Наши менеджеры обязательно свяжутся с вами и уточнят условия заказа

Характеристики

Дополнительно

Отзывы и комментарии

Алгебраические представления для объемных полей кадра

Дэвид Р. Палмер, Дэвид Боммс, Джастин Соломон

Аннотация

Методы параметризации под контролем поля доказали свою эффективность для создания четырехуровневой сетки поверхностей; Эти методы вычисляют гладкие поперечные поля для управления процессом построения сетки, а затем интегрируют поля для построения дискретной сетки.Однако ключевой проблемой при расширении этих методов до трех измерений является представление значений поля . В то время как перекрестные поля могут быть представлены касательными векторными полями, которые образуют линейное пространство, трехмерный аналог — октаэдрическое поле кадра — принимает значения в нелинейном многообразии. В данной работе мы описываем пространство октаэдрических реперов на языке дифференциальной и алгебраической геометрии. Понимая это, мы разрабатываем инструменты с учетом геометрии для оптимизации октаэдрических полей, а именно геодезический шаг и точную проекцию через полуопределенную релаксацию.Наш алгебраический подход не только обеспечивает элегантное и математически обоснованное описание пространства октаэдрических фреймов, но также предлагает обобщение для фреймов, три оси которых масштабируются независимо, лучше фиксируя сингулярное поведение, которое мы ожидаем увидеть в полях объемных фреймов. Эти новые рамки одеко, так называемые, поскольку они представлены ортогонально разложимыми тензорами, также допускают полуопределенный программный оператор проектирования. Наше описание пространств октаэдрических и одековых фреймов предполагает вычисление полей фреймов с помощью алгоритмов оптимизации на основе многообразий; мы показываем, что эти алгоритмы эффективно создают поля высокого качества, сохраняя при этом стабильность и плавность.

Дэвид Р. Палмер

Аспирант информатики

Я учусь на третьем курсе аспирантуры Массачусетского технологического института. Мои исследовательские интересы включают оптимизацию с топологическими ограничениями при обработке геометрии.

Влияние анализа меньшего количества кадров изображения на сегмент для объемных внутрисосудистых ультразвуковых измерений на основе радиочастоты при коронарном атеросклерозе от легкой до умеренной внутрисосудистые ультразвуковые измерения при коронарном атеросклерозе легкой и средней степени тяжести «,

abstract =» Объемные радиочастотные данные внутрисосудистого ультразвукового исследования (RF – IVUS) коронарных сегментов все чаще используются в качестве конечных точек в серийных испытаниях новых антиатеросклеротических методов лечения. Определяют контуры сосудов и просветов в относительно трудоемком процессе; эти контуры сначала автоматически обнаруживаются, затем проверяются визуально и, наконец, (в большинстве случаев) редактируются вручную для получения надежных объемных данных о геометрии сосуда и составе налета. Уменьшение количества изображений поперечного сечения для объемного анализа может сэкономить время анализа, но также может увеличить вариабельность измерения объемных данных. Чтобы оценить, влияет ли уменьшение количества кадров на сегмент на 50% (каждый второй кадр) на воспроизводимость объемных измерений, мы провели повторные РЧ-ВСУЗИ 15 коронарных сегментов с атеросклерозом легкой и средней степени тяжести (20.2 сегмента длиной ± 0,2 мм с 46 ± 13% бляшек). Объемы были рассчитаны на основе всего 731 кадра изображения. Уменьшение количества кадров изображения поперечного сечения для объемных измерений сэкономило время анализа (38 ± 9 против 68 ± 17 мин / сегмент; P <0,0001) и привело лишь к нескольким параметрам в (пограничных) значимых, но умеренных различиях по сравнению с измерениями на основе на всех кадрах (объем фиброза, P <0,05; объем некротической сердцевины, P = 0,07). По сравнению с вариабельностью внутри наблюдателя наблюдалось небольшое увеличение вариабельности измерений для большинства геометрических и композиционных объемных параметров РФ – ВСУЗИ.В исследованиях РЧ – ВСУЗИ легкой и средней степени ишемической болезни сердца анализ меньшего количества кадров изображений экономил время анализа, оставлял большинство объемных параметров без значительного изменения и приводил к не более чем небольшому увеличению вариабельности измерения объемных данных. ",

ключевых слов = «METIS-269205, Внутрисосудистое ультразвуковое исследование, Радиочастота, Виртуальная гистология, Состав бляшки, Некротическое ядро, Уязвимая бляшка, ВСУЗИ, VH-ВСУЗИ, Воспроизводимость, Вариабельность, Атеросклероз, Заболевание коронарной артерии, Коронарные сосуды»,

author = «Jennifer Huisman и Марк Хартманн и Маттерн, {Элин С. } и Минц, {Гэри С.} и Базал, {Мунир В.З.} и {ван Хувелинген}, {Герт К.} и Верхорст, {Патрик М.Дж.} и {фон Биргелен}, Клеменс «,

год =» 2010 » ,

doi = «10.1007 / s10554-010-9599-y»,

language = «English»,

volume = «26»,

pages = «487-497»,

journal = «International журнал сердечно-сосудистой визуализации «,

issn =» 1569-5794 «,

publisher =» Springer «,

number =» 5 «,

}

Volume — Arnold for Maya User Guide

Форматы файлов томов, такие как OpenVDB, позволят хранить гораздо большие наборы данных, будучи оптимизированными для произвольного доступа к объемным данным, что более эффективно для рендеринга.OpenVDB — это библиотека C ++ с открытым исходным кодом, содержащая новую иерархическую структуру данных и набор инструментов для эффективного хранения и обработки разреженных объемных данных, дискретизированных на трехмерных сетках.

Для получения информации о работе с объемными жидкостями Maya щелкните здесь. Учебник о том, как записывать тома в OpenVDB из Houdini, можно найти здесь. Объемы могут получать непрямое освещение от других излучающих объемов, только если volume_ray_depth выше 0.

^{_{Арнольд Том.Тип: OpenVDB.}}

Пользовательские AOV в настоящее время не поддерживаются для томов.

Чтобы уменьшить количество шума в объеме, вы должны убедиться, что источники света в вашей сцене имеют достаточно «объемных сэмплов».

Имя файла

Расположение файла VDB.

Убедитесь, что IPR не запущен при обновлении файла, в противном случае ограничивающая рамка не будет отображаться с правильным размером в области просмотра.

Сетки

Список сеток OpenVDB для чтения и предоставления в качестве каналов в контексте затенения тома.Примеры имен сетки: плотность, топливо, тепло, температура или скорость.

Использовать последовательность файлов

Считывает последовательность файлов VDB.

Кадр

Определяет кадр последовательности для визуализации.

^{_{Набор Keframe для ‘Frame’ и хэштег, используемый в ‘Filename’ при использовании последовательности VDB}}

Автоматический размер шага

Устанавливает минимальный размер вокселя, определенный в VDB как размер шага.

Размер шага

Устанавливает размер выборки внутри тома.Он должен быть достаточно маленьким, чтобы уловить мельчайшие особенности в объеме (также известный как предел Найквиста). Если размер слишком большой, появятся искажения, смещения или полосы. Меньшие (и, следовательно, более точные) размеры увеличивают время рендеринга, в то время как большие размеры будут рендерить быстрее.

Дополнительную информацию о томе Размер шага можно найти здесь.

Step Scale

Коэффициент масштабирования, применяемый к размеру шага, в основном полезный, когда Volume Step установлен на Automatic, для модуляции автоматического значения.Для низкочастотных дымоподобных объемов разумной отправной точкой является значение 4.

Volume Padding

Увеличить объем на Padding . Это полезно, например, при смещении объема с помощью шума. Обратите внимание, что этот резерв применяется не только к ограничивающему прямоугольнику, но также и к вокселям, используемым для экстентов лучей внутри ограничивающего прямоугольника. Когда включено размытие при движении по скорости, вычисляется некоторое дополнительное заполнение на основе максимального значения поля скорости, и применяется максимум заполнения скорости и пользовательского заполнения.Когда заполнение превышает максимальный размер ограничивающей рамки, ускорение границ луча не имеет смысла и отключается, поэтому вам следует установить заполнение как можно более плотно.

Для достижения наилучших рабочих характеристик его следует установить как можно ниже, но при этом охватить максимальное смещение.

^{_{Количество отступов, добавляемых к границам объема для смещения}}

Сжать

Сжать сетки для уменьшения использования памяти, включено по умолчанию.Это сжатие с потерями, однако в большинстве случаев рендеринг будет почти таким же. Однако, если есть проблема, этот параметр можно использовать для отключения сжатия с потерями.

Velocity Grids

Либо 1 векторная сетка (например, v или vel ), либо 3 плавающие сетки (например, vel.x , vel.y , vel.z ), представляющие поле скорости , который будет использоваться для размытия движения. Размытие в движении не произойдет, если неверная комбинация сеток или если сетки не указаны.Обратите внимание, что все объявленные здесь сетки скоростей также доступны как каналы в контексте затенения.

Шкала скорости

Масштабный коэффициент для поля скорости. Значение 0 отключает размытие при движении.

