Nieru cistu automātiska semantiskā segmentācija MR attēlos pacientiem, kurus skārusi autosomāli dominējoša policistiska nieru slimība
Mar 29, 2022
Kontaktpersona: Odrija Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 E-pasts:audrey.hu@wecistanche.com
Timotijs L. Klīns1,2· Marija E. Edvardsa2· Džefrijs Fecers1· Adriana V. Gregorijs2· Deema Anaam1· Endrjū J. Mecgers2· Bredlijs J. Eriksons1
Abstrakts
MērķisPacientiem, kurus skārusi autosomāli dominējoša policistiskanieresslimība(ADPKD), veiksmīga cistu diferenciācija ir noderīga pacientu fenotipu automātiskai klasifikācijai, klīnisko lēmumu pieņemšanai un slimības progresēšanai. Mērķis bija izstrādāt un novērtēt pilnībā automatizētu semantiskās segmentācijas metodi, lai diferencētu un analizētu nieru cistas pacientiem ar ADPKD.
Metodes Tika apmācīta, apstiprināta un pārbaudīta automatizēta dziļās mācīšanās pieeja, izmantojot konvolucionālo neironu tīklu, 60 MR T2-svērto attēlu komplektā. Trīskāršās savstarpējās validācijas pieeja tika izmantota, lai apmācītu trīs modeļus atsevišķās apmācības un validācijas kopās (n=40). Pēc tam tika izveidots ansambļa modelis un testēts uz aizturētajiem gadījumiem (n=20), katru gadījumu salīdzinot ar manuālu segmentāciju, ko veica divi lasītāji. Tika novērtēta segmentācijas vienošanās starp lasītājiem un automatizēto metodi.
RezultātiTika konstatēts, ka automatizētā pieeja darbojas starpnovērotāju mainīguma līmenī. Automatizētajai pieejai bija kauliņu koeficients (vidējā ± standarta novirze) {{0}}.86 ± 0.10 pret lasītāju-1 un {{10}},84 ± {{20}},11 pret lasītāju-2. Interobserver Dice bija 0.{11}} ± 0,08. Runājot par kopējo cistu tilpumu (TCV), automatizētās pieejas procentuālā atšķirība bija 3,9 ± 19,1 procenti salīdzinājumā ar lasītāju-1 un 8,0 ± 24,1 procenti salīdzinājumā ar lasītāju-2, savukārt starpnovērotāju mainīgums bija –2,0 ± 16,4. procenti .
Secinājums Šis pētījums izstrādāja un apstiprināja pilnībā automatizētu pieeju, lai veiktu semantisko segmentācijunierescistas MR attēlos pacientiem, kurus skārusi ADPKD. Šī pieeja būs noderīga, lai izpētītu papildu ADPKD attēlveidošanas biomarķierus un automātiski klasificētu fenotipus.
AtslēgvārdiAutosomāli dominējoša policistiskanieresslimība· Semantiskās cistas segmentācija · Dziļā mācīšanās · Magnētiskās rezonanses attēlveidošana
Cistanche deserticola ieguvums: novēršnieresslimība
Ievads
Autosomāli dominējoša policistiskanieresslimība(ADPKD) ir visizplatītākā iedzimtā nieru slimība, kas skar aptuveni 12 miljonus cilvēku visā pasaulē, un pašlaik tā ir ceturtais galvenais nieru mazspējas cēlonis [1, 2]. Tās patoloģija ir tāda, ka nepārtraukta cistu augšana izraisa progresējošu kopējo pieaugumunieresapjoms (TKV). Tipisks ADPKD pacients uzrāda progresējošu nieru darbības pasliktināšanos un aptuveni 70% progresē līdz beigu stadijas nieru slimībai vecumā no 40 līdz 70 gadiem [3, 4].
