Retrospektives Cardiac Gating mit einem Prototyp eines Röntgen-Computertomographen für Kleintiere

Wir bieten eine umfassende Beschreibung der intrinsischen retrospektiven kardialen Gating-Methode des CrumpCAT, einem Prototyp eines Röntgen-Computertomographen (CT) für Kleintiere, der an unserer Forschungseinrichtung entwickelt und gebaut wurde.

Der CrumpCAT ist ein Prototyp eines an unserer Forschungseinrichtung entwickelten Prototyps eines Röntgen-Computertomographen (CT) für Kleintiere. Der CMOS-Detektor mit einer maximalen Bildrate von 29 Hz und ähnliche Wolfram-Röntgenquellen mit Energien im Bereich von 50 kVp bis 80 kVp werden häufig in kommerziell erhältlichen präklinischen Röntgen-CT-Instrumenten eingesetzt. Dies macht die beschriebene Arbeit für andere Institutionen von hoher Relevanz, trotz der allgemein angenommenen Meinung, dass diese Detektoren nicht geeignet sind, die hohen Herzfrequenzen von Mäusen (~600 Schläge/min) zu messen. Der Scanner verfügt über Bildgebung mit mittlerer (200 μm) und hoher (125 μm) Auflösung, Fluoroskopie, retrospektives respiratorisches Gating und retrospektives kardiales Gating mit iterativer oder gefilterter Projektionsbildrekonstruktion. Unter diesen Merkmalen ist das kardiale Gating die nützlichste Funktion für die Untersuchung von Herzfunktionen in vivo, da es Bildunschärfen, die durch Atem- und Herzbewegungen verursacht werden, effektiv eliminiert.

Hier beschreiben wir unsere Methode für die präklinische intrinsische retrospektive kardiogesteuerte CT-Bildgebung, die darauf abzielt, die Forschung zur in vivo kardialen Funktions- und Strukturanalyse voranzutreiben. Die Cardiac-Gating-Methode erfasst eine große Anzahl von Projektionen bei kürzester praktischer Belichtungszeit (~20 ms) und extrahiert dann retrospektiv respiratorische und kardiale Signale aus zeitlichen Veränderungen in rohen Projektionssequenzen. Diese Signale werden verwendet, um Projektionen, die zur Inspirationsphase mit hoher Bewegungsrate des Atemzyklus gehören, zu unterdrücken und die verbleibenden Projektionen in 12 Gruppen zu unterteilen, die jeweils einer Phase des Herzzyklus entsprechen. Jede Gruppe wird unabhängig voneinander mit einer iterativen Methode rekonstruiert, um für jede Herzphase ein volumetrisches Bild zu erstellen, was zu einem vierdimensionalen (4D) Datensatz führt.

Diese Phasenbilder können entweder einzeln oder einzeln analysiert werden, was eine detaillierte Beurteilung der Herzfunktion ermöglicht. Wir demonstrierten die Wirksamkeit beider Ansätze der Cardiac-Gating-Funktion des Prototyp-Scanners durch repräsentative in vivo Bildgebungsergebnisse.

In der Kleintierforschung wird häufig eine Kombination von nicht-invasiven Bildgebungsmodalitäten eingesetzt, wobei die Röntgen-Computertomographie (CT) aufgrund ihrer Ausgereiftheit, Kosteneffizienz, Geschwindigkeit ^1,2 und ihrer Fähigkeit, ergänzende Informationen neben anderen Modalitäten wie der Positronen-Emissions-Tomographie (PET)^2,3 und der Einzelphotonen-Emissions-Computertomographie (SPECT)^2,4 zu liefern, eine herausragende Wahl ist . Wie andere bildgebende Verfahren ist die CT jedoch anfällig für physiologische Bewegungsartefakte, die durch das schlagende Herz oder die Atmung verursacht werden, was zu Unschärfen führt und die Genauigkeit der Forschung einschränkt.

Um diese Einschränkung zu beheben, kann die Bewegungsunschärfe der Atemwege und des Herzens durch eine Technik gemildert werden, die als Gating 5,6,7,8 bekannt ist und bei der die Datenerfassung mit bestimmten Phasen des Herz- oder Atemzyklus (oder Gates) synchronisiert wird. Ein Ansatz, um dies zu erreichen, bekannt als Prospective Gating ^3,6, besteht darin, Sensoren am Tier anzubringen, um Echtzeit-Gating-Signale an einen kompatiblen Scanner zu liefern. Diese Methode ist zwar effektiv, aber arbeits- und zeitintensiv, insbesondere wenn Sensoren an der Brust und den Pfoten von Kleintieren wie Mäusen angebracht werden, wodurch der Umfang der Studien eingeschränkt wird. Alternativ beinhaltet das intrinsische retrospektive Gating 7,9,10,11 die Erfassung von Zeitreihendaten ohne den Einsatz von Sensoren, sondern durch die Identifizierung von Merkmalen in den Daten, die eine retrospektive Sortierung der Ergebnisse basierend auf ihrer Phase im Herz- oder Atemzyklus ermöglichen. Dieser Ansatz bietet Ergebnisse, die mit dem prospektiven Gating vergleichbar sind, jedoch ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Hardware oder den Aufwand, der mit der Anbringung von Impulssensoren verbunden ist, und vereinfacht daher die experimentellen Protokolle erheblich.