Скорость FPS

Устанавливает значение скорости кадров в секунду.

Начало движения

Время выборки первого ключа движения фигуры. Остальные клавиши движения должны быть равномерно расположены в пределах этого диапазона. Время может быть абсолютным или относительным, если время затвора и движения используют одно и то же соглашение.По соглашению время отсчитывается от кадра. Например, время начала и окончания от -0,5 до 0,5 означает, что две клавиши движения будут выбраны посередине между предыдущим и текущим кадрами, а также текущим кадром и следующим кадром. Это применимо к камерам, источникам света и фигурам.

Конец движения

Время выборки последнего ключа движения фигуры. Остальные клавиши движения должны быть равномерно расположены в пределах этого диапазона. Время может быть абсолютным или относительным, если время затвора и движения используют одно и то же соглашение.По соглашению время отсчитывается от кадра. Например, время начала и окончания от -0,5 до 0,5 означает, что две клавиши движения будут выбраны посередине между предыдущим и текущим кадрами, а также текущим кадром и следующим кадром. Это применимо к камерам, источникам света и фигурам.

Порог скорости

Управляет фильтрацией зашумленных скоростей, что приводит к более быстрому рендерингу размытия движения из физических симуляций. Значение по умолчанию 0,001 не должно иметь визуального воздействия. Установка его в ноль полностью отключает фильтрацию.

Тип

Implicit

Неявные узлы объема могут использоваться для загрузки файлов OpenVDB для визуализации объемов и неявных поверхностей соответственно.

^{_{Объем неявного типа .vdb файл}}

Solver

Универсальный решатель может использоваться для произвольных полей. Он работает, делая небольшие шаги по полю, чтобы найти поверхность. Это делает его относительно медленным, но подходящим для произвольных полей, созданных, например, процедурным шейдером текстуры.Когда поле представляет собой набор уровней, например, из сетки набора уровней в файле VDB, вместо этого для повышения производительности и качества может использоваться решатель levelset . Наборы уровней направляют решатель к поверхности, чтобы быстро сходиться за несколько шагов.

Порог

Поверхность определяется, где значение поля равно пороговому значению. Поверхность определяется неявным уравнением:

Samples

Количество выборок, используемых для поиска точек пересечения. Увеличьте это значение, чтобы избежать артефактов, таких как дыры.

Канал поля

Канал объема, используемый в качестве поля для определения неявной поверхности.

Поле

Шейдер для создания скалярного поля, используемого для определения неявной поверхности.

Уменьшение шума

Чтобы уменьшить количество шума в объеме, вы должны убедиться, что у любого источника света в вашей сцене достаточно сэмплов объема или, альтернативно, у вас достаточно сэмплов камеры (AA) .

Объемы и объем атмосферы

В настоящее время Atmosphere_volume плохо сочетается с объемами.Это связано с тем, что атмосферы возвращают один плоский результат — непрозрачность, отображаемую поверх всего, что находится на заднем плане пикселя.

^{_{Слева: геометрия плоскости пола скрыта. Справа: видна геометрия плоскости пола. Жидкость отображается неправильно.}}

Быстрая объемная 4D-МРТ с субсекундной частотой кадров для мониторинга движений живота и определения характеристик при лучевой терапии под МРТ —

Введение

Радиотерапия под визуальным контролем (IGRT) значительно повысила точность доставки излучения при лучевой терапии с уменьшением систематических и случайных ошибок.Улучшение результатов лечения лучевой терапией с использованием IGRT подтверждено многими клиническими испытаниями (1,2). Однако, с другой стороны, современные методы IGRT все еще далеки от оптимального, когда они применяются при опухолях грудной клетки и брюшной полости при наличии дыхательного движения, которое у пациентов часто нерегулярно и может достигать нескольких сантиметров в верхней части живота. -в нижнее (SI) направление (3-6). Движущиеся опухоли и органы риска (OAR) с дыханием часто плохо визуализируются на рентгеновских изображениях в IGRT, что ограничено присущей им низкой контрастностью мягких тканей при визуализации на основе рентгеновских лучей.Между тем, доза визуализации может быть высокой, если непрерывный мониторинг движения в реальном времени проводится с использованием рентгеновской визуализации. Лучевая терапия под контролем МРТ (MRgRT или MRIgRT) была предложена и приобретает все больший интерес для более точной характеристики движения опухоли и управления ею, потенциально дополнительно повышая точность доставки излучения к цели и снижая токсичность для OAR, используя преимущества отсутствия -ионизирующая радиационная природа МРТ, а также ее превосходные и универсальные контрасты изображения мягких тканей (7-15).4D-МРТ (четыре измерения — анатомия в трехмерном пространстве плюс дыхание во времени), который обычно понимается как динамическая МРТ с респираторно-коррелированной или респираторно-сердечной корреляцией в радиационной онкологии, а не как динамическая МРТ с временным разрешением в диагностической радиологии. потенциально мощный инструмент для характеристики движения опухолей и OAR, вызванного дыханием, при планировании лечения, а также для мониторинга движения органов в режиме реального времени и управления доставкой излучения во время лечения (16-18).

В последние годы в литературе было предложено множество методов 4D-МРТ как для планирования лечения, так и для визуализации.Что касается получения изображений, современные методы 4D-MRI используют последовательности двумерных импульсов в режиме перемежения нескольких срезов или в режиме ортогональной киносъемки гораздо чаще, чем последовательности трехмерных импульсов, в частности, если они предназначены для мониторинга движения или управления изображением (18 -32). Последовательности двумерных импульсов получают изображения среза за срезом в последовательном или чередующемся порядке. Временное разрешение с точки зрения частоты кадров среза (измеряемой в секундах на срез) при получении 2D-изображений может легко достичь уровня <0.5 с / кусок. Между тем, пространственное разрешение в плоскости при получении 2D-изображений обычно лучше, чем при получении 3D-изображений, хотя толщина среза не может быть слишком тонкой, например, <2 мм. В противном случае профиль среза и отношение сигнал / шум (SNR) могут ухудшиться. Таким образом, размер вокселя при 2D-захвате обычно анизотропен, а пространственное разрешение в плоскости ниже, чем разрешение в плоскости. Кроме того, клинически доступны различные последовательности 2D-импульсов для получения различных контрастов МР-изображений, что также объясняет популярность получения 2D-изображений для 4D-МРТ.Однако, с другой стороны, получение 2D для 4D-MRI связано с некоторыми внутренними проблемами из-за процедуры получения послойного изображения. Для планирования лечения, несмотря на высокую частоту кадров при 2D-захвате, его временное разрешение с точки зрения частоты кадров объема (измеряется в секундах на объем) намного ниже (обычно в десятках секунд, в зависимости от количества срезов в объеме, срезе). временное разрешение, а также порядок получения срезов), чем частота дыхания (при нормальном цикле дыхания 3-5 с).Таким образом, срезы в отображаемом объеме получены на разных фазах дыхания в разных дыхательных циклах. Когда срезы сортируются для каждой респираторной фазы и реконструируются в трехмерных изображениях, анатомии могут серьезно пострадать от проблемы неоднородности структуры, такой как отсутствие структуры, сшивание края и / или перекрывающиеся срезы, в частности, в ситуациях плохого контроля дыхания. и нерегулярное дыхание у пациентов, хотя были предложены многочисленные специализированные алгоритмы для сортировки и реконструкции респираторной фазы 4D-MRI (20,21,23,28,29,31). Для руководства по лечению мониторинг объемного движения в реальном времени технически непрактичен с использованием двумерных импульсных последовательностей, поэтому видеосъемка небольшого количества репрезентативных срезов (например, 1-3 срезов) на одном изображении (обычно сагиттальном или коронарном) или ортогональные виды (аксиально-сагиттальный, аксиально-коронарный и др.) обычно проводятся (7,19). Следовательно, можно было отслеживать только движение в интересующем частичном объеме, но оно может не точно отображать истинное движение всего объема и, таким образом, ставит под угрозу точность доставки излучения.

Получение 4D-МРТ с использованием трехмерных импульсных последовательностей теоретически имеет некоторые преимущества перед использованием двумерных импульсных последовательностей. Во-первых, легче получить изотропный размер вокселя и пространственное разрешение. Во-вторых, последовательности 3D-импульсов получают данные МРТ на основе непрерывного объема, а не на основе срезов, что устраняет некоторые технические трудности сортировки по фазам дыхания при получении 2D-изображений и позволяет избежать неоднородности объема. В-третьих, не декартову траекторию сбора данных можно было бы лучше спроектировать и использовать в трехмерных импульсных последовательностях, что сделало бы их менее чувствительными к дыхательной системе и, таким образом, уменьшило бы артефакты движения.Для 4D-МРТ был предложен ряд специальных методов получения трехмерных изображений, и было достигнуто превосходное качество изображения для целей планирования лечения (32–38). Наконец, геометрическая точность 3D-съемки лучше, чем 2D-съемки, в частности, в направлении через плоскость, что критически важно для приложений RT (39). Однако на практике 3D-съемка редко предлагается и используется для мониторинга движения во время лечения. Одна из наиболее важных причин заключается в том, что получение 3D-изображений считается слишком медленным (порядка десятков секунд) для захвата дыхательного движения. Кроме того, из-за гораздо более низкой скорости сбора данных, чем частота дыхания, изображения МРТ, полученные при свободном дыхании с использованием трехмерных импульсных последовательностей для мониторинга движения в режиме реального времени, в котором недопустимы синхронизация дыхания или навигация, могут демонстрировать выраженные артефакты движения и, таким образом, влиять на отслеживание точность.

