Summary

Synchrone triplanare Rekonstruktion integriert mit Farbdoppler-Mapping zur präzisen und schnellen Lokalisierung von Schilddrüsenläsionen

Published: February 09, 2024
doi:

Summary

Hier stellen wir eine 5D-Ultraschalltechnik vor, die multiplanare 3D-Rekonstruktion und Farbdopplerfusion kombiniert und eine synchrone Visualisierung von strukturellen und funktionellen Informationen der Schilddrüse ermöglicht. Durch die Minimierung blinder Flecken ermöglicht diese Methode eine schnelle und präzise Lokalisierung von Läsionen, um die diagnostische Genauigkeit zu verbessern, was insbesondere Anfängern zugute kommt.

Abstract

In diesem Artikel wird eine neuartige Schilddrüsenuntersuchungstechnik vorgeschlagen, die auf der fünfdimensionalen (5D) synchronen Rekonstruktion von Ultraschalldaten basiert. Die rohen zeitlichen Sequenzen werden in volumetrische 3D-Daten rekonstruiert, die die anatomische Struktur widerspiegeln. Eine triplanare Visualisierung aus drei orthogonalen Ebenen wird realisiert, um eine systematische Inspektion der gesamten Drüse zu ermöglichen. Die Farbdoppler-Bildgebung ist in jede triplanare Schicht integriert, um Vaskularitätsänderungen abzubilden. Diese multimodale Fusion ermöglicht die synchrone Darstellung von strukturellen, funktionellen und Blutflussinformationen im rekonstruierten 5D-Raum. Im Vergleich zum herkömmlichen Scannen bietet diese Technik die Vorteile einer flexiblen Offline-Diagnose, einer geringeren Abhängigkeit vom Scannen, einer verbesserten intuitiven Interpretation und einer umfassenden Multi-Aspekt-Auswertung. Durch die Minimierung von Aufsichtsfehlern könnte die diagnostische Genauigkeit verbessert werden, insbesondere für Anfänger. Die vorgeschlagene 5D-Fusionsmethode ermöglicht eine schnelle und präzise Lokalisierung von Läsionen zur Früherkennung. Zukünftige Arbeiten werden die Integration mit biochemischen Markern untersuchen, um die diagnostische Präzision weiter zu verbessern. Die Technik hat einen erheblichen klinischen Wert für die Weiterentwicklung der Schilddrüsenuntersuchung.

Introduction

Die Hashimoto-Thyreoiditis (HT), die häufigste Autoimmunerkrankung der Schilddrüse (AITD), ist die Hauptursache für Hypothyreose in jodreichen Gebieten der Welt1. Es ist gekennzeichnet durch lymphozytäre Infiltration und Autoantikörper gegen Schilddrüsenantigene, die zur Zerstörung der Schilddrüsenarchitektur und zur Hypothyreose führen2. Das Staging von HT zielt darauf ab, den Schweregrad zu beurteilen und Behandlungsentscheidungen zu treffen. Es beruht auf einer Kombination biochemischer Marker wie dem Schilddrüsen-stimulierenden Hormon (TSH) und Schilddrüsen-Autoantikörpern3 sowie auf ultrasonographischen Merkmalen, die im Schilddrüsenultraschall sichtbar sind 4,5,6.

Bei der Ultraschalluntersuchung zeigt HT charakteristische Befunde, darunter diffus verminderte Echogenität, heterogene Echotextur, Mikronodularität und erhöhte Durchblutung auf Farbdoppler 6,7. Dem herkömmlichen zweidimensionalen (2D) Graustufenultraschall fehlen jedoch quantitative Methoden, um diese Merkmale für das HT-Stagingsystematisch zu analysieren 8. Die Beurteilung von Vaskularitätsänderungen beschränkt sich auch auf die qualitative visuelle Inspektion im 2D-Modus. Die komplexe dreidimensionale (3D) Architektur der Schilddrüse erschwert zusätzlich eine gründliche Beurteilung mit herkömmlichem 2D-Slicing 9,10. Diese Faktoren führen zu blinden Flecken und Fehlinterpretationen in der Bildgebung, was zu einer geringen Sensitivität und Spezifität führt, insbesondere für weniger erfahrene Praktiker11,12.