In unserer Methode für die präklinische kardiale CT-Bildgebung verwenden wir ein intrinsisches retrospektives Gating, um respiratorische und kardiale Zyklen aus Amplitudenvariationen in Regionen in Röntgenprojektionen zu extrahieren, die die signifikantesten Veränderungen zwischen aufeinanderfolgenden Frames aufweisen. Um diesen Prozess zu erleichtern, wird eine Maus-Thoraxschablone mit Hilfe von Mutual Information¹² auf der ersten posteroanterioren Projektion co-registriert. Sobald die Vorlage an Ort und Stelle ist, werden die Pixelintensitäten in einem Fenster in der Nähe des Zwerchfells summiert, um ein Surrogat-Atmungssignal zu erzeugen, während die Pixelintensitäten in der Nähe des Myokards summiert werden, um das Surrogat-Herzsignal abzuleiten. Diese Signale werden dann im Zeitbereich bandpassgefiltert, und jedem Frame im Datensatz wird eine fraktionierte Phasennummer (zwischen 0 und 1) zugewiesen, die auf seiner Atem- und Herzphase basiert. Dies ermöglicht die Auswahl oder Ablehnung von Projektionen entsprechend ihrer Phasenwerte. In der Regel werden Frames, die der End-Exspirationsphase des Atemzyklus entsprechen (0,15 ≤ Phase < 0,85), beibehalten, während die Frames aus der Inspirationsphase, in der die Bewegung am stärksten ausgeprägt ist, verworfen werden. Die restlichen Frames werden in 12 kardiale Phasen gruppiert, die jeweils 1/12 (0,083) des Herzzyklus repräsentieren, und mit einer iterativen Methode (Ordered Subset Expectation Maximization [OSEM])^13,14 in 3D-Bilder rekonstruiert. Der gesamte Prozess ist in Abbildung 1 zusammengefasst.

Die Tierversuchsprotokolle wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee der University of California, Los Angeles (UCLA) überprüft und genehmigt. In diesem Protokoll wurden C57BL/6J-Mäuse (8 Wochen alt, männlich, 24-26 g) verwendet. Bei dem in dieser Studie verwendeten CT-Scanner handelt es sich um den CrumpCAT (Abbildung 2), einen Prototyp, der an unserer Forschungseinrichtung für die präklinische Forschung entwickelt wurde und uns die Kontrolle und Flexibilität bietet, die wir benötigen, um die Erfassungs- und Rekonstruktionsprotokolle zu optimieren. Die Methode geht davon aus, dass anästhesierte Mäuse eine Herzfrequenz von nicht mehr als 600 Schlägen/min und eine Atemfrequenz zwischen 20 und 180 Atemzügen/min haben¹⁵.

1. Einstellungen der Ausrüstung

1. Betreiben Sie die Röntgenquelle mit einer Spitzenspannung von 50 kVp und 200 μA Dauerstrom.
2. Stellen Sie das Pixel-Binning der Röntgenkamera auf 2 und die Belichtungszeit auf den kürzesten praktischen Wert ein (20 ms Belichtungszeit plus 14 ms Lesezeit für eine Gesamtabtastzeit von 34 ms).
   HINWEIS: Die Option ohne Binning (Binning 1) hat eine langsamere Bildrate und kann daher nicht für Gated Acquisitions verwendet werden. Die maximale Bildrate liegt bei etwa 30 Bildern/s.

2. Vorbereitung der Tiere

1. Betäuben Sie Mäuse mit einem Gemisch aus Sauerstoff und Isoflurangas in einer Konzentration von 2,0 %.
2. Halten Sie die Tiere vor der CT-Bildgebung 10 Minuten lang unter Narkose, um sicherzustellen, dass die Vitalparameter stabil sind und dass die Tiere entspannt sind, um Körperbewegungen während des Scans zu vermeiden. Beurteilen Sie die Narkosetiefe einer Maus anhand des fehlenden Zehenkneifreflexes, wenn das Gurtband zwischen den Zehen mit einem Fingernagel fest eingeklemmt wird.
3. Für die kardiologische Bildgebung zur Visualisierung der Herzkammern injizieren Sie unmittelbar vor der CT-Bildgebung intravenös 100 μl CT-Kontrastmittel durch die Schwanzvene (Abbildung 3A).
4. Platzieren Sie die anästhesierte Maus in der CT-Bildgebungskammer (Abbildung 3B).

