Name: Un modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en la elastografía por resonancia magnética (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-07-21T12:10:00.000+00:00
Duration: 6 min 9 s
Description: Aprenda a desarrollar un modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de fibrosis hepática mediante elastografía por resonancia magnética. Este método mejora la evaluación cuantitativa de la rigidez hepática en 3D.

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Esta publicación fue apoyada por el quinto programa nacional de investigación de excelentes talentos clínicos de medicina tradicional china organizado por la Administración Nacional de Medicina Tradicional China. El enlace oficial de la red es 'http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html. '

Este estudio utilizó modelos digitales de LSD en 3D para reconstruir el hígado de un paciente típico con fibrosis hepática clínicamente confirmada. El paciente fue reclutado de una conocida institución de tratamiento de enfermedades hepáticas, "You An Hospital" en Beijing, China, y se sometió a imágenes de resonancia magnética (RM) y resonancias magnéticas de rutina en la parte superior del abdomen después de dar su consentimiento. El paciente fue elegido como caso de estudio para este método de investigación debido a la confirmación de la estadificación de la fibrosis hepática a través del examen anatomopatológico y la ausencia de síntomas clínicos evidentes, lo que enfatiza la aplicabilidad y el valor clínico de esta investigación en el diagnóstico de pacientes con fibrosis hepática en etapa temprana. Este trabajo también proporciona una comparación cuantitativa entre el hígado de este paciente y un hígado sano. Las herramientas informáticas utilizadas en este estudio se enumeran en la Tabla de Materiales.
1. Recopilación y preparación de datos
NOTA: La diferencia de parámetros no es sensible al método de investigación.
<ol><li>Estrategias de exploración por resonancia magnética NOTA: Este estudio utilizó datos DICOM reales obtenidos de imágenes clínicas utilizando un dispositivo de imágenes por resonancia magnética (IRM) fabricado por GE. El contenido de los datos incluye imágenes de separación agua-grasa IDEAL (descomposición iterativa de agua y grasa con asimetría de eco y estimación de mínimos cuadrados) e imágenes de elastografía por resonancia magnética (ERM).<ol><li>Asegúrese de que los datos de IDEAL tengan una resolución horizontal de 256 píxeles por 256 píxeles, con un espaciado de píxeles de 1,5625 mm y un grosor de corte de 10 mm. NOTA: La estrategia de escaneo podría optimizarse aún más, pero la metodología empleada en este estudio es aplicable a imágenes médicas de mayor precisión.</li>
	</ol></li>
	<li>Cambie el nombre de la carpeta de cada secuencia. NOTA: Como los datos DICOM exportados desde el equipo no proporcionan explícitamente los nombres de las secuencias, durante la etapa de preprocesamiento, es necesario agregar nombres explícitos para cada secuencia para facilitar el análisis y el procesamiento posteriores.<ol><li>Copie todos los datos DICOM en un directorio de trabajo personalizado.</li>
		<li>Navegue hasta el directorio que contiene los datos en el directorio de trabajo de MATLAB.</li>
		<li>Ejecute la función Description_Name para agregar nombres descriptivos a las carpetas de cada secuencia.</li>
		<li>Consulte la Figura 1 para ver una comparación antes y después del cambio de nombre. Agregue un nombre de descripción a cada carpeta de secuencia de imágenes para facilitar la identificación de las secuencias de imágenes necesarias para diversos fines analíticos.</li>
