Mediciones automatizadas del volumen total del riñón en imágenes de resonancia magnética preclínicas para obtener recursos de datos de imágenes, anotaciones y código fuente

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El extracto de cistanche es bueno para la función renal

Marie E. Edwards1, Sigapriya Periyanan1, Deema Anaam2, Adriana V. Gregory1 y Timothy L. Kline1,21Division of Nephrology and Hypertension, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA; y 2Departamento de Radiología, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, EE.UU.

El objetivo de este estudio fue validar un total totalmente automatizadoriñónmétodo de medición de volumen para ensayos preclínicos con roedores que sea rápido, preciso, reproducible y que proporcione estos recursos a la comunidad investigadora. Los estudios con roedores que involucran imágenes son cruciales para monitorear la eficacia del tratamiento en enfermedades como la poliquísticariñónenfermedad. Los estudios anteriores utilizan la segmentación manual o semiautomatizada, que consume mucho tiempo y está potencialmente sesgada. Para desarrollar nuestro sistema automatizado, un total de 150 imágenes de resonancia magnética axial (MRI) de una variedad de modelos de ratón se segmentaron manualmente y se utilizaron para entrenar / validar un algoritmo automatizado. Para probar la aplicación longitudinal del modelo, se tomaron imágenes secuencialmente de cuatro ratones mutantes y cuatro de tipo salvaje durante tres a doce semanas a través de resonancia magnética. Las segmentaciones de los riñones (excluyendo la pelvis renal) se generaron por el método automatizado y dos lectores diferentes, con un lector repitiendo las mediciones. Se calcularon métricas de similitud y análisis longitudinal para evaluar el rendimiento de los métodos automatizados en comparación con los manuales. El enfoque automatizado no requirió la entrada del usuario, además de un paso final de control de calidad visual. Las métricas de similitud del método automatizado versus las segmentaciones manuales estuvieron a la par con las comparaciones entre lectores e intra-lectores. Por lo tanto, nuestro enfoque totalmente automatizado descrito aquí se puede utilizar de manera segura en ensayos longitudinales preclínicos que involucran la segmentación de riñones de roedores en resonancias magnéticas ponderadas en T2.

Este estudio desarrolló un método totalmente automatizado para medir el totalriñónvolumen para imágenes preclínicas en un modelo de ratón mutante poliquísticoriñónenfermedad, así como ratones de tipo salvaje. Este estudio también estableció variabilidades entre lectores e intraproyectores en la medición del volumen renal total para imágenes preclínicas. Se pueden utilizar estudios similares y enfoques algorítmicos para establecer métodos para los datos de imágenes clínicas y son necesarios para el pronóstico preciso de la enfermedad y la toma de decisiones clínicas. Estamos proporcionando los datos de imágenes, anotaciones y código fuente a la comunidad de investigación.

Se ha demostrado que la medición del volumen de órganos se correlaciona con manifestaciones clínicas y morbilidad de enfermedades como la totalriñónvolumen (TKV) en poliquístico autosómico dominanteriñónenfermedad (PKD)1,2 y se utiliza para determinar la efectividad de las intervenciones de tratamiento.3 La investigación, los ensayos clínicos y, cada vez más, la nefrología clínica utilizan estas mediciones para monitorizar la progresión de la enfermedad tanto en modelos animales4 como en pacientes5, y evaluar la efectividad de las terapias6 y predecir los resultados.7

Actualmente, los estudios preclínicos se están llevando a cabo a un ritmo sin precedentes para buscar nuevos tratamientos que retrasen la progresión de la PKD. Una ventaja clave de la resonancia magnética (RM) en modelos animales de PKD es la capacidad de utilizar imágenes in vivo, lo que permite realizar estudios volumétricos longitudinales que utilizan el mismo animal.8 Numerosos estudios que involucran segmentaciones manuales,4,9–12 semiautomatizadas,13,14 y automatizadas basadas en registro15,16 de ratónriñonesse han realizado anteriormente.

Muchos de los métodos considerados como automatizados aún requieren la entrada del usuario. La mayoría de estos estudios preclínicos utilizan segmentaciones manuales, que consumen mucho tiempo y son costosas, además de introducir sesgos de observador. Por ello, nuestro laboratorio ha evaluado la variabilidad en la medición del TKV y ha desarrollado un programa de análisis automatizado para medir el TKV en resonancias magnéticas de modelos murinos de la enfermedad.

