विभाजन और रैखिक माप कंकाल मांसपेशी द्रव्यमान की मात्रा निर्धारित करते हैं और गणना टोमोग्राफी और/या चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग छवियों का उपयोग करके ऊतकों को adipose करते हैं । यहां, हम शरीर की संरचना के तेजी से और सटीक विश्लेषण के लिए स्लाइस-ओ-मैटिक सॉफ्टवेयर और होरोस छवि दर्शक के उपयोग की रूपरेखा तैयार करते हैं। ये विधियां पूर्वानुमान और जोखिम स्तरीकरण के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकती हैं।
शरीर की संरचना विभिन्न स्थितियों में रोग प्रगति और उपचार जटिलताओं के जोखिम से जुड़ी होती है। इसलिए, कंकाल मांसपेशी द्रव्यमान का मात्राकरण और गणना टोमोग्राफी (सीटी) और/या चुंबकीय अनुनय इमेजिंग (एमआरआई) पर ऊतकों का मात्राकरण सर्जरी जोखिम मूल्यांकन और रोग पूर्वानुमान को सूचित कर सकता है । यह लेख मूल रूप से मौर्ट्ज़किस एट अल और एवरुटिन एट अल द्वारा वर्णित दो मात्राकरण विधियों का वर्णन करता है: कंकाल की मांसपेशियों का ऊतक विभाजन और रैखिक माप। तीसरे काठ कशेरुका के मध्य बिंदु पर मरीजों की क्रॉस-सेक्शनल छवि दोनों मापों के लिए प्राप्त की गई थी । विभाजन के लिए, छवियों को स्लाइस-ओ-मैटिक में आयात किया गया था और कंकाल की मांसपेशी के लिए रंगीन, इंट्रामस्कुलर एडीपोज ऊतक, आंत आदिपोस ऊतक, और चमड़े के नीचे आदिपोज ऊतक के लिए रंग का था। फिर, टैग सतह क्षेत्र समारोह का उपयोग करके प्रत्येक ऊतक प्रकार के सतह क्षेत्रों की गणना की गई। रैखिक मापन के लिए, तीसरे काठ के कशेरुका के स्तर पर द्विपक्षीय पीएसओ और पैरास्पिनल मांसपेशियों की ऊंचाई और चौड़ाई मापी जाती है और इन चार मूल्यों का उपयोग करके गणना अनुमानित कंकाल मांसपेशियों को उत्पीडित करती है। विभाजन विश्लेषण रोगियों के शरीर की संरचना के बारे में मात्रात्मक, व्यापक जानकारी प्रदान करता है, जिसे तब रोग प्रगति के साथ सहसंबद्ध किया जा सकता है। हालांकि, प्रक्रिया अधिक समय लेने वाली है और विशेष प्रशिक्षण की आवश्यकता है। रैखिक माप त्वरित प्रीऑपरेटिव मूल्यांकन के लिए एक कुशल और क्लिनिक के अनुकूल उपकरण हैं। हालांकि, रैखिक माप एडीपोज ऊतक संरचना के बारे में जानकारी प्रदान नहीं करते हैं। बहरहाल, इन तरीकों रोगों की एक किस्म में व्यापक अनुप्रयोगों के लिए शल्य चिकित्सा परिणामों की भविष्यवाणी, रोग प्रगति का खतरा है और रोगियों के लिए उपचार के विकल्प को सूचित किया है ।
सरकोपेनिया और शरीर की संरचना का आकलन वर्तमान में महान नैदानिक हित का है। हालांकि सारकोपेंनिया की विशिष्ट परिभाषाएं सेटिंग और संदर्भ के आधार पर भिन्न होती हैं, सभी परिभाषाओं में कंकाल की मांसपेशियों या मांसपेशियों की ताकत का महत्वपूर्ण नुकसान शामिल है, जो बारीकी से सहसंबद्ध1,2,3हैं। शरीर संरचना विश्लेषण कंकाल मांसपेशियों के द्रव्यमान और एडीपोज ऊतक वितरण के माप को शामिल करता है, रोगियों की सामान्य फिटनेस के बारे में अधिक व्यापक जानकारी प्रदान करता है1,3,4। इसी प्रकार, असमान रूप से वितरित आदिपोस ऊतक, विशेष रूप से आंत आदिपोस ऊतक, हृदय रोग, टाइप II मधुमेह और कैंसर5सहित विभिन्न रोगों से संबंधित पाया गया है।