3. Datenerfassung

1. Schalten Sie die CrumpCAT-Software ein.
2. CT-Bildgebung ohne Gated mit hoher Auflösung (125 μm, Binning 1) (Abbildung 4A)
   1. Geben Sie eine Studien-ID auf der Benutzeroberfläche ein.
   2. Wählen Sie Mouse Hi-Res im Dropdown-Menü Protokoll aus.
   3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Scan auf der Benutzeroberfläche, um 720 Projektionen mit einer Belichtungszeit von 80 ms/Projektion zu erfassen.
3. CT-Bildgebung ohne Gated mit mittlerer Auflösung (200 μm, Binning 2) (Abbildung 4B)
   1. Geben Sie eine Studien-ID auf der Benutzeroberfläche ein.
   2. Wählen Sie Mausstandard im Dropdown-Menü Protokoll aus.
   3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Scan in der Benutzeroberfläche, um 720 Projektionen mit einer Belichtungszeit von 100 ms/Projektion zu erfassen.
4. Gated CT-Bildgebung (200 μm, Binning 2) (Abbildung 4C)
   1. Geben Sie eine Studien-ID auf der Benutzeroberfläche ein.
   2. Wählen Sie Cardiac Gating im Dropdown-Menü Protokoll aus.
   3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Scan auf der Benutzeroberfläche und erfassen Sie 21.600 Projektionen mit einer Belichtungszeit von 20 ms/Projektion.

4. Vorverarbeitung von Daten

HINWEIS: Vorverarbeitungsschritte sind nur für Gated Acquisitions erforderlich. Alle diese Schritte werden von der Rekonstruktionssoftware automatisch ausgeführt und es ist kein Bedienereingriff erforderlich.

1. Signalextraktion
   1. Für die Koregistrierung von Thoraxschablonen wird ein kleines Bild (Schablone), das grob einen Mausthorax mit den Rippen, dem Herzen, der Lunge und der Leber darstellt, automatisch auf der ersten Röntgenprojektion mitregistriert, indem die gegenseitige Information¹² zwischen der Projektion und der Schablone maximiert wird (Abbildung 5).
      HINWEIS: Für die Vorlage werden nur Übersetzungsvorgänge durchgeführt, und die mitregistrierte Vorlage wird verwendet, um interessante Regionen (ROIs) für alle Prognosen zu identifizieren.
   2. Lassen Sie für die Extraktion von Atemsignalen zu, dass in der Vorlage ein rechteckiger ROI (ROI-1) festgelegt wird, um das Zwerchfell und das zu erzeugende Atemsignal darzustellen, indem Sie die Pixelintensitäten innerhalb von ROI-1 für jede Projektion summieren (Abbildung 5).
   3. Für die Extraktion von Herzsignalen wird ein zweites Rechteck ROI (ROI-2) in der Vorlage in der Nähe des Herzens festgelegt und das Herzsignal durch Summieren der Pixelintensitäten in ROI-2 für jede Projektion erzeugt (Abbildung 5).
      HINWEIS: Die Thoraxvorlage wird nur bei der ersten Projektion mitregistriert, um zu identifizieren, welche Bildzeilen und -spalten (Fenster) für die Signalextraktion verwendet werden sollen. Dieses Fenster ist breit genug, um alle Vorsprünge zu erfassen, solange das Tier vernünftig zentriert ist, wie es bei der Verwendung unseres Tierbettes¹⁶ der Fall ist.
2. Bandpass-Filter
   1. Ermöglicht die Erzeugung eines Bandpassfilters durch Kombination von zwei Sinc-Funktionen mit unterschiedlichen Grenzfrequenzen im temporalen Bereich¹⁷, die Tiefpassfiltern im Frequenzbereich entsprechen, wie unten beschrieben.
   2. Lassen Sie die Software den Bandpassfilter auf das Herzsignal mit einem Frequenzband von [300, 600] ^min-1 anwenden (Abbildung 6A).
      HINWEIS: Das ungefilterte Herzsignal (Abbildung 6B) enthält immer noch einen signifikanten Beitrag der Atembewegung.
   3. In ähnlicher Weise lassen Sie das Atemsignal mit einem Frequenzband von [20, 300] ^min-1 filtern. Die höheren Oberschwingungen werden beibehalten, um ein Signal zu erzeugen, das nicht einfach sinusförmig ist und die beiden Hauptphasen Inspiration und Exspiration klarer identifiziert.
      HINWEIS: Zu diesem Zeitpunkt können sowohl respiratorische als auch kardiale Signale leicht interpoliert und als kontinuierliche Zeitfunktionen für die Berechnung der fraktionierten Phasenzahl berücksichtigt werden.
3. Phasenzuordnung
   1. Lassen Sie die Software den Beginn jedes Zyklus (respiratorisch oder kardial) identifizieren, indem sie die Nulldurchgänge der ersten Ableitung des Signals findet. Jeder Nulldurchgang entspricht einem Maximum im Signal und markiert den Beginn eines neuen Zyklus und das Ende des vorherigen. Ein Beispiel finden Sie unter dem Atemsignal in Abbildung 7.
   2. Lassen Sie zu, dass jeder Projektion für jedes der beiden Signale (respiratorisch oder kardial) ein fraktionierter Phasenwert (zwischen 0 und 1) zugewiesen wird.
      HINWEIS: Per Definition hat der Anfangspunkt einen Phasenbruchwert von Null (für den aktuellen Zyklus) oder eins (für den vorherigen Zyklus).
4. Auswahlmasken
   1. Lassen Sie 12 binäre Masken (eine pro Herzphase) erstellen, um Projektionen auszuwählen, die zu jeder Phase gehören. Jede Maske enthält 21.600 Einträge (einen pro Projektion), die entweder eine 0 oder eine 1 sind, was bedeutet, dass diese Projektion abgelehnt bzw. beibehalten wird.
   2. Beachten Sie, dass die Software für jede Maske (Phase) entsprechend ihrer Phasenbruchnummer anzeigt, ob eine Projektion beibehalten (1) oder verworfen (0) wird. Für Phase 0 werden Projektionen mit einem kardialen Phasenwert im Intervall [0, 1/12] beibehalten. Für Phase 1 werden die kardialen Phasenwerte im Intervall [1/12, 2/12] beibehalten usw.
   3. Beachten Sie für jede Maske (Phase), dass alle Projektionen mit einer Atemphase von weniger als 0,15 oder mehr als 0,85 zurückgewiesen werden (0 in der Maske), da sie zur Inspirationsphase gehören, die die größte Bewegung aufweist (Abbildung 8A). Abbildung 8B zeigt die Zuordnung der Herzphase zu den Projektionen für die ersten 2 s.
      HINWEIS: Bei diesem Auswahlverfahren kam es zu keiner signifikanten Verzerrung, da die Anzahl der Projektionen pro Phase mit 1.800 ± 194 relativ konstant war.