Таким образом, в этом исследовании мы предлагаем предложить и разработать быструю 4D-МРТ, основанную на получении последовательности 3D-импульсов, для достижения субсекундной объемной частоты кадров (VFR), в частности, для мониторинга и описания движений живота в целом в приложениях MRgRT.

Методы

Всего девять здоровых добровольцев (в возрасте 34,33 ± 5,77 лет) были проспективно набраны для этого исследования, одобренного с точки зрения этики. Информированное согласие было получено от каждого субъекта.

Настройка сканирования и получение МРТ

Все МРТ-сканирование проводилось с помощью МРТ-симулятора с напряжением 1,5 Тесла (MAGNETOM Aera, Siemens Healthineers, Эрланген, Германия), на котором стол пациента был покрыт плоской крышкой с индексом RT (Diacor, Солт-Лейк-Сити, Юта, СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ).Субъекты были иммобилизованы с поднятыми руками на персонализированной вакуумной подушке, наложенной на плоскую поверхность кушетки с помощью фиксирующих стержней. Объекты были выровнены с помощью хорошо откалиброванного лазера 3D-позиционирования (DORADOnova MR3T, LAP GmbH Laser Applikationen, Люнебург, Германия). 18-канальную матричную катушку тела помещали перед субъектом как можно ближе, но не касаясь, с помощью двухкатушечной перемычки (Orfit Industries, Бельгия). Встроенная катушка для позвоночника на кушетке пациента также позволяла получать изображения.Типичная установка добровольцев проиллюстрирована на рис. 1 .

Рис. 1 Иллюстрация установки добровольца с поднятыми руками, который иммобилизован с помощью персонализированной вакуумной подушки в этом исследовании.

Для получения данных была выбрана трехмерная последовательность испорченных градиентно-эхо-импульсов, объемное интерполированное исследование с задержкой дыхания (VIBE) на МРТ Siemens (40,41). Получение поперечной МРТ было принято в соответствии с 4D-CT, обычно используемым в RT, а также для уменьшения эффекта более быстрого сердечного движения, чем дыхательное движение, на появление артефактов движения в изображениях 4D-MRI.Для достижения скорости прицеливания менее секунды VFR, было применено несколько подходов для ускорения. Контролируемое алиасинг при параллельной визуализации приводит к более высокому ускорению (CAIPIRINHA) (42,43) с коэффициентом ускорения 4. Очень короткое время повторения (TR) 1,57 мс было достигнуто за счет использования широкой полосы пропускания приемника (RBW), максимальной скорости нарастания градиента и асимметричного эхо-сигнала. Этот протокол визуализации [поперечный, поле зрения (FOV) = 350 (FE, частотное кодирование) × 262,5 (PE, фазовое кодирование) × 224 (SE, кодирование среза) мм, FE в направлении влево-вправо (LR), срезы = 56, толщина среза = 4 мм, размер матрицы = 128 × 128 × 56, время эхо-сигнала (TE) / TR = 0.53 / 1,57 мс, угол поворота = 5 °, полоса пропускания = 1400 Гц / воксель, коэффициент CAIPIRINHA = 4, частичный коэффициент Фурье = 6/8, частичный коэффициент эха = 6/8], что привело к временному разрешению 615 мс на объем. (56 срезов), то есть 1,63 кадра в секунду (кадров в секунду) и размер восстановленного вокселя 2,7 × 2,7 × 4,0 мм ³ . Для сбора данных на консоли была включена трехмерная геометрическая коррекция. Этот протокол 4D-MRI, в дальнейшем называемый CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI, применялся для визуализации брюшной полости 9 здоровых добровольцев при свободном дыхании. За 89 с было получено 144 динамики объема, всего 8 064 (144 × 56) изображения. Во время сбора данных в режиме свободного дыхания профиль дыхания регистрировался с помощью расположенного ниже датчика давления с временным разрешением 50 мс. Также регистрировалась временная метка каждой точки данных в записанном респираторном профиле.

Последовательность двумерных импульсов, т. Е. Однократное турбо спин-эхо с полуфурье-захватом (HASTE) на основе получения 4D-МРТ, которое использовалось в другом исследовании 4D-MRI в нашем центре, также была проведена для качественного сравнения качество изображения при получении 3D.Это двухмерное изображение также охватывало брюшную полость и проводилось в коронарной проекции для получения высокого объемного временного разрешения. Параметры визуализации были следующими: коронарный, FOV = 384 × 384 мм, получение чередующихся срезов, FE в верхнем-нижнем (SI) направлении, срезы = 30, длина эхо-последовательности (ETL) = 55, толщина среза = 6 мм, промежуток между срезами = 0, размер матрицы = 192 × 192, TE / TR = 44/165 мс, угол переворота = 90 °, угол перефокусировки = 110 °, полоса пропускания = 1000 Гц / воксел, коэффициент обобщенной автокалибровки частично параллельных захватов (GRAPPA) = 3 , размер вокселя = 2 × 2 × 6 мм), что дало временное разрешение среза 0.165 с / срез и временное разрешение эффективного объема ~ 5 с / объем (0,165 с × 30 = 4,95 с). Из-за характера получения двухмерных срезов с чередованием срезов на консоли была включена только двухмерная геометрическая коррекция.

Анализ данных

Все полученные данные МРТ были экспортированы как изображения DICOM и обработаны в автономном режиме с помощью 3D Slicer версии 4.5.0 (http://www.slicer.org) (44). Отметка времени каждого изображения DICOM в данных 4D-MRI была зарегистрирована как ближайшая отметка времени зарегистрированного респираторного профиля.

Движения купола печени, почек и селезенки анализировали с использованием данных CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI. Каждая анатомия была вручную замаскирована на данных МРТ первого временного интервала (то есть первой динамики) в качестве эталона. Анатомия в следующие периоды времени строго соответствовала анатомии референта. Матрица преобразования была записана для расчета смещения каждой анатомии относительно эталона во времени в трех ортогональных направлениях, то есть SI, передне-заднем (AP) и LR направлениях.Мы также провели регистрацию деформируемого изображения на основе B-сплайна во всей брюшной полости с использованием данных 4D-MRI, чтобы проиллюстрировать возможность создания карты трехмерного деформируемого векторного поля (DVF), связанной с дыхательным движением.

Для иллюстрации движение почки было количественно охарактеризовано с точки зрения ее диапазона движения в трех ортогональных направлениях. Характеристики движения левой (L) и правой (R) почки сравнивали с помощью t -теста. Корреляции между двумя движениями почек были проанализированы с использованием корреляции Пирсона.Значение P 0,05 или меньше считалось статистически значимым.

Результаты

CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI была успешно проведена у всех девяти здоровых добровольцев.

Переформатированные изображения добровольца CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI были проиллюстрированы и сравнены с 2D HASTE 4D-MRI у того же добровольца в Рисунок 2 . Даже при относительно быстром дыхательном цикле 3,4 ± 0,4 с (среднее значение ± стандартное отклонение.) этого добровольца, размытость, вызванная дыханием, наблюдалась, но незначительно на своде печени в направлении SI в сагиттальной и коронарной проекциях (, рис. 2, ). На изображениях CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI не было видимых артефактов ореола. Между тем, более быстрое движение сердца не вызывало артефактов на поперечных изображениях брюшной полости. Напротив, изображения HASTE 4D-MRI имели лучшее пространственное разрешение в корональной проекции из-за меньшего размера вокселя в плоскости (2,0 × 2,0 против 2,7 × 2.7 мм ² ), но демонстрирует очевидные артефакты сшивания на переформатированных сагиттальных и поперечных изображениях из-за гораздо более медленного эффективного VFR (~ 5 против ~ 0,6 с / объем) и порядка получения чередующихся срезов.

Рисунок 2 Переформатированные изображения CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI (верхний ряд) добровольца по сравнению с изображениями 2D-HASTE 4D-MRI (нижний ряд) того же добровольца.CAIPIRINHA, контролируемое алиасинг при параллельной визуализации приводит к большему ускорению; VIBE, объемное интерполированное исследование задержки дыхания; HASTE, однократное турбо спин-эхо с полуфурье-захватом.

Рисунок 3 иллюстрирует поступательные смещения купола печени, почек и селезенки относительно первого кадра (в мм) в трех ортогональных направлениях у добровольца с относительно быстрым дыхательным циклом, равным 3.4 ± 0,4 с, а также записанная дыхательная кривая (в условных единицах). Диапазоны дыхательных движений купола печени, почек и селезенки в трех ортогональных направлениях были проиллюстрированы в Таблице 1 . Трехмерная DVF-карта всего живота (кадр 2 относительно кадра 1) того же субъекта была показана на рис. , , , , на котором показана потенциальная техническая возможность воксельного отслеживания движения всего живота для руководства по лечению в MRgRT.