Die konventionelle Ultraschalluntersuchung in der Hand integriert die Erfassung und Diagnose in Echtzeit. Diese gekoppelte Workflow-Abhängigkeit erhöht die Wahrscheinlichkeit von Versehensfehlern während des Scannens. Das Fehlen einer räumlichen Lokalisierung und Verfolgung macht auch die Identifizierung und Überwachung von Läsionen ungenau12,13. Spezielle 3D-Ultraschallsysteme wurden entwickelt, um diese Einschränkungen zu beheben, und haben vielversprechende Ergebnisse gezeigt14,15. Die meisten 3D-Ultraschalltechnologien erfordern jedoch komplexe mechanische Scanmechanismen und spezielle Schallköpfe, was zu hohen Kosten und Hindernissen für die Einführung führt.

Um die Einschränkungen herkömmlicher 2D- und 3D-Ultraschalltechniken zu überwinden, schlägt diese Studie eine neuartige 3D-Rekonstruktions- und Visualisierungslösung vor, die auf die Schilddrüsenuntersuchung zugeschnitten ist. Mit weit verbreitetem Handultraschall werden zunächst mehrere 2D-Sweeps aufgenommen, um die gesamte Schilddrüse zu scannen. Die volumetrische 3D-Rekonstruktion wird dann durch räumliche Registrierung und Fusion der 2D-Sequenzen realisiert. Gleichzeitig werden Farbdopplerrahmen koregistriert, um Vaskularitätskarten zu erstellen, die Veränderungen des Blutflusses visualisieren. Die rekonstruierten 3D-Graustufenvolumina und farbigen Vaskularitätskarten werden schließlich in eine einzige Plattform integriert, die eine synchronisierte multiplanare Visualisierung und kombinierte strukturell-funktionale Inspektion ermöglicht.

Diese vorgeschlagene 3D-Fusionstechnik bietet eine systematische und umfassende Bewertung der komplexen Schilddrüsenmorphologie unter verschiedenen Aspekten. Durch die Minimierung blinder Flecken und die Ermöglichung eines globalen Überblicks könnte es dazu beitragen, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern und Aufsichtsfehler zu reduzieren, was insbesondere Anfängern zugute kommt. Die multimodale Visualisierung ermöglicht auch eine schnelle und präzise Lokalisierung von Läsionen und ist vielversprechend für die Früherkennung und Behandlung von Schilddrüsenknoten und Tumoren. Darüber hinaus führt die Methode eine quantitative 3D-Merkmalsanalyse ein, die bisher nicht für das HT-Staging untersucht wurde. Mit einer breiten Akzeptanz hat es das Potenzial, die derzeit erfahrungsabhängigen Ultraschalldiagnoseverfahren zu standardisieren und zu objektivieren. Durch die synergetische Integration von tragbarer 3D-Rekonstruktion, multimodaler Fusion, quantitativer Merkmalsanalyse und flexibler Visualisierung in einen optimierten Arbeitsablauf stellt diese kostengünstige, einfach zu bedienende Technik einen diagnostisch leistungsstarken Sprung vom herkömmlichen 2D-Ultraschall für die Weiterentwicklung der Schilddrüsenuntersuchung dar.

Protocol

Diese Studie wurde vom Institutional Review Board des Sunsimiao-Krankenhauses genehmigt, das der Pekinger Universität für Chinesische Medizin angegliedert ist. Der Patient wurde aus der Abteilung für Schilddrüse des Sunsimiao-Krankenhauses rekrutiert. Der Patient unterzog sich einer Ultraschalluntersuchung der Schilddrüse und gab eine Einverständniserklärung für die Studie. In dieser Untersuchung wurden 4D-Ultraschalldaten, die mit einem Handgerät aufgenommen wurden, verwendet, um triplanare Ansichten der Schild…

Representative Results

Wie in der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) in Abbildung 1 und Abbildung 2 dargestellt, kann die Ultraschall-Scansequenz kontinuierlich überprüft werden. Diese zweidimensionale Untersuchung stützt sich jedoch stark auf das anatomische Wissen des Thyreoidologen, um die Lage der Läsion mental zu rekonstruieren, was für Anfänger eine Herausforderung darstellt und zu einem Mangel an quantitativer Konsistenz führt. Abb…

Discussion

Kritische Schritte im Protokoll
Während Abbildung 1 und Abbildung 2 für die Inspektion und Diagnose von Wert sind, erfordert die Bestimmung der Läsionsposition und der Ansichten aus anderen Perspektiven Expertenerfahrung. Für die Diagnose der Hashimoto-Thyreoiditis (HT) ist auch die Synchronisierung von Abbildung 1 und Abbildung 2 in Echtzeit ein wichtiger und kritischer Schritt….

