Виртуальная платформа для имитационного компьютерного моделирования радионуклидной визуализации в ядерной кардиологии. Сравнение с клиническими данными

Обложка

Цитировать

Аннотация

Обоснование. В области радионуклидной визуализации клинические исследования на людях in vivo ограничены из-за лучевой нагрузки и этических норм, поэтому всё возрастающее значение приобретают методы математического моделирования и имитационных компьютерных испытаний in silico, основанные на цифровых моделях. В англоязычной литературе этот подход получил название «Virtual clinical trials».

Цель — развитие программных средств для имитационного моделирования радионуклидной визуализации перфузии миокарда методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, совмещённой с компьютерной томографией, с использованием радиофармацевтического препарата 99mTc-МИБИ, а также проведение исследований, направленных на повышение точности однофотонной эмиссионной компьютерной томографии.

Материалы и методы. Разработан программный комплекс «Виртуальная платформа для имитационных испытаний метода однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, совмещённой с компьютерной томографией, в ядерной кардиологии» с использованием цифровых моделей пациента, сканера и оценки состояния миокарда с помощью цифровых изображений левого желудочка в виде «полярной карты». Выполнена верификация программного комплекса путём сравнения с клиническими данными, полученными в Национальном медицинском исследовательском центре кардиологии имени академика Е.И. Чазова (Москва). Проведены имитационные компьютерные испытания, в которых исследовалась точность оценки состояния миокарда в зависимости от подхода к нормализации полярной карты и учёта корректирующих факторов в алгоритме реконструкции.

Результаты. Результаты имитационных испытаний показали, что оценка перфузии миокарда левого желудочка существенно зависит от метода нормализации полярной карты и учёта корректирующих факторов в алгоритме реконструкции. Наиболее точные оценки были получены при расчёте коэффициента нормализации по усреднённому значению активности в нормальной зоне миокарда. Показано, что распространённый подход к нормализации по пикселю с максимальной интенсивностью может приводить к ошибкам. Результаты «виртуальных» испытаний полностью соответствовали клиническим наблюдениям.

Заключение. Переход от относительных нормализованных значений накопления активности в миокарде к абсолютным количественным оценкам может снять существующие ограничения и неопределённости и является главным условием повышения диагностической точности метода однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, совмещённой с компьютерной томографией, в ядерной кардиологии.

Об авторах

Наталья Васильевна Денисова

Новосибирский государственный университет; Институт теоретической и прикладной механики имени С.А. Христиановича

Автор, ответственный за переписку.
Email: NVDenisova2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9374-1753
SPIN-код: 4928-8185

д-р физ.-мат. наук, профессор

Россия, Новосибирск; Новосибирск

Михаил Адамович Гурко

Новосибирский государственный университет; Институт теоретической и прикладной механики имени С.А. Христиановича

Email: m.gurko@g.nsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6154-172X
SPIN-код: 3214-5765
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Инна Павловна Колинко

Новосибирский государственный университет; Институт теоретической и прикладной механики имени С.А. Христиановича

Email: kiina131313@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-6779-1535
SPIN-код: 1625-6043
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Алексей Аркадьевич Аншелес

Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова

Email: aansheles@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2675-3276
SPIN-код: 7781-6310

д-р мед. наук, доцент

Россия, Москва

Владимир Борисович Сергиенко

Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова

Email: vbsergienko@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0487-6902
SPIN-код: 4918-3443