Рисунок 3 Трансляционное движение купола печени, почек и селезенки относительно первого временного кадра (в мм) в верхне-нижнем (SI), передне-заднем (AP) и лево-правом (LR) направлениях у добровольца с относительно быстрым средним дыхательным циклом ~ 3.4 ± 0,4 с (среднее значение ± стандартное отклонение) вместе с записанной респираторной кривой (в условных единицах). Смещения в направлении S, A и L определены как положительные. Пик дыхательной кривой указывает на окончание вдоха, а нижняя часть дыхательной кривой указывает на конец выдоха.

Рис. 4

Почечная активность была охарактеризована и обозначена в таблице 2 . В движении почек наблюдались существенные межпредметные и междыхательные вариации. Для обеих почек диапазон поступательного движения был наиболее выражен в SI (L: 10,03 ± 2,65 мм; R: 10,38 ± 2,80 мм), значительно больше (P <0,001), чем в AP, и меньше всего в LR. Правая почка имела значительно большую подвижность (4,18 ± 2,19 против 2,32 ± 1,34 мм, P = 0,045), чем левая почка в AP, но не в LR и SI.Коэффициенты корреляции Пирсона r между движением левой и правой почки составляли 0,5063 (P = 0,164), 0,6624 (P = 0,052) и 0,5752 (P = 0,105) для LR, AP и SI соответственно, все незначительные, но самые сильные при AP. Корреляция движения почек в SI и AP была обнаружена значимой в правой почке (r = 0,843, P = 0,004), но не в левой почке (r = 0,467, P = 0,205).

Обсуждение

Мы предложили CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI с быстрым объемным временным разрешением для приложений MRgRT.Был проиллюстрирован VFR 1,63 кадра в секунду, потенциально позволяющий контролировать и характеризовать движение всего живота в MRgRT.

Эта 3D-МРТ CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI на основе захвата имеет некоторые преимущества по сравнению с традиционно используемой в литературе 4D-МРТ на основе 2D-захвата. В дополнение к теоретическим преимуществам, упомянутым во вводном разделе, основным преимуществом CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI является его гораздо более быстрая VFR по сравнению с обычным 2D-сканированием, таким как 2D-HASTE 4D-MRI, используемым в этом исследовании для сравнения. Предполагая, что нормальный дыхательный цикл составляет 3-5 с, с помощью CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI можно получить от 5 до 8 кадров данных всей брюшной полости в течение одного дыхательного цикла. Для сравнения, для 2D-HASTE 4D-MRI, который считается очень быстрым с точки зрения его короткого TR и временного разрешения срезов (165 мс) для 2D-последовательностей, можно было получить только 0,6–1 кадр брюшной полости в течение одного респираторного исследования. цикл из-за его эффективного объемно-временного разрешения ~ 5 с / объем. С увеличением количества срезов объемное временное разрешение получения 2D-изображений обратно пропорционально уменьшается.Таким образом, срезы всего объема брюшной полости могут быть получены на разных фазах дыхания в разных дыхательных циклах. Принимая во внимание вариабельность межреспираторного цикла, реконструированный объем брюшной полости страдает несогласованностью и неравномерностью объема. Кроме того, двумерная импульсная последовательность должна получать срезы в чередующемся порядке, чтобы избежать артефактов перекрестных помех срезов, которые неизбежно приводят к выраженным артефактам сшивания, в частности в направлении SI, наиболее выраженном направлении дыхательного движения.Высокий VFR CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI также может значительно упростить постобработку данных 4D-MRI, таких как сложные алгоритмы сортировки по амплитуде или фазе дыхания, и значительно уменьшить обычно наблюдаемые артефакты в виде отсутствующих срезов и сшивания краев изображения. реконструированные данные 4D-МРТ. Однако, с другой стороны, следует отметить, что 4D-MRI на основе получения 3D-последовательности работает с k-пространством или дизайном последовательности вместо непосредственной сортировки изображений, как это используется при получении 2D-последовательности.Артефакт движения обычно проявляется в виде неоднородности объема при использовании метода сортировки изображений, основанного на получении 2D-последовательности. Для получения трехмерной последовательности движение влияет больше на k-пространство, чем на пространство изображения, что можно рассматривать как артефакт неоднородности объема в k-пространстве. После преобразования Фурье данных в k-пространстве артефакт неоднородности в k-пространстве превращается в проблему размытия в пространстве изображения. Другими словами, артефакт движения мигрирует из пространства изображения в k-пространство, когда используется получение 3D-последовательности, показывая, но в другом шаблоне.

В целях руководства по лечению CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI может одновременно контролировать дыхательное движение всего визуализируемого объема во всех трех ортогональных направлениях, что значительно снижает ограничения на получение кино-МРТ нескольких срезов (например, 1–1). 3 среза, целевое движение должно быть недодискретизировано в своем объеме) в одном представлении (которое может отслеживать движение только в двух направлениях в плоскости) или ортогональных представлениях (что связано с артефактом полосы насыщения и движением в три направления не извлекаются одновременно), без ущерба для временного разрешения.И последнее, но не менее важное: последовательность VIBE или их эквивалент на других платформах МРТ и ускорение CAIPIRINHA широко доступны на многих сканерах МРТ в их клинических библиотеках, поэтому протокол получения CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI может быть легко реализован и легко применен без использования специализированное программирование импульсной последовательности и индивидуальные алгоритмы реконструкции K-пространства.

Предлагаемая быстрая 4D-МРТ может быть расширена. Его объемное временное разрешение может быть дополнительно увеличено напрямую за счет уменьшения отображаемого объема и / или размера его матрицы при нацеливании на отслеживание небольшого объема.Эта быстрая 4D-MRI также может быть реализована в других новых быстрых 3D-последовательностях, менее чувствительных к движению, таких как последовательности не декартовых 3D-импульсов, и в сочетании с передовыми методами ускорения, такими как сжатое зондирование, для достижения более высокого пространственно-временного разрешения (45,46) . Его также можно напрямую применить в 4D-МРТ таза для мониторинга и отслеживания других движений, таких как перистальтика кишечника.

С другой стороны, предлагаемый метод 4D-MRI также имеет свои ограничения.Для достижения быстрого объемного временного разрешения пространственное разрешение и контраст изображения неизбежно были несколько скомпрометированы. Однако в литературе сообщалось, что относительно большой размер вокселя (например, 5 × 5 × 5 мм ³ ) трехмерного изображения, даже с низким SNR, не обязательно может сильно ухудшить точность регистрации, даже при наличии недостаточной дискретизации. артефакты (47-49). Выбор последовательностей 3D-импульсов для быстрого получения 4D-МРТ относительно ограничен. Последовательности трехмерного спинового эха могут не подходить из-за гораздо более длинного TR и, возможно, высокой удельной скорости поглощения (SAR).Таким образом, использование последовательностей градиентных эхо-сигналов может ограничивать и ухудшать контрастность изображений, которые могут быть получены, большинство из которых в основном являются T1-взвешенными, и делать изображения более склонными к неоднородности поля и восприимчивости ткани. Мы проиллюстрировали только VIBE в этом исследовании, но другие последовательности трехмерных градиентных эхо-сигналов, такие как сбалансированная стационарная свободная прецессия (bSSFP), также могут быть применимы для получения T2 / T1-взвешенного контраста изображения (50). Для целей планирования лечения предлагаемая быстрая 4D-МРТ может не иметь ценности при первоначальном планировании лечения для определения границ мишени и OAR из-за ее ограниченного пространственного разрешения и скомпрометированной контрастности изображения.В этом сценарии могут быть применены другие стратегии 3D-съемки. Некоторые исследователи разработали 4D-MRI на основе получения трехмерных последовательностей и ретроспективного самозащиты и сортировки в K-пространстве. Ретроспективно было получено высокое пространственное и высокое временное разрешение для лучшего определения границ и сортировки респираторной фазы (51,52). Напротив, предлагаемый нами метод может быть полезен для получения фракционного 4D-МРТ, чтобы охарактеризовать дыхательное движение в день лечения и сравнить его с исходным планом с целью адаптации к лечению (13,53,54).Что касается руководства по лечению, все еще существуют некоторые критические технические проблемы, которые необходимо решить, чтобы выполнять мониторинг движения, отслеживание и руководство по доставке в режиме реального времени (55). Одна из наиболее важных проблем — это значительная задержка между быстрым получением изображения и относительно медленным восстановлением изображения в режиме онлайн. Было замечено, что от начала получения изображения до первого всплывающего окна реконструированного изображения на консоли МРТ произошла задержка> 20 с. Другие проблемы включают хранение и передачу данных изображений, а также визуализацию и обработку в реальном времени.При получении большого количества данных за короткое время, то есть 56 МР-изображений в течение 615 мс или 8064 МР-изображений в течение 89 с, хранилище данных на сканере может быстро заполниться для непрерывного мониторинга движения. Для достижения отслеживания движения и управления доставкой излучения в реальном времени критически необходимы гораздо более мощные вычислительные возможности для визуализации, сегментации, регистрации и взаимодействия с ускорителем.

