Методы и система магнитно-резонансной томографии лучезапястного сустава в поле 1.5 Тл
Оглавление
Введение
Глава 1. Исследование факторов, ограничивающих диагностическую значимость магнитно-резонансной томографии лучезапястного
сустававполе1.5Тл
1.1 ВведениекГлаве1
1.2 Взаимосвязь информационной, методической, аппаратной и
программно-алгоритмической составляющих процедуры МРТ
1.3 Информационные и методологические особенности магнитно-
резонансной томографии структур лучезапястного сустава
1.4 Радиочастотные катушки для магнитно-резонансной томогра-
фиилучезапястногосустававполе1.5Тл . . . . . . . . . .
1.5 Количественные показатели при диагностике патологических
состояний хрящевой ткани лучезапястного сустава . . . . .
1.6 ВыводыкГлаве1
Глава 2. Численное исследование радиочастотной безопасности бес- проводного объемного фокусирующего устройства на основе разо- мкнутых кольцевых резонаторов для МРТ лучезапястного суста-
ва
.1 2.2
ВведениекГлаве2
Конструкция используемых радиочастотных устройств . .
2.2.1 Конструкция объемного беспроводного фокусирующего
устройства на основе массива разомкнутых кольцевых
резонаторов
2.2.2 Конструкция приемо-передающей катушки для всего
телатипа«птичьяклетка»
Стр
2.2.3 Конструкция локальной приемо-передающей катушки дляконечностей
2.3 Численное исследование радиочастотной безопасности проце- дуры МРТ лучезапястного сустава в положении «рука над жи- вотом»
2.4 Численное исследование радиочастотной безопасности проце- дуры МРТ лучезапястного сустава в положении «супермен»
2.5 ВыводыкГлаве2
Глава 3. Сравнительный численный анализ пространственных профи-
лей магнитно-резонансного сигнала в направлении выделения сре-
за в импульсной последовательности быстрого спинового эха при использовании стандартных и высокоселективных радиочастот- ныхимпульсов.
3.1 ВведениекГлаве3
3.2 Селективные радиочастотные импульсы . . . . . . . . . . .
3.3 Алгоритм Шиннара – Ле Ру для создания селективных импуль-
сов
3.4 Метод расчета эволюции намагниченности в импульсных по-
следовательностях при помощи матриц поворота и релаксации
3.5 Выбор огибающей рефокусирующего радиочастотного импуль- са при помощи обратного алгоритма Шиннара – Ле Ру для использования в последовательностях быстрого спинового эха
сприменениемБФУ
3.6 Моделирование отклика импульсных последовательностях быстрого спинового эха, взвешивающих по Т1 и по протонной
плотности
3.7 Выводыкглаве3
4
Глава 4. Экспериментальное подтверждение повышения качества
МР изображений при использовании разработанных методов и устройств
4.1 Введениекглаве4
4.2 Предварительное исследование отношения сигнал-шум на изоб- ражениях лучезапястного сустава с применением коммерче- ских радиочастотных катушек и беспроводного фокусирующе-
го устройства при различных укладках пациента . . . . . .
4.3 Сравнительное исследование эффективности применения объ- емного беспроводного фокусирующего устройства и приемо- передающей катушки для конечностей CP Extremity в МРТ лучезапястного сустава в позиции «супермен» на репрезента-
тивнойвыборкеволонтеров
4.4 Экспериментальное тестирование оптимизированной импульс-
ной последовательности быстрого спинового эха. . . . . . .
4.5 ВыводыкГлаве4. ……………………110
Глава 5. Разработка метода автоматического выделения хрящевой тка-
ни на магнитно-резонансных изображениях лучезапястных суста- вовнаосновесверточнойнейроннойсети . . . . . . . . . . . . .
5.1 ВведениекГлаве1 ……………………113
5.2 Подготовка данных для обучения и тестирования нейронных
сетей …………………………..117
5.3 Оценка воспроизводимости процедуры ручной сегментации
хрящевой ткани лучезапястного сустава . . . . . . . . . . .
5.4 Сверточная нейронная сеть с обучением на основе патчей .
5.4.1 Оптимизация архитектуры сверточной нейронной сети с обучениемнаосновепатчей ……………122
5.4.2 Тестирование сверточной нейронной сети с обучением на основепатчей …………………..124
5.4.3 Позоновый анализ точности сегментации . . . . . . .
5.5 Сверточные нейронные сети с архитектурой U-Net . . . . .
5.5.1 Оптимизация архитектуры сверточной нейроной сети U- Net ………………………..127
5.5.2 Тестирование сверточных нейронной сетей с архитекту- рой U-Net . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.3 Позоновый анализ точности сегментации . . . . . . .
5.5.4 Применение техники «внимания» для понижения коли- чества ложно-положительных результатов при сегмента- ции с помощью сверточной нейронной сети с усеченной архитектурой U-Net . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.6 ВыводыкГлаве5 …………………….133
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Списоклитературы ………………………..139
Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи
научного исследования; изложены новые научные результаты, значимость работы для теории и практики, положения, выносимые на защиту; приведено краткое содержание глав диссертации.
Первая глава посвящена задаче анализа факторов, ограничивающих качество МР диагностики заболеваний лучезапястного сустава в поле 1.5 Тл и способов его повышения. Описана взаимосвязь информационной, методической, аппаратной и программно- алгоритмической составляющих процедуры МРТ. Описаны структуры в лучезапястном суставе, визуализация которых осложнена в поле 1.5 Тл. Выделены наиболее часто применяемые методы МР визуализации структур лучезапястного сустава (импульсные последовательности), обсуждены параметры, требующие улучшения при сканировании в поле 1.5 Тл. Представлен обзор применяемых на сегодняшний день радиочастотных катушек в поле 1.5 Тл. Отдельно обсуждены методы постобработки изображений лучезапястного сустава и морфометрические метрики, характеризующие степень разрушения хрящевой ткани при дегенеративных и воспалительных заболеваниях суставов.
По результатам Главы 1 сделаны следующие выводы:
1) Для корректной визуализации тканей лучезапястного сустава требуется разрешение
как минимум порядка 0.3 х 0.3 мм2 в срезе.
2) Наиболее диагностически полезными для визуализации лучезапястного сустава
являются импульсные последовательности быстрого спинового эха с различным взвешиванием, а также трехмерные последовательности быстрого градиентного эха со взвешиванием по Т1 и подавлением сигнала от жира. Диагностическая значимость этих последовательностей в поле 1.5 Тл ограничена низким пространственным разрешением получаемых изображений при использовании неспециализированных РЧ катушек.
3) Точность выделения среза в многосрезовых импульсных последовательностях быстрого спинового эха ограничена высокой радиочастотной нагрузкой, которую эти последовательности оказывают на организм человека.
4) Наиболее часто в клинической МРТ лучезапястного сустава используются универсальные гибкие приемные массивы и универсальные приемо-передающий катушки для конечностей. В настоящее время на рынке не существует доступного РЧ устройства для 1.5 Тл МР томографии, которое бы обеспечивало одновременно и высокую чувствительность к ЯМР сигналу от тканей кистей и высокую РЧ безопасность процедуры.
Рисунок 2.1: Результаты численного моделирования SAR при 1 Вт принятой мощности для большой воксельной модели тела в позиции «супермен» для трех схем возбуждения РЧ поля: катушкой типа «птичья клетка» (a); катушкой типа «птичья клетка» с индуктивно связанным с нею БФУ (б); локальной приемо- передающей катушкой CP Extremity (в). Черные сплошные линии обозначают границы БФУ и катушки CP Extremity. Изображены корональные срезы, проведенные через точки с максимальным локальным SAR. Красные эллипсы описаны вокруг таких «горячих точек».
5) Одновременно решить проблемы повышения чувствительности и снижения РЧ нагрузки на организм пациента потенциально возможно при использовании беспроводного фокусирующего устройства (БФУ) на основе индуктивно-связанных разомкнутых кольцевых резонаторов.
6) Клиническая валидация таких метрик, как площадь поперечного сечения, объем, время Т2 релаксации хрящевой ткани в лучезапястном суставе затруднена, помимо прочих причин, в связи с трудоемкостью проведения соответствующих морфометрических манипуляций вручную.