5. Bildrekonstruktion

1. Rekonstruieren Sie für CT-Scans ohne Gated Bilder mit mittlerer (200 μm) oder hoher (125 μm) Auflösung unter Verwendung des Algorithmus für gefilterte Rückprojektion (Feldkamp¹⁸) mit einem Shepp-Logan-Filter.
2. Für herzgesteuerte CT-Scans rekonstruiert jedes Herzphasenbild unter Verwendung des iterativen OSEM-Algorithmus¹³ mit 12 Teilmengen und 8 Iterationen, wobei nur ausgewählte Projektionen berücksichtigt werden, die zu einer gegebenen Phase beitragen (wie in einer binären Phasenauswahlmaske angegeben).
3. Um das Rauschen zu reduzieren, wenden Sie einen Medianfilter nach der Rekonstruktion in der zeitlichen Dimension (d. h. über Bilder hinweg) und einen leichten 3D-Gaußschen Filter in der räumlichen Dimension (σ = 38 μm) an.
   HINWEIS: Verwenden Sie für die respiratorische Bildrekonstruktion alle Herzphasen undeutlich. Die Strahlhärtungskorrektur (Wasserkorrektur) wird bei jeder Rekonstruktion angewendet.

6. Bildbeurteilung und Quantifizierung des Volumens des linken Ventrikels (LV)

1. Öffnen Sie das CT-Bild in einem DICOM-Viewer wie Amide¹⁹ (Abbildung 9A).
2. Verbessern Sie den sichtbaren Bildkontrast, indem Sie den CT-Wert (gemessen in Hounsfield Unit [HU]) auf [-500, 500] einstellen (Abbildung 9A).
3. Bewertung der Bildqualität
   1. Zeichnen Sie einen ROI für den verkalkten Bereich, der definiert ist als der Bereich um das Maximum mit einem CT-Wert von mindestens 85 % des maximalen HU-Werts (Abbildung 9B).
   2. Verwenden Sie das Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR)^20,21 als Metrik zur Beurteilung der Bildqualität und ihrer Fähigkeit, kleine Strukturen, wie z. B. kleine Verkalkungen, zu identifizieren:
      ,
      wobei I und σ die mittlere Intensität und Standardabweichung einer Region darstellen: Verkalkung (tiefgestelltes C) oder Hintergrund (tiefgestelltes B).
4. Quantifizierung des Volumens des linken Ventrikels
   1. Zeichnen Sie eine 3D-Freihand-ROI, um die LV in jeder Phase zu identifizieren (Abbildung 10A).
   2. Quantifizieren Sie das LV-Volumen durch Berechnung von Voxeln mit einem CT-Schwellenwert von 730 HU (Abbildung 10B). Ein Diagramm der LV-Volumina ist in Abbildung 10C dargestellt.
      HINWEIS: Der Schwellenwert für den CT-Wert ist nicht absolut. Dies hängt vom verwendeten Kontrastmittel, der Größe des Tieres, dem Stamm, dem Gesundheitszustand und der Zeit zwischen der Injektion und der CT-Bildgebung ab. Amide ist eine frei vertriebene Software, die an unserem Institut entwickelt wurde, aber es stehen auch andere, ausgefeiltere Bildbetrachter zur Verfügung (z.B. ORS Dragonfly²²).

