะไตใน T2- MRI ที่ถ่วงน้ำหนัก

คำชี้แจงการแปล

การศึกษานี้ได้พัฒนาวิธีการวัดผลรวมทั้งหมดโดยอัตโนมัติไตปริมาตรสำหรับการถ่ายภาพพรีคลินิกในแบบจำลองเมาส์กลายพันธุ์ของ polycysticโรคไตเช่นเดียวกับหนูป่า การศึกษานี้ยังกำหนดทั้งความแปรปรวนของตัวอ่านค่าและตัวอ่านค่าภายในในการวัดปริมาตรของไตทั้งหมดสำหรับการถ่ายภาพพรีคลินิก การศึกษาที่คล้ายกันและวิธีการอัลกอริธึมสามารถใช้เพื่อสร้างวิธีการสำหรับข้อมูลภาพทางคลินิกและจำเป็นสำหรับการพยากรณ์โรคที่แม่นยำและการตัดสินใจทางคลินิก เรากำลังให้ข้อมูลภาพ คำอธิบายประกอบ และซอร์สโค้ดแก่ชุมชนการวิจัย

การวัดปริมาตรของอวัยวะแสดงให้เห็นว่าสัมพันธ์กับอาการทางคลินิกและความเจ็บป่วยของโรคต่างๆ เช่น ยอดรวมไตปริมาตร (TKV) ใน autosomal dominant polycysticไตโรค (PKD)l,2 และใช้เพื่อยืนยันประสิทธิผลของการรักษา การวิจัย การทดลองทางคลินิก และโรคไตทางคลินิกที่เพิ่มมากขึ้นใช้การวัดเหล่านี้เพื่อติดตามความก้าวหน้าของโรคทั้งในแบบจำลองสัตว์และผู้ป่วย ประเมินประสิทธิผลของการรักษา" และคาดการณ์ผลลัพธ์

ปัจจุบัน การศึกษาพรีคลินิกกำลังเกิดขึ้นในอัตราที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนเพื่อค้นหาวิธีการรักษาใหม่ ๆ เพื่อชะลอการลุกลามของ PKD ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) ในแบบจำลองสัตว์ของ PKD คือความสามารถในการใช้การถ่ายภาพในร่างกาย ซึ่งช่วยให้สามารถศึกษาปริมาตรตามยาวโดยใช้สัตว์ตัวเดียวกันได้ การศึกษาจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับ 2กึ่งอัตโนมัติ,'3,14และคู่มือการลงทะเบียน9-12 การแบ่งส่วนอัตโนมัติ56 ของเมาส์ไตได้ดำเนินการก่อนหน้านี้

วิธีการมากมายที่ถือว่าเป็นระบบอัตโนมัติยังคงต้องการข้อมูลจากผู้ใช้ การศึกษาพรีคลินิกส่วนใหญ่เหล่านี้ใช้การแบ่งส่วนด้วยตนเอง ซึ่งใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง รวมทั้งแนะนำอคติของผู้สังเกต ดังนั้น ห้องปฏิบัติการของเราจึงได้ประเมินความแปรปรวนในการวัด TKV และพัฒนาโปรแกรมวิเคราะห์อัตโนมัติเพื่อวัด TKV ในการสแกนด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กของแบบจำลองหนูของโรค

ผลลัพธ์

ความแปรปรวนภายในและระหว่างผู้สังเกตการณ์ของการแบ่งส่วนไตด้วยตนเอง

รูปที่ 1 แสดงผลการวิเคราะห์ Bland-Altman ของ TKV ที่วัดด้วยตนเองโดยเครื่องอ่าน 2 ตัว (ความแปรปรวนของผู้สังเกตการณ์) และการวัดซ้ำโดยเครื่องอ่าน 2 (ความแปรปรวนภายในผู้สังเกตการณ์) เมื่อเปรียบเทียบผู้อ่าน 1 กับผู้อ่าน 2 มีเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างเฉลี่ย 7.7 เปอร์เซ็นต์ และช่วงความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์ ±4.5 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเครื่องอ่าน 2 ดำเนินการวัดซ้ำของภาพเดียวกัน จะมีความแตกต่างเปอร์เซ็นต์เฉลี่ย -0.5 เปอร์เซ็นต์ และช่วงความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์ที่ ±3.9 เปอร์เซ็นต์ การวิเคราะห์การถดถอยระบุว่ามีข้อตกลงสูงใน TKV ในทุกวิธี โดยมีค่าR²มากกว่าหรือเท่ากับ 0.99

