JP2011524754A - 細胞の損傷および疾患のリスクを測定する方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
以下の定義は、本発明の詳細な説明を理解するための助けとして提供される。
(a)2mm以下のスライス厚(市販のものでは約0.5mmのものが最良であり、好ましい)
(b)再構成カーネルは、過度の平滑化も尖鋭化も行うべきでない。GEスキャナには骨カーネルが好ましい。
(c)Zにおけるピクセルスペーシングは、スライス厚以下であるべきである。
(d)XおよびYにおけるピクセルスペーシングは、最良のサンプリング(ナイキストセンスではわずかにオーバーサンプリングが好まれる)のためには、約0.8mm以下であるべきである。
(e)スキャナの管電流(mAとして表される)は、画像ノイズが妥当であるように十分な高さにセットされるべきである。より高いmAが好まれる。
(a)直交性再フォーマットをサポートするメディカル画像ビューワを使用してCTスライスのスタックを調べることによって、気道樹の分岐部位を検査し見出だす。ウィンドウ/レベルイメージビューイングパラメータは、それぞれ1500および−100にセットした。
(b)自動的に気道樹を追跡し、分岐部位を同定する幾何学モデリング法(例えば、局所的形状または骨格化を同定する3Dヘシアン)が、本発明の範囲内として考えられる。
(a)各分岐領域を、両側領域を含み、かつ気道を上がって検査する。両ボクセルにわたって最も高いCT密度を産出する分岐部位の位置に2ボクセル領域を置く。頂点または境界を共有するために結合ボクセルが必要である。測定がノイズに左右されず、焦点領域における気道損傷の測定が得られるように、2ボクセル領域を選択した。
(b)分岐部上下の軟骨の平均CT密度を直接測定し(気道の周囲の1/4にわたっている輪状軟骨の測定で十分である)、これを2ボクセル分岐値から減算する。生じた値のログは、分岐部の損傷測定値を推量するために使用される。
(c)個体ごとに、主要分岐部の1つ、左2つ、右2つを含む計5測定を行った。
(d)分岐損傷の全5測定を平均する。
(e)肺の損傷値の平均を、LCRTを形成するためにFEV1/FVC比と組み合わせた。より高いFEV1/FVC比では、より高いミネラル化を要し、肺がんリスクに関して高いと考えられる。単純な分類子(例えば一次の、または多項の)が、FEV1/FVC肺機能で個体のリスクを割り当てるためには十分である。
分岐部およびその他の部位を測定し、ミネラル化の量および割合を測定する。これは、肺がんと相関するように思われる。
関節およびその他の部位にて硝子軟骨の鉱物含量の変化を測定する。
http://www.peprotech.com/content/focusarticles.htm?id=72
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また、微妙な変化をそこで測定するために、特に硝子軟骨が含まれる部位で、血管および心臓組織の自然のミネラル化プロセスを決定し得ることが意図される。
食道/消化管はまた、ミネラル化の定量によりストレスを測定し得るもう1つの部位であるように思われる。
http://www.springerlink.com/content/h071q457134h1311/。
別の実施形態では、複数の画像を発生させるものとして当該技術分野において公知の医用撮像装置、特にコンピューター断層撮影(CT)システムを含むシステムが提供される。
この実施例では、個体肺がんリスクを推量するための新規の方法の実行が、FEV1/FVCと組み合わせた気道分岐部のCT石灰化密度測定に基づき評価される。
各HRCTスキャンは、Avila氏が標準画像評価機能を用いた医療データ評価アプリケーション(VolView 3.0)を使用して測定した。測定一貫性を維持するために、1500および−100のウィンドウ/レベルセッティングが各データセットの評価に使用された。
この実施例では、スキャナ補正係数を少なくとも1.25mmのスライス厚でスキャンした69の対照被験者の平均BDI値の解析に基づいて構築した。表1における補正係数は、本明細書で使用されるシーメンススキャナの部分容積アーティファクトを説明するために使用される。