Wir verglichen zunächst nicht-gated und gated CT-Bilder zur Visualisierung der Herzverkalkung bei Mäusen (männlich, 30-32 g). Das Mausmodell der Herzverkalkung wurde durch Induktion einer Herzschädigung durch schnelles Einfrieren und Auftauen des Herzgewebes (Kryo-Verletzung) erstellt, wie zuvor beschrieben²³. Mit den nicht-gated CT-Bildgebungsprotokollen wurden Herzverkalkungen auf dem hochauflösenden Bild (125 μm, Binning 1) deutlicher identifiziert (Abbildung 11A). Die CNR betrug 3,2 ± 0,3 und 4,0 ± 0,2 bei Bildern mit mittlerer (200 μm, Binning 2) bzw. hoher (125 μm, Binning 1) Auflösung. Auf den Gated-Bildern (Abbildung 11B) betrug die CNR 4,2 ± 0,1 (nur respiratorisch gesteuert) und 5,2 ± 0,4 (respiratorisch und kardiologisch). Das Respiratory Gating führte daher nur zu einer Verbesserung von 5 % gegenüber hochauflösenden Bildern (CNR 4,2 vs. 4,0). Im Gegensatz dazu bot das kardiale Gating eine Verbesserung von 30 % (5,2 vs. 4,0).

Anschließend verwendeten wir unsere retrospektive kardiogesteuerte CT-Bildgebungsmethode, um das LV-Volumen während eines Herzzyklus bei C57BL/6J-Mäusen zu visualisieren und zu quantifizieren. Um die Veränderung des LV-Volumens während eines Herzzyklus besser sichtbar zu machen, findet sich ein Loop als kurzes Video im Ergänzungsvideo S1. Während des Herzzyklus betrug das LV-Volumen am Ende der Systole durchschnittlich 14 ± 4 mm³, während es am Ende der Diastole durchschnittlich 33 ± 7 mm^{betrug 3}. Die berechneten Ejektionsfraktionen betrugen durchschnittlich 60 ± 4%. In Abbildung 10C zeigen wir das LV-Volumendiagramm für drei Mäuse. Darüber hinaus ist unser retrospektives kardiogesteuertes CT-Bildgebungsverfahren nützlich für die nicht-invasive Überwachung von Herzfunktionsstörungen nach einem Infarkt in Mausmodellen für akute ischämische Herzschäden²⁴.

Darüber hinaus hatten die Tiere eine Herzfrequenz von 315 bis 425 Schlägen/min und eine Atemfrequenz von 25 bis 50 Atemzügen/min. Auszüge aus respiratorischen und kardialen Signalen, die aus Rohprojektionen extrahiert wurden, sind in Abbildung 12 dargestellt. Das rohe Herzsignal hat eine kleinere Amplitude als das Atmungssignal und enthält einen Teil des Atmungssignals, das später durch einen Bandpassfilter entfernt wird. Das ergänzende Video S1 zeigt das schlagende Herz und bietet eine qualitative Würdigung des Herzzustandes.