चिकित्सकीय रूप से, सारकोपीनिया और रैखिक मापन द्वारा इसके आकलन को बार-बार सर्जरी, रेडियोथेरेपी और कीमोथेरेपी1,2,4,6,7,8के बाद घातक और ऑन्कोलॉजिक परिणामों में कैंसर-विशिष्ट अस्तित्व के लिए एक मजबूत शकुन कारक के रूप में दिखाया गया है। विशेष रूप से, पिछले शोध से पता चलता है कि सारकोपीनिया के रोगियों में कैंसर-विशिष्ट अस्तित्व और समग्र अस्तित्व1,2,9,10में कमी आई है। इसलिए, उपचार चुनाव का निर्धारण करने में सारकोपेनिया प्रगति का सटीक और त्वरित नैदानिक मूल्यांकन महत्वपूर्ण है। पारंपरिक पूरे शरीर की संरचना प्रोफाइलिंग के लिए इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करके त्रि-आयामी (3 डी) स्तर पर विश्लेषण की आवश्यकता होती है, जिसमें गणना टोमोग्राफी (सीटी), चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई), बोन डेंसेनोमेट्री (डेक्सा), और बायोइलेक्ट्रिकल इम्पेडेंस एनालिसिस (बीआईए), जो समय लेने वाले, महंगे हैं, और व्यापक प्रशिक्षण5,11की आवश्यकता होती है। एक और खामी आदिपोज वितरण के बारे में जानकारी की कमी है, विशेष रूप से हवा विस्थापन प्लेथिसमोग्राफी (एडीपी) और डेक्सा12के लिए। इसलिए, सीटी या एमआरआई जैसे पारंपरिक क्रॉस-सेक्शनल इमेजिंग तौर-तरीकों के उपयोग के साथ सारकोपेनिया और शरीर की संरचना का मूल्यांकन और निर्धारण, जिनका उपयोग मानक-देखभाल नैदानिक अभ्यास के हिस्से के रूप में किया जाता है, का महान नैदानिक मूल्य5है।
नैदानिक अनुसंधान सेटिंग में आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला एक सेगमेंटेशन सॉफ्टवेयर टोमोविजन द्वारा विकसित स्लाइस-ओ-मैटिक प्रोग्राम है। Mourtzakis एट अल13 विभाजन प्रक्रिया का उपयोग करना, कार्यक्रम शोधकर्ताओं या चिकित्सकों के लिए अर्ध-स्वचालित रूप से कंकाल मांसपेशी (एसएम), इंट्रामस्कुलर एडीपोज ऊतक (IMAT), आंत adipose ऊतक (वैट), और चमड़े के नीचे आदिपोज ऊतक (SAT) घनत्व आधारित थ्रेसहोल्ड का उपयोग कर के रूप में विभिंन ऊतक प्रकार टैग करने के लिए अनुमति देता है, प्रत्येक ऊतक के समग्र पार अनुभागीय क्षेत्रों की अनुमति । इन मापों का उपयोग तब कुल शरीर कंकाल मांसपेशियों और आदिपोसिटी का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, अक्सर रोगी की ऊंचाई द्वारा सामान्यीकरण के बाद, जनसंख्या आधारित थ्रेसहोल्ड द्वारा सारकोपीनिया और सारकोपीनिक मोटापे की पहचान करने के लिए।
विकसित कंकाल की मांसपेशी के रैखिक मापों का उपयोग करके अवरुतिन एट अल द्वारा हाल ही में विकसित एक विधि14 में एल3 क्रॉस सेक्शन14,15की एमआरआई और सीटी छवियों का उपयोग करके कुल मांसपेशियों का आकलन करने में समान रूप से विश्वसनीय होने की क्षमता दिखाई गई है । psoas और पैरास्पिनल मांसपेशी समूहों L3 क्षेत्र के मांसपेशियों की सतह क्षेत्र के बहुत शामिल है और उच्च कार्यक्षमता है, सुझाव है कि वे समग्र मांसपेशियों की ताकत के उच्च निष्ठा भविष्यवक्ताओं हो सकता है, और इस तरह रैखिक माप14,15के मुख्य उंमीदवारों । मांसपेशियों की सतह क्षेत्र की गणना करने के लिए, पीएसओएएस और पैरास्पिनल मांसपेशी समूहों के क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर माप सीधे रेखाओं को 90 डिग्री को आकर्षित करने के लिए एक शासक उपकरण का उपयोग करके प्राप्त किए जाते हैं। प्रत्येक मांसपेशी समूह के क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर माप प्रत्येक मांसपेशी समूह के सतह क्षेत्र का अनुमान लगाने के लिए गुणा किए जाते हैं, जिसका उपयोग रोगी की ऊंचाई से विभाजित होने पर रैखिक मांसपेशी सूचकांक की गणना करने के लिए किया जाता है। न्यूनतम प्रशिक्षण के साथ, यह पूरी प्रक्रिया 1 मिनट से कम ले सकती है।