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Аншелес А.А., Сергиенко В.Б. Ядерная Кардиология / под ред. В.Б. Сергиенко. Москва : Издательство ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России, 2021.
  2. Ficaro E., Lee B., Kritzman J., Corbett J. Corridor4DM: The Michigan method for quantitative nuclear cardiology // Journal of Nuclear Cardiology. 2007. Vol. 14, N 4. P. 455–465. doi: 10.1016/j.nuclcard.2007.06.006
  3. Garcia E., Faber T., Cooke C., et al. The increasing role of quantification in clinical nuclear cardiology: The Emory approach // Journal of Nuclear Cardiology. 2007. Vol. 14, N 4. P. 420–432. doi: 10.1016/j.nuclcard.2007.06.009
  4. Germano G., Kavanagh P., Slomka P., et al. Quantitation in gated perfusion SPECT imaging: The Cedars-Sinai approach // Journal of Nuclear Cardiology. 2007. Vol. 14, N 4. P. 433–454. doi: 10.1016/j.nuclcard.2007.06.008
  5. Wolak A. Quantitative myocardial-perfusion SPECT: Comparison of three state-of-the-art software packages // Journal of Nuclear Cardiology. 2008. Vol. 15, N 1. P. 27–34. doi: 10.1016/j.nuclcard.2007.09.020
  6. Germano G. Quantitative measurements of myocardial perfusion and function from SPECT (and PET) studies depend on the method used to perform those measurements // Journal of Nuclear Cardiology. 2018. Vol. 25, N 3. P. 925–928. doi: 10.1007/s12350-016-0757-z
  7. Abadi E., Segars W.P., Tsui B.M.W., et al. Virtual clinical trials in medical imaging: a review // Journal of Medical Imaging. 2020. Vol. 7, N 4. P. 1. doi: 10.1117/1.JMI.7.4.042805
  8. Denisova N.V., Ansheles A.A. A study of false apical defects in myocardial perfusion imaging with SPECT/CT // Biomedical Physics & Engineering Express. 2018. Vol. 4, N 6. P. 065018. doi: 10.1088/2057-1976/aae414
  9. Denisova N., Ondar M., Kertesz H., Beyer T. Development of anthropomorphic mathematical phantoms for simulations of clinical cases in diagnostic nuclear medicine // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2023. Vol. 11, N 3. P. 433–441. doi: 10.1080/21681163.2022.2074308
  10. Denisova N.V. Computational Phantoms for Medical Radiology // Medical Radiology and Radiation Safety. 2022. Vol. 67, N 6. P. 51–61. doi: 10.33266/1024-6177-2022-67-6-51-61
  11. Синельников Р.Д., Синельников А.Я., Синельников Я.Р. Атлас Анатомии Человека. Том второй. Москва : Новая волна, 2022.
  12. Patton J.A., Turkington T.G. SPECT/CT Physical Principles and Attenuation Correction. Journal of Nuclear Medicine Technology. 2008. Vol. 36, N 1. P. 1–10. doi: 10.2967/jnmt.107.046839
  13. Seltzer S. XCOM-Photon Cross Sections Database [Internet]. Gaithersburg (MD) : NIST Standard Reference Database 8. [дата обращения: 15.10.2023]. Доступ по ссылке: https://www.nist.gov/pml/xcom-photon-cross-sections-database doi: 10.18434/T48G6X
  14. Ivanchenko V.N., Incerti S., Allison J., et al. Geant4 electromagnetic physics: improving simulation performance and accuracy. In: Caruge D., Calvin C., Diop C.M., Malvagi F., Trama J.C., editorss. SNA + MC 2013 — Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo. EDP Sciences; 2014:03101. doi: 10.1051/snamc/201403101
  15. Behlouli A., Visvikis D., Bert J. Improved Woodcock tracking on Monte Carlo simulations for medical applications // Physics in Medicine & Biology. 2018. Vol. 63, N 22. P. 225005. doi: 10.1088/1361-6560/aae937
  16. Shepp L.A., Vardi Y. Maximum Likelihood Reconstruction for Emission Tomography // IEEE Transactions on Medical Imaging. 1982. Vol. 1, N 2. P. 113–122. doi: 10.1109/TMI.1982.4307558
  17. Nuyts J., Mortelmans L., Suetens P., Oosterlinck A., de Rou M. Model-based quantification of myocardial perfusion images from SPECT // Journal of nuclear medicine. 1989. Vol. 30, N 12. P. 1992–2001.
  18. Okuda K., Nakajima K., Hosoya T., et al. Quantification of myocardial perfusion SPECT using freeware package (cardioBull) // Annals of Nuclear Medicine. 2011. Vol. 25, N 8. P. 571–579. doi: 10.1007/s12149-011-0504-0
  19. Ploskikh V., Kotina E. Challenges of gated myocardial perfusion SPECT processing // Cybernetics and Physics. 2021. Vol. 10, N 3. P. 171–177. doi: 10.35470/2226-4116-2021-10-3-171-177
  20. Turco A., Nuyts J., Gheysens O., et al. Lesion quantification and detection in myocardial 18F-FDG PET using edge-preserving priors and anatomical information from CT and MRI: a simulation study // EJNMMI Physics. 2016. Vol. 3, N 1. P. 9. doi: 10.1186/s40658-016-0145-4
  21. Verberne H.J., Acampa W., Anagnostopoulos C., et al. EANM procedural guidelines for radionuclide myocardial perfusion imaging with SPECT and SPECT/CT: 2015 revision // European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging. 2015. Vol. 42, N 12. P. 1929–1940. doi: 10.1007/s00259-015-3139-x
  22. Garcia E.V., Slomka P., Moody J.B., Germano G., Ficaro E.P. Quantitative Clinical Nuclear Cardiology, Part 1: Established Applications // Journal of Nuclear Medicine. 2019. Vol. 60, N 11. P. 1507–1516. doi: 10.2967/jnumed.119.229799
  23. Аншелес А.А. Особенности интерпретации перфузионной однофотонной эмиссионной компьютерной томографии миокарда с компьютерно-томографической коррекцией поглощения // Вестник Рентгенологии и Радиологии. 2014. № 2. С. 5–20. doi: 10.20862/0042-4676-2014-0-2-5-20

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Трёхмерная математическая модель торса, имитирующая анатомическое строение среднестатистического пациента мужского пола в положении с поднятыми вверх руками: a — вид спереди; b — вид сзади. Модель задана в дискретном представлении 128×128×128.

