다낭성 신장 질환에 대한 효과적인 모니터링 방법: 신장 용적 추적
Mar 17, 2022
자세한 정보:ali.ma@wecistanche.com
이미징 데이터, 주석 및 소스 코드를 확보하기 위한 자동 총 신장 용적 측정 전임상 자기 공명 영상
Marie E.Edwards, Sigapriya Periyanan, Deema Anaam, Adriana V.Gregory
요약
이 연구의 목적은 완전히 자동화된 총계를 검증하는 것이었습니다.신장용량빠르고 정확하며 재현 가능한 전임상 설치류 실험을 위한 측정 방법을 제공하고 이러한 리소스를 연구 커뮤니티에 제공합니다. 영상을 포함하는 설치류 연구는 다음과 같은 질병의 치료 효능을 모니터링하는 데 중요합니다.다낭성 신장 질환. 이전 연구는 시간이 많이 걸리고 잠재적으로 편향된 수동 또는 반자동 세분화를 사용합니다. 자동화 시스템을 개발하기 위해 다양한 마우스 모델에서 총 150개의 축방향 자기공명영상(MRI)을 수동으로 분할하고 자동화 알고리즘을 훈련/검증하는 데 사용했습니다. 모델의 세로 적용을 테스트하기 위해 4개의 돌연변이체 및 4개의 야생형 마우스를 MRI를 통해 3주에서 12주에 걸쳐 순차적으로 이미지화했습니다. 세분화신장(신우 제외)는 자동화된 방법과 두 개의 다른 판독기로 생성되었으며 한 판독기는 반복
측정. 수동 방법과 비교하여 자동화의 성능을 평가하기 위해 유사성 메트릭 및 종단 분석이 계산되었습니다. 자동화된 접근 방식은 최종 시각적 품질 관리 단계 외에 사용자 입력이 필요하지 않았습니다. 자동화된 방법과 수동 세분화의 유사성 메트릭은 독자 간 및 독자 내 비교와 동등했습니다. 따라서 여기에 설명된 완전 자동화된 접근 방식은 설치류의 분할을 포함하는 종단적, 전임상 시험에서 안전하게 사용할 수 있습니다.신장T{0}}가중 MRls에서.
소개
장기 부피의 측정은 총과 같은 질병의 임상 증상 및 이환율과 상관 관계가 있는 것으로 나타났습니다.신장용량(TKV) 상염색체 우성다낭성 신장 질환(PKD) 및 치료 중재의 효과를 확인하는 데 사용되며 연구, 임상 시험 및 점점 더 임상 신장학에서 이러한 측정을 사용하여 동물 모델과 환자 모두의 질병 진행을 모니터링하고, 치료법의 효과를 평가하고, 결과를 예측합니다."
현재 PKD의 진행을 늦추는 새로운 치료법을 찾기 위한 전임상 연구가 전례 없는 속도로 진행되고 있습니다.다낭성 신장 질환), PKD 동물 모델에서 자기공명영상(MRI)의 주요 이점 (다낭성 신장 질환)동일한 동물을 사용하는 세로 체적 연구를 허용하는 뷰 이미징에서 사용할 수 있는 기능입니다. 마우스의 수동,{0}} 반자동,5,14 및 등록 기반 자동 분할과 관련된 수많은 연구신장이전에 수행되었습니다.
자동화된 것으로 간주되는 많은 방법은 여전히 사용자 입력이 필요합니다. 이러한 전임상 연구의 대부분은 시간과 비용이 많이 들고 관찰자 편향을 유발하는 수동 분할을 사용합니다. 따라서 우리 연구실은 TKV 측정의 변동성을 평가하고 질병의 쥐 모델의 자기 공명 스캔에서 TKV를 측정하는 자동화 분석 프로그램을 개발했습니다.
결과
매뉴얼의 관찰자 내 및 관찰자 간 가변성신장분할: 그림 1은 2명의 판독기에 의해 수동으로 측정된 TKV의 Bland-Altman 분석(관찰자 간 분산) 및 판독기 2에 의한 반복 측정(관찰자 내 분산)의 결과를 보여줍니다. 독자 1을 독자 2와 비교했을 때 평균 백분율 차이는 7.7%였고 95% 신뢰 구간은 ±4.5%였습니다. 리더 2가 동일한 이미지에 대해 반복 측정을 수행했을 때 -0.5%의 평균 백분율 차이와 ±3.9%의 95% 신뢰 구간이 있었습니다. 회귀 분석은 R2 값이 0.99 이상인 모든 방법에서 TKV에 높은 일치가 있음을 나타냅니다.