	</ol></li>
	<li>Compruebe rápidamente las imágenes de IDEAL.<ol><li>Cambie el directorio de las carpetas de las diferentes fases, incluidas las fases de entrada, de salida, de agua y grasa, que se almacenaron en carpetas separadas para la creación de imágenes con IDEAL.</li>
		<li>Ejecute la función Slice_View para ver las secuencias de impacto de cada fase.</li>
		<li>Consulte la Figura 2 para ver una imagen de la interfaz gráfica de usuario (GUI) interactiva para la secuencia MRI-IDEAL. Utilice la barra de desplazamiento en la parte inferior de la interfaz gráfica de usuario para navegar rápidamente a través de las diferentes secuencias.</li>
		<li>Utilice la secuencia de fase fuera de fase MRI-IDEAL como el tipo de secuencia de RMN para proporcionar descripciones más claras de los límites del tejido hepático. NOTA: En las siguientes operaciones, la atención se centrará en el uso de la secuencia de desfase de IDEAL para delinear la región 3D del hígado.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Extraer la región 3D del hígado
NOTA: Los vóxeles individuales en la región 3D del hígado sirven como portadores espaciales para el LSD, y el valor de rigidez de cada vóxel se deriva de MRE. La extracción de la región 3D del tejido hepático es un paso necesario antes de la fusión. Si bien el aprendizaje profundo se puede utilizar para realizar esta tarea de manera más eficiente, no es el enfoque de este estudio. Por lo tanto, las herramientas de software maduras (por ejemplo, MIMICS) todavía se utilizan aquí para extraer la región 3D del tejido hepático.
<ol><li>Para iniciar el software MIMICS, seleccione Nuevo proyecto y, en el cuadro de diálogo siguiente, navegue hasta la carpeta que contiene las imágenes de desfase de IDEAL. Proceda haciendo clic en SIGUIENTE | el botón Convertir , accediendo así al estado de edición de secuencias.</li>
	<li>Para crear una máscara vacía, haga clic en el botón Nuevo en el cuadro de diálogo MÁSCARA ubicado en el lado derecho y seleccione el umbral máximo.</li>
	<li>Para delimitar el área del hígado en todas las vistas horizontales, utilice la herramienta Editar máscaras situada debajo de la etiqueta Segmento .</li>
	<li>Para generar la parte espacial 3D del hígado, seleccione la máscara de hígado que se ha delineado y haga clic en el botón Calcular parte a partir de la máscara . La región 3D extraída del hígado se muestra en la Figura 3.</li>
	<li>Haga clic en Archivo | Exportación | seleccione el comando Dicom . En el cuadro de diálogo emergente, elija la máscara hepática, establezca la ruta del archivo y los nombres de los archivos, y haga clic en el botón Aceptar para completar la exportación de la región 3D del hígado a los archivos DICOM especificados.</li>
</ol>3. La secuencia del mapa de rigidez hepática
NOTA: El rango de rigidez de la ERM en pacientes con fibrosis temprana suele ser inferior a 8 kpa. Para ver esto, se debe seleccionar la imagen de secuencia etiquetada como 'SE27_ST8K_(Pa)'.
<ol><li>Cambie el directorio a la carpeta de 'SE27_ST8K_(Pa)', que contiene la secuencia del mapa de rigidez hepática.</li>
	<li>Para navegar a través de cada mapa de rigidez, ejecute la función MRE_show en el espacio de trabajo de Matlab, siendo el argumento de la función el nombre de archivo ubicado en la ruta especificada.</li>