Исходя из данных выводов были сформулированы Задачи 2-5 настоящего диссертационного исследования.
Вторая глава посвящена задаче исследования РЧ безопасности БФУ, состоящего из массива разомкнутых кольцевых резонаторов, в сравнении с аналогичными параметрами для коммерчески доступных РЧ катушек для МРТ лучезапястного сустава. Исследована зависимость показателей РЧ безопасности от положения и массы тела пациента.
РЧ безопасность процедуры МРТ исследования количественно характеризуется отношением амплитуды создаваемого катушкой РЧ магнитного поля (|В1+|), усредненной по области интереса, к квадратному корню из удельного коэффициента поглощения электромагнитной энергии, (УКП или, более часто употребимо SAR – англ. specific absorption rate) поглощенной в тканях. При вычислении показателей РЧ безопасности важно учитывать поглощение энергии, как во всей экспонируемой области тела, так и отдельно в так называемых «горячих точках» – областях фокусировки электрического поля в проводящих тканях тела. По этой причине, принято рассчитывать две характеристики: показатель РЧ безопасности относительно SAR, усредненного по всей подвергающейся воздействию РЧ ЭМ поля части тела (wbSAR), или показатель глобальной РЧ безопасности
– | 1+| ; и показатель РЧ безопасности относительно максимального значения SAR в теле √
(maxSAR), или показатель локальной РЧ безопасности – | 1+| . √
На первом этапе в программном пакете CST Microwave Studio были промоделированы распределения В1+ и SAR в воксельной модели человека (модель «Густав», соответствующая мужчине весом 66 кг) в положении, когда рука находилась над животом.
Это положение удобно использовать для пациентов, испытывающих сильную боль в суставах, поскольку оно обеспечивает максимально комфортное расположение пациента
Рисунок 2.2: Результаты численного моделирования SAR при 1 Вт принятой мощности для большой воксельной модели тела в позиции «рука над животом» для двух схем возбуждения РЧ поля: (а) катушкой типа «птичья клетка», (б) катушкой типа «птичья клетка» с индуктивно связанным с нею БФУ. Изображены корональные срезы, проведенные через точки с максимальным локальным SAR. Красные эллипсы описаны вокруг таких «горячих точек».
внутри томографа. В таком положении в качестве передающей катушки может использоваться только катушка типа «птичья клетка» для всего тела. Было рассмотрено два варианта возбуждения РЧ магнитного поля, при помощи:
1) только катушки типа «птичья клетка» для всего тела;
2) катушки типа «птичья клетка» для всего тела вместе с БФУ.
Далее в тексте главы приводятся и анализируются результаты электромагнитного
моделирования. Локальные «горячие точки» были обнаружены в области брюшной мышцы, как при использовании БФУ, так и без него. Распределения SAR при 1 Вт принятой мощности в корональных срезах, проходящих через «горячие точки», представлены на Рисунке 2.2. Полученные данные позволили рассчитать показатели РЧ безопасности для обоих способов возбуждения РЧ поля. В результате показано, что за счет использования БФУ, показатель локальной РЧ безопасности катушки типа «птичья клетка» повысился на
350% (0.6 до 2.7 Тл ), а глобальной – на 400% (1.65 до 8.2 Тл ). √(Вт/кг) √(Вт/кг)
На втором этапе в программном пакете CST Microwave Studio методом конечных интегралов было проведено моделирование распределения SAR и |В1+|, в положении «супермен», в котором пациент располагается на столе лежа на животе с вытянутой вперед рукой. Это положение позволяет использовать, как БФУ, так и локальную приемо- передающую РЧ катушку для конечностей, размер которой адаптирован для возбуждения и приема сигнала от конечностей. Было промоделировано три варианта возбуждения радиочастотного поля при помощи:
1) только катушки типа птичья клетка для всего тела;
2) катушки типа птичья клетка для всего тела и БФУ;
3) локальной приемо-передающей катушки для конечностей CP Extremity;
Расчеты были проведены для двух вариантов подробных воксельных моделей
человеческого тела с массой 55 и 75 кг, ткани которых имели электромагнитные характеристики эквивалентные таковым у живых тканей. «Горячая точка» SAR при использовании только катушки типа «птичья клетка» была локализована в области плеча, тогда как при использовании, как БФУ, так и локальной катушки CP Extremity, наибольшее значение SAR наблюдалось в области кисти. На Рисунке 2.1 показаны корональные карты
распределения SAR, проведенные через «горячие точки», для всех трех схем возбуждения для большей воксельной модели. Далее был проведен анализ полученных результатов. Показано, что использование БФУ позволяет значительно увеличить показатели, как
Таблица 2.1. Показатели радиочастотной безопасности для трех схем передачи РЧ сигнала, рассчитанная для двух разных воксельных моделей (большая – 75 кг и малая – 55 кг).
Характеристика
Воксельная модель
Тип “Птичья клетка”
передающей CP Extremity Coil
| 1+| , Тл √ √(Вт/кг)
Большая Малая 1 0.9 4.6 5.3 4.3 4.6
| 1+| , Тл √ √(Вт/кг)
Большая Малая 3.7 3.2
11.2 11.9 28.1 29.2
катушки
“Птичья клетка” + БФУ
локальной, так и глобальной РЧ безопасности катушки типа птичья клетка (Таблица 2.1) в среднем для двух воксельных моделей – на 400% и на 735%, соответственно. При сравнении с локальной приемо-передающей катушкой БФУ показало несколько меньший показатель локальной РЧ безопасности (примерно на 10%), но заметно более высокий показатель глобальной РЧ безопасности (на 150%). При этом, для БФУ эти характеристики оказались более устойчивыми к вариациям массы воксельной модели тела пациента, чем для обеих коммерческих катушек.
Таким образом, по результатам Главы был сделан вывод, о том, что концепция фокусировки мощности катушки типа «птичья клетка» в область интереса при помощи БФУ на основе массива разомкнутых кольцевых резонаторов обеспечила значительное повышение радиочастотной безопасности относительно стандартного способа возбуждения – использования только катушки типа «птичья клетка», в особенности для позиции «супермен». Кроме того, при сравнении с локальной приемо-передающей катушкой для конечностей, БФУ представляет эффективную альтернативу, лишь немного уступая в локальной РЧ безопасности, но значительно опережая в глобальной. Эти результаты открывают перед БФУ перспективы для использования в МРТ с применением эффективных, но при этом интенсивных импульсных последовательностей, использование которых в стандартных условиях невозможно из-за превышения норм по РЧ нагрузке. Также такая концепция может быть полезной при сканировании пациентов с имплантами и детей, для которых обычно применяют компромиссные и менее эффективные варианты импульсных последовательностей из-за необходимости дополнительного снижения РЧ нагрузки. При этом малая чувствительность показателей РЧ безопасности БФУ к вариациям массы тела может позволить использовать универсальные настройки интенсивных импульсных последовательностей для пациентов с различной массой тела.
Третья глава посвящена решению задачи оптимизации стандартной импульсной последовательности быстрого спинового эха для применения с БФУ на основе массива разомкнутых кольцевых резонаторов, с целью повышения точности выделения среза при проведении процедуры МРТ.
Высокая интенсивность повторения РЧ импульсов в последовательности быстрого спинового эха (БСЭ) в стандартных условиях приводит к необходимости использования низкоамплитудных и слабоселективных импульсов для снижения РЧ нагрузки, от чего профили выделяемых срезов получаются непрямоугольными. Как было показано в Главе 2, использование БФУ на основе массива разомкнутых кольцевых резонаторов для фокусировки РЧ магнитного поля, создаваемого катушкой «птичья клетка» для всего тела, позволило повысить РЧ безопасность процедуры МРТ запястья как минимум в 4.5 раза. Этот выигрыш может быть использован для повышения эффективности выделения среза в
БСЭ, которая является наиболее часто используемой в клинической МРТ опорно- двигательного аппарата.
Из программного обеспечения томографа были извлечены данные о параметрах стандартных импульсов (далее – SINC-импульсы), предустановленных производителем.