자동화된 분할 알고리즘의 검증 TKV의 백분율 차이와 관련하여 각 리더와 비교한 자동화된 방법은 그림 1의 Bland-Altman 플롯에서 제안한 바와 같이 관찰자 간 및 관찰자 내 분산의 방법과 유사했습니다. 리더 1을 다음과 비교할 때 자동화된 방법의 경우 평균 백분율 차이는 5.2%, 95% 신뢰 구간은 ±5.8%였습니다. 리더 2를 자동화된 방법과 비교했을 때 평균 백분율 차이는 -2.5%이고 a95% 신뢰 구간은 ±6.5%였습니다.
야생형 및 돌연변이 마우스 간의 구별: 평균 및 SD TKV는 각 방법에 대한 각 시점에서 플롯팅되었고 유전자형(돌연변이체 대 야생형)으로 분리되었습니다. 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 평균 TKV는 돌연변이 마우스보다 각 시점에서 야생형 마우스에서 항상 더 작다. 3가지 방법(자동화, 리더 1 및 리더 2) 모두 9주령과 12주령에서 마우스 유형의 상당한 분리를 보여줍니다.
그림 1 |Bland-Altman 및 (a, e) 관찰자 간 및 (b, f) 관찰자 내 총 신장 용적(TKV) 측정(밀리리터로 측정)의 회귀 분석 및 (c,g) 판독기 1과 비교한 자동화된(자동) 방법 및 (d,h) 판독기 2. Bland-Altman 플롯은 평균 차이(실선)와 95% 신뢰 구간(점선)을 보여줍니다. 회귀 분석은 비교된 방법 간의 상관 관계를 보여줍니다.
논의
의 분석신장용량PKD에서 (다낭성 신장 질환)현재 질병 상태를 특성화하는 데 사용되는 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 작업 전에는 수동으로 추적하는 것 외에는 대안이 없었습니다.신장PKD의 모델 시스템에서 (다낭성 신장 질환). 이러한 구조를 추적하는 데 걸리는 시간과 이러한 측정을 수행하기 위해 사람을 교육하는 데 필요한 시간 및 운영자 간 변동 가능성 때문에 이 연구에서 우리는 TKV에 대한 완전 자동화된 분할 방법을 개발하고 검증했습니다. 자동 분할은 컴퓨팅 성능에 따라 몇 분 만에 계산되는 반면 수동 분할은 20~40분이 걸립니다. 수동 또는 반자동 분할 방법과 달리 이 자동화 방법은 동일한 이미지에 적용될 때마다 동일한 정확한 결과를 생성합니다.
전임상 시험은 종종 대조군과 치료군으로 구성됩니다. 따라서 자동 결합 방법은 그룹 간의 부피 차이를 적절하게 감지할 수 있을 만큼 충분히 민감해야 합니다." 그림 2는 수동 분할 및 자동 분할이 모두 9주령에 야생형 및 돌연변이 그룹에서 상당한 분리를 보여줍니다. 전반적인 일치는 훌륭했지만 시각적 비교는 조각의 작은 부분 집합에 신우를 포함할지 제외할지에 대한 약간의 불일치를 시사했습니다. 신우를 제외하는 것이 일반적이지만 독자에게 항상 포함하도록 지시하면 변동성이 감소할 수 있습니다. 이 구조.
이 연구에서 제시한 자동화된 방법은 아직 외부 이미지에 적용되지 않았습니다. 신호 강도는 사이트, 스캐너 및 MRI 획득에 따라 다르다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 딥 러닝 알고리즘의 특성으로 인해 다양한 MRI 기계의 더 다양한 사례가 포함된 더 큰 훈련 데이터 세트가 더 강력한 모델을 달성할 수 있습니다. 이와 같은 자동화된 알고리즘은 종종 MRI 신호의 변동으로 인해 외부 데이터 세트에 대해 재학습해야 합니다. 따라서 우리는 다른 그룹이 동일한 모델을 사용하거나 자체적으로 개발할 수 있도록 이미징 데이터, 주석 및 소스 코드를 연구 커뮤니티에 제공합니다.