	<li>El mapa de rigidez hepática que se muestra en la Figura 4 es una imagen RGB de color verdadero, con una estructura de datos de 512 píxeles por 512 píxeles por 3 matriz, donde cada punto de píxel tiene tres valores que representan los tres colores primarios, RBG. Observe la barra de color de la izquierda que muestra los valores de rigidez correspondientes de los píxeles de diferentes colores. Calcule la rigidez exacta de cada píxel utilizando sus respectivas correlaciones.</li>
	<li>La información complementaria de la Figura 4 incluye datos como la descripción de la secuencia, la posición de exploración, el tiempo, la información del paciente y los parámetros de la imagen. Utilice estos datos, en particular los parámetros de la imagen, para establecer la relación espacial entre las secuencias MRE e IDEAL.</li>
</ol>4.3D-Volumen de distribución de la rigidez hepática
NOTA: Cada vóxel en el volumen de rigidez hepática 3D representa el valor de rigidez de un vóxel correspondiente en la región hepática 3D, que se deriva del valor de rigidez de cada píxel en la Figura 4. Al alinear la región hepática 3D de la Figura 3 con el mapa de rigidez de la Figura 4, se puede extraer el valor de rigidez de cada vóxel, lo que da como resultado la generación del volumen de rigidez hepática 3D.
<ol><li>Invoque la función LSD_Slice con la región hepática 3D que se muestra en la Figura 3 y el mapa de rigidez hepática de la Figura 4 como parámetros de entrada para obtener el volumen 3D de la distribución de la rigidez hepática, como se muestra en la Figura 5.</li>
	<li>Vea el mapa de rigidez de cada capa del hígado arrastrando la barra de desplazamiento debajo de la interfaz gráfica de usuario que se muestra en la Figura 5. NOTA: Sin embargo, a diferencia de la Figura 4, aquí solo se retiene con precisión el tejido hepático.</li>
	<li>Observe los iconos en la esquina superior derecha de la interfaz gráfica de usuario (Figura 5), como acercar, alejar, volver a la vista global y marcar las coordenadas del píxel seleccionado. NOTA: La barra de color predeterminada es el mapa de colores de "jet", lo que significa que los valores correspondientes (unidad kpa) de azul a rojo son de bajo a alto.</li>
	<li>Ejecute la función LSD_Volume con la misma entrada que LSD_Slice para obtener la distribución espacial del LSD hepático 3D, como se muestra en la Figura 6. Vea el volumen 3D de LSD desde cualquier perspectiva manteniendo pulsado el botón izquierdo del ratón y arrastrando la pantalla (Figura 6).</li>
</ol>5. Análisis cuantitativo de LSD
NOTA: Un enfoque importante del análisis cuantitativo de este estudio es proporcionar la proporción de diferentes estadios de vóxeles de LSD en el hígado del paciente. La figura 6 muestra que la distribución de la fibrosis hepática en los pacientes es desigual en diferentes localizaciones espaciales. La razón por la que los síntomas clínicos aún no son evidentes se debe principalmente a que una proporción considerable del tejido hepático se encuentra en un estadio normal. Por lo tanto, es necesario cuantificar con precisión la diferencia entre pacientes e individuos sanos. Este es un concepto cuantitativo importante de este estudio.
<ol><li>Determinar los rangos numéricos de los valores de rigidez para los diferentes estadios de la fibrosis hepática, como se muestra en la Figura 7.</li>
	<li>Calcule la distribución de todos los vóxeles hepáticos del paciente en diferentes estadios de fibrosis (Figura 8) invocando la función Hepatic_Fibrosis con el parámetro de entrada del volumen 3D de LSD que se muestra en la Figura 6.</li>
	<li>Siga los mismos pasos para calcular y comparar los resultados de un hígado completamente sano con el paciente típico con fibrosis hepática descrito anteriormente (Figura 9).</li>
</ol>