रोगी की देखभाल पर शरीर संरचना माप के संभावित निहितार्थ को देखते हुए, वहां सुलभ प्रशिक्षण सामग्री बनाने के लिए एक तत्काल जरूरत है । इस लेख में, हम प्रदाताओं और नैदानिक शोधकर्ताओं के लिए क्रमशः कंकाल मांसपेशी द्रव्यमान और शरीर की संरचना की मात्रा निर्धारित करने के लिए Avrutin et al.14 और Mourtzakis एट अल द्वारा विकसित दो तरीकों का विस्तृत विवरण प्रदान करते हैं ।
पीएसओ की मांसपेशी, पैरास्पाइनल मांसपेशी समूह, और तिरछी मांसपेशियां समग्र मांसपेशियों5के साथ निकटता से सहसंबंधित हैं। विशेष रूप से, तीसरे काठ कशेरुका (एल3) के मध्य बिंदु पर इन मांसपेशी समूहों के सीटी या एमआरआई क्रॉस सेक्शन के भीतर सतह क्षेत्र समग्र मांसपेशियों के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है, जिससे यह छवि शोधकर्ताओं या चिकित्सकों के लिए एक आदर्श है जो सारकोपीनिया1,2,13का आकलन करते समय उपयोग करने के लिए एक आदर्श है। शरीर की संरचना का आकलन करने औररोगियोंमें सारकोपनिया और सारकोपनिक मोटापे जैसी खराब शकुन स्थितियों की पहचान करने में विभाजन और रैखिक मापन का बहुत महत्वहै। अनुसंधान से पता चला है कि मांसपेशियों के माप प्रमुख सर्जरी या उपचार योजनाओं जैसे कीमोथेरेपी और कीमोथेरेपी विषाक्तता16 , 17,18के बाद बड़ी जटिलताओं के अस्तित्व और जोखिमों से जुड़ेहोतेहैं । इसलिए, हम यह चिकित्सकों के लिए फायदेमंद हो सकता है उपचार के विकल्प के बारे में रोगियों परामर्श से पहले शरीर संरचना डेटा हो सकता है ।
वर्तमान में, शरीर की संरचना का आकलन करने के कई तरीके हैं। घनत्व12 और वायु विस्थापन प्लेथिमोग्राफी (एडीपी)19जैसे कई तरीके, शरीर में वसा और शरीर के घनत्व का अनुमान लगाने के लिए क्रमशः हवा के वजन और विस्थापन का उपयोग करते हैं। जबकि ये विधियां उपयोगी हो सकती हैं, वे एडीपोज ऊतक वितरण5,19निर्धारित करने में असमर्थ हैं। अन्य बॉडी कंपोजीशन एनालिटिक तकनीक, जैसे बीआईए, वसा द्रव्यमान और वसा मुक्त द्रव्यमान12की अलग-अलग विद्युत विशेषताओं पर उनके विश्लेषण को आधारित करते हैं। हालांकि, एक बार फिर यह तकनीक वसा वितरण का पर्याप्त रूप से आकलन करने में विफल रहती है, और इसके लिए अधिक सटीक माप19के लिए जातीयता, आयु और सेक्स जैसी अधिक जानकारी की भी आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, डेक्सा जैसे आकलन को शरीर की संरचना मूल्यांकन में उपयोगी दिखाया गया है, लेकिन बढ़ती एडीपोसिटी12के साथ मांसपेशियों को अधिक आंकने की प्रवृत्ति है। कई प्रोटोकॉल ने DICOM-व्यूइंग सॉफ्टवेयर के भीतर मांसपेशियों और एडीपोज ऊतक डेटा प्राप्त करने के लिए क्षेत्र-ब्याज (आरओआई) विधि का भी उपयोग किया है, जिसे सारकोपीनिया मूल्यांकन और पोषण मूल्यांकन20,21के लिए बीआईए बॉडी कंपोजीशन विश्लेषण के साथ अच्छा संबंध दिखाया गया है।