Рисунок 3.1: Результаты моделирования. Профили срезов для всех эхо-сигналов, полученные для образца с T1 = 329 мс для T1-взвешенной последовательности БСЭ со стандартными SINC-импульсами (a) и SLR- импульсами (б); для PD-взвешенной последовательности БСЭ со стандартными SINC-импульсами (в) и SLR- импульсами (г). Черные пунктирные вертикальные линии ограничивают заданную толщину среза (TH), черные сплошные вертикальные линии ограничивают всю рефокусированную область профиля (TH1).
При помощи алгоритма Шиннара – Ле Ру (SLR) в среде Matlab были сконструированы более селективные РЧ импульсы (далее – SLR-импульсы). Особое внимание было уделено оптимизации профиля рефокусирующего импульса, поскольку именно многократная рефокусировка в последовательности БСЭ приводит к появлению артефакта перекрестных помех в многосрезовом эксперименте. С учетом ограничений на амплитуду градиентных импульсов были выбраны конкретные параметры SLR импульсов. В среде Matlab была написана программа, позволяющая рассчитывать отклик импульсной последовательности БСЭ с заданными параметрами методом последовательного (для каждого шага импульсной последовательности) решения уравнений Блоха в матричной форме:
−1/ −
2 0
=[− −1/ 2 ] +[ 0 ]
− −1/ / 101
где – вектор макроскопической намагниченности, 0- его равновесное значение, = ( , ) – напряженность магнитного поля, – гиромагнитное отношение, – время
, 1
продольной релаксации, – время поперечной релаксации. 2
Далее в тексте Главы подробно описывается моделирование откликов импульсных последовательностей, взвешивающих по времени релаксации Т1 (Т1-в) и по протонной плотности (PD-в), рекомендованных фирмой Siemens для сканирования лучезапястных суставов на томографе Siemens Magnetom Avanto. Были использованы параметры фантомов с временами релаксации Т1 близкими к таковым в мышечной, жировой (костном мозге) и хрящевой тканях. Примеры профилей срезов (для образца с Т1= 329 мс) показаны на Рис.3.1 для T1-в БСЭ, со стандартными импульсами (Рис. 3.1 a) и SLR-импульсами (Рис. 3.1 б), а также для PD-в БСЭ со стандартными (Рис. 3.1 в) и SLR-импульсами (Рис. 3.1 г).
Далее в тексте проводится анализ полученных профилей срезов. Резкость профилей эхо-сигналов, которая определялась как отношение сигнала, усредненного по заданной толщине среза (TH на Рис. 3.1), к сигналу, усредненному по всей рефокусированной области (TH1 на Рис.3.1), была выше для всех образцов при использовании предложенных
SLR-импульсов, чем при использовании стандартных, на 5%-9%. Это означает, что эффективность выделения среза при применении SLR-импульсов повысилась. Было оценено изменение SAR при переходе от стандартной схемы исследования (возбуждение катушкой птичья клетка + БСЭ на основе SINC-импульсов) к оптимизированной
Таблица 4.1. Отношение сигнал/шум в стандартном протоколе из 4-х импульсных последовательностей для двух радиочастотных устройств. Данные усреднялись по выборке из 9 добровольцев
Импульсная последовательность БФУ
СP Extremity Отношение ОСШ
VIBE T1-в БСЭ
19.4±2.3 43.9±5.3 13.9±1.3 32.9±4.5 1.40 1.34
PD-в БСЭ
37.0±3.7 29.6±4.5 1.25
T2-в БСЭ
18.9±3.0 14.4±1.7 1.31
(возбуждение катушкой птичья клетка + БФУ + БСЭ на основе SLR-импульсов). Было показано, что последняя схема обеспечивает в 11.5 раз меньший SAR.
По результатам Главы сделан вывод о том, что предложенный метод позволяет повысить пространственную эффективность выделения среза, при этом использование БФУ в отличие от стандартной катушки для всего тела позволяет остаться в разрешенных пределах по РЧ нагрузке для in-vivo МР исследования. Влияние повышения резкости
выделяемых срезов на качество МРТ изображения было исследовано экспериментально и описано в Главе 4 диссертационной работы.
Четвертая глава посвящена решению задачи экспериментального исследования эффективности применения устройства на основе массива разомкнутых кольцевых резонаторов в качестве пассивного фокусирующего устройства для МРТ лучезапястного сустава в поле 1.5 Тл. Исследовано повышение качества МР изображений при использовании БФУ в условиях in-vivo с применением стандартных импульсных последовательностей для визуализации лучезапястного сустава, а также с применением оптимизированной импульсной последовательности быстрого спинового эха (для фантомов, имитирующих свойства основных тканей скелетно-мышечной системы, влияющие на МР визуализацию).
На первом этапе на томографе Siemens Magnetom Espree было проведено предварительное in-vivo МРТ сканирование добровольца в позициях «рука над животом» и «супермен», а также получение карт отношения сигнал-шум (ОСШ). Целью этапа было выяснение наиболее эффективной позиции сканирования. Сравнение ОСШ на изображениях лучезапястного сустава было проведено за 2 сессии сканирования: сначала для БФУ и приемной гибкой 4-х канальной РЧ катушки Flex Small в двух позициях для оного волонтера (Сессия 1); а потом для БФУ и приемо-передающей катушки CP Extremity только в позиции «супермен» для другого волонтера (Сессия 1).
Сравнение карт, полученных в Сессии 1, показало, что, как для БФУ, так и для катушки Flex Small позиция «супермен» позволяет получить изображения с ОСШ приблизительно в 2 раза большим, чем позиция «рука над животом». При этом, в обеих позициях, ОСШ (в области головчатой кости) в случае использования БФУ было значительно больше (в 1.6 и 2.1 раза выше для позиции «рука над животом» и «супермен», соответственно), чем при использовании катушки Flex Small. Сравнение карт, полученных в Сессии 2, показало, что БФУ позволило получить ОСШ примерно в 1.2 раза большее, чем катушка CP Extremity.
На втором этапе было проведено сканирование кистей 9-ти добровольцев, в том числе, 6-ти здоровых и 3-х – с жалобами на боль в запястье. Изображения были получены с использованием 4-х импульсных последовательностей, входящих в клинический протокол для визуализации лучезапястных суставов пациентов с остеоартритом в НМИЦ им. В.А.
Алмазова. ОСШ рассчитывалось на срединном срезе каждого набора изображений как отношение среднего сигнала в мышечной ткани к среднеквадратичному отклонению шума в области без сигнала. Далее для каждого типа изображений вычислялось среднее значение ОСШ по всей выборке субъектов. Результаты для двух катушек статистически сравнивались с помощью парного t-критерия Стьюдента.
Рисунок 4.1: Примеры МР изображений лучезапястного сустава одного волонтера, полученные с применением БФУ (1-й и 3-й ряды сверху) и катушки CP Extremity (2-й и 4-й ряды сверху). 1-й и 2-й ряды сверху получены при помощи импульсных последовательностей, имеющих стандартные параметры, используемые для визуализации лучезапястного сустава в клинике. 3-й и 4-й ряды – при помощи модифицированного протокола с увеличенным разрешением для последовательностей VIBE, PD-в БСЭ, T2-в БСЭ, а для Т1-в БСЭ – с уменьшенным вдвое количеством накоплений.
В результате этапа было показано, что для стандартного протокола БФУ позволяет получать изображения с ОСШ выше на 25% – 40% (значительно выше, p<0.05), в зависимости от импульсной последовательности, чем стандартная катушка CP Extremity (Таблица 4.1). Далее в тексте главы описывается пример оптимизации параметров импульсных последовательностей на основе полученного усиления ОСШ. Модифицированные импульсные последовательности были протестированы in vivo на трех здоровых добровольцах из указанной выше выборки. Модификация позволила уменьшить размер воксела в трех из четырех импульсных последовательностях (наиболее значительный результат показан для Т1-взвешенной трехмерной импульсной последовательности быстрого градиентного эха VIBE, используемой для визуализации хряща, где разрешение было повышено с 0.38×0.37 мм2 до 0.31×0.31 мм2 - приемлемого для
достоверной оценки объема хрящевой ткани в мелких суставах) и сократить время сбора изображения вдвое в одной последовательности (Т1-в-БСЭ) без потери ОСШ по сравнению со стандартной методикой сканирования. Общее время протокола сократилось с 19.5 до 17.0 минут. Примеры изображений лучезапястного сустава одного добровольца,
Рисунок 4.2 Зависимость интенсивности сигнала на МРТ Т1-взвешенных (а) и PD-взвешенных (б) изображениях фантомов для обычной БСЭ (черные маркеры) и БСЭ на основе SLR (серые маркеры) от расстояния между срезами в процентах от толщины среза (0%, 10 %, 25%, 50%, 100%). Зависимости представлены для трех фантомов с разным временем релаксации T1: P1 - 329 мс (треугольники), P2 - 827 мс (кружки), P3 - 992 мс (квадраты).