Análisis cuantitativo de la distribución de la rigidez hepática

<ol><li>Henderson, N. C., Rieder, F., Wynn, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fibrosis%3A+from+mechanisms+to+medicines%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Fibrosis: from mechanisms to medicines.</a> Nature. 587 (7835), 555-566 (2020).</li>
<li>Parola, M., Pinzani, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Liver+fibrosis%3A+Pathophysiology%2C+pathogenetic+targets+and+clinical+issues%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Aspects+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Liver fibrosis: Pathophysiology, pathogenetic targets and clinical issues.</a> Molecular Aspects of Medicine. 65, 37-55 (2019).</li>
<li>Ramachandran, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resolving+the+fibrotic+niche+of+human+liver+cirrhosis+at+single-cell+level%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Resolving the fibrotic niche of human liver cirrhosis at single-cell level.</a> Nature. 575 (7783), 512-518 (2019).</li>
<li>Stefan, N., Häring, H. -U., Cusi, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-alcoholic+fatty+liver+disease%3A+causes%2C+diagnosis%2C+cardiometabolic+consequences%2C+and+treatment+strategies%5BTitle%5D)+AND+%22The+Lancet.+Diabetes+%26+Endocrinology%22%5BJournal%5D)">Non-alcoholic fatty liver disease: causes, diagnosis, cardiometabolic consequences, and treatment strategies.</a> The Lancet. Diabetes & Endocrinology. 7 (4), 313-324 (2019).</li>
<li>Castera, L., Friedrich-Rust, M., Loomba, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Noninvasive+assessment+of+liver+disease+in+patients+with+nonalcoholic+fatty+liver+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Gastroenterology%22%5BJournal%5D)">Noninvasive assessment of liver disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease.</a> Gastroenterology. 156 (5), 1264.e4-1281.e4 (2019).</li>
<li>Godoy-Matos, A. F., Silva Júnior, W. S., Valerio, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NAFLD+as+a+continuum%3A+from+obesity+to+metabolic+syndrome+and+diabetes%5BTitle%5D)+AND+%22Diabetology+%26+Metabolic+Syndrome%22%5BJournal%5D)">NAFLD as a continuum: from obesity to metabolic syndrome and diabetes.</a> Diabetology & Metabolic Syndrome. 12 (1), 1-20 (2020).</li>
<li>Venkatesh, S. K., Xu, S., Tai, D., Yu, H., Wee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Correlation+of+MR+elastography+with+morphometric+quantification+of+liver+fibrosis+%28Fibro-C-Index%29+in+chronic+hepatitis+B%5BTitle%5D)+AND+%22Magnetic+Resonance+in+Medicine%22%5BJournal%5D)">Correlation of MR elastography with morphometric quantification of liver fibrosis (Fibro-C-Index) in chronic hepatitis B.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 72 (4), 1123-1129 (2014).</li>
<li>Yin, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+hepatic+fibrosis+with+magnetic+resonance+elastography%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Gastroenterology+and+Hepatology%22%5BJournal%5D)">Assessment of hepatic fibrosis with magnetic resonance elastography.</a> Clinical Gastroenterology and Hepatology. 5 (10), 1207-1213 (2007).</li>
<li>Venkatesh, S. K., Wang, G., Lim, S. G., Wee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+elastography+for+the+detection+and+staging+of+liver+fibrosis+in+chronic+hepatitis+B%5BTitle%5D)+AND+%22European+Radiology%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance elastography for the detection and staging of liver fibrosis in chronic hepatitis B.</a> European Radiology. 24, 70-78 (2014).</li>
<li>Ichikawa, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+elastography+for+staging+liver+fibrosis+in+chronic+hepatitis+C%5BTitle%5D)+AND+%22Magnetic+Resonance+in+Medical+Sciences%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance elastography for staging liver fibrosis in chronic hepatitis C.</a> Magnetic Resonance in Medical Sciences. 11 (4), 291-297 (2012).</li>
<li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+detection+of+nonalcoholic+steatohepatitis+in+patients+with+nonalcoholic+fatty+liver+disease+by+using+MR+elastography%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Early detection of nonalcoholic steatohepatitis in patients with nonalcoholic fatty liver disease by using MR elastography.</a> Radiology. 259 (3), 749-756 (2011).</li>
<li>Singh, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostic+performance+of+magnetic+resonance+elastography+in+staging+liver+fibrosis%3A+a+systematic+review+and+meta-analysis+of+individual+participant+data%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Gastroenterology+and+Hepatology%22%5BJournal%5D)">Diagnostic performance of magnetic resonance elastography in staging liver fibrosis: a systematic review and meta-analysis of individual participant data.</a> Clinical Gastroenterology and Hepatology. 13 (3), 440.e6-451.e6 (2015).</li>
<li>Ferro, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomics+in+prostate+cancer%3A+an+up-to-date+review%5BTitle%5D)+AND+%22Therapeutic+Advances+in+Urology%22%5BJournal%5D)">Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review.</a> Therapeutic Advances in Urology. 14, 17562872221109020(2022).</li>
<li>Nam, D., Chapiro, J., Paradis, V., Seraphin, T. P., Kather, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Artificial+intelligence+in+liver+diseases%3A+Improving+diagnostics%2C+prognostics+and+response+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22JHEP+Reports%22%5BJournal%5D)">Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction.</a> JHEP Reports. 4 (4), 100443(2022).</li>
<li>Wu, Y. -J., Wu, F. -Z., Yang, S. -C., Tang, E. -K., Liang, C. -H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomics+in+early+lung+cancer+diagnosis%3A+from+diagnosis+to+clinical+decision+support+and+education%5BTitle%5D)+AND+%22Diagnostics%22%5BJournal%5D)">Radiomics in early lung cancer diagnosis: from diagnosis to clinical decision support and education.</a> Diagnostics. 12 (5), 1064(2022).</li>
</ol>

La herramienta de software para la cuantificación de la fibrosis hepática que figura en la Tabla de Materiales de este estudio, HepaticFibrosis V1.0, es una herramienta de software de Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Los derechos de propiedad intelectual de esta herramienta de software pertenecen a la empresa.