Vairākos pētījumos ir pierādīts, ka TKV ir noderīgs ADPKD progresēšanas prognozētājs [5–7]. Tāpat spēja noteikt un izmērīt cistisko slogu vēl vairāk veicina mūsu zināšanas par slimības progresēšanu, struktūru un genotipa atšķirībām. Ir labi saprotams, ka cistu attīstība un augšana ir cieši saistīta ar nieru darbības pasliktināšanos [6, 8]. Turklāt ir pierādīts, ka pastāv tieša korelācija starp TKV augšanu un cistu augšanu; tomēr ātrums, ar kādu cistas aug un veidojas jaunas cistas, ir atkarīgs no katra indivīda [9]. Turklāt garengriezuma pētījumos ir atklāts, ka laika gaitā pacientiem ar ADPKD palielinās TKV un cistu tilpums un samazinās kopējais parenhīmas tilpums, kas liecina, ka nav cistiskānieresauditiek aizstāts ar vairāk cistu un nepārtraukti augošām cistām [10]. Interesanti, ka cistu augšana un cistiskais indekss (cistas tilpuma attiecība pret TKV) ievērojami atšķiras starp PKD1 un PKD2 genotipiem, jo pacientiem PKD1 populācijā cistas mēdz attīstīties agrāk [11, 12]. Papildu cistiskās slodzes un augšanas analīze var sniegt informāciju par slimību tendencēm un terapeitiskajām stratēģijām.
Tā kā parādās jauni attēlveidošanas biomarķieri, zinātnieki meklē ātras un efektīvas metodes, lai izolētu cistisko un necistisko.nieresreģioni, lai veiktu padziļinātu, kvantitatīvu audu īpašību analīzi [13, 14]. Agrāk cistu un nieru reģioni tika segmentēti manuāli, kas ir ļoti darbietilpīgi un subjektīvi [15]. Ir ierosinātas dažādas pusautomātiskas cistu segmentācijas pieejas, izmantojot uz intensitāti balstītu slieksni kā inicializāciju [16, 17], kā arī klasiskās mašīnmācīšanās metodes, piemēram, k-means klasterizāciju [18], kontūru metodes [19] un formas iepriekšēju varbūtību. kartes [20]. Tomēr pilnībā automatizēta dziļās mācīšanās pieeja, izmantojot neironu tīklus, var atbrīvot attēlu analītiķi no manuālās izsekošanas garlaicības un nodrošināt reproducējamus un stabilus apjoma aprēķinus un segmentācijas. Padziļinātā mācīšanās ir unikāla iepriekš minētajām segmentācijas metodēm, jo modelis spēj "apgūt" svarīgas attēla iezīmes no datu ievades, kas ļauj veikt savu galīgo segmentācijas uzdevumu. Izmantojot apmācību, modelis spēj noteikt modeļus, pikseļu intensitāti un informāciju par formu, kas cilvēka acij var nebūt viegli nosakāma.
Konvolucionālie neironu tīkli (CNN), kas sākas ar telpiskās izšķirtspējas samazināšanu, kam seko izšķirtspējas atjaunošana, ir izcili pikseļu/vokseļu līmeņa medicīnisko attēlu segmentācijas uzdevumos to unikālās arhitektūras dēļ. Īsāk sakot, pirmā kontrakcijas sadaļa ir virkne konvoluciju un izšķirtspēju samazinošu slāņu, ko izmanto, lai samazinātu attēla sarežģītību, un otrā izplešanās sadaļa būtībā ir pirmā ceļa spoguļattēls, ko izmanto, lai apvienotu funkcijas un telpisko informāciju. U-Net arhitektūra [21] ir viens no šādiem tīkliem, kas ir ievērojami izmantots medicīnisko attēlu analīzē, lai atrisinātu segmentācijas uzdevumus. Īpašs šīs arhitektūras ieguvums ir tas, ka tai nav nepieciešams liels apmācības komplekts salīdzinājumā ar citiem tīkliem un nodrošina ļoti precīzus segmentācijas rezultātus.