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Diese Veröffentlichung wurde vom Shaanxi Provincial Key Research and Development Plan: 2023-ZDLSF-56 und dem Shaanxi Provincial “Scientist + Engineer” Team Construction: 2022KXJ-019 unterstützt.

Materials

MATLAB MathWorks  2023B Computing and visualization 
Tools for Thyroid Disease Precision Quantification Intelligent Entropy Thyroid-3D V1.0 Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.
Modeling for Thyroid Disease

Riferimenti

  1. Ragusa, F., et al. Hashimotos’ thyroiditis: Epidemiology, pathogenesis, clinic and therapy. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 33 (6), 101367 (2019).
  2. Ralli, M., et al. Hashimoto’s thyroiditis: An update on pathogenic mechanisms, diagnostic protocols, therapeutic strategies, and potential malignant transformation. Autoimmun Rev. 19 (10), 102649 (2020).
  3. Soh, S., Aw, T. Laboratory testing in thyroid conditions – pitfalls and clinical utility. Ann Lab Med. 39 (1), 3-13 (2019).
  4. Cansu, A., et al. Diagnostic value of 3D power Doppler ultrasound in the characterization of thyroid nodules. Turk J Med Sci. 49, 723-729 (2019).
  5. Haugen, B. R., et al. 2015 American Thyroid Association Management Guidelines for adult patients with thyroid nodules and differentiated thyroid cancer: The American Thyroid Association Guidelines Task Force on Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer. Thyroid. 26 (1), 1-133 (2016).
  6. Acharya, U. R., et al. Diagnosis of Hashimoto’s thyroiditis in ultrasound using tissue characterization and pixel classification. Proc Inst Mech Eng H. 227 (7), 788-798 (2013).
  7. Zhang, Q., et al. Deep learning to diagnose Hashimoto’s thyroiditis from sonographic images. Nat Commun. 13 (1), 3759 (2022).
  8. Huang, J., Zhao, J. Quantitative diagnosis progress of ultrasound imaging technology in thyroid diffuse diseases. Diagnostics. 13 (4), 700 (2023).
  9. Gasic, S., et al. Relationship between low vitamin D levels with Hashimoto thyroiditis. Srp Arh Celok Lek. 151 (5-6), 296-301 (2023).
  10. Sultan, S. R., et al. Is 3D ultrasound reliable for the evaluation of carotid disease? A systematic review and meta-analysis. Med Ultrason. 25 (2), 216-223 (2023).
  11. Arsenescu, T., et al. 3D ultrasound reconstructions of the carotid artery and thyroid gland using artificial-intelligence-based automatic segmentation-qualitative and quantitative evaluation of the segmentation results via comparison with CT angiography. Sensors. 23 (5), 2806 (2023).
  12. Krönke, M., et al. Tracked 3D ultrasound and deep neural network-based thyroid segmentation reduce interobserver variability in thyroid volumetry. PLoS One. 17 (7), e0268550 (2022).
  13. Hazem, M., et al. Reliability of shear wave elastography in the evaluation of diffuse thyroid diseases in children and adolescents. Eur J Radiol. 143, 109942 (2021).
  14. Herickhoff, C. D., et al. Low-cost volumetric ultrasound by augmentation of 2D systems: design and prototype. Ultrasound Imaging. 40 (1), 35-48 (2017).
  15. Seifert, P., et al. Optimization of thyroid volume determination by stitched 3D-ultrasound data sets in patients with structural thyroid disease. Biomedicines. 11 (2), 381 (2023).
check_url/it/66569?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
Chen, Z., Ding, Z., Hu, R., Liang, T., Xing, F., Qi, S. Synchronous Triplanar Reconstruction Integrated with Color Doppler Mapping for Precise and Rapid Localization of Thyroid Lesions. J. Vis. Exp. (204), e66569, doi:10.3791/66569 (2024).

View Video