Dixon 자기 공명 영상을 사용한 간 지방 분획 분포 분석을 위한 3D 정량화 기법
Summary
이 연구는 Dixon MRI(Dixon Magnetic Resonance Imaging)를 사용하여 간 지방 분율(LFF) 분포에 대한 고유한 3D 정량화 방법을 소개합니다. 동상 및 수상 이미지에서 파생된 LFF 맵은 3D 간 윤곽과 통합되어 정상 간과 지방계 간 간의 LFF 패턴을 구별하여 간 지방 함량을 정확하게 평가할 수 있습니다.
Abstract
이 연구는 Dixon MRI 이미지 분석을 활용하여 간 지방 분율(LFF)의 분포에 대한 3D 정량화 방법론을 제시합니다. 중심 목표는 간 지방 함량을 평가하는 매우 정확하고 비침습적인 수단을 제공하는 것입니다. 이 프로세스에는 Dixon 시퀀스에서 동상 및 수상 이미지를 획득하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 LFF 맵은 지질상 이미지를 동상 이미지로 나누어 복셀별로 꼼꼼하게 계산됩니다. 동시에 3D 간 윤곽이 동상 이미지에서 추출됩니다. 이러한 중요한 구성 요소는 포괄적인 3D-LFF 배포 모델을 구성하기 위해 완벽하게 통합됩니다. 이 기술은 건강한 간에만 국한되지 않고 간 지방증으로 고통받는 사람들에게까지 확장됩니다. 얻어진 결과는 간 지방 함량을 시각화하고 정량화하는 데 이 접근법의 놀라운 효과를 보여줍니다. 정상 간과 지방간 간을 구별하는 패턴을 뚜렷하게 구분합니다. Dixon MRI를 활용하여 간의 3D 구조를 추출함으로써 이 방법은 장기 전체에 걸친 정확한 LFF 평가를 제공하여 놀라운 효과로 간 지방증 진단에 큰 가능성을 제공합니다.
Introduction
비알코올성 지방간 질환(NAFLD)은 간세포에 트리글리세라이드가 비정상적으로 축적되는 것(간 지방증)부터 비알코올성 지방간염(NASH)으로 알려진 간세포의 염증 및 손상에 이르기까지 다양한 병리학적 상태를 포괄합니다. 경우에 따라 NAFLD는 섬유증, 간경변, 말기 간 질환 또는 간세포 암종(HCC)을 포함한 더 심각한 단계로 진행될 수 있습니다1. 세계보건기구(WHO)와 세계질병부담기구(Global Burden of Disease)에서 발표한 자료에 따르면 전 세계적으로 약 12억 3,570만 명이 모든 연령대에서 NAFLD의 영향을 받고 있습니다2. NAFLD는 현재 전 세계적으로 간 관련 질환의 가장 두드러진 원인 중 하나로 꼽히고 있으며 향후 수십 년 동안 말기 간 질환의 주요 원인이 될 것으로 예상됩니다3.
간 지방증의 정도에 대한 정확한 평가는 정확한 진단, 적절한 치료법 선택 및 효과적인 질병 진행 모니터링에 매우 중요합니다. 간 지방 함량을 평가하기 위한 황금 표준은 여전히 간 생검입니다. 그러나 침습적 특성, 통증, 출혈 및 기타 수술 후 합병증의 가능성으로 인해 빈번한 후속 검사에는 실용적인 옵션이 아닙니다 4,5,6. 결과적으로, 간 지방 침착을 신뢰할 수 있게 정량화할 수 있는 비침습적 이미징 기술에 대한 필요성이 시급합니다. 자기공명영상(MRI)은 이온화 방사선이 없고 화학적 이동 효과를 통해 지방 함량을 민감하게 감지할 수 있는 능력으로 인해 이 분야에서 유망한 것으로 보인다 7,8.
최근 연구에서는 Dixon 이미징 9,10과 같은 화학적 이동 구배 에코 방법을 기반으로 간 지방을 정량화하기 위한 MRI 기술을 설명했습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 기술의 대부분은 2차원 관심 영역의 분석에 의존합니다. 간 지방 분율(LFF)의 3차원 분포에 대한 포괄적인 평가는 여전히 제한적입니다. 본 연구에서는 Dixon MRI와 간 구조 영상을 결합한 고유한 3D LFF 정량화 접근법을 도입했습니다. 그 결과 3D LFF 모델을 통해 간 전체 부피에 걸쳐 지방 함량 분포를 정밀하게 시각화하고 측정할 수 있습니다. 이 기술은 간 지방증의 정확한 진단을 위한 상당한 임상적 유용성을 보여줍니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 연구는 Dixon MRI 9,10을 사용하여 간 지방 분획(LFF)의 분포를 분석하기 위한 혁신적인 3D 정량화 기술을 제시합니다. 이 방법은 동위상 및 수단계 이미지에서 생성된 LFF 맵을 3D 간 윤곽과 통합함으로써 정상 간과 지방계 간의 LFF 패턴을 구별합니다6. 결과적으로, 그것은 간 지방 함량의 정확한 평가를 용이하게합니다.
<p class="jove_conte…Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 간행물은 중국 국립 전통 의학 관리국이 주관하는 중국 전통 의학의 뛰어난 임상 인재 발굴을 위한 제5차 국가 프로그램의 지원을 받았습니다. 공식 네트워크 링크는 ‘http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.
Materials
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Computing and visualization |
| Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model format transformation |
| Tools for 3D_LFF | Intelligent Entropy | HepaticSteatosis V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
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