En la práctica clínica, es difícil cuantificar y rastrear con precisión la condición de los pacientes con fibrosis hepática en etapa temprana. La comparación mostrada en la Figura 9 refleja plenamente el grado de fibrosis hepática en el paciente en comparación con un hígado sano; Por supuesto, esta cifra también puede ser una comparación entre dos períodos diferentes para el paciente, que se utiliza para evaluar la eficacia del tratamiento. Este método de cuantificación preciso es el paso cr...

La fibrosis hepática se refiere a la formación excesiva de tejido cicatricial en el hígado, generalmente como resultado de daño o enfermedad hepática 1,2,3,4. Con frecuencia surge como consecuencia de una lesión hepática crónica y se asocia comúnmente con enfermedades hepáticas, como la hepatitis viral crónica, la enfermedad del hígado graso no alcohólico y la enfermedad hepática alcohólica. Si no se trata, la fibrosis hepática puede progresar a cirrosis, una afección potencialmente mortal asociada con una morbilidad y mortalidad significativas.
La investigación activa en esta área tiene como objetivo dilucidar los mecanismos celulares y moleculares que subyacen a la patogénesis de la fibrosis hepática, así como desarrollar nuevas estrategias diagnósticas y terapéuticas para mejorar los resultados de los pacientes. Otro objetivo es la detección no invasiva del estadio de fibrosis hepática, que es un aspecto crítico que se correlaciona directamente con el diagnóstico de la enfermedad, la selección del tratamiento y la evaluación del pronóstico. A pesar de la importancia de un diagnóstico preciso y el seguimiento de la fibrosis hepática, los métodos diagnósticos tradicionales, como la biopsia hepática, son invasivos y se asocian con riesgos significativos. Por el contrario, la elastografía por resonancia magnética 5,6 (ERM) es una técnica de imagen no invasiva prometedora que ha demostrado potencial en el diagnóstico y seguimiento de la fibrosis hepática mediante la cuantificación de la rigidez hepática.
En los últimos años, se han realizado importantes investigaciones centradas en evaluar la precisión y fiabilidad de la ERM en el diagnóstico de la fibrosis hepática, así como sus posibles ventajas frente a los métodos diagnósticos tradicionales. La métrica de rigidez hepática de la ERM ha sido aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) para el diagnóstico clínico, y se ha realizado un extenso análisis comparativo con resultados patológicos en la práctica clínica. Los resultados mostraron que los mapas de rigidez generados por la ERM exhiben una fuerte correlación positiva con diversos estadios de la fibrosis hepática 7,8,9,10,11,12. Sin embargo, hasta ahora, el trabajo de evaluar con precisión y rastrear la progresión de la fibrosis hepática en pacientes a través del análisis cuantitativo de la distribución de la rigidez hepática (LSD) mediante la comparación de imágenes de la estructura hepática con la ERM no ha avanzado mucho.
En este estudio, se introduce la técnica de análisis de grupo de imágenes médicas13,14,15 para lograr una alineación precisa de las imágenes de la estructura hepática con el mapa de rigidez generado por la ERM en el espacio 3D, lo que permite el cálculo de los valores de rigidez hepática para cada vóxel de todo el hígado. Sobre la base del modelo digital 3D de LSD, se puede calcular y evaluar la distribución exacta de la estadificación de la fibrosis hepática específica del paciente. Esto sienta una base sólida para el diagnóstico cuantitativo preciso de la fibrosis hepática en etapa temprana.

<table><tbody><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks&nbsp;</td><td>2022B</td><td>Computación y visualización&nbsp;</td></tr><tr><td>Mimics</td><td>Materialise</td><td>Mimics Research V20 Transformación del</td><td>formato del modelo</td></tr><tr><td>Herramientas para 3D_LSD</td><td>Inteligente&nbsp; Entropía</td><td>HepáticaFibrosis V1.0</td><td>Beijing Entropía Inteligente Ciencia & Technology Co Ltd. Modelado para la fusión CT/MRI</td></tr></tbody></table>

un modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en la elastografía por resonancia magnética

A Three-Dimensional Digital Model for Early Diagnosis of Hepatic Fibrosis Based on Magnetic Resonance Elastography