Šajā pētījumā mēs izmantojam PKD MR attēlu datu kopunieresar divu lasītāju cistu pēdām, kas kalpo par pamatu patiesību. Tiek izstrādāta automatizēta pieeja (modificēta U-Net tipa arhitektūra), izveidots un pārbaudīts ansambļa modelis testa datu kopā. Šajā pētījumā aprakstītais dziļā neironu tīkla modelis ļauj semantiski segmentētnierescistas kopējā cistu tilpuma (TCV) noteikšanai un var izrādīties noderīgas turpmākai slimības fenotipu novērtēšanai.
cistanche tubolosa priekšrocības
materiāli un metodes
MR attēla dati
Šis retrospektīvais pētījums saņēma apstiprinājumu no institucionālās pārskata padomes vietnē https://github.com/TLKline/AutoKidneyCyst. 60 unikālu pacientu ar dažāda smaguma pakāpes ADPKD MR skenējumi tika iegūti no mūsu PKD attēlu datu bāzes. Šajā analīzē tika izmantoti T2-svērtie tauki (N=42) un beztauku piesātinātie (N=18). MR attēli bija koronālās viena kadra ātrās spin-echo (SSFSE) T2 sekvences, kas iegūtas ar GE skeneri, ar matricas izmēru 256 × 256xZ (ar Z pietiekami lielu, lai aptvertu visu nieru apjomu attēla tilpumā). Attēla vokseļu izmēri bija aptuveni 1,5 mm plaknē ar 3,0 mm šķēlumu biezumu.
Manuāla segmentēšana
Nieru un cistu izsekošanu manuāli veica divi attēlu analītiķi (//github.com/TLKline/AutoK idneyCyst) ar gadu pieredzi šo izsekošanas veikšanā. Apmācības/validācijas komplektu izsekoja viens lasītājs, un testa komplektu izsekoja abi, lai novērtētu novērotāju mainīgumu. Attēlu analīzes protokols izslēdz nieru iegurņa un asinsvadu struktūras. No izsekošanas TKV un TCV tika aprēķināts kā vokseļu skaits, kas reizināts ar vokseļa tilpumu. Katrs analītiķis bija akls pret otra pēdām. Šīs izsekošanas tika eksportētas kā NIfTI faili.
Datu stratifikācija
No TKV segmentācijām, kas tika ģenerētas katrai skenēšanai, skenējumi tika sakārtoti 40 apmācību/validācijas gadījumos un 20 gadījumos aizturēšanas testa komplektam. Apmācības/validācijas datu kopā bija 28 gadījumi ar taukiem piesātinātu un 12 beztauku piesātināti gadījumi (70 procenti piesātināti ar taukiem). Izturēšanas testa komplektā bija 14 gadījumi ar taukiem piesātinātu un 6 beztauku piesātināti gadījumi (70 procenti tauku piesātināti).
Iepriekšēja apstrāde
Modelis tika apmācīts kā divu kanālu pieeja ar MR attēla šķēli kā vienu kanālu un nieru segmentāciju kā otru. Ņemiet vērā, ka ar šo divu kanālu pieeju neironu tīkls iemācās identificēt tikai cistas nierēs. Attēli tika mainīti līdz 256 × 256 matricas izmēram, izmantojot starpkubisko interpolāciju MR attēliem un tuvākā kaimiņa interpolāciju nieru un cistu segmentācijas maskām. Katras MR skenēšanas intensitāte vispirms tika normalizēta, lai visiem būtu vienāds 95. procentiles līmenis, un pēc tam tika piemērota standarta skalārā normalizācija (nulles vidējā vērtība, vienības standarta novirze).