Abbildung 1: Grafische Zusammenfassung des kardialen Gatings. Abkürzungen: LV = linker Ventrikel; ROI = Region von Interesse. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 2: Ansicht des CrumpCAT und seiner Hauptkomponenten. Abkürzung: CMOS = komplementärer Metalloxid-Halbleiter. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Vorbereitung der Tiere. (A) Die Maus wird mit dem Kontrastmittel injiziert, und (B) die bei 37 °C beheizte Mauskammer, die zum Scannen von Tieren^{verwendet wird 16}. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 4: Benutzeroberfläche der CrumpCAT-Software. (A) Einstellungen der Benutzeroberfläche für eine CT-Bildgebung ohne Gated mit hoher Auflösung (125 μm, Binning 1). (B) Einstellungen der Benutzeroberfläche für eine CT-Bildgebung ohne Gated mit mittlerer Auflösung (200 μm, Binning 2). (C) Einstellungen der Benutzeroberfläche für eine Gated CT-Bildgebung (200 μm, Binning 2). Um den Scanner zu bedienen, muss der Benutzer: (1) eine Studiennummer eingeben, (2) das CT-Bildgebungsprotokoll auswählen und (3 ) die Scan-Taste drücken. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 5: Die Thoraxschablone (Herz, Brustkorb, Leber), die zur Lokalisierung der Fenster zur Extraktion von Atem- und Herzsignalen verwendet wird. Abkürzung: ROI = Region of Interest. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 6: Kardiales Signal. (A) Signalverarbeitung im Frequenzbereich. Die graue Spur zeigt den Frequenzgehalt des rohen Herzsignals, das durch Berechnung seines Leistungsspektrums erhalten wurde. Die Frequenzen von Interesse liegen bei etwa 500/min. Die schwarze Spur zeigt das Signal nach dem Anwenden eines Bandpassfilters, um nur Frequenzen zwischen 300 und 600 Schlägen/min beizubehalten. (B) Oben: Plot des rohen Herzsignals im Zeitbereich. Dieses Signal wird von der Atembewegung (große Schwankungen) dominiert; Das eigentliche Herzsignal ist das schwache Wackeln. Unten: Gefilterte Version des Herzsignals: Das Atemsignal wurde entfernt und hinterlässt ein sauberes Herzsignal. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 7: Respiratorisches Signal. Rohes Atemsignal (oben) und seine Bandpass-Version (zweite). Das Ableitungssignal (Terz) wird mit hervorgehobenen Nulldurchgängen dargestellt. Diese identifizieren die Spitzen im Atemsignal. Diese Peaks markieren wiederum den Beginn des Zyklus (Phasenwert 0), wie in der vierten Spur dargestellt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 8: Auswahl der Projektion. (A) Dies zeigt das Atmungssignal in Abhängigkeit von der Projektionszahl. Akzeptierte Projektionen sind durch schwarze Punkte gekennzeichnet. (B) Dies zeigt das Herzsignal zusammen mit der zugewiesenen Herzphasennummer jeder Projektion. Die Phasenzahl errechnet sich aus der Zeitdifferenz zwischen der Projektion und dem Beginn des letzten Zyklus. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abb. 9: Verkalkungen. (A) Die Bilddatei, wie sie mit Amid mit Graustufen und mit Fensterebenen der CT-Werte [-500, 500] HU dargestellt wird. (B) Prozess der Identifizierung von Verkalkungen: transversale, koronale und sagittale Ansichten von nicht gesteuerten Bildern. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 10: Analyse des linken Ventrikels. (A) Der linke Ventrikel wird manuell abgegrenzt (gelb). Herzfrequenz: 418 Schläge/min, Atemfrequenz 39 Atemzüge/min. (B) Der linke Ventrikel erreichte einen Schwellenwert von 730 HU (blau). (C) Darstellung des Volumens des linken Ventrikels in jeder Phase des Zyklus für drei Mäuse. Die berechnete Ejektionsfraktion ist in Klammern dargestellt. Die Herzfrequenz/Atmungsfrequenz für diese drei Mäuse war: graue Linie 362 Schläge/min und 53 Atemzüge/min; schwarze Linie 420 Schläge/min und 59 Atemzüge/min; gestrichelte Linie 315 Schläge/min und 45 Atemzüge/min. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Abbildung 11: Ein Vergleich des Kontrast-Rausch-Verhältnisses. (A) Nicht abgeblendete Bilder und (B) abgeblendete Bilder (Herzfrequenz: 408 Schläge/min, Atemfrequenz: 49 Atemzüge/min). Abkürzungen: CNR = Kontrast-Rausch-Verhältnis; R-gated = respiratory-gated; C-gated = kardiologisch. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 12: Auszüge aus Signalen. (A) Das rohe Atemsignal, das aus der Intensität im Atemfenster extrahiert wird, und (B) das rohe Herzsignal, das aus der Intensität im Herzfenster extrahiert wird. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Ergänzendes Video S1: Eine CT-Cine-Schleife mit Herz-Gated, die die Veränderung des LV-Volumens während eines Herzzyklus bei einer Maus zeigt. Herzfrequenz: 418 Schläge/min, Atemfrequenz: 39 Atemzüge/min. Bitte klicken Sie hier, um dieses Video herunterzuladen.

Bei der hier beschriebenen spezifischen Hardware-Implementierung handelt es sich um ein maßgeschneidertes Röntgen-CT-System, das nur an unserem Institut zu finden ist, aber der spezifische Detektor ist in kommerziell erhältlichen präklinischen Röntgen-CT-Instrumenten weit verbreitet, so dass die beschriebene Arbeit auch für andere Einrichtungen relevant ist. Dieses System ist funktional der Prototyp für zwei kommerziell erhältliche und weit verbreitete in vivo Röntgen-microCT-Subsysteme, die eingebettet sind
in präklinischen PET/CT-Scannern. Diese microCT-Scanner teilen sich die Detektorarchitektur und -leistung (Pixelgröße, Empfindlichkeit, DQE, Bildrate usw.). Derselbe Detektor wird auch in präklinischen PET/CT- und SPECT/CT-Systemen von mehreren anderen kommerziellen Herstellern von präklinischen In-vivo-Systemen verwendet. Daher wird die Detektorleistung auf einen erheblichen Teil der kommerziell erhältlichen und installierten präklinischen PET/CT- und SPECT/CT-Instrumente weltweit aufgeteilt. Wenn sie richtig programmiert werden, können alle diese Systeme die gleichen Bildraten erreichen, was der entscheidende Parameter ist, der die beschriebene Arbeit ermöglicht. Obwohl die meisten Anwender keinen Zugang zu den Rohdaten für kommerziell beschaffte microCT-Systeme haben, könnte die hier beschriebene Arbeit als Vorlage für Anwender und Anbieter von präklinischen In-vivo-Instrumenten verwendet werden, um zu demonstrieren, was mit der begrenzten Hardware, die bereits in diesen Instrumenten enthalten ist, möglich ist.