本実施例は肺がんリスクを推量するための方法を開示し、FEV1およびFVCスコアがHRCTスキャン時間の近くに得られることを必要とする。これらの呼吸器の操作が、訓練された人員による監督を含む、肺活量測定を行うためのATSガイドラインに従って行われることは特に重要である。FEV1/FVC比は、呼吸器の健康を評価するために一般に使用される測定基準であり、肺がんリスクを推量するために使用した。気道壁肥厚、瘢痕および気道リモデリングの明らかな存在にもかかわらず、FEV1/FVC値に対して補正はなされなかった。
この実施例において、本明細書に記述される、データセット開発においてがん患者について計算されたBDIおよびFEV1/FVC値のプロットは、1mmのスライス厚でスキャンされ、55%より大きいFEV1/FVC値を有した6/13患者において線形に近い傾向を示した。このプロットは図7に示してある。直線回帰がこれらのがんデータポイントについて計算され、この直線までの距離をLCRIの計算に使用した。4つのがん症例が55%より大きいFEV1/FVCスコアを有したが、1.25mmのスライス厚にてスキャンされたことに注意すべきである。1mmのスライス厚がんデータ直線回帰と一致して、1.25mmのスライス厚データポイントは同様の勾配を有したがより低いBDI値を有した。これは、スキャナ補正法が完全には部分容積アーティファクトを説明できないことによるだろう。
図8を参照するに、HRCTデータおよびFEV1/FVCデータを取得し、手動測定技術を適用した。ここで、BDおよびCD測定値は、主に1つのリーディングセッションにおいて、がん状態または個体のFEV1/FVC値についての知識なしに得られた。
ここで図9を参照するに、初期の肺がん症例のHRCTスキャンを、各がん症例に加えていくつかのさらなるHRCT症例のために、年齢(性)、性別およびパックイヤーを一致させた4〜5の対照症例とともに概説した。すべての被験体は、初期肺がんのスクリーニング研究の一部としてスキャンした。大部分の症例は男性であった。初期の結果では明らかな性差がなかったため、性別はLCRI方法または結果報告に使用しなかった。1.25mmより大きいスライス厚のデータセットまたは過剰の画像ノイズまたは動きを含んだものは測定しなかった。全症例を、表1に示されるシーメンススキャナにより低用量でスキャンした(乏しいカバーレッジのために測定されなかった1つのSomatom Plus4スキャンを除いて)。少数のB80f症例を除いて、B60f再構成カーネルを使用した。合計15のがん症例および122の対照症例が解析のために提供されたが、22例は不十分なスライス厚または乏しい像質のため解析されなかった。これらの22例のうち、2つのがん症例が除外され、1つは3mmのスライス厚のため、他方は肺の限定されたカバーレッジのため除外された。このデータ収集についての年齢およびパックイヤー分布が図8に示してある。
ここで、図10および11を参照するに、図10は、変動するパックイヤーと合わせた被験体の平均LCRI値を示す。部分容積アーティファクトと関連する変動を回避するために、1.0mmのスライス厚でスキャンした症例のみをこの解析に使用した。対照症例はLCRI値の増加を示しているように見える。すべての7つのがん症例は2.70以上のLCRI値を有した。最後に、全症例についての年齢に対するLCRI値のプロットを図11に示す。パックイヤー群は異なる色で示し、年齢および喫煙曝露の増加に伴ったリスクの進行を示すように見える。
この実施例では、個体の肺がん発症リスクを推量するための自動化方法が提供される。LCRIを使用して、当方は、分岐部石灰化を測定する手動的方法をより強固なおよび自動化されたソリューションと置き換える。この完全に自動化された方法は、非常により速い実験および洗練された方法を可能とし、さらに手動方法のリーダー内、リーダー間変動を除去する。LCRIを計算するための自動化方法は、4つの主な工程を含む。第1に、5分岐レベルまでの完全な3D気道樹をCTスキャンから完全にセグメント化する。第2に、各分岐の位置およびその竜骨突起の3D範囲の位置を確実に同定する。第3に、竜骨突起近くの最大石灰化の解析、並びに分岐部周囲の平均的石灰化負荷の推量を測定する。気道の分岐部石灰化負荷の全体の分布の推量は、全分岐部が処理され、次いで患者のBDIが計算されたときに確立する。第4に、患者のFEV1/FVCスコアとBDIを、全体のLCRIを形成するために線形分類器を使用して結合した。