полученные с применением обоих устройств, а также стандартного и модифицированного протокола, показаны на Рис.4.1.
По результатам данного экспериментального сравнения с универсальными катушками, а также анализа литературы, был сделан вывод о том, что БФУ, в целом, обеспечивает компромиссное промежуточное разрешение между универсальными приемо- передающими и специальными приемными многоканальными катушками для лучезапястного сустава. Наряду с повышенной РЧ безопасностью, низкой стоимостью изготовления, беспроводной реализацией, возможностью использования в томографах любых производителей и в различных положениях сканирования, это делает данное устройство перспективной альтернативой дорогим коммерческим приемо-передающим РЧ катушкам.
На третьем этапе была экспериментально протестирована оптимизированная импульсная последовательность БСЭ, разработка которой описана в Главе 3. Сконструированные SLR-импульсы были внедрены в программное обеспечение МРТ сканера Siemens Magnetom Avanto (Центр Магнитного Резонанса в Биологии и Медицине, Марсель, Франция). Последовательности БСЭ (Т1-в- и PD-в-БСЭ) с параметрами, идентичными тем, которые использовались при моделировании, были протестированы для двух случаев: с обычными (SINC) импульсами и с предложенными SLR-импульсами. Три калиброванных цилиндрических агаровых фантома (Eurospin II), имеющие такие же времена релаксации, которые использовались при моделировании, были помещены в держатель и расположены в центре БФУ, которое далее поместили в томограф.
Изображения были получены в многосрезовом режиме с 7-ю срезами (толщина - 3 мм) с различными зазорами между срезами - 100%, 50%, 25%, 10% и 0% от толщины среза, чтобы экспериментально исследовать влияние артефакта перекрестных помех при сближении срезов на интенсивность сигнала. Среднюю интенсивность сигнала измеряли в
каждом фантоме на срединном (4-ом) срезе каждого набора срезов. Результаты измерений показаны на графиках на Рис. 4.2.
В результате было показано, что эффект перекрестных помех между срезами уменьшал интенсивность сигнала от T1-взвешенной БСЭ в среднем на 15.9–17.6% (для различных фантомов) в SLR режиме и на 22.9-32.3% в стандартном; в PD-взвешенной БСЭ - на 0.0–6.4% в SLR режиме и на 0.3–9.3% в стандартном. Далее в тексте главы проводится анализ полученных результатов, отмечается, что увеличение частотной полосы РЧ импульса, которое позволило повысить селективность, сопровождалось усилением эффекта переноса намагниченности. Этот эффект для PD-взвешенной БСЭ, в которой артефакт «перекрестных помех» изначально менее выражен в связи с более длинным временем повторения, почти нивелировал преимущества, полученные за счет повышения селективности импульса, а потому использование стандартных SINC-импульсов в этом случае представляется более оптимальным.
По результатам этапа сделан вывод, что импульсные последовательности БСЭ на основе SLR импульсов, оптимизированные для применения с БФУ, позволили сократить влияние артефакта перекрестных помех до 2-х раз. Явное преимущество было экспериментально показано для T1-взвешенной БСЭ - импульсной последовательности, которая важна для визуализации хряща. Полученные результаты демонстрируют практическую пользу использования такого свойства БФУ, как снижение РЧ нагрузки на организм пациента в МРТ, для улучшения качества изображений.
Пятая глава посвящена разработке автоматического метода сегментации хрящевой ткани на МРТ изображениях лучезапястного сустава с применением методов глубокого обучения.
Подходы, основанные на глубоком обучении, обеспечивают быструю и надежную сегментацию с точностью, сравнимой с ручными методами, являющимися «золотым стандартом» в сегментации МР изображений. Недавно сверточные нейронные сети (СНС) были успешно применены для сегментации МР-изображений коленного сустава. Такие методы продемонстрировали высокие значения коэффициента подобия Соренсена-Дайса относительно сегментаций, сделанных вручную - 0.82 и 0.91 - для простой архитектуры с обучением на основе патчей и U-Net архитектуры, соответственно. Все это подчеркивает перспективность подходов глубокого машинного обучения для автоматической сегментации структур лучезапястного сустава.
На первом этапе исследования была проведена подготовка выборки изображений для обучения нейронных сетей. Было просканировано 11 волонтеров, с применением импульсной последовательности 3D VIBE. Для сканирования использовались 2 РЧ катушки (для обеспечения гетерогенности выборки по качеству изображения): БФУ и коммерческая катушка CP Extremity. В результате, было получено 20 трехмерных МРТ изображений, которые были разделены на двумерные корональные срезы. Врачом-рентгенологом (Эксперт 1) была произведена сегментация хрящевой ткани вручную (используя специально разработанный соискателем код в Matlab). В результате была получена уникальная выборка из 540-ка маркированных изображений лучезапястного сустава, не имеющая аналогов в мире.
На втором этапе была проведена оценка воспроизводимости процедуры ручной сегментации хрящевой ткани лучезапястного сустава. Трое врачей-рентгенологов вручную просегментировали хрящевую ткань на 20-ти выбранных срезах (центральные корональные срезы каждого из 20-ти трехмерных изображений). Один эксперт провел сегментацию дважды, с промежутком в одну неделю между сессиями, а двое других – по одному разу. Оценивался коэффициент Соренсена-Дайса между масками хряща, полученными одним и тем же врачом (внутри-экспертный), и между разными (меж-экспертный). В результате, внутри-экспертная воспроизводимость характеризовалась коэффициентом DSC=0.90±0.04, а меж-экспертная - от 0.78 ± 0.06 до 0.88 ± 0.04. Эти характеристики аналогичны меж-
Метод
СНС на основе патчей U-Net Усеченная U-Net Усеченная U-Net+AL Ручной интер- врачебный Ручной интра- врачебный
Средний 3D DSC на тестовой выборке
0.69 0.75 0.77
0.81 -
Средний 2D DSC на контрольной выборке
0.81 0.83 0.85
0.89 0.78 - 0.88 0.90
Время обработки одного изображения, с
1.28 0.09 0.05
0.06 300
экспертному коэффициенту 2D DSC для ручной сегментации коленного хряща (0.88), процедура сегментации которого описана в литературе.
Далее в тексте Главы описывается процесс оптимизации нескольких архитектур нейронных сетей для задачи сегментации хрящевой ткани лучезапястного сустава в рамках третьего этапа исследования. Все СНС, рассмотренные в данной главе, были созданы на языке Python 3.6.4, с использованием библиотек нейронных сетей с открытым исходным
Таблица 5.1. Результаты сегментации хрящевой ткани на МР изображениях лучезапястного сустава при помощи предложенных в настоящей работе нейронных сетей, в сравнении с нейронной сетью на основе патчей, а также с процедурой ручной сегментации. DSC - коэффициента Соренсена-Дайса. AL – «attention layers» (с англ. – слои «внимания»)
кодом TensorFlow 1.7.0 и Keras 2.1.5. Первая нейронная сеть обладала простой архитектурой (несколько слоев свертки), в ее обучении использовался подход на основе патчей. Для второй и третьей СНС в качестве базовой была использована архитектура полносвязной СНС - U-Net с обучением на основе полных двумерных срезов, хорошо зарекомендовавшая себя в сегментации изображений коленного сустава. Вторая СНС была основана на классической архитектуре U-Net. В качестве третьей СНС была рассмотрена усеченная версия U-Net, где в отличие от оригинальной сети был удален последний блок сверток в пути уменьшения размерности, что сделало СНС менее глубокой, но в то же время уменьшило количество обучаемых параметров, что обычно является полезным при обучении на ограниченном количестве данных. Для обучения всех нейронных сетей использовалось 260 срезов, дополнительно к ним, 20 срезов использовалось для валидации процесса обучения и расчета функции потерь (кросс-энтропия). Для обучения сетей на основе U-Net к изображениям применялись методы аугментации для увеличения гетерогенности обучающих данных, что позволило увеличить обучающий набор данных до 1136 изображений. Параметры всех СНС были оптимизированы путем поиска по сетке параметров для максимизации коэффициента Соренсена–Дайса для валидационной выборки. Тестирование разработанных СНС проводилось на 10-ти трехмерных МРТ изображениях (260 срезов), а также отдельно на 20-ти центральных корональных срезах, которые на втором этапе использовались для исследования воспроизводимости ручного метода (контрольная выборка).