การตรวจสอบความถูกต้องของอัลกอริธึมการแบ่งส่วนอัตโนมัติ วิธีการอัตโนมัติที่เปรียบเทียบกับผู้อ่านแต่ละรายที่สัมพันธ์กับเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างของ TKV นั้นคล้ายคลึงกับความแปรปรวนระหว่างผู้สังเกตการณ์ภายในและระหว่างผู้สังเกตการณ์ตามที่แนะนำโดยแผนภาพ Bland-Altman ในรูปที่ 1 เมื่อเปรียบเทียบผู้อ่าน 1 กับ วิธีการอัตโนมัติมีความแตกต่างเฉลี่ยร้อยละ 5.2 และช่วงความเชื่อมั่นร้อยละ 95 ที่ร้อยละ ± 5.8 เมื่อเปรียบเทียบเครื่องอ่าน 2 กับวิธีการอัตโนมัติจะมีความแตกต่างร้อยละเฉลี่ย -2 ร้อยละ 5 และ ช่วงความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์ ±6.5 เปอร์เซ็นต์

ความแตกต่างระหว่างหนูป่าและหนูกลายพันธุ์

ค่าเฉลี่ยและ SD TKV ถูกพล็อตที่จุดเวลาแต่ละจุดสำหรับแต่ละวิธีและคั่นด้วยจีโนไทป์ (พันธุ์กลายเทียบกับชนิดพันธุ์ป่า) ดังที่เห็นในรูปที่ 2 ค่าเฉลี่ย TKV จะเล็กกว่าในหนูเมาส์แบบ wild-type เสมอในแต่ละจุดเวลามากกว่าในหนูที่กลายพันธุ์ ทั้ง 3 วิธี (อัตโนมัติ ตัวอ่าน 1 และตัวอ่าน 2) แสดงให้เห็นถึงการแยกประเภทของเมาส์อย่างมีนัยสำคัญเมื่ออายุ 9 และ 12 สัปดาห์

อภิปรายผล

การวิเคราะห์ปริมาตรของไตใน PKD เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดที่ใช้ในปัจจุบันเพื่อระบุสถานะโรค ก่อนการทำงานของเรา ไม่มีทางเลือกอื่นในการติดตามไตด้วยตนเองในระบบแบบจำลองของ PKD เนื่องจากเวลาที่ใช้ในการติดตามโครงสร้างเหล่านี้ ตลอดจนเวลาที่ต้องใช้ในการฝึกอบรมบุคคลเพื่อทำการวัดเหล่านี้ และศักยภาพสำหรับความแปรปรวนระหว่างผู้ดำเนินการ ในการศึกษานี้ เราจึงได้พัฒนาและตรวจสอบวิธีการแบ่งส่วนแบบอัตโนมัติสำหรับ TKV การแบ่งส่วนอัตโนมัติจะคำนวณในเวลาไม่กี่นาที (ขึ้นอยู่กับกำลังในการคำนวณ) ในขณะที่การแบ่งส่วนด้วยตนเองจะใช้เวลา 20 ถึง 40 นาที ต่างจากวิธีการแบ่งกลุ่มแบบแมนนวลหรือแบบกึ่งอัตโนมัติ วิธีอัตโนมัตินี้จะให้ผลลัพธ์ที่แน่นอนเหมือนกันทุกครั้งที่นำไปใช้กับรูปภาพเดียวกัน

การทดลองพรีคลินิกมักประกอบด้วยทั้งกลุ่มควบคุมและกลุ่มบำบัด ดังนั้นจึงจำเป็นที่วิธีการจับคู่อัตโนมัติจะต้องมีความไวเพียงพอที่จะตรวจจับความแตกต่างของปริมาตรระหว่างกลุ่มต่างๆ ได้อย่างเหมาะสม รูปที่ 2 แสดงให้เห็นว่าการแบ่งส่วนด้วยตนเองและการแบ่งส่วนแบบอัตโนมัติทั้งสองแสดงการแยกอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่มพันธุ์ธรรมชาติและกลุ่มกลายพันธุ์ที่อายุ 9 สัปดาห์ . แม้ว่าข้อตกลงโดยรวมจะดีเยี่ยม แต่การเปรียบเทียบด้วยภาพชี้ให้เห็นถึงความไม่เห็นด้วยเล็กน้อยว่าจะรวมหรือแยกกระดูกเชิงกรานของไตในกลุ่มย่อยเล็กๆ หรือไม่ แม้ว่าจะเป็นเรื่องปกติธรรมดาที่จะละเว้น

รูปที่ 1|Bland-Altman และการวิเคราะห์การถดถอยของ (a,e) ผู้สังเกตการณ์ระหว่างกัน และ (b,f) ปริมาณไตรวมของผู้สังเกตการณ์ภายใน (TKV)

การวัด (วัดเป็นมิลลิเมตร) นอกเหนือจากวิธีอัตโนมัติ (อัตโนมัติ) เมื่อเทียบกับ (c,g) เครื่องอ่าน 1 และ (d,h) เครื่องอ่าน 2 แผนภาพ Bland-Altman แสดงความแตกต่างเฉลี่ย (เส้นทึบ) และช่วงความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์ (เส้นประ). การวิเคราะห์การถดถอยแสดงความสัมพันธ์ระหว่างวิธีที่เปรียบเทียบ