Скачать (111KB)
3. Рис. 2. Клинические данные. Относительные значения (импульс/воксель) накопления радиофармпрепарата 99mTc-МИБИ в органах грудной клетки пациента. Изображения получены при обследовании пациента методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, совмещённой с компьютерной томографией, на установке Philips BrightView XCT в Федеральном государственном бюджетном учреждении «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова» Министерства Здравоохранения Российской Федерации.

Скачать (146KB)
4. Рис. 3. a — карта накопления радиофармпрепарата: трёхмерное распределение относительных значений концентрации 99mTc-МИБИ, рассчитанное на основе математической модели торса. Карта задана в дискретном представлении 128×128×100; b — карта ослабления, сгенерированная на основе математической модели торса. Карта задана в дискретном представлении 128×128×100. Показано центральное продольное сечение.

Скачать (39KB)
5. Рис. 4. Сравнение проекций, полученных в клинических условиях при обследовании пациента (сверху) и рассчитанных методом Монте-Карло (снизу) с использованием трёхмерной карты активности виртуального пациента: a — левая передняя косая проекция; b — фронтальная проекция; c — правая передняя косая проекция; d — левая боковая проекция. Клинические данные получены при обследовании пациента методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии на установке Philips BrightView XCT в Федеральном государственном бюджетном учреждении «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова» Министерства Здравоохранения Российской Федерации.

Скачать (184KB)
6. Рис. 5. Распределение радиофармпрепарата 99mTc-МИБИ в органах грудной клетки: a — фантом; b — реконструкция; c — клинический случай. Клинический случай получен при обследовании пациента методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии в Федеральном государственном бюджетном учреждении «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова» Министерства Здравоохранения Российской Федерации.

Скачать (66KB)
7. Рис. 6. Графическое представление результатов клинического обследования перфузии миокарда методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии. Изображения получены с использованием программного пакета QPS при обследовании пациента в Федеральном государственном бюджетном учреждении «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова» Министерства Здравоохранения Российской Федерации.

Скачать (261KB)
8. Рис. 7. Cечение модели левого желудочка по вертикальной длинной оси (VLA, слева) разбивается на слои короткой оси (SAX), и значения накопленной активности в каждом сечении проецируются на полярную диаграмму концентрическими кольцами так, что базальная часть левого желудочка соответствует внешнему кольцу, а апикальная — внутреннему (стрелками показано, куда на полярную карту проецируется каждый слой).

Скачать (71KB)
9. Рис. 8. Эталонная полярная карта перфузии миокарда левого желудочка виртуального пациента со здоровым миокардом (норма). Значения показателя SRS (Summed Rest Score):

Скачать (83KB)
10. Рис. 9. AC/RR. Полярная карта реконструированного изображения перфузии миокарда левого желудочка. Реконструкция проведена с коррекцией ослабления (attenuation correction, AC) и восстановлением разрешения (resolution recovery, RR). Значения показателя Summed Rest Score (SRS) для трёх методик расчёта полярной карты: а — Smax=10; b — S90=1; c — Snorm=3.

Скачать (239KB)
11. Рис. 10. non-AC/RR. Полярная карта реконструированного левого желудочка. Реконструкция проведена без коррекции ослабления (non-AC), но с восстановлением разрешения (RR). Значения показателя Summed Rest Score (SRS): а — Smax=17; b — S90=9; c — Snorm=4.

Скачать (235KB)
12. Рис. 11. AC/non-RR. Полярная карта реконструированного изображения перфузии миокарда левого желудочка. Реконструкция проведена с коррекцией ослабления (AC), но без учёта восстановления разрешения (non-RR). Оценки Summed Rest Score (SRS): a — Smax=9; b — S90=3; c — Snorm=4.

Скачать (234KB)
13. Рис. 12. Эталонные полярные карты перфузии левого желудочка с ишемическим поражением. Значения показателя Summed Rest Score (SRS): a — Smax=6; b — S90=5; c — Snorm=6.

Скачать (200KB)
14. Рис. 13. AC/RR. Полярные карты реконструированного изображения перфузии миокарда левого желудочка. Реконструкция проведена с коррекцией поглощения (AC) и с учётом восстановления разрешения (RR). Оценки показателя Summed Rest Score (SRS): a — Smax=12; b — S90=6; c — Snorm=6.

Скачать (234KB)
15. Рис. 14. non-AC/RR. Полярная карта реконструированного изображения перфузии левого желудочка. Реконструкция проведена без коррекции ослабления (non-AC), но с учётом восстановления разрешения (RR). Оценки показателя Summed Rest Score (SRS): a — Smax=23; b — S90=7; c — Snorm=2.

Скачать (234KB)
16. Рис. 15. AC/non-RR. Полярная карта реконструированного левого желудочка. Реконструкция проведена с коррекцией ослабления, но без учёта восстановления разрешения. Оценки показателя Summed Rest Score (SRS): a — Smax=21; b — S90=10; c — Snorm=6.

Скачать (231KB)

© Эко-вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».