Mourtzakis एट अल द्वारा विकसित विभाजन प्रक्रिया वैकल्पिक शरीर संरचना आकलन पर एक लाभ है क्योंकि यह सबसे सीटी या एमआरआई छवियों पर किया जा सकता है और सही ढंग से निर्धारित करता है आदिपोस ऊतक वितरण और मांसपेशी क्षेत्र13। इसके अतिरिक्त, अक्षीय L3 विभाजन रोगी मोटापे की स्थिति13की परवाह किए बिना सटीकता का लाभ है । उपरोक्त विकल्पों के समान, एवरुटिन एट अल द्वारा विकसित रैखिक उपाय तकनीक14 में वसा वितरण का आकलन करने की क्षमता नहीं है। हाल ही में, शोधकर्ताओं ने शरीर के विभाजन में असमान प्रदर्शन किया है, विशेष रूप से अकेले22psoas मांसपेशियों को मापने के तरीकों में । अकेले पीएसओएएस मांसपेशी द्रव्यमान काठ की मांसपेशियों की मात्रा या व्यवस्थित मांसपेशियों को बर्बाद करने का अत्यधिक प्रतिनिधि नहीं है, और नैदानिक परिणामों के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध नहीं हो सकता है22। यह समस्या रैखिक माप में अधिक संबंधित हो सकती है, क्योंकि पीएसओएएस मांसपेशी मूल्यांकन में प्रमुख मांसपेशी समूह है। हालांकि, हमारी उल्लिखित तकनीक में अधिक सटीक मापने के लिए द्विपक्षीय पीएसओ और पैरास्पिनल मांसपेशी अनुमान शामिल हैं, जबकि अभी भी क्रॉस-सेक्शनल मांसपेशी द्रव्यमान का तेजी से और सुविधाजनक आकलन है। भविष्य के अध्ययन जो सीटी/एमआरआई रैखिक मापन और विभाजन विधियों और नैदानिक परिणामों के लिए उनके सहसंबंध के बीच अनुसार मान्य करते हैं, आवश्यक हैं ।
एल 3 विभाजन और रैखिक माप प्रक्रियाओं दोनों को शुरू में शरीर-व्यापी मांसपेशियों की सामग्री का तेजी से और सटीक आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। केवल L3 कशेरुकी में खंडित करके, प्रोटोकॉल समय बचाता है, जबकि अभी भी शोधकर्ताओं या चिकित्सकों पर्याप्त जानकारी प्रदान करने के लिए रोगी दुबला मांसपेशियों और adiposity स्थिति का निर्धारण । हालांकि, भले ही L3 विभाजन पूर्ण शरीर विभाजन की तुलना में बहुत कम समय लगता है, यह अभी भी समय लेने वाली और स्लाइस-ओ-मैटिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए महंगा हो सकता है । इसके विपरीत, रैखिक मापन में मांसपेशियों की स्थिति का आकलन करने में एल3 विभाजन और गंभीर रूप से बीमार रोगियों में सारकोपीनिया के रूप में सटीक होने की क्षमता है14,15। हमने टी 3 गुर्दे की कोशिका कार्सिनोमा पलटन में इस तरह के संबंधों का प्रदर्शन किया है, जहां रैखिक माप द्वारा मापा गया कंकाल मांसपेशी विभाजन(चित्र 6)द्वारा मापा गया मूल्य के साथ बारीकी से सहसंबद्ध है। महत्वपूर्ण बात, विधि बहुत तेज है, और इमेजिंग सॉफ्टवेयर मुफ़्त है। हालांकि, रैखिक माप प्रक्रिया के लिए सबसे उल्लेखनीय सीमा इसकी ऊतक सामग्री का आकलन करने की क्षमता की कमी है, जो चिकित्सकों को उन संदर्भों तक सीमित करती है जहां मांसपेशियों की सामग्री का सामान्य मूल्यांकन पर्याप्त है।