Далее в тексте приводятся результаты оценки работы рассмотренных нейронных сетей. Оценка проводилась также при помощи вычисления коэффициента Соренсена-Дайса между масками хряща, полученными нейросетями и Экспертом 1. Результаты для всех исследованных нейросетей представлены в Таблице 5.1. Сегментация проведенная с помощью первой СНС обеспечила эффективную по времени альтернативу ручной сегментации (1.28 с/срез против 300 с/срез, соответственно), однако анализ результатов выявил неоднородность точности сегментации в зависимости от положения среза МР-
изображения в суставе: при удалении от центрального среза коэффициент 2D DSC значительно падал. Это привело к тому, что при сравнении выделенных нейросетью трехмерных масок хряща с данными ручной сегментации, коэффициент 3D DSC получался относительно невысоким (0.69). При использовании архитектур на основе U-Net однородность сегментации значительно повысилась. Усредненное по набору тестовых
Рисунок 5.1. Примеры результатов сегментации сверточной нейронной сетью с усеченной архитектурой U- Net (а) с большим количеством ложно-положительных срабатываний сети на структурах вне лучезапястного сустава. Использование слоев «внимания» позволило значительно повысить качество сегментации (б). Зеленым цветом отмечены истинно-положительные, красным - ложно-положительные, синим - ложно- отрицательные результаты.
данных значение 3D DSC для трехмерных масок хряща, а также усредненное значение 2D DSC для центральных срезов из контрольной выборки получилось самым высоким для усеченной U-Net. Эта СНС также показала лучшую производительность по времени (0.05 с/срез). Однако при более детальном рассмотрении было отмечено, что в тестовой выборке присутствовало некоторое количество изображений, на которых сегментация была затруднена из-за большого числа ложно-положительных срабатываний сети на структурах вне лучезапястного сустава. Для того, чтобы преодолеть эту сложность, в архитектуру нейронной сети с усеченной архитектурой U-Net были добавлены слои «внимания» - своеобразные фильтры, которые присваивают слабый вес неважными частям входных данных и высокий - важным. Использование слоев «внимания» позволило значительно повысить качество сегментации хрящевой ткани на трехмерных изображениях, которое охарактеризовалось значением коэффициента 3D DSC = 0.81. На Рис. 5.1 представлен пример повышения качества сегментации на двух срезах одного трехмерного изображения. При этом для контрольной выборки точность сегментации (2D DSC = 0.89) повысилась практически до уровня, полученного во внутри-экспертном исследовании качества ручной сегментации (2D DSC = 0.90). Добавление слоев «внимания» незначительно увеличило время обработки одного среза с 0.05 с до 0.06 с.
По результатам Главы сделан вывод о том, что предложенная нейронная сеть с усеченной архитектурой U-Net и с добавлением слоев «внимания» на МРТ изображениях неизвестных для нее субъектов смогла воспроизвести подход Эксперта 1 практически с той же точностью (2D DSC = 0.89), что и он сам в повторной сессии ручной сегментации (2D DSC = 0.90), затратив при этом в 5000 раз меньшее время на обработку одного среза. Предложенный метод является на сегодняшний день единственным автоматическим методом сегментации хрящевой ткани на изображениях лучезапястного сустава.
В заключении сформулированы основные результаты работы.
Основные результаты работы
1) Численно в электромагнитном моделировании показано, что показатели радиочастотной безопасности стандартной катушки типа «птичья клетка» для всего тела при использовании массива разомкнутых кольцевых резонаторов в качестве беспроводного фокусирующего устройства для МРТ лучезапястного сустава максимальны в положении «супермен». Этот факт позволяет безопасно
использовать интенсивные импульсные последовательности, повышающие
информативность процедуры МРТ.
2) При сравнении этого устройства с локальной приемо-передающей катушкой,
показатели локальной радиочастотной безопасности оказываются сравнимыми, а глобальной - значительно улучшаются, будучи при этом более устойчивыми к изменению массы модели человеческого тела. Эти факты открывают возможность безопасного использования такого устройства в исследованиях с интенсивными импульсными последовательностями независимо от массы тела пациента.
3) Предложен на основании численного моделирования и протестирован экспериментально метод МРТ сканирования лучезапястных суставов на основе последовательности быстрого спинового эха, оптимизированный для применения с беспроводным фокусирующим устройством, который уменьшить влияние артефакта перекрестных помех при получении многосрезовых МРТ изображений.
4) Экспериментально показано увеличение отношения сигнал-шум на МРТ изображениях, полученных при использовании беспроводного фокусирующего устройства, по сравнению с отношением сигнал-шум на изображениях, полученных при помощи локальной приемо-передающей катушки для конечностей. Показано,
что этот факт позволяет оптимизировать параметры импульсных последовательностей, например, повысить разрешение изображений VIBE до необходимого для визуализации субмиллиметровых структур сустава.
5) Разработан метод автоматической сегментации хрящевой ткани на МРТ изображениях лучезапястного сустава, который позволяет проводить сегментацию с точностью, сравнимой с достигаемой экспертом-рентгенологом при ручной обработке изображений, затрачивая при этом в 5000 раз меньшее время.
Актуальность темы исследования
Проведенное в 2020 году широкомасштабное исследование [1] пока- зало, что примерно 1.71 миллиарда человек в мире страдают от болезней костно-мышечной системы (БКМС). Эти нарушения включают в себя бо- лее 150 заболеваний и синдромов, которые, как правило, имеют тенденцию к прогрессированию и сопровождаются болью. Среди них, по данным Все- мирной Организации Здравоохранения (ВОЗ) [2,3], наиболее социально зна- чимыми заболеваниями являются ревматоидный артрит (РА) и остеоартрит (в российской классификации болезней чаще употребляется название остео- артроз [4]) (ОА).
РА является хроническим системным заболеванием, которое поража- ет ткани суставов, связок, мышц и сухожилий. Это заболевание имеет не самую высокую распространенность (до 1%), однако, важно отметить, что примерно 50% пациентов с РА даже в развитых странах утрачивают трудо- способность в течении 10 лет с начала заболевания [2].
Вторая социально значимая БКМС – остеоатрит – это дегенеративно- воспалительное заболевание суставов, при котором, в основном, поражается хрящевая ткань. По данным ВОЗ [3], в мире 9.6% мужчин и 18.0% женщин в возрасте старше 60 лет имеют симптомы остеоартрита. При этом, 80% людей с остеоартритом имеют двигательные ограничения, а 25% не могут выполнять свою основную повседневную деятельность. Для людей старше 60 лет это заболевание становится наиболее частой причиной потери тру- доспособности, и по этой причине, задачи по развитию методов его диа- гностики и лечения внесены ВОЗ в список приоритетных [3]. В Российской Федерации в связи с тенденцией к старению населения, распространенность ОА неуклонно растет [5].