Этот метод CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI потенциально может быть использован для различных сценариев в приложениях RT.Его можно использовать для исследования и характеристики движения органов одновременно в трех измерениях с дыханием, таких как диапазон движения, скорость, позиционное распределение вероятностей (PPD), а также их междыхательный цикл, межсубъектная и межфракционная повторяемость. , потенциально полезно для лучшего определения анизотропной границы планируемого целевого объема (PTV) в трех направлениях, а также для более подходящей стратегии управления движением. Хотя предлагаемая быстрая 4D-МРТ может иметь предельное значение в задаче точной цели и определения границ OAR, она должна быть полезной для установки границ путем оценки трехмерных траекторий движения опухоли.Другой подходящий сценарий для использования этого быстрого метода — ежедневное получение 4D-МРТ, чтобы оценить, сильно ли отклоняется дыхательное движение в день лечения от такового при планировании лечения, а затем определить стратегию адаптации к лечению (54). Один большой потенциал этого метода должен заключаться в онлайн-мониторинге и отслеживании движения MRgRT при условии, что технические проблемы, такие как онлайн-реконструкция изображения, визуализация, хранение данных и т. Д., Хорошо решены, особенно для тех больших опухолей и опухолей неправильной формы, чьи Движение не могло быть полностью отобрано и точно отображено с помощью 2D киномаркированной съемки.

Это исследование имеет ограничения. Во-первых, в этом исследовании было задействовано небольшое количество здоровых добровольцев вместо реальных пациентов. Таким образом, невозможно было оценить видимость и характеристики движения опухолей с помощью этого протокола 4D-MRI. Между тем, размытие изображения из-за сбора данных в k-пространстве в разные моменты времени может в некоторой степени поставить под угрозу визуализацию структур и характеристику движения. Таким образом, предлагаемый метод в его нынешнем виде может быть не идеальным для определения структуры при планировании лечения, поэтому его необходимо доработать.Теоретически, это быстрое 4D-MRI может быть реализовано в корональной проекции для получения более высокого объемного временного разрешения, в то время как влияние движения сердца на качество изображения еще предстоит исследовать. У всех девяти здоровых добровольцев, участвовавших в этом исследовании, с помощью CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI было получено стабильное и воспроизводимое качество изображения при наличии различий в дыхательных паттернах между субъектами и внутри субъектов. Однако надежность этого 4D-МРТ при более быстром и / или нерегулярном дыхании и других движениях, например.g., кашель, требует дальнейшего изучения на реальных когортах пациентов. Некоторые параметры визуализации в этом исследовании были ограничены на консоли в клиническом режиме. Например, максимально допустимый номер временного кадра составлял 144, что ограничивало общую продолжительность мониторинга движения в этом исследовании с использованием этого метода. Сравнение CAIPIRINHA-VIBE 4D-MRI с 2D-HASTE в этом исследовании было сделано только для качественной иллюстрации, но не для строгой количественной оценки. Остаточное геометрическое искажение МРТ даже после применения коррекции геометрического искажения 3D и его влияние на точность позиционирования при мониторинге движения требуют дальнейшего тщательного исследования.Предлагаемая быстрая 4D-МРТ была реализована на MR-sim вместо онлайн-MRgRT, таких как интегрированный MR-LINAC. Соответствующая работа уже ведется.

В заключение, была реализована и предложена быстрая объемная 4D-МРТ, основанная на получении трехмерной импульсной последовательности, для мониторинга и характеристики движений живота в MRgRT. Субсекундное объемное временное разрешение 0,615 с или 1,63 fps, охватывающее весь живот, было достигнуто и продемонстрировано для характеристики дыхательного движения.Этот метод имеет потенциал для ряда приложений MRgRT.

Благодарности

Нет.

Конфликт s интересов : у авторов нет конфликта интересов, о котором следует заявлять.

Этическое заявление: Это исследование было одобрено Комитетом по этике институциональных исследований (RC-2015-09) санатория и больницы Гонконга.Информированное согласие было получено от каждого субъекта.

