В этом исследовании представлен уникальный метод 3D-количественного определения распределения фракции жира в печени (LFF) с использованием магнитно-резонансной томографии Диксона (МРТ Диксона). Карты LFF, полученные на основе синфазных и водно-фазовых изображений, интегрированы с 3D-контурами печени для дифференциации паттернов LFF между нормальной и стеатотической печенью, что позволяет точно оценить содержание жира в печени.
В этом исследовании представлена методология 3D-количественной оценки распределения фракции жира печени (LFF) с использованием анализа изображений МРТ Диксона. Основная цель состоит в том, чтобы предложить высокоточный и неинвазивный способ оценки содержания жира в печени. Этот процесс включает в себя получение синфазных и водных изображений из последовательности Диксона. Затем карты LFF тщательно вычисляются воксел за вокселом путем деления изображений липидной фазы на синфазные изображения. Одновременно с этим из синфазных изображений извлекаются 3D-контуры печени. Эти важнейшие компоненты легко интегрируются для создания комплексной модели распределения 3D-LFF. Этот метод не ограничивается здоровой печенью, но распространяется и на тех, кто страдает стеатозом печени. Полученные результаты демонстрируют замечательную эффективность этого подхода как в визуализации, так и в количественной оценке содержания жира в печени. Он отчетливо различает закономерности, которые дифференцируют нормальную и стеатозную печень. Используя МРТ Диксона для извлечения 3D-структуры печени, этот метод обеспечивает точную оценку LFF, охватывающую весь орган, тем самым открывая большие перспективы для диагностики стеатоза печени с замечательной эффективностью.
Неалкогольная жировая болезнь печени (НАЖБП) охватывает спектр патологических состояний, начиная от аномального накопления триглицеридов в клетках печени (стеатоз печени) и заканчивая развитием воспаления и повреждения клеток печени, известного как неалкогольный стеатогепатит (НАСГ). В некоторых случаях НАЖБП может прогрессировать до более тяжелых стадий, включая фиброз, цирроз, терминальную стадию заболевания печени или даже гепатоцеллюлярную карциному (ГЦК)1. Опубликованные данные Всемирной организации здравоохранения и Глобального бремени болезней свидетельствуют о том, что примерно 1 235,7 миллиона человек во всем мире страдают от НАЖБП во всехвозрастных группах2. В настоящее время НАЖБП считается одной из наиболее распространенных причин заболеваний, связанных с печенью, во всем мире и, как ожидается, станет ведущей причиной терминальной стадии заболеваний печени в ближайшие десятилетия3.
Точная оценка степени стеатоза печени имеет существенное значение для постановки точного диагноза, правильного выбора лечения и эффективного мониторинга прогрессирования заболевания. Золотым стандартом оценки содержания жира в печени по-прежнему остается биопсия печени. Однако из-за инвазивного характера, возможности возникновения боли, кровотечения и других послеоперационных осложнений он не является практичным вариантом для частых контрольных обследований 4,5,6. Следовательно, существует насущная потребность в неинвазивных методах визуализации, которые могут надежно количественно оценить отложение жира в печени. Магнитно-резонансная томография (МРТ) является многообещающей в этой области благодаря отсутствию ионизирующего излучения и способности чувствительно обнаруживать содержание жира с помощью эффектов химического сдвига 7,8.
В недавних исследованиях были описаны методы МРТ для количественного определения жира в печени, основанные на методах градиентного эха химического сдвига, таких как визуализация Диксона 9,10. Тем не менее, большинство этих методов основаны на анализе двумерных областей интереса. Комплексная оценка трехмерного распределения фракции жира в печени (LFF) остается ограниченной. В настоящем исследовании представлен уникальный 3D подход к количественной оценке LFF, сочетающий МРТ по Диксону с структурной визуализацией печени. Полученная 3D модель LFF позволяет точно визуализировать и измерять распределение содержания жира по всему объему печени. Этот метод демонстрирует существенную клиническую полезность для точной диагностики стеатоза печени.
В данном исследовании представлена инновационная методика 3D-количественной оценки для анализа распределения фракции жира печени (LFF) с помощью МРТДиксона 9,10. Интегрируя карты LFF, которые генерируются на основе синфазных и водных изображений, с 3D-контура?…
The authors have nothing to disclose.
Данная публикация получила поддержку пятой национальной программы по выявлению выдающихся клинических талантов в области традиционной китайской медицины, организованной Национальным управлением традиционной китайской медицины. Официальная ссылка на сеть: http://www.natcm.gov.cn/renjiaosi/zhengcewenjian/2021-11-04/23082.html.
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 |