Semantiskās segmentācijas modelis
Tīkla arhitektūra bija līdzīga mūsu iepriekšējiem darbiem [22, 23]. Konvolūcijas bloki sastāv no 2D konvolūcijām, kam seko izkrišana (dropout=0.1), partijas normalizēšana, 2D konvolūcijas un maksimālā apvienošana (pūles lielums=2 ×2). Augstākas izšķirtspējas slāņiem ir lielāki kodoli (no 7 × 7 līdz 5 × 5 līdz 3 × 3 blokos pa kodētāja ceļu un apgriezti uz augšu pa dekodētāja ceļu), lai uzzinātu lielākus un sarežģītākus filtru veidus. Izlaišanas savienojumi tiek realizēti kā aditīvi slāņi (līdzīgi Resnet [24]). Optimizētājs ir Adam [25] ar sākotnējo mācīšanās ātrumu 1e-3 un samazināšanos 1e-5. Zaudējumu metrika ir kauliņu līdzības metrika. Modelis tiek apmācīts 200 epohiem ar partijas lielumu=8, un modelis ar labāko validācijas pasākumu tiek saglabāts apmācības procesā. Modelis tika ieviests Keras ar TensorFlow kā aizmuguri. Modelis tika apmācīts Nvidia Tesla P40 GPU (24 GB atmiņa). Modeļa ievade ir divu kanālu matrica (256 × 256 × 2). Pirmais kanāls ir MR attēla šķēle, bet otrais ir atbilstošā nieru maska. Rezultāts ir cistas segmentācijas prognoze. Kopumā trīs modeļi tika apmācīti trīs dažādās apmācības/validācijas krokās, un pēc tam tika izveidots vairākuma balsu ansambļa modelis, kas tika piemērots aizturēšanas testa komplektam. Kods ir pieejams:
Novērtēšana
Kā aprakstīts modeļa sadaļā, apmācības/validācijas kopa tika sadalīta trīs daļās, lai apmācītu dažādas datu apakškopas. Katram locījumam mācību procesa laikā tika ģenerētas apmācības un apstiprināšanas līknes, un tika saglabāts labākais modelis no katra locījuma. Pēc tam tika ģenerēts vairākuma ansambļa modelis un piemērots aiztures testa datu kopai. Cistu tilpuma un cistu indeksa salīdzinājums tika veikts ar lineāro regresiju, un cistiskais indekss tika novērtēts arī ar Bland-Altman analīzi, lai novērtētu mērījumu novirzi un precizitāti. Turklāt tika izveidoti vizuālie pārklājumi, lai kvalitatīvi novērtētu automatizēto metodi, un kvantitatīvā novērtējuma veikšanai tika ģenerēti līdzības rādītāji. Katrā gadījumā tika salīdzinātas divas lasītāju segmentācijas, lai novērtētu starpnovērošanas mainīgumu, un automatizētā pieeja tika salīdzināta atsevišķi katram lasītājam.
tuksneša cistanche priekšrocības: uzlabo nieru darbību
Rezultāti
Nebija būtisku atšķirību starp apmācību, validācijas un testēšanas datu kopām slimības smaguma pakāpes (ti, TKV) ziņā. 1. attēlā ir parādīti tilpuma sadalījumi, kas vizualizēti kā kodola blīvuma diagrammas. Tie ir parādīti trīs reizes, kā arī kopējais sadalījums starp apmācību/validāciju un testa komplektu. Šis kopējais sadalījums atspoguļo lielo mainīgumu ADPKD pacientu populācijā.
Automatizētajai metodei bija līdzīga veiktspējas apmācība trīs dažādās krokās. 2. attēlā parādītas mācīšanās līknes trim dažādām krokām, tostarp gan apmācības, gan validācijas kauliņu vērtības modeļa apmācības laikā. Modeļa svari tiek atjaunināti apmācības komplektā un novērtēti katras epohas beigās atsevišķā validācijas komplektā. Modelis ar vislabāko validācijas veiktspēju tiek saglabāts apmācības procesā un izmantots galīgā ansambļa modeļa izstrādei.