그림 2 |야생형 및 돌연변이 마우스의 총 신장 부피는 자동화(자동) 방법(왼쪽), 리더 1(가운데) 및 리더 2(오른쪽)에 대해 시간(3-12주령)에 따라 플롯되었습니다. 3가지 방법 모두 9주령에 마우스 유형의 상당한 분리를 보여줍니다. 오차 막대는 SD를 나타냅니다. *P <>
행동 양식
훈련/검증 데이터: 모델은 100개의 사례에서 훈련되었고 50개의 사례에서 검증되었습니다. 이 150건의 사례는 다양한 질병 중증도와 연령대의 마우스로 구성되었습니다. 테스트 세트는 완전히 고정된 세트이며 이 기사에서 평가한 것입니다.
테스트 연구 코호트: 이 연구는 Mayo Clinic Institutional Animal Care and Use Committee의 검토 및 승인을 받았습니다. 코호트는 야생형 C57Bl6 x 1296Svev/Tac(n=4;2 암컷/2 수컷) 및 C57Bl6 x 129s6Svev/Tac(n=4;2 암컷/2 제조사) 돌연변이체 PKD(다낭성 신장 질환) RC/RC 모델 마우스. 돌연변이 마우스는 PKD1의 인간 발현을 반영합니다(제1형 다낭성 신장 질환) 유전적으로나 표현형적으로. 돌연변이 마우스 중 하나는 실험 도중 사망했고 9주차에 같은 나이의 다른 돌연변이 마우스로 교체되었습니다.
이미지 획득: Avance DRX 700WB(Bruker BioSpin, Billerica, MA) 분광계를 사용하여 이미징을 수행했습니다. 의 완전한 적용신장0.1mm 면내 해상도와 l-mm 슬라이스 두께(매트릭스 크기, 256×256×Z, Z는 전체 범위신장). 총 스캔 시간은 5분에서 10분 사이였습니다. 테스트 연구 코호트에서 각 마우스는 4-시점(3,6,9 및 12주령)에 이미지화되었습니다. 일관된 이미징을 보장하기 위해 각 마우스의 시점은 서로 2일 이내에 수행되었습니다. 매개변수를 설정하고 환경 변화를 제한합니다. 이미지 분석
이미징 소프트웨어 패키지(Analyze, 버전 12.{1}}, Biomedical Imaging Resource, Mayo Clinic, Rochester, MN)를 사용하여 각 스캔에서 관심 영역을 추적했습니다. 각 독자는 신우가 에 의해 둘러싸여 있지 않은 경우 신우를 제외하도록 지시받았습니다.신장capsule within the image slice. Manual segmentations took 20 to 40 minutes depending on the case. TKVs were calculated by first summing the number of voids contained within the seg-mentation on each slice and then multiplying the number of voxels by the voxel volume obtained from the image header. For the testing data,2 double-blind readers(1 and 2), both experienced in manual MRI segmentation, performed kidney segmentations on all scans. For intrareader analysis, reader 2 repeated the measurements at 2-time points (>3개월 차이).
자동화된 방법: 신경망 모델은 임상 스캔의 코로나 T{0}가중 자기 공명 이미지에서 TKV를 측정하기 위해 이전 모델에서 채택되었습니다. 소스 코드, 이미지 및 주석은 https://github.com/TLKline/AutoTKV_MouseMRI에서 공개적으로 제공됩니다.
통계 분석: 각 시점(3, 6, 9, 12주)에서 마우스(n =8)별로 획득한 축 T{0}}가중 자기 공명 영상을 통계 분석에 사용했습니다. 총 32개의 이미지를 통해 다양한 연령대와 표현형의 다양한 이미지를 비교할 수 있습니다. 완전 자동화된 방법을 검증하기 위해 비교 통계를 사용하여 야생형 및 돌연변이 그룹을 분리하는 각 방법의 능력을 평가했습니다. 이는 시점에 따라 TKV를 플롯팅하고 마우스 유형별로 분리하여 달성되었습니다. 각 방법에 대한 TKV 측정 및 성장률은 또한 Bland-Altman 및 선형 회귀 플롯을 사용하여 평가되었습니다.
감사의 말
이 작업은 Mayo Clinic Robert M.과 Bille Kelley Pirnie Translational의 지원을 받았습니다.다낭성 신장 질환센터와 국립당뇨병소화기연구소신장질병
참조
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