Thoracic CT-MRI coregistration for regional pulmonary structure-function measurements of obstructive lung disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent pulmonary imaging research has revealed that in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma, structural and functional abnormalities are spatially heterogeneous. This novel information may help optimize treatment in individual patients, monitor interventional efficacy, and develop new treatments. Moreover, by automating the measurement of regional biomarkers for the 19 different anatomical lung segments, there is an opportunity to embed imaging biomarkers into clinically acceptable clinical workflows and improve lung disease clinical care. Therefore, to exploit the regional structure-function information provided by thoracic imaging, and as a first step toward this goal, our objective was to develop a fully automated registration pipeline for thoracic x-ray computed tomography (CT) and inhaled gas functional magnetic resonance imaging (MRI) whole lung and segmental structure-function biomarkers.\nMETHODS: Thirty-five patients including 15 severe, poorly controlled asthmatics and 20 COPD patients [classified according to the global initiative for chronic obstructive lung disease (GOLD) criteria)] provided written informed consent to a study protocol approved by Health Canada and underwent pulmonary function tests, MRI, and CT during a single 2-hour visit. Using this diverse patient dataset, we developed and evaluated a joint deformable registration approach to simultaneously coregister CT with both\nRESULTS: In 35 patients including 15 with severe asthma and 20 with COPD, mean forced expiratory volume in 1 s (FEV\nCONCLUSIONS: For a diverse group of patients with COPD and asthma, whole lung and segmental VDP was measured using an automated lung image analysis pipeline which provides a way to incorporate lung functional biomarkers into clinical research and patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».