RESULTADOS

Variabilidad intra e interobservador del riñón manual

Segmentaciones

La Figura 1 muestra los resultados del análisis de Bland-Altman de TKV medido manualmente por 2 lectores (varianza interobservador) y las mediciones repetidas por el lector 2 (varianza intraobservador). Cuando se comparó el lector 1 con el lector 2, hubo una diferencia porcentual de medias del 7,7% y un intervalo de confianza del 95% del 4,5%. Cuando el lector 2 realizó mediciones repetidas de la misma imagen, hubo una diferencia de porcentaje medio del 0,5% y un intervalo de confianza del 95% del 3,9%. El análisis de regresión indicó que existe una alta concordancia en TKV entre todos los métodos, con un valor de R2 de $ 0.99.

Validación del algoritmo de segmentación automatizado

El método automatizado comparado con cada lector en relación con la diferencia porcentual de TKV fue similar al de la varianza inter e intraobservador como sugieren las gráficas de Bland-Altman de la Figura 1. Cuando se comparó el lector 1 con el método automatizado, hubo una diferencia porcentual de medias del 5,2% y un intervalo de confianza del 95% del 5,8%. Cuando se comparó el lector 2 con el método automatizado, hubo una diferencia porcentual de medias del 2,5% y un intervalo de confianza del 95% del 6,5%.

La distinción entre ratones salvajes y mutantes

La media y los TKV SD se trazaron en cada punto temporal para cada método y se separaron por genotipo (mutante vs. tipo salvaje). Como se ve en la Figura 2, el TKV medio es siempre menor en ratones de tipo salvaje en cada punto temporal que en ratones mutantes. Los 3 métodos (automatizado, lector 1 y lector 2) demuestran una separación significativa del tipo de ratón a las 9 y 12 semanas de edad.

DISCUSIÓN

El análisis deriñónEl volumen en PKD es una de las métricas más importantes que se utilizan actualmente para caracterizar el estado de la enfermedad. Antes de nuestro trabajo, no había alternativa al rastreo manualriñonesen sistemas modelo de PKD. Debido al tiempo necesario para rastrear estas estructuras, así como al tiempo requerido para capacitar a una persona para realizar estas mediciones, y el potencial de variabilidad entre operadores, en este estudio desarrollamos y validamos un método de segmentación totalmente automatizado para TKV. Las segmentaciones automatizadas se calculan en cuestión de minutos (dependiendo de la potencia de cálculo), mientras que las segmentaciones manuales tardan de 20 a 40 minutos. A diferencia de los métodos de segmentación manual o incluso semiautomatizado, este método automatizado producirá los mismos resultados cada vez que se aplique a la misma imagen.

Los ensayos preclínicos a menudo comprenden tanto un grupo de control como un grupo o grupos de tratamiento; por lo tanto, el método de autoacoplamiento debe ser lo suficientemente sensible como para detectar las diferencias de volumen entre los grupos de manera adecuada.17 La Figura 2 muestra que la segmentación manual y la segmentación automatizada muestran una separación significativa en los grupos de tipo salvaje y mutante a las 9 semanas de edad. Aunque el acuerdo general fue excelente, las comparaciones visuales sugirieron un desacuerdo menor sobre si incluir o excluir la pelvis renal en un pequeño subconjunto de rebanadas. Aunque es una práctica común excluir el

Figura 1 | Bland-Altman y análisis de regresión de (a,e) interobservador y (b,f) intraobservador del volumen renal total (TKV)

mediciones (medidas en mililitros) además del método automatizado (Auto) en comparación con el lector (c,g) 1 y el lector (d,h) 2.

Los gráficos de Bland-Altman muestran la diferencia de medias (línea sólida) y el intervalo de confianza del 95% (líneas punteadas). El análisis de regresión muestra la correlación entre los métodos comparados.

Figura 2 | El volumen renal total de ratones mutantes y de tipo salvaje se trazó a lo largo del tiempo (3-12 semanas de edad) para el automatizado (Auto)

método (izquierda), lector 1 (centro) y lector 2 (derecha). Los 3 métodos demuestran una separación significativa del tipo de ratón a las 9 semanas de edad.

Las barras de error indican SD. *P<>

pelvis renal, la variabilidad podría disminuir si se indica a los lectores que incluyan siempre esta estructura.

El método automatizado presentado en este estudio aún no se ha aplicado a imágenes externas. Es importante tener en cuenta que las intensidades de la señal varían entre los sitios, los escáneres y las adquisiciones de resonancia magnética. Probablemente, un conjunto de datos de entrenamiento más grande con casos más diversos de diferentes máquinas de resonancia magnética podría lograr un modelo más robusto debido a la naturaleza de los algoritmos de aprendizaje profundo. Los algoritmos automatizados como estos a menudo necesitan ser reentrenados en conjuntos de datos externos debido a las variaciones en las señales de resonancia magnética. Por lo tanto, proporcionamos los datos de imágenes, las anotaciones y el código fuente a la comunidad de investigación para que otros grupos usen el mismo modelo o desarrollen el suyo propio.

