Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Katarzyna Sprawka

Numeryczna ocena funkcjonowania nerek na podstawie obrazów DCE-MRI


Numerical assessment of kidney function from DCE-MRI


Opiekun pracy dyplomowej: prof. dr hab. inż. Andrzej Materka
Dodatkowy opiekun pracy dyplomowej: dr inż. Marek Kociński

Praca dyplomowa magisterska obroniona 2018-04-24
Streszczenie pracy dyplomowej:
Nerki są odpowiedzialne za utrzymanie homeostazy całego ciała umożliwiając organizmowi funkcjonowanie w optymalnych warunkach. Miarą wydolności nerek jest współczynnik przesączania kłębuszkowego (GFR), a jego monitorowanie jest niezbędne w przewidywaniu, diagnostyce oraz leczeniu chorób nerek. Obecnie klinicznie używane metody chemiczne są kłopotliwe, a ponadto nie umożliwiają pomiaru GFR dla każdej nerki z osobna, w przeciwieństwie do analizy obrazów rezonansu magnetycznego o kontraście dynamicznie wzmocnionym środkiem cieniującym (DCE-MRI), która umożliwia nieinwazyjną ocenę struktury oraz funkcjonowania nerek w jednej sesji obrazowej. Jednakże brakuje metod, które umożliwiłyby oszacowanie GFR z obrazów DCE-MRI bez ingerencji operatora na pewnym z etapów przetwarzania obrazów. Działania przedstawione w przedłożonej pracy są częścią projektu mającego na celu opracowanie komputerowej metody pomiaru GFR bezpośrednio z obrazów DCE-MRI, będącej na tyle dokładną, szybką i efektywną, aby znaleźć zastosowanie kliniczne. Celem pracy było stworzenie biblioteki w języku Python, umożliwiającej komputerową analizę ilościową obrazów DCE-MRI oraz porównanie różnych modeli farmakokinetycznych (PK) w zastosowaniu do oceny wydolności nerek. W pierwszej kolejności zaznaczono obszary obu nerek oraz aorty na obrazie DCE-MRI po korekcji ruchu, a następnie w celu usunięcia obszaru miedniczki nerkowej przeprowadzono segmentację na podstawie przebiegów czasowych intensywności sygnału poszczególnych wokseli posługując się analizą głównych składowych oraz algorytmem k-średnich. Średnie przebiegi czasowe stężenia środka cieniującego w obszarze funkcjonalnym każdej z nerek dopasowano do 4 modeli PK: Tofts and Kermode (TK), extended Tofts and Kermode (ETK), Patlak-Rutland (PR) and two-compartment exchange model (2CXM). Na podstawie otrzymanych parametrów wyliczono GFR dla każdej z nerek oraz całkowity GFR. Opracowaną metodę przetestowano na sekwencjach DCE-MRI dziesięciu zdrowych osób, a otrzymane wartości całkowitego GFR porównano z wartościami otrzymanymi metodami analizy klirensu iohexolu oraz stężenia kreatyniny. Otrzymane wyniki pokazały, że 2CXM jest najdokładniejszym oraz najbardziej precyzyjnym z modeli, w odniesieniu do analizy klirensu iohexolu, a rezultaty otrzymane z jego zastosowaniem są zbliżone do analizy stężenia kreatyniny. Podsumowując stwierdzono, że 2CXM może być użyty w ostatnim kroku docelowej metody estymującej GFR z obrazów DCE-MRI, a stworzona biblioteka umożliwia jego zaimplementowanie. Słowa kluczowe: DCE-MRI, nerka, współczynnik przesączania kłębuszkowego, GFR, modelowanie farmakokinetyczne, analiza ilościowa, segmentacja nerek.
Abstract:
The kidneys maintain whole body homeostasis enabling the organism to function in an optimal environment. The metrics of the renal function is glomerular filtration rate (GFR) and its monitoring is essential for prognosis, diagnosis and treatment of renal diseases. Clinically used chemical methods are cumbersome and do not allow for single kidney GFR (SKGFR) estimation, in contrary to the analysis of the dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI), which enables a non-invasive examination of both renal function and structure in a single imaging session. However, there is a lack of methods enabling reliable renal function quantification without human interference. The works included in this thesis are a part of the project, which aims to develop entirely data-driven method of GFR estimation directly from DCE-MRI—fast, efficient and accurate enough to be used in clinical practice. The scope of this thesis was to develop a library for quantitative analysis of DCE-MRI in the Python programming language to be used in the target method and to compare the performance of different pharmacokinetic (PK) models in renal function assessment applications. First, the labels of both kidneys and aorta were depicted on the registered DCE-MRI sequences. In order to remove the region of the renal pelvis, the kidney voxel-wise segmentation on the basis of intensity time courses was performed with the use of principal component analysis (PCA) and k-means clustering algorithm. Average contrast agent concentration-time curves of the functional region of each kidney were then fitted to the four PK models: Tofts and Kermode (TK), extended Tofts and Kermode (ETK), Patlak-Rutland (PR) and two-compartment exchange (2CXM) models. From the obtained model parameters, the SKGFR and total GFR were calculated. The developed method was tested on the DCE-MRI sequences of ten healthy subjects. Obtained total GFR values were compared with the values obtained in iohexol-GFR and serum-creatinine tests. The results showed that 2CXM is the most accurate and precise of tested PK models with reference to the iohexol-GFR and its performance is comparable with a serum-creatinine test. The conclusion was drawn that 2CXM can be used in a final step of the GFR estimation in the target method and the developed library enables its implementation. Keywords: DCE-MRI, kidney, glomerular filtration rate, pharmacokinetic modelling, quantitative analysis, kidney segmentation.