Automatizētā pieeja bija lieliska, lai precīzi segmentētu cistas. Parādīts zīm. 3. un 4. attēls ir lineārās regresijas salīdzinājums starpnovērošanas mainīgumam, automatizētajai metodei salīdzinājumā ar lasītāju-1 un automātiskajai metodei salīdzinājumā ar lasītāju-2 cistu tilpumam (3. att.), kā arī cistu indeksam. (4. att.). Turklāt automatizētā metode tika veikta līdzīgā līmenī kā cilvēku lasītāji. 5. attēlā ir parādīti Bland-Altman salīdzinājumi cistiskajam indeksam. Ņemiet vērā, ka pacienti aptver dažādas smaguma pakāpes slimības, sākot no gadījumiem, kad ir ļoti maz cistu, līdz gadījumiem, kad nieru parenhīmu gandrīz pilnībā nomainīs cistas. Cistiskais indekss svārstījās no ~ 0 līdz > 90 procentiem.
Vizuāli pastāvēja ārkārtēja vienošanās starp automatizēto segmentācijas pieeju un manuālajiem lasītājiem. 6. attēlā parādīti vizuāli salīdzinājumi vienam no labākajiem gadījumiem (augšējā rinda, kauliņš=0.98), sliktākajam gadījumam (vidējā rinda, kauliņš=0.50) un vidējam gadījumam (apakšējā rinda). , kauliņi=0.86).
Kopumā automatizētā pieeja nebija atšķirama no mainīguma, ko redzēja divi dažādi lasītāji, kas veica izsekošanu. 1. tabulā ir parādīta līdzības statistika, salīdzinot starpnovērotāju mainīgumu ar to, kas iegūta starp automatizēto pieeju un lasītāju-1, kā arī automatizēto pieeju un lasītāju-2.
cistanche tubolosa ekstrakts: akteozīds
Diskusija
Padziļināta mācīšanās AI jomā ir nodrošinājusi zinātniekiem neskaitāmus rīkus datu efektīvai un rūpīgai novērtēšanai, jo īpaši medicīnisko attēlu analīzē. Šajā pētījumā izstrādātais algoritms precīzi segmentēja nieru cistas no nieru audiem bez lietotāja iejaukšanās. Pirms šī modeļa pieejas cistisko struktūru nošķiršanai no orgānu audiem ieviesa pusautomātiskas uz intensitāti balstītas sliekšņa noteikšanas metodes [16, 17, 20]. Viens no uz intensitāti balstīto pieeju ierobežojumiem ir tāds, ka atšķirībā no CT, MR pikseļu vērtības var krasi atšķirties dažādos ieguvumos un pat starp slāņiem vienā ieguvē, tāpēc ir nepieciešamas plašas priekšapstrādes metodes, lai pienācīgi normalizētu datus [26]. Turklāt šī uz intensitāti balstītā sliekšņa noteikšanas metode pilnībā izlaidīs sarežģītas cistas, kurām ir zemāka signāla intensitāte [16].
Šajā pētījumā piedāvātais modelis sasniedza vidējo kauliņu punktu skaitu 85 procentu apmērā cistu segmentācijai, un šis rezultāts ir salīdzināms ar citām modernākajām metodēm, kas ieviestas orgānu segmentēšanai. ADPKD gadījumā visas literatūrā aprakstītās automatizētās pieejas, kurās izmanto dziļu mācīšanos, ir vērstas uz orgānu segmentācijas uzdevumu, galvenokārt nieru segmentēšanai. Dažas no šīm pieejām ietver pielāgotu VGG-16 tīklu, ko ieviesa Sharma et. al [27], lai segmentētu nieres CT attēlos. Vidējais Dice rezultāts šajā pētījumā bija 86 procenti. Kešvani u.c. al, [28] līdzīgi izmantoja CT skenēšanu, lai prognozētu nieru segmentāciju, tika ieviests daudzuzdevumu 3D konvolucionālais neironu tīkls, sasniedzot vidējo kauliņu punktu skaitu 95 procentu apmērā. Mu et al. [29], no otras puses, izmantoja MR attēlus, lai automātiski ģenerētu nieru segmentāciju, izmantojot V-Net modeli, un ziņotais Dice rādītājs bija 95 procenti.
