Assessing deformable image registration in the lung using hyperpolarized-gas MRI

使用超极化气体 MRI 评估肺部可变形图像配准

基本信息

  • 批准号:
    9380237
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 6.65万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-07-07 至 2018-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

ABSTRACT Changes in the position and orientation of a patient’s anatomical features during radiotherapy, if not properly managed, can lead to underdosage of the target and/or overdosage of neighboring healthy tissues. Deformable image registration (DIR), owing to its ability to geometrically align two images, is becoming increasingly important in radiotherapy for managing these anatomy variations. The accuracy of the DIR directly impacts the success of its clinical applications. Careful assessment of DIR algorithms is therefore a critical necessity before they may be used to inform clinical decision making. Current methods of DIR assessment focus on morphological structures but not on the physiological validity of the entire deformation. Recently, we have demonstrated a novel hyperpolarized 3He tagging MRI technique that is capable of directly, in vivo, and non-invasively measuring physiological lung deformation on a regional basis. This unique imaging technique holds great promise for assessing, validating, and improving the use of DIR algorithms in the lung. Our long term goal is to apply hyperpolarized gas tagging MRI to study lung biomechanics, develop more physiologically sound DIR algorithms for the lungs, and eventually improve radiotherapy of lung cancer. The overall objective of this application is to optimize the hyperpolarized 3He tagging MRI technology and establish its usefulness for DIR assessment. Aim 1 is to develop and optimize a methodology based on 3D hyperpolarized 3He tagging MRI for directly measuring lung deformation. Aim 2 is to develop physiologically sound digital thorax phantoms based on HP 3He tagging MRI and demonstrate their use for DIR assessment in the lung. Successful completion of these aims will yield a novel methodology based on hyperpolarized 3He tagging MRI for DIR assessment in the lung for radiotherapy. It will also yield a number of novel MR imaging techniques and a new series of digital thorax phantoms. The ability to measure true physiological lung deformation makes our technique a promising tool for the assessment, validation, and improvement of lung DIR algorithms. This study will bring important changes to research and the clinic. In the short term, it may lend new insights into the complexities of pulmonary biomechanics, enrich our understanding of DIR, generate gold-standard datasets of lung deformation that may benefit the research community, and provide guidance for clinical implementation of DIR. In the long term, it may lead to development of more sophisticated DIR tools for improving radiotherapy of lung cancer, resulting in more precisely delivered radiation treatment to lung tumors and mitigating radiation- induced injury to surrounding normal tissues.
抽象的 放射治疗期间患者解剖特征的位置和方向的变化,如果不正确 管理,可能导致邻近健康组织的靶标和/或过量剂量。 由于其几何对齐两个图像的能力,可变形图像注册(DIR)正在成为 在放射疗法方面越来越重要,用于管理这些解剖学变化。直接直接的准确性 影响其临床应用的成功。因此,仔细评估DIR算法是关键的 必要性在可能被用来为临床决策提供信息之前。目前的DIR评估方法 专注于形态结构,而不是整个变形的物理有效性。最近,我们 已经展示了一种新型的超极化3HE标记MRI技术,该技术能够直接,体内和 非侵入性测量物理肺部变形。这种独特的成像技术 对评估,验证和改善肺中DIR算法的使用有很大的希望。我们的漫长 术语目标是应用超极化的气体标记MRI来研究肺部生物力学,在身体上发展更多 声音DIR算法用于肺部,并最终改善了肺癌的放射疗法。总体目标 此应用程序是优化超极化的3HE标记MRI技术,并确定其对 DIR评估。 AIM 1是开发和优化基于3D超极化3HE标记的方法 MRI直接测量肺部变形。 AIM 2是开发身体上声音的数字胸对幻象 基于HP 3HE标记MRI,并证明了它们在肺中进行DIR评估的用途。成功的 这些目标的完成将产生基于DIR的超极化3HE标记MRI的新方法 在肺部评估放疗。它还将产生许多新颖的MR成像技术和新的 一系列数字胸对体。测量真正的物理肺变形的能力使我们 技术是肺目录算法评估,验证和改进的有前途的工具。这项研究 将为研究和诊所带来重要的变化。在短期内,它可能对 肺生物力学的复杂性,丰富我们对DIR的理解,产生金标准数据集 可能使研究界受益的肺部变形,并为临床实施提供指导 dir。从长远来看,这可能导致开发更复杂的DIR工具,以改善 肺癌,导致更精确地提供辐射治疗给肺部肿瘤,并减轻辐射 - 引起周围正常组织的损伤。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
A hybrid proton and hyperpolarized gas tagging MRI technique for lung respiratory motion imaging: a feasibility study.
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  • DOI:
    10.1088/1361-6560/ab160c
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Hu,Lei;Huang,Qijie;Cui,Taoran;Duarte,Isabella;Miller,GWilson;Mugler,JohnP;Cates,GordonD;Mata,JaimeF;deLange,EduardE;Altes,TalissaA;Yin,Fang-Fang;Cai,Jing
  • 通讯作者:
    Cai,Jing
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