多对比度计算机断层扫描健康肾脏图谱

三维多模态组织图的构建为通过信息整合在时间和空间尺度上促进跨学科创新提供了机遇。虽然大量工作集中于细胞水平并探究细胞相互作用与组织的变化，但在器官和系统背景下对发现进行情境化对于可视化和解释跨尺度的高分辨率关联至关重要。在腹部计算机断层扫描（CT）中，肾脏的形态测量和外观在体型、性别和成像方案方面存在显著的正常变异。需要一个体积图谱框架来整合和可视化跨尺度的变异性。然而，目前尚无针对多对比度CT的腹部与腹膜后器官图谱框架。因此，我们提出了一种高分辨率CT腹膜后图谱，专门针对非对比CT以及早期动脉期、晚期动脉期、静脉期和延迟期对比增强CT中的肾脏进行优化。简而言之，我们引入了一种基于深度学习的感兴趣体积提取方法和一个自动化的两阶段分层配准流程，用于将腹部体积配准到高分辨率CT图谱模板。为生成和评估该图谱，处理了500名受试者（无报告的肾脏病史，年龄15-50岁，250名男性与250名女性）的多对比度模态CT扫描。我们展示了该图谱模板在整合从小到大型号、跨对比度模态以及人口统计学差异极大的群体中的正常肾脏变异方面具有稳定的泛化能力。图谱与人口统计学的关联增进了对不同群体中肾脏解剖变异的理解。