विभाजन और रैखिक माप प्रक्रियाओं दोनों में तीन महत्वपूर्ण कदम हैं। सबसे पहले, चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को निरंतरता प्राप्त करने के लिए L3 कशेरुकी के बीच की पहचान करनी चाहिए । L3 कशेरुकी के बीच टुकड़ा जहां ट्रांसवर्स प्रक्रियाओं के मज्जा सबसे प्रमुख है होगा । एक्सियल एल 3 कशेरुका टुकड़ा को क्रॉस-लिंक्ड सैगिटल या कोरोनल व्यू की सहायता से अधिक आसानी से पहचाना जाता है। शोधकर्ताओं या चिकित्सकों पहले संदर्भ बिंदु के रूप में L1 कशेरुकी या sacrum पा सकते हैं, ध्यान में रखते हुए कि पांच के बजाय छह काठ कशेरुकी की उपस्थिति एक सामांय संस्करण है । अगला महत्वपूर्ण कदम मांसपेशियों की पहचान करना है। रैखिक माप में, ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज माप लेते समय क्वाड्रेटस लुम्बोरम को शामिल नहीं किया जाना चाहिए। तीसरा, शोधकर्ताओं को विभाजन प्रोटोकॉल में वैट लेबलिंग करते समय भी बारीकी से ध्यान देना चाहिए, क्योंकि पेट की सामग्री को कभी-कभार आंत के एडीपोज ऊतक23के रूप में टैग किया जा सकता है । जब ऐसी गलती होती है, तो शोधकर्ताओं को अगले चरण पर जाने से पहले इन क्षेत्रों को मिटाना चाहिए ।
विभाजन में एक आम मुद्दा खराब सीटी या एमआरआई छवि गुणवत्ता है (उदाहरण के लिए प्रतिनिधि परिणाम देखें)। कुछ मामलों में, खराब गुणवत्ता छवि को बेकार नहीं देती है, लेकिन अन्य मामलों में छवि को विश्लेषण से बाहर रखने की आवश्यकता हो सकती है। एक और, संभवतः अपरिहार्य, एक ही छवि के विभाजन की सीमा में छवि से छवि तक ठोस अंग स्थिति की यादृच्छिक भिन्नता शामिल है।
एल 3 विभाजन विश्लेषण और रैखिक माप विश्लेषण दोनों के लिए अन्य सामान्य मुद्दे अक्सर अंतर और अंतर-रेटर भिन्नता से संबंधित होते हैं। जैसा कि अधिकांश प्रोटोकॉल के मामले में होगा, पर्यवेक्षकों के बीच और एक व्यक्ति के अलग परीक्षणों के बीच भिन्नता की एक निश्चित राशि की उम्मीद की जा सकती है। विश्लेषण करने वाले कई लोगों के साथ अंतर-रेटर भिन्नता को ध्यान में रखने और कम करने के लिए, शोधकर्ताओं या चिकित्सकों की टीम सतह क्षेत्र माप और एक ही छवि से औसत एचयू में किसी भी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण बदलावों के लिए परीक्षण कर सकती है। हू भिन्नता का विशेष ध्यान रखें क्योंकि इससे यह संकेत मिलेगा कि शोधकर्ता या चिकित्सक जिनके पास एक ही छवि के लिए बहुत समान सतह क्षेत्र हैं, वास्तव में ऊतकों को लगभग समान टैग कर रहे हैं। किसी व्यक्ति के लिए महत्वपूर्ण अंतर-रेटर भिन्नता के लिए परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ता या चिकित्सक प्रत्येक छवि की छवियों और सेगमेंट का एक छोटा सा सबसेट ले सकते हैं जब तक कि प्रत्येक छवि के लिए सभी प्रतिकृतियां एक संकीर्ण, सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन मार्जिन के भीतर न हों।
हम स्वीकार करते हैं कि यहां प्रस्तुत दोनों प्रोटोकॉल शरीर संरचना विश्लेषण में सीमाएं हैं क्योंकि केवल एक टुकड़ा उपयोग किया जाता है। जैसा कि शेन एट अल द्वारा सुझाव दिया गया है, 3 डी विश्लेषण पेट की आंत की वसा के लिए अधिक सटीक जानकारी प्रदान कर सकता है, और वैट के लिए एकल-स्लाइस विश्लेषण पुरुषों और महिलाओं के लिए विभिन्न स्तरों पर है24। हालांकि, यहां चर्चा किए गए प्रोटोकॉल अभी भी मूल्यवान हैं क्योंकि वे मांसपेशियों के त्वरित आकलन के साथ-साथ एडीपोज ऊतक प्रदान करते हैं, जिसका उपयोग क्लीनिकों में सारकोपीनिया स्क्रीनिंग के लिए किया जा सकता है।