Список литературы

1. Вереллен Д., Де Риддер М., Сторме Г. А. (краткая) история лучевой терапии под визуальным контролем. Радиотренажер Oncol 2008; 86: 4-13. [Crossref] [PubMed]
2. Доусон Л.А., Джафрей Д.А. Достижения в лучевой терапии под визуальным контролем. Дж. Клин Онкол 2007; 25: 938-46. [Crossref] [PubMed]
3. Bissonnette JP, Balter PA, Dong L, Langen KM, Lovelock DM, Miften M, Moseley DJ, Pouliot J, Sonke JJ, Yoo S.Обеспечение качества лучевой терапии под визуальным контролем с использованием технологий на основе компьютерной томографии: отчет AAPM TG-179. Med Phys 2012; 39: 1946-63. [Crossref] [PubMed]
4. Potters L, Gaspar LE, Kavanagh B, Galvin JM, Hartford AC, Hevezi JM, Kupelian PA, Mohiden N, Samuels MA, Timmerman R, Tripuraneni P, Vlachaki MT, Xing L, Rosenthal SA. Американское общество терапевтической радиологии и онкологии. Американский колледж радиологии. Американское общество терапевтической радиологии и онкологии (ASTRO) и Американский колледж радиологии (ACR) практические рекомендации по лучевой терапии под визуальным контролем (IGRT).Int J Radiat Oncol Biol Phys 2010; 76: 319-25. [Crossref] [PubMed]
5. Ли Г., Цитрин Д., Кампхаузен К., Мюллер Б., Бурман С., Михалчак Б., Миллер Р. В., Сонг Ю. Достижения в области 4D медицинской визуализации и 4D лучевой терапии. Technol Cancer Res Treat 2008; 7: 67-81. [Crossref] [PubMed]
6. Langen KM, Jones DT. Движение органа и управление им. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2001; 50: 265-78. [Crossref] [PubMed]
7. Mutic S, Демпси Дж. Ф.Система ViewRay: лучевая терапия под контролем магнитного резонанса и управляемая лучевая терапия. Семин Радиат Онкол 2014; 24: 196-9. [Crossref] [PubMed]
8. Lagendijk JJ, Raaymakers BW, Van den Berg CA, Moerland MA, Philippens ME, van Vulpen M. Руководство MR по лучевой терапии. Phys Med Biol 2014; 59: R349-69. [Crossref] [PubMed]
9. Купелян П., Сонке Дж. Дж. Адаптивная лучевая терапия под магнитным резонансом: решение будущего. Семин Радиат Онкол 2014; 24: 227-32. [Crossref] [PubMed]
10. Bostel T, Nicolay NH, Grossmann JG, Mohr A, Delorme S, Echner G, Häring P, Debus J, Sterzing F.МРТ-руководство — клиническое исследование для оценки соединения МР-линейного ускорителя на основе челнока для обеспечения лучевой терапии под МРТ. Радиат Онкол 2014; 9: 12. [Crossref] [PubMed]
11. Raaymakers BW, Lagendijk JJ, Overweg J, Kok JG, Raaijmakers AJ, Kerkhof EM, van der Put RW, Meijsing I, Crijns SP, Benedosso F, van Vulpen M, de Graaff CH, Allen J, Brown KJ. Интеграция МРТ-сканера 1,5 Тл с ускорителем 6 МВ: доказательство концепции. Phys Med Biol 2009; 54: N229-37.
12. Lagendijk JJ, Raaymakers BW, Raaijmakers AJ, Overweg J, Brown KJ, Kerkhof EM, van der Put RW, Hårdemark B, van Vulpen M, van der Heide UA.Интеграция МРТ / линейного ускорителя. Радиотер Онкол 2008; 86: 25-9. [Crossref] [PubMed]
13. ван Херк М., Маквильям А., Дубек М., Фавр-Финн С., Чоудхури А. Лучевая терапия под контролем магнитно-резонансной томографии: краткий анализ сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2018; 101: 1057-60. [Crossref] [PubMed]
14. Поллард Дж. М., Вэнь З., Садагопан Р., Ван Дж., Ибботт Г. С.. Будущее лучевой терапии под визуальным контролем будет зависеть от МРТ.Бр. Дж. Радиол 2017; 90: 20160667. [Crossref] [PubMed]
15. Oelfke U. Лучевая терапия под контролем магнитно-резонансной томографии: технологические инновации открывают новый взгляд на практику радиационной онкологии. Clin Oncol (R Coll Radiol) 2015; 27: 495-7. [Crossref] [PubMed]
16. Stemkens B, Paulson ES, Tijssen RHN. Гайки и болты 4D-MRI для лучевой терапии. Phys Med Biol 2018; 63: 21TR01. [Crossref] [PubMed]
17. von Siebenthal M, Szekely G, Gamper U, Boesiger P, Lomax A, Cattin P.4D МРТ движения органов дыхания и их вариабельность. Phys Med Biol 2007; 52: 1547-64. [Crossref] [PubMed]
18. Блэколл Дж. М., Ахмад С., Микель М. Е., Макклелланд Дж. Р., Ландау Д. Б., Хоукс Д. Измерения вариабельности дыхательного движения на основе МРТ и оценка стратегий визуализации для планирования лучевой терапии. Phys Med Biol 2006; 51: 4147-69. [Crossref] [PubMed]
19. Seregni M, Paganelli C, Lee D, Greer PB, Baroni G, Keall PJ, Riboldi M. Прогнозирование движения в лучевой терапии под контролем МРТ на основе перемежающейся ортогональной кинематографической МРТ.Phys Med Biol 2016; 61: 872-87. [Crossref] [PubMed]
20. van de Lindt TN, Fast MF, van der Heide UA, Sonke JJ. Ретроспективная самосортированная 4D-МРТ печени. Радиотер Онкол 2018; 127: 474-80. [Crossref] [PubMed]
21. van de Lindt T, Sonke JJ, Nowee M, Jansen E, van Pelt V, van der Heide U, Fast M. Самосортирующийся коронарный метод 4D-MRI для ежедневного визуального контроля поражений печени на MR-LINAC. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2018; 102: 875-84. [Crossref] [PubMed]
22. Uh J, Krasin MJ, Li Y, Li X, Tinkle C, Lucas JT Jr, Merchant TE, Hua C.Количественная оценка движения органов брюшной полости у детей с помощью метода 4-мерной магнитно-резонансной томографии. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2017; 99: 227-37. [Crossref] [PubMed]
23. Лю Ю., Инь Ф.Ф., Чен Н.К., Чу М.Л., Цай Дж. Четырехмерная магнитно-резонансная томография с ретроспективным изменением порядка k-пространства: технико-экономическое обоснование. Med Phys 2015; 42: 534-41. [Crossref] [PubMed]
24. Du D, Caruthers SD, Glide-Hurst C, Low DA, Li HH, Mutic S, Hu Y. Высококачественная 4-мерная магнитно-резонансная томография с t2-взвешиванием для применения в лучевой терапии.Int J Radiat Oncol Biol Phys 2015; 92: 430-7. [Crossref] [PubMed]
25. Ямасита Х, Ямасита М., Футагути М., Такенака Р., Сибата С., Ямамото К., Номото А., Сакуми А., Кида С., Канеко Ю., Такенака С., Сираки Т., Накагава К. Индивидуально широкий диапазон почечной активности, оцениваемый четырьмя- размерная компьютерная томография. Springerplus 2014; 3: 131. [Crossref] [PubMed]
26. Sawant A, Keall P, Pauly KB, Alley M, Vasanawala S, Loo BW Jr, Hinkle J, Joshi S. Исследование возможности использования быстрой МРТ для управления движением под визуальным контролем при лучевой терапии рака легких.Биомед Рес Инт 2014; 2014: 485067. [Crossref] [PubMed]
27. Heerkens HD, van Vulpen M, van den Berg CA, Tijssen RH, Crijns SP, Molenaar IQ, van Santvoort HC, Reerink O, Meijer GJ. Характеристики движения опухоли и схемы стробирования на основе МРТ для лучевой терапии рака поджелудочной железы. Радиотер Онкол 2014; 111: 252-7. [Crossref] [PubMed]
28. Brix L, Ringgaard S, Sorensen TS, Poulsen PR. Трехмерное отслеживание движения печени с использованием двухмерной МРТ в реальном времени.Med Phys 2014; 41: 042302. [Crossref] [PubMed]
29. Tryggestad E, Flammang A, Han-Oh S, Hales R, Herman J, McNutt T., Roland T, Shea SM, Wong J. Сортировка динамической МРТ на основе дыхания для получения репрезентативной 4D-МРТ для планирования лучевой терапии. Med Phys 2013; 40: 051909. [Crossref] [PubMed]
30. Экклс К.Л., Патель Р., Симеонов А.К., Локвуд Г., Хайдер М., Доусон Л.А. Сравнение движения опухоли печени с компрессией живота и без него с использованием киномагнитно-резонансной томографии.Int J Radiat Oncol Biol Phys 2011; 79: 602-8. [Crossref] [PubMed]
31. Цай Дж, Чанг З, Ван З, Пол Сегарс З, Инь Ф. Четырехмерная магнитно-резонансная томография (4D-MRI) с использованием респираторного суррогата на основе изображений: технико-экономическое обоснование. Med Phys 2011; 38: 6384-94. [Crossref] [PubMed]
32. Кирилова А., Локвуд Г., Чой П., Бана Н., Хайдер М.А., Брок К.К., Экклс С., Доусон Л.А. Трехмерное движение опухолей печени с помощью киномагнитно-резонансной томографии.Int J Radiat Oncol Biol Phys 2008; 71: 1189-95. [Crossref] [PubMed]
33. Breuer K, Meyer CB, Breuer FA, Richter A, Exner F, Weng AM, Ströhle S, Polat B, Jakob PM, Sauer OA, Flentje M, Weick S. -случайные числа. Phys Med Biol 2018; 63: 075002. [Crossref] [PubMed]
34. Kumar S, Rai R, Stemmer A, Josan S, Holloway L, Vinod S, Moses D, Liney G. Возможность проведения МРТ легкого свободного дыхания для лучевой терапии с использованием некартовых схем получения k-пространства.Br J Radiol 2017; 90: 20170037. [Crossref] [PubMed]
35. Deng Z, Pang J, Yang W, Yue Y, Sharif B, Tuli R, Li D, Fraass B, Fan Z. Четырехмерная МРТ с использованием трехмерной радиальной выборки с респираторным самозатвором для характеристики респираторных органов с временной фазовой разрешающей способностью движение в животе. Magn Reson Med 2016; 75: 1574-85. [Crossref] [PubMed]
36. Ян В., Фан З, Тули Р., Дэн З., Панг Дж., Ваксман А., Резник Р., Сандлер Х., Ли Д., Фраасс Б.А. Четырехмерная магнитно-резонансная томография с трехмерным радиальным отбором образцов и сортировкой по K-пространству на основе самозащиты: ранний клинический опыт пациентов с раком поджелудочной железы.Int J Radiat Oncol Biol Phys 2015; 93: 1136-43. [Crossref] [PubMed]
37. Feng L, Grimm R, Block KT, Chandarana H, Kim S, Xu J, Axel L, Sodickson DK, Otazo R. Радиальная разреженная параллельная МРТ под золотым углом: комбинация сжатого зондирования, параллельной визуализации и радиальной выборки под золотым углом для быстрой и гибкой динамической объемной МРТ. Magn Reson Med 2014; 72: 707-17. [Crossref] [PubMed]
38. Buerger C, Prieto C, Schaeffter T. Высокоэффективная трехмерная МРТ брюшной полости с компенсацией движения на основе полученных с недостаточной выборкой золотых RPE.МАГМА 2013; 26: 419-29. [Crossref] [PubMed]
39. Walker A, Liney G, Metcalfe P, Holloway L. Искажение МРТ: соображения для планирования лечения лучевой терапией на основе МРТ. Australas Phys Eng Sci Med 2014; 37: 103-13. [Crossref] [PubMed]
40. Рофски Н.М., Ли В.С., Лауб Г., Поллак М.А., Крински Г.А., Томассон Д., Амброзино М.М., Вайнреб Дж. МРТ брюшной полости с объемным интерполированным исследованием задержки дыхания. Радиология 1999; 212: 876-84. [Crossref] [PubMed]
41. McKenzie CA, Lim D, Ransil BJ, Morrin M, Pedrosa I, Yeh EN, Sodickson DK, Rofsky NM.Сокращение времени получения МРТ-изображения для объемного интерполированного исследования с задержкой дыхания с помощью недавно разработанного метода реконструкции с параллельной визуализацией: клиническая осуществимость. Радиология 2004; 230: 589-94. [Crossref] [PubMed]
42. Yu MH, Lee JM, Yoon JH, Kiefer B, Han JK, Choi BI. Клиническое применение контролируемого алиасинга при параллельной визуализации приводит к более высокой (CAIPIRINHA) -объемной интерполированной последовательности задержки дыхания (VIBE) для МРТ-визуализации печени с усилением гадоксетовой кислоты.J. Магнитно-резонансная визуализация 2013; 38: 1020-6. [Crossref] [PubMed]
43. Брейер Ф.А., Блаймер М., Хайдеманн Р.М., Мюллер М.Ф., Грисволд М.А., Якоб П.М. Контролируемое наложение при параллельной визуализации приводит к более высокому ускорению (CAIPIRINHA) для многосрезовой визуализации. Magn Reson Med 2005; 53: 684-91. [Crossref] [PubMed]
44. Федоров А., Бейхель Р., Калпати-Крамер Дж., Финет Дж., Филлион-Робин Дж. С., Пуйоль С., Бауэр С., Дженнингс Д., Феннесси Ф., Сонка М., Буатти Дж., Эйлвард С., Миллер Дж. В., Пипер С., Кикинис Р.3D Slicer как платформа обработки изображений для сети количественной обработки изображений. Магнитно-резонансная визуализация 2012; 30: 1323-1341. [Crossref] [PubMed]
45. Лустиг М., Донохо Д., Поли Дж. М.. Разреженная МРТ: применение сжатого зондирования для быстрой МРТ. Magn Reson Med 2007; 58: 1182-95. [Crossref] [PubMed]
46. Baron CA, Dwork N, Pauly JM, Nishimura DG. Быстрая реконструкция сжатого зондирования 3D не декартовой МРТ. Magn Reson Med 2018; 79: 2685-92.[Crossref] [PubMed]
47. Stemkens B, Tijssen RH, de Senneville BD, Heerkens HD, van Vulpen M, Lagendijk JJ, van den Berg CA. Оптимизация выборки данных 4-мерной магнитно-резонансной томографии для анализа дыхательных движений опухолей поджелудочной железы. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2015; 91: 571-8. [Crossref] [PubMed]
48. Roujol S, Ries M, Moonen C, de Senneville BD. Автоматическая нежесткая калибровка регистрации изображений для HIFU-абляции подвижных органов под контролем МРТ.IEEE Trans Med Imaging 2011; 30: 1737-45. [Crossref] [PubMed]
49. Glitzner M, de Senneville BD, Lagendijk JJ, Raaymakers BW, Crijns SP. Онлайн-оценка движения в 3D с помощью МРТ низкого разрешения. Phys Med Biol 2015; 60: N301-10.
50. Сантини Ф., Ветцель С.Г., Бок Дж., Маркл М., Шеффлер К. Трехмерная (3D) фазово-контрастная (ПК) сбалансированная стационарная свободная прецессия с временным разрешением. Magn Reson Med 2009; 62: 966-74. [Crossref] [PubMed]
51. Хань Ф, Чжоу З., Цао М, Ян И, Шэн К., Ху П.Самостоятельная 4D-МРТ с разрешением по дыхательным движениям с использованием вращающегося декартова k-пространства (ROCK). Med Phys 2017; 44: 1359-68. [Crossref] [PubMed]
52. Han F, Zhou Z, Du D, Gao Y, Rashid S, Cao M, Shaverdian N, Hegde JV, Steinberg M, Lee P, Raldow A, Low DA, Sheng K, Yang Y, Hu P. Дыхательные движения разрешены , 4D-МРТ с автоматическим управлением с использованием вращающегося декартова K-пространства (ROCK): начальный клинический опыт работы с системой лучевой терапии под контролем МРТ. Радиотренажер Oncol 2018; 127: 467-73. [Crossref] [PubMed]
53. Йоганатан С.А., Мария Дас К.Дж., Агарвал А., Кумар С.Величина, влияние и управление движением мишени, вызванным дыханием, при лучевой терапии: всесторонний обзор. J Med Phys 2017; 42: 101-15. [Crossref] [PubMed]
54. Hunt A, Hansen VN, Oelfke U, Nill S, Hafeez S. Адаптивная лучевая терапия на основе управления МРТ. Clin Oncol (R Coll Radiol) 2018; 30: 711-9. [Crossref] [PubMed]
55. Паганелли К., Уилан Б., Перони М., Саммерс П., Фаст М., ван де Линдт Т., Макклелланд Дж., Эйбен Б., Килл П., Ломакс Т., Рибольди М., Барони Г.МРТ-руководство для управления движением при дистанционной лучевой терапии: текущее состояние и будущие проблемы. Phys Med Biol 2018; 63: 22TR03. [Crossref] [PubMed]