La fibrosis hepática es una etapa temprana de la cirrosis hepática, y no existen mejores métodos no invasivos y convenientes para la detección y evaluación de la enfermedad. A pesar de los buenos avances logrados con el mapa de rigidez hepática (LSM) basado en la elastografía por resonancia magnética (ERM), todavía hay algunas limitaciones que deben superarse, incluida la determinación manual del enfoque, la selección manual de regiones de interés (ROI) y los datos discontinuos de LSM sin información estructural, lo que hace imposible evaluar el hígado en su conjunto. En este estudio, proponemos un novedoso modelo digital tridimensional (3D) para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en ERM.
La resonancia magnética es una técnica de imagen no invasiva que emplea imágenes por resonancia magnética (IRM) para medir la rigidez hepática en el sitio de exploración a través de la interacción humano-computadora. Los estudios han indicado una correlación positiva significativa entre la LSM obtenida a través de la RM y el grado de fibrosis hepática. Sin embargo, para fines clínicos, es necesaria una cuantificación completa y precisa del grado de fibrosis hepática. Para abordar esto, en este estudio se propuso el concepto de Distribución de la Rigidez Hepática (LSD), que se refiere al volumen de rigidez 3D de cada vóxel hepático obtenido mediante la alineación de imágenes de tejido hepático 3D e indicadores de RM. Esto proporciona una herramienta clínica más eficaz para el diagnóstico y tratamiento de la fibrosis hepática.

Al utilizar la información en el campo Description_Name de los archivos DICOM, se puede cambiar el nombre de la carpeta de resonancia magnética original para facilitar la rápida localización de la secuencia de imágenes requerida durante el proceso de análisis en el grupo de imágenes. La secuencia de fase fuera de fase MRI-IDEAL es el tipo de secuencia de resonancia magnética que se utiliza para proporcionar descripciones más claras de los límites del tejido hepático. Esto se debe a que la secuencia desfa...

El objetivo de este estudio fue desarrollar un nuevo modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática, que incluya la rigidez de cada vóxel en el hígado del paciente y, por lo tanto, pueda utilizarse para calcular la relación de distribución del hígado del paciente en diferentes etapas de fibrosis.

Un modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en la elastografía por resonancia magnética

Hepatic fibrosis is an early stage of liver cirrhosis, and there are no better non-invasive and convenient methods for the detection and evaluation of the ...

El alcance de la investigación es desarrollar un modelo digital tridimensional para el diagnóstico precoz de la fibrosis hepática basado en elastografía por resonancia magnética. La investigación tiene como objetivo abordar las limitaciones de los métodos actuales y proporcionar un enfoque cuantitativo y no invasivo para la evaluación y el seguimiento precisos de la fibrosis hepática. Algunos de los desafíos experimentales actuales en el campo de la investigación de la fibrosis hepática incluyen la mejora de la precisión de la exploración y las técnicas de imagen de métodos no invasivos como la elastografía por resonancia magnética, la estandarización de protocolos computacionales para obtener resultados consistentes y la acumulación de datos más completos, y ese fue el tamaño de los datos para una clasificación y un diagnóstico precisos.Las imágenes estructurales de la resonancia magnética hepática se alinearon con precisión con las imágenes de resonancia magnética, lo que permitió la distribución tridimensional de la rigidez y la distribución del hígado y logró una cuantificación precisa en el espacio 3D. Es posible establecer con precisión un mapa de distribución de rigidez hepática para un hígado sano, y utilizarlo convenientemente para el diagnóstico y el tratamiento de pacientes con diferentes etapas de cirrosis hepática. En el futuro, queremos abordar el diagnóstico, el tratamiento y el pronóstico de las enfermedades hepáticas basados en la IA, así como el desarrollo de medicamentos a base de hierbas relacionadas con las enfermedades hepáticas.

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El procedimiento muestra la metodología de la elastografía por resonancia magnética para supervisar el desenlace de ingeniería de tejido adiposo y las construcciones de ingeniería tisular a través de osteogénicas evaluación no invasiva local de las propiedades mecánicas mediante la elastografía por resonancia magnética microscópica (μMRE).

Metodología elastografía por resonancia magnética para la Evaluación de los tejidos Diseñado crecimiento Construct

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