Automātiskā pieeja ļoti tuvu salīdzināja ar manuālo izsekošanu visos rādītājos. Lineārās regresijas ziņā automatizētā pieeja ļoti cieši salīdzināja ar abiem lasītājiem. Turklāt cistiskajam indeksam bija līdzīga novirze un precizitāte cilvēku lasītājiem. Labāka precizitāte, iespējams, ir saistīta ar to, ka automatizētā pieeja būs konsekventāka nekā cilvēka lasītājs. Tika konstatēts, ka lielākā atšķirība tika novērota Hausdorfa attālumā, kas var būt dažu nelielu viltus pozitīvu rezultātu rezultāts, ko, iespējams, varētu apstrādāt ar vienkāršu pēcapstrādi (piemēram, modeļa cistu segmentācijas maskas rezultātu reizinot ar nieru masku ). Turklāt vizuālā vienošanās bija neticami spēcīga. Sliktākais gadījums līdzības rādītāju ziņā bija ļoti vieglai slimības izpausmei. Šajā gadījumā cilvēka lasītājs varētu ātri sniegt kvalitātes novērtējumu, lai pabeigtu cistu segmentāciju. Kopumā šī pieeja precīzi segmentē dažāda izmēra cistas. Šajā pētījumā cistas tika mērītas līdz ~ 3-5 mm. To ierobežo rekonstruētā attēla izšķirtspēja, kas plaknē ir aptuveni 1,5 mm. Turklāt lielākās cistas diametrs bija 118 mm.
Iespēja automātiski novērtēt cistisko slodzi paver durvis retrospektīviem pētījumiem, izmantojot šeit aprakstīto paņēmienu. Iepriekšējie pētījumi ir izmantojuši vairāk pamata pieejas cistiskās slodzes novērtēšanai un ir parādījuši šo attēlu iegūto parametru daudzsološo informatīvo vērtību. Iepriekšējie īstermiņa pētījumi ir parādījuši, ka tolvaptāns samazināja cistu tilpumu ārstētiem ADPKD pacientiem, kad cistu tilpums tika mērīts nelielā grupā [30]. Jāpabeidz turpmāka analīze, lai novērtētu, vai šīs sekas turpinās zāļu ilgstošas lietošanas laikā. Šajā pētījumā piedāvātā automatizētā metode ļaus ātri un viegli analizēt lielāku datu kopu. Cistu augšanas izsekošana var arī informēt par konkrētiem genotipiem. Viens pētījums atklāja, ka pacientiem ar PKD1 ir lielāks cistu skaits nekā pacientiem ar PKD2. Precīzāk, pacienti ar PKD1 progresē ātrāk, jo agrīnā stadijā attīstās vairāk cistu, nevis tāpēc, ka tās aug ātrāk [11].
Viens no šī pētījuma ierobežojumiem ir tāds, ka tajā tika novērtēta salīdzinoši neliela kohorta (n=60). Tomēr zelta standarta cistu segmentāciju ģenerēšana aizņēma līdz 8 stundām atkarībā no slimības smaguma pakāpes. Šī ierobežojuma dēļ mēs izstrādājām šo konkrēto grupu, lai aptvertu visas slimības fenotipu izpausmes, sākot no nierēm, kas sastāv no dažām cistām (cistiskais indekss=0,5 procenti), līdz nierēm ar nieru parenhīmu, kas gandrīz pilnībā aizstāta ar nierēm. cistas (cistiskais indekss=90 procenti). Izstrādājot metodi, lai novērtētu cistisko slodzi visā slimības fenotipu apjomā, šī pieeja būs stingri vispārināma. Vēl viens ierobežojums ir tāds, ka mēs nenosakām mikroskopiskas cistas, kas ir zemākas par attēlveidošanas izšķirtspēju. Tomēr šīs mikrocistas veido salīdzinoši nelielu daudzumu kopējā cistu tilpumā [31]
Turpmākajos pētījumos var novērtēt lielākas kohortas, un var izpētīt automatizētas metodes, lai segmentētu un diferencētu atsevišķas cistas. Tas atvieglos automātisku cistu skaita skaitīšanu un cistu lieluma sadalījuma novērtēšanu. Tas var arī ļaut automātiski klasificēt tipiskus pacientus no netipiskiem pacientiem, kas informē par progresēšanas risku un iespējamību gūt labumu no zāļu terapijas. Lielākā daļa kritēriju, kas atdala netipiskus gadījumus no tipiskajiem gadījumiem, balstās uz cistu indeksu, skaitu un lielumu. Piemēram, pacients tiek uzskatīts par netipisku, ja mazāks vai vienāds ar 5 cistām ir lielāks vai vienāds ar 50 procentiem TKV un nieru audi ir nedaudz aizstāti ar cistām [32]. Rīks, kas to aprēķina automātiski, ļautu veikt ārkārtīgi ātru un objektīvu klasifikāciju kritiskā pētījuma uzņemšanas posmā.