Neben dem Detektor werden Wolfram (W)-Röntgenquellen auch von praktisch allen kommerziell erhältlichen präklinischen PET/CT-Systemen mit ähnlicher Aluminiumfiltration und Röntgenstrahlen mit Energien zwischen 50 und 80 kVp verwendet. Der Begriff kVp wird verwendet, um das Spektrum der Röntgenstrahlung zu beschreiben, das von einer nominalen Röhrenspannung als Spitzenspannungspotential erzeugt wird, das von der Stromversorgung bereitgestellt wird. Damit bleibt der wichtigste Parameter, der sich zwischen all diesen Systemen unterscheidet, die Quellleistung. In dieser Arbeit liegt die Leistung der Quelle (10 W) am unteren Ende ähnlicher W-Quellen, die für die präklinische In-vivo-Bildgebung verwendet werden. Daher sollten leistungsstärkere Quellen mindestens genauso gut funktionieren wie in der beschriebenen Arbeit und mit geringerem Rauschen oder kürzeren Erfassungszeiten auf Kosten einer erhöhten Strahlendosis.

Es gibt nur sehr wenige Arbeiten, die sich mit Gating in Mausmodellen befassen, da die gängige Meinung ist, dass die Herzfrequenz der Maus (~600 Schläge/min oder ~10 Hz) für die verfügbare Hardware zu hoch ist. Diese Herzfrequenz ist für bewusste Mäuse entweder in Ruhe oder bei voller Bewegung, da Mäuse in erster Linie ihre Ejektionsfraktion verändern und die Herzfrequenz halten. Unter Narkose ist die Herzfrequenz niedriger (300-500 Schläge/min). Die Bildrate des Detektors von 29 Hz kann das Ausmaß und den Bereich der periodischen Herzbewegung bei jeder dieser Raten vollständig reproduzieren. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass wir das Nyquist-Kriterium für die zyklische Herzbewegung erfüllen müssen, für die eine Bildrate von nur ~20 Hz bei 600 Schlägen/min (10 Hz) erforderlich wäre. Der spezielle OEM-Detektor, den wir hier verwendet haben, wird auch von mindestens vier unabhängigen Herstellern von präklinischen PET/CT-Instrumenten verwendet, so dass diese Arbeit tatsächlich mit all diesen Instrumenten möglich ist.

Die Blutzirkulationszeit bei Mäusen beträgt einige Sekunden, und in der Regel ist eine Zeit von 2-3 Minuten zwischen der Injektion eines Kontrastmittels und der tatsächlichen Startzeit des Scans erforderlich, da das Tier über Kopf positioniert wird und die Konfiguration/Initialisierung der Röntgen- und Gantry-Hardware zum Rotieren kommt. Wichtig ist, dass der Benutzer darauf achten muss, den Start des Scans nicht zu verzögern, da die Erfassung der 21.000 Projektionen etwa 10 Minuten zusätzlich in Anspruch nimmt.

Die Dauer einer einzelnen Herzphase lag in unserer Studie zwischen 12 und 15 ms. Angesichts unserer Belichtungszeit von 20 ms ist ein gewisses Übersprechen zwischen den Phasen unvermeidlich. Zum Beispiel kann Phase 2 5 bis 8 ms (gleichmäßig aufgeteilt) von Daten aus benachbarten Phasen (Phasen 1 und 3) umfassen, was möglicherweise zu leichten Unschärfen in Perioden schneller Bewegungen, wie z. B. Diastole, führt. Um dies zu mildern, ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Maus richtig betäubt ist und eine Herzfrequenz von unter 600 Schlägen/min (10 Hz) erreicht. Darüber hinaus würde eine angemessene Anästhesie die Entspannungsbewegung während der relativ langen Scanzeit minimieren. Die Strahlendosen für das Tier betrugen bei Gated und Non-Gated Scans ~450 bzw. 50 mGy.

Da es sich bei diesem Datenerfassungsprozess um eine Echtzeit-Computeranwendung handelt, ist es wichtig, dass das Erfassungsprogramm mit höchster Priorität und mit minimaler gleichzeitiger Ausführung von Anwendungen arbeitet. Wenn diese Vorsichtsmaßnahmen nicht implementiert werden, kann dies dazu führen, dass Bildframes schneller empfangen werden, als der Computer verarbeiten kann, was zu einem Überlauf führt und dazu führt, dass der Scan fehlschlägt.

Der Hauptnachteil der retrospektiven Gating-Methode besteht darin, dass einige Daten verworfen werden, der Datenverlust jedoch überschaubar ist. In der Praxis und bei insgesamt 21.000 Hochrechnungen werden die Daten in Winkelrichtung deutlich übersampelt. Wir haben bestätigt, dass es in keinem Scan große Winkellücken gab, sicherlich viel kleiner als der Abstand von 0,5°, den wir für die Bildrekonstruktion verwendet haben (720 Projektionen über 360°). Zum Beispiel haben wir mit unserer Framerate von 29 fps, einer Maus, die mit einer Rate von 1/s atmet, und einem Veto von 30% der Frames 8,7 Frames pro Atemzug abgelehnt (d.h. die Lückengröße beträgt 8,7 Frames)-8,7/21600 oder 0,145° pro Lücke. Das ist übrigens auch der Grund, warum eine iterative Rekonstruktionsmethode und nicht Feldkamp verwendet wurde. Die sekundäre mögliche Konsequenz des Verwerfens von Daten (im Vergleich zu prospektivem Gating) ist, dass die Strahlendosis ansteigen kann, da es keinen Hardware-Shutter-Mechanismus gibt, um den Röntgenstrahl während Veto-Zeiträumen (z. B. während der Inspirationsphase) zu blockieren. Damit dies jedoch ein Faktor ist, müssen solche Shutter-Mechanismen vollständig implementiert und während des zukünftigen Gatings aktiv sein.