इसके अलावा, 3डी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, विशेष रूप से तंत्रिका-नेट-आधारित वर्गीकरण एल्गोरिदम25का उपयोग करके कई स्वचालित शरीर संरचना विश्लेषण प्रोटोकॉल रहे हैं। हम स्वीकार करते हैं कि ये पारंपरिक 2D विभाजन के लिए संभावित भविष्य के विकल्प हो सकते हैं। हालांकि, इन तरीकों को नैदानिक और अनुसंधान सेटिंग्स में विकसित, परीक्षण और लागू करने के लिए सीटी और एमआरआई छवियों के बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, इन तरीकों के खिलाफ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मान्य करने के लिए एक आधारभूत संदर्भ स्थापित करने के लिए अक्सर 2डी सेगमेंटेशन विश्लेषण की आवश्यकता होती है। इसलिए यहां प्रदर्शित प्रोटोकॉल तब उपयोगी हो सकते हैं जब बड़े डेटा सेट या 3D छवियां उपलब्ध नहीं होती हैं, और इन प्रोटोकॉलों को लागू होने पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को विकसित करने और मान्य करने में मदद करने के लिए लागू किया जा सकता है। इस प्रकार, हम मानते हैं कि चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को इस प्रशिक्षण वीडियो से लाभ हो सकता है और स्वचालित विश्लेषण उपलब्ध होने से पहले प्रारंभिक स्क्रीनिंग के रूप में इन तेजी से और विश्वसनीय तरीकों को अपनाने और इस उन्नत प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन को सुविधाजनक बनाने के लिए।
ऊतक वितरण और कंकाल की मांसपेशी द्रव्यमान का तेजी से विश्लेषण करने की क्षमता में कैंसर के उपचार और अनुसंधान से लेकर हृदय रोग तक नैदानिक हितों की व्यापकता है5. अन्य आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले तरीकों की तुलना में, मौर्ट्ज़किस एट अल। स्लाइस-ओ-मैटिक में एल3 विभाजन प्रक्रिया ऊतक वितरण का सही और तेजी से आकलन कर सकती है और सारकोपीनिया स्थिति5,12,13, 19निर्धारित कर सकती है। इसके अतिरिक्त, संदर्भों में जहां कंकाल की मांसपेशी द्रव्यमान के बारे में जानकारी पर्याप्त है, एल 3 रैखिक माप प्रक्रिया एक विश्वसनीय और बहुत तेज उपकरण है जो कैंसर के उपचार जैसे सर्जरी, रेडियोथेरेपी औरकीमोथेरेपी1,2,4,6,7,8में सफलता की भविष्यवाणी करने में मदद करता है। इस प्रशिक्षण वीडियो और पांडुलिपि का उद्देश्य स्पष्ट रूप से भविष्य के उपयोग के लिए विभाजन और रैखिक माप के लिए प्रोटोकॉल को चित्रित करना है ताकि चिकित्सक क्लिनिक सेटिंग में शरीर की संरचना का अधिक आसानी से आकलन कर सकें।
The authors have nothing to disclose.
लेखक जॉन रॉबिंसन और चर्चिल परिवार की नींव के समर्थन को स्वीकार करना चाहते हैं ।
Centricity PACS Radiology RA 1000 Workstation | GE Healthcare | Image viewer to obtain subject's MRI and CT images | |
Slice-O-Matic 5.0 | TomoVision | Segmentation software used in this protocol. Other versions of this software may be used, but tools may be slightly different. | |
Horos | Nimble Co LLC d/b/a Purview | Linear segmentation software used in this protol, but researchers can use any image viewer with a ruler tool. |