Инструментальная диагностика РА и ОА чаще всего подразумевает проведение рентгенографии или компьютерной томографии, реже использу- ются ультразвуковые методы и при определенных показаниях – прямая арт- роскопия – диагностическая или лечебно-диагностическая операция. Рент- геновские методы позволяют визуализировать такие проявления этих за- болеваний, как околосуставной остеопороз, эрозию костной ткани, сужение суставной щели, остеосклероз и т.п. [6]. Однако, на ранних этапах заболе- вания, когда в патологический процесс вовлечены в основном мягкие ткани (синовиальная оболочка, хрящевая ткань, связки и т.п.), рентгенографиче- ские методы показывают низкую чувствительность. По этой причине, для диагностики проявления ОА и РА общепризнанным эффективным методом также является магнитно-резонансная томография (МРТ) [7, 8], в основ- ном благодаря возможности визуализации мягких тканей и созданию изоб- ражений с разнообразным контрастом, что позволяет получать не только структурную, но и функциональную информацию о состоянии тканей. Кро- ме того, этот метод имеет неионизирующую природу и при соблюдении тех- нических рекомендаций, абсолютно безопасен для пациентов.
Раннее выявление РА и ОА помогает своевременно начать медика- ментозное лечение, позволяет предотвратить структурные повреждения и улучшить отдаленный прогноз течения болезни. Методы МРТ диагностики проявлений РА и ОА в крупных суставах хорошо описаны в литературе и широко применяются в клинике [9, 10]. Проявления РА как правило начи- наются со скованности в малых суставах кистей и запястья, а с течением времени эти суставы поражаются больше всех остальных. ОА, в свою оче- редь, начинает проявляться, в первую очередь, в крупных суставах, несущих значительную нагрузку (коленные, голеностопные суставы и т.д.), однако, запоздалое лечение мелких суставов несет отдельную опасность: в то время как оперирование и эндопротезирование крупных суставов довольно широ- ко распространено, инвазивное лечение и протезирование суставов кистей рук затруднено в связи с их малыми размерами (межфаланговые, пястно- запястные суставы) и/или сложным устройством (лучезапястный сустав). В современном мире, когда все большая часть людей переходит к работе за компьютером, сложно переоценить значимость здоровья кистей рук – ос- новных рабочих инструментов для множества людей. Однако, несмотря на огромную значимость здоровья кистей, степень изученности МР проявле- ний РА и ОА в них остается низкой. Так, например, интересна статисти- ка публикаций, посвященных МРТ визуализации хрящевой ткани суставов, изменения в которой зачастую [11,12] являются первыми признаками начи- нающихся ОА и РА. Англоязычная текстовая база данных медицинских и биологических публикаций Pubmed, при вводе запроса «wrist cartilage MRI» («МРТ хряща лучезапястного сустава») выдает всего 400 результа- тов с 1986-го года, с максимумом в 25 публикаций в 2015-ом году (Рисунок 1). В свою очередь на запрос «knee cartilage MRI» («МРТ хряща коленного сустава»), портал выдает 6421 публикацию с 1984-го года, c максимумом в 534 статьи в 2020-ом году и тенденцией к дальнейшему росту. Это говорит о некоторой стагнации развития методов МРТ визуализации лучезапястного сустава в последнее время. Вероятной причиной такого замедления может являться отсутствие доступных эффективных аппаратных и методических ресурсов для качественной визуализации мелких суставов в широком круге медицинских организаций.
Наиболее распространенными в мире на сегодняшний день являются 1.5 Тл МРТ томографы [13]. Решение задач повышения чувствительности к МР сигналу и увеличения разрешения изображений для таких систем в основном подразумевает совершенствование устройств для приема МР сигнала и методик визуализации. Первый подход, в большинстве случаев, подразумевает увеличение количества каналов приемных радиочастотных катушек [14]. Методологический подход фокусируется на создании более эффективных радиочастотных импульсных последовательностей, а также методов реконструкции и обработки изображений. Однако, увеличение ко- Рисунок 1 — Статистические данные по количеству публикаций, индексированных в англоязычной текстовой базе данных медицинских и биологических публикаций Pubmed, связанных с МРТ хрящевой ткани лучезапястного сустава (верхняя диаграмма), и коленного сустава (нижняя диаграмма) за всю историю ведения статистики.
личества каналов приемных РЧ катушек ведет к неминуемому усложнению их конструкции, а также к увеличению стоимости. Приобретение дорогих специализированных РЧ катушек экономически неоправданно для много- профильных клиник, интерес которых обычно направлен на универсальные устройства. Так, анализ окупаемости РЧ катушек для томографов с полем 1.5 Тл в трех клиниках в Санкт-Петербурге, проведенный в 2015-ом го- ду [15], показал, что при использовании клиникой трех специализированных катушек для разных суставов, затраты на их приобретение окупаются лишь через 5 лет. Вероятным следствием этого является и тот факт, что большое разнообразие количественных методов оценки состояния суставного хряща, разработанных для крупных суставов, крайне медленно оптимизируется для применения в МРТ исследованиях лучезапястного сустава. Так, например, существует большое количество автоматических методов сегментации хря- щевой ткани коленного сустава на МРТ изображениях, и ни одного метода, адаптированного для тех же задач для более сложно устроенного лучеза- пястного сустава [16]. Этот факт осложняет исследования ценности коли- чественной оценки деградации хрящевой ткани лучезапястного сустава в качестве биомаркера ранних РА и ОА.
Таким образом, в настоящее время существует необходимость в фор- мировании благоприятных условий для скрининга и ранней диагностики РА и ОА с целью поиска наиболее эффективных методов лечения данных социально-значимых БКСМ. По этим причинам, исследование возможности применения альтернативных аппаратных решений и разработка соответ- ствующих методик их применения для совершенствования качества МРТ визуализации лучезапястного сустава, а также автоматизация морфомет- рических измерений являются актуальными задачами для повышения диа- гностической значимости и доступности этого метода.
Целью диссертационного исследования является разработка и исследование комплекса инструментальных, методических и программно- алгоритмических решений, направленных на повышение информативности клинической магнитно-резонансной томографии лучезапястного сустава в поле 1.5 Тл.
Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:
1. Провести анализ литературных источников и выявить факторы, огра- ничивающие качество МРТ диагностики заболеваний лучезапястного
сустава в поле 1.5 Тл;
2. Численно исследовать радиочастотную безопасность процедуры МРТ
лучезапястного сустава при использовании беспроводного фокусирую- щего устройства, состоящего из массива разомкнутых кольцевых резо- наторов, в различных возможных положениях сканирования, выявить наиболее безопасное положение, исследовать показатели радиочастот-
ной безопасности при различной массе тела пациента, и сравнить по- лученные результаты с аналогичными характеристиками для коммер- ческих приемо-передающих катушек;
3. Оптимизировать метод формирования МРТ изображений – импульс- ную последовательность быстрого спинового эха – для применения с беспроводным фокусирующим устройством, уменьшающим радиоча- стотную нагрузку на организм пациента, с целью снижения артефак- та перекрестных помех при многосрезовом сканировании без зазоров между срезами;
4. Провестисравнениеотношениясигнал-шумнаМРТизображенияхлу- чезапястных суставов группы добровольцев с различной массой тела, полученных в поле 1.5 Тл при помощи беспроводного фокусирующе- го устройства и со стандартной приемо-передающей радиочастотной катушкой;
5. Разработать метод автоматической сегментации хрящевой ткани на МРТ изображениях лучезапястного сустава с использованием техно- логий на основе глубоких сверточных нейронных сетей для повыше- ния точности и увеличения скорости клинических морфометрических манипуляций при получении количественной информации о патологи- ческих процессах.
Объектом исследования является система магнитно-резонансного
томографа с полем 1.5 Тл применительно к исследованиям лучезапястного сустава.
Предметом исследования являются различные факторы, опреде- ляющие диагностическую значимость процедуры магнитно-резонансной то- мографии лучезапястного сустава, такие как: отношение сигнал-шум, раз- решение и точность выделения среза на получаемых изображениях; радио- частотная безопасность процедуры; скорость и точность проведения мор- фометрических измерений.
При решении поставленных задач применялись следующие
методы исследования:
1. Численные методы физико-математического (электродинамического) моделирования;
2. Численные методы моделирования отклика импульсных последова- тельностей магнитно-резонансной томографии;
3. Методы цифровой обработки сигнала;
4. Методы объектно-ориентированного программирования;
5. Методы глубокого обучения нейронных сетей;
6. Статистические методы анализа и обработки результатов исследова-
ний;
7. Экспериментальные методы магнитно-резонансной томографии.