この実施例では、自動的に低用量HRCTスキャンで気道樹を検出して追跡するソフトウェアモジュールが提供される。セグメント化の失敗は分岐部石灰化の分布の推量の質を下げるため、高度に正確な気道セグメント化は重要である。もたらされたセグメント化は、次いで、分岐部を同定しLCRIの推量に用いるピクセル領域を定義するための足場として役立つよう利用する。
図14をここで参照するに、気道分岐部および竜骨突起を同定するために使用するパイプラインが提供される。次いで、5分岐レベルまでの各分岐部および竜骨突起を自動的に同定するモジュールが開発される。ヒト気道および特に老齢の喫煙者の気道は、非常に広い範囲の気道分岐角度、気道直径の変化、気道セグメントに沿ったおよび分岐部での屈曲、並びに4つもの同時に発生する分岐を含む気道幾何学における大きな変動を示す。加えて、突起、痰および部分的な気道狭窄の存在が、この課題をさらに複雑なものにしている。
本明細書に記述されるように、BDIの算出は、(i)分岐部密度(BD);(ii)比較密度(CD);および(iii)スキャナ補正係数(CF)の正確な測定を必要とする。この実施例では、BDIを算出するために使用される自動化方法が提供される。完全に自動化されたアルゴリズムで、ある症例のすべての上気道分岐部の測定が可能であり、それは損傷の全体の分布を推量するための分布関数に適合する。このデータが標準的な統計的分布によって表される場合、この分布の上尾部の解析は患者のすべての肺領域に関するBDIを創出できる。この分布は、少数の異常分岐値に対してより弾性的であると予測されるだろう。
この実施例では、別のBDIの改善、すなわちCDの算出が提供される。第1に、ソリューションが手動測定と同様の操作を実施する。次いで、分岐部を囲む軟骨の増加量およびBDの位置でのCD値を決定するために空間的に補間されたこれらの値を測定する。これは、CD算出の支配とは無関係な密度値を持つ単一の輪状軟骨を防ぎ、従ってより堅固なBDI測定を生じる。
この実施例では、開発データセットの種々の群に関するFEV1/FVCおよびBDI値の解析により、並びに増大するがんインデックスの作製に要する幾何学および方向の確立により、全体のLCRIを推量する方法およびシステムが開示される。直線回帰ストラテジーは増大する肺がんリスクの方向を決定するために使用されるが、線形判別分析およびサポートベクター機械解析などのより高度な分類法も本発明の主題の範囲内のものと想定される。これらの方法は、自動化されたアルゴリズムおよび/または個体FEV1およびFVC値などの入手可能な臨床情報、並びに肺機能試験予測割合および年齢、パックイヤーおよび肺気腫の存在などの臨床データから収集されるデータを含むことができる。
この実施例では、自動化された肺がんリスク方法を評価するための方法が提供される。2つの測定基準を使用して、自動化されたLCRI方法対手動測定の能力を測定できる。第1の測定基準は、適年齢およびパックイヤーを一致させた対照からがん症例を分離する本方法の能力である。加えて、肺がん発症リスクの優れた推量は、増大するタバコ曝露に相関するはずである。従って、第2の測定基準は、算出LCRIと自己申告パックイヤーとの間の相関度である。曲線下面積(AUC)の計算を含むレシーバオペレータ特性(ROC)アプローチが、開発データセット上の自動化LCRI方法対手動測定法の能力を完全に理解するために採用されるだろう。また、リーブワンアウト(leave-one-out)クロスバリデーションアプローチを、ROC曲線と関連する信頼区間をよく理解するために採用できる。
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