Was die Methode der Datenrekonstruktion betrifft, so können andere Methoden genauso gut oder sogar besser sein als unser derzeitiger Ansatz mit OSEM, aber der Fokus dieser Arbeit liegt nicht darauf, die bestmöglichen und rauschärmsten Rekonstruktionen zu erhalten. Stattdessen wollen wir zeigen, dass wir mit einem häufig verwendeten Detektor mit einer relativ begrenzten Bildrate und einer Röntgenquelle mit geringer Leistung ein kardiales Gating durchführen können. Wir haben festgestellt, dass die Verwendung der OSEM-Rekonstruktionsmethode innerhalb der Einschränkungen unserer Rechenhardware gut funktioniert und eine gut funktionierende Implementierung hat.

Gleichzeitig bietet unsere Methode mehrere Vorteile, darunter die Einfachheit, da keine spezielle Hardware erforderlich ist. Der wichtigste limitierende Faktor für die Implementierung unserer Methode ist die maximale Bildrate der Röntgenkamera (29 Hz) und die kürzeste Belichtungszeit (20 ms). Die Kamera ist in präklinischen Röntgen-CT-Instrumenten mehrerer Hersteller weit verbreitet und die vorgeschlagene Methode kann mit jedem Scanner verwendet werden, der diese Parameter erreichen kann, auch mit solchen, die nicht für die Aufnahme von Gating-Signalen ausgestattet sind. Darüber hinaus erfordern Röntgen-CT-Systeme mit weniger leistungsstarken Wolfram-Röntgenquellen längere Belichtungszeiten, stellen aber keine unüberwindbare Herausforderung dar. Darüber hinaus benötigen die Forscher keine umfangreiche Ausbildung und Übung beim Anbringen von Sensoren an kleinen Tieren, um die Atmungs- und Pulsinformationen zu erhalten, oder bei der Feinabstimmung der Signalauslösung für die Datenerfassung, wie es bei der prospektiven Gating-Analyse erforderlich ist.

Während Verkalkungen in allen Bildgebungsprotokollen unseres CrumpCAT CT-Scanners sichtbar waren, war ihre CNR in Gated Images am höchsten, selbst bei geringerer Auflösung. Dieser Befund deutet darauf hin, dass das kardiale Gating nicht nur für Studien von Vorteil ist, die sich auf die dynamischen Aspekte des schlagenden Herzens konzentrieren, sondern auch für die Forschung mit kleinen Verkalkungen in der Nähe des Herzens oder anderer anatomischer Teile, die durch physiologische Bewegung beeinflusst werden, wo eine verbesserte Bildschärfe entscheidend ist.

Die Gesamtrekonstruktionszeit beträgt ~30x die übliche Rekonstruktionszeit aufgrund einer größeren Anzahl von Projektionen und 12 Phasen. Der Signalverarbeitungsschritt fügt der gesamten Rekonstruktionszeit jedoch nur einen sehr geringen Overhead (<1 %) hinzu. Die Rekonstruktionsmethode selbst könnte verbessert werden, indem die Tatsache ausgenutzt wird, dass die Daten zwischen den Phasen korreliert sind. Eine gemeinsame Rekonstruktion (in der Zeit) oder die Verwendung von Deep-Learning-Methoden²⁵ würde Bilder mit geringerem Rauschen erzeugen und die Notwendigkeit von Median- und Gaußschen Filtern nach der Rekonstruktion überflüssig machen.

Dr. Richard Taschereau ist Berater bei Sofie Biosciences und Xodus Imaging. Dr. Arion F. Chatziioannou ist einer der Gründer von Sofie Biosciences.

Wir danken allen Mitgliedern des UCLA Crump Preclinical Imaging Technology Center für ihre Hilfe und Unterstützung. Insbesondere danken wir Mikayla Tamboline und Isabel Day für die Vorbereitung der Tiere auf die kardiale CT-Bildgebung und Sophie Shumilov für die Generierung einiger der ROIs des linken Ventrikels während der Studie. Wir danken auch Dr. Arjun Deb und Dr. Yijie Wang (UCLA) für die Bereitstellung der Mausmodelle der akuten ischämischen Herzschädigung für die mikroCT-Bildgebung der Herzverkalkung. Diese Arbeit wird durch den NIH Cancer Center Support Grant (2 P30 CA016042-44) unterstützt.