MÉTODOS

Datos de formación/validación

El modelo fue entrenado en 100 casos y validado en 50 casos. Estos 150 casos consistieron en ratones con diferente gravedad de la enfermedad y en un rango de edades. El conjunto de pruebas es un conjunto completamente remanente y es lo que evaluamos en este artículo.

Cohorte de estudio de prueba

Este estudio fue revisado y aprobado por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales de Mayo Clinic. La cohorte consistió en ratones modelo Pkd1RC/RC C57Bl6 129s6Svev/Tac (n 1/4 4; 2 hembras/2 machos) y C57Bl6 129s6Svev/Tac (n 1/4 4; 2 hembras/2 machos). Los ratones mutantes reflejan la manifestación humana de PKD1 tanto genética como fenotípicamente.18 Uno de los ratones mutantes murió a mitad del experimento y fue reemplazado por otro ratón mutante de la misma edad en la semana 9.

Adquisiciones de imágenes

Las imágenes se realizaron utilizando un espectrómetro Avance DRX 700WB (Bruker BioSpin, Billerica, MA). Cobertura completa de lariñonesse obtuvo mediante una adquisición axial ponderada por TurboRARE T2 reconstruida con una resolución en plano de 0,1 mm y un grosor de corte de 1 mm (tamaño de matriz, 256 256 Z, con Z elegido lo suficientemente grande como para cubrir toda la extensión de lariñones). El tiempo total de escaneo varió de 5 a 10 minutos. En la cohorte del estudio de prueba, cada ratón fue fotografiado en 4 puntos de tiempo (3, 6, 9 y 12 semanas de edad). Los puntos de tiempo para cada ratón se realizaron dentro de los 2 días de diferencia entre sí para garantizar parámetros de imagen consistentes y limitar las variaciones ambientales.

Análisis de imágenes

Las regiones de interés se rastrearon en cada exploración utilizando un paquete de software de imágenes (Analyze, versión 12.0, Biomedical Imaging Resource, Mayo Clinic, Rochester, MN). Se instruyó a cada lector para que excluyera la pelvis renal cuando la pelvis renal no está encerrada por elriñóncápsula dentro de la rebanada de imagen. Las segmentaciones manuales tomaron de 20 a 40 minutos dependiendo del caso. Los televisores se calcularon sumando primero el número de vóxeles contenidos dentro de la segmentación en cada rebanada y luego multiplicando el número de vóxeles por el volumen de vóxel obtenido del encabezado de la imagen. Para los datos de prueba, se realizaron 2 lectores doble ciego (1 y 2), ambos con experiencia en segmentación manual de resonancia magnética.riñónsegmentaciones en todos los análisis. Para el análisis intraoperador, el lector 2 repitió las mediciones en 2 puntos de tiempo (>3 meses de diferencia).

Método automatizado

El modelo de red neuronal se adaptó de nuestro modelo anterior para la medición de TKV a partir de imágenes de resonancia magnética ponderadas por T2 coronal de escaneos clínicos.19 El código fuente, las imágenes y las anotaciones se ponen a disposición del público en: https://github.com/ TLKline/AutoTKV_MouseMRI.

Análisis estadístico

Para el análisis estadístico se utilizaron las imágenes de resonancia magnética axial ponderada en T2 adquiridas por ratón (n 1/4 8) en cada punto temporal (3, 6, 9 y 12 semanas). Un total de 32 imágenes permitieron la comparación de diferentes imágenes en un amplio rango de edades y diferencias en fenotipos. Para validar el método totalmente automatizado, se utilizaron estadísticas de comparación para evaluar la capacidad de cada método para separar los grupos de tipo salvaje y mutantes. Esto se logró trazando el TKV según el punto de tiempo y separándolo por tipo de ratón. Las mediciones de TKV y las tasas de crecimiento para cada método también se evaluaron utilizando Bland-Altman y gráficos de regresión lineal.

REVELACIÓN

Todos los autores declararon que no había intereses contrapuestos.

RECONOCIMIENTOS

Este trabajo fue apoyado por la Clínica Mayo Robert M. y Billie Kelley Pirnie Translational PolycysticRiñónCentro de Enfermedades y el Instituto Nacional de Diabetes y Digestivo yRiñónEnfermedades (números de subvención P30DK090728 y K01DK110136). Los autores agradecen a Lynnae M. Henry por su apoyo administrativo en la preparación y el formato de este manuscrito.

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