Теоретическая значимость результатов работы заключается в ис-
следовании и совершенствовании методов и алгоритмов повышения диа- гностической значимости магнитно-резонансной томографии лучезапястно- го сустава в поле 1.5 Тл.
Практическая значимость результатов работы заключается в раз- работке комплекса компонентов методологического и алгоритмического обеспечения системы МРТ, которые позволяют повысить информативность магнитно-резонансной томографии лучезапястного сустава, и при этом сни- жают риск негативного теплового воздействия, стоимость процедуры, поз- воляют повысить комфорт пациента.
Научная новизна определяется тем, что в процессе работы:
1. Численно в электромагнитном моделировании показано, что показате- ли радиочастотной безопасности стандартной катушки типа «птичья клетка» для всего тела значительно улучшаются при использовании массива разомкнутых кольцевых резонаторов в качестве беспровод- ного фокусирующего устройства для МРТ лучезапястного сустава и
Научные положения, выносимые на защиту: максимальны в положении сканирования «супермен». При сравнении этого устройства с локальной приемо-передающей катушкой, показа- тели локальной радиочастотной безопасности оказываются сравнимы- ми, а глобальной – значительно улучшаются, будучи при этом более устойчивыми к вариативности размеров и массы пациентов.
2. Впервые продемонстрировано практическое преимущество использо- вания такого свойства беспроводного фокусирующего устройства на основе метаматериала, как снижение радиочастотной нагрузки на ор- ганизм пациента в МРТ, для повышения качества изображений. Раз- работан и экспериментально протестирован метод МРТ сканирования лучезапястных суставов на основе последовательности быстрого спи- нового эха, оптимизированный для применения с беспроводным фо- кусирующим устройством. Показано, что разработанный метод позво- ляет уменьшить влияние артефакта перекрестных помех при получе- нии многосрезовых изображений при значительном снижении радио- частотной нагрузки относительно стандартного метода сканирования;
3. Экспериментально показано увеличение отношения сигнал-шум на МРТ изображениях лучезапястного сустава, полученных при исполь- зовании беспроводного фокусирующего устройства, по сравнению с отношением сигнал-шум на изображениях, полученных при помощи локальной приемо-передающей катушки для конечностей.
4. Впервые разработан метод автоматической сегментации хрящевой ткани лучезапястного сустава на основе сверточных нейронных се- тей. Показано что точность сегментации предложенным методом срав- нима с достигаемой экспертом-рентгенологом при ручном выделении хрящевых структур. При этом время, затрачиваемое на сегментацию снижается в 5000 раз. Впервые создана база размеченных МРТ изоб- ражений лучезапястного сустава.
1. Факторами, ограничивающими диагностическую информативность процедуры МРТ лучезапястного сустава в поле 1.5 Тл являются: необ- ходимое пространственное разрешение МР изображений (порядка 0.3 х 0.3 мм2 в срезе) для визуализации субмиллиметровых структур су- става, которое не достижимо с помощью большинства универсаль- ных радиочастотных катушек в силу относительно низкого отношения сигнал-шум получаемых изображений требуемого разрешения; высо- кая радиочастотная нагрузка, связанная с использованием импульс- ных последовательностей быстрого спинового эха при стандартной схеме сбора сигнала; высокая трудоемкость проведения морфометри- ческих измерений.
2. Применение беспроводного фокусирующего устройства на основе мас- сива разомкнутых кольцевых резонаторов позволяет повысить пока- затели локальной и глобальной радиочастотной безопасности проце- дуры МРТ лучезапястного сустава в 5 и 8.4 раза, соответственно, в позиции «супермен», по сравнению с аналогичными характеристика- ми для катушки для всего тела типа «птичья клетка». Относительно приемо-передающей катушки для конечностей показатель локальной радиочастотной безопасности оказывается сравнимым по величине (в пределах 10%), в то время, как показатель глобальной – увеличивается в 2.5 раза.
3. По сравнению с приемо-передающей катушкой для конечностей бес- проводное фокусирующее устройство на основе массива разомкнутых кольцевых резонаторов позволяет повысить отношение сигнал-шум изображений стандартного клинического протокола импульсных по- следовательностей для диагностики заболеваний лучезапястного су- става на 25% – 40% в зависимости от импульсной последовательности.
4. Улучшение показателей радиочастотной безопасности, обеспечивае- мое использованием беспроводного фокусирующего устройства на ос- нове массива разомкнутых кольцевых резонаторов, позволяет снизить уровень артефакта перекрестных помех в многосрезовой импульсной последовательности быстрого спинового эха до 2х раз в зависимости от типа ткани сустава по сравнению со стандартной процедурой МРТ лучезапястного сустава.
5. Разработанный метод автоматической сегментации, основанный на применении глубокой сверточной нейронной сети с усеченной архитек- турой U-Net с использованием слоев «внимания», обеспечивает точ- ность выделения хрящевой ткани на магнитно-резонансных изображе- ний лучезапястного сустава на том же уровне, что и врач-рентгенолог методом ручной сегментации, при этом длительность процедуры сег- ментации сокращается в 5000 раз.
Степень обоснованности и достоверности полученных результа- тов Обоснованность результатов диссертационной работы подтверждена ис- пользованием апробированных методов численного моделирования, измере- ния и обработки результатов. Достоверность результатов подтверждается тем, что они не противоречат описанным ранее в научной литературе ре- зультатам. Результаты, полученные в ходе экспериментального исследова- ния, подтверждают достоверность результатов, полученных теоретически и численно.
Реализация и внедрение результатов
Исследованное беспроводное фокусирующее устройство и метод ав- томатической сегментации хрящевой ткани на МРТ изображениях луче- запястного сустава внедрены для проведения клинического исследования эффективности методов лечения остеоартрита в Центре Магнитного Резо- нанса в Медицине и Биологии (CRMBM) Университета Экс-Марсель, Мар- сель (Франция). Результаты диссертационной работы используются в учеб- ном процессе подготовки магистров в области разработки радиочастотных устройств и импульсных последовательностей для магнитно-резонансной
томографии на Физическом Факультете Университета ИТМО.
Апробация результатов
Апробация работы проводилась на международных и всероссий- ских конференциях, конгрессах и семинарах, среди которых: METANANO- 2017, METANANO-2019, METANANO-2020, ISMRM-2019, ESMRMB-2020, ISMRM-2021.
Публикации Результаты, представленные в диссертационной работе, изложены в 13-ти публикациях, среди которых: 1 – в издании, рекомендован- ном ВАК [17], 6 – в изданиях, индексируемых в Scopus [18–23], 6 – в других изданиях [24–29]. Получено 1 свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ [30].
Личный вклад автора
Автор сыграла ключевую роль при получении результатов, изложен- ных в диссертации. При ее определяющем участии было проведено чис- ленное исследование радиочастотной безопасности, изготовление и in-vivo испытание беспроводного фокусирующего устройства; разработка и испы- тание на фантоме оптимизированной импульсной последовательности быст- рого спинового эха; разработка и тестирование автоматического метода вы- деления хрящевой ткани на МРТ изображениях лучезапястного сустава. Соискатель принимала определяющее участие в постановке и решении за- дач, интерпретации полученных результатов и подготовке публикаций.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Полный объем диссертации включает: страниц – 157; рисунков – 29 ; таблиц – 11. Список литературы содержит наименований: 151.
Первая глава посвящена анализу способов повышения качества МР диагностики заболеваний лучезапястного сустава. Описана взаимосвязь ин- формационной, методической и аппаратной составляющих процедуры МРТ. Описаны физиологические и патологические структуры в лучезапястном
суставе, визуализация которых осложнена в поле 1.5 Тл. Выделены наибо- лее часто применяемые методы МР визуализации структур лучезапястного сустава (импульсные последовательности), обсуждены параметры, требую- щие улучшения при сканировании в поле 1.5 Тл. Представлен обзор приме- няемых на сегодняшний день радиочастотных катушек в поле 1.5 Тл, как коммерчески доступных, так и экспериментальных прототипов. Отдельно обсуждены методы постобработки изображений лучезапястного сустава и морфометрические метрики, характеризующие степень разрушения хряще- вой ткани при дегенеративных и воспалительных заболеваниях суставов. Исходя из выводов сформулированы Задачи 2-5 настоящего диссертацион- ного исследования.
