Department of Radiation Oncology, Washington University School of Medicine, St. Louis, Missouri.
Department of Radiology, Washington University School of Medicine, St. Louis, Missouri.
Pract Radiat Oncol. 2019 May;9(3):e298-e306. doi: 10.1016/j.prro.2018.12.004. Epub 2018 Dec 18.
Cardiac radiation is associated with cardiotoxicity in patients with thoracic and breast malignancies. We conducted a prospective study using cine magnetic resonance imaging (MRI) scans to evaluate heart motion. We hypothesized that cine MRI could be used to define population-based cardiac planning organ-at-risk volumes (PRV).
A total of 16 real-time acquisitions were obtained per subject on a 1.5 Tesla MRI (Philips Ingenia). Planar cine MRI was performed in 4 sequential sagittal and coronal planes at free-breathing (FB) and deep-inspiratory breath hold (DIBH). In-plane cardiac motion was assessed using a scale-invariant feature transformation-based algorithm. Subject-specific pixel motion ranges were defined in anteroposterior (AP), left-right (LR), and superoinferior (SI) planes. Averages of the 98% and 67% of the maximum ranges of pixel displacement were defined by subject, then averaged across the cohort to calculate PRV expansions at FB and DIBH.
Data from 20 subjects with a total of 3120 image frames collected per subject in coronal and sagittal planes at DIBH and FB, and 62,400 total frames were analyzed. Cohort averages of 98% of the maximum cardiac motion ranges comprised margin expansions of 12.5 ± 1.1 mm SI, 5.8 ± 1.2 mm AP, and 6.6 ± 1.0 mm LR at FB and 6.7 ± 1.5 mm SI, 4.7 ± 1.3 mm AP, and 5.3 ± 1.3 mm LR at DIBH. Margins for 67% of the maximum range comprised 7.7 ± 0.7 mm SI, 3.2 ± 0.6 mm AP, and 3.7 ± 0.6 mm LR at FB and 4.1 ± 0.9 mm SI, 2.7 ± 0.8 mm AP, and 3.2 ± 0.8 mm LR at DIBH. Subsequently, these margins were simplified to form PRVs for treatment planning.
We implemented scale-invariant feature transformation-based motion tracking for analysis of the cardiac cine MRI scans to quantify motion and create cohort-based cardiac PRVs to improve cardioprotection in breast and thoracic radiation.
心脏放射治疗与胸部和乳腺恶性肿瘤患者的心脏毒性有关。我们进行了一项前瞻性研究,使用电影磁共振成像(MRI)扫描来评估心脏运动。我们假设电影 MRI 可用于定义基于人群的心脏计划器官危及体积(PRV)。
每个受试者在 1.5 Tesla MRI(Philips Ingenia)上获得 16 次实时采集。在自由呼吸(FB)和深吸气屏气(DIBH)下进行 4 个连续矢状面和冠状面的平面电影 MRI。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。使用基于尺度不变特征变换的算法评估心脏内运动。
我们实施了基于尺度不变特征变换的运动跟踪分析电影 MRI 扫描,以量化运动并创建基于人群的心脏 PRV,以提高乳腺和胸部放疗的心脏保护。