Цитируйте эту статью как: Yuan J, Wong OL, Zhou Y, Chueng KY, Yu SK. Быстрая объемная 4D-МРТ с частотой кадров менее секунды для мониторинга движений живота и определения характеристик при лучевой терапии под МРТ. Quant Imaging Med Surg 2019; 9 (7): 1303-1314. DOI: 10.21037 / qims.2019.06.23

Высокоскоростная объемная двухфотонная флуоресцентная визуализация нервно-сосудистой динамики

Голограммный стол Voxon стоимостью 10 000 долларов США — очки не требуются

Интерактивные трехмерные изображения, которые кажутся парящими в воздухе, над столом, где группа людей может стоять, не нуждаясь в каких-либо специальных наушниках или очках: это то, что южно-австралийская компания Voxon Photonics построила свой стол VX1 за 10 000 долларов США.

Художественная литература обещала нам голограммы на протяжении десятилетий, и один из самых известных примеров появился в 1977 году в фильме « Звездные войны: Новая надежда ». На борту «Тысячелетнего сокола» R2D2 и Чубакка играют в какую-то цифровую настольную игру, взаимодействуя с фигурами, созданными из света, парящими в воздухе над столом.

Такие вещи давно уже появляются в реальном мире. И VR, и AR могут в некоторой степени воспроизводить опыт, но для них требуются гарнитуры. В лучшем случае они немного антиобщественны, мешают смотреть другим в глаза.В худшем случае они полностью удаляют владельца из реального мира, чтобы погрузить его в виртуальное пространство.

Стол VX1 от Voxon Photonics, с другой стороны, не требует гарнитуры или очков. Он работает более или менее точно так же, как стол голограммы в Star Wars , хотя обычно со стеклянным куполом над ним, и может отображать голографическое изображение 18x18x8 сантиметров, видео, игры или интерактивную визуализацию данных.

Я позвонил в видеосвязь генеральному директору / техническому директору Voxon Гэвину Смиту, чтобы спросить, как компания этого добилась, и мне было предложено осмотреть офисы компании в Аделаиде, чтобы увидеть пару различных типов устройств в действии.

Voxon Photonics

Как это работает?

Стол VX1 лучше всего можно описать как трехмерную печать его изображения в воздухе. Он разбивает трехмерную форму на горизонтальные слои слоев, а затем достигает умопомрачительного трюка проецирования этих слоев на цельный кусок стекла для обратной проекции, который подбрасывается назад и вперед в воздухе со скоростью 15 циклов в секунду на наборе гармонического резонанса. пружины.

Система отслеживает положение стекла и идеально синхронизирует его с проектором с частотой 4000 кадров в секунду, так что каждый срез проецируется на нужной высоте. Срезы складываются и повторно складываются так быстро, что ваши глаза не могут отслеживать движение, и кажется, что объект парит в воздухе. Поскольку он перерисовывается как при движении стекла вверх, так и вниз, вы получаете частоту обновления голограммы 30 кадров в секунду, и иллюзия просто потрясающая.

Постоянная нарезка и повторная нарезка движущегося трехмерного пространства, синхронизация проекции и решение таких вещей, как расходимость луча проектора, многоцветные проекции и всевозможные другие проблемы — для этого требуется довольно эпичное программирование и обработка.В самом деле, по словам Смита, требовалось, чтобы «лучший программист в мире» выполнял то, что может выполнять таблица VX1 в реальном времени, — титул, который он был счастлив дать Джону Кармаку, ведущему программисту Doom и Quake от id Software, среди многих других, или ранний соперник Кармака Кен Сильверман, который создал движок Build, используемый для Duke Nukem, среди других игр, еще в 1990-х годах.

Когда Кармак был занят другим проектом — возможно, вы слышали об Oculus Rift — Смит был рад привлечь Сильвермана в качестве соучредителя Voxon еще в 2013 году, и с тех пор Сильверман является главным компьютерным специалистом Voxon.

Voxon Photonics

Что он умеет?

В качестве объемного дисплея он может отображать более или менее все, что угодно, в пределах развернутой области этого листа проектора. В случае стола VX1 размер экрана составляет около 18x18x8 см (~ 7x7x3 дюймов). Когда мы становимся намного больше, становится трудно перемещать стекло достаточно быстро, чтобы создать прочную иллюзию, но у Voxon есть решение для более крупных установок, к которому мы вернемся позже.

Смит говорит, что он уже хорошо работает для игр, картографических данных, презентаций и медицинских изображений. Для игр он изначально поддерживает движок Voxatron с плагинами для Unity и Kinect, среди прочего, для отображения существующих игр. Для медицинской визуализации он совместим с визуализацией DICOM, как если бы вы выходили из КТ-сканера — действительно, он делает то, что вы не можете сделать на ПК, например, позволяет вам перемещаться через зоны плотности, чтобы вы могли растворять изображение между кости, мышечная ткань, органы и кровеносные сосуды в режиме реального времени.

«Вы не можете сделать это с программным обеспечением для ПК, оно недостаточно быстрое», — говорит Смит. «Наше программное обеспечение очень продвинутое. Во многом это связано с тем, что Кен руководит командой разработчиков программного обеспечения, работающей над DLL. Его опыт в низкоуровневом программировании мирового класса».