Вторая глава посвящена решению задачи исследования радиочастот- ной нагрузки на организм пациента при проведении процедуры МРТ лу- чезапястного сустава при использовании беспроводного объемного фокуси- рующего устройства, состоящего из массива разомкнутых кольцевых ре- зонаторов (сокращенно – БФУ) в сравнении с коммерчески доступными РЧ катушками. Моделирование проводилось в программном пакете CST Microwave Studio. Были промоделированы распределения радиочастотного магнитного поля и удельного коэффициента поглощения электромагнитной энергии (SAR) в воксельных моделях человеческого тела. Было рассмотрено два способа укладки пациента: 1) когда пациент лежит на спине и распола- гает кисть руки в коммерческой катушке либо в БФУ, которое расположено на специальной подставке над его животом и 2) когда пациент лежит на животе с вытянутой вперед рукой немного согнутой в локте (позиция «су- пермен»), коммерческая катушка/БФУ в этом случае расположено на столе томографа. На основании полученных результатов были рассчитаны пока- затели радиочастотной безопасности рассмотренных устройств. Для второй позиции была оценена зависимость показателей радиочастотной безопасно- сти от массы воксельной модели. Проведенные в данной Главе численные
расчеты радиочастотных электромагнитных показали, что концепция фо- кусировки мощности катушки типа «птичья клетка» в область интереса при помощи БФУ на основе массива разомкнутых кольцевых резонаторов обес- печила значительное повышение радиочастотной безопасности относитель- но стандартного способа возбуждения – использования только катушки типа «птичья клетка», в особенности в позиции “супермен”. При сравнении этого устройства с локальной приемо-передающей катушкой, показатели локаль- ной радиочастотной безопасности оказываются сравнимыми, а глобальной – значительно улучшаются, будучи при этом более устойчивыми к изменению массы модели человеческого тела. Эти факты открывают возможность без- опасного использования такого устройства в исследованиях с интенсивными импульсными последовательностями независимо от массы тела пациента.
Третья глава посвящена оценке потенциального увеличения эффек- тивности выделения среза в последовательностях быстрого спинового эха (БСЭ) за счет расширенных благодаря использованию БФУ пределов по мощности РЧ импульсов. В рамках работы над этой задачей, формы огиба- ющих таких импульсов были сконструированы при помощи обратного алго- ритма Шиннара – Ле Ру (SLR), а ЯМР отклик импульсных последователь- ностей БСЭ рассчитан при помощи численного решения уравнений Блоха методом матриц поворота и релаксации. Была численно промоделирована эволюция намагниченности для БСЭ со взвешиванием по времени релакса- ции Т1 (Т1-в БСЭ) и по протонной плотности (PD-в БСЭ), поскольку дан- ные полезные для скелетно-мышечной МРТ импульсные последовательно- сти содержат разное количество рефокусирующих импульсов, а также раз- личаются по такому параметру, как время повторения цикла импульсной последовательности (TR), в результате чего уровень артефакта перекрест- ных помех для них будет разным. Параметры обеих последовательностей выбирались в соответствии с рекомендациями изготовителя МРТ сканне- ров – фирмы Siemens – для получения изображений запястья 1.5 Тл на то-
мографе Magnetom Avanto. Отклик этих импульсных последовательностей был промоделирован при использовании стандартных, предустановленных в программном обеспечении томографа РЧ импульсов (с базой – 2.6), и для специально сконструированных более селективных SLR-импульсов (с базой – 4). В результате было показано, что предложенный метод позволяет сде- лать форму профилей выделяемых срезов более близкой к прямоугольной, при этом использование БФУ в отличие от стандартной катушки для всего тела позволяет остаться в разрешенных пределах по РЧ нагрузке для in-vivo МР исследования: предложенный метод обеспечивает в 11.5 раз меньший SAR по сравнению случаем стандартного клинического сканирования.
Четвертая глава посвящена посвящена экспериментальному исследо- ванию повышения качества МРТ изображений при использовании беспро- водного фокусирующего устройства основе метаматериала в условиях in- vivo с применением стандартных импульсных последовательностей для ви- зуализации лучезапястного сустава, а также с применением оптимизирован- ной импульсной последовательности быстрого спинового эха (для фантомов, имитирующих свойства основных тканей скелетно-мышечной системы, вли- яющих на МР визуализацию). По результатам предварительного экспери- ментального исследования показано, что при использовании БФУ наиболее преимущественной с точки зрения приемных характеристик является по- зиция «супермен». Проведенное далее экспериментальное исследование на репрезентативной выборке волонтеров продемонстрировало, что для стан- дартного протокола импульсных последовательностей БФУ позволяет по- лучать изображения с ОСШ выше на 25% – 40%, в зависимости от импульс- ной последовательности, чем стандартная локальная приемо-передающая катушка CP Extremity. Показано, что этот факт позволяет оптимизировать параметры импульсных последовательностей, например, повысить разреше- ние изображений, полученных с импульсной последовательностью VIBE, до необходимого для визуализации субмиллиметровых структур сустава. Кро-
ме того, были получены экспериментальные результаты, которые показали, что импульсные последовательности БСЭ на основе SLR импульсов, опти- мизированные для применения с БФУ, позволили сократить в 2 раза влия- ние артефакта «перекрестных помех» при сканировании образцов с релакса- ционными параметрами, близкими к таковым в тканях сустава, без зазоров между срезами. Таким образом, использование БФУ может способствовать повышению диагностического потенциала самого распространенного в мире МРТ 1.5 Тл. Наряду с повышенной РЧ безопасностью, низкой стоимостью изготовления, беспроводной реализацией, возможностью использования в томографах любых производителей и в различных положениях сканирова- ния, это делает данное устройство перспективной альтернативой дорогим коммерческим приемо-передающим РЧ катушкам.
Пятая глава посвящена разработке полностью автоматического мето- да сегментации хрящевой ткани на МРТ изображениях лучезапястного су- става с применением методов глубокого обучения. В рамках работы, в связи с отсутствием общедоступных баз размеченных МРТ изображений лучеза- пястных суставов, была получена и подготовлена выборка МРТ изображе- ний для обучения глубоких сверточных нейронных сетей (СНС). Была изу- чена внутри- и меж-экспертная воспроизводимость процедуры сегментации, проводимой вручную врачами-рентгенологами. Было проведено сравнитель- ное исследование нескольких архитектур сверточных нейронных сетей для сегментации хрящевой ткани лучезапястного сустава, для каждой из кото- рых проведена оптимизация архитектуры и параметров с целью получения максимальной точности сегментации в терминах коэффициента Соренсена- Дайса (DSC). В частности была исследована и оптимизирована СНС с про- стой архитектурой и обучением на основе патчей, а также нескольких вари- антов СНС на основе архитектуры U-Net. Полученные результаты показа- ли, что усеченная U-Net является лучшим кандидатом среди исследованных сетей на роль автоматического инструмента для измерения объема хряща
запястья на МРТ изображениях 3D VIBE. Применение техники «внима- ния» позволило снизить количество ложно-положительных результатов и повысить точность трехмерной сегментации во всем объеме лучезапястного сустава. Предложенная сверточная нейронная сеть на МРТ изображениях неизвестных для нее субъектов смогла воспроизвести подход Эксперта 1 (врача-рентгенолога, вручную маркировавшего данные для обучения ней- росети) практически с той же точностью (2D DSC = 0.89), что и он сам в повторной сессии ручной сегментации (2D DSC = 0.90), затратив при этом в 5000 раз меньшее время на обработку одного среза. Предложенный метод является на сегодняшний день единственным полностью автоматическим методом сегментации хрящевой ткани на изображениях лучезапястного су- става.
Помогаем с подготовкой сопроводительных документов
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.9 (66 отзывов)
4.8 (105 отзывов)
4.9 (20 отзывов)
5 (158 отзывов)
5 (44 отзыва)
4.7 (46 отзывов)
4.9 (35 отзывов)
4.3 (248 отзывов)
0 (13 отзывов)