Cistu struktūra un sastāvs arī tiek uzskatīti par ļoti informatīviem, novērtējot ADPKD. Kad cistiskie reģioni ir norobežoti no nieru parenhīmas, var veikt turpmāku uz intensitāti un/vai tekstūru balstītu analīzi, lai noteiktu sarežģīto cistu procentuālo daudzumu vai sadalījumu. Parasti šīm sarežģītajām cistām ir raksturīga "tumšāka" intensitāte T2-svērtajā MR attēlveidošanā. Šķietami veselus parenhīmas audus var analizēt līdzīgā veidā pēc tam, kad tie ir izolēti no lielākām cistām. Cita pieeja būs vairāku attēlu iegūšanas iekļaušana (piemēram, T1- un T2-svērto MR attēlu apvienošana), lai ne tikai palīdzētu segmentēt cistas, bet arī palīdzētu tās klasificēt. Lai nodrošinātu visaptverošu PKD fenotipa raksturojumu un veiktu liela mēroga pētījumus, jauktu attēlveidošanas datu (piemēram, ultraskaņas, datortomogrāfijas un/ vai magnētiskās rezonanses attēlveidošana) ir pieejami dažādiem pacientiem, un ir ārpusnieru izpausmes (piemēram, PLD).
Secinājumi
Mēs esam izstrādājuši pilnībā automatizētu metodi nieru cistu semantiskai segmentēšanai no ADPKD skarto pacientu MR attēliem. Metode darbojas līdzvērtīgi cilvēku lasītājiem, un tā būs noderīga turpmākajos retrospektīvos un perspektīvos pētījumos, lai novērtētu pacientu fenotipus un kopējo cistisko slodzi.
Atsauces
1. PA Gabow, "Autosomāli dominējošā policistiskā nieru slimība", N Engl J Med, vol. 329, Nr. 5, 332-42. lpp., 1993. gada 29. jūlijs,
2. PC Harris un VE Torres, "Policistiskā nieru slimība", Annu Rev Med, sēj. 60, 321-37. lpp., 2009. gads
3. AB Chapman et al., "Autosomāli dominējošā policistiskā nieru slimība (ADPKD): kopsavilkums no nieru slimības: globālo rezultātu uzlabošana (KDIGO) pretrunu konference", Kidney Int, vol. 88, Nr.