«Мы также подключаемся к большому количеству объемных данных, которые собираются для VR и AR Intel, Microsoft и всеми этими большими лабораториями захвата VR», — продолжает он. «Эти ребята снимают трехмерные объемные данные всей видеосцены. Таким образом, вы можете обойти их в виртуальной реальности, но мы можем представить их в альтернативной среде.«

Смит стремится сделать объемный контент социальной вещью, чем-то вроде« цифрового костра », и говорит о потенциальных столах в пабах, которые могут транслировать прямые трансляции спортивных событий или музыкальных представлений прямо на стол.« Технология для записи этого уже есть здесь, — говорит он, — Intel уже делает это со спортивными установками для захвата — фотограмметрия, которая преобразуется в сетку. По всей Америке есть компании, снимающие музыкальные клипы в 3D. Они думают о VR и AR, но мы могли бы делать то же самое, что и устройство в баре, для воспроизведения подобных вещей.«

Voxon Photonics

Смит рассматривает рекламу как еще одну ключевую возможность; возможность размещать интерактивные 3D-модели автомобиля, часов или продукта на столе между пьесами или песнями. И он считает, что объемный дисплей также может быть потрясающим обучающим инструментом, если он правильно настроен, позволяя старшеклассникам визуализировать молекулы и атомы, или анатомию насекомых, или карты местности: «Школы и университеты проявляют реальный интерес.Настоящая трудность заключается в том, чтобы учителям было достаточно просто бегать самостоятельно, не повышая квалификацию. Учителя уже перегружены другими вещами, такими как предотвращение хаоса. У них должны быть планы уроков и еще кое-что, специально подобранное для них ». На уровне университета система может быть удобна для демонстрации сложных концепций таким образом, чтобы группа людей могла вместе смотреть и обсуждать их в содержательной манере.

Он уже работает как голографический видеотелефон лицом к лицу, используя камеру Kinect от XBOX для захвата лиц в 3D и потоковой передачи результатов между абонентами даже из Лондона и Аделаиды.И, конечно же, в казино, в военной сфере и в таких вещах, как концептуальные автомобили, есть масса возможностей, которые вдохновляют людей мыслить футуристично. С другой стороны, заставить его работать в реальной движущейся машине было бы серьезной проблемой.

Voxon Photonics

Как насчет увеличения масштаба?

Стеклянный шейкер Voxon может плохо масштабироваться — большие версии намного сложнее встряхивать взад и вперед со скоростью, обеспечивающей удовлетворительную частоту кадров видео, — но у компании есть еще один или два трюка в рукаве.Используя вращающийся экран, который выглядит как сверло, с пандусами и спусками, можно создать гораздо больший объемный дисплей, основанный на проекторах, падающих сверху.

Смит показывает мне небольшой прототип, и иллюзия на вращающемся экране столь же убедительна, как и на возвратно-поступательном, даже по Skype — за исключением мертвой точки посередине, где поверхность движется недостаточно быстро, чтобы поддерживать иллюзию. На изображении он выглядит как вихревая дыра.Контент необходимо будет создавать с учетом этого.

Создание вращающегося дисплея принесло Сильвертону и команде Voxon свои дополнительные проблемы и сложности. «В этом случае вместо линейного алгоритма нарезки используется алгоритм спиральной нарезки», — говорит Смит. «И мы выравниваем три проектора, красный, зеленый и синий, в одном пространстве. Калибровка трапецеидальных искажений довольно сложна, вы можете увидеть розовую окантовку вокруг этих значков, мы работаем над этим».

У каждой версии есть свои недостатки, но обе создают привлекательный объемный дисплей, а вращающийся может обеспечить более высокую частоту кадров.

Видео фальшивые?

Нет. Это правда, что системы VR и AR, а также системы на основе очков, такие как таблицы голограмм Евклидона, требуют CGI для наложения виртуальных изображений на реальные кадры, но физический способ работы таблицы VX1 означает, что вы можете снимите его на обычную камеру и ощутите эффект. Все изображения и кадры, которые вы видите здесь, не отредактированы.

«Люди, которые смотрят видео и говорят, что оно подделка, на самом деле являются своего рода комплиментом, — говорит Смит, — потому что это означает, что они думают, что это невозможно.Они думают, что это CGI. Но как компания мы никогда не использовали CGI или композитинг, мы показываем наше реальное оборудование. Единственный трюк, который мы используем, — это снимать его на Panasonic GH5, который позволяет нам снимать со скоростью 15 кадров в секунду, поэтому мы не получаем эффекта скользящего затвора, и все это выглядит очень четким. Когда люди снимают это на iPhone, похоже, что это вызывает у людей эпилептический припадок, но это только из-за частоты кадров ».

Voxon Photonics

Стол VX1

Поскольку Voxon продолжает работать над своими альтернативными дисплеями, стол VX1 был тщательно продуман и уже продается по цене около 10 000 долларов США за единицу.Смит говорит, что команда совершенствовала дизайн на протяжении многих поколений, чтобы сделать его практически пуленепробиваемым, и демонстрирует это, хлопнув рукой по возвратно-поступательному экрану VX1, останавливая его. Убрав руку, он легко заводит ее снова.

«Детали, которые имеют профиль износа, такие как пружины, — говорит он, — мы провели анализ FEA и смоделировали их поломки, и это хорошо согласуется с их фактическими поломками, что-то вроде 500 часов работы. детали теперь являются расходными материалами, которые люди могут заменять и вынимать за пять или десять минут, как картридж для принтера.Требуется очень мало технических возможностей ».

Компания еще не готова к запуску крупных серий, поэтому она квалифицирует своих первых клиентов, стремясь передать VX1 в руки людей, которые будут использовать их эффективно, а также позаботиться о том, чтобы многие другие получили чтобы увидеть их. Посмотрите видео ниже.

Объемный дисплей Voxon VX1

Источник: Voxon Photonics

Объемная фильтрация атрибутов и интерактивная визуализация с использованием представления max-tree — исследовательский портал Университета Гронингена

TY — JOUR

T1 — Объемная фильтрация атрибутов и интерактивная визуализация с использованием представления max-tree

AU — Вестенберг, Мишель А.

AU — Roerdink, Jos B.T.M.

AU — Wilkinson, Michael H.F.

N1 — Связь: http://www.rug.nl/informatica/organisatie/overorganisatie/iwi Права: Университет Гронингена. Исследовательский институт математики и вычислительной техники (IWI)

PY — 2007/12

Y1 — 2007/12

N2 — Max-Tree, разработанное для фильтрации морфологических атрибутов при обработке изображений, представляет собой структуру данных, в которой узлы представляют связанные компоненты для всех пороговых уровней в наборе данных.Фильтры атрибутов вычисляют некоторый атрибут, описывающий форму или размер каждого подключенного компонента, а затем решают, какие компоненты оставить или отбросить. В этой статье мы расширяем базовую структуру данных Max-Tree, чтобы стала возможной интерактивная объемная фильтрация и визуализация. Мы представляем расширения, которые позволяют: 1) прямой объемный рендеринг на основе сплаттинга; 2) представление Max-Tree на графическом оборудовании; и 3) быстрый выбор активной ячейки для генерации изоповерхности. Во всех трех случаях мы можем использовать представление Max-Tree для визуализации напрямую, без необходимости явно восстанавливать объемные данные.Мы показываем, что и фильтрация, и визуализация могут выполняться с интерактивной частотой кадров в диапазоне от 2,4 до 32 кадров в секунду. Напротив, стандартный метод визуализации объема на основе текстур обрабатывает только от 0,5 до 1,8 кадров в секунду. Экспериментальные результаты показывают, что для просмотра isvalue производительность сопоставима с производительностью дерева интервалов, где наш метод имеет то преимущество, что просмотр пороговых значений фильтра и просмотр на одном уровне выполняются быстро. Показано, что методы, использующие графическое оборудование, могут быть распространены на другие подключенные фильтры.

AB — Max-Tree, разработанное для фильтрации морфологических атрибутов при обработке изображений, представляет собой структуру данных, в которой узлы представляют связанные компоненты для всех пороговых уровней в наборе данных. Фильтры атрибутов вычисляют некоторый атрибут, описывающий форму или размер каждого подключенного компонента, а затем решают, какие компоненты оставить или отбросить. В этой статье мы расширяем базовую структуру данных Max-Tree, чтобы стала возможной интерактивная объемная фильтрация и визуализация.Мы представляем расширения, которые позволяют: 1) прямой объемный рендеринг на основе сплаттинга; 2) представление Max-Tree на графическом оборудовании; и 3) быстрый выбор активной ячейки для генерации изоповерхности. Во всех трех случаях мы можем использовать представление Max-Tree для визуализации напрямую, без необходимости явно восстанавливать объемные данные. Мы показываем, что и фильтрация, и визуализация могут выполняться с интерактивной частотой кадров в диапазоне от 2,4 до 32 кадров в секунду. Напротив, стандартный метод визуализации объема на основе текстур управляет только между 0.5 и 1,8 кадра в секунду. Экспериментальные результаты показывают, что для просмотра isvalue производительность сопоставима с производительностью дерева интервалов, где наш метод имеет то преимущество, что просмотр пороговых значений фильтра и просмотр на одном уровне выполняются быстро. Показано, что методы, использующие графическое оборудование, могут быть распространены на другие подключенные фильтры.