4. EM Spithoven et al., "Nieru aizstājterapija autosomāli dominējošai policistiskai nieru slimībai (ADPKD) Eiropā: izplatība un izdzīvošana{1}}ERA-EDTA reģistra datu analīze", Nephrol Dial Transplant, sēj. 29. pielikums, 4. spp. iv15-25, 2014. gada septembris,
5. RD Perrone et al., "Kopējais nieru tilpums ir prognostisks nieru funkcijas samazināšanās biomarķieris un progresēšana līdz gala stadijas nieru slimībai pacientiem ar autosomāli dominējošu policistisku nieru slimību", Kidney Int Rep, vol. 2, nē. 3, 442-450. lpp., 2017. gada maijs, DOI:
6. AB Chapman et al., "Nieru tilpums un funkcionālie rezultāti autosomāli dominējošā policistiskā nieru slimībā", Clin J Am Soc Nephrol, vol. 7, Nr. 3, 479-86. lpp., 2012. gada marts
7. JJ Grantham, AB Chapman un VE Torres, "Apjoma progresēšana autosomāli dominējošā policistiskā nieru slimībā: galvenais faktors, kas nosaka klīniskos rezultātus", Clin J Am
10. BF King, JE Reed, EJ Bergstralh, PF Sheedy, 2. un 1505-11, 2000. gada augusts. [Tiešsaiste]. Pieejams: https://www.ncbi.nlm.
11. PC Harris et al., "Cistu skaits, bet ne cistiskās augšanas ātrums ir saistīts ar mutācijas gēnu autosomāli dominējošā policistiskā nieru slimībā," J Am Soc Nephrol, sēj. 17, Nr. 11. lpp. 3013-9, 2006. gada novembris, https://doi.org/10.1681/ASN.2006080835.
12. JJ Grantham, "Autosomāli dominējošās policistiskās nieru slimības progresēšanas mehānismi", Kidney Int Suppl, vol. 63. lpp. S93-7, 1997. gada decembris. [Tiešsaiste]. Pieejams: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/Pubmed/9407432.
13. TL Kline et al., "Attēla tekstūras pazīmes paredz nieru funkcijas samazināšanos pacientiem ar autosomāli dominējošu policistisku nieru slimību", Kidney Int, vol. 92, Nr. 5. lpp. 1206-1216, 2017. gada novembris, https://doi.org/10.1016/j.kint.2017.03.02.
14. TL Kline et al., "Nieru kvantitatīvais MRI nieru slimību gadījumā", Abdom Radiol (NY), sēj. 43, Nr. 3, 629-638. lpp., 2018. gada marts
15. KT Bae, PK komentārs un J. Lee, "Nieru cistu un parenhīmas tilpuma mērīšana, izmantojot MRI: fantomi un pacienti ar policistisku nieru slimību", J Comput Assist Tomogr, sēj. 24, Nr. 4, 614-9. lpp., 2000. gada jūlijs-augusts
16. KT Bae et al., "Jauna metodoloģija nieru cistu novērtēšanai policistisku nieru slimību gadījumā", Am J Nephrol, sēj. 39, Nr. 3, 210- 7. lpp., 2014. gads
17. AB Chapman et al., "Nieru struktūra agrīnā autosomāli dominējošā policistiskā nieru slimībā (ADPKD): Policistisko nieru slimību (CRISP) radioloģisko attēlveidošanas pētījumu konsorcijs", Kidney Int, sēj. 64, Nr. 3, 1035-45. lpp., 2003. gada septembris,
18. K. Bae et al., "Atsevišķu nieru cistu segmentēšana no MR attēliem pacientiem ar autosomāli dominējošu policistisku nieru slimību", Clin J Am Soc Nephrol, vol. 8, Nr. 7. lpp. 1089-97, 2013. gada jūlijs, DOI: https://doi.org/10.2215/CJN.10561012.
19. TL Kline, ME Edwards, P. Korfatis, Z. Akkus, VE Torres un BJ Erickson, "Policistisko nieru pusautomatēta segmentācija T2-svērtos MR attēlos", AJR Am J Roentgenol, sēj. 207, Nr. 3. lpp. 605-13, 2016. gada septembris, https://doi.org/10.2214/ AJR.15.15875.
20. Y. Kim et al., "Automatizēta aknu un aknu cistu segmentācija no ierobežotiem vēdera MR attēliem pacientiem ar autosomāli dominējošu policistisku nieru slimību", Phys Med Biol, sēj. 61, Nr. 22, 7864-7880. lpp., 21 2016. novembris, DOI:
cistanche ieguvumi veselībai: uzlabo nieru darbību